JP2021071993A - 情報提供システム - Google Patents
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Abstract
【課題】作業を短時間に行うことができ、出力される情報を安心して用いることが可能となる情報提供システムを提供する。【解決手段】特定の医療機器及び特定の医療機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを取得する取得手段と、医療機器の画像データを有する評価対象情報、及び前記評価対象情報に紐づくメタＩＤ、を有する学習データを複数備えたデータ構造を用いて、機械学習により構築された第１データベースと、第１メタＩＤを選択するメタＩＤ選択手段と、コンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、前記第１参照情報と、前記第１コンテンツＩＤと、前記第１メタＩＤと、前記評価対象情報と、を含む出力情報を出力する出力手段を備える。【選択図】図３
Description
本発明は、情報提供システムに関する。
近年、取得した画像から所定の情報をユーザに提供する技術が注目されている。例えば、特許文献１は、ウェアラブル端末から農作物の画像を取得し、予測した収穫時期をウェアラブル端末の表示板に拡張現実として表示される。
特許文献１のウェアラブル端末表示システムは、 ウェアラブル端末の表示板に、農作物の収穫時期を表示するウェアラブル端末表示システムであって、 前記ウェアラブル端末の視界に入った農作物の画像を取得する画像取得手段と、 前記画像を解析して、前記農作物の種類を特定する特定手段と、前記種類に応じて、判定基準を選択する選択手段と、前記判定基準に基づいて、前記画像を解析して色およびサイズを判定する判定手段と、前記判定の結果に基づいて、前記農作物の収穫時期を予測する予測手段と、前記ウェアラブル端末の表示板に、前記表示板を透過して見える前記農作物に対して、前記予測された収穫時期を拡張現実として表示する収穫時期表示手段と、を備える。
しかしながら、特許文献１に開示されたウェアラブル端末表示システムは、画像を解析して農作物の種類を特定する。このため、画像と農作物の関係を新たに取得した場合には、この関係を新たに機械学習により学習させる必要がある。このため、新たな関係を取得した場合にはその更新に時間が掛かるという問題点があった。また、出力された情報に対する根拠が表示されないため、ユーザは出力された情報を安心して用いることができないという問題点があった。
そこで本発明は、上述した問題に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、作業を短時間で行うことが可能となり、出力される情報を安心して用いることが可能となる情報提供システムを提供することにある。
本発明に係る情報提供システムは、医療機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した参照情報を選択する情報提供システムであって、特定の医療機器及び前記特定の医療機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを取得する取得手段と、画像データを有する評価対象情報、及び前記評価対象情報に紐づくメタＩＤ、を有する学習データを複数備えたデータ構造を用いて、機械学習により構築された第１データベースと、前記第１データベースを参照し、前記取得データに基づいて、複数の前記メタＩＤのうち第１メタＩＤを選択するメタＩＤ選択手段と、
前記メタＩＤに紐づくコンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、前記第２データベースを参照し、前記第１メタＩＤに基づいて、複数の前記コンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、前記第２データベースを参照し、前記第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の前記参照情報のうち第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、前記第１参照情報を含む出力情報を出力する出力手段を備え、前記画像データは、前記医療機器と、前記医療機器を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有し、前記出力手段は、前記第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報と、前記第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとを含む前記出力情報を出力することを特徴とする。
前記メタＩＤに紐づくコンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、前記第２データベースを参照し、前記第１メタＩＤに基づいて、複数の前記コンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、前記第２データベースを参照し、前記第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の前記参照情報のうち第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、前記第１参照情報を含む出力情報を出力する出力手段を備え、前記画像データは、前記医療機器と、前記医療機器を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有し、前記出力手段は、前記第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報と、前記第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとを含む前記出力情報を出力することを特徴とする。
本発明に係る情報提供システムは、介護機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した参照情報を選択する情報提供システムであって、特定の介護機器及び前記特定の介護機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを取得する取得手段と、画像データを有する評価対象情報、及び前記評価対象情報に紐づくメタＩＤ、を有する学習データを複数備えたデータ構造を用いて、機械学習により構築された第１データベースと、前記第１データベースを参照し、前記取得データに基づいて、複数の前記メタＩＤのうち第１メタＩＤを選択するメタＩＤ選択手段と、前記メタＩＤに紐づくコンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、前記第２データベースを参照し、前記第１メタＩＤに基づいて、複数の前記コンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、前記第２データベースを参照し、前記第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の前記参照情報のうち第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、前記第１参照情報を含む出力情報を出力する出力手段を備え、前記画像データは、前記介護機器と、前記介護機器を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有し、前記出力手段は、前記第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報と、前記第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとを含む前記出力情報を出力することを特徴とする。
本発明によれば、作業を短時間で行うことが可能となり、出力される情報を安心して用いることが可能となる。
以下、本発明の実施形態における情報提供システムの一例について、図面を参照しながら説明する。
（情報提供システム１００の構成）
図１は、本実施形態における情報提供システム１００の全体の構成を示すブロック図である。
図１は、本実施形態における情報提供システム１００の全体の構成を示すブロック図である。
情報提供システム１００は、装置を使用するユーザに利用される。以下、装置が医療機器４である場合について説明する。情報提供システム１００は、医療機器を使用する臨床工学技士等の医療関係者等のユーザに利用される。情報提供システム１００は、主に臨床工学技士等の医療関係者が使用する医療機器４を対象として用いられる。情報提供システム１００は、医療機器４の画像データを有する取得データから、医療機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した第１参照情報を選択する。情報提供システム１００は、例えば医療機器４のマニュアルをユーザに提供できるほか、例えば医療機器４に関するインシデント情報をユーザに提供できる。これにより、ユーザは、医療機器４のマニュアルや医療機器４に関するインシデントを把握することができる。
