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JP2005319283A - Biological information utilization system - Google Patents

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JP2005319283A
JP2005319283AJP2005099896AJP2005099896AJP2005319283AJP 2005319283 AJP2005319283 AJP 2005319283AJP 2005099896 AJP2005099896 AJP 2005099896AJP 2005099896 AJP2005099896 AJP 2005099896AJP 2005319283 AJP2005319283 AJP 2005319283A
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達朗 河村
Osayuki Shigefuji
修行 重藤
Akihito Kamei
明仁 亀井
Fumihisa Kitawaki
文久 北脇
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Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a biological information utilization system for predicting and providing the transition of a future health state from biological information of a measured subject. <P>SOLUTION: The biological information utilization system is provided with a biological information measuring part 101; a time measuring part 102 for generating the measurement date and time; a subject information storage part 103 including the biological information and the measurement date and time; a reference information storage part 104 including the biological information and the measurement date and time; a subject variation pattern generating part 115 for extracting subject information within a specific period to generate a variation pattern when the measured biological information satisfies a first predetermined condition; a reference variation pattern generating part 116 for extracting biological information satisfying the first predetermined condition, from a reference information storage means, and extracting reference information within a specific period up to the measurement date and time when the biological information is measured, from a reference information storage means to generate a variation pattern; and a prediction variation pattern generating part 105 for generating a prediction variation pattern using the reference information after this reference variation pattern when the reference variation pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject variation pattern. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

Translated fromJapanese

本発明は、計測された生体情報に基づいた健康管理を支援などする生体情報システムやその方法などに関する。特に、収集した被検者の生体情報を加工し、健康状態の推移予測などの付加価値のある情報を提供する生体情報活用システムおよび生体情報活用方法などに関する。  The present invention relates to a biological information system and method for supporting health management based on measured biological information. In particular, the present invention relates to a biological information utilization system and a biological information utilization method that process the collected biological information of a subject and provide value-added information such as health state transition prediction.

従来、個人の健康管理に役立てるため、家庭内で個人の生体情報を取得し、取得した情報を医療施設等へ送信し、医療施設等は本情報を前記個人や契約者などが理解しやすいように加工し、また情報に対する解説を付記したりして、前記個人や契約者などへ返信する健康管理支援システムが多数開発されている。  Conventionally, in order to help personal health management, personal biometric information is acquired at home, and the acquired information is transmitted to medical facilities, etc. so that the medical facilities can easily understand this information for the individual or contractor. Numerous health management support systems have been developed that respond to the individual or contractor by processing the information and adding commentary on the information.

図１４は、従来の健康管理支援システムにおける情報の流れを示す図である。このような従来の健康管理支援システムにおいては、図１に示すように、一の被検者が送信する生体情報のみに基づき、この情報をわかりやすく加工したり解説の付記などがなされた付加価値情報を、当の被検者本人、その保護者や雇用主等の被検者と直接的利害を共有する契約者へ提供している（たとえば、特許文献１参照）。すなわち、従来の健康管理支援システムにおいては、個人の生体情報において異常が発見されると、即座に本人やその他の契約者へ異常を通知することに主眼が置かれており、被検者の現在の健康状態を的確に通知することが重視されている。
特開２００１−１３７１９９号公報FIG. 14 is a diagram showing a flow of information in a conventional health management support system. In such a conventional health management support system, as shown in FIG. 1, based on only biological information transmitted by one subject, this information is processed in an easy-to-understand manner and an added commentary is added. Information is provided to a contractor who shares a direct interest with the subject such as the subject, the guardian or the employer (for example, see Patent Document 1). That is, in the conventional health management support system, when an abnormality is found in the personal biometric information, the focus is on immediately reporting the abnormality to the person or other contractor. Emphasis is placed on accurately reporting the health status of the child.
JP 2001-137199 A

しかしながら、前記健康管理支援システムは、現在の健康状態を把握するだけにとどまるものである。また、前記システムは個人の生体情報を過去から蓄積している当該個人の生体情報を参照して異常か否かを判断するにとどまるものであるため、食中毒や流行性の感染症が発症した場合でも特定の個人だけの健康状態が異常であることがわかるだけで、その異常が感染症や集団食中毒などに由来するものかは判断できない。さらにまた、今後の健康状態がどのように推移して回復に向かうかも個人のデータベースに対応するものが蓄積されていないため判断することができない。  However, the health management support system is limited to grasping the current health condition. In addition, since the system is limited to judging whether or not there is an abnormality by referring to the biometric information of the individual who has accumulated the biometric information of the individual from the past, when food poisoning or epidemic infection occurs However, just knowing that the health condition of a specific individual is abnormal, it is not possible to determine whether the abnormality is caused by infection or mass food poisoning. Furthermore, it is impossible to determine how the future state of health will change and recovery will not be possible because there is no data stored in the personal database.

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、現在の健康状態から将来的な健康状態の推移を予測する社会的に貢献度の高い生体情報活用システム、生体情報活用方法およびそのプログラムを提供することを第一の目的とする。また、複数の個人に関わるデータから健康状態の推移を予測する生体情報活用システム、生体情報活用方法およびそのプログラムを提供することを第二の目的とする。  The present invention has been made in view of the problems as described above, and has a highly socially useful biological information utilization system, a biological information utilization method, and a method for predicting future health condition transition from the current health condition, and The primary purpose is to provide such a program. A second object of the present invention is to provide a biological information utilization system, a biological information utilization method, and a program for predicting a health state transition from data related to a plurality of individuals.

上記目的を達成するために、本発明にかかる生体情報活用システムは、計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムであって、被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段と、前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時手段と、前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、前記生体情報計測手段により計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段とを備える。  In order to achieve the above object, a biological information utilization system according to the present invention is a biological information utilization system for accumulating and utilizing measured biological information, and is a biological information measuring means for quantitatively measuring the biological information of a subject. Time measuring means for generating a measurement date and time when the biological information is measured, and subject information storage means for sequentially storing subject information including the biological information and the measurement date and time associated with the biological information; Reference information storage means for storing reference information including biological information and measurement date and time when the biological information is measured, and when the biological information measured by the biological information measurement means satisfies a first predetermined condition, Subject change pattern creating means for extracting subject information corresponding to a specific period up to the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition from the subject information accumulating means and creating a subject change pattern The biometric information satisfying the first predetermined condition is extracted from the reference information storage means, the reference information corresponding to the specific period until the measurement date and time when the biometric information is measured is extracted from the reference information storage means, and the reference change pattern A reference change pattern creating means for creating a prediction change pattern using the reference information after the reference change pattern when the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern. Change pattern creating means.

これにより、現在の生体情報やその変化が異常であった場合に、その異常を示した個人の過去のデータやその他第三者のデータから類似する生体情報の変化パターンを見つけ出し、その後の蓄積された生体情報が推移するパターンをもって予測変化パターンとすることができる。  As a result, if the current biometric information or its change is abnormal, it finds a similar biometric change pattern from the past data of the individual who showed the abnormality or other third-party data, and then accumulates it. A pattern in which the biological information changes can be used as a predicted change pattern.

前記生体情報活用システムはさらに、被検者に関する情報である被検者属性情報を取得する被検者属性情報取得手段を備え、前記被検者情報蓄積手段はさらに、前記被検者情報に対応づけて前記被検者属性情報を蓄積し、前記参照情報蓄積手段は、前記参照情報に含まれる生体情報が取得された個人に関する情報である参照属性情報を前記参照情報に対応づけて参照属性情報を蓄積することが好ましい。また、前記第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数ある場合、前記参照変化パターンに対応づけられる参照属性情報と前記被検者属性情報との比較に基づき、当該参照変化パターンに基づき作成される予測変化パターンに優先順位をつける優先順位付与手段を備えることが好ましい。  The biological information utilization system further includes subject attribute information acquisition means for acquiring subject attribute information that is information relating to the subject, and the subject information storage means further corresponds to the subject information. The subject attribute information is accumulated, and the reference information accumulation means associates the reference attribute information, which is information related to the individual from whom the biological information included in the reference information is acquired, with the reference information. Is preferably accumulated. Further, when there are a plurality of reference change patterns that satisfy the second predetermined condition, the reference change pattern is created based on the reference change information that is associated with the reference change pattern and the subject attribute information. It is preferable to include a priority level assigning unit that gives a priority order to the predicted change pattern.

これにより、参照情報に含まれる生体情報が取得された個人や被検者に関する属性情報、例えば、性別、年齢、生活習慣、服薬内容などと、被検者変化パターンや参照変化パターンとを結びつけて把握することができ、生体情報の異常から病状を特定しやすくなる。さらには、順位を有する予測変化パターンが複数作成されることで、将来の生体情報の変化がより的確に把握でき、また、集団で発症しているか否かを判断する指標とすることもできる。  As a result, attribute information related to the individual or subject from whom biometric information included in the reference information is acquired, such as gender, age, lifestyle, medication content, etc., and the subject change pattern or reference change pattern are linked. It is possible to grasp and it becomes easy to identify a medical condition from abnormality of biological information. Furthermore, by creating a plurality of predicted change patterns having ranks, future changes in biological information can be grasped more accurately, and it can also be used as an index for determining whether or not a group is affected.

前記生体情報活用システムはさらに、前記生体情報計測手段により計測された生体情報を通信網を介して送信する複数の被検者側通信手段と、前記予測変化パターンを通信網を介して送信するサーバ側通信手段とを備え、少なくとも生体情報計測手段と計時手段とは、前記被検者側通信手段を介して通信網に接続されるとともに、少なくとも参照情報蓄積手段と参照変化パターン作成手段と予測変化パターン作成手段とは、前記サーバ側通信手段を介して通信網に接続されていることが好ましい。  The biological information utilization system further includes a plurality of subject side communication means for transmitting the biological information measured by the biological information measuring means via a communication network, and a server for transmitting the predicted change pattern via the communication network. And at least the biological information measuring means and the time measuring means are connected to the communication network via the subject side communication means, and at least the reference information storage means, the reference change pattern creating means, and the predicted change The pattern creating means is preferably connected to a communication network via the server side communication means.

これによれば、複数の生体情報計測手段から多くの生体情報を通信網を介して集中して取得することができるため、より情報量の多い参照情報蓄積手段を構築することが可能となる。ひいては予測変化パターンをより的確に作成することが可能となる。  According to this, since a large amount of biological information can be concentrated and acquired from a plurality of biological information measuring means via the communication network, it is possible to construct a reference information storage means with a larger amount of information. As a result, it is possible to create a predicted change pattern more accurately.

前記生体情報活用システムはさらに、作成した予測変化パターンの情報量に対応した課金情報を算出する課金手段を備えていることが好ましい。また、前記生体情報活用システムはさらに、被検者が生体情報を計測したことに対する報奨情報を、被検者ごとに計算する報奨計算手段を備えていても良い。  Preferably, the biological information utilization system further includes a billing unit that calculates billing information corresponding to the information amount of the created predicted change pattern. The biological information utilization system may further include reward calculation means for calculating reward information for the measurement of biological information by the subject for each subject.

これらによって、被検者が生体情報を計測しようとする動機付けになるばかりでなく、被検者が生体情報を計測する際の金銭的負担を削減することができ、より大量かつ定期的な生体情報を入手することが可能となる。  These not only motivate the subject to measure biometric information, but also reduce the financial burden on the subject when measuring biometric information. Information can be obtained.

また本発明のサーバは、計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムに備えられるサーバであって、計測された生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段とを備える。  The server of the present invention is a server provided in a biological information utilization system that accumulates and utilizes measured biological information, and includes a measured biological information and a measurement date and time when the biological information is measured. Subject information storage means for sequentially storing information, reference information storage means for storing reference information including biological information and measurement date and time when the biological information is measured, and the measured biological information is a first predetermined When the condition is satisfied, the corresponding subject information is extracted from the subject information accumulating means within the specific period until the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition, and the subject change pattern is created. Subject change pattern creation means and biological information satisfying the first predetermined condition are extracted from the reference information storage means, and reference information corresponding to a specific period until the measurement date and time when the biological information is measured is stored as reference information. means When the reference change pattern satisfies the second predetermined condition with respect to the subject change pattern, reference information after the reference change pattern is used. A predictive change pattern creating means for creating a predictive change pattern.

なお、本発明は、このような生体情報活用システムとして実現できるばかりでなく、このような生体情報活用システムを構成する各装置が備える特徴的な手段をステップとする生体情報活用方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。  Note that the present invention can be realized not only as such a biological information utilization system, but also as a biological information utilization method in which characteristic means included in each device constituting such a biological information utilization system is used as a step. These steps can be realized as a program for causing a computer to execute these steps.

そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどの伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。  Needless to say, such a program can be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a transmission medium such as the Internet.

以上のように、本発明によれば、特に医学的な知識を持たない者でも今後の健康状態の予測推移を把握することができる。従って、この予測変化パターンは、健康状態の推移によって左右される今後の予定の作成や変更などに大いに役立つ。例えば、風邪で発熱した際に、何日後に熱が下がり通常の健康状態に回復するかを見積もれれば、予定の作成や変更の際に参考にすることができる。  As described above, according to the present invention, even a person who does not have medical knowledge in particular can grasp the predicted health state transition in the future. Therefore, this predictive change pattern is very useful for creating or changing future schedules that are influenced by changes in the health condition. For example, if it is possible to estimate how many days after the fever will fall and recover to normal health when a fever is caused by a cold, it can be used as a reference when creating or changing the schedule.

