WO2020039769A1

WO2020039769A1 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法

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Publication number: WO2020039769A1
Application number: PCT/JP2019/026755
Authority: WO
Inventors: 鈴木　康介
Original assignee: 株式会社鈴康
Priority date: 2018-08-24
Filing date: 2019-07-05
Publication date: 2020-02-27
Also published as: JP2020035411A; JP6566409B1; JP2020035432A; JP6647583B1

Abstract

ユーザの負担を増大させずに、ユーザの生体データに対する適切なアドバイスを提供することが可能な情報処理装置等を提供する。情報処理装置は、ユーザの生体データを、例えばユーザ端末から取得する。情報処理装置は、複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データに基づいて学習した学習モデルを用いて、取得したユーザの生体データに対するアドバイス情報を特定し、特定したアドバイス情報を出力する。

Description

情報処理装置、プログラム及び情報処理方法

　本開示は、情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。

　インターネットの普及に伴い、インターネットを介して各種の情報が提供されている。特許文献１では、健康管理対象者の情報に基づいて、健康管理対象者に適したメニューを生成して提供する健康管理サーバが開示されている。特許文献１に開示された健康管理サーバでは、例えば健康管理対象者の活動状況を考慮した上で適切な運動メニューが生成されて健康管理対象者に提供される。

特開２０１８－４１２０７号公報

　インターネットを介して各種情報の提供を受ける場合、所望の情報を提供するサーバにアクセスする必要があり、適切なサーバを探す必要がある。そこで、ユーザの負担を増大させずに、ユーザに適した情報を提供するシステムが求められている。

　本開示は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザの生体データに対する適切なアドバイスを提供することが可能な情報処理装置等を提供することにある。

　本開示の一態様に係る情報処理装置は、ユーザの生体データを取得するデータ取得部と、複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに対して効果が得られるアドバイス情報を特定するように学習した学習モデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記生体データに対するアドバイス情報を特定する特定部と、前記特定部が特定したアドバイス情報を出力する出力部とを備える。

　本開示にあっては、ユーザの負担を増大させずに、ユーザの生体データに対する適切なアドバイスを提供することができる。

情報提供システムの構成例を示す模式図である。サーバ装置及びユーザ端末の構成例を示すブロック図である。アドバイス判別器の構成例を示す模式図である。アドバイスＤＢの構成例を示す模式図である。サーバ装置の制御部によって実現される機能を示すブロック図である。入力画面例を示す模式図である。アドバイス画面例を示す模式図である。学習装置の構成例を示すブロック図である。学習装置の制御部によって実現される機能を示すブロック図である。学習装置による学習処理の手順を示すフローチャートである。情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。ユーザ情報ＤＢの構成例を示す模式図である。情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順の一部を示すフローチャートである。評価画面例を示す模式図である。実施形態４のサーバ装置の制御部によって実現される機能を示すブロック図である。実施形態５の情報提供システムの構成例を示す模式図である。実施形態５のサーバ装置の構成例を示すブロック図である。医療機関ＤＢの構成例を示す模式図である。処置ＤＢの構成例を示す模式図である。実施形態５のサーバ装置の制御部によって実現される機能を示すブロック図である。画面例を示す模式図である。医療機関サーバの構成例を示すブロック図である。医療機関サーバの制御部によって実現される機能を示すブロック図である。画面例を示す模式図である。サーバ装置によるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。医療機関サーバによるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。判定装置の構成例を示すブロック図である。実施形態６の情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。

　以下に、本開示の情報処理装置、プログラム及び情報処理方法について、その実施形態を示す図面に基づいて詳述する。

（実施形態１）
　図１は情報提供システムの構成例を示す模式図である。本実施形態では、ユーザの身体の状態に関連するデータに基づいて、このユーザに対する適切なアドバイスを特定して提供するシステムについて説明する。本実施形態の情報提供システムは、サーバ装置１０と複数のユーザ端末２０とを含み、サーバ装置１０及び各ユーザ端末２０は、インターネット等のネットワークＮに接続可能である。ユーザ端末２０は、ユーザによる操作に従って、ユーザの身体の状態に関連する各種のデータの入力を受け付け、得られたデータをサーバ装置１０へ送信する。サーバ装置１０は、学習済みの判別器（学習モデル）を用いて、ユーザの身体の状態に関連するデータに対して提供すべきアドバイスを判別（特定）する。サーバ装置１０は、複数台設けられてもよいし、１台の装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。判別器の学習処理は、サーバ装置１０が行ってもよいし、他の学習装置が行ってもよい。

　図２は、サーバ装置１０及びユーザ端末２０の構成例を示すブロック図である。ユーザ端末２０は、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等である。ユーザ端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部２１は、記憶部２２に記憶してある制御プログラムを適宜実行することにより、ユーザ端末２０が行うべき種々の情報処理、制御処理等を行う。

　記憶部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む。記憶部２２は、制御部２１が実行する制御プログラム及び制御プログラムの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部２２は、制御部２１が制御プログラムを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。記憶部２２に記憶される制御プログラムには、アドバイス要求アプリケーションプログラム（以下、アドバイス要求アプリという）２２ａが含まれる。アドバイス要求アプリ２２ａは、例えば通信部２３を介して外部装置から取得されて記憶部２２に記憶される。なお、ユーザ端末２０が可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部等を備える場合、アドバイス要求アプリ２２ａは可搬型記憶媒体から読み出されて記憶部２２に記憶されてもよい。

　通信部２３は、例えば無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して外部装置との間で情報の送受信を行う。なお、通信部２３は、有線通信によってネットワークＮに接続する構成でもよい。表示部２４は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部２１からの指示に従って各種の情報を表示する。入力部２５は、表示部２４の表示面に配置されたタッチセンサ又は押下式のボタンであり、ユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部２１へ送出する。なお、タッチセンサである入力部２５は、表示部２４と一体としてタッチパネルを構成する。ユーザ端末２０は、通信部２３、表示部２４及び入力部２５を有する情報機器であれば、どのような機器でもよい。

　サーバ装置１０は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等の情報処理装置である。サーバ装置１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、読取部１４等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部１１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ又はＧＰＵ等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶してある制御プログラムを適宜実行することにより、本開示の情報処理装置が行うべき種々の情報処理、制御処理等をサーバ装置１０に行わせる。

　記憶部１２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ等を含む。記憶部１２は、制御部１１が実行する制御プログラム及び制御プログラムの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部１２は、制御部１１が制御プログラムを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。記憶部１２に記憶される制御プログラムには、本開示のプログラムであるアドバイス提供プログラム１２ａが含まれる。また記憶部１２は、例えば機械学習処理によって構築されたニューラルネットワークであるアドバイス判別器（学習モデル）１２ｂを記憶している。アドバイス判別器１２ｂは、ユーザの身体の状態に関連するデータに基づいて、ユーザに提供すべきアドバイスが、予め学習した複数のアドバイス情報のいずれであるかを特定（判別）する判別器である。更に、記憶部１２に記憶されるデータには、アドバイスデータベース（以下、アドバイスＤＢという）１２ｃが含まれる。

　記憶部１２に記憶される制御プログラム及びデータは、例えば通信部１３を介してネットワークＮ経由で外部装置から取得されて記憶部１２に記憶される。また、サーバ装置１０が可搬型記憶媒体１４ａに記憶された情報を読み取る読取部１４を備える場合、記憶部１２に記憶される制御プログラム及びデータは、読取部１４によって可搬型記憶媒体１４ａから読み出されて記憶部１２に記憶されてもよい。アドバイスＤＢ１２ｃは、サーバ装置１０に接続された外部の記憶装置に記憶されてもよく、ネットワークＮを介してサーバ装置１０と通信可能な記憶装置に記憶されてもよい。

　通信部１３は、例えば有線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して外部装置との間で情報の送受信を行う。なお、通信部１３は、無線通信によってネットワークＮに接続する構成でもよい。読取部１４は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリを含む可搬型記憶媒体１４ａに記憶された情報を読み取る。サーバ装置１０は、上述した各構成部のほかに、各種の情報を表示する表示部、ユーザによる操作入力を受け付ける入力部等を備えていてもよい。

　図３は、アドバイス判別器１２ｂの構成例を示す模式図である。アドバイス判別器１２ｂは、ユーザの身体の状態に関連するデータが入力された場合に、入力されたデータに基づいて、ユーザに適したアドバイスを特定するように学習した学習モデルである。図３に示すように、アドバイス判別器１２ｂは、入力層、中間層及び出力層から構成されている。入力層は、ｍ個（ｍ≧２）の入力ノードを有し、それぞれの入力ノードには、ユーザ端末２０から取得したユーザの身体の状態に関連するデータが入力される。ユーザの身体の状態に関連するデータには、例えば、ユーザの年齢及び性別を含む属性、身長，体重，腹囲，血圧，心拍数，脈拍，体温等の計測データ、摂取カロリー，睡眠時間，運動の種類及び時間等の生活習慣に関する情報を用いることができる。また、服用中の薬の種類及び量、喫煙又は飲酒の頻度及び量、医療機関等で行った血液検査，尿検査等の検査結果、レントゲン（Ｘ線撮影），エコー検査（超音波検査），ＣＴ（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影法），ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴画像法），ＰＥＴ（Positron Emission Tomography：陽電子放出断層撮影法）等の撮影装置で撮影した画像データ、治療内容，手術内容，リハビリ内容等に関する診察データ、健康診断又は人間ドック等で得られた各種の検査データ、ユーザ自身や家族の既往歴（病歴）の情報（遺伝情報）等を用いることができる。

　入力層のそれぞれの入力ノードには対応するデータが入力され、入力ノードに入力された各データは中間層に入力される。中間層は複数（図３では３層）の全結合層を有し、各層のノードは、各層間の重み付け係数や関数を用いて、入力されたデータに基づく出力値を算出し、算出した出力値を後の層のノードに入力する。中間層は、各層のノードの出力値を順次後の層のノードに入力することにより、最終的に出力層の各出力ノードにそれぞれの出力値を与える。中間層の層数は図３に示す例に限定されない。出力層は、ｎ個（ｎ≧２）の出力ノードを有し、それぞれの出力ノードは、ｎ種類のアドバイスのそれぞれに対する判別確率（アドバイス情報毎の確率）を出力する。例えば、出力ノード１は、アドバイスＤＢ１２ｃに記憶してあるアドバイスＩＤが０１のアドバイス情報に対する判別確率を出力し、出力ノード２は、アドバイスＩＤが０２のアドバイス情報に対する判別確率を出力する。それぞれの出力ノードが出力する判別確率は、それぞれの出力ノードに対応付けられたアドバイス情報が、入力層に入力されたデータに対するアドバイスとして適切である可能性を示す。出力層の各出力ノードの出力値は例えば０～１．０の値であり、ｎ個の出力ノードから出力される判別確率の合計が１．０となる。

　アドバイス判別器１２ｂは、図３に示すように中間層が多層に構成されたニューラルネットワーク（深層学習）に限定されず、種々の機械学習のアルゴリズムによって構築された学習モデルを用いることができる。また、上述したようなデータを時系列で収集した時系列データをアドバイス判別器１２ｂに入力する場合、例えばリカレントニューラルネットワークによってアドバイス判別器１２ｂを構築してもよい。この場合、例えば医療機関の受診時や健康診断等で得られる各種の検査結果の時系列データに基づいて適切なアドバイス情報を判別できるアドバイス判別器１２ｂを用いることができる。

　図４は、アドバイスＤＢ１２ｃの構成例を示す模式図である。アドバイスＤＢ１２ｃには、例えばｎ個のアドバイス情報と、各アドバイス情報に割り当てられた識別情報であるアドバイスＩＤとが対応付けて登録されている。アドバイス情報は、サーバ装置１０がユーザに提供するアドバイスメッセージであり、アドバイス判別器１２ｂが入力データに基づいて特定（判別）する特定対象のアドバイスである。アドバイス情報には、例えば食事，運動，睡眠等の生活習慣に関するアドバイス、サプリメント，市販薬，一般用医薬品の使用に関するアドバイス、可能性のある診断内容及び医療機関の受診に関するアドバイス、健康診断，セカンドオピニオン，医療機関の申込に関するアドバイス等がある。なお、アドバイス情報は図４に示す例に限定されず、ユーザの身体の症状や行うべき処置内容を含む種々のアドバイスを用いることができる。

　次に、サーバ装置１０において制御部１１がアドバイス提供プログラム１２ａを実行することによって実現される機能について説明する。図５は、サーバ装置１０の制御部１１によって実現される機能を示すブロック図である。サーバ装置１０の制御部１１は、記憶部１２に記憶してあるアドバイス提供プログラム１２ａを実行した場合、生体データ取得部１０１、アドバイス特定部１０２、提供情報生成部１０３、出力部１０４の各機能を実現する。なお、本実施形態では、これらの各機能を制御部１１がアドバイス提供プログラム１２ａを実行することにより実現するが、これらの一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。

