(57)【要約】【課題】対象者の健康状態を客観的に知ることができる生活習慣病予防装置を提供する。【解決手段】生活習慣病予防装置が、対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部１０３と、入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を生体情報記憶部１０３から読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出するリスク算出部１５０と、を有する。【選択図】図１
2010231308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部と、
入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を前記生体情報記憶部から読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出するリスク算出部と、
を有することを特徴とする生活習慣病予防装置。
【請求項２】
前記対象者の生体情報には、
前記対象者の遺伝子情報が含まれており、
前記リスク算出部は、
前記対象者の生体情報に含まれている前記対象者の遺伝子情報に基づいて前記確率を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の生活習慣病予防装置。
【請求項３】
前記確率の値と関連付けて当該予防および改善対象疾患に対するコメントが前記予防および改善対象疾患毎に予め記憶されているコメントパターン記憶部と、
前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率の値に該当するコメントを、前記コメントパターン記憶部から前記予防および改善対象疾患毎に読み出し、当該読み出した前記予防および改善対象疾患毎のコメントを合成してレポートを生成するレポート生成部と、
を有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生活習慣病予防装置。
【請求項４】
前記対象者に対するアドバイスが前記対象者識別情報に関連付けて記憶されるアドバイス記憶部と、
前記リスク算出部が算出した確率に基づいた前記アドバイスが入力され、当該入力されたアドバイスと前記対象者識別情報とを関連付けて前記アドバイス記憶部に記憶させるアドバイス登録部と、
を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の生活習慣病予防装置。
【請求項５】
前記対象者に対する前記生体情報の目標値が前記対象者識別情報に関連付けて記憶される目標値記憶部と、
前記リスク算出部が算出した確率に基づいた前記目標値が入力され、当該入力された目標値と前記対象者識別情報とを関連付けて前記目標値記憶部に記憶させる目標値登録部と、
を有することを特徴とする請求項１から請求４のいずれかに記載の生活習慣病予防装置。
【請求項６】
前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するグラフ表示部、
を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の生活習慣病予防装置。
【請求項７】
前記グラフ表示部が、
前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、前記目標値記憶部に記録された生体情報の目標値に基づいて算出された前記予防および改善対象疾患毎の確率を前記グラフ形式で表示する、
ことを特徴とする請求項６に記載の生活習慣病予防装置。
【請求項８】
前記生体情報記憶部から読み出された生体情報であって前記リスク算出部で前記確率を算出する場合に用いられた生体情報の値を変更する変更部、
を有し、
前記グラフ表示部が、
前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、前記変更部により変更された生体情報の値に基づいて算出された前記予防および改善対象疾患毎の確率を前記グラフ形式で表示する、
ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の生活習慣病予防装置。
【請求項９】
前記生体情報記憶部に記憶されている生体情報に乗じる係数が前記予防および改善対象疾患毎に予め記憶されている判別パラメータ記憶部、
を有し、
前記リスク算出部が、
前記生体情報記憶部から読み出した生体情報に前記判別パラメータ記憶部から読み出した係数を乗じて前記予防および改善対象疾患毎の判定値を算出し、
前記算出した前記予防および改善対象疾患毎の判定値に基づいて、前記予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項８に記載の生活習慣病予防装置。
【請求項１０】
生活習慣病予防装置としてのコンピュータに、
対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部から、入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する確率算出手順、
を実行させるための生活習慣病予防プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生活習慣病予防を支援する生活習慣病予防装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生活習慣病予防を支援するシステムが知られている（例えば特許文献１および特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３８２３１９２号公報
【０００４】
【特許文献２】特許第４０３４７４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで生活習慣病予防には、対象者へ生活習慣改善を継続的に実施させるための十分な動機付け・サポートの必要がある。しかしながら生活習慣病予防には、若年からの生活習慣改善が必要であるが、生活習慣病は重篤な状態に至るまでのタイムスパンが長いため健康あるいは未病の状態で十分な認識を与えることが困難である。また、逆に高齢になってからでは、長年のライフスタイルである生活習慣を改善すること自体が困難である。
【０００６】
そのために、生活習慣病予防・改善のための十分な動機付け・サポートを行うには、対象者の健康状態を客観的に知ることができることが必用となる。
【０００７】
しかしながら、特許文献１に示す生活習慣病予防を支援するシステムにあっては、対象者の健康状態を客観的に知ることができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、対象者の健康状態を客観的に知ることができる生活習慣病予防装置および生活習慣病予防プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部と、入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を前記生体情報記憶部から読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出するリスク算出部と、を有することを特徴とする生活習慣病予防装置である。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、前記対象者の生体情報には、前記対象者の遺伝子情報が含まれており、前記リスク算出部は、前記対象者の生体情報に含まれている前記対象者の遺伝子情報に基づいて前記確率を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の生活習慣病予防装置である。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、前記確率の値と関連付けて当該予防および改善対象疾患に対するコメントが前記予防および改善対象疾患毎に予め記憶されているコメントパターン記憶部と、前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率の値に該当するコメントを、前記コメントパターン記憶部から前記予防および改善対象疾患毎に読み出し、当該読み出した前記予防および改善対象疾患毎のコメントを合成してレポートを生成するレポート生成部と、を有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生活習慣病予防装置である。