CN109564780A - 照护计划制作支援系统、存储介质、照护计划制作支援方法以及照护计划制作支援程序 - Google Patents
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Abstract
本发明的照护计划制作支援系统具备：照护计划输出部，使用照护计划输出模型，相对于被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得需要护理程度得到改善的概率，并输出取得的概率较高的照护计划；判定部，判定使用输出的照护计划对被护理者进行护理后的需要护理程度是否得到了改善；概率计算部，使用判定部的判定结果，重新计算出通过输出的照护计划使需要护理程度得到改善的概率；以及处理变更部，变更照护计划输出支援模型，使得相对于上述被护理者的状况的输入针对上述输出的照护计划取得的概率接近上述计算出的概率。本发明的照护计划制作支援系统配合各个被护理者的状况输出可期待需要护理程度改善的照护计划，从而能够支援照护计划的制作。
Description
技术领域
本发明涉及照护计划制作支援系统、存储介质、照护计划制作支援方法以及照护计划制作支援程序。
背景技术
将面向在包括入浴、排泄以及进食等在内的日常生活上接受他人的护理或者支援的需要支援者或者需要护理者(以下统称为“被护理者”。)的护理计划称为照护计划。照护计划中包括具体的护理服务内容、以及制定有提供上述护理服务的日期时间的服务计划日程。
通常，由照护管理者在考虑护理补贴的基础上制作照护计划，所述护理补贴是与根据被护理者的状况认定的需要护理程度相应地制定的。当想要接受需要护理程度认定的人提出需要护理认定的申请时，受理申请的护理保险者会让认定调查机关的认定调查员对申请者的身体状况等进行调查。上述调查以如下方法进行：对于预先设定的项目，从两个或者两个以上的选项中选择与申请者的状况相符的选项，或者以文本方式输入项目。该调查结果被输入到计算机等中，并被用于通过规定的计算方法对需要护理程度进行的一次判定。护理保险者让作为其设置机关的护理认定审查会根据上述一次判定、除此之外的被护理者的特别记载事项以及主治医生的意见书等，认定申请者的需要护理程度。根据这样认定的需要护理程度，制定向该被护理者支付的护理补贴的上限。
制定护理补贴的上限之后，照护管理者在上述护理补贴的基础上，制作适合该被护理者的照护计划。此时，照护管理者或者受其委托的人重新对制作照护计划时的被护理者的状态进行评价(以下简称为“评定”。)。之后，照护管理者根据评价出的被护理者的当前的状况(以下简称为“评定结果”。)，进行上述照护计划的制作。
在专利文献1至专利文献6中，以使照护计划制作效率化、和抑制因照护管理者的力量导致的照护计划质量的下降来使提供的照护计划等质化等为目的，提出了用于支援根据评定结果制作照护计划的方法以及用于实施上述方法的系统。
然而，由于近年来不断进展的低出生老龄化等的原因，被护理者的数量呈增加趋势。另外，通过护理使需要护理程度得到改善的事例非常少，因此，随着被护理者的数量的增加，需要护理程度较高的被护理者的数量也在增加。虽然护理补贴所需的资金的一部分由作为社会保障费之一的护理补贴费提供，但是，需要护理程度越高，每个被护理者的护理补贴费越高昂。因此，由于被护理者的增加、以及与之相伴的需要护理程度较高的被护理者的数量的增加，护理补贴费也在逐年增加。例如，日本65岁以上的所谓的老龄人口预计在2025年将从2015年的约3400万人(每3.7人中1人)增加到约3650万人(每3.3人中1人)，护理补贴费预计在2025年将从2015年的10.1兆日元增加到21兆日元。
另外，被护理者的数量的增加以及需要护理程度较高的被护理者的数量的增加，也将对社会造成较大的影响。例如，为了护理近亲属而不得已离职的、所谓的护理离职等的问题也日益凸显，这些问题很可能会使被护理者或与被护理者有关系的人的生活质量下降，使劳动力减少，继而导致社会损失。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平11-149499号公报
专利文献2：日本特开2000-3404号公报
专利文献3：日本特开2000-3391号公报
专利文献4：日本特开2001-101279号公报
专利文献5：日本特开2006-146410号公报
专利文献6：日本特开2010-205263号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
如上所述，由于被护理者的增加，财政、社会的负担不断变大，渴望抑制这些负担。尤其是，当需要护理程度变高时，护理补贴费的金额和社会的负担的量都会变大，因此，希望抑制需要护理程度较高的被护理者的数量的增加。但是，至今尚未确立减少需要护理程度较高的被护理者的数量的有效方法。
例如，如果完善照护计划来改善被护理者的需要护理程度，则能够抑制需要护理程度较高的被护理者的数量的增加。但是，能够使需要护理程度得到改善的照护计划的例子很少，另外，即使将这些例子应用于状况不同的其他的被护理者，也未必能够同样预期需要护理程度得到改善。
另外，为了执行上述照护计划的完善，使照护计划制作效率化、使制作的照护计划等质化是非常重要的。对此，在专利文献1至专利文献6中记载了，通过计算机来支援照护计划的制作，从而实现照护计划制作的效率化、制作的照护计划的等质化的目的(以下，将支援照护计划的制作的系统简称为“照护计划制作支援系统”。照护计划制作支援系统只要是能够输出对照护管理者制作照护计划有用的信息的系统即可，既可以只具有仅输出应该包含在照护计划中的护理服务的功能，也可以具有同时输出制定有提供上述护理服务的日期时间的服务计划日程的功能。)。但是，在这些文献中，完全没有考虑如何制作能够改善需要护理程度的照护计划。
本发明是鉴于上述技术问题而做出的，其目的在于提供一种照护计划制作支援系统，该照护计划制作支援系统配合各个被护理者的状况输出可期待需要护理程度改善的、推荐的照护计划，从而能够支援照护计划的制作。另外，本发明的目的在于，提供能够用于上述系统的存储介质、能够使用上述系统实施的照护计划制作支援方法以及能够执行上述方法的照护计划制作支援程序。
