JP2023033830A - 日常生活動作評価システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者のＡＤＬ能力の低下を早期発見することのできる評価システムを提供する。【解決手段】日常生活動作評価システムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも１つのセンサ（３１～３４）と、少なくとも１つのセンサからの検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段（５１，５２）と、計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段（４０）と、履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段（５５）とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、高齢者施設などの介護施設における入居者の日常生活動作を評価する評価システムおよびプログラムに関する。

高齢者施設において、入居者（高齢者）の日常生活動作（以下「ＡＤＬ」という）を評価することは、介護レベルや認知症の進行度合を推定する上で重要である。ＡＤＬの評価には、歩行能力等が用いられる。

特開２００６－３１４３３号公報（特許文献１）では、日常生活体力項目の体力測定値と、生活体力加齢関数プログラムと、日常生活体力項目ごとに定めた自立限界値とから、被験者の自立度を評価する技術が提案されている。

ＷＯ２００８／０９３４０６号公報（特許文献２）には、建物内の床・階段・運動器具等に備えられたセンサユニット（主に圧力センサ）によって、被験者の左右の脚にかかる荷重・歩幅等の比を計測することで、歩行能力の判定を行う技術が開示されている。

また、特開２０１９－１５４４８９号公報（特許文献３）には、モーションキャプチャ装置などによって、被検者の日常生活の身体動作時（立上り動作、歩行動作、片脚立ち動作、スクワット動作）における運動能力（筋力）を評価する技術が開示されている。この技術では、身体動作の計測において、身体部位の関節トルク・間接角度等、頭の位置姿勢・移動速度などを測定し、被検者の基本情報と合わせて上半身・左側の下半身・右側の下半身に分けて運動能力を評価している。

特開２００６－３１４３３号公報 ＷＯ２００８／０９３４０６号公報 特開２０１９－１５４４８９号公報

高齢者施設において、介護スタッフ等のスタッフにより入居者のＡＤＬ測定を行うことがある。しかし、この場合、様々な心理的要因により測定値の信頼性が低くなる可能性がある。また、特許文献１では、被験者の自立度や運動能力を自動的に評価できるものの、実際の日常動作を監視しなければ、ＡＤＬ能力の低下を早期発見することができない。

特許文献２の技術では、圧力センサを建物内の床に設ける必要があるため、コストがかかるという問題がある。また、特許文献３の技術では、身体動作計測の手段としてモーションキャプチャ装置などが採用されており、高齢者施設の個室に設けることを想定すると、プライバシー面での懸念がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者のＡＤＬ能力の低下を早期発見することのできる評価システムを提供することである。

この発明のある局面に従う日常生活動作評価システムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも１つのセンサと、少なくとも１つのセンサからの検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段と、計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段とを備える。

好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからの起上り動作を含み、計測手段は、起上り動作に要した起上り時間または速度を、体幹指標として計測する。

日常生活動作評価システムは、個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、荷重センサからの検知信号に基づいて、手摺への依存時間を計測する依存時間計測手段とをさらに備えていてもよい。この場合、判定手段は、起上り動作に要した起上り時間または速度と、依存時間計測手段により計測された依存時間とに基づいて、体幹の低下の有無を判定することが望ましい。

好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからの立上り動作を含み、計測手段は、立上り動作に要した立上り時間または速度を、下肢筋力指標として計測する。

日常生活動作評価システムは、個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、荷重センサからの検知信号に基づいて、手摺に掛かる荷重値を計測する手摺荷重計測手段とをさらに備えていてもよい。この場合、判定手段は、立上り動作に要した立上り時間または速度と、手摺荷重計測手段により計測された荷重値とに基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定することが望ましい。

より好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからトイレまでの移動動作を含み、計測手段は、移動動作に要した歩行時間または歩行速度を、歩行能力指標として計測する。

好ましくは、少なくとも１つのセンサは、使用者のバイタル情報を検知するバイタルセンサを含み、日常生活動作評価システムは、バイタルセンサにより検知されたバイタル情報に基づいて、使用者の覚醒度を推定する推定手段をさらに備える。この場合、判定手段は、推定手段により推定された覚醒度に応じて計測手段により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定してもよい。

