(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
問診に対して推定対象者である妊産婦から得られる回答を示す回答データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
上記特徴量抽出部により抽出された特徴量を、機械学習により生成された推定モデルに入力することにより、周産期の中に設定された推定対象時期において上記推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力する罹患推定部とを備え、
上記推定モデルは、上記推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者からそれぞれ得られた上記問診に対する回答を示す回答データを学習データとして用い、上記推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数とし、上記推定対象時期よりも前の問診終了時期に至るまでの間に行った問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習されており、
上記特徴量抽出部は、上記問診終了時期に至るまでの間に上記推定対象者に対して行った上記問診に対する回答を示す回答データから上記特徴量を抽出する
ことを特徴とする妊産婦うつ症状の推定システム。
【請求項２】
上記問診は、周産期の抑うつ状態について問う抑うつ状態問診と、他の種類の問診とを含む複数種類の問診であり、
上記推定モデルは、上記推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が上記問う抑うつ状態問診の観点から判明している上記複数の学習対象者からそれぞれ得られた上記複数種類の問診に対する回答を示す回答データを学習データとして用い、上記推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性を上記問う抑うつ状態問診の観点から評価する評価値を目的変数とし、上記問診終了時期に至るまでの間に行った上記複数種類の問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習されている
ことを特徴とする請求項１に記載の妊産婦うつ症状の推定システム。
【請求項３】
上記問診は、周産期の抑うつ状態について問う抑うつ状態問診を含まない他の複数種類の問診であり、
上記推定モデルは、上記推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が上記問う抑うつ状態問診の観点から判明している上記複数の学習対象者からそれぞれ得られた上記複数種類の問診に対する回答を示す回答データを学習データとして用い、上記推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性を上記問う抑うつ状態問診の観点から評価する評価値を目的変数とし、上記問診終了時期に至るまでの間に行った上記複数種類の問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習されている
ことを特徴とする請求項１に記載の妊産婦うつ症状の推定システム。
【請求項４】
上記推定対象者が使用する対象者端末と、当該対象者端末と通信ネットワークを介して接続されるサーバ装置とを備え、
上記対象者端末は、上記問診終了時期に至るまでの間に上記問診を行うための問診情報を上記推定対象者に提供し、当該問診に対して上記推定対象者が入力した回答を示す回答データを取得する問診実行部を少なくとも備え、
上記対象者端末または上記サーバ装置の何れかは、上記特徴量抽出部を備え、
上記サーバ装置は、上記罹患推定部を備えた
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の妊産婦うつ症状の推定システム。
【請求項５】
コンピュータの特徴量抽出部が、問診に対して推定対象者である妊産婦から得られる回答を示す回答データから特徴量を抽出する第１のステップと、
上記コンピュータの罹患推定部が、上記特徴量抽出部により抽出された特徴量を、機械学習により生成された推定モデルに入力することにより、周産期の中に設定された推定対象時期において上記推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力する第２のステップとを有し、
上記推定モデルは、上記推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者からそれぞれ得られた上記問診に対する回答を示す回答データを学習データとして用い、上記推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数とし、上記推定対象時期よりも前の問診終了時期に至るまでの間に行った問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習されており、
上記第１のステップにおいて上記特徴量抽出部は、上記問診終了時期に至るまでの間に上記推定対象者に対して行った上記問診に対する回答を示す回答データから上記特徴量を抽出する
ことを特徴とする妊産婦うつ症状の推定方法。
【請求項６】
