JP7599478B2 - 情報処理方法、コンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理システム - Google Patents

Description

本技術は、情報処理方法、コンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理システムに関する。

脳梗塞は、脳血管が閉塞又は狭窄することにより、脳虚血をきたし、脳組織が壊死した状態である。脳梗塞の原因は、主に血栓性、塞栓性及び血行力学性に分けられ、具体的にはアテローム血栓性脳梗塞、心原性脳梗塞、ラクナ梗塞、その他に分けられる。脳梗塞が発症した場合、閉塞又は狭窄した脳血管の下流の細胞が壊死するため、麻痺、言語障害、失明、めまい、失調、意識障害などの症状を生じる。

脳梗塞は、時間の経過とともに拡大するため、発見が遅れるほど重篤となりやすい。このため、これらの症状が発生してから早期に脳梗塞を発見することが重要である。特許文献１には、体液試料中のニックβ２グリコプロテインＩの濃度を測定して脳梗塞を検出する方法が記載されている。

特開２００３－１２１４４４号公報

特許文献１のような方法を用いた診断等を対象者が能動的に利用することで、脳梗塞を発見することが可能である。ところが脳梗塞又は脳虚血の発生を示す症状は、日常生活において突然に現れる場合が多い。また、一過性脳虚血発作などの症状は、一過性であり短時間で消失する。このような場合には、脳梗塞又は脳虚血の症状が現れても対象者に自覚症状が無い、又は症状が見過ごされてしまい、脳梗塞が検出されないケースが起こり得る。

本開示の目的は、対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態の有無を判定することができる情報処理方法等を提供することである。

本開示の一態様に係る情報処理方法は、対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。

本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。

本開示の一態様に係る情報処理装置は、対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得する動作情報取得部と、前記動作情報取得部が取得した動作情報を記憶する記憶部と、前記記憶部が記憶した所定期間における動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出する導出部と、前記導出部が導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定する判定部とを備える。

本開示の一態様に係る情報システムは、対象者の動作を検出する動作検出装置と、該動作検出装置から動作情報を取得する情報処理装置とを含み、前記情報処理装置は、前記動作検出装置が検出した動作情報を取得する動作情報取得部と、前記動作情報取得部が取得した動作情報を記憶する記憶部と、前記記憶部が記憶した所定期間における動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出する導出部と、前記導出部が導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定する判定部とを備える。

本開示によれば、対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態の有無を判定することができる。

第１実施形態における情報処理システムの概要図である。 情報処理装置の構成を示すブロック図である。 対象者情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 動作情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 基準動作情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 検出装置の構成を示すブロック図である。 端末装置の構成を示すブロック図である。 基準動作情報取得の処理手順の一例を示すフローチャートである。 異常状態の判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 異常状態の判定処理に関する説明図である。 表示部で表示される通知画面の一例を示す図である。 警告情報に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。 表示部で表示される警告画面の一例を示す図である。 第２実施形態における検出装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態における異常状態の判定処理手順の一例を示すフローチャートである。

本発明をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における情報処理システム１００の概要図である。本実施形態の情報処理システム１００は、対象者の動作情報から脳梗塞の可能性を判定するシステムである。情報処理システム１００は、情報処理装置１と、検出装置２に備えられる動作検出センサ２ａとを含む。情報処理装置１と検出装置２とは、インターネット等のネットワークＮを介して情報の送受信が可能である。情報処理装置１はさらに、ネットワークＮを介して端末装置３と通信接続される。

情報処理装置１は、検出装置２から取得した対象者の動作情報に基づき、対象者における脳梗塞又は脳虚血の症状又は予兆等のリスク、すなわち脳梗塞の可能性を判定する。情報処理装置１は端末装置３等を介して判定結果に応じた情報を提供する。

動作情報は、対象者の動作量を表すパラメータである。動作量は、例えば対象者の手足、頭部等の各部位の単位時間当たりの移動量（移動速度）、移動距離、揺れ、角速度などであり、後述するように、対象者を撮影した画像から得られる。なお、後述するように、動作量は画像から得るものに限定されず、マイクロ波センサ、ミリ波センサ、超音波センサ、加速度センサなどで検出したデータであってもよい。

検出装置２は、例えば対象者の住居等に設けられ、対象者の日常生活における動作を検出する。検出装置２は、動作検出センサ（動作検出装置）２ａを備え、動作検出センサ２ａにより検出した動作情報を情報処理装置１へ送信する。動作検出センサ２ａは、例えば、対象者の住居内のリビング、ダイニング、キッチン、洗面所、寝室等の複数領域において複数個設けられることが好ましい。動作検出センサ２ａは、対象者がセンサを意識することなく生活できる位置に設置されるとよい。検出装置２は、動作検出センサ２ａに加え、生体情報検出センサ（生体情報検出装置）２ｂを備えていてもよい。生体情報検出センサ２ｂについては、他の実施形態で詳述する。

動作検出センサ２ａは、例えば撮像対象領域内の画像を撮影するカメラである。動作検出センサ２ａは、ＣＣＤ(Charge Coupled Device)イメージセンサ等の撮像素子及びレンズ等を有し、レンズを介して入射した光を撮像素子にて光電変換して画像データである動作情報を取得する。動作検出センサ２ａは、複数の撮像素子からなるステレオカメラであってもよい。動作検出センサ２ａが撮影した画像データを解析することによって、画像データに含まれる対象者の動作を二次元又は三次元で認識することが可能となる。動作検出センサ２ａは、上述のカメラを用いるものに限定されず、例えば超音波センサ、マイクロ波センサ、ミリ波センサ、レーザレーダセンサ等を用いて対象者の位置及び形状等を検出してもよい。動作検出センサ２ａは、視線検出センサを用いて、対象者の眼球運動を測定し、視線方向及び視点等を検出してもよい。検出装置２は、動作検出センサ２ａの検出値を取得する。

