JP2019128665A - 服薬支援プログラム、装置、及び方法 - Google Patents

服薬支援プログラム、装置、及び方法 Download PDF

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繁孝 内藤
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Abstract

【課題】服薬の効果を向上させることができるように、服薬に関する支援を行う。【解決手段】取得部12が、患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、患者の発話情報、患者の生体情報、及び患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得し、生成部14が、服薬情報と検知情報とに基づいて、服薬の指示、患者の体調管理、及び患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、出力部16が、生成したメッセージを、患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる。【選択図】図2

Description

本発明は、服薬支援プログラム、服薬支援装置、及び服薬支援方法に関する。
医師から薬を処方された患者は、調剤薬局で処方された薬の提供を受け、その薬の規定の用法及び用量等の注意事項の説明を受け、注意事項にしたがって薬を服薬する。しかし、処方された薬を規定通りに服薬しない患者もおり、このことが、病状の悪化や長患いにつながる場合がある。このような場合を放置してしまうと、医療保険費の増大を招き、国の財政を圧迫することになるため、処方された薬が規定通りに服薬されないことが問題視されている。
従来、処方薬剤を使用する患者に対して、時間や場所を問わず、常時服薬管理を行うシステムが提案されている。このシステムでは、薬局に設置されるサーバに、各患者についての処方薬剤の服用方法、注意事項、副作用、相互作用等の少なくとも一つを有する薬剤情報が記憶される。また、処方された薬剤を使用する患者は、携帯端末機器を保有する。そして、薬剤の使用時刻になると、サーバから携帯端末機器へ、音声又は文字や画像によって、薬剤の使用を促す通知が送信される。
特開2003−296454号公報
しかしながら、服薬の効果を向上させるためには、従来技術のように、薬剤の使用を促すだけでは十分ではなく、薬を服薬する患者に対するより幅広い支援を行う必要がある。
一つの側面として、服薬の効果を向上させることができるように、服薬に関する支援を行うことを目的とする。
一つの態様として、患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得する。そして、前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる。
一つの側面として、服薬の効果を向上させることができるように、服薬に関する支援を行うことができる、という効果を有する。
本実施形態に係る服薬支援システムの概略構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る服薬支援装置の機能ブロック図である。 服薬情報データベース(DB)の一例を示す図である。 検知情報DBの一例を示す図である。 メッセージDBの一例を示す図である。 履歴DBの一例を示す図である。 本実施形態に係る服薬支援装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 登録処理の一例を示すフローチャートである。 服薬指示処理の一例を示すフローチャートである。 生体情報取得処理の一例を示すフローチャートである。 体調管理処理(1)の一例を示すフローチャートである。 体調管理処理(2)の一例を示すフローチャートである。 環境管理処理の一例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。
図1に示すように、本実施形態に係る服薬支援システム100は、服薬支援装置10と、AIスピーカ30と、生体情報センサ32と、環境情報センサ34と、情報処理端末40とを含む。服薬支援装置10と、AIスピーカ30及び情報処理端末40の各々とは、インターネット等のネットワークを介して接続される。また、AIスピーカ30と、生体情報センサ32及び環境情報センサ34の各々とは、Bluetooth(登録商標)などの近距離無線通信により接続される。
生体情報センサ32は、例えば、心拍数、血圧、体温、睡眠時間、活動量等の患者の生体情報を検知するセンサである。生体情報センサ32は、例えば、リストバンドタイプ、ヘッドバンドタイプ、バッジタイプ等のウェアラブルセンサとすることができる。生体情報センサ32は、AIスピーカ30の要求に応じて、検知した生体情報を検知情報としてAIスピーカ30へ出力する。
環境情報センサ34は、患者が療養する室内等の温度、湿度、音圧、照度等の患者周辺の環境の状態を示す環境情報を検知するセンサである。環境情報センサ34は、例えば、温度計、湿度計、照度計等とすることができる。環境情報センサ34は、AIスピーカ30の要求に応じて、検知した環境情報を検知情報としてAIスピーカ30へ出力する。
AIスピーカ30は、薬が処方される患者が療養する室内等に配置される。AIスピーカ30は、テキストデータの読み上げ機能を利用して、服薬支援装置10から受信したメッセージを音声出力する。また、AIスピーカ30は、ユーザの発話を集音し、集音した発話を音声認識し、音声認識結果が示す発話情報を、検知情報として服薬支援装置10へ送信する。また、AIスピーカ30は、生体情報センサ32及び環境情報センサ34から受信した検知情報を服薬支援装置10へ送信する。
情報処理端末40は、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなどで実現することができる。情報処理端末40では、服薬支援システム100により提供されるサービスを利用するためのアプリケーションが動作する。このアプリケーションでは、服薬支援システム100により提供されるサービスに必要な服薬情報(詳細は後述)等の情報の登録、服薬支援装置10で管理される検知情報や服薬の履歴(詳細は後述)等の参照等を行うことができる。情報処理端末40は、例えば、薬を処方する病院や調剤薬局に配置される。また、情報処理端末40は、患者の家族や患者を看護する人などが保持する。
服薬支援装置10は、例えば、クラウド上に構築されるサーバ等の情報処理装置である。服薬支援装置10は、図2に示すように、機能的には、取得部12と、生成部14と、出力部16と、管理部18とを含む。また、服薬支援装置10の所定の記憶領域には、服薬情報データベース(DB)22と、検知情報DB24と、メッセージDB26と、履歴DB28とが記憶される。なお、これらのデータベースは、服薬支援装置10と接続された外部装置や可搬型記憶媒体等に記憶されていてもよい。