周産期の中に設定された推定対象時期およびその前の問診開始時期から問診終了時期までの間に複数の学習対象者に対して行った問診について得られた回答を示す回答データを学習データとして入力する学習データ入力部と、
上記学習データ入力部により入力された上記回答データのうち、上記問診開始時期から上記問診終了時期までの間に行った問診に対する回答データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
上記特徴量抽出部により抽出された特徴量を説明変数とし、上記推定対象時期に行った問診に対する回答データをもとに得られる、上記推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数として機械学習を行うことにより、上記特徴量が入力された際に上記評価値を出力するようになされた推定モデルを生成する機械学習部とを備えた
ことを特徴とする推定モデル生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、妊産婦うつ症状の推定システムおよび推定方法、推定モデル生成装置に関し、特に、妊娠や出産に伴って起こることがあるうつ症状の有無を推定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
うつ病は、抑うつ気分、意欲・興味・精神活動・食欲の低下、不安・緊張・焦燥感・疲労感の持続、不眠などを特徴とした精神障害であり、精神的ストレスや身体的ストレスが重なることなどによって引き起こされる。女性の場合、妊娠中や出産後は、うつ状態となりやすい時期である。うつ病は、早めに治療を始めるほど回復が早いことが知られているので、早期診断および早期治療を心がけることが大切である。【０００３】
従来、機械学習を用いてうつ病または精神疾患の診断を行う技術がいくつか提案されている（例えば、特許文献１〜４参照）。特許文献１には、質問紙の結果を用いて機械学習を行うことが開示されている。特許文献２には、診断対象者のスピーチパターンを用いて機械学習を行うことが開示されている。特許文献３には、診断対象者の生活行動データを用いて機械学習を行うことが開示されている。特許文献４には、診断対象者の食事雰囲気画像を用いて機械学習を行うことが開示されている。【０００４】
【特許文献１】特表２００９−５１６１５６号公報
【特許文献２】特表２０１７−５３２０８２号公報
【特許文献３】特開２０１８−１５３２７号公報
【特許文献４】特表２０１８−８２７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１〜４に記載の技術よれば、うつ病または精神性疾患の有無をある程度の確率で推定することが可能である。しかしながら、上記特許文献１〜４に記載の技術では、妊産婦うつ病に罹りやすい時期など妊産婦うつ病に特有の事情を考慮した学習と推定が行われていない。そのため、必ずしも早期に妊産婦うつ症状の有無を推定することができないという問題があった。【０００６】
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、妊産婦うつ症状の早期診断を実現できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記した課題を解決するために、本発明では、問診に対して推定対象者である妊産婦から得られる回答を示す回答データから特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量を、機械学習により生成された推定モデルに入力することにより、周産期の中に設定された推定対象時期において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力する。ここで、本発明の推定モデルは、推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者からそれぞれ得られた回答データを学習データとして用い、推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数とし、推定対象時期よりも前の問診終了時期に至るまでの間に行った問診に対する回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習されている。そして、推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性を推定する際には、問診終了時期に至るまでの間に推定対象者に対して行った問診に対する回答データから特徴量を抽出し、これを推定モデルに入力するようにしている。
【発明の効果】
【０００８】
上記のように構成した本発明によれば、例えば、妊産婦うつ症状の診断に関して一般的に用いられている評価時期を推定対象時期として、それよりも前の問診終了時期までの間に推定対象者に対して行った問診の結果に基づいて、推定対象者が推定対象時期に妊産婦うつ症状を有している可能性をあらかじめ推定することができる。これにより、推定対象者が推定対象時期に妊産婦うつ症状を有している可能性を一定以上の確率で早期に推定することができ、妊産婦うつ症状の早期診断を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態によるうつ症状推定システムの全体構成例を示す図である。
