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公開番号2025026560
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2024212594,2023176112
出願日2024-12-05,2016-04-08
発明の名称電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
出願人京セラ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類A61B 5/145 20060101AFI20250214BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】簡便に被検者の健康状態を推定することができる電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラムを提供する。
【解決手段】電子機器100は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、被検者の年齢とに基づいて、被検者の血糖値を推定する制御部143を備え、制御部143は、推定式として、被検者の年齢と、脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標AIと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
【選択図】図10
特許請求の範囲【請求項１】
対象者から取得した脈波に基づいて、前記対象者の血糖値又は糖代謝を推定する推定モデルの生成方法であって、
被験者から取得した脈波と、前記被験者から測定した血糖値とが対応付けられたサンプルデータに基づいて前記推定モデルを作成する、推定モデルの生成方法。
続きを表示（約 710 文字）【請求項２】
前記サンプルデータは、複数の被験者から取得する、請求項１に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項３】
前記被験者は、前記対象者である、請求項１又は２に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項４】
前記サンプルデータは、血糖値のばらつきが正規分布に近いデータを用いる、請求項１から３のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項５】
前記サンプルデータは、前記被験者の食前及び食後の少なくともいずれかに取得されたものである、請求項１から４のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項６】
前記サンプルデータは、前記脈波を２回微分して導出される加速度脈波に基づく立ち上がり指標ＳＩを用いる、請求項１から５のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項７】
前記サンプルデータは、前記脈波の前進波と反射波に基づくＡＩを用いる、請求項１から６のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項８】
前記ＡＩは、前記脈波の前進波から反射波を除したものに基づく、請求項７に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項９】
前記サンプルデータは、前記脈波の周期に基づいて算出される脈拍数ＰＲを用いる、請求項１から８のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項１０】
前記推定モデルは、高速フーリエ変換された前記脈波に基づく回帰分析により作成される、請求項１から９のいずれか１項に記載の推定モデルの生成方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定された生体情報から、被検者の健康状態を推定する電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、被検者（ユーザ）の健康状態を推定する手段として血液成分の測定、血液の流動性の測定が行われている。これらは、被検者から採血された血液を用いて測定が行われる。また、被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献１には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００２－３６０５３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、採血には痛みが伴うため、日常的に自身の健康状態を推定することが難しい。また、特許文献１に記載の電子機器は、脈拍を測定するだけのものであり、脈拍以外の被検者の健康状態を推定することはできない。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、簡便に被検者の健康状態を推定することができる電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一実施の形態に係る電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、前記被検者の年齢とに基づいて、前記被検者の血糖値を推定する制御部を備え、前記制御部は、前記推定式として、前記被検者の年齢と、前記脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標ＡＩと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
【０００７】
また、本発明の一実施の形態に係る電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、前記被検者の年齢とに基づいて、前記被検者の糖代謝を推定する制御部を備え、前記制御部は、前記推定式として、前記被検者の年齢と、前記脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標ＡＩと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
【０００８】
また、本発明の一実施の形態に係る電子機器は、脂質値及び該脂質値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、前記被検者の年齢とに基づいて、前記被検者の脂質値を推定する制御部を備え、前記制御部は、前記推定式として、前記被検者の年齢と、前記脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標ＡＩと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
【０００９】
また、本発明の一実施の形態に係る電子機器は、脂質値及び該脂質値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、前記被検者の年齢とに基づいて、前記被検者の脂質代謝を推定する制御部を備え、前記制御部は、前記推定式として、前記被検者の年齢と、前記脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標ＡＩと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
【００１０】
また、本発明の一実施の形態に係る推定方法は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた被検者の脈波に基づいて作成された推定式と、前記被検者の年齢とに基づいて、前記被検者の血糖値若しくは糖代謝を推定する推定工程を備え、前記推定工程は、前記推定式として、前記被検者の年齢と、前記脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波との比で表される指標ＡＩと、を用いた回帰分析の結果に基づいて作成されたものを用いる。
（【００１１】以降は省略されています）

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