特許
J-GLOBAL ID：202003008842809627
認知症予測装置、予測モデル生成装置および認知症予測用プログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
橘 和之
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-170847
公開番号（公開出願番号）：特開2020-042659
出願日： 2018年09月12日
公開日（公表日）： 2020年03月19日
要約：
【課題】認知症の重症度を繰り返し測定する場合でも、患者による練習効果を排除した測定結果を得ることができるようにする。【解決手段】認知症の重症度が既知であるm人の患者が行った自由会話の内容を表すm個の文章からn個の単語を抽出し、m個の文章およびn個の単語間の関係性を反映した関係性指標値を算出する関係性指標値算出部100Aと、1つの文章についてn個の関係性指標値から成る文章指標値群をもとに認知症の重症度を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部14Aと、予測用データ入力部20により入力される文章から関係性指標値算出部100Aにより算出される関係性指標値を予測モデルに適用することにより、予測対象の文章から患者の認知症の重症度を予測する認知症予測部21Aとを備え、ミニメンタルステート検査を行うことなく認知症の重症度を予測できるようにする。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
認知症の重症度が既知である複数人の患者が行った自由会話の内容をそれぞれ表した複数の文章を学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により上記学習用データとして入力された上記複数の文章を形態素解析し、当該複数の文章から複数の分解要素を抽出する要素抽出部と、
上記複数の文章をそれぞれ所定のルールに従ってq次元(qは2以上の任意の整数)にベクトル化することにより、q個の軸成分から成る複数の文章ベクトルを算出する文章ベクトル算出部と、
上記複数の分解要素をそれぞれ所定のルールに従ってq次元にベクトル化することにより、q個の軸成分から成る複数の要素ベクトルを算出する要素ベクトル算出部と、
上記複数の文章ベクトルと上記複数の要素ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、上記複数の文章および上記複数の分解要素間の関係性を反映した関係性指標値を算出する指標値算出部と、
上記指標値算出部により算出された上記関係性指標値を用いて、1つの文章について複数の関係性指標値から成る文章指標値群をもとに上記認知症の重症度を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
予測対象とする患者が行った自由会話の内容を表した文章を予測用データとして入力する予測用データ入力部と、
上記予測用データ入力部により入力された上記予測用データに対して上記要素抽出部、上記文章ベクトル算出部、上記要素ベクトル算出部および上記指標値算出部の処理を実行することによって得られる関係性指標値を、上記予測モデル生成部により生成された上記予測モデルに適用することにより、上記予測対象とする患者について上記認知症の重症度を予測する認知症予測部とを備えたことを特徴とする認知症予測装置。
IPC (4件)：
G06F 16/00
, G06F 16/30
, A61B 10/00
, G16H 50/30
G06F17/30 220Z
, G06F17/30 170A
, G06F17/30 210A
, A61B10/00 H
, G16H50/30
