JP5419300B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム Download PDF

Info

Publication number
JP5419300B2
JP5419300B2 JP2011242950A JP2011242950A JP5419300B2 JP 5419300 B2 JP5419300 B2 JP 5419300B2 JP 2011242950 A JP2011242950 A JP 2011242950A JP 2011242950 A JP2011242950 A JP 2011242950A JP 5419300 B2 JP5419300 B2 JP 5419300B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
evaluation
information
care
database
content
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2011242950A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2013097748A5 (ja
JP2013097748A (ja
Inventor
政治 羽田野
英人 藤井
Original Assignee
政治 羽田野
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 政治 羽田野 filed Critical 政治 羽田野
Priority to JP2011242950A priority Critical patent/JP5419300B2/ja
Priority to CN201280054478.1A priority patent/CN103999118B/zh
Priority to KR1020147014580A priority patent/KR102025315B1/ko
Priority to PCT/JP2012/078676 priority patent/WO2013065864A1/ja
Publication of JP2013097748A publication Critical patent/JP2013097748A/ja
Publication of JP2013097748A5 publication Critical patent/JP2013097748A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5419300B2 publication Critical patent/JP5419300B2/ja
Priority to US14/270,974 priority patent/US20140324470A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、ケア対象者またはケア対象物などのケアに関する情報処理装置、プログラムおよびデータベースシステムに関する。
従来、人のケアの分野において、その人の状況を把握するに当たって、決められた項目を決められた順番で問診していくのが一般的であった。
この問診の仕方をシステム化した事例として、特許文献１に開示された技術がある。
特許３４６９０８６号
しかし、上記のように決められた項目にしたがって決められた順番で問診していく場合には、ケア対象者の細かい症状や個人特有の症状を特定することが大変難しかった。また、症状を特定できたとしても対応方法については、ケアプラン作成者の技能に委ねられていた。
本発明の目的は、ケア対象者の症状の特定を容易かつ的確に行うことができる情報処理装置、情報提供サーバおよびプログラムを提供することにある。
１．情報処理装置
本発明の情報処理装置は、
ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースと、
ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を前記データベースより導出する第１の処理部と、
既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第２の処理部と、
入力または受信された評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第３の処理部とを含む。
本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。
本発明において、
前記データベースには、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されていることができる。
本発明によれば、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路がそれぞれ関連づけられているので、いずれかの情報を入力することで、同一のデータセットとして関連する他の情報を入手することができる。
本発明において、
同一の評価項目の内容がデータベースに存在する場合には、当該評価項目の内容に対応する前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報または対応方法を抽出し、
同一の評価項目の内容がデータベースに存在しない場合には、当該評価項目の内容に近似する評価項目の内容に対応する症例情報または対応方法を抽出することができる。
本発明によれば、同一のデータを有するデータセットがなくも、近似の情報から推測して症例情報や対応方法を導き出すことができる。
本発明において、入力または受信された症例情報、対応情報または効果情報に基づき、予想される評価内容を推測する推測手段を含むことができる。本発明によれば、症例情報などから評価情報を推測することができるという新たな情報処理の方向性を提示できるメリットがある。
本発明において、評価内容に基づき導出された症例情報、対応情報または効果情報と、入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報とが異なる場合には、当該入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースに記憶することができる。本発明によれば、データベースの正確さ、精度を向上させることができ、自ら進化させていくことができる。
２．情報処理方法
本発明の情報処理方法は、
第１の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する工程と、
第２の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する工程と、
第３の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する工程とを含む。
本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。
３．プログラム
本発明のプログラムは、
コンピュータに、
第１の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第１ステップと、
