(57)【要約】  データ処理装置（６０）は、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出部（６３ａ）と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出部（６３ｂ）と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する比較処理部（６３ｃ）とを備える。
2019049530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出部と、
前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出部と、
前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する比較処理部とを備えている、データ処理装置。
【請求項２】
前記比較処理部は、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記比較処理部は、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を所定量超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータを代表する代表値を含む、請求項１から３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの前記代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含む、請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含み、
前記比較処理部は、前記現在バラツキ範囲の幅と前記過去バラツキ範囲の幅との比が所定範囲を超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記代表値は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの平均値を含む、請求項４から６のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記現在バラツキ範囲は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表される、請求項５から７のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記基準値は、前記所定期間において検知された複数のバイタルデータの平均値を含む、請求項１から８のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記過去バラツキ範囲は、前記所定期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表される、請求項９に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体温データを含む、請求項１から１０のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方のデータを含む、請求項１から１１のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
対象者の日常の生活を支援するケアサポートシステムであって、
対象者と非接触でバイタルデータを検知する非接触センサと、
前記非接触センサにて検知された前記バイタルデータを管理する管理サーバーとを備え、
前記管理サーバーは、請求項１から１２のいずれかに記載のデータ処理装置を含む、ケアサポートシステム。
【請求項１４】
前記非接触センサは、前記対象者を撮影して赤外画像を取得する光学検出部を含む、請求項１３に記載のケアサポートシステム。
【請求項１５】
前記非接触センサは、電波の放射および受信によって前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方を検知する電波検出部を含む、請求項１３または１４に記載のケアサポートシステム。
【請求項１６】
現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出工程と、
前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出工程と、
前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較する比較工程と、
前記比較工程での比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する警告工程とを含む、データ処理方法。
【請求項１７】
前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１６に記載のデータ処理方法。
【請求項１８】
前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を所定量超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１６に記載のデータ処理方法。
【請求項１９】
前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含み、
前記警告工程では、前記現在バラツキ範囲の幅と前記過去バラツキ範囲の幅との比が所定範囲を超えたときに、前記警告情報を発する、請求項１６に記載のデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータ（生体情報）に基づく処理を行うデータ処理装置と、そのデータ処理装置を含むケアサポートシステムと、データ処理方法とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、脈波などのバイタルデータを検知する装置が広く用いられており、その一例が例えば特許文献１に開示されている。特許文献１の装置では、対象者の姿勢状態が、脈波情報の測定処理を行う姿勢として適切であるか否かを判定し、姿勢状態が適切であると判定された場合に脈波情報の測定処理を行うことで、測定処理の精度を向上させるようにしている。また、姿勢状態の通知画像を表示部に表示することで、対象者が適切な姿勢状態をとることを容易にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１７１５１２号公報（請求項１、段落〔０００８〕〜〔００１０〕、図１等参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年では、介護施設や病院等において、被介護者や患者（以下、対象者とも称する）のバイタルデータを、対象者と非接触で検知するリモートセンシングが行われている。このようなリモートセンシングでは、監視による対象者の負担（監視による圧迫感、心理的な不安）を極力低減するため、対象者に意識させずにバイタルデータを測定（検知）することが望ましい。【０００５】
しかし、特許文献１の構成では、バイタルデータの測定にあたって、画像を表示させて対象者に姿勢の矯正を促すため、対象者に姿勢の矯正ひいてはバイタルデータの測定を意識させることになる。このため、特許文献１の構成は、対象者に意識させずに、対象者と非接触でバイタルデータを検知するリモートセンシングには不向きである。【０００６】
また、測定の分野では、測定誤差や測定機器の性能により、測定値にバラツキが生じることは避けられない。測定値にバラツキが生じると、そのバラツキが、測定誤差や測定機器の性能によるものか、測定値そのものの変化によるものかがわからない。特に、上記のリモートセンシングでは、測定機器を対象者に接触させてバイタルデータを直接測定するわけではないため、測定によって取得されるデータのバラツキは、接触方式の測定に比べて大きくなりやすい。このように、測定値のバラツキが大きい場合、測定値自体が役に立たなくなることもある。【０００７】
