(57)【要約】【構成】ウェアラブルデバイス１０は、患者の活動量と患者の周辺環境を示す環境値とを１分毎に検出し、検出した活動量および環境値を含む分単位データをクラウドサーバ６０に転送する。クラウドサーバ６０は、こうして転送された分単位データをデータベースに保存する。クライアントＰＣ７０からレポート作成要求を受信すると、クラウドサーバ６０は、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義し、データベースに保存された分単位データを時間帯毎に評価する。クラウドサーバ６０はまた、患者が抱える病症の発症要因を評価結果に基づいて推測し、推測された発症要因を記載した発症要因レポートをクライアントＰＣ７０に転送する。【効果】患者が抱える病症について発症要因の推測精度を高めることができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する第１取得手段、
前記患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義手段、
前記第１取得手段によって取得された短周期環境値を前記定義手段によって定義された時間帯毎に評価する第１評価手段、および
前記第１評価手段の評価結果を参照して前記患者が抱える病症の発症要因を推測する第１推測手段を備える、発症要因推測装置。
【請求項２】
前記第１評価手段は前記時間帯の長さに関係なく共通の態様で前記短周期環境値を評価する、請求項１記載の発症要因推測装置。
【請求項３】
外部端末から発行された推測要求を受け付ける受け付け手段をさらに備え、
前記第１推測手段は前記推測要求に応答して前記発症要因を推測する、請求項１または２記載の発症要因推測装置。
【請求項４】
前記第１取得手段は前記患者の活動量を追加的に取得し、
前記第１評価手段は前記患者の活動量を追加的に評価する、請求項１ないし３のいずれかに記載の発症要因推測装置。
【請求項５】
前記患者が抱える病症の発症時刻における前記患者の周辺環境を示す発症時刻環境値を評価する第２評価手段をさらに備え、
前記第１推測手段は前記第２評価手段の評価結果をさらに参照して前記発症要因を推測する、請求項１ないし４のいずれかに記載の発症要因推測装置。
【請求項６】
前記患者が抱える病症の発症回数が極大値を示す月を特定する極大月特定手段、および
前記第１評価手段の評価結果のうち前記極大月特定手段によって特定された月に対応する評価結果を抽出する極大月評価結果抽出手段、および
前記極大月評価結果抽出手段によって抽出された評価結果を参照して前記患者が抱える病症の発症要因を推測する第２推測手段をさらに備える、請求項１ないし５のいずれかに記載の発症要因推測装置。
【請求項７】
前記第２推測手段は月毎に前記発症要因を推測する、請求項６記載の発症要因推測装置。
【請求項８】
長周期で到来する時刻における前記患者の周辺環境を示す長周期環境値を取得する第２取得手段、および
前記第２取得手段によって取得された長周期環境値のうち前記極大月特定手段によって特定された月に対応する長周期環境値を抽出する長周期環境値抽出手段をさらに備え、
前記第２推測手段は前記長周期環境値抽出手段によって抽出された長周期環境値をさらに参照して前記発症要因を推測する、請求項６または７記載の発症要因推測装置。
【請求項９】
前記患者が抱える病症の発症回数が極小値を示す月を特定する極小月特定手段、
前記第１評価手段の評価結果のうち前記極小月特定手段によって特定された月に対応する評価結果を抽出する極小月評価結果抽出手段、および
前記極小月評価結果抽出手段によって抽出された評価結果を参照して前記患者が抱える病症の発症要因を推測する第３推測手段をさらに備える、請求項１ないし８のいずれかに記載の発症要因推測装置。
【請求項１０】
前記第３推測手段は前記極小月特定手段によって特定された月の数に関係なく一括して発症要因を推測する、請求項９記載の発症要因推測装置。
【請求項１１】
発症要因推測装置のプロセッサによって実行される発症要因推測方法であって、
短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する取得ステップ、
前記患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ、
前記取得ステップによって取得された短周期環境値を前記定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ、および
前記評価ステップの評価結果を参照して前記患者が抱える病症の発症要因を推測する推測ステップを備える、発症要因推測方法。
【請求項１２】
発症要因推測装置のプロセッサに、
短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する取得ステップ、
前記患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ、
前記取得ステップによって取得された短周期環境値を前記定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ、および
前記評価ステップの評価結果を参照して前記患者が抱える病症の発症要因を推測する推測ステップを実行させるための、発症要因推測プログラム。
【請求項１３】
病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末と、前記無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置とによって構成される発症要因推測システムであって、
前記無線通信端末は、
短周期で到来する時刻における前記患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成手段、および
前記病症の発症時刻を検出する検出手段を備え、
前記サーバ装置は、
前記作成手段によって作成された短周期環境値を取得する取得手段、
前記検出手段によって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義手段、
前記取得手段によって取得された短周期環境値を前記定義手段によって定義された時間帯毎に評価する評価手段、および