第２の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第２のステップと、
第３の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第３のステップとを実行させるためのものである。
本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。
４．データベースシステム
本発明のデータベースシステムは、
第１〜第３の処理部に接続されたデータベースシステムであって、
前記第１の処理部が、第１の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第１ステップと、
前記第２の処理部が、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第２のステップと、
前記第３の処理部が、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第３のステップとを実行し、
前記データベースシステムは、既になされた評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、前記データベースに記憶された評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新する更新手段を含む。
本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。また、更新手段があることで、データベースシステムを自動進化させていくことができる。
上記のケア対象物は、動物や植物などの生命体を含む概念である。
第１〜第３の処理部は、同一の演算装置から構成されてもよく、または、別々の演算装置により構成されてもよい。
症例情報とはケア対象者またはケア対象物の症状に関する情報であり、対応情報とはケア対象者またはケア対象物に対しての対応指針や対応方法などの対応に関する情報であり、効果情報とは対応方法や対応指針がどの程度の効果があるかを示す情報である。
ケアマネージメントモデルの説明図である。 ケアマネージメントモデルの説明図である。 ケアマネージメントモデルの説明図である。 論理ゲートの説明図である。 論理回路の事例の説明図である。 情報処理装置を含む情報処理システムを模式的に示す図である。 ケアマネージメントシステムの（Ｄ）Ｆ−ＰＤＣＡサイクルのコンセプトを示す図である。 情報処理サイクルのコンセプトを示す図である。 情報処理の入出力を説明する図である。 データベースを模式的に示す図である。 情報処理の基本処理フローを説明する図である。 対応情報の導出アルゴリズムを説明する図である。 評価項目の導出フローを説明する図である。 情報処理装置の変形例を模式的に示す図である。
以下、本発明の好適な実施の形態について図面を参照しながら説明する。
１．背景情報
本願発明者は、メンタルケアの実際的原則と接し方の原則を併せ持つものとは、介護者が認知症の方の感覚世界に共鳴することではないかと考えた。そして、認知症ケアとは安定する方向への関わりを試みていく方法ではないかと仮説思考して、Kyomation Careと言うケアメソッド(care method)を創出した。
Kyomation Care(キョウメーションケア)とは、メンタルケアの実際的原則と接し方の原則を併せ持つケアを共鳴(きょうめい)と捉えた造語である。
そして、Kyomation Careを、基礎的な医学・看護学・介護学に裏づけられた、アセスメント・ケアプラン・対人援助技術に基づくケアの実践と定義付けている。認知症の方の複雑に入り組んだ反応を読み取ることは難しいため、Kyomation Careでは、相手の仕草や行動から得られたアルゴリズム(algorithm:問題解決の手順)を情報伝達メディアとしてモジュール化(module:機能的に集積)した。そして、コンピュータの論理回路(AND,nAND,OR,nOR)に投射してソーティング(sorting)からデータを特定順位で分類し、統計を求めるシミュレーションを行い検証した。
認知症の介護を行なっていくためには、認知症の方の示す様々な症状の発生メカニズムに対する正確な理解が必要だと言われている。
なぜならば、一つひとつの症状には、それに対応した脳機能の異常が潜んでいるからである。認知症の方に呈する様々な症状は、理解不能な得体の知れないものではなく脳機能障害に基づく異常と理解できれば、それに対する理屈にあった科学的な対策とケアを考えることが可能になるとも言える。
そのためにも医療、看護、介護の情報共有は必須であり、認知症ケアの質を高めるためには、医師、看護師、介護士、理学療法士、作業療法士、言語療法士、鍼灸療法士、柔道整復士などが、ケアに関わる目的を理解しメンタルケアの具体的な目標を持ち「理にかなったケア」を行うことが必要と考える。
また、認知症ケアにおける質を確保するには、客観性、妥当性、信頼性、実現可能性などを網羅した包括的なアセスメントも必要である。
しかし、現場での知識、技術に基づく「気づき」の継承は極めて難しいと言われている。こうした状況では、必要な情報が集まり難く、ケアプラン作成の担当者を悩ませているのが現状である。情報を漏れなく収集・把握するためにかなりの時間が必要になり、さらにカンファレンスでは、情報の伝達と共有に時間を費やすため、本来の目的である課題の抽出の明確化(ニーズ:needs)と解決に向けたサービス内容の検討に至らないことが多く、決められた時間内でケアカンファレンスを終えることが困難な現状にあるとも言える。
図３に示すケアマネージメントシステム（Kyomation Care）は、それらの問題を解決するために、現場での負担感を軽減し、包括的なアセスメントとケアマネージメントサイクル(アセスメント→判断→ケアプラン作成→ケア提供→評価)を無理なく実現するための、認知症ケアマネージメントシステムを考案するため認知症の方の１０年間に渡る経過観察の介護記録(約８００万データ)と３００名以上の認知症の方の事例を整理し、KCIS:Kyomation
Care Interface System(キョウメーションケア・インターフェース・システム)の開発を行なった。
KCISの特徴は、認知症の方のような自覚症状が無い方でも客観的な情報収集が行えるように、次の６つの内容を取り入れ体系的に整理しシステム化している。
（１）SOAP方式(問題指向型記述方式)の介護記録の採用
(subjective・・自覚症状：本人が言ったこと)
(objective ・・客観的所見：観察したこと)
(assessment・・状態評価:感想)
(plan・・・・・計画：行ったこと)
（２）基本観察（様子観察）１３項目のモジュールで基本観察する
１態度 ２表情 ３服装 ４行動 ５言語の理解力 ６構音障害 ７記憶障害 ８見当識障害 ９思考 １０計算 １１判断 １２感情 １３意欲
（３）精神機能評価法MENFIS:「認知機能」「動機づけ機能」「感情機能」で薬効評価や精神機能状態の障害を評価する。
（４）睡眠排泄パターン：排泄と睡眠によるパターンをグラフ化して生活リズムを明らかにする
（５）知的機能検査・行動観察評価を定期的に行う
（６）RDR(Retrospective Date Research)：病理の整理を１０項目から行なう。病態と今までの生活背景などの状態評価を事前に本人や家族から聴取
