WO2023140317A1

WO2023140317A1 - 情報処理システム、検知装置、サーバ装置、情報処理装置、制御方法、プログラム

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Publication number: WO2023140317A1
Application number: PCT/JP2023/001494
Authority: WO
Inventors: 浩造中村; 康之白坂; 章太上西; 純一松崎
Original assignee: 積水化学工業株式会社
Priority date: 2022-01-21
Filing date: 2023-01-19
Publication date: 2023-07-27
Also published as: TW202329883A; KR20240042112A

Abstract

対象者が発した振動を精度良く計測する。情報処理システム（１００）は、信号抽出部（１０１）、判定部（１０２）、および出力制御部（１０３）を備える。信号抽出部（１０１）は、対象者が発した振動を対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、特徴信号と、体内音信号とを抽出する。判定部（１０２）は、対象者の睡眠状態および姿勢の少なくともいずれかを判定する。出力制御部（１０３）は、対象者の状態が、睡眠状態および所定姿勢の少なくともいずれかである期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する。

Description

情報処理システム、検知装置、サーバ装置、情報処理装置、制御方法、プログラム

　本開示は、対象者が発する振動を検知する情報処理システム、検知装置、サーバ装置、情報処理装置、および、情報処理システムの制御方法等に関する。

　対象者が発する振動（呼吸音、心拍音等を含む）を計測する多様な手法が開発されている。例えば、特許文献２には、対象者の体により生成される音を表す音信号に基づいて異常な肺音を検出し、対象者の疾患を検出するデバイスが開示されている。また、特許文献１には、多数のセンサを有するマットを、マットレスを覆うように配置するセンサシステムが開示されている。

特表２０１８－５１６６１６号公報特表２０１０－５２８７２５号公報

　対象者が発する振動は、対象者の身体の異常を反映している場合がある。対象者の身体の異常を精度よく診断するためには、対象者が発する振動を計測する精度の向上が重要である。

　特許文献１に開示されているデバイスのように、対象者が発する振動を、該対象者の皮膚に直接触れるセンサを用いた場合、対象者は、センサが皮膚に接触することを不快に感じる可能性がある。対象者が不快を感じる状況下において計測された振動は、適切な値を示していない可能性がある。それゆえ、特許文献１に開示されているデバイスによって、対象者の身体の異常を精度よく診断することができない可能性がある。

　一方、特許文献２に開示されているセンサシステムのように、対象者が発する振動を、該対象者の皮膚に直接触れないセンサを用いて計測した場合、対象者の寝返り、および寝姿勢等によって検知精度が低下し得る。また、多数のセンサを有するマットに臥床する対象者は、センサによる検知が行われていることを認識しているため、意識的に呼吸を整えてしまい、対象者の本来の振動を計測できていない場合がある。それゆえ、特許文献１に開示されているセンサシステムによっても、対象者の身体の異常を精度よく診断することができない可能性がある。

　このように、対象者が発した振動を精度良く計測するためには改善の余地がある。

　本開示の態様１に係る情報処理システムは、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　また、本開示の態様２に係る情報処理システムは、対象者に接触しない位置で前記対象者が発した振動を検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様３に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様４に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様５に係るサーバ装置は、上記態様３または４に係る検知装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部と、前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部と、を備える。

　本開示の態様６に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様７に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様８に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定ステップと、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御ステップと、を含む。

　本開示の態様９に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定ステップと、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御ステップと、を含む。

　本開示の態様１０に係る制御方法は、１または複数のサーバ装置により実行される制御方法であって、上記態様８または９に係る制御方法を実行する前記１または複数の情報処理装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定ステップと、前記健康状態判定ステップにおいて前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力ステップと、を含む。

　本開示の各態様に係る情報処理システム、検知装置、サーバ装置、および情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理システム、前記検知装置、前記サーバ装置、および前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理システム、前記検知装置、および前記サーバ装置をコンピュータにて実現させる、前記情報処理システム、前記検知装置、前記サーバ装置、および前記情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。

　本開示の一態様によれば、対象者が発した振動を精度良く計測できる。

情報処理システムの構成の一例を示す概念図である。検知装置の概略構成の一例を示す図である。検知装置の概略構成の別の一例を示す図である。検知装置の概略構成の他の一例を示す図である。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。検知信号に含まれる各種信号を説明する図である。肺音に含まれ得る各種の音と、各種の音に対応する代表的な症例とを説明する図である。情報処理システムが行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理システムが行う処理の流れの別の一例を示すフローチャートである。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理システムが行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理システムが行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理システムが行う、対象者の健康状態を判定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。通信装置の表示部に表示される表示画面の一例を示す図である。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。ニューロンのモデルを説明するための模式図である。ニューラルネットワークを説明するための図である。健常者の、覚醒時（入床直後）の体内音を示すソノグラムである。健常者の、睡眠時の体内音信号の一例を示すソノグラムである。健常者（左臥位）の体内音信号の一例を示すソノグラムである。健常者（仰臥位）の体内音信号の一例を示すソノグラムである。健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号の一例を示すソノグラムである。非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号の一例を示すソノグラムである。健常者（仰臥位）の肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムである。非健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムである。非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムである。健常者（仰臥位）の肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図である。非健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図である。非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図である。健常者の心拍信号の一例を示すソノグラムである。健常者の体動信号の一例を示すソノグラムである。健常者（覚醒時）の呼吸音信号の一例を示すソノグラムである。健常者（睡眠時）の呼吸音信号の一例を示すソノグラムである。

　〔実施形態１〕
　以下、本開示の一実施形態について、図１～図９を参照しながら詳細に説明する。

　（情報処理システム１００の概要）
　本開示の実施形態１に係る情報処理システム１００は、対象者が発した振動を対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号に基づいて、対象者が睡眠状態であるときの対象者の体内音信号、および、対象者が所定姿勢であるときの対象者の体内音信号の少なくとも何れかを出力するシステムである。

　本明細書において、「対象者」とは、典型的には、ベッド等に臥床する患者等の、医療関係者等によるモニタリングを要する者である。「検知信号」とは、対象者が発した振動を示す信号であり、センサから出力される生データ、該生データに対して増幅処理またはノイズ除去処理が施されたデータである。ノイズ除去処理は、例えば、生データの２０００Ｈｚ以上の領域をフィルタリング処理することによって行われ得る。「所定姿勢」とは、センサによる検知に適した良好姿勢であり、例えば、右臥位、左臥位、仰臥位、伏臥位、および座位のうちの少なくとも１つである。「体内音信号」は、対象者の体内から生じる体内音を示す信号であり、対象者の肺音を示す肺音信号、対象者の血流音を示す血流音信号、対象者の心臓の音を示す心音信号、対象者の腸音を示す腸音信号、および対象者の蠕動音を示す蠕動音信号の少なくともいずれかを含む信号である。

　（情報処理システム１００の構成）
　まず、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１００の概略構成について、図１を用いて説明する。図１は、情報処理システム１００の構成の一例を示す概念図である。

　図１に示すように、情報処理システム１００は、検知装置１（情報処理装置）および通信装置３（情報処理装置）を備えていてもよい。情報処理システム１００が備える検知装置１および通信装置３の数はそれぞれ１つであってもよいし、複数であってもよい。

　検知装置１は、対象者が発した振動を対象者に接触しない位置で検知するセンサ１１（図２等）から出力される、対象者が発した振動を示す検知信号を解析して、該対象者の状態が（ａ）睡眠状態、および（ｂ）所定姿勢の少なくともいずれかであることを判定する。

　そして、検知装置１は、上記判定がなされている期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を、外部に出力する。体内音信号の出力先は、典型的には、通信装置３である。通信装置３は、典型的には、医療関係者等が使用するコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等であり、例えばナースセンターに設置される。

　なお、検知装置１は、センサ１１から出力される検知信号に対して周波数解析等の処理を施すことによって、検知信号から体内音信号等を抽出する。この抽出処理は、上記（ａ）または（ｂ）の判定処理とは独立して行われ、典型的には、当該判定処理より前に行われる。

　センサ１１は、対象者が不快感を抱かないように、対象者に接触しない位置に設置される。センサ１１は、対象者が臥床するベッドに設置されてもよい。センサ１１の設置位置は、対象者が臥床するベッドと該ベッド上のマットレスとの間、またはマットレス上のベッドシーツとマットレスとの間であってもよい。また、対象者が衣服を着用している場合、センサ１１の設置位置は、ベッドの最上面であってもよい。これらの位置に設置するにあたり、センサ１１は、典型的には、薄板状（シート状）に形成されることが好ましい。

