特開 2024-95256 健康リスク判定システム

(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】P2024095256

(43)【公開日】2024-07-10

(54)【発明の名称】健康リスク判定システム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/08 20060101AFI20240703BHJP

   A61B 5/16 20060101ALI20240703BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20240703BHJP

   A61B 5/113 20060101ALI20240703BHJP

【ＦＩ】

A61B5/08

A61B5/16 130

A61B5/11 100

A61B5/113

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022212408

(22)【出願日】2022-12-28

(71)【出願人】

【識別番号】000196129

【氏名又は名称】西川株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100182006

【弁理士】

【氏名又は名称】湯本 譲司

(72)【発明者】

【氏名】野々村 琢人

(72)【発明者】

【氏名】島田 紗樹

(72)【発明者】

【氏名】仁科 翠

【テーマコード（参考）】

4C038

【Ｆターム（参考）】

4C038PP05

4C038PS07

4C038SS09

4C038SV01

4C038SX01

4C038VA04

4C038VA15

4C038VB32

4C038VB33

4C038VC20

(57)【要約】

【課題】負担を軽減しつつ、健康リスクを正確に把握することができる健康リスク判定システムを提供する。
【解決手段】健康リスク判定システム１は、使用者に対して非接触で呼吸情報を取得するセンサ部１１と、呼吸情報から使用者の異常呼吸状態を検出する異常検出部１５と、単位時間帯ごとに異常呼吸状態の検出回数を取得する単位回数取得部１６と、平均検出回数を取得する平均回数取得部１７と、最大検出回数を取得する最大回数取得部１８と、平均検出回数及び最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する健康リスク判定部１９と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の異常呼吸状態による健康リスクを判定する健康リスク判定システムであって、
前記使用者に対して非接触で前記使用者の呼吸を示す情報である呼吸情報を取得するセンサ部と、
前記呼吸情報から前記使用者の前記異常呼吸状態を検出する異常検出部と、
前記入眠時刻から前記覚醒時刻までの間における所定の時間幅を有する単位時間帯ごとに前記異常呼吸状態の検出回数を取得する単位回数取得部と、
前記入眠時刻から前記覚醒時刻までの間における前記異常呼吸状態の前記検出回数の合計値を、前記入眠時刻から前記覚醒時刻までの時間で除した値である平均検出回数を取得する平均回数取得部と、
前記単位時間帯ごとに取得された複数の前記検出回数のうちの最大値である最大検出回数を取得する最大回数取得部と、
前記平均検出回数及び前記最大検出回数の双方から前記使用者の健康リスクを判定する健康リスク判定部と、を備える、
健康リスク判定システム。

【請求項2】

前記センサ部は、前記使用者の体動を示す情報である体動情報と、前記使用者の心拍を示す情報である心拍情報とを取得し、
前記異常検出部は、前記体動情報及び前記心拍情報から前記異常呼吸状態を検出する、
請求項１に記載の健康リスク判定システム。

【請求項3】

前記呼吸情報、前記体動情報、及び前記心拍情報から前記使用者の睡眠段階を判定する睡眠段階取得部をさらに備え、
前記健康リスク判定部は、前記異常検出部の検出結果及び前記睡眠段階から前記使用者の健康リスクを判定する、
請求項２に記載の健康リスク判定システム。

【請求項4】

前記呼吸情報は、前記使用者の呼吸に伴う体動を示す信号を含み、
前記信号を増幅し、増幅された前記信号を前記睡眠段階取得部に出力する第１アンプ及び第２アンプをさらに備え、
前記第１アンプのゲインは、前記第２アンプのゲインよりも大きい、
請求項３に記載の健康リスク判定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、健康リスク判定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特開２０１８－１４９１７３号公報には、睡眠時無呼吸症候群によって血圧変動が起こる可能性を示す情報処理装置が開示されている。この情報処理装置は、被測定者の体に装着され、被測定者から所定の測定データを取得する測定端末及びセンサを備える。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－１４９１７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

前述の情報処理装置では、測定端末及びセンサが被測定者の体の一部に接触又は近接した状態で被測定者から測定データを取得する。このため、センサ等の物体が体に長時間触れた状態となる場合があるので、被測定者の負担が大きい可能性がある。この負担は、睡眠中の被測定者の測定データを取得しようとする際に特に顕著となる。また、睡眠時無呼吸症候群のような健康リスクの判定に際しては、被測定者の健康リスクを正確に把握することが求められる。

【0005】

本開示は、負担を軽減しつつ、健康リスクを正確に把握することができる健康リスク判定システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示に係る健康リスク判定システムは、入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の異常呼吸状態による健康リスクを判定する健康リスク判定システムであって、使用者に対して非接触で使用者の呼吸を示す情報である呼吸情報を取得するセンサ部と、呼吸情報から使用者の異常呼吸状態を検出する異常検出部と、入眠時刻から覚醒時刻までの間における所定の時間幅を有する単位時間帯ごとに異常呼吸状態の検出回数を取得する単位回数取得部と、入眠時刻から覚醒時刻までの間における異常呼吸状態の検出回数の合計値を、入眠時刻から覚醒時刻までの時間で除した値である平均検出回数を取得する平均回数取得部と、単位時間帯ごとに取得された複数の検出回数のうちの最大値である最大検出回数を取得する最大回数取得部と、平均検出回数及び最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する健康リスク判定部と、を備える。

【0007】

この健康リスク判定システムでは、センサ部が使用者に対して非接触で使用者の呼吸情報を取得する。センサ部が使用者に対して接触する場合と比較して、負担を軽減することができる。また、この健康リスク判定システムは、平均回数取得部によって取得された平均検出回数、及び、最大回数取得部によって取得された最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する。例えば、入眠時刻から覚醒時刻までのうち短時間に、集中して使用者が異常呼吸状態となる可能性がある。この場合、平均検出回数のみから使用者の健康リスクを判定すると、健康リスクを正確に把握できない可能性がある。平均検出回数に加えて最大検出回数を加味して使用者の健康リスクを判定するため、短時間に集中して異常呼吸状態となった場合でも、健康リスクを正確に把握することができる。

