JP2019204419A - 要介護認定システム、要介護認定方法、および、要介護認定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの要介護認定を簡易かつ迅速に行う。【解決手段】要介護認定システムは、ユーザの行動を検出するセンサ群（検出部）と、センサ群が検出した情報に基づいて、ユーザの行動を解析する行動解析部（画像解析部１９２、機器データ解析部１９４）と、ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析する電子カルテ解析部１９８と、画像解析部１９２および機器データ解析部１９４の解析結果と、電子カルテ解析部の解析結果に基づいて、ユーザの要介護度を導出する要介護度導出部２００と、を備える。これにより、介護認定審査会がユーザの要介護認定を行う時間およびコスト、および、ユーザの主治医が主治医意見書を作成する時間およびコストを削減することができる。【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザの要介護認定を行う要介護認定システム、要介護認定方法、および、要介護認定プログラムに関する。

特許文献１には、ユーザに装着可能な装着型センサ等から収集したデータに基づいて、介護認定審査会がユーザの要介護認定を行う際に利用できるチェックリストを生成することについて開示がある。

特開２０１６−９９７６８号公報

しかし、特許文献１において、最終的にユーザの要介護認定を行うのは介護認定審査会である。そのため、チェックリストを生成してから介護認定審査会が要介護認定を行うまでに長時間を費やす問題があった。したがって、ユーザの要介護認定を簡易かつ迅速に行うことが希求されている。

そこで、本発明は、ユーザの要介護認定を簡易かつ迅速に行うことが可能な要介護認定システム、要介護認定方法、および、要介護認定プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の要介護認定システムは、ユーザの行動を検出する検出部と、前記検出部が検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析する行動解析部と、前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析する電子カルテ解析部と、前記行動解析部の解析結果および前記電子カルテ解析部の解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出する要介護度導出部と、を備える。

前記ユーザの行動を解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの生活機能状態に関する第１状態情報を導出する第１状態情報導出部と、前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて主治医意見書を生成し、前記主治医意見書から取得される情報に基づいて前記ユーザの生活機能状態に関する第２状態情報を導出する第２状態情報導出部と、前記第１状態情報と前記第２状態情報とを比較する状態比較部と、を備えてもよい。

前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、前記第１状態情報導出部に対し前記第１状態情報を再導出させてもよい。

前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、前記主治医に対し前記電子カルテを再作成させてもよい。

前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、過去に前記第１状態情報を構成する要素および前記第２状態情報を構成する要素のうちどちらの優先度が高いと判定されたかを示す優先度情報に基づいて、前記第１状態情報を構成する要素および前記第２状態情報を構成する要素から選択された要素を含む第３状態情報を生成してもよい。

前記第１状態情報に基づいて、前記ユーザの介護にかかる時間に関する第１時間情報を導出する第１時間情報導出部と、前記第２状態情報に基づいて、前記ユーザの介護にかかる時間に関する第２時間情報を導出する第２時間情報導出部と、前記第１時間情報と前記第２時間情報とを比較する時間比較部と、を備えてもよい。

前記時間比較部は、前記第１時間情報と前記第２時間情報とが一致しない場合、前記第１時間情報導出部に対し前記第１時間情報を再導出させてもよい。

前記時間比較部は、前記第１時間情報と前記第２時間情報とが一致しない場合、前記第２時間情報導出部に対し前記第２時間情報を再導出させてもよい。

上記課題を解決するために、本発明の要介護認定方法は、ユーザの行動を検出するステップと、前記ユーザの行動を検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析するステップと、前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析するステップと、前記ユーザの行動を解析した解析結果および前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出するステップと、を備える。

上記課題を解決するために、本発明の要介護認定プログラムは、コンピュータに、ユーザの行動を検出するステップと、前記ユーザの行動を検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析するステップと、前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析するステップと、前記ユーザの行動を解析した解析結果および前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出するステップと、を実行させる。

本発明によれば、ユーザの要介護認定を簡易かつ迅速に行うことが可能となる。

要介護認定システムの概略的な構成を示した説明図である。 センター装置の概略的な構成を示した機能ブロック図である。 要介護度導出処理の概略的な流れを示すフローチャートである。 図３のステップＳ３０８で実行される電子カルテ解析処理の概略的な流れを示すフローチャートである。 図３のステップＳ３１４で実行される要介護度導出処理の概略的な流れを示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

介護保険の被保険者（以下、単にユーザという）が保険によるサービスを利用するためには、介護の必要性の有無やその程度についての認定（以下、要介護認定という）を、保険者である自治体から受ける必要がある。

そのため、ユーザは、自治体から要介護認定を受けるために、まず自治体に対し要介護認定の申請を行う。自治体は、ユーザから要介護認定の申請を受けると、ユーザ宅に調査員を派遣し、認定調査を行う。

また、介護保護法では、ユーザから要介護認定の申請を受けた自治体は、ユーザの「身体上又は精神上の障害（生活機能低下）の原因である疾病又は負傷の状況等」について、主治医から意見を求めることとされている。そのため、自治体は、ユーザから要介護認定の申請を受けた際、ユーザの主治医に意見書（以下、主治医意見書という）の作成を依頼する。

さらに、自治体は、介護に関する有識者から構成される介護認定審査会を設置し、介護認定審査会によりユーザ（すなわち、申請者）の要介護認定を行わせる。介護認定審査会は、調査員の認定調査により得られた調査情報および主治医により作成された主治医意見書に基づいて、ユーザの要介護認定を行う。自治体は、介護認定審査会の判定結果を受けて、要介護認定の結果をユーザに通知する。

