(57)【要約】【課題】低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の生活活動度をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の生活活動度を評価できるとともに、被験者の体調を迅速かつ容易に判定できる情報処理装置を提供することである。【解決手段】家庭用電気機器の操作から被験者の生活活動度を評価する情報処理装置において、所定の家庭用電気機器の操作時刻情報を解析する解析評価手段３を有し、解析評価手段３は、１日分の前記操作時刻情報から所定の時間間隔毎の集計値を算出し、該集計値の集合のエントロピー値を算出する解析部３１と、累積した前記操作時刻情報を解析して得られた基準エントロピー値を記憶した記憶部３２と、解析部３１で解析されたエントロピー値と前記基準エントロピー値とを比較して被験者の生活活動度を評価する評価部３３とを備える構成とする。【選択図】図４
2010157259.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
家庭用電気機器の操作から被験者の生活活動度を評価する情報処理装置において、
所定の家庭用電気機器の操作時刻情報を解析する解析評価手段を有し、
前記解析評価手段は、
１日分の前記操作時刻情報から所定の時間間隔毎の集計値を算出し、該集計値の集合のエントロピー値を算出する解析部と、
累積した前記操作時刻情報を解析して得られた基準エントロピー値を記憶した記憶部と、
前記解析部で解析されたエントロピー値と前記基準エントロピー値とを比較して被験者の生活活動度を評価する評価部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記解析評価手段による被験者の生活活動度の評価結果を送信する送信手段をさらに備え、介護・看護・医療・福祉機関に前記評価結果を送信する請求項１に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置に関し、より詳細には被験者、特に高齢者の日常の生活活動度をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積して、被験者の生活活動度を評価し、介護・看護・医療・福祉機関の活動に役立てるとともに、被験者の体調を迅速かつ容易に判定できる情報処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
わが国において、６５歳以上の高齢者の人口に占める割合が今後５０年の間に３０％を超えると言われている。このような状況下で、要介護老人の対策が現在注目・検討されているが、一方で多くの健康な高齢者が存在していることも見過ごしてはならない。健康な高齢者の中でも一人暮らしの高齢者は、空間的・人間関係的に孤立していることが多く、これらの人の健康状態を把握することは大変重要なことではあるが、特定多数の人の健康状態を把握・管理するには人手が圧倒的に不足している。
【０００３】
このため例えば、自治体の中にはペンダント型無線式緊急通報システムを導入しているところもあるが、これは緊急時のみに使用されるものであり高齢者の日常の健康状態を把握するものではない。また、宅内に多種のセンサを配置して高齢者の生活活動を監視するサービスシステムが警備会社などから提供されているが、システム導入および維持の費用が高いため高額所得者にしか普及していないのが現状である。さらに特許文献１では、家庭用電気製品にセンサを取付けて、電気ポットの給湯スイッチのオン・オフなどを検出して生活者の安否などを監視するシステムが提案されているが、電気製品の設置場所および情報量に制限があり、加えて電気製品をほとんど使わない人や夜間に電気製品の電源プラグをコンセントから抜いておく人などの場合にはこのシステムでは十分な監視はできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−２４８０９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明はこのような従来の問題に鑑みてなされたものであり、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の生活活動度をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