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特開2024-108019評価装置、評価方法、生成方法、評価システム、および評価プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024108019
(43)【公開日】2024-08-09
(54)【発明の名称】評価装置、評価方法、生成方法、評価システム、および評価プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20240802BHJP
G16H 50/20 20180101ALI20240802BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 320
G16H50/20
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023012266
(22)【出願日】2023-01-30
(71)【出願人】
【識別番号】000106324
【氏名又は名称】サンスター株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】前田 真理子
(72)【発明者】
【氏名】林 眞由
(72)【発明者】
【氏名】金田 健
(72)【発明者】
【氏名】平野 浩彦
(72)【発明者】
【氏名】岩崎 正則
【テーマコード（参考）】
4C038
5L099
【Ｆターム（参考）】
4C038VA04
4C038VB05
4C038VB07
5L099AA04
(57)【要約】
【課題】対象者の総合的な口腔機能を示し、かつ、その意味を理解しやすい指標値を算出する。
【解決手段】評価装置（１）は、対象者の口腔機能データと身体機能データとを取得するデータ取得部（１０１）と、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデル（１１１）と、対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部（１０３）と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】評価装置（１）は、対象者の口腔機能データと身体機能データとを取得するデータ取得部（１０１）と、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデル（１１１）と、対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部（１０３）と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得部と、
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得部が取得する前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部と、を備える評価装置。
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得部が取得する前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部と、を備える評価装置。
【請求項2】
前記口腔機能データには、前記対象者の残存歯数を示すデータ、前記対象者が所定期間に所定の音節を発音できた回数を示すデータ、およびオーラルフレイルに関する設問に対する前記対象者の回答内容を示すデータの少なくとも何れかが含まれており、
前記身体機能データには、身体機能に関する設問に対する前記対象者の回答内容を示すデータが少なくとも含まれている、請求項１に記載の評価装置。
前記身体機能データには、身体機能に関する設問に対する前記対象者の回答内容を示すデータが少なくとも含まれている、請求項１に記載の評価装置。
【請求項3】
前記予測モデルは、前記口腔機能データおよび前記身体機能データから生成された複数の説明変数から前記口腔機能年齢を算出する重回帰モデルに下記の値を加算したモデルであり、
｛ＣＡ－（ＣＡの平均値）｝｛１－ｒ×（σＢＡ／σＣＡ）｝
前記ＣＡは実年齢、前記ｒは前記重回帰モデルで予測した予測年齢とＣＡの相関係数、前記σＢＡは前記予測年齢の標準偏差、前記σＣＡは前記実年齢の標準偏差である、請求項１または２に記載の評価装置。
｛ＣＡ－（ＣＡの平均値）｝｛１－ｒ×（σＢＡ／σＣＡ）｝
前記ＣＡは実年齢、前記ｒは前記重回帰モデルで予測した予測年齢とＣＡの相関係数、前記σＢＡは前記予測年齢の標準偏差、前記σＣＡは前記実年齢の標準偏差である、請求項１または２に記載の評価装置。
【請求項4】
前記データ取得部が取得する前記口腔機能データおよび前記身体機能データと、前記対象者の実年齢との対応関係を示す教師データを生成する教師データ生成部を備える、請求項１または２に記載の評価装置。
【請求項5】
前記教師データを用いて前記予測モデルを更新する学習部を備える、請求項４に記載の評価装置。
【請求項6】
前記口腔機能年齢算出部が算出する口腔機能年齢と前記対象者の実年齢との差を出力装置に出力させる出力制御部を備える、請求項１または２に記載の評価装置。
【請求項7】
１または複数の装置により実行される口腔機能の評価方法であって、
対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得ステップと、
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得ステップで取得された前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出ステップと、を含む口腔機能の評価方法。
対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得ステップと、
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得ステップで取得された前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出ステップと、を含む口腔機能の評価方法。
【請求項8】
１または複数の装置により実行される予測モデルの生成方法であって、
複数の被験者の口腔機能に関する口腔機能データおよび当該被験者の身体機能に関する身体機能データと当該被験者の実年齢との関係を示す教師データを取得するデータ取得ステップと、
前記教師データを用いて、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、当該対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成ステップと、を含む予測モデルの生成方法。
複数の被験者の口腔機能に関する口腔機能データおよび当該被験者の身体機能に関する身体機能データと当該被験者の実年齢との関係を示す教師データを取得するデータ取得ステップと、
前記教師データを用いて、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、当該対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成ステップと、を含む予測モデルの生成方法。
