(57)【要約】【課題】認知症リスクを精度よく認識することができ、理解しやすい形で提示することができる認知症リスク提示システムを提供する。【解決手段】システムＳは、サンプル脳状態データが、個体特性に関連付けて格納されているデータ格納部３ａと、ユーザ脳状態データを認識するユーザ脳状態認識部３ｂと、ユーザ個体特性を認識するユーザ個体特性認識部３ｃと、ユーザ脳状態データと、ユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データとの比較を行うリスク認識部３ｆと、比較の結果を提示するリスク提示部３ｇとを備えている。【選択図】図２
2020018424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示システムであって、
サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているデータ格納部と、
前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するユーザ脳状態認識部と、
前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するユーザ個体特性認識部と、
前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うリスク認識部と、
前記リスク認識部による比較の結果を提示するリスク提示部とを備えていることを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項２】
請求項１に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記サンプル脳状態データ及び前記ユーザ脳状態データは、脳の全体の容量、又は、脳の少なくとも１つの所定領域の容量を示すデータであり、
前記リスク認識部は、過去の前記ユーザ脳状態データ及び現在の前記ユーザ脳状態データに基づいて、前記ユーザの過去から現在における前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年推移ラインを認識し、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定されたリスクラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項３】
請求項２に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記リスク認識部は、前記経年推移ライン及び前記リスクラインを認識するとともに、前記経年推移ラインに基づいて、前記ユーザの現在から将来において予測される前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年予測ラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ライン及び前記経年予測ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項４】
請求項３に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記ユーザの生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の前記生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を示す傾向ラインを認識し、前記傾向ラインと前記経年推移ラインとに基づいて、前記経年予測ラインを認識することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項５】
請求項４に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記経年予測ラインを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインと、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインとを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項６】
請求項１に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識し、
前記リスク提示部は、前記スコア、又は、前記スコアに応じた記号を提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項７】
請求項６に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記ユーザの生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データ、及び、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項８】
請求項７に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記ユーザの生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記スコアを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号と、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号とを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項９】
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示方法であって、
データ格納部が、サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているステップと、
ユーザ脳状態認識部が、前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するステップと、
ユーザ個体特性認識部が、前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するステップと、
リスク認識部が、前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うステップと、
リスク提示部が、前記リスク認識部による比較の結果を提示するステップとを備えていることを特徴とする認知症リスク提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示システム、及び、認知症リスク提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、認知症については、発症初期（実際に発症している状態だけでなく、発症が疑われている状態も含む。）に、運動量、飲酒量等の生活習慣を適切なものとしたり、適切な治療を施したりすることによって、その進行を抑制できることが知られている。
【０００３】
そのため、認知症の発症の可能性、又は、発症後の進行の度合いを、早期に把握したいという要望がある。これに伴って、認知症の発症及び進行のリスク（以下、単に「認知症リスク」という。）を把握するための様々なシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１に記載の認知症リスクを把握するためのシステムでは、ユーザの睡眠時の状態（例えば、脳波、レム睡眠時における体動といった動作等）と、認知症の発症者の睡眠時の状態とを対比することによって、認知症リスクを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−２２３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に記載のシステムでは、睡眠時の状態によってユーザの脳の機能を推測し、その推測結果に基づいて、認知症リスクを認識している。そのため、認知症リスクの精度も、その推測の精度の影響を受けてしまうので、適切に認知症リスクを認識することが難しいという問題があった。
【０００７】
また、特許文献１に記載のシステムでは、単純に認知症リスクの有無を提示しているにすぎないので、十分な知識を有していない者にとっては、その認知症リスクの内容を適切に理解することが難しいという問題があった。
【０００８】
本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、認知症リスクを精度よく認識することができ、理解しやすい形で提示することができる認知症リスク提示システム、及び、認知症リスク提示方法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】
【０００９】
本発明の認知症リスク提示システムは、
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示システムであって、
サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているデータ格納部と、
