特開 2023-38142 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023038142

(43)【公開日】2023-03-16

(54)【発明の名称】情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 10/40 20180101AFI20230309BHJP

   G16H 40/00 20180101ALI20230309BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20230309BHJP

【ＦＩ】

G16H10/40

G16H40/00

A61B5/00 102C

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021187444

(22)【出願日】2021-11-18

(62)【分割の表示】P 2021144366の分割

【原出願日】2021-09-04

(71)【出願人】

【識別番号】516377348

【氏名又は名称】株式会社Ａｒｂｌｅｔ

(72)【発明者】

【氏名】清水 滉允

【テーマコード（参考）】

4C117

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C117XA05

4C117XB02

4C117XC12

4C117XC13

4C117XE05

4C117XE14

4C117XE17

4C117XE23

4C117XE30

4C117XF22

4C117XH16

4C117XJ03

4C117XJ13

4C117XJ45

4C117XL01

4C117XP11

4C117XP12

5L099AA03

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】本実施形態に係る情報処理システムは、測定データに基づき生成される血糖値情報から取得される最低血糖値情報または平均血糖値情報、もしくは、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つに基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本実施形態に係る情報処理システムは、測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、判定支援情報生成部は、最低血糖値情報、または、平均血糖値情報、もしくは、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項2】

前記最低血糖値情報または前記平均血糖値情報、前記標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つは、複数の前記対応する基準血糖値情報が段階的に設けられている、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報に基づき推定される起床期間における血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が起床、食事、就寝、睡眠の少なくともいずれかである血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記平均血糖値情報は、生成された血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が食事である血糖値情報を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。

【請求項7】

ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。

【請求項8】

ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、血糖値の測定は、ユーザから血液を採取する侵襲測定方法によって行われていたが、血液採取を伴うために日常的に血糖値を測定して健康状態を把握するにはユーザの負担が大きかった。

【0003】

そこで、血糖値の測定を非侵襲で測定する方法が検討されている。例えば、特許文献１及び特許文献２においては、ユーザから測定した脈波情報に基づき血糖値を算出する方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第６８５１６６４号公報

【特許文献2】特許第６５４４７５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、単に血糖値が測定されるだけではユーザが得られる利益は十分ではなく、特に日常的に装着する測定装置（例えば、いわゆるウェアラブル装置）で取得した膨大な経時的な血糖値情報の有効な利用方法については、さらなる検討が求められている。

【0006】

そこで、本開示では、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、測定データに基づき生成される血糖値情報から取得される最低血糖値情報または平均血糖値情報、もしくは、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つに基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本開示の一実施形態に係る情報処理システムを示すブロック構成図である。

【図2】図１の管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。

【図3】図２の記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。

【図4】図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。

【図5】図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。

【0011】

［項目１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
前記最低血糖値情報または前記平均血糖値情報、前記標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つは、複数の前記対応する基準血糖値情報が段階的に設けられている、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報に基づき推定される起床期間における血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目４］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が起床、食事、就寝、睡眠の少なくともいずれかである血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目５］
前記平均血糖値情報は、生成された血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目６］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が食事である血糖値情報を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目７］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。
［項目８］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。
［項目９］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。

【0012】

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。

【0013】

＜構成＞
図１は、本開示の実施の形態に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づき判定支援情報を生成するシステムである。

【0014】

情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。

【0015】

管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。

【0016】

ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成された判定支援情報（詳細は後述）を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。

【0017】

また、ユーザ端末装置２００は、ユーザが測定装置３００によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力するようにしてもよい。ユーザ端末装置２００は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」、食事中である場合には「食事中」など、タグ情報として入力することができる。この場合、ユーザ端末装置２００は、測定装置３００から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。

【0018】

測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、いわゆるウェアラブル装置である。この測定装置３００は、既知の手法により、例えばユーザの心電、脈波、皮膚温度（体温）、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。

【0019】

測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。

【0020】

ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。

【0021】

ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。

【0022】

＜管理サーバ１００＞
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。

【0023】

管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。

【0024】

通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。

【0025】

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成された判定支援情報をユーザ情報と関連付けて記憶する判定支援情報ＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。

【0026】

制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、判定支援情報生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。

【0027】

データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、判定支援情報等の各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。

【0028】

図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。

【0029】

なお、このようなタグ情報による測定データ及び生体データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や行動状態を示す身体情報や行動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。または、ユーザが所定行動（例えば、坐位、立位、歩行、走行、睡眠、食事、運転、安静時など）をとった場合に、ユーザにより計測データや生体データのタグ情報として記録する（例えば、選択肢形式であったり、自由記載であったりする）ようにしてもよい。さらには、上述のユーザによる記録に代えて、または、併用して、例えば計測データや生体データ（例えば歩行速度情報や歩幅情報、装着部位の動作情報、姿勢情報、重心の位置情報、心拍情報など）に基づき、所定行動（例えば、坐位、立位、臥位、歩行、走行、睡眠、起床、就寝、食事、運転、安静時など）を既知の方法により推定するようにして生体データ等にタグ情報（行動情報）として関連付けてもよい。この時、例えば、教師用計測データに基づき学習された学習モデルにより推定してもよいし、さらに、上述のユーザによる記録の結果により追加学習を行うことで、学習モデルをパーソナライズしてもよい。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それ自体も行動情報として用いることが可能となる。

