(57)【要約】      （修正有）【課題】  計測された被検者の生体情報から将来的な健康状態の推移を予測して提供する生体情報活用システムの提供。【解決手段】  生体情報計測部１０１と、計測日時を発生させる計時部１０２と、前記生体情報と計測日時とを含む被検者情報蓄積部１０３と、生体情報と計測日時とを含む参照情報蓄積部１０４と、計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、特定期間内の被検者情報を抽出し変化パターンを作成する被検者変化パターン作成部１１５と、第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内の参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し変化パターンを作成する参照変化パターン作成部１１６と、前記参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成部１０５とを備える。【選択図】      図１
2005319283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムであって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段と、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時手段と、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、
前記生体情報計測手段により計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段と
を備える生体情報活用システム。
【請求項２】
前記生体情報活用システムはさらに、
被検者に関する情報である被検者属性情報を取得する被検者属性情報取得手段を備え、
前記被検者情報蓄積手段はさらに、前記被検者情報に対応づけて前記被検者属性情報を蓄積し、
前記参照情報蓄積手段は、前記参照情報に含まれる生体情報が取得された個人に関する情報である参照属性情報を前記参照情報に対応づけて蓄積する請求項１に記載の生体情報活用システム。
【請求項３】
前記生体情報活用システムはさらに、
前記第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数ある場合、前記参照変化パターンに対応づけられる参照属性情報と前記被検者属性情報との比較に基づき、当該参照変化パターンに基づき作成される予測変化パターンに優先順位をつける優先順位付与手段を備える、請求項２に記載の生体情報活用システム。
【請求項４】
前記生体情報活用システムはさらに、
前記生体情報計測手段により計測された生体情報を通信網を介して送信する複数の被検者側通信手段と、
前記予測変化パターンを通信網を介して送信するサーバ側通信手段とを備え、
少なくとも生体情報計測手段と計時手段とは、前記被検者側通信手段を介して通信網に接続されるとともに、
少なくとも参照情報蓄積手段と参照変化パターン作成手段と予測変化パターン作成手段とは、前記サーバ側通信手段を介して通信網に接続されている請求項１に記載の生体情報活用システム。
【請求項５】
前記生体情報活用システムはさらに、
作成した予測変化パターンの情報量に対応した課金情報を算出する課金手段を備えている、請求項１に記載の生体情報活用システム。
【請求項６】
前記生体情報活用システムはさらに、
被検者が生体情報を計測したことに対する報奨情報を、被検者ごとに計算する報奨計算手段を備えている、請求項１に記載の生体情報活用システム。
【請求項７】
計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムに備えられるサーバであって、
計測された生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、
計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段と
を備えるサーバ。
【請求項８】
計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用方法であって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測ステップと、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時ステップと、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報を被検者情報蓄積手段に逐次蓄積する被検者情報蓄積ステップと、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報を参照情報蓄積手段に蓄積する参照情報蓄積ステップと、
計測された生体情報が第１所定条件を満たすか否かを判断する第１判断ステップと、
前記第１判断ステップにより前記第１所定条件を満たすと判断された場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成ステップと、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成ステップと、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成ステップと
を含む生体情報活用方法。
【請求項９】
計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用方法であって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測ステップと、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時ステップと、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報を被検者情報蓄積手段に逐次蓄積する被検者情報蓄積ステップと、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報を参照情報蓄積手段に蓄積する参照情報蓄積ステップと、
計測された生体情報が第１所定条件を満たすか否かを判断する第１判断ステップと、
前記第１判断ステップにより前記第１所定条件を満たすと判断された場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成ステップと、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成ステップと、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成ステップと
をコンピュータに実行させる生体情報活用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測された生体情報に基づいた健康管理を支援などする生体情報システムやその方法などに関する。特に、収集した被検者の生体情報を加工し、健康状態の推移予測などの付加価値のある情報を提供する生体情報活用システムおよび生体情報活用方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、個人の健康管理に役立てるため、家庭内で個人の生体情報を取得し、取得した情報を医療施設等へ送信し、医療施設等は本情報を前記個人や契約者などが理解しやすいように加工し、また情報に対する解説を付記したりして、前記個人や契約者などへ返信する健康管理支援システムが多数開発されている。
【０００３】
図１４は、従来の健康管理支援システムにおける情報の流れを示す図である。このような従来の健康管理支援システムにおいては、図１に示すように、一の被検者が送信する生体情報のみに基づき、この情報をわかりやすく加工したり解説の付記などがなされた付加価値情報を、当の被検者本人、その保護者や雇用主等の被検者と直接的利害を共有する契約者へ提供している（たとえば、特許文献１参照）。すなわち、従来の健康管理支援システムにおいては、個人の生体情報において異常が発見されると、即座に本人やその他の契約者へ異常を通知することに主眼が置かれており、被検者の現在の健康状態を的確に通知することが重視されている。