　本実施形態の情報提供システムでは、ユーザはユーザ端末２０を用いて自身の身体の状態に関連するデータをサーバ装置１０へ送信する。なお、ユーザは、サーバ装置１０からアドバイスの提供を受けたい場合、ユーザ端末２０の入力部２５を介してアドバイス要求アプリ２２ａの起動を指示する。ユーザ端末２０の制御部２１は、アドバイス要求アプリ２２ａの起動指示を受け付けた場合、記憶部２２に記憶してあるアドバイス要求アプリ２２ａを起動する。アドバイス要求アプリ２２ａを起動した場合、制御部２１は、ユーザの身体の状態に関するデータを入力するための入力画面を表示部２４に表示する。制御部２１は、入力画面を介してユーザの身体の状態に関するデータの入力を受け付ける。

　図６は、入力画面例を示す模式図である。図６に示す入力画面は、ユーザの年齢、性別、身長、体重を入力する入力欄を有する。年齢の入力欄には、１０代、２０代、３０代等の年齢層の選択が可能なプルダウンメニューが設けられている。なお、年齢の入力欄は、入力部２５を介してユーザが入力するように構成されてもよい。性別の入力欄には、男性又は女性の選択が可能なラジオボタンが設けられている。身長及び体重の入力欄には、入力部２５を介して任意の数値が入力可能である。また、図６に示す入力画面は、服用中の薬の種類（名称）及び量の入力欄を有する。薬の名称及び量の入力欄は、入力部２５を介してユーザが入力するように構成されてもよく、複数の選択肢を有するプルダウンメニューによって入力するように構成されてもよい。

　また図６に示す入力画面は、血液検査及び尿検査の検査結果の入力が可能に構成されている。図６に示す入力画面では、血液検査及び尿検査の検査結果を入力するための「入力するボタン」が設けられており、「入力するボタン」が操作された場合、選択された検査について一般的に行われる検査項目の検査結果の入力欄を有する入力画面が表示される。このような入力画面を介して各検査の検査結果が入力された場合、図６に示す入力画面の表示に戻り、図６に示す入力画面では、「入力するボタン」の横に「入力済み」のメッセージが追加表示されてもよい。更に図６に示す入力画面は、レントゲン、エコー検査、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ等の撮影装置で撮影した画像の添付が可能に構成されている。図６に示す入力画面では、撮影画像の種類及び撮影部位について複数の選択肢を有するプルダウンメニューが設けられた入力欄と、撮影画像を添付するための「添付するボタン」とが設けられている。「添付するボタン」が操作された場合、例えばユーザ端末２０の記憶部２２に記憶してある任意の画像を指定するための入力画面が表示され、表示された入力画面を介して添付すべき画像が指定される。なお、添付する画像は、ユーザ端末２０の記憶部２２に記憶してある画像のほかに、ユーザ端末２０がネットワークＮを介して通信可能な外部装置に記憶されている画像でもよい。外部装置に記憶してある画像が指定された場合、ユーザ端末２０は、外部装置から、指定された画像を取得して記憶部２２に記憶しておいてもよい。また、医療機関等が管理する外部装置に記憶してある画像を用いる場合、外部装置とサーバ装置１０との間で直接画像を送受信してもよい。ユーザは、図６に示すような入力画面において、例えば下方向にスクロールしながら、入力可能な各データをそれぞれの入力欄に入力する。図６に示す入力画面は、入力された各データをサーバ装置１０へ送信するための「送信ボタン」と、送信を中止する「キャンセルボタン」とを表示しており、「送信ボタン」が操作された場合、ユーザ端末２０の制御部２１は、入力画面を介して入力された各データをサーバ装置１０へ送信する。

　入力画面は、図６に示す構成のほかに、血圧、心拍数、脈拍、体温等の計測データの入力欄を有してもよい。このような計測データは、入力部２５を介してユーザが入力するように構成されてもよく、ユーザ端末２０が計測器との接続又は通信が可能である場合、計測器から取得するように構成されてもよい。計測器は、例えばウェアラブルデバイスとして構成された血圧計や体温計等を用いることができる。また入力画面は、例えば１日における摂取カロリー、睡眠時間、運動の種類及び量、喫煙又は飲酒の頻度及び量等の生活習慣に関する情報の入力欄を有してもよい。このような情報は、入力部２５を介してユーザが入力するように構成されてもよく、複数の選択肢を有するプルダウンメニューによって入力するように構成されてもよい。なお、摂取カロリーの代わりに食事の内容を入力するように構成されていてもよい。更に入力画面は、現在治療中の治療内容、治療済みの治療内容、施術済みの手術内容、施術中のリハビリ内容等に関するデータ、健康診断又は人間ドック等で得られた各種の検査データ、自身や家族の既往歴（病歴）の情報（遺伝情報）を入力できるように構成されていてもよい。

　ユーザの身体の状態に関するデータを入力するための入力画面は、図６に示す構成に限定されない。ユーザ端末２０がカメラ及びＯＣＲ（Optical Character Recognition）を有する場合、例えば医療機関の受診時、健康診断、人間ドック等で行った検査の検査結果が記載された用紙から各種のデータ（ユーザの生体データ）を取得してもよい。この場合、ユーザ端末２０は、検査結果が記載された用紙をカメラで撮影し、得られた撮影画像からＯＣＲにてテキストデータを生成することによって検査結果を読み取る。ユーザ端末２０は、カメラ及びＯＣＲによって、用紙に記載された検査結果を読み取り、読み取った検査結果から各種のデータを抽出することにより、ユーザの生体データを取得することができる。ユーザ端末２０は、このように取得したデータを、図６に示す入力画面の対応する入力欄に表示することができる。

　サーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０において上述したような入力画面を介して入力されたユーザの身体の状態に関連するデータを、通信部１３を介してユーザ端末２０から取得する。なお、上述したような入力画面を介して入力されたデータを、以下ではまとめて生体データという。サーバ装置１０において、生体データ取得部（データ取得部）１０１は、ユーザ端末２０から送信された生体データを取得する。なお、生体データ取得部１０１は、ユーザの年齢及び性別を含む属性を取得する属性取得部としても機能する。

　アドバイス特定部（特定部）１０２は、生体データ取得部１０１が取得した生体データに基づいて、この生体データが示すユーザの身体の状態に対して適切なアドバイス情報を、アドバイス判別器１２ｂを用いて特定（判別）する。具体的には、アドバイス特定部１０２は、生体データ取得部１０１が取得した生体データのそれぞれを、アドバイス判別器１２ｂの入力層の各入力ノードに入力し、アドバイス判別器１２ｂの出力層の各出力ノードからの出力値を取得する。なお、アドバイス判別器１２ｂの入力層において、生体データのそれぞれを入力すべき入力ノードは予め決定されている。アドバイス判別器１２ｂの各出力ノードからの出力値は、アドバイスＤＢ１２ｃに登録されているアドバイス情報のそれぞれに対する判別確率である。アドバイス特定部（選択部）１０２は、アドバイス判別器１２ｂによる判別結果（判別確率）に基づいて、ユーザに提供すべきアドバイス情報を特定（選択）する。アドバイス特定部１０２は、例えばアドバイス判別器１２ｂが出力した判別確率が大きい順に所定数（例えば３つ、５つ等）のアドバイス情報を、提供すべき出力対象のアドバイスに特定する。なお、アドバイス特定部１０２は、判別確率（出力値）が大きい所定数の出力ノードに対応するアドバイスＩＤを取得する。

　提供情報生成部１０３は、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイスをユーザ端末２０によりユーザに提供するための提供情報を生成する。例えば、提供情報生成部１０３は、特定されたアドバイスを表示するための表示情報を生成する。具体的には、提供情報生成部１０３は、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイスＩＤに対応するアドバイス情報をアドバイスＤＢ１２ｃから読み出す。そして、提供情報生成部１０３は、読み出したアドバイス情報を、判別確率が大きい順に表示するアドバイス画面を表示するための表示情報を生成する。図７は、アドバイス画面例を示す模式図である。図７に示すアドバイス画面は、アドバイス特定部１０２が特定した３つのアドバイスを表示する。アドバイス画面に表示されるアドバイス情報は、単なるアドバイスメッセージであってもよいし、図７中の符号１０ａに示すように、所定のサーバへのリンクを含んでいてもよい。また、図７中の符号１０ｂに示すように、アドバイス情報に含まれる商品、医薬品、医療機関、医師等の紹介、宣伝、広告が含まれていてもよい。このように、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイス情報に関連する医療機関の情報や、商品又は医薬品等の会社又は企業の情報を含めて表示してもよい。

　なお、アドバイス判別器１２ｂは、入力された生体データに基づいて、受診すべき医療機関及び／又は医師を判別するように構成されていてもよい。この場合、アドバイス特定部１０２は、アドバイス判別器１２ｂを用いてお勧めの医療機関及び／又は医師を特定し、提供情報生成部１０３は、特定された医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報（提供情報）を生成してもよい。アドバイス判別器１２ｂは、入力された生体データに基づいて、セカンドオピニオンとして受診すべき医療機関及び／又は医師を判別するように構成されていてもよい。この場合、アドバイス特定部１０２は、アドバイス判別器１２ｂを用いてセカンドオピニオンとしてお勧めの医療機関及び／又は医師を特定し、提供情報生成部１０３は、特定された医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報（提供情報）を生成してもよい。また、アドバイス判別器１２ｂは、入力された生体データに基づいて、お勧めの医薬品又はサプリメントを判別するように構成されていてもよい。この場合、アドバイス特定部１０２は、アドバイス判別器１２ｂを用いてお勧めの医薬品又はサプリメントを特定し、提供情報生成部１０３は、特定された医薬品又はサプリメントを紹介するアドバイス情報、又は特定された医薬品又はサプリメントの製造又は販売を行う企業に関する情報を含むアドバイス情報（提供情報）を生成してもよい。

　更に、アドバイス特定部１０２又は提供情報生成部１０３は、医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定又は生成する際に、ユーザの住所等を考慮した医療機関及び／又は医師を特定してもよい。サーバ装置１０は、例えばユーザ端末２０に設けられたＧＰＳ（Global Positioning System）によって取得された位置情報をユーザ端末２０から取得することによってユーザの住所又は居所を取得する。また、ユーザが、ユーザ端末２０の入力部２５を介して、ユーザの住所又は居所、或いはユーザが通院可能な地域等の位置情報を入力し、サーバ装置１０は、このような位置情報をユーザ端末２０から取得してもよい。そして、アドバイス判別器１２ｂを、生体データだけでなく地域の情報が入力され、入力された生体データ及び地域の情報に基づいて、受診すべき医療機関及び／又は医師を判別するように構成してもよい。これにより、ユーザの住所等を考慮した医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定できるので、ユーザが通院し易い医療機関を紹介できる。

　また、例えばアドバイス特定部１０２は、アドバイス判別器１２ｂが出力した判別確率が高い順に、医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定し、特定したアドバイス情報から、ユーザの住所等に最も近い医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を、提供すべきアドバイスに特定してもよい。また、アドバイス特定部１０２は、特定したアドバイス情報を、ユーザの住所等に近い順に並び替えてもよい。なお、アドバイス特定部１０２の代わりに提供情報生成部１０３が、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイス情報から、ユーザの住所等に最も近い医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定する処理、又は、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイス情報を、ユーザの住所等に近い順に並び替える処理を行ってもよい。

　また、サーバ装置１０において、地域毎にアドバイス判別器１２ｂを備えてもよい。この場合、アドバイス特定部１０２は、ユーザ端末２０から取得したユーザの住所等の位置情報に基づくユーザの地域に対応するアドバイス判別器１２ｂを特定する。そして、アドバイス特定部１０２は、特定したアドバイス判別器１２ｂに、ユーザの生体データを入力することにより、ユーザの地域に応じた医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定できる。このように、ユーザの住所等に近い医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を特定又は生成することにより、ユーザが通院し易い医療機関を紹介できるので、より効果的なアドバイスを提供できる。また、ユーザの地域を考慮したアドバイスの提供を受けるか、ユーザの地域を考慮しないアドバイスの提供を受けるかは、ユーザ端末２０の入力部２５を介したユーザによる設定によって変更可能とすることができる。

　また、図７に示すようなアドバイス画面中の広告１０ｂを表示するための広告情報は、アドバイスＤＢ１２ｃに記憶されているアドバイス情報に含めてもよいし、アドバイス情報に対応付けて別のＤＢに記憶されていてもよい。別のＤＢに記憶されている場合、例えばアドバイス特定部１０２が、ユーザの生体データに基づいてアドバイス情報を特定し、提供情報生成部１０３が、特定されたアドバイス情報に対応する広告情報を、広告情報が記憶されたＤＢから読み出す。そして、提供情報生成部１０３は、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイス情報と、アドバイス情報に対応する広告情報とを提供するための提供情報を生成する。例えば、運動に関するアドバイス情報が特定された場合に、提供情報生成部１０３は、トレーニングジムやスポーツクラブの広告情報を、広告情報が記憶されたＤＢから読み出す。この場合、運動に関するアドバイスと、トレーニングジムやスポーツクラブの広告情報とを含む提供情報が生成される。また、医薬品やサプリメントに関するアドバイス情報が特定された場合に、提供情報生成部１０３は、医薬品やサプリメントの広告情報、又は医薬品やサプリメントを製造又は販売する製薬会社、サプリメントメーカの広告情報を、広告情報が記憶されたＤＢから読み出す。この場合、医薬品やサプリメントに関するアドバイスと、医薬品又はサプリメントの広告情報、又は製薬会社やサプリメントメーカの広告情報とを含む提供情報が生成される。広告情報は、アドバイス情報及びユーザの属性に対応付けて別のＤＢに記憶されていてもよい。この場合、生体データに基づくアドバイス情報だけでなくユーザの属性も考慮した広告を提供できる。

