特開 2024-22523 情報処理システム、情報処理装置、判定装置、制御方法、およびプログラム

(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】P2024022523

(43)【公開日】2024-02-16

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理装置、判定装置、制御方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20240208BHJP

   A61B 5/16 20060101ALI20240208BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20240208BHJP

   A61B 5/08 20060101ALI20240208BHJP

   A61B 5/0245 20060101ALI20240208BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 310

A61B5/16 130

A61B5/00 101R

A61B5/00 102A

A61B5/08

A61B5/0245 100

【審査請求】未請求

【請求項の数】27

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023124763

(22)【出願日】2023-07-31

(31)【優先権主張番号】P 2022124200

(32)【優先日】2022-08-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000002174

【氏名又は名称】積水化学工業株式会社

(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】中村 浩造

(72)【発明者】

【氏名】廣野 優李

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 尊士

(72)【発明者】

【氏名】松崎 純一

【テーマコード（参考）】

4C017

4C038

4C117

【Ｆターム（参考）】

4C017AA02

4C017AA14

4C017AC04

4C017BC11

4C038PP05

4C038PS00

4C038PS05

4C038PS07

4C038SS08

4C038SV00

4C038VA04

4C038VB01

4C038VB31

4C038VC20

4C117XB01

4C117XB02

4C117XB04

4C117XB09

4C117XB12

4C117XC02

4C117XC03

4C117XC11

4C117XD21

4C117XE13

4C117XE24

4C117XE26

4C117XE27

4C117XE29

4C117XE30

4C117XE52

4C117XJ13

4C117XJ34

4C117XJ35

(57)【要約】

【課題】対象者の嚥下動作を、対象者が不快感を抱くことなく精度良く特定する。
【解決手段】情報処理システム（１００）は、対象者（Ｗ１）の胴体から発せられた振動を対象者に接触しない位置で検知するセンサ（１１）と、センサから出力される検知信号から、対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部（１０１）と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、
前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、
を備える情報処理システム。

【請求項2】

前記信号抽出部は、
前記検知信号から、少なくとも、
周期性がある周波数特性を有する信号、
周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号、および、
周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号、
を除去した信号のうち、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号を、前記嚥下信号として抽出する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記嚥下力判定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記嚥下力を推定する、
請求項３に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記嚥下力判定部による判定結果の履歴を前記対象者毎に記憶する記憶部をさらに備え、
前記嚥下力判定部は、前記抽出された嚥下信号に基づく判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記判定結果とを比較することにより、前記対象者の嚥下力の低下度合を判定する、
請求項３に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、
前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥したと推定する誤嚥推定部をさらに備える、
請求項５に記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、
前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備える、
請求項５に記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記肺炎推定部は、さらに、
前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定する、
請求項７に記載の情報処理システム。

【請求項9】

前記肺炎推定部は、さらに、
前記低下度合が所定閾値を超えず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定する、
請求項７に記載の情報処理システム。

【請求項10】

前記抽出された嚥下信号の周波数特性および継続時間の少なくともひとつに応じて、前記対象者が誤嚥したことを推定する誤嚥推定部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項11】

前記誤嚥推定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記対象者の嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記誤嚥したことを推定する、
請求項１０に記載の情報処理システム。

【請求項12】

前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、
前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備える、
請求項１０に記載の情報処理システム。

【請求項13】

前記肺炎推定部は、さらに、
前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定する、
請求項１２に記載の情報処理システム。

【請求項14】

前記肺炎推定部は、さらに、
前記対象者が誤嚥したと判定されず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定する、
請求項１２に記載の情報処理システム。

【請求項15】

前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾を示す鼾信号の少なくともいずれかを含む特徴信号を抽出し、
前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項16】

前記睡眠判定部が前記対象者が睡眠状態であると判定し、かつ、前記嚥下信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が睡眠時に嚥下したと判定する睡眠時嚥下判定部をさらに備える、
請求項１５に記載の情報処理システム。

【請求項17】

前記胴体は、前記対象者の胸部、腹部、および背中の少なくともいずれかである、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項18】

前記センサは、前記対象者が着衣する衣服における、当該センサと前記胴体とで前記衣服を挟む位置に設置される、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項19】

前記センサは、前記対象者が臥床するベッドまたは前記対象者が着座する椅子における、前記胴体を支持する位置に設置される、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項20】

前記センサは薄板状である、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項21】

前記センサは圧電センサを含む、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項22】

対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、
前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、
を備える情報処理装置。

【請求項23】

前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備える、
請求項２２に記載の情報処理装置。

【請求項24】

前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部を備える外部装置に対して、前記抽出された嚥下信号を出力する出力部を備える請求項２２に記載の情報処理装置。

【請求項25】

請求項２４に記載の情報処理装置から前記嚥下信号を受信する受信部と、
前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部と、
を備える判定装置。

【請求項26】

１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、
対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから検知信号を出力する出力ステップと、
前記出力された検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する抽出ステップと、
を含む制御方法。

【請求項27】

請求項１に記載の情報処理システム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、前記信号抽出部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、対象者が発する振動を検知する情報処理システム等に関する。

【背景技術】

【0002】

対象者の嚥下動作を計測する多様な手法が開発されている。例えば特許文献１には、動物の嚥下をセンシングし、誤飲を判定する誤飲検知装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１４－２２３０６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

嚥下を検知する従来の装置は、対象者の頚部等に装着または接触させた状態で使用するものであるため、対象者が不快感を抱くことがあり、それゆえ、長期モニタリングおよび常時モニタリングには適していない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記の課題を解決するために、本開示の態様１に係る情報処理システムは、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、を備える。

【0006】

嚥下動作は特定のタイミングで行われるものに限られない。例えば、唾液の嚥下等は、対象者が起床しているか否か、または対象者が水分を摂取したか否かにかかわらずに行われる。従って、対象者の嚥下動作は、可能な限り長期間かつ常時モニタリングされることが好ましい。しかしながら、嚥下動作を特定するために喉元等に装着する装置等は、対象者に不快感を抱かせてしまうため、長期モニタリングおよび常時モニタリングには適さない。

【0007】

ここで、前記構成によれば、対象者が嚥下動作を行ったとき、当該嚥下動作によって発された振動に基づく検知信号から対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出することができる。また、前記構成によれば、嚥下動作を特定する際、信号の検知は対象者に接触しない位置で行われるため、対象者が不快感を抱く可能性を低減することができる。従って、前記構成によれば、対象者に不快感を抱かせることなく、当該対象者の嚥下動作を特定することが可能であるため、高精度かつ長期間に亘る常時モニタリングを実現することができる。

【0008】

本開示の態様２に係る情報処理システムにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、少なくとも、周期性がある周波数特性を有する信号、周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号、および、周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号、を除去した信号のうち、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号を、前記嚥下信号として抽出してもよい。

【0009】

前記構成によると、信号抽出部は、検知信号からノイズとなり得る信号を除去した上で嚥下信号に該当する信号を抽出することができるため、嚥下信号の抽出精度を向上させることができる。

【0010】

本開示の態様３に係る情報処理システムは、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備えていてもよい。

【0011】

前記構成によると、対象者が行った嚥下動作の特定に加え、当該対象者の嚥下力を判定することができる。従って、医療関係者は、対象者に対して別途のテスト等を行うことなく、当該対象者の嚥下力を把握することができる。また、前記構成によると、対象者の嚥下動作により発された振動を検知することで、当該対象者の嚥下力を判定することができる。そのため、嚥下力に関するテストの実施が困難な対象者、例えば認知機能の低い対象者であっても、当該対象者の嚥下力を判定することができ、医療関係者は当該対象者の嚥下力を把握することができる。

【0012】

本開示の態様４に係る情報処理システムにおいて、前記嚥下力判定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記嚥下力を推定してもよい。

【0013】

前記の構成によれば、機械学習された推定モデルを用いてより精度良く対象者の嚥下力を推定することができる。

【0014】

本開示の態様５に係る情報処理システムは、前記嚥下力判定部による判定結果の履歴を前記対象者毎に記憶する記憶部をさらに備え、前記嚥下力判定部は、前記抽出された嚥下信号に基づく判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記判定結果とを比較することにより、前記対象者の嚥下力の低下度合を判定してもよい。

【0015】

前記の構成によれば、医療関係者は、対象者の嚥下力の低下度合を考慮して対象者への対応を判断することが可能となる。

【0016】

本開示の態様６に係る情報処理システムにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥したと推定する誤嚥推定部をさらに備えていてもよい。

【0017】

対象者が誤嚥した場合、可能な限り確実に当該誤嚥の発生を特定できることが好ましい。前記の構成によれば、対象者の嚥下力および肺音信号から精度良く誤嚥の発生を推定することができる。さらに、情報処理システムは、長期間および常時のモニタリングが可能であるため、より高い精度で誤嚥発生を推定することができる。

【0018】

本開示の態様７に係る情報処理システムにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備えてもよい。

【0019】

前記の構成によれば、対象者が肺炎を発症しているか否か、また肺炎を発症しているのであればこの肺炎が誤嚥に起因するものであるか否か、を推定することができる。

【0020】

本開示の態様８に係る情報処理システムにおいて、前記肺炎推定部は、さらに、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定してもよい。

【0021】

前記の構成によれば、対象者が将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあるか、を推定することができる。

【0022】

本開示の態様９に係る情報処理システムにおいて、前記肺炎推定部は、さらに、前記低下度合が所定閾値を超えず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定してもよい。

【0023】

前記の構成によれば、対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したか、を推定することができる。

【0024】

本開示の態様１０に係る情報処理システムにおいて、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および継続時間の少なくともひとつに応じて、前記対象者が誤嚥したことを推定する誤嚥推定部をさらに備えてもよい。

【0025】

前記の構成によれば、対象者が誤嚥したか否かを推定することができる。

【0026】

本開示の態様１１に係る情報処理システムにおいて、前記誤嚥推定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記対象者の嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記誤嚥したことを推定してもよい。

【0027】

前記の構成によれば、対象者が誤嚥したか否かをより正確に推定することができる。

【0028】

本開示の態様１２に係る情報処理システムにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備えてもよい。

【0029】

前記の構成によれば、対象者が肺炎を発症しているか否か、また肺炎を発症しているのであればこの肺炎が誤嚥に起因するものであるか否か、を推定することができる。

【0030】

本開示の態様１３に係る情報処理システムにおいて、前記肺炎推定部は、さらに、前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定してもよい。

【0031】

前記の構成によれば、対象者が将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあるか、を推定することができる。

【0032】

本開示の態様１４に係る情報処理システムにおいて、前記肺炎推定部は、さらに、前記対象者が誤嚥したと判定されず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定してもよい。

