(57)【要約】【課題】プライバシーを侵害せず、誤検知が少ない訪問診療支援のための異常判断システムを提供する。【解決手段】  対象者の住宅の電力消費量を検知し、所定の時間間隔で電力消費量データを送信する電力消費量センサー２と、所定の期間前記電力消費量データを受信し、一日の電力消費量の推移波形を生成し、生活パターンデータベース８に入力する処理装置５と、ユーザーに異常判断ルールを設定させ、ルールデータベース９に記憶させるルール部７と、電力消費量データを受信し、異常判断ルールと比較し、異常判断ルールの判定結果が否となる電力消費量データを受信した場合に、警報と、受信した電力消費量データと、ルールデータベース９から取得した異常判断ルールを出力する異常検知部１１と、を有するように構成した。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の住宅の電力消費量を検知し、所定の時間間隔で電力消費量データを送信する電力消費量センサーと、
所定の期間前記電力消費量データを受信し、一日の電力消費量の推移波形を生成し、前記対象者の生活パターンを生活パターンデータベースに入力する処理装置と、
前記生活パターンデータベースから前記対象者の生活パターンを取得して出力し、ユーザーに異常判断ルールを設定させ、ルールデータベースに記憶させるルール部と、
前記電力消費量センサーから直接又は前記処理装置を介して前記対象者の電力消費量データを受信し、前記異常判断ルールと比較し、前記異常判断ルールの判定結果が否となる電力消費量データを受信した場合に、警報と、受信した前記対象者の電力消費量データと、前記ルールデータベースから取得した該対象者の異常判断ルールを出力する異常検知部と、を有することを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項２】
請求項１の異常判断システムであって、
前記処理装置は、前記対象者の生活パターンを生成する場合に、電力消費量データの大きさと発生時間と頻度によって電力消費量データを特定し、該電力消費量データの発生頻度と発生時間から前記生活パターンを生成することを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項３】
請求項１の異常判断システムであって、
前記処理装置は、所定の期間受信した前記電力消費量データを平均して前記生活パターンを生成することを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の異常判断システムであって、
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、検知した電力消費量データと前記生活パターンの波形との時間のずれと、検知した電力消費量データと前記生活パターンの波形との電力消費量の乖離の大きさの閾値と、前記時間のずれまたは電力消費量の乖離の大きさの閾値を超える電力消費量データの発生の許容頻度の少なくとも一つを設定させることができることを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の異常判断システムであって、
前記対象者が使用する電気機器と電力消費量を記憶した家電データベースを有し、
前記異常検知部は、前記異常判断ルールの判定結果が否となる電力消費量データを受信したときに、前記家電データベースから前記対象者が使用する電気機器と電力消費量を取得し、前記警報と共に出力することを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の異常判断システムであって、
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、所定の時間帯における電力消費量の合計の上限および下限の閾値を設定させることができることを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の異常判断システムであって、
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、所定の時間帯の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているときに異常として検知する異常判断ルールを設定させることができ、
前記異常検知部は、受信した所定の時間帯の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているときに警報を出力することを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の異常判断システムであって、
前記異常検知部が異常を検知し、ユーザーが異常ではないと判断したときに、前記ルール部の前記異常判断ルールを、ユーザーに更新させる更新部を有していることを特徴とする訪問診療支援のための異常判断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訪問診療支援のための異常判断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢者が生活している地域では、高齢者の外出が困難であるため、医師による訪問診療が行われている。また、訪問診療の前段階として医療関係者やケアマネージャーが各家庭を訪問して情報を収集することも行われている。
【０００３】
これらの医師による訪問診療と、医療関係者等による情報収集（本明細書ではまとめて「訪問診療」ということにする）は、定期的に行われていることが多い。定期的な訪問であるため、訪問診療は、状況が変わらないことを確認する結果に終わることも多い。状況が変わらないことを確認することも、訪問診療の大事な目的の一つであるが、訪問のための往復の時間等を考えると効率がよくなかった。医師や医療関係者等の人的資源に限りがあることを考えると、訪問診療は必要性が高いタイミングで医師や医療関係者等が訪問をすることが望ましかった。
【０００４】
また、従来の訪問診療は、訪問して初めて対象者（患者を含む）の状態が分かることが多かった。訪問診療と訪問診療の間は、対象者（患者を含む）の状態が分からないため、対象者（患者を含む）の状態の推移や治療の効果が分からなかった。
【０００５】
