JP6515426B2 - 認知症介護負担度判定装置、認知症介護負担度判定方法、認知症介護負担度判定プログラム、認知症治療効果判定装置、認知症治療効果判定方法、及び認知症治療効果判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、認知症患者を介護する際の介護負担度を判定する認知症介護負担度判定装置、及び、認知症患者を治療する際の認知症治療効果を判定する治療効果判定装置に関する。

従来、認知症患者の日常生活行動に関する複数の質問に対して得られた回答に基づいて、その被験者に対する介護負担度を判定する技術が知られている。

例えば、非特許文献１には、被験者の行動パターンに関する複数の質問に対して数値化可能な回答を取得し、数値化された回答の和に基づいて被験者に対する介護負担度を判定する技術が記載されている。

Validation of the relevant outcome scale for Alzheimer's disease: a novel multidomain assessment for daily medical practice. Alzheimers Res Ther. 2011 Jul 6;3(5):27.

上記従来技術を利用することで、一定程度の精度で介護負担度（例えば、認知症介護負担度）を判定することができる。しかしながら、その精度は必ずしも十分であるとは言えず、さらに精度良く認知症介護負担度を判定することが望まれている。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度を判定することが可能となる認知症介護負担度判定装置、認知症介護負担度判定方法、及び認知症介護負担度判定プログラム、並びに、従来と比べて、より精度良く認知症治療効果を判定することが可能となる認知症治療効果判定装置、認知症治療効果判定方法、及び認知症治療効果判定プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る認知症介護負担度判定装置は、被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定装置であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得部と、前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する判定部と、前記判定部によって判定された認知症介護負担度を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る認知症介護負担度判定方法は、被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定方法であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、前記距離算出ステップによって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する判定ステップと、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る認知症治療効果判定装置は、被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定装置であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得部と、前記取得部によって回答が取得された回毎に、前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、前記スコア算出部によってスコアが算出された回毎に、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出部によって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定部と、前記判定部によって判定された認知症治療効果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る治療効果判定方法は、被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定方法であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得ステップと、前記取得ステップによって回答が取得された回毎に、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、前記スコア算出ステップによってスコアが算出された回毎に、ドメイン毎のスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、前記距離算出ステップによって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出ステップによって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定ステップと、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。

上記本発明に係る認知症介護負担度判定装置、及び認知症介護負担度判定方法によると、従来と比べて、より合理的で精度良く認知症介護負担度を判定することが可能となる。また、上記本発明の治療効果判定装置、及び治療効果判定方法によると、従来では不可能であった、認知症を構成する個々の概念（例えば、認知症患者の認知記憶状態、日常生活行動、行動心理症状）を統合して一つの病態として評価し、治療効果を判定することが可能となる。

図１は、認知症介護負担度判定装置の機能構成を示すブロック図である。 図２は、携帯端末の斜視図である。 図３は、質問画像の一例である。 図４は、数値対応テーブルのデータ構成図である。 図５は、ドメイン対応テーブルのデータ構成図である。 図６は、立体視画像の一例である。 図７Ａは、「重度」と診断された被験者についてのユークリッド距離のヒストグラムである。 図７Ｂは、「中等度」と診断された被験者についてのユークリッド距離のヒストグラムである。 図７Ｃは、「軽度」と診断された被験者についてのユークリッド距離のヒストグラムである。 図７Ｄは、「認知症介護前段階」と診断された被験者についてのユークリッド距離のヒストグラムである。 図８Ａは、「認知症介護前段階」と「軽度」とのカットオフ値を示す図である。 図８Ｂは、「軽度」と「中等度」とのカットオフ値を示す図である。 図８Ｃは、「中等度」と「重度」とのカットオフ値を示す図である。 図９Ａは、「認知症介護前段階」と「中等度」とのカットオフ値を示す図である。 図９Ｂは、「認知症介護前段階」と「重度」とのカットオフ値を示す図である。 図９Ｃは、「軽度」と「重度」とのカットオフ値を示す図である。 図１０は、カットオフ値における正判断率を示す図である。 図１１は、認知症介護負担度判定処理のフローチャートである。 図１２は、立体視画像の一例である。 図１３は、タッチパネルに表示される画像の一例である。 図１４は、認知症治療効果判定装置の機能構成を示すブロック図である。 図１５は、認知症治療効果判定処理のフローチャートである。 図１６は、ユークリッド距離算出処理のフローチャートである。

（本発明の一態様を得るに至った経緯）
上述した従来技術を利用することで、一定程度の精度で認知症介護負担度を判定することができる。しかしながら、認知症患者の介護負担度に影響する因子は主に、認知症患者の「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」の３種類であるが、従来、これらの評価は個別の心理テストを用いて別々に評価し、その結果に基づいて認知症介護負担度を判定するため、認知症介護負担度の判定結果は使用した心理テストによって異なり、精度は十分ではない。そこで、認知症患者を「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」の３種類の因子で評価する場合、これらの３因子を総合的に評価して一つの病態として評価し、さらに精度良く認知症介護負担度判定することが望まれている。また、従来、認知症の治療効果は認知症介護負担後の判定と同様に、認知症患者の「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」を異なる心理テストを用いて個別に評価する以外に方法はなく、これらの因子を総合的に評価できる技術は、特に認知症に対する新薬の開発において望まれていた。

認知症を構成している概念のうち、心理テストで評価している「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」は異なる概念であり、その心理テストの得点は数学的には異なるベクトルと考えるべきである。したがって、心理テストを実施して「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」を評価するスコアを単純に合計することは、ベクトルをスカラ量とみなすために、数学的には誤りであり、その値は大きなバイアスを含んでいる。そこで、例えば「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」の３因子を評価する場合、これらを異なる３種類のベクトルとして扱い、総合的に評価する技術が必要である。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、従来、個別に評価されていた認知症を構成する概念、例えば「認知記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」を統合して一つの病態として評価する技術である。即ち、「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」の３因子を評価する場合、各因子のスコアを３次元で表記し、定点座標からの距離（ユークリッド距離）を計測することによって一つの病態として評価するものである。このユークリッド距離及びその変化量を評価することによって従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度を判定することが可能となる認知症介護負担度判定装置、及び認知症介護負担度判定方法、並びに、従来と比べて、より精度良く認知症治療効果を判定することが可能となる認知症治療効果判定装置、及び認知症治療効果判定方法を提供することを目的とする。なお、この例示では「認知・記憶状態」、「日常生活行動」、「行動心理症状」の３因子を示したが、提供する技術では因子数に制限はなく、さらに多くの因子においても同様にユークリッド距離を用いて判定することが可能である。

本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定装置は、被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定装置であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得部と、前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する判定部と、前記判定部によって判定された認知症介護負担度を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

ここで、ドメインとは、互いに共通因子を含む質問からなる質問群のことを言う。

従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているかという情報は、認知症介護負担度に反映されない。例えば、前回の測定でスコア合計が３０点であった場合、今回の測定では、あるドメインが−５点、その他のドメインが５点となれば、合計得点は前回と同じ３０点になるが、ドメインの得点が変化したことを示すことはできないため、認知症介護負担度判定の正確さを欠くことになる。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定装置では、取得された回答に基づく数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各ドメインに対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、この認知症介護負担度判定装置では、各質問がいずれのドメインに属し、どのように変化しているかという情報が、認知症介護負担度に反映され得ることとなる。

従って、この認知症介護負担度判定装置によると、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度を判定することが可能となる。

例えば、前記定点座標は、前記複数の質問に対応する回答の組み合わせが、予め、認知症介護負担度が最も高くなると設定された回答の組み合わせに該当する場合の座標であり、前記判定部は、前記判定を、前記ユークリッド距離が小さい場合の方が、前記ユークリッド距離が大きい場合よりも、認知症介護負担度が小さくならないように行うとしても良い。

これにより、認知症介護負担度が最も高くなる場合の座標からの距離が大きい程、認知症介護負担度が小さくなるように判定することができるようになる。

例えば、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和を算出することで行うとしても良い。

これにより、各ドメインのスコアを、比較的少ない演算量で算出することができるようになる。

例えば、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、当該総和についての母集団の分布における偏差値を算出することで行うとしても良い。

