JP2021174189A - サービスのメニューの作成を支援する方法、サービスの利用者の評価を支援する方法、当該方法をコンピューターに実行させるプログラム、および、情報提供装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図2を参照して、ADLに関する情報を取得可能な見守りシステム100について説明する。図2は、ある実施の形態に従う見守りシステム100の構成の一例を示す図である。見守り対象の一例は、施設180の居室領域に設けられた各居室内の入居者である。図2の見守りシステム100では、居室領域に、居室110,120が設けられている。居室110は、入居者111に割り当てられている。居室120は、入居者121に割り当てられている。
センサーボックス119は、制御装置101と、ROM(Read Only Memory)102と、RAM(Random Access Memory)103と、通信インターフェイス104と、カメラ105と、ドップラーセンサー106と、無線通信装置107と、記憶装置108とを備える。
次に、本実施の形態における行動情報について、説明する。行動情報は、たとえば入居者111,121が所定の行動を実行したことを表わす情報である。一例では、所定の行動は、入居者111,121が起きたことを表わす「起床」、入居者111,121がベッド(寝具)113から離れたことを表わす「離床」、入居者111,121がベッド(寝具)113から落ちたことを表わす「転落」、および、入居者111,121が倒れたことを表わす「転倒」の4つの行動を含む。
携帯端末220は、制御装置221と、ROM222と、RAM223と、通信インターフェイス224と、ディスプレイ226と、記憶装置228と、入力デバイス229とを含む。ある局面において、携帯端末161,162,163,164は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。
入床の判定では、制御装置101は、前回の状態変数(行動判定結果を格納する変数)が「離床」であって、今回、カメラ105から取得した対象画像から例えば背景差分法によって抽出した人物領域がベッド113の所在領域に完全に重なる場合(人物領域が完全にベッド113の所在領域内となる場合)、入床と暫定的に判定し、その完全重畳状態の継続時間が入床継続判定時間を超えて継続している場合に、入床有りと最終的に判定し、入床を検知する。制御装置101は、状態変数を「入床」として更新する。入床継続判定時間は、抽出した人物領域とベッド113の所在領域との完全に重なりによって暫定的に判定された入床を、最終的に入床であると判定するための閾値として使用される。
臥床とは、入居者(監視対象者)がベッド113で横たわっている状態のことをいう。例えば、制御装置101は、画像内において入居者が占める領域がベッド113の領域に含まれており、かつ当該入居者の移動量が予め定められた量以下である場合に、入居者の行動情報として「臥床」を検出する。
起床の判定では、制御装置101は、前回の状態変数が「臥床」であって、今回、カメラ105から取得した対象画像から抽出した人物領域がベッド113の所在領域からはみ出している領域が起床判定閾値以上であって離床判定閾値未満である場合、起床と暫定的に判定する。制御装置101は、当該領域が当該起床判定閾値以上であって離床判定閾値未満である状態の当該領域の継続時間が起床継続判定時間を超えている場合に、起床有りと最終的に判定し、起床を検知する。制御装置101は、状態変数を「起床」で更新する。起床判定閾値は、当該領域の大きさによって起床であるか否かを判定するために使用される。離床判定閾値は、当該領域の大きさによって離床であるか否かを判定するために使用される。離床判定閾値は、起床判定閾値より大きな値に設定される。起床継続判定時間は、当該領域と起床判定閾値との比較によって仮に判定された起床を、最終的に起床であると判定するための閾値として使用される。
離床の判定では、制御装置101は、前回の状態変数が「入床」および「起床」のうちのいずれかであって、今回、カメラ105から取得した対象画像から抽出した人物領域がベッド113の所在領域からはみ出している領域が離床判定閾値以上である場合、離床と暫定的に判定する。制御装置101は、当該領域が当該離床判定閾値以上である状態の当該領域の継続時間が離床継続判定時間を超えている場合に、離床有りと最終的に判定し、離床を検知する。制御装置101は、状態変数を「離床」で更新する。離床継続判定時間は、当該領域と離床判定閾値との比較によって仮に判定された離床を最終的に離床であると判定するための閾値として使用される。