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、前記対象者に対するアドバイスが前記対象者識別情報に関連付けて記憶されるアドバイス記憶部と、前記リスク算出部が算出した確率に基づいた前記アドバイスが入力され、当該入力されたアドバイスと前記対象者識別情報とを関連付けて前記アドバイス記憶部に記憶させるアドバイス登録部と、を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の生活習慣病予防装置である。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、前記対象者に対する前記生体情報の目標値が前記対象者識別情報に関連付けて記憶される目標値記憶部と、前記リスク算出部が算出した確率に基づいた前記目標値が入力され、当該入力された目標値と前記対象者識別情報とを関連付けて前記目標値記憶部に記憶させる目標値登録部と、を有することを特徴とする請求項１から請求４のいずれかに記載の生活習慣病予防装置である。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するグラフ表示部、を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の生活習慣病予防装置である。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、前記グラフ表示部が、前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、前記目標値記憶部に記録された生体情報の目標値に基づいて算出された前記予防および改善対象疾患毎の確率を前記グラフ形式で表示する、ことを特徴とする請求項６に記載の生活習慣病予防装置である。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、前記生体情報記憶部から読み出された生体情報であって前記リスク算出部で前記確率を算出する場合に用いられた生体情報の値を変更する変更部、を有し、前記グラフ表示部が、前記リスク算出部が算出した前記予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、前記変更部により変更された生体情報の値に基づいて算出された前記予防および改善対象疾患毎の確率を前記グラフ形式で表示する、ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の生活習慣病予防装置である。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、前記生体情報記憶部に記憶されている生体情報に乗じる係数が前記予防および改善対象疾患毎に予め記憶されている判別パラメータ記憶部、を有し、前記リスク算出部が、前記生体情報記憶部から読み出した生体情報に前記判別パラメータ記憶部から読み出した係数を乗じて前記予防および改善対象疾患毎の判定値を算出し、前記算出した前記予防および改善対象疾患毎の判定値に基づいて、前記予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する、ことを特徴とする請求項１から請求項８に記載の生活習慣病予防装置である。
【００１８】
請求項１０に記載の発明は、生活習慣病予防装置としてのコンピュータに、対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部から、入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する確率算出手順、を実行させるための生活習慣病予防プログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、リスク算出部が、対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている生体情報記憶部から、入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する。これにより予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率がわかるため、対象者の健康状態を客観的に知ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】この発明の一実施形態による生活習慣病予防装置を用いた生活習慣病予防システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の各記憶部に記憶されるデータの関係を示すデータ構成図である。
【図３】対象者情報テーブルＴＢ１に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図４】診断結果情報テーブルＴＢ２に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図５】遺伝子情報テーブルＴＢ３に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図６】身体計測値情報テーブルＴＢ４に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図７】生化学検査値情報テーブルＴＢ５に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図８】生活習慣情報テーブルＴＢ６に記憶されるデータの一例を示すデータ構成図である。
【図９】遺伝子情報および生体情報が図１の生活習慣病予防装置に登録される一例としての手順を示す説明図である。
【図１０】図１のグラフ表示部が表示するグラフおよび変更部による生体情報の変更を示す一例としての画面図である。
【図１１】図１の特定疾患判判定部による特定疾患に該当するか否かの判定方法の一例を示す説明図である。
【図１２】図１のレポート生成部によるレポートの生成方法の一例を示す説明図である。
【図１３】本実施形態による生活習慣病予防システムの第１の動作を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態による生活習慣病予防システムの第２の動作を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態による生活習慣病予防システムの第３の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、この発明の一実施形態による生活習慣病予防装置１を用いた生活習慣病予防システムの構成を示す概略ブロック図である。
【００２２】
この生活習慣病予防システムにおいては、生活習慣病予防装置１とユーザ端末２とが、たとえば通信網を介して接続されている。この通信網とは、公衆電話網または携帯電話網などの電話網、インターネット網、または、専用回線網である。
【００２３】
ユーザ端末２として、たとえば医療者端末２１と対象者端末２２とがある。この医療者端末２１は、医者やカウンセラーなどの医療者が用いる端末である。また対象者端末２２は、本生活習慣病予防装置１を用いて自身の生活習慣病予防・改善を管理しようとする対象者が用いる端末である。この医療者端末２１と対象者端末２２とは、それぞれ複数であってもよい。
【００２４】
ここで本実施形態においては、医者やカウンセラーなどを「医療者」と称し、自身の生活習慣病予防・改善を管理しようとする人を「対象者」と称して説明する。また、生活習慣病予防装置１を用いる「医療者」または「対象者」を、「ユーザ」と称して説明する。
【００２５】
上述した医療者端末２１と対象者端末２２とは、それぞれパソコンまたは携帯電話などである。医療者端末２１と対象者端末２２とには、それぞれ、入力装置および表示装置等が接続または内蔵されているものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）や液晶表示装置等のことをいう。
