JP7511794B1 - Question answering device and question answering method - Google Patents
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Abstract
被介護者の状況を監視するセンサのセンシングデータを収集するセンシングデータ収集部(21)と、被介護者に関する質問を示す質問データを取得する質問データ取得部(22)とを備えるように、質問回答装置(2)を構成した。また、質問回答装置(2)は、センシングデータ収集部(21)により収集されたセンシングデータに基づいて、質問データ取得部(22)により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する回答作成部(23)と、回答作成部(23)により作成された回答を示す回答データを返信する回答データ返信部(24)とを備えている。The question answering device (2) is configured to include a sensing data collection unit (21) that collects sensing data from a sensor that monitors the condition of the care recipient, and a question data acquisition unit (22) that acquires question data indicating a question about the care recipient. The question answering device (2) also includes an answer creation unit (23) that creates an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit (22) based on the sensing data collected by the sensing data collection unit (21), and an answer data reply unit (24) that replies with answer data indicating the answer created by the answer creation unit (23).
Description
本開示は、質問回答装置及び質問回答方法に関するものである。 The present disclosure relates to a question answering device and a question answering method.
被介護者に関する質問に対する回答を作成する質問回答装置がある。
このような質問回答装置として、例えば、特許文献1には、取得部と算出部と抽出部とを備える質問回答装置が開示されている。
当該取得部は、ユーザ端末から、質問の内容を示す問合せ文を取得する。算出部は、質問に対する回答が記述されている複数の回答候補文のそれぞれと問合せ文との類似度を算出する。抽出部は、複数の回答候補文の中から、算出部により算出された類似度が相対的に高い回答候補文を抽出し、抽出した回答候補文をユーザ端末に送信する。
There is a question answering device that creates answers to questions about a care recipient.
As such a question and answering device, for example,
The acquisition unit acquires a query sentence indicating the content of a question from a user terminal. The calculation unit calculates a similarity between the query sentence and each of a plurality of answer candidate sentences in which an answer to the question is described. The extraction unit extracts an answer candidate sentence having a relatively high similarity calculated by the calculation unit from the plurality of answer candidate sentences, and transmits the extracted answer candidate sentence to the user terminal.
特許文献1に開示されている質問回答装置の抽出部により抽出される回答候補文は、複数の回答候補文の中で、類似度が相対的に高い回答候補文であるものの、質問に係る特定の人物の状況を反映した回答を示しているとは限らないという課題があった。The answer candidate sentences extracted by the extraction unit of the question answering device disclosed in
本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、質問に対する回答として、被介護者の状況を反映した回答を作成することができる質問回答装置を得ることを目的とする。 The present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and aims to provide a question answering device that can create answers to questions that reflect the situation of the person being cared for.
本開示に係る質問回答装置は、被介護者の状況を監視するセンサのセンシングデータを収集するセンシングデータ収集部と、被介護者に関する質問を示す質問データを取得する質問データ取得部とを備えている。また、質問回答装置は、センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータに基づいて、質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する回答作成部と、回答作成部により作成された回答を示す回答データを返信する回答データ返信部とを備えている。The question answering device according to the present disclosure includes a sensing data collection unit that collects sensing data from a sensor that monitors the condition of the care recipient, and a question data acquisition unit that acquires question data indicating a question about the care recipient. The question answering device also includes an answer creation unit that creates an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit based on the sensing data collected by the sensing data collection unit, and an answer data reply unit that replies with answer data indicating the answer created by the answer creation unit.
本開示によれば、質問に対する回答として、被介護者の状況を反映した回答を作成することができる。 According to the present disclosure, answers to questions can be created that reflect the situation of the person being cared for.
以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。 In order to explain the present disclosure in more detail, the form for implementing the present disclosure will be described below with reference to the attached drawings.
実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る質問回答装置2を含むシステムを示す構成図である。
図2は、実施の形態1に係る質問回答装置2のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
図1に示すシステムは、チャットボット1、質問回答装置2及びセンシング装置3を備えている。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a system including a question and answering
FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing the hardware of the question and answering
The system shown in FIG. 1 includes a
チャットボット1は、音声認識部11、音声データベース12、チャットボットエンジン部13、表示部14及び音声出力部15を備えている。
チャットボット1は、ユーザの音声を認識して、ユーザの音声を示すテキストデータを質問回答装置2に出力する。
図1に示すシステムでは、テキストデータが被介護者に関する質問を示すものであり、テキストデータが質問データとして、質問回答装置2に出力される。
チャットボット1は、質問回答装置2から返信された回答データを表示部14及び音声出力部15のそれぞれに出力する。
The
The
In the system shown in FIG. 1, the text data indicates a question about the care recipient, and the text data is output to the
The
音声認識部11は、ユーザの音声を認識し、音声データベース12に記録されている音声データに基づいて、ユーザの音声を示すテキストデータを作成する。音声データベース12に記録されている音声データは、例えば、音片を表す音片データである。
音声認識部11は、テキストデータを質問データとして、チャットボットエンジン部13に出力する。
音声データベース12は、例えば、音片データと、音片データに対応するテキストデータとを記憶している。
The voice recognition unit 11 recognizes the user's voice and creates text data representing the user's voice based on the voice data recorded in the
The voice recognition unit 11 outputs the text data to the
The
チャットボットエンジン部13は、音声認識部11から、質問データを取得すれば、質問データを質問回答装置2に出力し、図示せぬキーボード等から、質問データとしてテキストデータが与えられれば、テキストデータを質問回答装置2に出力する。
チャットボットエンジン部13は、質問回答装置2から、回答データを取得する。
チャットボットエンジン部13は、回答データが示す回答を表示部14に表示させる。
チャットボットエンジン部13は、音声出力部15から、回答データが示す回答を音声出力させる。
If the
The
The
The
表示部14は、チャットボットエンジン部13から出力された回答データが示す回答を図示せぬディスプレイに表示させる。
音声出力部15は、チャットボットエンジン部13から出力された回答データが示す回答を図示せぬスピーカから音声出力させる。
The
The
質問回答装置2は、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部23及び回答データ返信部24を備えている。
センシングデータ収集部21は、例えば、図2に示すセンシングデータ収集回路31によって実現される。
センシングデータ収集部21は、センシング装置3に含まれている各種のセンサのセンシングデータを収集する。各種のセンサは、被介護者の状況を監視するセンサである。
被介護者の状況としては、例えば、被介護者のバイタル、被介護者の行動、又は、被介護者の置かれている状況がある。被介護者の置かれている状況としては、例えば、被介護者の居室の温度、湿度、又は、周囲の騒音がある。
センシングデータ収集部21は、センシングデータを回答作成部23に出力する。
The question and answering
The sensing
The sensing
The condition of the care recipient may be, for example, the vital signs of the care recipient, the behavior of the care recipient, or the situation the care recipient is in. The condition of the care recipient may be, for example, the temperature, humidity, or surrounding noise in the care recipient's room.
