JP7756926B2 - 情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システムに関する。

歩行動作に基づいて認知機能を評価することが行われている（特許文献１参照）。

特開２０２１－０３００５０号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法では被験者に歩行させなくてはならない。

本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、容易に認知機能を評価することのできる技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、情報処理システムであって、ＰＨＲデータを取得するＰＨＲデータ取得部と、前記ＰＨＲデータを改善するための介入情報を記憶する介入情報記憶部と、ユーザの認知機能を評価するための評価情報を取得する評価情報取得部と、前記評価情報に基づく評価値が第１の閾値以下である場合に、前記ＰＨＲデータのうち前記ＰＨＲデータの種別のうち第２の閾値以下であるものを特定するＰＨＲ特定部と、特定した前記ＰＨＲデータに対応する前記介入情報を取得してユーザ端末に送信する介入情報送信部と、を備えることを特徴とする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、容易に認知機能を評価することができる

本実施形態の認知機能評価システムの全体構成例を示す図である。

管理サーバ２０及びユーザ端末１０を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

ユーザ端末１０のソフトウェア構成例を示す図である。

管理サーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。

認知機能のテスト時に表示される画面の一例を示す図である。

本願実施形態の認知機能評価システムの動作について説明する図である。

発明の概要

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成を備える。

［項目１］ＰＨＲデータを取得するＰＨＲデータ取得部と、
前記ＰＨＲデータを改善するための介入情報を記憶する介入情報記憶部と、
ユーザの認知機能を評価するための評価情報を取得する評価情報取得部と、
前記評価情報に基づく評価値が第１の閾値以下である場合に、前記ＰＨＲデータのうち前記ＰＨＲデータの種別のうち第２の閾値以下であるものを特定するＰＨＲ特定部と、
特定した前記ＰＨＲデータに対応する前記介入情報を取得してユーザ端末に送信する介入情報送信部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。

［項目２］項目１に記載の情報処理システムであって、
前記ユーザが装着する、前記ユーザの注視点を検出可能なヘッドマウントディスプレイと通信可能に接続され、
前記評価情報取得部は、前記ユーザに対する指示とともに、前記ヘッドマウントディスプレイに画像データを表示し、前記画像データ上の前記注視点を前記ヘッドマウントディスプレイから取得し、前記注視点に応じて前記認知機能を評価すること、
を特徴とする情報処理システム。

［項目３］項目１又は２に記載の情報処理システムであって、
前記ＰＨＲデータを入力データとし前記評価値を教師データとした機械学習により作成された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
取得した前記ＰＨＲデータを前記学習モデルに与えて前記評価値を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
システムの概要

以下、本発明の一実施形態に係る認知機能評価システムについて説明する。本実施形態の認知機能評価システムは、認知症を診断使用とするものではなく、認知機能の状態を把握しようとするものである。

現状のＨＤＳ－ＲやＭＭＳＥといった１次スクリニーング検査として利用される検査手法は、認知症の発症有無を診断するツールとして利用されている。一方で、認知症については認知症としての診断がなされたとしても明確な回復手段が確立されていないというのが現状である。また、認知症の前段である軽度認知障害（ＭＣＩ）の時点で状態を検知することで、概ね３０％程度は健常な状態へ回復が可能と言われている。

認知症に関しては、早期介入、早期発見を行うことが重要であることが認識されているが、治療法が明確でない認知症か否かを診断することより、認知症の前段であるＭＣＩに特化し、その進行状態を健常な状態から把握する、早期介入を行う必要であると言える。

本実施形態の認知機能評価システムでは、ＶＲ機器を用いて認知機能の状態を容易に把握し、これにより健常な状態から早期介入を行うことを可能とする。

図１は、本実施形態の認知機能評価システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の認知機能評価システムは、管理サーバ２０を含んで構成される。管理サーバ２０は、ユーザ端末１０と通信ネットワークを介して通信可能に接続される。通信ネットワークは、たとえばインターネットであり、公衆電話回線網や携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。

ユーザ端末１０は、ユーザが操作する、たとえば、スマートウォッチやスマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどのコンピュータである。

ＨＭＤ１１は、ＶＲ機器であるヘッドマウントディスプレイである。ＨＭＤ１１は、画像（３次元画像であってもよいし、２次元画像であってもよい。また、動画像であってもよい。）を表示する。ＨＭＤ１１はまた、視線検出機能を備えており、ユーザが画像上のどこを見ているか（注視点）を取得することができる。