また、情報提供システム１００は、第１参照情報と合わせて、当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤと、第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報と、を含む出力情報が出力される。このため、第１参照情報がどのような情報に基づいて選択された情報であるか、その根拠を表示することができるため、第１参照情報を安心して用いることが可能となる。
図１に示すように、情報提供システム１００は、情報提供装置１を備える。情報提供装置１は、例えば公衆通信網７を介してユーザ端末５及びサーバ６の少なくとも何れかと接続されてもよい。
図２は、本実施形態における情報提供システム１００を使用した一例を示す模式図である。情報提供装置１は、第１画像データを有する取得データを取得する。情報提供装置１は、取得した取得データに基づいて、第１メタＩＤを選択し、ユーザ端末５に送信する。情報提供装置１は、ユーザ端末５から第１メタＩＤを取得する。情報提供装置１は、取得した第１メタＩＤに基づいて、第１参照情報を選択し、ユーザ端末５に送信する。これにより、ユーザは、医療機器４のマニュアル等を有する第１参照情報を把握することができる。
図３は、本実施形態におけるメタＩＤ推定処理用データベース及び参照用データベースの一例を示す模式図である。情報提供装置１は、メタＩＤ推定処理用データベース（第１データベース）を参照し、取得した取得データに基づいて、複数のメタＩＤのうち第１メタＩＤを選択する。情報提供装置１は、参照用データベース（第２データベース）を参照し、選択した第１メタＩＤに基づいて、複数のコンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択する。情報提供装置１は、参照用データベースを参照し、選択した第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の参照情報のうち第１参照情報を選択する。
メタＩＤ推定処理用データベースは、機械学習用のデータ構造を用いて、機械学習により構築される。機械学習のデータ構造は、医療機器４に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した参照情報を選択するときに利用するメタＩＤ推定処理用データベースを構築するために用いられ、情報提供装置１（コンピュータ）の備える保存部１０４に記憶される。
図４は、本実施形態における機械学習用のデータ構造の一例を示す模式図である。機械学習用のデータ構造は、学習データを複数備える。複数の学習データは、情報提供装置１の備える制御部１８が実行する機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを構築するために用いられる。メタＩＤ推定処理用データベースは、機械学習用のデータ構造を用いて機械学習することで構築された学習済みモデルであってもよい。
学習データは、評価対象情報と、メタＩＤとを有する。メタＩＤ推定処理用データベースは、保存部１０４に記憶される。
評価対象情報は、画像データを有する。画像データは、医療機器４と、医療機器４を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有する。画像は、静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。識別ラベルは、形名、型名、ユーザ等が医療機器４を識別するために付与した管理番号等の文字列からなるものが用いられてもよいし、バーコード等の一次元コード、ＱＲコード（登録商標）等の二次元コード等が用いられてもよい。評価対象情報は、更に、インシデント情報を有していてもよい。
インシデント情報は、医療機器４におけるヒヤリハットや、厚生労働省等の行政機関等が発行する医療機器４の事故事例等を含む。インシデント情報は、医療機器４で生じるアラームに関するアラーム情報を含んでいてもよい。インシデント情報は、例えば、音声等のファイルであってもよく、日本語に対応する外国語等の翻訳された音声等のファイルであってもよい。例えば、ある１ヶ国の音声言語が登録されれば、それに合わせて対応する外国語の翻訳音声ファイルが記憶されてもよい。
メタＩＤは、文字列からなり、コンテンツＩＤに紐づけられる。メタＩＤは、参照情報よりも容量が小さいものとなる。メタＩＤは、画像データに示された医療機器４を分類する装置メタＩＤと、画像データに示された医療機器４の作業手順に関する作業手順メタＩＤと、を有する。メタＩＤは、取得データに示されたインシデント情報に関するインシデントメタＩＤを有していてもよい。
取得データは、第１画像データを有する。第１画像データは、特定の医療機器及び特定の医療機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した画像である。第１画像データは、例えばユーザ端末５のカメラ等により撮影された画像データである。取得データは、更にインシデント情報を有していてもよい。
図３に示すように、メタＩＤ推定処理用データベースには、評価対象情報と、メタＩＤとの間におけるメタ連関度が記憶される。メタ連関度は、評価対象情報と、メタＩＤとが紐づく度合いを示しており、例えば百分率、１０段階、又は５段階等の３段階以上で示される。例えば図３では、評価対象情報に含まれる「画像データＡ」は、メタＩＤ「ＩＤａａ」との間におけるメタ連関度「２０％」を示し、メタＩＤ「ＩＤａｂ」との間におけるメタ連関度「５０％」を示す。この場合、「ＩＤａｂ」は「ＩＤａａ」に比べて「画像データＡ」との繋がりが強いことを示す。
メタＩＤ推定処理用データベースは、例えばメタ連関度を算出できるアルゴリズムを有してもよい。メタＩＤ推定処理用データベースとして、例えば評価対象情報、メタＩＤ、及びメタ連関度に基づいて最適化された関数（分類器）が用いられてもよい。
メタＩＤ推定処理用データベースは、例えば機械学習を用いて構築される。機械学習の方法として、例えば深層学習が用いられる。メタＩＤ推定処理用データベースは、例えばニューラルネットワークで構成され、その場合、メタ連関度は隠れ層及び重み変数で示されてもよい。
図５は、本実施形態におけるメタＩＤ推定処理用データベースに記憶される第１承認情報の一例を示す模式図である。メタＩＤ推定処理用データベースは、評価対象情報とメタＩＤとが承認されたことを示す第１承認情報が記憶される。第１承認情報は、評価対象情報とメタＩＤとが承認された時を示す第１承認時情報、評価対象情報とメタＩＤとを承認した者を示す第１承認者情報、及び、評価対象情報と前記メタＩＤとが承認された際の理由を示す第１承認メタ情報、の少なくとも何れかを含む。第１承認時情報及び第１承認者情報は、文字列データで構成されてもよい。第１承認メタ情報は、承認された理由がコメント等の文字列データで構成されてもよい。メタＩＤ推定処理用データベースは、評価対象情報とメタＩＤとメタ連関度が承認されたことを示す第１承認情報が記憶されていてもよい。
図４に示すように、参照用データベースは、コンテンツＩＤと、参照情報と、が複数記憶される。参照用データベースは、保存部１０４に記憶される。
コンテンツＩＤは、文字列からなり、１又は複数のメタＩＤに紐づけられる。コンテンツＩＤは、参照情報よりも容量が小さいものとなる。コンテンツＩＤは、参照情報に示された医療機器４を分類する装置ＩＤと、参照情報に示された医療機器４の作業手順に関する作業手順ＩＤと、を有する。コンテンツＩＤは、参照情報に示された医療機器４のインシデント情報に関するインシデントＩＤを更に有していてもよい。装置ＩＤは、メタＩＤにおける装置メタＩＤに紐づけられ、作業手順ＩＤは、メタＩＤにおける作業手順メタＩＤに紐づけられる。インシデントＩＤは、インシデントメタＩＤに紐づけられる。
参照情報は、コンテンツＩＤに対応する。１つの参照情報に対しては、１つのコンテンツＩＤが割り当てられている。参照情報は、医療機器４に関する情報を有する。参照情報は、医療機器４のマニュアル、分割マニュアル、インシデント情報、ドキュメント情報、履歴情報等、を有する。参照情報は、意味のある情報がひとまとまりのデータの塊となったチャンク構造であってもよい。参照情報は、動画ファイルであってもよい。参照情報は、音声ファイルであってもよく、日本語に対応する外国語等の翻訳された音声等のファイルであってもよい。例えば、ある１ヶ国の音声言語が登録されれば、それに合わせて対応する外国語の翻訳音声ファイルが記憶されてもよい。
マニュアルは、装置情報と、作業手順情報とを有する。装置情報は、医療機器４を分類する情報であり、仕様（スペック）、操作保守マニュアル等を含む。作業手順情報は、医療機器４の作業手順に関する情報を有する。装置情報は、装置ＩＤに紐づけられ、作業手順情報は、作業手順ＩＤに紐づけられていてもよい。参照情報は、装置情報、作業手順情報を有していてもよい。
分割マニュアルは、マニュアルが所定の範囲で分割されたものである。分割マニュアルは、マニュアルが例えばページ毎、章毎、意味のある情報がひとまとまりのデータの塊となったチャンク構造毎に、分割されたものであってもよい。マニュアル、分割マニュアルは、動画であってもよいし、音声データであってもよい。
