(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項２】
手術後の前記目標モデル、投薬後の前記目標モデル、所定の食物摂取後の前記目標モデル、あるいは、ダイエットの後の前記目標モデルを生成する目標モデル生成手段と、
前記手術後の前記変化中モデル、前記投薬後の前記変化中モデル、前記所定の食物摂取後の前記変化中モデル、あるいは、前記ダイエットの途中の前記変化中モデルを生成する変化中モデル生成手段と、
をさらに備えた請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記変化中モデル生成手段は、前記生体の状態変化中の複数のタイミングにおける、複数の前記変化中モデルを生成し、
前記判定手段は、前記複数の変化中モデルと前記目標モデルとを比較する請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記生体の属性ごとに前記目標モデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記生体の属性に基づいて、前記モデル記憶手段から一つの前記目標モデルを選択する選択手段と、
をさらに備え、
前記判定手段は、前記選択手段によって選択された前記目標モデルを用いて、前記生体が目標状態に向かって変化しているか否かを判定する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記属性は、生体の遺伝子情報、性別および年齢の少なくともいずれか一つを含む請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記生体情報は、体温、血圧、心拍数、脳波、血糖値、呼吸数、血中酸素濃度、および心電図波形の少なくともいずれか一つを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記複数種類の生体情報とは、生体の異なる位置で測定された生体情報を含む請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
複数種類の生体情報を時系列に取得する取得手段と、
前記取得手段で時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積手段と、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項９】
取得手段が、複数種類の生体情報を時系列に取得する取得ステップと、
蓄積手段が、前記取得ステップにおいて時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積ステップと、
判定手段が、前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定ステップと、
を含む情報処理装置の情報処理方法。
【請求項１０】
複数種類の生体情報を時系列に取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積ステップと、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記技術分野において、特許文献１には、複数の生体情報を用いて生体の異常を検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１６０９８４号公報
【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、上記文献に記載の技術では、一つ一つの生体情報が正常範囲内にあるか否かを複数回判定することで生体の異常を検知しているため、表面上、個々の生体情報に表われない生体的な変化を検出することができなかった。
【０００５】
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理システムは、
複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定手段と、
を備えた。
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
複数種類の生体情報を時系列に取得する取得手段と、
前記取得手段で時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積手段と、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定手段と、
を備えた。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の情報処理方法は、
取得手段が、複数種類の生体情報を時系列に取得する取得ステップと、
蓄積手段が、前記取得ステップにおいて時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積ステップと、
判定手段が、前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定ステップと、
を含む。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
複数種類の生体情報を時系列に取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて時系列に取得した前記複数種類の生体情報を複数種類の時系列生体情報として蓄積する蓄積ステップと、
前記生体が、前記生体に対する所定処置の後に前記生体が到達すべき状態である目標状態にある場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す目標モデルと、前記生体の状態が変化している場合における前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す変化中モデルとの比較の結果に基づいて、前記目標状態に向かって変化しているか否かを判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、表面上、個々の生体情報に表われない生体的な変化を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】本発明の第１実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である
【図１Ｂ】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの動作の概略を示す図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの適用場面を示す図である。
【図４Ａ】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図４Ｂ】本発明の第２実施形態に係る比較部の構成を示すブロック図である。
【図４Ｃ】本発明の第２実施形態に係る比較器の構成を示すブロック図である。