上記では、検出装置２が対象者の住居に設置される構成を説明したが、本実施形態は限定されるものではない。例えば、検出装置２は、ウェアラブルデバイスとして構成され、対象者に装着されてもよい。検出装置２は、例えば眼鏡型の形状を有する。検出装置２は、動作検出センサ２ａとして加速度、角速度及び地磁気をそれぞれ３軸で測定するモーションセンサを備え、対象者の動作を検出する。検出装置２は、装着状態において対象者の鼻や頭部等に当接する位置に、動作検出センサ２ａである筋電位センサを備え、対象者の顔面筋電位を検出してもよい。検出装置２は、動作検出センサ２ａとして、装着状態において対象者の鼻に当接する位置等に筋電位センサを備え、対象者の眼電位を検出することにより視線方向及び瞬き等の動作を検出してもよい。検出装置２は、眼鏡型の形状を有するものに限定されず、例えばバンド形状を有し、対象者の手、足、腰等に装着されてもよい。検出装置２は、例えば伸縮性を備えるシート形状を有し、対象者の身体に貼り付けられてもよい。また検出装置２は、例えばコンタクトレンズ型、マウスピース型等のキャビタスデバイスとして構成され、対象者の体腔に装着されてもよい。

検出装置２は、対象者に複数個装着されてもよい。検出装置２は、複数種類の動作検出センサ２ａの組み合わせにより構成され、複数種類のセンサによる検出値を取得してもよい。例えば、カメラにより対象者を含む撮像領域全体の情報を検出し、検出した撮像データに基づき特定した対象者に対して、レーザレーダセンサ等により動作を検出してもよい。

本情報処理システム１００では、動作検出センサ２ａにより、特に対象者が日常的に繰り返し行う動作に関する動作情報を検出する。検出した動作情報を解析して、対象者の左半身の動作状態及び右半身の動作状態を取得し、対象者の左半身及び右半身における通常時の動作状態と比較することで、対象者の脳梗塞の可能性を判定する。例えば、特に身体の片側における急な顔、手足のしびれ、目が見えにくくなる、呂律が回らなくなるといった症状の出現は、脳の一部が機能しなくなることに起因する可能性が高い。従って、対象者の動作における急な左右差の発生を検出することにより、脳梗塞又は脳虚血の発症又は予兆の可能性を識別することが可能である。このような情報処理システム１００の構成及び詳細な処理内容について以下に説明する。

図２は、情報処理装置１の構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、サーバコンピュータを用いる。情報処理装置１は、制御部１０、記憶部１１及び通信部１２を備える。情報処理装置１は説明を容易にするために１台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで機能又は処理を分散させてもよいし、１台の大型コンピュータに仮想的に生成される複数のサーバコンピュータ（インスタンス）の内の１つであってもよい。

制御部１０は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。

通信部１２は、ネットワークＮを介した通信を実現する通信インタフェースである。制御部１０は通信部１２により、ネットワークＮを介した検出装置２、他の外部装置等との間の情報の送受信が可能である。

記憶部１１は、例えばハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive ）等の不揮発性メモリを含む。記憶部１１には、プログラム１Ｐを含む制御部１０が参照するプログラム及びデータが記憶されている。制御部１０は、プログラム１Ｐを読み出して実行することによって、汎用的なサーバコンピュータを本開示特有の情報処理装置として機能させる。記憶部１１に記憶されるプログラム１Ｐは、記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様であってもよい。記憶部１１は、図示しない読出装置によって記録媒体１Ａから読み出されたプログラム１Ｐを記憶する。また、図示しない通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラム１Ｐをダウンロードし、記憶部１１に記憶させたものであってもよい。なお記憶部１１は、複数の記憶装置により構成されていてもよく、情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。

また、記憶部１１には、対象者情報ＤＢ（Data Base ：データベース）１１１、検出値ＤＢ１１２、基準動作情報ＤＢ１１３等が記憶されている。図３Ａは対象者情報ＤＢ１１１のレコードレイアウトを例示する説明図、図３Ｂは検出値ＤＢ１１２のレコードレイアウトを例示する説明図、図３Ｃは基準動作情報ＤＢ１１３のレコードレイアウトを例示する説明図である。

対象者情報ＤＢ１１１は、本情報処理システム１００を利用する対象者の情報を格納するデータベースである。例えば、対象者情報ＤＢ１１１には、図３Ａに示すように、複数の対象者それぞれの対象者ＩＤ、対象者の氏名、年齢、住所、対象者の顔を撮影した画像データ、通知先、緊急通知先等の情報が関連付けられて格納されている。通知先には、対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態が発生した場合に通知を出力する通知先が含まれる。通知先には、例えば対象者の所有する端末装置３のＭＡＣアドレス、メールアドレス等が格納されている。緊急連絡先には、対象者に脳梗塞の可能性が高い緊急時における通知先が含まれる。緊急連絡先には、例えば対象者以外の人の電話番号等が格納されている。

検出値ＤＢ１１２は、動作検出センサ２ａにより検出された検出値及び動作情報等を格納するデータベースである。図３Ｂに示すように、検出値ＤＢ１１２には、例えば検出日時、センサ情報、検出値、動作情報、対象者ＩＤ、動作パターン等の情報が関連付けられて時系列的に格納されている。検出値ＤＢ１１２に記憶される各動作情報は、検出装置２の制御部２０が動作情報を取得し、取得した動作情報を情報処理装置１へ送信する都度、制御部１０によって取得し記憶される。

センサ情報には、検出値を出力した動作検出センサ２ａを識別する識別情報が含まれ、例えばセンサの固有ＩＤが格納されている。検出値には、動作検出センサ２ａの検出値が格納されている。

動作情報列には、左動作情報列及び右動作情報列が含まれている。左動作情報列及び右動作情報列には、対象者の左半身及び右半身それぞれにおける動作を示す動作情報が格納されている。左動作情報及び右動作情報は、対象者の該当部位の動作量を示すパラメータであり、上述の如く、該当部位の移動速度、移動距離、揺れ、角速度等のデータである。該当部位とは、対象者の姿勢を特定するための特徴点となる関節などの人体の部位である。本実施の形態では一例として、左動作情報列及び右動作情報列には、対象者の左手及び右手の単位時間当たりの移動量（移動速度）が格納される。

対象者ＩＤには、動作情報の対象者を識別する識別情報が含まれ、例えば対象者ＩＤが格納されている。対象者ＩＤは、動作情報検出のために撮影した画像から被写体の顔特徴量を抽出し、予め登録されている対象者の顔特徴量とのパターンマッチングを行うことで特定される。対象者ＩＤは、その他機械学習等の手法を用いて特定されてもよい。

