(57)【要約】【課題】客観的かつ定量的なストレスの測定を容易に行える診断装置を提供すること。【解決手段】ユーザの筆跡情報を取得する筆跡情報取得手段と、筆跡情報からユーザの筆跡特徴量を算出し、ユーザの筆跡特徴量を蓄積部に蓄積させる筆跡特徴量算出手段と、筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量と、蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量とのずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定するストレス判定手段とを有する診断装置により上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの筆跡情報を取得する筆跡情報取得手段と、
前記筆跡情報からユーザの筆跡特徴量を算出し、ユーザの筆跡特徴量を蓄積部に蓄積させる筆跡特徴量算出手段と、
前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量と、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定するストレス判定手段と、
を有する診断装置。
【請求項２】
精神疾患に関する診断を受けた既診断者の前記筆跡特徴量と、前記既診断者の身体情報の測定値と、前記診断に関する診断データとの相関関係を表す相関関係データを用いて、前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量からユーザの身体情報の測定値又は前記診断に関する診断データの少なくとも一方を推定する推定手段、
を更に有する請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記ストレス判定手段は、前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量である文字のサイズと、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量である文字のサイズの平均値と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項１又は２記載の診断装置。
【請求項４】
前記筆跡特徴量算出手段は、前記筆跡情報に含まれている入力ストロークを文字単位にグルーピングし、文字単位にグルーピングした入力ストロークの位置座標から前記文字のサイズを算出すること
を特徴とする請求項３記載の診断装置。
【請求項５】
前記ストレス判定手段は、前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量である文字の筆圧最大値と、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量である文字の筆圧最大値の平均値と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項１又は２記載の診断装置。
【請求項６】
コンピュータを、
ユーザの筆跡情報を取得する筆跡情報取得手段、
前記筆跡情報からユーザの筆跡特徴量を算出し、ユーザの筆跡特徴量を蓄積部に蓄積させる筆跡特徴量算出手段、
前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量と、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定するストレス判定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
手書き入力が可能な端末装置に搭載されたアプリケーションと、前記端末装置に対して手書きで文字入力を行ったユーザのストレスを診断する診断装置と、を含む診断システムであって、
前記アプリケーションからユーザの筆跡情報を取得する筆跡情報取得手段と、
前記筆跡情報からユーザの筆跡特徴量を算出し、ユーザの筆跡特徴量を蓄積部に蓄積させる筆跡特徴量算出手段と、
前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量と、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定するストレス判定手段と、
を有する診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、プログラム及び診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ストレスを蓄積すると、うつ病をはじめとする重度の精神疾患になってしまう恐れがあることが知られている。そのため、ストレスを客観的かつ定量的に測ることで、うつ病などを事前・早期に発見・対策することが求められている。
【０００３】
例えばストレスが筆記に与える影響は既に研究されており、サイズや筆圧などに影響がでることが報告されている（例えば非特許文献１及び２参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ストレスを客観的かつ定量的に測る測定方法は、アミラーゼなどのバイオマーカによる測定方法と、循環応答（心拍変動のＬＦ（低周波）／ＨＦ（高周波）比）による測定方法とが主に知られている。
【０００５】
しかしながら、上記のストレスを客観的かつ定量的に測る測定方法は、特殊な測定器具が無ければ自宅などで日常的に行うことができず、病院などで行う必要があるという問題があった。
【０００６】
本発明の実施の形態は、客観的かつ定量的なストレスの測定を容易に行える診断装置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】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一実施形態は、ユーザの筆跡情報を取得する筆跡情報取得手段と、前記筆跡情報からユーザの筆跡特徴量を算出し、ユーザの筆跡特徴量を蓄積部に蓄積させる筆跡特徴量算出手段と、前記筆跡特徴量算出手段が算出した第１の筆跡特徴量と、前記蓄積部に蓄積されている１つ以上の過去の前記筆跡特徴量に基づく第２の筆跡特徴量と、のずれ量により、ユーザがストレス状態にあるか否かを判定するストレス判定手段と、を有する診断装置であることを特徴する。
【発明の効果】
【０００８】
客観的かつ定量的なストレスの測定を容易に行える診断装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る診断システムの一例の構成図である。
【図２】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図３】本実施形態に係る診断システムの一例の機能ブロック図である。
【図４】本実施形態に係る診断システムの処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図５】文字サイズの算出方法の一例について説明する図である。
【図６】最大筆圧値の選択方法の一例について説明する図である。
【図７】ストレス判定方法の一例について説明する図である。
【図８】ストレス判定方法の処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図９】ストレス判定方法の処理手順の他の例を示したフローチャートである。
【図１０】リスク値の算出の概略を説明する図の一例である。
【図１１】診断システムの全体的な構成図の一例である。
【図１２】診断システム１００が有する端末又は装置の機能を説明する機能ブロック図の一例である。
【図１３】機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークの構成例を示す。
【図１４】診断データを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図１５】診断データが更新された旨をデータベース管理装置に通知する手順の一例のフローチャート図である。
【図１６】バイオマーカデータを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図１７】筆跡特徴量データを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図１８】診断対象者を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図１９】推奨情報を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図２０】データベース管理装置がデータ操作を行う手順の一例のフローチャート図である。
【図２１】リスク値算出装置がリスク値を算出する手順の一例のフローチャート図である。
【図２２】履歴管理装置が履歴を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【図２３】リスク値算出端末がリスク値を時系列に算出する手順の一例のフローチャート図である。
【図２４】リスク値算出端末のディスプレイに表示されたリスク値画面の一例のイメージ図である。
【図２５】推定された２つの診断データを用いた相関関係データの算出方法を説明する一例のフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
［第１の実施形態］
＜システム構成＞
図１は、第１の実施形態に係る診断システムの一例の構成図である。図１の診断システム１は液晶タブレット１０、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）２０を有する。図１の液晶タブレット１０は表示部とセンシング部とを有しており、指示部３０によりペン入力が可能である。ＰＣ２０は演算部として機能し、液晶タブレット１０のホストとなる。
【００１１】
ユーザがペン型の指示部３０を使ってセンシング部に文字を書くと、センシング部は指示部３０の先端の位置座標及び筆圧を取得する。センシング部により取得された位置座標及び筆圧はＰＣ２０に送信される。ＰＣ２０は受信した位置座標及び筆圧から表示データを生成し、液晶タブレット１０の表示部に文字や後述のストレス判定結果を表示させる。
【００１２】
なお、図１の診断システム１の構成は一例であって、表示部、センシング部及び制御部が１つの筐体に収納された例えばタブレット端末やスマートフォンなど、タッチパネルへの手書き入力が可能な端末装置であってもよい。また、センシング部への文字の入力はペン型入力デバイスなどのペン型の指示部３０を利用して行うほか、ユーザが指先を利用して行うものであってもよい。また、図１の診断システム１の液晶タブレット１０及びＰＣ２０はインターネットやＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）により接続される形態であってもよい。
【００１３】
また、ＰＣ２０にはクラウドコンピューティングが適用されてもよい。例えばクラウドコンピューティングでは、ハードウェアが１つの筐体に収納されていても、複数の筐体に分かれて収納されていてもよく、リソースが動的に構成される。また、一台のＰＣ２０の中の仮想化環境に複数のサーバ機能が構築されてもよく、複数台のＰＣ２０に跨って１つのサーバ機能が構築されてもよい。
【００１４】
＜ハードウェア構成＞
ＰＣ２０は例えば図２に示すようなコンピュータ５００のように構成される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。コンピュータ５００はＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３及び補助記憶装置５０４を備える。さらに、コンピュータ５００は、入力部５０５、ディスプレイＩ／Ｆ（Interface）５０６、ネットワークＩ／Ｆ５０７及び外部機器Ｉ／Ｆ５０８を備える。なお、コンピュータ５００の各部は、バスＢを介して相互に接続されている。
【００１５】
ＣＰＵ５０１は、補助記憶装置５０４に格納されたプログラム５０４ｐ、ＯＳ（Operating System）等を実行する。ＲＯＭ５０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ５０２は、システムローダーやデータ等を格納する。
【００１６】