これにより、ドメイン間において、属する質問の数が異なる場合であっても、属する質問の数が異なることに起因する、判定結果への影響を低減することができるようになる。

例えば、前記ｎは、３であるとしても良い。

これにより、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする空間が、現実世界と同じ３次元空間となる。このため、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする空間を、現実世界の空間と同様の感覚で知覚することができるようになる。

例えば、さらに、前記ｎ次元空間における、前記スコア算出部によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する画像生成部を備え、前記出力部は、さらに、前記画像生成部によって生成された立体視画像を表示するとしても良い。

これにより、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、スコア算出部によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と定点座標との位置関係を、視覚的に認識することができるようになる。

例えば、さらに、前記質問のそれぞれについて、当該質問と、当該質問に対する複数の回答選択肢とを含む質問画像を記憶する質問画像記憶部と、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のうち、選択された１つを受け付ける受付部と、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のそれぞれと数値とを対応付けて記憶する数値記憶部とを備え、前記出力部は、さらに、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれを表示し、前記取得部は、前記回答の取得を、前記受付部によって受け付けられた１つの回答選択肢を回答として取得することで行い、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、前記取得部によって取得された回答に対応する回答選択肢に対応付けられて、前記数値記憶部に記憶される数値に基づいて行うとしても良い。

これにより、質問画像を利用して、回答を取得することができるようになる。

例えば、前記質問画像に含まれる回答選択肢は、５つであり、前記質問画像には、さらに、前記５つの回答選択肢のうち、前記数値記憶部において、最も高い数値に対応付けられる回答選択肢、及び最も低い数値に対応付けられる回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する３つの絵を含むとしても良い。

これにより、両極端な回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する絵を参照しながら、回答選択肢を選択することができるようになる。

例えば、さらに、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して、自装置の位置を特定する位置特定部と、医療機関の位置を記憶する医療機関記憶部と、前記判定部によって判定された認知症介護負担度が所定値以上である場合に、前記位置特定部によって特定された自装置の位置と、前記医療機関記憶部に記憶された医療機関の位置とに基づいて、前記被験者に通院を推奨する医療機関を特定する医療機関特定部とを備え、前記出力部は、さらに、前記医療機関特定部によって特定される医療機関に係る情報を出力するとしても良い。

これにより、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、被験者に通院を推奨する医療機関についての情報を取得することができるようになる。

例えば、さらに、地図を記憶する地図記憶部と、前記地図記憶部に記憶される地図を利用して、前記位置特定部によって特定された自装置の位置から、前記医療機関特定部によって特定された医療機関までの通院経路を示す道筋画像を生成する道筋画像生成部とを備え、前記出力部は、さらに、前記道筋画像生成部によって生成された道筋画像を表示するとしても良い。

これにより、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、被験者に通院を推奨する医療機関までの通院経路を視覚的に認識することができるようになる。

本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定方法は、被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定方法であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、前記距離算出ステップによって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する判定ステップと、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。

従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているかという情報は、認知症介護負担度に反映されない。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定方法では、取得された回答に基づく各数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各回答に対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、この認知症介護負担度判定装置では、各質問がいずれのドメインに属しているかという情報が、認知症介護負担度に反映され得ることとなる。

従って、この認知症介護負担度判定方法によると、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度を判定することが可能性となる。

本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定プログラムは、上記認知症介護負担度判定方法を、プロセッサとメモリとを含むコンピュータに実行させるためのプログラムである。

従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属し、スコアがどうかという情報は、認知症介護負担度に反映されない。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定プログラムでは、取得された回答に基づく各数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各回答に対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、この認知症介護負担度判定装置では、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報が、認知症介護負担度に反映され得ることとなる。

従って、この認知症介護負担度判定プログラムによると、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度を判定することが可能となる。

本発明の一態様に係る認知症治療効果判定装置は、被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定装置であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得部と、前記取得部によって回答が取得された回毎に、前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、前記スコア算出部によってスコアが算出された回毎に、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出部によって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定部と、前記判定部によって判定された認知症治療効果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報は、認知症介護負担度の認知症治療効果に反映されない。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症治療効果判定装置では、取得された回答に基づく各数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各回答に対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長を算出する。そして、１回目に算出したベクトル長と２回目に算出したベクトル長との差分に基づいて、認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する。このため、この認知症治療効果判定装置では、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報が、認知症介護負担度の認知症治療効果に反映され得ることとなる。

従って、この認知症治療効果判定装置によると、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度の治療効果を判定することが可能となる。

例えば、前記定点座標は、前記複数の質問に対応する回答の組み合わせが、予め、認知症介護負担度が最も高くなると設定された回答の組み合わせである場合の座標であり、前記判定部は、前記判定を、前記ユークリッド距離が小さい場合の方が、前記ユークリッド距離が大きい場合よりも、認知症介護負担度の認知症治療効果が大きくならないように行うとしても良い。

これにより、距離が小さい程、認知症介護負担度の認知症治療効果が小さくなるように判定することができるようになる。

例えば、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和を算出することで行うとしても良い。

これにより、各ドメインのスコアを、比較的少ない演算量で算出することができるようになる。

例えば、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、当該総和についての母集団の分布における偏差値を算出することで行うとしても良い。

これにより、ドメイン間において、属する質問の数が異なる場合であっても、属する質問の数が異なることに起因する、判定結果への影響を低減することができるようになる。

例えば、前記ｎは、３であるとしても良い。

これにより、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする空間が、現実世界と同じ３次元空間となる。このため、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする空間を、現実世界の空間と同様の感覚で知覚することができるようになる。

例えば、さらに、前記ｎ次元空間における、前記スコア算出部によって１回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記スコア算出部によって２回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する画像生成部を備え、前記出力部は、さらに、前記画像生成部によって生成された立体視画像を表示するとしても良い。

これにより、この認知症介護負担度判定装置を利用するユーザは、１回目にスコア算出部によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、２回目にスコア算出部によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標との位置関係を、視覚的に認識することができるようになる。

例えば、さらに、前記質問のそれぞれについて、当該質問と、当該質問に対する複数の回答選択肢とを含む質問画像を記憶する質問画像記憶部と、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のうち、選択された１つを受け付ける受付部と、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のそれぞれと数値とを対応付けて記憶する数値記憶部とを備え、前記出力部は、さらに、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれを表示し、前記取得部は、前記回答の取得を、前記受付部によって受け付けられた１つの回答選択肢を回答として取得することで行い、前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、前記取得部によって取得された回答に対応する回答選択肢に対応付けられて、前記数値記憶部に記憶される数値に基づいて行うとしても良い。

これにより、質問画像を利用して、回答を取得することができるようになる。

例えば、前記質問画像に含まれる回答選択肢は、５つであり、前記質問画像には、さらに、前記５つの回答選択肢のうち、前記数値記憶部において、最も高い数値に対応付けられる回答選択肢、及び最も低い数値に対応付けられる回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する３つの絵を含むとしても良い。

これにより、両極端な回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する絵を参照しながら、回答選択肢を選択することができるようになる。

本発明の一態様に係る認知症治療効果判定方法は、被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定方法であって、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得ステップと、前記取得ステップによって回答が取得された回毎に、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、前記スコア算出ステップによってスコアが算出された回毎に、ドメイン毎のスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、前記距離算出ステップによって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出ステップによって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定ステップと、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。

従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症介護負担度を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報は、認知症介護負担度の認知症治療効果に反映されない。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症治療効果判定方法では、取得された回答に基づく各数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各回答に対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長を算出する。そして、１回目に算出したベクトル長と２回目に算出したベクトル長との差分に基づいて、認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する。このため、この認知症治療効果判定方法では、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報が、認知症介護負担度の認知症治療効果に反映され得ることとなる。

従って、この認知症治療効果判定方法によると、従来と比べて、より精度良く認知症介護負担度の認知症治療効果を判定することが可能となる。

本発明の一態様に係る認知症治療効果判定プログラムは、上記認知症治療効果判定方法を、プロセッサとメモリとを含むコンピュータに実行させるためのプログラムである。

従来の認知症治療効果を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。すなわち、取得された回答に基づく各数値の和に基づいて、認知症治療効果を判定する。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報は、認知症治療効果に反映されない。

