信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法与流程

1.本公开涉及信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法。


背景技术：

2.预计未来医生将会短缺，因此开发了各种治疗支持系统来支持治疗。例如，作为上述治疗支持系统之一，可存在确定正在接受家庭治疗的患者是否应该到医疗机构就诊的治疗支持系统。
3.专利文献
4.专利文献1：jp 2000-116607 a


技术实现要素：

5.技术问题
6.然而，在认识到当前的治疗支持系统(信息处理装置)的有效性的同时，本发明人已经进行了研究以进一步增强治疗支持系统的有效性。因此，本公开提出了更有效的信息处理装置、信息处理系统以及信息处理方法。
7.问题的解决方案
8.根据本公开，提供了一种信息处理装置。该信息处理装置包括：身体状况指标获取单元，从监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置获取身体状况指标；属性信息获取单元，获取关于用户的属性信息；服药信息获取单元，获取关于用户的服药信息；比较单元，将身体状况指标与预设的第一阈值进行比较；评估单元，其根据比较结果参考基于属性信息和服药信息中的至少一者选择的关于用户或另一用户的身体状况指标的历史，以评估身体状况指标；以及输出单元，根据评估的结果输出预定信息。
9.此外，根据本公开，提供了一种信息处理系统。该信息处理系统包括：监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置；以及信息处理装置。在信息处理系统中，信息处理装置包括：身体状况指标获取单元，从监测装置获取身体状况指标；属性信息获取单元，获取用户的属性信息；服药信息获取单元，获取关于用户的服药信息；比较单元，将身体状况指标与预设的第一阈值进行比较；评估单元，根据比较的结果，参考基于属性信息和服药信息中的至少一者选择的关于用户或另一用户的身体状况指标的历史，以评估身体状况指标，以及输出单元，根据评估的结果输出预定信息。
10.此外，根据本公开，提供了一种信息处理方法。该信息处理方法包括：从监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置获取身体状况指标；获取用户的属性信息；获取关于用户的服药信息；将身体状况指标与预设的第一阈值进行比较；根据比较的结果，参考基于属性信息和用药信息中的至少一者选择的关于用户或另一用户的身体状况指标的历史，以评估身体状况指标；以及根据评估的结果输出预定信息。
附图说明
11.图1是示出治疗支持系统中用户的使用过程的流程图。
12.图2是示出根据本公开的第一实施例的治疗支持系统1的示意性功能配置的系统图。
13.图3是示出根据实施例的服务器10的功能配置的示图。
14.图4是示出根据实施例的监测确定块120的功能配置的示图。
15.图5是示出根据实施例的评估块130的功能配置的示图。
16.图6是示出根据实施例的监测装置30的功能配置的示图。
17.图7是示出根据实施例的监测装置30a的外部示例的示图。
18.图8是示出根据实施例的信息处理方法的流程图。
19.图9是示出根据实施例的登录画面800的示例的说明图。
20.图10是示出根据实施例的输入画面806的示例的说明图。
21.图11是示出根据实施例的管理画面810的示例的说明图。
22.图12是示出根据实施例的监测项目设置画面812的示例的说明图。
23.图13是示出根据实施例的监测装置管理画面816的示例的说明图。
24.图14是示出根据实施例的确定画面818的示例的说明图(编号1)。
25.图15是用于说明根据实施例的评估方法的说明图(编号1)。
26.图16是用于说明根据实施例的评估方法的说明图(编号2)。
27.图17是用于说明根据本实施例的评估方法的说明图(编号3)。
28.图18是示出根据实施例的变形例的输出画面820的示例的说明图。
29.图19是示出根据实施例的变形例的输出画面824的示例的说明图。
30.图20是示出根据实施例的变形例的设置画面826的示例的说明图。
31.图21是示出根据实施例的变形例的确定画面818的示例的说明图(编号2)。
32.图22是示出根据本公开的第二实施例的估算块160的功能配置的示图。
33.图23是用于说明根据实施例的估算方法的说明图(编号1)。
34.图24是用于说明根据实施例的估算摄入的营养成分的方法的说明图。
35.图25是示出根据实施例的活动水平显示画面838的示例的说明图。
36.图26是用于说明根据实施例的估算方法的说明图(编号2)。
37.图27是本公开的实施例的第一示例的流程图。
38.图28是本公开的实施例的第二示例的流程图。
39.图29是示出实现图像处理装置的功能的计算机的示例的硬件配置图。
具体实施方式
40.以下，将参考附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，通过提供相同的参考符号，省略了对具有基本相同功能配置的部件的冗余描述。另外，在本说明书和附图中，可以通过在相同的参考符号之后添加不同的字母来区分不同实施例的相似部件。但是，在没有特别需要区分相似组件时，只给出相同的参考符号。
41.将按以下顺序给出描述。
42.1.促使创作本实施例的背景
43.2.第一实施例
44.2.1治疗支援系统1的示意图
45.2.2服务器10的详细配置
46.2.3监测确定块120的详细配置
47.2.4评估块130的详细配置
48.2.5监测装置30的详细配置
49.2.6信息处理方法
50.2.7变形
51.3.第二实施例
52.3.1估算块160的详细配置
53.3.2信息处理方法
54.4.示例
55.4.1第一示例
56.4.2第二示例
57.5.总结
58.6.硬件配置
59.7.补充
60.《《1.促使创作本实施例的背景》》
61.首先，在解释由本发明人创作的本公开的本实施例之前，将参考图1描述促使由本发明人创作本实施例的背景。图1是说明在治疗支持系统中用户的使用过程的流程图。如前所述，在未来医生短缺的前景的情况下，已经开发了各种治疗支持系统来支持治疗，而且，作为上述治疗支持系统之一，确定正接受家庭治疗的患者是否到医疗机构就诊的治疗支持系统可以作为示例。下面将参考图1描述用户(患者)对这种治疗支持系统的使用过程的示例。
62.例如，用户到医疗机构就诊，从医生处接收处方(步骤s100)，并将接收的处方带到家庭药房(步骤s101)。接下来，根据用户是否已经具有用于使用治疗支持系统的应用程序(或装置)(步骤s102)，如果用户具有该应用程序(或装置)(步骤s102:是)，则用户接收处方药，并开始家庭治疗(例如，用户在家中服用处方药等)(步骤s103)。另一方面，如果用户没有应用程序(或装置)(步骤s102:否)，则用户接收上述应用程序(或装置)和处方药(步骤s104)，并开始家庭治疗(步骤s103)。
63.接着，包括在治疗支持系统中的监测装置(未示出)(例如，血压计等)监测正在接受家庭治疗的用户的身体状况指标(例如，血压等)。然后，在治疗支持系统中，当确定被监测的身体状况指标异常时，应用程序向用户提供异常警报。因此，根据是否提供异常警报(步骤s105)，具体地说，当提供异常警报时(步骤s105:是)，用户咨询家庭药房(步骤s106)。当没有提供异常警报时(步骤s105:否)，用户返回到步骤s103并继续家庭治疗。
64.然后，根据家庭药房的药剂师确定是否需要到医疗机构就诊(步骤s107)，确定用户接下来要执行的程序。当确定需要到医疗机构就诊时(步骤s107:是)，用户返回到步骤s100并到医疗机构就诊。当确定不需要到医疗机构就诊时(步骤s107:否)，用户返回到步骤s103并继续家庭治疗。
65.根据这样的治疗支持系统，用户可以在必要时适当地到医疗机构就诊，从而可以避免用户不必要地到医疗机构就诊或到紧急门诊服务就诊等。结果，根据治疗支助系统，医生短缺的情况可以得到缓解。
66.此外，本发明人进行了广泛的研究，以提高上述治疗支持系统的有效性。在本研究中，本发明人注意到，当通过使用通用阈值检测身体状况指标的异常时，治疗支持系统的有效性可能会削弱。这里的通用临界(通用阈值)是通用治疗指南中注明的参考值、推荐值或目标值。在上述治疗支持系统中，当被监测的身体状况指标的值(监测值)超过或低于通用阈值时，认为用户的身体可能是异常的，从而检测为身体状况的指标异常。
67.例如，即使由于用户的处方药物的药物状态导致监测值超过通用阈值，即，即使明确的是结果并非由用户体内的异常引起时，在使用上述通用阈值的方法中也将被检测为异常。在这种情况下，即使在不需要到医疗机构就诊时，用户也会到医疗机构就诊，导致不必要的到医疗机构就诊的次数或急诊门诊次数增加，等等。此外，由于呈现给用户的异常警报的数量增加，用户的心理负担增加，用户可能会感到麻烦，并且可能不会根据异常警报去医疗机构就诊。如上所述，当通过使用通用阈值检测到身体状况指标的异常时，治疗支持系统的有效性可能会削弱。
68.因此，本发明人已经创作了根据本发明的实施例的治疗支持系统(信息处理系统)，其不仅通过使用通用阈值检测身体状况指标的异常，而且通过根据用户的情况评估上述身体状况指标，能够适当地确定是否到医疗机构就诊。具体地，在本实施例中，当基于用户的情况(例如，由于未服用处方药物而导致身体状况指标的值增加)而明确原因时，或者当确定用户相比于其他具有类似情况的用户而并没有异常时，系统仅记录身体状况指标的异常，而不呈现异常警报。因此，根据本实施例，可以根据用户的情况执行异常警报，换句话说，个性化异常警报。因此，在抑制不必要的异常警报的增加的同时，可以避免不必要到医疗机构就诊次数或紧急门诊就诊次数等的增加。另外，根据本实施例，可以避免增加用户的心理负担。也就是说，根据本实施例，可以向用户等提供具有更高的有效性的治疗支持系统。