転落の判定では、制御装置101は、今回、カメラ105から取得した対象画像から抽出した人物領域の頭部領域の大きさが横臥姿勢判定閾値以下であって、頭部領域の大きさの変化速度が転落判定速度閾値以上であって、人物領域がベッド113の所在領域の周囲に設定された転落判定領域内に在る場合に、転落有りと判定し、転落を検知する。横臥姿勢判定閾値は、横臥姿勢における頭部領域の大きさであるか否かを判別するために使用される。横臥姿勢であるか座位姿勢であるかは、当該頭部領域の大きさに基づいて判断される。転落判定速度閾値は、頭部領域の大きさの変化速度によって転落であるか否かを判別するために使用される。
転倒の判定では、制御装置101は、今回、カメラ105から取得した対象画像から抽出した人物領域の頭部領域の大きさが横臥姿勢判定閾値以下であって、頭部領域の大きさの変化速度が転倒判定速度閾値以上であって、人物領域がベッド113の所在領域および転落判定領域を除く領域に在る場合に、転倒有りと判定し、転倒を検知する。転倒判定速度閾値は、頭部領域の大きさの変化速度によって転倒であるか否かを判別するために使用される。
微体動異常は、ドップラーセンサー106から出力されるドップラー信号に基づいて検出される。より具体的には、制御装置101は、測定時点から過去へ、予め定められた時間内に測定されたドップラー信号を例えば高速フーリエ変換(FFT)し、このFFTで得られたスペクトルから、一般的な呼吸の周波数に対応する周波数帯における振幅の平均値を求める。制御装置101は、この求めた平均値と、微体動異常であるか否かを判定するための閾値とを比較し、求めた平均値が当該閾値以下である場合、微体動異常と暫定的に判定し、平均値が当該閾値以下である状態の継続時間が予め定められた判定時間を超えて継続している場合に、微体動異常有りと最終的に判定し、微体動異常を検知する。制御装置101は、状態変数を「微体動異常」で更新する。当該判定時間は、求めた平均値と微体動異常判定閾値との比較によって仮に判定された微体動異常を、最終的に微体動異常であると判定するための閾値として使用される。
図4を参照して、見守りシステム100を用いた見守りについて説明する。図4は、センサーボックス119を用いた見守りシステム100の概略を示す図である。
図5を参照して、情報処理装置の一態様であるコンピューターシステム400の構成について説明する。図5は、コンピューターシステム400のハードウェア構成を表わすブロック図である。コンピューターシステム400は、ゲートウェイサーバー130、クラウドサーバー150、プッシュサーバー160、または管理サーバー200として機能する。
図6〜図8を参照して、システム10のデータ構造について説明する。図6は、ハードディスク5における属性情報の格納の一態様を表わす図である。属性情報は、入居者(例えば被介護者)の情報である。この属性情報は、新たな入所者のアセスメントを行なう際に参考データとして使用される。ハードディスク5は、データベースとして、テーブル600を保持している。テーブル600は、領域610,620,630,640,650,660,670を含む。
そこで、図9を参照して、ケアプランを構成する基本モジュールを導出できる管理サーバー200の制御構造について説明する。図9は、ある実施の形態に従って基本モジュールを導出するために管理サーバー200のCPU1が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
図10および図11を参照して、ケアプランの表示の一例について説明する。図10は、ある実施の形態に従って管理サーバー200に接続されたモニター8に表示されるサービス項目の一例を表わす図である。図11は、ある実施の形態に従って形成されたケアプランの一例を表わす図である。
16 外部ネットワーク、31 範囲、101,221 制御装置、105 カメラ、106 ドップラーセンサー、107 無線通信装置、108,228 記憶装置、110,120 居室、111,121 入居者、112 家具、113 ベッド、114 トイレ、115 ケアコール子機、116 トイレセンサー、117,ID センサー、118 ドアセンサー、119 センサーボックス、130 ゲートウェイサーバー、135 交換装置、140 アクセスポイント、141,142,143,144 介護者、150 クラウドサーバー、160 プッシュサーバー、161,162,163,164,220 携帯端末、180 施設、200 管理サーバー、226 ディスプレイ、229 入力デバイス、241 ケアコールボタン、290 バイタルセンサー、400 コンピューターシステム、600,700,750,800,1000,1300 テーブル、610,620,630,640,650,660,670,710,720,730,740,760,770,780,810,820,830,840 領域、1100 ケアプラン、1210 リコメンデーション、1220 推奨メニュー。