　出力部１０４は、提供情報生成部１０３が生成した表示情報を通信部１３からユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２１は、通信部２３を介してサーバ装置１０から表示情報を受信し、受信した表示情報に基づいて図７に示すようなアドバイス画面を表示する。これにより、ユーザにアドバイスを提供できる。ユーザ端末２０に提供されるアドバイス画面は、図７に示す例に限定されない。また、提供情報生成部１０３は、アドバイス特定部１０２が特定したアドバイスを表示するための表示情報を生成するほかに、特定したアドバイスを音声出力するための音声情報を生成してもよい。この場合、提供情報生成部１０３が生成した音声情報が、出力部１０４によってユーザ端末２０へ送信され、ユーザ端末２０で音声出力される。この場合、アドバイスを音声にて提供できる。

　以下に、上述したようにサーバ装置１０がユーザに提供すべきアドバイスを特定する際に用いるアドバイス判別器１２ｂの学習処理を行う装置について説明する。アドバイス判別器１２ｂの学習処理を行う装置は、サーバ装置１０であってもよいが、以下では学習装置とする。なお、学習装置は、後述するように教師データを用いてアドバイス判別器を学習させる装置であり、サーバ装置１０は、学習装置にて学習済みのアドバイス判別器を学習装置から取得する。サーバ装置１０は、学習済みのアドバイス判別器を、例えばネットワークＮ経由、又は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ－Ｒ（compact disc recordable ）等の可搬型記憶媒体を用いて学習装置から取得する。

　図８は、学習装置３０の構成例を示すブロック図である。学習装置３０は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等の情報処理装置であり、サーバ装置１０及びユーザ端末２０と同様の構成を有するので、同様の構成についての詳細な説明は省略する。学習装置３０は、制御部３１、記憶部３２、表示部３３、入力部３４、通信部３５等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。学習装置３０の記憶部３２には、アドバイス判別器３２ｂの学習処理を実行するための学習プログラム３２ａ、学習前又は再学習前のアドバイス判別器３２ｂ、アドバイス判別器３２ｂを学習させるための教師データが蓄積された教師データＤＢ３２ｃ等が記憶されている。なお、教師データＤＢ３２ｃは、学習装置３０に接続された外部の記憶装置に記憶されてもよく、ネットワークＮを介して学習装置３０と通信可能な記憶装置に記憶されてもよい。

　教師データＤＢ３２ｃには、複数人分の人の身体の状態に関連する生体データに対応付けて、それぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報が蓄積されている。なお、１つ（１人分）の生体データと、この生体データに対応付けられたアドバイス情報とのセットを教師データという。なお、１つの生体データには、１人の人の身体の状態に関する複数の情報が含まれている。例えば、生体データには、年齢及び性別を含む属性、身長，血圧等の計測データ、摂取カロリー，睡眠時間等の生活習慣に関する情報、服用中の薬の種類及び量、各種の検査結果、撮影装置による撮影画像、治療内容，手術内容，リハビリ内容等に関するデータ、自身や家族の既往歴の情報等が含まれる。学習装置３０は、このような教師データに基づいてアドバイス判別器３２ｂを学習させる。

　次に、学習装置３０において制御部３１が学習プログラム３２ａを実行することによって実現される機能について説明する。図９は、学習装置３０の制御部３１によって実現される機能を示すブロック図である。学習装置３０の制御部３１は、記憶部３２に記憶してある学習プログラム３２ａを実行した場合、教師データ取得部３０１、学習部３０２の各機能を実現する。なお、これらの各機能の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。

　教師データ取得部３０１は、教師データＤＢ３２ｃに記憶されている教師データを順次取得する。教師データには生体データとアドバイス情報とが含まれる。学習部３０２は、教師データ取得部３０１が教師データＤＢ３２ｃから取得した生体データとアドバイス情報とに基づいて、アドバイス判別器３２ｂを学習させる。具体的には、学習部３０２は、教師データの生体データを、アドバイス判別器３２ｂの入力層の各入力ノードに入力し、出力層において、教師データのアドバイス情報に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくように、アドバイス判別器３２ｂを学習させる。学習部３０２は、例えば中間層の各層のノードを結合する重み付け係数及び関数を学習アルゴリズムによって最適化してアドバイス判別器３２ｂを学習させる。学習部３０２は、教師データＤＢ３２ｃに記憶してある全ての教師データを用いてアドバイス判別器３２ｂを学習させることにより、学習済み又は再学習済みのアドバイス判別器３２ｂが生成される。

　次に、情報提供システムにおいて学習装置３０による学習処理についてフローチャートに基づいて説明する。図１０は学習装置３０による学習処理の手順を示すフローチャートである。以下の処理は、学習装置３０の記憶部３２に記憶してある学習プログラム３２ａを含む制御プログラムに従って制御部３１によって実行される。

　学習装置３０の制御部３１は、教師データＤＢ３２ｃから教師データを１つ取得する（Ｓ１１）。教師データには生体データ及びアドバイス情報が含まれる。制御部３１は、教師データに含まれる生体データ及びアドバイス情報を用いて、アドバイス判別器３２ｂを学習させる（Ｓ１２）。ここでは、制御部３１は、生体データに含まれる各データを、アドバイス判別器３２ｂの入力層における入力ノードのそれぞれに入力し、出力層において、教師データのアドバイス情報に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくようにアドバイス判別器３２ｂを学習させる。

　制御部３１は、教師データＤＢ３２ｃに記憶してある全ての教師データに基づく処理を終了したか否かを判断する（Ｓ１３）。全ての教師データに基づく処理を終了していないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、制御部３１は、ステップＳ１１の処理に戻り、未処理の教師データを１つ教師データＤＢ３２ｃから取得する（Ｓ１１）。制御部３１は、順次取得する教師データに基づいてアドバイス判別器３２ｂの学習を繰り返す（Ｓ１２）。全ての教師データに基づく処理を終了したと判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、制御部３１は、アドバイス判別器３２ｂの学習処理を終了する。これにより、アドバイス判別器３２ｂを学習させることができ、学習済みのアドバイス判別器３２ｂが得られる。なお、既に学習済みのアドバイス判別器３２ｂについても、上述した処理によって再学習させることができ、判別精度がより高いアドバイス判別器３２ｂを得ることができる。

　本実施形態において、アドバイス判別器１２ｂが、生体データに加えて地域の情報が入力され、入力された生体データ及び地域の情報に基づいて、受診すべき医療機関及び／又は医師を紹介するアドバイス情報を判別するように構成されている場合、生体データ、地域の情報（位置情報）及びアドバイス情報を含む教師データを用いて、アドバイス判別器１２ｂを学習させる。具体的には、生体データに含まれる各データ及び位置情報を、アドバイス判別器３２ｂの入力層における入力ノードのそれぞれに入力し、出力層において、教師データのアドバイス情報に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくようにアドバイス判別器３２ｂを学習させる。これにより、生体データだけでなく地域の情報を考慮したアドバイス情報を特定できるアドバイス判別器１２ｂが得られる。

　次に、情報提供システムにおいてサーバ装置１０によるアドバイス提供処理についてフローチャートに基づいて説明する。図１１は、情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。図１１において左側にはユーザ端末２０の制御部２１が行う処理を示し、右側にはサーバ装置１０の制御部１１が行う処理を示す。サーバ装置１０の記憶部１２には、学習装置３０によって学習済みのアドバイス判別器１２ｂが記憶されている。

　情報提供システムにおいて、サーバ装置１０によるアドバイスの提供を受けたい場合、ユーザは、ユーザ端末２０に対してアドバイス要求アプリ２２ａの起動を指示する。ユーザ端末２０の制御部２１は、記憶部２２に記憶してあるアドバイス要求アプリ２２ａを起動し、図６に示すような入力画面を表示部２４に表示する（Ｓ２１）。入力画面は、ユーザの身体の状態に関する各種のデータの入力を受け付けるための画面であり、制御部２１は、入力画面を介して各種のデータを含む生体データを受け付ける（Ｓ２２）。制御部２１は、入力画面を介して受け付けた生体データをサーバ装置１０へ送信する（Ｓ２３）。なお、サーバ装置１０の宛先情報は、例えばアドバイス要求アプリ２２ａに組み込まれている。ユーザ端末２０の制御部２１は、取得した生体データをサーバ装置１０へ送信する際に、一旦表示部２４に表示し、生体データを確認したユーザからの送信指示を受け付けた後にサーバ装置１０へ送信してもよい。

　サーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０が送信した生体データを、通信部１３を介して取得する（Ｓ２４）。制御部１１は、取得した生体データに基づいて、生体データが示すユーザの身体の状態に適したアドバイスを、アドバイス判別器１２ｂを用いて特定する（Ｓ２５）。なお、アドバイス判別器１２ｂは、ｎ個のアドバイス情報のそれぞれに対する判別確率を出力する。制御部１１は、アドバイス判別器１２ｂによる特定結果（判別結果）に基づいて、ユーザにアドバイスを提供するための提供情報を生成する（Ｓ２６）。例えば制御部１１は、アドバイス判別器１２ｂが出力したそれぞれのアドバイス情報に対応する判別確率に基づいて、判別確率が大きい順に所定数のアドバイス情報を特定し、特定したアドバイス情報をアドバイスＤＢ１２ｃから読み出す。そして、制御部１１は、図７に示すように、読み出したアドバイス情報を、判別確率が大きい順に表示するための表示情報を生成する。なお、制御部１１は、アドバイス判別器１２ｂが出力した判別確率が最大のアドバイス情報のみを表示するための表示情報を生成してもよい。また、制御部１１は、特定したアドバイス情報（アドバイスＩＤ）に対応してＤＢに記憶してある広告情報を読み出し、読み出した広告情報と、特定したアドバイス情報とを含む表示情報を生成してもよい。

　制御部１１は、生成した提供情報をユーザ端末２０へ送信する（Ｓ２７）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ装置１０が送信した提供情報を、通信部２３を介して受信し（Ｓ２８）、受信した提供情報を出力する（Ｓ２９）。なお、提供情報が、アドバイス情報を表示するための表示情報である場合、制御部２１は、提供情報に基づく画面を表示部２４に表示する。これにより、例えば図７に示すようなアドバイス画面が表示部２４に表示され、サーバ装置１０によって特定されたアドバイスがユーザに通知される。なお、提供情報が、アドバイス情報を音声出力するための音声情報である場合、制御部２１は、提供情報に基づく音声を音声出力部（図示せず）から出力する。

　本実施形態では、ユーザの生体データに適したアドバイスをＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）を用いて提供することができる。具体的には、サーバ装置１０は、アドバイス判別器１２ｂにて、ユーザが入力した複数の生体データを総合的に判断した最適なアドバイスを特定できる。ユーザは、自身の身体の状態に適したアドバイスを得ることができ、提供されたアドバイスを参考にして自身の健康管理を行うことができ、また食事、運動等の生活習慣の改善を試みることができる。また、医療機関や健康診断の受診を勧めるアドバイスが提供された場合、ユーザは医療機関や健康診断の受診を検討することができ、早期の受診によって病気やケガを早期に発見できる可能性が高まる。例えば、医療機関の受診を考えていないユーザ又は医療機関の受診を面倒に感じているユーザは、サーバ装置１０から提供されるアドバイスに基づいて医療機関の受診が必要であるか否かを判断できる。また、受診すべき医療機関や診療科が分からないユーザは、サーバ装置１０から提供されるアドバイスに従った医療機関や診療科を受診することにより、医療機関間でたらい回しされたり、受診した医療機関において診療科間でたらい回しされることを抑制できる。このように医療機関の受診が必要であるユーザには医療機関の受診を勧めるアドバイスを行い、医療機関の受診が不要であるユーザには医療機関の受診以外のアドバイスを行う。これにより、医療機関を受診するユーザの負担を軽減できると共に、不要な医療機関の受診が抑制されるので、医療機関の受診に係る医療費の削減が可能である。このように、ＡＩを活用して各ユーザの生体データを一元管理することができ、各ユーザの生体データに基づくアドバイスを行うことにより、より最適で総合的な医療や健康管理等を提供するサービスを実現できる。

　アドバイスＤＢ１２ｃに登録されるアドバイス情報に、栄養士や管理栄養士による食事に関するアドバイス情報、スポーツトレーナによる運動に関するアドバイス情報、医師による病気やケガの診断に関するアドバイス情報等、専門家によるアドバイス情報を含めることにより、より効果が期待できるアドバイスの提供が可能となる。サーバ装置１０は、１人のユーザにおいて多数の生体データを用いて、提供すべきアドバイスを特定するので、多数の生体データを有効に利用でき、多数の生体データに基づく総合的な判断が可能となる。本実施形態では、生体データは、ユーザの年齢及び性別等の属性を含んでいたが、属性以外の情報のみを生体データに用いてもよい。即ち、サーバ装置１０は、属性を含まないユーザの生体データに基づいて、生体データに対するアドバイス情報を特定して提供する構成でもよい。