前記評価手段の評価結果を参照して前記病症の発症要因を推測する推測手段を備える、発症要因推測システム。
【請求項１４】
病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末によって実行される推測支援方法と、前記無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置によって実行される推測処理方法とを備える発症要因推測方法であって、
前記推測支援方法は、
短周期で到来する時刻における前記患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成ステップ、および
前記病症の発症時刻を検出する検出ステップを備え、
前記推測処理方法は、
前記作成ステップによって作成された短周期環境値を取得する取得ステップ、
前記検出ステップによって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ、
前記取得ステップによって取得された短周期環境値を前記定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ、および
前記評価ステップの評価結果を参照して前記病症の発症要因を推測する推測ステップを備える、発症要因推測方法。
【請求項１５】
病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末に提供される推測支援プログラムと、前記無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置に提供される推測処理プログラムとを備える発症要因推測プログラムであって、
前記推測支援プログラムは、
短周期で到来する時刻における前記患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成ステップ、および
前記病症の発症時刻を検出する検出ステップを前記無線通信端末のプロセッサに実行させるためのプログラムであり、
前記推測処理プログラムは、
前記作成ステップによって作成された短周期環境値を取得する取得ステップ、
前記検出ステップによって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ、
前記取得ステップによって取得された短周期環境値を前記定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ、および
前記評価ステップの評価結果を参照して前記病症の発症要因を推測する推測ステップを前記サーバ装置のプロセッサに実行させるためのプログラムである、発症要因推測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、発症要因推測装置、発症要因推測方法および発症要因推測装置プログラムに関し、特に、患者が抱える病症の発症要因を推測する、発症要因推測装置、発症要因推測方法および発症要因推測装置プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１によれば、動作障害がある疾患の症状と、患者の消費エネルギー等に基づいて算出される活動量の分析結果とを対応づけた症状評価基準が予め作成される。患者の症状は、患者が携帯する活動量計で計測された活動量と症状評価基準とに基づいて評価される。患者の症状やその変化（たとえば、服薬の有無あるいは治療薬の種類によって症状が改善したか否か、或いは睡眠障害による活動低下状態か否か）は、計測された活動量の統計解析によって評価される。これによって、客観性および定量性がある評価を幅広い疾患に対して精度良く簡便に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−９７６１２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、特許文献１は、患者の活動量に基づいて患者の症状やその変化を評価するに留まり、患者が抱える病症の発症要因まで推測するものではない。また、特許文献１で得られる評価結果に基づいて発症要因を推測しようとしても、推測精度に限界がある。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、患者が抱える病症について発症要因の推測精度を高めることができる、発症要因推測装置、発症要因推測方法、発症要因推測装置プログラムおよび発症要因推測システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る発症要因推測装置(60：実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する第１取得手段(S31, S33)、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義手段(S45, S47)、第１取得手段によって取得された短周期環境値を定義手段によって定義された時間帯毎に評価する第１評価手段(S53, S55)、および第１評価手段の評価結果を参照して患者が抱える病症の発症要因を推測する第１推測手段(S61)を備える。
【０００７】
好ましくは、第１評価手段は時間帯の長さに関係なく共通の態様で短周期環境値を評価する。
【０００８】
好ましくは、外部端末(70)から発行された推測要求を受け付ける受け付け手段(S43)がさらに備えられ、第１推測手段は推測要求に応答して発症要因を推測する。
【０００９】
好ましくは、第１取得手段は患者の活動量を追加的に取得し、第１評価手段は患者の活動量を追加的に評価する。
【００１０】
好ましくは、患者が抱える病症の発症時刻における患者の周辺環境を示す発症時刻環境値を評価する第２評価手段(S39, S41, S51)がさらに備えられ、第１推測手段は第２評価手段の評価結果をさらに参照して発症要因を推測する。
【００１１】
好ましくは、患者が抱える病症の発症回数が極大値を示す月を特定する極大月特定手段(S69)、および第１評価手段の評価結果のうち極大月特定手段によって特定された月に対応する評価結果を抽出する極大月評価結果抽出手段(S73, S75)、および極大月評価結果抽出手段によって抽出された評価結果を参照して患者が抱える病症の発症要因を推測する第２推測手段(S79)がさらに備えられる。