インシデント情報は、上記したように、医療機器４におけるヒヤリハットや、厚生労働省等の行政機関等が発行する医療機器４の事故事例等を含む。また、インシデント情報は、上記したように、医療機器４で生じるアラームに関するアラーム情報を含んでいてもよい。このとき、インシデント情報は、装置ＩＤ、作業手順ＩＤの少なくとも何れかに紐づけられていてもよい。
ドキュメント情報は、医療機器４の仕様書、報告書、リポート等を有する。
履歴情報は、医療機器４の点検、故障、修理等の履歴に関する情報である。
図６は、本実施形態における参照用データベースに記憶される第２承認情報の一例を示す模式図である。参照用データベースは、コンテンツＩＤと参照情報とが承認されたことを示す第２承認情報が記憶される。第２承認情報は、コンテンツＩＤと参照情報とが承認された時を示す第２承認時情報、コンテンツＩＤと参照情報とを承認した者を示す第２承認者情報、及び、コンテンツＩＤと前記参照情報とが承認された際の理由を示す第２承認メタ情報、の少なくとも何れかを含む。第２承認時情報及び第２承認者情報は、文字列データで構成されてもよい。第２承認メタ情報は、承認された理由がコメント等の文字列データで構成されてもよい。
＜情報提供装置１＞
図７は、情報提供装置１の構成の一例を示す模式図である。情報提供装置１として、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のほか、スマートフォンやタブレット端末等の電子機器が用いられてもよい。情報提供装置１は、筐体１０と、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。
図７は、情報提供装置１の構成の一例を示す模式図である。情報提供装置１として、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のほか、スマートフォンやタブレット端末等の電子機器が用いられてもよい。情報提供装置１は、筐体１０と、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、情報提供装置１全体を制御する。ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。保存部１０４は、機械学習用のデータ構造、取得データ、メタＩＤ推定処理用データベース、参照用データベース、等の各種情報が保存される。保存部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）のほか、ＳＳＤ（solid state drive）等が用いられる。
Ｉ／Ｆ１０５は、公衆通信網７を介してユーザ端末５等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０６は、入力部分１０８との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分１０８として、例えばキーボードが用いられ、情報提供システム１００を利用するユーザは、入力部分１０８を介して、各種情報又は情報提供装置１の制御コマンド等を入力又は選択する。Ｉ／Ｆ１０７は、出力部分１０９との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分１０９は、保存部１０４に保存された各種情報、又は情報提供装置１の処理状況等を出力する。出力部分１０９として、ディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式でもよい。この場合、出力部分１０９が入力部分１０８を含む構成としてもよい。
図８は、情報提供装置１の機能の一例を示す模式図である。情報提供装置１は、取得部１１と、メタＩＤ選択部１２と、コンテンツＩＤ選択部１３と、参照情報選択部１４と、入力部１５と、出力部１６と、記憶部１７と、制御部１８とを備える。なお、図８に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各機能は、例えば人工知能により制御されてもよい。ここで、「人工知能」は、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
＜取得部１１＞
取得部１１は、取得データ等の各種情報を取得する。取得部１１は、メタＩＤ推定処理用データベースを構築するための学習データを取得する。
取得部１１は、取得データ等の各種情報を取得する。取得部１１は、メタＩＤ推定処理用データベースを構築するための学習データを取得する。
＜メタＩＤ選択部１２＞
メタＩＤ選択部１２は、メタＩＤ推定処理用データベースを参照し、取得データに基づいて、複数のメタＩＤのうち第１メタＩＤを選択する。メタＩＤ選択部１２は、例えば図３に示したメタＩＤ推定処理用データベースを用いた場合、取得データに含まれる「第１画像データ」と同一又は類似する評価対象情報（例えば「画像データＡ」）を選択する。また、メタＩＤ選択部１２は、例えば図３に示したメタＩＤ推定処理用データベースを用いた場合、取得データに含まれる「第１画像データ」と「インシデント情報」と同一又は類似する評価対象情報（例えば「画像データＢ」と「インシデント情報Ａ」）を選択する。
メタＩＤ選択部１２は、メタＩＤ推定処理用データベースを参照し、取得データに基づいて、複数のメタＩＤのうち第１メタＩＤを選択する。メタＩＤ選択部１２は、例えば図３に示したメタＩＤ推定処理用データベースを用いた場合、取得データに含まれる「第１画像データ」と同一又は類似する評価対象情報（例えば「画像データＡ」）を選択する。また、メタＩＤ選択部１２は、例えば図３に示したメタＩＤ推定処理用データベースを用いた場合、取得データに含まれる「第１画像データ」と「インシデント情報」と同一又は類似する評価対象情報（例えば「画像データＢ」と「インシデント情報Ａ」）を選択する。
評価対象情報として、取得データと一部一致又は完全一致する情報が選択されるほか、例えば類似（同一概念等を含む）する情報が用いられる。取得データ及び評価対象情報は、それぞれ等しい特徴の情報を含むことで、選択すべき評価対象情報の精度を向上させることができる。
メタＩＤ選択部１２は、選択した評価対象情報に紐づく複数のメタＩＤのうち１以上の第１メタＩＤを選択する。例えばメタＩＤ選択部１２は、例えば図３に示したメタＩＤ推定処理用データベースを用いた場合、選択した「画像データＡ」に紐づく複数のメタＩＤ「ＩＤａａ」、「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」、「ＩＤｂａ」、「ＩＤｃａ」のうち、メタＩＤ「ＩＤａａ」、「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」を第１メタＩＤとして選択する。
なお、メタＩＤ選択部１２は、あらかじめメタ連関度に閾値を設定しておき、その閾値より高いメタ連関度を有するメタＩＤを第１メタＩＤとして選択するようにしてもよい。例えば、メタ連関度が５０％以上を閾値としたとき、メタ連関度５０％以上である「ＩＤａｂ」を第１メタＩＤとして選択するようにしてもよい。
＜コンテンツＩＤ選択部１３＞
コンテンツＩＤ選択部１３は、参照用データベースを参照し、第１メタＩＤに基づいて、複数のコンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、例えば図３に示した参照用データベースを用いた場合、選択した第１メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」に紐づけられるコンテンツＩＤ（例えば「コンテンツＩＤ−Ａ」「コンテンツＩＤ−Ｂ」）を第１コンテンツＩＤとして選択する。図３に示した参照用データベースでは、「コンテンツＩＤ−Ａ」は、メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」に紐づけられ、「コンテンツＩＤ−Ｂ」は、メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｃ」に紐づけられる。即ち、コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」のうちの何れか及びこれらの組み合わせ、に紐づけられるコンテンツＩＤを第１コンテンツＩＤとして選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤを検索クエリとして用い、この検索クエリに一致又は部分一致した結果を第１コンテンツＩＤとして選択する。
コンテンツＩＤ選択部１３は、参照用データベースを参照し、第１メタＩＤに基づいて、複数のコンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、例えば図３に示した参照用データベースを用いた場合、選択した第１メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」に紐づけられるコンテンツＩＤ（例えば「コンテンツＩＤ−Ａ」「コンテンツＩＤ−Ｂ」）を第１コンテンツＩＤとして選択する。図３に示した参照用データベースでは、「コンテンツＩＤ−Ａ」は、メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」に紐づけられ、「コンテンツＩＤ−Ｂ」は、メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｃ」に紐づけられる。即ち、コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤ「ＩＤａａ」「ＩＤａｂ」、「ＩＤａｃ」のうちの何れか及びこれらの組み合わせ、に紐づけられるコンテンツＩＤを第１コンテンツＩＤとして選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤを検索クエリとして用い、この検索クエリに一致又は部分一致した結果を第１コンテンツＩＤとして選択する。