　本実施形態のユーザ端末２０は、サーバ装置１０から取得した表示情報に基づいて図７に示すようなアドバイス画面を表示している場合、アドバイス画面中のリンク１０ａや広告１０ｂに対する選択を受け付けるように構成されている。ユーザ端末２０の制御部２１は、アドバイス画面中のリンク１０ａや広告１０ｂに対する選択を入力部２５を介して受け付けた場合、選択されたリンク１０ａ又は広告１０ｂをサーバ装置１０に通知する。サーバ装置１０の制御部（受付部）１１は、ユーザ端末２０に送信した提供情報（アドバイス画面）に含まれるリンク１０ａ又は広告１０ｂに対する選択を受け付ける。制御部１１は、リンク１０ａ又は広告１０ｂに対する選択を受け付けた場合、選択されたリンク１０ａ又は広告１０ｂに応じた情報、リンク１０ａ又は広告１０ｂに関連する関連情報を更にユーザ端末２０に送信する。例えばアドバイス画面中のリンク１０ａが選択された場合、サーバ装置１０は、選択されたリンク１０ａに対応するウェブサイトをユーザ端末２０に送信する。なお、リンク１０ａがサーバ装置１０とは異なる外部サーバへのリンクである場合、ユーザ端末２０は、リンク１０ａに基づいて外部サーバに直接アクセスし、リンク１０ａに対応するウェブサイトを取得してもよい。また、アドバイス画面中の広告１０ｂが選択された場合、サーバ装置１０は、選択された広告１０ｂに関連する情報をユーザ端末２０に送信する。広告１０ｂに関連する情報には、例えば広告１０ｂによって宣伝される商品等を詳細に説明するウェブサイト、広告１０ｂによって宣伝される商品等の購入サイト等が含まれる。このような構成とした場合、ユーザ端末２０は、サーバ装置１０からアドバイスの提供を受けるだけでなく、提供されたアドバイスに沿った行動を行うことができる。例えばアドバイスによって勧められた商品を購入することができる。

（実施形態２）
　予めユーザ登録しているユーザによって利用される情報提供システムについて説明する。本実施形態の情報提供システムの各装置は、実施形態１の各装置と同様の構成を有するので、同様の構成については詳細な説明を省略する。本実施形態のサーバ装置１０は、情報提供システムを利用するためにユーザ登録したユーザのユーザ情報が登録してあるユーザ情報データベース（以下では、ユーザ情報ＤＢという）を記憶部１２に記憶している。

　図１２は、ユーザ情報ＤＢの構成例を示す模式図である。ユーザ情報ＤＢには、ユーザ登録したユーザのユーザＩＤ、ユーザ認証用のパスワード、ユーザの氏名、住所、電話番号、メールアドレス等の個人情報、ユーザの身体の状態に関する生体データ、ユーザの生体データに基づいてサーバ装置１０が提供したアドバイス履歴が対応付けて記憶してある。ユーザＩＤは各ユーザに予め割り当てられた識別情報であり、パスワード及び個人情報はユーザ登録の際にユーザによって指定された情報である。生体データは、ユーザ登録が行われた後にサーバ装置１０がユーザ端末２０から取得した生体データである。ユーザ情報ＤＢに記憶してある生体データは最新のデータであり、サーバ装置１０はユーザ端末２０から生体データを受信する都度、ユーザ情報ＤＢに記憶してある生体データを、受信した生体データに更新する。アドバイス履歴は、サーバ装置１０がユーザ端末２０に提供したアドバイス情報について、提供した日時とアドバイスＩＤとを含む。なお、提供済みのアドバイス情報についての履歴を記憶する代わりに、直近に提供したアドバイス情報の日時及びアドバイスＩＤのみを記憶してもよい。ユーザ情報ＤＢは、サーバ装置１０に接続された外部の記憶装置等に記憶されてもよく、ネットワークＮを介してサーバ装置１０に接続された別の記憶装置に記憶されてもよい。

　次に、本実施形態の情報提供システムにおけるアドバイス提供処理について説明する。図１３は、情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順の一部を示すフローチャートである。図１３に示す処理は、図１１に示した実施形態１の処理において、ステップＳ２１の処理の前にステップＳ４１～Ｓ５２の処理を追加したものである。図１３では図１１中のステップＳ２３～Ｓ２９の図示を省略する。

　本実施形態の情報提供システムにおいて、ユーザ端末２０の制御部２１は、記憶部２２に記憶してあるアドバイス要求アプリ２２ａを起動した場合、サーバ装置１０による情報提供システムを利用するためのログイン画面を表示部２４に表示する（Ｓ４１）。ログイン画面は、ユーザＩＤ及びパスワードの入力欄を有し、ユーザは、入力部２５を介してログイン画面に対してユーザＩＤ及びパスワードを入力する。制御部２１は、入力部２５を介してユーザＩＤ及びパスワードを受け付け、受け付けたユーザＩＤ及びパスワードをサーバ装置１０へ送信する（Ｓ４２）。これにより、ユーザ端末２０は、サーバ装置１０による情報提供システムの利用の許可を要求する。

　サーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０が送信したユーザＩＤ及びパスワードを受信し、受信したユーザＩＤ及びパスワードに基づいて認証を行う（Ｓ４３）。ここでは、制御部１１は、受信したユーザＩＤ及びパスワードがユーザ情報ＤＢに記憶してあるか否かを判断し、記憶してある場合、認証できたとして情報提供システムの利用を許可し、記憶していない場合、認証できないとして情報提供システムの利用を許可しない。制御部１１は、認証できたか否かを判断し（Ｓ４４）、認証できないと判断した場合（Ｓ４４：ＮＯ）、情報提供システムの利用ができないことを示すエラー情報をユーザ端末２０に送信する（Ｓ４５）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ装置１０が送信したエラー情報を受信し、受信したエラー情報を表示部２４に表示する（Ｓ４６）。これにより、情報提供システムの利用が許可されていないユーザによる利用を回避できる。

　認証できたと判断した場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、制御部１１は、前回このユーザ端末２０（ユーザ）に提供したアドバイス情報に対する評価を受け付けるための評価画面を生成してユーザ端末２０へ送信する（Ｓ４７）。具体的には、制御部１１は、認証できたユーザのユーザＩＤに対応付けてユーザ情報ＤＢに記憶してあるアドバイス履歴のうちで直近の日時に対応するアドバイスＩＤを読み出す。そして、制御部１１は、読み出したアドバイスＩＤに対応するアドバイス情報をアドバイスＤＢ１２ｃから読み出し、読み出したアドバイス情報を表示すると共に、表示したアドバイス情報が役に立つ情報であったか否かの評価を受け付ける評価画面を生成する。図１４は、評価画面例を示す模式図である。図１４に示す評価画面は、サーバ装置１０がユーザ端末２０に提供したアドバイス情報を表示し、表示したアドバイス情報のうちで参考になったアドバイス情報を１つ選択できるラジオボタンが設けられている。

　ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ装置１０が送信した評価画面を受信し、図１４に示すような評価画面を表示部２４に表示する（Ｓ４８）。ユーザ端末２０のユーザは、評価画面に表示されたアドバイス情報のうちで、参考になった、役に立った、効果が得られた等と思うアドバイス情報をラジオボタンによって選択する。制御部２１は、評価画面を介して、前回提供されたアドバイス情報に対する評価を受け付け、受け付けた評価をサーバ装置１０へ送信する（Ｓ４９）。具体的には、制御部２１は、評価画面に設けられたラジオボタンによって、ユーザが参考になったと考えるアドバイス情報の選択を受け付け、選択されたアドバイス情報が有効な情報であったことを示す評価情報をサーバ装置１０へ送信する。これにより、前回サーバ装置１０から提供された複数のアドバイス情報のうちで、ユーザにとって最適であったアドバイス情報が選択されてサーバ装置１０に通知される。

　サーバ装置１０の制御部（評価取得部）１１は、ユーザ端末２０が送信した評価情報を取得し、取得した評価情報に基づいて、アドバイス判別器１２ｂの再学習を行う（Ｓ５０）。具体的には、制御部（再学習部）１１は、このユーザの生体データをユーザ情報ＤＢから読み出し、読み出した生体データと、ユーザ端末２０から受信した評価情報によって有効な情報であると示されたアドバイス情報とに基づいて、アドバイス判別器１２ｂを再学習させる。なお、制御部１１は、読み出した生体データに含まれる各データを、アドバイス判別器１２ｂの入力層における入力ノードのそれぞれに入力し、出力層において、有効であるとされたアドバイス情報に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくようにアドバイス判別器１２ｂを学習させる。

　これにより、アドバイス判別器１２ｂによる処理によってユーザ端末２０に提供されたアドバイス情報が有効であったか否かの評価をユーザが行うことができる。また、ユーザによる評価に基づいてアドバイス判別器１２ｂを再学習させることにより、ユーザの評価が反映され、より適切なアドバイス情報の判別が可能なアドバイス判別器１２ｂが得られる。なお、サーバ装置１０は、複数のユーザ端末２０から逐次送信されてくる評価情報を生体データと共に蓄積しておき、所定のタイミングで、蓄積した生体データ及び評価情報に基づいてアドバイス判別器１２ｂの再学習を行う構成でもよい。また、蓄積した生体データ及び評価情報を学習装置３０へ送信し、学習装置３０にてアドバイス判別器の再学習を行う構成でもよい。

　その後、サーバ装置１０の制御部１１は、このユーザの生体データをユーザ情報ＤＢから読み出し、ユーザ端末２０へ送信する（Ｓ５１）。即ち、前回のアドバイス提供処理においてユーザ端末２０からサーバ装置１０へ送信されていた生体データをユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ装置１０が送信した前回の生体データを受信し（Ｓ５２）、図１１中のステップＳ２１と同様に、ユーザの身体の状態に関する各種のデータの入力を受け付ける入力画面を表示部２４に表示する（Ｓ２１）。ここでは、制御部２１は、サーバ装置１０から受信した生体データに含まれる各情報を、入力画面中の対応する入力欄に表示した状態で表示部２４に表示する。そして、制御部２１は、図１１中のステップＳ２２以降の処理を行う。これにより、２回目以降の処理において、前回入力した生体データの入力を省略することができ、ユーザの入力操作の負担を軽減できる。入力画面は、入力済みの情報に対して入力部２５を介して更新できるように構成してあり、前回から変更があったデータに対して入力部２５を介して変更できる。よって、ステップＳ２２において、制御部２１は、入力画面を介して、新たに入力されたデータ及び更新されたデータを含む生体データを受け付ける。

　本実施形態では、上述した実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザ登録しておくことにより、サーバ装置１０がユーザ（ユーザ端末２０）に提供したアドバイス情報の履歴を蓄積することができる。よって、サーバ装置１０は、ユーザ端末２０から取得した生体データだけでなく、過去に提供したアドバイス情報も考慮して、ユーザに提供すべきアドバイス情報を特定してもよい。また、本実施形態では、ユーザ端末２０がサーバ装置１０にアドバイスの提供を要求した場合に、前回サーバ装置１０が提供したアドバイス情報に対するユーザの評価を受け付けることができる。よって、アドバイス判別器１２ｂを用いて特定したアドバイス情報が有効であったか否かの評価に基づいて、アドバイス判別器１２ｂを再学習させることができる。このようなアドバイス判別器１２ｂを用いることによって、より適切なアドバイス情報の特定が可能となる。

　また、サーバ装置１０が提供したアドバイス情報に対するユーザの評価を受け付けることにより、生体データ及びアドバイス情報に対する評価を、医療機関、製薬会社、サプリメントメーカ、医療機器メーカ等に提供することができる。例えば、ユーザに提供したアドバイス情報に市販薬の情報が含まれる場合、この市販薬を製造又は販売している製薬会社に、このアドバイス情報と、ユーザの生体データと、アドバイス情報に対する評価とを提供（フィードバック）することができる。医療機関、製薬会社、サプリメントメーカ、医療機器メーカ等では、これらの情報を取得することにより、治療内容、投薬内容、サプリメントの摂取内容、医療機器等の改善に利用できる。

　本実施形態において、ユーザ情報ＤＢに記憶してあるユーザの個人情報に、例えばかかりつけの医療機関及び／又は医師の情報を含めてもよい。そして、サーバ装置１０は、特定したアドバイス情報が、例えば医療機関の受診に関する情報であった場合、アドバイス情報をユーザ（ユーザ端末２０）に提供すると共に、かかりつけの医療機関及び／又は医師に、このユーザが医療機関の受診を要する可能性が高いことを通知してもよい。また、このとき、ユーザからの許可が得られた場合に、かかりつけの医療機関及び／又は医師に通知するようにしてもよい。このように医療機関及び／又は医師に通知することにより、医療機関及び／又は医師側からユーザに連絡を取り、ユーザの状態を問い合わせ、ユーザに医療機関の受診を勧めることができる。よって、医療機関の受診に消極的なユーザであっても医療機関を受診する可能性が高まる。

