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WO2024241625A1 - 見守り装置、見守り方法及びプログラム - Google Patents

見守り装置、見守り方法及びプログラム Download PDF

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WO2024241625A1
WO2024241625A1 PCT/JP2024/001105 JP2024001105W WO2024241625A1 WO 2024241625 A1 WO2024241625 A1 WO 2024241625A1 JP 2024001105 W JP2024001105 W JP 2024001105W WO 2024241625 A1 WO2024241625 A1 WO 2024241625A1
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WO
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subject
notification
state
monitoring device
person
Prior art date
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PCT/JP2024/001105
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English (en)
French (fr)
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彰 一星
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sekisui House Ltd
Original Assignee
Sekisui House Ltd
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Publication date
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Priority to US19/107,555 priority patent/US20260024667A1/en
Priority to AU2024274949A priority patent/AU2024274949A1/en
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    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4818—Sleep apnoea

Definitions

  • the present invention relates to a monitoring device, a monitoring method, and a program, and in particular to a technology for determining physical abnormalities of a person being measured based on their biological information.
  • Patent Document 1 discloses an abnormality evaluation device that obtains the respiration rate of a person being measured while sleeping and compares the respiration rate with a reference respiration rate to determine whether the person being measured is in an abnormal physical condition. If this device determines that the person being measured is in an abnormal condition, it notifies the person and/or a caregiver of this fact.
  • the subject After drinking alcohol or exercising, the subject's heart rate and respiratory rate change significantly, albeit temporarily. For this reason, with the above-mentioned conventional technology, the subject may be judged to be in an abnormal state when measured after drinking alcohol or exercising, and an alert may be issued to that effect.
  • the present invention was made in consideration of the above problems, and its purpose is to provide a monitoring device, monitoring method, and program that can appropriately notify the subject of abnormalities based on the subject's temporary physical condition, such as drinking or exercise.
  • the monitoring device of the present invention includes a biometric information acquisition means for acquiring biometric information of the person being measured, an abnormality determination means for determining whether or not the person being measured is in an abnormal state based on the biometric information, a notification means for notifying the person being measured that he or she is in an abnormal state when it is determined that the person being measured is in an abnormal state, a state determination means for determining whether or not the person being measured is in a predetermined temporary physical state, and a notification restriction means for restricting the notification by the notification means when it is determined that the person being measured is in the temporary physical state.
  • the notification limiting means may change the judgment criteria in the judgment means when the subject is judged to be in the temporary physical condition.
  • the monitoring device described in (2) above may further include an impact level determination means for determining an impact level of the temporary physical condition of the subject.
  • the notification limiting means may change the determination criteria in the determination means according to the impact level.
  • the notification limiting means may be configured to, when it is determined that the person being measured is in the temporary physical state, not to issue a notification by the notification means until it is determined that the person being measured is not in the temporary physical state.
  • condition determination means may determine whether the subject is in the temporary physical condition based on the biological information.
  • the state determination means may include a machine learning model trained using the biometric information of a human being in the temporary physical state.
  • the temporary physical state may be a state after drinking alcohol or a state after exercise.
  • the monitoring method also includes a bio-information acquisition step of acquiring bio-information of the person being measured, an abnormality determination step of determining whether or not the person being measured is in an abnormal state based on the bio-information, a notification step of notifying the person being measured that he or she is in an abnormal state if it is determined that the person being measured is in an abnormal state, a condition determination step of determining whether or not the person being measured is in a predetermined temporary physical condition, and a notification restriction step of restricting notification in the notification step if it is determined that the person being measured is in the temporary physical condition.
  • the program of the present invention is a program for causing a computer to function as bioinformation acquisition means for calculating bioinformation of the subject, abnormality determination means for determining whether the subject is in an abnormal state based on the bioinformation, notification means for notifying the subject when it is determined that the subject is in an abnormal state, condition determination means for determining whether the subject is in a specified temporary physical state, and notification restriction means for restricting notification by the notification means when it is determined that the subject is in the temporary physical state.
  • This program may be stored in a computer-readable information storage medium such as a semiconductor memory or a magneto-optical disk.
  • the present invention makes it possible to appropriately notify the subject of any abnormalities based on the subject's temporary physical condition, such as drinking or exercise.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a monitoring system according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a functional block diagram of a monitoring device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a flow diagram showing an example of the operation of the monitoring device.
  • FIG. 11 is a flow diagram showing a modified operation example of the monitoring device.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a monitoring system according to an embodiment of the present invention.
  • the monitoring system 1 shown in the figure is mainly composed of a bed 40 installed in a house.
  • a speaker microphone 43 and a Doppler sensor 45 are attached to the headboard of the bed 40.
  • the Doppler sensor 45 irradiates microwaves toward the chest of the person being measured sleeping on the bed 40 and receives the reflected waves.
  • a Doppler signal indicating chest movement associated with heartbeat and breathing is generated from the reflected waves, and this Doppler signal is digitized and output as Doppler data.
