(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の睡眠時の生体データを取得する生体データ検出手段と、
前記生体データ検出手段により取得された被検者の生体データから、時間の経過に伴なう被検者の睡眠の深さ及び体動変化を含む睡眠データを生成する睡眠データ生成手段と、
アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症に関する症状について、実際の発症患者から得られた各症状特有のアルツハイマー型認知症睡眠データ、レビー小体型認知症睡眠データ、前頭側頭型認知症睡眠データを記憶した記憶部を具備し、前記睡眠データ生成手段で生成された被検者の睡眠データと、前記記憶部に記憶されている各症状の睡眠データとを比較して、被検者の睡眠データから前記３つの認知症のリスクを判定する認知症リスク判定手段と、
を備えることを特徴とする認知症リスク判定システム。
【請求項２】
前記生体データ検出手段は、被検者の心拍、呼吸、体動のうちの少なくとも体動を検出可能であるとともに、被検者が横たわる寝具の下側に除去可能に配置されるセンサであることを特徴とする請求項１に記載の認知症リスク判定システム。
【請求項３】
前記生体データ検出手段は、被検者を撮影する撮像手段を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の認知症リスク判定システム。
【請求項４】
前記睡眠データ生成手段で生成された睡眠データは、通信網を介して前記認知症リスク判定手段へ送信されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の認知症リスク判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍、呼吸、体動等の生体計測データに基づいて認知症リスクを判定するための認知症リスク判定システムに関し、特に、専門病院等の検査機関に出向くことなく、被検者の家庭で検査を受けることが可能な認知症リスク判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、医療産業分野や介護分野などでは、患者（被検者）の心拍、呼吸、体動等の生体信号を検出して、被検者の状態や安否を監視する様々なシステムおよび方法が知られている（例えば、特許文献１ないし特許文献３参照）。
【０００３】
また、臨床診断の分野では、患者の様々な生体情報に基づいて患者の健康状態を診断することが行なわれており、取得された生体情報は、患者の現在の健康状態を認定するためだけでなく、患者の疾病等の発症を予防するためにも役立てられる。
【０００４】
例えば認知症の診断では、その診断方法として、神経心理検査等による認知症リスクを発見するスクリーニング診断や問診、血液検査、髄液検査、画像検査等による臨床診断、あるいは、脳を直接見て調べる病理診断（生前にこの検査を行なうことはできない）が行なわれている。
【０００５】
これらの認知症に関する神経心理検査や臨床診断は、主に、軽度の物忘れ等が発現した場合に行なわれるものであり、無意識下の潜在的な認知症リスクを発見することはできない（実際に物忘れ等がない人が神経心理検査を受けても「否」判定されるだけである）。また、上記した血液検査、髄液検査、画像検査等も、認知症状が発現しなければ、保険の適用もなく、高額な費用と時間を要し、汎用的なスクリーニング検査として認知症予防の中核的システムを成すことはできない。
【０００６】
ところで、上記した認知症には、主として、アルツハイマー型認知症（以下「ＡＤ」とも称し、認知症患者の約５０％が該当する）、レビー小体型認知症（以下「ＬＢＤ」とも称し、認知症患者の約２０％が該当する）、前頭側頭型認知症（以下「ＦＴＤ」とも称し、認知症患者の１０％以下が該当する）の３つの類型が存在しており、それ以外にも脳卒中のような脳血管障害があったときに神経組織が壊れ、その結果発症するものもある（脳血管性認知症であり、認知症患者の約２０％が該当する）。
【０００７】
上記以外の認知症には、発症を予防できるものや治療可能なものがある（治療可能な認知症でも、治療が遅れれば完全な症状改善が望めなくなる場合もある）。認知症の多くは、根治は望めないが、発症の予防、症状の進行を遅らせることが可能であり、適切に治療やケアを行なえば、症状の圧倒的な改善も可能である。従って、認知症は、早期発見および早期診断が極めて重要であるが、その一方で、殆どの人が受診をためらう、もしくは専門医の受診機会を持てないのが現状となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−２０７５５３号公報
