(57)【要約】【課題】音声データから精神に関する疾患のリスクを客観的かつ定量的に推定する診断装置を提供すること。【解決手段】ユーザの音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、精神に関する疾患の診断を受けた既診断者の身体情報の測定値と、既診断者の音声特徴量との相関関係を表す相関データを用いて、ユーザの音声データから抽出した音声特徴量からユーザの身体情報の測定値を予測し、予測した診断情報の測定値からユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する推定手段と、を有する診断装置により上記課題を解決する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、
精神に関する疾患の診断を受けた既診断者の身体情報の測定値と、既診断者の前記音声特徴量との相関関係を表す相関データを用いて、前記ユーザの音声データから抽出した前記音声特徴量から前記ユーザの前記身体情報の測定値を予測し、予測した前記身体情報の測定値から前記ユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する推定手段と、
を有する診断装置。
【請求項２】
前記既診断者の身体情報の測定値と、前記測定値を測定した期間における前記既診断者の音声データから抽出した既診断者の前記音声特徴量とを対応付ける対応付けデータを形成し、前記対応付けデータから前記身体情報の測定値と前記音声特徴量との相関関係を算出する相関算出手段、
を更に有する請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記相関算出手段は、前記既診断者の身体情報の測定値と、前記測定値を測定した期間における全ての通話の前記既診断者の音声データから抽出した既診断者の前記音声特徴量の統計量と、を対応付ける対応付けデータを形成すること
を特徴とする請求項２記載の診断装置。
【請求項４】
前記推定手段は、推定した前記ユーザの精神に関する疾患のリスクが閾値を超えたら前記ユーザ、又は、前記ユーザの対応医療機関に、推定した前記ユーザの精神に関する疾患のリスクをフィードバックすること
を特徴とする請求項１乃至３何れか一項記載の診断装置。
【請求項５】
コンピュータを、
ユーザの音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段、
精神に関する疾患の診断を受けた既診断者の身体情報の測定値と、既診断者の前記音声特徴量との相関関係を表す相関データを用いて、前記ユーザの音声データから抽出した前記音声特徴量から前記ユーザの前記身体情報の測定値を予測し、予測した前記身体情報の測定値から前記ユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する推定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
ユーザの音声データを収集可能な端末装置に搭載されたアプリケーションと、前記端末装置により音声データを収集されたユーザの精神に関する疾患のリスクを診断する診断装置と、を含む診断システムであって、
精神に関する疾患の診断を受けた既診断者の身体情報の測定値と、既診断者の音声特徴量との相関関係を表す相関データを記憶する記憶手段と、
前記アプリケーションが収集したユーザの音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、
前記記憶手段が記憶する前記相関データを用いて、前記ユーザの音声データから抽出した前記音声特徴量から前記ユーザの前記身体情報の測定値を予測し、予測した前記身体情報の測定値から前記ユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する推定手段と、
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】
うつ病を患うと心理だけではなく、身体や行動も影響される。うつ病患者及びうつ病傾向のある人の会話は、通常より声が小さい、感情の起伏が少ない、声が悲しい、発言が少ない、などの徴候が長く継続する（うつ病では、２週間以上と言われている）ことが既に知られている。
【０００３】
従来、うつ病の診断方法には、医師が問診で行う診断方法、バイオマーカを使う診断方法などがあった（例えば特許文献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】
しかしながら、従来のうつ病などの精神に関する疾患の診断方法は医師が問診で行う診断方法、バイオマーカを使う診断方法の何れの場合であっても、患者が医療機関に行かなければならないという問題があった。このように、従来のうつ病の診断方法は、日常生活中において容易に行うことができなかった。
【０００５】
本発明の実施の形態は、音声データから精神に関する疾患のリスクを客観的かつ定量的に推定す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】