この発明の他の局面に係る日常生活動作評価プログラムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも１つのセンサからの検知信号を入力するステップと、入力した検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測するステップと、計測された過去の計測値を履歴記憶手段に記録するステップと、計測された今回の計測値と、履歴記憶手段に記憶された過去の計測値とを比較して、使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定するステップとをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者（個室の使用者）のＡＤＬ能力の低下を早期発見することができる。

（Ａ）は、本発明の各実施の形態に係る日常生活動作評価システムが適用される高齢者施設の個室の平面図であり、（Ｂ）は、個室内のベッドまたはその周辺部に複数のセンサが設けられた状態を模式的に示す図である。 （Ａ）は、本発明の各実施の形態に係る日常生活動作評価システムの全体構成を示すブロック図であり、（Ｂ）は、本発明の各実施の形態に係る評価装置のハードウェア構成および機能構成を示すブロック図である。 高齢者施設のベッドに寝ていた使用者の起床時の一連の動作を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態１における起床動作時のＡＤＬ指標の計測処理（起床時計測処理）を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における起床直後のトイレへの移動動作時のＡＤＬ指標の計測処理（移動時計測処理）を示すフローチャートである。 本実施の形態１における、起床関連動作に基づくＡＤＬ評価方法を示すフローチャートであり、（Ａ）は起床動作に基づくＡＤＬ評価方法を示し、（Ｂ）は移動動作に基づくＡＤＬ評価方法を示す。 本実施の形態３において、荷重センサの設置場所を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態３における手摺使用時のＡＤＬ指標の計測処理を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。

＜実施の形態１＞
（概略構成について）
図１（Ａ），（Ｂ）および図２（Ａ）を参照して、本実施の形態に係る日常生活動作評価システム１（以下「評価システム１」と略す）の概略構成について説明する。図１（Ａ）は、評価システム１が適用される高齢者施設の個室１００の平面図であり、図１（Ｂ）は、個室１００内のベッド１１０またはその周辺部に複数のセンサが設けられた状態を模式的に示す図である。図２（Ａ）は、評価システム１の全体構成を示すブロック図である。

図１（Ａ）に示されるように、個室１００は、居住空間１０１とトイレ室１０２とで構成されており、居住空間１０１にベッド１１０が載置されている。トイレ室１０２には、トイレ１１２および手摺１１３が設置されている。ベッド１１０またはその周辺部に、使用者の起床時の動作を検知する起床センサ３１が設けられており、トイレ室１０２の出入口には、扉１０２ｄの開閉を検知する扉開閉センサ３２が設けられている。

図１（Ａ）および図２（Ａ）に示されるように、本実施の形態に係る評価システム１は、居住空間１０１に設けられたこれらのセンサ３１，３２を含むセンシング部３と、センシング部３からの検知信号を入力して、ＡＤＬ評価を行う評価装置２とを備えている。評価装置２は、たとえば汎用コンピュータであり、ネットワークを介して介護記録サーバ４と接続されている。介護記録サーバ４は、物理サーバであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。なお、本実施の形態では、図２（Ａ）において破線で示すバイタルセンサ３３および荷重センサ３４はセンシング部３に含まれなくてもよい。

評価装置２は、個室１００の使用者の起床関連動作に伴う時間を計測し、その計測結果を介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に記憶するとともに、履歴記憶部４０に記憶された履歴情報に基づいてＡＤＬ評価を行う。

ここで、「起床関連動作」とは、ベッド１１０で寝ていた使用者の起床に関連する動作であり、具体的には、ベッド１１０からの起上り動作、ベッド１１０からの立上り動作、および、ベッド１１０からトイレ１１２（トイレ室１０２）への移動動作を含む。そのため、評価システム１は、起上り動作に伴う時間：起上り時間（Ｔａ）、立上り動作に伴う時間：立上り時間（Ｔｂ）、および、ベッド１１０からトイレ１１２までの移動動作に伴う時間：歩行時間（Ｔｃ）を計測する（図１（Ａ）参照）。

