JP2022055631A - 通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被験者に通院する医療機関と客観的な睡眠データとを出力できる通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラムを提供すること。【解決手段】通院サポートシステムは、被験者の生体データを取得する取得部と、取得部が取得する生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、導出部が導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する判定部と、判定部による医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを出力する出力部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラムに関する。

従来、睡眠の状態を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、睡眠状態判定装置は、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報とを取得する取得部と、脈波情報を睡眠深さ学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠の深さの瞬時値を算出する瞬時値算出部と、脈波情報と加速度情報とを睡眠段階学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部と、被験者の睡眠の深さの瞬時値と被験者の睡眠段階とに基づいて、被験者の入眠後所定期間の瞬時値の積分値を睡眠深さとして算出する睡眠深さ算出部と、睡眠深さ算出部が算出する被験者の睡眠深さに基づいて、被験者の睡眠の質の種類を判定する睡眠質判定部とを備える。

特開２０２０－２２７３２号公報

睡眠に不安を感じている者（以下「被験者」と呼ぶ）が医療機関で診察を受ける場合を想定する。医療機関で診察を受ける場合に、被験者は医師に睡眠状態を説明する必要がある。しかし、被験者は自覚している睡眠状態を説明できるにとどまる。自覚している睡眠状態と客観的な睡眠状態とは異なることが多いため、医師は、被験者が自覚している睡眠状態から、客観的な睡眠状態を理解することは難しい。
さらに、被験者が、多くの医療機関から、自分の睡眠状態に適した診察を受けられる医療機関を選択することは難しい。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、被験者に通院する医療機関と客観的な睡眠データとを提供できる通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。

（１）本発明の一態様は、被験者の生体データを取得する取得部と、前記取得部が取得する前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定する判定部と、前記判定部による医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力する出力部とを備える、通院サポートシステムである。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記生体データには、前記被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、前記被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記医療機関データベースには、前記医療機関の診療科目を特定する情報と、前記医療機関の有する設備を特定する情報と、前記医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
（４）本発明の一態様は、上記（１）から上記（３）のいずれか一項に記載の通院サポートシステムにおいて、前記導出部は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間とのうち、少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。
（５）本発明の一態様は、上記（１）から上記（４）のいずれか一項に記載の通院サポートシステムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データに基づいて前記医療機関データベースに含まれる医療機関を特定する情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者が通院する医療機関を判定する。
（６）本発明の一態様は、上記（５）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報との関係が学習された学習済みモデルである。
（７）本発明の一態様は、上記（１）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記取得部は、前記被験者の通院する医療機関に対する条件をさらに取得し、
前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の通院する医療機関に対する前記条件にさらに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定する。
（８）本発明の一態様は、上記（７）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記医療機関データベースには、前記医療機関の所在地を特定する情報、前記医療機関の診療科目を特定する情報、前記医療機関の有する設備を特定する情報、前記医療機関の規模を特定する情報のうち、少なくとも一つが含まれる。
（９）本発明の一態様は、上記（７）又は上記（８）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データと医療機関に対する条件とに基づいて前記医療機関データベースに含まれる医療機関を特定する情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な睡眠データと前記被験者の通院する医療機関に対する前記条件とを与えることによって、前記被験者が通院する医療機関を判定する。
（１０）本発明の一態様は、上記（９）に記載の通院サポートシステムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び医療機関に対する条件と医療機関を特定する情報との関係が学習された学習済みモデルである。
（１１）本発明の一態様は、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定するステップと、医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力するステップとを有する、通院サポートシステムが実行する通院サポート方法である。
（１２）本発明の一態様は、通院サポートシステムのコンピュータに、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定するステップと、医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力するステップとを実行させる、コンピュータプログラムである。

本発明によれば、被験者に通院する医療機関と客観的な睡眠データとを提供できる通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラムを提供できる。

本発明の実施形態に係る通院サポートシステムの構成例を示す図である。 本実施形態に係る通院サポートシステムに含まれる測定装置とユーザ端末と通院サポートサーバとの詳細を示す図である。 本実施形態に係る通院サポートシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。 実施形態の変形例に係る通院サポートシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。

次に、本実施形態の通院サポートシステム、通院サポート方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。

（実施形態）
（通院サポートシステム）
図１は、本発明の実施形態に係る通院サポートシステムの構成例を示す図である。図１において、通院サポートシステム１は、通院サポートサーバ１００を備える。図１には、通院サポートサーバ１００に加え、通院のサポートを受ける対象のユーザＵと、ユーザＵが装着する測定装置１０と、ユーザＵが使用するユーザ端末２０とが示されている。ユーザＵは被験者の一例である。
通院サポートサーバ１００とユーザ端末２０とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。

