特許 7509878 人工知能コールを利用した質疑応答基盤の認知症検査方法及びサーバ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-06-24

(45)【発行日】2024-07-02

(54)【発明の名称】人工知能コールを利用した質疑応答基盤の認知症検査方法及びサーバ

(51)【国際特許分類】

   A61B 10/00 20060101AFI20240625BHJP

   G16H 50/20 20180101ALI20240625BHJP

【ＦＩ】

A61B10/00 H

G16H50/20

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2022531005

(86)(22)【出願日】2022-04-05

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-23

(86)【国際出願番号】 KR2022004866

(87)【国際公開番号】W WO2023106516

(87)【国際公開日】2023-06-15

【審査請求日】2022-05-25

(31)【優先権主張番号】10-2021-0174414

(32)【優先日】2021-12-08

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】522207420

【氏名又は名称】セブンポイントワン インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳＥＶＥＮＰＯＩＮＴＯＮＥ ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】３０１－ｈｏ Ｓｅｏｕｌ Ｂｉｏ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｃｅｎｔｅｒ， １８， Ｊｏｎｇａｍ－ｒｏ， Ｓｅｏｎｇｂｕｋ－ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ， ０２７９６ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100121382

【弁理士】

【氏名又は名称】山下 託嗣

(72)【発明者】

【氏名】イ，ヒョンジュン

(72)【発明者】

【氏名】ユ，ジュヨン

【審査官】小野 健二

(56)【参考文献】

【文献】特表２０２１－５００２０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－００８３２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２１／０２００９４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ １０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

サーバで行われる人工知能コールを利用して質疑応答基盤の認知症検査を行う認知症検査方法において、
人工知能コールが繋がっているユーザ端末に案内を提供する段階と、
検査対象者の検査進行方式に対する理解度を向上させるために先行する練習検査である第１検査を行う段階と、
前記検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断するのに用いられる本番検査である第２検査を行う段階と、
前記第１検査の内容を分析する段階と、
前記第２検査の内容を分析する段階と、
前記ユーザ端末に検査結果を伝送する段階と、を含み、
前記第１検査を行う段階は、
前記ユーザ端末に第１時間中に第１テーマに対する回答を要請する第１質問を提供する段階と、
前記ユーザ端末から第１回答を獲得する段階と、を含み、
前記第２検査を行う段階は、
前記ユーザ端末に前記第１時間よりも長い第２時間中に前記第１テーマと異なる第２テーマに対する回答を要請する第２質問を提供する段階と、
前記ユーザ端末から第２回答を獲得する段階と、を含み、
前記第１検査の内容を分析する段階は、
前記第１回答を基に前記検査対象者の前記検査進行方式について理解した程度を数値化した値である理解度値を算出する段階と、
前記理解度値が事前に設定された値未満である場合、前記検査対象者が前記検査進行方式を理解していないものと判断し、前記第２検査を行わずに前記検査進行方式を案内するか、次の検査日の予約を行う段階と、を含み、
前記第２検査の内容を分析する段階は、
前記第２回答を文字データに変換する段階と、
前記文字データから前記第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を抽出する段階と、
前記抽出された第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出する段階と、
前記言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析する段階と、
前記言語流暢性値が前記事前に設定された基準値よりも小さい場合、後続検査の対象者と判断する段階と、
を含む、人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項2】

前記第１時間は、１０秒以上３０秒以下であり、
前記第２時間は、３０秒以上６０秒以下であることを特徴とする請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項3】

前記言語流暢性値を算出する段階は、
単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化する段階を含み、
前記事前に設定された基準値は、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つを含む補助情報を基に分類された検査グループのそれぞれに差別的に設定されたものであることを特徴とする請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項4】

前記言語流暢性値を算出する段階は、
単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化する段階を含み、
前記事前に設定された基準値は、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つを含む補助情報を基に分類された検査グループのそれぞれに差別的に設定されたものであることを特徴とする請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項5】

前記第２検査の内容を分析する段階は、
前記ユーザ端末が検査履歴のある場合、前記ユーザ端末の既存の検査データと前記第２回答を基に発話スタイルの変化を分析する段階を更に含み、
前記発話スタイルは、発話速度及び発音の正確度を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項6】

検査進行意思を確認する段階と、
補助情報を収集する段階と、
前記補助情報を基に検査グループを分類する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項7】

前記補助情報を収集する段階は、
前記ユーザ端末に性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの何れか１つを尋ねる補助情報質問を提供する段階と、
前記ユーザ端末から補助情報回答を獲得する段階と、を含み、
前記検査グループを分類する段階は、
前記補助情報回答を文字データに変換する段階と、
前記文字データを基に検査グループを分類する段階と、
を含むことを特徴とする請求項６に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法。

【請求項8】

請求項１に記載の人工知能コール基盤の認知症検査方法をハードウェアであるコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【請求項9】

人工知能コールを利用して質疑応答基盤の認知症検査を行う認知症検査サーバにおいて、
ユーザ端末と通信を行って人工知能コールを提供し、前記ユーザ端末に質問及び検査結果を伝送し、前記ユーザ端末から回答を受信する通信部と、
前記ユーザ端末に案内を提供し、検査対象者の検査進行方式に対する理解度を向上させるために先行する練習検査である第１検査を行い、前記検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断するのに用いられる本番検査である第２検査を行い、前記第１検査は、前記ユーザ端末に第１時間中に第１テーマに対する回答を要請する第１質問を提供し、前記ユーザ端末から第１回答を獲得することによって行われ、前記第２検査は、前記ユーザ端末に前記第１時間よりも長い第２時間中に前記第１テーマと異なる第２テーマに対する回答を要請する第２質問を提供し、前記ユーザ端末から第２回答を獲得することによって行われる認知症検査進行部と、
前記第１回答を基に前記検査対象者の前記検査進行方式について理解した程度を数値化した値である理解度値を算出し、前記理解度値が事前に設定された値未満である場合は、前記検査対象者が前記検査進行方式を理解していないものと判断し、前記第２検査を行わずに前記検査進行方式を案内するか、次の検査日の予約を行うことにより、前記第１検査の内容を分析し、前記第２回答を文字データに変換し、前記文字データから前記第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を抽出し、前記抽出された第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出し、前記言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析し、前記言語流暢性値が前記事前に設定された基準値よりも小さい場合、後続検査の対象者と判断することにより、前記第２検査の内容を分析する分析部と、
を含む、人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項10】

前記第１時間は、１０秒以上３０秒以下であり、
前記第２時間は、３０秒以上６０秒以下であることを特徴とする請求項９に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項11】

前記分析部は、前記言語流暢性値を算出する際に、単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化し、
前記事前に設定された基準値は、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つを含む補助情報を基に分類された検査グループのそれぞれに差別的に設定されたものであることを特徴とする請求項９に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項12】

前記分析部は、前記言語流暢性値を算出する際に、単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化し、
前記事前に設定された基準値は、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つを含む補助情報を基に分類された検査グループのそれぞれに差別的に設定されたものであることを特徴とする請求項９に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項13】