【図４Ｄ】本発明の第２実施形態に係る他の関係性モデルとその比較器の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る術後状態判定用情報の構成を示す図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る生体情報の構成を示す図である。
【図７Ａ】本発明の第２実施形態に係る関係性モデルの構成を示す図である。
【図７Ｂ】本発明の第２実施形態に係る関係性モデルデータの構成を示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る術後判定テーブルの構成を示す図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムを１つの情報処理装置で実現した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２Ａ】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による関係性モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２Ｂ】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による術後状態判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの動作の概略を示す図である。
【図１４】本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第３実施形態に係る投薬後状態判定用情報の構成を示す図である。
【図１６】本発明の第３実施形態に係る生体情報の構成を示す図である。
【図１７】本発明の第３実施形態に係る関係性モデルの構成を示す図である。
【図１８】本発明の第３実施形態に係る投薬後判定テーブルの構成を示す図である。
【図１９】本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第３実施形態に係る情報処理システムを１つの情報処理装置で実現した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２Ａ】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置による関係性モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２Ｂ】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置による投薬後状態判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の第４実施形態に係る情報処理システムの手術後平均モデルの構成を示す図である。
【図２４】本発明の第４実施形態に係る情報処理システムの投薬後平均モデルの構成を示す図である。
【図２５】本発明の第４実施形態に係る情報処理システムによる手術後判定または投薬後判定の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１３】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理システム１００について、図１Ａを用いて説明する。情報処理システム１００は、生体が目標状態に変化しているかを判定するシステムである。
【００１４】
図１Ａに示すように、情報処理システム１００は、取得装置１１１と判定装置１１２とを含む。これらの装置１１１、１１２は、ＬＡＮ（Local Area Network）などにより接続されている。取得装置１１１は、複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する。判定装置１１２は、複数種類の時系列生体情報に基づいて、生体が目標状態に向かって変化しているか否かを判定する。
【００１５】
図１Ｂは、本実施形態に係る情報処理システム１１０を一つの情報処理装置１２０内で実現した場合の構成で示すブロック図である。情報処理装置１２０は、目標状態に変化しているかを判定する装置である。情報処理装置１２０は、取得部１１１と判定部１１２とを備える。
【００１６】
取得部１１１は、複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する。判定部１１２は、複数種類の時系列生体情報に基づいて、生体が目標状態に向かって変化しているか否かを判定する。
【００１７】
本実施形態によれば、表面上、個々の生体情報に表われない生体的な変化を検出することができる。
【００１８】
［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理システム２２０について、図２〜図１２Ｂを用いて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の動作の概略を説明するための図である。情報処理システム２００は、病院での手術後２１１の患者の回復具合を判定するシステムである。情報処理システム２２０は、患者の目標状態（健康な状態）や手術前の状態の生体情報に基づいて目標モデルを生成する。
【００１９】
情報処理システム２２０は、患者の手術後の時間経過状態の生体情報に基づいて、変化中モデルを生成する。そして、情報処理システム２２０は、手術後、所定の時間が経過するごとに、その時点での生体情報に基づいて関係性モデルを生成し、目標モデルと比較することにより、患者の状態が術後状態から目標状態に向かって回復したか否かを判定する。本実施形態においては、目標モデルや変化中モデルとして、複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルが使用される。時系列生体情報間の線はその関係がある関数で表わせ、その線の太さは、関係度（関数による生体情報間の変換の信頼度）の高低を閾値により分けたものである。例えば、閾値をα1＞α2とすれば、関係度＞α1の場合は太線、α1＞関係度＞α2の場合は細線、で表示され、α2＞関係度の場合は線無しとされている。
【００２０】
図２において、術後１ヶ月の生体情報から生成されたモデルの関係性２０２は、目標モデルの関係性２０１や術前あるいは術後などの関係性モデルと比較されて、術後１ヶ月の術後から目標（治癒）に向かう現状が判定される。また、術後３ヶ月の生体情報から生成されたモデルの関係性２０３は、目標モデルの関係性２０１や術前、術後あるいは術後１ヶ月の関係性モデルと比較されて、術後３ヶ月の術後あるいは術後１ヶ月から目標（治癒）に向かう現状が判定される。さらに、術後１年の生体情報から生成されたモデルの関係性２０４は、目標モデルの関係性２０１や術前、術後、術後１ヶ月あるいは術後３ヶ月の関係性モデルと比較されて、術後１年の術後あるいは術後１ヶ月や術後１ヶ月から目標（治癒）に向かう現状が判定される。
【００２１】
