(57)【要約】      （修正有）【課題】目標設定者（ユーザー）に対して、目標達成のために適切な情報提供および支援をする方法である血糖値予測方法を提供する。【解決手段】血糖値予測方法は、複数の端末からの血糖値情報を管理する管理サーバーによる方法であって、端末との通信の可否を判断する認証ステップと、認証された端末から血糖値情報を取得する血糖値情報取得ステップと、端末の血糖値情報に基づき、それぞれの血糖値予測曲線を算出する予測曲線算出ステップ（Ｓ１０，Ｓ１３）と、端末の相互間で、血糖値情報および血糖値予測曲線の情報を交換可能にする情報共有ステップと、を有する。【選択図】図９
2012063979.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１装置からの血糖値情報を管理する第２装置による血糖値予測方法であって、
前記第１装置との通信の可否を判断する認証ステップと、
認証された前記第１装置から前記血糖値情報を取得する血糖値情報取得ステップと、
前記第１装置の前記血糖値情報に基づき、それぞれの血糖値予測曲線を算出する予測曲線算出ステップと、
前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にする情報共有ステップと、を有することを特徴とする血糖値予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載の血糖値予測方法において、
前記血糖値予測曲線を類似した曲線毎のグループに層別する層別ステップをさらに有し、
前記情報共有ステップでは、同一の前記グループに属する前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にすること、を特徴とする血糖値予測方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の血糖値予測方法において、
前記予測曲線算出ステップでは、前記血糖値予測曲線が前記血糖値情報のグリコヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）に基づいた曲線であること、を特徴とする血糖値予測方法。
【請求項４】
請求項２または３に記載の血糖値予測方法において、
前記層別ステップでは、テンプレートマッチングにより前記血糖値予測曲線を層別すること、を特徴とする血糖値予測方法。
【請求項５】
血糖値情報を発信する第１装置と、前記血糖値情報を取得して管理する第２装置と、を備え、
前記第１装置は、
前記血糖値情報を入力するための操作部と、
前記第２装置と通信をするための第１通信部と、を有し、
前記第２装置は、
前記第１装置との通信の可否を判断する認証部と、
認証された前記第１装置から取得した前記血糖値情報を記憶する記憶部と、
前記第１装置の前記血糖値情報に基づき、それぞれの血糖値予測曲線を算出し、前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にする制御部と、
前記第１装置と通信をするための第２通信部と、を有していることを特徴とする血糖値予測システム。
【請求項６】
請求項５に記載の血糖値予測システムにおいて、
前記第１装置は、前記血糖値情報の消費エネルギーを測定する測定部をさらに有していること、を特徴とする血糖値予測システム。
【請求項７】
請求項５または６に記載の血糖値予測システムにおいて、
前記制御部は、前記血糖値予測曲線を類似した曲線毎のグループに層別し、同一の前記グループに属する前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にすること、を特徴とする血糖値予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血糖値予測方法およびこの方法による血糖値予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、目標設定者が、自分で設定した目標を達成するために、サポーターから支援を受けることにより、目標達成への動機付けをする目標管理方法が知られている。この方法によれば、まず、目標設定者は、サポーターの登録および目標値の入力と、現在値の随時入力と、をサーバーへ行う。サーバーは、これらの値を参照して、目標設定者への支援を依頼する電子メールを、サポーターへ送信する。支援依頼の電子メールを受け取ったサポーターは、目標設定者を支援するメッセージを電子メールで返信する。このような方法により、目標設定者は、サポーターに支えられて挫折することなく、目標達成に励むことが可能である（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−９５２６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、従来の技術では、支援のメッセージは、目標設定者が登録したとはいえ不特定多数のサポーターからのものであり、必ずしも目標を共有しておらず、目標設定者にとって、目標達成の予測に関して適切な支援にならない場合がある、という課題を含んでいた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上記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、以下の適用例または形態として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］本適用例に係る血糖値予測方法は、複数の第１装置からの血糖値情報を管理する第２装置による方法であって、前記第１装置との通信の可否を判断する認証ステップと、認証された前記第１装置から前記血糖値情報を取得する血糖値情報取得ステップと、前記第１装置の前記血糖値情報に基づき、それぞれの血糖値予測曲線を算出する予測曲線算出ステップと、前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にする情報共有ステップと、を有することを特徴とする。
【０００７】
