(57)【要約】【課題】正確な血糖値予測を可能にする血糖値予測装置を提供する。【解決手段】血糖値予測装置１０は、血糖値を予測する対象のユーザーの摂取エネルギー情報を取得する摂取エネルギー取得部１１１と、消費エネルギー情報を取得する消費エネルギー取得部１１２と、姿勢情報を取得する姿勢測定部１８０と、摂取エネルギー情報を第１の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第１予測曲線を作成し、消費エネルギー情報を第２の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第２予測曲線を作成する算出部１１３と、食事情報と行動情報に基づき変化する血糖値情報を含むユーザー情報２００とを取得し、第１モデル波形と第２モデル波形とを作成する解析部１１４と、第１予測曲線と第１モデル波形と、姿勢情報に基づき変形された第２予測曲線と第２モデル波形と、をそれぞれ統合して予測血糖値曲線を作成する生成部１１５と、予測血糖値曲線を表示する表示部１５０と、を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
血糖値を予測する対象のユーザーが摂取した摂取エネルギー情報を取得する摂取エネルギー取得部と、
前記ユーザーが消費した消費エネルギー情報を取得する消費エネルギー取得部と、
前記ユーザーの姿勢情報を取得する姿勢測定部と、
前記摂取エネルギー情報を第１の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第１予測曲線を作成し、前記消費エネルギー情報を第２の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第２予測曲線を作成する算出部と、
前記ユーザーの食事情報と行動情報に基づき変化する血糖値情報とを含むユーザー情報とを取得し、第１モデル波形と第２モデル波形とを作成する解析部と、
前記第１予測曲線と前記第１モデル波形と、前記姿勢情報に基づき変形された前記第２予測曲線と前記第２モデル波形と、をそれぞれ統合して予測血糖値曲線を作成する生成部と、
少なくとも前記予測血糖値曲線を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の血糖値予測装置において、
前記姿勢測定部が、前記ユーザーの姿勢を検出する高度センサーを含むことを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載の血糖値予測装置において、
前記姿勢測定部が、高度センサーと、前記ユーザーの位置情報を検出するＧＰＳセンサーと、を含むことを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の血糖値予測装置において、
前記高度センサーが、気圧センサーであることを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の血糖値予測装置において、
前記消費エネルギー情報が、活動量測定部と前記姿勢測定部とを含む活動量計によって測定されることを特徴とする血糖値予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血糖値予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病や生活習慣病は、日常生活における生体情報、摂取カロリー、消費カロリー等の記録をつけることで生活改善や治療に有効である。摂取カロリーは、食事内容・回数等の記録により把握可能であるが、消費カロリーは基礎代謝や運動量などの測定が必要になり、日常生活の中で適切なタイミングで正確に把握することは困難である。
【０００３】
そこで、ユーザーの摂取カロリー及び消費カロリーの過去の履歴データに基づいて、ユーザーの血糖値を予測する予測モデルを作成しておき、この予測モデルを用いて、摂取カロリー及び消費カロリーから、血糖値を予測する血糖値予測装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３２８９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような特許文献１では、運動量に対応する消費カロリーと、食事量に対応する摂取カロリーと、実測したユーザーの血糖値を含む収集データに基づき履歴データを作成し、この履歴データに基づき、随時入力される消費カロリーと摂取カロリーとから血糖値の変化を予測するものであり、消費カロリーは歩数計や加速度センサー等を用いて測定・算出している。
【０００６】
ところが、ユーザーの姿勢（例えば、立位、座位、伏位等）による消費カロリーは測定することはできない。静止状態であってもユーザーの姿勢差によって消費カロリーに差があり、また、同じ動作（運動）であっても立位の場合と座位の場合では消費カロリーに差がでる。また、日常生活において静止状態で移動することがある。従来技術では、このようなユーザーの姿勢や位置の変化については検出することができず、その結果、正確な血糖値予測は不可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００８】
［適用例１］本適用例に係る血糖値予測装置は、血糖値を予測する対象のユーザーが摂取した摂取エネルギー情報を取得する摂取エネルギー取得部と、前記ユーザーが消費した消費エネルギー情報を取得する消費エネルギー取得部と、前記ユーザーの姿勢情報を取得する姿勢測定部と、前記摂取エネルギー情報を第１の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第１予測曲線を作成し、前記消費エネルギー情報を第２の予測アルゴリズムを用いて血糖値の第２予測曲線を作成する算出部と、前記ユーザーの食事情報と行動情報に基づき変化する血糖値情報とを含むユーザー情報とを取得し、第１モデル波形と第２モデル波形とを作成する解析部と、前記第１予測曲線と前記第１モデル波形と、前記姿勢情報に基づき変形された前記第２予測曲線と前記第２モデル波形と、をそれぞれ統合して予測血糖値曲線を作成する生成部と、少なくとも前記予測血糖値曲線を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
ここで、消費エネルギー情報としては、例えば、運動の種別に対応する消費カロリーと血糖値の変化を含む。さらに姿勢測定部によって、立位・座位・伏位等の姿勢や姿勢の変化に対応する血糖値の変化を加えることにより、従来のユーザーの運動により消費される消費カロリーだけを測定する場合よりも正確な消費エネルギー情報を得ることができる。このことから、より正確な予測血糖値曲線を作成することができる。
【００１０】
［適用例２］上記適用例に係る血糖値予測装置は、前記姿勢測定部が、前記ユーザーの姿勢を検出する高度センサーを含むことが好ましい。
【００１１】