【特許文献１】特開２００１−１３７１９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記健康管理支援システムは、現在の健康状態を把握するだけにとどまるものである。また、前記システムは個人の生体情報を過去から蓄積している当該個人の生体情報を参照して異常か否かを判断するにとどまるものであるため、食中毒や流行性の感染症が発症した場合でも特定の個人だけの健康状態が異常であることがわかるだけで、その異常が感染症や集団食中毒などに由来するものかは判断できない。さらにまた、今後の健康状態がどのように推移して回復に向かうかも個人のデータベースに対応するものが蓄積されていないため判断することができない。
【０００５】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、現在の健康状態から将来的な健康状態の推移を予測する社会的に貢献度の高い生体情報活用システム、生体情報活用方法およびそのプログラムを提供することを第一の目的とする。また、複数の個人に関わるデータから健康状態の推移を予測する生体情報活用システム、生体情報活用方法およびそのプログラムを提供することを第二の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明にかかる生体情報活用システムは、計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムであって、被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段と、前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時手段と、前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、前記生体情報計測手段により計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段とを備える。
【０００７】
これにより、現在の生体情報やその変化が異常であった場合に、その異常を示した個人の過去のデータやその他第三者のデータから類似する生体情報の変化パターンを見つけ出し、その後の蓄積された生体情報が推移するパターンをもって予測変化パターンとすることができる。
【０００８】
前記生体情報活用システムはさらに、被検者に関する情報である被検者属性情報を取得する被検者属性情報取得手段を備え、前記被検者情報蓄積手段はさらに、前記被検者情報に対応づけて前記被検者属性情報を蓄積し、前記参照情報蓄積手段は、前記参照情報に含まれる生体情報が取得された個人に関する情報である参照属性情報を前記参照情報に対応づけて参照属性情報を蓄積することが好ましい。また、前記第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数ある場合、前記参照変化パターンに対応づけられる参照属性情報と前記被検者属性情報との比較に基づき、当該参照変化パターンに基づき作成される予測変化パターンに優先順位をつける優先順位付与手段を備えることが好ましい。
【０００９】
これにより、参照情報に含まれる生体情報が取得された個人や被検者に関する属性情報、例えば、性別、年齢、生活習慣、服薬内容などと、被検者変化パターンや参照変化パターンとを結びつけて把握することができ、生体情報の異常から病状を特定しやすくなる。さらには、順位を有する予測変化パターンが複数作成されることで、将来の生体情報の変化がより的確に把握でき、また、集団で発症しているか否かを判断する指標とすることもできる。
【００１０】
前記生体情報活用システムはさらに、前記生体情報計測手段により計測された生体情報を通信網を介して送信する複数の被検者側通信手段と、前記予測変化パターンを通信網を介して送信するサーバ側通信手段とを備え、少なくとも生体情報計測手段と計時手段とは、前記被検者側通信手段を介して通信網に接続されるとともに、少なくとも参照情報蓄積手段と参照変化パターン作成手段と予測変化パターン作成手段とは、前記サーバ側通信手段を介して通信網に接続されていることが好ましい。
【００１１】
これによれば、複数の生体情報計測手段から多くの生体情報を通信網を介して集中して取得することができるため、より情報量の多い参照情報蓄積手段を構築することが可能となる。ひいては予測変化パターンをより的確に作成することが可能となる。
【００１２】
前記生体情報活用システムはさらに、作成した予測変化パターンの情報量に対応した課金情報を算出する課金手段を備えていることが好ましい。また、前記生体情報活用システムはさらに、被検者が生体情報を計測したことに対する報奨情報を、被検者ごとに計算する報奨計算手段を備えていても良い。
【００１３】
これらによって、被検者が生体情報を計測しようとする動機付けになるばかりでなく、被検者が生体情報を計測する際の金銭的負担を削減することができ、より大量かつ定期的な生体情報を入手することが可能となる。
【００１４】
また本発明のサーバは、計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムに備えられるサーバであって、計測された生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段とを備える。
【００１５】
なお、本発明は、このような生体情報活用システムとして実現できるばかりでなく、このような生体情報活用システムを構成する各装置が備える特徴的な手段をステップとする生体情報活用方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。
【００１６】
そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどの伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように、本発明によれば、特に医学的な知識を持たない者でも今後の健康状態の予測推移を把握することができる。従って、この予測変化パターンは、健康状態の推移によって左右される今後の予定の作成や変更などに大いに役立つ。例えば、風邪で発熱した際に、何日後に熱が下がり通常の健康状態に回復するかを見積もれれば、予定の作成や変更の際に参考にすることができる。
【００１８】
さらに、過去の生体情報として、被検者本人だけでなく他の被検者の生体情報を利用することもできるので、インフルエンザや食中毒等の感染症に感染した場合においては、既に感染して回復した他人の健康状態の推移を参考にして、本人の今後の健康状態の推移を予測できるので、精度の高い予測パターンを作成することができる。
【００１９】
また、複数の被検者の生体情報をリアルタイムに収集し、被検者全体の生体情報の変化から予測変化パターンを作成することができるので、予測変化パターンの提供先である個人、医療機関、公共機関および企業等では、この予測変化パターンを参照することによって、例えば、ウイルスを含む微生物による感染症（例えば、インフルエンザや食中毒等）の症状の推移を的確に把握できる。従って、個人、医療機関、公共機関および企業等は、個人や社会全体の健康管理のために、より有効でタイムリーな対策を講じることができ、さらに、今後のあらゆるスケジュール作成に役立てることができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。
【００２１】
（実施の形態１）
図２は、この実施形態の生体情報活用システムの概略構成を示すブロック図である。
【００２２】
同図に示す生体情報活用システム１００は、収集した生体情報に基づき現在の生体情報から将来的な健康状態を予測するスタンドアローンのシステムであり、被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段である生体情報計測部１０１と、前記生体情報が計測された計測日時を検出し計測日時を作成する計時手段である計時部１０２と、定量計測された生体情報、および、前記計測日時を含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段である被検者情報蓄積部１０３と、この被検者情報蓄積部１０３からデータ追記部１１４により参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段である参照情報蓄積部１０４と、前記被検者情報蓄積部１０３から条件に従って被検者情報を抽出し被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段である被検者変化パターン作成部１１５と、前記参照情報蓄積部１０４から条件に従い参照情報を抽出し参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段である参照変化パターン作成部１１６と、前記両パターンを比較検討して予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段である予測変化パターン作成部１０５と、作成された前記予測変化パターンを提示出力する出力部１０６とを備えている。