The sensing
質問データ取得部22は、例えば、図2に示す質問データ取得回路32によって実現される。
質問データ取得部22は、チャットボット1のチャットボットエンジン部13から、被介護者に関する質問を示す質問データを取得する。
質問データ取得部22は、質問データをセンシングデータ収集部21及び回答作成部23のそれぞれに出力する。
The question
The question
The question
回答作成部23は、例えば、図2に示す回答作成回路33によって実現される。
回答作成部23は、センシングデータ収集部21からセンシングデータを取得し、質問データ取得部22から質問データを取得する。
回答作成部23は、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。
回答作成部23は、作成した回答を示す回答データを回答データ返信部24に出力する。
The
The
The
The
具体的には、回答作成部23は、質問データを学習モデル41に与えて、学習モデル41から、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得する。
回答作成部23は、介護記録データベース42から、被介護者の介護記録を取得する。
回答作成部23は、回答の雛形とセンシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。
学習モデル41は、例えば、ニューラルネットワークによって実現される。
学習モデル41は、学習時において、被介護者に関する質問を示す質問データと質問に対応する回答の雛形を示す雛形データとが与えられて、回答の雛形を学習する。雛形データは、教師データである。
学習モデル41は、推論時において、回答作成部23から質問データが与えられると、質問データが示す質問に対応する回答の雛形を示す雛形データを出力する。
介護記録データベース42は、被介護者の介護記録を格納している。
図1に示すシステムでは、学習モデル41及び介護記録データベース42のそれぞれが質問回答装置2の外部に設けられている。しかし、これは一例に過ぎず、学習モデル41及び介護記録データベース42のそれぞれが質問回答装置2の内部に設けられていてもよい。
Specifically, the
The
The
The
During learning, the
During inference, when question data is given from the
The
1 , the
回答データ返信部24は、例えば、図2に示す回答データ返信回路34によって実現される。
回答データ返信部24は、回答作成部23から、回答データを取得する。
回答データ返信部24は、回答データをチャットボット1のチャットボットエンジン部13に返信する。
The response data reply
The answer
The answer data reply
図1では、質問回答装置2の構成要素であるセンシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部23及び回答データ返信部24のそれぞれが、図2に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、質問回答装置2が、センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路33及び回答データ返信回路34によって実現されるものを想定している。
センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路33及び回答データ返信回路34のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
1, it is assumed that each of the components of the
Each of the sensing
質問回答装置2の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、質問回答装置2が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、DSP(Digital Signal Processor)が該当する。
The components of the
The software or firmware is stored as a program in the memory of a computer. The computer means hardware that executes the program, and includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, or a DSP (Digital Signal Processor).
図3は、質問回答装置2が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
質問回答装置2が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部23及び回答データ返信部24におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ51に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ52がメモリ51に格納されているプログラムを実行する。
FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a computer in the case where the question and answering
When the
また、図2では、質問回答装置2の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図3では、質問回答装置2がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、質問回答装置2における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。2 shows an example in which each of the components of the
センシング装置3は、被介護者の状況を監視するセンサとして、例えば、ベッドセンサ61、居室センサ62、家電センサ63、人感センサ64、バイタルセンサ65及び摂取検知センサ66を備え、また、センシング装置3は、センシングデータ記録部67を備えている。
ベッドセンサ61は、被介護者が使用しているベッドに取り付けられているセンサであり、例えば、被介護者の寝返りの状態を監視する。
居室センサ62は、被介護者の居室に設置されているセンサであり、例えば、被介護者の睡眠、転倒、又は、体動を監視する。
The
The
The
家電センサ63は、例えば、被介護者の居室のエアコンに取り付けられているセンサであり、例えば、被介護者の居室の室温を監視する。
また、家電センサ63は、冷蔵庫、コンロ、炊飯器、又は、電子レンジ等の家電製品に取り付けられているセンサであり、例えば、家電製品の使用状況を監視する。当該家電製品は、被介護者が使用する家電製品である。家電製品の使用状況が分かれば、被介護者の自立度を判定することが可能である。
人感センサ64は、例えば、被介護者の居室の出入口に取り付けられているセンサであり、例えば、被介護者の外出を検出する。
バイタルセンサ65は、例えば、例えば、被介護者の居室の壁、天井、家具、又は、被介護者に取り付けられているセンサであり、例えば、被介護者のバイタルを監視する。
摂取検知センサ66は、例えば、例えば、被介護者の居室の壁に取り付けられているカメラを備えるセンサであり、例えば、被介護者の水分摂取行動、又は、被介護者の食物摂取行動を監視する。
センシングデータ記録部67は、ベッドセンサ61、居室センサ62、家電センサ63、人感センサ64、バイタルセンサ65及び摂取検知センサ66におけるそれぞれのセンシングデータを記録するデータベースである。
The
The
The
The
The
The sensing
次に、図1に示す質問回答装置2の動作について説明する。
図4は、質問回答装置2の処理手順である質問回答方法を示すフローチャートである。
図1に示すシステムでは、被介護者は、例えば、老人ホーム、又は、医療病院に入院している人であり、被介護者に関する質問を行うユーザは、例えば、老人ホーム、又は、医療病院のスタッフである。
Next, the operation of the
FIG. 4 is a flowchart showing a question answering method which is a processing procedure of the
In the system shown in FIG. 1, the person receiving care is, for example, a person hospitalized in a nursing home or a medical hospital, and the user who asks questions about the person receiving care is, for example, a staff member of the nursing home or the medical hospital.
チャットボット1の音声認識部11は、図示せぬマイクから、スタッフの音声が与えられると、スタッフの音声を例えば複数の音片に分解する。
音声認識部11は、音声データベース12から、それぞれの音片に対応するテキストデータを取得する。
音声認識部11は、それぞれの音片に対応するテキストデータを繋ぎ合わせ、繋ぎ合わせたテキストデータを質問データとして、チャットボットエンジン部13に出力する。
When the voice recognition unit 11 of the
The speech recognition unit 11 obtains text data corresponding to each speech piece from the
The voice recognition unit 11 connects together the text data corresponding to each speech piece, and outputs the connected text data to the
質問データが示す質問としては、例えば、「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」という質問、「〇〇さんに、変わった様子がありますか?」という質問、「〇〇さんは、最近よく眠れていますか?」という質問、又は、「〇〇さんの昨日の日中の活動量は、どのくらいですか?」という質問がある。Examples of questions that may be included in the question data include, "How much more water does Mr./Ms. XX need to drink?", "Has anything changed about Mr./Ms. XX?", "Has Mr./Ms. XX been sleeping well recently?", or "How active was Mr./Ms. XX during the day yesterday?"