この血糖値予測方法によれば、血糖値情報取得ステップにおいて、第２装置は、認証ステップで第２装置へのアクセスを許可された第１装置から、それぞれ血糖値情報を取得する。そして、予測曲線算出ステップにおいて、第２装置は、これら血糖値情報を基にして、将来の血糖値の変化を示す血糖値予測曲線を算出する。この血糖値予測曲線の算出には、血糖値の変化に関するアルゴリズムを用いる方法が知られており、例えば、摂取カロリーや消費カロリーに対応して既に実測された、血糖値情報による実測曲線を解析するアルゴリズムに従って算出される。そして、情報共有ステップにおいて、第２装置は、血糖値情報に関わる第１装置が、互いの血糖値情報や血糖値予測曲線の情報を相互に交換して、情報を共有することを可能にする。これにより、第１装置を有するユーザーは、血糖値という同じ課題や目標を抱えた、他のユーザーの血糖値情報等を参考にすることができ、血糖値管理の目標に対して適切な支援等を得ることが可能である。
【０００８】
［適用例２］上記適用例に係る血糖値予測方法において、前記血糖値予測曲線を類似した曲線毎のグループに層別する層別ステップをさらに有し、前記情報共有ステップでは、同一の前記グループに属する前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にすること、が好ましい。
【０００９】
この方法によれば、層別ステップにおいて、第２装置は、第１装置のそれぞれに該当する血糖値予測曲線を層別する。この層別は、類似した曲線パターンの血糖値予測曲線同士を１つのグループとするもので、グループに属する第１装置のユーザーは、血糖値に関してほぼ同様な状態、例えば摂取カロリーや消費カロリーに対する血糖値の上昇または下降の傾向等が似ている状態、であるといえる。そして、情報共有ステップでは、第２装置は、同一のグループに属する第１装置のみが、第２装置を介して、相互に情報の交換を行えるようにする。これにより、第１装置を有するユーザーは、血糖値という同じ課題や目標を抱えた他のユーザーの中でも、特に血糖値情報や血糖値予測曲線等が近似したユーザーの情報のみを参考にすることができ、血糖値管理の目標に対して、より適切な情報や支援等を得ることが可能である。
【００１０】
［適用例３］上記適用例に係る血糖値予測方法において、前記予測曲線算出ステップでは、前記血糖値予測曲線が前記血糖値情報のグリコヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）に基づいた曲線であること、が好ましい。
【００１１】
この方法によれば、予測曲線算出ステップにおいて、血糖値予測曲線を算出するための血糖値情報として、ＨｂＡ１ｃを用いる。ＨｂＡ１ｃは、総ヘモグロビンに対して、血糖が結合したヘモグロビンの割合（％）であり、相当期間の平均的な血糖値を反映している値である。このＨｂＡ１ｃを基にしたアルゴリズムに従って、血糖値予測曲線を算出することにより、長期的な血糖値の傾向を把握することが可能である。
【００１２】
［適用例４］上記適用例に係る血糖値予測方法において、前記層別ステップでは、テンプレートマッチングにより前記血糖値予測曲線を層別すること、が好ましい。
【００１３】
この方法によれば、層別ステップにおける層別には、血糖値予測曲線の曲線パターンをテンプレートに対する類似度で層別する、いわゆるテンプレートマッチングを用いる。これにより、血糖値予測曲線の層別を、簡便に行うことが可能である。
【００１４】
［適用例５］本適用例に係る血糖値予測システムは、血糖値情報を発信する第１装置と、前記血糖値情報を取得して管理する第２装置と、を備え、前記第１装置は、前記血糖値情報を入力するための操作部と、前記第２装置と通信をするための第１通信部と、を有し、前記第２装置は、前記第１装置との通信の可否を判断する認証部と、認証された前記第１装置から取得した前記血糖値情報を記憶する記憶部と、前記第１装置の前記血糖値情報に基づき、それぞれの血糖値予測曲線を算出し、前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にする制御部と、前記第１装置と通信をするための第２通信部と、を有していることを特徴とする。
【００１５】
この血糖値予測システムによれば、第１装置と第２装置とを備えていて、第２装置は、認証部で第２装置へのアクセスを許可された第１装置から、それぞれ血糖値情報を取得し、制御部でこれら血糖値情報を基にして、将来の血糖値の変化を示す血糖値予測曲線を算出する。この血糖値予測曲線には、血糖値の変化に関するアルゴリズムを用いる方法が知られており、例えば、摂取カロリーや消費カロリーに対応して既に実測された、血糖値情報による血糖値実測曲線を解析するアルゴリズムに従って算出される。そして、制御部は、血糖値情報に関わる第１装置が、互いの血糖値情報や血糖値予測曲線の情報を相互に交換して、情報を共有することを可能にする。これにより、第１装置を有するユーザーは、血糖値という同じ課題や目標を抱えた、他のユーザーの血糖値情報等を参考にすることができ、血糖値管理の目標に対して適切な支援等を得ることが可能である。
【００１６】
［適用例６］上記適用例に係る血糖値予測システムにおいて、前記第１装置は、前記血糖値情報の消費エネルギーを測定する測定部をさらに有していること、が好ましい。
【００１７】
この構成によれば、第１装置は、測定部を有していて、この測定部は、例えば、運動等の活動状態を把握することや、脈拍で活動の強弱を把握すること等により、消費カロリーを直接測定する。これにより、第１装置は、刻々と変化する消費カロリーをリアルタイムで測定でき、血糖値情報の精度向上に貢献することが可能である。また、ユーザーがこれらデータを操作部から入力する手間を省くことが可能である。
【００１８】
［適用例７］上記適用例に係る血糖値予測システムにおいて、前記制御部は、前記血糖値予測曲線を類似した曲線毎のグループに層別し、同一の前記グループに属する前記第１装置の相互間で、前記血糖値情報および前記血糖値予測曲線の情報を交換可能にすること、が好ましい。
【００１９】
