(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理システムであって、端末と、サーバと、を備え、
前記端末は、少なくともデータ収集手段を有し、
前記サーバは、少なくともデータ評価手段と、モデル構築手段と、を有し、
前記データ収集手段は、前記端末におけるバックグラウンドデータを含む収集データを収集し、
前記モデル構築手段は、機械学習モデルにおいて前記収集データに基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、学習済モデルを構築し、
前記データ評価手段は、前記学習済モデルに前記収集データに基づく入力データを入力し、前記学習済モデルに基づき出力データとして前記端末を所持するユーザの精神疾患の重症度データである評価データを決定する、情報処理システム。
【請求項２】
前記学習用データセットは、前記収集データを構成するデータの組み合わせに対して精神疾患の蓋然性またはその有無を対応付けたものである、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記バックグラウンドデータは、前記端末が備えるスクリーンのオン時間に基づくスクリーン操作データを含む、請求項１または請求項２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記バックグラウンドデータは、前記端末により取得される位置情報に基づく前記ユーザの移動距離データを含む、請求項１〜３の何れか記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記バックグラウンドデータは、前記端末における通話頻度または通話時間を示す通話データを含む、請求項１〜４の何れか記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記バックグラウンドデータは、前記ユーザにより入力された文字列データにかかる入力文字数、入力時間、削除頻度、および、削除文字数の少なくとも１つを示す文字列入力データを含む、請求項１〜５の何れか記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記バックグラウンドデータは、前記ユーザの心拍数を示す心拍数データ、前記ユーザの体温を示す体温データ、前記ユーザの生体電位を示す生体電位データ、前記ユーザの脳波を示す脳波データ、前記ユーザの心電図を示す心電図データ、前記ユーザの眼球運動の信号を示す眼球運動データの少なくとも１つを含む生体データを含む、請求項１〜６の何れか記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記バックグラウンドデータは、前記ユーザの身長を示す身長データ、前記ユーザの体重を示す体重データ、前記ユーザの体脂肪率を示す体脂肪率データ、および、前記ユーザの身体の加速度を示す加速度データの少なくとも１つを含む身体データを含む、請求項１〜７の何れか記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記バックグラウンドデータは、前記端末において実行されるアプリケーションの操作時間を含む操作履歴を示すアプリケーション操作データを含む、請求項１〜８の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記バックグラウンドデータは、前記端末におけるアプリケーションのインストールまたはアンインストールの頻度を示すアプリケーション変更データを含む、請求項１〜９の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記アプリケーションは、メールまたはメッセージの送受信が可能な前記アプリケーション、ウェブブラウザの表示処理が可能な前記アプリケーション、ソーシャルネットワークサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、ストリーミングサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、ゲームサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、前記端末が備えるイメージセンサにより取得された画像データを利用可能な前記アプリケーション、および、前記ユーザのスケジュールを登録可能な前記アプリケーションの少なくとも１つを含む、請求項９または１０記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記データ収集手段は、前記端末によるセンシング処理に基づき前記ユーザの睡眠状況を示す睡眠データを決定し、前記データ評価手段は、前記睡眠データをさらに含む前記収集データに基づき前記評価データを決定する、請求項１〜１１の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記睡眠データは、睡眠時間データ、起床時刻データ、就寝時刻データ、睡眠評価データ、深い睡眠率を示す睡眠率データ、覚醒回数または覚醒時間を示す覚醒データ、入眠潜時データ、および、睡眠効率を示す睡眠効率データの少なくとも１つを含む、請求項１２記載の情報処理システム。
【請求項１４】
前記データ収集手段は、前記ユーザの心拍数を示す心拍数データ、前記ユーザの体温を示す体温データ、前記ユーザの生体電位を示す生体電位データ、前記ユーザの脳波を示す脳波データ、前記ユーザの心電図を示す心電図データ、前記ユーザの眼球運動の信号を示す眼球運動データの少なくとも１つを含む生体データに基づき、前記睡眠データを決定する、請求項１２または１３記載の情報処理システム。
【請求項１５】
前記データ収集手段は、前記ユーザの身長を示す身長データ、前記ユーザの体重を示す体重データ、前記ユーザの体脂肪率を示す体脂肪率データ、および、前記ユーザの身体の加速度を示す加速度データの少なくとも１つを含む身体データに基づき、前記睡眠データを決定する、請求項１２〜１４の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１６】
前記データ収集手段は、前記ユーザの意思入力に応じて回答データを決定し、前記回答データは、前記ユーザの年齢を示す年齢データ、前記ユーザの同居人を示す同居人データ、前記ユーザの婚姻状況を示す婚姻データ、前記ユーザの飲酒の頻度を示す飲酒データ、前記ユーザの感情極性を示す感情データ、前記ユーザの自由時間または労働時間を示す労働時間データ、および、前記ユーザの摂取した食事の種別を示す食事データの少なくとも１つを含み、前記データ評価手段は、前記回答データをさらに含む前記収集データに基づき前記評価データを決定する、請求項１〜１５の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１７】