前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するユーザ脳状態認識部と、
前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するユーザ個体特性認識部と、
前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うリスク認識部と、
前記リスク認識部による比較の結果を提示するリスク提示部とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
ここで、「サンプル対象者」とは、認知症（軽度認知症を含む）を発症している者及び認知症の発症を疑われる者だけではなく、認知症を発症していない健常者も含まれる。
【００１１】
また、「脳の状態」とは、脳の全体の状態、又は、認知力に影響を及ぼす脳の領域（例えば、海馬、縁上回、角回、上前頭回、中前頭回、下前頭回、前帯状皮質等）の状態を指す。また、「状態」とは、脳の全体又は脳の所定領域の容量及び形状の他、脳内の所定のタンパク質（例えば、アミロイドβ等）の量等が挙げられる。
【００１２】
また、「脳状態に係るデータ」又は「脳の状態に係るデータ」とは、脳の状態に基づく定量的なパラメータである。具体的には、例えば、上記した脳の状態そのもの（すなわち、脳の全体又は所定の領域の形状）、又は、脳の容量若しくは大きさを数値としたものである。
【００１３】
また、「脳状態に係るデータ」又は「脳の状態に係るデータ」は、単一の脳状態に係るものであってもよいし、複数の脳状態に係るものであってもよい。具体的には、例えば、脳状態に係るデータとして、海馬の量のみを採用してもよいし、海馬の量と脳内のアミロイドβの量とに基づいて所定の計算式で得られる値を採用してもよい。
【００１４】
また、「身体情報」とは、定量的に示すことのできる身体の情報を指す。具体的には、例えば、身長、体重、体脂肪率、ＢＭＩ、コレステロール値等が挙げられる。
【００１５】
このように、本発明の認知症リスク提示システムでは、リスク判定の対象となるユーザの脳状態に係るデータ（ユーザ脳状態データ）と、サンプル対象者の脳状態に係るデータ（サンプル脳状態データ）とを比較して、認知症リスクを認識している。
【００１６】
ここで、脳状態に係るデータは、認知力に影響を及ぼす脳の状態に基づく定量的なパラメータという直接的なデータである。すなわち、この認知症リスク提示システムでは、従来のシステムのようにユーザの脳波、動作等から推測された脳の機能という間接的なデータではなく、脳状態に係るデータという直接的なデータを用いている。
【００１７】
これにより、この認知症リスク提示システムでは、認知症リスクの認識において、脳の機能に関する推測精度の影響を受けることがない。その結果、この認知症リスク提示システムによれば、従来のシステムに比べ、認知症リスクを精度よく認識することができる。
【００１８】
また、この認知症リスク提示システムでは、認識した認知症リスクを、ユーザ脳状態データとサンプル脳状態データとの比較の結果という形で、ユーザ、又は、ユーザの健康を管理する者等（以下、総称する場合には、「ユーザ等」という。）に提示する。これにより、この認知症リスク提示システムによれば、ユーザ等は、十分な知識を有していない場合であっても、直感的に認知症リスクの大小を把握することができる。
【００１９】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、
前記サンプル脳状態データ及び前記ユーザ脳状態データは、脳の全体の容量、又は、脳の少なくとも１つの所定領域の容量を示すデータであり、
前記リスク認識部は、過去の前記ユーザ脳状態データ及び現在の前記ユーザ脳状態データに基づいて、前記ユーザの過去から現在における前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年推移ラインを認識し、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定されたリスクラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて表示することが好ましい。
【００２０】
このように、年齢に応じたラインである経年推移ラインとリスクラインと比較する形式で認知症リスクを提示すると、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの大小だけでなく、ユーザの認知症リスクの傾向（悪化しているか、改善されているか、悪化が抑制されているか等）も同時に把握することができるようになる。
【００２１】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、経年推移ライン及びリスクラインを提示する構成の場合、
前記リスク認識部は、前記経年推移ライン及び前記リスクラインを認識するとともに、前記経年推移ラインに基づいて、前記ユーザの現在から将来において予測される前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年予測ラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ライン及び前記経年予測ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて表示することが好ましい。
【００２２】
このように、現在から未来の認知症リスクの推移の予測である経年予測ラインをリスクラインと比較可能に提示すると、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの傾向をさらに的確に把握することができる。
【００２３】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、経年予測ラインを提示する構成の場合、
前記ユーザの生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の前記生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を示す傾向ラインを認識し、前記傾向ラインと前記経年推移ラインとに基づいて、前記経年予測ラインを認識することが好ましい。
【００２４】
ここで、「生活習慣」とは、生活において認知症リスクの増減に影響を及ぼす習慣のことを指す。具体的には、例えば、運動量、食事量及び種類、睡眠時間の長さ及び質、コミュニケーション量及び頻度、趣味活動量及び頻度、飲酒量及び頻度、喫煙量及び頻度等が挙げられる。
【００２５】
また、「生活環境」とは、生活において認知症リスクの増減に影響を及ぼす環境のことを指す。具体的には、例えば、住所（住環境）、職業、学歴、年収、同居人の人数等が挙げられる。
【００２６】
このように、経年予測ラインを認識するに際し、ユーザ生活特性を参照すると、信頼性の高い経年予測ライン（ひいては、認知症リスクの傾向）を認識することができる。これにより、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの傾向をさらに的確に把握することができる。
【００２７】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、経年予測ラインをユーザ生活特性を参照して認識する構成の場合、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記経年予測ラインを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインと、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインとを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に表示することが好ましい。
【００２８】
このように構成すると、ユーザ等は、生活特性の変動に応じた経年予測ライン（ひいては、認知症リスク）の変動を、直感的に把握することができる。これにより、ユーザ等は、具体的に改善すべき生活特性を把握することができるので、生活特性の改善に対するインセンティブを与えられることになる。
【００２９】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識し、
前記リスク提示部は、前記スコア、又は、前記スコアに応じた記号を提示することが好ましい。
【００３０】
このように、認知症リスクをスコア又はスコアに応じた記号（以下、「スコア等」という。）として提示すると、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの大小を直感的に把握することができる。
【００３１】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、スコア等を提示する構成の場合、
前記ユーザの生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データ、及び、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識することが好ましい。
【００３２】
このように、スコア等を認識するに際し、ユーザ生活特性を参照すると、信頼性の高いスコア等（ひいては、認知症リスク）を認識することができる。これにより、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの傾向をさらに的確に把握することができる。
