JP2021033622A - 障害判定方法、障害判定プログラムおよび情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施例1にかかる情報処理装置10の処理を説明する図である。図1に示す情報処理装置10は、被介護者の食事のときに、被介護者の動作に関する動作情報から被介護者の食事リスクを高める身体的な障害を検出することで、食事の付添が必要な被介護者を適切に特定する。
図3は、実施例1にかかる情報処理装置10の機能構成を説明する図である。図3に示すように、情報処理装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。
図6は、学習処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、食提供日よりも前に実行されることが好ましい。図9に示すように、学習データ生成部22は、管理者等により処理開始が指示されると(S101:Yes)、画像データDB13から画像データを読み込む(S102)。
図7は、推論処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、食事提供日の食事前に実行される。図10に示すように、推論部24は、管理者等により処理開始が指示されると(S201:Yes)、学習結果15を読み込んで、学習モデルを構築する(S202)。
上述したように、情報処理装置10は、食事動作に影響を与える怪我をしている被介護者を特定することができる。また、情報処理装置10は、被介護者に特別な装置を取り付けたりすることなく、歩行という簡単な動作によって学習モデルを学習することができるので、介護者や被介護者に大きな負担をかけることなく、被介護者の怪我を検出することができる。
図8は、実施例2にかかる情報処理装置10の機能構成を説明する図である。図8に示すように、情報処理装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。実施例1と異なる点は、ユーザ情報DB17、加齢モデル情報18、認知症判別部30を有する点である。ここでは、実施例1と異なる点について説明する。
図16は、実施例2にかかる加齢モデルの作成に関する処理の一例を示すフローチャートである。図16に示すように、処理が開始されると、加齢モデル生成部32は、ユーザ情報DB17より学習対象者における外的要因の特徴(「頭」、「首」、「腰」、「足」の座標)を収集する(S1)。
図17は、実施例2にかかる内部要因の判別処理の一例を示すフローチャートである。図17に示すように、加齢モデルの作成が完了した後、認知症推定部33は、ユーザ情報DB17より学習対象者における外的要因の特徴(「頭」、「首」、「腰」、「足」の座標)を収集する(S11)。
上述したように、情報処理装置10は、被介護者の歩行に関する情報から、被介護者の内的要因を検出することができる。すなわち、情報処理装置10は、外見的に判断することが難しい食事リスクが高く要因を、食事前に検出することができるので、介護者の負担を軽減と被介護者の食事リスクの軽減とを両立することができる。
上記実施例で用いたデータ例、数値例、表示例等は、あくまで一例であり、任意に変更することができる。また、怪我の粒度や重症度により細分化した目的変数を用いることで、怪我の詳細な具合を判定することもできる。なお、実施例1では、怪我などの身体的な障害を検出する例を説明したが、これに限定されるものではなく、頭痛、胃痛などに該当する被介護者の歩行情報を用いることで、これらの要因を推論することもできる。また、内的要因も認知症に限らず、脳梗塞などのように外部からは判断できない病気を採用することもできる。
上記実施例では、学習モデルとして、ニューラルネットワークを用いた例を説明したが、これに限定されるものではなく、ロジスティック回帰モデルやサポートベクターマシンなど他の機械学習を採用することもできる。学習済みのモデルを用いた予測は、判定対象の当日のうち食事前であればいつ実行してもよい。なお、身体的な障害を推論する学習モデルの学習に利用する学習データは、被介護者の画像に限らず、怪我をしている一般の人の画像を用いることができる。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
図19は、ハードウェア構成例を説明する図である。図19に示すように、情報処理装置10は、通信装置100a、HDD(Hard Disk Drive)100b、メモリ100c、プロセッサ100dを有する。また、図19に示した各部は、バス等で相互に接続される。
11 通信部
12 記憶部
13 画像データDB
14 学習データDB
15 学習結果
16 推論結果
17 ユーザ情報DB
18 加齢モデル情報
20 制御部
21 データ収集部
22 学習データ生成部
23 学習部
24 推論部
25 アラート通知部
30 認知症判別部
31 収集部
32 加齢モデル生成部
33 認知症推定部
Claims (8)
- コンピュータが、
複数の人間毎の歩行に関する時系列画像に基づいて人間の歩行に関するモデルを生成し、
判定対象者の歩行に関する時系列画像と、前記モデルとに基づいて、食事の際の動作に影響を与える障害を前記判定対象者が有するか否かを判定する、
処理を実行することを特徴とする障害判定方法。 - 食事の際の動作に影響を与える障害を前記判定対象者が有すると判定した場合に、前記判定対象者である被介護者が食事の提供を受ける前に、前記被介護者の介護を行う介護者に対してアラートを通知することを特徴とする請求項1に記載の障害判定方法。
- 前記時系列画像から特定される内的要因の指標となる外的要因の特徴に基づいて、前記外的要因の特徴に関する時系列のモデルを生成し、
前記被介護者の姿勢と、前記時系列のモデルとに基づいて、前記被介護者が内的要因の障害を有するか否かを判定する、処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記アラートを通知する処理は、前記内的要因における障害を有する場合に、前記介護者にアラートを通知することを特徴とする請求項2に記載の障害判定方法。 - 前記生成する処理は、前記外的要因として歩行速度、歩幅、歩隔、歩行角度のそれぞれについて、各時系列のモデルを生成し、
前記判定する処理は、前記被介護者の歩行に関する時系列画像から姿勢を特定し、前記歩行速度、歩幅、歩隔、歩行角度のそれぞれにおける、特定した姿勢に対応する各基準モデルを算出し、前記各基準モデルと前記各時系列のモデルとの有意差に基づき、前記被介護者が内的要因の障害を有するか否かを判定することを特徴とする請求項3に記載の障害判定方法。 - 複数の被介護者について、食事提供日より前に撮像された歩行に関する時系列画像から、歩行時の特徴を示す歩行情報を抽出し、前記歩行情報を説明変数、当該被介護者の怪我の種別を目的変数とする各学習データを生成する処理を、前記コンピュータがさらに実行し、
前記生成する処理は、前記各学習データを用いて、前記モデルを学習し、
前記判定する処理は、食事提供日の前記判定対象者の前記歩行に関する時系列画像から前記歩行情報を抽出し、抽出した前記歩行情報を学習済みの前記モデルに入力し、前記学習済みのモデルからの出力結果に基づいて、前記判定対象者の怪我の種別を判定することを特徴とする請求項3または4に記載の障害判定方法。 - 前記通知する処理は、前記怪我の種類と前記内的要因の障害とで異なる態様のアラートを通知することを特徴とする請求項5に記載の障害判定方法。
- コンピュータに、
複数の人間毎の歩行に関する時系列画像に基づいて人間の歩行に関するモデルを生成し、
判定対象者の歩行に関する時系列画像と、前記モデルとに基づいて、食事の際の動作に影響を与える障害を前記判定対象者が有するか否かを判定する、
処理を実行させることを特徴とする障害判定プログラム。 - 複数の人間毎の歩行に関する時系列画像に基づいて人間の歩行に関するモデルを生成する生成部と、
判定対象者の歩行に関する時系列画像と、前記モデルとに基づいて、食事の際の動作に影響を与える障害を前記判定対象者が有するか否かを判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
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