(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得手段と、
前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得手段と、
前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段と、
前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段と、
前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段と、
前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段と、
前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段と、
前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段と、
前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段と、
を備えることを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生理状態判定装置において、
前記生理状態判定手段が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とにより構成される特徴ベクトルの特徴空間において、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の生理状態判定装置において、
複数の前記運転時生理特徴量、複数の前記運転特性特徴量、および、複数の前記非運転時生理特徴量から、判定する複数の生理状態のうち生理状態毎に、前記生理状態に使用する特徴量を選択する特徴量選択手段を更に備えたことを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理特徴量として、前記対象者の出生時間を含む対象者情報から計算される前記対象者の年齢に基づき、前記第１記憶手段を参照して、前記運転時生理データから、当該運転時生理データの経時変化の量を生成し、
前記運転特性特徴量生成手段が、前記運転特性特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第２記憶手段を参照して、前記運転特性データの経時変化の量を生成し、
前記非運転時生理特徴量生成手段が、前記非運転時生理特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第３記憶手段を参照して、前記非運転時生理データから、当該非運転時生理データの経時変化の量を生成することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の生理状態判定装置において、
前記経時変化の量が、前記経時変化の傾き、および、前記経時変化のベースラインからの乖離度の少なくとも一方であることを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記運転時生理データと前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する前記非運転時期間生理データとの違いに基づき、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時・非運転時生理特徴量を生成する運転時・非運転時生理特徴量生成手段を更に備えたことを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記第１期間または前記第２期間が、季節であることを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記第１期間または前記第２期間が、前記運転時生理データの測定時刻または前記運転特性データの測定時刻を含む運転当日であることを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記対象者の服薬に関する服薬データを、当該服薬データを測定する端末装置から取得する服薬生理データ取得手段を更に備え、
前記生理状態判定手段が、前記服薬データの服薬状態に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記運転時生理データを測定したときの前記車両の位置情報から、前記車両の運転環境情報を取得する運転環境取得手段を更に備え、
前記生理状態判定手段が、前記車両の運転環境情報に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記運転時生理データの測定時刻および前記運転時生理データを測定したときの前記車両の位置情報から、前記運転時生理データを測定したときの気象データを取得する気象データ取得手段を更に備え、
前記生理状態判定手段が、前記気象データの気象状態に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、
前記運転時期間生理データ取得手段が、前記第１期間および前記第２期間に対応する他の対象者の前記運転時期間生理データを、過去に測定された前記他の対象者の前記運転時生理データを記憶する第４記憶手段から取得し、
前記運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理データと、前記他の対象者の前記運転時期間生理データとから、前記運転時生理特徴量を生成することを特徴とする生理状態判定装置。
【請求項１３】
運転時生理データ取得手段が、対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得ステップと、
運転特性データ取得手段が、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得ステップと、
運転時期間生理データ取得手段が、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得ステップと、
期間運転特性データ取得手段が、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得ステップと、
非運転時期間生理データ取得手段が、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得ステップと、
運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成ステップと、
運転特性特徴量生成手段が、前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成ステップと、
非運転時生理特徴量生成手段が、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成ステップと、
生理状態判定手段が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする生理状態判定方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得手段、
前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得手段、
前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段、
前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段、
前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段、
前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段、
前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段、
前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段、および、
前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段として機能させることを特徴とする生理状態判定装置用プログラム。
【請求項１５】
対象者の生理状態を判定する生理状態判定装置と、前記対象者が携帯する携帯端末装置と、前記対象者が運転する車両に設置された車載端末装置と、を備えることを特徴とする生理状態判定システムにおいて、
前記生理状態判定装置が、
前記対象者が前記車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、前記携帯端末装置を介して取得する運転時生理データ取得手段と、
前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、前記車載端末装置を介して取得する運転特性データ取得手段と、
前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段と、
前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段と、
前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段と、
前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段と、
前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段と、
前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段と、
前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段と、
を有することを特徴とする生理状態判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の生理状態を判定する生理状態判定装置、生理状態判定方法、生理状態判定装置用プログラムおよび、生理状態判定システムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体を各種センサにより測定して、健康管理を行うためのシステムが開発されている。例えば、特許文献１には、運動時の運動時生体情報を検出し、就寝中に就寝時生体情報を検出し、運動時生体情報及び前記就寝時生体情報に基づいて、就寝時体調情報を演算し、就寝時体調情報に基づいて、入眠を補助する体調管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１８３２０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のような従来技術においては、時々刻々と変化する体調をリアルタイムで監視しているが、より早く疾病等の前兆を捉えることができなかった。また、従来技術では、多様な疾患・症状に対応できることができなかった。
【０００５】
そこで、本発明の課題の一例は、多様な疾患および症状に対して、より早く疾病等の前兆を捉える生理状態判定装置等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】
【０００６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得手段と、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得手段と、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段と、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段と、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段と、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段と、前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段と、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段と、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の生理状態判定装置において、前記生理状態判定手段が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とにより構成される特徴ベクトルの特徴空間において、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の生理状態判定装置において、複数の前記運転時生理特徴量、複数の前記運転特性特徴量、および、複数の前記非運転時生理特徴量から、判定する複数の生理状態のうち生理状態毎に、前記生理状態に使用する特徴量を選択する特徴量選択手段を更に備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理特徴量として、前記対象者の出生時間を含む対象者情報から計算される前記対象者の年齢に基づき、前記第１記憶手段を参照して、前記運転時生理データから、当該運転時生理データの経時変化の量を生成し、前記運転特性特徴量生成手段が、前記運転特性特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第２記憶手段を参照して、前記運転特性データの経時変化の量を生成し、前記非運転時生理特徴量生成手段が、前記非運転時生理特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第３記憶手段を参照して、前記非運転時生理データから、当該非運転時生理データの経時変化の量を生成することを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の生理状態判定装置において、前記経時変化の量が、前記経時変化の傾き、および、前記経時変化のベースラインからの乖離度の少なくとも一方であることを特徴とする。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記運転時生理データと前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する前記非運転時期間生理データとの違いに基づき、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時・非運転時生理特徴量を生成する運転時・非運転時生理特徴量生成手段を更に備えたことを特徴とする。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記第１期間または前記第２期間が、季節であることを特徴とする。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、請求項１から７のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記第１期間または前記第２期間が、前記運転時生理データの測定時刻または前記運転特性データの測定時刻を含む運転当日であることを特徴とする。
【００１４】