【０００６】
上記の目的を達成するため、本発明の一実施形態は、ユーザの音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、精神に関する疾患の診断を受けた既診断者の身体情報の測定値と、既診断者の前記音声特徴量との相関関係を表す相関データを用いて、前記ユーザの音声データから抽出した前記音声特徴量から前記ユーザの前記身体情報の測定値を予測し、予測した前記診断情報の測定値から前記ユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する推定手段と、を有する診断装置であることを特徴する。
【発明の効果】
【０００７】
音声データから精神に関する疾患のリスクを客観的かつ定量的に推定する診断装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【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】ユーザ端末の一例のハードウェア構成図である。
【図４】本実施形態に係るサーバ装置の一例の機能ブロック図である。
【図５】本実施形態に係るデータ登録端末の一例の機能ブロック図である。
【図６】本実施形態に係るユーザ端末の一例の機能ブロック図である。
【図７】音声徴候で、うつ病を判断する方法について説明する一例の図である。
【図８】発音原理を示す一例の図である。
【図９】相関データＤＢを構築する処理の一例のフローチャートである。
【図１０】ステップＳ１０５の特徴量抽出処理の一例のフローチャートである。
【図１１】音声の基本周波数を抽出する処理の一例のイメージ図である。
【図１２】基本周波数の窓掛け変動値を算出する処理の一例のイメージ図である。
【図１３】対応付けＤＢを形成する処理の一例のイメージ図である。
【図１４】対応付けＤＢの個人データから回帰計算により算出された相関関係の一例のイメージ図である。
【図１５】古い更新日付の回帰パラメータが新しい日付の回帰パラメータに更新される様子を表した一例の図である。
【図１６】うつ病のリスクを推定する処理の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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。なお、本実施形態では、精神に関する疾患の一例である、うつ病のリスクを推定する例について説明する。
［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、サーバ装置１０、データ登録端末１２及びユーザ端末１４が、インターネットなどのネットワーク１６を介してデータ通信可能に接続されている。
【００１０】
ユーザ端末１４は、うつ病のリスクを推定するユーザ等が操作する端末装置であって、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）、ウェアラブルＰＣ、ノートＰＣ、固定電話などである。ユーザ端末１４はユーザの音声データを収集し、収集した音声データをサーバ装置１０にアップロードする。例えば通話機能を有しているユーザ端末１４は通話の音声データを収集する。また、ユーザ端末１４が例えばスマートフォンの場合、ユーザ端末１４はアプリが通話の音声データを収集する。
【００１１】
データ登録端末１２は、例えば診断サービス提供者が、うつ病のリスクの推定に必要な各種データを登録するための端末装置である。なお、診断サービス提供者とは、本実施形態の診断システム１の運営者、管理者、提供者又は担当者など、診断システム１に関わる者である。データ登録端末１２は、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ＰＣなどである。
【００１２】
サーバ装置１０はデータ登録端末１２から登録された各種データとユーザ端末１４からアップロードされたユーザの音声データとを用いて後述のようにユーザのうつ病のリスクを客観的かつ定量的に推定する。サーバ装置１０は推定した結果をユーザ端末１４に送信することで、うつ病のリスクをフィードバックする。
【００１３】
なお、サーバ装置１０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ＰＣ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ＰＣ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＞