ＨＭＤ１１を使用することにより、自動的に暗室空間を作り出すことができる。また、ＨＭＤ１１を使用することにより、目線を検知するセンサーと眼球との物理的距離を狭めることができ、モニター型、タブレット型により視線追跡を行うための筐体を使用する際に比べて、高精度な眼球運動の追跡データ取得を行うことができる。

また、ＨＭＤ１１を使用することにより、モニター型、タブレット型により視線追跡を行うための筐体を使用する際に比べて、部屋の明るさ、筐体と利用者の顔までの距離、テスト時間中の顔の位置固定等が必要ではなくなる。

また、本実施形態の認知機能評価システムによれば、ユーザがＨＭＤ１１を覗き込むだけで、簡便かつ低コスト、客観的、定量的、非言語依存で認知機能の評価を行うことが可能となる。

ユーザ端末１０は、ＨＭＤ１１を制御する。ユーザ端末１０は、ＨＭＤ１１に画像を表示させるとともに、ＨＭＤ１１において入力された又は検出されたデータをＨＭＤ１１から取得することができる。ＨＭＤ１１は、コントローラ（不図示）と連動するようにしてもよく、コントローラからの入力を直接又はＨＭＤ１１経由でユーザ端末１０が受け付けることができる。

管理サーバ２０は、認知機能の評価を行うコンピュータである。管理サーバ２０は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。

［コンピュータ］図２は、管理サーバ２０及びユーザ端末１０を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。コンピュータは、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワークに接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。後述するユーザ端末１０及び管理サーバ２０が備える各機能部は、ユーザ端末１０及び管理サーバ２０において、ＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、後述するユーザ端末１０及び管理サーバ２０が備える各記憶部は、ユーザ端末１０及び管理サーバ２０において、メモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

［ユーザ端末１０］図３は、ユーザ端末１０のソフトウェア構成例を示す図である。ユーザ端末１０は、ＰＨＲデータ取得部１２１、ＰＨＲデータ送信部１２２、テスト表示部１２３、注視点取得部１２４、回答入力部１２５、回答送信部１２６、介入情報出力部１２７、認知機能予測出力部１２８、ＰＨＲ記憶部１３１を備える。

ＰＨＲデータ取得部１２１は、ユーザのＰＨＲ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈｅａｌｔｈ Ｒｅｃｏｒｄ）データを取得する。ＰＨＲデータには、身体活動（運動量、歩数等）、体重、心拍（脈拍）、ストレス、血圧、睡眠時間、摂取した栄養、アルコール量、糖尿病等の持病などが含まれうる。ユーザ端末１０は、例えば、３軸加速度センサや気圧計などを備えることができ、これらを用いてＰＨＲデータ取得部１２１は、ユーザ端末１０の移動量をユーザの移動量として把握し、身体活動データを取得することができる。また、ＰＨＲデータ取得部１２１は、この身体活動データを解析してユーザが睡眠しているか否かを定期的に検出し、睡眠している時間を合計して睡眠時間を計測することができる。また、ユーザ端末１０は、心拍／脈拍センサを備えるようにし、このセンサを用いてＰＨＲデータ取得部１２１は、心拍（脈拍）データを取得することができ、また心拍（脈拍）データを解析することによりユーザのストレス状態や睡眠等を評価することもできる。また、ユーザ端末１０は、血圧センサを備えるようにして、ＰＨＲデータ取得部１２１はこのセンサを用いてユーザの血圧を測定するようにしてもよい。また、ＰＨＲデータ取得部１２１は、血圧計から血圧データを取得するようにしてもよい。また、ＰＨＲデータ取得部１２１は、ユーザに対してアンケートを行い、アルコールの摂取量や喫煙量などのＰＨＲデータの入力を受け付けるようにしてもよい。ＰＨＲデータ取得部１２１は、取得したＰＨＲデータをＰＨＲ記憶部１３１に登録する。

ＰＨＲ記憶部１３１は、ＰＨＲデータを記憶する。ＰＨＲ記憶部１３１は、例えば、スマートフォンの機能として備えられているものであってもよい。ＰＨＲ記憶部１３１は、ユーザを示すユーザＩＤに対応付けて、ＰＨＲデータを計測又は計算した日時と、ＰＨＲデータの種別（運動量、歩数、体重、心拍、脈拍、ストレス、血圧、睡眠時間、栄養素、アルコール量、糖尿病など）と、ＰＨＲデータとを記憶することができる。