そこで、対象者と非接触でバイタルデータを検知する構成において、測定値（バイタルデータ）にバラツキが存在するという前提のもと、バイタルデータの変化を確実にキャッチ（チェック）し、必要に応じて外部に対して適切にアラート（警告）することが望まれるが、そのような技術は、未だ提案されていない。【０００８】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、測定値のバラツキの存在を前提としながら、対象者に意識させずに対象者と非接触で検知されるバイタルデータの変化を確実にキャッチし、必要に応じて外部に適切に警告することができるデータ処理装置およびデータ処理方法と、そのデータ処理装置を備えたケアサポートシステムとを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一側面に係るデータ処理装置は、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出部と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出部と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する比較処理部とを備えている。【００１０】
本発明の他の側面に係るデータ処理方法は、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出工程と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出工程と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較する比較工程と、前記比較工程での比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する警告工程とを含む。【００１１】
本発明のさらに他の側面に係るケアサポートシステムは、対象者の日常の生活を支援するケアサポートシステムであって、対象者と非接触でバイタルデータを検知する非接触センサと、前記非接触センサにて検知された前記バイタルデータを管理する管理サーバーとを備え、前記管理サーバーは、上記データ処理装置を含む。
【発明の効果】
【００１２】
測定値（バイタルデータ）のバラツキの存在を前提としながら、非接触センサによって対象者に意識させずに対象者と非接触で検知されるバイタルデータの変化を確実にキャッチでき、必要に応じて外部に適切に警告することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の一形態に係る施設型のケアサポートシステムの概略の構成を示す説明図である。
【図２】上記ケアサポートシステムの動体検知ユニットが設置された居室内の様子を模式的に示す説明図である。
【図３】上記動体検知ユニットの概略の構成を示すブロック図である。
【図４】上記動体検知ユニットの光学検出部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図５】訪問型のケアサポートシステムの概略の構成を示す説明図である。
【図６】上記ケアサポートシステムの管理サーバーに適用可能なデータ処理装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図７】上記動体検知ユニットによって検知された体温データの変化の一例を示すグラフである。
【図８】上記データ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】評価期間で測定されたデータの数、現在パラメータ、過去バラツキ範囲、警告条件との対応関係を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施の一形態について、図面に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００１５】
本実施形態のデータ処理装置およびデータ処理方法は、例えば、介護施設に入居している被介護者や、病院に入院している患者（被看護者）の身体に関する情報（生体情報、バイタルデータ）を管理する管理サーバーを備えたケアサポートシステムに適用可能である。なお、ケアサポートシステムには、施設型、訪問型（訪問医療型、訪問介護型、訪問看護型を含む）がある。以下、本実施形態のデータ処理装置およびデータ処理方法について説明する前に、まず、施設型、訪問型の各ケアサポートシステムについて説明する。
【００１６】
〔ケアサポートシステム（施設型）〕
図１は、本実施形態の施設型のケアサポートシステム１の概略の構成を示す説明図である。ケアサポートシステム１は、介護施設に入居している被介護者や、病院に入院している患者（被看護者）の日常の生活を支援するためのシステムであり、見守りシステムとも呼ばれている。被介護者および被看護者は、ケアサポートシステム１による支援の対象、つまり、後述する画像認識システム２０や電波検出部３０での認識や検出等によって管理される対象者（被検者）である。ここでは、例として、ケアサポートシステム１が介護施設内で構築されている場合について説明する。
【００１７】
介護施設Ｓには、スタッフステーション１００および居室１０１が設けられている。スタッフステーション１００は、介護施設Ｓで過ごす被介護者の生活をサポートする介護者のいわゆる詰め所である。このスタッフステーション１００には、管理サーバー１００ａが設けられている。管理サーバー１００ａは、通信回線２００を介して、居室１０１に設置される後述の動体検知ユニット１０と通信可能に接続される端末装置であり、中央演算処理装置（ＣＰＵ；Central Processing Unit）を含んで構成される。なお、通信回線２００は、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）で構成されるが、無線ＬＡＮであっても勿論構わない。
【００１８】
管理サーバー１００ａは、通信回線２００を介して、動体検知ユニット１０から送信される各種の情報（例えば居室１０１内の撮影画像や被介護者のバイタルデータ（例えば呼吸状態を示す情報））を受信して管理するとともに、受信した情報を表示部１００ｂ1に表示させる。これにより、介護施設Ｓの介護者やシステムの利用者は、表示部１００ｂ1に表示された情報を見て、被介護者の状態（呼吸状態、転倒有無など）を把握することができる。表示部１００ｂ1は、例えば管理サーバー１００ａと通信可能に接続されるパーソナルコンピュータ１００ｂのディスプレイで構成することができる。なお、管理サーバー１００ａは、パーソナルコンピュータ１００ｂと一体的に構成されてもよい。また、後述する画像認識システム２０での画像認識処理により、被介護者が床面に転倒するなど、被介護者の動作が異常であることが認識されたときには、管理サーバー１００ａは、動体検知ユニット１０からその旨の情報を受信して、動体検知ユニット１０の光学検出部２３で取得される居室１０１内の撮影画像のデータを、介護者が所有する携帯端末に送信し、被介護者の異常を介護者に知らせることも可能である。
【００１９】
居室１０１は、介護施設Ｓにおいて少なくとも１つ設けられており、図１では例として居室１０１が２つ設けられている場合を示している。居室１０１内には、被介護者が使用するベッド１０２が１つ設置されている。なお、１つの居室１０１内に被介護者が二人以上入居する場合、被介護者の各々に対応して複数のベッド１０２が設置される。
【００２０】
図２は、動体検知ユニット１０が設置された居室１０１内の様子を模式的に示す説明図である。図１および図２に示すように、動体検知ユニット１０は、各居室１０１の天井部１０１ａに設置され、通信回線２００と通信可能に接続されている。居室１０１が複数のベッド１０２が設置された多床室である場合、動体検知ユニット１０は、各ベッド１０２に対応して複数（各ベッド１０２の数だけ）設置される。