【００２３】
図３は、前記生体情報計測部１０１をさらに詳細に示すブロック図である。この生体情報計測部１０１は、体温計、尿分析計、血圧計などの生体情報を定量的に計測しその計測値を得るための計測部１０７と、この計測部１０７から得られる計測値の種類を判別して計測値に識別コードを付与する生体情報識別コード付与部１０８と、被検者属性情報取得手段である被検者属性情報取得部１１７とを備えている。
【００２４】
前記被検者属性情報取得部１１７はさらに、計測値がどの被検者のものであるかを識別するために、被検者から入力される情報を計測値に付与する被検者識別コード入力部１０９と、被検者の居住地や生体情報計測部の設置場所などの位置情報（居住地情報）をあらかじめ記憶し、計測値にこの位置情報を付与する位置情報付与部１１３とを備えている。
【００２５】
計時部１０２は、時計機能を有し、生体情報計測部１０１で生体情報が計測された年月日および時刻を含む計測日時を作成するとともに、この情報を計測値に対応させて被検者情報蓄積部１０３に送信する機能を備えている。
【００２６】
被検者情報蓄積部１０３は、生体情報計測部１０１から送信される各種コードなどが付与された計測値と計測日時とを被検者識別コードごとに蓄積するハードディスクドライブなどの不揮発メモリである。
【００２７】
参照情報蓄積部１０４は、前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積されている生体情報と計測日時との組、およびその他の情報が蓄積されるものであり、被検者情報蓄積部１０３からデータ追記部１１４を介して前記情報が逐次蓄積されるものとなされている。なお、この参照情報蓄積部１０４は被検者情報蓄積部１０３と同様不揮発メモリなどで構成される。
【００２８】
被検者変化パターン作成部１１５は、前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積される最新の生体情報が蓄積されるたびにこの情報を取得し、取得した生体情報が第１所定条件を満たした場合に、この生体情報に対応する計測日時、つまり最新計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する処理部である。
【００２９】
参照変化パターン作成部１１６は、被検者変化パターン作成部１１５において被検者変化パターンが作成された場合に、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている生体情報の中から第１所定条件を満たす生体情報を抽出し、被検者変化パターンを作成した期間と同じ特定期間であってその生体情報が計測された計測日時までの期間に対応する参照情報を抽出してこの参照情報から参照変化パターンを作成する処理部である。
【００３０】
予測変化パターン作成部１０５は、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターンの最も新しい計測日時以降であって、当該参照変化パターンに続く参照情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この参照情報に基づいて予測変化パターンを作成する処理部である。
【００３１】
出力部１０６は、前記予測変化パターンを視覚的に示すことができるプリンタやモニタである。この出力部１０６により、被検者はプリンタによって印刷された、またはモニタによって表示された予測変化パターンを閲覧することができる。
【００３２】
生体情報識別コード付与部１０８は、あらかじめ記憶されているテーブルなどを参照して、各計測部１０７から受信した計測値に、その計測値がどの生体情報に基づくものかを識別する識別コードを付与する処理部である。
【００３３】
被検者識別コード入力部１０９は、被検者が情報を入力することができるマンマシンインターフェースを備え、生体情報を計測する前後においてこの被検者識別コード入力部１０９を用いて被検者のＩＤなどを入力することで、計測値にどの被検者のものであるかを識別するためのコードを付与するものである。
【００３４】
位置情報付与部１１３は、被検者の居住地や生体情報計測部の設置場所などの位置情報（居住地情報）を記憶する不揮発メモリなどからなる記憶部を備え、生体情報が計測されるたびにこの位置情報を計測値に付与するものである。
【００３５】
図４は、前記各種コードなどが付与された生体情報や計測日時の情報が各蓄積部１０３、１０４に蓄積されるまでの流れを示すフローチャートである。
【００３６】
まず、被検者属性情報取得部１１７の被検者識別コード入力部１０９を用いて被検者識別コードを入力する（Ｓ４０１）。次に、生体情報計測部１０１に備えられる計測部１０７により各種生体情報が計測される（Ｓ４０２）。計時部１０２は前記計測部１０７の計測に応答して計測日時を作成する（Ｓ４０３）。生体情報識別コード付与部１０８は前記計測された計測値の種類を判別し、計測値がどの生体情報に基づくものかを識別しうる生体情報識別コードを付与する（Ｓ４０４）。そして、被検者属性情報取得部１１７の位置情報付与部１１３は予め記憶している位置情報を付与する（Ｓ４０５）。なお、この位置情報は衛星などによる位置特定システムから自動的に取得し付与するものでも良い。
【００３７】
上記各種情報が付与された計測値は計測日時とともに被検者情報蓄積部１０３に蓄積され（Ｓ４０６）、さらに、データ追記部１１４を経由して参照情報蓄積部１０４にも蓄積される（Ｓ４０７）。
【００３８】
図５は、被検者情報蓄積部１０３と参照情報蓄積部１０４とから予測変化パターンを作成する処理動作を示すフローチャートである。
【００３９】
前記被検者情報蓄積部１０３には、計測値とこれに対応した計測日時との組からなる被検者情報が蓄積されている。被検者変化パターン作成部１１５は、この被検者情報蓄積部１０３から最新の被検者情報とその直前の被検者情報とを抽出し（Ｓ５０１）、当該被検者情報に含まれる生体情報が第１所定条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ５０２）。生体情報が第１所定条件を満たすと判断した場合には（Ｓ５０２：Ｙ）、当該生体情報を計測した計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する（Ｓ５０３）。
【００４０】
なお、前記第１所定条件とは、例えば、生体情報である体温が所定の温度以上であるとか、最新の生体情報とその直前の生体情報が単位時間あたりに何度上昇したとかである。
【００４１】
また、特定期間とは情報量や生体情報としての合理的か否かなどを総合的に判断して定められる期間であり、精度と計算時間とのトレードオフとなる。また、特定期間とは時、日、週などの具体的な期間ばかりではなく、所定回数計測をした期間としても良い。
【００４２】
次に、参照変化パターン作成部１１６は、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件を満たした生体情報を抽出し、当該生体情報を計測した計測日時までの前記と同じ特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積部１０４からすべて抽出し、参照変化パターンを作成する（Ｓ５０４）。
【００４３】
次に、予測変化パターン作成部１０５は、前記作成された被検者変化パターンとこの参照変化パターンとを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し（Ｓ５０５）、第２所定条件を満たした場合（Ｓ５０５：Ｙ）、この参照変化パターンに続く参照情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する（Ｓ５０６）。
