JP7001095B2 - 情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法に関する。

症状、年齢、性別の異なる各々の訓練対象者にとって適切、かつ、無理のない向上予想を行うとともに目標値を設定する目標達成度評価装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１によれば、複数の患者を症状、年齢、性別、障害重症度で分類した患者グループを作成し、利用者および患者グループの動作情報を分析する。その際、利用者のリハビリ目標動作情報は、利用者と同じ患者グループの動作情報の平均値とする。

特開２００１－４２０号公報 特開２００１－２１８７４６号公報

しかしながら、特許文献１のように、利用者の目標動作情報に、症例、性別、年齢、障害重症度等の属性でグルーピングした複数の患者の動作情報の平均値を用いると、平均値から外れる症状、つまり、平均値が目標動作とならない症状を持つ患者には向かず、リハビリ効果が低下するという課題がある。また、特許文献１では、グルーピングする分類項目が細く、利用者に合ったサンプル数を収集し難いため、平均値の信頼度が低い。

そこで、１つの側面では、本発明は、利用者に適切なリハビリの情報を提供することを目的とする。

１つの実施態様では、利用者の体格を示す体格モデルを作成する体格モデル作成部と、前記利用者の動作を定量化した利用者の動作情報を抽出する動作抽出部と、複数のリハビリ対象者の動作を定量化した複数のリハビリ対象者の動作情報を、該動作情報を評価した動作評価情報に対応付けて体格モデルを分類した体格群毎に記録する記録部を参照して、複数の体格群のいずれかに分類された患者群のうち、前記利用者と同じ又は近似する体格モデルを分類した体格群のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報に基づき、前記利用者の動作情報に対応する特定のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報から回復推移情報を推定する推定部と、推定した前記回復推移情報に基づき、前記利用者の目標となる動作情報を選択する選択部と、を有する、情報処理装置が提供される。

１つの側面では、本発明は、利用者に適切なリハビリの情報を提供することができる。

一実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図。 一実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図。 一実施形態に係るＰＣ４の機能構成の一例を示す図。 一実施形態に係る患者の動作情報収集処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る体格モデルテーブル、センサ管理テーブル、リハビリ時間管理テーブルの一例を示す図。 一実施形態に係るセンサ情報テーブルの一例を示す図。 一実施形態に係る動作管理テーブルの一例を示す図。 一実施形態に係る患者群動作データベース（ＤＢ）の一例を示す図。 一実施形態に係る体格群の分類及び回復推移を説明する図。 一実施形態に係る利用者の体格モデル作成処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る利用者の回復推移情報選択処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る回復推移情報選択処理時の各テーブルのデータを説明する図。 一実施形態に係る回復推移情報選択処理時の各テーブルのデータを説明する図。 一実施形態に係る利用者の回復推移情報選択処理を説明する図。 一実施形態に係る利用者への目標動作の提示を説明する図。 一実施形態に係る動作の比較期間及び更新期間の設定処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る動作の比較期間及び更新期間を説明する図。

以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［情報処理システムのハードウェア構成］
まず、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１０のハードウェア構成の一例について、図１を参照しながら説明する。本実施形態に係る情報処理システム１０は、ＰＣ（Personal Computer）４と情報提示装置３とを有する。

ＰＣ４は、情報処理装置の一例であり、タブレット端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、ウェアラブルデバイスに適用され得る。ＰＣ４は、ＣＰＵ５（Central Processing Unit）及びメモリ６を有する。ＣＰＵ５は、加速度センサやジャイロセンサ等のセンサ１から加速度や速度等のセンサデータを取得し、取得したセンサデータに基づき患者毎の動作を定量化（例えば、歩幅や歩行速度等）して患者群動作ＤＢ２６に記録する。

メモリ６は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）から構成され、各種のテーブルや各種のプログラムを格納する。メモリ６には、基本プログラム、ネットワーク設定等のプログラム及びデータが格納されている。ＣＰＵ５は、メモリ６に記録された情報処理プログラム、その他のプログラム及びデータを用いて患者の動作情報収集処理及び利用者の回復推移情報選択処理等の情報処理を実行する。これにより、ＣＰＵ５は、装置全体の制御や搭載機能を実現する。ＰＣ４は、利用者のリハビリの目標となる動作を情報提示装置３に提示する。情報提示装置３は、利用者に装着したＨＭＤ（Head Mount Display）又はＦＭＤ（Face Mount Display）等のウェアラブル機器、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ等であり得る。本実施形態では、利用者に装着したＨＭＤを例に挙げて情報提示装置３を説明する。

かかる構成の本実施形態に係る情報処理システム１０では、例えば、麻痺の影響で正常動作ができない脳卒中患者向けのリハビリ支援サービスや、健常者並みの動作を取り戻すことを支援するリハビリ支援サービスを提供することができる。

