(57)【要約】本開示は、少なくとも１つのセンサーデバイスからセンサーデータを収集すること、人の第１の一次身体行動パターンを表す、センサーデータの第１のセンサーデータを取得すること、人の第２の一次身体行動パターンを表す、センサーデータの第２のセンサーデータを取得することであって、第２の一次身体行動パターンが、人の第１の一次身体行動パターンと関係付けられる、取得すること、および第１のセンサーデータを第２のセンサーデータと比較することによって、センサーデータの差を決定し、続いて決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定することのための、電子デバイスおよびその電子デバイスで実行される方法を提案する。
2020510947.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の健康状態を決定するために前記人の身体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）を含む、電子デバイス（１００）で実行される方法であって、
−前記少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）からセンサーデータを収集すること（Ｓ１）と、
−前記人の第１の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）を表す、前記センサーデータの第１のセンサーデータ（ｓｄ１）を取得すること（Ｓ２）と、
−前記人の第２の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ２）を表す、前記センサーデータの第２のセンサーデータ（ｓｄ２）を取得すること（Ｓ３）であって、前記第２の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ２）が、前記人の前記第１の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）と関係付けられる、取得すること（Ｓ３）と、
−前記第１のセンサーデータ（ｓｄ１）を、前記第２のセンサーデータ（ｓｄ２）と比較することによって、センサーデータの差を決定すること（Ｓ４）と、
−前記決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定すること（Ｓ５）と、を含む、方法。
【請求項２】
−前記健康スコア値に基づいて、前記人の健康状態のグラフィック表現（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ）を生成すること（Ｓ１０）と、
−ディスプレイ（１５０、３５０、４５０）上にグラフィックユーザーインターフェースを介して前記人の前記健康状態の前記グラフィック表現（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ）を表示すること（Ｓ１１）と、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
−前記人の前記第１の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）の第１の継続時間（ｔｄ１）を取得すること（Ｓ６）と、
−前記人の前記第２の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ２）の第２の継続時間（ｔｄ２）を取得すること（Ｓ７）と、
−前記第１の継続時間（ｔｄ１）を、前記第２の継続時間（ｔｄ２）と比較することによって、継続時間の差を決定すること（Ｓ８）と、
−前記決定されたセンサーデータの差および／または前記決定された継続時間の差に基づいて、健康スコア値を決定すること（Ｓ９）と、をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）から前記センサーデータを収集することが、所定のサンプリング頻度で、前記センサーデータをサンプリングすることを含む、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）から前記センサーデータを収集することが、適応サンプリング頻度で、前記センサーデータをサンプリングすることを含み、前記適応サンプリング頻度が、前記収集されたセンサーデータに依存している、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記センサーデータが、運動データ、パルスデータ、力データ、位置データ、または温度データのうちの１つ以上である、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）が、前記人の特定の運動特性を表している、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）が、前記人の特定のパルス特性を表している、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記健康スコア値を決定することが、少なくとも１つのセンサーデータを使用することを含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
人の健康状態を決定するために前記人の身体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）を含む、電子デバイス（１００）であって、
・メモリ（１１０）と、
・前記電子デバイスに、
−前記少なくとも１つのセンサーデバイス（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ）からセンサーデータを収集すること、
−前記人の第１の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）を表す、前記センサーデータの第１のセンサーデータ（ｓｄ１）を取得すること、
−前記人の第２の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ２）を表す、前記センサーデータの第２のセンサーデータ（ｓｄ２）を取得することであって、前記第２の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ２）が、前記人の前記第１の一次身体行動パターン（１ＢＢＰ１）と関係付けられる、取得すること、
−前記第１のセンサーデータ（ｓｄ１）を、前記第２のセンサーデータ（ｓｄ２）と比較することによって、センサーデータの差を決定すること、および