【００２１】
〔動体検知ユニット〕
次に、動体検知ユニット１０について説明する。図３は、動体検知ユニット１０の概略の構成を示すブロック図である。動体検知ユニット１０は、居室１０１内の動体としての被介護者（対象者）の情報（バイタルデータ）を、被介護者とは非接触で検知する非接触センサである。この動体検知ユニット１０は、画像認識システム２０、電波検出部３０およびユニット制御部４０を備えている。動体検知ユニット１０は、電波検出部３０をはじめ、後述する光学検出部２３など、種々のセンサを備えていることから、センサボックスとも呼ばれる。
【００２２】
電波検出部３０は、電波の放射および受信によって、居室１０１内での被介護者の状態を検知するセンサである。電波検出部３０は、不図示の放射部および受信部を備えており、例えば２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を放射し、被介護者にて反射してドップラーシフトした反射波を受信するマイクロ波ドップラーセンサによって構成される。これにより、電波検出部３０は、受信した反射波から、被介護者の呼吸状態（呼吸数）、睡眠状態、心拍数などをバイタルデータとして検出することができる。
【００２３】
なお、被介護者が呼吸しているとき（睡眠中も含む）、被介護者の呼吸による体の微小な動き（微体動）が生じる。このため、被介護者の呼吸状態や睡眠状態を検出することは、被介護者の微体動を検出するのと同じである。このことから、電波検出部３０は、被介護者（被検者）の微体動を検出する微体動検出部として機能しているとも言うことができる。
【００２４】
また、電波検出部３０は、電波（マイクロ波）を放射し、被介護者にて反射してきた電波（反射波）の周波数と、放射した電波の周波数とを比較することにより、被介護者の身体の動き（体動）を検出することもできる。なお、電波検出部３０は、体動および微体動のどちらか一方のみを検出するセンサであってもよい。
【００２５】
ユニット制御部４０は、画像認識システム２０および電波検出部３０の動作を制御するとともに、画像認識システム２０および電波検出部３０から得た情報に対して画像処理や信号処理を行い、得られた結果を被介護者の状態に関する情報として管理サーバー１００ａに出力する制御基板である。
【００２６】
ユニット制御部４０は、主制御部４１、情報処理部４２、インターフェース部４３、記憶部２４および画像認識部２５を備えている。記憶部２４および画像認識部２５は、ここではユニット制御部４０に設けられているが、ユニット制御部４０とは独立して設けられていてもよい。なお、記憶部２４および画像認識部２５の詳細については後述する。
【００２７】
主制御部４１は、動体検知ユニット１０内の各部の動作を制御するＣＰＵで構成されている。情報処理部４２および画像認識部２５は、上記のＣＰＵで構成されてもよいし（主制御部４１と一体化されていてもよいし）、他の演算部や、特定の処理を行う回路で構成されてもよい。
【００２８】
情報処理部４２は、画像認識システム２０の後述する光学検出部２３から出力される情報（例えば画像データ）や、電波検出部３０から出力される情報（例えば呼吸状態に関するデータ）に対して、所定のアルゴリズムに基づいた信号処理を行う。信号処理によって得られた情報は、画像認識システム２０（特に画像認識部２５）での画像認識に利用される。
【００２９】
インターフェース部４３には、通信回線２００のネットワークケーブル（不図示）が電気的に接続される。画像やマイクロ波に基づいて動体検知ユニット１０が検出した被介護者の状態に関する情報は、インターフェース部４３および通信回線２００を介して管理サーバー１００ａに送信される。
【００３０】
画像認識システム２０は、照明部２１、照明制御部２２および光学検出部２３を備えている。
【００３１】
照明部２１は、暗闇での撮影を可能にすべく、赤外線（例えば近赤外光）を発光するＬＥＤ（Light Emitting Diode）を含んで構成されており、居室１０１の天井部１０１ａに位置して、居室１０１内を照明する。例えば、照明部２１は、複数のＬＥＤを有しており、居室１０１内の床面１０１ｂ（図２参照）や、天井部１０１ａと床面１０１ｂとをつなぐ壁を照明する。照明部２１による照明（赤外線の発光）の制御は、照明制御部２２によって行われる。
【００３２】
光学検出部２３は、照明部２１の照明のもとで居室１０１内を撮影して画像を取得する撮像部であり、特に、居室１０１内の被介護者を撮影して赤外画像を取得する赤外画像センサである。より詳しくは、以下の通りである。
【００３３】
図４は、光学検出部２３の詳細な構成を示すブロック図である。光学検出部２３は、居室１０１の天井部１０１ａに、照明部２１と隣接して配置されており、撮影によって視野方向が直下である直上視点の画像を取得する。この光学検出部２３は、レンズ５１、撮像素子５２、ＡＤ（analog/digital）変換部５３、画像処理部５４および制御演算部５５を備えている。
【００３４】
レンズ５１は、例えば固定焦点レンズであり、一般的な超広角レンズや魚眼レンズで構成されている。超広角レンズとしては、対角画角が１５０°以上のレンズを用いることができる。これにより、天井部１０１ａから床面１０１ｂに向かって居室１０１内を撮影することが可能となる。
【００３５】
撮像素子５２は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）といったイメージセンサで構成されている。撮像素子５２は、真っ暗な環境でも被介護者の状態が画像として検出できるように、ＩＲカットフィルタを除去して構成されている。撮像素子５２からの出力信号は、ＡＤ変換部５３に入力される。
【００３６】
ＡＤ変換部５３は、撮像素子５２によって撮像された画像のアナログの画像信号を受信し、そのアナログの画像信号をデジタルの画像信号に変換する。ＡＤ変換部５３から出力されるデジタルの画像信号は、画像処理部５４に入力される。
【００３７】
画像処理部５４は、ＡＤ変換部５３から出力されるデジタルの画像信号を受信し、そのデジタルの画像信号に対して、例えば黒補正、ノイズ補正、色補間、ホワイトバランスなどの画像処理を実行する。画像処理部５４から出力される画像処理後の信号は、画像認識部２５に入力される。
【００３８】
制御演算部５５は、撮像素子５２の制御に関する例えばＡＥ（Automatic Exposure）などの演算を実行するとともに、撮像素子５２に対して露光時間やゲインなどの制御を実行する。また、制御演算部５５は、必要に応じて、照明部２１に対して好適な光量設定や配光設定などの演算を実行するとともに、制御を実行する。なお、制御演算部５５に、上述の照明制御部２２の機能を持たせるようにしてもよい。
【００３９】
上記した画像認識システム２０は、さらに、上述した記憶部２４および画像認識部２５を備えている。
【００４０】
記憶部２４は、ユニット制御部４０が実行する制御プログラムや各種の情報を記憶するメモリであり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、不揮発性メモリなどで構成されている。
【００４１】
画像認識部２５は、光学検出部２３にて取得された画像の画像データに対して画像認識処理を行う。より具体的には、画像認識部２５は、光学検出部２３の画像処理部５４が画像処理を実行した後の信号を受信し、例えば対象物の輪郭を抽出してパターンマッチング等の手法で形状を認識する画像認識処理を実行する。これにより、画像認識部２５は、居室１０１内にいる被介護者の状態を認識することができる。居室１０１内にいる被介護者の状態としては、起床、離床、入床（臥床）、転倒などを想定できる。
【００４２】
〔ケアサポートシステム（訪問型）〕