【００２６】
次に生活習慣病予防装置１の構成について説明する。生活習慣病予防装置１は、対象者情報記憶部１０１、診断結果情報記憶部１０２、生体情報記憶部１０３、判別パラメータ記憶部１０４、目標値記憶部１０５、コメントパターン記憶部１１０、アドバイス記憶部１１１、特定疾患判定条件記憶部１１２、および、認証情報記憶部１１３を有している。
【００２７】
また生活習慣病予防装置１は、リスク算出部１５０、レポート生成部１５１、グラフ表示部１５２、変更部１５３、アドバイス登録部１５４、目標値登録部１５５、通知部１５６、送信部１５７、特定疾患判判定部１５８、通信部１６０、および、認証部１６２を有している。
【００２８】
通信部１６０は、医療者端末２１または対象者端末２２であるユーザ端末２と通信網を介して接続されている。
【００２９】
認証部１６２は、ユーザ端末２から通信部１６０を介して受信する認証情報に基づいて、当該認証情報を送信してきたユーザ端末２が、生活習慣病予防装置１の正当なユーザであるか否かを認証処理し、正当なユーザのみが生活習慣病予防装置１を用いることができるようにする。
【００３０】
また認証部１６２は、ユーザ端末２が医療者端末２１であるか対象者端末２２であるかを判定する。そして認証部１６２は、ユーザ端末２が医療者端末２１である場合には医療者の権限で生活習慣病予防装置１を用いることができ、ユーザ端末２が対象者端末２２である場合には対象者の権限で生活習慣病予防装置１を用いることができるようにする。
【００３１】
たとえば、ユーザ端末２が対象者端末２２であり対象者の権限で生活習慣病予防装置１を用いる場合には、後述するように対象者自身のみの情報について生活習慣病予防装置１を用いることができる。ただし、アドバイスを提示することや目標値を設定することはできない。
【００３２】
一方、ユーザ端末２が医療者端末２１である場合には医療者の権限で生活習慣病予防装置１を用いる場合には、医療者自身が診察または指導している対象者のみの情報について生活習慣病予防装置１を用いることができ、この対象者に対してアドバイスを提示することや目標値を設定することができる。
【００３３】
認証情報記憶部１１３には、上述した認証部１６２で用いられる認証情報および権限情報が予め記憶されている。上述した認証部１６２は、たとえば、この認証情報記憶部１１３に記憶されている認証情報と、ユーザ端末２から受信した認証情報とが一致するか否かを判定することにより、ユーザ端末２のユーザが正当なユーザであるか否かを判定する。更に認証部１６２は、正当なユーザであると判定した場合には、認証情報記憶部１１３に記憶されている権限情報に基づいて、当該ユーザの権限を決定する。
【００３４】
対象者指定部１６１には、生活習慣病予防をする対象者を特定する対象者識別情報が、ユーザ端末２から通信部１６０を介して受信されて入力される。ここでユーザ端末２が対象者端末２２である場合には、この対象者識別情報は、対象者端末２２のユーザ（対象者）を特定することになる。一方、ユーザ端末２が医療者端末２１である場合には、この対象者識別情報は、医療者自身が診察または指導している対象者の中から選択された対象者を特定することになる。
【００３５】
なおユーザ端末２が対象者端末２２の場合には、対象者端末２２が送信する認証情報に、当該対象者端末２２のユーザの対象者識別情報が含まれていてもよい。この場合、認証情報に含まれている対象者識別情報が、対象者指定部１６１に入力されてもよい。これによりユーザ端末２が対象者端末２２の場合には、対象者端末２２を用いる対象者は、簡易に対象者識別情報を対象者指定部１６１に入力することができる。
【００３６】
対象者情報記憶部１０１には、対象者を識別する対象者識別情報と関連付けて当該対象者の住所、氏名、年齢、性別などの対象者情報が予め記憶されている。またこの対象者情報記憶部１０１には、対象者識別情報と関連付けて当該対象者のメールアドレスの情報が記憶されていてもよい。
【００３７】
生体情報記憶部１０３には、対象者識別情報と関連付けて当該対象者の生体情報が予め記憶されている。この対象者の生体情報には、身体計測値に関する情報や、生化学検査に関する情報、生活習慣に関する情報が含められている。また、この対象者の生体情報には、対象者の遺伝子情報が含まれている。
【００３８】
リスク算出部１５０は、ユーザ端末２から対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を生体情報記憶部１０３から読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する。また、このリスク算出部１５０は、対象者の生体情報に含まれている対象者の遺伝子情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する。
【００３９】
たとえば判別パラメータ記憶部１０４には、生体情報記憶部１０３に記憶されている生体情報に乗じる係数（後述するパラメータまたは診断パラメータ情報）が予防および改善対象疾患毎に予め記憶されている。そしてリスク算出部１５０が、まず、生体情報記憶部１０３から読み出した生体情報に判別パラメータ記憶部１０４から読み出した係数を乗じて予防および改善対象疾患毎の判定値を算出する。次にリスク算出部１５０が、算出した予防および改善対象疾患毎の判定値に基づいて、予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する。
【００４０】
特定疾患判定条件記憶部１１２には、特定疾患に該当するか否かを判定するための判定条件が予め記憶されている。特定疾患判判定部１５８は、ユーザ端末２から対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を生体情報記憶部１０３から読み出し、当該読み出した生体情報が、特定疾患判定条件記憶部１１２から読み出した判定条件を満たすか否かを判定して、特定疾患に該当するか否かを判定する。この特定疾患に該当するか否かという判定結果は、段階的な判定結果であってもよい。
【００４１】
たとえば特定疾患判定条件記憶部１１２には、特定疾患としてメタボリック症候群を判定するための条件が予め記憶されている。特定疾患判判定部１５８は、ユーザ端末２から対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報で識別される対象者が、メタボリック症候群に該当するか否かを判定し、この判定した判定結果をレポート生成部１５１に出力する。
【００４２】
このメタボリック症候群に該当するか否かという判定は、後述するように、情報提供群(A)、動機付け支援群(B)、または、積極的支援群(C)というように、予め定められている階層的な群のうちのいずれの群に属するかという判定であってもよい。このように階層的な群を用いて、段階的な判定結果が得られるようにしてもよい。
【００４３】
コメントパターン記憶部１１０には、予防および改善対象疾患毎の確率の値と関連付けて当該予防および改善対象疾患に対するコメントが予防および改善対象疾患毎に予め記憶されている。またコメントパターン記憶部１１０には、メタボリック症候群に該当するか否かという判定結果と関連付けて、当該予防および改善対象疾患に対するコメントが予め記憶されている。
【００４４】
レポート生成部１５１は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率の値に対応するコメントを、コメントパターン記憶部１１０から予防および改善対象疾患毎に読み出し、当該読み出した予防および改善対象疾患毎のコメントを合成してレポートを生成する。またレポート生成部１５１は、特定疾患判判定部１５８が判定した結果に対応するコメントをコメントパターン記憶部１１０から読み出し、読み出したコメントに基づいてレポートを生成する。
【００４５】
すなわちレポート生成部１５１は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率の値に対応するコメントをコメントパターン記憶部１１０から読み出すとともに、特定疾患判判定部１５８が判定した結果に対応するコメントとをコメントパターン記憶部１１０から読み出し、読み出したコメントを合成してレポートを生成する。そしてレポート生成部１５１は、生成したレポートをユーザ端末２に通信部１６０を介して出力する。このレポートは、たとえばテキスト形式である。