−前記決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定すること、を行わせるように構成されている、処理回路（１２０）と、を含む、電子デバイス（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、人の健康状態を予測する分野における方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、多くの人が、特に年をとるにつれて、健康への悪影響を経験している。高齢者の一般的な健康への悪影響の１つは、転倒による負傷である。転倒によって引き起こされるこれらの負傷は、時には高齢者にとって壊滅的である。時には、負傷は回復が困難であり、または回復できない場合がある。負傷は、同時に医療システムにおいて、多くのお金およびリソースがかかるものである。スウェーデンでは、このタイプの負傷により、毎年約５０億米ドルの損害を社会に与えている。スウェーデンでは約３０万人の高齢者が、少なくとも１年に１回転倒し、そのうち７万人が、８〜１２日間、病院で治療を受けている。そのうち１万８千人が、股関節骨折を起こしている。
【０００３】
今日、人は、自身の健康を評価することができる医師または看護師を訪問することができる。多くの場合、これは定期的に年に１回もしくは１か月に１回、またはその人の現在の健康状態、年齢などに応じてより頻繁に行われる。このような評価では、脈拍、血圧、および呼吸などの様々なデータが測定される。評価はまた、その瞬間の人の体力およびバランスを決定することにより、その人がどのような状態にあるかを結論付けることができる。高齢者の一般的な健康状態の簡単な観察は、周囲の人によっても行われる。これは、友人および家族、または高齢者ホームの人員であり得る。しかしながら、誰もが高齢者の健康状態の変化を検出または理解できるわけではなく、高齢者自身でさえもそうではない。
【０００４】
また、周囲の誰も気付かない、日中と夜間の両方で、経時的に異なる行動をとる高齢者もいる。一実施例として、高齢者ホームに住んでいる高齢者は、例えば、新しい薬剤のせいで一晩ほとんど眠れない夜を過ごす場合があるが、それとは関係なく、高齢者が住んでいる高齢者ホームの人員は、高齢者がほとんどの夜起きていて、たった今眠りについたことを知らずに、少ない睡眠の後、午前中に高齢者を起こす。
【発明の概要】
【０００５】
今日、人が健康への悪影響にさらされるかどうかに関連して、人の健康状態を予測することが求められている。人の健康状態の指標がなければ、健康への悪影響を避けることは、非常に困難である。人が転倒により負傷することなどの健康への悪影響が生じるのを待つのではなく、例えば、転倒のリスクが増加しているかどうかを予測する必要がある。これはもちろん、その人自身にとっても非常に価値があるが、転倒による負傷などの健康への悪影響にさらされた人のために医療に費やすお金に関して、社会にとっても非常に価値がある。別の有益な効果は、家族が、高齢者に注視して、その人が元気であることを知ることができることである。
【０００６】
本開示の目的は、当技術分野における上記の欠点および不利な点のうちの１つ以上を、単独でまたは任意の組み合わせで、軽減、緩和、または除去しようとする方法およびデバイスを提供することである。
【０００７】
本開示は、人の健康状態を決定するために人の身体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイスを含む、電子デバイスで実行される方法を提案する。方法は、少なくとも１つのセンサーデバイスからセンサーデータを収集すること、および人の第１の一次身体行動パターンを表す、センサーデータの第１のセンサーデータを取得することを含む。方法は、人の第２の一次身体行動パターンを表す、センサーデータの第２のセンサーデータを取得することをさらに含み、第２の一次身体行動パターンは、人の第１の一次身体行動パターンと関係付けられる。次いで、これの後に、第１のセンサーデータを、第２のセンサーデータと比較することによって、センサーデータの差が決定され、次に決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値が決定される。この方法の利点は、健康スコアの値が人の健康に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。したがって、特定の身体行動パターンの変化が監視され、健康スコア値で定量化される。
【０００８】
本開示のいくつかの態様によれば、方法は、健康スコア値に基づいて、人の健康状態のグラフィック表現を生成することと、ディスプレイ上にグラフィックユーザーインターフェースを介して人の健康状態のグラフィック表現を表示することと、をさらに含む。人の健康状態のグラフィック表現は、必ずしも医師だけではなく、看護スタッフ、さらには友人もしくは家族、またはその人自身であっても、誰でも簡単に理解することができる。
【０００９】
本開示のいくつかの態様によれば、方法は、人の第１の一次身体行動パターンの第１の継続時間を取得し、次に人の第２の一次身体行動パターンの第２の継続時間を取得することをさらに含む。次いで、これの後に、第１の継続時間を、第２の継続時間と比較することによって、継続時間の差が決定され、次に決定されたセンサーデータの差および／または決定された継続時間の差に基づいて、健康スコア値が決定される。この方法の利点は、健康スコアの値が人の健康の現在の状態に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。特定の身体行動パターンを実行するための時間の変化は、健康スコア値において監視および定量化され、かつ健康への悪影響にさらされるリスクの指標であることができる。
【００１０】
本開示のいくつかの態様によれば、少なくとも１つのセンサーデバイスからセンサーデータを収集することは、所定のサンプリング頻度で、センサーデータをサンプリングすることを含む。このようにして、サンプリングによる電子デバイスの電池消費を制御することができる。サンプリング頻度はまた、収集されたセンサーデータの精度に影響し、その後にサンプリング頻度が適応され得る。
【００１１】
本開示のいくつかの態様によれば、少なくとも１つのセンサーデバイスからセンサーデータを収集することは、適応サンプリング頻度で、センサーデータをサンプリングすることを含み、適応サンプリング頻度は、収集されたセンサーデータに依存している。したがって、サンプリング頻度は、センサーデータの差が小さい場合に電子装置の電池消費が低くなるように、例えば、頻度が低くなるように調整され得る。サンプリング頻度はまた、収集されたセンサーデータの精度に影響し、それに応じてサンプリング頻度が適応され得る。
【００１２】
本開示のいくつかの態様によれば、センサーデータは、運動データ、パルスデータ、力データ、位置データ、または温度データのうちの１つ以上である。このようにして、人の身体の変化に関して、センサーデータを定量化することができる。