取得部12は、情報処理端末40を介して登録される服薬情報を取得し、取得した服薬情報を服薬情報DB22に記憶する。また、取得部12は、AIスピーカ30から送信される検知情報を取得し、取得した検知情報を検知情報DB24に記憶する。
ここで、服薬情報とは、患者に対して処方された薬に関する情報である。服薬情報は、例えば、薬の種類、服薬タイミング、薬の効果及び副作用の少なくとも一方、薬の種類に応じた最適な環境等の情報を含む。
図3に、服薬情報が記憶される服薬情報DB22の一例を示す。図3の例では、服薬情報DB22は、患者情報テーブル22Aと、処方情報テーブル22Bと、薬情報テーブル22Cと、最適環境情報テーブル22Dとを含む。
患者情報テーブル22Aは、処方される薬にかかわらず、いずれの処方箋にも共通する患者の情報が記憶されるテーブルである。図3の例では、患者情報テーブル22Aは、「患者ID」、「出力先」、「食事時間」、「生体情報取得期間」、「環境情報取得期間」、「閲覧者」等の項目を含む。「患者ID」は、患者の識別情報である。「出力先」は、服薬支援装置10からのメッセージの出力先を特定する情報であり、例えば、AIスピーカ30のIPアドレス等である。
「食事時間」は、服薬タイミングが食前又は食後である薬の服薬時間を特定するための情報である。なお、起床後、就寝前等の他の服薬タイミングの薬も考慮して、起床時間や就寝時間などの他の生活時間を記憶しておくようにしてもよい。
「生体情報取得期間」は、該当の患者が、生体情報センサ32を適用しているか否か、及び、生体情報センサ32を適用している場合には、生体情報センサ32により生体情報を取得する期間を定めた情報である。生体情報を取得する期間は、後述する服薬期間と同じであってもよいし、服薬期間の前後に所定期間を加えた期間としてもよい。なお、本実施形態では、生体情報センサ32を適用しているとは、生体情報センサ32であるウェアラブルセンサを患者が装着していることである。
「環境情報取得期間」は、該当の患者が療養する室内等に、環境情報センサ34が設置されているか否か、及び、環境情報センサ34が設置されている場合には、環境情報センサ34により環境情報を取得する期間を定めた情報である。環境情報を取得する期間は、後述する服薬期間と同じであってもよいし、服薬期間の前後に所定期間を加えた期間としてもよい。
「閲覧者」は、情報処理端末40を介して、検知情報DB24及び履歴DB28に記憶された該当の患者の情報を参照可能な権限を与えられたユーザを特定する情報である。
処方情報テーブル22Bは、処方箋が出される毎に、その処方箋の内容が登録されるテーブルである。図3の例では、処方情報テーブル22Bは、「患者ID」、「薬の種類」、「服薬期間」、「服薬タイミング」、「服薬量/回」等の項目を含む。「服薬期間」には、例えば、1か月分の薬が処方された場合、指定された服薬開始日(例えば、処方箋が出された日)から1か月後までの期間が記憶される。「服薬タイミング」は、1日に何回、どのタイミングで服薬するかを示す情報である。「服薬量/回」は、1回の服薬量を示す情報である。
薬情報テーブル22Cは、いずれの処方箋にも共通する薬の情報が記憶されるテーブルである。図3の例では、薬情報テーブル22Cは、「薬の種類」、「服薬タイミングの目安」、「特徴」、「効果」、「効果判定基準」等の項目を含む。「服薬タイミングの目安」は、大まかに特定されている「服薬タイミング」を、より具体的に特定するための目安となる情報である。「特徴」は、薬の形状、包装の色などの外観の特徴を示す情報である。「効果」は、その薬を服薬することにより改善する病状などの効果を示す情報である。「効果判定基準」は、後述する管理部18で、服薬の効果があるか否かを判定する際に用いる情報である。
最適環境情報テーブル22Dは、処方された薬を服薬する患者に想定される病状に対して、その患者が療養する室内等の周辺環境として、最適な環境を示す情報が記憶されるテーブルである。例えば、風邪をひいている患者の周辺環境は、通常より温度及び湿度とも高めが最適であるとすると、風邪薬を処方された患者の周辺環境としては、平均的な室内温度及び湿度よりも高めの温度及び湿度が最適環境となる。図3の例では、最適環境情報テーブル22Dには、「薬の種類」に対応付けて、最適環境を示す環境情報の値が「最適環境」として記憶されている。
図4に、検知情報が記憶される検知情報DB24の一例を示す。図4の例では、検知情報DB24は、発話情報テーブル24Aと、生体情報テーブル24Bと、環境情報テーブル24Cとを含む。
発話情報テーブル24Aは、検知情報として、AIスピーカ30から取得した発話情報が記憶されるテーブルである。図4の例では、発話情報テーブル24Aには、「患者ID」に対応付けて、発話情報が取得された「日時」、「発話履歴」等の情報が記憶される。図4の例では、「発話履歴」には、患者の発話とシステム発話との対話形式で発話の履歴が記憶されている。
生体情報テーブル24Bは、検知情報として、AIスピーカ30を介して生体情報センサ32から取得した生体情報が記憶されるテーブルである。図4の例では、生体情報テーブル24Bは、「患者ID」、生体情報が取得された「日時」、生体情報の「種別」、生体情報センサ32で検知された「センサ値」等の項目を含む。
環境情報テーブル24Cは、検知情報として、AIスピーカ30を介して環境情報センサ34から取得した環境情報が記憶されるテーブルである。図4の例では、環境情報テーブル24Cは、「患者ID」、環境情報が取得された「日時」、環境情報の「種別」、環境情報センサ34で検知された「センサ値」等の項目を含む。
また、取得部12は、取得した情報が、服薬指示のメッセージ(詳細は後述)に対する患者からの服薬した旨を示す発話情報の場合、その発話情報を管理部18へ受け渡す。また、取得部12は、取得した情報が、体調問合せのメッセージ(詳細は後述)に対する患者からの体調の回答を示す発話情報である場合、発話情報を解析して、体調の回答が良好(気分が良い又は普通)か不良(気分が悪い)かを特定する。そして、取得部12は、解析した体調の回答結果を生成部14及び管理部18へ受け渡す。なお、発話情報の解析には、意味解析等の従来既知の手法を用いることができる。
生成部14は、服薬情報DB22に記憶された服薬情報と、検知情報DB24に記憶された検知情報とに基づいて、服薬の指示、患者の体調管理、及び患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成する。
具体的には、生成部14は、メッセージを出力するタイミングとなった場合に、例えば、図5に示すようなメッセージDB26を参照して、そのタイミングに応じたメッセージを示すテキストデータを生成する。図5の例では、メッセージDB26は、「メッセージ区分」、「契機」、及び「メッセージ」の項目を含む。「メッセージ区分」は、服薬の指示、患者の体調管理、及び患者の周辺の環境管理のいずれに関するメッセージかの区分を示す情報である。「契機」は、メッセージを出力するタイミングとなる契機を特定する情報である。「メッセージ」は、出力するメッセージの例文やフォーマットの情報である。