  • the speaker microphone 43 is also installed so as to face the person being measured sleeping on the bed 40.
  • a weighing scale 41 is attached to the floor board of the bed 40, etc., and measures the weight of the person being measured and bedding, etc.
  • the weighing scale 41, speaker microphone 43, and Doppler sensor 45 are connected to a monitoring device 10 installed in the same house.
  • the monitoring device 10 acquires biometric information (here, heart rate and pulse rate) of the person being measured (not shown) sleeping in bed 40 based on Doppler data measured by the Doppler sensor 45, and detects abnormalities in the person being measured based on this biometric information. If an abnormality is detected, a voice message such as "An abnormality has been detected. Are you OK?" is output from the speaker of the speaker microphone 43. If the person being measured does not respond to this by saying "I'm OK" or the like into the microphone of the speaker microphone 43, the monitoring device 10 transmits a message of abnormality to the monitoring server 20 connected via a communication network 30 such as the Internet.
  • the monitoring server 20 is a computer installed in a remote monitoring center. When the monitoring server 20 receives the message of abnormality, the staff of the monitoring center again calls the person being measured from the speaker of the speaker microphone 43, and requests the dispatch of a medical professional such as a doctor or an ambulance to the residence if necessary.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of a monitoring device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the monitoring device 10 functionally includes a biometric information acquisition unit 11, an admission determination unit 12, a state determination unit 13, an impact level determination unit 14, an alarm restriction unit 15, an abnormality determination unit 16, and an alarm unit 17.
  • the monitoring device 10 includes a general-purpose computer including a CPU and memory, and the functions shown in FIG. 2 are realized by executing a program according to an embodiment of the present invention on this computer.
  • the program may be supplied to the computer from a computer-readable information storage medium such as a semiconductor memory, or may be supplied to the computer by being downloaded from another computer via a communication network 30 such as the Internet.
  • the bioinformation acquisition unit 11 acquires the bioinformation of the subject based on the Doppler data detected by the Doppler sensor 45.
  • the heart rate and respiration rate are acquired as the bioinformation.
  • peaks corresponding to the heart rate and respiration rate are identified by Fourier analysis of the Doppler data, and the heart rate and respiration rate are acquired from the positions (frequencies) of these peaks.
  • the bed entry determination unit 12 determines whether the person being measured is sleeping in bed 40 based on the weight detected by the weighing scale 41. For example, the weight of the person being measured is stored in advance, and the unit determines that the person being measured has entered bed when the weight detected by the weighing scale 41 has increased by that weight. The unit also determines that the person being measured has left bed when the weight detected by the weighing scale 41 has decreased by the weight stored in advance.
  • the state determination unit 13 determines whether the subject is in a predetermined temporary physical state.
  • the "predetermined temporary physical state” refers to a state after drinking alcohol and a state after exercise, and based on the Doppler data detected by the Doppler sensor 45, it is determined whether the subject is in a state after drinking alcohol (a state in which the effects of drinking alcohol remain), a state after exercise (a state in which the effects of exercise remain), a normal state, or another state.
  • this determination can be made using a machine learning model. Specifically, a label indicating a state after drinking is assigned to Doppler data or its feature values for a certain period (here, as an example, 5 minutes) of a person in a state after drinking alcohol, and learning data is created.
  • a label indicating a state after exercise is assigned to Doppler data or its feature values for a certain period of a person in a state after exercise, and learning data is created.
  • a label indicating a normal state is assigned to Doppler data or its feature values for a certain period of a person in a normal state (a state that is neither a state after drinking alcohol nor a state after exercise), and learning data is created. Then, using these learning data, a machine learning model that classifies the physical state from the Doppler data or its feature values is trained.
  • the heart rate and breathing rate tend to be high and the intensity is also high.
  • a sensor may be installed on the dining table or refrigerator, and the detection results may be used to determine whether the person being measured is in a state after drinking alcohol.
  • a breath sensor may be installed to determine whether the person being measured is in a state after drinking alcohol based on the alcohol concentration in the breath.
  • a video camera may be installed near the dining table in the house, and the contents of the footage may be used to determine whether the person being measured has drunk alcohol.
  • a video camera may be installed in the living room, and the contents of the footage may be used to determine whether the person being measured has exercised inside the house. The person being measured may input to the monitoring device 10 whether they have drunk alcohol or exercised.
  • a range of heart rate and/or respiration rate may be set in advance for each effect level (e.g., three levels), and when the state determination unit 13 determines that the person being measured is in a post-exercise state, the effect level determination unit 14 may check to which effect level range the heart rate and respiration rate of the person being measured acquired by the bio-information acquisition unit 11 belong, thereby determining the effect level of the exercise.