図３には、ベッド１１０に寝ていた使用者の起床時の一連の動作が模式的に示されている。『起上り動作』は、「起上り開始（頭が上がり始めた状態）」から「端座位（ベッド１１０の端に（脚を下ろして）座った状態）」までの動作であり、『立上り動作』は、「離床（ベッド１１０から腰を上げ始めた状態）」から「歩き出し（ベッド１１０から離れ始めた状態）」までの動作である。起上り動作に伴う起上り時間（Ｔａ）は、使用者の体幹指標を表わし、立上り動作に伴う立上り時間（Ｔｂ）は、使用者の下肢筋力指標を表わす。なお、使用者のベッド１１０からトイレ１１２までの移動動作は、「歩き出し」からトイレ室１０２に到着するまでの歩行動作であり、この移動動作に伴う移動時間（Ｔｃ）は、使用者の歩行能力指標を表わす。

これらの各動作を検知するための起床センサ３１および扉開閉センサ３２は、たとえば赤外線センサにより構成される。図１（Ｂ）に示したように、起床センサ３１は、ベッド１１０からの起上り動作および立上り動作のそれぞれを確実かつ簡易に検知するためには、複数（２つ）のセンサ３１ａ，３１ｂを含んでいてもよい。一例として、一方のセンサ（以下「第１センサ」という）３１ａは、ベッド１１０の頭部側に設置され、ベッド１１０上における使用者の姿勢の変化を検知する。他方のセンサ（以下「第２センサ」という）３１ｂは、ベッド１１０下の床付近に設置され、ベッド１１０から床に下ろされた使用者の足を検知する。

（評価装置の構成について）
図２（Ｂ）は、評価装置２のハードウェア構成および機能構成を示すブロック図である。図２（Ｂ）を参照して、評価装置２は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、各種データおよびプログラムを記憶する記憶部２２と、日時などの計時動作を行う計時部２３と、ネットワークを介して他の情報処理装置と通信する通信部２４と、ユーザからの指示を受け付ける操作部２５と、各種情報を表示する表示部２６と、外部機器からの信号を入出力する入出力部２７とを備えている。

評価装置２は、その機能構成として、第１および第２計測部５１，５２と、記録処理部５５と、判定部５６と、報知処理部５７とを含む。なお、本実施の形態に係る評価装置２は、図２（Ｂ）において破線で示す第３計測部５３および推定部５４を含まなくてもよい。

第１計測部５１は、起床センサ３１（第１センサ３１ａおよび第２センサ３１ｂ）からの検知信号に基づいて、起上り時間（Ｔａ）を計測するとともに、立上り時間（Ｔｂ）を計測する。第２計測部５２は、起床センサ３１（第２センサ３１ｂ）および扉開閉センサ３２からの検知信号に基づいて、歩行時間（Ｔｃ）を計測する。

記録処理部５５は、第１および第２計測部５１，５２により計測された計測値を、通信部２４を介して、介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に記録する処理を実行する。具体的には、起上り時間（Ｔａ）、立上り時間（Ｔｂ）、および歩行時間（Ｔｃ）を含む計測データを、計測日時とともに履歴記憶部４０に記録する。これにより、介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に、使用者の過去の計測データが履歴情報として記憶される。なお、個室１００が高齢者施設等の施設の一室である場合には、個室１００の使用者ＩＤ（識別情報）と関連付けて計測データが記憶されるものとする。

判定部５６は、履歴記憶部４０に記憶された各計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者のＡＤＬ能力の低下の有無を判定する。

報知処理部５７は、判定部５６による判定結果を施設スタッフに報知する処理を実行する。たとえば、表示部２６に判定結果を表示してもよいし、通信部２４を介して施設スタッフが保持する端末（図示せず）等に判定結果を通知してもよい。なお、報知処理部５７は、判定部５６によりＡＤＬ能力の低下が判定された場合にのみ報知処理を行ってもよい。

図２（Ｂ）に示した第１および第２計測部５１，５２、記録処理部５５、判定部５６、および報知処理部５７の機能は、ＣＰＵ２１が記憶部２２に記憶されたソフトウェアを実行することにより実行される。

