(57)【要約】【課題】対象者が正しく服薬したか否かを判定する。【解決手段】情報処理装置２０は、薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出する取出検出部３６と、対象者の生体情報に基づいて、対象者の服薬に関する生体イベントを検出するイベント検出部３８と、検出された取出イベント及び生体イベントの関係性に基づいて、対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出された取出イベント、及び生体イベントの発生順序が薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する判定部５０と、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出する取出検出部と、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出するイベント検出部と、
前記取出検出部により検出された取出イベント及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、前記取出検出部により検出された取出イベント、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する判定部と、
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記関係性は、前記取出検出部により検出された取出イベントの発生時点、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生時点の時間差である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化、前記対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化、前記対象者による嚥下に伴う心拍の時間間隔の変化、薬による心拍数の変化、及び薬による血圧の変化の少なくとも１つである、
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定部により前記対象者へ服薬を実施したと複数回判定された際の服薬時点の各々に基づいて、前記対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定する推定部と、
前記推定部により推定された時系列の推移に基づいて、血中薬物濃度が適正範囲内の時間比率を示す適正スコアを算出する算出部と、
を更に含む請求項１から請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化であり、
前記判定部は、更に、所定期間内において、前記対象者へ服薬を実施したと判定した回数と、前記イベント検出部により検出された食事の回数とが等しい場合に、前記対象者へ正しい服薬を実施したと判定する、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定部は、薬の服薬条件及び服薬作用から前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序を推定し、検出された前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序と推定した発生順序とが等しい場合に、前記薬剤規定を満たしていると判定する、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出し、
検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項８】
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出し、
検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【請求項９】
対象者の生体情報を測定する測定装置、及び
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出する取出検出部と、対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出するイベント検出部と、前記取出検出部により検出された取出イベント及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、前記取出検出部により検出された取出イベント、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する判定部と、を含む情報処理装置、
を備えた情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、薬箱の開閉状況と食事の実施状況とに基づいて、薬の飲み忘れがあるか否かを判定する技術が提案されている。
【０００３】
また、対象者から計測される情報に基づいて、対象者が食事をしていることを検知する技術が提案されている。
【０００４】
また、対象者の血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、血中薬物濃度に基づいて血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する技術が提案されている。この技術では、算出した分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、所定期間経過後の対象者の体内薬物量を算出する。
【０００５】
また、薬箱の重量を検知し、検知した重量の時系列変動に基づいて、薬の服用前であるか、服用中であるか、及び服用後であるかを判断する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−０４７３９０号公報
【特許文献２】特開２００３−１７３３７５号公報
【特許文献３】特開２０１５−２１０７９２号公報
【特許文献４】特許第５９６７７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述した技術は、対象者が服薬したことを検知したとしても、対象者が正しく服薬しているか否かについては分からないものであった。
【０００８】
開示の技術は、一つの側面として、対象者が正しく服薬したか否かを判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
開示の技術は、一つの態様として、薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出する。また、検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定する。そして、前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面として、対象者が正しく服薬したか否かを判定することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る測定装置の機能ブロック図である。
【図３】実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図４】食事期間を含む心拍数の時系列データの一例を示すグラフである。
【図５】液体摂取期間を含む心拍数の時系列データの一例を示すグラフである。
【図６】液体摂取に関する特徴量の算出処理を説明するためのグラフである。
【図７】液体摂取に関する特徴量の算出処理を説明するためのグラフである。
【図８】ＲＲ間隔の差の算出処理を説明するためのグラフである。
【図９】ＲＲ間隔の差の時系列データの一例を示すグラフである。
【図１０】検出時刻データの一例を示す図である。
【図１１】薬剤規定テーブルの一例を示す図である。
【図１２】薬物動態曲線の一例を示すグラフである。
【図１３】対象者の血中薬物濃度の時系列の推移の一例を示すグラフである。
【図１４】実施形態に係る測定装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１５】実施形態に係る情報処理装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１６】実施形態に係る測定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】実施形態に係る食事検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】実施形態に係る液体摂取検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】実施形態に係る嚥下検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】実施形態に係る血圧変化検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】実施形態に係る服薬判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】変形例に係る対象者が服薬したと判定する処理を説明するためのタイミングチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、開示の技術の実施形態の例を詳細に説明する。なお、以下では、服薬したか否かの判定対象とする人を「対象者」という。
【００１３】
