(57)【要約】【課題】二種類以上の生体情報の相関性を効率よく分析することで、ユーザの生活指導に役立つ、生体情報分析方法及び生体情報分析装置を提供する。【解決手段】測定日時情報を伴う複数種類の生体情報について、第一の生体情報を所定の閾値と比較して、特徴点を一つ特定する。そして、特徴点と同じ時間軸に存在する第二の生体情報の値を相関点とする。次に、この相関点を中心とする、第二の生体情報の変動量の変化、つまり第二の生体情報のグラフの傾き具合を算出する。次に、第二の生体情報の変動量の変化に近似する他の時間軸上の点を探して、これを近似点とする。そして更に、近似点の測定日時における第一の生体情報の測定値を、特徴点候補として特定し、これを表示部に表示する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザから測定した、測定日時を伴う複数の第一の生体情報を所定の閾値と比較して、前記閾値以上である値を特徴点として特定する特徴点特定ステップと、
前記ユーザから測定した、前記第一の生体情報とは種類が異なる、測定日時を伴う複数の第二の生体情報から、前記特徴点の測定日時に近接する値を相関点として特定する相関点特定ステップと、
前記相関点を中心として、前記相関点を含む前記第二の生体情報の変動傾向を算出する変動傾向算出ステップと、
前記変動傾向が類似する、前記第二の生体情報の値を近似点として特定する近似点特定ステップと
を有する、生体情報分析方法。
【請求項２】
更に、
前記第一の生体情報から、前記近似点の測定日時に近接する値を特徴点候補として特定する特徴点候補特定ステップと、
前記特徴点候補を含む前記第一の生体情報を、測定日時を伴って表示部に表示する、特徴点候補表示ステップと
を有する、請求項１に記載の生体情報分析方法。
【請求項３】
前記相関点特定ステップ及び前記変動傾向算出ステップにおいて、前記第二の生体情報を所定の時間幅にて積算又は平均したサンプル値を用いて、前記相関点の特定及び前記変動傾向の算出を行う、請求項２に記載の生体情報分析方法。
【請求項４】
ユーザから測定した、測定日時を伴う複数の第一の生体情報と、前記ユーザから測定した、前記第一の生体情報とは種類が異なる、測定日時を伴う複数の第二の生体情報と、前記第一の生体情報を比較するための所定の閾値とを格納する不揮発性ストレージと、
前記第一の生体情報を前記閾値と比較して、前記閾値以上である値を特徴点として特定する入出力制御部と、
前記第二の生体情報から、前記特徴点の測定日時に近接する値を相関点として特定し、前記相関点を中心として、前記相関点を含む前記第二の生体情報の変動傾向を算出し、前記変動傾向が類似する、前記第二の生体情報の値を近似点として特定する演算処理部と
を具備する、生体情報分析装置。
【請求項５】
更に、
前記入出力制御部が出力する情報を表示する表示部と
を具備し、
前記演算処理部は更に、前記第一の生体情報から、前記近似点の測定日時に近接する値を特徴点候補として特定するものであり、
前記入出力制御部は更に、前記特徴点候補を含む前記第一の生体情報を、測定日時を伴って前記表示部に表示させるものである、
請求項４に記載の生体情報分析装置。
【請求項６】
前記演算処理部は、前記第二の生体情報を所定の時間幅にて積算又は平均したサンプル値を用いて、前記相関点の特定及び前記変動傾向の算出を行う、請求項５に記載の生体情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二種類以上の生体情報を分析する、生体情報分析方法及び生体情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、急速に患者数が上昇している糖尿病は、膵臓のインスリン分泌異常やインスリンに対する感受性低下に起因する。
糖尿病を治療する上で、合併症の発症や進行の阻止は重要であり、そのためには血糖値を正常にコントロールすることが不可欠である。そのため、家庭内で患者自らあるいはその家族が血糖値を簡便に測定するための血糖測定装置（血糖計）が開発され、出願人は、小型で自己測定を目的とした血糖計を開発している。
なお、出願人による血糖計に関する特許出願を、特許文献１に示す。
【０００３】
糖尿病患者は日常生活において常に自らの血糖値を適正範囲内に管理しなければならない。また、定期的に病院に通院して、血糖値の計測結果を医師に報告し、生活指導を受ける必要がある。特に、薬物を用いた治療を行っている患者に対しては、医師が合併症等を防ぐためにも血糖値を正常にコントロールする観点から、１日に複数回の血糖値の測定を推奨している。とりわけ、ＩＤＦ（国際糖尿病学会）のガイドラインにおいては、食後の血糖値が合併症のリスクと関連しているとし、食後の血糖値の測定を特に推奨している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−６４５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、電子デバイスの進化により、血糖計は単なる測定器具から、患者に血糖値の管理を継続する意欲を与える、情報提供のツールにもなる可能性を得た。
これにより、発明者等は、患者の血糖値の平均値を演算して表示する機能、特に患者の血糖コントロールを適切に維持するため、自らの血糖データを表示する機能や、患者の血糖値の推移をグラフにて表示する機能、患者に血糖値の測定を促すようなアラーム機能等を採用して、血糖計の高機能化を進めている。
【０００６】