ＰＨＲデータ送信部１２２は、ＰＨＲデータを管理サーバ２０に送信する。ＰＨＲデータ送信部１２２は、ＰＨＲ記憶部１３１に記憶されているＰＨＲデータを定期的に送信するようにしてもよいし、ＰＨＲデータ取得部１２１がＰＨＲデータを取得する都度送信するようにしてもよい。

テスト表示部１２３は、ユーザの認知機能を評価するためのテスト問題を表示する。テスト問題は、管理サーバ２０から提供される。本実施形態では、テスト問題は、ユーザに対する指示を示す文字列又は音声データと、画像データとが含まれることを想定している。テスト表示部１２３は、ＨＭＤ１１に画像データを表示するとともに、ユーザに対する指示を表示又は音声出力することができる。

注視点取得部１２４は、ＨＭＤ１１からユーザの注視点（ユーザが見ている画像上の位置）を取得する。

回答入力部１２５は、テストに係る質問に対するユーザの回答を取得する。回答入力部１２５は、注視点取得部１２４が取得する注視点を回答として受け付けることもできるし、ユーザ端末１０が備えるタッチパネルやキーボード等の入力装置からユーザへのアンケートの回答を受け付けることもできる。

回答送信部１２６は、回答を管理サーバ２０に送信する。回答には、注視点が含まれる。ユーザにアンケートを行った場合には、アンケートへの入力データを回答煮含めることもできる。

介入情報出力部１２７は、ＰＨＲデータに関連するアドバイス（介入情報）を出力する。介入情報は管理サーバ２０から提供される。介入情報には、認知機能の改善に役立つ診断及び予防に関する情報が含まれうる。介入情報は、例えば、医療従事者により提供されうる。

認知機能予測出力部１２８は、ＰＨＲデータに基づくユーザの認知機能の予測評価値を出力する。認知機能の予測評価値は、管理サーバ２０から提供される。例えば、ＰＨＲデータ送信部１２２が送信したＰＨＲデータに応じて管理サーバ２０から認知機能の予測評価値が応答され、認知機能予測出力部１２８は、この認知機能の予測評価値を表示することができる。また、認知機能予測出力部１２８は、認知機能の予測評価値の変化値（例えば、ユーザ端末１０が予測評価値の履歴を記録する予測評価履歴記憶部を備えるようにし、取得した予測評価値が、直近の予測評価値や過去の所定期間の予測評価値の平均値等の集計値から所定値以上下がっている場合に、ユーザに対してアラートを出力するようにすることもできる。このアラートにより、ユーザは認知機能の評価テストを受けて状態を確認しようとする動機づけがなされうる。また、このアラートにより、ユーザは介入情報を確認して認知機能の低下対策をしようとする動機づけもなされうる。なお、アラートの出力時に、介入情報のリクエストを管理サーバ２０に送信するようにしてもよい。

［管理サーバ２０］ 図４は、管理サーバ２０のソフトウェア構成例を示す図である。管理サーバ２０は、ＰＨＲデータ取得部２１１、テスト送信部２１２、回答取得部２１３、認知機能評価部２１４、学習処理部２１５、介入情報取得部２１６、介入情報送信部２１７、認知機能予測部２１８、ＰＨＲ記憶部２３１、テスト記憶部２３２、介入情報記憶部２３３、学習モデル記憶部２３４を備える。

ＰＨＲデータ取得部２１１は、ユーザのＰＨＲデータを取得する。ＰＨＲデータ取得部２１１は、ユーザ端末１０からＰＨＲデータを受信する。ＰＨＲデータ取得部２１１は、例えば、ユーザがＰＨＲデータを管理しているコンピュータにアクセスしてＰＨＲデータを取得するように構成することもできる。ＰＨＲデータ取得部２１１は、取得したＰＨＲデータをＰＨＲ記憶部２３１に登録することができる。

ＰＨＲ記憶部２３１は、ＰＨＲデータを記憶する。ＰＨＲ記憶部２３１の構成は、ユーザ端末１０が備えるＰＨＲ記憶部１３１と同一とすることができるが、その他の項目を加えるようにしてもよい。

テスト記憶部２３２は、認知機能を評価するためのテストを実施するための情報（テスト情報）を記憶する。テスト情報は、テストを特定するテストＩＤに対応付けて、設問及び画像を含むことができる。本実施形態では、テストでは、説明を表示するとともに、画像を見せて、ユーザが画像のどこを見ているかを検出した注視点に応じて認知機能の評価を行うことを想定している。なお、テスト情報には、問題画像と回答画像とを含めるようにすることもできる。

