JP2020130438A - 生体情報予測装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが行動を起こす前に、行動時の生体情報を精度よく予測することができるようにする。【解決手段】基準概日リズム生成部１１０が、計測されたユーザの生体情報に基づいて、生体情報に関する基準となる概日リズムを生成し、関係推定部１３０が、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報に対応する生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定し、生体情報予測部１５０が、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報の変化量との関係から得られる、予定行動データに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報予測装置及びプログラムに関する。

従来から、健康管理のために生体信号を計測して、ユーザの概日リズムを予測して、体調管理に活かす技術がある（特許文献１、２）。

また、発汗や熱放散を計測することにより、熱中症の発生を予測する身体装着型熱中症警告装置を開示する技術がある（特許文献３）。熱中症予防策として、温度指標と注意すべき生活活動強度を一覧にした熱中症予防指針（非特許文献１）がある。

特許第４９３８８５５号公報 特開２００５−２６１６６９号公報 特開２０１３−０９０８９４号公報

日本生気象学会、"日常生活における熱中症予防指針 Ｖｅｒ.３ 確定版"、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１３年、［２０１９年１月３０日検索］、インターネット<URL:https://www.aandd.co.jp/adhome/products/sp/ad5694.html>

しかし、上記特許文献１、３の技術は、概日リズム又はユーザの行動中生体情報を反映して体調予測を行うため、予定行動に伴うユーザの生理状態を反映することが適切に行えない、という問題があった。

また、特許文献２の技術は、具体的な予測法が開示されておらず、実現性が不確定である、という問題があった。

また、上述の技術では、既にユーザが行動中である場合に熱中症リスク等の体調悪化の予測をするため、ユーザが行動を起こす前に体調悪化の可能性があることを知ることができない、という問題があった。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、ユーザが行動を起こす前に、行動時の生体情報を精度よく予測することができる生体情報予測装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の生体情報予測装置は、計測された、ユーザの生体情報と、前記ユーザの行動に関する情報との入力を受け付けるデータ収集時入力部と、前記データ収集時入力部によって受け付けた前記ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成する基準概日リズム生成部と、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定する関係推定部と、前記ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける推定時入力部と、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と、前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測する生体情報予測部と、を含んで構成されている。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、計測された、ユーザの生体情報と、前記ユーザの行動に関する情報との入力を受け付けるデータ収集時入力部、前記データ収集時入力部によって受け付けた前記ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成する基準概日リズム生成部、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定する関係推定部、前記ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける推定時入力部、及び、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と、前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測する生体情報予測部として機能させるためのプログラムである。

本発明の生体情報予測装置及びプログラムによれば、データ収集時入力部が、計測された、ユーザの生体情報と、ユーザの行動に関する情報との入力を受け付け、基準概日リズム生成部が、データ収集時入力部によって受け付けたユーザの生体情報に基づいて、生体情報に関する基準となる概日リズムを生成し、関係推定部が、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報に対応する生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定する。

そして、推定時入力部が、ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付け、生体情報予測部が、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報の変化量との関係から得られる、予定行動データに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測する。

このように、計測されたユーザの生体情報に基づいて、生体情報に関する基準となる概日リズムを生成し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報に対応する生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報の変化量との関係から得られる、予定行動データに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測することにより、ユーザが行動を起こす前に、行動時の生体情報を精度よく予測することができる。

また、本発明の生体情報予測装置は、概日リズム変化推定部を更に含み、前記データ収集時入力部は、ユーザの睡眠を含む生活行動に関する情報、又はユーザの体調についての主観評価に関する情報の入力を更に受け付け、前記概日リズム変化推定部は、前記生活行動に関する情報、又は前記主観評価に関する情報と、前記ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のある複数のイベントの各々について、前記イベントに対応する前記生体情報と、前記生体情報に関する基準となる概日リズムとを比較して、前記イベントが概日リズムに与える変化を推定し、前記関係推定部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズム、又は前記イベントに応じて前記基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とを比較することにより、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定し、前記推定時入力部は、ユーザの睡眠を含む生活行動に関する情報、又はユーザの体調についての主観評価に関する情報の入力を更に受け付け、前記生体情報予測部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズム、又は前記イベントに応じて前記基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測することができる。

