(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
高齢者が一人住まいしている住居において前記高齢者に関する複数の異なる生活データを測定する生活データ測定手段と、前記生活データ測定手段で測定した生活データを管理センタに送信する住居用端末装置と、前記管理センタに設けられ、一日単位で前記複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求めると共に前記単位期間における前記複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求めておき、前記高齢者に関する一日単位の前記複数の生活データの測定値を入力すると前記単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出し、前記各生活データの標準化データと前記固有ベクトルの個有値の大きい第１主成分、第２主成分とによって前記高齢者の生活パターンのバラツキを求めて予め定めた通常パターン領域から外れたときに高齢者の健康状態を要注意レベルと判定する管理用端末装置とを具備することを特徴とする在宅者健康状態遠隔診断装置。
【請求項２】
高齢者が一人住まいしている住居において前記高齢者に関する複数の異なる生活データを測定する生活データ測定手段と、前記生活データ測定手段で測定した生活データを管理センタに送信する住居用端末装置と、前記管理センタに設けられた管理用端末装置とから構成され、前記管理用端末装置は、一日単位で前記複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求める定数演算手段と、前記一日単位で前記複数の異なる各生活データに基づく前記単位期間における前記複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求める固有ベクトル演算手段と、前記高齢者に関する一日単位の前記複数の生活データの測定値を入力すると前記単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出する標準化データ演算手段と、前記固有ベクトルの個有値の大きい第１主成分および第２主成分と前記各生活データの標準化データの演算によって当該一日単位の前記第１主成分と第２主成分の値を算出する主成分演算手段と、前記主成分演算手段で算出した前記第１主成分と第２主成分の値を２次元座標に表示する表示手段とを具備することを特徴とする在宅者健康状態遠隔診断装置。
【請求項３】
高齢者が一人住まいしている住居において前記高齢者に関する複数の異なる生活データを測定する生活データ測定手段と、前記生活データ測定手段で測定した生活データを管理センタに送信する住居用端末装置と、前記管理センタに設けられた管理用端末装置とから構成され、前記管理用端末装置は、一日単位で前記複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求める定数演算手段と、前記一日単位で前記複数の異なる各生活データに基づく前記単位期間における前記複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求める固有ベクトル演算手段と、前記高齢者に関する一日単位の前記複数の生活データの測定値を入力すると前記単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出する標準化データ演算手段と、前記固有ベクトルの個有値が大きく前記高齢者の生活リズムの影響度大の第１主成分および第２主成分と前記各生活データの標準化データの演算によって当該一日単位の前記第１主成分と第２主成分の値を算出する主成分演算手段と、前記第１主成分と第２主成分を夫々軸とする２次元座標に、前記主成分演算手段で算出した前記第１主成分と第２主成分の値を表示する表示手段とを具備することを特徴とする在宅者健康状態遠隔診断装置。
【請求項４】
