[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

说明书

本发明提供学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型。学习系统的学习部生成如下学习模型。即，该学习模型是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、每个规定期间的复健数据来用于对设定参数的变化进行预测的模型。该设定参数是训练者实施复健时的复健辅助系统中的设定参数。该复健数据至少包含表示训练者的症状、身体能力以及恢复度的至少一个的指标数据、表示训练者的特征的训练者数据、以及包括设定参数的训练数据。另外，学习部将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学习模型。

技术领域

本公开涉及学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型。

背景技术

患者等训练者在进行复健锻炼(复健)时，有时利用步行训练装置等复健辅助系统。作为步行训练装置的例子，在日本专利第6052234号公报中公开了一种具备被佩戴于训练者的腿部来辅助训练者的步行的步行辅助装置的步行训练装置。

在训练者进行复健时，根据复健辅助系统，有时医师、物理治疗师等训练工作人员进行陪同、向训练者搭话、出手帮助、以及该复健辅助系统的设定操作作为训练者的辅助。

然而，为了获得良好的训练成果，需要训练工作人员对复健辅助系统的设定操作能够通过复健辅助系统对训练者实现恰当的辅助。另外，该设定操作的时机、即辅助的追加或者减除、辅助程度的变更的时机也对训练成果造成影响。因此，为了这样的设定操作，训练工作人员需要进行应该对训练者进行何种辅助的取舍选择的判断、恰当的辅助的程度、时机的判断。

为了恰当地进行上述那样的设定操作等辅助，训练工作人员期望掌握训练者的症状、身体能力、恢复度等指标数据而在恰当的时期将恰当的设定参数变更为恰当的值。特别是若能够预测训练成果提高那样的变更，则能够进行更恰当的辅助。

发明内容

本公开为了解决这样的问题而完成的，提供生成在训练者利用复健辅助系统执行复健时能够预测训练成果提高那样的设定参数的变化的学习模型的学习系统等。

本公开的第1方式所涉及的学习系统具备生成学习模型的学习部，该学习模型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、至少包含表示上述训练者的症状、身体能力以及恢复度的至少一个的指标数据、表示上述训练者的特征的训练者数据、以及上述训练者实施复健锻炼时的包括上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，用于对上述设定参数的变化进行预测，上述学习部将上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上述学习模型。由此，能够生成可在训练者利用复健辅助系统执行复健时对训练成果提高那样的设定参数的变化进行预测的学习模型。

上述训练数据还能够包括在复健锻炼实施中由上述复健辅助系统取得的数据。由此，能够以可对考虑了由复健辅助系统在复健锻炼实施中取得的数据的设定参数的变化进行预测的方式构建学习模型。

上述学习系统能够构成为还具备提取部，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，上述学习部将由上述提取部提取出的复健数据作为输入，来将上述学习模型生成为用于上述规定水平的训练者。由此，能够以对训练开始初期的指标数据为规定水平的训练者用的设定参数的变化进行预测的方式构建学习模型。

上述提取部还能够提取训练者在训练开始初期的指标数据与上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。由此，能够以对指标数据在训练开始初期和现阶段为规定的组合的训练者用的设定参数的变化进行预测的方式构建学习模型。

上述学习模型能够是用于对上述指标数据朝向上述规定的目标水平那样的上述设定参数的变化模式进行预测的模型。由此，能够构建可输出设定参数的变化模式那样的学习模型。

上述学习模型能够是按上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。由此，能够构建可输出设定参数的水平发生变化的时刻那样的学习模型。