なお、例えば、センサ１は、患者や利用者に取り付けられ、時間的に連続したセンサデータがセンサ１からＰＣ４に転送される。センサ１から取得したセンサデータは、センサ１を取り付けた患者及び利用者の動作を推定するために使用される。利用者は、本システムを使用して目標となる適切なリハビリの情報の提供を受ける者である。患者は、事前にリハビリの動作情報を収集するリハビリ対象者である。利用者は、本システムからリハビリ情報の提供を受ける者であるとともに、リハビリの動作情報が収集されるリハビリ対象者ともなり得る。

［情報処理システムの他のハードウェア構成］
本実施形態に係る情報処理システム１０の他のハードウェア構成の一例を図２に示す。図２の情報処理システム１０では、ＰＣ４とサーバ９とがネットワークを介して接続される。利用者に装着されたセンサ１とサーバ９とは、無線送信装置８ａ及び無線受信装置８ｂを介して接続される。患者群動作ＤＢ２６は、ＰＣ４の記録装置に記録されてもよいし、サーバ９の記録装置に記録されてもよいし、クラウド上の記録装置に記録されてもよい。

サーバ９は、センサ１が検出した加速度等のセンサデータを定量化した利用者及び患者の動作情報を蓄積するＤＢ（データベース）９ａを有する。ＤＢ９ａは、サーバ９内の記録装置に記録されてもよいし、クラウド上の記録装置に記録されてもよい。なお、サーバ９は、クラウド上の演算装置であってもよい。

ＰＣ４は、ＣＰＵ５及びメモリ６に加えて通信Ｉ／Ｆ７を有する。通信Ｉ／Ｆ７は、ＰＣ４をネットワークに接続するインターフェースである。これにより、ＰＣ４は、通信Ｉ／Ｆ７を介して、サーバ９、情報提示装置３等の他の機器とデータ通信を行う。ＰＣ４は、通信Ｉ／Ｆ７を介して利用者に装着されたＨＭＤの情報提示装置３にリハビリの目標となる動作情報を提示する。

図２の情報処理システム１０では、ＰＣ４及びサーバ９は情報処理装置の一例である。サーバ９が、メモリ６に記録されたプログラムやデータを用いて患者の動作情報収集処理及び利用者の回復推移情報選択処理等の情報処理を実行してもよいし、ＰＣ４が上記情報処理を実行してもよい。

［ＰＣの機能構成］
次に、一実施形態に係る情報処理装置の一例であるＰＣ４の機能構成について、図３を参照しながら説明する。ＰＣ４は、記録部１１、動作抽出部１２、動作評価取得部１５、分類部１６、回復推定部１７、選択部１８、表示制御部１９及び体格モデル作成部２０を有する。

記録部１１は、体格モデルテーブル２１、センサ管理テーブル２２、リハビリ時間管理テーブル２３、センサ情報テーブル２４、動作管理テーブル２５、患者群動作ＤＢ２６及び回復推移テーブル２８を記録する。また、記録部１１は、情報処理プログラム２９を記録する。

体格モデルテーブル２１は、情報処理システム１０の利用者の体格情報から作成された体格モデル及び複数の患者の体格情報から作成された体格モデルのそれぞれを記録する。センサ管理テーブル２２は、センサ１の利用者又は患者への取付け位置を記録する。リハビリ時間管理テーブル２３は、利用者のリハビリ開始からの経過日及び複数の患者のリハビリ開始からの経過日のそれぞれを記録する。リハビリ時間管理テーブル２３は、利用者及び患者のリハビリ開始からの経過時間や経過日時を記録してもよい。センサ情報テーブル２４は、センサ１から取得したセンサデータを記録する。

動作管理テーブル２５は、センサ１のセンシング結果を人間の判る意味に定量化した利用者及び患者毎の動作情報を記録する。患者毎の動作情報を記録する場合、動作管理テーブル２５は、該動作情報を医療従事者により評価した動作評価情報を動作情報に紐付けて記録する。動作管理テーブル２５には、医療従事者は、患者がリハビリを行う現場に立ち合い、目視による医療従事者の動作評価をリハビリ経過日毎の動作情報に紐付けて記録してもよい。

定量化した動作情報の一例としては、全身の動作、歩幅、歩行速度、身体の関節を曲げる又はひねる等したときの関節毎の角度が挙げられる。リハビリ中の動きを理学療法士や医者等の医療従事者が評価する際、医療従事者が理解及び評価できるように、患者毎の動作情報を定量化する。利用者に取り付けたセンサ１から得たセンシングデータを定量化した情報を「利用者の動作情報」ともいい、患者に取り付けたセンサ１から得たセンシングデータを定量化した情報を「患者の動作情報」ともいう。

患者群動作ＤＢ２６は、複数の患者のセンシングデータを定量化した各患者の動作情報と医療従事者がその動作を評価した動作評価情報とを記録する。回復推移テーブル２８は、利用者の回復推移情報を記録する。