具体的には、生成部14は、「契機」で特定する状況が発生した際に、その「契機」に対応する「メッセージ区分」に関連するメッセージを、「メッセージ」の情報に基づいて生成する。生成部14は、「メッセージ」の情報が例文の場合には、「メッセージ」の情報そのままを生成するメッセージとしてもよいし、語尾を変換する等、システム対話において従来既知の処理を行ってメッセージを生成してもよい。また、「メッセージ」の情報が、任意のキーワードを穴埋めしてメッセージを作成するためのフォーマットの場合には、生成部14は、服薬情報DB22等から適切な情報を取得して、取得した情報とフォーマットに基づいて、メッセージを生成する。
より具体的には、生成部14は、服薬タイミングに、患者に服薬を促すメッセージを生成する。また、生成部14は、服薬を促すメッセージに対して、検知情報として取得された患者の発話情報が、服薬する薬の種類を問い合わせるものであった場合に、薬の種類を応答するメッセージを生成する。
また、生成部14は、服薬タイミングに対応するタイミングに、患者に体調を問い合わせるメッセージを出力する。また、生成部14は、体調を問い合わせるメッセージに対して、検知情報として取得された患者の発話情報に基づいて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する。
また、生成部14は、検知情報として取得された患者の生体情報が、薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かに応じて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する。
また、生成部14は、検知情報として取得した患者周辺の環境情報と、最適な環境情報とを比較して、患者の周辺の環境の調整を促すメッセージを生成する。
生成部14は、生成したメッセージを出力部16へ受け渡す。
出力部16は、生成部14から受け渡されたメッセージを、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aの「出力先」が示すAIスピーカ30へ出力する。これにより、AIスピーカ30のテキストデータの読み上げ機能により、AIスピーカ30からメッセージが音声出力される。
管理部18は、取得部12から、服薬した旨を示す発話情報を受け渡された場合、服薬実績を履歴DB28に記憶する。また、管理部18は、取得部12から、体調の回答結果を受け渡された場合、体調の履歴を履歴DB28に記憶する。
また、管理部18は、検知情報DB24に記憶された生体情報が、患者が服薬している薬の効果に対応した変化を示しているか否かの判定結果に基づいて、効果の履歴を履歴DB28に記憶する。具体的には、管理部18は、検知情報DB24に記憶された服薬後の生体情報が、服薬情報DB22の薬情報テーブル22Cの「効果判定基準」で規定された変化を示している場合に「効果あり」と判定する。また、管理部18は、服薬後も生体情報に変化がない場合、又は効果判定基準を満たさないまでも、服薬の効果に対応する変化を示している場合に「変化なし」と判定する。また、管理部18は、服薬後の生体情報が、服薬の効果に反する変化を示している場合、例えば、血圧降下の効果を有する薬を服薬したにもかかわらず、服薬後の血圧が上昇している場合には、「悪化」と判定する。
図6に、履歴DB28の一例を示す。図6の例では、履歴DB28は、服薬実績が記憶される服薬実績テーブル28Aと、体調の履歴が記憶される体調管理テーブル28Bと、効果の履歴が記憶される効果確認テーブル28Cとを含む。
服薬実績テーブル28Aには、「患者ID」に対応付けて、その患者IDが示す患者が服薬する「薬の種類」、「服薬確認日時」等の情報が記憶される。「服薬確認日時」には、例えば、服薬した旨を示す発話情報が取得された日時が、服薬したことが確認された日時として記憶される。
体調管理テーブル28Bは、「患者ID」に対応付けて、「体調管理日時」、「回答結果」等の情報が記憶される。「体調管理日時」には、例えば、体調の回答を示す発話情報が取得された日時が、体調管理を行った日時として記憶される。「回答結果」には、体調の回答を示す発話情報を解析して得られる、良好か不良かの回答結果が記憶される。
効果確認テーブル28Cには、「患者ID」に対応付けて、「薬の種類」、「効果確認日時」、「判定結果」等の情報が記憶される。「効果確認日時」には、例えば、薬の効果の判定を行った日時が記憶される。
管理部は、検知情報DB24及び履歴DB28を、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aの「閲覧者」で特定されるユーザが利用する情報処理端末40から参照可能に設定する。
服薬支援装置10は、例えば図7に示すコンピュータ50で実現することができる。コンピュータ50は、CPU(Central Processing Unit)51と、一時記憶領域としてのメモリ52と、不揮発性の記憶部53とを備える。また、コンピュータ50は、入力装置、表示装置等の入出力装置54と、記憶媒体59に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するR/W(Read/Write)部55と、インターネット等のネットワークに接続される通信I/F(Interface)56とを備える。CPU51、メモリ52、記憶部53、入出力装置54、R/W部55、及び通信I/F56は、バス57を介して互いに接続される。
記憶部53は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部53には、コンピュータ50を、服薬支援装置10として機能させるための服薬支援プログラム60が記憶される。服薬支援プログラム60は、取得プロセス62と、生成プロセス64と、出力プロセス66と、管理プロセス68とを有する。また、記憶部53は、服薬情報DB22、検知情報DB24、メッセージDB26、及び履歴DB28の各々を構成する情報が記憶される情報記憶領域70を有する。
CPU51は、服薬支援プログラム60を記憶部53から読み出してメモリ52に展開し、服薬支援プログラム60が有するプロセスを順次実行する。CPU51は、取得プロセス62を実行することで、図2に示す取得部12として動作する。また、CPU51は、生成プロセス64を実行することで、図2に示す生成部14として動作する。また、CPU51は、出力プロセス66を実行することで、図2に示す出力部16として動作する。また、CPU51は、管理プロセス68を実行することで、図2に示す管理部18として動作する。また、CPU51は、情報記憶領域70から情報を読み出して、メモリ52に服薬情報DB22、検知情報DB24、メッセージDB26、及び履歴DB28の各々を展開する。これにより、服薬支援プログラム60を実行したコンピュータ50が、服薬支援装置10として機能することになる。なお、プログラムを実行するCPU51はハードウェアである。
