特許ウォッチ

公開番号2024018526
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-08
出願番号2022121918
出願日2022-07-29
発明の名称閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援方法、支援装置、支援プログラム、及び支援システム
出願人国立大学法人広島大学,国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学
代理人弁理士法人三枝国際特許事務所
主分類G16H 50/20 20180101AFI20240201BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】本発明は、閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムを検出するための客観的な指標を提供することを一課題とする。
【解決手段】本発明のある実施形態は、コンピュータが実施する、閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援方法により、課題を解決する。前記支援方法は、被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得することを含む。前記判別器は、閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第1の対照者と閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第2の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び/又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが実施する、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援方法であって、
被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得することを含み、
前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである、
支援方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
神経生理指標に関する特徴量が、音声特徴量、及び脈波特徴量であり、
神経認知指標に関する特徴量が、表情判別課題特徴量、数字符号置換課題特徴量、及び反応時間課題特徴量である、
請求項１に記載の支援方法。
【請求項３】
閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援装置であって、
前記支援装置は、制御部を備え、前記制御部は、
被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得し、
前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである、
支援装置。
【請求項４】
コンピュータに実行させたときに、コンピュータに、
被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得させるステップを実行させ、
前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである、
閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援プログラム。
【請求項５】
閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援システムであって、
前記支援システムは、指標取得端末と、支援装置とを備え、
前記指標取得端末は、被検者に由来する神経生理指標に関するデータと、神経認知指標に関するデータを取得し、
前記支援装置は、被検者から取得した、神経生理指標に関するデータから抽出された神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関するデータから抽出された神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得し、
前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである、
支援システム。
【請求項６】
前記指標取得端末は、音声取得装置と、被検者が装着したウエアラブル端末が送信する前記被検者の脈波データを受信する生体情報受信デバイスを備える、
請求項５に記載の支援システム。
【請求項７】
前記支援装置は、神経生理指標に関するデータから神経生理指標に関する特徴量を抽出し、神経認知指標に関するデータから神経認知指標に関する特徴量を抽出する、
請求項５に記載の支援システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書には、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援方法、支援装置、支援プログラム、及び支援システムが開示される。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
閾値下うつは、うつ症状は有するがうつ病の診断閾値は越えない「未病段階」のうつである。近年、職場のうつなどのメンタルヘルスの問題が大きな経済的損失を与えていることに大きな注目が集まっている。職場でのうつによる経済的損失の多くが、閾値下うつによるプレゼンティーズム（出勤はしているが労働効率が低下している状態）によるものある。閾値下うつによるプレゼンティーズムは、閾値上うつ（いわゆる「うつ病」）によるアブセンティーズム（病欠や病気休業の状態）にとは区別されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、閾値下うつは閾値上うつ（うつ病）に比べて顕在化する症状の数が少なく、本人や周囲は気づきにくい。これまで閾値下うつやプレゼンティーズムのスクリーニングは質問紙（問診）で行ってきたが、自己評価による報告バイアスや特異度の低さの問題があった。現時点では閾値下うつやプレゼンティーズムの簡便で客観的な指標（バイオマーカー）は確立していない。客観的な指標に基づいた的確なアセスメントができれば、必要な人に、必要な介入を提供でき、介入提供の効率化を計ることができる。
本発明は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを検出するための客観的な指標を提供することを一課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明のある実施形態は、コンピュータが実施する、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援方法に関する。前記支援方法は、被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得することを含む。前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである。
【０００５】
好ましくは、神経生理指標に関する特徴量は、音声特徴量、及び脈波特徴量であり、神経認知指標に関する特徴量は、表情判別課題特徴量、数字符号置換課題特徴量、及び反応時間課題特徴量である。
【０００６】
本発明のある実施形態は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援装置に関する。前記支援装置は、制御部を備え、前記制御部は、被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得する。前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである。
【０００７】
本発明のある実施形態は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援プログラムに関する。前記支援プログラムは、コンピュータに実行させたときに、コンピュータに被検者から取得した、神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得させるステップを実行させる。前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである。
【０００８】
本発明のある実施形態は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムの検出を支援するための支援システムに関する。前記支援システムは、指標取得端末と、支援装置とを備える。前記指標取得端末は、被検者に由来する神経生理指標に関するデータと、神経認知指標に関するデータを取得する。前記支援装置は、被検者から取得した、神経生理指標に関するデータから抽出された神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関するデータから抽出された神経認知指標に関する特徴量を判別器に入力し、判別器から出力データを取得する。前記判別器は、閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有することを示す陽性ラベルが付された第１の対照者と閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムを有さないことを示す陰性ラベルが付された第２の対照者から取得した神経生理指標に関する特徴量と、神経認知指標に関する特徴量に基づいて、出力データとして閾値下うつ及び／又はプレゼンティーズムであることを示唆する確率を出力するように構成された機械学習アルゴリズムである。
【０００９】
好ましくは、前記指標取得端末が、音声取得装置と、被検者が装着したウエアラブル端末が送信する前記被検者の脈拍データを受信する生体情報受信装置を備える。
【００１０】
好ましくは、前記支援装置が、神経生理指標に関するデータから神経生理指標に関する特徴量を抽出し、神経認知指標に関するデータから神経認知指標に関する特徴量を抽出する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許