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公開番号2025127011
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-01
出願番号2024023466
出願日2024-02-20
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人株式会社リコー
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G16H 20/00 20180101AFI20250825BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】学習モデルの学習時間を削減しつつ、観察対象となる対象者の睡眠時間を予測することによって適切な指示を予測することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】医療または介護に従事する従事者が作成した、前記従事者の観察対象となる対象者に関する記録データに基づいて、前記対象者の睡眠時間を予測するために機械学習された第1学習モデルと、前記第1学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する指示を予測するために機械学習された第2学習モデルと、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
医療または介護に従事する従事者が作成した、前記従事者の観察対象となる対象者に関する記録データに基づいて、前記対象者の睡眠時間を予測するために機械学習された第１学習モデルと、
前記第１学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する指示を予測するために機械学習された第２学習モデルと、
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記従事者が作成した前記対象者に関する記録データから、前記第１学習モデルを用いて該対象者の睡眠時間を予測する第１予測部と、
前記第１予測部による予測に用いた前記記録データ、および該第１予測部により予測された前記対象者の睡眠時間から、前記第２学習モデルを用いて該対象者に対する指示を予測する第２予測部と、
をさらに備えた請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２予測部により予測された前記指示を、前記従事者に通知する通知部を、さらに備えた請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象者に関する記録データを含む第１学習データを用いた機械学習によって、前記対象者の睡眠時間を予測するため前記第１学習モデルを生成する第１学習部と、
前記対象者に関する記録データ、および前記第１学習モデルによる予測された該対象者の睡眠時間を含む第２学習データを用いた機械学習によって、該対象者に対する指示を予測するための前記第２学習モデルを生成する第２学習部と、
をさらに備えた請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１学習モデルは、前記対象者の行動または状態を表した記録データに基づいて機械学習された学習モデルである請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２学習モデルは、前記第１学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する前記指示として、該対象者の行動に対する警告を予測するために機械学習された学習モデルである請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２学習モデルは、前記第１学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する前記指示として、該対象者に対して提供すべき食べ物の献立を予測するために機械学習された学習モデルである請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記献立は、三食の献立である請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記献立は、間食の献立である請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
医療または介護に従事する従事者が作成した、前記従事者の観察対象となる対象者に関する記録データに基づいて、前記対象者の睡眠時間を予測するために機械学習された第１学習モデルを用いて、前記従事者が作成した前記対象者に関する記録データから、該対象者の睡眠時間を予測する第１予測ステップと、
前記第１学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する指示を予測するために機械学習された第２学習モデルを用いて、前記第１予測ステップでの予測に用いた前記記録データ、および該第１予測ステップで予測した前記対象者の睡眠時間から、該対象者に対する指示を予測する第２予測ステップと、
を有する情報処理方法。
（【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、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
医療および介護等の現場においては、医療職および介護職等の複数の職員が、患者および被介護者のケアおよび日常生活の世話に関わっている。複数の職員は、それぞれ患者または被介護者の状態を観察したり診断したりする。一人の職員が連続的かつ継続的に患者または被介護者を観察するわけではなく、多職種の複数の職員が、それぞれ異なる日時に、異なる間隔で、患者または被介護者を訪問し、観察する。そのため、それぞれの職員が、患者または被介護者についての情報を共有するために、電子カルテシステム、看護・介護記録システム、またはＳＮＳ（ＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇＳｅｒｖｉｃｅ）に、患者の観察結果を登録したり閲覧したりすることが行われている。
【０００３】
このような、患者または被介護者に対する観察結果を利用する技術として、患者または被介護者の観察結果を用いて機械学習を行うことにより、患者または被介護者が将来発症する可能性がある疾患や対象者に発生する可能性があるイベントを予測する技術が開示されている（例えば特許文献１）。また、ベッドに設けられる荷重センサ等により、対象者の心拍数、脈拍数、呼吸数、体温、血圧、血液の酸素飽和度、体重、睡眠、覚醒等の生体状態の少なくとも一部を検出する技術が開示されている（例えば特許文献２）。また、ドップラーセンサーまたはカメラからの入力に基づいて、ケアの対象者の状況に関する情報を取得し、日誌データから過去の複数の日における対象者の睡眠状況を参照する技術が開示されている（例えば特許文献３）。また、カメラで睡眠状態を把握することができる技術が開示されている（例えば特許文献４）。また、カメラ付きＰＤＡによって食事前全体画像および食べ残し画像等を撮影してサーバに送信し、取得したカロリーデータを有効利用できるようにする技術が開示されている（特許文献５参照）。
【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、特許文献１に記載された技術では、健康情報、活動情報、バイタル・センシング情報、計画情報、記録情報、イベント情報等に基づいて、学習モデルを用いて対象者のリアルタイムのリスクおよび疾患の発症を予測することができるが、機械学習モデルの学習モデルが１つであるため、十分な学習を行うには多くの学習時間を要するという課題がある。また、特許文献２に記載された技術では、ベッドに設けられた荷重センサ等により睡眠を計測することができるが、被介護者の睡眠時間に基づいて何らかの指示を予測することができないという課題がある。また、特許文献３に記載された技術では、日誌データから過去の複数の日における対象者の睡眠状況を参照することはできるが、ケアの対象者の睡眠時間に基づいて何らかの指示を予測することができないという課題がある。また、特許文献４に記載された技術では、カメラで睡眠状態を把握することができるが、ケア対象者の睡眠時間に基づいて何らかの指示を予測することができないという課題がある。また、特許文献５に記載された技術では、カメラ付きＰＤＡにて取得したカロリーデータを有効利用できるが、利用者の睡眠時間に基づいて何らかの指示を予測することができないという課題がある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、学習モデルの学習時間を削減しつつ、観察対象となる対象者の睡眠時間を予測することによって適切な指示を予測することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、医療または介護に従事する従事者が作成した、前記従事者の観察対象となる対象者に関する記録データに基づいて、前記対象者の睡眠時間を予測するために機械学習された第１学習モデルと、前記第１学習モデルを用いて予測された前記対象者の睡眠時間に基づいて、該対象者に対する指示を予測するために機械学習された第２学習モデルと、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、学習モデルの学習時間を削減しつつ、観察対象となる対象者の睡眠時間を予測することによって適切な指示を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図３は、第１の実施形態に係る従事者端末のハードウェア構成の一例を示す図である。
図４は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。
図５は、第１の実施形態に係る情報処理システムにおける記録データの一例を示す図である。
図６は、第１の実施形態に係る情報処理装置の睡眠時間学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図７は、第１の実施形態に係る情報処理装置の警告学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図８は、第１の実施形態に係る情報処理装置の睡眠時間予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図９は、第１の実施形態に係る情報処理装置の睡眠時間予測履歴の一例を示す図である。
図１０は、第１の実施形態に係る情報処理装置の警告予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１１は、第１の実施形態に係る従事者端末に表示されるメール文面の一例を示す図である。
図１２は、第２の実施形態に係る情報処理システムにおける記録データの一例を示す図である。
図１３は、第２の実施形態に係る情報処理装置の献立学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１４は、第２の実施形態に係る情報処理装置の献立予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る情報処理装置、情報処理方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。
【００１０】
［第１の実施形態］
（情報処理システムの全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム１の全体構成について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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