の生活活動度を評価できるとともに、被験者の体調を迅速かつ容易に判定できる情報処理装置を提供することをその目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によれば、家庭用電気機器の操作から被験者の生活活動度を評価する情報処理装置において、所定の家庭用電気機器の操作時刻情報を解析する解析評価手段を有し、前記解析評価手段は、１日分の前記操作時刻情報から所定の時間間隔毎の集計値を算出し、該集計値の集合のエントロピー値を算出する解析部と、累積した前記操作時刻情報を解析して得られた基準エントロピー値を記憶した記憶部と、前記解析部で解析されたエントロピー値と前記基準エントロピー値とを比較して被験者の生活活動度を評価する評価部とを備えることを特徴とする情報処理装置が提供される。
【０００７】
前記情報処理装置は前記解析評価手段による被験者の生活活動度の評価結果を送信する送信手段をさらに備え、介護・看護・医療・福祉機関に前記評価結果を送信するのが望ましい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の情報処理装置では、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の生活活動度をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の生活活動度を的確に評価できるとともに、被験者の体調を迅速かつ容易に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の生活活動度評価システムの概略構成図である。
【図２】各種センサを配設した家の平面図である。
【図３】各家電機器の使用状況を示すタイムチャートである。
【図４】本発明における解析評価手段の概説図である。
【図５】歩行時の加速度変化を示す図である。
【図６】歩行時の加速度変化から２次元数空間に描いたカオスアトラクタ図である。
【図７】アトラクタ軌道周期の変化を示す図である。
【図８】アトラクタ軌道周期の変化を示す図である。
【図９】アトラクタ軌道周期の揺らぎをＤＦＡにより分析した結果を示す図である。
【図１０】アトラクタ軌道周期の揺らぎをＤＦＡにより分析した結果を示す図である。
【図１１】冷蔵庫の扉開閉についての時系列データの一例である。
【図１２】１時間当たりの扉の開閉回数を示すヒストグラムである。
【図１３】エントロピーの日々の変化例を示す図である。
【図１４】日記式アンケート例である。
【図１５】体調（食欲）とエントロピーとの関係を示す図である。
【図１６】体調（体の痛み）とエントロピーとの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明者等は、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の生活活動度をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の生活活動度を評価できるシステムを提供できないか鋭意検討を重ねた結果、日常生活で違和感なく利用され且つ広く普及している家電製品の使用状況や、ガス・水道などの使用状況、さらには被験者の屋内外での移動状況などを検知・集積し、このような検知結果を解析することにより被験者の生活活動度を評価すればよいことを見出し本発明をなすに至った。
【００１１】
すなわち本発明の生活活動度評価システムの大きな特徴は、検知手段で得られた検知信号を集積手段で集積し、時系列的に信号を記憶して、この集積された時系列データから被験者の生活活動度を解析評価手段で評価する点にある。
【００１２】
図１に、本発明の生活活動度評価システムの概説図を示す。宅内に配設された各種検知センサ１や被験者が携帯した検知センサ１で検知された信号は集積手段２に送られ、ここで時系列データとして集積・記憶される。集積手段２に記憶された時系列データは所定時間ごとあるいは送信要求があったときに解析評価手段３に送られる。解析評価手段では収集された時系列データを解析・評価を行う。解析評価手段３による評価結果は送信手段４を用いて必要により被験者本人５および介護・看護・医療・福祉機関６に送られ、健康状態の自己管理や当該機関による活動に活用される。図１では解析評価手段３と送信手段４とが情報処理装置に搭載されているものとしている。以下各手段について個別に説明する。
【００１３】