【００３３】
また、本発明の認知症リスク提示システムにおいては、スコア等をユーザ生活特性を参照して認識する構成の場合、
前記ユーザの生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記スコアを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号と、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号とを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に提示することが好ましい。
【００３４】
このように構成すると、ユーザ等は、生活特性の変動に応じたスコア等（ひいては、認知症リスク）の変動を、直感的に把握することができる。これにより、ユーザ等は、具体的に改善すべき生活特性を把握することができるので、生活特性の改善に対するインセンティブを与えられることになる。
【００３５】
また、本発明の認知症リスク提示方法は、
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示方法であって、
データ格納部が、サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているステップと、
ユーザ脳状態認識部が、前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するステップと、
ユーザ個体特性認識部が、前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するステップと、
リスク認識部が、前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うステップと、
リスク提示部が、前記リスク認識部による比較の結果を提示するステップとを備えていることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施形態に係るシステムの概略構成を模式的に示す説明図。
【図２】図１のシステムの構成を示すブロック図。
【図３】図１のシステムにおいて、タブレットに提示される画面のイメージ図。
【図４】図３の画面における経年推移表示エリアにおける表示内容を示すイメージ図。
【図５】図１のシステムが、認知症リスクを経年推移として提示する場合に行う処理を示すフローチャート。
【図６】図１のシステムが、認知症リスクを経年推移として提示する場合において参照する脳状態データをプロットしたグラフであり、縦軸は海馬体積、横軸は年齢を示す。
【図７】図３の画面における経年推移表示エリア及び生活特性表示エリアの、生活特性を変更した際における表示内容の変動を示すイメージ図。
【図８】図１のシステムが、認知症リスクを経年推移として提示する場合において、認知症リスクを提示した後に生活特性を変更した際に行う処理を示すフローチャート。
【図９】図３の画面におけるスコア表示エリアにおける表示内容を示すイメージ図。
【図１０】図１のシステムが、認知症リスクをスコアに基づいて提示する場合に行う処理を示すフローチャート。
【図１１】図３の画面におけるスコア表示エリア及び生活特性表示エリアの、生活特性を変更した際における表示内容の変動を示すイメージ図。
【図１２】図１のシステムが、認知症リスクをスコアに基づいて提示する場合において、認知症リスクを提示した後に生活特性を変更した際に行う処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、図面を参照して、実施形態に係る認知症リスク提示システム（以下、単に「システムＳ」という）について説明する。
【００３８】
このシステムＳは、認知症リスクの判断対象である脳の状態である脳状態に係るデータである脳状態データ、及び、脳の機能である認知力に係るデータである認知力データに基づいて、ユーザの認知症リスクを判断し、その判断結果をユーザ、又は、ユーザの健康を管理する者等（以下、総称する場合には、「ユーザ等」という。）に提示するものである。
【００３９】
ここで、「脳の状態」とは、脳の全体の状態、又は、認知力に影響を及ぼす脳の領域（例えば、海馬、縁上回、角回、上前頭回、中前頭回、下前頭回、前帯状皮質等）の状態を指す。また、「状態」とは、脳の全体又は脳の所定領域の容量及び形状の他、脳内の所定のタンパク質（例えば、アミロイドβ等）の量等が挙げられる。
【００４０】
また、「脳状態に係るデータ」又は「脳の状態に係るデータ」とは、脳の状態に基づく定量的なパラメータである。具体的には、例えば、上記した脳の状態そのもの（すなわち、脳の全体又は所定の領域の形状）、又は、脳の容量若しくは大きさを数値としたものである。
【００４１】
また、「脳状態に係るデータ」又は「脳の状態に係るデータ」は、単一の脳状態に係るものであってもよいし、複数の脳状態に係るものであってもよい。具体的には、例えば、脳状態に係るデータとして、海馬の量のみを採用してもよいし、海馬の量と脳内のアミロイドβの量とに基づいて所定の計算式で得られる値を採用してもよい。
【００４２】
このシステムＳでは、脳状態に係るデータとして、海馬の容量（海馬体積）の値を用いる。
【００４３】
また、このシステムＳで認知症リスクの判断を行うに際しては、ユーザの個体特性に加え、生活特性も参照される。
【００４４】
ここで、「個体特性」とは、年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含むものである。また、「身体情報」とは、定量的に示すことのできる身体の情報を指す。具体的には、例えば、身長、体重、体脂肪率、ＢＭＩ、コレステロール値等が挙げられる。
【００４５】
また、「生活特性」とは、生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含むものである。また、「生活習慣」とは、生活において認知症リスクの増減に影響を及ぼす習慣のことを指す。具体的には、例えば、運動量、食事量及び種類、睡眠時間の長さ及び質、コミュニケーション量及び頻度、趣味活動量及び頻度、飲酒量及び頻度、喫煙量及び頻度等が挙げられる。また、「生活環境」とは、生活において認知症リスクの増減に影響を及ぼす環境のことを指す。具体的には、例えば、住所（住環境）、職業、学歴、年収、同居人の人数等が挙げられる。
【００４６】
まず、図１〜図３を参照して、システムＳの構成について説明する。
【００４７】
図１に示すように、システムＳは、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置（以下、「ＭＲＩ１」という）と、ユーザに関する各種情報の入力、及び、認知症リスクの出力を行うタブレット２と、ＭＲＩ１及びタブレット２から受信した情報を処理し、その処理結果（すなわち、認知症リスク）をタブレット２に送信するサーバ３とを備えている。ＭＲＩ１とサーバ３、及び、タブレット２とサーバ３とは、インターネット回線等を介して相互に情報通信可能に構成されている。
【００４８】
ＭＲＩ１は、ユーザの脳状態に係るデータ（以下、「ユーザ脳状態データ」という。）を取得して、そのユーザ脳状態データをサーバ３へと送信する。
【００４９】
なお、本発明の認知症リスク提示システムは、必ずしもＭＲＩ装置を備えるものである必要はなく、認知症リスクの判断対象であるユーザのユーザ脳状態データを認識できる構成を備えていればよい。
【００５０】
例えば、ＭＲＩ装置に代わり、ＣＴ（Computed Tomography）検査装置、超音波検査装置等を用いてもよい。また、脳状態に係るデータとして、脳の形状、容量ではなく、脳内の所定のタンパク質の量を用いる場合には、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像取得装置等を用いてもよい。また、例えば、判断を行う際にＭＲＩ装置等を用いてユーザ脳状態データを認識するのではなく、事前に別途認識しておいた脳状態データを用いてもよい。
【００５１】
タブレット２は、タッチパネル２ａ（入出力部）を備えている。システムＳでは、このタッチパネルを介して、ユーザの個体特性の入力、生活特性の入力及び変更、認知力テストの問題の提示及びそれに対する回答の入力、並びに、認知症リスクの提示が行われる。
【００５２】
なお、本発明の認知症リスク提示システムは、必ずしもタッチパネルを有するタブレットを備えるものである必要はなく、認知症リスクの判断対象であるユーザの個体特性を認識することができ、認知症リスクを提示することができる構成を備えていればよい。
【００５３】
例えば、タブレットではなく、パソコン、スマートフォン等を用いてもよい。また、出力部と入力部が一体化した入出力部であるタッチパネルに代わり、独立した出力部及び入力部を採用してもよい。具体的には、入力部としてキーボード、マイク等を採用してもよいし、出力部としてディスプレイ、スピーカ、印刷デバイス等を採用してもよい。
【００５４】
また、入力部と出力部とは、必ずしも同一の部屋内等、相互に近い位置に配置する必要はない。例えば、出力部としてのディスプレイ、スピーカ、印刷デバイス等を、ＭＲＩ装置等の設置されている場所とは異なる場所に設けられた医療用ワークステーションに配置してもよい。
