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公開番号2025145591
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-03
出願番号2024045861
出願日2024-03-22
発明の名称情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
出願人花王株式会社
代理人弁理士法人南青山国際特許事務所
主分類G01N 33/68 20060101AFI20250926BHJP(測定;試験)
要約【課題】軽度認知障害またはそのリスクを高精度に判定すること。
【解決手段】情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のD-アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のD-アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力する。そして制御部は、前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力し、
前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得する
制御部
を具備する情報処理システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルは、前記各被験者の同居人数を示す同居人数情報をさらに前記説明変数として生成され、
前記制御部は、前記学習済みモデルへ前記ユーザの同居人数情報をさらに入力する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、前記各被験者の年齢を示す年齢情報をさらに前記説明変数として生成され、
前記制御部は、前記学習済みモデルへ前記ユーザの年齢情報をさらに入力する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記制御部は、前記生体試料を採取した検査機関の機関端末から前記ユーザのレベル情報を受信し、前記機関端末又は前記ユーザのユーザ端末から前記同居人構成情報を受信する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記制御部は、前記ユーザ端末または前記機関端末へ前記取得した判定情報を送信する
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記制御部は、前記ユーザのユーザ端末、当該ユーザの前記生体試料を採取した検査機関の機関端末、または前記ユーザが属する組織の組織端末から前記ユーザの前記判定情報の送信要求を受信し、当該ユーザ端末、機関端末、または組織端末へ前記取得した判定情報を送信する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項７】
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを取得し、
前記レベル情報と前記同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクを予測する学習を行うことで、任意のユーザの前記レベル情報及び前記同居人構成情報から当該ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無を判定する学習済みモデルを生成する、
制御部
を具備する情報処理システム。
【請求項８】
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力し、
前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得する
情報処理方法。
【請求項９】
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを取得し、
前記レベル情報と前記同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクを予測する学習を行うことで、任意のユーザの前記レベル情報及び前記同居人構成情報から当該ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無を判定する学習済みモデルを生成する、
情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置に、
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力するステップと、
前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得するステップと
を実行させるプログラム。
（【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、ユーザの軽度認知障害またはそのリスクを判定するための情報を処理可能な情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、人の認知機能にその人が有するＤ－アミノ酸のレベル（比率）が関係していることが知られている。下記特許文献１には、生体試料中のアミノ酸の立体異性体の量を測定する手段と、Ｄ－アミノ酸のレベルを基準値と比較する手段と、前記比較に基づいて被検者の病態又はそのリスク情報を出力する手段とを含む、軽度認知障害又は認知症若しくはそのリスクの検査装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１９０５４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、軽度認知障害またはそのリスクをより高精度に判定することが可能な情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一形態に係る情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力する。そして制御部は、前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得する。
【０００６】
本発明の他の形態に係る情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを取得する。そして制御部は、前記レベル情報と前記同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクを予測する学習を行うことで、任意のユーザの前記レベル情報及び前記同居人構成情報から当該ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無を判定する学習済みモデルを生成する。
【０００７】
本発明の他の形態に係る情報処理方法は、
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力し、
前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得する、ことを含む。
【０００８】
本発明のまた別の形態に係る情報処理方法は、
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを取得し、
前記レベル情報と前記同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクを予測する学習を行うことで、任意のユーザの前記レベル情報及び前記同居人構成情報から当該ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無を判定する学習済みモデルを生成する、ことを含む。
【０００９】
本発明のまた別の形態に係るプログラムは、情報処理装置に、
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクの有無を予測する学習を行うことで生成された学習済みモデルへ、任意のユーザから採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、当該ユーザの同居人構成を示す同居人構成情報とを入力するステップと、
前記学習済みモデルから、当該学習済みモデルによって予測された前記ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無の判定情報を取得するステップと、を実行させる。
【００１０】
本発明のさらに別の形態に係るプログラムは、情報処理装置に、
健常な被験者と所定の検査により少なくとも軽度認知障害の疑いがあると評価された被験者からそれぞれ採取された生体試料中のＤ－アミノ酸のレベル情報と、前記各被験者の同居人構成を示す同居人構成情報とを取得するステップと、
前記レベル情報と前記同居人構成情報とを説明変数とし、前記各被験者の前記軽度認知障害又はそのリスクを予測する学習を行うことで、任意のユーザの前記レベル情報及び前記同居人構成情報から当該ユーザの軽度認知障害又はそのリスクの有無を判定する学習済みモデルを生成するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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