【００４６】
グラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する。またグラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、後述する目標値記憶部１０５に記録された生体情報の目標値に基づいて算出された予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する。
【００４７】
変更部１５３は、生体情報記憶部１０３から読み出された生体情報であってリスク算出部１５０で確率を算出する場合に用いられた生体情報の値を、ユーザ端末２から受信する操作情報に基づいて、変更する。そしてグラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、変更部１５３により変更された生体情報の値に基づいて算出された予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する。
【００４８】
アドバイス記憶部１１１には、対象者に対する医療者からのアドバイスが対象者識別情報に関連付けて記憶される。アドバイス登録部１５４は、生体情報記憶部１０３から読み出した生体情報に基づいた、または、リスク算出部１５０が算出した確率に基づいたアドバイスが医療者端末２１から入力され、当該入力されたアドバイスと対象者識別情報とを関連付けてアドバイス記憶部１１１に記憶させる。
【００４９】
目標値記憶部１０５には、対象者に対する医療者からの生体情報の目標値が対象者識別情報に関連付けて記憶される。目標値登録部１５５は、生体情報記憶部１０３から読み出した生体情報に基づいた、または、リスク算出部１５０が算出した確率に基づいた目標値が医療者端末２１から入力され、当該入力された目標値と対象者識別情報とを関連付けて目標値記憶部１０５に記憶させる。
【００５０】
このアドバイス登録部１５４は、ユーザ端末２が医療者端末２１であり医療者の権限を有している場合のみ、医療者端末２１であるユーザ端末２から受信したアドバイスを、アドバイス記憶部１１１に記憶させる。同様に目標値登録部１５５は、ユーザ端末２が医療者端末２１であり医療者の権限を有している場合のみ、医療者端末２１であるユーザ端末２から受信した目標値を目標値記憶部１０５に記憶させる。
【００５１】
通知部１５６は、アドバイス登録部１５４がアドバイスと対象者識別情報とを関連付けてアドバイス記憶部１１１に登録させる場合に、または、目標値登録部１５５が生体情報の目標値と対象者識別情報とを関連付けて標値記憶部に登録する場合に、当該アドバイスがアドバイス記憶部１１１に登録されたことを示す情報または目標値が目標値記憶部１０５に登録されたことを示す情報を通知情報として、対象者が用いる対象者端末２２に通知する。
【００５２】
たとえば通知部１５６は、上述した通知情報を対象者が用いる対象者端末２２に通知する場合に、当該対象者識別情報と関連付けて当該対象者のメールアドレスの情報を対象者情報記憶部１０１から読み出し、当該読み出したメールアドレス宛てに上述した通知情報をテキスト形式で送信してもよい。
【００５３】
送信部１５７は、対象者識別情報をユーザ端末から受信した場合に、当該受信した対象者識別情報に関連付けてアドバイス記憶部１１１に記憶されているアドバイスを読み出して、または、当該受信した対象者識別情報に関連付けて目標値記憶部１０５に記憶されている目標値を読み出して、指導情報として当該ユーザ端末２に送信する。
【００５４】
たとえば対象者端末２２から通信部１６０を介して受信した認証情報に基づいて認証部１６２により正当なユーザであり、かつ、対象者であると認証処理された場合に、送信部１５７が、認証処理された対象者が用いている対象者端末２２に、上述した指導情報を送信してもよい。
【００５５】
診断結果情報記憶部１０２には、対象者識別情報と関連付けて当該対象者識別情報で識別される対象者の診断結果が記憶される。たとえば、上述したリスク算出部１５０が、前記算出した予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を、対象者識別情報と関連付けて診断結果情報記憶部１０２に記憶させる。また上述した特定疾患判判定部１５８が、特定疾患に該当するか否かを判定した結果を、対象者識別情報と関連付けて診断結果情報記憶部１０２に記憶させる。
【００５６】
この診断結果情報記憶部１０２に記憶された診断結果は、認証部１６２により認証処理されたユーザ端末２により、参照されてもよい。なお診断結果が参照される場合には、対象者端末２２を用いる対象者は、対象者自身の診断結果のみを参照でき、医療者端末２１を用いる医療者は、医療者自身が診察または指導している対象者のみの診断結果のみを参照できる。
【００５７】
また、生体情報記憶部１０３に記憶されている対象者の生体情報も、診断結果情報記憶部１０２に記憶された診断結果と同様に、認証部１６２により認証処理されたユーザ端末２により、参照されてもよい。この場合にも、対象者端末２２を用いる対象者は、対象者自身の診断結果のみを参照でき、医療者端末２１を用いる医療者は、医療者自身が診察または指導している対象者のみの診断結果のみを参照できる。
【００５８】
次に図２を用いて、図１を用いて説明した対象者情報記憶部１０１と、診断結果情報記憶部１０２と、生体情報記憶部１０３と、判別パラメータ記憶部１０４と、目標値記憶部１０５との、一例としてのデータ構成について説明する。以降の図において図１の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。
【００５９】
ここでは対象者情報記憶部１０１には「対象者情報テーブルＴＢ１」として「対象者情報」が記憶されており、診断結果情報記憶部１０２には「診断結果情報テーブルＴＢ２」として「診断結果情報」が記憶されている場合について説明する。
【００６０】
また、生体情報記憶部１０３には、「遺伝子情報テーブルＴＢ３」として「遺伝子情報」が記憶されており、「身体計測値情報テーブルＴＢ４」として「身体計測値情報」が記憶されており、「生化学検査値情報テーブルＴＢ５」として「生化学検査値情報」が記憶されており、「生活習慣情報テーブルＴＢ６」として「生活習慣情報」が記憶されている場合について説明する。
【００６１】
また目標値記憶部１０５には、「身体計測値目標値情報テーブルＴＢ１４」、「性化学検査値目標値情報テーブルＴＢ１５」及び「生活習慣目標値情報テーブルＴＢ１６」が記憶されている場合について説明する。
【００６２】
この「身体計測値目標値情報テーブルＴＢ１４」には、「遺伝子情報テーブルＴＢ３」と同様に「遺伝子情報」が記憶される。また「性化学検査値目標値情報テーブルＴＢ１５」には、「身体計測値情報テーブルＴＢ４」と同様に「身体計測値情報」が記憶される。また「生活習慣目標値情報テーブルＴＢ１６」には、「生活習慣情報テーブルＴＢ６」と同様に「生活習慣情報」が記憶される。
【００６３】
また判別パラメータ記憶部１０４には、「判定パラメータ情報テーブルＴＢ７」が記憶されている場合について説明する。
【００６４】
この図２に示すように対象者情報記憶部１０１と診断結果情報記憶部１０２と生体情報記憶部１０３と判別パラメータ記憶部１０４と目標値記憶部１０５とには、「対象者情報テーブルＴＢ１」、「診断結果情報テーブルＴＢ２」、「遺伝子情報テーブルＴＢ３」、「身体計測値情報テーブルＴＢ４」、「生化学検査値情報テーブルＴＢ５」、「生活習慣情報テーブルＴＢ６」、「判定パラメータ情報テーブルＴＢ７」、「身体計測値目標値情報テーブルＴＢ１４」、「性化学検査値目標値情報テーブルＴＢ１５」及び「生活習慣目標値情報テーブルＴＢ１６」のそれぞれの情報を、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）データベースまたはリレーショナルデータベースを用いて１つ以上の相互関連したファイルとして格納されている。
【００６５】
次に、図３から図８を用いて、各テーブルに記憶されている情報について説明する。
【００６６】