この構成によれば、第２装置の制御部は、第１装置のそれぞれに該当する血糖値予測曲線を層別する。この層別は、類似した曲線パターンの血糖値予測曲線同士を１つのグループとするもので、グループに属する第１装置のユーザーは、血糖値に関してほぼ同様な状態、例えば摂取カロリーや消費カロリーに対する血糖値の上昇または下降の傾向等が似ている状態、であるといえる。そして、制御部は、同一のグループに属する第１装置のみが、第２装置を介して、相互に情報の交換を行えるようにする。これにより、第１装置を有するユーザーは、血糖値という同じ課題や目標を抱えた他のユーザーの中でも、特に血糖値情報や血糖値予測曲線等が近似したユーザーの情報のみを参考にすることができ、血糖値管理の目標に対して、より適切な情報や支援等を得ることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係る血糖値予測システムを示す模式図。
【図２】端末の構成を示すブロック図。
【図３】管理サーバーの構成を示すブロック図。
【図４】血糖値予測曲線を示すグラフ。
【図５】（ａ）食事メニュー情報の種類を示す一覧図、（ｂ）活動種別情報を示す一覧図。
【図６】（ａ）摂取カロリーによる血糖値の予測を示すグラフ、（ｂ）消費カロリーによる血糖値の予測を示すグラフ。
【図７】ＨｂＡ１ｃの変動を示すグラフ。
【図８】血糖値予測の算出を示すフローチャート。
【図９】血糖値予測曲線またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線に基づくグループ化を示すフローチャート。
【図１０】（ａ）起床時血糖値を示すグラフ、（ｂ）起床時血糖値とＨｂＡ１ｃとの相関を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の血糖値予測方法および血糖値予測システムにおける、好適な実施形態の一例について、添付図面を参照して説明する。
（実施形態）
【００２２】
図１は、本発明に係る血糖値予測システムを示す模式図である。血糖値予測システム１は、複数の携帯型の端末（第１装置）２（２ａ，２ｂ・・・２ｎ）と、端末２から血糖値情報を取得して管理する管理サーバー（第２装置）３と、端末２と管理サーバー３とを無線接続する通信回線４と、を備えている。このような構成の血糖値予測システム１は、端末２を有するユーザーのそれぞれから血糖値に関する情報である血糖値情報が通信回線４を介して管理サーバー３へ発信され、管理サーバー３が端末２毎に血糖値情報を解析する等の管理を行うようになっている。
【００２３】
また、図２は、端末の構成を示すブロック図であり、図３は、管理サーバーの構成を示すブロック図である。端末２は、図２に示すように、活動量測定部２１と、脈拍測定部２２と、操作部２３と、表示部２４と、端末通信部（第１通信部）２５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２７と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２８と、これら各構成を接続するバス２９と、を有している。
【００２４】
ＣＰＵ２８は、ＲＡＭ２７をワーキングエリアとし、ＲＯＭ２６に予め記憶されている制御プログラム（不図示）を実行することにより、端末２の有する各部を制御する。さらに、ＣＰＵ２８は、クロックのカウントにより、現在日時も計測する。
【００２５】
活動量測定部２１は、端末２を有する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を有し、端末２がユーザーの腰や腕などに取り付けられることにより、ユーザーの歩行や運動などの動作に応じて作動する。これらセンサーは、ユーザーによる一定期間毎の運動強度に即した出力信号を出力する。そして、ＣＰＵ２８は、この出力信号を、予め定義された演算式を用いて、消費カロリーに変換する。変換された消費カロリーは、活動量情報として、端末通信部２５を介して送出される。なお、消費カロリーをより精度よく求めるため、脈波ＲＲ間隔（Ｒ波のピーク間隔）・体温・血圧・睡眠等の生体データを、光学検出、電気信号検出、圧力検出等により、検出することも有効である。
【００２６】
脈拍測定部２２は、特定波長の光を照射する特定波長光照射部（不図示）を有し、特定波長光照射部によってユーザーの血管に特定波長の光を照射し、血管で反射された特定波長の光の強度、または血管を透過した特定波長の光の強度を、フォトダイオード等の受光素子（不図示）によって検出する。特定波長光照射部は、例えば、ユーザーの腕、指などに取り付けられる。そして、ＣＰＵ２８は、受光素子からの出力信号を、予め定義された演算式を用いて、１分間あたりの脈拍に変換する。変換された脈拍は、脈拍情報として、端末通信部２５を介して送出される。この脈拍を基に、活動量測定部２１が測定した運動状態をより精査することができ、消費カロリーをより正確に把握できる。脈拍測定部２２は、活動量測定部２１とともに測定部として機能する。
【００２７】
操作部２３は、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等に対応する操作信号を出力する。操作部２３は、ユーザーの操作により、食事の内容、運動の内容、およびこれらの実施時刻、測定した血糖値等の各種情報の入力を受け付ける。この場合、実施時刻については、食事の内容、運動の内容が入力されたときの日時が自動的に入力される。
【００２８】
表示部２４は、この場合、液晶ディスプレイであって、ＣＰＵ２８の制御下において、消費カロリー、脈拍、および操作部２３からの入力内容等を表示する。
【００２９】
端末通信部２５は、通信回線４と接続され、ＣＰＵ２８の制御下において、予め通信可能に認証されている管理サーバー３との間で血糖値情報等の各種データを送受信する。
【００３０】
ＲＯＭ２６は、不揮発性メモリー等であり、血糖値情報としては食事メニュー情報２６ａと、活動種別情報２６ｂと、を記憶している。食事メニュー情報２６ａおよび活動種別情報２６ｂについては、図５を参照して、後述する。
【００３１】
次に、管理サーバー３は、図３に示すように、制御部としてのＣＰＵ３５と、ＣＰＵ３５のワーキングエリアとして機能するＲＡＭ３４と、不揮発性メモリー等を用いた記憶部であり、ＣＰＵ３５の実行する制御プログラムや、ユーザーからの血糖値情報や、血糖値を予測するための予測アルゴリズム等を記憶しているＲＯＭ３３と、を有している。また、管理サーバー３は、アクセスしてきた端末２を通信可能にするか否かを認証する認証部３１と、通信回線４と接続され、ＣＰＵ３５の制御下において、予め通信可能に認証されている端末２との間で血糖値情報等の各種データを送受信する管理通信部（第２通信部）３２と、これら各構成を接続するバス３６と、を有している。