通院サポートシステム１では、測定装置１０は、通院する患者などの被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を通院サポートサーバ１００へ送信する。
通院サポートサーバ１００は、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。通院サポートサーバ１００は、受信した被験者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。通院サポートサーバ１００は、客観的な睡眠データと医療機関の識別情報などの医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースを記憶している。通院サポートサーバ１００は、医療機関データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。通院サポートサーバ１００は、医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを出力する。

以下、通院サポートシステム１に含まれる測定装置１０とユーザ端末２０と通院サポートサーバ１００との各々の機能構成の具体例について順次説明する。
図２は、本実施形態に係る通院サポートシステムに含まれる測定装置とユーザ端末と通院サポートサーバとの詳細を示す図である。
（測定装置１０）
測定装置１０は、リストバンド型（腕時計型）のウエアラブル装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。測定装置１０は、例えば被験者の腕の一部に装着される。
測定装置１０は、例えば、通信部１２と、測定部１４と、処理部１５と、操作部１６と、記憶部１８とを備える。
通信部１２は、通信モジュールによって実現される。通信部１２は、外部の通信装置と通信する。通信部１２は、例えば、ブルートゥース（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、通信部１２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。通信部１２は、ユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１２は、ユーザ端末２０へ生体データを送信する。

測定部１４は、測定装置１０を装着した被験者の生体データを測定する。例えば、測定部１４は、被験者の脈波、加速度、皮膚温度などの生体データを測定する。本実施形態では、一例として、測定部１４が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度を測定する場合について説明を続ける。測定部１４は、例えば、加速度、圧力、光、心電位、反射波などを捉えるセンサ（例えば、光学式赤外線センサ）を備えており、被験者の手首の脈の振れの波形（すなわち、脈波）を測定する。測定部１４は、測定した被験者の脈波を示す脈波情報ＰＷを生成する。脈波情報ＰＷには、測定日時を示す情報が含まれる。なお、測定部１４は、例示した測定対象のうち、特に光又は心電位を捉えるセンサを備えることがより好ましい。
また、測定部１４は、加速度、反射波などを捉えるセンサ（例えば、加速度センサ）を備えており、被験者の体動（例えば、手首の加速度）を測定する。測定部１４は、測定した被験者の手首の加速度を示す加速度情報ＡＣを生成する。加速度情報ＡＣには、測定日時を示す情報が含まれる。これら被験者の脈波及び体動は、例えば、１０Ｈｚ以上のサンプリング周波数によって測定される。
また、測定部１４は、皮膚温度を捉えるセンサ（例えば、サーミスタ温度センサ）を備えており、被験者の皮膚温度を測定する。測定部１４は、測定した皮膚温度を示す皮膚温度情報ＴＳを生成する。皮膚温度情報ＴＳには、測定日時を示す情報が含まれる。

なお、脈波情報ＰＷは、脈波パワースペクトル（例えば、ＶＬＦ、ＨＦ／（ＶＬＦ＋ＬＦ＋ＨＦ）、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）、ＭＦ／ＬＦ、ＭＦ、ＨＦ、ＩＢＩ ＨＲ、ＬＦ、ＬＦ／ＨＦ）、ＩＢＩ（例えば、測定値、測定値の平均値、ＣＶ ＮＮ、ＲＭＳ ＳＤ、ＳＤＮＮ、ＲＭＳ ＳＤ／ＳＤＮＮ、ＰＮＮ ５０）などによって被験者の脈波を示す。なお、ＶＬＦとは超低周波帯域、ＬＦとは低周波帯域、ＭＦとは中周波数帯域、ＨＦとは高周波数帯域である。
また、ＩＢＩとは、脈拍間隔である。ＣＶ ＮＮとは単位時間内の心拍間隔の変動係数、ＲＭＳ ＳＤとは平自乗根の標準偏差、ＳＤＮＮとは心拍間隔の標準偏差、ＰＮＮ ５０とは単位時間内の心拍間隔が５０ｍｓ以上の割合（又は回数）である。
また、加速度情報ＡＣは、Ｚｅｒｏ Ｃｒｏｓｓ（ゼロ・クロス）値、Ｍａｘ（最大値）、Ｍｉｎ（最小値）、Ｍｅｄｉａｎ（中央値）、Ｍｅａｎ（平均値）、ＳＤ（標準偏差）などによって被験者の体動を表す。