「対象者情報」には、例えば、対象者ごとに(対象者ID、国籍、都道府県、市町村、性別、所属機関ID、旧対象者ID)の情報セットを含める。図３はその項目セットとその項目値の例である。対象者IDと旧対象者IDを含めることで、対象者が引越しや転職等により所属する組織や自治体が変化した場合も、対象者の情報をトレースすることが可能となる。対象者IDとは、対象者を一意的に特定する識別子であり、対象者の匿名化番号としても機能する。また、このような情報を「対象者情報」として格納することで、対象者の所属組織、自治体ごとのデータの分析も可能となり、他の組織や自治体と比較することで、組織内での健康改善マネージメント、自治体での健康政策を策定する上で有用な情報を提供することができる。
【００６７】
「診断結果情報」には、例えば、（診断ID、対象者ID、診断機関ID、年齢、日付、高血圧ステージ標識、糖尿病ステージ標識、メタボリックシンドロームステージ標識、パラメータID）といったように、対象者毎に診断結果と年齢の情報セットを含める。なお、ここでいう診断とは、医師による診断行為を意味し、ステージの標識は、診断にもとづく「正常」、「異常」といった標識のことを意味する。図４は「診断結果情報」の項目セットとその項目値の例であり、正常クラスの標識として+、異常クラスの標識として-を利用した、各疾患の識別標識が+と-の2種類の場合のものである。対象者IDは「対象者情報」と関連付けを行うためのIDであり、パラメータIDは診断で利用した「診断パラメータ情報」との関連付けを行うためのIDである。
【００６８】
「遺伝子情報」は、例えば、(対象者ID、遺伝子解析機関ID、検査項目値1、…、検査項目値n、日付)といった遺伝子解析に関わる情報セットを含むものであり、対象者毎に用意される情報セットである。ここで、検査項目値とはSNP、インデル、マイクロサテライトを含む遺伝子の多型情報、またはそれらにより決定されるタンパク質の構造情報や配列情報等のことである。図５は「遺伝子情報」の項目セットと項目値の例である。
【００６９】
「身体計測値情報」は、健診機関等によって生化学検査によらず測定される対象者の身体測定値である。例えば、(診断ID、対象者ID、身長、体重、BMI、収縮期血圧、拡張期血圧、日付)の情報セットを含める。「身体計測値情報」は、対象者が自宅でも計測可能な測定項目も含まれる。図６はその項目セットとその項目値の例である。「診断ID」は、「身体計測値情報」と関連付けするためのIDであり、「対象者ID」は「対象者情報」と関連付けするためのIDである。
【００７０】
「生化学検査値情報」は、健診機関等で検査される、対象者の尿や血液の生化学分析結果の値のセットのことである。例えば、(診断ID、対象者ID、HDLC、LDLC、空腹時血糖値、GOT、GPT、γ-GTP、日付)の情報セットを含める。図７はその項目セットとその項目値の例である。「診断ID」は、「身体計測値情報」と関連付けするためのIDであり、「対象者ID」は「対象者情報」と関連付けするためのIDである。
【００７１】
「生活習慣情報」は、食習慣、運動習慣、喫煙歴、飲酒量、家族歴など質問表によって得られる対象者の情報のセットのことである（図８参照）。
【００７２】
図３から図８に示すように、各テーブルに記憶されている情報は対象者識別情報（対象者ＩＤ）をキーとして、選択されるようになっている。また、「診断結果情報テーブルＴＢ２」、「身体計測値情報テーブルＴＢ４」、「生化学検査値情報テーブルＴＢ５」、「生活習慣情報テーブルＴＢ６」に記憶されている情報は、対象者識別情報（対象者ＩＤ）とともに診断ＩＤをキーとして、選択されるようになっている。
【００７３】
この診断ＩＤとは、診断をそれぞれ識別する識別情報である。この診断ＩＤにより複数回診断をした場合でも、それぞれの診断の結果を識別して、テーブルに記憶させること、および、テーブルから読み出すことできる。すなわち、この診断IDにより、生体情報を履歴を記憶しておき、生体情報の履歴を読み出すことができる。
【００７４】
また、「身体計測値目標値情報テーブルＴＢ１４」、「性化学検査値目標値情報テーブルＴＢ１５」及び「生活習慣目標値情報テーブルＴＢ１６」に記憶されている情報は、「身体計測値情報テーブルＴＢ４」、「生化学検査値情報テーブルＴＢ５」及び「生活習慣情報テーブルＴＢ６」に記憶されている情報と同様に、対象者識別情報（対象者ＩＤ）とともに診断ＩＤをキーとして、選択されるようになっている。
【００７５】
上述した「遺伝子情報」は遺伝子検査機関によって解析された対象者の遺伝子の解析結果であり、図９に示すような手順により、生活習慣病予防装置１が有するデータベースＤＢ１０（図１の生体情報記憶部１０３）に登録されている。また生体情報も、この図９に示すような手順により、生活習慣病予防装置１が有するデータベースＤＢ１０に登録される。
【００７６】
なお図９の生活習慣病予防装置１が有するデータベースＤＢ１０は、図１の生体情報記憶部１０３に対応する。また図９の生活習慣病予防装置１が有する解析サーバ１１は、図１のリスク算出部１５０などに相当する。また図９の生活習慣病予防装置１が有するＷｅｂサーバ１２は、図１の通信部１６０などに相当する。なお生活習慣病予防装置１は、図１に示すように１つのサーバにより構成されてもよいし、この図９に示すように解析サーバ１１とＷｅｂサーバ１２とのように複数のサーバを組み合わせて構成されてもよい。
【００７７】
この図９において生体情報取得機関３は、医療機関(病院、クリニック)、企業健保、健診センターなど検査対象者の血液や臨床情報等を取得する機関である。また遺伝子検査機関４は、生体情報取得機関３で採取された検体（血液、口腔粘膜細胞、ツメなど）から遺伝子を抽出しその解析結果を遺伝子情報として、生活習慣病予防装置１に送信する機関である。
【００７８】
次に、図９を用いて、生体情報と遺伝子情報との一例としての取得のされ方、および、生活習慣病予防装置１への一例としての登録のされ方について説明する。まず、たとえば対象者が健康診断などにおいて、生体情報取得機関３で検査を行ってもらう。生体情報取得機関３は、検査の結果として得られた対象者の生体情報を、生活習慣病予防装置１に送信する。また生体情報取得機関３は、たとえば検査において対象者から採取した検体を、生体情報取得機関４に送付する。生体情報取得機関４は、生体情報取得機関か３ら送付されてきた検体に基づいて遺伝子に関する検査をし、この検査した結果を「遺伝子情報」として、生活習慣病予防装置１に送信する。
【００７９】
そして生活習慣病予防装置１は、生体情報取得機関から送信された対象者の生体情報を、「身体計測情報」、「生化学検査値情報」または「生活習慣情報」として、生体情報記憶部１０３に登録する。また生活習慣病予防装置１は、生体情報取得機関から送付されてきた検査された結果である「遺伝子情報」を、生体情報記憶部１０３に登録する。
【００８０】
なお「身体計測情報」、「生化学検査値情報」及び「生活習慣情報」は、健診機関等の生体情報取得機関３で検査・取得されたデータであり、図９の中では”生体情報”として記述されている。
【００８１】
＜リスク算出部１５０の詳細な説明＞
次にリスク算出部１５０による予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率の算出方法について説明する。
【００８２】
対象者IDと診断IDの組が対象者指定部１６１に入力されて指定されることに応じて、リスク算出部１５０は、図３から図８に示した「遺伝子情報」、「身体計測値情報」、「生化学検査値情報」および「生活習慣情報」などの生体情報記憶部１０３に予め格納されている「生体情報」および「遺伝情報」を、項目値の組ｘ＝（ｘ１、ｘ２、ｘ２、・・・ｘＮ）として取得する。
【００８３】
次に、取得した項目値の組ｘ＝（ｘ１、ｘ２、ｘ２、・・・ｘＮ）に基づいて、次の式１に示す判別関数を用いて判別値ｚを算出する。
【００８４】
【数１】
2010231308.tif 000003
【００８５】
この式１において、（ｗ１、ｗ２、ｗ２、・・・ｗＮ）は、それぞれパラメータである。このパラメータは、事前に算出され「診断パラメータ情報（係数）」として判別パラメータ記憶部１０４に予め格納されているものである。このパラメータは、マハラノビスの距離を用いて、既知の疾患群と正常群（健常群）とを用いて予め算出されている。また、遺伝子型などの質的変数に対してはダミー変数を導入することで量的変数とみなすものとする。これにより遺伝子型についても、判別値ｚを算出することができる。
