JP7145261B2 - Care plan creation support system - Google Patents

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Description

本発明は、ケアプラン作成支援システムに関する。 The present invention relates to a care plan creation support system.

入浴、排せつおよび食事などを含む日常生活に他者の介護または支援を受ける要支援者または要介護者(以下、まとめて「被介護者」ともいう。)への介護計画を、ケアプランという。ケアプランには、具体的な介護サービスの内容、および上記介護サービスを提供する日時を定めたサービス計画スケジュールが含まれる。 A care plan for a support-requiring person or a care-requiring person (hereinafter also collectively referred to as a "care recipient") who receives care or support from others in daily life including bathing, toileting, eating, etc. is called a care plan. The care plan includes specific details of care services and a service plan schedule that defines dates and times for providing the care services.

ケアプランは、通常、ケアマネジャーによって、被介護者の状況に基づいて認定される要介護度に応じて定められる介護給付を考慮して作成される。要介護度の認定を受けようとする者が要介護認定の申請をすると、申請を受けた介護保険者は、認定調査機関の認定調査員に、申請者の身体状況などを調査させる。上記調査は、予め設定された項目について、2またはそれ以上の選択肢から申請者の状況にあったものを選択したり、テキストで項目を入力したりする方法で行われる。この調査結果は、コンピュータなどに入力されて、定められた算出法による要介護度の一次判定に用いられる。介護保険者は、その設置機関である介護認定審査会に、上記一次判定、それ以外の被介護者の特記事項および主治医の意見書などに基づいて申請者の要介護度を認定させる。このようにして認定された要介護度によって、その被介護者への介護給付の上限が定められる。 A care plan is usually prepared by a care manager, taking into account care benefits determined according to the level of care required, which is certified based on the situation of the care recipient. When a person who intends to be certified for the level of long-term care needs applies for certification of long-term care level, the long-term care insurer who receives the application has a certified investigator of the certification research organization investigate the applicant's physical condition. The above-mentioned survey is conducted by selecting from two or more options suitable for the applicant's situation, or by inputting the items in text form. The survey results are input to a computer or the like and used for the primary determination of the degree of care required by a prescribed calculation method. The long-term care insurer has the Long-Term Care Certification Examination Board, which is its establishment organization, certify the applicant's degree of long-term care need based on the above primary judgment, other special notes of the care recipient, and the opinion of the attending physician. The upper limit of the nursing care benefit to the person receiving care is determined according to the level of nursing care certified in this way.

介護給付の上限が定まった後、ケアマネジャーは、上記介護給付を考慮して、その被介護者に適したケアプランを作成する。このとき、ケアマネジャーまたはその委託を受けた者は、ケアプラン作成時の被介護者の状態を新たに評価(以下、単に「アセスメント」ともいう。)する。その後、ケアマネジャーは、評価された被介護者の現在の状況(以下、単に「アセスメント結果」ともいう。)をもとに、上記ケアプランの作成を行う。 After the upper limit of care benefits is determined, the care manager prepares a care plan suitable for the care recipient in consideration of the care benefits. At this time, the care manager or a person entrusted by the care manager newly evaluates the care-receiver's condition at the time of preparing the care plan (hereinafter also simply referred to as "assessment"). After that, the care manager prepares the care plan based on the evaluated current situation of the care-receiver (hereinafter simply referred to as "assessment result").

特許文献1~特許文献6には、ケアプラン作成を効率化することや、ケアマネジャーの力量によるケアプランの質の低下を抑制して提供されるケアプランを均質化することなどを目的として、アセスメント結果からのケアプランの作成を支援するための方法および上記方法を実施するためのシステムが提案されている。 In Patent Documents 1 to 6, assessment is performed for the purpose of streamlining the creation of care plans and homogenizing the care plans provided by suppressing deterioration in the quality of care plans due to the competence of care managers. A method and system for implementing the method are proposed for assisting in the development of a care plan from the results.

ところで、近年進展する少子高齢化などの理由により、被介護者の数は増加傾向にある。また、介護によって要介護度が改善される事例は非常に少ないため、被介護者の数の増加に伴って、要介護度が高い被介護者の数も増加しつつある。介護給付に必要な資金の一部は、社会保障費の一種である介護給付費によって賄われるが、被介護者一人あたりの介護給付費は、要介護度が高いほど高額になる。そのため、被介護者の増加、およびそれに伴う要介護度が高い被介護者の数の増加により、介護給付費も年ごとに増加している。例えば、我が国における65歳以上のいわゆる高齢者の人口は、2015年の約3400万人(人口3.7人に1人)に対して、2025年には約3650万人(人口3.3人に1人)に増加すると見込まれ、介護給付費は、2015年の10.1兆円に対して、2025年には21兆円になると見込まれている。 By the way, the number of care recipients tends to increase due to reasons such as the declining birthrate and aging population that have progressed in recent years. In addition, since there are very few cases where nursing care improves the level of care required, the number of care recipients with a high level of care need is also increasing along with the increase in the number of care recipients. Some of the funds necessary for nursing care benefits are covered by nursing care benefits, which are a type of social security expenses. Therefore, due to the increase in the number of care recipients and the accompanying increase in the number of care recipients with a high degree of need for care, nursing care benefit costs are also increasing year by year. For example, the population of so-called elderly people aged 65 and over in Japan is about 34 million in 2015 (1 in 3.7 people), and about 36.5 million in 2025 (population of 3.3 people). 1 person per year), and nursing care benefit costs are expected to reach 21 trillion yen in 2025, compared to 10.1 trillion yen in 2015.

また、被介護者の数の増加、および要介護度が高い被介護者の数の増加は、社会的にも大きな影響を与える。例えば、近親者の介護のために離職を余儀なくされる、いわゆる介護離職などの問題も顕在化しており、これらの問題は、被介護者や被介護者に関係する人の生活の質を低下させたり、労働力を減少させたりして、社会的な損失をももたらしかねない。 In addition, an increase in the number of care recipients and an increase in the number of care recipients with a high degree of need for care has a great impact on society. For example, problems such as so-called separation from work to care for relatives who are forced to leave their jobs to care for close relatives have become apparent. or reduce the labor force, which may also bring about social losses.

特開平11-149499号公報JP-A-11-149499 特開2000-3404号公報JP-A-2000-3404 特開2000-3391号公報JP-A-2000-3391 特開2001-101279号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-101279 特開2006-146410号公報JP 2006-146410 A 特開2010-205263号公報JP 2010-205263 A

上述したように、被介護者の増加によって財政的、社会的な負担が大きくなりつつあり、これらの負担を抑制することが求められる。特に、要介護度が高くなると介護給付費の額も社会的な負担の量も大きくなるため、要介護度が高い被介護者の数の増加を抑制することが望ましい。しかし、要介護度が高い被介護者の数を減らす有効な方法は、未だ確立されていない。 As described above, the financial and social burdens are increasing due to the increase in the number of care recipients, and it is required to control these burdens. In particular, as the level of nursing care requirement increases, the amount of nursing care benefit costs and social burden increase, so it is desirable to suppress an increase in the number of care recipients with a high level of nursing care requirement. However, no effective method has been established to reduce the number of care recipients with a high degree of need for care.

例えば、ケアプランを工夫して、被介護者の要介護度を改善していけば、要介護度が高い被介護者の数の増加が抑制できると考えられる。しかし、要介護度を改善させることができたケアプランの例はわずかであり、また、状況の異なる他の被介護者にこれらの例を適用しても、同様に要介護度の改善が期待できるとは限らない。 For example, if care plans are devised to improve the level of nursing care needs of care recipients, it is thought that an increase in the number of care recipients with high levels of care need can be suppressed. However, there are only a few examples of care plans that have improved the level of long-term care need, and even if these examples are applied to other care recipients in different situations, similar improvements in the level of long-term care need can be expected. Not always possible.

また、上記ケアプランの工夫を実行していくためには、ケアプラン作成の効率化や、作成されたケアプランの均質化が重要になると考えられる。これに対し、特許文献1~特許文献6には、ケアプランの作成をコンピュータに支援させることで、ケアプラン作成の効率化や、作成されたケアプランの均質化といった目的が達成されると記載されている(以下、ケアプランの作成を支援するシステムを単に「ケアプラン作成支援システム」ともいう。ケアプラン作成支援システムは、ケアマネジャーによるケアプランの作成に有用な情報を出力できるシステムであればよく、ケアプランに含めるべき介護サービスのみを出力する機能のみを有していてもよいし、上記介護サービスを提供する日時を定めたサービス計画スケジュールを同時に出力する機能を有してもよい。)。しかし、これらの文献では、要介護度を改善できるようなケアプランの作成について何ら考慮されていない。 In addition, in order to implement the care plan devised above, it is considered important to improve the efficiency of care plan creation and to homogenize the created care plans. On the other hand, Patent Documents 1 to 6 state that by having a computer support the creation of care plans, the objectives of improving the efficiency of creating care plans and homogenizing the created care plans can be achieved. (Hereinafter, a system that supports care plan creation is also simply referred to as a "care plan creation support system." A care plan creation support system is a system that can output useful information for the creation of a care plan by a care manager. Well, it may have only the function of outputting only nursing care services to be included in the care plan, or it may have the function of simultaneously outputting a service plan schedule that defines the dates and times for providing the above nursing care services.) . However, in these documents, no consideration is given to creating a care plan that can improve the level of nursing care required.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、要介護度の改善が期待できる、推奨されるケアプランを、個々の被介護者の状況にあわせて出力することで、ケアプランの作成を支援可能なケアプラン作成支援システムを提供することを、その目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and creates a care plan by outputting a recommended care plan that can be expected to improve the level of care required according to the situation of each care recipient. The purpose is to provide a care plan creation support system that can support

上記課題を解決するための本発明の一実施形態は、被介護者に対して行ったアセスメントの結果の入力を受け付ける入力受付部と、複数の候補ケアプランを記憶する記憶部と、前記被介護者に前記候補ケアプランを実行した後の前記被介護者の要介護度の変化を判定する判定部と、前記判定部による判定の結果をもとに確率的推論モデルを変更する処理変更部と、前記被介護者への前記候補ケアプランの実施により、前記被介護者の状況が改善する確率を出力する確率出力部と、を有し、前記確率出力部は、前記確率的推論モデルに前記アセスメントの結果および前記候補ケアプランを入力して、前記被介護者の要介護度が改善する確率を出力する、ケアプラン作成支援システムに関する。 One embodiment of the present invention for solving the above problems is an input reception unit that receives input of the results of assessment performed on a care recipient, a storage unit that stores a plurality of candidate care plans, and the care recipient. a determination unit that determines a change in the degree of care need of the care recipient after executing the candidate care plan for the person; and a processing change unit that changes the probabilistic inference model based on the determination result of the determination unit. and a probability output unit that outputs a probability that the situation of the care-receiver will improve by implementing the candidate care plan for the care-receiver, wherein the probability output unit outputs the probabilistic inference model to the The present invention relates to a care plan creation support system for inputting an assessment result and the candidate care plan and outputting a probability that the level of care need of the care recipient will improve.

