(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び所定の通知の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、
運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、両者の差異の程度に基づくユーザのリハビリテーション動作の修正または前記差異に関する通知を生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
前記通知は、前記ユーザとは異なる他のユーザのユーザ端末へ、前記他のユーザが前記ユーザのリハビリテーションを行う際の補助情報として送信され、
前記測定データは、一つの身体の部位のみに装着された前記測定装置により測定されたデータである、
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記異なる他のユーザは、臨床療法士、作業療法士、スポーツトレーナーのいずれかを少なくとも含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記比較結果に応じて、リハビリテーション項目またはリハビリテーションメニューを生成または選択する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記生体データ生成部は、血圧情報、心拍情報、血中酸素濃度、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかを生成し、
前記ユーザ支援データ生成部は、血圧情報、心拍情報、血中酸素濃度、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかにおいて異常値が検出された場合、リハビリテーション項目またはリハビリテーションメニューを編集する、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項５】
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び所定の通知の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、
運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、両者の差異の程度に基づくユーザのリハビリテーション動作の修正または前記差異に関する通知を生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
前記通知は、前記ユーザとは異なる他のユーザのユーザ端末へ、前記他のユーザが前記ユーザのリハビリテーションを行う際の補助情報として送信され、
前記測定データは、一つの身体の部位のみに装着された前記測定装置により測定されたデータである、
ことを特徴とするサーバ。
【請求項６】
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び所定の通知の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、
ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、両者の差異の程度に基づくユーザのリハビリテーション動作の修正または前記差異に関する通知を生成するステップと、を含み、
前記通知は、前記ユーザとは異なる他のユーザのユーザ端末へ、前記他のユーザが前記ユーザのリハビリテーションを行う際の補助情報として送信され、
前記測定データは、一つの身体の部位のみに装着された前記測定装置により測定されたデータである、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び所定の通知の生成を行う情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、
ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、両者の差異の程度に基づくユーザのリハビリテーション動作の修正または前記差異に関する通知を生成するステップと、を含み、
前記通知は、前記ユーザとは異なる他のユーザのユーザ端末へ、前記他のユーザが前記ユーザのリハビリテーションを行う際の補助情報として送信され、
前記測定データは、一つの身体の部位のみに装着された前記測定装置により測定されたデータである、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、測定装置から取得した測定データに基づきユーザ支援データを生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
測定装置を利用してユーザの生体データを連続的に取得し、その変化から病気の早期発見や病状変化の検出を行うことは、健康管理を行う上で有効である。そのためには、取得した複数の生体データから様々な健康状態を把握する必要がある。
【０００３】
例えば、ユーザの心電波形のデータと脈波形のデータとを測定装置から取得し、血圧情報を生成する血圧情報測定システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、例えば、ユーザの測定データから生体情報データへ演算を行うための因果関係である数理モデルを生成し、数理モデルを利用可能に提供する開発支援サーバも知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６２０２５１０号公報
【特許文献２】特許第６２５７０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、例えば脳卒中罹患者の中には少なからず機能障害などの後遺症を伴う者がおり、継続的なリハビリテーションを続けることでの機能回復が見込めるとされている。ただし、リハビリ費用は発症後から一定期間（６ヶ月）をすぎると保険対象外となり、自費での負担を強いられる。しかしながら、その費用は２ヶ月で３０万円ほどとされており、個人で負担する金額としては高額である。