【００８６】
そして、この式１により算出された疾患毎の判別値zの符号の正負によって、当該疾患に属するか否か、すなわち、疾患と正常とが識別できる。これは上述したように、マハラノビスの距離を用いたパラメータを用いているために、未知の対象者の情報に対して、統計的に、疾患群と正常群とのいずれの群に属するかを識別できるようになっているためである。
【００８７】
次に、疾患群（疾患に識別されたデータの集合）に属する確率pを、次の式２に示すロジスティック関数を用いて求める。
【００８８】
【数２】
2010231308.tif 000004
【００８９】
この式２において、πは疾患クラスの事前確率である。この疾患クラスの事前確率πの値が不明の場合かつ疾患クラスと正常クラスのサンプル群が所与の場合は、(疾患群の例数)/(疾患群と正常群の全例数)によって、疾患クラスの事前確率πの値を予め推定しておくものとする。または、この疾患クラスの事前確率πは、(疾患群の例数)/(疾患群と正常群の全例数)として、予め定められている定数であってもよい。
【００９０】
また、相対リスクをｐ／πにより算出する。
【００９１】
以上のようにして、リスク算出部１５０は、疾患クラスに属する確率ｐまたは相対リスクp/πを、疾患ごとに算出する。
【００９２】
また、リスク算出部１５０は、対象者の各疾患リスクによる総合リスクを次の式３と式４とにより算出する。
【００９３】
【数３】
2010231308.tif 000005
【００９４】
【数４】
2010231308.tif 000006
【００９５】
この式４において、係数αは2.0〜4.0の範囲の予め定められている実数であり、係数βは1.0〜2.0の範囲の予め定められている実数である。通常は係数α=3、係数β=1.5という固定された値を利用するものとする。
【００９６】
上記式３に示されるように、総合リスクとは、式２により各疾患毎に算出された確率pを、全ての疾患について平均した値であり、疾患の平均的な確率である。
【００９７】
＜グラフ表示部１５２と変更部１５３との詳細な説明＞
次に図１０を用いて、グラフ表示部１５２が表示するグラフ、および、変更部１５３による生体情報の変更について説明する。
【００９８】
グラフ表示部１５２は、上述した式１から式４によりリスク算出部１５０が疾患ごとに算出した疾患クラスに属する確率ｐまたは相対リスクp/πを、レーダーチャートとしてグラフ形式で描画する(図１０のグラフ表示部を参照)。
【００９９】
この図１０において、図１０（ａ）は一般的な表示例であり、図１０（ｂ）は一例としての具体的な項目とそのグラフを示した例である。図１０（ａ）では、複数の疾患Ａ〜Ｈについてレーダーチャートを表示している。この疾患Ａ〜Ｈとは、たとえば、図１０（ｂ）に示すように動脈硬化、高脂血症、肥満、高血圧、糖尿病などである。
【０１００】
このレーダーチャートによるグラフは、通信部１６０を介してユーザ端末２に送信される。そしてユーザが用いるユーザ端末２の表示部に、たとえばWeb形式で表示される。また、グラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した総合リスクも、ユーザ端末２の表示部に表示させる。これによりユーザは、個々の疾患に対するリスクおよび総合リスクを、統計的すなわち客観的に知ることができる。
【０１０１】
また図１０に示すように、ユーザ端末２の表示部には、グラフ表示部の下側にはスクローラ部が表示される。スクローラ部には、生体情報の項目毎にスクロールバーまたは入力フォームがあり、このスクロールバーまたは入力フォームによって、ユーザは項目の値を変更することができる。
【０１０２】
ユーザにより変更された項目の値は、ユーザが用いるユーザ端末２から生活習慣病予防装置１の通信部１６０を介して変更部１５３に入力される。そして、変更部１５３がユーザ端末２からの項目の値に基づいて、生体情報の項目毎にその値を変更する。
【０１０３】
この変更部１５３により変更された項目の値に対して、リスク算出部１５０は、確率ｐまたは相対リスクp/πを疾患ごとに再度算出し、また、総合リスクを仮想値として算出する。そしてグラフ表示部１５２は、仮想値として算出された確率ｐまたは相対リスクp/πをレーダーチャートに、実際の値の場合とは違いがわかるようにして表示する。たとえば、色を変えて、または、線の種類を実線と波線などに変えて表示する（符号Ｃで示すレーダーチャートを参照）。また、グラフ表示部１５２は、仮想値として算出された総合リスクを表示する。
【０１０４】
このようにして、生活習慣病予防装置１は、項目の値の変更をイベントとして検知して、リスクを再算出しグラフを生成し、ユーザ端末２に表示させることができる。そしてユーザは、現在の生体情報に基づいた確率ｐまたは相対リスクp/πとともに、仮想値による確率ｐまたは相対リスクp/πを、グラフとして見ることができる。これにより医療者であれば、対象者に対する目標値を設定しやすくなる。
【０１０５】
また目標値記憶部１０５に対象者に対する医療者からの生体情報の目標値が記憶されている場合には、この目標値に基づいてリスク算出部１５０は、確率ｐまたは相対リスクp/πを疾患ごとに算出し、また、総合リスクを仮想値として算出する。そしてグラフ表示部１５２は、算出された確率ｐまたは相対リスクp/πをレーダーチャートに、他の場合とは違いがわかるようにして表示する（符号Ｂで示すレーダーチャートを参照）。また、グラフ表示部１５２は、目標値により算出された総合リスクを表示する。
【０１０６】
またリセットボタンが押下されると、スクローラ部に設定された値が初期値に戻る。この初期値とは、たとえば、生体情報記憶部１０３から読み出された対象者の生体情報の値である。またレポートボタンが押下されると、表示されているグラフがユーザ端末２にダウンロードされる。またレポートボタンを押されたことに応じて、レポート生成部１５１により生成されたレポートが、ユーザ端末２にダウンロードされてもよい。
【０１０７】
また履歴参照部により、回数を指定することができる。生体情報記憶部１０３には生体情報が履歴として記憶されているので、この履歴参照部により回数を指定することにより生体情報の履歴を指定して、確率ｐまたは相対リスクp/πをグラフとして見ることも可能である。これにより、ユーザは、自身の生体情報を履歴として知ることができる。
【０１０８】
＜特定疾患判判定部１５８の詳細な説明＞
次に図１１の例を用いて、特定疾患判判定部１５８による特定疾患に該当するか否かの判定方法について説明する。
【０１０９】
腹囲について、次の２つの条件がある。
（腹囲条件１）腹囲が、男性であれば85cm以上であり、女性であれば90cm以上である（男性≧85cm、女性≧90cm）。
（腹囲条件２）腹囲が、男性であれば85cm未満であり、女性であれば90cm未満であり、かつ、BMIが25以上である（男性<85cm、女性<90cmかつBMI≧25）。
【０１１０】
危険因子として、次の４つの条件がある。
（危険因子条件１）血糖値について、空腹時血糖値が100mg/dl以上であり、または、HbA1cが5.2%以上であり（空腹時血糖値≧100mg/dlまたはHbA1c≧5.2%）、または、血糖値について治療中である。
（危険因子条件２）脂質について、中性脂肪が150mg/dl以上であり、または、HDLコレステロールが40mgdl未満であり（中性脂肪≧150mg/dlまたはHDLコレステロール<40mgdl）、または、脂質について治療中である。
（危険因子条件３）血圧について、収縮期血圧が130mmHg以上であり、または、拡張期血圧が85mmHg以上であり（収縮期血圧≧130mmHgまたは拡張期血圧≧85mmHg）、または、血圧について治療中である。
（危険因子条件４）喫煙歴がある。
【０１１１】
この(危険因子条件１）から（危険因子条件４）は、条件を満たす場合に危険因子のカウント値をカウントアップする。すなわち、危険因子のカウント値は０から４の値をとる。
【０１１２】
上記に説明した（腹囲条件１）と（腹囲条件２）との判定結果、および、危険因子のカウント値に基づいて、次の群に分類する。
【０１１３】
情報提供群(A)は、（腹囲条件１）または（腹囲条件２）を満たす場合に、危険因子のカウント値が０である場合に該当する。
【０１１４】
動機付け支援群(B)は、（腹囲条件１）を満たす場合に危険因子のカウント値が１であり、または、（腹囲条件２）を満たす場合に危険因子のカウント値が２以下である場合に該当する。
