WO2023062693A1 - 情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

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WO2023062693A1
WO2023062693A1 PCT/JP2021/037599 JP2021037599W WO2023062693A1 WO 2023062693 A1 WO2023062693 A1 WO 2023062693A1 JP 2021037599 W JP2021037599 W JP 2021037599W WO 2023062693 A1 WO2023062693 A1 WO 2023062693A1
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WO
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item
grounds
information
presentation system
information presentation
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/037599
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English (en)
French (fr)
Inventor
真渡香 矢野
康介 西原
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of information presentation systems, information presentation methods, and computer programs that present information on care plans.
  • Patent Literature 1 discloses a technique for calculating the type of service and the amount of intervention in a support plan to be applied to a care receiver based on information about the health condition of the care receiver.
  • Patent Literature 2 discloses a technique of acquiring a probability that the level of care required improves for each care plan, and outputting a care plan with a high probability of improving the level of care required.
  • Patent Literature 3 discloses a technique for presenting standard care suitable for a patient's symptoms and conditions to improve the quality of care and standardize the contents.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide an information presentation system, an information presentation method, and a computer program capable of appropriately presenting information on care plans.
  • One aspect of the information presentation system of the present invention includes: prediction means for predicting items to be included in the subject's care plan based on information on the subject's health condition to be included in the subject's care plan; identifying means for identifying a feature amount that contributed to the prediction of the item; extracting means for extracting grounds for including the item in the care plan based on the predicted item and the identified feature amount; presenting means for presenting the item and the ground corresponding to the item.
  • One aspect of the information presentation method of the present invention is to predict items to be included in the subject's care plan based on information about the subject's health condition, identify the feature amount that contributed to the prediction of the item, Based on the predicted item and the identified feature amount, a basis for including the item in the care plan is extracted, and the predicted item and the basis corresponding to the item are presented.
  • One aspect of the computer program of the present invention predicts items to be included in the care plan of the subject based on information about the health condition of the subject, specifies the feature amount that contributed to the prediction of the item, and predicts a computer for extracting a basis for including the item in the care plan based on the identified item and the specified feature amount, and presenting the predicted item and the basis according to the item; to operate.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram showing linking of grounds in a grounds list
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing a specific example of linking grounds
  • It is a figure which shows the example of presentation by the information presentation system which concerns on 1st Embodiment.
  • FIG. 1 An information presentation system according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
  • FIG. 1 An information presentation system according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an information presentation system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the information presentation system according to the first embodiment.
  • an information presentation system 1 is configured as a system for presenting information used when creating a care plan for a subject.
  • the information presentation system 1 includes an item prediction section 110, a feature amount identification section 120, a basis extraction section 130, and a presentation section 140 as main components for realizing its functions.
  • the item prediction unit 110 is configured to be able to predict items to be included in the care plan of the subject using information indicating the subject's health condition.
  • a “subject” refers to a person to be cared for, and includes, for example, a person requiring care and a person requiring support.
  • Information indicating the subject's health condition is information acquired in assessment (information collection) for creating a care plan.
  • Information indicating the subject's health condition includes various information about the subject, such as basic information such as the subject's height and weight, specific symptoms, possible actions, and information on medical history. You can stay.
  • the item prediction unit 110 predicts items related to the care plan suitable for the subject from such information.
  • the item prediction unit 110 predicts, for example, “be able to take a walk around the house”, “be able to enjoy shopping and interacting with friends”, “be able to do outdoor activities”, and “be able to use a cane”. It is also possible to predict an item that will serve as a target for the subject, such as "I will be able to walk without using it.” Such items correspond to "needs" to be described later. Also, the item prediction unit 110 may be configured to be able to predict a plurality of items. In that case, the item prediction unit 110 may have a function of selecting an item particularly suitable for the subject from among the plurality of predicted items. Note that the item prediction unit 110 may predict an item using, for example, a prediction model machine-learned in advance. Machine learning of the predictive model can be performed using, for example, information indicating the subject's past health conditions, information on past care plans, and the like.
  • the feature amount specifying unit 120 is configured to be able to specify the feature amount that contributed to the prediction in the item prediction unit 110. More specifically, based on the prediction result of the item prediction unit 110, the feature quantity specifying unit 120 is configured to be able to specify the feature quantity that contributed to the prediction. Note that the “feature amount” here is a parameter that can be calculated from information indicating the health condition of the subject, and is used as an input to the item prediction unit 110 .
  • the feature amount specifying unit 120 may be configured to specify only feature amounts that contribute greatly among the plurality of types of feature amounts used for prediction.
  • the basis extraction unit 130 determines the basis (in other words, what kind of (whether the item was predicted for the reason) can be extracted.
  • the grounds extraction unit 130 extracts grounds according to the predicted item and the specified feature amount from the grounds list 200 in which a plurality of grounds are stored in advance. Note that the grounds list 200 stores a plurality of grounds linked to items and feature amounts. Therefore, if the predicted item and the specified feature value are known, the reason extraction unit 130 can easily extract the reason by searching the reason list 200 using those items and the feature value as conditions. can.
  • the presentation unit 140 is configured to be able to present the items predicted by the item prediction unit 110 and the grounds extracted by the grounds extraction unit 130 .
  • the presentation unit 140 is configured, for example, as a terminal operated by a care plan creator who creates a care plan or a care person, and provides predicted items and extracted grounds as information for supporting the creation of a care plan. present. More specifically, the presentation unit 140 presents the predicted items and the extracted grounds by displaying them on a display of a personal computer, a smartphone, a tablet, or the like. Note that the presentation unit 140 may be configured to be able to present information other than the items and grounds.
  • the information presentation system 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a RAM (Random Access Memory) 12, a ROM (Read Only Memory) 13, and a storage device 14. It has The information presentation system 1 may further include an input device 15 and an output device 16 .
  • the CPU 11 , RAM 12 , ROM 13 , storage device 14 , input device 15 and output device 16 are connected via a data bus 17 .
  • the CPU 11 reads a computer program.
  • the CPU 11 may read a computer program stored in at least one of the RAM 12, ROM 13 and storage device 14.
  • the CPU 11 may read a computer program stored in a computer-readable recording medium using a recording medium reader (not shown).
  • the CPU 11 may acquire (that is, read) a computer program from a device (not shown) arranged outside the information presentation system 1 via the network interface.
  • the CPU 11 controls the RAM 12, the storage device 14, the input device 15 and the output device 16 by executing the read computer program.
  • a functional block for predicting proposed items and presenting them with their grounds is realized in the CPU 11 (see FIG. 1).
  • the RAM 12 temporarily stores computer programs executed by the CPU 11.
  • RAM 12 temporarily stores data temporarily used by CPU 11 while CPU 11 is executing a computer program.
  • the RAM 12 may be, for example, a D-RAM (Dynamic RAM).
  • the ROM 13 stores computer programs executed by the CPU 11 .
  • the ROM 13 may also store other fixed data.
  • the ROM 13 may be, for example, a P-ROM (Programmable ROM).
  • the storage device 14 stores data that the information presentation system 1 saves over the long term.
  • the storage device 14 may operate as a temporary storage device for the CPU 11 .
  • the storage device 14 may include, for example, at least one of a hard disk device, a magneto-optical disk device, an SSD (Solid State Drive), and a disk array device.
  • the input device 15 is a device that receives input instructions from the user of the information presentation system 1 .
  • Input device 15 may include, for example, at least one of a keyboard, mouse, and touch panel. More specifically, the input device 15 may include a smartphone, tablet, personal computer, or the like.
  • the output device 16 is a device that outputs information about the information presentation system 1 to the outside.
  • the output device 16 may be a display device capable of displaying information regarding the information presentation system 1 .
  • the output device 16 may be a display of a smartphone, tablet, personal computer, or the like.
  • FIG. 3 is a flow chart showing the operation flow of the information presentation system according to the first embodiment.
  • the item prediction unit 110 first acquires information on the subject's health condition (step S11). Then, the item prediction unit 110 predicts items to be included in the subject's care plan based on the input information (step S12).
  • the feature amount specifying unit 120 specifies the feature amount that contributed to the prediction (step S13). Based on the item predicted by the item prediction unit 110 and the feature amount specified by the feature amount specification unit 120, the grounds extraction unit 130 extracts grounds for including the item in the care plan (step S14).