【特許文献２】特開２０１２−５７４５号公報
【特許文献３】特開２０１３−９７６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、上記した認知症は、いずれも脳の所定の部位に、アミロイドβタンパク質、タウタンパク質が付着していることが認められ、これらのタンパク質の付着は、脳萎縮等の症状よりも２０年以上前から起こっている。すなわち、タンパク質が付着することで脳血流に微小な変化をもたらし、脳神経原線維の脱落を招き、やがて脳萎縮等を引き起こす要因になっていると考えられる（タンパク質が付着する部位によって顕在化する周辺症状は大きく異なる）。
【００１０】
そして、神経心理検査や臨床診断をすることなく、上記したような脳のタンパク質の付着を早期に発見することができれば、認知症に対して適切な治療を施すことが可能となり、更には、認知症の予防や発症を防ぐことも可能となる。
【００１１】
本発明は、上記した認知症発症のメカニズムと予防弾力性に着目してなされたものであり、認知症の潜在的リスクを極めて早い段階で判定でき、認知症の予防や発症を防ぐ機会を与えることができる認知症リスク判定システム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】
【００１２】
本発明者は、まずは、認知症の発症リスクである脳へのタンパク質の付着によって脳血流に微小な変化がもたらされると、意識的なコントロールを喪失する、睡眠時に何等かの行動障害が生じることを予測し、実際に認知症を発症した患者について睡眠データ（睡眠時の心拍、呼吸、体動等の生体信号）の取得を試みた。その結果、認知症の症状（ＡＤ型、ＬＢＤ型、ＦＴＤ型等）に応じて、それぞれ特有の睡眠データが把握できたことから、一般的に公知となっている睡眠データの検出装置を活用して、認知症のリスクファクタを早期に発見すべく、以下の認知症リスク判定システムを考え出すに至った。
【００１３】
すなわち、本発明の認知症リスク判定システムは、被検者を特別な診断機関等で拘束することなく、かつ非接触で睡眠時の心拍、呼吸、体動等の生体信号を検出するだけで認知症リスクを早期発見できるように構築されており、具体的には、被検者の睡眠時の生体データを取得する生体データ検出手段と、前記生体データ検出手段により取得された被検者の生体データから、時間の経過に伴なう被検者の睡眠の深さ及び体動変化を含む睡眠データを生成する睡眠データ生成手段と、アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、前頭側頭型認知症の認知症に関する症状について、実際の発症患者から得られた各症状特有のアルツハイマー型認知症睡眠データ、レビー小体型認知症睡眠データ、前頭側頭型認知症睡眠データを記憶した記憶部を具備し、前記睡眠データ生成手段で生成された被検者の睡眠データと、前記記憶部に記憶されている各症状の睡眠データとを比較して、被検者の睡眠データから前記３つの認知症のリスクを判定する認知症リスク判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
このように、本発明の認知症リスク判定システムは、被検者の睡眠時の生体データから睡眠データを生成し、その睡眠データと３つの認知症に関する基準データ（記憶部に記憶された各認知症状特有の睡眠データ）とを比較することにより、３つの認知症のリスクを判定するようにしている。すなわち、被検者の睡眠時障害を検出し、その睡眠時障害に基づいて、被検者に将来生じ得る認知症の発症リスクを類型別に判定できるようにしている。そのため、専門病院等の検査機関に出向くことなく被検者の家庭でも、認知症の潜在的リスクを無意識下において極めて早い段階で発見することができ、認知症の発症を遅らせる予防機会を効果的に与えることが可能になる。また、認知症発症の有無にかかわらず、被検者の家庭で睡眠中に無意識下で検査を行なえるため、受診をためらう被検者も違和感なく検査に臨める。更に、スクリーニングから診断の一連の手順により、被検者は専門医による受診機会を保障される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、認知症の潜在的リスクを極めて早い段階で判定でき、専門医による認知症の発症を遅らせる予防機会を与えることができる認知症リスク判定システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る認知症リスク判定システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の認知症リスク判定システムを構成する認知症リスク判定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図１の認知症リスク判定システムの睡眠データ生成装置で生成される睡眠データと、認知症リスク判定装置のデーダベースに記憶される実際の発症患者から得られる睡眠データの流れとを模式的に示す概略説明図である。