前記データ評価手段は、前記評価データを所定時間毎に決定し、前記評価データの経時変化を示す重症度経時変化データを決定する、請求項１〜１６の何れか記載の情報処理システム。
【請求項１８】
情報処理装置であって、少なくともデータ評価手段と、モデル構築手段と、を有し、
前記モデル構築手段は、機械学習モデルにおいて少なくともバックグラウンドデータを含む収集データに基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、学習済モデルを構築し、
前記データ評価手段は、前記学習済モデルに前記収集データに基づく入力データを入力し、前記学習済モデルに基づく出力データとして、ユーザの精神疾患の重症度データである評価データを決定する、情報処理装置。
【請求項１９】
情報処理方法であって、少なくともデータ収集ステップを、端末に実行させ、少なくともデータ評価ステップと、モデル構築ステップと、を、サーバに実行させ、
前記データ収集ステップは、前記端末におけるバックグラウンドデータを含む収集データを収集し、
前記モデル構築ステップは、機械学習モデルにおいて前記収集データに基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、学習済モデルを構築し、
前記データ評価ステップは、前記学習済モデルに前記収集データに基づく入力データを入力し、前記学習済モデルに基づき出力データとして前記端末を所持するユーザの精神疾患の重症度データである評価データを決定する、情報処理方法。
【請求項２０】
情報処理プログラムであって、コンピュータを、少なくともデータ評価手段と、モデル構築手段と、として機能させ、
前記モデル構築手段は、機械学習モデルにおいて少なくともバックグラウンドデータを含む収集データに基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、学習済モデルを構築し、
前記データ評価手段は、前記学習済モデルに前記収集データに基づく入力データを入力し、前記学習済モデルに基づく出力データとして、ユーザの精神疾患の重症度データである評価データを決定する、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、精神および行動の障害（以下、精神疾患という）の症状にかかる早期発見を図ることができるような、情報処理システム、その装置、その方法、および、そのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
うつ病を例とする精神疾患は、癌を含む五大疾患の１つとして、社会的損失の一要因として、ひろく認知されている。精神疾患にかかる社会問題の解決は次の理由により容易ではない、とされている。先ず、精神疾患特有の問題として、本人に症状の認識がなく症状発見が容易ではない、という理由が挙げられる。次に、医療制度上の問題として、症状への対処が発症後の対応に留まっているため、発症前の患者の異変に対して医師などが対応することが容易ではない、という理由が挙げられる。これらの理由を鑑みると、精神疾患の早期発見に寄与する、メンタルヘルスケアやストレスチェック以外の新たな情報処理が求められている、と把握することができる。
【０００３】
うつ病にかかる調査手法などのソリューションの例として、従来から、ＱＩＤＳ−Ｊ（Ｑｕｉｃｋ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ  ｏｆ  Ｄｅｐｒｅｓｓｉｖｅ  Ｓｙｍｐｔｏｍａｔｏｌｏｇｙ）が知られている。ＱＩＤＳ−Ｊは、１６項目の自己記入式の評価尺度で以て、うつ病の重症度を評価できる他、アメリカ精神医学会の診断基準であるＤＳＭ−ＩＶの大うつ病性障害の診断に対応している。
【０００４】
また、うつ病にかかる調査手法などのソリューションの例として、特許文献１では、精神科医療の専門医でない医師であってもうつ病の診断等を可能にする精神科医療補助サーバの発明が開示されている。このサーバは、クライアント端末から入力される質問の要求に応じて複数の質問事項をクライアント端末に表示させる質問検索部と、それらの質問事項に対する複数の回答を表す回答データに基づいて、被検者がうつ病に該当する可能性、および、被検者がうつ病に該当する場合にはうつ病の重症度を判定すると共に、他の精神疾患の可能性を判定して判定結果をクライアント端末に表示させ、被検者が軽症のうつ病に該当し、かつ、他の精神疾患が無いと判定した場合に、治療法データベースから病状特定データに関連付けられた治療法データを読み出すことにより、被検者の病状に応じて被検者に処方すべき治療薬を特定した軽症のうつ病の治療法をクライアント端末に表示させる疾患判定部と、を備えることを特徴としている。
【０００５】
特許文献１記載の発明によれば、クライアント端末から入力される質問の要求に応じて、質問データベースに格納されている質問データの内から少なくとも一部の質問データを読み出し、複数の質問事項をクライアント端末の表示部に表示させて、それらの質問事項に対する複数の回答を表す回答データに基づいて、被検者がうつ病に該当する可能性、および、被検者がうつ病に該当する場合にはうつ病の重症度を判定すると共に、他の精神疾患の可能性を判定するようにすることで、精神科医療の専門医でない医師であってもうつ病を診断することが可能になり得る、と把握することができる。
【０００６】
しかしながら、ＱＩＤＳ−Ｊ、および、特許文献１記載の発明などの従来例は、能動的にうつ病の調査を図ろうとする来院者などに対しては有用であるが、うつ病の症状の認識がない患者に対しては有用ではない。また、上述したように、発症前の医師などの対応が容易ではないことを鑑みると、無意識に、バックグラウンドに、精神疾患の症状発見を図ることができるような、新たな情報処理が必要である、と把握することができる。また、症状の度合いを定期的にモニタリングするための診断が容易ではないことを鑑みると、精神疾患の定期的な評価ができるような、無意識的な、バックグラウンドな、情報処理が必要である、と把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１９−０３２８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記事情を鑑みて、本発明は、情報処理にかかる新規な技術を提供することを、解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明は、情報処理システムであって、端末と、サーバと、を備え、前記端末は、少なくともデータ収集手段を有し、前記サーバは、少なくともデータ評価手段を有し、前記データ収集手段は、前記端末におけるバックグラウンドデータを含む収集データを収集し、前記データ評価手段は、前記収集データに基づき前記端末を所持するユーザの評価データを決定する。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。換言すると、本発明は、精神疾患の発症にかかる予兆や、生活習慣の改善にかかる必要性を判断することができる。
