JP6631819B2 - 認知症状検出システム、及び、プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、認知症状検出システム、及び、プログラムに関する。
認知症の症状として、記憶障害、見当識障害、理解力及び判断力の低下、並びに、実行機能の低下などの中核症状が知られている。このような中核症状が元となり、認知症の患者には、患者の性格、及び、周囲環境の影響などに応じて、周辺症状が現れる。周辺症状は、言い換えれば、行動心理症状（ＢＰＳＤ：Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ａｎｄ Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｙｍｐｔｏｍｓ ｏｆ Ｄｅｍｅｎｔｉａ）であり、このような行動理症状が介護者にとって負担になることが多い。
認知症などによる居住者の異変を検知する技術として、特許文献１及び２には、居住者の通常と異なる行動を検知するための生活異変検知方法が開示されている。
特開２００６−７２４４３号公報 特開２００４−２９５８６１号公報
上記のような技術は、居住者の通常と異なる行動を検出するが、認知症の兆候を検出するには不十分である。
本発明は、認知症の兆候を適切に検出することができる認知症状検出システム、及び、プログラムを提供する。
本発明の一態様に係る認知症状検出システムは、ユーザの活動量を検知する検知部と、前記ユーザの機器操作情報を取得する取得部と、活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴が記憶された記憶部と、前記記憶部に記憶された活動量の履歴、及び、前記記憶部に記憶された機器操作情報の履歴の少なくとも一方によって定まる、認知症の行動心理症状に対応する指標の基準値と、検知された前記ユーザの活動量、及び、取得された前記ユーザの機器操作情報の少なくとも一方によって定まる、前記指標の前記ユーザの個人値とに基づいて、前記ユーザの認知症の程度を判断する情報処理部と、前記情報処理部によって判断された前記ユーザの認知症の程度を提示する提示部とを備える。
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、前記認知症状検出システムとして機能させるためのプログラムである。
本発明によれば、認知症状の兆候を適切に検出することができる
図１は、実施の形態に係る認知症状検出システムの構成を示すブロック図である。 図２は、行動症状の兆候を検出するための情報を示す図である。 図３は、心理症状の兆候を検出するための情報を示す図である。 図４は、実施の形態に係る認知症状検出システムの動作のフローチャートである。 図５は、重い認知症のユーザの活動量をマップ化した図である。 図６は、軽い認知症のユーザの活動量をマップ化した図である。 図７は、正常なユーザの活動量をマップ化した図である。 図８は、重い認知症のユーザの１日の活動量の周波数分析結果を示す図である。 図９は、正常なユーザの１日の活動量の周波数分析結果を示す図である。 図１０は、正常なユーザの消費電力データを示す図である。 図１１は、認知症の兆候があるユーザＡの消費電力データを示す図である。 図１２は、認知症の兆候があるユーザＢの消費電力データを示す図である。 図１３は、正常なユーザの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。 図１４は、認知症の兆候があるユーザＡの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。 図１５は、認知症の兆候があるユーザＢの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。 図１６は、１つの指標の個人値の日ごとの推移が示される画像の一例を示す図である。 図１７は、３つの指標の個人値が別々に示される画像の一例を示す図である。 図１８は、認知症の程度の別の判断方法を説明するための例を示す図である。 図１９は、提示部によって提示される画像の別の例を示す図である。 図２０は、警告情報が提示されるときの動作のフローチャートである。 図２１は、警告情報の一例を示す図である。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な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。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、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、任意の構成要素として説明される。
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
（実施の形態）
［認知症状検出システムの構成］
まず、実施の形態に係る認知症状検出システムの全体構成について説明する。図１は、実施の形態に係る認知症状検出システムの構成を示すブロック図である。
認知症状検出システム１０は、認知症状特有の行動心理症状の変化を捉え、検出の対象者（以下、ユーザとも記載される）または当該対象者の家族に認知症の兆候を知らせることができるシステムである。認知症状検出システム１０は、具体的には、ユーザの認知症の行動心理症状に対応する指標の個人値を特定し、特定された個人値を当該指標の基準値と比較することにより認知症の兆候を検出する。指標の基準値は、活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴に基づいて特定（算出）される。