【００３２】
記憶部としてのＲＯＭ３３は、ハードディスク等の記憶媒体で構成され、端末２からの血糖値情報等を記憶している。ＲＯＭ３３は、血糖値情報として、ユーザーが食べた食事の種類および摂取カロリーの情報である食事情報３３ａと、消費カロリーの情報である脈拍情報３３ｂおよび活動量情報３３ｃと、を記憶している。さらに、ＲＯＭ３３は、ユーザーの過去の血糖値や今後の予測血糖値の情報を含む履歴情報３３ｄと、図９を参照して後述するグループの情報、即ち類似の血糖値情報を有するユーザーをそれぞれグループ化した情報、であるグループ情報３３ｅと、記述した制御プログラム等のソフトウエア３３ｆと、を記憶している。
【００３３】
ＣＰＵ３５は、算出部３５ａと、解析部３５ｂと、を有している。解析部３５ｂは、摂取エネルギーとして端末２から取得した食事情報３３ａと、この食事情報に対応する情報を履歴情報３３ｄから抽出し、抽出した履歴情報３３ｄ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。同時に、解析部３５ｂは、消費エネルギーとして端末２から取得した運動情報である脈拍情報３３ｂおよび活動量情報３３ｃと、これら運動情報に対応する情報を履歴情報３３ｄから抽出し、抽出した履歴情報３３ｄを用いて当該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。
【００３４】
そして、算出部３５ａは、解析部３５ｂが解析した、摂取エネルギーによる血糖値の変化傾向および消費エネルギーによる血糖値の変化傾向を結合し、血糖値予測曲線を算出する。血糖値予測曲線は、履歴情報３３ｄにおける、今後の予測血糖値の情報、に該当する。
【００３５】
ここで、履歴情報３３ｄの血糖値予測曲線について説明する。図４は、血糖値予測曲線を示すグラフである。また、図５（ａ）は、食事メニュー情報の種類を示す一覧図であり、この食事メニュー情報２６ａには、例えば、食事メニューとして和食Ａおよびその摂取カロリーが５００Ｋｃａｌ（キロカロリー）であるとの情報が含まれていて、これらの情報は、端末２のＲＯＭ２６に記憶されている。また、図５（ｂ）は、活動種別情報を示す一覧図であり、この活動種別情報２６ｂには、例えば、散歩やウオーキングの情報が含まれていて、これら情報は、端末２のＲＯＭ２６に記憶されている。また、散歩やウオーキング等の消費カロリーは、活動量測定部２１で測定される。
【００３６】
そして、血糖値予測曲線１０は、図４に示すように、ユーザーが、例えば、過去に糖尿病に関する教育入院を行った時の教育入院期間で測定された、毎日の血糖値と行動履歴（食事情報と運動情報）との記録等のような実測値による実測曲線１１と、端末２から取得した食事情報３３ａ、脈拍情報３３ｂおよび活動量情報３３ｃに基づいて血糖値を予測した予測曲線１２と、からなっている。
【００３７】
図４には、一例として、日付Ａにおけるユーザーの予測曲線１２と、この予測曲線１２の行動履歴の参考になる類似した過去の日付Ｐの実測曲線１１と、が表されている。これらの曲線は、ユーザーの血糖値の時系列変化を表していて、縦軸は血糖値を示し、横軸は時間の経過を示し、軸に沿って記載されている「朝食」「散歩」「昼食」・・・等は、ユーザーが摂取した食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。
【００３８】
行動履歴は、端末２から取得する情報であり、取得した食事メニュー情報２６ａは、ユーザーが端末２の操作部２３を操作して、図５（ａ）に示す食事メニューの中から選択した情報である。同様に、取得した活動種別情報２６ｂは、ユーザーが端末２の操作部２３を操作して、図５（ｂ）に示す活動種別の中から選択した情報である。
【００３９】
例えば、図４の日付Ａにおける朝食の食事内容は、「洋食Ｃ」であり、洋食Ｃに相当する「５００Ｋｃａｌ」が摂取カロリーであるとして、端末２から取得され、血糖値の算出に用いられる。また、同日の午前に行った「水中歩行」は、ユーザーにより図５（ｂ）の一覧図から選択された情報であり、その消費カロリーは、活動量測定部２１で測定され、この場合「２００Ｋｃａｌ」（不図示）であったことが、端末２から取得され、血糖値の算出に用いられる。このように、血糖値予測システム１では、管理サーバー３の履歴情報３３ｄにおいて、ユーザーの過去の行動における実測の血糖値変化の情報が記憶されており、実測の血糖値変化の情報を参照することにより、ユーザー自身の行動に対する摂取カロリーと消費カロリーとの血糖値情報から血糖値変化を予測することが可能である。つまり、血糖値予測曲線１０を算出することを可能にしている。
【００４０】
次に、血糖値予測曲線１０の内、血糖値変化を予測する予測曲線１２の算出について説明する。図６（ａ）は、摂取カロリーによる血糖値の予測を示すグラフ、図６（ｂ）は、消費カロリーによる血糖値の予測を示すグラフである。予測曲線１２は、これら２つのグラフを基に算出される。まず、図６（ａ）を参照して、摂取カロリーによる血糖値の予測を示す第１予測曲線の算出について説明する。第１予測曲線は、摂取カロリーと予測アルゴリズムに含まれる第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、および下降期間ｄ４を有している。
【００４１】
以下、各期間における血糖値を示す曲線を求める第１の予測アルゴリズムの一例について説明する。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。
【００４２】
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に血糖値の上昇値ｈ１を合算した値である。血糖値の上昇値ｈ１は、例えば、ｈ１＝（摂取カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数α）で求められる。血糖値予測システム１では、インスリン分泌量と係数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。