請求項９に記載の発明は、請求項１から８のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記対象者の服薬に関する服薬データを、当該服薬データを測定する端末装置から取得する服薬生理データ取得手段を更に備え、前記生理状態判定手段が、前記服薬データの服薬状態に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする。
【００１５】
請求項１０に記載の発明は、請求項１から９のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記運転時生理データを測定したときの前記車両の位置情報から、前記車両の運転環境情報を取得する運転環境取得手段を更に備え、前記生理状態判定手段が、前記車両の運転環境情報に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする。
【００１６】
請求項１１に記載の発明は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転時生理データを測定したときの前記車両の位置情報から、前記運転時生理データを測定したときの気象データを取得する気象データ取得手段を更に備え、前記生理状態判定手段が、前記気象データの気象状態に応じて、前記対象者の生理状態を判定することを特徴とする。
【００１７】
請求項１２に記載の発明は、請求項１から１１のいずれか１項に記載の生理状態判定装置において、前記運転時期間生理データ取得手段が、前記第１期間および前記第２期間に対応する他の対象者の前記運転時期間生理データを、過去に測定された前記他の対象者の前記運転時生理データを記憶する第４記憶手段から取得し、前記運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理データと、前記他の対象者の前記運転時期間生理データとから、前記運転時生理特徴量を生成することを特徴とする。
【００１８】
請求項１３に記載の発明は、運転時生理データ取得手段が、対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得ステップと、運転特性データ取得手段が、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得ステップと、運転時期間生理データ取得手段が、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得ステップと、期間運転特性データ取得手段が、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得ステップと、非運転時期間生理データ取得手段が、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得ステップと、運転時生理特徴量生成手段が、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成ステップと、運転特性特徴量生成手段が、前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成ステップと、非運転時生理特徴量生成手段が、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成ステップと、生理状態判定手段が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１９】
請求項１４に記載の発明は、コンピュータを、対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得手段、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得手段、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段、前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段、および、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段として機能させることを特徴とする。
【００２０】
請求項１５に記載の発明は、対象者の生理状態を判定する生理状態判定装置と、前記対象者が携帯する携帯端末装置と、前記対象者が運転する車両に設置された車載端末装置と、を備えることを特徴とする生理状態判定システムにおいて、前記生理状態判定装置が、前記対象者が前記車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、前記携帯端末装置を介して取得する運転時生理データ取得手段と、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、前記車載端末装置を介して取得する運転特性データ取得手段と、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段と、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段と、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段と、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段と、前記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段と、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段と、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、生理状態の変化が現れやすい、運転中の身体的および心理的な所定の負荷量がある状態での運転時生理データおよび運転特性データに対して、人間のバイオリズムや外的環境の影響を考慮して、第１期間、および、期間の長さが異なる第２期間の複数の期間に対応する運転時および非運転時生理データ、並びに、運転特性データから、生理状態を判定するために定量化した各特徴量を生成し、複数の期間に対応した、生理データおよび生理データとは異なる運転特性データ、かつ、運転、非運転のように対象者に加わる負荷の違いによるデータによる複数の多様な特徴量を用いているので、生理状態についてより正確に定量的に評価または解析することができ、さらに、様々な生理状態の変化の前兆を捉えやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】一実施形態に係る生理状態判定システムの概要構成例を示す模式図である。
【図２】図１の情報処理サーバ装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２の対象者情報データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図４】図２の運転時生理データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図５】図２の非運転時生理データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図６】図２の運転特性データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図７】図２の健康診断データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図８】図２の区分別データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図９】図８の区分別データベースの一例を示す模式図である。
【図１０】図１の携帯端末装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】車両を操縦する対象者の様子の一例を示す模式図である。
【図１２】図１の車載端末装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１の家庭端末装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】図１の医療機関サーバ装置の概要構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１４の電子カルテデータベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【図１６】情報処理サーバ装置の機能の一例を示すブロック図である。
【図１７】一実施形態に係る生理状態判定システムの動作例を示すシーケンス図である。
【図１８】図１７の付加情報の生成処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１７のデータベース更新処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図２０】図１７の生理状態の判定処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、生理状態判定システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。
【００２４】
［１．生理状態判定システムの構成及び機能概要］
まず、本実施形態に係る生理状態判定システムＳの構成について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る生理状態判定システムＳの概要構成の一例を示す図である。
【００２５】
図１に示すように、生理状態判定システムＳは、対象者Ｔ毎の生理データ等を取得して対象者Ｔの生理状態を判定する生理状態判定サーバ装置１０（生理状態判定装置の一例）と、対象者Ｔが携帯し、対象者Ｔの生理データを生理状態判定サーバ装置１０に送信する携帯端末装置２０と、対象者Ｔが運転する車両Ｖのデータを複数のセンサから収集する車載端末装置３０と、対象者Ｔが家庭Ｈにいるときの生理データ等を収集する家庭端末装置４０と、対象者Ｔが利用する医療機関の医療機関サーバ装置５０と、を備える。
【００２６】
生理状態判定サーバ装置１０、携帯端末装置２０、車載端末装置３０、家庭端末装置４０および医療機関サーバ装置５０は、ネットワークＮを介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。ネットワークＮは、例えば、インターネットにより構築されている。
【００２７】
ネットワークＮには、生理状態判定サーバ装置１０に気象データを提供する気象サーバ装置（図示せず）と、交通渋滞、一時停止の場所、一方通行の道路、２車線の道路、中央分離帯がある道路等の道路情報（運転環境情報の一例）を提供する運転環境提供サーバ装置（図示せず）とが接続している。ここで、運転環境情報の一例として、上記の他に、高速道路か一般道路か、道路幅の狭いか広いか、いつも利用する道路か初めて利用する道路か、歩行者が多いか少ないか、（渋滞とまでは言えなくとも）車両交通量の多いか少ないか等が挙げられる。また、運転環境情報の一例として、時間帯によって太陽光がまぶしい道路という情報、ドライバーが緊張しやすい道路、心拍数が上がりやすい道路、運転時間の長さ、場所毎の事故の発生確率等が挙げられる。渋滞情報は、渋滞していたか否か、ラッシュアワーなどの時間帯、道路工事や事故などのインフラ情報でもよい。
【００２８】
なお、ネットワークＮは、専用通信回線、移動体通信網、およびゲートウェイ等により構築されていてもよい。また、ネットワークＮは、アクセスポイントＡｐを有してもよい。携帯端末装置２０および車載端末装置３０等は、アクセスポイントＡｐを介して、ネットワークＮに接続できるようにしてもよい。
【００２９】
生理状態判定サーバ装置１０は、コンピュータの機能を有する。生理状態判定サーバ装置１０は、携帯端末装置２０から対象者Ｔの生理データを取得する。生理状態判定サーバ装置１０は、車載端末装置３０が収集した車両Ｖのデータを取得する。生理状態判定サーバ装置１０は、気象サーバ装置から気象データを取得する。生理状態判定サーバ装置１０は、運転環境提供サーバ装置から運転環境情報を取得する。
【００３０】
携帯端末装置２０は、コンピュータの機能を有する。携帯端末装置２０は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末である。携帯端末装置２０は、対象者Ｔの生理データを測定するセンサからの生理データを収集する。
【００３１】
車載端末装置３０は、コンピュータの機能を有する。車載端末装置３０は、例えば、車両Ｖのナビゲーション装置である。携帯端末装置２０と車載端末装置３０とは、無線通信により通信が可能である。車載端末装置３０は、対象者Ｔが運転する車両Ｖに設置されている。車両Ｖは、例えば、対象者Ｔ自身、家族、知人、または、会社が所有する、または、レンタルされた車両である。
【００３２】
家庭端末装置４０は、コンピュータの機能を有する。家庭端末装置４０は、対象者Ｔ等の家庭Ｈや職場等に設置されている。家庭端末装置４０は、例えば、パーソナルコンピュータである。携帯端末装置２０と家庭端末装置４０とは、無線通信により通信が可能である。
【００３３】
医療機関サーバ装置５０は、コンピュータの機能を有する。医療機関サーバ装置５０は、例えば、病院等の医療機関、地域医療の中核のセンター等に設定されている。医療機関サーバ装置５０は、対象者Ｔに対する診察結果、検査オーダー、検査の結果等の情報を記録した電子カルテ情報を有する。
【００３４】
ここで、生理状態の一例として、病気の予兆、疾患の発症リスク、症状の発症リスク、体調の変化の予兆が挙げられる。生理状態の一例として、体調のレベルでもよい。例えば、体調に関して、”健康”、”体調不良”、また、体調に関して、”良好、やや良好、やや異常、異常”等のレベル分けでもよい。体調のレベルを示す場合、病名等は特定していなくてもよい。リスクおよびレベルは、定量的に評価の一例である。
【００３５】
疾患として、心筋梗塞、脳卒中、高血圧、不整脈等の循環器疾患、睡眠時無呼吸症候群、認知症、糖尿病による意識レベル低下、てんかん発作等が挙げられる。また、症状として、動悸、息切れ、便秘、発熱、悪寒、下痢、しびれ、痛み等が挙げられる。
【００３６】
症状の前兆の判定に関して、単独指標、または、複数指標の組み合せで判定してもよい。例えば、動悸は心拍数のみで判定し、息切れは一義的には呼吸数（胸郭の動きなどで計測）で判定し、さらに血圧を加えて”息切れによる影響”まで判定してもよい。
【００３７】
生理状態の一例として、各臓器または器官の状態のレベル、各生体機能（例えば、消化機能、循環機能、神経系の機能、代謝機能、認知機能等）の状態のレベルでもよい。これらのレベルは、対象者Ｔの年齢、体重等を考慮して、血液検査等の特定の数値の値に対応したレベルでもよい。
【００３８】
生理状態の一例として、所定の疾病の発生確率（発症リスク）でもよい。確率の値の代わりに、所定の疾病が、”病気Ａが発症しにくい”、”病気Ａがやや発症しやすい”、” 病気Ａが発症しやすい”、”病気Ａが顕在化した”等でもよい。
【００３９】
生理状態の一例として、複数の病気でもよく、例えば、”病気Ａおよび病気Ｂが発症しやすい”等でもよい。
【００４０】
生理状態の一例として、”病気Ａの発症リスクが第１閾値を超えた”、”病気Ｂの発症リスクが第１閾値を超えた”、・・・、”病気Ａの発症リスクが第ｎ閾値を超えた”、”病気Ｂの発症リスクが第ｎ閾値を超えた”でもよい。
【００４１】
生理状態のレベルとして、各病気に対して、閾値を超えた数や、閾値を超えた病気の組み合せに基づいてもよい。
【００４２】
