疾病预测系统、保险费计算系统以及疾病预测方法技术方案

本发明专利技术的目的在于提供一种通过简易的方法来判定动物将来染患疾病的可能性的疾病预测系统等。一种疾病预测系统，具备：受理单元，其受理除人以外的动物的面部图像的输入；以及判定单元，其使用学习完毕模型，根据输入到所述受理单元的动物的面部图像，来输出估计的该动物染患疾病的预测，所述疾病预测系统的特征在于，所述学习完毕模型是如下的学习完毕模型：将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的疾病染患的有无用作训练数据来进行学习，将输入设为动物的面部图像且将输出设为该动物染患疾病的预测。像且将输出设为该动物染患疾病的预测。像且将输出设为该动物染患疾病的预测。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】疾病预测系统、保险费计算系统以及疾病预测方法


[0001]本专利技术涉及一种疾病预测系统、保险费计算系统以及疾病预测方法，详细地说，涉及一种根据动物的面部的图像来提供与动物将来的疾病染患可能性有关的信息的疾病预测系统、保险费计算系统以及疾病预测方法。

技术介绍

[0002]以狗、猫、兔为首的宠物动物、以牛、猪为首的家畜对人类而言是无可替代的存在。近年来，人类饲养的动物的平均寿命大幅延长，另一方面，动物在其一生之中染患某种疾病的情况增多，饲养者所负担的医疗费的增加成为问题。
[0003]为了维持动物的健康，重要的是通过日常的饮食、运动等来管理身体状况并对不良状况迅速应对，但是由于动物无法用自己的语言来诉说身体的不良状况，因此实际情况是，在症状发展而产生了外形上能够观察到的某种征候时，饲养者才会察觉到动物染患了疾病。
[0004]因此，寻求一种通过简易的方法来获知动物将来是否有染患疾病的可能性的方法。特别是，如果能够在未染患疾病的状态、未出现任何症状的状态下获知将来染患疾病的可能性，则能够具体地采取用于疾病预防的措施，因此是有用的。
[0005]在专利文献1中，公开了一种计算机系统，用于对受验者进行诊断，所述计算机系统的特征在于，具备：第一图像获取单元，其获取伴有所述受验者的时间序列的变化的多张第一受验者图像；第一图像分析单元，其对获取到的所述第一受验者图像进行图像分析；第二图像获取单元，其获取伴有过去的其他受验者的时间序列的变化的多张第二受验者图像；第二图像分析单元，其对获取到的所述第二受验者图像进行图像分析；对照单元，其将所述第一受验者图像的图像分析的结果与所述第二受验者图像的图像分析的结果进行对照；以及诊断单元，其基于对照得到的结果来对所述受验者进行诊断。
[0006]然而，专利文献1是进行受验者的诊断的系统，不是判定受验者将来的疾病染患可能性的系统。
[0007]现有技术文献
[0008]专利文献
[0009]专利文献1：国际公开2018/211688号小册子