前記分析部は、前記第２検査の内容を分析する際に、前記ユーザ端末が検査履歴のある場合、前記ユーザ端末の既存の検査データと前記第２回答を基に発話スタイルの変化を分析し、
前記発話スタイルは、発話速度及び発音の正確度を含むことを特徴とする請求項９に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項14】

前記分析部は、検査進行意思を確認し、補助情報を収集し、前記補助情報を基に検査グループを分類することを特徴とする請求項９に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【請求項15】

前記分析部は、前記補助情報を収集する際に、前記ユーザ端末に性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの何れか１つを尋ねる補助情報質問を提供し、前記ユーザ端末から補助情報回答を獲得し、
前記分析部は、前記検査グループを分類する際に、前記補助情報回答を文字データに変換し、前記文字データを基に検査グループを分類することを特徴とする請求項１４に記載の人工知能コール基盤の認知症検査サーバ。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人工知能コール基盤の認知症検査方法及びサーバに関し、より詳細には、人工知能コールを利用して質疑応答基盤の認知症検査を行う認知症検査方法及びサーバに関する。

【背景技術】

【0002】

アルツハイマー病（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ'ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ、ＡＤ）は、老化に伴う脳疾患であって、記憶力の漸進的な退行をもたらす脳の異常に起因する疾病である。また、アルツハイマー病は、日常生活に困難を来たすほどの持続的、かつ全般的な認知機能の低下をもたらす認知症（ｄｅｍｅｎｔｉａ）に至る恐れがある。ここで、認知機能とは、記憶力、言語能力、時間／空間把握能力、判断力及び抽象的思考力といった多様な知的能力を指すものであって、各認知機能は、脳の特定部位と密接な関連がある。

【0003】

軽度認知障害（Ｍｉｌｄ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔｓ、ＭＣＩ）は、認知症までは進んでいないが、同年代に比べて記憶力、認知機能が低下している状態を意味する。軽度認知障害は、アルツハイマー病に発展する可能性があるため、アルツハイマー病を早期に発見して早期対応できる重要な段階である。

【0004】

このような認知症（又は軽度認知障害）検査は、一般に選別検査、診断検査及び鑑別検査の順に行われる。ここで、選別検査は、地域別の認知症安心センター、保健所などで行われるが、検査対象者の直接訪問が要求され、人が直接検査を行う点で検査の有効性及び効率性の側面から問題がある。具体的に、検査センターを直接訪問できる人の場合、認知症患者である可能性が極めて低いため、検査の有効性が低下し、人が直接検査を行う際に一人を検査するのに数十分がかかり、時間及びコストの側面から損失が大きい。

【0005】

人工知能コール（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｃａｌｌ）は、人工知能技術が適用された電話であって、人の代わりに、人工知能が通話を行う技術である。人工知能コールは、複数の人数に自動的に電話をかけて目的に応じた通話を行うことで、人が直接複数の人数と通話をする際にかかる労働力を節約できる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、認知症検査の対象者が検査センターを直接訪れる必要なく、認知症検査を行える方法及びサーバを提供することにある。

【0007】

また、本発明の他の目的は、人ではなく、人工知能が自動的に認知症検査を行える方法及びサーバを提供することにある。

【0008】

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及した課題に制限されず、言及されていない更に他の課題は、以下の記載から通常の技術者が明確に理解できるはずである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上述した技術的課題を達成するための本発明は、サーバで行われる人工知能コールを利用して質疑応答基盤の認知症検査を行う認知症検査方法において、人工知能コールが繋がっているユーザ端末に案内を提供する段階と、検査対象者の検査進行方式に対する理解度を向上させるために先行する練習検査である第１検査を行う段階と、前記検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断するのに用いられる本番検査である第２検査を行う段階と、前記第１検査の内容を分析する段階と、前記第２検査の内容を分析する段階と、前記ユーザ端末に検査結果を伝送する段階と、を含み、前記第１検査を行う段階は、前記ユーザ端末に第１時間中に第１テーマに対する回答を要請する第１質問を提供する段階と、前記ユーザ端末から第１回答を獲得する段階とを含み、前記第２検査を行う段階は、前記ユーザ端末に前記第１時間よりも長い第２時間中に前記第１テーマと異なる第２テーマに対する回答を要請する第２質問を提供する段階と、前記ユーザ端末から第２回答を獲得する段階とを含み、前記第１検査の内容を分析する段階は、前記第１回答を基に前記検査対象者の前記検査進行方式について理解した程度を数値化した値である理解度値を算出する段階と、前記理解度値が事前に設定された値未満である場合、前記検査対象者が前記検査進行方式を理解していないものと判断し、前記第２検査を行わずに前記検査進行方式を案内するか、次の検査日の予約を行う段階とを含み、前記第２検査の内容を分析する段階は、前記第２回答を文字データに変換する段階と、前記文字データから前記第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を抽出する段階と、前記抽出された第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出する段階と、前記言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析する段階と、前記言語流暢性値が前記事前に設定された基準値よりも小さい場合、後続検査の対象者と判断する段階とを含むことができる。

【0010】

また、本発明は、上述した人工知能コール基盤の認知症検査方法をハードウェアであるコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えることができる。

【0011】

また、上述した技術的課題を達成するための本発明は、人工知能コールを利用して質疑応答基盤の認知症検査を行う認知症検査サーバにおいて、ユーザ端末と通信を行って人工知能コールを提供し、前記ユーザ端末に質問及び検査結果を伝送し、前記ユーザ端末から回答を受信する通信部と、前記ユーザ端末に案内を提供し、検査対象者の検査進行方式に対する理解度を向上させるために先行する練習検査である第１検査を行い、前記検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断するのに用いられる本番検査である第２検査を行い、前記第１検査は、前記ユーザ端末に第１時間中に第１テーマに対する回答を要請する第１質問を提供し、前記ユーザ端末から第１回答を獲得することによって行われ、前記第２検査は、前記ユーザ端末に前記第１時間よりも長い第２時間中に前記第１テーマと異なる第２テーマに対する回答を要請する第２質問を提供し、前記ユーザ端末から第２回答を獲得することによって行われる認知症検査進行部と、前記第１回答を基に前記検査対象者の前記検査進行方式について理解した程度を数値化した値である理解度値を算出し、前記理解度値が事前に設定された値未満である場合は、前記検査対象者が前記検査進行方式を理解していないものと判断し、前記第２検査を行わずに前記検査進行方式を案内するか、次の検査日の予約を行うことにより、前記第１検査の内容を分析し、前記第２回答を文字データに変換し、前記文字データから前記第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を抽出し、前記抽出された第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出し、前記言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析し、前記言語流暢性値が前記事前に設定された基準値よりも小さい場合、後続検査の対象者と判断することにより、前記第２検査の内容を分析する分析部とを含むことができる。