図５は、訪問型のケアサポートシステム１の概略の構成を示す説明図である。訪問型のケアサポートシステム１は、被介護者や被看護者などの、健康を管理する対象者のそれぞれの自宅（例えば居室１１０）に上述した動体検知ユニット１０を設置し、各動体検知ユニット１０を、通信回線２００を介して管理サーバー１００ａと通信可能に接続して構成されており、建物ごとに動体検知ユニット１０を設置した点を除けば、施設型のケアサポートシステム１と基本的な構成は同じである。
【００４３】
該システムの利用者ＮＵは、管理サーバー１００ａと通信回線２００を介して無線通信可能な利用者端末３００を所有（携帯）している。これにより、利用者ＮＵは、利用者端末３００を操作して管理サーバー１００ａにアクセスして、種々の情報を取得することが可能となる。また、利用者ＮＵは、管理サーバー１００ａから利用者端末３００に送信される各種情報（後述する警告情報も含む）に基づいて、被介護者の状態を把握することが可能となる。
【００４４】
なお、利用者ＮＵとしては、被介護者などの対象者の自宅を訪問して健康を管理する医師、介護士、看護師など、医療、介護または看護に従事する従事者を想定することができる。また、利用者端末３００としては、タブレットやスマートフォンなどの多機能型携帯端末や、ノート型パーソナルコンピュータを想定することができる。
【００４５】
〔データ処理装置について〕
次に、上述したケアサポートシステム１の管理サーバー１００ａに適用可能なデータ処理装置について説明する。図６は、本実施形態のデータ処理装置６０の概略の構成を示すブロック図である。データ処理装置６０は、記憶部６１と、通信部６２と、制御部６３とを有している。
【００４６】
記憶部６１は、例えばハードディスクで構成されており、動体検知ユニット１０から送信される各種情報や、制御部６３が実行するプログラムを記憶している。動体検知ユニット１０から送信される各種情報には、例えば、対象者の日々の体温、体動（動き、単位時間あたりの動きの回数、動きの量を含む）、微体動（呼吸数）、血圧、睡眠状態などの情報（バイタルデータ）が含まれる。
【００４７】
通信部６２は、外部（例えば動体検知ユニット１０、利用者端末３００）との間で情報の入出力を行うためのインターフェースであり、送信回路、受信回路、アンテナなどを含んで構成される。
【００４８】
制御部６３は、過去バラツキ範囲算出部６３ａと、現在パラメータ算出部６３ｂと、比較処理部６３ｃと、全体制御部６３ｄとを含んで構成される。制御部６３は、例えば単一のＣＰＵで構成されており、過去バラツキ範囲算出部６３ａ、現在パラメータ算出部６３ｂ、比較処理部６３ｃ、全体制御部６３ｄの各機能を実行する。なお、過去バラツキ範囲算出部６３ａ、現在パラメータ算出部６３ｂ、比較処理部６３ｃ、全体制御部６３ｄは、別々のＣＰＵで構成されてもよい。全体制御部６３ｄは、データ処理装置６０の各部の動作を制御する。
【００４９】
過去バラツキ範囲算出部６３ａは、記憶部６１に記憶された情報（特にバイタルデータ）のうち、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサとしての動体検知ユニット１０にて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、所定期間におけるバイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する。
【００５０】
現在パラメータ算出部６３ｂは、記憶部６１に記憶された情報（特にバイタルデータ）のうち、現在を含む評価期間において、動体検知ユニット１０にて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、上記した過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する。
【００５１】
比較処理部６３ｃは、現在パラメータと過去バラツキ範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、外部（例えば利用者端末３００）に警告情報（例えば警告信号）を発する。
【００５２】
ここで、上記の所定期間、評価期間、基準値、代表値、過去バラツキ範囲、現在パラメータについて、さらに詳細に説明する。図７は、動体検知ユニット１０によって非接触で検知された対象者のバイタルデータとしての体温データの変化の一例を、過去の所定期間Ｐ１と、現在を含む評価期間Ｐ２とで示したグラフである。
【００５３】
（所定期間）
所定期間Ｐ１は、評価期間Ｐ２よりも過去の期間であり、その始期は、例えばバイタルデータの計測開始（バイタルデータの記憶部６１への蓄積開始）とすることができる。所定期間Ｐ１の長さは、１日、２日、１週間、１か月などのように任意に設定可能であるが、バイタルデータの計測開始から現在までの経過時間に応じて設定されればよい。例えば、バイタルデータの計測開始（時点ｄ０とする）から現在（時点ｄｐとする）までの期間が１週間である場合、所定期間Ｐ１としては、時点ｄ０から５日間（時点ｄｐよりも２日前までの期間）を考えることができる。また、時点ｄ０から時点ｄｐまでの期間が１か月である場合、所定期間Ｐ１としては、時点ｔ０から３週間（およそ時点ｔ０から時点ｄｐの前週までの期間）を考えることができる。さらに、時点ｄ０から時点ｄｐまでの期間が３か月である場合、所定期間Ｐ１としては、時点ｔ０から２か月（時点ｔ０から時点ｄｐの１か月前までの期間）を考えることができる。このように、所定期間Ｐ１は、バイタルデータの計測開始から現在までの経過時間が長くなるにつれて徐々に伸ばしていけばよい。
【００５４】
なお、時点ｄ０から時点ｄｐまでの期間があまりに長期（例えば１０年）になると、所定期間Ｐ１におけるバイタルデータのバラツキ範囲に、１０年前のバイタルデータが反映されることもあり得る。バイタルデータは加齢によっても多少変化するため、このような加齢による影響を排除しながら、過去に対する現在のバイタルデータの変化を把握しようとする場合は、古すぎるデータを比較対象であるバラツキ範囲に反映させないことが望ましい。したがって、所定期間Ｐ１の始期については、評価期間Ｐ２の始期を基準に、最長でも過去１年前に設定することが望ましい。
【００５５】
また、所定期間Ｐ１は、バイタルデータの計測開始から現在までの経過時間に関係なく、固定期間であってもよい。つまり、所定期間Ｐ１は、評価期間Ｐ２の直前の過去１か月間、過去３か月間、過去６か月間などに設定されてもよい。
【００５６】
（評価期間）
評価期間Ｐ２は、現在を含んで過去に遡る期間であればよく、その長さは任意に設定可能である。例えば、評価期間Ｐ２は、現在のバイタルデータを１回測定した時点ｄｐだけであってもよいし、直近で３回、５回または１０回測定した期間であってもよいし、直近で１日、２日または３日などであってもよい。なお、データの測定回数と期間とは必ずしも比例関係になくてもよい。例えば、短期間で複数回の測定を行うことで、評価期間Ｐ２を１日（測定は１０回）とすることもできるし、長期間で複数回の測定を行うことで、評価期間Ｐ２を１０日（測定は１０回）とすることもできる。前者のように、短期間で複数回の測定を行うことにより、評価期間Ｐ２に用いるデータの精度を上げる（バラツキを低くする）ことができる。
【００５７】
（基準値）
基準値は、過去の所定期間Ｐ１における複数のバイタルデータを代表する値であり、図７では、Ｒ１で示される。基準値Ｒ１としては、例えば、所定期間Ｐ１における複数のバイタルデータの平均値、モード（最頻値）、メジアン（中央値）のいずれかを用いることができる。
【００５８】
（代表値）
代表値は、現在を含む評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータを代表する値であり、図７では、Ｒ２で示される。代表値Ｒ２としては、基準値Ｒ１と同様に、例えば、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの平均値、モード、メジアンのいずれかを用いることができる。
【００５９】
