(57)【要約】【課題】脳卒中の可能性を判定する装置を提供する。【解決手段】判定装置１は、被験者の顔面を含む顔画像３１を取得する顔画像取得部２１と、予め深層学習された学習済モデル３２を用いて、顔画像３１に基づいて被験者の顔面神経麻痺の有無３３を判定する顔面麻痺判定部２２と、脳卒中に関する問診項目３４を被験者に提示し、問診項目３４に対する回答３５を取得する回答取得部２３と、顔面神経麻痺の有無３３と回答３５とに基づいて、被験者の脳卒中の可能性を判定する脳卒中可能性判定部２４と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脳卒中の可能性を判定する装置であって、
被験者の顔面を含む顔画像を取得する顔画像取得部と、
予め深層学習された学習済モデルを用いて、前記顔画像に基づいて前記被験者の顔面神経麻痺の有無を判定する顔面麻痺判定部と、
脳卒中に関する問診項目を前記被験者に提示し、前記問診項目に対する回答を取得する回答取得部と、
前記顔面神経麻痺の有無と前記回答とに基づいて、前記被験者の脳卒中の可能性を判定する脳卒中可能性判定部と、
を備える判定装置。
【請求項２】
前記問診項目は、バレー徴候に関する項目と言語障害に関する項目とを含む、請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記脳卒中の可能性に応じて、医療機関の情報を前記被験者に提示する医療機関情報提示部をさらに備える、請求項１または２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記医療機関情報提示部は、前記被験者の位置から所定の範囲内に存在する前記医療機関の位置情報を、地図情報と共に前記被験者に提示する、請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記脳卒中の可能性に応じて、前記被験者の情報を医療機関に送信する被験者情報送信部をさらに備える、請求項１から４のいずれかに記載の判定装置。
【請求項６】
前記被験者の情報は、前記顔画像と、前記脳卒中の可能性を判定した時刻の情報とを含む、請求項５に記載の判定装置。
【請求項７】
前記被験者の情報は、前記被験者の健康管理情報を含む、請求項５または６に記載の判定装置。
【請求項８】
被験者の脳卒中の可能性を判定する方法であって、
被験者の顔面を含む顔画像を取得する顔画像取得ステップと、
予め深層学習された学習済モデルを用いて、前記顔画像に基づいて前記被験者の顔面神経麻痺の有無を判定する顔面麻痺判定ステップと、
脳卒中に関する問診項目を前記被験者に提示し、前記問診項目に対する回答を取得する回答取得ステップと、
前記顔面神経麻痺の有無と前記回答とに基づいて、前記被験者の脳卒中の可能性を判定する脳卒中可能性判定ステップと、
を含む判定方法。
【請求項９】
請求項１から７に記載の判定装置の各部として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の脳卒中の可能性を判定する装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では平均寿命が劇的に伸びており、高齢者の介護は、被介護者および社会の双方にとって非常に重要な問題となっている。我が国において要介護の原因となる疾患は、認知症が第１位であり脳卒中が第２位となっている。
【０００３】
これら認知症および脳卒中は、比較的初期の症状のうちに専門医による診断を受けて適切な処置を受けることができれば、症状の進行を抑制もしくは発症を予防することが可能であり、仮に発症していても、後遺症を残さずに日常生活に復帰することが可能である。
【０００４】
例えば特許文献１には、認知症の初期症状の診断を支援するための装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−７７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
脳卒中は、発症後約４．５時間以内であれば、組織プラスミノーゲン活性化因子（tissue plasminogen activator: t-PA）を患者の静脈内に投与することにより、閉塞の原因となった血栓を溶解して閉塞した脳動脈を再開通させることが可能である。脳卒中に対するt-PA療法は、一般治療と比較して患者の予後を大幅に改善することができるため、普及が大きく期待されている。
【０００７】