サーバ装置１０及びデータ登録端末１２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。図２のコンピュータ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を備えている。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を備えている。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は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。ネットワークＩ／Ｆ５０７は、ネットワーク１６を介して、ユーザ端末１４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。
【００２０】
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。記憶媒体５２０は例えばフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤメモリカードなどであってもよい。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。
【００２１】
また、ユーザ端末１４は例えば図３に示すように構成される。図３はユーザ端末の一例のハードウェア構成図である。ユーザ端末１４は、ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２、ＲＡＭ６０３、補助記憶装置６０４、入力部６０５、表示部６０６、ネットワークＩ／Ｆ６０７及び通話部６０８を備えている。ユーザ端末１４の各部は、バスＢを介して相互に接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ６０１は、補助記憶装置６０４に格納されたプログラム６０４ｐ、ＯＳ等を実行する。ＲＯＭ６０２は不揮発性メモリであり、システムローダーやデータ等を格納する。ＲＡＭ６０３は、ＤＲＡＭやＳＲＡＭ等の主記憶装置である。ＣＰＵ６０１によって実行される際に補助記憶装置６０４に格納されたプログラム６０４ｐはＲＡＭ６０３に展開される。ＲＡＭ６０３はＣＰＵ６０１の作業領域となる。
【００２３】
補助記憶装置６０４は、ＣＰＵ６０１により実行されるプログラム６０４ｐと、プログラム６０４ｐがＣＰＵ６０１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６０４は例えばＨＤＤやＳＳＤなどの不揮発性メモリである。
【００２４】
入力部６０５は、ユーザがユーザ端末１４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６０５はキーボード、マウス、タッチパネルなどである。表示部６０６はＣＰＵ６０１からの要求により、各種情報を表示する。表示部６０６は液晶パネルなどのディスプレイである。
【００２５】
また、ネットワークＩ／Ｆ６０７はネットワーク１６を介してサーバ装置１０などのコンピュータ５００と通信を行う。ネットワークＩ／Ｆ６０７は、例えばＬＡＮアダプタなどの機器により実現される。通話部６０８は通話機能を実現する。通話部６０８は、例えば受話器としてのスピーカと送話器としてのマイクとを有している。なお、図３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。
【００２６】
＜ソフトウェア構成＞
本実施形態に係る診断システム１のサーバ装置１０は例えば図４の機能ブロックにより実現される。図４は本実施形態に係るサーバ装置の一例の機能ブロック図である。図４のサーバ装置１０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。
【００２７】
図４に示すサーバ装置１０は、ユーザデータ管理部２０、診断データ管理部２２、バイオマーカデータ管理部２４、音声特徴量管理部２６、音声特徴量抽出部２８、相関算出部３０、リスク値算出部３２を有する。さらに、サーバ装置１０は、ユーザデータ記憶部３４、診断データ記憶部３６、バイオマーカデータ記憶部３８、音声特徴量記憶部４０、対応付けデータ記憶部４２、相関データ記憶部４４を有する。図４の各機能ブロックは図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。
【００２８】
ユーザデータ管理部２０はデータ登録端末１２又はユーザ端末１４からユーザデータの登録を受け付け、ユーザデータ記憶部３４に登録して管理する。ユーザデータ記憶部３４は例えば表１のユーザデータＤＢ（ＩｎｆｏＤＢ）を記憶する。表１のユーザデータＤＢは、ユーザＩＤ、個人情報、通知用メールアドレス及び対応医療機関を項目として有している。
【００２９】
ユーザＩＤは、うつ病のリスクを推定するユーザを一意に識別するための情報の一例である。個人情報は、ユーザの個人情報である。通知用メールアドレスは、うつ病のリスクのフィードバックなど、ユーザに情報を通知するためのメールアドレスである。対応医療機関は、対応できる医療機関や会社の健康管理部門などの情報である。
【００３０】
【表１】