ここでは、スタッフの音声が音声認識部11に与えられ、音声認識部11から質問データとしてテキストデータがチャットボットエンジン部13に出力されている。しかし、これは一例に過ぎず、スタッフが図示せぬキーボード等を操作することによって、キーボード等から、質問データとしてテキストデータがチャットボットエンジン部13に与えられるものであってもよい。Here, the staff member's voice is provided to the voice recognition unit 11, and text data is output from the voice recognition unit 11 to the
チャットボットエンジン部13は、音声認識部11から、質問データを取得する。
チャットボットエンジン部13は、質問データを質問回答装置2の質問データ取得部22に出力する。
The
The
質問データ取得部22は、チャットボットエンジン部13から、被介護者に関する質問を示す質問データを取得する(図4のステップST1)。
質問データ取得部22は、質問データを回答作成部23に出力する。
The question
The question
センシングデータ収集部21は、センシング装置3のセンシングデータ記録部67に記録されているセンシングデータの中から、被介護者に係るセンシングデータを収集する(図4のステップST2)。
具体的には、センシングデータ収集部21は、被介護者の特定処理を実施することによって、被介護者を特定する。被介護者の特定処理としては、例えば、質問データ取得部22から出力された質問データに含まれている被介護者の氏名を探索することによって、被介護者が誰であるかを特定する公知の処理がある。
また、センシングデータ収集部21は、収集対象のセンシングデータの特定処理を実施することによって、収集対象のセンシングデータを特定する。センシングデータの特定処理は、例えば、質問データ取得部22から出力された質問データに含まれている用語に関連するセンシングデータを探索することによって、収集対象のセンシングデータがどのセンシングデータであるかを特定する公知の処理がある。
The sensing
Specifically, the sensing
The sensing
例えば、「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」という質問であれば、センシングデータ収集部21によって、「水分」に関連する摂取検知センサ66のセンシングデータが特定される。
例えば、「〇〇さんは、最近よく眠れていますか?」という質問であれば、センシングデータ収集部21によって、「眠れて」に関連する、ベッドセンサ61のセンシングデータ、又は、居室センサ62のセンシングデータが特定される。
センシングデータ収集部21は、例えば、被介護者が〇〇さんであり、収集対象のセンシングデータが摂取検知センサ66のセンシングデータであれば、〇〇さんに係る摂取検知センサ66のセンシングデータを収集する。
センシングデータ収集部21は、例えば、被介護者が△△さんであり、収集対象のセンシングデータがベッドセンサ61のセンシングデータであれば、△△さんに係るベッドセンサ61のセンシングデータを収集する。
ここでは、センシングデータ収集部21が、質問データに含まれている用語に関連するセンシングデータを探索することによって、収集対象のセンシングデータがどのセンシングデータであるかを特定している。しかし、これは一例に過ぎず、センシングデータ収集部21は、質問データに含まれている用語に対応するセンシングデータが記録されているデータベースを参照することによって、収集対象のセンシングデータがどのセンシングデータであるかを特定するようにしてもよい。
センシングデータ収集部21は、収集したセンシングデータを回答作成部23に出力する。
For example, if the question is "How much more fluid does Mr./Ms. XX need?", the
For example, if the question is "Have you been sleeping well recently, Mr./Ms. XX?", the sensing
For example, if the care recipient is Mr./Ms. XX and the sensing data to be collected is sensing data from the
For example, if the care recipient is Mr. △△ and the sensing data to be collected is sensing data from the
Here, the sensing
The sensing
回答作成部23は、センシングデータ収集部21からセンシングデータを取得し、質問データ取得部22から質問データを取得する。
また、回答作成部23は、介護記録データベース42から、被介護者の介護記録を取得する。
回答作成部23は、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する(図4のステップST3)。
以下、回答作成部23による回答の作成処理を具体的に説明する。
The
In addition, the
The
The process of creating an answer by the
回答作成部23は、質問データを学習モデル41に与えて、学習モデル41から、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得する。
質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」という質問であれば、例えば、回答の雛形(1)として、「あと◇◇ml必要です。」という回答の雛形と、回答の雛形(2)として、「必要な水分は取得済みです。」という回答の雛形とを取得する。
質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、最近よく眠れていますか?」という質問であれば、例えば、回答の雛形(1)として、「〇〇さんは、最近よく眠れています。」という回答の雛形と、回答の雛形(2)として、「〇〇さんは、最近あまり眠れていません。」という回答の雛形とを取得する。
The
For example, if the question indicated by the question data is "How much more fluid does Mr./Ms. XX need?", then, for example, an answer template (1) of "You need ◇◇ ml more," and an answer template (2) of "You have already obtained the required amount of fluid," are obtained.
If the question indicated by the question data is, for example, "Have you been sleeping well recently?", then, for example, an answer template (1) of "X has been sleeping well recently" is obtained, and an answer template (2) of "X has not been sleeping well recently" is obtained.
回答作成部23は、質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」という質問であれば、介護記録データベース42に格納されている〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんの必要な1日の飲水量」の情報を取得する。〇〇さんの既往歴の中に糖尿病が含まれていれば、「〇〇さんの必要な1日の飲水量」の情報が、〇〇さんの介護記録に含まれていることがある。
回答作成部23は、センシングデータ記録部67に記録されている摂取検知センサ66のセンシングデータの中から、「〇〇さんの本日の飲水量」の情報を取得する。
〇〇さんの単位時間当たりの飲水量は、時系列のデータとして、センシングデータ記録部67に記録されている。
For example, if the question indicated by the question data is "How much more water does Mr./Ms. XX need to drink?", the
The
The amount of water consumed by Mr./Ms. XX per unit time is recorded in the sensing
回答作成部23は、「〇〇さんの本日の飲水量」が「〇〇さんの必要な1日の飲水量」以上であれば、回答の雛形(1)及び回答の雛形(2)の中から、回答の雛形(2)を選択する。
そして、回答作成部23は、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答の雛形(2)を回答データ返信部24に出力する。
回答作成部23は、「〇〇さんの本日の飲水量」が「〇〇さんの必要な1日の飲水量」未満であれば、回答の雛形(1)及び回答の雛形(2)の中から、回答の雛形(1)を選択する。
そして、回答作成部23は、回答の雛形(1)における「◇◇」の中に、「〇〇さんの必要な1日の飲水量」と「〇〇さんの本日の飲水量」との差分を埋め込み、差分を埋め込んだ回答の雛形(1)を、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答データ返信部24に出力する。
If "Mr. X's water intake today" is equal to or greater than "Mr. X's required daily water intake," the
Then, the
If “Mr. X’s amount of water consumed today” is less than “Mr. X’s required daily amount of water consumption,” the
Then, the
回答作成部23は、質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、最近よく眠れていますか?」という質問であれば、介護記録データベース42に格納されている〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんの平均の睡眠時間」の情報を取得する。
回答作成部23は、センシングデータ記録部67に記録されている、ベッドセンサ61のセンシングデータ、又は、居室センサ62のセンシングデータの中から、「〇〇さんの昨日の睡眠時間」の情報を取得する。
If the question indicated by the question data is, for example, "Has Mr./Ms. X been sleeping well recently?", the
The
回答作成部23は、「〇〇さんの昨日の睡眠時間」が「〇〇さんの平均の睡眠時間」以上であれば、回答の雛形(1)及び回答の雛形(2)の中から、回答の雛形(1)を選択する。
そして、回答作成部23は、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答の雛形(1)を回答データ返信部24に出力する。
回答作成部23は、「〇〇さんの昨日の睡眠時間」が「〇〇さんの平均の睡眠時間」未満であれば、回答の雛形(1)及び回答の雛形(2)の中から、回答の雛形(2)を選択する。
そして、回答作成部23は、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答の雛形(2)を回答データ返信部24に出力する。
If "X-san's sleep time yesterday" is equal to or longer than "X-san's average sleep time," the
Then, the
If "Mr. X's sleep time yesterday" is less than "Mr. X's average sleep time," the
Then, the
図1に示す質問回答装置2では、回答作成部23が、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成している。しかし、これは一例に過ぎず、回答作成部23は、センシングデータのみに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成するようにしてもよい。
この場合も、回答作成部23は、質問データを学習モデル41に与えて、学習モデル41から、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得する。
質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、いま寝ていますか?」という質問であれば、例えば、回答の雛形(1)として、「〇〇さんは、いま寝ています。」という回答の雛形と、回答の雛形(2)として、「〇〇さんは、いま寝ていません。」という回答の雛形とを取得する。
回答作成部23は、ベッドセンサ61のセンシングデータ、又は、居室センサ62のセンシングデータが、〇〇さんが寝ている旨を示していれば、回答の雛形(1)を、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答データ返信部24に出力する。
回答作成部23は、ベッドセンサ61のセンシングデータ、又は、居室センサ62のセンシングデータが、〇〇さんが起きている旨を示していれば、回答の雛形(2)を、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答データ返信部24に出力する。
1, the
In this case as well, the
If the question indicated by the question data is, for example, "Is Mr./Ms. XX sleeping now?", then, for example, an answer template "Mr./Ms. XX is sleeping now" is obtained as answer template (1), and an answer template "Mr./Ms. XX is not sleeping now" is obtained as answer template (2).