また、生理状態のレベルとして、所定の生理データ（または、各対象者Ｔが車両Ｖを運転中の対象者Ｔの運転特性運転特性データ）の値が、”第１閾値を超えた”、・・・”第ｎ閾値を超えた”でもよい。生理状態のレベルは、複数のデータの組み合せに基づいてもよい。
【００４３】
また、個別の生理状態毎に捉えるだけでなく、ベクトル空間（特徴ベクトルの特徴空間）において各生理状態を同時並行的に扱ってもよい。各生理状態の指標をｎ次元ベクトル空間で捉え、ベクトル空間における位置関係で、生理状態のレベルのように扱ってもよい。
【００４４】
［２．情報処理サーバおよび各端末装置の構成および機能］
（２．１  生理状態判定サーバ装置１０の構成および機能）
次に、生理状態判定サーバ装置１０の構成および機能について、図２から図９を用いて説明する。
【００４５】
図２は、生理状態判定サーバ装置１０の概要構成の一例を示すブロック図である。図３は、対象者情報データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図４は、運転時生理データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図５は、非運転時生理データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図６は、運転特性データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図７は、健康診断データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図８は、区分別データベースに記憶されているデータの一例を示す図である。図９は、区分別データベースの一例を示す模式図である。
【００４６】
図２に示すように、生理状態判定サーバ装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、出力部１３と、入力部１４と、入出力インターフェース部１５と、制御部１６と、を備えている。そして、制御部１６と入出力インターフェース部１５とは、システムバス１７を介して電気的に接続されている。また、生理状態判定サーバ装置１０は、時計機能を有する。
【００４７】
通信部１１は、ネットワークＮに電気的または電磁気的に接続して、携帯端末装置２０等との通信状態を制御するようになっている。
【００４８】
記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等により構成されている。記憶部１２は、各対象者の生理データ等を記憶する。また、記憶部１２は、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラムや各種ファイル等を記憶する。なお、各種プログラム等は、例えば、他のサーバ装置等からネットワークＮを介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【００４９】
また、記憶部１２には、各対象者Ｔに関する情報等を記憶する対象者情報データベース１２ａ（以下「対象者情報ＤＢ１２ａ」とする。）、各対象者Ｔが車両Ｖを運転中の対象者Ｔの生理データを記憶する運転時生理データベース１２ｂ（以下「運転時生理ＤＢ１２ｂ」とする。）、各対象者Ｔが車両Ｖを運転していない時の対象者Ｔの生理データを記憶する非運転時生理データベース１２ｃ（以下「非運転時生理ＤＢ１２ｃ」とする。）、各対象者Ｔが車両Ｖを運転中の対象者Ｔの運転特性等を記憶する運転特性データベース１２ｄ（以下「運転特性ＤＢ１２ｄ」とする。）、医療機関における対象者Ｔの診断結果等を記憶する診断結果データベース１２ｅ（以下「診断結果ＤＢ１２ｅ」とする。）、および、朝昼夕夜等の時間帯（第１期間または第２期間の一例）、春夏秋冬等の季節（第１期間または第２期間の一例）等により区分された運転時生理データ等を記憶する区分別データベース１２ｆ（以下「区分別ＤＢ１２ｆ」とする。）等が構築されている。
【００５０】
ここで、第１期間または第２期間の一例として、１日を４つに時間区分した、朝の期間（例えば、６時から１０時）、昼の期間（例えば、１０時から１５時）、夕方の期間（例えば、１５時から１９時）、夜の期間（例えば、１９時から６時）が挙げられる。朝昼夕夜等の時間帯として、朝の期間（例えば、日の出１時間前から１０時）、昼の期間（例えば、１０時から日没１時間前）夕方の期間（例えば、日没１時間前から日没後１時間）、夜の期間（例えば、日没後１時間から日の出１時間前）でもよい。
【００５１】
また、第１期間または第２期間の一例として、朝１日を８つに時間区分した、例えば、時間帯が、未明の期間（例えば、０時から３時）、明け方の期間（例えば、３時から６時）、朝の期間（例えば、６時から９時）、昼前の期間（例えば、９時から１２時）、昼過ぎの期間（例えば、１２時から１５時）、夕方の期間（例えば、１５時から１８時）、夜のはじめ頃の期間（例えば、１８時から２１時）、夜遅くの期間（例えば、２１時から０時）でもよい。
【００５２】
第１期間または第２期間は、人間のバイオリズムに対応した時間区分でもよい。第１期間または第２期間の区分は、等間隔でなくてもよい。
【００５３】
第１期間または第２期間の一例として、秒単位，数十分単位、数時間単位の区分でもよい。第１期間または第２期間の期間は、運転を開始（休憩後でもよい）してからの運転時間の長さや、判定したい疾患や体調に応じて変えてもよい。例えば、例えば、運転時間が長くなるにつれて、秒単位毎から数時間毎というように、第１期間または第２期間の期間が延びてもよい。
【００５４】
第１期間または第２期間の一例として、週間単位、月単位、年単位の区分でもよい。
【００５５】
第１期間または第２期間の一例として、季節の区分でもよい。例えば、春夏秋冬という四季による区分や、夏冬という区分、雨季、乾季という季節の区分でもよい。季節の区分は、２４節気や７２候でもよい。太陽暦または太陰暦により、季節の区分を行ってもよい。夏至、冬至を基準にして、季節の区分を行ってもよい。第１期間または第２期間の一例として、ある月の第１週目、第２週目等でもよい。
【００５６】
図３に示すように、対象者情報ＤＢ１２ａは、各対象者Ｔを特定するための対象者ＩＤに関連付けられて、対象者Ｔの氏名、性別、生年月日、対象者Ｔが利用する車両ＩＤ等を記憶する。
【００５７】
図４に示すように、運転時生理ＤＢ１２ｂ（第１記憶手段の一例、第４記憶手段の一例）は、各対象者ＩＤに関連付けられて、対象者Ｔが車両Ｖを運転している時の生理データを測定した測定時刻、対象者Ｔの位置情報、および、対象者Ｔの血圧値、心拍数、呼吸数等の生理データ等を記憶する。
【００５８】
ここで、生理データは、センサ等により測定できる対象者Ｔの生物学的、化学的、物理的なデータならばよい。例えば、生理データの一例として、対象者Ｔの体温、体温分布が挙げられる。生理データの一例として、血圧値、心拍数、脈波、脈波伝搬速度、心電図、不整脈の状態、血流量、血糖値等の血液の成分のような、血液および循環器関係のデータが挙げられる。血液の成分として、赤血球数、白血球数、血小板数、ｐＨ値、電解質の種類、電解質の量、ホルモンの種類、ホルモンの量、尿酸値、各種マーカー等が挙げられる。
【００５９】
また、生理データの一例として、発汗量、発汗の分布、皮膚の抵抗値、体臭の成分、唾液量のような消化液の量、唾液の成分のような消化液の成分が挙げられる。生理データの一例として、脳波、脳の血流量分布等の脳に関するデータが挙げられる。生理データの一例として、呼吸数、呼吸量、呼気の成分等の呼吸に関するデータが挙げられる。
【００６０】
生理データの一例として、瞬き数、涙の量、眼球運動（眼球の位置、瞳孔の直径等）等の目に関するデータが挙げられる。生理データの一例として、体の各部位の筋電のデータが挙げられる。生理データの一例として、顔色、顔の表情等のデータが挙げられる。
【００６１】
生理データの一例として、就寝時間、起床時間、睡眠時間、睡眠パターン、鼾の有無、鼾の強弱、鼾の回数、鼾の時間、呼吸の状態、寝返り数、睡眠時の姿勢、眠り深さ等睡眠の質等の睡眠に関する生理データが挙げられる。睡眠の質は、例えば、脳波、眼球運動、呼吸、睡眠時の姿勢等から判定してもよい。
【００６２】
生理データの一例として、体重、身長等が挙げられる。また、生理データの一例として、痛み、しびれ等の症状を数値化したデータでもよい。
【００６３】
また、測定時刻の一例として、生理データの一値を得るために、測定を開始した時刻、測定を終えた時刻、または、これらの中間の時刻が挙げられる。測定時刻は、ある値の測定と対応付けられる時刻ならばよい。例えば、１分間毎に、心拍数を算出する場合、この１分間のいずれの時刻でもよい。また、心電図のＲ波間の時間の長さから心拍数を算出する場合、Ｒ波のピークの時刻、Ｑ波またはＳ波の時刻、Ｐ波のピーク時刻等が挙げられる。Ｒ波間の時間の代わりに、Ｐ波間、Ｑ波間、Ｓ波間、Ｔ波間等でもよい。また、心電図に限らず、脈波のグラフでも同様に、共通の特徴点が現れる時刻や中間の値でもよい。また、コロトコフ音で血圧を測定する場合、測定時刻は、最高血圧と最低血圧を算出する際の測定期間内のいずれの時刻でもよい。
【００６４】
図５に示すように、非運転時生理ＤＢ１２ｃ（第３記憶手段の一例）は、各対象者ＩＤに関連付けられて、対象者Ｔが車両Ｖを運転していない時の生理データを測定した測定時刻、対象者Ｔの位置情報、および、対象者Ｔの血圧値、心拍数、呼吸数等の生理データ等を記憶する。対象者Ｔが車両Ｖを運転していない時として、対象者Ｔが家庭Ｈにいる場合（対象者Ｔが寝ている、くつろいでいる、作業をしている場合等）、対象者Ｔが職場で仕事をしている場合、対象者Ｔが車両Ｖを運転していないが、同乗している場合、対象者Ｔが外を歩いている場合、対象者Ｔが他の乗り物に乗っている場合等が挙げられる。
【００６５】
なお、運転時生理ＤＢ１２ｂと非運転時生理ＤＢ１２ｃとにデータベースを分けず、運転時または非運転時のタグ（付加情報）をつけて、生理データが、記憶部１２に記憶されてもよい。
【００６６】
図６に示すように、運転特性ＤＢ１２ｄ（第２記憶手段の一例）は、各対象者ＩＤに関連付けられて、対象者Ｔが車両Ｖを運転している時の運転特性データを測定した測定時刻、車両Ｖの位置情報、ステアリング・ホイールのふらつき度、車間距離等を記憶する。
【００６７】
ここで、運転特性データとして、ステアリング・ホイールの旋回角度のふらつき度、車間距離（または車間時間）の値や変動度、前方を走行する車両に対する接近（例えば、車間時間が３秒以内、１秒以内等）の回数および頻度（前方衝突警報の発信頻度）、停車した場合の一時停止の場所からの距離、道路からの逸脱回数または頻度（車線逸脱警告の発信頻度）が挙げられる。また、運転特性データは、車両Ｖの速度の変動、急ブレーキの回数および頻度（所定値以上の減速度の回数および頻度）、ブレーキが必要になった場合から、ブレーキが踏み込まれるまでの時間、アクセルペダルからブレーキペダルが踏み込まれるまでの時間等でもよく、対象者Ｔの操縦性能が測定できるデータならばよい。
【００６８】
図７に示すように、診断結果ＤＢ１２ｅは、各対象者ＩＤに関連付けられて、対象者Ｔを検査した検査時刻、血糖値、コレステロール値、尿酸値等の検査データを記憶する。
【００６９】
これらの血糖値、コレステロール値、尿酸値等の検査データは、検査機関により正確に測定される。
【００７０】
診断結果として、血液検査から分かる各種の検査結果、Ｘ線により撮像される画像、超音波エコーにより測定される画像、核磁気共鳴装置により測定される画像、医者の問診結果が含まれる。
【００７１】
図８に示すように、区分別ＤＢ１２ｆは、各対象者ＩＤに関連付けられて、各時間帯の区分、季節区分、年齢区分に対して、運転時生理データの統計量、運転特性データの統計量、非運転時生理データの統計量、検査データの統計量等が記憶されている。
【００７２】
例えば、区分別ＤＢ１２ｆは、各時間帯に属する測定時刻の運転時生理データを統計処理した時間帯の運転時期間生理データ、各季節に属する測定時刻の運転時生理データを統計処理した季節の運転時期間生理データ、各年齢に属する測定時刻の運転時生理データを統計処理した年齢・運転時期間生理データが記憶されている。
【００７３】
ここで、統計量として、区分における平均値（算術平均、幾何平均、調和平均、中央値、最頻値、最大値、最小値等）、分散、標準偏差、スキューネス、フラットネス等の代表値が挙げられる。
【００７４】
第１期間と第２期間とに対応する期間データ（運転時期間生理データ、非運転時期間生理データ、または期間運転特性データ）の一例として、第１期間の期間生理データおよび第２期間の期間生理データのように、別々の複数のデータでもよいし、第１期間かつ第２期間の期間生理データでもよい。第１期間かつ第２期間の期間生理データの一例として、ある時間帯（例えば、朝、夜等）で、かつある季節（例えば、春、夏等）に属するデータから計算された期間データ、ある時間帯（例えば、朝、夜等）で、かつある年代（例えば、２０１０年、２０１５年等）に属するデータから計算された期間データ、ある季節帯（例えば、春、夏等）で、かつある年代（例えば、２０１０年、２０１５年等）に属するデータから計算された期間データ等が挙げられる。
【００７５】
また、第１期間または第２期間は、各期間データに対して、それぞれ全く同じ期間でなくてもよい。例えば、第１期間が朝の期間で、非運転時生理データの測定時刻が午前６時から午前７時半で、運転時生理データの測定時刻が午前７時４５分から午前９時でもよい。第１期間および第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データは、非運転時生理データの測定時刻が、第１期間および第２期間の少なくとも一方に属した非運転時生理データの統計量であればよい。
【００７６】
図９に示すように、区分別ＤＢ１２ｆは、運転時生理データ、運転特性データ、非運転時生理データ、検査データ等のデータの種類に対して、時間帯の区分毎、季節区分毎、年齢区分毎に分かれたデータ構造単位を有する。
【００７７】
データを取得すると、測定時刻およびデータの種類に応じて、対応するデータ構造単位の統計量が再計算され、統計量が更新される。
【００７８】
なお、データ構造単位は、対象者Ｔ毎に構築してもよいし、データ構造単位毎に、対象者ＩＤに関連付けられて、統計量が記憶されていてもよい。
【００７９】
生理状態判定サーバ装置１０は、区分に応じて、性別、年齢、体質等が共通する対象者を集めて、生理データおよび運転特性データの統計量を算出し、区分別ＤＢ１２ｆに記憶してもよい。
【００８０】
また、区分別ＤＢ１２ｆの区分は、運転時間に応じて変えられてもよい。例えば、生理状態判定サーバ装置１０は、始めは、秒単位毎にデータを平均して、区分別ＤＢ１２ｆにデータを蓄積して時系列変化を捉え、運転時間が長くなるにつれて、平均する区分の期間の長さを、秒単位毎の平均から分毎、数十分毎、数時間毎というように変えてもよい。
【００８１】
対象者情報ＤＢ１２ａ、運転時生理ＤＢ１２ｂ、非運転時生理ＤＢ１２ｃ、運転特性ＤＢ１２ｄ、診断結果ＤＢ１２ｅ、および、区分別ＤＢ１２ｆは、生理状態判定サーバ装置１０内でも、生理状態判定サーバ装置１０とネットワークで繋がった別のサーバでもよいし、ネットワークＮに、分散して存在してもよい。これらの別々のデータベースであってもよいし、同じデータベース内にあってもよい。第１記憶手段、第２記憶手段、第３記憶手段、および、第４記憶手段は、同じデータベースでもよい。
【００８２】
出力部１３は、映像を出力の場合、例えば、液晶表示素子またはＥＬ（Electro Luminescence）素子等を有する。出力部１３は、音を出力する場合、スピーカを有する。
【００８３】
入力部１４は、例えば、キーボードおよびマウス等を有する。
【００８４】
入出力インターフェース部１５は、通信部１１および記憶部１２等と制御部１６との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【００８５】