【０００６】
また、特に脳卒中疾患の発症は高齢者に多く見られるが４０歳から６５歳の就労人口においても多くの新規発症者がいることも問題視されている。少子高齢化の社会における就労資源の維持及び確保は今後の日本の社会保障制度を支えるためには必要不可欠であり、一人でも多くの社会復帰を支援することは重要である。そのためには、個人の費用負担が少ない形での継続的なリハビリテーションを実現することが必要である。また、脳卒中に限らず、リハビリテーションが必要な病気の罹患者は同様の状況となっている。
【０００７】
そこで、本開示では、測定装置から取得した測定データに基づきユーザ支援データを生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備える。
【０００９】
本開示の一態様におけるサーバは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行うサーバであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備える。
【００１０】
本開示の一態様における情報処理方法は、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法であって、生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するステップと、を含む。
【００１１】
また、本開示の一態様におけるプログラムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記情報処理方法は、生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ支援データ生成部を介して、測定データに基づき、特にリハビリテーションを改善するためのアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを生成する。これにより、例えば適切なリハビリテーションを実施するための改善指示をユーザが簡単に取得することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。また、これによりリハビリテーションのアドヒアランスも向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態に係る情報処理システムを示すブロック構成図である。
【図２】図１の管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図２の記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。
【図４】図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。
【図５】図１の測定装置３００で測定される心電波形及び脈波形の例について説明するための図である。
【図６】図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。
【００１５】
［項目１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、
運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備える、
ことを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
前記リハビリテーション動作に関連する情報は、前記ユーザのリハビリテーション動作に関するアラート通知である、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
前記リハビリテーション動作に関連する情報は、前記ユーザのリハビリテーション動作に関するアドバイス通知である、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目４］
前記リハビリテーション動作に関連する情報は、前記ユーザのリハビリテーション動作が基準動作とずれていることを示す通知である、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目５］
前記リハビリテーション動作に関連する情報は、前記ユーザとは異なる他のユーザのユーザ端末へ送信される、
ことを特徴とする項目１ないし項目４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
［項目６］
前記異なる他のユーザは、臨床療法士、作業療法士、スポーツトレーナーのいずれかを少なくとも含む、
ことを特徴とする項目５に記載の情報処理システム。
［項目７］
前記ユーザ支援データは、ユーザアカウントごとのリハビリテーション動作に関する評価情報を含む、
ことを特徴とする項目１ないし項目６に記載の情報処理システム。
［項目８］
前記比較結果に応じて、リハビリテーション項目またはリハビリテーションメニューを生成または選択する、
ことを特徴とする項目１ないし項目７に記載の情報処理システム。
［項目９］
前記生体データ生成部は、血圧情報、心拍情報、血中酸素濃度、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかを生成し、
前記ユーザ支援データ生成部は、血圧情報、心拍情報、血中酸素濃度、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかにおいて異常値が検出された場合、リハビリテーション項目またはリハビリテーションメニューを編集する、
ことを特徴とする項目１ないし項目８に記載の情報処理システム。
［項目１０］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部と、