【0033】

前記の構成によれば、対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したか、を推定することができる。

【0034】

本開示の態様１５に係る情報処理システムにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾を示す鼾信号の少なくともいずれかを含む特徴信号を抽出し、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部をさらに備えていてもよい。

【0035】

前記の構成によれば、検知信号に基づき、対象者による嚥下動作の特定に加え、当該対象者が睡眠状態であるか否かを特定することができる。

【0036】

本開示の態様１６に係る情報処理システムは、前記睡眠判定部が前記対象者が睡眠状態であると判定し、かつ、前記嚥下信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が睡眠時に嚥下したと判定する睡眠時嚥下判定部をさらに備えていてもよい。

【0037】

前記の構成によれば、睡眠時の対象者による嚥下動作を特定することができる。従って、医療関係者は、対象者の嚥下動作について、当該対象者が睡眠状態であるか否かを考慮して診断またはケアを行うことができる。

【0038】

本開示の態様１７に係る情報処理システムにおいて、前記胴体は、前記対象者の胸部、腹部、および背中の少なくともいずれかであってもよい。

【0039】

前記の構成によれば、対象者が発した振動をより精度良く検知することができる。

【0040】

本開示の態様１８に係る情報処理システムにおいて、前記センサは、前記対象者が着衣する衣服における、当該センサと前記胴体とで前記衣服を挟む位置に設置されてもよい。

【0041】

前記の構成によれば、対象者がセンサを備える衣服を着用していれば、当該対象者の嚥下動作を特定することができる。つまり、対象者は所定の検知用エリアに居る必要がなく、また、所定の検知用姿勢を取る必要がない。例えば、センサを備える衣服を着用している対象者が、椅子にもたれかかる状態や、ベッドに寝転ぶ状態であるときは、対象者とセンサとがより接近するため、対象者が発した振動をより精度良く検知することができる。

【0042】

本開示の態様１９に係る情報処理システムにおいて、前記センサは、前記対象者が臥床するベッドまたは前記対象者が着座する椅子における、前記胴体を支持する位置に設置されてもよい。

【0043】

前記の構成によれば、対象者がベッドに臥床する、または椅子に着座するだけで、当該対象者の嚥下動作を特定することができる。

【0044】

本開示の態様２０に係る情報処理システムにおいて、前記センサは薄板状であってもよい。

【0045】

前記の構成によれば、対象者はセンサの存在が気にならないため、対象者に不快感を与えることなく、対象者が発した振動を検知することができる。

【0046】

本開示の態様２１に係る情報処理システムにおいて、前記センサは圧電センサを含んでいてもよい。

【0047】

前記の構成によれば、センサを薄型化することが容易になるため、対象者に不快感を抱かせる可能性を低減することができる。

【0048】

本開示の態様２２に係る情報処理装置は、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、を備える。当該構成の情報処理装置によれば、態様１と同様の効果が奏される。

【0049】

本開示の態様２３に係る情報処理装置は、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備えていてもよい。当該構成の情報処理装置によれば、態様２と同様の効果が奏される。

【0050】

本開示の態様２４に係る情報処理装置は、前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部を備える外部装置に対して、前記抽出された嚥下信号を出力する出力部を備えていてもよい。当該構成の情報提供装置から出力される嚥下信号に基づき外部装置が対象者の嚥下力を判定することにより、態様２と同様の効果が奏される。

【0051】

本開示の態様２５に係る判定装置は、態様２４に係る情報処理装置から前記嚥下信号を受信する受信部と、前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部と、を備える。態様２４に係る情報提供装置から出力される嚥下信号に基づき当該構成の判定装置が対象者の嚥下力を判定することにより、態様２と同様の効果が奏される。

【0052】

本開示の態様２６に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから検知信号を出力する出力ステップと、前記出力された検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する抽出ステップと、を含む。当該制御方法によれば、態様１と同様の効果が奏される。

【0053】

本開示の態様１～２１に係る情報処理システム、態様２２～２４に係る情報処理装置、および態様２５に係る判定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置をコンピュータにて実現させる前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。

【発明の効果】

【0054】

本開示の一態様によれば、対象者の嚥下動作を、対象者が不快感を抱くことなく精度良く特定できる。

【図面の簡単な説明】

【0055】

【図1】実施形態１に係る情報処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】上記情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図3】上記情報処理システムの情報処理装置の概略構成の一例を示す図である。

【図4】上記情報処理システムの情報処理装置の概略構成の一例を示す図である。

【図5】上記情報処理システムの情報処理装置の概略構成の一例を示す図である。

【図6】上記情報処理システムにより処理される検知信号の一例を示すグラフである。

【図7】上記情報処理システムにより処理される検知信号の別の例を示すグラフである。

【図8】暗騒音を示す信号の周波数特性を示すグラフである。

【図9】嚥下信号の周波数特性を示すグラフである。

【図10】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図11】上記情報処理システムが行う、嚥下信号を抽出する処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図12】実施形態２に係る情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図13】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図14】実施形態３に係る情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図15】検知信号に含まれる各種信号を説明する図である。

【図16】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図17】実施形態４に係る情報処理装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図18】実施形態５に係る情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図19】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図20】実施形態６に係る情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図21】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【図22】実施形態７に係る情報処理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図23】上記情報処理システムの処理の流れの一例を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0056】

〔実施形態１〕
以下、本開示の一実施形態について、図１～図１１を参照しながら詳細に説明する。

【0057】

（情報処理システム１００の概要）
実施形態１に係る情報処理システム１００は、対象者Ｗ１の嚥下動作を特定するためのシステムである。対象者Ｗ１とは、典型的には、ベッド等に臥床する患者等の、医療関係者Ｗ２によるモニタリングを要する者であるが、これに限定されるものではない。

【0058】

情報処理システム１００は、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を対象者Ｗ１に接触しない位置で検知するセンサ１１（図２参照）から出力される検知信号から、対象者Ｗ１の嚥下動作を示す信号（以下では「嚥下信号」と表記する。）を抽出する。これにより、情報処理システム１００は、対象者Ｗ１が食品、飲料、または唾液等を嚥下したとき、対象者Ｗ１が嚥下動作を行ったことを特定することができる。なお、対象者Ｗ１の「胴体」の典型例は、対象者Ｗ１の胸部、腹部、および背中の少なくともいずれかであるが、これら以外であってもよい。

【0059】

嚥下動作は特定のタイミングで行われるものに限られない。例えば、唾液の嚥下等は、対象者が起床しているか否か、または対象者が水分を摂取したか否かにかかわらずに行われる。従って、対象者の嚥下動作は、可能な限り長期間かつ常時モニタリングされることが好ましい。嚥下を検知する従来の装置は、対象者の頚部等に装着または接触させた状態で使用するものであるため、対象者が不快感を抱くことがあり、それゆえ、長期モニタリングおよび常時モニタリングには適していない。

【0060】

これに対して、情報処理システム１００は、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を検知することにより得られる検知信号から嚥下信号を抽出することにより、対象者Ｗ１が嚥下動作を行ったことを特定することができる。このとき、情報処理システム１００では、振動の検知を対象者Ｗ１に接触しない位置で行うため、対象者Ｗ１が不快感を抱く可能性を低減することができる。以上のように、情報処理システム１００は、対象者Ｗ１に不快感を抱かせることなく対象者Ｗ１の嚥下動作を特定するため、高精度かつ長期間に亘る常時モニタリングを実現することができる。

【0061】

（情報処理システム１００の構成）
情報処理システム１００の概略構成について、図１を用いて説明する。図１は、情報処理システム１００の構成の一例を示す概念図である。

【0062】

情報処理システム１００は、１または複数の情報処理装置としてのコンピュータを備えている。一例として、図１に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１と判定装置３とを備えていてもよい。情報処理装置１および判定装置３の数はそれぞれ１つであってもよいし、複数であってもよい。

【0063】

情報処理装置１は、対象者Ｗ１の近傍に設置されるコンピュータである。情報処理装置１は、対象者Ｗ１が発する振動に基づき嚥下信号を抽出し、嚥下信号を外部装置に出力するものである。嚥下信号は、対象者Ｗ１による嚥下動作によって発された振動に基づき検知された信号から抽出される。対象者Ｗ１による嚥下動作によって発された振動は、対象者Ｗ１の体内や体表を伝播し、嚥下信号として検知され得る。

【0064】

嚥下信号の出力先である外部装置の典型例は、判定装置３である。判定装置３は、典型的には、医療関係者Ｗ２が使用するコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等であり、例えばナースセンターに設置される。情報処理装置１および判定装置３は、直接接続されていてもよいし、図１に示すように通信ネットワーク９を介して接続されていてもよい。通信ネットワーク９の形態は限定されるものではなく、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）でもよいし、インターネットでもよい。ただし、対象者Ｗ１のモニタリングはリアルタイム性が求められることが多いため、情報処理装置１にて嚥下信号を抽出してから表示装置３３にて嚥下信号および嚥下力を表示するまでの遅延が少ない接続形態であることが好ましい。

【0065】

また、情報処理システム１００は、情報処理装置１および判定装置３に加えて、情報処理装置１および判定装置３と通信可能に接続されたサーバ装置（図示せず）を備えていてもよい。例えば、サーバ装置は、複数の情報処理装置１から送信される情報を、対象者Ｗ１毎に記憶し、管理する構成であってもよい。この場合、医療関係者Ｗ２は、判定装置３を用いてサーバ装置に管理されている対象者Ｗ１の情報にアクセスしてもよい。

【0066】

（情報処理装置１の構成）
情報処理装置１の概略構成について、図２～図９を参照しながら説明する。図２は、情報処理システム１００の構成の一例を示す機能ブロック図である。

【0067】

情報処理装置１は、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を対象者Ｗ１に接触しない位置で検知し、検知された信号（検知信号）から嚥下信号を抽出する。情報処理装置１は、一例として、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を対象者Ｗ１に接触しない位置で検知するセンサ１１と、センサ１１から出力される検知信号から嚥下信号を抽出する信号抽出部１０１を有する制御部１０と、記憶部１２と、を備えている。なお、センサ１１は、情報処理装置１に備わっていなくてもよく、情報処理装置１の外部に設けられて情報処理装置１と接続される形態であってもよい。

【0068】

（センサ１１）
センサ１１は、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を対象者Ｗ１に接触しない位置で検知可能な非接触（非侵襲）センサである。センサ１１の種類は特に限定されるものではない。例えば、センサ１１は振動を検知するセンサを含む。振動を検知するセンサとしては例えば、マイクロフォン、静電容量センサ、空気圧センサ、圧電センサ等が挙げられる。センサ１１が圧電センサを含む場合、センサ１１を薄型化することが容易になるため、対象者Ｗ１に不快感を抱かせる可能性を低減することができる。また、センサ１１が圧電センサを含む場合、対象者Ｗ１との間にマットレス等の寝具を介した場合でも精度良く振動を検知することができる。圧電センサとしては例えば、圧縮変形に対して電流が発生する圧電センサ、伸びの変形に対して電流が発生する圧電センサ、またはねじれの変形に対して電流が発生する圧電センサ等が挙げられる。嚥下、呼吸、脈拍、および体動等をより高精度に検知したい場合には、センサ１１としては、圧縮変形によって電流が発生する圧電センサを適用することが好ましい。一方、周波数の低い信号をより高精度で検知したい場合には、センサ１１として、発泡体を含む圧電センサを適用することが好ましい。