【００１３】
本開示のいくつかの態様によれば、一次身体行動パターンは、人の特定の運動特性を表す。したがって、特定の運動特性の変化は、「椅子に座った状態から直立姿勢になる」または「ベッドから出る」などの健康スコア値で監視および定量化される。
【００１４】
本開示のいくつかの態様によれば、一次身体行動パターンは、人の特定のパルス特性を表す。したがって、特定のパルス特性の変化が監視され、健康スコア値で定量化される。したがって、第１の一次身体行動パターンは、１日目の人の特定のパルス特性を表すことができ、第２の一次身体行動パターンは、例えば、翌日または１週間後などの別の２日目の人の別の特定のパルス特性を表すことができる。したがって、１日目および２日目についての同じ人の一次身体行動パターン、例えば「ベッドから出る」のパルス特性を比較することによって、この一次身体行動パターンのパルス特性の変化が、監視され、かつ健康スコア値で定量化される。
【００１５】
本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値を決定することは、少なくとも１つのセンサーデータを使用することを含む。これは、複数のセンサーデータを使用して、健康スコア値を計算することができることを意味する。
【００１６】
本開示は、人の健康状態を決定するために人の身体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイスを含む、電子デバイスをさらに提案する。電子デバイスは、メモリと、電子デバイスに、少なくとも１つのセンサーデバイスからセンサーデータを収集すること、および第１の一次身体行動パターン  人を表す、センサーデータの第１のセンサーデータを取得すること、を行わせるように構成されている、処理回路と、を含む。電子デバイスのメモリおよび処理回路は、電子デバイスに、人の第２の一次身体行動パターンを表すセンサーデータの第２のセンサーデータを取得することであって、第２の一次身体行動パターンが、人の第１の一次身体行動パターンと関係付けられる、取得すること、次に第１のセンサーデータを、第２のセンサーデータと比較することによって、センサーデータの差を決定すること、および次に決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定すること、を行わせるようにさらに構成されている。この電子デバイスの利点は、健康スコアの値が人の健康に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。したがって、特定の身体行動パターンの変化は、健康スコア値において監視および定量化され、かつ健康への悪影響にさらされるリスクの指標であることができる。
【００１７】
本発明は、上述および以下の方法、ならびに対応する方法、電子デバイス、システム、ネットワーク、使用および／または製品手段を含む異なる態様に関し、各々が、最初に言及した態様に関連して説明した利益および利点のうちの１つ以上をもたらし、各々が、最初に言及した態様に関連して説明され、および／または添付の特許請求の範囲に開示される実施形態に対応する１つ以上の実施形態を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
上述のことは、添付の図面に示されるように、例示的な実施形態の以下のより詳細な説明から明らかになるであろう。ここにおいて、同様の参照記号は、異なる図を通じて同じ部分を指す。図面は必ずしも縮尺通りではなく、代わりに、例示的な実施形態を示すことに重点が置かれている。
【図１】提案される方法の実施に適した例示的なシステムを示す。
【図２】本開示のいくつかの態様による、方法ステップのフローチャートを示す。
【図３】本開示のいくつかの態様による、健康スコア値に基づく活動のグラフィック表現を示す。
【図４】本開示のいくつかの態様による、健康スコア値に基づく体力のグラフィック表現を示す。
【図５】本開示のいくつかの態様による、健康スコア値に基づくバランスのグラフィック表現を示す。
【図６ａ】本開示のいくつかの態様による、一次身体行動パターンを示す。
【図６ｂ】本開示のいくつかの態様による、一次身体行動パターンを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本開示の態様は、添付の図面を参照して以下により詳細に説明される。しかしながら、本明細書に開示される方法およびデバイスは、多くの異なる形態で実現することができ、本明細書で述べられる態様に限定されるものとして解釈されるべきではない。図面中の同様の番号は、全体を通じて同じ要素を指す。
【００２０】
本明細書で使用される用語は、本開示の特定の態様を説明することのみを目的としており、本開示を限定することを意図したものではない。本明細書で使用される場合、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」および「その（ｔｈｅ）」は、文脈がそうでないことを明確に示さない限り、複数形も含むことを意図している。
【００２１】
いくつかの実装形態において、かつ本開示のいくつかの態様によれば、ブロックに記載されている機能またはステップは、動作図に記載されている順序以外で行われてもよい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行することができ、またはブロックは、時には関連する機能／動作に応じて、逆の順序で実行することができる。
【００２２】
図面および明細書には、本開示の例示的な態様が開示されている。しかしながら、本開示の原理から実質的に逸脱することなく、これらの態様に対して、多くの変形および修正を行うことができる。したがって、本開示は、限定ではなく例示として見なされるべきであり、上述した特定の態様に限定されるものとして見なされるべきではない。したがって、特定の用語が採用されるが、それらは一般的かつ説明的な意味でのみ使用され、かつ制限の目的ではない。
【００２３】
「含む」という語は、列挙されたもの以外の要素またはステップの存在を必ずしも除外するものではなく、また要素に先行する「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」という語は、複数のそのような要素の存在を除外しないことに留意されたい。さらに、すべての参照符号は特許請求の範囲を限定するものではなく、例示的な実施形態は、少なくとも部分的に、ハードウェアおよびソフトウェアの両方によって実装され得、いくつかの「手段」、「ユニット」、または「デバイス」は、ハードウェアの同じ物品で表され得ることに留意されたい。
【００２４】
