(57)【要約】【課題】健診情報から、個人別のメタボリックシンドローム改善情報を算出・表示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムを提供する。【解決手段】メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別のメタボリックシンドローム該当・予備群から改善する割合である改善割合を持つメタボ改善知識が格納されたデータベースを備え、ユーザの健診結果から、メタボリックシンドローム該当か予備群かのメタボレベルの判定と、ユーザの悪い生活習慣である生活習慣改善項目の判定を行う健診結果判定部と、メタボ改善知識から、メタボレベル、目標体重減少量に応じた生活習慣改善項目別の改善割合を取得し、生活習慣項目別の改善割合が高い順に、生活習慣改善項目をソートする改善項目ソート部と、メタボ改善知識から、メタボレベル、目標体重減少量、生活習慣改善目標に対応した改善割合を取得する改善割合選択部と、前記生活習慣改善項目及び改善割合を出力する出力部を設ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人別のメタボリックシンドローム改善のための情報を提示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムであって、
ユーザの健診結果、目標体重減少量、生活習慣改善目標を入力する入力部と、
２年分の前記健診結果を複数人分持つ健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の、メタボリックシンドローム該当・予備群から改善する割合である改善割合を算出し、作成したメタボ改善知識が格納されたデータベースと、
前記入力部に入力されたユーザの健診結果から、前記メタボリックシンドローム該当か予備群かのメタボレベルの判定と、ユーザの悪い生活習慣である生活習慣改善項目の判定を行う健診結果判定部と、
前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量に応じた前記生活習慣改善項目別の改善割合を取得し、前記生活習慣項目別の改善割合が高い順に、前記生活習慣改善項目をソートする改善項目ソート部と、
前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記改善割合を取得する改善割合選択部と、
前記改善項目ソート部でソートされた前記生活習慣改善項目と、前記改善割合選択部で取得された改善割合とを出力する出力部と
を有することを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項２】
請求項１記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムにおいて、
さらに、前記メタボ改善知識を作成するための構成として、
前記健診情報から、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報を抽出し、１年後に前記メタボリックシンドローム該当・予備群から改善したか否かであるメタボ該当・予備群からの改善有無を判定するメタボ該当・予備群抽出部と、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の体重減少量を算出する体重減少量算出部と、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当・予備群の生活習慣変化を算出する生活習慣変化算出部と、
前記生活習慣変化と前記メタボ該当・予備群からの改善有無の関係を統計的に分析し、生活習慣変化の前記メタボ該当・予備群からの改善に対する寄与度を算出する寄与度算出部と、
前記寄与度が高い生活習慣変化である生活習慣変化知識項目を選定する知識項目選定部と、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記メタボリックシンドローム該当・予備群からの改善者数の割合を示す前記改善割合を算出するメタボ改善ルール作成部を有することを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項３】
請求項１記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムにおいて、
前記データベースは、前記メタボ改善知識に加えて、前記健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の各検査値の平均変化量を算出し、作成した検査値改善知識が格納されたものであり、
前記検査値改善知識から取得した前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記各検査値の平均変化量と、入力部に入力された現在の各検査値から、各推定検査値を算出する推定検査値算出部を有し、
前記出力部は、前記生活習慣改善項目と前記改善割合に加えて、前記推定検査値算出部で算出された各推定検査値を出力するものであることを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項４】
請求項３記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムにおいて、
さらに、前記検査値改善知識を作成するための構成として、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の検査値変化量を算出する検査値変化量算出部と、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記検査値変化量の平均値を算出する検査値改善ルール作成部を有することを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項５】