姿勢測定部が高度センサーを含むことにより、姿勢測定部をユーザーの腕等に装着していれば、立位・座位・伏位等やそれらの中間の姿勢を検出することができ、ユーザーの位置移動がない場合でも姿勢差に対応する消費カロリーを入力可能であり、血糖値の第２予測曲線を姿勢情報を加えて変形させることで、正確な血糖値予測を可能にする。
【００１２】
［適用例３］上記適用例に係る血糖値予測装置は、前記姿勢測定部が、高度センサーと、前記ユーザーの位置情報を検出するＧＰＳセンサーと、を含むことが好ましい。
【００１３】
このように高度センサーとＧＰＳセンサーとを備えることにより、ユーザーの立位、座位、伏位等の姿勢変化と、平面方向の位置変化を検出でき、これら二つのセンサーを組み合わせ使用することで坂道等の移動も検出可能となり、これら姿勢情報に対応する血糖値変化を入力することで、第２予測曲線を変形させて、より高精度の予測血糖値曲線を作成することができる。
【００１４】
［適用例４］上記適用例に係る血糖値予測装置は、前記高度センサーが、気圧センサーであることが望ましい。
【００１５】
高度センサーとしては、気圧方式、ＧＰＳ方式、電波方式、レーザー方式等があるが、ユーザーが装着可能な小型軽量で、少なくとも立位・座位・伏位程度の姿勢差を検出できることが求められる。このことから、最も適しているのが気圧センサーである。気圧センサーとしては、気圧変化によって共振周波数が変化する水晶素子を用いたものがある。このような気圧センサーは、温度一定条件のもとで、０．１ｍの高さ変化のときに０．０１ｈＰａの気圧変化を測定可能であって、上記姿勢の変化を検出することができ、しかも小型軽量にすることができるのでユーザーが腕等に装着して常時携行することができる。
【００１６】
［適用例５］上記適用例に係る血糖値予測装置は、前記消費エネルギー情報が、活動量測定部と前記姿勢測定部とを含む活動量計によって測定されることが望ましい。
【００１７】
活動量測定部としては、例えば、３軸加速度センサーを採用できる。そこで、３軸加速度センサーと姿勢測定部としてＧＰＳセンサーと気圧センサー（高度センサー）とを含めた活動量計とすれば、ユーザーの行動情報や姿勢情報を含めた消費エネルギーを算出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態１に係る血糖値予測装置の構成を示す構成説明図。
【図２】（ａ）は、食事メニュー情報の一例を示す表、（ｂ）は運動種別情報の一例を示す表。
【図３】ユーザー情報を表し、（ａ）は血糖値情報の一例を表す図、（ｂ）は行動情報の一例を表す表。
【図４】制御部の機能を中心とする機能構成図。
【図５】（ａ）は第１予測曲線の一例を示す図、（ｂ）は第２予測曲線の一例を示す図。
【図６】ユーザーの姿勢を表す概念図。
【図７】ＧＰＳセンサーと気圧センサーを組み合わせた場合の姿勢変化の測定の１例を模式的に表す説明図。
【図８】姿勢情報に基づき変形させた第２予測曲線。
【図９】血糖値予測装置の動作フロー説明図。
【図１０】第１予測曲線を変形する例を説明する図。
【図１１】第２予測曲線を変形する例を説明する図。
【図１２】変形例１に係る血糖値予測装置の構成を示す構成説明図。
【図１３】変形例１に係るユーザー情報のうちの血糖値情報の一例を表す図。
【図１４】変形例１に係る血糖値予測装置の制御部を中心とする機能構成図。
【図１５】変形例１による具体例を示し、（ａ）は脈拍の変化を表し、（ｂ）は脈拍変化に基づき第１予測曲線を変化させる例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。
（実施形態１）
【００２０】
図１は、実施形態１に係る血糖値予測装置の構成を示す構成説明図である。血糖値予測装置１０は、主たる構成として制御部１１０と、活動量測定部１２０と、姿勢測定部１８０と、操作部１３０と、記憶部１４０と、表示部１５０と、計時部１６０と、を備えている。
【００２１】
制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）のメモリーを含み、ＲＡＭをワーキングエリアとしてＲＯＭに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部１１０と接続されている各部を制御する。なお、制御部１１０の詳細については図４を参照して後述する。
【００２２】
活動量測定部１２０は、ユーザーが消費した消費カロリーを求め、求めた消費カロリーを消費エネルギー情報として制御部１１０へ送出する。活動量測定部１２０は、例えば、ユーザーの運動状態を検出するための加速度センサーや速度センサー等のセンサーを有し、ユーザーの歩行や運動などの動作によって検出された上記センサーからの出力信号を予め定義された演算式を用いて消費エネルギーに変換する。なお、加速度センサーとしては、検出方向の多様性をもたせるために３軸加速度センサーとすることが好ましい。
また、消費カロリーを精度よく求めるため、脈波ＲＲ間隔・体温・血圧・睡眠などの生体データを、光学検出、電気信号検出、圧力検出などを用いて検出してもよい。
【００２３】
姿勢測定部１８０は、ユーザーの姿勢に起因する消費エネルギー情報を求めるものであって、例えば、立った状態で運動しているのか、座った状態で運動しているのか、静止しているのか等を判定する。従って、姿勢測定部１８０には平面位置情報を測定するＧＰＳ（Global Positioning System）センサーや垂直方向の位置を測定する高度センサー等が含まれる。なお、高度センサーとしては気圧センサーを用いることができる。得られた消費エネルギー情報は制御部１１０に送出される。
【００２４】
操作部１３０は、例えば、数字や文字等の入力キーを有する操作ボタン群を有し、ユーザーによって操作された入力キーに対応する操作信号を制御部１１０へ送出する。本実施形態では、特に、操作部１３０は、測定されたユーザーの血糖値データを入力すると共に、ユーザーが摂取した食事内容を示す食事メニュー情報やユーザーが行った運動内容を示す運動種別情報のデータを制御部１１０に入力する。
【００２５】
記憶部１４０は、不揮発性の記憶媒体で構成され、ユーザーの過去の血糖値に関する情報を含むユーザー情報２００や、食事メニュー情報２１１及び運動種別情報２１２等のテーブルを記憶している。食事メニュー情報２１１、運動種別情報２１２、ユーザー情報２００の詳細については、図２、図３を参照して後述する。
【００２６】
表示部１５０は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成され、制御部１１０の制御に従い、食事メニュー情報２１１や運動種別情報２１２の入力画面や血糖値の予測曲線等の各種画像を表示する。
計時部１６０は、所定のクロックをカウントして時刻を計時する。
【００２７】
続いて、記憶部１４０に含まれる食事メニュー情報２１１、運動種別情報２１２、ユーザー情報２００について順に説明する。
図２（ａ）は、食事メニュー情報２１１の一例を示す表である。食事メニュー情報２１１には、単品の食品名や料理名等の食事メニューと食事メニューに対応する摂取カロリーが記憶されている。食事メニュー情報２１１は、ユーザーが食事情報を入力する際に参照される。