【請求項9】
対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとの入力を受け付ける端末装置と、
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記端末装置が入力を受け付けた前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する評価装置と、を含む評価システム。
前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記端末装置が入力を受け付けた前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する評価装置と、を含む評価システム。
【請求項10】
請求項１に記載の評価装置としてコンピュータを機能させるための評価プログラムであって、前記データ取得部および前記口腔機能年齢算出部としてコンピュータを機能させるための評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、口腔機能を評価するための評価装置等に関する。
【背景技術】
【0002】
健康な人が加齢により要介護となる場合、健康な状態から要介護の状態に至るまでの期間にフレイルと呼ばれる身体の虚弱状態になるといわれている。また、フレイルは口腔機能が低下したオーラルフレイルという状態から始まるとされる。オーラルフレイルの状態となっているのに口腔機能を改善するための措置をとらずに放置してしまうと、口腔機能の低下がさらに進み、それに伴って口腔以外の身体の機能も低下して、フレイル、更には要介護の状態に至る可能性が高まるといわれている。
【0003】
オーラルフレイルを含めてフレイルの状態は可逆的であり、適切な措置をとることにより健康な状態に戻すことが可能である。このため、健康な生活を長く続けるためには、口腔機能を評価し、現状を認識したうえで、オーラルフレイルになることを予防する、または、オーラルフレイルの状態となっている場合にはその対処をすることが重要である。
【0004】
口腔機能を評価する方法としては、例えば下記の特許文献１に記載されている方法が挙げられる。具体的には、特許文献１には、唾液を嚥下する際の喉の動きを評価する反復唾液嚥下テストや、音節を発音するときの唇の動きを評価するオーラルディアドコキネシス（ＯＤＫ：Oral diadochokinesis）を容易に行えるようにする口腔機能評価装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００８－２８９７３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、上述のような従来技術は、唾液を嚥下する機能や唇を動かす機能という口腔機能の一部について評価するだけであり、口腔機能を総合的に評価するものではない。また、上述のような従来技術では嚥下回数や発音回数が評価結果となるが、そのような回数は一般の人にはなじみが薄く、評価結果がどのような意味を持つのかが分かりにくいという点で改善の余地がある。
【0007】
本発明の一態様は、対象者の総合的な口腔機能を示し、かつ、その意味を理解しやすい指標値を算出することが可能な評価装置等を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る評価装置は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得部と、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得部が取得する前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部と、を備える。
【0009】
また、本発明の一態様に係る評価方法は、上記の課題を解決するために、１または複数の装置により実行される口腔機能の評価方法であって、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得ステップと、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得ステップで取得された前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出ステップと、を含む。
【0010】
また、本発明の一態様に係る生成方法は、上記の課題を解決するために、１または複数の装置により実行される予測モデルの生成方法であって、複数の被験者の口腔機能に関する口腔機能データおよび当該被験者の身体機能に関する身体機能データと当該被験者の実年齢との関係を示す教師データを取得するデータ取得ステップと、前記教師データを用いて、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、当該対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成ステップと、を含む。
【0011】
また、本発明の一態様に係る評価システムは、上記の課題を解決するために、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとの入力を受け付ける端末装置と、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記端末装置が入力を受け付けた前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する評価装置と、を含む。
【発明の効果】
【0012】
本発明の一態様によれば、対象者の総合的な口腔機能を年齢という形で、対象者の実年齢における一般的な口腔機能レベルからの比較を示し、その意味を理解しやすい指標値として算出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の一実施形態に係る評価装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図2】上記評価装置を含む評価システムの構成例を示す図である。
【図3】上記評価システムに含まれる端末装置に表示させる画面の例を示す図である。
【図4】予測モデルを生成する処理の一例を示すフローチャートである。
【図5】口腔機能年齢の算出結果の表示画面例を示す図である。
【図6】口腔機能年齢を算出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図7】上記評価システムの他の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
〔システム構成〕
本発明の一実施形態に係る口腔機能年齢の評価システム５の構成を図２に基づいて説明する。図２は、評価システム５の構成例を示す図である。評価システム５は、対象者の口腔機能を評価する機能を備えたシステムであり、図示のように、評価装置１と端末装置３を含む。評価装置１と端末装置３は、ネットワークを介して相互に通信することができる。なお、ネットワークは評価装置１と端末装置３とが通信できるようなものであればよい。