　以上のように、情報処理システム１００では、対象者に接触しない位置に設置されるセンサ１１を用いるため、対象者が不快感を抱くことがないことから、対象者が意識的に呼吸等をコントロールする等の検知精度を下げる要因を抑制できるとともに、常時モニタリングを実現することができる。さらに、そのような状況下において、情報処理システム１００では、対象者が睡眠状態であるときの体内音信号、または、対象者が所定姿勢であるときの体内音信号を出力するため、従来に比べて精度の良い体内音信号を出力することができる。その結果、対象者の身体の異常を精度良く診断することができる。

　なお、検知装置１および通信装置３は、直接接続されていてもよいし、図１に示すように、通信ネットワーク９を介して通信可能に接続されていてもよい。通信ネットワーク９の形態は限定されるものではなく、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）でもよいし、インターネットでもよい。

　また、情報処理システム１００は、検知装置１および通信装置３に加えて、検知装置１および通信装置３と通信可能に接続されたサーバ装置（情報処理装置）（図示せず）を備えていてもよい。例えば、サーバ装置は、複数の検知装置１から送信される体内音信号を、対象者毎に記憶し、管理する構成であってもよい。医療関係者等は、通信装置３を用いてサーバ装置にアクセスし、各対象者の体内音信号を参照することが可能であってもよい。

　（検知装置１の構成）
　次に、検知装置１の外観および概略構成について、図２～図４、および図６を参照しながら、図５を用いて説明する。図５は、情報処理システム１００の構成の一例を示す機能ブロック図である。ここでは、特徴信号に鼾音信号が含まれる場合を例に挙げて説明するが、これに限定されず、特徴信号に鼾音信号が含まれていなくてもよい。

　図５に示すように、検知装置１は、センサ１１、制御部１０、および記憶部１２を備えている。

　［センサ１１］
　センサ１１は、対象者に接触しない位置において、該対象者が発する振動を検知可能な非接触（非侵襲）センサである。センサ１１は、例えば、検知した振動を示す検知信号（すなわち、波形データ）を出力する。非接触（非侵襲）センサの種類は特に限定されるものではない。例えば、非接触（非侵襲）センサとして、圧電センサまたはドップラーセンサ等が適用され得る。

　センサ１１は、１または複数の検知領域を備えていてもよい。センサ１１が複数の検知領域を備えている場合、センサ１１は、複数の検知領域のそれぞれにおいて検知した検知信号を出力してもよい。センサ１１が薄板状に形成される場合、複数の検知領域は、同一平面上に並んで配置されていてもよい。図２～図４はそれぞれ、検知装置１の概略構成の例を示す図である。図２に示す検知装置１は、検知領域Ｄを１つ備えるセンサ１１を備えている。図３に示す検知装置１は、３列に並ぶ検知領域Ｄ１～Ｄ３を備えるセンサ１１を備えている。図４に示す検知装置１は、４行３列に並ぶ検知領域Ｄ１ａ～Ｄ４ｄを備えるセンサ１１を備えている。例えば、図３に示す検知装置１の場合、検知領域Ｄ１～Ｄ４のそれぞれにおいて検知された検知信号が個別に出力される。同様に、図４に示す検知装置１の場合、検知領域Ｄ１ａ～Ｄ３ｄのそれぞれにおいて検知された検知信号が個別に出力される。検知領域Ｄ１ａ～Ｄ３ｄの各々は、例えば１０ｃｍ四方であってもよい。

　複数の検知領域を備える構成を採用すれば、各検知領域からの検知信号を個別に解析し、解析結果を相互比較することによって、対象者の身体の異常が発生している位置を正確に特定することが可能となる。また、各検知領域からの検知信号の信号強度等に基づいて、対象者の姿勢も正確に特定することが可能となる。

　［制御部１０および記憶部１２］
　制御部１０は、一例において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。制御部１０は、記憶部１２に記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリに展開して各種機能を実行する。図５に示すように、制御部１０は、信号抽出部１０１、判定部１０２（睡眠判定部、姿勢判定部）、および出力制御部１０３（第１出力制御部、第２出力制御部）を備えている。なお、図５に示す記憶部１２では、説明の簡略化のために、制御プログラムの図示を省略している。

　信号抽出部１０１は、センサ１１から出力される検知信号から、対象者の特徴信号と、該対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する。ここで、特徴信号は、対象者の心拍を示す心拍信号、対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む。特徴信号は、対象者の鼾音（rhonchus）を示す鼾音信号をさらに含んでいてもよい。ここで、鼾音とは、肺音に含まれる副雑音の一種であり、肺から発せられる鼾（snore）様の音である。信号抽出部１０１は、検知信号から特徴信号および体内音信号を抽出する。

　センサ１１は、対象者が発生源である多様な周波数域の振動を検知し得る。それゆえ、センサ１１から出力される検知信号は、様々な周波数特性を有する複数の振動が互いに重なり合った信号である。一例において、センサ１１は、周波数が１００Ｈｚ以上である体内音信号と、周波数が２０Ｈｚ以下である心拍信号、呼吸振動信号、および、体動信号のうち少なくとも１つを取得することが可能であってもよい。センサ１１は、周波数が１００Ｈｚ以上である鼾音信号を取得可能であってもよい。なお、周波数が１００Ｈｚ以上である体内音信号と、周波数が１００Ｈｚ以上である鼾音信号とは、周波数成分（スペクトル）に基づいて区別可能である。

　このように、検知装置１は、検知可能な振動の周波数帯が広いセンサ１１を備えていてもよい。これにより、複数の異なる種類のセンサを検知装置１に配置する必要が無く、情報処理システム１００を利用する医療関係者等による検知装置１の保守および管理が容易であるため、検知装置１の利便性が向上する。

　信号抽出部１０１は、周知の周波数分離等の手法を検知信号に適用して、検出信号から特徴信号および体内音信号を抽出してもよい。このことについて、図６を用いて説明する。図６は、検知信号に含まれる各種信号を説明する図である。図６に示すように、周波数分離することによって、検知信号は、周波数特性が異なる心拍信号、呼吸振動信号、体動信号、鼾音信号、および体内音信号に分離可能である。

　体内音信号は、さらに、対象者の肺音を示す肺音信号、対象者の血流音を示す血流音信号、対象者の心臓の音を示す心音信号、対象者の腸音を示す腸音信号、および対象者の蠕動音を示す蠕動音信号の少なくともいずれかを含んでいる。肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号は、周波数特性が異なっている。

　信号抽出部１０１は、検出信号から抽出した特徴信号および体内音信号を記憶部１２に格納する（図５に示す１２１および１２２）。特徴信号および体内音信号は、抽出元の検出信号が検出された時刻を示す時刻情報と共に記憶されてもよい。

　判定部１０２は、対象者が睡眠状態であること、および対象者が所定姿勢であることの少なくともいずれかを判定する。判定部１０２は、対象者が睡眠状態であることを判定する場合には、抽出された特徴信号を用いる。一方、判定部１０２は、対象者が所定姿勢であることを判定する場合には、検知信号および抽出された特徴信号の少なくともいずれかを用いる。すなわち、判定部１０２は、対象者の所定姿勢を判定するために、検知信号、心拍信号、呼吸振動信号、および体動信号のいずれかを用いてもよい。例えば、特徴信号に鼾音信号がさらに含まれている場合、判定部１０２は、対象者の所定姿勢を判定するために、検知信号、心拍信号、呼吸振動信号、体動信号、および鼾音信号のいずれかを用いてもよい。なお、検知信号、心拍信号、呼吸振動信号、体動信号、および鼾音信号のそれぞれの、対象者の所定姿勢の判定に寄与する寄与率は同じでなくてもよい。なお、判定部１０２は、対象者が睡眠状態であり、かつ所定姿勢であることを判定してもよい。

　対象者の睡眠状態を判定する場合、判定部１０２は、特徴信号を説明変数とし睡眠状態を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル１２３に、信号抽出部１０１が抽出した特徴信号を入力することにより、睡眠状態を推定してもよい。また、対象者の姿勢を判定する場合、判定部１０２は、検知信号を説明変数とし対象者の姿勢を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル１２３に、センサ１１が検知した検知信号を入力することにより、所定姿勢である確率を推定してもよい。あるいは、対象者の姿勢を判定する場合、判定部１０２は、特徴信号を説明変数とし対象者の姿勢を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル１２３に、信号抽出部１０１が抽出した特徴信号を入力することにより、所定姿勢である確率を推定してもよい。これらの場合、判定部１０２は推定結果として得た確率に基づいて、対象者が所定姿勢であることを判定する。推定モデル１２３を生成するための機械学習には、ニューラルネットワークやサポートベクタマシン等の公知の機械学習アルゴリズムが適用され得る。

