JP2021068382A - 疾患予測システム、保険料算出システム及び疾患予測方法 - Google Patents
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Abstract
Description
[1]ヒトを除く動物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、学習済みモデルを用いて、前記受付手段に入力された動物の顔画像からその動物の疾患に罹患するかを予測判定する判定手段と、を備える疾患予測システムであって、
前記学習済みモデルが、ヒトを除く動物の顔画像とその動物の撮影時から所定期間内の疾患罹患の有無とを教師データとして用いて学習を行い、入力を動物の顔画像とし、出力をその動物が疾患に罹患するかどうかの予測判定とする学習済みモデルであることを特徴とする疾患予測システム。
[2]前記動物が、犬である[1]の疾患予測システム。
[3]前記入力画像が、動物の顔を正面から撮影した画像である[1]または[2]の疾患予測システム。
[4]保険の対象となる動物の顔画像を[1]〜[3]のいずれかの疾患予測システムに入力し、出力された疾患罹患の予測に応じて当該動物の保険料を決定する保険料算出システム。
[5]ヒトを除く動物の顔画像と、その動物の撮影時から所定期間内の疾患への罹患の有無とを教師データとして用いて人工知能に学習させることを特徴とする疾患予測モデルの製造方法。
[6]ヒトを除く動物の顔画像を用意するステップと、
前記顔画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記入力された動物の顔画像から所定期間内にその動物が疾患に罹患するかどうかの予測を出力するステップと、を有する疾患予測方法であって、
前記学習済みモデルが、ヒトを除く動物の顔画像とその動物の撮影時から所定期間内の疾患への罹患の有無とを教師データとして用いて学習を行い、入力を動物の顔画像とし、出力をその動物が所定期間内に疾患に罹患する予測とする学習済みモデルであることを特徴とする疾患予測方法。
本発明の疾患予測システムは、ヒトを除く動物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、学習済みモデルを用いて、前記受付手段に入力された動物の顔画像からその動物の疾患罹患の予測を判定し出力する判定手段と、を備える。
本発明の受付手段は、疾患への罹患を予測したい動物の顔画像の入力を受け付ける手段である。動物としては、犬、猫、ウサギ、フェレット等が挙げられる。画像の受付方法は、スキャン、画像データの入力、送信などいずれの方法であってもよい。顔画像のフォーマットは特に限定されないが、顔画像は、動物の顔を正面から撮影した写真であることが好ましく、図1に表すような動物の顔が大きく写っている写真がより好ましい。そのような写真として、ヒトの運転免許証の写真のような写真が挙げられる。図2のように、動物の健康保険証に用いられる画像も好ましい。画像は、白黒、グレースケール、カラーのいずれであってもよい。動物の顔全体が写っていない画像、画像編集ソフトウェアで形状が編集された画像、複数の動物が写っている画像、目や耳が判別出来ないほど顔が小さく写っている画像あるいは不鮮明な画像は好ましくない。画像については、ノーマライゼーションが施され、解像度等が統一されたものが好ましい。
本発明の判定手段は、ヒトを除く動物の顔画像とその動物の撮影時から所定期間内の疾患罹患の事実とを教師データとして用いて学習を行い、入力を動物の顔画像とし、出力をその動物が疾患に罹患する予測とする学習済みモデルを含む。
本発明において対象となる疾患の種類は特に限定されず、例えば、眼科系疾患、耳科系疾患、皮膚系疾患が挙げられる。眼科系疾患としては、結膜炎、目やに、角膜炎、角膜潰瘍/びらん、流涙症、白内障、緑内障が挙げられる。耳科系疾患としては、外耳炎、中耳炎が挙げられる。皮膚系疾患としては、皮膚炎、アトピー性皮膚炎、膿皮症が挙げられる。
本発明の判定手段は、入力情報として、動物の顔画像を受け付けると、上記学習済みモデルによって、当該動物が顔画像撮影時から所定期間内、好ましくは3年以内、より好ましくは2年以内、さらに好ましくは1年以内に疾患に罹患するかどうかの予測判定を行う。