また、本発明の生体情報予測装置の前記データ収集時入力部は、更に、環境情報の入力を受け付け、前記関係推定部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記環境情報との組み合わせの各々について、前記イベントと前記環境情報との組み合わせと、前記生体情報の変化量との関係を推定することができる。

また、本発明の生体情報予測装置は、前記生体情報予測部により予測された前記生体情報の値により、前記ユーザの体調が悪化するか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記ユーザの体調が悪化すると判定された場合、体調の悪化を未然に防ぐための未然防止策を推定する未然防止策推定部と、を更に含むことができる。

また、本発明の生体情報予測装置の前記基準概日リズム生成部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成すると共に、前記概日リズムにおける生体情報に関する値を含む許容範囲を生成し、前記判定部は、前記生体情報予測部により予測された前記生体情報の値が、前記許容範囲を超える場合に、前記ユーザの体調が悪化すると判定することができる。

また、本発明の生体情報予測装置の前記ユーザの行動に関する情報は、動作種類又は活動量であるとすることができる。

また、本発明の生体情報予測装置の前記基準概日リズム生成部は、時期毎に、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成することができる。

以上説明したように、本発明の生体情報予測装置及びプログラムによれば、計測されたユーザの生体情報に基づいて、生体情報に関する基準となる概日リズムを生成し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報に対応する生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報の変化量との関係から得られる、予定行動データに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測することにより、ユーザが行動を起こす前に、行動時の生体情報を精度よく予測することができる、という効果が得られる。

本発明の実施の形態における生体情報予測システムの概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態における基準概日リズム及び許容範囲を示す閾値の例を示す図である。 本発明の実施の形態における体温の構成例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるルックアップテーブルの例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるルックアップテーブルのもととなる活動量、位相、気温等のデータと体温との関係を示す概念図である。 本発明の実施の形態における予定行動中の体温波形を予測した例を示す図である。 本発明の実施の形態における生体情報予測システムの実装例を示す図である。 本発明の実施の形態における関係推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態における生体情報予測処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜生体情報予測システムのシステム構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る生体情報予測システム１は、生体情報予測装置１０と、生体信号計測装置２０と、外部環境計測装置３０と、入力装置４０と、情報収集装置５０とを備えて構成される。本実施の形態では、生体情報予測装置１０と、生体信号計測装置２０、外部環境計測装置３０、入力装置４０、及び情報収集装置５０とは直接接続されているものとして説明するが、インターネットや無線基地局等を介して接続される構成としてもよい。

生体信号計測装置２０は、ユーザの体温である生体情報、及び活動量である行動に関する情報を計測する機能を有する。そして、生体信号計測装置２０は、計測した生体情報及び行動に関する情報を、生体情報予測装置１０に渡す。

外部環境計測装置３０は、ユーザ周辺の照度（光環境）及び気温（温熱環境）である環境情報を計測する機能を有する。そして、外部環境計測装置３０は、計測した環境情報を、生体情報予測装置１０に渡す。

入力装置４０は、ユーザの食事、運動、就寝起床といった生活行動に関する情報、眠気等の体調についての主観評価に関する情報、ユーザの動作の種類を含むユーザの行動に関する情報の入力を受け付ける。食事としては、例えばエネルギー摂取量が入力される。そして、入力装置４０は、受け付けた、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、ユーザの行動に関する情報を、生体情報予測装置１０に渡す。

情報収集装置５０は、ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける。予定行動データには、ユーザが行う予定の行動である予定行動、予定行動の場所、予定行動を行う時刻等の情報が含まれる。予定行動には、動作の種類、又は活動量（ＭＥＴｓ等）が含まれる。ここで、ＭＥＴｓは、身体活動の強度を示す値の単位である。また、情報収集装置５０は、インターネット（図示しない）を介して、予定行動を行う場所・時刻に基づいて、天候情報を取得し、取得した天候情報を予定行動データに含める。そして、情報収集装置５０は、取得した環境情報を、生体情報予測装置１０に渡す。