例えば、図２においては、関係性２０２から関係性２０４に向かって、その関係性の線が密から粗に変わっている。このような変化が術後の目標状態（治癒状態）への変化であるならば、術後３ヶ月の関係性２０３は、術後１ヶ月の関係性２０２から目標モデルの関係性２０１に向かっているため、治癒が進んでいると判定する。また、一年後の関係性２０４は、目標モデルの関係性２０１に近く、すでに治癒していると判定する。
【００２２】
図３は、本実施形態に係る情報処理システムの適用場面を示す図である。本実施形態に係る情報処理システム２２０（例えば、クラウドサーバ）は、ネットワーク２３０を介して手術後２１１や投薬後２１２の患者などと接続されている。
【００２３】
情報処理システム２２０は、これらの対象者から生体情報をネットワーク２３０を介して取得する。なお、ここでは情報処理システム２２０についてクラウドサーバを例に説明したが、情報処理システム２２０はこれに限定されず、スタンドアローン型のコンピュータやウェアラブル端末などでもよい。
【００２４】
図４Ａは、本実施形態に係る情報処理システム２２０の構成を示すブロック図である。情報処理システム２２０は、通信制御部４０１と生体情報取得部４０２とＤＢ（データベース）４０３と関係性モデル生成部４０４と術後状態判定部４０６と術後状態通知部４０７とを備える。
【００２５】
通信制御部４０１は、情報処理システム２２０と生体情報４３２を取得する医療機器やセンサ、ウェアラブル端末、スマートフォンなどの他の機器との間の通信を制御する。
【００２６】
生体情報取得部４０２は、通信制御部４０１で受信した血圧や体温、心拍数、血中酸素濃度、心電図波形、脳波などの生体情報４３２を取得する。生体情報取得部４０２は、取得した生体情報をＤＢ４０３に格納する。
【００２７】
ＤＢ４０３は、生体情報取得部４０２から受信した生体情報４３２を格納する。ＤＢ４０３は、さらに、術後状態判定用情報４３１や関係性モデル４３３、術後状態履歴４３４などを格納する。
【００２８】
関係性モデル生成部４０４は、ＤＢ４０３から生体が健康な状態（目標状態）にある場合の複数種類の時系列の生体情報４３２を取得して、複数種類の時系列の生体情報４３２の間の統計的な関係性を示す関係性モデル４３３を生成し、ＤＢ４０３に格納する。
【００２９】
関係性モデル生成部４０４は同様に、ＤＢ４０３から生体が手術後の状態にある場合の複数種類の時系列の生体情報４３２を取得して、複数種類の時系列の生体情報４３２の間の統計的な関係性を示す関係性モデル４３３を生成し、ＤＢ４０３に格納する。
【００３０】
術後状態判定部４０６は、比較部４６１をさらに備え、ＤＢ４０３および関係性モデル生成部４０４から取得した関係性モデル４３３を比較部４６１で比較して、患者の術後状態の判定を行なう。そして、患者の術後状態を術後状態通知部４０７へ送信する。
【００３１】
術後状態通知部４０７は、受信した患者の術後状態を通信制御部４０１へ送る。通信制御部４０１は、受信した術後状態を、例えば、医師などが勤務する病院のコンピュータなどに通知する。
【００３２】
（比較部）
図４Ｂは、本実施形態に係る比較部４６１の構成を示すブロック図である。
【００３３】
比較部４６１は、関係性モデル生成部４０４から現在の関係性モデルを取得する。また、比較部４６１は、ＤＢ４０３から目標状態の関係性モデル、１ヶ月後の関係性モデル、３ヶ月後の関係性モデル、などを読み出す。そして、それぞれを、比較器４６２、４６３、４６４で比較する。状態変化判定部４６５は、それらの関係性モデルの変化状態を組み合わせて、生体が目標状態に向かって変化しているか否かを判定する。例えば、図２においては、生体情報を結ぶ線の状態が密な関係から粗な関係に移る変化を、生体が目標状態に向かった変化と判定している。途中で、密な関係に変わると目標状態に向かってないと判定する。しかし、これらの判定基準は、手術部位や手術内容によりことなっている。
【００３４】
図４Ｃは、本実施形態に係る比較器４６２〜４６４の構成を示すブロック図である。
【００３５】
比較器４６２〜４６４においては、特に、時系列生体情報間の関係性の中で、関数のパラメータがパラメータ比較器で比較され、関係度（図２の線の太さに対応）が関係度比較器で比較される。それらの比較結果に基づいて、２つの時系列生体情報間の関係性の変化が判定される。
【００３６】
（他の関係性モデルと比較器）
図４Ｄは、本実施形態に係る他の関係性モデルとその比較器の構成を示すブロック図である。図４Ｄは、生体情報間の相関を確率モデルで表わした関係性モデルの例である。
【００３７】
２つの生体情報間の確率モデル４７１は、例えば、体温と血圧との間の相関関係の確率で示されている。かかる確率モデル４７１を累積して生体の確率モデルとして蓄積する。
【００３８】
比較器４７２は、生体の確率モデルを比較する場合に、図４Ｃに代わって使用される。比較器４７２は、目標状態の確率モデルと変化中の確率モデルとの類似度を算出する。この類似度を全体の生体情報間にわたって計算して、その結果から生体の関係性モデルの変化を判定する。
【００３９】
図５は、ＤＢ４０３に記憶されている術後状態判定用情報４３１の構成を示す図である。術後状態判定用情報４３１は、生体情報の種類に関する生体情報種類情報５１０と検査時期情報５２０と対象者情報５３０と閾値情報５４０とを記憶する。生体情報種類情報５１０は、生体情報の種類に関する情報、例えば、体温や血圧、心拍数などを格納する。
【００４０】
検査時期情報５２０は、検査時期５２１とモデル周期５２２と観測周期５２３とを記憶する。対象者情報５３０は、対象者ＩＤ５３１と属性５３２と入院フラグ５３３とモデル種類５３４と通知先アドレス５３５とを記憶する。
【００４１】
対象者ＩＤ５３１は、対象者を識別するための番号などである。属性５３２は、対象者の属性を表す情報であり、例えば、年齢や性別、遺伝子情報などがある。入院フラグ５３３は、対象者が入院中か否かを示すためのフラグであり、対象者が入院している場合には、このフラグを、例えば、ＯＮにする。
【００４２】
モデル種類５３４は、例えば、対象者が入院中であれば入院用の関係性モデル４３３を用いなければ正しい変化の判定ができないので、どのような関係性モデル４３３を用いているかを示すものである。
【００４３】
通知先アドレス５３５は、変化の判定をした場合に、判定結果を通知すべき相手先のアドレスである。例えば、対象者が入院中の患者であれば、通知先アドレス５３５は、主治医の通信端末などのアドレスであり、対象者が健康管理をしている人物であれば、通知先アドレス５３５は、かかりつけ医やその他のアドバイザーのアドレスなどである。
【００４４】
閾値情報５４０は、関係度閾値５４１と比較結果閾値５４２と比較結果閾値５４３と比較結果閾値５４４と術後状態判定閾値５４５とを記憶する。関係度閾値５４１は、関係性の崩れを判定するためのものであり、関係性に崩れがあったとしても、その崩れが所定の閾値の範囲内であれば、関係性の崩れとは判断しない。比較結果閾値５４２は、関数パラメータの比較結果のための閾値である。比較結果閾値５４３は、関係度の比較結果のための閾値である。比較結果閾値５４４は、２つの時系列生体情報の関係性の比較結果のための閾値である。
【００４５】