Claims (11)
- 1つ以上のサービスのメニューの作成を支援するためにコンピューターで実行される方法であって、
サービスの新たな利用者に関連付けられる属性情報にアクセスするステップと、
前記利用者の日常生活動作を観察することにより取得された観察データにアクセスするステップと、
前記1つ以上のサービスの他の利用者について取得された観察データと、前記他の利用者の属性情報と、前記他の利用者のために作成されたサービスのメニューにアクセスするステップと、
前記新たな利用者の前記属性情報および前記観察データに該当する前記他の利用者の前記属性情報および前記観察データに基づいて、前記他の利用者のために作成されたサービスのメニューを選択するステップと、
前記新たな利用者によるサービスのメニューの候補として、前記選択されたメニューを出力するステップとを含む、方法。 - 前記属性情報は、前記新たな利用者の希望および目標を含み、
前記メニューを作成するステップは、前記1つ以上のサービスから、前記新たな利用者の希望および目標に関連付けられたサービスを選択するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記属性情報は、前記新たな利用者の家族の希望および目標を含み、
前記メニューを作成するステップは、前記1つ以上のサービスから、前記家族の希望および目標に関連付けられたサービスを選択するステップを含む、請求項1または2に記載の方法。 - 前記選択されたメニューを出力するステップは、前記コンピューターのモニターに前記選択されたメニューを表示することを含み、
前記方法は、前記コンピューターに対する入力に基づいて、前記表示されたメニューが行なわれる時間帯に関連付けるステップをさらに含む、請求項1〜3のいずれかに記載の方法。 - 前記サービスのメニューは、ケアプランを構成する項目、および、リハビリテーションメニューのいずれかを含む、請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
- 1つ以上のサービスの利用者の評価を支援するためにコンピューターで実行される方法であって、
サービスの利用者の属性情報を取得するステップと、
前記利用者の日常生活動作を観察することにより取得された観察データにアクセスするステップと、
予め準備された複数の評価コメントを有するデータベースにアクセスするステップとを含み、各前記評価コメントは、予め分類された属性情報および観察データの組み合わせに関連付けられており、
前記利用者の属性情報および観察データに基づいて、前記属性情報および観察データの組み合わせに関連付けられた評価コメントを前記データベースから検索するステップと、
前記検索された評価コメントを前記利用者の評価結果として出力するステップとを含む、方法。 - 前記属性情報は、前記新たな利用者の希望および目標を含み、
前記複数の評価コメントの各々には、前記希望および目標が関連付けられており、
前記検索するステップは、前記希望および目標が関連付けられた評価コメントを検索することを含む、請求項6に記載の方法。 - 前記属性情報は、前記新たな利用者の家族の希望および目標を含み、
前記複数の評価コメントの各々には、前記家族の希望および目標が関連付けられており、
前記検索するステップは、前記希望および目標が関連付けられた評価コメントを検索することを含む、請求項6に記載の方法。 - 要介護度の判定のために予め定められた基準と、前記利用者の属性情報および観察データに基づいて、前記利用者の要介護度を決定するステップと、
前記判定された要介護度を出力するステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。 - 請求項1〜9のいずれかに記載の方法を、コンピューターに実行させる、プログラム。
- 請求項10に記載のプログラムを格納したメモリーと、
前記プログラムを実行するプロセッサーとを備える、情報提供装置。
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WO2023105835A1 (ja) * | 2021-12-07 | 2023-06-15 | パラマウントベッド株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
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