JP7388200B2 - リハビリテーションを支援する情報の提供の方法およびリハビリテーション支援システム - Google Patents

Description

本開示は、リハビリテーション支援システムに関し、より特定的には、リハビリテーションにおける被介護者の運動能力の改善の期待値を算出する技術に関する。

現在、高齢化の進行により、多くの高齢者が病院や老人福祉施設などの介護施設に入居している。介護施設では、介護スタッフや看護師などの介護者が、入居者である被介護者に様々な介護作業を行う。

近年、これらの介護施設は、入居者の在宅復帰率を向上させることを求められている。入居者の在宅復帰率を向上させるためには、入居者の現在の運動能力を高い精度で把握し、入居者の運動能力に応じて適切なリハビリテーションを提供することが不可欠である。しかし、既存の入居者の運動能力の把握は、介護者の経験および主観に基づくことが多く、介護者ごとに入居者の運動能力の把握にバラツキが存在した。そのため、より正確な入居者の運動能力の把握方法が求められている。

入居者の運動能力の把握方法に関し、例えば、特開２０１９－０６７１７７号公報（特許文献１）は、「映像から得られた患者の歩行時の動作に関する第１の情報と、患者の映像撮影時の歩行時での視線の動きに関する第２の情報とを受け付けるリハビリ患者情報入力手段と、複数の患者の歩行時の動作と該歩行時の視線の動きとを参照して、患者の各時点の歩行時の動作と該歩行時の視線の動きとの関係性を学習した関係性モデルを生成するモデル生成手段と、リハビリ患者情報入力手段で入力された、第１の情報と、第２の情報とを、モデル生成手段で生成した関係性モデルに基づいて、該患者の現時点の回復状況を定量化するリハビリ効果定量化手段と、を具備する」医療情報処理システムを開示している（［要約］参照）。

また、入居者の運動能力の把握方法に関し、他の例が、特開２０００－１３８９２７号公報（特許文献２）に開示されている。

特開２０１９－０６７１７７号公報 特開２０００－１３８９２７号公報

特許文献１および２に開示された技術によると、被介護者の動作ごとのリハビリテーションによる改善の期待値を客観的に示すことができない。したがって、被介護者の動作ごとのリハビリテーションによる改善の期待値を客観的に示す技術が必要とされている。

本開示は、上記のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、被介護者の動作ごとのリハビリテーションによる改善の期待値を客観的に示す技術を提供することにある。

ある実施の形態に従うと、リハビリテーションを支援する情報を提供するためにコンピュータで実行される方法が提供される。この方法は、被介護者の日常生活下の第１の動作を記録した第１の記録を生成するステップと、被介護者の非日常生活下の第１の動作を記録した第２の記録を生成するステップと、第１および第２の記録の比較に基づいて、日常生活下の第１の動作の実行に要する第１の時間と、非日常生活下の第１の動作の実行に要する第２の時間とを比較するステップと、第１の時間と、第２の時間との比較の結果に基づいて、第１の動作の改善の期待値を算出するステップとを含む。

ある局面において、第１の動作の改善の期待値を算出するステップは、第１の時間および第２の時間の実行時間の差分、または第１の時間および第２の時間の実行時間の比率に基づいて、第１の動作の改善の期待値を算出するステップを含む。

ある局面における方法において、第２の記録は、リハビリテーション中または体力測定中の動作の記録を含む。

ある局面における方法において、第１の動作は、歩行動作または頭部の高さ変化が伴う姿勢変化の動作を含む。

ある局面において、方法は、日常生活下において、被介護者の動作を複数回記録するステップと、複数回記録された被介護者の動作の各々に含まれる第１の動作の実行時間の変化量に基づいて、第１の動作の改善値を算出するステップとをさらに含む。

ある局面において、方法は、第１の時間の変化量のグラフと、第２の時間の変化量のグラフと、第１の動作の改善値のグラフと、今後の第１の動作の改善の期待値のグラフとを、ディスプレイに表示するステップをさらに含む。

ある局面において、方法は、第１の時間および第２の時間の実行時間の差分または比率に基づいて、改善の期待値の大きいリハビリテーションを推定するステップをさらに含む。

ある局面において、第１および第２の記録を生成するステップは、それぞれ、カメラから、被介護者の撮像情報を取得するステップと、撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係の変化とに基づいて、被介護者の姿勢を特定するステップと、特定された姿勢の変化に基づいて、被介護者の動作を特定するステップとを含む。

ある局面において、被介護者の動作を特定するステップは、撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係との変化量を推定するステップと、推定した変化量に基づいて、データベースから近い変化パターンを検索するステップと、データベースから検索された変化パターンに紐付いた動作を取得するステップとを含む。

ある局面において、方法は、被介護者の生活場所に設置されたカメラによる撮像情報に含まれる第１の動作を抽出するステップと、抽出された第１の動作に基づいて、第１の時間を算出するステップと、非日常生活の場所に設置されたカメラによる撮像情報に含まれる第１の動作を抽出するステップと、抽出された第１の動作に基づいて、第２の時間を算出するステップとをさらに含む。

ある局面において、第１の動作は歩行動作を含む。方法は、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれる被介護者の位置の変化量とに基づいて、歩行動作に関する第１の時間を算出するステップをさらに含む。

ある局面において、第１の動作は起床動作を含む。方法は、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれるベッド上での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起床動作に関する第１の時間を算出するステップをさらに含む。

ある局面において、第１の動作は起立動作を含む。方法は、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれるベッド付近または椅子付近での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起立動作に関する第１の時間を算出するステップをさらに含む。

他の実施の形態に従うと、リハビリテーションを支援するリハビリテーション支援システムが提供される。このリハビリテーション支援システムは、被介護者の生活環境また非日常生活環境の各々に設置される複数の端末装置と通信する通信部と、プロセッサーとを備える。通信部は、生活環境に設置された端末装置から、被介護者の日常生活下の第１の動作を記録した第１の記録を受信し、非日常生活環境に設置された端末装置から、被介護者の非日常生活下の第１の動作を記録した第２の記録を受信する。プロセッサーは、第１および第２の記録の比較に基づいて、日常生活下の第１の動作の実行に要する第１の時間と、非日常生活下の第１の動作の実行に要する第２の時間とを比較し、第１の時間と、第２の時間との比較の結果に基づいて、第１の動作の改善の期待値を算出する。

ある局面において、プロセッサーは、第１の時間および第２の時間の実行時間の差分、または第１の時間および第２の時間の実行時間の比率に基づいて、第１の動作の改善の期待値を算出する。

ある局面におけるリハビリテーション支援システムにおいて、第２の記録は、リハビリテーション中または体力測定中の動作の記録を含む。

ある局面におけるリハビリテーション支援システムにおいて、第１の動作は、歩行動作または頭部の高さ変化が伴う姿勢変化の動作を含む。

ある局面において、通信部は、生活環境に設置された端末装置から、日常生活下において、被介護者による動作の複数の記録を受信する。プロセッサーは、各動作の記録の各々に含まれる第１の動作の実行時間の変化量に基づいて、第１の動作の改善値を算出する。

ある局面において、通信部は、第１の時間の変化量のグラフと、第２の時間の変化量のグラフと、第１の動作の改善値のグラフと、今後の第１の動作の改善の期待値のグラフとをディスプレイに表示させるための情報を外部の装置に送信する。

ある局面において、プロセッサーは、第１の時間および第２の時間の実行時間の差分または比率に基づいて、改善の期待値の大きいリハビリテーションを推定する。

ある局面において、通信部は、複数の端末装置の各々から被介護者の撮像情報を受信する。プロセッサーは、撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係の変化とに基づいて、被介護者の姿勢を特定し、特定された姿勢の変化に基づいて、被介護者の動作を特定する。

ある局面において、リハビリテーション支援システムは、撮像情報を解析するためのデータを記憶するデータベースをさらに備える。プロセッサーは、撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係との変化量を推定し、推定した変化量に基づいて、データベースから近い変化パターンを検索し、データベースから検索された変化パターンに紐付いた動作を取得する。