動作抽出部１２は、検出部１３及び動作定量化部１４を有する。検出部１３は、センサ１から取得した加速度等のセンサデータを検出する。

動作定量化部１４は、検出部１３が検出したセンサデータを定量化する。定量化した動作情報の一例としては、歩行速度や歩幅がある。

動作評価取得部１５は、医療従事者が患者の動作を評価した動作評価情報を取得する。分類部１６は、定量化した複数の患者の動作情報を複数の体格群に分類（グルーピング）する。

回復推定部１７は、分類された体格群の複数の患者の動作情報のうち、利用者の体格情報が示す体格群の患者の動作情報から、利用者の動作情報に近似する特定の患者の動作情報と動作評価情報とリハビリ開始からの経過日とに基づき利用者の回復推移を推定する推定部の一例である。

回復推移情報は、複数の患者の動作情報を体格毎に分類したときに利用者の体格と同じ体格群の患者の動作情報及び動作評価に基づき、利用者の動作情報に対応する特定のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報から推定される回復推移を示す。例えば、回復推移は、患者の数日間の医師の動作評価情報や動作情報とリハビリ開始からの経過日から算出される回復の傾き（速さ）であってもよい。

選択部１８は、推定した回復推移情報に基づき、利用者の目標となる動作情報を選択する。表示制御部１９は、選択した利用者の目標となる動作情報を情報提示装置３に表示させる。体格モデル作成部２０は、利用者の体格情報から利用者の体格モデルを作成する。表示制御部１９は、選択した目標となる動作情報を利用者の体格モデルのリハビリ動作に可視化し、利用者の動作情報から可視化した利用者の体格モデルの現在の動作に重畳して情報提示装置３に表示してもよい。

動作抽出部１２、動作評価取得部１５、分類部１６、回復推定部１７、選択部１８、表示制御部１９及び体格モデル作成部２０の機能は、例えばメモリ６にインストールされた情報処理プログラム２９が、ＣＰＵ５に実行させる処理により実現される。記録部１１の機能は、例えばメモリ６により実現される。

［事前処理：患者の動作情報収集処理］
次に、本実施形態に係る患者の動作情報収集処理の一例について、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態に係る患者の動作を定量化し、患者の動作情報及び動作評価情報を収集する処理の一例を示すフローチャートである。以下のリハビリ対象者の動作の一例である患者の動作は、患者のリハビリ動作や日常動作である。本段階は図１１に示す利用者の回復推移情報選択処理が実行される前に行われる情報収集の事前処理である。

なお、本処理が開始される前に、患者に取り付けられたセンサ１の位置を管理するセンサ管理テーブル２２が作成されている。センサ管理テーブル２２の一例を図５（ｂ）に示す。例えば、患者の右足首、左足首、腰、右手首、左手首にセンサＩＤが１～５の５つのセンサが取り付けられた場合、センサＩＤと取付け位置の情報がセンサ管理ＩＤに対応付けて記録される。

センサ１の取付け位置は、全身にセンサ１を取り付けることが好ましい。患者の全身の動作をセンシングすれば、病気の種類によって動作が異なっていても、全ての利用者が、本実施形態に係る情報処理システム１０を利用できるためである。

また、リハビリを行う身体の部位に応じてセンサ１の取付け位置を変えることができる。例えば全身にセンサ１を取り付け、更にリハビリを行う部位にセンサ１を取り付けることが好ましい。全身の動作をセンシングした上で、リハビリを行う部位の動作をセンシングすることで、身体の全体とリハビリ対象の部位の両方の動作を評価することができる。

更に、最初は全身の動作をセンシングし、その後、健康とみられる部分の動作はセンシングせずに、リハビリ対象の部位の動作のみをセンシングしてもよい。例えば、足のリハビリの場合、最初は全身にセンサ１を取り付け、その後は、足と腰にセンサ１を取り付けてもよい。これにより、評価したい身体の部分の動作を評価できると共に、処理の負荷を軽減することができる。

図４の本処理が開始されると、検出部１３は、センサ１を取り付けた患者の識別情報である患者ＩＤを患者毎に付与する（ステップＳ１０）。次に、体格モデル作成部２０は、患者ＩＤと患者の体格情報を体格モデルテーブル２１に記録する（ステップＳ１２）。

体格モデルテーブル２１の一例を図５（ａ－１）に示す。図５（ａ－１）の体格モデルテーブル２１には、患者ＩＤに対応させて患者の身長等の体格情報が記録されている。

図４に戻り、次に、体格モデル作成部２０は、患者の体格情報から患者の体格モデルを作成する（ステップＳ１４）。これにより、図５（ａ－２）に示すように、患者毎の身長等のサイズが反映された体格モデルが作成される。なお、図５（ａ－１）に示す体格情報及び図５（ａ－２）に示す体格モデルは一例であり、これに限らない。