これに対して、本発明の一態様に係る認知症治療効果判定プログラムでは、取得された回答に基づく各数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。そして、各ドメイン固有の方向を座標軸とするｎ次元空間において、各回答に対応するベクトルのベクトル和と、定点座標を示すベクトルとの差分ベクトルのベクトル長を算出する。そして、１回目に算出したベクトル長と２回目に算出したベクトル長との差分に基づいて、認知症治療効果を判定する。このため、この認知症治療効果判定プログラムでは、各質問がいずれのドメインに属しているか、スコアがどの程度であるかという情報が、認知症治療効果に反映され得ることとなる。

従って、この認知症治療効果判定プログラムによると、従来と比べて、より精度良く認知症治療効果を判定することが可能となる。

（実施の形態１）
以下、本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定装置の具体例について説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。

＜概要＞
本発明の一態様に係る認知症介護負担度判定装置は、スマートフォン等で代表される携帯端末において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される。

この認知症介護負担度判定装置は、まず、３つのドメインのいずれかに属する、被験者の行動パターンについての１４の質問それぞれについて、１、３、５、７、９点のいずれかの点数に数値化可能な回答を取得する。

そして、ドメイン毎に、数値化された回答の和をスコアとして算出する。

次に、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、ドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標（ここでは、質問に対する回答が全て最低点である場合に対応する座標）とのユークリッド距離を算出する。

そして、算出したユークリッド距離に基づいて、被験者の認知症介護負担度を判定する。

以下、この認知症介護負担度判定装置の詳細について、図面を参照しながら説明する。

＜構成＞
図１は、本実施の形態１に係る認知症介護負担度判定装置１００の機能構成を示すブロック図である。

この認知症介護負担度判定装置１００は、被験者を介護する際の認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定装置であって、例えば、図２に示す携帯端末２００において、携帯端末２００を構成するメモリ（図示せず）に記憶されるアプリケーションプログラムが、携帯端末２００を構成するプロセッサ（図示せず）によって実行されることで実現される。

また、例えば、認知症介護負担度判定装置１００への入力は、携帯端末２００を構成するタッチパネル２１０に対してタッチ操作がなされることで実現され、認知症介護負担度判定装置１００からの出力は、タッチパネル２１０に画像が表示されることで実現される。

図１に示されるように、認知症介護負担度判定装置１００は、取得部１１０、スコア算出部１１１、距離算出部１１２、判定部１１３、出力部１１４、画像生成部１２０、質問画像記憶部１３０、受付部１３１、数値記憶部１３２、位置特定部１４０、医療機関記憶部１４１、医療機関特定部１４２、地図記憶部１５０、道筋画像生成部１５１を含んで構成される。

質問画像記憶部１３０は、被験者の行動パターンに係る複数（ここでは１４）の質問のそれぞれについて、質問と、その質問に対する複数（ここでは５）の回答選択肢とを含む質問画像を記憶する。

質問画像記憶部１３０は、一例として、携帯端末２００において、メモリの記憶領域の一部として実現される。

図３は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像の一例である質問画像３００である。

図３に示されるように、質問画像３００には、「服を着替えるときの様子はどうですか？」という文字列によって示される質問と、「時間をかけずに、自分で正しく着脱衣ができる」、「時間がかかるが、自分で正しく着脱衣ができる」、「口頭指示があれば、自分で着脱衣ができる」、「着脱衣の一部を認知症介護者が行う必要がある」、及び「着脱衣の全てを認知症介護者が行う必要がある」という文字列によって示される５つの回答選択肢とが含まれる。

これら５つの階層選択肢のそれぞれは、後述する数値記憶部１３２に記憶される数値対応テーブル４００によって、数値に対応付けられている。ここでは、それぞれ、「時間をかけずに、自分で正しく着脱衣ができる」が「９」に、「時間がかかるが、自分で正しく着脱衣ができる」が「７」に、「口頭指示があれば、自分で着脱衣ができる」が「５」に、「着脱衣の一部を認知症介護者が行う必要がある」が「３」に、「着脱衣の全てを認知症介護者が行う必要がある」が「１」に対応付けられている。

さらに、質問画像３００には、５つの回答選択肢のうち、２番目に大きな数値「７」に対応付けられている「時間がかかるが、自分で正しく着脱衣ができる」と、３番目に大きな数値「５」に対応付けられている「口頭指示があれば、自分で着脱衣ができる」と、４番目に大きな数値「３」に対応づけられている「着脱衣の一部を認知症介護者が行う必要がある」との３つの回答選択肢について、それぞれ、回答選択肢の内容を図示する絵が含まれている。

再び、図１に戻って、認知症介護負担度判定装置１００の説明を続ける。

数値記憶部１３２は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれについて、質問画像に含まれる５つの回答選択肢のそれぞれと数値とを対応付けて記憶する。

数値記憶部１３２は、一例として、携帯端末２００において、メモリの記憶領域の一部として実現される。

図４は数値記憶部１３２に記憶される数値対応テーブルの一例である数値対応テーブル４００のデータ構成図である。

同図に示されるように、数値対応テーブル４００は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれについて、質問画像に含まれる５つの回答選択肢のそれぞれと数値（具体的には、「９」、「７」、「５」、「３」、「１」のいずれか）とを対応付けるテーブルである。ここでは、被験者を介護する介護者の負担がより高くなる傾向にある回答選択肢の方が、より小さな数値に対応付けられるように、回答選択肢と数値とが対応付けられている。

数値記憶部１３２は、また、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれについて、質問画像に含まれる質問と、その質問が属するドメインとを対応付けて記憶する。

ここで、ドメインとは、互いに共通因子を含む質問からなる質問群のことを言う。

図５は、数値記憶部１３２に記憶されるドメイン対応テーブルの一例であるドメイン対応テーブル５００のデータ構成図である。

同図に示されるように、ドメイン対応テーブル５００は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれについて、質問画像に含まれる質問と、その質問の質問対象と、その質問の質問内容と、その質問の属するドメインとを対応付けるテーブルである。

ここでは、質問画像１、２、３、４、５、１２、１３に含まれる質問が第１ドメイン（日常動作関連ドメイン）に属し、質問画像６、７、１１、１４に含まれる質問が第２ドメイン（認知機能関連ドメイン）に属し、質問画像８、９、１０に含まれる質問が第３ドメイン（行動心理症状関連ドメイン）に属している。

再び、図１に戻って、認知症介護負担度判定装置１００の説明を続ける。

受付部１３１は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれについて、質問画像に含まれる５つの回答選択肢のうち、選択された１つを受け付ける。

受付部１３１は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行し、タッチパネル２１０を制御することで実現される。

受付部１３１は、後述する出力部１１４によって、タッチパネル２１０に質問画像が表示されている場合において、一の回答選択肢の表示領域に対して、ユーザによるタッチ操作がなされたときに、その回答選択肢を、選択された回答選択肢として受け付ける。

取得部１１０は、ｎ（ここでは３）個のドメインのいずれかに属する、被験者の行動パターンに係る１４の質問それぞれについて回答を取得する。すなわち、取得部１１０は、受付部１３１によって受け付けられた１４の回答選択肢のそれぞれを、回答のそれぞれであるとして取得する。

取得部１１０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

スコア算出部１１１は、取得部１１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出する。すなわち、スコア算出部１１１は、数値記憶部１３２に記憶される数値対応テーブル４００とドメイン対応テーブル５００とを参照して、取得部１１０によって取得された回答のそれぞれを数値化する。そして、ドメイン毎に、回答を数値化して得られる数値それぞれの総和をスコアとして算出する。

スコア算出部１１１は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

画像生成部１２０は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、スコア算出部１１１によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する。

ここでは、定点座標として、全ての質問に対して、最も少ない数値（ここでは「１」）に対応付けられた回答選択肢が選択された場合の座標となっている。具体的には、（第１ドメイン、第２ドメイン、第３ドメイン）が（７、４、３）となる座標が定点座標となる。

画像生成部１２０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

距離算出部１１２は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、スコア算出部１１１によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する。このユークリッド距離は、スコア算出部１１１によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標を示す３次元ベクトルと、定点座標を示す３次元ベクトルとの差分ベクトルのベクトル長である。