また、選択した第１メタＩＤのうち装置メタＩＤがコンテンツＩＤの装置ＩＤに紐づけられ、作業手順メタＩＤがコンテンツＩＤの作業手順ＩＤに紐づけられるとき、コンテンツＩＤ選択部１３は、装置メタＩＤに紐づく装着ＩＤを有するコンテンツＩＤを、又は、作業手順メタＩＤに紐づく作業手順ＩＤを有するコンテンツＩＤを、第１コンテンツＩＤとして選択する。
＜参照情報選択部１４＞
参照情報選択部１４は、参照用データベースを参照し、第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の参照情報のうち第１参照情報を選択する。参照情報選択部１４は、例えば図３に示した参照用データベースを用いた場合、選択した第１コンテンツＩＤ「コンテンツＩＤ−Ａ」に対応する参照情報（例えば「参照情報Ａ」）を第１参照情報として選択する。
参照情報選択部１４は、参照用データベースを参照し、第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の参照情報のうち第１参照情報を選択する。参照情報選択部１４は、例えば図３に示した参照用データベースを用いた場合、選択した第１コンテンツＩＤ「コンテンツＩＤ−Ａ」に対応する参照情報（例えば「参照情報Ａ」）を第１参照情報として選択する。
＜入力部１５＞
入力部１５は、情報提供装置１に各種情報を入力する。入力部１５は、Ｉ／Ｆ１０５を介して学習データ、取得データ等の各種情報を入力するほか、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から各種情報を入力する。
入力部１５は、情報提供装置１に各種情報を入力する。入力部１５は、Ｉ／Ｆ１０５を介して学習データ、取得データ等の各種情報を入力するほか、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から各種情報を入力する。
＜出力部１６＞
出力部１６は、評価対象情報、第１メタＩＤ、第１コンテンツＩＤ、第１参照情報、第１承認情報、第２承認情報等の各種情報を含む出力情報を出力部分１０９等に出力する。出力部１６は、例えば公衆通信網７を介して、第１メタＩＤ、出力情報を、ユーザ端末５等に送信する。
出力部１６は、評価対象情報、第１メタＩＤ、第１コンテンツＩＤ、第１参照情報、第１承認情報、第２承認情報等の各種情報を含む出力情報を出力部分１０９等に出力する。出力部１６は、例えば公衆通信網７を介して、第１メタＩＤ、出力情報を、ユーザ端末５等に送信する。
＜記憶部１７＞
記憶部１７は、機械学習用のデータ構造、取得データ等の各種情報を保存部１０４に記憶し、必要に応じて保存部１０４に記憶された各種情報を取出す。また、記憶部１７は、メタＩＤ推定処理用データベース、参照用データベース、後述するコンテンツデータベース、後述するシーンモデルデータベース等の各種データベースを、保存部１０４に記憶し、必要に応じて保存部１０４に記憶された各種データベースを取出す。
記憶部１７は、機械学習用のデータ構造、取得データ等の各種情報を保存部１０４に記憶し、必要に応じて保存部１０４に記憶された各種情報を取出す。また、記憶部１７は、メタＩＤ推定処理用データベース、参照用データベース、後述するコンテンツデータベース、後述するシーンモデルデータベース等の各種データベースを、保存部１０４に記憶し、必要に応じて保存部１０４に記憶された各種データベースを取出す。
＜制御部１８＞
制御部１８は、機械学習用のデータ構造を用いて、第１データベースを構築するための機械学習を実行する。制御部１８は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン、決定木、回帰木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング木、ニューラルネットワーク、ベイズ、時系列、クラスタリング、アンサンブル学習等により機械学習を実行する。
制御部１８は、機械学習用のデータ構造を用いて、第１データベースを構築するための機械学習を実行する。制御部１８は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン、決定木、回帰木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング木、ニューラルネットワーク、ベイズ、時系列、クラスタリング、アンサンブル学習等により機械学習を実行する。
＜医療機器４＞
医療機器４は、例えばペースメーカ、冠動脈ステント、人工血管、ＰＴＣＡカテーテル、中心静脈カテーテル、吸収性体内固定用ボルト、粒子線治療装置、人工透析器、硬膜外用カテーテル、輸液ポンプ、自動腹膜灌流用装置、人工骨、人工心肺装置、多人数用透析液供給装置、成分採血装置、人工呼吸器、プログラム等の高度管理医療機器（ＧＨＴＦ（Global Harmonization Task Force）のクラス分類「クラスIII」及び「クラスIＶ」に相当。）を含む。医療機器４は、例えばＸ線撮影装置、心電計、超音波診断装置、注射針、採血針、真空採血管、輸液ポンプ用輸液セット、フォーリーカテーテル、吸引カテーテル、補聴器、家庭用マッサージ器、コンドーム、プログラム等の管理医療機器（ＧＨＴＦのクラス分類「クラスII」に相当。）を含む。医療機器４は、例えば経腸栄養注入セット、ネブライザ、Ｘ線フィルム、血液ガス分析装置、手術用不織布、プログラム等の一般医療機器（ＧＨＴＦのクラス分類「クラスI」に相当。）を含む。医療機器４は、法令で定められた医療機器だけでなく、見た目や構造等が医療機器と類似した法令で定められていない機械器具等（ベッド等）を含む。医療機器４は、病院等の医療現場で用いられる機器であってもよく、患者のカルテや電子カルテが記憶された医療情報機器や、病院内のスタッフの情報等が記憶された情報機器を含む。
医療機器４は、例えばペースメーカ、冠動脈ステント、人工血管、ＰＴＣＡカテーテル、中心静脈カテーテル、吸収性体内固定用ボルト、粒子線治療装置、人工透析器、硬膜外用カテーテル、輸液ポンプ、自動腹膜灌流用装置、人工骨、人工心肺装置、多人数用透析液供給装置、成分採血装置、人工呼吸器、プログラム等の高度管理医療機器（ＧＨＴＦ（Global Harmonization Task Force）のクラス分類「クラスIII」及び「クラスIＶ」に相当。）を含む。医療機器４は、例えばＸ線撮影装置、心電計、超音波診断装置、注射針、採血針、真空採血管、輸液ポンプ用輸液セット、フォーリーカテーテル、吸引カテーテル、補聴器、家庭用マッサージ器、コンドーム、プログラム等の管理医療機器（ＧＨＴＦのクラス分類「クラスII」に相当。）を含む。医療機器４は、例えば経腸栄養注入セット、ネブライザ、Ｘ線フィルム、血液ガス分析装置、手術用不織布、プログラム等の一般医療機器（ＧＨＴＦのクラス分類「クラスI」に相当。）を含む。医療機器４は、法令で定められた医療機器だけでなく、見た目や構造等が医療機器と類似した法令で定められていない機械器具等（ベッド等）を含む。医療機器４は、病院等の医療現場で用いられる機器であってもよく、患者のカルテや電子カルテが記憶された医療情報機器や、病院内のスタッフの情報等が記憶された情報機器を含む。
＜ユーザ端末５＞
ユーザ端末５は、医療機器４を管理するユーザが保有する端末を示す。ユーザ端末５として、主にＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）の１種類であるホロレンズ（登録商標）であってもよい。ユーザは、ユーザ端末５の第１メタＩＤ、第１参照情報をヘッドマウントディスプレイ又はホロレンズ等の透過して表示する表示部を介して、作業エリアや特定の医療機器を透過して確認することができる。これによりユーザは、目の前の状況を確認しつつ、取得された取得データに基づいて、選択されるマニュアル等を合わせて確認することが可能となる。ユーザ端末５は、この他、携帯電話（携帯端末）、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器のほか、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。ユーザ端末５は、例えば公衆通信網７を介して情報提供装置１と接続されるほか、例えば情報提供装置１と直接接続されてもよい。ユーザは、ユーザ端末５を用いて、情報提供装置１から第１参照情報を取得するほか、例えば情報提供装置１の制御を行ってもよい。
