(57)【要約】【課題】被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うこと。【解決手段】情報処理装置は、複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得部と、活動量に係るデータから特徴量を算出する算出部と、前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成部と、前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測部とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得部と、
活動量に係るデータから特徴量を算出する算出部と、
前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成部と、
前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、活動量に係るデータを用い、日内活動パターンを示す任意の特徴量を第１の特徴量として被験者ごとに算出する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記第１の特徴量として、一日の中である任意の時間帯に最も活動した日が、任意の期間中にどれだけ存在したかの割合を算出する請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、活動量に係るデータを用い、任意の期間における活動量の総計を第２の特徴量として被験者ごとに算出する請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項５】
複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得手順と、
活動量に係るデータから特徴量を算出する算出手順と、
前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成手順と、
前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測手順とを実行する情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータが実行可能なプログラムであって、
複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得手順と、
活動量に係るデータから特徴量を算出する算出手順と、
前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成手順と、
前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測手順とを前記コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
妊娠高血圧症候群（ＨＤＰ：Hypertensive disorders of pregnancy）と妊娠期間中の身体活動（例えば、歩数又は活動量等）との関連がいくつかの研究で報告されている（例えば非特許文献１）。
【０００３】
非特許文献１においては、ＨＤＰと妊娠期間中の身体活動との関連について解析した過去１７件の研究結果が集計されている。妊娠期間中の身体活動の増加とＨＤＰ発症率の低下との関連を認めた研究は全体の６４．７％であり、関連を認めなかった研究は全体の２９．４％であった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Vanessa Aparecida Gasparin, et al, Physical activity in pregnant women as prevention of gestational hypertensive syndrome, J Nurs UFPE., 12(4):1017-1026, 2018
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の通り、妊娠中の身体活動とＨＤＰとの関連を認めた報告は多数存在する。しかしながら、１日単位又は１週単位での身体活動（例えば、１日の歩数等）とＨＤＰとの関連についてのみ着目されており、日内活動量パターンとＨＤＰとの関連については着目されていなかった。そのため、日内活動量パターンに基づいたＨＤＰの発症予測モデルはこれまで提案されていなかった。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
開示の技術によれば、複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得部と、活動量に係るデータから特徴量を算出する算出部と、前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成部と、前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測部とを有する情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
開示の技術によれば、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態における情報処理装置１の機能構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態における情報処理装置１のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】被験者の活動量を階層クラスタリングした例を示す図である。
【図４】被験者が所定のクラスターに配置される頻度を示す図である。