【００４４】
一方、第２所定条件を満たす参照変化パターンがない場合は（Ｓ５０５：Ｎ）、第２所定条件を変更して（Ｓ５０８）、再度参照変化パターンと被検者変化パターンとを変更後の第２所定条件に基づき対比する。
【００４５】
本実施の形態においては、前記第２所定条件は、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンに含まれる新しい方の計測値が被検者変化パターンに含まれる最新の計測値に最も近いという条件に設定されている。
【００４６】
また、前記時間変化率とは各変化パターンに含まれる二つの計測値の差をこれに対応する二つの計測日時の差で除算したものである。
【００４７】
そして、作成された予測変化パターンを出力部１０６に表示する（Ｓ５０７）。ここで、参照情報蓄積部１０４に蓄積された第１所定条件を満たす生体情報は一つとは限らない。この場合、これらの参照情報からすべての予測変化パターンを作っても良く、また、後述するように、第２所定条件やその他の条件に基づき予測変化パターンに優先順位を設定し、上位から所定番目までの予測変化パターンを表示しても良い。
【００４８】
図６は、前記予測変化パターンの出力例を示している。このグラフに破線で示されている部分は現在までに実測された生体情報であり、実線で示されているのが前記作成された予測変化パターンである。
【００４９】
このように生体情報活用システムは、計測される最新の生体情報に基づき、この生体情報が異常など第１所定条件を満たしたものであれば、予測される今後の健康状態の推移を過去に蓄積されている被検者の生体情報に基づいて予測し、この予測変化パターンを視覚的に確認できるように作成することができる。そして、被検者の不安を解消したり、今後のスケジュール調整などに役立たせたりすることができる。
【００５０】
なお、図６では、予想変化パターンが一つの例を示したが、複数の予測変化パターンを出力しても良い。また、複数の予測変化パターンを統計的に処理し、一つの予測変化パターンとして表示してもかまわない。
【００５１】
また第２所定条件を、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンに含まれる新しい方の計測日時から年月日の情報を除外した時刻が最新の計測時刻に最も近いこととしても良い。つまり、第１所定条件を満たした最新の生体情報が検出された日時が０時であった場合、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンの内のもっとも新しい計測日時が０時に近ければ、この参照変化パターンに基づき予測変化パターンが作成されることとなる。
【００５２】
（実施の形態２）
つぎに、通信網１１９を利用して複数人の生体情報を参照情報蓄積手段１０４に実質的にリアルタイムで蓄積し、他人の極最近の体調変化をも参照して予測変化パターンを作成する実施形態について説明する。この実施形態は、インフルエンザ等の流行性の感染症にも有効な体調変化予測が可能になる。インフルエンザの場合、症状が毎年異なることが多いので、特に効果を発揮しうる実施形態である。
【００５３】
なお、前記実施形態と同じ機能を有するものは同一の名称および同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００５４】
図７は、この実施形態にかかる生体情報活用システム１００の構成を示すブロック図である。
【００５５】
この生体情報活用システム１００は、サービス提供主体に備えられるサーバ１２０において、複数の計測システム１１０から受信した複数の被検者の生体情報に基づき、複数の生体情報の時間変化および被検者の属性情報としての地域情報をリアルタイムに蓄積し、蓄積された予測変化パターンと属性情報から解析された情報を、被検者を含むサービス提供先に配信する生体情報活用システムである。
【００５６】
この生体情報活用システム１００は、複数の被検者の住宅等にそれぞれ備えられる計測システム１１０（１）〜（ｎ）（ｎは自然数で当該計測システムの設置数を示す）、サービス提供主体側に備えられるサーバ１２０、およびサービス提供先に備えられるパーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」と記す）１３０などを備えおり、この計測システム１１０、サーバ１２０、およびＰＣ１３０は、通信網１１９を介して互いに接続されている。この通信網１１９により、計測システム１１０でそれぞれ計測された生体情報がサーバ１２０で一括して受信され、実質的にリアルタイムに蓄積されるので、精度の高い予測変化パターンとそれに伴う有用性の高い付加価値情報を作成し配信することができる。
【００５７】
前記計測システム１１０は、被検者の住宅などに設置されて生体情報の計測などを行うものであり、生体情報計測部である生体情報計測装置１０１と、計時部１０２と、出力部１０６とを備え、被検者側通信手段である通信部１１２を介して通信網１１９と接続されている。
【００５８】
通信部１１２は、生体情報と計測日時、生体情報識別コードの他、被検者の属性情報である被検者識別コード、位置情報をサーバ１２０に対して送信し、また、サーバ１２０からの予測変化パターン等の付加価値情報を受信することができるものである。
【００５９】
サーバ１２０は、各計測システム１１０から送信される生体情報等を一括して受信し蓄積し、蓄積された情報に基づき付加価値情報を作成するものであり、コンピュータシステムなどによって実現され、サーバ側通信手段である通信部１２１、データ追記部１１４、提供情報作成部１２３、課金手段である課金部１２４、報奨計算手段であるインセンティブ計算部１２５、被検者情報蓄積部１０３、参照情報蓄積部１０４およびバス１２８を備える。なお、図７には主要な構成のみ記載している。
【００６０】
通信部１２１は、通信網１１９を介して、各計測システム１１０から生体情報などを受信し、提供情報作成部１２３によって作成された予測変化パターンや、付加価値情報を計測システム１１０に配信するほか、契約者先である各ＰＣ１３０にも配信することができる。
【００６１】
提供情報作成部１２３は、前述の被検者変化パターン作成部１１５と参照変化パターン作成部１１６と予測変化パターン作成部１０５とが統合されており、予測変化パターンのほか、被検者変化パターンや参照変化パターンに対応づけられる属性情報としての位置情報を解析して、例えば一定の地域における異常な生体情報の計測数などの付加価値情報も作成し処理するものとなされている。
【００６２】
課金部１２４は、参照情報蓄積部１０４に蓄積されているユーザごとの契約内容などに応じて、付加価値情報の提供先に請求する課金情報を計算する。また、各被検者による生体情報送信の継続状態などに応じて発生する報奨情報に基づき課金情報を更新する。
【００６３】
インセンティブ計算部１２５は、定期的かつ継続的に生体情報を提供した被検者などに対して提供される、インセンティブの報奨情報を計算する。
【００６４】
このように被検者に対して報奨情報を発生させることにより、被検者は、努めて定期的、継続的に生体情報を計測し計測結果である生体情報を送信することとなり、蓄積される生体情報の精度や量が向上し、この情報から得られる付加価値情報の効果を一層高めることができる。
【００６５】
参照情報蓄積部１０４は、ハードディスクなどの大容量記憶装置によって実現され、データ追記部１１４によって被検者情報蓄積部１０３に蓄積される生体情報をリアルタイムで格納されるものである。この参照情報蓄積部１０４は、被検者識別コードに対応した被検者ごとの個人情報の他、契約者先との契約内容および課金情報の計算などに用いられる種々の情報等をも格納することができるものである。これらの情報は、サーバ１２０内の図示しない入力操作部、課金部１２４およびインセンティブ計算部１２５などにより、逐次、更新されるものとなされている。なお、図７では被検者情報蓄積部１０３と参照情報蓄積部１０４とは、別の記憶装置として示されているが、実際には、別の記憶装置である必要はなく、それぞれの蓄積部が別の記憶領域に格納されればよい。
【００６６】
なお、契約者先のＰＣ１３０は、サーバ１２０から付加価値情報および課金情報やそこから得られる請求書等を受信するための図示しない通信部を備え、受信された付加価値情報や請求書等を表示するためのモニタ、受信された付加価値情報や請求書等を印刷するためのプリンタなどに接続されている。