用于解决技术问题的方案
用于解决上述技术问题的本发明的一个实施方式涉及一种照护计划制作支援系统，其具备：照护计划输出部，使用照护计划输出模型，相对于被护理者的被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率；判定部，判定使用输出的所述照护计划对所述被护理者进行护理后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善；概率计算部，使用所述判定部的判定结果，重新计算出通过输出的所述照护计划进行护理时被护理者的需要护理程度得到改善的概率；以及处理变更部，变更所述照护计划输出支援模型，从而使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
另外，用于解决上述技术问题的本发明的其他实施方式涉及一种存储介质，其能够与上述照护计划制作支援系统连接，所述存储介质用于存储记录，在所述记录中，使用于确定被护理者的信息、所述被护理者的被护理者的状况、对所述被护理者使用的照护计划、以及使用所述照护计划进行护理后的所述被护理者的需要护理程度或者作为使用所述照护计划进行护理的结果的需要护理程度的变化相关联。
另外，用于解决上述技术问题的本发明的其他实施方式涉及一种照护计划制作支援方法，其包括以下步骤：使用照护计划输出模型，相对于被护理者的被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出的步骤，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率的步骤；判定向所述被护理者提供输出的所述照护计划后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善的步骤；使用所述判定的结果，重新计算出通过提供输出的所述照护计划使被护理者的需要护理程度得到改善的概率的步骤；变更所述照护计划输出支援模型的步骤，使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
另外，用于解决上述技术问题的本发明的另一其他实施方式涉及一种照护计划制作支援程序，其使计算机执行以下处理：使用照护计划输出模型，相对于被护理者的被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出的处理，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率；判定向所述被护理者提供输出的所述照护计划后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善的处理；使用所述判定的结果，重新计算出通过提供输出的所述照护计划使被护理者的需要护理程度得到改善的概率的处理；变更所述照护计划输出支援模型的处理，使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
发明的效果
通过本发明，提供一种照护计划制作支援系统，其配合各个被护理者的状况输出可期待需要护理程度改善的推荐的照护计划，从而能够支援照护计划的制作。另外，根据本发明，提供能够用于上述系统的存储介质、能够使用上述系统实施的照护计划制作支援方法以及能够执行上述方法的照护计划制作支援程序。
附图说明
图1是示出本发明的一个实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的一例的框图。
图2是表示照护计划制作支援系统的处理的一例的流程图。
图3是表示照护计划的输出(步骤S100)中包含的具体的处理的流程图。
图4是示出第一实施方式中的中间单元的结构的示意图。
图5是表示学习处理(步骤S200)中包含的具体的处理的流程图。
图6是示出本发明的其他实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的流程图。
图7是示出本发明的另一其他实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的框图。
图8是示出本发明的另一其他实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的框图。
附图标记说明
100、700、800：照护计划制作支援系统
110：照护计划输出部
120：判定部
130：概率计算部
140：处理变更部
150：存储部
160：显示部
170：输入部
710：照护计划变更部
810：云服务器
820：团体
830：经营公司等
835：处理部
840：团体
具体实施方式
[第一实施方式]
图1是示出本发明的一个实施方式所涉及的照护计划制作支援系统100的结构的一例的框图。本实施方式所涉及的照护计划制作支援系统100具备发挥作为处理部的功能的照护计划输出部110、判定部120、概率计算部130以及处理变更部140、发挥作为存储介质的功能的存储部150、显示部160和输入部170。
此外，虽未图示，但照护计划制作支援系统100例如具备作为处理器的CPU(中央处理器)、存储有控制程序的ROM(只读存储器)等的存储介质、RAM(随机存储存储器)等的作业用存储器以及通信电路。在这种情况下，上述各处理部的功能通过CPU执行控制程序(对应于本发明的“照护计划制作支援程序”)来实现。用于执行所述照护计划输出部、所述判定部、所述概率计算部以及所述处理变更部的处理的程序的至少一部分保存在服务器中，但是，如将在后面进行说明的第四实施方式那样，上述程序的至少一部分也可以保存在云服务器中。