このように、行動心理症状に対応する指標が認知症の程度の判断に用いられることにより、認知症状検出システム１０は、認知症状の兆候を適切に検出することができる。また、認知症状検出システム１０は、認知症状の兆候があることを提示することができ、このような提示によって早期の認知症状の発見が可能となる。
なお、活動量の履歴及び機器操作情報の履歴は、上記ユーザ（検出の対象者）の過去の履歴であってもよいし、上記ユーザとは別のユーザであって、認知症の兆候が無いと考えられる正常なユーザの履歴であってもよい。
図１に示されるように、認知症状検出システム１０は、活動量検知装置２０と、操作情報取得装置３０と、サーバ装置４０と、情報端末５０とを備える。
活動量検知装置２０は、ユーザの住居（居住空間）内に設けられる装置である。活動量検知装置２０は、ユーザに装着される装置であってもよい。活動量検知装置２０は、ユーザの活動量を検知する検知部２１を有する。検知部２１は、具体的には、焦電センサ（赤外線センサ）、ドップラーセンサ、電波センサ、または、ウェアラブル型の活動量計（加速度センサ）などである。また、検知部２１は、ユーザの睡眠中の活動量を検知する、マット式または電波式の睡眠センサなどであってもよい。また、活動量検知装置２０は、検知専用の装置である必要はない。例えば、活動量検知装置２０は、エアコンなどの家電機器であり、検知部２１は、家電機器が有するセンサであってもよい。
活動量検知装置２０は、例えば、単位時間あたりのセンサのオン及びオフの回数を、当該単位時間におけるユーザの活動量として算出し、サーバ装置４０に送信する。活動量には、当該活動量が検知された時刻の時刻情報（タイムスタンプ）が付与されることが望ましい。なお、検知部２１がドップラーセンサまたは電波センサなどである場合には、動きの強度等が算出されてもよい。
図１では図示されないが、活動量検知装置２０は、より詳細には、活動量の算出を行う算出部、活動量に時刻情報を付与するためのタイマ部（タイマ回路）、及び、算出された活動量をサーバ装置４０に送信する通信部を有する。なお、算出部は必須の構成要素ではなく、活動量検知装置２０は、検知部２１の検知結果（生データ）をサーバ装置４０に送信し、サーバ装置４０は、受信した検知結果に基づいて、活動量を算出してもよい。
操作情報取得装置３０は、ユーザの住居内に設けられる装置である。操作情報取得装置３０は、ユーザに携帯される装置であってもよい。操作情報取得装置３０は、ユーザの機器操作情報を取得する取得部３１を有する。機器操作情報は、機器がどのように操作されたかを示す情報であり、例えば、機器の操作履歴（ログ情報）である。機器操作情報には、操作が行われた時刻の時刻情報（タイムスタンプ）が付与されることが望ましい。
操作情報取得装置３０は、例えば、家電機器である。家電機器には、冷蔵庫、調理家電（例えば、電気ポット、電子レンジ、及びトースターなど）、掃除機、テレビ、並びに、情報機器などが含まれる。取得部３１は、例えば、このような家電機器への操作を受け付けるユーザインターフェース（リモコン、または、ボタンなど）である。操作情報取得装置３０がこのような家電機器である場合、操作情報取得装置３０は、取得部３１へのユーザの操作履歴を機器操作情報としてサーバ装置４０に送信する。
図１では図示されないが、操作情報取得装置３０は、より詳細には、機器操作情報に時刻情報を付与するためのタイマ部（タイマ回路）、機器操作情報が記憶される記憶部、及び、機器操作情報をサーバ装置４０に送信する通信部を有する。
なお、操作情報取得装置３０は、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラなど、他の装置（例えば、制御対象の装置）への操作履歴を当該他の機器から操作情報として取得する装置であってもよい。
また、機器に対する操作の内容が消費電力から推定できるような場合には、操作情報取得装置３０は、スマートメータまたはスマート分電盤など、電力計測機能及び通信機能を有する装置であってもよい。操作情報取得装置３０が電力計測機能及び通信機能を有する装置である場合、当該操作情報取得装置３０からは、消費電力量を示す情報が機器操作情報として送信される。同様に、操作情報取得装置３０は、水道水の使用量を計測するスマートメータであってもよい。このようなスマートメータは、水道機器に対する機器操作情報として、水道水の使用量を取得する。つまり、操作情報取得装置３０からは、水道水の使用量を示す情報が機器操作情報として送信される。
以上説明した活動量及び機器操作情報は、認知症の行動心理症状の兆候を検出するための情報として用いることができる。図２は、行動症状の兆候を検出するための情報を示す図である。図３は、心理症状の兆候を検出するための情報を示す図である。
図２に示されるように、行動症状のうち、徘徊の兆候については、夜間の活動量に基づいて検出可能である。睡眠障害の兆候については、睡眠中の活動量に基づいて検出可能である。食異常の兆候については、冷蔵庫、電気ポット、及び、電子レンジなどの機器操作情報に基づいて検出可能である。
図３に示されるように、心理症状のうち、抑うつの兆候については、日中の活動量（活動量の低下）に基づいて検出可能である。また、不安の兆候については、テレビまたは情報機器の機器操作情報（テレビまたは情報機器の異常利用）に基づいて検出可能である。誤認の兆候については、家電機器の機器操作情報（家電機器の異常利用）に基づいて検出可能である。
次に、サーバ装置４０の構成について説明する。サーバ装置４０は、ユーザの認知症の程度を判断するための情報処理を行う装置である。サーバ装置４０は、例えば、認知症状検出システム１０の運用を行う企業などによって管理される。サーバ装置４０は、第一通信部４１と、情報処理部４２と、記憶部４３とを有する。