まず、図１を参照して、本実施形態に係る情報処理システム１０の構成を説明する。図１に示すように、情報処理システム１０は、検知装置１２、測定装置１４、及び情報処理装置２０を含む。検知装置１２及び測定装置１４の各々はネットワーク２２に接続され、情報処理装置２０は有線通信及び無線通信の少なくとも一方によってネットワーク２２に接続される。すなわち、検知装置１２、測定装置１４、及び情報処理装置２０の各々は、ネットワーク２２を介してデータの送受信が可能とされる。情報処理装置２０の例としては、パーソナルコンピュータ、及びサーバコンピュータ等の情報処理装置が挙げられる。
【００１４】
検知装置１２は、光センサ、圧電センサ、及び接触センサ等のセンサを用いて薬の取り出し行動を検知した場合に、薬の取り出し行動を検知したことを示す信号（以下、「薬取出信号」という）を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。なお、薬の取り出し行動の例としては、固形の薬が容器から取り出されたこと、液体状の薬が格納された容器の蓋が開けられたこと、及び点鼻薬のスプレーボタンが押下されたこと等が挙げられる。
【００１５】
測定装置１４は、対象者に装着される心電センサ１６及びバイタルセンサ１８を含む。心電センサ１６は、所定の測定間隔で対象者の心電信号を測定する。バイタルセンサ１８は、所定の測定間隔で対象者の血圧を測定する。測定装置１４の例としては、ウェアラブル型の装置が挙げられる。
【００１６】
次に、図２を参照して、本実施形態に係る測定装置１４の機能的な構成を説明する。測定装置１４は、第１算出部２６、第２算出部２８、及び送信部３０を含む。
【００１７】
第１算出部２６は、心電センサ１６により測定された心電信号から心拍の時間間隔を算出する。本実施形態では、第１算出部２６は、心電信号の波形上で心拍のＲ波が現れる発生時刻を検出する。そして、第１算出部２６は、検出したＲ波の発生時刻毎に、検出したＲ波の発生時刻と、その１つ前のＲ波の発生時刻との差を算出することにより、Ｒ波の発生間隔（以下、「ＲＲ間隔」という）をＲ波の発生時刻毎に算出する。なお、第１算出部２６は、ＲＲ間隔に代えて、Ｐ波、Ｑ波、Ｓ波、Ｔ波、及びＵ波等のＲ波以外の成分の発生間隔を算出してもよい。
【００１８】
第２算出部２８は、心電センサ１６により測定された心電信号から単位時間当たりの心拍数を算出する。送信部３０は、第１算出部２６によりＲＲ間隔が算出される毎に、算出されたＲＲ間隔を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。また、送信部３０は、第２算出部２８により心拍数が算出される毎に、算出された心拍数を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。また、送信部３０は、バイタルセンサ１８により対象者の血圧が測定される毎に、測定された血圧を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。
【００１９】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置２０の機能的な構成を説明する。情報処理装置２０は、取得部３４、取出検出部３６、イベント検出部３８、特徴量算出部４８、判定部５０、推定部５２、及びスコア算出部５４を含む。イベント検出部３８は、食事検出部４０、液体摂取検出部４２、嚥下検出部４４、及び血圧変化検出部４６を含む。情報処理装置２０の所定の記憶領域には、心拍数データ６０、液体摂取推定モデル６２、ＲＲ間隔データ６４、検出時刻データ６６、血圧データ６８、薬剤規定テーブル７０、服薬推定モデル７２、及び服薬時刻データ７４が記憶される。
【００２０】
取得部３４は、測定装置１４から送信された心拍数を取得し、心拍数を取得した時刻と取得した心拍数とを対応付けて、心拍数データ６０に記憶する。すなわち、心拍数データ６０には、心拍数の時系列データが記憶される。また、取得部３４は、測定装置１４から送信されたＲＲ間隔を取得し、ＲＲ間隔を取得した時刻と取得したＲＲ間隔とを対応付けて、ＲＲ間隔データ６４に記憶する。すなわち、ＲＲ間隔データ６４には、ＲＲ間隔の時系列データが記憶される。また、取得部３４は、測定装置１４から送信された血圧を取得し、血圧を取得した時刻と取得した血圧とを対応付けて、血圧データ６８に記憶する。すなわち、血圧データ６８には、血圧の時系列データが記憶される。
【００２１】
取出検出部３６は、検知装置１２から送信された薬取出信号を受信した場合に、薬の取り出し行動を検出する。そして、取出検出部３６は、検出時刻データ６６に、薬取出信号を受信した時刻（以下、「薬取出時刻」という）を薬の取り出しを示す情報と対応付けて記憶する。
【００２２】
食事検出部４０は、心拍数データ６０に基づいて、対象者の服薬に関する生体イベントとして、対象者による食事に伴う心拍数の変化を検出する。図４に、対象者の食事期間を含む心拍数データ６０の一例を示す。図４に示すように、心拍数は、食事の開始に伴って急激に増加した後、所定期間変動量が比較的小さくなり、食事の終了に伴って急激に減少する。
【００２３】
そこで、食事検出部４０は、心拍数データ６０を参照し、所定期間心拍数が増加し、かつ所定期間の心拍数の増加度合いが閾値ＴＨ１以上の場合に、対象者が食事を開始したことを検出する。そして、この場合、食事検出部４０は、心拍数が増加し始めた時刻を、対象者が食事を開始した時刻（以下、「食事開始時刻」という）と推定する。この場合の心拍数の増加度合いとしては、例えば、所定期間の心拍数の時系列データを直線に近似し、近似して得られた直線の傾きを適用することができる。
【００２４】
一方、食事検出部４０は、心拍数データ６０を参照し、所定期間心拍数が減少し、かつ所定期間の心拍数の減少度合いが閾値ＴＨ２以上の場合に、対象者が食事を終了したことを検出する。そして、この場合、食事検出部４０は、心拍数が減少し始めた時刻を、対象者が食事を終了した時刻（以下、「食事終了時刻」という）と推定する。この場合の心拍数の減少度合いとしては、例えば、所定期間の心拍数の時系列データを直線に近似し、近似して得られた直線の傾きの絶対値を適用することができる。
【００２５】
なお、心拍数データ６０に基づいて対象者の食事を検出する手法として、例えば、国際公開２０１６／０９２７０７号に開示されている他の手法を適用してもよい。
【００２６】
そして、食事検出部４０は、検出した食事終了時刻を、食事時刻として、食事を示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。なお、食事検出部４０は、検出した食事開始時刻を、食事時刻として検出時刻データ６６に記憶してもよいし、食事開始時刻及び食事終了時刻の双方を、食事時刻として、検出時刻データ６６に記憶してもよい。
【００２７】
液体摂取検出部４２は、心拍数データ６０に基づいて、対象者の服薬に関する生体イベントとして、対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化を検出する。図５に、対象者の液体摂取期間を含む心拍数データ６０の一例を示す。図５に示すように、心拍数は、液体摂取の開始に伴って急激に増加した後、液体摂取の終了に伴って急激に減少する。また、心拍数は、液体摂取の前よりも液体摂取の後の方が大きくなる。また、心拍数は、液体摂取の前よりも液体摂取の後の方がばらつき（分散）が大きくなる。
【００２８】
そこで、液体摂取検出部４２は、心拍数データ６０を参照し、液体摂取に関する心拍数の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて対象者が液体を摂取したことを検出する。以下、図６及び図７を参照して、液体摂取検出部４２による特徴量の算出処理の具体例を説明する。
【００２９】
一例として図６に示すように、液体摂取検出部４２は、心拍数が所定期間（例えば５秒）以上増加している際の増加を開始した時刻を、液体摂取を開始した時刻の候補（以下、「液体摂取開始時刻候補」という）として算出する。また、液体摂取検出部４２は、心拍数が増加している期間（以下、「増加期間」という）における心拍数が最大となる時刻である最大心拍数時刻を算出する。この増加期間は、例えば、対象者が液体を口に含んでから飲み込むまでに費やされる時間（例えば、対象者が２０ｍｌの液体を口に含んでから飲み込むまでに要する時間（例えば３秒））の定数倍と見なすことができる。
【００３０】
そして、液体摂取検出部４２は、心拍数の増加度合いを関数近似により算出する。例えば、液体摂取検出部４２は、液体摂取開始時刻候補から最大心拍数時刻までの心拍数の時系列データを関数近似することにより得られた近似直線Ｌ１の傾きａｕを、心拍数の増加度合いとして算出する。
【００３１】
また、液体摂取検出部４２は、心拍数が減少している期間（以下、「減少期間」という）における心拍数が最小となる時刻である最小心拍数時刻を算出する。この減少期間は、例えば、対象者が液体を飲み込んでから液体が胃に到達するまでの時間（例えば１０秒）の定数倍と見なすことができる。そして、液体摂取検出部４２は、心拍数の減少度合いを関数近似により算出する。例えば、液体摂取検出部４２は、最大心拍数時刻から最小心拍数時刻までの心拍数の時系列データを関数近似することにより得られた近似直線Ｌ２の傾きａｄを、心拍数の減少度合いとして算出する。
【００３２】
また、液体摂取検出部４２は、心拍数の上昇度合いと下降度合いとの違いを示す値として、心拍数の上昇度合いと下降度合いとの比Ｈ１（例えば、｜ａｕ｜÷｜ａｄ｜）を算出する。なお、液体摂取検出部４２は、心拍数の上昇度合いと下降度合いとの違いを示す値として、心拍数の上昇度合いと下降度合いとの差（例えば、｜ａｕ｜−｜ａｄ｜）を算出してもよい。
【００３３】
また、液体摂取検出部４２は、増加期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ１との差Ｒｕを、以下に示す（１）式に従って算出する。この差Ｒｕは、増加期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ１との決定係数に相当する値である。なお、（１）式における平均値とは、増加期間における心拍数の全実測値の平均値である。