【図４】図１の認知症リスク判定システムによる処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】認知症リスク判定処理を概略的に示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る認知症リスク判定システムついて説明する。
図１は、本実施形態に係る認知症リスク判定システム１の概略構成を示す図である。図示のように、認知症リスク判定システム１は、被検者３の睡眠時の生体データを取得する生体データ検出手段を備えている。この生体データ検出手段は、被検者３と接触することなく且つ被検者３を拘束することなく被検者３の睡眠時の生体データを取得できる構成であれば良く、本実施形態における生体データ検出手段は、生体データ検出センサ４を備えており、例えば、被検者３の睡眠時の生体データを取得できる非接触・非拘束型のセンサとして構成される。
【００１８】
前記生体データ検出センサ４は、例えばドップラーセンサを応用したセンサとして構成することが可能である。具体的には、例えば、所定周波数（例えば、２４ＧＨｚ）のマイクロ波を人体に照射し、その反射波との差によって所要のデータを検出するものとして構成することができ、その検出データの中の体動データ、脈拍（心拍）データ、呼吸データをフィルタリングして抽出するようになっている。
【００１９】
また、生体データ検出センサ４は、基本的には、図１に示されるように被検者３が横たわるベッド２のマットレス（寝具）５の下側に除去可能に配置され、その配置状態でマイクロ波Ｗを被検者３に照射して心拍、呼吸、体動を含む生体データを取得するよう構成されている。あるいは、図示しないが、生体データ検出センサ４は、スタンド等を用いてベッド２の近傍に配置されたものであってもよい。
【００２０】
なお、本実施形態では、生体データ検出センサ４による生体データの取得に加えて、随意的に、撮像手段としての監視カメラ６を用いて被検者３の画像データを取得するようになっている。このような画像データは、体動情報を補うデータとして、被検者の動きをより確実に把握し、より正確な認知症の判定をするのに役立つ。また、図では、一人の被検者３に関する生体データの取得の例が挙げられるが、複数のベッド２と複数のセンサ４とを用意して、複数の被検者３から同時にデータを取得することも可能である。
【００２１】
また、認知症リスク判定システム１は、生体データ検出センサ４によって検出される生体データおよび監視カメラ６からの随意的な画像データを受けて睡眠データを生成する睡眠データ生成手段としての睡眠データ生成装置１０を更に備える。この睡眠データ生成装置１０は、生体データ検出センサ４から生体データを受ける生体データ入力部１２と、監視カメラ６から画像データを受ける画像データ入力部１４と、入力部１２，１４で受けたデータを処理して後述する睡眠データを生成する制御部（睡眠データ生成部）１６と、睡眠データ生成処理に係る各種のプログラムが記憶されたＲＯＭ１８と、制御部１６で生成された睡眠データなどの各種データを記憶可能なＲＡＭ２０と、制御部１６で生成された睡眠データ及び／又はＲＡＭ２０に記憶されたデータを出力する出力部２２と、出力部２２から出力されるデータ（睡眠データ等）を、後述する認知症リスク判定装置３０に出力するインタフェース２４と、を少なくとも備える。
【００２２】
すなわち、この睡眠データ生成装置１０では、制御部１６がＲＯＭ１８のプログラムに基づいて後述する被検者の睡眠データを生成し、その生成された睡眠データが直接に或いはＲＡＭ２０に一時的に記憶された後に出力部２２に出力されてインタフェース２４を介して出力されるようになっている。なお、認知症リスク判定装置３０に対する睡眠データの受け渡しは、無線通信や有線通信（通信網）を介して行なう方法、或いはＵＳＢ等の各種記憶媒体に記憶して行なう方法であってもよい。
【００２３】