距離算出部１１２は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

判定部１１３は、距離算出部１１２によって算出されたユークリッド距離に基づいて、被験者に対する認知症介護負担度を判定する。すなわち、判定部１１３は、３つの閾値を記憶しており、その３つの閾値と、距離算出部１１２によって算出されたユークリッド距離とを比較して、（１）ユークリッド距離が第１の閾値未満である場合に、認知症介護負担度は「重度」であると判定し、（２）ユークリッド距離が第１の閾値以上第２の閾値未満である場合に、認知症介護負担度は「中等度」であると判定し、（３）ユークリッド距離が第２の閾値以上第３の閾値未満の場合に、認知症介護負担度は「軽度」であると判定し、（４）ユークリッド距離が第３の閾値以上の場合に、認知症介護負担度は「認知症介護前段階」であると判定する。

判定部１１３は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

以下、判定部１１３に記憶される３つの閾値の具体的な決定方法について説明する。

まず、予め、医師により、認知症介護負担度が、「重度」、「中等度」、「軽度」、及び「認知症介護前段階」のいずれかであると診断された４２７名の被験者を対象として、質問画像記憶部１３０に記憶される１４の質問画像を利用して、これらの質問画像に含まれる１４の質問を行った。

そして、取得部１１０が、４２７名分の回答を取得し、スコア算出部１１１が、４２７名分のスコアを算出し、距離算出部１１２が、４２７名分のユークリッド距離を算出した。

図６は、画像生成部１２０によって生成される、スコア算出部１１１によって算出された４２７人分のスコアによって示される座標の位置と、定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像の一例である。

同図において、「×」で示される座標は、医師によって認知症介護負担度が「重度」と診断された被験者群に対応し、「△」で示される座標は、医師によって認知症介護負担度が「中等度」と診断された被験者群に対応し、「□」で示される座標は、医師によって認知症介護負担度が「軽度」と診断された被験者群に対応し、「○」で示される座標は、医師によって認知症介護負担度が「認知症介護前段階」であると診断された被験者群に対応する。

図６からは、スコア算出部によって算出された各座標について、定点座標からのユークリッド距離と、医師によって診断された認知症介護負担度との間に、相関関係があることが視認できる。

図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ、図７Ｄは、それぞれ、医師により、認知症介護負担度が、（ａ）「重度」と診断された被験者群、（ｂ）「中等度」と診断された被験者群、（ｃ）「軽度」と診断された被験者群、及び（ｄ）「認知症介護前段階」と診断された被験者群ついての、距離算出部１１２によって算出されたユークリッド距離のヒストグラムを示す図である。

これらの図からも、スコア算出部によって算出された各座標について、定点座標からのユークリッド距離と、医師によって診断された認知症介護負担度との間に、相関関係があることが視認できる。

これらユークリッド距離に対して分散分析を行ったところ、ユークリッド距離の群平均値には、Ｐ＜０．０００１となる有意差があることが確認された。

次に、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）法により、ユークリッド距離を用いて「認知症介護前段階」と「軽度」、「軽度」と「中等度」、「中等度」と「重度」、「認知症介護前段階」と「中等度」、「軽度」と「重度」、及び「認知症介護前段階」と「重度」のカットオフ値を推定した。推定されたカットオフ値を、図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃ、図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃに示す。

さらに、推定されたカットオフ値における正判断率（認知症介護負担度がＸである被験者をＸと判断する確率）を計算した。計算結果の一覧表を図１０に示す。この計算結果により、すべての組み合わせでの正判別確率の平均値は０．８４であり、また、隣接する被験者グループ間（「認知症介護前段階」と「軽度」、「軽度」と「中等度」、及び「中等度」と「重度」）に限定して正判別確率の平均値を計算すると０．７６となり、良好な判別力があると認められることが分かった。

これらの結果から、第１の閾値を「４２．８」、第２の閾値を「５１．０」、第３の閾値を「５９．３」と決定した。

再び、図１に戻って、認知症介護負担度判定装置１００の説明を続ける。

位置特定部１４０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して、自装置の位置を特定する。

位置特定部１４０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行し、携帯端末２００に内蔵された、ＧＰＳを利用する位置特定装置を制御することで実現される。

医療機関記憶部１４１は、医療機関の位置を記憶する。すなわち、認知症介護が必要となる人物を診療することができる医療機関について、その位置を記憶する。ここでは、医療機関の位置に加えて、その名称、連絡先、最寄りの駅（又はバス停）等の情報を記憶している。

医療機関記憶部１４１は、一例として、携帯端末２００において、メモリの記憶領域の一部として実現される。

医療機関特定部１４２は、判定部１１３によって判定された認知症介護負担度が所定値以上である場合（例えば、「軽度」、「中等度」、又は「重度」の場合）に、位置特定部１４０によって特定された自装置の位置と、医療機関記憶部１４１に記憶された医療機関の位置とに基づいて、被験者に通院を推奨する医療機関を特定する。すなわち、医療機関記憶部１４１に記憶された医療機関の中から、自装置の位置から最も近い医療機関を、通院を推奨する医療機関として特定する。

医療機関特定部１４２は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

地図記憶部１５０は、地図を記憶する。

地図記憶部１５０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

道筋画像生成部１５１は、地図記憶部１５０に記憶される地図を利用して、位置特定部１４０によって特定された自装置の位置から、医療機関特定部１４２によって特定された医療機関までの通院経路を示す道筋画像を生成する。

道筋画像生成部１５１は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

出力部１１４は、判定部１１３によって判定された認知症介護負担度を出力する。すなわち、出力部１１４は、判定部１１３によって、「重度」、「中等度」、「軽度」、又は「認知症介護前段階」のいずれかであると判定された場合に、その判定結果を示す画像（例えば、判定結果の文字列を含む画像）を、タッチパネル２１０に表示する。

出力部１１４は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行し、タッチパネル２１０を制御することで実現される。

また、出力部１１４は、画像生成部１２０によって生成された立体視画像を表示する。すなわち、出力部１１４は、画像生成部１２０によって立体視画像が生成された場合に、その立体視画像を、タッチパネル２１０に表示する。

そして、出力部１１４は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれを表示する。すなわち、出力部１１４は、ユーザによるタッチパネル２１０へのタッチ操作に応じて、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれを、タッチパネル２１０に表示する。

また、出力部１１４は、医療機関特定部１４２によって特定される医療機関に係る情報を出力する。すなわち、出力部１１４は、医療機関特定部１４２によって医療機関が特定された場合に、その医療機関の名称、連絡先、最寄駅を、タッチパネル２１０に表示する。

そして、出力部１１４は、道筋画像生成部１５１によって生成された道筋画像を表示する。すなわち、出力部１１４は、道筋画像生成部１５１によって道筋画像が生成された場合に、その道筋画像を、タッチパネル２１０に表示する。

以上のように構成された認知症介護負担度判定装置１００について、以下その特徴的な動作について、図面を参照しながら説明する。

＜動作＞
認知症介護負担度判定装置１００は、その特徴的な動作として、認知症介護負担度判定処理を行う。

図１１は、認知症介護負担度判定処理のフローチャートである。

認知症介護負担度判定処理は、認知症介護負担度判定装置１００を利用するユーザによって、タッチパネル２１０に対して、認知症介護負担度判定処理を開始する旨のタッチ操作がなされることで開始される。

認知症介護負担度判定処理が開始されると、出力部１１４は、質問画像記憶部１３０に記憶される１４の質問画像のうち、最初の質問画像をタッチパネル２１０に表示する（ステップＳ１０）。

質問画像が表示されると、受付部１３１は、表示中の質問画像に含まれる５つの回答選択肢のうち、ユーザによってタッチ操作がなされることで選択された１つを受け付ける（ステップＳ２０）。

選択された回答選択肢が受け付けられると、取得部１１０は、その選択された回答選択肢を回答であるとして取得する（ステップＳ３０）。

回答が取得されると、取得部１１０は、質問画像記憶部１３０に記憶された全ての質問画像について回答が取得されたか否かを調べる（ステップＳ４０）。

ステップＳ４０の処理において、全ての質問画像について回答が取得されていない場合に（ステップＳ４０：Ｎｏ）、出力部１１４は、質問画像記憶部１３０に記憶される１４の質問画像のうち、次の質問画像をタッチパネル２１０に表示する（ステップＳ５０）。そして、認知症介護負担度判定処理は、再びステップＳ２０の処理に進む。