【００４３】
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する期間であり、血糖値予測システム１では、予め定義された固定値が設定されている。なお、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。
【００４４】
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。血糖値予測システム１では、係数βは、ユーザーに応じて予め定められた固定値（＜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。
【００４５】
続いて、図６（ｂ）を参照して、消費カロリーによる血糖値の予測を示す第２予測曲線の算出について説明する。第２予測曲線は、消費カロリーと予測アルゴリズムに含まれる第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。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。
【００４６】
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。血糖値予測システム１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ｈ２）で血糖値が下降する期間である。低下量ｈ２は、例えば、ｈ２＝（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２１において計測されたユーザーの消費カロリーであり、血糖値予測システム１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２１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。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（＜０）は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、ユーザーの属性に応じて定められた固定値であってもよい。
【００４７】
第１予測曲線および第２予測曲線の算出をふまえ、予測曲線１２の算出について説明する。図４に戻り、日付Ａにおいて、入力された食事情報が洋食Ｃの場合、洋食Ｃを摂取したときの血糖値の変化を表す波形として、洋食Ｃ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４に示す例では、日付Ａの朝食を摂取した時点から次の行動、つまり水中歩行が行われるまでの期間の波形データが抽出される。なお、水中歩行が行われなければ、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３５ｂ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。
【００４８】
また、解析部３５ｂは、端末２から入力された運動情報と対応する履歴情報３３ｄを、所定の抽出条件を用いて、抽出し、抽出した履歴情報３３ｄを用いて当該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。血糖値予測システム１では、活動量測定部２１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活動種別（図５（ｂ））を入力する。
【００４９】
具体的には、入力された活動情報が水中歩行である場合には、水中歩行を行ったときの血糖値の変化を表す波形として、図４の日付Ａにおける水中歩行開始時から次の行動、つまり昼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３５ｂは、抽出された複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該活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。
【００５０】
算出部３５ａは、生成された第１予測曲線及び第２予測曲線を、解析部３５ｂ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曲線１２を生成する。つまり、解析部３５ｂの解析は、第１予測曲線の上昇期間ｄ２における血糖値のピーク値までの上昇値ｈ１と、第１モデル波形のピーク値までの上昇量とを比較し、それぞれの上昇の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の上昇値ｈ１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。
【００５１】
また、解析部３５ｂ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、閾値の範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。
【００５２】
そして、解析部３５ｂ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（ｈ１）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（ｈ１）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。
【００５３】
さらに、解析部３５ｂは、第２予測曲線についても第１予測曲線と同様に行われ、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低下量ｈ２と、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ｈ２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。
【００５４】