【発明の効果】

【0012】

本発明によると、認知症検査の対象者が検査センターを直接訪れる必要なく認知症検査を行うことが可能となり、検査センターを訪問して後続の検査を行う必要のある患者をフィルタリングすることによって、認知症検査の有効性を向上させることができる。

【0013】

また、本発明によると、人ではなく、人工知能が自動的に認知症検査を行うことが可能となり、認知症検査にかかる時間と人件費などのコストを削減できる。

【0014】

本発明の効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及されていない更に他の効果は、以下の記載から通常の技術者が明確に理解できるはずである。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の一実施例に係る認知症検査システムを概略的に示す概念図である。

【図2】本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査が行われる過程を概略的に示す例示図である。

【図3】本発明の一実施例に係る認知症検査サーバの一部を概略的に示すブロック図である。

【図4】本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示す手順図である。

【図5】本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示すフローチャートである。

【図6】本発明の一実施例に係る検査進行段階の時系列的な過程を概略的に示す例示図である。

【図7】本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示す手順図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付の図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は、以下で開示される実施例に制限されるものではなく、互いに異なる多様な形態にて実現できる。但し、本実施例は、本発明の開示を完全なものにし、本発明が属する技術分野における通常の技術者に本発明の範囲を完全に理解させるために提供されるものであり、本発明は、請求項の範囲により定義されるに過ぎない。

【0017】

本明細書で用いられた用語は、実施例を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書において、単数型は特に言及しない限り複数型も含む。明細書で用いられる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素以外に１つ以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を示し、「及び／又は」は、言及された構成要素のそれぞれ及び１つ以上の全ての組み合わせを含む。たとえ、「第１」、「第２」などが多様な構成要素を叙述するために用いられていても、これらの構成要素は、これらの用語により制限されないのは当然である。これらの用語は、単に１つの構成要素を他の構成要素と区別するために用いられる。従って、以下で言及される第１構成要素は、本発明の技術的思想内で第２構成要素でもあり得るのは言うまでもない。

【0018】

本明細書における「人工知能コール（Ａｒｉｔｉｆｉｃａｉｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｃａｌｌ）」は、人工知能技術が適用された電話であって、人の代わりに、人工知能が通話を行う技術を意味する。

【0019】

本明細書における「質問」は、質問事項を示すテキスト、イメージ及び音声のうちの少なくとも１つ又は２つ以上が組み合わせられた形態になり得る。以下の説明では、前記質問の形態が音声であると説明されているが、本発明をこれに限定するわけではない。

【0020】

また、本明細書における「回答」は、回答事項を示すテキスト、イメージ及び音声のうちの少なくとも１つ又は２つ以上が組み合わせられた形態になり得る。以下の説明では、前記回答の形態が音声であると説明されているが、本発明をこれに限定するわけではない。

【0021】

本明細書における「言語流暢性値」は、認知症疾患の有無及び／又は進行の程度を判断するために、関連能力（意味の記憶、実行機能、作業の記憶など）を数値化した値を意味する。

【0022】

本明細書における「理解度値」は、検査対象者の検査進行方式について理解した程度を数値化した値を意味する。

【0023】

他の定義がなければ、本明細書で用いられる全ての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の技術者が共通して理解できる意味として用いられる。また、一般に用いられる辞典に定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的に又は過度に解釈されない。

【0024】

以下、添付の図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。

【0025】

図１は、本発明の一実施例に係る認知症検査システムを概略的に示す概念図である。

【0026】

図１に示されるように、本発明の一実施例に係る認知症検査システム１は、認知症検査サーバ１０、ユーザ端末２０及び機関サーバ３０を含むことができる。

【0027】

認知症検査サーバ１０は、人工知能コールを利用して認知症検査を行うサーバである。ここで、「人工知能コール（Ａｒｉｔｉｆｉｃａｉｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｃａｌｌ）」は、人工知能技術が適用された電話であって、人の代わりに、人工知能が通話を行う技術である。具体例として、人工知能コールは、人工知能コールが繋がっている端末に人工知能音声及び／又は人が録音した音声で構成された事前に格納された音声を提供できる。例えば、事前に格納された音声は、案内コメント、質問音声、クロージングコメントなどを含むことができる。

【0028】

ユーザは、人工知能コールが提供する音声の提供を受け、それに対応する回答をするなどインタラクションを行い、認知症の検査に参加できる。一方、一実施例として、人工知能コール基盤のユーザとインタラクションが円滑でない状況と判断される場合、事前に格納された音声の提供を中断し、人が直接介入してユーザ端末２０の受信者とコミュニケーションすることも可能である。

【0029】

認知症検査サーバ１０は、ユーザ端末２０と通信を行える。認知症検査サーバ１０は、検査対象者のユーザ端末２０に人工知能コールを発信して、音声質疑応答基盤の認知症検査を行う。認知症検査サーバ１０は、検査の進行中にユーザ端末２０から得られた回答音声を検査の内容として認知症検査の結果を分析し、ユーザ端末２０のユーザが後続検査の対象者に該当するか否かを判断する。このような過程は、人（例えば、検査者、管理者など）の直接的な介入なしに認知症検査サーバ１０によって自動的に行われることにより、認知症の検査にかかる時間及びコストを画期的に削減できる。また、検査対象者が検査機関を訪問して検査に参加する前に、電話による通話を通じて訪問検査の要否を事前に判断してフィルタリングすることにより、後続検査の有効性を向上させることができる。

【0030】

認知症検査サーバ１０は、人工知能コール基盤の音声質疑応答により、検査対象者の言語流暢性を評価して後続検査の要否を判断する。具体的に、認知症検査サーバ１０は、音声質疑応答基盤の認知症検査を行い、それから得られた検査対象者の回答音声を分析し、言語流暢性を数値化した言語流暢性値を算出する。認知症検査サーバ１０は、算出した言語流暢性値を事前に設定された値と比較分析し、後続検査の要否を判断する。例えば、言語流暢性値が事前に設定された値未満である場合、該当ユーザを後続検査の対象者と判断し、言語流暢性値が事前に設定された値以上である場合、該当ユーザを後続検査の対象者外と判断できる。

【0031】

一実施例として、認知症検査サーバ１０によって行われる認知症検査は、選別検査、診断検査及び鑑別検査で構成される３段階の検査を行う前に、検査機関を訪れて選別検査を行う必要のある対象者を選別する検査であり得る。この場合、後続検査は、前記３段階の検査のうち選別検査に該当し得る。他の実施例として、認知症検査サーバ１０によって行われる認知症検査は、選別検査、診断検査及び鑑別検査で構成される３段階の検査のうち選別検査に該当し、後続検査は、前記３段階の検査のうち診断検査に該当し得る。

