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公開番号2025110439
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-29
出願番号2024004259
出願日2024-01-16
発明の名称深部体温推定装置
出願人リンナイ株式会社,国立大学法人九州大学
代理人弁理士法人ぱてな
主分類A61B 5/00 20060101AFI20250722BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】入浴中の入浴者の深部体温を精度良く推定できる深部体温推定装置を提供する。
【解決手段】深部体温推定装置1は、入浴者P1の深部体温を推定する深部体温推定処理を実行する制御部41と、入浴者P1に関する入浴情報を検出する検出手段50、60と、を備える。検出手段50、60は、入浴者P1のバイタル状態を少なくとも含む生体情報を入浴情報として検出する生体情報検出手段50と、入浴者P1の入浴中の条件に関する入浴条件情報を入浴情報として検出する入浴条件情報検出手段60と、の少なくとも一方を有する。制御部41は、入浴者P1の過去の運動実績に基づいて数値化した運動習慣情報を取得可能である。制御部41は、入浴情報及び運動習慣情報をパラメータとして、深部体温推定処理を実行する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
浴槽内で入浴中の入浴者の深部体温を推定する深部体温推定処理を実行する制御部と、
入浴中の前記入浴者に関する入浴情報であって、数値化した前記入浴情報を検出する検出手段と、
を備えた深部体温推定装置であって、
前記検出手段は、
前記入浴者のバイタル状態を少なくとも含む生体情報を前記入浴情報として検出する生体情報検出手段と、
前記入浴者の入浴中の条件に関する入浴条件情報を前記入浴情報として検出する入浴条件情報検出手段と、
の少なくとも一方を有し、
前記制御部は、前記入浴者の過去の運動実績に基づいて数値化した運動習慣情報を取得可能であり、
前記制御部は、前記入浴情報及び前記運動習慣情報をパラメータとして、前記深部体温推定処理を実行することを特徴とする深部体温推定装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記運動習慣情報は、過去の所定期間において、所定の運動量以上の運動を所定時間以上行った日数に基づく情報である請求項１記載の深部体温推定装置。
【請求項３】
前記入浴者に日常的に携帯される携帯情報端末であって、前記入浴者の前記運動実績を記憶して前記運動習慣情報を算出する前記携帯情報端末、及び、ネットワーク通信により前記携帯情報端末から前記運動習慣情報を取得する外部サーバ、の少なくとも一方と通信可能な通信部をさらに備え、
前記制御部は、前記通信部を経由して前記運動習慣情報を取得する請求項１記載の深部体温推定装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記生体情報検出手段を少なくとも有し、
前記生体情報検出手段は、
前記バイタル状態として前記入浴者の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記バイタル状態として前記入浴者の血流量を検出する血流量検出手段と、
前記バイタル状態として前記入浴者の発汗量を検出する発汗量検出手段と、
の少なくとも１つを有している請求項１乃至３のいずれか１項記載の深部体温推定装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記入浴条件情報検出手段を少なくとも有し、
前記入浴条件情報検出手段は、
前記浴槽内に貯留された湯の温度を検出する湯温検出手段と、
前記入浴者が入浴を開始してからの経過時間を検出する入浴経過時間検出手段と、
前記浴槽が設置された浴室の温度を検出する浴室温度検出手段と、
の少なくとも１つを有している請求項１乃至３のいずれか１項記載の深部体温推定装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記入浴者の過去の睡眠実績に基づいて数値化した睡眠時間情報を取得可能であり、
前記制御部は、前記入浴情報、前記運動習慣情報及び前記睡眠時間情報をパラメータとして、前記深部体温推定処理を実行する請求項１乃至３のいずれか１項記載の深部体温推定装置。
【請求項７】
前記入浴者の前記睡眠実績を記憶して前記睡眠時間情報を算出する睡眠時間情報端末、及び、ネットワーク通信により前記睡眠時間情報端末から前記睡眠時間情報を取得する外部サーバ、の少なくとも一方と通信可能な通信部をさらに備え、
前記制御部は、前記通信部を経由して前記睡眠時間情報を取得する請求項６記載の深部体温推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は深部体温推定装置に関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１に従来の深部体温推定装置の一例が開示されている。この深部体温推定装置、被測定者の深部体温を推定する推定部を備えている。
【０００３】
推定部は、複数の被験者の運動負荷に関する情報、年齢に関する情報、体重及び身長に関する情報、皮膚表面温度に関する情報、及び心拍数に関する情報を入力情報とし、複数の被験者の直腸温の実測値を出力情報として機械学習して学習済モデルを得る。
【０００４】
そして、推定部は、被測定者の運動負荷に関する情報、年齢に関する情報、体重及び身長に関する情報、皮膚表面温度に関する情報、及び心拍数に関する情報をパラメータとして受け付けて、その学習済モデルに入力することによって被測定者の深部体温を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２０－１６２９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、例えば、入浴者の健康状態を推測したり、入浴による健康促進効果を推測したり、入浴後の睡眠の質を向上させる入浴条件を提案したりするため、浴槽内で入浴中の入浴者の深部体温を精度良く推定することが求められている。
【０００７】
この点、特許文献１には、浴槽内で入浴中の入浴者の深部体温を推定するために、上記従来の深部体温推定装置を用いることについての記載や示唆が全くない。
【０００８】
また、入浴中の入浴者の運動負荷は高くない。身体活動と運動の強度を数値化したメッツ表によれば、入浴の運動強度（メッツ）は１．５であって、食事やオフィスワーク(座位)と同程度である。
【０００９】
このため、仮に、この深部体温推定装置を入浴中の入浴者に適用しても、その入浴者の運動負荷に関する情報は変化に乏しい情報になるだけであり、深部体温を推定するためのパラメータとして、その入浴者の運動負荷を用いることは難しいと考えられる。すなわち、この深部体温推定装置は、入浴中の入浴者の深部体温を精度良く推定するために改善が必要である。
【００１０】
本発明は、上記従来の実情に鑑みてなされたものであって、入浴中の入浴者の深部体温を精度良く推定できる深部体温推定装置を提供することを解決すべき課題としている。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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