【図２】本実施形態による対象者端末の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態による推定モデル生成装置の機能構成例を示す図である。
【図５】複数種類の問診の一例および問診の実施時期の一例を示す図である。
【図６】複数種類の問診の一例および問診の実施時期の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による妊産婦うつ症状の推定システム（以下、うつ症状推定システムという）の全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態のうつ症状推定システムは、妊産婦うつ症状の有無を推定する対象者（以下、推定対象者という）が使用する対象者端末１００と、当該対象者端末１００とインターネットまたは携帯電話網等の通信ネットワーク５００を介して接続されるサーバ装置（うつ症状推定装置）２００とを備えて構成される。通信ネットワーク５００には、医療機関にて使用される医療機関端末３００も接続される。
【００１１】
対象者端末１００は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどにより構成される。対象者端末１００には、妊産婦が日々の体調や精神状態、体温や体重などを含む種々の情報を入力して管理するアプリケーション（以下、妊産婦管理アプリ）がインストールされている。この妊産婦管理アプリは、所定の問診画面を通じて問診情報を推定対象者に提示し、当該問診に対して推定対象者が入力した回答情報を取得する機能を備えている。
【００１２】
対象者端末１００は、問診に対して推定対象者である妊産婦から得られる回答を示す回答データをサーバ装置２００に送信する。サーバ装置２００は、対象者端末１００から送信された回答データを用いて、推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性を推定し、推定結果の情報を生成する。この推定は、あらかじめ機械学習によって生成された推定モデルを用いて行う。生成された推定結果の情報は、例えば対象者端末１００に送信され、推定対象者に提供される。また、推定結果の情報は、医療機関端末３００からの要求に応じて医療機関端末３００に送信され、推定対象者の担当医師などに提供される。
【００１３】
図２は、対象者端末１００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態の対象者端末１００は、妊産婦管理アプリにより提供される機能構成として、問診実行部１１および回答送信部１２を備えている。問診実行部１１は、具体的な機能構成として、問診提示部１１Ａおよび回答入力部１１Ｂを備えている。また、対象者端末１００は、記憶媒体として、回答データ記憶部１０を備えている。
【００１４】
問診実行部１１は、問診を行うための問診情報を所定の問診画面を通じて推定対象者に提供し、当該問診に対して推定対象者が入力した回答を示す回答データを取得する。ここで、問診実行部１１は、周産期の中で妊産婦うつ病に罹っている可能性を推定する対象の時期（以下、推定対象時期Ｗ５という）よりも前の問診終了時期Ｗ４に至るまでの間に、複数回の問診を実行する。
【００１５】
本実施形態において行う問診は、例えばＥＰＤＳ（エジンバラ産後うつ病自己評価票：Edinburgh Postnatal Depression Scale）である。ＥＰＤＳは、妊産婦うつ病のスクリーニングを目的として作られた１０項目の質問票で、１０項目の質問に対する回答がそれぞれ４検法（１項目０点〜３点）で評価され、得点範囲は０〜３０点となる。ＥＰＤＳによる問診は、本人が質問項目を読み、自分の気持ちに最も近い回答を選ぶという形式で行われ、回答内容に応じて計算される点数が妊産婦うつ病のスクリーニングに用いられる。日本語版のＥＰＤＳは、産後１ヶ月の時点における妊産婦うつ病の罹患可能性を評価するものとして用いられ、罹患しているか否かの区分点（カットオフ値）は８／９点である。
【００１６】
本実施形態では、産後１ヶ月の時点を推定対象時期Ｗ５として、その推定対象時期Ｗ５よりも前の問診終了時期Ｗ４に至るまでの間に、ＥＰＤＳによる問診を複数回実行する。問診終了時期Ｗ４は、例えば産後５日目の時点である。例えば、問診実行部１１は、妊娠２５週目を問診開始時期（第１回問診時期）Ｗ１として、妊娠３６週目を第２回問診時期Ｗ２、産後１日目を第３回問診時期Ｗ３、産後５日目を問診終了時期（第４回問診時期）Ｗ４として、合計４回の問診を実行する。
【００１７】
例えば、妊産婦は、医師から告げられた妊娠ｎ週目（ｎ＜２５）の時期を妊産婦管理アプリに入力する。問診提示部１１Ａは、この妊娠ｎ週目の時期をもとに時期Ｗ１〜Ｗ４に該当する時期を計算し、時期Ｗ１〜Ｗ４に該当することを検知するたびに、問診の実施を促すメッセージを出力する。そして、問診提示部１１Ａは、このメッセージを見た妊産婦（推定対象者）による指示操作に応じて、所定の問診画面を通じてＥＰＤＳの問診情報を推定対象者に提示する。
【００１８】