さらに、過去の生体情報として、被検者本人だけでなく他の被検者の生体情報を利用することもできるので、インフルエンザや食中毒等の感染症に感染した場合においては、既に感染して回復した他人の健康状態の推移を参考にして、本人の今後の健康状態の推移を予測できるので、精度の高い予測パターンを作成することができる。  Furthermore, as the past biometric information, the biometric information of not only the subject himself but also other subjects can be used, so in the case of infection with influenza, food poisoning or other infectious diseases, it is already infected and recovered. The transition of the person's future health condition can be predicted with reference to the other person's health condition transition, so that a highly accurate prediction pattern can be created.

また、複数の被検者の生体情報をリアルタイムに収集し、被検者全体の生体情報の変化から予測変化パターンを作成することができるので、予測変化パターンの提供先である個人、医療機関、公共機関および企業等では、この予測変化パターンを参照することによって、例えば、ウイルスを含む微生物による感染症（例えば、インフルエンザや食中毒等）の症状の推移を的確に把握できる。従って、個人、医療機関、公共機関および企業等は、個人や社会全体の健康管理のために、より有効でタイムリーな対策を講じることができ、さらに、今後のあらゆるスケジュール作成に役立てることができるという効果がある。  In addition, since biological information of a plurality of subjects can be collected in real time and a predicted change pattern can be created from changes in the biological information of the entire subject, individuals, medical institutions, By referring to this predictive change pattern, for example, public institutions and companies can accurately grasp the transition of symptoms of infectious diseases (for example, influenza, food poisoning, etc.) caused by microorganisms including viruses. Therefore, individuals, medical institutions, public institutions, companies, etc. can take more effective and timely measures for the health management of individuals and society as a whole, and can be used to create all future schedules. There is an effect.

以下に、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。  Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

（実施の形態１）
図２は、この実施形態の生体情報活用システムの概略構成を示すブロック図である。(Embodiment 1)
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the biological information utilization system of this embodiment.

同図に示す生体情報活用システム１００は、収集した生体情報に基づき現在の生体情報から将来的な健康状態を予測するスタンドアローンのシステムであり、被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段である生体情報計測部１０１と、前記生体情報が計測された計測日時を検出し計測日時を作成する計時手段である計時部１０２と、定量計測された生体情報、および、前記計測日時を含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段である被検者情報蓄積部１０３と、この被検者情報蓄積部１０３からデータ追記部１１４により参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段である参照情報蓄積部１０４と、前記被検者情報蓄積部１０３から条件に従って被検者情報を抽出し被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段である被検者変化パターン作成部１１５と、前記参照情報蓄積部１０４から条件に従い参照情報を抽出し参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段である参照変化パターン作成部１１６と、前記両パターンを比較検討して予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段である予測変化パターン作成部１０５と、作成された前記予測変化パターンを提示出力する出力部１０６とを備えている。  The biometricinformation utilization system 100 shown in the figure is a stand-alone system that predicts a future health state from current biometric information based on collected biometric information, and biometric information measurement that quantitatively measures the biometric information of a subject. A biologicalinformation measuring unit 101 that is a means, atime measuring unit 102 that is a time measuring unit that detects a measurement date and time when the biological information is measured and creates a measurement date and time, biological information that is quantitatively measured, and the measurement date and time A subjectinformation storage unit 103 that is a subject information storage unit that sequentially stores subject information, and a reference information storage unit that stores reference information from the subjectinformation storage unit 103 by thedata appending unit 114 And a subject change pattern creating means for extracting subject information from the subjectinformation storage unit 103 according to conditions and creating a subject change pattern. A subject changepattern creation unit 115, a reference change pattern creation unit 116 that is a reference change pattern creation unit that extracts reference information according to conditions from the referenceinformation storage unit 104 and creates a reference change pattern, and both the patterns. A predictive changepattern creating unit 105 that is a predictive change pattern creating unit that compares and creates a predictive change pattern, and anoutput unit 106 that presents and outputs the created predictive change pattern.

図３は、前記生体情報計測部１０１をさらに詳細に示すブロック図である。この生体情報計測部１０１は、体温計、尿分析計、血圧計などの生体情報を定量的に計測しその計測値を得るための計測部１０７と、この計測部１０７から得られる計測値の種類を判別して計測値に識別コードを付与する生体情報識別コード付与部１０８と、被検者属性情報取得手段である被検者属性情報取得部１１７とを備えている。  FIG. 3 is a block diagram showing the biologicalinformation measuring unit 101 in more detail. The biologicalinformation measuring unit 101 includes ameasuring unit 107 for quantitatively measuring biological information such as a thermometer, a urine analyzer, a sphygmomanometer, and the like, and a type of the measured value obtained from themeasuring unit 107. A biometric information identificationcode providing unit 108 that discriminates and applies an identification code to the measurement value and a subject attributeinformation acquisition unit 117 that is a subject attribute information acquisition unit are provided.

前記被検者属性情報取得部１１７はさらに、計測値がどの被検者のものであるかを識別するために、被検者から入力される情報を計測値に付与する被検者識別コード入力部１０９と、被検者の居住地や生体情報計測部の設置場所などの位置情報（居住地情報）をあらかじめ記憶し、計測値にこの位置情報を付与する位置情報付与部１１３とを備えている。  The subject attributeinformation acquisition unit 117 further inputs a subject identification code that gives information input from the subject to the measured value in order to identify which subject the measured value belongs to.Unit 109 and position information providing unit 113 that stores in advance position information (residential information) such as the place of residence of the subject and the installation location of the biological information measuring unit, and adds this position information to the measurement value. Yes.

計時部１０２は、時計機能を有し、生体情報計測部１０１で生体情報が計測された年月日および時刻を含む計測日時を作成するとともに、この情報を計測値に対応させて被検者情報蓄積部１０３に送信する機能を備えている。  Thetime measuring unit 102 has a clock function, creates a measurement date and time including the date and time when the biological information is measured by the biologicalinformation measuring unit 101, and associates this information with the measurement value to obtain subject information. A function of transmitting to thestorage unit 103 is provided.

被検者情報蓄積部１０３は、生体情報計測部１０１から送信される各種コードなどが付与された計測値と計測日時とを被検者識別コードごとに蓄積するハードディスクドライブなどの不揮発メモリである。  The subjectinformation accumulation unit 103 is a non-volatile memory such as a hard disk drive that accumulates measurement values and measurement dates and times assigned with various codes transmitted from the biologicalinformation measurement unit 101 for each subject identification code.

参照情報蓄積部１０４は、前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積されている生体情報と計測日時との組、およびその他の情報が蓄積されるものであり、被検者情報蓄積部１０３からデータ追記部１１４を介して前記情報が逐次蓄積されるものとなされている。なお、この参照情報蓄積部１０４は被検者情報蓄積部１０３と同様不揮発メモリなどで構成される。  The referenceinformation storage unit 104 stores biometric information and measurement date / time pairs stored in the subjectinformation storage unit 103, and other information, and stores data from the subjectinformation storage unit 103. The information is sequentially accumulated via theadditional recording unit 114. The referenceinformation storage unit 104 is configured by a nonvolatile memory or the like, similar to the subjectinformation storage unit 103.

被検者変化パターン作成部１１５は、前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積される最新の生体情報が蓄積されるたびにこの情報を取得し、取得した生体情報が第１所定条件を満たした場合に、この生体情報に対応する計測日時、つまり最新計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する処理部である。  The subject changepattern creation unit 115 obtains this information every time the latest biometric information accumulated in the subjectinformation accumulation unit 103 is accumulated, and the obtained biometric information satisfies the first predetermined condition. In this case, all of the subject information corresponding to the measurement date and time corresponding to the biological information, that is, the specific date up to the latest measurement date and time, is extracted from the subjectinformation storage unit 103, and the transition of the subject information is shown. It is a process part which produces a subject change pattern.

参照変化パターン作成部１１６は、被検者変化パターン作成部１１５において被検者変化パターンが作成された場合に、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている生体情報の中から第１所定条件を満たす生体情報を抽出し、被検者変化パターンを作成した期間と同じ特定期間であってその生体情報が計測された計測日時までの期間に対応する参照情報を抽出してこの参照情報から参照変化パターンを作成する処理部である。  The reference change pattern creation unit 116 satisfies the first predetermined condition from the biological information accumulated in the referenceinformation accumulation unit 104 when the subject change pattern is created in the subject changepattern creation unit 115. The reference change pattern is extracted from the reference information by extracting the reference information corresponding to the period up to the measurement date and time when the biological information is measured, which is the same specific period as the period in which the biological information is extracted and the subject change pattern is created. Is a processing unit for creating

予測変化パターン作成部１０５は、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターンの最も新しい計測日時以降であって、当該参照変化パターンに続く参照情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この参照情報に基づいて予測変化パターンを作成する処理部である。  When the reference change pattern satisfies the second predetermined condition for the subject change pattern, the predicted changepattern creation unit 105 performs reference information subsequent to the reference change pattern after the latest measurement date and time of the reference change pattern. Is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a prediction change pattern is created based on the reference information.

出力部１０６は、前記予測変化パターンを視覚的に示すことができるプリンタやモニタである。この出力部１０６により、被検者はプリンタによって印刷された、またはモニタによって表示された予測変化パターンを閲覧することができる。  Theoutput unit 106 is a printer or a monitor that can visually indicate the predicted change pattern. Theoutput unit 106 allows the subject to view the predicted change pattern printed by the printer or displayed by the monitor.

生体情報識別コード付与部１０８は、あらかじめ記憶されているテーブルなどを参照して、各計測部１０７から受信した計測値に、その計測値がどの生体情報に基づくものかを識別する識別コードを付与する処理部である。  The biometric information identificationcode assigning unit 108 assigns an identification code for identifying the biometric information based on the measurement value received from eachmeasurement unit 107 with reference to a table stored in advance. Is a processing unit.

被検者識別コード入力部１０９は、被検者が情報を入力することができるマンマシンインターフェースを備え、生体情報を計測する前後においてこの被検者識別コード入力部１０９を用いて被検者のＩＤなどを入力することで、計測値にどの被検者のものであるかを識別するためのコードを付与するものである。  The subject identificationcode input unit 109 includes a man-machine interface through which the subject can input information. The subject identificationcode input unit 109 is used to measure the biological information before and after measurement. By inputting an ID or the like, a code for identifying which subject the subject belongs to is added to the measurement value.

位置情報付与部１１３は、被検者の居住地や生体情報計測部の設置場所などの位置情報（居住地情報）を記憶する不揮発メモリなどからなる記憶部を備え、生体情報が計測されるたびにこの位置情報を計測値に付与するものである。  The position information adding unit 113 includes a storage unit including a non-volatile memory that stores position information (residence information) such as the place of residence of the subject and the installation location of the biological information measuring unit, and whenever biological information is measured. This position information is added to the measurement value.

図４は、前記各種コードなどが付与された生体情報や計測日時の情報が各蓄積部１０３、１０４に蓄積されるまでの流れを示すフローチャートである。  FIG. 4 is a flowchart showing a flow until biometric information and measurement date / time information to which the various codes are added are accumulated in theaccumulation units 103 and 104.

まず、被検者属性情報取得部１１７の被検者識別コード入力部１０９を用いて被検者識別コードを入力する（Ｓ４０１）。次に、生体情報計測部１０１に備えられる計測部１０７により各種生体情報が計測される（Ｓ４０２）。計時部１０２は前記計測部１０７の計測に応答して計測日時を作成する（Ｓ４０３）。生体情報識別コード付与部１０８は前記計測された計測値の種類を判別し、計測値がどの生体情報に基づくものかを識別しうる生体情報識別コードを付与する（Ｓ４０４）。そして、被検者属性情報取得部１１７の位置情報付与部１１３は予め記憶している位置情報を付与する（Ｓ４０５）。なお、この位置情報は衛星などによる位置特定システムから自動的に取得し付与するものでも良い。  First, a subject identification code is input using the subject identificationcode input unit 109 of the subject attribute information acquisition unit 117 (S401). Next, various biological information is measured by the measuringunit 107 provided in the biological information measuring unit 101 (S402). Thetime measuring unit 102 creates a measurement date and time in response to the measurement by the measurement unit 107 (S403). The biometric information identificationcode assigning unit 108 determines the type of the measured value and assigns a biometric information identification code that can identify which biometric information the measurement value is based on (S404). Then, the position information adding unit 113 of the subject attributeinformation acquiring unit 117 adds the position information stored in advance (S405). The position information may be automatically acquired and given from a position specifying system such as a satellite.

上記各種情報が付与された計測値は計測日時とともに被検者情報蓄積部１０３に蓄積され（Ｓ４０６）、さらに、データ追記部１１４を経由して参照情報蓄積部１０４にも蓄積される（Ｓ４０７）。  The measurement values to which the various information is added are stored in the subjectinformation storage unit 103 together with the measurement date and time (S406), and further stored in the referenceinformation storage unit 104 via the data appending unit 114 (S407). .

図５は、被検者情報蓄積部１０３と参照情報蓄積部１０４とから予測変化パターンを作成する処理動作を示すフローチャートである。  FIG. 5 is a flowchart showing a processing operation for creating a predicted change pattern from the subjectinformation storage unit 103 and the referenceinformation storage unit 104.

前記被検者情報蓄積部１０３には、計測値とこれに対応した計測日時との組からなる被検者情報が蓄積されている。被検者変化パターン作成部１１５は、この被検者情報蓄積部１０３から最新の被検者情報とその直前の被検者情報とを抽出し（Ｓ５０１）、当該被検者情報に含まれる生体情報が第１所定条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ５０２）。生体情報が第１所定条件を満たすと判断した場合には（Ｓ５０２：Ｙ）、当該生体情報を計測した計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する（Ｓ５０３）。  The subjectinformation storage unit 103 stores subject information including a set of a measurement value and a measurement date and time corresponding to the measurement value. The subject changepattern creation unit 115 extracts the latest subject information and subject information immediately before it from the subject information storage unit 103 (S501), and the living body included in the subject information. It is determined whether the information satisfies the first predetermined condition (S502). When it is determined that the biometric information satisfies the first predetermined condition (S502: Y), the corresponding subject information is acquired from the subjectinformation storage unit 103 within a specific period until the measurement date and time when the biometric information is measured. All are extracted, and a subject change pattern indicating the transition of the subject information is created (S503).