また、比較結果閾値５４２、比較結果閾値５４３および比較結果閾値５４４も同様に、比較の結果、変化を検出したか否かを判定するためのものであり、ズレが生じていたとしても、そのズレが所定の範囲内であれば、変化の検出とはしない。さらに、術後状態判定閾値５４５は、比較結果の総体から術後状態が目標状態に向かって変化したか否かを判定するためのものである。
【００４６】
図６は、本実施形態に係る生体情報４３２の構成を示す図である。日時６０１は、生体情報４３２を収集した日時を示すものである。バイタル情報６０２は、体温や心拍数、血圧などを含み、それぞれの収集した値が示される。
【００４７】
そして、生体情報４３２は、関係性モデル周期と観測周期とに基づくデータ使用フラグ６０３、６０４を記憶する。例えば、関係性モデル周期６０３は、モデルの周期が１０分で、観測周期が１分であるので、１分ごとに生体情報４３２を取得することを“○”で示している。また、関係性モデル周期６０４は、モデルの周期が１日で、観測周期が２時間であるので、２時間おきに生体情報４３２を取得することを“○”で示す。
【００４８】
図７Ａは、本実施形態に係る関係性モデル４３３の構成を示す図である。関係性モデル４３３は、患者ＩＤ７０１とモデル生成日７０２と関係性モデルデータ７０３とを記憶する。
【００４９】
図７Ｂは、関係性モデルデータ７０３の構成を示す図である。関係性モデルデータ７０３は、時系列要素７３１、７３２と統計的関係性７３３とを記憶する。時系列要素７３１、７３２には、要素および観測点が記憶される。統計的関係性７３３は、時系列要素７３１と時系列要素７３２との統計的関係性を示す、関数やパラメータ（係数）、関係度が記憶される。
【００５０】
図８は、術後判定テーブル８００の構成を示す図である。術後判定テーブル８００は、患者ＩＤ８０１とモデル生成日８０２と生成関係性モデル８０３と比較関係性モデル８０４と術後状態判定結果８０５とを記憶する。比較関係性モデル８０４には、健康状態時モデル、術後モデル、術前モデルおよびこれらの比較結果が記憶される。
【００５１】
図９は、本実施形態に係る情報処理システム２００の処理手順を示すフローチャートである。情報処理システム２００は、ステップＳ９０１において、健康状態時の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム２００は、ステップＳ９０３において、手術前の状態の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム２００は、ステップＳ９０５において、手術後の状態の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【００５２】
情報処理システム２００は、ステップＳ９０７において、手術結果の判定を行なう。情報処理システム２００は、ステップＳ９０９において、手術後１ヶ月の状態の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム２００は、ステップＳ９１１において、手術後１ヶ月の術後状態を判定する。情報処理システム２００は、以上の手順を手術の内容や患者の状態に応じて所定の回数繰り返す。
【００５３】
情報処理システム２００は、ステップＳ９１３において、健康状態時の関係性モデル４３３に回復したか否かを判定する。情報処理システム２００は、ステップＳ９１３において、健康状態時の関係性モデル４３３に回復していない場合、上述のステップを繰り返し、健康状態時の関係性モデル４３３に回復したと判断した場合、処理を終了する。
【００５４】
図１０は、本実施形態に係る情報処理システム２２０を１つの情報処理装置で実現した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置２２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２０およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０４０を備えている。さらに、情報処理装置２２０は、ストレージ１０５０と通信制御部４０１とを備えている。
【００５５】
ＣＰＵ１０１０は、演算処理用のプロセッサであり、プログラムを実行することにより情報処理装置２２０の各機能構成部を実現する。なお、ＣＰＵ１０１０は１つに限定されず、複数であってもよく、また、画像処理用のＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。ＲＯＭ１０２０は、リードオンリメモリであり、ファームウェアなどのプログラムを記憶する。通信制御部４０１は、例えば、情報処理装置２２０とその他の機器などとの間の通信を制御する。
【００５６】
ＲＡＭ１０４０は、ＣＰＵ１０１０が一時記憶用のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１０４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域がある。このようなデータとして、ＲＡＭ１０４０は、関係性モデル生成用時系列生体情報１０４１と患者ＩＤ１０４２と目標モデルデータ１０４３と術前モデルデータ１０４４と術後モデルデータ１０４５と生成モデルデータ１０４６とを一時的に記憶する。ＲＡＭ１０４０は、さらに、モデル比較結果１０４７と術後状態判定結果１０４８と送受信データ１０４９とを一時的に記憶する。
【００５７】
ストレージ１０５０は、本実施形態の実現に必要なプログラムやデータベースなどを記憶する記憶デバイスである。ストレージ１０５０は、術後状態判定用情報４３１と生体情報４３２と関係性モデル４３３と術後状態履歴４３４とを格納する。
【００５８】
術後状態履歴４３４は、例えば、手術の後、１日目、３日目、７日目、１ヶ月目などに判定した術後状態の履歴を保存するものであり、術後状態の判定がされた日付や術後状態、その他の情報などの様々な情報を記録する。
【００５９】
ストレージ１０５０は、さらに、情報処理装置制御プログラム１０５１と関係性モデル生成モジュール１０５２と関係性モデル比較モジュール１０５３と術後状態判定モジュール１０５４とを格納する。これらのモジュール１０５２〜１０５４は、ＣＰＵ１０１０によりＲＡＭ１０４０のアプリケーション実行領域に読み出され、実行される。情報処理装置制御プログラム１０５１は、情報処理装置２２０の全体を制御するためのプログラムである。
【００６０】
なお、図１０に示したＲＡＭ１０４０やストレージ１０５０には、情報処理装置２２０が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。
【００６１】
図１１は、本実施形態に係る情報処理装置２２０の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置２２０は、ステップＳ１１１１において、関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１１１１において、関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ１１１３において、関係性モデル作成処理を実行する。