まず前記検知手段としては、例えばエアコン、テレビ、冷蔵庫、電子レンジ、マットなどの家電製品、振動センサ、加速度センサ、赤外線センサなど従来公知のものを用いることができ、これらを複数個組み合わせて使用することが生活活動度をより詳細に検知する上で望ましい。例えば家電製品を検知手段として用いれば、スイッチのオン・オフや扉の開閉、温度の設定、運転モード、コンプレッサ回転数、リモコン操作、消費電力、入退室などを検知することができる。また家電製品、トイレ・浴室・居間・寝室・仏壇などの扉・家具・床など屋内での移動により振動がよく伝わる屋内部材などに振動センサや加速度センサを取付けておけば、どのセンサが何時何分に振動または加速度を検知したか、すなわち人がどのような行動をしたかを検知することができる。さらにガスや水道の配管に振動センサや加速度センサ、あるいは計量計を取り付けておけば、ガスや水道の使用状況を検知することもできる。また赤外線センサを検知手段として用いれば、特定領域に人が入ったことを検知できる。また振動センサや加速度センサ、傾斜センサなどを組み込んだ携帯型万歩計（登録商標）を検知手段として用いれば、屋外での被験者の生活活動度をも把握、記録することができる。
【００１４】
前記各種検知手段で検知された検知信号は集積手段に送られ、ここで時系列データとして記憶される。検知手段から集積手段への送信方法について特に限定はないが、新たな配線工事を必要としない点から無線や電灯線搬送を用いて送信するのが好ましい。
【００１５】
集積手段に集積・記憶された時系列データは解析評価手段に送信される。集積手段から解析評価手段への送信方法に特に限定はなく、電話回線やＣＡＴＶ回線などを利用すればよい。なお図１では集積手段と解析評価手段を別体としているが、両者を一体として形成してももちろん構わない。
【００１６】
次に本発明の解析評価手段における解析・評価方法について説明する。この方法では移動度を算出し、この値に基づき評価を行う。ここでいう移動度とは、一定期間に被験者が動いた距離を示す一つの指標であり、例えば一日にどれだけ動いたかを示す。以下、図を参照しながらこの方法について説明する。
【００１７】
図２は家の見取り図であって、説明を簡単にするため玄関、寝室、リビング、台所、風呂場を直列に設けてある。検知センサとしては、玄関：玄関電灯・玄関マット、寝室：寝室電灯・寝室エアコン、リビング：リビング電灯・テレビ・ビデオ・エアコン、台所：台所電灯・冷蔵庫・電子レンジ・炊飯器、風呂場：風呂場電灯・洗濯機にそれぞれ配設されている。例えば、これら検知センサが１時間に１回以上反応した場合を「＊」印として表にすると表１の様になる。
【００１８】
【表１】
2010157259.tif 000003
【００１９】
この表を解析すれば、被験者の部屋間の移動を把握することができる。すなわち表１によれば、被験者は７時頃に起床して寝室からリビングに移動し、その後台所に移動し、というように被験者の動きが順次各検知センサの検知結果からわかる。そこで一部屋分移動すれば１点、二部屋分移動すれば２点、三部屋分移動すれば４点として、被験者の一日の動きを移動度として点数化すると表１の場合には１８点になる。非常に活発な健常者の移動度の平均値が３０点、寝たきり者の移動度が１点であったとするならば、移動値１８点は普通よりやや上ということになり、自己の点数がわかることによって相対的な自分の生活活動度が認識できるようになる。また算出した前記移動値を３０点以上を「５」、２４点以上を「４」、１８点以上を「３」、１２点以上を「２」、６点以上を「１」、６点未満を「０」というように６段階に分けて評価してもよい。このような移動値を活用すれば、移動値がより高く、あるいは一つ上の段階になるようにと被験者の活動意欲を高揚させることもできる。
【００２０】
次に本発明の解析評価手段における他の解析・評価方法を説明する。この解析・評価方法としては、例えば最も単純な例を示せば、検知手段が一定時間以上被験者の活動を検知しなかった、あるいは活動の検知が極端に少なくなった場合は、被験者に異常が生じたものとして被験者の安否を評価する方法が考えられる。
【００２１】