訪問診療の必要性が高い対象者に絞って訪問するために、対象者の状況を把握することが必要になる。対象者の状況を把握するために種々の方法が考えられている。例えば、脈拍センサー、血圧センサー、体温センサー等の生体センサーを対象者の身体につけて、自動的にデータを収集する方法が考えられる。しかし、生体センサーを身体につけることが煩わしいため、対象者が生体センサーを身体につけないことが多かった。
【０００６】
また、対象者の家にカメラやドア開閉センサーやモーションセンサー等を取り付けて、対象者の行動を検知することも考えられる。しかし、これらのセンサーによれば、対象者の生活を監視することになり、プライバシーの面で好ましくなかった。
【０００７】
これらの問題に対して、電力、ガス、水道のような生活に必須なエネルギーの消費量を検知し、対象者の異常を検出することが従来から試みられていた。また、これらのエネルギー消費量の検知と、モーションセンサーやドア開閉センサー等の他のセンサーとを組み合わせて、対象者の健康状態の異常を検出することも提案されていた。
【０００８】
特許文献１は、３０分以内の時間間隔で電力使用量を計測し、一日の電力使用量の変化をパターン化し、その変化パターンをデータベースに格納することを提案している。この技術は、格納した電気使用量の変化パターンに近似する健康障害発生推定変化パターンを検索して取得するようにしている。さらに、取得した健康障害発生推定変化パターンにより、対象者の健康障害発生の状態を推定するようにしている。
【０００９】
特許文献２は、既存の電力量計で電気使用量を取得して対象者の生活支援を提案している。この技術は、電力会社の既存の電力量計で電気使用量を取得し、電気使用量の消費量の推移・変化で対象者の健康状態等を監視するようにしている。この技術の異常検知方法は、例えば現在の電気使用量と、前年同日の累計データまたは前日の同時刻のデータと比較し、大きく変化する場合に異常として検知するようにしている。
【００１０】
特許文献３は、対象者の電力使用量を細かい時間間隔で取得し、電力使用量の推移のパターンを抽出することを提案している。電力使用量の推移パターンの抽出は、特定時間帯における発生確率が高く、かつ、単位時間における変化量が大きな電気使用量の変化を「特徴的な変化」とし、その特徴的な変化によってパターンを抽出している。特許文献３の技術は、特徴的な変化の有無や通常発生する時間帯とのずれによって異常を推定している。異常の判定には、閾値を使用し、特定の時間帯の電力消費量の平均値からの乖離で判定している。
【００１１】
特許文献４は、電力消費量を計測する計測手段と、対象者の電気機器の電力消費量の大きさと設置場所の情報を有し、計測手段で計測した電力消費量とその電力消費量に対応する電気機器の設置場所から対象者の家の中の居場所を推定することを提案している。特許文献４の技術は、対象者が特定の居場所から所定の時間以上移動しないときに、異常として検知するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１２−１２８５０２号公報
【特許文献２】特開２００８−９７２９６号公報
【特許文献３】特開２００５−２１６１１３号公報
【特許文献４】特開平８−２４１４７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１のように、電力使用量の変化パターンから、近似する健康障害発生推定変化パターンを取得する方法では、実際の使用電力量変化パターンに膨大な数の変化が存在する。このため、健康障害発生推定変化パターンとの「近似」をどのように判断するかが困難であった。さらに、一つの健康障害発生推定変化パターンから、たくさんの障害の可能性が考えられるため、正確な障害の発生を推定するのが困難であった。
【００１４】
特許文献２のように、現在の電気使用量と、前年同日の累計データまたは前日同時刻のデータとを比較する方法では、前年との比較では時間的に離れすぎて判断が困難であった。一方、前日の同時刻のデータとの比較では、例えば電気機器の使用時間が異なれば差異として大きく検知されるため、異常と判断する基準を設定するのが困難であった。
【００１５】
特許文献３は、電力使用量の特徴的な変化の有無や発生する時間帯とのずれによって異常を推定し、閾値を使用して異常を判定する。つまり、この方法はいつもと異なる時間帯に特徴的な変化が生じると異常と判定する。しかし、いつもと異なる時間に電力を使用する場合が多くあり、それらを異常として検出するようにすると、誤検出が多くならざるを得なかった。逆に、誤検出を避けるために閾値を上げると、真の異常を検出できない問題があった。
【００１６】
特許文献４のように、計測手段で計測した電力消費量から対象者の居場所を推定し、対象者が一定時間特定の場所に滞在すると異常として検知する方法では、対象者が一定の場所に一定の時間滞在すると異常として検知する。しかし、対象者が一定の場所に滞在する時間はまちまちであるため、誤検知が多くならざるを得なかった。誤検知を避けるために、許容できる滞在時間を長く設定すると、真の異常を検出できない問題があった。
【００１７】
一方、電力消費量の検知と血圧センサー等の生体センサーとを組み合わせて対象者の異常を検出する方法は、前述したように生体センサーを身につけることが煩わしいため、実際には生体センサーを身につけない問題があった。また、カメラやドア開閉センサー等をつける方法は、プライバシーの面で問題があった。
【００１８】
また、上記の従来の技術は、専ら対象者や生活者の状態の「異常」を検出することを目的としていた。しかし、訪問診療において、「異常」を検出して医療を行うよりも、訪問診療を医療の一部とし、医療全体として、より質の高い医療を行う要求があった。
【００１９】
つまり、従来の訪問診療は、訪問して初めて対象者（患者を含む）の状態が分かるものであったため、医療としては間隔があいた時間の点でしか対応できなかった。「異常」の検出を目的とする技術は、異常を検出して初めて医療に移行するものなので、全体として質の高い医療を目指すものとは全く異なるものであった。質の高い医療のためには、長い時間にわたって経過観察や治療効果の確認をすることが必要であった。  そこで、本発明の目的は、訪問診療の間にも対象者や生活者の状態推移や治療効果を確認でき、全体で質の高い医療を行うことができる技術を提供することにある。本発明は、対象者が何らセンサーを身につける必要がなく、また、対象者を過度に監視することがない電力消費量の情報から、対象者の健康状態を含む生活異常を柔軟に判断でき、効率が高い訪問診療を実現できる訪問診療支援のための異常判断システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上述した課題を解決するために、本発明による訪問診療支援のための異常判断システムは、
