JP2012181804A - 血糖値予測方法および血糖値予測システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】食事開始時間記録と食事提供順番記録と食事情報記録と食事終了時間記録との入力を受け付ける入力受付ステップと、前記食事情報から計算した摂取カロリーに対する第1予測曲線を算出する第1予測アルゴリズム算出ステップと、前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップと、前記第1予測曲線と前記第1モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第1予測曲線を変形する第1予測曲線変形ステップと、前記ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップと、を備えることを特徴とする血糖値予測方法。
【選択図】図2
Description
このような方法として、献立および栄養素情報テーブル、食事摂取情報テーブルおよび検診結果などから食事および運動指導を実施する方法が開示されている(たとえば、特許文献1参照)。また、食事を提供する宅配業者などと、医療機関または予防医療センターなどとが提供する食事のメニューまたは健康管理を実施する方法が開示されている(たとえば、特許文献2参照)。
以下、本実施形態の血糖値予測方法および血糖値予測システムについて、図1から図8を参照して説明する。
本実施形態に係る血糖値予測システム1は、図1に示すように、各患者(ユーザー)によって使用される血糖値予測装置10(10a,10b、10n)と、通信回線20,22と、食事メニューシステム30と、食事メニューデータベース50と、食事管理システム60とで構成されている。
図2は、血糖値予測システム1の各構成を示す図である。
以下、血糖値予測装置10、食事メニューシステム30、食事メニューデータベース50、および食事管理システム60の各部を説明する。
血糖値予測装置10は、ユーザーの手首等に装着可能に構成されており、制御部110、活動量測定部120、操作部130、記憶部140、表示部150、計時部160、位置情報取得部180、及び第1通信部170を備える。血糖値予測装置10は、ユーザーの血糖値の時系列変化を予測する。
制御部110は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)のメモリーを含み、RAMをワーキングエリアとしてROMに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部110と接続されている各部を制御する。
また、消費カロリーを精度よく求めるため、脈波RR間隔、体温、血圧、および睡眠などの生体データを、光学検出、電気信号検出、圧力検出などを用いて検出してもよい。
位置情報取得部180は、たとえばGPS(Global Positioning System)を備え、血糖値予測装置10を装着したユーザーの位置情報を取得する。
計時部160は、所定のクロックをカウントして時刻を計時する。
第1通信部170は、通信回線20と接続され、制御部110の制御の下、予め設定されたアドレスに基づいて血糖値予測装置10と食事メニューシステム30との間で通信を確立し、血糖値予測装置10と食事メニューシステム30との間で各種データを送受信する。
ここで、食事メニューデータベース50、食事メニュー情報211、詳細食事メニュー情報213、運動種別情報212、履歴情報200、および食事管理システム60について以下に説明する。
たとえば食事前は、血糖値予測装置10にある位置情報取得部180の情報によって食事提供者が判明することで、該当した食事提供者の食事メニュー情報211を参照することができる。
食事中は、各食事メニューが提供された順番が調理管理システム610によって記録され、食事開始時間と食事終了時間はPOSシステム600によって記録される。
食事後は、食事メニュー情報211に食事開始時間、食事終了時間、および食事順番情報を付加することで、詳細食事メニュー情報213を作成する。
図3(c)は、運動種別情報212の一例を示す図である。運動種別情報212には、運動種別と運動内容とが記憶されている。運動種別情報212は、ユーザーが運動情報を入力する際に参照される。
ユーザーが食事を摂取する際は、上述のようにして詳細な食事メニューを取得する。そして、ユーザーが運動を行う際は、上述のようにして、運動情報を入力し運動を行う。
図4(a)には、一例として、2010年2月1日と2月2日のユーザーの血糖値情報200aを示している。この図の波形41は、ユーザーの血糖値の時系列変化を表している。また、時間軸における「朝食」、「散歩」、「昼食」・・・等は、ユーザーが摂った食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。図4(b)には、図4(a)の各行動履歴に対応する行動情報200bを示しており、各行動履歴に対応する行動内容(食事内容、運動内容)と、行動内容に対応するカロリー(摂取カロリー、消費カロリー)とが対応づけられている。