If the sensing data of the
If the sensing data of the
質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、食事中ですか?」という質問であれば、例えば、回答の雛形(1)として、「〇〇さんは、食事中です。」という回答の雛形と、回答の雛形(2)として、「〇〇さんは、食事中ではありません。」という回答の雛形とを取得する。
回答作成部23は、摂取検知センサ66のセンシングデータが、〇〇さんが食事中である旨を示していれば、回答の雛形(1)を、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答データ返信部24に出力する。
回答作成部23は、摂取検知センサ66のセンシングデータが、〇〇さんが食事中ではない旨を示していれば、回答の雛形(2)を、質問に対応する回答を示す回答データとして、回答データ返信部24に出力する。
If the question indicated by the question data is, for example, "Is Mr./Ms. XX eating?", then, for example, an answer template "Mr./Ms. XX is eating" is obtained as answer template (1), and an answer template "Mr./Ms. XX is not eating" is obtained as answer template (2).
If the sensing data of the
If the sensing data of the
回答データ返信部24は、回答作成部23から、回答データを取得する。
回答データ返信部24は、回答データをチャットボット1のチャットボットエンジン部13に返信する(図4のステップST4)。
The answer
The answer data reply
チャットボットエンジン部13は、回答データ返信部24から、回答データを取得する。
チャットボットエンジン部13は、図5に示すように、回答データが示す回答を表示部14のディスプレイに表示させる。
また、チャットボットエンジン部13は、音声出力部15のスピーカから、回答データが示す回答を音声出力させる。
図5は、質問が「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」であるときの回答「あと◇◇ml必要です。」を示す説明図である。ただし、◇◇には、「〇〇さんの必要な1日の飲水量」と「〇〇さんの本日の飲水量」との差分が埋め込まれている。
図5において、□□□□は、スタッフの氏名である。
The
The
In addition, the
5 is an explanatory diagram showing the answer "You need ◇◇ ml more" when the question is "How much more water does Mr. XX need?". Note that ◇◇ contains the difference between "XX's daily required amount of water" and "XX's amount of water to drink today".
In FIG. 5, □□□□ is the name of a staff member.
以上の実施の形態1では、被介護者の状況を監視するセンサのセンシングデータを収集するセンシングデータ収集部21と、被介護者に関する質問を示す質問データを取得する質問データ取得部22とを備えるように、質問回答装置2を構成した。また、質問回答装置2は、センシングデータ収集部21により収集されたセンシングデータに基づいて、質問データ取得部22により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する回答作成部23と、回答作成部23により作成された回答を示す回答データを返信する回答データ返信部24とを備えている。したがって、質問回答装置2は、質問に対する回答として、被介護者の状況を反映した回答を作成することができる。In the above-described first embodiment, the
図1に示す質問回答装置2では、回答作成部23が、質問データを学習モデル41に与えて、学習モデル41から、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得している。しかし、これは一例に過ぎず、回答作成部23は、例えば、ルールベースに基づいて、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得するようにしてもよい。In the
図1に示す質問回答装置2では、質問の中に、被介護者が、例えば、「〇〇さん」、又は、「△△さん」であることを示す情報が含まれている。しかし、これは一例に過ぎず、質問の中に、被介護者が、例えば、「〇〇さん」、又は、「△△さん」であることを示す情報が含まれていなくてもよい。この場合、例えば、老人ホーム等のスタッフが、チャットボット1の音声認識部11に対して音声を与えるときに、スタッフのID(IDentification)をチャットボットエンジン部13に与えれば、チャットボットエンジン部13が、スタッフが担当している一人以上の被介護者を示す情報を表示部14に表示させる。
そして、チャットボットエンジン部13が、一人以上の被介護者の中から、質問に係る被介護者を選択するスタッフの選択操作を受け付けて、質問に係る被介護者を示す被介護者情報を質問回答装置2に出力する。センシングデータ収集部21は、センシング装置3のセンシングデータ記録部67に記録されているセンシングデータの中から、被介護者情報が示す被介護者に係るセンシングデータを収集する。
In the
Then, the
実施の形態2.