ある局面において、プロセッサーは、生活環境に設置された端末装置から受信した撮像情報に含まれる第１の動作を抽出し、当該抽出された第１の動作に基づいて、第１の時間を算出し、非日常生活環境に設置された端末装置から受信した撮像情報に含まれる第１の動作を抽出し、当該抽出された第１の動作に基づいて、第２の時間を算出する。

ある局面において、第１の動作は歩行動作を含む。プロセッサーは、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれる被介護者の位置の変化量とに基づいて、歩行動作に関する第１の時間を算出する。

ある局面において、第１の動作は起床動作を含む。プロセッサーは、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれるベッド上での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起床動作に関する第１の時間を算出する。

ある局面において、第１の動作は起立動作を含む。プロセッサーは、撮像情報のタイムスタンプの変化量と、撮像情報に含まれるベッド付近または椅子付近での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起立動作に関する第１の時間を算出する。

ある実施の形態に従うと、介護者の動作ごとのリハビリテーションによる改善の期待値を算出することが可能である。

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

ある実施の形態に従うリハビリテーション支援システムの構成の一例を示す図である。 居室９００における入居者８００の動作記録の概要の一例を示す図である。 センサーボックス１００および携帯端末３００のハードウェア構成の一例を示す図である。 管理者端末３０または管理装置２００として使用され得る情報処理装置４００のハードウェア構成の一例を示す図である。 居室９００における入居者８００の動作記録の一例を示す図である。 リハビリテーション室９５０における入居者８００の動作記録の一例を示す図である。 日常生活下の入居者８００の歩行速度と、非日常生活下の入居者８００の歩行速度との比較の一例を表す図である。 ある実施の形態に従うリハビリテーション支援システムにおける入居者８００の姿勢推定方法の一例を示す図である。 入居者８００の起床の動作の改善の期待値の算出の一例を示す図である。 入居者８００の起立の動作の改善の期待値の算出の一例を示す図である。 管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１１００の一例を示す図である。 管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１２００の一例を示す図である。 管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１３００の一例を示す図である。 リハビリテーション支援システムの応用の一例を示す図である。 管理装置２００が動作記録を収集する処理の流れを示す図である。 携帯端末３００がリハビリテーション支援システムの分析結果を表示する処理の流れを示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

（システム構成）
最初に、図１および図２を参照して、リハビリテーション支援システムの全体像について説明する。図１は、本実施の形態に従うリハビリテーション支援システムの構成の一例を示す図である。図１を参照して、リハビリテーション支援システムの概要および用途について説明する。本実施の形態に従うリハビリテーション支援システムは、主に高齢者のいる住居、特別老人ホームや介護施設など（以下、総称して「施設」と呼ぶ）で使用されることを想定している。以降の説明において、施設内で介護を受ける側である被介護者を「入居者」と呼ぶ。さらに、施設内で介護作業を行う側の介護者を「スタッフ」と呼ぶ。

リハビリテーション支援システムは、施設内における入居者の様々な動作ごと（歩行、起床および起立など）の実行時間を正確に計測し、当該計測結果に基づいて、動作ごとのリハビリテーションによる改善の期待値（伸び代）を推定する。ここでの「起床」とは、臥位（寝た状態）から座位（座った状態）に移行すること、すなわちベッドなどで寝た状態から上半身を起こす動作を指す。「起立」とは、座位から立位に移行すること、すなわち椅子などに座った状態から立ち上がる動作を指す。また、これ以降の説明における、ある動作の改善の期待値および改善値は、各々、ある動作に関係する運動能力の改善の期待値および改善値であってもよいし、ある動作の実行時間（の短縮）の改善の期待値および改善値であってもよい。

リハビリテーション支援システムは、センサーボックス１００と、管理者端末３０と、管理装置２００とを含む。リハビリテーション支援システムは、さらに、交換装置１２と、ゲートウェイサーバー１１と、スタッフの携帯端末３００とを含んでいてもよい。

施設１０は、少なくとも、居室９００と、リハビリテーション室９５０とを備える。居室９００は、入居者８００が日常生活を送るための部屋である。リハビリテーション室９５０は、入居者８００が運動能力の向上などを目的としたリハビリテーションまたは体力測定などを行なう部屋である。図１に示す例では、入居者８００Ａが、居室９００で日常生活を送っており、入居者８００Ｂが、リハビリテーション室９５０でリハビリテーションを受けている。

ゲートウェイサーバー１１は、施設１０の内部ネットワークと、施設１０の外部ネットワークとを相互接続する。内部ネットワークは、有線と無線とからなるローカルネットワークであってもよい。外部ネットワークは、例えば、インターネット網や公衆電話回線網である。内部ネットワークまたは外部ネットワークに接続された機器は、例えば、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）／ＩＰ（Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）およびＩＣＭＰ（Internet Control Message Protocol）などの通信プロトコルを用いて、データを送受信する。

ある局面において、ゲートウェイサーバー１１は、セキュリティに関する機能を備えていてもよい。例えば、ゲートウェイサーバー１１は、ファイヤーウォールまたはフィルタリング機能などにより、外部ネットワークに接続された機器が、内部ネットワークの各機器にアクセスできないようにしてもよい。逆に、ゲートウェイサーバー１１は、内部ネットワークに接続された各機器に対して、外部ネットワーク上の特定のウェブページを参照できなくするなどの制限を設けてもよい。

交換装置１２は、施設１０の内部ネットワーク上の各機器を相互接続する。ある局面において、ルーターまたはスイッチが交換装置１２として使用されてもよい。交換装置１２は、複数のイーサーネット（登録商標）の通信ポートを備え、各機器とイーサーネットケーブルを介して接続され得る。さらに、交換装置１２は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）などに対応した無線アンテナを備えていてもよい。その場合、交換装置１２は、有線および無線の両方の手段で、各機器と通信し得る。図１に示す例では、交換装置１２の数は１であるが、交換装置１２の数はこれに限定されない。施設１０の内部ネットワークは、複数の交換装置１２の組み合わせによって構成されてもよい。

アクセスポイント１３は、無線アンテナを備えており、無線通信を介して、各機器を内部ネットワークに接続する。ある局面において、Ｗｉ－Ｆｉルーターが、アクセスポイント１３として使用されてもよい。ある局面において、交換装置１２およびアクセスポイント１３は、一体型であってもよい。

管理装置２００は、リハビリテーション支援システムのプログラムや各種データを管理する。また、管理装置２００は、入居者８００の居室９００（日常生活環境）における動作記録と、入居者８００のリハビリテーション室９５０（非日常生活環境）における動作記録とを保存する。管理装置２００は、これら各環境における動作記録の比較結果に基づいて、入居者８００の動作の改善の期待値を算出する。ある局面において、管理装置２００は、入居者８００の複数種類の動作についての記録を保存してもよい。その場合、管理装置２００は、各動作の改善の期待値を算出し、当該推定結果に基づいて、リハビリテーションプランを選択し、スタッフに提示し得る。管理者端末３０は、施設１０の管理者が管理装置２００にログインするための端末として使用され得る。

また、他の局面において、管理装置２００は、外部ネットワーク上のクラウドサーバーであってもよい。その場合、管理装置２００は、ゲートウェイサーバー１１を介して、内部ネットワークの各機器と通信することになる。他の局面において、管理装置２００は、管理者端末３０と一体型であってもよい。

センサーボックス１００は、センサーボックス１００に内蔵されたカメラおよびセンサーと、居室９００内の他の各種センサーと連携することにより、各居室９００内の入居者８００の動作記録（「日常動作の記録」と呼ぶ）を取得し得る。センサーボックス１００は、内部ネットワークを介して、管理装置２００に、取得した入居者８００の日常動作の記録を送信する。また、センサーボックス１００は、リハビリテーション室９５０にも設置され得る。リハビリテーション室９５０のセンサーボックス１００は、入居者８００のリハビリテーションにおける動作記録を取得する。これ以降、リハビリテーションまたは体力測定などの非日常下における動作記録を「非日常動作の記録」と呼ぶ。