【００６２】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１１１１において、関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ１１２１において、術後状態の判定か否かを判断する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１１２１において、術後状態の判定である場合、ステップＳ１１２３において、術後状態判定処理を実行する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１１２１において、術後状態の判定でない場合、ステップＳ１１３１において、他の処理を実行する。
【００６３】
図１２Ａは、情報処理装置２２０による関係性モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２０１において、生体情報４３２を蓄積する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２０３において、蓄積された生体情報４３２に基づいて、関係性モデル４３３を生成する。
【００６４】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２１１において、健康状態時の関係性モデル４３３の作成か否かを判断する。情報処理装置２２０は、健康状態時の関係性モデル４３３の生成の場合、ステップＳ１２１３において、健康状態時の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【００６５】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２１１において、健康状態時の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ１２２１において、手術前の関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置２２０は、手術前の関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ１２２３において、手術前の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【００６６】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２２１において、手術前の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ１２３１において、手術後の関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置２２０は、手術後の関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ１２３３において、手術後の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【００６７】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２３１において、手術後の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ１２４１において、エラーを表示する。
【００６８】
図１２Ｂは、情報処理装置２２０による術後状態判定処理の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２５１において、現在の生体情報を記憶装置などに蓄積する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２５３において、蓄積された生体情報の関係性モデル４３３を生成する。
【００６９】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２５５において、記憶装置などから健康状態時の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２５７において、生成した関係性モデル４３３と読み出した健康状態時の関係性モデル４３３とを比較する。
【００７０】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２５９において、手術後の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６１において、生成した関係性モデル４３３と読み出した手術後の関係性モデル４３３とを比較する。
【００７１】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６３において、手術前の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６５において、生成した関係性モデル４３３と読み出した手術前の関係性モデル４３３とを比較する。
【００７２】
情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６７において、上述のステップで比較した比較結果に基づいて、患者の術後状態を判定する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６９において、術後状態の判定結果の履歴を記憶装置などに蓄積する。
【００７３】
本実施形態によれば、正常状態の関係性モデル４３３と手術後の関係性モデル４３３とを比較するので、表面上、個々の生体情報に表われない生体の手術後の目標状態に向かった変化（回復）を正確かつ確実に検出することができる。
【００７４】
［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理システム２００について、図１３〜図２２Ｂを用いて説明する。図１３は、本実施形態に係る情報処理システム１３００の動作の概略を説明するための図である。情報処理システム１３００は、投薬後２１１の患者の回復具合を判定するシステムである。情報処理システム１３２０は、患者の目標状態（健康な状態）や投薬前の状態の生体情報に基づいて目標モデルを生成する。
【００７５】
情報処理システム１３２０は、患者の投薬後の状態の生体情報に基づいて、変化中モデルを生成する。そして、情報処理システム１３２０は、投薬後、所定の時間が経過するごとに、その時点での生体情報に基づいてモデルを生成し、目標モデルと比較することにより、患者の状態が目標状態に向かって変化（回復）したか否かを判定する。
【００７６】
図１４は、本実施形態に係る情報処理システム１３２０の構成を示すブロック図である。情報処理システム１３２０は、通信制御部１４０１と生体情報取得部１４０２とＤＢ（データベース）１４０３と関係性モデル生成部１４０４と投薬後状態判定部４０６と投薬後状態通知部４０７とを備える。
【００７７】