【図５】本発明の実施形態における情報処理の例を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態における発症予測に係る処理の例を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態における発症リスク算出に係る処理の例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例であり、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られない。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態における情報処理装置１の機能構成例を示す図である。本発明の実施形態における情報処理装置１は、データ取得機能部１１、データ保存機能部１２、総活動量算出機能部１３、日内活動量パターン算出機能部１４、ＨＤＰ発症予測機能部１５及び結果通知機能部１６を有する。なお、データ取得機能部１１は、被験者の活動量データを測定する生体情報測定センサ又は測定されたデータを保存する測定装置等と接続されてもよい。情報処理装置１は、例えばネットワークで互いに接続される複数の装置が上記のいずれかの機能部として動作するシステムであってもよい。
【００１２】
データ取得機能部１１は、ＨＤＰの発症予測又は発症リスク算出の対象となる被験者の活動量データを取得し、データ保存機能部１２に被験者の活動量データを保存する。活動量を測定する測定装置等は、情報処理装置１に含まれてもよいし、測定装置等と情報処理装置１が分離していてもよい。すなわち、測定装置等で測定された結果が、無線通信等を介してデータ取得機能部１１に受信されてもよい。なお、データ保存機能部１２は、情報処理装置１に含まれなくてもよい。例えば、データ保存機能部１２は、ネットワークを介して接続される他の情報処理装置に含まれてもよい。
【００１３】
活動量は、歩数、消費カロリー、メッツ等の身体活動を示す指標値のいずれか若しくは複数の組み合わせである。活動量データは、それら活動量の任意の単位時間あたりのデータである。単位時間は、例えば、５分単位又は１時間単位等である。活動量及び活動量データは、任意の期間（例えば、２０週間、６か月等）、継続して取得されてもよい。なお、データ取得機能部１１は、測定装置等から活動量を取得して活動量データを算出してもよいし、測定装置等から活動量データを取得してもよい。以下の説明において、活動量は主に歩数に対応するものとするが、活動量は歩数に限定されず、消費カロリー、メッツ等の身体活動を示す他の指標値に対応してもよい。また、以下の説明において、「活動量」の表記は「活動量データ」を意味してもよい。
【００１４】
総活動量算出機能部１３は、被験者の活動量データを用いて、任意の期間（例えば、妊娠１６週０日から妊娠１６週６日等）における活動量の総計を算出する機能を有する。すなわち、１日単位又は１週間単位等で、活動量の総計が算出可能である。
【００１５】
日内活動量パターン算出機能部１４は、被験者の活動量データを用いて、日内活動量パターンを示す特徴量を算出する機能を有する。日内活動量パターンの算出について詳細は後述する。
【００１６】
ＨＤＰ発症予測機能部１５は、データ保存機能部１２が予め保持していた複数の被験者の活動量データから算出された活動量の総計又は日内活動量パターンを示す特徴量に基づいて、ＨＤＰ発症予測モデル又はＨＤＰ発症リスク算出モデルを作成する機能を有する。当該モデルを用いて、ある被験者に対してＨＤＰ発症予測又はＨＤＰ発症リスクの算出を行う。ＨＤＰ発症予測又はＨＤＰ発症リスク算出について詳細は後述する。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態における情報処理装置１のハードウェア構成例を示す図である。図１に示される本発明の実施形態における情報処理装置１は、機能単位のブロックを示している。これらの各機能ブロックは、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に複数要素が結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００１８】
また、例えば、本発明の一実施の形態における情報処理装置１は、本発明の実施の形態に係る処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図２に示されるように情報処理装置１は、物理的構成として、プロセッサ１０１、記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、通信装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６及びバス１０７等を含むコンピュータとして構成されてもよい。
【００１９】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。情報処理装置１のハードウェア構成は、図２に示される１０１〜１０６で示される各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００２０】
情報処理装置１が実現する各機能は、プロセッサ１０１、記憶装置１０２等のハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１０１が演算を行い、通信装置１０４による通信、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００２１】
プロセッサ１０１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１０１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。
【００２２】
また、プロセッサ１０１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール又はデータを、補助記憶装置１０３及び／又は通信装置１０４から記憶装置１０２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムは、コンピュータに実行させることにより、本発明の実施の形態における情報処理装置１の機能を少なくとも一部を実現する。例えば、図１に示されるデータ取得機能部１１、データ保存機能部１２、総活動量算出機能部１３、日内活動量パターン算出機能部１４、ＨＤＰ発症予測機能部１５及び結果通知機能部１６は、記憶装置１０２に格納されプロセッサ１０１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１０１で実行されてもよいし、２以上のプロセッサ１０１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１０１は、１以上のチップ又はコアで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