【００５５】
図２に示すように、サーバ３は、実装されたハードウェア構成又はプログラムにより実現される機能として、データ格納部３ａと、ユーザ脳状態認識部３ｂと、ユーザ個体特性認識部３ｃと、ユーザ生活特性認識部３ｄと、ユーザ認知力認識部３ｅ、リスク認識部３ｆと、リスク提示部３ｇとを備えている。
【００５６】
データ格納部３ａは、サンプル対象者の脳の状態に係るデータ（以下、「サンプル脳状態データ」という。）、及び、サンプル対象者の認知力テストの結果に係るデータ（以下、「サンプル認知力データ」という。）を、サンプル対象者の個体特性及び生活特性に関連付けた形式で格納している。
【００５７】
ここで、「サンプル対象者」とは、認知症（軽度認知症を含む）を発症している者及び認知症の発症を疑われる者だけではなく、認知症を発症していない健常者も含まれる。
【００５８】
ユーザ脳状態認識部３ｂは、ＭＲＩ１から送信されたデータに基づいて、ユーザ脳状態データを認識する。
【００５９】
ユーザ個体特性認識部３ｃは、タブレット２のタッチパネル２ａを介して、個体特性に関する質問を提示するとともに、その質問に対する回答に基づいて、ユーザの個体特性（以下、「ユーザ個体特性」という。）を認識する。
【００６０】
ユーザ生活特性認識部３ｄは、タブレット２のタッチパネル２ａを介して、生活特性に関する質問を提示するとともに、その質問に対する回答に基づいて、ユーザの生活特性（以下、「ユーザ生活特性」という。）を認識する。具体的には、タブレット２のタッチパネル２ａに、後述する画面イメージ（図３参照）における右下の生活特性表示エリア７のように、質問、及び、その質問に回答を行うためのチェックボックスを同時に表示する。
【００６１】
ユーザ認知力認識部３ｅは、タブレット２のタッチパネル２ａを介して、認知力テストを提示するとともに、その認知力テストに対する回答に基づいて、ユーザの認知力テストの結果に係るデータ（以下、「ユーザ認知力データ」という。）を認識する。
【００６２】
リスク認識部３ｆは、データ格納部３ａからユーザ個体特性に対応する個体特性、及び、ユーザ生活特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データを取得する。その後、そのサンプル脳状態データとユーザ脳状態データとの比較、及び、そのサンプル認知力データとユーザ認知力データとの比較を行う。そして、これらの比較の結果に基づいて、ユーザの認知症リスクを認識する。
【００６３】
リスク提示部３ｇは、タブレット２のタッチパネル２ａを介して、リスク認識部３ｆが行った脳状態データの比較の結果を提示する。
【００６４】
なお、本実施状態においては、前述のように、ＭＲＩ１と、タブレット２と、サーバ３とによって、システムＳを構成している。しかし、本発明の認知症リスク提示システムは、このような構成のみに限定されるものではない。
【００６５】
例えば、本実施形態では、情報処理を行う処理部を単一のサーバ３にのみ設けているが、各処理部をタブレット又は他の独立したサーバに分散して設けてもよい。また、サーバにはデータ格納部のみを設け、処理部をタブレット２に設けてもよい。また、サーバを省略して、処理部及びデータ格納部を全てタブレット２のみに設けてもよい。
【００６６】
次に、図３を用いて、システムＳによって認知症リスクの判断を行った際に、タブレット２のタッチパネル２ａに提示される画面の概要について説明する。
【００６７】
図３に示すように、認知症リスクの判断を行われた際に提示される画面には、脳画像表示エリア４と、経年推移表示エリア５と、スコア表示エリア６と、生活特性表示エリア７とが規定され、各エリアに認知症リスク又はユーザ生活特性に関する情報が提示される。
【００６８】
具体的には、脳画像表示エリア４には、ＭＲＩ１によって取得されたユーザの脳の画像が表示される。
【００６９】
経年推移表示エリア５には、リスク認識部３ｆによって認識された認知症リスクとして、グラフが表示される。このグラフは、サンプル脳状態データとユーザ脳状態データとの比較の結果を示すものである。このグラフには、後述する経年推移ライン５ａ、及び、第１経年予測ライン５ｂ、並びに、リスクライン５ｃが含まれる（図５参照）。
【００７０】
スコア表示エリア６には、リスク認識部３ｆによって認識された認知症リスクとして、Ａ〜Ｄ及びＦのアルファベットで示された総合リスク判定に係るランク６ａ、数字で示された脳年齢６ｂ、長期予測に係る記号である矢印６ｃが表示される。また、スコア表示エリア６には、ランク６ａに関する凡例６ｄが表示される。
【００７１】
このランク６ａの値、脳年齢６ｂの値及び矢印６ｃの傾きは、サンプル脳状態データとユーザ脳状態データとの比較の結果、及び、サンプル認知力データとユーザ認知力データとの比較の結果に基づいて得られたスコアに応じて定められる。
【００７２】
生活特性表示エリア７には、ユーザ生活特性が表示される。このユーザ生活特性は、タッチパネル２ａを介して、変更可能となっている。
【００７３】
なお、このような画面表示によって認知症リスクを提示する方法はあくまでも一例である。すなわち、本発明の認知症リスク提示システムによって認知症リスクを提示する方法は、このような構成に限定されるものではなく、ユーザ脳状態データとユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データとの比較の結果を提示するものであればよい。
【００７４】
例えば、画面のレイアウトは適宜変更してもよい。また、グラフのみ、又は、スコアに関する表示のみを行ってもよい。また、スコアに関する表示のうち、ランク、脳年齢、矢印のいずれか１つ又は２つのみを表示してもよい。
【００７５】
また、上記の表示とは全く異なる形式で提示してもよい。具体的には、例えば、ユーザの脳の画像と、ユーザと同じ個体特性を有し、理想的な健康状態にあるサンプル対象者な脳の画像とを並列表示してもよい。また、音声によって結果を提示してもよい。
【００７６】
次に、図２〜図１１を参照して、システムＳが行う処理（本発明の認知症リスク提示方法）について説明する。
【００７７】
まず、図２〜図７を参照して、認知症リスクを経年推移として提示する場合の処理について説明する。
【００７８】
ここで、処理の説明に先立ち、経年推移表示エリア５における表示内容について詳細に説明する。
【００７９】
図４に示すように、経年推移表示エリア５には、リスク認識部３ｆによって認識された認知症リスクとして、縦軸を海馬体積、横軸を年齢としたグラフが表示される。このグラフには、経年推移ライン５ａ、及び、第１経年予測ライン５ｂ、並びに、リスクライン５ｃが含まれる。
【００８０】
経年推移ライン５ａは、ユーザの過去から現在におけるユーザ脳状態データの推移を示す。第１経年予測ライン５ｂは、ユーザの現在から将来において予測されるユーザ脳状態データの推移を示す。リスクライン５ｃは、ユーザ等が警戒すべき認知症リスクの度合いを示すためのものであり、グラフ中の領域を基準範囲５ｄ、及び、要注意ゾーン５ｅに分割する。
【００８１】
ユーザ等は、経年推移ライン５ａの傾き及び第１経年予測ライン５ｂの傾きとリスクライン５ｃの傾きとを対比したり、経年推移ライン５ａの位置及び第１経年予測ライン５ｂの位置（具体的には、基準範囲５ｄの範囲内にあるか、要注意ゾーン５ｅの範囲内にあるか）を参照したりして、ユーザの認知症リスクの大小、認知症リスクの傾向を把握する。
【００８２】
次に、図２〜図６を参照して、認知症リスクをグラフとして提示する場合に、システムＳが行う処理について説明する。図５は、この場合において、システムＳが行う処理を示すフローチャートである。
【００８３】
この処理に際しては、まず、サーバ３のユーザ脳状態認識部３ｂが、ユーザの現在及び過去における脳状態データを認識する（図５／ＳＴＥＰ１０１）。
【００８４】
具体的には、ユーザ脳状態認識部３ｂは、過去（本実施形態ではユーザが４１歳のとき）、及び、現在（認知症リスク判断のとき（本実施形態ではユーザが４５歳のとき））に、ＭＲＩ１を用いて取得されたユーザの脳の断面画像から、所定のアルゴリズムを用いて、海馬体積を算出する。
【００８５】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ脳状態認識部３ｂが認識したユーザ脳状態に基づいて、ユーザの脳の状態に関する経年推移ライン５ａを認識する（図５／ＳＴＥＰ１０２）。
【００８６】
具体的には、図６に示すように、まず、リスク認識部３ｆは、縦軸を海馬体積、横軸を年齢としたグラフ上に、ユーザの過去（４１歳）における海馬体積、及び、ユーザの現在（４５歳）における海馬体積をプロットする。その後、リスク認識部３ｆは、それらを線分で結ぶことによって、経年推移ライン５ａを生成して、認識する。
【００８７】
次に、サーバ３のユーザ個体特性認識部３ｃは、現在におけるユーザ個体特性を認識する（図５／ＳＴＥＰ１０３）。
【００８８】
具体的には、まず、ユーザ個体特性認識部３ｃは、タブレット２のタッチパネル２ａに個体特性に関する質問表を表示する。その後、ユーザ個体特性認識部３ｃは、その質問表に記載されている質問に対する回答を認識し、認識された回答に基づいて、現在におけるユーザ個体特性を認識する。
【００８９】
なお、ユーザに関する電子カルテ等が予め作成されている場合等には、その電子カルテ等の記載に基づいて、ユーザ個体特性を認識してもよい。