高齢者が一人住まいしている住居において前記高齢者に関する複数の異なる生活データを測定する生活データ測定手段と、前記生活データ測定手段で測定した生活データを管理センタに送信する住居用端末装置と、前記管理センタに設けられた管理用端末装置とから構成され、前記管理用端末装置は、一日単位で前記複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求める定数演算手段と、前記一日単位で前記複数の異なる各生活データに基づく前記単位期間における前記複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求める相関係数行列演算手段と、前記高齢者に関する一日単位の前記複数の生活データの測定値を入力すると前記単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出する標準化データ演算手段と、前記固有ベクトルの個有値が大きく前記高齢者の生活リズムの影響度大の第１主成分および第２主成分と前記各生活データの標準化データの積和演算によって当該一日単位の前記第１主成分と第２主成分の値を算出する積和演算手段と、前記第１主成分と第２主成分を夫々軸とする２次元座標に、前記高齢者に対し予め定めた通常パターン領域と前記積和演算手段で算出した前記第１主成分と第２主成分の値を表示する表示手段とを具備することを特徴とする在宅者健康状態遠隔診断装置。
【請求項５】
高齢者が一人住まいしている住居において前記高齢者に関する複数の異なる生活データを測定して管理センタに送信し、前記管理センタにおいて前記高齢者に関する一日単位毎の複数の異なる生活データに基づき前記高齢者の健康状態を診断するものであって、一日単位で前記複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求めると共に前記単位期間における前記複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求めておき、前記高齢者に関する一日単位の前記複数の生活データの測定値を入力すると前記単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出し、前記各生活データの標準化データと前記固有ベクトルの個有値の大きい第１主成分、第２主成分とによって前記高齢者の生活パターンのバラツキを求めて前記高齢者の健康状態を判定する前記管理センタのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一人住まいの高齢者の生活状態によって健康状態や危急状態などを管理センタで遠隔診断して把握する在宅者健康状態遠隔診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、高齢者の人口が増大する傾向にあり、いわゆる高齢化社会に変わりつつある。このために、一人暮らしの高齢者も増加する傾向にある。一人暮らしの高齢者の健康状態を常に把握するには、検査や問診を頻繁に行うことが必要となる。
【０００３】
しかし、高齢者は医療機関に頻繁に通院するのは困難であり、医者や看護師（看護婦や看護士）が高齢者の住居に訪問して検査や問診を行わざるを余儀なくされている。高齢者が多くなると医者や看護師の負担が増大し、高齢者の健康状態を把握することが実質的に行えなくなる。
【０００４】
ところで、特に一人住まいの高齢者は、体調不良で家の中で躓いて家具等にぶつかり怪我をして寝込んだり、あるいは発作を起こして倒れたりすることがある。本人の意識がはっきりしている場合には病院等に電話連絡できるが、最悪の事態になることが懸念される。家人がいる場合には、これらの事態に対して応急処置を迅速に行うことができるが、一人住まいの場合には不可能である。何らかの方法でこれらの事態に至る前に病院や介護施設等への連絡がなされれば、適切な対応が可能となる。
【０００５】
高齢者に異常が発生する場合には、高齢者自身の身体に何らかの変化がある筈で、日常の生活で突然に体調が変化することは稀で、徐々に変化するのが普通である。高齢者の健康状態の悪化度合が軽い状態を予め把握できれば、病院や介護施設等での治療は少ない負担で済み、また、健康状態の悪化度合が軽ければ、治癒するまでの期間は短くて済み、かつその回復レベルは高くなる。
【０００６】
このような情勢に対処するために、高齢者が一人住まいしている多数の住居において多数の高齢者に関する複数の異なる生活データを測定して管理センタに送信し、管理センタにおいて高齢者に関する複数の異なる生活データに基づき高齢者の健康状態を診断することが考えられている。
【０００７】