【0069】

検知信号は、対象者Ｗ１が発した振動を示す信号（波形データ）そのもの、或いは、当該信号に対して増幅処理またはノイズ除去処理が施された信号である。ノイズ除去処理は、例えば、２０００Ｈｚ以上の領域をフィルタリング処理することによって行われ得る。センサ１１は、対象者Ｗ１を発生源とする多様な周波数域の振動を検知し得る。つまり、センサ１１から出力される検知信号は、様々な周波数特性を有する複数の振動が互いに重なり合った信号である。

【0070】

センサ１１は、検知可能な振動の周波数帯が広いものであることが好ましい。これにより、周波数帯が異なる複数種類のセンサを配置する必要が無く、医療関係者Ｗ２による保守および管理が容易化され、利便性が向上する。

【0071】

図３～図５は、情報処理装置１の概略構成の例を示す図である。センサ１１は、対象者Ｗ１が不快感を抱かないように、対象者Ｗ１に接触しない位置に設置されることが好ましい。図１に示すように、センサ１１は、対象者Ｗ１が臥床するベッドにおける、胴体を支持する位置に設置されてもよい。センサ１１がベッドに設置される場合、図３に示すように、センサ１１は、薄板状（シート状）に形成されることが好ましい。または、図４に示すように、センサ１１は、対象者Ｗ１が着座する椅子における、胴体を支持する位置に設置されてもよい。これにより、センサ１１は、ベッドに臥床している状態、または椅子に着座している状態の自然な体勢の対象者Ｗ１から発された振動を検知することができる。

【0072】

センサ１１がベッドに設置される場合、当該センサ１１は、例えば、対象者Ｗ１が臥床するベッドと該ベッド上のマットレスとの間に設置されてもよい。センサ１１は、マットレス上のベッドシーツとマットレスとの間に設置されてもよい。また、対象者Ｗ１が衣服を着用している場合、センサ１１は、ベッドの最上面に設置されてもよい。

【0073】

その他、図５に示すように、センサ１１は、対象者Ｗ１が着衣する衣服に設置されてもよい。図５の５００１は、センサ１１の衣服への設置例を示す。また、図５の５００２および５００３は、センサ１１が設置された衣服を対象者Ｗ１が着衣した様子の一例を示す。図５の５００１に示すように、センサ１１は対象者Ｗ１が衣服を着衣した時にセンサ１１が対象者Ｗ１の胸部側に位置するように衣服に設置されてもよい。また、図５の５００３に示すように、センサ１１は対象者Ｗ１が衣服を着衣した時にセンサ１１が対象者Ｗ１の背中側に位置するように衣服に設置されてもよい。

【0074】

また、対象者Ｗ１が着衣する衣服に情報処理装置１のセンサ１１が設置される場合、図５の５００３に示すように、センサ１１は、対象者Ｗ１が着衣する衣服（図５の符号Ｘ１）における、当該センサ１１と胴体（図５の符号Ｘ２）とで衣服を挟む位置に設置されてもよい。この場合、対象者Ｗ１とセンサ１１とを接触させることなく対象者Ｗ１が発した振動を検知することができる。また、上記の構成によれば、対象者Ｗ１がある場所から別の場所へ移動した場合であっても、対象者Ｗ１がセンサ１１を備える衣服を着用していれば、対象者Ｗ１の嚥下動作を特定することができる。例えば、対象者Ｗ１が、椅子に着座し背凭れにもたれかかる状態から、移動してベッドに寝転ぶ状態となった場合においても、対象者Ｗ１の嚥下動作を特定することができる。

【0075】

これらの位置に設置するにあたり、センサ１１は、典型的には、薄板状（シート状）に形成されることが好ましい。これにより、ベッドまたは椅子を使用する対象者Ｗ１または衣服を着用する対象者Ｗ１に不快感を与えることなく、対象者Ｗ１が発した振動を検知することができる。

【0076】

センサ１１は、検知信号を出力する複数の検知領域を備えていてもよい。センサ１１が複数の検知領域を備えている場合、センサ１１は、複数の検知領域のそれぞれにおいて検知した検知信号を出力してもよい。

【0077】

センサ１１が薄板状に形成される場合、複数の検知領域は、同一平面上に並んで配置されていてもよい。例えば、図３の３００１に示す情報処理装置１は、検知領域Ｄを１つ備えるセンサ１１を備えている。図３の３００２に示す情報処理装置１は、３列に並ぶ検知領域Ｄ１～Ｄ３を備えるセンサ１１を備えている。図３の３００３に示す情報処理装置１は、４行３列に並ぶ検知領域Ｄ１ａ～Ｄ３ｄを備えるセンサ１１を備えている。

【0078】

例えば、図３の３００２に示す情報処理装置１の場合、検知領域Ｄ１～Ｄ３のそれぞれにおいて検知された検知信号が個別に出力される。同様に、図３の３００３に示す情報処理装置１の場合、検知領域Ｄ１ａ～Ｄ３ｄのそれぞれにおいて検知された検知信号が個別に出力される。検知領域Ｄ１ａ～Ｄ３ｄの各々は、例えば１０ｃｍ四方であってもよい。

【0079】

複数の検知領域を備える構成を採用すれば、情報処理装置１は、各検知領域にて検出された検知信号の信号強度等に基づいて、嚥下信号を正確に抽出することが可能となる。例えば、各検知領域にて検出された検知信号において、喉の位置に近い検知領域ほど信号強度が大きくなっていれば、情報処理装置１は、その信号が嚥下によるものと正確に特定し、抽出することができる。

【0080】

（制御部１０および記憶部１２）
制御部１０は、一例において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。制御部１０は、記憶部１２に記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリに展開して各種機能を実行する。なお、図２に示す記憶部１２では、説明の簡略化のために、制御プログラムの図示を省略している。

【0081】

図２に示すように、制御部１０は、信号抽出部１０１および出力部１０２を備えている。

【0082】

信号抽出部１０１は、センサ１１から検知信号を取得し、センサ１１から出力される検知信号から嚥下信号を抽出する。また、信号抽出部１０１は、抽出した嚥下信号を出力部１０２に出力する。

【0083】

嚥下信号は、典型的には、周期性がなく、１００Ｈｚ以下にピークを有する周波数特性を有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する。信号抽出部１０１は、周波数分離等の手法を適用することで、取得した検知信号から上述のような周波数特性を有する信号を抽出する。信号抽出部１０１がセンサ１１から取得した検知信号から嚥下信号に該当する信号を抽出できた場合、対象者Ｗ１は嚥下動作を行ったものとする。

【0084】

嚥下信号の抽出方法についてより具体的に説明する。信号抽出部１０１は、検知信号から、少なくとも、（１）周期性がある周波数特性を有する信号、（２）周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号、および、（３）周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号、を除去する。また、信号抽出部１０１は、当該除去後の検知信号うち、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号を、嚥下信号として抽出する。

【0085】

上記（１）「周期性がある周波数特性を有する信号」とは、例えば、対象者Ｗ１の呼吸振動を示す呼吸振動信号、または、対象者Ｗ１の心拍を示す心拍信号である。

【0086】

上記（２）「周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号」とは、例えば対象者Ｗ１の体動を示す体動信号である。

【0087】

上記（３）「周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号」とは、例えば対象者Ｗ１の鼾を示す鼾信号である。この「所定の信号強度」は、嚥下信号では発生しない、または発生しにくい強度であってよい。

【0088】

上記（１）～（３）の信号は、嚥下信号と周波数帯が一部重なるため、嚥下信号を抽出する際のノイズとなり得る。信号抽出部１０１は、上記（１）～（３）の信号を除去した上で嚥下信号を抽出するため、嚥下信号の抽出精度を向上させることができる。

【0089】

なお、信号抽出部１０１は、検知信号から、ノイズとなり得る他の信号をさらに除去してもよい。一例として、ノイズとなり得る他の信号とは、音声による振動に対応する信号等であってもよい。信号抽出部１０１は、検知信号から、音声による振動に対応する信号として、例えば５００～８００Ｈｚの範囲にピークを有する信号を除去する。別の例として、ノイズとなり得る他の信号とは、エアコンまたはテレビ等の機械から発する振動に対応する信号等であってもよい。信号抽出部１０１は、検知信号から、例えばエアコンまたはテレビ等の機械から発する振動に対応する信号の特徴または特性に該当する信号をノイズとして除去する。この場合、例えば事前に機械ごとの信号の特徴または特性を記憶部１２に記憶させておけばよい。

【0090】

以下、図６～９を用いて検知信号から嚥下信号を抽出する手順の具体例を説明する。図６は情報処理システム１００により処理される検知信号の一例を示すグラフである。図７は、情報処理システム１００により処理される検知信号の別の例を示すグラフである。図６および図７に示すグラフは、同一の試験に基づき得られたデータを示す。

【0091】

図６および図７に示すデータは、対象者Ｗ１に下記の動作ＡおよびＢをさせて得られたデータである。

【0092】

（動作Ａ）水を口に含んだ状態で、センサ１１が設置されたベッドに仰向けで臥床する。

【0093】

（動作Ｂ）動作Ａに続けて、呼吸を１回行った後に、数回に分けて水を飲みこみ、その後呼吸を１回行う。

【0094】

図６に示すグラフは、横軸を時間とし、縦軸を信号強度（ｄＢ）として、ある時刻からおよそ１８秒間の検知信号の推移を１０ｍｓのサンプリング間隔で示している。図７に示すグラフは、横軸を時間とし、縦軸を周波数（Ｈｚ）として、図６に示すグラフと同じ時間の検知信号の推移を１０ｍｓのサンプリング間隔で示している。

【0095】

図６において符号Ｐ１～Ｐ５で示す時間帯の信号は、図７において符号Ｐ１～Ｐ５で示す時間帯の信号に対応する。図６および図７に示す信号のうち、符号Ｐ１および符号Ｐ５で示す信号は、呼吸信号である。符号Ｐ１および符号Ｐ５で示す信号は、周期性がある信号であるため信号抽出部１０１はノイズとして除去する。一方、図６および図７に示す信号のうち、符号Ｐ２～符号Ｐ４で示す信号は、嚥下信号であり、周期性がないため信号抽出部１０１は除去しない。なお、符号Ｐ２～符号Ｐ４で示す信号が複数のピークが存在する周波数特性を有する、または所定の信号強度を示す周波数特性を有する場合、信号抽出部１０１は符号Ｐ２～符号Ｐ４で示す信号を除去する。