このように、自治体は、ユーザの要介護認定を行うために、多大な時間およびコストを費やしていた。そのため、ユーザの要介護認定を行う際に、自治体の負担が大きいという問題があった。そこで、本実施形態の要介護認定システムは、ユーザの要介護認定を簡易かつ迅速に行うべく、センサおよび人工知能（ＡＩ）等を用いてユーザの要介護認定を効率化する。

（要介護認定システム１００）
図１は、要介護認定システム１００の概略的な構成を示した説明図である。図１に示すように、要介護認定システム１００は、センサ群１１０と、スマートメータ１２０と、ネットワーク１３０と、センター装置１４０と、電子カルテサーバ１５０とを含んで構成される。

センサ群１１０は、ユーザ宅１６０の屋内に設けられ、ユーザＵの行動を検出する検出部として機能する。なお、センサ群１１０は、ユーザ宅１６０の屋内に限らず、ユーザ宅１６０の屋外に設けられるものを含んでもよい。センサ群１１０は、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃと、電子機器１１０ｄとを含んで構成される。

撮像装置１１０ａは、ユーザ宅１６０に１または複数設けられる。撮像装置１１０ａは、ユーザ宅１６０に住むユーザＵを撮像して画像データを生成する。ここで、ユーザＵは、要介護認定の申請者である。撮像装置１１０ａとスマートメータ１２０とは、有線または無線により接続される。撮像装置１１０ａは、画像データをスマートメータ１２０に送信する。

電気機器１１０ｂは、ユーザ宅１６０に１または複数設けられる。電気機器１１０ｂは、例えば、照明機器、エアコン、冷蔵庫、洗濯機、テレビ等である。電気機器１１０ｂとスマートメータ１２０は、有線または無線により接続される。電気機器１１０ｂは、ユーザＵにより利用された利用情報をスマートメータ１２０に送信する。

ガス機器１１０ｃは、ユーザ宅１６０に１または複数設けられる。ガス機器１１０ｃは、例えば、ガスコンロ、温水機器（例えば、給湯器）、暖房機器（例えば、ガスファンヒーター）等である。ガス機器１１０ｃとスマートメータ１２０は、有線または無線により接続される。ガス機器１１０ｃは、ユーザＵにより利用された利用情報をスマートメータ１２０に送信する。

電子機器１１０ｄは、ユーザ宅１６０に１または複数設けられる。電子機器１１０ｄは、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パソコン、ゲーム機等である。なお、電子機器１１０ｄは、カメラ等の撮影機能が設けられている場合、撮像装置１１０ａの代わりに用いられてもよい。つまり、電子機器１１０ｄは、撮像装置１１０ａの代わりに、ユーザＵを撮像して画像データを生成し、生成した画像データをスマートメータ１２０に送信してもよい。電子機器１１０ｄとスマートメータ１２０は、有線または無線により接続される。

電子機器１１０ｄは、ユーザＵにより利用された利用情報をスマートメータ１２０に送信する。なお、電子機器１１０ｄは、スマートメータ１２０を介して、センター装置１４０とデータを送受信することができる。

また、電子機器１１０ｄは、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃと有線または無線により通信可能に構成されてもよい。電子機器１１０ｄは、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃから受信したデータを処理してスマートメータ１２０に送信することができる。

ここで、電子機器１１０ｄには、要介護認定用のアプリがインストールされていてもよい。要介護認定用のアプリがインストールされることで、電子機器１１０ｄは、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃから要介護認定に必要なデータだけを抽出することができる。

そうすることで、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃに搭載されるメモリの容量を最小限に抑えることができる。また、電子機器１１０ｄおよびスマートメータ１２０の通信量を最小限に抑えることができる。なお、要介護認定用のアプリは、スマートメータ１２０にインストールされてもよい。

スマートメータ１２０は、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、電子機器１１０ｄ等を含む電力を消費する機器全体の電力使用量を計測する。また、スマートメータ１２０は、ガス機器１１０ｃを含むガスを消費する機器全体のガス使用量を計測する。

本実施形態では、スマートメータ１２０を単独で設ける例を示しているが、スマートメータ１２０は、電力使用量を計測するスマートメータと、ガス使用量を計測するスマートメータとが独立して（別体で）設けられてもよい。スマートメータ１２０は、通信機能を有し、撮像装置１１０ａと、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃと通信（例えば、無線ＬＡＮ通信）を行うことができる。

また、スマートメータ１２０は、ネットワーク１３０を介してセンター装置１４０と通信を行うことができる。ネットワーク１３０は、例えば、インターネット、携帯電話網、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）網等を含む通信網である。スマートメータ１２０は、ネットワーク１３０を介して、センサ群１１０から検出されたデータ、すなわち、画像データおよび機器データ（電力使用量やガス使用量等）をセンター装置１４０に送信する。

スマートメータ１２０によりセンサ群１１０から検出されたデータを送信することで、別途新しい通信網を構築することなく、センター装置１４０に要介護認定に必要なデータを送信することができる。また、スマートメータ１２０は、機器データと画像データの取得時間を基に、機器データと画像データを関連付けることができる。また、スマートメータ１２０から送信する機器データと画像データとの通信タイミングを異ならせることで、送信効率を向上させることができる。

電子カルテサーバ１５０は、複数の患者に関する電子カルテの情報を記憶しているサーバである。電子カルテサーバ１５０は、少なくともユーザＵの主治医が作成した電子カルテを記憶している。電子カルテサーバ１５０は、ネットワーク１３０を介してセンター装置１４０と通信を行うことができる。電子カルテサーバ１５０は、ネットワーク１３０を介して、電子カルテの情報をセンター装置１４０に送信することができる。