本発明の一実施形態に係る口腔機能年齢の評価システム５の構成を図２に基づいて説明する。図２は、評価システム５の構成例を示す図である。評価システム５は、対象者の口腔機能を評価する機能を備えたシステムであり、図示のように、評価装置１と端末装置３を含む。評価装置１と端末装置３は、ネットワークを介して相互に通信することができる。なお、ネットワークは評価装置１と端末装置３とが通信できるようなものであればよい。
【0015】
評価装置１は、対象者の口腔機能を評価する指標値として口腔機能年齢を算出する。口腔機能年齢は、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示している。詳細は後述するが、評価装置１は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを用いて、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルにより口腔機能年齢を算出する。なお、口腔機能データは、加齢に伴う口腔機能の低下の度合いを示すデータであるともいえる。また、身体機能データは、加齢に伴う筋力の低下の度合いを示すデータであるともいえる。
【0016】
端末装置３は、口腔機能年齢の算出に必要な各種データの入力を受け付ける入力装置として機能する。上述のように、口腔機能年齢の算出に必要なデータには、口腔機能データと身体機能データが含まれている。端末装置３に入力されたこれらのデータはネットワークを介して評価装置１に送信される。なお、端末装置３に入力されたデータを評価装置１に送信する方法は任意であり、例えばネットワークを介さずに送信する等の方法を採用してもよい。
【0017】
そして、評価装置１は、受信したデータを用いて口腔機能年齢を算出し、算出した口腔機能年齢を、ネットワークを介して端末装置３に送信し、端末装置３は受信した口腔機能年齢を表示する。つまり、端末装置３は、評価装置１により算出された口腔機能年齢を出力する出力装置としても機能する。図２の例では、端末装置３の表示部に「あなたのお口年齢は６４歳です」との文章が表示されており、この文章に含まれる「６４歳」が評価装置１により算出された口腔機能年齢である。
【0018】
以上のように、本実施形態の評価システム５は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとの入力を受け付ける端末装置３と、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、端末装置３が入力を受け付けた口腔機能データおよび身体機能データとを用いて算出する評価装置１と、を含む。
【0019】
また、本実施形態の端末装置３は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとの入力を受け付ける処理と、入力を受け付けた口腔機能データおよび身体機能データと、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルとを用いて算出された口腔機能年齢を出力する処理と、を実行する。
【0020】
対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢は、その値の意味が誰にでも容易に理解できる。ただし、口腔機能データのみから、対象者の総合的な口腔機能を示す口腔機能年齢を算出することは難しかった。そこで、本発明の発明者らは検討を重ね、口腔機能データのみではなく、身体機能データも用いて口腔機能年齢を算出することによって、実年齢との相関性がより高い、妥当な口腔機能年齢を算出できることを突き止めた。
【0021】
よって、口腔機能データのみではなく、身体機能データも用いて口腔機能年齢を算出する評価システム５によれば、対象者の総合的な口腔機能を年齢という形で分かりやすく示し、妥当性が高く、かつ、対象者の実年齢における一般的な口腔機能レベルからの比較を示すためその意味を理解しやすい指標値として口腔機能年齢を算出することが可能になるという効果を奏する。また、評価装置１および端末装置３によれば、評価システム５と同様の効果を奏する。例えば、口腔機能年齢が２０代や３０代であれば何でも不自由なく食べることができると理解でき、口腔機能年齢が８０代以上であれば固いもの等は食べにくいと理解することができる。
【0022】
なお、図２には、端末装置３がタブレット型の端末装置である例を示しているが、端末装置３は上述のような機能を備えたものであればよく、タブレット型のものに限られない。例えば、端末装置３としてパーソナルコンピュータ等を適用することもできるし、ゲーム機等の他の機能を主とする装置を端末装置３として適用することもできる。評価装置１についても同様であり、図示の例に限られない。また、端末装置３に評価装置１の機能を持たせてもよい。この場合、端末装置３単体で口腔機能年齢を算出することができる。
【0023】
〔評価装置の構成〕
評価装置１のより詳細な構成を図１に基づいて説明する。図１は、評価装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、評価装置１は、評価装置１の各部を統括して制御する制御部１０と、評価装置１が使用する各種データを記憶する記憶部１１と、評価装置１が他の装置と通信するための通信部１２を備えている。通信部１２は、端末装置３との通信に用いられる。また、図示していないが、評価装置１は、評価装置１に対する各種データの入力を受け付ける入力部および評価装置１が各種データを出力するための出力部を備えていてもよい。
評価装置１のより詳細な構成を図１に基づいて説明する。図１は、評価装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、評価装置１は、評価装置１の各部を統括して制御する制御部１０と、評価装置１が使用する各種データを記憶する記憶部１１と、評価装置１が他の装置と通信するための通信部１２を備えている。通信部１２は、端末装置３との通信に用いられる。また、図示していないが、評価装置１は、評価装置１に対する各種データの入力を受け付ける入力部および評価装置１が各種データを出力するための出力部を備えていてもよい。
【0024】
制御部１０には、データ取得部１０１、指標値算出部１０２、口腔機能年齢算出部１０３、出力制御部１０４、教師データ生成部１０５、および学習部１０６が含まれている。また、記憶部１１には、予測モデル１１１と教師データ１１２が記憶されている。
【0025】
データ取得部１０１は、口腔機能年齢の算出に必要な各種データを取得する。上述のように、これらのデータには、口腔機能年齢の算出の対象となる対象者の口腔機能データと身体機能データが含まれている。データ取得部１０１は、これらのデータを、例えば、通信部１２を介した通信により端末装置３から取得してもよい。
【0026】
指標値算出部１０２は、データ取得部１０１が取得するデータを用いて口腔機能年齢の算出に用いられる指標値を算出する。指標値の詳細は後記「予測モデルの構成」の項目で説明する。なお、口腔機能年齢の算出には複数の指標値が用いられる。このため、指標値毎に指標値算出部１０２を設けてもよい。