【００６７】
次に、計測システム１１０およびサーバ１２０の各処理動作について以下に説明する。
図８は、計測システム１１０における処理動作を示すフローチャートである。なお、図４に示すステップと同じ動作のステップについては同じ番号を付している。
【００６８】
まず、計測システム１１０を用いて生体情報を計測する（Ｓ４０１〜Ｓ４０５）。この計測動作は、図４に示す被検者識別コードの入力（Ｓ４０１）から位置情報を付与（Ｓ４０５）までと同様である。
【００６９】
次に、計時部１０２で作成される計測日時、生体情報識別コード付与部１０８で作成される生体情報識別コード、位置情報付与部１１３に基づく位置情報および前記被検者識別コードとともに生体情報を通信部１１２により通信網１１９を介してサーバ１２０に送信する（Ｓ７０１）。
【００７０】
図９は、サーバ１２０の処理動作を示すフローチャートである。
計測システム１１０から送信された情報を通信部で受信する（Ｓ８０１）。受信した情報は、被検者情報蓄積部１０３に蓄積される（Ｓ４０６）。また、データ追記部１１４により参照情報蓄積部１０４にも蓄積される（Ｓ４０７）。
【００７１】
前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積された情報に基づき、インセンティブ計算部１２５は、被検者ごとに報奨情報を作成し、参照情報蓄積部１０４に当該情報を蓄積する（Ｓ８０２）。
【００７２】
次に、提供情報作成部１２３は、この被検者情報蓄積部１０３から最新の被検者情報とその直前の被検者情報とを抽出し（Ｓ５０１）、当該被検者情報に含まれる生体情報が第１所定条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ５０２）。
【００７３】
ここで、第１所定条件は、被検者の最新の生体情報の時間変化率が一定の条件以上であること、と設定されている。
【００７４】
次に、被検者変化パターンが第１所定条件を満たした場合（Ｓ５０２:Ｙ）、当該生体情報を計測した計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する（Ｓ５０３）。
【００７５】
次に、提供情報作成部１２３は、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件に合致する生体情報に基づき参照変化パターンを作成する（Ｓ５０４）。この参照変化パターンは前記被検者の過去の生体情報ばかりでなく、他の複数の被検者の過去の生体情報も含まれる。
【００７６】
作成された前記被検者変化パターンと前記参照変化パターンとを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し（Ｓ５０５）、前記第２所定条件を満たした場合（Ｓ５０５：ＹＥＳ）、この第２所定条件を満たした参照変化パターンに続く生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する（Ｓ５０６）。
【００７７】
一方、第２所定条件を満たす参照変化パターンがない場合は（Ｓ５０５：Ｎ）、第２所定条件を変更して（Ｓ５０８）、再度参照変化パターンと被検者変化パターンとを変更後の第２所定条件に基づき対比する。
【００７８】
ここで、前記第２所定条件は、参照変化パターンの時間変化率が被検者変化パターンの時間変化率に最も近いこと、のみに設定されている。これは、被検者と他の被検者との生体情報の基礎的な相違、すなわち属性情報に基づく相違を考慮したものである。
【００７９】
次に、提供情報作成部１２３は、予測変化パターンの作成元となった参照変化パターンに対応づけられた属性情報を解析し、どの地域に生体情報の異常が集中しているかを特定すると共に、被検者はその地域内か近傍か遠方か、等の付加価値情報を作成する（Ｓ８０３）。
【００８０】
次に、この作成した予測変化パターンに基づいて課金部１２４は課金情報を算出し（Ｓ８０４）、参照情報蓄積部１０４に当該情報を蓄積する。
【００８１】
前記作成された予測変化パターンや付加価値情報と課金情報とを、被検者の所持している計測システム１１０（ｎ）やこの被検者に関連する契約者が所持しているＰＣ１３０に通信部１２１を介して送信する（Ｓ８０５）。
【００８２】
前記予測変化パターンや付加価値情報を受信した計測システム１１０は、付加価値情報に基づいて提供情報作成部１２３により作成された優先順位が予測変化パターンに対して付与された状態で、出力部１０６により表示される。すなわち、本実施の形態においては、提供情報作成部１２３が優先順位付与手段としても機能している。出力部１０６において表示される際には、被検者の近くに住所のある人間であって同姓、同年代、同既往症の生体情報から作成された予測変化パターンは優先順位が高く、合致する条件が少ないものほど優先順位は低くなる。そして、優先順位が１０位以内の予測変化パターンは、最初の画面に表示され、画面をスクロールすることで優先順位が下位の予測変化パターンが表示されるようになっている。なお、予測変化パターンが複数個存在する場合は、これらを統計的に処理して一つの変化パターンとして表示してもよく、また、複数のまま表示してもかまわない。
【００８３】
このように、被検者自身の現在の生体情報の変化と類似した他人を含む過去の生体情報の変化パターンを参照し、これに基づいて作成された予測変化パターンによって、該当する被検者の今後の体調変化を予測することで、より的確に今後の体調変化を把握でき、また、この予測変化パターンによってスケジュール作成等に役立てることができる。特に、はしかやおたふくかぜ等、一度感染すると再発症の可能性の低い感染症は、自己の変化パターンを参照することができないため、本実施形態が特に効果的である。加えて、複数人の生体情報のパターンをリアルタイムで収集できるため、位置情報と生体情報の変化とを判断することにより、一定の地域で発生するような感染症の集団発生を示す指標などの付加価値情報をも提供し活用することができる。
【実施例】
【００８４】
（実施例１）
次に、本発明の生体情報活用システムをトイレ装置に適用した具体的な例を説明する。
【００８５】
図１０は、生体情報活用システムが設けられたトイレ装置２００示す外観図である。
このトイレ装置２００は、計測装置本体部２０１と便器２０２とから構成されており、生体情報活用システムをスタンドアローンで実現するものである。
【００８６】
便器２０２は、計測部１０７として機能する温度センサ付き電極パッド２０３と、採尿
・採便ロート２０４とを備えている。前記電極パッド２０３は、被検者の心電と体温とを計測するためのものであり被検者と接触する便座表面に組み込まれている。採尿・採便ロート２０４は、被検者の尿および便をサンプリングするためのスライド移動可能なプローブであり便器２０２の内部に備えられている。
【００８７】
計測装置本体部２０１にもまた、計測部１０７として機能する、指挿入口２０５、血液検査器２０６、コントローラ２０７および図示しない制御部などが備えられる。
【００８８】
指挿入口２０５は、被検者の指を挿入しうる穴であり、計測装置本体部２０１の内部に納められた図示しない計測装置の計測対象物載置部として機能するものである。この計測装置は、挿入された被検者の指から血圧、脈拍および酸素飽和度等を計測するための血圧計、脈拍計およびパルスオキシメータ（血中酸素飽和度測定器）の機能を備えている。
【００８９】
血液検査器２０６は、内部に採血用ランセットが組み込まれており、計測装置本体部２０１に取り外し可能に取り付けられる。血液検査器２０６は、ランセットを用いた皮膚穿刺によりユーザが採血した微量血液から白血球数、Ｃ反応性タンパクなどを計測し、赤外線または無線通信などにより、計測値を計測装置本体部２０１内部の制御部に送信する機能を有するものである。
【００９０】
コントローラ２０７は、予測変化パターンを提示出力する出力部１０６として機能するとともに、複数の被検者が使用する場合に被検者の識別コードを入力する被検者識別コード入力部１０９としても機能し、被検者の属性情報を取得するものである。また、被検者への入力操作を案内するための表示部、および被検者の入力操作を受け付ける操作ボタンなどを備える。この操作ボタンは、例えば、採尿・採便ロート２０４をスライドさせて適当な位置に配置するための操作ボタンなどを含む。
【００９１】
