(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成手段と、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリング手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記集団を記憶する記憶手段と、
対象となる生体が前記記憶手段に記憶された前記集団のいずれに属するかを判定する判定手段と、
をさらに備え、
前記取得手段は、前記対象となる生体の時系列生体情報を取得し、
前記モデル生成手段は、取得した前記対象となる生体の時系列生体情報を含む時系列生体情報の相関に基づいて、前記関係性モデルを生成し、
前記判定手段は、前記対象となる生体を示す点を含む集団を前記対象となる生体が属する集団と判定する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記モデル生成手段は、前記生体の状態変化中の関係性モデルを、変化中モデルとして生成し、
前記ラベリング手段は、前記変化中モデルに基づいて、前記集団にラベリングする請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記モデル生成手段は、投薬後の変化中モデル、所定の食物摂取後の変化中モデルおよびダイエット中の変化中モデルのうち少なくともいずれか１つを生成する請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記ラベリング手段は、前記生体の属性を考慮してラベリングする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記属性は、生体の遺伝子情報、性別、年齢、カルテ情報、レセプト情報および健康診断情報の少なくともいずれか１つを含む請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
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１つを含む請求項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】
前記時系列生体情報の相関は、相関関数で表わされ、前記相関関数の係数を算出する算出手段をさらに備える請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項９】
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成手段と、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリング手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリングステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１１】
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリングステップと、
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、健康モニタリング情報を含む健康管理情報を用いて被保険者をクラスタリングし、介入サービスを評価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２００４−３４１６１１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は、連続測定された生体情報の統計的な関係性に基づいて複数の生体をそれぞれが属する集団に分類する技術には適用できなかった。
【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、
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成手段と、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリング手段と、
を備える。
【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、
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成手段と、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリング手段と、
を備える。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリングステップと、
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、
複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
前記複数の生体間の時系列生体情報の相関に基づいて、前記複数の生体間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記関係性モデルをマッピングしたマップにおける前記複数の生体の各々を示す点の疎密に基づいて、前記複数の生体から前記時系列生体情報に対して共通性を有する集団を抽出してラベリングするラベリングステップと、
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、連続測定された生体情報の統計的な関係性を用いて、複数の生体をそれぞれが属する集団に分類できる。
【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システムを１つの情報処理装置内で実現した場合の構成で示すブロック図である。