センサーボックス１００は、内部ネットワークを介して、管理装置２００に、取得した入居者８００の非日常動作の記録を送信する。これ以降の説明で、「日常動作の記録」および「非日常動作の記録」を総称するときは「動作記録」と呼ぶ。

入居者８００の動作記録は、例えば、カメラによって撮像された撮像情報（映像または画像）である。入居者８００の動作記録は、一例として、立位の状態で入居者８００の位置が変化する「歩行」と、入居者８００の体勢が臥位から座位に変化する「起床」と、入居者８００の体勢が座位から立位に変化する「起立」とを含む。ある局面において、入居者８００の動作記録は、上記の動作以外の任意の動作を含んでいてもよい。

ある局面において、センサーボックス１００は、居室９００またはリハビリテーション室９５０における入居者８００の動作記録を解析し、当該解析結果を管理装置２００に送信してもよい。解析結果は、一例として、入居者８００の動作記録に含まれる歩行、起床および起立などの動作の抽出結果と、抽出された各動作の動作時間または動作速度とを含み得る。その場合、センサーボックス１００は、動作記録に含まれる個別の動作と、各動作の開始および終了のタイムスタンプ（または動作速度）と、入居者８００、居室９００またはリハビリテーション室９５０を識別する情報とを管理装置２００に送信してもよい。

センサーボックス１００は、さらに、位置情報を管理装置２００に送信してもよい。ここでの位置情報とは、居室９００、リハビリテーション室９５０、食堂およびその他の共有スペースなどに関する情報を含んでいてもよい。他の局面において、センサーボックス１００は、取得した情報の全てまたは一部を携帯端末３００に送信してもよい。その場合、携帯端末３００は、センサーボックス１００から取得した各種情報を管理装置２００に送信し得る。

センサーボックス１００は、居室９００内の入居者８００の動作を検出するためのセンサーを内蔵する。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。さらに他の例は、ケアコール子機５００、ドアセンサー５１０、トイレセンサー５２０、臭いセンサー５３０、または、バイタルセンサー５４０である。センサーボックス１００は、センサーとして、これらのセンサー中の少なくとも一つを含む。

携帯端末３００は、施設１０で介護に従事するスタッフにより使用される。スタッフは、携帯端末３００を用いて、入居者８００の非日常動作の記録を管理装置２００に送信し得る。スタッフは、携帯端末３００を用いて、入居者８００のリハビリテーションまたは体力測定などを行なう。例えば、スタッフは、携帯端末３００をストップウォッチとして使用して、歩行、起床および起立などの動作の時間を計測し得る。その場合、携帯端末３００は、各動作のタイムスタンプ（開始時間および終了時間）を管理装置２００に送信し得る。

ある局面において、管理装置２００は、センサーボックス１００から受信した入居者８００の非日常動作の記録と、携帯端末３００から受信したタイムスタンプとを紐付けて管理してもよい。他の局面において、管理装置２００は、センサーボックス１００から受信した動作記録のみを保存してもよい。その場合、リハビリテーション室９５０における記録は、センサーボックス１００のみにより行なわれる。

図１の例では、施設１０に含まれる居室９００およびリハビリテーション室９５０の数は各々１つであるが、本実施の形態に従うリハビリテーション支援システムは、任意の数の居室９００と、任意の数のリハビリテーション室９５０を持つ施設１０で使用することができる。同様に、携帯端末３００、アクセスポイント１３および交換装置１２などの他の機器の数に関しても、図１の例示に限定されない。

居室９００は、設備として、例えば、ベッド９０１、トイレ９０２、および、家具９０３を含む。居室９００のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー５１０が設置されている。トイレ９０２のドアには、トイレ９０２の開閉を検出するトイレセンサー５２０が設置されている。ベッド９０１には、入居者８００の排泄情報を取得する臭いセンサー５３０が設置されている。入居者８００は、当該入居者８００のバイタル情報を検出するバイタルセンサー５４０を装着している。検出されるバイタル情報の一例は、入居者の体温である。他の例は、入居者の呼吸である。さらに他の例は、入居者の心拍数である。さらに他の例は、これらの情報の中の２以上の種類の情報である。居室９００では、入居者８００はケアコール子機５００を操作することができる。

図２は、居室９００における入居者８００の動作記録の概要の一例を示す図である。センサーボックス１００と、管理装置２００と、携帯端末３００とは、互いに有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して接続され得る。図２に示す例は、居室９００であるが、リハビリテーション支援システムは、リハビリテーション室９５０においても同様の手順で入居者８００の動作記録を取得し得る。

センサーボックス１００は、カメラ１０５と、任意のセンサー２６０（マイク、赤外線センサー、ドップラーセンサーまたはこれらの組み合わせなど）とを含む。センサーボックス１００は、一例として、センサー２６０が入居者８００の動作を検知したときのみ、カメラ１０５で入居者８００の動作を撮影し、撮像情報を動作記録として管理装置２００に送信してもよい。他の例として、センサーボックス１００は、常に入居者８００の動作を撮影し続け、センサー２６０から一定間隔で取得した検出値を付加した撮像情報を、動作記録として管理装置２００に送信してもよい。

管理装置２００は、受信した動作記録を解析して、入居者ごとに、複数種類の動作と、当該動作の実行時間（または実行速度）とを保存し得る。管理装置２００は、入居者８００の日常動作の記録と、入居者８００の非日常動作の記録とを比較し、その差分に基づいて、各動作の改善の期待値を算出する。また、管理装置２００は、各動作に紐付けられたリハビリテーションプランの中から最適なリハビリテーションプランを選択し得る。携帯端末３００は、管理装置２００から、入居者８００の各動作の改善の期待値と、選択されたリハビリテーションプランとを取得し、取得した情報をディスプレイに表示し得る。

カメラ１０５は、居室内を撮影し、撮影によって得られた撮像情報をセンサーボックス１００に送信する。ある局面において、カメラ１０５は、可動軸が２軸以上の可動式カメラであってもよい。他の局面において、カメラ１０５は、赤外線カメラであってもよい。さらに、カメラ１０５は、可動式の赤外線カメラであってもよい。その場合、センサーボックス１００は、夜間の消灯時間においても、入居者８００の睡眠を妨げることなく、居室１０１内を撮影することができる。さらに、他の局面において、カメラ１０５は、通常のカメラおよび外線カメラの両方を含んでいてもよい。その場合、センサーボックス１００は、通常のカメラにより日中の居室９００内を撮影し、赤外線カメラにより夜間の居室９００内を撮影し得る。

センサー２６０は、入居者８００の動作を検出または解析のためのデータを取得し得る。センサー２６０は、例えば、入居者８００の動作の開始時間、動作の終了時間および位置情報などを取得し得る。センサーボックス１００または管理装置２００は、撮像情報と、センサー２６０から取得した情報とに基づいて、高精度に入居者８００の動作を解析することができる。

ある局面において、リハビリテーション室９５０での入居者８００の各動作のタイムスタンプは、スタッフが携帯端末３００を使用して記録してもよい。その場合、管理装置２００は、携帯端末３００からタイムスタンプを取得し、センサーボックス１００から撮像情報を取得し、これらの情報に基づいて、入居者８００の動作を解析する。

（ハードウェア構成）
次に、図３および図４を参照して、センサーボックス１００、携帯端末３００および管理装置２００のハードウェア構成について説明する。図３は、センサーボックス１００および携帯端末３００のハードウェア構成の一例を示す図である。図３を参照して、センサーボックス１００および携帯端末３００のハードウェア構成と、各構成の機能とについて説明する。

センサーボックス１００は、居室９００またはリハビリテーション室９５０における入居者８００の動作を撮影し、動作記録として、撮影した画像を管理装置２００に送信する。センサーボックス１００は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。