例えば、図4(a)の2010年2月1日の朝食の食事内容は、図3(b)に示した詳細食事メニュー情報213の中から選択した「和食A」であり、和食Aの摂取カロリーは「500kcal」であったことを示している。また、図4(a)の2010年2月1日の午前に行った「散歩」の消費カロリーは「50kcal」であったことを示している。このように、本実施形態では、履歴情報200において、ユーザーの血糖値の変化と合わせてユーザーの行動に対する摂取カロリーと消費カロリーが記憶されている。
図5は、上述した制御部110の機能を中心とする機能構成図である。制御部110は、取得手段の一例である摂取エネルギー取得部111、消費エネルギー取得部112と、算出部113、解析部114、生成部115、及び送信制御部116を含む。
摂取エネルギー取得部111は、ユーザーが入力した血糖値データと、摂取エネルギー情報として食事メニューシステム30から食事情報(食事内容)を取得し、取得した食事情報と、食事メニュー情報211に基づいて食事情報に対する摂取カロリーを取得する。
消費エネルギー取得部112は、ユーザーの消費エネルギー情報として消費カロリーを活動量測定部120から一定時間毎に取得する。
具体的には、図6に示すように、生成部115は、第1予測曲線の上昇期間d2における血糖値のピーク値までの上昇値h11と、第1モデル波形のピーク値までの上昇値とを比較し、上昇値の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第1予測曲線の上昇値h11が第1モデル波形の上昇値となるように係数αを調整する。また、生成部115は、第1予測曲線の平衡期間d3と、第1モデル波形において血糖値のピーク値が継続する継続期間とを比較し、平衡期間d3と継続期間との差分が予め定めた閾値以上である場合には、第1予測曲線の平衡期間d3を継続期間と一致させるように平衡期間d3を設定する。なお、第1モデル波形において、血糖値のピーク値が予め定められた閾値の範囲内で下降している期間はピーク値が継続しているものとし、閾値の範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。
生成部115は、上記のようにして第1予測曲線と第2予測曲線を各々変形し、変形した第1予測曲線と第2予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を記憶部140に記憶する。
第1予測曲線は、摂取カロリーと第1予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第1予測曲線は、遅延期間d1、上昇期間d2、平衡期間d3、および下降期間d4を有する。以下、各期間における血糖値曲線を求める第1予測アルゴリズムの一例を説明する。
血糖値の上昇値h11は、例えば、h11=(摂取カロリー)×(インスリン分泌量)×(係数α)で求められる。本実施形態では、インスリン分泌量と係数α(>0)は、ユーザーに応じて予め設定された固定値である。なお、インスリン分泌量及び係数は、予め設定された固定値だけなく、ユーザーの属性(年齢、性別、身長、体重)に応じて定められた値や可変値であってもよい。
第2予測曲線は、消費カロリーと第2予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第2予測曲線は、遅延期間e1と下降期間e2を含んで構成されている。以下、各期間における血糖値曲線を求める第2予測アルゴリズムの一例を説明する。
食事メニューシステム30は、食事管理システム60と連携して、詳細な食事情報(食事内容)を食事提供者から取り出すシステムである。
次に、本実施形態に係る血糖値予測システム1の動作について説明する。
まず、血糖値予測方法の動作について説明する。
(血糖値予測方法)
図7は、血糖値予測方法の動作フローを示している。図8は、血糖値予測方法における食事情報入力処理サブルーチンを示している。本実施形態では、ユーザーによって毎日朝食前に血糖値が実測される。血糖値予測方法は、その実測値を用いて、食事を摂取し食事情報が入力される毎、ユーザーの消費カロリーが測定される毎に血糖値の予測を行い、予測血糖値曲線を出力する。
ユーザーは、実測した血糖値のデータを血糖値予測装置10の操作部130を介して入力する。制御部110は、操作部130を介して入力された血糖値データと入力時間とを受付けると、入力された血糖値データを基準値C0として設定し、血糖値データ受付ステップを実施し、血糖値予測を開始する(ステップS11)。