運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備える、
ことを特徴とするサーバ。
［項目１１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、
ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するステップと、を含む、
ことを特徴とする情報処理方法。
［項目１２］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成するステップと、
ユーザ支援データ生成部により、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するステップと、を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【００１６】
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。
【００１７】
（実施形態１）
＜構成＞
図１は、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づきユーザ支援データを生成するシステムである。
【００１８】
情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。
【００１９】
管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。
【００２０】
ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成されたユーザ支援データ（詳細は後述）を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。
【００２１】
測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザの手首や腕等の身体に装着して利用される、例えばウェアラブル装置である。この測定装置３００は、例えばユーザの心電、脈波、温度（体温）、加速度、角速度のデータを測定するための複数種類の装置である。
【００２２】
測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。また、他の例として、スマートフォン等のカメラレンズにより指などから脈波を測定するものや、ドップラーセンサやカメラを用いて非接触で心拍、呼吸数、脈波、熱などを測定するもの、金属製のハンドグリップを両手でそれぞれ握ることにより流れる微弱な電流により心拍数などを測定するものであってもよい。
【００２３】
ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。
【００２４】
ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。
【００２５】
＜管理サーバ１００＞
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
【００２６】
管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００２７】
通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。
【００２８】
記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成されたユーザ支援データをユーザ情報と関連付けて記憶するユーザ支援データＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。
【００２９】
制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、ユーザ支援データ生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。
【００３０】
データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、ユーザ支援データ等の各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。
【００３１】
図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。
【００３２】
なお、このようなタグ情報による測定データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や活動状態を示す身体情報や活動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それに基づき生成されるユーザ支援データもよりパーソナライズされたデータとなり得る。
【００３３】
また、例えばデータ管理部１３１は、図４に示すように、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行うことが可能である。このような構成にしたのは、測定データはユーザの生体データに基づいて時系列に取得したものであるから時系列に並んでいる方が処理しやすいからであるが、ユーザ端末装置２００及び通信部１１０を経由して受信する際に通信状況の変化等により受信データの逆転（後で送信された送信データが先に送信された送信データより先に受信されること）等が起こる場合があり、そのときの測定データの不整合を防止するためである。これにより、測定データの不整合を防止することが可能である。
【００３４】
生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、行動種別情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。
【００３５】