なお、前記第１所定条件とは、例えば、生体情報である体温が所定の温度以上であるとか、最新の生体情報とその直前の生体情報が単位時間あたりに何度上昇したとかである。  The first predetermined condition is, for example, that the body temperature, which is biological information, is equal to or higher than a predetermined temperature, or that the latest biological information and the immediately preceding biological information have increased per unit time.

また、特定期間とは情報量や生体情報としての合理的か否かなどを総合的に判断して定められる期間であり、精度と計算時間とのトレードオフとなる。また、特定期間とは時、日、週などの具体的な期間ばかりではなく、所定回数計測をした期間としても良い。  Further, the specific period is a period determined by comprehensively determining the amount of information, whether or not it is reasonable as biological information, and is a trade-off between accuracy and calculation time. Further, the specific period is not limited to a specific period such as hour, day, or week, but may be a period in which a predetermined number of times is measured.

次に、参照変化パターン作成部１１６は、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件を満たした生体情報を抽出し、当該生体情報を計測した計測日時までの前記と同じ特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積部１０４からすべて抽出し、参照変化パターンを作成する（Ｓ５０４）。  Next, the reference change pattern creation unit 116 extracts biometric information that satisfies the first predetermined condition from the referenceinformation accumulation unit 104, and corresponds to the same specific period as before until the measurement date and time when the biometric information is measured. All the information is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a reference change pattern is created (S504).

次に、予測変化パターン作成部１０５は、前記作成された被検者変化パターンとこの参照変化パターンとを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し（Ｓ５０５）、第２所定条件を満たした場合（Ｓ５０５：Ｙ）、この参照変化パターンに続く参照情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する（Ｓ５０６）。  Next, the predicted changepattern creation unit 105 compares the created subject change pattern with the reference change pattern, and whether or not the reference change pattern satisfies the second predetermined condition with respect to the subject change pattern. If the second predetermined condition is satisfied (S505: Y), the reference information following the reference change pattern is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a predicted change pattern is created using this information ( S506).

一方、第２所定条件を満たす参照変化パターンがない場合は（Ｓ５０５：Ｎ）、第２所定条件を変更して（Ｓ５０８）、再度参照変化パターンと被検者変化パターンとを変更後の第２所定条件に基づき対比する。  On the other hand, if there is no reference change pattern that satisfies the second predetermined condition (S505: N), the second predetermined condition is changed (S508), and the reference change pattern and the subject change pattern are changed again. Contrast based on predetermined conditions.

本実施の形態においては、前記第２所定条件は、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンに含まれる新しい方の計測値が被検者変化パターンに含まれる最新の計測値に最も近いという条件に設定されている。  In the present embodiment, the second predetermined condition includes a difference between the time change rate of the reference change pattern and the time change rate of the subject change pattern within a predetermined range and is included in the reference change pattern. The condition is such that the newer measurement value is closest to the latest measurement value included in the subject change pattern.

また、前記時間変化率とは各変化パターンに含まれる二つの計測値の差をこれに対応する二つの計測日時の差で除算したものである。  The time change rate is obtained by dividing a difference between two measurement values included in each change pattern by a difference between two corresponding measurement dates and times.

そして、作成された予測変化パターンを出力部１０６に表示する（Ｓ５０７）。ここで、参照情報蓄積部１０４に蓄積された第１所定条件を満たす生体情報は一つとは限らない。この場合、これらの参照情報からすべての予測変化パターンを作っても良く、また、後述するように、第２所定条件やその他の条件に基づき予測変化パターンに優先順位を設定し、上位から所定番目までの予測変化パターンを表示しても良い。  Then, the generated predicted change pattern is displayed on the output unit 106 (S507). Here, the number of biological information satisfying the first predetermined condition stored in the referenceinformation storage unit 104 is not limited to one. In this case, all prediction change patterns may be created from these reference information, and as will be described later, a priority order is set for the prediction change pattern based on the second predetermined condition and other conditions, and a predetermined order from the top is set. The predicted change pattern up to may be displayed.

図６は、前記予測変化パターンの出力例を示している。このグラフに破線で示されている部分は現在までに実測された生体情報であり、実線で示されているのが前記作成された予測変化パターンである。  FIG. 6 shows an output example of the predicted change pattern. The portion indicated by a broken line in this graph is biometric information measured up to now, and the solid line indicates the created predicted change pattern.

このように生体情報活用システムは、計測される最新の生体情報に基づき、この生体情報が異常など第１所定条件を満たしたものであれば、予測される今後の健康状態の推移を過去に蓄積されている被検者の生体情報に基づいて予測し、この予測変化パターンを視覚的に確認できるように作成することができる。そして、被検者の不安を解消したり、今後のスケジュール調整などに役立たせたりすることができる。  In this way, the biometric information utilization system accumulates predicted future health status transitions in the past if the biometric information satisfies the first predetermined condition such as abnormality based on the latest measured biometric information. It is possible to make a prediction based on the biological information of the subject being examined, and to create this predicted change pattern visually. In addition, the subject's anxiety can be resolved, and it can be used for future schedule adjustment.

なお、図６では、予想変化パターンが一つの例を示したが、複数の予測変化パターンを出力しても良い。また、複数の予測変化パターンを統計的に処理し、一つの予測変化パターンとして表示してもかまわない。  Although FIG. 6 shows an example in which the predicted change pattern is one, a plurality of predicted change patterns may be output. A plurality of prediction change patterns may be statistically processed and displayed as one prediction change pattern.

また第２所定条件を、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンに含まれる新しい方の計測日時から年月日の情報を除外した時刻が最新の計測時刻に最も近いこととしても良い。つまり、第１所定条件を満たした最新の生体情報が検出された日時が０時であった場合、参照変化パターンの時間変化率と被検者変化パターンの時間変化率との差が所定の範囲内であって、かつ参照変化パターンの内のもっとも新しい計測日時が０時に近ければ、この参照変化パターンに基づき予測変化パターンが作成されることとなる。  Further, the second predetermined condition is that the difference between the time change rate of the reference change pattern and the time change rate of the subject change pattern is within a predetermined range, and the year from the new measurement date and time included in the reference change pattern. The time excluding the date information may be closest to the latest measurement time. That is, when the date and time when the latest biometric information satisfying the first predetermined condition is detected is 0:00, the difference between the time change rate of the reference change pattern and the time change rate of the subject change pattern is within a predetermined range. If the latest measurement date and time of the reference change pattern is close to 0:00, a predicted change pattern is created based on this reference change pattern.

（実施の形態２）
つぎに、通信網１１９を利用して複数人の生体情報を参照情報蓄積手段１０４に実質的にリアルタイムで蓄積し、他人の極最近の体調変化をも参照して予測変化パターンを作成する実施形態について説明する。この実施形態は、インフルエンザ等の流行性の感染症にも有効な体調変化予測が可能になる。インフルエンザの場合、症状が毎年異なることが多いので、特に効果を発揮しうる実施形態である。(Embodiment 2)
Next, an embodiment in which biometric information of a plurality of persons is accumulated in the referenceinformation accumulating unit 104 substantially in real time using thecommunication network 119 and a predicted change pattern is created by referring to the most recent physical condition change of others. Will be described. This embodiment makes it possible to predict physical condition changes that are effective for epidemic infections such as influenza. In the case of influenza, since symptoms often differ from year to year, this embodiment is particularly effective.

なお、前記実施形態と同じ機能を有するものは同一の名称および同一の符号を付し、その説明を省略する。  In addition, what has the same function as the said embodiment attaches | subjects the same name and the same code | symbol, and abbreviate | omits the description.

図７は、この実施形態にかかる生体情報活用システム１００の構成を示すブロック図である。  FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the biologicalinformation utilization system 100 according to this embodiment.

この生体情報活用システム１００は、サービス提供主体に備えられるサーバ１２０において、複数の計測システム１１０から受信した複数の被検者の生体情報に基づき、複数の生体情報の時間変化および被検者の属性情報としての地域情報をリアルタイムに蓄積し、蓄積された予測変化パターンと属性情報から解析された情報を、被検者を含むサービス提供先に配信する生体情報活用システムである。  The biometricinformation utilization system 100 is aserver 120 provided in a service providing entity, based on the biometric information of a plurality of subjects received from a plurality ofmeasurement systems 110, and the temporal changes of the plurality of biometric information and the attributes of the subjects. This is a biological information utilization system for accumulating regional information as information in real time and delivering information analyzed from the accumulated predicted change pattern and attribute information to a service provider including a subject.

この生体情報活用システム１００は、複数の被検者の住宅等にそれぞれ備えられる計測システム１１０（１）〜（ｎ）（ｎは自然数で当該計測システムの設置数を示す）、サービス提供主体側に備えられるサーバ１２０、およびサービス提供先に備えられるパーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」と記す）１３０などを備えおり、この計測システム１１０、サーバ１２０、およびＰＣ１３０は、通信網１１９を介して互いに接続されている。この通信網１１９により、計測システム１１０でそれぞれ計測された生体情報がサーバ１２０で一括して受信され、実質的にリアルタイムに蓄積されるので、精度の高い予測変化パターンとそれに伴う有用性の高い付加価値情報を作成し配信することができる。  The biometricinformation utilization system 100 includes measurement systems 110 (1) to (n) (n is a natural number indicating the number of installed measurement systems) provided in a plurality of subject's houses, etc. Theserver 120 and the personal computer (hereinafter referred to as “PC”) 130 provided in the service providing destination are provided. Themeasurement system 110, theserver 120, and thePC 130 are connected to each other via acommunication network 119. Yes. Through thiscommunication network 119, the biological information measured by themeasurement system 110 is collectively received by theserver 120 and accumulated substantially in real time. Value information can be created and distributed.

前記計測システム１１０は、被検者の住宅などに設置されて生体情報の計測などを行うものであり、生体情報計測部である生体情報計測装置１０１と、計時部１０２と、出力部１０６とを備え、被検者側通信手段である通信部１１２を介して通信網１１９と接続されている。  Themeasurement system 110 is installed in a subject's house or the like to measure biological information, and includes a biologicalinformation measuring device 101 that is a biological information measuring unit, atime measuring unit 102, and anoutput unit 106. And is connected to acommunication network 119 via acommunication unit 112 which is a subject side communication means.

通信部１１２は、生体情報と計測日時、生体情報識別コードの他、被検者の属性情報である被検者識別コード、位置情報をサーバ１２０に対して送信し、また、サーバ１２０からの予測変化パターン等の付加価値情報を受信することができるものである。  Thecommunication unit 112 transmits the subject identification code and the position information, which are the subject's attribute information, to theserver 120 in addition to the biological information, the measurement date and time, and the biological information identification code. Value-added information such as change patterns can be received.

サーバ１２０は、各計測システム１１０から送信される生体情報等を一括して受信し蓄積し、蓄積された情報に基づき付加価値情報を作成するものであり、コンピュータシステムなどによって実現され、サーバ側通信手段である通信部１２１、データ追記部１１４、提供情報作成部１２３、課金手段である課金部１２４、報奨計算手段であるインセンティブ計算部１２５、被検者情報蓄積部１０３、参照情報蓄積部１０４およびバス１２８を備える。なお、図７には主要な構成のみ記載している。  Theserver 120 collectively receives and accumulates biometric information transmitted from eachmeasurement system 110, and creates value-added information based on the accumulated information. Acommunication unit 121 that is a means, adata appending unit 114, a provisioninformation creation unit 123, a chargingunit 124 that is a charging unit, anincentive calculation unit 125 that is a reward calculation unit, a subjectinformation storage unit 103, a referenceinformation storage unit 104, and Abus 128 is provided. FIG. 7 shows only main components.

通信部１２１は、通信網１１９を介して、各計測システム１１０から生体情報などを受信し、提供情報作成部１２３によって作成された予測変化パターンや、付加価値情報を計測システム１１０に配信するほか、契約者先である各ＰＣ１３０にも配信することができる。  Thecommunication unit 121 receives biometric information and the like from eachmeasurement system 110 via thecommunication network 119, and distributes the predicted change pattern created by the provisioninformation creation unit 123 and the added value information to themeasurement system 110. It can also be distributed to eachPC 130 that is a contractor.

提供情報作成部１２３は、前述の被検者変化パターン作成部１１５と参照変化パターン作成部１１６と予測変化パターン作成部１０５とが統合されており、予測変化パターンのほか、被検者変化パターンや参照変化パターンに対応づけられる属性情報としての位置情報を解析して、例えば一定の地域における異常な生体情報の計測数などの付加価値情報も作成し処理するものとなされている。  The providedinformation creation unit 123 integrates the above-described subject changepattern creation unit 115, reference change pattern creation unit 116, and predicted changepattern creation unit 105, and in addition to the predicted change pattern, the subject change pattern, By analyzing position information as attribute information associated with a reference change pattern, for example, value-added information such as the number of abnormal biological information measured in a certain region is created and processed.

課金部１２４は、参照情報蓄積部１０４に蓄積されているユーザごとの契約内容などに応じて、付加価値情報の提供先に請求する課金情報を計算する。また、各被検者による生体情報送信の継続状態などに応じて発生する報奨情報に基づき課金情報を更新する。  Thebilling unit 124 calculates billing information to be charged to the value-added information providing destination according to the contract contents for each user stored in the referenceinformation storage unit 104. In addition, the billing information is updated based on reward information generated in accordance with the continuation state of the biological information transmission by each subject.