【図２Ａ】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要を示す図である。
【図２Ｂ】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要を示す図である。
【図２Ｃ】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要を示す図である。
【図２Ｄ】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要を示す図である。
【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４】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５】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムに含まれるラベリング用情報の一例を示す図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムに含まれる時系列生体情報の一例を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムに含まれる関係性モデルの一例を示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムに含まれるラベリング結果の一例を示す図である。
【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１０】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１１】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要を示す図である。
【図１２】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１３】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１４】本発明の第４実施形態に係る情報処理システムの動作の概要を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第４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１６】本発明の第４実施形態に係る情報処理システムに含まれる関係性モデルおよびラベリング結果の一例を示す図である。
【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、連続測定された生体情報を用いて複数の生体をそれぞれが属する集団に部類可能とするシステムである。なお、生体には、犬や猫などの動物も含まれる。
【００１４】
図１Ａに示すように、情報処理システム１００は、取得装置１０１と生成装置１０２とラベリング装置１０３とを含む。これらの装置１０１〜１０３は、ＬＡＮ（Local Area Network）などにより接続されている。取得装置１０１は、複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する。生成装置１０２は、複数の生体それぞれの時系列生体情報同士の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する。ラベリング装置１０３は、関係性モデルに基づいて、複数の生体から所定の共通性を有する集団を抽出してラベリングする。
【００１５】
図１Ｂは、本実施形態に係る情報処理システム１００を１つの情報処理装置１１０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１１０は、取得部１１１と生成部１１２とラベリング部１１３とを備える。
【００１６】
取得部１１１は、複数の生体の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する。生成部１１２は、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す関係性モデル１２１を生成する。ラベリング部１１３は、関係性モデル１２１に基づいて、生体の集団を抽出してラベリングする。
【００１７】
本実施形態によれば、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す関係性モデルに基づいて、生体の集団を抽出してラベリングするので、連続測定された生体情報を用いて複数の生体をそれぞれが属する集団に分類できる。
【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２００について、図２Ａ〜図１０を用いて説明する。図２Ａ〜図２Ｄは、本実施形態に係る情報処理システム２００の動作の概要を説明するための図である。情報処理システム２００は、所定の共通性を有する集団、例えば、互いに関係性の高い複数の生体が属する集団（以下、「グループ」ともいう）を抽出してラベリングするシステムである。
【００１９】
情報処理システム２００は、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する。情報処理システム２００は、図２Ａに示すように、マップ２０５上に生成した関係性モデルをマッピングする。マップ２０５上の各点は、複数の生体のそれぞれを表わし、各点を結ぶ線は生体間の時系列生体情報の関係性を表わしている。
【００２０】