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診断データ管理部２２は、データ登録端末１２から診断データの登録を受け付け、診断データ記憶部３６に登録して管理する。診断データ記憶部３６は例えば表２の診断データＤＢ（ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＤＢ）を記憶する。表２の診断データは、ユーザＩＤ、診断日及び診断結果を項目として有している。表２の診断テーブルは、うつ病患者及び健常者の診断データが記憶されている。
【００３１】
ユーザＩＤは、診断されたうつ病患者又は健常者を一意に識別するための情報の一例である。診断日は、診断の日付（時間が含まれていてもよい）を表す。診断結果は、うつ病の診断基準に応じた診断の結果を表す。うつ病の診断基準は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。
【００３２】
【表２】
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バイオマーカデータ管理部２４は、データ登録端末１２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記憶部３８に登録して管理する。バイオマーカデータ記憶部３８は例えば表３のバイオマーカデータＤＢ（ＢｉｏＭａｒｋｅｒＤＢ；略  ＢｉｏＤＢ）を記憶する。表３のバイオマーカデータは、ユーザＩＤ、測定日及びバイオマーカ値を項目として有している。
【００３３】
ユーザＩＤは、バイオマーカによる検査を受けた、うつ病患者又は健常者を一意に識別するための情報の一例である。測定日は測定の日付などを表す。バイオマーカ値はバイオマーカの測定値を表す。表３のバイオマーカ値には、うつ病のリスクの推定に有効なバイオマーカ種別が含まれているものとする。なお、バイオマーカによる検査は病院に行って検査する必要がある。したがって、バイオマーカデータのデータ量は後述の音声特徴量のデータ量よりも少なくなる。
【００３４】
【表３】
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音声特徴量管理部２６は、音声特徴量抽出部２８が後述のように抽出する音声特徴量を音声特徴量記憶部４０に登録して管理する。音声特徴量記憶部４０は例えば表４の音声特徴量ＤＢ（ＶｏｉｃｅＤＢ）を記憶する。表４の音声特徴量は、ユーザＩＤ、測定日及び音声特徴を項目として有している。
【００３５】
ユーザＩＤは、音声特徴量を抽出した音声のユーザを一意に識別するための情報の一例である。測定日は、音声特徴量抽出部２８が後述のように音声特徴量を抽出した日付などを表す。音声特徴は、後述のように、抽出した音声特徴量を表す。本実施形態に係る診断システム１は統計により、うつ病のリスクを推定するため、サンプル数が多いほど望ましい。
【００３６】
【表４】
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音声特徴量抽出部２８はユーザ端末１４において収集されたユーザの音声データから後述するように音声特徴量を抽出する。相関算出部３０はバイオマーカ値と、バイオマーカ値の測定日に対応する時期内の音声特徴の統計量と、を対応付けて対応付けデータ記憶部４２に登録する。対応付けデータ記憶部４２は、例えば表５の対応付けＤＢ（ＬｉｎｋＤＢ）を記憶する。表５の対応付けデータは、ユーザＩＤ、測定日、バイオマーカ値及び対応特徴量を項目として有している。
【００３７】
ユーザＩＤはバイオマーカによる検査を受け、かつ、音声の音声特徴量を抽出した、うつ病患者又は健常者を一意に識別するための情報の一例である。測定日はバイオマーカによる検査、及び、音声特徴量を抽出した日付などを表す。バイオマーカ値はバイオマーカの測定値を表す。対応特徴量は、測定日に対応する時期内の音声特徴の統計値を表す。
【００３８】
【表５】
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相関算出部３０は対応付けデータ記憶部４２に登録された対応付けデータにより、バイオマーカによる検査を受け、かつ、音声の音声特徴量を抽出した、うつ病患者又は健常者の回帰パラメータを算出し、相関データ記憶部４４に登録する。相関データ記憶部４４は例えば表６の相関データＤＢ（ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＤＢ；略  ＣｏｒＤＢ）を記憶する。表６の相関データは、ユーザＩＤ、更新日付、回帰パラメータを項目として有している。
【００３９】
ユーザＩＤは算出した回帰パラメータに対応する、うつ病患者又は健常者を一意に識別するための情報の一例である。更新日付は、回帰パラメータが登録又は更新された日付などを表す。回帰パラメータは、算出された回帰パラメータを表す。
【００４０】
【表６】
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リスク値算出部３２は、表６の相関データと、うつ病のリスクを推定するユーザの音声データとを用いて、バイオマーカ値を予測する。リスク値算出部３２は、予測したバイオマーカ値から、うつ病のリスクを推定できる。