生体情報予測装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する状態推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。

生体情報予測装置１０は、入力部１００と、基準概日リズム生成部１１０と、概日リズム変化推定部１２０と、関係推定部１３０と、記憶部１４０と、生体情報予測部１５０と、判定部１６０と、未然防止策推定部１７０と、提示部１８０と、最適化部１９０とを備えて構成される。

入力部１００は、ユーザの生体情報と、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報との入力を受け付ける。具体的には、入力部１００は、生体信号計測装置２０により計測された生体情報とユーザの行動に関する情報、外部環境計測装置３０により計測された環境情報、及び入力装置４０が受け付けた生活行動に関する情報と主観評価に関する情報とユーザの行動に関する情報の入力を受け付ける。そして、入力部１００は、受け付けた生体情報、環境情報、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、及びユーザの行動に関する情報を、基準概日リズム生成部１１０に渡す。

また、入力部１００は、ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける。具体的には、情報収集装置５０から、予定行動データの入力を受け付ける。そして、入力部１００は、受け付けた予定行動データを、生体情報予測部１５０に渡す。

基準概日リズム生成部１１０は、入力部１００によって受け付けたユーザの生体情報、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、及びユーザの行動に関する情報に基づいて、生体情報に関する基準概日リズムを生成すると共に、基準概日リズムにおける生体情報に関する値の許容範囲を生成する。

具体的には、基準概日リズム生成部１１０は、まず、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、及びユーザの行動に関する情報に基づいて、所定の条件を満たす期間の生体情報のデータを抽出し、抽出された生体情報のデータに基づいて、指標を体温として、概日リズムを生成する。概日リズムは、計測されたユーザの生体情報について、３時間程度ごとに開始点をずらして２４時間分程度のデータを切り出し、コサイナー法（参考文献１、下記式（１））等を用いて、概日リズムの波形を生成する。
[参考文献１]Cornelissen G., "Consinor-based rhythmometry", Tehoretical Biology and Medical Modeling, Vol.11(16), doi:10.1186/1742-4682-11-16, 2014.

上記式（１）において、Ｙは概日リズムの波形を示す関数であり、Ｍは中央値又は平均値、Ａは振幅、Ｔは周期、ｔは位相（時刻）、

は頂点位相、ｅは誤差関数を示す。また、上記所定の条件としては、次の条件（１）〜（４）を全て満足するものとする。
（１）就寝起床時刻が過去１か月のデータ平均値に対して±１時間以内であること。
（２）活動量が３ＭＥＴｓ以内であること。
（３）時差を伴う行動がないこと。
（４）就寝前２時間の光暴露量が過去１か月のデータ平均値に対して±２００ｌｘ（標準偏差）以内であること。

また、基準概日リズム生成部１１０は、生成された概日リズムの波形に基づいて、基準概日リズムを生成すると共に、許容範囲を示す閾値を設定する（図２）。具体的には、基準概日リズムの体温最低点位相を０ｈとし、位相区間及び季節ごとに、基準概日リズムのパターンが、予め用意された概日リズムのパターンの何れに該当するかを求める。また、閾値は、標準偏差に対する比率で任意に設定する。定期的に、収集されたユーザの生体情報、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、及びユーザの行動に関する情報を用いて、基準概日リズム及び閾値を最適化することが好ましい。これにより、生体情報の予測精度が向上する。

そして、基準概日リズム生成部１１０は、生成した基準概日リズムと許容範囲と、生体情報、外部情報及び環境情報とを、関係推定部１３０に渡す。

概日リズム変化推定部１２０は、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のあるイベントの発生を特定し、複数種類のイベントの各々について、当該イベントの発生時に対応する生体情報と、当該イベントの発生時に対応する基準概日リズムとを比較して、当該イベントが概日リズムに与える変化を推定する。