また別の例としては、被験者の生活活動度の時系列データを蓄積して日常の生活活動パターンを割り出し、これを基準データとして記憶部に記憶しておき、検知された時系列データがこの基準データと異なるパターンを示したときは、異常が生じたものとして被験者の健康状態を評価するクラスター分析方法がある。例えば図３に示すような各家電機器のタイムチャートを作成して、冷蔵庫の扉は一日平均何回開閉さるか、テレビは一日平均何時間つけられているか、居間の電灯は何時に点灯・消灯しているかといった平均データを抽出・記憶しておき、検知データをこの平均データと比較して被験者の状態に変化がないか評価するのである。検知データが平均データと著しく異なる場合、例えば冷蔵庫の扉は一日平均１０回開閉されていたのに２，３回しか開閉されなくなった、あるいはテレビがまったくつけられていない、居間の電灯が消灯されないといった場合には、被験者に何らかの異常が発生したものと評価し、その旨外部に報知する。
【００２２】
さらに一歩進んだ解析・評価方法としては、日常の生活活動度と関連づけられる解析結果を基準データとして記憶部に記憶しておき、時系列データの解析結果と基準データとの比較を行い、一致又は近似している基準データから被験者の生活活動度をより詳細に推測・評価することもできる。この方法の概説図を図４に示す。集積手段２から解析評価手段３へ送られてきた時系列データはまず解析部３１で解析される。具体的解析手法については後述する。そして被験者の生活活動度と関連づけられる解析結果は基準データとして記憶部３２に記憶される。一方、順次送られてくる時系列データの解析結果はこの基準データと比較され、一致又は近似している基準データから被験者の生活活動度が推測・評価され、出力部３４で出力される。
【００２３】
ここでまず、時系列データの解析方法として非線形解析方法を用いる場合を説明する。行動など生体に関する情報は一般に非線形データであるため、解析方法として非線形解析方法を用いることができる。中でも非線形データの解析手法として広く用いられているカオス解析が前記時系列データの解析方法に最も好適に用られる。このカオス解析には、フラクタル次元解析やリアプノフ指数解析、カオスアトラクタ解析など種々の解析方法があるが、生体情報に関する解析手法としてはカオスアトラクタ解析が適している。中でもカオスアトラクタの軌道周期を測定し、その軌道周期の揺らぎから生活活動度を解析する方法が好ましい。
【００２４】
以下具体的にこの解析方法について説明する。図５に、実際に測定した被験者による歩行の加速度データを示す。図５は、横軸を時間、縦軸を加速度として歩行による加速度の経時変化を示した図であって、図５（ａ）が健康時の加速度データ、同図（ｂ）が体調不良時の加速度データである。これらの図から理解されるように、加速度データの波形を比較してもその違いは明確にはわからないことが多い。
【００２５】
次に、このデータに基づき２次元数空間に描いたカオスアトラクタを図６に示す。図６（ａ）が健康時のカオスアトラクタ、同図（ｂ）が体調不良時のカオスアトラクタである。カオスアトラクタの形状から、パターンマッチング法を用いて評価を行える場合はこの段階で評価を行ってもよいが、この図の場合のように両者の違いが不明確であることもあり、このような場合にはパターンマッチング法を適用することができない。
【００２６】
そこで、図６のカオスアトラクタの構成要素の平均値を求め、その平均値座標点を原点としてカオスアトラクタを極座標変換してカオスアトラクタの軌道周期を測定した。具体的にはカオスアトラクタの点Ｏから右方向に水平線Ｓを引き、この水平線Ｓを基準線としてアトラクタ軌道が反時計回りに３６０°回転して基準線に戻ってくるまでの時間を軌道周期とした。
【００２７】
アトラクタ軌道周期の測定結果を図７に示す。図７（ａ）が健康時のアトラクタ軌道周期、同図（ｂ）が体調不良時のアトラクタ軌道周期である。また加速度データおよびカオスアトラクタは示さなかったが、被験者が体調を崩す前日のカオスアトラクタの軌道周期を図８に示す。図７の（ａ）、（ｂ）及び図８を比較してみればわかるように、カオスアトラクタのパターンマッチング法ではわからなかった、体調の違いによる歩行データの違いがアトラクタ軌道周期の揺らぎから見いだせるのである。したがって種々の状態時のアトラクタ軌道周期の揺らぎを基準データとして記憶部に記憶させておけば、基準データの揺らぎ特性と測定した揺らぎ特性を順次比較してその一致性を検出することによりそのときの状態、上記例で言えば健康、体調不良の前兆、体調不良を判定することができる。
【００２８】
アトラクタ軌道の揺らぎを分析する方法としては、デトレンド変動分析（ＤＦＡ：Detrended Fluctuation Analysis）、フーリエ変換などの周波数変換、ウェーブレット解析、マルチフラクタル解析など従来公知の分析方法を用いることができるが、大きな揺らぎに対しても客観的かつ正確に分析できる点からＤＦＡが望ましい。