通信制御部１４０１は、情報処理システム１３２０と生体情報１４３２を取得する医療機器やセンサ、ウェアラブル端末、スマートフォンなどの他の機器との間の通信を制御する。  生体情報取得部１４０２は、通信制御部１４０１で受信した血圧や体温、心拍数、血中酸素濃度、心電図波形、脳波などの生体情報１４３２を取得する。生体情報取得部１４０２は、取得した生体情報をＤＢ１４０３に格納する。
【００７８】
ＤＢ１４０３は、生体情報取得部１４０２から受信した生体情報１４３２を格納する。ＤＢ１４０３は、さらに、投薬後状態判定用情報１４３１や関係性モデル１４３３、投薬後状態履歴１４３４などを格納する。
【００７９】
関係性モデル生成部１４０４は、ＤＢ１４０３から生体が正常状態にある場合の複数種類の時系列の生体情報を１４３２を取得して、複数種類の時系列の生体情報１４３２の間の統計的な関係性を示す関係性モデル１４３３を生成し、ＤＢ１４０３に格納する。
【００８０】
関係性モデル生成部１４０４は同様に、ＤＢ１４０３から生体が投薬後の状態にある場合の複数種類の時系列の生体情報１４３２を取得する。そして、複数種類の時系列の生体情報１４３２の間の統計的な関係性を示す関係性モデル１４３３を生成し、ＤＢ１４０３に格納する。
【００８１】
投薬後状態判定部１４０６は、比較部１４６１をさらに備え、ＤＢ１４０３および関係性モデル生成部１４０４から取得した関係性モデル１４３３を比較部１４６１で比較して、患者の投薬後状態の判定を行なう。そして、患者の投薬後状態を投薬後状態通知部１４０７へ送信する。
【００８２】
投薬後状態通知部１４０７は、受信した患者の投薬後状態を通信制御部１４０１へ送り、通信制御部１４０１が投薬後状態を、例えば、医師などが勤務する病院のコンピュータなどに通知する。
【００８３】
図１５は、ＤＢ１４０３に記憶されている投薬後状態判定用情報１４３１の構成を示す図である。投薬後状態判定用情報１４３１は、生体情報の種類に関する生体情報種類情報１５１０と検査時期情報１５２０と対象者情報１５３０と閾値情報１５４０とを記憶する。生体情報種類情報１５１０は、生体情報の種類に関する情報、例えば、体温や血圧、心拍数などを格納する。
【００８４】
検査時期情報１５２０は、検査時期１５２１とモデル周期１５２２と観測周期１５２３とを記憶する。対象者情報１５３０は、対象者ＩＤ１５３１と属性１５３２と入院フラグ１５３３とモデル種類１５３４と通知先アドレス１５３５とを記憶する。
【００８５】
対象者ＩＤ１５３１は、対象者を識別するための番号などである。属性１５３２は、対象者の属性を表す情報であり、例えば、年齢や性別、遺伝子情報などがある。入院フラグ１５３３は、対象者が入院中か否かを示すためのフラグであり、対象者が入院している場合には、このフラグを、例えば、ＯＮにする。
【００８６】
モデル種類１５３４は、例えば、対象者が入院中であれば入院用の関係性モデル１４３３を用いなければ正しい変化の判定ができないので、どのような関係性モデル１４３３を用いているかを示すものである。
【００８７】
通知先アドレス１５３５は、変化が検出された場合に、変化の検出を通知すべき相手先のアドレスである。例えば、対象者が入院中の患者であれば、通知先アドレス１５３５は、主治医の通信端末などのアドレスであり、対象者が健康管理をしている人物であれば、通知先アドレス１５３５は、かかりつけ医やその他のアドバイザーのアドレスなどである。
【００８８】
閾値情報１５４０は、関係度閾値１５４１と比較結果閾値１５４２とを記憶する。関係度閾値１５４１は、関係性の崩れを判定するためのものであり、関係性に崩れがあったとしても、その崩れが所定の閾値の範囲内であれば、関係性の崩れとは判断しない。また、比較結果閾値１５４２も同様に、比較の結果、目標状態に向かった変化か否かを判定するためのものであり、ズレが生じていたとしても、そのズレが所定の範囲内であれば、変化の検出とはしない。
【００８９】
図１６は、本実施形態に係る生体情報４３２の構成を示す図である。日時６０１は、生体情報４３２を収集した日時を示すものである。バイタル情報６０２は、体温や心拍数、血圧などを含み、それぞれの収集した値が示される。
【００９０】
そして、生体情報４３２は、関係性モデル周期と観測周期とに基づくデータ使用フラグ６０３、６０４を記憶する。例えば、関係性モデル周期６０３は、モデルの周期が１０分で、観測周期が１分であるので、１分ごとに生体情報４３２を取得することを“○”で示している。また、関係性モデル周期６０４は、モデルの周期が１日で、観測周期が２時間であるので、２時間おきに生体情報４３２を取得することを“○”で示す。
【００９１】
図１７は、本実施形態に係る関係性モデル１４３３の構成を示す図である。関係性モデル１４３３は、患者ＩＤ１７０１とモデル生成日１７０２と関係性モデルデータ１７０３とを記憶する。
【００９２】
図１８は、投薬後判定テーブル１８００の構成を示す図である。投薬後判定テーブル１８００は、患者ＩＤ１８０１とモデル生成日１８０２と生成関係性モデル１８０３と比較関係性モデル１８０４と投薬後状態判定結果１８０５とを記憶する。比較関係性モデル１８０４には、健康状態時モデル、投薬後モデル、投薬前モデルおよびこれらの比較結果が記憶される。
【００９３】
図１９は、本実施形態に係る情報処理システム１３００の処理手順を示すフローチャートである。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９０１において、健康状態時の関係性モデル１４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９０３において、投薬前の状態の関係性モデル１４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９０５において、投薬後の状態の関係性モデル１４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【００９４】
情報処理システム１３００は、ステップＳ１９０７において、投薬結果の判定を行なう。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９０９において、投薬１時間後の状態の関係性モデル１４３３を生成して、記憶装置などに格納する。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９１１において、投薬１時間後の投薬後状態を判定する。情報処理システム１３００は、以上の手順を投薬した薬の種類や患者の状態に応じて所定の回数繰り返す。
【００９５】
情報処理システム１３００は、ステップＳ１９１３において、健康状態時の関係性モデル１４３３に回復したか否かを判定する。情報処理システム１３００は、ステップＳ１９１３において、健康状態時の関係性モデル１４３３に回復していない場合、上述のステップを繰り返し、健康状態時の関係性モデル１４３３に回復した場合、処理を終了する。
【００９６】
図２０は、本実施形態に係る情報処理システム１３２０を１つの情報処理装置で実現した場合のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置１３２０は、ＣＰＵ２０１０、ＲＯＭ２０２０およびＲＡＭ２０４０を備えている。さらに、情報処理装置１３２０は、ストレージ２０５０と通信制御部１４０１とを備えている。