69.此外，根据本实施例的治疗支持系统具有这样的配置，即，家庭药房或药剂师可以在用户到医疗机构就诊之前为用户提供咨询，从而可以减轻医生的负担，并且可以提高对用户的药物治疗的安全性和有效性。此外，在根据本实施例的治疗支持系统中，用户的被监测的身体状况指标值(监测值)被数据库化并存储在服务器等中，从而便于用户、医生和药剂师之间的信息共享，并有助于更有效地推进治疗。以下，将按顺序描述根据本公开的该实施例的细节。
70.在下面的描述中，用户是指使用根据本公开实施例的治疗支持系统(信息处理系统)的一般用户，并且更具体地说，包括在服用药物的同时继续接受家庭治疗的患者、他们的家人和医疗专业人员。此外，在下面的描述中，身体状况指标是指诸如心率、脉搏率、血压、血流量、呼吸量、燃烧的卡路里、脑电波、体温、皮肤电阻、出汗、肌肉活动、睡眠时间、卡路里摄入量、运动量(例如，步数)等生物特征信息，并且还可以包括诸如用户眼球的颜色和有无出血等生物特征信息。
71.《《2.第一实施例》》
72.《2.1治疗支持系统1的配置示意图》
73.首先，参考图2，将描述根据本公开的第一实施例的治疗支持系统(信息处理系统)1的示意性配置。图2是示出根据本公开的第一实施例的治疗支持系统1的示意性功能配置的系统图。
74.如图2所示，根据本实施例的治疗支持系统1包括服务器(信息处理装置)10、监测装置30、用户终端40、电子病历系统服务器(病历管理装置)50和服药管理系统服务器(服药管理装置)60，它们经由网络70彼此可通信地连接。具体地说，服务器10、监测装置30、用户终端40、电子病历系统服务器50和服药管理系统服务器60经由基站等(未示出)(例如，移动电话基站、无线局域网(lan)的接入点等)连接到网络70。在网络70中使用的通信方法可以是有线或无线方法都可以的任何方法(例如，wifi(注册商标)、蓝牙(注册商标)等)，但希望使用能够保持稳定操作的通信方法。此外，包括在治疗支持系统1中的监测装置30的数量和用户终端40的数量不限于如图2所示的每一个，并且可以是多个。下面将描述包括在根据本实施例的治疗支持系统1中的每个装置的概述。
75.(服务器10)
76.服务器10例如由计算机(信息处理装置)等构成。服务器10可以评估例如由后述的监测装置30监测的用户的身体状况指标(监测值)，并将通过评估获得的信息输出到另一装置(例如后述的用户终端40)等。稍后将描述服务器10的细节。
77.(监测装置30)
78.监测装置30是监测用户的一个或多个身体状况指标的装置。具体地说，监测装置30包括各种生物特征信息传感器，例如心跳传感器、脉搏传感器、血流传感器(包括血压传感器)、呼吸传感器(包括基于呼吸量的卡路里消耗计)、脑电图传感器、皮肤温度传感器和皮肤电导率传感器、出汗传感器和肌电传感器，并且可以获取与用户的身体状况指标相关的感测数据。此外，监测装置30可以是可装配在用户身体的一部分(耳垂、颈部、手臂、手腕、脚踝等)上的可穿戴装置。此外，监测装置30可以被结合在例如通用个人计算机(pc)、平板终端、游戏机、诸如智能手机的移动电话、车载装置(汽车导航装置、座椅等)等中。稍后将描述监测装置30的细节。
79.(用户终端40)
80.用户终端40是供用户或医疗专业人员使用的终端，并且还安装在用户或医疗专业人员附近，以将服务器10获得的信息输出给用户等。此外，用户终端40还可以接收从用户或医疗专业人员输入的信息，以将接收到的信息输出到服务器10。例如，用户终端40可以是诸如平板pc、智能手机、移动电话、膝上型pc、笔记本pc或头戴式显示器(hmd)的装置。此外，用户终端40包括：显示单元(未示出)，用于为用户和医疗专业人员显示图像；输入单元(未示出)，用于接收来自用户和医疗专业人员的输入操作；以及扬声器(未示出)，用于向用户和医疗专业人员输出音频。在本实施例中，用户终端40可以设置有包括在上述监测装置30中的各种生物特征信息传感器。
81.(电子病历系统服务器50)
82.电子病历系统服务器50例如由计算机等配置，并管理由医疗专业人员创建的关于用户治疗的电子病历的信息。在本实施例中，上述服务器10可以使用存储在电子病历系统服务器50中的电子病历的数据。
83.(服药管理系统服务器60)
84.服药管理系统服务器60例如由计算机等配置，基于用户的用药声明来管理有无用药，并根据医疗专业人员确定的用药程序指导用户服药(例如，在服药时，可以呈现提示用户服药的警报)。在本实施例中，上述服务器10可以使用存储在服药管理系统服务器60中的服药信息(用户的用药状态)的数据。
85.根据本实施例的治疗支持系统1可以包括例如将信息从监测装置30发送至服务器10的另一通信装置，例如中继装置。此外，在本实施例中，服务器10、监测装置30和用户终端40中的两个或全部可以是集成装置，即，它们可以不由单个装置实现。此外，在本实施例中，服务器10、监测装置30和用户终端40经由各种有线或无线网络70相互连接，并且可以由相互协作的多个装置来实现。
86.《2.2服务器10的详细配置》
87.如上所述，根据本实施例的服务器10可以评估由监测装置30监测的用户的身体状况指标(监测值)，并将通过评估获得的信息输出到其他装置等。将参考图3描述服务器10的详细配置。图3是示出根据本实施例的服务器10的功能配置的示图。如图3所示，服务器10可以主要包括输入单元100、处理单元110、通信单元180、输出单元190和存储单元200。以下，将依次描述服务器10的每个功能块。
88.(输入单元100)
89.输入单元100接收从用户和医疗专业人员到服务器10的数据和命令的输入操作，或者来自服务器10的管理员的数据和命令的输入操作，以将输入信息输出到后述的处理单元110。更具体地说，输入单元100由触摸面板、键盘等实现。当输入单元100是触摸面板时，输入单元100可以与图像显示装置(未示出)组合。
90.(处理单元110)
91.处理单元110设置在服务器10中，并且可以控制服务器10的每个功能块。处理单元110例如由诸如中央处理单元(cpu)、只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)的硬件实现。具体如图3所示，处理单元110可分为监测确定块120、评估块130和估算块160三个主要功能块。这些功能块的细节将在后面针对每个块进行描述。
92.(通信单元180)
93.通信单元180设置在服务器10中，并且可以向诸如监测装置30和用户终端40的外部装置发送信息和从外部装置接收信息。通信单元180由诸如通信天线、发送/接收电路和端口的通信装置实现。
94.(输出单元190)
95.输出单元190例如由显示器、扬声器、视频输出端、音频输出端等构成，并通过图像或声音等方式向用户和医疗专业人员输出由上述处理单元110获得的各种信息。具体地，输出单元190可以根据由处理单元110获得的评估结果和由处理单元110处理的身体状况信息指标的类型来输出预定信息。
96.(存储单元200)
97.存储单元200设置在服务器10中，并存储用于上述处理单元110执行各种处理的程序等，以及通过该处理获得的信息。更具体地说，存储单元200可以存储从多个用户获取的身体状况指标的历史。存储单元200例如由诸如硬盘驱动器(hdd)、非易失性存储器等的记录装置实现。
98.《2.3监测确定块120的详细配置》
99.如上所述，处理单元110可分为监测确定块120、评估块130和估算块160的三个主要功能块。首先，参考图4，将依次描述处理单元110的监测确定块120的每个功能单元。图4是示出根据本实施例的监测确定块120的功能配置的示图。具体地说，如图4所示，处理单元110的监测确定块120主要包括病历信息获取单元122、类型确定单元124和装置控制器126。以下，将依次描述监测确定块120的每个功能单元。
100.(病历信息获取单元122)
101.病历信息获取单元122从管理由医疗专业人员创建的病历的电子病历系统服务器50获取电子病历信息，以将该信息输出到稍后将描述的类型确定单元124。例如，电子病历的信息可以包括用户正在治疗的疾病名称、医疗状况、治疗开始日期、治疗目标(例如，患者完全治愈时(100％)的身体状况指标值等)、需要监测的身体状况指标的项目(监测项目)(例如，血压等)、管理项目(例如，饮食管理等)、关于正在服用的药物的信息(品牌名称、剂量数、作用、副作用、用药注意事项等)等。此外，电子病历信息可以包括用户属性信息(性别、年龄、身高、体重等)。即，根据本实施例的治疗支持系统1可以与电子病历协作。
102.(类型确定单元124)
103.类型确定单元124基于来自病历信息获取单元122的电子病历信息，确定由稍后描述的身体状况指标获取单元132(参见图5)获取的身体状况指标的类型(监测项目)，以将确定的类型输出到装置控制器126，该装置控制器126将在后述。例如，当电子病历信息包括血压作为要监测的身体状况指标的项目时，类型确定单元124将血压确定为监测项目。在本实施例中，类型确定单元124不限于基于电子病历信息确定监测项目，并且可以基于来自用户或医疗专业人员的输入信息确定项目，或者可以通过根据疾病名称从医疗数据库(未示出)自动提取类型来确定类型。
104.此外，类型确定单元124基于确定的监测项目从医疗数据库(未示出)自动提取通用阈值(第一阈值)和监测条件(监测时间、监测时用户的姿势、监测前用户的行为、安装状态等)，并将它们输出到稍后将描述的装置控制器126和稍后将描述的评估块130的比较单元140。在本实施例中，可以通过来自用户或医疗专业人员的输入操作来修改自动提取的通用阈值和监测条件或添加条件。
105.(装置控制器126)
106.装置控制器126根据由类型确定单元124确定的监测项目和监测条件生成控制相应传感器单元304(参照图6)的控制信息，并经由通信单元180将该信息发送到监测装置30。例如，装置控制器126控制血压计，以便与传感器单元304的血压计配对，并根据生成的控制信息监测作为身体状况指标的血压。
107.《2.4评估块130的详细配置》
108.接下来，参考图5，将顺序描述处理单元110的评估块130的每个功能单元。图5是示出根据本实施例的评估块130的功能配置的示图。处理单元110的估算块160的详细配置将在后面描述的第二实施例中描述。具体地说，如图5所示，处理单元110的评估块130包括身体状况指标获取单元132、属性信息获取单元134、监测状态信息获取单元136和服药信息获取单元138。此外，评估块130包括比较单元140、确定单元142、评估单元144、历史获取单元146、模型生成单元148和条件改变单元150。以下，将依次描述评估块130的每个功能单元。