図５は、認知機能のテスト時に表示される画面の一例を示す図である。例えば、「記憶力問題」では、図５に示すように、設問３１をテキストデータとして表示するとともに、記憶するべき図形（正解図形）を表示する問題画像３２を表示することができる。例えば、図５に示す「記憶力問題」、「注意力問題」、「空間認知力問題」、「計算問題」などのそれぞれについてテスト情報を登録することができる。これらの設問３１や問題画像３２（正解画像及び間違い画像）をテスト情報に含めることができる。また、同一のテストＩＤを含むテスト情報を複数登録することができる。

テスト送信部２１２は、テスト情報をユーザ端末１０に送信する。テスト送信部２１２は、特定のテストＩＤを含むテスト情報を全て同時に又は順次、テスト記憶部２３１から読み出してユーザ端末１０に送信することができる。テスト情報に応じて、図５に示すような画面がＨＭＤ１１に表示されることになる。

回答取得部２１３は、テストに対するユーザからの回答を受信する。本実施形態では、回答にはＨＭＤ１１で測定された注視点が含まることを想定している。また、回答には、ユーザ端末１０のタッチパネルやキーボードなどの入力装置により入力されたデータが含まれていてもよい。

認知機能評価部２１４は、回答に応じてユーザの認知機能を評価する。認知機能評価部２１４は、例えば、図５に示す「記憶力問題」のような画面において、設問３１及び問題画像３２（正解画像３２）を表示し、その後、正解画像３２と間違い画像とを含む回答画像（不図示）を表示し、回答画像中に正解画像の領域に注視点が存在する時間を計測し、所定時間以上正解画像上に注視点が存在していた場合に、正解したと判定することができる。

また、認知機能評価部２１４は、図５の「注意力問題」の画面においても、テキストデータの設問３１と、正解画像３２１及び間違い画像３２２とを含む問題画像３２を表示し、正解画像３２１の上に注視点が存在した時間に応じて正解、不正解を判定することができる。

そして、認知機能評価部２１４は、全ての回答に応じてユーザの認知機能を評価することができる。例えば、各設問に正解した割合（正解率）に応じて認知機能を評価することができる。

認知機能評価部２１４は、評価値をユーザ端末１０に送信することができる。

学習処理部２１５は、認知機能の評価値と、ＰＨＲデータとの相関を解析することができる。学習処理部２１５は、例えば、ＰＨＲデータを入力データとし、認知機能の評価値を教師データとして機械学習を行い、学習モデルを作成することができる。学習処理部２１５が作成した学習モデルは、学習モデル記憶部２３４に登録することができる。また、学習処理部２１５は、学習モデル記憶部２３４に記憶されている学習モデルを新たなＰＨＲデータを用いて学習させて更新することもできる。

学習モデル記憶部２３４は、学習モデルを記憶する。本実施形態では、複数のユーザのＰＨＲデータを学習して１つの学習モデルを作成し、学習モデル記憶部２３４に登録することを想定するが、ユーザごとのＰＨＲデータを学習して、ユーザごとに学習モデルを作成して学習モデル記憶部２３４に登録することもできる。

介入情報記憶部２３３は、介入情報を記憶する。介入情報記憶部２３３は、ＰＨＲデータの種別に対応付けて介入情報を記憶することができる。

介入情報取得部２１６は、介入情報を取得する。介入情報取得部２１６は、介入情報記憶部２３３に該当する種別の介入情報が登録されている場合には、介入情報記憶部２３３から介入情報を取得することができる。介入情報記憶部２３３に該当する種別の介入情報が登録されていない場合、介入情報取得部２１６は、医療従事者から介入情報の入力を受け付けるようにしてもよい。介入情報取得部２１６は、例えば、ＰＨＲデータと認知機能の評価値とを医療従事者の端末（不図示）に送信し、当該端末に入力された介入情報を取得するようにすることができる。介入情報取得部２１６は、取得した介入情報を介入情報記憶部２３３に登録することができる。

介入情報送信部２１７は、介入情報をユーザ端末１０に送信する。介入情報送信部２１７は、例えば、ＰＨＲデータが所定の閾値以下（又は閾値以上）である場合に、介入情報をユーザ端末１０に送信することができる。閾値は、例えば、一般的な健康診断や人間ドックに用いられている異常なしの値範囲を採用することができる。