なお、関係性モデルのマッピングは、時系列生体情報ごとに統計的な関係性を解析して関係性モデルを生成して、その生成した関係性モデルをマップ２０５上にマッピングしてもよい。また、異なる時系列生体情報（例えば、血圧と心拍数など様々な組合せ）の間の統計的な関係性を解析して関係性モデルを生成して、その関係性モデルをマップ２０５上にマッピングしてもよい。
【００２１】
次に、情報処理システム２００は、マップ２０５から、例えば、生体間の関係性の高低を示すマップ２０５上の点の疎密に基づいて、いくつかの集団を抽出する。図２Ｂに示すように、例えば、抽出した集団を他の集団と区別するために集団を囲む「○」などを導入して、集団の境界を画定してもよい。ここでは、例えば、Ａ集団２０１、Ｂ集団２０２、Ｃ集団２０３およびＤ集団２０４が集団として抽出されている例を示している。
【００２２】
そして、図２Ｃに示すように、情報処理システム２００は、集団２０１〜２０４にラベリングするために、各生体に対応するカルテやレセプト、健康診断データ、遺伝子データなどを参照して、集団２０１〜２０４に含まれる生体が有する傾向をラベリングする。
【００２３】
例えば、ラベリングは、各生体のカルテなどのデータに共通する疾病などに基づいて行なってもよく、また、最も多い疾病などに基づいて行なってもよく、これらに限定されない。最も多い疾病に基づいてラベリングを行なう場合は、ラベルとして「××傾向」などどしてもよい。
【００２４】
このような処理により、例えば、Ａ集団２０１は高血圧の集団、Ｂ集団２０２は低血圧の集団、Ｃ集団２０３はくも膜下出血の集団、Ｄ集団２０４は脳梗塞の集団であるとラベリングされる。また、例えば、各生体に疾病別に色情報を付加して、関係性モデルを生成してマップ表示すると、表示画面上で集団の状態、すなわち、その集団がどのような集団なのかを認識することができる。
【００２５】
なお、上述の説明では、初めに複数の生体から時系列生体情報を取得して関係性モデルを生成し、集団を抽出し、最後に集団にラベリングする例で説明をした。しかしながら、複数の生体から時系列生体情報を取得すると共にラベリングに必要な情報も合わせて取得すれば、上述の手順を踏まなくても、一度の作業でラベリングまで完成させることもできる。また、ラベリングを完成させるまでの手順は、上述したものには限定されず、最終的にラベリングが完成できれば、いずれの手順であってもよい。
【００２６】
さらに、図２Ｄに示したように、生体間の関係性モデルを生成することにより、薬を投与した集団（薬を飲んだ集団）２０６と投与していない集団（薬を飲んでいない集団）２０９との比較をすることができる。また、薬を投与した集団２０６のうち、薬の効きが良い集団２０７と悪い集団２０８との比較をすることもできる。
【００２７】
さらに、薬を投与した生体であっても薬の効きが悪いために薬非投与２０９の集団の近くや薬非投与２０９の集団の中に関係性モデルがマッピングされることもあり得る。このように薬を投与した生体であっても、薬の効きが悪い生体がどのような属性かを年齢や性別、カルテ、レセプト、健康診断データ、遺伝子データなどを用いて判定することもできる。また、薬の効きが悪い生体の他にも、薬の効きが良すぎたり、特殊な効き方をしたり、副作用を起こしたりする生体も同様に、属性を用いて判定することができる。
【００２８】
図３は、本実施形態に係る情報処理システム２００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２００（例えば、クラウドサーバ）は、ネットワーク３０４を介して複数の生体３０１、製薬企業３０２および病院３０３と接続されている。なお、ネットワーク３０４に接続される製薬企業３０２や病院３０３の数は１つに限定されず、複数であってもよい。
【００２９】
例えば、病院３０３は、病院３０３が保有するカルテやレセプトなどの情報を情報処理システム２００（クラウドサーバ）に送ることにより、情報処理システム２００は、患者のバイタルデータとこれらの情報とを結合して処理することが可能となる。同様に、製薬企業３０２は、製薬企業３０２が保有する投薬に関する情報を情報処理システム２００に送ることにより、情報処理システム２００は、被験者のバイタルデータと投薬情報とを結合して処理することが可能となる。なお、図示していないが、情報処理システム２００は、病院３０３などの他に医療研究機関や医療・ヘルスケア機器メーカ、医療・ヘルスケアサービス事業者などと接続してもよい。
【００３０】
情報処理システム２００は、複数の生体３０１からバイタルデータ３０５などを時系列生体情報として収集して、関係性モデルを生成する。情報処理システム２００は、生成した関係性モデルに基づいて、互いに高い関係性を有する複数の生体が属する集団にラベリングする。そして、情報処理システム２００は、ラベリング結果を製薬企業３０２や病院３０３などに通知する。なお、ここでは情報処理システム２００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２００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。
【００３１】
図４は、本実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。情報処理システム２００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とラベリング部４０６とを備える。また、ラベリング部４０６は、グループ抽出部４０５を含む。通信制御部４０１は、情報処理システム２００と時系列生体情報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。
【００３２】
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を取得する。生体情報取得部４０２は、取得した生体情報を時系列生体情報４３２としてデータベース４０３に格納する。