しかしながら、患者が病院に到着後、医師が検査をして確定診断をしてt-PAを投与するか否かを判断するまでにかなりの時間を要する場合もある。また、多くのケースでは患者に症状が現れた時刻を正確に知ることができないことから、患者が正常であった最終確認時点が発症時点とみなされており、投与の要否を判断する基準となる時間も不正確となっている。このような現状において、t-PA療法は約５％程度の低い実施率に留まっている。
【０００８】
脳卒中は再発率が高い疾患であり、疫学調査によると、発症から１０年の期間における再発率は約５０％と高い。脳卒中の患者は再発への不安を抱えながら生活しているのが実情である。脳卒中発症後の迅速な処置を可能とするために、医師や看護師等の医療従事者以外の者が、医療機関外で脳卒中の兆候にいち早く気付くことが求められている。
【０００９】
本発明の目的は、脳卒中の可能性を判定する装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための本発明は、例えば以下に示す態様を含む。
【００１１】
（項１）
被験者の脳卒中の可能性を判定する装置であって、
被験者の顔面を含む顔画像を取得する顔画像取得部と、
予め深層学習された学習済モデルを用いて、前記顔画像に基づいて前記被験者の顔面神経麻痺の有無を判定する顔面麻痺判定部と、
脳卒中に関する問診項目を前記被験者に提示し、前記問診項目に対する回答を取得する回答取得部と、
前記顔面神経麻痺の有無と前記回答とに基づいて、前記被験者の脳卒中の可能性を判定する脳卒中可能性判定部と、
を備える判定装置。
（項２）
前記問診項目は、バレー徴候に関する項目と言語障害に関する項目とを含む、項１に記載の判定装置。
（項３）
前記脳卒中の可能性に応じて、医療機関の情報を前記被験者に提示する医療機関情報提示部をさらに備える、項１または２に記載の判定装置。
（項４）
前記医療機関情報提示部は、前記被験者の位置から所定の範囲内に存在する前記医療機関の位置情報を、地図情報と共に前記被験者に提示する、項３に記載の判定装置。
（項５）
前記脳卒中の可能性に応じて、前記被験者の情報を医療機関に送信する被験者情報送信部をさらに備える、項１から４のいずれかに記載の判定装置。
（項６）
前記被験者の情報は、前記顔画像と、前記脳卒中の可能性を判定した時刻の情報とを含む、項５に記載の判定装置。
（項７）
前記被験者の情報は、前記被験者の健康管理情報を含む、項５または６に記載の判定装置。
（項８）
被験者の脳卒中の可能性を判定する方法であって、
被験者の顔面を含む顔画像を取得する顔画像取得ステップと、
予め深層学習された学習済モデルを用いて、前記顔画像に基づいて前記被験者の顔面神経麻痺の有無を判定する顔面麻痺判定ステップと、
脳卒中に関する問診項目を前記被験者に提示し、前記問診項目に対する回答を取得する回答取得ステップと、
前記顔面神経麻痺の有無と前記回答とに基づいて、前記被験者の脳卒中の可能性を判定する脳卒中可能性判定ステップと、
を含む判定方法。
（項９）
項１から７に記載の判定装置の各部として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、脳卒中の可能性を判定する装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る脳卒中判定および通報システムの概略的な構成を模式的に示す図である。
【図２】一実施形態に係る脳卒中判定装置の機能を説明するためのブロック図である。
【図３】一実施形態に係る脳卒中判定装置が行うデータ処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】一実施形態に係る脳卒中判定装置が行うデータ処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】一実施形態に係る脳卒中判定装置の判定開始画面の表示例である。
【図６】一実施形態に係る脳卒中判定装置の顔画像撮影画面の表示例である。
【図７】一実施形態に係る脳卒中判定装置の問診開始画面の表示例である。
【図８】一実施形態に係る脳卒中判定装置の問診画面の表示例である。
【図９】一実施形態に係る脳卒中判定装置の問診画面の表示例である。
【図１０】一実施形態に係る脳卒中判定装置の問診画面の表示例である。
【図１１】一実施形態に係る脳卒中判定装置の受診案内画面の表示例である。
【図１２】一実施形態に係る脳卒中判定装置の受診案内画面の表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を、添付の図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明および図面において、同じ符号は同じまたは類似の構成要素を示すこととし、よって、同じまたは類似の構成要素に関する重複した説明を省略する。