１生活歴、２家族構成、３初発症状、４発症の仕方、５病前性格 ６罹病後の性格変化、７既往歴、８遺伝負因、９身体合併症、10趣味・嗜好
Kyomation Careでは、図１に示すようなRDR(Retrospective Date Research)により病歴の整理を行う。RDRは時系列に回想し、質疑応答方式で１０項目の聞き取りを行う。質問については、家族の心理面に及ぼす影響を十分考慮する。
KCISは、これらの情報をたとえばMDS(Inter
Rai)のアセスメント項目に反映できるシステムである。これにより、ケアマネージャーは、トリガーされた問題領域と画像診断の結果や各療法士などの情報も交え、Caps/Rapsのガイドラインに基づいて暫定プランを作成できる。また、情報通信技術のICT(information
communication technology)を利用したネットワーク上で医療、看護、介護などの関係者が連携してケアカンファレンスを行うことができる。
これらにより、認知症の方の嗜好や人生の背景、脳機能の状態などから専門性を活かして包括的に課題を抽出し、科学的に解決に向けた対応やケアによる生活支援内容を細かくケアプランに言語化することを可能にすることができる。そして、ケアプランの遂行率を高め作業負担を軽減するために、図２に示すようなタイムマネージメントサイクル（香盤表）を開発した。
タイムマネージメントサイクル（香盤表）とは、多角的なアセスメントおよび客観的な情報に基づいたケアプランをMDS(minimum data set)に活用して整理し、ケアプランに沿ったサービスを提供できるようにケアプランニーズに応じた役割を介護専門職らが果たすために、香盤表と呼ばれる舞台などの現場で使われている出演者の出番や全体の進行などを記した表を介護用に編成したものをいう。このタイムマネージメントサイクルもデータベースに格納することができる。
また、より良いケアマネージメントを構築するために、KCISを活用(記録作業)することにより、介護者としての意識を高め、知識・技術が修得出来るように教育用アプリケーション機能の側面を持たせたことで医療、看護、介護、理学・作業・言語療法士、ケアマネージャーなどが、共通情報や役割分担を明確化できチームアプローチを促進する結果が得られる。
そして、認知症の方との接し方は、決して一方向ではなく、常に相互作用と双方向の関わりであるという視点を再認識できるように最終的にMDS(Inter Rai)で再確認を行うように設計することができる。
本発明の実施の形態は、コンピュータを活用し、包括的なアセスメントとケアマネージメントサイクル(アセスメント→判断→ケアプラン作成→ケア提供→評価)を無理なく実現するためのシステム（KCIS:Kyomation
Care Interface system）であり、情報通信技術のICT(information
communication technology)でネットワーク化され包括支援を可能にしている。
２．基本観察項目
たとえば、認知症の進行の判断を例にとり説明する。
認知症の進行を判断するのに欠かせない非常に大切な検査のスクリーニングテストは、判断を一時点で下すわけではなく、経過を追っていくことが大切となる。スクリーニングテストは、あくまで認知症判断の補助的手段として用いられているが、認知症ケアではこのスクリーニングテストを活用することでケアのヒントが得られる。
たとえば、意欲の低下が起こっている認知症の方がいたときにそれが加齢によるものか、抑うつ状態によるものか、または認知症そのものによるものかというようなことが、スクリーニングを行うことで分かってくる。
逆にスクリーニングテストを応用した声掛けは、ＡＤＬ（activities of
daily living：日常生活動作）の維持や認知症進行の緩和に有用であるという例もある。
スクリーニングテストは、「知的機能検査法」と「行動観察法（行動評価法）」に大別することができる。また、認知症の方へのスクリーニングテストは、これらいずれか一方だけを行うのではなく、双方を組み合わせて多角的な評価を行うことが前提となる。
スクリーニングテストは、認知症の方に対する理解と適切な対応を考えていくために非常に大切な診断の補助手段となる。
しかし、知的機能検査法は客観的評価に対しては優れているものの、認知症の方への負担は思った以上に大きい。また、せん妄時や重度の方には試行することが難しくできないことが多い。
一方、行動観察法（行動評価法）は認知症の方への負担は少ないものの、介護者の主観的評価に頼ってしまい、判断が偏ってしまうことが多い。
そこで、本願発明者が発明したケア（Kyomation Care）では、介護者の負担度を調査しながら「知的機能検査法」と「行動観察法」とを組み合わせ多角的に認知症の評価をできるようにしている。
さらに、本願発明者は、客観的な観察と気づきを積み重ね、情報を共有することで、認知症の方の時間と空間を共にするパートナー（信頼できる人）になることを目指したケアマネージ面と方法を創造した。
そのひとつが、知的機能検査法と行動観察法を活用して応用し認知症状の緩和を図ることができるようにした様子観察１３項目である。
基本観察１３項目は、認知症の方の行動から、進行に合った埋蔵資源（残存能力）やコミュニケーション能力であるセルフケア能力を確認することで、行動心理症状（ＢＰＳＤ）などの不適応行動を予測し緩和させることが目的である。ここで、セルフケア能力とは、残された能力である埋蔵資源（残存能力）やコミュニケーション能力を使って、自分自身で実行できる動作や手順などの能力をいう。
基本観察１３項目によって得られた情報から、セルフケア能力を見極めて生活の再構築を見出しケアの可能性を引き出すことができる。そして、行動心理症状（ＢＰＳＤ）の緩和に向けて、計画的に働きかける支援を行うためのアセスメントツールとなる。
認知症の方へのケアにおいては、病態の種類や程度によって差異は有るものの、対人援助に介護者側が困難をきたしていることが言われている。
介護者は、認知症の方と接する時、どう接すればよいのか、どう話したらよいのか、どう関わってよいのかなどが分からず不安や恐怖心をもってケアしている場合が多い。
また、認知症に対する先入観や思い込みを抱いてしまい、不可思議な状態や不可解な言動を目前にすると得体の知れない現象としか見えず介護者側の立場で対応してしまう場合がある。
このため、脳の働きとそのメカニズムをよく理解することによって、不可思議な混乱状態も脳機能障害に基づく病態としてイメージすることが必要である。
不可思議な混乱状態などは、激しい不安から防衛反応を呈しているとも考えられている。そのような認知症の方への関わり方として、落ち着いて穏やかに接するだけでも安定感がもたらされるが、命令や操作的態度で接してしまい不安や混乱などの行動心理症状（ＢＰＳＤ）の発症を招いた経験のある介護者は多い。
なぜなら、接し方に関しての具体的な方法が示されていないため経験則に頼ったケア中心の介護方法になってしまい均一的なケアが行われず、介護の質を上げることが出来ないからだと考えられる。
本願発明者が開発したキョーメーションケア（Kyomation Care）は、これらの問題を解決するために開発されたケアマネージメント方法(Care Management method)でもある。
そのためには、まず認知症の特徴を理解するため、脳の働きとその病態メカニズムを理解する必要がある。