（過去バラツキ範囲）
過去バラツキ範囲は、所定期間Ｐ１におけるバイタルデータの基準値Ｒ１に対するバラツキ範囲（範囲値）を指し、図７ではＴ１で示される。過去バラツキ範囲Ｔ１は、所定期間Ｐ１における複数のバイタルデータの標準偏差（バラツキ値、σ値）、分散（σ2）、バイタルデータの最大値と最小値との差、のいずれかを用いて表すことができ、既存の統計的手法によって求めることができる。例えば、過去バラツキ範囲Ｔ１は、「基準値Ｒ１±３σの範囲」で表わされるが、σの係数は適宜変更して設定することが可能である。
【００６０】
なお、上記の標準偏差（σ値）は、データがＮ個の値ｘ1、ｘ2、・・・ｘNをとるとき、以下の式で示される分散σ2の平方根である。
【００６１】
【数１】
2019049530.tif 000003
【００６２】
（現在パラメータ）
現在パラメータＴ２は、過去バラツキ範囲Ｔ１との比較対象であり、評価期間Ｐ２において検知されたバイタルデータに基づいて算出される。例えば、現在パラメータＴ２は、１個のバイタルデータそのもの（生データ、ピンポイントデータ）であってもよいし、複数のバイタルデータの代表値Ｒ２であってもよいし、代表値Ｒ２に対するバラツキ範囲（現在バラツキ範囲Ｔ２’）であってもよい。現在バラツキ範囲Ｔ２’は、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの標準偏差（バラツキ値、σ値）、分散（σ2）、バイタルデータの最大値と最小値との差、のいずれかを用いて表すことができ、既存の統計的手法によって求めることができる。例えば、現在バラツキ範囲Ｔ２’は、「代表値Ｒ２±１．５σの範囲」で表わされるが、σの係数は適宜変更して設定することが可能である。
【００６３】
〔データ処理の流れ〕
次に、データ処理装置６０の動作について説明する。図８は、データ処理装置６０における処理の流れを示すフローチャートである。データ処理装置６０では、過去バラツキ範囲算出工程（Ｓ１）、現在パラメータ算出工程（Ｓ２）、比較工程（Ｓ３）、警告工程（Ｓ４）が順に行われる。すなわち、データ処理装置６０において実行されるデータ処理方法は、過去バラツキ範囲算出工程（Ｓ１）、現在パラメータ算出工程（Ｓ２）、比較工程（Ｓ３）、警告工程（Ｓ４）を含む。
【００６４】
また、図９は、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数、現在パラメータＴ２、過去バラツキ範囲Ｔ１、警告条件との対応関係を示す説明図である。本実施形態では、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数に応じて、現在パラメータＴ２を変更し、現在パラメータＴ２と過去バラツキ範囲Ｔ１との比較結果に基づいて警告情報を発するようにしている。以下、上記各工程の詳細について説明する。
【００６５】
（Ｓ１；過去バラツキ算出工程）
過去バラツキ範囲算出部６３ａは、過去の所定期間Ｐ１において、非接触センサ（動体検知ユニット１０）にて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、過去バラツキ範囲Ｔ１を算出する。ここでは、所定期間Ｐ１における複数のバイタルデータの基準値Ｒ１（例えば平均値）に対するバラツキ値として、±３σを用い、−３σ〜＋３σの範囲に属するバイタルデータの範囲（下限から上限）を、過去バラツキ範囲Ｔ１として求める。
【００６６】
また、上記のバイタルデータとしては、ここでは、動体検知ユニット１０にて非接触で検知される体温データ、体動データおよび微体動データの少なくともいずれかを用いるものとする。動体検知ユニット１０での体温測定については、赤外の画像センサ（光学検出部２３）にて検出される赤外強度に基づき、既存技術である赤外温度計の原理から、体温を求めることができる。このとき、撮影画像から画像認識によって人のシルエットを判断して、人の顔部分を抽出する。そして、顔部分の領域内の異なる場所における体温データの平均値を求め、必要に応じて測定時の室温によって補正する。これにより、体温データをバイタルデータとして取得することができる。
【００６７】
また、体動測定については、マイクロ波センサ（電波検出部３０）によって就寝中の対象者の体動を数値化する。例えば、対象者がベッド上で動いている時間（就寝中に寝返り等によって就寝時間の何割ぐらい動いているか）、動き量（各動き量の累積値でもよい）、動き回数（所定量以上の動きを何回しているか）等を数値で示し、バイタルデータとして用いる。微体動（例えば呼吸数）については、電波検出部３０にて呼吸信号（例えば０．２Ｈｚ付近）を検知して、１分あたりの呼吸数を求め、これをバイタルデータとして用いる。
【００６８】
（Ｓ２；現在パラメータ算出工程）
現在パラメータ算出部６３ｂは、評価期間Ｐ２において、非接触センサ（動体検知ユニット１０）にて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、現在パラメータＴ２を算出する。本実施形態では、図９に示すように、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数が１個の場合、現在パラメータＴ２として、上記１個のバイタルデータそのものを用いる（ケース１）。また、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数が２〜５個の場合、現在パラメータＴ２として、上記複数のバイタルデータの代表値（例えば平均値）を用いる（ケース２）。
【００６９】
一方、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数が６〜１０個の場合、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの代表値Ｒ２（例えば平均値）に対するバラツキ値として、±１．５σを用い、−１．５σ〜＋１．５σの範囲に属するバイタルデータの範囲（現在バラツキ範囲Ｔ２’）を、現在パラメータＴ２として用いる（ケース３）。
【００７０】
また、評価期間Ｐ２で測定されたバイタルデータの数が１１個以上の場合、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの代表値Ｒ２（例えば平均値）に対するバラツキ値として、±３σを用い、−３σ〜＋３σの範囲に属するバイタルデータの範囲（現在バラツキ範囲Ｔ２’）を、現在パラメータＴ２として用いる（ケース４、５）。
【００７１】
（Ｓ３；比較工程）
（Ｓ４；警告工程）
比較処理部６３ｃは、現在パラメータＴ２と過去バラツキ範囲Ｔ１とを比較し、その比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する。より詳しくは、比較処理部６３ｃは、Ｓ２で算出された現在パラメータＴ２と、Ｓ１で算出された過去バラツキ範囲Ｔ１とを比較し、所定の警告条件を満足するか否かをケース１〜５ごとに判断する（Ｓ３）。そして、Ｓ３にて所定の警告条件を満足する場合、比較処理部６３ｃは、利用者端末３００に対してその旨の警告情報（警告信号）を発する（Ｓ４）。一方、Ｓ３にて、所定の警告条件を満足しない場合は、比較処理部６３ｃが利用者端末３００に警告情報を発することなく、一連の処理を終了する。
【００７２】
Ｓ３およびＳ４について、より具体的に説明すると、ケース１では、比較処理部６３ｃは、評価期間Ｐ２におけるバイタルデータ（１個）が過去バラツキ範囲Ｔ１（基準値±３σ）の上限または下限を超えているか否かを判断する。そして、上記バイタルデータが過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を少しでも超えている場合には、警告条件を満足するとして、比較処理部６３ｃは利用者端末３００に対して警告情報を発する。
【００７３】