【００１２】
或る局面では、第２推測手段は月毎に発症要因を推測する。
【００１３】
他の局面では、長周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す長周期環境値を取得する第２取得手段(S35, S37)、および第２取得手段によって取得された長周期環境値のうち極大月特定手段によって特定された月に対応する長周期環境値を抽出する長周期環境値抽出手段(S77)がさらに備えられ、第２推測手段は長周期環境値抽出手段によって抽出された長周期環境値をさらに参照して発症要因を推測する。
【００１４】
好ましくは、患者が抱える病症の発症回数が極小値を示す月を特定する極小月特定手段(S87)、第１評価手段の評価結果のうち極小月特定手段によって特定された月に対応する評価結果を抽出する極小月評価結果抽出手段(S91, S93)、および極小月評価結果抽出手段によって抽出された評価結果を参照して患者が抱える病症の発症要因を推測する第３推測手段(S95)がさらに備えられる。
【００１５】
好ましくは、第３推測手段は極小月特定手段によって特定された月の数に関係なく一括して発症要因を推測する。
【００１６】
この発明に係る発症要因推測方法は、発症要因推測装置(60)のプロセッサ(6002)によって実行される発症要因推測方法であって、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する取得ステップ(S31, S33)、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ(S45, S47)、取得ステップによって取得された短周期環境値を定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ(S53, S55)、および評価ステップの評価結果を参照して患者が抱える病症の発症要因を推測する推測ステップ(S61)を備える。
【００１７】
この発明に係る発症要因推測プログラムは、発症要因推測装置(60)のプロセッサ(6002)に、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を取得する取得ステップ(S31, S33)、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ(S45, S47)、取得ステップによって取得された短周期環境値を定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ(S53, S55)、および評価ステップの評価結果を参照して患者が抱える病症の発症要因を推測する推測ステップ(S61)を実行させるための、発症要因推測プログラムである。
【００１８】
この発明に係る発症要因推測システムは、病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末(10)と、無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置(60)とによって構成される発症要因推測システムであって、無線通信端末は、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成手段(S7)、および病症の発症時刻を検出する検出手段(S19)を備え、サーバ装置は、作成手段によって作成された短周期環境値を取得する取得手段(S31, S33)、検出手段によって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義手段(S45, S47)、取得手段によって取得された短周期環境値を定義手段によって定義された時間帯毎に評価する評価手段(S53, S55)、および評価手段の評価結果を参照して病症の発症要因を推測する推測手段(S61)を備える。
【００１９】
この発明に係る発症要因推測方法は、病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末(10)によって実行される推測支援方法と、無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置(60)によって実行される推測処理方法とを備える発症要因推測方法であって、推測支援方法は、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成ステップ(S7)、および病症の発症時刻を検出する検出ステップ(S19)を備え、推測処理方法は、作成ステップによって作成された短周期環境値を取得する取得ステップ(S31, S33)、検出ステップによって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ(S45, S47)、取得ステップによって取得された短周期環境値を定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ(S53, S55)、および評価ステップの評価結果を参照して病症の発症要因を推測する推測ステップ(S61)を備える。
【００２０】
この発明に係る発症要因推測プログラムは、病症を抱える患者の身体に装着される無線通信端末(10)に提供される推測支援プログラムと、無線通信端末との間で通信を行うサーバ装置(60)に提供される推測処理プログラムとを備える発症要因推測プログラムであって、推測支援プログラムは、短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示す短周期環境値を作成する作成ステップ(S7)、および病症の発症時刻を検出する検出ステップ(S19)を無線通信端末のプロセッサ(1002)に実行させるためのプログラムであり、推測処理プログラムは、作成ステップによって作成された短周期環境値を取得する取得ステップ(S31, S33)、検出ステップによって検出された発症時刻を基準とする複数の時間帯を定義する定義ステップ(S45, S47)、取得ステップによって取得された短周期環境値を定義ステップによって定義された時間帯毎に評価する評価ステップ(S53, S55)、および評価ステップの評価結果を参照して病症の発症要因を推測する推測ステップ(S61)をサーバ装置のプロセッサ(6002)に実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