なお、服薬支援プログラム60により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはASIC(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。
次に、本実施形態に係る服薬支援システム100の作用について説明する。
病院などで患者に処方箋が出されると、患者は処方箋を調剤薬局に提出し、処方箋に基づく薬の提供を受ける。このとき、病院又は調剤薬局に設置された情報処理端末40において、服薬支援システム100のアプリケーションが起動され、服薬情報を登録するメニューが選択されると、服薬支援装置10において、図8に示す登録処理が実行される。
また、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aに記憶されている患者IDの各々が示す患者の各々が療養する室内等には、AIスピーカ30が設置されている。そして、AIスピーカ30と通信可能な状態で、生体情報センサ32が生体情報を検知し、環境情報センサ34が環境情報を検知する。なお、生体情報の検知は、生体情報センサ32が患者に装着されている場合にのみ行われ、環境情報の検知は、環境情報センサ34が、患者が療養する室内等に設置されている場合にのみ行われる。
上記の状態において、服薬支援装置10では、患者ID毎に、図9に示す服薬指示処理、図10に示す生体情報取得処理(環境情報取得処理)、図11に示す体調管理処理(1)、図12に示す体調管理処理(2)、及び図13に示す環境管理処理が実行される。
以下、登録処理、服薬指示処理、生体情報取得処理(環境情報取得処理)、体調管理処理(1)、体調管理処理(2)、及び環境管理処理の各々について詳述する。なお、これらの各処理は、開示の技術の服薬支援方法の一例である。
まず、図8に示す登録処理について説明する。
ステップS12で、取得部12が、例えば、服薬情報DB22の各テーブルの各項目の値の登録を受け付けるための登録画面を情報処理端末40の表示部(図示省略)に表示する。なお、登録画面において、服薬情報DB22に値が既に記憶されている項目については、記憶されている情報を、修正可能な状態で表示してもよい。取得部12は、登録画面を介して入力された各項目の値を、服薬情報として取得する。
次に、ステップS14で、取得部12が、取得した服薬情報を服薬情報DB22に記憶して、登録処理は終了する。
次に、図9に示す服薬指示処理について説明する。
ステップS22で、生成部14が、服薬情報DB22の処方情報テーブル22Bにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「服薬期間」を参照して、現在、服薬期間か否かを判定する。服薬期間の場合には、処理はステップS24へ移行し、服薬期間ではない場合には、服薬指示処理は終了する。
ステップS24では、生成部14が、処理対象の「患者ID」について、患者情報テーブル22Aの「食事時間」、及び処方情報テーブル22Bの「服薬タイミング」を取得する。また、生成部14が、処方情報テーブル22Bにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「薬の種類」を特定し、薬情報テーブル22Cから、特定した「薬の種類」に対応する「服薬タイミングの目安」を取得する。そして、生成部14は、「食事時間」、「服薬タイミング」、及び「服薬タイミングの目安」に基づいて、患者が服薬する時刻を特定する。例えば、食事時間が「朝食:7:00」を含み、服薬タイミングが「朝」を含み、服薬タイミングの目安が「食後30分」であるとする。この場合、生成部14は、7:30を服薬の時刻と特定する。
そして、生成部14は、特定した服薬時刻が到来したか否かを判定する。服薬時刻が到来した場合には、処理はステップS26へ移行し、服薬時刻が到来していない場合には、処理はステップS22に戻る。
ステップS26では、生成部14が、1回の服薬に対する服薬指示の回数が、予め定めたN回(例えば、3回)を超えたか否かを判定する。服薬指示の回数がN回を超えている場合には、処理はステップS22に戻り、N回を超えていない場合には、処理はステップS28へ移行する。
ステップS28では、生成部14が、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「服薬指示」で、「契機」が「服薬時刻到来」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬を促すメッセージを生成する。そして、出力部16が、生成部14により生成されたメッセージを、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「出力先」が示すAIスピーカ30へ出力する。
次に、ステップS30で、取得部12が、AIスピーカ30から発話情報を取得したか否かを判定することにより、患者から応答があったか否かを判定する。患者から応答があった場合には、処理はステップS32へ移行する。服薬指示を再通知するまでの待ち時間として予め定めた所定時間を経過しても応答がない場合には、処理はステップS26に戻る。
ステップS32では、取得部12が、患者が服薬したか否かを、応答として取得した発話情報が、服薬指示のメッセージに対する服薬した旨を示す発話情報か否かに基づいて判定する。取得した発話情報が、服薬した旨を示す発話情報の場合には、患者が服薬したと判定し、処理はステップS36へ移行する。一方、その他の発話情報であった場合には、処理はステップS34へ移行する。
ステップS34では、生成部14が、患者からの応答に対応するメッセージを生成する。例えば、取得された発話情報が、服薬する薬の種類を問い合わせるものであったとする。この場合、生成部14は、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「服薬指示」で、「契機」が「薬の種類の問合せ」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、薬の種類を応答するメッセージを生成する。例えば、図5に示すように、メッセージDB26の「メッセージ」が「<特徴>です。」のようなフォーマットで規定されているとする。<X>は、服薬情報DB22の項目Xの値を埋め込むことを表している。この場合、生成部14は、服薬情報DB22の薬情報テーブル22Cにおいて、上記ステップS24で服薬時刻が到来したと判定した「薬の種類」に対応する「特徴」の情報をフォーマットに埋め込んだメッセージを生成する。例えば、「薬A」の服薬時刻が到来している場合、「緑色の錠剤です。」のようなメッセージが生成される。