本発明により、要介護度の改善が期待できる、推奨されるケアプランを、個々の被介護者の状況にあわせて出力することで、ケアプランの作成を支援可能なケアプラン作成支援システムが提供される。 The present invention provides a care plan creation support system capable of assisting creation of a care plan by outputting a recommended care plan that can be expected to improve the level of care required according to the situation of each care recipient. be done.

図1は、本発明の一実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a care plan creation support system according to an embodiment of the present invention. 図2は、ケアプラン作成支援システムによる処理の一例を表すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing by the care plan preparation support system. 図3は、ケアプランの出力(ステップS100)に含まれる具体的な処理を表すフローチャートである。FIG. 3 is a flow chart showing specific processing included in care plan output (step S100). 図4は、第1の実施形態における中間ユニットの構成を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing the configuration of the intermediate unit in the first embodiment. 図5は、学習処理(ステップS200)に含まれる具体的な処理を表すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing specific processes included in the learning process (step S200). 図6は、本発明の他の実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flow chart showing the configuration of a care plan creation support system according to another embodiment of the present invention. 図7は、本発明のさらに他の実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a care plan creation support system according to still another embodiment of the present invention. 図8は、本発明のさらに他の実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a care plan creation support system according to still another embodiment of the present invention.

[第1の実施形態]
図1は、本発明の一実施形態に関するケアプラン作成支援システム100の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るケアプラン作成支援システム100は、処理部として機能するケアプラン出力部110、判定部120、確率算出部130および処理変更部140と、記憶媒体として機能する記憶部150と、表示部160と、入力部170と、を備えている。
[First embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing an example configuration of a care plan creation support system 100 according to an embodiment of the present invention. The care plan creation support system 100 according to the present embodiment includes a care plan output unit 110, a determination unit 120, a probability calculation unit 130, and a processing change unit 140 functioning as processing units, a storage unit 150 functioning as a storage medium, and a display unit. A unit 160 and an input unit 170 are provided.

なお、ケアプラン作成支援システム100は、図示しないが、例えば、プロセッサとしてのCPU(Central Processing Unit)、制御プログラムを格納したROM(Read Only Memory)などの記憶媒体、RAM(Random Access Memory)などの作業用メモリ、および通信回路を備える。この場合、上記した各処理部の機能は、CPUが制御プログラム(本発明の「ケアプラン作成支援プログラム」に対応)を実行することにより実現される。前記ケアプラン出力部、前記判定部、前記確率算出部および前記処理変更部による処理を実行するためのプログラムの少なくとも一部はサーバに保存されているが、後述する第4の実施形態のように、上記プログラムの少なくとも一部はクラウドサーバに保存されていてもよい。 Although not shown, the care plan creation support system 100 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) as a processor, a storage medium such as a ROM (Read Only Memory) storing a control program, a RAM (Random Access Memory), etc. It has a working memory and a communication circuit. In this case, the functions of the respective processing units described above are realized by the CPU executing a control program (corresponding to the "care plan creation support program" of the present invention). At least part of the program for executing the processes by the care plan output unit, the determination unit, the probability calculation unit, and the processing change unit is stored in a server. , at least part of the program may be stored in a cloud server.

ケアプラン出力部110は、予め設定されたケアプランを用いて被介護者に介護を行った(以下、単に「ケアプランを提供した」ともいう。)ときに前記被介護者の要介護度が改善する確率を、予め設定されたケアプランごとに取得し、上記取得された確率がより高いケアプランを推奨されるケアプランとして出力する処理部である。例えば、ケアプラン出力部110は、入力された被介護者の被介護者の状況を、確率的推論モデル(以下、単に「ケアプラン出力支援モデル」)に入力することにより、予め設定されたケアプランを提供したときに前記被介護者の要介護度が改善する確率を取得する。なお、確率的推論モデルとは、入力値に対して所定の演算を行うことで、予め定めた属性(本実施形態ではケアプランの種類)ごとの推論値(本実施形態では要介護度が改善する確率)を出力する推論モデルである。その後、ケアプラン出力部110は、前記ケアプランごとに出力された要介護度が改善する確率を参照して、例えば上記要介護度が改善する確率がより高いケアプランを選択するなどして、前記被介護者に推奨されるケアプランを出力する処理部である。 The care plan output unit 110 uses a preset care plan to provide care to a cared person (hereinafter also simply referred to as "providing a care plan"), and when the cared person's degree of need for care is determined. It is a processing unit that acquires the probability of improvement for each care plan set in advance, and outputs the care plan with the higher acquired probability as a recommended care plan. For example, the care plan output unit 110 inputs the care-receiver's condition of the input care-receiver into a probabilistic inference model (hereinafter simply referred to as "care plan output support model"), thereby providing a care plan that is set in advance. Obtaining the probability that the care recipient's degree of need for care improves when the plan is provided. Note that the probabilistic inference model is an inference value (in this embodiment, the level of care required is improved) for each predetermined attribute (type of care plan in this embodiment) by performing a predetermined operation on the input value. It is an inference model that outputs the probability of After that, the care plan output unit 110 refers to the probability that the level of care required that is output for each care plan improves, and selects, for example, a care plan with a higher probability that the level of care required improves, It is a processing unit that outputs a care plan recommended for the cared person.

判定部120は、上記被介護者の現在の要介護度が、上記被介護者の過去の要介護度よりも改善したか否かを判定する処理部である。たとえば、判定部120は、ケアプラン出力部110から出力されたケアプランを用いて被介護者に介護が行われた後の上記被介護者の要介護度が改善したか否かを判定する。なお、判定部120は、別途ケアマネジャーが作成したケアプランを用いて被介護者に介護が行われた後の上記被介護者の要介護度が改善したか否かを判定してもよい。 The determination unit 120 is a processing unit that determines whether or not the current level of care need of the care receiver has improved from the past level of care need of the care receiver. For example, the determination unit 120 determines whether or not the degree of need for care of the care receiver has improved after the care receiver has been cared for using the care plan output from the care plan output unit 110 . Note that the determination unit 120 may determine whether or not the care-required level of the care-receiver has improved after the care-receiver has been cared for using a care plan separately prepared by a care manager.

確率算出部130は、判定部120による判定の結果を用いて、前記予め設定されたケアプラン(特には、ケアプラン出力得110が出力したケアプラン)により介護が行われたときに被介護者の要介護度が改善する確率を新たに算出する処理部である。たとえば、確率算出部130は、記憶部150に格納されたレコードのうち、被介護者の状況および介護に用いられたケアプランが同一であるレコードの総数、および上記レコードに含まれる、要介護度が改善したと判定されたレコードの数、を求め、上記レコードの総数に対する、上記要介護度が改善したと判定されたレコードの数の割合を算出して、算出された割合を、上記被介護者の要介護度が改善する確率とする。 The probability calculation unit 130 uses the result of the determination by the determination unit 120 to determine whether the care-receiver will It is a processing unit that newly calculates the probability that the degree of care required of the patient will improve. For example, the probability calculation unit 130 calculates the total number of records stored in the storage unit 150 in which the situation of the care receiver and the care plan used for care are the same, and the degree of care required included in the records. is determined to have improved, and the ratio of the number of records determined to have improved the level of care need to the total number of records is calculated. probability that the level of nursing care required for a person will improve.

処理変更部140は、前記被介護者の過去の状況と、前記被介護者の過去の状況から作成されて前記被介護者に過去に提供されたケアプランと、前記判定部120による判定の結果との組み合わせを教師データとして、前記ケアプラン出力支援モデルを変更する処理部である。具体的には、処理変更部140は、被介護者の状況をケアプラン出力部110に入力したときにあるケアプランについて取得される確率が、同一の被介護者の状況とケアプランとの組み合わせについて確率算出部130により算出された確率に近づくように、前記ケアプラン出力支援モデルを変更する。 The processing change unit 140 includes the care recipient's past situation, the care plan created from the care recipient's past situation and provided to the care recipient in the past, and the judgment result of the judgment unit 120. is used as teacher data to change the care plan output support model. Specifically, the processing change unit 140 determines that the combination of the situation of the care recipient and the care plan has the same probability of being acquired for a given care plan when the situation of the care recipient is input to the care plan output unit 110. The care plan output support model is changed so as to approach the probability calculated by the probability calculation unit 130 for .

これらの処理部による処理の詳細は後述する。 Details of processing by these processing units will be described later.

ケアプラン作成支援システム100は、上記ケアプラン出力支援モデルを、学習処理によって変更することを一つの特徴とする。学習処理によれば、過去のデータに含まれる特徴を機械的に抽出して、類似の特徴を有する入力に対して類似の結果を出力するように、ケアプラン出力支援モデルを変更することが可能である。そのため、ある被介護者の状況に対して、提供したケアプランごとに要介護度が改善したか否かを判定し、これらのデータ(被介護者の状況、ケアプラン、および上記ケアプランごとの上記判定結果)を用いて上記学習処理をすることで、類似する特徴を有する状況に対しても、要介護度が改善する確率が高いケアプランを出力できるように、ケアプラン出力支援モデルを変更できる。これにより、ケアプラン作成支援システム100は、様々な状況を有する個々の被介護者に対しても、上記被介護者の状況の特徴に応じて、要介護後が改善する確率がより高いケアプランを推奨されるケアプランとして出力することが可能である。また、このようなデータを多数用意して上記学習処理を繰り返し行うことで、任意の被介護者の状況に対して要介護度が改善する確率がより高いケアプランを出力できる精度も高まっていく。 One of the features of the care plan creation support system 100 is that the care plan output support model is changed by learning processing. According to the learning process, it is possible to mechanically extract features contained in past data and change the care plan output support model so that inputs with similar features will output similar results. is. Therefore, for each care plan provided, it is determined whether or not the degree of care need has improved for the situation of a certain care recipient, and these data (the situation of the care recipient, the care plan, and the above care plan) Change the care plan output support model so that by performing the above learning process using the above judgment results), a care plan with a high probability of improving the level of care needed even for situations with similar characteristics can be output. can. As a result, the care plan creation support system 100 can create a care plan with a higher probability of improvement after the need for care, according to the characteristics of the situation of the care recipient, even for individual care recipients who have various situations. can be output as a recommended care plan. In addition, by preparing a large amount of such data and repeating the above learning process, the accuracy of outputting a care plan with a higher probability of improving the level of care required for a given care recipient's situation will increase. .