センター装置１４０は、コンピュータ等で構成され、要介護認定システム１００の管理者側に属する機器である。センター装置１４０は、スマートメータ１２０および電子カルテサーバ１５０と通信し、スマートメータ１２０および電子カルテサーバ１５０から要介護認定に必要なデータを収集する。

センター装置１４０は、収集したデータを分析し、分析結果を基にユーザＵの要介護度を導出する。また、センター装置１４０は、ネットワーク１３０を介して、ユーザＵの要介護度の判定結果を不図示の自治体に送信（報告）することができる。

（センター装置１４０）
図２は、センター装置１４０の概略的な構成を示した機能ブロック図である。センター装置１４０は、通信部１７０と、記憶部１８０と、中央制御部１９０とを含んで構成される。通信部１７０は、ネットワーク１３０との通信を確立し、例えば、スマートメータ１２０や電子カルテサーバ１５０等と通信する。記憶部１８０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成され、センター装置１４０に用いられるプログラムや各種データを記憶する。

中央制御部１９０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）で構成され、記憶部１８０に格納されたプログラムを用い、センター装置１４０全体を制御する。また、中央制御部１９０は、画像解析部１９２、機器データ解析部１９４、状態解析部１９６、電子カルテ解析部（生成部）１９８、要介護度導出部２００、出力制御部２０２としても機能する。

画像解析部１９２は、撮像装置１１０ａから得られる画像データ（例えば、動画データや定期的に取得される静止画データ）を処理する。画像解析部１９２は、例えば、パターンマッチング、モデルマッチング、人工知能技術などを用いて、ユーザ宅１６０内のユーザＵを識別する。また、画像解析部１９２は、ユーザ宅１６０内の家具の種類および配置を識別する。

画像解析部１９２は、画像データを時系列に処理し、連続する画像データからユーザＵの動き（速度や加速度）を解析する。画像解析部１９２は、ユーザＵの体全体だけでなく、腕や足等の局所的な動きを解析することができる。

また、画像解析部１９２は、ユーザＵの動きと家具の種類および配置とを基に、ユーザＵの行動を解析する。これにより、画像解析部１９２は、例えば、ユーザＵの身体の筋力や各部位の可動範囲等を推定することができる。

画像解析部１９２は、ユーザＵの行動の解析結果を記憶部１８０に記憶させ、記憶部１８０に解析結果を蓄積させる。画像解析部１９２は、記憶部１８０に蓄積（例えば、数か月から数十年）されたデータを時系列的に比較することで、ユーザＵの経年による身体の筋力の変化や各部位の可動範囲の変化等を検知することができる。

機器データ解析部１９４は、電気機器１１０ｂと、ガス機器１１０ｃと、電子機器１１０ｄから得られる機器データを処理する。機器データ解析部１９４は、例えば、ディスアグリゲーション技術を用いて、ユーザＵが利用している電気機器１１０ｂのうち、各電気機器の個別の電力使用量とその機器の種類を推定することができる。

また、機器データ解析部１９４は、例えば、ディスアグリゲーション技術を用いて、ユーザＵが利用している電子機器１１０ｄのうち、各電子機器の個別の電力使用量とその機器の種類を推定することができる。なお、ディスアグリゲーション技術としては、様々な既存の技術を適用できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。

また、機器データ解析部１９４は、例えば、ディスアグリゲーション技術を用いて、ユーザＵが利用しているガス機器１１０ｃのうち、各ガス機器の個別のガス使用量とその機器の種類を推定することができる。

機器データ解析部１９４は、各電気機器の個別の電力使用量とその機器の種類と、各電子機器の個別の電力使用量とその機器の種類と、各ガス機器の個別のガス使用量とその機器の種類に基づき、ユーザＵの行動を解析する。これにより、機器データ解析部１９４は、ユーザＵの身体の筋力や各部位の可動範囲等を推定することができる。

また、機器データ解析部１９４は、ユーザＵの行動の解析結果を記憶部１８０に記憶させ、記憶部１８０に解析結果を蓄積させる。機器データ解析部１９４は、記憶部１８０に蓄積（例えば、数か月から数十年）されたデータを時系列的に比較することで、ユーザＵの経年による身体の筋力の変化や各部位の可動範囲の変化等を検知することができる。このように、画像解析部１９２および機器データ解析部１９４は、ユーザＵの行動を解析する行動解析部として機能する。

状態解析部１９６は、画像解析部１９２および機器データ解析部１９４のうち少なくとも一方の解析結果に基づいて、ユーザＵの傷病や心身の状態（以下、生活機能状態という）を判定する。ここで、生活機能とは、体および精神の働き、体の部分である「心身機能」、ＡＤＬ（日常生活行為）、外出、家事、職業に関する生活行為全般である「活動」、家庭や社会での役割を果たすことである「参加」、のすべてを含む包括概念である。

状態解析部１９６は、画像解析部１９２の解析結果に加え、機器データ解析部１９４の解析結果を用いることで、ユーザＵの生活機能状態をより正確に判定することができる。例えば、状態解析部１９６は、画像解析結果からユーザＵの足の筋力低下を判定したとする。このとき、状態解析部１９６は、機器データ解析部１９４の解析結果から、冷蔵庫の開閉が以前より著しく減少している場合や、ガスコンロの使用頻度が著しく低下している場合に、その判定を補強することができる。

このように、状態解析部１９６は、センサ群１１０から検出されたデータを基に、ユーザの生活機能状態に関する情報（以下、第１状態情報という）を導出する第１状態情報導出部として機能する。

状態解析部１９６は、導出した第１状態情報を、ネットワーク１３０およびスマートメータ１２０を介して電子機器１１０ｄに通知してもよい。第１状態情報を電子機器１１０ｄに通知することで、ユーザＵまたはユーザ宅１６０に住むユーザＵ以外の人物は、ユーザＵの生活機能状態を容易に把握することができる。