【００４１】
また、本実施形態に係る診断システム１のデータ登録端末１２は、例えば図５の機能ブロックにより実現される。図５は本実施形態に係るデータ登録端末の一例の機能ブロック図である。図５のデータ登録端末１２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。
【００４２】
図５のデータ登録端末１２は、操作受付部５０、表示制御部５２、データ登録要求部５４を有する。操作受付部５０はデータ登録端末１２に対する操作や情報の入力を受け付ける。表示制御部５２はディスプレイ５１０に各種の画面を表示させる。データ登録要求部５４は診断サービス提供者が登録した各種のデータの登録をサーバ装置１０に要求する。
【００４３】
また、本実施形態に係る診断システム１のユーザ端末１４は、例えば図６に示す機能ブロックにより実現される。図６は本実施形態に係るユーザ端末の一例の機能ブロック図である。図６のユーザ端末１４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。
【００４４】
図６のユーザ端末１４は、音声情報収集部６０、音声情報登録要求部６２及びフィードバック受信部６４を有する。音声情報収集部６０は、うつ病のリスクを推定するユーザ、バイオマーカによる検査を受け、かつ、音声の音声特徴量を抽出した、うつ病患者又は健常者の音声データを収集する。音声情報登録要求部６２は、収集した音声データをサーバ装置１０にアップロードする。フィードバック受信部６４は、サーバ装置１０が音声データから予測した、ユーザのバイオマーカ値、及び、そのバイオマーカ値から推定したうつ病のリスクを、フィードバックとして受信する。
【００４５】
＜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。
【００４６】
《音声徴候でうつ病を判断する方法の概略》
図７は音声徴候で、うつ病を判断する方法について説明する一例の図である。本実施形態に係る診断システム１では、バイオマーカによる検査を受けた、うつ病（及びうつ病傾向）患者のバイオマーカデータ及び音声データを取得する。サーバ装置１０は、うつ病患者のバイオマーカデータと、音声データの音声徴候との相関関係を予め相関データとして登録しておく。うつ病患者のバイオマーカデータと、音声データの音声徴候とはデータからの相関分析で正確に関連付けることが可能である。
【００４７】
本実施形態に係る診断システム１では、うつ病のリスクを推定するユーザの音声データと、上記相関データとを用いて、ユーザのバイオマーカ値を予測し、そのバイオマーカ値から、うつ病のリスクを推定できる。このように、本実施形態に係る診断システム１では上記相関データを用いることで、日常生活の中で容易に収集できるユーザの音声データから、ユーザのバイオマーカ値を予測し、そのバイオマーカ値から、うつ病のリスクを推定できる。
【００４８】
なお、バイオマーカによる検査は採血が必要であり、ユーザにとって侵襲的な行為であるため、ユーザに負担を掛けてしまう場合もある。このため、バイオマーカによる検査は健常者であれば年１〜２回程度が一般的である。このため、バイオマーカによる、うつ病のリスクの推定だけに頼ると、日常生活の中で、うつ病の未然防止ができない。
【００４９】
本実施形態に係る診断システム１では、うつ病患者のバイオマーカデータと音声データの音声徴候との相関データを用いることで、日常生活の中で非侵襲的に、うつ病のリスクを推定するため、うつ病の未然防止ができる。
【００５０】
《うつ病の音声徴候》
うつ病や心理的なストレスとなると、音声徴候が現れる理由は、発声器官である声帯に関係する筋肉の動きが心理状態の影響を受けているためである。図８は発音原理を示す一例の図である。うつ病や心理的なストレスとなると、声帯は通常状態と異なる基本周波数を持つ音声を出す。すなわち、音声の基本周波数は心理状態に影響されやすいと考えられている。なお、声の高さと強さからストレス状態を検出する技術は「音声からのストレス状態検出技術」（http://www.fujitsu.com/downloads/JP/archive/imgjp/jmag/vol65-4/paper06.pdf）に記載されている。
【００５１】
《うつ病の医学診断》
うつ病診断では、専門医の問診により診断するのが一般的となる。うつ病の未然予防や早期発見には、専門知識と経験のない一般の人々が使える客観的かつ定量的な診断指標が必要となる。この数年、うつ病診断するバイオマーカの研究が進んでいる。国際科学論文誌「Scientific Reports」掲載論文: Blood-based gene expression signatures of medication-free outpatients with major depressive disorder: integrative genome-wide and candidate gene analyses  (Published: 05 January 2016)では、血液の免疫細胞の中の遺伝子の働き（ＲＮＡ）の分析により正確にうつ病を診断できるうつ病バイオマーカが研究され、これからの応用を期待されている。