【００９０】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ個体特性認識部３ｃが認識したユーザ個体特性に基づいて、そのユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データを、データ格納部３ａから取得して、認識する（図５／ＳＴＥＰ１０４）。
【００９１】
本実施形態においては、ユーザは男性という個体特性を有しているので、リスク認識部３ｆは、男性という個体特性を関連付けられたサンプル脳状態データ（すなわち、海馬体積）を取得して、認識する。
【００９２】
次に、リスク認識部３ｆは、個体特性に基づいて認識したサンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して、リスクライン５ｃを決定し、認識する（図５／ＳＴＥＰ１０５）。
【００９３】
具体的には、図６に示すように、まず、リスク認識部３ｆは、縦軸を海馬体積、横軸を年齢としたグラフ上に、認識したサンプル脳状態データをプロットする。ここで、図６のグラフにおける黒い丸、及び、白い丸は、一つ一つのサンプル脳状態データを表す。次に、リスク認識部３ｆは、プロットされたサンプル脳状態データの海馬体積の平均を示す第１平均ライン８ａ（細い実線で示すライン）を生成する。
【００９４】
その後、リスク認識部３ｆは、第１平均ライン８ａよりも下方に位置するライン（点線で示すライン）を生成する。具体的には、第１平均ライン８ａの各値−２σ（「σ」は年齢ごとの海馬体積（サンプル脳状態データ）の標準偏差を表わす。）の値に基づくライン（下位２．３％を示すライン）を生成し、そのラインをリスクライン５ｃとして認識する。
【００９５】
なお、本発明のリスクラインの認識の方法は、このような方法に限定されるものではなく、ユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データに基づいて、そのサンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定する方法であればよい。
【００９６】
例えば、本実施形態と同様にユーザ個体特性が男性である場合には、男性という個体特性を関連付けられたサンプル脳状態データの全てではなく、それらのサンプル脳状態データのうちのユーザ生活特性と対応する生活特性を関連付けられたサンプル脳状態データの平均ラインに基づいて、リスクラインを定めてもよい。具体的には、後述する傾向ラインである第２平均ライン８ｂ（図６において細い破線で示すライン）に基づいて、リスクラインを定めてもよい。
【００９７】
また、例えば、平均ラインの各値−２σの値に基づくラインではなく、平均ラインそのものをリスクラインとしてもよいし、異なる値（例えば、平均ラインの各値−３σの値）を用いてリスクラインを生成してもよい。
【００９８】
また、このように統計化したデータに基づいてリスクラインを生成せずに、単純にデータの順位等を参照してリスクラインを生成してもよい。具体的には、例えば、ユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳データのうち、所定の順位のデータ（例えば、下位３番以内のデータ）を基準として、リスクラインを生成してもよい。
【００９９】
次に、サーバ３のユーザ生活特性認識部３ｄは、現在におけるユーザ生活特性を認識する（図５／ＳＴＥＰ１０６）。
【０１００】
具体的には、図３に示すように、まず、ユーザ生活特性認識部３ｄは、タブレット２のタッチパネル２ａ上に表示された画面のうちの生活特性表示エリア７に、生活特性に関する質問表を表示する。その後、ユーザ生活特性認識部３ｄは、その質問票に記載されている質問に対する回答を認識し、認識された回答に基づいて、現在におけるユーザ生活特性を認識する。
【０１０１】
なお、ユーザに関する電子カルテ等が予め作成されている場合等には、その電子カルテ等の記載に基づいて、ユーザ生活特性を認識してもよい。
【０１０２】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ生活特性認識部３ｄが認識したユーザ生活特性に基づいて、そのユーザ生活特性に対応する生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データを、取得済みのサンプル脳状態データのうちから認識する（図５／ＳＴＥＰ１０７）。
【０１０３】
本実施形態においては、ユーザは飲酒量が多いという個体特性を有しているので、リスク認識部３ｆは、プロット済みのサンプル脳状態データ（黒い丸、及び、白い丸）から、飲酒量が多いグループに属するサンプル脳状態データ（白い丸）を認識する。
【０１０４】
次に、リスク認識部３ｆは、生活特性に基づいて認識したサンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して、第２平均ライン８ｂ（傾向ライン）を決定し、認識する（図５／ＳＴＥＰ１０８）。
【０１０５】
具体的には、図６に示すように、リスク認識部３ｆは、認識されたサンプル脳状態データの海馬体積の平均を示す第２平均ライン８ｂ（細い破線で示すライン）を生成し、認識する。
【０１０６】
なお、本発明の傾向ラインの認識の方法は、このような方法に限定されるものではなく、ユーザ生活特性に対応する生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データに基づいて、そのサンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定する方法であればよい。例えば、１つだけの生活特性に係るサンプル脳状態データだけではなく、２つ以上の生活特性に係るサンプル脳状態データを参照してもよい。
【０１０７】
次に、リスク認識部３ｆは、経年推移ライン５ａと第２平均ライン８ｂとに基づいて、第１経年予測ライン５ｂを認識する（図５／ＳＴＥＰ１０９）。
【０１０８】
具体的には、図６に示すように、まず、リスク認識部３ｆは、ユーザ脳状態データの基準となる年齢（本実施形態では最も新しい時点における年齢である４５歳）を認識する。次に、リスク認識部３ｆは、その年齢から所定の年齢（本実施形態では５０歳）までにおける第２平均ライン８ｂの推移を認識する。その後、リスク認識部３ｆは、経年推移ライン５ａの基準となる年齢を起点として、認識した第２平均ライン８ｂの推移と同様の推移を辿るラインを生成し、そのラインを第１経年予測ライン５ｂとして認識する。
【０１０９】
なお、本実施形態においては、第１経年予測ライン５ｂを認識するに際し、ユーザ生活特性を参照している。これは、信頼性の高い経年予測ライン（ひいては、認知症リスクの傾向）を認識するためである。しかし、本発明の経年予測ラインの認識の方法は、このような方法に限定されるものではなく、経年推移ラインに基づいて認識する方法であればよい。例えば、経年推移ラインの傾きを認識し、その傾きを用いて、経年予測ラインを生成し、認識してもよい。
【０１１０】
年齢ｚの不特定多数のサンプル対象者に関して、「サンプル脳状態データ」、「サンプル認知力データ」及び「ユーザ個人特性」の３つの因子のうち少なくとも１つの因子により構成される評価用因子ｘの回帰式がｘ^＝β0^＋β1^ｚ（β0^、β1^は回帰係数）で表わされ、年齢ｚの不特定多数のサンプル対象者のうち、所定の生活特性（例えば、飲酒習慣あり）を有するサンプル対象者に関して評価用因子ｘの回帰式がｘ’^＝β0’^＋β1’^ｚ（β0’^、β1’^は回帰係数）で表わされている場合、次回時点ｔ＋１（ｔは５年、１０年などの離散的時間を表わす。）における評価用因子ｘt+1は、今回時点ｔにおける評価用因子ｘtに基づき、関係式ｘt+1＝ｘt＋（ｘt+1’^−ｘt+1^）にしたがって予測される。
【０１１１】
次に、サーバ３のリスク提示部３ｇは、タブレット２のタッチパネル２ａに、経年推移ライン５ａ及び第１経年予測ライン５ｂとリスクライン５ｃとを、比較可能に並列させて表示する（図５／ＳＴＥＰ１１０）。
【０１１２】
具体的には、リスク提示部３ｇは、まず、図６に示すグラフからサンプル脳状態データを示すプロット（黒い丸、及び、白い丸）、及び、第１平均ライン８ａ、第２平均ライン８ｂを削除する。次に、リスク提示部３ｇは、リスクライン５ｃの上側の領域を基準範囲５ｄとし、下側の領域を要注意ゾーン５ｅとするために、それらの領域にそれぞれ異なる色を付す。次に、グラフの横軸に、経年推移ライン５ａ及び第１経年予測ライン５ｂの基準となる年齢（本実施形態では、４１歳、４５歳、５０歳）をプロットする。
【０１１３】
これらの処理の結果、図４に示すようなグラフが得られる。その後、リスク提示部３ｇは、そのグラフをタブレット２のタッチパネル２ａに表示された画面のうちの経年推移表示エリア５に表示させる。
【０１１４】
本実施形態では、第１経年予測ライン５ｂがリスクライン５ｃの上側にあることは、評価用因子ｘの累積密度関数ｃｄｆ（ｘ｜μ，σ）＝（１／２）｛１＋ｅｒｆ（ｘ−μ）／（２σ2）1/2｝）（ｅｒｆは誤差関数）の未来時点ｔ＋１における値ｃｄｆ（ｘt+1｜μt+1，σt+1）が、２σより大きいことを意味する。
【０１１５】
以上の処理によって、システムＳは今回の処理を終了する。
【０１１６】
このように、システムＳでは、年齢に応じたラインである経年推移ライン５ａ及び第１経年予測ライン５ｂとリスクラインと比較する形式で認知症リスクを提示している。これにより、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの大小だけでなく、ユーザの認知症リスクの傾向（悪化しているか、改善されているか、悪化が抑制されているか等）も同時に把握することができる。