認知症の方の個性あふれる不可思議な感覚や想像力は、萎縮した脳でも生活できる秘密であり、セルフケア能力でも有り、脳のもつ可逆性とも考えることが出来る。そして、それに対する理屈に合った科学的な対策により関わることが、逆に落ち着きや安心感を与える望ましい接し方と言える。
基本観察１３項目は、認知症の方の状態把握とともに埋蔵資源(残存能力)やコミュニケーション能力などのセルフケア能力を確認することに繋がる。つまり、脳のどの部分の働きが、行動や表情などに関係しているかを基本観察１３項目によって理解しながら経験則に頼るケアの答えを求めるのではなく、１００人１００様のセルフケア能力を見極め記録して、１００人１００様の個別的な工夫を情報共有し均一的にケアを行う必要があるからである。
いずれにせよ、認知症の方と接する量と質が均一化されることがＱＯＬに大きく影響することは確かである。認知症の方の立場に立つことは出来ないが、専門的な創造力を働かせ情報を共有化することで行動心理症状（ＢＰＳＤ）などの不適応行動がなくなり、適応行動を増やす可能性を計画的な働きかけによって支援することで、生活の再構築を見出すことの可能性を様子観察１３項目から考えられる。
評価項目が１３種類ある場合に、回答が２者択一であったとしても、評価回答の組み合わせは、６０億を超える。したがって、その組み合わせの数は、地球上のほぼ全人口に相当することとなる。
３．論理回路のあてはめ
本願発明者は、シナプスの伝達方法に似ているコンピュータの論理回路(logic
circuit)を当てはめ、相手の仕草や行動から得られたアルゴリズム(algorithm:問題解決の手順)を見出した。そして、コンピュータの論理回路に投射してデータを分類して、仕草や態度から反応を読み取りケアの工夫を仮設思考した。
論理回路は２つの値１と０によって演算されている。論理回路イメージに認知症の方の上記の態度による１０個のコミュニケーションを当てはめ（１＝ある）（０＝ない）を観察していく。論理積ＡＮＤ（アンド）は全ての入力端子に１が入力された場合に限って１を出力するゲートであり、否定積ｎＡＮＤ（ナンド）は全ての入力端子に１が入力された場合に限って０を出力するゲートであり、論理和ＯＲ（オア）は少なくとも１つの入力端子に１が入力されれば１を出力するゲートであり、論理否定ｎＯＲ（ノア）は少なくとも１つの入力端子に１が入力すると０を出力するゲートである。
本願発明者は、図４に示すＡＮＤ、ｎＡＮＤ、ＯＲ、ｎＯＲの４種類の論理回路の組み合わせにより行動心理症状（ＢＰＳＤ）の表出が示唆出来ると仮定すると、認知症の方の世界に上手に入り込み安定する方向への関わりは、論理回路によって緩和を試みられる方法(method)が思考出来ることを見出した。
ＡＮＤ、ｎＡＮＤ、ＯＲ、ｎＯＲを使って様子観察した場合の例（Ａさん86歳 女性 日常生活自立度A-1
認知症高齢者の日常生活自立度ＩＩＩ アルツハイマー型認知症AtD）を以下にあげる。
Ａさんは、朝の食事を取っていると何も言わずに食器を持って席を立ち上がり、台所に向かい衣類の袖を上手に捲り上げ食器を洗い出す。洗い終わると食器をタオルで拭き、隣でもたついていた女性の食器も取り上げて洗い出す。その一連のなめらかな動きを見ていた介護職が「Ａさん、今日は手際がよいわね」と声掛けると、Ａさんは「何か文句があるのかね、うちには出来ないとでも思っているのかね」と興奮して怒った態度を見せた。
Ａさんの態度を時系列に観察していくと、まず袖をめくり食器を洗い出す行動が見られる。実行機能と食器洗いに対する好奇心(関心)があると考察することが出来る。また、隣でもたついていた女性の食器を取り上げて洗い出す行動が引き続き見られる。この行動は、周囲の状態を把握し問題を解決しようとする明瞭な状態と言える。好奇心があり、その考え方が明瞭であることから論理積ＡＮＤの回路により達成感が得られた状態と仮定される。
しかし、達成感は得られているが、介護者の表現の微妙なニュアンスを理解出来ず防衛的になり自尊心が傷ついた態度が表出したと言える。日常生活自立度A-1 認知症高齢者の日常生活自立度ＩＩＩからも推測できるが、論理否定ｎＯＲの回路の存在が考察できる。
また、言語の理解力に問題が有るため介護者の声掛けに興奮するＢＰＳＤが発症してしまったと仮定すると、否定積ｎＡＮＤの回路も考察できる。
一連の論理回路をまとめたものを図５に示す。この論理回路はあくまでもＡさんの日常生活の態度から推測される論理回路であり、性格や観念を現すものではない。この考え方は、脳の神経伝達の仕組である論理回路を利用して、Ａさんの物事を思考する回路を行動(態度)から導き出してケアに役立てる概念(ケア技法)である。
そして、介護者が声掛けに注意しＡさんの判断力と表現力を理解し、達成感を共に喜び、Ａさんの問題解決の明瞭さから説得することはやめ納得して頂き、つねに尊敬の念をもち「ありがとうございます」と共に「お辞儀」をする個別ケアを行った。その結果、Ａさんの興奮は緩和され消滅した。
このように各個人の状況に応じてしっかりとした論理に基づいて評価をしていくことで、適切にケア対象者等の状況を把握することができる。また、この論理回路を他者の評価に適用することは大変有用である。
認知症の方は、言語の理解力の低下などから言葉の意味が解らなくなり、語彙が減少して、「あの・・・」「その・・・」「あれ・・・」「それ・・・」などの代名詞が多くなるが、「あの・・・」「その・・・」が「お腹すいた」「トイレに行きたい」など、その方の的確な表現として意味が理解出来てくる。
認知症の方は、介護者のペースに合わせることは不得意な場合が多いことから、介護者が彼らの話す内容やスピードに同調し、語彙や表情を注意深く様子観察１３項目で観察することで、その方のペースをつかんで行くことを可能にしてくれる。そして、介護者同士で、同調迎合し共有することが出来る。
様子観察１３項目から得られた情報を基にケアを工夫し、その方の心の働きを知り生活能力を見極めてセルフケア能力(埋蔵資源)を最大限に活用したケアを認識することは、認知症の方の柔軟な接し方の参考になると共にケアマネージメントシステム（Kyomation Care）では意味があることだと考えている。
４．情報処理装置
図６〜図１３を参照しながら、情報処理装置１０について説明する。情報処理装置１０は、インターネットなどの情報通信網に接続された例である。
情報処理装置１０は、情報処理サーバとして機能し、利用者端末２０との間で情報を送受信する。情報処理装置１０は、利用者端末２０から図６に示すように受付サーバ３０を介して情報を送受信してもよいし、または、直接に利用者端末２０との間で情報を送受信してもよい。情報処理装置１０は、さらに、専門家などの付加情報の提供者の付加情報入力端末４０と情報通信網を通じて情報を送受信することができる。
情報処理装置１０は、上記のケアマネージメントシステム（Kyomation Care）を支援するための情報処理装置である。具体的には、図７に示すように、ケア分野において、計画作成、計画実行、行動・介入に対する反応、結果評価、計画見直し、情報収集および情報分析をサイクルを回すための支援装置である。このマネージメントサイクルを回すことで、同時に、図８に示すように、情報処理、アウトプット、ケア、フィードバック、データベース更新、検証、新たな推論・仮説の生成というサイクルが回すことができる。
図９に示すように、情報処理装置１０は、データベース１２と処理部１４とを含む。