【０１１５】
積極的支援群(C)は、（腹囲条件１）を満たす場合に危険因子のカウント値が２以上であり、または、（腹囲条件２）を満たす場合に危険因子のカウント値が３以上である場合に該当する。
【０１１６】
このようにして、情報提供群(A)、動機付け支援群(B)、または、積極的支援群(C)のうちの、いずれかの群に分類する。
【０１１７】
なお（腹囲条件１）と（腹囲条件２）、および、（危険因子条件１）から（危険因子条件４）という各条件が、特定疾患判定条件記憶部１１２に予め記憶されている特定疾患に該当するか否かを判定するための判定条件に対応する。
【０１１８】
＜レポート生成部１５１の詳細な説明＞
次に図１２を用いて、レポート生成部１５１によるレポートの生成方法について説明する。
【０１１９】
たとえば、上述した特定疾患判判定部１５８およびリスク算出部１５０による判定結果により、診断タイプが決定される（図１２の符号５参照）。たとえば、図１２の符号５に示すように、診断タイプ（Ｂ、１１，２３、・・・・Ｎ５）として判定される。診断タイプの各パラメータは、特定疾患判判定部１５８により分類された群、または、リスク算出部１５０が算出した確率を分類した情報である。
【０１２０】
たとえばリスク算出部１５０が算出した確率を分類した階層として、疾患ごとに算出されたリスク確率を分類し、疾患リスクを5%未満、5%以上10%未満、10%以上20%未満、20%以上40%未満、50%以上の5階層に分類している。
【０１２１】
コメントパターン記憶部１１０には、特定疾患判判定部１５８による特定健診で定められた3つの郡（3つの階層）に対応付けて、図１２に符号１で示すように、それぞれの階層に対するコメントやアドバイスが予め記憶されている。
【０１２２】
また、コメントパターン記憶部１１０には、リスク算出部１５０が算出した確率を分類した階層と対応付けて、図１２の符号２、符号３、符号４のように、コメントやアドバイスが予め記憶されている。
【０１２３】
このようにコメントパターン記憶部１１０には、必要に応じて各リスクファクター項目（の組合せ）を値に応じて階層化し、それぞれの項目（の組合せ）に対してコメントやアドバイスが対応付けて記憶されている。例えば、ある疾患関連遺伝子のSNPの型がCC、CG、GGの場合、それぞれの型に対してコメントやアドバイスが対応付けてテーブルとして作成されている（図１２の各コメントやアドバイスを参照）。
【０１２４】
この各テーブルのコメント(レポートルール)は、医師、保健師、栄養管理師、カウンセラーのコミュニティによって作成されていることが望ましい。
【０１２５】
そしてレポート生成部１５１は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率の値に対応するコメントをコメントパターン記憶部１１０から読み出すとともに、特定疾患判判定部１５８が判定した結果に対応するコメントとをコメントパターン記憶部１１０から読み出し、読み出したコメントを合成してレポートをテキスト形式で生成する（図１２の符号６参照）。
【０１２６】
たとえばレポート生成部１５１は、「あなたは、生活習慣病のリスクがあります。・・・高血圧になる可能性が高いです。・・・あなたは、高血圧体質です。・・・」というテキスト形式のレポートを生成する。そしてレポート生成部１５１は、生成したレポートをユーザ端末２に通信部１６０を介して出力する。たとえば上述したように、図１０のレポートボタンを押されたことに応じて、レポート生成部１５１により生成されたレポートが、ユーザ端末２にダウンロードされてもよい。
【０１２７】
＜動作１：ユーザがリスクを算出してグラフとして見る場合の動作＞
次に図１３を用いて、ユーザがリスクを算出してグラフとして見る場合の生活習慣病予防装置１の動作について説明する。ここでは認証部１６２により、ユーザ端末２は医療者端末２１であるか対象者端末２２であると認証されているものとして説明する。
【０１２８】
まず、対象者指定部１６１に、生活習慣病予防をする対象者を特定する対象者識別情報が、ユーザ端末２から通信部１６０を介して受信されて入力される（ステップＳ１０１）。
【０１２９】
次に、リスク算出部１５０が、ユーザ端末２から対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を生体情報記憶部１０３から読み出し、当該読み出した生体情報に基づいて予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出する（ステップＳ１０２）。
【０１３０】
次に、グラフ表示部１５２が、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する（ステップＳ１０３）。
【０１３１】
またグラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、目標値記憶部１０５に対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報の目標値が記録されている場合には、目標値記憶部１０５に記録された生体情報の目標値に基づいて算出された予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する（ステップＳ１０４）。
【０１３２】
また特定疾患判判定部１５８は、ユーザ端末２から対象者指定部１６１に入力された対象者識別情報と関連付けられている生体情報を生体情報記憶部１０３から読み出し、当該読み出した生体情報が、特定疾患判定条件記憶部１１２から読み出した判定条件を満たすか否かを判定して、特定疾患に該当するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【０１３３】
次にレポート生成部１５１は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率の値に対応するコメントをコメントパターン記憶部１１０から読み出すとともに、特定疾患判判定部１５８が判定した結果に対応するコメントとをコメントパターン記憶部１１０から読み出し、読み出したコメントを合成してレポートを生成する（ステップＳ１０６）。
【０１３４】
次にレポート生成部１５１は、生成したレポートをユーザ端末２に通信部１６０を介して出力する（ステップＳ１０７）。
【０１３５】
その後ユーザは変更部１５３を用いて、生体情報記憶部１０３から読み出された生体情報であってリスク算出部１５０で確率を算出する場合に用いられた生体情報の値を、ユーザ端末２から受信する操作情報に基づいて変更してもよい（ステップＳ１０８）。
【０１３６】
ステップＳ１０８にて、ユーザは変更部１５３を用いて生体情報の値を変更した場合には、グラフ表示部１５２は、リスク算出部１５０が算出した予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示するとともに、変更部１５３により変更された生体情報の値に基づいて算出された予防および改善対象疾患毎の確率をグラフ形式で表示する（ステップＳ１０９）。
【０１３７】
＜動作２：医療者がアドバイスまたは目標値を登録する場合の動作＞
次に図１４を用いて、医療者がアドバイスまたは目標値を登録する場合の生活習慣病予防装置１の動作について説明する。なお、この図１４に示す動作は図１３の動作に続いて実行されてもよいし、図１３の動作とは独立して実行されてもよい。
【０１３８】
ユーザが医療者であれば、医療者端末２１を用いて、アドバイスまたは目標値を生活習慣病予防装置１に送信することができる（ステップＳ２０１）。
【０１３９】
もし医療者端末２１からアドバイスを生活習慣病予防装置１の通信部１６０が受信した場合には、アドバイス登録部１５４は、アドバイスが医療者端末２１から入力されたことに応じて、当該入力されたアドバイスと対象者識別情報とを関連付けてアドバイス記憶部１１１に記憶させる（ステップＳ２０２）。
【０１４０】
また、もし医療者端末２１から目標値を生活習慣病予防装置１の通信部１６０が受信した場合には、目標値登録部１５５は、目標値が医療者端末２１から入力されたことに応じて、当該入力された目標値と対象者識別情報とを関連付けて目標値記憶部１０５に記憶させる（ステップＳ２０３）。
【０１４１】