更に、近年における電子デバイスの進化は、血糖計に限らず、体温計、活動量計、血圧計、体組成計（体重計及び体脂肪計）、経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を計測するパルスオキシメータ等の、主に非侵襲にて生体情報を取得する測定機器の高機能化に貢献している。これらの測定機器も、血糖計と同様に近距離無線通信機能を備えさせる。そして、それら測定機器から生体情報の測定データを医師のパソコンに転送することで、食生活、運動量等の、包括的かつ総合的な生活指導に役立てることが可能になる。
【０００７】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、二種類以上の生体情報の相関性を効率よく分析することで、ユーザの生活指導に役立つ、生体情報分析方法及び生体情報分析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の生体情報分析方法は、ユーザから測定した、測定日時を伴う複数の第一の生体情報を所定の閾値と比較して、閾値以上である値を特徴点として特定する特徴点特定ステップと、ユーザから測定した、第一の生体情報とは種類が異なる、測定日時を伴う複数の第二の生体情報から、特徴点の測定日時に近接する値を相関点として特定する相関点特定ステップとを有する。更に、相関点を中心として、相関点を含む第二の生体情報の変動傾向を算出する変動傾向算出ステップと、変動傾向が類似する、第二の生体情報の値を近似点として特定する近似点特定ステップとを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、二種類以上の生体情報の相関性を効率よく分析することで、ユーザの生活指導に役立つ、生体情報分析方法及び生体情報分析装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態の例である生体情報分析装置の、使用状況を示す概略図である。
【図２】生体情報測定装置のハードウェア構成を示すブロック図と、ソフトウェア機能を示すブロック図と、生体情報測定装置が無線インターフェースを通じてデータ転送カードに送信するデータの構造を示す概略図である。
【図３】データ転送カードのハードウェア構成を示すブロック図と、ソフトウェア機能を示すブロック図と、データ転送カードが無線インターフェースを通じて生体情報分析装置に送信するデータの構造を示す概略図である。
【図４】生体情報分析装置のハードウェア構成を示すブロック図と、ソフトウェア機能を示すブロック図である。
【図５】生体情報分析装置が備えるテーブルのフィールド構成を示す図である。
【図６】生体情報分析装置の全体的な動作の流れを説明するフローチャートである。
【図７】特徴点特定処理の動作の流れを説明するフローチャートである。
【図８】近似点特定処理の動作の流れを説明するフローチャートである。
【図９】第一の生体情報のグラフの一例と、第二の生体情報のグラフの一例と、第二の生体情報のグラフについて、相関点と近似点を拡大した模式図である。
【図１０】第一の生体情報の一例である、血糖値の特徴点のデータの例と、第二の生体情報の一例である、歩数のデータの例と、歩数のデータを既定の時間幅で積算値を導き出したデータの例を示す図である。
【図１１】第一の生体情報が血糖値であり、第二の生体情報が歩数である場合における、生体情報分析装置の表示部に表示される画面イメージである。
【図１２】第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が歩数である場合における、生体情報分析装置の表示部に表示される画面イメージである。
【図１３】第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が血圧である場合における、生体情報分析装置の表示部に表示される画面イメージである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［全体構成］
図１は、本発明の実施形態の例である生体情報分析装置の、使用状況を示す概略図である。
図１に示すように、ある患者１０１から生体情報を測定するための、生体情報測定装置１０２は複数存在する。図１中、生体情報測定装置１０２として、血糖計１０３、体温計１０４、パルスオキシメータ１０５、活動量計１０６、体組成計１０７、そして血圧計１０８がある。これら生体情報測定装置１０２には、後述する近距離無線通信機能が備わっている。
本実施形態において生体情報は、血糖値、体温、歩数、血圧、体重、体脂肪、ＳｐＯ２等の、患者あるいは被験者（ユーザ）から生体情報測定装置１０２を通じて測定する値であるものと定義する。この生体情報には、測定した時点の日時情報が付加されている。
データ転送カード１０９は、生体情報測定装置１０２と同じ近距離無線通信機能を備える。そして、これら生体情報測定装置１０２と近距離無線通信を行い、生体情報測定装置１０２が測定した生体情報を受信して、内部のメモリに記憶する。
【００１２】
生体情報分析装置１１０はパソコンであり、これに無線インターフェース１１１が接続されている。データ転送カード１０９を無線インターフェース１１１に近接させることで、生体情報分析装置１１０は生体情報測定装置１０２と同じ近距離無線通信を実行する。そして、データ転送カード１０９から、複数の生体情報測定装置１０２から読み取った生体情報を受信して、内部の不揮発性ストレージに患者ＩＤと紐付けて記憶する。そして、当該患者１０１の生体情報を分析し、分析結果を表示部１１２に表示する。
【００１３】
［生体情報測定装置１０２］
図２Ａは生体情報測定装置１０２のハードウェア構成を示すブロック図である。