  • the abnormality determination unit 16 determines whether the subject is in an abnormal state based on the subject's heart rate and respiration rate acquired by the bioinformation acquisition unit 11. As an example, multiple numerical ranges for the heart rate are provided, and a risk value is set for each numerical range. The risk value for the heart rate is determined by checking which numerical range the heart rate belongs to. Similarly, multiple numerical ranges for the respiration rate are provided, and a risk value is set for each numerical range. The risk value for the respiration rate is determined by checking which numerical range the respiration rate belongs to. The abnormality determination unit 16 then calculates a total risk value by adding the risk value for the heart rate and the risk value for the respiration rate.
  • the notification unit 17 notifies that fact. Specifically, it outputs an audible call message from the speaker unit of the speaker microphone 43. Furthermore, if there is no response from the person being measured to the microphone unit of the speaker microphone 43, it transmits a message to the monitoring server 20 via the communication network 30 to the effect that the person being measured is in an abnormal state.
  • the notification limiting unit 15 limits notifications from the notification unit 17 when the subject is determined to be in a post-alcohol state or a post-exercise state.
  • the abnormality determination unit 16 changes the criteria for determining an abnormal state. Specifically, the threshold value compared with the total risk value is changed to a post-alcohol threshold value that is increased by a predetermined value from the normal threshold value. This reduces the number of cases where the total risk value exceeds the threshold value and is determined to be an abnormal state. In this way, notifications from the notification unit 17 can be suppressed.
  • the degree to which the threshold value is increased may be changed according to the level of influence of alcohol.
  • the notification limiting unit 15 may stop abnormality determination by the abnormality determination unit 16 or stop notifications from the notification unit 17 until it is determined that the subject is not in a post-alcohol state.
  • the abnormality determination section 16 may change the criteria for determining an abnormal state. Specifically, the threshold value compared with the overall risk value is changed to a post-exercise threshold value that is increased by a predetermined value from the normal threshold value. At this time, the degree to which the threshold value is increased may be changed according to the level of impact of exercise. Specifically, the higher the level of impact of exercise, the larger the post-exercise threshold value that is used.
  • the notification restriction section 15 may stop the abnormality determination section 16 from making an abnormality determination or the notification section 17 from notifying until it is determined that the subject is not in a post-exercise state.
  • FIG. 3 is a flow diagram showing an example of the operation of the monitoring device 10.
  • the bed entry determination unit 12 first monitors whether the person being measured has entered bed 40 (S101). If the person being measured has entered bed, then the biometric information acquisition unit 11 acquires Doppler data transmitted from the Doppler sensor 45 (S102). The monitoring device 10 repeats the processes of S101 and S102 until one minute has passed (S103), and when one minute has passed (S103), it next determines whether five minutes or more have passed since the person entered bed (S104). If five minutes or more have not passed, the abnormality determination unit 16 sets the normal threshold value as the determination criterion (S109).
  • the state determination unit 13 determines the state of the subject, and the influence level determination unit 14 determines the influence level of drinking, etc. (S105). Specifically, the state determination unit 13 inputs the Doppler data for the most recent 5 minutes into a machine learning model to determine whether the subject is in a state after drinking or exercising. As a result, if it is determined that the subject is in a normal state (S106), the abnormality determination unit 16 sets a normal threshold value as the judgment criterion (S109).
  • the abnormality determination unit 16 calculates a total risk value based on the heart rate and respiratory rate acquired by the biological information acquisition unit 11 (S113). Then, the total risk value is compared with the threshold value set in S109 or S110 to perform abnormality determination (S114).
  • the notification unit 17 issues a call through the speaker unit of the speaker microphone 43 (S116). If the subject's response to this call is picked up by the microphone unit of the speaker microphone 43 (S117), the process returns to S101. If the subject's response is not picked up (S117), the notification unit 17 sends a message to the monitoring server 20 indicating that an abnormality has occurred in the subject (S118), and the process returns to S101.
  • the process also returns to S101. After one minute has elapsed, the state determination unit 13 again determines the state of the person being measured based on the Doppler data from the last five minutes, and the impact level determination unit 14 determines the impact level of drinking, etc. (S105). If the monitoring device 10 determines that the person being measured has changed from the post-drinking state (S107) to a normal state (S106), it sets the normal threshold as the determination criterion (S109) and continues with the subsequent processing.
  • the monitoring system 1 described above can obtain the heart rate and respiratory rate of the person being measured after going to bed or while asleep based on the Doppler data acquired by the Doppler sensor 45, and calculate an overall risk value from these values.
  • the overall risk value is compared with a given threshold, and if it is equal to or greater than the threshold, it is determined that an abnormality has occurred.
  • the notification unit 17 notifies the person being measured and the monitoring center staff of this.
  • the Doppler data is used to determine whether the person being measured is in a temporary physical state due to drinking or exercise, and this limits the notification by the notification unit 17. This makes it possible to prevent excessive notifications from being made to the person being measured and the monitoring center staff.
  • FIG. 4 is a flow diagram showing the operation of the monitoring device in this case.