記憶部150は、書き込みおよび読み出しが可能な記憶媒体である。 The storage unit 150 is a writable and readable storage medium.

記憶部150は、データベースなどの記憶媒体とすることができる。記憶部150には、被介護者情報、日付または日時、上記被介護者の状況、ケアプラン、上記被介護者の要介護度、および上記ケアプランを用いて介護が行われた後の要介護度または上記ケアプランを提供した結果としての要介護度の変化、が紐付けられたレコードを格納する。上記レコードには、一意なレコード番号が付与されていてもよい。 The storage unit 150 can be a storage medium such as a database. In the storage unit 150, cared person information, date or time, situation of the cared person, care plan, degree of care need of the cared person, and care need after care is performed using the care plan A record in which the level of care required or the change in the level of care required as a result of providing the care plan is linked. A unique record number may be assigned to the record.

上記日付または日時は、被介護者にアセスメントを行った日付または日時である。 The above date or date and time is the date or date and time when the cared person was assessed.

上記被介護者情報は、介護を受ける被介護者を一意に特定するための情報であり、被介護者に固有のID番号、被介護者の氏名、性別および生年月日などを含むことができる。 The cared person information is information for uniquely identifying the cared person receiving care, and can include an ID number unique to the cared person, the cared person's name, sex, date of birth, and the like. .

上記被介護者の状況は、ケアマネジャーまたはその委託を受けた者による上記被介護者へのアセスメントによって得られたアセスメント結果とすることができる。また、上記被介護者の状況としては、サービスの利用状況に関する概況調査や特記事項についての調査結果、疾患名などの主治医意見書に記載された内容を用いてもよい。 The condition of the care-receiver can be an assessment result obtained by an assessment of the care-receiver by a care manager or a person entrusted by the care manager. In addition, as the condition of the care-receiver, it is possible to use the contents described in the report of the attending physician, such as the results of general surveys on the use of services, the results of surveys on special matters, and the names of diseases.

上記ケアプランは、上記被介護者の状況からケアマネジャーが作成し、上記被介護者に提供したケアプランである。 The care plan is a care plan created by a care manager based on the situation of the cared person and provided to the cared person.

上記被介護者の要介護度は、上記ケアプランを作成したときの、介護認定審査会が認定したその被介護者の要介護度である。 The care-required degree of the care-receiver is the care-required degree of the care-receiver certified by the care certification review board when the care plan is created.

上記ケアプランを用いて介護が行われた後の要介護度は、同一の被介護者に対してケアプランを提供した後に、介護認定審査会によって改めて認定された、その被介護者の要介護度である。 The level of care required after care is provided using the above care plan is the level of care required for the same care recipient, which has been recertified by the care certification review board after the care plan has been provided to the same care recipient. degree.

上記要介護度の変化は、判定部120による判定によって定められる、集計可能なデータである。例えば、要介護度の改善が見られたと判定されたケアプランを含むレコードには「1」が、要介護度の改善が見られなかったと判定されたケアプランを含むレコードには「0」が付与される。 The changes in the level of care required are tabulated data determined by determination by determination unit 120 . For example, a record containing a care plan that was determined to have improved the level of care required would be marked with "1", and a record containing a care plan that was determined to have not improved the level of care needed would be marked with "0". Granted.

記憶部150には、初期設定時に、確率算出部130による上記確率の算出が可能な数の上記レコードが予め用意されて格納されている。 In the storage unit 150, at the time of initial setting, the above records are prepared in advance and stored in such a number that the probability calculation unit 130 can calculate the above probabilities.

表示部160は、ケアマネジャーが携帯するスマートフォン、PC、TVなどの表示装置であって、ケアプラン出力部110から入力される表示制御信号に従って、推奨されるケアプランを表示する。表示部160は、表示されたケアプランを見たケアマネジャーが、その被介護者に提供するケアプランを作成するために、用いることができる。 Display unit 160 is a display device such as a smartphone, PC, or TV carried by a care manager, and displays a recommended care plan according to a display control signal input from care plan output unit 110 . The display unit 160 can be used by a care manager who views the displayed care plan to create a care plan to be provided to the care receiver.

入力部170は、テンキー、スタートキーなどの各種操作キー、音声受信部、またはカメラなどの映像受信部などを備え、ユーザーによる各種の入力操作を受け付けて、入力データを生成し、生成された入力データをケアプラン出力部110および判定部120に出力する。入力部170は、受信コネクタなどの、他の媒体から電気的に出力された入力データを受信してケアプラン出力部110および判定部120に出力可能に構成された、各種の信号受信機器であってもよい。入力部170から出力された入力データは、ケアプラン出力部110に出力されてケアプランの出力に用いられるとともに、判定部120に出力されて、確率算出部130および処理変更部140によるケアプラン出力支援モデルの変更に用いられる。 The input unit 170 includes various operation keys such as a numeric keypad and a start key, an audio reception unit, a video reception unit such as a camera, and the like. Data is output to care plan output unit 110 and determination unit 120 . The input unit 170 is various signal receiving devices configured to receive input data electrically output from another medium, such as a receiving connector, and output the input data to the care plan output unit 110 and the determination unit 120. may The input data output from the input unit 170 is output to the care plan output unit 110 and used to output a care plan, and is also output to the determination unit 120 to output the care plan by the probability calculation unit 130 and the processing change unit 140. Used to change the support model.

図2は、ケアプラン作成支援システム100による処理の一例を表すフローチャートである。ケアプラン作成支援システム100は、被介護者の状況に関するデータの入力を受けて、所定の確率的推論モデルに基づいてその被介護者への推奨されるケアプランを出力する(ステップS100)。そして、ケアプラン作成支援システム100は、被介護者の要介護度が改善する確率がより高いケアプランを出力できるように上記確率的推論モデルを変更するための学習処理を行う(ステップS200)。 FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing by the care plan creation support system 100. As shown in FIG. The care plan creation support system 100 receives input of data regarding the care recipient's condition and outputs a recommended care plan for the care recipient based on a predetermined probabilistic inference model (step S100). Then, the care plan creation support system 100 performs a learning process for changing the probabilistic inference model so as to output a care plan with a higher probability of improving the degree of care required of the care receiver (step S200).

なお、図2にはケアプランの出力(ステップS100)の後に学習処理(ステップS200)を行う態様が記載されているが、学習処理(ステップS200)の後にケアプランの出力(ステップS100)を行ってもよく、また、ケアプランの出力(ステップS100)と学習処理(ステップS200)とを並行して同時に行ってもよい。 FIG. 2 shows a mode in which learning processing (step S200) is performed after care plan output (step S100). Care plan output (step S100) is performed after learning processing (step S200). Alternatively, care plan output (step S100) and learning processing (step S200) may be performed in parallel.

以下、ケアプラン作成支援システム100による処理に用いられる入力データについて説明し、その後、ケアプランの出力(ステップS100)および学習処理(ステップS200)に含まれるより具体的な処理を説明する。 Input data used for processing by care plan creation support system 100 will be described below, and then more specific processing included in care plan output (step S100) and learning processing (step S200) will be described.

(入力データ)
入力データは、ケアプランを新たに作成するために、被介護者に対して行ったアセスメントに関する情報であり、被介護者情報、上記被介護者に行ったアセスメントの日付または日時、上記被介護者の状況、および上記アセスメントの日付または日時における被介護者の要介護度を含む。入力データに含まれる被介護者情報と、記憶部150が格納する被介護者情報とは、互いに同一の項目のみからなることが好ましいが、判定部120による被介護者の同一の判定が可能である限り、一部の項目のみが重複していてもよい。
(Input data)
The input data is information related to the assessment performed on the care recipient in order to create a new care plan. and the level of care need of the care recipient on the date or time of the above assessment. The cared person information included in the input data and the cared person information stored in the storage unit 150 preferably consist of only the same items, but the determination unit 120 can make the same determination of the cared person. As long as there is, only some items may be duplicated.

上記被介護者の状況は、複数の調査項目について、「はい(Y)」または「いいえ(N)」の2つ、または3つ以上の選択肢から、被介護者の状況に最もよく適合するものを選択した結果とすることができる。上記複数の調査項目および選択肢の種類は特に限定されず、任意に定めることができ、例えば、要介護度の認定に用いるために定められた調査項目および選択肢を用いることができる。上記要介護度の認定おける調査には、概況調査および基本調査が含まれるが、これらのいずれかまたは両方を用いてもよいし、基本調査の項目および選択肢(2015年7月時点では74項目)のみを用いてもよい。このとき、要介護度の認定基準が変更されたときは、それに合わせて上記調査項目および選択肢も変更可能であることが好ましい。また、上記被介護者の状況は、上記概況調査の結果や、主治医意見書などの内容をテキストで入力するようにしてもよい。 The care recipient's situation is the one that best matches the care recipient's situation from two or more choices of "Yes (Y)" or "No (N)" for multiple survey items. can be the result of selecting The types of the plurality of survey items and options are not particularly limited, and can be arbitrarily determined. For example, survey items and options determined for use in certifying the level of care need can be used. The survey in the certification of the level of long-term care needs includes a general survey and a basic survey, but either or both of these may be used, and the items and options of the basic survey (74 items as of July 2015) may be used only. At this time, when the certification criteria for the level of care required are changed, it is preferable that the survey items and options can be changed accordingly. As for the situation of the cared person, the result of the general condition survey, the opinion of the attending physician, etc. may be input as a text.