短周期環境値は短周期で到来する時刻における患者の周辺環境を示すところ、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする時間帯毎に短周期環境値を評価し、これによって得られた評価結果に基づいて患者が抱える病症の発症要因を推測することで、発症要因の推測精度を高めることができる。
【００２２】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】この実施形態のネットワーク構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すウェアラブルデバイスの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図１に示すクラウドサーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図１に示すクライアントＰＣの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図１に示すクラウドサーバに設けられたデータベースの構成の一例を示す図解図である。
【図６】図１に示すクラウドサーバに設けられた他のデータベースの構成の一例を示す図解図である。
【図７】図１に示すクラウドサーバに設けられたその他のデータベースの構成の一例を示す図解図である。
【図８】図１に示すクラウドサーバに設けられたテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図９】図１に示すクラウドサーバに設けられた他のテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図１０】図１に示すクラウドサーバに設けられたその他のテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図１１】図１に示すクラウドサーバに設けられたさらにその他のテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図１２】図１に示すクラウドサーバによって作成される発症要因レポートの構成の一例を示す図解図である。
【図１３】ウェアラブルデバイスに設けられたＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【図１４】クラウドサーバに設けられたＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【図１５】クラウドサーバに設けられたＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１６】クラウドサーバに設けられたＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図１７】クラウドサーバに設けられたＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【図１８】クライアントＰＣに設けられたＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１を参照して、ウェアラブルデバイス１０は、偏頭痛などの病症を抱える患者の手首に装着される腕時計型の無線通信端末であり、公衆回線網３０に有線で接続された無線通信基地局２０との間で無線通信を行う。公衆回線網３０には、位置情報ＡＰＩサーバ４０，気象ＡＰＩサーバ５０およびクラウドサーバ６０が接続され、さらに主治医によって操作されるクライアントＰＣ７０が接続される。
【００２５】
この実施例の発症要因推測システムは、ウェアラブルデバイス１０，クラウドサーバ６０およびクライアントＰＣ７０によって構成される。また、クラウドサーバ６０が、患者が抱える病症の発症要因を推測する発症要因推測装置に相当する。
【００２６】
ウェアラブルデバイス１０は、無線通信基地局２０および公衆回線網３０を介して位置情報ＡＰＩサーバ４０，気象ＡＰＩサーバ５０またはクラウドサーバ６０にアクセスする。クライアントＰＣ７０も、公衆回線網３０を介してクラウドサーバ６０にアクセスする。
【００２７】
ウェアラブルデバイス１０は、図２に示すように構成される。図２によれば、バスＢＳ１には、無線通信回路１００１，ジャイロセンサ１００２，加速度センサ１００３，心拍センサ１００４，血圧センサ１００５，体温センサ１００６，時計回路１００７，ＧＰＳ装置１００８，ＣＰＵ１００９，ＤＲＡＭ１０１０，不揮発性メモリ１０１１が接続される。
【００２８】
無線通信回路１００１は、アンテナＡＮＴ１を利用して無線通信基地局２０と無線通信を行う。ジャイロセンサ１００２および加速度センサ１００３は患者の運動量の測定に利用され、心拍センサ１００４は患者の心拍数の測定に利用される。また、血圧センサ１００５は患者の血圧の測定に利用され、体温センサ１００６は患者の体温の測定に利用される。現在の時刻（年月日および時分）は、時計回路１００７によって測定される。
【００２９】
ＧＰＳ装置１００８は、ＧＰＳ衛星から発信される電波を受信して、患者の現在位置の緯度および経度を検出する。検出された緯度および経度は、位置情報ＡＰＩサーバ４０を利用して、“自宅”，“会社”，“××駅”などの場所名（施設名）に変換される。ＧＰＳ装置１００８によって検出された緯度および経度は、患者の移動量の測定にも利用される。また、患者の周辺地域の気象情報（気圧，気温，湿度，天気，花粉飛散量など）は、気象ＡＰＩサーバ５０から取得される。
【００３０】
クラウドサーバ６０は、図３に示すように構成される。図３によれば、バスＢＳ２には、通信Ｉ／Ｆ６００１，ＣＰＵ６００２，ＤＲＡＭ６００３，ＨＤＤ６００４が接続される。ＨＤＤ６００４には、データベースＤＢ１〜ＤＢ３とテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ４とが設けられる。