動作パターンは、対象者が日常行い得る動作の種類であり、例えば、就寝、食事、歯磨き、テレビ鑑賞、料理、歩行等が含まれ得る。動作パターンは、例えば室内における対象者の位置、姿勢、あるいは動作量のパターンマッチングを行うことで特定される。動作パターンは、その他機械学習等の手法を用いて特定されてもよい。

基準動作情報ＤＢ１１３は、対象者の通常状態における動作を示す基準動作情報を格納するデータベースである。情報処理装置１は、対象者の脳梗塞の可能性を判定するにあたり、所定期間における該対象者の動作情報を収集して得られる基準動作情報を取得し、基準動作情報ＤＢ１１３に記憶する。情報処理装置１は、基準動作情報とリアルタイムで取得される動作情報とを比較して、異常状態の有無を判定する。基準動作情報ＤＢ１１３には、例えば、図３Ｃに示すように、対象者ＩＤ、動作パターン、基準動作情報、基準期間、更新日時等の情報が関連付けられて格納されている。

動作パターンには、動作パターンを識別する情報が含まれ、例えば、就寝、食事、歯磨き、テレビ鑑賞、料理、歩行等の動作パターンを示す名称が格納されている。

基準動作情報には、所定期間の動作情報を解析して得られる対象者の基準状態の動作情報が含まれる。基準動作情報は、左半身の動作を示す左基準動作情報と、右半身の動作を示す右基準動作情報とを含んでよい。左基準動作情報及び右基準動作情報はそれぞれ、例えば、所定期間において、対象者の同一の動作パターンに対する左動作情報及び右動作情報を含む動作情報を収集し、範囲、平均値を算出することにより取得される。基準動作情報は、時刻に関する情報が関連付けられた複数の動作情報を含むものであってよい。

基準期間には、基準動作情報を導出するための動作情報を収集する期間が含まれる。基準期間は、例えば７日間である。更新日時には、基準動作情報を更新した日時の最新情報が含まれる。本実施形態においては、基準動作情報は、リアルタイムで検出される動作情報に基づき随時更新される。対象者の直近の動作状態に基づき生成される基準動作情報を用いることで、例えば一時的な怪我、あるいは加齢による変化等を含む個々の対象者の状態に応じた判定が可能となる。なお、対象者情報ＤＢ１１１、検出値ＤＢ１１２及び基準動作情報ＤＢ１１３の記憶内容は図３Ａ～図３Ｃに示す例に限定されない。

図４は、検出装置２の構成を示すブロック図である。検出装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２及び動作情報検出部２３を備える。

制御部２０は、一又は複数のＣＰＵ、ＧＰＵ等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ又はＲＡＭ等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。記憶部２１には、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部２１には、制御部２０が参照する情報が記憶される。通信部２２は、ネットワークＮを介した情報処理装置１との通信を実現する通信インタフェースである。

動作情報検出部２３は、動作検出センサ２ａを用いて検出信号を取得する。動作情報検出部２３は、Ａ／Ｄ変換機能を含んで、動作検出センサ２ａから得られる測定値を制御部２０へ出力してもよい。

図５は、端末装置３の構成を示すブロック図である。端末装置３は、例えばスマートフォン、タブレット端末等を用いる。端末装置３は、パーソナルコンピュータ等の情報端末装置であってもよい。端末装置３は、制御部３０、記憶部３１、通信部３２、表示部３３及び操作部３４を備える。

制御部３０は、ＣＰＵ又はＧＰＵ等のプロセッサと、メモリ等を含む。制御部３０は、プロセッサ、メモリ、記憶部３１、及び通信部３２を集積した１つのハードウェア（ＳｏＣ：System On a Chip）として構成されていてもよい。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているプログラムに基づき、各構成部を制御して処理を実行する。

記憶部３１は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部３１は、制御部３０が参照するプログラム及びデータを記憶する。通信部３２は、ネットワークＮを介した情報処理装置１との通信を実現する通信インタフェースである。

表示部３３は、液晶パネル、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイ装置を含む。表示部３３は、制御部３０からの指示に従って各種の情報を表示する。操作部３４は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースであり、例えば物理ボタン、マウス、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ及びマイクロフォン等を含む。操作部３４は、ユーザからの操作入力を受け付け、操作内容に応じた制御信号を制御部３０へ送出する。

図６は、基準動作情報取得の処理手順の一例を示すフローチャートである。図６の処理は、情報処理装置１の制御部１０及び検出装置２の制御部２０にて実行される。処理の実行タイミングは、例えば動作検出センサ２ａにより信号が検出されるタイミングである。

検出装置２の制御部２０は、リアルタイムで、もしくは所定の検出間隔（例えば１分毎）で動作検出センサ２ａから対象者を撮影した画像を取得する（ステップＳ１０）。制御部２０は、取得した画像から、対象者の該当部位に対応する特徴点を検出する（ステップＳ１１）。例えば制御部２０は、対象者の右手及び左手を特徴点として検出する。

制御部２０は、時系列で取得した各画像における特徴点の検出結果に基づき、右動作情報及び左動作情報を含む動作情報を取得する（ステップＳ１２）具体的には、制御部２０は、時系列に取得した画像データを比較して、前時刻及び現時刻の画像に含まれる右半身及び左半身における該当部位の動作量を算出する。例えば、検出装置２は、前フレームにおける左手及び右手の座標と、現フレームにおける左手及び右手の座標とをそれぞれ比較して、移動距離及び検出時刻から算出される移動速度を動作情報として取得する。

また、制御部２０は、対象者の動作パターン、及び対象者を特定する（ステップＳ１３）。例えば制御部２０は、ステップＳ１１で手足、頭部等の各部位を特徴点として検出しておき、検出した各特徴点の座標値から、室内における対象者の位置、姿勢、動き（ジェスチャ）のパターンマッチングを行うことで動作パターンを特定する。また、制御部２０は、予め対象者ＩＤと対象者の顔特徴量を関連付けて記憶（登録）しておき、ステップＳ１０から顔特徴量を抽出して、記憶されている顔特徴量とのパターンマッチングを行うことで対象者ＩＤを特定する。制御部２０は、特定した動作パターン、対象者ＩＤ、検出日時、センサＩＤ、検出値等と関連付けて動作情報を情報処理装置１へ出力する（ステップＳ１４）。