照护计划输出部110是如下的处理部：以预先设定的照护计划为单位，取得使用预先设定的照护计划对被护理者进行了护理(以下简称为“提供了照护计划”)时所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将上述取得的概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出。例如，照护计划输出部110通过将所输入的被护理者的被护理者的状况输入概率推论模型(以下简称为“照护计划输出支援模型”)，从而取得提供了预先设定的照护计划时所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率。此外，概率推论模型是指，通过对输入值进行规定的运算，从而输出每个预先制定的属性(在本实施方式中为照护计划的种类)的推论值(在本实施方式中为需要护理程度得到改善的概率)的推论模型。照护计划输出部110是如下的处理部：然后参照以所述照护计划为单位输出的需要护理程度得到改善的概率，例如选择上述需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划等，输出向所述被护理者推荐的照护计划。
判定部120是如下的处理部：判定上述被护理者的当前的需要护理程度与上述被护理者的过去的需要护理程度相比是否得到了改善。例如，判定部120判定使用从照护计划输出部110输出的照护计划对被护理者进行护理后的上述被护理者的需要护理程度是否得到了改善。此外，判定部120也可以判定使用照护管理者另行制作的照护计划对被护理者进行护理后的上述被护理者的需要护理程度是否得到了改善。
概率计算部130是如下的处理部：使用判定部120的判定结果，重新计算出通过所述预先设定的照护计划(尤其是照护计划输出部110输出的照护计划)进行了护理时被护理者的需要护理程度得到改善的概率。例如，概率计算部130求出存储于存储部150的记录中的、被护理者的状况和护理中所使用的照护计划相同的记录的总数、以及上述记录中包含的被判定为需要处理程度得到了改善的记录的数量，计算出被判定为上述需要护理程度得到了改善的记录的数量相对于上述记录的总数的比例，并将计算出的比例作为上述被护理者的需要护理程度得到改善的概率。
处理变更部140是如下的处理部：将所述被护理者的过去的状况、根据所述被护理者的过去的状况制作并在过去向所述被护理者提供过的照护计划、以及所述判定部120的判定结果的组合作为训练数据，变更所述照护计划输出支援模型。具体而言，处理变更部140变更所述照护计划输出支援模型，从而使向照护计划输出部110输入被护理者的状况时针对某照护计划取得的概率，接近针对同一被护理者的状况与照护计划的组合通过概率计算部130计算出的概率。
将在后面说明由这些处理部进行的处理的细节。
照护计划制作支援系统100的一个特征在于，通过学习处理变更上述照护计划输出支援模型。通过学习处理，能够机械地提取出过去的数据中包含的特征，并变更照护计划输出支援模型，使得相对于具有类似的特征的输入输出类似的结果。因此，相对于某被护理者的状况，以提供的照护计划为单位判定需要护理程度是否得到了改善，并使用这些数据(被护理者的状况、照护计划以及每个上述照护计划的上述判定结果)进行上述学习处理，从而能够变更照护计划输出支援模型，使得相对于具有类似的特征的状况也能够输出需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划。由此，相对于具有各种状况的各个被护理者，照护计划制作支援系统100能够根据上述被护理者的状况的特征，将需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出。另外，通过大量准备这样的数据反复进行上述学习处理，从而使得能够相对于任意的被护理者的状况输出使需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划的精度也得到提高。
存储部150是可写入以及可读取的存储介质。
存储部150能够为数据库等的存储介质。在存储部150中存储使被护理者信息、日期或者日期时间、上述被护理者的状况、照护计划、上述被护理者的需要护理程度、以及使用上述照护计划进行护理后的需要护理程度或者作为提供上述照护计划的结果的需要护理程度的变化相关联的记录。可以对上述记录赋予唯一的记录编号。
上述日期或者日期时间为，对被护理者进行评定的日期或者日期时间。
上述被护理者信息为，用于唯一地确定接受护理的被护理者的信息，能够包括被护理者固有的ID编号、被护理者的姓名、性别以及出生年月日等。
上述被护理者的状况能够为评定结果，该评定结果是通过由照护管理者或者受其委托的人对上述被护理者进行评定从而获得的。另外，作为上述被护理者的状况，也可以使用与服务的使用状况相关的概况调查和关于特别记载事项的调查结果、疾病名称等记载于主治医生意见书中的内容。
上述照护计划为，照护管理者根据上述被护理者的状况制作并向上述被护理者提供的照护计划。
上述被护理者的需要护理程度为，制作上述照护计划时的、由护理认定审查会认定的该被护理者的需要护理程度。
使用上述照护计划进行护理后的需要护理程度为，对同一被护理者提供照护计划后，由护理认定审查会重新认定的该被护理者的需要护理程度。
上述需要护理程度的变化为，通过判定部120的判定来制定的、能够进行合计的数据。例如，对包含被判定为可观察到需要护理程度改善的照护计划的记录赋予“1”，对包含被判定为未观察到需要护理程度改善的照护计划的记录赋予“0”。
在初始设定时，在存储部150中预先准备并存储有能够通过概率计算部130计算出上述概率的数量的上述记录。
显示部160为照护管理者携带的智能手机、PC、TV等的显示装置，按照从照护计划输出部110输入的显示控制信号，显示推荐的照护计划。看到所显示的照护计划的照护管理者为了制作向该被护理者提供的照护计划，能够使用显示部160。