  • the presentation unit 140 presents the items predicted by the item prediction unit 110 and the grounds extracted by the grounds extraction unit 130 (step S15). A specific presentation example here will be described later in detail.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing linking of grounds in the grounds list.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing a specific example of linking grounds.
  • FIG. 6 is a diagram showing a presentation example by the information presentation system according to the first embodiment.
  • the rationale list stores a plurality of rationales linked to needs and explanatory variables corresponding to those needs.
  • the “needs” correspond to the items predicted by the item prediction unit 110, and indicate things such as what the target person wants to do, what they want, what they are having trouble with, and factors that hinder the user's independence.
  • Information corresponding to items predicted by the item prediction unit 110 includes "long-term goal”, “short-term goal”, “service content”, “service type”, etc., in addition to the above needs.
  • a “long-term goal” here is a goal set in order to solve a need, and the period to achieve the goal is relatively long.
  • a “short-term goal” is a goal required to achieve a long-term goal, and the period to achieve the goal is relatively short.
  • Service content is the content of the service for achieving the short-term goal.
  • Service type is a service that is actually provided in order to execute the service content.
  • explanatory variables are variables (coefficients) used to predict needs, and the explanatory variables should include information about the individual subject (i.e., the above-mentioned "information on the subject's health condition").
  • three explanatory variables are set for need A. This indicates that the subject having the feature amounts of explanatory variable (1), explanatory variable (2), and explanatory variable (3) is likely to have need A. Therefore, when the feature values of explanatory variable (1), explanatory variable (2), and explanatory variable (3) are calculated from the information indicating the subject's health condition, need A should be included as an item to be included in the care plan. Corresponding items will be predicted.
  • rationales (1) to (5) are stored so as to be linked to explanatory variables (1), explanatory variables (2), explanatory variables (3), and combinations thereof corresponding to need A. It is Specifically, reasoning (1) is associated with explanatory variable (1). A basis (2) is associated with a combination of explanatory variables (1) and (2). Reason (3) is associated with explanatory variable (2). A basis (4) is associated with a combination of explanatory variables (2) and (3). Reason (5) is associated with explanatory variable (3). That is, in the grounds list, causal relationships between the needs predicted by the item prediction unit 110 and the grounds for the needs are accumulated by linking them with explanatory variables. By storing a plurality of grounds in this way, it is possible to easily search for grounds from a combination of needs and feature amounts (that is, values obtained by adding subject's condition to explanatory variables).
  • the item "I want to live without anxiety" is predicted from the information about the subject's health condition, and the feature value that contributes to the prediction is "heart disease", “can walk”, and “cannot take a bath”. If this is found, the grounds extracting unit 130 will extract grounds such as "there is a risk of recurrence” and "it is not known how fast walking will stabilize the condition".
  • the rationale list also includes the rationale of "I don't know what to pay attention to", this subject "cannot take a bath”, so the "I don't know what to pay attention to” corresponding to the explanatory variable "I can take a bath” is included. No evidence is extracted.
  • the grounds for the item "There is a risk of recurrence” and "I don't know how fast I should walk to stabilize my condition”. ” will be presented by the presentation unit 140 .
  • the item and the grounds do not necessarily have to be presented on the same screen at the same time. For example, only the items are displayed in the initial state, and the basis may be displayed when an operation for displaying the basis is performed. Also, for convenience of explanation, only one item is displayed here, but when multiple items are predicted, multiple items may be presented at the same time. In that case, the grounds should be presented for each item.
  • the information presentation system 1 presents items to be included in the care plan of the subject and the grounds thereof. Therefore, the person in charge of care or the like presented with these pieces of information can be satisfied with the predicted items and create a care plan. In other words, since the causal relationship between the predicted items and their grounds is clearly shown, the care staff can comprehend the reasons for the items being presented and create an appropriate care plan. becomes.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the overall configuration of an information presentation system according to the second embodiment.
  • the same symbols are assigned to the same components as those shown in FIG.
  • the information presentation system 1 further includes a graph creation unit 150 and a basis addition unit 160 in addition to the configuration of the first embodiment (see FIG. 1). .
  • the graph creating unit 150 is configured to be able to create a graph showing feature amounts based on the feature amounts specified by the feature amount specifying unit 120 . Specifically, the graph creating unit 150 is configured to be able to create a graph showing a score obtained by quantifying the feature amount, a graph showing the contribution rate of the feature amount to the prediction, and the like. The graph created by the graph creation unit 150 is output to the presentation unit 140 and displayed together with items and grounds.
  • the grounds addition unit 160 is configured to be able to add new grounds to the grounds list 200 . More specifically, the rationale adding unit 160 adds a new rationale to the rationale list 200 by using feedback information after presentation by the presentation unit 140 (for example, evaluation of the presented rationale by the person in charge of care). You can add rationale. Specific processing for adding grounds will be described in detail below.
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation flow of the information presentation system according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are assigned to the same processes as those shown in FIG.
  • steps S11 to S14 are first executed in the same manner as in the first embodiment.
  • the graph creating unit 150 creates a graph using the feature quantity specified by the feature quantity specifying unit 120 (step S21).
  • the process of step S21 may be executed immediately at the timing when the feature amount is specified. That is, the process of step S21 may be executed before executing the process of extracting the grounds of step S14 or concurrently with the process of step S14.
  • the presentation unit 140 presents the items predicted by the item prediction unit 110, the grounds extracted by the grounds extraction unit 130, and the graph created by the graph creation unit (step S22).
  • the items, grounds, and graphs do not necessarily have to be presented on the same screen in presentation unit 140 .
  • the item display state, the ground display state, and the graph display state may be switched by the care plan creator's operation on the presentation unit 140 .
  • the rationale addition unit 160 acquires feedback information for the presented rationale (step S23).
  • "Feedback information” is information indicating the validity of the grounds presented for the predicted item. etc.).
  • the basis addition unit 160 uses the acquired feedback information to determine whether or not the presentation unit 140 presents a convincing basis (step S24). For example, the grounds addition unit 160 determines whether or not convincing grounds have been presented using the evaluation information about the grounds of the person in charge of care or the creator of the care plan acquired as the feedback information.
  • step S24 If it is determined that convincing grounds have been presented (step S24: YES), the subsequent processing will be omitted and the series of operations will end. On the other hand, if it is determined that no convincing grounds have been presented (step S24: NO), the grounds addition unit 160 executes processing for adding new grounds to the grounds list 200 (step S25). It should be noted that the new grounds may be newly input by the person in charge of care or the creator of the care plan who is not satisfied with the presented grounds. Alternatively, the new grounds may be partially modified existing grounds.
  • FIG. 9 is a diagram showing a presentation example by the information presentation system according to the second embodiment.
  • buttons “display graph” and “newly add basis” are displayed. is displayed.
  • the information presentation system 1 presents information on feature amounts in addition to items and grounds.
  • more information about the prediction of the item is presented compared to displaying only the item and rationale. Therefore, the person in charge of care, the creator of the care plan, etc. presented with this information can be more satisfied with the predicted items and can create an appropriate care plan.
  • FIG. 10 to 12 an information presentation system according to the third embodiment will be described with reference to FIGS. 10 to 12.
  • FIG. 10 to 12 FIG. It should be noted that the third embodiment differs from the above-described first and second embodiments only in part in configuration and operation, and the other parts are generally the same. Therefore, in the following, only the portions different from those of the first and second embodiments already described will be described, and the description of other overlapping portions will be omitted as appropriate.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the overall configuration of an information presentation system according to the third embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same components as those shown in FIG.
  • the information presentation system 1 further includes a basis evaluation unit 170 in addition to the configuration of the second embodiment (see FIG. 7). Also, the basis list 200 is divided into a normal list 210 and a candidate list 220 and stored.
  • the basis evaluation unit 170 is configured to be able to evaluate the basis stored in the normal list 210 and the candidate list 220.
  • the basis evaluation unit 170 is configured to acquire evaluation information for the basis stored in the normal list 210 and the candidate list 220 based on, for example, feedback information after the basis is presented, and output the evaluation result. .
  • the normal list 210 stores grounds for satisfying the predetermined evaluation criteria.
  • the candidate list 220 stores grounds for not satisfying the predetermined evaluation criteria.