対象者の住宅の電力消費量を検知し、所定の時間間隔で電力消費量データを送信する電力消費量センサーと、
所定の期間前記電力消費量データを受信し、一日の電力消費量の推移波形を生成し、前記対象者の生活パターンを生活パターンデータベースに入力する処理装置と、
前記生活パターンデータベースから前記対象者の生活パターンを取得して出力し、ユーザーに異常判断ルールを設定させ、ルールデータベースに記憶させるルール部と、
前記電力消費量センサーから直接又は前記処理装置を介して前記対象者の電力消費量データを受信し、前記異常判断ルールと比較し、前記異常判断ルールの判定結果が否となる電力消費量データを受信した場合に、警報と、受信した前記対象者の電力消費量データと、前記ルールデータベースから取得した該対象者の異常判断ルールを出力する異常検知部と、を有する。
【００２１】
前記処理装置は、前記対象者の生活パターンを生成する場合に、電力消費量データの大きさと発生時間と頻度によって電力消費量データを特定し、該電力消費量データの発生頻度と発生時間から前記生活パターンを生成するようにすることができる。
【００２２】
前記処理装置は、所定の期間受信した前記電力消費量データを平均して前記生活パターンを生成するようにすることができる。
【００２３】
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、検知した電力消費量データと前記生活パターンの波形との時間のずれと、検知した電力消費量データと前記生活パターンの波形との電力消費量の乖離の大きさの閾値と、前記時間のずれまたは大きさの乖離の閾値を超える電力消費量データの発生の許容頻度の少なくとも一つを設定させることができるようにすることができる。
【００２４】
前記対象者が使用する電気機器と電力消費量を記憶した家電データベースを有し、
前記異常検知部は、前記異常判断ルールの判定結果が否となる電力消費量データを受信したときに、前記家電データベースから前記対象者が使用する電気機器と電力消費量を取得し、前記警報と共に出力するようにすることができる。
【００２５】
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、所定の時間帯における電力消費量の合計の上限および下限の閾値を設定させるようにすることができる。
【００２６】
前記ルール部は、ユーザーに前記異常判断ルールを設定させる場合に、所定の時間帯の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているときに異常として検知する異常判断ルールを設定させることができ、
前記異常検知部は、受信した所定の時間帯の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているときに警報を出力するようにすることができる。
【００２７】
前記異常検知部が異常を検知し、ユーザーが異常ではないと判断したときに、前記ルール部の前記異常判断ルールを、ユーザーに更新させる更新部を有しているようにすることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、訪問対象者が何らセンサーを身につける必要がなく、また、対象者を過度に監視することがない電力消費量の情報から、対象者の健康状態を含む生活異常を柔軟に判断でき、効率が高い訪問診療を実現できる訪問診療支援のための異常判断システムを提供することができる。
【００２９】
また、本発明によれば、対象者のプライバシーを侵害することなく、対象者の状態の推移や治療の効果を把握することができる。これにより、真に訪問診療が必要な時は、十分に準備した上で訪問診療をすることができる。また、訪問診療を必要でない通常の場合でも、対象者の治療効果を確認することができる。これにより、訪問診療を含めて全体として質の高い医療を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態による異常判断システムを使用した訪問診療支援の全体を示した説明図である。
【図２】本発明の電力消費量センサーによって検知された電力消費量データの例を示した説明である。
【図３】本発明の一実施形態による異常判断システムの構成図である。
【図４】本発明の一実施形態による異常判断システムの使用と処理の流れを示したフローチャートである。
【図５】訪問対象者の電力消費量における標準的な生活パターンの抽出方法の一例を概念的に示した説明図である。
【図６】訪問対象者の電力消費量における標準的な生活パターンの抽出方法の一例を概念的に示した説明図である。
【図７】本発明の一実施形態による正常または異常と判断するデータと処理の流れを示したフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態によるルールデータベースの更新の流れを示したフローチャートである。
【図９】本発明のシステムによってある訪問対象者の夜間行動を検知した例を示した説明図である。
【図１０】本発明のシステムによって投薬の効果を確認した例を示した説明図である。
【図１１】本発明による頻度に関する異常判断の例を示した説明図である。
【図１２】本発明による一日の電力消費量の合計と、ドア開閉の回数を検知していた例を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下に本発明の実施形態を、図面を用いて説明する。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態の異常判断システム１を用いた訪問診療支援の全体を示した説明図である。
【００３３】
本実施形態の訪問診療支援のための異常判断システム１は、電力消費量センサー２を有している。電力消費量センサー２は、訪問診療の対象者の住宅の電力量計近傍の電線に取り付けられる。電力消費量センサー２は、対象者の住宅の総消費電力の大きさを常に検知できるようになっている。電力消費量センサー２は、無線接続機能を有する回路基板を有している。この回路基板の無線接続機能により、電力消費量センサー２は電気通信網（インターネット等）に接続できるようになっている。
【００３４】
