JP5879833B2

JP5879833B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP5879833B2
Application number: JP2011193527A
Authority: JP
Inventors: 晴登武田
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2011-09-06
Filing date: 2011-09-06
Publication date: 2016-03-08
Anticipated expiration: 2031-09-06
Also published as: JP2013052165A; US20120323085A1

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、睡眠中の被験者から検出される生体信号に基づいて睡眠の質を評価するようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来、病院などにおいて、睡眠障害などの患者を医師が診断するに際しては、睡眠中の患者から脳波、眼電位、筋電位などを測定し、測定した脳波などに基づいて作成される睡眠経過図（睡眠状態の時系列遷移を示す）が用いられている。医師などの専門家は、病気とは診断しないまでも、例えば、意識に残らない覚醒反応などの睡眠の質を悪化させる要因を睡眠経過図から読み取ることができる。

一方、一般家庭での使用が想定された、心拍や脈波などを計測するセンサと、その計測結果に基づいて睡眠状態を解析するアプリケーションプログラムから成る解析装置も存在する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１−１１５１８８号公報

一般家庭において、睡眠中における脈拍などの生体信号の測定結果に基づいて、睡眠の質に関する医師の診断と同様の診断結果を得ることができれば便利である。また、睡眠障害など極度に問題のある症状には至らないものの、自らの睡眠が医師などの専門家から見てどのように評価されるか知りたいというニーズも多い。しかしながら、上記した従来の解析装置では、単に睡眠の深さを推定するに過ぎず、医師などの専門家が行うような睡眠の質の評価をユーザに提示することができなかった。

本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、睡眠中における生体信号の測定結果に基づき、睡眠の質を評価できるようにするものである。

本開示の一側面である情報処理装置は、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部とを備え、前記推定部は、睡眠に対する前記被測定者の主観を入力する入力部を有し、前記データベースに診断結果が登録されている専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する。

本開示の一側面である情報処理装置は、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値に基づいて評価説明文を作成する作成部をさらに備えることができ、前記提示部は、前記評価説明文も提示することができる。

前記解析部は、睡眠パラメータとして、少なくとも睡眠潜時、TST/SPT、SWS(%SPT)、WASO(%SPT)、Ｓ１とＳ２の遷移回数、REM latency、またはREM(%SPT)のうちの一つを算出することができる。

本開示の一側面である情報処理装置は、睡眠中の被測定者から測定された生体信号を取得する取得部と、取得された前記生体信号に基づいて前記睡眠経過図を生成する生成部とをさらに備えることができる。

本開示の一側面である情報処理装置は、睡眠中の被測定者から前記生体信号を測定する生体センサをさらに備えることができる。

本開示の一側面である情報処理方法は、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部とを備える情報処理装置の情報処理方法において、前記解析部による、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析ステップと、前記推定部による、サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定ステップと、前記提示部による、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示ステップとを含み、前記推定部による前記推定ステップは、前記データベースに診断結果が登録されている専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の睡眠に対する主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する。

本開示の一側面であるプログラムは、コンピュータを、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部として機能させ、前記推定部は、睡眠に対する前記被測定者の主観を入力する入力部を有し、前記データベースに診断結果が登録されている一人以上の専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する。

本開示の一側面においては、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図が解析されて、被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータが算出され、サンプルデータとしての睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された睡眠パラメータとに基づき、被測定者の睡眠に関する評価値が推定され、睡眠に対する被測定者の主観が入力され、データベースに診断結果が登録されている専門医のうち、診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された被測定者の主観とが類似する専門医が特定され、データベースに登録されている診断結果のうちの、特定された専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、被測定者の睡眠に関する評価値が推定され、推定された被測定者の睡眠に関する評価値が提示される。

本開示の一側面によれば、睡眠中における生体信号の測定結果に基づき、睡眠の質を評価することができる。

本開示を適用した睡眠評価装置の構成例を示すブロック図である。睡眠経過図の一例を示す図である。睡眠に関する用語を説明するための図である。睡眠パラメータと評価項目の対応関係を示す図である。睡眠評価処理を説明するフローチャートである。診断結果の一例を示す図である。診断結果の評価説明文の一例を示す図である。コンピュータの一例を示す図である。

以下、本開示を実施するための最良の形態（以下、実施の形態と称する）について、図面を参照しながら詳細に説明する。

［睡眠評価装置の構成例］
図１は、実施の形態である睡眠評価装置の構成例を示している。この睡眠評価装置１０は、睡眠中のユーザ（被評価者）から取得した呼吸数、脈拍数、心拍数、脳波、体動による振動などに基づいて、ユーザの睡眠の質を評価するものである。