制御装置１０１は、センサーボックス１００を制御する。制御装置１０１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。

ＲＯＭ１０２は、制御装置１０１が実行する各種プログラムおよび設定を保存し得る。ＲＡＭ１０３は、ＲＯＭ１０２または記憶装置１０８からロードされたプログラムなどを一時的に記憶する。制御装置１０１は、ＲＡＭ１０３に読み込まれたプログラムを実行する。

通信インターフェイス１０４は、アンテナ（図示せず）などに接続される。センサーボックス１００は、当該アンテナを介して、他の通信機器との間でデータをやり取りする。他の通信機器は、例えば、管理装置２００、携帯端末３００、アクセスポイント１３およびその他の通信端末などを含む。ある局面において、通信インターフェイス１０４は、有線接続で他の通信機器と接続されてもよい。

カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含み、夜間でも居室９００の内部を表わす映像および／または写真を撮影できる。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサーやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１００およびカメラ１０５は、一体的に構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。

ドップラーセンサー１０６は、例えばマイクロ波ドップラーセンサーであり、電波を放射および受信して、居室９００内の物体の挙動（動作）を検出する。これにより、居室９００内の入居者８００の生体情報が検出され得る。一例では、ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室９００のベッド９０１に向けて放射し、入居者８００で反射したマイクロ波（以下「反射波」という。）を受信する。反射波は、入居者８００の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者８００の呼吸状態や心拍数を検出し得る。ドップラーセンサー１０６は、図２で示した入居者８００の動作を検出するセンサー２６０に相当する。ある局面において、センサーボックス１００は、ドップラーセンサー１０６以外にも入居者８００の動作を検出する任意のセンサーを備えていてもよい。

無線通信装置１０７は、ケアコール子機５００、ドアセンサー５１０、トイレセンサー５２０、臭いセンサー５３０、および、バイタルセンサー５４０からの各信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。例えば、ケアコール子機５００は、ケアコールボタン５０１を備える。ケアコールボタン５０１が操作されると、ケアコール子機５００は、当該操作があったことを示す信号を無線通信装置１０７へ送信する。ドアセンサー５１０、トイレセンサー５２０、臭いセンサー５３０、および、バイタルセンサー５４０のそれぞれは、それぞれの検出出力を無線通信装置１０７へ送信する。

記憶装置１０８は、例えば、ハードディスクや外付けの記憶装置などの記憶媒体である。記憶装置１０８は、カメラ１０５によって取得された撮像情報と、ドップラーセンサー１０６の検出情報とを保存し得る。ある局面において、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）が、記憶装置１０８として使用されてもよい。

携帯端末３００は、入居者８００の各動作の改善の期待値、および管理装置２００によって提案されたリハビリテーションプランなどを表示する。また、携帯端末３００は、入居者８００の非日常動作の記録の入力を受け付けて、受け付けた非日常動作の記録を管理装置２００に送信する。携帯端末３００は、制御装置３０１と、ＲＡＭ３０３と、通信インターフェイス３０４と、ディスプレイ３０５と、入力デバイス３０６と、内部メモリー３２０とを含む。

制御装置３０１は、携帯端末３００を制御する。制御装置３０１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。ＲＡＭ３０３は、内部メモリー３２０からロードされたプログラムなどを一時的に記憶する。制御装置３０１は、ＲＡＭ３０３に読み込まれたプログラムを実行する。

通信インターフェイス３０４は、アンテナ（図示せず）などに接続される。携帯端末３００は、当該アンテナおよびアクセスポイント１３を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、例えば、センサーボックス１００、管理装置２００などを含む。

ディスプレイ３０５は、例えば液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイによって実現される。入力デバイス３０６は、例えばディスプレイ３０５に重ねられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末３００に対する各種操作をタッチ操作で受け付け、当該操作の内容を制御装置３０１へ出力する。ディスプレイ３０５は、介護記録を入力するための画面を表示し、スタッフの介護記録の入力を受け付けてもよい。

内部メモリー３２０は、例えば、ｅＭＭＣ（Embedded Multimedia Card）などの記憶媒体である。一例として、内部メモリー３２０は、制御装置３０１によって実行されるプログラムを格納するが、当該プログラムは、制御装置３０１がアクセス可能な記憶装置であれば、内部メモリー３２０以外の記憶装置に格納されていてもよい。

図４は、管理者端末３０または管理装置２００として使用され得る情報処理装置４００のハードウェア構成の一例を示す図である。図４を参照して、情報処理装置４００のハードウェア構成と、各構成の機能とについて説明する。情報処理装置４００は、一例として、ＰＣ（Personal Computer）またはワークステーションであってもよい。

情報処理装置４００は、制御装置２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、通信インターフェイス２０４と、表示インターフェイス２０５と、操作インターフェイス２０７と、記憶装置２２０とを含む。

制御装置２０１は、情報処理装置４００を制御する。制御装置２０１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。

ＲＯＭ２０２は、制御装置２０１が実行する各種プログラムおよび設定を保存し得る。ＲＡＭ２０３は、ＲＯＭ２０２または記憶装置２２０からロードされたプログラムなどを一時的に記憶する。制御装置２０１は、ＲＡＭ２０３に読み込まれたプログラムを実行する。

通信インターフェイス２０４には、アンテナ（図示せず）などが接続される。情報処理装置４００は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、例えば、センサーボックス１００を含む。

表示インターフェイス２０５は、ディスプレイ２０６と接続され、制御装置２０１などからの指令に従って、ディスプレイ２０６に対して、画像を表示するための画像信号を送出する。ある局面において、ディスプレイ２０６は、入居者８００の各動作の改善の期待値、リハビリテーションプランおよびリハビリテーションの記録などを表示し得る。

操作インターフェイス２０７は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子であり、入力デバイス２０９に接続される。操作インターフェイス２０７は、入力デバイス２０９からのユーザー操作を示す信号を受ける。入力デバイス２０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、またはユーザーの入力操作を受け付けることが可能なその他の装置である。

記憶装置２２０は、例えば、ハードディスクや外付けの記憶装置などの記憶媒体である。記憶装置２２０は、一例として、日常動作の記録、非日常動作の記録、動作記録の解析結果、各入居者８００の各動作の改善の期待値および各入居者８００のリハビリテーションの記録などを保存する。ある局面において、ＨＤＤまたはＳＳＤが、記憶装置２２０として使用されてもよい。

（動作ごとの改善の期待値の推定方法）
次に、図５～図１０を参照して、リハビリテーション支援システムにおける入居者８００の動作記録の取得処理と、取得した動作記録の解析処理と、解析結果の表示処理とについて説明する。

まず、図５～図７を参照して、一例として、動作記録の取得と、動作記録に含まれる動作「歩行」の抽出と、入居者８００の歩行の改善の期待値の推定方法とを説明する。

図５は、日常動作の記録の一例を示す図である。図５に示す例は、居室９００の天井に設けられたセンサーボックス１００のカメラ１０５から見た居室９００である。行動導線５８０は、入居者８００が移動した軌跡を表す。

センサーボックス１００は、カメラ１０５により、居室９００を撮像する。センサーボックス１００は、当該撮像情報にタイムスタンプおよびセンサー２６０の検出データなど付加して、日常動作の記録を生成する。センサーボックス１００は、定期的に、日常動作の記録を管理装置２００に送信する。

管理装置２００は、日常動作の記録に含まれる撮像情報およびセンサー２６０の検出データを解析し、行動導線５８０を抽出する。次に、管理装置２００は、行動導線５８０に基づく入居者８００の位置の変化量と、入居者８００の位置が変化するときのタイムスタンプとに基づいて、日常生活下の入居者８００の歩行速度を算出する。ある局面において、センサーボックス１００が日常生活下の入居者８００の歩行速度を算出し、当該算出の結果を管理装置２００に送信してもよい。