【数１】
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【００３４】
また、液体摂取検出部４２は、減少期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ２との差Ｒｄを、以下に示す（２）式に従って算出する。この差Ｒｄは、減少期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ２との決定係数に相当する値である。なお、（２）式における平均値とは、減少期間における心拍数の全実測値の平均値である。
【数２】
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【００３５】
また、液体摂取検出部４２は、増加期間における差Ｒｕと減少期間における差Ｒｄとの違いを示す値として、差Ｒｕと差Ｒｄとの比Ｈ２（例えば、Ｒｕ÷Ｒｄ）を算出する。なお、液体摂取検出部４２は、増加期間における差Ｒｕと減少期間における差Ｒｄとの違いを示す値として、差Ｒｕと差Ｒｄとの差（例えば、Ｒｕ−Ｒｄ）を算出してもよい。
【００３６】
また、液体摂取検出部４２は、増加期間における傾きａｕの近似直線Ｌ１と減少期間における傾きａｄの近似直線Ｌ２との交差角度Θを、以下に示す（３）式及び（４）式に従って算出する。
【数３】
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【００３７】
また、液体摂取検出部４２は、一例として図７に示すように、増加期間の前の期間（以下、「増加前期間」という）を特定する。例えば、増加前期間は、液体摂取開始時刻候補の所定期間前から液体摂取開始時刻候補までの期間である。この所定期間前とは、例えば２分前及び３０分前等であり、液体摂取開始時刻候補以前の期間で区間当たりの心拍数のばらつきが所定値（例えば、０．１及び１等）を超えた直後の時刻である。そして、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数の平均値μｕを算出する。
【００３８】
また、液体摂取検出部４２は、減少期間の後の期間（以下、「減少後期間」という）を特定する。例えば、減少後期間は、最小心拍数時刻から最小心拍数時刻の所定期間後までの期間である。この所定期間後とは、例えば２分後及び３０分後等であり、最小心拍数時刻以降の期間で区間当たりの心拍数のばらつきが所定値（例えば、０．１及び１等）を超えた直前の時刻である。そして、液体摂取検出部４２は、減少後期間の心拍数の平均値μｄを算出する。
【００３９】
また、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数と減少後期間の心拍数との違いを示す値として、平均値μｕと平均値μｄとの比Ｈ３（例えば、μｕ÷μｄ）を算出する。なお、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数と減少後期間の心拍数との違いを示す値として、平均値μｕと平均値μｄとの差（例えば、μｕ−μｄ）を算出してもよい。
【００４０】
また、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数のばらつきを示す値として、増加前期間の心拍数の分散Ｖｕを、以下に示す（５）式に従って算出する。なお、（５）式におけるＱｕは、増加前期間の心拍数の実測データ数である。
【数４】
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【００４１】
また、液体摂取検出部４２は、減少後期間の心拍数のばらつきを示す値として、減少後期間の心拍数の分散Ｖｄを、以下に示す（６）式に従って算出する。なお、（６）式におけるＱｄは、減少後期間の心拍数の実測データ数である。
【数５】
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【００４２】
また、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数のばらつきと減少後期間の心拍数のばらつきとの違いを示す値として、分散Ｖｕと分散Ｖｄとの比Ｈ４（例えば、Ｖｕ÷Ｖｄ）を算出する。なお、液体摂取検出部４２は、増加前期間の心拍数のばらつきと減少後期間の心拍数のばらつきとの違いを示す値として、分散Ｖｕと分散Ｖｄとの差（例えば、Ｖｕ−Ｖｄ）を算出してもよい。
【００４３】
このように、液体摂取検出部４２は、心拍数データ６０を参照し、液体摂取に関する心拍数の特徴量として、傾きａｕ、傾きａｄ、比Ｈ１、差Ｒｕ、差Ｒｄ、比Ｈ２、交差角度Θ、平均値μｕ、平均値μｄ、比Ｈ３、分散Ｖｕ、分散Ｖｄ、及び比Ｈ４を算出する。
【００４４】
そして、液体摂取検出部４２は、算出した各特徴量、及び液体摂取推定モデル６２を用いて、対象者が液体を摂取したことを検出する。以下、この検出処理の具体例を説明する。
【００４５】
まず、液体摂取推定モデル６２について説明する。液体摂取推定モデル６２は、以下に示す処理によって予め生成され、情報処理装置２０の所定の記憶領域に予め記憶される。液体摂取検出部４２は、実際の液体摂取時の心拍数の時系列データから、前述したように、上記各特徴量を、複数回の液体摂取について算出する。また、液体摂取検出部４２は、算出した液体摂取時の各特徴量を用いた機械学習によって、液体摂取時の各特徴量の平均ベクトル及び共分散行列を算出する。
【００４６】
一方、液体摂取検出部４２は、実際の液体非摂取時の心拍数の時系列データから、前述したように、上記各特徴量を算出する。また、液体摂取検出部４２は、算出した液体非摂取時の各特徴量を用いた機械学習によって、液体非摂取時の各特徴量の平均ベクトル及び共分散行列を算出する。
【００４７】
そして、液体摂取検出部４２は、液体摂取時の各特徴量の平均ベクトル及び共分散行列と、液体非摂取時の各特徴量の平均ベクトル及び共分散行列とを、液体摂取推定モデル６２として予め記憶する。
【００４８】
次に、液体摂取検出部４２は、取得部３４により取得されて記憶された心拍数データ６０から算出した各特徴量と、液体摂取推定モデル６２とを用いて、算出した各特徴量が液体摂取及び液体非摂取の何れに分類されるかを判定する。この判定により、液体摂取検出部４２は、対象者が液体を摂取したか否かを判定することによって、対象者が液体を摂取したことを検出する。
【００４９】
本実施形態では、液体摂取検出部４２は、特徴量空間において、算出した各特徴量と、液体摂取推定モデル６２の液体摂取時に対応する平均ベクトル及び共分散行列が示す液体摂取時の各特徴量の分布とのマハラノビス距離Ｄｄを算出する。具体的には、液体摂取検出部４２は、以下に示す（７）式に従って、マハラノビス距離Ｄｄを算出する。なお、（７）式におけるｖｄは、液体摂取推定モデル６２の液体摂取時に対応する平均ベクトルであり、Σｄは、液体摂取推定モデル６２の液体摂取時に対応する共分散行列である。また、（７）式におけるｘは、（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘ１３）Ｔであり、このｘ１、ｘ２、・・・、ｘ１３は、液体摂取検出部４２が心拍数データ６０から算出した各特徴量である。
【数６】
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【００５０】
また、液体摂取検出部４２は、特徴量空間において、算出した各特徴量と、液体摂取推定モデル６２の液体非摂取時に対応する平均ベクトル及び共分散行列が示す液体非摂取時の各特徴量の分布とのマハラノビス距離Ｄｎを算出する。具体的には、液体摂取検出部４２は、以下に示す（８）式に従って、マハラノビス距離Ｄｎを算出する。なお、（８）式におけるｖｎは、液体摂取推定モデル６２の液体非摂取時に対応する平均ベクトルであり、Σｎは、液体摂取推定モデル６２の液体非摂取時に対応する共分散行列である。
【数７】
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【００５１】
そして、液体摂取検出部４２は、液体摂取及び液体非摂取のうち、算出したマハラノビス距離が小さい方に、各特徴量を分類することによって、対象者が液体を摂取したか否かを判定する。具体的には、液体摂取検出部４２は、マハラノビス距離Ｄｄがマハラノビス距離Ｄｎよりも小さい場合に、対象者が液体を摂取したと判定する。すなわち、マハラノビス距離Ｄｄが小さいほど、心拍数データ６０から算出された各特徴量と液体摂取時の各特徴量の分布との類似度が高いと換言できる。また、マハラノビス距離Ｄｎが小さいほど、心拍数データ６０から算出された各特徴量と液体非摂取時の各特徴量の分布との類似度が高いと換言できる。
【００５２】
なお、液体摂取検出部４２は、例えば、マハラノビス距離以外の重み付きのユークリッド距離、及びキャンベラ距離等の距離を用いて、対象者が液体を摂取したか否かを判定してもよい。また、液体摂取検出部４２は、前述した液体摂取に関する心拍数の複数の特徴量の全てではなく、少なくとも１つを用いて対象者が液体を摂取したか否かを判定してもよい。
【００５３】
そして、液体摂取検出部４２は、対象者が液体を摂取したと検出した場合の特徴量を算出する際に特定した液体摂取開始時刻候補を液体摂取時刻として推定し、液体摂取時刻を液体摂取であることを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。
【００５４】
嚥下検出部４４は、ＲＲ間隔データ６４に基づいて、対象者の服薬に関する生体イベントとして、対象者による嚥下に伴うＲＲ間隔の変化を検出する。図８に、ＲＲ間隔の時系列データの一例を示す。
【００５５】