  • the “predetermined evaluation criterion” is a criterion (for example, a threshold value) for determining whether the basis is stored in the normal list 210 or the candidate list 220, and the reference value is appropriately set in advance. ing. It should be noted that both the grounds stored in the normal list 210 and the grounds stored in the candidate list 220 are to be extracted by the grounds extraction unit 130 . However, the grounds stored in the normal list 210 may be set to be more easily extracted than the grounds stored in the candidate list 220 . Alternatively, the grounds stored in the normal list 210 are presented as having higher reliability than the grounds stored in the candidate list 220 (for example, displayed in a display mode in which the reliability is high). can be
  • the basis evaluation unit 170 is configured to be able to replace the basis stored in the normal list 210 and the candidate list 220 according to the evaluation result. Further, the basis evaluation unit 170 is configured to be able to delete the basis stored in the candidate list 220 according to the evaluation result. Specifically, the basis evaluation unit 170 can delete from the candidate list 220 the basis that meets a predetermined deletion criterion.
  • the "predetermined deletion criterion" is a criterion for determining whether or not to delete the basis, and a reference value is appropriately set in advance.
  • FIG. 11 is a flow chart showing the operation flow of the information presentation system according to the third embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same processes as those shown in FIG.
  • step S11 to step S14 and from step S21 to step S25 are executed as in the second embodiment.
  • the grounds evaluation unit 170 acquires grounds evaluation information presented by the presentation unit 140 (step S31). Note that if the feedback information in step S23 includes evaluation information on the grounds presented, step S31 may be omitted and the feedback information acquired in step S23 may be used. Then, the basis evaluation unit 170 performs evaluation based on the obtained evaluation information, and replaces the basis stored in the normal list 210 and the candidate list 220 (step S32).
  • the basis evaluation unit 170 moves the basis (for example, the basis that received a good evaluation) from the candidate list 220 to the normal list 210 as a result of the evaluation.
  • the basis evaluation unit 170 moves the basis that no longer satisfies the predetermined evaluation criteria as a result of the evaluation (for example, the basis that received a bad evaluation) from the normal list 210 to the candidate list 220 .
  • the basis evaluation unit 170 deletes from the candidate list 220 the basis that satisfies a predetermined deletion criterion (for example, the basis that received a significantly poor evaluation) among the reasons stored in the candidate list 220 .
  • the basis evaluation unit 170 may delete from the authorized list 210 , even if the basis is stored in the authorized list 210 , if the basis satisfies a predetermined deletion criterion.
  • FIG. 12 is a diagram showing a presentation example by the information presentation system according to the third embodiment.
  • an "OK” button and an “NG” button are displayed in addition to the display example of the second embodiment (see FIG. 9).
  • An “OK” button and an “NG” button are displayed for each reason.
  • FIG. 13 An information presentation system according to the fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 13 and 14.
  • FIG. 13 It should be noted that the fourth embodiment differs from the above-described first to third embodiments only in a part of configuration and operation, and other parts are generally the same. For this reason, in the following description, portions different from the first to third embodiments already described will be described, and descriptions of other overlapping portions will be omitted as appropriate.
  • FIG. 13 is a graph showing an example of sort score calculation in the information presentation system according to the fourth embodiment.
  • a sort score for changing the display order of the grounds is calculated.
  • the sort score can be calculated from the contribution rate of explanatory variables corresponding to the evidence to the prediction. More specifically, the sort score can be calculated as the product of the contribution rate of an explanatory variable and the actual score of that explanatory variable (that is, the score of the feature value calculated from the information on the subject's health condition). If there is evidence corresponding to multiple explanatory variables, the average value of the sort scores calculated for each of the multiple explanatory variables may be used.
  • sort score calculation method here is just an example, and the sort score may be calculated from other parameters.
  • the contribution rate of the explanatory variable may be used as the sort score as it is, or a value obtained by multiplying the contribution rate of the explanatory variable by another parameter may be used as the sort score.
  • FIG. 14 is a diagram showing the relationship between the sort score and the display order. Note that the sort scores shown in FIG. 14 correspond to the sort scores calculated in FIG.
  • sorting scores are calculated for each of grounds (1) to (7) corresponding to explanatory variables (1) to (5).
  • the sort score for rationale (1) is "1.6”
  • the sort score for rationale (2) is "2.1”
  • the sort score for rationale (3) is “2.6”
  • the sort score for rationale (4) is "2.6”.
  • ) has a sort score of "2.5”
  • rationale (5) has a sort score of "2.4”
  • rationale (6) has a sort score of "0.5”
  • rationale (7) has a sort score of "1”
  • the presentation unit 140 rearranges the displayed grounds in descending order of the sort score. Therefore, the display order of the grounds is grounds (3), grounds (4), grounds (5), grounds (2), grounds (1), grounds (7), grounds (6).
  • the display order of the basis may be determined in consideration of parameters other than the sort score. For example, it is possible to simply display items with a lower rationale number higher, or to determine the display order using another sort score calculated by a different formula.
  • the display order of grounds is determined according to sort scores.
  • the sort score is calculated from the contribution rate of the explanatory variables corresponding to the basis to the prediction, the basis with higher reliability is displayed higher. Therefore, it is possible to present the grounds in a more appropriate state than when the display order of the grounds is not changed.
  • FIG. 15 An information presentation system according to the fifth embodiment will be described with reference to FIGS. 15 and 16.
  • FIG. 15 An information presentation system according to the fifth embodiment will be described with reference to FIGS. 15 and 16.
  • FIG. 15 It should be noted that the fifth embodiment is only partially different in configuration and operation from the first to fourth embodiments described above, and the other parts are generally the same. For this reason, in the following, portions different from the already described first to fourth embodiments will be described, and descriptions of other overlapping portions will be omitted as appropriate.
  • FIG. 15 is a block diagram showing the overall configuration of an information presentation system according to the fifth embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same components as those shown in FIG.
  • the information presentation system 1 further includes a model updating unit 180 in addition to the configuration of the third embodiment (see FIG. 10).
  • the model update unit 180 is configured to be able to update the prediction model used by the item prediction unit 110. Specifically, the model updating unit 180 is configured to be able to update the prediction model by machine learning using information about the subject's health condition and correct data for items to be presented to the subject. There is The correct answer data can be acquired from feedback information or the like after the item is presented. For example, when the presented item is determined to be appropriate by the person in charge of care or the creator of the care plan, the information at that time can be used as correct data. As for the machine learning using the correct answer data, existing techniques can be appropriately adopted, so detailed description thereof will be omitted here.
  • FIG. 16 is a conceptual diagram showing how to use the basis after updating the prediction model.
  • the need A is predicted from the explanatory variable (1), the explanatory variable (2), and the explanatory variable (3), and the explanatory variable (1), the explanatory variable (2), and the explanatory variable (4) are used.
  • a prediction model that predicts need B from is updated to a prediction model that predicts need A from explanatory variables (1), (3), and (4).
  • the combinations of explanatory variables and needs are changed, so the grounds associated with these combinations cannot be used as they are.
  • the grounds can be used in the same way as before the update.
  • the combination of explanatory variable (1) and need A and the combination of explanatory variable (3) and need A have not changed before and after the update.
  • the basis (1) linked to the combination and the basis (5) linked to the combination of explanatory variable (3) and need A can be used as they are.
  • grounds linked to the needs of the same category and the grounds linked to the explanatory variables of the same category can be left as grounds candidates (that is, grounds stored in the candidate list 220).
  • grounds candidates that is, grounds stored in the candidate list 220.
  • Evidence (2), Evidence ( 4), grounds (7), grounds (8), grounds (9), and grounds (10) can be left as grounds candidates.
  • the grounds left as grounds candidates are moved to the normal list 210 or deleted from the candidate list 220 based on subsequent evaluations, as described in the third embodiment.
  • the prediction model is updated, making it possible to predict more appropriate items.
  • part of the basis can be reused (that is, it is not necessary to re-store all the basis from the beginning by linking it to the explanatory variables and needs), so the prediction model It is possible to greatly reduce the time and effort that occurs when updating .
  • the information presentation system specifies a prediction means for predicting items to be included in the care plan of the subject based on information about the health condition of the subject, and a feature amount that contributed to the prediction of the item. specifying means; extracting means for extracting a basis for including the item in the care plan based on the predicted item and the specified feature amount; the predicted item; and presenting means for presenting grounds.
  • Appendix 2 In the information presentation system according to appendix 2, the extracting means extracts the basis corresponding to the item from a list in which the basis for including the item in the care plan is stored in association with the item and the feature amount. It is an information presentation system according to appendix 1, characterized by extracting
  • the information presentation system according to Supplementary Note 3 further comprises adding means for adding the new grounds to the list based on feedback information acquired after presentation by the presenting means, according to Supplementary Note 2. It is an information presentation system.