このような解析部３５ｂの解析結果により、算出部３５ａは、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曲線１２を生成する。生成された予測曲線１２は、ＲＯＭ３３の履歴情報３３ｄ（図３）に記憶される。
【００５５】
以上説明したように、血糖値予測曲線１０によれば、ユーザーは、過去に実測した血糖値の値（ｍｇ／ｄｌ）そのものの日々の変化傾向を確認できるだけでなく、食事情報３３ａ、脈拍情報３３ｂおよび活動量情報３３ｃの血糖値情報による今後の血糖値の変化傾向を、血糖値を実測することなく確認することが可能である。
【００５６】
また、血糖値の変化傾向を把握する方法としては、血糖値の値そのもので確認する方法以外に、ＨｂＡ１ｃやグリコアルブミンや１．５−ＡＧを用いても良い。図７は、ＨｂＡ１ｃの変動を示すグラフである。ＨｂＡ１ｃは、赤血球中のヘモグロビン（ＨｂＡ）がどのくらい血糖であるグルコースと結合しているかを示していて、総ヘモグロビン量に対する割合をパーセントで表している。このパーセント値は、寿命１２０日程度の赤血球が体内を循環しているある期間（結合が安定した時期）における平均的な血糖値を反映している。従って、過食や急激な運動等による短期的な血糖値の変化に左右されることなく、長期的な血糖値の変化を把握することに適していると言える。図７では、月毎のＨｂＡ１ｃを示すＨｂＡ１ｃ変動予測曲線（血糖値予測曲線）１４を表している。
【００５７】
ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４は、血糖値予測曲線１０と同様に、過去のＨｂＡ１ｃの実測値である変動実測曲線１５と、今後の変動を予測した変動予測曲線１６と、からなっている。ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４からは、ユーザーの血糖値の長期的な変化傾向を把握することができ、その傾向は、長期トレンドである曲線の傾きの程度によって把握することができ、また、変動の周期や、下降（上昇）のパターンからも把握することができる。
【００５８】
このＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を利用すれば、ユーザー自身の血糖値の長期的な変化傾向を把握するだけでなく、類似するＨｂＡ１ｃ変動予測曲線を有する他ユーザーを特定して、長期的な血糖値に関する諸情報の共有等ができ、血糖値を管理して目標達成のために相互に適切な支援等を行うことが可能となる。無論、血糖値予測曲線１０を利用しても、同様な共有、支援等が可能となる。
【００５９】
以下では、血糖値予測曲線１０およびＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を生成するためのデータ情報である血糖値予測の算出、並びに血糖値予測曲線１０またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を利用したユーザー間の情報共有および相互支援等の方法について説明する。
【００６０】
図８は、血糖値予測の算出を示すフローチャートであり、図９は、血糖値予測曲線またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線に基づくグループ化を示すフローチャートである。最初に、図８を参照して、管理サーバー３による血糖値予測の算出、即ち血糖値予測曲線１０の予測曲線１２およびＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４の変動予測曲線１６を生成するためのデータ情報を算出する方法について説明する。
【００６１】
まず、ステップＳ１において、認証部３１が許可した端末２か否かを判断する。これは、管理サーバー３にアクセスしてきた端末２のＩＤ（Identification）と、ＲＯＭ３３に記憶されている血糖値情報（食事情報３３ａ、脈拍情報３３ｂ、活動量情報３３ｃ）のユーザーＩＤと、を認証部３１が照合して判断する。このステップは、認証ステップに該当し、端末２のＩＤとＲＯＭ３３のユーザーＩＤとが一致すれば、ステップＳ２へ進み、一方、一致しなければ、フローを終了する。
【００６２】
そして、ＩＤが一致した場合、ステップＳ２において、食事情報３３ａを受信したか否かを判断する。食事情報３３ａは、ユーザーが端末２で食事メニュー情報２６ａから選択した情報である。この判断は、ＣＰＵ３５が行う。また、ステップＳ２は、血糖値情報取得ステップに該当する。食事情報３３ａを受信すれば、ステップＳ３へ進み、一方、受信しなければ、ステップＳ５へ進む。
【００６３】
食事情報３３ａを受信した場合、ステップＳ３において、受信情報（食事情報３３ａ）と、過去における食事による血糖値変化傾向と、を解析する。この解析は、解析部３５ｂが行い、履歴情報３３ｄにおけるユーザーの過去の食事情報３３ａにおける実測の血糖値変化の情報を参照した解析結果により、受信した食事情報３３ａから血糖値変化を予測する。解析後、ステップＳ４へ進む。
【００６４】
ステップＳ４において、解析結果により食事血糖予測を算出する。この算出は、算出部３５ａが行う。ここでいう食事血糖予測とは、既述した、摂取カロリーによる血糖値の予測を示す第１予測曲線を作成するためのデータ情報である。算出後、ステップＳ５へ進む。
【００６５】
ステップＳ５において、活動量情報３３ｃおよび脈拍情報３３ｂを受信したか否かを判断する。これら情報は、ユーザーによる端末２からの情報である。この判断は、ＣＰＵ３５が行う。また、ステップＳ５は、血糖値情報取得ステップに該当する。活動量情報３３ｃおよび脈拍情報３３ｂを受信すれば、ステップＳ６へ進み、一方、受信しなければ、ステップＳ８へ進む。
【００６６】
ステップＳ６において、受信情報（活動量情報３３ｃおよび脈拍情報３３ｂ）と、過去における活動量および脈拍による血糖値変化傾向と、を解析する。この解析は、解析部３５ｂが行い、履歴情報３３ｄにおけるユーザーの過去の行動における実測の血糖値変化の情報を参照した解析結果により、受信情報から血糖値変化を予測する。解析後、ステップＳ７へ進む。
【００６７】
ステップＳ７において、解析結果により活動血糖予測を算出する。この算出は、算出部３５ａが行う。ここでいう活動血糖予測とは、既述した、消費カロリーによる血糖値の予測を示す第２予測曲線を作成するためのデータ情報である。算出後、ステップＳ８へ進む。