このトイレ装置２００では、被検者がトイレを使用する際に、便座への荷重を検出することによって、生体情報の計測を開始するものとなされている。例えば、毎朝、起床後の排尿・排便時に、自動的に計測を開始するようにプログラムしておくことによって、便器２０２に組み込まれた生体情報計測部１０１が自動的に被検者の体温、心電、大便粘度、尿中タンパク質濃度などを計測し、計測結果を表す生体情報を被検者情報蓄積部１０３に蓄積することができる。
【００９２】
このように生体情報活用システムをトイレ装置２００に組み込むことで、被検者の生体条件が安定している時や一定の日時に計測を行うことができ、また、被検者の計測忘れを防止することができる。従って、定期的、継続的に生体情報を取得することができるという利点があり、このような情報が参照データとして非常に役立つこととなる。なお、生体情報計測部１０１における生体情報の計測は、被検者がコントローラ２０７を操作し、個人認証と計測開始の指示とを入力することによって開始するとしてもよい。
【００９３】
次に生体情報活用システムとして機能するトイレ装置２００の処理動作について以下に説明する。
【００９４】
トイレ装置２００の便座に腰掛けた被検者の尿や便を採尿・採便ロート２０４で計測し、電極パッド２０３で心電、体温を計測する。以下、説明を簡単にするため生体情報として体温のみを例示して説明する。
【００９５】
図１１は、被検者情報蓄積部１０３に蓄積されている被検者の体温の計測日時に基づく推移を示したグラフである。図１１においてＳ（ｔ）とは日時ｔに計測された生体情報、即ち体温を示し、Ｔ0は最新計測日時を示し、Ｔ-1はＴ0より古い計測日時を示す。例えば、図１１のグラフからＳ（Ｔ-1）＝３５．５℃、Ｓ（Ｔ0）＝３７．０℃である。
【００９６】
被検者情報蓄積部１０３から最新の体温Ｓ（Ｔ0）が３６．６℃以上（第１所定条件）であるかを判断する。最新の体温が前記第１所定条件を満たしている場合、被検者情報蓄積部１０３から特定期間（Ｔ-1〜Ｔ0）内に対応する生体情報を抽出し、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）を作成する。図１１に示すグラフでは、例えばＴ0は本日（０日）の０時を、Ｔ-1は昨日（−１日）の１８時を示す。
【００９７】
次に、参照情報蓄積部１０４から体温が３６．６℃以上（第１所定条件）である生体情報Ｒ（Ｔx）を抽出するとともに、前記特定期間（Ｔ-1〜Ｔ0）と同程度の期間である特定期間（Ｔy〜Ｔx）内に対応する生体情報を抽出して参照変化パターンＲ（Ｔy、Ｔx）を作成する。ここで、Ｔxは過去のある時点での計測日時、ＴyはＴxから特定期間内の計測日時である。
【００９８】
図１２は、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている過去の計測日時に基づく被検者の体温の推移を示したグラフである。図１２においてＲ（ｔ）とは過去の日時ｔに計測された
体温を示している。そして前記条件を満たすＲ（ｔ）はＲ（Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-(m-1)）及びＲ（Ｔ-(l-1)）である。これに基づき、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と同じ期間である特定期間内に対応する生体情報を抽出しすることにより作成された参照変化パターンは、Ｒ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-m、Ｔ-(m-1)）及びＲ（Ｔ-1、Ｔ-(l-1)）である。
【００９９】
次に、作成された被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と参照変化パターンＲ（Ｔy
、Ｔx）とを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満
たすか否かを判断し、前記第２所定条件を満たした場合、Ｔxから一定の期間だけ新しいＴａまでの間に存在する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する。
【０１００】
ここでは、第２所定条件は、前記両変化パターンの時間変化率の差がもっとも小さいこと、と設定されている。また、この時間変化率とは、前記特定期間内における最初と最後の測定値である体温の上昇速度である。
【０１０１】
なお、第２所定条件を両変化パターンの時間変化率の差が一定の範囲内とし、複数の参照変化パターンを抽出してもかまわない。
【０１０２】
被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）の体温の時間変化率Ｖｓは、次の式で表される。
Ｖｓ＝（Ｓ（Ｔ0）−Ｓ（Ｔ-1））／（Ｔ0−Ｔ-1））＝１．５／６＝０．２５℃／時間
一方、作成された参照変化パターンはＲ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-m、Ｔ-(m-1)）Ｒ（Ｔ-1、Ｔ-(l-1)）であり、それらの時間変化率、それぞれ、０．２５℃／時間、０．５℃／時間、０．２２℃／時間となる。よって第２所定条件に基づき時間変化率の差が最も小さいＲ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）が選択される。
【０１０３】
そして、Ｔ-mから始まるそれ以降の対応する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出して予測変化パターンを作成する。例えば、図１２の２日の６時以降から現在に至るＲ（ｔ）の推移を予測変化パターンとして作成する。この予測変化パターンでは、６時間後には体温がピークを示すが、１２時間後、１８時間後と体温は下がり続け、２４時間後には、３５．７℃まで下がりほぼ平熱になることが予測できる。
【０１０４】
なお、予測変化パターンを作成する長さは、特に限定されるものではないが、例えば、第１所定条件を切るまでの生体情報の推移を予測変化パターンとしても良い。
【０１０５】
後はこの予測変化パターンを図１１に示すグラフに合成し、トイレ装置２００のコントローラ２０７に示せばよい。
【０１０６】
なお、第２所定条件としては次のような条件とすることもできる。すなわち、第１所定条件を満たす体温が計測された時刻Ｔ0（日付は考慮しない）と同じ時刻に計測された体温に基づいて作成された参照変化パターンを予測変化パターン作成の基準である参照変化パターンとするという条件である。図１２のグラフではＲ（Ｔ-l、Ｔ-(l+1)）が該当することとなる。この場合、図１２のグラフで示す６日の０時以降からの推移が予測変化パターンとされる。つまり、現在が体温のピークで、６時間後には体温は下がり、１２時間後には、３５．５℃まで下がりほぼ平熱になると予測できる。
【０１０７】
なお、上記実施例１では、体温計と心電計とがトイレ装置２００の便座等の皮膚と接触する部分に設置される例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、上述した体温および心電以外にも、血圧、脈拍、血中酸素飽和度などを計測する計測器を、便座等の皮膚と接触する部分に設置すれば、被検者は、これらの生体情報の計測に際して計測のための手間を要しないので、これらの生体情報を定期的、継続的に計測することに効果的である。また、尿中タンパク質以外にも、尿中グルコース濃度、尿中アミノ酸濃度を計測する尿分析計を設置してもよい。さらに、大便粘度を計測すると、食中毒等の感染症の監視に効果的である。また、尿中タンパク質としては、アルブミン、グロブリン、ヘモグロビン、ミオグロビンを計測すると、日常の体調を反映しやすいので、応用範囲が広い。ここで、尿中のタンパク質の検査方法としては、免疫比濁法が適している。本免疫比濁法によれば、特定のタンパク質やホルモンのみを（アルブミン、グロブリン、ヘモグロビン等を区別して）特異的に検出でき、これの濃度を定量計測できる。また本免疫比濁法は、尿と特定タンパク質やホルモンと特異結合する抗体を含んだ抗体溶液を混合し、尿の濁度を光学的に計測することで、濃度を算出することができるので、装置の小型化が容易である。このように、免疫比濁法は、比較的小型な装置で、特定タンパク質やホルモンを定量計測できるので、家庭で日々の健康状態のモニタリングに特に適している。
【０１０８】