  • the information presentation system according to Supplementary note 4 is the information presentation system according to Supplementary note 3, wherein the feedback information is information indicating the validity of the basis extracted for the predicted item. be.
  • the list includes a regular list including the evidence that satisfies predetermined evaluation criteria and a candidate list that includes the evidence that does not satisfy the predetermined evaluation criteria, and the additional
  • the means is the information presentation system according to appendix 3 or 4, characterized by adding the new grounds to the candidate list.
  • the information presentation system according to appendix 6 further comprises evaluation means for replacing the basis based on an evaluation result as to whether or not the basis stored as the list satisfies the predetermined evaluation criteria.
  • the evaluation means deletes from the candidate list those grounds that satisfy a predetermined deletion criterion among the grounds included in the candidate list.
  • Appendix 8 The information presentation system according to appendix 8, wherein the presentation means sorts and presents the extracted grounds based on a score calculated from a contribution rate of the identified feature amount to prediction.
  • the presentation means presents at least one of the feature quantity and the contribution rate of the feature quantity to the prediction in addition to the predicted item and the extracted basis.
  • the prediction means uses a prediction model prepared in advance to predict items to be included in the subject's care plan. Any one of Supplementary Notes 1 to 9 1. The information presentation system according to item 1.
  • the information presentation method according to Supplementary Note 12 predicts items to be included in the care plan of the subject based on information about the health condition of the subject, identifies the feature amount that contributed to the prediction of the item, and predicts Based on the item obtained and the specified feature value, a basis for including the item in the care plan is extracted, and the predicted item and the basis corresponding to the item are presented. This is an information presentation method for
  • the computer program according to Supplementary Note 13 predicts items to be included in the subject's care plan based on information about the subject's health condition, identifies the feature amount that contributed to the prediction of the item, and predicts Operating a computer to extract grounds for including the item in the care plan based on the item and the identified feature amount, and present the predicted item and the grounds corresponding to the item
  • the present invention can be modified as appropriate within the scope that does not contradict the gist or idea of the invention that can be read from the scope of claims and the entire specification, and the information presentation system, information presentation method, and computer program that accompany such modifications. It is also included in the technical idea of the present invention.

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Abstract

情報提示システム（１）は、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、対象者のケアプランに含むべき項目を予測する予測手段（１１０）と、項目の予測に寄与した特徴量を特定する特定手段（１２０）と、予測された項目及び特定された特徴量に基づいて、項目をケアプランに含むべき根拠を抽出する抽出手段（１３０）と、予測された項目と項目に応じた根拠とを提示する提示手段（１４０）とを備える。このような情報提示システムによれば、ケアプランに関する情報を適切に提示することが可能となる。

Description

情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラム
　本発明は、ケアプランに関する情報を提示する情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラムの技術分野に関する。
　この種のシステムとして、高齢者や被介護者等に対するケアプランの作成を支援するものが知られている。例えば特許文献１では、被介護者の健康状態に関する情報に基づいて、被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出する技術が開示されている。特許文献２では、ケアプラン毎に要介護度が改善する確率を取得し、要介護度が改善する確率が高いケアプランを出力する技術が開示されている。特許文献３では、患者の症状や状態に合った標準的なケアを提示して、ケアの質の改善や内容の標準化を図る技術が開示されている。
特開２０１９－０４６４７４号公報 国際公開２０１８／０３０３４０号 特開平１１－３１２１９９号公報
　ケアプランに関する提案を行う場合、提案された根拠を示すことができなければ、なぜそのような提案が行われたのかケア担当者やケアプラン作成者が疑問を抱くことがある。このような場合、仮に適切な提案が行われていたとしても、ケア担当者やケアプラン作成者が提案に納得できず、その提案が採用されない可能性がある。特許文献１から３に記載された技術では、上記のような状況について考慮されておらず、改善の余地がある。
　本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ケアプランに関する情報を適切に提示することが可能な情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
　本発明の情報提示システムの一の態様は、前記対象者のケアプランに含むべき対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測する予測手段と、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定する特定手段と、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出する抽出手段と、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する提示手段とを備える。
　本発明の情報提示方法の一の態様は、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する。
　本発明のコンピュータプログラムの一の態様は、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示するようにコンピュータを動作させる。
　上述した情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラムのそれぞれの一の態様によれば、ケアプランの作成を支援するための情報を適切に提示することが可能である。