今日、多くの人が、特に人生において年をとるにつれて、健康への悪影響を経験している。誰もが高齢者の健康状態の変化を検出または理解できるわけではなく、高齢者自身でさえもそうではない。本発明者らは、人の現在の健康状態を観察し、経時的な健康状態の観察のおかげで人の健康状態を予測できる解決策が必要であることを特定した。これは、人が健康への悪影響にさらされるかどうかを理解するのに役立つ。
【００２５】
本発明者らは、身体行動パターンに関連するセンサーデータを収集し、同じ身体行動パターンと関連付けられた新しいセンサーデータとさらに比較するためにそのセンサーデータをタイムスタンプおよび保存することにより、経時的な差を決定できることを認識した。この情報を使用して、健康スコア値を決定することができる。この健康スコア値は、ディスプレイ上にグラフィックユーザーインターフェースを介してグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈで表すことができる。ディスプレイ上の視覚化により、人が健康への悪影響にさらされる可能性があるかどうかを誰でも簡単に理解することができる。
【００２６】
本開示は、電子デバイス１００において実行される方法を提案し、その両方については、図面を参照して以下により詳細に説明される。
【００２７】
図１は、提案される方法の実施に適した例示的なシステムを示す。システムは、電子デバイス１００を含む。
【００２８】
本開示のいくつかの実施形態によれば、方法は、メモリ１１０および処理回路１２０を含む、電子デバイス１００で実行される。本開示のいくつかの態様によれば、電子デバイス１００は、グラフィックユーザーインターフェースを提示するためのディスプレイ１５０をさらに含む。メモリ１１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク、または電気的に消去および再プログラムできる任意の記憶媒体であり得る。処理回路１２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、またはコンピュータプログラムまたはオペレーティングシステムの命令を実行する任意の処理装置であり得る。
【００２９】
電子デバイス１００は、ポータブル電子デバイスの形態であり得る。電子デバイス１００は、例えば、時計、リストバンド、お守り、ネックレス、ベルト、ストラップまたは同様のものなどのあらゆる着用可能なデバイスと同様の設計および形状を有することができる。いくつかの態様によれば、電子デバイス１００は、その人に対応するデータを監視するために人の身体に取り付けられる。
【００３０】
電子デバイス１００は、一実施例では、通信ネットワーク５０を介して、サーバ２００、パーソナルコンピュータ３００、またはスマートフォン４００などの少なくとも別の電子デバイスに接続されている。パーソナルコンピュータ３００またはスマートフォン４００は、グラフィックユーザーインターフェースを提供するための少なくとも１つのディスプレイ３５０、４５０を含む。一実施例では、通信ネットワーク５０は、無線ローカルエリアネットワーク、ＷＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ、超広帯域、近距離無線通信、ＮＦＣ、無線周波数識別、ＲＦＩＤ、または同様のネットワークなどの標準化無線ローカルエリアネットワークである。一実施例では、通信ネットワーク５０は、移動通信用グローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））、拡張ＧＳＭ、一般パケット無線サービス、ＧＰＲＳ、ＧＳＭ進化型拡張データレート（ＥＤＧＥ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、ナローバンドＩｏＴ、５Ｇ、マイクロ波アクセスの世界的な相互運用性（ＷｉＭＡＸ）もしくはウルトラモバイルブロードバンド（ＵＭＢ）、または同様のネットワークなどの標準化された無線広域ネットワークである。通信ネットワーク５０はまた、ローカルエリアネットワークおよび広域ネットワークの両方の組み合わせであることができる。通信ネットワーク５０はまた、有線ネットワークであることができる。本開示のいくつかの態様によれば、通信ネットワーク５０は、一般的なインターネットプロトコルによって定義される。
【００３１】
いくつかの態様によれば、センサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄは、運動および／または相対運動、加速度ならびに位置を検出するための加速度計またはジャイロスコープなどの運動センサー、温度を測定するための温度センサー、人のパルス、毎分拍を測定するためのパルスセンサー、人の呼吸を測定するための呼吸センサー、湿度を測定するための湿度計、気圧を測定するための気圧計、光の状態を測定するための光センサー、画像およびビデオをキャプチャするためのカメラ、音声などのいくつかの音を録音するためのマイク、人の声を識別するための音声認識センサー、相対的な方向を見つけるためのコンパス、地理的位置を決定するための全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、例えば、ディスプレイまたは電子デバイス１００のいくつかの他の表面上の力を測定するための圧力センサー、ボディエリアネットワーク（ＢＡＮ）を介して送信される情報を測定するためのＢＡＮセンサー、人体に発生する体の振戦を感知するための振戦センサー、様々な匂いを感知するための匂いセンサー、情報の入出力用のタッチスクリーンセンサー、または他のセンサーのうちのいずれかであることができる。
【００３２】
センサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄはまた、ケーブル１０２ｃを介して、または無線ローカルエリアネットワーク（例えば、ＷＬＡＮ）もしくはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ１０２ｄを無線で介してのいずれかにおいて、電子デバイス１００に接続される独立型デバイスであることができる。センサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄはまた、ケーブル１０２ｃまたは無線で１０２ｄを介して、他のデバイス、例えば、医療用デバイスなどのモノのインターネットデバイス、例えば、心電図装置または補聴器デバイスに統合されてもよい。センサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄはまた、センサーを有する任意の独立型デバイスであることができる。
【００３３】