図２（ｂ）は、運動種別情報２１２の一例を示す表である。運動種別情報２１２には、運動種別と運動内容とが記憶されている。運動種別情報２１２は、ユーザーが運動情報を入力する際に参照される。
【００２８】
次に、ユーザー情報２００について説明する。
図３はユーザー情報を表し、（ａ）は血糖値情報の一例を表す図、図３（ｂ）は行動情報の一例を表す表である。ユーザー情報２００には、図３（ａ）に示す血糖値情報２００ａと、図３（ｂ）に示す行動情報２００ｂとが含まれている。
血糖値情報２００ａには、例えば、ユーザーが過去に糖尿病に関する教育入院を行ったとき等の、教育入院期間において測定された毎日の血糖値と行動履歴（食事と運動の履歴）が記憶されている。
【００２９】
図３（ａ）は、その一例として、２０１０年２月１日と２月２日のユーザーの血糖値情報２００ａを示している。この図の波形４１は、ユーザーの血糖値の時系列変化を表している。また、時間軸における「朝食」、「散歩」「昼食」・・・等は、ユーザーが摂った食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。
【００３０】
図３（ｂ）は、図３（ａ）の各行動履歴に対応する行動情報２００ｂを示しており、各行動履歴に対応する行動内容（食事内容、運動内容）と、行動内容に対応する摂取カロリーと消費カロリーとが対応づけられている。
例えば、図３（ａ）の２０１０年２月１日の朝食の食事内容は「和食Ａ」であり、和食Ａの摂取カロリーは「５００ｋｃａｌ」であったことを示している。また、図３（ａ）の２０１０年２月１日の午前に行った「散歩」の消費カロリーは「５０ｋｃａｌ」であったことを示している。
このように、ユーザー情報２００には、ユーザーの過去の血糖値の変化と、ユーザーの行動に対する摂取カロリーと消費カロリーと、が記憶されている。
【００３１】
次に、前述した制御部１１０の機能構成について図面を参照して説明する。
図４は、制御部の機能を中心とする機能構成図である。制御部１１０には、摂取エネルギー取得部１１１と、消費エネルギー取得部１１２と、算出部１１３と、解析部１１４及び生成部１１５とが含まれる。
【００３２】
摂取エネルギー取得部１１１は、ユーザーが入力する血糖値データと、摂取エネルギー情報としてユーザーが入力する食事情報を操作部１３０から取得し、取得した食事情報と食事メニュー情報２１１に基づいて、食事情報に対応する摂取カロリーを求める。
【００３３】
消費エネルギー取得部１１２は、ユーザーの消費エネルギー情報として消費カロリーを活動量測定部１２０から一定時間毎に取得する。算出部１１３は、摂取エネルギー取得部１１１で求めた摂取カロリーと予め定められた第１の予測アルゴリズムに基づいて、摂取カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第１予測曲線と称する）を作成する。また、算出部１１３は、消費エネルギー取得部１１２で取得された消費カロリーと予め定められた第２の予測アルゴリズムに基づいて、消費カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第２予測曲線と称する）を作成する。
【００３４】
ここで、第１予測曲線と第２予測曲線の作成について説明する。
図５（ａ）は、本実施形態における第１予測曲線の一例を示す図である。第１予測曲線は、摂取カロリーと第１の予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第１予測曲線は、遅延期間ｄ１、上昇期間ｄ２、平衡期間ｄ３、及び下降期間ｄ４を有する。以下、各期間における血糖値曲線を求める第１の予測アルゴリズムの一例を説明する。
【００３５】
遅延期間ｄ１は、食事を開始してから食事開始時における血糖値（基準値）Ｃ０を超えるまでの期間を示している。遅延期間ｄ１には、食事の開始時点から予め定められた時間（例えば、１５分）が設定されおり、食事開始時の血糖値Ｃ０を維持する。なお、食事開始時の血糖値Ｃ０は、当該時刻においてユーザーが測定した血糖値を用いるが、測定できなかった場合には、例えば、予め設定されたユーザーの血糖値の標準値等を用いるようにしてもよい。
【００３６】
上昇期間ｄ２は、遅延期間ｄ１の終期から始まり、血糖値が上昇を開始して血糖値がピークとなる値（ピーク値）に到達するまでの期間を示している。ピーク値は、傾きＳ１で血糖値が上昇し、食事開始時の血糖値Ｃ０に血糖値の上昇量ｈ１１を合算した値である。
血糖値の上昇量ｈ１１は、例えば、ｈ１１＝（摂取カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数α）で求められる。本実施形態では、インスリン分泌量と係数α（但し、α＞０）は、ユーザーに応じて予め設定された固定値である。なお、インスリン分泌量及び係数は、予め設定された固定値だけなく、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて定められた値や可変値であってもよい。
【００３７】
平衡期間ｄ３は、上昇期間ｄ２の終期から血糖値のピーク値を維持している期間であり、本実施形態では、予め定義された固定値が設定されている。例えば、摂取カロリーとユーザーに固有の係数とを乗算した値を、前回の摂取カロリーとの差に応じた係数で除算する等、摂取カロリーと予め定められた演算式とを用いて平衡期間ｄ３を求めるようにしてもよい。
【００３８】
下降期間ｄ４は、平衡期間ｄ３の終期から血糖値が傾きＳ２で下降を開始して基準値に到達するまでの期間を示している。つまり、下降期間ｄ４は、血糖値がピーク値から基準値（食事開始時の血糖値Ｃ０）に戻るまでの期間である。
傾きＳ２は、例えば、Ｓ２＝（摂取カロリー）×（係数β）で求められる。本実施形態では、係数βは、ユーザーに応じて予め定められた固定値（但し、β＜０）であるが、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて予め定められた値や可変値であってもよい。
【００３９】
次に、第２予測曲線について説明する。
図５（ｂ）は、本実施形態における第２予測曲線の一例を示す図である。第２予測曲線は、消費カロリーと第２の予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第２予測曲線は、遅延期間ｅ１と下降期間ｅ２を含んで構成されている。以下、各期間における血糖値曲線を求める第２の予測アルゴリズムの一例を説明する。
【００４０】
遅延期間ｅ１は、運動を開始してから血糖値が下降し始めるまでの期間を示し、運動開始時の血糖値が維持される期間である。本実施形態では、遅延期間ｅ１には、予め定められた期間（例えば、２分）が設定されている。下降期間ｅ２は、遅延期間ｅ１の終期から傾きＳ３（単位時間当たりの血糖値の低下量ΔＣ）で血糖値が下降する期間である。