　なお、推定モデル１２３の所在は限定されるものではなく、図５に示すように記憶部１２に記憶されていてもよいし、検知装置１以外の装置に記憶されていてもよい。

　ここで、推定モデル１２３にニューラルネットワークを用いる場合について、図１９および図２０を用いて説明する。ニューラルネットワークは、例えば、図１９に示すニューロンのモデルを模したニューラルネットワークを実現するプロセッサおよびメモリ等で構成される。図１９は、ニューロンのモデルを説明するための模式図であり、図２０は、ニューラルネットワークを説明するための図である。

　ニューラルネットワークは、例えば、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる隠れ層（中間層）、および複数のニューロンからなる出力層で構成される。ニューロンは、図１９に示すように、複数の入力ｘに対する結果ｙを出力するものである。各入力ｘのそれぞれには、対応する重み係数ｗが積算される。図１９において、例えば、入力ｘ_１には重み係数ｗ_１が積算され、入力ｘ_２には重み係数ｗ_２が積算され、入力ｘ_３には重み係数ｗ_３が積算される。ニューロンは、各入力についての積算結果を合算し、これにバイアスＢを考慮した結果を活性化関数ｆに代入することにより結果ｙを出力する。

　続いて、ニューロンを組み合わせたニューラルネットワークについて、図２０を用いて説明する。図２０は、入力層Ｌ１、隠れ層Ｌ２、および出力層Ｌ３を有するニューラルネットワークを示す模式図である。図２０に示すニューラルネットワークでは、入力層Ｌ１に複数の入力ｘが入力され、出力層Ｌ３から結果ｙが出力される。ニューラルネットワークにおいて、隠れ層の数は複数であってもよい。図２０において、例えば、入力ｘ_１～入力ｘ_３は対応する重み係数ｗ_ａが積算されて３つのニューロンＮ１ａ～Ｎ１ｃの各々に入力される。ここで、ニューロンＮ１ａ～Ｎ１ｃはそれぞれ、ｐ_１1～ｐ_１３を出力するものとする。ベクトル（ｐ_１１，ｐ_１２，ｐ_１３）は、入力ベクトル（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３）の特徴量を抽出した特徴ベクトルとみなすことができる。この特徴ベクトル（ｐ_１１，ｐ_１２，ｐ_１３）は、入力層Ｌ１と隠れ層Ｌ２との間の特徴ベクトルである。

　ｐ_１１～ｐ_１３は対応する重み係数ｗ_ｂが積算されて２つのニューロンＮ２ａおよびＮｂの各々に入力される。ここで、ニューロンＮ２ａおよびＮ２ｂはそれぞれ、ｐ_２１およびｐ_２２を出力するものとする。ベクトル（ｐ_２１，ｐ_２２）は、隠れ層Ｌ２と出力層Ｌ３との間の特徴ベクトルである。

　ｐ_２１およびｐ_２２は対応する重み係数ｗ_ｃが積算されて３つのニューロンＮ３ａ～Ｎ３ｃの各々に入力される。ニューロンＮ３ａ～Ｎ３ｃはそれぞれ、結果ｙ_１～結果ｙ_３を出力する。

　ニューラルネットワークの動作には、学習モードと推定モードとがある。ニューラルネットワークは、学習モードにおいて説明変数と目的変数とを含む教師データを用いて重み係数ｗを示すパラメータを学習（調整）する。また、ニューラルネットワークは、推定モードにおいて、入力データ（例えば、特徴信号）から、学習によって調整済のパラメータを用いて推定結果を出力する。

　学習モードでは、教師データに含まれる説明変数が入力層Ｌ１に入力された場合に出力層Ｌ３から出力される結果と、該説明変数に対応する目的変数との間の誤差が算出され、この誤差が小さくなるようにパラメータが調整される。

　パラメータの調整には、任意の公知の方法が適用可能であり、例えば、誤差逆伝播法を適用してもよい。誤差が所定の範囲内に納まるまで、あるいは、教師データに含まれるすべての説明変数が入力されるまで、パラメータの調整を繰り返してもよい。

　図５に戻り、出力制御部１０３は、対象者が睡眠状態であると判定された期間、および対象者が所定姿勢であると判定された期間の少なくともいずれかの期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する。例えば、対象者が睡眠状態であると判定された場合、出力制御部１０３は、記憶部１２に格納されている体内音信号のうち、該対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号のみを出力してもよい。また、例えば、対象者が所定姿勢であると判定された場合、出力制御部１０３は、記憶部１２に格納されている体内音信号のうち、該対象者が所定姿勢であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号のみを出力してもよい。また、例えば、対象者が睡眠状態であり、かつ所定姿勢であると判定された場合、出力制御部１０３は、記憶部１２に格納されている体内音信号１２２のうち、対象者が睡眠状態であると判定され、かつ所定姿勢であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号のみを出力してもよい。

　（通信装置３の構成）
　続いて、通信装置３の構成について、図５を用いて説明する。通信装置３は、入力部３１、制御部３０、記憶部３２、および表示部３３を備えている。

　入力部３１は、キーボード、タッチパネル、およびマウス等であってもよい。制御部３０は、記憶部３２に記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ等のメモリに展開して各種機能を実行する。制御部３０は、表示部３３に各種情報を表示させる表示制御部３０１を備えている。

　（情報処理システム１００の構成における変形例）
　信号抽出部１０１は、対象者が睡眠状態であると判定された期間、および対象者が所定姿勢であると判定された期間の少なくともいずれかの期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号から、肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号等をさらに抽出可能であってもよい。この場合、検知装置１は、体内音信号と共に、抽出した肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号等を出力してもよい。

　通信装置３は、検知装置１が出力した体内音信号から、肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号等を抽出する機能（例えば、検知装置１の信号抽出部１０１と同様の機能）を備えていてもよい。あるいは、検知装置１が、出力用の体内音信号から肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号を抽出し、抽出した肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号を体内音信号とともに出力する構成であってもよい。情報処理システム１００が、検知装置１および通信装置３に加えて、サーバ装置を備えている場合、サーバ装置が、検知装置１から出力された体内音信号から、肺音信号、血流音信号、心音信号、腸音信号、および蠕動音信号等を抽出する機能を備えていてもよい。

　これらの構成のいずれを採用しても、検知装置１によって精度良く測定された体内音信号に基づいて、対象者の健康状態を診断するために重要な信号を抽出することができる。

　検知装置１は、対象者が睡眠状態であると判定された期間、および対象者が所定姿勢であると判定された期間の少なくともいずれかの期間に検知された検知信号を出力する構成であってもよい。この場合、例えば通信装置３またはサーバ装置が、検知装置１から取得した検知信号から体内音信号を抽出する機能（例えば、検知装置１の信号抽出部１０１と同様の機能）を備えていればよい。

　（体内音信号における異常と疾患との対応関係）
　ここで、対象者の体内音信号を精度良く計測することが、対象者の健康状態の正確な診断に重要である理由について具体例を挙げて説明する。図７は、肺音に含まれ得る各種の音と、各種の音に対応する代表的な症例とを説明する図である。

　肺音は、体内音に含まれている音である。肺音信号は、体内音信号を周波数解析することにより、体内音信号から抽出することが可能である。肺音は、呼吸音と副雑音とを含んでいる。

　健康な人に比べて、対象者の呼吸音に減弱および消失がある場合、対象者は気泡、胸水、無気肺等の疾患に罹患している可能性がある。また、対象者の呼気区間が延長している場合および呼吸音に異常音が混入している場合、対象者は慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）および気管支喘息に罹患している可能性がある。

　一方、副雑音には、「ラ音」および「胸膜摩擦音」等が含まれている。「ラ音」には、断続性ラ音と連続性ラ音とがある。断続性ラ音は、水泡音および捻髪音を含んでおり、連続性ラ音は、笛音、鼾音、ストライダー（stridor）、およびスクウォーク（squawk）を含んでいる。すなわち、対象者の体内音に含まれる副雑音は、対象者の水泡音、捻髪音、笛音、鼾音、ストライダー（stridor）、スクウォーク（squawk）、および胸膜摩擦音の少なくともいずれかを含んでいる。

　対象者の肺音に水泡音が混入している場合、対象者は肺気腫等に罹患している可能性があり、捻髪音が混入している場合、対象者は肺炎等に罹患している可能性がある。対象者の肺音に笛音が混入している場合、対象者は気管支喘息等に罹患している可能性があり、鼾音が混入している場合、対象者は慢性気管支炎等に罹患している可能性がある。