実施の形態2では、回答作成部25が、質問に対する回答の他に、被介護者の状況に対応するアドバスを作成する質問回答装置2について説明する。
In the second embodiment, a
図6は、実施の形態2に係る質問回答装置2を含むシステムを示す構成図である。図6において、図1と同一符号は、同一又は相当部分を示すので、詳細な説明を省略する。
図7は、実施の形態2に係る質問回答装置2のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図7において、図2と同一符号は、同一又は相当部分を示すので、詳細な説明を省略する。
質問回答装置2は、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部25及び回答データ返信部26を備えている。
Fig. 6 is a configuration diagram showing a system including a
Fig. 7 is a hardware configuration diagram showing the hardware of the
The question and answering
回答作成部25は、例えば、図7に示す回答作成回路35によって実現される。
回答作成部25は、センシングデータ収集部21からセンシングデータを取得し、質問データ取得部22から質問データを取得する。
回答作成部25は、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。
また、回答作成部25は、被介護者の状況に対応するアドバスを作成する。
回答作成部25は、作成した回答を示す回答データとアドバスを示すアドバスデータとを回答データ返信部26に出力する。
The
The
The
In addition, the
The
回答データ返信部26は、例えば、図7に示す回答データ返信回路36によって実現される。
回答データ返信部26は、回答作成部25から、回答データとアドバスデータとを取得する。
回答データ返信部26は、回答データとアドバスデータとをチャットボット1のチャットボットエンジン部13に返信する。
The answer data reply
The answer data reply
The answer data reply
図6では、質問回答装置2の構成要素であるセンシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部25及び回答データ返信部26のそれぞれが、図7に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、質問回答装置2が、センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路35及び回答データ返信回路36によって実現されるものを想定している。
センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路35及び回答データ返信回路36のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC、FPGA、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
6, it is assumed that each of the components of the
Each of the sensing
質問回答装置2の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、質問回答装置2が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
質問回答装置2が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部25及び回答データ返信部26におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図3に示すメモリ51に格納される。そして、図3に示すプロセッサ52がメモリ51に格納されているプログラムを実行する。
The components of the
When the
また、図7では、質問回答装置2の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図3では、質問回答装置2がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、質問回答装置2における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
Furthermore, Fig. 7 shows an example in which each of the components of the
次に、図6に示す質問回答装置2の動作について説明する。ただし、回答作成部25及び回答データ返信部26以外は、図1に示す質問回答装置2と同様であるため、ここでは、主に、回答作成部25及び回答データ返信部26の動作を説明する。Next, we will explain the operation of the
回答作成部25は、センシングデータ収集部21からセンシングデータを取得し、質問データ取得部22から質問データを取得する。
また、回答作成部25は、介護記録データベース42から、被介護者の介護記録を取得する。
回答作成部25は、図1に示す回答作成部23と同様に、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。回答作成部25は、図1に示す回答作成部23と同様に、センシングデータのみに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成するようにしてもよい。
回答作成部25は、図1に示す回答作成部23と異なり、被介護者の状況に対応するアドバスを作成する。
回答作成部25は、回答を示す回答データとアドバスを示すアドバスデータとを回答データ返信部26に出力する。
The
In addition, the
The
The
The
具体的には、学習モデル41において、回答の雛形とアドバスとが紐付けられていれば、回答作成部25は、学習モデル41から、回答の雛形を取得する際に、回答の雛形に対応するアドバスを取得する。
回答作成部25は、学習モデル41から、「あと◇◇ml必要です。」という回答の雛形を取得すれば、例えば、「〇〇さんは、糖尿病のため、飲水量に目標値があります。積極的に飲ませて下さい。」というアドバスを取得する。
回答作成部25は、学習モデル41から、「あと◇◇ml必要です。」という回答の雛形を取得すれば、例えば、「〇〇さんは、糖尿病のため、飲水量に目標値があります。積極的に飲ませて下さい。」というアドバスを取得する。
この場合、学習モデル41は、学習時において、質問データと雛形データとアドバスデータとが与えられて、回答の雛形とアドバスとを学習する。雛形データ及びアドバスデータのそれぞれは、教師データである。
学習モデル41は、推論時において、回答作成部23から質問データが与えられると、質問データが示す質問に対応する回答の雛形を示す雛形データとアドバスを示すアドバスデータとを出力する。
Specifically, if an answer template and advice are linked in the
When the
When the
In this case, during learning, the
During inference, when question data is given from the
図6に示す質問回答装置2では、学習モデル41において、回答の雛形とアドバスとが紐付けられている。しかし、これは一例に過ぎず、質問回答装置2が、回答の雛形に対応するアドバスを記録しているアドバスデータベースを備え、回答作成部25が、アドバスデータベースから、学習モデル41より取得した回答の雛形に対応するアドバスを取得するようにしてもよい。In the
回答作成部25は、質問に対応する回答を作成する際に、センシングデータ収集部21により収集されたセンシングデータの時間的な変化を示すグラフ、又は、センシングデータの時間的な変化を示す表を作成するようにしてもよい。
「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」という質問であれば、回答作成部25は、例えば、センシングデータ記録部67に記録されている摂取検知センサ66のセンシングデータの時間的な変化を示すグラフ、又は、摂取検知センサ66のセンシングデータの時間的な変化を示す表を作成する。
この場合、摂取検知センサ66のセンシングデータは、時系列のデータとして、センシングデータ記録部67に記録されている。
回答作成部25は、センシングデータの時間的な変化を示すグラフ、又は、センシングデータの時間的な変化を示す表を作成すれば、グラフ等を回答データ返信部26に出力する。
When creating an answer corresponding to a question, the
If the question is "How much more fluid does Mr./Ms. XX need?", the
In this case, the sensing data from the
If the
回答データ返信部26は、回答作成部25から、回答データとアドバスデータとを取得する。
回答データ返信部26は、回答データとアドバスデータとをチャットボットエンジン部13に返信する。
回答データ返信部26は、回答作成部25から、グラフ等を取得すれば、グラフ等をチャットボットエンジン部13に返信する。
The answer data reply
The answer data reply
When the answer data reply
チャットボットエンジン部13は、回答データ返信部26から、回答データとアドバスデータとを取得する。
チャットボットエンジン部13は、回答データが示す回答とアドバスデータが示すアドバスデータとを表示部14のディスプレイに表示させる。
チャットボットエンジン部13は、回答データ返信部26から、グラフ等を取得すれば、グラフ等を表示部14のディスプレイに表示させる。
また、チャットボットエンジン部13は、音声出力部15のスピーカから、回答データが示す回答とアドバスデータが示すアドバスデータとを音声出力させる。
図8は、質問が「〇〇さんは、あとどのくらいの水分が必要ですか?」であるときの回答「あと◇◇ml必要です。」と、アドバイス「〇〇さんは、糖尿病のため、飲水量に目標値があります。積極的に飲ませて下さい。」と、センシングデータの時間的な変化を示すグラフとを示す説明図である。
The
The
When the
In addition, the
Figure 8 is an explanatory diagram showing the answer "You need ◇◇ ml more" when the question is "How much more water does Mr./Ms. XX need?", the advice "Mr./Ms. XX has a target amount of water to drink because he/she has diabetes. Please encourage him/her to drink as much water as possible," and a graph showing changes in the sensing data over time.
以上の実施の形態2では、回答作成部25が、質問データ取得部22により取得された質問データが示す質問に対する回答の他に、被介護者の状況に対応するアドバスを作成し、回答データ返信部26が、回答作成部25により作成された回答を示す回答データのほかに、回答作成部25により作成されたアドバスを示すアドバスデータを返信するように、質問回答装置2を構成した。したがって、質問回答装置2は、質問に対する回答として、被介護者の状況を反映した回答を作成することができるほか、被介護者の状況に対応するアドバスを作成することができる。In the above-described second embodiment, the
実施の形態3.