例えば、2015年7月時点での要介護度の認定に用いる調査項目は、「左上肢の麻痺(「あり」および「なし」からの選択)」や「寝返り(「つかまらないでできる」、「何かにつかまればできる」および「できない」からの選択)」などの被介護者の身体機能・起居動作に関わる項目、「移動(「介助されていない」、「見守り等が必要」、「一部介助が必要」および「全介助が必要」からの選択)」などの被介護者の生活機能に関わる項目、「意思の伝達(「調査対象者が意思を他者に伝達できる」、「ときどき伝達できる」、「ほとんど伝達できない」および「できない」からの選択)」や「生年月日や年齢を言うこと(「できる」および「できない」からの選択)」などの被介護者の認知能力に関わる項目、「物を盗られたなどと被害的になる(「ない」、「ときどきある」および「ある」からの選択)」などの被介護者の精神・行動障害に関わる項目、「金銭の管理(「解除されていない」、「一部解除されている」および「全解除されている」からの選択)」や「日常の意思決定(「できる(特別な場合でもできる)」、「特別な場合を除いてできる」、「日常的に困難」および「できない」からの選択)」などの社会生活への適応に関わる項目、ならびに「透析(「あり」および「なし」からの選択)」などの過去14日に受けた医療に関わる項目、などの74項目からなる。これらの項目はそのまま用いてもよいし、いくつか選択して用いてもよいし、任意に他の項目を登録して用いてもよい。 For example, as of July 2015, the survey items used to certify the level of nursing care required are "paresis of the left upper limb (choose from ``yes'' and ``no'')," roll over ("can do without holding onto it", items related to the care recipient's physical function and movement (choose from "able to hold on to something" and "cannot"); Items related to the life function of the care recipient, such as "requires partial assistance" and "requires total assistance"), "transmission of intentions" ("subjects can communicate their intentions to others", "sometimes care recipient's cognitive abilities, such as "able to communicate", "hardly communicable" and "cannot"), and "saying date of birth and age" (selecting from "can" and "cannot"). Items related to mental and behavioral disorders of care recipients, such as “becoming victimized by things being stolen” (choose from “No,” “Sometimes,” and “Yes”) management (choose from "not canceled", "partially unlocked" and "fully unlocked")" and "daily decision making ("can (even in special cases)", "special items related to adaptation to social life, such as "possible unless necessary", "difficult in daily life" and "impossible"), and "dialysis (select from "yes" and "no") It consists of 74 items such as items related to medical care received in the past 14 days. These items may be used as they are, some of them may be selected and used, or other items may be arbitrarily registered and used.

なお、入力の手間を省く観点からは、被介護者の状況の項目数は、5個以上20個以下、さらには5個以上15個以下とすることができる。このときの被介護者の状況は、被介護者に対して行う日常生活動作(ADL)や手段的日常生活動作(IADL)の評価(モニタリング)時に用いられる調査項目からなることが好ましい。上記ADLの評価時に用いられる調査項目としては、バーセル指数、Eastern Cooperative Oncology Group(ECOG)が定めたパフォーマンスステータス、機能的自立度評価表(FIM)などの評価方法で用いられる評価項目などを用いることができる。 From the viewpoint of saving the time and effort of inputting, the number of items of the cared person's situation can be 5 or more and 20 or less, further 5 or more and 15 or less. The situation of the care receiver at this time preferably consists of survey items used when evaluating (monitoring) activities of daily living (ADL) and instrumental activities of daily living (IADL) performed on the care receiver. As the survey items used for the above ADL evaluation, use the evaluation items used in evaluation methods such as the Basel Index, the performance status established by the Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG), and the Functional Independence Scale (FIM). can be done.

(ステップS100:ケアプランの出力)
ケアプランの出力(ステップS100)において、ケアプラン出力部110は、入力された被介護者の状況をケアプラン出力支援モデルに入力して、ケアプランごとに、要介護度が改善する確率を取得する。その後、ケアプラン出力部110は、上記ケアプランごとに出力された要介護度が改善する確率から、上記被介護者に推奨するケアプランを出力し、表示部160に表示する。
(Step S100: Output of Care Plan)
In the care plan output (step S100), the care plan output unit 110 inputs the input condition of the care recipient into the care plan output support model, and acquires the probability of improving the level of care required for each care plan. do. After that, the care plan output unit 110 outputs a care plan recommended for the care recipient based on the probability that the level of care need that is output for each care plan will improve, and displays the care plan on the display unit 160 .

上記ケアプランは、介護サービスを少なくとも含む。介護サービスは、被介護者に対して行う具体的な介護サービスの内容である。上記介護サービスは、介護事業者が提供可能なものから選択すればよい。なお、上記ケアプランは、具体的な介護サービスの内容のほかに、および上記介護サービスを提供する日時を定めたサービス計画スケジュールを含んでいてもよい。 The care plan includes at least care services. Nursing care service is the specific content of nursing care service provided to the care receiver. The care service may be selected from those that can be provided by care providers. The care plan may include a service plan schedule that defines the date and time for providing the care service, in addition to the specific contents of the care service.

図3は、ケアプランの出力(ステップS100)に含まれる具体的な処理を表すフローチャートである。 FIG. 3 is a flow chart showing specific processing included in care plan output (step S100).

まず、ケアプラン出力部110は、被介護者の状況をケアプラン出力支援モデルに入力して、ケアプランごとに、要介護度が改善する確率を取得する(ステップS310)。その後、ケアプラン出力部110は、上記要介護度が改善する確率が高い1または複数のケアプランを、推奨するケアプランとして出力する(ステップS320)。例えば、ケアプラン出力部110は、出力された確率が高いケアプラン(たとえば、確率が最も高いケアプランまたは確率が上記10位の出力ユニットに対応するケアプランなど)を、推奨するケアプランとして出力する。 First, the care plan output unit 110 inputs the care-receiver's condition into the care plan output support model, and obtains the probability of improving the level of care required for each care plan (step S310). After that, the care plan output unit 110 outputs one or more care plans with a high probability of improving the level of care required as recommended care plans (step S320). For example, the care plan output unit 110 outputs a care plan with a high output probability (for example, a care plan with the highest probability or a care plan corresponding to the above 10th output unit with probability) as a recommended care plan. do.

その後、ケアプラン出力部110は、出力されたケアプランを表示制御信号として表示部160に出力し、上記ケアプランを表示部160に表示させる(ステップS330)。このとき、後述する第3の実施形態のようにケアプランが変更された場合は、ステップS310に戻って、ケアプラン出力部110は、修正されたケアプランを表示部160に表示させる。 After that, the care plan output unit 110 outputs the output care plan to the display unit 160 as a display control signal, and causes the display unit 160 to display the care plan (step S330). At this time, if the care plan is changed as in the third embodiment described later, the care plan output unit 110 returns to step S310 and causes the display unit 160 to display the corrected care plan.

最後に、ケアプラン出力部110は、入力データに含まれる被介護者情報、日付または日時、被介護者の状況および要介護度、ならびに出力または変更されたケアプランを、記憶部150に新規レコードとして登録する(ステップS340)。 Finally, care plan output unit 110 stores the care receiver information, date or time, care receiver status and level of care need, and output or changed care plan included in the input data as new records in storage unit 150. (step S340).

上述したケアプラン出力支援モデルは、被介護者の状況の入力に対して、予め設定されたケアプランの種類ごとに、一定の推論値を出力する確率的推論モデルであり、処理変更部140によって変更可能に構成されている。上記推論値は、入力された状況を有する被介護者に、それぞれのケアプランを提供したときに、上記被介護者の要介護度が改善する確率である。ケアプラン出力支援モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、ボルツマンマシンおよび決定木などを含む。 The care plan output support model described above is a probabilistic inference model that outputs a certain inference value for each type of care plan that is set in advance in response to the input of the situation of the care recipient. configured to be modifiable. The inferred value is the probability that the degree of need for care of the care-receiver will improve when each care plan is provided to the care-receiver having the input situation. Care plan output support models include, for example, neural networks, Boltzmann machines, and decision trees.

以下、ケアプラン出力支援モデルがニューラルネットワークを含む場合におけるケアプラン出力支援モデルの構成を例示する。 Hereinafter, the configuration of the care plan output support model when the care plan output support model includes a neural network will be exemplified.

上記ニューラルネットワーク(以下、単に「プラン出力ネットワーク」ともいう。)は、複数の入力ユニットからなる入力層、それぞれが複数の中間ユニットからなる1または複数の中間層、および複数の出力ユニットからなる出力層を有する。プラン出力ネットワークは、入力層側から出力層側にかけて複数の中間層を有する、N個の層を有する多階層のニューラルネットワークであり、それぞれの中間層が有する中間ユニットは、ひとつ前の階層の中間層に含まれる1または複数の中間ユニット(または入力ユニット)から受けた情報を、次の階層の中間層に含まれる1または複数の中間ユニット(または出力ユニット)に出力する。プラン出力ネットワークが有する層の数(N)は、3個以上であればよく、アセスメント項目の数などに応じて任意に定めることができる。例えば、上記層の数(N)は3個以上25個以下とすることができ、5個以上20個以下であることが好ましく、8個以上16個以下であることがより好ましい。 The neural network (hereinafter also simply referred to as "plan output network") includes an input layer consisting of a plurality of input units, one or more intermediate layers each consisting of a plurality of intermediate units, and an output consisting of a plurality of output units. have layers. The plan output network is a multi-level neural network with N layers, which has multiple intermediate layers from the input layer side to the output layer side. Information received from one or more intermediate units (or input units) included in the layer is output to one or more intermediate units (or output units) included in the next intermediate layer. The number of layers (N) that the plan output network has may be 3 or more, and can be arbitrarily determined according to the number of assessment items and the like. For example, the number of layers (N) can be 3 or more and 25 or less, preferably 5 or more and 20 or less, and more preferably 8 or more and 16 or less.

上記入力層(N=1)は、被介護者の状況が含む調査項目と同じ数の上記入力ユニットを有する。上記入力ユニットは、上記複数の調査項目のいずれかに対応し、上記調査項目が有する各選択肢に対応する入力値を、そのまま1または複数の中間ユニットに出力する。 The input layer (N=1) has the same number of input units as the survey items included in the cared person's situation. The input unit corresponds to one of the plurality of survey items, and outputs an input value corresponding to each option of the survey item as it is to one or more intermediate units.

