WO2019082691A1 - 認知症判定システム - Google Patents

認知症判定システム

Info

Publication number
WO2019082691A1
WO2019082691A1 PCT/JP2018/038075 JP2018038075W WO2019082691A1 WO 2019082691 A1 WO2019082691 A1 WO 2019082691A1 JP 2018038075 W JP2018038075 W JP 2018038075W WO 2019082691 A1 WO2019082691 A1 WO 2019082691A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
dementia
level
determination
long press
user
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/038075
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
中島 博文
松村 吉浩
西山 高史
賢吾 阿部
角 貞幸
孝司 笹部
高橋 敦
京平 小泉
Original Assignee
パナソニックIpマネジメント株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by パナソニックIpマネジメント株式会社 filed Critical パナソニックIpマネジメント株式会社
Priority to CN201880068119.9A priority Critical patent/CN111246805A/zh
Priority to JP2019550996A priority patent/JPWO2019082691A1/ja
Priority to US16/757,030 priority patent/US20200330023A1/en
Priority to EP18871172.5A priority patent/EP3701878A1/en
Publication of WO2019082691A1 publication Critical patent/WO2019082691A1/ja

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4088Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/162Testing reaction times
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4836Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4842Monitoring progression or stage of a disease
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6898Portable consumer electronic devices, e.g. music players, telephones, tablet computers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present invention relates to a dementia determination system and the like for determining the level of dementia.
  • Patent Document 1 the operation history of the home appliance is acquired, and it is determined whether the operator has the possibility of dementia based on the operation history, and the operator has the possibility of the dementia. If determined, it has been shown that the operator outputs information indicating that there is a possibility of dementia. Further, Patent Document 1 shows that it is determined whether or not the operator has a possibility of dementia based on the number of erroneous operations.
  • this invention aims at providing the dementia determination system etc. which can determine a dementia level appropriately.
  • the number of times the button of the operating device is pressed longer than the reference time with respect to the number of times the button of the operating device used by the user for operating the electric device is pressed.
  • a determination unit that determines a user's dementia level based on an acquisition unit that acquires a long press ratio, which is a ratio, and the long press ratio acquired by the acquisition unit; and the recognition that is determined by the determination unit
  • an output unit that outputs dementia information indicating a disease level, and the determination unit determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower.
  • a program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a dementia determination process, and the dementia determination process is the number of times a button of an operating device used by a user for an operation on an electric device is pressed
  • the dementia determination system or the like in one aspect of the present invention can appropriately determine the dementia level.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing the configuration of the dementia determination system in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the dementia judgment apparatus in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a time chart showing timings at which the controller device in the first embodiment transmits a signal.
  • FIG. 4 is a data configuration diagram showing the detection result of the signal in the first embodiment.
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between the healthy level and the number of pressing times.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the healthy level and the long press ratio.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the dementia determination device in the first embodiment.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing the configuration of the dementia determination system in the modification.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing the configuration of the dementia determination system in the modification.
  • FIG. 9 is a screen transition diagram showing transition of information displayed on the screen of the electric device in the modification.
  • FIG. 10 is a screen configuration diagram showing a display area of information displayed on the screen of the electric device in the modification.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the dementia judgment apparatus in the modification.
  • FIG. 12 is a diagram showing relative frequency distributions of depression durations of normal subjects, MCI patients, and AD patients.
  • FIG. 13 is a diagram showing the correlation between the feature amount and the score of the forgotten consultation program (MSP) for a plurality of users.
  • FIG. 14 is a flowchart of the operation of the dementia determination device in the second embodiment.
  • MSP forgotten consultation program
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing the configuration of the dementia determination system in the first embodiment.
  • the dementia determination system 100 illustrated in FIG. 1 is a system for determining a dementia level, and includes a dementia determination device 110, a terminal device 120, an electric device 130, an operation device 140, a sensor device 150, and the like.
  • the dementia level corresponds to the degree of dementia.
  • the level of dementia may be the degree of suspicion of dementia or the possibility of dementia.
  • the level corresponding to the range of healthy persons and the level corresponding to the range of mild cognitive impairment (MCI) that is milder than dementia may be defined as the level of dementia, respectively. .
  • the level of dementia may be defined in two levels: a normal level corresponding to the range of healthy people and an abnormal level corresponding to the range of mild cognitive impairment and dementia. And, abnormal levels may be further subdivided into multiple sub-levels, such as mild cognitive impairment, mild dementia, moderate dementia, and severe dementia.
  • the dementia determination device 110 is a device that determines the dementia level. That is, the dementia determination in the dementia determination system 100 is substantially performed in the dementia determination device 110.
  • the dementia determination device 110 is a computer that performs information processing.
  • the dementia determination device 110 may be a single device or may include a plurality of auxiliary devices.
  • the dementia determination device 110 may be installed in the user environment or may be installed at a position different from the user environment.
  • the dementia determination device 110 is installed at a position different from the user environment. Then, the dementia determination device 110 is connected to the sensor device 150 installed in the user environment via the communication network 160. Then, the dementia determination device 110 acquires the detection result from the sensor device 150.
  • the dementia determination device 110 is connected to the terminal device 120 via the communication network 160.
  • the dementia determination device 110 outputs the dementia information by transmitting the dementia information indicating the dementia level to the terminal device 120.
  • the terminal device 120 is a device that receives the dementia information transmitted from the dementia determination device 110.
  • the terminal device 120 is a computer that communicates information, and specifically, is a tablet terminal, a smartphone, a mobile phone, a personal computer, or the like.
  • the terminal device 120 may be fixedly installed or may be portable.
  • the terminal device 120 may be installed in the user environment, or may be installed at a position different from the user environment.
  • the terminal device 120 is used by a caregiver of the user in the user environment.
  • Terminal device 120 may be utilized by a user in a user environment.
  • the electric device 130 is a device operated by the user using the operation device 140.
  • the electric device 130 is a home appliance and is basically a television receiver. Television receivers are also simply referred to as televisions.
  • the electrical device 130 may be an acoustic device, an air conditioner, a lighting device, a refrigerator, a rice cooker, a multifunctional telephone, or the like. Further, the electric device 130 may be a device provided with a screen. In the example of FIG. 1, the electrical device 130 is a television. Also, the electrical device 130 is basically installed in the user environment.
  • the operating device 140 is a device for operating the electric device 130.
  • the operation device 140 is a remote controller for the electric device 130 and includes a button for operating the electric device 130.
  • the operating device 140 may be a smartphone or the like for operating the electric device 130.
  • the button for operating the electric equipment 130 may be displayed by GUI on the screen with which the operating device 140 is provided.
  • the operation device 140 may be an operation panel integrated with the electric device 130.
  • the operation device 140 is a remote controller for the electric device 130 which is a television. And the operating device 140 transmits a signal by infrared rays. Thereby, the electric device 130 which is a television is operated.
  • the operating device 140 is basically used in a user environment.
  • the sensor device 150 is a device that detects a signal transmitted from the operation device 140.
  • the sensor device 150 is an infrared sensor.
  • the sensor device 150 is basically installed in the vicinity of the electric device 130. Thereby, the sensor device 150 can appropriately detect the signal transmitted from the operation device 140.
  • the sensor device 150 transmits the detection result to the dementia determination device 110.
  • the sensor device 150 may transmit the detection result to the dementia determination device 110 each time a signal is detected.
  • the sensor device 150 may record and accumulate detection results in an internal memory. Then, when the sensor device 150 receives the transmission request for the detection result from the dementia determination device 110, the sensor device 150 may transmit the detection result recorded and accumulated in the internal memory.
  • the communication network 160 is a network for the dementia determination device 110, the terminal device 120, the sensor device 150, and the like to communicate.
  • communication network 160 is the Internet.
  • the communication network 160 may be a LAN (local area network) or the like.
  • the dementia determination device 110 may be the dementia determination system 100.
  • the dementia determination system 100 may include the components of the dementia determination device 110 and may not include other components. And other components may be included in other systems. Further, communication between the components may be wired communication or wireless communication.
  • the communication network 160 may be a wired network or a wireless network.
  • FIG. 1 a plurality of user environments corresponding to a plurality of users may exist. Then, in each user environment, components corresponding to the electric device 130, the operation device 140, and the sensor device 150 may be included. And the dementia determination apparatus 110 may determine the dementia level of each user.
  • one user environment may correspond to one room for elderly people in an elderly-oriented apartment.
  • the terminal device 120 may be installed in the management room of the apartment house for elderly people.
  • Dementia determination apparatus 110 may be installed in the management room of an elderly people's apartment house, or in order to determine the dementia level of each user in a plurality of elderly people's apartment houses, a plurality of elderly people's apartment houses It may be installed outside of the
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the dementia determination device 110 shown in FIG.
  • the dementia determination device 110 includes an acquisition unit 111, a determination unit 112, and an output unit 113.
  • the acquisition unit 111 is a processing unit that acquires information, and specifically, acquires information for determining a dementia level.
  • the acquisition unit 111 may be a general-purpose or dedicated electric circuit.
  • the acquisition unit 111 may acquire information by receiving information through wired or wireless communication.
  • the acquisition unit 111 may include a terminal or an antenna for communication.
  • the acquisition unit 111 acquires the detection result of the signal transmitted from the operation device 140 as information by receiving the detection result of the signal transmitted from the operation device 140 as information from the sensor device 150. It is also good.
  • the acquisition unit 111 may receive the detection result of the signal transmitted from the operation device 140 from the sensor device 150, and may acquire information for determining the dementia level from the detection result.
  • the acquisition unit 111 may acquire information via an input interface such as a mouse, a keyboard, or a touch panel.
  • the acquisition unit 111 may include such an input interface.
  • the acquisition unit 111 may acquire information from a memory such as a recording medium.
  • the acquisition unit 111 may also include a connection interface for connecting to a recording medium or the like. Further, the acquisition unit 111 may perform information processing on the acquired information, and acquire the result of the information processing as new information.
  • the acquisition unit 111 acquires a long press ratio on the controller device 140 as information for determining the dementia level.
  • the long press ratio is a ratio of the number of long presses to the number of presses.
  • the number of times of pressing is the number of times the button of the operating device 140 has been pressed.
  • the long press number is the number of times the button of the operating device 140 is continuously pressed longer than a predetermined reference time.
  • the reference time may be 3 seconds, 4 seconds, or any other time.
  • the reference time may be a fixed time or a dynamically determined time.
  • the acquisition unit 111 may acquire the number of pressing times or may acquire the number of long pressing times. Specifically, the acquisition unit 111 may acquire the number of presses and the number of long presses from the detection result obtained from the sensor device 150. Then, the acquisition unit 111 may acquire the long press ratio by calculating the long press ratio from the number of presses and the number of long presses.
  • the determination unit 112 is a processing unit that determines the dementia level, and more specifically, determines the dementia level according to the information acquired by the acquisition unit 111.
  • the determination unit 112 may be a general-purpose or dedicated electric circuit.
  • the determination unit 112 determines the dementia level based on the long press ratio acquired by the acquisition unit 111. In particular, the determination unit 112 relatively determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower. For example, when the long press ratio is the first ratio, the determination unit 112 determines that the dementia level is the first level, and the long press ratio is the second ratio lower than the first ratio. The dementia level is determined to be a second level that is more severe than the first level.
  • the determination unit 112 may not always determine that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower. According to other conditions etc., the determination unit 112 may not exceptionally determine that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower. Further, for example, when the long press ratio is within the predetermined range, the determination unit 112 may determine that the dementia level is the same level.
  • the determination unit 112 may determine the dementia level as a normal level corresponding to the range of a healthy person. Then, when the long press ratio is lower than a predetermined threshold, the determination unit 112 may determine the dementia level as an abnormal level corresponding to the range of mild cognitive impairment and dementia.
  • the determination unit 112 may use not only the long press ratio but also other parameters for determination of the dementia level. That is, the determination unit 112 may determine the dementia level based on the long press ratio and other parameters.
  • the other parameter is, for example, the number of times of pressing acquired by the acquiring unit 111.
  • the determination unit 112 determines that the dementia level is more severe as the number of times of pressing is smaller.
  • the determination unit 112 determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower and the press frequency is smaller based on the evaluation value obtained by weighting addition of the long press ratio and the number of times of pressing. Good.
  • the output unit 113 is a processing unit that outputs information, and more specifically, outputs dementia information or the like indicating the dementia level determined by the determination unit 112.
  • the output unit 113 may be a general-purpose or dedicated electric circuit.
  • the output unit 113 may output the information by transmitting the information by wired or wireless communication.
  • the output unit 113 may include a terminal or an antenna for communication. Then, the output unit 113 may output the dementia information by transmitting the dementia information to the terminal device 120.
  • the output unit 113 may output information via an output interface such as a display, a speaker, or a touch panel. Specifically, the output unit 113 may output the information by displaying the information on a display, or may output the information as sound from the speaker. The output unit 113 may also include such an output interface.
  • an output interface such as a display, a speaker, or a touch panel.
  • the output unit 113 may output the information by displaying the information on a display, or may output the information as sound from the speaker.
  • the output unit 113 may also include such an output interface.
  • the output unit 113 may also output information to a memory such as a recording medium.
  • the output unit 113 may also include a connection interface for connecting to a recording medium or the like.
  • the configuration of the terminal, antenna, input interface or connection interface in the acquisition unit 111 and the configuration of the terminal, antenna, input interface or connection interface in the output unit 113 are partially or entirely shared. May be
  • FIG. 3 is a time chart showing the timing at which the controller device 140 shown in FIG. 1 transmits a signal.
  • the button of the operation device 140 While the button of the operation device 140 is pressed by the user's finger, the button is turned on and a signal is emitted repeatedly. In particular, after the button starts to be pressed, the button is turned on until the button returns. Therefore, the signal is emitted repeatedly between the time the button starts being pressed and the time it returns. For example, this signal is emitted in infrared rays approximately every 200 ms when the button is on. Therefore, if the time from when the button is pressed until it returns is 1-2 seconds, a signal is emitted 5-10 times.
  • the electric device 130 receives a signal transmitted from the operation device 140 and operates in accordance with the received signal. For example, at this time, the electrical device 130 stops receiving the signal within several seconds after receiving the signal. Alternatively, the appliance 130 discards the signal received in that few seconds. Thus, the electric device 130 suppresses double operation.
  • the sensor device 150 Similar to the electric device 130, the sensor device 150 also receives a signal transmitted from the operation device 140. That is, the sensor device 150 detects a signal transmitted from the operation device 140. However, even after detecting the signal, the sensor device 150 detects the signal without stopping the detection. Then, the sensor device 150 does not discard the signal detected later, but also includes information indicating the signal detected later on in the detection result.
  • the information indicating the signal transmitted a plurality of times for one press is included in the detection result.
  • FIG. 4 is a data block diagram which shows the detection result of the signal for the dementia determination apparatus 110 shown by FIG. 2 grade
  • the detection result shown on the left side of FIG. 4 is an example of the detection result obtained by the sensor device 150.
  • the detection result includes a detection time and a button name.
  • the detection time is a time when the sensor device 150 detects a signal, and is a time when the sensor device 150 receives a signal transmitted from the operation device 140.
  • the button name is the name of the button identified as the button pressed by the detected signal.
  • the detection result of the signal transmitted by pressing the power supply button is shown so that the description will not be complicated.
  • the detection result obtained by the sensor device 150 may include the detection result of the signal emitted when the other button is pressed.