なお、本実施の形態では、履歴記憶部４０が、介護記録サーバ４に格納されているものとして説明するが、評価装置２の記憶装置（ハードディスクなどの不揮発性の記憶装置）に格納されていてもよい。つまり、評価装置２と介護記録サーバ４とが一つの情報処理装置により実現されていてもよい。

＜動作について＞
（ＡＤＬ指標計測方法）
図４および図５は、本実施の形態における、起床関連動作に伴うＡＤＬ指標の計測方法を示すフローチャートである。図４は、起床動作時のＡＤＬ指標の計測処理（起床時計測処理）を示し、図５は、起床に引き続くトイレ１１２への移動動作時のＡＤＬ指標の計測処理（移動時計測処理）を示す。なお、図４および図５に示す各処理は、たとえば個室１００に使用者が在室している期間中、常時実行されてもよいし、毎日夜中の所定時刻（たとえば午前０時など）に開始されてもよい。また、これらの処理は、ＣＰＵ２１が記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。

図４を参照して、第１計測部５１が、起床センサ３１の第１センサ３１ａからの検知信号に基づいて、使用者の「起き上がり開始」を検知すると（ステップＳ２にてＹＥＳ）、起床動作の時間計測（タイマカウント）を開始する（ステップＳ４）。その後、第１計測部５１は、起床センサ３１の第２センサ３１ｂからの検知信号に基づいて、使用者の「端座」を検知すると（ステップＳ８にてＹＥＳ）、現在のタイマカウント値を「起上り時間Ｔａ」として計測するとともに、内部メモリに記録する（ステップＳ１２）。

なお、「起上り開始」を検知してから所定時間（たとえば１分）経過しても「端座」が検知されない場合には（ステップＳ８にてＮＯ、ステップＳ１０にてＹＥＳ）、一旦起き上がったがまた寝たと判断し、この処理を終了する。つまり、タイマのカウント値をゼロリセットする。

「端座」が検知された後、たとえば所定時間内に「離床」および「歩き出し」が検知された場合（ステップＳ１４にてＹＥＳ、Ｓ１６にてＹＥＳ）、第１計測部５１は、現在のタイマカウント値から「起き上がり時間Ｔａ」を引いた時間を「立上り時間Ｔｂ」として計測するとともに、内部メモリに記録する（ステップＳ１８）。同時に、第２計測部５２に起床動作に伴う時間の計測を完了したことを通知する（ステップＳ２２）。なお、「離床」動作は、第１センサ３１ａまたは後述のバイタルセンサ３３により検知可能である。「歩き出し」動作は、第２センサ３１ｂにより検知可能である。

なお、「端座」を検知してから所定時間（たとえば１分）経過しても「離床」が検知されない場合には（ステップＳ１４にてＮＯ、ステップＳ２４にてＹＥＳ）、ベッド１１０上に戻ったと判断し、この処理を終了する。

第２計測部５２への通知後、記録処理部５５が、内部メモリに記録されていた「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」を介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に記録し（ステップＳ２４）、この処理を終了する。

図５を参照して、第２計測部５２は、第１計測部５１からの通知を受領すると（ステップＳ３２にてＹＥＳ）、移動動作の時間計測（タイマカウント）を開始する（ステップＳ３４）。その後、第２計測部５２は、扉開閉センサ３２からの検知信号に基づいて、トイレ室１０２の扉１０２ｄが閉状態から開状態となったことを検知すると（ステップＳ３６にてＹＥＳ）、現在のタイマカウント値を「歩行時間Ｔｃ」として計測するとともに、内部メモリに記録する（ステップＳ４０）。

なお、タイマカウントを開始してから所定時間（たとえば１分）経過してもトイレ扉１０２ｄの開閉が検知されない場合には（ステップＳ３６にてＮＯ、ステップＳ３８にてＹＥＳ）、トイレ１１２以外の場所へ移動したと判断し、この処理を終了する。

ステップＳ４０の計測処理の後、記録処理部５５が、内部メモリに記録されていた「歩行時間Ｔｃ」を介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に記録し（ステップＳ４２）、この処理を終了する。