回答入力部１１Ｂは、問診画面を通じて提示された問診情報に対する推定対象者の回答情報を入力し、回答を示す回答データとして回答データ記憶部１０に記憶させる。回答データは、ＥＰＤＳの１０個の質問項目ごとに、推定対象者が４択の中のどれを回答したかを示すデータである。回答入力部１１Ｂは、４回の時期Ｗ１〜Ｗ４についてそれぞれ問診提示部１１Ａが提示した問診に対する回答データを得て、それぞれを回答データ記憶部１０に記憶させる。
【００１９】
回答送信部１２は、回答データ記憶部１０に記憶された４回分の問診に対する回答データをサーバ装置２００に送信する。例えば、回答送信部１２は、問診終了時期Ｗ４において実施した問診に対する回答データが回答データ記憶部１０に記憶された時点で、問診画面に送信ボタンを表示させる。そして、回答送信部１２は、推定対象者による送信ボタンの操作に応じて、回答データ記憶部１０から４回分の問診に対する回答データを読み出して、サーバ装置２００に送信する。
【００２０】
図３は、サーバ装置２００の機能構成例を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態のサーバ装置２００は、機能構成として、回答データ取得部２１、特徴量抽出部２２、罹患推定部２３および情報提供部２４を備えている。また、サーバ装置２００は、記憶媒体として、推定モデル記憶部２０を備えている。
【００２１】
上記各機能ブロック２１〜２４は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック２１〜２４は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００２２】
回答データ取得部２１は、対象者端末１００から送信された回答データ（問診終了時期Ｗ４に至るまでの間に推定対象者に対して行った４回の問診に対する回答を示す回答データ）を取得する。特徴量抽出部２２は、回答データ取得部２１により取得された回答データから特徴量を抽出する。特徴量は、例えば、時期Ｗ１〜Ｗ４において実行された４回分の問診における１０項目ごとの回答内容（時期Ｗ１〜Ｗ４を示す識別情報と、質問項目を示す識別情報と、４択のうちどれを回答したかの番号とのセット）、および、時期Ｗ１〜Ｗ４において実行された４回分の問診に対するそれぞれの合計点（０〜３０点の何れか）である。なお、４回分の問診に対するそれぞれの合計点のみを簡易的に特徴量として抽出するようにしてもよいが、４回分の問診における１０項目ごとの回答内容も抽出した方が推定の精度は上がる。
【００２３】
罹患推定部２３は、特徴量抽出部２２により抽出された特徴量を、機械学習により生成されて推定モデル記憶部２０に記憶されている推定モデルに入力することにより、周産期の中の推定対象時期Ｗ５（産後１ヶ月目）において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力する。
【００２４】
この推定モデルは、特徴量抽出部２２により抽出された特徴量が入力された際に、推定対象時期Ｗ５において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力するように機械学習されたモデルである。推定モデルより出力される評価値は、例えば、妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値とすることが可能である。あるいは、ＥＰＤＳの１０項目の推定合計点を評価値として出力するものとしてもよい。
【００２５】
推定モデルは、推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無がＥＰＤＳの観点から判明している複数の学習対象者からそれぞれ得られた回答データ（各時期Ｗ１〜Ｗ５において学習対象者に対して行った５回の問診に対する回答を示す回答データ）を学習データとして機械学習されている。ここで、推定モデルは、問診開始時期Ｗ１から問診終了時期Ｗ４までの間に行った４回の問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数とし、推定対象時期Ｗ５において行った問診に対する回答データをもとに得られる妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数（正解データ）として機械学習される。
【００２６】
推定モデル記憶部２０に記憶される推定モデルの形態は、回帰モデル（線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーンなどをベースとする学習モデル）、木モデル（決定木、回帰木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング木（XGBoost）などをベースとする学習モデル）、ニューラルネットワークモデル（パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、残差ネットワーク、ＲＢＦネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、スパイキングニューラルネットワーク、複素ニューラルネットワークなどをベースとする学習モデル）、ベイズモデル（ベイズ推論などをベースとする学習モデル）、クラスタリングモデル（ｋ近傍法、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、トピックモデルなどをベースとする学習モデル）などのうち何れかとすることが可能である。なお、ここに挙げた推定モデルの形態は一例に過ぎず、これに限定されるものではない。