【0027】
口腔機能年齢算出部１０３は、対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて、当該対象者の口腔機能年齢を算出する。詳細は後記「予測モデルの構成」の項目で説明するが、口腔機能年齢の算出には、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデル１１１が用いられる。
【0028】
出力制御部１０４は、口腔機能年齢算出部１０３が算出する口腔機能年齢を出力装置に出力させる。なお、出力装置は、図２の例のように評価装置１の外部の装置である端末装置３であってもよいし、評価装置１が備えているものであってもよい。また、出力の態様は出力された情報をユーザが認識できるようなものであればよく、例えば表示出力であっても、印字出力であっても、音声出力であってもよい。
【0029】
教師データ生成部１０５は、予測モデル１１１の生成または更新に用いる教師データ１１２を生成する。より詳細には、教師データ生成部１０５は、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢とを対応付けて教師データ１１２を生成する。各被験者の口腔機能データ、身体機能データ、および実年齢は、例えば評価装置１のユーザが評価装置１に入力してもよいし、データ取得部１０１がそれらのデータを格納している記憶装置にアクセスして当該記憶装置から取得してもよい。
【0030】
また、教師データ生成部１０５は、データ取得部１０１が取得する、口腔機能年齢の算出の対象となる対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、当該対象者の実年齢との対応関係を示す教師データ１１２を生成する。教師データ生成部１０５を備えていることにより、評価装置１は、対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づく教師データ１１２を自動で生成することができる。なお、対象者が端末装置３に実年齢を入力するようにすれば、データ取得部１０１は、当該端末装置３から実年齢についても取得することができるから、教師データ生成部１０５はこのようにして取得された実年齢を用いて教師データ１１２を生成すればよい。対象者の口腔機能データと身体機能データに基づいて生成される教師データ１１２は、予測モデル１１１の更新に用いられる。
【0031】
学習部１０６は、教師データ１１２を用いた学習により予測モデル１１１を生成する。また、学習部１０６は、予測モデル１１１の生成後に新たな教師データ１１２が追加された場合に、追加された教師データ１１２を用いて予測モデル１１１を更新する。これにより、対象者の口腔機能年齢を算出する度に、予測モデル１１１の予測精度を維持または向上させることが可能になる。
【0032】
以上のように、評価装置１は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得部１０１と、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデル１１１と、データ取得部１０１が取得する口腔機能データおよび身体機能データとに基づいて算出する口腔機能年齢算出部１０３と、を含む。当該構成によれば、対象者の総合的な口腔機能を年齢という形で、対象者の実年齢における一般的な口腔機能レベルからの比較を示し、その意味を理解しやすい指標値として口腔機能年齢を算出することが可能になる。
【0033】
〔予測モデルの構成〕
予測モデル１１１は、口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化したものであればよい。例えば、予測モデル１１１は、重回帰分析により生成されたモデルであってもよい。この場合、目的変数は実年齢とし、説明変数は、実年齢と相関のある口腔機能データおよび身体機能データとすればよい。
予測モデル１１１は、口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化したものであればよい。例えば、予測モデル１１１は、重回帰分析により生成されたモデルであってもよい。この場合、目的変数は実年齢とし、説明変数は、実年齢と相関のある口腔機能データおよび身体機能データとすればよい。
【0034】
説明変数として適用可能な口腔機能データの例としては、例えば以下の（１）～（４）のようなものが挙げられる。また、説明変数として適用可能な身体機能データの例としては、例えば以下の（５）～（７）のようなものが挙げられる。
【0035】
（１）残存歯数（親知らずを含む歯数であってもよい）
（２）機能歯数（天然歯、差し歯、取り外し式の入れ歯、およびインプラントも含めて、物を咬むのに役立っている歯の本数）
（３）オーラルディアドコキネシスの繰り返し発音回数
（４）口腔に関する各種設問に対する回答
（５）身体機能に関する各種設問に対する回答
（６）性別
（７）ＢＭＩ（Body Mass Index）、体脂肪率、筋肉量等の身体機能を示す測定値
上記（１）の残存歯数や上記（２）の機能歯数については、口腔機能年齢の算出の対象となる対象者に入力させればよい。例えば、出力制御部１０４は、残存歯数や機能歯数の入力画面を端末装置３に表示させることにより、対象者に残存歯数や機能歯数を入力させてもよい。この際、残存歯数や機能歯数を示す数値を入力させてもよいし、数値範囲を選択させてもよい。例えば、出力制御部１０４は、「抜けた歯は１２本未満」、「抜けた歯は１３～２２本」、「抜けた歯は２３本以上」のような選択肢を表示させ、データ取得部１０１はユーザが選択した選択肢を示す情報を口腔機能データとして取得してもよい。
（２）機能歯数（天然歯、差し歯、取り外し式の入れ歯、およびインプラントも含めて、物を咬むのに役立っている歯の本数）
（３）オーラルディアドコキネシスの繰り返し発音回数
（４）口腔に関する各種設問に対する回答
（５）身体機能に関する各種設問に対する回答
（６）性別
（７）ＢＭＩ（Body Mass Index）、体脂肪率、筋肉量等の身体機能を示す測定値
上記（１）の残存歯数や上記（２）の機能歯数については、口腔機能年齢の算出の対象となる対象者に入力させればよい。例えば、出力制御部１０４は、残存歯数や機能歯数の入力画面を端末装置３に表示させることにより、対象者に残存歯数や機能歯数を入力させてもよい。この際、残存歯数や機能歯数を示す数値を入力させてもよいし、数値範囲を選択させてもよい。例えば、出力制御部１０４は、「抜けた歯は１２本未満」、「抜けた歯は１３～２２本」、「抜けた歯は２３本以上」のような選択肢を表示させ、データ取得部１０１はユーザが選択した選択肢を示す情報を口腔機能データとして取得してもよい。
【0036】
残存歯数や機能歯数については、そのまま説明変数として用いることもできるし、残存歯数や機能歯数を用いて算出された指標値を説明変数として用いることもできる。後者の場合、指標値算出部１０２は、残存歯数や機能歯数の範囲に応じた数値を、残存歯数や機能歯数を示す指標値（以下、歯数指標値と呼ぶ）として算出してもよい。例えば、指標値算出部１０２は、残存歯数が５本以下である場合に歯数指標値を１とし、残存歯数が６本から１５本である場合に歯数指標値を２とし、残存歯数が１６本以上である場合に歯数指標値を３としてもよい。