上記中間層(N=k(1<k<N))は、それぞれ任意の数の上記中間ユニットを有する。上記中間ユニットは、前階層の中間層が有する1または複数の中間ユニット(または入力層が有する1または複数の入力ユニット)からの出力を受けて、次階層の中間層が有する何れかまたは複数の中間ユニット(または出力層が有する出力ユニット)に出力する。上記中間層は、当該中間層に含まれる中間ユニットが前階層の中間ユニット(または入力ユニット)のすべてと結合する全結合層でもよいし、当該中間層に含まれる中間ユニットが前階層の中間ユニット(または入力ユニット)の一部とのみ結合する畳み込み層でもよい。 The intermediate layers (N=k (1<k<N)) each have an arbitrary number of intermediate units. The intermediate unit receives an output from one or more intermediate units possessed by the intermediate layer of the previous hierarchy (or one or more input units possessed by the input layer), and any or a plurality of intermediate units possessed by the intermediate layer of the next hierarchy. Output to an intermediate unit (or an output unit that the output layer has). The intermediate layer may be a fully connected layer in which intermediate units included in the intermediate layer are connected to all intermediate units (or input units) of the previous layer, or intermediate units included in the intermediate layer may be intermediate units of the previous layer. (or input units) may be convolutional layers that only connect to some of the input units.

このとき、図4に示すように、第k層の中間ユニットZは、第k-1層の中間ユニット(図では4個)からの出力w1、w2、w3およびw4を受け取る。その後、中間ユニットZは、式(1)に示すように、各出力に所定の重みy1、y2、y3およびy4をそれぞれ乗じた値の合算値に、所定のバイアスbをさらに加算した値u1を算出する。なお、上記重みおよびバイアスは、処理変更部140によって変更可能である。
u1=w1×y1+w2×y2+w3×y3+w4×y4+b・・・(1)
At this time, as shown in FIG. 4, the intermediate unit Z of the k-th layer receives outputs w1, w2, w3 and w4 from the intermediate units of the k-1th layer (four in the figure). After that, the intermediate unit Z adds a predetermined bias b to the sum of the respective outputs multiplied by predetermined weights y1, y2, y3, and y4 to obtain a value u1, as shown in equation (1). calculate. Note that the weights and biases described above can be changed by the processing change unit 140 .
u1=w1×y1+w2×y2+w3×y3+w4×y4+b (1)

中間ユニットはさらに、上記u1に所定の活性化関数fを適用して得られる値z1を、第k+1層の中間ユニット(または出力ユニット)に出力する。活性化関数fの種類は特に限定されず、シグモイド関数、ロジスティック関数、正規化線形関数(Rectified Linear Unit: ReLU)およびソフトマックス関数などを用いることができる。これらのうち、中間ユニットが有する活性化関数fは、出力の精度を高めつつ、処理の高速化も図る観点から、ReLuが好ましい。 The intermediate unit further outputs a value z1 obtained by applying a predetermined activation function f to u1 to the intermediate unit (or output unit) of the k+1 layer. The type of activation function f is not particularly limited, and a sigmoid function, a logistic function, a Rectified Linear Unit (ReLU), a softmax function, or the like can be used. Among these, the activation function f of the intermediate unit is preferably ReLu from the viewpoint of increasing the accuracy of output and speeding up processing.

上記出力層(N=N)は、予め設定された、出力可能なケアプランの数と同じ数の上記出力ユニットを有する。それぞれの出力ユニットは、1または複数の第N-1の中間ユニットからの出力を受け取り、上記中間ユニットと同様の処理を行って得られた値を、上記入力層に入力された被介護者の状況に対する推論値(要介護度が改善する確率)として出力する。なお、このとき出力ユニットが有する活性化関数fは、すべての出力ユニットから出力された推論値の合計が1となり、出力された推論値をそのまま確率分布をして用いることができるため、ソフトマックス関数が好ましい。 The output layer (N=N) has the same number of output units as the preset number of care plans that can be output. Each output unit receives the output from one or more N-1-th intermediate units, and the value obtained by performing the same processing as the intermediate unit is input to the input layer. It is output as an inferred value for the situation (probability that the level of nursing care will improve). At this time, the activation function f possessed by the output unit is such that the sum of the inference values output from all the output units is 1, and the output inference values can be used as-is with a probability distribution. Functions are preferred.

このとき、上記出力ユニットのそれぞれを、予め設定されたケアプラン出力部110が出力可能なケアプランのそれぞれに、一対一で対応させる。そして、上記それぞれの出力ユニットが出力した推論値を、それぞれのケアプランを提供したときに上記状況を有する被介護者の要介護度が改善する確率と見なす。そのため、ケアプラン出力部110は、上記推論値がより大きい出力ユニットに対応するケアプランを、上記状況を有する被介護者に推奨されるケアプランとして選択し、出力することができる。 At this time, each of the output units is made to correspond to each of preset care plans that can be output by the care plan output unit 110 on a one-to-one basis. Then, the inference value output by each of the output units is regarded as the probability that the degree of need for care of the care recipient having the above situation will improve when each care plan is provided. Therefore, the care plan output unit 110 can select and output the care plan corresponding to the output unit with the larger inference value as the care plan recommended for the care recipient having the above situation.

なお、上記中間層および出力層における各ユニットの重みおよびバイアスは、初期設定時に、過去の被介護者の状況と、その被介護者に対してケアマネジャーが選択したケアプランとの組み合わせを教師データとして、処理変更部140による学習処理により予め設定されることが好ましい。 The weights and biases of each unit in the intermediate layer and the output layer are set by using a combination of the care recipient's past situation and the care plan selected by the care manager for the care recipient as teacher data at the time of initial setting. , is preferably set in advance by learning processing by the processing change unit 140 .

(ステップS200:学習処理)
学習処理(ステップS200)において、判定部120、確率算出部130および処理変更部140は、上述したケアプラン出力支援モデルを学習処理によって変更する。具体的には、判定部120は、入力データに含まれる要介護度が、記憶部150に登録されている同一の被介護者の過去の要介護度から改善したか否かを判定する。その後、確率算出部130は、記憶部150に含まれる被介護者の状況とケアプランの任意の組み合わせについて、上記判定の結果から、上記組み合わせを構成する被介護者の状況を有する被介護者に対して上記ケアプランを提供したときに要介護度が改善する確率を算出する。その後、処理変更部140は、上記組み合わせを構成する被介護者の状況およびケアプランと、その組み合わせについての要介護度が改善する確率とを教師データとして、ケアプラン出力支援モデルを変更する。例えば、処理変更部140は、前記ニューラルネットワークに上記被介護者の状況を入力したときに、それぞれの出力ユニットから出力される推論値が、その出力ユニットに対応するケアプランを提供したときの要介護度が改善する確率として算出された値に近づくように、各中間ユニットおよび出力ユニットの重みおよびバイアスの値を変更する。
(Step S200: learning process)
In the learning process (step S200), the determination unit 120, the probability calculation unit 130, and the processing change unit 140 change the care plan output support model described above by learning processing. Specifically, the determination unit 120 determines whether or not the level of care required included in the input data has improved from the previous level of care required of the same care-receiver registered in the storage unit 150 . After that, the probability calculation unit 130, for any combination of the care-receiver's situation and the care plan contained in the storage unit 150, determines the care-receiver having the care-receiver's situation that constitutes the above-described combination based on the result of the above determination. Calculate the probability that the level of care required will improve when the above care plan is provided. After that, the processing change unit 140 changes the care plan output support model using the situation of the care recipient and the care plan that constitute the above combination and the probability of improving the level of care required for the combination as teacher data. For example, the processing change unit 140 may be configured such that when the situation of the cared person is input to the neural network, the inference value output from each output unit is the request when the care plan corresponding to the output unit is provided. The weight and bias values of each intermediate unit and output unit are changed so as to approach the values calculated as the probability of care level improvement.

なお、上記過去の要介護度、ならびに後述する過去の被介護者の状況および過去のケアプランは、記憶部150に登録されている同一の被介護者のレコードのうち、入力データの日付または日時から所定の期間だけ過去に遡った時点のレコードに含まれる、要介護度、被介護者の状況およびケアプランである。具体的には、当該レコードに含まれるアセスメントの日付または日時に登録された日付または日時が、入力データに含まれるアセスメントの日付または日時から所定の期間だけ遡った時点となるようなレコードに含まれる項目を、上記過去の要介護度、過去のケアプランおよび過去の被介護者の状況とする。上記所定の期間は、ケアプランを作成した後、新たにケアプランを作成し直すまでの期間とすることができ、例えば6ヶ月とすることができる。 It should be noted that the past degree of need for care, the past situation of the care recipient, and the past care plan, which will be described later, are stored in the same care recipient's record registered in the storage unit 150, and the date or time of the input data. , the level of care required, the status of the care receiver, and the care plan, which are included in the record at the time of going back a predetermined period of time. Specifically, the date or date registered in the date or date of assessment included in the record is included in the record that is the point in time before the date or date of assessment included in the input data by a predetermined period. The items are the past degree of care need, the past care plan, and the past situation of the care receiver. The predetermined period can be a period from when a care plan is created until when a new care plan is created, and can be six months, for example.

図5は、学習処理(ステップS200)に含まれる具体的な処理を表すフローチャートである。判定部120は、入力データに含まれる被介護者情報と、記憶部150に登録されている被介護者情報とを照合し、入力データと同一の被介護者のレコードが記憶部150に登録されているか否かを判定する(ステップS510)。 FIG. 5 is a flowchart showing specific processes included in the learning process (step S200). The determination unit 120 collates the care-receiver information included in the input data with the care-receiver information registered in the storage unit 150, and determines whether a record of the same care-receiver as the input data is registered in the storage unit 150. (step S510).