ＲＡＭ５０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＣＰＵ５０１によって実行される際に補助記憶装置５０４に格納されたプログラム５０４ｐがＲＡＭ５０３に展開される。ＲＡＭ５０３はＣＰＵ５０１の作業領域となる。
【００１７】
補助記憶装置５０４は、ＣＰＵ５０１により実行されるプログラム５０４ｐと、プログラム５０４ｐがＣＰＵ５０１により実行される際に利用される各種データベースとを記憶する。補助記憶装置５０４は例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリである。
【００１８】
入力部５０５は、オペレータがコンピュータ５００に各種指示を入力するためのインタフェースである。例えば、入力部５０５はキーボード、マウス、タッチパネル、音声入力装置などである。ただし、入力部５０５は必要に応じて接続されてよい。
【００１９】
また、ディスプレイＩ／Ｆ５０６は、ＣＰＵ５０１からの要求により、コンピュータ５００が有する各種情報をカーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの形態で表示装置であるディスプレイ５１０に表示する。ディスプレイＩ／Ｆ５０６は、例えばグラフィックチップやディスプレイＩ／Ｆである。ただし、ディスプレイ５１０は必要に応じて接続されてよい。
【００２０】
ネットワークＩ／Ｆ５０７は、ネットワークを介して、液晶タブレット１０などの端末装置や他のコンピュータ５００と通信を行う。ネットワークＩ／Ｆ５０７は、例えばＬＡＮアダプタなどの機器により実現される。
【００２１】
また、外部機器Ｉ／Ｆ５０８は、ＵＳＢケーブル、又は、ＵＳＢメモリ等の各種の記憶媒体５２０を接続するためのインタフェースである。外部機器Ｉ／Ｆ５０８は、液晶タブレット１０などの端末装置とＵＳＢケーブルを介して通信を行うこともできる。なお、図２のハードウェア構成は一例であり、他のハードウェア構成が採用される場合もある。
【００２２】
＜ソフトウェア構成＞
本実施形態に係る診断システム１は例えば図３の機能ブロックにより実現される。図３は本実施形態に係る診断システムの一例の機能ブロック図である。図３の診断システム１は本実施形態の説明に不要な機能ブロックについて省略している。
【００２３】
図３の液晶タブレット１０はセンシング部１１及び表示部１２を有する。図３のＰＣ２０は筆跡情報取得部２１、表示データ生成部２２、筆跡特徴量算出部２３、筆跡特徴量蓄積部２４及びストレス判定部２５を有する。図３の筆跡情報取得部２１、表示データ生成部２２、筆跡特徴量算出部２３、筆跡特徴量蓄積部２４及びストレス判定部２５は、図２のコンピュータ５００においてプログラムを実行することにより実現される。
【００２４】
液晶タブレット１０のセンシング部１１は、ユーザがペン型の指示部３０を使って文字を書くと、その指示部３０の先端の位置座標及び筆圧を取得し、後述の筆跡情報としてＰＣ２０に送信する。ＰＣ２０の筆跡情報取得部２１は液晶タブレット１０から送信された筆跡情報を取得する。
【００２５】
表示データ生成部２２は取得した筆跡情報から描画結果の表示データを生成し、液晶タブレット１０の表示部１２に描画結果を表示させる。また、筆跡特徴量算出部２３は後述の筆跡特徴量を算出し、その筆跡特徴量を筆跡特徴量蓄積部２４に蓄積させる。ストレス判定部２５は筆跡特徴量蓄積部２４に蓄積されている筆跡特徴量に基づき、後述のようにユーザのストレス判定を行う。表示データ生成部２２はストレス判定結果の表示データを生成し、液晶タブレット１０の表示部１２に描画結果を表示させる。
【００２６】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係る診断システム１の処理の詳細について説明する。図４は本実施形態に係る診断システムの処理手順の一例を示したフローチャートである。ステップＳ１１において、ＰＣ２０の筆跡情報取得部２１は液晶タブレット１０のセンシング部１１から表１に示すような筆跡情報を取得する。
【００２７】
【表１】
2018114232.tif 000003
表１は筆跡情報の一例の構成図である。表１の筆跡情報は、時刻、ストローク番号、Ｘ座標、Ｙ座標及び筆圧を項目として有している。時刻は、センシング部１１が指示部３０の先端の位置座標及び筆圧を取得した時刻を表す。表１では時刻がミリ秒精度で記録されている例を示している。また、表１ではセンシング部１１が指示部３０の先端の位置座標及び筆圧を取得するサンプリング間隔が８ミリ秒である例を示している。
【００２８】
ストローク番号は、ストロークを識別する識別情報（ＩＤ）の一例である。本実施形態では、指示部３０がセンシング部１１に接触してから離脱するまでの一系列をストロークと呼ぶ。
【００２９】
また、Ｘ座標及びＹ座標は、センシング部１１が取得した指示部３０の先端の位置座標である。表１のＸ座標及びＹ座標は、センシング部１１の左上を原点とし、単位を表示画素とするスクリーン座標系で表された例である。筆圧はセンシング部１１が取得した指示部３０の先端に加えられた圧力である。
【００３０】
図４のステップＳ１２に戻り、ＰＣ２０の表示データ生成部２２は表１の筆跡情報に基づき、通常の描画アプリとして描画結果の表示データを生成する。図４では描画結果の表示データの一例として手書きの「あ」を表示している。ステップＳ１２の処理と平行してＰＣ２０の筆跡特徴量算出部２３はステップＳ１３において例えば表２に示すような筆跡特徴量を算出し、筆跡特徴量蓄積部２４に格納する。
【００３１】
【表２】
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表２は筆跡特徴量の一例の構成図である。表２の筆跡特徴量は、時刻、文字番号及び文字サイズを項目として有している。時刻は、筆跡特徴量算出部２３が筆跡特徴量を算出した時刻を表す。文字番号は、表１の筆跡情報から認識された文字を識別する識別情報の一例である。文字サイズは、表１の筆跡情報から認識された文字の大きさを表す情報の一例である。
【００３２】
筆跡特徴量算出部２３は表１の筆跡情報により表されるストローク群を、文字単位にグルーピングする。なお、筆跡情報により表されるストローク群を、文字単位にグルーピングする処理は、例えば特開２００７−５８８０３号公報などに記載されている公知の技術を利用できる。例えば特開２００７−５８８０３号公報には、書き込む字の大きさ、位置の制限がなく、書かれた複数の入力ストロークから、個々の文字を抽出する文字切り方法が提案されている。
【００３３】
筆跡特徴量算出部２３は、文字単位にグルーピングされたストローク群ごとに文字番号を付し、更に、文字単位にグルーピングされたストローク群の位置座標から例えば図５に示すように文字サイズを算出する。
【００３４】
図５は文字サイズの算出方法の一例について説明する図である。筆跡特徴量算出部２３は文字単位にグルーピングされたストローク群の位置座標のＸ座標及びＹ座標の最小値と最大値との差分値から、文字を含む矩形領域の面積を算出し、文字サイズとする。図５はＸ座標の最小値と最大値との差分値が「２０ｐｘ」であり、Ｙ座標の最小値と最大値との差分値が「５０ｐｘ」であり、文字を含む矩形領域の面積が「１０００ｐｘ２」である例を示している。
【００３５】
なお、ステップＳ１３において筆跡特徴量算出部２３は例えば表３に示すような筆跡特徴量を算出し、筆跡特徴量蓄積部２４に格納するようにしてもよい。
【００３６】
【表３】
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表３は筆跡特徴量の他の例の構成図である。表３の筆跡特徴量は、時刻、文字番号及び筆圧最大値を項目として有している。時刻は、筆跡特徴量算出部２３が筆跡特徴量を算出した時刻を表す。文字番号は、表１の筆跡情報から認識された文字を識別する識別情報の一例である。筆圧最大値は、文字単位にグルーピングされたストローク群の筆圧から最大値を選択したものである。
【００３７】
図６は最大筆圧値の選択方法の一例について説明する図である。筆跡特徴量算出部２３は例えば文字単位にグルーピングされたストローク番号「１」から「３」の筆圧最大値を一例として示している。図６の例ではストローク番号「３」の筆圧最大値が文字の最大筆圧値として選択される。
【００３８】
なお、筆跡特徴量算出部２３が算出する筆跡特徴量は、文字サイズや筆圧最大値に限定されるものではなく、筆跡情報から取得可能であり、ストレス（精神的負荷）により影響される情報であればよい。また、筆跡特徴量蓄積部２４は、複数のユーザの筆跡特徴量を格納する場合、ユーザＩＤなどのユーザを識別する情報と関連付けて格納する。
【００３９】
図４のステップＳ１４に戻り、ＰＣ２０のストレス判定部２５は筆跡特徴量蓄積部２４に格納された筆跡特徴量のデータに基づき、例えば図７に示すようにユーザのストレス判定を行う。図７のストレス判定方法は、ストレス状態にあるユーザの文字サイズが小さくなることを前提としている。
【００４０】
図７はストレス判定方法の一例について説明する図である。図７は文字サイズを用いたストレス判定方法を一例として示している。ストレス判定部２５は筆跡特徴量蓄積部２４に格納された文字サイズの平均値（Ａｖｅ＿ｓｉｚｅ）を算出する。ストレス判定部２５は文字サイズの平均値（Ａｖｅ＿ｓｉｚｅ）より閾値（Ｔｈｒ＿ｓｉｚｅ）以上、文字サイズが小さくなった期間が閾値（Ｔｈｒ＿Ｔ）以上継続したら、ストレス状態にあると判定する。ストレス判定部２５は使用状況の変動による影響をランダム化するために、１週間程度のスパンで平均化した文字サイズをストレス判定に用いてもよい。
【００４１】
図８はストレス判定方法の処理手順の一例を示したフローチャートである。図８は文字サイズを用いたストレス判定方法を一例として示している。ステップＳ２１においてストレス判定部２５は筆跡特徴量算出部２３により算出された最新の文字サイズ（Ｎｏｗ＿ｓｉｚｅ）を筆跡特徴量算出部２３又は筆跡特徴量蓄積部２４から取得する。なお、最新の文字サイズ（Ｎｏｗ＿ｓｉｚｅ）は１週間程度のスパンで平均化した文字サイズであってもよい。
【００４２】
ステップＳ２２においてストレス判定部２５は筆跡特徴量蓄積部２４に格納された過去の文字サイズの平均値（Ａｖｅ＿ｓｉｚｅ）を算出する。ステップＳ２３においてストレス判定部２５は、最新の文字サイズ（Ｎｏｗ＿ｓｉｚｅ）が、文字サイズの平均値（Ａｖｅ＿ｓｉｚｅ）から閾値（Ｔｈｒ＿ｓｉｚｅ）を引いた文字サイズよりも小さい（Ｔｒｕｅ）か否（Ｆａｌｓｅ）かを判定する。
【００４３】
ステップＳ２３における判定がＴｒｕｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ２４に進み、ステップＳ２３におけるＴｒｕｅの判定の継続時間が閾値（Ｔｈｒ＿Ｔ）以上である（Ｔｒｕｅ）か否（Ｆａｌｓｅ）かを判定する。
【００４４】
ステップＳ２４における判定がＴｒｕｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ２５に進み、ユーザがストレス状態にあると判定する。一方、ステップＳ２３又はステップＳ２４における判定がＦａｌｓｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ２６においてユーザがストレス状態ではないと判定する。
【００４５】
なお、図４のステップＳ１４において、ＰＣ２０のストレス判定部２５は文字サイズと同様に、筆圧最大値の低下を検知してユーザのストレス判定を行ってもよい。このストレス判定方法は、ストレス状態にあるユーザの筆圧最大値が小さくなることを前提としたものである。
【００４６】
図９はストレス判定方法の処理手順の他の例を示したフローチャートである。図９は筆圧最大値を用いたストレス判定方法を一例として示している。ステップＳ３１においてストレス判定部２５は筆跡特徴量算出部２３により選択された最新の筆圧最大値（Ｎｏｗ＿Ｐ）を筆跡特徴量算出部２３又は筆跡特徴量蓄積部２４から取得する。なお、最新の筆圧最大値（Ｎｏｗ＿Ｐ）は１週間程度のスパンで平均化した筆圧最大値であってもよい。
【００４７】
ステップＳ３２においてストレス判定部２５は筆跡特徴量蓄積部２４に格納された過去の筆圧最大値の平均値（Ａｖｅ＿Ｐ）を算出する。ステップＳ３３においてストレス判定部２５は、最新の筆圧最大値（Ｎｏｗ＿Ｐ）が、筆圧最大値の平均値（Ａｖｅ＿Ｐ）から閾値（Ｔｈｒ＿Ｐ）を引いた筆圧最大値よりも小さい（Ｔｒｕｅ）か否（Ｆａｌｓｅ）かを判定する。
【００４８】
ステップＳ３３における判定がＴｒｕｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ３４に進み、ステップＳ３３におけるＴｒｕｅの判定の継続時間が閾値（Ｔｈｒ＿Ｔ）以上である（Ｔｒｕｅ）か否（Ｆａｌｓｅ）かを判定する。