図４に戻り、次に、検出部１３は、リハビリ開始からの経過日をリハビリ時間管理テーブル２３に記録する（ステップＳ１６）。リハビリ時間管理テーブル２３の一例を図５（ｃ）に示す。リハビリ時間管理テーブル２３には、センサ管理ＩＤ毎にリハビリ経過日数に紐付けてリハビリの実行日（Ｒｏｗ ＩＤ）が記録される。リハビリ時間管理テーブル２３は、リハビリの実行時間を管理してもよい。

図４に戻り、次に、リハビリが開始されると（ステップＳ１８）、検出部１３は、患者のリハビリ動作をセンシングし（ステップＳ２０）、リハビリを終了する（ステップＳ２２）。具体的には、検出部１３は、患者が取り付けたセンサ１からのセンサデータを検出し、センサ情報テーブル２４に記録する。センサ情報テーブル２４の一例を図６（ｂ）及び図６（ｃ）に示す。センサ情報テーブル２４には、患者ＩＤと、リハビリ実行日と、センサＩＤで識別されるセンサ毎のセンサデータ（センサ加速度、センサ速度）とを記録する。センサデータが蓄積された状態の一例が、図６（ｃ）に示されている。本実施形態では、x軸のセンサデータのみが記録されているが、y軸の及びｚ軸のセンサデータが記録されてもよい。

図４に戻り、次に、動作定量化部１４は、センサデータから患者の動作を定量化した患者の動作情報を記録する（ステップＳ２４）。図７（ｂ）は、図７（ａ）の加速度及び速度のセンサデータを使用して、患者の動作を定量化した情報を記録した動作管理テーブル２５の一例を示す。本実施形態では、患者の動作を定量化した動作情報として、歩行速度及び歩幅が算出される。しかしながら、これらの情報は一例であって、患者の動作を定量化した情報はこれに限定されず、例えば身体の傾き、関節の角度等であってもよい。例えば、動作定量化部１４は、腰のセンサからの平均速度を歩行速度として算出する。また、動作定量化部１４は、両足首のセンサの波形から移動距離を推定し、歩幅を算出する。

図４に戻り、次に、動作評価取得部１５は、医療従事者による１０段階の動作評価情報を取得し（ステップＳ２６）、定量化した患者の動作情報と医療従事者による動作評価情報とを対応付けて動作管理テーブル２５に記録する（ステップＳ２８）。図７（ｂ）の動作管理テーブル２５の一例には、定量化した動作情報毎に医療従事者による１０段階の動作評価情報が付与されている。ただし、動作評価を１０段階で行うことは一例であって、これに限定されない。

図４に戻り、次に、分類部１６は、対象の患者（患者ＩＤ）を動作評価情報及び体格で分類する（ステップＳ３０）。例えば、分類部１６は、体格の幅を、身長が５ｃｍの間隔で分類してもよい。ただし、分類方法はこれに限らない。例えば、身長及びリハビリ対象の部位（腕を骨折した場合には、腕）を分類対象にして分類を行ってもよい。

次に、回復推定部１７は、前回測定した定量化した患者の動作情報があるか否かを判定する（ステップＳ３２）。回復推定部１７は、前回測定した定量化した患者の動作情報がなかったと判定した場合、本処理を終了する。回復推定部１７は、前回測定した定量化した患者の動作情報があったと判定した場合、前回と今回の定量化した患者の動作情報から回復推移の傾きを回復推移テーブル２８に記録し（ステップＳ３４）、本処理を終了する。

図４に示す処理は、複数の患者に対して患者毎に実行され、患者群動作ＤＢ２６には、複数の患者の定量化した動作情報が記録される。

図８（ｃ）には、複数の患者の動作管理テーブル２５（図８（ａ））と、複数の患者の体格モデルテーブル２１（図８（ｂ））とから動作評価情報と体格とで対象の患者（患者ＩＤ）を分類した結果を記録した患者群動作ＤＢ２６の一例が示されている。これによれば、体格群２に分類された患者は、動作評価１に患者ＩＤ「１６」、動作評価２に患者ＩＤ「１６」、動作評価３に患者ＩＤ「１３」及び「１６」、動作評価４に患者ＩＤ「１３」及び「１６」となっている。

また、例えば、図９には、体格群の分類例と回復推移の例が示されている。図９（ａ－１）及び図９（ａ－２）には、患者Ａ、Ｂの動作情報、動作評価情報、リハビリ経過日から得られる回復推移情報が示されている。回復推移情報（つまり、患者Ａ、Ｂの動作情報、動作評価情報、リハビリ経過日）は、患者群動作ＤＢ２６に記録される。患者群動作ＤＢ２６に記録された回復推移のリハビリ情報は、図９（ｃ）に示すように、同じ体格群で分類後、図９（ｄ）に示すように、利用者と同じ体格群５の患者毎の回復推移情報が動作評価及びリハビリ開始からの経過日数で展開される。図９（ｃ）では、患者群を７つの体格群のグループに分類しているが、これに限らない。

［体格モデル作成処理］
次に、本実施形態に係る利用者の体格モデル作成処理の一例について図１０を参照して説明する。図１０は、一実施形態に係る体格モデル作成処理の一例を示したフローチャートである。