【0037】
上記（３）の発音回数は、例えば、被験者または対象者に「パ」「タ」「カ」の単音節をそれぞれ所定の測定期間（例えば５秒間）にできるだけ早く繰り返し発音させて、発音できた回数を入力させたものであってもよい。この場合、データ取得部１０１は、対象者の「パ」「タ」「カ」の発音回数を示す口腔機能データを取得し、指標値算出部１０２は、それらの発音回数から、オーラルディアドコキネシスに関する指標値（以下、ＯＤＫ指標値と呼ぶ）を算出する。例えば、指標値算出部１０２は、「パ」「タ」「カ」の発音回数の最小値をＯＤＫ指標値としてもよいし、「パ」「タ」「カ」の発音回数の平均値をＯＤＫ指標値としてもよい。
【0038】
また、オーラルディアドコキネシスによる口腔機能の評価は、端末装置３を用いて行えるようにしてもよい。この場合、出力制御部１０４は、オーラルディアドコキネシスによる口腔機能の評価のための各種情報を端末装置３に表示させてもよい。これについて図３に基づいて説明する。図３は、端末装置３に表示させる表示画面の例を示す図である。
【0039】
図３に示す画面Ａ、Ｂのうち、画面Ａがオーラルディアドコキネシスにおける「カ」の発音回数を評価する際に表示させる表示画面の例を示している。画面Ａには、「カ」の発音をチェックする旨、および５秒間に何度「カ」と言えるかを計測する旨の文字列が表示されている。また、画面Ａには、「スタート」との文字列を含むオブジェクトが表示されている。出力制御部１０４は、このような画面を端末装置３に表示させてもよい。
【0040】
対象者が、画面Ａにおける「スタート」のオブジェクトを選択すると、端末装置３は対象者の発音の録音を開始し、所定の測定期間だけ録音を行って録音データを生成する。また、出力制御部１０４は、「パ」の発音と「カ」の発音についても画像Ａと同様の画面を端末装置３に表示させ、端末装置３はそれらの発音を録音した録音データを生成する。そして、３つの録音データの生成が完了した後、端末装置３はそれらの録音データを評価装置１に送信し、データ取得部１０１は当該録音データを口腔機能データとして取得してもよい。この場合、指標値算出部１０２は、取得した録音データを解析して、「パ」「タ」「カ」の発音回数を特定し、それらの最小値あるいは平均値をＯＤＫ指標値として算出する。
【0041】
上記（４）あるいは（５）の設問に対する回答を対象者に入力させるために、出力制御部１０４は、端末装置３に設問を表示させてもよい。図３に示す画面Ｂは設問の表示画面の例を示している。画面Ｂには、設問とその設問に対する回答の選択肢とが表示されている。なお、画面Ｂに表示されている設問は、何れも身体機能に関する設問である。
【0042】
対象者は、各設問の選択肢のうち、自らに該当する選択肢を選び、端末装置３は各設問について対象者が選択した選択肢を示すデータを評価装置１に送信する。データ取得部１０１は当該データを口腔機能データまたは身体機能データとして取得し、指標値算出部１０２は、それらのデータを用いて回答に応じた値の指標値（以下、設問回答指標値と呼ぶ）を算出する。
【0043】
設問回答指標値の算出方法は予め定めておけばよい。例えば、各設問の各選択肢について点数を予め定めておき、指標値算出部１０２は、全設問の合計点数や平均点数を設問回答指標値として算出してもよい。
【0044】
指標値算出部１０２が算出する設問回答指標値は、例えば、ＳＡＲＣ－Ｆスコア（サルコペニア・フレイルリスクチェックスコア）であってもよい。この場合、出力制御部１０４は、ＳＡＲＣ－Ｆ用の設問を端末装置３に表示させて対象者に回答させればよい。ＳＡＲＣ－Ｆ用の設問には、「半年前と比べて硬いものが食べにくくなった」、「お茶や汁物でむせることがある」、「義歯（部分入れ歯・総入れ歯）を使用している」、「定期的に歯科検診を受診している」等があり、対象者はこれらの設問に対し、「はい」または「いいえ」で回答する。ＳＡＲＣ－Ｆスコアは、各回答の選択肢に予め設定された点数の合計である。
【0045】
この他にも、出力制御部１０４は、例えば、「乾燥した食べ物は食べるのが難しいことがあるか」、「唇が渇く」、「口が渇いて、就寝中に目が覚める」、等の設問を提示し、該当する頻度を回答させてもよい。また、出力制御部１０４は、例えば、「若いころと比べて食事の味はどうか」等の設問を提示して回答させてもよい。
【0046】
上記（６）の性別および上記（７）の測定値は対象者に入力させればよい。そして、指標値算出部１０２は、入力された内容に応じた指標値を算出すればよい。例えば、男性を示す指標値を「０」、女性を示す指標値を「１」としてもよい。また、上記（７）の測定値について、指標値算出部１０２は、当該測定値をそのまま指標値としてもよいし、当該測定値の範囲に応じた所定の数値を指標値としてもよい。例えば、指標値算出部１０２は、ＢＭＩが閾値以上の場合にはＢＭＩの指標値の値を「１」とし、閾値未満の場合には当該指標値の値を「０」としてもよい。
【0047】
以上のように、口腔機能年齢の算出に用いる口腔機能データには、対象者の残存歯数を示すデータ、対象者が所定期間に所定の音節を発音できた回数を示すデータ、およびオーラルフレイルに関する設問に対する対象者の回答内容を示すデータの少なくとも何れかが含まれていてもよい。また、口腔機能年齢の算出に用いる身体機能データには、身体機能に関する設問に対する対象者の回答内容を示すデータが少なくとも含まれていてもよい。これらのデータは、何れも口腔機能年齢と相関があることが確認されているデータであるから、これらのデータを用いることにより妥当な口腔機能年齢を算出することが可能になる。
【0048】
なお、上述の指標値を口腔機能データまたは身体機能データとして入力させてもよく、この場合、指標値算出部１０２は省略される。また、予測モデル１１１は、口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化したものであればよく、重回帰モデルに限られない。例えば、ニューラルネットワークやランダムフォレスト等の予測モデル１１１を用いることも可能である。
【0049】
〔処理の流れ（予測モデルの生成方法）〕
学習部１０６が予測モデル１１１を生成する処理（予測モデルの生成方法）の流れを図４に基づいて説明する。図４は、予測モデル１１１を生成する処理の一例を示すフローチャートである。なお、図４には、複数の被験者の口腔機能データおよび身体機能データ（正確には口腔機能データおよび身体機能データから算出された上述のような各種指標値）と実年齢とを対応付けた教師データ１１２が、記憶部１１に記憶されている状態における処理を示している。
学習部１０６が予測モデル１１１を生成する処理（予測モデルの生成方法）の流れを図４に基づいて説明する。図４は、予測モデル１１１を生成する処理の一例を示すフローチャートである。なお、図４には、複数の被験者の口腔機能データおよび身体機能データ（正確には口腔機能データおよび身体機能データから算出された上述のような各種指標値）と実年齢とを対応付けた教師データ１１２が、記憶部１１に記憶されている状態における処理を示している。
【0050】