具体的には、概日リズム変化推定部１２０は、まず、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のあるイベント（例えば、就寝時刻の遅れ等の生活行動、高照度光暴露、運動の実施等）の発生を特定し、特定されたイベントの発生時に対して、評価区間（イベント発生から２４時間分程度）を設定し、当該評価区間の生体情報の変化とその一つ前の区間の基準概日リズムとを比較する。次に、概日リズム変化推定部１２０は、当該イベントについての比較結果に基づいて、当該イベントの、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量を求める。概日リズム変化推定部１２０は、当該イベントについて、当該イベントの出現位相（時刻）、当該イベントでの刺激量のレベル（例えば、運動の実施であれば、１０ＭＥＴｓのランニング３０分がレベル１に相当）と、概日リズムの変化（上記式（１）の各係数の変化量）との関係を求める。概日リズム変化推定部１２０は、イベントの出現位相や刺激量は、数段階程度に分類して扱う。蓄積データが少ない時は、文献値やネットワークを介して収集した複数人分のデータを用いて、当該イベントの、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量の推定値を補間する構成としてもよい。個人及び複数人のデータを追加する毎に、概日リズム変化推定部１２０により推定された推定値は最適化され、予測精度が向上することとなる。

また、概日リズム変化推定部１２０は、各イベントについて求めた、イベントの出現位相や刺激量毎の、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量に基づいて、図３に示すように、基準概日リズムに対して、イベントの発生毎に、当該イベントの概日リズムの位相及び振幅に対する変化量を付加することにより、イベントが概日リズムに与える変化を考慮した概日リズム（図３の左辺の第１項のグラフ）を求める。

そして、概日リズム変化推定部１２０は、推定した体温計測波形と、基準概日リズム及び許容範囲と、生体情報、外部情報及び環境情報とを、関係推定部１３０に渡す。

関係推定部１３０は、生体情報に関する基準となる概日リズム、又はイベントに応じて基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定する。

具体的には、関係推定部１３０は、評価区間で計測された生体情報から求められる体温計測波形から、概日リズム成分を除去し、生体情報の変化量を示す行動・体温調節成分を抽出する（図３左辺第２項のグラフ）。

次に、関係推定部１３０は、行動・体温調節成分から、ユーザの行動に関する情報に対する生体情報の変化量を求め、ユーザの行動に関する情報及び環境情報の組み合わせに対する、生体情報の変化量を求める。例えば、図４に示すように、活動量と気温との組み合わせに対する、生体情報の変化量を表すルックアップテーブルを生成する。ここで、図４左図の位相は、０ｈを概日リズムの体温最低点位相とし、１周期を２４ｈに変換した値である。なお、ルックアップテーブルを、概日リズムのパターン毎に求めてもよい。なお、本実施の形態では、ユーザの行動に関する情報及び環境情報の組み合わせに対する、生体情報の変化量を求めるが、活動量と、月・位相と、外気温との組み合わせに対して生体情報の変化量を求める構成としてもよい（図５）。

そして、関係推定部１３０は、基準概日リズム及び閾値と、イベント毎の、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量と、生成したルックアップテーブルとを、記憶部１４０に格納する。

記憶部１４０には、基準概日リズム生成部１１０により生成された基準概日リズム及び閾値と、イベント毎の、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量と、関係推定部１３０により推定されたイベントと生体情報の変化量との関係を示すルックアップテーブルとが格納されている。

生体情報予測部１５０は、生体情報に関する基準概日リズム、又はイベントに応じて基準概日リズムを変化させた概日リズムと、予定行動データ及び環境情報の組み合わせに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測する。

具体的には、生体情報予測部１５０は、まず、予定行動データが入力されると、予定行動データの予定行動中の気温、湿度の予測情報を、ネットワーク経由で取得して、予定行動時の環境情報とし、また、記憶部１４０から基準概日リズム及び閾値を取得する。また、生体情報予測部１５０は、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のあるイベントの発生を特定する。