［システム構成］
【００１５】
図１は、一実施形態に係る脳卒中判定および通報システムの概略的な構成を模式的に示す図である。
【００１６】
一実施形態に係る脳卒中判定および通報システム１０は、被験者の脳卒中の可能性を判定して医療機関に通報するシステムである。医療機関は、例えば病院や診療所等の、医師による診断や治療を提供する施設に限られず、医師が在籍して、診断や治療を伴わない医療に関する相談を受け付ける、例えば医療コンサルタントを含む。脳卒中判定および通報システム１０は、被験者９の脳卒中の可能性を判定する脳卒中判定装置１と、医療機関に設置され、被験者９の脳卒中の可能性に関する情報を、インターネット等のネットワーク８を介して脳卒中判定装置１から受信可能な受信端末装置２（２Ａ，２Ｂ，２Ｃ）とを備える。ネットワーク８は、有線であっても無線であってもよい。
【００１７】
なお、脳卒中判定および通報システム１０は、ネットワーク８を介して脳卒中判定装置１と接続されたサーバ装置３をさらに備えることができる。サーバ装置３には、脳卒中判定装置１が備える機能ブロックの一部をクラウド化することができる。
［装置の構成］
【００１８】
図２は、一実施形態に係る脳卒中判定装置の機能を説明するためのブロック図である。
【００１９】
一実施形態に係る脳卒中判定装置１は、撮像部１１と、データ処理部１２と、補助記憶装置１３と、入力部１４と、表示部１５と、通信インタフェース部（通信Ｉ／Ｆ部）１６とを備えている。本実施形態では、スマートフォンを用いて脳卒中判定装置１を構成する。
【００２０】
本実施形態では、脳卒中判定装置１は、ハードウェアの構成として、撮像部１１、補助記憶装置１３、入力部１４、表示部１５および通信Ｉ／Ｆ部１６を備えている。図示していないが、脳卒中判定装置１は、ハードウェアの構成として、データ処理を行うＣＰＵ等のプロセッサと、プロセッサがデータ処理の作業領域に使用するメモリとをさらに備えている。
【００２１】
撮像部１１は、例えばＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサ等の撮像素子で構成されている。撮像部１１は、被験者９の顔面を含む顔画像を取得することができればよく、他の実施形態では、動画を撮影するビデオカメラ等で撮像部１１を構成し、撮影した動画から被験者９の顔面を含む静止画像を切り出して顔画像を取得してもよい。
【００２２】
補助記憶装置１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種制御プログラム、および、プログラムによって生成されたデータなどを記憶する不揮発性の記憶装置であり、例えば、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）やＳＳＤ（Solid State Drive）等によって構成される。本実施形態では、補助記憶装置１３には、顔画像データ３１、学習済モデル３２、麻痺判定結果データ３３、問診項目データ３４、回答データ３５、脳卒中判定結果データ３６、医療機関情報データ３７、健康管理データ３８、および脳卒中判定プログラムＰが記憶される。
【００２３】
顔画像データ３１は、撮像部１１を介して取得された被験者９の顔面を含む顔画像である。学習済モデル３２は、医師による確定診断により脳卒中であると判定された患者の顔面を含む顔画像のデータを教師データとして、予め深層学習されている学習済モデルである。学習済モデル３２は、入力された被験者９の顔面を含む顔画像データ３１から、被験者９の顔面神経麻痺の有無を判定する。好ましくは、学習済モデル３２は、深層学習アルゴリズムの学習済モデルであり、転移学習により予め学習されている。麻痺判定結果データ３３は、学習済モデル３２を用いて顔画像データ３１に基づいて判定された、被験者９の顔面神経麻痺の有無に関する判定結果であり、例えば「はい」または「いいえ」のＢｏｏｌｅａｎ型の値で表される。
【００２４】
問診項目データ３４は、被験者に問診する内容を含むデータである。本実施形態では、問診項目データ３４は、バレー徴候に関する問診と、言語障害に関する問診と、脳卒中の再発に関する問診との３つの問診項目を含む。バレー徴候に関する問診とは、本実施形態では片側の手足の痺れに関する問診である。言語障害に関する問診とは、本実施形態では発話テストを意味し、決められた言葉を滞りなく発話できるか否かのテストである。決められた言葉とは、例えば「パタカ」や「瑠璃も玻璃も照らせば光る」等の言葉である。再発に関する問診とは、例えば自覚症状の有無など、脳卒中の再発に関する不安感に関する問診である。再発に関する問診は任意の問診項目であり、省略することもできる。回答データ３５は、問診項目データ３４に対する被験者９の回答内容であり、例えば「はい」または「いいえ」のＢｏｏｌｅａｎ型の値で表される。