制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６ｃ等を有する。そして、制御部１６は、ＣＰＵ１６ａが、ＲＯＭ１６ｂや記憶部１２に記憶された各種プログラムのコードを読み出し実行することにより、各対象者Ｔの生理状態を判定する。
【００８６】
ＲＡＭ１６ｃが、第１記憶手段、第２記憶手段、第３記憶手段、または、第４記憶手段の一例として機能してもよい。特に、第１期間または第２期間が、数秒単位、数分単位、数時間単位等の場合、一時的に、生理データおよび運動特性データが、ＲＡＭ１６ｃに記憶されてもよい。
【００８７】
（２．２  携帯端末装置２０の構成および機能）
次に、携帯端末装置２０の構成および機能について、図１０および図１１を用いて説明する。
【００８８】
図１０は、携帯端末装置２０の概要構成の一例を示すブロック図である。図１１は、車両Ｖを操縦する対象者Ｔの様子の一例を示す模式図である。
【００８９】
図１０に示すように、携帯端末装置２０は、出力部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入力部２４と、センサ部２５と、入出力インターフェース部２６と、制御部２７と、を有する。そして、制御部２７と入出力インターフェース部２６とは、システムバス２８を介して電気的に接続されている。また、各携帯端末装置２０には、携帯端末ＩＤが割り振られている。携帯端末装置２０は、時計機能を有する。携帯端末装置２０は、携帯端末装置２０を振動させるバイブレーション機能を有してもよい。
【００９０】
出力部２１は、例えば、表示機能として液晶表示素子またはＥＬ素子等を有する。出力部３２は、音を出力するスピーカを有する。
【００９１】
記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等により構成されている。記憶部２２は、オペレーティングシステムおよび携帯端末装置２０用のアプリ等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークＮを介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【００９２】
通信部２３は、ネットワークＮに電気的または電磁気的に接続して、生理状態判定サーバ装置１０等との通信状態を制御するようになっている。また、通信部２３は、生理状態判定サーバ装置１０と電気的または電磁気的に接続して、生理状態判定サーバ装置１０との通信状態を制御するようになっている。
【００９３】
通信部２３は、電波や赤外線による端末装置との通信を行う無線通信の機能を有する。携帯端末装置２０は、通信部２３を介して、車載端末装置３０と、家庭端末装置４０との通信を行う。また、図１１に示すように、対象者Ｔが身につけているウェアラブル端末装置Ｗと、対象者Ｔが携帯している携帯端末装置２０は、通信部２３を介して、通信を行う。なお、携帯端末装置２０は、車載端末装置３０、家庭端末装置４０、および、ウェアラブル端末装置Ｗと、有線による通信を行ってもよい。
【００９４】
通信部２３は、ＩＣタグのリーダーとして、ＩＣタグとの通信を行ってもよい。
【００９５】
入力部２４は、例えば、タッチパネルのようなタッチスイッチ方式の表示パネルを有する。入力部２４は、利用者の指が接触または近接した出力部２１の位置情報を取得する。入力部２４は、音声を入力するマイクを有する。
【００９６】
入力部２４は、服薬の有無や、薬の種類等服薬情報の入力を受け付ける。
【００９７】
センサ部２５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、方位センサ加速度センサ、ジャイロセンサ、気圧センサ、温度センサ、湿度センサ等の各種センサを有する。センサ部２５は、デジタルカメラのＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮影素子を有する。携帯端末装置２０は、ＧＰＳセンサにより、携帯端末装置２０の現在の位置情報を取得する。
【００９８】
携帯端末装置２０は、センサ部２５のカメラにより、薬の包装や処方箋の服薬情報を読み取ったり、ＩＣタグのリーダーにより、貼られたＩＣタグの服薬情報を読み取ったりしてもよい。
【００９９】
入出力インターフェース部２６は、出力部２１、記憶部２２等と、制御部２７との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【０１００】
制御部２７は、ＣＰＵ２７ａ、ＲＯＭ２７ｂ、ＲＡＭ２７ｃ等により構成されている。そして、制御部２７は、ＣＰＵ２７ａが、ＲＯＭ２７ｂや記憶部２２に記憶された各種プログラムを読み出し実行する。
【０１０１】
ここで、ウェアラブル端末装置Ｗは、ウェアラブルコンピュータである。ウェアラブル端末装置Ｗは、出力部と、記憶部と、通信部と、入力部と、センサ部と、入出力インターフェース部と、制御部と、タイマー部と、を有する（図示せず）。
【０１０２】
ウェアラブル端末装置Ｗのセンサ部が、対象者Ｔの各種生理データを測定する。
【０１０３】
センサ部は、温度センサ、圧力センサ、超音波センサ、光センサ、電気センサ、磁気センサ、イメージセンサ等を有する。
【０１０４】
温度センサは、接触した部位の温度を測定する。
【０１０５】
圧力センサは、例えば、脈波を測定する。
【０１０６】
光センサは、電磁波を皮膚等に照射した応答、すなわち、反射波および透過波の少なくとも一方を検出する。光センサにより、血流の速度、血液の成分等が測定される。
【０１０７】
超音波センサは、超音波を照射した応答、すなわち、反射波および透過波の少なくとも一方を検出する。
【０１０８】
電気センサは、電圧、電流、インピーダンス等を測定する。電気センサは、筋肉の働き、血流、神経の興奮等により発生した電場を測定する。電気センサは、また、電極と組み合せて、汗の成分等を検出し、化学センサ、ｐＨセンサ等として機能する。
【０１０９】
磁気センサは、筋肉の働き、血流、神経の興奮等により発生した磁場を測定する。
【０１１０】
イメージセンサは、皮膚の色、表面温度、表面の動き、血流の流れ、汗の様子等を検出する。
【０１１１】
また、センサ部は、ＧＰＳセンサ、方位センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、気圧センサ等を有する。ウェアラブル端末装置Ｗが、これらのセンサにより、睡眠中の姿勢、寝返りの回数、歩数、移動距離、運動量等を測定してもよい。
【０１１２】
また、入力部のマイクが、対象者Ｔの睡眠中の鼾や呼吸音を捉えてもよい。
【０１１３】
ウェアラブル端末装置Ｗのセンサ部により測定された生理データは、通信部を介して、携帯端末装置２０に送信される。なお、ウェアラブル端末装置Ｗが、車載端末装置３０に測定した生理データを送信してもよい。
【０１１４】
なお、ウェアラブル端末装置Ｗのタイプとして、眼鏡型、指輪型、靴型、懐中型、首飾り型、衣服型等でもよい。
【０１１５】
（２．３  車載端末装置３０の構成および機能）
次に、車載端末装置３０の構成および機能について図１２を用いて説明する。
【０１１６】
図１２は、車載端末装置３０の概要構成の一例を示すブロック図である。
【０１１７】
図１２に示すように、車載端末装置３０は、出力部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、入力部３４と、センサ部３５と、入出力インターフェース部３６と、制御部３７と、を有する。そして、制御部３７と入出力インターフェース部３６とは、システムバス３８を介して電気的に接続されている。また、各車載端末装置３０には、車両ＩＤが割り振られている。車載端末装置３０は、時計機能を有する。
【０１１８】
図１１に示すように、車載端末装置３０は、車両Ｖに搭載されている、例えば、ナビゲーション装置である。
【０１１９】
出力部３１は、例えば、表示機能として液晶表示素子またはＥＬ素子等、音楽等の音を出力するスピーカ等を有する。
【０１２０】
記憶部３２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等により構成されている。記憶部３２は、オペレーティングシステムおよび車載端末装置３０用のアプリ等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークＮを介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
【０１２１】
記憶部３２は、車両Ｖをナビゲートするための地図情報を有する。
【０１２２】
通信部３３は、ネットワークＮに電気的または電磁気的に接続して、生理状態判定サーバ装置１０等との通信状態を制御するようになっている。また、通信部３３は、生理状態判定サーバ装置１０と電気的または電磁気的に接続して、生理状態判定サーバ装置１０との通信状態を制御するようになっている。通信部３３は、無線通信により、携帯端末装置２０との通信を制御するようになっている。
【０１２３】
通信部３３は、車両Ｖの駆動機構と通信を行う。例えば、車載端末装置３０の通信部３３を介して、制御信号を車両Ｖの駆動機構に送信し、車両Ｖを止めたり、所定の場所に止めたり、病院等の所定の場所にナビゲートしたりする。
【０１２４】
入力部３４は、例えば、タッチパネルのようなタッチスイッチ方式の表示パネルを有する。入力部２４は、利用者の指が接触または近接した出力部２１の位置情報を取得する。入力部２４は、音声を入力するマイクを有する。
【０１２５】
センサ部３５は、ＧＰＳセンサ、方位センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、気圧センサ、温度センサ、晴雨センサ、ミリ波レーダー用のセンサ、等の各種センサを有する。センサ部３５は、ステアリング・ホイールの操作角度を測定する角度センサを有する。センサ部２５は、デジタルカメラのＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の撮影素子を有する。
【０１２６】
ＧＰＳセンサは、車両Ｖの現在の位置情報を取得する。
【０１２７】
図１１に示すように、センサ部３５は、カメラ３５ａおよびカメラ３５ｂを有する。
【０１２８】
カメラ３５ａは、車両Ｖの外の様子を撮像する。車載端末装置３０は、カメラ３５ａの画像により、車間距離を測定したり、停止位置を測定したり、車線逸脱を測定したり、路面の状態（雨の有無、雪の有無、舗装の有無等）を測定したり、人間の有無を測定したりする。
【０１２９】
カメラ３５ｂは、対象者Ｔを撮像する。車載端末装置３０は、カメラ３５ｂの画像により、顔認識で対象者Ｔを認証したり、対象者Ｔの顔色を測定したり、対象者Ｔが居眠りしていないか判定したりする。
【０１３０】
入出力インターフェース部３６は、出力部３１、記憶部３２等と、制御部３７との間のインターフェース処理を行うようになっている。
【０１３１】
制御部３７は、ＣＰＵ３７ａ、ＲＯＭ３７ｂ、ＲＡＭ３７ｃ等により構成されている。そして、制御部３７は、ＣＰＵ３７ａが、ＲＯＭ３７ｂや記憶部３２に記憶された各種プログラムを読み出し実行する。
【０１３２】
（２．４  家庭端末装置４０の構成および機能）
次に、家庭端末装置４０の構成および機能について、図１３を用いて説明する。なお、携帯端末装置２０等とほぼ同様な構成および機能については省略する。
【０１３３】
図１３に示すように、家庭端末装置４０は、出力部４１と、記憶部４２と、通信部４３と、入力部４４と、センサ部４５と、入出力インターフェース部４６と、制御部４７と、を有する。そして、制御部４７と入出力インターフェース部４６とは、システムバス４８を介して電気的に接続されている。また、各家庭端末装置４０には、家庭端末ＩＤが割り振られている。家庭端末装置４０は、時計機能を有する。
【０１３４】
通信部４３は、通信部２３と同様に、ウェアラブル端末装置Ｗと通信を行い、生理データを取得してもよい。通信部４３が、携帯端末装置２０と通信を行い、生理データを受信または送信してもよい。
【０１３５】
センサ部４５は、家庭Ｈに設置されたカメラでもよい。このカメラが、生理データとして、対象者Ｔの睡眠中の様子や、室内での行動（服薬の有無等）を撮影してよい。
【０１３６】
家庭端末装置４０が収集した生理データを、生理状態判定サーバ装置１０に送信する。
【０１３７】
（２．５  医療機関サーバ装置５０の構成および機能）
次に、医療機関サーバ装置５０の構成および機能について、図１４および図１５を用いて説明する。なお、生理状態判定サーバ装置１０等とほぼ同様な構成および機能を有するので、異なる構成および機能を主に説明する。
【０１３８】
図１４は、医療機関サーバ装置５０の概要構成の一例を示すブロック図である。図１５は、電子カルテデータベースに記憶されているデータの一例を示す図である。
【０１３９】
図１４に示すように、医療機関サーバ装置５０は、通信部５１と、記憶部５２と、出力部５３と、入力部５４と、入出力インターフェース部５５と、制御部５６と、を備えている。そして、制御部５６と入出力インターフェース部５５とは、システムバス５７を介して電気的に接続されている。また、医療機関サーバ装置５０は、時計機能を有する。
【０１４０】
記憶部５２は、電子カルテＤＢ５２ａを有する。
【０１４１】
図１５に示すように、電子カルテＤＢ５２ａは、各対象者Ｔを特定するための患者ＩＤに関連付けられて、氏名、性別、年齢等の患者基本情報、診断結果ＤＢ１２ｅのような対象者Ｔの診断結果、対象者Ｔに投薬する薬剤名、薬剤量、投薬時刻、担当医師等の投薬情報等を記憶する。
【０１４２】
医療機関サーバ装置５０は、生理状態判定サーバ装置１０の要求に応じて、対象者Ｔの診断結果等を生理状態判定サーバ装置１０に送信する。
【０１４３】
（２．６  生理状態判定サーバ装置１０の機能ブロック）
次に、生理状態判定サーバ装置１０の機能ブロックについて、図１６を用いて説明する。
【０１４４】
図１６は、生理状態判定サーバ装置１０の機能の一例を示すブロック図である。
【０１４５】
図１６に示すように、生理状態判定サーバ装置１０は、運転時生理データ取得手段１０ａと、運転特性データ取得手段１０ｂと、運転時期間生理データ取得手段１０ｃと、期間運転特性データ取得手段１０ｄと、非運転時期間生理データ取得手段１０ｅと、運転時生理特徴量生成手段１０ｆと、運転特性特徴量生成手段１０ｇと、非運転時生理特徴量生成手段１０ｈと、生理状態判定手段１０ｉと、を有する。
【０１４６】
運転時生理データ取得手段１０ａは、対象者Ｔが車両Ｖを運転しているときに測定される対象者Ｔの運転時生理データと、運転時生理データの測定時刻とを取得する。
【０１４７】
ここで、車両Ｖとして、乗用車、タクシー、ハイヤー、トラック、トレーラー（トラクタ単独も含む）、バス等の自動車、自動二輪車（側車付き自動二輪車、トライク、逆トライク）、自転車、電動カート、鉄道車両のような電車等が挙げられる。
【０１４８】
対象者Ｔとして、上記車両を運転する人間が挙げられる。
【０１４９】
運転特性データ取得手段１０ｂは、対象者Ｔが車両Ｖを運転する運転特性を示す運転特性データと、運転特性データの測定時刻とを、取得する。
【０１５０】
運転時期間生理データ取得手段１０ｃは、運転時生理データの測定時刻および運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり運転時生理データの測定時刻および運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する運転時期間生理データを、過去に測定された運転時生理データを記憶する第１記憶手段（例えば、運転時生理ＤＢ１２ｂ、または、区分別ＤＢ１２ｆ）を参照して取得する。運転時期間生理データは、運転時生理ＤＢ１２ｂからの運転時生理データから算出されることにより取得されてもよいし、区分別ＤＢ１２ｆから取得されてもよい。