【００２３】
記憶装置１０２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つで構成されてもよい。記憶装置１０２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。記憶装置１０２は、本発明の一実施の形態に係る処理を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。
【００２４】
補助記憶装置１０３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ROM）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つで構成されてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、記憶装置１０２及び／又は補助記憶装置１０３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。図１に示されるデータ保存機能部１２は、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３によって実現されてもよい。
【００２５】
通信装置１０４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。例えば、図１に示されるデータ保存機能部１２は、通信装置１０４を介して接続される他のコンピュータによって実現されてもよい。
【００２６】
入力装置１０５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１０６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプ等）である。なお、入力装置１０５及び出力装置１０６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。例えば、図１に示されるデータ取得機能部１１において測定装置等から情報の入力を受け付ける機能は、入力装置１０５によって実現されてもよい。
【００２７】
また、プロセッサ１０１及び記憶装置１０２等の各装置は、情報を通信するためのバス１０７で接続される。バス１０７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００２８】
また、情報処理装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１０１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００２９】
図３は、被験者の活動量を階層クラスタリングした例を示す図である。図３は、被験者１５５人の妊娠０週０日から妊娠１９週６日までの活動量を階層クラスタリングした結果を示している。被験者１５５人の内訳は、ＨＤＰ患者１０人、その他（ＨＤＰ患者以外の被験者）１４５人である。活動量は、歩数データである。
【００３０】
図３の各行は、ある被験者１名に対応し、ある１日の歩数を１時間ごとに示したものである。図３の横軸は、左端が０時、右端が２３時に対応する。歩数は、１行ごとに最大値が１、最小値が０となるように正規化されている。この正規化は、各行において、ある時間帯の歩数をXｔ（ｔは０〜２３のいずれかの値をとり、例えば、X１３は１３時台に歩いた歩数の合計値を示す）、最も歩いた時間帯の歩数をXMAX、最も歩かなかった時間帯の歩数をXMINとした場合、各時間帯の歩数Xｔを、（Xｔ−XMIN）／（XMAX−XMIN）の値に変換するものである。例えば、ある被験者が１２時台に２０００歩動き、１３時台に５００歩動き、その他の時間帯は全く活動しなかった場合、XMINは０、XMAXは２０００となり、１２時台の歩数は１、１３時台の歩数は、０．２５、その他の時間帯は０に変換される。図３では、変換後の値が０．２５から１までの時間帯を黒色、０から０．２５までの時間帯を白色で表示している。すなわち、黒色の時間帯は、１日の中で相対的な歩数が多い時間帯であることを示している。なお、被験者１５５人各々について、複数日のデータすなわち複数行のデータが集計されており、合計３６２５行のデータとなっている。したがって、平均２３．４日／人のデータが集計されている。また、ＨＤＰ患者１０人が実際にＨＤＰを発症したのは妊娠２０週以降であり、図３に示される歩数データは、いずれもＨＤＰ発症前の歩数データである。なお、図３については、正規化後の歩数の値に応じて、色のグラデーションを任意な条件で設定してもよい。例えば、０〜０．２５は白、０．２５〜０．５は薄いグレイ、０．５〜０．７５は濃いグレイ、０．７５〜１は黒といったように、歩数の日内パターンがより細かく判るようにして表示してもよい。
【００３１】
図３に示されるように、総計３６２５行のデータに対して階層クラスタリングを行うことで、歩数の日内パターンが類似しているデータが近くの行に配置される。例えば、図３に示されるクラスター１は、１日のうち遅い時間帯に最も活動するデータが多く配置されている。また、図３に示されるように、クラスター１に対応する夜型と、例えば、他のクラスターとして日中型、昼型、朝型とが存在する。
【００３２】
図３の「ＨＤＰ患者に関するデータ」が黒色となっている行は、ＨＤＰ患者に関するデータであることを示す。クラスター１とそれ以外のデータとを比較した場合、クラスター１にＨＤＰ患者に関するデータが配置される頻度が高いように観察される。
【００３３】
図４は、上述で示した図３のデータを取得した被験者１５５人の各々に対し、データがクラスター１に配置される頻度を算出し、ＨＤＰ患者とその他（ＨＤＰ患者以外の被験者）とについて、当該頻度の分布を箱ひげ図で示したものである。なお、ある被験者ｎの頻度は、（クラスター１に配置された被験者ｎのデータ数）／（被験者ｎの全データ数）により算出される。
【００３４】