なお、高齢者などの被介護者の健康状態を無拘束でかつ継続的に把握する方法として、被介護者のベッドの下にエアマットを敷いて、そのエアマットに加わる圧力変化に基づき被介護者の心拍数、呼吸数、イビキ回数、寝返り回数等の生体データを測定する技術が提案されている。この事は、例えば、特開２０００―２１４号公報に記載されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術は測定した生体データを利用して高齢者の異常を判定しているが、特に、一人住まいの在宅高齢者の健康状態を含む生活状態を医療機関などの遠隔地で判定し健康状態が要注意レベルにあるかを把握できないという問題点を有する。
【０００９】
高齢者の介護費用負担は年々増大し、健康保険料の財政的逼迫状態は社会的にも大きな問題となっているが、特に寝たきり状態の患者（高齢者）が増加することがこの問題を大きくしている。
【００１０】
症状の軽い状態で治療ができれば、前述したように治療費の低減と患者の健康状態回復と維持を早期に図ることができることになるため、在宅の高齢者の体調悪化兆候を効果的に診断できる技術の開発が強く望まれている。
【００１１】
本発明の目的は、一人住まいの高齢者の生活状態を管理センタで遠隔診断して健康状態が悪化する兆候を軽度の段階で把握できる在宅者健康状態遠隔診断装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴とするところは、高齢者が一人住まいしている住居において高齢者に関する複数の異なる生活データを測定して管理センタに送信し、管理センタでは、一日単位毎に複数の異なる各生活データを取込み、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を求めると共に単位期間における複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルを求めておき、高齢者に関する一日単位の複数の生活データの測定値を入力すると単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出し、各生活データの標準化データと固有ベクトルの個有値の大きい第１主成分、第２主成分とによって高齢者の生活パターンのバラツキを求めて予め定めた通常パターン領域から外れたときに高齢者の健康状態を要注意レベルと判定するようにしたことにある。
【００１３】
換言すると、本発明は、複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルのうち高齢者の生活リズムに影響度が大きい２つの固有ベクトル成分と各生活データの標準化データによって当該一日単位の生活パターン（行動パターン）を求め、過去の単位期間における生活パターン（通常生活パターンあるいは通常行動パターン）との総合的な隔たりを監視して高齢者の健康状態が要注意レベルにあるかを判定するようにしたことにある。
【００１４】
具体的には、高齢者に関する一日単位の複数の生活データの測定値を入力すると単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差を用いて各生活データの標準化データを算出し、固有ベクトルの個有値が大きく高齢者の生活リズムに影響度大の第１主成分および第２主成分と各生活データの標準化データの演算によって当該一日単位の第１主成分と第２主成分の値を算出して２次元座標に表示して遠隔診断する。
【００１５】
本発明の複数の異なる生活データとしては、住宅の寝室、便所、玄関、居間、台所、浴室、洗面所などの出入口に設けた高齢者の行動パターン（行動データ）を測定する踏力マットのマット作動回数標準偏差、睡眠時間の情報値と補正値、マット作動頻度、移動頻度、移動速度、トイレ回数などがある。
【００１６】
また、単位期間における各生活データ毎の平均値と標準偏差、複数の各生活データ間の関連性を示す固有ベクトルは高齢者の健康状態（生活状態）によって更新するのが望ましい。
【００１７】