【０１５１】
期間運転特性データ取得手段１０ｄは、第１期間と第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された運転特性データを記憶する第２記憶手段（例えば、運転特性ＤＢ１２ｄ、または、区分別ＤＢ１２ｆ）を参照して取得する。期間運転特性データは、運転特性ＤＢ１２ｄからの運転特性データから算出されることにより取得されてもよいし、区分別ＤＢ１２ｆから取得されてもよい。
【０１５２】
非運転時期間生理データ取得手段１０ｅは、対象者Ｔが車両Ｖを運転していないときに測定される対象者Ｔの非運転時生理データであって、第１期間および第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データを、過去に測定された非運転時生理データを記憶する第３記憶手段（例えば、非運転時生理ＤＢ１２ｃ、または、区分別ＤＢ１２ｆ）を参照して取得する。非運転時期間生理データは、非運転時生理ＤＢ１２ｃからの非運転時生理データから算出されることにより取得されてもよいし、区分別ＤＢ１２ｆから取得されてもよい。
【０１５３】
運転時生理特徴量生成手段１０ｆは、運転時生理データと運転時期間生理データとから、運転時における対象者Ｔの生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する。
【０１５４】
運転時生理特徴量の一例として、第１期間または第２期間が、運転当日（例えば、秒単位、数分単位、数時間単位等の期間）、比較的短期間（運転当日より長い数日から数週間）、朝、昼、夕、夜等の期間、季節の期間の場合、第１期間または第２期間の各運転時期間生理データ（対象者Ｔの運転当日の血圧、心拍数、呼吸数等、ここ数日の血圧、心拍数、呼吸数等、対象者Ｔの朝等、春等の期間の血圧、心拍数、呼吸数等）と、受信した各運転時生理データ（現在の値）との差異（差、比率、乖離度等）が挙げられる。
【０１５５】
ここで、運転時生理データ、運転特性データ等のデータの測定時刻の値である現在の値は、受信したデータの値自体でも、数秒単位で平均した値、数十秒単位で平均した値、数分単位で平均した値でもよい。
【０１５６】
また、第１期間または第２期間の一例の運転当日は、測定時刻が属する日である。また、測定時刻が、午前０時近傍のように日付が変わる場合、運転当日は、同日である必要はなく、いずれかの日に属するようにしてもよい。
【０１５７】
運転当日の値（運転時期間生理データの一例、期間運転特性データ、または、非運転時期間生理データの一例）は、現在の値（運転時生理データの現在の値、運転特性データの現在の値、または、非運転時生理データの現在の値）を含めた統計量でも、現在の値を含めない統計量でもよい。運転当日の値に、現在の値を含めない統計量の場合、変化を捉えやすくなり、運転当日の値に、現在の値を含めた統計量の場合、異常値に左右されにくくなる。
【０１５８】
運転当日の値の一例として、運転当日のトレンドでもよい。例えば、運転当日のトレンドは、数秒から数時間単位の移動平均、数秒から数時間単位に相当する指数平滑により計算される。
【０１５９】
また、運転当日における期間は、運転時間の長さや、判定したい疾患や体調に応じて、平均する時間の長さを変えてもよい。例えば、運転時間が長くなるにつれて、秒単位毎の平均から分毎，数十分毎、数時間毎というように、平均する時間の長さが長くなってもよい。運転当日のトレンドは、運転開始から１分毎、５分毎、１０分毎、・・・というように、ある一定時間をすぎるごとに、より粗い時間単位で移動平均等の処理を行い、時系列のトレンドを出してもよい。
【０１６０】
運転時間が長くなるについて、移動平均のウィンドウ幅を大きくすることにより、変動幅の小さく安定したトレンドデータが得られ、現在の値と比較する時のリスク判定精度が向上する。
【０１６１】
第１期間または第２期間の各運転時期間生理データは、移動平均、指数平滑した値でもよい。移動平均または指数平滑のタイムラグを考慮して、受信した各運転時生理データとの差異でもよい。
【０１６２】
比較的短期間における値（運転時期間生理データの一例、期間運転特性データ、または、非運転時期間生理データの一例）は、現在の値を含めた統計量でも、現在の値を含めない統計量でもよい。
【０１６３】
比較的短期間における値の一例として、比較的短期間におけるトレンドでもよい。例えば、比較的短期間に相当する移動平均または指数平滑により比較的短期間におけるトレンドが計算される。
【０１６４】
また、運転時生理特徴量の一例として、第１期間または第２期間が比較的長期間（例えば、１年単位、２年単位、３年単位、５年単位、１０年単位、３０年単位等）である場合、比較的長期間の各運転時期間生理データの経時変化の傾き（経時変化の量の一例）、比較的長期間の各運転時期間生理データの経時変化のベースライン（例えば、スプライン補間や、最小２乗法等により近似した曲線、移動平均または指数平滑による出力）と、受信した各運転時生理データ（現在の値）との乖離度（経時変化の量の一例）等が挙げられる。
【０１６５】
また、乖離度は、ベースラインと現在の値との差については、単純な差分に加えて、ベースラインに使用したデータの標準偏差や標準誤差を比較（倍数など）してもよい。例えば、３σを基準に乖離度が計算される。
【０１６６】
経時変化の量の一例である比較的長期間における値（運転時期間生理データの一例、期間運転特性データ、または、非運転時期間生理データの一例）は、現在の値を含めた統計量でも、現在の値を含めない統計量でもよい。
【０１６７】
運転特性特徴量生成手段１０ｇは、運転特性データと期間運転特性データとから、運転時における対象者Ｔの運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する。
【０１６８】
運転特性特徴量の一例として、第１期間または第２期間が、運転当日（例えば、秒単位、数分単位、数時間単位等の期間）、比較的短期間（運転当日より長い数日から数週間）、朝、昼、夕、夜等の期間、季節の期間の場合、第１期間または第２期間の各期間運転特性データ（対象者Ｔの朝等、春等の期間のふらつき度、車間距離、車線逸脱警告の発信頻度、前方衝突警報の発信頻度等）と、受信した各運転特性データ（現在の値）との差異（差、比率等）が挙げられる。
【０１６９】
また、運転特性特徴量の一例として、第１期間または第２期間が比較的長期間（例えば、１年単位、２年単位、３年単位、５年単位、１０年単位、３０年単位等）である場合、比較的長期間の各運転特性データの経時変化の傾き、比較的長期間の各期間運転特性データの経時変化のベースライン（スプライン補間や、最小２乗法等により近似した曲線）と、受信した各運転特性データ（現在の値）との乖離度等が挙げられる。
【０１７０】
非運転時生理特徴量生成手段１０ｈは、非運転時期間生理データから、非運転時における対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する。
【０１７１】
非運転時生理特徴量の一例として、第１期間または第２期間が、運転当日（例えば、秒単位、数分単位、数時間単位等の期間）、比較的短期間（運転当日より長い数日から数週間）、朝、昼、夕、夜等の期間、季節の期間の場合、第１期間または第２期間の各非運転時期間生理データ（対象者Ｔの朝等、春等の期間の血圧、心拍数、呼吸数等）と、ある日１日の各非運転時生理データ（平均値、中間値等の統計量）との差異（差、比率等）が挙げられる。
【０１７２】
また、非運転時生理特徴量の一例として、第１期間または第２期間が比較的長期間（例えば、１年単位、２年単位、３年単位、５年単位、１０年単位、３０年単位等）である場合、比較的長期間の各非運転時期間生理データの経時変化の傾き、比較的長期間の各非運転時期間生理データの経時変化のベースライン（スプライン補間や、最小２乗法等により近似した曲線）と、ある日１日（例えば、運転当日と同じ日、または、前日等の運転当日に近い日）の各非運転時生理データ（平均値、中間値等の統計量）との乖離度等が挙げられる。
【０１７３】
これらのように、特徴量は、各生理データおよび各運転特性データにおいて、基準との差異の値や、経時変化の傾き、生理データまたは運転特性データの特徴を示す量ならばよい。
【０１７４】
生理状態判定手段１０ｉは、運転時生理特徴量および運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、非運転時生理特徴量とから、対象者Ｔの生理状態を判定する。
【０１７５】
（３．１  生理状態判定システムＳの動作例）
生理状態判定システムＳの動作例について、図１７を用いて説明する。
【０１７６】
図１７は、一実施形態に係る生理状態判定システムＳの処理概要を示すシーケンス図である。
【０１７７】
（３．１．１  生理データの取得）
生理状態判定システムＳの動作例として、対象者Ｔの生理データの取得について説明する。
【０１７８】
対象者Ｔが、ウェアラブル端末装置Ｗを腕等に装着している。対象者Ｔが寝ていたり、食事をしたり、歩いたり、仕事をしたり、くつろいだり、車両Ｖの運転をしたり等、様々な生活環境において、ウェアラブル端末装置Ｗが、対象者Ｔの生理データを測定する。対象者Ｔは、ウェアラブル端末装置Ｗと通信可能な距離以内に、携帯端末装置２０を携帯、または、所有しているとする。例えば、移動の際に、携帯端末装置２０がバックに入れたり、家庭Ｈやオフィスにいるときは、携帯端末装置２０が所定の場所に置かれたりしてもよい。
【０１７９】
図１７に示すように、生理状態判定システムＳは、対象者Ｔの生理データ等を収集する（ステップＳ１）。具体的には、ある対象者Ｔの携帯端末装置２０の制御部２７が、ウェアラブル端末装置Ｗのセンサ部の各センサが測定した生理データを、ウェアラブル端末装置Ｗから取得する。
【０１８０】
なお、ウェアラブル端末装置Ｗの各センサが測定した測定時刻は、携帯端末装置２０の時計機能によって測定されたり、ウェアラブル端末装置Ｗの時計機能によって測定されてもよい。ウェアラブル端末装置Ｗと携帯端末装置２０との通信が途絶えた場合、ウェアラブル端末装置Ｗが、生理データと測定時刻とを、通信が可能になったときに、まとめて、携帯端末装置２０に送信してもよい。
【０１８１】
また、制御部２７が、対象者Ｔの環境情報として、センサ部２５の温度センサから外気温、気圧センサから気圧、湿度センサから湿度、ＧＰＳセンサから現在の位置情報等を取得する。
【０１８２】
次に、生理状態判定システムＳは、生理データ等を送信する（ステップＳ２）。具体的には、携帯端末装置２０の制御部２７が、対象者Ｔの各種の生理データと、生理データの測定時刻と、対象者Ｔの環境情報と、対象者ＩＤとを生理状態判定サーバ装置１０に送信する。制御部２７が、対象者ＩＤの代わりに、携帯端末装置２０の携帯端末ＩＤを送信してもよい。
【０１８３】
なお、送信する生理データとして、携帯端末装置２０は、収集した生理データをある程度の時間で平均した平均値、所定の回数を平均した値等の、生理データの統計量を送信してもよい。睡眠時間の場合は、一日の所定の時刻に、携帯端末装置２０が送信してもよい。各生理データを測定する度、携帯端末装置２０が各生理データを送信してもよい。所定の時間（例えば、１時間毎、３時間毎、または、朝、昼、夕方、夜等）に携帯端末装置２０が各生理データを送信してもよい。携帯端末装置２０が、各生理データを別々に送信してもよい。
【０１８４】
なお、携帯端末装置２０は、車載端末装置３０と近距離無線通信を行い、対象者Ｔが車両Ｖを運転している旨の情報を取得してもよい。この場合、携帯端末装置２０は、生理データが運転時生理データであるとの付加情報を、測定した生理データと共に、生理状態判定サーバ装置１０に送信してもよい。
【０１８５】
次に、生理状態判定システムＳは、生理データ等を取得する（ステップＳ３）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０の制御部１６が、各対象者Ｔの携帯端末装置２０から、対象者Ｔの生理データと、生理データの測定時刻と、対象者ＩＤと、を受信する。
【０１８６】
制御部１６が、受信した生理データを、対象者ＩＤに関連づけて、測定時刻、位置情報等と共に、記憶部１２に記憶してもよい。
【０１８７】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、対象者が車両を運転しているときに測定される当該対象者の運転時生理データと、当該運転時生理データの測定時刻とを、取得する運転時生理データ取得手段の一例として機能する。
【０１８８】
（３．１．２  運転特性データの取得）
次に、車載端末装置３０における対象者Ｔの運転特性データの取得について説明する。
【０１８９】
図１１に示すように、対象者Ｔが車両Ｖに乗車して、車載端末装置３０の電源がＯＮになる。車載端末装置３０が車両Ｖの運転者を特定する。例えば、車載端末装置３０のカメラ３５ｂにより対象者Ｔを撮像して、顔認識を行ってよい。車載端末装置３０が、対象者Ｔの携帯端末装置２０またはウェアラブル端末装置Ｗと通信を行い、運転者を特定してもよい。車載端末装置３０が、車載端末装置３０のステアリング・ホイールになる指紋認識のセンサにより、運転者を特定してもよい。車載端末装置３０が、これらの運転者の特定方法を組み合せて運転者を特定してもよい。
【０１９０】
対象者Ｔが車両Ｖを運転すると、車載端末装置３０が、運転特性データの測定を開始する。
【０１９１】
図１７に示すように、生理状態判定システムＳは、センサからのデータを収集する（ステップＳ４）。具体的には、車載端末装置３０の制御部３７が、センサ部３５の各センサが測定したデータを、時計機能の測定時刻と共に、各センサから取得する。例えば、制御部３７が、センサ部３５のセンサから、車両Ｖの現在の位置情報、車両Vの進行方向、速度、加速度、車間距離、ステアリング・ホイールの操作角度等を取得する。また、制御部３７が、カメラ３５ａにより、車両Ｖの外の画像を取得し、カメラ３５ｂにより、対象者Ｔの画像を取得する。なお、センサ部３５の各センサが測定した測定時刻は、車載端末装置３０の時計機能により測定されてもよい。
【０１９２】
次に、生理状態判定システムＳは、運転特性データを生成する（ステップＳ５）。具体的には、制御部３７が、センサ部３５のデータに基づき、ステアリング・ホイールの旋回角度のふらつき度、車間距離（または車間時間）の値や変動度等の運転特性データを生成する。
【０１９３】
制御部３７が、カメラ３５ｂ等のセンサのデータから、対象者Ｔの生理データを生成してもよい。例えば、制御部３７が、対象者Ｔの顔の表面温度、目の動き等の生理データを生成する。
【０１９４】
制御部３７が、カメラ３５ａの画像等から、渋滞状況、路面の状態、天気等の運転環境情報を生成してもよい。
【０１９５】
次に、生理状態判定システムＳは、運転特性データ等を送信する（ステップＳ６）。具体的には、制御部３７が、対象者Ｔの各種の運転特性データと、運転特性データの測定時刻と、車両ＩＤとを生理状態判定サーバ装置１０に送信する。制御部３７が、車両ＩＤの代わりに、対象者ＩＤを送信してもよい。車載端末装置３０の電源のＯＮ−ＯＦＦ、車両Ｖの起動の有無、対象者Ｔの乗車の有無等により判定される運転開始時刻（または運転開始信号）、または、運転終了時刻（または、運転終了信号）を、車載端末装置３０は生理状態判定サーバ装置１０に送信してもよい。
【０１９６】
制御部３７が、生理状態判定サーバ装置１０に、測定された生理データ、生成された運転環境情報を送信してもよい。
【０１９７】
なお、送信する運転特性として、車載端末装置３０は、生成した運転特性データをある程度の時間で平均した平均値、所定の回数を平均した値等の、運転特性データの統計量を送信してもよい。また、車載端末装置３０は、所定時間（例えば、１時間毎、３時間毎）で、または、一時停止したとき、運転終了後に、まとめて運転特性データ送信してもよい。