【００１０】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記端末が備えるスクリーンのオン時間を示すスクリーン操作データを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆である、不安な気持ちからくる端末による調べ事の機会の増加や、過度な承認欲求からくる端末を用いたソーシャルネットワークサービスなどの利用機会の増加や、無気力からくる端末の利用機会の減少などの、精神疾患の重症度の差に起因するような有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１１】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記端末により取得される位置情報に基づく前記ユーザの移動距離データを含む。このような構成とすることで、本発明は、関心事の欠如からくる能動的な活動の機会の減少に相当する移動距離の減少などの、精神疾患の重症度の差に起因するような有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１２】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記端末における通話頻度または通話時間を示す通話データを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆や影響にも相当するような、周囲とのコミュニケーションの頻度の減少などの、精神疾患の重症度の差に起因するような有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１３】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記ユーザにより入力された文字列データにかかる入力文字数、入力時間、削除頻度、および、削除文字数の少なくとも１つを示す文字列入力データを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆や影響にも相当するような、判断能力の低下に相当するような、入力時間の長大化や削除頻度の上昇や入力文字数の低下などの、精神疾患の重症度の差に起因するような有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１４】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記ユーザの心拍数を示す心拍数データ、前記ユーザの体温を示す体温データ、前記ユーザの生体電位を示す生体電位データ、前記ユーザの脳波を示す脳波データ、前記ユーザの心電図を示す心電図データ、前記ユーザの眼球運動の信号を示す眼球運動データの少なくとも１つを含む生体データを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆や影響にも相当するような生体データなどのヒトが無意識的に発する情報である有意な予兆を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１５】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記ユーザの身長を示す身長データ、前記ユーザの体重を示す体重データ、前記ユーザの体脂肪率を示す体脂肪率データ、および、前記ユーザの身体の加速度を示す加速度データの少なくとも１つを含む身体データを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆や影響にも相当するような身体データなどのヒトが定常的に発する情報である有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１６】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記端末において実行されるアプリケーションの操作時間を含む操作履歴を示すアプリケーション操作データを含む。
【００１７】
本発明の好ましい形態では、前記バックグラウンドデータは、前記端末におけるアプリケーションのインストールまたはアンインストールの頻度を示すアプリケーション変更データを含む。
【００１８】
本発明の好ましい形態では、前記アプリケーションは、メールまたはメッセージの送受信が可能な前記アプリケーション、ウェブブラウザの表示処理が可能な前記アプリケーション、ソーシャルネットワークサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、ストリーミングサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、ゲームサービスのクライアントとして動作可能な前記アプリケーション、前記端末が備えるイメージセンサにより取得された画像データを利用可能な前記アプリケーション、および、前記ユーザのスケジュールを登録可能な前記アプリケーションの少なくとも１つを含む。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆や影響にも相当するアプリケーション毎の利用履歴である、他者とのコミュニケーションの頻度の減少や、他者とのコミュニケーションに対する関心度の低下や、趣味趣向の変化や、過度な承認欲求からくる行動変容や、生活サイクルの変化などを、精神疾患にかかる有意な予兆や影響である収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００１９】
本発明の好ましい形態では、前記データ収集手段は、前記端末によるセンシング処理に基づき前記ユーザの睡眠状況を示す睡眠データを決定し、前記データ評価手段は、前記睡眠データをさらに含む前記収集データに基づき前記評価データを決定する。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患の予兆や影響との相関があるような睡眠状況を示すデータを収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００２０】