生体情報測定装置１０２は、周知のＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、日時情報を出力する計時部であるリアルタイムクロック（以下、「ＲＴＣ」と略す）２０４、液晶ディスプレイである表示部２０５、操作ボタンである操作部２０６がバス２０７に接続される、周知のマイクロコンピュータよりなる機器である。
バス２０７には更に、Ａ／Ｄ変換器２０８が接続されている。Ａ／Ｄ変換器２０８には増幅器２０９を通じてセンサ２１０が接続されている。
バス２０７には更に、無線インターフェース２１１（図２Ａ及び図２Ｂ中「無線Ｉ／Ｆ」と表記）が接続されている。
【００１４】
図２Ｂは生体情報測定装置１０２のソフトウェア機能を示すブロック図である。
センサ２１０は、被験者（患者１０１）の生体情報を検出して、アナログ信号を出力する。センサ２１０は、血糖計１０３及びパルスオキシメータ１０５であればフォトトランジスタやフォトダイオード等の受光素子であり、体温計１０４であればサーミスタや赤外線受光素子等である。また、センサ２１０が活動量計１０６であれば、加速度センサであり、血圧計１０８であれば圧力センサである。センサ２１０が体組成計１０７であれば、体重計としてのセンサ２１０はひずみゲージである。なお、体組成計１０７が体脂肪を計測するには、人体に微弱な交流信号を流し、インピーダンスを計測することによって行う。したがって、体脂肪計としてのセンサ２１０は厳密な意味では存在しないが、「信号を検出する」という概念で考えれば、体脂肪計としてのセンサ２１０は、電流を検出するための抵抗やオペアンプであるともいえる。
【００１５】
これらセンサ２１０は全てアナログの電圧信号あるいは電流信号を出力する。センサ２１０が出力する信号が電流信号である場合は、一旦抵抗やオペアンプで電流信号を電圧信号に変換して、電圧信号である場合はそのまま、増幅器２０９で増幅する。そして、増幅器２０９が出力する電圧信号は、Ａ／Ｄ変換器２０８によってデジタルデータの測定情報に変換される。
【００１６】
入出力制御部２１２は、Ａ／Ｄ変換器２０８から得られる測定情報に、ＲＴＣ２０４から得られる測定日時を紐付けて、測定値メモリ２１３に記憶する。そして、ＲＯＭ２０２に格納されている生体情報測定装置１０２の名称やシリアルナンバーである機器情報２１４を付加して、無線インターフェース２１１を通じてデータ転送カード１０９へ送信する。
【００１７】
測定値メモリ２１３は不揮発性ストレージに設けられる記憶領域である。これは、フラッシュメモリのＲＯＭ２０２であってもよいし、バッテリバックアップされたＲＡＭ２０３であってもよい。
【００１８】
図２Ｃは生体情報測定装置１０２が無線インターフェース２１１を通じてデータ転送カード１０９に送信するデータの構造を示す概略図である。
生体情報測定装置１０２は最初に、機器情報２１４として生体情報測定装置１０２のモデル名２１４ａと、シリアルナンバー２１４ｂをデータ転送カード１０９へ送信する。その後、測定日時２１５と測定値２１６よりなるレコード２１７を順番にデータ転送カード１０９へ送信する。
【００１９】
［データ転送カード１０９］
図３Ａはデータ転送カード１０９のハードウェア構成を示すブロック図である。
データ転送カード１０９は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、二色ＬＥＤ３０５、操作ボタン３０６がバス３０７に接続される、周知のマイクロコンピュータよりなる機器である。
二色ＬＥＤ３０５は、例えば赤と緑の発光素子を内蔵するＬＥＤである。単体の赤色ＬＥＤと緑色ＬＥＤを並べてもよい。
操作ボタン３０６は、例えばメンブレンスイッチである。操作ボタン３０６は、使用者による、電源のオン／オフや、データ転送の指示を受け付ける。
バス３０７には更に、無線インターフェース３１１（図３Ａ及び図３Ｂ中「無線Ｉ／Ｆ」と表記）が接続されている。
図２Ａの生体情報測定装置１０２と比較すると、表示部２０５の代わりに二色ＬＥＤ３０５が、操作部２０６の代わりに操作ボタン３０６がバス３０７に接続され、ＲＴＣ２０４とＡ／Ｄ変換器２０８が省略されている以外は、同様の構成である。二色ＬＥＤ３０５は簡素化した表示部２０５であり、操作ボタン３０６は簡素化した操作部２０６である。
【００２０】
図３Ｂはデータ転送カード１０９のソフトウェア機能を示すブロック図である。
入出力制御部３１２は、操作ボタン３０６の操作を受けて、無線インターフェース３１１を通じて生体情報測定装置１０２から受信した情報を、一旦、データ蓄積部３１７に蓄積する。そして、操作ボタン３０６の操作を受けて、データ蓄積部３１７に蓄積された情報を、無線インターフェース３１１を通じて生体情報分析装置１１０へ送信する。その際、情報の受信や送信に成功あるいは失敗した旨を、二色ＬＥＤ３０５を光らせることで使用者に通知する。
【００２１】
データ蓄積部３１７は不揮発性ストレージに設けられる記憶領域である。これは、フラッシュメモリのＲＯＭ３０２であってもよいし、バッテリバックアップされたＲＡＭ３０３であってもよい。但し、データ蓄積部３１７の記憶容量は、生体情報測定装置１０２の測定値メモリ２１３よりも大きくする必要がある。
【００２２】
図３Ｃはデータ転送カード１０９が無線インターフェース３１１を通じて生体情報分析装置１１０に送信するデータの構造を示す概略図である。