　このように、対象者の肺音に基づいて、対象者が罹患している可能性のある疾患を推定し、早期発見することが可能である。図７では、肺音を例に挙げて説明したが、血流音、心音、腸音、および蠕動音に基づいて、対象者の健康状態を推定し、診断することが可能である。ただし、対象者の健康状態を精度良く診断するためには、体内音信号を精度良く計測する必要がある。本開示の情報処理システム１００を採用すれば、対象者の体内音信号を精度良く計測し、該体内音信号を解析対象とすることができる。よって、医療関係者等は、対象者の健康状態を高い精度で診断することができる。

　（情報処理システム１００が行う処理）
　次に、情報処理システム１００が行う処理の流れについて、図８および図９を用いて説明する。図８および図９は、情報処理システム１００（例えば、検知装置１）が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。

　図８に、対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する場合における情報処理システム１００の処理例を示す。まず、信号抽出部１０１は、センサ１１から出力される検知信号から、特徴信号と、体内音信号とを抽出する（ステップＳ１：信号抽出ステップ）。

　次に、判定部１０２（睡眠判定部）は、抽出された特徴信号に基づいて、対象者が睡眠状態であることを判定する（ステップＳ２：睡眠判定ステップ）。対象者が睡眠状態ではないと判定された場合（ステップＳ２にてＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

　対象者が睡眠状態であると判定された場合（ステップＳ２にてＹＥＳ）、出力制御部１０３（第１出力制御部）は、対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する（ステップＳ３：第１出力制御ステップ）。

　図９に、対象者が所定姿勢であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する場合における情報処理システム１００の処理例を示す。まず、信号抽出部１０１は、センサ１１から出力される検知信号から、特徴信号と、体内音信号とを抽出する（ステップＳ１：信号抽出ステップ）。

　次に、判定部１０２（姿勢判定部）は、検知信号および抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、対象者が所定姿勢であることを判定する（ステップＳ２ａ：姿勢判定ステップ）。対象者が所定姿勢ではないと判定された場合（ステップＳ２ａにてＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

　対象者が所定姿勢であると判定された場合（ステップＳ２ａにてＹＥＳ）、出力制御部１０３（第２出力制御部）は、対象者が所定姿勢であると判定された期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号を出力する（ステップＳ３：第２出力制御ステップ）。

　なお、情報処理システム１００が図８および図９に示す各処理を実行するタイミングは任意に設定され得る。例えば、情報処理システム１００は、図８および図９に示す各処理を所定期間（例えば、１時間）毎に実行してもよいし、対象者の離床がセンサ１１によって判定される度に実行してもよい。

　〔実施形態２〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　（情報処理システム１００ａの構成）
　センサ１１が複数の検知領域を備え、複数の検知領域のそれぞれにおいて検知した検知信号（以下、領域別検知信号）を出力する構成を採用した情報処理システム１００ａについて、図１０を用いて説明する。図１０は、情報処理システム１００ａの構成の一例を示す機能ブロック図である。

　図１０に示すように、情報処理システム１００ａは、検知装置１ａ（情報処理装置）および通信装置３（情報処理装置）を備えていてもよい。検知装置１ａは、複数の検知領域を備えるセンサ１１、制御部１０ａ、および記憶部１２を備えている。制御部１０ａは、信号抽出部１０１、判定部１０２（睡眠判定部、姿勢判定部）、および出力制御部１０３（第１出力制御部、第２出力制御部）に加え、部位推定部１０４を備えている。

　部位推定部１０４は、領域別検知信号の各々から抽出された体内音信号に基づいて、対象者の体内における異常音発生部位を推定する。

　ここでは、部位推定部１０４を検知装置１ａが備える構成を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、部位推定部１０４と同様の機能を、通信装置３あるいは図示しないサーバ装置（情報処理装置）が備えていてもよい。

　（情報処理システム１００ａが行う処理）
　次に、情報処理システム１００ａが行う処理の流れについて、図１１を用いて説明する。図１１は、情報処理システム１００ａが行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、情報処理システム１００ａの判定部１０２が、対象者が睡眠状態であることを判定する場合を例に挙げて説明するが、これに限定されない。情報処理システム１００ａの判定部１０２が、対象者が所定姿勢であることを判定する構成であってもよい。

　信号抽出部１０１は検知領域（例えば、図３に示す検知領域Ｄ１～Ｄ４）の各々から出力される領域別検知信号を取得して、各領域別検知信号から特徴信号および体内音信号を抽出する（ステップＳ１ａ：信号抽出ステップ）。

　続いて、判定部１０２は、各領域別検知信号から抽出された特徴信号に基づいて、対象者が睡眠状態であることを判定する（ステップＳ２：睡眠判定ステップ）。対象者が睡眠状態ではないと判定された場合（ステップＳ２にてＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

　対象者が睡眠状態であると判定された場合（ステップＳ２にてＹＥＳ）、出力制御部１０３（第１出力制御部）は、対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された各領域別検知信号から抽出された体内音信号を出力する（ステップＳ３：第１出力制御ステップ）。

　部位推定部１０４は、領域別検知信号の各々から抽出された体内音信号に基づいて、対象者の体内における異常音発生部位を推定する（ステップＳ４）。例えば、部位推定部１０４は、異常音が最も多く含まれる体内音信号が抽出された領域別検知信号を出力した検知領域の位置を特定し、特定した位置に近いことが推定される対象者の身体の部位を異常音発生部位として推定してもよい。

　次に、出力制御部１０３は、推定された異常音発生部位を示す異常部位情報を出力する（ステップＳ５）。

　この構成を採用すれば、情報処理システム１００ａは、対象者の体内音信号を精度良く計測するとともに、対象者の疾患に関連する異常音発生部位を特定することができる。例えば、出力された体内音信号と異常部位情報とを医療関係者等に提供すれば、医療関係者等は、対象者の健康状態に加え、対象者の身体のどの部位に異常が生じているのかを高い精度で診断することができる。

　〔実施形態３〕
　本開示のさらに他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　（情報処理システム１００ｂの構成）
　体内音信号に基づいて対象者の健康状態を推定する機能を備える情報処理システム１００ｂについて、図１２を用いて説明する。図１２は、情報処理システム１００ｂの構成の一例を示す機能ブロック図である。なお、図１２には、複数の検知領域を備えるセンサ１１が領域別検知信号を出力する例を示しているが、これに限定されない。例えば、センサ１１が１つの検知領域を備えている場合には、図５に示すように、センサ１１から１つの検知信号を出力してもよい。

　図１２に示すように、情報処理システム１００ｂは、検知装置１ｂ（情報処理装置）および通信装置３（情報処理装置）を備えていてもよい。検知装置１ｂは、センサ１１、制御部１０ｂ、および記憶部１２ｂを備えている。制御部１０ｂは、信号抽出部１０１、判定部１０２（睡眠判定部、姿勢判定部）、および出力制御部１０３（第１出力制御部、第２出力制御部）に加え、健康状態判定部１０５を備えている。制御部１０ｂは、さらに介入勧奨出力部１０６を備えてもよい。記憶部１２ｂには、後述する参照体内音信号１２４が格納されている。

　健康状態判定部１０５は、対象者の体内音信号と、記憶部１２ｂに格納されている所定の参照体内音信号１２４とを比較して、対象者の健康状態を判定する。ここで、所定の参照体内音信号１２４は、予め健康な者について検知された検知信号から抽出された体内音信号であってもよい。あるいは、所定の参照体内音信号１２４は、予め所定の疾患に罹患している患者について検知された検知信号から抽出された体内音信号であってもよい。健康状態判定部１０５は、対象者の体内音信号と、健康な者の検知信号から抽出された参照体内音信号１２４との相違点に基づいて、対象者の健康状態を判定してもよい。あるいは、健康状態判定部１０５は、対象者の体内音信号と、所定の疾患に罹患している患者の検知信号から抽出された参照体内音信号１２４との類似点に基づいて、対象者の健康状態を判定してもよい。

　例えば、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）および気管支喘息などの疾患は、呼気区間に異常を示す場合が多い。また、吸気区間に特徴的な異常を示す疾患もあり得る。そこで、健康状態判定部１０５は、対象者の検知信号に含まれる呼吸振動信号に基づいて、吸気区間と呼気区間とを判別可能であってもよい。この場合、健康状態判定部１０５は、対象者の体内音信号と所定の参照体内音信号とを、吸気区間および呼気区間のそれぞれについて比較して、対象者の健康状態を判定してもよい。この構成を採用することにより、情報処理システム１００ｂの、対象者の健康状態に関する判定精度を向上させることができる。