第一通信部４１は、活動量検知装置２０によって検知された活動量を、活動量検知装置２０から受信する。また、第一通信部４１は、操作情報取得装置３０によって取得された機器操作情報を操作情報取得装置３０から受信する。また、第一通信部４１は、情報処理部４２の制御に基づいて、ユーザの認知症の程度を提示するための提示情報を情報端末５０の第二通信部５１に送信する。
第一通信部４１は、具体的には、有線通信または無線通信を行う通信モジュール（通信回路）であるが、活動量検知装置２０、操作情報取得装置３０、及び、情報端末５０と通信可能であればよい。第一通信部４１の通信方式（通信規格、通信プロトコル）は、特に限定されない。なお、第一通信部４１は、例えば、インターネットなどの通信ネットワークを通じて活動量検知装置２０、操作情報取得装置３０、及び、情報端末５０と通信を行う。このとき、第一通信部４１と、活動量検知装置２０、操作情報取得装置３０、及び、情報端末５０の各装置との間には、ルータなどの装置が介在してもよい。
情報処理部４２は、ユーザの認知症の程度を判断するための情報処理、第一通信部４１の制御、及び、記憶部４３への情報の記憶などを行う。情報処理部４２は、具体的には、記憶部４３に記憶された活動量の履歴、及び、記憶部４３に記憶された機器操作情報の履歴の少なくとも一方を用いて、認知症の行動心理症状に対応する指標の基準値を特定（算出）する。また、情報処理部４２は、検知されたユーザの活動量、及び、取得されたユーザの機器操作情報の少なくとも一方を用いて、認知症の行動心理症状に対応する指標のユーザの個人値を特定（算出）する。そして、情報処理部４２は、特定された基準値と、特定された個人値とに基づいて、ユーザの認知症の程度を判断する。情報処理部４２は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路によって実現される。なお、基準値及び個人値の算出方法の詳細については後述される。
記憶部４３は、第一通信部４１によって受信された活動量、及び、第一通信部４１によって受信された機器操作情報が記憶される記憶装置である。記憶部４３には、指標の個人値を算出するための活動量及び機器操作情報と、指標の基準値を算出するための活動量の履歴及び機器操作情報の履歴との両方が記憶される。記憶部４３は、具体的には、半導体メモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などによって実現される。
なお、指標の基準値を算出するための活動量の履歴及び機器操作情報の履歴は、例えば、認知症の程度の判断の対象となるユーザのものである。これにより、認知症状検出システム１０は、ユーザの過去の振る舞いを基準として、当該ユーザの現在の認知症の兆候を検出することができる。また、指標の基準値を算出するための活動量の履歴及び機器操作情報の履歴は、認知症の程度の判断の対象となるユーザとは別の、認知症でないと推定されるユーザのものであってもよい。これにより、認知症状検出システム１０は、正常な別のユーザの過去の振る舞いを基準として、ユーザの現在の認知症の兆候を検出することができる。
また、記憶部４３には、情報処理部４２によって行われたユーザの認知症の程度の判断結果、つまり、個人値と基準値との履歴が記憶されてもよい。サーバ装置４０は、情報端末５０などの外部端末がアクセス可能である。したがって、記憶部４３に、情報処理部４２によって行われたユーザの認知症の程度の判断結果が記憶されることにより、ユーザまたはユーザの家族等は、外部端末を用いてサーバ装置４０にアクセスすることにより、過去の判断結果を参照することができる。
情報端末５０は、ユーザの住居、または、ユーザと別居中の家族の住居に設けられる装置である。また、情報端末５０は、養護施設に設けられてもよい。情報端末５０は、ユーザの住居、ユーザとは別居中の家族、または、養護施設の従業者等によって携帯される装置であってもよい。情報端末５０は、サーバ装置４０から出力される提示情報（表示情報）に基づいてユーザの認知症の程度を提示する。
情報端末５０は、具体的には、例えば、パーソナルコンピュータであるが、テレビ、スマートフォン、または、タブレット端末であってもよい。また、情報端末５０は、認知症状検出システム１０に用いられる専用装置であってもよい。情報端末５０は、第二通信部５１と、制御部５２と、提示部５３とを有する。
第二通信部５１は、サーバ装置４０の第一通信部４１と通信を行う。例えば、第二通信部５１は、第一通信部４１から提示情報を受信する。第二通信部５１は、具体的には、有線通信または無線通信を行う通信モジュール（通信回路）であるが、第一通信部４１と通信可能であればよい。第二通信部５１の通信方式（通信規格、通信プロトコル）は、特に限定されない。
制御部５２は、第二通信部５１が受信した提示情報に基づき、提示部５３にユーザの認知症の程度を提示させる。制御部５２は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路によって実現される。
提示部５３は、制御部５２の制御にしたがって、情報処理部４２によって判断されたユーザの認知症の程度を提示する。提示部５３は、例えば、情報処理部４２によって判断されたユーザの認知症の程度を示す画像を表示する。提示部５３は、具体的には、液晶パネル、または、有機ＥＬパネルなどによって実現される。
［認知症状検出システムの動作］
次に、認知症状検出システム１０の動作について説明する。図４は、認知症状検出システム１０の動作のフローチャートである。なお、以下の認知症状検出システム１０の動作の説明において、活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴は、あらかじめ記憶部４３に記憶されているものとする。活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴は、例えば、過去の３ヶ月分記憶される。