【００２７】
情報提供部２４は、罹患推定部２３による推定結果の情報を対象者端末１００や医療機関端末３００に提供する。推定結果の情報は、例えば、推定モデルより出力される評価値そのものとすることが可能である。あるいは、推定モデルより出力される評価値をもとに生成した、妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示すメッセージなどのテキスト情報または画像情報としてもよい。
【００２８】
図４は、推定モデル記憶部２０に記憶させる推定モデルを生成するための推定モデル生成装置４００の機能構成例を示す図である。図４に示すように、本実施形態の推定モデル生成装置４００は、機能構成として、学習データ入力部４１、特徴量抽出部４２および機械学習部４３を備えている。また、推定モデル生成装置４００は、記憶媒体として、推定モデル記憶部４０を備えている。
【００２９】
学習データ入力部４１は、周産期の中に設定された推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者に対して各時期Ｗ１〜Ｗ５に行った問診について得られた回答を示す回答データを学習データとして入力する。推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無が判明している学習対象者とは、既に産後１ヶ月を経過している妊産婦で、かつ、産後１ヶ月の時点で行ったＥＰＤＳの問診の結果として、妊産婦うつ症状の有無（ＥＰＤＳの合計点）が判明している妊産婦をいう。
【００３０】
上述したように、問診開始時期Ｗ１から問診終了時期Ｗ４までの間に行った４回の問診に対する回答を示す回答データは、機械学習の説明変数として用いる特徴量を抽出するために利用される。また、推定対象時期Ｗ５において行った問診に対する回答を示す回答データは、機械学習の目的変数（正解データ）として用いる評価値（妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値）を得るために利用される。
【００３１】
特徴量抽出部４２は、学習データ入力部４１により入力された回答データのうち、問診開始時期Ｗ１から問診終了時期Ｗ４までの間に行った問診に対する回答データから特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部４２は、学習データ入力部４１により入力された回答データのうち、推定対象時期Ｗ５に行った問診に対する回答データをもとに、妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を取得する。
【００３２】
ここで、特徴量抽出部４２は、複数の学習対象者について得られた回答データのそれぞれについて、時期Ｗ１〜Ｗ４において実行された４回分の問診における１０項目ごとの回答内容（時期Ｗ１〜Ｗ４を示す識別情報と、質問項目を示す識別情報と、４択のうちどれを回答したかの番号とのセット）、および、時期Ｗ１〜Ｗ４において実行された４回分の問診に対するそれぞれの合計点（０〜３０点の何れか）を特徴量として抽出する。上述したように、４回分の問診に対するそれぞれの合計点のみを簡易的に特徴量として抽出するようにしてもよいが、４回分の問診における１０項目ごとの回答内容も抽出した方が推定の精度は上がる。
【００３３】
また、特徴量抽出部４２は、目的変数として用いる評価値（機械学習の正解データ）として、妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値、または、ＥＰＤＳの１０項目の実測合計点の何れかを取得する。妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値は、学習対象者について推定対象時期Ｗ５において実施したＥＰＤＳの１０項目の実測合計点が区分点未満の場合は“０”、区分点以上の場合は“１”としたものである。
【００３４】
機械学習部４３は、複数の学習対象者について時期Ｗ１〜Ｗ４に行った問診に対する回答データから特徴量抽出部４２により抽出された特徴量を説明変数とし、推定対象時期Ｗ５において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数として機械学習を行うことにより、特徴量が入力された際に評価値を出力するようになされた推定モデルを生成する。そして、生成した推定モデルを推定モデル記憶部４０に記憶させる。この推定モデル記憶部４０に記憶された推定モデルのデータが、サーバ装置２００の推定モデル記憶部２０に記憶される。
【００３５】
ここでは、サーバ装置２００とは別に推定モデル生成装置４００を備える構成について説明したが、サーバ装置２００が推定モデル生成装置４００の機能を備えるようにしてもよい。
【００３６】