本処理が開始されると、検出部１３は、センサ１を取り付けた利用者の識別情報である利用者ＩＤを付与する（ステップＳ４０）。次に、体格モデル作成部２０は、利用者ＩＤと利用者の体格情報とを体格モデルテーブル２１に記録する（ステップＳ４２）。

利用者の体格モデルテーブル２１には、事前処理において患者の体格情報を記録した図５（ａ－１）の体格モデルテーブル２１と同様に、利用者ＩＤに対応させて利用者の身長等の体格情報が記録される。

図４に戻り、次に、体格モデル作成部２０は、利用者の体格情報から利用者の体格モデルを作成する（ステップＳ４４）。これにより、図５（ａ－２）に示すように、利用者毎の身長等のサイズが反映された体格モデルが作成される。

なお、体格モデルテーブル２１には、利用者及び患者毎の体格に関するサイズ情報が記録される。例えば、体格モデル作成部２０は、画像データやモーションキャプチャに基づき利用者及び患者毎の体格に関するサイズ情報を取得し、体格モデルテーブル２１に記録してもよい。

図１０に示す処理は、利用者毎に実行される。利用者の体格は変わらないと想定し、図１０に示す処理は、各利用者が本情報処理システム１０を実施する初回にのみ行えばよい。ただし、初回以外でも体格が変わった場合、利用者は自分の体格モデルを再作成してもよい。

［回復推移情報選択処理］
次に、本実施形態に係る利用者の回復推移情報選択処理の一例について図１１を参照しながら説明する。図１１は、一実施形態に係る回復推移情報選択処理の一例を示したフローチャートである。本処理では、利用者の動作を定量化し、定量化した利用者の動作情報と患者群動作ＤＢ２６に蓄積された患者群の動作情報及び動作評価情報とを分析し、回復推移を推定して利用者に目標動作を提示する。

上記事前処理と同様に、本処理が開始される前に、利用者に取り付けられたセンサ１の位置を管理するセンサ管理テーブル２２が作成されている（図５（ｂ））。そして、リハビリ時間管理テーブル２３によりセンサ管理ＩＤ毎にリハビリ経過日数に紐付けてリハビリ開始からの経過日（Ｒｏｗ ＩＤ）が管理される（図５（ｃ））。以下の実施形態では、回復推移を定めるために、事前に利用者の2日分の動作をセンシングしたセンサデータが取得されているものとする。

本処理にてリハビリが開始されると（ステップＳ５０）、検出部１３は、利用者のリハビリ動作をセンシングし（ステップＳ５２）、リハビリを終了する（ステップＳ５４）。具体的には、検出部１３は、利用者が取り付けたセンサ１からのセンサデータを検出し、センサ情報テーブル２４に記録する。センサ情報テーブル２４の一例を図６（ｂ）及び図６（ｃ）に示す。センサ情報テーブル２４には、利用者ＩＤと、リハビリ経過日と、センサＩＤが示すセンサ毎のセンサデータとを記録する。センサデータが蓄積された状態の一例が、図６（ｃ）に示されている。本実施形態では、x軸のセンサデータのみ表記するが、y軸及びｚ軸のセンサデータを加えて記録してもよい。

図１１に戻り、次に、動作定量化部１４は、センサ情報から利用者の動作を定量化した歩行速度等の利用者の動作情報を動作管理テーブル２５に動作記録する（ステップＳ５６）。ここでは、医療従事者の動作評価情報は不要であるため、動作管理テーブル２５には記録されない。

次に、回復推定部１７は、患者群動作ＤＢ２６に記録された患者群の動作情報と、定量化された利用者の動作情報とを比較し、利用者の動作と同一又は近似する患者の動作情報を検索する（ステップＳ５８）。次に、回復推定部１７は、同一又は近似する患者の動作情報における医療従事者の動作評価を利用者の動作評価と仮定する（ステップＳ６０）。

次に、回復推定部１７は、体格毎に定量化した動作情報で患者群の動作情報を作成し、利用者の動作情報と作成した患者群の動作情報とを比較して利用者の動作評価のポジション、すなわち現在の動作状態を決定する（ステップＳ６２）。次に、回復推定部１７は、患者群の動作情報の中で利用者と同じ体格に属する患者群の動作情報を抽出する（ステップＳ６４）。

例えば、図１２（ａ）及び（ｃ）に示すように、利用者ＩＤに基づき利用者の動作管理テーブル２５及び体格モデルテーブル２１が特定される。これらのテーブルを用いて、図１２（ｂ）の複数の定量化された患者の動作情報から、利用者の動作情報と同一又は近似する患者の動作情報を抽出する。