【0096】

図８は、暗騒音を示す信号の周波数特性を示すグラフである。図９は、図６および図７において符号Ｐ２で示される信号、すなわち嚥下信号の周波数特性を示すグラフである。図８および図９において横軸は周波数（Ｈｚ）を示し、縦軸は信号強度（ｄＢ）を示す。なお、図８および図９は同一の室内で測定された信号を示している。

【0097】

暗騒音とは、測定対象ではないもののセンサ１１によって検出される雑音であり、周囲の環境において音を出していないときに検出される騒音レベルの音である。暗騒音は測定される環境によって変化する。例えば図８に示す場合は、暗騒音に由来する信号（以下、暗騒音信号）は、明確なピークを有さず、およそ１００Ｈｚ～２ｋＨｚの周波数帯において、符号Ｐ６に示す程度、すなわち－９０ｄＢ前後の信号強度を有する。また、例えば図８に示す場合は、暗騒音信号は、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する。

【0098】

これに対して、図９に示すように、嚥下信号は、暗騒音信号とは異なる周波数特性を有する。なお、図９に示す嚥下信号は、対象者Ｗ１の嚥下音に由来する成分および暗騒音に由来する成分を含む。図９の符号Ｐ７に示すように、嚥下信号は、１００Ｈｚ以下の周波数帯においてピークを有し、さらに符号Ｐ８に示す低周波数帯において暗騒音よりも高い（＋２０ｄＢ程度の）信号強度を有している。また、高周波数帯における嚥下信号は、低周波数帯における当該信号と異なり、暗騒音信号と区別し難い周波数特性を有する。具体的には、図９の符号Ｐ９に示すように、嚥下信号は、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する。

【0099】

以上のように、図６および図７において符号Ｐ２で示す信号、および図９で示す信号、すなわち嚥下信号は、周期性がなく、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する。従って、信号抽出部１０１は、図６、図７および図９に示すような検知信号を取得した場合、符号Ｐ１および符号Ｐ５に示す信号を除去し、符号Ｐ２に示す信号を嚥下信号として抽出する。また、符号Ｐ３および符号Ｐ４に示す信号も符号Ｐ２と同様の周波数特性を有するため、嚥下信号として抽出され得る。また、信号抽出部１０１は、図８に示すような暗騒音を示す検知信号を予め取得してもよい。もしくは、暗騒音を示す検知信号を取得するために別途センサを設けることで、信号抽出部１０１は、暗騒音を示す検知信号を同時に取得する構成であってもよい。信号抽出部１０１は、図９に示すような検知信号と暗騒音を示す検知信号との差分をとることで、嚥下信号を抽出してもよい。このようにして、信号抽出部１０１は、符号Ｐ１および符号Ｐ５に示す信号を除去し、符号Ｐ２に示す信号を嚥下信号として抽出することができる。

【0100】

なお、信号抽出部１０１は、暗騒音信号を複数回取得し累積平均化することで暗騒音を示す周波数特性を特定してもよい。同じ環境で測定された暗騒音は基本的に同程度の信号強度を示すが、瞬間的に低い信号強度を示す場合もある。信号抽出部１０１は、複数回の暗騒音の信号強度を取得して累積平均化することで、暗騒音を示す周波数特性をより正確に特定することができる。暗騒音を示す信号は、対象者Ｗ１が情報処理システム１００を利用していないタイミングでセンサ１１によって測定された信号、または対象者Ｗ１に関する信号が検知されない場所に別途設けられたセンサ（不図示）によって測定された信号が用いられてよい。

【0101】

なお、信号抽出部１０１は、上述した条件とは異なる、または上述した条件を変化させた条件に基づき、嚥下信号を抽出してもよい。また、信号抽出部１０１は、上述した条件にさらに他の条件を追加して嚥下信号を抽出してもよい。例えば、信号抽出部１０１は、検知信号から、所定の周波数帯に亘って信号値を有する信号を嚥下信号として抽出してもよい。

【0102】

信号抽出部１０１は、検知信号から抽出した嚥下信号を記憶部１２（図２に示す１２１）に格納してもよい。嚥下信号は、抽出元の検知信号が検出された時刻を示す時刻情報と共に記憶されてもよい。信号抽出部１０１は、検知信号を記憶部１２に格納してもよい。時刻情報は年月日の情報を含んでもよい。

【0103】

出力部１０２は、信号抽出部１０１から嚥下信号を取得する。また、出力部１０２は、外部装置、例えば判定装置３に対して、信号抽出部１０１によって抽出された嚥下信号を出力する。

【0104】

（判定装置３の構成）
判定装置３は、情報処理装置１と通信を行い、情報処理装置１から嚥下信号を受信する。また、判定装置３は、受信した嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する。判定装置３は、図２に示すとおり、入力部３１、制御部３０、記憶部３２および表示装置３３を備えている。表示装置３３は、判定装置３に備わっていなくてもよく、判定装置３の外部に設けられて判定装置３と接続される形態であってもよい。

【0105】

入力部３１は、例えば、医療関係者Ｗ２による入力操作を受け付け、入力操作に応じた信号を制御部３０に送信する。医療関係者Ｗ２による入力操作とは、例えば、表示装置３３に表示させる対象者情報の切り替え等である。入力部３１は、例えば、キーボード、タッチパネル、およびマウス等であってもよい。

【0106】

制御部３０は、記憶部３２に記憶されているソフトウェアである制御プログラムを読み取ってＲＡＭ等のメモリに展開して各種機能を実行する。制御部３０は、受信部３０１と、嚥下力判定部３０２と、表示制御部３０３と、を備えている。受信部３０１、嚥下力判定部３０２および表示制御部３０３としてコンピュータを機能させるための表示制御プログラムは、例えば、当該表示制御プログラムを提供するサーバ装置（不図示）から判定装置３に提供され、記憶部３２に記憶されてもよい。

【0107】

受信部３０１は、情報処理装置１から嚥下信号を受信する。嚥下信号の取得先は、情報処理装置１と異なる、情報処理装置１が出力した嚥下信号を保持するサーバ装置等であってもよい。受信部３０１は、取得した嚥下信号を記憶部３２に格納してもよい。

【0108】

嚥下力判定部３０２は、受信部３０１から嚥下信号を取得し、当該嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する。これにより、情報処理システム１００は、対象者Ｗ１が行った嚥下動作の特定に加え、対象者Ｗ１の嚥下力を判定することができる。従って、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１に対して別途のテスト等を行うことなく、対象者Ｗ１の嚥下力を把握することができる。また、情報処理システム１００は対象者Ｗ１の嚥下動作により発された振動を検知することで、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する。そのため、嚥下力に関するテストの実施が困難な対象者Ｗ１、例えば認知機能の低い対象者Ｗ１であっても、情報処理システム１００は対象者Ｗ１の嚥下力を判定することができ、医療関係者Ｗ２は対象者Ｗ１の嚥下力を把握することができる。

【0109】

嚥下力判定部３０２による判定結果としての嚥下力の指標は、嚥下能力の検査に従来用いられる指標が用いられてよい。従来用いられる指標とは、例えば反復唾液嚥下テスト（Repetitive Saliva Swallowing Test、ＲＳＳＴ）または改定水飲みテスト（Modified Water Swallowing Test、ＭＷＳＴ）といった検査を行ったときに結果として得られる指標であってよい。

【0110】

嚥下力判定部３０２は、嚥下信号の周波数特性および信号強度に基づき、対象者Ｗ１の嚥下力を従来用いられる指標に当てはめて判定してもよい。

【0111】

また、当該指標に基づき、独自の指標を作成してもよい。この場合、嚥下力判定部３０２は、作成した指標に当てはめて対象者Ｗ１の嚥下力を判定してもよい。

【0112】

嚥下力判定部３０２は、嚥下信号を説明変数とし嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル３２１に、信号抽出部１０１が抽出した嚥下信号を入力することにより、嚥下力を推定してもよい。嚥下力判定部３０２は、推定モデル３２１を用いることで、より精度良く対象者Ｗ１の嚥下力を推定することができる。

【0113】

具体的には、嚥下力判定部３０２は、嚥下信号を説明変数とし嚥下力を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル３２１に嚥下信号を入力することにより、嚥下力を推定してもよい。同様に、嚥下力判定部３０２は、検知信号を説明変数とし嚥下力を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル３２１に検知信号を入力することにより、嚥下力を推定してもよい。同様に、嚥下力判定部３０２は、検知信号および嚥下信号を説明変数とし嚥下力を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル３２１に、検知信号および嚥下信号を入力することにより、嚥下力を推定してもよい。

【0114】

なお、嚥下力を判定するための学習モデルとして、予め反復唾液嚥下テストまたは改定水飲みテスト等により評価された嚥下力を教師データとして機械学習されたモデルを用いてもよい。例えば、嚥下力判定部３０２は、嚥下信号として取得した周波数特性および信号強度を推定モデル３２１に入力し、出力値として改定水飲みテストの結果に対応する指標を取得してもよい。

【0115】

また、嚥下力判定部３０２の出力は、嚥下力がいずれかの指標に該当する確率であってもよい。この場合、嚥下力判定部３０２は推定結果として得た確率に基づいて、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する。

【0116】

なお、推定モデル３２１を生成するための機械学習には、公知の機械学習アルゴリズムが適用され得る。また、推定モデル３２１の所在は限定されるものではなく、図２に示すように記憶部３２に記憶されていてもよいし、判定装置３と異なる装置に記憶されていてもよい。

【0117】

また、嚥下力判定部３０２の出力は、経時的に嚥下力が低下したことを示す情報であってもよい。嚥下力判定部３０２は、過去および現在の嚥下信号の強度の比較に基づいて、対象者Ｗ１の嚥下力の低下を推定してもよい。

【0118】

表示制御部３０３は、嚥下力判定部３０２が判定した対象者Ｗ１の嚥下力を示す情報を取得し、表示装置３３に表示させる。これにより、医療関係者Ｗ２は対象者Ｗ１が嚥下動作を行ったこと、および対象者Ｗ１の嚥下力を把握することができる。

【0119】

（情報処理システム１００の処理の流れの一例）
図１０は、情報処理システム１００の処理の流れの一例を示すフロー図である。図１１は、情報処理システム１００が行う、嚥下信号を抽出する処理の流れの一例を示すフロー図である。以下、図１０および図１１に基づき、情報処理システム１００において行われる処理の流れ（制御方法）の一例について説明する。