【００４９】
ステップＳ３４における判定がＴｒｕｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ３５に進み、ユーザがストレス状態にあると判定する。一方、ステップＳ３３又はステップＳ３４における判定がＦａｌｓｅであれば、ストレス判定部２５はステップＳ３６においてユーザがストレス状態ではないと判定する。
【００５０】
図４のステップＳ１５に戻り、ＰＣ２０の表示データ生成部２２はストレス判定結果をユーザにフィードバックするためのストレス判定結果の表示データを生成する。図４ではストレス判定結果の表示データの一例として「ストレス度が高いです。適宜休憩を入れましょう。」というメッセージを表示している。ステップＳ１６において、表示データ生成部２２はステップＳ１２で生成した描画結果の表示データとステップＳ１５で生成したストレス判定結果の表示データとを表示部１２に表示させる。
【００５１】
なお、本実施形態に係る診断システム１は、状況による筆跡特徴量の変動を押さえるために、枠内に手書き文字を筆記して文字を入力するアプリの背後で動かす、といったこともできる。枠内に手書き文字を筆記して文字を入力するアプリには、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）に標準搭載されているタブレットＰＣ入力パネルがある。
【００５２】
このように、本実施形態に係る診断システム１では日常生活で用いる手書き入力が可能な端末装置を用いて、ユーザの筆跡情報から筆跡特徴量を取得し、そのユーザの普段の筆跡特徴量のデータベースを構築しておく。本実施形態に係る診断システム１は取得した筆跡特徴量と、データベース化された普段の筆跡特徴量とのずれ量を利用することで、そのユーザがストレス状態にあるか否かを判定できる。
［第２の実施形態］
ストレス状態の判定は、例えば以下のように行うこともできる。なお、第２の実施形態は判定したストレス状態に基づき、更に、ストレスを要因とする、うつ病の判定を行うものである。
【００５３】
＜本実施形態のリスク値の算出の概略＞
図１０は、リスク値の算出の概略を説明する図の一例である。図１０（ａ）は、筆跡特徴量データとバイオマーカデータと診断データとの相関の推定方法の一例を示す。
【００５４】
診断装置として動作するリスク値算出装置１６０は、うつ病患者及び健常者の筆跡特徴量データ、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータ、及び、うつ病患者及び健常者の診断データを取得する。筆跡特徴量データは第１の実施形態と同様である。
【００５５】
うつ病患者とは、医師によりうつ病であると診断された患者であり、健常者とはうつ病でないと診断された患者又はうつ病のおそれが全くない者である。診断データとは、うつ病であるかどうかについてＷＨＯ（世界保健機関）の「ＩＣＤ−１０」、又は、米国精神医学会の「ＤＳＭ−５」に基づく医師の診断結果である。
【００５６】
バイオマーカとは、ある疾病の存在や進行度をその濃度に反映し、体液中に測定されるタンパク質等の物質を指す。一般的にはバイオマーカは特定の病状や生命体の状態の指標である。医師は患者に問診を行って患者の症状に関する情報を得て、うつ病か否かを判断する。しかし、問診における症状の申告は患者の主観によるものであり、患者が自身の症状を過大に、又は、過小に申告するおそれがあり、医師による診断が必ずしも妥当でない場合もある。このように、うつ病の正確な診断（うつ病でない患者をうつ病でないと診断し、うつ病である患者をうつ病であると診断すること）は、医師にとっても困難である。
【００５７】
そこで、このような医師や患者の主観的な判断を用いないうつ病の診断方法としてバイオマーカを使う方法が知られている。バイオマーカは、うつ病の客観的かつ定量的な指標となることが期待されている。しかし、バイオマーカによる診断は発展途上にあり、バイオマーカのみによる診断の信頼性も十分とは言えない。このような前提の元、リスク値算出装置１６０は以下のように診断対象者のバイオマーカデータと診断データを推定する。
【００５８】
Ａ．リスク値算出装置１６０は、うつ病患者と健常者の筆跡特徴量データと、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータとの相関関係を求める。
【００５９】
Ｂ．次に、リスク値算出装置１６０は、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータと、うつ病患者と健常者の診断データとの相関関係を求める。
【００６０】
これらの相関関係が得られると、診断対象者の筆跡特徴量データから診断対象者のバイオマーカデータを推定でき、このバイオマーカデータから診断対象者の診断データを推定できる。医師の診断は主観的ではあっても、統計的に十分に多くのうつ病患者や健常者の診断データがある場合、その診断データは信頼性が高い。したがって、診断対象者の筆跡特徴量を収集すれば、診断対象者が医療機関に赴くことなく医師の診断結果が推定されるため、早期診断が可能になる。
【００６１】
また、本実施形態ではバイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定されるが、バイオマーカデータだけでは、診断対象者等はうつ病かどうかは特定しにくい。しかし、診断データと共にバイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定される場合、主観による診断の弊害を抑制でき、診断データによるバイオマーカデータの意味づけが可能になる（例えば、うつ病と診断された場合、特定のバイオマーカの推定値が高くなる）。このため、診断対象者又はその関係者はバイオマーカデータを確認して、これを良化させようと生活行動を改めるので、バイオマーカデータは生活行動を改善するための客観的な指標（動機）を提供できる。
【００６２】
図１０（ｂ）は、筆跡特徴量データとバイオマーカデータ又は診断データとの相関の推定方法の別の一例を示す。図１０（ｂ）に示すように、リスク値算出装置１６０は、筆跡特徴量データからバイオマーカデータと診断データとをそれぞれ推定してもよい。
【００６３】
Ａ．リスク値算出装置１６０は、うつ病患者と健常者の筆跡特徴量データと、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータとの相関関係を求める。
【００６４】
Ｃ．次に、リスク値算出装置１６０は、うつ病患者と健常者の筆跡特徴量データと、うつ病患者と健常者の診断データとの相関関係を求める。
【００６５】
これらの相関関係が得られると、診断対象者の筆跡特徴量データから診断対象者のバイオマーカデータ及び診断対象者の診断データを推定できる。したがって、図１０（ａ）の場合と同様に、早期診断が可能になる。また、筆跡特徴量データから直接、診断データが推定されるので、診断データの推定値の信頼性が向上することを期待できる。
【００６６】
＜用語について＞
生活行動とは、日常的な生存や活動に関する行動である。あるいは、精神疾患と相関しやすい人間の行動ということができる。生活行動データは生活行動が数値化されたデータである。以下では生活行動データの一例である筆跡特徴量データを例として説明する。
【００６７】
既診断者とは、医師又は医師に準じる能力の者から精神疾患に関する診断を受けた者である。診断とは、所定の診断基準にしたがって精神疾患のリスクが高い又は低いという判断が下されることをいう。あるいは、精神疾患の程度が多段階で判断されてもよい。診断データとは診断の内容が数値化されたデータである。身体情報とは、診断対象者の血液や唾液、呼気、涙、汗等から検出される物質である。あるいは、精神疾患と相関しやすい体内の物質ということができる。あるいは、血圧、脳波、心拍数などの数値化できる情報が含まれてもよい。
【００６８】
身体情報の測定値とは、身体情報の測定値がデータ化されたものである。以下では、身体情報の一例としてバイオマーカという用語で説明し、身体情報の測定値の一例としてバイオマーカデータという用語で説明する。
【００６９】
精神疾患とは、人間の精神が不調をきたすこと又は心の健康（メンタルヘルス）が損なわれることをいう。本実施形態では、精神疾患の１つとしてうつ病の早期診断方法を説明する。なお、精神疾患には、精神分裂病、躁病、神経症、人格障害、摂食障害、心身症などがあり、これらにも本実施形態の診断方法は好適である。また、精神疾患には未解明な部分が多く、精神疾患の定義や診断基準が統一されていないため、同じ症状でも精神疾患の分類法によって病名が変わる場合がある。
【００７０】
＜システム構成例＞
図１１は、診断システムの全体的な構成図の一例である。図１１の診断システム１００は、診断データ管理端末１１０、バイオマーカデータ登録端末１１１、筆跡特徴量データ登録端末１１２、リスク値算出端末１５０、診断対象者登録端末１１３、推奨情報登録端末１１４、データベース管理装置１３０、履歴管理装置１４０、及び、リスク値算出装置１６０を有する。これらを区別しない場合は「端末又は装置」という。これらの各端末又は装置は、ネットワークＮによって通信可能に接続される。ネットワークＮの右側と左側に分けられていることに意味はない。また、端末と装置の呼称の違いはハードウェアの構成の違いを意味するものではない。端末は情報が入力され又は情報を出力するユーザインタフェースの機能を提供し、装置は入力された情報を主に加工する機能を提供する。ただし、端末が装置と呼ばれていてもよいし、装置が端末と呼ばれていてもよい。
【００７１】
ネットワークＮは、各端末又は装置が設置された施設などに構築されているＬＡＮ、ＬＡＮをインターネットに接続するプロバイダのプロバイダネットワーク、及び、回線事業者が提供する回線等により構築されている。複数のＬＡＮを有する場合、ネットワークＮはＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネットと呼ばれる。
【００７２】
ネットワークＮは有線又は無線のどちらで構築されてもよく、また、有線と無線が組み合わされていてもよい。また、端末と装置が直接、公衆回線網に接続する場合は、ＬＡＮを介さずにプロバイダネットワークに接続することができる。また、これらの各端末又は装置は、情報処理装置としての機能を有すればよい。例えば各端末又は装置はサーバやＰＣと呼ばれる。また、各端末又は装置は、可搬性の携帯端末でもよい。
【００７３】
携帯端末は、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ゲーム機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、デジタルカメラ、ウェアラブルＰＣ、ノートＰＣ、ゲーム機などであるがこれらには限られない。
【００７４】
また、各端末又は装置としてオフィス機器が利用されてもよい。オフィス機器は主にオフィスで使用される機器であるが、オフィスでの使用には限定されない。例えば、画像形成装置（プリンタ、ＭＦＰ（Multi-Function Peripheral）、複合機、複写機、コピー機など）、ファクス装置、スキャナ装置、コピー機等がある。また、プロジェクタ、ＨＵＤ（Head Up Display）装置、電子黒板、デジタルサイネージなどでもよい。
【００７５】
また、各端末又は装置の１つ以上には、クラウドコンピューティングが適用されてもよい。クラウドとは特定のハードウェア資源を意図しない場合に用いられる用語である。クラウドコンピューティングでは、ハードウェアが１つの筐体に収納されていたり、ひとまとまりの装置として備えられていたりする必要はなく、負荷に応じてハード的なリソースが動的に接続・切断されることで構成される。また、クラウドコンピューティングでは一台の情報処理装置の中の仮想化環境に複数のサーバの機能が構築されていたり、複数台の情報処理装置に跨って１つのサーバの機能が構築されたりしてもよい。
【００７６】
次に、各端末又は装置について説明する。診断データ管理端末１１０は、診断サービス提供者がうつ病患者及び健常者の診断データを登録するための端末である。診断サービス提供者とは、本実施形態で説明される診断システム１００の運営者、管理者、提供者、又は、担当者など、診断システム１００に関わる者である。医療関係者が含まれてもよい。また、以下で用いられる診断サービス提供者という用語は、同一の人を意味するわけではない。
【００７７】