抽出した患者の動作情報は、体格別に分類される。図１２（ｄ）には、体格別及び動作評価別に分類された患者ＩＤ及び利用者ＩＤの一例が示されている。これにより、例えば、図１２（ｄ）では、利用者が属する体格群２の患者ＩＤ「１６」の動作情報に対する動作評価１，２に利用者ＩＤ「００」の利用者の動作情報が対応することが分かる。これにより、図１２（ｄ）に示すように、体格群２の動作評価１の欄と、体格群２の動作評価２の欄とに利用者のポジションが決定される。以上のようにして、利用者と複数の患者を動作評価及び体格でマッピングすることができる。

例えば、回復推定部１７は、利用者の体格モデルテーブル２１を用いて、例えば、図９（ｃ）に示す７つの体格にグルーピングされた患者群のうち、利用者と同じ又は近似する体格群５が選択された場合について説明する。この場合、図９（ｄ）に示すように、選択された体格群５の患者群の動作情報の、リハビリ開始からの経過日数と動作評価を抽出し、事前に取得した利用者の2日分の動作情報をマッピングする。これにより、患者毎の回復推移に対する利用者の現状のポジションが決定される。図９（ｄ）には、利用者の現状のポジションが「利用者の２日分の動作情報」が指す円で示されている。

図１１に戻り、次に、回復推定部１７は、比較期間ｎ日と更新期間ｍ日を設定する（ステップＳ６６）。比較期間ｎ日は１以上の整数であればよく、同様に、更新期間ｍ日は１以上の整数であればよい。比較期間ｎ日は、利用者と患者の動作を比較するのに必要な最低期間（例えば、日数）が設定される。更新期間ｍ日は、利用者の目標動作を更新する最低期間（例えば、日数）が設定される。

次に、回復推定部１７は、利用者の動作情報がｎ日以上のデータであるかを判定する（ステップＳ６８）。回復推定部１７は、利用者の動作情報がｎ日以上のデータでないと判定した場合、本処理を終了する。

一方、回復推定部１７は、利用者の動作情報がｎ日以上のデータであると判定した場合、前回のデータ更新からｍ日以上経過したかを判定する（ステップＳ７０）。回復推定部１７は、前回のデータ更新からｍ日以上経過していないと判定した場合、本処理を終了する。

一方、回復推定部１７は、前回のデータ更新からｍ日以上経過したと判定した場合、利用者と同じ体格群の患者群の動作評価及びリハビリ開始からの経過日に応じて、患者群の動作情報を患者群の回復推移情報として分類する（ステップＳ７２）。

次に、回復推定部１７は、変数ＭｉｎにＩＮＴ＿ＭＡＸを入力する（ステップＳ７４）。ＩＮＴ＿ＭＡＸには、プログラム上の最大値が設定されている。次に、回復推定部１７は、変数Ｓにｎ日間（本実施形態では２日間）の利用者の動作情報と、患者群の回復推移情報との差異を設定する（ステップＳ７６）。次に、回復推定部１７は、変数Ｓが変数Ｍｉｎよりも小さいかを判定する（ステップＳ７８）。回復推定部１７は、変数Ｓが変数Ｍｉｎよりも小さい場合、変数Ｓの値を変数Ｍｉｎに代入し（ステップＳ８０）、ステップＳ８２に進む。回復推定部１７は、変数Ｓが変数Ｍｉｎ以上である場合、直ちにステップＳ８２に進む。

次に、回復推定部１７は、抽出した体格が同じ全患者と比較したかを判定する（ステップＳ８２）。回復推定部１７は、体格が同じすべての患者のうち比較していない患者が存在すると判定した場合、ステップＳ７６に戻り、比較していない患者に関し、ステップＳ７６～Ｓ８０の処理を行う。ステップＳ７６～Ｓ８０の処理を同じ体格の全患者の動作情報について比較することで、利用者の動作情報に最も近い特定の患者を定めることができる。

ステップＳ８２において、回復推定部１７が体格が同じ全患者と比較したと判定した場合、選択部１８は、変数Ｍｉｎに格納された患者の回復推移情報を利用者の目標とする動作情報に選択し、記録する（ステップＳ８４）。

次に、表示制御部１９は、リハビリを継続するか否かを判定する（ステップＳ８６）。表示制御部１９は、リハビリを継続すると判定した場合、選択した目標動作の提示を行い（ステップＳ８８）、ステップＳ５０に戻り、再度リハビリを開始する。一方、表示制御部１９は、リハビリを継続しないと判定した場合、本処理を終了する。

これにより、利用者と複数の患者を体格群及び動作評価でマッピングした図１３（ａ）により、利用者ＩＤが「００」の利用者に動作が近似する患者ＩＤ「１６」の患者が特定の患者と定められる。図１３（ｂ）は体格群２の患者群の動作評価の結果と経過日数で展開した回復推移テーブル２８の一例であり、患者ＩＤ「１６」の患者は、リハビリ経過日数に従い、動作評価１、２、３の評価を得ていることがわかる。よって、図１３（ｃ）に示すように、利用者ＩＤ「００」の利用者の決定されたポジションに一致する患者ＩＤ「１６」の患者の動作評価３の動作が、利用者の目標動作となる。