  • the state judgment unit 13 judges the state of the person being measured, and the influence level judgment unit 14 judges the influence level of drinking, etc. (S105a).
  • the state judgment unit 13 judges the state of the person being measured based on the Doppler data for the previous 1 minute, for example, by the first machine learning model.
  • the state of the person being measured is judged based on the Doppler data for the previous 5 minutes, for example, by the second machine learning model.
  • a label indicating a state after drinking, etc. is assigned to the 1-minute Doppler data or its feature value of a person in each of the following states: after drinking, after exercise, and normal, and learning data is created. Then, a first machine learning model that classifies the physical condition from one minute of Doppler data or its feature values can be trained using the learning data thus created.
  • a label indicating the state after drinking is assigned to five minutes of Doppler data or its feature values of a person in each of the following states: after drinking, after exercising, and in a normal state, to create learning data. Then, a second machine learning model that classifies the physical condition from five minutes of Doppler data or its feature values can be trained using the learning data thus created. According to this modified example, an abnormality can be appropriately determined based on the subject's temporary physical condition one minute after going to bed.
  • REFERENCE SIGNS LIST 1 monitoring system 10 monitoring device, 11 biological information acquisition unit, 12 bed admission determination unit, 13 status determination unit, 14 impact level determination unit, 15 notification restriction unit, 16 abnormality determination unit, 17 notification unit, 20 monitoring center server, 30 communication network, 40 bed, 41 Weight scale, 43 speaker microphone, 45 Doppler sensor.

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Abstract

飲酒や運動などの被測定者の一時的な身体状態を踏まえて、被測定者の異常を適切に報知できるようにすること。　見守り装置（１０）は、被測定者の生体情報を取得する生体情報取得部（１１）と、前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定部（１６）と、前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知部（１７）と、前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定部（１３）と、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知部（１７）による報知を制限する報知制限部（１５）と、を含む。

Description

見守り装置、見守り方法及びプログラム
　本発明は見守り装置、見守り方法及びプログラムに関し、特に被測定者の生体情報に基づいてその身体的異常を判定する技術に関する。
　心拍数や呼吸数などの被測定者の生体情報を就寝中などに検出するシステムが知られている。例えば下記特許文献１には、就寝中の被測定者の呼吸数を取得し、該呼吸数と基準呼吸数とを比較することにより被測定者が身体的な異常状態にあるか否かを判断する異常評価装置が開示されている。この装置では、被測定者が異常状態にあると判断されると、本人や看護者に対し、その旨が報知される。
特許第６１９３６５０号公報