【0120】

まず、対象者Ｗ１に接触しない位置に設置された情報処理装置１のセンサ１１が、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を検知する（Ｓ１０１）。センサ１１は、検知した振動に応じた強度の検知信号を制御部１０に出力する（Ｓ１０２：出力ステップ）。

【0121】

制御部１０の信号抽出部１０１は、センサ１１から検知信号を取得すると、当該検知信号から嚥下信号を抽出する（Ｓ１０３：抽出ステップ）。ステップＳ１０３の詳細については後述する。

【0122】

ステップＳ１０３で信号抽出部１０１が嚥下信号を抽出した場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、信号抽出部１０１は、抽出した嚥下信号を出力部１０２に出力する。出力部１０２は、取得した嚥下信号を、例えば通信ネットワーク９を介して判定装置３に送信する。

【0123】

判定装置３の受信部３０１は、情報処理装置１から通信ネットワーク９を介して嚥下信号を受信する。受信部３０１は、受信した嚥下信号を嚥下力判定部３０２に出力する。
嚥下力判定部３０２は、受信部３０１から嚥下信号を取得すると、当該嚥下信号の周波数特性および信号強度に基づき、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する（Ｓ１０５）。嚥下力判定部３０２が嚥下力を判定した後、表示制御部３０３は判定された対象者Ｗ１の嚥下力および嚥下信号を表示装置３３に表示させてもよい。

【0124】

一方、ステップＳ１０３で信号抽出部１０１が嚥下信号を抽出しなかった場合（Ｓ１０４でＮＯ）、情報処理システム１００は処理を終了する。

【0125】

なお、ステップＳ１０３で信号抽出部１０１が嚥下信号を抽出しない場合とは、例えばセンサ１１が対象者Ｗ１の振動を検知したときに出力した検知信号に嚥下信号が含まれていなかった場合等である。具体的には、対象者Ｗ１が嚥下を行わず、センサ１１が対象者Ｗ１の呼吸振動等を検知した場合、検知信号には嚥下信号が含まれないため、信号抽出部１０１は当該検知信号から嚥下信号を抽出しない。

【0126】

続いて、ステップＳ１０３の詳細について図１１を用いて説明する。まず、信号抽出部１０１は、センサ１１から検知信号を取得する（Ｓ１０３１）。次に、信号抽出部１０１は、取得した検知信号からノイズを除去する。

【0127】

具体的には、信号抽出部１０１は、周期性がある周波数特性を有する信号が検知信号に含まれる場合（Ｓ１０３２でＹＥＳ）、当該信号をノイズとして除去する（Ｓ１０３３）。信号抽出部１０１は、ステップＳ１０３３の処理を行った後、処理後の検知信号について再度ステップＳ１０３２の処理を行い、ステップＳ１０３２においてＮＯになるまで同様の処理を繰り返す。

【0128】

また、信号抽出部１０１は、周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号が検知信号に含まれる場合（Ｓ１０３４でＹＥＳ）、当該信号をノイズとして除去する（Ｓ１０３５）。信号抽出部１０１は、ステップＳ１０３５の処理を行った後、処理後の検知信号について再度ステップＳ１０３４の処理を行い、ステップＳ１０３４においてＮＯになるまで同様の処理を繰り返す。

【0129】

さらに、信号抽出部１０１は、周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号が検知信号に含まれる場合（Ｓ１０３６でＹＥＳ）、当該信号をノイズとして除去する（Ｓ１０３７）。信号抽出部１０１は、ステップＳ１０３７の処理を行った後、処理後の検知信号について再度ステップＳ１０３６の処理を行い、ステップＳ１０３６においてＮＯになるまで同様の処理を繰り返す。

【0130】

ステップＳ１０３２、Ｓ１０３４、またはＳ１０３６でＮＯの場合、すなわち除去対象となるノイズが検知信号に含まれない場合、ステップＳ１０３８の処理に進む。従って、ステップＳ１０３８の処理が行われる時点で、嚥下信号を抽出する際にノイズとなる信号は除去されている。

【0131】

ノイズ除去後の検知信号において、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号が含まれる場合（Ｓ１０３８でＹＥＳ）、信号抽出部１０１は、当該信号を嚥下信号として抽出する（Ｓ１０３９）。一方、ノイズ除去後の検知信号において、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号がノイズ除去後の検知信号に含まれない場合（Ｓ１０３８でＮＯ）、信号抽出部１０１は処理を終了する。

【0132】

〔実施形態２〕
他の実施形態について、以下に説明する。なお、以下の各実施形態において、説明の便宜上、説明した実施形態の部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

【0133】

図１２は、実施形態２に係る情報処理システム１００Ａの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１２に示すように、情報処理システム１００Ａは、情報処理装置１に代えて情報処理装置１Ａを備え、判定装置３に代えて判定装置３Ａを備える点が情報処理システム１００と異なり、その他の構成は同じである。

【0134】

図１２に示すように、情報処理装置１Ａは、制御部１０に代えて制御部１０Ａを備える点において情報処理装置１と異なる。制御部１０Ａは、信号抽出部１０１に代えて信号抽出部１０１Ａを備える点において制御部１０と異なる。

【0135】

信号抽出部１０１Ａは、信号抽出部１０１と同様に検知信号から嚥下信号を抽出する。さらに、信号抽出部１０１Ａは、検知信号から、対象者Ｗ１の肺音を示す肺音信号をさらに抽出する。

【0136】

肺音信号は、対象者Ｗ１の呼吸による肺への空気の出入りに基づく音を示す信号である。呼吸は基本的には周期的に行われるため、典型的な肺音信号は周期性を有する。信号抽出部１０１Ａは、検知信号に対して周波数分離等の手法を適用することで、肺音信号を抽出する。

【0137】

なお、対象者Ｗ１が肺炎に罹患している場合等は、肺音が変化し、肺音信号の周波数帯も変化する。例えば、対象者Ｗ１が初期の肺炎に罹患している場合、発される肺音は水泡音（２５０Ｈｚ～５００Ｈｚ）が多くを占める。このような水泡音が対象者Ｗ１から発されている場合、一般的に対象者Ｗ１は肺炎の疑いがあると診断される。また、対象者Ｗ１が中期の肺炎に罹患している場合、発される肺音は周波数の高い水泡音と捻髪音との混合音（５００Ｈｚ～１ｋＨｚ）を含む、後期の肺炎では捻髪音（５００Ｈｚ～１ｋＨｚ）が多くを占めるようになる。信号抽出部１０１Ａは、このような周波数特性を有する信号も、肺音信号として抽出してよい。

【0138】

図１２に示すように、判定装置３Ａは、制御部３０に代えて制御部３０Ａを備え、記憶部３２に代えて記憶部３２Ａを備える点において判定装置３と異なる。制御部３０Ａは、嚥下力判定部３０２に代えて嚥下力判定部３０２Ａを備え、さらに誤嚥推定部３０４を備える点において制御部３０と異なる。

【0139】

嚥下力判定部３０２Ａは、嚥下力判定部３０２と同様に対象者Ｗ１の嚥下力を判定し、判定結果の履歴３２２を対象者Ｗ１毎に記憶部３２Ａに記憶させる。記憶部３２Ａは、嚥下力判定部３０２Ａによる判定結果の履歴３２２を対象者Ｗ１毎に記憶する。また、嚥下力判定部３０２Ａは、新たに抽出された嚥下信号に基づく判定結果と、記憶部３２Ａに記憶されている判定結果とを比較することにより、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合を判定する。これにより、判定装置３は、医療関係者Ｗ２に対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合を把握させることができる。また、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合を考慮して対象者Ｗ１への対応を判断することが可能となる。

【0140】

誤嚥推定部３０４は、嚥下力判定部３０２Ａから、対象者Ｗ１の嚥下力の判定結果を取得する。誤嚥推定部３０４は、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する。

【0141】

誤嚥推定の一例として、嚥下力判定部３０２Ａが改定水飲みテストの評価点に対応させて対象者Ｗ１の嚥下力を判定している場合について説明する。この場合、誤嚥推定部３０４は、例えば、対象者Ｗ１の嚥下力としての評価点が１点以上低下し、かつ肺音信号が水泡音（２５０Ｈｚ～５００Ｈｚ）を含む周波数特性を有する場合、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する。なお、誤嚥推定部３０４が行う誤嚥推定の基準として、他の閾値、周波数特性、および信号強度の値が用いられてもよい。

【0142】

対象者Ｗ１が誤嚥した場合、可能な限り確実に誤嚥の発生を特定することが好ましい。前記の構成によれば、対象者Ｗ１の嚥下力および肺音信号から精度良く誤嚥の発生を推定することができる。さらに、情報処理システム１００Ａは、長期間および常時のモニタリングを行うことが可能であるため、より高い精度で誤嚥発生を推定することができる。

【0143】

（情報処理システム１００Ａの処理の流れの一例）
図１３は、情報処理システム１００Ａの処理の流れの一例を示すフロー図である。図１３に基づき、情報処理システム１００Ａの処理の流れの一例について説明する。

【0144】

図１３に示すように、情報処理システム１００Ａにおいて、情報処理装置１Ａは、図１０に示すステップＳ１０１～Ｓ１０４と同様の処理を行う。ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。Ｓ１０４でＮＯの場合、情報処理装置１Ａは処理を終了する。ステップＳ１０４でＹＥＳの場合、すなわち信号抽出部１０１Ａが検知信号から嚥下信号を抽出した場合、ステップＳ２０１の処理に進む。

【0145】

信号抽出部１０１Ａは、検知信号から肺音信号を抽出する（Ｓ２０１）。信号抽出部１０１Ａは、抽出した嚥下信号および肺音信号を出力部１０２に出力し、出力部１０２は、これらの信号を判定装置３に出力（送信）する。なお、ステップＳ２０１の処理は、ステップＳ１０３より先に行われてもよい。

【0146】

判定装置３Ａの受信部３０１は、情報処理装置１Ａから嚥下信号および肺音信号を受信すると、これらの信号を嚥下力判定部３０２Ａおよび誤嚥推定部３０４に出力する。

【0147】

嚥下力判定部３０２Ａは、取得した嚥下信号に基づき、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する（Ｓ２０２）。また、嚥下力判定部３０２Ａは、記憶部３２Ａの履歴３２２を参照し、ステップＳ２０２において判定した対象者Ｗ１の嚥下力の判定結果と、記憶部３２Ａに記憶されている過去の判定結果とを比較し、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合を判定する（Ｓ２０３）。嚥下力判定部３０２Ａは、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合の判定結果を誤嚥推定部３０４に出力する。

【0148】

誤嚥推定部３０４は、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合および肺音信号を取得すると、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを推定する。具体的には、嚥下力の低下度合が所定閾値を超える場合（Ｓ２０４でＹＥＳ）、であり、かつ肺音信号が所定の周波数特定および所定の信号強度を示す場合（Ｓ２０５でＹＥＳ）、誤嚥推定部３０４は、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する（Ｓ２０６）。