電子カルテ解析部１９８は、電子カルテサーバ１５０から得られるユーザＵの主治医が作成した電子カルテを解析する。具体的に、電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテから要介護認定に必要な情報を抽出し、主治医意見書を自動生成する。

要介護度導出部２００は、状態解析部１９６の判定結果（すなわち、第１状態情報）と、電子カルテ解析部１９８の解析結果（すなわち、解析結果を基に自動生成された主治医意見書）とに基づいて、ユーザＵの要介護度を導出する。

出力制御部２０２は、要介護度導出部２００の判定結果を、不図示の自治体に送信するように、通信部１７０を制御する。

図３は、要介護度導出処理の概略的な流れを示すフローチャートである。ユーザＵが自治体に要介護認定の申請を行うと、自治体は、センター装置１４０に対し、ユーザＵの要介護認定を依頼する。センター装置１４０は、自治体からユーザＵの要介護認定の依頼を受けると、以下で説明する要介護度導出処理を実行する。

画像解析部１９２は、撮像装置１１０ａから得られる画像データを処理し、ユーザＵの行動を解析する（ステップＳ３０２）。ユーザ宅１６０に撮像装置１１０ａが設置されていない場合、センター装置１４０は、ユーザ宅１６０に撮像装置１１０ａを設置するよう業者に依頼してもよい。

機器データ解析部１９４は、電気機器１１０ｂ、ガス機器１１０ｃ、および、電子機器１１０ｄから得られる機器データを処理し、ユーザＵの行動を解析する（ステップＳ３０４）。

状態解析部１９６は、画像解析部１９２および機器データ解析部１９４の解析結果を基に、ユーザＵの生活機能状態に関する情報（すなわち、第１状態情報）を導出する（ステップＳ３０６）。例えば、状態解析部１９６は、画像解析部１９２および機器データ解析部１９４の解析結果を基に、所定の状態判定プログラム（状態判定ロジック）を用いて第１状態情報を導出する。

電子カルテ解析部１９８は、電子カルテサーバ１５０から得られるユーザＵの主治医が作成した電子カルテを解析する（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８で実行される具体的な処理については後述する。

電子カルテ解析部１９８は、電子カルテを解析した解析結果に基づいて、ユーザＵが「要介護対象外」であるか否か判定する（ステップＳ３１０）。電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵが「要介護対象外」である場合、ステップＳ３１４に進み、ユーザＵが「要介護対象」である場合、ステップＳ３１２に進む。「要介護対象外」および「要介護対象」については、上記ステップＳ３０８で実行される具体的な処理と合わせて説明する。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵが「要介護対象」である場合、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテから抽出した情報を基に、主治医意見書を自動生成する（ステップＳ３１２）。ステップＳ３１２で実行される具体的な処理については後述する。

要介護度導出部２００は、ステップＳ３０６の判定結果（第１状態情報）と、ステップＳ３０８の解析結果（あるいは、ステップＳ３１２で生成した主治医意見書）とを基に、ユーザＵの要介護度を導出する（ステップＳ３１４）。ステップＳ３１４で実行される具体的な処理については後述する。

出力制御部２０２は、ステップＳ３１４の判定結果を、不図示の自治体に送信し（ステップＳ３１６）、要介護度導出処理を終了する。これにより、不図示の自治体は、出力制御部２０２から送信されたユーザＵの要介護度の判定結果を取得することができる。したがって、不図示の自治体は、取得したユーザＵの要介護度の判定結果を基に、ユーザＵの要介護認定を容易に行うことができる。

なお、本実施形態では、センター装置１４０は、図３のステップＳ３０２〜Ｓ３１６を逐次的に処理する例について説明したが、これに限定されない。例えば、センター装置１４０は、図３のステップＳ３０２〜Ｓ３０６と、ステップＳ３０８〜Ｓ３１２を、入れ替えて処理してもよい。また、図３のステップＳ３０２〜Ｓ３０６と、ステップＳ３０８〜Ｓ３１２を並行して処理してもよい。いずれの場合も、ステップＳ３１４では、ステップＳ３０６の判定結果と、ステップＳ３０８の解析結果（あるいは、ステップＳ３１２で生成した主治医意見書）とを基に、ユーザＵの要介護度が導出される。

図４は、図３のステップＳ３０８で実行される電子カルテ解析処理の概略的な流れを示すフローチャートである。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテから抽出した情報を基に、ユーザＵの年齢を判定する（ステップＳ４０２）。電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「４０歳未満」である場合、ステップＳ４０４に進む。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「４０歳以上６５歳未満」である場合、ステップＳ４０６に進む。電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「６５歳以上」である場合、ステップＳ４０８に進む。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「４０歳未満」である場合、ユーザＵが「要介護対象外」であると判定し（ステップＳ４０４）、電子カルテ解析処理を終了する。これは、介護保険制度は、４０歳以上でないと利用できないからである。

ここで、電子カルテ解析部１９８は、ステップＳ４０４の処理を実行した場合、主治医意見書を生成しない。この場合、電子カルテ解析部１９８は、主治医意見書を生成する時間およびコストを削減することができる。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「４０歳以上６５歳未満」である場合、特定疾病の有無を判定する（ステップＳ４０６）。これは、要介護認定の申請者が４０歳以上６５歳未満である場合は、要介護状態の原因である生活機能低下が政令で定められた１６疾病（以下、特定疾病という）によることが認定の要件となっているからである。