図８に示すように、本実施形態では、嚥下検出部４４は、ＲＲ間隔が算出された時刻ｔｋ毎に、時刻ｔｋのＲＲ間隔と、時刻ｔｋから所定の時間幅ｗまでの時間窓Ｗｋに含まれる各時刻のＲＲ間隔のうちのＲＲ間隔の最小値との差ＲＲＩｄｉｆｆを算出する。なお、本実施形態では、嚥下検出部４４は、差ＲＲＩｄｉｆｆとして、時刻ｔｋのＲＲ間隔と、時刻ｔｋから所定の時間幅ｗまでの時間窓Ｗｋに含まれる各時刻のＲＲ間隔のうちのＲＲ間隔の最小値との差の絶対値を算出する。図８に示す例では、嚥下検出部４４は、ＲＲ間隔１とＲＲ間隔２との差の絶対値を算出する。嚥下検出部４４は、ＲＲ間隔データ６４の各時刻のＲＲ間隔について差ＲＲＩｄｉｆｆを算出する。
【００５６】
人が薬及び水を飲み込んだ際に、頻脈が発生し、ＲＲ間隔がそれまでよりも短くなる傾向がある。そこで、嚥下検出部４４は、一例として図９に示すように、ＲＲ間隔の差ＲＲＩｄｉｆｆが閾値ＴＨ３以上となった時刻を、対象者が嚥下した時刻（以下、「嚥下時刻」という）として推定する。そして、嚥下検出部４４は、推定した嚥下時刻を、嚥下であることを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。
【００５７】
なお、ＲＲ間隔データ６４に基づいて対象者の嚥下を検出する手法として、例えば、特開２０１７−１２２４９号公報に開示されている他の手法を適用してもよい。
【００５８】
血圧変化検出部４６は、服薬に伴う対象者の血圧の変化を検出する。本実施形態では、血圧変化検出部４６は、血圧データ６８を参照し、所定期間血圧が上昇し、かつ所定期間の血圧の上昇度合いが閾値ＴＨ４以上の場合に、対象者の血圧が上昇したことを検出する。そして、血圧変化検出部４６は、対象者の血圧が上昇を開始した時刻（以下、「血圧上昇開始時刻」という）を、血圧が上昇したことを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。
【００５９】
また、血圧変化検出部４６は、血圧データ６８を参照し、所定期間血圧が降下し、かつ所定期間の血圧の降下度合いが閾値ＴＨ５以上の場合に、対象者の血圧が降下したことを検出する。そして、血圧変化検出部４６は、対象者の血圧が降下を開始した時刻（以下、「血圧降下開始時刻」という）を、血圧が降下したことを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。
【００６０】
図１０に、検出時刻データ６６の一例を示す。図１０に示すように、検出時刻データ６６には、取出検出部３６及びイベント検出部３８の各部により検出されたイベントと推定発生時刻とが対応付けられて記憶される。
【００６１】
特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、服薬に関する特徴量を算出する。本実施形態では、特徴量算出部４８は、服薬に関する特徴量として、薬取出時刻と、食事時刻、液体摂取時刻、嚥下時刻、血圧上昇開始時刻、及び血圧降下開始時刻の各々との時間差を算出する。
【００６２】
判定部５０は、特徴量算出部４８により算出された特徴量、薬剤規定テーブル７０、及び服薬推定モデル７２に基づいて、対象者が服薬したか否かを判定する。図１１に、薬剤規定テーブル７０の一例を示す。図１１に示すように、薬剤規定テーブル７０には、薬毎に、薬の名称、薬を一意に識別するためのIdentifier（ＩＤ）、服薬条件、及び服薬作用が記憶される。服薬条件には、食後３０分以内に服薬する等の薬を服用するタイミングに関する情報が記憶される。
【００６３】
また、服薬作用には、服薬に伴う人体への作用が記憶される。本実施形態では、服薬作用には血圧上昇及び血圧降下が記憶される。血圧上昇列には、人の血圧を上昇させる作用がある薬については「１」が記憶され、人の血圧を上昇させる作用がない薬については「０」が記憶される。また、血圧降下列には、人の血圧を降下させる作用がある薬については「１」が記録され、人の血圧を降下させる作用がない薬については「０」が記録される。
【００６４】
服薬推定モデル７２は、以下に示す処理によって薬毎に予め生成され、薬のＩＤに対応付けられて情報処理装置２０の所定の記憶領域に予め記憶される。取出検出部３６は、実際に対象者が服薬した際の薬取出時刻を検出する。また、イベント検出部３８は、実際に対象者が服薬した際の心拍数の時系列データ、及び血圧の時系列データから、前述したように、食事時刻、液体摂取時刻、嚥下時刻、血圧上昇開始時刻、及び血圧降下開始時刻の各時刻を検出する。イベント検出部３８は、複数回の服薬について、この検出を行う。
【００６５】
特徴量算出部４８は、実際に対象者が服薬した際に検出された各時刻から服薬に関する特徴量を算出する。また、特徴量算出部４８は、算出した各特徴量を用いた機械学習によって、対象者が服薬した際の各特徴量の平均ベクトル及び共分散行列を算出する。そして、特徴量算出部４８は、算出した平均ベクトル及び共分散行列を、液体摂取推定モデル６２として予め記憶する。なお、服薬推定モデル７２は、服薬条件及び服薬作用が同じ薬については、１つの推定モデルとしてもよい。
【００６６】
判定部５０は、薬剤規定テーブル７０を参照し、対象者が服用する薬に対応する薬のＩＤを取得する。また、判定部５０は、特徴量空間において、特徴量算出部４８が算出した各特徴量と、取得した薬ＩＤに対応する服薬推定モデル７２の平均ベクトル及び共分散行列が示す対象者が服薬した際の各特徴量の分布とのマハラノビス距離Ｄｔを算出する。具体的には、判定部５０は、以下に示す（９）式に従って、マハラノビス距離Ｄｔを算出する。なお、（９）式におけるｖｔは、服薬推定モデル７２の平均ベクトルであり、Σｔは、服薬推定モデル７２の共分散行列である。また、（９）式におけるｘは、（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘ５）Ｔであり、このｘ１、ｘ２、・・・、ｘ５は、特徴量算出部４８が検出時刻データ６６から算出した各特徴量である。
【数８】
2018164601.tif 000011
【００６７】
そして、判定部５０は、算出したマハラノビス距離Ｄｔが閾値ＴＨ６未満であるか否かによって、対象者が服薬したか否かを判定する。すなわち、判定部５０は、特徴量算出部４８が算出した各特徴量と、薬ＩＤに対応する服薬推定モデル７２の平均ベクトル及び共分散行列が示す対象者が服薬した際の分布との類似度が所定値以上の場合に、対象者が服薬したと判定する。そして、判定部５０は、対象者が服薬したと判定した場合、判定に用いられた各特徴量を特徴量算出部４８が算出した際の薬取出時刻を、服薬時刻として服薬時刻データ７４に記憶する。
【００６８】
なお、判定部５０は、対象者が服薬したと判定した場合、判定に用いられた各特徴量を特徴量算出部４８が算出した際の薬取出時刻以外の時刻（例えば、嚥下時刻）を、服薬時刻として服薬時刻データ７４に記憶してもよい。また、判定部５０は、前述した服薬に関する複数の特徴量の全てではなく、少なくとも１つを用いて対象者が服薬したか否かを判定してもよい。また、判定部５０は、例えば、マハラノビス距離以外の重み付きのユークリッド距離、及びキャンベラ距離等の距離を用いて、対象者が服薬したか否かを判定してもよい。
【００６９】
また、判定部５０は、対象者が服薬したと判定した場合、検出時刻データ６６における、取出検出部３６により検出された薬の取り出し、イベント検出部３８の各部により検出された各イベントの推定発生時刻順の順序が、薬剤規定を満たしているか否かを判定する。この判定によって、判定部５０は、対象者が正しく服薬したか否かを判定する。
【００７０】
本実施形態では、判定部５０は、薬剤規定テーブル７０を参照し、対象者が正しく服薬した場合の薬の取り出し及び生体イベントの発生順序を推定する。例えば、対象者が服用している薬の名称が「薬剤Ａ」の場合、「薬剤Ａ」の服薬条件が「食後（３０分）」であり、かつ服薬作用がない（値が「０」）であるため、判定部５０は、上記発生順序を、以下に示す順序であると推定する。すなわち、判定部５０は、上記発生順序を、薬の取り出し、食事、液体摂取、嚥下、の順序であると推定する。なお、この発生順序は、対象者によって変わる可能性もあるので、対象者及び薬毎に予め定めておいてもよい。また、例えば、液体摂取及び嚥下の順序が入れ替わる可能性もあるため、複数の発生順序を推定してもよい。
【００７１】
そして、判定部５０は、推定した発生順序と、検出時刻データ６６に記憶された検出イベントの推定発生時刻順の順序と、が等しいか否かによって、対象者が正しく服薬したか否かを判定する。さらに、判定部５０は、この判定結果を、対応する服薬時刻に対応付けて服薬時刻データ７４に記憶する。なお、判定部５０は、この判定結果を、例えば、表示装置等に表示してもよい。また、複数の発生順序が特定された場合、判定部５０は、検出時刻データ６６に記憶された検出イベントの検出時刻の順序が、推定した発生順序の何れかと等しいか否かによって、対象者が正しく服薬したか否かを判定する形態が例示される。
【００７２】
さらに、判定部５０は、検出時刻データ６６及び服薬時刻データ７４を参照し、所定期間（例えば１日）内において、食事検出部４０により検出された食事の回数と、対象者が服薬したと判定した回数とが等しいか否かを判定する。この判定により、さらに、判定部５０は、対象者が正しく服薬したか否かを判定する。そして、判定部５０は、この判定結果を表示装置に表示する。なお、判定部５０は、この判定結果を情報処理装置２０の所定の記憶領域に出力してもよい。
【００７３】
推定部５２は、服薬時刻データ７４を参照し、対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定する。対象者の年齢、性別、身長、体重、薬の種類、及び薬の用量等から、一例として図１２に示すように、薬物動態曲線が決定される。また、Ｎ回目の服薬後の時刻ｔにおける血中薬物濃度ＴＤＭは、Ｎ回目の服薬時刻ｔＮを用いて、以下に示す（１０）式で表される。
ＴＤＭ（ｔ−ｔＮ）・・・（１０）
【００７４】