【００２５】
脳卒中判定結果データ３６は、麻痺判定結果データ３３と回答データ３５とに基づいて判定された、被験者９の脳卒中の可能性に関する判定結果であり、被験者９の脳卒中の可能性に応じて複数の段階で表される。脳卒中判定結果データ３６の例示的な判定結果Ａ〜Ｄを表１に示す。
【表１】
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【００２６】
医療機関情報データ３７は、受信端末装置２（２Ａ，２Ｂ，２Ｃ）が設置されている医療機関の情報に関するデータであり、例えば、医療機関名、電話番号、所在地（地図情報上での位置情報）、および地図情報等を含む。医療機関情報データ３７は、脳卒中判定結果データ３６の判定結果Ａ〜Ｄと対応付けられている。例えば、脳外科の専門医が在籍している医療機関（例えば地域の基幹病院）であれば、判定結果Ａと対応付けられており、当該医療機関には受信端末装置２Ａが設置されている。例えば、脳外科が専門ではないが中枢性疾患または耳鼻科疾患を診察することが可能な医師が在籍している医療機関（例えば耳鼻科クリニック）であれば、判定結果Ｂと対応付けられており、当該医療機関には受信端末装置２Ｂが設置されている。例えば、一般的な健康相談が可能な医師が在籍している医療機関や、医療に関する相談を受け付ける医療機関（例えば医療コンサルタント）であれば、判定結果Ｃと対応付けられており、当該医療機関には受信端末装置２Ｃが設置されている。健康管理データ３８は、例えば被験者９の血圧、既往歴等のヘルスケア情報であるがこれらに限定されない。健康管理データ３８は、例えば被験者９自身が入力部１４を介して作成する。
【００２７】
脳卒中判定プログラムＰは、ソフトウェアによる機能ブロックである後述するデータ処理部１２内の各部２１〜２６を実現するためのコンピュータプログラムである。脳卒中判定プログラムＰは、インターネット等のネットワーク８を介して脳卒中判定装置１にインストールしてもよい。あるいは、脳卒中判定プログラムＰを記録したメモリカード等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な有体の記録媒体を脳卒中判定装置１に読み取らせることにより、脳卒中判定プログラムＰを脳卒中判定装置１にインストールしてもよい。学習済モデル３２、問診項目データ３４、医療機関情報データ３７、および作成済みの健康管理データ３８も脳卒中判定プログラムＰと同様に、ネットワーク８または記録媒体等を介して、脳卒中判定装置１にインストールしてもよい。脳卒中判定プログラムＰは、これら学習済モデル３２、問診項目データ３４、および医療機関情報データ３７と一体化して、例えばスマートフォンのアプリケーションとすることができる。
【００２８】
入力部１４は、例えばマウスやキーボード等で構成することができ、表示部１５は、例えば液晶ディスプレイおよび有機ＥＬディスプレイ等で構成することができる。本実施形態では、入力部１４および表示部１５はタッチパネルとして一体化されている。
【００２９】
通信Ｉ／Ｆ部１６は、ネットワーク８を介して受信端末装置２やサーバ装置３等の外部機器とのデータの送受信を行う。
【００３０】
本実施形態では、脳卒中判定装置１は、ソフトウェアの構成としてデータ処理部１２を備えている。データ処理部１２は、プロセッサが脳卒中判定プログラムＰを実行することにより実現される機能ブロックである。
【００３１】
顔画像取得部２１は、被験者９の顔面を含む顔画像を取得する。取得した顔画像は、顔画像データ３１として記憶される。本実施形態では、被験者９の顔画像は撮像部１１を介して取得する。
【００３２】
顔面麻痺判定部２２は、予め学習された学習済モデル３２を用いて、顔画像データ３１に基づいて被験者９の顔面神経麻痺の有無を判定する。判定結果は、麻痺判定結果データ３３として記憶される。
【００３３】
回答取得部２３は、問診項目データ３４に含まれている、脳卒中に関する問診項目を被験者９に提示し、問診項目に対する回答を取得して、回答データ３５として記憶する。本実施形態では、回答取得部２３は、問診項目データ３４に含まれている、バレー徴候に関する問診３４Ａと、言語障害に関する問診３４Ｂと、脳卒中の再発に関する問診３４Ｃとを、表示部１５に順に表示する。被験者９は、表示部１５に表示されるこれら３つの問診項目３４Ａ〜３４Ｃのそれぞれに、入力部１４を介して回答する。
【００３４】