判定の結果、同一の被介護者のレコードが登録されていた場合(ステップS510:YES)、判定部120は、その被介護者への過去のケアプランを用いて介護が行われた後の上記被介護者の要介護度の変化(要介護度が改善したか否か)を評価する(ステップS520)。具体的には、判定部120は、入力データに含まれる被介護者の要介護度(現在の要介護度)と、記憶部150に登録されている同一の被介護者の過去のレコードに含まれる要介護度とを比較して、上記現在の要介護度が上記過去の要介護度よりも改善した(低くなった)か否かを判定する。なお、同一の被介護者のレコードが登録されていない場合(ステップS510:NO)、その入力データは学習処理に用いることができないため、図5における処理は終了する。 As a result of the determination, if the same cared person's record is registered (step S510: YES), the determining unit 120 determines whether the cared person has been cared for using the past care plan. A change in the care recipient's level of care requirement (whether or not the level of care requirement has improved) is evaluated (step S520). Specifically, the determining unit 120 determines whether the level of care required of the care recipient (current level of care required) included in the input data and the past record of the same care recipient registered in the storage unit 150 It is determined whether or not the current level of care need has improved (became lower) than the past level of care need. If the same cared person's record is not registered (step S510: NO), the input data cannot be used for the learning process, so the process in FIG. 5 ends.

平成28年7月時点で、我が国における要介護度は、要支援1、要支援2、要介護1、要介護2、要介護3、要介護4および要介護5の7段階からなり、前者ほど要介護度が低く、後者ほど要介護度が高いと判断される。そのため、要介護度が後者の分類からより前者の分類に移行したとき、例えばある被介護者の過去の要介護度が「要介護3」であるが入力データに含まれる要介護度が「要介護2」であるとき、その被介護者の要介護度は改善したと判定される。 As of July 2016, the level of long-term care required in Japan consists of seven levels: support level 1, support level 2, long-term care level 1, long-term care level 2, long-term care level 3, long-term care level 4, and long-term care level 5. It is judged that the level of care required is low, and the latter is higher. Therefore, when the level of care need shifts from the latter classification to the former classification, for example, although the care recipient's past care need level was "3" in the past, the care need level included in the input data is "required". Care 2”, it is determined that the degree of need for care of the care recipient has improved.

この判定結果は、記憶部150に含まれる同一の被介護者のレコードのうち、上記評価に用いた過去の被介護者の状況および過去のケアプランを含むレコードに、項目「要介護度の変化」の値として登録される(ステップS530)。 This determination result is stored in the record containing the past care recipient situation and the past care plan used in the above evaluation among the records of the same care recipient contained in the storage unit 150, and the item "change in degree of care need". is registered as the value of " (step S530).

その後、確率算出部130は、記憶部150に項目「要介護度の変化」の値が新たに登録されたレコードの数をカウントする(ステップS540)。その結果、所定数以上のデータが新たに登録されたと判定した場合(ステップS540:YES)に、確率算出部130は被介護者の要介護度が改善される確率を求める(ステップS550)。例えば、確率算出部130は、記憶媒体150に格納されたレコードのうち、被介護者の状況および介護に用いられたケアプランが同一であるレコードの総数、および上記レコードに含まれる、要介護度が改善したと判定されたレコードの数を求め、上記レコードの総数に対する、上記要介護度が改善したと判定されたレコードの数の割合を算出する。所定数以上のデータが新たに登録されたと判定されなかった場合(ステップS540:NO)、図5における処理は終了する。 After that, the probability calculation unit 130 counts the number of records in which the value of the item "change in level of care required" is newly registered in the storage unit 150 (step S540). As a result, when it is determined that the predetermined number or more of data have been newly registered (step S540: YES), the probability calculation unit 130 obtains the probability that the care recipient's level of care need is improved (step S550). For example, the probability calculation unit 130 calculates the total number of records, among the records stored in the storage medium 150, in which the situation of the care recipient and the care plan used for care are the same, and is determined to have improved, and the ratio of the number of records determined to have improved in the care level to the total number of records is calculated. If it is not determined that the predetermined number or more of data have been newly registered (step S540: NO), the process in FIG. 5 ends.

その後、処理変更部140は、学習処理を行って、ケアプラン出力支援モデルを変更する(ステップS560)。 Thereafter, the processing change unit 140 performs learning processing to change the care plan output support model (step S560).

例えば、処理変更部140は、上述したプラン出力ネットワークに上記被介護者の状況を入力したときに上記ケアプランに対応する出力ユニットから出力される推論値が、上記求められた割合となるように、上記プラン出力ネットワークを変更する。 For example, the processing change unit 140 may set the inference value output from the output unit corresponding to the care plan when the situation of the care-receiver is input to the plan output network described above so as to be the calculated ratio. , to change the above plan output network.

具体的には、処理変更部140は、上記被介護者の状況を入力したときに上記プラン出力ネットワークが出力する推論値と、上記算出された割合との差(誤差)を求める。次に、処理変更部140は、上記誤差が小さくなるように、上記プラン出力ネットワークの各中間ユニットおよび出力ユニットのいずれかが有する重みおよびバイアス(上述した図4の例では、y1、y2、y3、y4およびb)の1つまたは複数の値を変更する。 Specifically, the processing change unit 140 obtains the difference (error) between the inference value output by the plan output network when the situation of the cared person is input and the calculated ratio. Next, the processing change unit 140 adjusts the weights and biases (y1, y2, y3 in the above example of FIG. 4) possessed by either the intermediate units or the output units of the plan output network so that the error becomes small. , y4 and b) are changed.

評価ネットワークおよびプラン出力ネットワークの変更の方法は特に限定されず、誤差逆伝播法を用いた勾配降下法などの公知の方法を用いることができる。また、勾配降下法において上記誤差を表すために用いられる誤差関数の種類も特に限定されず、二乗誤差および交差エントロピー式などの公知の式を用いることができる。 A method for changing the evaluation network and the plan output network is not particularly limited, and a known method such as the gradient descent method using backpropagation can be used. Also, the type of error function used to express the error in the gradient descent method is not particularly limited, and known formulas such as squared error and cross entropy formulas can be used.

このような構成とすれば、上記プラン出力ネットワークを含むケアプラン出力支援モデルの実行を含む処理によってケアプラン出力部110が出力するケアプランは、被介護者の要介護度が改善する確率が高いものとなる。特に、多数の入力データを入力して多数回の学習処理を行うことで、任意の被介護者の状況を有する被介護者に対して、要介護度が改善する確率が高い上記組み合わせを構成するケアプランを選択して被介護者に提供することができる。 With such a configuration, the care plan output by the care plan output unit 110 through the process including the execution of the care plan output support model including the plan output network has a high probability of improving the care recipient's degree of need for care. become a thing. In particular, by inputting a large amount of input data and performing a large number of learning processes, the above combination with a high probability of improving the level of care required for a care recipient having an arbitrary care recipient situation is configured. A care plan can be selected and provided to the care recipient.

また、ケアプランの作成をコンピュータに支援させることで、ケアプラン作成の効率化や、作成されたケアプランの均質化といった目的も達成され得る。 In addition, by allowing a computer to support the creation of care plans, it is possible to achieve the objectives of improving the efficiency of care plan creation and homogenizing the created care plans.

なお、従来のケアプラン作成方法において、作成されたケアプランの質の改善を妨げていた要因の一つとして、当該ケアプランに含まれるケアプランを提供された被介護者の活気があるかないかなどの、観察者の主観によって変動されやすい判断基準によって、当該ケアプランの選択の良否が評価されていたことが挙げられる。これに対し、要介護度が改善するか否かという客観的に大小が判定可能な評価基準によってケアプランを評価すれば、ケアプランの評価に影響する観察者の主観を極力排除することができる。 In the conventional care plan preparation method, one of the factors that hindered the improvement of the quality of the prepared care plan was whether or not the care recipient who was provided with the care plan included in the care plan was lively. The quality of the selection of the care plan has been evaluated based on judgment criteria that are subject to change depending on the subjectivity of the observer. On the other hand, if a care plan is evaluated based on evaluation criteria that can be objectively judged whether or not the degree of care need improves, it is possible to eliminate as much as possible the observer's subjectivity that affects the evaluation of the care plan. .

また、本実施形態のようにケアプラン出力支援モデルを多階層のニューラルネットワークを含んで構成した場合、入力される被介護者の状況に含まれる調査項目のうち、特定のケアプランを提供したときに要介護度が改善する可能性の高いという特徴を有するものが入力されたときに、上記特定のケアプランが出力される確率がより高まるように、ケアプラン出力支援モデルを変更することができる。そのため、上記特徴を有する調査項目を有する類似の被介護者の状況を入力したときも、上記特定のケアプランが高確率で出力されるため、ケアプラン出力部110は、教師データに含まれない(またはデータ個数が少ない)被介護者の状況に対しても、要介護度が改善する確率が高いケアプランを出力することが可能となる。 In addition, when the care plan output support model is configured to include a multi-layered neural network as in this embodiment, when a specific care plan is provided among the survey items included in the input care recipient's situation The care plan output support model can be changed so that the probability of outputting the specific care plan is increased when a model having a characteristic that the degree of care need is likely to improve is input to . Therefore, even when a similar care-receiver situation having survey items having the above characteristics is input, the specific care plan is output with a high probability, so the care plan output unit 110 is not included in the teacher data. It is possible to output a care plan with a high probability of improving the degree of need for care even for the situation of the care-receiver (or the number of data is small).

[第2の実施形態]
図6は、本発明の別の実施形態における、学習処理(ステップS200)に含まれる具体的な処理を表すフローチャートである。本実施形態は、学習処理によるケアプラン出力支援モデルの変更に、ケアプラン出力支援モデルとは別の確率的推論モデルであるケアプラン評価モデルを用いる点で、第1の実施形態と異なる。その他の処理およびシステムの構成は第1の実施形態と同一なので、重複する説明は省略する。
[Second embodiment]
FIG. 6 is a flow chart showing specific processing included in the learning processing (step S200) in another embodiment of the present invention. This embodiment differs from the first embodiment in that a care plan evaluation model, which is a probabilistic inference model different from the care plan output support model, is used to change the care plan output support model by learning processing. Since other processing and system configuration are the same as those of the first embodiment, overlapping descriptions are omitted.

ケアプラン評価モデルは、被介護者の状況とケアプランとの組み合わせの入力に対して、そのケアプランの実施によって要介護度が改善する確率を出力する確率的推論モデルであり、学習処理によって変更可能に構成されている。ケアプラン評価モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、ボルツマンマシンおよび決定木などを含んでなる。 The care plan evaluation model is a probabilistic inference model that outputs the probability that the level of care need will be improved by implementing the care plan for the input of the combination of the care recipient's situation and care plan, and is changed by learning processing. configured as possible. Care plan evaluation models include, for example, neural networks, Boltzmann machines and decision trees.