【００６８】
ステップＳ８において、食事血糖予測と活動血糖予測とから血糖値予測を算出する。この算出は、算出部３５ａが行う。ここでいう血糖値予測とは、食事血糖予測と活動血糖予測とから、予測曲線１２および変動予測曲線１６を作成するためのデータ情報である。算出後、フローを終了する。なお、このフローは、端末２毎にそれぞれ実行される。
【００６９】
次に、図９を参照して、血糖値予測曲線１０またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を利用したユーザー間の情報共有および相互支援等の方法について説明する。
【００７０】
まず、ステップＳ１０において、血糖値予測のデータにより、日々の血糖値の変化を示す血糖値予測曲線１０を生成する。つまり、図４に示すように、端末２から取得した食事情報３３ａ、脈拍情報３３ｂおよび活動量情報３３ｃに基づいて算出された血糖値予測（食事血糖予測および活動血糖予測）から予測曲線１２を生成する。また、実測曲線１１については、例えば、予測曲線１２と類似の過去の実測曲線を選択することや、予測曲線１２の該当日に対し前日のものを選択すること等が考えられる。これにより、血糖値予測曲線１０が生成される。このステップＳ１０は、予測曲線算出ステップに該当する。血糖値予測曲線１０の生成後、ステップＳ１１へ進む。
【００７１】
ステップＳ１１において、情報受信した対象の端末２に関わる処理を終了したか否かを判断する。この判断は、ＣＰＵ３５が行い、管理サーバー３へアクセス可能な端末２のそれぞれに対して行われる。血糖値情報を取得した端末２のすべてに対する処理が終了すれば、ステップＳ１２へ進み、一方、処理が未終了であれば、ステップＳ１０へ戻る。
【００７２】
ステップＳ１２において、テンプレートマッチングにより、血糖値予測曲線１０をグループ化する。即ち、図４における端末２の血糖値予測曲線１０が類似しているもの同士を１つのグループとして分類する。テンプレートマッチングは、あるテンプレート曲線に近い形状の血糖値予測曲線１０同士を集めて、類似したもののグループを形成する手法である。これにより、同じグループに属するユーザーは、血糖値の短期的な変化傾向が似ている、と判断できる。これらユーザーが有する情報は、突発的要因による血糖値の変化に対しての血糖値の変化も確認ができ、互いにとって有益なものが多いと考えられる。グループ化後、ステップＳ１３へ進む。
【００７３】
ステップＳ１３において、履歴情報３３ｄ等のデータにより、月毎のＨｂＡ１ｃの変化を示すＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を生成する。つまり、図７に示すように、履歴情報３３ｄに基づくＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４の変動実測曲線１５と、血糖値予測曲線１０の予測曲線１２を生成するための血糖値予測に基づく変動予測曲線１６と、が生成される。このステップＳ１３は、予測曲線算出ステップに該当する。ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４の生成後、ステップＳ１４へ進む。
【００７４】
ステップＳ１４において、履歴情報３３ｄのある対象の端末２に関わる処理を終了したか否かを判断する。この判断は、ＣＰＵ３５が行い、履歴情報３３ｄに記憶されている端末２それぞれに対して行われ、ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４が生成される。対象となる端末２のすべてに対して、ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を生成する処理が終了すれば、ステップＳ１５へ進み、一方、処理が未終了であれば、ステップＳ１３へ戻る。
【００７５】
ステップＳ１５において、テンプレートマッチングにより、ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４をグループ化する。即ち、図７における端末２のＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４が類似しているもの同士を一つのグループとして分類する。これにより、同じグループに属するユーザーは、血糖値の長期的な変化傾向が似ている、と判断できる。ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４が類似していれば、突発的要因による血糖値の変化に惑わされることなく、長期的な血糖値の変化傾向が確実に似ているユーザー同士である、といえる。これらユーザーが有する情報は、互いにとって長期的目標（血糖値改善）の達成のために、より有益なものが多いと考えられる。このステップＳ１５は、層別ステップに該当する。グループ化後、ステップＳ１６へ進む。
【００７６】
ステップＳ１６において、血糖値予測曲線１０またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４のグループ毎に、端末２によるグループ内相互のデータ交換を可能にする。つまり、この場合、認証部３１は、ＲＯＭ３３に記憶するユーザーＩＤに関わる情報に対し、このユーザーＩＤと同じグループであると認定されたＩＤを有する端末２でも、アクセスできるように認証する。このステップＳ１８は、情報共有ステップに該当し、これでフローを終了する。
【００７７】
以上説明した血糖値予測方法および血糖値予測システムによれば、血糖値の変化傾向の類似したユーザー間で、相互の情報を共有することにより、各ユーザーは、自分と同じ血糖値の変化傾向である他ユーザーを知ることができ、食事や運動の生活習慣等については、即参考になる有益な情報として、相互に交換することができる。また、ユーザー間で血糖値に関する諸情報を交換することにより、血糖値を管理する目標達成のために、相互に適切な支援等を行うことが可能となる。
【００７８】