【0008】

センサ部は、使用者の体動を示す情報である体動情報と、使用者の心拍を示す情報である心拍情報とを取得してもよい。異常検出部は、体動情報及び心拍情報から異常呼吸状態を検出してもよい。この場合、呼吸情報に加えて、体動情報及び心拍情報から異常呼吸状態を検出できる。例えば、異常呼吸状態から異常呼吸状態でない通常の呼吸状態に変化する際の使用者の体動、及び、使用者の心拍数の上昇から異常呼吸状態を検出できる。よって、使用者の異常呼吸状態を一層正確に検出できる。

【0009】

健康リスク判定システムは、呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から使用者の睡眠段階を判定する睡眠段階取得部をさらに備えてもよい。健康リスク判定部は、異常検出部の検出結果及び睡眠段階から使用者の健康リスクを判定してもよい。この場合、異常呼吸状態の検出結果に加えて、睡眠段階から健康リスクを判定できる。例えば、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係の観点から、健康リスクについて使用者に助言することができる。

【0010】

呼吸情報は、使用者の呼吸に伴う体動を示す信号を含んでもよい。健康リスク判定システムは、信号を増幅し、増幅された信号を睡眠段階取得部に出力する第１アンプ及び第２アンプをさらに備えてもよい。第１アンプのゲインは、第２アンプのゲインよりも大きくてもよい。例えば、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化した時に使用者の呼吸が大きくなる傾向にある。仮に健康リスク判定システムが所定のゲインを有する第１アンプのみを備える場合、使用者の呼吸が大きくなった際に第１アンプにより増幅された信号が振り切れて飽和する可能性がある。これに対し、第１アンプのゲインよりも小さいゲインを有する第２アンプを備える場合、第１アンプにおける信号が飽和した場合に第２アンプにおいて信号を増幅して睡眠段階取得部に出力することができる。よって、睡眠段階を一層正確に取得できる。

【発明の効果】

【0011】

本開示によれば、負担を軽減しつつ、健康リスクを正確に把握することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、一実施形態に係る健康リスク判定システムを示すブロック図である。

【図2】図２（ａ）は、センサ部が取り付けられるクッション体を示す斜視図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示されたクッション体を構成する芯材を示す斜視図である。

【図3】図３は、健康リスク判定システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【図4】図４は、異常呼吸状態の検出回数の時系列データの一例を示すグラフである。

【図5】図５は、健康リスクの判定基準の一例を示す図である。

【図6】図６は、健康リスクの表示の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下では、図面を参照しながら本開示に係る健康リスク判定システムの実施形態について説明する。図面の説明において同一又は相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。図面は、理解の容易化のため、一部を簡略化又は誇張して描いている場合があり、寸法比率等は図面に記載のものに限定されない。

【0014】

本開示に係る健康リスク判定システムは、使用者の異常呼吸状態による健康リスクを判定する。健康リスク判定システムは、入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の健康リスクを判定する。健康リスク判定システムは、例えば、個人用又は家庭用として用いられてもよいし、試験研究用として研究所等で用いられるものであってもよい。また、健康リスク判定システムは、治療用として病院等で用いられるものであってもよい。「使用者」は、健康リスク判定システムにより健康リスクを判定される対象となる者を言う。使用者は、例えば、異常呼吸状態による健康リスクを抱える者、病院等で睡眠治療を受ける者、又は自己の健康リスクの判定を希望する者である。

【0015】

「健康リスク」とは、例えば、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ：Sleep Apnea Syndrome）に伴う心不全等のリスクを言う。「異常呼吸状態」とは、使用者に健康リスクをもたらす可能性を有する睡眠中の呼吸の状態を言う。異常呼吸状態は、例えば、無呼吸状態及び低呼吸状態を含む。「無呼吸状態」とは、使用者の呼吸が１０秒以上停止する状態を言う。「低呼吸状態」とは、使用者の呼吸における気流の振幅が３０％以上減少し、且つ、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ_２）が４％以上低下する状態が１０秒以上経過する状態を言う。

【0016】

図１は、一実施形態に係る健康リスク判定システム１を示すブロック図である。健康リスク判定システム１は、例えば、コンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、腕時計、又はウェアラブル端末等の情報端末からアクセス可能とされている。健康リスク判定システム１は、例えば、センサ部１１と、健康リスク判定アプリケーション４０とを備える。

【0017】

健康リスク判定アプリケーション４０は、例えば、情報端末において実行されるアプリケーションプログラムである。健康リスク判定アプリケーション４０は、情報端末にダウンロードされるアプリケーションであって情報端末において実行されるアプリケーションであってもよい。以下では、健康リスク判定アプリケーション４０が情報端末にダウンロードされたアプリケーションであって、健康リスク判定アプリケーション４０の機能が当該情報端末において実行される例について説明する。

【0018】

「情報端末」は、例えば、携帯端末である。「携帯端末」は、例えば、スマートフォンを含む携帯電話、タブレット又はノートパソコン等、携帯可能な情報端末を示している。「情報端末」は、携帯端末以外の端末であってもよく、例えば、デスクトップのパソコンであってもよい。「情報端末」は、一例として、オペレーティングシステム及びソフトウェア（アプリケーション）等を実行するプロセッサ（例えばＣＰＵ）と、ＲＯＭ及びＲＡＭによって構成される主記憶部と、フラッシュメモリ等によって構成される補助記憶部と、無線通信モジュール等によって構成される通信制御部と、入力装置と、ディスプレイ等の出力装置とを備える。但し、「情報端末」の構成は、上記に限定されず適宜変更可能である。

【0019】

健康リスク判定アプリケーション４０の各機能は、プロセッサ又は主記憶部に所定のソフトウェアを読み込ませて当該ソフトウェアを実行することによって実現される。プロセッサは、当該ソフトウェアに従って、前述した通信制御部、入力装置又は出力装置を動作させ、主記憶部又は補助記憶部におけるデータの読み出し及び書き込みを行う。健康リスク判定アプリケーション４０の機能の実行に必要なデータ又はデータベースは主記憶部又は補助記憶部に格納される。