また、感染症の把握に特に効果的な生体情報としては、血中の白血球数およびＣ−反応性タンパク（ＣＲＰ）濃度が挙げられる。また、血中の特定抗体（IgE-RIST）の量を計測することにより花粉症の流行などを知ることができる。
【０１０９】
（実施例２）
次に、通信網を介して情報の送受信を行う生体情報活用システムを具体的な例に基づき説明する。
【０１１０】
図１３は、生体情報活用システムの構成要素である複数ある計測システム１１０の一つであって、ベッドの横に設置された状態を示す外観図である。
【０１１１】
この計測システム１１０は、計測部１０７として機能する指挿入口２０５や血液検査器２０６、コントローラ２０７、通信網１１９と接続するための通信ケーブル２０８、主電源スイッチ３０２および図示しない制御部などが備えられる。
【０１１２】
また、この計測システム１１０には、睡眠中の体温や、血圧、脈拍、心電、血中酸素飽和度を計測し、これらの生体情報を定期的かつ継続的に赤外線または無線通信などにより、計測結果を計測システム１１０本体に送信することができる図示しない計測部も備えられている。
【０１１３】
図１４は、参照情報蓄積部１０４に記録された生体情報である体温をグラフとして示した例であり、通信網１１９を介して収集された複数の被検者の生体情報の時間的推移を示している。このグラフ中でＲｙ（ｔ）の添え字であるｙは自然数変数であって特定個人を示すものである。ここでは例えば、Ｒ1（ｔ）は被検者本人の過去の体温の推移で、Ｒ2（ｔ）、Ｒ3（ｔ）・・Ｒｎ（ｔ）は他人の過去の体温の推移を示す参照信号としている。
【０１１４】
これらのＲ1（ｔ）、Ｒ2（ｔ）、Ｒ3（ｔ）・・Ｒｎ（ｔ）の中から、提供情報作成部１２３は、前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす参照変化パターンを抽出することとなる。
【０１１５】
次にこの実施例にかかる生体情報活用システムの具体的動作を説明する。
計測システム１１０のコントローラ２０７に設けられた個人特定用のボタンを押すことにより属性情報である被検者識別コードを入力する。次いで、被検者は計測部１０７により各種生体情報を計測する。このような計測部１０７は被検者に取り付けられて、睡眠中の生体情報を定期的に計測し無線通信などで送信できるものも含まれている。
【０１１６】
以下、説明を簡単にするため生体情報として体温のみを例示して説明し、上記実施例１と同じ部分はその説明を省略する場合もある。
【０１１７】
被検者情報蓄積部１０３から最新の体温Ｓ（Ｔ0）と前回計測した体温Ｓ（Ｔ-1）とを抽出し、抽出された体温に基づき第１所定条件を満たすか否かを判断する。
【０１１８】
この実施例の場合、第１所定条件は体温の時間変化率が０．２５℃／時間以上上昇した場合とする。この場合図１０のＴ-1〜Ｔ0のＳ（ｔ）が当該条件をみたすこととなるので、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）を作成する。
【０１１９】
次に、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件を満たす生体情報、すまわち連続する２回の計測日時の間において体温が０．２５℃／時間以上上昇する生体情報を抽出し参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）を作成する。ここで、Ｒyの添え字であるｙは被検者を区別するものであり、Ｔxは過去のある時点での計測日時、Ｔyはそれ以前で直近の計測日時である。
【０１２０】
次に、作成された被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）とを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し、前記第２所定条件を満たした場合、Ｔxから始まるそれ以降の対応する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する。
【０１２１】
後はこの予測変化パターンを図１１に示すグラフに合成し、コントローラ２０７などに示せばよい。
【０１２２】
ここで、第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数抽出されることがある。この場合、複数の参照変化パターンに優先順位を付与して、予測変化パターンを作成し、その優先順位を明示して提供すると好ましい。優先順位が提示されていると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に参考になるためである。
【０１２３】
優先順位を付与する方法としては、例えば、参照変化パターンの元となる生体情報が計測された日時が最近である程、予測変化パターンの優先順位を高くしても良い。即ち、参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）の中で、ＴｘがＴ0に最も近い参照変化パターンに最も高い優先順位を付与する。
【０１２４】
また、被検者本人の属性情報と抽出された参照変化パターンに対応する属性情報とを比較検討して優先順位を設定しても良い。例えば、属性情報から位置情報を抽出しこれを比較対象として、被検者本人と居住地域が近い程優先順位を高くしても良い。即ち、参照変化パターンを示す個人の居住地域が、被検者本人の居住地域に最も近い個人の参照変化パターンに最も高い優先順位を付与し、居住地が遠ざかるにつれて優先順位を低くしていく。
【０１２５】
以上のように、時刻や地理的要素等の属性情報に基づき優先順位を付与すると、ある特定の地域で同時期に発症するような感染症による体調変化に対して特に効果的である。
【０１２６】
さらに、同様に、参照変化パターンを示す個人の年齢、性別、体質、体格、既往症、病歴、体質等の属性情報と、被検者本人のこれら属性情報を対比し、より近い属性を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。
【０１２７】
さらに、属性情報として、参照変化パターンを示す個人の飲酒、喫煙、栄養、睡眠、疲労状態等の生活習慣情報と、被検者本人のこれら生活習慣を対比し、より近い生活習慣を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報としての生活習慣情報に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。
【０１２８】
さらに、属性情報として、参照変化パターンを示す個人の服薬情報と、被検者本人の服薬情報を対比し、より近い服薬情報を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報としての服薬状況に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。
【０１２９】
また、優先順位は、生活習慣情報、服薬情報等の属性情報の少なくとも一つの情報に基づき、予測変化パターンに優先順位を付与してもよく、属性情報に含まれる情報を定量化し、この情報に優先順位付与に関する寄与度に対する重みを付与した上で、複合的に解析して優先順位を付与しても良い。
【０１３０】
また、上記の様に優先順位が付与された予測変化パターンを提供するだけでなく、生活習慣情報、服薬情報等の属性情報の少なくとも一つの情報と対応付けられた参照変化パターンから、生活習慣情報、服薬情報等と参照変化パターンの関連を分析し、被検者が今後取るべき行動をアドバイスとして提示するとより有益である。例えば、被検者と属性情報が近い参照情報の中で、発症から回復までの期間が最短であった個人の生活習慣情報、服薬情報をアドバイスとして被検者に提供すれば、どのような生活をすれば早く回復するかの指針を得ることが可能となる。
【０１３１】
例えば、被検者が５０歳代で糖尿病である場合を考える。この時、参照変化パターンを有する個人の中から、５０歳代で糖尿病である個人を抽出する。仮にこの抽出された個人が、個人１，２，３の３名であったとする。そして、個人１は服薬していなかった、個人２は薬剤Ａを服薬していた、個人３は薬剤Ｂを服薬していたとする。そして、個人１，２，３の参照変化パターンを分析し、発症から回復までの期間を判定する。その結果、個人３が最短で回復していたら、薬剤Ｂを服薬していた人の回復期間が最短であることを提示する。同様に、生活習慣情報から、どのような生活習慣の人の回復期間が最短であるかを提示する。
【０１３２】
