(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の活動を検知する検知手段と、該検知手段からの検知信号を受信し記憶する集積手段と、該集積手段に記憶された検知信号を解析し被験者の体調を判別する解析判別手段とを有し、
前記検知手段は家庭用電気機器であり、
前記解析判別手段は、
前記家庭用電気機器の使用時刻から隣接するイベントの時間間隔を算出し、この隣接するイベントの時間間隔を横軸とするとともに、それぞれの隣接イベントの時間間隔における個数を全個数で割ったものを縦軸としたヒストグラムを作成し、このヒストグラムから線形回帰を行って直線の傾きの絶対値を隣接イベント分布係数として求める解析部と、
予め累積した検知信号を解析して得られた基準隣接イベント分布係数を記憶する記憶部と、
検知信号の解析結果の隣接イベント分布係数と前記基準隣接イベント分布係数とを比較して被験者の体調を判別する評価部とを備えることを特徴とする体調判別システム。
【請求項２】
前記解析判別手段による被験者の体調の判別結果を送信する送信手段をさらに備え、介護・看護・医療・福祉機関に前記判別結果を送信する請求項１に記載の体調判別システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は体調判別システムに関し、より詳細には被験者、特に高齢者の日常の活動をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積して、被験者の体調を判別し、介護・看護・医療・福祉機関の活動に役立てる体調判別システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
わが国において、６５歳以上の高齢者の人口に占める割合が今後５０年の間に３０％を超えると言われている。このような状況下で、要介護老人の対策が現在注目・検討されているが、一方で多くの健康な高齢者が存在していることも見過ごしてはならない。健康な高齢者の中でも一人暮らしの高齢者は、空間的・人間関係的に孤立していることが多く、これらの人の健康状態を把握することは大変重要なことではあるが、特定多数の人の健康状態を把握・管理するには人手が圧倒的に不足している。
【０００３】
このため例えば、自治体の中にはペンダント型無線式緊急通報システムを導入しているところもあるが、これは緊急時のみに使用されるものであり高齢者の日常の健康状態を把握するものではない。また、宅内に多種のセンサを配置して高齢者の生活活動を監視するサービスシステムが警備会社などから提供されているが、システム導入および維持の費用が高いため高額所得者にしか普及していないのが現状である。さらに特開平１０−２４８０９３号公報では、家庭用電気製品にセンサを取付けて、電気ポットの給湯スイッチのオン・オフなどを検出して生活者の安否などを監視するシステムが提案されているが、電気製品の設置場所および情報量に制限があり、加えて電気製品をほとんど使わない人や夜間に電気製品の電源プラグをコンセントから抜いておく人などの場合にはこのシステムでは十分な監視はできない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はこのような従来の問題に鑑みてなされたものであり、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の活動をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の体調を判別できるシステムを提供することをその目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、被験者の活動を検知する検知手段と、該検知手段からの検知信号を受信し記憶する集積手段と、該集積手段に記憶された検知信号を解析し被験者の体調を判別する解析判別手段とを有し、前記検知手段は家庭用電気機器（以下「家電機器」と記すことがある）であり、前記解析判別手段は、前記家庭用電気機器の使用時刻から隣接するイベントの時間間隔を算出し、この隣接するイベントの時間間隔を横軸とするとともに、それぞれの隣接イベントの時間間隔における個数を全個数で割ったものを縦軸としたヒストグラムを作成し、このヒストグラムから線形回帰を行って直線の傾きの絶対値を隣接イベント分布係数として求める解析部と、予め累積した検知信号を解析して得られた基準隣接イベント分布係数を記憶する記憶部と、検知信号の解析結果の隣接イベント分布係数と前記基準隣接イベント分布係数とを比較して被験者の体調を判別する評価部とを備えることを特徴とする体調判別システムが提供される。
【０００８】