次に、生体情報予測部１５０は、予定行動データと、基準概日リズムと、イベントの発生の有無とに基づいて、予定行動中の基準概日リズムのパターンを用いて基準概日リズムを生成すると共に、イベントの発生に応じて、基準概日リズムを変化させて、予定行動時の概日リズムを生成する。また、生体情報予測部１５０は、ルックアップテーブルから、予定行動データ及び環境情報に対する生体情報の変化量を取得し、予定行動時の概日リズムと生体情報の変化量を合成し、予定行動中の生体情報の波形を予測する（図６の破線）。

そして、生体情報予測部１５０は、予測した予定行動中の生体情報の波形と、基準概日リズム及び閾値を、判定部１６０及び最適化部１９０に渡す。

判定部１６０は、生体情報予測部１５０により予測された生体情報の値により、ユーザの体調が悪化するか否かを判定する。

具体的には、判定部１６０は、生体情報予測部１５０により予測された予定行動中の生体情報の波形が、基準概日リズム生成部１１０により事前に決定された閾値を超える場合に、ユーザの体調が悪化すると判定する。

そして、判定部１６０は、判定結果を、未然防止策推定部１７０及び最適化部１９０に渡す。

未然防止策推定部１７０は、判定部１６０によりユーザの体調が悪化すると判定された場合、体調の悪化を未然に防ぐための未然防止策を推定する。

具体的には、未然防止策推定部１７０は、判定部１６０によりユーザの体調が悪化すると判定された場合に、（１）上記で取得した予定行動データ及び環境情報に対する生体情報の変化量、（２）上記で生成した予定行動時の概日リズム、（３）行動前に体温を調節するための条件をそれぞれ検出し、未然防止策とする。

そして、未然防止策推定部１７０は、未然防止策を、提示部１８０に渡す。

提示部１８０は、判定部１６０によりユーザの体調が悪化しないと判定された場合、判定結果をユーザに提示し、判定部１６０によりユーザの体調が悪化すると判定された場合、判定結果及び未然防止策を提示する。

最適化部１９０は、定期的に、ユーザの生体情報と、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報とを収集した結果に基づいて、基準概日リズムの波形のパターンと、ユーザの行動に関する情報及び環境情報の組み合わせに対する、生体情報の変化量を表すルックアップテーブルと、イベント毎の、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量とを最適化する。

具体的には、最適化部１９０は、新たに収集した結果に基づいて、基準概日リズム生成部１１０、概日リズム変化推定部１２０、及び関係推定部１３０と同様の処理を行い、基準概日リズムの波形のパターンと、ユーザの行動に関する情報及び環境情報の組み合わせに対する、生体情報の変化量を表すルックアップテーブルと、イベント毎の、概日リズムの位相及び振幅に対する変化量とを最適化する。

次に、生体情報予測システム１の実装例について説明する。図７は、生体情報予測システム１の実装例を示す図である。

図７ａは、腕時計型センサ兼表示装置に本実施の形態に係る生体情報予測システム１を実装した例を示している。

この場合、腕時計型センサ兼表示装置が、生体情報予測装置１０、生体信号計測装置２０、外部環境計測装置３０、入力装置４０、及び情報収集装置５０の各機能を備えるように実装される。

図７ｂは、衣服型センサとスマートフォンアプリケーションとして本実施の形態に係る生体情報予測システム１を実装した例を示している。

この場合、例えば、衣服型センサが、生体信号計測装置２０及び外部環境計測装置３０の各機能を、スマートフォンアプリケーションが、生体情報予測装置１０、入力装置４０、及び情報収集装置５０の各機能を備えるようにそれぞれ実装される。