【００９７】
ＣＰＵ２０１０は、演算処理用のプロセッサであり、プログラムを実行することにより情報処理装置１３２０の各機能構成部を実現する。なお、ＣＰＵ２０１０は１つに限定されず、複数であってもよく、また、画像処理用のＧＰＵを含んでもよい。ＲＯＭ２０２０は、リードオンリメモリであり、ファームウェアなどのプログラムを記憶する。通信制御部１４０１は、例えば、情報処理装置１３２０とその他の機器などとの間の通信を制御する。
【００９８】
ＲＡＭ２０４０は、ＣＰＵ２０１０が一時記憶用のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ２０４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域がある。このようなデータとして、ＲＡＭ２０４０は、関係性モデル生成用時系列生体情報１０４１と患者ＩＤ１０４２と目標モデルデータ１０４３と投薬前モデルデータ２０４４と投薬後モデルデータ２０４５と生成モデルデータ２０４６とを一時的に記憶する。ＲＡＭ２０４０は、さらに、モデル比較結果２０４７と投薬後状態判定結果２０４８と送受信データ２０４９とを一時的に記憶する。
【００９９】
ストレージ２０５０は、本実施形態の実現に必要なプログラムやデータベースなどを記憶する記憶デバイスである。ストレージ２０５０は、投薬後状態判定用情報４３１と生体情報４３２と関係性モデル４３３と投薬後状態履歴４３４とを格納する。
【０１００】
投薬後状態履歴４３４は、例えば、投薬の後、１時間後、３時間後、１日後などに判定した術後状態の履歴を保存するものであり、投薬後状態の判定がされた日付や投薬後状態、その他の情報などの様々な情報を記録する。
【０１０１】
ストレージ２０５０は、さらに、情報処理装置制御プログラム２０５１と関係性モデル生成モジュール２０５２と関係性モデル比較モジュール２０５３と投薬後状態判定モジュール２０５４とを格納する。これらのモジュール２０５２〜２０５４は、ＣＰＵ２０１０によりＲＡＭ２０４０のアプリケーション実行領域に読み出され、実行される。情報処理装置制御プログラム２０５１は、情報処理装置１３２０の全体を制御するためのプログラムである。
【０１０２】
なお、図２０に示したＲＡＭ２０４０やストレージ２０５０には、情報処理装置１３２０が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。
【０１０３】
図２１は、本実施形態に係る情報処理装置１３２０の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２１１１において、関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２１１１において、関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ２１１３において、関係性モデル作成処理を実行する。
【０１０４】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２１１１において、関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ２１２１において、投薬状態の判定か否かを判断する。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２１２１において、投薬後状態の判定である場合、ステップＳ２１２３において、投薬後状態判定処理を実行する。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２１２１において、投薬後状態の判定でない場合、ステップＳ２１３１において、他の処理を実行する。
【０１０５】
図２２Ａは、情報処理装置１３２０による関係性モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２０１において、生体情報４３２を蓄積する。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２０３において、蓄積された生体情報４３２に基づいて、関係性モデル４３３を生成する。
【０１０６】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２１１において、健康状態時の関係性モデル４３３の作成か否かを判断する。情報処理装置１３２０は、健康状態時の関係性モデル４３３の生成の場合、ステップＳ２２１３において、健康状態時の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【０１０７】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２１１において、健康状態時の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ２２２１において、投薬前の関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置１３２０は、投薬前の関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ２２２３において、投薬前の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【０１０８】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２２１において、手術前の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ２２３１において、投薬後の関係性モデル４３３の生成か否かを判断する。情報処理装置１３２０は、投薬後の関係性モデル４３３の生成である場合、ステップＳ２２３３において、手術後の関係性モデル４３３を生成して、記憶装置などに格納する。
【０１０９】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２３１において、投薬後の関係性モデル４３３の生成でない場合、ステップＳ２２４１において、エラーを表示する。
【０１１０】
図２２Ｂは、情報処理装置１３２０による投薬後状態判定処理の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２５１において、現在の生体情報を記憶装置などに蓄積する。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２５３において、蓄積された生体情報の関係性モデル４３３を生成する。
【０１１１】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２５５において、記憶装置などから健康状態時の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２５７において、生成した関係性モデル４３３と読み出した健康状態時の関係性モデル４３３とを比較する。