　飲酒後や運動後には、一時的ではあるものの被測定者の心拍数や呼吸数は大きく変化する。このため、上記従来技術によれば、飲酒後や運動後の測定において被測定者が異常状態にあると判断され、異常状態の旨の報知が行われてしまう可能性がある。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、飲酒や運動などの被測定者の一時的な身体状態を踏まえて、被測定者の異常を適切に報知できる見守り装置、見守り方法及びプログラムを提供することにある。
　（１）上記課題を解決するために、本発明に係る見守り装置は、被測定者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定手段と、前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知手段と、前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定手段と、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知手段による報知を制限する報知制限手段と、を含む。
　（２）上記（１）に記載の見守り装置において、前記報知制限手段は、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記判定手段における判定基準を変更してよい。
　（３）上記（２）に記載の見守り装置において、前記被測定者について前記一時的な身体状態の影響レベルを判定する影響レベル判定手段をさらに含んでよい。前記報知制限手段は、前記影響レベルに応じて前記判定手段における判定基準を変更してよい。
　（４）上記（１）～（３）のいずれかに記載の見守り装置において、前記報知制限手段は、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記被測定者が前記一時的な身体状態にないと判定されるまで、前記報知手段による報知を行わないようにしてもよい。
　（５）上記（１）～（４）のいずれかに記載の見守り装置において、前記状態判定手段は、前記生体情報に基づいて前記被測定者が前記一時的な身体状態にあるか否かを判定してよい。
　（６）上記（５）に記載の見守り装置において、前記状態判定手段は、前記一時的な身体状態にある人間の前記生体情報を用いて訓練された機械学習モデルを含んでよい。
　（７）上記（１）～（６）のいずれかに記載の見守り装置において、前記一時的な身体状態は、飲酒後の状態又は運動後の状態であってよい。
　（８）また、本発明に係る見守り方法は、被測定者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定ステップと、前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知ステップと、前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知ステップでの報知を制限する報知制限ステップと、を含む。
　（９）また、本発明に係るプログラムは、被測定者の生体情報を算出する生体情報取得手段、前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定手段、前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知手段、前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定手段、及び前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知手段による報知を制限する報知制限手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。このプログラムは、半導体メモリや光磁気ディスクなどのコンピュータ可読情報記憶媒体に格納されてよい。
　本発明によれば、飲酒や運動などの被測定者の一時的な身体状態を踏まえて、被測定者の異常を適切に報知できる。
本発明の実施形態に係る見守りシステムの全体構成図である。 本発明の実施形態に係る見守り装置の機能ブロック図である。 見守り装置の動作例を示すフロー図である。 見守り装置の変形動作例を示すフロー図である。
　以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
　図１は、本発明の実施形態に係る見守りシステムの全体構成図である。同図に示す見守りシステム１は、住宅内に設置されたベッド４０を中心に構成されている。ベッド４０のヘッドボードには、スピーカマイク４３及びドップラセンサ４５が取り付けられている。ドップラセンサ４５は、ベッド４０で就寝する被測定者の胸部に向けてマイクロ波を照射し、その反射波を受信する。反射波からは心拍や呼吸に伴う胸部の動き示すドップラ信号が生成され、このドップラ信号をデジタル化したドップラデータを出力する。スピーカマイク４３もベッド４０で就寝する被測定者を向くように設けられている。またベッド４０の床板等には重量計４１が取り付けられており、被測定者や寝具などの重量を計測する。重量計４１、スピーカマイク４３及びドップラセンサ４５は、同じ住宅内に設置された見守り装置１０に接続されている。
　見守り装置１０は、ベッド４０で就寝する図示しない被測定者の生体情報（ここでは心拍数及び脈拍数）をドップラセンサ４５で計測されるドップラデータに基づいて取得し、この生体情報に基づいて被測定者の異常を検知する。異常を検知した場合には、スピーカマイク４３のスピーカ部から「異常を検知しました。大丈夫ですか？」などの呼びかけメッセージを音声出力する。これに対して、被測定者から「大丈夫です。」などの応答がスピーカマイク４３のマイク部に入力されなければ、見守り装置１０は、インターネットなどの通信ネットワーク３０を介して接続された見守りサーバ２０に異常の旨を送信する。ここで見守りサーバ２０は、遠隔に設けられた見守りセンタ内に設置されたコンピュータである。異常の旨を見守りサーバ２０が受信すると、見守りセンタの職員は、再度スピーカマイク４３のスピーカ部から被測定者に呼びかけなどを行い、必要に応じて当該住宅に対して医師等の医療従事者、或いは救急車の派遣要請を行う。