請求項１記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムにおいて、
前記入力部に入力される前記ユーザの健診結果は、性別、腹囲、空腹時血糖、中性脂肪、HDLコレステロール、収縮期血圧、拡張期血圧、食事量、定期的な運動習慣の有無、強めの運動習慣の有無、飲酒量、休日日数であることを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項６】
請求項１記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムが、健康診断の予約・管理、健康情報の管理などを行う健診システムと接続されており、当該健診システムから健診結果を取得することを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項７】
請求項１記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムが、保健指導の予約・管理、保健指導対象者の行動目標の管理などを行う保健指導システムと接続されており、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目を当該保健指導システムに行動目標情報として提供することを特徴とするメタボリックシンドローム改善情報演算システム。
【請求項８】
コンピュータを、
ユーザの健診結果、目標体重減少量、生活習慣改善目標を入力する入力部、
２年分の前記健診結果を複数人分持つ健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の、メタボリックシンドローム該当・予備群から改善する割合である改善割合を算出し、作成したメタボ改善知識が格納されたデータベース、
前記入力部に入力されたユーザの健診結果から、前記メタボリックシンドローム該当か予備群かのメタボレベルの判定と、ユーザの悪い生活習慣である生活習慣改善項目の判定を行う健診結果判定部、
前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量に応じた前記生活習慣改善項目別の改善割合を取得し、前記生活習慣項目別の改善割合が高い順に、前記生活習慣改善項目をソートする改善項目ソート部、
前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記改善割合を取得する改善割合選択部、
前記改善項目ソート部でソートされた前記生活習慣改善項目と、前記改善割合選択部で取得された改善割合とを出力する出力部として機能させ、
個人別のメタボリックシンドローム改善のための情報を提示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラムにおいて、
さらに、前記メタボ改善知識を作成するための構成として、コンピュータを、
前記健診情報から、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報を抽出し、１年後に前記メタボリックシンドローム該当・予備群から改善したか否かであるメタボ該当・予備群からの改善有無を判定するメタボ該当・予備群抽出部、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の体重減少量を算出する体重減少量算出部、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当・予備群の生活習慣変化を算出する生活習慣変化算出部、
前記生活習慣変化と前記メタボ該当・予備群からの改善有無の関係を統計的に分析し、生活習慣変化の前記メタボ該当・予備群からの改善に対する寄与度を算出する寄与度算出部、
前記寄与度が高い生活習慣変化である生活習慣変化知識項目を選定する知識項目選定部、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記メタボリックシンドローム該当・予備群からの改善者数の割合を示す前記改善割合を算出するメタボ改善ルール作成部として機能させる構成を備えている、
メタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項８記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラムにおいて、さらに、
前記データベースを、前記メタボ改善知識に加えて、前記健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の各検査値の平均変化量を算出し、作成した検査値改善知識が格納されたものとして機能させ、
コンピュータを、前記検査値改善知識から取得した前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記各検査値の平均変化量と、入力部に入力された現在の各検査値から、各推定検査値を算出する推定検査値算出部として機能させる構成を備えており、
前記出力部を、前記生活習慣改善項目と前記改善割合に加えて、前記推定検査値算出部で算出された各推定検査値を出力するものとして機能させる、
メタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラムにおいて、
さらに、前記検査値改善知識を作成するための構成として、コンピュータを、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群の２年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の検査値変化量を算出する検査値変化量算出部、
前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記検査値変化量の平均値を算出する検査値改善ルール作成部として機能させる構成を備えている、
メタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項８記載のメタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラムにおいて、