以上詳しく説明したように、本実施形態では、周産期の中の推定対象時期Ｗ５よりも前の問診終了時期Ｗ４に至るまでの間に妊産婦管理アプリの機能によって推定対象者に対する問診を行い、その回答データから抽出した特徴量を推定モデルに入力することにより、その時点よりも後の推定対象時期Ｗ５において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性を推定するようにしている。ここで用いる推定モデルは、推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者に対して各時期Ｗ１〜Ｗ５に行った問診に対する回答データを学習データとして用い、時期Ｗ１〜Ｗ４の問診に対する回答データから抽出した特徴量を説明変数とし、推定対象時期Ｗ５の問診に対する回答データから得られる評価値を目的変数として機械学習したものである。
【００３７】
このように構成した本実施形態によれば、妊産婦うつ症状に関して確立した評価方法として提供されているＥＰＤＳにおいて一般的に用いられている評価時期（産後１ヶ月）を推定対象時期Ｗ５として、それよりも前の問診終了時期Ｗ４（産後５日目）までの間に推定対象者に対して行った問診の結果に基づいて、推定対象者が推定対象時期Ｗ５に妊産婦うつ症状を有している可能性をあらかじめ推定することができる。これにより、推定対象者が推定対象時期Ｗ５に妊産婦うつ症状を有している可能性を一定以上の確率で早期に推定することができ、妊産婦うつ症状の早期診断を実現することが可能となる。
【００３８】
なお、上記実施形態では、妊産婦に対して実施する問診として、周産期の抑うつ状態について問うＥＰＤＳ（特許請求の範囲の抑うつ状態問診に相当）を用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、このＥＰＤＳと、他の種類の問診とを含む複数種類の問診を実施するようにしてもよい。図５は、実施する複数種類の問診の一例と、問診の実施時期の一例とを示す図である。各時期Ｗ１〜Ｗ５のうち、○印を付した部分が問診の実施時期である。
【００３９】
図５に示すように、時期Ｗ１〜Ｗ４に実施する４回の問診は、推定対象者および学習対象者の両方に共通の内容である。この４回の問診に対する回答データから、機械学習の説明変数として用いる特徴量が抽出される。学習対象者に関しては、これに加えて、推定対象時期Ｗ５においてＥＰＤＳの問診を実施する。この推定対象時期Ｗ５の問診に対する回答データから、機械学習の目的変数として用いる評価値（妊産婦うつ症状を有している可能性をＥＰＤＳの観点から評価する評価値）が取得される。
【００４０】
図５の例において、ＥＰＤＳは、問診開始時期Ｗ１、第２回問診時期Ｗ２および問診終了時期Ｗ４の３回実施する。ＨＳ（The Highs Scale）は、周産期の躁状態を問う問診であり、各時期Ｗ１〜Ｗ４の４回実施する。ＭＩＢＱ（Mother-to-Infant Bonding Scale）は、母から子へのボンディングを問う問診であり、ＥＰＤＳと同様に、問診開始時期Ｗ１、第２回問診時期Ｗ２および問診終了時期Ｗ４の３回実施する。
【００４１】
ＴＣＩ（Temperament and Character Inventory）は、新奇性追求、損害回避、報酬依存、固執、自己志向、自己超越、協調の７次元からパーソナリティを評価する問診であり、問診開始時期Ｗ１において１回実施する。ＳＳＱ（Social Support Questionnaire）は、周産期の女性が感じるソーシャルサポート（周囲からのサポート）の有無について問う問診であり、問診開始時期Ｗ１において１回実施する。ＰＢＩ（Parental Bonding Instrument）は、自身の父親・母親の養育態度などの被養育体験について問う問診であり、問診開始時期Ｗ１において１回実施する。ＩＤＤＬ（Inventory to Diagnose Depression Lifetime version）は、うつ病の既往について問う問診であり、問診開始時期Ｗ１において１回実施する。
【００４２】
この例の場合、回答入力部１１Ｂは、４回の時期Ｗ１〜Ｗ４の中で図５に○印で示す時期においてそれぞれ問診提示部１１Ａが提示した複数種類の問診に対する回答データを得て、それぞれを回答データ記憶部１０に記憶させる。回答データは、それぞれの問診が有する複数の質問項目ごとに、推定対象者がどれを回答したかを示すデータである。
【００４３】
特徴量算出部２２は、複数種類の問診ごとに、回答データから特徴量を抽出する。特徴量は、例えば、時期Ｗ１〜Ｗ４の中で図５に○印で示す時期においてそれぞれ実行された問診における質問項目ごとの回答内容および合計点である。
【００４４】
罹患推定部２３は、特徴量抽出部２２により複数種類の問診ごとに抽出された特徴量を、機械学習により生成されて推定モデル記憶部２０に記憶されている推定モデルに入力することにより、周産期の中の推定対象時期Ｗ５（産後１ヶ月目）において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を出力する。
【００４５】
この場合の推定モデルは、図４に示す推定モデル生成装置４００によって、複数の学習対象者に関して時期Ｗ１〜Ｗ５の中で図５に○印で示す時期においてそれぞれ実行された複数種類の問診に対する回答データを学習データとして機械学習される。すなわち、推定モデル生成装置４００は、推定対象時期Ｗ５において妊産婦うつ症状を有している可能性をＥＰＤＳの観点から評価する評価値を目的変数とし、推定対象時期Ｗ５よりも前の問診終了時期Ｗ４に至るまでの間に行った問診に対する回答を示す回答データから抽出される特徴量を説明変数として機械学習を実行することにより、推定モデルを生成する。
【００４６】