  • the detection result may be expressed in other forms. For example, instead of the button name, an identifier of the button may be used.
  • the sensor device 150 detects a signal transmitted from the operation device 140 on a millisecond basis. Therefore, the original detection result is the detection result in milliseconds. Then, the detection result in millisecond units is transmitted from the sensor device 150 to the dementia determination device 110.
  • the acquisition unit 111 of the dementia determination device 110 acquires a detection result by receiving the detection result transmitted from the sensor device 150.
  • the acquisition unit 111 aggregates the detection result in units of milliseconds into the detection result in units of seconds.
  • a signal may be detected multiple times in one second, it is difficult for a user whose dementia level is determined to press the button multiple times in one second. Therefore, it is assumed that multiple signal detections in one second correspond to one button press. Therefore, when the signal is detected one or more times in one second, the acquisition unit 111 regards the button as being pressed in that one second, and uses information indicating the pressing of the button as the operation name as a detection result in seconds.
  • the acquisition unit 111 regards the button as being long pressed, and uses information indicating the long press of the button as the operation name, and the detection result in units of seconds Include in The three seconds is an example of a time length for identifying the long press, and the time length for identifying the long press may be four seconds or another time length.
  • the acquisition unit 111 integrates the detection results in seconds into the detection results in minutes.
  • the acquisition unit 111 includes, in the detection result, information indicating that there is a button press for one minute.
  • the acquisition unit 111 includes information indicating that the button long press is performed for one minute in the detection result. This suppresses that one button press for a plurality of seconds is treated as a plurality of button presses or a plurality of button long presses.
  • the acquisition unit 111 acquires the number of times the button has been pressed and the number of times the button has been long based on the detection result in units of minutes. Specifically, the acquisition unit 111 acquires the total number of button presses and button long presses included in the detection result in units of minutes as the number of times the button is pressed. In addition, the acquisition unit 111 acquires the total number of button long presses included in the detection result in units of minutes as the number of long press of the button.
  • the acquisition unit 111 acquires a ratio of the number of long press of the button to the number of press of the button as a long press ratio.
  • 1 ⁇ 3 is acquired as the long press ratio.
  • the format of the detection result described above, the method of acquiring the number of pressing times, the method of acquiring the number of long pressings, and the method of acquiring the long pressing ratio are merely examples, and these are not limited to the above examples.
  • the state in which the signal is detected a plurality of times continuously at time intervals shorter than the predetermined time interval is the state in which the button is pressed once.
  • multiple consecutive signal detections may be aggregated into a single button press.
  • information indicating a time length from the first detection time in the plurality of detections to the last detection time in the plurality of detections may be added to the aggregation result.
  • the number of times of pressing is properly acquired.
  • whether or not each press is a long press can be appropriately identified by the additional information.
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between the healthy level and the number of pressing times. Specifically, this graph shows the measurement results of the health level and the number of pressing times for nine subjects. The vertical axis indicates the number of pressings per day. The horizontal axis indicates the subject's health level.
  • the healthy level is measured separately using the touch panel type Dementia Assessment Scale (TDAS) or the like separately from the dementia determination system 100, and the larger the level, the more healthy the condition. That is, the more severe the subject's dementia, the lower the subject's level of health. And, in the graph, the measurement results of nine subjects are plotted.
  • TDAS touch panel type Dementia Assessment Scale
  • the determination unit 112 of the dementia determination device 110 may determine that the dementia level is more severe as the number of times of pressing is smaller.
  • the correlation coefficient indicating the strength of the relationship between the healthy level and the number of presses is 0.06, and the correlation between the healthy level and the number of presses is weak.
  • the number of pressings is small. Thus, even with a small number of presses, the level of dementia may not be severe.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the healthy level and the long press ratio. Specifically, this graph shows the measurement results of the healthy level and the long press ratio for nine subjects.
  • the vertical axis shows the long press rate per day. In this example, the button press for 4 seconds or more is a long press.
  • the horizontal axis indicates the subject's health level, as in the example of FIG. Then, as in the example of FIG. 5, the measurement results of nine subjects are plotted in the graph.
  • the correlation coefficient indicating the strength of the relationship between the healthy level and the long press ratio is 0.41
  • the correlation between the healthy level and the long press ratio is based on the correlation between the healthy level and the number of presses. It is also strong.
  • the use frequency of the electric device 130 of the subject specifically, the viewing frequency of the subject's television has a small influence on the long press ratio.
  • the determination unit 112 of the dementia determination device 110 determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower. Thereby, the determination unit 112 of the dementia determination device 110 can appropriately determine the dementia level without being affected by the preference and the like of the subject.
  • the button press for 4 seconds or more is defined as the long press, but it is estimated that the long press ratio is reduced due to the deterioration of the cognitive ability without being limited to such a time length.
  • FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the dementia judgment apparatus 110 shown in FIG.
  • the dementia determination device 110 performs the operation shown in FIG. 7 in determination of the user's dementia level.
  • the acquisition unit 111 of the dementia determination device 110 acquires a long press ratio (S101).
  • the long press ratio is a ratio of the number of times the button of the operating device 140 is pressed longer than the reference time to the number of times the button of the operating device 140 used by the user to operate the electric device 130 is pressed.
  • the acquisition unit 111 may acquire the detection result from the sensor device 150 that detects a signal transmitted from the operation device 140, and acquire the long press ratio from the detection result.
  • the determination unit 112 of the dementia determination device 110 determines the dementia level of the user based on the long press ratio acquired by the acquisition unit 111 (S102). At that time, the determination unit 112 determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower. For example, when the long press ratio is equal to or higher than the threshold, the determination unit 112 may determine that the dementia level is a normal level corresponding to the range of a healthy person. Then, when the long press ratio is lower than the threshold, the dementia level may be determined as an abnormal level corresponding to the range of mild cognitive impairment and dementia.
  • the output part 113 of the dementia determination apparatus 110 outputs the dementia information which shows the dementia level determined by the determination part 112 (S103).
  • the output unit 113 may output the dementia information by transmitting the dementia information to the terminal device 120.
  • the dementia determination device 110 can determine the dementia level in accordance with the daily work performed by the user.
  • the long press ratio for determining the dementia level is determined regardless of whether the operation is the correct operation or the incorrect operation, and is not easily influenced by the preference of the user. Then, it is estimated that the long press rate is reduced by the decrease in cognitive ability. Therefore, the dementia determination device 110 can appropriately determine the dementia level based on the long press ratio.
  • FIG. 8 is a conceptual view showing a modified configuration of the dementia determination system 100 shown in FIG.
  • the sensor device 150 is connected to the electric device 130, and controls the operation of the electric device 130 by communicating with the electric device 130. That is, the sensor device 150 operates as a control device that controls the operation of the electric device 130.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 may display the dementia information on the screen of the electric device 130 via the sensor device 150 by outputting the dementia information.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 outputs the dementia information to the sensor device 150.
  • the sensor device 150 receives the dementia information from the dementia determination device 110, and transmits the dementia information to the electric device 130.
  • the electric device 130 receives the dementia information from the sensor device 150, and displays the dementia information on the screen.
  • the dementia determination device 110 can notify the user of the electric device 130 of the dementia level.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 causes the training content to be displayed on the screen of the electric device 130 via the sensor device 150 by outputting the training content for improving the user's cognitive ability. May be
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 outputs training content to the sensor device 150 based on the dementia level. Then, the sensor device 150 receives training content from the dementia determination device 110, and transmits the training content to the electric device 130. Then, the electric device 130 receives training content from the sensor device 150, and displays dementia information on the screen.
  • the dementia determination device 110 can prompt the user of the electric device 130 to perform training for improvement in cognitive ability.
  • the training content displayed on the screen of the electric device 130 is training content of an operation in which the operating device 140 is used. For example, by performing operation on the electric device 130 according to the training content using the operation device 140, training for improvement of cognitive ability is performed. Such an operation is effective in improving the cognitive ability because it involves the movement of the finger of the user.
  • training content may be defined for each dementia level. Thereby, training is performed to improve the user's cognitive ability according to the training content defined for the user's dementia level.
  • the training content may be recorded in advance in a memory inside or outside the dementia determination device 110.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 may cause the screen of the electrical device 130 to be displayed. That is, when the determined dementia level is more severe than the predetermined reference level, the output unit 113 of the dementia determination device 110 may cause the screen of the electric device 130 to display. Thereby, the dementia determination apparatus 110 can suppress the display of training content, when training is unnecessary.
  • FIG. 9 is a screen transition diagram showing transition of information displayed on the screen of the electric device 130 shown in FIG. For example, dementia information and training content are displayed as shown in FIG.
  • a notification that there is a suspicion of mild cognitive impairment is displayed on the screen of the television.
  • This notification is displayed when the television is first turned on every day, and may not be displayed after the second time.
  • the notification also corresponds to dementia information indicating the dementia level determined based on the past operation.
  • the notification may indicate the level of dementia determined based on operations such as last day, last week, or last month.
  • training is started by pressing one channel button within a predetermined time. That is, training content is displayed.
  • the 1 channel button when the 1 channel button is pressed within a predetermined time, next, it is notified that the training is to be started, and the user is prompted to press the 2 channel button. If the 2 channel button is pressed within the predetermined time, an OK message is notified, and then the user is prompted to press the 5 channel button. If the 5-channel button is not pressed within the predetermined time, an NG is notified and then it is prompted to press the 12-channel button. If the 12 channel button is pressed within a predetermined time, an OK message is notified.
  • the training result is displayed in points.
  • the score may be determined according to the number of times that the operation has been properly performed according to the instruction indicated by the training content. Also, the long press rate during training may be reflected in the score. Thereafter, as usual, display of the television program is started.
  • the dementia determination device 110 may reflect the long press ratio during training in the determination of the dementia level. In addition, the dementia determination device 110 newly determines the dementia level based on the long press ratio in the determination target period including the training period, and displays the dementia information indicating the newly determined dementia level on the screen after training. It may be displayed.
  • the predetermined time for pressing the channel button may be determined for the user's level of dementia. In the above, pressing of the channel button is repeated three times in the training, but the number of repetitions may be determined for the user's level of dementia.
  • a plurality of training contents having different predetermined times for button pressing and different numbers of repetitions may be predetermined for a plurality of dementia levels. Then, the training may be performed according to the training content defined for the user's dementia level among the plurality of training content predetermined for the multiple dementia levels.
  • FIG. 10 is a screen configuration diagram showing a display area of information displayed on the screen of the electric device 130 shown in FIG.
  • Dementia information and training content may be displayed not in the whole screen but in a partial area of the screen.
  • dementia information and training content are displayed in the lower right area of the screen. Then, a television program is displayed in another area of the screen.
  • a button which is not often used may be used as a button used for training and a button used for starting training. This prevents interference with the operation for viewing a television program.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the dementia determination system 100 shown in FIG.
  • the dementia determination device 110 in the modification performs the operation shown in FIG. 11 in the determination of the user's dementia level.
  • the acquisition unit 111 of the dementia determination device 110 acquires a long press ratio (S101).
  • the determination unit 112 of the dementia determination device 110 determines the dementia level of the user based on the long press ratio acquired by the acquisition unit 111 (S102).
  • the output part 113 of the dementia determination apparatus 110 outputs the dementia information which shows the dementia level determined by the determination part 112 (S103).
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 may display the dementia information on the screen of the electric device 130 by outputting the dementia information.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 displays the training content on the screen of the electric device 130 by outputting the training content based on the dementia level determined by the determination unit 112. (S104). For example, the output unit 113 of the dementia determination device 110 outputs the training content determined for the dementia level determined by the determination unit 112, so that the training content defined for the dementia level is output to the electric device 130. It may be displayed on the screen of.
  • the dementia determination device 110 can notify the user of the determination result of the dementia level via the electric device 130 used for the determination of the dementia level. And thereby, the dementia determination apparatus 110 can urge the user to improve the living rhythm. In addition, the dementia determination device 110 can promote improvement in cognitive ability by displaying training content on the screen of the electric device 130.
  • the operation device 140 is used to operate the electric device 130 according to the training content.
  • the dementia determination device 110 may reflect the operation performed in accordance with the training content in the next determination.
  • the acquisition unit 111 of the dementia determination device 110 newly acquires the long press ratio in the determination target period including the training period in which the training content is displayed. Then, the determination unit 112 of the dementia determination device 110 newly determines the dementia level based on the long press ratio newly acquired by the acquisition unit 111.
  • the dementia determination device 110 can appropriately determine the dementia level improved by the training.
  • the sensor device 150 may be incorporated in the electric device 130.
  • the electric device 130 may have the role of the sensor device 150.
  • the dementia determination device 110 may be incorporated in the electric device 130, and a plurality of components included in the dementia determination device 110 may be incorporated in the electric device 130. Then, the electric device 130 may have a role of the dementia determination device 110.
  • the dementia determination system 100 may authenticate each user among a plurality of users in the user environment, and determine the dementia level of the authenticated user among the plurality of users. For example, a plurality of operating devices may be assigned to a plurality of users. Then, the user may be authenticated according to the operating device used for the operation among the plurality of operating devices. Alternatively, one operating device may authenticate each user by fingerprint authentication.
  • the dementia determination system 100 determines the dementia level based on the long press ratio
  • the long press ratio in the healthy past state of the user is compared with the long press ratio in the current state. Good.
  • the dementia determination system 100 determines that the dementia level in the current state is more severe than the dementia level in the past state. You may
  • the threshold for the long press ratio for determining the user's dementia level in the current state may be determined based on the long press ratio in the healthy past state of the user.
  • an average long press ratio in a healthy state of a plurality of users may be used instead of the long press ratio in a past state where the user is healthy.
  • the dementia determination system 100 determines the dementia level based on the long press ratio, not only the long press ratio but also other determination criteria may be used. That is, the dementia determination system 100 may determine the dementia level based on the long press ratio and other parameters.
  • an average press time that is, a length of time for which the button is pressed may be used.
  • Embodiment 2 In recent years, the percentage of elderly people in the total population has increased. With the advent of such an aging society, it is thought that the problem of dementia will become apparent. Such problems of dementia are being actively addressed in mass media such as television programs.
  • Patent Document 2 discloses a higher brain dysfunction diagnostic device as a technique related to the determination of the dementia level.
  • the dementia determination system 100 determines the dementia level based on the history of the operation on the electric device. The difference between the configuration of such a dementia determination system 100 and the first embodiment will be described.
  • the acquisition unit 111 acquires the depression duration time of the operation device 140 button as information for determining the dementia level.
  • the pressing duration is the length of time that the button is pressed in one button pressing.
  • the determination unit 112 determines the dementia level based on the relative frequency distribution of the pressing duration acquired by the acquisition unit 111.