输入部170具备数字键、启动键等的各种操作键、声音接收部、或者摄像机等的影像接收部等，受理用户的各种输入操作，生成输入数据，并将生成的输入数据输出到照护计划输出部110以及判定部120。输入部170可以是构成为能够从接收连接器等的其他的介质接收以电学方式输出的输入数据并输出到照护计划输出部110以及判定部120的、各种信号接收装置。从输入部170输出的输入数据被输出到照护计划输出部110，在输出照护计划时被使用，并且，还被输出到判定部120，在由概率计算部130以及处理变更部140变更照护计划输出支援模型时被使用。
图2是示出照护计划制作支援系统100的处理的一例的流程图。照护计划制作支援系统100接收与被护理者的状况相关的数据的输入，并根据规定的概率推论模型输出向该被护理者推荐的照护计划(步骤S100)。然后，照护计划制作支援系统100进行学习处理(步骤S200)，该学习处理用于变更上述概率推论模型，使得能够输出使被护理者的需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划。
此外，虽然在图2中记载了在输出照护计划(步骤S100)之后进行学习处理(步骤S200)的方式，但是也可以在学习处理(步骤S200)之后进行照护计划的输出(步骤S100)，另外，还可以并行地同时进行照护计划的输出(步骤S100)和学习处理(步骤S200)。
下面，对在照护计划制作支援系统100的处理中使用的输入数据进行说明，之后，对照护计划的输出(步骤S100)以及学习处理(步骤S200)中包含的更加具体的处理进行说明。
(输入数据)
输入数据是与为了重新制作照护计划而对被护理者进行的评定相关的信息，包括被护理者信息、对上述被护理者进行评定的日期或者日期时间、上述被护理者的状况、以及被护理者在上述评定的日期或者日期时间的需要护理程度。虽然优选为输入数据中包含的被护理者信息与存储部150存储的被护理者信息仅由彼此相同的项目构成，但是，只要能够由判定部120进行被护理者相同的判定，也可以仅有一部分项目重复。
上述被护理者的状况能够为，对多个调查项目从“是(Y)”或者“否(N)”两个、或者三个以上的选项中选择出最适合被护理者的状况的选项而得到的结果。上述多个调查项目以及选项的种类不作特别限定，能够任意制定，例如，能够使用为了用于需要护理程度的认定而制定的调查项目以及选项。虽然上述需要护理程度的认定中的调查包括概况调查以及基本调查，但是，既可以使用其中的任意一个或者两个，也可以只使用基本调查的项目以及选项(截止到2015年7月为74个项目)。此时，在需要护理程度的认定基准发生变更时，优选能够与之相应地变更上述调查项目以及选项。另外，上述被护理者的状况也可以是以文本形式输入上述概况调查的结果或主治医生意见书等的内容。
例如，截止到2015年7月，用于需要护理程度的认定的调查项目包括“左上肢麻木(从“有”以及“无”中选择)”和“翻身(从“不需抓物就能进行”、“需要抓物才能进行”以及“无法进行”中选择)”等的与被护理者的身体机能·起居活动相关的项目，“移动(从“不用帮助”、“需要在旁监护等”、“一部分需要帮助”以及“全都需要帮助”中选择)”等的与被护理者的生活机能相关的项目，“意思表达(从“调查对象者能够向他人表达意思”、“偶尔能够表达”、“几乎无法表达”以及“无法表达”中选择)”和“说出出生年月日和年龄(从“能”以及“不能”中选择)”等的与被护理者的认知能力相关的项目，“物品被盗等被害(从“无”、“偶尔有”以及“有”中选择)”等的与被护理者的精神·行动障碍相关的项目，“管理金钱(从“未被解除”、“部分被解除”以及“全部被解除”中选择)”和“日常的意思决定(从“能(特别情况也能)”、“除特别情况外能”、“日常困难”以及“不能”中选择)”等的与适应社会生活相关的项目，以及“透析(从“有”以及“无”中选择)”等的与过去14天接受的医疗相关的项目等74个项目。这些项目既可以直接使用，也可以选择若干个使用，还可以任意登记其他的项目并加以使用。
此外，从节省输入时间的观点来看，被护理者的状况的项目数量能够设置为5个以上20个以下，并进一步设置为5个以上15个以下。此时的被护理者的状况优选包括在对被护理者进行的日常生活活动(ADL)和工具性日常生活活动(IADL)评价(监视)时使用的调查项目。作为在上述ADL评价时使用的调查项目，能够使用巴氏量表、Eastern CooperativeOncology Group(ECOG：东部肿瘤协作组)制定的体能状态、在功能独立性评定表(FIM)等评价方法中使用的评价项目等。
(步骤S100：照护计划的输出)
在照护计划的输出(步骤S100)中，照护计划输出部110将输入的被护理者的状况输入到照护计划输出支援模型中，并以照护计划为单位取得需要护理程度得到改善的概率。之后，照护计划输出部110根据以上述照护计划为单位输出的需要护理程度得到改善的概率，输出推荐给上述被护理者的照护计划，并在显示部160显示。
上述照护计划至少包括护理服务。护理服务为对被护理者进行的具体的护理服务的内容。只要从护理企业可提供的服务中选择上述护理服务即可。此外，上述照护计划除了包括具体的护理服务的内容以外，还可以包括制定有提供上述护理服务的时间日期的服务计划日程。
图3是表示照护计划的输出(步骤S100)中包含的具体的处理的流程图。
首先，照护计划输出部110将被护理者的状况输入到照护计划输出支援模型中，并以照护计划为单位取得需要护理程度得到改善的概率(步骤S310)。之后，照护计划输出部110将上述需要护理程度得到改善的概率较高的一个或者多个照护计划作为推荐的照护计划输出(步骤S320)。例如，照护计划输出部110将输出的概率较高的照护计划(例如，概率最高的照护计划或者概率与上述10位的输出单元相对应的照护计划等)作为推荐的照护计划输出。
之后，照护计划输出部110将输出的照护计划作为显示控制信号输出到显示部160，使上述照护计划显示在显示部160(步骤S330)。此时，如将在后面进行说明的第三实施方式那样照护计划发生变更时，返回到步骤S310，照护计划输出部110使修正后的照护计划显示在显示部160。