情報処理装置１の制御部１０は、通信部１２により動作情報を取得する（ステップＳ１５）。制御部１０は、取得した動作情報に、対象者ＩＤ、動作パターン等を関連付けて検出値ＤＢ１１２に記憶する（ステップＳ１６）。

制御部１０は、収集した動作情報に基づき、対象者の通常時の動作を示す基準動作情報を導出する（ステップＳ１７）。具体的には、制御部１０は、検出値ＤＢ１１２を参照して、所定期間（例えば７日間）内に検出され、検出値ＤＢ１１２に記憶された同一対象者の動作情報を取得する。この場合において、制御部１０は、動作パターン毎に基準動作情報を導出するため、同一の動作パターンを含む動作情報を抽出するとよい。例えば、動作パターン「食事」に対する基本動作情報を導出する場合、制御部１０は、導出時点から直近の１週間を含む検出日時、同一の対象者ＩＤ、及び同一の動作パターンである「食事」を含む動作情報を抽出する。制御部１０は、抽出した動作情報の左動作情報及び右動作情報に基づき、それぞれの平均値を算出することにより、左半身の基準動作を示す左基準動作情報と、右半身の基準動作を示す右基準動作情報とを含む基準動作情報を導出する。

さらに制御部１０は、導出した基準動作情報と、予め記録済みの基準動作情報とを比較して、基準動作情報を補正するか否かを判定する（ステップＳ１８）。具体的には制御部１０は、導出した基準動作情報及び記録済みの基準動作情報の差分値と、予め設定されている閾値との大小関係を判定し、差分値が閾値以上であるか否かを判定する。差分値が閾値未満であることにより基準動作情報を補正しないと判定した場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、制御部１０は、基準動作情報の補正処理をスキップする。

差分値が閾値以上であることにより基準動作情報を補正すると判定した場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、制御部１０は、記録済みの基準動作情報を新たに導出した基準動作情報に変更する補正を実行する（ステップＳ１９）。制御部１０は、所定のルールに基づき記録済みの基準状態情報の値を補正してもよい。制御部１０は、補正後の基準動作情報、更新日時等の情報を基準動作情報ＤＢ１１３に記憶し（ステップＳ２０）、一連の処理を終了する。

上述の処理において、制御部１０は、ステップＳ１５の解析結果により、取得した動作情報に含まれる動作パターンを示す特徴量が所定値以上であるときに、ステップＳ１７以下の処理を実行するものであってよい。すなわち、制御部１０は、取得した動作情報が予め設定される動作パターンに該当する場合に、基準動作情報の導出処理を実行するものであってよい。

なお、上述の処理において、一連の処理を情報処理装置１の制御部１０と、検出装置２の制御部２０とが分担して実行する例を説明したが、これら制御部１０及び制御部２０の分担は一例であり、図６の例に限定されるものではない。すなわち、検出装置２が、実質的に情報処理装置１を含むものであってもよい。または、検出装置２の制御部２０は、動作検出センサ２ａが検出した検出値を出力するのみであり、情報処理装置１の制御部１０は、以降の処理を行うものであってもよい。または、情報処理装置１の制御部１０と、検出装置２の制御部２０とは、例えばプロセス間通信を行うことにより、協働して一連の処理を実行するものであってもよい。

上述のように取得した基準動作情報を用いて、情報処理装置１は対象者の動作情報から脳梗塞の可能性があるか否かを判定する。図７は、異常状態の判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図７の処理は、情報処理装置１の制御部１０及び端末装置３の制御部３０にて実行される。処理の実行タイミングは、例えば新たな動作情報が検出値ＤＢ１１２に記憶されたタイミングである。

情報処理装置１の制御部１０は、検出値ＤＢ１１２を参照し、検出装置２より取得し記憶した新たな動作情報をリアルタイムで取得する（ステップＳ２１）。動作情報には、対象者ＩＤ、動作パターン等が関連付けられている。制御部１０は、取得した動作情報との比較を行う基準動作情報を取得する（ステップＳ２２）。制御部１０は、基準動作情報ＤＢ１１３を参照して、取得した動作情報と同一の対象者ＩＤ及び動作パターンを含む基準動作情報を取得する。

制御部１０は、取得した動作情報と基準動作情報とを比較し、対象者に脳梗塞の可能性があるか否か、すなわち対象者の動作情報が異常状態であるかを判定する（ステップＳ２３）。制御部１０は、左半身における左動作情報と右半身における右動作情報とを解析することにより、対象者の左半身又は右半身のいずれか一方にのみ通常時とは異なる動作を検出した場合には、脳梗塞の可能性がある異常状態であると判定する。

具体的には、制御部１０は、取得した左動作情報と基準動作情報の左基準動作情報とを比較すると共に、取得した右動作情報と基準動作情報の右基準動作情報とを比較し、左右半身それぞれで、動作情報と基準動作情報との差分が閾値以上であるか否かを判定する。図８は、異常状態の判定処理に関する説明図である。図８では、上側に左半身及び右半身それぞれの基準動作情報（例えば左手及び右手の移動速度）の時系列変化を、下側に現在の左半身及び右半身それぞれの動作情報を加えた時系列変化を概念的に図示している。図８中の各グラフは、動作情報を縦軸とし、時間を横軸とする。

上述の如く、制御部１０は所定期間において収集した動作情報から左右半身それぞれの基準動作情報を導出し、基準動作情報ＤＢ１１３に記憶している。制御部１０は、検出装置２から動作情報を取得した場合に、左右半身それぞれの動作情報を基準動作情報と比較し、左右半身それぞれで基準動作情報との差分値を算出する。すなわち、制御部１０は、図８において実線で示す右基準動作情報と、太線で示す現在の右動作情報との差分を計算する。同様に、制御部１０は、左基準動作情報と現在の左動作情報との差分を計算する。