ここで、目的変数として用いる評価値（機械学習の正解データ）は、妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値、または、ＥＰＤＳの１０項目の実測合計点の何れかとすることが可能である。妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値は、学習対象者について推定対象時期Ｗ５において実施したＥＰＤＳの１０項目の実測合計点が区分点未満の場合は“０”、区分点以上の場合は“１”としたものである。
【００４７】
このように、推定対象時期Ｗ５よりも前の各時期Ｗ１〜Ｗ４において、ＥＰＤＳおよび他の種類の問診を含む複数種類の問診を実行し、それにより得られる回答データをもとに、推定対象時期Ｗ５に妊産婦うつ症状を有している可能性を推測することにより、各時期Ｗ１〜Ｗ４に実施したＥＰＤＳの問診の結果から推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無を推測する場合に比べて、推定の精度を向上させることが可能である。
【００４８】
なお、図６に示すように、ＥＰＤＳを含まない他の複数種類の問診を実行し、その回答データから得られる特徴量を推定モデルに入力することによって、推定対象時期Ｗ５において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性を推定するようにしてもよい。この場合の推定モデルは、図４に示す推定モデル生成装置４００によって、複数の学習対象者に関して時期Ｗ１〜Ｗ５の中で図６に○印で示す時期においてそれぞれ実行された複数種類の問診に対する回答データを学習データとして機械学習される。
【００４９】
すなわち、推定モデル生成装置４００は、複数の学習対象者に関して時期Ｗ１〜Ｗ４の中で図６に○印で示す時期においてそれぞれ実行された複数種類の問診（ＥＰＤＳ以外の問診）に対する回答データから抽出される特徴量を説明変数とし、推定対象時期Ｗ５において実行されたＥＰＤＳの問診に対する回答データから取得された妊産婦うつ症状の有無に関する評価値を目的変数として機械学習を実行することにより、推定モデルを生成する。
【００５０】
この場合の機械学習において目的変数として用いる評価値も、妊産婦うつ症状を有している可能性があるか否かを示す０／１の値、または、推定対象時期Ｗ５において実施したＥＰＤＳの１０項目の実測合計点の何れかとすることが可能である。ここでの０／１の値も、学習対象者について推定対象時期Ｗ５において実施したＥＰＤＳの１０項目の実測合計点が区分点未満の場合は“０”、区分点以上の場合は“１”としたものである。
【００５１】
なお、図５および図６に示した複数種類の問診とその実施時期は一例であり、これに限定されるものではない。
【００５２】
上記実施形態では、ＥＰＤＳをメインの問診と考え、ＥＰＤＳで一般的に用いられている評価時期（産後１ヶ月）を推定対象時期Ｗ５として、当該推定対象時期Ｗ５における妊産婦うつ症状の有無を推定する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ＥＰＤＳ以外の問診をメインとして、当該問診において一般的に用いられている評価時期や、妊産婦がうつ症状を発症し始めることが多い時期として知られているタイミングなどを推定対象時期Ｗ５とするようにしてもよい。
【００５３】
また、上記実施形態では、推定対象時期Ｗ５よりも前に４回の時期Ｗ１〜Ｗ４を設定して問診を行う例について説明したが、４回という数および各時期Ｗ１〜Ｗ４の具体的なタイミングは一例であり、これに限定されるものではない。
【００５４】
また、上記実施形態では、サーバ装置２００が特徴量抽出部２２を備える構成について説明したが、これに限定されない。例えば、対象者端末１００が特徴量抽出部２２を備え、回答データから抽出した特徴量をサーバ装置２００に送信するようにしてもよい。
【００５５】
その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１１  問診実行部
１２  回答送信部
２１  回答データ取得部
２２  特徴量抽出部
２３  罹患推定部
２４  情報提供部
１００  対象者端末
２００  サーバ装置
【要約】
周産期の中に設定された推定対象時期よりも前の問診終了時期に至るまでの間に行った問診に対する推定対象者の回答データから特徴量を抽出する特徴量抽出部２３と、抽出した特徴量を推定モデルに入力することにより、推定対象時期において推定対象者が妊産婦うつ症状を有している可能性を推定する罹患推定部２３とを備え、推定対象時期における妊産婦うつ症状の有無が判明している複数の学習対象者に対して問診終了時期に至るまでの間に行った問診に対する回答データから得られる特徴量を説明変数とし、推定対象時期において妊産婦うつ症状を有している可能性に関する評価値を目的変数として推定モデルを機械学習することにより、推定対象者が推定対象時期に妊産婦うつ症状を有している可能性を、推定対象時期よりも前の問診終了時期においてあらかじめ推定することができるようにする。【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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