【０１９８】
車載端末装置３０が、センサで測定したデータを、そのまま生理状態判定サーバ装置１０に送信してもよい。この場合、生理状態判定サーバ装置１０が、車載端末装置３０のセンサのデータから、運転特性データを生成する。
【０１９９】
次に、生理状態判定システムＳは、運転特性データを取得する（ステップＳ７）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０の制御部１６が、各対象者Ｔが運転する車両Ｖの車載端末装置３０から、対象者Ｔの運転特性データと、運転特性データの測定時刻と、車両ＩＤと、を受信する。
【０２００】
制御部１６が、受信した運転特性データを、対象者ＩＤに関連づけて、測定時刻、位置情報等と共に、運転特性ＤＢ１２ｄに記憶する。
【０２０１】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記対象者が前記車両を運転する運転特性を示す運転特性データと、当該運転特性データの測定時刻とを、取得する運転特性データ取得手段の一例として機能する。
【０２０２】
（３．１．３  データベースの更新）
次に、データベースの更新について説明する。
【０２０３】
図１７に示すように、生理状態判定システムＳは、運転中か否かを判定する（ステップＳ８）。具体的には、制御部１６が、車載端末装置３０からの情報に基づき、携帯端末装置２０から送信された生理データが、運転時の生理データか、非運転時の生理データかを判定する。さらに具体的には、生理データの測定時刻が、対象者Ｔが車両Ｖの運転開始時刻以降で、運転終了信号（または、運転終了時刻）を受信するまでの間の場合、制御部１６が、受信した生理データを運転時生理データと判定する。
【０２０４】
なお、生理データを測定した位置情報および生理データの測定時刻と、車載端末装置３０の位置情報および位置の測定時刻とが、所定の範囲内にある場合に、制御部１６が、受信した生理データを運転時生理データと判定してもよい。
【０２０５】
制御部１６が、運転時と判定した場合、受信した生理データを、対象者ＩＤに関連づけて、測定時刻、位置情報等と共に運転時生理ＤＢ１２ｂに記憶する。制御部１６が、非運転時と判定した場合、受信した生理データを、対象者ＩＤに関連づけて、測定時刻、位置情報等と共に非運転時生理ＤＢ１２ｃに記憶する。
【０２０６】
なお、制御部１６が、運転時か非運転時かの付加情報を、生理データに付加をしてもよい。
【０２０７】
携帯端末装置２０と車載端末装置３０とが近距離無線通信可能で、車両Ｖの車内で対象者Ｔが運転中であるとの信号を、携帯端末装置２０が受け取っている場合、制御部１６が、測定した生理データが運転時の生理データであるとの付加情報を予め付けておいてもよい。
【０２０８】
次に、生理状態判定システムＳは、付加情報の生成処理を行う（ステップＳ９）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０が、対象者の生年月日および生理データ等の測定時刻から、生理データ等に付加する年齢を算出する。生理状態判定サーバ装置１０が、測定時刻と位置情報との基づいた気象データから生理データ等に付加する気象状態の情報を生成する。生理状態判定サーバ装置１０が、測定時刻と位置情報との基づいた運転環境データから生理データ等に付加する運転環境情報を生成する。なお、詳細は、付加情報の生成処理のサブルーチンにおいて説明する。
【０２０９】
次に、生理状態判定システムＳは、データベースの更新処理を行う（ステップＳ１０）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０が、測定時刻に基づき、第１期間および第２期間における区分を選択する。生理状態判定サーバ装置１０が、各期間の選択された区分および年齢における期間運転時生理データ、期間運転特性データ、および期間非運転時生理データを、区分別ＤＢ１２ｆにおいて更新する。なお、詳細は、データベースの更新処理のサブルーチンにおいて説明する。
【０２１０】
（３．１．４  生理状態の判定）
次に、生理状態の判定について説明する。
【０２１１】
図１７に示すように、生理状態判定システムＳは、生理状態の判定処理を行う（ステップＳ１１）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０が、区分別ＤＢ１２ｆを参照して、運転生理データ、運転特性データ、各期間に対応した運転時期間生理データ、期間運転特性データ、非運転時期間生理データを取得する。
【０２１２】
生理状態判定サーバ装置１０が、各期間に対応した運転時生理特徴量、非運転時生理特徴量、運転特性特徴量を生成する。生理状態判定サーバ装置１０が、判定する生理状態に応じた特徴量を選択する。生理状態判定サーバ装置１０が、判定する生理状態（例えば、疾病毎）に応じて選択した特徴量の特徴空間において、識別器（例えば、線形識別器、非線形識別器）により、選択した特徴量から生理状態を判定する。詳細は、生理状態の判定のサブルーチンにおいて説明する。
【０２１３】
次に、生理状態判定システムＳは、生理状態情報を送信する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部１６が、生理状態を判定して、対象者Ｔに通知をする必要がある場合、生理状態情報を携帯端末装置２０および車載端末装置３０に送信する。生理状態情報の一例として、健康の状態のレベル、各臓器または器官の状態のレベル、各生体機能（例えば、消化機能、循環機能、神経系の機能、代謝機能、認知機能等）の状態のレベル、所定の疾病の発症確率が所定以上になった旨、所定の疾病の発生確率の値、特定の疾病ではないが健康状態が崩れかけている旨等が挙げられる。また、車両Ｖの運転に適さない健康状態のレベルの場合、生理状態情報として、警告情報（運転の中止を促す警告、診療を促す警告等）でもよい。この場合、制御部１６が、車載端末装置３０に、車両Ｖを止めたり、速度を減速したり等の制御情報でもよい。
【０２１４】
次に、生理状態判定システムＳは、携帯端末装置２０から生理状態情報を通知する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部２７が、出力部２１からの表示、音声等により生理状態情報を対象者Ｔに通知する。
【０２１５】
次に、生理状態判定システムＳは、車載端末装置３０から生理状態情報を通知する（ステップＳ１４）。具体的には、制御部３７が、出力部３１からの表示、音声等により生理状態情報を対象者Ｔに通知する。
【０２１６】
次に、生理状態判定システムＳは、判定結果をフィードバックする（ステップＳ１５）。例えば、生理状態の判定に基づき、対象者Ｔが診療機関で受診した結果を、携帯端末装置２０に入力をする。携帯端末装置２０が、入力された診断結果を生理状態判定サーバ装置１０に送信する。
【０２１７】
なお、生理状態判定サーバ装置１０が、医療機関サーバ装置５０に生理状態の判定結果を送信してもよい。医療機関では、対象者Ｔの診療結果と、生理状態判定サーバ装置１０の判定結果とを比較して、医療機関サーバ装置５０が、生理状態判定サーバ装置１０にフィードバックしてもよい。
【０２１８】
リスク判定の対象（疾病の種類等）に応じ、測定したデータ、対象者Ｔ本人、医療機関における医師等の専門家、または、その組み合せにより、判定結果のフィードバックが行われてもよい。例えば、睡眠時無呼吸症候群で生じる短時間睡眠は、対象者Ｔ本人の判断に加えて、顔画像等によるデータにも基づき、判定結果のフィードバックが行われてもよい。また、危険な不整脈の発生するリスクを通知した場合、医療機関での、脈波や心電図等により精密に測定して、測定結果に基づき医師等の判断がフィードバックされてもよい。
【０２１９】
次に、生理状態判定システムＳは、識別器のパラメータを補正する（ステップＳ１６）。具体的には、制御部１６が、判定結果のフィードバックに基づき、線形識別器または非線形識別器における識別関数のパラメータを補正する。例えば、ある線形識別関数に基づき判定した結果、本来リスクありと判定すべきデータをリスクなしと判定した場合、特徴空間において、データがリスクありの識別領域に属するように、線形識別関数のパラメータが調整される。正しく識別できるようにパラメータを調整する際には、例えば、勾配法による最適化が行われる。
【０２２０】
（３．２  付加情報の生成処理のサブルーチン）
次に、付加情報の生成処理のサブルーチンについて、図１８を用いて説明する。
【０２２１】
図１８は、付加情報の生成処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【０２２２】
図１８に示すように、生理状態判定システムＳは、対象者Ｔの生年月日および生理データ等の測定時刻から年齢を算出する（ステップＳ２０）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０の制御部１６が、対象者情報ＤＢ１２ａを参照して、対象者Ｔの対象者ＩＤに基づき、生年月日（出生時間の一例）を読み出し、測定時刻から、計測時の対象者Ｔの年齢を算出する。なお、出生時間の一例として、生年でもよい。
【０２２３】
次に、生理状態判定システムＳは、測定時刻と位置情報とに基づき、気象データを取得する（ステップＳ２１）。具体的には、制御部１６が、生理データの測定時刻と測定場所の位置情報とを気象サーバ装置に送信し、生理データが測定されたときの気象データを、気象サーバ装置から取得する。制御部１６が、運転特性データの測定時刻と測定場所の位置情報とを気象サーバ装置に送信し、運転特性データが測定されたときの気象データを、気象サーバ装置から取得する。気象データは、車載端末装置３０で測定された気象データでもよい。
【０２２４】
次に、生理状態判定システムＳは、気象データから生理データ等に付加する気象状態の情報を生成する（ステップＳ２２）。具体的には、制御部１６が、第１期間および第２期間における気象状態を計算する。さらに具体的には、制御部１６が、第１期間および第２期間における最低気温、最高気温、最低気圧、平均気温、最高気圧、平均気圧、最低湿度、最高湿度、平均湿度等を計算する。
【０２２５】
第１期間および第２期間における気象状態は、第１期間および第２期間におけるある時刻における気温、気圧、湿度等でもよい。第１期間および第２期間における気象状態は、第１期間および第２期間において、時間が長い天気、回数が多い天気でもよい。第１期間および第２期間における気象状態は、日照時間、降水量、風力、風向でもよい。
【０２２６】
例えば、ある日における朝等の期間の気温、湿度、ある日の朝等の期間において、判定された天気（快晴、晴れ、薄曇、曇、雨、雪、雷、砂塵嵐、地吹雪、霧）が挙げられる。ある年における春等の期間の各日の天気で、一番多かった天気が挙げられる。
【０２２７】
次に、生理状態判定システムＳは、測定時刻と位置情報とに基づき、運転環境情報を取得する（ステップＳ２３）。具体的には、制御部１６が、生理データの測定時刻と測定場所の位置情報とを運転環境提供サーバ装置に送信し、生理データが測定されたときの運転環境情報を、運転環境提供サーバ装置から取得する。制御部１６が、運転特性データの測定時刻と測定場所の位置情報とを運転環境提供サーバ装置に送信し、運転特性データが測定されたときの運転環境情報を、運転環境提供サーバ装置から取得する。
【０２２８】
次に、生理状態判定システムＳは、運転環境情報から生理データ等に付加する付加運転環境情報を生成する（ステップＳ２４）。具体的には、制御部１６が、第１期間および第２期間における運転環境を計算する。さらに具体的には、制御部１６が、第１期間および第２期間における運転環境として、第１期間および第２期間において走行した道路の渋滞状況、路面の状態、接近した人間の数等を計算する。なお、渋滞状況は、所定値以下の車速の場合は、渋滞としてもよい。路面の状態は、車両Ｖの上下の振動の振幅、周波数から計算されてもよい。例えば、振幅が所定値以上の場合、路面の状態が悪いとしてもよい。
【０２２９】
（３．３  データベースの更新処理のサブルーチン）
次に、データベースの更新処理のサブルーチンについて、図１９を用いて説明する。
【０２３０】
図１９は、データベースの更新処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【０２３１】
図１９に示すように、生理状態判定システムＳは、処理対象のデータの測定時刻に基づき、第１期間における区分を選択する（ステップＳ３０）。例えば、朝昼夕夜の４つの期間に区分けする場合、生理状態判定サーバ装置１０の制御部１６が、測定時刻がどの期間に入るか、すなわち、測定時刻に基づき、朝の期間、昼の期間、夕方の期間、または、夜の期間を選択する。この第１期間は、運転当日または比較的短期間でもよい。
【０２３２】
次に、生理状態判定システムＳは、処理対象のデータの測定時刻に基づき、第２期間における区分を選択する（ステップＳ３１）。例えば、朝昼夕夜の４つの期間の各期間より長い４つの季節の期間に区分けする場合、制御部１６が、測定時刻（測定時刻の日付）がどの季節には入るか、すなわち、測定時刻に基づき、春の期間、夏の期間、秋の期間、または、冬の期間を選択する。この第２期間は、運転当日に対して比較的短期間、または、比較的短期間に対して比較的長期間でもよい。
【０２３３】
次に、生理状態判定システムＳは、生理データか否かを判定する（ステップＳ３２）。具体的には、制御部１６が、処理対象のデータが、生理データであるか、運転特性データであるかを判定する。更に具体的には、生理データの場合、血圧、心拍数等のデータの内容を示す情報、運転特性データの場合、ふらつき、車間距離等のデータの内容を示す情報等に基づき、生理データであるか、運転特性データであるかを判定する。制御部１６が、受信したデータに付加された、生理データか運転特性データかを示すデータの種類をタグにより判定してもよい。
【０２３４】
生理データである場合（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、生理状態判定システムＳは、運転中の生理データであるか否かを判定する（ステップＳ３３）。具体的には、制御部１６が、生理データに付された運転時か非運転時かの付加情報に基づき、運転中の生理データであるか否かを判定する。また、制御部１６が、運転時生理ＤＢ１２ｂおよび非運転時生理ＤＢ１２ｃのどちらからデータを読み出したかを判定して、運転中の生理データであるか否かを判定してもよい。
【０２３５】
運転中である場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、生理状態判定システムＳは、各期間の選択された区分における運転時期間生理データを更新する（ステップＳ３４）。具体的には、制御部１６が、区分別ＤＢ１２ｆを参照して、選択された第１期間で、運転時期間生理データを読み出し、処理対象の運転時生理データを加えて、統計量としての運転時期間生理データを再計算して、区分別ＤＢ１２ｆに記憶する。制御部１６が、選択された第２期間で、運転時期間生理データを読み出し、処理対象の運転時生理データを加えて、統計量としての運転時期間生理データを再計算して、区分別ＤＢ１２ｆに記憶する。
【０２３６】
なお、制御部１６が、処理対象の運転時生理データに付加されている気象条件、運転環境情報、年齢等の付加情報と一致する運転時期間生理データに対して、処理対象の運転時生理データを加えて、統計量としての運転時期間生理データを再計算してもよい。制御部１６が、選択された第１期間（または第２期間）に基づき、ステップＳ９で生成した付加情報と共に、各運動時生理データを区分別ＤＢ１２ｆに記憶してもよい。
【０２３７】