まず、活動量検知装置２０の検知部２１は、ユーザの活動量を検知する（Ｓ１１）。検知されたユーザの活動量は、サーバ装置４０の第一通信部４１に送信され、情報処理部４２によって記憶部４３に記憶される。ユーザの活動量は、例えば、１週間分記憶される。
同様に、操作情報取得装置３０の取得部３１は、ユーザの機器操作情報を取得する（Ｓ１２）。取得されたユーザの機器操作情報は、サーバ装置４０の第一通信部４１に送信され、情報処理部４２によって記憶部４３に記憶される。ユーザの機器操作情報は、例えば、１週間分記憶される。
次に、情報処理部４２は、記憶部４３に記憶された活動量の履歴、及び、記憶部４３に記憶された機器操作情報の履歴の少なくとも一方を用いて、認知症の行動心理症状に対応する指標の基準値を特定する（Ｓ１３）。また、情報処理部４２は、ステップＳ１１において検知部２１によって検知されたユーザの活動量、及び、ステップＳ１２において取得部３１によって取得されたユーザの機器操作情報の少なくとも一方を用いて、認知症の行動心理症状に対応する指標の、ユーザの個人値を特定（算出）する（Ｓ１４）。
次に、情報処理部４２は、ステップＳ１３において特定された基準値と、ステップＳ１４において特定されたユーザの個人値とに基づいて、ユーザの認知症の程度を判断する（Ｓ１５）。情報処理部４２は、判断結果に応じた提示情報（表示情報）を生成し、生成した提示情報を第一通信部４１に送信させる。送信された提示情報は、第二通信部５１によって受信される。
制御部５２は、提示情報に基づいて提示部５３にユーザの認知症の程度の提示をさせる。言い換えれば、提示部５３は、制御部５２の制御に基づき、情報処理部４２によって判断されたユーザの認知症の程度を提示する（Ｓ１６）。
［基準値及び個人値の特定方法の具体例１］
次に、基準値及び個人値の特定方法の具体例について説明する。以下の説明では、認知症の行動心理症状に対応する指標として、行動量、物忘れ、及び、実行力の３つの指標のそれぞれについての、基準値及び個人値の算出方法について説明する。このような３つの指標は、一例である。情報処理部４２の情報処理に用いられる指標は、行動心理症状に対応して定められていればよく、指標の種類は特に限定されない。
まず、行動量の指標の、基準値及び個人値の算出方法について説明する。行動量の指標は、活動量にほぼ等しいと考えてよい。図５は、重い認知症のユーザの活動量をマップ化した図である。図６は、軽い認知症のユーザの活動量をマップ化した図である。図７は、正常なユーザの活動量をマップ化した図である。図５〜図７では、縦軸が日、横軸が時間であり、色が濃い部分であるほど活動量が多いことを示す。図５〜図７では、活動量は０以上２００以下で数値化され、４段階に色分けされているが、５段階以上に色分けされてもよい。
図５〜図７に示されるように、認知症の兆候があるユーザは、日中（例えば、８：００以降１８：００まで）の活動量が低くなる傾向にある。そこで、情報処理部４２は、日中におけるユーザの活動量の１日当たりの平均値を行動量の個人値として算出する。また、情報処理部４２は、活動量の履歴を用いて、日中の活動量の１日当たりの平均値を算出し、算出した平均値を基準値とする。
情報処理部４２は、例えば、行動量の指標の個人値が基準値以上のときには、ユーザに認知症の兆候はないと判断する。一方で、情報処理部４２は、例えば、行動量の指標の個人値が基準値よりも小さいときには、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。
なお、上記は、認知症の程度の判断方法の一例であり、閾値等の決定方法は特に限定されない。例えば、個人値の基準値に対する基準値のパーセンテージ等に応じて判断が行われてもよい。
また、図５〜図７に示されるように、認知症の兆候があるユーザは、徘徊などによって睡眠が周期的でなくなるため、夜間（例えば、２１：００以降、翌日の５：００まで）の活動量の、日ごとのばらつきが大きくなる傾向にある。そこで、情報処理部４２は、夜間におけるユーザの活動量のばらつき（変動量）を行動量の個人値として算出する。また、情報処理部４２は、活動量の履歴を用いて、夜間の活動量のばらつきを算出し、算出した平均値を基準値とする。
情報処理部４２は、例えば、行動量の指標の個人値が基準値以下のときには、ユーザに認知症の兆候はないと判断する。一方で、情報処理部４２は、例えば、行動量の指標の個人値が基準値よりも大きいときには、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。
［基準値及び個人値の特定方法の具体例２］
上記図５〜図７に示されるように、認知症の兆候があるユーザは、不規則な生活を送る傾向があるため、活動量の周期性が低い。また、認知症の兆候があるユーザは、複雑で多くの動作が必要となる手段的日常生活動作が少なくなるため、短い周期の活動量が減少する。そこで、基準値及び個人値は、行動量（活動量）の周期性を示す値であってもよい。具体的には、情報処理部４２は、活動量の時間変化を示す信号に対してＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等の周波数分析を行って、周期性を示す値を特定してもよい。図８は、重い認知症のユーザの１日の活動量の周波数分析結果を示す図であり、図９は、正常なユーザの１日の活動量の周波数分析結果を示す図である。図８及び図９において、横軸は、周期（１／周波数）を示す。
手段的日常生活動作の周期は、一般的には、４時間以下であることが多い。このような手段的日常生活動作の周期において、図８及び図９に示されるように、重い認知症のユーザの活動量を周波数分析することによって得られるピークのピークレベルは、正常なユーザの活動量の周波数分析することによって得られるピークのピークレベルよりも低い。情報処理部４２は、このようなピークレベルを基準値及び個人値としてもよい。ピークレベルは、行動量（活動量）の周期性を示す値の一例である。