Ｓ１（データ取得ステップ）では、学習部１０６は、記憶部１１に記憶された教師データ１１２を取得する。続いて、Ｓ２（予測モデル生成ステップ）では、学習部１０６は、Ｓ１で取得した教師データ１１２を用いて予測モデル１１１を生成する。そして、学習部１０６は、生成した予測モデル１１１を記憶部１１に記憶させ、これにより図４の処理は終了する。
【0051】
重回帰分析により予測モデル１１１を生成する場合、学習部１０６は、教師データ１１２を用いて各説明変数に乗じる係数と定数の値を算出し、算出した値を予測モデル１１１として記憶部１１に記憶させる。
【0052】
例えば、残存歯数の指標値、ＯＤＫ指標値、ＳＡＲＣ－Ｆスコア、およびオーラルフレイルに関する複数の設問の回答に基づいて算出された設問回答指標値を説明変数とした場合、予測モデル１１１は、下記の数式（１）で表される。なお、数式（１）におけるａ１～ａ４は回帰係数であり、ｂは定数である。これらの値が教師データ１１２から算出される。
【0053】
（年齢）＝ａ１×（残存歯数の指標値）＋ａ２×（ＯＤＫ指標値）＋ａ３×（ＳＡＲＣ－Ｆスコア）＋ａ４×（設問回答指標値）＋ｂ …（１）
口腔機能年齢算出部１０３は、上記の数式（１）に対象者の口腔機能データおよび身体機能データから算出された上述のような各種指標値を入力することにより、対象者の年齢の予測値を算出することができる。この予測値は、口腔機能に関連するデータである口腔機能データと身体機能に関連するデータである身体機能データとに基づくものであり、口腔機能の衰えと身体機能の衰えとの両方を考慮した予測値である。このため、当該予測値は、妥当性および納得性の高い口腔機能年齢であるといえる。
口腔機能年齢算出部１０３は、上記の数式（１）に対象者の口腔機能データおよび身体機能データから算出された上述のような各種指標値を入力することにより、対象者の年齢の予測値を算出することができる。この予測値は、口腔機能に関連するデータである口腔機能データと身体機能に関連するデータである身体機能データとに基づくものであり、口腔機能の衰えと身体機能の衰えとの両方を考慮した予測値である。このため、当該予測値は、妥当性および納得性の高い口腔機能年齢であるといえる。
【0054】
算出された口腔機能年齢が対象者の実年齢よりも小さければ、その対象者は、口腔機能データおよび身体機能データから想定されるよりも若いということになる。一方、算出された予測値が対象者の実年齢よりも大きい値であれば、その対象者の口腔機能の老化は年齢以上に進んでいるということになる。
【0055】
以上のように、本実施形態の予測モデル１１１の生成方法は、複数の被験者の口腔機能に関する口腔機能データおよび当該被験者の身体機能に関する身体機能データと当該被験者の実年齢との関係を示す教師データ１１２を取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、Ｓ１で取得された教師データ１１２を用いて、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、当該対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて算出するための予測モデル１１１を生成する予測モデル生成ステップ（Ｓ２）と、を含む。これにより、対象者の総合的な口腔機能を示し、かつ、その意味を理解しやすい指標値である口腔機能年齢を算出することが可能な予測モデル１１１を生成することができる。
【0056】
〔予測精度の向上について〕
学習部１０６は、上記の数式（１）の右辺にＺスコアを加えたものを予測モデル１１１としてもよい。Ｚスコアを加えることにより予測精度を向上させることができる。Ｚスコアは下記の数式（２）で表される。なお、ＣＡは実年齢、ｒは数式（１）で予測した年齢とＣＡの相関係数、σＢＡは当該予測した年齢の標準偏差、σＣＡは実年齢の標準偏差である。
学習部１０６は、上記の数式（１）の右辺にＺスコアを加えたものを予測モデル１１１としてもよい。Ｚスコアを加えることにより予測精度を向上させることができる。Ｚスコアは下記の数式（２）で表される。なお、ＣＡは実年齢、ｒは数式（１）で予測した年齢とＣＡの相関係数、σＢＡは当該予測した年齢の標準偏差、σＣＡは実年齢の標準偏差である。
【0057】
（Ｚスコア）＝｛ＣＡ－（ＣＡの平均値）｝｛１－ｒ×（σＢＡ／σＣＡ）｝ …（２）
右辺にＺスコアを加えた数式（１）で口腔機能年齢を算出する場合、ＣＡは対象者の実年齢とし、ＣＡの平均値は、教師データ１１２における実年齢の平均値とすればよい。また、ｒ、σＢＡ、σＣＡは教師データ１１２を用いて算出することができる。ＣＡの平均値、ｒ、σＢＡ、σＣＡは学習時に学習部１０６が算出すればよい。
右辺にＺスコアを加えた数式（１）で口腔機能年齢を算出する場合、ＣＡは対象者の実年齢とし、ＣＡの平均値は、教師データ１１２における実年齢の平均値とすればよい。また、ｒ、σＢＡ、σＣＡは教師データ１１２を用いて算出することができる。ＣＡの平均値、ｒ、σＢＡ、σＣＡは学習時に学習部１０６が算出すればよい。
【0058】
〔結果表示画面例〕
出力制御部１０４は、以上のようにして生成された予測モデル１１１を用いて算出された口腔機能年齢を出力装置に出力させる。この際、出力制御部１０４は、口腔機能年齢に関連する各種情報についても出力装置に出力させてもよい。
出力制御部１０４は、以上のようにして生成された予測モデル１１１を用いて算出された口腔機能年齢を出力装置に出力させる。この際、出力制御部１０４は、口腔機能年齢に関連する各種情報についても出力装置に出力させてもよい。
【0059】
口腔機能年齢に関連する情報としては、例えば、対象者の実年齢や実年齢と口腔機能年齢の差などが挙げられる。出力制御部１０４は、口腔機能年齢と実年齢との差を出力装置に出力させることにより、口腔機能年齢と実年齢との乖離の程度を対象者に容易に認識させることができる。
【0060】
この他にも、出力制御部１０４は、例えば、口腔機能年齢に応じたメッセージ（噛み応えのある食品をしっかり食べられる等）や、口腔機能年齢を低下させるためのアドバイスなどを出力させてもよい。
【0061】
【0062】
図５に示す画面Ｃには、算出された口腔機能年齢の推移を示す折れ線グラフが表示されている。出力制御部１０４は、このような画面を端末装置３等に表示させることにより、ユーザに口腔機能年齢の推移を容易に認識させることができる。なお、画面Ｃでは口腔機能年齢を「おくち年齢」として示している。
【0063】
また、画面Ｃでは、口腔機能年齢の推移を示すグラフと共に対象者の実年齢を示す破線の折れ線グラフが表示されている。これにより、口腔機能年齢と実年齢との乖離度の推移をユーザに容易に認識させることができる。
【0064】
また、画面Ｃでは、推移を表示させる対象とする期間を、直近１０回、月ごと、および年毎で切り替えられるようになっている。これにより、対象者が関心のある期間における口腔機能年齢の推移を表示させることができる。なお、対象者の口腔機能年齢の推移を表示させる場合、口腔機能年齢算出部１０３は、算出した口腔機能年齢を対象者の識別情報および算出日と対応付けて記憶部１１等の記憶装置に記憶させておけばよい。
【0065】
〔処理の流れ（口腔機能年齢の算出）〕
評価装置１が口腔機能年齢を算出する処理（口腔機能の評価方法）の流れを図６に基づいて説明する。図６は、口腔機能年齢を算出する処理の一例を示すフローチャートである。なお、図６には教師データ１１２の生成および予測モデル１１１の更新についても示しているが、これらの処理は口腔機能年齢を算出する際に必須の処理ではない。