処理部１５は、測定部１４が生成した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを記憶部１８に記憶させる。処理部１５は、通信部１２が受信した生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した生体データ要求に基づいて、記憶部１８に記憶されている脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けた情報を含む生体データ応答を作成する。処理部１５は、作成した生体データ応答を通信部１２へ出力する。
操作部１６は、入力デバイスを備え、被験者の操作を受け付ける。この入力デバイスには、キーボード等の文字情報を入力するデバイス、タッチパネル等のポインティングデバイス、釦、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等が含まれる。被験者は、操作部１６を操作することによって、測定部１４に生体データの測定を開始させる。
記憶部１８は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などにより実現される。記憶部１８には、生体データが記憶される。
処理部１５は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

（ユーザ端末２０）
ユーザ端末２０は、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレット端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。
ユーザ端末２０は、例えば、第１通信部２２－１と、第２通信部２２－２と、処理部２４と、操作部２６と、記憶部２８とを備える。
第１通信部２２－１は、通信モジュールによって実現される。第１通信部２２－１は、外部の通信装置と通信する。第１通信部２２－１は、例えば、ブルートゥースなどの無線通信方式で通信してもよい。また、第１通信部２２－１は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第１通信部２２－１は、測定装置１０と通信するために必要な通信情報を保持する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を測定装置１０へ送信し、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
第２通信部２２－２は、通信モジュールによって実現される。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。第２通信部２２－２は、例えば、無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、第２通信部２２－２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して通院サポートサーバ１００と通信するために必要な通信情報を保持する。第２通信部２２－２は、通院サポートサーバ１００へ生体データ通知と、通院サポート要求とを送信する。第２通信部２２－２は、通院サポートサーバ１００が送信した通院サポート応答を受信する。

操作部２６は、入力デバイスを備え、被験者の操作を受け付ける。この入力デバイスには、キーボード等の文字情報を入力するデバイス、マウス、タッチパネル等のポインティングデバイス、釦、ダイヤル、ジョイスティック、タッチセンサ、タッチパッド等が含まれる。操作部２６は、被験者が生体データを取得する操作を行うことによって、生体データ要求操作情報を作成する。操作部２６は、被験者が通院のサポートを要求する操作を行うことによって、通院サポート要求操作情報を作成する。
記憶部２８は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記憶部２８には、生体データ２８ａが記憶される。
生体データ２８ａは、被験者のユーザＩＤと、ユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。

処理部２４は、操作部２６が作成した生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、生体データ要求を作成する。処理部２４は、作成した生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。その後、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した生体データ応答に含まれる脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを取得し、取得した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けて、記憶部２８の生体データ２８ａに記憶させる。
また、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８ａを取得し、取得した生体データ２８ａとユーザＩＤとを含む、通院サポートサーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、操作部２６が作成した通院サポート要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した通院サポート要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと通院サポートを要求する情報とを含む、通院サポートサーバ１００を宛先とする通院サポート要求を作成する。処理部２４は、作成した通院サポート要求を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

（通院サポートサーバ１００）
通院サポートサーバ１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。通院サポートサーバ１００の一例は、クラウドサーバである。通院サポートサーバ１００は、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５と、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。また、通信部１０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、通院サポート要求とを受信する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した通院サポート応答をユーザ端末２０へ送信する。

記憶部１０８は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記憶部１０８には、医療機関ＤＢ（データベース）１０８ａと、生体データＤＢ１０８ｂとが記憶される。
医療機関ＤＢ１０８ａは、一又は複数の客観的な睡眠データと、一又は複数の客観的な睡眠データの各々について、医療機関を特定する情報とを関連付けたテーブル形式の情報である。医療機関を特定する情報には、医療機関の識別情報（医療機関ＩＤ）が含まれる。さらに、医療機関を特定する情報には、医療機関の所在地を特定する情報と、医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
生体データＤＢ１０８ｂは、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。
取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる生体データ（脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳ）とユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８ｂに記憶させる。
また、取得部１０３は、通信部１０２が受信した通院サポート要求を取得する。

導出部１０４は、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。導出部１０４は、取得した通院サポート要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８に記憶されている生体データＤＢ１０８ｂから、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。導出部１０４は、取得した生体データに含まれる脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。例えば、導出部１０４は、脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとに基づいて、客観的な睡眠データとして、就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などの客観的な睡眠状態を示すデータを導出する。導出部１０４は、睡眠深さ学習部１０４ａと、睡眠段階学習部１０４ｂとを備える。
睡眠深さ学習部１０４ａは、脈波の波形、すなわち脈波情報ＰＷに基づいて睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力する。ここで、睡眠の深さの瞬時値ＤＩとは、所定時間ごとに算出される被験者の睡眠の深さである。ここで、被験者の睡眠の深さが算出される所定時間は、３０秒から６０秒ごとであることが好ましい。以下では、所定時間が３０秒である場合を一例として説明する。睡眠深さ学習部１０４ａは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の脳波と当該被験者の脈波との関係が学習された学習済みモデルである。睡眠深さ学習部１０４ａの学習過程について説明する。
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠の深さとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠の深さが比較的深い場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠の深さが比較的浅い場合には、深い場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。