インセンティブ計算部１２５は、定期的かつ継続的に生体情報を提供した被検者などに対して提供される、インセンティブの報奨情報を計算する。  Theincentive calculation unit 125 calculates incentive reward information provided to a subject or the like who has provided biological information regularly and continuously.

このように被検者に対して報奨情報を発生させることにより、被検者は、努めて定期的、継続的に生体情報を計測し計測結果である生体情報を送信することとなり、蓄積される生体情報の精度や量が向上し、この情報から得られる付加価値情報の効果を一層高めることができる。  By generating reward information for the subject in this way, the subject continually measures the biological information continuously and continuously and transmits the biological information as the measurement result, and is accumulated. The accuracy and amount of biological information can be improved, and the effect of added value information obtained from this information can be further enhanced.

参照情報蓄積部１０４は、ハードディスクなどの大容量記憶装置によって実現され、データ追記部１１４によって被検者情報蓄積部１０３に蓄積される生体情報をリアルタイムで格納されるものである。この参照情報蓄積部１０４は、被検者識別コードに対応した被検者ごとの個人情報の他、契約者先との契約内容および課金情報の計算などに用いられる種々の情報等をも格納することができるものである。これらの情報は、サーバ１２０内の図示しない入力操作部、課金部１２４およびインセンティブ計算部１２５などにより、逐次、更新されるものとなされている。なお、図７では被検者情報蓄積部１０３と参照情報蓄積部１０４とは、別の記憶装置として示されているが、実際には、別の記憶装置である必要はなく、それぞれの蓄積部が別の記憶領域に格納されればよい。  The referenceinformation storage unit 104 is realized by a large-capacity storage device such as a hard disk, and stores biological information stored in the subjectinformation storage unit 103 by thedata appending unit 114 in real time. The referenceinformation accumulating unit 104 stores personal information for each subject corresponding to the subject identification code, as well as various information used for calculating contract details with the contractor and billing information. It is something that can be done. These pieces of information are sequentially updated by an input operation unit (not shown) in theserver 120, abilling unit 124, anincentive calculation unit 125, and the like. In FIG. 7, the subjectinformation storage unit 103 and the referenceinformation storage unit 104 are illustrated as separate storage devices, but actually, the storage units are not necessarily separate storage units. May be stored in another storage area.

なお、契約者先のＰＣ１３０は、サーバ１２０から付加価値情報および課金情報やそこから得られる請求書等を受信するための図示しない通信部を備え、受信された付加価値情報や請求書等を表示するためのモニタ、受信された付加価値情報や請求書等を印刷するためのプリンタなどに接続されている。  The contractor'sPC 130 includes a communication unit (not shown) for receiving value-added information and billing information and a bill obtained from theserver 120, and displays the received value-added information and bills. Connected to a monitor, a printer for printing received value-added information, bills, and the like.

次に、計測システム１１０およびサーバ１２０の各処理動作について以下に説明する。
図８は、計測システム１１０における処理動作を示すフローチャートである。なお、図４に示すステップと同じ動作のステップについては同じ番号を付している。Next, each processing operation of themeasurement system 110 and theserver 120 will be described below.
FIG. 8 is a flowchart showing processing operations in themeasurement system 110. Steps having the same operations as those shown in FIG.

まず、計測システム１１０を用いて生体情報を計測する（Ｓ４０１〜Ｓ４０５）。この計測動作は、図４に示す被検者識別コードの入力（Ｓ４０１）から位置情報を付与（Ｓ４０５）までと同様である。  First, biological information is measured using the measurement system 110 (S401 to S405). This measurement operation is the same as from the input of the subject identification code (S401) to the addition of position information (S405) shown in FIG.

次に、計時部１０２で作成される計測日時、生体情報識別コード付与部１０８で作成される生体情報識別コード、位置情報付与部１１３に基づく位置情報および前記被検者識別コードとともに生体情報を通信部１１２により通信網１１９を介してサーバ１２０に送信する（Ｓ７０１）。  Next, the biometric information is communicated together with the measurement date and time created by thetime measuring unit 102, the biometric information identification code created by the biometric information identificationcode assigning unit 108, the position information based on the position information assigning unit 113, and the subject identification code. Theunit 112 transmits the data to theserver 120 via the communication network 119 (S701).

図９は、サーバ１２０の処理動作を示すフローチャートである。
計測システム１１０から送信された情報を通信部で受信する（Ｓ８０１）。受信した情報は、被検者情報蓄積部１０３に蓄積される（Ｓ４０６）。また、データ追記部１１４により参照情報蓄積部１０４にも蓄積される（Ｓ４０７）。FIG. 9 is a flowchart showing the processing operation of theserver 120.
Information transmitted from themeasurement system 110 is received by the communication unit (S801). The received information is stored in the subject information storage unit 103 (S406). Further, it is also stored in the referenceinformation storage unit 104 by the data appending unit 114 (S407).

前記被検者情報蓄積部１０３に蓄積された情報に基づき、インセンティブ計算部１２５は、被検者ごとに報奨情報を作成し、参照情報蓄積部１０４に当該情報を蓄積する（Ｓ８０２）。  Based on the information stored in the subjectinformation storage unit 103, theincentive calculation unit 125 creates reward information for each subject and stores the information in the reference information storage unit 104 (S802).

次に、提供情報作成部１２３は、この被検者情報蓄積部１０３から最新の被検者情報とその直前の被検者情報とを抽出し（Ｓ５０１）、当該被検者情報に含まれる生体情報が第１所定条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ５０２）。  Next, the providedinformation creation unit 123 extracts the latest subject information and the immediately preceding subject information from the subject information storage unit 103 (S501), and the living body included in the subject information. It is determined whether the information satisfies the first predetermined condition (S502).

ここで、第１所定条件は、被検者の最新の生体情報の時間変化率が一定の条件以上であること、と設定されている。  Here, the first predetermined condition is set such that the time change rate of the latest biological information of the subject is equal to or greater than a certain condition.

次に、被検者変化パターンが第１所定条件を満たした場合（Ｓ５０２:Ｙ）、当該生体情報を計測した計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積部１０３からすべて抽出し、この被検者情報の推移を示す被検者変化パターンを作成する（Ｓ５０３）。  Next, when the subject change pattern satisfies the first predetermined condition (S502: Y), the subject information storage unit displays corresponding subject information within a specific period until the measurement date and time when the biological information is measured. All are extracted from 103, and a subject change pattern indicating the transition of the subject information is created (S503).

次に、提供情報作成部１２３は、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件に合致する生体情報に基づき参照変化パターンを作成する（Ｓ５０４）。この参照変化パターンは前記被検者の過去の生体情報ばかりでなく、他の複数の被検者の過去の生体情報も含まれる。  Next, the provisioninformation creation unit 123 creates a reference change pattern based on the biological information that matches the first predetermined condition from the reference information storage unit 104 (S504). This reference change pattern includes not only the past biological information of the subject but also the past biological information of a plurality of other subjects.

作成された前記被検者変化パターンと前記参照変化パターンとを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し（Ｓ５０５）、前記第２所定条件を満たした場合（Ｓ５０５：ＹＥＳ）、この第２所定条件を満たした参照変化パターンに続く生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する（Ｓ５０６）。  The created subject change pattern and the reference change pattern are compared, and it is determined whether or not the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern (S505). When the predetermined condition is satisfied (S505: YES), the biological information following the reference change pattern that satisfies the second predetermined condition is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a predicted change pattern is created with this information (S506).

一方、第２所定条件を満たす参照変化パターンがない場合は（Ｓ５０５：Ｎ）、第２所定条件を変更して（Ｓ５０８）、再度参照変化パターンと被検者変化パターンとを変更後の第２所定条件に基づき対比する。  On the other hand, if there is no reference change pattern that satisfies the second predetermined condition (S505: N), the second predetermined condition is changed (S508), and the reference change pattern and the subject change pattern are changed again. Contrast based on predetermined conditions.

ここで、前記第２所定条件は、参照変化パターンの時間変化率が被検者変化パターンの時間変化率に最も近いこと、のみに設定されている。これは、被検者と他の被検者との生体情報の基礎的な相違、すなわち属性情報に基づく相違を考慮したものである。  Here, the second predetermined condition is set only that the time change rate of the reference change pattern is closest to the time change rate of the subject change pattern. This takes into account the fundamental difference in biological information between the subject and other subjects, that is, the difference based on the attribute information.

次に、提供情報作成部１２３は、予測変化パターンの作成元となった参照変化パターンに対応づけられた属性情報を解析し、どの地域に生体情報の異常が集中しているかを特定すると共に、被検者はその地域内か近傍か遠方か、等の付加価値情報を作成する（Ｓ８０３）。  Next, the providedinformation creation unit 123 analyzes the attribute information associated with the reference change pattern that is the generation source of the predicted change pattern, specifies in which area the abnormality of the biological information is concentrated, The subject creates value-added information such as whether the subject is in the vicinity, near, or far away (S803).

次に、この作成した予測変化パターンに基づいて課金部１２４は課金情報を算出し（Ｓ８０４）、参照情報蓄積部１０４に当該情報を蓄積する。  Next, the chargingunit 124 calculates charging information based on the created predicted change pattern (S804), and stores the information in the referenceinformation storage unit 104.

前記作成された予測変化パターンや付加価値情報と課金情報とを、被検者の所持している計測システム１１０（ｎ）やこの被検者に関連する契約者が所持しているＰＣ１３０に通信部１２１を介して送信する（Ｓ８０５）。  A communication unit transmits the generated predicted change pattern, value-added information, and billing information to the measurement system 110 (n) possessed by the subject or thePC 130 possessed by the contractor associated with the subject. It is transmitted via 121 (S805).

前記予測変化パターンや付加価値情報を受信した計測システム１１０は、付加価値情報に基づいて提供情報作成部１２３により作成された優先順位が予測変化パターンに対して付与された状態で、出力部１０６により表示される。すなわち、本実施の形態においては、提供情報作成部１２３が優先順位付与手段としても機能している。出力部１０６において表示される際には、被検者の近くに住所のある人間であって同姓、同年代、同既往症の生体情報から作成された予測変化パターンは優先順位が高く、合致する条件が少ないものほど優先順位は低くなる。そして、優先順位が１０位以内の予測変化パターンは、最初の画面に表示され、画面をスクロールすることで優先順位が下位の予測変化パターンが表示されるようになっている。なお、予測変化パターンが複数個存在する場合は、これらを統計的に処理して一つの変化パターンとして表示してもよく、また、複数のまま表示してもかまわない。  Themeasurement system 110 that has received the predicted change pattern and the value-added information uses theoutput unit 106 in a state where the priority created by the provisioninformation creation unit 123 based on the value-added information is assigned to the predicted change pattern. Is displayed. That is, in the present embodiment, the provisioninformation creation unit 123 also functions as a priority order assigning unit. When displayed on theoutput unit 106, the predicted change pattern created from the biological information of the person with the address near the subject who has the same surname, age, and history has high priority, and the matching condition is The smaller the number, the lower the priority. The predicted change pattern with the priority order of 10th or lower is displayed on the first screen, and the predicted change pattern with the lower priority order is displayed by scrolling the screen. When there are a plurality of predicted change patterns, these may be statistically processed and displayed as one change pattern, or a plurality of predicted change patterns may be displayed as they are.

このように、被検者自身の現在の生体情報の変化と類似した他人を含む過去の生体情報の変化パターンを参照し、これに基づいて作成された予測変化パターンによって、該当する被検者の今後の体調変化を予測することで、より的確に今後の体調変化を把握でき、また、この予測変化パターンによってスケジュール作成等に役立てることができる。特に、はしかやおたふくかぜ等、一度感染すると再発症の可能性の低い感染症は、自己の変化パターンを参照することができないため、本実施形態が特に効果的である。加えて、複数人の生体情報のパターンをリアルタイムで収集できるため、位置情報と生体情報の変化とを判断することにより、一定の地域で発生するような感染症の集団発生を示す指標などの付加価値情報をも提供し活用することができる。  Thus, referring to the change pattern of the past biometric information including others similar to the change of the current biometric information of the subject himself, the predicted change pattern created based on the change pattern of the corresponding subject By predicting future physical condition changes, future physical condition changes can be grasped more accurately, and this predictive change pattern can be used for schedule creation and the like. In particular, the present embodiment is particularly effective for infectious diseases such as measles and mumps, which have a low possibility of re-onset once infection is not possible. In addition, biometric information patterns of multiple people can be collected in real time, so by adding position indicators and changes in biological information, indicators such as indicators of outbreaks of infectious diseases that occur in certain areas Value information can also be provided and utilized.

（実施例１）
次に、本発明の生体情報活用システムをトイレ装置に適用した具体的な例を説明する。(Example 1)
Next, a specific example in which the biological information utilization system of the present invention is applied to a toilet apparatus will be described.

図１０は、生体情報活用システムが設けられたトイレ装置２００示す外観図である。
このトイレ装置２００は、計測装置本体部２０１と便器２０２とから構成されており、生体情報活用システムをスタンドアローンで実現するものである。FIG. 10 is an external view showing atoilet apparatus 200 provided with a biological information utilization system.
Thetoilet device 200 is composed of a measuring devicemain body 201 and atoilet 202, and realizes a biological information utilization system in a stand-alone manner.