これにより、図１４（ａ）の利用者の回復推移（２日分のリハビリ動作の結果）に対して、図１４（ｂ）の患者群動作ＤＢ２６に記録されている複数の患者の回復推移情報の曲線のうち、図１４（ｃ）の最も近似する回復推移情報が選択されたとする。

つまり、図１４（ｃ）に示すように、利用者の２日分の回復推移に対して、利用者の次の目標は、患者ＩＤ「１６」の患者の回復推移情報が示すリハビリ開始からの経過日数が３日目の動作情報が示す動作であることが特定される。

そこで、図１５（ｂ）に示す患者ＩＤが「１６」の患者の体格モデルを体格モデルテーブル２１から抽出し、図１５（ｃ）に示す患者ＩＤが「１６」の患者のリハビリ３日目のセンサ加速度から、患者のリハビリ３日目の動作を再現し、目標となる動作として利用者へ提示する。

以上に説明したように、一実施形態に係る情報処理システム１０によれば、利用者が行うリハビリにおいて、事前に収集した患者群の動作情報から動作目標を選択し、利用者に提示することができる。これにより、利用者に適切なリハビリ動作を保ちことを意識づけ、代償動作を減らすことができ、本来鍛えるべき筋肉を使用することが可能なリハビリ支援を提供できる。この結果、リハビリを効率よく実施することができる。

また、事前に収集した患者の動作情報の動作評価に基づき、利用者に適した動作目標を提示できるため、利用者のみのリハビリが可能となり、理学療法士等の医療従事者の存在を必要とせず、医療従事者によるサポートなどの作業コストを抑えることができる。

動作目標の提示は、図１５に一例を示すように、目標となる動作の２次元又は３次元の動画像と、利用者の現在の動作の動画像とを重畳させて情報提示装置３の画面に表示することが好ましい。

動作フォームを画面に提示する方法については、２０１７年１月４日に出願された出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２０１７／００００４６の明細書に記載の方法を用いてもよいし、その他の方法を用いてもよい。

例えば、入院後の利用者の状態と、その利用者と同じ体格の患者であって、利用者よりも少し回復した患者の動作（選択された目標動作）を重畳させて画面に表示することで、利用者は、現在の動作と目標となる動作との差異を明確に理解することができる。これにより、利用者が、リハビリの専門家を必要とせずに一人で病気前の元の動作を取り戻すことを支援でき、利用者本人のリハビリに対する工夫や意欲、医療従事者とのリハビリ方針等の議論に役立てることが期待できる。

なお、本実施形態では、図９（ｄ）に示すリハビリ開始から１日目及び２日目の利用者の動作情報に基づき、選択した患者のリハビリ開始から３日目の動作情報を、利用者の目標となる動作とした。しかしながら、目標となる動作情報の選択方法は、これに限らない。例えば、直前の１日の利用者の動作情報に応じて、目標となる患者の動作情報を選択してもよいし、直前のｎ日間（ｎ≧２）の利用者の動作情報に応じて、目標となる患者の動作情報を選択してもよい。所定間隔のリハビリ実行日の利用者の動作情報に応じて、目標となる患者の動作情報を選択してもよい。

［比較期間及び更新期間］
回復推移は人によって異なる。このため、所定間隔で利用者の回復推移を再評価し、特定の患者の回復推移を動作目標として再設定することが好ましい。

ここで、動作目標として再設定するための更新期間ｍ日及び比較期間ｎ日の決定方法について、図１６及び図１７を参照しながら説明する。図１６は、一実施形態に係る動作の比較期間及び更新期間の設定処理の一例を示すフローチャートである。図１７は、一実施形態に係る動作の比較期間及び更新期間を説明する図である。

図１７に示すように、リハビリによる動作の回復は、一次直線ではなく放物線を描くため、初期状態は回復し易く、徐々に回復し難くなる傾向がある。そこで、初期は目標動作の切り替えを早くし、後期は目標動作の切り替えを遅くするように設定する。

その一例として、図１６に示すように回復曲線の式を用いた比較期間ｎ及び更新期間ｍの設定について説明する。図１６の処理が開始され、最初に、回復推定部１７は、リハビリ開始からの経過日を取得する（ステップＳ９０）。次に、回復推定部１７は、リハビリによる動作の回復曲線の式Ｒ＝ｌｏｇ（経過日）×４２に経過日を代入し（ステップＳ９２）、回復曲線Ｒを求める。

次に、回復推定部１７は、比較期間ｎにＲ／１０の値を代入し（ステップＳ９４）、更新期間ｍにＲ／１０の値を代入し（ステップＳ９６）、本処理を終了する。これにより、経過日によって変わる回復曲線Ｒに基づき、適切な比較期間ｎ及び更新期間ｍを算出することができる。この結果、比較期間ｎ及び更新期間ｍを、リハビリの初期は目標動作の切り替えを早くし、後期は目標動作の切り替えを遅くするように設定することができる。なお、本実施形態に係る回復曲線Ｒの式は回復曲線の一例であり、回復曲線は、それ以外により定めてもよい。