制御部１０は、算出した左右半身それぞれの差分値を所定の閾値と比較し、左半身及び右半身に異常があるか否かを、左半身及び右半身ごとに判定する。具体的には、差分値が閾値以上である場合に異常があると判定する。なお、例えば制御部１０は、ある時刻の瞬時値の差分を閾値と比較して判定を行うようにしてもよく、又はある単位時間（例えば５分間）の差分の積分値や平均値を閾値と比較して判定を行うようにしてもよい。制御部１０は、左半身及び右半身それぞれの判定結果に基づき、最終的に対象者が脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定する。具体的には、制御部１０は、一方の半身に異常があり、かつ、他方の半身に異常がないと判定した場合に、異常状態であると判定する。制御部１０は、両半身に異常がないと判定した場合に、異常状態でないと判定する。また制御部１０は、両半身に異常があると判定した場合にも異常状態でないと判定する。例えば、左右における両方の動作情報と基準動作情報に差異が発生しているときは、片側のみにおける異常ではないため、脳梗塞の可能性は低いと判定される。

図７に戻り説明を続ける。異常状態でないと判定した場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、制御部１０は、処理をステップＳ２１に戻し動作情報の取得を継続する。異常状態であると判定した場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、制御部１０は、当該異常状態が偽異常状態であるか否かを判定する（ステップＳ２４）。

ここで偽異常状態とは、脳梗塞以外の要因により一時的に左半身又は右半身の動作に所定の変化が発生している状態であり、異常状態とは異なり脳梗塞の可能性が低い状態をいう。偽異常状態の要因の例としては、例えば左半身又は右半身のいずれか一方を下にして長時間就寝した場合の一時的かつ部分的な血流及び神経圧迫によるしびれ、運動等による片側のみの筋肉痛などが挙げられる。これら偽異常状態にある対象者からは、異常状態と同様に左右差のある動作情報が検出されることがある。

制御部１０は、予め偽異常状態における動作情報を定義した偽異常状態情報を格納する偽異常状態情報ＤＢ（図示せず）を記憶している。偽異常状態情報ＤＢには、所定の動作において示される偽異常状態を定義する動作情報やその他条件が保存されている。制御部１０は、偽異常状態情報ＤＢの動作情報と、取得した対象者の動作情報とを比較して、対象者の異常状態が偽異常状態であるか否かを判定する。例えば、就寝時において身体の片側が下であった時間が所定値以上であり、かつ左動作情報又は右動作情報と基準動作情報との差分値の左右差が所定値未満である場合には、偽異常状態情報に該当する。なお制御部１０は、その他機械学習の手法を用いて偽異常状態であるか否かを判定してもよい。制御部１０は、動作情報を入力した場合に偽異常状態であるか否かの識別結果を出力する学習モデルを予め作成して記憶部１１に記憶しておき、この学習モデルにより偽異常状態であるか否かを判定してもよい。

対象者の動作情報が偽異常状態情報に該当することにより、異常状態が偽異常状態である、すなわち脳梗塞の可能性が低いと判定した場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、制御部１０は、処理をステップＳ２１に戻し動作情報の取得を継続する。

対象者の動作情報が偽異常状態情報に該当しないことにより、異常状態が偽異常状態でない、すなわち脳梗塞の可能性が高いと判定した場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、制御部１０は、通信部１２により端末装置３へ異常状態の発生を通知する通知情報を出力する（ステップＳ２５）。制御部１０は、対象者情報ＤＢ１１１を参照して対象者が異常状態にある場合の通知先を特定し、例えばメール機能等を用いて特定した通知先へ通知情報を出力する。

端末装置３の制御部３０は、通信部３２により異常状態の発生を通知する通知情報を取得する（ステップＳ２６）。制御部３０は、取得した通知情報に基づいて、異常状態の発生を示す情報を含む通知画面３３０を表示部３３に表示し（ステップＳ２７）、一連の処理を終了する。なお制御部１０は、ステップＳ２５の処理の後にステップＳ２１を行うループ処理を行ってもよい。

図９は、表示部３３で表示される通知画面３３０の一例を示す図である。制御部３０は、情報処置装置１から取得した通知情報に基づく通知画面情報を表示部３３に表示する。通知画面３３０には、異常状態であると判定した動作情報に関する通知が含まれている。通知画面３３０にはさらに、異常状態であると判定した動作情報について、その判定に対する確認を促す通知が含まれてよい。図９に示す例では、通知画面３３０には、動作情報の検出日時、検出場所等を示す情報が含まれ、さらに検出した動作情報を示す動作グラフ３３１、画面内容の確認を促す確認ボタン３３４等が含まれる。通知画面３３０には更に、判定結果に応じた対象者への支援情報（例えば医療機関への受診を促す内容）を通知するメッセージ等が含まれてよい。

図９に示す例では、通知画面３３０には、動作情報を縦軸とし、時間を横軸とする動作グラフ３３１にて異常が検出された半身の動作情報（例えば右手の移動速度）の計時変化が示されている。動作グラフ３３１には、対象者の基準動作情報を示す基準値曲線３３２と、検出された異常状態に係る動作情報を示す検出値曲線３３３とが含まれている。情報処理装置１の制御部１０は、基準動作情報ＤＢ１１３に保存される基準動作情報と、検出値ＤＢ１１２に保存される動作情報とを参照し、時間情報を対応付けた基準値曲線３３２及び検出値曲線３３３を生成し動作グラフ３３１上に表示する。また、制御部１０は検出値ＤＢ１１２を参照し、異常状態に係る動作情報の検出日時、検出場所等を取得し、取得した検出日時、検出場所等を表示するテキスト情報を生成し、通知画面３３０上に表示する。制御部１０は、検出値ＤＢ１１２から異常状態に係る動作検出センサ２ａの検出値をさらに読み出し、読み出した検出値を動作グラフ３３１とともに通知画面３３０上に表示してもよい。異常状態における動作情報に加え、動作情報に関連付けて、例えば画像データで取得される検出値を表示することにより、実際の対象者の動作の様子をより詳細に認識することができる。