ステップＳ４０の処理において、全ての質問画像について回答が取得されている場合に（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、スコア算出部１１１は、数値記憶部１３２に記憶される数値対応テーブル４００とドメイン対応テーブル５００とを参照して、取得された回答に基づいて、ドメイン毎にスコアを算出する（ステップＳ６０）。

ドメイン毎のスコアが算出されると、画像生成部１２０は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とを、同時に視認可能な立体視画像を生成する。そして、出力部１１４は、その生成された立体視画像をタッチパネル２１０に表示する（ステップＳ７０）。

図１２は、ステップＳ７０の処理において、タッチパネル２１０に表示される立体視画像の一例である。

再び、図１１に戻って、認知症介護負担度判定処理の説明を続ける。

立体視画像が表示されると、距離算出部１１２は、各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する（ステップＳ８０）。

ユークリッド距離が算出されると、判定部１１３は、そのユークリッド距離に基づいて、被験者に対する認知症介護負担度を判定する（ステップＳ９０）。すなわち、判定部１１３は、（１）ユークリッド距離が第１の閾値である４３．８未満である場合に、認知症介護負担度は「重度」であると判定し、（２）ユークリッド距離が第１の閾値である４３．８以上第２の閾値である５１．０未満である場合に、認知症介護負担度は「中等度」であると判定し、（３）ユークリッド距離が第２の閾値である５１．０以上第３の閾値である５９．３未満の場合に、認知症介護負担度は「軽度」であると判定し、（４）ユークリッド距離が第３の閾値である５９．３以上の場合に、認知症介護負担度は「認知症介護前段階」であると判定する。

判定部１１３は、さらに、判定された認知症介護負担度が所定値以上、すなわち、判定結果が「軽度」、「中等度」、又は「重度」であるか否かを調べる（ステップＳ１００）。

ステップＳ１００の処理において、判定された認知症介護負担度が所定値以上である場合に（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、位置特定部１４０は、ＧＰＳを利用して、自装置の位置を特定する（ステップＳ１１０）。

自装置の位置が特定されると、医療機関特定部１４２は、自装置の位置と、医療機関記憶部１４１に記憶された医療機関の位置とに基づいて、自装置の位置から最も近い医療機関を、被験者に通院を推奨する医療機関として特定する（ステップＳ１２０）。

医療機関が特定されると、道筋画像生成部１５１は、地図記憶部１５０に記憶される地図を利用して、自装置の位置から、特定された医療機関までの通院経路を示す道筋画像を生成する（ステップＳ１３０）。

道筋画像が生成されると、出力部１１４は、判定部１１３によって判定された認知症介護負担度と、医療機関特定部１４２によって特定された医療機関と、道筋画像生成部１５１によって生成された、その医療機関までの道筋画像とを、タッチパネル２１０に表示する（ステップＳ１４０）。

図１３は、ステップＳ１４０の処理において、タッチパネル２１０に表示される画像の一例である。この例では、判定された認知症介護負担度が「中等度」であり、特定された医療機関が「ＡＢＣ病院」である場合に表示される画像例となっている。

同図に示されるように、タッチパネル２１０に表示される画像には、判定された認知症介護負担度（ここでは「中等度」）、特定された医療機関の名称（ここでは「ＡＢＣ病院」）とその連絡先、及び、自装置の位置から特定された医療機関までの通院経路が含まれている。

再び、図１１に戻って、認知症介護負担度判定処理の説明を続ける。

ステップＳ１００の処理において、判定された認知症介護負担度が所定値以上でない場合に（ステップＳ１００：Ｎｏ）、出力部１１４は、判定部１１３によって判定された認知症介護負担度を、タッチパネル２１０に表示する（ステップＳ１５０）。

ステップＳ１４０の処理が終了した場合、及び、ステップＳ１５０の処理が終了した場合に、認知症介護負担度判定装置１００は、その認知症介護負担度判定処理を終了する。

＜考察＞
従来の認知症介護負担度を判定する技術では、取得された回答に基づく各数値を単にスカラとして取り扱う。このため、各質問がいずれかのドメインに属しているとしても、各質問がいずれのドメインに属しているかという情報は、認知症介護負担度に反映されない。

例えば、従来の認知症介護負担度を判定する技術では、（１）第１ドメインに属する質問についての回答の和が１０で、第２ドメインに属する質問についての回答の和が１０で、第３ドメインに属する質問についての回答の和が１０である場合と、（２）第１ドメインに属する質問についての回答の和が５で、第２ドメインに属する質問についての回答の和が５で、第３ドメインに属する質問についての回答の和が２０である場合とについて、いずれの場合も、全質問についての総和が３０となる。このため、認知症介護負担度を判定する際に、両者を区別して取り扱うことができない。

これに対して、上述の認知症介護負担度判定装置１００は、取得された回答に基づく数値を、対応する質問が属するドメイン固有の方向を向くベクトルのベクトル長として取り扱う。このため、各質問がいずれのドメインに属しているかという情報が、認知症介護負担度に反映され得ることとなる。

例えば、認知症介護負担度判定装置１００では、（１）第１ドメインに属する質問についての回答の和が１０で、第２ドメインに属する質問についての回答の和が１０で、第３ドメインに属する質問についての回答の和が１０である場合と、（２）第１ドメインに属する質問についての回答の和が５で、第２ドメインに属する質問についての回答の和が５で、第３ドメインに属する質問についての回答の和が２０である場合とについて、場合（１）と場合（２）とで、互いに異なる座標が算出される。このため、認知症介護負担度を判定する際に、両者を区別して取り扱うことができる。このことにより、ドメインごとの認知症介護負担度の差が判別できるようになるため、例えば、ケアサービスの拠点配置の最適化を図ることができるようになる。さらには、例えば、認知症介護負担度のデータベースを作成することで、どの程度介護が必要な認知症患者がどこに何人いるかがわかるようになり、どこにどれだけの介護職員が必要であるかの情報に基づく適切な介護サービスの提供が可能となる。

（実施の形態２）
以下、本発明の一態様に係る認知症治療効果判定装置の具体例について説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。

＜概要＞
本発明の一態様に係る認知症治療効果判定装置は、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００と同様に、スマートフォン等で代表される携帯端末において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される。

この認知症治療効果判定装置は、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００と同様のハードウエア構成であるが、ソフトウエアの一部が、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００から変更されている。そしてこのことにより、この認知症治療効果判定装置は、その機能の一部が、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００から変更されている。

実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００は、回答を取得し、取得した回答に基づいて、ドメイン毎にスコアを算出する。そして、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、ドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離に基づいて、被験者の認知症介護負担度を判定する。

これに対して、この認知症治療効果判定装置は、回答を、期間を開けて２回取得し、取得した回毎に、取得した回答基づいて、ドメイン毎にスコアを算出する。そして、１回目に取得した回答に基づく上記ユークリッド距離と、２回目に取得した回答に基づく上記ユークリッド距離との差分に基づいて、被験者の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する。

この認知症治療効果判定装置の利用例として、例えば、被験者に対して治療、投薬等を行う前と後とで、それぞれ１回目の回答と２回目の回答を取得して、被験者の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定するという利用例が考えられる。このように利用することで、この認知症治療効果判定装置を利用するユーザは、例えば、これら治療、投薬等が、被験者に対する認知症介護負担度の改善においてどの程度有効であったかを知ることができる。

以下、この認知症治療効果判定装置の詳細について、図面を参照しながら説明する。

＜構成＞
図１４は、本実施の形態２に係る認知症治療効果判定装置１３００の機能構成を示すブロック図である。

この認知症治療効果判定装置１３００は、被験者を介護する際の認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定装置であって、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００と同様に、例えば、図２に示す携帯端末２００において、携帯端末２００を構成するメモリ（図示せず）に記憶されるアプリケーションプログラムが、携帯端末２００を構成するプロセッサ（図示せず）によって実行されることで実現される。