ユーザ端末５は、医療機器４を管理するユーザが保有する端末を示す。ユーザ端末５として、主にＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）の１種類であるホロレンズ（登録商標）であってもよい。ユーザは、ユーザ端末５の第１メタＩＤ、第１参照情報をヘッドマウントディスプレイ又はホロレンズ等の透過して表示する表示部を介して、作業エリアや特定の医療機器を透過して確認することができる。これによりユーザは、目の前の状況を確認しつつ、取得された取得データに基づいて、選択されるマニュアル等を合わせて確認することが可能となる。ユーザ端末５は、この他、携帯電話（携帯端末）、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器のほか、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。ユーザ端末５は、例えば公衆通信網７を介して情報提供装置１と接続されるほか、例えば情報提供装置１と直接接続されてもよい。ユーザは、ユーザ端末５を用いて、情報提供装置１から第１参照情報を取得するほか、例えば情報提供装置１の制御を行ってもよい。
＜サーバ６＞
サーバ６には、上述した各種情報が記憶される。サーバ６には、例えば公衆通信網７を介して送られてきた各種情報が蓄積される。サーバ６には、例えば保存部１０４と同様の情報が記憶され、公衆通信網７を介して情報提供装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。すなわち、情報提供装置１は、保存部１０４の代わりにサーバ６を用いてもよい。
サーバ６には、上述した各種情報が記憶される。サーバ６には、例えば公衆通信網７を介して送られてきた各種情報が蓄積される。サーバ６には、例えば保存部１０４と同様の情報が記憶され、公衆通信網７を介して情報提供装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。すなわち、情報提供装置１は、保存部１０４の代わりにサーバ６を用いてもよい。
＜公衆通信網７＞
公衆通信網７は、情報提供装置１等が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網７は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、公衆通信網７は、有線通信網には限定されず、無線通信網等の公知の通信網で実現してもよい。
公衆通信網７は、情報提供装置１等が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網７は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、公衆通信網７は、有線通信網には限定されず、無線通信網等の公知の通信網で実現してもよい。
（情報提供システム１００の動作の一例）
次に、本実施形態における情報提供システム１００の動作の一例について説明する。図９は、本実施形態における情報提供システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
次に、本実施形態における情報提供システム１００の動作の一例について説明する。図９は、本実施形態における情報提供システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
＜取得ステップＳ１１＞
先ず、取得部１１は、取得データを取得する（取得ステップＳ１１）。取得部１１は、入力部１５を介して、取得データを取得する。取得部１１は、ユーザ端末５により撮像された第１画像データと、サーバ６等に記憶されたインシデント情報と、を有する取得データを取得する。取得部１１は、例えば記憶部１７を介して取得データを保存部１０４に保存する。
先ず、取得部１１は、取得データを取得する（取得ステップＳ１１）。取得部１１は、入力部１５を介して、取得データを取得する。取得部１１は、ユーザ端末５により撮像された第１画像データと、サーバ６等に記憶されたインシデント情報と、を有する取得データを取得する。取得部１１は、例えば記憶部１７を介して取得データを保存部１０４に保存する。
取得データは、ユーザ端末５により生成されてもよい。ユーザ端末５は、特定の医療機器及び特定の医療機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを生成する。ユーザ端末５は、さらにインシデント情報を生成してもよいし、サーバ６等からインシデント情報を取得してもよい。ユーザ端末５は、第１画像データとインシデント情報とを有する取得データを生成してもよい。ユーザ端末５は、生成した取得データを情報提供装置１に送信する。入力部１５は、取得データを受信し、取得部１１は、取得データを取得する。
＜メタＩＤ選択ステップＳ１２＞
次に、メタＩＤ選択部１２は、メタＩＤ推定処理用データベースを参照し、取得データに基づいて、複数のメタＩＤのうち第１メタＩＤを選択する（メタＩＤ選択ステップＳ１２）。メタＩＤ選択部１２は、取得部１１により取得された取得データを取得し、保存部１０４に保存されたメタＩＤ推定処理用データベースを取得する。メタＩＤ選択部１２は、１つの取得データに対して１つの第１メタＩＤを選択するほか、例えば１つの取得データに対して複数の第１メタＩＤを選択してもよい。メタＩＤ選択部１２は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１メタＩＤを保存部１０４に保存する。
次に、メタＩＤ選択部１２は、メタＩＤ推定処理用データベースを参照し、取得データに基づいて、複数のメタＩＤのうち第１メタＩＤを選択する（メタＩＤ選択ステップＳ１２）。メタＩＤ選択部１２は、取得部１１により取得された取得データを取得し、保存部１０４に保存されたメタＩＤ推定処理用データベースを取得する。メタＩＤ選択部１２は、１つの取得データに対して１つの第１メタＩＤを選択するほか、例えば１つの取得データに対して複数の第１メタＩＤを選択してもよい。メタＩＤ選択部１２は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１メタＩＤを保存部１０４に保存する。
メタＩＤ選択部１２は、第１メタＩＤをユーザ端末５に送信し、ユーザ端末５の表示部に表示させる。これにより、ユーザは、選択された第１メタＩＤ等を確認することができる。なお、メタＩＤ選択部１２は、第１メタＩＤを情報提供装置１の出力部分１０９に表示させてもよい。メタＩＤ選択部１２は、第１メタＩＤをユーザ端末５に送信するのを省略してもよい。
＜コンテンツＩＤ選択ステップＳ１３＞
次に、コンテンツＩＤ選択部１３は、参照用データベースを参照し、第１メタＩＤに基づいて、複数のコンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択する（コンテンツＩＤ選択ステップＳ１３）。コンテンツＩＤ選択部１３は、メタＩＤ選択部１２により選択された第１メタＩＤを取得し、保存部１０４に保存された参照用データベースを取得する。コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤに対して１つの第１コンテンツＩＤを選択するほか、例えば１つの第１メタＩＤに対して複数の第１コンテンツＩＤを選択してもよい。つまり、コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤを検索クエリとして用い、この検索クエリに一致又は部分一致した結果を第１コンテンツＩＤとして選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１コンテンツＩＤを保存部１０４に保存する。
次に、コンテンツＩＤ選択部１３は、参照用データベースを参照し、第１メタＩＤに基づいて、複数のコンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択する（コンテンツＩＤ選択ステップＳ１３）。コンテンツＩＤ選択部１３は、メタＩＤ選択部１２により選択された第１メタＩＤを取得し、保存部１０４に保存された参照用データベースを取得する。コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤに対して１つの第１コンテンツＩＤを選択するほか、例えば１つの第１メタＩＤに対して複数の第１コンテンツＩＤを選択してもよい。つまり、コンテンツＩＤ選択部１３は、第１メタＩＤを検索クエリとして用い、この検索クエリに一致又は部分一致した結果を第１コンテンツＩＤとして選択する。コンテンツＩＤ選択部１３は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１コンテンツＩＤを保存部１０４に保存する。
＜参照情報選択ステップＳ１４＞
次に、参照情報選択部１４は、参照用データベースを参照し、第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の参照情報のうち第１参照情報を選択する（参照情報選択ステップＳ１４）。参照情報選択部１４は、コンテンツＩＤ選択部１３により選択された第１コンテンツＩＤを取得し、保存部１０４に保存された参照用データベースを取得する。参照情報選択部１４は、１つの第１コンテンツＩＤに対応する１つの第１参照情報を選択する。参照情報選択部１４は、複数の第１コンテンツＩＤを選択したとき、それぞれの第１コンテンツＩＤに対応するそれぞれの第１参照情報を選択してもよい。これにより、複数の第１参照情報が選択される。参照情報選択部１４は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１参照情報を保存部１０４に保存する。