睡眠深さ学習部１０４ａは、学習過程において、与えられた脳波情報ＢＷと、脈波情報ＰＷとの関係を学習する。具体的には、睡眠深さ学習部１０４ａは、被験者の脳波の波形を示す脳波情報ＢＷと、この脳波と同時に計測された当該被験者の脈波の波形を示す脈波情報ＰＷとが与えられ、睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力する。ここで、脳波情報ＢＷとこの脳波情報ＢＷによって計算される睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢとの関係は既知である。
脳波情報ＢＷによって計算される睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢを正解データとして、脈波情報ＰＷと睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢとの関係を学習する。この結果、睡眠深さ学習部１０４ａは、脈波情報ＰＷが供給されると、この脈波情報ＰＷに対応する睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力するように学習される。
なお、睡眠深さ学習部１０４ａの学習過程においては、被験者の脳波の状態を表す指標としてデルタ波パワー値が用いられる。

睡眠段階学習部１０４ｂは、脈波の波形（脈波情報ＰＷ）と、加速度の波形（加速度情報ＡＣ）と、皮膚温度の波形（皮膚温度情報ＴＳ）とに基づいて睡眠段階ＳＧを出力する。睡眠段階学習部１０４ｂとは、例えば、機械学習済みモデルであって、被験者の脳波と当該被験者の脈波及び体の一部の加速度との関係が学習された学習済みモデルである。
［睡眠の段階］
睡眠段階ＳＧには、睡眠の深さが浅いほうから深いほうへ順に、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠ＮＲ」がある。またこの「ノンレム睡眠ＮＲ」には、浅いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」と、深いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」とがある。すなわち、睡眠段階ＳＧには、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」、「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」の４段階がある。
すなわち、睡眠段階学習部１０４ｂは、脈波の波形（脈波情報ＰＷ）と、被験者の体の一部の加速度の値（加速度情報ＡＣ）と、皮膚温度の波形（皮膚温度情報ＴＳ）とに基づいて、レム睡眠ＲＭの段階とノンレム睡眠ＮＲの段階とを含む睡眠段階ＳＧを出力する。導出部１０４は、睡眠段階学習部１０４ｂが出力した睡眠段階ＳＧに基づいて、就寝時刻と、起床時刻と、中途覚醒時間と、入眠時間との少なくとも一つを導出する。睡眠段階学習部１０４ｂの学習過程について説明する。

［睡眠段階学習部１０４ｂの学習過程］
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠段階ＳＧとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠がレム睡眠ＲＭの段階である場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠がノンレム睡眠ＮＲの段階である場合には、レム睡眠ＲＭの場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。また、一般に、被験者が覚醒している場合には、体動（例えば、腕を動かすなど）の程度が大きく、被験者が睡眠している場合には、体動の程度が小さいことが知られている。
睡眠段階学習部１０４ｂは、その学習過程において、与えられた脳波情報ＢＷと、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳとの関係を学習する。具体的には、睡眠段階学習部１０４ｂは、被験者の脳波の波形を示す脳波情報ＢＷと、この脳波と同時に計測された当該被験者の脈波の波形を示す脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが与えられ、睡眠段階ＳＧを出力する。ここで、脳波情報ＢＷとこの脳波情報ＢＷによって計算される睡眠段階ＳＧとの関係は既知である。
脳波情報ＢＷによって算出される睡眠段階ＳＧを正解データとして、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳと睡眠段階ＳＧとの関係を学習する。この結果、睡眠段階学習部１０４ｂは、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが供給されると、この脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳに対応する睡眠段階ＳＧを出力するように学習される。なお、睡眠段階学習部１０４ｂは、睡眠周期ごとに学習することができる。一例として、起床前は脈拍間変動が大きくなることが知られている。睡眠段階学習部１０４ｂは、睡眠周期ごとに個別に学習することにより、ある睡眠周期における判定精度（例えば、起床前、早朝の睡眠段階の判定精度）を向上させることができる。

判定部１０５は、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。判定部１０５は、取得した通院サポート要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５は、記憶部１０８に記憶されている医療機関ＤＢ１０８ａから、取得した客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。判定部１０５は、医療機関学習部１０５ａを備える。
医療機関学習部１０５ａは、客観的な睡眠データ、すなわち就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などに基づいて医療機関ＩＤを出力する。医療機関学習部１０５ａは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データと当該被験者が通院すべき医療機関ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。医療機関学習部１０５ａの学習過程について説明する。