また、例えば、取得された発話情報が、服薬していないことを示すものであったとする。この場合、生成部14は、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「服薬指示」で、「契機」が「服薬が未の応答」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬を促すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力し、処理はステップS30に戻る。
ステップS36では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「服薬指示」で、「契機」が「服薬済みの応答」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、了解を示すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
次に、ステップS38で、管理部18が、処理対象の「患者ID」、服薬時刻が到来した「薬の種類」、及び服薬した旨を示す発話情報を取得部12が取得した日時である「服薬確認日時」を服薬実績として、履歴DB28の服薬実績テーブル28Aに記憶する。そして、処理はステップS22に戻る。
次に、図10に示す生体情報取得処理について説明する。
ステップS42で、取得部12が、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「生体情報取得期間」の情報を参照して、患者が生体情報センサ32装着の適用者か否かを判定する。患者が生体情報センサ32装着の適用者の場合、処理はステップS44へ移行し、適用者ではない場合、生体情報取得処理は終了する。
ステップS44では、取得部12が、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「生体情報取得期間」を参照して、現在、生体情報取得期間か否かを判定する。生体情報取得期間の場合には、処理はステップS44へ移行し、生体情報取得期間ではない場合には、生体情報取得処理は終了する。なお、患者情報テーブル22Aの「生体情報取得期間」に、生体情報センサ32を適用していることのみが記憶され、生体情報取得期間が特定されていないとする。この場合には、本ステップで、上記服薬指示処理のステップS22と同様に、服薬期間か否かを判定するようにしてもよい。
ステップS46では、取得部12が、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「出力先」が示すAIスピーカ30へ、生体情報の取得指示を出力する。取得指示を受信したAIスピーカ30は、生体情報センサ32で検知された生体情報を取得し、服薬支援装置10へ送信する。
次に、ステップS48で、取得部12が、取得指示に応じてAIスピーカ30から送信された生体情報を取得し、検知情報DB24の生体情報テーブル24Bに記憶する。そして、生体情報の取得サイクルとして予め定めた時間(例えば10分〜2時間の間の時間、例えば30分)が経過するのを待って、ステップS44に戻る。なお、取得サイクルの経過時間待ちの間に、AIスピーカ30から生体情報が取得されなかった場合も、処理はステップS44に戻る。
環境情報取得処理は、図10に示す生体情報取得処理のステップS42で、患者が療養する室内等に環境情報センサ34が設置されているか否かを判定し、以下のステップS44〜S48の生体情報を環境情報と読み替える。これにより、環境情報取得処理も、生体情報取得処理と同様に処理することができるため、詳細な説明を省略する。
次に、図11に示す体調管理処理(1)について説明する。
ステップS52で、生成部14が、上記服薬指示処理のステップS22と同様に、服薬期間か否かを判定する。服薬期間の場合には、処理はステップS54へ移行し、服薬期間ではない場合には、体調管理処理(1)は終了する。
ステップS54では、生成部14が、体調問合せのメッセージを出力するタイミングか否かを判定する。このタイミングは、例えば、服薬指示処理のステップSS32で、服薬した旨の発話情報が取得されてから所定時間(例えば、30分)経過後等の予め定めたタイミングとすることができる。体調問合せのメッセージを出力するタイミングの場合には、処理はステップS56へ移行し、体調問合せのメッセージを出力するタイミングではない場合には、処理はステップS52に戻る。
ステップS56では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「体調管理」で、「契機」が「問合せタイミング」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、体調問合せのメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
次に、ステップS58で、取得部12が、AIスピーカ30から発話情報を取得したか否かを判定することにより、患者から応答があったか否かを判定する。患者から応答があった場合には、処理はステップS60へ移行する。所定時間を経過しても応答がない場合には、処理はステップS52に戻る。
ステップS60では、取得部12が、体調の回答を示す発話情報を解析して、体調の回答が、気分が良い又は普通であるか、気分が悪いであるかを判定する。体調の回答が、気分が良い又は普通の場合には、処理はステップS62へ移行し、気分が悪いの場合には、処理はステップS64へ移行する。
ステップS62では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「体調管理」で、「契機」が「良好の回答」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬の継続を促すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
一方、ステップS64では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「体調管理」で、「契機」が「不良の回答」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬の中止を促すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
次に、ステップS66で、管理部18が、処理対象の「患者ID」、体調の回答を示す発話情報を取得部12が取得した日時である「体調管理日時」、及び体調の回答結果を体調の履歴として、履歴DB28の体調管理テーブル28Bに記憶する。そして、処理はステップS52に戻る。
次に、図12に示す体調管理処理(2)について説明する。
ステップS72で、生成部14が、上記服薬指示処理のステップS22と同様に、服薬期間か否かを判定する。服薬期間の場合には、処理はステップS74へ移行し、服薬期間ではない場合には、体調管理処理(2)は終了する。