109.(身体状况指标获取单元132)
110.身体状况指标获取单元132从监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置30获取身体状况指标(监测值)，以将身体状况指标(监测值)输出到后面将要描述的比较单元140。
111.(属性信息获取单元134)
112.属性信息获取单元134从上述病历信息获取单元122或从用户或医疗专业人员的输入操作中获取关于用户的属性信息，以将属性信息输出到后述的评估单元144。具体地说，属性信息获取单元134获取诸如用户的年龄、性别、身高、体重、以及用户的每日日程安排(例如，起床时间、睡眠时间、活动量、进餐时间、进餐内容等)等属性信息。所获取的属性信息可以与所监测的身体状况指标(监测值)相关联，并存储在存储单元200中。
113.(监测状态信息获取单元136)
114.监测状态信息获取单元136从监测装置30获取表示监测身体状况指标(监测值)的时间、监测装置30的安装状态或用户的姿势或活动状态的感测数据，并将它们输出到后述的确定单元142。
115.(服药信息获取单元138)
116.服药信息获取单元138基于用户的药物声明从管理药物的服药管理系统服务器60获取用户的服药信息(有无用药和用药时间)，以将该信息输出到后述的评估单元144。即，根据本实施例的治疗支持系统1可以与服药管理系统协作。
117.(比较单元140)
118.比较单元140将从身体状况指标获取单元132获取的被监测的身体状况指标(监测值)与针对身体状况指标的类型预先设置的通用阈值进行比较，以将比较结果输出到后述的评估单元144。
119.(确定单元142)
120.确定单元142基于来自监测状态信息获取单元136的感测数据、来自属性信息获取单元134的用户日程安排信息等，确定监测装置30是否在预定的监测条件下监测监测值。例如，确定单元142可以基于指示监测身体状况指标的时间、监测装置30的安装状态或用户的姿势或活动状态的感测数据来确定是否在预定监测条件下监测该值。此外，确定单元142将确定结果输出到稍后将描述的评估单元144。
121.(评估单元144)
122.评估单元144根据比较单元140的比较结果(例如，当监测值超过比较单元140中的通用阈值时)，将监测值(被监测的身体状况指标)与个性化阈值(细节将在后面描述)进行比较，以评估监测值。具体地，评估单元144将监测值与基于属性信息和服药信息中的至少一个选择的用户或其他用户的身体状况指标的历史进行比较，以评估监测值。例如，当监测值偏离其他用户的身体状况指标的分布时，评估单元144评估(检测)监测值异常。
123.此外，评估单元144可以将监测值与从用户的身体状况指标的历史中得到的预测值进行比较。此外，评估单元144计算监测值和预测值之间的差值，并且如果计算出的差值超过预设阈值(第二阈值)，则评估单元144可以将该差值评估为异常。
124.此外，评估单元144可以通过参考确定单元142的确定结果(身体状况指标是否在预定的监测条件下由监测装置30监测)来评估监测值。此外，评估单元144可以通过参考来
自服药信息获取单元138的用户的用药信息(有无用药)来评估监测值。然后，评估单元144将评估结果输出到输出单元190和后述的条件改变单元150。稍后将描述由评估单元144进行的评估方法的细节。
125.(历史获取单元146)
126.历史获取单元146从存储单元200获取用户的身体状况指标的历史或具有与用户的属性信息相似的属性信息的其他用户的身体状况指标的历史，并将其输出到评估单元144和模型生成单元148。
127.(模型生成单元148)
128.模型生成单元148可以基于用户的身体状况指标的历史来生成用于预测值的模型或计算预测值。具体地说，模型生成单元148可以根据用户的身体状况指标的历史生成(估算)自回归模型，并基于自回归模型计算预测值。此外，模型生成单元148可以将计算出的预测值输出到上述评估单元144。后面将描述由模型生成单元148进行的模型生成和预测值计算的细节。
129.(条件改变单元150)
130.条件改变单元150根据评估单元144对监测值的评估动态地改变(更新)用于监测用户的身体状况指标的监测条件(预定测量条件)。这里，监测条件是指诸如时间、用户的活动状态(运动后、进食后、睡觉前等)和监测时的姿势等条件。条件改变单元150将更新的监测条件输出到上述装置控制器126。
131.《2.5监测装置30的详细配置》
132.接下来，将参考图6和图7描述根据本实施例的监测装置30的详细配置。图6是示出根据本实施例的监测装置30的功能配置的示图，而图7是示出根据本实施例的监测装置30a的外部示例的示图。如上所述，根据本实施例的监测装置30是监测用户的一个或多个身体状况指标的装置。如图6所示，监测装置30主要包括输入单元300、控制器302、传感器单元304、存储单元306、通信单元308和输出单元310。以下，将依次描述监测装置30的每个功能单元。
133.(输入单元300)
134.输入单元300从用户接收对监测装置30的数据和命令的输入，以将通过接收到的输入操作输入的信息输出到稍后将描述的控制器302。更具体地说，输入单元300由键盘、触摸面板、按钮、麦克风等实现。
135.(控制器302)
136.控制器302设置在监测装置30中，并控制监测装置30的每个功能单元。控制器302例如由诸如cpu、rom和ram的硬件实现。控制器302的一些功能可以由服务器10提供。
137.(传感器单元304)
138.传感器单元304可以监测与用户相关的至少一个身体状况指标，以经由后述的通信单元308将获取的身体状况指标(监测值)发送到服务器10。如上所述，传感器单元304可以包括各种生物特征信息传感器，例如心跳传感器、脉搏传感器、血流传感器、呼吸传感器、脑电图传感器、皮肤温度传感器、皮肤电导率传感器、出汗传感器和肌电传感器，并获取与用户的身体状况指标相关的感测数据。例如，当传感器单元304包括多个传感器时，传感器单元304可以被分离成多个部分或者可以与监测装置30分离。
139.例如，心跳传感器是检测心跳的传感器，心跳是用户心脏的跳动。另外，脉搏传感器是检测脉搏的传感器，脉搏是由于由心脏内的跳动(心跳)通过动脉传输到全身的血液而引起的动脉内壁压力的变化而出现在身体表面等的动脉的脉搏。此外，血流传感器是例如向身体辐射红外线等并基于光的吸收率或反射率或其变化来检测血流、脉搏和心率的传感器。此外，心跳传感器或脉搏传感器可以是对用户皮肤进行成像的成像装置，并基于从用户皮肤的图像获得的皮肤中的光反射率的变化来检测脉搏和心跳。例如，呼吸传感器可以是检测呼吸量变化的呼吸流速传感器。脑电图传感器是通过将多个电极附接到用户头皮并通过从电极之间的测量电位差的波动中去除噪声来提取周期性波来检测脑电图的传感器。皮肤温度传感器是检测用户表面体温的传感器，皮肤电导率传感器是检测用户皮肤的电阻的传感器。出汗传感器是附着在用户皮肤上并检测皮肤上两点之间的电压或电阻的传感器，该电压或电阻因出汗而变化。另外，该肌电传感器是一种这样的传感器，当附接到用户的手臂等的多个电极使手臂等的肌肉收缩并传播到体表时，在肌纤维中产生电信号，由此测量肌电位，从而定量地检测肌肉的肌肉活动量。
140.此外，传感器单元304可以通过成像装置来实现，成像装置拍摄用户的眼睛、口腔、鼻孔周围以及作为摄像范围的整个身体的图像。用户眼球的颜色和用户牙龈的颜色、有无鼻血等可由成像装置检测。更具体地说，例如，黄疸的存在或不存在可以通过由成像装置捕获的用户眼球的白色眼睛部分的颜色来检测。此外，传感器单元304可以是收集用户语音的麦克风，并且例如可以从用户语音中提取诸如“出血”的单词并检测出血的存在或不存在。
141.此外，传感器单元304可以包括检测用户的位置的位置传感器、检测用户的移动的运动传感器等。
142.位置传感器是由用户附加或携带以检测用户位置的传感器，具体可以是全球导航卫星系统(gnss)接收机等。在这种情况下，位置传感器可以基于来自gnss卫星的信号产生指示用户当前位置的经纬度的感测数据。此外，在本实施例中，例如，可以从射频标识(rfid)、wi-fi接入点、无线电基站信息等检测用户的相对位置关系，从而可以使用这样的通信装置作为位置传感器。在本实施例中，通过检测用户的位置，可以检测用户的行为(例如，由于用户在卧室中，所以检测用户正在睡觉)。
143.此外，运动传感器例如通过附接到用户身体的一部分或用户使用的工具，获取指示由用户身体的每个部分执行的每个运动元素的状态(运动量等)的感测数据。例如，运动传感器由诸如3轴加速度传感器、3轴角速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、位置传感器、振动传感器和弯曲传感器的一个或多个传感器装置实现，并且诸如上述那些传感器装置检测由运动元素导致的加速度、角速度等的变化，以产生指示检测到的变化的多个感测数据。此外，如上所述的传感器装置可以用作不仅检测由用户身体的每个部分执行的每个运动元素的状态而且还检测用户的姿势的姿势传感器。例如，运动传感器获取的感测数据可用于检测在监测身体状况指标时用户的姿势，或者检测用户是否在睡觉。
144.此外，在本实施例中，运动传感器可以是对用户成像的成像装置。具体地说，将由发光二极管(led)等组成的标记附着在用户的关节或手指上，通过高速摄像机捕获标记的运动，以定量地检测用户关节的位置和运动。
145.此外，传感器单元304可以包括检测传感器单元304的安装状态的传感器，并且例如可以包括检测传感器单元304被正确安装在用户身体的一部分上的压力传感器。
146.(存储单元306)
147.存储单元306设置在监测装置30中，并存储用于上述控制器302执行各种处理的程序、信息等；以及通过该处理获得的信息(例如，监测值等)。存储单元306例如由诸如闪存的非易失性存储器实现。
148.(通信单元308)