【0032】

一実施例として、図１に示されるように、認知症検査サーバ１０は、機関サーバ３０と通信を行える。この場合、認知症検査サーバ１０は、機関サーバ３０と通信を行って機関サーバ３０から検査対象者データベースを獲得し、検査対象者データベースに含まれている人たちに人工知能コールを発信して認知症検査を行える。また、認知症検査サーバ１０は、機関サーバ３０から得られた検査対象者データベースに含まれている補助情報を基に検査の内容を分析できる。更に、認知症検査サーバ１０は、検査結果を自ら格納及び管理するか、検査結果を機関サーバ３０に送ることができる。

【0033】

機関サーバ３０に格納された対象者データベースは、認知症疾患を有している確率の高い高齢者になり得るが、これに制限されるものではない。また、機関サーバ３０が保有している検査対象者データベースは、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つに基づいてグルーピングすることができる。

【0034】

他の実施例として、図１に示されているのとは異なり、機関サーバ３０を省略することもできる。この場合、認知症検査サーバ１０は、人工知能コールが繋がっているユーザ端末２０に検査の進行前に補助情報の収集のための質疑応答を提供して補助情報を収集できる。また、収集した補助情報を基に検査の内容を分析できる。一方、補助情報は、性別、年齢、教育水準と同居人数のうちの少なくとも１つを含むことができ、これに制限されるものではない。

【0035】

ユーザ端末２０は、検査対象者が保有しているモバイル機器であり得る。例えば、ユーザ端末２０は、ＰＣＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＩＭＴ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）-２０００、ＣＤＭＡ（登録商標）（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）-２０００、Ｗ-ＣＤＭＡ（Ｗ-Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＷｉＢｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）端末、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ Ｐｈｏｎｅ）などのような全ての種類のハンドヘルド（Ｈａｎｄｈｅｌｄ）基盤の無線通信装置と時計、指輪、腕輪、足輪、ネックレス、眼鏡、コンタクトレンズ、又は頭部装着ディスプレイ（ｈｅａｄ－ｍｏｕｎｔｅｄ－ｄｅｖｉｃｅ（ＨＭＤ）などのようなウェアラブル装置とＡＩスピーカなどを含むことができる。但し、ユーザ端末２０が上述した例示に制限されるものではなく、携帯性と通信性を備えた任意の機器を含むことができる。

【0036】

ユーザ端末２０は、通信部を備えることができる。ユーザ端末２０は、通信部を介して認知症検査サーバ１０と電話を繋ぐか、認知症検査サーバ１０とデータを送受信できる。このような通信部は、近距離通信モジュール、有線通信モジュール及び無線通信モジュールのうちの少なくとも１つを含むことができる。

【0037】

ユーザ端末２０は、音獲得部を備えることができる。音獲得部は、検査対象者、第三者などの人の音声又はユーザ端末２０の周辺に存在する各種の音を獲得できる。一実施例として、音獲得部は、ユーザ端末２０周辺の各種の音を受信するためのセンサ機能をするマイクであり得る。ユーザ端末２０の音獲得部は、人工知能コールが繋がっている間、ユーザ端末２０の周辺で発生した音信号を受信し、それを電気信号に変える変換器としての役割を果せる。

【0038】

一実施例として、ユーザ端末２０は、撮影を行うカメラ部と、映像を表示するディスプレイ部とを更に備えることができる。この場合、認知症検査サーバ１０が提供する人工知能コールは、一般の音声通話だけでなく、テレビ通話でも実現できる。

【0039】

機関サーバ３０は、検査機関が運営するサーバである。ここで、「検査機関」とは、認知症検査を行う機関であって、認知症安心センター、保健所などであり得るが、これに制限されるものではない。

【0040】

機関サーバ３０は、通信部を備えて認知症検査サーバ１０と通信を行える。機関サーバ３０は、認知症検査サーバ１０から検査結果などのデータを受信するか、認知症検査サーバ１０に検査対象者データベースなどのデータを伝送できる。

【0041】

機関サーバ３０は、検査対象者データベースを格納及び管理できる。一実施例として、機関サーバ３０は、近隣地域の特定の年代（例えば、５０代以上）の人たちに対するデータベースを集中的に格納及び管理できる。このような検査対象者データベースは、認知症検査サーバ１０に送られ、認知症検査サーバ１０は、前記検査対象者データベースに含まれている人たちに人工知能コールを発信して認知症検査を行える。他の実施例として、認知症検査サーバ１０は、受信可能な電話番号を付与され、該当電話番号にかかってきた電話を受信できる。この場合、検査対象者が、認知症検査サーバ１０に付与された電話番号に電話をかけると、認知症検査サーバ１０が該当電話を受信して人工知能コール基盤の認知症検査を行える。

【0042】

機関サーバ３０は、認知症検査サーバ１０から検査結果を受信して既存の検査対象者データベースをアップデートできる。機関サーバ３０は、検査対象者データベースに含まれている人たちの検査結果及び検査履歴を持続的にアップデートし、格納及び管理できる。一実施例として、機関サーバ３０は、検査対象者データベース内で事前に設定された周期内に検査履歴のある人は、該当周期の終了前までに検査対象から除外させることができる。これにより、認知症検査サーバ１０は、最近の検査履歴のある人は除外し、実質的に検査が必要な検査対象者にのみ選択的に人工知能コールを発信できるようになり、無駄な人工知能コールの発信を防止できる。

【0043】

一実施例として、機関サーバ３０は省略できる。この場合、上述した機関サーバ３０の機能は、認知症検査サーバ１０によって行われることができる。即ち、認知症検査サーバ１０は、検査対象者データベースを管理し、事前に設定された周期内に検査履歴のない人に限って人工知能コールを発信できる。他の実施例として、認知症検査サーバ１０と機関サーバ３０が独立したサーバとして運営されるものではなく、一本化した統合サーバとして運営することも可能である。

【0044】

図２は、本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査が行われる過程を概略的に示す例示図である。

【0045】

図２に示されるように、本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査は、人工知能コールが繋がっているユーザ端末２０に対して認知症検査のための質疑応答を行い、ユーザ端末２０から得られた回答音声を文字データに変換して分析する過程を通じて行うことができる。

【0046】

まず、認知症検査サーバ（１０、図１参照）は、検査対象者のユーザ端末２０に人工知能コールを発信する。認知症検査サーバ１０は、人工知能コールが繋がっているユーザ端末２０において質疑応答基盤の認知症検査を行い、検査の進行中に検査対象者の回答音声は、ユーザ端末２０を介して得られて認知症検査サーバ１０に伝送することができる。

【0047】

認知症検査サーバ１０は、ユーザ端末２０から受信した検査対象者の回答音声を文字データに変換できる。一方、検査対象者の回答音声には、検査対象者が認知症の検査中に提供された質問に対する答えを目的とする単語だけでなく、その他のリアクション、独り言などの質問に対する答えを目的としない言葉も含まれうる。例えば、図２に示された回答音声が変換された文字データを参照すると、回答音声には「子犬」、「猫」、「何があったっけ」、「馬」などが含まれうる。ここで、「子犬」、「猫」及び「馬」は、検査対象者が認知症の検査中に提供された質問に対する答えを目的とする単語に該当し、検査内容の分析に有意義に活用できる内容である。反面、「何があったっけ」は、質問に対する答えを目的としない独り言に属するため、検査内容の分析に役立たない内容である。認知症検査サーバ１０は、文字データのうち検査内容の分析に有意義に活用できる単語のみを抽出して分析を行うことによって、検査の効率性及び正確性を向上させることができる。