【0020】

「情報端末」の各機能要素は、プロセッサ又は記憶部（例えば前述した主記憶部又は補助記憶部）に所定のソフトウェアを読み込ませて当該ソフトウェアを実行することによって実現される。プロセッサは、当該ソフトウェアに従って、前述した通信制御部、入力装置又は出力装置を動作させ、記憶部におけるデータの読み出し及び書き出しを行う。「情報端末」の処理に用いられるデータ又はデータベースは記憶部に格納される。

【0021】

健康リスク判定アプリケーション４０は、複数のコンピュータによって構成される分散処理システムであってもよいし、クライアントサーバシステム、又はクラウドシステムであってもよい。本実施形態に係る健康リスク判定アプリケーション４０は、例えば、メインモジュール、データ取得モジュール、判定モジュール、及び出力モジュールを含む。データ取得モジュール、判定モジュール、及び出力モジュールが実行されることによって健康リスク判定アプリケーション４０の各機能要素が機能する。健康リスク判定アプリケーション４０は、一例として、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又は半導体メモリ等の有形の記憶媒体に固定的に記録された上で提供されるものであってもよい。また、健康リスク判定アプリケーション４０は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されるものであってもよい。

【0022】

センサ部１１は、使用者の身体の情報を取得する。本実施形態では、センサ部１１は、呼吸情報、体動情報、及び心拍情報を取得する。呼吸情報は、使用者の呼吸を示す情報である。呼吸情報は、例えば、単位時間当たりの呼吸数（以下では、単に「呼吸数」とする）を含んでもよい。当該単位時間は、変更可能であってもよい。体動情報は、使用者の体動を示す情報である。心拍情報は、使用者の心拍を示す情報である。センサ部１１が取得する情報の内容は、適宜変更可能である。センサ部１１は、例えば、血圧を示す情報を取得してもよい。

【0023】

図２（ａ）は、センサ部１１が取り付けられるクッション体１０を示す斜視図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示されたクッション体１０を構成する芯材２を示す斜視図である。図１、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示されるように、センサ部１１は、例えば、クッション体１０に着脱可能なセンサシートである。センサ部１１は、クッション体１０に横たわる使用者のバイタルデータを取得する。一例として、センサ部１１は心電図を取得してもよい。前述した呼吸情報、体動情報、及び心拍情報は、例えば、上記のバイタルデータに含まれる。

【0024】

例えば、センサ部１１は糸状センサが刺繍されたシート状生地を有し、クッション体１０に対する当該シート状生地の位置は変更可能とされている。センサ部１１の糸状センサは、例えば、当該シート状生地において２次元的に広がるように刺繍によって固定されている。当該糸状センサは、一例として、圧電センサである。この場合、センサ部１１の圧電センサが付与された使用者の身体の荷重から当該荷重に応じた電気信号を生成し、センサ部１１は当該電気信号を前述した呼吸情報、体動情報及び心拍情報として取得する。呼吸情報、体動情報及び心拍情報として取得される電気信号を以下では「信号」と称することがある。

【0025】

センサ部１１は、例えば、上記の糸状センサ（一例として圧電センサ）と、糸状センサにより生成された電気信号としての呼吸情報、体動情報、及び心拍情報をセンサ部１１の外部に出力する通信部とを有する。上記では、センサ部１１が圧電センサを有する例について説明した。しかし、センサ部１１のセンサの種類は、圧電センサに限られず、特に限定されない。例えば、センサ部１１は、加速度センサを含んでいてもよい。

【0026】

呼吸情報は、使用者の呼吸に伴う体動を示す信号を含む。「呼吸に伴う体動」とは、呼吸に伴う身体の動きを示している。センサ部１１は、使用者の呼吸に伴う体動を検出する。センサ部１１は、当該呼吸に伴う体動を示す信号をセンサ部１１の外部に出力する。心拍情報は、使用者の心拍に伴う体動を示す信号を含む。「心拍に伴う体動」とは、心拍に伴う身体の動きを示している。センサ部１１は、使用者の心拍に伴う体動を検出する。センサ部１１は、当該心拍に伴う体動を示す信号をセンサ部１１の外部に出力する。体動情報は、使用者の呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号を含む。「呼吸及び心拍に伴わない体動」とは、呼吸及び心拍とは関係がない身体の動き、例えば、寝返りによる身体の移動を示している。センサ部１１は、使用者の呼吸及び心拍に伴わない体動を検出する。センサ部１１は、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号をセンサ部１１の外部に出力する。

【0027】

例えば、センサ部１１は、使用者の身体に載せられるクッション体１０に取り付けられて用いられる。クッション体１０は、平面視において長方形状を呈する。クッション体１０は、長手方向Ｄ１、及び長手方向Ｄ１と直交する短手方向Ｄ２に延在する。クッション体１０は、長手方向Ｄ１及び短手方向Ｄ２の双方に直交する厚さ方向Ｄ３に厚みを有する。

【0028】

クッション体１０の長手方向Ｄ１の長さは、例えば、１２０ｃｍ以上且つ２１０ｃｍ以下（一例として１９５ｃｍ）である。クッション体１０の短手方向Ｄ２の長さは、例えば、７０ｃｍ以上且つ１８０ｃｍ以下（一例として９７ｃｍ）である。クッション体１０の厚さ方向Ｄ３の長さは、例えば、３ｃｍ以上且つ４０ｃｍ以下（一例として９ｃｍ）である。

【0029】

本実施形態では、クッション体１０は、マットレスである。クッション体１０の使用者は、自らの身体をクッション体１０の上に載せる。このとき、横たわった使用者の身体が延びる方向（すなわち、使用者の頭部と脚部とを結ぶ方向）は、例えば、クッション体１０の長手方向Ｄ１と一致する。

【0030】

図２（ｂ）に示されるように、クッション体１０は、後述する側地３の内部に収容される芯材２を有する。本実施形態では、芯材２は、平面視において長方形状を呈する。芯材２は、例えば、内容物と、当該内容物を収容する袋体とを有する。内容物は、例えば、ウレタンフォーム、又はポリエステルである。袋体の材料は、例えば、綿、又はポリエステルである。