ケース２では、比較処理部６３ｃは、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの代表値が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を超えているか否かを判断する。そして、上記代表値が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を少しでも超えている場合には、警告条件を満足するとして、比較処理部６３ｃは利用者端末３００に対して警告情報を発する。
【００７４】
ケース３では、比較処理部６３ｃは、評価期間Ｐ２における現在バラツキ範囲Ｔ２’が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を超えているか否かを判断する。そして、現在バラツキ範囲Ｔ２’が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を少しでも超えている場合には、警告条件を満足するとして、比較処理部６３ｃは利用者端末３００に対して警告情報を発する。
【００７５】
ケース４では、比較処理部６３ｃは、評価期間Ｐ２における現在バラツキ範囲Ｔ２’が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を所定量（例えば０．５σ）超えているか否かを判断する。そして、現在バラツキ範囲Ｔ２’が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を所定量超えている場合には、警告条件を満足するとして、比較処理部６３ｃは利用者端末３００に対して警告情報を発する。
【００７６】
ケース５では、比較処理部６３ｃは、評価期間Ｐ２における現在バラツキ範囲Ｔ２’の幅と過去バラツキ範囲Ｔ１の幅との比が所定範囲を超えているか否かを判断する。なお、上記所定範囲としては、例えば、０．８〜１．２の範囲を考えることもできるし、０．５〜１．５の範囲を考えることもできる。そして、上記の比が所定範囲を超えている場合には、警告条件を満足するとして、比較処理部６３ｃは利用者端末３００に対して警告情報を発する。
【００７７】
なお、図９で示した対応関係は一例であり、評価期間Ｐ１におけるバイタルデータ数、用いる現在パラメータＴ２（σの設定を含む）、過去バラツキ範囲Ｔ１（σの設定を含む）、警告条件は、種々組み合わせて用いることができ、ケースバイケースで適宜設定されればよい。例えば、評価期間Ｐ１におけるバイタルデータ数が１１個未満であっても、上記バイタルデータ数が２以上であれば、ケース５のような警告条件に基づく警告を行うようにすることも可能である。
【００７８】
本実施形態のように、非接触センサとしての動体検知ユニット１０によって対象者のバイタルデータを非接触で測定（検知）する場合、センサの測定誤差（検知誤差）やセンサ自体の性能は、経時的に大きく変化するものではなく、どの時点の測定においてもほぼ一定と考えられる。このため、過去の所定期間Ｐ１におけるバイタルデータのバラツキ範囲（過去バラツキ範囲Ｔ１）に対して、現在の評価期間Ｐ２におけるバイタルデータそのもの、またはそのバラツキ範囲（現在パラメータＴ２）が変化した場合、その変化は、測定誤差やセンサ性能によるものではなく、過去に対する現在のバイタルデータの変化によるものと考えることができる。
【００７９】
そこで、比較処理部６３ｃが、過去バラツキ範囲算出部６３ａにより算出される過去バラツキ範囲Ｔ１と、現在パラメータ算出部６３ｂにより算出される現在パラメータＴ２とを比較することにより、過去に対する現在のバイタルデータの変化を確実にキャッチ（把握）することができる。例えば、現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１を超える場合には、バイタルデータの変化が大きく、逆に、現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１を超えない場合には、バイタルデータの変化が小さいと判断できる。そして、比較処理部６３ｃが、上記比較結果に基づいて外部（例えば利用者端末３００）に警告情報を発することにより、例えばバイタルデータの変化が大きい場合に、利用者端末３００に適切に警告して利用者に知らせることができる。
【００８０】
つまり、本実施形態のデータ処理装置６０およびデータ処理方法によれば、測定値（バイタルデータ）にバラツキが存在することを前提とし、そのバラツキが大きくなりやすい非接触センサ（動体検知ユニット１０）を用いて、対象者のバイタルデータを非接触で検知する場合でも、過去に対する現在のバイタルデータの変化を確実にキャッチでき、必要に応じて外部に適切に警告することができる。
【００８１】
また、比較処理部６３ｃは、現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を超えたときに、警告情報を発する（ケース１〜３参照）。現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を超えると、過去の所定期間Ｐ１と現在の評価期間Ｐ２とでバイタルデータの変化が大きいと判断できる。したがって、このような場合に警告情報を発することで、バイタルデータの変化が大きいことを外部に知らせることができる。
【００８２】
また、比較処理部６３ｃは、現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を所定量超えたときに、警告情報を発する（ケース４参照）。現在パラメータＴ２が過去バラツキ範囲Ｔ１の上限または下限を超えた場合でも、所定量を超えなければ、過去の所定期間Ｐ１と現在の評価期間Ｐ２とでバイタルデータの変化の度合いは小さく、所定量を超えた場合は、バイタルデータの変化の度合いが大きいと判断できる。したがって、後者の場合に警告情報を発することで、バイタルデータの変化の度合いが大きいことを外部に知らせることができる。
【００８３】
また、現在パラメータＴ２は、評価期間Ｐ２において検知された複数のバイタルデータを代表する代表値Ｒ２（例えば平均値、モード、メジアン）を含む（ケース２〜５参照）。この場合、比較処理部６３ｃは、現在パラメータＴ２の代表値Ｒ２と過去バラツキ範囲Ｔ１との比較により、または、代表値Ｒ２を基準とする現在バラツキ範囲Ｔ２’と過去バラツキ範囲Ｔ１との比較により、バイタルデータの変化をキャッチすることが可能となる。
【００８４】
また、現在パラメータＴ２は、評価期間Ｐ２において検知された複数のバイタルデータの代表値Ｒ２に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲Ｔ２’として含む。この場合、比較処理部６３ｃは、代表値Ｒ２を基準とする現在バラツキ範囲Ｔ２’と過去バラツキ範囲Ｔ１との比較により、つまり、バラツキ範囲同士の比較により、バイタルデータの変化をキャッチすることができる（ケース３、４参照）。
【００８５】
また、現在パラメータＴ２は、評価期間Ｐ２において検知された複数のバイタルデータの代表値Ｒ２に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲Ｔ２’として含み、比較処理部６３ｃは、現在バラツキ範囲Ｔ２’の幅と過去バラツキ範囲Ｔ１の幅との比が所定範囲を超えたときに、警告情報を発する（ケース５参照）。過去の所定期間Ｐ１と現在を含む評価期間Ｐ２とで、バイタルデータのバラツキ具合いが変化したとき、その変化が体調の変化を表している場合がある。上記の比が所定範囲を超えると、所定期間Ｐ１と評価期間Ｐ２とでバイタルデータのバラツキ具合いが変化したと判断できる。したがって、このような場合に、比較処理部６３ｃが外部に警告情報を発することで、過去と現在とで対象者の体調の変化があったことを外部に知らせることが可能となる。
【００８６】