第１実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報提示システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。 根拠リストにおける根拠の紐付けを示す概念図である。 根拠の紐付けの具体例を示す概念図である。 第１実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。 第２実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。 第３実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。 第３実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。 第３実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。 第４実施形態に係る情報提示システムにおけるソートスコアの算出例を示すグラフである。 ソートスコアと表示順との関係を示す図である。 第５実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。 予測モデル更新後の根拠の利用方法を示す概念図である。
　以下、図面を参照しながら、情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラムの実施形態について説明する。
　＜第１実施形態＞
　第１実施形態に係る情報提示システムについて、図１から図６を参照して説明する。
　（システム構成）
　まず、図１及び図２を参照しながら、第１実施形態に係る情報提示システムの構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。図２は、第１実施形態に係る情報提示システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
　図１において、第１実施形態に係る情報提示システム１は、対象者のケアプランを作成する際に用いる情報を提示するシステムとして構成されている。情報提示システム１は、その機能を実現するための主な構成要素として、項目予測部１１０と、特徴量特定部１２０と、根拠抽出部１３０と、提示部１４０とを備えて構成されている。
　項目予測部１１０は、対象者の健康状態を示す情報を用いて、対象者のケアプランに含むべき項目を予測可能に構成されている。「対象者」とは、ケアの対象となる人物を指しており、例えば要介護者や要支援者等が挙げられる。「対象者の健康状態を示す情報」とは、ケアプランを作成するためのアセスメント（情報収集）で取得される情報である。対象者の健康状態を示す情報は、例えば対象者の身長や体重といった基本的な情報から、具体的な症状や、実施可能な動作、既往歴等に関する情報等、対象者に関する様々な情報を含んでいてもよい。項目予測部１１０は、このような情報から、対象者に適したケアプランに関する項目を予測する。項目予測部１１０は、例えば「自宅周辺を散歩することができるようになる」、「買い物や友人との交流を楽しめるようになる」、「屋外での活動ができるようになる」、「杖を使わずに歩けるようになる」等の対象者の目標となるような項目を予測してもよい。このような項目は、後述する「ニーズ」に対応している。また、項目予測部１１０は、複数の項目を予測可能に構成されてもよい。その場合、項目予測部１１０は、予測した複数の項目の中から、対象者に特に適した項目を選択する機能を有していてもよい。なお、項目予測部１１０は、例えば予め機械学習された予測モデルを用いて項目を予測してもよい。予測モデルの機械学習は、例えば過去の対象者の健康状態を示す情報や、過去のケアプランに関する情報等を用いて実行することができる。
　特徴量特定部１２０は、項目予測部１１０における予測に寄与した特徴量を特定可能に構成されている。より具体的には、特徴量特定部１２０は、項目予測部１１０の予測結果に基づいて、その予測に寄与した特徴量を特定可能に構成されている。なお、ここでの「特徴量」とは、対象者の健康状態を示す情報から算出できるパラメータであり、項目予測部１１０に対する入力として用いられるものである。特徴量特定部１２０は、予測に用いられる複数種類の特徴量のうち、寄与の大きい特徴量のみを特定するように構成されてもよい。
　根拠抽出部１３０は、項目予測部１１０で予測された項目、及び特徴量特定部１２０で特定された特徴量に基づいて、予測された項目をケアプランに含むべき根拠（言い換えれば、どのような理由で項目が予測されたのか）を抽出可能に構成されている。根拠抽出部１３０は、予め複数の根拠が記憶された根拠リスト２００の中から、予測された項目及び特定された特徴量に応じた根拠を抽出する。なお、根拠リスト２００には、項目及び特徴量に紐付けられた状態で複数の根拠が記憶されている。このため、予測された項目及び特定された特徴量がわかれば、根拠抽出部１３０は、それらの項目及び特徴量を条件として根拠リスト２００内を検索することで、根拠を容易に抽出することができる。
　提示部１４０は、項目予測部１１０で予測された項目と、根拠抽出部１３０で抽出された根拠とを提示可能に構成されている。提示部１４０は、例えばケアプランを作成するケアプラン作成者やケア担当者が操作する端末として構成されており、ケアプランの作成を支援するための情報として、予測された項目及び抽出された根拠を提示する。より具体的には、提示部１４０は、予測された項目及び抽出された根拠を、パソコン、スマートフォン、タブレット等のディスプレイに表示して提示する。なお、提示部１４０は、項目及び根拠以外の情報を提示可能に構成されていてもよい。
　図２に示すように、第１実施形態に係る情報提示システム１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、記憶装置１４とを備えている。情報提示システム１は更に、入力装置１５と、出力装置１６とを備えていてもよい。ＣＰＵ１１と、ＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１３と、記憶装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６とは、データバス１７を介して接続されている。
　ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラムを読み込む。例えば、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３及び記憶装置１４のうちの少なくとも一つが記憶しているコンピュータプログラムを読み込んでもよい。例えば、ＣＰＵ１１は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が記憶しているコンピュータプログラムを、図示しない記録媒体読み取り装置を用いて読み込んでもよい。ＣＰＵ１１は、ネットワークインタフェースを介して、情報提示システム１の外部に配置される不図示の装置からコンピュータプログラムを取得してもよい（つまり、読み込んでもよい）。ＣＰＵ１１は、読み込んだコンピュータプログラムを実行することで、ＲＡＭ１２、記憶装置１４、入力装置１５及び出力装置１６を制御する。本実施形態では特に、ＣＰＵ１１が読み込んだコンピュータプログラムを実行すると、ＣＰＵ１１内には、提案する項目を予測して、その根拠と共に提示するための機能ブロックが実現される（図１参照）。
　ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１がコンピュータプログラムを実行している際にＣＰＵ１１が一時的に使用するデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、例えば、Ｄ－ＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　ＲＡＭ）であってもよい。
　ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１が実行するコンピュータプログラムを記憶する。ＲＯＭ１３は、その他に固定的なデータを記憶していてもよい。ＲＯＭ１３は、例えば、Ｐ－ＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）であってもよい。
　記憶装置１４は、情報提示システム１が長期的に保存するデータを記憶する。記憶装置１４は、ＣＰＵ１１の一時記憶装置として動作してもよい。記憶装置１４は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）及びディスクアレイ装置のうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。
　入力装置１５は、情報提示システム１のユーザからの入力指示を受け取る装置である。入力装置１５は、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルのうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。より具体的には、入力装置１５は、スマートフォンやタブレット、パソコン等を含んでいてもよい。
　出力装置１６は、情報提示システム１に関する情報を外部に対して出力する装置である。例えば、出力装置１６は、情報提示システム１に関する情報を表示可能な表示装置であってもよい。より具体的には、出力装置１６は、スマートフォンやタブレット、パソコン等のディスプレイであってもよい。
　（動作説明）
　次に、図３を参照しながら、第１実施形態に係る情報提示システム１の動作の流れについて説明する。図３は、第１実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。
　図３に示すように、第１実施形態に係る情報提示システム１の動作時には、まず項目予測部１１０が、対象者の健康状態に関する情報を取得する（ステップＳ１１）。そして、項目予測部１１０は、入力された情報に基づいて、対象者のケアプランに含むべき項目を予測する（ステップＳ１２）。
　続いて、特徴量特定部１２０が、予測に寄与した特徴量を特定する（ステップＳ１３）。そして、根拠抽出部１３０が、項目予測部１１０で予測された項目、及び特徴量特定部１２０で特定された特徴量に基づいて、項目をケアプランに含むべき根拠を抽出する（ステップＳ１４）。
　その後、提示部１４０が、項目予測部１１０で予測された項目と、根拠抽出部１３０で抽出された根拠とを提示する（ステップＳ１５）。ここでの具体的な提示例については、後に詳しく説明する。
　（根拠の抽出方法）
　次に、図４から図６を参照しながら、根拠抽出部１３０による根拠の抽出方法について具体的に説明する。図４は、根拠リストにおける根拠の紐付けを示す概念図である。図５は、根拠の紐付けの具体例を示す概念図である。図６は、第１実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。
　図４に示すように、根拠リストには、ニーズ及びそのニーズに対応する説明変数に紐付けられた状態で、複数の根拠が記憶されている。なお、「ニーズ」とは、項目予測部１１０で予測される項目に対応するものであり、対象者がしたいことや希望すること、困っていること、利用者の自立を阻害する要因等を示す情報である。項目予測部１１０で予測される項目に対応する情報としては、上記のニーズ以外にも「長期目標」、「短期目標」、「サービス内容」、「サービス種別」等が挙げられる。ここでの「長期目標」とは、ニーズを解決するために立てられる目標であり、目標達成までの期間が比較的長いものである。「短期目標」とは、長期目標を実現するために要求される目標であり、目標達成までの期間が比較的短いものである。「サービス内容」とは、短期目標を達成するためのサービスの内容である。「サービス種別」とは、サービス内容を実行するために実際に提供するサービスである。また「説明変数」とは、ニーズを予測するために用いられる変数（係数）であり、説明変数に対象者個人の情報（即ち、上述した「対象者の健康状態に関する情報」）を加味することで特徴量を算出することができる。例えば、ニーズを“Ｙ”、説明変数を“ａ１，ａ２，ａ３，…”、対象者の健康状態に関する情報を“ｘ１，ｘ２，ｘ３，…”とすると、ニーズＹの予測式は、「Ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋…」のように表すことができる。ここでは、ニーズＡに対して３つの説明変数が設定されている。これは、説明変数（１）、説明変数（２）、説明変数（３）という特徴量を有する対象者が、ニーズＡをとりやすいことを示している。よって、対象者の健康状態を示す情報から、説明変数（１）、説明変数（２）、説明変数（３）という特徴量が算出される場合には、ケアプランに含むべき項目としてニーズＡに対応する項目が予測されることになる。