これから、図２を参照する。本開示は、人の健康状態を決定するために人の身体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄを含む、電子デバイス１００で実行される方法を提案する。方法は、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集することＳ１を含む。本開示のいくつかの態様によれば、複数のセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄは、一緒にセンサーデータを形成する、異なるタイプのセンサーデータを収集するために使用される。本開示のいくつかの態様によれば、センサーデータを収集することは、複数のセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからデータを収集することを含む。本開示のいくつかの態様によれば、収集されたセンサーデータには、タイムスタンプが付けられ、かつ保存される。タイムスタンプが付けられたセンサーデータは、電子デバイス１００にローカルに保存されてもよく、または例えば、サーバ２００もしくはパーソナルコンピュータ３００に遠隔的に保存されてもよい。
【００３４】
いくつかの態様によれば、センサーデータは、運動データ、パルスデータ、温度データ、力データ、体力データおよび／または呼吸データのうちのいずれかまたは複数である。方法はまた、人の第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１を表す、センサーデータの第１のセンサーデータｓｄ１を取得することＳ２をさらに含む。いくつかの態様によれば、身体行動パターンは、人の特定の運動特性を表す。いくつかの態様によれば、身体行動パターンは、人の特定のパルス特性を表す。一実施例では、非運動もまた、運動特性の一種である。特に、横になったときに動いていない人は、褥創の健康への悪影響にさらされる可能性がある。本発明のいくつかの態様によれば、身体行動パターンは、人の異なる特定の組み合わせを表す。一実施例では、身体行動パターンは、人の特定の運動および特定のパルス特性を表す。本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値を決定することは、少なくとも１つのセンサーデータを使用することを含む。これは、複数のセンサーデータを使用して、健康スコア値を計算することができることを意味する。
【００３５】
一実施例では、特定の身体行動パターンは、横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がるときに、センサーによって説明される運動特性である。
【００３６】
いくつかの態様によれば、この特定の運動は、複数のセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄによって定義される。１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄは、例えば、加速度計またはジャイロスコープの使用によって、人の相対運動を測定する。別のセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄは、気圧を測定する気圧計を使用することによって、高度の変化を測定する。さらなるセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄは、パルスセンサーの使用によって、人のパルスを測定する。本開示のいくつかの態様によれば、特定の身体行動パターンは、特定の信頼区間内で、複数のセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄから収集されたセンサーデータに応じて、関数ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）によって記述され得る。身体行動パターンが、横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる場合の実施例では、関数は、ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）で記述され得、ここにおいて、
ｘ＝加速度計データ、
ｙ＝高度データ、
ｚ＝パルスデータである。
【００３７】
本開示のいくつかの態様によれば、方法は、収集されたセンサーデータの第１のセンサーデータｓｄ１を取得することと、関数を計算するために第１のセンサーデータｓｄ１を使用することと、をさらに含む。計算の結果は、第１の一次身体行動パターンを定義するために使用される。一実施例では、関数は、例えば、ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）であり得、結果は、人の第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１を表す曲線であり得る。このような曲線の実施例を図６ａに示す。
【００３８】
いくつかの態様によれば、例えば、一次、二次、三次、四次、五次、六次、七次、八次、九次および十次身体行動パターンなどの複数の異なる身体行動パターンがある。いくつかの実施例：
一次身体行動パターン、１ＢＢＰ−横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる。
【００３９】
二次身体行動パターン、２ＢＢＰ−椅子に座った状態から、直立した姿勢位置に立ち上がる。
【００４０】
三次身体行動パターン、３ＢＢＰ−直立した姿勢位置から椅子に座る。
【００４１】
四次身体行動パターン、４ＢＢＰ−歩行する。
【００４２】
五次身体行動パターン、５ＢＢＰ−棒を用いて歩行する。
【００４３】
六次身体行動パターン、６ＢＢＰ−歩行器を用いて歩行する。
【００４４】
七次身体行動パターン、７ＢＢＰ−階段を下りる。
【００４５】
八次身体行動パターン、８ＢＢＰ−階段を上る。
【００４６】
九次身体行動パターン、９ＢＢＰ−睡眠等。
【００４７】
本開示のいくつかの態様によれば、収集されたセンサーデータはすべて、サーバ２００に送信される。サーバは、通信ネットワーク５０を介して、複数の電子デバイス１００に接続されて、複数の電子デバイス１００からセンサーデータを収集してもよい。いくつかの態様によれば、特定の身体行動パターンは、複数の人から収集および集約されたセンサーデータによって定義され得る。
【００４８】