図６は、非日常動作の記録の一例を示す図である。図６に示す例では、入居者８００は、スタッフの指導を受けながら、歩行のリハビリテーションを受けている。センサーボックス１００は、居室９００と同様にリハビリテーション室９５０の天井に設けられている。

入居者８００は、スタッフの指示に従いスタート地点６０１からゴール地点６０２まで歩行する。センサーボックス１００は、カメラ１０５により、一例として、入居者８００がリハビリテーションを受けているときのリハビリテーション室９５０を撮像する。センサーボックス１００は、当該撮像情報にタイムスタンプおよびセンサー２６０の検出データなど付加して、非日常動作の記録を生成する。センサーボックス１００は、非日常動作の記録を管理装置２００に送信する。

管理装置２００は、図５の説明と同様の手順で、一例として、リハビリテーション中の入居者８００の歩行速度を算出する。ある局面において、センサーボックス１００がリハビリテーション中の入居者８００の歩行速度を算出し、当該算出の結果を管理装置２００に送信してもよい。管理装置２００は、入居者８００の日常生活下の歩行速度と非常生活下の歩行速度との比較結果に基づいて、入居者８００の歩行の改善の期待値を算出する。一例として、日常生活下の歩行速度と、リハビリテーション中の歩行速度との比較について説明したが、管理装置２００の比較対象はこれに限定されるものではない。管理装置２００は、入居者８００の日常生活下の歩行速度と、任意の非常生活下の歩行速度との比較結果に基づいて、入居者８００の歩行の改善の期待値を算出し得る。ある局面において、ここでの比較結果とは、歩行速度の差分であってもよいし、比率であってもよい。

図７は、入居者８００の日常生活下の歩行速度と、非日常生活下の歩行速度との比較の一例を表す図である。図７に示すように、入居者８００は、通常、日常生活にて歩行する場合と比較して、リハビリテーションまたは体力測定などの非日常生活下にて全力で歩行するときのほうが速く歩行できる場合が多い。なぜならば、入居者８００は、リハビリテーションまたは体力測定の場合、スタッフ（コーチ）の指導に基づいて、全力で歩行するためである。

管理装置２００は、入居者８００の日常生活下の歩行速度と、非日常生活下の歩行速度とを比較し、それぞれの環境の歩行速度の差分を歩行の改善の期待値（伸び代）であると推定し得る。例えば、管理装置２００は、非日常生活下の歩行速度が日常生活下の歩行速度よりも非常に速い場合（差分が大きい場合）、入居者８００は日常生活で余力を残しており、歩行の改善の期待値が高いと判定する。

ある局面において、管理装置２００は、日常生活下の歩行速度と、非日常生活下の歩行速度との比率に基づいて、入居者８００の歩行の改善の期待値を判定してもよい。例えば、比率を「非日常生活下の歩行速度／日常生活下の歩行速度」と定義した場合、比率が限りなく１に近いとき、管理装置２００は、入居者８００の歩行の改善の期待値は低いと判断し得る。逆に、比率が１よりある程度以上大きいとき、管理装置２００は、入居者８００の歩行の改善の期待値は高いと判断し得る。

次に、図８～図１０を参照して、動作記録に含まれる動作「起床」および「起立」の抽出と、入居者８００の起床および起立の改善の期待値の推定方法とを説明する。

図８は、本実施の形態に従うリハビリテーション支援システムにおける入居者８００の姿勢推定方法の一例を示す図である。管理装置２００は、動作記録に基づいて入居者８００の姿勢を推定し、入居者８００の姿勢の変化を検出することで、入居者８００の動作を推定し得る。入居者８００の姿勢推定方法は、次の４つのステップを含む。

ステップ８５０において、管理装置２００は、動作記録から、時系列が連続した複数の画像を抽出する。ある局面において、管理装置２００は、ある一定期間の映像を抽出してもよい。

ステップ８６０において、管理装置２００は、ステップ８５０にて抽出した各画像に含まれる入居者８００を特定する。ある局面において、管理装置２００は、既存の画像認識技術を用いて、画像に含まれる入居者８００を特定してもよい。ステップ８７０において、管理装置２００は、ステップ８５０にて抽出した各画像に含まれる入居者８００の頭部の大きさと、頭部および全身の関節の位置とを特定する。

ステップ８８０において、管理装置２００は、時系列順に隣接する画像同士を比較し、入居者８００の頭部の大きさの変化と、頭部および全身の関節の位置関係の変化とに基づいて、入居者８００の動作を推定する。各画像にはタイムスタンプが紐付けられており、管理装置２００は、タイムスタンプに基づいて、入居者８００の動作の速度も算出し得る。

ある局面において、管理装置２００は、記憶装置２２０に、入居者８００の頭部の大きさの変化と、頭部および全身の関節の位置関係とのパターン情報と、入居者８００の姿勢とを関連付けた第１の関連情報を記憶してもよい。その場合、管理装置２００は、当該第１の関連情報に基づいて、各画像における入居者８００の姿勢を推定し得る。さらに、管理装置２００は、各画像における入居者８００の姿勢の変化に基づいて、入居者８００の動作を推定し得る。一例として、管理装置２００は、入居者８００の姿勢が座位から立位に変化した場合は、入居者８００は動作「起立」をしたと推定する。

他の局面において、管理装置２００は、記憶装置２２０に、入居者８００の頭部の大きさの変化量と、頭部および全身の関節の位置関係の変化量とのパターン情報と、入居者８００の動作とを関連付けた第２の関連情報を記憶してもよい。その場合、管理装置２００は、連続した各画像において入居者８００の頭部の大きさと、頭部および全身の関節の位置関係とがどのように変化したかに基づいて、直接、入居者８００の動作を推定し得る。また、他の局面において、管理装置２００は、第１の関連情報および第２の関連情報を組み合わせて、入居者８００の動作を推定してもよい。

図９は、入居者８００の起床の動作の改善の期待値の算出の一例を示す図である。管理装置２００は、図８を参照して説明した入居者８００の動作の推定処理を用いて、居室９００およびリハビリテーション室９５０の各々における動作記録から、入居者８００の起床の動作を抽出する。被介護者は、ベッド上で起床動作を行なう可能性が高い。そこで、ある局面において、管理装置２００は、動作記録に含まれるベッド上での被介護者の姿勢の変化量に基づいて、起床動作の姿勢の変化を求め、さらに、姿勢の変化の開始時および終了時のタイムスタンプから起床動作の実行時間を算出してもよい。

図９に示すように、入居者８００は、ベッドの上で臥位から座位に姿勢を変化させている（起床している）。このとき、センサーボックス１００は、カメラ１０５により、少なくとも、臥位の入居者８００の画像９６０と、座位の入居者８００の画像９６１とを撮像し得る。

画像９６０と、画像９６１とを比較すると、座位は、臥位に対して、頭部の面積が大きくなり、かつ足首関節と膝関節との距離が短くなることがわかる。管理装置２００は、第１の関連情報または／および第２の関連情報を参照することで、これらの画像９６０，９６１に映る入居者８００の姿勢および動作（姿勢の変化）を特定する。

また、管理装置２００は、動作記録に紐付けられたタイムスタンプに基づいて、居室９００およびリハビリテーション室９５０の各々における入居者８００の起床の動作に要した時間を算出する。管理装置２００は、居室９００における入居者８００の起床の動作に要した時間と、リハビリテーション室９５０における入居者８００の起床の動作に要した時間とを比較して、当該比較の結果に基づいて入居者８００の起床の改善の期待値を算出する。

図１０は、入居者８００の起立の改善の期待値の算出の一例を示す図である。管理装置２００は、図８を参照して説明した入居者８００の動作の推定処理を用いて、居室９００およびリハビリテーション室９５０の各々における動作記録から、入居者８００の起立の動作を抽出する。被介護者は、ベッドまたは椅子付近で起立動作を行なう可能性が高い。そこで、ある局面において、管理装置２００は、動作記録に含まれるベッドまたは椅子付近での被介護者の姿勢の変化量に基づいて、起立動作の姿勢の変化を求め、さらに、姿勢の変化の開始時および終了時のタイムスタンプから起床動作の実行時間を算出してもよい。