本発明の好ましい形態では、前記睡眠データは、睡眠時間データ、起床時刻データ、就寝時刻データ、睡眠評価データ、深い睡眠率を示す睡眠率データ、覚醒回数または覚醒時間を示す覚醒データ、入眠潜時データ、および、睡眠効率を示す睡眠効率データの少なくとも１つを含む。
【００２１】
本発明の好ましい形態では、前記データ収集手段は、前記ユーザの心拍数を示す心拍数データ、前記ユーザの体温を示す体温データ、前記ユーザの生体電位を示す生体電位データ、前記ユーザの脳波を示す脳波データ、前記ユーザの心電図を示す心電図データ、前記ユーザの眼球運動の信号を示す眼球運動データの少なくとも１つを含む生体データに基づき、前記睡眠データを決定する。
【００２２】
本発明の好ましい形態では、前記データ収集手段は、前記ユーザの身長を示す身長データ、前記ユーザの体重を示す体重データ、前記ユーザの体脂肪率を示す体脂肪率データ、および、前記ユーザの身体の加速度を示す加速度データの少なくとも１つを含む身体データに基づき、前記睡眠データを決定する。
【００２３】
本発明の好ましい形態では、前記データ収集手段は、前記ユーザの意思入力に応じて回答データを決定し、前記回答データは、前記ユーザの年齢を示す年齢データ、前記ユーザの同居人を示す同居人データ、前記ユーザの婚姻状況を示す婚姻データ、前記ユーザの飲酒の頻度を示す飲酒データ、前記ユーザの感情極性を示す感情データ、前記ユーザの自由時間または労働時間を示す労働時間データ、および、前記ユーザの摂取した食事の種別を示す食事データの少なくとも１つを含み、前記データ評価手段は、前記回答データをさらに含む前記収集データに基づき前記評価データを決定する。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患の発症にかかる可能性との相関が認められるような、性別、年代および家族構成などの情報を、精神疾患にかかる有意な予兆や影響として収集し、精神疾患の重症度決定の用に供することができる。また、このような構成とすることで、本発明は、労働時間割合の増加や、感情の起伏や、規則正しい食事が摂れなくなることなどの、精神疾患の有意な予兆や影響を収集データとして収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００２４】
本発明の好ましい形態では、前記データ評価手段は、学習済モデルに前記収集データに基づく入力データを入力し、前記学習済モデルに基づき出力データとして前記評価データを出力し、前記評価データを決定する。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患にかかる予兆、影響および重症度などを決定するにあたり、多種多様な収集データから有意な差を見出し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００２５】
本発明の好ましい形態では、前記サーバは、モデル構築手段をさらに有し、前記モデル構築手段は、機械学習モデルにおいて前記収集データに基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、前記学習済モデルを構築する。
【００２６】
本発明の好ましい形態では、前記データ評価手段は、前記評価データを所定時間毎に決定し、前記評価データの経時変化を示す重症度経時変化データを決定する。このような構成とすることで、本発明は、精神疾患の予兆、影響および重症度にかかる経時変化をモニタリングすることができるため、精神疾患の治療経過の評価を支援することができる。また、このような構成とすることで、本発明は、精神疾患の予兆、影響および重症度にかかる経時変化をモニタリングすることができるため、より好適に生活習慣の改善の必要性を判断することができる。
【００２７】
本発明の好ましい形態では、前記評価データは、前記ユーザの精神疾患の重症度データである。
【００２８】
上記課題を解決するため、本発明は、情報処理装置であって、少なくともデータ収集手段を有し、前記データ収集手段は、ユーザの評価データを決定するための、バックグラウンドデータを含む収集データを収集する。
【００２９】
上記課題を解決するため、情報処理装置であって、少なくともデータ評価手段を有し、前記データ評価手段は、少なくともバックグラウンドデータを含む収集データに基づきユーザの評価データを決定する。
【００３０】
上記課題を解決するため、情報処理方法であって、少なくともデータ収集ステップを、端末に実行させ、少なくともデータ評価ステップを、サーバに実行させ、前記データ収集ステップは、バックグラウンドデータを含む収集データを収集し、前記データ評価ステップは、前記収集データに基づきユーザの評価データを決定する。
【００３１】
上記課題を解決するため、情報処理プログラムであって、コンピュータを、少なくともデータ収集手段として機能させ、前記データ収集手段は、ユーザの評価データを決定するための、バックグラウンドデータを含む収集データを収集する。
【００３２】
上記課題を解決するため、情報処理プログラムであって、コンピュータを、少なくともデータ評価手段として機能させ、前記データ評価手段は、少なくともバックグラウンドデータを含む収集データに基づきユーザの評価データを決定する。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、情報処理にかかる新規な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の一実施形態にかかるハードウェア構成図を示す。
【図２】本発明の一実施形態にかかるハードウェア構成図を示す。
【図３】本発明の一実施形態にかかる機能ブロック図を示す。
【図４】本発明の一実施形態にかかる処理フローチャート図を示す。
【図５】本発明の実施例にかかる検証結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
《実施形態》
本明細書は、本発明の一実施形態にかかる構成や作用効果等について、図面を交えて、以下に説明する。本発明にかかる構成は、一実施形態の構成に限定されず、様々な構成を採用し得る。また、本発明にかかる構成は、各実施形態の構成を互いに採用し得る。なお、本明細書中の一部の符号は、図示されない。
【００３６】
情報処理システム、情報処理端末、情報処理サーバ、情報処理プログラム、および、情報処理プログラム媒体の各手段と、その名称が一部共通する情報処理方法の各ステップと、は同様の作用効果を奏する。情報処理システム、情報処理端末、情報処理サーバ、情報処理方法、情報処理プログラム、および、情報処理プログラム媒体における各手段・各ステップの作用効果は、コンピュータを構成するプロセッサが実行する。なお、情報処理プログラム媒体とは、情報処理プログラムが記録された非一過性の記録媒体である。
【００３７】