睡眠評価装置１０は、生体センサ１１、生体信号取得部１２、睡眠経過図生成部１３、睡眠解析部１４、推定部１６、データベース１５、評価説明文作成部１７、および提示部１８から構成される。

生体センサ１１は、ユーザの睡眠中における呼吸数、脈拍数、心拍数、脳波、体動による振動などを測定する各種センサから成る。生体センサ１１は、少なくとも一般的な睡眠時間分の測定結果（以下、生体信号と称する）を保持することができ、生体信号取得部１２からの要求に応じ、保持する生体信号を生体信号取得部１２に出力する。なお、リアルタイムの測定結果を生体信号取得部１２に順次出力することもできる。

生体信号取得部１２は、生体センサ１１から生体信号を取得して睡眠経過図生成部１３に出力する。睡眠経過図生成部１３は、入力される生体信号に基づき、睡眠状態の時系列遷移を示す睡眠経過図を生成して睡眠解析部１４に出力する。なお、睡眠経過図については後述する。

睡眠解析部１４は、生成された睡眠経過図に基づき、睡眠の特徴を示す複数の睡眠パラメータを算出して推定部１６に出力する。

データベース１５には、サンプルとなる複数の各睡眠経過図に対応付けて、睡眠パラメータと睡眠経過図に対する専門医の診断結果（各評価項目および総合評価に対する評価値Ａ，ＢまたはＣ）とが予め登録されているものとする。

推定部１６は、データベース１５を参照し、算出された睡眠パラメータに基づいて、睡眠の質を評価するための複数の各評価項目に対する評価値Ａ，ＢまたはＣ（例えば、Ａ＝１００，Ｂ＝５０，Ｃ＝０）と、それらの総合的な評価値Ａ，ＢまたはＣに属する確率を推定する。さらに、推定部１６は、推定結果に基づいて期待値＝評価値Ａ×評価値Ａに属する確率＋評価値Ｂ×評価値Ｂに属する確率＋評価値Ｃ×評価値Ｃに属する確率を算出して評価説明文作成部１７に出力する。

具体的には、例えば、事後確率最大化(MAP:maximum a posteriori probability)推定を採用し、次式に基づいて、算出された睡眠パラメータＸに対して最も尤が高い評価値Ｙを推定する。
Ｙ＝arg maxP(Y|X)＝arg max P(X|Y) P(Y)
ここで、P(Y|X)は事後確率(posteriori probability)であり、睡眠パラメータＸに対して評価がＹである確率を示す。P(X|Y)は尤度(likelihood)であり、評価値がＹであるときのＸの分布を示す。P(Y)は事後分布(priori)であり、評価値がＹである確率を示す。この場合、データベース１５には、専門医の診断結果に基づいて睡眠パラメータＸの分布P(X|Y)が推定、登録されているものとする。

各評価項目の推定については、ノンパラメトリックな分布推定方法としてカーネル密度推定法が用いられる。総合評価の推定については、パラメトリックな分布推定方法として混合ガウス分布を用いたEM(expectation maximization)アルゴリズムが採用される。

評価説明文作成部１７は、推定部１６から入力されるユーザの睡眠に対する期待値に基づいて評価説明文を作成し、期待値とともに提示部１８に出力する。提示部１８は、ユーザの睡眠に対する各評価項目の期待値を提示するとともに、作成された評価説明文をユーザに提示する。期待値の提示方法については、単に各評価項目に対する期待値を示す他、例えば、データベース１５に登録されているサンプルの分布に対する相対的な位置を示したりするようにしてもよい。

[睡眠経過図について]
ここで、人の睡眠について、図２および図３を参照して説明する。図２は睡眠経過図の一例を示している。図３は睡眠に関する用語を説明するための図である。

一般に、人は就寝すると数分で睡眠状態となる。睡眠は、身体は眠っているが脳は活動しているレム(REM(rapid eye movement))睡眠と、身体と脳が眠っているノンレム(non-REM)睡眠に分類され、就寝後にはまずノンレム睡眠が出現し、１,２時間後にレム睡眠に推移する。その後はノンレム睡眠とレム睡眠とが交互に出現する。

ノンレム睡眠はさらに、浅い方から順にステージ１（Ｓ１）、ステージ２（Ｓ２）、ステージ３（Ｓ３）、ステージ４（Ｓ４）の４段階に分類される。Ｓ３，Ｓ４はいわゆる深い眠り(SWS:slow wave sleep)といわれる状態である。なお、Ｓ３とＳ４を統合する分類方法もある。