前記入力部に入力される前記ユーザの健診結果は、性別、腹囲、空腹時血糖、中性脂肪、HDLコレステロール、収縮期血圧、拡張期血圧、食事量、定期的な運動習慣の有無、強めの運動習慣の有無、飲酒量、休日日数である、
メタボリックシンドローム改善情報演算システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項８乃至１２のいずれか一つのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は健診情報の分析結果から、メタボリックシンドローム改善のための指導情報を算出・表示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
健診施設に蓄積された健診情報を分析し、その結果を元に、高血圧などの検査値異常の発生リスクを提示して、健康指導を支援するシステムがある。例えば、特許文献１では、検査値ランク、年齢階級、生活習慣パターン、家族歴別に、検査値異常の発生するリスクを算出してリスク知識を作成する。そして、そのリスク知識から指導対象者の健診結果に該当する検査値異常発生リスクを求め、指導を行うシステムが紹介されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2002−183647号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
内臓脂肪型肥満に加え、高血糖、脂質異常、高血圧が重複した状態は、メタボリックシンドロームと呼ばれ、虚血性心疾患、脳血管疾患などの死につながる疾病の発症リスクが高いことが知られている。厚生労働省作業関連疾患総合対策研究班の調査によると、肥満、高血糖、脂質異常、高血圧の危険因子のうち2項目該当の場合、3項目以上該当の場合では、虚血性心疾患の発症リスクが、すべて正常(危険因子0個) の人と比較してそれぞれ約6倍、約36倍高いと報告されている。このため、厚生労働省はメタボリックシンドローム該当者(内臓脂肪型肥満、かつ、高血糖、脂質異常、高血圧の内2項目以上該当(危険因子3個以上))とその予備群(内臓脂肪型肥満、かつ、高血糖、脂質異常、高血圧の内1項目該当(危険因子2個))を減少させることを主眼とした健診・保健指導の施策を開始しており、この保健指導の中では、メタボリックシンドローム改善に効果的な情報を提示して指導を行うことが重要となる。  
しかし、前述の従来技術は、検査値が正常だが生活習慣が悪い人など検査値が異常でない人に対して高血圧など検査値異常の発生リスク(悪化のリスク)を算出・表示するシステムであるため、既に何らかの検査値異常を持つメタボリックシンドローム該当者・予備群に対して、メタボリックシンドローム改善に効果的な指導情報を算出・表示して指導を行うことが難しいという問題がある。  
そこで、本発明は、メタボリックシンドローム該当者・予備群の健診情報を分析した結果を元に、メタボリックシンドローム改善のための効果的な指導情報を算出・表示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するため、本発明は、まず、個人別のメタボリックシンドローム改善のための情報を提示するメタボリックシンドローム改善情報演算システムであって、ユーザの健診結果、目標体重減少量、生活習慣改善目標を入力する入力部と、2年分の前記健診結果を複数人分持つ健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の、メタボリックシンドローム該当・予備群から改善する割合である改善割合を算出し、作成したメタボ改善知識が格納されたデータベースと、前記入力部に入力されたユーザの健診結果から、前記メタボリックシンドローム該当か予備群かのメタボレベルの判定と、ユーザの悪い生活習慣である生活習慣改善項目の判定を行う健診結果判定部と、前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量に応じた前記生活習慣改善項目別の改善割合を取得し、前記生活習慣項目別の改善割合が高い順に、前記生活習慣改善項目をソートする改善項目ソート部と、前記メタボ改善知識から、前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記改善割合を取得する改善割合選択部と、前記改善項目ソート部でソートされた前記生活習慣改善項目と、前記改善割合選択部で取得された改善割合とを出力する出力部とを有するものである。
【０００６】
また、本発明は、さらに、前記メタボ改善知識を作成するための構成として、前記健診情報から、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の2年分の健診情報を抽出し、1年後に前記メタボリックシンドローム該当・予備群から改善したか否かであるメタボ該当・予備群からの改善有無を判定するメタボ該当・予備群抽出部と、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の2年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の体重減少量を算出する体重減少量算出部と、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の2年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当・予備群の生活習慣変化を算出する生活習慣変化算出部と、前記生活習慣変化と前記メタボ該当・予備群からの改善有無の関係を統計的に分析し、生活習慣変化の前記メタボ該当・予備群からの改善に対する寄与度を算出する寄与度算出部と、前記寄与度が高い生活習慣変化である生活習慣変化知識項目を選定する知識項目選定部と、前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記メタボリックシンドローム該当・予備群からの改善者数の割合を示す前記改善割合を算出するメタボ改善ルール作成部を有するものである。