149.通信单元308设置在监测装置30中，并且可以向诸如服务器10的外部装置发送信息和从外部装置接收信息。换句话说，通信单元308可以说是具有发送和接收数据功能的通信接口。通信单元308由诸如通信天线、发送/接收电路和端口的通信装置实现。
150.(输出单元310)
151.输出单元310是用于向用户等呈现信息的装置，以借助图像、声音、光、振动等向用户输出各种类型的信息。更具体地说，输出单元310可以在屏幕上显示由服务器10提供的信息。输出单元310由显示器、扬声器、耳机、发光元件(例如，led)、振动模块等实现。输出单元310的一些功能可以由用户终端40提供。
152.监测装置30可以是可穿戴装置，例如可以附接到用户身体的一部分(耳垂、颈部、手臂、手腕、脚踝等)的装置，或者插入到用户体内的植入装置(植入终端)。更具体地说，监测装置30可以是各种类型的可穿戴装置，例如hmd型、眼镜型、耳装置型、脚链型、手镯(腕带)型、项圈型、眼镜型、垫型、束型和服装型。此外，监测装置30可以被结合在例如通用pc、平板终端、游戏机、诸如智能手机的移动电话、车载装置(汽车导航装置、座椅等)等中。
153.例如，如图7所示，监测装置30可以是附接到用户手腕上的手镯状监测装置30a。具体如图7所示。监测装置30a具有带状带部分32和控制单元34。由于带部分32被佩戴成缠绕在用户的手腕，例如，带部分32由软硅胶等材料形成，以便根据手腕的形状形成环形。此外，控制单元34是设置有上述传感器单元304、控制器302等的部分。此外，传感器单元304设置在当监测装置30a附接到用户身体的一部分时监测装置30a与用户身体接触或面向用户身体的位置。
154.《2.6信息处理方法》
155.接下来，将参考图8至图17描述根据本公开的第一实施例的信息处理方法。图8是示出根据本实施例的信息处理方法的流程图。图9是示出根据本实施例的登录画面800的示例的说明图，图10是示出根据本实施例的输入画面806的示例的说明图，而图11是示出根据本实施例的管理画面810的示例的说明图。图12是示出根据本实施例的监测项设置画面812的示例的说明图，图13是示出根据本实施例的监测装置管理画面816的示例的说明图，而图14是示出根据本实施例的确定画面818的示例的说明图。此外，图15至图17是用于说明根据本实施例的评估方法的说明图。
156.如图8所示，根据本实施例的信息处理方法主要包括步骤s201至步骤s209的步骤。从步骤s201到步骤s209的步骤对应于图1中的步骤s105。下面将描述根据本实施例的这些步骤中的每一个的细节。此外，在下面描述的信息处理方法中，重复执行步骤s203至s209，直到用户完全治愈。
157.首先，服务器10接受基本信息的输入(步骤s201)。具体地说，服务器10从来自电子病历系统服务器50的电子病历信息和来自用户或医疗专业人员的输入操作中，获取用户属性信息、用户正在治疗的疾病的名称、医疗状况、治疗开始日期、治疗目标、要监测的身体状
况指标的项目(监测项目)、管理项目、关于正在服用的药物的信息等。
158.具体地，当通过来自用户(包括用户的家人)或医疗专业人员的输入操作将上述信息输入到服务器10时，例如，在登录画面800上执行该操作，如图9所示，显示在用户终端40的输入单元(未示出)上。登录画面800包括转变到用于用户和用户家人执行输入操作的模式的按钮802和用于转变到医疗专业人员执行输入操作的模式的按钮804。图9中所示的登录画面800仅仅是示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。此外，在本实施例中，为了在输入操作期间保护关于用户的个人信息，优选执行个人认证，其中对执行输入操作的输入用户或医疗专业人员进行面部认证、指纹认证、通过关于医疗资格人员的许可证卡信息进行认证等。
159.例如，用户的属性信息(年龄、性别、身高、体重、用户的每日日程表(起床时间、睡眠时间、活动量、进餐时间、进餐内容等)可以由用户或医疗专业人员在输入画面806上执行输入操作来获取，如图10所示显示在用户终端40的输入单元(未示出)上。例如，当由于操作上述按钮802的结果而改变模式时，显示输入画面806。输入画面806包括用于用户和用户家庭成员输入属性信息的每个项目的多个输入字段808。图10所示的输入画面806仅仅是示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示器等。此外，可以通过例如从电子病历的信息中提取上述用户属性信息来获取。
160.例如，通过基于用户的患者号从电子病历上的信息中提取来获取用户正在治疗的疾病的名称、医疗状况、治疗开始日期、治疗目标、要监测的身体状况指标的项目(例如，血压等)、管理项目(例如，用餐管理)、关于正在服用的药物的信息(品牌名称、剂量数、作用、副作用、用药注意事项等)等。所提取的信息可以在管理画面810上呈现给用户等，如图11所示，显示在用户终端40上。图11中所示的管理画面810仅仅是示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。
161.接下来，回到图8并继续解释，服务器10设定要监测的身体状况指标的类型(监测项目)(步骤s202)。具体地，服务器10基于电子病历信息、来自用户或医疗专业人员的输入信息或医疗数据库(未示出)来设置上述监测项目。例如，用户等可以通过在监测项目设置画面812上执行输入操作来设置监测项目，如图12所示显示在用户终端40上，其包括多个监测项目814。图12中所示的监测项设置画面812仅仅是一个示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。
162.此外，例如，在设置了监测项目之后，用户终端40显示如图13所示的监测装置管理画面816。监测装置管理画面816显示关于与服务器10配对(可通信地连接)并与设置的监测项目对应的的测量装置(生物特征信息传感器)的信息(例如，装置名称等)。此时，当与监测项目对应的测量装置没有与服务器10配对时，服务器10可以向用户等呈现用于引导用户启动或配对测量装置的显示。此外，监测装置管理画面816可以显示用于呈现异常警报的条件(通用阈值、个性化阈值(细节将在后面描述))和呈现方法，并要求用户和医疗专业人员执行验证和校正。图13中所示的监测装置管理画面816仅仅是示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。
163.回到图8并继续解释，服务器10根据在步骤s202中设置的监测项目监测用户的身体状况指标(步骤s203)。此时，例如，用户终端40显示如图14的左侧所示的确定画面818。确定画面818基于电子病历信息、来自用户或医疗专业人员的输入信息或医疗数据库(未示
出)，显示预定的监测条件(监测时间、测量前的用户状态、姿势、传感器单元304的安装状态等)。此外，服务器10基于来自传感器单元304等的感测数据确定是否满足监测条件的每一项，并将确定结果显示在确定画面818上，如图14的右侧所示。图14中所示的确定画面818仅仅是示例，并且本实施例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。
164.此外，服务器10将被监测的用户的身体状况指标(监测值)与诸如用户的属性信息和测量项目的信息相关联地存储在存储单元200中。在本实施例中，通过这样做，被监测的用户的身体状况指标的历史被存储为数据库，从而便于用户、医生和药剂师之间的信息共享，并有助于更有效地推进治疗。
165.回到图8并继续解释，服务器10判断监测值是否超过通用阈值(步骤s204)。当确定监测值超过通用阈值时(步骤s204:是)，服务器10前进到步骤s205中的处理。另一方面，当确定监测值没有超过通用阈值时(步骤s204:否)，服务器10返回到步骤s203中的处理并继续监测。
166.然后，服务器10确定监测值是否超过个性化阈值(步骤s205)。当确定监测值超过个性化阈值时(步骤s205:是)，服务器10前进到步骤s206中的处理。另一方面，当确定监测值没有超过个性化阈值时(步骤s205:否)，服务器10前进到步骤s209中的处理。在本实施例中，个性化阈值的设置可以根据存储在存储单元200中的用户的身体状况指标的历史(数据)的状态来改变。个性化阈值将在下面描述。
[0167]-当用户的身体状况指标历史不充分时-[0168]
在本实施例中，当存储在存储单元200中的用户的身体状况指标的历史(数据)不充分时，使用具有与用户的属性信息类似的属性信息等的其他用户的身体状况指标的历史来设置个性化阈值。例如，服务器10对于每个治疗过去日期获取其他用户的身体状况指标的分布702，其他用户具有类似于如图15所示的用户属性信息的属性信息，并且处于与用户的监测值相同的监测时间。然后，服务器10基于在治疗过去日期与监测值相同的其他用户的身体状况指标的分布702来设置个性化阈值。更具体地说，例如，当医疗专业人员以其他用户的身体状况指标的分布702的前5％为上限值，以其他用户的身体状况指标的分布702的后5％为下限，预先设定个性化阈值的范围时，个性化阈值的范围在其他用户的身体状况指标的分布702的前5％至后5％的范围内。然后，当监测值700超出个性化阈值的范围时，服务器10检测监测值700的异常。
[0169]
在上述方法中，通过使用具有与该用户的属性信息相似的属性信息的其他用户的身体状况指标的历史来设置个性化阈值，但本实施例不限于此。例如，在本实施例中，使用递归神经网络等的机器学习来提取用于身体状况指标历史的特征点和特征量，执行聚类分类，并且可以提取被分类为与用户的身体状况指标相同的聚类中的其他用户的身体状况指标的历史，作为用于生成个性化阈值的数据。这里，聚类指的是一组数据，具有相似的趋势，可以使用相同的模型进行估算。
[0170]-当用户的身体状况指标有足够的历史记录时-[0171]
在本实施例中，当存储在存储单元200中的用户身体状况指标的历史(数据)足够时，通过使用用户身体状况指标的历史来设置个性化阈值。
[0172]