【０１１２】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２５９において、投薬後の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２６１において、生成した関係性モデル４３３と読み出した投薬後の関係性モデル４３３とを比較する。
【０１１３】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２６３において、投薬前の関係性モデル４３３を読み出す。情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２６５において、生成した関係性モデル４３３と読み出した投薬前の関係性モデル４３３とを比較する。
【０１１４】
情報処理装置１３２０は、ステップＳ２２６７において、上述のステップで比較した比較結果に基づいて、患者の投薬状態を判定する。情報処理装置２２０は、ステップＳ１２６９において、投薬後状態の判定結果の履歴を記憶装置などに蓄積する。
【０１１５】
本実施形態によれば、正常状態の関係性モデル４３３と手術後の関係性モデル４３３とを比較するので、表面上、個々の生体情報に表われない生体の投薬後の目標状態に向かった変化（回復）を正確かつ確実に検出することができる。
【０１１６】
［第４実施形態］
次に本発明の第４実施形態に係る情報処理システムについて、図２３〜図２５を用いて説明する。図２３は、本実施形態に係る手術後平均モデル２３００の構成を説明するための図である。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、個人ではなく生体全体の手術前後または投薬前後の関係性モデルを平均した平均モデルの変化との比較に基づいて、目標状態に向かった変化を判定する点で異なる。
【０１１７】
つまり、個人の手術前後または投薬前後のモデルの変化に基づいて、目標状態に向かった変化を判定するのではなく、例えば、特定の属性を備える生体の手術前後または投薬前後のモデルの変化に基づいて、判定をする。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
【０１１８】
図２３は、本実施形態に係る手術後平均モデル２３００の構成を示す図である。手術後平均モデル２３００は、手術ＩＤ２３０１と患者ＩＤなどの患者情報２３０２とを記憶する。術後平均モデル２３００は、さらに関係性モデル２３０３と収集した時系列生体情報２３０４と術後平均モデル２３０５とを記憶する。
【０１１９】
図２４は、本実施形態に係る投薬後平均モデル２４００の構成を示す図である。投薬後平均モデル２４００は、手術ＩＤ２４０１と患者ＩＤなどの患者情報２４０２と関係性モデル２４０３とを記憶する。投薬後平均モデル２４００は、収集した時系列生体情報２４０４と投薬後平均モデル２４０５とを記憶する。
【０１２０】
図２５は、本実施形態に係る情報処理システムによる手術後判定または投薬後判定の処理手順を示すフローチャートである。情報処理システムは、ステップＳ２５０１において、現在の生体情報を記憶装置などに蓄積する。情報処理システムは、ステップＳ２５０３において、蓄積された生体情報の関係性モデル２３０３、２４０３を生成する。情報処理システムは、ステップＳ２５０５において、手術後または投薬後の平均モデル２３０５、２４０５から対応する関係性モデルを読み出す。
【０１２１】
情報処理システムは、ステップＳ２５０７において、生成した関係性モデル２３０３、２４０３と平均モデル２３０５、２４０５とを比較する。情報処理システムは、ステップＳ２５０９において、比較結果から手術後または投薬後の患者の回復状況を判定する。情報処理システムは、ステップＳ２５１１において、判定結果の履歴を蓄積する。
【０１２２】
本実施形態によれば、生体全体の関係性モデルと対象者の関係性モデルとを比較するので、表面上、個々の生体情報に表われない生体の投薬後の目標状態に向かった変化（回復）を正確かつ確実に検出することができる。
【０１２３】
［他の実施形態］
なお、上記実施形態においては、術後の生体における生体情報の目標状態に向かった変化、あるいは、投薬後の生体における生体情報の目標状態に向かった変化について説明したが、生体情報の目標状態に向かった変化はこれに限定されない、例えば、痩せるという目標状態ためのダイエット中の変化中モデルや健康という目標状態のためのトレーニング中の変化中モデル、あるいは目標状態に向けた食事療法など変化中モデルも含まれる。また、サプリメントなどによる健康状態や肉体状態の変化中モデルに対する目標モデルなどでもよい。本発明は、生体における生体情報の変化中モデルの目標状態に対応する目標モデルに向かった変化を、蓄積された複数種類の時系列生体情報に基づいて判定する様々な分野に適用ができ、同様の効果を奏する。
【０１２４】
また、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
【０１２５】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。
【図１Ａ】
0006578648.tif 000002
【図１Ｂ】
0006578648.tif 000003
【図２】
0006578648.tif 000004
【図３】
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【図４Ａ】
0006578648.tif 000006
【図４Ｂ】
0006578648.tif 000007
【図４Ｃ】
0006578648.tif 000008
【図４Ｄ】
0006578648.tif 000009
【図５】
0006578648.tif 000010
【図６】
0006578648.tif 000011
【図７Ａ】
0006578648.tif 000012
【図７Ｂ】
0006578648.tif 000013
【図８】
0006578648.tif 000014
【図９】
0006578648.tif 000015
【図１０】
0006578648.tif 000016
【図１１】
0006578648.tif 000017
【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0006578648.tif 000023
【図１７】
0006578648.tif 000024
【図１８】
0006578648.tif 000025
【図１９】
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【図２０】
0006578648.tif 000027
【図２１】
0006578648.tif 000028
【図２２Ａ】
0006578648.tif 000029
【図２２Ｂ】
0006578648.tif 000030
【図２３】
0006578648.tif 000031
【図２４】
0006578648.tif 000032
【図２５】
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