[发明专利]学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型

权利要求书

1.一种学习系统，其中，

具备学习部，该学习部被输入关于训练者利用复健辅助系统执行了的复健锻炼的、至少包含表示所述训练者的症状、身体能力以及恢复度的至少一个的指标数据、表示所述训练者的特征的训练者数据、以及所述训练者实施复健锻炼时的包括所述复健辅助系统中的设定参数的训练数据的、每个规定期间的复健数据，通过使用被输入的指标数据进行机器学习来生成用于对所述设定参数的变化进行预测的学习模型，

所述学习部将所述指标数据达到规定的目标水平为止的数据作为教导数据来生成所述学习模型。

2.根据权利要求1所述的学习系统，其中，

所述训练数据包括在复健锻炼实施中由所述复健辅助系统取得的数据。

3.根据权利要求1所述的学习系统，其中，

所述学习系统还具备提取部，该提取部从多个训练者的复健数据之中提取训练者在训练开始初期的指标数据所表示的状态为规定水平的训练者的复健数据，

所述学习部将由所述提取部提取出的复健数据作为输入来将所述学习模型生成为用于所述规定水平的训练者。

4.根据权利要求2所述的学习系统，其中，

所述学习系统还具备提取部，该提取部从多个训练者的复健数据之中提取训练者在训练开始初期的指标数据所表示的状态为规定水平的训练者的复健数据，

所述学习部将由所述提取部提取出的复健数据作为输入来将所述学习模型生成为用于所述规定水平的训练者。

5.根据权利要求3所述的学习系统，其中，

所述提取部提取训练者在训练开始初期的指标数据与所述训练者的指标数据处于规定水平的指标数据的组合为规定的组合的训练者的复健数据。

6.根据权利要求4所述的学习系统，其中，

所述提取部提取训练者在训练开始初期的指标数据与所述训练者的指标数据处于规定水平的指标数据的组合为规定的组合的训练者的复健数据。

7.根据权利要求1～6中任一项所述的学习系统，其中，

所述学习模型是用于对所述指标数据朝向所述规定的目标水平那样的所述设定参数的变化模式进行预测的模型。

8.根据权利要求1～6中任一项所述的学习系统，其中，

所述学习模型是按所述设定参数所表示的每个水平递归地反映相差一级的水平的运算结果的模型。

9.根据权利要求1～6中任一项所述的学习系统，其中，

所述学习模型是具有RNN即循环神经网络的模型。

10.根据权利要求9所述的学习系统，其中，

所述学习模型是具有LSTM区块即长短期记忆网络区块的模型。

11.一种计算机可读介质，其中，

所述计算机可读介质记录有学习完毕模型，该学习完毕模型是利用权利要求1～10中任一项所述的学习系统学习而得到的学习模型。

12.一种复健辅助系统，能够访问利用权利要求1～10中任一项所述的学习系统学习而得到的学习模型亦即学习完毕模型，其中，具备：

预测部，向所述学习完毕模型输入开始训练或者训练实施中的训练者的、至少包含所述指标数据以及所述训练者数据的复健数据，来对所述设定参数的变化进行预测；和

提示部，提示由所述预测部预测出的所述设定参数的变化。

13.一种复健辅助系统，能够访问利用权利要求3至6中任意一项所述的学习系统学习而得到的学习模型亦即学习完毕模型，其中，具备：

指定部，指定所述训练者；

预测部，向与由所述指定部指定的训练者的指标数据对应的学习完毕模型输入至少包含由所述指定部指定的训练者的所述训练者数据的复健数据，来对所述设定参数的变化进行预测；和

提示部，提示由所述预测部预测出的所述设定参数的变化。