例如，服务器10使用存储在存储单元200中的用户身体状况指标的历史作为训练数据，以从训练数据生成自回归模型。如图16中的上方程式所示，自回归模型是这样一种模
型，其中某一时刻(t)的ξ
(t)
可以用关于该时刻t的一组过去数据ξ
(t-r)
和每个数据ξ
(t-r)
的一组系数参数αr来表示。如图16中下图所示，在时间t处的ξ
(t)
，即，通过与基于模型的线性回归相同的方法，从一组过去数据ξ
(t-r)
(即用户的身体状况指标的历史)预测与被监测用户的身体状况指标(监测值)同时的身体状况指标的值。
[0173]
此外，服务器10可以将监测值与从用户的身体状况指标的历史中导出的预测值(个性化阈值)进行比较，以获取它们随时间的变化，如图17的上部所示。接下来，作为比较，服务器10计算预测值和监测值之间的差的平方作为异常程度，并且可以获得异常值随时间的变化，如图17的下部所示。此外，当计算出的异常程度超过预设阈值(第二阈值)时，服务器10检测监测值700的异常程度。在本实施例中，由医疗专业人员等预先设置阈值。
[0174]
在本实施例中，由于身体状况指标(监测值)是具有高周期性的数据，因此优选使用上述自回归模型。然而，在本实施例中，所使用的模型不限于自回归模型，并且可以是其他模型。此外，在本实施例中，自回归模型的阶数没有特别限制，优选地是适当地优化阶数。此外，在本实施例中，可以通过用户改变自回归模型的阶数等来改变预测值的精度，例如具有高阶的高精度估算模型和具有低阶的低精度模型。
[0175]
回到图8，并继续解释，服务器10根据监测条件确定是否可以监测到监测值(身体状况指标)(步骤s206)。当确定根据监测条件监测到监测值时(步骤s206:是)，服务器10前进到步骤s207中的处理。另一方面，如果确定根据监测条件未监测到监测值(步骤s206:否)，则服务器10前进到步骤s209中的处理。具体而言，服务器10基于来自监测装置30的感测数据(例如，与监测时间、用户位置信息、用户姿势、用户行为等相关的感测数据)、作为用户属性信息的用户日程安排等，确定是否在满足诸如监测时间、监测时的用户姿势、监测前的用户行为(运动前后、进食前后等)、安装状态等的监测条件之后对监测值进行监测。
[0176]
此外，服务器10确定用户是否服用了药物(步骤s207)。当确定用户已经服用药物时(步骤s207:是)，服务器10前进到步骤s208中的处理。另一方面，如果确定用户没有服用药物(步骤s207:否)，服务器10前进到步骤s209中的处理。具体地，服务器10可以基于从服药管理系统服务器60获取的用户的服药信息(有无药物治疗和药物治疗时间)来进行上述确定，服药管理系统服务器60基于用户的药物声明管理药物。此时，服务器10可以在确定用户没有服用药物时呈现药物提醒警报以促使用户服用药物。
[0177]
然后，服务器10向用户呈现异常警报(步骤s208)。在本实施例中，显示异常警报的方法不受限制，可以是预定的图像显示、预定的语音输出、发光元件的闪烁、振动模块的振动等。然后，在呈现异常警报之后，服务器10返回到步骤s203中的处理。
[0178]
在本实施例中，异常警报不仅可以自动地呈现给用户，而且可以自动地呈现给用户的家人。此外，在本实施例中，当服务器10基于监测值估算用户处于严重状况时，可以直接向主管医生呈现异常警报。在这种情况下，警报可能与在线医疗咨询等连接在一起。
[0179]
此外，被呈现异常警报的用户单独或与他/她的家人一起前往家庭药房，并向药剂师提供身体状况指标的历史。而且，药剂师基于身体状况指标的历史和药物状态(饮食搭配、与非处方药搭配等)，判断异常检测的原因是否是由于药物状态。此外，当药剂师确定检测到的异常的原因是药物状态以外的原因时，药剂师建议用户到医疗机构就诊(此时，优选通过治疗支持系统1的网络70从家庭药房向医疗机构发送身体状况指标的历史)。
[0180]
回到图8并继续说明，服务器10不向用户呈现异常警报(步骤s209)。然后，服务器
10返回到步骤s203中的处理。
[0181]
在本实施例中，图8中所示的步骤s205至s207的顺序可以改变，此外，该过程不限于执行步骤s206，并且例如，可以执行或添加另一步骤来代替该步骤。
[0182]
此外，在步骤s204和s205中，确定监测值是否超过通用阈值或个性化阈值，但本实施例不限于此。在本实施例中，例如，可以确定监测值是否低于通用阈值或个性化阈值，或者可以确定监测值是否处于通用数值范围或个性化数值范围内。
[0183]
此外，在根据本实施例的治疗支持系统1中，优选在基于通用阈值的确定之后执行基于个性化阈值的确定。例如，当仅进行基于个性化阈值的确定时，无法检测身体状况指标的值先天稳定和异常的情况(例如，当与用户过去的身体状况指标的历史相比较时，收缩压总是稳定在140毫米汞柱的用户可能不会被确定为异常)。因此，在根据本实施例的治疗支持系统1中，优选在基于通用阈值的确定之后执行基于个性化阈值的确定。此外，以如上所述的方式，可以通过基于通用阈值的确定来确定是否执行下一步骤的处理，从而可以减少根据本实施例的治疗支持系统1的处理负荷。
[0184]
如上所述，根据上述本实施例，使用通用阈值检测监测值的异常，并根据用户的情况评估监测值的异常，从而能够更适当地确定是否到医疗机构就诊。结果，根据本实施例，可以根据用户的情况执行异常警报，换句话说，执行个性化异常警报。因此，在抑制不必要的异常警报的增加的同时，可以避免不必要的医疗机构就诊次数或紧急门诊就诊次数等的增加。此外，根据本实施例，可以避免增加用户的心理负担。也就是说，根据本实施例，可以向用户等提供具有更高的有效性的治疗支持系统1。
[0185]
此外，根据本实施例的治疗支持系统1具有这样的配置，即，其中家庭药房或药剂师可以在用户到医疗机构就诊之前提供用户的咨询，从而可以减轻医生的负担，并且可以提高对用户的药物治疗的安全性和有效性。此外，在根据本实施例的治疗支持系统1中，由于监测值被存储在数据库中，因此便于用户、医生和药剂师之间的信息共享，并且有助于更有效地推进治疗。
[0186]
《2.7变形例》
[0187]
以上描述了本公开的第一实施例的细节。接下来，将描述第一实施例的各个变形例。
[0188]
(第一变形例)
[0189]
在上述第一实施例中，为了以易于理解的方式向用户呈现监测值，可以以能够直观地理解用户的恢复状态的形式呈现监测值。因此，参考图18和图19，作为上述第一实施例的变形例，将描述监测值输出示例。图18和图19是示出根据本实施例的变形例的输出画面820的示例和输出画面824的示例的说明图。
[0190]
例如，如图18所示，在本变形例中，监测值可以以频率分布图的形式呈现给用户。具体地，在图18所示的输出画面820上显示具有与用户的属性信息相似的属性信息并且在与用户的监测值相同的治疗过去日期的其他用户的身体状况指标的数据分布图。此外，指示监测值的箭头822被显示在输出画面820上，以便叠加在数据分布的曲线图上。根据这样的显示，用户可以容易地将自己的监测值与和自己相似的其他用户的情况进行比较，从而可以直观地掌握自己的恢复情况。在本变形例中，频率分布图不限于如图18所示的正态分布曲线，并且可以是例如直方图。
[0191]
此外，例如，如图9所示，在本变形例中，监测值可以以雷达图的形式呈现给用户。具体地说，在本变形例中，将当前用户的身体状况指标(监测值)的值计算为与治疗目标值的比率(％)，其中将治疗开始时的用户身体状况指标的值设置为恢复水平0％，并且将治疗目标值设置为恢复水平100％，并将其绘制在包括在图19中的输出画面824的雷达图上。根据这样的显示，用户可以很容易地将自己的监测值与和自己相似的其他用户的情况进行比较，从而直观地掌握自己的恢复情况。虽然未示出，但在本变形例中，当监测多种类型的身体状况指标时，针对每种类型计算监测值与治疗目标值的比率，并按时间顺序计算和绘制其平均值，并可以向用户呈现。
[0192]
(第二变形例)
[0193]
此外，在上述第一实施例中，可以将多种类型的身体状况指标设置为监测项目。将参考图20描述在这种情况下用于呈现异常警报的状况的变形例。图20是示出根据本实施例的变形例的设置画面826的示例的说明图。
[0194]
首先，在本变形例中，在将多种类型的身体状况指标设置为监测项目的情况下，当检测到其中一个异常时，认为将异常警报设置为向用户呈现(默认设置)。在本变形例中，医疗专业人员等从这种默认设置改变设置，从而当在多个预定类型的身体状况指标中而不是在一个身体状况指标中检测到异常时，可以向用户呈现异常警报。
[0195]
更具体地说，医疗专业人员等可以通过在设置画面826上执行输入操作来改变如上所述的设置，如图20所示。例如，在图20的左侧，显示被设置为监测项目的多种类型(舒张压、收缩压、完成时的心率)的图标826a，并且每个图标通过线连接到警报图标828b。在这种情况下，当在舒张压、收缩压和静息心率中的任何一个中检测到异常时，将呈现异常警报。因此，如图20右侧所示，医疗专业人员等改变将多种类型(舒张压、收缩压、静息心率)的图标826a连接到警报图标828b的线，从而可以改变显示异常警报的条件。具体地说，如图20右侧所示，医疗专业人员等用线将舒张压图标828a与收缩压图标828a连接，并进一步将连接的线与报警图标828b连接。通过这样做，只有当在舒张压和收缩压两者中检测到异常时，才会显示异常警报。图20中所示的设置画面826仅仅是一个示例，并且本变形例不限于这样的画面，并且可以进一步包括其他显示等。
[0196]
此外，在本变形例中，可以基于具有与关于用户的属性信息相似的属性信息的其他用户的异常警报历史(例如，存储在上述存储单元200中)来设置警报水平。然后，在本变形例中，根据警报水平显示异常警报的范围可以逐步地设置，例如仅用户、仅用户和用户的家人，以及进一步的用户、用户的家人和医疗机构。更具体地说，对于具有与用户属性信息相似属性信息的其他用户，对于异常警报较多的身体状况指标类型设置较高的警报水平，在这种情况下，也向医疗机构发送异常警报。另一方面，在上述其他用户中，对于异常警报较少的身体状况指标类型，警报水平设置较低，并且在这种情况下，尽管向用户呈现异常警报，但仅记录(存储)监测值。
[0197]
(第三变形例)
[0198]