情報処理システムは、端末１（情報処理装置であるコンピュータの一例に相当）と、サーバ２（情報処理装置であるコンピュータの一例に相当）と、を備える。ここで、端末１およびサーバ２は、ネットワークを介し相互に通信可能であり、各種データの送受信が可能である。
【００３８】
図１に例示されるように、端末１は、コンピュータ装置であり、プロセッサなどの演算装置１ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの主記憶装置１ｂ、フラッシュメモリなどのデータストレージである補助記憶装置１ｃ、タッチパネルやキーボードなどの入力インタフェースである入力装置１ｄ、液晶ディスプレイなどの出力インタフェースである出力装置１ｅ、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークに接続するためのネットワークインタフェースである通信装置１ｆ、および、バスインタフェースを備える。また、端末１は、例として、ノートパソコンの態様をとってよく、スマートフォンの態様をとってよく、スマートバンドなどのウェアラブルデバイスの態様をとってよい。ここで、端末１は、後述の各データを取得可能なセンサを備える検知装置１ｇを備える構成であってよい。また、ここで、端末１は撮像処理が可能なイメージセンサを適宜、備える構成であってよい。なお、端末１は、スマートフォンおよびスマートバンドを含む端末群であってよい。ここで、端末群は、スマートフォンなどと通信可能な各種センサを含んでよい。なお、端末１において取得または決定などされる各種データは、端末１のデータストレージに適宜、格納され得る。なお、端末１を構成するプロセッサは、コプロセッサであってよく、機械学習モデルに基づく推論処理などに特化したプロセッサであってよい。
【００３９】
図２に例示されるように、サーバ２は、コンピュータ装置であり、プロセッサなどの演算装置２ａ、ＲＡＭなどの主記憶装置２ｂ、フラッシュメモリなどのデータストレージである補助記憶装置２ｃ、タッチパネルやキーボードなどの入力インタフェースである入力装置２ｄ、液晶ディスプレイなどの出力インタフェースである出力装置２ｅ、ＬＡＮやＷＡＮなどのネットワークに接続するためのネットワークインタフェースである通信装置２ｆ、および、バスインタフェースを備える。また、サーバ２は、１のサーバ装置の態様をとってよく、フロントエンドサーバ、バックエンドサーバ、および、データベースサーバなどの複数のサーバ装置を含むサーバ群の態様をとってよい。なお、サーバ２において端末１から収集される各種データは、サーバ２のデータベースに適宜、格納され得る。なお、サーバ２を構成するプロセッサは、コプロセッサであってよく、機械学習モデルに基づく推論処理などに特化したプロセッサであってよい。
【００４０】
端末１およびサーバ２の少なくとも一方は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えてよく、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えてよく、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）を備えてよく、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）を備えてよい。
【００４１】
図３に例示されるように、端末１は、少なくともデータ収集手段１１（データ収集ステップに相当）を有する。また、端末１は、ディスプレイ表示手段１２（表示ステップに相当）をさらに有する。
【００４２】
図３に例示されるように、サーバ２は、少なくともデータ評価手段２１（データ評価ステップに相当）を有する。また、サーバ２は、モデル構築手段２２（モデル構築ステップに相当）をさらに有する。
【００４３】
データ収集手段１１は、端末１におけるバックグラウンドデータ００３を含む収集データ００２を収集する。
【００４４】
このとき、データ収集手段１１は、収集した収集データ００２をサーバ２に送信する。本明細書中の説明における「バックグラウンドデータ００３」とは、無意識に、バックグラウンドに収集されるデータ全般に相当する。ここで、バックグラウンドデータ００３の収集に先行して、端末１においてユーザ０による意思入力に基づき、バックグラウンドデータ００３の収集にかかる合意形成を行ってよい。なお、バックグラウンドデータ００３は、端末１における操作に起因して、または、端末１を所持するユーザ０にかかる行動履歴や行動変容に起因して、創出されるデータ全般に相当する。
【００４５】
データ評価手段２１は、収集データ００２に基づき端末１を所持するユーザ０の評価データ００１を決定する。ここで、評価データ００１は、ユーザ０の精神疾患の重症度データである。
【００４６】
このとき、データ評価手段２１は、決定した評価データ００１を端末１に対して送信してよい。ここで、データ評価手段２１は、ルールベースで評価データ００１を決定してよく、後述の推論ベースに相当する手法で評価データ００１を決定してよい。本明細書中の説明における「評価データ００１」とは、例として、精神疾患の進行状況、または、精神疾患の発症にかかる蓋然性を段階的に示すものである。段階の種数などに制限はない。
【００４７】
本明細書中の説明における「精神疾患」とは、例として、疾病及び関連保険問題の国際統計分類（ＩＣＤ−１０：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ−１０）における、精神及び行動の障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ００−Ｆ９９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、症状性を含む器質性精神障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ００−Ｆ０９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、統合失調症， 統合失調症型障害及び妄想性障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ２０−Ｆ２９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、気分［感情］障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ３０−Ｆ３９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ４０−Ｆ４９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、生理的障害及び身体的要因に関連した行動症候群（ＩＣＤ−１０におけるＦ５０−Ｆ５９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、成人の人格及び行動の障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ６０−Ｆ６９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、知的障害＜精神遅滞＞（ＩＣＤ−１０におけるＦ７０−Ｆ７９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、心理的発達の障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ８０−Ｆ８９）の何れかである。