バイオマーカデータ登録端末１１１は、診断サービス提供者が、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータをデータベース管理装置１３０に登録するための端末である。筆跡特徴量データ登録端末１１２は、診断サービス提供者が、うつ病患者及び健常者の筆跡特徴量データをデータベース管理装置１３０に登録するための端末である。
【００７８】
筆跡特徴量データについては前述したが、うつ病患者及び健常者が携帯する手書き入力可能な端末で筆跡特徴量データを収集し、無線又は有線で筆跡特徴量データ登録端末１１２又はデータベース管理装置１３０に送信してもよい。
【００７９】
診断対象者登録端末１１３は、診断サービス提供者が、診断対象者に関する情報を登録するための端末である。診断対象者とは、診断システム１００が提供する診断サービスを受ける者、すなわち、うつ病やその傾向があると筆跡特徴量データから判断される者である。例えば診断対象者は診断システム１００を導入した企業の社員、ショッピングモールなどを訪れたお客、公共団体に属する住民などである。診断対象者に関する情報を「診断対象者データ」と称する。診断対象者データの一例は後述されるが、例えば、診断対象者を特定するための情報や連絡先などである。
【００８０】
推奨情報登録端末１１４は、診断サービス提供者が、診断対象者に対する推奨情報を登録するための端末である。推奨情報とは、診断対象者のうつ病のリスクを低減するために診断対象者に推奨される生活行動や各種の情報などである。例えば、診断対象者が日常生活で心がけるべきアドバイス、摂取するべき食品、効果的な運動などをいう。なお、この場合の、診断サービス提供者は医療関係者であることがより好ましい。
【００８１】
データベース管理装置１３０は、登録された診断データ、バイオマーカデータ、筆跡特徴量データ、診断対象者データ、及び、推奨情報、をデータベースに格納して管理する装置である。また、データベース管理装置１３０は、リスク値算出端末１５０及びリスク値算出装置１６０からの要求に応じて、診断データ、バイオマーカデータ、筆跡特徴量データ、診断対象者データ及び推奨情報を、データベースから検索し、要求元に提供する装置である。
【００８２】
リスク値算出端末１５０は、診断対象者又はその関係者が、筆跡特徴量データを入力して診断対象者のうつ病のリスク値を表示させる端末である。リスク値とは、推定された診断データが、診断対象者又はその関係者に分かりやすい形態で提供される、どのくらいうつ病になりやすいかを示す情報である。
【００８３】
例えば、うつ病のリスク値は、うつ病である・うつ病でない、うつ病になりやすい・なりにくい、Ａ〜Ｅや１〜１０など多段階のうつ病のリスク度、０〜１００点の間の数値で示されるうつ病のリスク度などである。リスク値は、診断データから算出されるが、算出方法は適宜、診断対象者又はその関係者を考慮して決定されてよい。なお、リスク値算出端末１５０から診断対象者の筆跡特徴量データが入力されてもよい。
【００８４】
リスク値算出装置１６０はリスク値算出端末１５０からの要求に応じて、バイオマーカデータの推定値、診断データの推定値、及び、リスク値を算出し、リスク値算出端末１５０に提供するための装置である。
【００８５】
履歴管理装置１４０は、リスク値算出端末１５０からの要求に応じて、診断対象者の筆跡特徴量データをデータベース管理装置１３０に登録したり、リスク値算出装置１６０が算出に使用する診断対象者の筆跡特徴量データを登録したりするための装置である。診断システム１００の端末又は装置は主に診断サービス提供者により使用される。例えば診断システム１００には診断サービス提供者が用意したＷｅｂサーバがある。
【００８６】
診断データ管理端末１１０、バイオマーカデータ登録端末１１１、筆跡特徴量データ登録端末１１２、診断対象者登録端末１１３及び推奨情報登録端末１１４は、Ｗｅｂサーバにアクセスして診断サービス提供者が上記の各情報を登録する。Ｗｅｂサーバは、ＦＴＰサーバなどでもよく、通信プロトコルは問わない。Ｗｅｂサーバはデータベース管理装置１３０が兼ねてよい。データベース管理装置１３０はＷｅｂサーバから送信された各種のデータをデータベースに格納する。
【００８７】
リスク値算出端末１５０は、診断対象者、又は、その関係者が操作できる場所に配置される。これは、診断対象者又はその関係者がリスク値算出端末１５０を操作する場合が多いためである。リスク値算出端末１５０がＷｅｂサーバにアクセスしてリスク値の算出を依頼すると、Ｗｅｂサーバはリスク値算出装置１６０が算出したリスク値をリスク値算出端末１５０に送信する。
【００８８】
履歴管理装置１４０は、診断サービス提供者の管理下に置かれる場合と、診断対象者又はその関係者が使用できる場所に配置される場合の２通りがある。診断対象者又はその関係者が診断対象者データの管理を診断サービス提供者に委託する場合、診断サービス提供者がアクセスできる場所に配置される。診断対象者データにはプライバシーが含まれるため、診断対象者又はその関係者が自ら管理する場合には、診断対象者又はその関係者がアクセスできる範囲に配置される。
【００８９】
＜ハードウェア構成について＞
ハードウェア構成は、図２と同様である。図２のように、端末又は装置は情報処理装置としての機能を有する。図２のハードウェア構成は一例であり、例えばスマートフォンなどのハードウェア構成が採用される場合もある。
【００９０】
例えば、リスク値算出端末１５０の場合、スマートフォンで動作するアプリケーションソフトで診断対象者又はその関係者がリスク値算出装置１６０にアクセスし、算出されたリスク値を表示するなどのユースケースが考えられる。
【００９１】
＜診断システム１００の機能について＞
図１２は、診断システム１００が有する端末又は装置の機能を説明する機能ブロック図の一例である。
【００９２】
<<診断データ管理端末１１０、バイオマーカデータ登録端末１１１、筆跡特徴量データ登録端末１１２、診断対象者登録端末１１３、推奨情報登録端末１１４>>
診断データ管理端末１１０、バイオマーカデータ登録端末１１１、筆跡特徴量データ登録端末１１２、診断対象者登録端末１１３、及び、推奨情報登録端末１１４は送受信部１２１、操作受付部１２２、表示制御部１２３、及び、登録要求部１２４を有する。これら各機能部は、図２に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラム５０４ｐに従ったＣＰＵ５０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００９３】
送受信部１２１は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること及びネットワークＩ／Ｆ５０７を制御すること等により実現され、ネットワークＮを介して主にデータベース管理装置１３０と各種データの送受信を行う。
【００９４】
操作受付部１２２は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること及び入力部５０５を制御すること等により実現され、端末に対する操作や情報の入力を受け付ける。
【００９５】
表示制御部１２３は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること及びディスプレイＩ／Ｆ５０６を制御すること等により実現され、ディスプレイ５１０に各種の画面を表示する。例えば表示制御部１２３は、データの登録用の画面を表示させるＨＴＭＬデータ及びスクリプト言語を解釈して、Ｗｅｂページを表示する。あるいは、これらの端末で専用のアプリケーションソフトが動作している場合、画面の部品を決まった位置に配置してデータの登録用の画面を表示する。
【００９６】
登録要求部１２４は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、診断サービス提供者が登録した各種のデータの登録をデータベース管理装置１３０に要求する。
【００９７】
<<データベース管理装置１３０>>
また、データベース管理装置１３０は送受信部１３１、診断データ管理部１３２、バイオマーカデータ管理部１３３、筆跡特徴量データ管理部１３４、診断対象者データ管理部１３５及び推奨情報データ管理部１３６を有する。これら各機能部は、図２に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラム５０４ｐに従ったＣＰＵ５０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００９８】
また、データベース管理装置１３０は、ＲＡＭ５０３や補助記憶装置５０４などにより実現され、各種情報を記憶部する記憶部１３９を有する。図１２の記憶部１３９には、診断データベース３００１、バイオマーカデータベース３００２、筆跡特徴量データベース３００３、診断対象者データベース３００４、及び、推奨情報データベース３００５が記憶されている。以下では、これらのデータベースについて説明する。
【００９９】
【表４】
2018114232.tif 000006
表４は、診断データベース３００１に登録されているデータをテーブル状に示す。診断データベース３００１には、うつ病患者及び健常者の診断結果の情報が格納される。診断データベース３００１は、表形式のデータベースであり、診断結果ごとのレコードの集合を有する。
【０１００】
１つのレコードは、診断ＩＤ（Identification）、被験者ＩＤ、診断種別、診断時刻、診断結果、及び、トータル診断結果の６つの属性（フィールド、項目）を有する。診断ＩＤは、あるうつ病患者又は健常者に対する１回の診断を特定するための情報である。あるいは、診断を一意に識別する識別情報と称してもよい。ＩＤとは複数の対象から、ある特定の対象を一意的に区別するために用いられる名称、符号、文字列、数値などの組み合わせをいう。以下のＩＤについても同様である。
【０１０１】
被験者ＩＤは、診断されたうつ病患者又は健常者を特定するための情報又は一意に識別するための情報である。診断種別は、複数の診断項目のうち診断の根拠となる診断項目を表す。診断種別は、ＷＨＯ（世界保健機関）の国際疾病分類である「ＩＣＤ−１０」又は米国精神医学会の「ＤＳＭ−５」などにより決まっている。表５にＤＳＭ−５の診断種別を示す。
【０１０２】
診断時刻は、診断種別ごとの診断の時刻を表す（年月日を含む）。診断結果は、診断種別ごとの診断の結果を値で表す。値は該当するか否かに対応させて、例えば「１又は０」である。トータル診断結果は、１回の診断でうつ病患者又は健常者のどちらであると診断されたかを示す。このように、診断種別が診断項目を表し、診断結果がこの診断項目に該当するか否かを表す。
【０１０３】
例えば、表５のＮｏ１の診断種別では「ほとんど１日中続く抑うつ気分」にうつ病患者又は健常者がＹｅｓ又はＮｏのどちらで回答したかが診断結果になる。また、医師は各診断種別に対する回答を総合してトータル診断結果を決定する。
【０１０４】
【表５】
2018114232.tif 000007
表５は、うつ病の診断基準の１つである「ＤＳＭ−５」の診断基準と診断結果種別を示す。ＤＳＭ−５では、各診断結果種別は、包含事項、除外事項、修飾事項及び選択事項に区分されている。診断データベース３００１の診断基準は、包含事項、除外事項、修飾事項又は選択事項の各要素でどのような診断が行われるかを表し、診断データベース３００１の診断結果種別は、各要素に対する診断結果を値で表す。ＤＳＭ−５には３４個の診断種別があるので、１回の診断で、一人のうつ病患者又は健常者に対し３４個のレコードが診断データベース３００１に生成される。例えば、１つ目のレコードの診断種別は「DSM-5-a-i」に相当し、該レコードの診断結果の値は、「ほとんど１日中続く抑うつ気分」に該当するか否かを数値（１，０）で表す。なお、ＤＳＭ−５の詳細については「高橋  三郎著、「ＤＳＭ−５診断面接ポケットマニュアル」、医学書院、2015年01月」を参照されたい。ただし、うつ病の診断基準は研究途上であり、診断の種別が増えたり減ったりすることがあり得る。
【０１０５】
また、表５はＤＳＭ−５を示すが、今後、改訂されＤＳＭ−６等の診断基準が作成されても本実施形態に好適に適用できる。
【０１０６】
【表６】
2018114232.tif 000008
表６は、バイオマーカデータベース３００２に登録されているデータをテーブル状に示す。バイオマーカデータには、うつ病患者及び健常者のバイオマーカの測定値が格納される。バイオマーカデータベース３００２は、表形式のデータベースであり、１つのバイオマーカごとに１つのレコードを有する。
【０１０７】