通知部１５６は、ステップＳ２０２にてアドバイス登録部１５４がアドバイスと対象者識別情報とを関連付けてアドバイス記憶部１１１に登録させる場合に、または、ステップＳ２０３にて目標値登録部１５５が生体情報の目標値と対象者識別情報とを関連付けて標値記憶部に登録する場合に、当該アドバイスがアドバイス記憶部１１１に登録されたことを示す情報または目標値が目標値記憶部１０５に登録されたことを示す情報を通知情報として、対象者が用いる対象者端末２２に通知する（ステップＳ２０４）。
【０１４２】
これにより、対象者端末２２を用いる対象者は、自身に対するアドバイスまたは目標値が医療者から登録されたことを知ることができる。
【０１４３】
＜動作３：対象者が医療者からのアドバイスまたは目標値を見る場合の動作＞
次に図１５を用いて、対象者が医療者からのアドバイスまたは目標値を見る場合の生活習慣病予防装置１の動作について説明する。
【０１４４】
たとえば、上述した図１３のステップＳ２０４にて、生活習慣病予防装置１の通知部１５６からの通知により、対象者端末２２を用いる対象者は、対象者端末２２を用いる対象者が通知を受信したことに応じて、すなわち、自身に対するアドバイスまたは目標値が医療者から登録されたことを知ったことに応じて、対象者端末２２を用いて生活習慣病予防装置１にアクセスする（ステップＳ３０１）。
【０１４５】
送信部１５７は、対象者識別情報をユーザ端末から受信した場合に、当該受信した対象者識別情報に関連付けてアドバイス記憶部１１１に記憶されているアドバイスを読み出して、または、当該受信した対象者識別情報に関連付けて目標値記憶部１０５に記憶されている目標値を読み出して、指導情報として当該ユーザ端末２に送信する（ステップＳ３０２）。
【０１４６】
この図１５の説明では、対象者端末２２を用いる対象者が通知を受信したことに応じて、対象者端末２２を用いて生活習慣病予防装置１にアクセスするものとして説明したが、対象者端末２２を用いる対象者は、任意のタイミングで、対象者端末２２を用いて生活習慣病予防装置１にアクセスして、アドバイスまたは目標値を見ることができる。
【０１４７】
なお、対象者端末２２を用いる対象者が通知を受信したことに応じて、対象者端末２２を用いて生活習慣病予防装置１にアクセスすることにより、なるべく早いタイミングでアドバイスまたは目標値を見ることができ、予防および改善をなるべく早くできるという効果がある。
【０１４８】
ところで、一般に生活習慣病予防・改善のための十分な動機付け・サポートを行うには、対象者に対する健康改善マネージメントと医療職による保健指導による総合的なアプローチが必要となる。
【０１４９】
そのような総合的なアプローチを行うには、リスクファクター値の検査結果及などの情報提供を行う業者、医療職、医療保険者が情報をいかにスムーズに共有し、それぞれがいかに情報を利用するかが課題となっている。
【０１５０】
そこで、上述した本実施形態による生活習慣病予防装置１を用いた生活習慣病予防システム（以下、本システムという）は、インターネットからアクセス可能なものとし、データベースに蓄積されたデータの統計情報等に各機関がアクセスし取得できるものとし、医療職に対しては保健指導を行うのに十分な情報を提供し、医療保険者に対しては被保険者の健康状態の統計データ等を提供することで健康改善マネージメントに役立つ情報を提供する。また、対象者からもアクセス可能なものとし対象者の生活習慣病に対する自己認識と意識改革を促すのに十分な情報を提供する。
【０１５１】
医療職による対象者の保健指導は、心理学に基づく指導や科学的エビデンスに基づいたテーラーメード性を取り入れたものが効果的である。心理学に基づく指導は、保健指導を行う医療職の技能によることが大きい。そのため、本システムでは、科学的エビデンスに基づいたテーラーメード性を保健指導に取り入れている。科学的エビデンスに基づいたテーラーメード性とは、統計学に基づいて検査項目値の階層化、遺伝子情報を用いて体質の階層化を行い、それぞれの階層に対して個別の指導を行うことを意味する。
【０１５２】
また、遺伝子を健診に利用することにより、遺伝子データの蓄積と解析が進み遺伝子リスクファクター項目を健診に利用することができる。
【０１５３】
また遺伝子以外にも、今後の研究により新規の有用なバイオマーカーが得られるようになる可能性がある。そこで本システムは、対象者、または、医療保険者が、遺伝子や新規バイオマーカーとしてのリスクファクター項目の検査の利用判断を行う場合に耐えうるものとしている。具体的には、様々な生体情報をリレーショナルデータベース形式で記憶させることができる生体情報記憶部１０３を有していることにより、リスクファクター項目の臨床的研究にも耐えうる情報を蓄えることが可能である。
【０１５４】
また、保健指導を行う場合、十分な動機付け支援を対象者に行う必要があるが、それを行うのには医療職の仕事負荷が大きい。そこで本システムは疾患の識別結果を階層パターン化し、それぞれのパターンに対してあらかじめ医師、保健師、栄養管理師、カウンセラー等のコミュニティによる生活習慣病予防のための更新可能なアクションプラン・アドバイス等を内蔵しておき、診断パターンに基づいてレポートを出力することで、医療職の仕事量を軽減することができる。
【０１５５】
なお、上述した対象者情報記憶部１０１、診断結果情報記憶部１０２、生体情報記憶部１０３、判別パラメータ記憶部１０４、目標値記憶部１０５、コメントパターン記憶部１１０、アドバイス記憶部１１１、特定疾患判定条件記憶部１１２、または、認証情報記憶部１１３である記憶部は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＣＤ−ＲＯＭ等の読み出しのみが可能な記憶媒体、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成されるものとする。
【０１５６】
また図１におけるリスク算出部１５０、レポート生成部１５１、グラフ表示部１５２、変更部１５３、アドバイス登録部１５４、目標値登録部１５５、通知部１５６、送信部１５７、特定疾患判判定部１５８、通信部１６０または認証部１６２という各処理部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、この各処理部はメモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、各処理部の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【０１５７】
また、この図１における各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各処理部の機能を実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１５８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【０１５９】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０１６０】
１…生活習慣病予防装置、２…ユーザ端末、２１…医療者端末、２２…対象者端末、１０１…対象者情報記憶部、１０２…診断結果情報記憶部、１０３…生体情報記憶部、１０４…判別パラメータ記憶部、１０５…目標値記憶部、１１０…コメントパターン記憶部、１１１…アドバイス記憶部、１１２…特定疾患判定条件記憶部、１１３…認証情報記憶部、１５０…リスク算出部、１５１…レポート生成部、１５２…グラフ表示部、１５３…変更部、１５４…アドバイス登録部、１５５…目標値登録部、１５６…通知部、１５７…送信部、１５８…特定疾患判判定部、１６０…通信部、１６１…対象者指定部、１６２…認証部、ＴＢ１…対象者情報テーブル、ＴＢ２…診断結果情報テーブル、ＴＢ３…遺伝子情報テーブル、ＴＢ４…身体計測値情報テーブル、ＴＢ５…生化学検査値情報テーブル、ＴＢ６…生活習慣情報テーブル、ＴＢ７…判定パラメータ情報テーブル、ＴＢ１４…身体計測値目標値情報テーブル、ＴＢ１５…性化学検査値目標値情報テーブル、ＴＢ１６…生活習慣目標値情報テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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