評価装置１が口腔機能年齢を算出する処理（口腔機能の評価方法）の流れを図６に基づいて説明する。図６は、口腔機能年齢を算出する処理の一例を示すフローチャートである。なお、図６には教師データ１１２の生成および予測モデル１１１の更新についても示しているが、これらの処理は口腔機能年齢を算出する際に必須の処理ではない。
【0066】
Ｓ１１（データ取得ステップ）では、データ取得部１０１が、対象者の口腔機能データと身体機能データを取得する。例えば、データ取得部１０１は、端末装置３に入力された上記のデータを、通信部１２を介した通信により取得してもよい。また、この際に、データ取得部１０１は、対象者の実年齢を示すデータ等についても取得してもよい。
【0067】
なお、上述のように、口腔機能データと身体機能データを取得するにあたり、出力制御部１０４は、口腔機能データと身体機能データを入力させるための各種表示画面を端末装置３に表示させてもよい。
【0068】
Ｓ１２では、指標値算出部１０２が、Ｓ１１で取得された口腔機能データと身体機能データから、口腔機能年齢の算出に用いる各種指標値を算出する。指標値算出部１０２が算出する指標値は予測モデル１１１の説明変数である。
【0069】
Ｓ１３（口腔機能年齢算出ステップ）では、口腔機能年齢算出部１０３が、対象者の口腔機能年齢を算出する。具体的には、口腔機能年齢算出部１０３は、Ｓ１２で算出された指標値を予測モデル１１１に入力することにより口腔機能年齢を算出する。なお、予測モデル１１１は、例えば数式（１）で示されるような重回帰モデルであってもよいし、当該重回帰モデルに数式（２）で示されるＺスコアを加算したものであってもよく、他の機械学習手法で生成されたものであってもよい。
【0070】
Ｓ１４では、出力制御部１０４が、Ｓ１３で算出された口腔機能年齢を出力装置（例えば端末装置３）に出力させる。この際、出力制御部１０４は、Ｓ１３で算出された口腔機能年齢と実年齢の差や、口腔機能年齢の推移などについても出力させてもよい。
【0071】
Ｓ１５では、教師データ生成部１０５が教師データを生成する。具体的には、教師データ生成部１０５は、Ｓ１２で算出された指標値と対象者の実年齢とを対応付けて教師データ１１２を生成し、記憶部１１に記憶させる。なお、Ｓ１５以降の処理は、Ｓ１２の処理の終了後、任意のタイミングで行えばよく、例えばＳ１３～Ｓ１４の処理よりも先に行ってもよいし、Ｓ１３～Ｓ１４の処理と並行で行ってもよい。
【0072】
Ｓ１６では、学習部１０６が、予測モデル１１１を更新するか否かを判定する。Ｓ１６でＹＥＳと判定された場合にはＳ１７の処理に進み、Ｓ１６でＮＯと判定された場合には図６の処理は終了となる。なお、予測モデル１１１を更新する条件は予め定めておけばよい。例えば、予測モデル１１１の生成後、あるいは予測モデル１１１を最後に更新した後、所定の期間が経過したことを条件として更新するようにしてもよいし、新たな教師データ１１２が所定数蓄積されたことを条件として予測モデル１１１を更新するようにしてもよい。また、Ｓ１６の処理を省略し、新たな教師データ１１２が生成される毎に予測モデル１１１を更新するようにしてもよい。
【0073】
Ｓ１７では、学習部１０６が、予測モデル１１１の更新を行う。予測モデル１１１が例えば数式（１）で示されるような重回帰モデルである場合、Ｓ１７ではａ１～ａ４およびｂの値が更新される。これにより、図６の処理は終了する。
【0074】
以上のように、本実施形態の口腔機能の評価方法は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得ステップ（Ｓ１１）と、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの口腔機能データおよび身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデル１１１と、Ｓ１１で取得された対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出ステップ（Ｓ１３）と、を含む。よって、対象者の総合的な口腔機能を年齢という形で、対象者の実年齢における一般的な口腔機能レベルからの比較を示し、その意味を理解しやすい指標値として口腔機能年齢を算出することができる。
【0075】
〔システム構成の他の例〕
上述の実施形態で説明した各処理の実行主体は任意であり、上述の例に限られない。つまり、上述の各実施形態で説明した各処理を実行可能であれば、評価システム５を構成する装置は適宜変更することができる。
上述の実施形態で説明した各処理の実行主体は任意であり、上述の例に限られない。つまり、上述の各実施形態で説明した各処理を実行可能であれば、評価システム５を構成する装置は適宜変更することができる。
【0076】
例えば、図７に示すような構成の評価システム６も本発明の範疇に含まれる。図７は、評価システム６の構成例を示す図である。評価システム６は、評価システム５と同様に口腔機能年齢を算出する機能を備えたシステムである。図示のように、評価システム６には、評価装置６１、ディスプレイ６２、キーボード６３、マウス６４、および学習装置６５が含まれている。
【0077】
評価装置６１は、上述の評価装置１と同様に口腔機能年齢を算出する機能を備えている。ディスプレイ６２は、画像を表示する表示装置であり、図示のように口腔機能年齢（図７ではお口年齢と表記）の表示等に用いられる。キーボード６３およびマウス６４は、対象者の口腔機能データや身体機能データの入力に用いられる入力装置である。また、学習装置６５は、予測モデル１１１を生成する装置である。予測モデル１１１の生成は学習装置６５が行うため、評価装置６１は、予測モデル１１１を生成するための構成要素である学習部１０６を備えている必要はない。
【0078】
評価システム６では、学習装置６５が予測モデル１１１を生成し、評価装置６１は学習装置６５が生成した予測モデル１１１を取得する。対象者は、キーボード６３およびマウス６４を用いて自身の口腔機能データや身体機能データを評価装置６１に入力し、評価装置６１は、入力された各種データと学習装置６５が生成した予測モデル１１１とを用いて対象者の口腔機能年齢を算出する。このように、対象者の直接的な操作の対象となる装置により口腔機能年齢を算出する構成としてもよい。
【0079】
また、学習装置６５は、評価装置６１に入力された、対象者の口腔機能データ、対象者の身体機能データ、および対象者の実年齢等を取得し、それらのデータを用いて教師データ１１２を生成したり、生成した教師データ１１２を用いて予測モデル１１１を更新したりする処理についても行ってもよい。
【0080】
無論、図７のシステム構成も図２のシステム構成も例示にすぎず、本発明の実装の態様はこれらの例に限られない。例えば、評価装置６１をノート型のパーソナルコンピュータとしてもよいし、タブレット型の端末装置としてもよい。
【0081】
また、図４に示した予測モデルの生成方法の各ステップの実行主体、および図６に示した口腔機能の評価方法の各ステップの実行主体も任意である。つまり、これらの各方法は、１つの装置に実行させることもできるし、複数の装置に各ステップの処理を分担させることにより実行することもできる。