制御部110は、操作部130を介して詳細食事メニュー情報213としての食事メニューがユーザーによって選択されることによって入力されると(ステップS12:YES)、食事メニューとともに、摂取エネルギー情報として入力された食事メニューに対応する摂取カロリーを詳細食事メニュー情報213から取得する。そして、取得した摂取カロリーに対する第1予測曲線を第1予測アルゴリズムにより算出する第1予測アルゴリズム算出ステップを実施する(ステップS13)。
制御部110は、ステップS12において入力された食事メニューに対応する履歴情報200を抽出し、食事情報である摂取カロリーに対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップを実施する(ステップS14)。
また、制御部110は、消費エネルギー情報として、活動量測定部120において一定時間毎に計測されるユーザーの消費カロリーを活動量測定部120から受付け(ステップS16)、受付けた消費カロリーに対する第2予測曲線を第2予測アルゴリズムをにより算出する(ステップS17)。ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップを実施する。
制御部110は、運動情報として、操作部130を介して運動種別がユーザーによって入力されると(ステップS18:YES)、入力された運動情報に対応する履歴情報200を抽出し、運動情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第2モデル波形を生成する(ステップS19)。
制御部110は、ステップS17において算出された第2予測曲線における下降期間e2の血糖値変化と、ステップS19において生成された第2モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第2予測曲線を変形する(ステップS20)。
なお、ユーザーによって入力された血糖値データと食事情報と運動情報とは、ユーザーの過去の血糖値に関する情報として制御部110により記憶部140の履歴情報200として記憶されるようにしてもよい。
Claims (4)
- ユーザーが食事を開始した時間が記録された食事開始時間記録と、前記食事の順番が記録された食事提供順番記録と、前記食事の内容を示す食事情報が記録された食事情報記録と、前記食事の終了時間が記録された食事終了時間記録と、の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記食事情報から計算した摂取カロリーに対する第1予測曲線を算出する第1予測アルゴリズム算出ステップと、
前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップと、
前記第1予測曲線と前記第1モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第1予測曲線を変形する第1予測曲線変形ステップと、
前記ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップと、
を備えることを特徴とする血糖値予測方法。 - 請求項1に記載の血糖値予測方法において、
前記情報送信ステップで、前記ユーザーの位置情報を送信することを特徴とする血糖値予測方法。 - ユーザーの血糖値、食事情報、および運動情報の入力を受付ける操作部と、
前記ユーザーの履歴情報が記憶されている記憶部と、
前記食事情報に対する摂取カロリーを取得する摂取エネルギー取得部と、
前記摂取カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第1予測曲線、および前記運動情報に対する消費カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第2予測曲線を求める算出部と、
前記運動情報により消費カロリーを取得する消費エネルギー取得部と、
前記第1予測曲線から算出される最適摂取カロリーを送信する第1通信部とを備える血糖値予測装置と、
前記第1通信部から前記最適摂取カロリーを送信する第2通信部と、
前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を抽出する検索部とを備える食事メニューシステムと、
前記第2通信部と送受信する食事メニューデータベースと
食事開始時間と食事終了時間を記録することのできるPOSシステムと、
提供する食事の順番を記録することのできる調理管理システムを有し、
前記第2通信部および前記第1通信部により前記血糖値予測装置へ詳細な食事情報を送信することを特徴とする血糖値予測システム。 - 請求項3に記載の血糖値予測システムにおいて、
前記血糖値予測装置に位置情報取得部を備えることを特徴とする血糖値予測システム。
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