次に、参照情報選択部１４は、参照用データベースを参照し、第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の参照情報のうち第１参照情報を選択する（参照情報選択ステップＳ１４）。参照情報選択部１４は、コンテンツＩＤ選択部１３により選択された第１コンテンツＩＤを取得し、保存部１０４に保存された参照用データベースを取得する。参照情報選択部１４は、１つの第１コンテンツＩＤに対応する１つの第１参照情報を選択する。参照情報選択部１４は、複数の第１コンテンツＩＤを選択したとき、それぞれの第１コンテンツＩＤに対応するそれぞれの第１参照情報を選択してもよい。これにより、複数の第１参照情報が選択される。参照情報選択部１４は、例えば記憶部１７を介して、選択した第１参照情報を保存部１０４に保存する。
＜出力ステップＳ１５＞
図１０は、本実施形態における情報提供システムに出力される出力情報の一例を示す模式図である。次に、出力部１６は、第１参照情報を含む出力情報を、出力部分１０９やユーザ端末５に出力する（出力ステップＳ１５）。更に、出力部１６は、当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤと、第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報と、を含む出力情報を出力する。
図１０は、本実施形態における情報提供システムに出力される出力情報の一例を示す模式図である。次に、出力部１６は、第１参照情報を含む出力情報を、出力部分１０９やユーザ端末５に出力する（出力ステップＳ１５）。更に、出力部１６は、当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤと、第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報と、を含む出力情報を出力する。
出力部１６は、第１データベースを参照し、第１メタＩＤと当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報とに関する第１承認情報を含む出力情報を出力する。出力部１６は、第２データベースを参照し、第１参照情報と当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤとに関する第２承認情報を含む出力情報を出力する。
出力部１６は、第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報と、当該第１メタＩＤと当該評価対象情報との間のメタ連関度と、を含む出力情報を出力してもよい。また、出力部１６は、第１参照情報と、当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤと、を含む出力情報を出力してもよい。
例えば出力部１６が第１参照情報をユーザ端末５等に送信する。ユーザ端末５は、表示部に選択された１又は複数の第１参照情報を表示する。ユーザは、表示された１又は複数の第１参照情報から１又は複数の第１参照情報を選択することができる。これにより、ユーザは、マニュアル等を有する１又は複数の第１参照情報を把握することができる。即ち、医療機器４の画像データから、ユーザに適した第１参照情報の候補が１又は複数検索され、ユーザは検索された１又は複数の第１参照情報から選択することができるため、現場で医療機器４に関する作業を行うユーザに対し、必要なときに、必要な場所で、必要とする情報を提供できる。
以上により、本実施形態における情報提供システム１００の動作が終了する。
本実施形態によれば、メタＩＤは、参照情報に対応するコンテンツＩＤに紐づけられる。これにより、参照情報を更新するとき、参照情報に対応するコンテンツＩＤと、メタＩＤと、の紐づけを更新するか、又は、更新した参照情報とコンテンツＩＤとの対応関係を変更すればよく、学習データを新たに更新する必要がない。このため、参照情報の更新に伴うメタＩＤ推定処理用データベースの再構築が不要となる。よって、参照情報の更新に伴うデータベースの構築を短時間に行うことができる。
また、本実施形態によれば、メタＩＤ推定処理用データベースを構築するとき、参照情報よりも容量の小さいメタＩＤを用いて機械学習を行うことができる。このため、参照情報を用いて機械学習を行うよりも、短時間でメタＩＤ推定処理用データベースを構築することができる。
また、本実施形態によれば、参照情報を検索する際は画像データよりも容量の小さいメタＩＤを検索クエリとして用い、参照情報よりも容量の小さいコンテンツＩＤを検索クエリに一致又は部分一致した結果として返すことになるため、検索処理におけるデータ通信量と処理時間を少なくすることができる。
また、本実施形態によれば、機械学習用のデータ構造に基づいた機械学習を用いて参照情報を検索するシステムを作成する場合、検索キーワードに相当する取得データ（入力情報）として画像データを用いることが可能となる。このため、ユーザは検索したい情報や特定の医療機器を文字入力や音声等で言語化する必要がなく、概念や名前が分からなくても検索が可能となる。
また、本実施形態によれば、第１参照情報と合わせて、当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤと、第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報と、を含む出力情報が出力される。これにより、取得データから第１参照情報を出力する際に、ユーザは、評価対象情報と第１メタＩＤとの組み合わせと、第１コンテンツＩＤと第１参照情報との組み合わせと、を把握することができる。すなわち、取得データから第１参照情報を出力する際、第１参照情報がどのような情報に基づいて選択された情報であるか、その根拠を表示することができる。このため、出力された第１参照情報を安心して用いることが可能となる。
また、本実施形態によれば、第１メタＩＤと当該第１メタＩＤの選択に用いられた評価対象情報とに関する第１承認情報と、第１参照情報と当該第１参照情報の選択に用いられた第１コンテンツＩＤとに関する第２承認情報とが出力される。これにより、取得データから第１参照情報を出力する際に、ユーザは、評価対象情報と第１メタＩＤとの組み合わせと、第１コンテンツＩＤと第１参照情報との組み合わせと、が承認されていることを把握することができる。このため、出力された第１参照情報を安心して用いることが可能となる。
また、本実施形態によれば、第１承認情報は、評価対象情報とメタＩＤとが承認された時を示す第１承認時情報、評価対象情報とメタＩＤとを承認した者を示す第１承認者情報、及び、評価対象情報とメタＩＤとが承認された際の理由を示す第１承認メタ情報、の少なくとも何れかを含み、第２承認情報は、コンテンツＩＤと参照情報とが承認された時を示す第２承認時情報、コンテンツＩＤと参照情報とを承認した者を示す第２承認者情報、及び、コンテンツＩＤと参照情報とが承認された際の理由を示す第２承認メタ情報、の少なくとも何れかを含む。
これにより、ユーザは、第１参照情報の選択に用いられた、評価対象情報と第１メタＩＤとの組み合わせと、第１コンテンツＩＤと第１参照情報との組み合わせとが、いつ承認されたものであるかをユーザ自身で把握することができる。このため、例えば、承認された時が古すぎる場合には、ユーザは、各種情報のバージョンアップの必要性があることを把握することができる。
また、ユーザは、第１参照情報の選択に用いられた、評価対象情報と第１メタＩＤとの組み合わせと、第１コンテンツＩＤと第１参照情報との組み合わせとが、誰によって承認されたものであるかを把握することができる。このため、例えば、ユーザは、承認者を把握することで、出力される第１参照情報を安心して用いることが可能となる。
また、ユーザは、第１参照情報の選択に用いられた、評価対象情報と第１メタＩＤとの組み合わせと、第１コンテンツＩＤと第１参照情報との組み合わせとが、どのような理由によって承認されたものであるかを把握することができる。このため、例えば、ユーザは、承認理由を把握することで、出力される第１参照情報を安心して用いることが可能となる。
本実施形態によれば、装置メタＩＤは、装置ＩＤに紐づけられ、作業手順メタＩＤは、作業手順メタＩＤに紐づけられる。これにより、メタＩＤに基づいてコンテンツＩＤを選択するとき、コンテンツＩＤの選択対象を狭めることができる。このため、コンテンツＩＤの選択精度を向上させることができる。
本実施形態によれば、メタＩＤは、参照情報とコンテンツＩＤとが複数記憶された、メタＩＤ推定処理用データベースとは異なる参照用データベースのコンテンツＩＤの少なくとも１つに紐づけられる。このため、メタＩＤ推定処理用データベースを更新する際に、参照用データベースを更新させる必要がない。また、参照用データベースを更新する際に、メタＩＤ推定処理用データベースを更新させる必要がない。これにより、メタＩＤ推定処理用データベース及び参照用データベースの更新作業を、短時間で行うことができる。
本実施形態によれば、参照情報は、医療機器４のマニュアルを有する。これにより、ユーザは、対象となる医療機器のマニュアルを即座に把握することができる。このため、マニュアルを探索する時間を短縮させることができる。