ステップS74では、生成部14が、服薬の効果確認の判定タイミングか否かを判定する。このタイミングは、例えば、上記体調管理処理(1)のステップS54のタイミングと同様に、服薬後、所定時間(例えば、30分)経過後等の予め定めたタイミングとすることができる。判定タイミングの場合には、処理はステップS76へ移行し、判定タイミングではない場合には、処理はステップS72に戻る。
ステップS76では、生成部14が、例えば、検知情報DB24の生体情報テーブル24Bにおいて、服薬情報DB22の薬情報テーブル22Cに規定された、服薬した薬の「効果」に対応する「種別」の生体情報を抽出する。そして、生成部14は、抽出した生体情報のうち、「日時」が、履歴DB28の服薬実績テーブル28Aにおける該当の「薬の種類」の「服薬確認日時」以降の生体情報を参照する。具体的には、管理部18は、検知情報DB24に記憶された服薬後の生体情報が、服薬情報DB22の薬情報テーブル22Cの「効果判定基準」で規定された変化を示している場合に「効果あり」と判定する。また、管理部18は、服薬後も生体情報に変化がない場合、又は効果判定基準を満たさないまでも、服薬の効果に対応する変化を示している場合に「変化なし」と判定する。また、管理部18は、服薬後の生体情報が、服薬の効果に反する変化を示している場合に「悪化」と判定する。
例えば、処理対象の患者IDが示す患者が薬Aを服薬している場合、薬Aの「効果」は、「血圧降下」であるので、生体情報のうち「種別」が血圧の生体情報を抽出する。そして、抽出した生体情報が示す血圧の値が、服薬前に比べて、「効果判定基準」で規定する「x%」降下している場合には、「効果あり」と判定される。また、抽出した生体情報が示す血圧の値に、服薬前後で変化がない場合、又は、降下しているもののx%の降下は達成していない場合には、「変化なし」と判定される。また、抽出した生体情報が示す血圧の値が、服薬前に比べて上昇している場合には、「悪化」と判定される。
なお、服薬の効果の判定方法は、上記の方法に限定されず、「効果判定基準」として、生体情報の目標値を定めておき、服薬後の生体情報と、「効果判定基準」に定めされた目標値とを比較して判定してもよい。
次に、ステップS78で、生成部14が、上記ステップS76の判定結果が、効果あり又は変化なしか、悪化かを判定する。効果あり又は変化なしの場合には、処理はステップS80へ移行し、悪化の場合には、処理はステップS82へ移行する。
ステップS80では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「体調管理」で、「契機」が「服薬効果あり」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬の継続を促すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
一方、ステップS82では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「体調管理」で、「契機」が「服薬効果なし」に対応する「メッセージ」の情報に基づいて、服薬の中止を促すメッセージを生成する。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力する。
次に、ステップS84で、管理部18が、処理対象の「患者ID」、服薬した「薬の種類」、服薬の効果判定を実施した日時である「効果確認日時」、及び服薬の効果の判定結果を服薬の効果の履歴として、履歴DB28の効果確認テーブル28Cに記憶する。そして、処理はステップS72に戻る。
なお、上記の体調管理処理(2)では、服薬の効果を用いる場合について説明したが、効果に代えて、又は効果と共に、服薬による副作用を用いてもよい。副作用を用いる場合は、副作用の判定基準と検知された生体情報とを比較して、副作用が表れていると判定される場合に、服薬の中止を促すメッセージを生成して、出力するようにすればよい。
次に、図13に示す環境管理処理について説明する。
ステップS92で、生成部14が、服薬情報DB22の患者情報テーブル22Aにおいて、処理対象の「患者ID」に対応する「環境情報取得期間」を参照して、現在、環境情報取得期間か否かを判定する。環境情報取得期間の場合には、処理はステップS94へ移行し、患者が療養する室内等に環境情報センサ34が設置されていない場合、又は環境情報取得期間ではない場合には、環境情報取得処理は終了する。
ステップS94では、生成部14が、患者周辺の環境が適正か否かを判定する判定タイミングか否かを判定する。このタイミングは、例えば、所定時間毎(例えば、1時間毎)のタイミングとすることができる。判定タイミングの場合には、処理はステップS96へ移行し、判定タイミングではない場合には、処理はステップS92に戻る。
ステップS96では、生成部14が、例えば、生成部14が、服薬情報DB22の最適環境情報テーブル22Dにおいて、処理対象の患者IDが示す患者が服薬している薬の「薬の種類」に対応する「最適環境」に記憶されている最適環境を示す環境情報を取得する。また、生成部14は、検知情報DB24の環境情報テーブル24Cにおいて、「種別」が最適環境を示す環境情報に対応する環境情報のうち、「日時」が直近の環境情報を抽出する。例えば、処理対象の患者IDが示す患者が薬Aを服薬している場合、「最適環境」は室温24℃及び湿度60%であるので、生成部14は、環境情報テーブル24Cから、「種別」が「室温」及び「湿度」の環境情報のうち、「日時」が直近の環境情報を抽出する。
そして、生成部14は、最適環境を示す環境情報と、環境情報テーブル24Cから抽出した環境情報とを比較する。生成部14は、比較した差が所定範囲内(例えば、最適環境を示す環境情報の値の±5%)の場合には、患者の周辺環境は適正であると判定し、差が所定範囲を超えている場合には、不適正であると判定する。
次に、ステップS98で、生成部14が、上記ステップS96の判定結果が、適正か、不適正かを判定する。適正の場合には、処理はステップS92に戻り、不適正の場合には、処理はステップS100へ移行する。
ステップS100では、生成部14が、例えば、メッセージDB26の「メッセージ区分」が「環境管理」で、上記ステップS96で不適正と判定された原因に相当する「契機」に対応する「メッセージ」の情報を特定する。そして、生成部14は、特定した情報に基づいて、患者の周辺の環境の調整を促すメッセージを生成する。例えば、検知された環境情報としての室温と、最適環境を示す室温との差が所定範囲を超えており、検知された室温の方が低い場合には、「室温を上げてください。」のようなメッセージが生成される。そして、生成されたメッセージを出力部16がAIスピーカ30に出力して、処理はステップS92に戻る。
なお、AIスピーカ30と、空調機、加湿器、除湿機、照明等の環境を調整可能な機器とが連携している場合には、調整が必要な環境に応じた機器をAIスピーカ30が制御するように、AIスピーカ30に指示を出力するようにしてもよい。
また、上記各処理において、取得部12が取得した発話情報及び出力部16が出力したメッセージは、発話履歴として、検知情報DB24の発話情報テーブル24Aに記憶される。