電子カルテ解析部１９８は、特定疾病有りの場合（ステップＳ４０６においてＹＥＳ）、ステップＳ４０８に進む。一方、電子カルテ解析部１９８は、特定疾病無しの場合（ステップＳ４０６においてＮＯ）、ステップＳ４０４に進み、ユーザＵが「要介護対象外」であると判定し、電子カルテ解析処理を終了する。

電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「６５歳以上」、または、ステップＳ４０６においてＹＥＳである場合、ユーザＵが「要介護対象」であると判定し（ステップＳ４０８）、電子カルテ解析処理を終了する。

つぎに、図３のステップＳ３１２で実行される主治医意見書生成処理について説明する。電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵが「要介護対象」であると判定した場合、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテから要介護認定に必要な情報を抽出し、抽出した情報を基に主治医意見書を自動生成する。

例えば、電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「６５歳以上」である場合、電子カルテから抽出された情報の中から、生活機能低下の直接の原因となっている傷病名を抽出する。また、その傷病の経過および投薬内容を含む治療内容を抽出する。

また、認知症や、認知症以外の精神および神経症状に関する情報があれば、その症状名を抽出する。電子カルテ解析部１９８は、主治医意見書を生成した後、主治医意見書生成処理を終了する。

また、電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢が「４０歳以上６５歳未満」であり、かつ、特定疾病有りの場合、電子カルテから抽出された情報の中から、生活機能低下の直接の原因となっている特定疾病名を抽出する。また、その特定疾病の経過および投薬内容を含む治療内容を抽出する。

また、認知症や、認知症以外の精神および神経症状に関する情報があれば、その症状名を抽出する。電子カルテ解析部１９８は、主治医意見書を生成した後、主治医意見書生成処理を終了する。

図５は、図３のステップＳ３１４で実行される要介護度導出処理の概略的な流れを示すフローチャートである。

要介護度導出部２００は、状態解析部１９６から判定結果、すなわち、ユーザＵの生活機能状態に関する情報（第１状態情報）を取得する。また、要介護度導出部２００は、電子カルテ解析部１９８から解析結果、すなわち、解析結果を基に生成された主治医意見書の情報を取得する。

ここで、要介護度導出部２００は、電子カルテ解析部１９８の解析結果が「要介護対象外」であった場合、ユーザＵの要介護度を「非該当」と判定し、要介護度導出処理を終了する。

電子カルテ解析部１９８の解析結果が「要介護対象外」でない場合、要介護度導出部２００は、主治医意見書から取得される情報に基づいて、ユーザＵの生活機能状態に関する情報（以下、第２状態情報という）を導出する。例えば、要介護度導出部２００は、主治医意見書から取得される情報（すなわち、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテの解析結果）を基に、所定の状態判定ロジックを用いて第２状態情報を導出する。

このように、要介護度導出部２００は、主治医意見書から取得される情報（あるいは、電子カルテの解析結果）に基づいて、第２状態情報を導出する第２状態情報導出部として機能する。また、要介護度導出部２００は、状態解析部１９６により導出された第１状態情報と、第２状態情報を比較する状態比較部として機能する。

要介護度導出部２００は、第１状態情報と、第２状態情報を比較し、両者が一致するか否か判定する（ステップＳ５０２）。要介護度導出部２００は、両者が一致する場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、ステップＳ５０４に進む。一方、要介護度導出部２００は、両者が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、ステップＳ５０６に進む。

要介護度導出部２００は、両者が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、これらの差異を特定し、その差異がなくなるように、第１状態情報あるいは第２状態情報を修正させる（ステップＳ５０６）。まず、要介護度導出部２００は、第１状態情報および第２状態情報のうち、第１状態情報を修正させる。

具体的に、状態解析部１９６は、図３のステップＳ３０６で導出した第１状態情報に関する追加情報を収集する。例えば、状態解析部１９６は、記憶部１８０に記憶された複数の解析結果の中から追加情報を収集する。

ここで、画像解析部１９２または機器データ解析部１９４は、センサ群１１０から新しい新規情報を取得し、新規情報を基にユーザＵの行動を解析することで追加情報（解析結果）を生成してもよい。このように、状態解析部１９６は、センサ群１１０から得られる新規情報を基に生成された追加情報（解析結果）を収集してもよい。

状態解析部１９６は、収集した追加情報を基に、図３のステップＳ３０６で第１状態情報を導出する際に用いた状態判定ロジックとは別の状態判定ロジックを用いて第１状態情報を再導出する（ステップＳ５０６）。ここでは、状態解析部１９６は、ユーザＵの生活機能状態に関する情報が第２状態情報である可能性を検討している。なお、再導出後の第１状態情報は、再導出前の第１状態情報と異なっていても、同じであってもよい。

状態解析部１９６が第１状態情報を再導出（修正）した後、要介護度導出部２００は、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第１状態情報が第２状態情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０２）。

ここで、再導出後の第１状態情報と第２状態情報が一致した場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、要介護度導出部２００は、修正前の第１状態情報を構成する要素よりも第２状態情報を構成する要素の方が正確であり、優先度が高いと判定する。要介護度導出部２００は、第２状態情報を構成する要素の優先度が高いことを示す優先度情報を生成する。ここで、優先度情報は、第１状態情報を構成する要素と第２状態情報を構成する要素のうちどちらの優先度が高いと判定されたかを示す情報である。要介護度導出部２００は、生成した優先度情報を記憶部１８０に記憶させ、ステップＳ５０４に進む。

一方、再導出後の第１状態情報と第２状態情報が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、再導出後の第１状態情報および第２状態情報のうち、第２状態情報を修正させる（ステップＳ５０６）。