脳卒中可能性判定部２４は、麻痺判定結果データ３３に表されている顔面神経麻痺の有無と、回答データ３５に表されている被験者９から取得した回答とに基づいて、被験者９の脳卒中の可能性を判定する。判定結果は、脳卒中判定結果データ３６として記憶される。
【００３５】
医療機関情報提示部２５は、脳卒中判定結果データ３６に表されている脳卒中の可能性に応じて、医療機関情報データ３７に表されている医療機関の情報を被験者９に提示する。本実施形態では、医療機関情報提示部２５は、医療機関の情報３７Ａ，３７Ｂを表示部１５に表示する。医療機関情報提示部２５は、ＧＰＳ衛星７から脳卒中判定装置１の位置情報を取得して、被験者９の位置から所定の範囲内に存在する医療機関の位置情報を、電子的な地図情報と共に被験者９に提示することもできる。
【００３６】
被験者情報送信部２６は、脳卒中判定結果データ３６に表されている脳卒中の可能性に応じて、被験者９の情報を医療機関に送信する。被験者９の情報は、被験者９の顔画像データ３１と、脳卒中可能性判定部２４が被験者９の脳卒中の可能性を判定した時刻の情報とを含む。被験者９の情報は、さらに健康管理データ３８を含むことができる。なお、被験者９の情報は、被験者９の性別、年齢、身長、体重等の基本情報を含む。
［手順］
【００３７】
図３および図４は、一実施形態に係る脳卒中判定装置が行うデータ処理の手順を示すフローチャートである。図５ないし図１２は、一実施形態に係る脳卒中判定装置の画面表示例である。
【００３８】
まず、脳卒中判定装置１において脳卒中判定プログラム（アプリ）を起動すると、図５に示す判定開始画面が表示部１５に表示される。この際に、被験者９の基本情報として、性別、年齢、身長、体重等の情報を脳卒中判定装置１に入力することができる。入力された情報は、被験者９の基本情報として補助記憶装置１３に記録される。被験者９の基本情報は、脳卒中判定プログラムの初期起動時に一度入力すればよく、他の実施形態では、初回起動時を除く以後の起動時において入力を省略することができる。
【００３９】
ステップＳ１（顔画像取得ステップ）において、被験者９の顔面を含む顔画像を取得する。図５に示す判定開始画面において、被験者９がボタン５１を押下すると、図６に示す顔画像撮影画面が表示部１５に表示され、被験者９の顔画像を撮像する旨のガイダンスが表示される。被験者９がボタン５２を押下すると、被験者９の顔面を含む顔画像が撮像部１１を介して取得される。取得した顔画像は顔画像データ３１として記憶される。
【００４０】
本実施形態では、被験者９の顔画像は、表情が異なる３種類を取得する。３種類の表情は、例えば安静時の表情、イーと発音し歯を見せる表情、および顔にしわを寄せた表情（例えば眉間にしわを寄せる表情）である。被験者９にこれら３種類の表情を指示する旨のガイダンスを表示部１５に表示し、３種類の表情のそれぞれについて、ボタン５２を押下することにより、被験者９の顔面を含む顔画像が取得される。
【００４１】
ステップＳ２（顔面麻痺判定ステップ）において、予め学習された学習済モデル３２を用いて、顔画像データ３１に基づいて被験者９の顔面神経麻痺の有無を判定する。判定結果は、麻痺判定結果データ３３として記憶される。
【００４２】
ステップＳ３（回答取得ステップ）において、脳卒中に関する問診項目を被験者９に提示し、問診項目に対する回答を取得する。ステップＳ２において判定が終了すると、図７に示す問診開始画面が表示部１５に表示され、問診を開始する旨のガイダンスが表示される。被験者９がボタン５３を押下すると、問診項目データ３４に含まれている複数の問診項目３４Ａ〜３４Ｃが、図８ないし図１０に示すように表示部１５に順に表示される。問診項目３４Ａ〜３４Ｃに対する回答は、入力部１４を介して入力される。それぞれの問診項目に対する被験者９からの回答は、それぞれの問診項目に対応付けられて、回答データ３５として記憶される。
【００４３】
図８に示す問診画面では、バレー徴候に関する問診３４Ａがなされる。被験者９は、ボタン５４Ａまたはボタン５４Ｂを押下することにより、問診３４Ａに対して回答する。同様に、図９に示す問診画面では、言語障害に関する問診３４Ｂがなされ、図１０に示す問診画面では、脳卒中の再発に関する問診３４Ｃがなされる。被験者９は、ボタン５５Ａまたはボタン５５Ｂを押下することにより、問診３４Ｂに対して回答し、ボタン５６Ａまたはボタン５６Ｂを押下することにより、問診３４Ｃに対して回答する。
【００４４】
ステップＳ４（脳卒中可能性判定ステップ）において、顔面神経麻痺の有無と被験者９から取得した回答とに基づいて、被験者９の脳卒中の可能性を判定する。判定結果は、脳卒中判定結果データ３６として記憶される。
【００４５】
図４を参照して、ステップＳ４の判定処理について詳細に説明する。被験者９の顔面神経麻痺の有無は、麻痺判定結果データ３３に表されており、問診項目３４Ａ〜３４Ｃに対する被験者９の回答は、回答データ３５に表されている。