血糖値の低下量ΔＣは、例えば、ΔＣ＝（消費カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数γ）で求められる。消費カロリーは、活動量測定部１２０において計測されたユーザーの消費カロリーであり、本実施形態では、ユーザーが運動を意識していない通常の動作時においても活動量測定部１２０によりユーザーの消費カロリーが算出されて逐次入力される。
【００４１】
なお、インスリン分泌量はユーザーに応じて予め設定された固定値であり、係数γ（但し、γ＜０）は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて定められた固定値であってもよい。
【００４２】
続いて、図４を参照して解析部１１４について説明する。
解析部１１４は、操作部１３０から入力された摂取エネルギー情報としての食事情報（食事メニュー情報２１１）に対応するユーザー情報２００を抽出する抽出条件を用いてユーザー情報２００を抽出し、抽出したユーザー情報２００を用いて当該食事情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。
【００４３】
具体的には、例えば、入力された食事メニューが和食Ａの場合、和食Ａを摂取したときの血糖値の変化を表す波形として和食Ａを摂取した時点から次の行動（食事又は運動）が行われるまでの期間の波形データが抽出される。図３（ａ）に示す血糖値情報２００ａの例では、２０１０年２月１日の朝食を摂取した時点から次の行動、つまり散歩が行われるまでの期間の波形データが抽出される。なお、散歩が行われなければ、朝食を摂取した時点から昼食を摂取するまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、同じ食事内容を摂取したときの血糖値の変化を表す波形を第１モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出した複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該食事情報に対する血糖値の変化傾向を示す第１モデル波形を生成する。
【００４４】
また、解析部１１４は、操作部１３０から入力された運動情報（運動種別情報）と対応するユーザー情報２００を抽出する抽出条件を用いてユーザー情報２００を抽出し、抽出したユーザー情報２００を用いて運動情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。本実施形態では、活動量測定部１２０によりユーザーの消費カロリーが逐次算出されるように構成されているが、算出された消費カロリーがどのような動作を行ったときのものであるかを区別するために、通常の動作以外の運動については、ユーザーが運動を行う前に運動種別を入力する。
【００４５】
具体的には、例えば、入力された運動内容がウォーキングである場合には、ウォーキングを行ったときの血糖値の変化を表す波形として、図３（ａ）に示す血糖値情報２００ａにおける２０１０年２月１日のウォーキング開始時から次の行動、つまり軽食を摂取するまでの波形データが抽出される。このようにして、同じ運動を行ったときの血糖値の変化を表す波形を第２モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出された複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該運動情報に対する血糖値の変化傾向を示す第２モデル波形を生成する。
【００４６】
さらに、解析部１１４には、姿勢測定部１８０からユーザーの姿勢に対応する消費エネルギー情報が入力される。まず、姿勢測定部について説明する。
図６は、ユーザーの姿勢を表す概念図である。Ａは立位、Ｂは座位、Ｃは伏位を表している。姿勢測定部１８０にはＧＰＳセンサー１８１及び高度センサーとしての気圧センサー１８２が含まれる。ＧＰＳセンサー１８１では、ユーザーの平面方向の移動（平面位置）を、気圧センサーでは、立位、座位、伏位等のユーザーの姿勢変化を測定可能である。
消費カロリーは、同種の運動または静止状態であっても、立位、座位、伏位等のユーザーの姿勢によって差が出てくる。
【００４７】
気圧センサーは、水晶素子を用いた高精度測定可能のものを採用する。例えば、温度一定条件のもとで、０．１ｍの高さ変化のときに０．０１ｈＰａの気圧変化を測定できれば、上記姿勢の変化を検出することができる。但し、気圧センサーの高度測定は、相対的な高度測定となる。そこで、ＧＰＳセンサーと組み合わせることにより姿勢の変化を判定することができる。このことについて、図７を参照して説明する。
【００４８】
図７は、ＧＰＳセンサーと気圧センサーを組み合わせた場合の姿勢変化の測定の１例を模式的に表す説明図である。横軸に経過時間（Ｔ）、縦軸に気圧センサーの測定値及びＧＰＳセンサーの測定値を表している。図７において、Ｐ１領域では、気圧センサーが相対的に高度が上昇していることを示し、同時にＧＰＳセンサーが移動していることを示している。つまり、ユーザーが立って移動していることを示している。ここで、活動量測定部１２０が検出しない場合は、自動車や電車等の乗り物で移動しているものと推測できる。
【００４９】
Ｐ２領域では、気圧センサーが相対的に高度が上昇していることを示し、ＧＰＳセンサーは移動を検出していない。つまり、座位または伏位の状態から立って静止している状態であることを示している。
【００５０】
ここで、気圧センサーによる高度変化と気圧そのものの変化を区別するためには、時間軸を加えればよい。例えば、１秒で０．５ｍ〜１．０ｍ（０．０５ｈＰａ〜０，１ｈＰａの気圧変化の相当）の高度変化がある場合は姿勢変化があったものと判定し、１時間で同程度の気圧変化がある場合は、気圧そのものの変化が有ったと判定する。
【００５１】
なお、測定したい時に床上の気圧を測定しておき、この気圧を基準値（つまり、高度の基準値）として基準値からの気圧変化量から姿勢変化を判定するようにしてもよい。
【００５２】
次に、姿勢変化に伴う消費カロリーと血糖値の関係について説明する。
図８は、姿勢情報に基づき変形させた第２予測曲線である。なお、消費カロリーと血糖値の関係は第２予測曲線に相当する。従って、図５（ｂ）に示す第２予測曲線に姿勢変化の影響を加えればよい。例えば、姿勢測定部１８０によって立ち上がって移動する場合、下降期間ｅ２では姿勢によって定められた傾きＳ４で血糖値が下降するように第２の予測アルゴリズムの係数γを調整する。
【００５３】
本実施形態では、ユーザーが姿勢の変化を意識していない通常の動作時においても姿勢測定部１８０によりユーザーの消費カロリーが算出されて逐次入力される。
【００５４】
なお、第２の予測アルゴリズムにおけるインスリン分泌量はユーザーに応じて予め設定された固定値であり、係数γの調整は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて定められた固定値であってもよい。
【００５５】
次に、生成部１１５について説明する。