技术实现思路

[0010]专利技术要解决的问题
[0011]因此，本专利技术的目的在于提供一种通过简易的方法来判定动物将来染患疾病的可能性的疾病预测系统等。
[0012]用于解决问题的方案
[0013]在办理以动物为对象的健康保险、所谓的宠物保险的保险公司中，积累了庞大数量的动物的照片和该动物在照片拍摄时以后的病历，本专利技术人们一直在探讨能否使用它们
来解决上述问题。其结果发现，当将动物的照片和病历的记录作为训练数据来使人工智能进行学习时，能够生成根据动物的照片来判定该动物将来是否会染患疾病的预测模型，从而想到了本专利技术。
[0014]即，本专利技术是下面的[1]～[6]。
[0015][1]一种疾病预测系统，具备：受理单元，其受理除人以外的动物的面部图像的输入；以及判定单元，其使用学习完毕模型，根据输入到所述受理单元的动物的面部图像，来对该动物是否会染患疾病进行预测判定，所述疾病预测系统的特征在于，
[0016]所述学习完毕模型是如下的学习完毕模型：将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的疾病染患的有无用作训练数据来进行学习，将输入设为动物的面部图像且将输出设为该动物是否会染患疾病的预测判定。
[0017][2]根据[1]的疾病预测系统，所述动物是狗。
[0018][3]根据[1]或[2]的疾病预测系统，所述输入图像是从正面拍摄动物的面部所得到的图像。
[0019][4]一种保险费计算系统，用于将成为保险对象的动物的面部图像输入到根据[1]～[3]中的任一者的疾病预测系统，根据输出的疾病染患的预测来决定该动物的保险费。
[0020][5]一种疾病预测模型的制造方法，其特征在于，将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的染患疾病的有无用作训练数据来使人工智能进行学习。
[0021][6]一种疾病预测方法，包括以下步骤：
[0022]准备除人以外的动物的面部图像；以及
[0023]将所述面部图像输入到学习完毕模型，使用所述学习完毕模型，根据输入的所述动物的面部图像来输出在规定期间内该动物是否会染患疾病的预测，
[0024]所述疾病预测方法的特征在于，
[0025]所述学习完毕模型是如下的学习完毕模型：将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的染患疾病的有无用作训练数据来进行学习，将输入设为动物的面部图像且将输出设为该动物在规定期间内染患疾病的预测。
[0026]专利技术的效果
[0027]根据本专利技术，能够提供一种通过简易的方法来判定动物将来染患疾病的可能性的疾病预测系统等。
附图说明
[0028]图1是示出较佳的动物的面部图像的一例的图。
[0029]图2是示出较佳的动物的面部图像的一例的图。
[0030]图3是示出本专利技术的保险费计算系统的一个实施方式的结构概要图。
[0031]图4是实施例的学习所使用的动物的面部图像(照片)。
[0032]图5是实施例的学习所使用的动物的面部图像(照片)。
[0033]图6是实施例的学习所使用的动物的面部图像(照片)。
[0034]图7是示出实施例的学习所使用的图像的张数和测试结果的表。
具体实施方式
[0035][疾病预测系统][0036]本专利技术的疾病预测系统具备：受理单元，其受理除人以外的动物的面部图像的输入；以及判定单元，其使用学习完毕模型，根据输入到所述受理单元的动物的面部图像，来判定并输出该动物的疾病染患的预测。
[0037][受理单元][0038]本专利技术的受理单元是受理希望预测疾病染患的动物的面部图像的输入的单元。作为动物，列举有狗、猫、兔、雪貂等。图像的受理方法可以是扫描、图像数据的输入、发送等任意的方法。面部图像的格式不被特别限定，但面部图像优选为从正面拍摄动物的面部所得到的照片，更优选为如图1所示的动物的面部拍得大的照片。作为那样的照片，列举有如人的驾驶证的照片那样的照片。还优选如图2那样使用于动物的健康保险证的图像。图像可以是黑白、灰度、彩色中的任一种。未拍摄到动物的面部整体的图像、通过图像编辑软件编辑了形状的图像、拍摄有多个动物的图像、拍摄到的面部小到无法判别眼睛、耳朵的图像或不清晰的图像是不优选的。对于图像，优选的是被实施归一化而统一了分辨率等的图像。
[0039][判定单元][0040]本专利技术的判定单元包括学习完毕模型，该学习完毕模型将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的疾病染患的事实用作训练数据来进行学习，将输入设为动物的面部图像且将输出设为动物染患疾病的预测。
[0041]作为所述学习完毕模型，优选的是人工智能(AI)。人工智能(AI)是通过计算机模仿人脑所进行的智力作业的软件、系统，具体是指理解人类使用的自然语言、进行逻辑推理、从经验中学习的计算机程序等。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种疾病预测系统，具备：受理单元，其受理除人以外的动物的面部图像的输入；以及判定单元，其使用学习完毕模型，根据输入到所述受理单元的动物的面部图像，来对该动物是否会染患疾病进行预测判定，所述疾病预测系统的特征在于，所述学习完毕模型是如下的学习完毕模型：将除人以外的动物的面部图像和该动物在从拍摄时起的规定期间内的疾病染患的有无用作训练数据来进行学习，将输入设为动物的面部图像且将输出设为该动物是否会染患疾病的预测判定。2.根据权利要求1所述的疾病预测系统，其特征在于，所述动物是狗。3.根据权利要求1或2所述的疾病预测系统，其特征在于，所述输入图像是从正面拍摄动物的面部所得到的图像。4.一种保险费计算系统，用于将成为保险对象的动物的面部图像输入到根据权利要求1～3中的任一项所述的疾病预测系统，根据输出的疾病染患的预测来决定该动物的保险费。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：小森伸昭，龟井达彦，河本光祐，菊地了，岸田滋史，井部邦彦，三枝亮太，
申请(专利权)人：爱你康控股株式会社，
类型：发明
国别省市：