また、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００と同様に、例えば、認知症介護負担度判定装置１００への入力は、携帯端末２００を構成するタッチパネル２１０に対してタッチ操作がなされることで実現され、認知症介護負担度判定装置１００からの出力は、タッチパネル２１０に表示されることで実現される。

図１４に示されるように、認知症治療効果判定装置１３００は、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００（図１参照）から、位置特定部１４０、医療機関記憶部１４１、医療機関特定部１４２、地図記憶部１５０、及び、道筋画像生成部１５１が削除され、取得部１１０が取得部１３１０に変更され、スコア算出部１１１がスコア算出部１３１１に変更され、距離算出部１１２が距離算出部１３１２に変更され、判定部１１３が判定部１３１３に変更され、出力部１１４が出力部１３１４に変更され、画像生成部１２０が画像生成部１３２０に変更されて構成される。

ここでは、認知症治療効果判定装置１３００の構成について、実施の形態１における認知症介護負担度判定装置１００との相違点を中心に説明する。

取得部１３１０は、ｎ（ここでは３）個のドメインのいずれかに属する、被験者の行動パターンに係る１４の質問それぞれについて回答を２回取得する。

取得部１３１０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

スコア算出部１３１１は、取得部１３１０によって回答が取得された回毎に、取得部１３１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出する。すなわち、スコア算出部１３１１は、取得部１３１０によって１回目に回答が取得された場合に、その１回目の回答に基づく１回目のスコアを算出し、取得部１３１０によって２回目に回答が取得された場合に、その２回目の回答に基づく２回目のスコアを算出する。

スコア算出部１３１１は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

画像生成部１３２０は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間における、スコア算出部１３１１によって１回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、スコア算出部１３１１によって２回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する。

画像生成部１３２０は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

距離算出部１３１２は、スコア算出部１３１１によってスコアが算出された回毎に、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、スコア算出部１３１１によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する。すなわち、距離算出部１３１２は、取得部１３１０によって１回目に回答が取得された場合に、その１回目の回答に基づく１回目のユークリッド距離を算出し、取得部１３１０によって２回目に回答が取得された場合に、その２回目の回答に基づく２回目のユークリッド距離を算出する。

距離算出部１３１２は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

判定部１３１３は、距離算出部１３１２によって１回目に算出されたユークリッド距離と、距離算出部１３１２によって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、被験者に対する認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する。具体的には、判定部１３１３は、１回目に算出されたユークリッド距離と、２回目に算出されたユークリッド距離との差分値を、被験者に対する認知症介護負担度の認知症治療効果として算出する。

判定部１３１３は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。

出力部１３１４は、判定部１３１３によって判定された認知症治療効果を出力する。すなわち、出力部１３１４は、判定部１３１３によって認知症治療効果が判定された場合に、その判定結果を示す画像を、タッチパネル２１０に表示する。

出力部１３１４は、一例として、携帯端末２００において、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行し、タッチパネル２１０を制御することで実現される。

また、出力部１３１４は、画像生成部によって生成された立体視画像を表示する。すなわち、出力部１３１４は、画像生成部１３２０によって立体視画像が生成された場合に、その立体視画像を、タッチパネル２１０に表示する。

そして、出力部１３１４は、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれを表示する。すなわち、出力部１３１４は、ユーザによるタッチパネル２１０へのタッチ操作に応じて、質問画像記憶部１３０に記憶される質問画像のそれぞれを、タッチパネル２１０に表示する。

以上のように構成された認知症治療効果判定装置１３００について、以下その特徴的な動作について、図面を参照しながら説明する。

＜動作＞
認知症治療効果判定装置１３００は、その特徴的な動作として、認知症治療効果判定処理を行う。

図１５は、認知症治療効果判定処理のフローチャートである。

認知症治療効果判定処理は、認知症治療効果判定装置１３００を利用するユーザによって、タッチパネル２１０に対して、認知症治療効果判定処理を開始する旨のタッチ操作がなされることで開始される。

認知症治療効果判定処理が開始されると、認知症治療効果判定装置１３００は、ユークリッド距離算出処理を実行する（ステップＳ２１０）。

図１６は、ユークリッド距離算出処理のフローチャートである。

ユークリッド距離算出処理は、実施の形態１における認知症介護負担度判定処理（図１１参照）のうちのステップＳ１０からステップＳ６０までの一連の処理と類似する処理である。

従って、ここでは、認知症介護負担度判定処理のうちのステップＳ１０からステップＳ６０までの一連の処理との相違点を中心に説明する。

ステップＳ３１０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ１０の処理に対して、その実行主体が、出力部１１４から出力部１３１４へと変更された処理である。

ステップＳ３２０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ２０の処理と同様の処理である。

ステップＳ３３０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ３０の処理に対して、その実行主体が、取得部１１０から取得部１３１０へと変更された処理である。

ステップＳ３４０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ４０の処理に対して、その実行主体が、取得部１１０から取得部１３１０へと変更された処理である。

ステップＳ３５０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ５０の処理に対して、その実行主体が、出力部１１４から出力部１３１４へと変更された処理である。

ステップＳ３６０の処理は、認知症介護負担度判定処理のステップＳ６０の処理に対して、その実行主体が、スコア算出部１１１からスコア算出部１３１１へと変更された処理である。

ステップＳ３６０の処理が終了すると、認知症治療効果判定装置１３００は、その認知症治療効果判定処理を終了する。

再び、図１５に戻って、認知症治療効果判定処理の説明を続ける。

ステップＳ２１０においてユークリッド距離算出処理が実行されると、スコア算出部１３１１は、ユークリッド距離算出処理が２回実行されたか否かを調べる（ステップＳ２２０）。

ステップＳ２２０の処理において、ユークリッド距離算出処理が２回実行されていない場合に（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、認知症治療効果判定処理は、再びステップＳ２１０の処理に進む。

ステップＳ２２０の処理において、ユークリッド距離算出処理が２回実行されている場合に（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、画像生成部１３２０は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、スコア算出部１３１１によって１回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、スコア算出部１３１１によって２回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とを同時に視認可能な立体視画像を生成する。そして、出力部１３１４は、その生成された立体視画像をタッチパネル２１０に表示する（ステップＳ２３０）。

立体視画像が表示されると、距離算出部１３１２は、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とする３次元空間において、１回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離、及び、２回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する（ステップＳ２４０）。

２つのユークリッド距離が算出されると、判定部１３１３は、距離算出部１３１２によって１回目に算出されたユークリッド距離と、距離算出部１３１２によって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、被験者に対する認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する（ステップＳ２５０）。

認知症治療効果が判定されると、出力部１３１４は、判定部１３１３によって判定された認知症治療効果を、タッチパネル２１０に表示する（ステップＳ２６０）。

ステップＳ２６０の処理が終了すると、認知症治療効果判定装置１３００は、その認知症治療効果判定処理を終了する。

（補足）
実施の形態１において、本実施の形態に係る認知症介護負担度判定装置１００について説明し、実施の形態２において、本実施の形態に係る認知症治療効果判定装置１３００について説明した。

しかしながら、これら認知症介護負担度判定装置１００と認知症治療効果判定装置１３００とは、例えば、以下のようにさらに変形することが可能であり、実施の形態において記載された通りの認知症介護負担度判定装置１００と認知症治療効果判定装置１３００とに限定されないことはもちろんである。

（１）実施の形態１において、認知症介護負担度判定装置１００は、スコア算出部１１１が、取得部１１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和をスコアとして算出する構成の例であるとして説明した。しかしながら、スコア算出部１１１が、取得部１１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、数値化されたスコアを算出することができれば、必ずしも、上記構成例通りの認知症介護負担度判定装置１００である必要はない。例えば、スコア算出部１１１が、取得部１１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、総和についての母集団の分布における偏差値をスコアとして算出する構成の例等が考えられる。

このような構成にすることで、ドメイン間において、属する質問の数が異なる場合であっても、属する質問の数が異なることに起因する、判定結果への影響を低減することができるようになる。

また、別の例として、スコア算出部１１１が、取得部１１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和に対して、重み付けして得られる数値をスコアとして算出する構成の例も考えられる。