  • FIG. 12 is a diagram showing relative frequency distributions of depression durations of normal subjects, MCI patients, and AD patients.
  • Each of the relative frequency distributions of the healthy person, the MCI patient, and the AD patient shown in FIG. 12 is obtained by averaging the relative frequency distributions of a plurality of users.
  • the relative frequency distribution of each user is calculated by averaging the relative frequency distribution of the pressing duration time for one day for a plurality of days (for example, several months).
  • the intermediate interval Tm is, for example, an interval of 1000 ms to 3000 ms, but may be changed as appropriate empirically or experimentally.
  • the reason why the peak occurs in the middle section Tm in this way is considered to be that the MCI patient can not press the button quickly (that is, short) and can not press the button for a long time due to the decline in cognitive function.
  • the dementia determination system 100 uses the fact that the relative frequency in the middle interval Tm is relatively larger (a peak is generated) than the other two intervals in the relative frequency distribution of MCI patients. Make a decision. That is, the dementia determination system 100 compares the relative frequency distribution in the intermediate interval Tm when the depression duration is divided into three consecutive intervals with the relative frequency distribution in the other two intervals, and thereby the user's dementia Determine the level.
  • the dementia determination system 100 integrates the integrated value of the relative frequency distribution in the first section T1 A, the integrated value of the relative frequency distribution in the intermediate section Tm B, and the integrated value of the relative frequency distribution in the second section T2
  • C the user's dementia level is determined based on the feature quantity represented by (B / A) + (B / C).
  • FIG. 13 is a diagram showing the correlation between the feature amount and the score of the forgotten consultation program (MSP) for a plurality of users.
  • the forgetfulness consultation program is a screening test program for finding AD patients.
  • FIG. 14 is a flowchart of the operation of the dementia determination device 110.
  • the dementia determination device 110 performs the operation shown in FIG. 14 in determining the user's dementia level.
  • the acquisition unit 111 of the dementia determination device 110 acquires the pressing duration (S201).
  • the depression duration is the depression duration of the button of the operation device 140 used by the user for the operation on the electric device 130.
  • the acquisition unit 111 acquires a detection result from the sensor device 150 that detects a signal transmitted from the operation device 140, and acquires a pressing duration from the detection result.
  • the determination unit 112 of the dementia determination device 110 determines the user's dementia level based on the relative frequency distribution of the pressing duration acquired by the acquisition unit 111 (S202). For example, the determination unit 112 calculates the relative frequency distribution used for the determination by averaging the relative frequency distribution of the user's daily depression duration for a plurality of days, and calculates the above-mentioned feature amount from the calculated relative frequency distribution Calculate
  • the calculation method of the relative frequency distribution used for determination is not limited to such a method.
  • addition averaging is a process for improving the accuracy of determination, and is not essential.
  • it is not essential that the relative frequency distribution is based on the user's daily depression period, but may be based on the predetermined period of depression time.
  • the determination unit 112 determines that the dementia level is an abnormal level corresponding to mild cognitive impairment. If the feature amount is less than the threshold value, the determination unit 112 may determine the dementia level to be a normal level corresponding to the range of the healthy person or a level higher than the range corresponding to the dementia. Also, abnormal levels corresponding to mild cognitive impairment may be further divided into multiple sub levels. In this case, the determination unit 112 determines that the sub level is more likely to be mild cognitive impairment as the value of the feature amount is larger.
  • the output unit 113 of the dementia determination device 110 outputs the dementia information indicating the dementia level determined by the determination unit 112 (S203).
  • the output unit 113 may output the dementia information by transmitting the dementia information to the terminal device 120.
  • the dementia determination device 110 can determine the user's dementia level based on the history of operations on the electric device 130. That is, the dementia determination device 110 can determine the dementia level according to the daily work performed by the user. Further, the depression duration time for determining the dementia level is determined independently of whether the operation is the correct operation or the incorrect operation, and is not easily influenced by the preference of the user. Therefore, the dementia determination device 110 can appropriately determine the dementia level based on the depression duration.
  • the determination unit 112 determines the dementia level based on the feature value obtained from the relative frequency distribution, but such a determination method is an example.
  • the determination unit 112 may determine the level of dementia by obtaining an approximation of the relative frequency distribution of the depression duration time of the user and a predetermined reference distribution. For example, when the relative frequency distribution of standard depression durations of mild cognitive impairment patients is used as the reference distribution, the determination unit 112 determines that the user is more likely to be closer to the reference distribution as the relative frequency distribution of user depression durations is closer to the reference distribution. It can be determined that the tendency is mild cognitive impairment. In addition, when finding the degree of approximation, methods such as machine learning may be used.
  • the determination unit 112 may determine the dementia level by comparing the peak level (that is, the peak value of the relative frequency) in the middle section Tm of the relative frequency distribution with the threshold. In this case, the determination unit 112 can determine that the user is more likely to have mild cognitive impairment as the peak level is higher. Further, the determination unit 112 may determine the level of dementia (in this case, whether it is mild cognitive impairment or not) based on the presence or absence of a peak in the middle interval Tm of the relative frequency distribution.
  • the determination unit 112 may determine the dementia level of the user based on the temporal change of the relative frequency distribution of the pressing duration. That is, the determination unit 112 may determine the dementia level by comparing the relative frequency distribution of the past depression duration time of a certain user with the relative frequency distribution of the current depression duration time of the user. Such a determination method is effective when the determination accuracy can not be ensured due to individual differences because it is based on the change of the same user. Specifically, the determination unit 112 may determine the dementia level based on the temporal change of the feature amount described above, or may determine the dementia level based on the temporal change of the degree of approximation to the reference distribution. The level of dementia may be determined based on the change over time of the peak level.
  • relative frequency distribution was used for determination of the dementia level in the said Embodiment 2 and its modification example, it may replace with relative frequency distribution and normal frequency distribution may be used.
  • the relative frequency distribution has the advantage that statistical processing such as averaging is easy.
  • the sensor device 150 may be incorporated in the electric device 130.
  • the electric device 130 may have the role of the sensor device 150.
  • the dementia determination device 110 may be incorporated in the electric device 130, and a plurality of components included in the dementia determination device 110 may be incorporated in the electric device 130. Then, the electric device 130 may have a role of the dementia determination device 110.
  • the dementia determination system 100 may authenticate each user among a plurality of users in the user environment, and determine the dementia level of the authenticated user among the plurality of users. For example, a plurality of operating devices may be assigned to a plurality of users. Then, the user may be authenticated according to the operating device used for the operation among the plurality of operating devices. Alternatively, one operating device may authenticate each user by face authentication or fingerprint authentication.
  • the dementia determination system 100 according to one aspect of the present invention has been described above according to the first and second embodiments, but the present invention is not limited to the first and second embodiments.
  • the present invention is a form obtained by applying modifications that those skilled in the art would think to the first and second embodiments etc., and another form realized by arbitrarily combining a plurality of components in the first and second embodiments etc. include.
  • another component may perform the processing that a particular component performs. Further, the order of executing the processing may be changed, or a plurality of processing may be executed in parallel.
  • the present invention can be realized not only as the dementia determination system 100 but also as a dementia determination method including steps performed by each component of the dementia determination system 100.
  • the steps may be performed by a computer system comprising a processor, memory, input / output circuitry and the like.
  • the present invention can be realized as a program for causing a computer system to execute the steps included in those methods.
  • a computer system may be expressed simply as a computer.
  • the present invention can be realized as a non-temporary computer readable recording medium recording the above program.
  • the recording medium may be an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk such as a hard disk drive, a magneto-optical disk (MO), a semiconductor memory such as a flash memory, or any other non-temporary It may be a computer readable recording medium.
  • the program may be recorded in advance in a recording medium, or may be recorded in a recording medium by being supplied to the recording medium via a communication network.
  • each step is performed by executing the program using hardware resources such as a processor of a computer system, a memory, and an input / output circuit. That is, each step is performed by the processor acquiring data from the memory or the input / output circuit and performing an operation, or outputting the operation result to the memory or the input / output circuit or the like.
  • hardware resources such as a processor of a computer system, a memory, and an input / output circuit. That is, each step is performed by the processor acquiring data from the memory or the input / output circuit and performing an operation, or outputting the operation result to the memory or the input / output circuit or the like.
  • Any type of processor can be used as a processor for executing a program.
  • etc. May each be implement
  • the plurality of components included in the dementia determination system 100 and the like may be realized as a large scale integration (LSI) that is an integrated circuit (IC). These components may be individually made into one chip, or may be made into one chip so as to include some or all. These components may be provided on one or more chips of one device, or may be provided on a plurality of chips of a plurality of devices.
  • LSI large scale integration
  • IC integrated circuit
  • LSI may be called system LSI, super LSI, or ultra LSI depending on the degree of integration.
  • the integrated circuit may be realized by a dedicated circuit or a general purpose processor.
  • a programmable field programmable gate array (FPGA) or a reconfigurable processor in which connections and settings of internal circuit cells can be reconfigured may be used.
  • a plurality of aspects such as the dementia determination system 100, are shown as an example. These aspects may be combined as appropriate. In addition, any configuration or the like shown in the above-described first and second embodiments may be added.
  • the dementia determination system 100 includes an acquisition unit 111, a determination unit 112, and an output unit 113.
  • the acquisition unit 111 is a long press, which is a ratio of the number of long pressings of the button of the operating device 140 longer than the reference time to the number of pressings of the button of the operating device 140 used by the user to operate the electric device 130. Get a percentage.
  • the determination unit 112 determines the user's dementia level based on the long press ratio acquired by the acquisition unit 111. At that time, the determination unit 112 determines that the dementia level is more severe as the long press ratio is lower.
  • the output unit 113 outputs the dementia information indicating the dementia level determined by the determination unit 112.
  • the dementia determination system 100 can determine the dementia level in accordance with the daily work performed by the user.
  • the long press ratio for determining the dementia level is determined regardless of whether the operation is the correct operation or the incorrect operation, and is not easily influenced by the preference of the user. Then, it is estimated that the long press rate is reduced by the decrease in cognitive ability. Therefore, the dementia determination system 100 can appropriately determine the dementia level based on the long press rate.
  • the determination unit 112 may determine that the dementia level is a normal level corresponding to the range of a healthy person. Then, if the long press ratio is lower than the threshold, the determination unit 112 may determine the dementia level as an abnormal level corresponding to the range of mild cognitive impairment and dementia. Thereby, the dementia determination system 100 can appropriately determine whether the user's dementia level is the normal level or the abnormal level.
  • the output unit 113 may display the dementia information on the screen of the electric device 130 by outputting the dementia information.
  • the dementia determination system 100 can notify the user of the user's dementia level. Therefore, the dementia determination system 100 can prompt the user to improve the life rhythm.
  • the output unit 113 causes the training content to be displayed on the screen of the electric device 130 by outputting the training content of the operation using the operation device 140 based on the dementia level determined by the determination unit 112. Good.
  • the dementia determination system 100 can prompt the user to train based on the determined dementia level.
  • the output unit 113 may display training content on the screen of the electric device 130 by outputting training content when the dementia level determined by the determination unit 112 is more severe than the reference level.
  • the dementia determination system 100 can urge the user to perform training, for example, when the user is determined to have mild cognitive impairment or dementia.
  • the output unit 113 may cause the training content to be displayed on the screen of the electric device 130 by outputting training content determined for the dementia level determined by the determination unit 112. Thereby, the dementia determination system 100 can prompt the user for training suitable for the determined dementia level.
  • the acquisition unit 111 may newly acquire the long press ratio in the determination target period including the training period in which the training content is displayed.
  • the determination unit 112 may newly determine the dementia level based on the long press ratio newly acquired by the acquisition unit 111.
  • the dementia determination system 100 can collect more information and determine the dementia level.
  • the dementia determination system 100 can determine the level of dementia to be improved by training.
  • the program in one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a dementia determination process including an acquisition step (S101), a determination step (S102), and an output step (S103).
  • the ratio is the ratio of the number of times the button of the controller device 140 is pressed longer than the reference time to the number of times the button of the controller device 140 used by the user to operate the electrical device 130 is pressed. Get the long press rate.
  • the user's dementia level is determined based on the long press ratio acquired in the acquisition step (S101).
  • the determination step (S102) the lower the long press ratio, the more severe the dementia level is determined.
  • dementia information indicating the dementia level determined in the determination step (S102) is output.
  • the dementia determination system 100 includes an acquisition unit 111, a determination unit 112, and an output unit 113.
  • the acquisition unit 111 acquires the depression duration time of the button of the operation device 140 used by the user for the operation on the electric device 130.
  • the determination unit 112 determines the user's dementia level based on the acquired distribution of pressing durations.
  • the output unit 113 outputs the dementia information indicating the determined dementia level.
  • the dementia determination system 100 can determine the user's dementia level based on the history of the operation on the electric device 130. That is, the dementia determination system 100 can determine the level of dementia according to the daily work performed by the user. Further, the depression duration time for determining the dementia level is determined independently of whether the operation is the correct operation or the incorrect operation, and is not easily influenced by the preference of the user. Therefore, the dementia determination system 100 can appropriately determine the dementia level based on the depression duration.
  • the determination unit 112 may determine the user's dementia level by comparing the distribution in the middle section Tm when the depression duration is divided into three consecutive sections with the distribution in the other two sections. Good. Thereby, the dementia determination system 100 can determine the user's dementia level based on the comparison between the distribution in the middle section Tm and the distribution in the other two sections.
  • the determination unit 112 determines that the integral value of the distribution in the first section immediately before the middle section Tm is A, the integral value of the distribution in the middle section Tm is B, and the integration value of the distribution in the second section immediately after the middle section Tm.
  • the user's dementia level may be determined based on the feature amount represented by (B / A) + (B / C).
  • the dementia determination system 100 can determine the user's dementia level based on the feature value obtained from the distribution.
  • the determination unit 112 determines that the dementia level is an abnormal level corresponding to mild cognitive impairment. Thereby, the dementia determination system 100 can appropriately determine whether the user's dementia level is an abnormal level corresponding to mild cognitive impairment.
  • the middle section Tm may be a section in which the pressing duration is 1000 ms or more and 3000 ms or less.
  • the dementia determination system 100 can determine the user's dementia level based on the comparison between the distribution in the middle section Tm having the pressing duration of 1000 ms to 3000 ms and the distribution in the other two sections.
  • the determination unit 112 may determine the dementia level of the user based on the temporal change of the distribution. Thereby, the dementia determination system 100 can determine the user's dementia level based on the temporal change of distribution.
  • the distribution is calculated by averaging for a plurality of days the relative frequency distribution of pressing durations for one day.
  • the dementia determination system 100 can determine the dementia level with high accuracy.
  • the program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a dementia determination process including an acquisition step (S201), a determination step (S202), and an output step (S203).
  • the depression duration time of the button of the operation device 140 used by the user for the operation on the electric device 130 is acquired.
  • the determination step (S202) the user's dementia level is determined based on the acquired distribution of depression durations.
  • the output step (S203) dementia information indicating the determined dementia level is output.
  • the program can cause the computer to execute the determination of the dementia level based on the history of the operation on the electrical device 130.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