訪問対象者が家で何らかの電気機器を使用すると、電力消費量センサー２はそれを検知する。検知された電力消費量のデータは、無線ルータ３または携帯無線ルータ４を介し、電気通信網（インターネット等）上のサーバー（処理装置５）に送信される。
【００３５】
電力消費量センサー２による電力消費量の検知は、小さな電力消費量であっても検知することができる。例えば、換気扇のＯｎ／Ｏｆｆや、トイレ設備の使用や、冷蔵庫のドアの開閉などの小さな電力消費も検知することができる。
【００３６】
電力消費量センサー２は、常に電力消費量を検知しているが、任意の時間間隔で電力消費量データを送信することができる。時間間隔としては、秒単位または分単位で電力消費量データを送信することができる。
【００３７】
ここで、電力消費量センサー２によって検知された電力消費量データの例を図２に示す。
【００３８】
図２は、所定の訪問対象者の７日前と２日前と昨日と今日の現在時刻までの電力消費量データの例を示している。図２に示すように、電力消費量データは、細かい時間間隔で送受信されるため、細い線状のデータで表されている。それらを配列することによって一日の電力消費量の推移波形が形成される。電力消費量の推移波形は日々異なるが、一定期間電力消費量データを蓄積すると、標準的な一日の電力消費量の推移パターンが得られる。この標準的な一日の推移パターンを、当該対象者の電力消費量による生活パターンとすることができる。
【００３９】
ここで、図１に戻って電力消費量データを利用した訪問診療の支援を続けて説明する。
【００４０】
図１に示すように、処理装置５は、所定の訪問対象者の電力消費量センサー２から電力消費量データを受信し、後述する異常判断システム１の処理により、医師や医療関係者等の監視モニター６にその訪問対象者の電力消費量の波形を映し出せるようになっている。
【００４１】
図１では説明的に示しているが、電力消費量の波形は、換気扇のＯｎ、玄関灯のＯｎ、トイレの水洗の使用等のイベントを検知できるようになっている。
【００４２】
すでに説明したように、異常判断システム１は、一定の期間訪問対象者の電力消費量データを取得して、その訪問対象者の標準的な一日の電力消費量の推移波形を生成することができる。この標準的な消費電力の波形は当該訪問対象者の電力消費量による生活パターン（電力消費量から見た生活パターン）とすることができる。
【００４３】
本発明の異常判断システム１は、現在受信している電力消費量データと電力消費量による生活パターンと、異常判断ルールによって、訪問対象者の状態の異常を検出することができるようになっている。監視モニター６を常に監視していなくても、異常判断システム１は、訪問対象者の状態が異常になったときに、警報を出して医師や医療関係者等の注意を引くことができるようになっている。警報は監視モニター６に限られず、他の警報装置にも出力できるようになっている。
【００４４】
本発明の異常判断ルールは、現在受信している電力消費量データと訪問対象者の電力消費量による生活パターンの相違の許容限界を、医師等を含むシステムのユーザー（単に「ユーザー」という）により、設定することができるようになっている。これにより、正常とする生活パターンと現在受信している電力消費量データの相違を機械的に検出するのではなく、異常と思われる程度の相違があったときに警報を出せるようになっている。
【００４５】
また、本発明の異常判断システム１は、警報とともに当該訪問対象者の生活パターンや現在受信している電力消費量データや異常判断ルールや訪問対象者の電気機器等の情報を、監視モニター６に出力することができるようになっている。これにより、医師や医療関係者等が、警報が出された理由や、異常の原因の推測を行うことができるようになっている。
【００４６】
医師や医療関係者等は、監視モニター６に出力された情報を参照しながら、警報が出された理由を理解及び推測をした後に、訪問診療の要否を決定する。これにより、真に訪問診療を必要とするタイミングで訪問診療を行うことができ、人的資源が不足する訪問診療を支援することができる。
【００４７】
図３は、異常判断システム１の構成を示している。図３に示すように、異常判断システム１は、訪問対象者の住宅に設置された電力消費量センサー２を有している。電力消費量センサー２は一つ又は複数存在するが、図面の煩雑を避けるためにここでは一つのみ示している。
【００４８】
処理装置５は主に、電力消費量センサー２から電力消費量データを受信し、各訪問対象者の標準的な消費電力の推移の波形を生成する等の処理を行う装置である。処理装置５は、所定の場所におかれたコンピューターでも良いし、インターネット上におかれたサーバーでも良い。
【００４９】
ルール部７は、各訪問対象者の正常な状態と異常な状態を規定するルールを登録、参照、編集することができる装置である。各訪問対象者の正常な状態を規定するルールは、各訪問対象者の消費電力における標準的な生活パターンのみならず、各訪問対象者の正常な範囲に含まれる行動パターン、例えば食事時間のばらつきの傾向や、就寝や起床の時間のばらつきや、通常と異なるがどの程度の回数以内なら正常とみなすか等をルール化したものである。
【００５０】
これに対して、各訪問対象者の異常な状態を規定するルールとは、正常な状態からどの程度逸脱したら異常と判断するかを規定するルールである。異常と判断するためのルールは、消費電力の大きさの閾値や、通常と異なる電力消費の発生頻度や、通常と異なる電力消費の異常と判断するための発生時間帯などをルール化したものである。ルール部７は、単独のコンピューターでもよいし、処理装置５の一部でもよいし、後述する他の処理部とともに一つのコンピューターを構成していてもよい。なお、図３中の点線で囲む部分は、物理的に一つの情報処理装置として構成する例を示している。情報処理装置の物理的な構成は限定されない。
【００５１】
生活パターンデータベース８は、処理装置５によって生成された各訪問対象者の電力消費量における標準的な生活パターン（本明細書では簡単にいうために「生活パターン」とのみいうことがある）を記憶・管理するデータベースである。生活パターンデータベース８は、処理装置５や他の装置の記憶装置に存在してもよいし、単独でデータベースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）で管理されたデータベースでもよい。
【００５２】