情報処理装置１０は、評価情報からデータベースに基づいて症例情報および対応情報をアウトプットする機能と、症例情報、対応情報または効果情報に基づいて評価項目に対応する評価内容を推論する機能とを有する。
データベース１２は、図１０に示すように、ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶している。評価項目としては、ケア対象者の症状を特定できる評価項目であれば特に限定されず、たとえば、態度、表情、服装、行動、言語の理解力、構音障害、記憶障害、見当職、思考、計算、判断力、感情、意欲の１３項目を挙げることができる。
データベース１２には、データセットごとに評価内容、評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されている。論理回路は、たとえば上述した図５に示す論理回路（ＡＮＤ、ｎＡＮＤ、ＯＲ、ｎＯＲ）の論理回路などの評価内容と症状情報または対応情報とをつなげる論理回路を挙げることができる。評価項目は、たとえば、上記の基本観察項目を適用することができる。データベースは、情報処理装置１０に含まれる記憶装置（たとえば、ＲＯＭ、ハードディスク）に記憶されている。
次に、図１１を参照しながら、評価情報からデータベースに基づいて症例情報、対応情報または効果情報をアウトプットする機能について説明する。
利用者情報端末２０の求める情報（症例情報、対応情報または効果情報）に応じて、情報処理装置１０は、まず、評価情報の取得を行う（Ｓ１０）。この処理において、センサーにより取得した情報処理を行ってもよい。
次に、評価情報に対応したケア対象者等に対する症例情報および対応情報をデータベースに基づき取得する（Ｓ１１）。推論処理や、マッチング機能の正確さ、精度を向上させるための処理を行ってもよい。
次に、情報処理装置１０は、利用者端末２０に対してその情報を送信する。利用者端末２０の利用者側が実際の症例情報や実際に行った対応情報、効果情報を入力する（Ｓ１２）。実際の症例および対応情報や効果情報の入力を誘導する機能やセンサーにより取得した情報の処理機能などを付加してもよい。
利用者端末２０から実際の症例情報、対応情報または効果情報を受信すると、既存の症例情報、対応情報または効果情報との比較・検証作業を行うとともに、評価情報と症例情報、対応情報または効果情報とをつなぐ論理式を生成する（Ｓ１３）。ここで、評価と症例とを結ぶ論理式の自動算出処理や、論理式の自動修正処理、論理式を推測して作成する処理、論理式の信頼性評価・検証処理などを行ってもよい。
次に、データベース１２の更新・統計解析などを行い、データベース１２のデータの充実化を図る（Ｓ１４）。ここで、データベース１２の自動追記処理や、統計処理、修正すべき論理式の報知処理などを行ってもよい。
送られてきた実際の対応情報が、利用者端末に送信した対応情報と異なる場合には、送信した対応情報が効果のないものということになるが、効果がなかった対応情報としてデータベース１２に残しておいてもよい。次に、機能推論や演繹推論、仮説生成などによる新しい情報処理の法則の導出を行ってもよい（Ｓ１５）。ここで、ケア対象者等のケアの目標または目的が変わる場合もあり、サイバネティックス理論などを用いた目標追尾機能により新しい目標に合った機能推論や演繹推論、仮説生成などの処理を行ってもよい。
情報処理装置１０は、評価情報からデータベースに基づいて症例情報および対応情報をアウトプットする機能と、症例情報、対応情報または効果情報に基づいて評価項目に対応する評価内容を推論する機能とを実現するに当たって、次のように症例情報や対応情報を入手することができる。
図１２に示すように、入力された情報と同じ内容を有する同一のデータセット情報がデータベース１２に記憶されているかどうか判断する（Ｓ２０）。次に、同一のデータセットが記憶されているのであれば、当該データセットに対応する症例情報、対応情報または効果情報の少なくともいずれか一つをアウトプットする（Ｓ２１）。同一のデータセットが記憶されていないのであれば、近似のデータセットの有無を判断する。ここで、データが近似しているかどうか判断するに当たって、データベースの全体（全集合）又は部分データ（部分集合）に基づき判断してもよい。データベース１２が近似のデータセットを有するのであれば、評価情報に対応する症例情報、対応情報または効果情報の少なくともいずれか一つをアウトプットする（Ｓ２３）。近似のデータセットが無いのであれば、データベース１２に基づき自動推定する。たとえば、既存の論理式に基づき論理式を自動推定し、推定した論理式に基づきとり得る症例情報、対応情報または効果情報のいずれか一つを導出する（Ｓ２５）。自動推定に当たっては、図１０に示すように参考データベースを参考に自動推定してもよい。参考データベースには、人文データ、工学データ、科学的データ、医学的データ、学術データ、工業的データ、哲学データ、歴史データ、社会科学データ、自然科学データ、技術データ、産業データ、芸術データ、言語データ、文学データなどが記憶されている。
次に、評価内容を取得の手法について図１３を用いて説明する。
まず、処理部がケア対象者またはケア対象物に対する評価項目をデータベースより導出し、利用者端末２０に送信する。評価項目は、有無などの２値により回答できるような評価項目や、３つ以上の選択肢から選択するような評価項目であってもよい。
次に、既になされた評価内容、入力または受信された当該評価項目に対する回答内容、および、データベース１２に記憶された評価内容の回答パターンと症例情報、対応情報または効果情報との対応データに基づき、次の評価項目を導出する。これにより、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。つまり、選択可能な評価項目の集合から最短ルートで症状の特定が可能と思われる次の評価項目を選択し、詳細な症状の特定を図っていく。言い換えれば、次回以降の評価項目の選択肢の集合を最も小さくすることができるような評価項目を選択する。
具体的には、図１３に示すように、処理部１４が評価（問診）内容を導出して、利用者端末２０に送受信部１６を介して送信し（Ｓ１）、評価（問診）の回答内容を受け取り（Ｓ２）、その回答内容に基づきデータベースから必要な情報を入手するためにアクセスし（Ｓ３）、必要情報を入手後、次の評価内容をどうするか導出し（Ｓ４）、次の回答内容を利用者端末に送る（Ｓ５）。
そして、こうして入力または受信されて得られた評価（問診）に対する回答内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報をデータベース１２より導出することができる。
つまり、ある評価内容が決まると、過去のデータからとり得るオプションを決める。このオプションの中から、さらなる評価のための評価項目を選択する。ここで、この評価の次の評価において選択し得る評価項目の種類を最も絞ることができる評価項目を選択すると、症例の特定までに要する評価数を最も少なくすることができる。
情報処理装置１０は、付加情報端末装置４０から付加状況の提供を受け、その付加状況またはその加工情報を利用者端末２０に送信してもよい。また、図６に示すように、外部の参考データサーバ５０から情報の提供を受け、上記の情報処理に用いたり、付加情報として付利用者端末に送信してもよい。