情報処理部４２は、ユーザの活動量に基づくピークレベルが、基準値として定められたピークレベルよりも高い場合、ユーザに認知症の兆候は無いと判断する。また、情報処理部４２は、ユーザの活動量に基づくピークレベルが基準値として定められたピークレベル以下である場合、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、ユーザのピークレベルと基準値として定められたピークレベルとの差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、ユーザのピークレベルと基準値として定められたピークレベルとの差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。
なお、行動量の周期性を示す値は、ピークレベルに限定されない。例えば、ピークの半値幅が行動量を示す値として用いられてもよい。この場合、情報処理部４２は、ピークの半値幅が大きいほど認知症の程度が軽いと判断する。なぜなら、ピークの半値幅が大きいほど、周期性が低いと考えられるからである。
また、ユーザの行動量の周期性は、機器操作情報の一例である消費電力量を示す情報（以下、消費電力データとも記載する）に基づいて算出することもできる。なぜなら、ユーザが周期的に活動すれば、活動に応じて周期的に電力が使用されるからである。図１０は、正常なユーザの消費電力データを示す図である。図１１は、認知症の兆候があるユーザＡの消費電力データを示す図である。図１２は、認知症の兆候があるユーザＢの消費電力データを示す図である。図１０〜図１２において、縦軸は、１日における時刻を示し、横軸は、日付を示す。図１０〜図１２は、約１００日分の消費電力データについて、消費電力の大きさを濃淡で示している。
図１０において矢印で示されるように、正常なユーザの消費電力データにおいては、横方向に延びる濃淡の縞が形成される。言い換えれば、正常なユーザの消費電力データは、消費電力量の大きさ（濃淡）が特定の時刻に揃う傾向がある。つまり、正常なユーザの消費電力データは、周期性が高いといえる。これに対し、図１１及び図１２に示される消費電力データは、図１０に示される消費電力データよりも濃淡がばらついており、周期性が低い。
このように、消費電力データと認知症の兆候とは、相関性があると考えられる。したがって、情報処理部４２は、このような消費電力データを周波数分析することにより、行動量（活動量）の周期性を示す値を得ることができる。図１３は、正常なユーザの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。図１４は、認知症の兆候があるユーザＡの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。図１５は、認知症の兆候があるユーザＢの１日の消費電力データの周波数分析結果を示す図である。図１３〜図１５において、横軸は、周期（１／周波数）を示す。
図１３〜図１５に示されるように、認知症の兆候があるユーザの消費電力データを周波数分析することによって得られるピークのピークレベルは、正常なユーザの活動量の周波数分析することによって得られるピークのピークレベルよりも低い。そこで、情報処理部４２は、このようなピークレベルを基準値及び個人値としてもよい。ピークレベルを用いた認知症状の判断方法は上述の通りである。また、ピークレベルに代えて、ピークの半値幅が行動量の周期性を示す値として用いられてもよい。
また、図１３〜図１５に示されるように、認知症の兆候があるユーザの消費電力データを周波数分析することによって得られるピークの数は、正常なユーザの活動量の周波数分析することによって得られるピークの数よりも少ない。そこで、情報処理部４２は、所定レベルを超えるピークの数を基準値及び個人値としてもよい。この場合、ピークの数は、行動量（活動量）の周期性を示す値の一例である。
情報処理部４２は、ユーザの消費電力データに基づくピークの数が、基準値として定められたピークの数よりも多い場合、ユーザに認知症の兆候は無いと判断する。また、情報処理部４２は、ユーザの消費電力データに基づくピークの数が基準値として定められたピークの数以下である場合、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、ユーザのピークの数と基準値として定められたピークの数との差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、ユーザのピークの数と基準値として定められたピークの数との差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。なお、ピークの数に基づく認知症状の判断方法は、上記活動量に基づく判断方法と組み合わされてもよい。
以上説明したように、情報処理部４２は、個人値が基準値よりも高い周期性を示す場合に、個人値が基準値よりも低い周期性を示す場合よりもユーザの認知症の程度が軽いと判断してもよい。
［基準値及び個人値の特定方法の具体例３］
次に、物忘れの指標に対する基準値及び個人値の算出方法について説明する。例えば、水道水の使用が一定時間以上継続するときには、ユーザが水道の蛇口を閉め忘れていると考えられる。そこで、操作情報取得装置３０が水道水の使用量を機器操作情報として送信する場合には、情報処理部４２は、水道水の使用が一定時間以上継続する回数等に基づいて、物忘れの指標を数値化することができる。また、冷蔵庫の扉が開いたままの時間が一定時間以上継続するときには、ユーザが冷蔵庫を閉め忘れていると考えられる。そこで、機器操作情報に基づいて、冷蔵庫の扉が開いたままの時間を特定できるような場合には、情報処理部４２は、冷蔵庫の扉が開いたままの時間が一定時間以上継続する回数等に基づいて物忘れの指標を数値化することができる。