　健康状態判定部１０５は、下記（１）～（３）の少なくともいずれかの場合に、前記対象者は異常状態であると判定してもよい。

　（１）対象者の肺音を示す肺音信号が所定の参照体内音信号より減弱または消失している。

　（２）異常音を示す異常音信号が対象者の肺音信号に混入している。

　（３）副雑音を示す副雑音信号が対象者の肺音信号に混入している。

　健康状態判定部１０５は、対象者の肺音信号が所定の参照体内音信号１２４から抽出された肺音信号より減弱または消失している場合、対象者は気胸、胸水、および無気肺の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定してもよい。また、健康状態判定部１０５は、異常音信号が対象者の肺音信号に混入している場合、対象者は慢性閉塞性肺疾患および気管支喘息の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定してもよい。

　介入勧奨出力部１０６は、健康状態判定部１０５によって対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する。介入勧奨通知は、対象者に対する医学的介入が必要か否か、および医学的介入の必要性の高低を通知するものであってよい。例えば、介入勧奨出力部１０６は、医療関係者等による対象者への医学的介入を促すために、介入勧奨通知を通信装置３に出力してもよい。

　ここでは、健康状態判定部１０５および介入勧奨出力部１０６を検知装置１ｂが備える構成を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、健康状態判定部１０５および介入勧奨出力部１０６と同様の機能を、通信装置３が備えていてもよい。

　（情報処理システム１００ｂが行う処理）
　次に、情報処理システム１００ｂが行う処理の流れについて、図１３を用いて説明する。図１３は、情報処理システム１００ｂが行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、情報処理システム１００ｂの判定部１０２が、対象者が睡眠状態であることを判定する場合を例に挙げて説明するが、これに限定されない。情報処理システム１００ｂの判定部１０２が、対象者が所定姿勢であることを判定する構成であってもよい。

　信号抽出部１０１は、センサ１１から出力される検知信号から、対象者の特徴信号および体内音信号を抽出する（ステップＳ１：信号抽出ステップ）。信号抽出部１０１は、領域別検知信号の各々から対象者の特徴信号および体内音信号を抽出してもよい。

　判定部１０２は、特徴信号に基づいて、対象者が睡眠状態であることを判定する（ステップＳ２：睡眠判定ステップ）。対象者が睡眠状態ではないと判定された場合（ステップＳ２にてＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

　次に、健康状態判定部１０５は、出力された体内音信号と、所定の参照体内音信号１２４とを比較して、対象者の健康状態を判定する（ステップＳ６：健康状態判定ステップ）。ここで、情報処理システム１００ｂは、対象者の健康状態に関する判定結果を出力制御部１０３が出力する構成であってもよい。なお、ステップＳ６において健康状態判定部１０５が実行する処理については後に具体例を挙げて説明する。

　対象者の健康状態は異常状態と判定された場合（ステップＳ７においてＹＥＳ）、介入勧奨出力部１０６は介入勧奨通知を出力する（ステップＳ８：介入勧奨出力ステップ）。一方、対象者の健康状態が異常状態と判定されなかった場合（ステップＳ７においてＮＯ）、介入勧奨出力部１０６は介入勧奨通知を出力しない。

　［健康状態判定部１０５が行う処理］
　続いて、健康状態判定部１０５が行う処理の一例を、図１４を用いて説明する。図１４は、情報処理システム１００ｂが行う、対象者の健康状態を判定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。

　健康状態判定部１０５は、検知信号から抽出された呼吸振動信号に基づいて、呼気区間と吸気区間とを判別する（ステップＳ６０１）。次に、健康状態判定部１０５は、同じ検知信号から抽出された体内音信号であって、ステップＳ３において出力された体内音信号を、呼気区間と吸気区間とに分離する（ステップＳ６０２）。

　続いて、健康状態判定部１０５は、１呼吸（１対の呼気区間と吸気区間を含む）ごとに体内音信号を周波数解析して、所定の参照体内音信号１２４と比較する（ステップＳ６０３）。

　次に、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音信号において、２００Ｈｚ以上の周波数を有する成分の含有比率が、所定の参照体内音信号から抽出された肺音信号以上か否かを判定する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４においてＹＥＳの場合、健康状態判定部１０５は、対象者の健康状態は異常である可能性ありと判定する（ステップＳ６０５）。

　一方、ステップＳ６０４においてＮＯの場合、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音信号が、参照体内音信号１２４から抽出された肺音信号より減弱または消失しているか否かを判定する（ステップＳ６０６）。

　対象者の肺音信号が、参照体内音信号１２４から抽出された肺音信号より減弱または消失している場合（ステップＳ６０６にてＹＥＳ）、健康状態判定部１０５は、対象者は気胸、胸水、および無気肺の少なくとも何れかに罹患していると判定する（ステップＳ６０７）。一方、対象者の肺音信号が、参照体内音信号１２４から抽出された肺音信号より減弱しておらず、かつ消失してもしていない場合（ステップＳ６０６にてＮＯ）、健康状態判定部１０５は、対象者の健康状態は正常（疾患無し）と判定する（ステップＳ６０８）。

　健康状態判定部１０５は、さらに、以下のステップＳ６０９～Ｓ６１６の処理を行うことも可能である。

　健康状態判定部１０５は、健康状態が異常であると判定された対象者の肺音信号において、連続性ラ音が検出されているかを判定する（ステップＳ６０９）。対象者の肺音信号において、連続性ラ音が検出されている場合（ステップ６０９にてＹＥＳ）、その連続性ラ音の周波数が４００Ｈｚ以上であれば（ステップ６１０にてＹＥＳ）、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音に混入している異常音信号は笛音信号であると判定する（ステップＳ６１１）。一方、対象者の肺音信号において検出されている連続性ラ音の周波数が４００Ｈｚ未満であれば（ステップ６１０にてＮＯ）、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音に混入している異常音信号は鼾音信号であると判定する（ステップＳ６１２）。

　対象者の肺音信号において、連続性ラ音が検出されていない場合（ステップ６０９にてＮＯ）、断続性ラ音の周波数が２００Ｈｚ以下であれば（ステップ６１３にてＹＥＳ）、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音に混入している異常音信号は水泡音信号であると判定する（ステップＳ６１４）。一方、対象者の肺音信号において検出されている断続性ラ音の周波数が２００Ｈｚより高い場合（ステップ６１３にてＮＯ）、健康状態判定部１０５は、対象者の肺音に混入している異常音信号は捻髪音信号であると判定する（ステップＳ６１５）。

　健康状態判定部１０５は、肺音信号に混入している異常音信号に基づいて、対象者が罹患している疾患を判定する（ステップＳ６１６）。

　（体内音信号および介入勧奨通知の表示例）
　情報処理システム１００ｂの通信装置３が体内音信号および介入勧奨通知を取得した場合に、表示部３３に示される画面表示について図１５を用いて説明する。図１５は、情報処理システム１００ｂの通信装置３の表示部３３に表示される表示画面の一例を示す図である。

　図１５に示すように、表示部３３には、対象者の体内音信号の波形データが表示される領域Ｒ１、および介入勧奨通知を表示する領域Ｒ３が表示されてもよい。図１５に示す領域Ｒ３には、「介入必要性：有り。肺音信号に笛音信号の混入。気管支喘息の疑い。」という介入勧奨通知が表示されている。

　なお、表示部３３において、体内音信号の周波数特性を示すグラフ等が表示される領域Ｒ２が表示される構成であってもよい。周波数特性を示すグラフは、例えば、図１５に示すように、横軸に周波数（Ｈｚ）、縦軸にパワー値（ｄＢ）を示すものであってもよい。あるいは、周波数特性を示すグラフの代替として、例えば、横軸に時間（秒）、縦軸に周波数（Ｈｚ）を示すソノグラムが表示されてもよい。

　情報処理システム１００ｂが、情報処理システム１００ａの部位推定部１０４をさらに備える構成であってもよく、この場合、表示画面は、図１５に示すように、対象者に関する異常部位情報を表示可能な領域Ｒ４をさらに含んでいてもよい。図１５に示す例では、領域Ｒ４における、対象者の身体の前面および背面を模した図の中に、異常音発生部位が楕円形のマークＭとして示されている。

　例えば医療関係者等は、通信装置３に表示された表示を参照して、対象者の健康状態、対象者が離間している疾患の種類と疾患の部位、および、対象者に対する医学的介入の必要性について、適切に判断することができる。

　〔実施形態４〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　（情報処理システム１００ｃの構成）
　情報処理システム１００ｂの健康状態判定部１０５および介入勧奨出力部１０６と同様の機能を、検知装置１（情報処理装置）および通信装置３（情報処理装置）と通信可能に接続されたサーバ装置２（情報処理装置）が備える構成であってもよい。このような構成について、図１６を用いて説明する。図１６は、情報処理システム１００ｃの構成の一例を示す機能ブロック図である。

　図１６に示すように、情報処理システム１００ｃは、検知装置１、通信装置３、およびサーバ装置２を備えていてもよい。サーバ装置２の数は１つであってもよいし複数であってもよい。サーバ装置２は、一例としてクラウドコンピューティングにより実現されたサーバ装置であってもよい。