情報処理装置１０に対して情報処理を実行させるプログラムは、情報処理装置１０に含まれる記憶装置（たとえば、ＲＯＭ、ハードディスク）などに格納することができる。上記の情報処理は、ＣＰＵなどの演算装置により実行することができる。データベースは、ハードディスクなどの記憶装置に格納することができる。
利用者端末２０や付加情報入力端末４０は、たとえば、入出力機能があるコンピュータや携帯電話などの携帯端末からなることができる。
情報処理装置は、コンピュータなどの自動計算機や携帯電話などの携帯端末を適用することができる。
上記の実施の形態においては、情報処理装置１０として、インターネットなどの情報通信網に接続して、利用者端末２０との間で情報の送受信する例を説明した。
しかし、これに限定されず、図１４に示すように、情報処理装置１０自体に入力部１８ａや表示部１８ｂを設け、情報処理装置１０のみで情報処理を完結させてもよい。この場合、その情報処理装置に表示手段を設け、症例情報や対応情報を表示してもよい。
５．他の情報処理機能
情報処理装置１０は、次の情報処理機能を有していてもよい。
（１）地域ごとの特殊性を見出し、評価項目を見出す際や、症例情報および対応情報を導出する際に参考にする手段を付加してもよい。
（２）評価内容に基づき症例情報や対応情報を導出する際に、他のデータ（たとえばＭＤＳ）を参考にしてその信頼性を評価してもよい。
（３）入力された実際の症状情報や対応情報に異常なものが発見されたときは、情報処理装置の管理者に異常を知らせる報知装置（アラーム、表示手段など）を設けてもよい。
６．データ
データベースに、さらに次のもの入手して記憶してもよい。
（１）ケア対象者のバイタルサインや健康状態のデータを取得し、データベースに記憶してもよい。バイタルサインとしては、たとえば、体温、血圧（上）収縮期血圧、血圧（下）拡張期血圧、脈拍（／分）、呼吸（／分）Ｓｐｏ２血中酸素飽和度、身長、体重、水分（ｃｃ）ＩＮＰＵＴ、水分（ｃｃ）ＯＵＴＰＵＴ、朝食（主食量）、朝食（副食糧）、昼食（主食量）、昼食（副食糧）、夕食（主食量）、夕食（副食糧）、おやつ量、排便（回数／月）、排尿（回数／月）などを挙げることができる。
健康状態を知る指標として、たとえば、顔色「顔色が良いか」、表情「気分が良いか」、食欲「食欲があるか」、睡眠「よく眠れるか」、排便「便秘しないか」、気分「気分が良い・よく笑うことがあるか」、入浴「良く入浴するか」などを挙げることができる。
（２）ＭＲＩなどのニューロイメージングによる脳の画像データと症状との関連情報を記憶させて、適宜、利用者端末に送信または表示してもよい。つまり、行動観察から脳神経細胞の残存部位をとらえるために、細胞構造分類と大脳皮質の機能地図の照合シート（ＫＢＳ：Kyomation Balance
Seat）から、介護者でも視覚的に病態理解を図ることができる。この照合シートは、脳画像によって、「脳のどんなところがダメージを受けているのか」を調べ、日常の行動観察からわかる「認知症の症状」と照らし合わせたシートである。この情報の存在により、画像診断からなる脳機能（欲求）の把握と、観察による行動（不適応行動）の把握とからＢＰＳＤ（Behavioral Psychological Symptoms of Dementia）の要因を見つけることに資することになる。
（３）睡眠と排泄のパターングラフを記憶してもよい。睡眠・排泄パターングラフは行動観察において、睡眠・排泄パターンを15分間隔で168時間(1週間)記録したものを時系列的にグラフ化するものである。各時間帯に於ける睡眠・排泄確率(睡眠日数および排泄日数÷記録日数×100)で表す。従来の介護記録では、平均的な睡眠状態や排泄の頻度を視覚的に考察しにくい状態であったが、グラフ化することで時系列変化および確立を見ることにより、1日の中での中途覚醒が起こりやすい時間帯や尿意を催しやすい時間帯をより視覚的に、明確に把握できます。また、このグラフにより認知症の方の生活リズムや生活上の問題点、生活パターンを視覚的に捉え分析することも可能になる。
なお、介護者（利用者）の記録を「自覚的症状（Subjective）」、「他的所見（Objective）」、「評価（Assessment）」、「計画（Plan）」の順に行うことができる。これにより、問題思考型記述が可能となると共に、医師、臨床心理士、介護職員、看護師、理学・言語・音楽・作業療法士などが統一してこの記述方式を採用することで、チーム間で均一な情報交換を行うことができる。
６．作用効果
本願発明者は、情報収集（Ｄａｔａ）、情報分析（Ｆｏｒｃｕｓ）、計画作成（Ｐｌａｎ）、計画実行（Ｄｏ）、行動・介入に対する反応（Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）、結果評価（Ｃｈｅｃｋ）、計画見直し（Ａｃｔｉｏｎ）の「（Ｄ）Ｆ−ＰＤＣＡサイクル」を回すことで、的確なケアを行うことができることを見出した。
一般的に、ケア分野において、計画を立てて計画実行を計画方法は計画を行う者の技能に委ねられ、知識の体系化がなされていない他、科学的見地からのアプローチがなされていない。
本実施の形態によれば、情報収集により得られた情報分析（Ｆｏｃｕｓ）を行っている。つまり、情報の解析を行い、各種情報の対応づけを行っている。特に特徴的なところは、本発明者は、ＡＮD、ｎＡＮＤ、ＯＲ、ｎＯＲの４種類の論理回路の組み合わせにより行動心理症状の表出が示唆できることを見出した。本発明の実施の形態は、その論理回路をデータベースに記憶し、論理回路に基づき次の問診内容をどういうものが適切かどうかを導出し、症例情報や対応情報を効率的かつ的確に導き出すシステムである。従来は、評価すべき項目をリストアップし、すべての評価項目を評価してはじめて症例情報を把握することができる。しかし、評価内容と対応情報とが対応しているので、評価項目を入力するのみで対応情報が導出される。従来、評価内容から症例情報を認識し、その症例情報からケアプラン作成者の属人的な能力により対応情報をどうするかという把握作業を行っていた。しかし、本実施の形態によれば、評価作業を行うことのみでケア対象者への対応情報を知ることができるため、症例情報から対応情報を作成することが評価内容を入力するのみで対応情報を入手することができるものである。
このシステムは、決まった評価項目の順番で評価項目を提示するのではなく、その都度、適切と思われる評価項目を決定していくため、ケアに関する評価のみならず、適切であれば教育に関する評価項目も導出することができる。つまり、医療、看護、介護、教育、スポーツなどのあらゆる分野を横串し、包括することができるものである。また、各専門職の情報収集、データ共有によりケア対象者の示す様々な症状の発生メカニズムの正確な理解を図ることができる。
論理回路を参照することで、ある評価項目の評価内容に対して関連度が高い評価項目も把握しやすくなる。
上記の実施の形態は、本発明の要旨の範囲内で種々の変更が可能である。上記の実施の形態においては、認知症の方のケアについて多く述べたが、これに限定されず、教育や心理ケアなどの分野に広く適用することができる。また、人のケアのみならず、動物や植物などのケアについても広く適用することができる。
本発明は、ケアにおけるマネージメントシステムとして適用可能である。
１０ 情報処理装置
１２ データベース
１４ 処理部
１６ 送受信部
１８ａ 入力部
１８ｂ 表示部
２０ 利用者端末
３０ 受付サーバ
４０ 付加情報入力端末
５０ 参考データサーバ