生成部１１５は、算出部１１３において算出された第１予測曲線及び第２予測曲線を、解析部１１４の解析結果に基づいて変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線を統合して予測血糖値曲線を生成する。
【００５６】
具体的には、生成部１１５は、第１予測曲線（図５（ａ）、参照）の上昇期間ｄ２における血糖値のピーク値までの上昇量ｈ１１と、解析部１１４から出力される同じ食事内容を摂取したときの血糖値の変化を表す第１モデル波形のピーク値までの上昇量とを比較し、上昇量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の上昇量ｈ１１が第１モデル波形の上昇量となるように係数αを調整する。
【００５７】
また、生成部１１５は、第１予測曲線の平衡期間ｄ３と、第１モデル波形において血糖値のピーク値が継続する継続期間とを比較し、平衡期間ｄ３と継続期間との差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の平衡期間ｄ３を継続期間と一致させるように平衡期間ｄ３を設定する。なお、第１モデル波形において、血糖値のピーク値が予め定められた閾値ΔＣｔｈの範囲内で下降している期間はピーク値が継続しているものとし閾値ΔＣｔｈの範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。
【００５８】
また、生成部１１５は、第１予測曲線の下降期間ｄ４においてピーク値から血糖値が低下した低下量（ｈ１１）と、第１モデル波形のピーク値から血糖値が低下した低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の下降期間ｄ４におけ低下量（ｈ１１）が第１モデル波形における低下量となるように、傾きＳ２の係数βを調整する。
【００５９】
生成部１１５は、第２予測曲線（図５（ｂ）、参照）についても第１予測曲線と同様に変形する。具体的には、生成部１１５は、第２予測曲線の下降期間ｅ２における血糖値の単位時間当たりの血糖値の低下量ΔＣと、同じ運動を行ったときの血糖値の変化を表す第２モデル波形における血糖値の単位時間当たりの低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第２予測曲線の低下量ΔＣを第２モデル波形における低下量となるように係数γを調整する。
【００６０】
さらに、生成部１１５は、解析部１１４に入力されたユーザーの姿勢に対応する消費エネルギー情報を用いて第２予測曲線を変形させる。つまり、図８に示したように、下降期間ｅ２では姿勢によって定められた傾きＳ４で血糖値が下降するように第２の予測アルゴリズムの係数γを調整する。
【００６１】
生成部１１５は、上記のようにして第１予測曲線と第２予測曲線を各々変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を表示部１５０へ出力する。
【００６２】
なお、本実施形態において、解析結果に基づいて予測曲線を変形する処理とは、運動情報、姿勢情報および摂取エネルギー情報の解析結果に基づく波形（第１モデル波形、第２モデル波形）からユーザーの血糖値変化の特徴量を示すパラメーターを抽出し、予測曲線（第１予測曲線、第２予測曲線）においてこの特徴量に対応するパラメーターを抽出し、予測曲線のパラメーターを解析結果のパラメーターとなるように近づける処理である。
【００６３】
続いて、本実施形態における血糖値予測装置１０の動作について説明する。
図９は、本実施形態における血糖値予測装置の動作フロー説明図である。本実施形態では、ユーザーによって毎日朝食前に血糖値が実測される。血糖値予測装置１０は、その実測値を用いて、食事情報が入力される毎、ユーザーの消費カロリーが測定される毎に血糖値の予測を行い、予測血糖値曲線を出力する。
ユーザーは、実測した血糖値のデータを血糖値予測装置１０の操作部１３０を介して入力する。制御部１１０は、操作部１３０を介して入力された血糖値データを入力時間と共に受付ける（ステップＳ１１）と、入力された血糖値データを基準値Ｃ０（図５（ａ）、参照）として設定し、血糖値予測処理を開始する。
【００６４】
ユーザーが操作部１３０を介して食事情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、食事メニュー情報２１１の食事メニューを表示部１５０に表示し、ユーザーからの入力を受付ける（ステップＳ１２）。
【００６５】
制御部１１０は、操作部１３０を介して食事メニューがユーザーによって入力されると（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、摂取エネルギー情報として、入力された食事メニューに対応する摂取カロリーを食事メニュー情報２１１から選択し、選択した摂取カロリーに対する第１予測曲線を第１の予測アルゴリズムを用いて算出する（ステップＳ１３）。制御部１１０は、ステップＳ１２において入力された食事メニューに対応するユーザー情報２００を抽出し、食事情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第１モデル波形を生成する（ステップＳ１４）。
【００６６】
制御部１１０は、ステップＳ１３において算出された第１予測曲線における各期間（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）の血糖値変化と、ステップＳ１４において生成された第１モデル波形の血糖値変化とを比較解析し、解析結果に応じて第１予測曲線を変形する（ステップＳ１５）。
また、制御部１１０は、消費エネルギー情報として、活動量測定部１２０において一定時間毎に計測されるユーザーの消費カロリーを活動量測定部１２０から取得し（ステップＳ１６）、取得した消費カロリーに対する第２予測曲線を第２の予測アルゴリズムを用いて算出する（ステップＳ１７）。
【００６７】
ユーザーが、操作部１３０を介して運動情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、運動種別情報２１２を表示部１５０に表示し、運動情報を入力する（ステップＳ１８）。制御部１１０は、運動情報として、操作部１３０を介して運動種別がユーザーによって入力されると（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、入力された運動情報に対応するユーザー情報２００を抽出し、運動情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第２モデル波形を生成する（ステップＳ１９）。
【００６８】
制御部１１０は、ステップＳ１７において算出された第２予測曲線における下降期間ｅ２の血糖値変化と、ステップＳ１９において生成された第２モデル波形の血糖値変化とを比較解析し、解析結果に応じて第２予測曲線を変形する（ステップＳ２０）。
【００６９】