【００２９】
ＤＦＡによる分析方法を概説すると、まず揺らぎの系を所定のウインドウサイズで区切り、各ウインドウ毎に波形を直線近似する。そしてその直線近似からのズレの絶対値を積分し、この積分値を揺らぎの大きさとする。揺らぎの大きさを縦軸とし、ウインドウサイズを縦軸として、各ウインドウサイズに対する揺らぎの大きさをプロットとし、その傾きやｙ切片を状態の判定・予測の指標とするのである。
【００３０】
図７（ａ），（ｂ）に示したアトラクタ軌道周期の揺らぎをＤＦＡで分析した結果を図９に示す。図９は、横軸をウインドウサイズ、縦軸を揺らぎの大きさとして、健康時と体調不良時をそれぞれ実線と破線で表したものである。体調不良時の破線は、健康時の実線に比べて線の傾きが小さくなっている。したがってこの場合は主として線の傾きの変化から健康、体調不良の評価を行うことができる。
【００３１】
また時系列データとして歩行時の振動データを用いて、アトラクタ軌道周期の揺らぎをＤＦＡで分析した結果を図１０に示す。なお歩行時の振動は振動スイッチ（光進社製）を用いて測定した。また振動スイッチの出力は「１」と「０」のデジタル的な信号であるので、信号を加算平均してスムージングを行いカオスアトラクタを描いた。図９と同様に図１０は、横軸をウインドウサイズ、縦軸を揺らぎの大きさとして、健康時と体調不良時をそれぞれ実線と破線で表したものである。健康時の実線と体調不良時の破線とはｙ切片および傾きが異なっているから、この相違点から健康、体調不良の判定を行うことができる。
【００３２】
生活活動度の解析方法として、家電機器の所定時間毎の使用頻度から算出したエントロピーを用いる場合を次に説明する。エントロピーは統計分布においてサンプルのばらつき具合を定量化する値であって、ここでは家電機器が散漫に使用されたか、集中して使用されたかを示すものである。本発明者等は、１００人の被験者（独居者）の家の種々の家電製品に検知手段を配設し、その使用状況を１ヶ月にわたって調査した。この結果、家電製品の使用についてのエントロピーと被験者の体調との間に密接な相関関係があるという新たな知見を得、エントロピーを被験者の健康状態を表す一つの指標として利用できることを見出した。以下、家電機器として冷蔵庫を用いた場合を例に説明する。
【００３３】
冷蔵庫に扉開閉検知器を設け、冷蔵庫の扉が開閉されると、開閉された日時と「開」又は「閉」の信号を解析部３１（図４に図示）に送るようにする。扉開閉検知器と解析部とは例えば電力線で接続し、電力線上に構築されたネットワークの基に扉開閉検知器から解析部へデータを送る。図１１に、解析部に送る時系列データの一例を示す。図１１では、例えば最初の行で、'００年７月３１日の６時９分１４秒に冷蔵庫の扉が開かれたことを示し、次の行で、同日の６時９分１８秒に扉が閉じられたことを示している。
【００３４】
次に、この冷蔵庫の扉の開閉回数を所定時間間隔で積算したヒストグラムを図１２に示す。図１２は、横軸を時刻、縦軸を扉の積算開閉回数として、１時間毎の扉の積算開閉回数を示したものである。この扉の開閉回数データから扉の開閉についてのエントロピーを求める。各時刻の扉の開閉回数をｎi(ｉ＝１，２，・・・，２３)とし、一日の扉の開閉回数の総和をＮとすると、エントロピーＥは下記式から算出される。なお、エントロピーの計算においては、前記例では1時間ごとの開閉回数の和をとったが、１分、１５分、3時間など種々の時間間隔を取ってももちろん構わない。
【００３５】
【数１】
2010157259.tif 000004
【００３６】
このようにして算出された１日ごとのエントロピーの変化の一例を図１３に示す。図１３は、縦軸をエントロピー、横軸を日付として、エントロピーの日毎の変化を示した図であって、エントロピーが日々変化することがわかる。
【００３７】
一方、調査期間中の被験者の日々の体調を、図１４に示す日記式アンケートで同時に調査し、エントロピーと被験者の体調との関係を調べた。各日のエントロピーを、アンケートから得られた被験者の体調（よい、普通、悪い）ごとに分けて記入したものの一例を表２に示し、それをグラフにしたものを図１５に示す。なお、図１５において、中央左右に三角形状の切欠のある四角形の上辺および下辺は、母データの上から２５％および下から２５％の値を示している。
【００３８】
【表２】
2010157259.tif 000005