ルールデータベース９は、ルール部７によって登録、参照、編集された各訪問対象者の正常な状態と異常な状態を規定するルールを記憶管理するデータベースである。ルールデータベース９は、ルール部７や他の装置の記憶装置に存在してもよいし、単独でデータベースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）で管理されたデータベースでもよい。
【００５３】
生活データベース１９は、訪問対象者の生活の種々の情報を記憶管理するデータベースである。訪問対象者の生活の情報は、医療関係者やケアマネージャー等によって収集される。訪問対象者の生活の情報とは、訪問対象者の生活のリズム、行動のばらつき、食事時間のばらつき、就寝や起床の時間のばらつき、夜間行動の多さ等である。また、不定時であるが例えばテレビ鑑賞や音楽鑑賞等をするのであれば、それらの情報も含まれる。
【００５４】
家電データベース１０は、各訪問対象者が使用する電気機器とそれらの電力消費量を記憶したデータベースである。各訪問対象者が使用する電気機器とそれらの電力消費量の情報は、主に医療関係者やケアマネージャー等によって情報収集され、家電データベース１０に登録される。また、各訪問対象者の電気機器の使用時間等の情報は、同様に医療関係者やケアマネージャー等によって情報収集され、ルールデータベース９や生活データベース１９に登録される。家電データベース１０は、ルール部７や他の装置の記憶装置に存在してもよいし、単独でデータベースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）で管理されたデータベースでもよい。
【００５５】
なお、異常判断システム１は、家電データベース１０が無くても機能することができるため、家電データベース１０は付加的な構成とすることができる。
【００５６】
異常検知部１１は、訪問対象者の生活や健康状態に異常が生じたときに検知して警報と情報を出力する装置である。異常検知部１１は、電力消費量センサー２から直接、または、処理装置５を介して各訪問対象者の電力消費量データを入力する。異常検知部１１は、入力された電力消費量データと、ルールデータベース９に記憶された異常と判断するためのルールと比較し、異常と判断した場合に警報と参考の情報を出力する。参考の情報は、警報が発せられた原因や、異常な状態を理解するための情報である。典型的には、異常検知部１１は、警報が発せられた電力消費量データと、該訪問対象者の標準的な生活パターンと、該訪問対象者を正常あるいは異常と判断するためのルールと、該訪問対象者が使用する電気機器とそれらの通常の使用時間をモニターに出力する。これらの情報により、医師や医療関係者は警報が発せられた原因や、異常の状態を理解し、判断できるようになっている。例えば、電力消費量と電気機器のデータを見ることによって、使用している電気機器を推定でき、正常と判断するルールや生活情報のうち、該電気機器を使用する可能性が記述されていれば、正常と推定することができる。逆に電力消費に妥当な理由が見つからなければ異常と判断し、訪問や連絡等することができる。
【００５７】
また、異常検知部１１を病院のシステムと接続し、患者のカルテを取得できるようにしてもよい。この場合、異常検知部１１は、上記電力消費量データや、該訪問対象者の生活パターンや、ルールと共に、患者のカルテを表示させることができる。異常を検知した理由と、患者のカルテから、訪問診療の要否を判断できるため、さらに正確な判断をすることができる。
【００５８】
異常データベース１７は、異常検知部１１が異常を検知し、医師等が異常と判断したデータを記憶管理するデータベースである。これらのデータは履歴として将来の判断の助けになるからである。
【００５９】
また、検知データベース１８は、異常検知部１１が異常を検知し、医師等が正常と判断したデータを記憶管理するデータベースである。これらの検知データも履歴として将来の判断の助けになるからである。
【００６０】
なお、異常検知部１１は、単独のコンピューターでもよいし、処理装置５の一部でもよいし、ルール部７や他の処理部とともに一つのコンピューターを構成していてもよい。
【００６１】
更新部１２は、ルールデータベース９や家電データベース１０や生活データベース１９のデータを更新する装置である。訪問対象者の生活パターンは変化するため、また、使用する電気機器も変化するため、更新部１２により更新することができるようになっている。更新部１２は、単独のコンピューターでもよいし、処理装置５やその他の処理部とともに一つのコンピューターを構成していてもよい。また、異常判断システム１は、情報の変化を考慮しない場合は更新部１２を省略することができる。
【００６２】
入出力装置１３は、上述した異常判断システム１の各構成に対して、情報を参照したり命令したりするための装置である。入出力装置１３自体が一つのコンピューターでもよいし、異常判断システム１の一端末でもよい。
【００６３】
符号１４は医師または医療関係者を示している。医師または医療関係者１４は、入出力装置１３を介して警報を接受したり、情報を得たり、異常を判断したり、異常判断システム１に対して種々の要求を行うことができる。
【００６４】
符号１５はユーザーを示している。ユーザー１５は文字通り異常判断システム１を使用する者である。ユーザー１５は、医師または医療関係者１４やシステムエンジニアやデータ入力者を含む上位な概念である。
【００６５】
符号１６は警報装置を示している。警報装置１６は、異常検知部１１から警報を入力すると、入出力装置１３のモニター以外に医師または医療関係者１４の注意を引くための装置である。警報装置１６は、光による警告ランプ等、音によるアラーム等、電信による携帯情報端末への出力も含む装置である。なお、警報装置１６は、異常判断システム１の必須の構成ではない。
【００６６】
図４は、異常判断システム１の使用と処理の流れを示している。
【００６７】
図４に示すように、異常判断システム１を使用するには、まず電力消費量センサー２を訪問対象者の住宅に設置する（ステップ１００）。次に、設置した電力消費量センサー２を異常判断システム１に接続する（ステップ１１０）。電力消費量センサー２の接続は、どの訪問対象者であるかを識別可能に接続する。
【００６８】
次に、医療関係者やケアマネージャーにより、当該訪問対象者の生活パターンや、使用している電気機器や、どのような時間帯にどのような活動をしているかや、生活の色々なイベントにどの程度のばらつきがあるか等の情報を収集し、家電データベース１０や生活データベース１９にデータを登録する（ステップ１２０，１３０）。
【００６９】