具体的に、電子カルテ解析部１９８は、状態解析部１９６が導出した第１状態情報を基に、電子カルテサーバ１５０内のデータの中から、主治医が把握できていない可能性のあるユーザＵの状態（症状）を判定する。電子カルテ解析部１９８が上記状態（症状）を判定した場合、要介護度導出部２００は、判定した状態（症状）をユーザＵの主治医に通知し、主治医に電子カルテを再作成するように指示する。

主治医が電子カルテを再作成すると、電子カルテ解析部１９８は、主治医意見書を再生成する。また、電子カルテ解析部１９８が主治医意見書を再生成すると、要介護度導出部２００は、第２状態情報を再導出する（ステップＳ５０６）。

要介護度導出部２００が第２状態情報を再導出（修正）した後、要介護度導出部２００は、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第２状態情報が第１状態情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０２）。

ここで、再導出後の第２状態情報と第１状態情報が一致した場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、要介護度導出部２００は、修正前の第２状態情報を構成する要素よりも第１状態情報を構成する要素の方が正確であり、優先度が高いと判定する。要介護度導出部２００は、第１状態情報を構成する要素の優先度が高いことを示す優先度情報を生成する。要介護度導出部２００は、生成した優先度情報を記憶部１８０に記憶させ、ステップＳ５０４に進む。

一方、再導出後の第２状態情報と第１状態情報が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、第１状態情報あるいは第２状態情報を再修正させる（ステップＳ５０６）。まず、要介護度導出部２００は、第１状態情報および第２状態情報のうち、第１状態情報を再修正させる。

このとき、状態解析部１９６は、ユーザＵとは別の他者のデータを用いて、第１状態情報を再導出する（ステップＳ５０６）。ここで、記憶部１８０には、過去にセンサ群１１０から取得されたさまざまな人物の行動の解析結果が蓄積されている。また、記憶部１８０には、さまざまな人物の行動の解析結果が、過去に状態解析部１９６により判定された判定結果（例えば、傷病名など）と関連付けられてビッグデータとして蓄積されている。

状態解析部１９６は、記憶部１８０に記憶されているユーザＵの行動の解析結果と類似する他者の行動の解析結果を参照し、参照した解析結果に関連付けられた判定結果を基に、ユーザＵの第１状態情報を再導出する。

状態解析部１９６が第１状態情報を再導出（修正）した後、要介護度導出部２００は、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第１状態情報が第２状態情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０２）。

ここで、再導出後の第１状態情報と第２状態情報が一致した場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、要介護度導出部２００は、修正前の第１状態情報を構成する要素よりも第２状態情報を構成する要素の方が正確であり、優先度が高いと判定する。要介護度導出部２００は、第２状態情報を構成する要素の優先度が高いことを示す優先度情報を生成する。要介護度導出部２００は、生成した優先度情報を記憶部１８０に記憶させ、ステップＳ５０４に進む。

一方、再導出後の第１状態情報と第２状態情報が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、再導出後の第１状態情報および第２状態情報のうち、第２状態情報を再修正させる（ステップＳ５０６）。

このとき、要介護度導出部２００は、ユーザＵとは別の他者のデータを用いて、第２状態情報を再導出する（ステップＳ５０６）。ここで、電子カルテサーバ１５０には、過去に医療機関から取得されたさまざまな人物の電子カルテがビッグデータとして蓄積されている。

電子カルテ解析部１９８は、電子カルテサーバ１５０に記憶されている他者の電子カルテを参照し、主治医意見書の解析結果と類似する他者の電子カルテ情報（例えば、傷病名など）を判定する。電子カルテ解析部１９８が上記他者の電子カルテ情報を判定した場合、判定した他者の電子カルテ情報をユーザＵの主治医に通知し、主治医に電子カルテを再作成するように指示する。

主治医が電子カルテを再作成すると、電子カルテ解析部１９８は、主治医意見書を再生成する。また、電子カルテ解析部１９８が主治医意見書を再生成すると、要介護度導出部２００は、第２状態情報を再導出する（ステップＳ５０６）。

要介護度導出部２００が第２状態情報を再導出（修正）した後、要介護度導出部２００は、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第２状態情報が第１状態情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０２）。

ここで、再導出後の第２状態情報と第１状態情報が一致した場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、要介護度導出部２００は、修正前の第２状態情報を構成する要素よりも第１状態情報を構成する要素の方が正確であり、優先度が高いと判定する。要介護度導出部２００は、第１状態情報を構成する要素の優先度が高いことを示す優先度情報を生成する。要介護度導出部２００は、生成した優先度情報を記憶部１８０に記憶させ、ステップＳ５０４に進む。

一方、再導出後の第２状態情報と第１状態情報が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、記憶部１８０に記憶された優先度情報に基づいて、第３状態情報を生成する。第３状態情報は、第１状態情報を構成する要素および第２状態情報を構成する要素から選択された要素を含む。

例えば、要介護度導出部２００は、再導出後の第２状態情報と第１状態情報が一致しない場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、第１状態情報を構成する要素と第２状態情報を構成する要素から、互いに異なる要素を抽出する。要介護度導出部２００は、抽出した複数の要素を比較すると共に、記憶部１８０に記憶された優先度情報に基づいて、過去に複数の要素のうちいずれの要素の優先度が高かったかを判定する。このとき、要介護度導出部２００は、抽出した複数の要素と類似する優先度情報を基に、いずれの要素の優先度が高かったかを判定してもよい。要介護度導出部２００は、複数の要素のうち優先度が高いと判定された要素を含む第３状態情報を生成する。

なお、要介護度導出部２００は、第３状態情報を生成できなかった場合、エラー処理を行い、要介護度導出処理を終了する。ここで、エラー処理は、例えば、第１状態情報と第２状態情報とが不一致である旨を不図示の自治体に通知する処理である。