本発明は複数の各生活データ間の関連性を示す高齢者の生活リズムに影響度が大きい２つの固有ベクトル成分と各生活データの標準化データによって一日単位の生活パターン（行動パターン）を求め、過去の単位期間における生活パターン（通常生活パターンあるいは通常行動パターン）との総合的な隔たりを監視して高齢者の健康状態が要注意レベルにあるかを判定しているので、一人住まい高齢者の体調が徐々に悪化する状態を把握して大事に至る前に病院や介護施設等での治療を迅速に行える。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１に本発明の一実施例を示す。図１は一人住まい高齢者の住宅と病院や介護施設等の管理センタの状態を示している。
【００１９】
図１において、１は一人住まい高齢者の住宅で、その間取が、寝室、便所（トイレ）、玄関、居間、台所、浴室、洗面所、押入などから構成されている。住宅１の便所、玄関、居間、寝室、台所、浴室、洗面所などの出入口には図示しない高齢者の行動パターン（行動データ）を測定する踏力マット２がそれぞれ設けられている。各踏力マット２にはマット番号と部屋種別が付与されている。高齢者の住居１の各部屋の出入口付近設置された踏力マット２は、内部に感圧抵抗体等のスイッチ手段を有し、このスイッチ手段のオンオフ信号（行動データ）を端末装置３で処理し通信回線（電話回線）４を介して管理センタ６のデータ処理装置９に伝送する。端末装置３は通常居間に設置され、１日単位の生活データ（行動データ）を伝送する。なお、通信回線４は有線と無線の何れでも用いることができる。
【００２０】
管理センタ６にはデータ処理装置９が設置されており、端末装置３から伝送される１日単位の生活データ（行動データ）の測定値を入力してデータ処理を実行する。また、担当医１０の机上には管理パソコン（管理用端末装置）１１を設置し、担当医１０が随時高齢者の身体状態を把握、監視するとともに、緊急時の高齢者異常通報を受けたり、電話等により適宜介護士の待機部屋に指示を出したり、携帯電話で連絡したりすることができるようになっている。管理センタ７は数十人から数百人の在宅高齢者の生活データを入力し、各高齢者毎に健康状態を診断する。
【００２１】
図２にデータ処理装置９の一例詳細構成図を示す。
図２において、端末装置３で測定した複数個（７個）の異なる生活データ、すなわち、マット作動回数標準偏差、相関係数値、睡眠時間（情報値）、睡眠時間（補正値）、マット作動頻度、移動頻度、移動速度、トイレ回数は通信回線４を介して入力切替部１４に入力される。
【００２２】
入力切替部１４は、高齢者の遠隔監視を行う前に、７個の異なる生活データを１ヶ月程度の単位期間だけ取込み、各生活データ毎の平均値、標準偏差および各生活データのバラツキを探す個有値問題の固有ベクトル値を算出する場合には定数演算部１５に加える。
【００２３】
定数演算部１５は生活データを単位期間の時系列データとして、生活データの種類である解析項目に該当する変量を入力して平均値、分散値、標準偏差および共分散値を算出する。定数演算部１５で算出された各生活データの平均値、標準偏差、分散値および共分散値は定数格納部１６に格納される。
【００２４】
相関係数演算部１８は２つの生活データ間の関連性を求めるために、定数格納部１６に記憶されている２個の生活データの分散値と共分散値によって相関係数を算出する。相関係数行列演算部１９は相関係数演算部１８で求めた相関係数値に基づき行列演算を行い固有ベクトルを算出する。固有ベクトルとしては、固有値と固有ベクトル値（主成分）が求められる。固有値は固有ベクトルの順番、すなわち、高齢者の生活リズムの影響度が大きい主成分を決めるものである。相関係数行列演算部１９で算出された固有値と主成分はファイル２０に格納される。
【００２５】
高齢者の遠隔監視を実行する場合には、７個の生活データは入力切替部１４を介して標準化データ演算部１７に取込まれる。標準化データ演算部１７は７個の生活データの測定値を入力すると、定数格納部１６から平均値と 標準偏差を取込み各測定値の標準化データを算出する。
【００２６】
標準化データ演算部１７で求めた標準化データは、生活データのバラツキが多いと大きな値になり、無次元の値になる。標準化データは積和演算を行う主成分値演算部２１に加えられる。主成分値演算部２１は標準化データとファイル２０に格納されている第１と第２の主成分との積和演算を行い第１主成分値と第２主成分値を算出する。
【００２７】
主成分値演算部２１で求められた第１主成分値と第２主成分値は、生活データを測定した当該日付を付けてファイル２２に格納されると共に表示編集部２３に加えられる。
【００２８】