【0030】

また、例えばデータ管理部１３１は、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行ったり、所定の身体情報や行動情報だけを抜き出したりなど、タグ情報に基づくデータ管理が可能である。

【0031】

生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血糖値情報、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。

【0032】

また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器等に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。

【0033】

判定支援情報生成部１３３は、例えば、ユーザが日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血糖値情報に基づき、ユーザの糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。

【0034】

ここで、従来の侵襲型の血糖値測定においては、ユーザが空腹時点や食事終了から所定時間経過時点を自ら認識可能であるが、本システム（特に非侵襲型）においてはユーザが装着している測定装置３００やユーザ端末装置２００、管理サーバ１００のいずれかにより認識する必要性が生じる。そこで、本実施の形態においては、一般的な基準において空腹時を基準としているのは断食により血糖値が低くなることに由来すると推定されることに着目し、所定期間（例えば１週間、数日や１日、２４時間など）の中で最も低い血糖値情報（最低血糖値情報）を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。例えば基準血糖値情報は、上述のように空腹時血糖値情報に対する一般的な基準値であってもよいし、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における最低血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。

【0035】

また、糖尿病の傾向がある者の血糖値情報はいつのタイミングにおいても高くなりがちなことに着目し、所定期間（例えば１週間、数日や１日や２４時間）の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。平均血糖値情報は、所定期間の中で取得された全ての血糖値情報の平均値であってもよいし、起床期間（例えば行動情報が起床状態から就寝状態までの期間であったり、全期間から睡眠状態を除いた期間）における血糖値情報の平均値であってもよいし、所定の行動情報に関連付けられた血糖値情報（例えば、起床や食事、就寝、睡眠など）の平均値であってもよいし、食後の血糖値スパイクの影響を減らすために、血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報の平均値であってもよいし、食事を示す行動情報に関連する血糖値情報（特に食事後所定時間以内の血糖値情報）を除いた血糖値情報の平均値であってもよい。例えば基準血糖値情報は、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における平均血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。

【0036】

さらに、計測データにおけるノイズやインシュリン使用時の血糖値の低下などのばらつきを鑑み、所定期間（例えば１週間、数日や１日や２４時間）の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報から、所定期間の血糖値情報の標準偏差の２倍を引いた標準偏差血糖値情報（すなわち、平均血糖値情報－２σ（標準偏差）で算出される血糖値情報）を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。例えば基準血糖値情報は、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における標準偏差血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。

【0037】

そして、これらの少なくとも何れか一方の血糖値情報（最低血糖値情報、平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報）と対応する基準血糖値情報とを比較することで、比較結果として糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。また、各基準血糖値においては、さらに、基準値を複数段階に設定することで、ユーザは現在どの程度糖尿病と判定されやすい健康状態にあるかを認識することが可能となる。判定支援情報は、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する情報であればどのような情報であってもよいが、例えば何れの基準値を超えているか（または超えていないか）を示す情報であってもよいし、前記基準血糖値情報を境界として設定されるグルーピングに対して何れのグループに該当するか（例えば、正常グループ、予備群グループ、要注意グループなど）を示す情報であってもよいし、一般的な測定（特に侵襲型測定）における所定の単位（例えばｍｇ／ｄｌなど）の計測結果に換算した時の推定計測値範囲を提示するようにしてもよい。

【0038】

データ出力部１３４は、生体データや判定支援情報データをユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としても良い。また、上記のように複数の基準血糖値情報を設定して複数のグループを設けた場合には、所定の基準血糖値情報以上のグループに該当した場合には所定の通知（例えば血糖値が高いことを通知するアラート通知や血糖値を下げるための情報を通知するアドバイス通知など）を送信する（例えば、通知情報ＤＢ（不図示）の各種通知の中から所定の条件に応じて選択して送信するなど）ようにしてもよく、いずれの基準値情報を超えたかによって通知の内容を変更するようにしてもよい（例えば、超えた基準値が高いほど、表記や色、文字などの表示が強調された通知となるなど）。

【0039】

入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。

【0040】

＜処理の流れ＞
図５を参照しながら、情報処理システム１が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。

【0041】

ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。

【0042】

ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが所定の周期で測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。

【0043】

ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。

【0044】

ステップＳ１０４の処理として、判定支援情報生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等により判定支援情報の生成が行われる。生成された判定支援情報は、データ管理部１３１により、判定支援情報ＤＢ１２３に記憶される。

【0045】

ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／または判定支援情報が読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。

【0046】

＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、判定支援情報生成部１３３を介して、測定データに基づき生成される血糖値情報から取得される最低血糖値情報または平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つに基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。これにより、ユーザは、例えば糖尿病に関連する自分の健康状態を把握することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。

【0047】

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0048】

１ 情報処理システム
１００ 管理サーバ
２００ ユーザ端末装置
３００ 測定装置
ＮＷ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】