出力の形式は特に限定されず、例えば、パソコンの画面上において、「今後1年以内に疾患に罹患する可能性あり」、あるいは、「今後1年以内に疾患に罹患する可能性は低い」といった表示をすることで予測判定を出力することができる。
個々の疾患に特定した学習済みモデルを生成した場合には、画像受付後所定期間内に当該疾患に罹患するかどうかの予測判定を行う。複数の疾患を含めて学習済みモデルを生成した場合には、画像受付後所定期間内に、教師データに含まれていた疾患のうちの特定の疾患に罹患するかどうかの予測判定を行う。
本発明の疾患予測システムは、判定手段から判定結果を受信し、判定結果を出力する出力手段を別途有していてもよい。
本発明の保険料算出システムは、保険の対象となる動物の顔画像を上記の疾患予測システムに入力し、出力された疾患罹患の予測に応じて当該動物の保険料を決定するものである。保険料の決定には、疾患罹患の予測のほか、当該動物の種類、年齢、性別、体重等の情報を用いてもよい。
以下、本発明の保険料算出システムの一実施態様を図3を参照しながら説明する。
保険契約者は、端末40から、サーバにアクセスし、保険の対象となる動物の顔画像(写真)、及び、当該動物の種類、品種、写真撮影時の年齢、体重、既往歴などの情報を入力、送信する。
また、保険契約者は、端末40がサーバにアクセスすることによって、サーバにおける疾患予測結果や保険料算出結果を受信することができる。
保険料算出手段12と判定手段(学習済みモデル)11は一つのソフトウェアであってもよい。
人工知能(ニューラルネットワーク)としては、GoogleNetを用い、学習用ソフトウェアとして、NVIDIA DIGITS Ver.3.0.0を用い、写真データを疾患への罹患の有無でラベル付けをしてディープラーニングを行った。
生成された学習済みモデルAについて、学習用に用いた9600枚の写真のうち、2400枚を用いてテストを行ったところ、眼科系疾患の有無の判定の正答率(実際に1年以内に疾患に罹患した動物の写真を「疾患罹患あり」と判定した写真の枚数と、実際に1年以内に疾患に罹患しなかった動物の写真を「疾患罹患なし」と判定した写真の合計枚数の、全体の枚数に対する割合)は70.5%であった。
生成された学習済みモデルBについて、学習用に用いた12800枚の写真のうち、3200枚を用いてテストを行ったところ、耳科系疾患の有無の判定の正答率は56.4%であった。
生成された学習済みモデルCについて、学習用に用いた12800枚の写真のうち、3200枚を用いてテストを行ったところ、皮膚科系疾患の有無の判定の正答率は64.9%であった。
Claims (6)
- ヒトを除く動物の顔画像の入力を受け付ける受付手段と、学習済みモデルを用いて、前記受付手段に入力された動物の顔画像からその動物の疾患に罹患するかを予測判定する判定手段と、を備える疾患予測システムであって、
前記学習済みモデルが、ヒトを除く動物の顔画像とその動物の撮影時から所定期間内の疾患罹患の有無とを教師データとして用いて学習を行い、入力を動物の顔画像とし、出力をその動物が疾患に罹患するかどうかの予測判定とする学習済みモデルであることを特徴とする疾患予測システム。 - 前記動物が、犬である請求項1記載の疾患予測システム。
- 前記入力画像が、動物の顔を正面から撮影した画像である請求項1または2記載の疾患予測システム。
- 保険の対象となる動物の顔画像を請求項1〜3のいずれか一項記載の疾患予測システムに入力し、出力された疾患罹患の予測に応じて当該動物の保険料を決定する保険料算出システム。
- ヒトを除く動物の顔画像と、その動物の撮影時から所定期間内の疾患への罹患の有無とを教師データとして用いて人工知能に学習させることを特徴とする疾患予測モデルの製造方法。
- ヒトを除く動物の顔画像を用意するステップと、
前記顔画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記入力された動物の顔画像から所定期間内にその動物が疾患に罹患するかどうかの予測を出力するステップと、を有する疾患予測方法であって、
前記学習済みモデルが、ヒトを除く動物の顔画像とその動物の撮影時から所定期間内の疾患への罹患の有無とを教師データとして用いて学習を行い、入力を動物の顔画像とし、出力をその動物が所定期間内に疾患に罹患する予測とする学習済みモデルであることを特徴とする疾患予測方法。
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