【０００７】
また、本発明は、さらに、前記データベースは、前記メタボ改善知識に加えて、前記健診情報から、メタボリックシンドローム該当・予備群別、体重減少量別、生活習慣変化別の各検査値の平均変化量を算出し、作成した検査値改善知識が格納されたものであり、前記検査値改善知識から取得した前記メタボレベル、前記入力部に入力された前記目標体重減少量、前記生活習慣改善目標に対応した前記各検査値の平均変化量と、入力部に入力された現在の各検査値から、各推定検査値を算出する推定検査値算出部を有し、前記出力部は、前記生活習慣改善項目と前記改善割合に加えて、前記推定検査値算出部で算出された各推定検査値を出力するものである。
【０００８】
また、本発明は、さらに、前記検査値改善知識を作成するための構成として、前記メタボリックシンドローム該当・予備群の2年分の健診情報から前記メタボリックシンドローム該当者・予備群の検査値変化量を算出する検査値変化量算出部と、前記メタボリックシンドローム該当・予備群別に、前記体重減少量と前記生活習慣変化知識項目の値を組合せた条件とその組合せに対する前記検査値変化量の平均値を算出する検査値改善ルール作成部を有するものである。
【０００９】
また、本発明においては、前記入力部に入力される前記ユーザの健診結果は、性別、腹囲、空腹時血糖、中性脂肪、HDLコレステロール、収縮期血圧、拡張期血圧、食事量、定期的な運動習慣の有無、強めの運動習慣の有無、飲酒量、休日日数である。
【００１０】
また、本発明は、メタボリックシンドローム改善情報演算システムが、健康診断の予約・管理、健康情報の管理などを行う健診システムと接続されており、当該健診システムから健診結果を取得するものである。
【００１１】
また、本発明は、メタボリックシンドローム改善情報演算システムが、保健指導の予約・管理、保健指導対象者の行動目標の管理などを行う保健指導システムと接続されており、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目を当該保健指導システムに行動目標情報として提供するものである。
【００１２】
さらに、本発明は、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラム、あるいは、これらのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、メタボリックシンドローム該当者・予備群の健診情報を分析した結果である改善知識を作成し、この改善知識を元に、メタボリックシンドローム該当者・予備群別、体重減少量別に、生活習慣を改善した場合の改善割合(メタボリックシンドローム該当・予備群からの改善割合) を算出・表示するので、メタボリックシンドローム該当者・予備群別に、改善割合が高い体重減少量と生活習慣改善項目を提示できる。従って、本発明により、メタボリックシンドローム改善のための効果的な指導情報を算出・表示できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例1のメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図。
【図２】実施例1における、健診情報管理部が管理する健診情報内の検査情報の一例を示す図。
【図３】実施例1における、健診情報管理部が管理する健診情報内の生活習慣情報の一例を示す図。
【図４】実施例1における、健診情報管理部が管理する体重変化、生活習慣変化情報の一例を示す図。
【図５】実施例1における、寄与度情報管理部が管理する寄与度情報の一例を示す図。
【図６】実施例1における、改善知識管理部が管理するメタボリックシンドローム改善知識の一例を示す図。
【図７】実施例1における、健診情報から改善知識を作成する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図８】実施例1の出力部に表示される健診結果入力画面の一例を示す図で、入力前の状態を示す図。
【図９】実施例1の出力部に表示される健診結果入力画面の一例を示す図で、メタボ該当者の健診結果を入力した場合の一例を示す図。
【図１０】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の健診結果を入力した後に最初に表示される画面の一例を示す図。
【図１１】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の目標体重減少量1〜2kgを入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図１２】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の目標体重減少量3kg以上を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図１３】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の目標体重減少量と生活習慣改善目標項目を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図１４】実施例1の出力部に表示される健診結果入力画面の一例を示す図で、メタボ予備群の健診結果を入力した場合の一例を示す図。
【図１５】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ予備群の健診結果を入力した後に最初に表示される画面の一例を示す図。