最后，照护计划输出部110将输入数据中包含的被护理者信息、日期或者日期时间、被护理者的状况和需要护理程度、以及输出或者变更后的照护计划作为新记录登记到存储部150中(步骤S340)。
上述照护计划输出支援模型为概率推论模型，其相对于被护理者的状况的输入，以预先设定的照护计划的种类为单位输出一定的推论值，并构成为能够通过处理变更部140进行变更。上述推论值为，在向具有所输入的状况的被护理者提供了各个照护计划时上述被护理者的需要护理程度得到改善的概率。照护计划输出支援模型例如包括神经网络、玻尔兹曼机以及决策树等。
下面，示例出照护计划输出支援模型包括神经网络时的照护计划输出支援模型的结构。
上述神经网络(以下简称为“计划输出网络”)具有：输入层，由多个输入单元构成；一个或者多个中间层，分别由多个中间单元构成；以及输出层，由多个输出单元构成。计划输出网络为，从输入层侧到输出层侧具有多个中间层的、具有N个层的多层神经网络，各个中间层所具有的中间单元将从前一层的中间层中包含的一个或者多个中间单元(或者输入单元)接收到的信息输出到下一层的中间层中包含的一个或者多个中间单元(或者输出单元)。计划输出网络所具有的层的数量(N)只要是3个以上即可，能够根据评定项目的数量等任意制定。例如，上述层的数量(N)能够为3个以下25个以下，优选为5个以上20个以下，更优选为8个以上16个以下。
上述输入层(N＝1)具有与被护理者的状况所包含的调查项目相同数量的上述输入单元。上述输入单元与上述多个调查项目中的某一个相对应，将与上述调查项目所具有的各选项相对应的输入值直接输出到一个或者多个中间单元。
上述中间层(N＝k(1＜k＜N))分别具有任意数量的上述中间单元。上述中间单元接收来自前一层的中间层所具有的一个或者多个中间单元(或者输入层所具有的一个或者多个输入单元)的输出，并输出到下一层的中间层所具有的某一个或者多个中间单元(或者输出层所具有的输出单元)。上述中间层既可以是该中间层中包含的中间单元与前一层的全部中间单元(或者输入单元)相连接的全连阶层，也可以是该中间层中包含的中间单元仅与前一层的一部分中间单元(或者输入单元)相连接的卷积层。
此时，如图4所示，第k层的中间单元Z接收来自第k-1层的中间单元(图中为4个)的输出w1、w2、w3以及w4。之后，如数学式(1)所示，中间单元Z在对各输出分别乘以规定的权重y1、y2、y3以及y4而得到的值的合计值上进一步加上规定的偏置b，计算出值u1。此外，上述权重以及偏置能够通过处理变更部140进行变更。
u1＝w1×y1+w2×y2+w3×y3+w4×y4+b……(1)
中间单元进一步将对上述u1应用规定的激活函数f而得到值z1输出到第k+1层的中间单元(或者输出单元)。激活函数f的种类不作特别限定，能够使用Sigmoid函数、Logistic函数、正规化线性函数(Rectified Linear Unit:ReLU)以及Softmax函数等。其中，从既提高输出的精度又实现处理的高速化的观点来看，中间单元所具有的激活函数f优选为ReLU。
上述输出层(N＝N)具有预先设定的、与可输出的照护计划的数量相同数量的上述输出单元。各个输出单元接收来自一个或者多个第N-1的中间单元的输出，并将进行与上述中间单元相同的处理而得到的值作为相对于输入到上述输入层的被护理者的状况的推论值(需要护理程度得到改善的概率)输出。此外，由于从全部的输出单元输出的推论值的合计为1，能够将输出的推论值直接用于概率分布，因此，此时输出单元所具有的激活函数f优选为Softmax函数。
此时，使上述输出单元分别与各个预先设定的可由照护计划输出部110输出的照护计划一一对应。而且，将上述各个输出单元所输出的推论值视为提供了各个照护计划时使具有上述状况的被护理者的需要护理程度得到改善的概率。因此，照护计划输出部110能够选择并输出与上述推论值较大的输出单元相对应的照护计划，以作为向具有上述状况的被护理者推荐的照护计划。
此外，优选为，在初始设定时，以过去的被护理者的状况与相对于该被护理者由照护管理者选择的照护计划的组合作为训练数据，通过处理变更部140的学习处理预先设定上述中间层以及输出层中的各单元的权重以及偏置。
(步骤S200：学习处理)
在学习处理(步骤S200)中，判定部120、概率计算部130以及处理变更部140通过学习处理变更上述照护计划输出支援模型。具体而言，判定部120判定输入数据中包含的需要护理程度与存储部150中登记的同一被护理者的过去的需要护理程度相比是否得到了改善。之后，对于存储部150中包含的被护理者的状况与照护计划的任意组合，概率计算部130根据上述判定结果，计算出对具有构成上述组合的被护理者的状况的被护理者提供上述照护计划时需要护理程度得到改善的概率。之后，处理变更部140以构成上述组合的被护理者的状况以及照护计划、和关于该组合的需要护理程度得到改善的概率作为训练数据，变更照护计划输出支援模型。例如，处理变更部140变更各中间单元以及输出单元的权重以及偏置的值，从而在向所述神经网络输入上述被护理者的状况时，使从各个输出单元输出的推论值接近作为提供了与该输出单元相对应的照护计划时的需要护理程度得到改善的概率而计算出的值。
此外，上述过去的需要护理程度以及将在后面进行说明的、过去的被护理者的状况和过去的照护计划为，登记于存储部150的同一被护理者的记录中的、从输入数据的日期或者日期时间向过去回溯了规定期间的时间点的记录中包含的、需要护理程度、被护理者的状况以及照护计划。具体而言，将如下的记录中包含的项目作为上述过去的需要护理程度、过去的照护计划以及过去的被护理者的状况：即、在该记录中包含的评定的日期或者日期时间中登记的日期或者日期时间，为从输入数据中包含的评定的日期或者日期时间向过去回溯了规定期间的时间点。上述规定期间能够为从制作了照护计划后到重新制作照护计划为止的期间，例如能够为6个月。
图5是表示学习处理(步骤S200)中包含的具体的处理的流程图。判定部120对比输入数据中包含的被护理者信息与存储部150中登记的被护理者信息，判定在存储部150中是否登记有与输入数据同一的被护理者的记录(步骤S510)。