　根拠リストには、ニーズＡに対応する説明変数（１）、説明変数（２）、説明変数（３）、及びそれらの組み合わせに紐付けられるように、根拠（１）から根拠（５）が記憶されている。具体的には、説明変数（１）に対して根拠（１）が紐付けられている。説明変数（１）及び（２）の組み合わせに対して根拠（２）が紐付けられている。説明変数（２）に対して根拠（３）が紐付けられている。説明変数（２）及び（３）の組み合わせに対して根拠（４）が紐付けられている。説明変数（３）に対して根拠（５）が紐付けられている。即ち、根拠リストには、項目予測部１１０で予測されるニーズとその根拠との因果関係が、説明変数との紐付けによって蓄積されている。このように複数の根拠を記憶しておけば、ニーズと特徴量（即ち、説明変数に対象者の状態を加味した値）の組み合わせから、容易に根拠を検索することができる。
　図５に示すように、例えば、「心疾患あり」、「歩行できる」、「入浴できる」という説明変数と、「不安なく生活したい」というニーズがあるとする。そして、根拠リストには、「心疾患あり」という説明変数に対して「再発のリスクがある」という根拠が紐付けられており、「心疾患あり」及び「歩行できる」という説明変数の組み合わせに対して「どのくらいのペースで歩けば状態が安定するかわからない」という根拠が紐付けられており、「入浴できる」という説明変数に対して「留意する点がわからない」という根拠が紐付けられているとする。このようなケースで、対象者の健康状態に関する情報から「不安なく生活したい」という項目が予測され、その予測に寄与する特徴量から「心疾患あり」、「歩行できる」、及び「入浴できない」ということが判明した場合、根拠抽出部１３０では、「再発のリスクがある」及び「どのくらいのペースで歩けば状態が安定するかわからない」という根拠が抽出されることになる。なお、根拠リストには「留意する点がわからない」という根拠も含まれているが、この対象者は「入浴できない」ため、「入浴できる」という説明変数に対応する「留意する点がわからない」という根拠は抽出されない。
　図６に示すように、上述した図５のケースでは、「不安なく生活したい」という項目と共に、その根拠である「再発のリスクがある」及び「どのくらいのペースで歩けば状態が安定するかわからない」という２つの根拠が、提示部１４０によって提示されることになる。なお、項目と根拠とは、必ずしも同じ画面で同時に提示されなくともよい。例えば、初期状態では項目しか表示されておらず、根拠を表示するための操作が行われた場合に、根拠が表示されるようにしてもよい。また、ここでは説明の便宜上、１つの項目のみを表示しているが、複数の項目が予測された場合、複数の項目が同時に提示されてもよい。その場合は、項目ごとに根拠が提示されればよい。
　（技術的効果）
　次に、第１実施形態に係る情報提示システム１によって得られる技術的効果について説明する。
　図１から図６で説明したように、第１実施形態に係る情報提示システム１では、対象者のケアプランに含むべき項目と、その根拠が提示される。よって、これらの情報を提示されたケア担当者等は、予測された項目に納得して、ケアプランを作成することができる。即ち、予測された項目とその根拠との因果関係が明確に示されているため、ケア担当者等は、項目が提示された理由を把握した上で、適切にケアプランを作成することが可能となる。
　＜第２実施形態＞
　次に、第２実施形態に係る情報提示システムについて、図７から図９を参照して説明する。なお、第２実施形態は、上述した第１実施形態と比較して一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分は概ね同様である。このため、以下ではすでに説明した第１実施形態と異なる部分について説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（システム構成）
　まず、図７を参照しながら、第２実施形態に係る情報提示システム１の構成について説明する。図７は、第２実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。なお、図７では、図１で示した構成要素と同様のものに同一の符号を付している。
　図７に示すように、第２実施形態に係る情報提示システム１は、第１実施形態の構成（図１参照）に加えて、グラフ作成部１５０と、根拠追加部１６０とを更に備えている。
　グラフ作成部１５０は、特徴量特定部１２０で特定された特徴量に基づいて、特徴量を示すグラフを作成可能に構成されている。具体的には、グラフ作成部１５０は、特徴量を数値化したスコアを示すグラフや、特徴量の予測への寄与率を示すグラフ等を作成可能に構成されている。グラフ作成部１５０で作成されたグラフは、提示部１４０に出力され、項目及び根拠と共に表示される。
　根拠追加部１６０は、根拠リスト２００に新たな根拠を追加可能に構成されている。より具体的には、根拠追加部１６０は、提示部１４０によって提示を行った後のフィードバック情報（例えば、ケア担当者による提示された根拠への評価等）を用いて、根拠リスト２００に新たな根拠を追加することができる。根拠を追加するための具体的な処理については、以下で詳しく説明する。
　（動作説明）
　次に、図８を参照しながら、第２実施形態に係る情報提示システム１の動作の流れについて説明する。図８は、第２実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図８では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図８に示すように、第２実施形態に係る情報提示システム１の動作時には、まず第１実施形態と同様に、ステップＳ１１からＳ１４の処理が実行される。
　その後、第２実施形態では、グラフ作成部１５０が、特徴量特定部１２０で特定された特徴量を用いてグラフを作成する（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ２１の処理は、特徴量が特定されたタイミングですぐに実行されてもよい。即ち、ステップＳ２１の処理は、ステップＳ１４の根拠を抽出する処理を実行する前に、或いはステップＳ１４の処理と同時に並行して実行されてもよい。
　続いて、提示部１４０が、項目予測部１１０で予測された項目、根拠抽出部１３０で抽出された根拠、及びグラフ作成部で作成されたグラフを提示する（ステップＳ２２）。なお、項目、根拠、及びグラフは、必ずしも提示部１４０における同じ画面上で提示されずともよい。例えば、提示部１４０に対するケアプラン作成者の操作によって、項目を表示する状態、根拠を表示する状態、及びグラフを表示する状態が切り替えられてもよい。
　続いて、根拠追加部１６０は、提示した根拠に対するフィードバック情報を取得する（ステップＳ２３）。「フィードバック情報」とは、予測された項目に対して提示した根拠の妥当性を示す情報であり、例えば、提示部１４０による提示を受けた被提示者（例えば、ケア担当者やケアプラン作成者等）によって入力される。根拠追加部１６０は、取得したフィードバック情報を用いて、提示部１４０において納得できる根拠が提示されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。例えば、根拠追加部１６０は、フィードバック情報として取得されたケア担当者やケアプラン作成者の根拠に対する評価情報を用いて、納得できる根拠が提示されたか否かを判定する。
　納得できる根拠が提示されたと判定された場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、以降の処理は省略され、一連の動作は終了することになる。一方、納得できる根拠が提示されていないと判定された場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、根拠追加部１６０は、新たな根拠を根拠リスト２００に追加する処理を実行する（ステップＳ２５）。なお、新たな根拠は、提示された根拠に納得できなかったケア担当者やケアプラン作成者等によって新たに入力されるものであってもよい。或いは、新たな根拠は、既存の根拠を一部修正したものであってもよい。
　（表示例）
　次に、図９を参照しながら、第２実施形態に係る情報提示システム１における具体的な表示例について説明する。図９は、第２実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。
　図９に示すように、第２実施形態に係る情報提示システム１では、第１実施形態の表示例（図６参照）に加えて、「グラフの表示」及び「根拠を新規追加」というボタンが表示されている。
　ここで「グラフの表示」を押すと、グラフ作成部１５０で作成されたグラフが表示される。よって、特徴量に関する情報（例えば、特徴量を数値化したスコアや、特徴量の寄与率等）が知りたい場合には、「グラフの表示」を押してグラフを表示させればよい。また、「根拠を新規追加」を押すと、新しい根拠を入力するための画面が表示される。よって、提示されている根拠に納得できない場合には、「根拠を新規追加」を押して、新たな根拠を追加すればよい。
　（技術的効果）
　次に、第２実施形態に係る情報提示システム１によって得られる技術的効果について説明する。
　図７から図９で説明したように、第２実施形態に係る情報提示システム１では、項目及び根拠に加えて、特徴量に関する情報が提示されることになる。よって、項目及び根拠のみを表示する場合と比較すると、項目の予測に関するより多くの情報が提示される。従って、これらの情報を提示されたケア担当者やケアプラン作成者等は、予測された項目により納得して、適切なケアプランを作成することができる。
　また第２実施形態では、納得できるような項目が表示されない場合に、新たな項目を追加することができる。よって、根拠リストに記憶される根拠の数が増え、次回以降の予測の際に、より適切な項目を提示することが可能となる。
　＜第３実施形態＞
　次に、第３実施形態に係る情報提示システムについて、図１０から図１２を参照して説明する。なお、第３実施形態は、上述した第１及び第２実施形態と比較して一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分は概ね同様である。このため、以下ではすでに説明した第１及び第２実施形態と異なる部分について説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（システム構成）
　まず、図１０を参照しながら、第３実施形態に係る情報提示システム１の構成について説明する。図１０は、第３実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。なお、図１０では、図７で示した構成要素と同様のものに同一の符号を付している。