【0048】

認知症検査サーバ１０は、抽出した単語を基に検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断できる数値化された値を算出する。認知症検査サーバ１０は、数値化された値を事前に格納された検査グループ別のデータベースと比較分析することによって、検査対象者が検査機関を訪問して後続の検査を行う必要があるか否かを判断できる。

【0049】

図３は、本発明の一実施例に係る認知症検査サーバの一部を概略的に示すブロック図である。

【0050】

図３に示されるように、本発明の一実施例に係る認知症検査サーバ１０は、通信部１１０、制御部１２０、認知症検査進行部１３０及び分析部１４０を含むことができる。

【0051】

一方、認知症検査サーバ１０が含む構成要素は、必要に応じて一部の構成要素が削除されるか、他の構成要素と一体に実現できる。また、図３に示されていない他の構成要素が追加されることも可能である。即ち、認知症検査サーバ１０が含む構成要素の種類と構成要素の相互位置は、必要に応じて多様に変形できる。

【0052】

通信部１１０は、ユーザ端末（２０、図１参照）及び／又は機関サーバ（３０、図１参照）と通信する役割を果たす。通信部１１０は、近距離通信モジュール、有線通信モジュール及び無線通信モジュールのうちの少なくとも１つを含むことができる。

【0053】

例えば、近距離通信モジュールは、ブルートゥース（登録商標）モジュール、赤外線通信モジュール、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）通信モジュール、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信モジュール、ＮＦＣ通信モジュール、ジグビー（登録商標）（Ｚｉｇｂｅｅ）通信モジュールなど近距離で無線通信網を利用して信号を送受信する多様な近距離通信モジュールを含むことができる。

【0054】

有線通信モジュールは、構内通信網（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＬＡＮ）モジュール、広域通信網（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＷＡＮ）モジュール又は付加価値通信網（Ｖａｌｕｅ Ａｄｄｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＶＡＮ）モジュールなど多様な有線通信モジュールだけでなく、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ-２３２（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ ｓｔａｎｄａｒｄ２３２）、電力線通信、又はＰＯＴＳ（ｐｌａｉｎ ｏｌｄ ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ ｓｅｒｖｉｃｅ）など多様なケーブル通信モジュールを含むことができる。

【0055】

無線通信モジュールは、ワイファイ（登録商標）（Ｗｉｆｉ（登録商標））モジュール、ワイブロ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）モジュール以外にも、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（登録商標）（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＵＭＴＳ（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｓｙｓｔｅｍ）、ＴＤＭＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）及び５Ｇなど多様な無線通信方式をサポートする無線通信モジュールを含むことができる。

【0056】

制御部１２０は、認知症検査サーバ１０の構成要素の動作を制御するためのアルゴリズム又はアルゴリズムを再現したプログラムに対するデータを格納するメモリ（図示せず）及びメモリに格納されたデータを用いて前述した動作を行うプロセッサ（図示せず）で実現できる。このとき、メモリとプロセッサは、それぞれ別のチップで実現できる。または、メモリとプロセッサは、単一のチップで実現することもできる。

【0057】

一方、認知症検査サーバ１０は、検査対象者データベース、検査の内容、検査内容の分析結果、検査履歴などを格納及び管理する格納部（図示せず）を更に含むことができる。このような格納部は、キャッシュ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）及びフラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）のような不揮発性メモリ素子又はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性メモリ素子又はハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ；ＨＤＤ）、ＣＤ-ＲＯＭのような格納媒体のうちの少なくとも１つで実現できるが、これに制限されるものではない。格納部は、制御部１２０についての説明で前述したプロセッサとは別のチップ又は単一のチップで実現できる。

【0058】

認知症検査進行部１３０は、人工知能コールが繋がっているユーザ端末２０の検査対象者に対して認知症検査を行う役割を果たす。認知症検査進行部１３０が行う認知症検査は、音声質疑応答に基づいて行うことができる。例えば、認知症検査進行部１３０は、検査のための質問をユーザ端末（２０、図１参照）に提供し、ユーザ端末２０から検査対象者の回答音声を獲得する方式で認知症検査を行える。具体的に、認知症検査進行部１３０は、検査対象者に特定のテーマ（又は基準、カテゴリなど）を提供し、そのテーマに対応する単語を事前に設定された時間に、できるだけ多く答えることを要請する質問音声を提供できる。認知症検査進行部１３０は、ユーザが質問音声に対応して答えた回答音声を獲得できる。

【0059】

一実施例として、認知症検査進行部１３０が行う認知症検査は、順次行われる第１検査及び第２検査を含むことができる。ここで、「第１検査」は、第２検査を行う前に検査に対する理解度を向上させるために先行する練習検査であり得る。また、「第２検査」は、検査対象者の認知症疾患の有無又は認知症症状の程度を判断するのに実質的に用いられる本番検査であり得る。

【0060】

このような認知症検査進行部１３０が行う認知症検査についての詳細な内容は、図４ないし図６を参照して後述する。

【0061】

認知症検査進行部１３０が認知症検査を行い、ユーザ端末（２０、図１参照）から獲得した検査対象者の回答音声は、分析部１４０に伝達することができる。

【0062】

分析部１４０は、認知症検査進行部１３０から受け取った回答音声を基に検査の内容を分析する。一実施例として、図３に示されるように、分析部１４０は、音声変換部１４１、単語抽出部１４３及び検査内容分析部１４５を含むことができる。

【0063】

音声変換部１４１は、認知症検査進行部１３０から受け取った回答音声を文字データに変換する役割を果たせる。音声変換部１４１には、音声－文字変換（Ｓｐｅｅｃｈ ｔｏ ｔｅｘｔ；ＳＴＴ）技術を適用することができ、音声－文字変換技術の種類には制限がない。

【0064】

一実施例として、音声変換部１４１は、回答音声をセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）に分割して各セグメント別に文字に変換した後、変換された文字セグメントを統合する方式で回答音声を文字データに転換できる。そのために、音声変換部１４１は、音声分離部（図示せず）、テキスト変換部（図示せず）及びテキスト統合部（図示せず）を含むことができるが、これに制限されるものではない。

【0065】

単語抽出部１４３は、音声変換部１４１が検査対象者の回答音声を変換した文字データから少なくとも１つの単語を抽出する役割を果たす。

【0066】

単語抽出部１４３は、認知症検査の進行中に得られた回答音声が変換された文字データ全体から検査の内容と関連する少なくとも１つの単語を抽出できる。例えば、認知症検査進行部１３０によって行われる認知症検査が事前に設定された時間に特定のテーマに対応する単語を、できるだけ多く答える方式で行われる場合、単語抽出部１４３は、検査対象者の回答音声が変換された文字データから検査の内容と関連する単語を抽出できる。具体的に、単語抽出部１４３は、検査対象者の回答音声から、検査で与えられたテーマに対する回答をしたことに該当する単語のみ抽出できる。

