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J-GLOBAL ID：202103020824189643

うつ状態を推定する装置、方法及びそのためのプログラム

Inventor： 岸本 泰士郎 ,  田澤 雄基 ,  梁 國經 ,  藤田 卓仙 ,  吉村 道孝 ,  北沢 桃子 ,  三村 將
Applicant, Patent owner： 学校法人慶應義塾
Agent (1)： 大谷 寛
Gazette classification：再公表公報
Application number (International application number)：JP2019048904
Publication number (International publication number)：WO2020122227
Application date： Dec. 13, 2019
Publication date： Jun. 18, 2020
Summary：

ウェアラブルデバイスを用いてうつ状態を推定するための新たな方法を提供する。複数の被験者からの数日分の生体データをデータタイプごとに、1時間等のあらかじめ定めた時間単位のデータに変換する(S201)。次に、被験者ごと、かつ、データタイプごとに、得られたサンプルデータの分布の分位数を定める(S202)。また、被験者ごと、かつ、データタイプごとに、得られたサンプルデータの分布の標準偏差を算出する(S203)。そして、被験者ごとに、データタイプの各組合せについて、ピアソン相関係数を算出する(S204)。次いで、こうして各被験者の生体データから抽出された分位数、標準偏差及びピアソン相関係数という特徴量を入力ベクトル、各被験者についての医師等の専門家によるうつ状態の有無の評価をラベルとする教師データを用いた機械学習により、うつ状態か否かの分類問題の推定モデルを訓練する(S206)。

Claim (excerpt)：

被験者が身に付けたウェアラブルデバイスにより計測された生体データに基づいて被験者のうつ状態を推定する方法であって、 複数のデータタイプを含む生体データをデータタイプごとに、所定の時間単位の単位時間データに変換するステップと、 前記単位時間データに基づいて1又は複数の特徴量を抽出するステップと、 前記1又は複数の特徴量の少なくとも一部を入力として、あらかじめ定めた推定モデルを用いてうつ状態を推定するステップと を含み、 前記1又は複数の特徴量は、各データタイプの前記単位時間データの分位数及び複数のデータタイプの各組合せの相関係数を含むことを特徴とする方法。

IPC (5)：

A61B 10/00 ,  A61B 5/01 ,  A61B 5/16 ,  A61B 5/02 ,  G16H 50/20

FI (5)：

A61B10/00 H ,  A61B5/01 100 ,  A61B5/16 130 ,  A61B5/02 F ,  G16H50/20

F-Term (14)：

4C017AA02 ,  4C017AA10 ,  4C017AA16 ,  4C017AB02 ,  4C017BC11 ,  4C017EE15 ,  4C038PP05 ,  4C038PS00 ,  4C117XA01 ,  4C117XB01 ,  4C117XC13 ,  4C117XE03 ,  4C117XE23 ,  5L099AA04