各レコードは、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、バイオマーカ種別、測定時刻、及び、測定値の５つの属性を有する。診断ＩＤは、バイオマーカに対応する診断を示す。例えば、うつ病患者又は健常者は医師の診断と共にバイオマーカによる検査を受ける。この時の診断とバイオマーカの測定値が診断ＩＤにより対応付けられる。
【０１０８】
被験者ＩＤは表４の被験者ＩＤと同じものである。バイオマーカ種別は、複数あるバイオマーカの種別を表す。バイオマーカの一例を表７に示す。測定時刻は、バイオマーカを測定した時刻を表す（年月日を含んでよい）。測定値は、バイオマーカの測定値を表す。このように、１つのバイオマーカ種別の測定値が診断ＩＤと対応付けられている。
【０１０９】
【表７】
2018114232.tif 000009
表７は、バイオマーカ種別の一例を示す。うつ病の原因の１つとしてストレスがあることが知られている。うつ病患者又は健常者が受けているストレスの大きさに相関するとされるバイオマーカ（ストレスマーカ）として表７のような生化学物質がある。表７では１５個のバイオマーカが挙げられている。ただし、うつ病に有効なバイオマーカは研究途上であり、これらのバイオマーカは今後増えることも減ることもあり得る。
【０１１０】
表７のストレスマーカがうつ病のバイオマーカとして採用された場合、１回の検査により、１５個のレコードがバイオマーカデータベース３００２に登録される。バイオマーカデータベース３００２のバイオマーカ種別は、これらのストレスマーカの生化学物質を表し、バイオマーカデータの測定値はその生化学物質の測定値を表す。なお、バイオマーカについては「山口  昌樹、"唾液マーカでストレスを測る"、［online］、［平成28年7月15日検索］、インターネット〈URL：http://www.banyu-zaidan.or.jp/banyu_oldsite/symp/about/info/pdf/3-2_066_070.pdf〉」を参照されたい。
【０１１１】
【表８】
2018114232.tif 000010
表８は筆跡特徴量データベース３００３に登録されているデータをテーブル状に示している。筆跡特徴量データベース３００３には、うつ病患者及び健常者の筆跡特徴量データが格納される。筆跡特徴量データベース３００３は表形式のデータベースであり、筆跡特徴量データごとに１つのレコードが生成される。
【０１１２】
１つのレコードは、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、筆跡特徴量種別、測定時刻及び測定値の５つの属性を有する。診断ＩＤは、筆跡特徴量と診断結果を対応付ける。医師の診断を受けるまでに蓄積された筆跡特徴量が１つの診断ＩＤと対応づけられる。
【０１１３】
被験者ＩＤは診断データベース３００１と同じものである。筆跡特徴量種別は前述した文字サイズや筆圧最大値など、測定値の種別を表す。測定値は、筆跡特徴量種別の具体的な値（文字サイズや筆圧最大値）を表す。
【０１１４】
【表９】
2018114232.tif 000011
表９は、診断対象者データベース３００４に登録されているデータをテーブル状に示している。診断対象者データベース３００４は診断対象者に関する情報が格納される。診断対象者データベース３００４は表形式のデータベースであり、登録された診断対象者ごとに１つのレコードを有する。各レコードは、診断対象者ＩＤ、及び連絡先の２つの属性を有する。
【０１１５】
診断対象者ＩＤは、登録された診断対象者を特定するための情報又は一意に識別するための情報である。連絡先は、診断対象者に情報を伝えるための通信方法と宛先を表し、例えば、電子メールのアドレス、電話番号、住所等が格納される。
【０１１６】
【表１０】
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表１０は推奨情報データベース３００５に登録されているデータをテーブル状に示している。推奨情報データベース３００５には診断対象者に対する推奨情報が格納される。推奨情報データベース３００５は表形式のデータベースであり、診断対象者に適切な推奨情報がレコードごとに格納されている。
【０１１７】
各レコードは、種別分類、種別、及び、推奨情報の３つの属性を有する。種別分類はBIOMARKER（バイオマーカ）、 DIAGNOSTIC（診断）のいずれかである。種別は、バイオマーカ種別、又は、診断種別である。推奨情報は、この種別に応じた、診断対象者に対する推奨情報を表す。例えば、種別分類がBIOMARKERであれば関連する血液検査（血液の成分に関する注意喚起）、DIAGNOSTICであれば関連する食品（摂取すべき食品）である。
【０１１８】
この他、推奨情報には、多種多様な情報が含まれうる。例えば、ヨガなどの具体的なスポーツ、満たすべき睡眠時間、具体的な書籍、映画、音楽、人間関係等のセミナーの提案など、うつ病の改善に役立つ情報であればよい。
【０１１９】
（データベース管理装置１３０の機能）
送受信部１３１は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること及びネットワークＩ／Ｆ５０７を制御すること等により実現され、ネットワークＮを介して各種データの送受信を行う。
【０１２０】
診断データ管理部１３２は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現される。診断データ管理部１３２は診断データ管理端末１１０から診断データの登録を受け付け、診断データベース３００１に登録する。また、リスク値算出装置１６０からの要求に対し、診断データベース３００１から診断データを読み出しリスク値算出装置１６０に送信する。
【０１２１】
バイオマーカデータ管理部１３３は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、バイオマーカデータ登録端末１１１からバイオマーカデータの登録を受け付け、バイオマーカデータベース３００２に登録する。また、バイオマーカデータ管理部１３３は、リスク値算出装置１６０からの要求に対し、バイオマーカデータベース３００２からバイオマーカデータを読み出しリスク値算出装置１６０に送信する。
【０１２２】
筆跡特徴量データ管理部１３４は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、筆跡特徴量データ登録端末１１２から筆跡特徴量データの登録を受け付け、筆跡特徴量データベース３００３に登録する。また、リスク値算出装置１６０からの要求に対し、筆跡特徴量データベース３００３から筆跡特徴量データを読み出しリスク値算出装置１６０に送信する。
【０１２３】
診断対象者データ管理部１３５は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、診断対象者登録端末１１３から診断対象者データの登録を受け付け、診断対象者データベース３００４に登録する。また、履歴管理装置１４０からの要求に対し、診断対象者データベース３００４から診断対象者データを読み出し履歴管理装置１４０に送信する。
【０１２４】
推奨情報データ管理部１３６は図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、推奨情報登録端末１１４から推奨情報の登録を受け付け、推奨情報データベース３００５に登録する。また、推奨情報データ管理部１３６はリスク値算出端末１５０からの要求に対し、推奨情報データベース３００５から推奨情報を読み出してリスク値算出端末１５０に送信する。
【０１２５】
<<履歴管理装置１４０>>
履歴管理装置１４０は、送受信部１４１、操作受付部１４２、表示制御部１４３及び履歴データ管理部１４４を有する。これら各機能部は、図２に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラム５０４ｐに従ったＣＰＵ５０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。また、履歴管理装置１４０は、ＲＡＭ５０３や補助記憶装置５０４などにより実現され、各種情報を記憶部する記憶部１４９を有する。記憶部１４９には、履歴データベース４００１が記憶されている。まず、履歴データベース４００１について説明する。
【０１２６】
【表１１】
2018114232.tif 000013
表１１は履歴データベース４００１に登録されているデータをテーブル状に示す。履歴データベース４００１には診断対象者の筆跡特徴量データが格納される。
【０１２７】
履歴データベース４００１は表形式のデータベースであり、診断対象者の筆跡特徴量種別ごとのレコードを有する。各レコードは、リスク値算出時刻、診断対象者ＩＤ、筆跡特著量種別、測定時刻、及び、測定値の５つの属性を有する。例えば１回の登録で入力される筆跡特徴量種別（２個×一月分）に同じリスク値算出時刻が付与される。
【０１２８】
リスク値算出時刻は、診断対象者又はその関係者が、診断対象者のうつ病のリスク値を算出した時刻（年月日を含む）である。診断対象者ＩＤは診断対象者データベース３００４と同じものである。筆跡特徴量種別、測定時刻及び測定値は、筆跡特徴量データベース３００３と同じものである。表１１では、推定されたリスク値が含まれていないが含めてもよい。しかし、筆跡特徴量種別と測定値があれば、リスク値算出装置１６０はリスク値を適宜、算出できる。
【０１２９】
診断データとバイオマーカデータが変わると後述する相関関係も変わるため、同じ筆跡特徴量に対し、異なるリスク値が算出されることがある。このため、リスク値算出装置１６０は現在の相関関係でリスク値を算出することが好ましい。
【０１３０】
（履歴管理装置１４０の機能）
送受信部１４１、操作受付部１４２及び表示制御部１４３については診断データ管理端末１１０等と同様でよい。履歴データ管理部１４４は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現される。履歴データ管理部１４４はリスク値算出装置１６０でリスク値が算出された場合に、リスク値算出端末１５０から履歴データベース４００１の各属性を取得して履歴データベース４００１に登録する。リスク値の算出に使用された診断対象者の各属性はデータベース管理装置１３０から取得する。
【０１３１】
<<リスク値算出端末１５０>>
リスク値算出端末１５０は送受信部１５１、操作受付部１５２、表示制御部１５３、リスク値算出要求部１５４、及び、推奨情報要求部１５５を有する。これら各機能部は図２に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラム５０４ｐに従ったＣＰＵ５０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【０１３２】
送受信部１５１、操作受付部１５２及び表示制御部１５３については診断データ管理端末１１０等と同様でよい。リスク値算出要求部１５４は図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、診断対象者又はその関係者がリスク値の算出を要求した場合、リスク値の算出要求をリスク値算出装置１６０に送信する。リスク値算出端末１５０の表示制御部１５３は、リスク値算出装置１６０が算出したリスク値を取得してディスプレイ５１０に表示する。
【０１３３】
推奨情報要求部１５５は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、診断対象者の筆跡特徴量データ、バイオマーカデータの推定値及び診断データの推定値に対応付けられた推奨情報を、データベース管理装置１３０に要求する。
【０１３４】
<<リスク値算出装置１６０>>
リスク値算出装置１６０は、送受信部１６１、相関関係推定部１６２、及び、リスク値算出部１６３を有する。これら各機能部は、図２に示された各構成要素のいずれかが補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラム５０４ｐに従ったＣＰＵ５０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【０１３５】
また、リスク値算出装置１６０は、ＲＡＭ５０３や補助記憶装置５０４などにより実現され、各種情報を記憶部する記憶部１６９を有する。記憶部１６９には、相関関係データ６００１が記憶されている。相関関係データ６００１は筆跡特徴量データとバイオマーカデータの相関関係、バイオマーカデータと診断データの相関関係を表すデータである。
【０１３６】