【図１６】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ予備群の目標重減少量3kg以上を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図１７】実施例1の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ予備群の目標体重減少量と生活習慣改善目標項目を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図１８】実施例1における、指導対象者の健診結果入力から改善情報を表示する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図１９】実施例1における、メタボリックシンドローム改善情報演算端末とデータベースとのやり取りの一例を示すシーケンス図。
【図２０】本発明の実施例2のメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図。
【図２１】実施例2における、健診情報管理部が管理する検査値変化情報の一例を示す図。
【図２２】実施例2における、改善知識管理部が管理する改善知識の一例を示す図。
【図２３】実施例2における、健診情報から改善知識を作成する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２４】実施例2の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の健診結果を入力した後に最初に表示される画面の一例を示す図。
【図２５】実施例2の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の目標体重減少量3kg以上を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図２６】実施例2の出力部に表示される改善情報表示画面の一例を示す図で、メタボ該当者の目標体重減少量と生活習慣改善目標項目を入力した後に表示される画面の一例を示す図。
【図２７】実施例2における、指導対象者の健診結果入力から改善情報を表示する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図２８】本発明の実施例3のメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図。
【図２９】実施例3における、保健指導システムが管理する行動目標情報の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明を適用したメタボリックシンドローム改善情報演算システムの実施の形態を説明する。
【実施例１】
【００１６】
本発明の実施例1について、図を用いて詳細に説明する。以下の説明では、メタボリックシンドローム該当者・予備群に対して、メタボリックシンドローム改善のための情報を提示して保健指導を支援する場合を想定して説明する。  
本発明の実施例1のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、CPUとメモリと記憶媒体とから構成される。記憶媒体は例えば不揮発性記憶媒体等であり、磁気ディスクまたは不揮発性メモリ等を含み、メタボリックシンドローム改善情報演算システムを実現するプログラム、及びメタボリックシンドローム改善情報演算システムが算出した結果などを格納する。メモリは、記憶媒体に格納されているプログラムを展開する。CPUは、メモリに展開されたプログラムを実行する。以下で説明する処理、及び演算はCPUが実行している。
【００１７】
図１は、本発明の実施例1 であるメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図である。メタボリックシンドローム改善情報演算システムは、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101と、データベース106で構成される。メタボリックシンドローム改善情報演算端末101は、入力部102、改善情報作成部103、出力部104、改善知識作成部105を備える。入力部102はマウス及びキーボードなどである。出力部104はメタボリックシンドローム改善情報演算端末101が算出した結果を出力するディスプレイなどである。
【００１８】
改善知識作成部105は、メタボ該当・予備群抽出部112、体重減少量算出部113、生活習慣変化算出部114、寄与度算出部115、知識項目選定部116、メタボ改善ルール作成部117を備える。  
メタボ該当・予備群抽出部112は、入力部102で入力された複数人の2年分の健診情報(検査情報、生活習慣情報など) から、1年目にメタボリックシンドローム(以下、メタボ)該当者、または、メタボ予備群であった人の健診情報を抽出し、さらに、2年目にメタボ該当・予備群から改善したか否かを個人別に判定する。  
体重減少量算出部113は、メタボ該当者・予備群の健診情報から、1年目の体重と2年目の体重を取得し、1年目の体重から2年目の体重を引いた値である体重減少量を個人別に算出する。  
生活習慣変化算出部114は、メタボ該当者・予備群の健診情報から、食事量、運動などの生活習慣の問診結果(2年分)を取得し、食事量変化(改善：1年目多い→2年目多くない、未改善：1年目多い→2年目多い)、運動習慣変化(改善：1年目なし→2年目あり、未改善：1年目なし→2年目なし）などの各生活習慣の変化を個人別に算出する。  
寄与度算出部115は、各生活習慣変化と、メタボ該当・予備群からの改善との関係を統計的に分析し、各生活習慣変化のメタボ改善に対する寄与度とその信頼度を算出する。  
知識項目選定部116は、各生活習慣変化の寄与度とその信頼度から、有意にメタボ改善に寄与する生活習慣変化項目を選定する。  
メタボ改善ルール作成部117は、選定された生活習慣変化項目(食事量変化、運動習慣変化など)の値、メタボ該当者or予備群、体重減少量の組合せパターン別に、メタボ該当・予備群からの改善割合（改善者数/該当者数）を網羅的に算出する。そして、メタボ該当者or予備群、体重減少量、生活習慣変化項目の値と、メタボ該当・予備群からの改善割合で構成されるメタボ改善ルールを複数持つ改善知識を作成する。