前記体調判別システムは解析判別手段による体調の判別結果を送信する送信手段をさらに備え、介護・看護・医療・福祉機関に前記判別結果を送信するのが望ましい。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明者等は、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の活動をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の体調を的確に判別できるシステムを提供できないか鋭意検討を重ねた結果、日常生活で違和感なく利用され且つ広く普及している家電製品を検知手段として用い、家電製品の使用状況を検知・集積し、これを解析することにより被験者の体調を判別すればよいことを見出し本発明をなすに至った。
【００１２】
本実施形態に係る体調判別システム及び体調判別方法の大きな特徴は、家庭用電気機器の使用時刻から隣接イベント分布係数又は使用時間を算出し、予め検知・算出した前記家庭用電気機器の基準隣接イベント分布係数又は使用時間と比較して被験者の体調を判別することにある。
【００１３】
図１に、この体調判別システムの概説図を示す。宅内に配設された家電機器１で検知された信号は集積手段２に送られ、ここで時系列データとして集積・記憶される。集積手段２に記憶された時系列データは所定時間ごとあるいは送信要求があったときに解析判別手段３に送られる。解析判別手段では収集された時系列データを解析・判別を行う。解析判別手段３による判別結果は送信手段４を用いて必要により被験者本人５および介護・看護・医療・福祉機関６に送られ、健康状態の自己管理や当該機関による活動に活用される。この場合、被験者本人５およびその家族、前記機関６などからの要求によっても、判別された体調が送信手段４を介して要求者に送信されるようにしてもよい。以下各手段について個別に説明する。
【００１４】
まず前記家電機器としては、例えばエアコン、テレビ、冷蔵庫、電子レンジ、マットなどの従来公知の家電製品を用いることができ、これらを複数個組み合わせて使用するのが被験者の体調をより詳細に検知する上で望ましい。家電製品における検知信号としては、例えばスイッチのオン・オフや扉の開閉、温度の設定、運転モード、コンプレッサ回転数、リモコン操作、消費電力などが挙げられる。
【００１５】
前記各種家電機器で検知された検知信号は集積手段に送られ、ここで時系列データとして記憶される。検知手段から集積手段への送信方法について特に限定はないが、新たな配線工事を必要としない点から無線や電灯線搬送を用いて送信するのが好ましい。
【００１６】
集積手段に集積・記憶された時系列データは解析判別手段に送信される。集積手段から解析判別手段への送信方法に特に限定はなく、電話回線やＣＡＴＶ回線などを利用すればよい。なお図１では集積手段２と解析判別手段３を別体としているが、両者を一体として形成してももちろん構わない。また、集積手段２、解析判別手段３、送信手段４のすべてを被検者宅に設けてもよく、あるいは被検者宅とは別の所（例えば集中管理センターなど）に設けてもよい。
【００１７】
次に、解析判別手段における解析・判別方法について説明する。解析判別手段では、被験者の体調と関連づけられる解析結果を基準データとして記憶部に記憶しておき、時系列データの解析結果と基準データとの比較を行い、一致又は近似している基準データから被験者の体調を判別する。この方法の概説図を図２に示す。集積手段２から解析判別手段３へ送られてきた時系列データはまず解析部３１で解析される。具体的解析手法については後述する。そして被験者の体調と関連づけられる解析結果は基準データとして記憶部３２に記憶される。一方、順次送られてくる時系列データの解析結果は評価部３３においてこの基準データと比較され、一致又は近似している基準データから被験者の体調が推測・判別され、出力部３４で出力される。
【００１８】
ここでまず、時系列データの解析方法として家電機器の使用時刻から算出した隣接イベント分布係数を用いる場合を説明する。なお、隣接イベント分布係数は、統計分布においてサンプルのバラツキ具合を定量化した値であって、家電機器が散漫に使用されたか、集中して使用されたかを示すものである。
【００１９】
本発明者等は、１００人の被験者（独居者）の家の種々の家電製品に検知手段を配設し、その使用状況を１ヶ月にわたって調査した。この結果、家電製品の使用についての隣接イベント分布係数と被験者の体調との間に密接な相関関係があるという新たな知見を得た。以下、家電機器として冷蔵庫を用いた場合を例に説明する。
【００２０】
冷蔵庫に扉開閉検知器を設け、冷蔵庫の扉が開閉されると、開閉された日時と「開」又は「閉」の信号を解析部３１（図２に図示）に送るようにする。扉開閉検知器と解析部とは例えば電力線で接続し、電力線上に構築されたネットワークの基に扉開閉検知器から解析部へデータを送る。図３に、解析部に送る時系列データの一例を示す。図３では、例えば最初の行で、’０１年１０月２１日の１３時９分１４秒に冷蔵庫の扉が開かれたことを示し、次の行で、同日の１３時９分１８秒に扉が閉じられたことを示している。