此外，在上述第一实施例中，通过从服药管理系统服务器60获得用户的服药信息(是否用药和用药时间)来确定用户是否服用了药物，服药管理系统服务器60基于用户的药物声明管理药物。然而，本实施例不限于这样的方法，可以使用其他方法。例如，在本变形例中，服务器10的处理单元110的服药信息获取单元138可以包括传感器装置，其检测来自内
置在用户要服用的内科药物中的信号发生器的信号。在这种情况下，信号发生器通过与用户体内的胃液等反应来发送预定信号。然后，当服药信息获取单元138的传感器装置检测到预定信号时，可以识别用户已经服用药物。
[0199]
此外，本变形例不限于上述方法，例如，用户在服用处方药之前，使服药信息获取单元138的传感器装置读取附在处方药上的电子标签或条形码，从而可以使服务器10识别在什么时间服用了什么类型的药物。此外，在本变形例中，当处方药是液体状态时，使服药信息获取单元138的传感器装置用红外线照射处方药，并检测穿过处方药的红外线(例如，可以通过处方药吸收的红外线的波长来指定处方药)，从而可以如上所述地进行同样的操作。
[0200]
(第四变形例)
[0201]
此外，在上述第一实施例中，当监测值没有异常时，即当监测值是正常值时，可以动态更新(改变)预设的监测条件。因此，下面将参考图21描述动态更新监测条件的本实施例的变形例。图21是示出根据本实施例的变形例的确定画面818的示例的说明图。
[0202]
例如，假设根据图21的左侧所示的确定画面818的监测条件的一部分来监测用户的身体状况指标。然后，假设通过第一实施例中描述的方法确定被监测用户的身体状况指标(监测值)为正常值。此时，在预设的监测条件下，监测时间设置在9:00至11:00的范围内，但实际是在11:30监测到监测值。因此，在本变形例中，服务器10学习其中监测正常值的监测条件，并且如图21右侧的确定画面818所示，监测条件中包括的监测时间(设定值)被动态地更新到11:30的范围。
[0203]
在本变形例中，由于可以以这种方式动态地更新监测条件，因此可以适当地扩大监测条件的设定值的范围，并且因此，可以增加可以与监测值适当地比较的身体状况指标的历史的数据量。然而，在本变形例中，为了优先考虑适当的监测，优选的是，可以仅在与预设监测条件连续的范围内更新设置值。
[0204]
《《3.第二实施例》》
[0205]
在上述第一实施例中，可以在如图8所示的步骤s203中正检测用户的身体状况指标时，执行治疗进展或治疗逆算模拟。因此，作为本公开的第二实施例，将描述这种治疗进展或治疗反算模拟的实施例。
[0206]
在本实施例中，治疗支持系统1的配置与第一实施例相同，并且可参考根据第一本实施例的治疗支持系统1和图2的描述。因此，这里将省略对根据本实施例的治疗支持系统1的配置的描述。此外，在本实施例中，由于除了服务器10的处理单元110的估算块160之外，监测装置30也是共同的，所以将省略除估算块160之外的描述。
[0207]
《3.1估算块160的详细配置》
[0208]
首先，参考图22，将顺序描述处理单元110的估算块160的每个功能单元。图22是示出根据本实施例的估算块160的功能配置的示图。具体地说，如图22所示，处理单元110的估算块160包括身体状况指标获取单元162、属性信息获取单元164、摄入营养成分估算单元(第三估算单元)166和运动量估算单元168、历史获取单元170和估算单元(第一估算单元、第二估算单元)172。下面将依次描述估算块160的每个功能单元，但是由于身体状况指标获取单元162、属性信息获取单元164和历史获取单元170与第一实施例的身体状况指标获取单元132、属性信息获取单元134和历史获取单元146是共用的，因此将省略其说明。
[0209]
(摄入营养成分估算单元166)
[0210]
摄入营养成分估算单元166可以基于用户摄入的膳食的图像来估算营养成分。具体而言，摄入营养成分估算单元166使用通过机器学习获得的学习数据库从用户摄入的膳食图像中识别膳食内容，并基于识别出的膳食内容参考数据库来估算营养成分。
[0211]
(运动量估算单元168)
[0212]
运动量估算单元168可以基于由传感器单元304的运动传感器获得的感测数据来估算用户的运动量。具体地，运动量估算单元168基于感测数据计算用户每天运动的运动强度和运动时间，并且例如将计算出的运动强度乘以运动时间以获得用户的运动量。此外，运动量估算单元168通过将计算出的用户运动量与存储在数据库中的具有与用户相似的属性信息的其他用户的运动量进行比较，来估算用户的活动水平。
[0213]
(估算单元172)
[0214]
估算单元172可以基于具有与用户的属性信息相似的属性信息的其他用户的身体状况指标的历史，来估算(预测)用户的身体状况指标的未来变化，换句话说，可以执行治疗进度模拟。此外，估算单元172可以基于具有与该用户的属性信息相似的属性信息的其他用户的身体状况指标的历史，估算对该用户施加的管理条件，以使该用户的身体状况指标(监测值)达到目标值，换句话说，可以执行治疗逆算模拟。
[0215]
《3.2信息处理方法》
[0216]
接下来，将参考图23至图26描述根据本公开的第二实施例的信息处理方法。图23和图26是用于说明根据本实施例的估算方法的说明图。此外，图24是用于说明根据本实施例的估算摄入的营养成分的方法的说明图，而图25是示出根据本实施例的活动水平显示画面838的示例的说明图。根据本实施例的治疗进展模拟和治疗逆算模拟可以由用户等在图8所示的步骤s203中的监测期间适当地执行。
[0217]-治疗进展模拟-[0218]
首先，将参考图23至图25描述根据本实施例的治疗进展模拟。首先，用户等输入属性信息、关于正在服用的药物的信息、膳食管理水平、活动水平等，以用于设置图23的下部所示的模拟设置画面830的项目850，(在本实施例中，这些可以被自动设置，并且诸如膳食管理水平和活动水平之类的自动设置的细节将在后面描述)。当提取用于执行治疗进展模拟的其他用户的身体状况指标的历史时，可以使用输入信息。此外，输入信息还用作治疗进展模拟的前提条件，并且当用户等输入关于正在服用的药物的信息时，执行服用药物时的治疗进展模拟。另一方面，当用户等没有输入关于正在服用的药物的信息时，执行未服用药物时的治疗进展模拟。
[0219]
首先，服务器10基于输入信息提取具有与用户的属性信息、服药信息、膳食管理水平、活动水平等相似的属性信息等的其他用户的身体状况指标的历史，以机器学习作为训练数据提取的其他用户的身体状况指标的历史，并生成估算模型。此外，服务器10根据生成的估算模型计算在从用户预先输入的后续日期(治疗经过日期)的身体状况指标的值。服务器10例如将计算出的值作为模拟结果显示画面832呈现给用户，如图23的上部所示。
[0220]
此外，将描述本实施例中对于膳食管理水平的自动设置。服务器10通过使用由机器学习从图24左侧所示的用户摄取的膳食的膳食图像834获得的学习数据库，来识别膳食内容，并根据所识别的膳食内容参照数据库以估算营养成分。例如，服务器10可以在摄入营
养成分结果画面836上向用户呈现估算的营养成分，如图24的右侧所示。此外，服务器10例如将估算摄取的营养成分与日本厚生劳动省的膳食摄取标准等进行比较，并基于估算营养成分与膳食摄取标准推荐的推荐量的比率，计算膳食管理水平。应当注意，本实施例不限于通过图像识别来估算摄入的营养成分。例如，在本实施例中，当电子标签附接到如在学校或公司的自助餐厅中提供的饭菜的容器上，并且电子标签存储关于饭菜内容和营养成分的信息时，服务器10可以通过在电子标签中获取信息来估算摄入的营养成分。
[0221]
接下来，将描述本实施例中对于活动水平的自动设置。服务器10基于传感器单元304的运动传感器的感测数据来计算用户每天运动的运动强度和运动时间，并且例如将计算出的运动强度乘以运动时间来计算用户的运动量。此外，运动量估算单元168通过将计算出的用户运动量与存储在数据库中的具有与用户相似的属性信息的其他用户的运动量进行比较，来估算用户的活动水平。例如，在如图25所示的示出活动水平显示画面838的其他用户的运动量的分布的直方图上，服务器10以箭头854指示用户的估算运动量。此外，服务器10将估算的用户运动量与其他用户运动量的分布进行比较，并估算活动水平。
[0222]-治疗逆算模拟-[0223]
接下来，将参考图26描述根据本实施例的治疗逆算模拟。首先，用户在模拟设置画面840上输入他/她设定为目标的身体状况指标的值，如图26的下部所示(具体地，通过移动光标，可以输入目标值和用户希望达到目标值的治疗经过日期)。
[0224]
然后，服务器10提取与用户属性信息(性别、年龄)相似的其他用户的身体状况指标的历史，其中其他用户是患有与用户的疾病相同的疾病的患者，并且机器学习其他用户的身体状况指标的历史作为训练数据，以生成估算模型。此外，服务器10从生成的估算模型估算用户达到目标值的管理条件(例如，膳食管理水平和活动水平)。服务器10例如将估算的管理条件作为模拟结果显示画面842呈现给用户，如图26的下部所示。在模拟结果显示画面842上，用户为了达到用户输入的目标值而必须执行的膳食管理水平、活动水平等被示为管理项目852。
[0225]
在本实施例中，当目标值的设置改变时，自动开始治疗逆算模拟，并再次重新估算管理条件。此外，在本实施例中，优选的是，目标值可以仅设置在通过改变膳食管理水平和活动水平可以达到的范围内。
[0226]
如上所述，根据上述本实施例，治疗进展模拟和治疗逆算模拟为用户提供了保持家庭治疗的动机的有用信息和有效推进家庭治疗的有用信息。也就是说，根据本实施例，可以向用户等提供具有更高有效性的治疗支持系统1。
[0227]
《《4.示例》》
[0228]
以上描述了本公开的第一和第二实施例的细节。接下来，将在说明特定示例的同时更具体地描述本实施例的信息处理方法的示例。下面示出的示例仅仅是根据第一和第二实施例的信息处理方法的示例，并且根据第一和第二实施例的信息处理方法不限于以下示例。
[0229]
《4.1第一示例》
[0230]
首先，将参考图27描述第一示例，该第一示例是当用户是高血压患者时的用例。图27是本公开的第一示例的流程图。如图27所示，在本实施例中，可以主要包括从步骤s301到步骤s311的步骤。下面将描述根据实施例的这些步骤中的每一个的细节。在下面描述的实