ここで、姿勢情報が入力されたか判定する（ステップＳ２１）。姿勢測定部１８０（ＧＰＳセンサー１８１、気圧センサー１８２）からの入力があった場合（例えば、立位である場合、ステップＳ２１：ＹＥＳ）には、生成部１１５において姿勢情報に基づき第２予測曲線を変形させる（ステップＳ２２）。
【００７０】
制御部１１０は、第１予測曲線と第２予測曲線とを同一時間軸上で統合させた予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する（ステップＳ２３）。なお、ステップＳ１２において、ユーザーにより食事情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ１６の処理を行う。また、ステップＳ１８において、ユーザーにより運動情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１８：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ２１の処理を行う。また、姿勢情報が入力されなかった場合には（ステップＳ２１：ＮＯ）、制御部１１０はステップＳ２３の処理を行う。
【００７１】
このように、本実施形態では、摂取エネルギー情報と消費エネルギー情報とが入力される毎に第１予測曲線、第２予測曲線が算出され、算出された第１予測曲線と第２予測曲線に基づいて予測血糖値曲線を生成する。なお、ユーザーによって入力された血糖値データと食事情報と運動情報は、ユーザーの過去の血糖値に関する情報として制御部１１０により記憶部１４０のユーザー情報２００として記憶されるようにしてもよい。
【００７２】
次に、上述した動作フローに従って血糖値予測装置１０の具体的な動作例を説明する。なお、図９、図１０、図１１を参照して説明する。
図１０（ａ）〜（ｃ）は、第１予測曲線を変形する例を説明する図である。
図１１（ａ）〜（ｃ）は、第２予測曲線を変形する例を説明する図である。
ユーザーは、操作部１３０を介して、朝食摂取前に血糖値を測定した血糖値データ「１３０」を入力し（ステップＳ１１）、食事情報入力画面を表示させる操作を行い、食事情報として仮に「洋食Ｃ」を入力する（ステップＳ１２）。制御部１１０は、「洋食Ｃ」に対応する摂取カロリーとして、食事メニュー情報２１１から「５００ｋｃａｌ」を選択する。制御部１１０は、入力された血糖値データ「１３０」を基準値Ｃ０として設定し、摂取カロリー「５００（ｋｃａｌ）」と第１の予測アルゴリズムを用いて図１０（ａ）に示す第１予測曲線を算出、作成する（ステップＳ１３）。
【００７３】
続いて、制御部１１０は、図３（ａ）に示す血糖値情報２００ａから食事情報「洋食Ｃ」を含む波形を抽出する。図３（ａ）の血糖値情報２００ａの例では、洋食Ｃが摂取された２０１０年２月２日の朝食時点から次の行動「水中ウォーキング」が開始されるまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、制御部１１０により、食事情報「洋食Ｃ」が摂取されたときの波形データが血糖値情報２００ａから抽出され、抽出された波形データを平均化した図１０（ｂ）に示す第１モデル波形が生成される（ステップＳ１４）。
【００７４】
制御部１１０は、図１０（ａ）に示す第１予測曲線の各期間の血糖値変化と図１０（ｂ）に示す第１モデル波形の血糖値変化とを比較し、第１予測曲線を変形して図１０（ｃ）に示す第１予測曲線を生成する（ステップＳ１５）。
図１０（ａ）に示す第１予測曲線の上昇期間ｄ２における血糖値の上昇量ｈ１１と、図１０（ｂ）に示す第１モデル波形の血糖値の上昇量ｈ２１（Ｃ４−Ｃ１）とを比較する。上昇量の差分が閾値以上である場合には、制御部１１０により、第１予測曲線における上昇量ｈ１１がｈ２１（Ｃ４−Ｃ１）となるように、第１の予測アルゴリズムにおける係数αを調整する。
【００７５】
また、制御部１１０は、図１０（ｂ）の第１モデル波形の血糖値がピークとなる時間ｔ１以降において、血糖値がピーク値から閾値ΔＣｔｈ範囲内の時間ｔ２までの継続期間ｄ３１（ｔ２−ｔ１）と、第１予測曲線における平衡期間ｄ３とを比較する。継続期間ｄ３１と平衡期間ｄ３との差分が閾値以上である場合には、制御部１１０により、平衡期間ｄ３として継続期間ｄ３１を設定する。
【００７６】
また、制御部１１０は、図１０（ａ）の第１予測曲線の下降期間ｄ４における血糖値の低下量（ｈ１２）と、図１０（ｂ）の第１モデル波形の血糖値の低下量ｈ２２（Ｃ４−Ｃ２）とを比較する。低下量の差分が閾値以上である場合には、制御部１１０により、低下量ｈ１２を第１モデル波形における低下量ｈ２２となるように、第１の予測アルゴリズムにおける係数βを調整する。
【００７７】
また、制御部１１０は、ユーザーの消費エネルギー情報として、活動量測定部１２０から一定時間毎にユーザーの消費カロリーを受付けると（ステップＳ１６）、受付けた消費カロリーと第２の予測アルゴリズムとを用いて図１１（ａ）に示す第２予測曲線を算出する（ステップＳ１７）。例えば、ユーザーは、運動「ウォーキング」を行う際には、当該運動開始時において、操作部１３０を介して、運動情報入力画面を表示部１５０に表示する操作を行い、運動種別情報２１２から運動種別「３」を選択し入力する（ステップＳ１８：ＹＥＳ）。
【００７８】
制御部１１０は、入力された運動種別「３」の運動内容「ウォーキング」に対応するユーザー情報２００を抽出する。図３（ａ）の血糖値情報２００ａの例では、「ウォーキング」が行われた２０１０年２月１日のウォーキング開始時点から次の行動である「軽食」が摂取されるまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、制御部１１０により、「ウォーキング」が行われたときの波形データが血糖値情報２００ａから抽出され、抽出された波形データを平均化した図１１（ｂ）に示す第２モデル波形を生成する（ステップＳ１９）。
【００７９】
制御部１１０は、図１１（ａ）に示す第２予測曲線の下降期間ｅ２の血糖値変化と図１１（ｂ）に示す第２モデル波形の血糖値変化とを比較し、第２予測曲線を変形して図１１（ｃ）に示す第２予測曲線を生成する（ステップＳ２０）。
図１１（ａ），（ｂ）の例では、制御部１１０により、第２予測曲線の下降期間ｅ２領域における時間Ｔ０の血糖値の低下量ΔＣと、第２モデル波形の血糖値の低下量ΔＣ１とが比較される。第２モデル波形の低下量ΔＣ１は、時間ｔ１〜ｔ２の間に運動開始時の血糖値からｈ３１だけ血糖値が低下したときの単位時間当たりの低下量である。単位時間当たりの低下量の差分が閾値以上である場合には、制御部１１０により、第２予測曲線における低下量ΔＣがΔＣ１となるように、第２の予測アルゴリズムにおける係数γを調整する。
【００８０】
制御部１１０は、姿勢情報がない場合には、ユーザーによって食事情報が入力される毎に当該食事情報に応じて変形した第１予測曲線と、活動量測定部１２０において測定された消費エネルギー情報に基づいて生成された第２予測曲線、又は、ユーザーによって入力された運動情報に応じて変形した第２予測曲線を統合した予測血糖値曲線を逐次生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する（ステップＳ２３）。