また、精神疾患は、例として、小児＜児童＞期及び青年期に通常発症する行動及び情緒の障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ９０−Ｆ９８）の何れかである。また、精神疾患は、例として、詳細不明の精神障害（ＩＣＤ−１０におけるＦ９９）であってよい。また、精神疾患は、例として、ＩＣＤ−１１において精神及び行動の障害に相当するもの何れかであってよい。なお、精神疾患の種別に、制限はない。
【００４８】
バックグラウンドデータ００３は、端末１が備えるスクリーンのオン時間に基づくスクリーン操作データ００４を含む。
【００４９】
ここで、スクリーン操作データ００４は、スクリーンのオフ時間を示してよく、スクリーンのオン／オフにかかる切替の頻度を示してよく、スクリーンの連続オン時間／連続オフ時間を示してよく、所定の時間／期間におけるスクリーンのオン時間／オフ時間／連続オン時間／連続オフ時間／頻度などにかかる平均や偏差などの統計的指標を示してよい。
【００５０】
バックグラウンドデータ００３は、端末１により取得される位置情報に基づくユーザ０の移動距離データ００５を含む。
【００５１】
ここで、端末１は、ＧＮＳＳ測位などの屋外測位やビーコン測位などの屋内測位を行うことで位置情報を取得してよい。ここで、移動距離データ００５は、所定の時間／期間におけるユーザ０の移動距離を示してよく、所定の時間／期間におけるユーザ０の移動ルートを示してよく、その統計的指標を示してよい。
【００５２】
バックグラウンドデータ００３は、端末１における通話頻度または通話時間を示す通話データ００６を含む。
【００５３】
ここで、通話データ００６は、所定の時間／期間におけるユーザ０の通話頻度または通話時間にかかる統計的指標を示してよい。また、ここで、通話データ００６は、端末１を介した通話（音声通話またはビデオ通話）における参加人数を示してもよい。また、ここで、通話データ００６は、所定のユーザ０との通話にかかる通話頻度／通話時間、または、その統計的指標を示してよい。また、ここで、通話データ００６は、所定の時間／期間における、通話拒否（ユーザ０の意思入力による通話拒否）にかかる統計的指標を示してよい。
【００５４】
バックグラウンドデータ００３は、ユーザ０により入力された文字列データにかかる入力文字数、入力時間、削除頻度、および、削除文字数の少なくとも１つを示す文字列入力データ００７を含む。
【００５５】
ここで、文字列入力データ００７は、所定の時間／期間における入力文字数、入力時間、削除頻度、および、削除文字数を示してよく、その統計的指標を示してよい。また、ここで、文字列入力データ００７は、所定の時間／期間における所定の語句にかかる入力の頻度を示してよい。また、ここで、文字列入力データ００７は、所定の時間／期間において所定の語句を入力し終わるまでにユーザ０の意思入力により生じた入力文字数、入力時間、削除頻度、および、削除文字数を示してよい。
【００５６】
バックグラウンドデータ００３は、ユーザ０の心拍数を示す心拍数データ００８ａ、前記ユーザの体温を示す体温データ００８ｂ、ユーザ０の生体電位を示す生体電位データ００８ｃ、ユーザ０の脳波を示す脳波データ００８ｄ、ユーザ０の心電図を示す心電図データ００８ｅ、ユーザ０の眼球運動の信号を示す眼球運動データ００８ｆの少なくとも１つを含む生体データ００８を含む。
【００５７】
バックグラウンドデータ００３は、ユーザ０の身長を示す身長データ００９ａ、ユーザ０の体重を示す体重データ００９ｂ、ユーザ０の体脂肪率を示す体脂肪率データ００９ｃ、および、ユーザ０の身体の加速度を示す加速度データ００９ｄの少なくとも１つを含む身体データ００９を含む。
【００５８】
ここで、端末１は、例として、光センサを用いて心拍数データ００８ａを取得する。また、ここで、端末１は、例として、赤外線センサを用いて体温データ００８ｂを取得する。また、ここで、端末１は、例として、ジャイロセンサを用いてユーザ０の転倒などの判定に用いられるような加速度データ００９ｄを取得してよい。また、ここで、端末１は、生体電位センサを用いてユーザ０にかかる筋肉などの挙動を示す生体電位データ００８ｃを取得してよい。なお、身体データ００９は、所定の時間／期間における、生体データ００８および身体データ００９に含まれる各種データにかかる統計的指標を示してよい。なお、端末１は、上述したセンサについて、複数のセンサを用いて生体データ００８および身体データ００９の少なくとも一方を取得してよい。
【００５９】
バックグラウンドデータ００３は、端末１において実行されるアプリケーションの操作時間を含む操作履歴を示すアプリケーション操作データ０１０を含む。
【００６０】
ここで、アプリケーション操作データ０１０は、所定の時間／期間における、アプリケーション毎の操作時間にかかる統計的指標を示してよい。また、ここで、アプリケーション操作データ０１０は、所定の時間／期間における、１以上のアプリケーションにかかる操作順序を示してよい。また、ここで、アプリケーション操作データ０１０は、昼間や夜間などの時間帯毎のアプリケーションにかかる操作履歴を示してよい。
【００６１】
バックグラウンドデータ００３は、端末１におけるアプリケーションのインストールまたはアンインストールの頻度を示すアプリケーション変更データ０１１を含む。
【００６２】
ここで、アプリケーション変更データ０１１は、所定の時間／期間における、アプリケーションのインストールまたはアンインストールにかかる統計的指標を示してよい。また、ここで、アプリケーション変更データ０１１は、後述するアプリケーション種別（アプリケーション〜など）毎のアプリケーションのインストールまたはアンインストールにかかる統計的指標を示してよい。
【００６３】