＜生体情報予測装置１０の動作＞
次に、図８を参照して、本実施形態の生体情報予測装置１０の関係推定処理ルーチンについて説明する。

まず、ステップＳ１００において、入力部１００は、計測された、ユーザの生体情報と、ユーザの行動に関する情報との入力を受け付ける。

ステップＳ１１０において、基準概日リズム生成部１１０は、上記ステップＳ１００によって受け付けたユーザの生体情報、生活行動に関する情報、主観評価に関する情報、及びユーザの行動に関する情報に基づいて、生体情報に関する基準概日リズムを生成すると共に、基準概日リズムにおける生体情報に関する値の許容範囲を生成する。

ステップＳ１２０において、概日リズム変化推定部１２０は、生活行動に関する情報と、主観評価に関する情報と、ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のあるイベントの発生を特定し、複数種類のイベントの各々について、当該イベントの発生時に対応する生体情報と、当該イベントの発生時に対応する基準概日リズムとを比較して、当該イベントが概日リズムに与える変化を推定する。

ステップＳ１３０において、関係推定部１３０は、生体情報に関する基準となる概日リズム、又はイベントに応じて基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定し、生体情報の変化量を表すルックアップテーブルを生成する。

次に、図９を参照して、本実施形態の生体情報予測装置１０の生体情報予測処理ルーチンについて説明する。

ステップＳ２００において、入力部１００は、ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける。

ステップＳ２１０において、生体情報予測部１５０は、生体情報に関する基準概日リズム、又はイベントに応じて基準概日リズムを変化させた概日リズムと、予定行動データ及び環境情報の組み合わせに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測する。

ステップＳ２２０において、判定部１６０は、上記ステップＳ２１０により予測された生体情報の値により、ユーザの体調が悪化するか否かを判定する。

ユーザの体調が悪化しないと判定された場合（ステップＳ２２０のＮＯ）、ステップＳ２３０において、提示部１８０は、上記ステップＳ２２０により判定された結果をユーザに提示する。

一方、ユーザの体調が悪化すると判定された場合（ステップＳ２２０のＹＥＳ）、ステップＳ２４０において、未然防止策推定部１７０は、判定部１６０によりユーザの体調が悪化すると判定された場合、体調の悪化を未然に防ぐための未然防止策を推定する。

ステップＳ２５０において、提示部１８０は、上記ステップＳ２２０により判定された結果及び上記ステップＳ２４０により推定された未然防止策を提示する。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る生体情報予測装置によれば、計測されたユーザの生体情報に基づいて、生体情報に関する基準となる概日リズムを生成し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報に対応する生体情報とに基づいて、ユーザの行動に関する情報と生体情報の変化量との関係を推定し、生体情報に関する基準となる概日リズムと、ユーザの行動に関する情報と、生体情報の変化量との関係から得られる、予定行動データに対する生体情報の変化量とに基づいて、予定行動データの行動時の生体情報を予測することにより、ユーザが行動を起こす前に、行動時の生体情報を精度よく予測することができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、上記実施の形態では、生体情報が、ユーザの体温及び活動量であるものとして説明したが、これに限定されるものではなく、生体情報には、睡眠構造、心拍数、ホルモン分泌量、体水分量等が含まれていてもよい。この場合、生体信号計測装置２０は、これらの情報を計測する機能を有する。種々の生体情報の計測は、複数の生体信号計測装置２０により実現されてもよい。

また、上記実施の形態では、環境情報が、ユーザ周辺の照度及び気温であるものとして説明したが、これに限定されるものではなく、環境情報として、ユーザ周辺の湿度を含める構成としてもよい。この場合、外部環境計測装置３０は、ユーザ周辺の湿度を計測する機能を有する。

また、入力装置４０は、更に、ユーザの行動に関する情報として、評価されたユーザの認知機能を示す認知機能スコアの入力を受け付ける構成としてもよい。

また、体温、認知活動、眠気などは、リズムが同期していることが知られているため（参考文献２）、体温の結果から、認知活動や眠気に関わる体調予測も可能となる。
[参考文献２] Wyatt J., et al., "Circadian temperature and melatonin rhythms, sleep, and neurobehavioral function in humans living on a 20-h day", AM. J. Physiol., Vol.277, pp.1152-1163, 1999.