便器２０２は、計測部１０７として機能する温度センサ付き電極パッド２０３と、採尿
・採便ロート２０４とを備えている。前記電極パッド２０３は、被検者の心電と体温とを計測するためのものであり被検者と接触する便座表面に組み込まれている。採尿・採便ロート２０４は、被検者の尿および便をサンプリングするためのスライド移動可能なプローブであり便器２０２の内部に備えられている。Thetoilet 202 includes anelectrode pad 203 with a temperature sensor that functions as themeasurement unit 107, and a urine collection /stool collection funnel 204. Theelectrode pad 203 is for measuring the electrocardiogram and body temperature of the subject, and is incorporated in the toilet seat surface in contact with the subject. The urine collection /stool collection funnel 204 is a slidable probe for sampling the urine and stool of the subject, and is provided inside thetoilet 202.

計測装置本体部２０１にもまた、計測部１０７として機能する、指挿入口２０５、血液検査器２０６、コントローラ２０７および図示しない制御部などが備えられる。  The measurement apparatusmain body 201 also includes afinger insertion slot 205, ablood test device 206, acontroller 207, a control unit (not shown), and the like that function as themeasurement unit 107.

指挿入口２０５は、被検者の指を挿入しうる穴であり、計測装置本体部２０１の内部に納められた図示しない計測装置の計測対象物載置部として機能するものである。この計測装置は、挿入された被検者の指から血圧、脈拍および酸素飽和度等を計測するための血圧計、脈拍計およびパルスオキシメータ（血中酸素飽和度測定器）の機能を備えている。  Thefinger insertion slot 205 is a hole into which a subject's finger can be inserted, and functions as a measurement object mounting portion of a measurement device (not shown) housed in the measurement devicemain body 201. This measuring device has functions of a sphygmomanometer, a pulse meter, and a pulse oximeter (blood oxygen saturation measuring device) for measuring blood pressure, pulse, oxygen saturation, and the like from the inserted subject's finger. Yes.

血液検査器２０６は、内部に採血用ランセットが組み込まれており、計測装置本体部２０１に取り外し可能に取り付けられる。血液検査器２０６は、ランセットを用いた皮膚穿刺によりユーザが採血した微量血液から白血球数、Ｃ反応性タンパクなどを計測し、赤外線または無線通信などにより、計測値を計測装置本体部２０１内部の制御部に送信する機能を有するものである。  Blood tester 206 has a blood collection lancet incorporated therein and is detachably attached to measurement apparatusmain body 201. Theblood tester 206 measures the white blood cell count, C-reactive protein, and the like from a minute amount of blood collected by the user by skin puncture using a lancet, and controls the measurement value inside the measuring apparatusmain body 201 by infrared or wireless communication. It has the function to transmit to a part.

コントローラ２０７は、予測変化パターンを提示出力する出力部１０６として機能するとともに、複数の被検者が使用する場合に被検者の識別コードを入力する被検者識別コード入力部１０９としても機能し、被検者の属性情報を取得するものである。また、被検者への入力操作を案内するための表示部、および被検者の入力操作を受け付ける操作ボタンなどを備える。この操作ボタンは、例えば、採尿・採便ロート２０４をスライドさせて適当な位置に配置するための操作ボタンなどを含む。  Thecontroller 207 functions as theoutput unit 106 that presents and outputs the predicted change pattern, and also functions as the subject identificationcode input unit 109 that inputs the identification code of the subject when used by a plurality of subjects. The attribute information of the subject is acquired. In addition, a display unit for guiding an input operation to the subject, an operation button for receiving the input operation of the subject, and the like are provided. This operation button includes, for example, an operation button for sliding the urine collection /stool collection funnel 204 to place it at an appropriate position.

このトイレ装置２００では、被検者がトイレを使用する際に、便座への荷重を検出することによって、生体情報の計測を開始するものとなされている。例えば、毎朝、起床後の排尿・排便時に、自動的に計測を開始するようにプログラムしておくことによって、便器２０２に組み込まれた生体情報計測部１０１が自動的に被検者の体温、心電、大便粘度、尿中タンパク質濃度などを計測し、計測結果を表す生体情報を被検者情報蓄積部１０３に蓄積することができる。  In thetoilet apparatus 200, when a subject uses a toilet, measurement of biological information is started by detecting a load on the toilet seat. For example, by programming to start measurement automatically every morning at the time of urination / defecation after waking up, the biologicalinformation measurement unit 101 incorporated in thetoilet 202 automatically makes the body temperature and heart of the subject. Electricity, stool viscosity, urine protein concentration, and the like can be measured, and biological information representing the measurement results can be stored in the subjectinformation storage unit 103.

このように生体情報活用システムをトイレ装置２００に組み込むことで、被検者の生体条件が安定している時や一定の日時に計測を行うことができ、また、被検者の計測忘れを防止することができる。従って、定期的、継続的に生体情報を取得することができるという利点があり、このような情報が参照データとして非常に役立つこととなる。なお、生体情報計測部１０１における生体情報の計測は、被検者がコントローラ２０７を操作し、個人認証と計測開始の指示とを入力することによって開始するとしてもよい。  By incorporating the biological information utilization system in thetoilet apparatus 200 in this way, measurement can be performed when the biological condition of the subject is stable or at a certain date and time, and forgetting the measurement of the subject is prevented. can do. Therefore, there is an advantage that biometric information can be acquired periodically and continuously, and such information is very useful as reference data. The measurement of biological information in the biologicalinformation measuring unit 101 may be started when the subject operates thecontroller 207 and inputs personal authentication and a measurement start instruction.

次に生体情報活用システムとして機能するトイレ装置２００の処理動作について以下に説明する。  Next, the processing operation of thetoilet apparatus 200 that functions as a biological information utilization system will be described below.

トイレ装置２００の便座に腰掛けた被検者の尿や便を採尿・採便ロート２０４で計測し、電極パッド２０３で心電、体温を計測する。以下、説明を簡単にするため生体情報として体温のみを例示して説明する。  The urine and stool of the subject sitting on the toilet seat of thetoilet apparatus 200 are measured by the urine collection /stool collection funnel 204, and the electrocardiogram and body temperature are measured by theelectrode pad 203. Hereinafter, in order to simplify the explanation, only body temperature will be described as an example of biological information.

図１１は、被検者情報蓄積部１０３に蓄積されている被検者の体温の計測日時に基づく推移を示したグラフである。図１１においてＳ（ｔ）とは日時ｔに計測された生体情報、即ち体温を示し、Ｔ0は最新計測日時を示し、Ｔ-1はＴ0より古い計測日時を示す。例えば、図１１のグラフからＳ（Ｔ-1）＝３５．５℃、Ｓ（Ｔ0）＝３７．０℃である。FIG. 11 is a graph showing a transition based on the measurement date and time of the body temperature of the subject stored in the subjectinformation storage unit 103. Biometric information and S (t) which is measured on the date and time t in FIG. 11, namely indicates the temperature, T0 represents the latest measurement date, T-1 represents an older measurement dates than T0. For example, S (T−1 ) = 35.5 ° C. and S (T0 ) = 37.0 ° C. from the graph of FIG.

被検者情報蓄積部１０３から最新の体温Ｓ（Ｔ0）が３６．６℃以上（第１所定条件）であるかを判断する。最新の体温が前記第１所定条件を満たしている場合、被検者情報蓄積部１０３から特定期間（Ｔ-1〜Ｔ0）内に対応する生体情報を抽出し、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）を作成する。図１１に示すグラフでは、例えばＴ0は本日（０日）の０時を、Ｔ-1は昨日（−１日）の１８時を示す。It is determined whether or not the latest body temperature S (T0 ) is 36.6 ° C. or higher (first predetermined condition) from the subjectinformation storage unit 103. When the latest body temperature satisfies the first predetermined condition, corresponding biological information is extracted from the subjectinformation storage unit 103 within a specific period (T−1 to T0 ), and the subject change pattern S ( T−1 , T0 ). In the graph shown in FIG. 11, for example, T0 indicates0:00 of today (0th day), and T-1 indicates 18:00 of yesterday (-1 day).

次に、参照情報蓄積部１０４から体温が３６．６℃以上（第１所定条件）である生体情報Ｒ（Ｔx）を抽出するとともに、前記特定期間（Ｔ-1〜Ｔ0）と同程度の期間である特定期間（Ｔy〜Ｔx）内に対応する生体情報を抽出して参照変化パターンＲ（Ｔy、Ｔx）を作成する。ここで、Ｔxは過去のある時点での計測日時、ＴyはＴxから特定期間内の計測日時である。Next, the biological information R (Tx) having a body temperature of 36.6 ° C. or higher (first predetermined condition) is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and at the same level as the specific period (T−1 to T0 ). Biometric information corresponding to a specific period (Ty to Tx), which is a period, is extracted to create a reference change pattern R (Ty, Tx). Here, Tx is a measurement date and time at a certain point in the past, and Ty is a measurement date and time within a specific period from Tx.

図１２は、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている過去の計測日時に基づく被検者の体温の推移を示したグラフである。図１２においてＲ（ｔ）とは過去の日時ｔに計測された
体温を示している。そして前記条件を満たすＲ（ｔ）はＲ（Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-(m-1)）及びＲ（Ｔ-(l-1)）である。これに基づき、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と同じ期間である特定期間内に対応する生体情報を抽出しすることにより作成された参照変化パターンは、Ｒ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-m、Ｔ-(m-1)）及びＲ（Ｔ-1、Ｔ-(l-1)）である。FIG. 12 is a graph showing the transition of the body temperature of the subject based on the past measurement date and time accumulated in the referenceinformation accumulation unit 104. In FIG. 12, R (t) indicates the body temperature measured at the past date and time t. R (t) satisfying the above conditions is R (T−m ), R (T− (m−1) ), and R (T− (l−1) ). Based on this, the reference change pattern created by extracting the corresponding biological information within a specific period that is the same period as the subject change pattern S (T−1 , T0 ) is R (T− ( m + 1) , T-m ), R (T-m , T-(m-1) ) and R (T-1 , T-(l-1) ).

次に、作成された被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と参照変化パターンＲ（Ｔy
、Ｔx）とを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満
たすか否かを判断し、前記第２所定条件を満たした場合、Ｔxから一定の期間だけ新しいＴａまでの間に存在する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する。Next, the created subject change pattern S (T−1 , T0 ) and reference change pattern R (Ty
, Tx) to determine whether or not the reference change pattern satisfies the second predetermined condition with respect to the subject change pattern, and when the second predetermined condition is satisfied, the reference change pattern is new for a certain period from Tx. Biometric information existing up to Ta is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a predicted change pattern is created using this information.

ここでは、第２所定条件は、前記両変化パターンの時間変化率の差がもっとも小さいこと、と設定されている。また、この時間変化率とは、前記特定期間内における最初と最後の測定値である体温の上昇速度である。  Here, the second predetermined condition is set such that the difference between the time change rates of the two change patterns is the smallest. The rate of change with time is the rate of increase in body temperature, which is the first and last measured values within the specific period.

なお、第２所定条件を両変化パターンの時間変化率の差が一定の範囲内とし、複数の参照変化パターンを抽出してもかまわない。  Note that the second predetermined condition may be that the difference between the time change rates of the two change patterns is within a certain range, and a plurality of reference change patterns may be extracted.

被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）の体温の時間変化率Ｖｓは、次の式で表される。
Ｖｓ＝（Ｓ（Ｔ0）−Ｓ（Ｔ-1））／（Ｔ0−Ｔ-1））＝１．５／６＝０．２５℃／時間
一方、作成された参照変化パターンはＲ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）、Ｒ（Ｔ-m、Ｔ-(m-1)）Ｒ（Ｔ-1、Ｔ-(l-1)）であり、それらの時間変化率、それぞれ、０．２５℃／時間、０．５℃／時間、０．２２℃／時間となる。よって第２所定条件に基づき時間変化率の差が最も小さいＲ（Ｔ-(m+1)、Ｔ-m）が選択される。The temporal change rate Vs of the body temperature of the subject change pattern S (T−1 , T0 ) is expressed by the following equation.
Vs = (S (T0 ) −S (T−1 )) / (T0 −T−1 )) = 1.5 / 6 = 0.25 ° C./hour On the other hand, the created reference change pattern is R ( T-(m + 1) , T-m ), R (T-m , T-(m-1) ) R (T-1 , T-(l-1) ), their rate of change over time, They are 0.25 ° C./hour, 0.5 ° C./hour, and 0.22 ° C./hour, respectively. Therefore, R (T− (m + 1) , T−m ) having the smallest difference in time change rate is selected based on the second predetermined condition.

そして、Ｔ-mから始まるそれ以降の対応する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出して予測変化パターンを作成する。例えば、図１２の２日の６時以降から現在に至るＲ（ｔ）の推移を予測変化パターンとして作成する。この予測変化パターンでは、６時間後には体温がピークを示すが、１２時間後、１８時間後と体温は下がり続け、２４時間後には、３５．７℃まで下がりほぼ平熱になることが予測できる。Then, corresponding biometric information starting fromT 1-m is extracted from the referenceinformation storage unit 104 to create a predicted change pattern. For example, the transition of R (t) from 6 o'clock on the second day of FIG. 12 to the present is created as a predicted change pattern. In this predicted change pattern, the body temperature shows a peak after 6 hours, but the body temperature continues to decrease after 12 hours and 18 hours, and after 24 hours, it can be predicted that the body temperature decreases to 35.7 ° C. and becomes almost normal.

なお、予測変化パターンを作成する長さは、特に限定されるものではないが、例えば、第１所定条件を切るまでの生体情報の推移を予測変化パターンとしても良い。  In addition, although the length which produces a prediction change pattern is not specifically limited, For example, it is good also considering a transition of the biometric information until it cuts off 1st predetermined conditions as a prediction change pattern.

後はこの予測変化パターンを図１１に示すグラフに合成し、トイレ装置２００のコントローラ２０７に示せばよい。  After that, this predicted change pattern may be combined with the graph shown in FIG.