Claims (7)

  1. ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースと、
    ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を前記データベースより導出する第１の処理部と、
    既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第２の処理部と、
    入力または受信された評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第３の処理部と、
    既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新する更新手段とを含む、情報処理装置。
  2. 請求項１において、
    前記データベースには、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されている情報処理装置。
  3. 請求項１または２において、
    同一の評価項目の内容がデータベースに存在する場合には、当該評価項目の内容に対応する前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報または対応方法を抽出し、
    同一の評価項目の内容がデータベースに存在しない場合には、当該評価項目の内容に近似する評価項目の内容に対応する症例情報または対応方法を抽出する、情報処理装置。
  4. 請求項１〜３のいずれかにおいて、
    入力または受信された症例情報、対応情報または効果情報に基づき、予想される評価内容を推測する推測手段を含む、情報処理装置。
  5. 請求項１〜４のいずれかにおいて、
    評価内容に基づき導出された症例情報、対応情報または効果情報と、入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報とが異なる場合には、当該入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースに記憶する情報処理装置。
  6. 第１の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する工程と、
    第２の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する工程と、
    第３の処理部が、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する工程と、
    更新手段が、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新する工程とを含む、情報処理方法。
  7. コンピュータに、
    第１の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第１ステップと、
    第２の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第２のステップと、
    第３の処理部が、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第３のステップと、
    更新手段が、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新するステップとを実行させるためのプログラム。