（ＡＤＬ評価方法）
図６は、本実施の形態における、起床関連動作に基づくＡＤＬ評価方法を示すフローチャートであり、図６（Ａ）に、起床動作に基づくＡＤＬ評価方法が示され、図６（Ｂ）に、移動動作に基づくＡＤＬ評価方法が示されている。図６（Ａ），（Ｂ）に示す各処理は、たとえば毎日所定時刻（午前１０時など）に開始されてもよいし、操作部２５を介してユーザ（施設スタッフ）からＡＤＬ評価の指示が入力された場合に開始されてもよい。これらの処理もまた、ＣＰＵ２１が記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。

・起床動作に基づくＡＤＬ評価
図６（Ａ）を参照して、判定部５６は、はじめに、介護記録サーバ４から履歴記憶部４０の情報を取得し、個室１００の使用者の「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」の変化量を算出し、「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」が増加傾向にあるかどうかを判定する（ステップＳ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１０６）。

「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」を常時計測する場合、評価対象の計測値は、たとえば一日分の計測値の平均値であってもよいし、一日分の計測値のうちの任意の計測値であってもよい。また、比較対象の計測値は、たとえば直前の所定期間（たとえば一ヶ月）分の計測値の平均値であってもよい。典型的には、判定部５６は、直近の一日分の計測平均＞過去一ヶ月分の計測平均の関係となった場合に、増加傾向にあると判定する。以下に説明する他種の計測値も同様であってよい。

「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」の両方が増加傾向にあると判定された場合（ステップＳ１０２にてＹＥＳ、ステップＳ１０４にてＹＥＳ）、判定部５６は、使用者の下肢筋力および体幹が低下していると判定し、報知処理部５７により『下肢筋力および体幹の低下』が報知される（ステップＳ１０８）。

「起上り時間Ｔａ」のみが増加傾向にあると判定された場合（ステップＳ１０２にてＹＥＳ、ステップＳ１０４にてＮＯ）、判定部５６は、使用者の体幹が低下していると判定し、報知処理部５７により『体幹の低下』が報知される（ステップＳ１１０）。また、「立上り時間Ｔｂ」のみが増加傾向にあると判定された場合（ステップＳ１０２にてＮＯ、ステップＳ１０６にてＹＥＳ）、判定部５６は、使用者の下肢筋力が低下していると判定し、報知処理部５７により『下肢筋力の低下』が報知される（ステップＳ１１２）。

これに対し、「起上り時間Ｔａ」および「立上り時間Ｔｂ」の両方が増加傾向にないと判定された場合（ステップＳ１０２にてＮＯ、ステップＳ１０４にてＮＯ）、判定部５６は、使用者の下肢筋力および体幹は低下していないと判定し、報知処理部５７により下肢筋力および体幹の『現状維持』が報知される（ステップＳ１１４）。

・移動動作に基づくＡＤＬ評価
図６（Ｂ）を参照して、判定部５６は、はじめに、介護記録サーバ４から履歴記憶部４０の情報を取得し、個室１００の使用者の「歩行時間Ｔｃ」の変化量を算出し、「歩行時間Ｔｃ」が増加傾向にあるかどうかを判定する（ステップＳ１２２）。増加傾向にあるかどうかの判定方法は、起床動作に基づくＡＤＬ評価での判定方法と同様である。

「歩行時間Ｔｃ」が増加傾向にあると判定された場合（ステップＳ１２２にてＹＥＳ）、判定部５６は、使用者の歩行能力が低下傾向にあると判定し、報知処理部５７により『歩行能力低下』が報知される（ステップＳ１２４）。「歩行時間Ｔｃ」が増加傾向にないと判定された場合（ステップＳ１２２にてＮＯ）、判定部５６は、使用者の歩行能力は低下していないと判定し、報知処理部５７により歩行能力の『現状維持』が報知される（ステップＳ１２６）。

上述のように、個室１００に設置されたセンサ３１，３２からの検知信号に基づいてＡＤＬ指標を算出するため、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成でＡＤＬ指標を算出することができる。また、介護者の見守りがない状況でセンシングが行われるため、使用者の本来の生活動作に基づいて客観的なＡＤＬ指標を算出できる。その結果、適切にＡＤＬ能力を評価することができる。