　本実施形態において、ユーザ登録しているユーザだけでなく、ユーザ登録していないユーザも情報提供システムを利用できるように構成してもよい。この場合、ユーザ登録していないユーザに対しては、実施形態１と同様の処理により、サーバ装置１０からユーザ端末２０にアドバイス情報が提供される。また、ユーザ登録しているユーザと、ユーザ登録していないユーザとにおいて、提供するアドバイス情報を異ならせてもよい。例えば、ユーザ登録していないユーザに対しては、アドバイス判別器１２ｂによって特定された１つのアドバイス情報のみを提供し、ユーザ登録しているユーザに対しては、アドバイス判別器１２ｂによって特定された複数のアドバイス情報を提供してもよい。また、ユーザ登録しているユーザに対しては、アドバイス情報に、アドバイス情報に関連する広告情報を付加して提供してもよい。更に、例えば運動に関するアドバイスはユーザ登録しているユーザに対してのみ提供される等、アドバイスの内容に応じて、提供対象をユーザ登録しているユーザ、ユーザ登録していないユーザ又は両方のユーザと異ならせてもよい。

（実施形態３）
　ユーザの属性毎に異なるアドバイス判別器１２ｂを用いてアドバイスの特定を行う情報提供システムについて説明する。本実施形態の情報提供システムの各装置は、実施形態１の各装置と同様の構成を有する。上述した実施形態１，２のサーバ装置１０は、１つのアドバイス判別器１２ｂを用いて、ユーザ端末２０から取得した生体データに対応するアドバイス情報を特定していた。即ち、実施形態１，２のサーバ装置１０は、ユーザ端末２０から取得した生体データを全て１つのアドバイス判別器１２ｂに入力し、生体データに含まれる複数の情報に対応するアドバイス情報を特定していた。本実施形態のサーバ装置１０は、ユーザ端末２０から取得した生体データからユーザの属性（年齢及び性別）を抽出し、抽出した属性に対応するアドバイス判別器１２ｂを用いて、生体データに含まれる属性以外の情報に対応するアドバイス情報を特定する。即ち、本実施形態のサーバ装置１０は、ユーザの属性に対応するアドバイス判別器１２ｂに、属性以外の情報を入力し、属性以外の情報に対応するアドバイス情報を特定する。よって、本実施形態のサーバ装置１０の記憶部１２には、ユーザの属性（年齢及び性別）に応じた複数のアドバイス判別器１２ｂが記憶されている。

　本実施形態の情報提供システムにおけるアドバイス提供処理は、図１１に示す処理と同様である。なお、本実施形態の情報提供システムでは、図１１中のステップＳ２５において、サーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した生体データからユーザの属性を抽出し、抽出した属性に対応したアドバイス判別器１２ｂを用いて、生体データに含まれる属性以外の情報に対応するアドバイス情報を特定する。その他の処理は実施形態１で説明した処理と同様である。

　本実施形態では、上述した実施形態１，２と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザの属性毎に異なるアドバイス判別器１２ｂを用いるので、属性毎にアドバイス判別器１２ｂを学習させることができる。よって、それぞれの属性に応じたアドバイス判別器１２ｂを生成でき、属性に適したアドバイス判別器１２ｂを用いることができる。

（実施形態４）
　ユーザの生体データに含まれる情報又は情報の種類に応じて複数のアドバイス判別器１２ｂを用いてアドバイスの特定を行う情報提供システムについて説明する。本実施形態の情報提供システムの各装置は、実施形態１の各装置と同様の構成を有するので、同様の構成については詳細な説明を省略する。本実施形態のサーバ装置１０は、ユーザ端末２０から取得した生体データに含まれる情報又は情報の種類に応じた複数のアドバイス判別器１２ｂを用いてアドバイス情報を特定する。よって、本実施形態のサーバ装置１０の記憶部１２には、生体データに含まれる情報又は情報の種類等に応じた複数のアドバイス判別器１２ｂ（図１５では、第１アドバイス判別器１２ｂａ及び第２アドバイス判別器１２ｂｂ）が記憶されている。また、記憶部１２には、それぞれのアドバイス判別器１２ｂで判別可能なアドバイス情報が登録された複数のアドバイスＤＢ１２ｃ（図１５では、第１アドバイスＤＢ１２ｃａ及び第２アドバイスＤＢ１２ｃｂ）が記憶されている。

　図１５は、実施形態４のサーバ装置１０の制御部１１によって実現される機能を示すブロック図である。本実施形態のサーバ装置１０の制御部１１は、記憶部１２に記憶してあるアドバイス提供プログラム１２ａを実行した場合、生体データ取得部１０１、アドバイス特定部１０２、提供情報生成部１０３、出力部１０４の各機能を実現する。なお、これらの各機能の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。生体データ取得部１０１及び出力部１０４は、図５に示した実施形態１の各機能と同様の処理を行う。

　本実施形態のアドバイス特定部１０２は第１アドバイス特定部１０２ａ及び第２アドバイス特定部１０２ｂを有する。本実施形態のアドバイス特定部１０２は、生体データ取得部１０１が取得した生体データに含まれる情報を、レントゲン等の撮影装置で撮影した画像データ（撮影画像）と、それ以外の情報とに分類し、それぞれの情報に対して異なるアドバイス判別器１２ｂを用いてアドバイス情報を特定する。例えば、第１アドバイス判別器１２ｂａは、図３に示した実施形態１のアドバイス判別器１２ｂであり、第１アドバイス特定部１０２ａは、生体データ取得部１０１が取得した生体データに含まれる撮影画像以外の情報に基づいて、この情報に対応するアドバイス情報を第１アドバイス判別器１２ｂａによって特定する。

　第２アドバイス判別器１２ｂｂは、例えば深層学習処理によって構築された畳み込みニューラルネットワークモデル（ＣＮＮ）であり、生体データに含まれる撮影画像に基づいて、ユーザに提供すべきアドバイスが、予め学習した複数のアドバイス情報のいずれであるかを特定（判別）する。図示は省略するが、第２アドバイス判別器１２ｂｂは、入力層、中間層及び出力層から構成され、中間層は畳み込み層、プーリング層及び全結合層を含む。生体データに含まれる撮影画像は、学習済みの第２アドバイス判別器１２ｂｂの入力層に与えられた場合、入力層の各入力ノードを介して中間層に入力される。中間層に入力された撮影画像は、畳み込み層におけるフィルタ処理等によって画像特徴量が抽出されて特徴マップが生成され、プーリング層で圧縮されて情報量が削減される。畳み込み層及びプーリング層は複数層繰り返し設けられており、複数の畳み込み層及びプーリング層によって生成された特徴マップは、全結合層に入力される。全結合層は複数層設けられており、入力された特徴マップに基づいて、各層間の重み付け係数や関数を用いて各層のノードの出力値を算出し、算出した出力値を順次後の層のノードに入力する。全結合層は、各層のノードの出力値を順次後の層のノードに入力することにより、最終的に出力層の各出力ノードにそれぞれの出力値を与える。出力層の各出力ノードからの出力値は、複数種類のアドバイスのそれぞれに対する判別確率を示す。第２アドバイス特定部１０２ｂは、生体データ取得部１０１が取得した生体データに含まれる撮影画像に基づいて、この撮影画像に対応するアドバイス情報を第２アドバイス判別器１２ｂｂによって特定する。

　本実施形態のアドバイス特定部１０２は、例えば第１アドバイス判別器１２ｂａが出力した判別確率が最大のアドバイス情報と、第２アドバイス判別器１２ｂｂが出力した判別確率が最大のアドバイス情報とを提供すべきアドバイスに特定する。本実施形態の提供情報生成部１０３は、第１アドバイス判別器１２ｂａを用いて特定されたアドバイス情報と、第２アドバイス判別器１２ｂｂを用いて特定されたアドバイス情報とをユーザに提供するための提供情報を生成する。例えば、提供情報生成部１０３は、特定されたアドバイス情報を表示するための表示情報を生成する。なお、提供情報生成部１０３は、第１アドバイス判別器１２ｂａを用いて特定されたアドバイス情報と、第２アドバイス判別器１２ｂｂを用いて特定されたアドバイス情報とを、第１アドバイス判別器１２ｂａ及び第２アドバイス判別器１２ｂｂから出力された判別確率が高い順に提供する提供情報を生成してもよい。

　本実施形態の情報提供システムにおけるアドバイス提供処理は、図１１に示す処理と同様である。なお、本実施形態の情報提供システムでは、図１１中のステップＳ２５において、サーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した生体データに含まれる情報を、撮影画像（画像データ）と、それ以外の情報とに分類する。そして、制御部１１は、第１アドバイス判別器１２ｂａを用いて撮影画像以外の情報に対応するアドバイス情報を特定し、第２アドバイス判別器１２ｂｂを用いて撮影画像に対応するアドバイス情報を特定する。よって、制御部１１は、第１アドバイス判別器１２ｂａを用いて特定したアドバイス情報と、第２アドバイス判別器１２ｂｂを用いて特定したアドバイス情報とに基づいて、ユーザに提供すべきアドバイス情報を特定する。その他の処理は実施形態１で説明した処理と同様である。

　本実施形態では、上述した実施形態１～３と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザの生体データに含まれる情報に応じて異なるアドバイス判別器１２ｂａ，１２ｂｂを用いるので、情報の種類毎にアドバイス判別器１２ｂａ，１２ｂｂを学習させることができる。よって、それぞれの情報に応じたアドバイス判別器１２ｂａ，１２ｂｂを生成でき、それぞれの情報に適したアドバイス判別器１２ｂａ，１２ｂｂを用いることができる。

　本実施形態において、アドバイス特定部１０２は、２つのアドバイス判別器１２ｂａ，１２ｂｂを用いてアドバイス情報を特定する構成に限らず、３つ以上のアドバイス判別器を用いる構成であってもよい。また、第２アドバイス判別器１２ｂｂは、畳み込みニューラルネットワークモデルに限定されず、他の機械学習のアルゴリズムによって構築された学習モデルを用いることができる。本実施形態の構成は実施形態２，３にも適用可能であり、実施形態２，３に適用した場合であっても同様の効果が得られる。

　上述した各実施形態において、アドバイス判別器３２ｂ，１２ｂの学習処理に用いる教師データは、人間の生体データと、それぞれの生体データに対して適切なアドバイス情報とを含む教師データであればよい。学習装置３０又はサーバ装置１０は、このような教師データを、例えば、医療機関が管理するサーバ装置（医療機関端末）、製薬会社や医薬品メーカが管理するサーバ装置、厚生労働省が管理するサーバ装置等から取得してもよい。よって、例えば学習装置３０の制御部３１は、医療機関等のサーバ装置から教師データを取得し、取得した教師データに基づいてアドバイス判別器３２ｂの学習処理を行ってもよい。また、サーバ装置１０の制御部１１は、医療機関等のサーバ装置から教師データを取得し、取得した教師データに基づいてアドバイス判別器１２ｂの学習処理を行ってもよい。更に、教師データは、学術論文や研究論文等のデータベースから各種のデータを取得して生成することもできる。

（実施形態５）
　ユーザの生体データに基づいて医療機関に関するアドバイスを特定する医療機関判別モデルと、ユーザの生体データに基づいて治療や投薬等の処置に関するアドバイスを特定する処置判別モデルとを用いる情報提供システムについて説明する。図１６は実施形態５の情報提供システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の情報提供システムは、サーバ装置１０及びユーザ端末２０のほかに、医療機関で管理される医療機関サーバ４０を含み、医療機関サーバ４０はネットワークＮに接続可能である。サーバ装置１０及びユーザ端末２０は、実施形態１の各装置と同様の構成を有するので、同様の構成については詳細な説明を省略する。医療機関サーバ４０は、医療機関毎に設けられていてもよく、それぞれの医療機関における医療機関サーバ４０は、複数台設けられてもよいし、１台の装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。

　図１７は、実施形態５のサーバ装置１０の構成例を示すブロック図である。本実施形態のサーバ装置１０の記憶部１２は、アドバイス判別器１２ｂ及びアドバイスＤＢ１２ｃの代わりに、医療機関判別モデル１２ｄ、医療機関ＤＢ１２ｅ、処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇを記憶している。医療機関判別モデル１２ｄ及び処置判別モデル１２ｆは、図３に示すようなアドバイス判別器１２ｂと同様の構成を有しており、例えば深層学習アルゴリズムを用いて学習させた深層学習（ディープラーニング）モデルである。医療機関判別モデル（第１学習モデル）１２ｄは、ユーザの身体の状態に関連するデータが入力された場合に、入力されたデータに基づいてユーザに受診を提案すべき医療機関を特定するように学習した学習済モデルである。医療機関判別モデル１２ｄのそれぞれの出力ノードは、医療機関ＤＢ１２ｅに記憶してあるそれぞれの医療機関に対する判別確率を出力する。なお、医療機関判別モデル１２ｄによって判別される医療機関には、医療用ヘリコプタ（ドクターヘリ）が含まれていてもよい。

　医療機関判別モデル１２ｄは例えば、人の身体の状態に関連する生体データと、それぞれの生体データに対して適切であった医療機関の情報（正解ラベル）とを１セットとした教師データ（第１教師データ）を用いて学習する。なお、１つの生体データには、１人の人の身体の状態に関する各種の情報が含まれる。医療機関判別モデル１２ｄは、教師データに含まれる生体データが入力された場合に、教師データに含まれる正解ラベルが示す医療機関に対応する出力ノードからの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードからの出力値が０に近づくように学習する。なお、医療機関判別モデル１２ｄは、例えば中間層の各層のノードを結合する重み付け係数及び関数等のデータを学習アルゴリズムによって最適化する。これにより、ユーザの生体データに基づいてユーザに最適な医療機関の情報を出力するように学習された医療機関判別モデル１２ｄが得られる。医療機関判別モデル１２ｄの学習（再学習）処理は、サーバ装置１０が行ってもよいし、実施形態１で説明した学習装置３０が行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。