睡眠時間を表現する用語としては、TIB(time in bed)，SPT(sleep period time)，TST(total sleep time)が用いられる。

TIBは、就寝してから起床までの時間（睡眠前後の覚醒の時間を含む）を指す。SPTは、TIBから睡眠前後の覚醒（就寝後に入眠するまで時間と、目覚めてから起床するまでの時間）を除いたものである。TSTは、SPTから中途覚醒(WASO: wake after sleep onset)の時間を除いたものである。

[睡眠パラメータと評価項目]
図４は、睡眠経過図から算出される睡眠パラメータと、各睡眠パラメータに基づく評価項目の対応関係を示している。

睡眠パラメータとしては、睡眠潜時、TST/SPT、SWS(%SPT)、WASO(%SPT)、Ｓ１とＳ２の遷移回数、REM latency、REM(%SPT)の７種類が算出される。

睡眠潜時は、就寝してから入眠する（Ｓ１が３回以上連続して出現するか、Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４またはレム睡眠が出現する）の時間を指し、これに基づいて入眠し易さが評価される。

TST/SPTは、SPTのTSTに対する割合を指し、これに基づいて睡眠効率が評価される。

SWS(%SPT)は、Ｓ３またはＳ４に遷移している時間のSPTに対する割合を指し、これに基づいて、深い睡眠の量が評価される。

WASO(%SPT)は、睡眠中において脳が覚醒している状態の時間のSPTに対する割合を指し、これに基づいて睡眠分断の程度が評価される。

睡眠パラメータのＳ１とＳ２の遷移回数からは、微小覚醒(micro arousal)が評価される。

REM latencyは、入眠してから最初のレム睡眠が出現するまでの時間（睡眠周期）を指し、これに基づいてレム睡眠の開始が評価される。

REM(%SPT)は、レム睡眠時間のSPTに対する割合を指し、これに基づいてレム睡眠の量が評価される。

さらに、睡眠潜時乃至REM(%SPT)の全ての睡眠パラメータに基づいて、睡眠の質が総合的に評価される。

なお、睡眠パラメータについては、上述した全てのものを必ずしも算出しなくてもよい。また、上述した種類以外の睡眠パラメータを算出するようにしてもよい。

[睡眠推定処理の説明]
図５は、睡眠評価装置１０による睡眠評価処理を説明するフローチャートである。

この睡眠評価処理の前提として、既に生体センサ１１に内蔵されたメモリには、睡眠中のユーザから検出された生体信号が保持されているものとする。

ステップＳ１において、生体信号取得部１２は、生体センサ１１から生体信号を取得して睡眠経過図生成部１３に出力する。ステップＳ２において、睡眠経過図生成部１３は、生体信号取得部１２から入力された生体信号に基づき、睡眠経過図を生成して睡眠解析部１４に出力する。

ステップＳ３において、睡眠解析部１４は、生成された睡眠経過図に基づき、睡眠の特徴を示す複数の睡眠パラメータを算出して推定部１６に出力する。ステップＳ４において、推定部１６は、データベース１５を参照し、算出された睡眠パラメータに基づいて、睡眠の質を評価するための複数の各評価項目に対する評価値Ａ，ＢまたはＣと、それらの総合的な評価値Ａ，ＢまたはＣに属する確率を推定する。ステップＳ１５において推定部１６は、各評価値Ａ，Ｂ，Ｃに対して設定する値（例えば、１００，５０，０）と、推定した確率をそれぞれ乗算して加算することにより、その期待値を算出して評価説明文作成部１７に出力する。

ステップＳ６において、評価説明文作成部１７は、推定部１６から入力されるユーザの睡眠に対する期待値に基づいて評価説明文を作成し、期待値とともに提示部１８に出力する。ステップＳ７において、提示部１８は、ユーザの睡眠に対する各評価項目の期待値を提示するとともに、作成された評価説明文をユーザに提示する。

図６は、睡眠の各評価項目の期待値を提示する画面の表示例を示している。同図に示されるように、期待値を用いることにより、評価値Ａ，Ｂ，またはＣの３段階ではなく、より細かい評価（評価値Ａ，Ｂ，Ｃの間の値）をユーザに提示することができる。

図７は、評価説明文を提示する画面の一例を示している。このような評価説明文も提示することにより、単に評価項目の期待値だけを提示する場合に比較して、ユーザにとって自身の睡眠をより容易に理解することができる。以上で、睡眠評価処理の説明を終了する。