本開示のいくつかの態様によれば、特定の人に関してのみ収集されたセンサーデータによって、特定の身体行動パターンを定義することができる。一実施例では、各身体行動パターンは、ユーザーが電子デバイス１００にデータを入力することによって、手動で定義されなければならない。一実施例では、電子デバイス１００は、特定の身体行動パターンにラベルを付けるように自己訓練され得る。一実施例では、電子デバイス１００自体は、特定の身体行動パターンを学習し、かつ身体行動パターンが実際の生活において実際に何を表しているかを正確に知ることなく、それらを互いに区別する。一実施例では、特定の身体行動パターンのラベリングまたは命名は、電子デバイス１００の入力手段により電子デバイス１００にデータを入力することによること、または例えば、通信ネットワーク５０を介して、電子デバイス１００と接続されているパーソナルコンピュータ３００もしくはポータブルデバイス４００のオペレータによりデータを入力することによることのいずれかで、手動で行われる。一実施例では、特定の身体行動パターンのラベル付けまたは命名は、サーバ２００から名前またはラベルを取得することによって自動的に行われる。
【００４９】
いくつかの態様によれば、電子デバイス１００は、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集し、かつすべてのセンサーデータをメモリ１１０に記憶する。いくつかの態様によれば、電子デバイス１００は、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集し、かつ通信ネットワーク５０を介して、すべてのセンサーデータを、電子デバイス１００に接続されているサーバ２００に記憶する。
【００５０】
身体行動パターンは、様々なセンサーデータによって定義され得る。センサーデータは、例えば、パルス、呼吸、けいれん、歩行、睡眠に関連付けることができる。例えば、運動センサーデータの変化がないことを意味する睡眠中の非運動はまた、人が眠っている場合であっても、前の夜と比較したときに、特定の身体行動パターンが予期され得るため、この時刻に関連するセンサーデータであることができる。
【００５１】
方法は、人の第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２を表す、センサーデータの第２のセンサーデータｓｄ２を取得することＳ３をさらに含み、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２は、人の第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１と関係付けられる。
【００５２】
前述のように、特定の身体行動パターンは、取得したセンサーデータに応じて、関数ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）で記述され得る。第２のセンサーデータｓｄ２が、一次身体行動パターンと関連付けられた身体行動パターンを表していることを認識するために、関数ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）を計算するときに、第２のセンサーデータｓｄ２を入力として使用する。
【００５３】
一実施例では、関数ｆ（ｘ’、ｙ’、ｚ’）は、第１のセンサーデータｓｄ１を使用し、かつ第１の特定の身体動作パターンを記述する曲線を出力する。一実施例では、関数ｆ（ｘ”、ｙ”、ｚ”）は、第２のセンサーデータｓｄ２を使用し、かつ第２の特定の身体動作パターンを記述する曲線を出力する。本開示のいくつかの態様によれば、関数ｆ（ｘ’、ｙ’、ｚ’）は、一次身体行動パターン１ＢＢＰ、すなわち「横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる」を表すものとして定義される。
【００５４】
ｆ（ｘ’、ｙ’、ｚ’）およびｆ（ｘ”、ｙ”、ｚ”）の計算からの出力が比較され、両方の出力（例えば、両方の曲線）が特定の信頼区間（例えば、８５％）内にある場合、次に、第２の特定の身体行動パターンが一次身体行動パターンとして識別され、この場合、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２として定義される。したがって、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２は、第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１と関連付けられている。両方の出力（例えば、曲線）が特定の信頼区間内にある場合の実施例は、図６ａおよび図６ｂで視覚化されており、それは、一次身体行動パターンの特定の信頼区間内にある２つの例示的な曲線を示している。
【００５５】
本開示のいくつかの態様によれば、方法は、特定の身体行動パターンを識別するために、センサーデータを連続的に取得および比較することをさらに含む。本開示のいくつかの態様によれば、方法は、一次身体行動パターンを表すセンサーデータを識別するために、既存の収集されたセンサーデータを新しく収集されたセンサーデータと連続的に取得および比較することをさらに含む。
【００５６】
一実施例では、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２は、第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１が検出された後の時間で、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄによって検出される。第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２は、いくつかの態様では、第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１とほぼ同じ時刻に発生する場合がある。一実施例では、一次身体行動パターン１ＢＢＰが、「横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる」である場合、それは、より頻繁に発生する可能性がある。身体行動パターンに応じて、ほぼ同じ時刻に、頻度が増減したり、または多少繰り返されて発生することがある。いくつかの態様によれば、時刻は、第１の一次身体行動パターンと第２の一次身体行動パターンとを比較するために重要である。例えば、人の行動は、午前中にその人がベッドから出る場合、またはその人が午後の昼寝後にベッドから出る場合で異なり得る。
【００５７】