また、一つの動作ではなく起床時の一連の動作を対象に複数のＡＤＬ指標を算出するため、特定の生活動作に偏ることなく使用者のＡＤＬ能力を評価することができる。具体的には、歩行能力に直接的または間接的に関連するＡＤＬ能力を総合的に評価することができる。また、毎日、使用者の過去の計測値と比較してＡＤＬ指標の変化量を算出するため、使用者ごとにきめ細かくＡＤＬ能力の変化を捉えることができる。その結果、ＡＤＬ能力の低下を早期発見することができる。

また、本実施の形態のセンサ３１ａ，３１ｂ，３２は、比較的安価なセンサであるため、簡易かつ安価にＡＤＬ指標を評価することができる。

なお、本実施の形態では、報知処理部５７が判定部５６による判定結果をそのままユーザ（介護スタッフ）に報知することとしたが、判定結果に基づいて、見守り開始や運動療法の提案を行うこととしてもよい。これにより、ＡＤＬ能力の低下が見逃されることによる使用者の転倒リスクを回避することができる。また、その結果、転倒をきっかけとした使用者の骨折や要介護度の悪化による認知症の発生を予防することができる。

＜実施の形態２＞
本実施の形態に係る評価システムは、使用者の覚醒度を推定する機能を有しており、主に、図２（Ａ）に示したセンシング部３にバイタルセンサ３３が含まれている点において、実施の形態１と相違する。バイタルセンサ３３は、たとえばマイクロ波センサであり、使用者のバイタル情報を検知する。バイタル情報は、心拍、呼吸などを含む。

本実施の形態の評価装置２は、図２（Ｂ）において破線で示した推定部５４を含む。推定部５４は、バイタルセンサ３３からの検知信号に基づいて、ベッド１１０上の使用者の覚醒度を推定する。バイタルセンサ３３は、起床時の使用者のバイタル情報を検知するため、図１（Ｂ）に示すように、たとえばベッド１１０の頭部側に設置されている。

覚醒度は、たとえば、使用者の「起上り開始」から「離床」までのバイタル情報（心拍数など）の変動量として算出可能である。覚醒度が低い場合の各動作時間（ＡＤＬ指標）は、覚醒度が正常範囲の場合よりも長くなる可能性があり、計測値の信頼度が低くなることが考えられる。そのため、本実施の形態の判定部５６は、使用者の覚醒度に応じて各計測部５１，５２により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、使用者のＡＤＬ能力の低下の有無を判定する。

具体的な補正方法としては、推定部５４による推定結果（覚醒度）をＡＤＬ指標となる計測値（起上り時間Ｔａ、立上り時間Ｔｂ、歩行時間Ｔｃ）とともに履歴記憶部４０に記録しておき、判定部５６による判定時に計測値を補正してもよいし、覚醒度に応じて実測値を補正した値、すなわち補正後の計測値を、履歴記憶部４０に記録するようにしてもよい。計測値の補正は、たとえば覚醒度に応じた係数を実測値に乗算することにより実現可能である。あるいは、覚醒度が所定値未満の場合にのみ、実測値に所定の係数を乗算するようにしてもよい。

以上説明したように、本実施の形態では、覚醒度に応じてＡＤＬ指標となる計測値を補正するため、ＡＤＬ評価の信頼性を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、起床時の覚醒度を計測値の補正に用いることとしたが、覚醒度を起床時の転倒リスク評価対象とし、覚醒度の低下度合を判定してもよい。

また、本実施の形態において用いられるバイタルセンサ３３は使用者の動きを検出することも可能であるため、個室１００内に設置されたバイタルセンサ３３一つで、実施の形態１で説明した起上り動作、立上り動作、および移動動作を検出するようにしてもよい。この場合、センシング部３はバイタルセンサ３３のみを含んでいてもよい。つまり、評価システム１は、少なくとも一つのセンサを備えていればよい。

＜実施の形態３＞
本実施の形態に係る評価システムは、図１（Ａ）に示したトイレ室１０２内の手摺１１３への依存度を検出する機能を有しており、主に、図２（Ａ）に示したセンシング部３に荷重センサ３４が含まれている点において、実施の形態１と相違する。荷重センサ３４は、たとえば圧力センサにより構成される。