対象者は、表示部３３に表示される通知画面３３０にて異常状態の発生を認識することができる。これにより対象者自身が自覚していない場合であっても脳梗塞の可能性を通知することができるため、早期の検査受診等を促し、脳梗塞の発見を補助することができる。対象者は、通知画面を確認後、確認ボタン３３４をクリックする。端末装置３の制御部３０は、確認ボタン３３４の押下操作を受け付けた場合、操作情報を情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１の制御部１０は、操作情報を取得する。操作情報が所定期間取得されない場合には、制御部３０は再度通知情報を端末装置３へ出力してもよい。これにより、対象者へ確実に情報を通知することができる。

なお、上記では左半身及び右半身それぞれについて差分値の判定を行うようにしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。具体的には、制御部１０は、左動作情報及び右動作情報の差分値に基づいて異常状態であるか否かを判定してもよい。

この場合、制御部１０は、所定期間の左動作情報及び右動作情報から各時刻における両者の差分値を算出し、当該期間に亘る差分値の平均を取るなどして、基準動作情報となる左動作情報及び右動作情報の差分値を導出する。制御部１０は、検出装置２から動作情報を取得した場合、左動作情報及び右動作情報の差分値を算出する。制御部１０は、算出した差分値を基準動作情報が示す差分値と比較し、両者の差分値（便宜上、「第２差分値」と呼ぶ）を算出する。

制御部１０は、算出した第２差分値を閾値と比較し、第２差分値が閾値以上である場合、異常状態であると判定する。このように、制御部１０は、基準状態の動作情報の左右差（基準動作情報である差分値）と、現在の動作情報の左右差とを比較して異常状態であるか否かを判定してもよい。

なお、上記では異常状態の判定処理と偽異常状態の判定処理とが異なる処理にて実行される例を説明したが、これらの判定処理は一つの処理として実行されるものであってもよい。すなわち、ステップＳ２３はステップＳ２４の処理を含むものであり、制御部１０は、偽異常状態であるか否かの判定処理により異常状態であるか否かを判定するものであってよい。例えば制御部１０は、動作情報に基づき対象者が偽異常状態であると判定することにより、対象者に脳梗塞の可能性が低い、すなわち異常状態ではないと判定するものであってよい。

また、上述の異常状態の判定において、複数の動作検出センサ２ａにより複数種類の動作情報が検出される場合には、情報処理装置１は、当該複数種類の動作情報それぞれについて、異常状態であるか否かを判定するものであってよい。例えば、カメラによる画像データから導出される動作情報と、視線センサによる視線データから導出される動作情報とのそれぞれについて異常状態か否かを判定することで、より判定精度を向上させることができる。

また、上述の異常状態の判定において用いられる閾値は、動作情報の検出場所により異なる閾値が定義され、あるいは検出場所に応じて閾値が補正されるものであってよい。例えば、同一の動作パターンであっても、動作の行われる場所に応じて、動作の強度、可動範囲等が変化する可能性があるため、動作情報の検出場所に応じた閾値を用いて基準動作情報との比較が行われることが好ましい。また、例えば動作検出センサ２ａに設けられた温度センサ等により、対象者周辺の室温が検出される場合には、対象者の移動経路における室温の変化値に基づき閾値が補正されてもよい。対象者周辺において所定値以上の温度変化が検出された場合には、同じ動作パターンであっても動作内容に変化が生じる可能性がある。制御部１０は、温度変化を取得し、取得した温度変化に応じて異なる補正値を用いて導出した閾値を用いて基準動作情報との比較を行い、異常状態の有無を判定する。

情報処理装置１は、異常状態が継続する場合にはさらなる通知を出力する。図１０は、警告情報に係る処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０の処理は、情報処理装置１の制御部１０及び端末装置３の制御部３０にて実行される。図７のステップＳ２４にて対象者が異常状態であると判定された場合、図７の処理に並行して以下の処理が実行される。

制御部１０は、異常状態が所定時間に亘って継続しているか否かを判定する（ステップＳ３１）。制御部１０は、検出値ＤＢ１１２を参照して、異常状態に係る最初の動作情報が検出された時間を特定する。制御部１０は、最初の動作情報が検出された時間からの経過時間と、予め設定されている閾値（例えば２０分）との大小関係を判定し、経過時間が閾値以上であるか否かを判定する。

経過時間が閾値未満であることにより異常状態が所定時間に亘って継続していないと判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、制御部１０は処理を終了する。この場合において、制御部１０は、通信部１２により異常状態の終了を通知する情報を端末装置３へ出力してもよい。

経過時間が閾値以上であることにより異常状態が所定時間に亘って継続していると判定した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、制御部１０は、通信部１２により異常状態の継続を通知する警告情報を端末装置３へ出力する（ステップＳ３２）。警告情報の出力先は、通知情報の出力先と同様、対象者の端末装置３である。

端末装置３の制御部３０は、通信部３２により警告情報を取得する（ステップＳ３３）。制御部３０は、取得した警告情報に基づいて、警告情報及び警告情報に対する緊急通報操作を受け付ける警告画面３４０を表示部３３に表示する（ステップＳ３４）。

図１１は、表示部３３で表示される警告画面３４０の一例を示す図である。制御部３０は、情報処置装置１から取得した警告情報に基づく警告画面情報を表示部３３に表示する。警告画面３４０には、警告状態の発生及び内容を示す警告情報が含まれ、更に警告情報に対する緊急通報が不要であるとの選択を受け付ける通報不要ボタン３４１及び緊急通報が必要であるとの選択を受け付ける通報必要ボタン３４２が含まれる。緊急通報とは、対象者の異常状態が継続している場合に、脳梗塞の可能性が高いことを対象者以外に通報するものである。緊急通報は、例えば対象者の家族、消防署、医療機関等へ通報することで、緊急状態にある対象者への支援の要請を補助するものである。対象者は、表示部３３に表示される警告画面３４０にて、緊急通報の有無を選択するボタン操作を行う。制御部３０はボタン操作を受け付け、受け付けた操作内容に応じた処理を実行する。