【００３９】
表２および図１５からは、食欲がよい及び普通の場合にはエントロピーは小さく、食欲がない（悪い）場合にはエントロピーが大きくなる傾向が読みとれる。そこで、表２のデータに基づき、統計学における仮説検定手段によりエントロピーと体調との相関関係を検証した。表３にその結果を示す。なお、表３における値は、一般に「ｐ値」と呼ばれる確率を示す値であって、顔色や気分といった被験者の各体調とエントロピーとは相関関係がないと仮定した場合に、現実に得られた調査結果が得られる確率である。つまり、ｐ値が十分に小さい場合には、相関関係がないとした仮説が棄却され、両者に相関関係があるということになる。したがって、表３において値が小さい所ほど、被験者の体調とエントロピーの相関関係は強いことを示している。
【００４０】
【表３】
2010157259.tif 000006
【００４１】
表３によれば、冷蔵庫の扉の開閉頻度についてのエントロピーと食欲および睡眠との間に強い相関関係のあることがわかる。例えば時間間隔を１５分とした場合に、エントロピーの増加と食欲の減退とはｐ値が５．６７×１０-6であり、高い相関関係のあることがわかる。同様に、エントロピーの増加と睡眠の減退とはｐ値が４．７９×１０-9であり、極めて高い相関関係のあることがわかる。なお、表３（表４，６，７でも同じ）では「よい」、「普通」、「悪い」といった区分全体のｐ値の分散分析の結果であるが、「普通」と「悪い」についての相関関係を見た場合にも強い相関関係を示すものがある。例えば、時間間隔が１分・１５分・１時間の場合のエントロピーの増加と、食欲・睡眠との関係、及び時間間隔が３時間の場合のエントロピーの増加と睡眠との関係は強い相関関係を示す。
【００４２】
また、家電機器としてテレビを用いた場合にも、冷蔵庫を用いた場合と同様に、エントロピーと特定の体調との間に相関関係のあることがわかった。冷蔵庫の場合における扉の開閉回数の代わりに、テレビの場合には遠隔操作器（以下「リモコン」と記すことがある）からの信号送信回数を用いた。すなわち、電源のオン・オフ、チャンネルの切換、音量の増・減といったリモコンからテレビに送られる信号の送信回数を用いた。エントロピーの算出や統計学的処理については、冷蔵庫の場合と同様であるのでここでは省略し、得られたエントロピーと体調（体の痛み）との相関関係を図１６に示す。また統計学における仮説検定手段によりエントロピーと体調との相関関係を検証した結果を表４に示す。
【００４３】
【表４】
2010157259.tif 000007
【００４４】
表４によれば、時間間隔が１分の場合、テレビの信号送信回数についてのエントロピーと痛みとの間のｐ値は４．９３×１０-7であり、高い相関関係のあることがわかる。
【００４５】
また、日々のエントロピーを所定期間蓄積しておき、その期間内の平均を求めて、基準となるエントロピーと比較することにより、日々のエントロピー変化だけでは充分には把握できない被験者のその他の体調変化を把握することもできる。一例として表５に、被験者７８名について２９日間の実験後に「ＰＯＭＳ検査」を行い、"うつ"と"疲労"の２つの体調項目と冷蔵庫の扉開閉回数のエントロピーと関係を調べた結果を示す。
【００４６】
【表５】
2010157259.tif 000008
【００４７】
表５によれば、「ＰＯＭＳ検査」により"うつ"に関して、被験者のうち４３名がその可能性が低く、３４名がその可能性が高かった。そして"うつ"の可能性の低い被験者の平均エントロピーは５．３２であるのに対し、"うつ"の可能性の高い被験者の平均エントロピーは５．５７であった。すなわち、平均エントロピーが高いと"うつ"状態である可能性が高いと考えられる。そこで前記の統計学的処理によりエントロピーと"うつ"との相関関係を検証したところ、ｐ値は０．０１５２と小さい値を示し、両者に相関関係があることが認められた。
【００４８】
また"疲労"に関しても、「ＰＯＭＳ検査」により被験者のうち４４名が疲労している可能性が低く、３３名が疲労している可能性が高かった。そして、疲労しているの可能性の低い被験者の平均エントロピーは５．３３であるのに対し、疲労している可能性の高い被験者の平均エントロピーは５．５５であった。このことから、平均エントロピーが高いと疲労している可能性が高いと考えられる。前記と同様に、統計学的処理によりエントロピーと"疲労"との相関関係を検証したところ、ｐ値は０．０３４４と比較的小さい値を示し、両者に相関関係があることが認められた。