［医療機関学習部１０５ａの学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データと、当該被験者が通院すべき医療機関とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうち、いずれかに問題がある場合には、客観的な睡眠データを、その問題に対応できる医療機関に分類できる。
医療機関学習部１０５ａは、学習過程において、客観的な睡眠データと、医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つとの関係を学習する。具体的には、医療機関学習部１０５ａは、被験者の客観的な睡眠データが与えられ、医療機関ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、問題がある場合に必要となる医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つとの関係は既知である。医療機関学習部１０５ａは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータに対応できる医療機関の医療機関ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データと医療機関ＩＤとの関係を学習する。この結果医療機関学習部１０５ａは、客観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データに対応する医療機関ＩＤを出力するように学習される。
出力部１０６は、判定部１０５から、客観的な睡眠データと医療機関ＩＤとを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された医療機関ＤＢ１０８ａから取得した医療機関ＩＤに該当する医療機関の名称を取得する。出力部１０６は、客観的な睡眠データと医療機関の名称とを含む、ユーザ端末２０を宛先とする通院サポート応答を作成する。出力部１０６は、作成した通院サポート応答を通信部１０２へ出力する。

（通院サポートシステムの動作）
図３は、本実施形態に係る通院サポートシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１－１）
測定装置１０において、測定部１４は、測定装置１０を装着した被験者の生体データを測定する。処理部１５は、測定部１４から被検者の生体データの測定結果を取得し、取得した被検者の生体データの測定結果を記憶部１８に記憶させる。
（ステップＳ２－１）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が生体データを取得する操作を行うことによって、生体データ要求操作情報を作成する。処理部２４は、操作部２６が作成した生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、生体データ要求を作成する。
（ステップＳ３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を取得する。第１通信部２２－１は、取得した生体データ要求を測定装置１０へ送信する。
（ステップＳ４－１）
測定装置１０において、通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求を受信する。処理部１５は、通信部１２が受信した生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した生体データ要求に基づいて、記憶部１８に記憶されている生体データを含む、ユーザ端末２０を宛先とする生体データ応答を作成する。
（ステップＳ５－１）
測定装置１０において、処理部１５は作成した生体データ応答を、通信部１２へ出力する。通信部１２は、処理部１５が出力した生体データ応答を取得する。通信部１２は、取得した生体データ応答を、ユーザ端末２０へ送信する。
（ステップＳ６－１）
ユーザ端末２０において、第１通信部２２－１は、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
（ステップＳ７－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した生体データ応答に含まれる脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを取得し、取得した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けて、記憶部２８の生体データ２８ａに記憶する。

（ステップＳ８－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８ａを取得し、取得した生体データ２８ａとユーザＩＤとを含む、通院サポートサーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。
（ステップＳ９－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した生体データ通知を取得し、取得した生体データ通知を通院サポートサーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１０－１）
通院サポートサーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知を受信する。
（ステップＳ１１－１）
通院サポートサーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８ｂに記憶させる。
（ステップＳ１２－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した通院サポート要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した通院サポート要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと通院サポートを要求する情報とを含む、通院サポートサーバ１００を宛先とする通院サポート要求を作成する。

（ステップＳ１３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した通院サポート要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した通院サポート要求を取得し、取得した通院サポート要求を通院サポートサーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１４－１）
通院サポートサーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した通院サポート要求を受信する。
（ステップＳ１５－１）
通院サポートサーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した通院サポート要求を取得する。
（ステップＳ１６－１）
通院サポートサーバ１００において、導出部１０４は、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。導出部１０４は、取得した通院サポート要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８に記憶されている生体データＤＢ１０８ｂから、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。
（ステップＳ１７－１）
通院サポートサーバ１００において、判定部１０５は、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。判定部１０５は、取得した通院サポート要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５は、記憶部１０８に記憶されている医療機関ＤＢ１０８ａから、取得した客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。

（ステップＳ１８－１）
通院サポートサーバ１００において、出力部１０６は、判定部１０５から、客観的な睡眠データと医療機関ＩＤとを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された医療機関ＤＢ１０８ａから取得した医療機関ＩＤに該当する医療機関の名称を取得する。出力部１０６は、客観的な睡眠データと医療機関の名称とを含む、ユーザ端末２０を宛先とする通院サポート応答を作成する。
（ステップＳ１９－１）
通院サポートサーバ１００において、出力部１０６は、作成した通院サポート応答を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した通院サポート応答を取得し、取得した通院サポート応答をユーザ端末２０へ送信する。