【００５２】
《相関データＤＢの構築》
図９は相関データＤＢを構築する処理の一例のフローチャートである。ステップＳ１０１において、うつ病患者又は健常者はバイオマーカによる検査を受ける。なお、うつ病と音声との相関を分析するためには、大量の学習データのあることが望ましい。一つの方法としては、定期健康診断時に参加者Ｎ人の採血を行い、バイオマーカによる検査を行うことで大量の学習データを取得する。
【００５３】
ステップＳ１０２に進み、サーバ装置１０のバイオマーカデータ管理部２４はステップＳ１０１で検査したバイオマーカ値を表３のバイオマーカデータＤＢに保存する。サーバ装置１０の診断データ管理部２２は、専門医の問診により診断された診断結果を表２の診断データＤＢに保存する。これにより、バイオマーカデータＤＢのバイオマーカ値は、うつ病患者又は健常者と対応付けられる。なお、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る。また、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。
【００５４】
ステップＳ１０３において、例えば定期健康診断の参加者Ｎ人のユーザ端末１４はバイオマーカによる検査を受けた、うつ病患者又は健常者の音声データを収集する。ユーザ端末１４は収集した音声データをサーバ装置１０にアップロードする。
【００５５】
ステップＳ１０４に進み、サーバ装置１０の音声特徴量抽出部２８はユーザ端末１４で収集した音声データから雑音を除去するなどの前処理を行う。雑音除去アルゴリズムの一例として「spectral subtraction」手法がある（参考本：Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, Second Edition.Saeed V. Vaseghi. Copyright (c) 2000 John Wiley & Sons Ltd. ISBNs: 0-471-62692-9）。
【００５６】
ステップＳ１０５に進み、音声特徴量抽出部２８は前処理を行った音声データから図１０に示すように音声特徴量を抽出する。図１０はステップＳ１０５の特徴量抽出処理の一例のフローチャートである。図１０の特徴量抽出処理は例えば一回の通話の音声データに対して行われる。
【００５７】
ステップＳ２０１において、音声特徴量抽出部２８は音声の基本周波数（ピッチ）などの特徴量を抽出する。抽出手法は、既存音声基本周波数アルゴリズム及び音声ツールを利用できる。なお、音声基本周波数アルゴリズムの一例として「特開平１０‐１０５１９４号公報」に記載の技術がある。また、基本周波数を抽出できる音声ツールとしては例えば音声処理アプリ「Ｐｒａａｔ」や「ａｕｄａｃｉｔｙ」などがある。図１１は音声の基本周波数を抽出する処理の一例のイメージ図である。図１１では音声波形から、音声の基本周波数ＦＯ系列を抽出するイメージを示している。
【００５８】
ステップＳ２０２に進み、音声特徴量抽出部２８は窓掛け変動値を算出する。図１２は基本周波数の窓掛け変動値を算出する処理の一例のイメージ図である。窓掛け（フレーム化処理）とは、音声波形を短い区間（図１２の点線範囲）ごとに切り出す処理である。図１２は最も簡単な矩形窓関数の例である。ｔ時間帯の窓内の変動値Ｗ（ｔ）の計算方法は一例として基本周波数の最大値Ｆｍａｘと最小値Ｆｍｉｎの差と考えられる。
Ｗ（ｔ）＝Ｆｍａｘ（ｔ）−Ｆｍｉｎ（ｔ）
ステップＳ２０３に進み、音声特徴量抽出部２８はステップＳ２０２で算出した時系列の変動値Ｗの標準偏差ＳＤを以下の式（１）で計算する。算出した時系列の変動値Ｗの標準偏差ＳＤは、一回の通話の音声データの音声特徴量である代表特徴量ＶｏｉｃｅＦｅａｔｕｒｅとする。
【００５９】
【数１】
2018121749.tif 000009
図９のステップＳ１０６に戻り、相関算出部３０は、ある時期の間の全ての通話から抽出した代表特徴量ＶｏｉｃｅＦｅａｔｕｒｅの統計量ＳｔａｔＦｅａｔｕｒｅを統計手法で算出する。例えば図１３の例ではバイオマーカの測定日の前後２週間の全ての通話の代表特徴量ＶｏｉｃｅＦｅａｔｕｒｅの平均値が統計量ＳｔａｔＦｅａｔｕｒｅである。図１３は対応付けＤＢを形成する処理の一例のイメージ図である。
【００６０】
ステップＳ１０７に進み、相関算出部３０は対応付けＤＢの個人データから回帰計算により相関関係を算出する。例えば線形モデルで回帰する場合は、以下の式（２）とモデル化する。回帰パラメータ（Ａ、ｂ）は、誤差を最小化する最小二乗法で算出することができる。また、大量データの場合は、ニューラルネットワークで回帰分析することも考えられる。図１４は対応付けＤＢの個人データから回帰計算により算出された相関関係の一例のイメージ図である。
ＢｉｏＶａｌｕｅ＝Ａ・ＳｔａｔＦｅａｔｕｒｅ＋ｂ…（２）
そして、ステップＳ１０８に進み、相関算出部３０は図１５に示したようにステップＳ１０７で算出した回帰パラメータで表６の回帰パラメータを更新する。なお、図１５ではユーザの最近の状態を反映するため、古い更新日付の回帰パラメータが新しい日付の回帰パラメータに更新される様子を表している。