表示編集部２３は第１主成分をＹ軸、第２主成分をＸ軸とする２次元座標を形成し、主成分値演算部２１で今回求めた第１主成分値、第２主成分値とファイル２２に格納されている過去分の第１主成分値、第２主成分値を取込み編集して表示制御部２４に与える。表示制御部２４は表示編集部２３で編集された第１主成分値と第２主成分値を表示部２５に表示する。表示部２５には、１日単位での第１主成分値と第２主成分値が通常パターン領域と共に表示される。
【００２９】
図３に高齢者の行動パターン（行動データ）を測定する踏力マット２の一例構成図を示す。
【００３０】
踏力マット２は、３組のエリア２ａ、２ｂ、２ｃから構成され、それぞれエリア２ａ、２ｂ、２ｃ内部には感圧抵抗等で構成されたスイッチを有している。例えば、図示の状態で入室の際に高齢者の右足１３ａでエリア２ａが踏まれ、所定の踏力以上の圧力が加わると、端末装置３にオン信号が加えられる。マット２は高齢者の進行方向の全長が高齢者の歩幅より長くなるように製作されている。
【００３１】
高齢者が入室の際に、例えば右足１３ａでエリア２ａを踏んだ後に左足３ｂでエリア２ｃを踏むと、エリア２ａが最初にオン信号を発し、次いでエリア２ｃのオン信号が発せられ、両足が離れるとエリア２ａ、２ｃの順にオフ信号が発せられる。これらの行動データ（オン、オフ信号）により踏み込み方向を判定できる。この際には、図示矢印方向が進行方向を示すことになる。
【００３２】
退室の際にはこれらの方向が逆となるため、進行方向が図示矢印と逆になり、退室と判定される。その結果、踏力マット２の行動データによって進行方向の特定と、入室と退室の回数及び在室の時間が計数可能となる。
【００３３】
なお、通常、同じエリアを続けて踏むことはなく、エリア２ａを踏んだ後にエリア２ｂを踏んだ場合も同様に進行方向を判定できる。
【００３４】
次に、遠隔診断の動作を説明する。
端末装置３は、部屋毎に設置される踏力マット２の番地（マット番号）を識別でき、例えば、浴室への入室から退室までの時間が異常に長い場合に、高齢者が浴室で倒れていると考えられ、管理センタ６において高齢者が危急状態にあると遠隔診断できる。また、各部屋に在室している時間や出入りする回数は勿論のこと、マット作動回数、マット作動頻度、移動速度、移動頻度、トイレ回数、睡眠時間を集計でき、これらの値を整理して高齢者の在宅時における日常の行動パターンを数値化することができる。
【００３５】
端末装置３は、部屋毎に設置される踏力マット２のマット信号（オン、オフ信号）を入力して１日単位で次の７つの生活データを測定する。
【００３６】
１．マット作動回数の標準偏差
１時間毎のマット作動回数から求めた１日のマット作動回数の標準偏差で、昼と夜の行動量のバランスを探るデータとなる。標準偏差は平均値からのデータのバラツキ具合を示す分散値を平均値と同じ単位と考えられる数値にした値で、分散値の平方根として求められる。分散値は、１時間毎の作動回数と平均回数の差を２乗して、２４時間分を加算した総和を２４時間で除した値である。分散値が０に近いほど昼と夜の行動量がほぼ同じことを意味している。
【００３７】
２．睡眠時間（情報値）
マット作動回数の時間帯毎の分布により、１日の時間を活動時間、睡眠時間、在室時間に分け、マット作動回数があった時間帯は活動時間とし、睡眠時間は、寝室に入室した後にマット２の作動回数が零の時間帯が数時間継続した時は全ての時間を睡眠時間（情報値）とする。活動時間と睡眠時間のいずれにも該当しない時間を在室時間（不動時間）とする。
【００３８】
３．睡眠時間（補正値）
睡眠時間（情報値）を高齢者の特質などによって日報で補正した睡眠時間の補正値を算出する。
【００３９】
４．マット作動頻度（１時間当りのマット作動平均回数）
１日のマット作動回数の平均回数であるが、２４時間での平均回数を算出すると、睡眠時間、不動時間の大小により平均回数がばらつくので、活動時間だけで算出することによりバラツキを抑えて、より正確な平均回数を算出する。
【００４０】
５．移動頻度
１時間当りの移動平均回数で、マット作動頻度と同様に、活動時間における１時間当りの移動平均回数を算出する。
【００４１】
６．移動速度（移動平均時間）
移動回数の対象になった各マット間の移動距離と移動時間に基づいて１ｍ移動するのに要する時間を算出する。
【００４２】
７．トイレ回数
１日のトイレのマット作動回数を算出する。
【００４３】