認知症判定システム(100)は、電気機器(130)に対する操作にユーザが用いる操作装置(140)のボタンが押された押下回数に対する、操作装置(140)のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する取得部(111)と、取得部(111)で取得された長押し割合に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する判定部(112)と、判定部(112)で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力部(113)とを備え、判定部(112)は、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と判定する。

Description

認知症判定システム
 本発明は、認知症レベルを判定する認知症判定システム等に関する。
 特許文献1には、家庭用電気器具の操作履歴を取得し、操作履歴に基づいて操作者が認知症の可能性があるか否かを判定し、操作者が認知症の可能性があると判定された場合、操作者が認知症の可能性があることを示す情報を出力することが示されている。また、特許文献1には、誤操作回数に基づいて操作者が認知症の可能性があるか否かを判定することが示されている。
特開2017-104289号公報 特開2004-135824号公報
 しかしながら、例えば、軽度の認知症等では、特許文献1に示された誤操作があまり発生しない場合がある。そのため、軽度の認知症等が、適切に発見されない場合がある。また、操作者によって行われる操作が、誤操作であるか否かを判定することが困難な場合もある。したがって、操作者が認知症であるか否か等に関連する認知症レベルを適切に判定することは容易ではない。
 そこで、本発明は、認知症レベルを適切に判定することができる認知症判定システム等を提供することを目的とする。
 本発明の一態様における認知症判定システムは、電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンが押された押下回数に対する、前記操作装置のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する取得部と、前記取得部で取得された前記長押し割合に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定部と、前記判定部で判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力部とを備え、前記判定部は、前記長押し割合が低いほど、前記認知症レベルをより重度と判定する。
 本発明の一態様におけるプログラムは、コンピュータに認知症判定処理を実行させるためのプログラムであって、前記認知症判定処理は、電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンが押された押下回数に対する、前記操作装置のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得された前記長押し割合に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定ステップと、前記判定ステップで判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力ステップとを含み、前記判定ステップでは、前記長押し割合が低いほど、前記認知症レベルをより重度と判定する。
 本発明の一態様における認知症判定システム等は、認知症レベルを適切に判定することができる。
図1は、実施の形態1における認知症判定システムの構成を示す概念図である。 図2は、実施の形態1における認知症判定装置の構成を示すブロック図である。 図3は、実施の形態1における操作装置が信号を発信するタイミングを示すタイムチャートである。 図4は、実施の形態1における信号の検知結果を示すデータ構成図である。 図5は、健常レベルと押下回数との関係を示すグラフである。 図6は、健常レベルと長押し割合との関係を示すグラフである。 図7は、実施の形態1における認知症判定装置の動作を示すフローチャートである。 図8は、変形例における認知症判定システムの構成を示す概念図である。 図9は、変形例における電気機器の画面に表示される情報の遷移を示す画面遷移図である。 図10は、変形例における電気機器の画面に表示される情報の表示領域を示す画面構成図である。 図11は、変形例における認知症判定装置の動作を示すフローチャートである。 図12は、健常者、MCI患者、及び、AD患者の押下継続時間の相対度数分布を示す図である。 図13は、複数のユーザを対象とした、特徴量と物忘れ相談プログラム(MSP)のスコアとの相関関係を示す図である。 図14は、実施の形態2における認知症判定装置の動作のフローチャートである。
 以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。
 また、以下の説明に用いられる複数の図面のそれぞれは、模式図であり、必ずしも厳密に正確な値等を示していない。
 (実施の形態1)
 図1は、本実施の形態1における認知症判定システムの構成を示す概念図である。図1に示された認知症判定システム100は、認知症レベルを判定するシステムであって、認知症判定装置110、端末装置120、電気機器130、操作装置140及びセンサ装置150等を備える。
 ここで、認知症レベルは、認知症の度合いに対応する。認知症レベルは、認知症の疑いの度合いであってもよいし、認知症の可能性であってもよい。また、健常者の範囲に対応するレベル、及び、認知症よりも軽度である軽度認知障害(MCI:Mild Cognitive Impairment)の範囲に対応するレベル等が、それぞれ、認知症レベルとして規定されてもよい。
 また、認知症レベルは、健常者の範囲に対応する正常レベルと、軽度認知障害及び認知症の範囲に対応する異常レベルとの2段階で規定されてもよい。そして、異常レベルは、さらに、軽度認知障害、軽度の認知症、中度の認知症、及び、重度の認知症などのように、より細かい複数のサブレベルに細分化されてもよい。
 認知症判定装置110は、認知症レベルを判定する装置である。すなわち、認知症判定システム100における認知症判定は、実質的に、認知症判定装置110において行われる。例えば、認知症判定装置110は、情報処理を行うコンピュータである。認知症判定装置110は、単一の装置であってもよいし、複数の補助装置を備えていてもよい。また、認知症判定装置110は、ユーザ環境に設置されていてもよいし、ユーザ環境とは異なる位置に設置されていてもよい。
 図1の例において、認知症判定装置110は、ユーザ環境とは異なる位置に設置されている。そして、認知症判定装置110は、ユーザ環境に設置されたセンサ装置150に、通信ネットワーク160を介して接続される。そして、認知症判定装置110は、センサ装置150から検知結果を取得する。
 また、認知症判定装置110は、通信ネットワーク160を介して、端末装置120に接続される。例えば、認知症判定装置110は、認知症レベルを示す認知症情報を端末装置120へ送信することにより、認知症情報を出力する。
 端末装置120は、認知症判定装置110から送信された認知症情報を受信する装置である。例えば、端末装置120は、情報の通信を行うコンピュータであって、具体的には、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話又はパーソナルコンピュータ等である。端末装置120は、固定的に設置されていてもよいし、持ち運び可能であってもよい。
 また、端末装置120は、ユーザ環境に設置されていてもよいし、ユーザ環境とは異なる位置に設置されていてもよい。例えば、端末装置120は、ユーザ環境におけるユーザの介護者等によって利用される。端末装置120は、ユーザ環境におけるユーザによって利用されてもよい。
 電気機器130は、ユーザが操作装置140を用いて操作する機器である。例えば、電気機器130は、家電機器であって、基本的には、テレビジョン受像機である。テレビジョン受像機は、単にテレビとも呼ばれる。電気機器130は、音響機器、エアコンディショナー、照明装置、冷蔵庫、炊飯器又は多機能電話機等であってもよい。また、電気機器130は、画面を備える機器であってもよい。図1の例において、電気機器130は、テレビである。また、電気機器130は、基本的に、ユーザ環境に設置される。
 操作装置140は、電気機器130を操作するための装置である。例えば、操作装置140は、電気機器130に対するリモートコントローラであって、電気機器130を操作するためのボタンを備える。操作装置140は、電気機器130を操作するためのスマートフォン等であってもよい。そして、操作装置140が備える画面に、電気機器130を操作するためのボタンがGUIによって表示されてもよい。また、操作装置140は、電気機器130に一体化された操作パネルでもよい。
 具体的には、図1の例において、操作装置140は、テレビである電気機器130に対するリモートコントローラである。そして、操作装置140は、赤外線で信号を発信する。これにより、テレビである電気機器130が操作される。また、操作装置140は、基本的に、ユーザ環境において用いられる。
 センサ装置150は、操作装置140から発信された信号を検知する装置である。例えば、センサ装置150は、赤外線センサである。センサ装置150は、基本的に、電気機器130の近傍に設置される。これにより、センサ装置150は、操作装置140から発信された信号を適切に検知することができる。また、例えば、センサ装置150は、検知結果を認知症判定装置110へ送信する。センサ装置150は、信号を検知する度に、認知症判定装置110へ検知結果を送信してもよい。
 あるいは、センサ装置150は、内部のメモリに検知結果を記録し蓄積してもよい。そして、センサ装置150は、認知症判定装置110から検知結果の送信要求を受信した際に、内部のメモリに記録され蓄積されている検知結果を送信してもよい。
 通信ネットワーク160は、認知症判定装置110、端末装置120及びセンサ装置150等が通信を行うためのネットワークである。例えば、通信ネットワーク160は、インターネットである。通信ネットワーク160は、LAN(ローカルエリアネットワーク)等であってもよい。
 なお、認知症判定装置110が、認知症判定システム100であってもよい。言い換えれば、認知症判定システム100は、認知症判定装置110の構成要素を備え、その他の構成要素を備えなくてもよい。そして、その他の構成要素は、その他のシステムに含まれていてもよい。また、構成要素間の通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。そして、通信ネットワーク160は、有線のネットワークであってもよいし、無線のネットワークであってもよい。
 また、図1では、1つのユーザ環境が示されているが、複数のユーザに対応する複数のユーザ環境が存在していてもよい。そして、各ユーザ環境において、電気機器130、操作装置140及びセンサ装置150に対応する構成要素が含まれていてもよい。そして、認知症判定装置110は、各ユーザの認知症レベルを判定してもよい。
 また、例えば、1つのユーザ環境が、高齢者向け集合住宅における高齢者向けの1つの部屋に対応していてもよい。そして、高齢者向け集合住宅の管理室に端末装置120が設置されていてもよい。認知症判定装置110は、高齢者向け集合住宅の管理室に設置されていてもよいし、複数の高齢者向け集合住宅における各ユーザの認知症レベルを判定するため、複数の高齢者向け集合住宅の外部に設置されていてもよい。
 図2は、図1に示された認知症判定装置110の構成を示すブロック図である。認知症判定装置110は、取得部111、判定部112及び出力部113を備える。
 取得部111は、情報を取得する処理部であって、具体的には、認知症レベルを判定するための情報を取得する。取得部111は、汎用又は専用の電気回路であってもよい。
 例えば、取得部111は、有線又は無線の通信で情報を受信することによって情報を取得してもよい。この場合、取得部111は、通信のための端子又はアンテナを備えていてもよい。具体的には、取得部111は、操作装置140から発信された信号の検知結果をセンサ装置150から情報として受信することにより、操作装置140から発信された信号の検知結果を情報として取得してもよい。
 また、例えば、取得部111は、操作装置140から発信された信号の検知結果をセンサ装置150から受信し、認知症レベルを判定するための情報を検知結果から取得してもよい。
 また、例えば、取得部111は、マウス、キーボード又はタッチパネル等の入力インタフェースを介して情報を取得してもよい。また、取得部111は、このような入力インタフェースを備えていてもよい。また、取得部111は、記録媒体などのメモリから情報を取得してもよい。また、取得部111は、記録媒体などに接続するための接続インタフェースを備えていてもよい。また、取得部111は、取得された情報に対して情報処理を行い、情報処理の結果を新たな情報として取得してもよい。
 より具体的には、取得部111は、認知症レベルを判定するための情報として、操作装置140に対する長押し割合を取得する。長押し割合は、押下回数に対する長押し回数の割合である。押下回数は、操作装置140のボタンが押された回数である。長押し回数は、操作装置140のボタンが所定の基準時間よりも長く継続して押された回数である。基準時間は、3秒であってもよいし、4秒であってもよいし、その他の時間であってもよい。基準時間は、固定の時間であってもよいし、動的に定められる時間であってもよい。
 また、例えば、取得部111は、押下回数を取得してもよいし、長押し回数を取得してもよい。具体的には、取得部111は、センサ装置150から得られる検知結果から、押し回数及び長押し回数を取得してもよい。そして、取得部111は、押し回数及び長押し回数から長押し割合を算出することにより、長押し割合を取得してもよい。
 判定部112は、認知症レベルを判定する処理部であって、具体的には、取得部111で取得された情報に従って、認知症レベルを判定する。判定部112は、汎用又は専用の電気回路であってもよい。
 具体的には、判定部112は、取得部111で取得された長押し割合に基づいて、認知症レベルを判定する。特に、判定部112は、長押し割合が低いほど、相対的に認知症レベルをより重度と判定する。例えば、判定部112は、長押し割合が第1の割合である場合、認知症レベルを第1のレベルと判定し、長押し割合が第1の割合よりも低い第2の割合である場合、認知症レベルを第1のレベルよりも重度である第2のレベルと判定する。
 また、判定部112は、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と常に判定しなくてもよい。判定部112は、他の条件等に従って、例外的に、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と判定しなくてもよい。また、例えば、判定部112は、長押し割合が所定の範囲内である場合、認知症レベルを同じレベルと判定してもよい。
 また、例えば、判定部112は、長押し割合が所定の閾値以上である場合、認知症レベルを健常者の範囲に対応する正常レベルと判定してもよい。そして、判定部112は、長押し割合が所定の閾値よりも低い場合、認知症レベルを軽度認知障害及び認知症の範囲に対応する異常レベルと判定してもよい。
 また、判定部112は、長押し割合に限らず、他のパラメータを認知症レベルの判定に用いてもよい。すなわち、判定部112は、長押し割合及び他のパラメータに基づいて、認知症レベルを判定してもよい。
 他のパラメータは、例えば、取得部111で取得された押下回数である。例えば、判定部112は、押下回数が少ないほど、認知症レベルをより重度と判定する。判定部112は、長押し割合と押下回数との重み付け加算によって得られる評価値に基づいて、長押し割合が低いほど、かつ、押下回数が少ないほど、認知症レベルをより重度と判定してもよい。