　サーバ装置２は、制御部２０および記憶部２１を備えている。制御部２０は、一例において、ＣＰＵであってもよい。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ等のメモリに展開して各種機能を実行する。

　図１６に示すように、制御部２０は、健康状態判定部２０１、および介入勧奨出力部２０２を備えている。記憶部２１には、参照体内音信号２１１および介入勧奨信号の出力先を示す通知先情報２１２が格納されている。参照体内音信号２１１は、情報処理システム１００ｂの参照体内音信号１２４と同じであってもよい。

　健康状態判定部２０１は、情報処理システム１００ｂの健康状態判定部１０５と同様の機能を有しており、介入勧奨出力部２０２は、情報処理システム１００ｂの介入勧奨出力部１０６と同様の機能を有している。

　情報処理システム１００ｃでは、まず検知装置１から、対象者の状態が、睡眠状態および所定姿勢の少なくともいずれかである期間に検知された検知信号から抽出された体内音信号が出力される。このとき、出力される体内音信号には、対象者に固有の識別情報である対象者ＩＤが対応付けられていてもよい。なお、図１６には、１つの検知領域を備えるセンサ１１が検知信号を出力する例を示しているが、これに限定されない。例えば、センサ１１が複数の検知領域を備えている場合には、図１０に示すように、センサ１１から領域別検知信号を出力してもよい。

　次に、サーバ装置２は体内音信号を取得し、対象者の健康状態を判定し、介入勧奨通知を出力する。通信装置３は、検知装置１から出力された体内音信号、およびサーバ装置２から出力された介入勧奨通知を取得し、表示部３３に表示する。

　〔実施形態５〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　本実施形態は、実施形態３に係る情報処理システム１００ｂが備える検知装置１ｂの機能の一部をサーバ装置に分担させる形態である。

　図１７は、本実施形態に係る情報処理システム１００ｄの構成の一例を示す図である。図１７に示すように、情報処理システム１００ｄは、サーバ装置２ａ（情報処理装置）、検知装置１ｃ、および通信装置３を備えている。

　サーバ装置２ａは、制御部２０ａおよび記憶部２１ａを備えている。制御部２０ａは、一例において、ＣＰＵであってもよい。制御部２０ａは、記憶部２１ａに記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ等のメモリに展開して各種機能を実行する。制御部２０ａは、介入勧奨出力部２０２を備えている。記憶部２１ａは、介入勧奨信号の出力先を示す通知先情報２１２を格納している。

　検知装置１ｃは、制御部１０ｃおよび記憶部１２ｃを備えている。制御部１０ｃは、一例において、ＣＰＵであってもよい。制御部１０ｃは、記憶部１２ｃに記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ等のメモリに展開して各種機能を実行する。制御部１０ｃは、信号抽出部１０１、判定部１０２、出力制御部１０３、および健康状態判定部１０５を備えている。記憶部１２ｃは、特徴信号１２１、体内音信号１２２、推定モデル１２３、および参照体内音信号１２４を格納している。

　この構成を採用した場合、検知装置１ｃは、対象者の健康状態の判定処理を行い、判定結果をサーバ装置２ａに出力する。次に、サーバ装置２ａは、検知装置１ｃから対象者の健康状態に関する判定結果を取得する。そして、サーバ装置２ａは、取得した判定結果が、対象者の健康状態が異常状態であることを示す判定結果である場合、対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する。

　〔実施形態６〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　実施形態１に係る検知装置１は、センサ１１、制御部１０、記憶部１２を備えるものとして説明したが、センサ１１、制御部１０、記憶部１２は必ずしも一体の装置として構成される必要はない。本実施形態は、センサ１１と、制御部１０および記憶部１２とを別体の装置として構成する形態である。

　図１８は、本実施形態に係る情報処理システム１００ｅの構成の一例を示す機能ブロック図である。情報処理システム１００ｅは、センサ１１、検知信号解析装置１ｄ（情報処理装置）、および通信装置３を備えている。

　検知信号解析装置１ｄは、制御部１０および記憶部１２を備えている。検知信号解析装置１ｄは、センサ１１と通信可能に接続されているコンピュータであってもよい。センサ１１と検知信号解析装置１ｄとは、直接接続されていてもよいし、ＬＡＮを介して通信可能に接続されていてもよい。

　図１８に示す例に限らず、検知装置１ａ、１ｂ、１ｃも、センサ１１と、制御部１０ａ、１０ｂ、１０ｃおよび記憶部１２ａ、１２ｂ、１２ｃを備える検知信号解析装置（情報処理装置）とに分けて構成され得る。

　〔ソフトウェアによる実現例〕
　検知装置１、１ａ、１ｂ、１ｃ、検知信号解析装置１ｄ、サーバ装置２、および通信装置３（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１０，１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、２０、３０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。

　この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。

　上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。

　また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本開示の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

　また、上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。

　本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。

　〔まとめ〕
　本開示の態様１に係る情報処理システムは、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様２に係る情報処理システムは、前記態様１において、前記睡眠判定部は、前記特徴信号を説明変数とし前記睡眠状態を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記特徴信号を入力することにより、前記睡眠状態を推定する構成であってもよい。

　本発明の態様３に係る情報処理システムは、対象者に接触しない位置で前記対象者が発した振動を検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様４に係る情報処理システムは、前記態様３において、前記姿勢判定部は、前記検知信号および前記特徴信号の少なくともいずれかを説明変数とし前記対象者の姿勢を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記センサが検知した前記検知信号および前記信号抽出部が抽出した前記特徴信号の少なくともいずれかを入力することにより、前記所定姿勢である確率を推定する構成であってもよい。

　本開示の態様５に係る情報処理システムは、前記態様３または４において、前記所定姿勢は、右臥位、左臥位、仰臥位、伏臥位、および座位のうちの少なくとも１つであってもよい。

　本開示の態様６に係る情報処理システムは、前記態様１～５のいずれかにおいて、前記センサは、前記検知信号を出力する複数の検知領域を備え、前記信号抽出部は、前記複数の検知領域の各々から出力される領域別検知信号の各々から、前記特徴信号と、前記体内音信号とを抽出してもよい。

　本開示の態様７に係る情報処理システムは、前記態様６において、前記領域別検知信号の各々から抽出された前記体内音信号に基づいて、前記対象者の体内における異常音発生部位を推定する部位推定部をさらに備えていてもよい。

　本開示の態様８に係る情報処理システムは、前記態様１～７のいずれかにおいて、前記センサは、周波数が１００Ｈｚ以上である前記体内音信号、周波数が２０Ｈｚ以下である前記心拍信号、前記呼吸振動信号、前記体動信号、および、周波数が１００Ｈｚ以上である前記鼾音信号のうち少なくとも１つを取得してもよい。

　本開示の態様９に係る情報処理システムは、前記態様１～８のいずれかにおいて、前記センサは、薄板状であり、前記対象者が臥床するベッドに設置される構成であってもよい。

　本開示の態様１０に係る情報処理システムは、前記態様１～９のいずれかにおいて、前記体内音信号は、前記対象者の肺音を示す肺音信号、および、前記対象者の血流音を示す血流音信号、前記対象者の心音を示す心音信号、前記対象者の腸音を示す腸音信号、および、前記対象者の蠕動音を示す蠕動音信号の少なくともいずれかを含んでいてもよい。

　本開示の態様１１に係る情報処理システムは、前記態様１～１０のいずれかにおいて、前記体内音信号と、所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部をさらに備えていてもよい。

　本開示の態様１２に係る情報処理システムは、前記態様１１において、前記健康状態判定部は、前記検知信号に含まれる前記呼吸振動信号に基づいて、吸気区間と呼気区間とを判別可能であり、前記体内音信号と前記所定の参照体内音信号とを、吸気区間および呼気区間のそれぞれについて比較して、前記対象者の健康状態を判定してもよい。

　本開示の態様１３に係る情報処理システムは、前記態様１１または１２において、前記健康状態判定部は、（１）前記対象者の肺音を示す肺音信号が前記所定の参照体内音信号より減弱または消失している、（２）異常音を示す異常音信号が前記肺音信号に混入している、および（３）副雑音を示す副雑音信号が前記肺音信号に混入している、の少なくともいずれかの場合に、前記対象者は異常状態であると判定し、前記副雑音は、前記対象者の水泡音、捻髪音、笛音、鼾音、ストライダー（stridor）、スクウォーク（squawk）、および胸膜摩擦音の少なくともいずれかを含んでいてもよい。