荷重センサ３４は、図７（Ａ）に示されるように、トイレ室１０２の壁１０２ｗに設けられてもよいし、図７（Ｂ）に示されるように、トイレ室１０２の床１０２ｆに設けられてもよい。

本実施の形態の評価装置２は、図２（Ｂ）において破線で示した第３計測部５３を含む。第３計測部５３は、荷重センサ３４からの検知信号に基づいて、手摺１１３に掛かる荷重値（ｘ）および手摺１１３への依存時間（Ｔｄ）を計測する。このように、第３計測部５３は、手摺荷重計測手段および依存時間計測手段として機能する。手摺１１３に掛かる荷重値（ｘ）は下肢筋力指標の一つとみなされ、手摺１１３への依存時間（Ｔｄ）は体幹指標の一つとみなされる。

図８は、手摺使用時のＡＤＬ指標の計測処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、たとえば、トイレ扉１０２ｄの開閉が検知された場合に開始される。一例として、図５に示した移動時計測処理において、トイレ扉１０２ｄの開閉が検知されたことに応じて（ステップＳ３６にてＹＥＳ）開始されてもよい。つまり、ベッド１１０からトイレ１１２への移動動作に引き続いて、手摺１１３への依存動作を検出してもよい。

図８を参照して、荷重センサ３４からの検知信号に基づいて、手摺１１３への荷重が検知されると（ステップＳ５２にてＹＥＳ）、第３計測部５３が、手摺依存動作の時間計測（タイマカウント）を開始するとともに（ステップＳ５４）、荷重の測定を開始する（ステップＳ５６）。

その後、荷重が検知されなくなり（ステップＳ５８にてＹＥＳ）、かつ、トイレ扉１０２ｄの開閉が検知された場合に（ステップＳ６０にてＹＥＳ）、第３計測部５３による手摺荷重ｘおよび手摺依存時間Ｔｄの測定が終了され（ステップＳ６２）、記録処理部５５によって、各測定値が介護記録サーバ４の履歴記憶部４０に記録される（ステップＳ６４）。なお、手摺荷重ｘは、計測された荷重の最大値として算出されてもよいし、平均値として算出されてもよい。

このように、本実施の形態では、履歴記憶部４０に、第３計測部５３による計測結果（荷重値ｘおよび依存時間Ｔｄ）が、第１および第２計測部５１，５２による計測結果（起上り時間Ｔａ、立上り時間Ｔｂ、歩行時間Ｔｃ）とともに履歴記憶部４０に記録される。そのため、本実施の形態の判定部５６は、使用者の起上り時間（Ｔａ）の増加度合および手摺１１３に掛かる荷重値（ｘ）の増加度合の両方に基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定し、使用者の立上り時間（Ｔｂ）の増加度合および手摺１１３への依存時間（Ｔｄ）の増加度合の両方に基づいて、体幹の低下の有無を判定することができる。

以上説明したように、本実施の形態では、トイレ１１２使用時における手摺１１３への依存度を考慮して、使用者の体幹および下肢筋力の低下の有無を判定するため、ＡＤＬ評価の信頼性を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、第３計測部５３が荷重値ｘおよび依存時間Ｔｄの両方を計測することとしたが、これらのうちいずれか一方を計測してもよい。つまり、下肢筋力指標および体幹指標のいずれか一方に、手摺への依存度を含めてもよい。

＜変形例＞
実施の形態１では、起床動作を「起上り動作」と「立上り動作」とに区別し、第１計測部５１が起上り時間（Ｔａ）および立上り時間（Ｔｂ）の双方をＡＤＬ指標として計測することとしたが、これらの区別なく、起上り開始から歩き始めまでのトータル時間（起床動作時間（Ｔａ＋Ｔｂ））をＡＤＬ指標として計測してもよい。あるいは、第１計測部５１は、起上り時間（Ｔａ）および立上り時間（Ｔｂ）のいずれか一方のみを計測することとしてもよい。