なお、介入情報送信部２１７が認知機能評価部２１４による評価値を送信するようにしてもよい。

認知機能予測部２１８は、ＰＨＲデータに基づいて認知機能の予測評価値を求める。認知機能予測部２１８は、学習モデルにＰＨＲデータを与えることにより認知機能の予測評価値を求めることができる。認知機能予測部２１８は、予測評価値をユーザ端末１０に送信することができる。認知機能予測部２１８は、例えば、ＰＨＲデータをユーザ端末１０から取得するたびに予測評価値を求めるようにすることができる。

［動作］ 図６は、本願実施形態の認知機能評価システムの動作について説明する図である。

管理サーバ２０は、ユーザ端末１０からＰＨＲデータを受信し（Ｓ３０１）、設問や問題画像を含むテスト情報をユーザ端末１０に送信し（Ｓ３０２）、注視点を含むテストの回答をユーザ端末１０から受信し（Ｓ３０３）、受信した回答に応じてユーザの認知機能を評価してユーザ端末１０に送信する（Ｓ３０４）。

認知機能の評価値が所定の閾値未満である場合（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、管理サーバ２０は、平均よりも低いＰＨＲデータの種別を特定し（Ｓ３０６）、特定した種別に対応する介入情報が登録されていない場合には（Ｓ３０７：ＮＯ）、医療従事者の端末にＰＨＲデータ及び認知機能の評価値を送信して（Ｓ３０８）、医療従事者から入力された介入情報を取得する（Ｓ３０９）。管理サーバ２０は、介入情報をユーザ端末１０に送信する（Ｓ３１０）。

以上のようにして、本実施形態の認知機能評価システムによれば、認知機能低下の予防となるＰＨＲデータへの介入を行うことができる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

例えば、本実施形態では、問題画像を見ていた注視点に基づいて認知機能の評価を行うものとしたが、その他の手法を用いて認知機能を評価することもできる。例えば、ＨＭＤ１１を用いて問題回答時におけるユーザの瞳孔のサイズと眼球運動とを観測し、ユーザの瞳孔の拡大縮小とマイクロサッケード運動とに基づいてユーザの認知機能を評価することができる。なお、瞳孔の拡大縮小及びマイクロサッケード運動に基づく認知機能の評価手法については、公知の手法を用いることができる。

また、ユーザの認証に虹彩認証を用いるようにしてもよい。この場合、ＨＭＤ１１において虹彩を撮影して、撮影した虹彩画像に基づいて一般的な虹彩認証の手法により認証を行うことができる。また、この場合に、ユーザごとのキャリブレーションデータを記憶するキャリブレーション記憶部を管理サーバ２０に備えさせ、毎回のキャリブレーションを行うことなく、記憶されているデータに基づいてＨＭＤ１１のキャリブレーションを行うようにすることができる。また、虹彩の撮影画像に基づいて、ＨＭＤ１１の装着具合のズレを検出し、キャリブレーションを自動調整（例えば、注視点のオフセット等の設定）を行うようにすることができる。

また、ユーザの認証に顔認識を用いるようにしてもよい。この場合、ＨＭＤ１１においてユーザの顔画像を撮影して、顔画像に基づいて一般的な顔認識の手法により認証を行うようにすることができる。また、この場合にも、ユーザごとのキャリブレーションデータを記憶するキャリブレーション記憶部を管理サーバ２０に備えさせ、毎回のキャリブレーションを行うことなく、記憶されているデータに基づいてＨＭＤ１１のキャリブレーションを行うようにすることができる。また、顔画像に基づいて、ＨＭＤ１１の装着具合のズレを検出し、キャリブレーションを自動調整（例えば、注視点のオフセット等の設定）を行うようにすることもできる。

また、本実施形態では、問題画像を表示して問題画像上の注視点を測定するとのみ記載したが、問題画像は３次元画像であってもよい。すなわち、３次元空間内でテスト問題を出題し、ＨＭＤ１１により３次元空間内での注視点を検出して、例えば、記憶問題として、店内を動いてどんな商品が陳列されていたかを回答させ、また、店内に居る人同士の会話の内容を回答させたりすることができる。この場合に、正解の回答の数（店内に陳列されていた商品と一致する商品を選択できた数や、会話に含まれていた単語を選択できた数など）をカウントして、正解率に応じて