次に、サーバ１２０に備えられた課金部１２４およびインセンティブ計算部１２５を以下具体的に説明する。
【０１３３】
課金部１２４は提供する情報量、例えば予測変化パターンの数や、解析して提示する属性情報の量に応じて、課金情報を作成する。
【０１３４】
インセンティブ計算部１２５で作成される報奨情報は、例えば、付加価値情報を提供する料金の割引や検査用試薬の割引あるいは引き換えを受けることができる。なかでも、報奨情報に基づき計測部に用いられる検査用試薬等と引き換えができることは、さらなる生体情報の計測を奨励することになり、奨励効果が大きく、特に効果的である。ここで、検査用試薬としては、例えば、免疫比濁法による計測に使用される緩衝液や抗体溶液などが挙げられる。
【０１３５】
また、インセンティブ計算部１２５は、被検者ごとに蓄積した報奨情報が所定条件を満たすと、前述のような引き換えなどをすることができるという情報を発行するものとしても良い。
【０１３６】
例えば、被検者に生体情報を定期的に継続して計測送信することを奨励するインセンティブを与えるとしてもよい。３か月以上継続して毎回、一時間以内の時間幅で生体情報を計測し、サーバ１２０に送信した被検者には２０ポイント、６か月以上継続して毎回、一時間以内の時間幅で生体情報を計測し、サーバ１２０に送信した被検者には５０ポイントなど、あらかじめ参照情報蓄積部１０４などに格納されているテーブルを参照して、各被検者の報奨情報を計算し、蓄積された報奨情報に応じて引き換えなどを行うことができるという情報を発行するものとしても良い。
【０１３７】
また、計測頻度が高い程、きめ細かな被検者変化パターン、参照変化パターンが得られ、これらの一致度合いの判定の精度が向上するので、より好ましい。例えば、人体に常時装着しながら体温を計測する（ウエアラブル体温計）に送受信部を備えた情報端末を被検者が携帯し、常時体温を計測しながら、その計測値をサーバ１２０に送信しても良い。
【０１３８】
ここで、付加価値情報を直ちに情報端末に返信すると効果的である。また、情報端末では、被検者変化パターンを作成したときのみサーバ１２０へ送信すると、通信量、電力を節約できより実用的である。
【０１３９】
また、インセンティブ計算部１２５は、各被検者にポイントが２０ポイント以上貯まると、ユーザの選択に応じて、付加価値情報の提供に対する課金の１０％の割引することができる情報や、検査用試薬の価格の１０％の割引をすることができる情報発行しても良く、これらの情報のうち、どの情報を選ぶかを被検者の入力によって自由に選択できるものとしてもかまわない。
【０１４０】
被検者が課金に対する割引を受けることができる情報を選択した場合には、インセンティブ計算部１２５で発行した割引率の情報を課金部１２４に通知するものとしても良い。
【０１４１】
また、検査用試薬の割引を受けることができる情報を選択した場合には、例えば、割引券などを郵送などで発行するための情報の作成を行う。
【０１４２】
このように、被検者が、実際に、付加価値情報を提供する料金の割引や検査用試薬の割引等を受ければ、その被検者ごとに蓄積されていた報奨情報から利益を受けた分だけ減算し、参照情報蓄積手段内の報奨情報を更新する。
【０１４３】
インセンティブ計算部１２５は、各被検者の報奨情報を、生体情報計測の定期性と、継続性に応じて計算する場合、より効果的に質のよい生体情報を収集することができるという効果がある。
【０１４４】
また、報奨情報は、例えば、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている被検者ごとの生体情報の量に応じて加算されるとしてもよい。このように、蓄積された生体情報の量に応じて報奨情報を加算する場合、生体情報の計測日時が一定であるか否かには関係なく報奨情報が加算されるが、被検者に対して生体情報を長期間継続して計測することを奨励することができ、しかも、インセンティブ計算部１２５の計算負荷を低減することができるという効果がある。
【０１４５】
以上のように、特に医学的な知識を持たない者でも今後の健康状態の予測推移を把握することができる。従って、この予測変化パターンは、健康状態の推移によって左右される今後の予定の作成や変更などに大いに役立つ。例えば、風邪で発熱した際に、何日後に熱が下がり通常の健康状態に回復するかを見積もれれば、予定の作成や変更の際に参考にすることができる。
【０１４６】
さらに、過去の生体情報として、被検者本人だけでなく他の被検者の生体情報を利用することもできるので、インフルエンザや食中毒等の感染症に感染した場合においては、既に感染して回復した他人の健康状態の推移を参考にして、本人の今後の健康状態の推移を予測できるので、精度の高い予測パターンを作成することができる。
【０１４７】
また、複数の被検者の生体情報をリアルタイムに収集し、被検者全体の生体情報の変化から予測変化パターンを作成することができるので、予測変化パターンの提供先である個人、医療機関、公共機関および企業等では、この予測変化パターンを参照することによって、例えば、ウイルスを含む微生物による感染症（例えば、インフルエンザや食中毒等）の症状の推移を的確に把握できる。従って、個人、医療機関、公共機関および企業等は、個人や社会全体の健康管理のために、より有効でタイムリーな対策を講じることができ、さらに、今後のあらゆるスケジュール作成に役立てることができるという効果がある。
【産業上の利用可能性】
【０１４８】
本発明にかかる生体情報活用システムは、生体情報の将来的推移を予測する機能を有し、従業員全体の健康を管理するシステムや新薬の効果を確かめるために被検者の健康状態を把握するシステム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】本発明にかかる生体情報活用システムの一構成例を示すブロック図である。
【図２】生体情報計測部の構成を詳細に示したブロック図である。
【図３】生体情報等を参照情報蓄積手段に蓄積するまでの動作を示すフローチャートである。
【図４】参照情報蓄積手段蓄積以降の生体情報活用システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】予測変化パターンを実測データに合成し出力部においてグラフで示した状態を示す図である。
【図６】通信網を介して情報の送受信を行う生体情報活用システムの一構成例を示すブロック図である。
【図７】計測システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】サーバの動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】生体情報活用システムをトイレ装置に適用した状態を示す外観図である。
【図１０】被検者情報蓄積手段に蓄積されたデータの最新部分を視覚的に示したグラフである。
【図１１】被検者情報蓄積手段に蓄積された過去のデータを視覚的に示したグラフである。
【図１２】計測システムをベッドサイドに設置した状態を具体例として示す外観図である。
【図１３】参照情報蓄積手段に蓄積されたデータの一部を視覚的に示したグラフである。
【図１４】従来の健康管理システムにおける情報の流れを示す概念図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１００  生体情報活用システム
１０１  生体情報計測部
１０２  計時部
１０３  被検者情報蓄積手段
１０４  参照情報蓄積手段
１０５  予測変化パターン作成部
１０６  出力部
１０７  計測部
１０８  生体情報識別コード付与部
１０９  被検者識別コード入力部
１１０  計測システム
１１２  被験者側通信部
１１３  位置情報付与部
１１４  データ追記部
１１５  被検者変化パターン作成部
１１６  参照変化パターン作成部
１１７  被検者属性情報取得部
１１９  通信網
１２０  サーバ
１２１  サーバ側通信部
１２３  付加価値情報作成部
１２４  課金部
１２５  インセンティブ計算部
１２８  バス
２００  トイレ装置
２０１  計測装置本体部
２０２  便器
２０３  電極パッド
２０４  採尿・採便ロート
２０５  指挿入口
２０６  血液検査器
２０７  コントローラ
２０８  通信用ケーブル
【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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