このような構成にすることで、ドメイン間における判定結果への影響の度合いを調整することができるようになる。

同様に、実施の形態２において、認知症治療効果判定装置１３００は、スコア算出部１３１１が、取得部１３１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和をスコアとして算出する構成の例であるとして説明した。しかしながら、スコア算出部１３１１が、取得部１３１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、数値化されたスコアを算出することができれば、必ずしも、上記構成例通りの認知症治療効果判定装置１３００である必要はない。例えば、スコア算出部１３１１が、取得部１３１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、総和についての母集団の分布における偏差値をスコアとして算出する構成の例等が考えられる。

このような構成にすることで、ドメイン間において、属する質問の数が異なる場合であっても、属する質問の数が異なることに起因する、判定結果への影響を低減することができるようになる。

また、別の例として、スコア算出部１３１１が、取得部１３１０によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、そのドメインに対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和に対して、重み付けして得られる数値をスコアとして算出する構成の例も考えられる。

このような構成にすることで、ドメイン間における判定結果への影響の度合いを調整することができるようになる。

（２）実施の形態１において、認知症介護負担度判定装置１００は、携帯端末２００において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成の例であるとして説明した。しかしながら、図２に示される認知症介護負担度判定装置１００と同様の機能が実現されれば、認知症介護負担度判定装置１００は、必ずしも、携帯端末２００において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成である必要はない。例えば、認知症介護負担度判定装置１００が、パソコンにおいて、メモリに記憶されるプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成の例、図２に示される各構成要素のうちの一部又は全部が専用ハードウエアによって実現される構成の例等が考えられる。

同様に、実施の形態２において、認知症治療効果判定装置１３００は、携帯端末２００において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成の例であるとして説明した。しかしながら、図１４に示される認知症治療効果判定装置１３００と同様の機能が実現されれば、認知症治療効果判定装置１３００は、必ずしも、携帯端末２００において、メモリに記憶されるアプリケーションプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成である必要はない。例えば、認知症治療効果判定装置１３００が、パソコンにおいて、メモリに記憶されるプログラムが、プロセッサによって実行されることで実現される構成の例、図１４に示される各構成要素のうちの一部又は全部が専用ハードウエアによって実現される構成の例等が考えられる。

（３）実施の形態１、及び実施の形態２において、認知症介護負担度判定装置１００、及び認知症治療効果判定装置１３００は、質問画像３００に含まれる質問の属するドメインの数が３である構成の例であるとして説明した。しかしながら、質問画像に含まれる質問の属するドメインの数が複数であれば、必ずしも３である必要はない。例えば、質問画像３００に含まれる質問の属するドメインの数が４である構成の例等が考えられる。

（４）実施の形態１、及び実施の形態２において、認知症介護負担度判定装置１００、及び認知症治療効果判定装置１３００は、質問画像３００に含まれる回答選択肢の数が５つである構成の例であるとして説明した。しかしながら、質問画像３００に含まれる回答選択肢の数が複数であれば、必ずしも５である必要はない。例えば、質問画像３００に含まれる回答選択肢の数が３つである構成の例等が考えられる。

（５）実施の形態１、及び実施の形態２において、認知症介護負担度判定装置１００、及び認知症治療効果判定装置１３００は、回答選択肢が、それぞれ１、３、５、７、９に対応付けられている構成の例であるとして説明した。しかしながら、回答選択肢が、それぞれ数値に対応付けられていれば、必ずしも、それぞれ１、３、５、７、９に対応付けられている必要はない。例えば、回答選択肢が、それぞれ、０、１、２、４、８に対応付けられている構成の例等が考えられる。

（６）実施の形態１、及び実施の形態２において、認知症介護負担度判定装置１００、及び認知症治療効果判定装置１３００は、取得部１１０、及び取得部１３１０が、受付部１３１によって受け受けられた回答選択肢を回答として取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら回答を取得することができれば、必ずしも、受付部１３１によって受け受けられた回答選択肢を回答として取得する必要はない。例えば、取得部１１０、及び取得部１３１０が、着脱可能な不揮発メモリとの入出力インターフェースを備え、その入出力インターフェースに装着された不揮発性メモリから回答を取得する構成の例等が考えられる。

（７）実施の形態１において、認知症介護負担度判定装置１００は、医療機関特定部１４２が、自装置の位置から最も近い医療機関を、通院を推奨する医療機関として特定する構成の例であるとして説明した。しかしながら、所定のアルゴリズムに基づいて、通院を推奨する医療機関を特定することができれば、必ずしも、自装置の位置から最も近い医療機関を、通院を推奨する医療機関として特定する必要はない。例えば、自装置の位置から特定の範囲内に存在する複数の医療機関を特定する構成の例等が考えられる。

（８）実施の形態１において、図１１に示される道筋画像１１００は、自装置の位置から医療機関までの最短経路を通院経路として示す画像となっている。しかしながら、道筋画像１１００は、自装置の位置から医療機関までの経路について、通院するのに適切であるとして推奨する経路を示す画像であれば、必ずしも、自装置の位置から医療機関までの最短経路を通院経路として示す画像である必要はない。例えば、最短経路ではないが、鉄道、バス等の公共機関を利用することで、最短経路を徒歩で移動するよりも短時間で通院することができる経路を通院経路として示す画像である例等が考えられる。

（９）実施の形態２において、認知症治療効果判定装置１３００は、判定部１３１３が、１回目に算出されたユークリッド距離と、２回目に算出されたユークリッド距離との差分値そのものを、被験者に対する認知症介護負担度の認知症治療効果として算出する構成の例であるとして説明した。しかしながら、算出される認知症治療効果が、１回目に算出されたユークリッド距離と、２回目に算出されたユークリッド距離との差分値に基づくものであれば、必ずしも、１回目に算出されたユークリッド距離と、２回目に算出されたユークリッド距離との差分値そのものを認知症治療効果として算出しなくてもよい。例えば、判定部１３１３が、３つの正の閾値を記憶しておき、差分値が第１の閾値未満である場合に、認知症治療効果は「改善前段階」であると算出し、差分値が第１の閾値以上第２の閾値未満である場合に、認知症治療効果は「小」であると算出し、第２の閾値以上第３の閾値未満である場合に、認知症治療効果は「中」であると算出し、第３の閾値以上である場合に、認知症治療効果は「大」であると算出する構成の例等が考えられる。

（１０）実施の形態１において、図６は、各ドメインのスコアを示す座標軸が、あたかも直行座標系における座標軸であるかのごとく図示している。しかしながら、各ドメインのスコアを示す座標軸は、必ずしも直行座標軸に限定される必要はなく、斜交座標軸であっても構わない。

（１１）本実施の形態は、上記に示す方法で実現されてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムで実現しても良いし、コンピュータプログラムからなるデジタル信号で実現しても良い。また、本実施の形態は、コンピュータプログラム又はデジタル信号を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ、半導体メモリ等に記録することで実現しても良い。また、これらの記録媒体に記録されているデジタル信号で実現しても良い。また、本実施の形態は、コンピュータプログラム又はデジタル信号を、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送することで実現しても良い。また、プログラムを実行するコンピュータは、単数であっても良いし、複数であっても良い。すなわち、単数のコンピュータで集中処理を行っても良いし、複数のコンピュータで分散処理を行っても良い。

本発明は、認知症介護負担度に係る処理を行うシステムに広く利用可能である。

１００ 認知症介護負担度判定装置
１１０ 取得部
１１１ スコア算出部
１１２ 距離算出部
１１３ 判定部
１１４ 出力部
１２０ 画像生成部
１３０ 質問画像記憶部
１３１ 受付部
１３２ 数値記憶部
１４０ 位置特定部
１４１ 医療機関記憶部
１４２ 医療機関特定部
１５０ 地図記憶部
１５１ 道筋画像生成部
１３００ 認知症治療効果判定装置
１３１０ 取得部
１３１１ スコア算出部
１３１２ 距離算出部
１３１３ 判定部
１３１４ 出力部
１３２０ 画像生成部

Claims (22)