【００３１】
クライアントＰＣ７０は、図４に示すように構成される。図４によれば、バスＢＳ３には、通信Ｉ／Ｆ７００１，ＣＰＵ７００２，キーボード／マウス７００３，モニタ７００４，ＤＲＡＭ７００５，ＨＤＤ７００６が接続される。
【００３２】
データベースＤＢ１は図５に示すように構成され、データベースＤＢ２は図６に示すように構成され、データベースＤＢ３は図７に示すように構成される。また、テーブルＴＢＬ１は図８に示すように構成され、テーブルＴＢＬ２は図９に示すように構成され、テーブルＴＢＬ３は図１０に示すように構成され、テーブルＴＢＬ４は図１１に示すように構成される。
【００３３】
図５を参照して、データベースＤＢ１は、１分毎に作成される分単位データを登録するためのデータベースである。分単位データは、データ作成時刻（詳しくは、年月日，時分）と、患者の活動量（詳しくは、１分前の時刻からの患者の運動量，現時点の心拍数，血圧，体温）と、患者の周辺環境を示す環境値（詳しくは、現在の患者の位置，１分前の時刻からの患者の移動量，現時点の気圧，気温，湿度）とによって構成される。したがって、データベースＤＢ１をなす複数のカラムの各々には、データ作成時刻，活動量および環境値が１分毎に記載される。
【００３４】
なお、上述した“１分”は短周期の一例である。また、分単位データは短周期で作成されるため、分単位データを構成する活動量および環境値はそれぞれ“短周期活動量”および“短周期環境値”と定義することができる。
【００３５】
図６を参照して、データベースＤＢ２は、基準時刻（詳しくは、毎朝６：００）に作成される日単位データを登録するためのデータベースである。日単位データは、データ作成日（詳しくは、年月日）と、患者の周辺環境を示す環境値（詳しくは、気圧，花粉飛散量）とによって構成される。したがって、データベースＤＢ２をなす複数のカラムの各々には、データ作成日および環境値が１日毎に記載される。
【００３６】
なお、基準時刻が到来する周期である“１日”は、長周期の一例である。また、日単位データは長周期で作成されるため、日単位データを構成する環境値は“長周期環境値”と定義することができる。
【００３７】
図７を参照して、データベースＤＢ３は、ウェアラブルデバイス１０に設けられた発症ボタン（図示せず）が押される毎に作成される発症時データを登録するためのデータベースである。発症時データは、発症時刻（詳しくは、年月日，時分）と、患者の活動量（詳しくは、現時点の心拍数，血圧，体温）と、患者の周辺環境を示す環境値（詳しくは、現在の患者の位置，現在の気圧，気温，湿度，天気）とによって構成される。
【００３８】
したがって、データベースＤＢ３をなす複数のカラムの各々には、発症時刻，活動量および環境値が発症ボタンの操作毎に記載される。また、データベースＤＢ３上の各カラムには、カラム識別番号が割り当てられる。
【００３９】
なお、発症時データは発症ボタンが押された時（つまり発症時）に作成されるため、発症時データを構成する環境値は、“発症時刻環境値”と定義することができる。
【００４０】
図８を参照して、テーブルＴＢＬ１は、発症時データを構成する活動量および環境値の評価結果を記載するためのテーブルである。活動量の評価結果は、心拍数，血圧，体温を評価項目として有し、環境値の評価結果は、患者の位置，気温，天気を評価項目として有する。また、テーブルＴＢＬ１のＫ番目（Ｋ：１，２，…）のカラムに記載された評価結果は、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時データに基づいて作成される。
【００４１】
活動量の評価結果については、心拍数および血圧の各項目が“高”，“中”，“低”のいずれかで表現され、体温の項目が“高熱”，“微熱”，“平熱”のいずれかで表現される。また、環境値の評価結果については、気温の項目が“高”，“中”，“低”のいずれかで表現される一方、位置および天気の項目はデータベースＤＢ３と同様に表現される。
【００４２】
図９を参照して、テーブルＴＢＬ２は、発症時刻以前のＭ分間（Ｍ：３０〜９０の範囲で調整）の活動量および環境値の評価結果を記載するためのテーブルである。活動量の評価結果は、運動量，心拍数，血圧，体温を評価項目として有し、環境値の評価結果は、患者の移動量，気圧，気温，湿度を評価項目として有する。
【００４３】
いずれの評価項目も、発症時刻以前のＭ分間において、数値が増加方向にどの程度変動しかつ減少方向にどの程度変動したかによって表現される。また、テーブルＴＢＬ２のＫ番目のカラムに記載された評価結果は、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時刻以前のＭ分間の分単位データに基づいて作成される。
【００４４】
図１０を参照して、テーブルＴＢＬ３は、発症時刻以前のＨ時間（Ｈ：３〜９の範囲で調整）の活動量および環境値の評価結果を記載するためのテーブルである。活動量の評価結果は、運動量を評価項目として有し、環境値の評価結果は、患者の移動量，気圧，気温，湿度を評価項目として有する。
【００４５】
いずれの評価項目も、発症時刻以前のＨ時間において、数値が増加方向にどの程度変動しかつ減少方向にどの程度変動したかによって表現される。また、テーブルＴＢＬ３のＫ番目のカラムに記載された評価結果は、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時刻以前のＨ時間の分単位データに基づいて作成される。
【００４６】
このように、テーブルＴＢＬ２は発症時刻以前のＭ分間の分単位データを評価対象とする一方、テーブルＴＢＬ３は発症時刻以前のＨ時間の分単位データを対象とする。ただし、評価態様ないし評価手法は、時間帯の長さがＭ分間であるかＨ時間であるかに関係なく共通する。
【００４７】
図１１を参照して、テーブルＴＢＬ４は、患者が抱える病症の発症回数を月毎に集計した集計結果を記載するためのテーブルであり、データベースＤＢ３に登録された発症時データに基づいて作成される。テーブルＴＢＬ４に記載された発症回数の経時的変化から、発症回数が極大値を示す月（＝極大月）と、発症回数が極小値を示す月（＝極小月）とが判明する。