なお、第２所定条件としては次のような条件とすることもできる。すなわち、第１所定条件を満たす体温が計測された時刻Ｔ0（日付は考慮しない）と同じ時刻に計測された体温に基づいて作成された参照変化パターンを予測変化パターン作成の基準である参照変化パターンとするという条件である。図１２のグラフではＲ（Ｔ-l、Ｔ-(l+1)）が該当することとなる。この場合、図１２のグラフで示す６日の０時以降からの推移が予測変化パターンとされる。つまり、現在が体温のピークで、６時間後には体温は下がり、１２時間後には、３５．５℃まで下がりほぼ平熱になると予測できる。The second predetermined condition may be the following condition. In other words, the reference change pattern created based on the body temperature measured at the same time as the time T0 (date is not considered) when the body temperature satisfying the first predetermined condition is measured is the reference change that is the basis for creating the predicted change pattern The condition is that the pattern is used. In the graph of FIG. 12, R (T−l , T− (l + 1) ) corresponds. In this case, the transition from 0 o'clock on the 6th shown in the graph of FIG. 12 is the predicted change pattern. In other words, it can be predicted that the present temperature is a peak in body temperature, the body temperature decreases after 6 hours, and decreases to 35.5 ° C. after 12 hours and becomes almost normal.

なお、上記実施例１では、体温計と心電計とがトイレ装置２００の便座等の皮膚と接触する部分に設置される例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、上述した体温および心電以外にも、血圧、脈拍、血中酸素飽和度などを計測する計測器を、便座等の皮膚と接触する部分に設置すれば、被検者は、これらの生体情報の計測に際して計測のための手間を要しないので、これらの生体情報を定期的、継続的に計測することに効果的である。また、尿中タンパク質以外にも、尿中グルコース濃度、尿中アミノ酸濃度を計測する尿分析計を設置してもよい。さらに、大便粘度を計測すると、食中毒等の感染症の監視に効果的である。また、尿中タンパク質としては、アルブミン、グロブリン、ヘモグロビン、ミオグロビンを計測すると、日常の体調を反映しやすいので、応用範囲が広い。ここで、尿中のタンパク質の検査方法としては、免疫比濁法が適している。本免疫比濁法によれば、特定のタンパク質やホルモンのみを（アルブミン、グロブリン、ヘモグロビン等を区別して）特異的に検出でき、これの濃度を定量計測できる。また本免疫比濁法は、尿と特定タンパク質やホルモンと特異結合する抗体を含んだ抗体溶液を混合し、尿の濁度を光学的に計測することで、濃度を算出することができるので、装置の小型化が容易である。このように、免疫比濁法は、比較的小型な装置で、特定タンパク質やホルモンを定量計測できるので、家庭で日々の健康状態のモニタリングに特に適している。  In addition, although the thermometer and the electrocardiograph were shown in the said Example 1 in the part which contacts skin, such as the toilet seat of thetoilet apparatus 200, this invention is not limited to this. For example, in addition to the above-described body temperature and electrocardiogram, if a measuring instrument that measures blood pressure, pulse, blood oxygen saturation, etc. is installed in a part that comes into contact with the skin, such as a toilet seat, the subject will be able to Since it does not require labor for measurement when measuring information, it is effective to measure such biological information regularly and continuously. In addition to urine protein, a urine analyzer that measures urine glucose concentration and urine amino acid concentration may be installed. Furthermore, measuring stool viscosity is effective for monitoring infectious diseases such as food poisoning. Moreover, as albumin protein, globulin, hemoglobin, and myoglobin as urine protein, daily physical condition is easily reflected, so the application range is wide. Here, an immunoturbidimetric method is suitable as a method for examining proteins in urine. According to this immunoturbidimetric method, only a specific protein or hormone can be specifically detected (by distinguishing albumin, globulin, hemoglobin, etc.), and the concentration of this can be quantitatively measured. In addition, this immunoturbidimetric method can calculate the concentration by mixing urine and an antibody solution containing an antibody that specifically binds to a specific protein or hormone, and optically measuring the turbidity of urine. The device can be easily downsized. As described above, the immunoturbidimetric method is particularly suitable for monitoring daily health conditions at home because specific proteins and hormones can be quantitatively measured with a relatively small device.

また、感染症の把握に特に効果的な生体情報としては、血中の白血球数およびＣ−反応性タンパク（ＣＲＰ）濃度が挙げられる。また、血中の特定抗体（IgE-RIST）の量を計測することにより花粉症の流行などを知ることができる。  In addition, examples of biological information that is particularly effective for grasping infectious diseases include the number of white blood cells in blood and C-reactive protein (CRP) concentration. In addition, by measuring the amount of specific antibody (IgE-RIST) in the blood, it is possible to know the epidemic of hay fever.

（実施例２）
次に、通信網を介して情報の送受信を行う生体情報活用システムを具体的な例に基づき説明する。(Example 2)
Next, a biometric information utilization system that transmits and receives information via a communication network will be described based on a specific example.

図１３は、生体情報活用システムの構成要素である複数ある計測システム１１０の一つであって、ベッドの横に設置された状態を示す外観図である。  FIG. 13 is an external view showing one of a plurality ofmeasurement systems 110 that are constituent elements of the biological information utilization system and installed on the side of the bed.

この計測システム１１０は、計測部１０７として機能する指挿入口２０５や血液検査器２０６、コントローラ２０７、通信網１１９と接続するための通信ケーブル２０８、主電源スイッチ３０２および図示しない制御部などが備えられる。  Themeasurement system 110 includes afinger insertion slot 205 that functions as themeasurement unit 107, ablood test device 206, acontroller 207, acommunication cable 208 for connecting to thecommunication network 119, amain power switch 302, a control unit (not shown), and the like. .

また、この計測システム１１０には、睡眠中の体温や、血圧、脈拍、心電、血中酸素飽和度を計測し、これらの生体情報を定期的かつ継続的に赤外線または無線通信などにより、計測結果を計測システム１１０本体に送信することができる図示しない計測部も備えられている。  Themeasurement system 110 measures body temperature during sleep, blood pressure, pulse, electrocardiogram, blood oxygen saturation, and periodically and continuously measures such biological information by infrared rays or wireless communication. A measurement unit (not shown) that can transmit the result to themeasurement system 110 main body is also provided.

図１４は、参照情報蓄積部１０４に記録された生体情報である体温をグラフとして示した例であり、通信網１１９を介して収集された複数の被検者の生体情報の時間的推移を示している。このグラフ中でＲｙ（ｔ）の添え字であるｙは自然数変数であって特定個人を示すものである。ここでは例えば、Ｒ1（ｔ）は被検者本人の過去の体温の推移で、Ｒ2（ｔ）、Ｒ3（ｔ）・・Ｒｎ（ｔ）は他人の過去の体温の推移を示す参照信号としている。FIG. 14 is an example in which body temperature, which is biological information recorded in the referenceinformation storage unit 104, is shown as a graph, and shows temporal transitions of biological information of a plurality of subjects collected via thecommunication network 119. ing. In this graph, y as a subscript of Ry (t) is a natural number variable and indicates a specific individual. Here, for example, R1 (t) is the change in the past body temperature of the subject, and R2 (t), R3 (t) ·· Rn (t) are the changes in the past temperature of the other person. It is a signal.

これらのＲ1（ｔ）、Ｒ2（ｔ）、Ｒ3（ｔ）・・Ｒｎ（ｔ）の中から、提供情報作成部１２３は、前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす参照変化パターンを抽出することとなる。Among these R1 (t), R2 (t), R3 (t),... Rn (t), the providedinformation creation unit 123 sets a second predetermined condition for the subject change pattern. The reference change pattern that satisfies is extracted.

次にこの実施例にかかる生体情報活用システムの具体的動作を説明する。
計測システム１１０のコントローラ２０７に設けられた個人特定用のボタンを押すことにより属性情報である被検者識別コードを入力する。次いで、被検者は計測部１０７により各種生体情報を計測する。このような計測部１０７は被検者に取り付けられて、睡眠中の生体情報を定期的に計測し無線通信などで送信できるものも含まれている。Next, a specific operation of the biological information utilization system according to this embodiment will be described.
By pressing a button for personal identification provided in thecontroller 207 of themeasurement system 110, a subject identification code as attribute information is input. Next, the subject measures various biological information by the measuringunit 107. Such a measuringunit 107 is attached to the subject, and includes a unit that can periodically measure biological information during sleep and transmit the information by wireless communication or the like.

以下、説明を簡単にするため生体情報として体温のみを例示して説明し、上記実施例１と同じ部分はその説明を省略する場合もある。  Hereinafter, in order to simplify the explanation, only the body temperature will be described as an example of the biological information, and the description of the same parts as in the first embodiment may be omitted.

被検者情報蓄積部１０３から最新の体温Ｓ（Ｔ0）と前回計測した体温Ｓ（Ｔ-1）とを抽出し、抽出された体温に基づき第１所定条件を満たすか否かを判断する。The latest body temperature S (T0 ) and the previously measured body temperature S (T−1 ) are extracted from the subjectinformation storage unit 103, and it is determined whether or not the first predetermined condition is satisfied based on the extracted body temperature. .

この実施例の場合、第１所定条件は体温の時間変化率が０．２５℃／時間以上上昇した場合とする。この場合図１０のＴ-1〜Ｔ0のＳ（ｔ）が当該条件をみたすこととなるので、被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）を作成する。In the case of this embodiment, the first predetermined condition is that the rate of change of body temperature with time increases by 0.25 ° C./hour or more. In this case, since S (t) of T−1 to T0 in FIG. 10 satisfies the condition, the subject change pattern S (T−1 , T0 ) is created.

次に、参照情報蓄積部１０４から第１所定条件を満たす生体情報、すまわち連続する２回の計測日時の間において体温が０．２５℃／時間以上上昇する生体情報を抽出し参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）を作成する。ここで、Ｒyの添え字であるｙは被検者を区別するものであり、Ｔxは過去のある時点での計測日時、Ｔyはそれ以前で直近の計測日時である。  Next, biometric information satisfying the first predetermined condition is extracted from the referenceinformation accumulating section 104, that is, biometric information in which the body temperature rises by 0.25 ° C./hour or more between two consecutive measurement dates and times is extracted, and the reference change pattern Ry (Ty, Tx) is created. Here, y, which is a subscript of Ry, distinguishes the subject, Tx is the measurement date and time at a certain point in the past, and Ty is the most recent measurement date and time before that.

次に、作成された被検者変化パターンＳ（Ｔ-1、Ｔ0）と参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）とを対比し、参照変化パターンが被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たすか否かを判断し、前記第２所定条件を満たした場合、Ｔxから始まるそれ以降の対応する生体情報を参照情報蓄積部１０４から抽出し、この情報をもって予測変化パターンを作成する。Next, the created subject change pattern S (T−1 , T0 ) and the reference change pattern Ry (Ty, Tx) are compared, and the reference change pattern is a second predetermined value with respect to the subject change pattern. It is determined whether or not a condition is satisfied. When the second predetermined condition is satisfied, corresponding biometric information starting from Tx is extracted from the referenceinformation storage unit 104, and a predicted change pattern is created using this information.

後はこの予測変化パターンを図１１に示すグラフに合成し、コントローラ２０７などに示せばよい。  After that, this predicted change pattern may be combined with the graph shown in FIG.

ここで、第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数抽出されることがある。この場合、複数の参照変化パターンに優先順位を付与して、予測変化パターンを作成し、その優先順位を明示して提供すると好ましい。優先順位が提示されていると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に参考になるためである。  Here, a plurality of reference change patterns that satisfy the second predetermined condition may be extracted. In this case, it is preferable to give a priority order to a plurality of reference change patterns, create a predicted change pattern, and provide the priority order clearly. This is because when the priority order is presented, the subject himself / herself can be used as a reference when predicting his / her physical condition.

優先順位を付与する方法としては、例えば、参照変化パターンの元となる生体情報が計測された日時が最近である程、予測変化パターンの優先順位を高くしても良い。即ち、参照変化パターンＲy（Ｔy、Ｔx）の中で、ＴｘがＴ0に最も近い参照変化パターンに最も高い優先順位を付与する。As a method for assigning the priority, for example, the priority of the predicted change pattern may be increased as the date and time when the biological information that is the basis of the reference change pattern is measured is more recent. That is, in the reference variation pattern Ry (Ty, Tx), Tx confers the highest priority to the reference variation pattern closest to T0.

また、被検者本人の属性情報と抽出された参照変化パターンに対応する属性情報とを比較検討して優先順位を設定しても良い。例えば、属性情報から位置情報を抽出しこれを比較対象として、被検者本人と居住地域が近い程優先順位を高くしても良い。即ち、参照変化パターンを示す個人の居住地域が、被検者本人の居住地域に最も近い個人の参照変化パターンに最も高い優先順位を付与し、居住地が遠ざかるにつれて優先順位を低くしていく。  Further, the priority order may be set by comparing and examining the attribute information of the subject himself and the attribute information corresponding to the extracted reference change pattern. For example, the position information may be extracted from the attribute information and used as a comparison target, and the priority may be increased as the subject person and the residential area are closer. That is, the individual residence area showing the reference change pattern gives the highest priority to the reference change pattern of the individual closest to the subject's own residence area, and the priority is lowered as the residence area moves away.

以上のように、時刻や地理的要素等の属性情報に基づき優先順位を付与すると、ある特定の地域で同時期に発症するような感染症による体調変化に対して特に効果的である。  As described above, when priorities are given based on attribute information such as time and geographical elements, it is particularly effective against changes in physical condition due to infectious diseases that develop at the same time in a specific region.