相関関係推定部１６２は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、データベース管理装置１３０の診断データ、バイオマーカデータ及び筆跡特徴量データを使用して、上記の相関関係を算出する。
【０１３７】
リスク値算出部１６３は、図２に示したＣＰＵ５０１がプログラム５０４ｐを実行すること等により実現され、相関関係データ６００１を使用して診断対象者のリスク値を算出する。
【０１３８】
＜相関関係について＞
<<回帰による相関関係の算出>>
入力変数のベクトルＸの値から目標変数Ｔの値を予測することは、回帰問題と呼ばれている。回帰問題の目標は、Ｎ個の観測値{Ｘn}(n=1,…,N)と対応する目標値{Ｔｎ}からなる訓練データが与えられたとき、測定値Ｘに対するＴの値を予測することである。単純な解法として、入力Ｘに対してＴ＝ｆ（Ｘ）となる関数ｆを求めることが挙げられる。関数ｆの最も単純な線形回帰モデルは、入力変数の線形結合である。なお、回帰問題については例えば「Ｃ．Ｍ．ビショップ著、「パターン認識と機械学習」、丸善出版、2007年12月」を参照されたい。
Ｔ＝a1・x1＋a2・x2＋a3・x3＋a4・x4＋…＋an・x20
この回帰問題の考え方を本実施形態に適用する。なお、説明の便宜上、図１０（ａ）の推定方法の相関関係を説明するが、図１０（ｂ）の推定方法でも同様である。
【０１３９】
各診断結果を要素とする診断データをベクトルＤ、各測定値を要素とするバイオマーカデータをベクトルＢ、各測定値を要素とする筆跡特徴量データをベクトルＬとする。表５に示したように診断データの要素数は３４、表７に示したようにバイオマーカデータの要素数は１５、筆跡特徴量データの要素数は２である。
【０１４０】
筆跡特徴量データでバイオマーカデータを表すことを検討すると、１つのバイオマーカデータの要素が筆跡特徴量データの２個の要素と結びつく。筆跡特徴量データからうつ病患者及び健常者のバイオマーカデータを求める関数をＬtoＢとする。筆跡特徴量データの各要素をＬ１〜Ｌ２で表し、バイオマーカデータの各要素をＢ１〜Ｂ１５で表すと、ＬtoＢの線形結合は以下のように表される。
ＬtoＢ１＝a1・L1＋a2・L2
a1〜a2は筆跡特徴量データの各要素の係数である。したがって、うつ病患者及び健常者の訓練データを用いて回帰問題を解いてa1〜a2を求めることで、筆跡特徴量データとバイオマーカデータを線形結合で表すことができる。このような回帰問題は最小二乗法で解くことができる。
【０１４１】
同様の算出を、バイオマーカデータの各要素について行う。
ＬtoＢ２＝b1・L1＋b2・L2
ＬtoＢ３＝c1・L1＋c2・L2
（略）
ＬtoＢ１５＝o1・L1＋o2・L2  …  （１）
次に、バイオマーカデータで診断データを表すことを検討すると、１つの診断データの要素がバイオマーカデータの１５個の要素と結びつくと考えられる。バイオマーカデータからうつ病患者及び健常者の診断データを求める関数をＢtoＤとする。
【０１４２】
バイオマーカデータの各要素をＢ１〜Ｂ１５で表し、診断データの各要素とＤ１〜Ｄ３４で表すと、ＢtoＤの線形結合は以下のように表される。a1〜a15等の係数は式（１）とは異なっている。
ＢtoＤ１＝a1・B1＋a2・B2＋a3・B3＋a4・B4＋…＋a15・B15
ＢtoＤ２＝b1・B1＋b2・B2＋b3・B3＋b4・B4＋…＋b15・B15
（略）
ＢtoＤ３４＝hh1・B1＋hh2・B2＋hh3・B3＋hh4・B4＋…＋hh15・B15  …  （２）
したがって、診断データベース３００１、筆跡特徴量データベース３００３及びバイオマーカデータベース３００２を参照し、相関関係推定部１６２は係数を決定することができる。決定した係数は相関関係データ６００１として記憶部１６９に記憶される。
【０１４３】
同様にして、診断対象者の筆跡特徴量データをベクトルＬ'、バイオマーカデータの推定値のベクトルをＢ'、診断データの推定値のベクトルをＤ'とする。すると、以下の関係が得られる。
Ｌ'toＢ'
Ｂ'toＤ'
リスク値算出部１６３は、Ｌ'toＢ'として式（１）を使用し、診断対象者の筆跡特徴量データを代入してバイオマーカデータを推定する。また、リスク値算出部１６３は、Ｂ'toＤ'として式（２）を使用し、診断対象者のバイオマーカデータに代入して診断データを推定できる。
【０１４４】
なお、本実施形態ではうつ病患者と健常者の筆跡特徴量データ、バイオマーカデータ及び診断データを区別しない。しかし、回帰によってうつ病患者と健常者の両方の相関関係が得られれば、うつ病患者か健常者かが分からない診断対象者のバイオマーカデータ及び診断データを推定することができる。
【０１４５】
また、診断データは、属性ごとに０〜１の範囲で値を取るが、診断データが１に近い方がうつ病のリスクが高いとは限らない。例えば、診断基準の１つである「修飾事項／経過と重傷度／重度」が１に近い診断対象者はうつ病のリスクが高いと推定されるが、「修飾事項／経過と重傷度／軽度」が１に近い診断対象者はうつ病のリスクが低い。診断基準のこの他の属性に関しても、うつ病のリスクが高いかどうかは属性よって異なる。
【０１４６】
このため、リスク値算出部１６３は、診断データの属性に重み付けしてリスク値を算出する。すなわち、３４個の属性の推定結果をそれぞれ重み付けして合計するなどして、リスク値を算出する。リスク値は値が大きいほどうつ病になる可能性が高い指標となる。また、診断データそのものがリスク値として扱われてもよい。
【０１４７】
このように、診断対象者が医療機関に赴かなくてもバイオマーカデータと診断データを推定でき、うつ病の早期診断が可能になる。
【０１４８】
また、リスク値算出部１６３は診断対象者の別の時点での筆跡特徴量データからバイオマーカデータと診断データを推定できる。したがって、診断対象者又はその関係者は、リスク値、バイオマーカデータ又は診断データの増減の傾向を確認して、自分がうつ病になりそうか又は改善しているかなどを確認できる。
【０１４９】
なお、本実施形態では一次結合を説明したが、二次以上の多項式で回帰して係数を求めてもよい。
【０１５０】
<<機械学習による推定>>
また、機械学習によって相関関係を求めてもよい。図１３は機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークの構成例を示す。図１３（ａ）は筆跡特徴量データからバイオマーカデータを出力するニューラルネットワークである。入力層６０１にはうつ病患者又は健常者の筆跡特徴量データ（Ｌ１〜Ｌ２）が入力され、出力層６０３から、うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が出力される。
【０１５１】
図１３（ａ）では入力層のノードの数が筆跡特徴量データの種別の数であり、出力層のノードの数がバイオマーカデータの種別の数である。中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【０１５２】
図１３（ｂ）はバイオマーカデータから診断データを出力するニューラルネットワークである。入力層６０１にはうつ病患者又は健常者のバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が入力され、出力層６０３から、うつ病患者又は健常者の診断データ（Ｄ１〜３４）が出力される。
【０１５３】
図１３（ｂ）では入力層のノードの数がバイオマーカデータの種別の数であり、出力層のノードの数が診断データの診断種別の数である。中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【０１５４】
図１３（ａ）（ｂ）では、各層を左（入力層）から順番に番号で識別して説明する。入力層が第１層、中間層が第２層、出力層が第３層である。なお、図１３（ａ）と（ｂ）で中間層の数を同じにする必要はない。また、中間層（第２層）のノードの数を同数にする必要もない。
【０１５５】
以下では、ニューラルネットワークの入力層から出力層までの情報の伝達を説明する。まず、入力層の各ノードには筆跡特徴量データ（Ｌ１〜Ｌ２）が入力される。ニューラルネットワークにおける第１層の上からi番目(iは1以上n以下の整数)のノードへの入力は、筆跡特徴量データＬｉと重みＷ1iの線形結合で表される。ここでＸ1iは第１層のｉ番目のノードへの入力値であり、Ｗ1iは第１層のｉ番目のノードの重みである。
Ｘ1i＝ΣＷ1i・Ｌi
また、第１層のi番目(iは１以上n以下の整数)のノードの出力Ｚ1iは活性化関数ｆ（Ｘ）を用いて以下のように表すことができる。
Ｚ1i＝ｆ（Ｘ1i）
活性化関数は非線形関数であり、入力に対して非線形な演算結果を出力する。活性化関数としてはシグモイド関数が知られている。シグモイド関数では、入力値の絶対値が大きい場合でも出力が０から１の間に収まるという特徴がある。シグモイド関数がｘ＝０付近で０から１に変化する傾きは自然対数ｅの指数により調整できる。なお、活性化関数としてtanh関数（出力は−１〜＋１）が使用されてもよい。
【０１５６】
第２層への入力と出力も第１層と同様に線形結合を用いて算出される。
Ｘ2i＝ΣＷ2i・Ｚ1i
Ｚ2i＝ｆ（Ｘ2i）
Ｘ2iは第２層のｉ番目のノードへの入力値であり、Ｗ2iは第２層のi番目のノードの重みである。Ｚ2iは第２層のｉ番目のノードへの出力値である。第３層の出力も同様に算出される。第３層の各ノードからバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）の推定値が出力される。
【０１５７】
機械学習では学習フェーズで重みＷjiが学習される。ｊは層の番号、iはノードの番号である。第３層の出力値はうつ病患者又は健常者のバイオマーカデータと比較される。出力値と比較されるバイオマーカデータを教師信号という。うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータはニューラルネットワークで求められた値でなく測定値なので、ニューラルネットワークで算出される値と測定値とが同程度になることが好ましい。
【０１５８】
また、筆跡特徴量データとバイオマーカデータとの間に何らかの関係や相関がある場合には筆跡特徴量データからバイオマーカデータが得られるはずである。また、ニューラルネットワークは、入力に応じた値を出力する任意の関数を近似できることが知られているため、筆跡特徴量データとバイオマーカデータの間の相関を表すことができる。第３層の出力がバイオマーカデータに近づくようにニューラルネットワークが学習することで筆跡特徴量データからバイオマーカデータが得られる。
【０１５９】
ニューラルネットワークの学習とは重みＷjiを更新することを言う。具体的には、第３層の出力と教師信号の差を誤差として、誤差逆伝播法と言われる手法で入力層から出力層に至るまでの重みを修正する。なお、誤差逆伝播法については定式化されているため説明を省略する。図１３（ａ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みＷjiは相関関係データ６００１に相当する。
【０１６０】
いくつかの教師信号で重みを更新したり重みが変化しなくなったりすると学習フェーズが終了する。この状態で、診断対象者の筆跡特徴量データがニューラルネットワークに入力されると、診断対象者のバイオマーカデータの推定値が出力される。
【０１６１】
図１３（ｂ）のニューラルネットワークの学習も同様に行われる。うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータと診断データの間に何らかの関係や相関がある場合には、バイオマーカデータから診断データが得られる。入力層の各ノードにはバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が入力され、第３層の各ノードから診断データ（Ｄ１〜Ｄ３４）の推定値が出力される。
【０１６２】
図１３（ｂ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みＷjiは相関関係データ６００１に相当する。したがって、うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータからうつ病患者又は健常者の診断データが出力されるようにニューラルネットワークが学習することにより、図１３（ａ）で算出されたバイオマーカデータの推定値から診断データの推定値が得られる。なお、機械学習には、ニューラルネットワークの他、サポートベクターマシンや多クラス分類法などがある。
【０１６３】
＜動作手順＞
以下では、診断システム１００が行う各動作について説明する。