　図１０に示すように、第３実施形態に係る情報提示システム１は、第２実施形態の構成（図７参照）に加えて、根拠評価部１７０を更に備えている。また、根拠リスト２００が、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に分かれて記憶されている。
　根拠評価部１７０は、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に記憶された根拠を評価可能に構成されている。根拠評価部１７０は、例えば根拠を提示した後のフィードバック情報に基づいて、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に記憶された根拠に対する評価情報を取得して、その評価結果を出力可能に構成されている。
　ここで正規リスト２１０には、所定の評価基準を満たした根拠が記憶されている。一方、候補リスト２２０には、所定の評価基準を満たしていない根拠が記憶されている。ここでの「所定の評価基準」とは、根拠を正規リスト２１０及び候補リスト２２０のいずれに記憶するかを決定するための基準（例えば、閾値）であり、予め基準となる値が適宜設定されている。なお、正規リスト２１０に記憶された根拠も、候補リスト２２０に記憶された根拠も、根拠抽出部１３０の抽出対象である。ただし、正規リスト２１０に記憶された根拠は、候補リスト２２０に記憶された根拠よりも抽出されやすくなるよう設定されてもよい。或いは、正規リスト２１０に記憶された根拠は、候補リスト２２０に記憶された根拠よりも信頼性の高いものとして提示される（例えば、信頼性が高いとわかるような表示態様で表示される）ようにしてもよい。
　根拠評価部１７０は、評価結果に応じて、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に記憶された根拠を入れ替え可能に構成されている。また、根拠評価部１７０は、候補リスト２２０に記憶された根拠を評価結果に応じて削除可能に構成されている。具体的には、根拠評価部１７０は、所定の削除基準に達した根拠を、候補リスト２２０から削除することができる。ここでの「所定の削除基準」は、根拠を削除するか否かを決定するための基準であり、予め基準となる値が適宜設定されている。
　（動作説明）
　次に、図１１を参照しながら、第３実施形態に係る情報提示システム１の動作の流れについて説明する。図１１は、第３実施形態に係る情報提示システムの動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１１では、図８で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図１１に示すように、第３実施形態に係る情報提示システム１の動作時には、まず第２実施形態と同様に、ステップＳ１１からステップＳ１４、そしてステップＳ２１からステップＳ２５の処理が実行される。
　その後、第３実施形態では特に、根拠評価部１７０が、提示部１４０で提示された根拠の評価情報を取得する（ステップＳ３１）。なお、ステップＳ２３のフィードバック情報に、提示した根拠の評価情報が含まれている場合には、ステップＳ３１を省略して、ステップＳ２３ので取得したフィードバック情報を用いてもよい。そして、根拠評価部１７０は、取得した評価情報による評価を行い、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に記憶された根拠を入れ替える（ステップＳ３２）。
　具体的には、根拠評価部１７０は、評価の結果、所定の評価基準を満たすことになった根拠（例えば、よい評価を受けた根拠）を、候補リスト２２０から正規リスト２１０に移動させる。また、根拠評価部１７０は、評価の結果、所定の評価基準を満たさなくなった根拠（例えば、悪い評価を受けた根拠）を、正規リスト２１０から候補リスト２２０に移動させる。更に、根拠評価部１７０は、候補リスト２２０に記憶されている根拠のうち、所定の削除基準を満たした根拠（例えば、著しく悪い評価を受けた根拠）を、候補リスト２２０から削除する。なお、根拠評価部１７０は、正規リスト２１０に記憶されている根拠であっても、所定の削除基準を満たした根拠については、正規リスト２１０から削除するようにしてもよい。
　（表示例）
　次に、図１２を参照しながら、第３実施形態に係る情報提示システム１における具体的な表示例について説明する。図１２は、第３実施形態に係る情報提示システムによる提示例を示す図である。
　図１２に示すように、第３実施形態に係る情報提示システム１では、第２実施形態の表示例（図９参照）に加えて、「ＯＫ」ボタン及び「ＮＧ」ボタンが表示されている。「ＯＫ」ボタン及び「ＮＧ」ボタンは、根拠ごとに表示されている。
　ここで「ＯＫ」ボタンを押すと、その根拠がよい評価を受けていることを示す情報が根拠評価部１７０に出力される。一方で、「ＮＧ」ボタンを押すと、その根拠が悪い評価を受けていることを示す情報が根拠評価部１７０に出力される。なお、ここでは「ＯＫ」又は「ＮＧ」の２択で評価を行うようになっているが、例えば３段階や５段階等、複数段階での評価が可能とされてもよい。或いは、根拠に対する点数を入力可能とされてもよい。
　（技術的効果）
　次に、第３実施形態に係る情報提示システム１によって得られる技術的効果について説明する。
　図１０から図１２で説明したように、第３実施形態に係る情報提示システム１では、提示された根拠の評価結果に応じて、根拠の入れ替え又は削除が実行される。このため、評価の高い根拠を抽出され易くすることができる一方で、評価の低い根拠を抽出され難くする、或いは抽出されなくなるようにすることができる。このような根拠の評価が行われていく結果、正規リスト２１０及び候補リスト２２０に記憶される根拠はより適切なものとなっていき、評価が行われる度に、より質の高い根拠が提示されるようになる。
　＜第４実施形態＞
　次に、第４実施形態に係る情報提示システムについて、図１３及び図１４を参照して説明する。なお、第４実施形態は、上述した第１から第３実施形態と比較して一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分は概ね同様である。このため、以下ではすでに説明した第１から第３実施形態と異なる部分について説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（ソートスコアの算出）
　まず、図１３を参照しながら、第４実施形態に係る情報提示システム１で実行されるソートスコアを算出する処理について説明する。図１３は、第４実施形態に係る情報提示システムにおけるソートスコアの算出例を示すグラフである。
　図１３に示すように、第４実施形態に係る情報提示システム１では、提示部１４０が根拠を提示する前に、根拠の表示順を変更するためのソートスコアを算出する。ソートスコアは、根拠に対応する説明変数の予測に対する寄与率から算出することができる。より具体的には、ソートスコアは、説明変数の寄与率と、その説明変数の実際のスコア（即ち、対象者の健康状態に関する情報から算出された特徴量のスコア）との積として算出できる。複数の説明変数に対応する根拠がある場合は、複数の説明変数の各々について算出されるソートスコアの平均値を用いればよい。
　なお、ここでのソートスコアの算出方法はあくまで一例であり、その他のパラメータからソートスコアを算出するようにしてもよい。例えば、説明変数の寄与率をそのままソートスコアとして用いてもよいし、説明変数の寄与率に対して、他のパラメータを乗じた値をソートスコアとして用いてもよい。
　（根拠の表示順）
　次に、図１４を参照しながら、ソートスコアに基づく根拠の表示順について具体的に説明する。図１４は、ソートスコアと表示順との関係を示す図である。なお、図１４で示すソートスコアは、図１３で算出されるソートスコアに対応している。
　図１４に示すように、説明変数（１）から（５）に対応する根拠（１）から（７）の各々について、ソートスコアが算出されたとする。具体的には、根拠（１）のソートスコアが“１．６”、根拠（２）のソートスコアが“２．１”、根拠（３）のソートスコアが“２．６”、根拠（４）のソートスコアが“２．５”、根拠（５）のソートスコアが“２．４”、根拠（６）のソートスコアが“０．５”、根拠（７）のソートスコアが“１”、として算出されているとする。
　この場合、提示部１４０は、ソートスコアが高い順に根拠の表示を並び替える。よって、根拠の表示順は、根拠（３）、根拠（４）、根拠（５）、根拠（２）、根拠（１）、根拠（７）、根拠（６）となる。なお、ソートスコアが同じになる根拠が存在する場合、根拠の表示順は、ソートスコア以外のパラメータを考慮して決定されてもよい。例えば、単に根拠番号の若い方が上に表示されるようにしてもよいし、異なる計算式で算出される別のソートスコア用いて表示順が決定されてもよい。
　（技術的効果）
　次に、第４実施形態に係る情報提示システム１によって得られる技術的効果について説明する。
　図１３から図１４で説明したように、第４実施形態に係る情報提示システム１では、ソートスコアに応じて根拠の表示順が決定される。ここで特に、ソートスコアは、根拠に対応する説明変数の予測への寄与率から算出されているため、より信頼性の高い根拠が上位表示されることになる。従って、根拠の表示順を変更しない場合と比較すると、より適切な状態で根拠を提示することが可能である。
　＜第５実施形態＞
　次に、第５実施形態に係る情報提示システムについて、図１５及び図１６を参照して説明する。なお、第５実施形態は、上述した第１から第４実施形態と比較して一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分は概ね同様である。このため、以下ではすでに説明した第１から第４実施形態と異なる部分について説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（システム構成）
　まず、図１５を参照しながら、第５実施形態に係る情報提示システム１の構成について説明する。図１５は、第５実施形態に係る情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。なお、図１５では、図１０で示した構成要素と同様のものに同一の符号を付している。
　図１５に示すように、第５実施形態に係る情報提示システム１は、第３実施形態の構成（図１０参照）に加えて、モデル更新部１８０を更に備えている。
　モデル更新部１８０は、項目予測部１１０が用いる予測モデルを更新可能に構成されている。具体的には、モデル更新部１８０は、対象者の健康状態に関する情報と、その対象者に対して提示されるべき項目の正解データを用いた機械学習によって、予測モデルを更新可能に構成されている。なお、正解データは、項目を提示した後のフィードバック情報等から取得することができる。例えば、提示された項目がケア担当者やケアプラン作成者等から適切であると判断された場合、そのときの情報を正解データとして用いることができる。なお、正解データを用いた機械学習については、既存の技術を適宜採用することができるため、ここでの詳細な説明は省略する。
　（モデル更新後の根拠リスト）
　次に、図１６を参照しながら、予測モデルが更新された後の根拠リストについて説明する。図１６は、予測モデル更新後の根拠の利用方法を示す概念図である。