以下、ケアプラン評価モデルがニューラルネットワーク(以下、単に「評価ネットワーク」ともいう。)を含む場合の構成を例示する。このとき、ケアプラン評価モデルは、複数の入力ユニットからなる入力層、それぞれが複数の中間ユニットからなる1または複数の中間層、および1つの出力ユニットからなる出力層を有する。評価ネットワークは、入力層側から出力層側にかけて複数の中間層を有する、N個の層を有する多階層のニューラルネットワークであり、それぞれの中間層が有する中間ユニットは、ひとつ前の階層の中間層に含まれる1または複数の中間ユニット(または入力ユニット)から受けた情報を、次の階層の中間層に含まれる1または複数の中間ユニット(または出力ユニット)に出力する。評価ネットワークが有する層の数(N)は、3個以上であればよく、被介護者の状況とケアプランとの組み合わせの数などに応じて任意に定めることができる。たとえば、上記層の数(N)は3個以上25個以下とすることができ、5個以上20個以下で在ることが好ましく、8個以上16個以下であることがより好ましい。 A configuration in which the care plan evaluation model includes a neural network (hereinafter also simply referred to as "evaluation network") will be exemplified below. At this time, the care plan evaluation model has an input layer consisting of a plurality of input units, one or a plurality of middle layers each consisting of a plurality of middle units, and an output layer consisting of one output unit. The evaluation network is a multi-level neural network having N layers, with multiple intermediate layers from the input layer side to the output layer side. outputs information received from one or more intermediate units (or input units) included in the next hierarchy to one or more intermediate units (or output units) included in the next intermediate layer. The number of layers (N) that the evaluation network has may be 3 or more, and can be arbitrarily determined according to the number of combinations of care-receiver situations and care plans. For example, the number of layers (N) can be 3 or more and 25 or less, preferably 5 or more and 20 or less, and more preferably 8 or more and 16 or less.

評価ネットワークは、入力層への入力項目を被介護者の状況とケアプランとの組み合わせとし、出力層から出力される推論値を上記組み合わせに対して要介護度が改善する確率とする以外は、上述したプラン出力ネットワークと同様の構成とすることができる。 In the evaluation network, the input item to the input layer is a combination of the care recipient's situation and care plan, and the inference value output from the output layer is the probability that the level of nursing care will improve with respect to the above combination. It can be configured similarly to the plan output network described above.

このとき、確率算出部130は、上述したステップS540において記憶部150に十分な量のデータが新たに登録されたと判定された後(ステップS540:YES)、記憶媒体150に格納されたレコードのうち、被介護者の状況および介護に用いられたケアプランが同一であるレコードの総数、および上記レコードに含まれる、要介護度が改善したと判定されたレコードの数を求め、上記レコードの総数に対する、上記要介護度が改善したと判定されたレコードの数の割合を算出する(ステップS550)。その後、処理変更部140は、上記組み合わせをケアプラン評価モデルに入力したときに、上記割合が出力されるように、評価ネットワークを変更する(ステップS570)。 At this time, probability calculation unit 130 determines that a sufficient amount of data has been newly registered in storage unit 150 in step S540 described above (step S540: YES). , the total number of records in which the situation of the care recipient and the care plan used for care are the same, and the number of records in which the level of care need was judged to have improved, included in the above records, and the total number of records , the ratio of the number of records determined to have improved care level (step S550). After that, the processing change unit 140 changes the evaluation network so that the ratio is output when the combination is input to the care plan evaluation model (step S570).

具体的には、処理変更部140は、上記組み合わせを入力したときに上記評価ネットワークが出力する要介護度が改善する確率と、上記算出された割合との差(誤差)を求める。次に、処理変更部140は、上記誤差が小さくなるように、評価ネットワークの各中間ユニットおよび出力ユニットのいずれかが有する重みおよびバイアスの1つまたは複数の値を変更する。 Specifically, the processing change unit 140 obtains the difference (error) between the probability of improvement in the level of care need output by the evaluation network when the combination is input and the calculated ratio. Next, the processing changer 140 changes one or more of the weights and biases of each intermediate unit and output unit of the evaluation network so that the error is reduced.

その後、処理変更部140は、第1の実施形態と同様の処理によって、プラン出力ネットワークに被介護者の状況を入力したときにそれぞれの出力ユニットが出力する推論値が、その被介護者の状況およびその出力ユニットに対応するケアプランとの組み合わせを入力したときに上記評価ネットワークから出力される要介護度が改善する確率となるように、プラン出力ネットワークを変更する(ステップS560-2)。 After that, the processing change unit 140 performs the same processing as in the first embodiment so that the inference value output by each output unit when the care-receiver's situation is input to the plan output network is changed to the care-receiver's situation. and the care plan corresponding to the output unit are input, the plan output network is changed so that the probability that the level of care need output from the evaluation network will improve (step S560-2).

評価ネットワークおよびプラン出力ネットワークの変更の方法は特に限定されず、誤差逆伝播法を用いた勾配降下法などの公知の方法を用いることができる。また、勾配降下法において上記誤差を表すために用いられる誤差関数の種類も特に限定されず、二乗誤差および交差エントロピー式などの公知の式を用いることができる。 A method for changing the evaluation network and the plan output network is not particularly limited, and a known method such as the gradient descent method using backpropagation can be used. Also, the type of error function used to express the error in the gradient descent method is not particularly limited, and known formulas such as squared error and cross entropy formulas can be used.

このような構成とすれば、実施形態1における「要介護度が改善したレコードの割合」よりも精度を高めた要介護度が改善した確率を、ケアプラン出力支援モデルの変更時に目標とする出力値として用いることができる。そのため、ケアプラン出力支援モデルから出力される、推奨されるケアプランを、より要介護度が改善する確率が高いものとすることができる。 With such a configuration, the probability that the level of care need has improved, which is more accurate than the "percentage of records in which the level of care need has improved" in the first embodiment, is set as the target output when the care plan output support model is changed. can be used as a value. Therefore, the recommended care plan output from the care plan output support model can have a higher probability of improving the level of care required.

なお、このような構成とすれば、上記評価ネットワークからの出力のみを取り出して用いて、その被介護者の予後予測などを行うことも可能である。 With such a configuration, it is also possible to extract and use only the output from the evaluation network to predict the prognosis of the cared person.

[第3の実施形態]
図7は、本発明のさらに他の実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成を示すブロック図である。本実施形態に係るケアプラン作成支援システム700は、表示部160に表示されたケアプランを変更するケアプラン変更部710を備える。
[Third embodiment]
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a care plan creation support system according to still another embodiment of the present invention. A care plan creation support system 700 according to this embodiment includes a care plan changing unit 710 that changes the care plan displayed on the display unit 160 .

ケアプラン変更部710は、テンキー、スタートキーなどの各種操作キー、音声受信部、またはカメラなどの映像受信部などを備え、出力されたケアプランを変更するためのケアマネジャーによる各種の入力操作を受け付けて、生成された入力データをケアプラン出力部110に送信する。ケアプラン出力部110は、入力データを受信して、出力したケアプランを変更する。なお、図7にはケアプラン変更部710が表示部160とは別に構成された例を示したが、たとえば、表示部160が、タッチパネルなどのように操作部分が表示画面に一体的に構成されたり、ボタンやキーなどのハードキーと接続されて構成されたりして、同時にケアプラン変更部710として機能してもよい。 The care plan changing unit 710 includes various operation keys such as a numeric keypad and a start key, an audio receiving unit, a video receiving unit such as a camera, and the like, and accepts various input operations by the care manager for changing the output care plan. and transmits the generated input data to the care plan output unit 110 . The care plan output unit 110 receives input data and modifies the output care plan. Although FIG. 7 shows an example in which the care plan changing unit 710 is configured separately from the display unit 160, for example, the display unit 160 may be configured such that the operation part is integrated with the display screen, such as a touch panel. Alternatively, it may be configured to be connected to a hard key such as a button or key, and function as the care plan changing unit 710 at the same time.

変更されたケアプランは、第1の実施形態および第2の実施形態と同様に、記憶部150に登録される。 The changed care plan is registered in the storage unit 150 as in the first and second embodiments.

また、同時に、表示部160は、介護事業者のサーバに接続して、出力されたケアプランに含まれる介護サービスの空き状況および利用可能か否かの情報などを表示してもよい。このような構成とすることで、表示された介護サービスの予約ができないと判断される場合などに、ケアマネジャーは、表示部160からケアプランを変更することができる。 At the same time, the display unit 160 may connect to the server of the care provider and display information such as the availability of the care service included in the output care plan and whether it is available or not. With such a configuration, the care manager can change the care plan from the display unit 160 when it is determined that the displayed care service cannot be reserved.

また、ケアプラン変更部710は、介護事業者のサーバに接続して、上記タッチパネルまたはハードキーなどからの入力により、介護サービスの手配も可能に構成されていてもよい。 In addition, the care plan change unit 710 may be configured to connect to a server of a care provider and arrange care services by input from the touch panel or hard keys.

[第4の実施形態]
図8は、本発明のさらに他の実施形態に関するケアプラン作成支援システムの構成を示すブロック図である。本実施形態に係るケアプラン作成支援システム800は、インターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバであるクラウドサーバ810を有する。クラウドサーバ810は、上述したケアプラン出力部110、判定部120、確率算出部130および処理変更部140による処理を実行するためのプログラム、ならびに記憶部150などの記憶媒体に記憶されたデータ、などの一部または全部が保存されている。
[Fourth embodiment]
FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a care plan creation support system according to still another embodiment of the present invention. A care plan creation support system 800 according to this embodiment has a cloud server 810 that is a virtual server that cooperates with various devices via the Internet. Cloud server 810 includes a program for executing the processes by care plan output unit 110, determination unit 120, probability calculation unit 130, and processing change unit 140 described above, data stored in a storage medium such as storage unit 150, and the like. are preserved in whole or in part.