　処置判別モデル（第２学習モデル）１２ｆは、ユーザの身体の状態に関連するデータが入力された場合に、入力されたデータに基づいて、このユーザに必要と考えられる処置を特定するように学習した学習済モデルである。処置判別モデル１２ｆのそれぞれの出力ノードは、処置ＤＢ１２ｇに記憶してあるそれぞれの処置に対する判別確率を出力する。なお、処置判別モデル１２ｆは、後述するように医療機関サーバ４０へ送出されて医療機関で用いられる。よって、処置判別モデル１２ｆが特定する処置は、例えばユーザの主治医に、ユーザに必要な処置として提案される。

　処置判別モデル１２ｆは例えば、人の身体の状態に関連する生体データと、それぞれの生体データに対して適切であった処置の情報（正解ラベル）とを１セットとした教師データ（第２教師データ）を用いて学習する。なお、１つの生体データには、１人の人の身体の状態に関する各種の情報が含まれる。処置判別モデル１２ｆは、教師データに含まれる生体データが入力された場合に、教師データに含まれる正解ラベルが示す処置に対応する出力ノードからの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードからの出力値が０に近づくように学習する。なお、処置判別モデル１２ｆは、例えば中間層の各層のノードを結合する重み付け係数及び関数等のデータを学習アルゴリズムによって最適化する。これにより、ユーザの生体データに基づいてユーザに最適な処置の情報を出力するように学習された処置判別モデル１２ｆが得られる。処置判別モデル１２ｆの学習（再学習）処理は、サーバ装置１０が行ってもよいし、実施形態１で説明した学習装置３０が行ってもよいし、他の装置が行ってもよい。

　図１８Ａは、医療機関ＤＢ１２ｅの構成例を示す模式図、図１８Ｂは、処置ＤＢ１２ｇの構成例を示す模式図である。医療機関ＤＢ１２ｅには、医療機関判別モデル１２ｄの出力ノードの数と同数の医療機関の情報が、それぞれの医療機関の情報に割り当てられた識別情報である医療機関ＩＤに対応付けて登録されている。医療機関の情報は、医療機関判別モデル１２ｄが入力データに基づいて特定する医療機関の情報であり、医療機関名、診療科名及び医師名等を含む。処置ＤＢ１２ｇには、処置判別モデル１２ｆの出力ノードの数と同数の処置の情報が、それぞれの処置の情報に割り当てられた識別情報である処置ＩＤに対応付けて登録されている。処置の情報は、処置判別モデル１２ｆが入力データに基づいて特定する処置の情報であり、生体データに基づく診断結果、行うべき検査内容、投薬内容、手術内容、他の医療機関で行うべき検査内容、他の医療機関で行うべき手術内容、ゲノム解析やｉＰＳ細胞を用いた治療内容等の種々の処置の情報を含む。

　次に、本実施形態のサーバ装置１０において制御部１１が実現する機能について説明する。図１９は、実施形態５のサーバ装置１０の制御部１１によって実現される機能を示すブロック図である。本実施形態のサーバ装置１０の制御部１１は、アドバイス提供プログラム１２ａを実行した場合、生体データ取得部１０１、医療機関特定部１０５、提供情報生成部１０３、出力部１０４の各機能を実現する。即ち、本実施形態のサーバ装置１０は、図５に示す実施形態１のサーバ装置１０が実現する各機能において、アドバイス特定部１０２の代わりに、医療機関特定部１０５の機能を実現する。なお、生体データ取得部１０１及び出力部１０４は、実施形態１と同様の処理を行う。

　医療機関特定部（第１特定部）１０５は、生体データ取得部１０１が取得した生体データに基づいて、この生体データが示すユーザの身体の状態に対して適切な医療機関を、医療機関判別モデル１２ｄを用いて特定（判別）する。具体的には、医療機関特定部１０５は、生体データ取得部１０１が取得した生体データのそれぞれを、医療機関判別モデル１２ｄの入力層の各入力ノードに入力し、医療機関判別モデル１２ｄの出力層の各出力ノードからの出力値を取得する。医療機関判別モデル１２ｄの各出力ノードからの出力値は、医療機関ＤＢ１２ｅに登録されている医療機関情報のそれぞれに対する判別確率である。医療機関特定部１０５は、医療機関判別モデル１２ｄによる判別結果（判別確率）に基づいて、ユーザに提供すべき医療機関の情報を特定する。医療機関特定部１０５は、例えば医療機関判別モデル１２ｄが出力した判別確率が最大の医療機関を、提供すべき出力対象の医療機関に特定する。なお、医療機関特定部１０５は、判別確率（出力値）が最大の出力ノードに対応する医療機関ＩＤを取得する。

　提供情報生成部１０３は、医療機関特定部１０５が特定した医療機関の情報をユーザ端末２０によりユーザに提供するための提供情報を生成する。具体的には、提供情報生成部１０３は、医療機関特定部１０５が特定した医療機関ＩＤに対応する医療機関の情報を医療機関ＤＢ１２ｅから読み出し、読み出した医療機関の情報を表示するための表示情報を生成する。図２０は、画面例を示す模式図である。図２０に示すアドバイス画面は、医療機関特定部１０５が特定した医療機関の情報を表示する。なお、アドバイス画面は、お勧めの医療機関の名称、診療科名、担当医師名等を表示し、例えば表示された医療機関のホームページへのリンクを設けてもよい。またアドバイス画面には、お勧めの医療機関の周辺地図や担当医師の外来診療表等を表示してもよい。

　なお、医療機関特定部１０５は、医療機関判別モデル１２ｄからの出力値が大きい順に複数の出力ノードに対応する医療機関ＩＤを取得してもよく、この場合、提供情報生成部１０３は、複数の医療機関の情報を表示する表示情報を生成してもよい。出力部１０４は、提供情報生成部１０３が生成した表示情報を通信部１３からユーザ端末２０へ送信し、ユーザ端末２０は、受信した表示情報に基づいて図２０に示すような画面を表示する。これにより、ユーザの身体の状態に応じて受診すべき医療機関をユーザに提案できる。

　本実施形態において、医療機関判別モデル１２ｄを、ユーザの生体データだけでなくユーザの住所又は居所や通院可能な地域等の地域情報（位置情報）が入力され、入力された生体データ及び地域情報に基づいて、ユーザに提供すべき医療機関を判別するように構成してもよい。具体的には、医療機関判別モデル１２ｄを、生体データだけでなく地域情報が入力され、入力された生体データ及び地域情報に基づいて、受診すべき医療機関を示す情報を出力するように構成してもよい。この場合、ユーザの生体データに基づく症状だけでなく、ユーザの住所等も考慮した医療機関を特定できるので、ユーザが通院し易い医療機関を紹介できる。また、地域や地方毎に医療機関判別モデル１２ｄを設けてもよい。この場合、医療機関特定部１０５は、例えばユーザ端末２０から取得したユーザの地域情報に対応する医療機関判別モデル１２ｄを特定し、特定した医療機関判別モデル１２ｄに、ユーザの生体データを入力することにより、ユーザの地域に応じた医療機関を特定できる。また、医療機関判別モデル１２ｄが判別する医療機関に医療用ヘリコプタが含まれるように構成した場合、ユーザの症状とユーザが住む地域とに応じて、ユーザに提供すべき医療機関として医療用ヘリコプタが特定されてユーザに提供できる。これにより、ユーザの症状が緊急を要する場合やユーザの近くに医療機関がない場合等であっても、医療用ヘリコプタによる受診を提案できる。なお、サーバ装置１０は、ユーザからの希望に応じて医療用ヘリコプタの出動要請を行うように構成されていてもよい。

　本実施形態の情報提供システムでは、サーバ装置１０は、処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇを必要に応じて医療機関サーバ４０へ提供する。なお、提供の方法は、例えばネットワークＮ経由でもよく、ＵＳＢメモリ、ＣＤ－Ｒ等の可搬型記憶媒体を用いる方法でもよい。サーバ装置１０は、例えば医療機関特定部１０５によって特定してユーザに受診を提案した医療機関（第１医療機関）の医療機関サーバ４０に処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇを提供してもよい。また、ユーザが第１医療機関を受診して第１医療機関の医師から、例えばユーザの自宅近傍の通院し易い医療機関（第２医療機関）への紹介状を取得した場合に、処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇが第２医療機関の医療機関サーバ４０に提供されてもよい。このとき、処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇは、サーバ装置１０から第２医療機関の医療機関サーバ４０に提供されてもよいし、第１医療機関の医療機関サーバ４０から第２医療機関の医療機関サーバ４０に提供されてもよい。なお、サーバ装置１０が処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇを提供する場合、サーバ装置１０の制御部１１は、第２医療機関の医療機関サーバ４０に処置判別モデル１２ｆを出力するモデル出力部として機能する。また、例えば処置判別モデル１２ｆを有料で提供する場合、医療機関サーバ４０が処置判別モデル４２ｂを使用できる期間を制限してもよく、また、使用期間が経過した後に、記憶部４２から処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃが自動的に削除されるように構成してもよい。また、第２医療機関の医療機関サーバ４０が処置判別モデル４２ｂを使用できる回数を制限してもよい。

　図２１は、医療機関サーバ４０の構成例を示すブロック図である。医療機関サーバ４０は、サーバ装置１０と同様の構成を有し、更に表示部４４及び入力部４５を有する。なお、同様の構成については詳細な説明を省略する。医療機関サーバ４０の記憶部４２は、アドバイス提供プログラム４２ａ、処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃを記憶している。アドバイス提供プログラム４２ａ、処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃは、サーバ装置１０の記憶部１２に記憶してあるアドバイス提供プログラム１２ａ、処置判別モデル１２ｆ及び処置ＤＢ１２ｇと同じものである。なお、医療機関サーバ４０に記憶されるアドバイス提供プログラム４２ａは、処置判別モデル４２ｂを用いて特定された処置を提供する処理を実行するためのプログラムであってもよい。

　表示部４４は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部４１からの指示に従って各種の情報を表示する。入力部４５は、ユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部４１へ送出する。なお、表示部４４及び入力部４５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。

　図２２は、医療機関サーバ４０の制御部４１によって実現される機能を示すブロック図である。医療機関サーバ４０の制御部４１は、アドバイス提供プログラム４２ａを実行した場合、生体データ取得部４０１、処置特定部４０２、提供情報生成部４０３、出力部４０４の各機能を実現する。生体データ取得部４０１は、例えば図６に示すようなユーザ（患者）の身体の状態に関する生体データを入力するための入力画面を表示部４４に表示し、入力画面に対して入力部４５を介して入力されたユーザの生体データを取得する。なお、生体データ取得部４０１は、医療機関で用いられている電子カルテから各種の生体データを取得してもよい。

　処置特定部（第２特定部）４０２は、生体データ取得部４０１が取得した生体データに基づいて、この生体データが示すユーザ（患者）の身体の状態に対して適切な処置を、処置判別モデル４２ｂを用いて特定（判別）する。具体的には、処置特定部４０２は、生体データ取得部４０１が取得した生体データのそれぞれを、処置判別モデル４２ｂの入力層の各入力ノードに入力し、処置判別モデル４２ｂの各出力ノードからの出力値を取得する。処置判別モデル４２ｂの各出力ノードからの出力値は、処置ＤＢ４２ｃに登録されている処置情報のそれぞれに対する判別確率である。処置特定部４０２は、処置判別モデル４２ｂによる判別結果（判別確率）に基づいて、ユーザ（ここでは医師等）に提供すべき処置の情報を特定する。処置特定部４０２は、例えば処置判別モデル４２ｂが出力した判別確率が最大の処置を、提供すべき出力対象の処置に特定する。なお、処置特定部４０２は、判別確率（出力値）が最大の出力ノードに対応する処置ＩＤを取得する。

　提供情報生成部４０３は、処置特定部４０２が特定した処置の情報を表示部４４に表示して提供するための提供情報を生成する。具体的には、提供情報生成部４０３は、処置特定部４０２が特定した処置ＩＤに対応する処置の情報を処置ＤＢ４２ｃから読み出し、読み出した処置の情報を表示するための表示情報を生成する。出力部４０４は、提供情報生成部４０３が生成した表示情報に基づいて、図２３に示すような画面を表示部４４に表示する。図２３は、画面例を示す模式図である。図２３に示すアドバイス画面は、処置特定部４０２が特定した処置の情報を表示し、提案する処置（アドバイス）が妥当（適切）であるか否かを評価するための「妥当である」ボタン及び「妥当でない」ボタンを有する。またアドバイス画面は、医師等が妥当でないと判断した場合に適切であると考える処置内容を入力するための入力欄と、入力された情報を例えばサーバ装置１０へ送信するための送信ボタンとを有する。このような画面により、医療機関サーバ４０を用いる医師等に、ユーザ（患者）の身体の状態に応じて行うべき処置を提案できる。