従って、対象者が所定期間内にＮ回（Ｎ≧２）服薬した場合の時刻ｔにおける血中薬物濃度ＴＤＭｔｏｔａｌは、１回目からＮ回目までの各回の服薬について（１０）式で算出される血中薬物濃度ＴＤＭの和で求められる。すなわち、血中薬物濃度ＴＤＭｔｏｔａｌは、以下に示す（１１）式で求められる。
【数９】
2018164601.tif 000012
【００７５】
本実施形態では、推定部５２は、服薬時刻データ７４を参照し、所定期間（例えば、１日）内の所定期間毎の各時刻について、（１１）式に従って血中薬物濃度ＴＤＭｔｏｔａｌを算出することにより、対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定する。推定部５２により推定された対象者の血中薬物濃度の時系列の推移の一例を図１３に示す。
【００７６】
スコア算出部５４は、推定部５２により推定された対象者の血中薬物濃度の時系列の推移に基づいて、対象者の血中薬物濃度が適正範囲内である時間比率を示す適正スコアを算出する。
【００７７】
本実施形態では、スコア算出部５４は、図１３に示すように、推定部５２により推定された対象者の血中薬物濃度の時系列の推移において、血中薬物濃度が適正範囲内である期間ｔＩＮと適正範囲外である期間ｔＯＵＴとを導出する。そして、スコア算出部５４は、導出した期間ｔＩＮ及び期間ｔＯＵＴを用いて、以下に示す（１２）式に従って適正スコアＳｐｒｏｐｅｒを算出する。
【数１０】
2018164601.tif 000013
【００７８】
また、スコア算出部５４は、算出した適正スコアＳｐｒｏｐｅｒが所定値未満の場合に、警告を出力する。
【００７９】
測定装置１４は、例えば図１４に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）８１、一時記憶領域としてのメモリ８２、及び不揮発性の記憶部８３を備える。また、コンピュータ８０は、心電センサ１６及びバイタルセンサ１８が接続される入出力Ｉ／Ｆ８４を備える。また、コンピュータ８０は、記録媒体８８に対するデータの読み込みと書き込みとを制御するＲｅａｄ／Ｗｒｉｔｅ（Ｒ／Ｗ）部８５、及びネットワーク２２に接続されるネットワークＩ／Ｆ８６を備える。ＣＰＵ８１、メモリ８２、記憶部８３、入出力Ｉ／Ｆ８４、Ｒ／Ｗ部８５、及びネットワークＩ／Ｆ８６は、バス８７を介して互いに接続される。
【００８０】
記憶部８３は、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現することができる。記憶媒体としての記憶部８３には、コンピュータ８０を測定装置１４として機能させるための測定プログラム９０が記憶される。測定プログラム９０は、第１算出プロセス９１、第２算出プロセス９２、及び送信プロセス９３を有する。
【００８１】
ＣＰＵ８１は、測定プログラム９０を記憶部８３から読み出してメモリ８２に展開し、測定プログラム９０が有するプロセスを実行する。ＣＰＵ８１は、第１算出プロセス９１を実行することで、図２に示す第１算出部２６として動作する。ＣＰＵ８１は、第２算出プロセス９２を実行することで、図２に示す第２算出部２８として動作する。ＣＰＵ８１は、送信プロセス９３を実行することで、図２に示す送信部３０として動作する。これにより、測定プログラム９０を実行したコンピュータ８０が、測定装置１４として機能することになる。なお、測定プログラム９０が有するプロセスを実行するＣＰＵ８１は、ハードウェアである。
【００８２】
また、測定プログラム９０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
【００８３】
情報処理装置２０は、例えば図１５に示すコンピュータ１００で実現することができる。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、一時記憶領域としてのメモリ１０２、及び不揮発性の記憶部１０３を備える。また、コンピュータ１００は、表示装置及び入力装置等の入出力装置１０４を備える。また、コンピュータ１００は、記録媒体１０８に対するデータの読み込みと書き込みとを制御するＲ／Ｗ部１０５、及びネットワーク２２に接続されるネットワークＩ／Ｆ１０６を備える。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶部１０３、入出力装置１０４、Ｒ／Ｗ部１０５、及びネットワークＩ／Ｆ１０６は、バス１０７を介して互いに接続される。
【００８４】
記憶部１０３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現することができる。記憶媒体としての記憶部１０３には、コンピュータ１００を情報処理装置２０として機能させるための情報処理プログラム１１０が記憶される。情報処理プログラム１１０は、取得プロセス１１１、取出検出プロセス１１２、イベント検出プロセス１１３、特徴量算出プロセス１１４、判定プロセス１１５、推定プロセス１１６、及びスコア算出プロセス１１７を有する。また、記憶部１０３は、心拍数データ６０、液体摂取推定モデル６２、ＲＲ間隔データ６４、検出時刻データ６６、血圧データ６８、薬剤規定テーブル７０、服薬推定モデル７２、及び服薬時刻データ７４が記憶される情報記憶領域１１８を有する。
【００８５】
ＣＰＵ１０１は、情報処理プログラム１１０を記憶部１０３から読み出してメモリ１０２に展開し、情報処理プログラム１１０が有するプロセスを実行する。ＣＰＵ１０１は、取得プロセス１１１を実行することで、図３に示す取得部３４として動作する。ＣＰＵ１０１は、取出検出プロセス１１２を実行することで、図３に示す取出検出部３６として動作する。ＣＰＵ１０１は、イベント検出プロセス１１３を実行することで、図３に示すイベント検出部３８として動作する。ＣＰＵ１０１は、特徴量算出プロセス１１４を実行することで、図３に示す特徴量算出部４８として動作する。ＣＰＵ１０１は、判定プロセス１１５を実行することで、図３に示す判定部５０として動作する。ＣＰＵ１０１は、推定プロセス１１６を実行することで、図３に示す推定部５２として動作する。ＣＰＵ１０１は、スコア算出プロセス１１７を実行することで、図３に示すスコア算出部５４として動作する。これにより、情報処理プログラム１１０を実行したコンピュータ１００が、情報処理装置２０として機能することになる。なお、情報処理プログラム１１０が有するプロセスを実行するＣＰＵ１０１は、ハードウェアである。
【００８６】
また、情報処理プログラム１１０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【００８７】
次に、本実施形態に係る測定装置１４の作用を説明する。測定装置１４が測定プログラム９０を実行することで、図１６に示す測定処理を実行する。図１６に示す測定処理は、例えば、測定装置１４の電源スイッチがオン状態とされた場合に実行される。
【００８８】
図１６に示す測定処理のステップＳ１０で、第１算出部２６は、前述したように、心電センサ１６により測定された心電信号からＲＲ間隔を算出する。次のステップＳ１２で、送信部３０は、ステップＳ１０で算出されたＲＲ間隔を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。
【００８９】
次のステップＳ１４で、第２算出部２８は、前述したように、心電センサ１６により測定された心電信号から単位時間当たりの心拍数を算出する。次のステップＳ１６で、送信部３０は、ステップＳ１４で算出された心拍数を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。次のステップＳ１８で、送信部３０は、バイタルセンサ１８により測定された血圧を、ネットワーク２２を介して情報処理装置２０に送信する。ステップＳ１８の処理が終了すると、処理はステップＳ１０に戻る。
【００９０】
次に、本実施形態に係る情報処理装置２０の作用を説明する。情報処理装置２０が情報処理プログラム１１０を実行することで、図１７に示す情報処理を実行する。図１７に示す情報処理は、例えば、情報処理装置２０の電源スイッチがオン状態とされた場合に実行される。
【００９１】
図１７に示す情報処理のステップＳ３０で、取得部３４は、上記測定処理のステップＳ１２の処理により測定装置１４から送信されたＲＲ間隔を取得する。次のステップＳ３２で、取得部３４は、ステップＳ３０でＲＲ間隔を取得した時刻と取得したＲＲ間隔とを対応付けて、ＲＲ間隔データ６４に記憶する。
【００９２】
次のステップＳ３４で、取得部３４は、上記測定処理のステップＳ１６の処理により測定装置１４から送信された心拍数を取得する。次のステップＳ３６で、取得部３４は、ステップＳ３４で心拍数を取得した時刻と取得した心拍数とを対応付けて、心拍数データ６０に記憶する。
【００９３】
次のステップＳ３８で、取得部３４は、上記測定処理のステップＳ１８の処理により測定装置１４から送信された血圧を取得する。次のステップＳ４０で、取得部３４は、ステップＳ３８で血圧を取得した時刻と取得した血圧とを対応付けて、血圧データ６８に記憶する。
【００９４】
次のステップＳ４２で、取出検出部３６は、検知装置１２から送信された薬取出信号を受信したか否かを判定する。この判定が否定判定となった場合は、処理はステップＳ４６に移行し、肯定判定となった場合は、処理はステップＳ４４に移行する。ステップＳ４４で、取出検出部３６は、検出時刻データ６６に、薬取出時刻を薬の取り出しを示す情報と対応付けて記憶する。
【００９５】
ステップＳ４６で、判定部５０は、対象者が服薬したか否かを判定する処理の実行タイミングが到来したか否かを判定する。この判定が否定判定となった場合は、処理はステップＳ３０に戻り、肯定判定となった場合は、処理はステップＳ４８に移行する。なお、この実行タイミングとしては、例えば、夜間に１日１回等の定期的なタイミングが挙げられる。
【００９６】