図４に示されるように、ＨＤＰ患者がクラスター１に配置される頻度は、その他の被験者がクラスター１に配置される頻度に比べて、明らかに高い傾向にある。実際、ＨＤＰ患者とその他の被験者の当該頻度に有意差があるかについてウェルチのｔ検定を行った場合、ｐ＝０．００３となり、一般的な有意水準（０．０５）を下回る結果となった。よって、少なくとも妊娠２０週未満の妊娠期間中の日内歩数パターンが、ＨＤＰ患者とその他の被験者とで有意に異なる、すなわち、当該日内歩数パターンが、ＨＤＰの発症に有意に関連することが示唆された。
【００３５】
図５は、本発明の実施形態における情報処理を説明するためのフローチャートである。上述の通り、妊娠中の１日単位又は１週単位での身体活動とＨＤＰとの関連を認めた報告は多数存在する。しかしながら、上述のように、日内歩数パターンが、ＨＤＰの発症に関連することは報告されていない。そこで、被験者の活動量データから、日内の活動量パターンを示す特徴量を算出して、当該特徴量に基づき、ＨＤＰの発症予測又はＨＤＰの発症リスクを算出する情報処理を以下に説明する。なお、ＨＤＰの発症予測又はＨＤＰの発症リスクを算出する際、日内の活動量パターンを示す特徴量に加えて、ＨＤＰとの関連が報告されている１日単位又は１週単位での身体活動を示す特徴量が使用されてもよい。
【００３６】
ステップＳ１０１において、データ取得機能部１１は、ＨＤＰの発症予測あるいは発症リスク算出の対象となる被験者の活動量データを取得し、データ保存機能部１２に保存する。続いて、総活動量算出機能部１３は、データ保存機能部１２に保存された活動量データを用いて、被験者ごとの活動量の総計を算出する（Ｓ１０２）。続いて、日内活動量パターン算出機能部１４は、データ保存機能部１２に保存された活動量データを用いて、上述した日内の活動量パターンを示す特徴量を算出する（Ｓ１０３）。
【００３７】
ステップＳ１０４において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、ＨＤＰ発症予測モデルを作成する。続いて、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、作成したＨＤＰ発症予測モデルに基づいて被験者に対してＨＤＰの発症予測を実施し（Ｓ１０５）、結果通知機能部１６は、結果を通知する（Ｓ１０８）。
【００３８】
例えば、ステップＳ１０８における結果の通知は、「発症する可能性が高い」又は「発症する可能性が低い」であってもよいし、「何月何日までに発症する可能性が高い」又は「何月何日までに発症する可能性が低い」であってもよい。
【００３９】
図６は、本発明の実施形態における発症予測に係る処理を説明するためのフローチャートである。図６を用いて、図５に示されるステップＳ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０４及びＳ１０５の詳細を説明する。
【００４０】
ステップＳ１０２−１において、日内活動量パターン算出機能部１４は、データ保存機能部１２に保存された被験者の活動量データを用いて、日内の活動量パターンを示す任意の特徴量ｘ１を算出する。例えば、特徴量ｘ１は、以下の方法で算出されてもよい。まず、日内活動量パターン算出機能部１４は、データ保存機能部１２に保存された被験者の活動量データを用いて、任意の時間帯ｈ１（例えば、１７時３０分〜２４時）における活動量が一日の中で最も多い日が、任意の期間ｔ１にどれだけ存在するかの割合ｘ１を算出する。図３及び図４で説明したように、ある期間（図３及び図４では妊娠２０週未満）において、ある時間帯（図３及び図４では１７時以降）に最も活動する日の割合が高い被験者はＨＤＰを発症しやすいことが示唆された。すなわち、当該割合は、ＨＤＰ発症予測又はＨＤＰ発症リスク算出を行う上で有用な特徴量であると考えられる。ステップＳ１０３−１では、被験者の活動量データから、一日の中で任意の時間帯ｈ１に最も活動した日が、任意の期間ｔ１にどれだけ存在するかの割合ｘ１を算出し、ＨＤＰ発症予測又はＨＤＰ発症リスク算出を行うための特徴量とする。なお、「一日の中で任意の時間帯ｈ１に最も活動した日」とは、１日がｈ１を含む複数の時間帯に分割された場合に、分割された時間帯のうちでｈ１における活動量が最も多い日をいう。例えば、１日が時間帯ｈ１、ｈ２、ｈ３に分割され、時間帯ｈ１における活動量をＡ１、ｈ２における活動量をＡ２、ｈ３における活動量をＡ３とした場合、「一日の中で任意の時間帯ｈ１に最も活動した日」は、Ａ１≧Ａ２、Ａ３となる日である。
【００４１】
ステップＳ１０３−１において、総活動量算出機能部１３は、データ保存機能部１２に保存された被験者の活動量データを用いて、任意の期間ｔ２（例えば、妊娠１６週０日〜妊娠１６週６日）における活動量の総計ｘ２を算出して特徴量とする。さらに、任意の期間ｔ２における任意の単位期間あたりの活動量の平均を算出しｘ２としてもよい。例えば、期間ｔ２における活動量（ここでは、歩数とする）の総計が３５０００歩であった場合、３５０００歩をｘ２としてもよく、一日あたりの活動量の平均５０００歩をｘ２としてもよい。
【００４２】
図６に戻る。ステップＳ１０４−１において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、あらかじめデータ保存機能部１２に保存された複数人の妊婦の活動量データから算出した特徴量ｘ１、あるいはｘ１及びｘ２の両特徴量を用いて、ＨＤＰ発症予測モデルを作成する。さらに、ＨＤＰ発症予測モデルは、活動量データに対応する複数人の妊婦のいずれがＨＤＰを発症したか否かを示す情報を参照して作成されてもよい。ステップＳ１０４−１で実行されるＨＤＰ発症予測モデルの作成は、線形分類、ロジスティック回帰、ＳＶＭ、ｋ近傍法、ランダムフォレスト又は多層ニューラルネットワークによる分類モデル等を用いてもよいが、それらに限定されない。
【００４３】
続いて、ステップＳ１０５−１において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、作成したＨＤＰ発症予測モデルに被験者の活動量データから算出した特徴量ｘ１、あるいはｘ１及びｘ２の両特徴量を入力し、被験者に対してのＨＤＰの発症予測を行う。
【００４４】
図５に戻る。ステップＳ１０６において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、ＨＤＰ発症リスク算出モデルを作成する。続いて、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、被験者に対してＨＤＰの発症リスク算出を実施し（Ｓ１０７）、結果通知機能部１６は、結果を通知する（Ｓ１０８）。