【００２１】
この冷蔵庫の扉の開閉時刻データから隣接イベント分布係数を次のようにして算出する。まず、冷蔵庫の扉が開かれた（イベント）時刻を抽出し、隣接するイベントの時間間隔を算出する。例えば図３では、１３時９分１４秒、１３時９分５３秒、１３時２０分１１秒、１３時２１分９秒に冷蔵庫の扉が開かれているから、隣接イベントの時間間隔は３９秒、１０分２８秒、５８秒である。
【００２２】
つぎに、この隣接イベントの時間間隔を横軸とし、個数を縦軸としてヒストグラムを作成する。ここで、被験者１００人の隣接イベントの時間間隔を実際に算出したところ、この時間間隔は１秒から数十時間まで広い範囲にわたっていることがわかったので、縦軸・横軸共にlogスケールを用いることにし、さらに被験者の違いや日付けの違いが顕著に現れないようにするため、縦軸として、それぞれの隣接イベントの時間間隔における個数を全個数で割ったものを用いことにする。具体的には、横軸の目盛間隔を例えばＩ＝１０0.5秒として、０〜１０0.5秒間の隣接イベント時間間隔であった個数Ｎ（１０0.5）、１０0.5〜１０1.0秒間の隣接イベント時間間隔であった個数Ｎ（１０1.0）、・・・、１０b-0.5〜１０b秒間の隣接イベント時間間隔であった個数Ｎ（１０b）をそれぞれ算出する。次に全個数をＭとして、Ｐ（１０b）＝Ｎ（１０b）／Ｍから各隣接イベント時間間隔の個数割合を算出する。以上のようにして算出した隣接イベント時間間隔（ＩＥＩ：Inter Event Interval）を横軸とし、その個数割合（Ｐ（ＩＥＩ））を縦軸としてlogスケールのヒストグラムを作成する。そして作成したヒストグラムから線形回帰を行い、その直線の傾きの絶対値を隣接イベント分布係数とする。ヒストグラムの一例を図４に示す。このヒストグラムは、後述する活力のある被験者（得点２４点、隣接イベント分布係数０．９５）と活力のない被験者（得点３点、隣接イベント分布係数１．３８）のものである。
【００２３】
一方、被験者７８人について２９日間の実験後に「ＰＯＭＳ検査」を行い、隣接イベント分布係数との関係を調べた。なお、「ＰＯＭＳ検査」は検査直前の１週間の間の体調に関するアンケートであるので、隣接イベント分布係数についても１週間分データに基づいて算出した。「ＰＯＭＳ検査」の各項目について得点の高い方から１０人、低い方から１０人を抽出して２つのグループとし、これら２つのグループと隣接イベント分布係数との間の相関関係を調べた結果、得点の高いグループ（活力のあるグループ）は平均得点が２４．５点、隣接イベント分布係数が１．００であったのに対し、得点の低いグループ（活力のないグループ）は平均得点が３．０９点、隣接イベント分布係数が１．２３であった。また一般に「ｐ値」と呼ばれる確率を示す値を算出した結果０．００３と非常に小さい値であった。このことから被験者の活力があるほど隣接イベント分布係数は小さくなり、被験者の活力がないほど隣接イベント分布係数は大きくなることがわかる。なおｐ値は、確率を示す値であって、被験者の体調と隣接イベント分布係数との間に相関関係がないと仮定した場合に、現実にそのような調査結果が得られる確率である。つまり、ｐ値が十分に小さい場合には、相関関係がないとした仮説が棄却され、両者に相関関係があるということになる。
【００２４】
また、家電機器としてテレビを用いた場合にも、冷蔵庫を用いた場合と同様に被験者の日々の体調を判別できる。冷蔵庫の場合における扉の開閉時刻の代わりに、テレビの場合には遠隔操作器（以下「リモコン」と記すことがある）からの信号送信時刻を用いる。すなわち、電源のオン・オフ、チャンネルの切換、音量の増・減といったリモコンからテレビに送られる信号の送信時刻を用いる。検知データの統計学的処理、隣接イベント分布係数の算出方法、及び「ＰＯＭＳ検査」については前記と同様であるのでここではその説明を省略し、その結果だけを下記に示す。
【００２５】
「ＰＯＭＳ検査」の”怒り”項目について得点の高い方から１０人、低い方から１０人を抽出して２つのグループとし、これら２つのグループと隣接イベント分布係数との間の相関関係を調べた結果、得点の高いグループ（”怒り”のあるグループ）は平均得点が２５．１点、隣接イベント分布係数が１．１４であったのに対し、得点の低いグループ（”怒り”のないグループ）は平均得点が０．０点、隣接イベント分布係数が１．２７で、ｐ値は０．０３と小さい値であった。このことから被験者の”怒り”があるほど隣接イベント分布係数は小さくなり、被験者の”怒り”がないほど隣接イベント分布係数は大きくなることがわかる。
【００２６】