 なお、認知症レベル(健常レベル)と押下回数との関係、及び、認知症レベル(健常レベル)と長押し割合との関係は、図5及び図6を用いて後述する。
 出力部113は、情報を出力する処理部であって、具体的には、判定部112で判定された認知症レベルを示す認知症情報等を出力する。出力部113は、汎用又は専用の電気回路であってもよい。
 例えば、出力部113は、有線又は無線の通信で情報を送信することによって情報を出力してもよい。この場合、出力部113は、通信のための端子又はアンテナを備えていてもよい。そして、出力部113は、端末装置120へ認知症情報を送信することにより、認知症情報を出力してもよい。
 また、例えば、出力部113は、ディスプレイ、スピーカ又はタッチパネル等の出力インタフェースを介して情報を出力してもよい。具体的には、出力部113は、情報をディスプレイに表示することにより情報を出力してもよいし、情報をスピーカから音声として出力してもよい。また、出力部113は、このような出力インタフェースを備えていてもよい。
 また、出力部113は、記録媒体などのメモリへ情報を出力してもよい。また、出力部113は、記録媒体などに接続するための接続インタフェースを備えていてもよい。
 また、取得部111における端子、アンテナ、入力インタフェース又は接続インタフェース等の構成と、出力部113における端子、アンテナ、入力インタフェース又は接続インタフェース等の構成とは、部分的又は全体的に、共通化されていてもよい。
 図3は、図1に示された操作装置140が信号を発信するタイミングを示すタイムチャートである。
 ユーザの指によって操作装置140のボタンが押されている間において、ボタンがオン状態になり、信号が繰り返して発信される。特に、ボタンが押され始めてから、ボタンが元に戻るまで、ボタンがオン状態になる。したがって、ボタンが押され始めてから元に戻るまでの間において、信号が繰り返して発信される。例えば、この信号は、ボタンがオン状態において、約200ms毎に赤外線で発信される。したがって、ボタンが押され始めてから元に戻るまでの時間が1~2秒間であれば、信号が5~10回発信される。
 電気機器130は、操作装置140から発信された信号を受信し、受信された信号に従って動作する。例えば、その際、電気機器130は、信号を受信してから数秒間において、信号の受信を停止する。あるいは、電気機器130は、その数秒間において受信される信号を破棄する。これにより、電気機器130は、二重の動作を抑制する。
 センサ装置150も、電気機器130と同様に、操作装置140から発信された信号を受信する。すなわち、センサ装置150は、操作装置140から発信された信号を検知する。ただし、センサ装置150は、信号を検知した後も、検知を停止せずに、信号を検知する。そして、センサ装置150は、後に検知された信号も破棄せずに、後に検知された信号を示す情報も検知結果に含める。
 これにより、1回の押下に対して複数回発信された信号を示す情報が、検知結果に含められる。
 図4は、図2等に示された認知症判定装置110が認知症レベルを判定するための信号の検知結果を示すデータ構成図である。図4の左側に示される検知結果は、センサ装置150によって得られる検知結果の例である。
 例えば、検知結果は、検知時刻とボタン名称とを含む。検知時刻は、センサ装置150が信号を検知した時刻であって、センサ装置150が操作装置140から発信された信号を受信した時刻である。ボタン名称は、検知された信号によって押下されたボタンとして識別されるボタンの名称である。
 なお、説明が複雑にならないように、図4の例において、電源ボタンが押下されたことにより発信される信号の検知結果が示されている。センサ装置150によって得られる検知結果には、その他のボタンが押下されたことにより発信される信号の検知結果が含まれていてもよい。また、検知結果は、その他の形式で表現されてもよい。例えば、ボタンの名称の代わりに、ボタンの識別子が用いられてもよい。
 センサ装置150は、ミリ秒単位で、操作装置140から発信された信号を検知する。したがって、元の検知結果は、ミリ秒単位の検知結果である。そして、センサ装置150から認知症判定装置110へミリ秒単位の検知結果が送信される。認知症判定装置110の取得部111は、センサ装置150から送信された検知結果を受信することにより、検知結果を取得する。
 そして、取得部111は、ミリ秒単位の検知結果を秒単位の検知結果に集約する。1秒間に信号が複数回検知されることがあるが、認知症レベルが判定されるユーザが1秒間にボタンを複数回押下することは困難である。したがって、1秒間における複数回の信号検知は、1回のボタン押下に対応すると想定される。よって、取得部111は、1秒間に信号が1回以上検知されている場合、その1秒間においてボタンが押下されているとみなして、ボタンの押下を示す情報を操作名称として秒単位の検知結果に含める。
 さらに、取得部111は、3秒間よりも長く連続してボタンが押下されている場合、ボタンが長押しされているとみなして、ボタンの長押しを示す情報を操作名称として秒単位の検知結果に含める。この3秒間は、長押しを識別するための時間長の一例であって、長押しを識別するための時間長は、4秒間であってもよいし、その他の時間長であってもよい。
 そして、取得部111は、秒単位の検知結果を分単位の検知結果に集約する。その際、取得部111は、1分間に1回以上のボタン押下がある場合、その1分間にボタン押下があることを示す情報を検知結果に含める。また、取得部111は、1分間にボタン長押しがある場合、その1分間にボタン長押しがあることを示す情報を検知結果に含める。これにより、複数秒にわたる1回のボタン押下が、複数回のボタン押下、又は、複数回のボタン長押しとして扱われることが抑制される。
 そして、取得部111は、分単位の検知結果に基づいて、ボタンの押下回数、及び、ボタンの長押し回数を取得する。具体的には、取得部111は、分単位の検知結果に含まれるボタン押下及びボタン長押しの総数をボタンの押下回数として取得する。また、取得部111は、分単位の検知結果に含まれるボタン長押しの総数をボタンの長押し回数として取得する。
 そして、取得部111は、ボタンの押下回数に対する、ボタンの長押し回数の割合を長押し割合として取得する。図4の例では、1/3が長押し割合として取得される。
 なお、上記において説明された検知結果の形式、押下回数の取得方法、長押し回数の取得方法、及び、長押し割合の取得方法は、一例であって、これらは上記の例に限定されない。
 例えば、所定の時間間隔よりも短い時間間隔で連続して信号が複数回検知されている状態が、ボタンが1回押下されている状態であると想定される。したがって、連続的な複数回の信号検知が、1回のボタン押下に集約されてもよい。そして、その複数回の検知における最初の検知時刻から、その複数回の検知における最後の検知時刻までの時間長を示す情報が、集約結果に付加されてもよい。このような集約結果により、適切に押下回数が取得される。また、付加情報により、各押下が長押しであるか否かが適切に識別される。
 図5は、健常レベルと押下回数との関係を示すグラフである。具体的には、このグラフは、9人の被験者について、健常レベル及び押下回数の測定結果を示す。縦軸は、1日あたりの押下回数を示す。横軸は、被験者の健常レベルを示す。
 健常レベルは、認知症判定システム100とは別にTDAS(Touch panel type Dementia Assessment Scale)等を用いて測定されており、大きいほど、より健常な状態を表す。すなわち、被験者の認知症がより重度であるほど、被験者の健常レベルは小さい。そして、グラフにおいて、9人の被験者の測定結果がプロットされている。
 測定結果において、健常レベルと押下回数との間に正の相関が認められる。そのため、認知症判定装置110の判定部112は、押下回数が少ないほど、認知症レベルがより重度であると判定してもよい。
 しかしながら、健常レベルと押下回数との関係の強さを示す相関係数は0.06であり、健常レベルと押下回数との間における相関は弱い。また、被験者が電気機器130をあまり利用しない場合、すなわち、被験者がテレビをあまり見ない場合、押下回数が少ない。したがって、押下回数が少なくても、認知症レベルが重度でない可能性がある。
 図6は、健常レベルと長押し割合との関係を示すグラフである。具体的には、このグラフは、9人の被験者に対して、健常レベル及び長押し割合の測定結果を示す。縦軸は、1日あたりの長押し割合を示す。この例では、4秒以上のボタン押下が長押しである。横軸は、図5の例と同様に、被験者の健常レベルを示す。そして、図5の例と同様に、グラフにおいて、9人の被験者の測定結果がプロットされている。
 測定結果において、健常レベルと長押し割合との間に正の相関が認められる。また、健常レベルと長押し割合との関係の強さを示す相関係数は0.41であり、健常レベルと長押し割合との間における相関は、健常レベルと押下回数との間における相関よりも強い。また、被験者の電気機器130の利用頻度、具体的には、被験者のテレビの視聴頻度が、長押し割合に与える影響は小さいと想定される。
 そこで、認知症判定装置110の判定部112は、長押し割合が低いほど、認知症レベルがより重度であると判定する。これにより、認知症判定装置110の判定部112は、被験者の嗜好等の影響を受けずに、適切に認知症レベルを判定することができる。
 なお、認知能力が低下することにより、意志及び意欲が低下し、また、操作能力も低下すると推定される。そして、これにより、長押し割合が低下すると推定される。上記の例では、4秒以上のボタン押下が長押しと定められているが、このような時間長に限らず、認知能力が低下することにより、長押し割合が低下すると推定される。
 図7は、図2等に示された認知症判定装置110の動作を示すフローチャートである。認知症判定装置110は、ユーザの認知症レベルの判定において、図7に示された動作を行う。
 まず、認知症判定装置110の取得部111は、長押し割合を取得する(S101)。長押し割合は、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンが押された押下回数に対する、操作装置140のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である。例えば、取得部111は、操作装置140から発信された信号を検知するセンサ装置150から検知結果を取得し、検知結果から長押し割合を取得してもよい。
 次に、認知症判定装置110の判定部112は、取得部111で取得された長押し割合に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する(S102)。その際、判定部112は、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と判定する。例えば、長押し割合が閾値以上である場合、判定部112は、認知症レベルを健常者の範囲に対応する正常レベルと判定してもよい。そして、長押し割合が閾値よりも低い場合、認知症レベルを軽度認知障害及び認知症の範囲に対応する異常レベルと判定してもよい。
 そして、認知症判定装置110の出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する(S103)。例えば、出力部113は、端末装置120へ認知症情報を送信することにより、認知症情報を出力してもよい。
 これにより、認知症判定装置110は、ユーザによって行われる日常の作業に従って、認知症レベルを判定することができる。また、認知症レベルを判定するための長押し割合は、正しい操作か誤った操作かとは無関係に定められ、かつ、ユーザの嗜好の影響を受けにくい。そして、認知能力が低下することにより、長押し割合が低下すると推定される。したがって、認知症判定装置110は、長押し割合に基づいて、適切に認知症レベルを判定することができる。
 (変形例)
 図8は、図1に示された認知症判定システム100の変形構成を示す概念図である。本変形例において、センサ装置150は、電気機器130に接続され、電気機器130と通信を行うことにより、電気機器130の動作を制御する。すなわち、センサ装置150は、電気機器130の動作を制御する制御装置として動作する。
 例えば、認知症判定装置110の出力部113は、認知症情報を出力することにより、センサ装置150を介して、認知症情報を電気機器130の画面に表示させてもよい。具体的には、認知症判定装置110の出力部113は、センサ装置150へ認知症情報を出力する。そして、センサ装置150は、認知症判定装置110から認知症情報を受信し、認知症情報を電気機器130へ送信する。そして、電気機器130は、センサ装置150から認知症情報を受信し、画面に認知症情報を表示する。
 これにより、認知症判定装置110は、電気機器130のユーザに、認知症レベルを通知することができる。
 また、例えば、認知症判定装置110の出力部113は、ユーザの認知能力を向上させるための訓練コンテンツを出力することにより、センサ装置150を介して、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させてもよい。
 具体的には、認知症情報の例と同様に、認知症判定装置110の出力部113は、認知症レベルに基づいて、センサ装置150へ訓練コンテンツを出力する。そして、センサ装置150は、認知症判定装置110から訓練コンテンツを受信し、訓練コンテンツを電気機器130へ送信する。そして、電気機器130は、センサ装置150から訓練コンテンツを受信し、画面に認知症情報を表示する。
 これにより、認知症判定装置110は、電気機器130のユーザに、認知能力の向上のための訓練を促すことができる。電気機器130の画面に表示される訓練コンテンツは、操作装置140が用いられる操作の訓練コンテンツである。例えば、操作装置140を用いて電気機器130に対する操作を訓練コンテンツに従って行うことで、認知能力の向上のための訓練が実施される。このような操作は、ユーザの指の運動を伴うため、認知能力の向上に有効である。
 また、訓練コンテンツは、各認知症レベルに対して定められていてもよい。これにより、ユーザの認知症レベルに対して定められる訓練コンテンツに従って、ユーザの認知能力を改善するための訓練が実施される。訓練コンテンツは、認知症判定装置110の内部又は外部のメモリに予め記録されていてもよい。
 また、ユーザの認知症レベルが、軽度認知障害又は認知症に対応するレベルと判定された場合に、認知症判定装置110の出力部113が、電気機器130の画面に表示させてもよい。つまり、判定された認知症レベルが所定の基準レベルよりも重度である場合に、認知症判定装置110の出力部113が、電気機器130の画面に表示させてもよい。これにより、認知症判定装置110が、訓練が不要な場合に、訓練コンテンツの表示を抑制することができる。
 図9は、図8に示された電気機器130の画面に表示される情報の遷移を示す画面遷移図である。例えば、認知症情報及び訓練コンテンツは、図9のように表示される。
 図9の例において、電気機器130であるテレビがオンされた場合、テレビの画面に、軽度認知障害の疑いがある旨の通知が表示される。この通知は、日毎に最初にテレビがオンされた際に表示され、2回目以降において、表示されなくてもよい。また、この通知は、過去の操作に基づいて判定された認知症レベルを示す認知症情報に対応する。例えば、この通知は、過去1日間、過去1週間、又は、過去1ヵ月等の操作に基づいて判定された認知症レベルを示していてもよい。
 そして、訓練を開始する場合、1チャンネルボタンを押すことが促される。ここで、所定時間内に1チャンネルボタンが押下されることで、訓練が開始される。すなわち、訓練コンテンツが表示される。