以上の準備の後に、電力消費量センサー２からの電力消費量データを受信し、一定期間データを収集し、蓄積する（ステップ１４０）。一定期間電力消費量データを収集・蓄積すると、処理装置５により、その訪問対象者の電力消費量における標準的な生活パターンを生成することができる（ステップ１５０）。生成した生活パターンは生活パターンデータベース８に登録される（ステップ１６０）。
【００７０】
なお、生活パターンの生成は、一定の時間帯ごとに消費電力の平均をとる方法と、電力消費量が大きく増加・減少するポイントをイベントとして捉えて、それらのイベントの発生頻度と発生時間で波形を生成する方法のいずれでもよい。
【００７１】
後者の方法は、例えば対象者の一日が「朝食時間帯」、「昼食時間帯」、「昼間の活動時間帯」、「夕食時間帯」、「就寝時間帯」のように、電力消費量が生じるパターンがある場合に、それぞれの時間帯の始まりと終わりを捉える必要がある。電力消費量が生じる時間帯の始まりと終わりを捉えるために、電力消費量が大きく増加・減少するポイントをイベントとして検知するようにする。ある時間帯に注目し、始まりと終わりが生じる時間の平均をとって、時間帯を定義する。これらの時間帯を定義することにより、一日の活動をパターン化することができる。
【００７２】
前者は機械的に平均をとることができ、簡単かつ漏れなく電力消費量データを拾えることができる点で有利である。後者はイベントの発生と終了が明確になり、生活パターンとして説明がし易い点で有利である。いずれの方法をとるかは必要性に応じて判断すれば良い。無論、主要な活動時間帯の特定に後者の方法をとり、その余の活動時間帯には前者の方法をとることもできる。
【００７３】
次に、ユーザー１５により、訪問対象者の状態を正常であると判断するルールと、異常であると判断するルールをルールデータベース９に登録する（ステップ１７０）。ユーザーは、医師または医療関係者またはケアマネージャーまたはシステムエンジニアまたはデータ入力者を含む。
【００７４】
正常であると判断するルールは、訪問対象者の生活のリズムや行動のばらつき、例えば食事時間のばらつきや、就寝や起床の時間のばらつきや、夜間行動の多さ等を考慮して設定する。また、不定時であるがテレビ鑑賞や音楽鑑賞等をすることがあれば、その頻度や時間帯等を考慮して訪問対象者の正常な状態のルールに加味しても良い。
【００７５】
訪問対象者の状態が正常であると判断するルールは、テキストによる記述と、条件判断の数式による記述と、生活パターンに対する許容限界のパターン等の幾何学的な記述の少なくとも一つで記述することができる。むろん、複数種類の記述方法で登録することもできる。
【００７６】
異常であると判断するルールは、イベント（電力消費）の発生時間、大きさ、頻度を基準に設定することができる。すなわち、検知した電力消費量データと生活パターンの波形の時間的なずれの閾値と、検知した電力消費量データと生活パターンの波形との大きさ的な乖離の閾値と、時間的なずれの閾値または大きさ的な乖離の閾値を超える電力消費量データの発生の許容頻度の少なくとも一つを設定させることができる。
【００７７】
例えば、標準的な生活パターンでは電力消費が少ない時間帯における大きな電力消費や、発生時間と大きさから通常の生活パターンにない電力消費が発生した場合の発生頻度の限界値（閾値）等を設定することができる。電力消費の大きさで異常と判断する場合、その電力消費が発生した時間帯の通常の電力消費量に対する上限と下限の閾値で設定することができる（相対的閾値）。あるいは、電力消費の絶対的な大きさで異常と判断する閾値を設けることもできる（絶対的閾値）。あるいは、ある時間帯の過去の電力消費量の平均値からのずれの上限と下限の閾値を設けることができる（過去平均的閾値）。もちろん、相対的閾値と絶対的閾値と過去平均的閾値を適当に組み合わせて設けることもできる。
【００７８】
閾値は、上限と下限に設定し、また、乖離の程度によって警報を注意と警告にレベル分けすることができる。例えば、下限については基準値の１０％〜２０％を注意警報、０％〜１０％を警告警報、上限については基準値の３００％〜３９９％を注意警報、４００％以上を警告警報とすることができる。
【００７９】
訪問対象者の状態が異常であると判断するルールは、テキストによる記述と、条件判断の数式による記述と、生活パターンに対する異常のパターン等の幾何学的な記述の少なくとも一つで記述することができる。むろん複数種類の記述方法を組み合わせることもできる。
【００８０】
以上の異常判断ルールは、電力消費量の標準的な生活パターンや許容限界の波形とのずれ（大きさのずれ、時間的なずれ）であった。しかし、標準的な生活パターンや許容限界の波形とずれていなくても、訪問対象者の状態が異常であると判断する判断ルールを設けることがある。
【００８１】
例えば、衰弱していく状態の訪問対象者は、生活パターンの波形としては類似しているが、日を追うごとに全体の活動量が低下する。この場合、標準的な生活パターンや許容限界の波形とのずれ（大きさのずれ、時間的なずれ）では異常を検知することができない。
【００８２】
このような異常の検知に対しては、所定の時間帯の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているときに異常として検知する異常判断ルールを設定することができる。
【００８３】
ステップ１７０までの処理は、異常を検知するための準備段階であった。これに対して、ステップ１８０以降は訪問対象者の状態を検知するための処理であるということができる。
【００８４】
ステップ１８０から、異常を検知するための電力消費量のデータの収集と蓄積を行う。ステップ１９０において、異常が検出されない場合はステップ１８０に戻りデータの収集と蓄積を続ける。ステップ１９０において異常が検出された場合は、ステップ２００に進む。
【００８５】
ステップ２００では、異常検知部１１が、医師等のモニター（入出力装置１３や医師等が常用する情報処理装置のモニター）に警報と種々の情報を出力する。情報として、異常検知部１１は、たとえば、異常が検知された電力消費量データ、該訪問対象者の標準的な生活パターン、異常判断ルール、訪問対象者の通常の行動パターン、食事時間等のイベントのばらつき、毎日ではないが時々行うイベント（行動）、正常と判断するルール、患者のカルテ等を表示することができる。
【００８６】
上記の情報を一覧的に見ることにより、医師等は、異常として検知された理由を理解し、異常である場合はその異常の状態を推測することができる。これにより、訪問診療の要否を素早くかつ正確に判断することができる。