このように端末装置３によって１日単位で測定された、マット作動回数標準偏差、睡眠時間（情報値）、睡眠時間（補正値）、マット作動頻度、移動頻度、移動速度、トイレ回数の７つの生活データ（行動データ）は通信回線４を介して管理センタ６のデータ処理装置９に送信される。７つの生活データは管理センタ６の入力切替部１４を介して定数演算部１５または標準化データ演算部１７に取込まれる。
【００４４】
さて、高齢者の遠隔監視を行う前に、管理センタ７のデータ処理装置９は、端末装置３から与えられる複数（７個）の異なる生活データを１ヶ月程度の単位期間だけ取込み、各生活データ毎の平均値、標準偏差および各生活データのバラツキを探す固有値問題の固有ベクトルを算出する。
【００４５】
まず、定数演算部１５は次のようにして平均値と標準偏差を算出する。このことを一般式により説明する。
【００４６】
生活データを単位期間の時系列データ（ｉ）として、生活データの種類である解析項目（ｊ）に該当する変量をｘ(j、i)とする。
ここで、ｊ＝１、２、…ｐ      ｐは解析項目数
ｉ＝１、２、…ｎ      ｎはデータ収集日数
である。
【００４７】
定数演算部１５は変量ｘ(j、i)を入力して式１により平均値Ｘｍ(j)を求める。
【００４８】
【数１】
0003994773.tif 000002
【００４９】
また、定数演算部１５は式２により分散値Ｓ(j、j)を算出し、式３によって標準偏差Ｈ(j、j)を算出する。
【００５０】
【数２】
0003994773.tif 000003
【００５１】
【数３】
Ｈ(j、j)＝√Ｓ(j、j)        …（式３）
【００５２】
さらに、定数演算部１５は式４によって後述する相関係数を求める際に用いる共分散値Ｓ(j、ｋ)を算出する。（ｋ）は解析項目である。
【００５３】
【数４】
0003994773.tif 000004
【００５４】
このようにして定数演算部１５で算出された各生活データの平均値Ｘｍと標準偏差Ｈは定数格納部１６に格納される。図４は、２月のある日から２／２８までの７個の生活データの測定値から求めた平均値Ｘｍと標準偏差Ｈの値の一例を示している。生活データは２／２５〜２／２８までの分のみを示している。
【００５５】
また、定数演算部１５で算出された分散値Ｓ(j、j)と共分散値Ｓ(j、ｋ)も定数格納部１６に格納される。
【００５６】
相関係数演算部１８は２つの生活データ間の関連性を求めるために、定数格納部１６に記憶されている２個の生活データの分散値Ｓ(j、j)、Ｓ(k、k)と共分散値Ｓ(j、ｋ)に基づき式５によって相関係数ｒ(j,k)を算出する。相関係数ｒ(j,k)は２つの生活データの関連性を示しており、１００％関連性があれば「１」となり、全く関係がなければ「０」になる。
【００５７】
【数５】
0003994773.tif 000005
【００５８】
図５に７個の生活データの相関係数ｒ(j,k)の値Ｕ１〜Ｕ７の一例を示す。相関係数値Ｕ１はマット作動回数標準偏差、相関係数値Ｕ２は睡眠時間（情報値）、相関係数値Ｕ３は睡眠時間（補正値）、相関係数値Ｕ４はマット作動頻度、相関係数値Ｕ５は移動頻度、相関係数値Ｕ６は移動速度、相関係数値Ｕ７はトイレ回数を示している。
【００５９】
相関係数行列演算部１９は相関係数演算部１８で求めた相関係数値ｒ(j,k)つまり値Ｕ１〜Ｕ７に基づき式６の行列演算を行い固有ベクトルＶを算出する。
【００６０】
【数６】
0003994773.tif 000006
【００６１】
式６のｒ(1,1)は「Ｕ１・Ｕ１」、ｒ(1,ｐ)は「Ｕ１・Ｕ７」、ｒ(ｐ,1)は「Ｕ7・Ｕ１」、ｒ(ｐ,ｐ)は「Ｕ7・Ｕ７」となる。
【００６２】
式６の行列演算を行うと、図６（ａ）に示す個有値λ１〜λ７と図６（ｂ）に示す固有ベクトル値（主成分）ａ１〜ａ７が求められる。個有値λ１〜λ７と主成分ａ１〜ａ７の値は一例を示している。個有値λは固有ベクトル値ａの順番、すなわち、高齢者の生活リズムの影響度が大きい主成分ａを決めるものである。
【００６３】
個有値λ１〜λ７と主成分ａ１〜ａ７は添字が同じものが対になって求められる。個有値λ１〜λ７は、その値が大きいと生活データのバラツキが大きくなる主成分ａ１〜ａ７を定めており、図６（ａ）ではλ１＞λ２＞…＞λ７になっている。主成分ａ１〜ａ７は添え数字が大きくなるに伴い最大値と最小値の差が小さくなっている。したがって、本発明では高齢者の生活リズムのバラツキが良く見える第１主成分ａ１と第２主成分ａ２を用いて高齢者の生活状態を診断する。