前述した実施形態では、測定装置１０がリストバンド型のウエアラブル装置である場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０は、マットレス型や反射波を取得する据置型の装置として構成されてもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とを測定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とのうち、少なくとも一つを測定するようにしてもよいし、血圧、呼吸数などの脈波と加速度と皮膚温度とは異なる生体データを測定してもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求に基づいて、生体データ応答を送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０は、生体データ要求を受信することなく、生体データをユーザ端末２０へ送信してもよい。
前述した実施形態では、通院サポートサーバ１００が、通院サポート応答を被験者のユーザ端末２０へ送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、通院サポートサーバ１００は、通院サポート応答を被験者とともに、通院サポート応答に含まれる医療機関に送信するようにしてもよいし、通院サポート応答に含まれる客観的な睡眠データと医療機関の名称とのうち、客観的な睡眠データを医療機関に通知し、医療機関の名称を被験者に通知してもよい。

本実施形態に係る通院サポートシステム１によれば、通院サポートサーバ１００は、被験者の生体データを取得する取得部１０３と、取得部１０３が取得する生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部１０４と、客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベース１０８ａから、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する判定部１０５と、判定部１０５による医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを出力する出力部１０６とを備える。
このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関を選択できる。また、通院サポートサーバ１００は、医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを被験者に通知できるため、被験者は通院する医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを取得できる。このため、通院サポートシステム１は、被験者に、取得させた医療機関の判定結果に基づいて診察を受ける医療機関を選択させることができる。また、通院サポートシステム１は、被験者に選択した医療機関に、自覚している睡眠状態に加えて、客観的な睡眠データを提供させることができる。これによって、医療機関の医師に、正しい診察を円滑に行わせることができる。

また、生体データには、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つに基づいて、客観的な睡眠データを導出できる。
また、医療機関データベース１０８ａには、医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、客観的な睡眠データに基づいて、被験者が通院する医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つを取得できる。
また、導出部１０４は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間とのうち、少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、被験者の生体データに基づいて、客観的な睡眠データとして、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間とのうち、少なくとも一つを導出できる。
また、判定部１０５は、客観的な睡眠データに基づいて医療機関ＤＢ１０８ａに含まれる医療機関を特定する情報を出力する医療機関学習部１０５ａとしての学習部に対して、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データを与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定する。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、医療機関学習部１０５ａに対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定できる。
また、学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００は、被験者の客観的な睡眠データと医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定できる。

（実施形態の変形例）
実施形態の変形例に係る通院サポートシステム１ａの構成例は、図１を適用できる。通院サポートシステム１ａは、実施形態に係る通院サポートシステム１と比較して、通院サポートサーバ１００の代わりに通院サポートサーバ１００ａを備える点で異なる。
通院サポートシステム１ａでは、測定装置１０は、通院する患者などの被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を通院サポートサーバ１００ａへ送信する。
通院サポートサーバ１００ａは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。通院サポートサーバ１００ａは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、被験者の通院する医療機関に対する条件を示す情報を取得し、取得した被験者の通院に対する条件を示す情報を含む通院サポート要求を通院サポートサーバ１００ａへ送信する。

通院サポートサーバ１００ａは、受信した被験者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。通院サポートサーバ１００ａは、医療機関の識別情報と医療機関が有する設備とを関連付けた医療機関データベースを記憶している。通院サポートサーバ１００ａは、医療機関データベースから、導出した客観的な睡眠データと通院サポート要求に含まれる被験者の通院する医療機関に対する条件を示す情報とに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。通院サポートサーバ１００ａは、医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを出力する。

以下、通院サポートシステム１ａに含まれる測定装置１０と、ユーザ端末２０と、通院サポートサーバ１００ａとのうち、通院サポートシステム１と異なる通院サポートサーバ１００ａの具体例について、図２を参照して説明する。
（通院サポートサーバ１００ａ）
通院サポートサーバ１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。通院サポートサーバ１００ａの一例は、クラウドサーバである。通院サポートサーバ１００ａは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５ｂと、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、通院サポート要求とを受信する。ここで、通信サポート要求には、被験者の通院する医療機関に対する条件を示す情報が含まれる。
ユーザ端末２０において、被験者は、操作部２６に対して、通院のサポートを要求する操作を行う際に、通院する医療機関に対する条件を入力する操作を行うことができる。通院する医療機関に対する条件の一例は、所在地、オンライン診療の可否である。操作部２６は、被験者が通院する医療機関に対する条件を入力する操作を行うことによって、通院する医療機関に対する条件を示す情報を含む通院サポート要求を作成する。