在判定的结果为登记有同一被护理者的记录的情况下(步骤S510的判断结果为“是”)，判定部120评价使用过去的照护计划对该被护理者进行护理后的上述被护理者的需要护理程度的变化(需要护理程度是否得到了改善)(步骤S520)。具体而言，判定部120对输入数据中包含的被护理者的需要护理程度(当前的需要护理程度)与登记于存储部150的同一被护理者的过去的记录中包含的需要护理程度进行比较，判定上述当前的需要护理程度与上述过去的需要护理程度相比是否得到了改善(变低)。此外，在未登记同一被护理者的记录的情况下(步骤S510的判断结果为“否”)，由于该输入数据无法用于学习处理，因此结束图5中的处理。
截止到2016年7月，日本的需要护理程度由需要支援1、需要支援2、需要护理1、需要护理2、需要护理3、需要护理4以及需要护理5七个阶段构成，并且越靠前需要护理程度越低，越靠后需要护理程度越高。因此，在需要护理程度从靠后的分类向靠前的分类移动时，例如在某被护理者的过去的需要护理程度为“需要护理3”，而输入数据中包含的需要护理程度为“需要护理2”时，判定为该被护理者的需要护理程度得到了改善。
该判定结果作为“需要护理程度的变化”项目的值，被登记到存储部150所含有的同一被护理者的记录中的、包含有在上述评价中使用过的过去的被护理者的状况以及过去的照护计划的记录中(步骤S530)。
之后，概率计算部130对在存储部150中新登记了“需要护理程度的变化”项目的值的记录的数量进行计数(步骤S540)。其结果是，在判定为新登记了规定数量以上的数据的情况下(步骤S540的判断结果为“是”)，概率计算部130求出被护理者的需要护理程度得到改善的概率(步骤S550)。例如，概率计算部130求出存储于存储部150的记录中的、被护理者的状况以及在护理中所使用的照护计划相同的记录的总数、以及上述记录中包含的被判定为需要护理程度得到了改善的记录的数量，并计算出上述被判定为需要护理程度得到了改善的记录的数量相对于上述记录的总数的比例。在未判定为新登记了规定数量以上的数据的情况下(步骤S540的判断结果为“否”)，结束图5中的处理。
之后，处理变更部140进行学习处理，变更照护计划输出支援模型(步骤S560)。
例如，处理变更部140变更上述计划输出网络，从而使向上述计划输出网络输入上述被护理者的状况时从与上述照护计划相对应的输出单元输出的推论值变为上述求出的比例。
具体而言，处理变更部140求出输入上述被护理者的状况时上述计划输出网络输出的推论值与上述计算出的比例之差(误差)。接下来，处理变更部140变更上述计划输出网络的各中间单元以及输出单元中的某一个所具有的权重以及偏置(在上述图4的例子中为y1、y2、y3、y4以及b)的一个或者多个的值，以使上述误差变小。
变更评价网络以及计划输出网络的方法不作特别限定，能够使用采用了误差反向传播法的梯度下降法等的公知方法。另外，在梯度下降法中，为了表示上述误差而使用的误差函数的种类也不作特别限定，能够使用平方误差以及交叉熵等的公知的数学式。
根据这种结构，通过具有执行含有上述计划输出网络的照护计划输出支援模型的处理，照护计划输出部110输出的照护计划使被护理者的需要护理程度得到改善的概率较高。尤其是，通过输入大量的输入数据进行多次学习处理，相对于具有任意的被护理者的状况的被护理者，能够选择构成使需要护理程度得到改善的概率较高的上述组合的照护计划，并提供给被护理者。
另外，通过计算机来支援照护计划的制作，能够实现使照护计划制作效率化和制作的照护计划等质化的目的。
此外，在以往的照护计划制作方法中，作为妨碍改善制作的照护计划的质量的一个主要原因，例如，基于容易根据观察者的主观认识产生变动的判断基准来评价该照护计划的选择是否良好，其中，观察者的主观认识包括被提供了该照护计划中包含的照护计划的被护理者有没有活力等。与此相对地，如果根据需要护理程度是否得到改善这样的能够客观地判定大小的评价基准来评价照护计划，则能够尽可能地排除影响照护计划评价的观察者的主观认识。
另外，如本实施方式那样，在将照护计划输出支援模型构成为包括多层神经网络的情况下，能够变更照护计划输出支援模型，使得当输入的被护理者的状况所包含的调查项目中的、具有使提供了特定的照护计划时需要护理程度得到改善的可能性较高这样的特征的调查项目被输入时，输出上述特定的照护计划的概率进一步提高。因此，在输入了与具有上述特征的调查项目的类似的被护理者的状况时，由于以大概率输出上述特定的照护计划，因此，对于未包含于训练数据中(或者数据数量较少)的被护理者的状况，照护计划输出部110也能够输出使需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划。
[第二实施方式]
图6是表示本发明的其他实施方式中的学习处理(步骤S200)中包含的具体的处理的流程图。本实施方式与第一实施方式的不同之处在于，在通过学习处理变更照护计划输出支援模型时，使用与照护输出支援模型不同的概率推论模型即照护计划评价模型。其他的处理以及系统的结构与第一实施方式相同，因此省略重复的说明。
照护计划评价模型为概率推论模型，其相对于被护理者的状况与照护计划的组合的输入，输出通过实施该照护计划使需要护理程度得到改善的概率，并构成为能够通过学习处理进行变更。照护计划评价模型例如包括神经网络、玻尔兹曼机以及决策树等。
下面，示例出照护计划评价模型包括神经网络(以下简称为“评价网络”)时的结构。此时，照护计划评价模型具有：输入层，由多个输入单元构成；一个或者多个中间层，分别由多个中间单元构成；以及输出层，由一个输出单元构成。评价网络为，从输入层侧到输出层侧具有多个中间层的、具有N个层的多层神经网络，各个中间层所具有的中间单元将从前一层的中间层中包含的一个或者多个中间单元(或者输入单元)接收到的信息输出到下一层的中间层中包含的一个或者多个中间单元(或者输出单元)。评价网络所具有的层的数量(N)只要是3个以上即可，能够根据被护理者的状况与照护计划的组合的数量等任意制定。例如，上述层的数量(N)能够为3个以下25个以下，优选为5个以上20个以下，更优选为8个以上16个以下。