【０１１７】
ところで、システムＳでは、ユーザ等によってユーザ生活特性が変更された場合、その変更内容に応じて、認知症リスクに係る表示内容も変動する。
【０１１８】
具体的には、図７に示すように、タッチパネル２ａに表示される画面のうちの生活特性表示エリア７（図３参照）における飲酒量の内容が、図７左下の図のように「毎日」から、図７右下の図のように「週２〜３回」に変更された場合、経年推移表示エリア５に表示される第１経年予測ライン５ｂを、図７左上の図に示す状態から図７右上の図に示す状態へ変動する。
【０１１９】
そこで、図２、図３、図７、図８を参照して、グラフとして認知症リスクを提示した後、生活特性を変更した場合に、システムＳが行う処理について説明する。図８は、この場合において、システムＳが行う処理を示すフローチャートである。
【０１２０】
この処理に際しては、まず、サーバ３のユーザ生活特性認識部３ｄは、変更後におけるユーザ生活特性を認識する（図８／ＳＴＥＰ２０１）。具体的には、ＳＴＥＰ１０６と同様の処理が行われる。
【０１２１】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ生活特性認識部３ｄが認識した変更後のユーザ生活特性に基づいて、そのユーザ生活特性に対応する生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データを、取得済みのサンプル脳状態データのうちから認識する（図８／ＳＴＥＰ２０２）。具体的には、ＳＴＥＰ１０７と同様の処理が行われる。
【０１２２】
次に、リスク認識部３ｆは、生活特性に基づいて認識したサンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して、第３平均ライン（不図示）を決定し、認識する（図８／ＳＴＥＰ２０３）。具体的には、ＳＴＥＰ１０８において第２平均ライン８ｂを認識する際における処理と同様の処理が行われる。
【０１２３】
次に、リスク認識部３ｆは、経年推移ライン５ａと第３平均ラインとに基づいて、第２経年予測ライン５ｆを認識する（図８／ＳＴＥＰ２０４）。具体的には、ＳＴＥＰ１０９において経年推移ライン５ａと第２平均ライン８ｂとに基づいて、第１経年予測ライン５ｂを認識する際における処理と同様の処理が行われる。
【０１２４】
次に、サーバ３のリスク提示部３ｇは、タブレット２のタッチパネル２ａに、経年推移ライン５ａ及び第１経年予測ライン５ｂに加え、第２経年予測ライン５ｆを、リスクライン５ｃと比較可能に並列させて表示する（図８／ＳＴＥＰ２０５）。具体的には、ＳＴＥＰ１１０と同様の処理が行われる。
【０１２５】
なお、第１経年予測ライン５ｂと第２経年予測ライン５ｆとは、比較可能に連続的に表示してもよい。具体的には、第１経年予測ライン５ｂを所定時間経過後に非表示にした後、ユーザ等が第１経年予測ライン５ｂの大まかな形状を把握している時間内に、第２経年予測ライン５ｆを表示するようにしてもよい。
【０１２６】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ生活特性が変更されたか否かを判断する（図８／ＳＴＥＰ２０６）。
【０１２７】
ユーザ生活特性が変更された場合（ＳＴＥＰ２０６でＹＥＳの場合）、ＳＴＥＰ２０１に戻り、再度、第２経年予測ライン５ｆの認識が行われる。
【０１２８】
なお、本実施形態では、この場合においては、リスク提示部３ｇは、１回目に認識された第２経年予測ライン５ｆを非表示にした後、第１経年予測ライン５ｂと２回目に認識された第２経年予測ライン５ｆとを提示する。しかし、第１経年予測ライン５ｂとともに、１回目に認識された第２経年予測ライン５ｆ、及び、２回目に認識された第２経年予測ライン５ｆを同時に提示してもよい。
【０１２９】
ユーザ生活特性が変更されなかった場合（ＳＴＥＰ２０６でＮＯの場合）、システムＳは今回の処理を終了する。
【０１３０】
このように、システムＳでは、ユーザ生活特性の変更に応じて、変更前の経年予測ラインである第１経年予測ライン５ｂとともに、変更後の経年予測ラインである第２経年予測ライン５ｆを表示するように構成している。
【０１３１】
そのため、ユーザ等は、生活特性の変動に応じた認知症リスクの変動を、直感的に把握することができる。これにより、ユーザ等は、具体的に改善すべき生活特性を把握することができるので、生活特性の改善に対するインセンティブを与えられることになる。
【０１３２】
なお、本発明の認知症リスク提示システムは、前述のような構成に限定されるものではなく、経年推移ラインとリスクラインとを、比較可能に並列させて提示する者であればよい。
【０１３３】
例えば、生活特性の変更、及び、それに伴う経年予測ラインの変更を行わないように構成してもよい。そのように構成した場合には、当然のことながら、図７及び図８を用いて説明した工程（ＳＴＥＰ２０１〜ＳＴＥＰ２０７）は省略されることになる。
【０１３４】
また、本発明の認知症リスク提示システムは、経年予測ラインを表示しないように構成してもよい。そのように構成した場合には、当然のことながら、図５〜図６を用いて説明した工程のうち、ＳＴＥＰ１０６〜ＳＴＥＰ１０９は省略され、ＳＴＥＰ１１０においては、経年推移ライン及び認知症予測ラインのみが提示されることになる。
【０１３５】
次に、図２、図３、及び、図９〜図１１を参照して、認知症リスクをスコアに基づいて提示する場合に、システムＳが行う処理について説明する。
【０１３６】
ここで、処理の説明に先立ち、スコア表示エリア６における表示内容について詳細に説明する。
【０１３７】
図９に示すように、スコア表示エリア６には、リスク認識部３ｆによって認識された認知症リスクとして、Ａ〜Ｄ及びＦのアルファベットで示された総合リスク判定に係るランク６ａ、数字で示された脳年齢６ｂ、長期予測に係る記号である矢印６ｃが表示される。また、スコア表示エリア６には、ランク６ａに関する凡例６ｄが表示される。
【０１３８】
ユーザ等は、ランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃの傾きを参照することによって、ユーザの認知症リスクの大小、認知症リスクの傾向を把握する。
【０１３９】
次に、このスコア表示エリア６における表示内容を提示する際に、システムＳが行う処理について説明する。図１０は、この場合において、システムＳが行う処理を示すフローチャートである。
【０１４０】
この処理に際しては、まず、サーバ３のユーザ個体特性認識部３ｃは、ユーザ個体特性を認識する（図１０／ＳＴＥＰ３０１）。具体的には、ＳＴＥＰ１０３と同様の処理が行われる。
【０１４１】
次に、サーバ３のユーザ生活特性認識部３ｄは、ユーザ生活特性を認識する（図１０／ＳＴＥＰ３０２）。具体的には、ＳＴＥＰ１０６と同様の処理が行われる。
【０１４２】
次に、サーバ３のユーザ脳状態認識部３ｂが、ユーザの脳状態データを認識する（図１０／ＳＴＥＰ３０３）。具体的には、ＳＴＥＰ１０１と同様の処理が行われる。
【０１４３】
次、サーバ３のユーザ認知力認識部３ｅは、ユーザ認知力データを認識する（図１０／ＳＴＥＰ３０４）。
【０１４４】
具体的には、まず、ユーザ認知力認識部３ｅは、タブレット２のタッチパネル２ａに認知力テストの問題を表示する。その後、ユーザ認知力認識部３ｅは、その認知力テストに対する回答を認識し、認識された回答に基づいて認知力テストの得点を認識し、その得点に基づいて、ユーザ認知力データを認識する。
【０１４５】
なお、認知力テストの内容は、ユーザの認知力を認識できるものであればよく、既知のものを用いてもよいし、システム設計者によって設定したものを用いてもよい。例えば、本件出願人が出願済みの特願２０１７-１９９４２４に記載の認知力テスト等を用いればよい。
【０１４６】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ個体特性認識部３ｃが認識したユーザ個体特性、及び、ユーザ生活特性認識部３ｄが認識したユーザ生活特性に基づいて、そのユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられ、且つ、そのユーザ生活特性に対応する生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データを、データ格納部３ａから取得して、認識する（図１０／ＳＴＥＰ３０５）。
【０１４７】
本実施形態においては、ユーザは男性という個体特性を有しており、飲酒量が多いという生活特性を有している。そのため、まず、リスク認識部３ｆは、男性という個体特性を関連付けられたサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データを取得して、認識する。その後、リスク認識部３ｆは、認識したサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データのうちから、飲酒量が多いという生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データを認識する。
【０１４８】
次に、リスク認識部３ｆは、ユーザ脳状態データ及びユーザ認知力データと、ユーザ個体特性及びユーザ生活特性に基づいて認識されたサンプル脳状態データ及びサンプル認知力データとを比較して、その比較の結果に基づいて、スコア付け、及び、そのスコアに基づいたランク、脳年齢、及び、対応する記号の決定を行う（図１０／ＳＴＥＰ３０６）。