実施の形態3では、回答作成部27が、被介護者の介護記録として、被介護者の既往歴を示す情報、フェースシートに記録されている被介護者の情報、又は、被介護者のスケジュールを示す情報を取得する質問回答装置2について説明する。
In
図9は、実施の形態3に係る質問回答装置2を含むシステムを示す構成図である。図9において、図1及び図6と同一符号は、同一又は相当部分を示すので、詳細な説明を省略する。
図10は、実施の形態3に係る質問回答装置2のハードウェアを示すハードウェア構成図である。図10において、図2及び図7と同一符号は、同一又は相当部分を示すので、詳細な説明を省略する。
質問回答装置2は、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部27及び回答データ返信部24を備えている。
Fig. 9 is a configuration diagram showing a system including a
Fig. 10 is a hardware configuration diagram showing the hardware of the
The question and answering
介護記録データベース43は、被介護者の介護記録を格納している。また、介護記録データベース43は、被介護者の介護記録として、被介護者の既往歴を示す情報、フェースシートに記録されている被介護者の情報、又は、被介護者のスケジュールを格納している。フェースシートに記録されている被介護者の情報としては、例えば、被介護者の氏名、年齢、住所、家族構成、趣味、嗜好物、又は、職歴がある。被介護者のスケジュールとしては、例えば、病院に来院するスケジュール、趣味の教室に行くスケジュール、又は、銀行に行くスケジュールがある。
また、介護記録データベース43は、被介護者の往診履歴、又は、被介護者の調剤記録を格納している。
The
In addition, the
図9に示すシステムでは、被介護者の既往歴を示す情報、フェースシートに記録されている被介護者の情報、被介護者のスケジュール、被介護者の往診履歴、又は、被介護者の調剤記録が、介護記録データベース43に格納されている。しかし、これは一例に過ぎず、被介護者の既往歴を示す情報、フェースシートに記録されている被介護者の情報、被介護者のスケジュール、被介護者の往診履歴、又は、被介護者の調剤記録が、介護記録データベース43とは異なるデータベースに格納されていてもよい。
図9に示すシステムでは、学習モデル41及び介護記録データベース43のそれぞれが質問回答装置2の外部に設けられている。しかし、これは一例に過ぎず、学習モデル41及び介護記録データベース43のそれぞれが質問回答装置2の内部に設けられていてもよい。
9 , information indicating the medical history of the care recipient, information about the care recipient recorded on a face sheet, the care recipient's schedule, the care recipient's visit history, or the care recipient's prescription record is stored in the
9 , the
回答作成部27は、例えば、図10に示す回答作成回路37によって実現される。
回答作成部27は、センシングデータ収集部21からセンシングデータを取得し、質問データ取得部22から質問データを取得する。
回答作成部27は、センシングデータと被介護者の介護記録とに基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。
回答作成部27は、被介護者の往診履歴、又は、被介護者の調剤記録を取得すれば、センシングデータと被介護者の介護記録との他に、被介護者の往診履歴、又は、被介護者の調剤記録に基づいて、質問データが示す質問に対する回答を作成する。
回答作成部27は、作成した回答を示す回答データを回答データ返信部24に出力する。
The
The
The
When the
The
図9では、質問回答装置2の構成要素であるセンシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部27及び回答データ返信部24のそれぞれが、図10に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、質問回答装置2が、センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路37及び回答データ返信回路34によって実現されるものを想定している。
センシングデータ収集回路31、質問データ取得回路32、回答作成回路37及び回答データ返信回路34のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC、FPGA、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
9, it is assumed that each of the components of the
Each of the sensing
質問回答装置2の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、質問回答装置2が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
質問回答装置2が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、センシングデータ収集部21、質問データ取得部22、回答作成部27及び回答データ返信部24におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図3に示すメモリ51に格納される。そして、図3に示すプロセッサ52がメモリ51に格納されているプログラムを実行する。
The components of the
When the
また、図10では、質問回答装置2の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図3では、質問回答装置2がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、質問回答装置2における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
Furthermore, Fig. 10 shows an example in which each of the components of the
次に、図9に示す質問回答装置2の動作について説明する。ただし、回答作成部27以外は、図1に示す質問回答装置2と同様であるため、ここでは、主に、回答作成部27の動作を説明する。Next, we will explain the operation of the
回答作成部27は、質問データを学習モデル41に与えて、学習モデル41から、質問データが示す質問に対する回答の雛形を取得する。
質問データが示す質問が、例えば、「〇〇さんは、最近変わった様子はありますか?」という質問であれば、回答作成部27は、学習モデル41から、以下に示すような回答の雛形を取得する。
回答作成部27は、例えば、回答の雛形(1)として、「〇〇さんに変わった様子はありません。」という回答の雛形と、回答の雛形(2)として、「〇〇さんに変化が見られます。睡眠時間が減っています。」という回答の雛形と、回答の雛形(3)として、「〇〇さんに変化が見られます。食事量が減っています。」と、回答の雛形(4)として、「〇〇さんに変化が見られます。趣味の時間が減っています。」とを取得する。
The
If the question indicated by the question data is, for example, "Has Mr./Ms. XX changed anything recently?", the
The
回答作成部27は、介護記録データベース43に格納されている〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんの平均の睡眠時間」の情報、「〇〇さんの必要な1日の食事量」の情報、又は、フェースシートに記録されている〇〇さんの趣味の情報を取得する。
回答作成部23は、センシングデータ記録部67に記録されている、ベッドセンサ61のセンシングデータ、又は、居室センサ62のセンシングデータの中から、「〇〇さんの昨日の睡眠時間」の情報を取得する。
回答作成部23は、センシングデータ記録部67に記録されている、摂取検知センサ66のセンシングデータの中から、「〇〇さんが昨日摂取した食事量」の情報を取得する。
回答作成部23は、〇〇さんの介護記録の中から、〇〇さんが趣味に費やした時間の情報を取得する。
The
The
The
The
回答作成部23は、「〇〇さんの平均の睡眠時間」と「〇〇さんの昨日の睡眠時間」とを比較し、「〇〇さんの必要な1日の食事量」と「〇〇さんが昨日摂取した食事量」とを比較する。
回答作成部23は、〇〇さんの昨日の睡眠時間が、〇〇さんの平均の睡眠時間未満であれば、回答の雛形(1)~(4)の中から、回答の雛形(2)を選択する。
回答作成部23は、〇〇さんが昨日摂取した食事量が、〇〇さんの必要な1日の食事量未満であれば、回答の雛形(1)~(4)の中から、回答の雛形(3)を選択する。
回答作成部23は、〇〇さんが趣味に費やした時間が減少傾向にあれば、回答の雛形(1)~(4)の中から、回答の雛形(4)を選択する。