制御部１６が、第１期間および第２期間（例えば、朝・春の区分）に基づき、ステップＳ９で生成した付加情報と共に、各運動時生理データを区分別ＤＢ１２ｆに記憶してもよい。
【０２３８】
生理データでない場合（ステップＳ３２；ＮＯ）、生理状態判定システムＳは、各期間の選択された区分における期間運転特性データを更新する（ステップＳ３５）。ステップＳ３４のように、制御部１６が、処理対象の運転特性データおよび期間運転特性データに対して、各期間の選択された区分における期間運転特性データを更新する。
【０２３９】
運転中でない場合（ステップＳ３３；ＮＯ）、生理状態判定システムＳは、各期間の選択された区分における期間非運転時生理データを更新する（ステップＳ３６）。ステップＳ３４のように、制御部１６が、処理対象の非運転時生理データおよび非運転時期間生理データに対して、各期間の選択された区分における期間非運転時生理データを更新する。
【０２４０】
なお、制御部１６が、区分別ＤＢ１２ｆにおいて、処理対象のデータの測定時刻が属する年齢に対応する運転時期間生理データ、非運転時期間生理データ、および、期間運転特性データを更新してもよい。
【０２４１】
（３．４  生理状態の判定処理のサブルーチン）
次に、生理状態の判定処理のサブルーチンについて、図２０を用いて説明する。
【０２４２】
図２０は、生理状態の判定処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【０２４３】
図２０に示すように、生理状態判定システムＳは、運転時生理データ、運転特性データ、各期間に対応した運転時期間生理データ、期間運転特性データ、非運転時期間生理データを取得する（ステップＳ４０）。具体的には、生理状態判定サーバ装置１０の制御部１６が、区分別ＤＢ１２ｆを参照して、対象者Ｔの対象者ＩＤおよびデータの測定時刻に基づき、運転生理データ、運転特性データ、第１期間または第２期間に対応した運転時期間生理データ、期間運転特性データ、非運転時期間生理データを取得する。
【０２４４】
なお、制御部１６が、運転時生理ＤＢ１２ｂ、非運転時生理ＤＢ１２ｃ、および、運転特性ＤＢ１２ｄを参照して、対象者Ｔの対象者ＩＤおよびデータの測定時刻に基づき、各期間に対応した運転時期間生理データ、期間運転特性データ、非運転時期間生理データを算出してもよい。
【０２４５】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第１期間と、当該第１期間と期間の長さが異なり前記運転時生理データの測定時刻および前記運転特性データの測定時刻を含む第２期間と、に対応する前記運転時期間生理データを、過去に測定された前記運転時生理データを記憶する第１記憶手段を参照して取得する運転時期間生理データ取得手段の一例として機能する。
【０２４６】
生理状態判定サーバ装置１０が、前記第１期間と前記第２期間とに対応する期間運転特性データを、過去に測定された前記運転特性データを記憶する第２記憶手段を参照して取得する期間運転特性データ取得手段の一例として機能する。
【０２４７】
生理状態判定サーバ装置１０が、前記対象者が車両を運転していないときに測定される当該対象者の非運転時生理データであって、前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する前記非運転時期間生理データを、過去に測定された前記非運転時生理データを記憶する第３記憶手段を参照して取得する非運転時期間生理データ取得手段の一例として機能する。
【０２４８】
次に、生理状態判定システムＳは、各期間に対応した運転時生理特徴量、非運転時生理特徴量、および、運転特性特徴量を生成する（ステップＳ４１）。
【０２４９】
具体的には、制御部１６が、第１運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の運転当日の各運転時期間生理データ（例えば、運転当日の平均値や運転当日のトレンド）を用いて、運転当日の各運転時期間生理データ（例えば、運転当日における対象者Ｔの血圧、心拍数、呼吸数等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転時生理データ（現在の値）との差を計算する。なお、血圧、心拍数、呼吸数等の各生理データに対して、第１運転時生理特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５０】
制御部１６が、第２運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的短期間の各運転時期間生理データを用いて、比較的短期間の各運転時期間生理データ（対象者Ｔの比較的短期間の血圧、心拍数、呼吸数等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転時生理データとの差を計算する。各生理データに対して、第２運転時生理特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５１】
制御部１６が、第３運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間（例えば、１年単位）の各運転時期間生理データを用いて、年齢に応じた経時変化の傾きを計算する。各生理データに対して、第３運転時生理特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５２】
制御部１６が、第４運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間（例えば、１年単位）の各運転時期間生理データを用いて、年齢に応じた経時変化のベースラインと受信した各運転時生理データ（現在の値）との乖離度を計算する。各生理データに対して、第４運転時生理特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５３】
制御部１６が、第１非運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的短期間の各非運転時期間生理データを用いて、比較的短期間の各非運転時期間生理データと、その日１日の各非運転時期間生理データの統計量との差を計算する。
【０２５４】
制御部１６が、第２非運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間の各非運転時期間生理データを用いて、経時変化の傾きを計算する。
【０２５５】
制御部１６が、第３非運転時生理特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間の各非運転時期間生理データを用いて、経時変化のベースラインと、その日１日の各非運転時期間生理データとの乖離度を計算する。
【０２５６】
制御部１６が、第１運転特性特徴量として、第１期間または第２期間の一例の運転当日の各期間運転特性データを用いて、運転当日の各期間運転特性データ（運転当日の対象者Ｔのふらつき度、車間距離等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転特性データ（現在の値）との差を計算する。なお、ふらつき度、車間距離等の各運転特性データに対して、第１運転特性特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５７】
制御部１６が、第２運転特性特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的短期間の各期間運転特性データを用いて、比較的短期間の各期間運転特性データの値（比較的短期間の対象者Ｔのふらつき度、車間距離等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転特性データの値との差を計算する。各運転特性データに対して、第２運転特性特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５８】
制御部１６が、第３運転特性特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間（例えば、１年単位）の各期間運動特性データを用いて、経時変化の傾きを計算する。各運転特性データに対して、第３運転特性特徴量に属する各特徴量がある。
【０２５９】
制御部１６が、第４運転特性特徴量として、第１期間または第２期間の一例の比較的長期間（例えば、１年単位）の各期間運転特性データを用いて、経時変化のベースラインと、受信した各運転特性データ（現在の値）との乖離度を計算する。各運転特性データに対して、第４運転特性特徴量に属する各特徴量がある。
【０２６０】
制御部１６が、第１運転時・非運転時生理特徴量として、運転当日の非運転時期間生理データと、運転時生理の現在の値との差異（差、比率、乖離度等）を計算する。なお、運転時・非運転時生理特徴量は、運転時生理の現在の値と、比較的短期または比較的長期における非運転時期間生理データとの差異でもよい。
【０２６１】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理データと前記第１期間および前記第２期間の少なくとも一方に対応する前記非運転時期間生理データとの違いに基づき、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時・非運転時生理特徴を生成する運転時・非運転時生理特徴生成手段の一例として機能する。
【０２６２】
なお、第１期間または第２期間の一例である季節（受信した各運転時生理データの測定時刻が春に属するならば、春の期間）の場合、季節の各運転時期間生理データ（春の期間の血圧、心拍数、呼吸数等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転時生理データとの違いが、運転時生理特徴量の１つとなる。
【０２６３】
また、第１期間または第２期間の一例である季節（受信した各運転特性データの測定時刻が春に臆するならば、春の期間）の場合、季節の各期間運転特性データ（対象者Ｔの春の期間のふらつき度、車間距離等の平均値やトレンドのベースライン）と、受信した各運転特性データとの違いが、運転特性特徴量の１つとなる。
【０２６４】
なお、制御部１６が、年齢データを、特徴量の１つとしてもよい。また、制御部１６が、年齢データに応じて、上記各特徴量を、サブの特徴量として、さらに細分化してもよい。
【０２６５】
なお、制御部１６が、気象データを、特徴量の１つとしてもよい。また、制御部１６が、気象データに応じて、上記各特徴量を、サブの特徴量として、さらに細分化してもよい。
【０２６６】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理データと前記運転時期間生理データとから、運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す運転時生理特徴量を生成する運転時生理特徴量生成手段の一例として機能する。また、生理状態判定サーバ装置１０が、記運転特性データと前記期間運転特性データとから、運転時における前記対象者の運転特性の特徴を示す運転特性特徴量を生成する運転特性特徴量生成手段の一例として機能する。また、生理状態判定サーバ装置１０が、前記非運転時期間生理データから、非運転時における前記対象者の生理データの特徴を示す非運転時生理特徴量を生成する非運転時生理特徴量生成手段として機能する。
【０２６７】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理特徴量として、前記対象者の出生時間を含む対象者情報から計算される前記対象者の年齢に基づき、前記第１記憶手段を参照して、前記運転時生理データから、当該運転時生理データの経時変化の量を生成する運転時生理特徴量生成手段の一例として機能する。また、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転特性特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第２記憶手段を参照して、前記運転特性データの経時変化の量を生成する運転特性特徴量生成手段の一例として機能する。また、生理状態判定サーバ装置１０が、前記非運転時生理特徴量として、前記対象者の年齢に基づき、前記第３記憶手段を参照して、前記非運転時生理データから、当該非運転時生理データの経時変化の量を生成する非運転時生理特徴量生成手段の一例として機能する。
【０２６８】
次に、生理状態判定システムＳは、各特徴量を正規化する（ステップＳ４２）。具体的には、制御部１６が、各特徴量の値を０から１の値に変換する。例えば、対象者Ｔの過去の各生理データおよび運動特性データの最大値、人間の最大値、性別による最大値等を１（最小値を０）として、リニアスケール、対数スケール等により、制御部１６が、データを正規化する。気象データの場合は、制御部１６が、天気を離散データに置き換える（例えば、晴れ：0、曇り：0.5、雨：1）。
【０２６９】
なお、気圧の場合は、最大値等を１（最小値を０）として、リニアスケール、対数スケール等により、制御部１６が、データを正規化してもよい。また、過去の平均気圧（例えば、1010hPa）を基準に、平均気圧より気圧が高い場合１として、制御部１６が、平均気圧より気圧が低い場合０としてもよい。
【０２７０】
また、最大値および最小値等の設定された値を外れる状況になった場合には、制御部１６が、これまでの最大値（または最小値）を保持しておいて、これまでの最大値（または最小値）と新しいデータの値を使って、その特徴量の重みを補正し、保持する最大値等を更新してもよい。これは、データ自体を正規化するのは難しいので、重み側を調節して、データのスケールに対する依存性を低くする作用を有する。
【０２７１】
次に、生理状態判定システムＳは、判定する生理状態に応じた特徴量を選択する（ステップＳ４３）。
【０２７２】
例えば、循環器疾患のリスクを判定する場合、制御部１６が、第１運転時生理特徴量、第２運転時生理特徴量、第３運転時生理特徴量、第１非運転時生理特徴量、第２非運転時生理特徴量、第３非運転時生理特徴量、第１運転特性特徴、第２運転特性特徴量、第１運転時・非運転時生理特徴量、年齢、天気を選択する。
【０２７３】
例えば、睡眠時無呼吸症候群のリスクを判定する場合、制御部１６が、第１運転時生理特徴量、第２運転時生理特徴量、第１非運転時生理特徴量、第１運転特性特徴、第２運転特性特徴量、第１運転時・非運転時生理特徴量、年齢、天気を選択する。
【０２７４】
例えば、医療機関等での診断支援に活用する疾患リスク（例えば、認知症のリスク）の判定する場合、制御部１６が、第２非運転時生理特徴量、第３非運転時生理特徴量、第３運転特性特徴、第４運転特性特徴量、天気を選択する。
【０２７５】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、複数の前記運転時生理特徴量、複数の前記運転特性特徴量、および、複数の前記非運転時生理特徴量から、判定する複数の生理状態のうち生理状態毎に、前記生理状態に使用する特徴量を選択する特徴量選択手段の一例として機能する。
【０２７６】
次に、生理状態判定システムＳは、識別器により、生理状態を判定する（ステップＳ４４）。具体的には、制御部１６が、判定する生理状態（疾病毎、健康状態が良好否か等）に対応して選択した特徴量を、線形識別器(例えば、サポートベクターマシン等のパターン認識モデル)に入力して、生理状態を出力する。
【０２７７】
生理状態判定サーバ装置１０が、選択した特徴量により構成される特徴ベクトルの特徴空間において、識別器により、生理状態を判定する。
【０２７８】