【００６４】
このようにして相関係数行列演算部１９で算出された個有値λ１〜λ７と主成分ａ１〜ａ７はファイル２０に格納される。
【００６５】
このように高齢者の予め定めた複数の異なる生活データの単位期間における平均値Ｘｍ、標準偏差Ｈおよび固有ベクトル（主成分）ａ１、ａ２を求めた後に高齢者の遠隔監視を実行する。
【００６６】
さて、端末装置３からは図７に示すように１日単位で７個（マット作動回数標準偏差、睡眠時間（情報値）、睡眠時間（補正値）、マット作動頻度、移動頻度、移動速度、トイレ回数）の生活データ（行動データ）が通信回線４を介して管理センタ６のデータ処理装置９に送信される。７個の生活データは入力切替部１４を介して標準化データ演算部１７に取込まれる。図７は３／１〜３／５までの測定値を示しているが、標準化データ演算部１７には１日分の生活データが入力される。
【００６７】
標準化データ演算部１７は７個の生活データの測定値を入力すると、定数格納部１６から平均値Ｘｍ(j)と式３に示す 標準偏差Ｈ(j、j)つまり√Ｓ(j、j)を取込み式７に基づき各測定値の標準化データＸ(j、i)を算出する。
【００６８】
【数７】
0003994773.tif 000007
【００６９】
標準化データＸ(j、i)の（ｉ）は１日であり、３／１〜３／５までの７個の生活データの標準化データＸ１〜Ｘ７は、例えば、図８に示すような値になる。標準化データＸ１〜Ｘ７は、生活データのバラツキが多いと大きな値になり、無次元の値になる。標準化データＸ１〜Ｘ７は主成分値演算部２１に加えられる。
【００７０】
主成分値演算部２１は標準化データＸ１〜Ｘ７と第１と第２の主成分ａ１、ａ２を用いて式８、式９によって積和演算を行い第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２を算出する。
Ｚ１＝（Ｘ１・ａ１１）＋（Ｘ２・ａ１２）＋…＋（Ｘ７・ａ１７）…（式８）Ｚ２＝（Ｘ１・ａ２１）＋（Ｘ２・ａ２２）＋…＋（Ｘ７・ａ２７）…（式９）
【００７１】
積和演算部（主成分値演算部）２１で求められる第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２は、例えば図９に示すようになる。図９は３／１〜３／５までの第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２を示しているが、１日単位で算出される。積和演算部２１で求めた第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２は当該日付を付けてファイル２２に格納されると共に表示編集部２３に加えられる。
【００７２】
表示編集部２３は第１主成分ａ１をＹ軸、第２主成分ａ２をＸ軸とする２次元座標を形成し、積和演算部２１で今回求めた第１主成分値Ｚ１、第２主成分値Ｚ２とファイル２２に格納されている過去分の第１主成分値Ｚ１、第２主成分値Ｚ２を取込み編集して表示制御部２４に与える。
【００７３】
表示制御部２４は表示編集部２３で編集された第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２を表示部２５に表示する。表示部２５には、例えば図１０に示すように１日単位での第１主成分値Ｚ１と第２主成分値Ｚ２が通常パターン領域３０と共に表示される。
【００７４】
固有ベクトルの第１主成分ａ１と第２主成分ａ２は通常パターンに対するバラツキを示すものであり、通常パターン領域３０内にあれば平常の生活をしており健康状態にあると判定できる。なお、通常パターン領域３０内にある場合にも日付を付けるのが望ましい。
【００７５】
一方、通常パターン領域３０外にある場合には日付を付して表示する。今回の判定が２月１８日とすると、過去に通常パターン領域３０外になった日も日付を付けて表示する。なお、一般に、通常パターン領域３０は遠隔診断の対象となる高齢者によって異なり、他の高齢者の場合には、例えば図１１のようになる。
【００７６】
固有ベクトルの第１主成分ａ１と第２主成分ａ２が、通常パターン領域３０外になると高齢者の健康状態が要注意レベルであると判定する。
【００７７】