図１０に示すように、入居者８００は、ベッドまたは椅子に座った状態（座位）から、立位に姿勢を変化させている（起床している）。このとき、センサーボックス１００は、カメラ１０５により、少なくとも、座位の入居者８００の画像１０００と、立位の入居者８００の画像１００１とを撮像し得る。

画像１０００と、画像１００１とを比較すると、立位は、座位に対して、頭部の面積が大きくなり、かつ全ての関節同士の距離が短くなることがわかる。管理装置２００は、第１の関連情報または／および第２の関連情報を参照することで、これらの画像１０００，１００１に映る入居者８００の姿勢および動作（姿勢の変化）を特定する。

また、管理装置２００は、動作記録に紐付けられたタイムスタンプに基づいて、居室９００およびリハビリテーション室９５０の各々における入居者８００の起立の動作に要した時間を算出する。管理装置２００は、居室９００における入居者８００の起立の動作に要した時間と、リハビリテーション室９５０における入居者８００の起立の動作に要した時間とを比較して、当該比較の結果に基づいて入居者８００の起立の改善の期待値を算出する。

ある局面において、管理装置２００は、歩行、起床および起立などの各動作の改善の期待値を算出し、各改善の期待値の比較の結果に基づいて、改善の期待値の大きいリハビリテーションプランを選択して、ディスプレイ２０６に表示してもよいし、管理者端末３０または携帯端末３００に送信してもよい。

［推定情報およびリハビリテーションの結果の可視化］
次に、図１１～図１４を参照して、管理装置２００が、各種情報（居室９００での入居者８００の動作記録、リハビリテーション室９５０での入居者８００の動作記録、各動作の改善の期待値および非日常動作の記録）を用いて、スタッフまたは入居者８００の家族に提示可能な画面、および、提供可能なサービスの一例を説明する。ある局面において、管理装置２００は、図１１～図１３に示す各画面をディスプレイ２０６に表示してもよいし、管理者端末３０または携帯端末３００に配信してもよい。

図１１は、管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１１００の一例を示す図である。最初に、画面１１００に含まれる各グラフについて説明する。画面１１００は、入居者８００の歩行の動作のリハビリテーションの推移を表す。画面１１００は、居室９００での歩行速度を表すグラフ１１０１と、リハビリテーション室９５０での歩行速度を表すグラフ１１０２と、歩行の改善の期待値を表すグラフ１１０３と、居室９００での歩行の改善値を表すグラフ１１０４と、リハビリテーション室９５０での歩行の改善値を表すグラフ１１０５と、を含む。管理装置２００は、複数回、センサーボックス１００から、居室９００における動作記録を取得し、動作記録に含まれる各動作（歩行、起床および起立など）の実行時間の変化に基づいて、日常生活における各動作の改善値を算出し得る。また、管理装置２００は、複数回、センサーボックス１００から、リハビリテーション室９５０における動作記録を取得し、動作記録に含まれる各動作の実行時間の変化に基づいて、リハビリテーションにおける各動作の改善値を算出し得る。

グラフ１１０３の値は、グラフ１１０１および１１０２の差分の大きさに反比例する。グラフ１１０４の値は、グラフ１１０１の推移に比例する。グラフ１１０５の値は、グラフ１１０２の推移に比例する。

次に、各グラフを分析することで得られる入居者８００の情報について説明する。第１の例として、スタッフは、グラフ１１０１の推移と、グラフ１１０２の推移とを比較することで、次のことがわかる。２０１９年１０月において、グラフ１１０１および１１０２の間には大きな差がある。２０２０年２月には、グラフ１１０１および１１０２の間の差は非常に小さくなっている。このことから、スタッフは、入居者８００はリハビリテーションを続けたことで、居室９００（日常生活環境）においても、リハビリテーション室９５０（非日常生活環境）での全力の歩行に近いパフォーマンスで歩行できるようになったことを読み取ることができる。

第２の例として、スタッフは、グラフ１１０４および１１０５の推移を見ることで、次のことがわかる。グラフ１１０４の値は、２０１９年１０月～２０２０年１月までの期間で順調に増加している。このことから、スタッフは、日常生活環境における入居者８００の歩行が改善していることを読み取ることができる。一方で、グラフ１１０５の値の変化は全期間を通して小さい。このことから、スタッフは、入居者８００の全力の歩行はすでに改善の上限に近いことを読み取ることができる。

第３の例として、スタッフは、グラフ１１０３の推移を見ることで、次のことがわかる。グラフ１１０３は、２０１９年１０月～２０２０年１月までの期間で減少しており、２０２０年１月以降は変化していない。このことから、スタッフは、入居者８００の歩行は十分に改善し、逆に改善の期待値は減少しており、リハビリテーションプランを別の動作のものに切り替えた方が、リハビリテーションが効果的になることを読み取ることができる。

図１２は、管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１２００の一例を示す図である。画面１２００は、グラフ１２０１，１２０２，１２０３，１２０４および１２０５を含む。グラフ１２０１，１２０２，１２０３，１２０４および１２０５の各々は、グラフ１１０１，１１０２，１１０３，１１０４および１１０５の各々に対応する。

スタッフは、グラフ１２０１および１２０２の各々の推移から、全期間と通して差が小さく、歩行の改善の期待値が低いことを読み取ることができる。また、スタッフは、グラフ１２０３～１２０５の各々の推移から、入居者８００の歩行が全く改善されていないことを読み取ることができる。この場合、スタッフは、即座にリハビリテーションプランを切り替える必要があると判断できる。

図１３は、管理装置２００が記憶する各種情報に基づいて生成される画面１３００の一例を示す図である。画面１３００は、グラフ１３０１，１３０２，１３０３，１３０４および１３０５を含む。グラフ１３０１，１３０２，１３０３，１３０４および１３０５の各々は、グラフ１１０１，１１０２，１１０３，１１０４および１１０５の各々に対応する。

スタッフは、グラフ１３０１および１３０２の各々の推移から、全期間を通して差が大きく、常に歩行の改善の期待値が高いことを読み取ることができる。また、グラフ１３０４および１３０５の両方が増加している。このことから、スタッフは、入居者８００の歩行が極めて順調に改善しており、現在のリハビリテーションプランを続けることが望ましいことを読み取ることができる。

ある局面において、管理装置２００は、図１１～図１３で説明した分析をプログラムとして実行し、分析結果を各画面１１００～１３００と共にスタッフに提示してもよい。その場合、管理装置２００は、各グラフを比較するときの評価基準となる複数の閾値を記憶する。一例として、管理装置２００は、グラフ１１０４の変化量に基づいて、日常生活環境における動作がどの程度改善しているか判別するための第１の閾値を記憶し得る。また、別の例として、管理装置２００は、グラフ１１０１および１１０２の差分の変化量に基づいて、日常生活環境における各動作の改善の期待値の大きさ（小さい、中程度、大きいなど）を判別するための第２の閾値を記憶し得る。

上述の各画面１１００～１３００は、歩行に関する画面であるが、各画面１１００～１３００の例は、歩行に関する画面に限られない。ある局面において、各画面１１００～１３００は、任意の動作に関する画面を含み得る。他の局面において、各画面１１００～１３００の生成および分析結果の生成は、これらの画面を表示する端末装置（携帯端末３００など）によって実行されてもよい。

図１４は、リハビリテーション支援システムの応用の一例を示す図である。図１４に示す例は、図１のリハビリテーション支援システムをクラウド環境と連携させた例（以下、「応用システム」と呼ぶ）である。最初に応用システムの構成について説明する。