　図２は、本発明の実施形態に係る見守り装置１０の機能ブロック図である。同図に示すように、見守り装置１０は、機能的には生体情報取得部１１、入床判定部１２、状態判定部１３、影響レベル判定部１４、報知制限部１５、異常判定部１６、報知部１７を含む。見守り装置１０は、ＣＰＵ及びメモリを含む汎用コンピュータを含んでおり、このコンピュータにおいて、本発明の実施形態に係るプログラムを実行することにより、図２に示される各機能は実現されている。このプログラムは、半導体メモリなどのコンピュータ可読情報記憶媒体からコンピュータに供給されてもよいし、インターネットなどの通信ネットワーク３０を介して他のコンピュータからダウンロードされることにより、コンピュータに供給されてもよい。
　生体情報取得部１１は、ドップラセンサ４５で検知されるドップラデータに基づいて、被測定者の生体情報を取得する。ここでは、生体情報として心拍数と呼吸数を取得する。例えば、ドップラデータをフーリエ解析することにより、心拍数及び呼吸数に対応するピークを特定し、それらピークの位置（周波数）から心拍数及び呼吸数を取得する。
　入床判定部１２は、重量計４１で検知される重量に基づいて、ベッド４０で被測定者が寝ているか否かを判定する。例えば、被測定者の体重を事前に記憶しておき、その体重の分だけ重量計４１で検知される重量が増加したタイミングで、被測定者が入床したと判定する。また、事前に記憶された体重の分だけ重量計４１で検知される重量が減少したタイミングで、被測定者が離床したと判定する。
　状態判定部１３は、被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する。ここでは、「所定の一時的な身体状態」は、飲酒後の状態及び運動後の状態であり、ドップラセンサ４５で検出されるドップラデータに基づき、被測定者が飲酒後の状態（飲酒の影響が残った状態）であるか、運動後の状態（運動の影響が残った状態）であるか、通常の状態であるか、その他の状態であるか、を判定する。一例として、この判定は機械学習モデルを用いて行うことができる。具体的には、飲酒後の状態にある人間の一定期間（ここでは一例として５分間）のドップラデータ又はその特徴量に対して、飲酒後の状態を示すラベルを付与し、学習データを作成する。また、運動後の状態にある人間の一定期間のドップラデータ又はその特徴量に対して、運動後の状態を示すラベルを付与し、学習データを作成する。さらに、通常状態（飲酒後の状態でもなく、運動後の状態でもない状態）にある人間の一定期間のドップラデータ又はその特徴量に対して、通常状態を示すラベルを付与し、学習データを作成する。そして、これらの学習データにより、ドップラデータ又はその特徴量から身体状態の分類を行う機械学習モデルを訓練する。飲酒後の状態にある場合、心拍数及び呼吸数は大きくなり、強度も大きい傾向にある。また、入眠後も心拍数や呼吸数の変化が少ない傾向にある。また、呼吸においては、呼気と吸気の比が変化する傾向にある。一方、運動後の状態にある場合には、心拍数及び呼吸数は大きくなり、強度も大きい傾向にある。また、入眠後、心拍数や呼吸数は徐々に減少する傾向にある。呼吸においては、呼気と吸気の比が一定範囲に収まる傾向にある。このような特徴を機械学習モデルに学習させることで、被測定者が飲酒後の状態であるか、運動後の状態であるか、通常状態であるか、その他の状態であるか、を判定することができる。
　なお、ここでは機械学習モデルにより被測定者の一時的な身体状態を判定するようにしたが、他の方法により判定するようにしてもよい。例えば、食卓や冷蔵庫にセンサを設けて、その検出結果から被測定者が飲酒後の状態にあるか否かを判定してもよい。また、呼気センサを設けて、呼気に含まれるアルコール濃度から被測定者が飲酒後の状態にあるか否かを判定するようにしてもよい。また、住宅内の食卓付近に動画カメラを設けて、その撮影内容から被測定者が飲酒したかどうかを判定するようにしてよい。またリビングルームに動画カメラを設けて、その撮影内容から被測定者が宅内で運動したかどうかを判定するようにしてよい。また、被測定者自身により、飲酒したか、運動したか、を見守り装置１０に入力させるようにしてもよい。
　影響レベル判定部１４は、被測定者が飲酒後の状態にある場合に、その影響レベル（飲酒の影響の大きさ）を判定する。また、被測定者が運動後の状態にある場合に、その影響レベル（運動の影響の大きさ）を判定する。例えば、飲酒後、飲酒の影響が大きく残っているほど、被測定者の心拍数や呼吸数は高くなる。そこで、影響レベルごとに（例えば３段階で）心拍数及び／又は呼吸数の範囲を設定しておき、影響レベル判定部１４は、状態判定部１３により被測定者が飲酒後の状態にあると判定される場合、生体情報取得部１１により取得される被測定者の心拍数や呼吸数がどの影響レベルの範囲に属するかを調べ、それにより飲酒の影響レベルを判定する。
　また、運動後、運動の影響が大きく残っているほど、被測定者の心拍数や呼吸数は高くなる。そこで、影響レベルごとに（例えば３段階で）心拍数及び／又は呼吸数の範囲を事前に設定しておき、影響レベル判定部１４は、状態判定部１３により被測定者が運動後の状態にあると判定される場合、生体情報取得部１１により取得される被測定者の心拍数や呼吸数がどの影響レベルの範囲に属するかを調べ、それにより運動の影響レベルを判定してもよい。
　異常判定部１６は、生体情報取得部１１により取得される被測定者の心拍数及び呼吸数に基づいて、被測定者が異常状態にあるか否かを判定する。一例として、心拍数の数値範囲を複数設けておき、数値範囲のそれぞれにリスク値を設定しておく。そして、心拍数がどの数値範囲に属するかを調べることにより、心拍数に係るリスク値を決定する。同様に、呼吸数の数値範囲を複数設けておき、数値範囲のそれぞれにリスク値を設定しておく。そして、呼吸数がどの数値範囲に属するかを調べることにより、呼吸数に係るリスク値を決定する。その後、異常判定部１６は、心拍数に係るリスク値と呼吸数に係るリスク値を加算することにより、総合リスク値を算出する。この総合リスク値が所与の閾値以上であれば、被測定者が異常状態にあると判定する。所与の閾値としては、被測定者が通常状態にある場合に用いられる通常閾値、飲酒後の状態にある場合に用いられる飲酒後閾値が用意されている。飲酒後閾値は、後述するように、飲酒の影響が残る程度（影響レベル）に応じて複数種類が用意されてもよい。また、被測定者が運動後の状態にある場合にも被測定者が異常状態にあるかを判定してよく、この場合には運動後閾値をさらに用意してよい。運動後閾値も、運動の影響が残る程度（影響レベル）に応じて複数種類が用意されてよい。
