[發明專利]學習系統、復健輔助系統、方法、程序及學習完畢模型

有效

• 申請號: 202010578895.2
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN112137834B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 大槻將久;中島一誠;山本學;小林誠;今井田昌幸
• 申請（專利權）人: 豐田自動車株式會社
• 主分類號: A61H1/02
• 分類號: A61H1/02;A61H3/00;G06N20/00;G16H20/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 李洋;王培超

1.一種學習系統，其中，

具備學習部，該學習部被輸入關于訓練者利用復健輔助系統執行了的復健鍛煉的、至少包含表示所述訓練者的癥狀、身體能力以及恢復度的至少一個的指標數據、表示所述訓練者的特征的訓練者數據、以及所述訓練者實施復健鍛煉時的包括所述復健輔助系統中的設定參數的訓練數據的、每個規定期間的復健數據，通過使用被輸入的指標數據進行機器學習來生成用于對所述設定參數的變化進行預測的學習模型，

所述學習部將所述指標數據達到規定的目標水平為止的數據作為教導數據來生成所述學習模型。

2.根據權利要求1所述的學習系統，其中，

所述訓練數據包括在復健鍛煉實施中由所述復健輔助系統取得的數據。

3.根據權利要求1所述的學習系統，其中，

所述學習系統還具備提取部，該提取部從多個訓練者的復健數據之中提取訓練者在訓練開始初期的指標數據所表示的狀態為規定水平的訓練者的復健數據，

所述學習部將由所述提取部提取出的復健數據作為輸入來將所述學習模型生成為用于所述規定水平的訓練者。

4.根據權利要求2所述的學習系統，其中，

所述學習系統還具備提取部，該提取部從多個訓練者的復健數據之中提取訓練者在訓練開始初期的指標數據所表示的狀態為規定水平的訓練者的復健數據，

所述學習部將由所述提取部提取出的復健數據作為輸入來將所述學習模型生成為用于所述規定水平的訓練者。

5.根據權利要求3所述的學習系統，其中，

所述提取部提取訓練者在訓練開始初期的指標數據與所述訓練者的指標數據處于規定水平的指標數據的組合為規定的組合的訓練者的復健數據。

6.根據權利要求4所述的學習系統，其中，

所述提取部提取訓練者在訓練開始初期的指標數據與所述訓練者的指標數據處于規定水平的指標數據的組合為規定的組合的訓練者的復健數據。

7.根據權利要求1～6中任一項所述的學習系統，其中，

所述學習模型是用于對所述指標數據朝向所述規定的目標水平那樣的所述設定參數的變化模式進行預測的模型。

8.根據權利要求1～6中任一項所述的學習系統，其中，

所述學習模型是按所述設定參數所表示的每個水平遞歸地反映相差一級的水平的運算結果的模型。

9.根據權利要求1～6中任一項所述的學習系統，其中，

所述學習模型是具有RNN即循環神經網絡的模型。

10.根據權利要求9所述的學習系統，其中，

所述學習模型是具有LSTM區塊即長短期記憶網絡區塊的模型。

11.一種計算機可讀介質，其中，

所述計算機可讀介質記錄有學習完畢模型，該學習完畢模型是利用權利要求1～10中任一項所述的學習系統學習而得到的學習模型。

12.一種復健輔助系統，能夠訪問利用權利要求1～10中任一項所述的學習系統學習而得到的學習模型亦即學習完畢模型，其中，具備：

預測部，向所述學習完畢模型輸入開始訓練或者訓練實施中的訓練者的、至少包含所述指標數據以及所述訓練者數據的復健數據，來對所述設定參數的變化進行預測；和

提示部，提示由所述預測部預測出的所述設定參數的變化。

13.一種復健輔助系統，能夠訪問利用權利要求3至6中任意一項所述的學習系統學習而得到的學習模型亦即學習完畢模型，其中，具備：

指定部，指定所述訓練者；

預測部，向與由所述指定部指定的訓練者的指標數據對應的學習完畢模型輸入至少包含由所述指定部指定的訓練者的所述訓練者數據的復健數據，來對所述設定參數的變化進行預測；和

提示部，提示由所述預測部預測出的所述設定參數的變化。