なお、体調変化（異常検出）の感度を上げるために、過去の所定期間Ｐ１におけるバイタルデータのバラツキ範囲（過去バラツキ範囲Ｔ１）を小さめに設定してもよい。すなわち、例えば、過去バラツキ範囲Ｔ１の実際の算出値に対して０．９倍（または０．７倍）した値を、新たに過去バラツキ範囲Ｔ１として設定し、現在バラツキ範囲Ｔ２’の幅と新たに設定した過去バラツキ範囲Ｔ１の幅との比が上記所定範囲を超えたときに、警告情報を発するようにしてもよい。この場合、過去の所定期間Ｐ１に対して、現在の評価期間Ｐ２におけるバイタルデータの変化（体調変化）が少しであっても、それを検出して警告することが可能となり、体調変化の感度を上げることができる。
【００８７】
また、代表値Ｒ２は、現在を含む評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの平均値を含む（ケース２〜５参照）。この場合、比較処理部６３ｃは、現在パラメータＴ２としてバイタルデータの平均値または平均値からのバラツキ範囲（現在バラツキ範囲Ｔ２’）を用いて過去バラツキ範囲Ｔ１と比較し、バイタルデータの変化をキャッチすることが可能となる。
【００８８】
また、現在バラツキ範囲Ｔ２’は、評価期間Ｐ２における複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表される（ケース３〜５参照）。この場合、現在パラメータＴ２として、バイタルデータの代表値Ｒ２に対するバラツキそのものを示す標準偏差（バラツキ値、σ値）を用いて、過去バラツキ範囲Ｔ１と比較し、バイタルデータの変化をキャッチすることが可能となる。
【００８９】
また、基準値はＲ１、過去の所定期間Ｐ１において検知された複数のバイタルデータの平均値を含む（ケース１〜５参照）。この場合、比較処理部６３ｃは、過去の所定期間Ｐ１におけるバイタルデータの平均値に対するバラツキ範囲を過去バラツキ範囲Ｔ１として用い、現在パラメータＴ２との比較によって、バイタルデータの変化をキャッチすることが可能となる。
【００９０】
また、過去バラツキ範囲Ｔ１は、過去の所定期間Ｐ１における複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表される（ケース１〜５参照）。この場合、比較処理部６３ｃは、過去バラツキ範囲Ｔ１として、バイタルデータの平均値に対するバラツキそのものを示す標準偏差（バラツキ値、σ値）を用い、現在パラメータＴ２との比較によって、バイタルデータの変化をキャッチすることが可能となる。
【００９１】
また、評価期間Ｐ２および所定期間Ｐ１で検知される各バイタルデータは、対象者の体温データを含む。この場合、体温データにバラツキが存在する場合でも、比較処理部６３ｃは、過去の所定期間Ｐ１と現在の評価期間Ｐ２との間での対象者の体温の変化を確実にキャッチすることができる。特に、動体検知ユニット１０により、対象者と非接触で体温を測定する場合、接触式の体温計による測定に比べて測定精度は劣り、測定値のバラツキも大きくなるが、本実施形態によれば、そのような非接触による測定であっても（測定値のバラツキが大きくても）、体温の変化を的確にキャッチすることができる。
【００９２】
また、評価期間Ｐ２および所定期間Ｐ１で検知される各バイタルデータは、対象者の体動および微体動の少なくとも一方のデータを含む。この場合、体動（例えば対象者の身体の動き）や微体動（例えば対象者の呼吸数）のデータにバラツキが存在する場合でも、比較処理部６３ｃは、過去の所定期間Ｐ１と現在の評価期間Ｐ２との間での対象者の体動や微体動の変化を確実にキャッチすることができる。
【００９３】
また、本実施形態のデータ処理装置６０は、ケアサポートシステム１の管理サーバー１００ａに適用可能である。この場合、非接触センサとしての動体検知ユニット１０を用いて対象者のバイタルデータを非接触で検知して、対象者の日常の生活を支援するケアサポートシステムにおいて、上述した本実施形態の効果を得ることができる。
【００９４】
また、上記のケアサポートシステム１は、動体検知ユニット１０を非接触センサとして含み、非接触センサは、対象者を撮影して赤外画像を取得する赤外画像センサ（光学検出部２３）を含む。この場合、赤外画像センサにて対象者の体温を非接触で検知して、体温データをバイタルデータとして取得することができる。
【００９５】
また、上記のケアサポートシステム１の上記非接触センサ（動体検知ユニット１０）は、電波の放射および受信によって前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方を検知する電波検出部３０を含む。この場合、電波検出部３０にて対象者の体動（例えば身体の動き）および微体動（例えば呼吸数）の少なくとも一方を非接触で検知して、バイタルデータを取得することができる。
【００９６】
なお、以上では、データ処理装置６０の比較処理部６３ｃが、利用者端末３００に警告情報を発する例について説明したが、動体検知ユニット１０に警告情報を出力してもよい。この場合、動体検知ユニット１０からスピーカー等による音声出力によって、居室１０１内の対象者に警告を報知することも可能となる。また、データ処理装置６０は、警告情報の外部への出力と併せて、データ処理装置６０が設置された部屋で（例えば管理サーバー１００ａが設置されたスタッフステーション１００内で）、表示や音声等によってスタッフ（例えば介護者）に異常を知らせるようにしてもよい。
【００９７】
なお、以上で説明した本実施形態のデータ処理装置、ケアサポートシステムおよびデータ処理方法は、以下のように表現することもできる。
【００９８】
すなわち、以上で説明したデータ処理装置は、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出部と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出部と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較し、その比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する比較処理部とを備えている。
【００９９】
以上で説明したデータ処理方法は、現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出工程と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出工程と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較する比較工程と、前記比較工程での比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する警告工程とを含む。
【０１００】
上記のデータ処理装置において、前記比較処理部は、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を超えたときに、前記警告情報を発してもよい。また、上記のデータ処理方法において、前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を超えたときに、前記警告情報を発してもよい。
【０１０１】
上記のデータ処理装置において、前記比較処理部は、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を所定量超えたときに、前記警告情報を発してもよい。また、上記のデータ処理方法において、前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を所定量超えたときに、前記警告情報を発してもよい。
【０１０２】
上記のデータ処理装置において、前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータを代表する代表値（例えば平均値、モード、メジアン）を含んでいてもよい。
【０１０３】