【００４６】
顔面神経の麻痺があり（ステップＳ４１においてＹｅｓ）、片側の手足に痺れがある（ステップＳ４２においてＹｅｓ）場合には、ステップＳ４３において脳卒中の可能性が高いと判定し、判定結果として、表１に示す判定結果Ａを脳卒中判定結果データ３６に記憶する。
【００４７】
顔面神経の麻痺がある（ステップＳ４１においてＹｅｓ）ものの、片側の手足に痺れが無い（ステップＳ４２においてＮｏ）場合には、ステップＳ４４においてさらに発話テストの回答結果を参照して判定する。ステップＳ４４において、決められた言葉を滞りなく発話することができており、発話テストをクリアしている（ステップＳ４４においてＹｅｓ）場合には、ステップＳ４５において脳卒中以外の疾患の可能性があると判定し、判定結果として、表１に示す判定結果Ｂを脳卒中判定結果データ３６に記憶する。判定結果Ｂにおいて、脳卒中以外の疾患とは、例えば脳腫瘍、多発性硬化症等の中枢性疾患と、例えばBell麻痺、Ramsay-Hunt症候群、炎症性疾患等の耳鼻科疾患とを含む。ステップＳ４４において、決められた言葉を滞りなく発話することができておらず、発話テストをクリアしていない（ステップＳ４４においてＮｏ）場合には、ステップＳ４３において判定結果Ａを記憶する。
【００４８】
顔面神経の麻痺は無い（ステップＳ４１においてＮｏ）ものの、片側の手足に痺れがある（ステップＳ４６においてＹｅｓ）場合には、ステップＳ４３において判定結果Ａを記憶する。
【００４９】
顔面神経の麻痺が無く（ステップＳ４１においてＮｏ）、片側の手足に痺れが無い（ステップＳ４６においてＮｏ）場合には、ステップＳ４７においてさらに脳卒中の再発に関する回答を参照して判定する。ステップＳ４７において、被験者９が脳卒中の再発に関する不安感を抱いている（ステップＳ４７においてＹｅｓ）場合には、ステップＳ４８において、脳卒中の可能性は低いが再発の不安があると判定し、判定結果として、表１に示す判定結果Ｃを脳卒中判定結果データ３６に記憶する。ステップＳ４７において、被験者９が脳卒中の再発に関する不安感を抱いていない（ステップＳ４７においてＮｏ）場合には、ステップＳ４９において、脳卒中の可能性は無いと判定し、判定結果として、表１に示す判定結果Ｄを脳卒中判定結果データ３６に記憶する。
【００５０】
ステップＳ５（受診要否判定ステップ）において、脳卒中判定結果データ３６に基づいて、被験者９の受診が必要か否かを判定する。本実施形態では、脳卒中判定結果データ３６に示されている判定結果が表１の判定結果Ａ〜判定結果Ｃのいずれかであれば、被験者９の受診が必要である（ステップＳ５においてＹｅｓ）と判定して、後続のステップＳ６およびステップＳ７の処理を行う。判定結果が表１の判定結果Ｄであれば、被験者９の受診が不要である（ステップＳ５においてＮｏ）と判定し、脳卒中判定装置１による判定処理を終了する。
【００５１】
ステップＳ６（医療機関情報提示ステップ）において、脳卒中判定結果データ３６に表されている脳卒中の可能性に応じて、医療機関情報データ３７に表されている医療機関の情報を被験者９に提示する。
【００５２】
脳卒中判定結果データ３６に示されている判定結果が表１の判定結果Ａの場合は、図１１に示す受診案内画面が表示部１５に表示される。表示部１５には、脳卒中の可能性が高いことを意味する判定結果Ａに応じて、脳外科の専門医が在籍している医療機関への迅速な受診を被験者９に促すガイダンス３６Ａが表示される。また、医療機関情報データ３７を参照して、判定結果Ａと対応付けられている、脳外科の専門医が在籍している医療機関の情報３７Ａが表示部１５に表示される。本実施形態では、医療機関の情報３７Ａとして、医療機関名、電話番号、地図情報上での位置情報、および地図情報が表示されている。好ましくは、表示する医療機関の情報３７Ａは、判定結果Ａに対応付けられている医療機関のうち、被験者９の位置から所定の範囲内に存在する最も近い医療機関の情報を表示する。
【００５３】
同様に、判定結果が表１の判定結果Ｂの場合は、図１２に示す受診案内画面が表示部１５に表示される。表示部１５には、脳卒中以外の疾患の可能性があることを意味する判定結果Ｂに応じて、例えば、脳外科が専門ではないが中枢性疾患または耳鼻科疾患を診察することが可能な医師が在籍している医療機関への受診を促すガイダンス３６Ｂが表示される。また、医療機関情報データ３７を参照して、判定結果Ｂと対応付けられている、例えば中枢性疾患または耳鼻科疾患を診察することが可能な医師が在籍している医療機関の情報３７Ｂが表示部１５に表示される。本実施形態では、医療機関の情報３７Ｂとして、医療機関名、電話番号、地図情報上での位置情報、および地図情報が表示されている。好ましくは、表示する医療機関の情報３７Ｂは、判定結果Ｂに対応付けられている医療機関のうち、被験者９の位置から所定の範囲内に存在する最も近い医療機関の情報を表示する。