回答作成部23は、〇〇さんの昨日の睡眠時間が、〇〇さんの平均の睡眠時間以上であり、〇〇さんの昨日の睡眠時間が、〇〇さんの平均の睡眠時間以上であり、かつ、〇〇さんが趣味に費やした時間が減少傾向でなければ、回答の雛形(1)~(4)の中から、回答の雛形(1)を選択する。
回答作成部23は、選択した回答の雛形を、作成した回答として、当該回答を示す回答データを回答データ返信部24に出力する。
The
If Mr./Ms. XX's sleep time yesterday is less than his/her average sleep time, the
If the amount of food consumed by Mr./Ms. XX yesterday is less than the amount of food required for Mr./Ms. XX in a day, the
If the amount of time that Mr./Ms. XX spends on hobbies is on the decline, the
The
The
ここでは、回答作成部27が、学習モデル41から、回答の雛形(1)~(4)を取得している。
回答作成部27は、学習モデル41から、回答の雛形(5)を取得するものであってもよい。回答の雛形(5)としては、例えば、「〇〇さんに変化が見られます。〇〇さんのスケジュールが混んでいます。」という雛形である。
回答作成部23は、〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんのスケジュール」の情報を取得し、〇〇さんのスケジュールの混み具合が、〇〇さんと同年齢の方の平均的なスケジュールの混み具合とを比較する。
回答作成部23は、〇〇さんのスケジュールの混み具合が、〇〇さんと同年齢の方の平均的なスケジュールの混み具合よりも大きければ、回答の雛形(1)~(5)の中から、回答の雛形(5)を選択する。
Here, the
The
The
If the schedule of Mr./Ms. XX is busier than the average schedule of a person of the same age as Mr./Ms. XX, the
ここでは、回答作成部27が、学習モデル41から、回答の雛形(1)~(5)を取得している。
回答作成部27は、学習モデル41から、回答の雛形(6)を取得するものであってもよい。回答の雛形(6)としては、例えば、「〇〇さんに変化が見られます。〇〇さんの体に異常を生じている可能性があります。」という雛形である。
回答作成部23は、〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんの往診履歴」の情報を取得する。
回答作成部23は、例えば、過去、1週間以内に、〇〇さんの往診履歴が介護記録に含まれていれば、回答の雛形(1)~(6)の中から、回答の雛形(6)を選択する。
Here, the
The
The
The
ここでは、回答作成部27が、学習モデル41から、回答の雛形(1)~(6)を取得している。
回答作成部27は、学習モデル41から、回答の雛形(7)を取得するものであってもよい。回答の雛形(7)としては、例えば、「〇〇さんに変化が見られます。〇〇さんの薬の種類、又は、〇〇さんの薬の量が増えています。」という雛形である。
回答作成部23は、〇〇さんの介護記録の中から、「〇〇さんの調剤記録」の情報を取得する。
回答作成部23は、〇〇さんの薬の種類が増えている場合、又は、〇〇さんの薬の量が増えている場合、回答の雛形(1)~(7)の中から、回答の雛形(7)を選択する。
Here, the
The
The
If the number of types of medication taken by Mr./Ms. XX has increased, or if the amount of medication taken by Mr./Ms. XX has increased, the
以上の実施の形態3に係る質問回答装置2は、実施の形態1に係る質問回答装置2よりも、質問に対する回答として、被介護者の状況を更に反映した回答を作成することができる。The
実施の形態4.
実施の形態1~3に係る質問回答装置2では、回答作成部23,25,27が、センシングデータ収集部21により収集されたセンシングデータに基づいて、質問データ取得部22により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成している。回答作成部23,25,27は、質問に対する回答を作成する他に、冷蔵庫等の家電製品に取り付けられている家電センサ63の監視結果が示す家電製品の使用状況に基づいて、被介護者の自立度を判定するようにしてもよい。
具体的には、家電センサ63が取り付けられている家電製品が例えば冷蔵庫であれば、回答作成部23,25,27は、家電センサ63の監視結果に基づいて、冷蔵庫の扉が開閉される頻度を算出する。家電センサ63が取り付けられている家電製品が例えば電子レンジであれば、回答作成部23,25,27は、家電センサ63の監視結果に基づいて、電子レンジの使用の頻度を算出する。
これらの頻度は、例えば、1日単位の頻度でもよいし、1週間単位の頻度でもよいし、1月単位の頻度でもよい。
回答作成部23,25,27は、例えば、当該頻度が高いほど、被介護者の自立度が高いと判定する。当該頻度が高いほど自立度が高ければよく、当該頻度と自立度との関係が線形であるか否かは問わない。
回答データ返信部24,26は、回答作成部23,25,27による自立度の判定結果をチャットボットエンジン部13に出力する。
チャットボットエンジン部13は、回答データ返信部24,26から、自立度の判定結果を取得する。
チャットボットエンジン部13は、自立度の判定結果を表示部14に表示させる、あるいは、音声出力部15から、自立度の判定結果を音声出力させる。
Embodiment 4.
In the
Specifically, if the home appliance to which the
The frequency of these may be, for example, a daily frequency, a weekly frequency, or a monthly frequency.
For example, the
The answer data reply
The
The
なお、本開示は、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 In addition, this disclosure allows for any combination of the embodiments, any modification of any component of each embodiment, or any omission of any component of each embodiment.
本開示は、質問回答装置及び質問回答方法に適している。 The present disclosure is suitable for a question answering device and a question answering method.
1 チャットボット、2 質問回答装置、3 センシング装置、11 音声認識部、12 音声データベース、13 チャットボットエンジン部、14 表示部、15 音声出力部、21 センシングデータ収集部、22 質問データ取得部、23 回答作成部、24 回答データ返信部、25 回答作成部、26 回答データ返信部、27 回答作成部、31 センシングデータ収集回路、32 質問データ取得回路、33 回答作成回路、34 回答データ返信回路、35 回答作成回路、36 回答データ返信回路、37 回答作成回路、41 学習モデル、42,43 介護記録データベース、51 メモリ、52 プロセッサ、61 ベッドセンサ、62 居室センサ、63 家電センサ、64 人感センサ、65 バイタルセンサ、66 摂取検知センサ、67 センシングデータ記録部。1 Chatbot, 2 Question answering device, 3 Sensing device, 11 Voice recognition unit, 12 Voice database, 13 Chatbot engine unit, 14 Display unit, 15 Voice output unit, 21 Sensing data collection unit, 22 Question data acquisition unit, 23 Answer creation unit, 24 Answer data reply unit, 25 Answer creation unit, 26 Answer data reply unit, 27 Answer creation unit, 31 Sensing data collection circuit, 32 Question data acquisition circuit, 33 Answer creation circuit, 34 Answer data reply circuit, 35 Answer creation circuit, 36 Answer data reply circuit, 37 Answer creation circuit, 41 Learning model, 42, 43 Care record database, 51 Memory, 52 Processor, 61 Bed sensor, 62 Room sensor, 63 Home appliance sensor, 64 Human presence sensor, 65 Vital sensor, 66 Ingestion detection sensor, 67 Sensing data recording unit.