【００３３】
データベース４０３は、生体情報取得部４０２から受信した時系列生体情報４３２を格納する。データベース４０３は、さらに、ラベリング用情報４３１や関係性モデル４３３、ラベリング結果４３４などを格納する。
【００３４】
関係性モデル生成部４０４は、データベース４０３から複数の生体の時系列生体情報４３２を読み出して、時系列生体情報４３２のそれぞれの間の統計的な関係性を示す関係性モデル４３３を生成し、データベース４０３に格納する。
【００３５】
グループ抽出部４０５は、データベース４０３から関係性モデル４３３を読み出し、読み出した関係性モデル４３３を、例えば、仮想的なマップ上にマッピングして、そのマップの中からいくつかのグループ（集団）を抽出する。
【００３６】
ラベリング部４０６は、グループ抽出部４０５で抽出された集団にラベリングする。ラベリングの方法としては、例えば、各生体の属性の情報などに基づいて、ラベリングする方法などがあるが、これらには限定されない。属性の情報としては、生体の遺伝子情報や性別、年齢、カルテ情報、レセプト情報、健康診断情報などがあるが、これらには限定されない。ラベリング部４０６は、ラベリング結果をデータベース４０３に格納する。
【００３７】
なお、図示はしていないが、ラベリング結果を通信制御部４０１を介して、例えば、医師などが勤務する病院のコンピュータや製薬企業のコンピュータ、時系列生体情報４３２を収集した生体の所有する端末などに送信してもよい。
【００３８】
図５は、本実施形態に係る情報処理システム２００に含まれるラベリング用情報４３１の一例を示す図である。ラベリング用情報４３１には、生体情報の種類情報５１０や対象者情報５２０が含まれる。生体情報の種類情報５１０は、時系列生体情報の種類に関する情報、例えば、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などを記憶するが、これらには限定されない。
【００３９】
また、対象者情報５２０は、対象者ＩＤ（Identifier）５２１や属性５２２を含む。対象者ＩＤ５２１は、生体を識別するための識別子などである。属性５２２は、生体の属性に関する情報、例えば、年齢や性別、遺伝子情報、カルテ情報、レセプト情報、健康診断情報などを記憶するが、これらには限定されない。
【００４０】
図６は、本実施形態に係る情報処理システム２００に含まれる時系列生体情報４３２の一例を示す図である。時系列生体情報４３２は、時系列生体情報の種類６０３を日付６０１および対象者ＩＤ６０２と関連付けて記憶する。
【００４１】
図７は、本実施形態に係る情報処理システム２００に含まれる関係性モデル４３３の一例を示す図である。関係性モデル４３３は、対象者情報７１０と位置情報７２０とを記憶する。対象者情報７１０は、対象者ＩＤ７１１、７１２と統計的関係性７１３とを記憶する。つまり、対象者の組合せと、対象者間の統計的関係性とを関連付けて記憶する。例えば、対象者ＩＤ７１１がａと、対象者ＩＤ７１２がｂとの間の統計的関係性７１３を記憶する。
【００４２】
さらに、位置情報７２０は、対象者ＩＤ７２１と関係性モデルのマップ上の位置情報７２２とを記憶する。これにより、対象者ａと対象者ｂとの間の統計的関係性７１３と、対象者ａおよび対象者ｂの位置情報７２２とが分かるので、情報処理システム２００は、図２Ｃに示したようなマップ２０５を生成することができる。
【００４３】
図８は、本実施形態に係る情報処理システム２００に含まれるラベリング結果４３４の一例を示す図である。ラベリング結果４３４は、ラベルＩＤ８０１とグループ範囲８０２とグループに属する対象者ＩＤ８０３とを記憶する。ラベルＩＤ８０１は、ラベリングの結果、集団（グループ）に付与されたラベルを示す。例えば、Ａというラベルを付与された集団は、高血圧の集団であることを示す。
【００４４】
グループ範囲８０２は、ある集団の範囲、つまり、例えば、マップ２０５上に示した、ある集団の中心からその集団の境界を示す線（円）までの距離や、円の半径などで表わしたものであり、グループの範囲を表示可能であればこれらに限定されない。また、グループに属する対象者ＩＤ８０３には、その集団（グループ）に含まれる対象者のＩＤ番号が格納されている。
【００４５】
図９は、本実施形態に係る情報処理システム２００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２１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９２０およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９４０を備えている。さらに、情報処理装置２１０は、ストレージ９５０と通信制御部４０１とを備えている。
【００４６】
ＣＰＵ９１０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２１０の各機能構成部を実現する。なお、ＣＰＵ９１０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。ＲＯＭ９２０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２１０とその他の機器などとの間の通信を制御する。
【００４７】
ＲＡＭ９４０は、ＣＰＵ９１０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。ＲＡＭ９４０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、ＲＡＭ９４０は、関係性モデル生成用時系列生体情報９４１、統計的関係性９４２、抽出グループ９４３および送受信データ９４４を一時的に記憶する。
【００４８】