【0082】
〔ソフトウェアによる実現例〕
評価装置１、端末装置３、評価装置６１、および学習装置６５（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラム（評価プログラム／予測モデル生成プログラム等）により実現することができる。
評価装置１、端末装置３、評価装置６１、および学習装置６５（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラム（評価プログラム／予測モデル生成プログラム等）により実現することができる。
【0083】
この場合、上記各装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラム（コンピュータを評価装置１として機能させる評価プログラムあるいは予測モデル生成プログラム／コンピュータを端末装置３として機能させるプログラム／コンピュータを評価装置６１として機能させる評価プログラム／コンピュータを学習装置６７として機能させる予測モデル生成プログラム）を実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0084】
上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
【0085】
また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
【0086】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【0087】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る評価装置は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得部と、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得部が取得する前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部と、を備える。
本発明の態様１に係る評価装置は、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得部と、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得部が取得する前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出部と、を備える。
【0088】
本発明の態様２に係る評価装置は、上記の態様１において、前記口腔機能データには、前記対象者の残存歯数を示すデータ、前記対象者が所定期間に所定の音節を発音できた回数を示すデータ、およびオーラルフレイルに関する設問に対する前記対象者の回答内容を示すデータの少なくとも何れかが含まれており、前記身体機能データには、身体機能に関する設問に対する前記対象者の回答内容を示すデータが少なくとも含まれている。
【0089】
本発明の態様３に係る評価装置は、上記の態様１または２において、前記予測モデルは、前記口腔機能データおよび前記身体機能データから生成された複数の説明変数から前記口腔機能年齢を算出する重回帰モデルに下記の値を加算したモデルであり、
｛ＣＡ－（ＣＡの平均値）｝｛１－ｒ×（σＢＡ／σＣＡ）｝
前記ＣＡは実年齢、前記ｒは前記重回帰モデルで予測した予測年齢とＣＡの相関係数、前記σＢＡは前記予測年齢の標準偏差、前記σＣＡは前記実年齢の標準偏差である。
｛ＣＡ－（ＣＡの平均値）｝｛１－ｒ×（σＢＡ／σＣＡ）｝
前記ＣＡは実年齢、前記ｒは前記重回帰モデルで予測した予測年齢とＣＡの相関係数、前記σＢＡは前記予測年齢の標準偏差、前記σＣＡは前記実年齢の標準偏差である。
【0090】
本発明の態様４に係る評価装置は、上記の態様１から３の何れかにおいて、前記データ取得部が取得する前記口腔機能データおよび前記身体機能データと、前記対象者の実年齢との対応関係を示す教師データを生成する教師データ生成部を備える。
【0091】
本発明の態様５に係る評価装置は、上記の態様４において、前記教師データを用いて前記予測モデルを更新する学習部を備える。
【0092】
本発明の態様６に係る評価装置は、上記の態様１から５の何れかにおいて、前記口腔機能年齢算出部が算出する口腔機能年齢と前記対象者の実年齢との差を出力装置に出力させる出力制御部を備える。
【0093】
本発明の態様７に係る評価方法は、１または複数の装置により実行される口腔機能の評価方法であって、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとを取得するデータ取得ステップと、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記データ取得ステップで取得された前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する口腔機能年齢算出ステップと、を含む。
【0094】
本発明の態様８に係る予測モデルの生成方法は、１または複数の装置により実行される予測モデルの生成方法であって、複数の被験者の口腔機能に関する口腔機能データおよび当該被験者の身体機能に関する身体機能データと当該被験者の実年齢との関係を示す教師データを取得するデータ取得ステップと、前記教師データを用いて、対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、当該対象者の口腔機能データおよび身体機能データに基づいて算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成ステップと、を含む。
【0095】
本発明の態様９に係る評価システムは、対象者の口腔機能に関する口腔機能データと、当該対象者の身体機能に関する身体機能データとの入力を受け付ける端末装置と、前記対象者の口腔機能が何歳相当であるかを示す口腔機能年齢を、複数の被験者のそれぞれの前記口腔機能データおよび前記身体機能データと実年齢との関係をモデル化した予測モデルと、前記端末装置が入力を受け付けた前記対象者の口腔機能データおよび身体機能データと、に基づいて算出する評価装置と、を含む。
【0096】
本発明の態様１０に係る評価プログラムは、付記１に記載の評価装置としてコンピュータを機能させるための評価プログラムであって、前記データ取得部および前記口腔機能年齢算出部としてコンピュータを機能させる。
【符号の説明】
【0097】
１ 評価装置
１０１ データ取得部
１０３ 口腔機能年齢算出部
１０４ 出力制御部
１０５ 教師データ生成部
１０６ 学習部
１１１ 予測モデル
１１２ 教師データ
３ 端末装置
５、６ 評価システム
６１ 評価装置
１０１ データ取得部
１０３ 口腔機能年齢算出部
１０４ 出力制御部
１０５ 教師データ生成部
１０６ 学習部
１１１ 予測モデル
１１２ 教師データ
３ 端末装置
５、６ 評価システム
６１ 評価装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】