データ転送カード１０９は、データ蓄積部３１７に蓄積されている一つ以上の生体情報測定装置１０２の情報を、生体情報分析装置１１０に送信する。図３Ｃ中、第一の測定装置情報３１８ａは最初にデータ転送カード１０９のデータ蓄積部３１７に記憶された、生体情報測定装置１０２から受信した情報である。第二の測定装置情報３１８ｂは二番目にデータ転送カード１０９のデータ蓄積部３１７に記憶された、生体情報測定装置１０２から受信した情報である。以下、第三の測定装置情報３１８ｃ…と、複数の情報が続く。
【００２３】
血糖計１０３や体温計１０４等の、比較的小型の生体情報測定装置１０２は、生体情報分析装置１１０の無線インターフェース３１１に直接近接させて、情報を転送させることが可能である。しかし、比較的大型の機器である体組成計１０７は、診察の度に生体情報分析装置１１０がある医師の居る医院まで持ち歩く訳にはいかない。そこで、複数の生体情報分析装置１１０の情報を記憶することのできるデータ転送カード１０９を設けて、これに一時的に情報を記憶させることで、患者１０１の複数種類の生体情報を簡便に医師の居る医院まで持ち込み、生体情報分析装置１１０に転送することができる。
【００２４】
［生体情報分析装置１１０］
図４Ａは生体情報分析装置１１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
パソコンである生体情報分析装置１１０は、周知のＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、ハードディスク装置等の不揮発性ストレージ４０４、表示部１１２、操作部４０６がバス４０７に接続される。
バス４０７には更に、ＵＳＢインターフェース４０８を介して無線インターフェース１１１が接続されている。
【００２５】
図４Ｂは生体情報分析装置１１０のソフトウェア機能を示すブロック図である。
入出力制御部４１２は、無線インターフェース１１１を通じてデータ転送カード１０９又は生体情報測定装置１０２から受信した測定情報を、一旦、測定値テーブル４１３に蓄積する。そして、操作部４０６の操作を受けて、測定値テーブル４１３に蓄積された情報を、演算処理部４１４で解析する。そして、解析結果を表示部１１２に表示する。解析の際、入出力制御部４１２は測定値対応表４１５を参照して、相関性を分析できる測定値の種別を把握する。
【００２６】
測定情報を測定値テーブル４１３に記憶する際、測定情報が誰のものなのかを特定する必要がある。測定情報と患者ＩＤを紐付けるための方法は幾つか考えられる。第一の方法は、データ転送カード１０９に患者ＩＤを記憶させることである。図３Ｂに点線で示したユーザＩＤ３１４がこれに該当する。第二の方法は、生体情報分析装置１１０の患者マスタ４１６に、生体情報測定装置１０２のシリアルナンバー２１４ｂを記憶させることである。例えば、個人向けの血糖計１０３は特定の患者１０１のみ使用することが判っているので、患者ＩＤと紐付ける対象として最適である。しかし、同居家族で共用する場合が多い、体組成計１０７、血圧計１０８、体温計１０４等は、患者ＩＤと紐付ける対象としては好ましくない。
【００２７】
図５は、生体情報分析装置１１０が備えるテーブルのフィールド構成を示す図である。これらのテーブルは、不揮発性ストレージ４０４に格納されている。
患者マスタ４１６は、患者ＩＤフィールドと、患者氏名フィールドと、生年月日フィールドと、性別フィールドと、患者固有情報フィールド等よりなる。
患者ＩＤフィールドには、患者１０１を一意に識別する患者ＩＤが格納されている。患者氏名フィールドには、患者１０１の氏名が格納されている。生年月日フィールドには、患者１０１の生年月日が格納されている。性別フィールドには、患者１０１の性別が格納されている。
患者固有情報フィールドには、後述する第一の生体情報における閾値等が格納されている。
そして、患者ＩＤと測定情報を紐付ける手がかりとして、患者１０１が所有する生体情報測定装置１０２のシリアルナンバー２１４ｂを格納する、シリアルナンバーフィールドを設ける場合もある。
【００２８】
測定値テーブル４１３は、患者ＩＤフィールドと、測定値種別フィールドと、測定日時フィールドと、測定値フィールドよりなる。
患者ＩＤフィールドは、患者マスタ４１６の同名のフィールドと同じである。
測定値種別フィールドには、測定値の種別を示す情報が格納されている。測定値の種別とは、例えば「血糖値」、「体温」、「歩数」、「体重」等の、その測定値が何の測定値であるのかを示す識別情報である。
測定日時フィールドには、測定値が測定された日時情報が格納されている。
測定値フィールドには、測定値が格納されている。
すなわち、測定値テーブル４１３は、複数の患者の、複数種類の生体情報を格納する。したがって、測定値テーブル４１３は必然的に、ある患者１０１の第一の生体情報と、第二の生体情報を格納し得る。
【００２９】
機器マスタは、モデル名フィールドと、測定値種別フィールドよりなる。
モデル名フィールドには、生体情報測定装置１０２のモデル名２１４ａが格納されている。
測定値種別フィールドは、測定値テーブル４１３の同名フィールドと同じである。
【００３０】
測定値対応表４１５は、第一の測定値種別フィールドと、既定閾値フィールドと、第二の測定値種別フィールドと、既定集計範囲フィールドよりなる。
第一の測定値種別フィールドには、特徴点を検出する第一の測定値の種別が格納されている。これは機器マスタの測定値種別フィールドと同じ値が格納される。
既定閾値フィールドには、第一の測定値における既定の（default）閾値が格納されている。患者マスタ４１６の患者固有情報フィールドに閾値が記憶されていない場合は、この既定閾値が使用される。
第二の測定値種別フィールドには、相関点及び近似点を検出する第二の測定値の種別が格納されている。これも第一の測定値種別フィールドと同様、機器マスタの測定値種別フィールドと同じ値が格納される。