さらに、同様に、参照変化パターンを示す個人の年齢、性別、体質、体格、既往症、病歴、体質等の属性情報と、被検者本人のこれら属性情報を対比し、より近い属性を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。  Furthermore, similarly, the attribute information such as age, sex, constitution, physique, history, medical history, constitution, etc. of the individual showing the reference change pattern is compared with the attribute information of the subject himself, and the individual having a closer attribute A higher priority can be given to the reference change pattern. Thus, when a priority is given to a prediction change pattern based on attribute information, when the subject himself / herself predicts the transition of his / her physical condition, the probability can be inferred and is effective.

さらに、属性情報として、参照変化パターンを示す個人の飲酒、喫煙、栄養、睡眠、疲労状態等の生活習慣情報と、被検者本人のこれら生活習慣を対比し、より近い生活習慣を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報としての生活習慣情報に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。  Furthermore, as the attribute information, comparing the lifestyle habit information such as drinking, smoking, nutrition, sleep, fatigue, etc. of the individual showing the reference change pattern with these lifestyle habits of the subject himself, A higher priority can be given to the reference change pattern. In this way, when priority is given to the predicted change pattern based on lifestyle information as attribute information, when the subject himself / herself predicts the transition of his / her physical condition, it is possible to infer its certainty and is effective. .

さらに、属性情報として、参照変化パターンを示す個人の服薬情報と、被検者本人の服薬情報を対比し、より近い服薬情報を有する個人の参照変化パターンほど高い優先順位を付与することもできる。このように、属性情報としての服薬状況に基づいて予測変化パターンに優先順位を付与すると、被検者本人が、自身の体調の推移を予測する時に、その確からしさも推察でき効果的である。  Furthermore, as the attribute information, the individual medication information indicating the reference change pattern and the subject patient medication information can be compared, and the higher priority can be given to the individual reference change pattern having closer medication information. Thus, when priority is given to the predicted change pattern based on the medication status as attribute information, when the subject himself / herself predicts the transition of his / her physical condition, it is effective to infer its certainty.

また、優先順位は、生活習慣情報、服薬情報等の属性情報の少なくとも一つの情報に基づき、予測変化パターンに優先順位を付与してもよく、属性情報に含まれる情報を定量化し、この情報に優先順位付与に関する寄与度に対する重みを付与した上で、複合的に解析して優先順位を付与しても良い。  Further, the priority may be given to the predicted change pattern based on at least one of the attribute information such as lifestyle information and medication information, and the information included in the attribute information is quantified and After giving a weight to the degree of contribution related to the priority order assignment, the priority order may be given by analyzing in a complex manner.

また、上記の様に優先順位が付与された予測変化パターンを提供するだけでなく、生活習慣情報、服薬情報等の属性情報の少なくとも一つの情報と対応付けられた参照変化パターンから、生活習慣情報、服薬情報等と参照変化パターンの関連を分析し、被検者が今後取るべき行動をアドバイスとして提示するとより有益である。例えば、被検者と属性情報が近い参照情報の中で、発症から回復までの期間が最短であった個人の生活習慣情報、服薬情報をアドバイスとして被検者に提供すれば、どのような生活をすれば早く回復するかの指針を得ることが可能となる。  In addition to providing a predicted change pattern with priorities given as described above, lifestyle information is obtained from a reference change pattern associated with at least one piece of attribute information such as lifestyle information and medication information. It is more useful to analyze the relationship between medication information etc. and the reference change pattern and present the actions that the subject should take in the future as advice. For example, in the reference information whose attribute information is close to that of the subject, if lifestyle information and medication information of an individual who has the shortest period from onset to recovery are provided to the subject as advice, If you do, it will be possible to get a guide on how to recover quickly.

例えば、被検者が５０歳代で糖尿病である場合を考える。この時、参照変化パターンを有する個人の中から、５０歳代で糖尿病である個人を抽出する。仮にこの抽出された個人が、個人１，２，３の３名であったとする。そして、個人１は服薬していなかった、個人２は薬剤Ａを服薬していた、個人３は薬剤Ｂを服薬していたとする。そして、個人１，２，３の参照変化パターンを分析し、発症から回復までの期間を判定する。その結果、個人３が最短で回復していたら、薬剤Ｂを服薬していた人の回復期間が最短であることを提示する。同様に、生活習慣情報から、どのような生活習慣の人の回復期間が最短であるかを提示する。  For example, consider a case where the subject is in his 50s and has diabetes. At this time, individuals who are diabetic in their 50s are extracted from individuals having the reference change pattern. Assume that the extracted individuals areindividuals 1, 2, and 3. Then, it is assumed thatindividual 1 has not taken medicine,individual 2 has taken medicine A, andperson 3 has taken medicine B. Then, the reference change patterns of theindividuals 1, 2, and 3 are analyzed to determine the period from onset to recovery. As a result, if the individual 3 has recovered in the shortest time, it indicates that the recovery period of the person taking the medicine B is the shortest. Similarly, from the lifestyle information, the lifestyle period of the person with the shortest recovery period is presented.

次に、サーバ１２０に備えられた課金部１２４およびインセンティブ計算部１２５を以下具体的に説明する。  Next, thebilling unit 124 and theincentive calculation unit 125 provided in theserver 120 will be specifically described below.

課金部１２４は提供する情報量、例えば予測変化パターンの数や、解析して提示する属性情報の量に応じて、課金情報を作成する。  Thebilling unit 124 creates billing information according to the amount of information to be provided, for example, the number of predicted change patterns and the amount of attribute information to be analyzed and presented.

インセンティブ計算部１２５で作成される報奨情報は、例えば、付加価値情報を提供する料金の割引や検査用試薬の割引あるいは引き換えを受けることができる。なかでも、報奨情報に基づき計測部に用いられる検査用試薬等と引き換えができることは、さらなる生体情報の計測を奨励することになり、奨励効果が大きく、特に効果的である。ここで、検査用試薬としては、例えば、免疫比濁法による計測に使用される緩衝液や抗体溶液などが挙げられる。  The reward information created by theincentive calculation unit 125 can receive, for example, a discount for providing value-added information, a discount for a test reagent, or exchange. In particular, the fact that it can be exchanged for a test reagent or the like used in the measuring unit based on reward information encourages further measurement of biological information, and has a great encouragement effect and is particularly effective. Here, examples of the test reagent include a buffer solution and an antibody solution used for measurement by an immunoturbidimetric method.

また、インセンティブ計算部１２５は、被検者ごとに蓄積した報奨情報が所定条件を満たすと、前述のような引き換えなどをすることができるという情報を発行するものとしても良い。  Further, theincentive calculation unit 125 may issue information that the above-described exchange can be performed when the reward information accumulated for each subject satisfies a predetermined condition.

例えば、被検者に生体情報を定期的に継続して計測送信することを奨励するインセンティブを与えるとしてもよい。３か月以上継続して毎回、一時間以内の時間幅で生体情報を計測し、サーバ１２０に送信した被検者には２０ポイント、６か月以上継続して毎回、一時間以内の時間幅で生体情報を計測し、サーバ１２０に送信した被検者には５０ポイントなど、あらかじめ参照情報蓄積部１０４などに格納されているテーブルを参照して、各被検者の報奨情報を計算し、蓄積された報奨情報に応じて引き換えなどを行うことができるという情報を発行するものとしても良い。  For example, it is possible to give an incentive to encourage the subject to continuously and continuously transmit biometric information. Each time continuously for 3 months or more, biometric information is measured within a time width of less than one hour, and 20 points for subjects sent to theserver 120, time width of less than one hour each time continuously for more than 6 months With reference to a table stored in the referenceinformation storage unit 104 in advance, such as 50 points for the subject who has measured the biological information and transmitted to theserver 120, the reward information of each subject is calculated. Information that can be redeemed in accordance with accumulated reward information may be issued.

また、計測頻度が高い程、きめ細かな被検者変化パターン、参照変化パターンが得られ、これらの一致度合いの判定の精度が向上するので、より好ましい。例えば、人体に常時装着しながら体温を計測する（ウエアラブル体温計）に送受信部を備えた情報端末を被検者が携帯し、常時体温を計測しながら、その計測値をサーバ１２０に送信しても良い。  Further, it is more preferable that the measurement frequency is higher because a finer subject change pattern and reference change pattern can be obtained, and the accuracy of the determination of the degree of coincidence is improved. For example, even if the subject carries an information terminal equipped with a transmission / reception unit for measuring body temperature while wearing the human body at all times (wearable thermometer), the measured value is transmitted to theserver 120 while constantly measuring the body temperature. good.

ここで、付加価値情報を直ちに情報端末に返信すると効果的である。また、情報端末では、被検者変化パターンを作成したときのみサーバ１２０へ送信すると、通信量、電力を節約できより実用的である。  Here, it is effective to immediately return the added value information to the information terminal. Further, in the information terminal, if it is transmitted to theserver 120 only when the subject change pattern is created, it is more practical because the communication amount and power can be saved.

また、インセンティブ計算部１２５は、各被検者にポイントが２０ポイント以上貯まると、ユーザの選択に応じて、付加価値情報の提供に対する課金の１０％の割引することができる情報や、検査用試薬の価格の１０％の割引をすることができる情報発行しても良く、これらの情報のうち、どの情報を選ぶかを被検者の入力によって自由に選択できるものとしてもかまわない。  Further, theincentive calculating unit 125 stores information that can be discounted by 10% of the charge for providing value-added information according to the user's selection, or a test reagent when 20 points or more are accumulated for each subject. Information that can be discounted by 10% of the price may be issued. Of these pieces of information, which information to select can be freely selected by the input of the subject.

被検者が課金に対する割引を受けることができる情報を選択した場合には、インセンティブ計算部１２５で発行した割引率の情報を課金部１２４に通知するものとしても良い。  When the subject selects information that can receive a discount for charging, the information on the discount rate issued by theincentive calculation unit 125 may be notified to thecharging unit 124.

また、検査用試薬の割引を受けることができる情報を選択した場合には、例えば、割引券などを郵送などで発行するための情報の作成を行う。  In addition, when information that can receive a discount for a test reagent is selected, for example, information for issuing a discount ticket by mail or the like is created.

このように、被検者が、実際に、付加価値情報を提供する料金の割引や検査用試薬の割引等を受ければ、その被検者ごとに蓄積されていた報奨情報から利益を受けた分だけ減算し、参照情報蓄積手段内の報奨情報を更新する。  In this way, if a subject actually receives a discount for a fee for providing value-added information or a discount for a test reagent, the amount of benefit received from the reward information accumulated for each subject. The reward information in the reference information storage means is updated by subtracting only.

インセンティブ計算部１２５は、各被検者の報奨情報を、生体情報計測の定期性と、継続性に応じて計算する場合、より効果的に質のよい生体情報を収集することができるという効果がある。  When theincentive calculation unit 125 calculates the reward information of each subject according to the periodicity and continuity of the biological information measurement, theincentive calculation unit 125 can effectively collect high-quality biological information. is there.

また、報奨情報は、例えば、参照情報蓄積部１０４に蓄積されている被検者ごとの生体情報の量に応じて加算されるとしてもよい。このように、蓄積された生体情報の量に応じて報奨情報を加算する場合、生体情報の計測日時が一定であるか否かには関係なく報奨情報が加算されるが、被検者に対して生体情報を長期間継続して計測することを奨励することができ、しかも、インセンティブ計算部１２５の計算負荷を低減することができるという効果がある。  Further, the reward information may be added according to the amount of biological information for each subject stored in the referenceinformation storage unit 104, for example. Thus, when reward information is added according to the amount of accumulated biological information, the reward information is added regardless of whether the measurement date and time of the biological information is constant. Thus, it is possible to encourage continuous measurement of biometric information for a long period of time, and the calculation load of theincentive calculation unit 125 can be reduced.

以上のように、特に医学的な知識を持たない者でも今後の健康状態の予測推移を把握することができる。従って、この予測変化パターンは、健康状態の推移によって左右される今後の予定の作成や変更などに大いに役立つ。例えば、風邪で発熱した際に、何日後に熱が下がり通常の健康状態に回復するかを見積もれれば、予定の作成や変更の際に参考にすることができる。  As described above, even a person who does not have medical knowledge in particular can grasp the predicted transition of the future health state. Therefore, this predictive change pattern is very useful for creating or changing future schedules that are influenced by changes in the health condition. For example, if it is possible to estimate how many days after the fever will fall and recover to normal health when a fever is caused by a cold, it can be used as a reference when creating or changing the schedule.

さらに、過去の生体情報として、被検者本人だけでなく他の被検者の生体情報を利用することもできるので、インフルエンザや食中毒等の感染症に感染した場合においては、既に感染して回復した他人の健康状態の推移を参考にして、本人の今後の健康状態の推移を予測できるので、精度の高い予測パターンを作成することができる。  Furthermore, as the past biometric information, the biometric information of not only the subject himself but also other subjects can be used, so in the case of infection with influenza, food poisoning or other infectious diseases, it is already infected and recovered. Since the transition of the person's future health condition can be predicted with reference to the other person's health condition transition, a highly accurate prediction pattern can be created.

また、複数の被検者の生体情報をリアルタイムに収集し、被検者全体の生体情報の変化から予測変化パターンを作成することができるので、予測変化パターンの提供先である個人、医療機関、公共機関および企業等では、この予測変化パターンを参照することによって、例えば、ウイルスを含む微生物による感染症（例えば、インフルエンザや食中毒等）の症状の推移を的確に把握できる。従って、個人、医療機関、公共機関および企業等は、個人や社会全体の健康管理のために、より有効でタイムリーな対策を講じることができ、さらに、今後のあらゆるスケジュール作成に役立てることができるという効果がある。  In addition, since biological information of a plurality of subjects can be collected in real time and a predicted change pattern can be created from changes in the biological information of the entire subject, individuals, medical institutions, By referring to this predictive change pattern, for example, public institutions and companies can accurately grasp the transition of symptoms of infectious diseases (for example, influenza, food poisoning, etc.) caused by microorganisms including viruses. Therefore, individuals, medical institutions, public institutions, companies, etc. can take more effective and timely measures for the health management of individuals and society as a whole, and can be used to create all future schedules. There is an effect.