评价网络将向输入层输入的输入项目设为被护理者的状况与照护计划的组合，并将从输出层输出的推论值作为相对于上述组合需要护理程度得到改善的概率，除此以外，评价网络能够与上述计划输出网络构成为相同的结构。
此时，当在上述步骤S540中判定为存储部150中新登记了足够数量的数据后(步骤S540的判断结果为“是”)，概率计算部130求出存储于存储部150的记录中的、被护理者的状况以及在护理中使用的照护计划相同的记录的总数、以及上述记录中包含的被判定为需要护理程度得到了改善的记录的数量，并计算出上述被判定为需要护理程度得到了改善的记录的数量相对于上述记录的总数的比例(步骤S550)。之后，处理变更部140变更评价网络，使得向照护计划评价模型输入上述组合时输出上述比例(步骤S570)。
具体而言，处理变更部140求出输入上述组合时由上述评价网络输出的需要护理程度得到改善的概率与上述计算出的比例之差(误差)。接下来，处理变更部140变更评价网络的各中间单元以及输出单元中的某一个所具有的权重以及偏置的一个或者多个的值，以使上述误差变小。
之后，处理变更部140通过与第一实施方式同样的处理，变更计划输出网络，从而使向计划输出网络输入被护理者的状况时由各个输出单元输出的推论值变为，输入该被护理者的状况以及与该输出单元相对应的照护计划的组合时从上述评价网络输出的需要护理程度得到改善的概率(步骤S560-2)。
变更评价网络以及计划输出网络的方法不作特别限定，能够使用采用了误差反向传播法的梯度下降法等的公知方法。另外，在梯度下降法中，为了表示上述误差而使用的误差函数的种类也不作特别限定，能够使用平方误差以及交叉熵等的公知数学式。
根据这种结构，能够将与第一实施方式中的“需要护理程度得到了改善的记录的比例”相比提高了精度的、需要护理程度得到改善的概率，用作变更照护计划输出支援模型时作为目标的输出值。因此，能够将照护计划输出支援模型输出的推荐的照护计划设置成，使需要护理程度得到改善的概率更高的照护计划。
此外，根据这种结构，也能够仅取出并使用来自上述评价网络的输出，以进行该被护理者的预后预测等。
[第三实施方式]
图7是示出本发明的另一其他实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的框图。本实施方式所涉及的照护计划制作支援系统700具备变更显示在显示部160上的照护计划的照护计划变更部710。
照护计划变更部710具备数字键、启动键等的各种操作键、声音接收部、或者摄像机等的影像接收部等，受理用于变更已输出的照护计划的、由照护管理者进行的各种输入操作，并将所生成的输入数据发送到照护计划输出部110。照护计划输出部110接收输入数据，并变更已输出的照护计划。此外，虽然在图7中示出了独立于显示部160构成照护计划变更部710的例子，但是，例如显示部160也可以如触摸面板等那样在显示画面上一体地构成操作部分，或者构成为与按钮或按键等的硬件按键连接，从而同时发挥作为照护计划变更部710的作用。
与第一实施方式以及第二实施方式同样地，变更后的照护计划被登记到存储部150中。
另外，同时，显示部160也可以连接到护理企业的服务器，并显示所输出的照护计划中包含的护理服务的空闲状况以及能否使用的信息等。通过这种结构，在判断为无法预约显示出的护理服务等的情况下，照护管理者能够从显示部160变更照护计划。
另外，照护计划变更部710也可以构成为，连接到护理企业的服务器，还能够通过从上述触摸面板或者硬件按键等处进行输入来安排护理服务。
[第四实施方式]
图8是示出本发明的另一其他实施方式所涉及的照护计划制作支援系统的结构的框图。本实施方式所涉及的照护计划制作支援系统800具有云服务器810，该云服务器810是经由互联网与各种装置协作的虚拟化服务器。云服务器810保存有用于执行上述照护计划输出部110、判定部120、概率计算部130和处理变更部140的处理的程序、以及存储在存储部150等的存储介质中的数据等的一部分或者全部。
云服务器810由经营护理业务的经营公司、或者受上述经营公司委托的受托者(以下简称为“经营公司等830”)拥有、管理以及经营。经营公司等830通过从可连接到云服务器810的PC等的、一个或者多个处理部835访问云服务器810，并使处理部835执行上述处理。
此时，输入部170能够为进行被护理者的评定的评定企业等的团体820所拥有的、可与互联网连接的装置(例如智能手机、PC、TV等)。从作为输入部170的上述装置输入的输入数据从上述装置被发送到云服务器810。此时，输入部170优选构成为，在发送后自动地删除被护理者的姓名、出生年月日以及被护理者的状况等的个人信息。
另外，此时，显示部160能够为制作照护计划的照护管理者等的团体840所拥有的、可与互联网连接的装置(例如智能手机、PC、TV等)。照护计划输出部110所输出的照护计划被发送到作为显示部160的上述装置，并被显示出来。当团体840通过显示部160修正了照护计划时，修正后的数据被发送到云服务器810。
此外，团体820以及团体840也可以是同一企业或者个人。
此外，上述各实施方式仅仅是表示在实施本发明时的具体化的一例，并非旨在通过这些实施方式限定性地解释本发明的保护范围。即、在不偏离本发明的宗旨或者其主要技术特征的范围内，能够以各种形式实施本发明。
例如，在上述各实施方式中，无论需要护理程度变化了一个阶段还是变化了两个阶段以上，都同样地作为需要护理程度得到了改善的数据同样地进行处理，但是，也可以根据需要护理程度通过过去的照护计划得到了几个阶段的改善，来对改善的程度赋予权重，并用于学习处理。
另外，在上述各实施方式中，虽然将存储部150描述为集成在照护计划制作支援系统中的构成要素，但是，也可以独立于照护计划制作支援系统构成存储部150，并构成为能够从照护计划制作支援系统连接该存储部150，从而参照用于进行上述各处理的数据。此时，在第四实施方式中，也可以将上述存储部150保存在云服务器中。