既定集計範囲には、第二の測定値種別フィールドにて特定される第二の測定値における、平均値を算出するための既定の時間幅が格納されている。
【００３１】
［生体情報分析装置１１０の動作］
これより、生体情報分析装置１１０の動作を説明する。
図６は、生体情報分析装置１１０の全体的な動作の流れを説明するフローチャートである。
処理を開始すると（Ｓ６０１）、先ず、生体情報分析装置１１０の入出力制御部４１２は、測定値テーブル４１３に格納されている複数の患者１０１の生体情報のうち、生体情報を解析する対象となる患者１０１の患者ＩＤを特定する（Ｓ６０２）。これには、表示部１１２に患者１０１氏名等を一覧表示させたり、キーワード検索を行う等の、操作部４０６による選択操作と、又は無線インターフェース１１１にて生体情報を読み込んだ時点における、生体情報と患者ＩＤとの紐付け処理の、何れかの方法が利用可能である。
次に、入出力制御部４１２は、特定された患者ＩＤの生体情報から、特徴点を特定するための特徴点特定処理（特徴点特定ステップ）を実行する（Ｓ６０３）。
続いて、入出力制御部４１２は、特徴点に基づいて特定された患者ＩＤの生体情報から、近似点を特定するための近似点特定処理を実行して（Ｓ６０４）、一連の処理を終了する（Ｓ６０５）。
【００３２】
図７は、図６のステップＳ６０３における、特徴点特定処理の動作の流れを説明するフローチャートである。
処理を開始すると（Ｓ７０１）、入出力制御部４１２は最初に、特徴点を特定する対象となる第一の生体情報と、相関点と近似点を特定する対象となる第二の生体情報を使用者（医師等）に選択させるためのメッセージを表示部１１２に表示する（Ｓ７０２）。そして、使用者が操作部４０６を操作することによる選択操作を待つ（Ｓ７０３）。
【００３３】
ステップＳ７０３を経た時点で、患者ＩＤと第一の生体情報が特定されている。そこで入出力制御部４１２は、次に患者マスタ４１６から患者固有情報フィールドに格納されている閾値を読み込む。もし、患者固有情報フィールドに閾値が記憶されていない場合は、測定値対応表４１５から固有閾値を読み込む（Ｓ７０４）。
ステップＳ７０４を経た時点で、患者ＩＤの第一の生体情報から、閾値以上の値を示す特徴点を抽出する準備が整った。入出力制御部４１２は、特徴点を患者ＩＤの第一の生体情報から特徴点の抽出を試みる（Ｓ７０５）。そして、表示部１１２に第一の生体情報のグラフを表示して（Ｓ７０６）、使用者の操作を待つ（Ｓ７０７）。
【００３４】
入出力制御部４１２は、ステップＳ７０７を経て、操作部４０６から出力される操作情報が、特徴点を選択した操作であるか否かを確認する（Ｓ７０８）。操作部４０６から出力される操作情報が、特徴点を選択した操作であるならば（Ｓ７０８のＹＥＳ）、入出力制御部４１２は選択された特徴点に該当する第一の生体情報を記憶して（Ｓ７０９）、一連の処理を終了する（Ｓ７１０）。
【００３５】
ステップＳ７０８において、操作部４０６から出力される操作情報が、特徴点を選択した操作でないならば（Ｓ７０８のＮＯ）、入出力制御部４１２は次に、操作情報が閾値を更新する操作であるか確認する（Ｓ７１１）。閾値を更新する操作であるならば（Ｓ７１１のＹＥＳ）、入出力制御部４１２はＲＡＭ４０３に一時的に記憶している閾値を更新して（Ｓ７１２）、再度ステップＳ７０５から処理を繰り返す。すなわち、特徴点を抽出する再計算処理（Ｓ７０５）と、表示部１１２にグラフを再描画する処理（Ｓ７０６）を行い、再び操作を待つ（Ｓ７０７）。
【００３６】
ステップＳ７１１において、操作部４０６から出力される操作情報が、閾値を更新する操作でないならば（Ｓ７１１のＮＯ）、入出力制御部４１２は次に、操作情報が処理を中断する操作であるか否かを確認する（Ｓ７１３）。処理を中断する操作であるならば（Ｓ７１１のＹＥＳ）、入出力制御部４１２は処理を中断する（Ｓ７１４）。
ステップＳ７１３において、操作部４０６から出力される操作情報が、処理を中断する操作でないならば（Ｓ７１３のＮＯ）、入出力制御部４１２は再びステップＳ７０５から処理を繰り返す。
【００３７】
図８は、図６のステップＳ６０４における、近似点特定処理の動作の流れを説明するフローチャートである。
処理を開始すると（Ｓ８０１）、入出力制御部４１２は演算処理部４１４に演算処理を命ずる。演算処理部４１４は最初に、相関点と近似点を特定する対象となる第二の生体情報について、測定値対応表４１５の既定集計範囲に保持されている既定の時間幅で区切って、その時間幅毎に平均値又は積算値を算出する（Ｓ８０２）。こうして、第二の生体情報について、相関点と近似点を導き出す準備を行う。
次に、演算処理部４１４は第一の生体情報の特徴点と同じ時系列に存在する第二の生体情報、すなわち相関点を特定する（Ｓ８０３）（相関点特定ステップ）。そして、この相関点を中心に、前後±２個のサンプル値の変動量を算出する（Ｓ８０４）（変動傾向算出ステップ）。なお、変動量を見る対象となる、第二の生体情報に基づくデータを、サンプル値と呼ぶ。サンプル値の詳細は図１０にて後述する。
次に演算処理部４１４は、第二の生体情報について、ステップＳ８０４で得た四つの変動量に類似する点、すなわち近似点を探して、これを特定する（Ｓ８０５）（近似点特定ステップ）。この処理は、ステップＳ８０４で導き出した変動量に対して、所定のマージンを加味して探索を行う。
ステップＳ８０５において、演算処理部４１４が近似点を特定したら、入出力制御部４１２はこの近似点と、近似点と同じ時系列に存在する第一の生体情報のデータ、すなわち特徴点候補を特定して（特徴点候補特定ステップ）、これを明示したグラフを表示部１１２に表示して（Ｓ８０６）（特徴点候補表示ステップ）、一連の処理を終了する（Ｓ８０７）。