【００８７】
訪問診療が必要と判断された場合は、異常と判断したデータを異常データベース１７に登録する（ステップ２１０）。これらのデータは、履歴として将来の判断の参考となるからである。
【００８８】
さらに、ステップ２２０に進んで、訪問診療が行われる。この訪問診療は、ある程度異常の状態を推測することができるため、医師か医療関係者かケアマネージャーのいずれが訪問するかを決定することができる。これによって、人的資源を効果的に投入することができる。
【００８９】
一方、ステップ２００において、異常として検知されたが、医師等が正常の範囲内であると判断した場合は、ステップ２３０に進む。ステップ２３０では、異常として検知されたが、正常と判断されたデータを検知データベース１８に登録する。これらのデータは、履歴として将来の判断の参考となるからである。
【００９０】
次に、異常として検知されたが、正常と判断された理由に応じて、ルールデータベース９の正常と判断するルールや異常と判断するルールを更新する（ステップ２４０）。
【００９１】
また、訪問対象者の生活パターンが変化することもあるので、その場合は生活データベース１９の生活パターンを更新する（ステップ２５０）。
【００９２】
また、訪問対象者が新しい電気機器を購入することもあるので、その場合は家電データベース１０の当該訪問対象者の電気機器のデータを更新する（ステップ２６０）。
【００９３】
図５は訪問対象者の電力消費量における標準的な生活パターンの抽出方法の一例を概念的に示している。ここでは、電力消費量データの位置（一日における時刻・時間）、大きさ（電力量）、頻度を基準に、生活パターンを生成する場合を説明する。
【００９４】
前述したように、対象者の生活に一定の繰り返しがあり、「食事の時間帯」、「昼間の活動時間帯」、「就寝時間帯」のように、電力消費量が生じる時間帯に意味とパターンがある場合に、それぞれの時間帯の始まりと終わりを捉える必要がある。時間帯の始まりと終わりを認識するために、電力消費量上の「イベント」を認識する必要がある。イベントは、それが生じる前後で状態が変化するものをいう。
【００９５】
ここでは、生活パターンを抽出するために、訪問対象者の所定の行動によって生じる「電力消費量データを「イベント」として認識できるようにしている。すなわち、図５に示すように、電力消費量データの位置（一日における時刻・時間）、大きさ（電力量）、頻度を基準に、特定の訪問対象者の行動に対応する電力消費量データのイベントを抽出する。一定の時間帯で一定のイベントとなる電力消費量データが一定の頻度で生じる場合は、そのイベントの平均発生時間がある活動時間帯の始まりまたは終わりになっていると言うことができる。このような電力消費量が生じる時間帯を定義することにより、一定の電力消費量の波形を生成することができる。一日にわたって上記の電力消費量の波形を生成することにより、当該訪問対象者の生活パターンを得ることができる。この生活パターンに対して、時間のばらつき等を考慮し、正常の範囲内であると判断するルールや、異常と判断するルールを適用する。
【００９６】
図６は、異常を検出する一つの方法を概念的に示している。
【００９７】
電力消費量の波形（生活パターン）と判断ルールが生成された後は、電力消費量センサー２を介して訪問対象者の電力消費量データを所定の時間間隔で取得する。
【００９８】
電力消費量の波形（生活パターン）の許容範囲から時間的及び大きさ的にずれた電力消費量データを受信したときは、異常として検知する。例えば、通常は電力消費が無い時間帯に所定の大きさの電力消費量データを受信した時などである。また、通常は一定の電力消費がある時間帯であるが、通常の電力消費量を超えて大きな（すなわち閾値を超えるような大きさの）電力消費量データを受信した時は異常として検知する。
【００９９】
電力消費量の波形（生活パターン）の許容範囲は、生活パターンに家電データや正常の範囲内であると判断するルールを加味して作成するのが好ましい。許容範囲に対して、時間的にずれた電力消費量データ、あるいは、大きさ的に閾値を超えた電力消費量データを受信したときは異常として検知する。
【０１００】
図７は正常または異常と判断するデータと処理の流れを示している。
【０１０１】
図７に示すように、電力消費量センサー２から電力消費量データが送信され、電力消費量データの実測データとして取得される。生活パターンデータベース８には一定期間蓄積された電力消費量データから生成された電力消費量の標準的な生活パターンが記憶されている。家電データベース１０には、各訪問対象者が使用している電気機器の情報が記憶されている。生活データベース１９には、各訪問対象者の日常の行動や不定期な行動や生活リズムや時間のばらつき等の生活情報が記憶されている。ルールデータベース９には、各訪問対象者の電力消費量による標準的な生活パターンに、各訪問対象者の電気機器や生活情報が加味された、正常及び異常と判断するためのルールが記憶管理されている。
【０１０２】
電力消費量データは、検知されてルールデータベース９の判断ルールと比較され判断される。異常と判断された電力消費量データは、異常データベース１７に蓄積され、警報が出力される。検知された正常の範囲内であると判断された電力消費量データは検知データベース１８に蓄積される。
【０１０３】
図８は、ルールデータベースの更新の流れを示している。図８に示すように、生活パターンデータベース８の生活パターンに、家電データベース１０の家電情報や生活データベース１９の生活情報が加わり、ルールデータベース９に正常または異常と判断するルールが登録される。電力消費量データを検知し、ルールデータベース９の判断ルールが適用され、異常か正常か判断される。異常と判断した場合は、当該電力消費量データは、異常データベース１７に記憶される。異常として検知されたが、正常と判断した場合は、ルールデータベース９の判断ルールを更新する。更新は、ルールデータベース９に対して、正常と判断する新しいルールを追加あるいは上書きすることにより行う。
【０１０４】
図９は、本発明のシステムによってある訪問対象者の夜間行動を検知した例を示している。
【０１０５】
各グラフは、横軸を一日の時間の経過、縦軸を電力消費量として、一日の電力消費量データの波形を示している。グラフは上から２０１７年８月２２から２０１７年８月１４日からまで順に並んでいる。
【０１０６】