図１０に戻り説明を続ける。制御部３０は、緊急通報が必要であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。制御部３０は、操作部３４を介し通報不要ボタン３４１の選択操作を受け付けたことにより緊急通報が必要でないと判定した場合（ステップＳ３５：ＮＯ）、処理を終了する。一方、操作部３４を介し通報必要ボタン３４２の選択操作を受け付けたことにより緊急通報が必要であると判定した場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、制御部３０は、通信部３２により緊急通報が必要であることを示す緊急通報情報を情報処理装置１へ出力する（ステップＳ３６）。制御部３０は、通報不要ボタン３４１及び通報必要ボタン３４２の両方の選択操作が受け付けられず所定時間が経過したことにより、緊急通報が必要であると判定してもよい。

情報処理装置１の制御部１０は、警告情報に対する緊急通報が必要であるか否かを判定する（ステップＳ３７）。端末装置３から緊急通報情報を取得したことにより緊急通報が必要であると判定した場合（ステップＳ３７：ＹＥＳ）、制御部１０は、通信部３２により対象者の異常状態を通知する緊急情報を外部へ出力する（ステップＳ３８）。制御部１０は、対象者情報ＤＢ１１１を参照して緊急時における緊急通知先を特定し、例えば通話機能を用いて緊急通知先へ通報を行うとよい。端末装置３から緊急通報情報を取得しておらず緊急通報が必要でないと判定した場合（ステップＳ３７：ＮＯ）、制御部１０は、ステップＳ３８の緊急通報処理をスキップし、一連の処理を終了する。

上述の処理において、情報処理装置１は、対象者の状態に応じて動作情報の取得間隔を変更することが好ましい。例えば図７のステップＳ２４において、異常状態であると判定した場合、制御部１０は検出装置２へ検出間隔の変更指示を出力する。例えば、通常時は１分毎に設定されている動作情報の取得間隔を、異常状態の発生以降は１０秒毎に変更することで、より対象者の状態を詳細に識別することが可能となる。

なお本実施形態において、上述の図７及び図１０の各フローチャートにて説明した処理において、情報処理装置１の制御部１０により実行される処理の一部又は全部は、端末装置３の制御部３０で実行されてもよく、あるいは、検出装置２の制御部２０で実行されてもよい。

本実施形態において、端末装置３は、実質的に情報処理装置１を含み、直接検出装置２との間で通信を行うものであってもよい。あるいは、端末装置３は、実質的に情報処理装置１及び検出装置２を含むよう構成され、これらの機能をそなえる１つの端末装置３により上述の各処理が実行されてもよい。

本実施形態によれば、対象者の日常的な動作、特に日常的に繰り返し行われる動作に関する動作情報に基づき、脳梗塞の可能性が判定できる。脳梗塞の可能性がある異常状態が検出された場合には、対象者に速やかに通知することで、脳梗塞の早期発見を補助することができる。異常状態で有るか否かは、個々の対象者に応じた基準動作情報、偽異常状態情報を用いることにより精度良く判定することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、対象者の生体情報を取得し、動作情報及び生体情報に基づき対象者の脳梗塞の可能性の有無を判定する。以下では、第２実施形態について、第１実施形態と異なる点を説明する。後述する構成を除く他の構成については第１実施形態の情報処理システム１００と同様であるので、共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

第２実施形態の検出装置２は、図１に示す如く動作検出センサ２ａ及び生体情報検出センサ２ｂを備えている。生体情報検出センサ２ｂは、対象者の生体情報を検出する検出装置である。検出装置２は、動作検出センサ２ａにより検出した動作情報及び生体情報検出センサ２ｂにより検出した生体情報を、情報処理装置１へ送信する。

生体情報検出センサ２ｂは、例えば対象者の血流や表面温度を検出する赤外線カメラである。生体情報検出センサ２ｂは、対象者の使用する寝具や座席等のマットに設けられる面圧センサを用いて、対象者の体圧を検出してもよい。検出装置２がウェアラブルデバイスである場合には、生体情報検出センサ２ｂは、脈波センサ、温度センサ等を用いて、対象者の脈波、体温等を検出してもよい。なお検出装置２は、複数種類の動作検出センサ２ａ及び生体情報検出センサ２ｂの組み合わせにより構成されてもよい。

図１２は、第２実施形態における検出装置２の構成を示すブロック図である。検出装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、動作情報検出部２３に加え生体情報検出部２４を備える。生体情報検出部２４は、生体情報検出センサ２ｂを用いて検出信号を取得する。生体情報検出部２４は、Ａ／Ｄ変換機能を含んで、生体情報検出センサ２ｂから得られる測定値を制御部２０へ出力してもよい。

第２実施形態では、情報処理装置１の制御部１０は、検出装置２から取得した動作情報及び生体情報を含む検出値を検出値ＤＢ１１２へ記憶している。情報処理装置１は、動作情報及び生体情報に基づき、対象者の脳梗塞の可能性を判定する。図１３は、第２実施形態における異常状態の判定処理手順の一例を示すフローチャートである。第１実施形態の図７と共通する処理については同一のステップ番号を付してその詳細な説明を省略する。

情報処理装置１の制御部１０は、検出値ＤＢ１１２を参照し、検出装置２より取得し記憶した新たな動作情報及び生体情報をリアルタイムで取得する（ステップＳ４１）。動作情報には、対象者ＩＤ、動作パターン等が関連付けられている。制御部１０は、取得した動作情報との比較を行う基準動作情報を取得する（ステップＳ２２）。制御部１０は、基準動作情報ＤＢ１１３を参照して、取得した動作情報と同一の対象者ＩＤ及び動作パターンを含む基準動作情報を取得する。

制御部１０は、取得した動作情報と基準動作情報とを比較し、対象者に脳梗塞の可能性があるか否か、すなわち対象者の動作情報が異常状態であるかを判定する（ステップＳ２３）。異常状態でないと判定した場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、制御部１０は、処理をステップＳ４１に戻し動作情報及び生体情報の取得を継続する。異常状態であると判定した場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、制御部１０は、該異常状態が偽異常状態であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。

制御部１０は、予め記憶する偽異常状態に関する偽異常状態情報と、対象者の動作情報とを比較して、対象者の異常状態が偽異常状態であるか否かを判定する。第２実施形態の制御部１０は、動作情報及び生体情報に基づき、偽異常状態であるか否かを判定する。すなわち、偽異常状態情報は、動作情報及び生体情報を含んで定義されている。例えば、対象者の血流量の変化値、体温、左右の半身における形状の変化値等が所定値である場合は偽異常状態情報に該当する。