【0149】

一方、嚥下力の低下度合が所定閾値以下である場合（Ｓ２０４でＮＯ）、または、肺音信号が所定の周波数特定および所定の信号強度を示さない場合（Ｓ２０５でＮＯ）、誤嚥推定部３０４は、対象者Ｗ１が誤嚥していないと推定する（Ｓ２０７）。

【0150】

ステップＳ２０６またはＳ２０７の後、表示制御部３０３は対象者Ｗ１の嚥下信号および嚥下力に加え、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合および対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを示す情報を表示装置３３に表示させてもよい。これにより、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合および対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを把握することができる。

【0151】

〔実施形態３〕
図１４は、実施形態３に係る情報処理システム１００Ｂの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１４に示すように、情報処理システム１００Ｂは、情報処理装置１に代えて情報処理装置１Ｂを備え、判定装置３に代えて判定装置３Ｂを備える点において判定装置３と異なる。

【0152】

図１４に示すように、情報処理装置１Ｂは、制御部１０に代えて制御部１０Ｂを備える点において情報処理装置１と異なる。制御部１０Ｂは、信号抽出部１０１に代えて信号抽出部１０１Ｂを備える点において制御部１０と異なる。

【0153】

信号抽出部１０１Ｂは、信号抽出部１０１と同様の処理を行う。さらに、信号抽出部１０１Ｂは、検知信号から、対象者Ｗ１の心拍を示す心拍信号、対象者Ｗ１の呼吸振動を示す呼吸振動信号、対象者Ｗ１の体動を示す体動信号、および対象者Ｗ１の鼾を示す鼾信号の少なくともいずれかを含む特徴信号を抽出する。

【0154】

検知信号は、一例において、周波数が２０Ｈｚ以下である心拍信号、呼吸振動信号、体動信号、および、周波数が１００Ｈｚ以上である鼾信号のうち少なくとも１つを含む。図１５は、検知信号に含まれる各種信号を説明する図である。図１５に示すように、検知信号は、周波数分離することによって、周波数特性が異なる心拍信号、呼吸振動信号、体動信号、および鼾信号に分離可能である。なお、検知信号は、さらに他の信号に分離されてもよい。

【0155】

図１４に示すように、判定装置３Ｂは、制御部３０に代えて制御部３０Ｂを備える点において判定装置３と異なる。制御部３０Ｂは、睡眠判定部３０５および睡眠時嚥下判定部３０６を備える点において制御部３０と異なる。

【0156】

睡眠判定部３０５は、検知信号および抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、対象者Ｗ１が睡眠状態であることを判定する。当該判定には公知の判定方法を用いることができる。これにより、情報処理システム１００Ｂは、検知信号に基づき、対象者Ｗ１の嚥下動作だけでなく、対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを特定することができる。

【0157】

睡眠時嚥下判定部３０６は、嚥下信号を取得し、さらに睡眠判定部３０５から対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを示す判定結果を取得する。睡眠時嚥下判定部３０６は、睡眠判定部３０５が対象者Ｗ１が睡眠状態であると判定し、かつ、嚥下信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が睡眠時に嚥下したと判定する。

【0158】

所定の周波数特性および所定の信号強度としては、対象者Ｗ１が嚥下を行ったことを特定できるような条件が適宜設定されればよい。これにより、情報処理システム１００Ｂは、睡眠時の対象者Ｗ１による嚥下動作を特定することができる。従って、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１の嚥下動作について、対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを考慮して診断またはケアを行うことができる。

【0159】

（情報処理システム１００Ｂの処理の流れの一例）
図１６は、情報処理システム１００Ｂの処理の流れの一例を示すフロー図である。図１６に基づき、情報処理システム１００Ｂの処理の流れの一例について説明する。

【0160】

図１６に示すように、情報処理システム１００Ｂにおいて、情報処理装置１Ｂは、図１０に示すステップＳ１０１～Ｓ１０４と同様の処理を行う。ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。Ｓ１０４でＮＯの場合、情報処理装置１Ｂは処理を終了する。ステップＳ１０４でＹＥＳの場合、すなわち信号抽出部１０１Ｂが検知信号から嚥下信号を抽出した場合、ステップＳ３０１の処理に進む。

【0161】

信号抽出部１０１Ｂは、ノイズの除去を行う前の検知信号から、特徴信号を抽出する（Ｓ３０１）。信号抽出部１０１Ｂは、抽出した嚥下信号および特徴信号を出力部１０２に出力し、出力部１０２はこれらの信号を判定装置３に出力（送信）する。なお、ステップＳ３０１の処理は、ステップＳ１０３より先に行われてもよい。

【0162】

判定装置３の受信部３０１は、嚥下信号および特徴信号を受信すると、これらの信号を嚥下力判定部３０２、睡眠判定部３０５、および睡眠時嚥下判定部３０６に出力する。
嚥下力判定部３０２は、嚥下信号に基づき、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する（Ｓ３０２）。

【0163】

睡眠判定部３０５は、特徴信号に基づき、対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。ステップＳ３０３の処理は、ステップＳ３０２より先に行われてもよい。なお、睡眠判定部３０５は、情報処理装置１Ｂから受信部３０１を介して検知信号を受信し、当該検知信号に基づき対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを判定してもよい。睡眠判定部３０５は、対象者Ｗ１が睡眠状態であるか否かを示す判定結果を睡眠時嚥下判定部３０６に出力する。

【0164】

睡眠時嚥下判定部３０６は、嚥下信号および睡眠判定部３０５による対象者Ｗ１の睡眠状態の判定結果に基づき、対象者Ｗ１が睡眠時に嚥下したか否かを判定する。

【0165】

具体的には、睡眠時嚥下判定部３０６は、対象者Ｗ１が睡眠状態である場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、対象者Ｗ１が睡眠時に嚥下したと判定する（Ｓ３０４）。

【0166】

一方、対象者Ｗ１が睡眠状態でない場合（Ｓ３０３でＮＯ）、対象者Ｗ１が睡眠時ではないタイミングで嚥下したと判定する（Ｓ３０５）。

【0167】

なお、情報処理装置１Ｂは、嚥下信号を抽出しなかった場合（Ｓ１０４でＮＯの場合）、処理を終了せず、ステップＳ３０１以降の処理を行い、特徴信号のみを判定装置３Ｂに送信してもよい。睡眠時嚥下判定部３０６は、睡眠判定部３０５から対象者Ｗ１が睡眠状態であることを示す判定結果を取得し、嚥下力判定部３０２から対象者Ｗ１の嚥下力を示す情報を取得できなかった場合、対象者Ｗ１は睡眠状態であるが、嚥下動作を行っていないと判定してもよい。

【0168】

〔実施形態４〕
図１７は、実施形態４に係る情報処理装置１Ｃの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１７に示すように、情報処理装置１Ｃは、制御部１０に代えて制御部１０Ｃを備え、記憶部１２に代えて記憶部１２Ｃを備え、さらに表示装置１３を備える点において情報処理装置１と異なる。

【0169】

制御部１０Ｃは、嚥下力判定部１０３および表示制御部１０４を備え、出力部１０２を備えない点において制御部１０と異なる。

【0170】

嚥下力判定部１０３は、情報処理システム１００における嚥下力判定部３０２と同様に、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する処理を行う。表示制御部１０４は、情報処理システム１００における嚥下力判定部３０２と同様に、表示装置３３への表示制御を行う。表示装置１３は、情報処理システム１００における表示装置３３と同様の装置である。

【0171】

記憶部１２Ｃは、推定モデル１２２を記憶している点において記憶部１２と異なる。推定モデル１２２は、情報処理システム１００における推定モデル３２１と同様の推定モデルである。

【0172】

以上のように、情報処理装置１Ｃは、対象者Ｗ１の胴体から発せられた振動を対象者Ｗ１に接触しない位置で検知するセンサ１１と、センサ１１から出力される検知信号から、対象者Ｗ１の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部１０１と、を備える。

【0173】

また、情報処理装置１Ｃは、抽出された嚥下信号の周波数特性および所定の信号強度に応じて、対象者Ｗ１の嚥下力を判定する嚥下力判定部１０３をさらに備える。

【0174】

これらの構成により、情報処理装置１Ｃは、当該装置単体で情報処理システム１００と同様に、対象者Ｗ１の嚥下動作を、対象者Ｗ１に不快感を抱かせることなく精度良く特定することができる。

【0175】

〔実施形態５〕
（情報処理システム１００Ｃ）
図１８は、実施形態５に係る情報処理システム１００Ｃの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１８に示すように、情報処理システム１００Ｃは、判定装置３に代えて判定装置３Ｃを備える点が情報処理システム１００と異なる。

【0176】

図１８に示すように、判定装置３Ｃは、制御部３０Ｃ、入力部３１、記憶部３２Ｃおよび表示装置３３を備える。制御部３０Ｃは、受信部３０１、表示制御部３０３および誤嚥推定部３０４Ｃを備える。記憶部３２Ｃは、推定モデル３２３を記憶している。

【0177】

推定モデル３２３は、誤嚥推定部３０４Ｃが誤嚥に関する推定を行うために用いる推定モデルである。推定モデル３２３は、嚥下信号を説明変数とし嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルである。

【0178】

誤嚥推定部３０４Ｃは、情報処理装置１において抽出された嚥下信号を受信部３０１から取得し、取得した嚥下信号の周波数特性および継続時間の少なくともひとつに応じて、対象者Ｗ１の誤嚥を推定する。

【0179】

例えば、誤嚥推定部３０４Ｃは、取得した嚥下信号が所定時間以上続くこと、すなわち、嚥下信号によって示される嚥下音が所定時間以上継続することを示す場合、または当該嚥下信号が所定の周波数特性を示す場合、誤嚥が発生したと推定してよい。周波数特性は、信号強度と周波数との関係によって示される。

【0180】

具体的には、誤嚥推定部３０４Ｃは、取得した嚥下信号が示す嚥下音が、０．７２秒以上継続する場合、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する。また、誤嚥推定部３０４Ｃは、取得した嚥下信号が示す嚥下音中に５００ｈｚ以下の周波数成分が見られる場合、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する。

【0181】

対象者Ｗ１が誤嚥した場合、可能な限り確実に誤嚥の発生を特定することが好ましい。前記の構成によれば、対象者Ｗ１の嚥下信号から精度良く誤嚥の発生を推定することができる。さらに、情報処理システム１００Ｃは、長期間および常時のモニタリングを行うことが可能であるため、より高い精度で誤嚥発生を推定することができる。