異常と判断する閾値としては過去平均的閾値を採用し、下限については前後３０日間の平均値の１０％〜２０％を注意警報、０％〜１０％を警告警報、上限については前後３０日間の平均値の３００％〜３９９％を注意警報、４００％以上を警告警報としている。
【０１０７】
当該訪問対象者の一日の電力消費量における生活パターンの分析と生活情報から当該訪問対象者の就寝時間幅が分かっていた。
【０１０８】
当該訪問対象者の電力消費量データを受信すると、就寝時間帯に電力消費量が発生する日があり、日によって当該訪問対象者が夜間に起きて活動していることが分かる。本システムにより当該訪問対象者の夜間活動を異常として検知することができた。
【０１０９】
図１０は、投薬の効果を確認した例を示している。
【０１１０】
図１０の左側に、一日の電力消費量の推移の波形を示したグラフが、日付の新しい順に上から多数並んでいる。
【０１１１】
当該訪問対象者は、夜間に正常な睡眠をしていたところ、ある日から夜間に行動するようになり、異常判断システム１により異常として検知された。
【０１１２】
当該訪問対象者は、認知症の疑いがあるとして、医師等により診療が必要と判断された。診療の結果、認知症ではないが精神疾患の疑いがあると診断され、投薬が開始された。
【０１１３】
当該訪問対象者の電力消費量データは引き続き収集された。その結果、図１０に示すように、投薬が開始された後に夜間行動が鈍化し、５日目から正常な睡眠と生活パターンに戻ったことが検知された。
【０１１４】
このように、本システムによれば、再度診療することなく、電力消費量データから投薬の効果を確認できた。これにより不要な訪問診療を省き、効率高い訪問診療を実現することができた。
【０１１５】
従来の訪問診療は、訪問して初めて対象者（患者を含む）の状態が分かるものであったため、医療としては間隔があいた時間の点でしか対応できなかった。これに対して、本例で明らかなように、本発明によれば、訪問診療と訪問診療の間も、対象者の生活や状態を把握でき、かつ、治療効果を確認することができる。
【０１１６】
このように、本発明によるシステムは、訪問診療を医療の一環とし、訪問診療をする場合は真に必要なタイミングで行い、その余の時間においては患者の状態推移や治療効果を把握することができる。これにより、無駄な訪問による時間の浪費を防止し、訪問診療を行う場合には十分な準備の下に行うことができる。これにより、効率的な訪問診療を実現し、かつ、質の高い医療を行うことができる。
【０１１７】
図１１は、頻度に関する異常判断の例を示している。
【０１１８】
図１１には、一日の電力消費量の推移の波形を示したグラフが、日付の新しい順に上から多数並んでいる。
【０１１９】
この例では、５日前に大きな電力消費量データが検知され。続いて４日前にも大きさの電力消費量データが検知された。５日前と４日前以降はかかる電力消費量データは検知されなかった。
【０１２０】
この例では、電力消費量の大きさは閾値を超えるものの、頻度としては２回のみ検知されたため、異常と判断しなかった。
【０１２１】
図１２は、所定の時間帯（一日）の電力消費量の合計が時間の経過とともに減少しているか否か、及び、これと組み合わせてドア開閉の回数を検知している例を示している。
【０１２２】
本発明のシステムは、一日の電力消費量の合計が一定の日数の経過とともに減少しているときに異常として検知することができる。この異常検知の方法によれば、例えば衰弱していく状態の訪問対象者に対して、生活パターンの波形としては許容範囲内であるが、日を追うごとに全体の活動量が低下する場合を異常として検知することができる。
【０１２３】
図１２に示す例では、日単位のドアの開閉回数と、日単位の消費電力量が示されている。この例では、２０１８年７月２日以前では、電力消費量が低く、ドアの開閉も少ない日が多くなっていたが、２０１８年７月２日以降は、一日の電力消費量が多くなり、ドアの開閉も増加している。この例では幸いに衰弱していく状態ではないが、この反対の傾向をたどる場合は、衰弱していく状態と判断し、異常として検出することができる。
【０１２４】
以上説明したように、本発明によれば、生体センサーを身体に付けないことによる問題を完全に防止することができる。また、ドア開閉センサーやモーションセンサー等をつけることによるプライバシーの問題も完全に防止することができる。本発明は、電力消費量という間接的な情報を利用し、訪問対象者の個々の生活の傾向を加味し、変動する電力消費量データによって誤検知が多発する問題を解決することができる。また、異常を検知した場合は、警報を発し、警報と共に警報が発せられた原因を理解する情報と、異常な状態を推測する情報を一覧的に表示する。これにより、警報が発せられた原因を理解し、異常な状態を推測し、適切なタイミングと訪問者によって訪問診療を行うことができる。これにより、人的資源が有限な訪問診療の現場において、高効率の訪問診療の支援を行うことができる。
【０１２５】
上記の記載に基づいて、当業者であれば、本発明の追加の効果や種々の変形を想到できるかもしれないが、本発明の態様は、上述した実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容及びその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更及び部分的削除が可能である。
【符号の説明】
【０１２６】
１：異常判断システム
２：電力消費量センサー
３：無線ルータ
４：携帯無線ルータ
５：処理装置
６：監視モニター
７：ルール部
８：生活パターンデータベース
９：ルールデータベース
１０：家電データベース
１１：異常検知部
１２：更新部
１３：入出力装置
１４：医師または医療関係者
１５：ユーザー
１６：警報装置
１７：異常データベース
１８：検知データベース
１９：生活データベース
【図１】
2020047106.tif 000003
【図２】
2020047106.tif 000004
【図３】
2020047106.tif 000005
【図４】
2020047106.tif 000006
【図５】
2020047106.tif 000007
【図６】
2020047106.tif 000008
【図７】
2020047106.tif 000009
【図８】
2020047106.tif 000010
【図９】
2020047106.tif 000011
【図１０】
2020047106.tif 000012
【図１１】
2020047106.tif 000013
【図１２】
2020047106.tif 000014