担当医１０は管理パソコン１１を操作してデータ処理装置９で判定（診断）した高齢者が健康状態が要注意レベルであると認識すると看護師を高齢者の住宅１に派遣したり、あるいは遠隔に住んでいる家族にインターネットを介して連絡する。
【００７８】
管理センタ７は高齢者の健康状態の遠隔診断を多数の在宅高齢者について実行する。
【００７９】
図１２は、一般的な生涯健康度パターンを模式的に表したものである。健康度は生活できる正常度と見なすことができ、最も高いのを数値の１００で示している。
【００８０】
若いときの健康度は高く、ほぼ一定期間持続されるが、ある時期を過ぎると年齢とともに低下し、何らかの処置、治療が必要となる。本発明は、ある時期から徐々に低下する健康状態を検知し、最悪状態、すなわち寝たきり状態となる前に処置、加療を行い、寝たきり状態が生じる時期をずらし、かつその期間を短縮できるようにする。
【００８１】
健康度が低下して寝たきり状態となる年齢Ａに対し、健康度の低下途中（変化点）で治療を行えば健康状態が回復し、一定期間健康状態が維持される。再び健康状態が低下する途中で治療を加えると、治療を加えなければ寝たきり状態になると予想される年齢Ｂに到らず、年齢Ｃまで延長されることになる。
【００８２】
このようにして多数の在宅高齢者の健康状態を遠隔診断するのであるが、高齢者に関する複数の生活データから求めた生活パターンのバラツキが予め定めた通常パターン領域から外れたときに高齢者の健康状態を要注意レベルと判定しているので、一人住まい高齢者の体調が徐々に悪化する状態を把握して大事に至る前に病院や介護施設等での治療を迅速に行える。
【００８３】
また、高齢者の生活パターンが過去に通常パターン領域外になった日も表示するようにしているので、通常パターン領域外になった頻度を把握でき、その経験則の従いより細かな遠隔診断を行うことができる。
【００８４】
なお、上述の実施例は高齢者の７個の異なる生活データから生活パターンのバラツキを算出しているが、風呂回数などの他の生活データを組合せたりしてもよいことは勿論のことである。
【００８５】
【発明の効果】
本発明は高齢者に関する複数の生活データから求めた生活パターンのバラツキが予め定めた通常パターン領域から外れたときに高齢者の健康状態を要注意レベルと判定しているので、一人住まい高齢者の体調が徐々に悪化する状態を把握して大事に至る前に病院や介護施設等での治療を迅速に行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施例を示す構成図である。
【図２】  図１のデータ処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図３】  踏力マットの一例を示す図である。
【図４】  生活データの平均値と標準偏差の一例を示す図である。
【図５】  相関係数の一例を示す図である。
【図６】  固有ベクトルの一例を示す図である。
【図７】  生活データの測定値の一例を示す図である。
【図８】  生活データの標準化データの一例を示す図である。
【図９】  固有ベクトルの主成分値の一例を示す図である。
【図１０】  高齢者診断の画面表示の一例を示す図である。
【図１１】  高齢者診断の画面表示の一例を示す図である。
【図１２】  一般的な生涯健康度パターンを模式的に表した図である。
【符号の説明】
１…住宅、２…踏力マット、３…端末装置、４…端末装置、６…管理センタ、９…データ処理装置、１０…担当医、１１…管理パソコン、１５…定数演算部、１６…定数格納部、１７…標準化データ演算部、１８…相関係数演算部、１９…相関係数行列演算部、２０、２２…ファイル、２１…主成分演算部、２３…表示編集部、２４…表示制御部、２５…表示部。
【図１】
0003994773.tif 000008
【図２】
0003994773.tif 000009
【図３】
0003994773.tif 000010
【図４】
0003994773.tif 000011
【図５】
0003994773.tif 000012
【図６】
0003994773.tif 000013
【図７】
0003994773.tif 000014
【図８】
0003994773.tif 000015
【図９】
0003994773.tif 000016
【図１０】
0003994773.tif 000017
【図１１】
0003994773.tif 000018
【図１２】
0003994773.tif 000019