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公開番号2025067228
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023177023
出願日2023-10-12
発明の名称情報処理装置、方法およびプログラム
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G16H 20/00 20180101AFI20250417BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】改善した項目の貢献度を容易に把握できる。
【解決手段】本実施形態に係る情報処理装置は、第1予測部と、推定部と、第2予測部と、算出部とを含む。第1予測部は、1以上の検査値と1以上の項目に関する回答情報とを含む診断データを入力として、前記検査値が所定の閾値を超える可能性または前記検査値から推定されるイベントが発生する可能性を示す第1予測値を算出する。推定部は、前記検査値の変動に寄与する改善候補となる前記項目に基づく1以上の改善パターンそれぞれについて、当該改善パターンを適用した場合の検査値を推定し、推定検査値を得る。第2予測部は、前記推定検査値から、前記1以上の改善パターンそれぞれを適用後の前記可能性を示す第2予測値を算出する。算出部は、前記第2予測値に基づき、前記1以上の改善パターンに含まれる前記項目それぞれについて前記第1予測値から前記第2予測値への変動に対する貢献度を算出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
１以上の検査値と１以上の項目に関する回答情報を含む診断データとを入力として、前記検査値が所定の閾値を超える可能性または前記検査値から推定されるイベントが発生する可能性を示す第１予測値を算出する第１予測部と、
前記検査値の変動に寄与する改善候補となる前記項目に基づく１以上の改善パターンそれぞれについて、当該改善パターンを適用した場合の検査値を推定し、推定検査値を得る推定部と、
前記推定検査値から、前記１以上の改善パターンそれぞれを適用後の前記可能性を示す第２予測値を算出する第２予測部と、
前記第２予測値に基づき、前記１以上の改善パターンに含まれる前記項目について前記第１予測値から前記第２予測値への変動に対する貢献度を算出する算出部と、
を具備する情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記回答情報は、前記項目に対する現在の状態または値であり、
前記回答情報から改善可能な状態または値の組み合わせに基づいて、前記改善パターンを生成する生成部をさらに具備する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
ユーザから前記改善候補に関する情報を取得する取得部をさらに具備し、
前記生成部は、前記情報に基づいて前記１以上の改善パターンを生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記１以上の改善パターンそれぞれの前記第２予測値から、協力ゲーム理論に基づき前記貢献度を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記貢献度に基づき前記項目の優先度を決定する決定部をさらに具備する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１予測値と、前記第２予測値と、前記優先度付けされた項目とを出力する出力部をさらに具備する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力部は、前記第１予測値および前記第２予測値と、前記優先度付けされた項目とを表形式またはグラフ形式で表示する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１予測部および前記第２予測部は、ランダムサバイバルフォレストを用いて前記第１予測値および前記第２予測値をそれぞれ算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記イベントは、疾病の発症であり、
前記項目は、生活習慣に関する項目であり、
前記診断データは、前記生活習慣に関する問診情報を含む健康診断データであり、
前記改善パターンは、前記生活習慣の改善に関する改善候補の組み合わせであり、
前記算出部は、前記改善パターンに含まれる前記生活習慣に関する項目について、前記検査値の改善または前記疾病の発症の可能性の低下に対する貢献度を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記疾病は、糖尿病、高血圧症、脂質異常症、肝機能障害、肥満症、慢性腎臓病、腎機能障害、メタボリック症候群、高尿酸血症、がん、糖尿病予備群およびメタボリック予備群の少なくとも１つである、請求項８に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
国民医療費は年々増加傾向にあり、その内訳の第１位が生活習慣病となっている。糖尿病をはじめとする生活習慣病は、不健康な生活習慣の継続により発症リスクが高まり、進行すると人工透析や心不全といった重篤な病気につながるため、ＱＯＬ（生活の質）が著しく低下する。医療費増大やＱＯＬ低下という課題の解決には、発症前に生活習慣を改善することが重要となる。行動変容の動機付けとするため、生活習慣病の発症リスクを予測する技術や、発症リスクを下げるために改善すべき生活習慣をリコメンドする技術が提案されている。
リコメンドされた複数の生活習慣項目のうち、まず何を改善すべきか、改善項目の優先順位を提示することでより強く行動変容の動機付けができると考えられる。例えばＳＨＡＰ（SHapley Additive exPlanations）等のＸＡＩ（eXplainable AI）技術を用いることで、生活習慣の改善前後の発症リスク予測結果に対する各説明変数の貢献度が算出できる。
【０００３】
しかし、発症リスクの予測に大きく寄与するのは、発症の判定基準となる検査値（例えば、糖尿病であれば空腹時血糖、ＨｂＡ１ｃなど）であるため、一般的には発症を判定する検査値の貢献度が大きくなる一方、改善した生活習慣の貢献度は非常に小さくなる。よって、生活習慣の改善が、どの程度発症リスクの低下に貢献するかがわかりにくい。
なお、このような発症リスクに限らず、機器の故障リスクの予測など、特定のイベントが発生するリスクの予測についても同様のことが当てはまる。つまり、イベント発生の判定基準となる何らかの検査値とは直接関係しない構成または行動の改善が、そのイベントが発生する可能性を減少させることにどの程度寄与するかがわかりにくいという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７０７８２９１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、改善した項目の貢献度を容易に把握できる情報処理装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る情報処理装置は、第１予測部と、推定部と、第２予測部と、算出部とを含む。第１予測部は、１以上の検査値と１以上の項目に関する回答情報とを含む診断データを入力として、前記検査値が所定の閾値を超える可能性または前記検査値から推定されるイベントが発生する可能性を示す第１予測値を算出する。推定部は、前記検査値の変動に寄与する改善候補となる前記項目に基づく１以上の改善パターンそれぞれについて、当該改善パターンを適用した場合の検査値を推定し、推定検査値を得る。第２予測部は、前記推定検査値から、前記１以上の改善パターンそれぞれを適用後の前記可能性を示す第２予測値を算出する。算出部は、前記第２予測値に基づき、１以上の改善パターンに含まれる前記項目それぞれについて前記第１予測値から前記第２予測値への変動に対する貢献度を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１実施形態に係る情報処理装置を示すブロック図。
第１実施形態に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート。
検査種別と検査値との一例を示すテーブル。
問診情報の一例を示すテーブル。
改善パターンごとの発症リスクの一例を示す図。
情報処理装置の出力例を示す図。
第２実施形態に係る情報処理装置を示すブロック図。
第２実施形態に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート。
情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る情報処理装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。
【０００９】
（第１実施形態）
第１実施形態に係る情報処理装置について図１のブロック図を参照して説明する。
【００１０】
第１実施形態に係る情報処理装置１０は、格納部１０１と、第１予測部１０２と、生成部１０３と、推定部１０４と、第２予測部１０５と、算出部１０６と、決定部１０７と、出力部１０８とを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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