【００３８】
図９Ａは、第一の生体情報のグラフの一例である。図９Ｂは、第二の生体情報のグラフの一例である。図９Ａと図９Ｂは、横軸の時間軸を一致させている。
図９Ｃは、第二の生体情報のグラフについて、相関点と近似点を拡大した模式図である。
図９Ａにおいて、第一の生体情報の中で、閾値Ｌ９０１以上である値を特徴点Ｐ９０２とする。閾値Ｌ９０１を定める処理が図７のステップＳ７０４であり、特徴点Ｐ９０２を特定する処理がステップＳ７０５及びＳ７０９である。図９Ａではわかり易さのため、閾値Ｌ９０１以上である特徴点Ｐ９０２が一つだけ示されているが、閾値Ｌ９０１を変更すれば（図７のステップＳ７１２）、特徴点Ｐ９０２が複数生じたり、特徴点Ｐ９０２が全くなくなることも生じ得る。そこで、閾値Ｌ９０１を更新したら、その都度特徴点Ｐ９０２の再探索を行い（図７のステップＳ７０５）、複数生じる可能性のある、閾値Ｌ９０１以上の値のうち、一つを特徴点Ｐ９０２として使用者に特定させる（図７のステップＳ７０９）。
【００３９】
図９Ｂにおいて、第一の生体情報について特徴点Ｐ９０２が一つ特定されたら、第二の生体情報について同じ時間軸にある値を相関点Ｐ９０３とする（図８のステップＳ８０３）。そして、この相関点Ｐ９０３の傾きと類似する傾きの点を近似点Ｐ９０４とする（図８のステップＳ８０５）。
【００４０】
図９Ｃを参照して、相関点Ｐ９０３と近似点Ｐ９０４の関係を詳細に説明する。相関点Ｐ９０３を中心に、時間軸上で＋２サンプル及び−２サンプルのサンプル値を取り出し、その変動量を算出する。図９Ｃでは、第一変動量、第二変動量、第三変動量及び第四変動量を導き出している。そして、この第一変動量から第四変動量と類似する変動量のパターンを持つ、別の時間軸上の値を探す。これが近似点Ｐ９０４である。近似点Ｐ９０４を中心に、第五変動量、第六変動量、第七変動量及び第八変動量が存在するが、第五変動量は第一変動量に類似し、かつ第六変動量は第二変動量に類似し、かつ第七変動量は第三変動量に類似し、かつ第八変動量は第四変動量に類似する。
【００４１】
変動量が類似するか否かの判断は、相関点Ｐ９０３近傍の変動量に対し、所定の割合を乗算したマージンを与える。例えば、第二変動量が「−１」という値であったとする。これに対し、許容割合として±３０％という値を与える。したがって、第二変動量に対する類似が認められる変動量の範囲は、−１．３以上−０．７以下とする。
【００４２】
生体情報分析装置１１０は、患者１０１の、二種類以上の生体情報を不揮発性ストレージ４０４に記憶する。
患者１０１の健康状態は、患者１０１の生活習慣に応じて変動する。特に血糖値は、適正範囲内に管理する必要があることから、患者１０１の生活状況の上で血糖値が悪化した状態が発生した場合には、その原因を速やかに特定し、原因となった生活習慣を改善する必要がある。
【００４３】
医学において、様々な生体情報は各々相関性を持つことが知られている。そこで、血糖値が悪化した場合（所定の閾値Ｌ９０１以上になった場合）は、先ず、その血糖値を測定した日時を特定する（特徴点Ｐ９０２）。次に、その日時における他の生体情報を特定する（相関点Ｐ９０３）。そして、その日時におけるその生体情報の変動傾向を観察する。すると、同じような変動傾向を示す他の時間軸上の生体情報が見つかる場合がある（近似点Ｐ９０４）。この近似点Ｐ９０４における血糖値（特徴点候補Ｐ９０５）は、閾値Ｌ９０１以上でなくとも、その時点における生活習慣に、特徴点Ｐ９０２の日時と同じような傾向があった可能性が高いことを示している。例えば、運動量が極端に少なかった等の、生体情報を左右する生活習慣上の事象である。
【００４４】
このように生体情報分析装置１１０は、第一の生体情報から特徴点Ｐ９０２を特定し、これと時系列が一致する第二の生体情報を相関点Ｐ９０３として特定する。次にこの相関点Ｐ９０３を含む、第二の生体情報における前後の測定値あるいはサンプル値を比較して、変動量を得る。そして変動量の傾向が類似する、第二の生体情報における他の時系列の測定値あるいはサンプル値を見つけて、近似点Ｐ９０４を特定する。そして更に、近似点Ｐ９０４の測定日時における第一の生体情報の測定値を、特徴点候補Ｐ９０５として特定し、これを表示部１１２に表示する。
【００４５】
図８のステップＳ８０２について、更に図を伴って説明する。
図１０Ａは、第一の生体情報の一例である、血糖値の特徴点Ｐ１００２のデータの例である。
図１０Ｂは、第二の生体情報の一例である、歩数のデータの例である。
図１０Ｃは、歩数のデータを既定の時間幅で積算値を導き出したデータの例である。
【００４６】
血糖値は、通常、一日に朝食前、昼食前、夕食前の三回、測定する。また、場合によって、就寝前、起床直後に測定することもある。
図１０Ａにおいて、今、血糖値は夕食前の血糖値として、ある日の１７時４５分の血糖値が、閾値Ｌ１００１以上であるとする。すなわち、この１７時４５分の血糖値が特徴点Ｐ１００２である。
一方、図１０Ｂには、活動量計１０６のデータが存在する。
活動量計１０６は、２分間隔にて歩数を測定値メモリ２１３に保存しているものとする。
【００４７】
図１０Ａと図１０Ｂを見て判るように、血糖値と歩数とでは、測定値の測定時間間隔が大幅に異なる。そこで、歩数に関してはある程度の時間幅を見るようにする。具体的には、例えば１０分毎に歩数の積算値を算出する。そして、その積算値を対象に、変動量を見る。これが、図１０Ｃのグラフである。つまり、図１０Ｃは、変動量を見る対象となる、第二の生体情報に基づくデータである、サンプル値のグラフである。