第１状態情報と第２状態情報が一致した場合、要介護度導出部２００は、状態解析部１９６により導出された第１状態情報を基に、全国一律の基準により介護にかかる時間を算出する。例えば、要介護度導出部２００は、樹形図を用いた所定の時間判定プログラム（時間判定ロジック）によりユーザＵの介護にかかる時間を算出する。

このように、要介護度導出部２００は、状態解析部１９６により導出された第１状態情報を基に、ユーザＵの介護にかかる時間に関する情報（以下、第１時間情報という）を導出する第１時間情報導出部として機能する。

また、要介護度導出部２００は、第２状態情報を基に、全国一律の基準により介護にかかる時間を算出する。例えば、要介護度導出部２００は、樹形図を用いた所定の判定プログラムによりユーザＵの介護にかかる時間を算出する。このように、要介護度導出部２００は、第２状態情報を基に、ユーザＵの介護にかかる時間に関する情報（以下、第２時間情報という）を導出する第２時間情報導出部として機能する。

なお、要介護度導出部２００は、第３状態情報を生成した場合、第３状態情報を基に、全国一律の基準により介護にかかる時間を算出する。例えば、要介護度導出部２００は、樹形図を用いた所定の判定プログラムによりユーザＵの介護にかかる時間を算出する。このように、要介護度導出部２００は、第３状態情報を基に、ユーザＵの介護にかかる時間に関する情報（以下、第３時間情報という）を導出する第３時間情報導出部として機能する。

要介護度導出部２００は、第１時間情報と第２時間情報とを比較し、両者が一致するか否か判定する（ステップＳ５０４）。このように、要介護度導出部２００は、第１状態情報と、第２状態情報を比較する時間比較部として機能する。

要介護度導出部２００は、両者が一致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、これらの差異を特定し、その差異がなくなるように、第１時間情報あるいは第２時間情報を修正させる（ステップＳ５０８）。まず、要介護度導出部２００は、第１時間情報および第２時間情報のうち、第１時間情報を修正させる。

具体的に、状態解析部１９６は、上述したように図３のステップＳ３０６で導出した第１状態情報、あるいは、ステップＳ５０６で再導出した第１状態情報に関する追加情報を収集する。

要介護度導出部２００は、収集した追加情報を基に、ステップＳ５０４で第１時間情報を導出する際に用いた時間判定ロジックとは別の時間判定ロジックを用いて第１時間情報を再導出する（ステップＳ５０８）。

要介護度導出部２００は、第１時間情報を再導出（修正）した後、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第１時間情報が第２時間情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０４）。

再導出後の第１時間情報と第２時間情報が一致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、再導出後の第１時間情報および第２時間情報のうち、第２時間情報を修正させる（ステップＳ５０８）。

要介護度導出部２００は、ステップＳ５０４で第２時間情報を導出する際に用いた時間判定ロジックとは別の時間判定ロジックを用いて第２時間情報を再導出する（ステップＳ５０８）。

要介護度導出部２００が第２時間情報を再導出（修正）した後、要介護度導出部２００は、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第２時間情報が第１時間情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０４）。

再導出後の第２時間情報と第１時間情報が一致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、第１時間情報あるいは第２時間情報を再修正させる（ステップＳ５０８）。まず、要介護度導出部２００は、第１時間情報および第２時間情報のうち、第１時間情報を再修正させる。

このとき、要介護度導出部２００は、ユーザＵとは別の他者のデータを用いて、第１時間情報を再導出する（ステップＳ５０８）。ここで、記憶部１８０には、過去に要介護度導出処理が行われたさまざまな人物の第１状態情報と、第１時間情報と、第１状態情報から第１時間情報を導出する際に使用された時間判定ロジックとが関連付けられてビッグデータとして蓄積されている。

要介護度導出部２００は、記憶部１８０に記憶されているユーザＵの第１状態情報と類似する他者の第１状態情報を参照し、参照した第１状態情報に関連付けられた時間判定ロジックを基に、ユーザＵの第１時間情報を再導出する。

要介護度導出部２００は、第１時間情報を再導出（修正）した後、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第１状態情報が第２状態情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０４）。

再導出後の第１時間情報と第２時間情報が一致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、再導出後の第１時間情報および第２時間情報のうち、第２時間情報を再修正させる（ステップＳ５０８）。

このとき、要介護度導出部２００は、ユーザＵとは別の他者のデータを用いて、第２時間情報を再導出する（ステップＳ５０８）。ここで、記憶部１８０には、過去に要介護度導出処理が行われたさまざまな人物の第２状態情報と、第２時間情報と、第２状態情報から第２時間情報を導出する際に使用された時間判定ロジックとが関連付けられてビッグデータとして蓄積されている。

要介護度導出部２００は、記憶部１８０に記憶されているユーザＵの第２状態情報と類似する他者の第２状態情報を参照し、参照した第２状態情報に関連付けられた時間判定ロジックを基に、ユーザＵの第２時間情報を再導出する。

要介護度導出部２００は、第２時間情報を再導出（修正）した後、再び両者が一致するか否か（すなわち、再導出後の第２時間情報が第１時間情報となったか否か）の判定を行う（ステップＳ５０４）。

再導出後の第２時間情報と第１時間情報が一致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、要介護度導出部２００は、エラー処理を行い、要介護度導出処理を終了する。ここで、エラー処理は、例えば、第１時間情報と第２時間情報とが不一致である旨を不図示の自治体に通知する処理である。