本実施形態によれば、参照情報は、医療機器４のマニュアルが所定の範囲で分割された分割マニュアルを有する。これにより、ユーザは、マニュアル中の該当箇所がより絞り込まれた状態のマニュアルを把握することができる。このため、マニュアル中の該当箇所を探索する時間を短縮させることができる。
本実施形態によれば、参照情報は、医療機器４のインシデント情報を更に有する。これにより、ユーザは、インシデント情報を把握することができる。このため、ユーザは、ヒヤリハットや事故に対して、即座に対応することができる。
本実施形態によれば、評価対象情報は、医療機器４のインシデント情報を更に有する。これにより、評価対象情報から第１メタＩＤを選択するとき、インシデント情報を考慮することができ、第１メタＩＤの選択対象を狭めることができる。このため、第１メタＩＤの選択精度を向上させることができる。
＜情報提供装置１の第１変形例＞
次に、情報提供装置１の第１変形例について、説明する。本変形例では、主に、比較部８１と、更新部８２、承認部８３を更に備える点で、上述した実施形態と相違する。以下では、これら相違する点について、主に説明をする。図１１は、本実施形態における情報提供装置１の機能の第１変形例を示す模式図である。なお、図１１に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各機能は、例えば人工知能により制御されてもよい。ここで、「人工知能」は、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
次に、情報提供装置１の第１変形例について、説明する。本変形例では、主に、比較部８１と、更新部８２、承認部８３を更に備える点で、上述した実施形態と相違する。以下では、これら相違する点について、主に説明をする。図１１は、本実施形態における情報提供装置１の機能の第１変形例を示す模式図である。なお、図１１に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各機能は、例えば人工知能により制御されてもよい。ここで、「人工知能」は、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
＜比較部８１＞
比較部８１は、取得データと、評価対象情報とを、を比較する。比較部８１は、取得データと、評価対象情報と、が一致するか、一致しないか、を判定する。
比較部８１は、取得データと、評価対象情報とを、を比較する。比較部８１は、取得データと、評価対象情報と、が一致するか、一致しないか、を判定する。
＜更新部８２＞
更新部８２は、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データを用いて、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する。
更新部８２は、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データを用いて、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する。
図１２は、本実施形態における更新部８２により更新されたメタＩＤ推定処理用データベースの第１例を示す模式図である。更新部８２は、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データに紐づく新たなメタＩＤを生成する。更新部８２は、取得データと、生成した新たなメタＩＤとを新たな学習データとして、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する。更新部８２は、取得データを評価対象情報として、メタＩＤ推定処理用データベースに記憶する。
また、更新部８２は、新たなメタＩＤを新たなコンテンツＩＤとして参照用データベースに記憶し、新たなコンテンツＩＤを参照用データベースに記憶された何れかの参照情報と、対応させて参照用データベースに記憶する。
＜承認部８３＞
承認部８３は、更新部８２により更新したメタＩＤ推定処理用データベースに、新たに記憶した評価対象情報とメタＩＤとの組み合わせに対して第１承認情報を付与して、記憶する。このとき、第１承認時情報と、第１承認者情報と、第１承認メタ情報と、が合わせて記憶される。また、承認部８３は、新たに記憶した評価対象情報とメタＩＤとメタ連関度との組み合わせに対して第１承認情報を付与して、記憶してもよい。
承認部８３は、更新部８２により更新したメタＩＤ推定処理用データベースに、新たに記憶した評価対象情報とメタＩＤとの組み合わせに対して第１承認情報を付与して、記憶する。このとき、第１承認時情報と、第１承認者情報と、第１承認メタ情報と、が合わせて記憶される。また、承認部８３は、新たに記憶した評価対象情報とメタＩＤとメタ連関度との組み合わせに対して第１承認情報を付与して、記憶してもよい。
承認部８３は、参照用データベースに記憶した新たなコンテンツＩＤと参照情報との組み合わせに対して第２承認情報を付与して、記憶する。このとき、第２承認時情報と、第２承認者情報と、第２承認メタ情報と、が合わせて記憶される。
本実施形態によれば、取得データと、前記評価対象情報とを比較する比較部８１と、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データを用いて、機械学習により前記第１データベースを更新する更新部８２を備え、更新部８２は、取得データに紐づく新たなメタＩＤを生成し、取得データと、生成した新たなメタＩＤとを新たな学習データとして、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する。これにより、取得データを評価対象情報として機械学習させる際に、容量の小さい新たに生成したメタＩＤを用いて機械学習を行うことができる。このため、メタＩＤ推定処理用データベースの更新作業をより容易に行うことができる。
図１３は、本実施形態における更新部により更新されたメタＩＤ推定処理用データベースの第２例を示す模式図である。更新部８２は、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データと、メタＩＤ推定処理用データベースに記憶された複数のメタＩＤの何れかと、を新たな学習データとして、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新してもよい。このとき、更新部８２は、取得データと、メタＩＤ選択部１２により選択された第１メタＩＤと、を新たな学習データとして、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新してもよい。
本実施形態によれば、取得データと、評価対象情報とを比較する比較部８１と、比較部８１により比較した取得データと評価対象情報とが一致しない場合に、取得データを用いて、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する更新部８２を備え、更新部８２は、取得データと、複数の前記メタＩＤの何れかと、を新たな学習データとして、機械学習により第１データベースを更新する。これにより、メタＩＤ推定処理用データベースに記憶された既存のメタＩＤに、取得データを評価対象情報として紐づけることができる。このため、第１データベースの更新作業をより容易に行うことができる。
特に、本実施形態によれば、更新部８２は、取得データと、メタＩＤ選択部１２により選択された第１メタＩＤと、を新たな学習データとして、機械学習によりメタＩＤ推定処理用データベースを更新する。これにより、メタＩＤ推定処理用に記憶された既存のメタＩＤに、取得データを評価対象情報として紐づけることができる。このため、第１データベースの更新作業をより容易に行うことができる。特に、取得データとして評価対象情報が第１メタＩＤに紐づけられることになるため、メタＩＤ推定処理用データベースを参照して第１メタＩＤの選択する精度を更に向上させることができる。
上述した実施形態では医療機器４を例示したが、医療機器４以外には、介護機器において適用されてもよい。
＜介護機器＞
介護機器の場合、情報提供システム１００は、介護機器を使用する介護士等の介護関係者等のユーザに利用される。情報提供システム１００は、主に介護士等の介護関係者が使用する介護機器を対象として用いられる。情報提供システム１００は、介護機器の画像データを有する取得データから、介護機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した第１参照情報を選択する。情報提供システム１００は、例えば介護機器のマニュアルをユーザに提供できるほか、例えば介護機器に関するインシデント情報をユーザに提供できる。これにより、ユーザは、介護機器のマニュアルや介護機器に関するインシデントを把握することができる。
介護機器の場合、情報提供システム１００は、介護機器を使用する介護士等の介護関係者等のユーザに利用される。情報提供システム１００は、主に介護士等の介護関係者が使用する介護機器を対象として用いられる。情報提供システム１００は、介護機器の画像データを有する取得データから、介護機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した第１参照情報を選択する。情報提供システム１００は、例えば介護機器のマニュアルをユーザに提供できるほか、例えば介護機器に関するインシデント情報をユーザに提供できる。これにより、ユーザは、介護機器のマニュアルや介護機器に関するインシデントを把握することができる。