通院サポートサーバ１００ａにおいて、判定部１０５ｂは、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。判定部１０５ｂは、取得した通院サポート要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ｂは、取得した通院サポート要求に含まれる通院する医療機関に対する条件を示す情報を取得する。判定部１０５ｂは、記憶部１０８に記憶されている医療機関ＤＢ１０８ａから、取得した客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報に基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。判定部１０５ｂは、医療機関学習部１０５ａｂを備える。
医療機関学習部１０５ａｂは、客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報に基づいて医療機関ＩＤを出力する。医療機関学習部１０５ａｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報と当該被験者が通院すべき医療機関ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。医療機関学習部１０５ａｂの学習過程について説明する。

［医療機関学習部１０５ａｂの学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報と、当該被験者が通院すべき医療機関とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうち、いずれかに問題がある場合には、客観的な睡眠データを、その問題に対応できる医療機関に分類できる。さらに、通院する医療機関に対する条件に含まれる所在地、オンライン診療の可否などによって、通院する医療機関に対する条件を満たす医療機関に分類できる。
医療機関学習部１０５ａｂは、学習過程において、客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報と、医療機関の所在地を特定する情報と、医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つとの関係を学習する。具体的には、医療機関学習部１０５ａｂは、被験者の客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報が与えられ、医療機関ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、問題がある場合に必要となる医療機関の所在地を特定する情報と、医療機関の診療科目を特定する情報と、医療機関の有する設備を特定する情報と、医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つとの関係は既知である。通院する医療機関に対する条件を示す情報に含まれる所在地、オンライン診療の可否との各々について、通院する医療機関に対する条件と、その条件を満たす医療機関との関係は既知である。医療機関学習部１０５ａｂは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータに対応でき、且つ通院する医療機関に対する条件を満たす医療機関の医療機関ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報と医療機関ＩＤとの関係を学習する。この結果医療機関学習部１０５ａｂは、客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報が供給されると、この客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報に対応する医療機関ＩＤを出力するように学習される。

（通院サポートシステムの動作）
図４は、本実施形態の変形例に係る通院サポートシステムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ１－２からステップＳ１１－２は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からステップＳ１１－１を適用できる。
（ステップＳ１２－２）
ユーザ端末２０において、被験者は、操作部２６に対して、通院のサポートを要求する操作を行う際に、通院する医療機関に対する条件を入力する操作を行う。
（ステップＳ１３－２）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が通院する医療機関に対する条件を入力する操作を行うことによって、通院する医療機関に対する条件を示す情報を含む通院サポート要求を作成する。
ステップＳ１４－２からステップＳ１７－２は、図３を参照して説明したステップＳ１３－１からステップＳ１６－１を適用できる。
（ステップＳ１８－２）
通院サポートサーバ１００ａにおいて、判定部１０５ｂは、取得部１０３が取得した通院サポート要求を取得する。判定部１０５ｂは、取得した通院サポート要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ｂは、取得した通院サポート要求に含まれる通院する医療機関に対する条件を示す情報を取得する。判定部１０５ｂは、記憶部１０８に記憶されている医療機関ＤＢ１０８ａｂから、取得した客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報に基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。
ステップＳ１９－２からステップＳ２０－２は、図３を参照して説明したステップＳ１８－１からステップＳ１９－１を適用できる。

前述した実施形態の変形例では、通院サポートサーバ１００ａにおいて、判定部１０５ｂは、医療機関学習部１０５ａｂを備え、医療機関学習部１０５ａｂは、客観的な睡眠データ及び通院する医療機関に対する条件を示す情報に基づいて医療機関ＩＤを出力する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、判定部１０５ｂは、医療機関学習部１０５ａを備え、医療機関学習部１０５ａは、客観的な睡眠データに対する条件を示す情報に基づいて医療機関ＩＤを出力するようにしてもよい。判定部１０５ｂは、医療機関学習部１０５ａが出力した医療機関ＩＤに基づいて、その医療機関ＩＤ該当する医療機関を、通院する医療機関に対する条件に基づいて判定してもよい。

本実施形態に係る通院サポートシステム１ａによれば、通院サポートサーバ１００ａは、前述した通院サポートサーバ１００において、取得部１０３は、被験者の通院する医療機関に対する条件をさらに取得する。判定部１０５ｂは、取得部１０３が取得した被験者の通院する医療機関に対する条件にさらに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定する。このように構成することによって、被験者の客観的な睡眠データに加え、被験者の通院する医療機関に対する条件にさらに基づいて、被験者が通院する医療機関を判定できるため、被験者の希望に沿った医療機関を判定できる。通院サポートサーバ１００ａは、医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを被験者に通知できるため、被験者は通院する医療機関の判定結果と客観的な睡眠データとを取得できる。このため、通院サポートシステム１ａは、被験者に、取得させた医療機関の判定結果に基づいて診察を受ける医療機関を選択させることができる。また、通院サポートシステム１ａは、被験者が選択した医療機関に、自覚している睡眠状態に加えて、客観的な睡眠データを提供させることができる。これによって、医療機関の医師に、正しい診察を円滑に行わせることができる。