 例えば、所定時間内に1チャンネルボタンが押下された場合、次に、訓練を開始する旨が通知され、2チャンネルボタンを押すことが促される。所定時間内に2チャンネルボタンが押下された場合、OKの旨が通知され、次に、5チャンネルボタンを押すことが促される。所定時間内に5チャンネルボタンが押下されなかった場合、NGの旨が通知され、次に、12チャンネルボタンを押すことが促される。所定時間内に12チャンネルボタンが押下された場合、OKの旨が通知される。
 そして、訓練結果が点数で表示される。その際、訓練コンテンツが示す指示に従って操作が適切に行われたか回数に従って、点数が定められてもよい。また、訓練中の長押し割合が点数に反映されてもよい。その後、通常通り、テレビ番組の表示が開始される。
 なお、認知症判定装置110は、訓練中の長押し割合を認知症レベルの判定に反映させてもよい。また、認知症判定装置110は、訓練期間を含む判定対象期間における長押し割合に基づいて認知症レベルを新たに判定し、新たに判定された認知症レベルを示す認知症情報を訓練後に画面に表示させてもよい。
 また、チャンネルボタンを押すための所定時間は、ユーザの認知症レベルに対して定められてもよい。また、上記では、訓練においてチャンネルボタンの押下が3回繰り返されているが、繰り返しの回数は、ユーザの認知症レベルに対して定められてもよい。
 例えば、ボタン押下のための所定時間、及び、繰り返しの回数が異なる複数の訓練コンテンツが、複数の認知症レベルに対して予め定められてもよい。そして、複数の認知症レベルに対して予め定められた複数の訓練コンテンツのうち、ユーザの認知症レベルに対して定められた訓練コンテンツに従って、訓練が実施されてもよい。
 図10は、図8に示された電気機器130の画面に表示される情報の表示領域を示す画面構成図である。認知症情報及び訓練コンテンツは、画面の全体ではなく、画面の一部の領域に表示されてもよい。図10の例では、画面の右下の領域に、認知症情報及び訓練コンテンツが表示される。そして、画面の他の領域に、テレビ番組が表示される。
 なお、訓練に用いられるボタン、及び、訓練の開始に用いられるボタンとして、あまり使用されないボタンが用いられてもよい。これにより、テレビ番組を視聴するための操作を妨げることが抑制される。
 図11は、図8等に示された認知症判定システム100の動作を示すフローチャートである。変形例における認知症判定装置110は、ユーザの認知症レベルの判定において、図11に示された動作を行う。
 まず、認知症判定装置110の取得部111は、長押し割合を取得する(S101)。次に、認知症判定装置110の判定部112は、取得部111で取得された長押し割合に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する(S102)。そして、認知症判定装置110の出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する(S103)。
 これらの処理は、基本的に、図7の例と同様である。本変形例において、認知症判定装置110の出力部113は、認知症情報を出力することにより、電気機器130の画面に認知症情報を表示させてもよい。
 また、本変形例において、認知症判定装置110の出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルに基づいて、訓練コンテンツを出力することにより、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させる(S104)。例えば、認知症判定装置110の出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルに対して定められる訓練コンテンツを出力することにより、認知症レベルに対して定められる訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させてもよい。
 これにより、認知症判定装置110は、認知症レベルの判定に用いられた電気機器130を介して、認知症レベルの判定結果をユーザに通知することができる。そして、これにより、認知症判定装置110は、生活リズムの改善などをユーザに促すことができる。また、認知症判定装置110は、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させることにより、認知能力の改善を促すことができる。
 また、例えば、訓練コンテンツに従って、操作装置140を用いて電気機器130に対する操作が行われる。認知症判定装置110は、訓練コンテンツに従って行われる操作を次回の判定に反映させてもよい。
 具体的には、次回の判定において、認知症判定装置110の取得部111は、訓練コンテンツが表示されている訓練期間を含む判定対象期間における長押し割合を新たに取得する。そして、認知症判定装置110の判定部112は、取得部111で新たに取得された長押し割合に基づいて、認知症レベルを新たに判定する。
 これにより、認知症判定装置110は、訓練によって改善された認知症レベルを適切に判定することができる。
 なお、上記の実施の形態1及び変形例において、センサ装置150は、電気機器130に組み込まれていてもよい。そして、電気機器130が、センサ装置150の役割を有していてもよい。さらに、認知症判定装置110が、電気機器130に組み込まれていてもよいし、認知症判定装置110に含まれる複数の構成要素が、電気機器130に組み込まれていてもよい。そして、電気機器130が、認知症判定装置110の役割を有していてもよい。
 また、認知症判定システム100は、ユーザ環境における複数のユーザの中から、各ユーザを認証し、複数のユーザの中から認証されたユーザの認知症レベルを判定してもよい。例えば、複数のユーザに対して、複数の操作装置がそれぞれ割り当てられていてもよい。そして、複数の操作装置のうち、操作に用いられた操作装置に従って、ユーザが認証されてもよい。あるいは、1つの操作装置が、指紋認証によって、各ユーザを認証してもよい。
 また、認知症判定システム100は、長押し割合に基づいて認知症レベルを判定する際に、ユーザが健常な過去の状態における長押し割合と、現在の状態における長押し割合とを比較してもよい。そして、認知症判定システム100は、現在の状態における長押し割合が、過去の状態における長押し割合よりも低い場合、現在の状態における認知症レベルを過去の状態における認知症レベルよりも重度と判定してもよい。
 すなわち、現在の状態におけるユーザの認知症レベルを判定するための長押し割合に対する閾値は、ユーザが健常な過去の状態における長押し割合に基づいて定められてもよい。あるいは、このような閾値を定めるため、ユーザが健常な過去の状態における長押し割合の代わりに、複数のユーザの健常な状態における平均的な長押し割合が用いられてもよい。
 また、認知症判定システム100は、長押し割合に基づいて認知症レベルを判定する際に、長押し割合だけでなく、他の判定基準を用いてもよい。すなわち、認知症判定システム100は、長押し割合及び他のパラメータに基づいて、認知症レベルを判定してもよい。
 また、長押し割合の代わりに、平均押下時間、すなわち、ボタンが押下される時間の1回あたりの長さが用いられてもよい。長押し割合が低いほど、認知症レベルがより重度であることは、平均押下時間が短いほど、認知症レベルがより重度であることに置き換えられ得る。したがって、認知症判定システム100は、平均押下時間が短いほど、認知症レベルをより重度と判定してもよい。
 (実施の形態2)
 [実施の形態2における課題]
 近年、全人口に占める高齢者の割合が高まっている。このような高齢化社会の到来により、認知症の問題が顕在化すると考えられる。このような認知症の問題は、テレビ番組などマスメディアでも盛んに取り上げられている。
 認知症には、軽度から重度に至るまで様々なレベルがあり、認知症になる前の軽度認知障害(MCI:Moderate Cognitive Impairment)の段階であることがわかれば、トレーニングなどによって認知症の発症を抑えられる可能性がある。認知症レベルの判定に関する技術として、特許文献2には、高次脳機能障害診断装置が開示されている。
 [構成]
 実施の形態2において、認知症判定システム100は、電気機器に対する操作の履歴に基づいて認知症レベルを判定する。このような認知症判定システム100の構成の、実施の形態1との相違点について説明する。
 取得部111は、認知症レベルを判定するための情報として、操作装置140ボタンの押下継続時間を取得する。押下継続時間は、1回のボタンの押下における当該ボタンが押下されている時間の長さである。
 判定部112は、取得部111によって取得された押下継続時間の相対度数分布に基づいて、認知症レベルを判定する。
 [実施の形態2の動作を行う認知機能判定システムを発明するに至った知見]
 以下、実施の形態2の動作を行う認知症判定システム100を発明するに至った発明者らの知見について説明する。認知症レベルの判定の対象となるユーザは、1日に複数回操作装置140のボタンを押下する。この複数回のボタンの押下は、通常、押下継続時間が互いに異なる。そこで、発明者らが1日分の押下継続時間の相対度数分布を算出したところ、健常者、MCI患者、及び、AD患者の相対度数分布がそれぞれ異なる形状となることを見出した。図12は、健常者、MCI患者、及び、AD患者の押下継続時間の相対度数分布を示す図である。なお、図12に示される健常者、MCI患者、及び、AD患者の相対度数分布のそれぞれは、複数のユーザの相対度数分布が加算平均されたものである。なお、各ユーザの相対度数分布は、1日分の押下継続時間の相対度数分布を複数日分(例えば、数ヶ月分)加算平均することにより算出されている。
 図12に示されるように、押下継続時間を連続する3つの区間(具体的には、第一区間T1、中間区間Tm、及び、第二区間T2)に分けると、MCI患者の相対度数分布のみが中間区間Tmにおいて明白なピークを有する。つまり、MCI患者においては、押下継続時間が短いケース、及び、押下継続時間が長いケースが減少し、押下継続時間が中間値となるケースが増大する。なお、図12では、中間区間Tmは、一例として、1000ms以上3000ms以下の区間とされているが、経験的または実験的に適宜変更されてよい。
 このように中間区間Tmにピークが生じる原因は、MCI患者が認知機能の低下により、ボタンを素早く(つまり、短く)押せなくなり、かつ、ボタンを長く押せなくなるからであると考えられる。
 そこで、認知症判定システム100は、MCI患者の相対度数分布において、中間区間Tmにおける相対度数が他の2つの区間よりも比較的大きくなる(ピークが生じる)ことを利用して、認知症レベルの判定を行う。つまり、認知症判定システム100は、押下継続時間を連続する3つの区間に分けた場合の中間区間Tmにおける相対度数分布と、他の2つの区間における相対度数分布との比較により、ユーザの認知症レベルを判定する。
 認知症判定システム100は、具体的には、第一区間T1における相対度数分布の積分値をA、中間区間Tmにおける相対度数分布の積分値をB、第二区間T2における相対度数分布の積分値をCとした場合に、(B/A)+(B/C)で表される特徴量に基づいてユーザの認知症レベルを判定する。図13は、複数のユーザを対象とした、特徴量と物忘れ相談プログラム(MSP)のスコアとの相関関係を示す図である。なお、物忘れ相談プログラムは、AD患者を発見するためのスクリーニングテストプログラムである。
 図13に示されるように、上記特徴量とMSPのスコアとの相関係数Rは、R=-0.71076(R=0.5052)である。また、この場合のp値は、p=0.000000000009417043であり、有意水準である0.05よりも極めて低い。つまり、上記特徴量とMSPのスコアとは、良好な相関関係を有するといえる。なお、上記特徴量がMCI患者である傾向が強いほど大きい値になるのに対し、MSPのスコアは数値が低いほど認知機能が低下していることを示すため、両者は負の相関を有している。
 [動作]
 以上のような特徴量を用いた、認知症判定システム100の認知症レベルの判定動作について説明する。センサ装置150による操作装置140から発信された信号の検知方法は、実施の形態1において図3を用いて説明した通りである。また、センサ装置150の信号の検知結果は、実施の形態1において図4を用いて説明した通りである。なお、実施の形態2では、検知結果が集約されることは必須ではない。図4に示される集約される前の検知結果は、押下継続期間を示している。
 以下、センサ装置150の検知結果を用いた認知症判定装置110の動作について説明する。図14は、認知症判定装置110の動作のフローチャートである。認知症判定装置110は、ユーザの認知症レベルの判定において、図14に示された動作を行う。
 まず、認知症判定装置110の取得部111は、押下継続時間を取得する(S201)。押下継続時間は、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンの押下継続時間である。例えば、取得部111は、操作装置140から発信された信号を検知するセンサ装置150から検知結果を取得し、検知結果から押下継続時間を取得する。
 次に、認知症判定装置110の判定部112は、取得部111で取得された押下継続時間の相対度数分布に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する(S202)。判定部112は、例えば、ユーザの1日分の押下継続時間の相対度数分布を複数日分加算平均することにより判定に用いられる相対度数分布を算出し、算出した相対度数分布から上述の特徴量を算出する。なお、判定に用いられる相対度数分布の算出方法はこのような方法に限定されない。例えば、加算平均は判定の精度を高めるための処理であり、必須ではない。また、相対度数分布がユーザの1日分の押下継続時間に基づくことは必須ではなく、所定期間分の押下継続時間に基づけばよい。
 例えば、特徴量が閾値以上である場合、判定部112は、認知症レベルを軽度認知障害に対応する異常レベルと判定する。なお、特徴量が閾値未満である場合、判定部112は、認知症レベルを、健常者の範囲に対応する正常レベル、または、認知症の範囲に対応する以上レベルと判定してもよい。また、軽度認知障害に対応する異常レベルは、さらに細かく複数のサブレベルに区別されてもよい。この場合、判定部112は、特徴量の値が大きいほど軽度認知障害である傾向が強いサブレベルであると判定する。
 そして、認知症判定装置110の出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する(S203)。例えば、出力部113は、端末装置120へ認知症情報を送信することにより、認知症情報を出力してもよい。
 以上説明したように、認知症判定装置110は、電気機器130に対する操作の履歴に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。つまり、認知症判定装置110は、ユーザによって行われる日常の作業に従って、認知症レベルを判定することができる。また、認知症レベルを判定するための押下継続時間は、正しい操作か誤った操作かとは無関係に定められ、かつ、ユーザの嗜好の影響を受けにくい。したがって、認知症判定装置110は、押下継続時間に基づいて、適切に認知症レベルを判定することができる。
 [変形例]
 上記実施の形態2では、判定部112は、相対度数分布から求められる特徴量に基づいて認知症レベルの判定を行ったが、このような判定方法は一例である。例えば、判定部112は、ユーザの押下継続時間の相対度数分布と、あらかじめ定められた基準分布との近似度を求めることにより認知症レベルの判定を行ってもよい。例えば、基準分布として軽度認知障害患者の標準的な押下継続時間の相対度数分布が用いられる場合には、判定部112は、ユーザの押下継続時間の相対度数分布が基準分布に近いほど、ユーザが軽度認知障害である傾向が強いと判定することができる。なお、近似度を求める際には、機械学習などの手法が用いられてもよい。