応用システムは、図１の構成に加えて、サーバー１４０２と、端末装置１４０７とをさらに備える。サーバー１４０２は、ネットワーク１４０１を介して、管理装置２００と接続される。ある局面において、サーバー１４０２は、１以上のサーバーマシンによって構成されていてもよいし、クラウド環境で仮想的に実現されてもよい。他の局面において、端末装置１４０７は、ＰＣ、スマートフォンまたはタブレットなどの任意の情報処理端末であってもよい。

管理装置２００は、記憶装置２２０に保存してある各種情報（動作記録およびリハビリテーションの記録など）をサーバー１４０２にアップロードする。サーバー１４０２は、日常動作の記録に基づいて生成された居室データ１４０４と、非日常動作の記録に基づいて生成されたリハビリテーション室データ１４０５と、動作記録およびリハビリテーションの記録に基づいて生成された伸び代データ１４０６とをデータベース１４０３に記憶する。サーバー１４０２は、入居者８００ごとに、これらの各種データを記憶する。居室データ１４０４およびリハビリテーション室データ１４０５は、動作記録に加えて各動作の速度の情報を含んでいてもよい。

端末装置１４０７は、情報取得要求をサーバー１４０２に送信することで、これらの各種情報にアクセスすることができる。一例として、端末装置１４０７は、各画面１１００～１３００を表示し得る。また、他の例として、端末装置１４０７は、各画面１１００～１３００に加えて、管理装置２００による動作記録の分析結果および提案されたリハビリテーションプランを表示し得る。

スタッフは、これらの情報を参照しながら、リハビリテーションプランを検討でき、また、入居者８００の各動作の改善状況を適切に把握することができる。さらに、スタッフは、端末装置１４０７に表示される各種情報を入居者８００の家族に提示することで、どのようなリハビリテーションを行なっているか、入居者８００の状態はどのように推移しているかを説明することができる。

［システムの動作フロー］
図１５は、管理装置２００が動作記録を収集する処理の流れを示す図である。ある局面において、管理装置２００は、図１５の処理を行うためのプログラムを記憶装置２２０からＲＡＭ２０３に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。

ステップＳ１５１０において、管理装置２００は、各居室９００に設けられたセンサーボックス１００の各々から入居者８００の日常動作の記録を取得する。ステップＳ１５２０において、管理装置２００は、各リハビリテーション室９５０に設けられたセンサーボックス１００の各々から入居者８００の非日常動作の記録を取得する。

ステップＳ１５３０において、管理装置２００は、携帯端末３００からリハビリテーションの記録を取得する。ある局面において、リハビリテーションの記録は、リハビリテーション後にスタッフによって携帯端末３００に入力されてもよい。他の局面において、リハビリテーションの記録は、リハビリテーションを行なった時刻および入居者８００の識別情報などを含んでいてもよく、管理装置２００は、これらの情報に基づいて、日常動作の記録と、非日常動作の記録とを紐付けてもよい。また、他の局面において、センサーボックス１００が、日常動作の記録と、非日常動作の記録とのそれぞれに入居者８００の識別情報を付加してもよい。

ステップＳ１５４０において、管理装置２００は、クラウドシステム（サーバー１４０２）に、動作記録、リハビリテーションの記録およびそれらの分析結果を送信する。ある局面において、サーバー１４０２が、管理装置２００の役割を兼ねていてもよい。

図１６は、携帯端末３００がリハビリテーション支援システムの分析結果を表示する処理の流れを示す図である。ある局面において、携帯端末３００は、図１６の処理を行うためのプログラムを内部メモリー３２０からＲＡＭ３０３に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。

ステップＳ１６１０において、携帯端末３００は、管理装置２００から入居者８００の動作記録を取得する。ある局面において、携帯端末３００は、入居者８００の識別情報を含む情報取得要求を管理装置２００に送信することで、管理装置２００から入居者８００の動作記録を取得してもよい。他の局面において、携帯端末３００は、動作記録に加えて、非日常動作の記録または入居者８００の各動作の改善の期待値なども受信してもよい。

ステップＳ１６２０において、携帯端末３００は、入居者８００の動作記録に基づいて、入居者８００ごとの各動作の改善の期待値を算出する。携帯端末３００は、ステップＳ１６１０にて、入居者８００の各動作の改善の期待値を受信していた場合は、本ステップを実行しない。

ステップＳ１６３０において、携帯端末３００は、入居者８００の各動作の改善の期待値に基づいて、効果の高いリハビリテーションプランを選定する。ある局面において、携帯端末３００は、各動作に紐付いたリハビリテーションプランのリスト情報を予め記憶し、当該リハビリテーションプランのリスト情報に基づいて、リハビリテーションプランを選定してもよい。他の局面において、携帯端末３００は、本ステップの代わりに、リハビリテーションプランを管理装置２００から受信してもよい。

ステップＳ１６４０において、携帯端末３００は、入居者８００の動作記録およびリハビリテーションの記録に基づいて、リハビリテーションの経過情報を生成する。ある局面において、携帯端末３００は、本ステップの代わりに、リハビリテーションの経過情報を管理装置２００から受信してもよい。

ステップＳ１６５０において、携帯端末３００は、ステップＳ１６２０～Ｓ１６４０までの処理で求めた情報に基づいて、入居者８００のリハビリテーションに関するグラフおよび説明文を表示する。当該グラフは、図１１～図１３で説明したグラフに相当する。説明文は本ステップで表示されるグラフの分析結果である。ある局面において、携帯端末３００は、本ステップの処理を実行するかわりに、管理装置２００から入居者８００のリハビリテーションに関するグラフおよび説明文を受信して表示してもよい。

端末装置１４０７は、施設１０の外部において、上述した図１６の各ステップと同じ手順で、サーバー１４０２から受信した各種データに基づいて、入居者８００のリハビリテーションに関するグラフおよび説明文を生成し得る。

以上説明したように、本実施の形態に従うリハビリテーション支援システムは、入居者８００の日常動作の記録と非日常動作の記録とを比較することで、各動作の改善の期待値を求めて提示する。さらに、リハビリテーション支援システムは、各動作の改善の期待値に基づいて選択したリハビリテーションプランを提示し得る。当該処理により、スタッフは、客観的に入居者８００の各動作の改善の期待値に基づいて、適切なリハビリテーションプランを選択し得る。

また、リハビリテーション支援システムは、入居者８００の日常動作の記録と非日常動作の記録とリハビリテーションの記録とに基づいて、入居者８００の各動作（または運動能力）の改善状況を例えばグラフという形で客観的に示す。当該処理により、スタッフは、入居者８００の運動能力の改善状況を容易に確認し、適切なタイミングでリハビリテーションプランの継続または変更などの判断をすることができる。また、スタッフは、この視覚的に表示された情報を入居者８００の家族に提示することで、適切にリハビリテーションの内容とその結果を伝えて、家族から信頼を得ることができる。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された発明は、可能な限り、単独でも、組合わせても、実施することが意図される。

１０ 施設、１１ ゲートウェイサーバー、１２ 交換装置、１３ アクセスポイント、３０ 管理者端末、１００ センサーボックス、１０１，２０１，３０１ 制御装置、１０２，２０２ ＲＯＭ、１０３，２０３，３０３ ＲＡＭ、１０４，２０４，３０４ 通信インターフェイス、１０５ カメラ、１０６ ドップラーセンサー、１０７ 無線通信装置、２００ 管理装置、１０８，２２０ 記憶装置、２０５ 表示インターフェイス、２０６，３０５ ディスプレイ、２０７ 操作インターフェイス、２０９，３０６ 入力デバイス、２６０ センサー、３００ 携帯端末、３２０ 内部メモリー、４００ 情報処理装置、５００ ケアコール子機、５０１ ケアコールボタン、５１０ ドアセンサー、５２０ トイレセンサー、５３０ 臭いセンサー、５４０ バイタルセンサー、５８０ 行動導線、６０１ スタート地点、６０２ ゴール地点、８００ 入居者、９００ 居室、９０１ ベッド、９０２ トイレ、９０３ 家具、９５０ リハビリテーション室、９６０，９６１，１０００，１００１ 画像、１１００，１２００，１３００ 画面、１１０１，１１０２，１１０３，１１０４，１１０５，１２０１，１２０２，１２０３，１２０４，１２０５，１３０１，１３０２，１３０３，１３０４ グラフ、１４０１ ネットワーク、１４０２ サーバー、１４０３ データベース、１４０４ 居室データ、１４０５ リハビリテーション室データ、１４０６ 伸び代データ、１４０７ 端末装置。