【００５４】
判定結果が表１の判定結果Ｃの場合も、判定結果Ａおよび判定結果Ｂの場合と同様である。すなわち、一般的な健康相談が可能な医師が在籍している医療機関への、例えば電話での相談を促すガイダンスが被験者９に提示され、判定結果Ｃと対応付けられている医療機関の情報が被験者９に提示される。表示される医療機関の情報も、判定結果Ａおよび判定結果Ｂと同様である。
【００５５】
ステップＳ７（被験者情報送信ステップ）において、脳卒中判定結果データ３６に表されている脳卒中の可能性に応じて、被験者９の情報を医療機関に送信する。
【００５６】
脳卒中判定結果データ３６に示されている判定結果が表１の判定結果Ａの場合は、図１１に示す受診案内画面においてボタン５７を押下することにより、医療機関の情報３７Ａとして画面に表示されている医療機関の受信端末装置２Ａへ、被験者９の情報を送信する。判定結果Ａの場合、本実施形態では、例えば被験者９の情報として、被験者９の性別、年齢、身長、体重等の基本情報と、被験者９の顔画像データ３１と、被験者９の脳卒中の可能性を判定した時刻の情報と、被験者９の健康管理データ３８とが受信端末装置２Ａへ送信される。これにより、判定結果Ａと対応付けられている、受信端末装置２Ａが設置されている例えば地域の基幹病院等の医療機関では、直ちに被験者９の収容および診断態勢を整えることができ、脳外科の専門医による的確かつ迅速な診断を行うことができる。本実施形態では、ボタン５７の押下により、受信端末装置２Ａが設置されている医療機関から、被験者９の位置（すなわち、ＧＰＳ衛星７から取得された脳卒中判定装置１の位置）へ救急車が手配される。他の実施形態では、救急車の手配に代えて、脳外科専門医の電話回線へ接続し、被験者９が専門医へ直接相談してもよい。
【００５７】
同様に、脳卒中判定結果データ３６に示されている判定結果が表１の判定結果Ｂの場合は、図１２に示す受診案内画面においてボタン５８を押下することにより、医療機関の情報３７Ｂとして画面に表示されている医療機関の受信端末装置２Ｂへ、被験者９の情報を送信する。本実施形態では、ボタン５８の押下により、受信端末装置２Ｂが設置されている医療機関への受診予約が行われる。
【００５８】
判定結果が表１の判定結果Ｃの場合も、概ね判定結果Ａおよび判定結果Ｂの場合と同様である。判定結果Ｃと対応付けられている医療機関へ、被験者９の情報を送信することができる。
［効果］
【００５９】
以上、一実施形態に係る脳卒中判定装置によると、脳卒中の可能性を判定することができる。これにより、被験者自身が自宅や外出先等の医療機関外で脳卒中の兆候にいち早く気付くことができ、早期受診行動を促すことで迅速な対応が可能となる。
【００６０】
被験者には、自身の脳卒中の可能性に応じた医療機関の情報が提示される。これにより、被験者は、自身の脳卒中の可能性に応じて、受診する医療機関を適切に選択することが可能となる。脳卒中の可能性が高い被験者には、医療機関の情報として、医療機関の地図情報上での位置情報が地図情報と共に提示される。これにより、脳卒中の可能性が高い被験者の受診率を向上させることができる。脳卒中の可能性が高い場合、医療機関には、判定に用いた被験者の顔画像と、可能性を判定した時刻の情報とが送信される。これによりt-PA療法を含めた有効な治療の実施率を向上させることができる。
［その他の形態］
【００６１】
以上、本発明を特定の実施形態によって説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではない。
【００６２】
データ処理部１２の機能および補助記憶装置１３内のデータ項目は、一部または全部がサーバ装置３においてクラウド化されていてもよい。例えば、顔面麻痺判定部２２および学習済モデル３２がサーバ装置３に設けられていてもよい。この場合、脳卒中判定装置１はネットワーク８を介して顔画像データ３１をサーバ装置３に送信し、サーバ装置３の顔面麻痺判定部２２は、学習済モデル３２を用いて、受信した顔画像データ３１に基づいて被験者９の顔面神経麻痺の有無を判定し、麻痺判定結果データ３３をネットワーク８を介して脳卒中判定装置１に送信してもよい。
【００６３】