【０１６４】
<<診断データの登録>>
図１４は、診断データを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０１６５】
診断サービス提供者は、診断データ管理端末１１０を操作して、診断ごとに診断データを入力する。診断データ管理端末１１０の操作受付部１２２は診断サービス提供者による診断データの入力を受け付ける（Ｓ５１）。すなわち、診断サービス提供者は診断ＩＤ、被験者ＩＤ、診断時刻、診断種別ごとの診断結果を入力する。
【０１６６】
診断データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部１２２が操作を受け付け、登録要求部１２４が診断データをデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ５２）。診断データ管理部１３２は診断データを診断データベース３００１に登録する。このようにして、うつ病患者、健常者及び診断対象者の診断データが登録される。
【０１６７】
<<診断データの更新>>
図１５は、診断データが更新された旨をデータベース管理装置に通知する手順の一例のフローチャート図である。
【０１６８】
診断サービス提供者は、診断データ管理端末１１０を操作して、診断データが更新された旨を入力する。診断データ管理端末１１０の操作受付部１２２は診断サービス提供者による更新の旨の入力を受け付ける（Ｓ５３）。受付に際しては、更新された診断データに関する診断ＩＤ、被験者ＩＤ、診断時刻、診断種別ごとの診断結果が入力される。
【０１６９】
登録要求部１２４は、更新された診断データによってデータベース管理装置１３０の診断データを更新する要求をデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ５４）。送受信部１３１は更新要求を受信して、診断データベース３００１を更新する。
【０１７０】
また、送受信部１３１は更新要求を受信すると、診断データ管理部１３２が診断対象者データベース３００４を検索する（Ｓ５５）。そして、検索された診断対象者の連絡先に対して、診断データが更新された旨を通知する。
【０１７１】
診断データが更新されたことの通知を受けた、診断対象者又はその関係者は、リスク値算出端末１５０を操作して、うつ病のリスク値を再度、推定できる。このように、本実施形態の診断システム１００は診断基準の改定に対応できる。
【０１７２】
また、診断データの更新に対し、以下のように自動的にリスク値を算出してもよい。
【０１７３】
データベース管理装置１３０の送受信部１３１は更新要求を受信すると、リスク値算出装置１６０に相関関係データ６００１の算出を要求する（Ｓ５５−２）。医師等は、新たな診断基準でうつ病患者及び健常者の診断を行っており、医師による診断データが得られている。
【０１７４】
相関関係データ６００１が作成されると、データベース管理装置１３０の送受信部１３１はリスク値算出装置１６０にリスク値の算出を要求する（Ｓ５５−３）。算出の要求には診断対象者の被験者ＩＤが含まれる。
【０１７５】
リスク値算出装置１６０のリスク値算出部１６３は、被験者ＩＤで指定される診断対象者ＩＤを履歴管理装置１４０に要求して、履歴管理装置１４０から取得した診断対象者の筆跡特徴量データを変更後の相関関係データ６００１に適用しリスク値を算出する（Ｓ５５−４）。また、このリスク値をメールなどで診断対象者に送信する。
【０１７６】
診断データが更新されるのは、うつ病の診断基準が改定されるためである。うつ病の診断基準が改訂されると、診断データの更新が必要となる場合がある。例えば、ＤＳＭ−ＩＶでは、文化的状況による疾病の一種である死別反応とみなされる場合、それが除外基準になる。一方、ＤＭＳ−５では、この除外基準が削除されている。つまり、ＤＳＭ−ＩＶからＤＳＭ−５への改訂により、診断結果の変更が必要となる。
【０１７７】
したがって、本実施形態によれば、診断データ（診断結果）の更新により、診断対象者の過去の筆跡特徴量データでリスク値を算出し直すことができるので、最新の診断基準に基づくリスク値を算出できる。
【０１７８】
<<バイオマーカデータの登録>>
図１６はバイオマーカデータを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０１７９】
診断サービス提供者は、バイオマーカデータ登録端末１１１を操作して、診断ごとにバイオマーカデータを入力する。バイオマーカデータ登録端末１１１の操作受付部１２２は診断サービス提供者によるバイオマーカデータの入力を受け付ける（Ｓ５６）。診断サービス提供者は、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、測定時刻、バイオマーカ種別ごとの測定値を入力する。
【０１８０】
バイオマーカデータが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部１２２が操作を受け付け、登録要求部１２４がバイオマーカデータをデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ５７）。バイオマーカデータ管理部１３３はバイオマーカデータをバイオマーカデータベース３００２に登録する。このように、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータが登録される。
【０１８１】
<<筆跡特徴量の登録>>
図１７は筆跡特徴量データを登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０１８２】
診断サービス提供者は、筆跡特徴量データ登録端末１１２を操作して、診断ごとに筆跡特徴量データを入力する。筆跡特徴量データ登録端末１１２の操作受付部１２２は、診断サービス提供者による筆跡特徴量データの入力を受け付ける（Ｓ５８）。診断サービス提供者は、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、測定時刻、ライフログ種別ごとの測定値を入力する。
【０１８３】
筆跡特徴量データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部１２２が操作を受け付け、登録要求部１２４が筆跡特徴量をデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ５９）。データベース管理装置１３０の筆跡特徴量データ管理部１３４は筆跡特徴量データを筆跡特徴量データベース３００３に登録する。このように、うつ病患者、健常者及び診断対象者の筆跡特徴量データが登録される。
【０１８４】
<<診断対象者の登録>>
図１８は、診断対象者を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０１８５】
診断サービス提供者は、診断対象者登録端末１１３を操作して、診断対象者データを入力する。診断対象者登録端末１１３の操作受付部１２２は診断サービス提供者による診断対象者データの入力を受け付ける（Ｓ６０）。すなわち、診断サービス提供者は診断対象者ＩＤ、連絡先を入力する。
【０１８６】
診断対象者データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部１２２が操作を受け付け、登録要求部１２４が診断対象者データをデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ６１）。データベース管理装置１３０の診断対象者データ管理部１３５は診断対象者データを診断対象者データベース３００４に登録する。このようにして、診断対象者データが登録される。
【０１８７】
<<推奨情報の登録>>
図１９は、推奨情報を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０１８８】
診断サービス提供者は、推奨情報登録端末１１４を操作して、推奨情報を入力する。推奨情報登録端末１１４の操作受付部１２２は診断サービス提供者による推奨情報の入力を受け付ける（Ｓ６２）。すなわち、推奨情報を入力する。
【０１８９】
推奨情報が入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部１２２が操作を受け付け、登録要求部１２４が推奨情報をデータベース管理装置１３０に送信する（Ｓ６３）。データベース管理装置１３０の推奨情報データ管理部１３６は推奨情報を推奨情報データベース３００５に登録する。このようにして、推奨情報が登録される。
【０１９０】
<<データ操作>>
図２０は、データベース管理装置がデータ操作を行う手順の一例のフローチャート図である。データベース管理装置１３０は端末からの要求に応じてデータベースへのデータの登録、検索及び提供等を行う。
【０１９１】
データベース管理装置１３０は、診断データ管理端末１１０、バイオマーカデータ登録端末１１１、筆跡特徴量データ登録端末１１２、診断対象者登録端末１１３、推奨情報登録端末１１４及びリスク値算出端末１５０からデータ操作要求を受信する（Ｓ６４）。要求の際は、要求種別と要求データが指定される。
【０１９２】
データベース管理装置１３０は要求種別を判断する（Ｓ６５）。例えば、要求種別には登録、検索、更新などがある。データベース管理装置１３０は要求種別に応じたデータ操作を行う（Ｓ６６）。
【０１９３】
<<リスク値の算出>>
図２１（ａ）はリスク値算出装置がリスク値を算出する手順の一例のフローチャート図である。図２１（ｂ）は診断システムの全体的な動作を示す一例のシーケンス図である。実質的な内容は同じであるが、ここではシーケンス図に基づいて説明する。
【０１９４】
Ｓ６７：診断対象者又はその関係者はリスク値算出端末１５０を操作してリスク値を算出させる操作を行う。リスク値算出端末１５０の操作受付部１５２は、リスク値算出の要求を受け付ける。
【０１９５】
受付に際して、診断対象者又はその関係者は、筆跡特徴量データを入力する。入力された筆跡特徴量データのうち、任意の診断対象者ＩＤが指定されてもよいし、期間が指定されてもよい。
【０１９６】
Ｓ６８：リスク値算出端末１５０は指定された筆跡特徴量データと診断対象者ＩＤを履歴データベース４００１に登録するよう履歴管理装置１４０に要求する（Ｓ６８）。履歴管理装置１４０は指定された筆跡特徴量データをデータベース管理装置１３０から取得して履歴データベース４００１に登録する。
【０１９７】
Ｓ６９−１：履歴管理装置１４０の送受信部１４１がリスク値の算出要求と共に筆跡特徴量データと診断対象者ＩＤをリスク値算出装置１６０に送信する。
【０１９８】
Ｓ６９−２：リスク値算出装置１６０の送受信部１６１は、筆跡特徴量データと診断対象者ＩＤをデータベース管理装置１３０から受信し、リスク値算出部１６３が筆跡特徴量データに相関関係データ６００１を適用して、筆跡特徴量データからバイオマーカデータの推定値を算出する。
【０１９９】
Ｓ７０：次に、リスク値算出部１６３は、バイオマーカデータの推定値に相関関係データ６００１を適用して診断データの推定値を算出する。なお、図１０（ｂ）の推定方法では、ライフログデータから診断データが推定される。
【０２００】
Ｓ７１−１：リスク値算出装置１６０の送受信部１６１は算出したバイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値をリスク値算出端末１５０へ送信する。
【０２０１】
Ｓ７１−２：リスク値算出端末１５０の送受信部１５１はバイオマーカデータの推定値及び診断データの推定値を受信し、表示制御部１５３がそれらの推定値をディスプレイ５１０に表示する。
【０２０２】
このように、バイオマーカデータが推定されるので、診断対象者又はその関係者は定量的かつ客観的な指標を把握できる。また、診断データの推定値が得られるので、医師などが診断基準に基づいて判断する診断データが得られる。したがって、筆跡特徴量という日常的に得られる情報で、医師の診断基準に基づいてうつ病の早期診断が可能になる。
【０２０３】
Ｓ７２−１：次に、推奨情報要求部１５５は、データベース管理装置１３０に、指定された筆跡特徴量データ、バイオマーカデータの推定値、及び診断データの推定値に対応付けられた推奨情報を要求する。
【０２０４】
Ｓ７２−２：データベース管理装置１３０の推奨情報データ管理部１３６は、推奨情報データベース３００５から該当する推奨情報を検索し、検索結果の推奨情報をリスク値算出端末１５０に送信する。
【０２０５】
Ｓ７２−３：リスク値算出端末１５０の表示制御部１５３は推奨情報をディスプレイ５１０に表示する。