【0031】

芯材２は、直方体形状を呈する。芯材２は、使用者の身体が載せられる上面２１と、上面２１とは反対側を向く下面２２とを有する。上面２１は、厚さ方向Ｄ３の一方側（図２（ｂ）における上側）を向く面である。下面２２は、厚さ方向Ｄ３の他方側（図２（ｂ）における下側）を向く面である。また、芯材２は、上面２１と下面２２とを繋ぐ複数の側面２３を有する。

【0032】

図２（ａ）に示されるように、クッション体１０は、側地３を有する。本実施形態では、側地３は、袋状であり、平面視において長方形状を呈する。側地３は、例えば、芯材２の上面２１を覆う表地３１と、芯材２の下面２２を覆う裏地３２と、表地３１及び裏地３２を互いに繋ぐ開閉部材３３とを有する。開閉部材３３は、側地３における芯材２の側面２３に対応する位置に設けられている。厚さ方向Ｄ３から見た場合において、開閉部材３３は、芯材２の側面２３の外側に位置する。側地３は、芯材２から着脱可能とされている。「芯材から着脱可能」とは、芯材に対して側地を捲り上げること、及び、側地を捲って芯材の少なくとも一部を露出させることを含んでいる。

【0033】

開閉部材３３は、一例として、いわゆるダブルスライダである。すなわち、開閉部材３３は、２つのスライド部材３４と、スライド部材３４のスライドによって表地３１及び裏地３２を開閉する開閉部３５とを有してもよい。

【0034】

この場合、一方のスライド部材３４を開閉部３５に沿って一方向（図２（ａ）における時計回りの方向）にスライドさせると共に、他方のスライド部材３４を開閉部３５に沿って他方向（図２（ａ）における反時計回りの方向）にスライドさせることで、表地３１及び裏地３２を開くことができる。

【0035】

また、一方のスライド部材３４を開閉部３５に沿って他方向にスライドさせると共に、他方のスライド部材３４を開閉部３５に沿って一方向にスライドさせることで、表地３１及び裏地３２を閉じることができる。開閉部材３３は、いわゆるシングルスライダであってもよい。この場合、開閉部材３３は、１つのスライド部材３４と、開閉部３５とを有する。

【0036】

センサ部１１は、例えば、袋状の側地３の内部に配置されている。より具体的には、センサ部１１は、芯材２と側地３との間に配置されている。センサ部１１がクッション体１０に取り付けられるに際し、例えば、センサ部１１は、クッション体１０の短手方向Ｄ２に延びるように配置される。この場合、センサ部１１は、クッション体１０の側地３から見て使用者の身体とは反対側に位置する。よって、クッション体１０に使用者の身体が載せられたとき、センサ部１１は、使用者に対して非接触となる。センサ部１１は、非接触で使用者の呼吸情報、体動情報、及び心拍情報を取得する。

【0037】

センサ部１１は、例えば、長手方向Ｄ１における使用者の心臓と対応する位置に取り付けられる。センサ部１１は、一例として、使用者の頭部が載せられる位置からクッション体１０の長手方向Ｄ１に離隔した位置（図２（ａ）における右下側の位置）までのいずれかの位置に取り付けられる。長手方向Ｄ１におけるセンサ部１１の取付位置は変更可能とされている。使用者の頭部が載せられる位置からセンサ部１１が取り付けられる位置までの距離は、例えば、４０ｃｍ以上且つ５０ｃｍ以下（一例として５０ｃｍ）であってもよい。

【0038】

健康リスク判定アプリケーション４０は、例えば、呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から使用者の入眠時刻及び覚醒時刻を取得する。入眠時刻とは、使用者が入眠した時刻を言う。覚醒時刻とは、使用者が覚醒した時刻を言う。健康リスク判定アプリケーション４０は、例えば、センサ部１１によって取得された体動情報、及びセンサ部１１の加速度センサによって検知された寝具の動きから入眠時刻を判定して入眠時刻の取得を行ってもよい。覚醒時刻の取得も同様である。上記の例とは異なり、使用者が情報端末で健康リスク判定アプリケーション４０を操作して、使用者の操作によって入眠時刻及び覚醒時刻の取得が行われてもよい。

【0039】

図１に示される健康リスク判定システム１は、第１アンプ１２及び第２アンプ１３を備える。第１アンプ１２及び第２アンプ１３は、センサ部１１から出力された呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号を増幅する。第１アンプ１２及び第２アンプ１３は、増幅された信号（呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号のそれぞれ）を健康リスク判定アプリケーション４０に出力する。例えば、第１アンプ１２及び第２アンプ１３は、当該増幅された信号を後述する睡眠段階取得部１４に出力する。

【0040】

本実施形態では、第１アンプ１２のゲインは、第２アンプ１３のゲインよりも大きい。但し、第１アンプ１２のゲインと第２アンプ１３のゲインとは、互いに異なっていればよい。例えば、第２アンプ１３のゲインが第１アンプ１２のゲインよりも大きくてもよい。

【0041】

健康リスク判定アプリケーション４０は、例えば、睡眠段階取得部１４と、異常検出部１５と、単位回数取得部１６と、平均回数取得部１７と、最大回数取得部１８と、健康リスク判定部１９とを有する。

【0042】

睡眠段階取得部１４は、使用者の睡眠段階を取得する。睡眠段階は、使用者の睡眠の深さを示す段階である。睡眠段階は、例えば、覚醒、レム睡眠、及びノンレム睡眠に分類される。ノンレム睡眠は、４種類の睡眠段階に分類される。睡眠段階取得部１４は、センサ部１１によって取得された呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から睡眠段階を取得する。睡眠段階取得部１４は、第１アンプ１２によって増幅された信号、及び、第２アンプ１３によって増幅された信号のいずれか一方を用いて睡眠状態を取得する。例えば、使用者の呼吸が急に大きくなった場合、第１アンプ１２により増幅された信号が振り切れて飽和する可能性がある。このとき、睡眠段階取得部１４は、第１アンプ１２のゲインよりも小さいゲインを有する第２アンプ１３により増幅された信号を取得する。