【００４５】
例えば、ステップＳ１０８における結果の通知は、「発症するリスクはｘ％である」又は「何月何日までに発症するリスクはｘ％である」、ある任意の基準となる妊婦と比較して、「発症するリスクはｘ倍である」等であってもよい。ここで、ある任意の基準となる妊婦とは、ある任意の妊婦集団において、平均的な日内活動パターンを示す妊婦等であってもよい。
【００４６】
図７は、本発明の実施形態における発症リスク算出に係る処理を説明するためのフローチャートである。図７を用いて、図５に示されるステップＳ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０６及びＳ１０７の詳細を説明する。
【００４７】
図７に示されるステップＳ１０２−１及びＳ１０３−１は、図６に示されるステップＳ１０２−１及びＳ１０３−１及びＳ１０３−２と同様である。
【００４８】
ステップＳ１０６−１において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、あらかじめデータ保存機能部１２に保存された複数人の妊婦の活動量データから算出した特徴量ｘ１、あるいはｘ１およびｘ２の両特徴量を用いて、ＨＤＰ発症リスク算出モデルを作成する。さらに、ＨＤＰ発症リスク算出モデルは、活動量データに対応する複数人の妊婦のいずれがＨＤＰを発症したか否かを示す情報を参照して作成されてもよい。ステップＳ１０６−１で実行されるＨＤＰ発症リスク算出モデルの作成は、オッズ比、寄与危険度又は相対危険度等を用いてＨＤＰ発症リスクの算出を行ってよいが、それらに限定されない。
【００４９】
続いて、ステップＳ１０７−１において、ＨＤＰ発症予測機能部１５は、作成したＨＤＰ発症リスク算出モデルに被験者の特徴量ｘ１、あるいはｘ１およびｘ２の両特徴量を入力し、被験者に対してのＨＤＰの発症リスクを算出する。
【００５０】
上述の本発明の実施の形態によれば、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから期間又は時間帯に係る特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成する。情報処理装置１は、当該モデルに基づいて、被験者の発症予測又は発症リスクを算出し、結果を出力することができる。なお、疾病は、ＨＤＰに限定されない。本発明の実施の形態によって発症予測される疾病は、日内活動量パターンと発症の関連が想定される疾病に適用可能である。
【００５１】
すなわち、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことができる。
【００５２】
（実施の形態のまとめ）
以上、説明したように、本発明の実施の形態によれば、複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得部と、活動量に係るデータから特徴量を算出する算出部と、前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成部と、前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測部とを有する情報処理装置が提供される。
【００５３】
上記の構成により、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成する。情報処理装置１は、当該モデルに基づいて、被験者の発症予測又は発症リスクを算出し、結果を出力することができる。すなわち、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことができる。
【００５４】
前記算出部は、活動量に係るデータを用い、日内活動パターンを示す任意の特徴量を第１の特徴量として被験者ごとに算出してもよい。当該構成により、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから日内活動量パターンに係る特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成し発症予測を行うことができる。
【００５５】
前記算出部は、活動量に係るデータを用い、一日の中である任意の時間帯に最も活動した日が、任意の期間中にどれだけ存在したかの割合を第１の特徴量として被験者ごとに算出してもよい。当該構成により、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから日内活動量パターンに係る特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成し発症予測を行うことができる。
【００５６】
前記算出部は、活動量に係るデータを用い、任意の期間における活動量の総計を第２の特徴量として被験者ごとに算出してもよい。当該構成により、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから活動量の総計に係る特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成し発症予測を行うことができる。
【００５７】
また、本発明の実施の形態によれば、複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得手順と、活動量に係るデータから特徴量を算出する算出手順と、前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成手順と、前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測手順とを実行する情報処理方法が提供される。
【００５８】
上記の構成により、情報処理方法は、複数の他の被験者の活動量データから特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成する手順を実行する。情報処理方法は、当該モデルに基づいて、被験者の発症予測又は発症リスクを算出し、結果を出力する手順を有する。すなわち、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことができる。