1. 被験者についての認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定装置であって、
   ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、
   各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、
   前記距離算出部によって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者についての認知症介護負担度を判定する判定部と、
   前記判定部によって判定された認知症介護負担度を出力する出力部と
   を備える認知症介護負担度判定装置。
2. 前記定点座標は、前記複数の質問に対応する回答の組み合わせが、予め、認知症介護負担度が最も高くなると設定された回答の組み合わせに該当する場合の座標であり、
   前記判定部は、前記判定を、前記ユークリッド距離が小さい場合の方が、前記ユークリッド距離が大きい場合よりも、認知症介護負担度が小さくならないように行う
   請求項１記載の認知症介護負担度判定装置。
3. 前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和を算出することで行う
   請求項１又は２記載の認知症介護負担度判定装置。
4. 前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、当該総和についての母集団の分布における偏差値を算出することで行う
   請求項１又は２記載の認知症介護負担度判定装置。
5. 前記ｎは、３である
   請求項１〜４のいずれか１項記載の認知症介護負担度判定装置。
6. さらに、
   前記ｎ次元空間における、前記スコア算出部によって算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する画像生成部を備え、
   前記出力部は、さらに、前記画像生成部によって生成された立体視画像を表示する
   請求項１〜５のいずれか１項記載の認知症介護負担度判定装置。
7. さらに、
   前記質問のそれぞれについて、当該質問と、当該質問に対する複数の回答選択肢とを含む質問画像を記憶する質問画像記憶部と、
   前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のうち、選択された１つを受け付ける受付部と、
   前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のそれぞれと数値とを対応付けて記憶する数値記憶部とを備え、
   前記出力部は、さらに、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれを表示し、
   前記取得部は、前記回答の取得を、前記受付部によって受け付けられた１つの回答選択肢を回答として取得することで行い、
   前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、前記取得部によって取得された回答に対応する回答選択肢に対応付けられて、前記数値記憶部に記憶される数値に基づいて行う
   請求項１〜６のいずれか１項記載の認知症介護負担度判定装置。
8. 前記質問画像に含まれる回答選択肢は、５つであり、
   前記質問画像には、さらに、前記５つの回答選択肢のうち、前記数値記憶部において、最も高い数値に対応付けられる回答選択肢、及び最も低い数値に対応付けられる回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する３つの絵を含む
   請求項７記載の認知症介護負担度判定装置。
9. さらに、
   ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して、自装置の位置を特定する位置特定部と、
   医療機関の位置を記憶する医療機関記憶部と、
   前記判定部によって判定された認知症介護負担度が所定値以上である場合に、前記位置特定部によって特定された自装置の位置と、前記医療機関記憶部に記憶された医療機関の位置とに基づいて、前記被験者に通院を推奨する医療機関を特定する医療機関特定部とを備え、
   前記出力部は、さらに、前記医療機関特定部によって特定される医療機関に係る情報を出力する
   請求項１〜８のいずれか１項記載の認知症介護負担度判定装置。
10. さらに、
    地図を記憶する地図記憶部と、
    前記地図記憶部に記憶される地図を利用して、前記位置特定部によって特定された自装置の位置から、前記医療機関特定部によって特定された医療機関までの通院経路を示す道筋画像を生成する道筋画像生成部とを備え、
    前記出力部は、さらに、前記道筋画像生成部によって生成された道筋画像を表示する
    請求項９記載の認知症介護負担度判定装置。
11. 取得部とスコア算出部と距離算出部と判定部と出力部とを備える認知症介護負担度判定装置が行う、被験者についての認知症介護負担度を判定する認知症介護負担度判定方法であって、
    前記取得部が、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を取得する取得ステップと、
    前記スコア算出部が、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、
    前記距離算出部が、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、
    前記判定部が、前記距離算出ステップによって算出されたユークリッド距離に基づいて、前記被験者についての認知症介護負担度を判定する判定ステップと、
    前記出力部が、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップと
    を含む認知症介護負担度判定方法。
12. 請求項１１記載の認知症介護負担度判定方法を、プロセッサとメモリとを含むコンピュータに実行させるための認知症介護負担度判定プログラム。
13. 被験者についての認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定装置であって、
    ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得部と、
    前記取得部によって回答が取得された回毎に、前記取得部によって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出部と、
    前記スコア算出部によってスコアが算出された回毎に、各ドメインのスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出部によって算出されたドメイン毎のスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出部と、
    前記距離算出部によって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出部によって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者についての認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定部と、
    前記判定部によって判定された認知症治療効果を出力する出力部と
    を備える認知症治療効果判定装置。
14. 前記定点座標は、前記複数の質問に対応する回答の組み合わせが、予め、認知症介護負担度が最も高くなると設定された回答の組み合わせである場合の座標であり、
    前記判定部は、前記判定を、前記ユークリッド距離が小さい場合の方が、前記ユークリッド距離が大きい場合よりも、認知症介護負担度の認知症治療効果が大きくならないように行う
    請求項１３記載の認知症治療効果判定装置。
15. 前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和を算出することで行う
    請求項１３又は１４記載の認知症治療効果判定装置。
16. 前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、該当するドメインに属する質問に対応する回答を数値化して得られる数値それぞれの総和についての偏差値であって、当該総和についての母集団の分布における偏差値を算出することで行う
    請求項１３又は１４記載の認知症治療効果判定装置。
17. 前記ｎは、３である
    請求項１３〜１６のいずれか１項記載の認知症治療効果判定装置。
18. さらに、
    前記ｎ次元空間における、前記スコア算出部によって１回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記スコア算出部によって２回目に算出された各ドメインのスコアによって示される座標の位置と、前記定点座標の位置とを同時に視認可能な立体視画像を生成する画像生成部を備え、
    前記出力部は、さらに、前記画像生成部によって生成された立体視画像を表示する
    請求項１３〜１７のいずれか１項記載の認知症治療効果判定装置。
19. さらに、
    前記質問のそれぞれについて、当該質問と、当該質問に対する複数の回答選択肢とを含む質問画像を記憶する質問画像記憶部と、
    前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のうち、選択された１つを受け付ける受付部と、
    前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれについて、当該質問画像に含まれる複数の回答選択肢のそれぞれと数値とを対応付けて記憶する数値記憶部とを備え、
    前記出力部は、さらに、前記質問画像記憶部に記憶される質問画像のそれぞれを表示し、
    前記取得部は、前記回答の取得を、前記受付部によって受け付けられた１つの回答選択肢を回答として取得することで行い、
    前記スコア算出部は、前記スコアの算出を、前記取得部によって取得された回答に対応する回答選択肢に対応付けられて、前記数値記憶部に記憶される数値に基づいて行う
    請求項１３〜１８のいずれか１項記載の認知症治療効果判定装置。
20. 前記質問画像に含まれる回答選択肢は、５つであり、
    前記質問画像には、さらに、前記５つの回答選択肢のうち、前記数値記憶部において、最も高い数値に対応付けられる回答選択肢、及び最も低い数値に対応付けられる回答選択肢を除く３つの回答選択肢のそれぞれに対応する３つの絵を含む
    請求項１９記載の認知症治療効果判定装置。
21. 取得部とスコア算出部と距離算出部と判定部と出力部とを備える認知症治療効果判定装置が行う、被験者についての認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する認知症治療効果判定方法であって、
    前記取得部が、ｎ（ｎは２以上の整数）個のドメインのいずれかに属する、前記被験者の行動パターンに係る複数の質問それぞれについて回答を２回取得する取得ステップと、
    前記スコア算出部が、前記取得ステップによって回答が取得された回毎に、前記取得ステップによって取得された回答に基づいて、ドメイン毎に、前記被験者の行動パターンに係る数値化されたスコアを算出するスコア算出ステップと、
    前記距離算出部が、前記スコア算出ステップによってスコアが算出された回毎に、ドメイン毎のスコアを示す数直線を座標軸とするｎ次元空間において、前記スコア算出ステップによって算出された各ドメインのスコアによって示される座標と、定点座標とのユークリッド距離を算出する距離算出ステップと、
    前記判定部が、前記距離算出ステップによって１回目に算出されたユークリッド距離と、前記距離算出ステップによって２回目に算出されたユークリッド距離との差分に基づいて、前記被験者についての認知症介護負担度の認知症治療効果を判定する判定ステップと、
    前記出力部が、前記判定ステップによって判定された認知症介護負担度を出力する出力ステップと
    を含む認知症治療効果判定方法。
22. 請求項２１記載の認知症治療効果判定方法を、プロセッサとメモリとを含むコンピュータに実行させるための認知症治療効果判定プログラム。

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