【０２０６】
なお、推奨情報データベース３００５に推奨情報としてＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が登録されていてもよい。診断対象者又はその関係者はＵＲＬをクリックすることで、リスク値算出端末１５０はＵＲＬが指定するＥＣ（Electronic Commerce）サイトにアクセスする。したがって、リスク値の改善に効果的なＥＣサイトの食品を購入しやすくなる。また、ＥＣサイトでなくリスク値の改善に効果的な情報を提供するＷｅｂサイトのＵＲＬでもよい。
【０２０７】
また、アフィリエイトの仕組みを利用することも有効である。リスク値算出装置１６０は推奨情報を送信するＨＴＭＬなどで記述された画面情報にアフィリエイト用のスペースを設けておく。
【０２０８】
リスク値算出端末１５０は、予め登録されているＡＳＰ（アフィリエイトサービスプロバイダー）にアクセスして、推奨情報に適した広告主の広告情報をアフィリエイト用のスペースに表示させる。診断対象者がこのスペースをクリックすると、広告主のＵＲＬにリスク値算出端末１５０がアクセスする。アクセス時、リスク値算出装置１６０を特定する情報（例えばＡＳＰの会員ＩＤなど）が広告主に通知される。
【０２０９】
広告主のＷｅｂサイトで診断対象者が商品を購入するとＡＳＰに、リスク値算出装置１６０を特定する情報と成果データ（何を何個購入したか等）が通知される。この結果、ＡＳＰからリスク値算出装置１６０（すなわち、診断システム１００）に成果報酬が支払われる。
【０２１０】
このように、推奨情報とＥＣサイト等をリンクさせることで、診断システム１００の運営コストを低減できる。
【０２１１】
<<履歴の登録>>
図２２は、履歴管理装置が履歴を登録する手順の一例のフローチャート図である。
【０２１２】
履歴管理装置１４０は、リスク値算出端末１５０から履歴登録要求を受け付ける（Ｓ７３）。すなわち、リスク値が算出された筆跡特徴量データに関する、リスク値算出時刻、診断対象者ＩＤ、筆跡特徴量種別、測定時刻、及び、測定値が送信される。
【０２１３】
履歴管理装置１４０の送受信部１４１は履歴登録要求を受信し、履歴データ管理部１４４はこれらのデータを履歴データベース４００１に登録する（Ｓ７４）。
【０２１４】
<<リスク値の時系列表示>>
図２３はリスク値算出端末がリスク値を時系列に算出する手順の一例のフローチャート図である。また、図２３（ｂ）は診断システムの全体的な動作を示す一例のシーケンス図である。実質的な内容は同じであるが、ここではシーケンス図に基づいて説明する。
【０２１５】
Ｓ７５：診断対象者又はその関係者はリスク値算出端末１５０を操作して時系列リスク値を算出させる操作を行う。リスク値算出端末１５０の操作受付部１５２は、この操作を受け付ける（Ｓ７５）。
【０２１６】
Ｓ７６−１：次に、診断対象者又はその関係者は診断対象者ＩＤを指定して筆跡特徴量データを検索する操作を行う。リスク値算出端末１５０の操作受付部１５２は診断対象者ＩＤと検索要求を受け付ける。リスク値算出端末１５０の送受信部１５１は診断対象者ＩＤに対応付けられた筆跡特徴量データの履歴の検索を履歴管理装置１４０に要求する。
【０２１７】
Ｓ７６−２：履歴管理装置１４０の送受信部１４１は検索要求を受信して、履歴データ管理部１４４が診断対象者ＩＤに対応付けられた筆跡特徴量データを検索し、リスク値算出時刻と共にリスク値算出装置１６０に送信する。
【０２１８】
Ｓ７７−１：リスク値算出端末１５０の送受信部１５１は筆跡特徴量データとリスク値算出時刻を受信し、リスク値算出装置１６０に筆跡特徴量データとリスク値算出時刻を送信する。なお、履歴管理装置１４０がリスク値算出装置１６０に直接、筆跡特徴量データとリスク値算出時刻を送信してもよい。
【０２１９】
Ｓ７７−２：リスク値算出装置１６０の送受信部１６１は筆跡特徴量データとリスク値算出時刻を受信し、リスク値算出部１６３がリスク値算出時刻ごとの筆跡特徴量データに相関関係データ６００１を適用する。これにより、リスク値算出時刻ごとに、筆跡特徴量データからバイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値を算出する。
【０２２０】
Ｓ７８−１：リスク値算出装置１６０の送受信部１６１は、リスク値算出時刻ごとに、算出したバイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値をリスク値算出端末１５０に送信する。
【０２２１】
Ｓ７８−２：リスク値算出端末１５０の送受信部１５１はこれらを受信し、表示制御部１５３がリスク値算出時刻ごとにバイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値をディスプレイ５１０に表示する。
【０２２２】
Ｓ７９−１：また、リスク値算出端末１５０の送受信部１５１は、筆跡特徴量データ、バイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値に関連する推奨情報を、データベース管理装置１３０に要求する。
【０２２３】
Ｓ７９−２：データベース管理装置１３０の推奨情報データ管理部１３６は筆跡特徴量データ、バイオマーカデータの推定値、及び、診断データの推定値に対応する推奨情報をリスク値算出端末１５０に送信する。
【０２２４】
Ｓ７９−３：リスク値算出端末１５０の表示制御部１５３はデータベース管理装置１３０から送信された推奨情報をディスプレイ５１０に表示する。
【０２２５】
図２４はリスク値算出端末のディスプレイに表示されたリスク値画面の一例のイメージ図である。図２４では、月ごとのリスク値が散布図として示されている。Ｘ軸の日時はリスク値算出時刻に相当する。このように、診断対象者又はその関係者は、過去の筆跡特徴量データを使ってリスク値を算出し、時系列に表示できるので、リスク値の傾向を把握しやすい。
【０２２６】
また、図２４のリスク値画面７０１には、リスク値ボタン７０２、バイオマーカボタン７０３、及び、診断データボタン７０４を有する。リスク値ボタン７０２は図２４に示すようにリスク値を表示させるためのボタンであり、バイオマーカボタン７０３は、バイオマーカの推定値を表示させるためのボタンであり、診断データボタン７０４は診断データの推定値を表示させるためのボタンである。診断対象者又はその関係者は、バイオマーカの推定値及び診断データの推定値を時系列に表示させることができる。また、散布図ではなく、バイオマーカの推定値及び診断データの推定値の数値を表示させることもできる。
【０２２７】
＜２つの診断データの推定値の比較＞
図１０（ａ）と図１０（ｂ）の２つの診断データの推定方法があると説明したが、この両方で診断データを推定することも有効である。この場合、どちらの方法でも診断データが得られるので、相関関係推定部１６２は２つの診断データの推定値を比較することができる。したがって、２つの診断データの推定値がほぼ同じなら診断データの信頼性が高いことだけでなく、バイオマーカデータの推定値の信頼性が高いことも確認できる。
【０２２８】
図２５は、推定された２つの診断データを用いた相関関係データの算出方法を説明する一例のフローチャート図である。図２５の手順は、例えば、相関関係データが算出されるタイミングで実行される。
【０２２９】
まず、相関関係データが生成されると、相関関係推定部１６２は任意の診断対象者のライフログデータをいくつか用いて２つの推定方法で診断データを推定する（Ｓ８０）。
【０２３０】
相関関係推定部１６２は２つの診断データが同じと見なせるかどうかを判断する（Ｓ８１）。ステップＳ８１の判断がＹｅｓの場合、ステップＳ８０で用いた相関関係データの信頼性が高いので、相関関係推定部１６２はこの相関関係データを採用する。
【０２３１】
ステップＳ８１の判断がＮｏの場合、相関関係推定部１６２は、筆跡特徴量データとバイオマーカデータの種別を１つずつ減らして相関関係データを算出する（Ｓ８２）。
【０２３２】
次に、相関関係推定部１６２は任意の診断対象者の筆跡特徴量データをいくつか用いて２つの推定方法で診断データを推定する（Ｓ８３）。この後、処理はステップＳ８１に戻るので、筆跡特徴量データとバイオマーカデータの種別が１つずつ減っていき、信頼性が高い相関関係データが得られる。なお、減らされる筆跡特徴量データとバイオマーカデータの種別は予め定まっている。あるいは、任意の１つを減らしてみて２つの診断データを比較し、２つの診断データが最も近くなる種別を減らしてもよい。
【０２３３】
したがって、信頼性が高いバイオマーカデータの推定値及び診断データの推定値が得られやすくなる。
【０２３４】
このように本実施形態の診断システム１００は診断対象者の筆跡特徴量データから診断対象者のバイオマーカデータ及び診断対象者の診断データを推定できる。したがって、診断対象者が医療機関に赴くことなく医師の診断結果が推定されるため、早期診断が可能になる。また、バイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定されるため、主観による診断の弊害を抑制でき、診断対象者又はその関係者はバイオマーカデータを確認してこれを良化させようと生活行動を改めるので、生活行動を改善する指標（動機）を提供できる。
【０２３５】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０２３６】
例えば、バイオマーカデータや診断データは、表示される他、印刷されてもよく、出力形態は表示に限られない。また、図１２などの構成例は、端末及び装置の処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。また、端末及び装置の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
【０２３７】
また、端末及び装置が一台の装置か複数台に分散されているかは適宜、構成される。例えば全ての端末及び装置が一台の装置として実現されてもよい。また、リスク値算出端末１５０がリスク値算出部１６３と相関関係データ６００１を有していてもよい。図１１や図１２の構成のうち任意の１つの端末及び装置が統合されてもよいし、一方の端末及び装置の機能を他方の端末及び装置が有していてもよい。また、データベース管理装置１３０が有するデータベースは診断システム１００がアクセスできる場所にあればよく、データベース管理装置１３０が有していなくてもよい。
【０２３８】
なお、筆跡情報取得部２１は特許請求の範囲の筆跡情報取得手段の一例である。筆跡特徴量算出部２３は筆跡特徴量算出手段の一例である。ストレス判定部２５はストレス判定手段の一例である。筆跡特徴量蓄積部２４は蓄積部の一例である。相関関係推定部１６２は推定手段の一例である。また、バイオマーカデータは既診断者の身体情報の測定値の一例である。
【符号の説明】
【０２３９】
１、１００    診断システム
１０    液晶タブレット
１１    センシング部
１２    表示部
２０    ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
２１    筆跡情報取得部
２２    表示データ生成部
２３    筆跡特徴量算出部
２４    筆跡特徴量蓄積部
２５    ストレス判定部
３０    指示部
１１０    診断データ管理端末
１１１    バイオマーカデータ登録端末
１１２    筆跡特徴量データ登録端末
１１３    診断対象者登録端末
１１４    推奨情報登録端末
１３０    データベース管理装置
１４０    履歴管理装置
１５０    リスク値算出端末
１６０    リスク値算出装置
Ｎ    ネットワーク
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０２４０】
【非特許文献１】加藤  貞夫、"筆圧特性の基礎的研究"、日本経営工学会  秋季研究発表会予稿集、Volume 1979、Pages 163-164(1979)
【非特許文献２】Giora Keinan,"Can Stress be Measured by Handwriting Analysis? The Effectiveness of the Analytic Method",Applied Psychology,Volume 42,Issue 2,Pages 153-170(1993)
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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