また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に機械学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該機械学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。
【００３６】
ここで、測定データから生体データである最大血圧と最小血圧を算出する方法を例示する。図５は、図１の測定装置３００で測定される心電波形及び脈波の例について説明するための図であり、測定装置３００が測定し、記憶部１２０に記憶されたユーザの心電波形及び光電式容積脈波形と、アプリが光電式容積脈波形を時間で１階微分した速度脈波形及び、光電式容積脈波形を時間で２階微分した加速度脈波形を示している。図５は上から順に、心電波形、光電式容積脈波形、速度脈波形及び加速度脈波形となる。縦軸は、各波形の強度を示しており、心電波形及び光電式容積脈波形は電位を示すｍＶで表される。横軸は時間経過を示し、左から右へ時間経過を示している。
【００３７】
心電波形は、人の心臓の拍動を引き起こす電気的信号の周期的変化を示す波形である。心電波形は、その形状の変曲点にそれぞれＰ波，Ｑ波，Ｒ波，Ｓ波，Ｔ波の名称が割り当てられ、心拍の１サイクルを示している。Ｐ波は心房収縮を表し、Ｑ波Ｒ波Ｓ波は心室収縮の状態を表し、Ｔ波は心室拡張の開始を表す。
【００３８】
光電式容積脈波形は、人の心臓の拍動に伴う末梢血管系内の血圧・体積の変化を示す波形である。光電式容積脈波形は、その形状の変曲点にそれぞれＡ波、Ｐ波、Ｖ波、Ｄ波の名称が割り当てられ、心拍の１サイクルを示している。Ａ波を動脈脈波が生じた時点の基準点として、Ｐ波が左心室駆出によって生じるPercussion波（衝撃波）、Ｖ波が大動脈弁の閉鎖時に生じるValley波（重複隆起による波）、Ｄ波が反射振動波であるDicrotic波（重複波）を示している。
【００３９】
速度脈波形は、光電式容積脈波形を時間で１階微分をしたものである。加速度脈波形は、速度脈波形を時間で１階微分したもの、すなわち光電式容積脈波形を２階微分したものである。加速度脈波形は、図５で示すように、その波形の各ピークにａ波（収縮初期陽性波）、ｂ波（収縮初期陰性波）、ｃ波（収縮中期再上昇波）、ｄ波（収縮後期再下降波）、ｅ波（拡張初期陽性波）、ｆ波（拡張初期陰性波）の名称が割り当てられている。
【００４０】
ｂ波の強度とａ波の強度の比、及びｆ波の強度とｅ波の強度の比はそれぞれ血管の伸縮性すなわち弾性を示すパラメータである。主な血管の成分は、血管内皮（Endothelium）、弾性線維（Elastin）、タンパク質（Collagen）、平滑筋（Smooth Muscle）である。これらの成分は、それぞれ異なった性質があり、最大血圧、最小血圧時の血管の弾性はそれぞれCollagen、Elastinが強い影響力を担っている。そのため、血圧値によって異なる弾性をｂ波の強度とａ波の強度の比である（ｂ／ａ），ｆ波の強度とｅ波の強度の比である（ｆ／ｅ）のパラメータで示すことができ、年齢・性別・環境変数の影響によってもこれらの値は変動する。そのため、（ｂ／ａ），（ｆ／ｅ）の値は、加速度脈波形の特性情報として算出することができる。
【００４１】
図５で示すように、Ｒ波の生じた時間ＴｒとＰ波の生じた時間Ｔｐの差分の時間が心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳとなる。Ｔ波の生じた時間ＴｔとＤ波の生じた時間Ｔｄの差分の時間が心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡとなる。すなわち、心電波形のＲ波の時間Ｔｒ及びＴ波の時間Ｔｔと、光電式容積脈波形のＴ波の時間ＴｐとＤ波の時間Ｔｄから、心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳ及び心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡを算出することができる。
【００４２】
また、脈波伝播速度と動脈壁の縦弾性係数との関係が所定の式で示される相関関係にあることが知られており、縦弾性係数と血圧値との関係も所定の式で示される相関関係にあることが知られている。そのため、最大血圧を心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳの所定の式で求めることが可能であり、最小血圧を心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡの所定の式で求めることが可能である。これにより、最大血圧と最小血圧を算出することが可能である。
【００４３】
また、測定データから生体データである手または脚等の動作情報を算出する方法を例示すると、例えばリハビリテーション時に装着している測定装置３００により測定される加速度データおよび角速度データから、測定装置３００を装着している部位（例えば、手首や足首など）がどれくらいの速度でどのような角度で動いているのかという動作情報を得ることができる。また、上述の測定データ（例えば加速度データや角速度データ）や動作情報に基づき、測定装置３００を装着している部位の現在位置情報を算出するようにしてもよい。この時、正確な位置ではなく、例えば位置情報の高さ方向で範囲を複数設け、上、中、下などの大まかな位置を示す現在位置情報であってもよい。
【００４４】
さらに、測定データから生体データである歩行情報を算出する方法を例示すると、例えばリハビリテーション時に装着している測定装置３００により測定される加速度データの波形データから既知の算出方法等により歩行情報を得ることができる。
【００４５】