ステップＳ４８で、図１８に示す食事検出処理が実行される。図１８に示す食事検出処理のステップＳ１００で、食事検出部４０は、心拍数データ６０を参照し、所定期間心拍数が増加し、かつ所定期間の心拍数の増加度合いが閾値ＴＨ１以上の場合に、対象者が食事を開始したことを検出する。そして、食事検出部４０は、心拍数が増加し始めた時刻を、食事開始時刻として推定する。
【００９７】
次のステップＳ１０２で、食事検出部４０は、心拍数データ６０を参照し、所定期間心拍数が減少し、かつ所定期間の心拍数の減少度合いが閾値ＴＨ２以上の場合に、対象者が食事を終了したことを検出する。そして、食事検出部４０は、心拍数が減少し始めた時刻を、食事終了時刻として推定する。
【００９８】
次のステップＳ１０４で、食事検出部４０は、ステップＳ１０２で推定された食事終了時刻を、食事時刻として、食事を示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。ステップＳ１０４の処理が終了すると食事検出処理が終了し、処理は図１７に示す情報処理のステップＳ５０に戻る。
【００９９】
図１７に示す情報処理のステップＳ５０で、図１９に示す液体摂取検出処理が実行される。図１９に示す液体摂取検出処理のステップＳ１１０で、液体摂取検出部４２は、心拍数が所定期間以上増加している際の増加を開始した時刻を、液体摂取開始時刻候補として算出する。次のステップＳ１１２で、液体摂取検出部４２は、前述したように、最大心拍数時刻を算出する。次のステップＳ１１４で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１１０で算出された液体摂取開始時刻候補からステップＳ１１２で算出された最大心拍数時刻までの心拍数の時系列データを関数近似することにより得られた近似直線Ｌ１の傾きａｕを算出する。
【０１００】
次のステップＳ１１６で、液体摂取検出部４２は、前述したように、最小心拍数時刻を算出する。次のステップＳ１１８で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１１２で算出された最大心拍数時刻からステップＳ１１６で算出された最小心拍数時刻までの心拍数の時系列データを関数近似することにより得られた近似直線Ｌ２の傾きａｄを算出する。次のステップＳ１２０で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１１４で算出された傾きａｕとステップＳ１１８で算出された傾きａｄとの比Ｈ１を算出する。
【０１０１】
次のステップＳ１２２で、液体摂取検出部４２は、増加期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ１との差Ｒｕを、上記（１）式に従って算出する。次のステップＳ１２４で、液体摂取検出部４２は、減少期間における心拍数の実測値と近似直線Ｌ２との差Ｒｄを、上記（２）式に従って算出する。次のステップＳ１２６で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１２２で算出された差ＲｕとステップＳ１２４で算出された差Ｒｄとの比Ｈ２を算出する。次のステップＳ１２８で、液体摂取検出部４２は、増加期間における傾きａｕの近似直線Ｌ１と減少期間における傾きａｄの近似直線Ｌ２との交差角度Θを、上記（３）式及び（４）式に従って算出する。
【０１０２】
次のステップＳ１３０で、液体摂取検出部４２は、前述したように、増加前期間を特定する。次のステップＳ１３２で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１３０で特定された増加前期間の心拍数の平均値μｕを算出する。次のステップＳ１３４で、液体摂取検出部４２は、前述したように、減少後期間を特定する。次のステップＳ１３６で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１３４で特定された減少後期間の心拍数の平均値μｄを算出する。
【０１０３】
次のステップＳ１３８で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１３２で算出された平均値μｕとステップＳ１３６で算出された平均値μｄとの比Ｈ３を算出する。次のステップＳ１４０で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１３０で特定された増加前期間の心拍数の分散Ｖｕを、上記（５）式に従って算出する。次のステップＳ１４２で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１３４で特定された減少後期間の心拍数の分散Ｖｄを、上記（６）式に従って算出する。
【０１０４】
次のステップＳ１４４で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１４０で算出された分散ＶｕとステップＳ１４２で算出された分散Ｖｄとの比Ｈ４を算出する。次のステップＳ１４６で、液体摂取検出部４２は、上記（７）式に従って、以上の処理により算出された各特徴量と、液体摂取推定モデル６２の液体摂取時に対応する平均ベクトル及び共分散行列とを用いて、マハラノビス距離Ｄｄを算出する。次のステップＳ１４８で、液体摂取検出部４２は、上記（８）式に従って、以上の処理により算出された各特徴量と、液体摂取推定モデル６２の液体非摂取時に対応する平均ベクトル及び共分散行列を用いて、マハラノビス距離Ｄｎを算出する。
【０１０５】
次のステップＳ１５０で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１４６で算出されたマハラノビス距離Ｄｄが、ステップＳ１４８で算出されたマハラノビス距離Ｄｎよりも短いか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ１５２に移行する。ステップＳ１５２で、液体摂取検出部４２は、ステップＳ１１０で特定された液体摂取開始時刻候補を、液体摂取時刻として、液体摂取であることを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。ステップＳ１５２の処理が終了すると、液体摂取検出処理が終了する。
【０１０６】
一方、ステップＳ１５０の判定が否定判定となった場合も、液体摂取検出処理が終了する。液体摂取検出処理が終了すると、処理は図１７に示す情報処理のステップＳ５２に戻る。
【０１０７】
図１７に示す情報処理のステップＳ５２で、図２０に示す嚥下検出処理が実行される。図２０に示す嚥下検出処理のステップＳ１６０で、嚥下検出部４４は、前述したように、ＲＲ間隔データ６４を参照し、ＲＲ間隔が算出された時刻ｔｋ毎に差ＲＲＩｄｉｆｆを算出する。次のステップＳ１６２で、嚥下検出部４４は、ステップＳ１６０で算出された差ＲＲＩｄｉｆｆが閾値ＴＨ３以上となった時刻を、嚥下時刻として推定する。
【０１０８】
次のステップＳ１６４で、嚥下検出部４４は、ステップＳ１６２で推定された嚥下時刻を、嚥下であることを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。ステップＳ１６４の処理が終了すると、嚥下検出処理が終了する。嚥下検出処理が終了すると、処理は図１７に示す情報処理のステップＳ５４に戻る。
【０１０９】
図１７に示す情報処理のステップＳ５４で、図２１に示す血圧変化検出処理が実行される。図２１に示す血圧変化検出処理のステップＳ１７０で、血圧変化検出部４６は、血圧データ６８を参照し、所定期間血圧が上昇し、かつ所定期間の血圧の上昇度合いが閾値ＴＨ４以上の場合に、対象者の血圧が上昇したことを検出する。次のステップＳ１７２で、血圧変化検出部４６は、ステップＳ１７０で検出された血圧上昇開始時刻を、血圧が上昇したことを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。
【０１１０】
次のステップＳ１７４で、血圧変化検出部４６は、血圧データ６８を参照し、所定期間血圧が降下し、かつ所定期間の血圧の降下度合いが閾値ＴＨ５以上の場合に、対象者の血圧が降下したことを検出する。次のステップＳ１７６で、血圧変化検出部４６は、ステップＳ１７４で検出された血圧降下開始時刻を、血圧が降下したことを示す情報と対応付けて検出時刻データ６６に記憶する。ステップＳ１７６の処理が終了すると、血圧変化検出処理が終了する。血圧変化検出処理が終了すると、処理は図１７に示す情報処理のステップＳ５６に戻る。
【０１１１】
図１７に示す情報処理のステップＳ５６で、図２２に示す服薬判定処理が実行される。図２２に示す服薬判定処理のステップＳ１８０で、特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、薬取出時刻と食事時刻との時間差を算出する。次のステップＳ１８２で、特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、薬取出時刻と液体摂取時刻との時間差を算出する。次のステップＳ１８４で、特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、薬取出時刻と嚥下時刻との時間差を算出する。
【０１１２】
次のステップＳ１８６で、特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、薬取出時刻と血圧上昇開始時刻との時間差を算出する。次のステップＳ１８８で、特徴量算出部４８は、検出時刻データ６６を参照し、薬取出時刻と血圧降下開始時刻との時間差を算出する。なお、例えば、検出時刻データ６６に複数組の薬取出時刻及び食事時刻等が含まれる場合、特徴量算出部４８は、組み合わせ毎の薬取出時刻と食事時刻等との時間差を算出する。
【０１１３】