【0182】

また、誤嚥推定部３０４Ｃは、嚥下信号を説明変数とし嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデル３２３に、信号抽出部１０１が抽出した嚥下信号を入力することにより、対象者Ｗ１が誤嚥したことを推定してもよい。誤嚥推定部３０４Ｃは、推定モデル３２３を用いることで、より精度良く対象者Ｗ１の誤嚥を推定することができる。

【0183】

（情報処理システム１００Ｃの処理の流れの一例）
図１９は、情報処理システム１００Ｃの処理の流れの一例を示すフロー図である。図１９に基づき、情報処理システム１００Ｃの処理の流れの一例について説明する。

【0184】

図１９に示すように、情報処理システム１００Ｃにおいて、情報処理装置１は、図１０に示すステップＳ１０１～Ｓ１０４と同様の処理を行う。ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。Ｓ１０４でＮＯの場合、情報処理装置１は処理を終了する。ステップＳ１０４でＹＥＳの場合、すなわち信号抽出部１０１が検知信号から嚥下信号を抽出した場合、ステップＳ４０１の処理に進む。

【0185】

誤嚥推定部３０４Ｃは、受信部３０１から嚥下信号を取得すると、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを推定する。具体的には、誤嚥推定部３０４Ｃは、取得した嚥下信号が所定時間以上続く、または当該嚥下信号が所定の周波数特性を示すか否かを判定する（Ｓ４０１）。

【0186】

嚥下信号が所定時間以上続く場合、または嚥下信号が所定の周波数特性を示す場合（Ｄ４０１でＹＥＳ）、誤嚥推定部３０４Ｃは、対象者Ｗ１が誤嚥したと推定する（Ｓ４０２）。一方、嚥下信号が所定時間以上続かず、かつ嚥下信号が所定の周波数特性を示さない場合、誤嚥推定部３０４Ｃは、対象者Ｗ１が誤嚥していないと推定する（Ｓ４０３）。

【0187】

ステップＳ４０２またはＳ４０３の後、表示制御部３０３は対象者Ｗ１の嚥下信号に加え、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを示す情報を表示装置３３に表示させてもよい。これにより、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを把握することができる。

【0188】

〔実施形態６〕
図２０は、実施形態６に係る情報処理システム１００Ｄの構成の一例を示す機能ブロック図である。図２０に示すように、情報処理システム１００Ｄは、情報処理装置１に代えて情報処理装置１Ａを備え、判定装置３に代えて判定装置３Ｄを備える点が情報処理システム１００と異なる。

【0189】

情報処理装置１Ａは、実施形態２において説明した情報処理装置１Ａと同様の装置であるため、説明を省略する。実勢形態２において説明したように、信号抽出部１０１Ａは検知信号から嚥下信号に加え対象者Ｗ１の肺音を示す肺音信号を抽出する。

【0190】

情報処理システム１００Ｄにおいて、判定装置３Ｄは、嚥下信号および肺音信号に基づき、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かに加え、対象者Ｗ１に肺炎が発症しているか否か、および当該肺炎と誤嚥との関係を推定する。

【0191】

図２０に示すように、判定装置３Ｄは、制御部３０Ｄ、入力部３１、記憶部３２Ｃおよび表示装置３３を備える。制御部３０Ｄは、受信部３０１、表示制御部３０３、誤嚥推定部３０４Ｃ、および肺炎推定部３０７を備える。

【0192】

肺炎推定部３０７は、肺音信号に基づき、対象者Ｗ１が肺炎を発症したか否かを推定する。

【0193】

また、肺炎推定部３０７は、誤嚥推定部３０４Ｃによる推定結果を示す情報を取得する。さらに、肺炎推定部３０７は、受信部３０１から、信号抽出部１０１Ａが抽出した肺音信号を取得する。肺炎推定部３０７は、上記推定の結果と、肺音信号と、に基づき、対象者の誤嚥と肺炎との関係を推定する。

【0194】

例えば、肺炎推定部３０７は、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が肺炎を発症したと推定する。所定の周波数特性および所定の信号強度とは、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が肺炎を発症していると推定される周波数特定および信号強度である。

【0195】

肺炎推定部３０７は、誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定され、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症したと推定する。

【0196】

誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定され、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症しており、さらに誤嚥が発生している場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１の肺炎は、誤嚥性の肺炎である可能性が高いと考えられる。

【0197】

また、肺炎推定部３０７は、誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定され、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、対象者Ｗ１の誤嚥性肺炎の発症リスクがある、または将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクが高いと推定する。

【0198】

誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定され、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症してはいないものの、誤嚥が発生している場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１は、肺炎推定部３０７が推定したタイミングでは誤嚥性肺炎を発症していないものの、将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあると考えられる。

【0199】

また、肺炎推定部３０７は、誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定されず、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定する。誤嚥性肺炎以外の肺炎とは、例えば感染症等に起因する肺炎である。

【0200】

誤嚥推定部３０４Ｃにおいて対象者Ｗ１が誤嚥したと推定されず、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症しているものの、誤嚥は発生していない場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１の肺炎は、誤嚥以外に起因する肺炎である可能性が高いと考えられる。

【0201】

以上のように、肺炎推定部３０７は、対象者Ｗ１が肺炎を発症しているか否か、肺炎を発症しているのであればこの肺炎が誤嚥に起因するものであるか否か、また、将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあるか、を推定することができる。

【0202】

（情報処理システム１００Ｄの処理の流れの一例）
図２１は、情報処理システム１００Ｄの処理の流れの一例を示すフロー図である。図２１に基づき、情報処理システム１００Ｄの処理の流れの一例について説明する。

【0203】

図２１に示すように、情報処理システム１００Ｄにおいて、情報処理装置１Ａは、図１０に示すステップＳ１０１～Ｓ１０４、および図１３に示すステップＳ２０１と同様の処理を行う。ステップＳ１０１～Ｓ１０４およびステップＳ２０１の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。

【0204】

Ｓ１０４でＮＯの場合、情報処理装置１は処理を終了する。ステップＳ１０４でＹＥＳの場合、すなわち信号抽出部１０１が検知信号から嚥下信号を抽出した場合、ステップＳ２０１の処理に進み、ステップＳ２０１の処理の後、ステップＳ４０１の処理に進む。

【0205】

図２１に示すように、情報処理システム１００Ｄにおいて、判定装置３Ｄは、ステップＳ２０１の処理の後、図１９に示すステップＳ４０１～Ｓ４０３と同様の処理を行う。ステップＳ４０１～Ｓ４０３の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。ステップＳ４０２の後、すなわち誤嚥推定部３０４Ｃによって対象者Ｗ１が誤嚥したと推定された後、ステップＳ５０１の処理に進む。一方、ステップＳ４０３の後、すなわち誤嚥推定部３０４Ｃによって対象者Ｗ１が誤嚥していないと推定された後、ステップＳ５０４の処理に進む。

【0206】

肺炎推定部３０７は、肺音信号が所定の周波数特性および所定の周波数強度を示すか否かを推定する（Ｓ５０１）。

【0207】

ステップＳ５０１でＹＥＳの場合、肺炎推定部３０７は、対象者Ｗ１が肺炎を発症していると推定し、さらに、対象者Ｗ１に発症している肺炎が誤嚥性肺炎と推定する（Ｓ５０２）。

【0208】

ステップＳ５０１でＮＯの場合、肺炎推定部３０７は、対象者Ｗ１が肺炎を発症していないと推定し、さらに、今後、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症するリスクが高いと推定する（Ｓ５０３）。

【0209】

ステップＳ５０４において、肺音信号が所定の周波数特性および所定の周波数強度を示すか否かを判定する。ステップＳ５０４でＹＥＳの場合、肺炎推定部３０７は、対象者Ｗ１が肺炎を発症していると推定し、さらに対象者Ｗ１に発症している肺炎が誤嚥性以外の肺炎と推定する（Ｓ５０５）。

【0210】

Ｓ５０４でＮＯの場合、判定装置３Ｄは処理を終了する。または、ステップＳ５０４においてＮＯの場合、肺炎推定部３０７は、対象者Ｗ１が誤嚥しておらず、肺炎も発症していないと推定してもよい。

【0211】

ステップＳ５０２、Ｓ５０３またはＳ５０５の後、表示制御部３０３は対象者Ｗ１の嚥下信号に加え、対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを示す情報、および対象者Ｗ１の誤嚥と肺炎とに関係する情報を表示装置３３に表示させてもよい。例えば、表示制御部３０３は、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症していること、肺炎を発症していないが誤嚥性肺炎を発症するリスクが高いこと、誤嚥性以外の肺炎を発症していることを示す情報を表示させてもよい。これにより、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１が誤嚥したか否か、および対象者Ｗ１における誤嚥と肺炎との関係を把握することができる。

【0212】

〔実施形態７〕
図２２は、実施形態７に係る情報処理システム１００Ｅの構成の一例を示す機能ブロック図である。図２２に示すように、情報処理システム１００Ｅは、情報処理装置１に代えて情報処理装置１Ａを備え、判定装置３Ａに代えて判定装置３Ｅを備える点が実施形態２にかかる情報処理システム１００Ａと異なり、その他の構成は同じである。情報処理装置１Ａにおいて、信号抽出部１０１Ａは、検知信号から、対象者Ｗ１の肺音を示す肺音信号を抽出する。

【0213】

判定装置３Ｅは、制御部３０Ｅ、入力部３１、記憶部３２Ａおよび表示装置３３を備える。制御部３０Ｅは、受信部３０１、嚥下力判定部３０２Ａ、表示制御部３０３、誤嚥推定部３０４、および肺炎推定部３０７Ｅを備える。判定装置３Ｅにおいて、誤嚥推定部３０４は、嚥下力の低下に基づく誤嚥の推定を行う。また、肺炎推定部３０７Ｅは、肺音信号に基づく肺炎の発症に関する推定、および誤嚥と肺炎との関係についての推定を行う。

【0214】

例えば、肺炎推定部３０７Ｅは、嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症したと推定する。

【0215】

嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症しており、さらに誤嚥が発生している場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１の肺炎は、誤嚥性の肺炎である可能性が高いと考えられる。

【0216】

また、肺炎推定部３０７Ｅは、嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、対象者Ｗ１に誤嚥性肺炎の発症リスクがある、または誤嚥性肺炎の発症リスクが高いと推定する。

【0217】

嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症してはいないものの、誤嚥が発生している場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１は、肺炎推定部３０７Ｅが推定したタイミングでは誤嚥性肺炎を発症していないものの、将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあると考えられる。

【0218】

また、肺炎推定部３０７Ｅは、嚥下力の低下度合が所定閾値を超えず、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定する。

【0219】

嚥下力の低下度合が所定閾値を超えず、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合とは、対象者Ｗ１が肺炎を発症しているものの、誤嚥は発生していない場合を示す。このような場合、対象者Ｗ１の肺炎は、誤嚥以外に起因する肺炎である可能性が高いと考えられる。