　なお、処置特定部４０２は、処置判別モデル４２ｂからの出力値が大きい順に複数の出力ノードに対応する処置ＩＤを取得してもよく、この場合、提供情報生成部４０３は、複数の処置の情報を表示する表示情報を生成してもよい。この場合、表示情報に基づくアドバイス画面は、表示した処置の中から最適な処置を選択する選択ボタンを有してもよい。図２３に示すアドバイス画面において、「妥当である」ボタンが操作されて送信ボタンが操作された場合、医療機関サーバ４０は、生体データ取得部４０１が取得した患者の生体データと、処置特定部４０２が特定した処置の情報と、この処置が妥当であることを示す情報とをまとめてサーバ装置１０へ送信する。これにより、サーバ装置１０は、患者の生体データと、この生体データに基づいて医療機関サーバ４０で処置判別モデル４２ｂを用いて特定された処置の情報と、この処置に対する適否を示す評価情報とを含む教師データを取得する教師データ取得部として機能する。

　また、アドバイス画面において、「妥当でない」ボタンが操作されて入力欄への入力が行われて送信ボタンが操作された場合、医療機関サーバ４０は、生体データ取得部４０１が取得した患者の生体データと、処置特定部４０２が特定した処置の情報と、この処置が妥当でないことを示す情報と、入力欄に入力された処置の情報とをまとめてサーバ装置１０へ送信する。これにより、サーバ装置１０の制御部（情報取得部）１１は、例えば医療機関判別モデル１２ｄを用いて特定してユーザに受診を提案した医療機関（第１医療機関）で行われた処置に関する情報を患者の生体データと共に取得できる。なお、「妥当でない」ボタンが操作された場合にのみ、医療機関サーバ４０がサーバ装置１０へ各種の情報を送信する構成としてもよい。また、アドバイス画面によって提案されるアドバイス（処置）に対する評価は、所定期間患者を経過観察した後に行ってもよい。

　サーバ装置１０は、上述したような教師データや、第１医療機関で行われた処置に関する情報を医療機関サーバ４０から取得した場合、取得した情報に基づいて、処置判別モデル１２ｆの再学習を行うことができる。サーバ装置１０の制御部１１は、上述した教師データを取得した場合、教師データに含まれる評価情報が、処置が適切であることを示す情報であれば、患者の生体データと、この生体データに基づいて医療機関サーバ４０で特定された処置の情報とに基づいて、処置判別モデル１２ｆを再学習させる。なお、制御部１１は、生体データに含まれる各データを、処置判別モデル１２ｆの入力ノードにそれぞれ入力し、出力層において、医療機関サーバ４０で特定された処置に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくように処置判別モデル１２ｆを学習させる。また、サーバ装置１０の制御部１１は、第１医療機関で行われた処置に関する情報を医療機関サーバ４０から取得した場合、取得した処置に関する情報と、この時の患者の生体データとに基づいて処置判別モデル１２ｆを再学習させる。ここでは、制御部１１は、生体データに含まれる各データを、処置判別モデル１２ｆの入力ノードに入力し、出力層において、第１医療機関で行われた処置に対応する出力ノードの出力値が１．０に近づき、その他の出力ノードの出力値が０に近づくように処置判別モデル１２ｆを学習させる。

　これにより、医療機関サーバ４０において処置判別モデル４２ｂによる処理によって提供された処置に関するアドバイス情報が有効であったか否かの評価を、医師等の医療機関におけるユーザが行うことができる。また、アドバイス情報に対する評価に基づいて処置判別モデル１２ｆを再学習させることにより、医師等の評価が反映され、より適切なアドバイス情報の判別が可能な処置判別モデル１２ｆが得られる。なお、サーバ装置１０は、複数の医療機関サーバ４０から逐次送信されてくる評価情報を生体データと共に蓄積しておき、所定のタイミングで、蓄積した生体データ及び評価情報に基づいて処置判別モデル１２ｆの再学習を行う構成でもよい。また、処置判別モデル１２ｆの再学習は、サーバ装置１０で行ってもよいし、実施形態１で説明した学習装置３０で行ってもよいし、他の学習装置で行ってもよい。

　次に、本実施形態の情報提供システムにおいてサーバ装置１０による医療機関に関するアドバイス提供処理について説明する。図２４は、サーバ装置１０によるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。図２４に示す処理は、図１１に示す処理において、ステップＳ２５の代わりにステップＳ６１を追加したものである。よって、図１１と同様のステップについては説明を省略する。本実施形態のサーバ装置１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から生体データを取得した場合（Ｓ２４）、取得した生体データに基づいて、生体データが示すユーザの身体の状態に適した医療機関を、医療機関判別モデル１２ｄを用いて特定する（Ｓ６１）。そして、制御部１１は、医療機関判別モデル１２ｄによる特定結果（判別結果）に基づいて、ユーザに医療機関の受診を提案するアドバイスを提供するための提供情報を生成する（Ｓ２６）。

　上述した処理により、本実施形態のサーバ装置１０は、図２０に示すようなアドバイス画面をユーザ端末２０に提供でき、ユーザ端末２０のユーザの生体データに対して最適な医療機関の受診を提案することができる。よって、ユーザは、適切な医療機関を早期に受診することができ、病気やケガを早期に発見できると共に、医療機関間でたらい回しされたり、受診した医療機関において診療科間でたらい回しされることを抑制できる。

　次に、本実施形態の情報提供システムにおいて医療機関サーバ４０による処置に関するアドバイス提供処理について説明する。図２５は、医療機関サーバ４０によるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。図２５において左側には医療機関サーバ４０の制御部４１が行う処理を示し、右側にはサーバ装置１０の制御部１１が行う処理を示す。

　本実施形態の情報提供システムにおいて、医療機関サーバ４０によって処置内容に関するアドバイスの提供を受けたい場合、医師等の医療機関におけるユーザは、医療機関サーバ４０に対してアドバイス提供プログラム４２ａの起動を指示する。医療機関サーバ４０の制御部４１は、記憶部４２に記憶してあるアドバイス提供プログラム４２ａを起動し、例えば図６に示すような入力画面を表示部４４に表示する（Ｓ７１）。入力画面は、ユーザの身体の状態に関する各種のデータの入力を受け付けるための画面であり、制御部４１は、入力画面を介して各種のデータを含む生体データを受け付ける（Ｓ７２）。制御部４１は、入力画面を介して受け付けた生体データに基づいて、生体データが示すユーザの身体の状態に適した処置を、処置判別モデル４２ｂを用いて特定する（Ｓ７３）。制御部４１は、処置判別モデル４２ｂによる特定結果（判別結果）に基づいて、処置に関するアドバイスを医療機関のユーザに提供するための提供情報を生成する（Ｓ７４）。制御部４１は、生成した提供情報に基づいて、図２３に示すようなアドバイス画面を表示部４４に表示する（Ｓ７５）。これにより、患者の生体データに基づいて特定された処置に関するアドバイスが医師等に通知される。

　本実施形態の医療機関サーバ４０では、制御部４１は、表示されたアドバイス画面において、アドバイス内容（処置内容）に対する評価を受け付けており、アドバイス内容が妥当であるか否かを示す評価情報を入力部４５を介して受け付ける（Ｓ７６）。制御部４１は、受け付けた評価情報を、ステップＳ７２で受け付けた生体データと、ステップＳ７３で特定した処置の情報と共に、ネットワークＮを介してサーバ装置１０へ送信する（Ｓ７７）。なお、制御部４１は、アドバイス内容が妥当でないとの評価を受け付けた場合、アドバイス画面の入力欄に入力された処置内容も併せてサーバ装置１０へ送信する。

　サーバ装置１０の制御部１１は、医療機関サーバ４０から送信された評価情報を受信する（Ｓ７８）。なお、制御部１１は、評価情報と共に、患者の生体データ及びこの生体データに基づいて特定された処置の情報を受信する。そして、制御部１１は、受信した情報を用いて処置判別モデル１２ｆの再学習を行う（Ｓ７９）。例えば制御部１１は、患者の生体データと、この生体データに基づいて医療機関サーバ４０で処置判別モデル４２ｂを用いて特定された処置の情報と、この処置に対する適否を示す評価情報とを含む教師データに基づいて処置判別モデル１２ｆの再学習を行うことができる。また制御部１１は、医療機関判別モデル１２ｄを用いて特定してユーザに受診を提案した医療機関（第１医療機関）で行われた処置に関する情報と、患者の生体データとに基づいて、処置判別モデル１２ｆの再学習を行うこともできる。

　本実施形態では、ユーザの生体データを総合的に判断して最適な医療機関を提案でき、また最適な処置内容を提案できる。よって、ユーザ端末２０のユーザに対しては、受診すべき医療機関を提案でき、医療機関の医師等のユーザに対しては、具体的な処置内容を提案できる。これにより、ユーザ端末２０のユーザは、適切な医療機関を受診することができ、ユーザの負担を軽減できると共に、不要な医療機関の受診が抑制されるので医療費の削減が期待できる。また、医療機関の医師は、患者の症状を診断する際に、提案された処置内容を考慮することができ、医師による診断を支援でき、診断ミスの抑制が期待できると共に、不要な治療が行われることを抑制できる。医師が患者のあらゆる生体データを確認することは困難であるが、処置判別モデル１２ｆでは患者のあらゆる生体データを用いて処置の特定が行われるので、生体データを有効に利用できると共に、より最適な特定結果が得られる。

　本実施形態において、サーバ装置１０が、医療機関判別モデル１２ｄを用いてユーザに提供すべき医療機関を特定する際に、ユーザが希望する治療が、健康保険の適用範囲内の治療であるのか自費診療も含むのかを考慮して特定するように構成してもよい。例えば医療機関判別モデル１２ｄを、ユーザの生体データだけでなく、ユーザが健康保険の適用範囲内の治療を希望するのか自費診療も含めて希望するのかを示す情報や、自費診療も含めて希望する場合の医療費の上限額や予算額等を含む金額情報が入力され、入力された生体データ及び金額情報に基づいて、ユーザに提供すべき医療機関を示す情報を出力するように構成してもよい。この場合、ユーザの生体データに基づく症状だけでなく、ユーザが希望する治療の範囲（医療費の予算）も考慮した医療機関を特定してユーザに紹介できる。また、健康保険の適用範囲内の治療、自費診療も含む治療、医療費の上限額や予算額等の金額情報（料金ランク）毎に医療機関判別モデル１２ｄを設けてもよい。この場合、医療機関特定部１０５は、例えばユーザ端末２０から取得したユーザの金額情報（ユーザが希望する予算）に対応する医療機関判別モデル１２ｄを特定し、特定した医療機関判別モデル１２ｄに、ユーザの生体データを入力することにより、ユーザが希望する治療範囲内（予算の範囲内）の医療機関を特定できユーザに紹介できる。

　本実施形態では、例えばユーザ端末２０のユーザが、サーバ装置１０から受診をアドバイスされた第１医療機関を受診した際に、第１医療機関の医師から別の第２医療機関への紹介状を取得した場合に、第２医療機関の医療機関サーバ４０に処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃが提供される。これにより、第２医療機関において処置判別モデル４２ｂを用いることができるので、第２医療機関の医師に、患者の生体データに対して最適な処置を提案でき、医師による診断を支援できる。よって、医療機関間において生じる医療レベルの差を抑制できる。なお、処置判別モデル４２ｂを用いた医療機関の医療機関サーバ４０において、処置判別モデル４２ｂによる特定結果（特定された処置）が適切であるか否かの評価が行われてサーバ装置１０にフィードバックされる。よって、処置判別モデル１２ｆ，４２ｂは、現場の医師の判断に基づいて最新の検査方法、診断方法、治療方法、投薬方法等を反映させることができる。このような最新の処置判別モデル４２ｂを第２医療機関の医療機関サーバ４０に提供することにより、第２医療機関においても第１医療機関と同様の処置の選択が可能となり、医療機関間における治療レベルの偏りを抑制できる。

　本実施形態において、第２医療機関の医師等が処置判別モデル４２ｂを使用できるように第２医療機関の医療機関サーバ４０に処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃが提供される構成に限らない。例えば第２医療機関の医師等が、第２医療機関の医療機関サーバ４０又は自身のユーザ端末（図示せず）を用いて、ネットワークＮ経由でサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆを使用できるように構成してもよい。即ち、第２医療機関の医師は、患者の生体データをネットワークＮ経由でサーバ装置１０へ送信し、サーバ装置１０から、患者の生体データに対して最適な処置のアドバイスを取得することができる。なお、このような構成において、サーバ装置１０をクラウドサーバで構成してもよい。また、このような構成において、第２医療機関の医師等がサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆを使用できる期間又は回数を制限してもよい。例えば、使用期間が経過した場合、又は使用可能な回数に到達した場合に、第２医療機関の医師等による処置判別モデル１２ｆの使用が禁止されるようにサーバ装置１０を構成すればよい。本実施形態の構成は実施形態２～４にも適用可能であり、実施形態２～４に適用した場合であっても同様の効果が得られる。