 また、判定部112は、相対度数分布の中間区間Tmにおけるピークレベル(つまり、相対度数のピーク値)と閾値との比較により、認知症レベルを判定してもよい。この場合、判定部112は、ピークレベルが高いほど、ユーザが軽度認知障害である傾向が強いと判定することができる。また、判定部112は、相対度数分布の中間区間Tmにおけるピークの有無に基づいて認知症レベル(この場合、軽度認知障害であるか否か)を判定してもよい。
 また、判定部112は、押下継続時間の相対度数分布の経時変化に基づいてユーザの認知症レベルを判定してもよい。つまり、判定部112は、あるユーザの過去の押下継続時間の相対度数分布と、当該ユーザの現在の押下継続時間の相対度数分布との比較により、認知症レベルを判定してもよい。このような判定方法は、同一のユーザの変化に基づくため、個人差によって判定精度が確保できないような場合に有効である。判定部112は、具体的には、上述の特徴量の経時変化に基づいて認知症レベルを判定してもよいし、基準分布に対する近似度の経時変化に基づいて認知症レベルを判定してもよいし、ピークレベルの経時変化に基づいて認知症レベルを判定してもよい。
 また、上記実施の形態2及びその変形例では、認知症レベルの判定に相対度数分布が用いられたが、相対度数分布に代えて通常の度数分布が用いられてもよい。相対度数分布は、加算平均等の統計処理が容易であるという利点がある。
 なお、上記の実施の形態2及びその変形例において、センサ装置150は、電気機器130に組み込まれていてもよい。そして、電気機器130が、センサ装置150の役割を有していてもよい。さらに、認知症判定装置110が、電気機器130に組み込まれていてもよいし、認知症判定装置110に含まれる複数の構成要素が、電気機器130に組み込まれていてもよい。そして、電気機器130が、認知症判定装置110の役割を有していてもよい。
 また、認知症判定システム100は、ユーザ環境における複数のユーザの中から、各ユーザを認証し、複数のユーザの中から認証されたユーザの認知症レベルを判定してもよい。例えば、複数のユーザに対して、複数の操作装置がそれぞれ割り当てられていてもよい。そして、複数の操作装置のうち、操作に用いられた操作装置に従って、ユーザが認証されてもよい。あるいは、1つの操作装置が、顔認証または指紋認証によって、各ユーザを認証してもよい。
 (その他の実施の形態)
 以上、本発明の一態様における認知症判定システム100について、実施の形態1及び2等に従って説明したが、本発明は、実施の形態1及び2等に限定されない。実施の形態1及び2等に対して当業者が思いつく変形を施して得られる形態、及び、実施の形態1及び2等における複数の構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も本発明に含まれる。
 例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
 また、本発明は、認知症判定システム100として実現できるだけでなく、認知症判定システム100を構成する各構成要素が行うステップを含む認知症判定方法として実現できる。例えば、それらのステップは、プロセッサ、メモリ及び入出力回路等を備えるコンピュータシステムによって実行される。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムとして実現できる。なお、コンピュータシステムは、単にコンピュータと表現される場合がある。
 また、本発明は、上記のプログラムを記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。記録媒体は、CD-ROM等の光ディスクでもよいし、ハードディスドライブ等の磁気ディスクでもよいし、光磁気ディスク(MO)でもよいし、フラッシュメモリ等の半導体メモリでもよいし、他の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体でもよい。また、プログラムは、記録媒体に予め記録されていてもよいし、通信ネットワークを介して記録媒体に供給されることで記録媒体に記録されてもよい。
 例えば、本発明が、プログラムで実現される場合には、コンピュータシステムのプロセッサ、メモリ及び入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、プロセッサがデータをメモリ又は入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。プログラムを実行するためのプロセッサとして、任意の種類のプロセッサが利用可能である。
 また、認知症判定システム100等に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用又は汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、1つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。
 また、認知症判定システム100等に含まれる複数の構成要素は、集積回路(IC:Integrated Circuit)であるLSI(Large Scale Integration)として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。これらの構成要素が、1つの装置の1以上のチップに設けられてもよいし、複数の装置の複数のチップに設けられてもよい。
 また、LSIは、集積度の違いにより、システムLSI、スーパーLSI又はウルトラLSIと呼称される場合がある。また、集積回路は、専用回路又は汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)、又は、内部の回路セルの接続及び設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
 さらに、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、認知症判定システム100に含まれる複数の構成要素の集積回路化が行われてもよい。
 最後に、認知症判定システム100等の複数の態様を例として示す。これらの態様は、適宜、組み合わされてもよい。また、上記の実施の形態1及び2等に示された任意の構成等が追加されてもよい。
 (第1態様)
 本発明の一態様における認知症判定システム100は、取得部111と、判定部112と、出力部113とを備える。
 取得部111は、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンが押された押下回数に対する、操作装置140のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する。判定部112は、取得部111で取得された長押し割合に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する。その際、判定部112は、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と判定する。出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する。
 これにより、認知症判定システム100は、ユーザによって行われる日常の作業に従って、認知症レベルを判定することができる。また、認知症レベルを判定するための長押し割合は、正しい操作か誤った操作かとは無関係に定められ、かつ、ユーザの嗜好の影響を受けにくい。そして、認知能力が低下することにより、長押し割合が低下すると推定される。したがって、認知症判定システム100は、長押し割合に基づいて、適切に認知症レベルを判定することができる。
 (第2態様)
 例えば、判定部112は、長押し割合が閾値以上である場合、認知症レベルを健常者の範囲に対応する正常レベルと判定してもよい。そして、判定部112は、長押し割合が閾値よりも低い場合、認知症レベルを軽度認知障害及び認知症の範囲に対応する異常レベルと判定してもよい。これにより、認知症判定システム100は、ユーザの認知症レベルが正常レベルであるか異常レベルであるかを適切に判定することができる。
 (第3態様)
 例えば、出力部113は、認知症情報を出力することにより、認知症情報を電気機器130の画面に表示させてもよい。これにより、認知症判定システム100は、ユーザの認知症レベルをユーザに通知することができる。したがって、認知症判定システム100は、生活リズムの改善などをユーザに促すことができる。
 (第4態様)
 例えば、出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルに基づいて、操作装置140が用いられる操作の訓練コンテンツを出力することにより、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させてもよい。これにより、認知症判定システム100は、判定された認知症レベルに基づいて、ユーザに訓練を促すことができる。
 (第5態様)
 例えば、出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルが基準レベルよりも重度である場合に訓練コンテンツを出力することにより、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させてもよい。これにより、認知症判定システム100は、ユーザが軽度認知障害又は認知症と判定された場合等において、ユーザに訓練を促すことができる。
 (第6態様)
 例えば、出力部113は、判定部112で判定された認知症レベルに対して定められる訓練コンテンツを出力することにより、訓練コンテンツを電気機器130の画面に表示させてもよい。これにより、認知症判定システム100は、判定された認知症レベルに適した訓練をユーザに促すことができる。
 (第7態様)
 例えば、取得部111は、訓練コンテンツが表示されている訓練期間を含む判定対象期間における長押し割合を新たに取得してもよい。判定部112は、取得部111で新たに取得された長押し割合に基づいて、認知症レベルを新たに判定してもよい。これにより、認知症判定システム100は、情報をより多くの収集し、認知症レベルを判定することができる。また、認知症判定システム100は、訓練によって改善される認知症レベルを判定することができる。
 (第8態様)
 本発明の一態様におけるプログラムは、取得ステップ(S101)と、判定ステップ(S102)と、出力ステップ(S103)とを含む認知症判定処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
 取得ステップ(S101)では、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンが押された押下回数に対する、操作装置140のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する。
 判定ステップ(S102)では、取得ステップ(S101)で取得された長押し割合に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する。また、判定ステップ(S102)では、長押し割合が低いほど、認知症レベルをより重度と判定する。出力ステップ(S103)では、判定ステップ(S102)で判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する。
 これにより、プログラムは、認知症レベルの適切な判定をコンピュータに実行させることができる。
 (第9態様)
 本発明の一態様における認知症判定システム100は、取得部111と、判定部112と、出力部113とを備える。
 取得部111は、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンの押下継続時間を取得する。判定部112は、取得された押下継続時間の分布に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する。出力部113は、判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する。
 これにより、認知症判定システム100は、電気機器130に対する操作の履歴に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。つまり、認知症判定システム100は、ユーザによって行われる日常の作業に従って、認知症レベルを判定することができる。また、認知症レベルを判定するための押下継続時間は、正しい操作か誤った操作かとは無関係に定められ、かつ、ユーザの嗜好の影響を受けにくい。したがって、認知症判定システム100は、押下継続時間に基づいて、適切に認知症レベルを判定することができる。
 (第10態様)
 例えば、判定部112は、押下継続時間を連続する3つの区間に分けた場合の中間区間Tmにおける分布と、他の2つの区間における分布との比較により、ユーザの認知症レベルを判定してもよい。これにより、認知症判定システム100は、中間区間Tmにおける分布と他の2つの区間における分布との比較に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。
 (第11態様)
 例えば、判定部112は、中間区間Tmの直前の第一区間における分布の積分値をA、中間区間Tmにおける分布の積分値をB、中間区間Tmの直後の第二区間における分布の積分値をCとした場合に、(B/A)+(B/C)で表される特徴量に基づいてユーザの認知症レベルを判定してもよい。これにより、認知症判定システム100は、分布から求められる特徴量に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。
 (第12態様)
 例えば、判定部112は、特徴量が閾値以上である場合に、認知症レベルを軽度認知障害に対応する異常レベルと判定する。これにより、認知症判定システム100は、ユーザの認知症レベルが軽度認知障害に対応する異常レベルであるか否かを適切に判定することができる。
 (第13態様)
 例えば、中間区間Tmは、押下継続時間が1000ms以上3000ms以下の区間であってもよい。これにより、認知症判定システム100は、押下継続時間が1000ms以上3000ms以下の中間区間Tmにおける分布と他の2つの区間における分布との比較に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。
 (第14態様)
 例えば、判定部112は、分布の経時変化に基づいてユーザの認知症レベルを判定してもよい。これにより、認知症判定システム100は、分布の経時変化に基づいてユーザの認知症レベルを判定することができる。
 (第15態様)
 例えば、分布は、1日分の押下継続時間の相対度数分布を複数日分加算平均することにより算出される。これにより、認知症判定システム100は、認知症レベルを高い精度で判定することができる。
 (第16態様)
 本発明の一態様におけるプログラムは、取得ステップ(S201)と、判定ステップ(S202)と、出力ステップ(S203)とを含む認知症判定処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
 取得ステップ(S201)では、電気機器130に対する操作にユーザが用いる操作装置140のボタンの押下継続時間を取得する。判定ステップ(S202)では、取得された押下継続時間の分布に基づいて、ユーザの認知症レベルを判定する。出力ステップ(S203)では、判定された認知症レベルを示す認知症情報を出力する。
 これにより、プログラムは、電気機器130に対する操作の履歴に基づく認知症レベルの判定をコンピュータに実行させることができる。
  100 認知症判定システム
  111 取得部
  112 判定部
  113 出力部
  130 電気機器
  140 操作装置