【0220】

以上のように、肺炎推定部３０７Ｅは、対象者Ｗ１が肺炎を発症しているか否か、肺炎を発症しているのであればこの肺炎が誤嚥に起因するものであるか否か、また、将来的に誤嚥性肺炎を発症するリスクがあるか、を推定することができる。

【0221】

（情報処理システム１００Ｅの処理の流れの一例）
図２３は、情報処理システム１００Ｅの処理の流れの一例を示すフロー図である。図２３に基づき、情報処理システム１００Ｅの処理の流れの一例について説明する。

【0222】

図２３に示すように、情報処理システム１００Ｅにおいて、情報処理装置１Ａおよび判定装置３Ｅは、図１０に示すステップＳ１０１～Ｓ１０４、および図１３に示すステップＳ２０１～Ｓ２０３、Ｓ２０４、Ｓ２０７と同様の処理を行う。ステップＳ１０１～Ｓ１０４およびステップＳ２０１～Ｓ２０３、Ｓ２０４、Ｓ２０６、Ｓ２０７の処理については、既に説明したため、ここでの説明を省略する。

【0223】

ステップＳ２０４でＹＥＳの場合、ステップＳ２０６の処理に進み、ステップＳ２０７の処理の後、ステップＳ６０１の処理に進む。また、ステップＳ２０４でＮＯである場合、ステップＳ２０７の処理に進み、ステップＳ２０７の処理の後、ステップＳ６０４の処理に進む。

【0224】

肺炎推定部３０７Ｅは、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示すか否かを判定する（Ｓ６０１）。

【0225】

ステップＳ６０１でＹＥＳの場合、すなわち、嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、肺炎推定部３０７Ｅは、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症したと推定する（Ｓ６０２）。

【0226】

一方、ステップＳ６０１でＮＯの場合、嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、今後、対象者Ｗ１が誤嚥性肺炎を発症するリスクが高いと推定する（Ｓ６０３）。

【0227】

ステップＳ２０７の処理の後、肺炎推定部３０７Ｅは、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示すか否かを判定する（Ｓ６０４）。ステップＳ６０４でＹＥＳの場合、すなわち、嚥下力の低下度合が所定閾値を超え、かつ、肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、肺炎推定部３０７Ｅは、対象者Ｗ１が誤嚥性以外の肺炎を発症したと推定する（Ｓ６０５）。

【0228】

ステップＳ６０２、Ｓ６０３またはＳ６０５の後、表示制御部３０３は対象者Ｗ１の嚥下信号および嚥下力に加え、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合および対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを示す情報を表示装置３３に表示させてもよい。さらに、表示制御部３０３は対象者Ｗ１の誤嚥と肺炎との関係を示す情報を表示装置３３に表示させてもよい。これにより、医療関係者Ｗ２は、対象者Ｗ１の嚥下力の低下度合および対象者Ｗ１が誤嚥したか否かを把握することができる。

【0229】

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理システム１００、情報処理システム１００Ａ～１００Ｅ、および情報処理装置１Ｃ（以下、「システムおよび装置」と呼ぶ）の機能は、当該システムおよび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、当該システムおよび装置の各制御ブロック（特に制御部１０、制御部１０Ａ、制御部１０Ｂ、制御部１０Ｃ、制御部３０、制御部３０Ａ～３０Ｅ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により実現することができる。

【0230】

この場合、上記システムおよび装置は、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。

【0231】

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、上記システムおよび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。

【0232】

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開示の範疇に含まれる。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。

【0233】

また、上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。

【0234】

〔まとめ〕
以上のように、本開示の態様１に係る情報処理システムは、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、を備える。

【0235】

本開示の態様２に係る情報処理システムは、前記態様１において、前記信号抽出部は、前記検知信号から、少なくとも、周期性がある周波数特性を有する信号、周期性がなく、複数のピークが存在する周波数特性を有する信号、および、周期性がなく、所定の信号強度を示す周波数特性を有する信号、を除去した信号のうち、１００Ｈｚ以下にピークを有し、高周波数帯ほど振動が小さい周波数特性を有する信号を、前記嚥下信号として抽出してもよい。

【0236】

本開示の態様３に係る情報処理システムは、前記態様１または２において、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備えていてもよい。

【0237】

本開示の態様４に係る情報処理システムは、前記態様３において、前記嚥下力判定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記嚥下力を推定してもよい。

【0238】

本開示の態様５に係る情報処理システムは、前記態様３または４において、前記嚥下力判定部による判定結果の履歴を前記対象者毎に記憶する記憶部をさらに備え、前記嚥下力判定部は、前記抽出された嚥下信号に基づく判定結果と、前記記憶部に記憶されている前記判定結果とを比較することにより、前記対象者の嚥下力の低下度合を判定してもよい。

【0239】

本開示の態様６に係る情報処理システムは、前記態様５において、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥したと推定する誤嚥推定部をさらに備えていてもよい。

【0240】

本開示の態様７に係る情報処理システムは、前記態様５または６において、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備えてもよい。

【0241】

本開示の態様８に係る情報処理システムは、前記態様７において、前記肺炎推定部は、さらに、前記低下度合が所定閾値を超え、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定してもよい。

【0242】

本開示の態様９に係る情報処理システムは、前記態様７または８において、前記肺炎推定部は、さらに、前記低下度合が所定閾値を超えず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定してもよい。

【0243】

本開示の態様１０に係る情報処理システムは、前記態様１から５のいずれかにおいて、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および継続時間の少なくともひとつに応じて、前記対象者が誤嚥したことを推定する誤嚥推定部をさらに備えてもよい。

【0244】

本開示の態様１１に係る情報処理システムは、前記態様１０において、前記誤嚥推定部は、前記嚥下信号を説明変数とし前記対象者の嚥下力を示す情報を目的変数とする教師データを用いて機械学習された推定モデルに、前記信号抽出部が抽出した前記嚥下信号を入力することにより、前記誤嚥したことを推定してもよい。

【0245】

本開示の態様１２に係る情報処理システムは、前記態様１０または１１において、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の肺音を示す肺音信号をさらに抽出し、前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎を発症したと推定する肺炎推定部をさらに備えてもよい。

【0246】

本開示の態様１３に係る情報処理システムは、前記態様１２において、前記肺炎推定部は、さらに、前記対象者が誤嚥したと判定され、かつ、前記肺音信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示さない場合、前記対象者が誤嚥性肺炎の発症リスクがあると推定してもよい。

【0247】

本開示の態様１４に係る情報処理システムは、前記態様１２または１３において、前記肺炎推定部は、さらに、前記対象者が誤嚥したと判定されず、かつ、前記肺音信号が前記所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が誤嚥性肺炎以外の肺炎を発症したと推定してもよい。

【0248】

本開示の態様１５に係る情報処理システムは、前記態様１から１４のいずれかにおいて、前記信号抽出部は、前記検知信号から、前記対象者の心拍を示す心拍信号、前記対象者の呼吸振動を示す呼吸振動信号、前記対象者の体動を示す体動信号、および前記対象者の鼾を示す鼾信号の少なくともいずれかを含む特徴信号を抽出し、前記検知信号および前記抽出された特徴信号の少なくともいずれかに基づいて、前記対象者が睡眠状態であることを判定する睡眠判定部をさらに備えていてもよい。

【0249】

本開示の態様１６に係る情報処理システムは、前記態様１５において、前記睡眠判定部が前記対象者が睡眠状態であると判定し、かつ、前記嚥下信号が所定の周波数特性および所定の信号強度を示す場合、前記対象者が睡眠時に嚥下したと判定する睡眠時嚥下判定部をさらに備えていてもよい。

【0250】

本開示の態様１７に係る情報処理システムは、前記態様１から１６のいずれかにおいて、前記胴体は、前記対象者の胸部、腹部、および背中の少なくともいずれかであってもよい。

【0251】

本開示の態様１８に係る情報処理システムは、前記態様１から１７のいずれかにおいて、前記センサは、前記対象者が着衣する衣服における、当該センサと前記胴体とで前記衣服を挟む位置に設置されてもよい。

【0252】

本開示の態様１９に係る情報処理システムは、前記態様１から１８のいずれかにおいて、前記センサは、前記対象者が臥床するベッドまたは前記対象者が着座する椅子における、前記胴体を支持する位置に設置されてもよい。

【0253】

本開示の態様２０に係る情報処理システムは、前記態様１から１９のいずれかにおいて、前記センサは薄板状であってもよい。

【0254】

本開示の態様２１に係る情報処理システムは、前記態様１から２０のいずれかにおいて、前記センサは圧電センサを含んでいてもよい。

【0255】

本開示の態様２２に係る情報処理装置は、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサと、前記センサから出力される検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する信号抽出部と、を備える。

【0256】

本開示の態様２３に係る情報処理装置は、前記態様２２において、前記抽出された嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部をさらに備えていてもよい。

【0257】

本開示の態様２４に係る情報処理装置は、前記態様２２において、前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部を備える外部装置に対して、前記抽出された嚥下信号を出力する出力部を備えていてもよい。

【0258】

本開示の態様２５に係る判定装置は、態様２４に係る情報処理装置から前記嚥下信号を受信する受信部と、前記嚥下信号の周波数特性および信号強度に応じて、前記対象者の嚥下力を判定する嚥下力判定部と、を備える。

【0259】

本開示の態様２６に係る制御方法は、１または複数の情報処理装置により実行される制御方法であって、対象者の胴体から発せられた振動を前記対象者に接触しない位置で検知するセンサから検知信号を出力する出力ステップと、前記出力された検知信号から、前記対象者の嚥下動作を示す嚥下信号を抽出する抽出ステップと、を含む。

【0260】

本開示の態様１～２１に係る情報処理システム、態様２２～２４に係る情報処理装置、および態様２５に係る判定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置をコンピュータにて実現させる前記情報処理システム、前記情報処理装置、および前記判定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。

【0261】

本開示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開示の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0262】

１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ 情報処理装置
３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、３Ｄ、３Ｅ 判定装置（外部装置）
１１ センサ
１２、１２Ｃ、３２、３２Ａ、３２Ｃ 記憶部
１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ、１００Ｄ、１００Ｅ 情報処理システム
１０１、１０１Ａ、１０１Ｂ 信号抽出部
１０２ 出力部
１０３、３０２、３０２Ａ 嚥下力判定部
１２２、３２１、３２３ 推定モデル
３０１ 受信部
３０４、３０４Ｃ 誤嚥推定部
３０５ 睡眠判定部
３０６ 睡眠時嚥下判定部
３０７、３０７Ｅ 肺炎推定部
３２２ 履歴
Ｗ１ 対象者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】