【0043】

異常検出部１５は、使用者の異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、センサ部１１によって取得された呼吸情報から異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、センサ部１１から出力された呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号から、使用者の異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、使用者の呼吸数から異常呼吸状態を検出する。

【0044】

異常検出部１５は、異常呼吸データ及び正常呼吸データを予め記憶していてもよい。異常呼吸データとは、例えば、ＳＡＳに罹患している者の睡眠中における、呼吸に伴う体動を示す情報、心拍に伴う体動を示す情報、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す情報である。正常呼吸データとは、ＳＡＳに罹患していない者の睡眠中における、呼吸に伴う体動を示す情報、心拍に伴う体動を示す情報、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す情報である。異常検出部１５は、呼吸情報、異常呼吸データ、及び正常呼吸データから使用者の呼吸数を算出するアルゴリズムを予め記憶していてもよい。この場合、異常検出部１５は、使用者の呼吸数から異常呼吸状態を検出できる。

【0045】

異常呼吸データ及び正常呼吸データのそれぞれは、例えば、人物の睡眠中における体動をセンサ部１１が検出することで生成されてもよい。当該人物の人数は、１人であってもよいし、複数人（一例として１２人）であってもよい。異常検出部１５は、異常呼吸データ及び正常呼吸データを参照し、センサ部１１によって取得された呼吸情報から前述のアルゴリズムを用いて使用者の呼吸数を判定してもよい。

【0046】

ところで、異常呼吸状態から異常呼吸状態でない通常の呼吸状態に変化する際、使用者の体動が生じる傾向にある。本実施形態では、異常検出部１５は、センサ部１１によって取得された体動情報から異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、センサ部１１から出力された呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号から使用者の異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の体動から、異常呼吸状態を検出する。

【0047】

また、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際、使用者の心拍数が急に上昇する傾向にある。本実施形態では、異常検出部１５は、センサ部１１によって取得された心拍情報から異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、センサ部１１から出力された心拍に伴う体動を示す信号から使用者の異常呼吸状態を検出する。異常検出部１５は、例えば、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の心拍数の上昇から、異常呼吸状態を検出する。

【0048】

一例として、異常検出部１５は、呼吸情報から得た使用者の呼吸数、体動情報から得た異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の体動、心拍情報から得た異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の心拍数の上昇から、使用者の異常呼吸状態を検出する。このように、異常検出部１５は、呼吸情報のみならず、体動情報及び心拍情報を加味して使用者の異常呼吸状態を検出してもよい。

【0049】

単位回数取得部１６は、入眠時刻から覚醒時刻までの間における単位時間帯ごとに、異常検出部１５によって検出された異常呼吸状態の検出回数を取得する。単位時間帯とは、所定の時間幅を有する時間帯である。単位時間帯の時間幅は、一例として１時間である。例えば、単位時間帯の時間幅は、変更可能であり、予めユーザにより設定されてもよい。ユーザは、例えば、使用者、使用者の家族を含む使用者の関係者、又は使用者の治療を行う医師である。単位時間帯の時間幅が小さい程、使用者の睡眠を一層詳細に調べることが可能となり、健康リスクを一層高精度に判定することができる。一方、単位時間帯の時間幅が大きい程、健康リスク判定システム１の処理量を低減することができる。

【0050】

平均回数取得部１７は、異常検出部１５の検出結果から平均検出回数を取得する。平均検出回数とは、入眠時刻から覚醒時刻までの間における異常呼吸状態の検出回数の合計値を、入眠時刻から覚醒時刻までの時間で除した値を言う。単位時間帯の時間幅が１時間である場合、平均検出回数は、いわゆるＡＨＩ（Apnea Hypopnea Index）に相当する。

【0051】

最大回数取得部１８は、異常検出部１５の検出結果から最大検出回数を取得する。最大検出回数とは、単位時間帯ごとに取得された複数の異常呼吸状態の検出回数のうちの最大値を言う。例えば、最大回数取得部１８は、単位時間帯ごとに異常呼吸状態の検出回数を取得する。そして、最大回数取得部１８は、最も多い検出回数を有する単位時間帯における異常呼吸状態の検出回数を、最大検出回数として取得する。

【0052】

健康リスク判定部１９は、使用者の健康リスクを判定する。健康リスク判定部１９は、平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数、及び、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する。健康リスク判定部１９は、例えば、平均検出回数及び最大検出回数の双方から健康リスクの高低を判定する。健康リスク判定部１９は、例えば、健康リスクを「高」、「中」、及び「低」の３段階で判定する。

【0053】

本実施形態では、健康リスク判定部１９は、異常検出部１５の検出結果、及び、睡眠段階取得部１４によって取得された睡眠段階から健康リスクを判定する。健康リスク判定部１９は、例えば、異常検出部１５が異常呼吸状態を検出した時刻、及び、当該時刻において睡眠段階取得部１４が取得した睡眠段階から健康リスクを判定すする。

【0054】

健康リスク判定システム１は、表示部２０を備える。表示部２０は、例えば、健康リスク判定アプリケーション４０によって生成された情報を情報端末のディスプレイに表示する。表示部２０は、例えば、情報端末の例である、ユーザが所有するコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、又はウェアラブル端末のディスプレイに当該情報を表示してもよい。

【0055】

表示部２０は、健康リスク判定部１９によって判定された健康リスクを表示する。表示部２０は、情報端末のディスプレイに健康リスクを表示する。表示部２０は、例えば、長時間のリスクの大小を示す情報、及び、短時間のリスクの大小を示す情報を表示する。長時間のリスクとは、入眠時刻から覚醒時刻までの間における異常呼吸状態の検出回数を用いて判定される使用者の健康リスクを言う。短時間のリスクとは、単位時間帯ごとに取得された異常呼吸状態の検出回数を用いて判定される使用者の健康リスクを言う。表示部２０は、例えば、平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数から長時間のリスクを算出する。表示部２０は、例えば、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数から短時間のリスクを算出する。