施例中，重复执行步骤s304至s311，直到用户完全治愈。
[0231]
首先，用户到医疗机构就诊，从医生那里接受关于改善生活方式习惯的指导，并设定治疗目标。此时，在实施例中，假设没有给用户开降压药。
[0232]
接着，用户在使用本实施例的治疗支持系统1的同时开始家庭治疗。首先，服务器10通过用户的患者号接受登录(步骤s301)。然后，服务器10与电子病历协作，基于患者号自动登记关于用户的基本信息(步骤s302)。然后，服务器10将燃烧的卡路里、摄入的卡路里、体重和血压设置为监测项目(步骤s303)。然后，服务器10监测在步骤s303中设置的监测项目(步骤s304)。
[0233]
然后，服务器10确定监测值是否超过通用阈值(步骤s305)。当确定监测值超过通用阈值时(步骤s305:是)，服务器10前进到步骤s306中的处理。另一方面，当确定监测值没有超过通用阈值时(步骤s305:否)，服务器10返回到步骤s304中的处理并继续监测。此外，服务器10确定监测值是否超过个性化阈值(步骤s306)。当确定监测值超过个性化阈值时(步骤s306:是)，服务器10前进到步骤s307中的处理。另一方面，如果确定监测值没有超过个性化阈值(步骤s306:否)，服务器10前进到步骤s310中的处理。
[0234]
接着，服务器10确定是否可以根据监测条件监测监测值(步骤s307)。当确定根据监测条件监测监测值时(步骤s307:是)，服务器10前进到步骤s308中的处理。另一方面，如果确定未根据监测条件监测监测值(步骤s307:否)，则服务器10前进到步骤s310中的处理。
[0235]
此外，服务器10确定用户是否服用了药物(步骤s308)。当确定用户已经服用药物时(步骤s308:是)，服务器10前进到步骤s309中的处理。另一方面，如果确定用户没有服用药物(步骤s308:否)，服务器10前进到步骤s310中的处理。
[0236]
然后，服务器10向用户呈现异常警报(步骤s309)。然后，在呈现异常警报之后，服务器10返回到步骤s304中的处理。
[0237]
另一方面，服务器10不向用户呈现异常警报(步骤s310)。然后，服务器10前进到步骤s311中的处理。此外，服务器10执行请求再次确认监测条件的显示，例如将确定画面818呈现给用户(步骤s311)。
[0238]
在本实施例中，在从家庭治疗开始的第一个月期间，作为监测值的血压超过通用阈值但未超过个性化阈值，因此通过上述步骤s305和步骤s306中的处理，没有出现异常警报。
[0239]
因此，用户查看到自己的饮食习惯和运动习惯，血压一直在稳步下降，但有一天，就在监测前，用户出现了与监测条件相反的饮食和吸烟。在本实施例中，服务器10可以通过图像识别或运动传感器自动识别用户已经进食或吸烟。然后，当服务器10在上述步骤s304的处理中执行监测时，作为监测值的血压超过通用阈值和个性化阈值两者(步骤s305和s306)。此外，在步骤s307中，由于用户在监测之前已经进食/吸烟，所以服务器10确定没有根据监测条件监测用户，并且尽管没有发出异常警报(步骤s310)，但例如将确定画面818呈现给用户，并执行请求再次确认监测条件的显示，以便通知用户没有根据监测条件被监测(步骤s311)。
[0240]
此外，用户从第二天起继续像以前一样在家治疗，并且监测值达到治疗目标。
[0241]
如上所述，在本实施例中，当监测值由于用户的行为(进食/吸烟)而超过通用阈值和个性化阈值时，服务器10不将结果检测为异常，因为很明显它不是由于用户身体中的异
常而产生的结果。因此，根据本实施例，可以通过根据用户的情况评估监测值来适当地确定是否到医疗机构就诊。结果，根据本实施例，可以根据用户的情况执行异常警报，换句话说，执行个性化异常警报。因此，在抑制不必要的异常警报的增加的同时，可以避免不必要的医疗机构就诊次数或紧急门诊就诊次数等的增加。
[0242]
《4.2第二示例》
[0243]
接下来，参考图28将描述第二示例，这是当用户是细菌性肺炎患者时的用例。图28是本公开的第二示例的流程图。如图28所示，在本实施例中，可以主要包括从步骤s401到步骤s411的步骤。下面将描述根据实施例的这些步骤中的每一个的细节。在下面描述的实施例中，重复执行步骤s404至s411，直到用户完全治愈。
[0244]
首先，在本实施例中，用户到医疗机构就诊，从医生那里接收抗菌药物的处方，并在使用本实施例的治疗支持系统1的同时开始家庭治疗。
[0245]
此外，由于除了服务器10在步骤s403中将热量、呼吸频率和心率设置为监测项目之外，图28中的步骤s401至s410的实施例类似于图27中的步骤s301至s310，这里将省略对这些步骤的详细描述。另外，服务器10向用户呈现劝导药物的药物提醒通知(步骤s411)。
[0246]
在本实施例中，在从家庭治疗开始的最初几天内，监测值超过通用阈值但不超过个性化阈值，因此通过上述步骤s405和步骤s406中的处理，没有出现异常警报。因此，用户自行决定停止服用抗菌药物。停药几天后，感染用户的细菌获得耐药性，用户细菌性肺炎症状复发。
[0247]
然后，当服务器10在上述步骤s304中的处理中执行监测时，监测值超过通用阈值和个性化阈值两者(步骤s405和s406)。然后，在步骤s408中，服务器10不基于用户没有服用抗菌药物的事实发出异常警报(步骤s410)，而是向用户呈现用药提醒通知(步骤s411)。通过这样做，在实施例中，引导用户服用适当的药物。
[0248]
随后，用户基于用药提醒再次开始服用抗菌药物，但感染的细菌已获得耐药性，开出的抗菌药物无效，以致细菌性肺炎症状一直持续。结果，当在上述步骤s304的处理中执行监测时，监测值超过通用阈值和个性化阈值两者(步骤s405和s406)。之后，服务器10发出异常警报(步骤s409)，从而用户到医疗机构就诊。
[0249]
如上所述，在本实施例中，当监测值由于用户的行为(停止用药)而超过通用阈值和个性化阈值时，服务器10不将结果检测为异常，因为很明显它不是由于用户身体中的异常而产生的结果。因此，根据本实施例，可以通过根据用户的情况评估监测值来适当地确定是否到医疗机构就诊。结果，根据本实施例，可以根据用户的情况执行异常警报，换句话说，执行个性化异常警报。因此，在抑制不必要的异常警报的增加的同时，可以避免不必要的医疗机构就诊次数或紧急门诊就诊次数等的增加。
[0250]
《《5.总结》》
[0251]
如上所述，根据本公开的上述实施例，不仅通过使用通用阈值检测监测值(身体状况指标)的异常，而且根据用户的情况评估监测值，从而可以适当地确定是否到医疗机构就诊。结果，根据本实施例，可以根据用户的情况执行异常警报，换句话说，执行个性化异常警报。因此，在抑制不必要的异常警报的增加的同时，可以避免不必要的医疗机构就诊次数或紧急门诊就诊次数等的增加。此外，根据本实施例，可以避免增加用户的心理负担。也就是说，根据本实施例，可以向用户等提供具有更高有效性的治疗支持系统1。
[0252]
此外，根据本实施例的治疗支持系统1具有这样的配置，即，其中家庭药房或药剂师可以在用户到医疗机构就诊之前提供用户的咨询，从而可以减轻医生的负担，并且可以提高对用户的药物治疗的安全性和有效性。此外，在根据本实施例的治疗支持系统1中，由于用户的监测值被存储在数据库中，因此便于用户、医生和药剂师之间的信息共享，并且有助于更有效地推进治疗。
[0253]
《6.硬件配置》》
[0254]
根据上述每个实施例的诸如服务器10等的信息处理装置例如由具有如图29所示的配置的计算机1000来实现。以下，将描述本公开的实施例的服务器10作为示例。图29是示出实现服务器10的功能的计算机1000的示例的硬件配置图。计算机1000包括cpu 1100、ram 1200、只读存储器(rom)1300、硬盘驱动器(hdd)1400、通信接口1500和输入/输出接口1600。计算机1000的各个单元通过总线1050连接。
[0255]
cpu 1100基于存储在rom 1300或hdd 1400中的程序进行操作，并控制每个单元。例如，cpu 1100扩展存储在ram 1200中的rom 1300或hdd 1400中的程序，并执行与各种程序相对应的处理。
[0256]
rom 1300存储启动程序，例如当计算机1000被激活时由cpu 1100执行的基本输入输出系统(bios)、依赖于计算机1000的硬件的程序等。
[0257]
hdd 1400是非瞬时地记录由cpu 1100执行的程序、由程序使用的数据等的计算机可读记录介质。具体地，hdd 1400是记录作为程序数据1450的示例的根据本公开的图像处理程序的记录介质。
[0258]
通信接口1500是用于计算机1000连接到外部网络1550(例如，因特网)的接口。例如，cpu 1100经由通信接口1500从另一装置接收数据或将由cpu 1100生成的数据发送到另一装置。
[0259]
输入/输出接口1600是用于将输入/输出装置1650连接到计算机1000的接口。例如，cpu 1100经由输入/输出接口1600从诸如键盘和鼠标的输入装置接收数据。此外，cpu 1100经由输入/输出接口1600将数据发送到诸如显示器、扬声器或打印机的输出装置。此外，输入/输出接口1600可以用作读取记录在预定记录介质(介质)中的程序等的介质接口。该介质例如是诸如数字通用盘(dvd)或相变可重写盘(pd)的光记录介质、诸如磁光盘(mo)的磁光记录介质、磁带介质、磁记录介质、半导体存储器等。
[0260]
例如，在计算机1000用作根据本公开实施例的服务器10的情况下，计算机1000的cpu 1100执行存储在ram 1200中的程序以实现处理单元110等的功能。此外，hdd 1400存储根据本公开的图像处理程序等。cpu 1100从hdd 1400读取程序数据1450并执行程序数据，但是作为另一示例，程序可以经由外部网络1550从另一装置获取。
[0261]
此外，根据本实施例的信息处理装置可以应用于包括多个装置的系统，其前提是连接到网络(或每个装置之间的通信)，例如云计算。也就是说，根据上述本实施例的信息处理装置可以实现为例如通过多个装置执行根据本实施例的图像处理方法的处理的信息处理系统。