以上説明したように、本実施形態に係る服薬支援装置によれば、服薬指示だけでなく、服薬に関連して、体調管理や環境管理のメッセージを出力するため、服薬の効果を向上させることができるように、服薬に関する支援を行うことができる。
また、メッセージを音声出力し、患者からの応答も音声で受け付けることにより、日常のコミュニケーションの範疇で服薬に関する支援を行うことができる。
また、患者からの発話による応答だけでなく、患者の生体情報も利用することで、より適切な服薬に関する支援を行うことができる。
なお、上記実施形態において、出力するメッセージを生成する際に参照するメッセージDB26は、発話履歴などに基づいて学習することにより更新してもよい。
また、上記実施形態では、服薬支援プログラムが記憶部に予め記憶(インストール)されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、CD−ROM、DVD−ROM、USBメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得し、
前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、
生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための服薬支援プログラム。
(付記2)
前記服薬情報は、前記薬の種類及び服薬タイミングの情報を含み、
前記服薬タイミングに前記患者に服薬を促すメッセージを出力すると共に、前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報が、服薬する薬の種類の問い合わせを示している場合に、前記薬の種類を応答するメッセージを生成する
付記1に記載の服薬支援プログラム。
(付記3)
前記服薬タイミングに対応するタイミングに、前記患者に体調を問い合わせるメッセージを出力すると共に、前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する付記2に記載の服薬支援プログラム。
(付記4)
前記服薬情報は、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方の情報を含み、
前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かに応じて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する
付記1〜付記3のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
(付記5)
前記服薬情報は、前記薬の種類、及び前記薬の種類に応じた最適な環境情報を含み、
前記検知情報として取得した前記患者の周辺の環境情報と、前記最適な環境情報とを比較して、前記患者の周辺の環境の調整を促すメッセージを生成する
付記1〜付記4のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
(付記6)
前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬実績を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための付記2に記載の服薬支援プログラム。
(付記7)
前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、体調の履歴を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための付記3に記載の服薬支援プログラム。
(付記8)
前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かの判定結果に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬の効果の履歴を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための付記4に記載の服薬支援プログラム。
(付記9)
前記服薬支援の履歴を、前記患者に関連するユーザが利用する情報処理端末から参照可能にする付記6〜付記8のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
(付記10)
取得した検知情報を、前記患者に関連するユーザが利用する情報処理端末から参照可能にする付記1〜付記9のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
(付記11)
前記音声出力装置は、AIスピーカである付記1〜付記10のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
(付記12)
患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得する取得部と、
前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成する生成部と、
生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる出力部と、
を含む服薬支援装置。
(付記13)
前記服薬情報は、前記薬の種類及び服薬タイミングの情報を含み、
前記生成部は、前記服薬タイミングに前記患者に服薬を促すメッセージを出力すると共に、前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報が、服薬する薬の種類の問い合わせを示している場合に、前記薬の種類を応答するメッセージを生成する
付記12に記載の服薬支援装置。
(付記14)
前記生成部は、前記服薬タイミングに対応するタイミングに、前記患者に体調を問い合わせるメッセージを生成すると共に、前記出力部により出力された前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する付記13に記載の服薬支援装置。
(付記15)
前記服薬情報は、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方の情報を含み、
前記生成部は、前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かに応じて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する
付記12〜付記14のいずれか1項に記載の服薬支援装置。
(付記16)
前記服薬情報は、前記薬の種類、及び前記薬の種類に応じた最適な環境情報を含み、
前記生成部は、前記検知情報として取得した前記患者の周辺の環境情報と、前記最適な環境情報とを比較して、前記患者の周辺の環境の調整を促すメッセージを生成する
付記12〜付記15のいずれか1項に記載の服薬支援装置。
(付記17)