次のステップＳ１９０で、判定部５０は、薬剤規定テーブル７０を参照し、対象者が服用する薬に対応する薬のＩＤを取得する。そして、判定部５０は、上記（９）式に従って、ステップＳ１８０〜ステップＳ１８８で算出された各特徴量と、取得した薬ＩＤに対応する服薬推定モデル７２の平均ベクトル及び共分散行列を用いて、マハラノビス距離Ｄｔを算出する。
【０１１４】
次のステップＳ１９２で、判定部５０は、ステップＳ１９０で算出されたマハラノビス距離Ｄｔが閾値ＴＨ６未満であるか否かを判定する。この判定が否定判定となった場合は、処理はステップＳ１９６に移行し、肯定判定となった場合は、処理はステップＳ１９４に移行する。ステップＳ１９４で、判定部５０は、ステップＳ１９２の判定に用いられたマハラノビス距離Ｄｔが算出された際の各特徴量を特徴量算出部４８が算出した際の薬取出時刻を、服薬時刻として服薬時刻データ７４に記憶する。
【０１１５】
ステップＳ１９６で、判定部５０は、前述したように、薬剤規定テーブル７０を参照し、対象者が正しく服薬した場合の薬の取り出し及び生体イベントの発生順序を推定する。次のステップＳ１９８で、判定部５０は、ステップＳ１９６で推定された発生順序と、検出時刻データ６６に記憶された検出イベントの推定発生時刻順の順序とが等しいか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ２００に移行する。
【０１１６】
ステップＳ２００で、判定部５０は、ステップＳ１９８の判定結果を示す情報として、正常であることを示す情報を、対応する服薬時刻に対応付けて服薬時刻データ７４に記憶する。次のステップＳ２０１で、判定部５０は、ステップＳ１９８の判定結果を示す情報として、正常であることを示す情報を、入出力装置１０４の表示装置に表示する。ステップＳ２０１の処理が終了すると、服薬判定処理が終了する。
【０１１７】
一方、ステップＳ１９８の判定が否定判定となった場合は、処理はステップＳ２０２に移行する。ステップＳ２０２で、判定部５０は、ステップＳ１９８の判定結果を示す情報として、異常であることを示す情報を、対応する服薬時刻に対応付けて服薬時刻データ７４に記憶する。次のステップＳ２０３で、判定部５０は、ステップＳ１９８の判定結果を示す情報として、異常であることを示す情報を、入出力装置１０４の表示装置に表示する。ステップＳ２０３の処理が終了すると、服薬判定処理が終了する。服薬判定処理が終了すると、処理は図１７に示す情報処理のステップＳ５８に戻る。
【０１１８】
図１７に示す情報処理のステップＳ５８で、推定部５２は、前述したように、服薬時刻データ７４を参照し、上記（１１）式に従って、対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定する。次のステップＳ６０で、スコア算出部５４は、ステップＳ５８で推定された血中薬物濃度の時系列の推移において、血中薬物濃度が適正範囲内である期間ｔＩＮと適正範囲外である期間ｔＯＵＴとを導出する。そして、スコア算出部５４は、導出した期間ｔＩＮ及び期間ｔＯＵＴを用いて、上記（１２）式に従って適正スコアＳｐｒｏｐｅｒを算出する。
【０１１９】
次のステップＳ６２で、スコア算出部５４は、ステップＳ６０で導出された適正スコアＳｐｒｏｐｅｒが所定値未満であるか否かを判定する。この判定が否定判定となった場合は、処理はステップＳ６６に移行し、肯定判定となった場合は、処理はステップＳ６４に移行する。ステップＳ６４で、スコア算出部５４は、入出力装置１０４の表示装置に警告を表示する。
【０１２０】
ステップＳ６６で、判定部５０は、前述したように、検出時刻データ６６及び服薬時刻データ７４を参照し、所定期間内において、食事の回数と服薬の回数とが等しいか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ６８に移行する。ステップＳ６８で、判定部５０は、ステップＳ６６の判定結果を示す情報として、正常であることを示す情報を、入出力装置１０４の表示装置に表示する。ステップＳ６８の処理が終了すると、処理はステップＳ３０に戻る。
【０１２１】
一方、ステップＳ６６の判定が否定判定となった場合、処理はステップＳ７０に移行する。ステップＳ７０で、判定部５０は、ステップＳ６６の判定結果を示す情報として、異常であることを示す情報を、入出力装置１０４の表示装置に表示する。ステップＳ７０の処理が終了すると、処理はステップＳ３０に戻る。
【０１２２】
以上説明したように、本実施形態によれば、取出検出部３６により検出された取出イベントの発生時点、及びイベント検出部３８により検出された生体イベントの発生時点の時間差に基づいて、対象者が服薬したか否かを判定する。そして、対象者が服薬したと判定した場合、検出された取出イベント、及び検出された生体イベントの発生順序が薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、対象者が正しく服薬したか否かを判定する。従って、対象者の生体情報及び薬の薬剤規定を用いて、対象者が正しく服薬したか否かを判定することができる。
【０１２３】
また、本実施形態によれば、生体イベントが、対象者による食事に伴う心拍数の変化、対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化、対象者による嚥下に伴う心拍の時間間隔の変化、薬による心拍数の変化、及び薬による血圧の変化の少なくとも１つである。従って、特別な装置を用いずに、対象者が正しく服薬したか否かを判定することができる。
【０１２４】
また、本実施形態によれば、推定部５２により推定された対象者の血中薬物濃度の時系列の推移に基づいて、血中薬物濃度が適正範囲内の時間比率を示す適正スコアを算出している。従って、適正スコアを確認することで、対象者の血中薬物濃度が適正範囲内である時間比率を確認することができる結果、対象者が正しく服薬したか否かを判定することができる。
【０１２５】
また、本実施形態によれば、所定期間内において、対象者が服薬したと判定された回数と、生体イベントとして検出された食事の回数とが等しい場合に、対象者が正しく服薬したと判定している。従って、対象者の服薬回数が正しいか否かを判定することができる。
【０１２６】
なお、上記実施形態では、判定部５０が服薬推定モデル７２を用いて対象者が服薬したか否かを判定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、判定部５０は、特徴量算出部４８が算出した時間差が許容範囲内であるか否かによって、対象者が服薬したか否かを判定する形態としてもよい。この場合、例えば、薬の服用条件が食後３０分である場合、図２３に示すように、判定部５０は、薬取出時刻と食事終了時刻との時間差ｔ１（例えば、薬取出時刻−食事終了時刻）が１５分から４５分の範囲内であり、かつ以下の場合に、対象者が服薬したと判定する形態が例示される。すなわち、この場合、判定部５０は、時間差ｔ１が１５分から４５分の範囲内であり、かつ薬取出時刻と嚥下時刻との時間差ｔ２（例えば、薬取出時刻−嚥下時刻）が、−１０秒から−５分の範囲内である場合に、対象者が服薬したと判定する形態が例示される。
【０１２７】
また、上記実施形態において、服薬作用として、心拍数の上昇及び降下を適用してもよい。この場合、心拍数データ６０から心拍数の上昇及び降下を検出する形態が例示される。
【０１２８】
また、上記実施形態では、測定プログラム９０が記憶部８３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。測定プログラム９０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、メモリカード等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１２９】
また、上記実施形態では、情報処理プログラム１１０が記憶部１０３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。情報処理プログラム１１０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、メモリカード等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１３０】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１３１】
（付記１）
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出する取出検出部と、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出するイベント検出部と、
前記取出検出部により検出された取出イベント及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、前記取出検出部により検出された取出イベント、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する判定部と、
を含む情報処理装置。
【０１３２】
（付記２）
前記関係性は、前記取出検出部により検出された取出イベントの発生時点、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生時点の時間差である、
付記１に記載の情報処理装置。
【０１３３】
（付記３）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化、前記対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化、前記対象者による嚥下に伴う心拍の時間間隔の変化、薬による心拍数の変化、及び薬による血圧の変化の少なくとも１つである、
付記１又は付記２に記載の情報処理装置。
【０１３４】
（付記４）
前記判定部により前記対象者へ服薬を実施したと複数回判定された際の服薬時点の各々に基づいて、前記対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定する推定部と、