【００８１】
姿勢情報が入力された場合（ステップＳ２１）には、図８に示すように下降期間ｅ２において姿勢によって定められた傾きＳ４で血糖値が下降するように第２の予測アルゴリズムの係数γを調整し、第２予測曲線を変形させる（ステップＳ２２）。そして、変形された第２予測曲線と第１予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を逐次生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する（ステップＳ２３）。
【００８２】
このように、本実施形態では、過去のユーザーの血糖値と行動内容の時系列データを含むユーザー情報２００を用いて、ユーザーが摂取した食事内容やユーザーが行った運動に対する血糖値の変化傾向を解析し、その解析結果を予め定義された血糖値の予測アルゴリズム（第１の予測アルゴリズム、第２の予測アルゴリズム）に反映させることができる。そのため、血糖値の実測回数を増やすことなく、ユーザーの体質等の特性に応じた血糖値の予測を行うことができ、血糖値の予測精度を向上させることができる。
【００８３】
また、姿勢情報を取り入れることによって、姿勢の違いによる消費エネルギーの変化を検出することができることから精度の高い血糖値予測が可能となる。
【００８４】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、以下のように変形させて実施してもよい。また、以下の変形例を組み合わせてもよい。
（変形例１）
【００８５】
血糖値予測装置１０は、上述した実施形態の構成に限らず、図１２、図１３に示すように構成してもよい。
図１２は、変形例１に係る血糖値予測装置の構成を示す構成説明図である。
図１３は、変形例１に係るユーザー情報のうちの血糖値情報の一例を表す図である。血糖値予測装置１１は、ユーザーの生体情報として脈拍を測定する脈拍測定部１７０を備えている点で前述した実施形態（図１、参照）に係る血糖値予測装置１０の構成と異なり、また、図１３に示すように、本変形例に係る血糖値情報２０１ａには、血糖値と同様、ユーザーの過去に測定された脈拍の時系列データ４２が記憶されている。
【００８６】
脈拍測定部１７０は、赤外線光を照射する赤外線光照射部を有し、赤外線光照射部によってユーザーの血管に赤外線光を照射し、血管で反射された赤外線光の強度、または血管を透過した赤外線光の強度を、ＣＣＤなどの撮像素子によって検出する。脈拍測定部１７０は、撮像素子からの出力信号を予め定義された脈拍を算出するための演算式を用いて脈拍に変換する。変形例１では、ユーザーの手首に脈拍測定部１７０の赤外線光照射部が接するように構成されている。変形例１では、脈拍測定部１７０は、血糖値予測装置１１に内蔵されている例を説明するが、血糖値予測装置１１の外部に設けられていてもよい。この場合には、血糖値予測装置１１及び脈拍測定部１７０を有する脈拍測定装置との間で有線又は無線通信を行うように構成し、脈拍測定装置から血糖値予測装置１１に対して脈拍データを送信するようにする。
【００８７】
図１４は、変形例１に係る血糖値予測装置の制御部を中心とする機能構成図を示している。変形例１では、解析部１１４において、食事内容に応じて食事を摂取した後の脈拍の変化傾向をユーザー情報２００の脈拍データから解析し、解析結果に基づいて、脈拍測定部１７０において測定された脈拍データの変化を予測する。生成部１１５は、解析部１１４における脈拍データの予測結果に応じて第１予測曲線の上昇期間ｄ２における傾きＳ１を調整する（図１５、参照）。
【００８８】
図１４、図１５を参照して具体例をあげ説明する。
図１５は、変形例１による具体例を示し、（ａ）は脈拍の変化を表し、（ｂ）は脈拍変化に基づき第１予測曲線を変化させる例を表す図である。具体的には、ある食事メニューが操作部１３０を介して入力された場合、解析部１１４は、当該食事メニューの摂取時から次の行動がなされるまでの期間における脈拍データを血糖値情報２０１ａから抽出する。
【００８９】
解析部１１４は、抽出した脈拍データを平均化する等により、例えば図１５（ａ）の実線５１で示すような推移で脈拍が変化する波形を得た場合において、脈拍測定部１７０において当該食事メニューの摂取時に測定された脈拍がｐ１であるとき、破線５２で示すように、測定された脈拍ｐ１が実線５１と同様の傾きで変化すると予測する。
【００９０】
生成部１１５は、食事を摂取時の脈拍ｐ１と解析部１１４において予測された脈拍ｐ２との変化量が予め定めた閾値以上である場合には、図１５（ｂ）に示すように、第１予測曲線の上昇期間ｄ２において、変化量と閾値との差分に応じて定められた傾きＳ１２で血糖値が上昇するように第１の予測アルゴリズムにおける係数αを調整する。
【００９１】
変形例１では、解析部１１４において、過去のユーザーの脈拍データに基づいて、実測された生体情報の変化を予測し、生成部１１５において、その予測結果に応じて第１の予測アルゴリズムの係数αを調整する例である。しかし、生成部１１５は、脈拍データの予測結果に応じて、係数α以外の第１の予測アルゴリズムにおけるパラメーターを変形させてもよいし、第２の予測アルゴリズムにおけるパラメーターを変形させてもよい。また、生成部１１５は、解析部１１４において解析されたユーザーの脈拍の変化傾向と血糖値の変化傾向とに応じて、第１の予測アルゴリズムや第２の予測アルゴリズムのパラメーターを変形させてもよい。
【００９２】
このように、ユーザーの過去の食事や運動に基づく血糖値の変化傾向だけでなく、過去の生体情報の変化傾向を解析した結果を血糖値の予測アルゴリズムに反映させることで、ユーザーの体質等の特性が考慮された血糖値が予測され、血糖値の予測精度を向上させることができる。
なお、変形例１では、生体情報として脈拍を例に挙げたが、例えば、脈波、脈波Ｒ−Ｒ間隔心拍、体温、心電図、血圧、睡眠時間、生体インピーダンス等を検出又は外部から有線又は無線通信により取得するようにしてもよい。
（変形例２）
【００９３】
続いて、変形例２について説明する。上述した変形例１では、ユーザーの生体情報の変化を第１予測曲線の変形に用いる例を説明したが、ユーザーの上記生体情報をユーザー情報２００の抽出条件に用いてもよい。例えば、解析部１１４は、血糖値予測装置１０において測定又は外部より取得されたユーザーの生体情報の状態と同様の状態が含まれている期間のユーザー情報２００を抽出するようにしてもよい。
【００９４】
また、ユーザー情報２００の抽出条件にユーザーが入力した血糖値データを用いてもよい。例えば、解析部１１４は、ユーザーが入力した朝食前の血糖値と同じ状態のときのユーザー情報２００を抽出するようにしてもよいし、血糖値データと上記生体情報とが同じ状態のときのユーザー情報２００を抽出するようにしてもよい。要するに、予測時のユーザーの状態（体調）と同様の状態における過去の血糖値や行動情報を抽出するように抽出条件が設定されていればよい。
【００９５】