前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬実績を記憶する管理部をさらに含む付記13に記載の服薬支援装置。
(付記18)
前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、体調の履歴を記憶する管理部をさらに含む付記14に記載の服薬支援装置。
(付記19)
前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かの判定結果に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬の効果の履歴を記憶する管理部をさらに含む付記15に記載の服薬支援装置。
(付記20)
患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得し、
前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、
生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる
ことを含む処理をコンピュータが実行する服薬支援方法。
10 服薬支援装置
12 取得部
14 生成部
16 出力部
18 管理部
22 服薬情報DB
22A 患者情報テーブル
22B 処方情報テーブル
22C 薬情報テーブル
22D 最適環境情報テーブル
24 検知情報DB
24A 発話情報テーブル
24B 生体情報テーブル
24C 環境情報テーブル
26 メッセージDB
28 履歴DB
28A 服薬実績テーブル
28B 体調管理テーブル
28C 効果確認テーブル
30 AIスピーカ
32 生体情報センサ
34 環境情報センサ
40 情報処理端末
50 コンピュータ
51 CPU
52 メモリ
53 記憶部
59 記憶媒体
60 服薬支援プログラム
100 服薬支援システム

Claims (13)

  1. 患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得し、
    前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、
    生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる
    ことを含む処理をコンピュータに実行させるための服薬支援プログラム。
  2. 前記服薬情報は、前記薬の種類及び服薬タイミングの情報を含み、
    前記服薬タイミングに前記患者に服薬を促すメッセージを出力すると共に、前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報が、服薬する薬の種類の問い合わせを示している場合に、前記薬の種類を応答するメッセージを生成する
    請求項1に記載の服薬支援プログラム。
  3. 前記服薬タイミングに対応するタイミングに、前記患者に体調を問い合わせるメッセージを出力すると共に、前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する請求項2に記載の服薬支援プログラム。
  4. 前記服薬情報は、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方の情報を含み、
    前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かに応じて、服薬の継続又は中止を促すメッセージを生成する
    請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
  5. 前記服薬情報は、前記薬の種類、及び前記薬の種類に応じた最適な環境情報を含み、
    前記検知情報として取得した前記患者の周辺の環境情報と、前記最適な環境情報とを比較して、前記患者の周辺の環境の調整を促すメッセージを生成する
    請求項1〜請求項4のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
  6. 前記服薬を促すメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬実績を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための請求項2に記載の服薬支援プログラム。
  7. 前記体調を問い合わせるメッセージに対して、前記検知情報として取得した前記患者の発話情報に基づいて、服薬支援の履歴として、体調の履歴を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための請求項3に記載の服薬支援プログラム。
  8. 前記検知情報として取得した前記患者の生体情報が、前記薬の効果及び副作用の少なくとも一方に対応した変化を示しているか否かの判定結果に基づいて、服薬支援の履歴として、服薬の効果の履歴を記憶することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための請求項4に記載の服薬支援プログラム。
  9. 前記服薬支援の履歴を、前記患者に関連するユーザが利用する情報処理端末から参照可能にする請求項6〜請求項8のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
  10. 取得した検知情報を、前記患者に関連するユーザが利用する情報処理端末から参照可能にする請求項1〜請求項9のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
  11. 前記音声出力装置は、AIスピーカである請求項1〜請求項10のいずれか1項に記載の服薬支援プログラム。
  12. 患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得する取得部と、
    前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成する生成部と、
    生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる出力部と、
    を含む服薬支援装置。
  13. 患者に対して処方された薬に関する服薬情報と、前記患者の発話情報、前記患者の生体情報、及び前記患者の周辺の環境情報の少なくとも1つについて検知された検知情報とを取得し、
    前記服薬情報と前記検知情報とに基づいて、服薬の指示、前記患者の体調管理、及び前記患者の周辺の環境管理の少なくとも1つに関するメッセージを生成し、
    生成したメッセージを、前記患者の周辺に配置された音声出力装置から音声出力させる
    ことを含む処理をコンピュータが実行する服薬支援方法。
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