アプリケーションは、メールまたはメッセージの送受信が可能なアプリケーション、ウェブブラウザの表示処理が可能なアプリケーション、ソーシャルネットワークサービスのクライアントとして動作可能なアプリケーション、ストリーミングサービスのクライアントとして動作可能なアプリケーション、ゲームサービスのクライアントとして動作可能なアプリケーション、端末１が備えるイメージセンサにより取得された画像データを利用可能なアプリケーション、および、ユーザ０のスケジュールを登録可能なアプリケーションの少なくとも１つを含む。ここで、アプリケーションの種別に制限はない。なお、アプリケーションは、端末１による撮像処理または録音処理が可能なアプリケーションが含まれてよい。
【００６４】
なお、バックグラウンドデータ００３は、カメラ撮影にかかる回数や頻度を示す撮影メタデータを適宜、含む構成であってよい。ここで、カメラ撮影にかかる回数や頻度とは、カメラ撮影にともなう新たなファイル生成の回数や頻度であってよい。また、ここで、撮影メタデータは、カメラ撮影にともない生成されるロケーションデータや撮影日時データを示す構成であってよい。このような構成とすることで、本発明は、関心事の欠如からくる能動的な活動の機会の減少などの、精神疾患の重症度の差に起因するような有意な予兆や影響を収集データ００２として収集し、精神疾患の重症度の評価を支援することができる。
【００６５】
収集データ００２は、アプリケーションにおいて管理されている各種データを含んでよく、端末１により取得され、サーバ２により収集される。具体的には、アプリケーション〜においては、その開始日時（起動日時）、および、終了日時に相当するデータは、収集データ００２に含まれ得る。また、具体的には、アプリケーションにおいては、ユーザ０のカレンダーで登録されたスケジュールにかかる数量に相当するデータは、収集データ００２に含まれ得る。
【００６６】
本明細書中の説明における「アプリケーション」は、端末１において動作可能なアプリケーションプログラムに相当する。アプリケーションは、例として、アプリケーションプログラムに相当し、モバイルアプリケーションに相当し、アプリケーション配信プラットフォームにおいて配信されるアプリケーションに相当し、アプリケーションスイートに相当すし、オペレーティングシステムにおけるシステムソフトウェアに該当しないアプリケーションプログラムに相当し、その種別に制限はない。
【００６７】
データ収集手段１１は、端末１によるセンシング処理に基づきユーザ０の睡眠状況を示す睡眠データ０１２を決定する。
【００６８】
ここで、データ収集手段１１は、特開２０１９−１１８６４６号公報など記載の公知技術にかかる構成を採用し、または、構成に基づき、ジャイロセンサなどの加速度センサを用いて、睡眠データ０１２を決定する構成であってよい。また、特開２０２０−１２１０３５号公報など記載の公知技術を採用し睡眠データ０１２を決定してよい。
【００６９】
データ評価手段２１は、睡眠データ０１２をさらに含む収集データ００２に基づき評価データ００１を決定する。ここで、上述したように、データ評価手段２１は、ルールベースで評価データ００１を決定してよく、推論ベースで評価データ００１を決定してよい。
【００７０】
睡眠データ０１２は、睡眠時間データ０１２ａ、起床時刻データ０１２ｂ、就寝時刻データ０１２ｃ、睡眠評価データ０１２ｄ、深い睡眠率を示す睡眠率データ０１２ｅ、覚醒回数または覚醒時間を示す覚醒データ０１２ｆ、入眠潜時データ０１２ｇ、および、睡眠効率を示す睡眠効率データ０１２ｈの少なくとも１つを含む。ここで、睡眠データ０１２は、所定の時間／期間における、睡眠データ０１２に含まれる各種データの統計的指標を示してよい。
【００７１】
データ収集手段１１は、生体データ００８に基づき、睡眠データ０１２を決定する。
【００７２】
データ収集手段１１は、身体データ００９に基づき、睡眠データ０１２を決定する。
【００７３】
データ収集手段１１は、ユーザ０の意思入力に応じて回答データ０１３を決定する。
【００７４】
ここで、データ収集手段１１は、ディスプレイ表示手段１２により、入力画面を介して行われた当該意思入力に応じて、回答データ０１３を決定してよい。このとき、ディスプレイ表示手段１２により表示処理された入力画面の寸法やオブジェクト配置などの表示態様に制限はない。
【００７５】
回答データ０１３は、ユーザ０の年齢を示す年齢データ０１３ａ、ユーザ０の同居人を示す同居人データ０１３ｂ、ユーザ０の婚姻状況を示す婚姻データ０１３ｃ、ユーザ０の飲酒の頻度を示す飲酒データ０１３ｄ、ユーザ０の感情極性を示す感情データ０１３ｅ、ユーザ０の自由時間または労働時間を示す労働時間データ０１３ｆ、および、ユーザ０の摂取した食事の種別を示す食事データ０１３ｇの少なくとも１つを含む。ここで、回答データ０１３は、ユーザ０の個人情報を示す各種データをさらに含んでよく、その種別に制限はない。
【００７６】
データ評価手段２１は、回答データ０１３をさらに含む収集データ００２に基づき評価データ００１を決定する。ここで、上述したように、データ評価手段２１は、ルールベースで評価データ００１を決定してよく、推論ベースで評価データ００１を決定してよい。
【００７７】
データ評価手段２１は、学習済モデル２００１に収集データ００２に基づく入力データを入力し、学習済モデル２００１に基づき出力データとして評価データ００１を出力し、評価データ００１を決定する。
【００７８】
ここで、ベクトルデータとしての入力データの次元数に制限はなく、出力データは評価データ００１にかかる定量的な値を示す１〜２次元のベクトルデータであってよい。なお、データ評価手段２１は、データ整形などのデータ前処理が行われた入力データを用いて、評価データ００１の決定を行ってよい。なお、収集データ００２に基づく入力データとは、収集データ００２に含まれる各種データが示す各種情報について、所定の基準（尺度）で以て例として０〜１の値とされたものである。具体的には、オン時間にかかる所定の基準が１２時間であり収集データ００２におけるオン時間が６時間を示す場合、入力データを構成する値は、例として、０．５となる。また、具体的には、起床日時が複数の段階で分類され収集データ００２にかかる起床時間が６時を示す場合、入力データを構成する値は、例として、６時を示す時間帯（段階）と対応する値となる。入力データを構成する値は、その態様に制限はない。
【００７９】
モデル構築手段２２は、機械学習モデルにおいて収集データ００２に基づく学習用データセットを用いて学習処理を行い、学習済モデル２００１を構築する。
【００８０】
ここで、学習用データセットは、データ整形などのデータ前処理が行われた収集データ００２であり、正規化がなされた収集データ００２であってよい。また、ここで、学習用データセットは、アノテーションがなされた収集データ００２であり、収集データ００２を構成する各種データの組み合わせに対して精神疾患の蓋然性またはその有無を対応付けたものである。なお、モデル構築手段２２は、学習済モデル２００１の構築に際し、ファインチューニングを行ってよく、機械学習モデルのハイパーパラメータなどを調整してよい。
【００８１】