対象者の動作情報が偽異常状態情報に該当することにより、異常状態が偽異常状態であると判定した場合（ステップＳ４４：ＹＥＳ）、制御部１０は、処理をステップＳ４１に戻し動作情報の取得を継続する。対象者の動作情報が偽異常状態情報に該当しないことにより、異常状態が偽異常状態でないと判定した場合（ステップＳ４４：ＮＯ）、制御部１０は、通信部１２により端末装置３へ異常状態の発生を通知する通知情報を出力する（ステップＳ２５）。

端末装置３の制御部３０は、通信部３２により異常状態の発生を通知する通知情報を取得する（ステップＳ２６）。制御部３０は、取得した通知情報に基づいて、異常状態の発生を示す情報を含む通知画面を表示部３３に表示し（ステップＳ２７）、一連の処理を終了する。なお制御部１０は、ステップＳ２５の処理の後にステップＳ２１を行うループ処理を行ってもよい。

本実施形態によれば、例えば動作情報のみでは異常状態又は偽異常状態のいずれか判定困難な場合についても、動作情報及び生体情報を含んで脳梗塞の可能性を判定することにより、適切な判定結果を提供することができる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、情報処理を音声データである動作情報に特化して実現する。以下では、第３実施形態について、第１実施形態と異なる点を説明する。後述する構成を除く他の構成については第１実施形態の情報処理システム１００と同様であるので、共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

第３実施形態の検出装置２は、動作検出センサ２ａとして対象者の発話音声を検出する音センサを備える。動作検出センサ２ａはさらに対象者の顔の動作を検出するカメラ等を備えていてもよい。

情報処理装置１は、検出装置２から取得した音声データである動作情報に基づき脳梗塞の可能性を判定する。第３実施形態では、基準動作情報ＤＢ１１３の基準動作情報には、基準となる複数パターンの単語に係る音声データが格納される。情報処理装置１は、通常時における対象者の音声データと、リアルタイムで検出された音声データとを比較して、脳梗塞の可能性を判定する。

制御部１０は、音センサが検出した音声データの解析を実行し、発話音声から予め設定される単語パターンを抽出する。制御部１０は、抽出した単語パターンに相当する音声データと、基準動作情報である音声データとの差分値と、予め設定されている閾値との大小関係を判定し、差分値が閾値以上であるか否かを判定することにより、脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かの判定を行う。

制御部１０はさらに、カメラにより撮像された対象者の顔の発話動作を示す画像データを取得してもよい。例えばパターンマッチング手法やその他の公知技術を用いて、制御部１０は取得した画像データである動作情報の画像解析を行い、予め設定される発話パターンと一致するか否かを判定する。発話パターンと一致すると判定した場合に、制御部１０は上述の音声データの解析処理を実行し、異常状態であるか否かの判定を行う。

本実施形態によれば、例えば身体における動作の左右差からは判定困難な場合についても、日常的に発生する多くの音声情報に基づき、脳梗塞の可能性を判定することができる。

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。本発明の範囲は、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれる。

１ 情報処理装置
２ 検出装置
２ａ 動作検出センサ
２ｂ 生体情報検出センサ
３ 端末装置
１０，２０，３０ 制御部
１１，２１，３１ 記憶部
１１１ 対象者ＤＢ
１１２ 検査値ＤＢ
１１３ 基準動作情報ＤＢ
１Ｐ プログラム

Claims (11)

1. 対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、
   取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、
   記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、
   導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定し、
   前記異常状態であると判定した場合、前記動作情報に基づき、脳梗塞以外の要因で前記対象者の左半身又は右半身に所定の変化が生じている偽異常状態であるか否かを判定する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
2. 対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、
   取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、
   記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、
   導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定し、
   前記対象者の生体情報を検出する生体情報検出装置が検出した生体情報を取得し、
   前記異常状態であると判定した場合、前記生体情報に基づき、脳梗塞以外の要因で前記対象者の左半身又は右半身に所定の変化が生じている偽異常状態であるか否かを判定する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
3. 対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、
   取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、
   記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、
   導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定し、
   前記動作情報は、前記対象者の左半身の動作を検出した第１動作情報及び前記対象者の右半身の動作を検出した第２動作情報を含み、
   前記基準動作情報の第１動作情報及び第２動作情報の差分値と、前記検出時点の第１動作情報及び第２動作情報の差分値とを比較して、前記異常状態であるか否かを判定する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
4. 対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、
   取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、
   記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、
   導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定し、
   前記動作情報は、前記対象者の左半身の動作を検出した第１動作情報及び前記対象者の右半身の動作を検出した第２動作情報を含み、
   前記基準動作情報の第１動作情報及び前記検出時点の第１動作情報と、前記基準動作情報の第２動作情報及び前記検出時点の第２動作情報とをそれぞれ比較して、前記異常状態であるか否かを判定する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
5. 対象者の動作を検出する動作検出装置が検出した動作情報を取得し、
   取得した前記動作情報を記憶部に記憶し、
   記憶した所定期間における前記動作情報に基づき、前記対象者の左半身及び右半身の基準動作情報を導出し、
   導出した前記基準動作情報と、前記所定期間より後の検出時点における前記対象者の左半身及び右半身の動作情報とに基づき、前記対象者に脳梗塞の可能性がある異常状態であるか否かを判定し、
   前記動作情報の検出場所に応じて、異なる閾値を用いて前記基準動作情報と前記検出時点の動作情報とを比較する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
6. 前記異常状態であると判定した場合、通知を出力する
   処理をコンピュータに実行させる請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
7. 前記異常状態が所定時間に亘って継続しているか否かを判定する
   処理をコンピュータに実行させる請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
8. 前記動作検出装置は複数種類の検出装置を含み、前記対象者における複数の動作情報を取得する
   請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
9. コンピュータに、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法を実行させるコンピュータプログラム。
10. 制御部を備え、
    前記制御部は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法を実行する
    情報処理装置。
11. 対象者の動作を検出する動作検出装置と、該動作検出装置から動作情報を取得する情報処理装置とを含み、
    前記情報処理装置は、
    制御部を備え、
    前記制御部は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法を実行する
    情報処理システム。

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