介護機器は、例えば、車いす、杖、スロープ、手摺、歩行器、歩行補助杖、認知症老人徘徊感知機器、移動用リフト等の屋内外での移動に関するものを含む。介護機器は、浴室用リフト、入浴台、浴槽用手摺、浴槽内手摺、浴室内すのこ、浴槽内椅子、浴槽内すのこ、入浴用介助ベルト、簡易浴槽等の入浴に関するものを含む。介護機器は、紙おむつ、自動排泄処理装置、腰掛け便座等の排泄に関するものを含む。介護機器は、電動ベッド等の介護用ベッド、敷パッド、床ずれ防止マット、体位変換器等の寝具に関するものを含む。介護機器は、法令で定められた介護機器だけでなく、見た目や構造等が介護機器と類似した法令で定められていない機械器具等（ベッド等）を含む。介護機器は、福祉用具を含む。介護機器は、介護施設等の介護現場で用いられる機器であってもよく、介護対象者の情報や介護施設内のスタッフの情報等が記憶されたケア情報管理システムを含む。
本発明の実施形態を説明したが、実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１ ：情報提供装置
４ ：計装機器
５ ：ユーザ端末
６ ：サーバ
７ ：公衆通信網
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１２ ：メタＩＤ選択部
１３ ：コンテンツＩＤ選択部
１４ ：参照情報選択部
１５ ：入力部
１６ ：出力部
１７ ：記憶部
１８ ：制御部
８１ ：比較部
８２ ：更新部
８３ ：承認部
１００ ：情報提供システム
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：保存部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１ ：取得ステップ
Ｓ１２ ：メタＩＤ選択ステップ
Ｓ１３ ：コンテンツＩＤ選択ステップ
Ｓ１４ ：参照情報選択ステップ
Ｓ１５ ：出力ステップ
４ ：計装機器
５ ：ユーザ端末
６ ：サーバ
７ ：公衆通信網
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１２ ：メタＩＤ選択部
１３ ：コンテンツＩＤ選択部
１４ ：参照情報選択部
１５ ：入力部
１６ ：出力部
１７ ：記憶部
１８ ：制御部
８１ ：比較部
８２ ：更新部
８３ ：承認部
１００ ：情報提供システム
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：保存部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１ ：取得ステップ
Ｓ１２ ：メタＩＤ選択ステップ
Ｓ１３ ：コンテンツＩＤ選択ステップ
Ｓ１４ ：参照情報選択ステップ
Ｓ１５ ：出力ステップ
Claims (7)
- 医療機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した参照情報を選択する情報提供システムであって、
特定の医療機器及び前記特定の医療機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを取得する取得手段と、
画像データを有する評価対象情報、及び前記評価対象情報に紐づくメタＩＤ、を有する学習データを複数備えたデータ構造を用いて、機械学習により構築された第１データベースと、
前記第１データベースを参照し、前記取得データに基づいて、複数の前記メタＩＤのうち第１メタＩＤを選択するメタＩＤ選択手段と、
前記メタＩＤに紐づくコンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、
前記第２データベースを参照し、前記第１メタＩＤに基づいて、複数の前記コンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、
前記第２データベースを参照し、前記第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の前記参照情報のうち第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、
前記第１参照情報を含む出力情報を出力する出力手段を備え、
前記画像データは、前記医療機器と、前記医療機器を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有し、
前記出力手段は、前記第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報と、前記第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとを含む前記出力情報を出力すること
を特徴とする情報提供システム。 - 介護機器に関する作業を行うユーザが作業を実施する上で適した参照情報を選択する情報提供システムであって、
特定の介護機器及び前記特定の介護機器を識別するための特定の識別ラベル、を撮像した第１画像データを有する取得データを取得する取得手段と、
画像データを有する評価対象情報、及び前記評価対象情報に紐づくメタＩＤ、を有する学習データを複数備えたデータ構造を用いて、機械学習により構築された第１データベースと、
前記第１データベースを参照し、前記取得データに基づいて、複数の前記メタＩＤのうち第１メタＩＤを選択するメタＩＤ選択手段と、
前記メタＩＤに紐づくコンテンツＩＤと、前記コンテンツＩＤに対応する前記参照情報とが記憶される第２データベースと、
前記第２データベースを参照し、前記第１メタＩＤに基づいて、複数の前記コンテンツＩＤのうち第１コンテンツＩＤを選択するコンテンツＩＤ選択手段と、
前記第２データベースを参照し、前記第１コンテンツＩＤに基づいて、複数の前記参照情報のうち第１参照情報を選択する参照情報選択手段と、
前記第１参照情報を含む出力情報を出力する出力手段を備え、
前記画像データは、前記介護機器と、前記介護機器を識別するための識別ラベルと、を示す画像を有し、
前記出力手段は、前記第１メタＩＤと、当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報と、前記第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとを含む前記出力情報を出力すること
を特徴とする情報提供システム。 - 前記第１データベースには、前記評価対象情報と前記メタＩＤとが承認されたことを示す第１承認情報が記憶され、
前記第２データベースには、前記コンテンツＩＤと前記参照情報とが承認されたことを示す第２承認情報が記憶され、
前記出力手段は、
前記第１メタＩＤと当該第１メタＩＤの選択に用いられた前記評価対象情報とに関する前記第１承認情報と、
前記第１参照情報と当該第１参照情報の選択に用いられた前記第１コンテンツＩＤとに関する前記第２承認情報と、を含む前記出力情報を出力すること
を特徴とする請求項１又は２記載の情報提供システム。 - 前記第１承認情報は、
前記評価対象情報と前記メタＩＤとが承認された時を示す第１承認時情報、
前記評価対象情報と前記メタＩＤとを承認した者を示す第１承認者情報、及び、
前記評価対象情報と前記メタＩＤとが承認された際の理由を示す第１承認メタ情報、の少なくとも何れかを含み、
前記第２承認情報は、
前記コンテンツＩＤと前記参照情報とが承認された時を示す第２承認時情報、
前記コンテンツＩＤと前記参照情報とを承認した者を示す第２承認者情報、及び、
前記コンテンツＩＤと前記参照情報とが承認された際の理由を示す第２承認メタ情報、の少なくとも何れかを含むこと
を特徴とする請求項３記載の情報提供システム。 - 前記取得データと、前記評価対象情報とを比較する比較手段と、
前記比較手段により比較した前記取得データと前記評価対象情報とが一致しない場合に、前記取得データを用いて、機械学習により前記第１データベースを更新する更新手段を備え、
前記更新手段は、
前記取得データに紐づく新たなメタＩＤを生成し、
前記取得データと、生成した前記新たなメタＩＤとを新たな学習データとして、機械学習により前記第１データベースを更新すること
を特徴とする請求項１〜４の何れか１項記載の情報提供システム。 - 前記取得データと、前記評価対象情報とを比較する比較手段と、
前記比較手段により比較した前記取得データと前記評価対象情報とが一致しない場合に、前記取得データを用いて、機械学習により前記第１データベースを更新する更新手段を備え、
前記更新手段は、前記取得データと、複数の前記メタＩＤの何れかと、を新たな学習データとして、機械学習により前記第１データベースを更新すること
を特徴とする請求項１〜４の何れか１項記載の情報提供システム。 - 前記更新手段は、前記取得データと、前記メタＩＤ選択手段により選択された前記第１メタＩＤと、を新たな学習データとして、機械学習により前記第１データベースを更新すること
を特徴とする請求項６記載の情報提供システム。
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