情報処理部４２は、ユーザの機器操作情報に基づいて個人値を特定し、記憶部４３に記憶された機器操作情報の履歴に基づいて、基準値を特定する。例えば、数値が小さいほど物忘れが激しい（認知症の兆候が強い）ように数値化が行われる場合、情報処理部４２は、例えば、物忘れの指標の個人値が基準値以上のときに、ユーザに認知症の兆候はないと判断する。一方で、情報処理部４２は、例えば、行動量の指標の個人値が基準値よりも小さいときには、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。
なお、物忘れの指標の数値を特定する際には、典型的には、機器操作情報のみが用いられるが、活動量が併用されてもよい。これにより、情報処理部４２は、物忘れの指標の数値の精度を高めることができる。
例えば、活動量検知装置２０が住宅内の各部屋に設置され、操作情報取得装置３０が消費電力量を機器操作情報として送信する場合、活動量が一定時間以上０である（または極めて少ない）部屋における消費電力量が多いときには、照明機器などの電気機器の消し忘れが疑われる。そこで、情報処理部４２は、このようなシチュエーションが生じた回数等に基づいて、物忘れの指標を数値化してもよい。
［基準値及び個人値の特定方法の具体例４］
次に、実行力の指標に対する基準値及び個人値の算出方法について説明する。ユーザの認知症の兆候が強まると、作業が緩慢になり、実行力が低下する傾向がある。実行力が低下すると、調理家電の使用時間が長くなるなどの兆候が現れる。
そこで、実行力の指標は、例えば、調理家電の機器操作情報に基づいて特定される、情報処理部４２は、具体的には、機器操作情報が示す調理家電の使用時間に応じて実行力の指標を特定する。情報処理部４２は、例えば、数値が小さいほど認知症の兆候があると定められる場合、機器操作情報が示す調理家電の使用時間が長いほど、実行力の指標が小さくなるように個人値及び基準値の数値化を行う。
情報処理部４２は、実行力の指標の個人値が基準値以上のときには、ユーザに認知症の兆候はないと判断する。一方で、情報処理部４２は、行動量の指標の個人値が基準値よりも小さいときには、ユーザに認知症の兆候があると判断する。このとき、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値未満の小さな差であれば、ユーザに認知症に関する注意が必要であると判断する。また、情報処理部４２は、個人値と基準値との差が閾値以上の大きな差であるときには、ユーザに認知症に関する警告が必要であると判断する。
また、実行力が低下したユーザがテレビのリモコンを操作する場合、直接的なチャンネルの指定操作よりも、チャンネルのスキャン操作（順送り操作及び逆送り操作）が増える。そこで、取得部３１がテレビのリモコンであるような場合、情報処理部４２は、チャンネルのスキャン操作が行われる頻度に基づいて、実行力の指標の数値を定めてもよい。
［提示される画像の例］
次に、提示部５３によって提示される画像の例について説明する。上記のように、情報処理部４２は、例えば、１つの指標について個人値及び基準値を特定し、特定した個人値と特定した基準値とを比較して認知症の程度を判断する。例えば、日ごとに個人値が特定されるときには、図１６に示されるように１つの指標の個人値の日ごとの推移が提示されてもよい。図１６は、１つの指標の個人値の日ごとの推移が示される画像の一例を示す図である。図１６では、基準値も図示されている。
また、情報処理部４２は、３つの指標それぞれについて、個人値及び基準値を特定し、提示部５３によって提示される画像においては、特定された３つの指標の個人値が別々に示されてもよい。図１７は、３つの指標の個人値が別々に示される画像の一例を示す図である。図１７の画像では、３つの指標それぞれに対応する棒グラフが示され、基準値も示されている。
なお、情報処理部４２は、ユーザの認知症の程度を複数の指標を用いて総合的に判断してもよい。例えば、情報処理部４２は、３つの指標にそれぞれ対応する３つの個人値の合計と、３つの指標にそれぞれ対応する３つの基準値の合計との比較によりユーザの認知症の程度を判断してもよい。また、例えば、情報処理部４２は、多数の指標のうち、基準値よりも個人値のほうが認知症の程度が重いことを示す指標の数に基づいて、ユーザの認知症の程度を判断してもよい。
また、情報処理部４２は、図１６のグラフで例示されるように、個人値が所定日数以上基準値を下回るなど、基準値よりも個人値のほうが認知症の程度が重いことを示す状態が所定期間以上継続する場合に、認知症の兆候があると判断してもよい。
また、上記実施の形態では、認知症の程度を、平常、注意、及び、警告の３段階に分類したが、認知症の程度は、少なくとも２段階に分類されればよい。
また、このような認知症の程度ごとに表示態様が変更されてもよい。例えば、平常であることを示すグラフは青色で表示され、注意を示すグラフは黄色で表示され、警告を示すグラフは赤色で示されてもよい。
なお、認知症の程度は、グラフによって示される必要はなく、数値によって示されてもよい。この場合、例えば、数値のフォント（色または文字の大きさなど）が認知症の程度ごとに変更されるとよい。
［認知症の程度の別の判断方法］
次に、認知症の程度の別の判断方法について説明する。図１８は、認知症の程度の別の判断方法を説明するための例を示す図である。なお、以下の説明では、個人値が大きいほど正常である（認知症の兆候が無い）ことを意味するものとする。
例えば、１日ごとに特定された個人値のデータが１カ月分あるとすると、図１８に示されるように、１ヶ月分の個人値の経時変化が得られる。