また、ＨＭＤ１１によりユーザの視線を検出して、正解画像を見つめるまでの時間（注視点が正解画像上に到達するまでの時間）や、正解画像を見つめるまでの軌跡（注視点の移動軌跡）などに応じて、上述した各種能力の評価を行うこともできる。ここで、３次元空間での注視点を検知し、ユーザが注視した点の奥行きを判断して診断するようにすることもできる。例えば、正解画像を見つめるまでの時間が短いほど高くなるように認知機能を評価することができる。また、例えば、正解画像が表示されてから、ユーザの注視点が正解画像の領域内に到達して領域内に所定時間以上留まるようになるまでの注視点の移動軌跡の長さが短いほど高くなるように認知機能を評価することができる。また３次元空間での注視点（ｘ、ｙ、ｚ座標）を検出して、注視した点に正解のオブジェクトが存在しているか否か（すなわち、正解のオブジェクトが存在する方向に漠然と顔を向けただけではなく、正解のオブジェクトに焦点を合わせたか否か）に応じて、認知できたか否かを判定することができる。

また、例えば、２次元または３次元の空間内に回答（絵でも文字でもよい）を配置し、ユーザの視線及び注視点を検出し、利用者が注視していた位置に配置されている回答を検出するようにすることができる。

また、画面や音での指示・刺激に対して瞳孔径の変化を計測し、瞳孔系に基づいて認知機能の評価を行うこともできる。

１０ ユーザ端末
１１ ＨＭＤ
２０ 管理サーバ
１２１ ＰＨＲデータ取得部
１２２ ＰＨＲデータ送信部
１２３ テスト表示部
１２４ 注視点取得部
１２５ 回答入力部
１２６ 回答送信部
１２７ 介入情報出力部
１２８ 認知機能予測出力部
１３１ ＰＨＲ記憶部
２１１ ＰＨＲデータ取得部
２１２ テスト送信部
２１３ 回答取得部
２１４ 認知機能評価部
２１５ 学習処理部
２１６ 介入情報取得部
２１７ 介入情報送信部
２１８ 認知機能予測部
２３１ ＰＨＲ記憶部
２３２ テスト記憶部
２３３ 介入情報記憶部
２３４ 学習モデル記憶部

Claims (9)

1. ユーザの認知機能を評価するための評価情報を取得する評価情報取得部と、
   複数のＰＨＲデータの種類のそれぞれに対応付けて、前記認知機能を改善するための介入情報を記憶する介入情報記憶部と、
   前記評価情報に基づく評価値が第１の閾値以下である場合に、前記ＰＨＲデータのうち第２の閾値以下であるものを特定するＰＨＲ特定部と、
   特定した前記ＰＨＲデータの種類に対応する前記介入情報を取得する介入情報取得部と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記ユーザが装着する、前記ユーザの注視点を検出可能なヘッドマウントディスプレイと通信可能に接続され、
   前記評価情報取得部は、前記ユーザに対する指示とともに、前記ヘッドマウントディスプレイに画像データを表示し、前記画像データ上の前記注視点を前記ヘッドマウントディスプレイから取得し、前記注視点に応じて前記認知機能を評価すること、
   を特徴とする情報処理システム。
3. 請求項１又は２に記載の情報処理システムであって、
   前記ＰＨＲデータを入力データとし前記評価値を教師データとした機械学習により作成された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
   取得した前記ＰＨＲデータを前記学習モデルに与えて前記評価値を予測する予測部と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   ＰＨＲデータ取得部を備え、
   前記ＰＨＲデータは、運動量や歩数を含む身体活動、体重、心拍、脈拍、ストレス、血圧、睡眠時間、栄養素、アルコール量、糖尿病を含む持病に関するデータを含むこと、
   を特徴とする情報処理システム。
5. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記評価情報取得部は、前記ユーザによる問題への回答に応じて認知機能を評価すること、
   を特徴とする情報処理システム。
6. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記評価情報取得部は、前記ユーザの注視点に基づく回答に応じて認知機能を評価すること、
   を特徴とする情報処理システム。
7. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   ヘッドマウントディスプレイが、虹彩認証機能を備え、前記虹彩認証機能により前記ユーザを識別すること、
   を特徴とする情報処理システム。
8. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   ヘッドマウントディスプレイが、虹彩認証の結果に応じて、キャリブレーションデータを用いてキャリブレーションを行うこと、
   を特徴とする情報処理システム。
9. ユーザの認知機能を評価するための評価情報を取得するステップと、
   複数のＰＨＲデータの種類のそれぞれに対応付けて、前記認知機能を改善するための介入情報を記憶する介入情報記憶部と、
   前記評価情報に基づく評価値が第１の閾値以下である場合に、前記ＰＨＲデータのうち第２の閾値以下であるものを特定するステップと、
   特定した前記ＰＨＲデータの種類に対応する前記介入情報を取得するステップと、
   をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。