【００４８】
ウェアラブルデバイス１０に設けられたＣＰＵ１００９は、患者が抱える病症の発症要因の推測を支援するべく、図１３に示すフロー図に従う処理を実行する。また、クラウドサーバ６０に設けられたＣＰＵ６００２は、患者が抱える病症の発症要因を推測するべく、図１４〜図１７に示すフロー図に従う処理を実行する。さらに、クライアントＰＣ７０に設けられたＣＰＵ７００２は、患者が抱える病症の発症要因の推測をクラウドサーバ６０に要求し、かつクラウドサーバ６０から発症要因レポートを取得するべく、図１８に示すフロー図に従う処理を実行する。
【００４９】
なお、図１３に示すフロー図に対応する制御プログラム（推測支援プログラム）は図２に示す不揮発性メモリ１０１１に記憶され、図１４〜図１７に示すフロー図に対応する制御プログラム（推測処理プログラム）は図３に示すＨＤＤ６００４に記憶され、図１８に示すフロー図に対応する制御プログラム（レポート取得プログラム）は図４に示すＨＤＤ７００６に記憶される。
【００５０】
図１３を参照して、ステップＳ１では、予め設定された検出周期（＝１分）が到来したか否かを判別する。判別結果がＮＯであればそのままステップＳ１１に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ５〜Ｓ９で以下の処理を実行してからステップＳ１１に進む。
【００５１】
ステップＳ５では、患者の活動量を検出する。患者の活動量は、１分前の時刻からの患者の運動量，現時点の心拍数，血圧，体温を項目として有する。また、運動量はジャイロセンサ１００２，加速度センサ１００３を利用して検出され、心拍数は心拍センサ１００４を利用して検出される。また、血圧は血圧センサ１００５を利用して検出され、体温は体温センサ１００６を利用して検出される。
【００５２】
ステップＳ７では、患者の周辺環境を示す環境値を検出する。環境値は、現在の患者の位置（厳密には、“自宅”，“会社”，“××駅”などの場所名），１分前の時刻からの患者の移動量，現在の気圧，気温，湿度を項目として有する。現在位置，移動量はＧＰＳ装置１００８を利用して検出され、気圧，気温，湿度は気象ＡＰＩサーバ５０を利用して検出される。
【００５３】
ステップＳ５およびＳ７で検出された活動量および環境値は、ＤＲＡＭ１０１０に保持される。ステップＳ９では、ＤＲＡＭ１０１０上の活動量および環境値と現在時刻（年月日，時分）とを含む分単位データを作成し、作成した分単位データをクラウドサーバ６０に転送する。分単位データは無線通信回路１００１から出力され、無線通信基地局２０，公衆回線網３０を経てクラウドサーバ６０に与えられる。
【００５４】
ステップＳ１１では、基準時刻（＝毎朝６：００）が到来したか否かを判別し、判別結果がＮＯであればそのままステップＳ１７に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１３，Ｓ１５で以下の処理を実行してからステップＳ１７に進む。
【００５５】
ステップＳ１３では、気象ＡＰＩサーバ５０にアクセスして本日の環境値（気圧，花粉飛散量）を検出する。検出された環境値は、ＤＲＡＭ１０１０に保持される。ステップＳ１５では、こうして検出された環境値を日単位データとしてクラウドサーバ６０に転送する。日単位データもまた、無線通信回路１００１，無線通信基地局２０，公衆回線網３０を経てクラウドサーバ６０に与えられる。
【００５６】
ステップＳ１７では、患者が抱える病症が発症したか否か（＝図示しない発症ボタンが押されたか否か）を判別する。判別結果がＮＯであればそのままステップＳ１に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１９〜Ｓ２５で以下の処理を実行してからステップＳ１に戻る。
【００５７】
ステップＳ１９では、時計回路１００７を利用して現在時刻を検出する。ステップＳ２１では患者の活動量を検出し、ステップＳ２３では患者の周辺環境を示す環境値を検出する。ステップＳ２１で検出される活動量は、発症時の患者の心拍数，血圧，体温を項目として有する。また、ステップＳ２３で検出される環境値は、発症時の患者の位置，気圧，気温，湿度，天気を項目として有する。
【００５８】
こうして検出された時刻，活動量および環境値は、ＤＲＡＭ１０１０に保持される。ステップＳ２５では、ＤＲＡＭ１０１０に保持された時刻，活動量および環境値を含む発症時データを作成し、作成した発症時データをクラウドサーバ６０に転送する。発症時データもまた、無線通信回路１００１，無線通信基地局２０，公衆回線網３０を経てクラウドサーバ６０に与えられる。
【００５９】
図１４を参照して、ステップＳ３１では、ウェアラブルデバイス１０から送信された分単位データが通信Ｉ／Ｆ６００１によって受信されたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ３５に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ３３に進む。
【００６０】
ステップＳ３３では、受信した分単位データをＤＲＡＭ６００３に取り込み、取り込まれた分単位データを図５に示すデータベースＤＢ１に登録する。ステップＳ３３の処理が完了すると、ステップＳ３５に進む。
【００６１】
ステップＳ３５では、ウェアラブルデバイス１０から送信された日単位データが通信Ｉ／Ｆ６００１によって受信されたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ３９に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ３７に進む。
【００６２】
ステップＳ３７では、受信した日単位データをＤＲＡＭ６００３に取り込み、取り込まれた日単位データを図６に示すデータベースＤＢ２に登録する。ステップＳ３７の処理が完了すると、ステップＳ３９に進む。
【００６３】
ステップＳ３９では、ウェアラブルデバイス１０から送信された発症時データが通信Ｉ／Ｆ６００１によって受信されたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ４３に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ４１に進む。