前記推定部により推定された時系列の推移に基づいて、血中薬物濃度が適正範囲内の時間比率を示す適正スコアを算出する算出部と、
を更に含む付記１から付記３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【０１３５】
（付記５）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化であり、
前記判定部は、更に、所定期間内において、前記対象者へ服薬を実施したと判定した回数と、前記イベント検出部により検出された食事の回数とが等しい場合に、前記対象者へ正しい服薬を実施したと判定する、
付記１から付記４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【０１３６】
（付記６）
前記判定部は、薬の服薬条件及び服薬作用から前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序を推定し、検出された前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序と推定した発生順序とが等しい場合に、前記薬剤規定を満たしていると判定する、
付記１から付記５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【０１３７】
（付記７）
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出し、
検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【０１３８】
（付記８）
前記関係性は、検出した取出イベントの発生時点、及び検出した生体イベントの発生時点の時間差である、
付記７に記載の情報処理方法。
【０１３９】
（付記９）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化、前記対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化、前記対象者による嚥下に伴う心拍の時間間隔の変化、薬による心拍数の変化、及び薬による血圧の変化の少なくとも１つである、
付記７又は付記８に記載の情報処理方法。
【０１４０】
（付記１０）
前記対象者へ服薬を実施したと複数回判定した際の服薬時点の各々に基づいて、前記対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定し、
推定した時系列の推移に基づいて、血中薬物濃度が適正範囲内の時間比率を示す適正スコアを算出する、
処理を更にコンピュータが実行する付記７から付記９の何れか１項に記載の情報処理方法。
【０１４１】
（付記１１）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化であり、
更に、所定期間内において、前記対象者へ服薬を実施したと判定した回数と、検出した食事の回数とが等しい場合に、前記対象者へ正しい服薬を実施したと判定する、
付記７から付記１０の何れか１項に記載の情報処理方法。
【０１４２】
（付記１２）
薬の服薬条件及び服薬作用から前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序を推定し、検出した前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序と推定した発生順序とが等しい場合に、前記薬剤規定を満たしていると判定する、
付記７から付記１１の何れか１項に記載の情報処理方法。
【０１４３】
（付記１３）
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出し、
検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【０１４４】
（付記１４）
前記関係性は、検出した取出イベントの発生時点、及び検出した生体イベントの発生時点の時間差である、
付記１３に記載の情報処理プログラム。
【０１４５】
（付記１５）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化、前記対象者による液体摂取に伴う心拍数の変化、前記対象者による嚥下に伴う心拍の時間間隔の変化、薬による心拍数の変化、及び薬による血圧の変化の少なくとも１つである、
付記１３又は付記１４に記載の情報処理プログラム。
【０１４６】
（付記１６）
前記対象者へ服薬を実施したと複数回判定した際の服薬時点の各々に基づいて、前記対象者の血中薬物濃度の時系列の推移を推定し、
推定した時系列の推移に基づいて、血中薬物濃度が適正範囲内の時間比率を示す適正スコアを算出する、
処理を更にコンピュータに実行させる付記１３から付記１５の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１４７】
（付記１７）
前記生体イベントは、前記対象者による食事に伴う心拍数の変化であり、
更に、所定期間内において、前記対象者へ服薬を実施したと判定した回数と、検出した食事の回数とが等しい場合に、前記対象者へ正しい服薬を実施したと判定する、
付記１３から付記１６の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１４８】
（付記１８）
薬の服薬条件及び服薬作用から前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序を推定し、検出した前記取出イベント及び前記生体イベントの発生順序と推定した発生順序とが等しい場合に、前記薬剤規定を満たしていると判定する、
付記１３から付記１７の何れか１項に記載の情報処理プログラム。
【０１４９】
（付記１９）
対象者の生体情報を測定する測定装置、及び
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出する取出検出部と、対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出するイベント検出部と、前記取出検出部により検出された取出イベント及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、前記取出検出部により検出された取出イベント、及び前記イベント検出部により検出された生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する判定部と、を含む情報処理装置、
を備えた情報処理システム。
【０１５０】
（付記２０）
薬の取り出し行動に関する取出イベントを検出し、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の服薬に関する生体イベントを検出し、
検出した取出イベント及び検出した生体イベントの関係性に基づいて、前記対象者へ服薬を実施したか否かを判定し、かつ前記対象者へ服薬を実施したと判定した場合、検出した取出イベント、及び検出した生体イベントの発生順序が前記薬の薬剤規定を満たしているか否かによって、前記対象者へ正しい服薬を実施したか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【０１５１】
１０  情報処理システム
１２  検知装置
１４  測定装置
１６  心電センサ
１８  バイタルセンサ
２０  情報処理装置
２６  第１算出部
２８  第２算出部
３０  送信部
３４  取得部
３６  取出検出部
３８  イベント検出部
４０  食事検出部
４２  液体摂取検出部
４４  嚥下検出部
４６  血圧変化検出部
４８  特徴量算出部
５０  判定部
５２  推定部
５４  スコア算出部
６０  心拍数データ
６２  液体摂取推定モデル
６４  ＲＲ間隔データ
６６  検出時刻データ
６８  血圧データ
７０  薬剤規定テーブル
７２  服薬推定モデル
７４  服薬時刻データ
８０、１００  コンピュータ
８１、１０１  ＣＰＵ
８２、１０２  メモリ
８３、１０３  記憶部
８８、１０８  記録媒体
９０  測定プログラム
１１０  情報処理プログラム
【図１】
2018164601.tif 000014
【図２】
2018164601.tif 000015
【図３】
2018164601.tif 000016
【図４】
2018164601.tif 000017
【図５】
2018164601.tif 000018
【図６】
2018164601.tif 000019
【図７】
2018164601.tif 000020
【図８】
2018164601.tif 000021
【図９】
2018164601.tif 000022
【図１０】
2018164601.tif 000023
【図１１】
2018164601.tif 000024
【図１２】
2018164601.tif 000025
【図１３】
2018164601.tif 000026
【図１４】
2018164601.tif 000027
【図１５】
2018164601.tif 000028
【図１６】
2018164601.tif 000029
【図１７】
2018164601.tif 000030
【図１８】
2018164601.tif 000031
【図１９】
2018164601.tif 000032
【図２０】
2018164601.tif 000033
【図２１】
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【図２２】
2018164601.tif 000035
【図２３】
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