更に、認知症リスク判定システム１は、前記睡眠データ生成装置１０で生成された睡眠データに基づいて被検者３の認知症のリスクを判定するための認知症リスク判定手段を構成する認知症リスク判定装置３０を備える。この認知症リスク判定装置３０は、図２に示されるように、睡眠データ生成装置１０のインタフェース２４を介して睡眠データを取得するためのインタフェース３６と、認知症リスク判定に必要な認知症睡眠データ（認知症毎の特有な睡眠データ）を記憶した記憶部としてのデータベース５０と、インタフェース３６から受けた睡眠データとデータベース５０に記憶された認知症睡眠データとを比較して、前記被検者３の認知症のリスクを判定するための比較判定部３２と、比較判定部３２で得られた判定結果を受けてこれをディスプレイやプリンタなどの外部装置４０に出力するためのデータ出力部３８と、認知症リスク判定装置３０を構成するこれらの構成要素３２，３６，３８，５０を制御するための制御部３１とを備える。なお、比較判定部３２で得られた判定結果については、インタフェース３６を介して、被検者３を含む関係者の端末（パーソナルコンピュータ、携帯端末等）へ送信されてもよく、あるいは、関連する医療施設へ更なるデータ処理又は診断のために送信されてもよい。
【００２４】
前記認知症リスク判定装置３０のデータベース５０は、認知症の判定基準となる基準データを記憶している。具体的には、データベース５０には、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）、レビー小体型認知症（ＬＢＤ）、前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）の３つの認知症に関する症状について、実際の発症患者から得られた各症状特有のアルツハイマー型認知症睡眠データ、レビー小体型認知症睡眠データ、前頭側頭型認知症睡眠データが記憶されている。
【００２５】
図３には、認知症リスク判定システム１の睡眠データ生成装置１０で生成される被検者Ａの睡眠データのパターン例と、認知症リスク判定装置３０のデーダベース５０に記憶されている実際の発症患者（発症患者Ｂ〜発症患者Ｎ）から得られる睡眠データの流れが示されている。
【００２６】
なお、図３には、便宜上、睡眠データ生成装置１０で生成される被検者Ａの睡眠データのパターンと、発症患者Ｂ〜発症患者Ｎからデータベース５０へ記憶された睡眠データの流れが一緒に示されているが、実際には、前述したように、発症患者Ｂ〜発症患者Ｎの睡眠データは、認知症リスク判定システム１によって被検者Ａが認知症リスク判定される段階では既にデータベース５０に記憶されている過去の蓄積データである。また、発症患者Ｂ〜発症患者Ｎは、上記した３つの認知症のいずれかを発症しており、各症状については、発症患者Ｂ〜発症患者Ｎから複数の睡眠データが得られるが、被検者Ａと比較する基準データは、各症状における複数の睡眠データを平均化したものであっても良いし、全ての発症患者の睡眠データとしてもよい。すなわち、被検者Ａからの睡眠データは、例えば、各症状における平均化したデータと比較してもよいし（例えば、平均化したデータよりも高ければリスクありと判定）、或いは、全ての発症患者の睡眠データと比較してもよい（例えば、いずれかの発症患者の睡眠データとの一致度が高ければ、その症状のリスクありと判定）ことが可能である。
【００２７】
前記生体データ検出センサ４からの生体データに基づいて睡眠データ生成装置１０により生成される被検者Ａの睡眠データは、時間の経過（図３には、就寝時間である２２：００から、起床時間である６：００までの時間軸が示される）に伴なう睡眠の深さ（実線で示される睡眠波形６０）と、体動変化（破線で示される体動波形６５）とを少なくとも含んでいる。
【００２８】
一般的に、睡眠波形６０には、深い睡眠、レム睡眠、覚醒（中途覚醒および早期覚醒を含む）などの睡眠状態を表わす波形部位（黒く塗りつぶされたピーク部位）が現れる。この睡眠波形６０に対して、体動波形６５（体動が大きい部位が山部として表われる）が重ね合わせられ、これにより、例えば、レム睡眠時に大きい体動が現れるレム睡眠時行動障害や、中途覚醒時に大きい体動が現れる夜間せん妄などを確認することができる。また、生体データ検出センサ４の生体信号から周期性四肢運動障害や無呼吸障害などを確認することができる。なお、本実施形態では、監視カメラ６から取得される画像データによって、体動レベルをより明確に把握することができ、例えば、体動変化の大きさ、離床、具体的な行動等を確認することができる。
【００２９】
上述したように、認知症をもたらす脳萎縮等の症状よりも２０年以上前から脳にタンパク質（タウタンパク質およびアミロイドβタンパク質）が付着し、このタンパク質の付着が脳血流に微小な変化をもたらして、それが睡眠時に様々な障害を引き起こすことから、認知症リスク判定装置３０は、睡眠データ生成装置１０で生成された被検者Ａの睡眠データを、データベース５０に記憶されている各認知症の基準データ（各認知症に特有な睡眠データ）と比較することで、被検者Ａに将来生じ得る認知症のリスクを判定することが可能となる。