ここで、情報処理部４２は、基準値と個人値とを比較することにより、個人値が認知症の程度が重いことを示す第一期間を特定する。第一期間は、具体的には、例えば、個人値が基準値よりも小さくなる期間である。図１８では、第一期間は、期間ｔ１及び期間ｔ２、及び期間ｔ３である。
次に、情報処理部４２は、所定の第二期間Ｔ１に含まれる第一期間の長さに基づいて、第二期間Ｔ１におけるユーザの認知症の程度を判断する。第二期間Ｔ１に含まれる第一期間の長さは、期間ｔ１及び期間ｔ２の合計である。情報処理部４２は、具体的には、第一期間の長さが長いほど、認知症の程度が重いと判断する。所定の第二期間Ｔ１と期間の長さが等しい所定の第二期間Ｔ２においては、全期間（期間ｔ３）において個人値が基準値よりも小さくなる。したがって、情報処理部４２は、第二期間Ｔ２においては、第一期間Ｔ２よりも認知症の兆候があると判断することができる。
このように、個人値の経時的な変化に基づいて認知症の程度が判断されれば、認知症の程度が精度よく判断される。
なお、以上説明したような別の判断方法においては、提示部５３によって、図１８に示されるような経時変化を示すグラフが提示されてもよい。このとき、提示部５３は、ユーザの認知症の程度を、当該程度に応じて異なる態様で提示してもよい。図１９は、提示部５３によって提示される画像の別の例を示す図である。
図１９の例では、グラフの背景の色が認知症の程度に応じて異なる。例えば、標準ゾーンは、個人値が基準値よりも大きく、認知症の兆候が見られないゾーンである。したがって、標準ゾーンにおいては、背景が白色にされる。
一方で、注意ゾーンは、ユーザにやや認知症の兆候がみられるゾーンである。そこで、注意ゾーンおいては、背景が黄色にされる。警告ゾーンは、ユーザに認知症の兆候がみられるゾーンである。そこで、警告ゾーンおいては、背景が赤色にされる。
ところで、警告ゾーンのように認知症の兆候が強いときには、ユーザまたはユーザの家族に警告を行うための警告情報（警告画像）が提示されてもよい。認知症の兆候が強いときとは、具体的には、所定の第二期間における第一期間の長さが所定の長さ以上となるときである。なお、所定の長さは、例えば、第二期間の長さの６０％の長さであるが、特に限定されない。図２０は、警告情報が提示されるときの動作のフローチャートである。
まず、情報処理部４２は、個人値が基準値よりも認知症の程度が重いことを示す第一期間を特定する（Ｓ２１）。次に、情報処理部４２は、所定の第二期間に含まれる第一期間の長さが所定の長さ以上であるか否かを判断する（Ｓ２２）。情報処理部４２によって所定の第二期間に含まれる第一期間の長さが所定の長さ以上であると判断された場合（Ｓ２２でＹｅｓ）、提示部５３は、警告情報を提示する（Ｓ２３）。図２１は、警告情報の一例を示す図である。図２１に示される例では、警告情報には、医師の診察を受けることを勧めるメッセージが含まれる。このような警告情報により、ユーザまたはユーザの家族に認知症の兆候が強いことを警告することができる。
一方で、情報処理部４２によって所定の第二期間に含まれる第一期間の長さが所定の長さ未満であると判断された場合（Ｓ２２でＮｏ）、動作は終了となる。
［効果等］
以上説明したように、認知症状検出システム１０は、ユーザの活動量を検知する検知部２１と、ユーザの機器操作情報を取得する取得部３１と、活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴が記憶された記憶部４３とを備える。また、認知症状検出システム１０は、記憶部４３に記憶された活動量の履歴、及び、記憶部４３に記憶された機器操作情報の履歴の少なくとも一方によって定まる、認知症の行動心理症状に対応する指標の基準値と、検知されたユーザの活動量、及び、取得されたユーザの機器操作情報の少なくとも一方によって定まる、指標のユーザの個人値とに基づいて、ユーザの認知症の程度を判断する情報処理部４２を備える。認知症状検出システム１０は、情報処理部４２によって判断されたユーザの認知症の程度を提示する提示部５３を備える。
このように、行動心理症状に対応する指標が認知症の程度の判断に用いられることにより、認知症状検出システム１０は、認知症状の兆候を適切に検出することができる。また、認知症状検出システム１０は、認知症状の兆候があることを提示することができ、このような提示によって早期の認知症状の発見が可能となる。
また、情報処理部４２は、個人値が基準値よりも認知症の程度が重いことを示す第一期間を特定し、所定の第二期間に含まれる第一期間の長さに基づいて、第二期間におけるユーザの認知症の程度を判断してもよい。また、提示部５３は、ユーザの認知症の程度を、当該程度に応じて異なる態様で提示してもよい。
このように、個人値の経時的な変化に基づいて認知症の程度が判断されることにより、認知症状検出システム１０は、認知症の程度を精度よく判断することができる。
また、提示部５３は、第二期間に含まれる第一期間の長さが所定の長さ以上である場合、警告情報を提示してもよい。
これにより、認知症状検出システム１０は、ユーザまたはユーザの家族に認知症の兆候が強いことを警告することができる。
また、指標は、行動量であり、基準値及び個人値は、行動量の周期性を示す値であってもよい。情報処理部４２は、個人値が基準値よりも高い周期性を示す場合に、個人値が基準値よりも低い周期性を示す場合よりもユーザの認知症の程度が軽いと判断してもよい。
これにより、認知症状検出システム１０は、行動量の周期性に基づいてユーザの認知症の程度を判断することができる。
また、記憶部４３には、ユーザの認知症の程度の判断結果が記憶され、認知症状検出システム１０は、さらに、記憶部４３を有するサーバ装置４０を備えてもよい。
このように、サーバ装置４０が有する記憶部４３に過去の判断結果が記憶されることにより、認知症状検出システム１０は、過去の判断結果を提示することができる。