次いで、この方法の後に、第１のセンサーデータｓｄ１を第２のセンサーデータｓｄ２と比較することによって、センサーデータの差が決定されるＳ４。前述の実施例では、一次身体行動パターン１ＢＢＰは、「横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる」である。一実施例では、第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１は、水曜日の朝０８：０５にベッドから出るときに取得されるセンサーデータであり、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２は、木曜日の朝０７：４０にベッドから出るときに取得されるセンサーデータである。図６ａに示すこの実施例では、第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１の関数ｆ（ｘ’、ｙ’、ｚ’）は、特定の信頼区間内で、第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２の関数ｆ（ｘ”、ｙ”、ｚ”）と同様の曲線を記述している。センサーデータの差は、２つの関数の結果を比較することによって決定され、特に、第１のセンサーデータｓｄ１と第２のセンサーデータｓｄ２からの異なる値によって定量化される。
【００５８】
次いで、方法は、決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定することＳ５。本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値は、以前に収集されたセンサーデータにさらに依存する。本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値は、時刻、性別、年齢、または薬のうちの少なくとも１つまたは複数の要因にさらに依存する。
【００５９】
本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値は、関数を計算し、かつ計算の結果を使用して、健康スコア値を定義することによって決定される。一実施例、関数は、例えば、ｆ（ｓｄ１、ｓｄ２、ｔｄ１、ｔｄ２、ｂ、ｃ、ｄ）であることができ、結果は、健康スコア値を表す値であることができる。パラメータは、第１のセンサーデータ（ｓｄ１）、第２のセンサーデータ（ｓｄ２）、第１の継続時間（ｔｄ１）、第２の継続時間（ｔｄ２）、時刻パラメータ（ｂ）、平均値（ｃ）、医学的要因（ｄ）であることができる。複数の数学関数を利用し、かつ異なるパラメータを使用できることが理解される。本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値は、時刻、性別、年齢、または薬のうちの少なくとも１つまたは複数のパラメータにさらに依存する。
【００６０】
この方法の利点は、健康スコアの値が人の健康に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。一態様では、特定の身体行動パターンの変化が監視され、健康スコア値で定量化される。
【００６１】
本開示のいくつかの態様によれば、図２に示すように、方法は、人の第１の一次身体行動パターン１ＢＢＰ１の第１の継続時間を取得しＳ６、次に人の第２の一次身体行動パターン１ＢＢＰ２の第２の継続時間を取得することＳ７をさらに含む。前述の実施例では、一次身体行動パターン１ＢＢＰは、「横になった状態でベッドから起きて、直立姿勢で立ち上がる」である。図６ｂに示すように、この特定の身体行動パターンの時間ｔ１は、ある場合にはｔ１であり、別の場合にはｔ２である。一実施例では、人はある朝、例えば、加速度計から収集されたセンサーデータによって得られた体力の低下を示し、通常と比較して異なるパルスを有し得、それは、ベッドから出るのに時間がかかることをもたらし得る。
【００６２】
次いで、この方法の後に、第１の継続時間ｔｄ１を、第２の継続時間ｔｄ２と比較することによって、継続時間の差が決定されＳ８、次に決定されたセンサーデータの差および／または決定された継続時間の差に基づいて、健康スコア値が決定されるＳ９。
【００６３】
これは、より少ない体力および異なるパルスでベッドから出る実施例におけるように、健康スコアの値が、決定されたセンサーデータの差に加えて、継続時間の差にさらに基づくことができることを意味する。健康スコア値はまた、決定された時間の差のみに基づくことができる。本開示のいくつかの態様によれば、特定の身体行動パターンは個別であり、したがって、電子デバイス１００を使用して人に関して決定されたセンサーデータの差および／または決定された継続時間の差は、その人の特性を反映している、すなわち同じ人の以前の特性のみを比較しているので、その点にのみ関心がある。
【００６４】
この方法の利点は、健康スコアの値が人の健康の現在の変化に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。いくつかの態様によれば、特定の身体行動パターンを実行するための時間の変化が監視され、健康スコア値で定量化される。
【００６５】
本開示のいくつかの態様によれば、方法は、健康スコア値に基づいて、人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを生成することＳ１０と、ディスプレイ１５０、３５０、４５０上にグラフィックユーザーインターフェースを介して人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを表示することＳ１１と、をさらに含む。人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈは、必ずしも医師だけではなく、看護スタッフ、さらには友人または家族であっても、誰でも簡単に理解することができる。図３〜図５は、健康スコア値に基づいて、人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを見ることができる方法の実施例を示している。人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈは、必ずしも医師だけではなく、看護スタッフ、さらには友人または家族であっても、誰でも簡単に理解することができる。
【００６６】
本開示のいくつかの態様によれば、健康スコア値は、動作を開始するために使用される。動作は、例えば、アラームの開始、メッセージの送信、システムへの警告フラグの送信、事前定義された受信者への警告メッセージの送信、または変更グラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの変更であることができる。
【００６７】
図３は、朝の０１：００から午後の１４：００までの時刻の間の個人の非活動的／活動的スコアの実施例を示している。グラフは、グラフィック表現の観察者に、特定の時刻の健康の正または負の影響の理解を与える様々な色を有している。図３で、Ａと示されている領域は、前日と比較した場合の負の向上を表している。領域Ｂは、通常の無活動または睡眠を示している。領域Ｃは、例えば、「七次身体行動パターン」、７ＢＢＰ−歩行に基づく、連続的な歩行を示している。領域Ｄは、歩行以外の別の活動的な運動を示している。