【0067】

検査内容分析部１４５は、単語抽出部１４３が抽出した少なくとも１つの単語を基に検査の内容を分析する役割を果たす。

【0068】

検査内容分析部１４５は、単語抽出部１４３が抽出した少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出し、前記言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析する方式で検査の内容を分析できる。

【0069】

ここで、「言語流暢性値」は、認知症疾患の有無及び／又は進行の程度を判断するために関連能力（意味の記憶、実行機能、作業の記憶など）を数値化した値である。言語流暢性値は、検査対象者の回答から抽出された単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化する方式で算出できる。ここで、言語流暢性値を算出するのに用いられる変数の種類、個数、加重値などは、多様に変形することができる。

【0070】

具体例として、検査内容分析部１４５は、以下のような式１により言語流暢性値を算出できる。

【0071】

（式１）
ＬＦＶ=ａ１*Ａ＋ａ２*Ｂ＋ａ３*Ｃ＋ａ４*Ｄ＋ａ５*Ｅ＋ａ６*Ｆ＋ａ７*Ｇ
（ＬＦＶ：言語流暢性値、Ａ：単語の総数、Ｂ：前半部の単語数、Ｃ：後半部の単語数、Ｄ：単語別の文字数の平均、Ｅ：カテゴリの変更回数、Ｆ：カテゴリ別の平均単語数、Ｇ：重複単語数、ａ１～ａ７：加重値変数（ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４＋ａ５＋ａ６＋ａ７=１を満し、ａ１～ａ７はそれぞれ０以上１以下の定数））

【0072】

一実施例として、言語流暢性値は、検査対象者の回答の内容だけでなく、補助情報まで反映して算出することができる。ここで、「補助情報」とは、検査対象者に対する身分上の事項などの基本的な情報であって、例えば、性別（男、女）、年齢（１０代、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代、７０代、８０代、９０代など）、教育水準（小学校卒業、中学校卒業、高等学校卒業、修士、学士、博士など）、同居人数（１人、２人、３人、４人など）などを含むことができる。検査内容分析部１４５は、言語流暢性値を算出するのに用いられる変数の種類、個数、加重値などを年齢、性別、教育水準、同居人数などの補助情報を基に差別的に適用して言語流暢性値をより正確に算出できる。

【0073】

検査内容分析部１４５は、算出した言語流暢性値を事前に設定された値と比較分析し、検査対象者の認知症疾患の有無又は進行の程度を判断できる。ここで、「事前に設定された値」とは、検査の結果として算出された言語流暢性値の水準を判断するために事前に設定された比較基準値であり得る。このような事前に設定された値は、性別、年齢、教育水準、同居人数などによってグルーピングして差別的に設定することができる。例えば、性別（男、女）、年齢（１０代、２０代、３０代、４０代、５０代、６０代、７０代、８０代、９０代など）、教育水準（小学校卒業、中学校卒業、高等学校卒業、修士、学士、博士など）、同居人数（１人、２人、３人、４人など）によって言語流暢性値の基準値を事前に設定できる。このような言語流暢性値の基準値は、該当グループに属する検査完了者の検査結果を基に設定でき、追加の検査完了者の情報を基に持続的にアップデートして管理できる。

【0074】

図４は、本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示す手順図であり、図５は、本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示すフローチャートである。

【0075】

図４及び図５に示されるように、本発明の一実施例に係る認知症検査方法は、案内音声提供段階（Ｓ３１０）、第１検査進行段階（Ｓ３３０）、第２検査進行段階（Ｓ３５０）、検査内容分析段階（Ｓ４００）及び検査結果伝送段階（Ｓ５００）を含むことができる。

【0076】

案内音声提供段階（Ｓ３１０）は、検査サーバ１０が発信した人工知能コールが繋がっているユーザ端末（２０、図１参照）に案内音声を提供する段階である。

【0077】

案内音声は、人工知能コールを受信した検査対象者が該当電話をスパム電話などと認識して検査を行わずに切るのを防止するための内容を含むことができる。一実施例として、案内音声は、前半部に検査対象者（受信者）情報、検査機関情報、検査ソリューション（プログラム）情報、推薦者情報、連絡先の獲得経路、検査完了時に提供される補償情報などを含むことができる。このとき、検査対象者（受信者）情報は、前述した検査対象者データベースを基に挿入することによって、案内音声を検査対象者別にカスタマイズして提供できる。これにより、人工知能コールを受信した検査対象者の検査への参加率を向上させることができる。

【0078】

案内音声が提供された後は、認知症検査を行うことができ、認知症検査は、順次行われる第１検査及び第２検査で構成できる。

【0079】

第１検査進行段階（Ｓ３３０）は、練習検査である第１検査を行い、検査対象者（ユーザ端末２０の受信者）の検査進行方式に対する理解度を向上させる段階である。

【0080】

図５を参照すると、第１検査進行段階（Ｓ３３０）は、検査サーバ１０がユーザ端末２０に第１質問音声を提供する段階（Ｓ３３１）及び検査サーバ１０がユーザ端末２０から第１回答音声を獲得する段階（Ｓ３３３）を含むことができる。

【0081】

ここで、第１質問音声は、第１時間中に第１テーマに対する回答を要請する音声を含むことができ、第１回答音声は、検査対象者が第１質問音声に対応して答えた音声を含むことができる。

【0082】

検査対象者は、第１質問音声に応答して答えることによって第１検査に参加でき、検査対象者の第１回答音声は、ユーザ端末２０の音獲得部を介して得られ、ユーザ端末２０の通信部を介して認知症検査サーバ１０に伝送することができる。

【0083】

一実施例として、第１検査により得られた第１回答音声は、検査対象者が検査進行方式を十分に理解しているか否かを判断するためのデータとして用いることができる。即ち、本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査方法は、第１回答音声を基に検査対象者の検査進行方式に対する理解度を判断する段階を更に含むことができる。

【0084】

例えば、認知症検査サーバ１０は、検査対象者の検査進行方式に対する理解度値を算出し、それを基に検査を行うか否かを決定できる。ここで、「理解度値」は、検査対象者の検査進行方式について理解した程度を数値化した値である。具体例として、認知症検査サーバ１０は、第１回答音声のうち第１質問音声に対応して答えた単語音声とその他の音声の割合を基に理解度値を算出し、算出された理解度値が事前に設定された値未満である場合は、第２検査を行わないことができる。他の具体例として、認知症検査サーバ１０は、検査対象者が第１検査で提示された第１テーマについて答えた単語数を基に理解度値を算出し、算出された理解度値が事前に設定された値未満である場合、第２検査を行わないことができる。検査対象者が検査進行方式を十分に理解していないと判断して第２検査を行わない場合、認知症検査サーバ１０は、検査進行方式を案内する音声を提供するか、次の検査日の予約を行えるが、これに制限されるものではない。