【００６４】
ステップＳ４１では、受信した発症時データをＤＲＡＭ６００３に取り込み、取り込まれた発症時データを図７に示すデータベースＤＢ３に登録する。ステップＳ４１の処理が完了すると、ステップＳ４３に進む。
【００６５】
ステップＳ４３では、レポート作成要求（推測要求）をクライアントＰＣ７０から受信したか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ３１に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ４５に進む。ステップＳ４５では、分単位データの評価範囲を示す数値（＝たとえば“６０”）を変数Ｍに設定し、ステップＳ４７では、時間単位データの評価範囲を示す数値（＝たとえば“６”）を変数Ｈに設定する。
【００６６】
ステップＳ４９では、変数Ｋを“１”に設定する。ステップＳ５１では、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時データに基づいて、発症時の患者の活動量と発症時の環境値を評価する。ステップＳ５１ではまた、評価結果を図８に示すテーブルＴＢＬ１のＫ番目のカラムに記載する。
【００６７】
ステップＳ５３では、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時刻以前のＭ分間における患者の活動量および環境値を、データベースＤＢ１に登録された分単位データ（厳密には、発症時刻以前のＭ分間に作成された分単位データ）に基づいて評価する。ステップＳ５３ではまた、評価結果を図９に示すテーブルＴＢＬ２のＫ番目のカラムに記載する。
【００６８】
ステップＳ５５では、データベースＤＢ３のＫ番目のカラムに記載された発症時刻以前のＨ時間における患者の活動量および環境値を、データベースＤＢ１に登録された分単位データ（厳密には、発症時刻以前のＨ時間に作成された分単位データ）に基づいて評価する。ステップＳ５５ではまた、評価結果を図１０に示すテーブルＴＢＬ３のＫ番目のカラムに記載する。
【００６９】
なお、ステップＳ５５における評価態様ないし評価手法は、ステップＳ５３における評価態様ないし評価手法と共通する。
【００７０】
ステップＳ５７では変数Ｋをインクリメントし、ステップＳ５９では変数Ｋが変数Ｋｍａｘ（＝発症時データが登録された最新カラムのカラム識別番号）を上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ５１に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ６１に進む。
【００７１】
ステップＳ６１では、テーブルＴＢＬ１およびＴＢＬ２の記載に基づいてＭ分間を対象とする発症要因を推測し、テーブルＴＢＬ１およびＴＢＬ３の記載に基づいてＨ時間を対象とする発症要因を推測する。ステップＳ６３では、こうして推測された発症要因を発症要因レポートの上段に記載する。
【００７２】
発症要因レポートは図１２に示す体裁をなし、記入欄が白紙の状態でＤＲＡＭ６００３に予め展開される。図１２によれば、“時系列データでの推測”，“発症が多い月毎の推測”，“発症が少ない月の推測”の３つが大項目として設けられる。“時系列データでの推測”の下には“１．分単位での推測”と“２．時間単位での推測”とが設けられ、“発症が多い月毎の推測”の下には“１．発症が多い月”と“２．発症要因”とが設けられる。
【００７３】
ステップＳ６３では、Ｍ分間を対象とする発症要因を“１．分単位での推測”の欄に記載し、Ｈ時間を対象とする発症要因を“２．時間単位での推測”の欄に記載する。テーブルＴＢＬ２およびＴＢＬ３の各々に記載された移動量の傾きが小さい場合、“１．分単位での推測”の欄および“２．時間単位での推測”の欄には、たとえば“移動体に乗っていない”が発症要因として記載される。
【００７４】
ステップＳ６５では、データベースＤＢ３を参照して発症回数を月毎に集計し、集計結果を図１１に示すテーブルＴＢＬ４に記載する。ステップＳ６７では変数Ｌを“１”に設定し、ステップＳ６９ではテーブルＴＢＬ４のＬ番目の列に記載された発症回数が極大値を示すか否か（＝Ｌ番目の列の月が極大月であるか否か）を判別する。判別結果がＮＯであればそのままステップＳ８３に進み、判別結果がＹＥＳであればステップＳ７１〜Ｓ８１で以下の処理を実行してからステップＳ８３に進む。
【００７５】
ステップＳ７１，Ｓ７３およびＳ７５では、テーブルＴＢＬ４のＬ番目の列の月に作成された発症時データの評価結果をテーブルＴＢＬ１，ＴＢＬ２およびＴＢＬ３からそれぞれ抽出する。ステップＳ７７では、テーブルＴＢＬ４のＬ番目の列の月に作成された発症時データに対応する日単位データをデータベースＤＢ２から抽出する。
【００７６】
ステップＳ７９では、こうして抽出された評価結果，日単位データに基づいて、時間単位での発症要因と季節性の発症要因とを推測する。詳しくは、時間単位での発症要因は、テーブルＴＢＬ１，ＴＢＬ２およびＴＢＬ３から抽出された評価結果に基づいて推測し、季節性の発症要因は、データベースＤＢ２から抽出された日単位データに基づいて推測する。
【００７７】
ステップＳ８１では、こうして推測された時間単位での発症要因および季節性の発症要因を、対象とする極大月とともに発症要因レポートの中段に記載する。対象とする極大月は“１．発症が多い月”の欄に記載され、時間単位での発症要因および季節性の発症要因は“２．発症要因”の欄に記載される。
【００７８】
ステップＳ８３では変数Ｌをインクリメントし、ステップＳ８５では変数Ｌが変数Ｌｍａｘ（＝発症回数が記載された列の総数）を上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ６９に戻る。
【００７９】
したがって、３月および７月が極大月であれば、図１２に示す“１．発症が多い月”の欄に、“３月”および“７月”が記載される。３月を対象とする時間単位での発症要因および季節性の発症要因としては、たとえば“外出時、移動体に乗っていない”および“花粉飛散量が多い”が記載される。さらに、７月を対象とする時間単位での発症要因および季節性の発症要因としては、たとえば“気温が高い、天気が雨、移動体に乗っていない”および“気圧が低い”が記載される。