Claims (9)
前記被介護者に関する質問を示す質問データを取得する質問データ取得部と、
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータに基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する回答作成部と、
前記回答作成部により作成された回答を示す回答データを返信する回答データ返信部と
を備え、
前記回答作成部は、前記質問データが示す質問に対する回答の雛形を複数取得し、前記質問に対する回答として、前記複数の雛形の中から、前記センシングデータが示す状況に対応している雛形を選択することを特徴とする質問回答装置。 a sensing data collection unit that collects sensing data from a sensor that monitors the condition of the care recipient;
a question data acquiring unit for acquiring question data indicating a question regarding the care recipient;
an answer creation unit that creates an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit, based on the sensing data collected by the sensing data collection unit;
an answer data reply unit that replies with answer data indicating the answer created by the answer creation unit ,
The question answering device is characterized in that the answer creation unit obtains multiple answer templates to the question indicated by the question data, and selects, from the multiple templates, a template that corresponds to the situation indicated by the sensing data as an answer to the question.
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータと前記被介護者の介護記録とに基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成することを特徴とする請求項1記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
The question answering device according to claim 1, characterized in that an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit is created based on the sensing data collected by the sensing data collection unit and the care records of the care recipient.
前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答の他に、前記被介護者の状況に対応するアドバイスを作成し、
前記回答データ返信部は、
前記回答作成部により作成された回答を示す回答データのほかに、前記回答作成部により作成されたアドバイスを示すアドバイスデータを返信することを特徴とする請求項1記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
creating advice corresponding to the situation of the care recipient in addition to answers to questions indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit;
The answer data reply unit:
2. The question and answering device according to claim 1, wherein advice data indicating advice prepared by said answer preparation section is returned in addition to answer data indicating the answer prepared by said answer preparation section.
前記質問の回答の他に、前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータの時間的な変化を示すグラフ、又は、当該センシングデータの時間的な変化を示す表を作成し、
前記回答データ返信部は、
前記回答作成部により作成された回答を示す回答データの他に、前記グラフ、又は、前記表を返信することを特徴とする請求項1記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
In addition to the answers to the questions, a graph showing the change over time of the sensing data collected by the sensing data collection unit or a table showing the change over time of the sensing data is created;
The answer data reply unit:
2. The question and answering device according to claim 1, further comprising: a response section for responding to the question and answering request;
前記被介護者の介護記録として、前記被介護者の既往歴を示す情報、フェースシートに記録されている前記被介護者の情報、又は、前記被介護者のスケジュールを示す情報を取得し、
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータと前記被介護者の介護記録とに基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成することを特徴とする請求項2記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
Acquire information indicating the medical history of the care recipient, information about the care recipient recorded on a face sheet, or information indicating the schedule of the care recipient as a care record of the care recipient;
The question answering device according to claim 2, characterized in that an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit is created based on the sensing data collected by the sensing data collection unit and the care record of the care recipient.
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータと前記被介護者の介護記録との他に、前記被介護者の往診履歴に基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成することを特徴とする請求項2記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
The question answering device described in claim 2, characterized in that in addition to the sensing data collected by the sensing data collection unit and the care record of the care recipient, answers to questions indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit are created based on the care recipient's house call history.
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータと前記被介護者の介護記録との他に、前記被介護者の調剤記録に基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成することを特徴とする請求項2記載の質問回答装置。 The answer creation unit:
The question answering device according to claim 2, characterized in that in addition to the sensing data collected by the sensing data collection unit and the care record of the care recipient, an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit is created based on the prescription record of the care recipient.
前記被介護者に関する質問を示す質問データを取得する質問データ取得部と、
前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータに基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する回答作成部と、
前記回答作成部により作成された回答を示す回答データを返信する回答データ返信部と
を備え、
前記センサが、前記被介護者が使用する家電製品の使用状況を監視する家電センサであり、
前記回答作成部は、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成する他に、前記家電センサの監視結果が示す前記家電製品の使用状況に基づいて、前記被介護者の自立度を判定することを特徴とする質問回答装置。 a sensing data collection unit that collects sensing data from a sensor that monitors the condition of the care recipient;
a question data acquiring unit for acquiring question data indicating a question regarding the care recipient;
an answer creation unit that creates an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit, based on the sensing data collected by the sensing data collection unit;
an answer data returning unit that returns answer data indicating the answer created by the answer creating unit;
Equipped with
The sensor is a home appliance sensor that monitors the usage status of a home appliance used by the care recipient,
The question answering device is characterized in that the answer creation unit not only creates answers to questions indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit, but also determines the degree of independence of the care recipient based on the usage status of the home appliance indicated by the monitoring results of the home appliance sensor.
質問データ取得部が、前記被介護者に関する質問を示す質問データを取得し、
回答作成部が、前記センシングデータ収集部により収集されたセンシングデータに基づいて、前記質問データ取得部により取得された質問データが示す質問に対する回答を作成し、
回答データ返信部が、前記回答作成部により作成された回答を示す回答データを返信する
質問回答方法であって、
前記回答作成部が、前記質問データが示す質問に対する回答の雛形を複数取得し、前記質問に対する回答として、前記複数の雛形の中から、前記センシングデータが示す状況に対応している雛形を選択することを特徴とする質問回答方法。 The sensing data collection unit collects sensing data from a sensor that monitors the condition of the care recipient,
a question data acquisition unit acquires question data indicating a question regarding the care recipient;
an answer creation unit creates an answer to a question indicated by the question data acquired by the question data acquisition unit, based on the sensing data collected by the sensing data collection unit;
an answer data reply unit that replies with answer data indicating the answer created by the answer creation unit,
The question answering method is characterized in that the answer creation unit obtains multiple answer templates to the question indicated by the question data, and selects, from the multiple templates, a template that corresponds to the situation indicated by the sensing data as an answer to the question .
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002157334A (en) | 2000-11-16 | 2002-05-31 | Eit:Kk | Remote monitor system and its method and medium |
JP2004126644A (en) | 2002-09-30 | 2004-04-22 | Nihon Invest:Kk | Rented collective housing operation system |
JP2013109661A (en) | 2011-11-22 | 2013-06-06 | Sharp Corp | Dementia care support method, dementia information output device, dementia care support system, and computer program |
WO2021144930A1 (en) | 2020-01-16 | 2021-07-22 | エヌ・デーソフトウェア株式会社 | Data-input assisting device |
JP2021117845A (en) | 2020-01-28 | 2021-08-10 | ユニ・チャーム株式会社 | Provision program, provision device, provision method, and provision system |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002157334A (en) | 2000-11-16 | 2002-05-31 | Eit:Kk | Remote monitor system and its method and medium |
JP2004126644A (en) | 2002-09-30 | 2004-04-22 | Nihon Invest:Kk | Rented collective housing operation system |
JP2013109661A (en) | 2011-11-22 | 2013-06-06 | Sharp Corp | Dementia care support method, dementia information output device, dementia care support system, and computer program |
WO2021144930A1 (en) | 2020-01-16 | 2021-07-22 | エヌ・デーソフトウェア株式会社 | Data-input assisting device |
JP2021117845A (en) | 2020-01-28 | 2021-08-10 | ユニ・チャーム株式会社 | Provision program, provision device, provision method, and provision system |
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