なお、ユーザーによって入力された血糖値データ、食事情報、運動情報、及び取得した生体情報は、ユーザーの血糖値の時系列変化に関するユーザー情報２００として制御部１１０により記憶部１４０に記憶するように構成してもよい。
（変形例３）
【００９６】
次に、変形例３について説明する。前述した実施形態では、予め定義された血糖値の予測アルゴリズムを用いて血糖値の予測曲線を生成する例であったが、非線形回帰分析や時系列解析等の手法を用い、これらの手法により推定されたモデルにユーザーによって入力された食事情報や運動情報等のデータを当てはめて血糖値を予測するように構成してもよい。
（変形例４）
【００９７】
次に、変形例４について説明する。前述した実施形態では、ユーザー情報２００として、ユーザーの過去の教育入院期間において測定された血糖値と行動履歴が記憶される例であったが、ユーザーの血糖値に関する時系列データであればこれ以外のデータであってもよい。例えば、自宅で測定されたユーザーの血糖値と行動履歴の時系列データでもよいしユーザーと同様の特性（病状や体質等）を有する他の糖尿病患者の血糖値と行動履歴の時系列データであってもよい。
（変形例５）
【００９８】
次に、変形例５について説明する。前述した実施形態では、活動量測定部１２０によってユーザーの消費カロリーを逐次測定する例であったが、変形例（１）のように脈拍測定部１７０を備える場合には、消費エネルギー取得部１１２は、脈拍データを消費カロリーに変換する予め定義された演算式を用いて脈拍測定部１７０の測定結果を消費カロリーに変換するようにしてもよい。
（変形例６）
次に、変形例６について説明する。前述した実施形態では、ユーザーにより食事情報が逐次入力されることにより摂取エネルギー情報を取得する例を説明したが、摂取エネルギー情報を取得する方法はこれに限定されない。例えば、摂取エネルギー取得部１１１において、食事内容を撮影した画像データと撮影時刻を含む撮影データを外部から有線又は無線通信により取得し、取得した撮影データの画像データを画像解析して、予め定義された食事内容と対応する画像データが含まれている場合には、その食事内容に応じた摂取カロリーを摂取エネルギー情報として用いるようにしてもよい。
（変形例７）
【００９９】
次に、変形例７について説明する。前述した実施形態では、摂取エネルギー情報はユーザーが食事を摂取する際に入力され、消費エネルギー情報は活動量測定部１２０において一定時間毎に計測される例であったが、摂取エネルギー取得部１１１と消費エネルギー取得部１１２が摂取エネルギー情報と消費エネルギー情報を各々取得するタイミングはこれに限定されない。例えば、現時点より過去に行った運動情報や摂取した食事情報を時間情報と合わせてユーザーから入力を受付けるようにしてもよいし、将来行う予定の運動情報や摂取予定の食事情報を時間情報と合わせてユーザーから入力を受付けるようにしてもよい。
【０１００】
なお、摂取エネルギー取得部１１１や消費エネルギー取得部１１２において過去の運動情報や食事情報が取得された場合には、当該過去の時点に遡って、当該食事情報と運動情報に基づいて第１予測曲線及び第２予測曲線を再計算すると共に、当該食事情報と運動情報に基づいて血糖値の変化傾向を再解析して予測血糖値曲線を生成しなおすようにしてもよい。
【０１０１】
また、摂取エネルギー取得部１１１や消費エネルギー取得部１１２において将来の運動情報や食事情報が取得された場合には、実施形態と同様に、算出部１１３において当該将来の運動情報と食事情報に基づく第１予測曲線及び第２予測曲線を算出し、生成部１１５において予測血糖値曲線（Ａ）を生成する。また、現時点と将来の時点の間の予測血糖値曲線（Ｂ）として、例えば、生成部１１５において、現時点より過去の予測血糖値曲線を平均化した予測血糖値曲線を生成し、現時点における予測血糖値曲線、予測血糖値曲線（Ｂ）、予測血糖値曲線（Ａ）を順次結線するようにしてもよい。
（変形例８）
【０１０２】
次に、変形例８について説明する。前述した実施形態では、予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する例であったが、予測血糖値曲線に基づく情報として、例えば、予測血糖値曲線に基づく現在の予測血糖値が予め定められた目標値を超えている場合には、摂取エネルギーが多い又は消費エネルギーが少ないことを報知してもよいし、予測血糖値が目標値に到達するために必要な運動量や食事制限等の情報を報知するようにしてもよい。また、予測血糖値曲線で示される予測血糖値に応じて予め設定された将来予想されるユーザーの状態を示す画像を表示部１５０に表示する等して報知してもよい。
（変形例９）
【０１０３】
次に、変形例９について説明する。前述した実施形態では、摂取カロリーを用いた第１の予測アルゴリズムの例を説明したが、食事内容に含まれる糖質量、ＧＩ値、脂質量等を用いた予測アルゴリズムを適用してもよい。この場合には、食事内容に対応する糖質量、ＧＩ値、脂質量等の成分を予め定義したテーブルを記憶部１４０に記憶するように構成してもよいし、ユーザーによって食事情報が入力された際に、摂取エネルギー取得部１１１において、当該食事情報に対応する成分データを有線又は無線通信により外部から取得するように構成してもよい。
（変形例１０）
【０１０４】
次に、変形例１０について説明する。前述した実施形態では、運動種別を患者が操作部１３０を介して入力する例を用いたが、例えば、活動量測定部単独、もしくは加速度センサーを用いることで、血糖値予測装置が運動種別を判定してもよい。
（実施形態２）
【０１０５】
続いて、実施形態２に係る血糖値予測装置について説明する。前述した実施形態１による血糖値予測装置１０が、消費エネルギー情報を活動量測定部１２０と姿勢測定部１８０とを別に備えていることに対して、実施形態２は、活動量測定部１２０と姿勢測定部１８０とを含む活動量計によって行うことを特徴とする。図面は省略するが、図４を参照して説明する。
【０１０６】
活動量測定部１２０は３軸加速度センサーを有し、また姿勢測定部１８０はＧＰＳセンサーと気圧センサーを有している。ここで、本実施形態では、これら３軸加速度センサーとＧＰＳセンサーと気圧センサーとを含む活動量計として構成される。よって、３軸加速度センサーと、ＧＰＳセンサーと気圧センサーと、で消費エネルギー情報を消費エネルギー取得部１１２に入力することにより、算出部１１３において姿勢情報を含めた第２予測曲線を作成することができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１０…血糖値予測装置、１１０…制御部、１１１…摂取エネルギー取得部、１１２…消費エネルギー取得部、１１３…算出部、１１４…解析部、１１５…生成部、１２０…活動量測定部、１３０…操作部、１５０…表示部、１８０…姿勢測定部。
【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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