【0085】

この場合、認知症検査サーバ１０は、検査進行方式を案内する音声を提供するか、次の検査日の予約を行えるが、これに制限されるものではない。

【0086】

他の実施例として、第１検査進行段階（Ｓ３３０）でユーザ端末２０から第１回答音声を獲得する段階は省略することができる。第１検査は、検査進行方式の理解度を向上させるための検査に過ぎず、検査対象者の言語流暢性を判断するための資料として用いられないので、第１検査に対する回答音声の獲得を省略できる。これにより、検査の進行過程で送受信されるデータの総量を減少させることができる。

【0087】

第２検査進行段階（Ｓ３５０）は、本番検査である第２検査を行い、認知症疾患の有無及び認知症症状の程度を判断するのに活用される音声データを確保する段階である。

【0088】

図５を参照すると、第２検査進行段階（Ｓ３５０）は、検査サーバ１０がユーザ端末２０に第２質問音声を提供する段階（Ｓ３５１）及び検査サーバ１０がユーザ端末２０から第２回答音声を獲得する段階（Ｓ３５３）を含むことができる。

【0089】

ここで、第２質問音声は、第２時間中に第２テーマに対する回答を要請する音声を含むことができ、第２回答音声は、検査対象者が第２質問音声に対応して答えた音声を含むことができる。

【0090】

検査対象者は、第２質問音声に応答して答えることによって第２検査に参加できる。検査対象者の第２回答音声は、ユーザ端末２０の音獲得部を介して得られ、ユーザ端末２０の通信部を介して認知症検査サーバ１０に伝送することができる。

【0091】

検査内容分析段階（Ｓ４００）は、認知症検査サーバ１０がユーザ端末２０から得られた第２回答音声を基に検査の内容を分析する段階である。

【0092】

検査内容分析段階（Ｓ４００）で、認知症検査サーバ１０の分析部（１４０、図３参照）は、ユーザ端末２０から受信した第２回答音声を文字データに変換し、変換された文字データを基に言語流暢性値を算出し、検査の内容を分析できる。具体的に、検査内容分析段階（Ｓ４００）は、ユーザ端末２０から受信した第２回答音声を文字データに変換する段階、変換した文字データから第２検査の第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を抽出する段階、抽出された第２テーマに対応する少なくとも１つの単語を基に言語流暢性値を算出する段階、言語流暢性値を事前に設定された基準値と比較分析する段階及び言語流暢性値が事前に設定された基準値よりも小さい場合は、後続検査の対象者と判断し、言語流暢性値が事前に設定された基準値以上である場合は、後続検査の対象者外と判断する段階を含むことができる。

【0093】

言語流暢性値を算出する段階は、単語の総数、前半部の単語数、後半部の単語数、単語別の文字数、カテゴリの変更回数、カテゴリ別の単語数及び重複単語数のうちの少なくとも１つに対する加減点基準を適用して点数化する段階を含むことができる。一実施例として、言語流暢性値は、前述した式１を用いて算出できる。

【0094】

また、算出された言語流暢性値を比較するための事前に設定された基準値は、性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの少なくとも１つを含む補助情報を基に分類された検査グループのそれぞれに差別的に設定されたものであり得る。算出された言語流暢性値は、検査対象者が属するグループに対して設定された基準値と比較分析されることができる。

【0095】

一方、一実施例として、検査内容分析段階（Ｓ４００）は、検査履歴のある検査対象者である場合、即ち、人工知能コールが繋がっているユーザ端末２０に検査履歴がある場合、該当検査対象者の既存の検査データと今回の検査により得られた第２回答音声を基に発話スタイルの変化を分析する段階を更に含むことができる。ここで、「発話スタイル」は、発話速度、発音の正確度などを含むことができるが、これに制限されるものではない。

【0096】

認知症検査サーバ１０の分析部（１４０、図３参照）は、今回の検査で得られた第２回答音声の発話スタイルを分析し、それを従来の検査で得られた回答音声の発話スタイルが分析されたデータと比較して、発話スタイルの変化値を算出できる。認知症検査サーバ１０の分析部１４０は、発話スタイルの変化値が特定の値（事前に設定された値）以上であると、後続検査の対象者と判断できる。これだけでなく、認知症検査サーバ１０の分析部１４０は、従来の検査で算出された言語流暢性値と今回の検査で算出された言語流暢性値との差値が特定の値（事前に設定された値）以上であると、後続検査の対象者と判断できる。これにより、絶対的な言語流暢性値の大小だけでなく、従来の検査時点に比べて言語流暢性が相対的に低下した場合も、後続検査を行って症状が急速に悪化するのを事前に防止できるという効果がある。

【0097】

一実施例として、検査内容分析段階（Ｓ４００）は、第１回答音声を基に検査進行方式の理解度を判断する段階を更に含むことができる。具体的に、認知症検査サーバ１０は、第１回答音声を分析し、検査対象者が検査進行方式を完全に理解した上で答えているのか、理解できずに検査の内容とは関係ない回答をしているのかを判断できる。例えば、認知症検査サーバ１０は、検査対象者が第１検査で提示された第１テーマに対する単語を事前に設定された個数以上答えた場合は、検査対象者が検査進行方式を十分に理解しているものと判断し、そうでない場合は、検査対象者が検査進行方式を十分に理解していないものと判断できる。

【0098】

認知症検査サーバ１０は、第２回答音声を分析して算出した言語流暢性値が事前に設定された基準値未満であっても、第１回答音声を分析して算出した検査進行方式の理解度値が特定の値（事前に設定された値）未満である場合は、直ちに後続検査の対象者と判断せず、検査方式の再案内の後に再検査を行える。これにより、実際に言語流暢性に優れた（認知症の症状がない）検査対象者が検査進行方式に対する理解不足により、低い言語流暢性値を受けた場合を区別できるようになり、検査の正確性を向上させることができる。

【0099】

検査結果伝送段階（Ｓ５００）は、検査内容分析段階（Ｓ４００）で分析した検査結果をユーザ端末２０に伝送する段階である。

【0100】

一実施例として、検査結果は、メッセージ状にて送ることができ、前記メッセージには、検査結果を確認できるリンクを含めることができる。検査結果を送る方式は、上述した例示に制限されず、電話、郵便、メッセージなど多様な形式で提供することができる。また、検査結果を受信する主体も検査対象者に限定されるものではなく、検査対象者の同居人、保護者など身近な人に多様に適用できる。

【0101】

一実施例として、検査結果は、後続検査の対象者に該当するか否か及び以後の症状予測情報を含むことができる。ここで、以後の症状予測情報は、検査対象者と類似する補助情報（例えば、年齢、性別、教育水準、同居人数など）を有する類似グループの人たちの症状情報を基に導き出されたものであって、時間の経過に伴う言語流暢性値の減少の推移、後続検査の進行結果などを含むことができる。