另外，在上述各实施方式中，将判定部120的判定结果登记在存储部150中，概率计算部130使用登记的判定结果重新计算出需要护理程度得到改善的概率，但是，也可以事先将过去的需要护理程度以及输入数据中包含的需要护理程度登记在存储部150中，判定部120通过比较登记在存储部150中的上述两个需要护理程度，来对所述需要护理程度的变化进行判定。此时，也可以将作为使用所述照护计划进行护理的结果的、需要护理程度的变化另行登记到存储部150中。
另外，在上述第三实施方式中，也可以从照护计划输出部110输出多个照护计划，以作为推荐的照护计划，并从照护计划变更部710输入照护管理者从它们之中选择的一个照护计划，将被选择并输入的照护计划登记到存储部150中。
另外，在上述各实施方式中，虽然将显示部160描述为可由照护管理者携带的智能手机或平板电脑等，但是，也可以是配置在营业所等的台式电脑等，照护管理者一边确认显示在其画面上的推荐的照护计划，一边制作照护计划。此外，输出部160不仅将照护计划显示在画面上，还可以是作为声音进行朗读的形式等。
本申请主张基于在2016年8月8日提出的日本专利申请特愿2016-155859号的优先权，该申请的权利请求书、说明书及附图的记载内容全部引用于本申请。
[产业上的实用性]
根据本发明的照护计划制作支援系统，能够配合各个被护理者的状况输出使需要护理程度得到改善的概率较高的照护计划，并且，能够通过学习处理提高输出的精度。因此，如果将使用本发明的照护计划制作支援系统制作的照护计划提供给被护理者，则可期待被护理者的需要护理程度得到改善。如果被护理者的需要护理程度得到改善，则可预期护理补贴费的降低和护理离职的减少等，能够期待抑制因被护理者的增加导致的财政、社会负担。
Claims (10)
1.一种照护计划制作支援系统，其具备：
照护计划输出部，使用照护计划输出模型，相对于被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率；
判定部，判定使用输出的所述照护计划对所述被护理者进行护理后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善；
概率计算部，使用所述判定部的判定结果，重新计算出通过输出的所述照护计划进行护理时被护理者的需要护理程度得到改善的概率；以及
处理变更部，变更所述照护计划输出支援模型，从而使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
2.根据权利要求1所述的照护计划制作支援系统，其中，
所述照护计划输出支援模型包括神经网络。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的照护计划制作支援系统，其中，
所述被护理者的状况为，相对于为了在需要护理程度的认定中使用而制定的调查项目，选择出适合所述被护理者的状况的选项而得到的结果。
4.根据权利要求1至权利要求3中的任一项所述的照护计划制作支援系统，其中，
具备照护计划变更部，该照护计划变更部能够变更来自所述照护计划输出部的输出。
5.根据权利要求1至权利要求4中的任一项所述的照护计划制作支援系统，其中，
所述判定部判定使用所述照护计划进行护理后重新输入的所述被护理者的需要护理程度与进行所述护理前的所述被护理者的需要护理程度相比是否得到了改善。
6.根据权利要求1至权利要求5中的任一项所述的照护计划制作支援系统，其中，
用于执行所述照护计划输出部、所述判定部、所述概率计算部以及所述处理变更部的处理的程序的至少一部分保存在服务器中。
7.根据权利要求6所述的照护计划制作支援系统，其中，
用于执行所述照护计划输出部、所述判定部、所述概率计算部以及所述处理变更部的处理的程序的至少一部分保存在云服务器中。
8.一种存储介质，能够与权利要求1所述的照护计划制作支援系统连接，其中，
所述存储介质用于存储记录，在所述记录中，用于确定被护理者的信息、所述被护理者的被护理者的状况、对所述被护理者使用的照护计划、以及使用所述照护计划进行护理后的所述被护理者的需要护理程度或者作为使用所述照护计划进行护理的结果的需要护理程度的变化相关联。
9.一种照护计划制作支援方法，其包括以下步骤：
使用照护计划输出模型，相对于被护理者的被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出的步骤，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率；
判定向所述被护理者提供输出的所述照护计划后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善的步骤；
使用所述判定的结果，重新计算出通过提供输出的所述照护计划使被护理者的需要护理程度得到改善的概率的步骤；以及
变更所述照护计划输出支援模型的步骤，使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
10.一种照护计划制作支援程序，该照护计划制作支援程序使计算机执行以下处理：
使用照护计划输出模型，相对于被护理者的被护理者的状况的输入，以照护计划为单位取得所述被护理者的需要护理程度得到改善的概率，并将取得的所述概率较高的照护计划作为推荐的照护计划输出的处理，该照护计划输出模型相对于被护理者的状况的输入以照护计划为单位输出需要护理程度得到改善的概率；
判定向所述被护理者提供输出的所述照护计划后的所述被护理者的需要护理程度是否得到了改善的处理；
使用所述判定的结果，重新计算出通过提供输出的所述照护计划使被护理者的需要护理程度得到改善的概率的处理；以及
变更所述照护计划输出支援模型的处理，使相对于所述被护理者的状况的输入针对输出的所述照护计划取得的概率接近计算出的所述概率。
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