【００６８】
この実施例では、健康状態のグラフィック表示は、その人が０１：００以降に就寝する直前の活動における負のスコアを示し、おそらく、その人は正常な状態と比較して活動的になるのが非常に遅く、かつベッドに入るのが非常に遅く、これは負の向上と見なされる。また、その人は夜０３：００の直前に起きており、これは正常であり得る良好な夜の睡眠を得ることと比較して、負であると考えられる。その日の間、その人は歩行し、活動的であり、健康への影響の向上を経験した。
【００６９】
図４の健康状態のグラフィック表現における例証は、前日と比較した１日の経時的な体力の向上を示している。棒線で表された時間、０６：００〜０８：００、１０：００〜１１：００、および１３：００において、人は、前日と比較して体力が向上している。他の時間では、前日と比較して体力は向上していない。
【００７０】
図５の健康状態のグラフィック表現における例証は、前日と比較した場合に、人がバランスの同様の向上を経験したことを領域Ｆで示している。領域Ｇは、前日と比較した場合のバランスの向上の低下を示している。領域Ｈは、前日と比較した場合のバランスのより良い向上を示している。
【００７１】
本開示のいくつかの態様によれば、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集することは、所定のサンプリング頻度で、センサーデータをサンプリングすることを含む。このようにして、サンプリングによる電子デバイス１００の電池消費を制御することができる。処理回路１２０を備え、処理するデータの量に依存する電子デバイス１００では、電子デバイス１００の電力消費の影響を受ける。処理が多いほど、電力消費が多い。
【００７２】
本開示のいくつかの態様によれば、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集することは、適応サンプリング頻度で、センサーデータをサンプリングすることを含み、適応サンプリング頻度は、収集されたセンサーデータに依存している。したがって、サンプリング頻度は、例えば、センサーデータの差が小さい場合に電子装置の電池消費が低くなるように、例えば、頻度が低くなるように調整され得る。一実施例では、人が活動的に動き回っている日中と比較して、人が寝ている夜間に収集されるセンサーデータにはほとんど変化がない場合がある。本開示のいくつかの態様によれば、適応サンプリング頻度は、身体行動パターンに依存する。例えば、身体行動パターンが四次身体行動パターン、４ＢＢＰ−「歩行」である場合、サンプリングは、身体行動パターンが九次身体行動パターン、９ＢＢＰ−「睡眠」である場合と比較して高い可能性がある、特定の頻度に調整され得る。収集されたセンサーデータが大きな変動を示している場合、サンプリングは、より高い頻度でサンプリングされ得る。収集されたセンサーデータがほぼ同じである場合、サンプルは、より低い頻度でサンプリングされ得る。サンプリング頻度はまた、収集されたセンサーデータの精度に影響し、それに応じてサンプリング頻度が適応され得る。
【００７３】
本開示のいくつかの態様によれば、センサーデータは、運動データ、パルスデータ、力データ、位置データ、または温度データのうちの１つ以上である。このようにして、人の身体の物理的環境の変化に関して、センサーデータを定量化することができる。
【００７４】
本開示は、人の健康状態を決定するために人の体に取り付けられるように構成されている、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄを含み、メモリ１１０と、電子デバイス１００に、少なくとも１つのセンサーデバイス１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄからセンサーデータを収集すること、および第１の一次身体行動パターン  人を表す、センサーデータの第１のセンサーデータｓｄ１を取得すること、を行わせるように構成されている、処理回路１２０と、を含む、電子デバイス１００をさらに提案する。電子デバイス１００のメモリおよび処理回路１２０は、電子デバイス１００に、人の第２の一次身体行動パターンを表すセンサーデータの第２のセンサーデータｓｄ２を取得することであって、第２の一次身体行動パターンが、人の第１の一次身体行動パターンと関係付けられる、取得すること、次に第１のセンサーデータｓｄ１を、第２のセンサーデータｓｄ２と比較することによって、センサーデータの差を決定すること、および次に決定されたセンサーデータの差に基づいて、健康スコア値を決定すること、を行わせるようにさらに構成されている。この電子デバイス１００の利点は、健康スコアの値が人の健康に関する指標、したがって健康への悪影響にさらされるリスクを提供することである。したがって、特定の身体行動パターンの変化が監視され、健康スコア値で定量化される。
【００７５】
電子デバイス１００は、上述の方法の態様のいずれかを実行するように構成されている。本開示のいくつかの実施形態によれば、この方法は、電子デバイス１００上でダウンロードされ、かつ動作されるソフトウェアプログラム内の命令によって実行される。一実施例では、そのソフトウェアは、いわゆるアプリである。そのアプリは、無料のもの、またはスマートフォンのユーザーにより購入され得るものいずれかである。同様のアプリは、グラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを生成し、かつディスプレイ１５０、３５０、４５０上にグラフィックユーザーインターフェースを介して人の健康状態のグラフィック表現Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを表示することができる。
【００７６】
図面および明細書には、例示的な実施形態が開示されている。しかしながら、これらの実施形態に対して多くの変形および修正を行うことができる。したがって、特定の用語が採用されるが、それらは、一般的かつ説明的な意味でのみ使用され、かつ制限の目的ではなく、実施形態の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。
【図１】
2020510947.tif 000003
【図２】
2020510947.tif 000004
【図３】
2020510947.tif 000005
【図４】
2020510947.tif 000006
【図５】
2020510947.tif 000007
【図６ａ】
2020510947.tif 000008
【図６ｂ】
2020510947.tif 000009
【国際調査報告】
2020510947.tif 000010
2020510947.tif 000011
2020510947.tif 000012
2020510947.tif 000013