JP2011242950A 2011-11-06 2011-11-06 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム Active JP5419300B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011242950A JP5419300B2 (ja) 2011-11-06 2011-11-06 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム
CN201280054478.1A CN103999118B (zh) 2011-11-06 2012-11-06 信息处理装置、信息处理方法、程序和数据库系统
KR1020147014580A KR102025315B1 (ko) 2011-11-06 2012-11-06 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 데이터베이스 시스템
PCT/JP2012/078676 WO2013065864A1 (ja) 2011-11-06 2012-11-06 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム
US14/270,974 US20140324470A1 (en) 2011-11-06 2014-05-06 Information processing device, information processing method, and non-temporary computer-readable recording medium with program recorded thereon

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011242950A JP5419300B2 (ja) 2011-11-06 2011-11-06 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2013097748A JP2013097748A (ja) 2013-05-20
JP2013097748A5 JP2013097748A5 (ja) 2013-11-28
JP5419300B2 true JP5419300B2 (ja) 2014-02-19

Family

ID=48192200

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011242950A Active JP5419300B2 (ja) 2011-11-06 2011-11-06 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20140324470A1 (ja)
JP (1) JP5419300B2 (ja)
KR (1) KR102025315B1 (ja)
CN (1) CN103999118B (ja)
WO (1) WO2013065864A1 (ja)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6485945B2 (ja) * 2014-10-24 2019-03-20 国立大学法人高知大学 認知状態分析装置
CN107408284B (zh) * 2015-04-07 2021-11-16 富士胶片株式会社 诊疗辅助装置和其工作方法及记录介质、以及诊疗辅助系统
JP6708830B2 (ja) * 2016-05-06 2020-06-10 一般社団法人認知症高齢者研究所 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
CN109564780B (zh) * 2016-08-08 2023-11-03 赛因特凯亚控股公司 照护计划制作支援系统及方法、以及存储介质
JP6592416B2 (ja) * 2016-09-29 2019-10-16 マクセル株式会社 タスク実行順序決定システムおよびタスク実行方法
CN111326242A (zh) * 2018-12-14 2020-06-23 松下电器（美国）知识产权公司 信息处理方法、装置以及存储信息处理程序的记录介质
JP7259540B2 (ja) * 2019-05-21 2023-04-18 コニカミノルタ株式会社 判定装置、判定装置の制御プログラム、および判定方法
CN114255219B (zh) * 2021-12-21 2022-08-16 数坤(北京)网络科技股份有限公司 征象识别方法、装置、电子设备和存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3380577B2 (ja) * 1992-10-30 2003-02-24 株式会社富士ロジテック データ・ベース検索システムおよび方法
JP3812057B2 (ja) * 1997-05-27 2006-08-23 株式会社日立製作所 電子カルテシステム
JP3469086B2 (ja) 1997-09-10 2003-11-25 明治生命保険相互会社 ケア・マネジメントシステム、ケアプラン作成方法、およびケアプラン作成プログラムを記録した記録媒体
JPH11312199A (ja) * 1998-04-27 1999-11-09 Kobe Steel Ltd 看護ガイダンスシステム
JP2003122845A (ja) * 2001-10-09 2003-04-25 Shinkichi Himeno 医療情報の検索システム及びそのシステムを実行するためのプログラム
JP2008257291A (ja) * 2007-03-30 2008-10-23 Fujifilm Corp 症例データベース管理システム及び方法
JP5523342B2 (ja) * 2007-12-27 2014-06-18 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 類似事例検索を精密化するための方法及び装置
JP4797103B2 (ja) * 2009-06-25 2011-10-19 有限会社東海メディカルサービス 治療支援プログラム、その記録媒体および治療支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013065864A1 (ja) 2013-05-10
KR20140091570A (ko) 2014-07-21
CN103999118B (zh) 2018-04-20
US20140324470A1 (en) 2014-10-30
CN103999118A (zh) 2014-08-20
KR102025315B1 (ko) 2019-09-25
JP2013097748A (ja) 2013-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5419300B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよびデータベースシステム
Gutnik et al. The role of emotion in decision-making: A cognitive neuroeconomic approach towards understanding sexual risk behavior
Panagiotakopoulos et al. A contextual data mining approach toward assisting the treatment of anxiety disorders
CN108780663A (zh) 数字个性化医学平台和系统
Al-Kasasbeh et al. A biotech measurement software system using controlled features for determining the level of psycho-emotional tension on man-machine system operators by bio-active points based on fuzzy logic measures
Contrada et al. Personality and self-regulation in health and disease: Toward an integrative perspective
Krill et al. Where evolutionary psychology meets cognitive neuroscience: A précis to evolutionary cognitive neuroscience
Dehghani et al. Features of coping with disease in Iranian multiple sclerosis patients: a qualitative study
Nasiri et al. Knowledge representation and management based on an ontological CBR system for dementia caregiving
Hossain et al. A belief rule-based expert system to assess mental disorder under uncertainty
Beltzer et al. Building an emotion regulation recommender algorithm for socially anxious individuals using contextual bandits
Rathnayaka et al. Cognitive rehabilitation based personalized solution for Dementia patients using reinforcement learning
Guisado-Fernández et al. Informal caregivers’ attitudes and compliance towards a connected health platform for home care support: insights from a long-term exposure
Strain et al. Modeling medical diagnosis using a comprehensive cognitive architecture
JP2019022540A (ja) プログラム、情報処理装置およびストレス評価方法
Lamine et al. BL. Frailty: Towards an ICT-based platform for frailty assessment at home
Böhmer Dynamic psychiatry and the psychodynamic formulation
Jørgensen et al. Patient centric ontology for telehealth domain
Kristensen et al. Achieving a holistic perspective in stroke rehabilitation: An overview of the use of the ICF by Danish physiotherapists and occupational therapists
Navarro et al. Game based monitoring and cognitive therapy for elderly
Gagliardi et al. A Novel Approach to Personalized Personality Assessment with the Attachment-Caregiving Questionnaire (ACQ): First Evidence in favor of AI-Oriented Inventory Designs
Rolle-Berg Strengthening devotion: A classic grounded theory on acceptance, adaptability, and reclaiming self, for parents of children with Autism Spectrum Disorders
Rolle-Whatley Transforming loyalty: A classic grounded theory on growth in self-awareness, detachment, and presence, through parenting
JP7203896B2 (ja) 看護情報処理システム
Carroll Understanding, planning for and meeting the needs of children who are known to have experienced neglect in their first year of life: strengthening the influence of research on practice

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20130802

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131010

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20131010

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20131018

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20131022

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131029

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20131114

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20131118

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5419300

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250