クラウドサーバ810は、介護事業を運営する運営会社、または上記運営会社から委託を受けた委託先(以下、単に「運営会社等830」ともいう。)に保有、管理および運営される。運営会社等830は、クラウドサーバ810に接続可能なPCなどの、1または複数の処理部835からクラウドサーバ810にアクセスして、処理部835に上述した処理を実行させる。 The cloud server 810 is owned, managed, and operated by an operating company that operates a nursing care business or a consignee entrusted by the operating company (hereinafter also simply referred to as an “operating company, etc. 830”). The operating company or the like 830 accesses the cloud server 810 from one or a plurality of processing units 835, such as a PC connectable to the cloud server 810, and causes the processing unit 835 to execute the above-described processing.

このとき、入力部170は、被介護者のアセスメントを行うアセスメント事業者などのグループ820が保有するインターネットと接続可能な機器(例えば、スマートフォン、PC、TVなど)とすることができる。入力部170としての上記機器から入力された入力データは、上記機器からクラウドサーバ810に送信される。このとき、入力部170は、送信後に、被介護者の氏名、生年月日および被介護者の状況などの個人情報を自動に削除する構成とすることが好ましい。 At this time, the input unit 170 can be a device (for example, a smart phone, a PC, a TV, etc.) that can be connected to the Internet owned by a group 820 such as an assessment company that assesses care recipients. Input data input from the device as the input unit 170 is transmitted from the device to the cloud server 810 . At this time, the input unit 170 is preferably configured to automatically delete the personal information such as the cared person's name, date of birth, and cared person's situation after transmission.

また、このとき、表示部160は、ケアプランを作成するケアマネジャーなどのグループ840が保有するインターネットと接続可能な機器(例えば、スマートフォン、PC、TVなど)とすることができる。ケアプラン出力部110が出力したケアプランは、表示部160としての上記機器に送信され、表示される。グループ840が表示部160からケアプランを修正すると、修正されたデータはクラウドサーバ810に送信される。 Also, at this time, the display unit 160 can be a device (for example, a smart phone, a PC, a TV, etc.) that can be connected to the Internet owned by a group 840 such as a care manager who creates a care plan. The care plan output by the care plan output unit 110 is transmitted to the device as the display unit 160 and displayed. When group 840 modifies the care plan from display 160 , the modified data is sent to cloud server 810 .

なお、グループ820およびグループ840は同一の事業者または個人であってもよい。 Group 820 and group 840 may be the same business operator or individual.

なお、上記各実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 It should be noted that each of the above-described embodiments is merely an example of implementation of the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed to be limited by these. Thus, the invention may be embodied in various forms without departing from its spirit or essential characteristics.

たとえば、上記各実施形態では、要介護度が1段階変化したものも、2段階以上変化したものも、同様に要介護度が改善したデータとして同様に扱っているが、過去のケアプランによって要介護度が何段回改善したかによって改善の度合いに重みを付けて学習処理に用いてもよい。 For example, in each of the above-described embodiments, data in which the level of care need has changed by one level and data in which the level of care need has changed by two or more levels are treated in the same way as data indicating that the level of care need has improved. The degree of improvement may be weighted according to how many times the degree of care has improved, and used for learning processing.

また、上記各実施形態では、記憶部150はケアプラン作成支援システムに組み込まれた構成要素として記載したが、記憶部150をケアプラン作成支援システムとは独立に構成して、ケアプラン作成支援システムから接続して上記各処理を行うためのデータを参照可能に構成してもよい。このときも、第4の実施形態において、上記記憶部150をクラウドサーバに保存してもよい。 Further, in each of the above embodiments, the storage unit 150 was described as a component incorporated in the care plan creation support system, but the storage unit 150 is configured independently of the care plan creation support system, and the care plan creation support system may be configured to be able to refer to data for performing each of the above processes by connecting from. Also at this time, in the fourth embodiment, the storage unit 150 may be stored in the cloud server.

また、上記各実施形態では、判定部120による判定の結果を記憶部150に登録し、確率算出部130は登録された判定の結果を用いて要介護度が改善する確率を新たに算出しているが、過去の要介護度および入力データに含まれる要介護度を記憶部150に登録しておき、判定部120は記憶部150に登録されている上記2つの要介護度を比較して前記要介護度の変化の判定を行ってもよい。このときも、記憶部150には前記ケアプランを用いて介護が行われた結果としての要介護度の変化を別途登録してもよい。 Further, in each of the above embodiments, the result of determination by the determination unit 120 is registered in the storage unit 150, and the probability calculation unit 130 uses the registered determination result to newly calculate the probability that the level of care required improves. However, the past nursing care level and the nursing care level included in the input data are registered in the storage unit 150, and the determination unit 120 compares the two nursing care levels registered in the storage unit 150 and compares the above-mentioned A change in the level of care required may be determined. Also at this time, the storage unit 150 may separately register a change in the level of care required as a result of providing care using the care plan.

また、上記第3の実施形態においては、ケアプラン出力部110から複数のケアプランを推奨されるケアプランとして出力し、これらからケアマネジャーが選択した一のケアプランをケアプラン変更部710から入力し、選択されて入力されたケアプランが記憶部150に登録されるようにしてもよい。 In the third embodiment, the care plan output unit 110 outputs a plurality of care plans as recommended care plans, and one care plan selected by the care manager is input from the care plan change unit 710. , the selected and input care plan may be registered in the storage unit 150 .

また、上記各実施形態では、表示部160はケアマネジャーが携帯できるスマートフォンやタブレットPCなどとして記載しているが、事業所などに備え付けのデスクトップPCなどとして、ケアマネジャーがその画面に表示された推奨されるケアプランを確認しながら、ケアプランを作成してもよい。なお、出力部160はケアプランを画面に表示するのみならず、音声として読み上げる態様などであってもよい。 In each of the above-described embodiments, the display unit 160 is described as a smart phone or tablet PC that can be carried by the care manager. You may create a care plan while confirming the care plan. It should be noted that the output unit 160 may read out the care plan by voice instead of displaying it on the screen.

本出願は、2016年8月8日出願の日本国出願番号2016-155859号に基づく優先権を主張する出願であり、当該出願の特許請求の範囲、明細書および図面に記載された内容は本出願に援用される。 This application is an application claiming priority based on Japanese Application No. 2016-155859 filed on August 8, 2016, and the contents described in the claims, specification and drawings of the application are incorporated in the application.

本発明のケアプラン作成支援システムによれば、要介護度が改善する確率が高いケアプランを個々の被介護者の状況にあわせて出力することができ、かつ、出力の精度を学習処理によって高めることができる。よって、本発明のケアプラン作成支援システムを用いて作製したケアプランを被介護者に提供すれば、被介護者の要介護度の改善が期待できる。被介護者の要介護度が改善すれば、介護給付費の低減や、介護離職の減少などが見込まれ、被介護者の増加による財政的、社会的な負担の抑制が期待できる。 According to the care plan creation support system of the present invention, it is possible to output a care plan that has a high probability of improving the degree of care required according to the situation of each care recipient, and to increase the accuracy of the output by learning processing. be able to. Therefore, if a care plan prepared using the care plan creation support system of the present invention is provided to a care recipient, improvement in the need for care of the care recipient can be expected. If the level of nursing care needs of people receiving care improves, it is expected that nursing care benefits will be reduced and the number of people who leave their jobs for nursing care will decrease.

100、700、800 ケアプラン作成支援システム
110 ケアプラン出力部
120 判定部
130 確率算出部
140 処理変更部
150 記憶部
160 表示部
170 入力部
710 ケアプラン変更部
810 クラウドサーバ
820 グループ
830 運営会社等
835 処理部
840 グループ
100, 700, 800 care plan creation support system 110 care plan output unit 120 determination unit 130 probability calculation unit 140 processing change unit 150 storage unit 160 display unit 170 input unit 710 care plan change unit 810 cloud server 820 group 830 operating company, etc. 835 Processing unit 840 group

Claims (4)

被介護者に対して行ったアセスメントの結果の入力を受け付ける入力受付部と、
複数の候補ケアプランを記憶する記憶部と
前記被介護者に前記候補ケアプランを実行した後の前記被介護者の要介護度の変化を判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果をもとに確率的推論モデルを変更する処理変更部と、
前記被介護者への前記候補ケアプランの実施により、前記被介護者の状況が改善する確率を出力する確率出力部と、を有し、
前記確率出力部は、前記確率的推論モデルに前記アセスメントの結果および前記候補ケアプランを入力して、前記被介護者の要介護度が改善する確率を出力する、
ケアプラン作成支援システム。
an input reception unit that receives input of the results of the assessment performed on the care recipient;
a storage unit that stores a plurality of candidate care plans ;
a determining unit that determines a change in the level of care required of the care recipient after executing the candidate care plan for the care recipient;
a processing change unit that changes the probabilistic inference model based on the result of determination by the determination unit;
a probability output unit that outputs a probability that the situation of the care-receiver will improve by implementing the candidate care plan for the care-receiver;
The probability output unit inputs the result of the assessment and the candidate care plan to the probabilistic inference model, and outputs the probability that the level of care required of the care recipient will improve.
Care plan creation support system.
前記確率出力部は、前記候補ケアプランの実施数に対する、前記候補ケアプランによって要介護度が改善した被介護者の割合を、前記改善する確率として算出する、請求項1に記載のケアプラン作成支援システム。 2. The care plan creation according to claim 1, wherein the probability output unit calculates, as the probability of improvement, a ratio of care recipients whose level of care need has been improved by the candidate care plan to the number of implementations of the candidate care plan. support system. 前記判定部による判定の結果をもとに、前記候補ケアプランにより前記被介護者の要介護度が改善する確率を新たに算出する確率算出部を有し、
前記処理変更部は、前記確率的推論モデルが出力する前記被介護者の要介護度が改善する確率が、前記確率算出部が算出した確率に近づくように、前記確率的推論モデルを変更する、
請求項1または2に記載のケアプラン作成支援システム。
a probability calculation unit that newly calculates a probability that the care-required level of the care-receiver will be improved by the candidate care plan based on the determination result of the determination unit;
The processing change unit changes the probabilistic inference model so that the probability that the level of care need of the care recipient, output by the probabilistic inference model, improves approaches the probability calculated by the probability calculation unit.
The care plan creation support system according to claim 1 or 2 .
前記確率出力部は、前記被介護者の必要介護度が改善する確率を出力する、請求項1~のいずれか1項に記載のケアプラン作成支援システム。 4. The care plan creation support system according to any one of claims 1 to 3 , wherein said probability output unit outputs a probability that said care recipient's level of care required improves.
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