　本開示の態様１４に係る情報処理システムは、前記態様１３において、前記健康状態判定部は、前記肺音信号が前記所定の参照体内音信号から抽出された肺音信号より減弱または消失している場合、前記対象者は気胸、胸水、および無気肺の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定し、前記異常音信号が前記肺音信号に混入している場合、前記対象者は慢性閉塞性肺疾患および気管支喘息の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定してもよい。

　本開示の態様１５に係る情報処理システムは、前記態様１３または１４において、前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部をさらに備えていてもよい。

　本開示の態様１６に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様１７に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様１８に係る検知装置は、前記態様１６または１７において、前記体内音信号と、所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部をさらに備えていてもよい。

　本開示の態様１９に係る検知装置は、前記態様１８において、前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部をさらに備えていてもよい。

　本開示の態様２０に係るサーバ装置は、前記態様１６または１７に記載の検知装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部と、前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部と、を備える。

　本開示の態様２１に係るサーバ装置は、前記態様１８に記載の検知装置から出力された健康状態に関する判定結果を取得し、該取得した判定結果が、前記対象者の健康状態が異常状態であることを示す判定結果である場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部を備える。

　本開示の態様２２に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様２３に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様２４に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定ステップと、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御ステップと、を含む。

　本開示の態様２５に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定ステップと、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御ステップと、を含む。

　本開示の態様２６に係る制御方法は、１または複数のサーバ装置により実行される制御方法であって、前記態様２４または２５に記載の制御方法を実行する前記１または複数の情報処理装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定ステップと、前記健康状態判定ステップにおいて前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力ステップと、を含む。

　本開示の態様２７に係るプログラムは、前記態様１に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記信号抽出部、前記睡眠判定部、および前記第１出力制御部としてコンピュータを機能させる。

　本開示の態様２８に係るプログラムは、前記態様３に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記信号抽出部、前記姿勢判定部、および前記第２出力制御部としてコンピュータを機能させる。

　本開示の態様２９に係るプログラムは、前記態様２０に記載のサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記健康状態判定部、および前記介入勧奨出力部としてコンピュータを機能させる。

　本開示の態様３０に係るプログラムは、前記態様２１に記載のサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記介入勧奨出力部としてコンピュータを機能させる。

　〔付記事項〕
　本開示の態様１に係る情報処理システムは、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　また、本開示の態様２に係る情報処理システムは、対象者に接触しない位置で前記対象者が発した振動を検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様３に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様４に係る検知装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様６に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える。

　本開示の態様７に係る情報処理装置は、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える。

　本開示の態様８に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定ステップと、前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第１出力制御ステップと、を含む。

　本開示の態様９に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾音を示す鼾音信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定ステップと、前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間に検知された前記検知信号から抽出された前記体内音信号を出力する第２出力制御ステップと、を含む。

　本開示の実施例について、図２１～図３６を参照して説明する。なお、図２１～図２９、および図３３～図３６に示すソノグラムにおいて、横軸は時間（秒）を示しており、縦軸は周波数（Ｈｚ）を示している。

　＜覚醒時／睡眠時に対応する体内音信号＞
　覚醒状態または睡眠状態の対象者（健常者）が発した振動を該対象者に接触しない位置のセンサ１１から出力される検知信号から抽出された体内音信号（肺音信号を含む）の例を、図２１および図２２に示す。図２１は、健常者の、覚醒時（入床直後）の体内音信号を示すソノグラムであり、図２２は、健常者の、睡眠時の体内音信号の一例を示すソノグラムである。対象者が覚醒している場合、図２１に示すソノグラムに示すように、呼吸音は睡眠時より大きく（すなわち、強度が高い）、呼吸リズムは一定しておらず、時折（例えば、３９秒付近）体動由来のノイズが検出された。一方、対象者が睡眠している場合、図２２に示すソノグラムに示すように、呼吸音は覚醒時より小さく（強度が低い）、呼吸リズムはほぼ一定であった。図２２において、０～２秒、４～６秒等において検出されている各ピークがそれぞれ１回の呼吸に対応しており、０秒～１秒のピークが吸気区間由来の音に対応し、１秒～２秒のピークが呼気区間由来の音に対応している。このように、センサ１１から出力される検知信号から、対象者の体内音信号を抽出することが可能であった。また、抽出された体内音信号に基づいて、対象者が覚醒状態なのか睡眠状態なのかを判定することが可能であることが分かった。

　＜姿勢に対応する体内音信号＞
　続いて、姿勢が異なる対象者（健常者）が発した振動を該対象者に接触しない位置のセンサ１１から出力される検知信号から抽出された体内音信号（肺音信号を含む）の例を、図２３および図２４に示す。図２３は、健常者（左臥位）の体内音信号を示すソノグラムであり、図２４は、健常者（仰臥位）の体内音信号の一例を示すソノグラムである。図２４に示すソノグラムにおいて、１～３秒あたりに見られる２００Ｈｚあたりのピーク（図中のＡ）が吸気区間由来の音に対応しており、３～４秒あたりに見られる２００Ｈｚあたりのピーク（図中のＢ）が呼気区間由来の音に対応している。図２３に示すソノグラムにおいて、１～３秒あたりに見られる２００Ｈｚあたりのピークが吸気区間由来の音に対応しており、３～４秒あたりに見られる２００Ｈｚあたりのピークが呼気区間由来の音に対応している。図２３に示すソノグラムと図２４に示すソノグラムとを比較すれば、対象者が仰臥位である場合の方が左臥位である場合に比べて、吸気区間由来の音に対応している信号および呼気区間由来の音に対応している信号の強度が高く、吸気区間由来の音に対応するピークも呼気区間由来の音に対応するピークも明確であることが分かった。すなわち、抽出された体内音信号に基づいて、対象者の姿勢が左臥位なのか仰臥位なのかを判定することが可能であることが分かった。この他、抽出された体内音信号に基づいて、対象者の姿勢が座位なのか臥位なのかを判定することも可能であった。

　＜捻髪音信号または水泡音信号を含む肺音信号＞
　次に、対象者の肺音信号に異常音が含まれる場合の検出精度について検証した。図２５は、非健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号の一例を示すソノグラムであり、図２６は、非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号の一例を示すソノグラムである。肺音に捻髪音が含まれている場合、肺音信号における２００Ｈｚ以上の周波数を有する成分の含有比率が高くなっており、図２５に示す例では、２００～８００Ｈｚの波長範囲に、強度の高い信号（図中のＣ）が検出された。肺音に水泡音が含まれている場合、肺音信号における２００Ｈｚ以上の周波数を有する成分の含有比率が高くなっており、図２６に示す例では、２００～４００Ｈｚの波長範囲に、強度の高い信号（図中のＤ）が検出された。

　次に、肺音信号における、捻髪音信号および水泡音信号の特徴（断続性の有無を含む）について図２７～図２９によって検証した。図２７は、健常者（仰臥位）の肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムである。図２８は、非健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムであり、図２９は、非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号の高強度部分のみを抽出したソノグラムである。まず、図２７と、図２８および図２９とを比較すれば、肺音に捻髪音または水泡音が含まれている場合、肺音信号における２００Ｈｚ以上の周波数を有する成分の含有比率が明らかに高くなっていた。また、図２８では、２００～７００Ｈｚに縦縞様のパターンを有する信号が見られた。この縦縞パターンは、肺音信号における２００Ｈｚ以上の周波数を有する音信号が断続性を有していることに起因する。図２９では、このような縦縞パターンは２００Ｈｚ以上の周波数を有する音信号に見られず、２００Ｈｚ以下の周波数を有する音信号でみられた。すなわち、抽出された肺音信号に基づいて、下記の判定（Ｉ）および（ＩＩ）が満たされている場合は、捻髪音信号および水泡音信号のいずれかに該当すると判定可能であることが分かった。

　（Ｉ）２００Ｈｚ以上の周波数を有する成分の含有比率が、所定の参照体内音信号（例えば、健常者の肺音信号）以上であること（図１４のＳ６０４にてＹＥＳ）。

　（ＩＩ）肺音信号において連続性ラ音が検出されていないこと（図１４のＳ６０９にてＮＯ）。
そして、肺音信号において、断続性ラ音の周波数が２００Ｈｚより高い場合は捻髪音信号であり、２００Ｈｚ以下である場合は水泡音信号であると判定可能（図１４のＳ６１３）であることが分かった。肺音信号に基づいて、肺音信号に含まれる捻髪音信号および水泡音信号以外の副雑音信号の種類も判定可能であることも確認された。