ストレージ９５０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９５０は、ラベリング用情報４３１と時系列生体情報４３２と関係性モデル４３３とラベリング結果４３４とを格納する。
【００４９】
ストレージ９５０は、さらに、情報処理装置制御プログラム９５１と関係性モデル生成モジュール９５２とラベリング結果生成モジュール９５３とを格納する。これらのモジュール９５２〜９５３は、ＣＰＵ９１０によりＲＡＭ９４０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９５１は、情報処理装置２１０の全体を制御するためのプログラムである。
【００５０】
なお、図９に示したＲＡＭ９４０やストレージ９５０には、情報処理装置２１０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。
【００５１】
図１０は、本実施形態に係る情報処理システム２００の処理手順を説明するフローチャートである。情報処理システム２００は、ステップＳ１００１において、複数の生体の生体情報を時系列に取得する。情報処理システム２００は、ステップＳ１００３において、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する。
【００５２】
情報処理システム２００は、ステップＳ１００５において、集団（グループ）を抽出する。情報処理システム２００は、ステップＳ１００７において、集団にラベリングするための情報であるラベリング用情報４３１を取得する。情報処理システム２００は、予めラベリング用情報４３１を持っている場合も同様に取得する。
【００５３】
情報処理システム２００は、ステップＳ１００９において、抽出した集団のそれぞれに対してラベリングする。情報処理システム２００は、ステップＳ１０１１において、ラベリングした関係性モデルをデータベース４０３などに格納または所定の通知先に通知する。
【００５４】
上述の説明では、時系列生体情報４３２の間の統計的な関係性に基づいて関係性モデル４３３を生成する例で説明をしたが、関係性モデル４３３の生成方法はこれには限定されない。例えば、時系列生体情報４３２の間の相関関数を算出し、これに基づいて関係性モデル４３３を生成してもよい。この関係性モデル４３３としては、相関モデル、例えば、ＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous）モデルが含まれる。また、相関関数の係数を算出することもできる。
【００５５】
さらに、相関関数の他に時系列データの分散を分析して、この分析結果に基づいて関係性モデル４３３を生成してもよい。また、１つの生体の複数の部分から取得した時系列生体情報４３２に基づいて、関係性モデル４３３を生成してもよい。
【００５６】
本実施形態によれば、複数の生体の時系列生体情報に基づいて、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成し、生体の集団を抽出してラベリングする。したがって、連続測定された生体情報を用いて複数の生体のそれぞれが属する集団を判定できるので、複数の生体をそれぞれが属する集団に分類できる。
【００５７】
［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１１００について、図１１〜図１３を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る情報処理システム１１００の動作の概要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１１００は、上記第２実施形態と比べると、集団（グループ）をラベリングした後に、生体（対象者）が属する集団を判定する点で異なる。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。
【００５８】
情報処理システム１１００は、生体が属する集団を判定するシステムである。例えば、診断対象者（生体）がどの集団に属するかを判断するシステムである。これにより、診断支援などを行なうことも可能なシステムである。情報処理システム１１００は、ある生体のカルテや遺伝子データなどの属性情報１１０１に基づいて、その生体がどの集団に属するかを決定する。
【００５９】
例えば、ここでは、生体は低血圧集団２０２に属すると判定される。そして、情報処理システム１１００は、生体が低血圧集団２０２に属すると判定された結果を、医師などの端末の表示画面１１０２に診断支援情報として表示する。例えば、対象者（生体）の名前を、低血圧傾向という診断支援情報とともに表示画面１１０２に表示することにより、判定結果を通知する。
【００６０】
また、診断対象者にあらかじめ識別可能な識別情報、例えば、疾病の種類に応じた色などを付けておくことにより、判定結果を通知することもできる。さらに、識別情報としての色に濃淡を付けることにより、疾病の程度を表わすこともできる。
【００６１】
図１２は、本実施形態に係る情報処理システム１１００の構成を示すブロック図である。なお、図１２において、図４に示した処理は、重複および煩雑さを避けるため図示していない。情報処理システム１１００は、データベース１２０３と関係性モデル生成部１２０４と判定部１２０５と判定結果通知部１２０６と通信制御部４０１とを有する。
【００６２】
データベース１２０３は、時系列生体情報４３２と関係性モデル１２３３とラベリング結果４３４と診断支援情報１２３５とを記憶する。関係性モデル生成部１２０４は、対象者（生体）の時系列生体情報を取得して、関係性モデル１２３３を生成する。
【００６３】