本発明にかかる生体情報活用システムは、生体情報の将来的推移を予測する機能を有し、従業員全体の健康を管理するシステムや新薬の効果を確かめるために被検者の健康状態を把握するシステム等として有用である。  The biometric information utilization system according to the present invention has a function of predicting future transition of biometric information, and grasps the health status of a subject in order to confirm the effect of a system for managing the health of all employees and new drugs. It is useful as a system.

本発明にかかる生体情報活用システムの一構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows one structural example of the biometric information utilization system concerning this invention.生体情報計測部の構成を詳細に示したブロック図である。It is the block diagram which showed the structure of the biometric information measurement part in detail.生体情報等を参照情報蓄積手段に蓄積するまでの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement until it accumulate | stores biometric information etc. in a reference information storage means.参照情報蓄積手段蓄積以降の生体情報活用システムの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the biometric information utilization system after reference information storage means accumulation | storage.予測変化パターンを実測データに合成し出力部においてグラフで示した状態を示す図である。It is a figure which shows the state which synthesize | combined the prediction change pattern with actual measurement data, and showed in the graph in the output part.通信網を介して情報の送受信を行う生体情報活用システムの一構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of 1 structure of the biometric information utilization system which transmits / receives information via a communication network.計測システムの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of a measurement system.サーバの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of a server.生体情報活用システムをトイレ装置に適用した状態を示す外観図である。It is an external view which shows the state which applied the biological information utilization system to the toilet apparatus.被検者情報蓄積手段に蓄積されたデータの最新部分を視覚的に示したグラフである。It is the graph which showed visually the newest part of the data accumulate | stored in the subject information storage means.被検者情報蓄積手段に蓄積された過去のデータを視覚的に示したグラフである。It is the graph which showed the past data stored in the subject information storage means visually.計測システムをベッドサイドに設置した状態を具体例として示す外観図である。It is an external view which shows the state which installed the measurement system in the bedside as a specific example.参照情報蓄積手段に蓄積されたデータの一部を視覚的に示したグラフである。It is the graph which showed a part of data accumulate | stored in the reference information storage means visually.従来の健康管理システムにおける情報の流れを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the flow of the information in the conventional health care system.

符号の説明Explanation of symbols

１００ 生体情報活用システム
１０１ 生体情報計測部
１０２ 計時部
１０３ 被検者情報蓄積手段
１０４ 参照情報蓄積手段
１０５ 予測変化パターン作成部
１０６ 出力部
１０７ 計測部
１０８ 生体情報識別コード付与部
１０９ 被検者識別コード入力部
１１０ 計測システム
１１２ 被験者側通信部
１１３ 位置情報付与部
１１４ データ追記部
１１５ 被検者変化パターン作成部
１１６ 参照変化パターン作成部
１１７ 被検者属性情報取得部
１１９ 通信網
１２０ サーバ
１２１ サーバ側通信部
１２３ 付加価値情報作成部
１２４ 課金部
１２５ インセンティブ計算部
１２８ バス
２００ トイレ装置
２０１ 計測装置本体部
２０２ 便器
２０３ 電極パッド
２０４ 採尿・採便ロート
２０５ 指挿入口
２０６ 血液検査器
２０７ コントローラ
２０８ 通信用ケーブルDESCRIPTION OFSYMBOLS 100 Biometricinformation utilization system 101 Biometricinformation measurement part 102Timekeeping part 103 Subject information storage means 104 Reference information storage means 105 Predictive changepattern creation part 106Output part 107Measurement part 108 Biometric information identificationcode provision part 109 Subject identificationcode Input unit 110Measurement system 112 Subject-side communication unit 113 Positioninformation adding unit 114Data appending unit 115 Subject change pattern creation unit 116 Reference changepattern creation unit 117 Subject attributeinformation acquisition unit 119Communication network 120Server 121 Serverside communication Unit 123 Value-addedinformation creation unit 124Billing unit 125Incentive calculation unit 128Bus 200Toilet device 201 Measuringdevice body unit 202Toilet device 203Electrode pad 204 Urine collection /fecal collection funnel 205Finger insertion port 206Blood test device 207Controller 208 Communication cable

Claims (9)

Translated fromJapanese
計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムであって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測手段と、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時手段と、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、
前記生体情報計測手段により計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段と
を備える生体情報活用システム。A biological information utilization system that accumulates and utilizes measured biological information,
Biological information measuring means for quantitatively measuring the biological information of the subject;
A timing means for generating a measurement date and time when the biological information is measured;
Subject information storage means for sequentially storing subject information including the biological information and the measurement date and time associated therewith;
Reference information storage means for storing reference information including biological information and measurement date and time when the biological information is measured;
When the biological information measured by the biological information measuring means satisfies a first predetermined condition, subject information corresponding to a specific period until the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition is determined. Extracted from the information storage means, subject change pattern creating means for creating a subject change pattern, and
The biological information satisfying the first predetermined condition is extracted from the reference information storage means, the reference information corresponding to the specific period until the measurement date and time when the biological information is measured is extracted from the reference information storage means, and the reference change pattern is extracted. A reference change pattern creation means to create;
When the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern, biometric information utilization comprising: a predicted change pattern creating unit that creates a predicted change pattern using reference information after the reference change pattern system. 前記生体情報活用システムはさらに、
被検者に関する情報である被検者属性情報を取得する被検者属性情報取得手段を備え、
前記被検者情報蓄積手段はさらに、前記被検者情報に対応づけて前記被検者属性情報を蓄積し、
前記参照情報蓄積手段は、前記参照情報に含まれる生体情報が取得された個人に関する情報である参照属性情報を前記参照情報に対応づけて蓄積する請求項１に記載の生体情報活用システム。The biological information utilization system further includes
A subject attribute information acquisition means for acquiring subject attribute information which is information about the subject,
The subject information storage means further stores the subject attribute information in association with the subject information,
The biological information utilization system according to claim 1, wherein the reference information accumulation unit accumulates reference attribute information, which is information related to an individual from whom the biological information included in the reference information is acquired, in association with the reference information. 前記生体情報活用システムはさらに、
前記第２所定条件を満たす参照変化パターンが複数ある場合、前記参照変化パターンに対応づけられる参照属性情報と前記被検者属性情報との比較に基づき、当該参照変化パターンに基づき作成される予測変化パターンに優先順位をつける優先順位付与手段を備える、請求項２に記載の生体情報活用システム。The biological information utilization system further includes
When there are a plurality of reference change patterns satisfying the second predetermined condition, a predicted change created based on the reference change pattern based on a comparison between the reference attribute information associated with the reference change pattern and the subject attribute information The biological information utilization system according to claim 2, further comprising priority order assigning means for prioritizing patterns. 前記生体情報活用システムはさらに、
前記生体情報計測手段により計測された生体情報を通信網を介して送信する複数の被検者側通信手段と、
前記予測変化パターンを通信網を介して送信するサーバ側通信手段とを備え、
少なくとも生体情報計測手段と計時手段とは、前記被検者側通信手段を介して通信網に接続されるとともに、
少なくとも参照情報蓄積手段と参照変化パターン作成手段と予測変化パターン作成手段とは、前記サーバ側通信手段を介して通信網に接続されている請求項１に記載の生体情報活用システム。The biological information utilization system further includes
A plurality of subject side communication means for transmitting the biological information measured by the biological information measuring means via a communication network;
Server side communication means for transmitting the predicted change pattern via a communication network,
At least the biological information measuring means and the time measuring means are connected to a communication network via the subject side communication means,
The biological information utilization system according to claim 1, wherein at least the reference information storage unit, the reference change pattern creation unit, and the predicted change pattern creation unit are connected to a communication network via the server side communication unit. 前記生体情報活用システムはさらに、
作成した予測変化パターンの情報量に対応した課金情報を算出する課金手段を備えている、請求項１に記載の生体情報活用システム。The biological information utilization system further includes
The biological information utilization system according to claim 1, further comprising billing means for calculating billing information corresponding to the information amount of the created predicted change pattern. 前記生体情報活用システムはさらに、
被検者が生体情報を計測したことに対する報奨情報を、被検者ごとに計算する報奨計算手段を備えている、請求項１に記載の生体情報活用システム。The biological information utilization system further includes
The biological information utilization system according to claim 1, further comprising reward calculation means for calculating reward information for the measurement of biological information by the subject for each subject. 計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用システムに備えられるサーバであって、
計測された生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む被検者情報が逐次蓄積される被検者情報蓄積手段と、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報が蓄積される参照情報蓄積手段と、
計測された生体情報が第１所定条件を満たした場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成手段と、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成手段と、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成手段と
を備えるサーバ。A server provided in a biological information utilization system that accumulates and utilizes measured biological information,
Subject information storage means for sequentially storing subject information including the measured biological information and the measurement date and time when the biological information was measured;
Reference information storage means for storing reference information including biological information and measurement date and time when the biological information is measured;
When the measured biological information satisfies the first predetermined condition, the corresponding subject information is extracted from the subject information storage means within a specific period until the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition. , A subject change pattern creating means for creating a subject change pattern,
The biological information satisfying the first predetermined condition is extracted from the reference information storage means, the reference information corresponding to the specific period until the measurement date and time when the biological information is measured is extracted from the reference information storage means, and the reference change pattern is extracted. A reference change pattern creation means to create;
A server comprising prediction change pattern creation means for creating a prediction change pattern using reference information after the reference change pattern when the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern. 計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用方法であって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測ステップと、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時ステップと、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報を被検者情報蓄積手段に逐次蓄積する被検者情報蓄積ステップと、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報を参照情報蓄積手段に蓄積する参照情報蓄積ステップと、
計測された生体情報が第１所定条件を満たすか否かを判断する第１判断ステップと、
前記第１判断ステップにより前記第１所定条件を満たすと判断された場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成ステップと、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成ステップと、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成ステップと
を含む生体情報活用方法。A biological information utilization method for accumulating and utilizing measured biological information,
A biological information measuring step for quantitatively measuring the biological information of the subject;
A timing step for generating a measurement date and time when the biological information is measured;
A subject information storage step of sequentially storing subject information including the biological information and the measurement date and time associated therewith in a subject information storage means;
A reference information accumulating step for accumulating in the reference information accumulating means reference information including the biometric information and the measurement date and time when the biometric information is measured;
A first determination step of determining whether the measured biological information satisfies a first predetermined condition;
When it is determined by the first determination step that the first predetermined condition is satisfied, the corresponding subject information is stored within the specific period until the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition. A subject change pattern creating step for extracting from the means and creating a subject change pattern;
The biological information satisfying the first predetermined condition is extracted from the reference information storage means, the reference information corresponding to the specific period until the measurement date and time when the biological information is measured is extracted from the reference information storage means, and the reference change pattern is A reference change pattern creation step to be created;
When the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern, biometric information utilization including a predicted change pattern creating step of creating a predicted change pattern using reference information after the reference change pattern Method. 計測された生体情報を蓄積し活用する生体情報活用方法であって、
被検者の生体情報を定量計測する生体情報計測ステップと、
前記生体情報が計測された計測日時を発生させる計時ステップと、
前記生体情報とこれに対応づけられた前記計測日時とを含む被検者情報を被検者情報蓄積手段に逐次蓄積する被検者情報蓄積ステップと、
生体情報と当該生体情報が計測された計測日時とを含む参照情報を参照情報蓄積手段に蓄積する参照情報蓄積ステップと、
計測された生体情報が第１所定条件を満たすか否かを判断する第１判断ステップと、
前記第１判断ステップにより前記第１所定条件を満たすと判断された場合に、前記第１所定条件を満たす生体情報の計測日時までの特定期間内に対応する被検者情報を被検者情報蓄積手段から抽出し、被検者変化パターンを作成する被検者変化パターン作成ステップと、
前記第１所定条件を満たす生体情報を参照情報蓄積手段から抽出し、当該生体情報が計測された計測日時までの特定期間内に対応する参照情報を参照情報蓄積手段から抽出し、参照変化パターンを作成する参照変化パターン作成ステップと、
前記参照変化パターンが前記被検者変化パターンに対して第２所定条件を満たす場合、この参照変化パターン以降の参照情報を用いて予測変化パターンを作成する予測変化パターン作成ステップと
をコンピュータに実行させる生体情報活用プログラム。A biological information utilization method for accumulating and utilizing measured biological information,
A biological information measuring step for quantitatively measuring the biological information of the subject;
A timing step for generating a measurement date and time when the biological information is measured;
A subject information storage step of sequentially storing subject information including the biological information and the measurement date and time associated therewith in a subject information storage means;
A reference information accumulating step for accumulating reference information including biometric information and measurement date and time when the biometric information is measured in a reference information accumulating unit;
A first determination step of determining whether the measured biological information satisfies a first predetermined condition;
When it is determined by the first determination step that the first predetermined condition is satisfied, the corresponding subject information is stored within the specific period until the measurement date and time of the biological information satisfying the first predetermined condition. A subject change pattern creation step for extracting from the means and creating a subject change pattern;
The biological information satisfying the first predetermined condition is extracted from the reference information storage means, the reference information corresponding to the specific period until the measurement date and time when the biological information is measured is extracted from the reference information storage means, and the reference change pattern is extracted. A reference change pattern creation step to be created;
When the reference change pattern satisfies a second predetermined condition with respect to the subject change pattern, the computer executes a predicted change pattern creating step of creating a predicted change pattern using reference information after the reference change pattern. Biological information utilization program.
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