　報知部１７は、被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する。具体的には、スピーカマイク４３のスピーカ部から呼びかけメッセージを音声出力する。また、それに対して被測定者からの応答がスピーカマイク４３のマイク部に入力されなければ、通信ネットワーク３０を介して見守りサーバ２０に被測定者が異常状態にある旨のメッセージを送信する。
　報知制限部１５は、被測定者が飲酒後の状態や運動後の状態にあると判定される場合に、報知部１７による報知を制限する。例えば、被測定者が飲酒後の状態にある場合には、異常判定部１６における異常状態の判定基準を変更する。具体的には、総合リスク値と比較される上記閾値を通常閾値から所定値だけ上昇した飲酒後閾値に変更する。これにより、総合リスク値が閾値以上となって異常状態と判定されることが少なくなる。こうして、報知部１７による報知を抑制できる。この際、閾値を上昇させる程度を、飲酒の影響レベルに応じて変えてもよい。具体的には、飲酒の影響レベルが高いほど値が大きな飲酒後閾値を用いてよい。こうすれば、飲酒の影響レベルに応じて適切に判定基準を設定することができる。なお、報知制限部１５は、被測定者が飲酒後の状態にないと判定されるまで、異常判定部１６による異常判定を停止したり、報知部１７による報知を停止したりしてもよい。
　同様に、被測定者が運動後の状態にある場合にも、異常判定部１６における異常状態の判定基準を変更してよい。具体的には、総合リスク値と比較される上記閾値を通常閾値から所定値だけ上昇した運動後閾値に変更する。この際、閾値を上昇させる程度を、運動の影響レベルに応じて変えてもよい。具体的には、運動の影響レベルが高いほど値が大きな運動後閾値を用いてよい。或いは、報知制限部１５は、被測定者が運動後の状態にないと判定されるまで、異常判定部１６による異常判定を停止したり、報知部１７による報知を停止したりしてもよい。
　図３は、見守り装置１０の動作例を示すフロー図である。同図に示すように、見守り装置１０では、まず入床判定部１２により、被測定者がベッド４０に入床したか否かを監視する（Ｓ１０１）。被測定者が入床すれば、次に生体情報取得部１１がドップラセンサ４５から送信されるドップラデータを取得する（Ｓ１０２）。見守り装置１０は、一分経過するまで（Ｓ１０３）、Ｓ１０１及びＳ１０２の処理を繰り返し、一分経過すると（Ｓ１０３）、次に入床後５分以上が経過しているか否かを判断する（Ｓ１０４）。５分以上が経過していなければ、異常判定部１６は、判定基準として通常閾値を設定する（Ｓ１０９）。
　Ｓ１０４において入床後５分以上が経過していると判断する場合には、状態判定部１３が被測定者の状態を判定するとともに、影響レベル判定部１４が飲酒等の影響レベルを判定する（Ｓ１０５）。具体的には、状態判定部１３は、直近の５分間のドップラデータを機械学習モデルに入力することにより、被測定者が飲酒や運動の後の状態であるか否かを判定する。その結果、被測定者が通常状態にあると判定されれば（Ｓ１０６）、異常判定部１６は、判定基準として通常閾値を設定する（Ｓ１０９）。また、被測定者が飲酒後の状態にあると判定されれば（Ｓ１０７）、異常判定部１６は、判定基準として飲酒の影響レベルに応じた飲酒後閾値を設定する（Ｓ１０９）。また、被測定者が運動後の状態にあると判定されれば（Ｓ１０８）、報知部１７は、異常判定を一時停止（保留）する旨をスピーカマイク４３のスピーカ部から音声出力し（Ｓ１１２）、Ｓ１０１に戻る。また、被測定者が運動後の状態にないと判定されれば（Ｓ１０８）、報知部１７は、異常判定を停止する旨をスピーカマイク４３のスピーカ部から音声出力し（Ｓ１１１）、その旨のメッセージを見守りサーバ２０に送信する。
　その後、異常判定部１６は、生体情報取得部１１により取得される心拍数及び呼吸数に基づき、総合リスク値を算出する（Ｓ１１３）。そして、総合リスク値を、Ｓ１０９又はＳ１１０において設定された閾値と比較することにより、異常判定を実施する（Ｓ１１４）。
　異常判定部１６が、直近５回の異常判定にて連続して異常状態にあることを判定すると（Ｓ１１５）、報知部１７は、スピーカマイク４３のスピーカ部により呼びかけを行う（Ｓ１１６）。この呼びかけに対して、スピーカマイク４３のマイク部で被測定者の応答が収音されれば（Ｓ１１７）、Ｓ１０１に戻る。また、被測定者の応答が収音されなければ（Ｓ１１７）、報知部１７は見守りサーバ２０に被測定者に異常が発生した旨のメッセージを送信し（Ｓ１１８）、Ｓ１０１に戻る。
　またＳ１１５において、直近５回の異常判定にて連続して異常状態にないことを異常判定部１６が判定する場合も、Ｓ１０１に戻る。そして、１分経過後、直近の５分間のドップラデータに基づいて、状態判定部１３が被測定者の状態を再び判定し、影響レベル判定部１４が飲酒等の影響レベルを判定する（Ｓ１０５）。見守り装置１０は、被測定者が飲酒後の状態（Ｓ１０７）から通常状態にあると判定されれば（Ｓ１０６）、判定基準として通常閾値を設定し（Ｓ１０９）、以降の処理を継続する。
　以上説明した見守りシステム１によれば、ドップラセンサ４５により取得されるドップラデータに基づいて、入床後、又は就寝中の被測定者の心拍数及び呼吸数を取得でき、それらの値から総合リスク値を算出する。総合リスク値は、所与の閾値と比較され、閾値以上であれば異常が発生したと判断する。報知部１７は、被測定者本人や見守りセンタの職員にその旨を報知する。本実施形態では、被測定者が飲酒又は運動による一時的な身体状態にあるか否かをドップラデータから判定しており、それにより報知部１７による報知を制限している。このため、被測定者本人や見守りセンタの職員に対し、報知が過剰になされないようにできる。
　なお、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形も可能であって、そのような変形もまた、本発明の技術的範囲に属する。