機械学習モデルは、決定木モデル、ランダムフォレストモデル、および、勾配ブースティング決定木モデルを含む群から選択されてよい。このとき、モデル構築手段２２は、アンサンブル学習である学習処理を行い、学習済モデル２００１を構築する。また、機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワークモデルなどのニューラルネットワークモデルを含む群から選択されてよい。このとき、なお、機械学習モデルについて、その層数に制限はなく、その活性化関数の種別に制限はなく、そのモデルの種別に制限はなく、既知または慣用の方式などを適宜、採用し得る。
【００８２】
図４に例示されるように、本発明の一実施形態にかかる処理フローチャートは、以下の手順に沿う。先ず、ユーザ０が所持する端末１は、ユーザ０の収集データ００２を収集しサーバ２へ送信する。次に、サーバ２は、端末１から送信された収集データ００２に基づき入力データを決定する。次に、サーバ２は、学習済モデル２００１に入力データを入力することで出力データを出力し、ユーザ０の評価データ００１を決定する。最後に、サーバ２は、端末１に対して評価データ００１を送信する。
【００８３】
データ評価手段２１は、評価データ００１を所定時間毎に決定し、評価データ００１の経時変化を示す重症度経時変化データを決定する。ここで、所定時間に制限はなく、データ評価手段２１は、評価データ００１を時間毎に決定してよく、評価データ００１を日毎に決定してよく、評価データ００１を週毎に決定してよく、評価データ００１を月毎に決定してよい。
【００８４】
《実施例》
本明細書は、本発明の一実施形態に基づく情報処理の結果を実施例として説明する。
【００８５】
本実施例では、スクリーン操作データ００４、移動距離データ００５、通話データ００６、文字列入力データ００７、アプリケーション操作データ０１０、アプリケーション変更データ０１１、睡眠データ０１２、スケジュール関連のデータ、メール（メッセージ）関連のデータ、感情データ０１３ｅ、労働時間データ０１３ｆ、および、食事データ０１３ｇを収集データ００２としている。なお、当該収集データ００２に基づく１２１次元のベクトルデータを入力データとしている。
【００８６】
本実施例では、機械学習モデルについて、その入力データの次元数は１２１次元であり、その有効データ数は１６人×３０日間−１５４（欠損値）＝４６４６であり、そのデータ配分は３７１６（学習データの数）：９３０（本実施例において評価データ００１を決定したデータ数）であり、そのモデル種別はＬｉｇｈｔ  ＧＢＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌ：勾配ブースティング決定木モデル）である。
【００８７】
本実施例では、被験者についてＱＩＤＳ−Ｊによるうつ病の調査結果を取得し、被験者の評価データ００１の決定を行い、ＱＩＤＳ−Ｊの結果および評価データ００１の照合を行い、本発明の一実施形態にかかる精神疾患の決定／評価／予測にかかる正解率を検証した。ここで、ＱＩＤＳ−Ｊおよび評価データ００１は、うつ病の症状にかかる５段階評価を示す。
【００８８】
図５に例示されるように、本実施例では、検証の結果、９３．４％の正解率を実現された。よって、本発明は、精神疾患の早期発見に寄与する情報処理を実現することができる、と把握することができる。
【００８９】
本明細書における情報処理システムの一実施形態は、コンピュータが端末１およびサーバ２と呼称されるようなサーバクライアントモデルをその一態様としているが、クライアントに相当する端末１（コンピュータ）がサーバ２の機能の少なくとも一部を担う構成であってよく、サーバレスの態様をとってもよい。
【符号の説明】
【００９０】
０          ：ユーザ
１          ：端末
００１      ：評価データ
１ａ        ：演算装置
１ｂ        ：主記憶装置
１ｃ        ：補助記憶装置
１ｄ        ：入力装置
１ｅ        ：出力装置
１ｆ        ：通信装置
１ｇ        ：検知装置
２          ：サーバ
００２      ：収集データ
２ａ        ：演算装置
２ｂ        ：主記憶装置
２ｃ        ：補助記憶装置
２ｄ        ：入力装置
２ｅ        ：出力装置
２ｆ        ：通信装置
００３      ：バックグラウンドデータ
００４      ：スクリーン操作データ
００５      ：移動距離データ
００６      ：通話データ
００７      ：文字列入力データ
００８      ：生体データ
００８ａ    ：心拍数データ
００８ｂ    ：体温データ
００８ｃ    ：生体電位データ
００８ｄ    ：脳波データ
００８ｅ    ：心電図データ
００８ｆ    ：眼球運動データ
００９      ：身体データ
００９ａ    ：身長データ
００９ｂ    ：体重データ
００９ｃ    ：体脂肪率データ
００９ｄ    ：加速度データ
０１０      ：アプリケーション操作データ
０１１      ：アプリケーション変更データ
１１        ：データ収集手段
１２        ：ディスプレイ表示手段
０１２      ：睡眠データ
０１２ａ    ：睡眠時間データ
０１２ｂ    ：起床時刻データ
０１２ｃ    ：就寝時刻データ
０１２ｄ    ：睡眠評価データ
０１２ｅ    ：睡眠率データ
０１２ｆ    ：覚醒データ
０１２ｇ    ：入眠潜時データ
０１２ｈ    ：睡眠効率データ
０１３      ：回答データ
０１３ａ    ：年齢データ
０１３ｂ    ：同居人データ
０１３ｃ    ：婚姻データ
０１３ｄ    ：飲酒データ
０１３ｅ    ：感情データ
０１３ｆ    ：労働時間データ
０１３ｇ    ：食事データ
２１        ：データ評価手段
２２        ：モデル構築手段
２００１    ：学習済モデル
【要約】
【課題】
本発明は、情報処理にかかる新規な技術を提供することを、解決すべき課題とする。
【解決手段】
本発明は、情報処理システムであって、端末と、サーバと、を備え、前記端末は、少なくともデータ収集手段を有し、前記サーバは、少なくともデータ評価手段を有し、前記データ収集手段は、前記端末におけるバックグラウンドデータを含む収集データを収集し、前記データ評価手段は、前記収集データに基づき前記端末を所持するユーザの評価データを決定する。
【選択図】図３【図１】
0006841466.tif 000002
【図２】
0006841466.tif 000003
【図３】
0006841466.tif 000004
【図４】
0006841466.tif 000005
【図５】
0006841466.tif 000006