[変形例]
図１に示された睡眠評価装置１０の構成要素については、一体的に配置してもよいし、離散的に配置してもよい。例えば、生体センサ１１だけを分離させたり、提示部１８を携帯ゲーム機、スマートフォンなどの端末装置に組み込むようにしたりしてもよい。

また例えば、睡眠経過図生成部１３乃至評価説明文作成部１７のうちの一部または全てを、インターネット上のサーバに設けるようにしてもよい。

インターネット上のサーバに設けられたデータベース１５に対しては、専門医が任意にアクセスし、そこに登録されている、他の専門医によって診断済みの睡眠経過図に対して、自己の診断結果を追加登録できるようにしてもよい。これにより、専門医にとっては自己の診断経験を増加させることができる。

同一の睡眠経過図に対する複数の専門医の診断結果をデータベース１５に登録するに際しては、専門医毎に診断結果の相違が有り得るので、専門医毎に診断結果を分類して登録するようにする。

この場合、データベース１５に診断結果を登録している複数の専門医のうち、だれの診断結果を参照するかをユーザが選択できる操作入力部を推定部１６に設け、推定部１６においては、選択された専門医の診断結果を参照して、評価値を推定するようにしてもよい。

あるいは、ユーザ自身の睡眠に対する主観（自己評価）を入力できる操作入力部を推定部１６に設け、推定部１６にて、ユーザの主観に類似した推定結果を得ることができる登録済みの診断結果をデータベース１５から検出し、検出された診断結果を登録した専門医を特定するようにしてもよい。これ以降、評価値の推定には、特定された専門医の診断結果を自動的に採用するようにすれば、睡眠の質について、ユーザの主観に近い評価結果を得ることができる。また、特定された専門医の情報をユーザに提示するようにしてもよい。

ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図８は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３は、バス１０４により相互に接続されている。

バス１０４には、さらに、入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９、およびドライブ１１０が接続されている。

入力部１０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部１０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部１０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部１０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ１１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１０１が、例えば、記憶部１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１０５およびバス１０４を介して、RAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ（CPU１０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１１１をドライブ１１０に装着することにより、入出力インタフェース１０５を介して、記憶部１０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１０９で受信し、記憶部１０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１０２や記憶部１０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。

本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

１０睡眠評価装置，１１生体センサ，１２生体信号取得部，１３睡眠経過図生成部，１４睡眠解析部，１５データベース，１６推定部，１７評価説明文作成部，１８提示部，１００コンピュータ，１０１ CPU

Claims

被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、
サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、
推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部と
を備え、
前記推定部は、睡眠に対する前記被測定者の主観を入力する入力部を有し、前記データベースに診断結果が登録されている専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する
情報処理装置。
推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値に基づいて評価説明文を作成する作成部をさらに備え、
前記提示部は、前記評価説明文も提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記解析部は、睡眠パラメータとして、少なくとも睡眠潜時、TST/SPT、SWS(%SPT)、WASO(%SPT)、Ｓ１とＳ２の遷移回数、REM latency、またはREM(%SPT)のうちの一つを算出する
請求項１または２に記載の情報処理装置。
睡眠中の被測定者から測定された生体信号を取得する取得部と、
取得された前記生体信号に基づいて前記睡眠経過図を生成する生成部と
をさらに備える請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
睡眠中の被測定者から前記生体信号を測定する生体センサを
さらに備える請求項４に記載の情報処理装置。
被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、
サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、
推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部と
を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記解析部による、被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析ステップと、
前記推定部による、サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定ステップと、
前記提示部による、推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示ステップとを含み、
前記推定部による前記推定ステップは、前記データベースに診断結果が登録されている専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の睡眠に対する主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する
情報処理方法。
コンピュータを、
被測定者の睡眠状態の時系列変化を示す睡眠経過図を解析して、前記被測定者の睡眠の特徴を示す睡眠パラメータを算出する解析部と、
サンプルデータとしての前記睡眠経過図に対する一人以上の専門医の診断結果が登録されているデータベースと、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する推定部と、
推定された前記被測定者の睡眠に関する前記評価値を提示する提示部と
して機能させ、
前記推定部は、睡眠に対する前記被測定者の主観を入力する入力部を有し、前記データベースに診断結果が登録されている一人以上の専門医のうち、前記診断結果に基づいて推定される評価値と、入力された前記被測定者の主観とが類似する専門医を特定し、前記専門医を特定した以降、前記データベースに登録されている診断結果のうちの、特定した前記専門医の診断結果と、算出された前記睡眠パラメータとに基づき、前記被測定者の睡眠に関する評価値を推定する
プログラム。