また、測定データから生体データである歩行速度情報を算出する方法を例示する。例えばユーザが手首に装着している測定装置３００により測定される加速度データの波形データから既知の算出方法等を単体で用いる、または、組み合わせて用いる（例えば平均化したり、重みづけしたりなど）ことにより歩行速度情報を得ることができ、例えば加速度データを所定時間ごとに積分することで歩行速度情報が算出される。これに加えて、ユーザ端末装置２００または測定装置３００にＧＰＳ機能を備え、ＧＰＳによる位置情報及び当該位置情報に関連する時間情報から算出される歩行速度情報を参照して、より正確な歩行速度情報を得るようにしてもよい。しかしながら、特に屋内や地下である場合や移動距離が比較的短い場合（例えば、数メートル以内など）にはＧＰＳ精度が一般的に低下するため、例えばユーザがユーザ端末装置２００を操作してＧＰＳによる情報を組み合わせて用いるか（または、加速度センサによる算出に代えて用いるか）どうかを選択可能にしてもよいし、ユーザ端末装置２００においてＧＰＳの受信感度情報や、ＧＰＳや加速度センサにより算出された距離情報などに基づいて、当該ＧＰＳによる情報を用いるかを選択するようにしてもよい。
【００４６】
また、測定データから生体データである歩幅情報を算出する方法を例示する。例えばユーザが手首に装着している測定装置３００により測定される加速度データの波形データから既知の算出方法等を単体で用いる、または、組み合わせて用いる（例えば平均化したり、重みづけしたりなど）ことにより歩幅情報を得ることができ、例えば、歩く時には振り子のように手を振るため、上述の加速度センサの情報（例えば、進行方向の加速度成分が一番小さいタイミングまたは逆方向に切り替わるタイミングや、進行方向に対して垂直な方向の加速度成分が一番小さいタイミングまたは上下が切り替わるタイミングなど）を基に１歩の間隔（すなわちピッチ情報）が判別できるため、さらに時間情報を用いれば歩幅情報を得ることができる。他には、例えば、地面を蹴り出した際には、蹴り出た方向の加速度成分が合成されるので、当該方向の加速度成分の発生タイミングで１歩の間隔を判別することでも可能である。
【００４７】
また、測定データから生体データである活動量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データを周波数解析し、例えば周波数の高低が活動頻度の高低に対応付けられ、所定頻度以上の活動が１日の何割を占めているか、などの所定条件により算出することで活動量情報を得ることができる。
【００４８】
さらに、測定データから生体データである運動量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データから既知の算出方法等により歩行を含む運動をしている際の加速度データを特定できるので、例えば周波数解析などを用いて所定の条件により算出することで運動量情報を得ることができる。また、角速度情報やタグ情報などの付加情報をさらに用いると、より正確な運動量情報を得ることが可能である。
【００４９】
さらに、測定データから生体データである運動負荷量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データから導出した上記活動量情報や上記運動量情報に対して、例えば運動負荷と共に大きくなる心拍情報により重みづけをすることで運動負荷量情報を得ることができる。また、例えば加速度データのベクトル情報を加味すれば、歩行環境（坂や階段など）や姿勢（立位、座位など）などの状態情報も特定できるので、当該状態情報をさらに用いてもよい。また、角速度情報やタグ情報などの付加情報をさらに用いると、より正確な運動負荷量情報を得ることが可能である。
【００５０】
ユーザ支援データ生成部１３３は、ユーザの生体データとしての上記動作情報または上記歩行情報（歩行速度情報、歩幅情報、歩数情報など）を含む運動情報（活動量情報、運動量情報、運動負荷量情報などもさらに含む）と、生体データＤＢ１２２に格納されている基準生体データとしての基準動作情報または基準歩行情報（基準運動情報）とを比較し、基準生体データに対する差異に基づくアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを生成する。基準生体データは、例えば理学療法士または作業療法士によるリハビリテーションとして測定装置３００を装着している部位に対して所定の動作をさせた際の動作情報または歩行情報、運動情報や、健常者の動作情報または歩行情報、運動情報であり、予め生体データＤＢ１２２に記憶させる。また、ユーザ支援データは、例えば自宅においてユーザにより実施されたリハビリテーションとして測定装置３００を装着している部位に対して所定の動作をさせた際の動作情報や、リハビリテーション時の歩行情報、運動情報と、基準生体データとの動作の差異を検出し、例えば、装着部位の動作速度や角度、歩行、歩幅、運動について基準生体データとの差異が大きい場合にアラート通知（例えば、早く動かしすぎているとか、誤った方向に動かしている、単にずれていることを示すなど）を含んだり、当該差異の程度を示すアドバイス通知（例えば、もっとどちらの方向に動かしたほうが良い、など）を含んだりするものであり、ユーザ情報に関連付けられてユーザ支援データＤＢ１２３に記憶される。また、アラート通知として、例えばユーザ端末装置２００や測定装置３００に振動装置や発光装置が搭載されている場合には、当該装置を動作させる（例えば、振動および／または発行させる）ことにより、リハビリテーション時に動作の誤りを直感的に知ることが可能となる。なお、上述では自宅でのリハビリテーション時の支援を想定しているが、これに限らず、他のユーザ端末装置（理学療法士端末、作業療法士端末、スポーツトレーナー端末など）にユーザ支援データを送信することで、経験が浅い理学療法士または作業療法士がユーザのリハビリテーションを行う際にこれを参照することで補助情報として用いることも有用であるし、スポーツトレーナーや理学療法士ではないが一定の知識がある人の端末へ送信する際であっても、ユーザ支援データを参照しながらリハビリテーションの指導を患者に行うことができ、例えば理学療法士等の専門者における人材不足問題（特に都市部以外における問題）についても解消することができる。医療学校等での研修用途で用いることも可能である。研修用途で用いる場合には上記差異をユーザアカウントごと（生徒ユーザアカウントごと）にスコア化した評価をユーザ支援データとしてもよい。当該評価については、差異と評価の対応関係をユーザ支援データＤＢ１２３に予め記憶するなどしておくとよい。
【００５１】