また、サーバ装置４０は、外部端末がアクセス可能であってもよい。
これにより、ユーザまたはユーザの家族等は、外部端末を用いてサーバ装置４０にアクセスすることにより、過去の判断結果を参照することができる。
また、記憶部４３には、ユーザの活動量の履歴、及び、ユーザの機器操作情報の履歴が記憶され、基準値は、記憶部４３に記憶されたユーザの活動量の履歴、及び、記憶部４３に記憶されたユーザの機器操作情報の履歴によって定められてもよい。
これにより、認知症状検出システム１０は、ユーザの過去の振る舞いを基準として、当該ユーザの現在の認知症の兆候を検出することができる。
また、記憶部４３には、認知症でないと推定される、ユーザとは別のユーザの活動量の履歴、及び、別のユーザの機器操作情報の履歴が記憶され、基準値は、記憶部４３に記憶された別のユーザの活動量の履歴、及び、記憶部４３に記憶された別のユーザの機器操作情報の履歴によって定められてもよい。
これにより、認知症状検出システム１０は、正常な別のユーザの過去の振る舞いを基準として、ユーザの現在の認知症の兆候を検出することができる。
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係る認知症状検出システムについて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態で説明された、認知症状検出システムが備える各構成要素の装置への振り分けは、一例である。認知症状検出システムが備える各構成要素は、ユーザの認知症の程度を判断できる範囲で、どのように振り分けられてもよい。例えば、サーバ装置が備える記憶部は、単独の記憶装置として実現されてもよい。
また、上記実施の形態においてサーバ装置が有する情報処理部が行う処理を情報端末が有する制御部が行ってもよい。つまり、情報端末が認知症の程度の判断を行ってもよい。この場合、情報端末は、活動量検知装置（検知部）から活動量を受信し、かつ、操作情報取得装置（取得部）から機器操作情報を受信する。
また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
また、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、上記実施の形態の情報処理部が実行する処理を行う認知症状検出装置として実現されてもよいし、コンピュータを、認知症状検出システムまたは認知症状検出装置として機能させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、認知症状検出システムまたは認知症状検出装置が実行する認知症の程度の判断方法（情報提示方法）として実現されてもよい。
また、上記実施の形態において説明された認知症状検出システムの動作における複数の処理の順序は一例である。複数の処理の順序は、変更されてもよいし、複数の処理は、並行して実行されてもよい。また、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１０ 認知症状検出システム
２１ 検知部
３１ 取得部
４０ サーバ装置
４２ 情報処理部
５３ 提示部

Claims (6)

  1. ユーザの活動量を検知する検知部と、
    前記ユーザの機器操作情報を取得する取得部と、
    活動量の履歴、及び、機器操作情報の履歴が記憶された記憶部と、
    前記記憶部に記憶された活動量の履歴、及び、前記記憶部に記憶された機器操作情報の履歴の少なくとも一方によって定まる、認知症の行動心理症状に対応する指標の基準値と、検知された前記ユーザの活動量、及び、取得された前記ユーザの機器操作情報の少なくとも一方によって定まる、前記指標の前記ユーザの個人値とに基づいて、前記ユーザの認知症の程度を判断する情報処理部と、
    前記情報処理部によって判断された前記ユーザの認知症の程度を提示する提示部とを備え、
    前記指標は、行動量であり、
    前記基準値及び前記個人値は、前記行動量の周期性を示す値であり、
    前記情報処理部は、前記個人値が前記基準値よりも高い周期性を示す場合に、前記個人値が前記基準値よりも低い周期性を示す場合よりも前記ユーザの認知症の程度が軽いと判断する
    認知症状検出システム。
  2. 前記記憶部には、前記ユーザの認知症の程度の判断結果が記憶され、
    前記認知症状検出システムは、さらに、前記記憶部を有するサーバ装置を備える
    請求項１記載の認知症状検出システム。
  3. 前記サーバ装置は、外部端末がアクセス可能である
    請求項２記載の認知症状検出システム。
  4. 前記記憶部には、前記ユーザの活動量の履歴、及び、前記ユーザの機器操作情報の履歴が記憶され、
    前記基準値は、前記記憶部に記憶された前記ユーザの活動量の履歴、及び、前記記憶部に記憶された前記ユーザの機器操作情報の履歴によって定まる
    請求項１乃至３の何れか１項に記載の認知症状検出システム。
  5. 前記記憶部には、認知症でないと推定される、前記ユーザとは別のユーザの活動量の履歴、及び、前記別のユーザの機器操作情報の履歴が記憶され、
    前記基準値は、前記記憶部に記憶された前記別のユーザの活動量の履歴、及び、前記記憶部に記憶された前記別のユーザの機器操作情報の履歴によって定まる
    請求項１乃至３の何れか１項に記載の認知症状検出システム。
  6. コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の認知症状検出システムとして機能させるためのプログラム。
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