ここで、線形識別器として、例えば、特徴量xiに対する関数f(x)=sgn(Σwixi+b) (i=1...m)が挙げられる（重みwi、定数b）。非線形識別器の場合、f(x)=sgn(ΣwiK(x,xi)+b) (i=1...m)が挙げられる。ここで、関数K(x,xi)は、カーネル関数で、例えば、ガウス型の関数が挙げられる。
【０２７９】
判定する生理状態に応じた識別器が用意されている。例えば、疾病毎に、特徴量xiの種類や数、重みｗの値や、定数bの値、カーネル関数の有無、カーネル関数の関数形等が異なる。また、ある疾病の発症の閾値毎（第１閾値、・・・第ｎ閾値）に、識別器が用意されてもよい。
【０２８０】
なお、ステップＳ１６の識別器のパラメータ補正において、特徴量xiの種類や数、重みｗの値や、定数bの値、カーネル関数の有無、カーネル関数の関数形等が修正される。また、勾配法により識別器のパラメータが補正されてもよい。
【０２８１】
選択された特徴量に対して、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ベイジアンネットワーク、決定木学習、ロジスティクス回帰等の機械学習を適用して、生理状態を判定してもよい。
【０２８２】
このように、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とから、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段の一例として機能する。また、生理状態判定サーバ装置１０が、前記運転時生理特徴量および前記運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、前記非運転時生理特徴量とにより構成される特徴ベクトルの特徴空間において、前記対象者の生理状態を判定する生理状態判定手段の一例として機能する。
【０２８３】
以上、本実施形態によれば、生理状態の変化が現れやすい、車両Ｖの運転中の身体的および心理的な所定の負荷量がある状態での運転時生理データおよび運転特性データに対して、対象者Ｔのバイオリズムや外的環境の影響を考慮して、第１期間、および、期間の長さが異なる第２期間の複数の期間に対応する運転時期間生理データ（過去に測定された運転時生理データを記憶する第１記憶手段から取得）および期間運転特性データ（過去に測定された運転特性データを記憶する第２記憶手段から取得）、並びに、非運転時期間生理データ（過去に測定された非運転時生理データを記憶する第３記憶手段から取得）から、生理状態を判定するために定量化した各特徴量（運転時生理特徴量、運転特性特徴量、非運転時生理特徴量）を生成し、複数の期間に対応した、生理データおよび生理データとは異なる運転特性データ、かつ、運転時、非運転時（例えば、家庭Ｈでの測定時、医療機関での測定時）のように対象者Ｔに加わる負荷の違いによるデータによる複数の多様な特徴量を用いているので、生理状態についてより正確に定量的に評価または解析することができ、さらに、様々な生理状態の変化の前兆を捉えやすくなる。
【０２８４】
また、運転、非運転のように対象者Ｔに加わる負荷の違いが峻別されて比較されるので、より高精度に生理状態を判定できる。
【０２８５】
また、生理状態の変化の前兆をできるだけ早く捉えることにより、病気が進行する前に、診察を促す通知をしたり、運転中の体調急変する前に、できるだけ早く通知したりできる。
【０２８６】
運転時生理特徴量および運転特性特徴量のうち少なくとも一方と、非運転時生理特徴量とにより構成される特徴ベクトルの特徴空間において、対象者Ｔの生理状態を判定する場合、特徴ベクトルの特徴空間で、対象者Ｔの生理状態を線形または非線形識別器等により識別して、判定できる。また、過去データの時間軸を変えること、および、判定に使用する識別器のパラメータを変えることで、多様な疾患・症状発症リスクに対応できる。
【０２８７】
特徴空間におけるクラスタ（識別器で画成される領域）からはみ出した値を捉えることにより、生理状態の変化の前兆を捉えることができる。
【０２８８】
また、非線形識別器の場合、特徴空間における各クラスタの境界が互いに入り乱れている場合でも、クラスタ間を峻別しやすくなる。
【０２８９】
また、生理状態の判定結果が間違っていた場合には、識別器のパラメータを修正することにより、データが集まっていくほど学習し、生理状態の判定精度が向上する。
【０２９０】
複数の運転時生理特徴量、複数の運転特性特徴量、および、複数の非運転時生理特徴量から、判定する複数の生理状態のうち生理状態毎に、生理状態に使用する特徴量を選択する場合、疾病の種類といった生理状態毎に、生理状態を正確に判定できる。
【０２９１】
例えば、認知症や認知機能低下の判定では、長期の過去のデータ（比較的長期におけるデータ）に関する特徴量が使用されてもよい（このとき、短期の過去データに関する特徴量は使用されなくてもよいし、重みが低くなるようにしてもよい）。さらに、認知症や認知機能低下の判定では、運転特性データや非運転時生理データ（健康診断等）に関する特徴量が使用されてもよい（このとき、運転時生理データに関する特徴量は使用されなくてもよいし、重みが低くなるようにしてもよい）。
【０２９２】
例えば、循環器疾患の運転中発症リスク判定では、長期の過去のデータと短期の過去のデータの両方に関する特徴量が使用されてもよい。
【０２９３】
例えば、睡眠時無呼吸症候群の運転中症状発症リスク判定では、短期の過去のデータに関する特徴量が使用されてもよい（このとき、長期の過去のデータに関する特徴量は使用されなくてもよいし、重みが低くなるようにしてもよい）。
【０２９４】
なお、循環器疾患および睡眠時無呼吸症候群では、認知症では使用しなかった、または、重みが低かった運転時生理データに関する特徴量も使用されている。
【０２９５】
また、特徴量の選択において、長期または短期の選択（第１期間または第２期間の選択の一例）により、時間軸の観点を変えることができるので、疾病の種類といった生理状態毎に適合した時間軸により、生理状態を正確に判定できる。
【０２９６】
また、生理状態判定システムＳは、運転時生理特徴量として、対象者Ｔの出生時間を含む対象者情報から計算される対象者の年齢に基づき、運転時生理ＤＢ１２ｂ等の第１記憶手段を参照して、運転時生理データから、当該運転時生理データの経時変化の量を生成し、運転時生理特徴量として、対象者Ｔの年齢に基づき、運転特性ＤＢ１２ｄ等の第２記憶手段を参照して、運転特性データの経時変化の量を生成し、非運転時生理特徴量として、対象者Ｔの年齢に基づき、非運転時生理ＤＢ１２ｃ等の第３記憶手段を参照して、非運転時生理データから、当該非運転時生理データの経時変化の量を生成する。
【０２９７】
この場合、運転時生理データ経時変化および運転特性データの経時変化を捉えた生理状態のトレンドの特徴量によって、より正確に定量的に評価・解析することができ、生理状態を正確に判定できる。また、年齢の要素を加味することで、より正確に定量的に評価・解析することができ、生理状態を正確に判定できる。例えば、過去データの時系列変化曲線（経時変化）の傾きや、経時変化のベースラインと現在の値との乖離度が、若年者と高齢者とが同じ場合においても、脳卒中のような循環器疾患では、一般に、若年者よりも高齢者の方が発症リスクが高いとされる。
【０２９８】
経時変化の量が、経時変化の傾きである場合、生理状態のトレンドの変化を捉えた特徴量により、正確に定量的に評価・解析することができ、生理状態を正確に判定できる。
【０２９９】
経時変化の量が、経時変化のベースラインからの乖離度である場合、ベースラインから外れた異常値を捉えた特徴量により、正確に定量的に評価・解析することができ、生理状態を正確に判定できる。
【０３００】
経時変化の量が、経時変化の傾き、および、経時変化のベースラインとの乖離度である場合、経時変化の傾きの特徴量と乖離度の特徴量とを組み合せることで識別できるので、正確に定量的に評価・解析することができ、生理状態を正確に判定できる。例えば、同じ乖離度でも、ゆっくりとした変化と急激な変化とでは、定量的に評価の一例であるリスクが異なることがあり、また、同じ変化の仕方でも、乖離度が異なる場合もリスクが異なることがあるので、変化の傾きと乖離度とにより識別力が向上する場合がある。
【０３０１】
運転時生理データと第１期間および第２期間の少なくとも一方に対応する非運転時期間生理データとの違いに基づき、運転時における対象者Ｔの生理データの特徴を示す運転時・非運転時生理特徴量を生成する場合、運転時と非運転時との生理データの違いの特徴量（例えば、非運転時をベースとした運転時の生理データの値）により、より高精度に生理状態を判定できる。
【０３０２】
第１期間または第２期間が、季節である場合、春夏秋冬、（一方が朝、昼、夜等）等のバイオリズムを考慮した、期間生理データが比較対象なので、バイオリズムの影響が軽減して、より高精度に生理状態を判定できる。また、第１期間が朝かつ第２期間が春、第１期間が朝かつ第２期間が夏等の同質のデータを集めて、比較すると精度を向上させることができる。
【０３０３】
第１期間または第２期間が、運転時生理データの測定時刻または運転特性データの測定時刻を含む運転当日である場合、特徴量に１つに、運転当日の値をベースとした生理状態の変化（例えば、体調の急変）を含め、より高精度に生理状態を判定できる。
【０３０４】
（変形例）
次に、変形例について説明する。
【０３０５】
生理状態判定サーバ装置１０は、ステップＳ２２で取得した気象データの気象状態に応じて、対象者Ｔの生理状態を判定してもよい。
【０３０６】
例えば、生理状態判定サーバ装置１０が、上記各特徴量を、気象状態に応じたサブの特徴量として、さらに細分化することにより、気象状態を付加情報に基づき、気象状態に応じた類別された特徴量を生成する。生理状態判定サーバ装置１０は、気象状態に応じた類別された特徴量の特徴空間において、識別器により対象者Ｔの生理状態を判定する。
【０３０７】
高気圧（晴れ）、低気圧（雨）の生理的影響（例えば、血圧等）を取り込んで、生理データを類別し、対象者Ｔの生理状態を精度良く判定できる。
【０３０８】
また、雨、雪、凍結等の気象状態によって路面の状態が変わったり、運転中の視界が変わったりして、運転特性データが直接影響を受ける。気象状態によって、路面の状態の変化による運転のしにくさ、運転中の視界の良・不良などを介したストレス状態により、運転時生理データが影響を受ける。運転時生理データおよび運転特性データに関する特徴量が類別され、対象者Ｔの生理状態を精度良く判定できる。
【０３０９】
生理状態判定サーバ装置１０が、気象状態を特徴量として追加した新たな特徴空間を形成（別次元のベクトルを設定）し、識別器により対象者Ｔの生理状態を判定してもよい。気象状態の特徴量は、天気（例えば、晴れ：0、曇り：0.5、雨：1）でもよいし、気圧等の他の気象データと別でもよいし、総合的な指標でもよい。
【０３１０】
運転時生理データの測定時刻および運転時生理データを測定したときの車両Ｖの位置情報から、運転時生理データを測定したときの気象データを取得し、気象データの気象状態に応じて、対象者Ｔの生理状態を判定する場合、気象状態を考慮した判定できるので、より高精度に生理状態を判定できる。
【０３１１】
また、生理状態判定サーバ装置１０は、ステップＳ２３で取得した、車両Ｖの運転環境情報に応じて、対象者Ｔの生理状態を判定してもよい。
【０３１２】
例えば、生理状態判定サーバ装置１０が、上記各特徴量を、運転環境情報に応じたサブの特徴量として、さらに細分化することにより、運転環境情報を付加情報に基づき、運転環境情報に応じた類別された特徴量を生成する。生理状態判定サーバ装置１０は、運転環境情報に応じた類別された特徴量の特徴空間において、識別器により対象者Ｔの生理状態を判定する。
【０３１３】
生理状態判定サーバ装置１０が、渋滞か否か、高速道路か否か等に応じて運転時生理データおよび運転特性データを類別したデータに基づき、特徴量をサブの特徴量に分ける。また、生理状態判定サーバ装置１０が、総合的指標として、心拍数が上がりやすい道路か否か等で、運転時生理データおよび運転特性データを類別してもよい。
【０３１４】
運転環境情報を特徴量として追加した新たな特徴空間を形成し、識別器により対象者Ｔの生理状態を判定してもよい。運転環境情報の特徴量は、渋滞度でもよいし、他の運転環境情報と別でもよいし、総合的な指標でもよい。
【０３１５】
運転時生理データを測定したときの車両Ｖの位置情報から、車両Ｖの運転環境情報を取得し、車両Ｖの運転環境情報に応じて、対象者Ｔの生理状態を判定する場合、位置情報から、道路が狭い、高速道路等の運転環境が分かり、どのような負荷が対象者にかかっていたかが推測できるので、より高精度に生理状態を判定できる。
【０３１６】
運転時の生理データの他に、生理状態判定サーバ装置１０は、対象者Ｔの服薬に関する服薬データを取得してもよい。例えば、生理状態判定サーバ装置１０は、服薬の有無や、薬の種類等服薬情報の入力を受け付けた携帯端末装置２０から取得する。生理状態判定サーバ装置１０は、対象者Ｔの服薬に関する服薬データを医療機関サーバ装置５０から取得してもよい。
【０３１７】
生理状態判定サーバ装置１０は、服薬あり、服薬なしにより、運転時生理データ、非運転生理データ、および、運転特性データを、類別したデータに基づき、特徴量をサブの特徴量に分ける。生理状態判定サーバ装置１０は、服薬後の所定時間内の測定ならば、服薬ありのデータとする。
【０３１８】
なお、服薬状態を特徴量として追加した新たな特徴空間を形成（別次元のベクトルを設定）し、識別器により対象者Ｔの生理状態を判定してもよい。例えば、設定した次元の中で服薬ありを０、服薬なしを１とする。
【０３１９】
また、生理状態判定サーバ装置１０は、服薬している場合においても、決められた時間に服薬していない場合には、その時間差に応じて係数をかける等で評価してもよい。
【０３２０】
対象者Ｔの服薬に関する服薬データを、当該服薬データを測定する端末装置（例えば、携帯端末装置２０）から取得し、服薬データの服薬状態に応じて、対象者Ｔの生理状態を判定する場合、服薬状態を考慮して、判定するので、服薬状態を反映した生理状態についてより正確に定量的に評価または解析することができ、生理状態を正確に判定できる。
【０３２１】
また、生理状態判定サーバ装置１０は、他の対象者の運転時期間生理データ、他の対象者の非運転時期間生理データ、他の対象者の期間運転特性データ等を用いてもよい。特に、データが足りない場合に、生理状態判定サーバ装置１０は、対象者と、年齢が近い、性別が同じ、体質が似ている他の対象者のデータを利用する。
【０３２２】
第１期間および第２期間に対応する他の対象者の運転時期間生理データを、過去に測定された他の対象者の運転時生理データを記憶する第４記憶手段から取得し、運転時生理データと、他の対象者の運転時期間生理データとから、運転時生理特徴量を生成する場合、データが足りなくてもデータを補完でき、生理状態についてより正確に定量的に評価または解析することができ、さらに、様々な生理状態の変化の前兆を捉えやすくなる。特に、対象者と、年齢が近い、性別が同じ、体質が似ている他の対象者の場合、補完の精度が高くなる。
【０３２３】
さらに、本発明は、上記各実施形態に限定されるものではない。上記各実施形態は、例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。
【符号の説明】
【０３２４】
１０：生理状態判定サーバ装置（生理状態判定装置）
１２：記憶部（記憶手段）
２０：携帯端末装置
３０：車載端末装置
４０：家庭端末装置
５０：医療機関サーバ装置
Ｓ：生理状態判定システム
Ｔ：対象者
Ｖ：車両
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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