【0056】

本実施形態では、表示部２０は、健康リスクの高低を示す情報を表示する。表示部２０は、例えば、健康リスク判定部１９によって判定された健康リスクの高低を表示する。表示部２０は、例えば、健康リスク判定部１９から使用者の健康リスクの高低の段階を示す情報を取得する。表示部２０は、例えば、健康リスクを「高」、「中」、及び「低」の３段階で表示する。

【0057】

本実施形態では、表示部２０は、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報を表示する。表示部２０は、異常検出部１５が検出した異常呼吸状態の検出時刻、及び当該検出時刻において睡眠段階取得部１４が取得した睡眠段階から、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報を表示する。前述した長時間のリスクの大小を示す情報、短時間のリスクの大小を示す情報、健康リスクの高低を示す情報、及び異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報については、後に詳述する。

【0058】

センサ部１１と第１アンプ１２及び第２アンプ１３との間の通信、第１アンプ１２及び第２アンプ１３と健康リスク判定アプリケーション４０との間の通信、並びに、健康リスク判定アプリケーション４０と表示部２０との間の通信は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信インタフェースにより実現されてもよい。また、これらの通信は、有線により実現されてもよい。

【0059】

続いて、本実施形態に係る健康リスク判定システム１の動作の一例について説明する。図３は、健康リスク判定システム１の動作の一例を示すフローチャートである。健康リスク判定システム１を動作させる前に、まず、クッション体１０にセンサ部１１を取り付ける。クッション体１０に使用者の身体が載せられたときにセンサ部１１が使用者に対して非接触となるように、センサ部１１をクッション体１０に取り付ける。例えば、センサ部１１を芯材２及び側地３の間に配置する。次に、センサ部１１が取り付けられたクッション体１０に使用者の身体を横たえる。使用者の身体は、例えば、側地３の表地３１に接するようにクッション体１０に載せられる。

【0060】

続いて、使用者の呼吸に伴う体動、心拍に伴う体動、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動から、センサ部１１が呼吸情報、体動情報、及び心拍情報を取得する（工程Ｓ１）。工程Ｓ１では、センサ部１１が使用者の呼吸に伴う体動、心拍に伴う体動、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を検出する。センサ部１１は、呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号をセンサ部１１の外部に出力する。

【0061】

次に、第１アンプ１２及び第２アンプ１３がセンサ部１１から出力された呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号を増幅する。そして、当該増幅された信号（呼吸に伴う体動を示す信号、心拍に伴う体動を示す信号、並びに、呼吸及び心拍に伴わない体動を示す信号のそれぞれ）を健康リスク判定アプリケーション４０に出力する。第１アンプ１２及び第２アンプ１３は、例えば、当該増幅された信号を睡眠段階取得部１４に出力する。

【0062】

続いて、睡眠段階取得部１４がセンサ部１１によって取得された呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から使用者の睡眠段階を取得する（工程Ｓ２）。睡眠段階取得部１４は、例えば、第１アンプ１２によって増幅された信号、及び、第２アンプ１３によって増幅された信号のいずれか一方から睡眠段階を取得する。

【0063】

そして、異常検出部１５がセンサ部１１によって取得された呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から異常呼吸状態を検出する（工程Ｓ３）。一例として、呼吸情報から得た使用者の呼吸数、体動情報から得た異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の体動、及び心拍情報から得た異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の心拍数の上昇から、異常検出部１５は、使用者の異常呼吸状態を検出する。

【0064】

続いて、単位回数取得部１６が、入眠時刻から覚醒時刻までの間における単位時間帯ごとに、異常検出部１５によって検出された異常呼吸状態の検出回数を取得する（工程Ｓ４）。次に、平均回数取得部１７が、異常検出部１５の検出結果から平均検出回数を取得する（工程Ｓ５）。続いて、最大回数取得部１８が異常検出部１５の検出結果から最大検出回数を取得する（工程Ｓ６）。言い換えれば、工程Ｓ６において、最大回数取得部１８は、異常検出部１５の検出結果から単位時間帯ごとに異常呼吸状態の検出回数を取得する。そして、最大回数取得部１８は、最も多い検出回数を有する単位時間帯における異常呼吸状態の検出回数を、最大検出回数として取得する。

【0065】

工程Ｓ４～工程Ｓ６における動作の具体例を、図４を参照しながら説明する。図４は、異常呼吸状態の検出回数の時系列データの一例を示すグラフである。図４に示される縦軸は異常検出部１５によって検出された異常呼吸状態の検出回数を示しており、横軸は入眠時刻からの時間を示している。図４の例では、入眠時刻から覚醒時刻までの時間（つまり使用者の睡眠時間）は８時間である。また、単位時間帯の時間幅は、１時間である。

【0066】

入眠時刻から１時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は０である。入眠時刻から１時間後の時点から２時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は０である。入眠時刻から２時間後の時点から３時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は１０である。入眠時刻から３時間後の時点から４時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は５０である。

【0067】

入眠時刻から４時間後の時点から５時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は６０である。入眠時刻から５時間後の時点から６時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は４０である。入眠時刻から６時間後の時点から７時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は０である。入眠時刻から７時間後の時点から８時間後の時点までの単位時間帯において、検出回数は０である。

【0068】

入眠時刻から覚醒時刻までの間における異常呼吸状態の検出回数の合計値は、１６０である。入眠時刻から覚醒時刻までの時間は、８時間である。よって、図４の例では、平均回数取得部１７により２０が平均検出回数として取得される。また、前述の複数の単位時間帯のうち、入眠時刻から４時間後の時点から５時間後の時点までの単位時間帯が最も大きい検出回数を有する。よって、図４の例では、最大回数取得部１８により６０が最大検出回数として取得される。

【0069】

次に、図３に示されるように、健康リスク判定部１９が平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数、及び、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する（工程Ｓ７）。健康リスク判定部１９は、平均検出回数及び最大検出回数の双方から健康リスクの高低を判定する。健康リスク判定部１９は、例えば、健康リスクを「高」、「中」、及び「低」の３段階で判定する。