（実施形態６）
　実施形態５の情報提供システムにおいて、医療機関サーバ４０からの評価情報の適否を判定する判定装置を備える情報提供システムについて説明する。本実施形態の情報提供システムは、サーバ装置１０、ユーザ端末２０及び医療機関サーバ４０のほかに判定装置を含み、判定装置はネットワークＮに接続可能である。サーバ装置１０、ユーザ端末２０及び医療機関サーバ４０は、実施形態５の各装置と同様であるので説明を省略する。図２６は、判定装置の構成例を示すブロック図である。判定装置５０は、医療機関サーバ４０からサーバ装置１０にフィードバックされる評価情報の適否を検証する第三者検証チーム又は第三者検証機関等によって管理される。判定装置５０は、パーソナルコンピュータ又はサーバコンピュータ等であり、制御部５１、記憶部５２、通信部５３、表示部５４、入力部５５を有する。なお、制御部５１、記憶部５２、通信部５３、表示部５４及び入力部５５のそれぞれは、医療機関サーバ４０の各部と同様の処理を行うので、詳細については省略する。

　図２７は、実施形態６の情報提供システムにおけるアドバイス提供処理の手順を示すフローチャートである。図２７に示す処理は、図２５に示す処理において、ステップＳ７７及びステップＳ７８の間にステップＳ８１～Ｓ８３を追加したものである。よって、図２５と同様のステップについては説明を省略する。なお、図２７では、図２５中のステップＳ７１～Ｓ７６の図示を省略している。本実施形態の情報提供システムでは、医療機関サーバ４０は、アドバイス画面を介して受け付けたアドバイス内容（処置内容）に対する評価情報を、生体データ及び処置の情報と共に、ネットワークＮを介して判定装置５０へ送信する（Ｓ７７）。なお、医療機関サーバ４０は、アドバイス内容が妥当でないとの評価情報を受け付けた場合、アドバイス画面の入力欄に入力された処置内容も併せて判定装置５０へ送信する。判定装置５０の宛先情報は、予め記憶部４２に記憶してあるものとする。

　判定装置５０の制御部５１は、医療機関サーバ４０から送信された評価情報を、生体データ及び処置の情報と、医療機関サーバ４０においてアドバイス画面の入力欄に入力された処置内容と共に受信する（Ｓ８１）。制御部５１は、受信した評価情報が適切であるか否かを判定する（Ｓ８２）。ここでは、制御部５１は、アドバイス内容が妥当でないとの評価情報を受信した場合、生体データと、医療機関サーバ４０においてアドバイス画面の入力欄に入力された処置内容とに基づいて、入力された処置内容が適切であるか否かを判定する。医療機関サーバ４０において入力された処置内容が適切であるか否かの判定は、例えば第三者検証チーム又は第三者検証機関のメンバによって行われ、制御部５１は入力部５５を介して判定結果を取得する。また、制御部５１は、例えば処置判別モデル１２ｆをサーバ装置１０から取得し、処置判別モデル１２ｆを用いて生体データに対応する処置の候補を複数特定し、特定した複数の候補に、医療機関サーバ４０において入力された処置内容が含まれる場合、入力された処置内容が適切であると判定してもよい。また制御部５１は、アドバイス内容が妥当であるとの評価情報を受信した場合、受信した評価情報は適切であると判定してもよい。

　制御部５１は、医療機関サーバ４０から受信した評価情報が適切でないと判定した場合（Ｓ８２：ＮＯ）、何も行わずに処理を終了する。制御部５１は、受信した評価情報が適切であると判定した場合（Ｓ８２：ＹＥＳ）、受信した評価情報を、生体データ及び処置の情報と、医療機関サーバ４０においてアドバイス画面の入力欄に入力された処置内容と共にネットワークＮ経由でサーバ装置１０へ送信する（Ｓ８３）。サーバ装置１０の制御部（検証結果取得部）１１は、判定装置５０から送信された評価情報を受信する（Ｓ７８）。なお、制御部１１は、評価情報と共に、患者の生体データ及びこの生体データに基づいて特定された処置の情報と、医療機関サーバ４０においてアドバイス画面の入力欄に入力された処置内容とを受信する。そして、制御部１１は、受信した情報を用いて処置判別モデル１２ｆの再学習を行う（Ｓ７９）。

　本実施形態では、医療機関サーバ４０が、処置判別モデル４２ｂによる特定結果（特定された処置）が適切であるか否かを示す評価情報をサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆにフィードバックする際に、この評価情報が適切であるか否かが検証される。そして、評価情報が適切であると判定された場合に、医療機関サーバ４０が取得した評価情報がサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆにフィードバックされる。よって、医療機関における医師の判断が適切であるか否かを検証でき、適切でない場合には、処置判別モデル１２ｆにフィードバックさせないことにより、処置判別モデル１２ｆにおける精度の低下を回避できる。

　本実施形態において、判定装置５０は、医療機関サーバ４０から受信した評価情報が適切であると判定した場合にのみ、受信した評価情報をサーバ装置１０へ送信する構成のほかに、医療機関サーバ４０から受信した評価情報が適切であるか否かを検証した結果を示す結果情報を、医療機関サーバ４０から受信した評価情報と共にサーバ装置１０へ送信してもよい。この場合、サーバ装置１０は、評価情報と共に判定装置５０から受信した結果情報が、評価情報が適切であることを示す情報である場合に、判定装置５０を経由して医療機関サーバ４０から受信した情報を用いて処置判別モデル１２ｆの再学習を行う構成とすることができる。

　本実施形態において、ユーザが第１医療機関の医師から第２医療機関を紹介された場合に、処置判別モデル４２ｂ及び処置ＤＢ４２ｃが第２医療機関の医療機関サーバ４０に提供される構成のほかに、第２医療機関の医師等がネットワークＮ経由でサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆを使用できるように構成してもよい。このような構成においても、第２医療機関の医師は、処置判別モデル１２ｆによって患者の生体データに対して最適な処置のアドバイスを受けることができ、医師による医療行為を支援できる。また、第２医療機関の医師がサーバ装置１０の処置判別モデル１２ｆを使用できる期間又は回数を制限してもよい。例えば、使用期間が経過した場合、又は使用可能な回数に到達した場合に、第２医療機関の医師による処置判別モデル１２ｆの使用が禁止されるようにサーバ装置１０を構成すればよい。

　上述した各実施形態において、サーバ装置１０は、アドバイス判別器１２ｂ，１２ｂａ，１２ｂｂ又は処置判別モデル１２ｆを用いて、医療機関等で行った各種の検査結果に基づいて総合的な診断を行い、診断結果を出力するように構成されていてもよい。例えば、医療機関の医師が用いる端末に、サーバ装置１０による診断結果が出力されて表示され、表示画面において医師が診断結果を確認できるように構成してもよい。また、表示画面において、診断結果に医師等がコメントを追加できるように構成してもよく、通院や人間ドック等での検査履歴を添付できるように構成してもよい。このような構成とすることにより、各ユーザの生体データ及び検査結果を一元管理することができる。また、このようなデータは、例えば医師の端末からプリンタへ送出されることにより、必要に応じてプリントアウトすることもできる。

　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味では無く、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１０　サーバ装置
　１１　制御部
　１２　記憶部
　２０　ユーザ端末
　３０　学習装置
　１０１　生体データ取得部
　１０２　アドバイス特定部
　１０４　出力部
　３０１　教師データ取得部
　３０２　学習部
　１２ｂ，３２ｂ　アドバイス判別器
　３２ｃ　教師データＤＢ

Claims

　ユーザの生体データを取得するデータ取得部と、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに対して効果が得られるアドバイス情報を特定するように学習した学習モデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記生体データに対するアドバイス情報を特定する特定部と、
　前記特定部が特定したアドバイス情報を出力する出力部と
　を備える情報処理装置。
　ユーザの属性を取得する属性取得部を更に備え、
　前記特定部は、前記データ取得部が取得した前記生体データ及び前記属性取得部が取得した前記属性に対するアドバイス情報を特定する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記アドバイス情報は、前記ユーザの症状及び処置内容を含む
　請求項１又は２に記載の情報処理装置。
　前記データ取得部は、前記ユーザの健康診断の検査結果が記載された用紙から読み取られた前記検査結果に基づく前記生体データを取得し、
　前記特定部は、前記データ取得部が取得した前記生体データに基づいて、受診すべき医療機関を特定し、特定した医療機関の情報を含むアドバイス情報を特定する
　請求項１から３までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
　前記特定部は、前記データ取得部が取得した前記生体データに基づいて、医薬品又はサプリメントを特定し、特定した医薬品又はサプリメントに係る企業の情報を含むアドバイス情報を特定する
　請求項１から４までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
　前記出力部が出力したアドバイス情報に含まれる医療機関の情報又は企業の情報に対する選択を受け付ける受付部を更に備え、
　前記出力部は、選択された前記情報に関連する関連情報を出力する
　請求項４又は５に記載の情報処理装置。
　ユーザの生体データ及び該生体データに対して前記特定部が特定したアドバイス情報を対応付けて記憶する記憶部と、
　前記出力部が出力した前記アドバイス情報に対する評価を示す評価情報を取得する評価取得部と、
　前記記憶部に記憶してある前記生体データ及びアドバイス情報、並びに前記評価取得部が取得した評価情報を用いて前記学習モデルを再学習させる再学習部と
　を備える請求項１から６までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
　前記特定部は、前記データ取得部が取得した前記生体データに対して、特定対象のアドバイス情報毎に前記アドバイス情報が適切である可能性を示す確率を算出し、
　前記特定部が算出した前記アドバイス情報毎の確率に基づいて、出力対象のアドバイス情報を選択する選択部を更に備え、
　前記出力部は、前記選択部が選択したアドバイス情報を出力する
　請求項１から７までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
　前記特定部は、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに適した医療機関の情報を含む第１教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに適した医療機関の情報を出力するように学習した第１学習モデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記生体データに対する医療機関の情報を特定する第１特定部と、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに適した処置に係る情報を含む第２教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに適した処置に係る情報を出力するように学習した第２学習モデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記生体データに対する処置に係る情報を特定する第２特定部とを有し、
　前記出力部は、前記第１特定部が特定した医療機関の情報、又は前記第２特定部が特定した処置に係る情報を含むアドバイス情報を出力する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記第１特定部が特定した医療機関での処置に関する情報を取得する情報取得部を更に備え、
　取得した前記処置に関する情報及び前記生体データに基づいて、前記第２学習モデルを再学習させる
　請求項９に記載の情報処理装置。
　前記第１特定部が特定した第１医療機関からの紹介を受けた第２医療機関の端末に前記第２学習モデルを出力するモデル出力部
　を更に備える請求項９又は１０に記載の情報処理装置。
　前記第２医療機関の端末から、前記第２学習モデルを用いて特定した前記処置に関する情報及び前記処置に対する適否を示す情報と、前記生体データとを含む教師データを取得する教師データ取得部を更に備え、
　取得した前記教師データに基づいて前記第２学習モデルを再学習させる
　請求項１１に記載の情報処理装置。
　前記教師データ取得部が取得した教師データに含まれる前記適否を示す情報が適切であるか否かを第三者検証機関が検証した結果を示す結果情報を取得する検証結果取得部を更に備え、
　取得した前記結果情報が前記適否を示す情報が適切であることを示す情報である場合、取得した前記教師データに基づいて前記第２学習モデルを再学習させる
　請求項１２に記載の情報処理装置。
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データを取得する教師データ取得部と、
　生体データが入力された場合に前記生体データに対して効果が得られるアドバイス情報を特定する学習モデルを、前記教師データ取得部が取得した前記教師データに基づいて学習させる学習部と
　を備える情報処理装置。
　前記教師データ取得部は、前記生体データ及び属性と、該生体データ及び属性に対するアドバイス情報を含む教師データを取得し、
　前記学習部は、前記生体データ及び属性に対するアドバイス情報を特定する学習モデルを、前記教師データ取得部が取得した前記教師データに基づいて学習させる
　請求項１４に記載の情報処理装置。
　生体データ及び該生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データを医療機関端末から取得する取得部と、
　前記取得部が取得した教師データに基づいて前記学習モデルを再学習させる再学習部と
　を備える請求項１４又は１５に記載の情報処理装置。
　コンピュータに、
　ユーザの生体データを取得し、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに対して効果が得られるアドバイス情報を特定するように学習した学習モデルを用いて、取得した前記生体データに対するアドバイス情報を特定し、
　特定した前記アドバイス情報を出力する
　処理を実行させるプログラム。
　コンピュータが、
　ユーザの生体データを取得し、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに対して効果が得られたアドバイス情報を含む教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに対して効果が得られるアドバイス情報を特定するように学習した学習モデルを用いて、取得した前記生体データに対するアドバイス情報を特定し、
　特定した前記アドバイス情報を出力する
　処理を実行する情報処理方法。
　前記コンピュータが、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに適した医療機関の情報を含む第１教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに適した医療機関の情報を出力するように学習した第１学習モデルを用いて、取得した前記生体データに対する医療機関の情報を特定し、
　複数人分の生体データ及びそれぞれの生体データに適した処置に係る情報を含む第２教師データに基づいて、前記生体データが入力された場合に前記生体データに適した処置に係る情報を出力するように学習した第２学習モデルを用いて、取得した前記生体データに対する処置に係る情報を特定し、
　特定した前記医療機関の情報、又は特定した前記処置に係る情報を含むアドバイス情報を出力する
　処理を実行することを特徴とする請求項１８に記載の情報処理方法。