【００３０】
ここで、認知症を発症した患者から得られる睡眠データについては、認知症の種類に応じて以下のような特徴が見出される。
【００３１】
アルツハイマー型認知症（ＡＤ）の場合、睡眠してから目覚めるまでの間に亘って、無呼吸障害・周期性四肢運動障害等が認められる。このため、被検者から得られた睡眠データに、睡眠時間の全体に亘ってこのような無呼吸障害・周期性四肢運動障害等が認められれば、それはＡＤと推定される。なお、睡眠中のある一定時間のみ、或いは、周期性なくそのような症状が認められた場合等、それはＡＤのリスクに該当しないと判定することも可能である（閾値によって区別される）。
【００３２】
レビー小体型認知症（ＬＢＤ）の場合、睡眠中にレム睡眠状態となったときに、大きな行動を引き起こす（行動障害）ことが認められる。例えば、レム睡眠時に、急に起き上がったり、暴力的な行動を伴ったり、離床する等の行動を引き起こすことが認められる。このような行動障害については、体動データによって把握することができ、被検者から得られた睡眠データに、レム睡眠状態と重なってこのような行動障害が認められれば、それはＬＢＤと推定される。なお、レム睡眠状態であっても体動の度合いが小さい場合、体動変化の時間が短い場合等、それはＬＢＤのリスクに該当しないと判定することも可能である（閾値によって区別される）。
【００３３】
前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）の場合、睡眠したあとに早期覚醒することが認められる。この早期覚醒は、睡眠してから所定の時間内に覚醒してしまうことであり、一旦覚醒すると、それ以後は、ずっと覚醒した状態となる。このため、被検者から得られた睡眠データに、早期覚醒が認められれば、それはＦＴＤと推定される。なお、早期覚醒が認められても、その後、再び眠りに入ったような場合、或いは、ある程度の睡眠時間が得られた後に覚醒状態となった場合等、それはＦＴＤのリスクに該当しないと判定することも可能である（閾値によって区別される）。
【００３４】
上記した被検者から得られる睡眠データについては、併せて画像データと重ねることによって、より確実に各認知症のリスクを判定することが可能となる。
【００３５】
また、認知症とは関係ないが、画像データから、中途覚醒時においてせん妄状態（夜間せん妄）を把握することも可能である。このような夜間せん妄は、認知症とは異なる精神病の一種であるため、被検者からの睡眠データにこのような夜間せん妄を示す状態が含まれていれば、それは認知症以外の症状としてのリスクがある旨を判定するようにしてもよい。
【００３６】
以下、認知症リスク判定装置３０において成される認知症リスクの判定処理について、図４および図５を参照して説明する。
【００３７】
図４は、認知症リスク判定装置３０により行なわれる認知症リスク判定処理を概略的に示すフローチャートである。
この認知症リスク判定処理では、最初に、睡眠データ生成装置１０から睡眠データが取得される（ステップＳ１）。具体的には、認知症リスク判定装置３０は、上述したように、記録媒体、或いは通信網を介して、睡眠データ生成装置１０から、被検者３の睡眠データ（睡眠データ生成装置１０で生成された被検者３の睡眠データ）を取得する。続いて、制御部３１による制御により、比較判定部３２において、データベース５０に記憶されている認知症に関する各症状の睡眠データとの間で比較処理が行われる（ステップＳ２）。続いて、このデータの比較処理により、被検者３の睡眠データから３つの認知症のリスクを判定する判定処理を行なう（ステップＳ３）
【００３８】
図５は、認知症リスク判定処理の具体的な流れを示している。本実施形態において、前記比較判定部３２は、取得した被検者３の睡眠データと、データベース５０に記憶されている認知症毎の睡眠データとを比較し、これらのデータ中に存在する睡眠時障害の種類に基づいて、将来生じ得る認知症の類型を判定する機能を備えている。
【００３９】
具体的には、例えば、比較判定部３２は、被検者３の睡眠データ中から睡眠時障害の有無を抽出し、睡眠時障害が含まれている場合には、データベース５０に記憶されている基準となる対応する睡眠データとの障害レベルの一致度などを所定の閾値に基づいて比較し、両者の一致度が所定の閾値を超えるとき、その睡眠時障害の種類に対応する類型の認知症リスクが被検者に存在すると判定する。
【００４０】