【0070】

健康リスク判定部１９が健康リスクの高低を判定する際の動作の具体例を、図５を参照しながら説明する。図５は、健康リスクの判定基準の一例を示す模式的な図である。図５に示される「高」、「中」、及び「低」の文字は、健康リスクの高低を示している。また、「Ｘ１」、「Ｘ２」、「Ｘ３」、「Ｙ１」、「Ｙ２」、及び「Ｙ３」は、所定の自然数である。一例として、Ｘ１は２０であり、Ｘ２は４５であり、Ｘ３は６５である。一例として、Ｙ１は１５であり、Ｙ２は３０であり、Ｙ３は４５である。Ｘ１～Ｘ３、及び、Ｙ１～Ｙ３の値は、変更可能な値であってもよい。

【0071】

平均検出回数が０以上且つＹ１未満であり、且つ、最大検出回数が０以上且つＸ１未満である場合、健康リスク判定部１９は健康リスクが低いと判定する。このとき、健康リスク判定部１９は、健康リスクの高低の段階を「低」と判定する。平均検出回数がＹ２以上であり、且つ、最大検出回数がＸ１以上且つＸ３未満である場合、平均検出回数がＹ１以上且つＹ３未満であり、且つ、最大検出回数がＸ２以上である場合、並びに、平均検出回数がＹ３以上であり、且つ、最大検出回数がＸ３以上である場合、健康リスク判定部１９は健康リスクが高いと判定する。このとき、健康リスク判定部１９は、健康リスクの段階を「高」と判定する。その他の場合、健康リスク判定部１９は、健康リスクが中程度であると判定する。このとき、健康リスク判定部１９は、健康リスクの段階を「中」と判定する。

【0072】

工程Ｓ７では、健康リスク判定部１９が異常検出部１５の検出結果、及び、睡眠段階取得部１４によって取得された睡眠段階から健康リスクを判定する。健康リスク判定部１９は、例えば、異常検出部１５が異常呼吸状態を検出した時刻、及び、当該時刻において睡眠段階取得部１４が取得した睡眠段階を取得する。

【0073】

次に、表示部２０が健康リスク判定部１９によって判定された健康リスクを表示する（工程Ｓ８）。前述したように、表示部２０は、例えば、長時間のリスクの大小を示す情報、短時間のリスクの大小を示す情報、健康リスクの高低を示す情報、及び異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報の少なくともいずれかを表示する。

【0074】

工程Ｓ８における動作の具体例を、図６を参照しながら説明する。図６は、表示部２０による健康リスクの表示の一例を示す図である。図６の例では、表示部２０は、長時間のリスクの大小を示す縦軸と、短時間のリスクの大小を示す横軸とを表示する。表示部２０は、マトリクス状に配置された複数（一例として９つ）のマス目を表示する。当該マス目は、図５に示されるマス目と対応している。図６に示される長時間のリスクの大小を示す縦軸は、図５に示される平均検出回数を示す縦軸と対応する。図６に示される短時間のリスクの大小を示す横軸は、図５に示される最大検出回数を示す横軸と対応する。

【0075】

一例として、表示部２０は、図６に示される複数のマス目のいずれかに点Ｐを表示することによって、健康リスクの判定結果を表示する。このように、表示部２０は、長時間のリスクの大小を示す情報、及び、短時間のリスクの大小を示す情報を表示する。表示部２０は、例えば、平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数から長時間のリスクを算出する。表示部２０は、平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数から、縦軸に沿った方向（図６における紙面上下方向）の点Ｐの位置を決定する。表示部２０は、例えば、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数から短時間のリスクを算出する。表示部２０は、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数から、横軸に沿った方向（図６における紙面左右方向）の点Ｐの位置を決定する。そして、表示部２０は、決定された縦軸に沿った方向の位置及び横軸に沿った方向の位置から、複数のマス目のいずれかに点Ｐを表示する。

【0076】

図６では、平均検出回数がＹ２以上且つＹ３未満であり、且つ、最大検出回数がＹ２以上且つＹ３未満である場合の表示部２０による表示の例を示している。よって、表示部２０は、９つのマス目のうち、図６における右上に位置するマス目に点Ｐを表示する。

【0077】

工程Ｓ８において、表示部２０は、例えば、健康リスク判定部１９によって判定された健康リスクの高低を示す情報を表示する。表示部２０は、例えば、健康リスク判定部１９から使用者の健康リスクの高低の段階を示す情報を取得する。表示部２０は、使用者の健康リスクの高低を「高」、「中」、及び「低」の３段階で表示する。図５及び図６の例では、表示部２０は、使用者の健康リスクの高低の段階が「高」であると表示する。

【0078】

工程Ｓ８において、表示部２０は、例えば、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報を表示する。表示部２０は、例えば、健康リスク判定部１９によって取得された異常呼吸状態を検出した時刻及び当該時刻における睡眠段階から、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報を表示する。この場合、表示部２０は、異常検出部１５によって検出された異常呼吸状態の検出回数が増加、又は低下した睡眠段階を、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報として表示してもよい。例えば、表示部２０は、入眠時刻からＭ時間後（Ｍは自然数、一例として４）であって睡眠深度がＮ（Ｎは自然数、一例として３）であるときに異常呼吸状態の検出回数が増加又は減少したことを表示する。

【0079】

例えば、表示部２０は、異常呼吸状態が使用者の睡眠の質に影響を与える可能性を表示してもよい。例えば、表示部２０は、使用者の睡眠が深いノンレム睡眠時に異常呼吸状態の検出回数が多い場合、睡眠の質が異常呼吸状態により低下している可能性があることを、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係を示す情報として表示してもよい。

【0080】

以上、本実施形態に係る健康リスク判定システム１の動作の一例について説明した。しかしながら、健康リスク判定システムの動作の各工程の内容及び順序は、前述の例に限られず、適宜変更可能である。