上記のデータ処理装置において、前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの前記代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含んでいてもよい。
【０１０４】
上記のデータ処理装置において、前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含み、前記比較処理部は、前記現在バラツキ範囲の幅と前記過去バラツキ範囲の幅との比が所定範囲を超えたときに、前記警告情報を発してもよい。また、上記のデータ処理方法において、前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含み、前記警告工程では、前記現在バラツキ範囲の幅と前記過去バラツキ範囲の幅との比が所定範囲を超えたときに、前記警告情報を発してもよい。
【０１０５】
上記のデータ処理装置において、前記代表値は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの平均値を含んでいてもよい。
【０１０６】
上記のデータ処理装置において、前記現在バラツキ範囲は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表されてもよい。
【０１０７】
上記のデータ処理装置において、前記基準値は、前記所定期間において検知された複数のバイタルデータの平均値を含んでいてもよい。
【０１０８】
上記のデータ処理装置において、前記過去バラツキ範囲は、前記所定期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表されてもよい。
【０１０９】
上記のデータ処理装置において、前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体温データを含んでいてもよい。
【０１１０】
上記のデータ処理装置において、前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方のデータを含んでいてもよい。
【０１１１】
本発明のさらに他の側面に係るケアサポートシステムは、対象者の日常の生活を支援するケアサポートシステムであって、対象者と非接触でバイタルデータを検知する非接触センサと、前記非接触センサにて検知された前記バイタルデータを管理する管理サーバーとを備え、前記管理サーバーは、上述したいずれかのデータ処理装置を含む。
【０１１２】
上記のケアサポートシステムにおいて、前記非接触センサは、前記対象者を撮影して赤外画像を取得する光学検出部を含んでいてもよい。
【０１１３】
上記のケアサポートシステムにおいて、前記非接触センサは、電波の放射および受信によって前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方を検知する電波検出部を含んでいてもよい。
【０１１４】
また、以上で説明した本実施形態のデータ処理方法は、以下のように表現することもできる。
【０１１５】
１．現在を含む評価期間よりも過去の所定期間において、非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記所定期間における前記バイタルデータの基準値に対するバラツキ範囲を、過去バラツキ範囲として算出する過去バラツキ範囲算出工程と、前記評価期間において、前記非接触センサにて対象者と非接触で検知されたバイタルデータに基づいて、前記過去バラツキ範囲との比較対象となる現在パラメータを算出する現在パラメータ算出工程と、前記現在パラメータと前記過去バラツキ範囲とを比較する比較工程と、前記比較工程での比較結果に基づいて、外部に警告情報を発する警告工程とを含むデータ処理方法。
【０１１６】
２．前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を超えたときに、前記警告情報を発することを特徴とする前記１に記載のデータ処理方法。
【０１１７】
３．前記警告工程では、前記現在パラメータが前記過去バラツキ範囲の上限または下限を所定量超えたときに、前記警告情報を発することを特徴とする前記１に記載のデータ処理方法。
【０１１８】
４．前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータを代表する代表値を含むことを特徴とする前記１から３のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１１９】
５．前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの前記代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含むことを特徴とする前記４に記載のデータ処理方法。
【０１２０】
６．前記現在パラメータは、前記評価期間において検知された複数のバイタルデータの代表値に対するバラツキ範囲を、現在バラツキ範囲として含み、
前記警告工程では、前記現在バラツキ範囲の幅と前記過去バラツキ範囲の幅との比が所定範囲を超えたときに、前記警告情報を発することを特徴とする前記１に記載のデータ処理方法。
【０１２１】
７．前記代表値は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの平均値を含むことを特徴とする前記４から６のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１２２】
８．前記現在バラツキ範囲は、前記評価期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表されることを特徴とする前記５から７のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１２３】
９．前記基準値は、前記所定期間において検知された複数のバイタルデータの平均値を含むことを特徴とする前記１から８のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１２４】
１０．前記過去バラツキ範囲は、前記所定期間における前記複数のバイタルデータの標準偏差を用いて表されることを特徴とする前記９に記載のデータ処理方法。
【０１２５】
１１．前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体温データを含むことを特徴とする前記１から１０のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１２６】
１２．前記評価期間および前記所定期間で検知される各バイタルデータは、前記対象者の体動および微体動の少なくとも一方のデータを含むことを特徴とする前記１から１１のいずれかに記載のデータ処理方法。
【０１２７】
以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えて実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本発明のデータ処理装置およびデータ処理方法は、例えば対象者の日常の生活を支援するケアサポートシステムに利用可能である。
【符号の説明】
【０１２９】
１      ケアサポートシステム
１０      動体検知ユニット（非接触センサ）
２３      光学検出部
３０      電波検出部
６０      データ処理装置
６３ａ    過去バラツキ範囲算出部
６３ｂ    現在パラメータ算出部
６３ｃ    比較処理部
１００ａ    管理サーバー
【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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【国際調査報告】
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