　図１６に示すように、説明変数（１）、説明変数（２）、及び説明変数（３）からニーズＡを予測し、説明変数（１）、説明変数（２）、及び説明変数（４）からニーズＢを予測する予測モデルが、説明変数（１）、説明変数（３）、及び説明変数（４）からニーズＡを予測する予測モデルへと更新されたとする。この場合、説明変数とニーズとの組み合わせが変更されるため、これらの組み合わせに対して紐付けられた根拠は、そのままでは利用できなくなってしまう。
　しかしながら、予測モデルが更新された場合でも、更新前の根拠を一部そのまま利用することが可能である。例えば、説明変数とニーズとの組み合わせが変更されてないものがあれば、その根拠については更新前と同様に利用できる。具体的には、説明変数（１）とニーズＡとの組み合わせ、及び説明変数（３）とニーズＡとの組み合わせは、更新前後で変化していないため、説明変数（１）とニーズＡとの組み合わせに紐付けられた根拠（１）、及び説明変数（３）とニーズＡとの組み合わせに紐付けられた根拠（５）、はそのまま利用することができる。
　また、同じカテゴリのニーズに紐付けられた根拠、及び同じカテゴリの説明変数に紐付けられた根拠は、根拠候補（即ち、候補リスト２２０に記憶される根拠）として残すことができる。例えば、ニーズＡとニーズＢとが同じカテゴリのニーズであり、説明変数（１）及び（３）と説明変数（４）とが同じカテゴリの説明変数であった場合、根拠（２）、根拠（４）、根拠（７）、根拠（８）、根拠（９）、及び根拠（１０）を根拠候補として残すことが可能である。なお、根拠候補として残した根拠は、第３実施形態で説明したように、その後の評価に基づいて、正規リスト２１０に移動されたり、候補リスト２２０から削除されたりする。
　（技術的効果）
　次に、第５実施形態に係る情報提示システム１によって得られる技術的効果について説明する。
　図１５から図１６で説明したように、第５実施形態に係る情報提示システム１では、予測モデルが更新されるため、より適切な項目を予測することが可能となる。また、予測モデルが更新された際に、根拠の一部を再利用することができる（即ち、すべての根拠を最初から説明変数及びニーズに紐付けて記憶しなおす必要がない）ため、予測モデルを更新した際に発生する手間を大幅に削減することができる。
　＜付記＞
　以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
　（付記１）
　付記１に記載の情報提示システムは、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測する予測手段と、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定する特定手段と、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出する抽出手段と、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する提示手段とを備えることを特徴とする情報提示システムである。
　（付記２）
　付記２に記載の情報提示システムは、前記抽出手段は、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を前記項目と前記特徴量とに紐付けて記憶したリストの中から、前記項目に応じた根拠を抽出することを特徴とする付記１に記載の情報提示システムである。
　（付記３）
　付記３に記載の情報提示システムは、前記提示手段による提示後に取得されるフィードバック情報に基づいて、前記リストに新たな前記根拠を追加する追加手段を更に備えることを特徴とする付記２に記載の情報提示システムである。
　（付記４）
　付記４に記載の情報提示システムは、前記フィードバック情報は、予測された前記項目に対して抽出された前記根拠の妥当性を示す情報であることを特徴とする付記３に記載の情報提示システムである。
　（付記５）
　付記５に記載の情報提示システムは、前記リストは、所定の評価基準を満たした前記根拠を含む正規リストと、前記所定の評価基準を満たしていない前記根拠を含む候補リストとを含み、前記追加手段は、前記候補リストに新たな前記根拠を追加することを特徴とする付記３又は４に記載の情報提示システムである。
　（付記６）
　付記６に記載の情報提示システムは、前記リストとして記憶されている前記根拠が、前記所定の評価基準を満たしているか否かの評価結果に基づいて、前記根拠を入れ替える評価手段を更に備えることを特徴とする付記５に記載の情報提示システムである。
　（付記７）
　付記７に記載の情報提示システムは、前記評価手段は、前記候補リストに含まれる前記根拠のうち、所定の削除基準を満たした前記根拠を前記候補リストから削除することを特徴とする付記６に記載の情報提示システムである。
　（付記８）
　付記８に記載の情報提示システムは、前記提示手段は、抽出された前記根拠を、特定された前記特徴量の予測への寄与率から算出されるスコアに基づいてソートして提示することを特徴とする付記１から７のいずれか一項に記載の情報提示システムである。
　（付記９）
　付記９に記載の情報提示システムは、前記提示手段は、予測された前記項目と抽出された前記根拠に加えて、前記特徴量及び前記特徴量の予測への寄与率の少なくとも一方を提示することを特徴とする付記１から８のいずれか一項に記載の情報提示システムである。
　（付記１０）
　付記１０に記載の情報提示システムは、前記予測手段は、予め用意された予測モデルを用いて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測することを特徴とする付記１から９のいずれか一項に記載の情報提示システムである。
　（付記１１）
　付記１１に記載の情報提示システムは、予測に用いた前記対象者の健康状態に関する情報と、前記提示手段で提示された前記項目に基づいて作成された前記ケアプランとに基づいて、前記予測モデルを更新する更新手段を更に備えることを特徴とする付記１０に記載の情報提示システムである。
　（付記１２）
　付記１２に記載の情報提示方法は、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示することを特徴とする情報提示方法である。
　（付記１３）
　付記１３に記載のコンピュータプログラムは、対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示するようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
　本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報提示システム、情報提示方法、及びコンピュータプログラムもまた本発明の技術思想に含まれる。
　１　情報提示システム
　１１０　項目予測部
　１２０　特徴量特定部
　１３０　根拠抽出部
　１４０　提示部
　１５０　グラフ作成部
　１６０　根拠追加部
　１７０　根拠評価部
　１８０　モデル更新部
　２００　根拠リスト
　２１０　正規リスト
　２２０　候補リスト

Claims (13)

  1. 　対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測する予測手段と、
    　前記項目の予測に寄与した特徴量を特定する特定手段と、
    　予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出する抽出手段と、
    　予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する提示手段と
    　を備えることを特徴とする情報提示システム。
  2. 　前記抽出手段は、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を前記項目と前記特徴量とに紐付けて記憶したリストの中から、前記項目に応じた根拠を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報提示システム。
  3. 　前記提示手段による提示後に取得されるフィードバック情報に基づいて、前記リストに新たな前記根拠を追加する追加手段を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の情報提示システム。
  4. 　前記フィードバック情報は、予測された前記項目に対して抽出された前記根拠の妥当性を示す情報であることを特徴とする請求項３に記載の情報提示システム。
  5. 　前記リストは、所定の評価基準を満たした前記根拠を含む正規リストと、前記所定の評価基準を満たしていない前記根拠を含む候補リストとを含み、
    　前記追加手段は、前記候補リストに新たな前記根拠を追加する
    　ことを特徴とする請求項３又は４に記載の情報提示システム。
  6. 　前記リストとして記憶されている前記根拠が、前記所定の評価基準を満たしているか否かの評価結果に基づいて、前記根拠を入れ替える評価手段を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の情報提示システム。
  7. 　前記評価手段は、前記候補リストに含まれる前記根拠のうち、所定の削除基準を満たした前記根拠を前記候補リストから削除することを特徴とする請求項６に記載の情報提示システム。
  8. 　前記提示手段は、抽出された前記根拠を、特定された前記特徴量の予測への寄与率から算出されるスコアに基づいてソートして提示することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の情報提示システム。
  9. 　前記提示手段は、予測された前記項目と抽出された前記根拠に加えて、前記特徴量及び前記特徴量の予測への寄与率の少なくとも一方を提示することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の情報提示システム。
  10. 　前記予測手段は、予め用意された予測モデルを用いて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の情報提示システム。
  11. 　予測に用いた前記対象者の健康状態に関する情報と、前記提示手段で提示された前記項目に基づいて作成された前記ケアプランとに基づいて、前記予測モデルを更新する更新手段を更に備えることを特徴とする請求項１０に記載の情報提示システム。
  12. 　対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、
    　前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、
    　予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、
    　予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する
    　ことを特徴とする情報提示方法。
  13. 　対象者の健康状態に関する情報に基づいて、前記対象者のケアプランに含むべき項目を予測し、
    　前記項目の予測に寄与した特徴量を特定し、
    　予測された前記項目及び特定された前記特徴量に基づいて、前記項目を前記ケアプランに含むべき根拠を抽出し、
    　予測された前記項目と、前記項目に応じた前記根拠とを提示する
    　ようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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