Claims (26)

1. リハビリテーションを支援する情報を提供するためにコンピュータで実行される方法であって、
   被介護者の日常生活下の第１の動作を記録した第１の記録を生成するステップと、
   被介護者の非日常生活下の前記第１の動作を記録した第２の記録を生成するステップと、
   前記第１および第２の記録の比較に基づいて、日常生活下の前記第１の動作の実行に要する第１の時間と、非日常生活下の前記第１の動作の実行に要する第２の時間とを比較するステップと、
   前記第１の時間と、前記第２の時間との比較の結果に基づいて、前記第１の動作の改善の期待値を算出するステップとを含む、方法。
2. 前記第１の動作の改善の期待値を算出するステップは、前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の差分、または前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の比率に基づいて、前記第１の動作の改善の期待値を算出するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２の記録は、リハビリテーション中または体力測定中の動作の記録を含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記第１の動作は、歩行動作または頭部の高さ変化が伴う姿勢変化の動作を含む、請求項１～３のいずれかに記載の方法。
5. 日常生活下において、被介護者の動作を複数回記録するステップと、
   複数回記録された被介護者の動作の各々に含まれる前記第１の動作の実行時間の変化量に基づいて、前記第１の動作の改善値を算出するステップとをさらに含む、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
6. 前記第１の時間の変化量のグラフと、前記第２の時間の変化量のグラフと、前記第１の動作の改善値のグラフと、今後の前記第１の動作の改善の期待値のグラフとを、ディスプレイに表示するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の差分または比率に基づいて、改善の期待値の大きいリハビリテーションを推定するステップをさらに含む、請求項２～６のいずれかに記載の方法。
8. 前記第１および第２の記録を生成するステップは、それぞれ、
   カメラから、被介護者の撮像情報を取得するステップと、
   前記撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係の変化とに基づいて、被介護者の姿勢を特定するステップと、
   特定された姿勢の変化に基づいて、被介護者の動作を特定するステップとを含む、請求項１～７のいずれかに記載の方法。
9. 被介護者の動作を特定するステップは、
   前記撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係との変化量を推定するステップと、
   推定した前記変化量に基づいて、データベースから近い変化パターンを検索するステップと、
   前記データベースから検索された前記変化パターンに紐付いた動作を取得するステップとを含む、請求項８に記載の方法。
10. 被介護者の生活場所に設置されたカメラによる前記撮像情報に含まれる前記第１の動作を抽出するステップと、
    抽出された前記第１の動作に基づいて、前記第１の時間を算出するステップと、
    非日常生活の場所に設置されたカメラによる前記撮像情報に含まれる前記第１の動作を抽出するステップと、
    抽出された前記第１の動作に基づいて、前記第２の時間を算出するステップとをさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
11. 前記第１の動作は歩行動作を含み、
    前記方法は、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれる被介護者の位置の変化量とに基づいて、歩行動作に関する前記第１の時間を算出するステップをさらに含む、請求項８～１０のいずれかに記載の方法。
12. 前記第１の動作は起床動作を含み、
    前記方法は、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれるベッド上での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起床動作に関する前記第１の時間を算出するステップをさらに含む、請求項８～１１のいずれかに記載の方法。
13. 前記第１の動作は起立動作を含み、
    前記方法は、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれるベッド付近または椅子付近での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起立動作に関する前記第１の時間を算出するステップをさらに含む、請求項８～１２のいずれかに記載の方法。
14. 被介護者の生活環境また非日常生活環境の各々に設置される複数の端末装置と通信する通信部と、
    プロセッサーとを備え、
    前記通信部は、
    前記生活環境に設置された端末装置から、被介護者の日常生活下の第１の動作を記録した第１の記録を受信し、
    前記非日常生活環境に設置された端末装置から、被介護者の非日常生活下の前記第１の動作を記録した第２の記録を受信し、
    前記プロセッサーは、
    前記第１および第２の記録の比較に基づいて、日常生活下の前記第１の動作の実行に要する第１の時間と、非日常生活下の前記第１の動作の実行に要する第２の時間とを比較し、
    前記第１の時間と、前記第２の時間との比較の結果に基づいて、前記第１の動作の改善の期待値を算出する、リハビリテーション支援システム。
15. 前記第１の動作の改善の期待値を算出することは、前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の差分、または前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の比率に基づいて、前記第１の動作の改善の期待値を算出する、請求項１４に記載のリハビリテーション支援システム。
16. 前記第２の記録は、リハビリテーション中または体力測定中の動作の記録を含む、請求項１４または１５に記載のリハビリテーション支援システム。
17. 前記第１の動作は、歩行動作または頭部の高さ変化が伴う姿勢変化の動作を含む、請求項１４～１６のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
18. 前記通信部は、前記生活環境に設置された端末装置から、日常生活下において、被介護者による動作の複数の記録を受信し、
    前記プロセッサーは、各動作の記録の各々に含まれる前記第１の動作の実行時間の変化量に基づいて、前記第１の動作の改善値を算出する、請求項１４～１７のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
19. 前記通信部は、前記第１の時間の変化量のグラフと、前記第２の時間の変化量のグラフと、前記第１の動作の改善値のグラフと、今後の前記第１の動作の改善の期待値のグラフとをディスプレイに表示させるための情報を外部の装置に送信する、請求項１８に記載のリハビリテーション支援システム。
20. 前記プロセッサーは、前記第１の時間および前記第２の時間の実行時間の差分または比率に基づいて、改善の期待値の大きいリハビリテーションを推定する、請求項１５～１９のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
21. 前記通信部は、複数の端末装置の各々から被介護者の撮像情報を受信し、
    前記プロセッサーは、
    前記撮像情報に映る被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係の変化とに基づいて、被介護者の姿勢を特定し、
    特定された姿勢の変化に基づいて、被介護者の動作を特定する、請求項１４～２０のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
22. 前記撮像情報を解析するためのデータを記憶するデータベースをさらに備え、
    前記プロセッサーは、
    前記撮像情報に映る前記被介護者の頭部の大きさと、頭部および関節の位置関係との変化量を推定し、
    推定した前記変化量に基づいて、前記データベースから近い変化パターンを検索し、
    前記データベースから検索された前記変化パターンに紐付いた動作を取得する、請求項２１に記載のリハビリテーション支援システム。
23. 前記プロセッサーは、
    前記生活環境に設置された端末装置から受信した前記撮像情報に含まれる前記第１の動作を抽出し、当該抽出された前記第１の動作に基づいて、前記第１の時間を算出し、
    前記非日常生活環境に設置された端末装置から受信した前記撮像情報に含まれる前記第１の動作を抽出し、当該抽出された前記第１の動作に基づいて、前記第２の時間を算出する、請求項２１または２２に記載のリハビリテーション支援システム。
24. 前記第１の動作は歩行動作を含み、
    前記プロセッサーは、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれる被介護者の位置の変化量とに基づいて、歩行動作に関する前記第１の時間を算出する、請求項２１～２３のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
25. 前記第１の動作は起床動作を含み、
    前記プロセッサーは、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれるベッド上での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起床動作に関する前記第１の時間を算出する、請求項２１～２４のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。
26. 前記第１の動作は起立動作を含み、
    前記プロセッサーは、前記撮像情報のタイムスタンプの変化量と、前記撮像情報に含まれるベッド付近または椅子付近での被介護者の姿勢の変化量とに基づいて、起立動作に関する前記第１の時間を算出する、請求項２１～２５のいずれかに記載のリハビリテーション支援システム。

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