リハビリテーションは、上述のように理学療法士等からの指示に基づき行われてもよいが、管理サーバ１００からユーザ端末２００にユーザ支援データとしてリハビリテーションメニューを送信するようにしてもよい。リハビリテーションメニューは、事前の質問表データに対する回答に基づきスコア化され、当該スコアに基づき、リハビリテーション項目を組み合わせて生成したり、予め記憶された複数のリハビリテーションメニューから選択されてもよいし、上記生体データと基準生体データとの比較結果に基づき、差異が大きい動き、または、差異が小さく可能な動きなどを判定し、最適なリハビリテーション項目を組み合わせてリハビリテーションメニューを生成したり、予め記憶された複数のリハビリテーションメニューから選択されてもよい。
【００５２】
ユーザ支援データ生成部１３３は、例えば、リハビリテーション時に装着している測定装置３００による測定データから生成された血圧情報に基づき、ユーザの血圧推移データを生成する。そして、例えば、血圧推移データの傾きの算出や基準血圧情報（所定日前などの過去血圧情報を含む）との比較などにより血圧の急上昇や急降下等の異常値をモニタリングし、当該異常値が発生した場合にはアラート通知を含むユーザ支援データを生成する。ユーザ支援データ生成部１３３は、ユーザ支援データとして、当該アラートに併せて、異常値前後の血圧推移データも生成してもよい。さらに、当該異常を検出した際には、制御部１３０により管理サーバ１００から直接的に、または、ユーザ端末装置２００若しくは測定装置３００を介して間接的に、医療機関または近親者、理学療法士、作業療法士、スポーツトレーナーなどユーザ情報に紐づけられた連絡先へ異常を示す通知（例えば、ＰＣまたはスマートフォンなどのデバイスに記憶された所定のアプリケーションを介した通知や、メールアドレスを利用した通知など）を発信するように制御してもよい。これにより、リハビリテーション時の血圧異常を早期に発見することが可能となり、特に急な発症によりユーザが連絡不能な状況であったとしても自動的に血圧異常を他者に通知が可能となる。また、異常値の検出に応じて、上記リハビリテーションメニューの変更（リハビリテーションメニューのうちのリハビリテーション項目の変更、削除を含む）を行ってもよい。なお、血圧情報に限らず、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報などの生体データであってもよい。
【００５３】
データ出力部１３４は、生体データやユーザ支援データをユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としても良い。
【００５４】
入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。
【００５５】
＜処理の流れ＞
図６を参照しながら、情報処理システム１が実行するデータ支援方法の処理の流れについて説明する。図６は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
【００５６】
ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。
【００５７】
ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。
【００５８】
ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。
【００５９】
ステップＳ１０４の処理として、ユーザ支援データ生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等によりユーザ支援データの生成が行われる。生成されたユーザ支援データは、データ管理部１３１により、ユーザ支援データＤＢ１２３に記憶される。
【００６０】
ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／またはユーザ支援データが読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。
【００６１】
＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ支援データ生成部１３３を介して、測定データに基づき、特にリハビリテーションを改善するためのアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを生成する。これにより、例えば適切なリハビリテーションを実施するための改善指示をユーザが簡単に取得することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
【００６２】
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６３】
１      情報処理システム
１００  管理サーバ
２００  ユーザ端末装置
３００  測定装置
ＮＷ    ネットワーク
【要約】      （修正有）【課題】リハビリテーションを改善するためのアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを提供する管理サーバ、データ管理方法及びデータ管理プログラムを提供する。【解決手段】管理サーバ１００と、ユーザ端末装置とが、ネットワークを介して接続される情報処理システム１において、管理サーバ１００は、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行い、測定データに対して所定の演算を実行し、運動情報を少なくとも生成する生体データ生成部１３２と、運動情報と基準運動情報との比較結果に応じて、ユーザのリハビリテーション動作に関連する情報を含むユーザ支援データを生成するユーザ支援データ生成部１３３とを備える。【選択図】図３【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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