第１時間情報と第２時間情報が一致した場合（ステップＳ５０４においてＹＥＳ）、要介護度導出部２００は、第１時間情報または第２時間情報を基に、ユーザＵの要介護度を導出する（ステップＳ５１０）。なお、要介護度導出部２００は、第３時間情報を生成した場合、生成した第３時間情報を基に、ユーザＵの要介護度を導出する（ステップＳ５１０）。ここで、要介護度とは、「非該当」、「要支援１」、「要支援２」、「要介護１」、「要介護２」、「要介護３」、「要介護４」、「要介護５」までの各段階を指す。要介護度導出部２００は、ユーザＵの要介護度を導出した後、要介護度導出処理を終了する。

本実施形態によれば、センター装置１４０は、センサ群１１０が検出した情報に基づいて、ユーザＵの行動を解析することができる。また、センター装置１４０は、ユーザＵの主治医が作成した電子カルテを解析することができ、電子カルテの解析結果から主治医意見書を自動生成することができる。

さらに、センター装置１４０は、ユーザＵの行動を解析した解析結果および電子カルテの解析結果を基に、ユーザＵの要介護度を導出することができる。これにより、介護認定審査会がユーザＵの要介護認定を行う時間およびコスト、および、ユーザＵの主治医が主治医意見書を作成する時間およびコストを削減することができ、ユーザＵの要介護認定を簡易かつ迅速に行うことができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、コンピュータを、センター装置１４０として機能させるプログラムや、当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。

また、上記実施形態では、ユーザＵの年齢が４０歳未満である場合、あるいは、ユーザＵの年齢が４０歳以上６５歳未満であって特定疾病が無い場合、電子カルテ解析部１９８は主治医意見書を自動生成しない例を説明した。

しかし、これに限定されず、電子カルテ解析部１９８は、ユーザＵの年齢や特定疾病の有無に関わらず、主治医意見書を自動生成するようにしてもよい。その場合、要介護度導出部２００は、生成された主治医意見書からユーザＵの年齢や特定疾病の有無を判定し、その判定結果に基づいてユーザＵの要介護度が「非該当」であるか否かを判定すればよい。

また、上記実施形態では、要介護度導出部２００は、ユーザＵの要介護度を導出する例について説明した。しかし、これに限定されず、要介護度導出部２００は、不図示の自治体の代わりに、導出した要介護度に基づいてユーザＵの要介護認定を行ってもよい。

本発明は、要介護認定システム、要介護認定方法、および、要介護認定プログラムに利用することができる。

Ｕ ユーザ
１００ 要介護認定システム
１１０ センサ群（検出部）
１９２ 画像解析部（行動解析部）
１９４ 機器データ解析部（行動解析部）
１９６ 状態解析部（第１状態情報導出部）
１９８ 電子カルテ解析部
２００ 要介護度導出部（第２状態情報導出部、状態比較部、第１時間情報導出部、第２時間情報導出部、時間比較部）

Claims (10)

1. ユーザの行動を検出する検出部と、
   前記検出部が検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析する行動解析部と、
   前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析する電子カルテ解析部と、
   前記行動解析部の解析結果および前記電子カルテ解析部の解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出する要介護度導出部と、
   を備えた要介護認定システム。
2. 前記ユーザの行動を解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの生活機能状態に関する第１状態情報を導出する第１状態情報導出部と、
   前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて主治医意見書を生成し、前記主治医意見書から取得される情報に基づいて前記ユーザの生活機能状態に関する第２状態情報を導出する第２状態情報導出部と、
   前記第１状態情報と前記第２状態情報とを比較する状態比較部と、
   を備える請求項１に記載の要介護認定システム。
3. 前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、前記第１状態情報導出部に対し前記第１状態情報を再導出させる
   請求項２に記載の要介護認定システム。
4. 前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、前記主治医に対し前記電子カルテを再作成させる
   請求項２に記載の要介護認定システム。
5. 前記状態比較部は、前記第１状態情報と前記第２状態情報とが一致しない場合、過去に前記第１状態情報を構成する要素および前記第２状態情報を構成する要素のうちどちらの優先度が高いと判定されたかを示す優先度情報に基づいて、前記第１状態情報を構成する要素および前記第２状態情報を構成する要素から選択された要素を含む第３状態情報を生成する
   請求項３または４に記載の要介護認定システム。
6. 前記第１状態情報に基づいて、前記ユーザの介護にかかる時間に関する第１時間情報を導出する第１時間情報導出部と、
   前記第２状態情報に基づいて、前記ユーザの介護にかかる時間に関する第２時間情報を導出する第２時間情報導出部と、
   前記第１時間情報と前記第２時間情報とを比較する時間比較部と、
   を備える請求項２〜５のいずれか１項に記載の要介護認定システム。
7. 前記時間比較部は、前記第１時間情報と前記第２時間情報とが一致しない場合、前記第１時間情報導出部に対し前記第１時間情報を再導出させる
   請求項６に記載の要介護認定システム。
8. 前記時間比較部は、前記第１時間情報と前記第２時間情報とが一致しない場合、前記第２時間情報導出部に対し前記第２時間情報を再導出させる
   請求項６に記載の要介護認定システム。
9. ユーザの行動を検出するステップと、
   前記ユーザの行動を検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析するステップと、
   前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析するステップと、
   前記ユーザの行動を解析した解析結果および前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出するステップと、
   を備えた要介護認定方法。
10. コンピュータに、
    ユーザの行動を検出するステップと、
    前記ユーザの行動を検出した情報に基づいて、前記ユーザの行動を解析するステップと、
    前記ユーザの主治医が作成した電子カルテを解析するステップと、
    前記ユーザの行動を解析した解析結果および前記電子カルテを解析した解析結果に基づいて、前記ユーザの要介護度を導出するステップと、
    を実行させる要介護認定プログラム。

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