上記実施形態では、撮像部１１は例えばＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサ等の撮像素子で構成されているが、撮像部１１は、これら撮像素子に加えてさらに、例えばドットプロジェクター等の赤外線放射部と、赤外線撮像部とを備えていてもよい。顔画像取得部２１は、これら赤外線放射部および赤外線撮像部を用いて、赤外線による三次元の顔画像データを取得してもよく、顔面麻痺判定部２２は、このような三次元の顔画像データを顔面神経麻痺の判定に用いてもよい。特許請求の範囲に記載の用語「顔画像」とは、例えばＣＭＯＳイメージセンサ等により取得された二次元の顔画像と、赤外線放射部および赤外線撮像部により取得された三次元の顔画像とのいずれか一方または両方を含む意味である。
【００６４】
上記実施形態では、回答取得部２３は、図９に示す問診画面において、言語障害に関する問診３４Ｂに対する回答をボタン５６Ａまたはボタン５６Ｂの押下により取得しているが、被験者９から回答を取得する方法はこれに限定されない。例えば被験者９に「パタカパタカ」と画面に向かって話しかけてもらうことで、脳卒中判定装置１に備えられたマイク（図示せず）を介して被験者９の発話を取得し、回答取得部２３が、音声認識技術を用いて被験者９の発話の良否を判定することにより、言語障害に関する問診３４Ｂに対する回答を取得してもよい。
【００６５】
上記実施形態では、顔画像取得部２１は撮像部１１を介して被験者９の顔画像を取得しているが、顔画像取得部２１は、予め撮像された被験者９の顔画像を、通信Ｉ／Ｆ部１６を介して取得してもよい。
【００６６】
上記実施形態では、被験者９に対する各種のガイダンスは表示部１５に表示されているが、これらガイダンスの一部は音声ガイダンスであってもよい。
【００６７】
上記実施形態では、データ処理部１２を構成する各機能ブロック２１〜２６はソフトウェアにより実現されているが、これら各機能ブロック２１〜２６は、一部または全部がハードウェアとして実現されてもよい。データ処理部１２を構成する各機能ブロック２１〜２６の処理は単一のプロセッサで処理される必要はなく、複数のプロセッサで分散して処理されてもよい。
【００６８】
上記実施形態では、判定結果が表１の判定結果Ｃの場合は、判定結果Ｃと対応付けられている、一般的な健康相談が可能な医師が在籍している医療機関の情報が被験者９に提示され、判定結果Ｃと対応付けられているこの医療機関へ、被験者９の情報を送信しているが、判定結果と医療機関との対応付けは上記実施形態に限定されない。例えば、判定結果が表１の判定結果Ｃの場合であっても、脳外科の専門医が在籍している医療機関の情報や、中枢性疾患または耳鼻科疾患を診察することが可能な医師が在籍している医療機関の情報を、被験者９に提示してもよい。
【００６９】
上記実施形態では、学習済モデル３２は予め深層学習済のものを用いているが、学習済モデル３２は、受信端末装置２からのフィードバックに基づいて自動的に学習を行ってもよい。この場合、脳卒中判定装置１のデータ処理部１２またはサーバ装置３は、学習済モデル３２を深層学習させる機能ブロックである深層学習部（図示せず）を備えることができる。例えば、上記した実施形態において判定結果Ａであるとして、脳外科の専門医が在籍している医療機関を被験者９が受診し、確定診断により被験者９が脳卒中を発症していることが判明した場合を例として説明する。この場合、被験者９が脳卒中を発症していることを示すデータが、受信端末装置２Ａから脳卒中判定装置１またはサーバ装置３に送信され、脳卒中判定装置１またはサーバ装置３において、深層学習部は、その被験者９の顔画像データ３１を教師データとして、学習済モデル３２をさらに深層学習させることができる。
【符号の説明】
【００７０】
１      脳卒中判定装置
２（２Ａ，２Ｂ，２Ｃ）      受信端末装置
３      サーバ装置
７      ＧＰＳ衛星
８      ネットワーク
９      被験者
１０    通報システム
１１    撮像部
１２    データ処理部
１３    補助記憶装置
１４    入力部
１５    表示部
１６    通信インタフェース部
２１    顔画像取得部
２２    顔面麻痺判定部
２３    回答取得部
２４    脳卒中可能性判定部
２５    医療機関情報提示部
２６    被験者情報送信部
３１    顔画像データ
３２    学習済モデル
３３    麻痺判定結果データ
３４（３４Ａ、３４Ｂ，３４Ｃ）    問診項目データ
３５    回答データ
３６    脳卒中判定結果データ
３７（３７Ａ，３７Ｂ）    医療機関情報データ
３８    健康管理データ
Ｐ    脳卒中判定プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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