判定部１２０５は、データベース１２０３から関係性モデル１２３３とラベリング結果４３４とを読み出す。そして、判定部１２０５は、読み出した関係性モデル１２３３に基づいて生成される集団（グループ）のいずれに対象者が当てはまるかを判断し、対象者の所属先（分類先）を決定する。判定結果通知部１２０６は、判定結果を通信制御部４０１に送信する。さらに、判定結果通知部１２０６は、判定結果を診断支援情報１２３５としてデータベース１２０３に格納する。
【００６４】
図１３は、本実施形態に係る情報処理システム１１００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１１００は、ステップＳ１３０１において、判定対象となる対象者の時系列生体情報を取得する。情報処理システム１１００は、ステップＳ１３０３において、データベース１２０３に格納された複数の生体の時系列生体情報を読み出す。
【００６５】
情報処理システム１１００は、ステップＳ１３０５において、読み出した時系列生体情報に基づいて、関係性モデルを生成する。情報処理システム１１００は、ステップＳ１３０７において、対象者が属する集団を判定する。情報処理システム１１００は、ステップＳ１３０９において、集団のラベルを判定結果として通知する。情報処理システム１１００は、ステップＳ１３１１において、対象者の判定結果をデータベース１２０３に蓄積する。
【００６６】
なお、上述の説明では、診断などの対象となる対象者（判定情報が欲しい対象者）の時系列生体情報４３２を取得してから関係性モデル１２３３を生成したが、あらかじめ対象者の時系列生体情報４３２を組み込んだ状態で関係性モデル１２３３を生成してもよい。これにより、判定情報が欲しい対象者を指定するだけで、判定結果を得ることができる。
【００６７】
本実施形態によれば、関係性モデルに基づいて集団（グループ）の、対象者が属する集団を簡易かつ確実に判定することができる。なお、対象者が属する集団は１つに限られず、複数あってもよい。
【００６８】
［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１４００について、図１４〜図１６を用いて説明する。図１４は、本実施形態に係る情報処理システム１４００の動作の概要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１４００は、上記第２実施形態と比べると、集団（グループ）自体の遷移や集団に含まれる点（生体）の移動を追跡することができる点で異なる。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。
【００６９】
情報処理システム１４００は、例えば、ある集団１４０１の「２０ＸＸ／１０／１」から「２０ＸＸ／１０／３」までの遷移や、その集団１４０１に含まれる点（生体）の移動を追跡する。生体の状態変化中の、複数の生体間の時系列生体情報の統計的な関係性を示す変化中モデルを生成して、この変化中モデルに基づいて、集団にラベリングし、追跡などを行なう。
【００７０】
情報処理システム１４００は、例えば、ある集団に属する生体に薬を投与した場合のその集団の変化や遷移を追跡する。また、例えば、同じ集団に属する生体であっても、薬を投与する生体と、薬を投与しない生体とを分けることにより、その集団に属する生体の増減や、ある生体が別の集団に移動したかなどの変化を観察することができる。さらに、変化中モデルとして、投薬後の変化中モデル、所定の食物摂取後の変化中モデルおよびダイエット中の変化中モデルなどを生成してもよい。
【００７１】
これにより、薬の効き目や治療効果を知ることができる。また、薬の効きがよい集団と悪い集団とを知ることができ、集団と症状などとの間の因果関係を同定することもできる。
【００７２】
図１５は、本実施形態に係る情報処理システム１４００の構成を示すブロック図である。情報処理システム１４００は、通信制御部４０１と生体情報取得部４０２とデータベース１５０３と関係性モデル生成部４０４とグループ抽出部４０５とラベリング部４０６とラベリング結果通知部１５０７とを有する。
【００７３】
データベース１５０３は、ラベリング用情報４３１と時系列生体情報４３２と関係性モデル１５３３とラベリング結果１５３４とを記憶する。ラベリング結果通知部１５０７は、ラベリング結果を通信制御部４０１に通知する。
【００７４】
図１６は、本実施形態に係る情報処理システム１４００に含まれる関係性モデル１５３３およびラベリング結果１５３４の一例を示す図である。関係性モデル１５３３およびラベリング結果１５３４は、日付１６０１と関係性モデル１６０２とラベリング結果１６０３とを関連付けて記憶する。
【００７５】
これにより、ある日付１６０１での関係性モデル１６０２とラベリング結果１６０３とが分かるので、集団の遷移や変化、生体の移動を追跡することができる。なお、ここでは、日付により追跡する例で説明をしたが、追跡のスパンはこれに限られず、年単位、月単位、時間単位、分単位など任意に決めることができる。
【００７６】
本実施形態によれば、集団の遷移や変化、生体の関係性モデル内での移動を簡易かつ確実に追跡することができる。
【００７７】
［他の実施形態］
以上、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。
【００７８】
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】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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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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