【０１４９】
例えば、サンプル脳状態データ等の評価用因子ｘの累積密度関数ｃｄｆ（ｘ｜μ，σ）＝（１／２）｛１＋ｅｒｆ（ｘ−μ）／（２σ2）1/2｝）の今回時点ｔにおける値ｃｄｆ（ｘt｜μt，σt）が「スコア」として定義されている。当該スコアＳが複数の数値範囲（例えば、０．０＜Ｓ≦０．２５，０．２５＜Ｓ≦０．５０，０．５０＜Ｓ≦０．７５，０．７５＜Ｓ≦１．０の４つの数値範囲）のそれぞれのうちいずれの数値範囲に含まれるかに応じてランク６ａが決定される。例えば、スコアＳのさまざまな値又は複数の数値範囲のそれぞれと、複数の脳年齢のそれぞれとが対応付けられているテーブルが参照されることにより脳年齢６ｂが決定される。
【０１５０】
評価用因子ｘの累積密度関数ｃｄｆ（ｘ｜μ，σ）の未来時点ｔ＋１における値ｃｄｆ（ｘt+1｜μt+1，σt+1）の、その今回時点ｔにおける値ｃｄｆ（ｘt｜μt，σt）に対する偏差に基づき、スコアに対応する記号６ｃが決定されてもよい。当該偏差が正値である場合又は所定の正値以上である場合にはリスク低下の可能性があり、当該偏差が負値である場合又は所定の負値以下である場合にはリスク上昇の可能性がある、当該偏差が０である場合又はその大きさが所定の正値未満かつ所定の負値より大きい場合にはリスクに変化なしと判定される。そして、リスクの「低下可能性あり」、「上昇可能性あり」及び「変化なし」の別に応じて、スコアＳに対応する記号６ｃが決定される。
【０１５１】
前記偏差に代えて、評価用因子ｘの累積密度関数ｃｄｆ（ｘ｜μ，σ）の未来時点ｔ＋１における値ｃｄｆ（ｘt+1｜μt+1，σt+1）及び標準偏差σt+1の２倍値の偏差ｃｄｆ（ｘt+1｜μt+1，σt+1）−２σt+1の、その今回時点ｔにおける値ｃｄｆ（ｘt｜μt，σt）及び標準偏差σtの２倍値の偏差ｃｄｆ（ｘt｜μt，σt）−２σt+1に対する偏差に基づき、スコアＳに対応する記号６ｃが決定されてもよい。
【０１５２】
なお、スコアの算出方法としては、上述の累積密度関数を用いた方法のように、パラメトリックなモデル化を利用する方法に限定されるものではない。
【０１５３】
例えば、ノンパラメトリックな順位を利用した方法であってもよい。具体的には、平均ランク、メディアランク、近似等を用いた各種分位数の算出方法を用いてもよい。
【０１５４】
次に、サーバ３のリスク提示部３ｇは、タブレット２のタッチパネル２ａに、スコアに基づいて決定されたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃ、並びに、ランクに関する凡例６ｄを表示する（図１０／ＳＴＥＰ３０７）。
【０１５５】
以上の処理によって、システムＳは今回の処理を終了する。
【０１５６】
このように、システムＳでは、認知症リスクをスコア又はスコアに応じた記号として提示している。これにより、ユーザ等は、ユーザの認知症リスクの大小を直感的に把握することができる。
【０１５７】
ところで、システムＳでは、ユーザ等によってユーザ生活特性が変更された場合、その変更内容に応じて、認知症リスクに係る表示内容も変動する。
【０１５８】
具体的には、図１１に示すように、タッチパネル２ａに表示される画面のうちの生活特性表示エリア７（図３参照）における飲酒量の内容が、図１１左下の図のように「毎日」から、図１１右下の図のように「週２〜３回」に変更された場合、スコア表示エリア６に表示されるランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃを図１１左上の図に示す状態から図１１右上の図に示す状態へ変動する。
【０１５９】
次に、図２、図１１及び図１２を参照して、スコアに基づいて認知症リスクを提示した後、生活特性を変更した場合に、システムＳが行う処理について説明する。図１２は、この場合において、システムＳが行う処理を示すフローチャートである。
【０１６０】
この処理に際しては、まず、サーバ３のユーザ生活特性認識部３ｄは、変更後におけるユーザ生活特性を認識する（図１２／ＳＴＥＰ４０１）。具体的には、図１０／ＳＴＥＰ３０２と同様の処理が行われる。
【０１６１】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ生活特性認識部３ｄが認識した変更後のユーザ生活特性に基づいて、そのユーザ生活特性に対応する生活特性に関連付けられたサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データを、取得済みのサンプル脳状態データ、及び、サンプル認知力データのうちから認識する（図１２／ＳＴＥＰ４０２）。具体的には、図１０／ＳＴＥＰ３０５と同様の処理が行われる。
【０１６２】
次に、リスク認識部３ｆは、ユーザ脳状態データ及びユーザ認知力データについて、ユーザ個体特性及びユーザ生活特性に基づいて認識されたサンプル脳状態データ及びサンプル認知力データと比較して、スコア付けを行う（図１２／ＳＴＥＰ４０３）。具体的には、図１０／ＳＴＥＰ３０６と同様の処理が行われる。
【０１６３】
次に、サーバ３のリスク提示部３ｇは、タブレット２のタッチパネル２ａから、ユーザ生活特性の変更前のスコアに基づいて決定されたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃを非表示にした後に、タブレット２のタッチパネル２ａに、ユーザ生活特性の変更後のスコアに基づいて決定されたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃを表示する（図１２／ＳＴＥＰ４０４）。
【０１６４】
なお、タブレット２のタッチパネル２ａに、ユーザ生活特性の変更前のスコアに基づいて決定されたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃと、ユーザ生活特性の変更後のスコアに基づいて決定されたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃとを並列させて表示してもよい。
【０１６５】
次に、サーバ３のリスク認識部３ｆは、ユーザ生活特性が変更されたか否かを判断する（図１２／ＳＴＥＰ４０５）。
【０１６６】
ユーザ生活特性が変更された場合（ＳＴＥＰ４０５でＹＥＳの場合）、ＳＴＥＰ４０１に戻り、再度、スコア付け、及び、スコアに基づいたランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃの決定及び表示が行われる。
【０１６７】
ユーザ生活特性が変更されなかった場合（ＳＴＥＰ４０５でＮＯの場合）、システムＳは今回の処理を終了する。
【０１６８】
このように、システムＳでは、ユーザ生活特性の変更に応じて、変更前のランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃと、変更後のランク６ａ、脳年齢６ｂ、及び、矢印６ｃとを、連続的に比較可能に表示するように構成している。
【０１６９】
そのため、ユーザ等は、生活特性の変動に応じた認知症リスクの変動を、直感的に把握することができる。これにより、ユーザ等は、具体的に改善すべき生活特性を把握することができるので、生活特性の改善に対するインセンティブを与えられることになる。
【０１７０】
なお、本実施形態においては、認知症リスクに関するスコア付けを行うに際し、ユーザ生活特性を参照して、脳状態データ及び認知力データを用いている。これは、信頼性のスコア（ひいては、認知症リスク）を認識するためである。
【０１７１】
しかし、本発明のスコア付けの方法は、このような方法に限定されるものではなく、ユーザ脳状態データとユーザ個体特性に対応する個体特性に関連付けられたサンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、スコア付けが行われていればよい。例えば、生活特性を参照しなくてもよいし、認知力データを用いず、脳状態データだけを用いてもよい。
【０１７２】
また、図３に示す画面のように、スコア表示エリア６とともに、経年推移表示エリア５を設け、その経年推移表示エリア５に脳状態データに基づく認知症リスクを表示する場合等には、スコア表示エリア６に表示するスコア等を、認知力データのみを参照して求めるようにしてもよい。
【０１７３】
以上説明したように、システムＳでは、リスク判定の対象となるユーザの脳状態に係るデータ（ユーザ脳状態データ）と、サンプル対象者の脳状態に係るデータ（サンプル脳状態データ）とを比較して、認知症リスクを認識している。
【０１７４】
ここで、脳状態に係るデータは、認知力に影響を及ぼす脳の状態に基づく定量的なパラメータという直接的なデータである。すなわち、この認知症リスク提示システムでは、従来のシステムのようにユーザの脳波、動作等から推測された脳の機能という間接的なデータではなく、脳状態に係るデータという直接的なデータを用いている。
【０１７５】
これにより、このシステムＳでは、認知症リスクの認識において、脳の機能に関する推測精度の影響を受けることがない。その結果、このシステムＳによれば、従来のシステムに比べ、認知症リスクを精度よく認識することができる。
【０１７６】
また、このシステムＳでは、認識した認知症リスクを、ユーザ脳状態データとサンプル脳状態データとの比較の結果という形で、ユーザ等に提示する。これにより、このシステムＳによれば、ユーザ等は、十分な知識を有していない場合であっても、直感的に認知症リスクの大小を把握することができる。