【００５９】
また、本発明の実施の形態によれば、コンピュータが実行可能なプログラムであって、複数の第１の被験者が行った第１の活動量に係るデータ及び第２の被験者が行った第２の活動量に係るデータを取得する取得手順と、活動量に係るデータから特徴量を算出する算出手順と、前記第１の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、疾病発症予測モデルを生成する生成手順と、前記疾病発症予測モデル及び前記第２の活動量に係るデータから算出された前記特徴量に基づいて、前記第２の被験者に係る疾病発症予測を出力する予測手順とを前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【００６０】
上記の構成により、情報処理装置１は、複数の他の被験者の活動量データから特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、疾病の発症予測モデル又は発症リスク算出モデルを作成する。情報処理装置１は、当該モデルに基づいて、被験者の発症予測又は発症リスクを算出し、結果を出力することができる。すなわち、被験者の活動量パターンに基づいて、発症予測を行うことができる。
【００６１】
（実施形態の補足）
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、開示される発明はそのような実施形態に限定されず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。上記の説明における項目の区分けは本発明に本質的ではなく、２以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に（矛盾しない限り）適用されてよい。機能ブロック図における機能部又は処理部の境界は必ずしも物理的な部品の境界に対応するとは限らない。複数の機能部の動作が物理的には１つの部品で行われてもよいし、あるいは１つの機能部の動作が物理的には複数の部品により行われてもよい。実施の形態で述べた処理手順については、矛盾の無い限り処理の順序を入れ替えてもよい。処理説明の便宜上、情報処理装置１は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。本発明の実施の形態に従って情報処理装置１が有するプロセッサにより動作するソフトウェアはそれぞれ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク（ＨＤＤ）、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に保存されてもよい。
【００６２】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャート等は、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００６３】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００６４】
本開示における判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００６５】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００６６】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００６７】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００６８】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。
【００６９】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。
【００７０】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【００７１】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００７２】
本開示において使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００７３】
上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
【００７４】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００７５】
本開示において、例えば、英語でのa,  an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００７６】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【００７７】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００７８】
なお、本開示において、データ取得機能部１１は、取得部の一例である。総活動量算出機能部１３及び日内活動量パターン算出機能部１４は、算出部又は生成部の一例である。ＨＤＰ発症予測モデル又はＨＤＰ発症リスク算出モデルは、疾病発症予測モデルの一例である。ＨＤＰ発症予測機能部１５は、予測部の一例である。ｘ１は、第１の特徴量の一例である。ｘ２は、第２の特徴量の一例である。
【００７９】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【符号の説明】
【００８０】
１      情報処理装置
１１    データ取得機能部
１２    データ保存機能部
１３    総活動量算出機能部
１４    日内活動量パターン算出機能部
１５    ＨＤＰ発症予測機能部
１６    結果通知機能部
１０１  プロセッサ
１０２  記憶装置
１０３  補助記憶装置
１０４  通信装置
１０５  入力装置
１０６  出力装置
１０７  バス
【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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