【００８０】
ステップＳ８５の判別結果がＹＥＳであればステップＳ８７に進む。ステップＳ８７では、発症回数が極小値を示す１または２以上の列（＝極小月の列）をテーブルＴＢＬ４から特定する。
【００８１】
ステップＳ８９，Ｓ９１およびＳ９３では、極小月に作成された発症時データの評価結果をテーブルＴＢＬ１，ＴＢＬ２およびＴＢＬ３からそれぞれ抽出する。ステップＳ９５では、こうして抽出された評価結果に基づいて発症要因を推測する。発症要因は、極小月の数に関係なく一括して推測される。
【００８２】
ステップＳ９７では、推測した発症要因を図１２に示す発症要因レポートの下段に記載する。発症要因レポートの“発症が少ない月の推測”の欄には、たとえば“運動量が多い、心拍数が高い、気温が中低”が記載される。
【００８３】
ステップＳ９９では、こうして作成された発症要因レポートを要求元に転送する。ＤＲＡＭ６００３上の発症要因レポートは、図３に示す通信Ｉ／Ｆ６００１および図１に示す公衆回線網３０を経てクライアントＰＣ７０に転送される。ステップＳ９９の処理が完了すると、ステップＳ３１に戻る。
【００８４】
図１８を参照して、ステップＳ１０１では、上述したステップＳ４５およびＳ４７でそれぞれ参照される分単位の評価範囲および時間単位の評価範囲を初期化する。ステップＳ１０３では、キーボード／マウス７００３によってレポート要求操作が行われたか否かを判別する。また、ステップＳ１０５では、キーボード／マウス７００３によって評価範囲調整操作が行われたか否かを判別する。
【００８５】
ステップＳ１０３の判別結果およびステップＳ１０５の判別結果のいずれもがＮＯであればステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３の判別結果がＹＥＳであればステップＳ１０７に進み、ステップＳ１０５の判別結果がＹＥＳであればステップＳ１１３に進む。
【００８６】
ステップＳ１０７では、レポート作成要求をクラウドサーバ６０に向けて発行する。レポート作成要求は、通信Ｉ／Ｆ７００１から出力され、公衆回線網３０を介してクラウドサーバ６０に与えられる。ステップ１０９では、クラウドサーバ６０から送信された発症要因レポートが通信Ｉ／Ｆ７００１によって受信されたか否かを繰り返し判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ１１１に進む。
【００８７】
ステップＳ１１１では、受信した発症要因レポートをＤＲＡＭ７００５に展開し、レポート表示命令をモニタ７００４に与える。この結果、ＤＲＡＭ７００５に展開された発症要因レポートがモニタ７００４から出力される。ステップＳ１１１の処理が完了すると、ステップＳ１０３に戻る。
【００８８】
ステップＳ１１３では分単位の評価範囲を調整し、ステップＳ１１５では時間単位の評価範囲を調整する。分単位の評価範囲は３０分から９０分の範囲で調整され、時間単位の評価範囲は３時間から９時間の範囲で調整される。ステップＳ１１５の処理が完了すると、ステップＳ１０３に戻る。
【００８９】
以上の説明から分かるように、ウェアラブルデバイス１０に設けられたＣＰＵ１００９は、患者の活動量と患者の周辺環境を示す環境値とを１分毎に検出し(S5, S7)、検出した活動量および環境値を含む分単位データをクラウドサーバ６０に転送する(S9)。
【００９０】
クラウドサーバ６０に設けられたＣＰＵ６００２は、こうして転送された分単位データをデータベースＤＢ１に保存する(S31, S33)。クライアントＰＣ７０からレポート作成要求を受信すると、ＣＰＵ６００２は、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする複数の時間帯（Ｍ分およびＨ時間）を定義し(S45, S47)、データベースＤＢ１に保存された分単位データを時間帯毎に評価する(S53, S55)。ＣＰＵ６００２はまた、患者が抱える病症の発症要因を評価結果に基づいて推測し(S61)、推測された発症要因を記載した発症要因レポートをクライアントＰＣ７０に転送する(S99)。
【００９１】
分単位データを構成する活動量および環境値は、１分毎に到来する時刻における患者の活動量および患者の周辺環境を示すところ、この活動量および環境値は、患者が抱える病症の発症時刻を基準とする時間帯毎に評価される。こうして得られた評価結果に基づいて患者が抱える病症の発症要因を推測することで、発症要因の推測精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００９２】
１０  …ウェアラブルデバイス
２０  …無線通信基地局
３０  …公衆回線網
４０  …位置情報ＡＰＩサーバ
５０  …気象ＡＰＩサーバ
６０  …クラウドサーバ
７０  …クライアントＰＣ
１００２，６００２，７００２  …ＣＰＵ
１００４  …ＧＰＳ装置
１００５  …時計回路
１００６  …ジャイロセンサ
１００８  …心拍センサ
１００９  …血圧センサ
１０１０  …体温センサ
【図１】
2017205248.tif 000003
【図２】
2017205248.tif 000004
【図３】
2017205248.tif 000005
【図４】
2017205248.tif 000006
【図５】
2017205248.tif 000007
【図６】
2017205248.tif 000008
【図７】
2017205248.tif 000009
【図８】
2017205248.tif 000010
【図９】
2017205248.tif 000011
【図１０】
2017205248.tif 000012
【図１１】
2017205248.tif 000013
【図１２】
2017205248.tif 000014
【図１３】
2017205248.tif 000015
【図１４】
2017205248.tif 000016
【図１５】
2017205248.tif 000017
【図１６】
2017205248.tif 000018
【図１７】
2017205248.tif 000019
【図１８】
2017205248.tif 000020