[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

本發明提供學習系統、復健輔助系統、方法、程序及學習完畢模型。學習系統的學習部生成如下學習模型。即，該學習模型是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、每個規定期間的復健數據來用于對設定參數的變化進行預測的模型。該設定參數是訓練者實施復健時的復健輔助系統中的設定參數。該復健數據至少包含表示訓練者的癥狀、身體能力以及恢復度的至少一個的指標數據、表示訓練者的特征的訓練者數據、以及包括設定參數的訓練數據。另外，學習部將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學習模型。

技術領域

本公開涉及學習系統、復健輔助系統、方法、程序及學習完畢模型。

背景技術

患者等訓練者在進行復健鍛煉(復健)時，有時利用步行訓練裝置等復健輔助系統。作為步行訓練裝置的例子，在日本專利第6052234號公報中公開了一種具備被佩戴于訓練者的腿部來輔助訓練者的步行的步行輔助裝置的步行訓練裝置。

在訓練者進行復健時，根據復健輔助系統，有時醫師、物理治療師等訓練工作人員進行陪同、向訓練者搭話、出手幫助、以及該復健輔助系統的設定操作作為訓練者的輔助。

然而，為了獲得良好的訓練成果，需要訓練工作人員對復健輔助系統的設定操作能夠通過復健輔助系統對訓練者實現恰當的輔助。另外，該設定操作的時機、即輔助的追加或者減除、輔助程度的變更的時機也對訓練成果造成影響。因此，為了這樣的設定操作，訓練工作人員需要進行應該對訓練者進行何種輔助的取舍選擇的判斷、恰當的輔助的程度、時機的判斷。

為了恰當地進行上述那樣的設定操作等輔助，訓練工作人員期望掌握訓練者的癥狀、身體能力、恢復度等指標數據而在恰當的時期將恰當的設定參數變更為恰當的值。特別是若能夠預測訓練成果提高那樣的變更，則能夠進行更恰當的輔助。

發明內容

本公開為了解決這樣的問題而完成的，提供生成在訓練者利用復健輔助系統執行復健時能夠預測訓練成果提高那樣的設定參數的變化的學習模型的學習系統等。

本公開的第1方式所涉及的學習系統具備生成學習模型的學習部，該學習模型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、至少包含表示上述訓練者的癥狀、身體能力以及恢復度的至少一個的指標數據、表示上述訓練者的特征的訓練者數據、以及上述訓練者實施復健鍛煉時的包括上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，用于對上述設定參數的變化進行預測，上述學習部將上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上述學習模型。由此，能夠生成可在訓練者利用復健輔助系統執行復健時對訓練成果提高那樣的設定參數的變化進行預測的學習模型。

上述訓練數據還能夠包括在復健鍛煉實施中由上述復健輔助系統取得的數據。由此，能夠以可對考慮了由復健輔助系統在復健鍛煉實施中取得的數據的設定參數的變化進行預測的方式構建學習模型。

上述學習系統能夠構成為還具備提取部，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，上述學習部將由上述提取部提取出的復健數據作為輸入，來將上述學習模型生成為用于上述規定水平的訓練者。由此，能夠以對訓練開始初期的指標數據為規定水平的訓練者用的設定參數的變化進行預測的方式構建學習模型。

上述提取部還能夠提取訓練者在訓練開始初期的指標數據與上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。由此，能夠以對指標數據在訓練開始初期和現階段為規定的組合的訓練者用的設定參數的變化進行預測的方式構建學習模型。

上述學習模型能夠是用于對上述指標數據朝向上述規定的目標水平那樣的上述設定參數的變化模式進行預測的模型。由此，能夠構建可輸出設定參數的變化模式那樣的學習模型。

上述學習模型能夠是按上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。由此，能夠構建可輸出設定參數的水平發生變化的時刻那樣的學習模型。