Claims (16)

  1.  電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンが押された押下回数に対する、前記操作装置のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する取得部と、
     前記取得部で取得された前記長押し割合に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定部と、
     前記判定部で判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力部とを備え、
     前記判定部は、前記長押し割合が低いほど、前記認知症レベルをより重度と判定する
     認知症判定システム。
  2.  前記判定部は、
     前記長押し割合が閾値以上である場合、前記認知症レベルを健常者の範囲に対応する正常レベルと判定し、
     前記長押し割合が前記閾値よりも低い場合、前記認知症レベルを軽度認知障害及び認知症の範囲に対応する異常レベルと判定する
     請求項1に記載の認知症判定システム。
  3.  前記出力部は、前記認知症情報を出力することにより、前記認知症情報を前記電気機器の画面に表示させる
     請求項1又は2に記載の認知症判定システム。
  4.  前記出力部は、前記判定部で判定された前記認知症レベルに基づいて、前記操作装置が用いられる操作の訓練コンテンツを出力することにより、前記訓練コンテンツを前記電気機器の画面に表示させる
     請求項1~3のいずれか1項に記載の認知症判定システム。
  5.  前記出力部は、前記判定部で判定された前記認知症レベルが基準レベルよりも重度である場合に前記訓練コンテンツを出力することにより、前記訓練コンテンツを前記画面に表示させる
     請求項4に記載の認知症判定システム。
  6.  前記出力部は、前記判定部で判定された前記認知症レベルに対して定められる前記訓練コンテンツを出力することにより、前記訓練コンテンツを前記画面に表示させる
     請求項4又は5に記載の認知症判定システム。
  7.  前記取得部は、前記訓練コンテンツが表示されている訓練期間を含む判定対象期間における前記長押し割合を新たに取得し、
     前記判定部は、前記取得部で新たに取得された前記長押し割合に基づいて、前記認知症レベルを新たに判定する
     請求項4~6のいずれか1項に記載の認知症判定システム。
  8.  コンピュータに認知症判定処理を実行させるためのプログラムであって、
     前記認知症判定処理は、
     電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンが押された押下回数に対する、前記操作装置のボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合である長押し割合を取得する取得ステップと、
     前記取得ステップで取得された前記長押し割合に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定ステップと、
     前記判定ステップで判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力ステップとを含み、
     前記判定ステップでは、前記長押し割合が低いほど、前記認知症レベルをより重度と判定する
     プログラム。
  9.  電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンの押下継続時間を取得する取得部と、
     取得された前記押下継続時間の分布に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定部と、
     判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力部とを備える
     認知症判定システム。
  10.  前記判定部は、押下継続時間を連続する3つの区間に分けた場合の中間区間における前記分布と、他の2つの区間における前記分布との比較により、前記ユーザの認知症レベルを判定する
     請求項9に記載の認知症判定システム。
  11.  前記判定部は、前記中間区間の直前の第一区間における前記分布の積分値をA、前記中間区間における前記分布の積分値をB、前記中間区間の直後の第二区間における前記分布の積分値をCとした場合に、(B/A)+(B/C)で表される特徴量に基づいて前記ユーザの認知症レベルを判定する
     請求項10に記載の認知症判定システム。
  12.  前記判定部は、前記特徴量が閾値以上である場合に、前記認知症レベルを軽度認知障害に対応する異常レベルと判定する
     請求項11に記載の認知症判定システム。
  13.  前記中間区間は、押下継続時間が1000ms以上3000ms以下の区間である
     請求項10~12のいずれか1項に記載の認知症判定システム。
  14.  前記判定部は、前記分布の経時変化に基づいて前記ユーザの認知症レベルを判定する
     請求項9に記載の認知症判定システム。
  15.  前記分布は、1日分の前記押下継続時間の相対度数分布を複数日分加算平均することにより算出される
     請求項9~14のいずれか1項に記載の認知症判定システム。
  16.  コンピュータに認知症判定処理を実行させるためのプログラムであって、
     前記認知症判定処理は、
     電気機器に対する操作にユーザが用いる操作装置のボタンの押下継続時間を取得する取得ステップと、
     取得された前記押下継続時間の分布に基づいて、前記ユーザの認知症レベルを判定する判定ステップと、
     判定された前記認知症レベルを示す認知症情報を出力する出力ステップとを含む
     プログラム。
PCT/JP2018/038075 2017-10-23 2018-10-12 認知症判定システム WO2019082691A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201880068119.9A CN111246805A (zh) 2017-10-23 2018-10-12 失智症判定系统
JP2019550996A JPWO2019082691A1 (ja) 2017-10-23 2018-10-12 認知症判定システム
US16/757,030 US20200330023A1 (en) 2017-10-23 2018-10-12 Dementia determination system
EP18871172.5A EP3701878A1 (en) 2017-10-23 2018-10-12 Dementia determination system

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-204388 2017-10-23
JP2017204388 2017-10-23
JP2018-114516 2018-06-15
JP2018114516 2018-06-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019082691A1 true WO2019082691A1 (ja) 2019-05-02

Family

ID=66246455

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/038075 WO2019082691A1 (ja) 2017-10-23 2018-10-12 認知症判定システム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20200330023A1 (ja)
EP (1) EP3701878A1 (ja)
JP (1) JPWO2019082691A1 (ja)
CN (1) CN111246805A (ja)
TW (1) TWI681405B (ja)
WO (1) WO2019082691A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020006146A (ja) * 2018-06-27 2020-01-16 パナソニック株式会社 認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラム
WO2021015017A1 (ja) * 2019-07-24 2021-01-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 認知症判定システム
WO2021261152A1 (ja) * 2020-06-26 2021-12-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 冷蔵庫、評価処理システム及び評価システム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004135824A (ja) 2002-10-17 2004-05-13 Communication Research Laboratory 高次脳機能障害診断装置
JP2010158523A (ja) * 2009-01-12 2010-07-22 Neuro-Technology Solutions Ltd ディストラクションの影響を測定するための方法、コンピュータ化された試験システム、ディストラクションの影響を測定するためのシステム、ヒトの被験者の行動を測定するための方法、および刺激の影響を測定するためのシステム
JP2014018341A (ja) * 2012-07-17 2014-02-03 Aito System:Kk 認知症初期段階見極めシステム
US8708906B1 (en) * 2011-09-07 2014-04-29 Allen J. Orehek Method for the prevention of dementia and Alzheimer's disease
JP2015138488A (ja) * 2014-01-24 2015-07-30 地方独立行政法人青森県産業技術センター 認知症予見システム、認知症予見プログラム、および認知症予見方法
US20170095193A1 (en) * 2015-10-05 2017-04-06 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method for recognizing symptoms of dementia and providing dementia patient management service
JP2017104289A (ja) 2015-12-09 2017-06-15 株式会社東芝 認知症判定装置、認知症判定システム、認知症判定方法、およびプログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200924717A (en) * 2009-02-27 2009-06-16 Univ Chang Gung Evaluation method and system for spatial recognition ability of dementia
US20130252215A1 (en) * 2010-12-06 2013-09-26 National University Corporation Okayama University Method and device for verifying onset of dementia
US20180078184A1 (en) * 2015-03-16 2018-03-22 Osaka University Dual-task performing ability evaluation method and dual-task performing ability evaluation system
WO2016195082A1 (ja) * 2015-06-05 2016-12-08 株式会社Eyeresh 軽度認知症の早期発見・予防プログラム及びシステム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004135824A (ja) 2002-10-17 2004-05-13 Communication Research Laboratory 高次脳機能障害診断装置
JP2010158523A (ja) * 2009-01-12 2010-07-22 Neuro-Technology Solutions Ltd ディストラクションの影響を測定するための方法、コンピュータ化された試験システム、ディストラクションの影響を測定するためのシステム、ヒトの被験者の行動を測定するための方法、および刺激の影響を測定するためのシステム
US8708906B1 (en) * 2011-09-07 2014-04-29 Allen J. Orehek Method for the prevention of dementia and Alzheimer's disease
JP2014018341A (ja) * 2012-07-17 2014-02-03 Aito System:Kk 認知症初期段階見極めシステム
JP2015138488A (ja) * 2014-01-24 2015-07-30 地方独立行政法人青森県産業技術センター 認知症予見システム、認知症予見プログラム、および認知症予見方法
US20170095193A1 (en) * 2015-10-05 2017-04-06 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method for recognizing symptoms of dementia and providing dementia patient management service
JP2017104289A (ja) 2015-12-09 2017-06-15 株式会社東芝 認知症判定装置、認知症判定システム、認知症判定方法、およびプログラム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020006146A (ja) * 2018-06-27 2020-01-16 パナソニック株式会社 認知機能判定システム、認知機能判定方法、及び、プログラム
JP7245463B2 (ja) 2018-06-27 2023-03-24 パナソニックホールディングス株式会社 認知機能判定システム、作動方法、及び、プログラム
WO2021015017A1 (ja) * 2019-07-24 2021-01-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 認知症判定システム
JPWO2021015017A1 (ja) * 2019-07-24 2021-01-28
JP7209272B2 (ja) 2019-07-24 2023-01-20 パナソニックIpマネジメント株式会社 認知症判定システム
WO2021261152A1 (ja) * 2020-06-26 2021-12-30 パナソニックIpマネジメント株式会社 冷蔵庫、評価処理システム及び評価システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20200330023A1 (en) 2020-10-22
TWI681405B (zh) 2020-01-01
TW201923778A (zh) 2019-06-16
JPWO2019082691A1 (ja) 2020-08-27
EP3701878A1 (en) 2020-09-02
CN111246805A (zh) 2020-06-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Herrmann et al. Automated infant hearing screening using the ABR: development and validation
WO2019082691A1 (ja) 認知症判定システム
US6496585B1 (en) Adaptive apparatus and method for testing auditory sensitivity
Eikelboom et al. Clinical validation of the AMTAS automated audiometer
De Sousa et al. Pure-tone audiometry without bone-conduction thresholds: using the digits-in-noise test to detect conductive hearing loss
US10292626B2 (en) Method and device for conducting a pure tone audiometry sceening
CN109982637B (zh) 利用未参考的音频系统精确地估计纯音阈值的方法
Fredelake et al. Measurement and prediction of the acceptable noise level for single-microphone noise reduction algorithms
US20130303940A1 (en) Audiometric Testing Devices and Methods
JPWO2017145566A1 (ja) 認知症状検出システム、及び、プログラム
Lecluyse et al. Acquisition of auditory profiles for good and impaired hearing
Denys et al. Improving the efficiency of the digit triplet test using digit scoring with variable adaptive step sizes
CN106333643B (zh) 用户健康的监测方法、监测装置以及监测终端
Schmidt et al. A user-operated audiometry method based on the maximum likelihood principle and the two-alternative forced-choice paradigm
Shemesh et al. Prediction of aided and unaided audiograms using sound-field auditory steady-state evoked responses
Thoidis et al. Development and evaluation of a tablet-based diagnostic audiometer
Guo et al. Utilizing true wireless stereo earbuds in automated pure-tone audiometry
JP6669779B2 (ja) スタンドアロンの圧迫メーターを用いずにcpr胸部圧迫の状態を検出する方法と装置
JP7209272B2 (ja) 認知症判定システム
Pepler et al. Repeatability, agreement, and feasibility of using the threshold equalizing noise test and fast psychophysical tuning curves in a clinical setting
Tang et al. Simplified hypertension screening approaches with low misclassification and high efficiency in the United States, Nepal, and India
Freyaldenhoven et al. Acceptance of noise growth patterns in hearing aid users
Hatzopoulos et al. Hearing threshold prediction with auditory steady state responses and estimation of correction functions to compensate for differences with behavioral data, in adult subjects: part 1: Audera and CHARTR EP devices
Eddins et al. Individual variability in unaided and aided measurement of the acceptable noise level
Sheehan et al. Acceptability of background noise amongst children diagnosed with an auditory processing disorder

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18871172

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019550996

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018871172

Country of ref document: EP

Effective date: 20200525