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１ 生体情報予測システム
１０ 生体情報予測装置
２０ 生体信号計測装置
３０ 外部環境計測装置
４０ 入力装置
５０ 情報収集装置
１００ 入力部
１１０ 基準概日リズム生成部
１２０ 概日リズム変化推定部
１３０ 関係推定部
１４０ 記憶部
１５０ 生体情報予測部
１６０ 判定部
１７０ 未然防止策推定部
１８０ 提示部
１９０ 最適化部

Claims (8)

1. 計測された、ユーザの生体情報と、前記ユーザの行動に関する情報との入力を受け付けるデータ収集時入力部と、
   前記データ収集時入力部によって受け付けた前記ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成する基準概日リズム生成部と、
   前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定する関係推定部と、
   前記ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける推定時入力部と、
   前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と、前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測する生体情報予測部と、
   を含む生体情報予測装置。
2. 概日リズム変化推定部を更に含み、
   前記データ収集時入力部は、ユーザの睡眠を含む生活行動に関する情報、又はユーザの体調についての主観評価に関する情報の入力を更に受け付け、
   前記概日リズム変化推定部は、前記生活行動に関する情報、又は前記主観評価に関する情報と、前記ユーザの行動に関する情報とに基づいて、体調に影響する可能性のある複数のイベントの各々について、前記イベントに対応する前記生体情報と、前記生体情報に関する基準となる概日リズムとを比較して、前記イベントが概日リズムに与える変化を推定し、
   前記関係推定部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズム、又は前記イベントに応じて前記基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とを比較することにより、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定し、
   前記推定時入力部は、ユーザの睡眠を含む生活行動に関する情報、又はユーザの体調についての主観評価に関する情報の入力を更に受け付け、
   前記生体情報予測部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズム、又は前記イベントに応じて前記基準となる概日リズムを変化させた概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測する
   請求項１記載の生体情報予測装置。
3. 前記データ収集時入力部は、更に、環境情報の入力を受け付け、
   前記関係推定部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記環境情報との組み合わせの各々について、前記イベントと前記環境情報との組み合わせと、前記生体情報の変化量との関係を推定する
   請求項２記載の生体情報予測装置。
4. 前記生体情報予測部により予測された前記生体情報の値により、前記ユーザの体調が悪化するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記ユーザの体調が悪化すると判定された場合、体調の悪化を未然に防ぐための未然防止策を推定する未然防止策推定部と、
   を更に含む請求項１乃至３の何れか１項記載の生体情報予測装置。
5. 前記基準概日リズム生成部は、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成すると共に、前記概日リズムにおける生体情報に関する値を含む許容範囲を生成し、
   前記判定部は、前記生体情報予測部により予測された前記生体情報の値が、前記許容範囲を超える場合に、前記ユーザの体調が悪化すると判定する
   請求項４記載の生体情報予測装置。
6. 前記ユーザの行動に関する情報は、動作種類又は活動量である請求項１乃至５の何れか１項記載の生体情報予測装置。
7. 前記基準概日リズム生成部は、時期毎に、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成する請求項１乃至６の何れか１項記載の生体情報予測装置。
8. コンピュータを、
   計測された、ユーザの生体情報と、前記ユーザの行動に関する情報との入力を受け付けるデータ収集時入力部、
   前記データ収集時入力部によって受け付けた前記ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報に関する基準となる概日リズムを生成する基準概日リズム生成部、
   前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報に対応する前記生体情報とに基づいて、前記ユーザの行動に関する情報と前記生体情報の変化量との関係を推定する関係推定部、
   前記ユーザが行う予定の行動に関する予定行動データの入力を受け付ける推定時入力部、及び、
   前記生体情報に関する基準となる概日リズムと、前記ユーザの行動に関する情報と、前記生体情報の変化量との関係から得られる、前記予定行動データに対する前記生体情報の変化量とに基づいて、前記予定行動データの行動時の生体情報を予測する生体情報予測部
   として機能させるためのプログラム。