また、医療機関データベースには、医療機関の所在地を特定する情報、医療機関の診療科目を特定する情報、医療機関の有する設備を特定する情報、医療機関の規模を特定する情報のうち、少なくとも一つが含まれる。
このように構成することによって、通院サポートサーバ１００ａは、客観的な睡眠データ及び被験者の通院する医療機関に対する条件に基づいて、被験者が通院する医療機関の所在地を特定する情報、医療機関の診療科目を特定する情報、医療機関の有する設備を特定する情報、医療機関の規模を特定する情報のうち、少なくとも一つを取得できる。
また、判定部１０５ｂは、客観的な睡眠データと医療機関に対する条件とに基づいて医療機関データベースに含まれる医療機関の識別情報を出力する医療機関学習部１０５ａｂとしての学習部に対して、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データと被験者の通院する医療機関に対する条件とを与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定する。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００ａは、医療機関学習部１０５ａｂに対して、客観的な睡眠データと被験者の通院する医療機関に対する条件とを与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定できる。
また、学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び医療機関に対する条件と医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、通院サポートサーバ１００ａは、被験者の客観的な睡眠データ及び被験者の通院する医療機関に対する条件と医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データ及び被験者の通院する医療機関に対する条件を与えることによって、被験者が通院する医療機関を判定できる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してコンピュータプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１、１ａ…通院サポートシステム、１０…測定装置、１２…通信部、１４…測定部、１５…処理部、１６…操作部、１８…記憶部、２０…ユーザ端末、２２－１…第１通信部、２２－２…第２通信部、２４…処理部、２６…操作部、２８…記憶部、２８ａ…生体データ、１００、１００ａ…通院サポートサーバ、１０２…通信部、１０３…取得部、１０４…導出部、１０４ａ…睡眠深さ学習部、１０４ｂ…睡眠段階学習部、１０５、１０５ｂ…判定部、１０５ａ、１０５ａｂ…医療機関学習部、１０６…出力部、１０８…記憶部、１０８ａ、１０８ａｂ…医療機関ＤＢ、１０８ｂ…生体データＤＢ

Claims (12)

1. 被験者の生体データを取得する取得部と、
   前記取得部が取得する前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、
   客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定する判定部と、
   前記判定部による医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力する出力部と
   を備える、通院サポートシステム。
2. 前記生体データには、前記被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、前記被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる、請求項１に記載の通院サポートシステム。
3. 前記医療機関データベースには、前記医療機関の診療科目を特定する情報と、前記医療機関の有する設備を特定する情報と、前記医療機関の規模を特定する情報とのうち、少なくとも一つが含まれる、請求項１又は請求項２に記載の通院サポートシステム。
4. 前記導出部は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間とのうち、少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の通院サポートシステム。
5. 前記判定部は、客観的な睡眠データに基づいて前記医療機関データベースに含まれる医療機関を特定する情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者が通院する医療機関を判定する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の通院サポートシステム。
6. 前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルである、請求項５に記載の通院サポートシステム。
7. 前記取得部は、前記被験者の通院する医療機関に対する条件をさらに取得し、
   前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の通院する医療機関に対する前記条件にさらに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定する、請求項１に記載の通院サポートシステム。
8. 前記医療機関データベースには、前記医療機関の所在地を特定する情報、前記医療機関の診療科目を特定する情報、前記医療機関の有する設備を特定する情報、前記医療機関の規模を特定する情報のうち、少なくとも一つが含まれる、請求項７に記載の通院サポートシステム。
9. 前記判定部は、客観的な睡眠データと医療機関に対する条件とに基づいて前記医療機関データベースに含まれる医療機関の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な睡眠データと前記被験者の通院する医療機関に対する前記条件とを与えることによって、前記被験者が通院する医療機関を判定する、請求項７又は請求項８に記載の通院サポートシステム。
10. 前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び医療機関に対する条件と医療機関が有する設備との関係が学習された学習済みモデルである、請求項９に記載の通院サポートシステム。
11. 被験者の生体データを取得するステップと、
    前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
    客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定するステップと、
    医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力するステップと
    を有する、通院サポートシステムが実行する通院サポート方法。
12. 通院サポートシステムのコンピュータに、
    被験者の生体データを取得するステップと、
    前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
    客観的な睡眠データと医療機関を特定する情報とを関連付けた医療機関データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者が通院する医療機関を判定するステップと、
    医療機関の判定結果と客観的な前記睡眠データとを出力するステップと
    を実行させる、コンピュータプログラム。

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