図１０Ｃにおいて、特徴点Ｐ１００２と同じ時間軸に対応する相関点Ｐ１００３は、１７時４５分の歩数データに、１７時４３分、１７時４１分、１７時３９分及び１７時３７分の歩数データを加算した積算値を採用する。相関点Ｐ１００３の一つ前のサンプル値Ｐ１００４は、１７時３５分の歩数データに、１７時３３分、１７時３１分、１７時２９分及び１７時２７分の歩数データを加算した積算値を採用する。以下同様に、１７時２５分のサンプル値Ｐ１００５、１７時５５分のサンプル値Ｐ１００６、そして１８時５分のサンプル値Ｐ１００７を算出する。これが、図８のステップＳ８０２の処理である。
【００４８】
ステップＳ８０５の処理においても、ステップＳ８０２と同様の積算処理を行う。例えば、朝食前の血糖値を７時３２分に測定したのであれば、この７時３２分を基準時間として、歩数データの積算処理を行う。７時３２分のサンプル値は、７時３１分、７時２９分、７時２７分、７時２５分、そして７時２３分の歩数データを積算する。７時２２分のサンプル値は、７時２１分、７時１９分、７時１７分、７時１５分、そして７時１３分の歩数データを積算する。
以上のように、血糖値（第一の生体情報）の測定時間を基準に、歩数データ（第二の生体情報）のサンプル値積算処理を行う。そして、これらサンプル値に対し、変動量を算出する。
【００４９】
第二の生体情報の種類によっては、積算してサンプル値を算出する代わりに、平均値を算出してこれをサンプル値とするものもある。例えばパルスオキシメータ１０５の場合、ＳｐＯ２を出力する。歩数データとは異なり、このＳｐＯ２に関しては平均値を算出すべきである。
また、第二の生体情報の種類によっては、積算あるいは平均値の算出を行わず、そのままサンプル値として取り扱うものもある。例えば、第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が血圧である場合、体重は一日に何度も測定するものではなく、多くの場合、起床時や入浴後等に測定する。血圧も一日に何度も測定するものではなく、多くの場合、起床時と就寝前に測定する。したがって、サンプル数が少ないので、血圧は測定値をそのまま使用する。
【００５０】
このように、第一の生体情報と第二の生体情報に何を選択するかによって、第二の生体情報の取り扱いが大きく変わる。そこで、測定値対応表４１５は、生体情報の組み合わせとこれに対する取り扱いの指標となるデータを格納している。
例えば、第一の測定値種別が血糖値であり、第二の測定値種別が歩数である場合、既定集計範囲を１０分とし、集計方法を積算とする。
また、第一の測定値種別が体重であり、第二の測定値種別がＳｐＯ２である場合、既定集計範囲を３時間とし、集計方法を平均とする。
なお、第一の測定値種別が体重であり、第二の測定値種別が血圧である場合、既定集計範囲はないものとする。
【００５１】
また、集計範囲は変更が可能になっているとより望ましい。すなわち、図８のステップＳ８０２の時点で、既定集計範囲を変更可能にする。例えば、血糖値に対する歩数の場合、既定集計範囲を１０分と定めているが、これを使用者の任意に基づき、３０分に変更する、等である。
【００５２】
［画面イメージ］
図１１は、第一の生体情報が血糖値であり、第二の生体情報が歩数である場合における、生体情報分析装置１１０の表示部１１２に表示される画面イメージである。
図１１において、第一の生体情報である血糖値は画面上側の第一領域Ａ１１０１に表示される。第二の生体情報である歩数は画面下側の第二領域Ａ１１０２に表示される。第一領域Ａ１１０１には点線にて閾値Ｌ１１０３が表示されている。この閾値Ｌ１１０３はマウス等のポインティングデバイスで上下に動かしたり、キーボードで直接数値を編集することで、変更が可能である。
【００５３】
閾値Ｌ１１０３以上である血糖値のポイントをポインティングデバイスにて選択すると、そのポイントが特徴点となる。特徴点が決まると、特徴点の日時を基準に、歩数のデータを積算して、相関点を導き出す。そして、相関点を中心に、変動量の推移が類似する近似点を探し、これを第二領域Ａ１１０２に表示する。例えば、近似点は歩数の他のサンプル値とは異なる色で点滅表示させる。なお、近似点は必ず見つかる訳ではない。その際には、何も表示しないか、「近似点は見つかりませんでした」等のメッセージを表示部１１２に表示させるとよい。
【００５４】
また、第二領域Ａ１１０２には中強度運動の運動量を示す棒グラフも一緒に表示させている。このように、第二の生体情報と関連するデータを同時に表示することで、患者１０１の生体情報を多面的に観察できる。
【００５５】
図１２は、第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が歩数である場合における、生体情報分析装置１１０の表示部１１２に表示される画面イメージである。
図１３は、第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が血圧である場合における、生体情報分析装置１１０の表示部１１２に表示される画面イメージである。
図１２及び図１３を見て判るように、第一の生体情報と第二の生体情報の組み合わせは、任意の組み合わせが利用可能である。但し、変動量を観察する、という観点から、第二の生体情報の測定頻度は、第一の生体情報より多い方が望ましい。
【００５６】
このように、生体情報分析装置１１０は、第一の生体情報から特徴点を特定し、これと時系列が一致する第二の生体情報を相関点として特定する。次にこの相関点を含む、第二の生体情報における前後の測定値あるいはサンプル値を比較して、変動量を得る。そして変動量の傾向、すなわち第二の生体情報のグラフの傾きが類似する、第二の生体情報における他の時系列の測定値あるいはサンプル値を見つけて、近似点を特定する。