【０１７７】
以上、図示の実施形態について説明したが、本発明はこのような形態に限られるものではない。
【０１７８】
例えば、上記実施形態のシステムＳでは、脳状態に係るデータとして、海馬の容量（海馬体積）の値を用いる。また、認知症リスクの判断に際しては、ユーザ個体特性に加え、ユーザ生活特性を参照している。
【０１７９】
しかし、本発明の認知症リスク提示システムは、そのような構成に限定されるものではなく、個体特性に基づいて脳状態データの比較を行って、認知症リスクを判断するものであればよい。例えば、海馬の容量に代わり、脳全体又は他の領域に係る値を用いてもよいし、生活特性を参照しなくてもよい。
【符号の説明】
【０１８０】
１…ＭＲＩ、２…タブレット、２ａ…タッチパネル（入出力部）、３…サーバ、３ａ…データ格納部、３ｂ…ユーザ脳状態認識部、３ｃ…ユーザ個体特性認識部、３ｄ…ユーザ生活特性認識部、３ｅ…ユーザ認知力認識部、３ｆ…リスク認識部、３ｇ…リスク提示部、４…脳画像表示エリア、５…経年推移表示エリア、５ａ…経年推移ライン、５ｂ…第１経年予測ライン、５ｃ…リスクライン、５ｄ…基準範囲、５ｅ…要注意ゾーン、５ｆ…第２経年予測ライン、６…スコア表示エリア、６ａ…ランク、６ｂ…脳年齢、６ｃ…矢印、６ｄ…凡例、７…生活特性表示エリア、８ａ…第１平均ライン、８ｂ…第２平均ライン（傾向ライン）、Ｓ…システム（認知症リスク提示システム）。
【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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【手続補正書】
【提出日】令和1年9月6日(2019.9.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示システムであって、
サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているデータ格納部と、
前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するユーザ脳状態認識部と、
前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するユーザ個体特性認識部と、
前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うリスク認識部と、
前記リスク認識部による比較の結果を提示するリスク提示部と、を備え、
前記サンプル脳状態データ及び前記ユーザ脳状態データは、脳の全体の容量、又は、脳の少なくとも１つの所定領域の容量を示すデータであり、
前記リスク認識部は、過去の前記ユーザ脳状態データ及び現在の前記ユーザ脳状態データに基づいて、前記ユーザの過去から現在における前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年推移ラインを認識し、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定されたリスクラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項２】
請求項１に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記リスク認識部は、前記経年推移ライン及び前記リスクラインを認識するとともに、前記経年推移ラインに基づいて、前記ユーザの現在から将来において予測される前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年予測ラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記経年推移ライン及び前記経年予測ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項３】
請求項２に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記ユーザの生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部は、前記サンプル脳状態データを、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の前記生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を示す傾向ラインを認識し、前記傾向ラインと前記経年推移ラインとに基づいて、前記経年予測ラインを認識することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項４】
請求項３に記載の認知症リスク提示システムにおいて、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記経年予測ラインを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインと、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記経年予測ラインとを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項５】
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示システムであって、
サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているデータ格納部と、
前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するユーザ脳状態認識部と、
前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するユーザ個体特性認識部と、
前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うリスク認識部と、
前記リスク認識部による比較の結果を提示するリスク提示部と、を備え、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識し、
前記リスク提示部は、前記スコア、又は、前記スコアに応じた記号を提示し、
前記認知症リスク提示システムは、さらに、
前記ユーザの生活特性であるユーザ生活特性を認識するユーザ生活特性認識部を備え、
前記データ格納部には、前記サンプル脳状態データが、前記個体特性、並びに、前記サンプル対象者の生活習慣及び生活環境の少なくとも１つを含む生活特性に関連付けて格納され、
前記リスク認識部は、前記ユーザ脳状態データと、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データ、及び、前記ユーザ生活特性に対応する前記生活特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較の結果に基づいて、前記ユーザの前記認知症リスクをスコアとして認識し、
前記リスク認識部は、前記ユーザ生活特性が変更された場合に、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて、前記スコアを再度認識し、
前記リスク提示部は、変更前の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号と、変更後の前記ユーザ生活特性に基づいて認識された前記スコア又は前記スコアに応じた記号とを、比較可能に並列させて、又は、比較可能に連続的に提示することを特徴とする認知症リスク提示システム。
【請求項６】
ユーザの認知症リスクを提示する認知症リスク提示方法であって、
データ格納部が、サンプル対象者の脳の状態に係るデータであるサンプル脳状態データが、前記サンプル対象者の年齢、性別及び身体情報の少なくとも１つを含む個体特性に関連付けて格納されているステップと、
ユーザ脳状態認識部が、前記ユーザの脳の状態に係るデータであるユーザ脳状態データを認識するステップと、
ユーザ個体特性認識部が、前記ユーザの個体特性であるユーザ個体特性を認識するステップと、
リスク認識部が、前記ユーザ脳状態データと前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データとの比較を行うステップと、
リスク提示部が、前記リスク認識部による比較の結果を提示するステップと、を備え、
前記サンプル脳状態データ及び前記ユーザ脳状態データは、脳の全体の容量、又は、脳の少なくとも１つの所定領域の容量を示すデータであり、
前記リスク認識部は、前記比較を行うステップにおいて、過去の前記ユーザ脳状態データ及び現在の前記ユーザ脳状態データに基づいて、前記ユーザの過去から現在における前記ユーザ脳状態データの推移を示す経年推移ラインを認識し、前記ユーザ個体特性に対応する前記個体特性に関連付けられた前記サンプル脳状態データに基づいて、該サンプル脳状態データの年齢に応じた推移を参照して決定されたリスクラインを認識し、
前記リスク提示部は、前記提示するステップにおいて、前記経年推移ラインと前記リスクラインとを、比較可能に並列させて提示することを特徴とする認知症リスク提示方法。