【００６１】
《うつ病のリスクの推定》
本実施形態に係る診断システム１は、上記の相関データＤＢを構築した上で、図１６に示す手順で個人ユーザのうつ病のリスクを推定する。図１６は、うつ病のリスクを推定する処理の一例のフローチャートである。
【００６２】
ステップＳ３０１において、うつ病のリスクを推定する個人ユーザ（以下、ユーザＡと呼ぶ）のユーザ端末１４は、ユーザＡが電話通話する際、アプリがバックグラウンドで音声を記録し、サーバ装置１０に送信する。
【００６３】
ステップＳ３０２に進み、サーバ装置１０の音声特徴量抽出部２８は前述のステップＳ１０４と同様に、ユーザ端末１４で収集した音声データから雑音を除去するなどの前処理を行う。ステップＳ３０３に進み、音声特徴量抽出部２８は前述のステップＳ１０５と同様に、前処理を行った音声データから図１０に示すように音声特徴量を抽出する。
【００６４】
ステップＳ３０４に進み、相関算出部３０は前述のステップＳ１０６と同様に、ある時期の間の全ての通話から抽出した代表特徴量ＶｏｉｃｅＦｅａｔｕｒｅの統計量ＳｔａｔＦｅａｔｕｒｅを統計手法で算出する。なお、うつ症状は２週間以上継続すると、うつ病と診断される。したがって、ステップＳ３０４の処理は例えば２週間分の音声データが蓄積されたタイミングで行う。
【００６５】
また、ステップＳ３０５に進み、相関算出部３０は相関データＤＢから相関データを読み出す。ステップＳ３０６に進み、リスク値算出部３２はユーザＡのバイオマーカ値を予測する。具体的に、リスク値算出部３２はステップＳ３０５で読み出した回帰パラメータで算出した統計量ＳｔａｔＦｅａｔｕｒｅをモデル式に代入することにより、バイオマーカ値を算出する。例えば線形モデルで回帰する場合は、回帰パラメータ（Ａ、ｂ）を読み出し、生体特徴の値ＦをＢｉｏＶａｌｕｅ＝Ａ・Ｆ＋ｂに代入し、ＢｉｏＶａｌｕｅの値を予測する。
【００６６】
ステップＳ３０７に進み、ユーザ端末１４のフィードバック受信部６４はサーバ装置１０が音声データから予測した、ユーザのバイオマーカ値、及び、そのバイオマーカ値から推定したうつ病のリスクを、フィードバックとして受信する。例えば予測したＢｉｏＶａｌｕｅの値が、ある注意閾値を超えたらサーバ装置１０はユーザデータＤＢに記憶されているユーザＡの通知用メールアドレスを読み出し、メッセージを送信し、精神健康に気を付けるように呼びかけるフィードバックを行う。予測したＢｉｏＶａｌｕｅの値が、うつ病閾値を超えたらサーバ装置１０はユーザデータＤＢに記憶されているユーザＡの通知用メールアドレスを読み出し、メッセージを送信し、専門病院に検査に行くことを呼びかけるフィードバックを行う。更に、サーバ装置１０は、ユーザデータＤＢに記憶されているユーザＡの対応医療機関を読み出し、その対応医療機関に通知する。
【００６７】
以上、本実施形態によれば、日常生活中において記録されたユーザの音声データを分析して、医学的な診断基準に基づいて、客観的かつ定量的に、うつ病のリスクを把握し、うつ病の早期発見が可能となる。
【００６８】
＜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。上記実施例の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。
【００６９】
また、ユーザデータ記憶部３４、診断データ記憶部３６、バイオマーカデータ記憶部３８、音声特徴量記憶部４０、対応付けデータ記憶部４２、相関データ記憶部４４はサーバ装置１０からアクセスできるサーバ装置１０以外の場所に保存されていてもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１    診断システム
１０    サーバ装置
１２    データ登録端末
１４    ユーザ端末
１６    ネットワーク
２０    ユーザデータ管理部
２２    診断データ管理部
２４    バイオマーカデータ管理部
２６    音声特徴量管理部
２８    音声特徴量抽出部
３０    相関算出部
３２    リスク値算出部
３４    ユーザデータ記憶部
３６    診断データ記憶部
３８    バイオマーカデータ記憶部
４０    音声特徴量記憶部
４２    対応付けデータ記憶部
４４    相関データ記憶部
５０    操作受付部
５２    表示制御部
５４    データ登録要求部
６０    音声情報収集部
６２    音声情報登録要求部
６４    フィードバック受信部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７１】
【特許文献１】特許第５８５９５０２号公報
【特許文献２】特許第５４４２２０８号公報
【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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