また、血糖値の変化における経過および今後の傾向を把握するために血糖値予測曲線１０を用いれば、日々の短期的な変化がつかめ、個々の食事および運動の影響を知ることができる。グループ内の他ユーザーは、この傾向が似ているため、食事および運動における実施タイミングや回数等の注意事項について、互いの経験を交換してより良い血糖値改善の行動をとることが可能である。一方、ＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を用いれば、単発の食事および運動の影響に左右されない、長期的な観点から見た血糖値の変化を知ることができる。この場合も、グループ内の他ユーザーは、ＨｂＡ１ｃの変動傾向が似ているため、長いスパンにおける食事および運動の傾向と血糖値の変化との関係について、互いの経験を交換して、目先のことにとらわれずに、より良い血糖値改善の行動をとることが可能である。
【００７９】
また、血糖値予測方法および血糖値予測システムは、上記の実施形態に限定されるものではなく、次に挙げる変形例のような形態であっても、実施形態とほぼ同様な効果が得られる。
【００８０】
（変形例１）血糖値予測方法におけるステップＳ１６（情報共有ステップ）は、グループ内のユーザー相互のデータ交換を可能にする設定であるが、この設定にのみ限定されることではない。例えば、グループ内のユーザーであっても、相互の合意が得られた場合にのみ、相互のデータ交換が可能となるステップを、さらに設定しても良い。これにより、ユーザーは、情報や支援の交流をしたいと思うユーザーを選択でき、意に反した個人情報の開示を防ぐことができる。
【００８１】
（変形例２）また、ステップＳ１２およびステップＳ１５において、血糖値予測曲線１０またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４をテンプレートマッチングによりグループ化しているが、他の方法や観点からグループ化しても良い。即ち、血糖値予測曲線１０またはＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４の長期トレンド（傾き）の類似しているものをグループ化、変動の周期が類似しているものをグループ化、下降（上昇）のパターンが類似しているものをグループ化、現時点での値が類似しているものをグループ化、等が挙げられる。これにより、ユーザーは、気になっているトレンドやパターン等の観点等のそれぞれに鑑みて、情報交換するユーザーを選択することができる。
【００８２】
（変形例３）血糖値の変化傾向を示すために、図４に示す血糖値予測曲線１０または図７に示すＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４を用いているが、起床時血糖値を用いても良い。図１０（ａ）は、起床時血糖値を示すグラフである。図１０（ａ）は、毎日の血糖値を示す実測値と、当日までの一週間の血糖値の平均値を示す移動平均と、が表されている。実測値では、日々の変化が激しく血糖値の変化傾向を把握し難い場合があるが、移動平均では、起床時血糖値の上下するパターンを読み取ることができ、パターンマッチング等によるグループが容易である。そのため、起床時血糖値を利用して、グループ化を図ることも有効な方法である。
【００８３】
（変形例４）また、起床時血糖値とＨｂＡ１ｃとが相関を有するという知見が得られている。図１０（ｂ）は、起床時血糖値とＨｂＡ１ｃとの相関を示すグラフである。この場合、ＨｂＡ１ｃは、各月度の値であり、起床時血糖値は、ＨｂＡ１ｃを測定した日より以前の２０日間の値を平均した値を示している。図１０（ｂ）から分かるように、平均化した起床時血糖値とＨｂＡ１ｃとは、互いに似た変化をしている。従って、ＨｂＡ１ｃに替えて起床時血糖値を用いることが可能であり、図７に示すＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４と同様に、血糖値の変化傾向を示す曲線として活用できる。さらに、起床時血糖値と空腹時血糖値との間にも相関があるという知見も得られていて、空腹時血糖値を用いれば、起床時血糖値やＨｂＡ１ｃとほぼ同様に、血糖値の変化傾向を把握することができる。
【００８４】
（変形例５）図４に示す血糖値予測曲線１０において、実測曲線１１または予測曲線１２のどちらかだけを表示する形態であっても良い。同様に、図７に示すＨｂＡ１ｃ変動予測曲線１４において、変動実測曲線１５または変動予測曲線１６のどちらかだけを表示する形態であっても良い。
【００８５】
（変形例６）端末２は、図１および図２に示すように、一体型の装置であるが、端末形状は、腕時計型、携帯電話型、ストップウオッチ型、ペンシル型等、携帯に適したものであれば良い。また、端末２に内蔵されている活動量測定部２１や脈拍測定部２２がそれぞれ別体の構成であっても良い。この構成によれば、活動量測定部２１や脈拍測定部２２をユーザーの体の測定適部にそれぞれ配置して、より正確に測定することができる。また、端末２と管理サーバー３とは、無線通信以外の有線通信、赤外線通信等で接続しても良い。
【００８６】
（変形例７）端末２のＲＯＭ２６には、管理サーバー３の履歴情報３３ｄ等を記憶させておいても良い。これによれば、ユーザーは、端末２単独でも血糖値の変化傾向を確認することができる。また、管理サーバー３は、操作部や表示部を有する構成であっても良く、こうすれば、管理サーバー３の側においても血糖値情報を確認できるため、例えば、管理サーバー３側を医療機関（医師）にして、血糖値の管理に関してより一層の支援が期待できることになる。なお、医療機関（医師）が端末２を有する構成であっても、同様の支援が期待できる。
【符号の説明】
【００８７】
１…血糖値予測システム、２…第１装置としての端末、３…第２装置としての管理ザーバー、１０…血糖値予測曲線、１１…実測曲線、１２…予測曲線、１４…血糖値予測曲線としてのＨｂＡ１ｃ変動予測曲線、１５…変動実測曲線、１６…変動予測曲線、２１…測定部としての活動量測定部、２２…測定部としての脈拍測定部、２５…第１通信部としての端末通信部、３１…認証部、３２…第２通信部としての管理通信部、３４…記憶部としてのＲＯＭ、３５…制御部としてのＣＰＵ。
【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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