以上から明らかなように、被験者の体調と隣接イベント分布係数との関係を基準データとして予め記憶させておき、日々の冷蔵庫の扉開閉操作やテレビのリモコン操作などから算出される隣接イベント分布係数を基準データと比較することにより被験者の日々の体調を判別できるようになる。なお、前記実施例では家電機器として冷蔵庫およびテレビを用いているが、家電機器としてこれらに限定されるものではなく、従来公知の家電機器を利用することができる。また、複数の家電機器の使用状態から複数の隣接イベント分布係数を算出することにより、被験者の体調をより的確に判別できるようになる。
【００２７】
次に、体調の解析方法として、家電機器の使用時間を用いる場合について説明する。隣接イベント分布係数を用いた場合と同様に、７８人の被験者（独居者）の家の種々の家電製品に検知手段を配設し、その使用状況を２９日間にわたって調査した。この結果、家電製品の使用時間と被験者の体調との間に密接な相関関係があるという新たな知見が得られた。以下、家電機器として冷蔵庫を用いた場合を例に説明する。なお、冷蔵庫の場合の使用時間とは冷蔵庫の扉が開けられてから閉じられるまでの時間をいう。
【００２８】
冷蔵庫に扉開閉検知器を設け、冷蔵庫の扉が開閉されると、開閉された時刻と「開」又は「閉」の信号を検知する。そして、冷蔵庫の使用時間に基づいて下記式から平均使用時間Ｔを算出する一方、前記の「ＰＯＭＳ検査」を行い”うつ”と”混乱”の体調項目と冷蔵庫の使用時間との関係を調べた。結果を表１に示す。
Ｔ＝１／Ｍ×Σ（ｔi）
（式中、Ｔ：平均使用時間、Ｍ：扉開閉回数、ｔi：各使用時間）
【００２９】
【表１】
0004405127.tif 000002
【００３０】
表１によれば、「ＰＯＭＳ検査」の結果、被験者のうち４３人が”うつ”状態の可能性が低く、３４人が”うつ”状態の可能性が高かった。そして”うつ”状態の可能性の低い被験者４３人の平均使用時間が１２．０秒であるのに対し、”うつ”状態の可能性の高い３４人の平均使用時間は１５．３秒であった。このことから平均使用時間が長いと”うつ”状態である可能性が高く、平均使用時間が短いと”うつ”状態である可能性が低いと考えられる。そこで前出のｐ値を算出したところ０．００３４と非常に小さい値を示し、使用時間と”うつ”とは相関関係にあることが認められた。
【００３１】
また、「ＰＯＭＳ検査」の結果、被験者のうち４５人が”混乱”状態の可能性が低く、３２人が”混乱”状態の可能性の高かった。そして”混乱”状態の可能性が低い４５人の平均使用時間は１２．０秒であるのに対し、”混乱”状態の可能性の高い３２人の平均使用時間は１４．７秒であった。このことから平均使用時間が長いと”混乱”状態である可能性が高く、平均使用時間が短いと”混乱”状態のある可能性が低いと考えられる。そこで前記と同様にｐ値を算出したところ０．０１２と小さい値を示し、使用時間と”混乱”とは相関関係にあることが認められた。
【００３２】
したがって、被験者の体調と使用時間との関係を基準データとして予め記憶させておき、日々の冷蔵庫の扉開閉操作から算出される使用時間を基準データと比較することにより被験者の日々の体調を判別できるようになる。なお、前記実施例では家電機器として冷蔵庫を用いているが、家電機器としてこれらに限定されるものではなく、従来公知の家電機器をもちろん利用することができる。また、複数の家電機器の使用状態から複数の隣接イベント分布係数を算出することにより、被験者の体調をより的確に判別できるようになる。
【００３３】
【発明の効果】
本発明の体調判別システムでは、前記検知手段は家庭用電気機器であり、前記解析判別手段は、前記家庭用電気機器の使用時刻から隣接するイベントの時間間隔を算出し、この隣接するイベントの時間間隔を横軸とするとともに、それぞれの隣接イベントの時間間隔における個数を全個数で割ったものを縦軸としたヒストグラムを作成し、このヒストグラムから線形回帰を行って直線の傾きの絶対値を隣接イベント分布係数として求める解析部と、予め累積した検知信号を解析して得られた基準隣接イベント分布係数を記憶する記憶部と、検知信号の解析結果の隣接イベント分布係数と前記基準隣接イベント分布係数とを比較して被験者の体調を判別する評価部とを備えるので、低い導入費用で、しかも高齢者などの被験者の日常の活動をプライバシーを確保しながら最も自然な形で集積でき、さらには被験者の体調を的確に判別できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の体調判別システムの概略構成図である。
【図２】  解析判別手段の一例を示す概説図である。
【図３】  冷蔵庫の扉開閉についての時系列データの一例である。
【図４】  隣接イベント時間間隔のヒストグラムである。
【符号の説明】
１  家電機器（検知手段）
２  集積手段
３  解析判別手段
４  送信手段
３１  解析部
３２  記憶部
３３  判別部
３４  出力部
【図１】
0004405127.tif 000003
【図２】
0004405127.tif 000004
【図３】
0004405127.tif 000005
【図４】
0004405127.tif 000006