【0081】

続いて、本実施形態に係る健康リスク判定システム１の作用効果について説明する。この健康リスク判定システム１では、センサ部１１が使用者に対して非接触で使用者の呼吸情報を取得する。センサ部１１が使用者に対して接触する場合と比較して、負担を軽減することができる。

【0082】

健康リスク判定システム１は、平均回数取得部１７によって取得された平均検出回数、及び、最大回数取得部１８によって取得された最大検出回数の双方から使用者の健康リスクを判定する。例えば、入眠時刻から覚醒時刻までのうち短時間に、集中して使用者が異常呼吸状態となる可能性がある。この場合、平均検出回数のみから使用者の健康リスクを判定すると、健康リスクを正確に把握できない可能性がある。健康リスク判定システム１では、平均検出回数に最大検出回数を加味して使用者の健康リスクを判定するため、短時間に集中して異常呼吸状態となった場合でも、健康リスクを正確に把握することができる。

【0083】

例えば、図４に示されるように、使用者が短時間に集中して異常呼吸状態となる可能性がある。図４の例では、平均検出回数は２０である。図４の状態は図５に示される平均検出回数の判定基準のみに照らせば、使用者の健康リスクが中程度（平均検出回数がＹ１以上且つＹ２未満）として判定されうる。これに対し、健康リスク判定システム１のように平均検出回数及び最大検出回数の双方から健康リスクを判定する場合、健康リスク判定部１９は使用者の健康リスクが高い（平均検出回数がＹ１以上且つＹ２未満、及び最大検出回数がＸ２以上）と判定する。このように、健康リスク判定システム１では、使用者の健康リスクを一層正確に判定できる。

【0084】

本実施形態では、センサ部１１は、使用者の体動を示す情報である体動情報と、使用者の心拍を示す情報である心拍情報とを取得する。異常検出部１５は、体動情報及び心拍情報から異常呼吸状態を検出する。この場合、呼吸情報に加えて、体動情報及び心拍情報から異常呼吸状態を検出できる。例えば、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化する際の使用者の体動、及び、使用者の心拍数の上昇から異常呼吸状態を検出できる。よって、使用者の異常呼吸状態を一層正確に検出できる。

【0085】

本実施形態では、健康リスク判定システム１は、呼吸情報、体動情報、及び心拍情報から使用者の睡眠段階を判定する睡眠段階取得部１４をさらに備える。健康リスク判定部は、異常検出部１５の検出結果及び睡眠段階から使用者の健康リスクを判定する。この場合、異常呼吸状態の検出結果に加えて、睡眠段階から健康リスクを判定できる。例えば、異常呼吸状態の発生時と睡眠段階との関係の観点から、健康リスクについて使用者に助言することができる。

【0086】

本実施形態では、呼吸情報は、使用者の呼吸に伴う体動を示す信号を含む。健康リスク判定システム１は、信号を増幅し、増幅された信号を睡眠段階取得部１４に出力する第１アンプ１２及び第２アンプ１３をさらに備える。第１アンプ１２のゲインは、第２アンプ１３のゲインよりも大きい。

【0087】

例えば、異常呼吸状態から通常の呼吸状態に変化した時に使用者の呼吸が大きくなる傾向にある。仮に健康リスク判定システム１が所定のゲインを有する第１アンプ１２のみを備える場合、使用者の呼吸が大きくなった際に第１アンプ１２により増幅された信号が振り切れて飽和する可能性がある。これに対し、第１アンプ１２のゲインよりも小さいゲインを有する第２アンプ１３を備えることで、第１アンプ１２における信号が飽和した場合に第２アンプ１３において信号を増幅して睡眠段階取得部１４に出力することができる。よって、睡眠段階を一層正確に取得できる。

【0088】

以上、本開示に係る健康リスク判定システムの実施形態について説明した。しかしながら、本開示は、前述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した要旨を変更しない範囲において種々の変形が可能である。

【0089】

前述の実施形態では、健康リスク判定部１９が図５に示される判定基準から使用者の健康リスクを判定する例について説明した。しかし、健康リスク判定部１９による健康リスクの判定基準は、適宜変更可能である。前述の実施形態では、健康リスク判定部１９が健康リスクを「高」、「中」、及び「低」の３段階で判定する例について説明した。しかし、健康リスク判定部１９による健康リスクの判定方法は、適宜変更可能である。例えば、健康リスク判定部１９は、健康リスクを４つ以上の段階で判定してもよいし、２つの段階で判定してもよい。健康リスク判定部１９は健康リスクの判定結果を数値（例えばパーセンテージ）として出力してもよく、表示部２０が当該数値を表示してもよい。

【0090】

前述の実施形態では、糸状センサが刺繍されたセンサシートであるセンサ部１１について説明した。この場合、センサ部１１を容易に任意の位置に移動できるという利点がある。しかし、センサ部はセンサシートでなくてもよく、センサ部の態様は特に限定されない。前述の実施形態では、センサ部が配置されるクッション体１０がマットレスである例について説明した。しかし、センサ部が配置されるクッション体は、ベッドパッド、敷き寝具、又は枕であってもよく、クッション体の種類は適宜変更可能である。さらに、センサ部はクッション体以外のもの（例えばベッド）に配置されてもよく、この場合、クッション体を省略することも可能である。

【0091】

前述の実施形態では、センサ部１１がクッション体１０の芯材２及び側地３の間に配置される例について説明した。しかし、センサ部１１の配置態様は、センサ部１１が使用者に対して非接触となる態様であればよく、適宜変更可能である。

【符号の説明】

【0092】

１…健康リスク判定システム、２…芯材、３…側地、１０…クッション体、１１…センサ部、１２…第１アンプ、１３…第２アンプ、１４…睡眠段階取得部、１５…異常検出部、１６…単位回数取得部、１７…平均回数取得部、１８…最大回数取得部、１９…健康リスク判定部、２０…表示部、２１…上面、２２…下面、２３…側面、３１…表地、３２…裏地、３３…開閉部材、３４…スライド部材、３５…開閉部、４０…健康リスク判定アプリケーション、Ｄ１…長手方向、Ｄ２…短手方向、Ｄ３…厚さ方向、Ｐ…点。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】