　例えば、図３の動作例では、入床後５分以上が経過するまで飲酒等の状態判定は行われなかったが、入床後１分経過すれば飲酒特の状態判定を行ってもよい。図４は、この場合の見守り装置の動作を示すフロー図である。同図に示すように、入床後１分経過すると、状態判定部１３が被測定者の状態を判定するとともに、影響レベル判定部１４が飲酒等の影響レベルを判定する（Ｓ１０５ａ）。このとき、状態判定部１３は、入床後５分未満の場合には、直前の１分間のドップラデータに基づいて被測定者の状態を、例えば第１の機械学習モデルにより判定する。また、入床後５分以上が経過すれば、直前の５分間のドップラデータに基づいて被測定者の状態を、例えば第２の機械学習モデルにより判定する。第１の機械学習モデルを作成する場合、飲酒後、運動後、通常のそれぞれ状態にある人間の１分間のドップラデータ又はその特徴量に対して、飲酒後等の状態を示すラベルを付与し、学習データを作成する。そして、こうして作成される学習データにより１分間のドップラデータ又はその特徴量から身体状態の分類を行う第１の機械学習モデルを訓練すればよい。同様に、第２の機械学習モデルを作成する場合は、飲酒後、運動後、通常のそれぞれ状態にある人間の５分間のドップラデータ又はその特徴量に対して、飲酒後等の状態を示すラベルを付与し、学習データを作成する。そして、こうして作成される学習データにより、５分間のドップラデータ又はその特徴量から身体状態の分類を行う第２の機械学習モデルを訓練すればよい。かかる変形例によれば、入床後１分経過すれば、被測定者の一時的な身体状態を踏まえて、適切に異常判定を行うことができる。
　１　見守りシステム、１０　見守り装置、１１　生体情報取得部、１２　入床判定部、１３　状態判定部、１４　影響レベル判定部、１５　報知制限部、１６　異常判定部、１７　報知部、２０　見守りセンタサーバ、３０　通信ネットワーク、４０　ベッド、４１
　重量計、４３　スピーカマイク、４５　ドップラセンサ。

 

Claims (9)

  1. 　被測定者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
    　前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定手段と、
    　前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知手段と、
    　前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定手段と、
    　前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知手段による報知を制限する報知制限手段と、
    　を含むことを特徴とする見守り装置。
  2. 　請求項１に記載の見守り装置において、
    　前記報知制限手段は、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記判定手段における判定基準を変更する、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  3. 　請求項２に記載の見守り装置において、
    　前記被測定者について前記一時的な身体状態の影響レベルを判定する影響レベル判定手段をさらに含み、
    　前記報知制限手段は、前記影響レベルに応じて前記判定手段における判定基準を変更する、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  4. 　請求項１に記載の見守り装置において、
    　前記報知制限手段は、前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記被測定者が前記一時的な身体状態にないと判定されるまで、前記報知手段による報知を行わない、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  5. 　請求項１に記載の見守り装置において、
    　前記状態判定手段は、前記生体情報に基づいて前記被測定者が前記一時的な身体状態にあるか否かを判定する、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  6. 　請求項５に記載の見守り装置において、
    　前記状態判定手段は、前記一時的な身体状態にある人間の前記生体情報を用いて訓練された機械学習モデルを含む、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  7. 　請求項６に記載の見守り装置において、
    　前記一時的な身体状態は、飲酒後の状態又は運動後の状態である、
    　ことを特徴とする見守り装置。
  8. 　被測定者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
    　前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定ステップと、
    　前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知ステップと、
    　前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定ステップと、
    　前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知ステップでの報知を制限する報知制限ステップと、
    　を含むことを特徴とする見守り方法。
  9. 　被測定者の生体情報を算出する生体情報取得手段、
    　前記生体情報に基づいて前記被測定者が異常状態にあるか否かを判定する異常判定手段、
    　前記被測定者が異常状態にあると判定される場合に、その旨を報知する報知手段、
    　前記被測定者が所定の一時的な身体状態にあるか否かを判定する状態判定手段、及び
    　前記被測定者が前記一時的な身体状態にあると判定される場合に、前記報知手段による報知を制限する報知制限手段
    　としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

     
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WO2021187307A1 (ja) * 2020-03-17 2021-09-23 データソリューションズ株式会社 生体異常検出装置、生体異常検出方法、及び、プログラム

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