　＜肺音信号のパワースペクトル＞
　次に、肺音信号のパワースペクトルを調べた。図３０は、健常者（仰臥位）の肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図である。健常者の肺音信号は、周波数が低いほど強度が高く、周波数が高くなるに従い一様に強度が低下するパワースペクトルを示す。他方、非健常者の（すなわち、副雑音信号が混入している）肺音信号のパワースペクトルは異なる形状であった。図３１は、非健常者の、捻髪音信号を含む肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図であり、図３２は、非健常者の、水泡音信号を含む肺音信号のパワースペクトルの一例を示す図である。捻髪音信号を含む場合、図３１に示すように、１００～６００Ｈｚの波長範囲にピークを有するパワースペクトルとなっていた。水泡音信号を含む場合、図３２に示すように、５０～４００Ｈｚの波長範囲にピークを有するパワースペクトルとなっていた。このように、肺音信号に副雑音信号が混入することによって、肺音信号のパワースペクトルの波形が変化していることが確認された。

　図３１および図３２では、副雑音の混入を示す明確なピークを有しているパワースペクトルを示した。しかし、疾患の進行度合い等によっては、パワースペクトルにおいて副雑音の混入を示す明確なピークが見られない場合もあり得る。このような場合であっても、健常者のパワースペクトルと非健常者のパワースペクトルとを比較した場合、肺音信号における低周波数領域（例えば、４００Ｈｚ以下）のパワー値と高周波数領域（例えば、６００Ｈｚ以上）のパワー値との比率が異なっていた。すなわち、肺音信号における低周波数領域のパワー値と高周波数領域のパワー値との比率に基づいて、当該肺音信号に副雑音信号が混入しているか否かを判定できることが分かった。

　＜特徴信号の例＞
　体内音信号に含まれる特徴信号の例を、図３３～図３６に示す。図３３は、健常者の心拍信号の一例を示すソノグラムであり、図３４は、健常者の体動信号の一例を示すソノグラムであり、図３５は、健常者（覚醒時）の呼吸音信号の一例を示すソノグラムであり、図３６は、健常者（睡眠時）の呼吸音信号の一例を示すソノグラムである。対象者に接触しない位置のセンサ１１から出力される検知信号から、該対象者の心拍信号、体動信号、および呼吸音信号等の特徴信号が抽出され得ることが確認された。

１、１ａ、１ｂ、１ｃ　検知装置
１ｄ　検知信号解析装置（情報処理装置）
２　サーバ装置
３　通信装置
１１　センサ
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ、１００ｅ　情報処理システム
１０１　信号抽出部
１０２　判定部（睡眠判定部、姿勢判定部）
１０３　出力制御部（第１出力制御部、第２出力制御部）
１０４　部位推定部
１０５　健康状態判定部
１０６　介入勧奨出力部
１２３　推定モデル
Ｓ１、Ｓ１ａ　信号抽出ステップ
Ｓ２　睡眠判定ステップ
Ｓ２ａ　姿勢判定ステップ
Ｓ３　出力制御ステップ（第１出力制御ステップ、第２出力制御ステップ）
Ｓ６　健康状態判定ステップ
Ｓ８　介入勧奨出力ステップ

Claims

　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、
　前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える情報処理システム。
　前記睡眠判定部は、前記特徴信号を説明変数とし前記睡眠状態を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記特徴信号を入力することにより、前記睡眠状態を推定する、
請求項１に記載の情報処理システム。
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、
　前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える情報処理システム。
　前記姿勢判定部は、前記検知信号および前記特徴信号の少なくともいずれかを説明変数とし前記対象者の姿勢を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記センサが検知した前記検知信号および前記信号抽出部が抽出した前記特徴信号の少なくともいずれかを入力することにより、前記所定姿勢である確率を推定する、
請求項３に記載の情報処理システム。
　前記所定姿勢は、右臥位、左臥位、仰臥位、伏臥位、および座位のうちの少なくとも１つである、
請求項３または４に記載の情報処理システム。
　前記センサは、前記検知信号を出力する複数の検知領域を備え、
　前記信号抽出部は、前記複数の検知領域の各々から出力される領域別検知信号の各々から、前記特徴信号と、前記体内音信号とを抽出する、
請求項１または３に記載の情報処理システム。
　前記領域別検知信号の各々から抽出された前記体内音信号に基づいて、前記対象者の体内における異常音発生部位を推定する部位推定部をさらに備える、
請求項６に記載の情報処理システム。
　前記センサは、周波数が１００Ｈｚ以上である前記体内音信号、周波数が２０Ｈｚ以下である前記心拍信号、前記呼吸振動信号、および、前記体動信号のうち少なくとも１つを取得する、
請求項１または３に記載の情報処理システム。
　前記センサは、薄板状であり、前記対象者が臥床するベッドに設置される、
請求項１または３に記載の情報処理システム。
　前記体内音信号は、前記対象者の肺音を示す肺音信号、および、前記対象者の血流音を示す血流音信号、前記対象者の心音を示す心音信号、前記対象者の腸音を示す腸音信号、および、前記対象者の蠕動音を示す蠕動音信号の少なくともいずれかを含む、
請求項１または３に記載の情報処理システム。
　前記体内音信号と、所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部をさらに備える、
請求項１または３に記載の情報処理システム。
　前記健康状態判定部は、
　　前記検知信号に含まれる前記呼吸振動信号に基づいて、吸気区間と呼気区間とを判別可能であり、
　　前記体内音信号と前記所定の参照体内音信号とを、吸気区間および呼気区間のそれぞれについて比較して、前記対象者の健康状態を判定する、
請求項１１に記載の情報処理システム。
　前記健康状態判定部は、（１）前記対象者の肺音を示す肺音信号が前記所定の参照体内音信号より減弱または消失している、（２）異常音を示す異常音信号が前記肺音信号に混入している、および（３）副雑音を示す副雑音信号が前記肺音信号に混入している、の少なくともいずれかの場合に、前記対象者は異常状態であると判定し、
　前記副雑音は、前記対象者の水泡音、捻髪音、笛音、鼾音、ストライダー（stridor）、スクウォーク（squawk）、および胸膜摩擦音の少なくともいずれかを含む、
請求項１１に記載の情報処理システム。
　前記健康状態判定部は、
　　前記肺音信号が前記所定の参照体内音信号から抽出された肺音信号より減弱または消失している場合、前記対象者は気胸、胸水、および無気肺の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定し、
　　前記異常音信号が前記肺音信号に混入している場合、前記対象者は慢性閉塞性肺疾患および気管支喘息の少なくともいずれかの疾患に罹患していると判定する、
請求項１３に記載の情報処理システム。
　前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部をさらに備える、
請求項１３に記載の情報処理システム。
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、
　前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、
　前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える検知装置。
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、
　前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、
　前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える検知装置。
　前記体内音信号と、所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部をさらに備える、
請求項１６または１７に記載の検知装置。
　前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部をさらに備える、
請求項１８に記載の検知装置。
　請求項１６または１７に記載の検知装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定部と、
　前記健康状態判定部によって前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部と、を備える、サーバ装置。
　請求項１８に記載の検知装置から出力された健康状態に関する判定結果を取得し、該取得した判定結果が、前記対象者の健康状態が異常状態であることを示す判定結果である場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力部を備える、サーバ装置。
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部と、
　前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御部と、を備える情報処理装置。
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号を取得し、該検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出部と、
　前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定部と、
　前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御部と、を備える情報処理装置。
　１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、
　前記抽出された特徴信号に基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定ステップと、
　前記対象者が睡眠状態であると判定された場合に、該対象者が睡眠状態であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第１出力制御ステップと、を含む、制御方法。
　１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、
　対象者が発した振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから出力される検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、および前記対象者の体動を示す体動信号の少なくともいずれかを含む特徴信号と、前記対象者の体内から生じる体内音を示す体内音信号とを抽出する信号抽出ステップと、
　前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が所定姿勢であることを判定する姿勢判定ステップと、
　前記対象者が前記所定姿勢であると判定された場合に、該対象者が前記所定姿勢であると判定された期間の前記体内音信号を出力する第２出力制御ステップと、を含む、制御方法。
　１または複数のサーバ装置により実行される制御方法であって、
　請求項２４または２５に記載の制御方法を実行する前記１または複数の情報処理装置から出力された前記体内音信号を取得し、該前記体内音信号と所定の参照体内音信号とを比較して、前記対象者の健康状態を判定する健康状態判定ステップと、
　前記健康状態判定ステップにおいて前記対象者の健康状態が異常状態であると判定された場合、前記対象者に対する医学的介入を勧奨する介入勧奨通知を出力する介入勧奨出力ステップと、を含む制御方法。
　請求項１に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記信号抽出部、前記睡眠判定部、および前記第１出力制御部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
　請求項３に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記信号抽出部、前記姿勢判定部、および前記第２出力制御部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
　請求項２０に記載のサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記健康状態判定部、および前記介入勧奨出力部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
　請求項２１に記載のサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記介入勧奨出力部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。