【0102】

図６は、本発明の一実施例に係る検査進行段階の時系列的な過程を概略的に示す例示図である。

【0103】

図６に示されるように、本発明の一実施例に係る検査の進行段階は、導入部分、第１検査部分、第２検査部分、及びクロージング部分を含むことができる。

【0104】

導入部分は、案内音声提供段階（Ｓ３１０、図４参照）に対応し、第１検査部分は、第１検査進行段階（Ｓ３３０、図４参照）に対応し、第２検査部分は、第２検査進行段階（Ｓ３５０、図４参照）に対応できる。また、クロージング部分は、第２検査まで完了した後、クロージング音声を提供する段階であり得る。これらのクロージング部分は、必要に応じて省略することができる。

【0105】

「第１検査」は、第２検査を行う前に検査に対する理解度を向上させるために先行する練習検査であり得る。また、「第２検査」は、検査対象者の認知症症状の有無を判断するのに実質的に用いられる本番検査であり得る。

【0106】

第１検査と第２検査は、検査進行方式が同一であり得る。例えば、第１検査と第２検査は、何れも与えられたテーマに対応する単語を事前に設定された時間に、できるだけ多く答える方式の検査であり得る。検査対象者は、練習検査である第１検査を行い、検査の進行方式に対する理解度を向上させ、本番検査である第２検査を行う際に検査進行方式の理解不足による変数から解放されることができる。これにより、認知症検査の正確性が向上し得る。

【0107】

一方、認知症検査進行部１３０が行う第１検査と第２検査は、検査進行方式は同一であるものの、提示されるテーマは異なり得る。例えば、第１検査は、第１テーマに対応するできるだけ多くの単語を答えることを要請し、第２検査は、第２テーマに対応するできるだけ多くの単語を答えることを要請できる。このとき、第１検査の第１テーマと第２検査の第２テーマは、互いに異なり得る。具体例として、第１検査の第１テーマは「植物」であり、第２検査の第２テーマは「動物」であり得るが、これに制限されるものではなく、第１テーマ及び第２テーマは、多様に変形することができ、互いに異なる任意のテーマを含むことができる。

【0108】

これにより、検査対象者が第１検査を行いながら思い浮かべた単語をそのまま第２検査に適用することによって、検査の正確性が低下するのを防止できる。即ち、検査対象者は、練習検査である第１検査により検査進行方式に対する理解度を向上させるだけで、本番検査である第２検査に対する回答を予め訓練することはできなくなり、第２検査でも記憶能力、瞬発力などを発揮して答えなければならないので、検査の正確性が向上し得る。

【0109】

また、第１検査の進行時間と第２検査の進行時間は、互いに異なり得る。具体的に、第１検査は、第１時間中に第１テーマに対する回答を要請することで行い、第２検査は、第２時間中に第２テーマに対する回答を要請することで行うことができる。このとき、第１検査の進行時間である第１時間は、第２検査の進行時間である第２時間よりも短くできる。例えば、第１検査の進行時間である第１時間は、１０秒以上３０秒以下であり、第２検査の進行時間である第２時間は、３０秒以上６０秒以下であり得るが、これに制限されるものではなく、第１時間が第２時間よりも短いことを満足するように多様に変形できる。これにより、第１検査の目的である検査進行方式の理解度向上の役割のみを果たすようにして、全体の検査時間が不要に長くなるのを防止し、検査の効率性及び集中度を向上させることができる。

【0110】

図７は、本発明の一実施例に係る認知症検査方法の一部を概略的に示す手順図である。以下、図面における同一の部材番号は、同一の構成要素を示すところ、前述した内容と重複する内容についての説明は省略する。

【0111】

図７に示されるように、本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査方法は、検査進行意思確認段階（Ｓ１００）及び補助情報収集段階（Ｓ２００）を更に含むことができる。一方、Ｓ１００段階及びＳ２００段階の何れか１つのみ更に含み、残りの１つは省略することもできる。

【0112】

検査進行意思確認段階（Ｓ１００）は、人工知能コールが繋がっている検査対象者に認知症検査を行う前に検査進行意思を確認する段階である。検査進行意思確認段階（Ｓ１００）は、音声質疑応答に基づいて行うことができる。具体的に、検査進行意思確認段階（Ｓ１００）は、人工知能コールが繋がっているユーザ端末に検査進行意思を尋ねる音声を提供する段階、ユーザ端末から検査進行意思回答音声を獲得する段階及び検査進行意思回答音声を基に検査対象者の検査進行意思を確認する段階を含むことができる。

【0113】

認知症検査サーバ１０は、検査進行意思の回答音声が肯定である場合、前述した認知症検査を行い、検査進行意思の回答音声が否定である場合、通話を終了するか、次の検査日を予約する手続きを進めることができる。一方、検査進行意思の回答音声は、音声－文字変換（Ｓｐｅｅｃｈ ｔｏ ｔｅｘｔ；ＳＴＴ）技術を適用して、文字データに変換された後に分析することができる。

【0114】

補助情報収集段階（Ｓ２００）は、検査進行前の検査内容の分析に活用できる補助情報を収集する段階である。

【0115】

補助情報収集段階（Ｓ２００）は、ユーザ端末に性別、年齢、教育水準及び同居人数のうちの何れか１つを尋ねる補助情報質問音声を提供する段階及び前記ユーザ端末から補助情報回答音声を獲得する段階を含むことができる。このような補助情報収集段階（Ｓ２００）を行うことにより、検査対象者データベースの不完全性を補完できる。一方、補助情報回答音声は、音声－文字変換（Ｓｐｅｅｃｈ ｔｏ ｔｅｘｔ；ＳＴＴ）技術を適用して、文字データに変換された後に分析することができる。

【0116】

補助情報収集段階（Ｓ２００）により収集された補助情報は、検査内容の分析に活用できる。具体的に、本発明の一実施例に係る人工知能コール基盤の認知症検査方法は、検査グループを分類する段階を更に含むことができる。前記検査グループを分類する段階は、補助情報回答音声を文字データに変換する段階及び文字データを基に検査グループを分類する段階を含むことができる。即ち、認知症検査サーバは、収集した補助情報を基に検査対象者が属するグループを分類し、該当グループに設定された言語流暢性値の比較のための事前に設定された基準値を適用して、認知症検査結果をより正確に導き出せる。

【0117】

本発明の実施例と関連して説明された方法又はアルゴリズムの段階は、ハードウェアで直接実現するか、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで実現するか、又はそれらの結合によって実現できる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ-ＲＯＭ、又は本発明の属する技術分野において周知となっている任意の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に常に存在することもできる。

【0118】

以上、添付の図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野における通常の技術者は、本発明がその技術的思想や必須な特徴を変更することなく、他の具体的な形態に実施され得るということが理解できるはずである。従って、以上で述べた実施例は、あらゆる面で例示的なものであり、制限的ではないものとして理解すべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】