[0262]
《7.补充》》
[0263]
上面描述的本公开的本实施例可以包括：例如，用于使计算机用作根据本实施例的信息处理装置的程序，以及其中记录该程序的非瞬时有形介质。此外，可以通过诸如因特
网的通信线路(包括无线电通信)来分发该程序。
[0264]
此外，上述每个实施例中的图像处理中的每个步骤不一定必须以所描述的顺序进行处理。例如，可以以适当重新排序的方式处理每个步骤。此外，每个步骤可以并行地或单独地部分处理，而不是按时间顺序处理。此外，每个步骤的处理方法不一定必须根据所描述的方法进行处理，并且可以例如由另一功能单元通过另一方法进行处理。
[0265]
已经参考附图详细描述了本公开的优选实施例，但是本公开的技术范围不限于这些示例。显然，本公开技术领域的本领域技术人员可以在权利要求书中描述的技术概念的范围内找到各种修改和变形例，并且应当理解，这些修改和变形例也自然地属于本公开的技术范围。
[0266]
此外，本说明书中描述的效果仅仅是说明性的或示例性的效果，而不是限制性的。即，除了或代替上述效果之外，根据本公开的技术可以实现本领域技术人员从本说明书的描述中显而易见的其他效果。
[0267]
本技术也可以如下配置。
[0268]
(1)一种信息处理装置，包括：
[0269]
身体状况指标获取单元，从监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置获取身体状况指标；
[0270]
属性信息获取单元，获取关于所述用户的属性信息；
[0271]
服药信息获取单元，获取关于所述用户的服药信息；
[0272]
比较单元，将所述身体状况指标与预设的第一阈值进行比较；
[0273]
评估单元，根据所述比较的结果参考基于所述属性信息和所述服药信息中的至少一个选择的关于用户或另一用户的所述身体状况指标的历史，以评估所述身体状况指标；以及
[0274]
输出单元，根据所述评估的结果输出预定信息。
[0275]
(2)根据(1)所述的信息处理装置，还包括：
[0276]
存储单元，存储多个其他用户的身体状况指标的历史；以及
[0277]
历史获取单元，从所述存储单元获取具有与所述用户的所述属性信息相似的属性信息的所述其他用户的所述身体状况指标的所述历史，其中，
[0278]
所述评估单元通过将所述身体状况指标与所述其他用户的所述身体状况指标的所述历史进行比较来评估所述身体状况指标。
[0279]
(3)根据(2)所述的信息处理装置，其中
[0280]
当所述身体状况指标偏离所述其他用户的所述身体状况指标的分布时，所述评估单元将所述身体状况指标评估为异常。
[0281]
(4)根据(2)或(3)所述的信息处理装置，还包括：
[0282]
第一估算单元，基于具有与所述用户的属性信息相似的属性信息的所述其他用户的所述身体状况指标的历史，来估算所述用户的所述未来身体状况指标。
[0283]
(5)根据(2)至(4)中任一项所述的信息处理装置，还包括：
[0284]
第二估算单元，基于具有与所述用户的属性信息相似的属性信息的所述其他用户的所述身体状况指标的历史，来估算为了所述用户的所述身体状况指标达到目标值而施加于所述用户的管理条件。
[0285]
(6)根据(4)所述的信息处理装置，还包括：
[0286]
第三估算单元，其基于所述用户摄入的膳食的图像来估算营养组分，其中
[0287]
所述第一估算单元基于所估算的营养组分来估算所述用户的所述未来身体状况指标。
[0288]
(7)根据(1)所述的信息处理装置，还包括：
[0289]
存储单元，其存储所述用户的所述身体状况指标的所述历史；以及
[0290]
历史获取单元，其从所述存储单元获取所述用户的所述身体状况指标的所述历史，其中
[0291]
所述评估单元通过将所述身体状况指标与所述用户的所述身体状况指标的所述历史进行比较来执行评估。
[0292]
(8)根据(7)所述的信息处理装置，还包括：
[0293]
模型生成单元，其从所述用户的所述身体状况指标的所述历史估算自回归模型，其中
[0294]
所述评估单元通过将所述身体状况指标与基于所述自回归模型计算的预测值进行比较来执行评估。
[0295]
(9)根据(8)所述的信息处理装置，其中
[0296]
所述评估单元：计算所述身体状况指标与所述预测值之间的差值，以及当所述差值超过预设的第二阈值时，将所述身体状态指标评估为异常。
[0297]
(10)根据(3)所述的信息处理装置，其中
[0298]
当所述身体状况指标获取单元获取多种类型的所述身体状况指标时，
[0299]
所述输出单元根据由所述评估单元评估为异常的所述身体状况指标的类型来输出所述预定信息。
[0300]
(11)根据(10)所述的信息处理装置，其中
[0301]
所述预定信息包括频率分布图或雷达图的图像。
[0302]
(12)根据(1)所述的信息处理装置，还包括：
[0303]
病历信息获取单元，其从管理由医疗专业人员创建的病历的病历管理装置获取病历信息；以及
[0304]
类型确定单元，其基于所述病历信息确定由所述身体状况指标获取单元获取的所述身体状况指标的类型。
[0305]
(13)根据(1)至(12)中任一项所述的信息处理装置，还包括：
[0306]
确定单元，其确定是否在预定测量条件下监测所述身体状况指标，其中
[0307]
所述评估单元参考由所述确定单元确定的结果来评估所监测的身体状况指标。
[0308]
(14)根据(13)所述的信息处理装置，其中
[0309]
所述确定单元基于监测所述身体状况指标的时间、所述监测装置的安装状态、或者所述用户的姿势或活动状态做出确定。
[0310]
(15)根据(13)或(14)所述的信息处理装置，还包括：
[0311]
条件改变单元，其根据所述身体状况指标的评估动态地改变所述预定测量条件。
[0312]
(16)根据(1)至(15)中任一项所述的信息处理装置，其中
[0313]
所述服药信息获取单元从服药管理装置获取所述服药信息，所述服药管理装置基
于所述用户的药物声明来管理药物。
[0314]
(17)根据(1)至(15)中任一项所述的信息处理装置，其中
[0315]
所述服药信息获取单元包括检测来自置于内用药物中的信号发生器的信号的传感器装置。
[0316]
(18)一种信息处理系统，包括：
[0317]
监测装置，其监测用户的一个或多个身体状况指标；以及
[0318]
信息处理装置，其中
[0319]
所述信息处理装置包括：
[0320]
身体状况指标获取单元，其从所述监测装置获取所述身体状况指标，
[0321]
属性信息获取单元，其获取关于所述用户的属性信息，
[0322]
服药信息获取单元，其获取关于所述用户的服药信息，
[0323]
比较单元，其将所述身体状况指标与预设的第一阈值进行比较，
[0324]
评估单元，其根据所述比较的结果参考基于所述属性信息和所述服药信息中的至少一个选择的关于所述用户或另一用户的所述身体状况指标的历史，来评估所述身体状况指标，以及
[0325]
输出单元，其根据所述评估的结果输出预定信息。
[0326]
(19)一种信息处理方法，包括：
[0327]
从监测用户的一个或多个身体状况指标的监测装置获取所述身体状况指标；
[0328]
获取关于所述用户的属性信息；
[0329]
获取关于所述用户的服药信息；
[0330]
将所述身体状况指标与预设的第一阈值进行比较；
[0331]
根据所述比较的结果参考基于所述属性信息和所述服药信息中的至少一个选择的关于所述用户或另一用户的所述身体状况指标的历史，来评估所述身体状况指标；以及
[0332]
根据所述评估的结果输出预定信息。
[0333]
参考符号列表
[0334]
1 治疗支持系统
[0335]
10 服务器
[0336]
30、30a 监测装置
[0337]
32 带部分
[0338]
34 控制单元
[0339]
40 用户终端
[0340]
50 电子病历系统服务器
[0341]
60 服药管理系统服务器
[0342]
70 网络
[0343]
100、300 输入单元
[0344]
110 处理单元
[0345]
120 监测确定块
[0346]
122 病历信息获取单元
[0347]
124 类型确定单元
[0348]
126 装置控制器
[0349]
130 评估块
[0350]
132、162 身体状况指标获取单元
[0351]
134、164 属性信息获取单元
[0352]
136 监测状态信息获取单元
[0353]
138 服药信息获取单元
[0354]
140 比较单元
[0355]
142 确定单元
[0356]
144 评估单元
[0357]
146、170 历史获取单元
[0358]
148 模型生成单元
[0359]
150 条件改变单元
[0360]
160 估算块
[0361]
166 摄取营养成分估算单元
[0362]
168 运动量估算单元
[0363]
172 估算单元
[0364]
180、308 通信单元
[0365]
190、310 输出单元
[0366]
200、306 存储单元
[0367]
302 控制器
[0368]
304 传感器单元
[0369]
700 监测值
[0370]
702 分布
[0371]
800 登录画面
[0372]
802、804 按钮
[0373]
806 输入画面
[0374]
808 输入字段
[0375]
810 管理画面
[0376]
812 监测项目设置画面
[0377]
814 监测项目
[0378]
816 监测装置管理画面
[0379]
818 确定画面
[0380]
820、824 输出画面
[0381]
822、854 箭头
[0382]
826 设置画面
[0383]
828a、828b 图标
[0384]
830、840 模拟设置画面
[0385]
832、842 模拟结果显示画面
[0386]
834 膳食图像
[0387]
836 摄入营养成分结果画面
[0388]
838 活动水平显示画面
[0389]
850 设置项目
[0390]
852 管理项目