以上、情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法を上記実施形態により説明したが、本発明に係る情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記実施形態及び変形例が複数存在する場合、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。

例えば、上記実施形態に係る情報処理システムの構成は一例であり、本発明の範囲を限定するものではなく、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば、事前に複数の患者についての動作情報の収集処理は、ＰＣ４で行われなくてもよく、他の機器で実行され、患者毎に定量化された動作情報（回復推移情報）が患者群動作ＤＢ２６に記録されるようにしてもよい。ＰＣ４で行う処理の一部がクラウド上のサーバで実行され、他の処理がＰＣ４で実行されるようなネットワークシステム内の複数のコンピュータが連携して一連の処理が行われてもよい。

例えば、実施形態では、リハビリ対象者として、患者のリハビリ動作をセンサにより収集したが、患者のリハビリ動作に限らず、患者の日常動作をセンサ１により収集してもよい。また、患者に限らず、高齢者の動作やスポーツ選手の動作をセンサ１により収集してもよい。本発明によれば、例えば、体操選手の場合には、体操ができる程に回復するための目標動作を提示することができる。例えば、高齢者の場合には、高齢者が一人で生活できる目標動作を提示することができる。

１ センサ
３ 情報提示装置
４ ＰＣ
５ ＣＰＵ
６ メモリ
７ 通信Ｉ／Ｆ
８ａ 無線送信装置
８ｂ 無線受信装置
９ サーバ
１０ 情報処理システム装置
１１ 記録部
１２ 動作抽出部
１３ 検出部
１４ 動作定量化部
１５ 動作評価取得部
１６ 分類部
１７ 回復推定部
１８ 選択部
１９ 表示制御部
２０ 体格モデル作成部
２１ 体格モデルテーブル
２２ センサ管理テーブル
２３ リハビリ時間管理テーブル
２４ センサ情報テーブル
２５ 動作管理テーブル
２６ 患者群動作ＤＢ
２８ 回復推移テーブル
２９ 情報処理プログラム

Claims (7)

1. 利用者の体格を示す体格モデルを作成する体格モデル作成部と、
   前記利用者の動作を定量化した利用者の動作情報を抽出する動作抽出部と、
   複数のリハビリ対象者の動作を定量化した複数のリハビリ対象者の動作情報を、該動作情報を評価した動作評価情報に対応付けて体格モデルを分類した体格群毎に記録する記録部を参照して、複数の体格群のいずれかに分類された患者群のうち、前記利用者と同じ又は近似する体格モデルを分類した体格群のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報に基づき、前記利用者の動作情報に対応する特定のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報から回復推移情報を推定する推定部と、
   推定した前記回復推移情報に基づき、前記利用者の目標となる動作情報を選択する選択部と、
   を有する、情報処理装置。
2. 選択した前記目標となる動作情報を利用者に提示する表示制御部を有する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記表示制御部は、選択した前記目標となる動作情報を利用者の体格モデルのリハビリ動作に可視化し、前記利用者の動作情報から可視化した前記体格モデルの動作に重畳して表示する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、特定の更新期間毎に特定の比較期間、前記利用者の体格情報が示す体格に分類されたリハビリ対象者の動作情報と前記利用者の動作情報とを比較し、比較の結果に基づき前記特定のリハビリ対象者を定める、
   請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、特定の更新期間及び特定の比較期間をリハビリ期間の開始時点からの経過時間に応じて変更する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 利用者の体格を示す体格モデルを作成し、
   前記利用者の動作を定量化した利用者の動作情報を抽出し、
   複数のリハビリ対象者の動作を定量化した複数のリハビリ対象者の動作情報を、該動作情報を評価した動作評価情報に対応付けて体格モデルを分類した体格群毎に記録する記録部を参照して、複数の体格群のいずれかに分類された患者群のうち、前記利用者と同じ又は近似する体格モデルを分類した体格群のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報に基づき、前記利用者の動作情報に対応する特定のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報から回復推移情報を推定し、
   推定した前記回復推移情報に基づき、前記利用者の目標となる動作情報を選択する、
   処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
7. 利用者の体格を示す体格モデルを作成し、
   前記利用者の動作を定量化した利用者の動作情報を抽出し、
   複数のリハビリ対象者の動作を定量化した複数のリハビリ対象者の動作情報を、該動作情報を評価した動作評価情報に対応付けて体格モデルを分類した体格群毎に記録する記録部を参照して、複数の体格群のいずれかに分類された患者群のうち、前記利用者と同じ又は近似する体格モデルを分類した体格群のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報に基づき、前記利用者の動作情報に対応する特定のリハビリ対象者の動作情報及び動作評価情報から回復推移情報を推定し、
   推定した前記回復推移情報に基づき、前記利用者の目標となる動作情報を選択する、
   ことをコンピュータが実行する情報処理方法。

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