また、実施の形態１では、起床関連動作を「起床動作」と「移動動作」とに区別し、第１計測部５１が起床動作に伴う起床動作時間（Ｔａ＋Ｔｂ）を計測し、第２計測部５２が移動動作に伴う歩行時間（Ｔｃ）を計測することとしたが、これらの区別なく、一つの計測部が、起上り開始からトイレ１１２への移動までのトータル時間（起床間連動作時間（Ｔａ＋Ｔｂ＋Ｔｃ））をＡＤＬ指標として計測してもよい。あるいは、第１計測部５１による起床動作時間の計測、および、第２計測部５２による歩行時間の計測のいずれか一方のみが行われてもよい。

また、実施の形態１では、各動作に伴う時間をＡＤＬ指標として用いることとしたが、各動作に伴う速度をＡＤＬ指標として用いてもよい。これにより、個室１００内の家具が移動されて、ベッド１１０からトイレ１１２までの動線が変化した場合であっても、精度良くＡＤＬ評価を行うことができる。

なお、上記各実施の形態において評価装置２により実行されるＡＤＬ評価方法を、プログラムとして提供してもよい。このようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な一時的でない（non-transitory）記録媒体にて記録させて提供することができる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 評価システム、２ 評価装置、３ センシング部、４ 介護記録サーバ、３１，３１ａ，３１ｂ 起床センサ、３２ 扉開閉センサ、３３ バイタルセンサ、３４ 荷重センサ、４０ 履歴記憶部、５１ 第１計測部、５２ 第２計測部、５３ 第３計測部、５４ 推定部、５５ 記録処理部、５６ 判定部、５７ 報知処理部、１００ 個室、１０１ 居住空間、１０２ トイレ室、１１０ ベッド、１１２ トイレ、１１３ 手摺。

Claims (8)

1. 個室内の居住空間に設けられた少なくとも１つのセンサと、
   前記少なくとも１つのセンサからの検知信号に基づいて、前記個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段と、
   前記計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段と、
   前記履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段とを備える、日常生活動作評価システム。
2. 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからの起上り動作を含み、
   前記計測手段は、前記起上り動作に要した起上り時間または速度を、体幹指標として計測する、請求項１に記載の日常生活動作評価システム。
3. 前記個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、
   前記荷重センサからの検知信号に基づいて、前記手摺への依存時間を計測する依存時間計測手段とをさらに備え、
   前記判定手段は、前記起上り動作に要した起上り時間または速度と、前記依存時間計測手段により計測された依存時間とに基づいて、体幹の低下の有無を判定する、請求項２に記載の日常生活動作評価システム。
4. 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからの立上り動作を含み、
   前記計測手段は、前記立上り動作に要した立上り時間または速度を、下肢筋力指標として計測する、請求項１または２に記載の日常生活動作評価システム。
5. 前記個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、
   前記荷重センサからの検知信号に基づいて、前記手摺に掛かる荷重値を計測する手摺荷重計測手段とをさらに備え、
   前記判定手段は、前記立上り動作に要した立上り時間または速度と、前記手摺荷重計測手段により計測された荷重値とに基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定する、請求項４に記載の日常生活動作評価システム。
6. 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからトイレまでの移動動作を含み、
   前記計測手段は、前記移動動作に要した歩行時間または歩行速度を、歩行能力指標として計測する、請求項１～５のいずれかに記載の日常生活動作評価システム。
7. 前記少なくとも１つのセンサは、前記使用者のバイタル情報を検知するバイタルセンサを含み、
   前記バイタルセンサにより検知されたバイタル情報に基づいて、前記使用者の覚醒度を推定する推定手段をさらに備え、
   前記判定手段は、前記推定手段により推定された覚醒度に応じて前記計測手段により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する、請求項１～６のいずれかに記載の日常生活動作評価システム。
8. 個室内の居住空間に設けられた少なくとも１つのセンサからの検知信号を入力するステップと、
   入力した検知信号に基づいて、前記個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測するステップと、
   計測された過去の計測値を履歴記憶手段に記録するステップと、
   計測された今回の計測値と、前記履歴記憶手段に記憶された過去の計測値とを比較して、前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定するステップとをコンピュータに実行させる、日常生活動作評価プログラム。

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