【００４９】
以上から明らかなように、各被験者の通常状態（普通）のときのエントロピーを予め算出して、これを基準エントロピーとして記憶しておき、日々送られてくる検知データあるいは所定期間内の検知データから算出したエントロピーを基準エントロピーと比較することにより被験者の体調を判定できる。なお、前記実施例では家電機器として冷蔵庫およびテレビを用いているが、家電機器としてこれらに限定されるものではなく、従来公知の家電機器を利用することができる。また、複数の家電機器の使用頻度から複数のエントロピーを算出することにより、被験者の体調をより具体的に判定できるようになる。
【００５０】
次に、生活活動度の解析方法として、家電機器を一日のうちで最初に使用した時刻、最後に使用した時刻、平均使用時刻の少なくとも１つの時刻を用いる場合について説明する。解析方法としてエントロピーを用いた場合と同様に、１００人の被験者（独居者）の家の種々の家電製品に検知手段を配設し、その使用状況を１ヶ月にわたって調査した結果、家電製品の使用時刻と被験者の体調との間に密接な相関関係があるという新たな知見が得えられ、この使用時刻を被験者の健康状態を表す一つの指標として利用できることが見出された。以下、家電機器として冷蔵庫およびテレビを用いた場合を例に説明する。
【００５１】
冷蔵庫には扉開閉検知器を設け、冷蔵庫の扉が開閉されると、開閉された時刻と「開」又は「閉」の信号を検知する。またテレビの場合にはリモコンに信号送信検知器を設け、リモコンがテレビに信号を送信した時刻を検知する。そして、冷蔵庫の扉およびリモコンの信号送信が一日のうちで最初に作動した時刻、最後に作動した時刻、そして下記式から算出される平均時刻Ｔをそれぞれ記録し、前記の図１４に示した日記式アンケートで調査した被験者の体調とこれら検知した時刻との関係を調べた。結果を表６および表７に示す。なお表６および表７は、表３と同様に、統計学的処理により算出したｐ値を示したものである。
【００５２】
【数２】
2010157259.tif 000009
【００５３】
【表６】
2010157259.tif 000010
【００５４】
【表７】
2010157259.tif 000011
【００５５】
表６から、例えば冷蔵庫の扉が一日のうちで最初に開かれた時刻、最後に閉じられた時刻、平均時刻のそれぞれ時刻と食欲とは強い相関関係のあることがわかる。また表７からも、例えばテレビのリモコンが一日のうちで最初に信号を送信した時刻、最後に信号を送信した時刻、平均時刻のそれぞれ時刻と食欲と強い相関関係のあることがわかる。したがって、各被験者の通常状態（普通）のときの各基準時刻を記憶しておき、日々検知される時刻あるいは所定期間内の平均にした時刻を基準時刻と比較することにより被験者の体調を判定できる。なお、前記実施例では家電機器として冷蔵庫およびテレビを用いているが、家電機器としてこれらに限定されるものではなく、従来公知の家電機器を利用することができる。また、複数の家電機器の使用時刻を算出することにより、被験者の体調をより具体的に判定できるようになる。
【００５６】
本発明の生活活動度評価システムの解析方法としてエントロピー又は前記の使用時刻を用いる場合には具体的には、図４において、日々送られてくる検知データから各被験者の通常状態（普通）のときのエントロピー又は使用時刻を必要により解析部３１で算出して記憶部３２に記憶しておき、送られてきた検知データから解析部３２で算出したエントロピー又は使用時刻を、記憶部３２の基準エントロピー又は基準時刻と評価部３３で比較して被験者の体調を評価する。
【００５７】
このようにして解析評価手段により評価された被験者の生活活動度は、被験者本人および介護・看護・医療・福祉機関などに通信手段を介して送信され、被験者の日常生活の改善や当該機関の活動に役立てるようにするのが好ましい。この場合、被験者本人およびその家族、前記機関などからの要求によっても、評価された生活活動度が通信手段を介して要求者に送信されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５８】
３  解析評価手段
４  送信手段
３１  解析部
３２  記憶部
３３  評価部
【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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