この近似点は、患者１０１の生活習慣に応じて複数個現れることもある。近似点における第一の生体情報は、閾値以上でなくとも、閾値に近い値になっていることが多い。医師は、生体情報がそのような傾向を示している時の生活状況を、患者１０１から聞き出すことで、血糖値等が悪化する原因となる生活習慣を特定し易くなる。
【００５７】
本実施形態は、以下の様な応用例が可能である。
（１）生体情報分析装置１１０の表示部１１２には、第一の生体情報と第二の生体情報の他、参照するために第三の生体情報、第四の生体情報…を、時系列を合わせて表示させてもよい。
（２）相関点から近似点を見出すためのサンプル値の数は、相関点の前後２サンプルに限られない。生体情報の種別によっては、前後３サンプル以上を見てもよい。また、類似を認める許容範囲も、必要に応じて可変にしてもよい。
【００５８】
（３）生体情報分析装置１１０に患者１０１の生体情報を転送する方法は、近距離無線通信に限られず、例えばインターネット経由であってもよい。この場合、データ転送カード１０９から、スマートフォン等のインターネットに接続できる端末へ生体情報を送信し、当該端末から生体情報分析装置１１０へ生体情報を転送する。
（４）測定値テーブル４１３のフィールド構造は、必ずしも図５に示した例に限られない。患者ＩＤや測定値種別毎に別々のテーブルを構成してもよい。
（５）本実施形態の生体情報分析装置１１０は、特徴点の判定に閾値以上であることを条件にしているが、閾値を超えた値という条件であってもよい。特徴点の条件に閾値を含めるか否かは設計的事項である。
【００５９】
（６）生体情報分析装置１１０が医師及び患者１０１に提示すべき情報は、近似点や特徴点候補そのものよりも、近似点と特徴点候補が存在する日時である。そこで、生体情報分析装置１１０は表示部１１２に、近似点及び特徴点候補が存在する日時を、グラフ上に描画されている近似点や特徴点候補の側に表示させたり、近似点と特徴点候補の間を色分けした線で表示させるとよい。
（７）生体情報測定装置１０２又はデータ転送カード１０９から生体情報分析装置１１０へデータを転送する手段は、近距離無線通信に限られず、例えばインターネット経由であってもよい。この場合、例えば、データ転送カード１０９から、スマートフォン等のインターネットに接続できる端末へ生体情報を送信し、当該端末から生体情報分析装置１１０へ生体情報を転送する。データ転送カード１０９はＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）等の、端末と通信する手段を備える必要がある。
【００６０】
本実施形態においては、生体情報分析装置１１０を開示した。
測定日時情報を伴う複数種類の生体情報について、第一の生体情報を所定の閾値と比較して、特徴点を一つ特定する。そして、特徴点と同じ時間軸に存在する第二の生体情報の値を相関点とする。次に、この相関点を中心とする、第二の生体情報の変動量の変化、つまり第二の生体情報のグラフの傾き具合を算出する。次に、第二の生体情報の変動量の変化に近似する他の時間軸上の点を探して、これを近似点とする。そして更に、近似点の測定日時における第一の生体情報の測定値を、特徴点候補として特定し、これを表示部に表示する。
この近似点と特徴点候補は、患者１０１の健康状態が悪い傾向を示した可能性が高く、患者１０１に生活習慣の留意点を気付かせるきっかけとなる。また、医師が患者１０１に生活指導を行う際に有力な情報を提供する。
【００６１】
以上、本発明の実施形態例について説明したが、本発明は上記実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。
例えば、上記した実施形態例は本発明をわかりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることは可能であり、更にはある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の揮発性あるいは不揮発性のストレージ、または、ＩＣカード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１０１…患者、１０２…生体情報測定装置、１０３…血糖計、１０４…体温計、１０５…パルスオキシメータ、１０６…活動量計、１０７…体組成計、１０８…血圧計、１０９…データ転送カード、１１０…生体情報分析装置、１１１…近距離無線インターフェース、１１２…表示部、２０１…ＣＰＵ、２０２…ＲＯＭ、２０３…ＲＡＭ、２０４…ＲＴＣ、２０５…表示部、２０６…操作部、２０７…バス、２０８…Ａ／Ｄ変換器、２０９…増幅器、２１０…センサ、２１１…無線インターフェース、２１２…入出力制御部、２１３…測定値メモリ、２１４…機器情報、２１５…測定日時、２１６…測定値、２１７…レコード、３０１…ＣＰＵ、３０２…ＲＯＭ、３０３…ＲＡＭ、３０５…二色ＬＥＤ、３０６…操作ボタン、３０７…バス、３１１…無線インターフェース、３１２…入出力制御部、３１７…データ蓄積部、４０１…ＣＰＵ、４０２…ＲＯＭ、４０３…ＲＡＭ、４０４…不揮発性ストレージ、４０６…操作部、４０７…バス、４０８…ＵＳＢインターフェース、４１２…入出力制御部、４１３…測定値テーブル、４１４…演算処理部、４１５…測定値対応表、４１６…患者マスタ
【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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