すなわち、比較判定部３２は、被検者３の睡眠データ中から睡眠時障害を抽出し、その睡眠時障害の中に早期覚醒が含まれている場合（ステップＳ１０；ＹＥＳ）には、データベース５０に記憶されている基準となる睡眠データとの障害レベルの一致度などを所定の閾値に基づいて判断する。そして、その一致度が所定の閾値を超えれば、被検者３は、前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）のリスクを伴うと判定する（ステップＳ１６）。また、睡眠時障害の中にレム睡眠時行動障害が含まれる場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）には、データベース５０に記憶されている基準となる睡眠データとの障害レベルの一致度などを所定の閾値に基づいて判断し、その一致度が所定の閾値を超えれば、被検者３は、レビー小体型認知症（ＬＤＢ）のリスクを伴うと判定する（ステップＳ１８）。さらに、睡眠時障害の中に無呼吸障害または周期性四肢運動障害が含まれる場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）には、データベース５０に記憶されている基準となる睡眠データとの障害レベルの一致度などを所定の閾値に基づいて判断し、その一致度が所定の閾値を超えれば、被検者３は、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）のリスクを伴うと判定する（ステップＳ２０）。なお、この認知症類型の判定の順序は任意であり、その判定結果については、１つの類型のみの認知症リスクを伴うケース、複数の類型の認知症リスクを伴うケースがあり得る。そして、その判定結果については、データ出力部３８に出力される（ステップＳ２２）。
【００４１】
一方、睡眠時障害の中に早期覚醒、レム睡眠時行動障害、無呼吸障害または周期性四肢運動障害のいずれも存在しない場合（ステップＳ１０，１２，１４でいずれもＮＯの場合）には、被検者３が認知症リスクを伴わない、という判定結果をデータ出力部３８に出力するデータ出力が行なわれる（ステップＳ２２）。
【００４２】
そして、上述したように、データ出力部３８に出力される判定結果については、ディスプレイやプリンタなどの外部機器４０に出力される。
【００４３】
以上のように、本実施形態の認知症リスク判定システム１は、被検者３の睡眠時の生体データから睡眠データを生成し、その睡眠データと３つの認知症に関する基準データ（データベース５０に記憶された各認知症状特有の睡眠データ）とを比較することにより、３つの認知症のリスクを判定するようにしている。すなわち、被検者３に対して、生体データ検出センサ４を設置する、という簡単な手順だけで睡眠時障害を検出し、その睡眠時障害に基づいて、被検者に将来生じ得る認知症の発症リスクを類型別に判定できるようにしている。そのため、専門病院等の検査機関に出向くことなく被検者３の家庭でも、認知症の潜在的リスクを無意識下において極めて早い段階で判定することができ、認知症の発症を遅らせる予防機会を効果的に与えることが可能になる。また、認知症発症の有無にかかわらず、被検者３の家庭で睡眠中に無意識下で検査を行なえるため、受診をためらう被検者も違和感なく検査を受けることが可能となる。さらに、被検者３と接触することなく且つ被検者３を拘束することなく生体データを取得することができるため、被検者３に対する負担が殆どない。その上で、もしリスク判定をされれば、専門医による診察を保証することとなる。
【００４４】
以上、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。例えば、上述した実施形態では、睡眠データ生成装置１０と認知症リスク判定装置３０は、別個の装置であったが、睡眠データ生成装置１０は、認知症リスク判定装置３０の機能を含んでいてもよい（睡眠データ生成装置１０と認知症リスク判定装置３０とが１つの装置を構成してもよい）。また、認知症のリスクの判定方法については、適宜変形することが可能であり、被検者からは、複数日に亘って睡眠データを取得するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４５】
１  認知症リスク判定システム
３  被検者
４  生体データ検出センサ（生体データ検出手段）
６  監視カメラ（撮像手段）
１０  睡眠データ生成装置（睡眠データ生成手段）
２４  インタフェース
３０  認知症リスク判定装置（認知症リスク判定手段）
【図１】
0006411111.tif 000002
【図２】
0006411111.tif 000003
【図３】
0006411111.tif 000004
【図４】
0006411111.tif 000005
【図５】
0006411111.tif 000006