【００１９】
改善情報作成部103は、健診結果判定部107、改善項目ソート部108、改善割合選択部109を備える。  
健診結果判定部107は、入力部102で入力された指導対象者の健診結果から、メタボ該当者or予備群(メタボレベル) を判定し、さらに、その人の悪い生活習慣である生活習慣改善項目を判定する。  
改善項目ソート部108は、改善知識から、指導対象者のメタボレベル（メタボ該当者or予備群）、入力部102で入力された目標体重減少量と、各生活習慣改善項目を組合せた場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)を取得し、各生活習慣改善項目を改善割合が高い順に並び替えて、出力部104に表示する。  
改善割合選択部109は、改善知識から、指導対象者のメタボレベル、入力部102で行動目標として入力された目標体重減少量や生活習慣改善目標項目に対応した改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)を取得し、出力部104に表示する。
【００２０】
データベース106は、健診情報管理部119、寄与度情報管理部120、改善知識管理部122を備える。  
健診情報管理部119は、入力部102で入力された健診情報、体重減少量算出部113で算出された体重減少量、生活習慣変化算出部114で算出された生活習慣変化情報などを管理する。寄与度情報管理部120は、寄与度算出部115で算出された各生活習慣変化のメタボ改善に対する寄与度とその有意性を管理する。改善知識管理部122は、メタボ改善ルール作成部117で作成された改善知識などを管理する。
【００２１】
図2は、健診情報管理部119が管理する健診情報内の検査情報の一例を示す図である。複数人の2年分の検査情報などを管理しており、健診情報を特定する健診ID201、個人を特定する個人ID202、健診受診日203、基本項目として、性別204、健診受診時の年齢205などを管理している。また、検査項目として、身長209、体重210、腹囲211、空腹時血糖値212、収縮期血圧213、拡張期血圧214、中性脂肪215、HDLコレステロール（HDL-C）216などの情報を管理している。
【００２２】
図3は、健診情報管理部119が管理する健診情報内の生活習慣情報の一例を示す図である。複数人の2年分の生活習慣の問診結果を管理しており、健診情報を特定する健診ID201、食事量220、食事早さ221、食事バランス222、喫煙223、飲酒量/日224、定期的な運動225、強めの運動226、休日日数/月227、趣味228などの情報を管理している。図2、図3の健診情報により、メタボ該当者・予備群の1年間の体重減少量、生活習慣変化、検査値変化などを算出することが可能となる。
【００２３】
図4は、健診情報管理部119が管理する体重変化、生活習慣変化情報の一例を示す図である。メタボ該当者・予備群の1年間の体重減少量、生活習慣変化、1年後にメタボ該当・予備群から改善したか否かなどを管理している。この例では、個人ID202、メタボレベル(メタボ該当or予備群) 301、体重減少量302、食事量変化303、食事早さの変化304、食事バランスの変化305、喫煙有無の変化306、飲酒量/日の変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数/月の変化310、趣味有無の変化、メタボ該当・予備群からの改善有無312(改善or未改善)などの情報を管理している。生活習慣変化の値に関しては、1年目に悪い生活習慣で2年目に良い生活習慣であった場合が”改善”、1年目、2年目共に悪い生活習慣の場合が”未改善”、1年目、2年目共に良い生活習慣の場合が”良い習慣継続”、1年目に良い生活習慣で2年目悪い生活習慣の場合が”生活習慣悪化”としている。例えば、個人ID202がK0004の人は、メタボレベル301がメタボ予備群、体重減少量302が2kg、食事量変化303が”改善(多い→多くはない)”、食事早さの変化304が”良い習慣継続（早くない→早くない）”、食事バランスの変化305が”未改善(悪い→悪い)”、喫煙有無の変化306が”良い習慣継続（なし→なし）”、飲酒量/日の変化307が”改善(1合より多い→1合以下)”、定期的な運動習慣の変化308と強めの運動習慣の変化309が”未改善(なし→なし)”、休日日数/月の変化310が”良い習慣継続（6日以上→6日以上）”、趣味有無の変化311が”未改善(なし→なし)”で1年後にメタボ該当・予備群から改善したことを示している。この情報により、各生活習慣の改善が、メタボ該当・予備群からの改善に対してどの程度寄与しているかなどを算出できる。
【００２４】
図5は、寄与度情報管理部120が管理する寄与度情報の一例を示す図である。項目401と、各生活習慣を改善した場合のメタボ改善（該当・予備群からの改善）に対する寄与度402を示すオッズ比と、その信頼度を示す95％信頼区間403を管理している。例えば、食事量変化303の場合では、寄与度402の1.5が、食事量”未改善(多い→多い)”に対する”改善(多い→多くはない) ”のオッズ比を示しており、食事量を”改善“した場合の改善割合（メタボ該当・予備群からの改善割合）が、”未改善“の場合に比べて1.5倍高いことを示している。また、95％信頼区間403の1.1−2.1は、オッズ比の信頼度を示す95％信頼区間を示しており、95％信頼区間の下限値が1.1、上限値が2.1であることを示している。95％信頼区間の下限値が1より大きい場合は、その生活習慣の改善が、メタボ改善(該当・予備群からの改善)に対して有意に寄与していることを示している。つまり、その生活習慣を“改善”した場合の改善割合（メタボ該当・予備群からの改善割合）が、“未改善”の場合より有意に高いことを示している。また、95％信頼区間の下限値1以下の場合は、その生活習慣の改善が、メタボ改善(該当・予備群からの改善)に対して有意に寄与していないことを示している。この情報により、生活習慣変化の中から、有意にメタボ改善(該当・予備群からの改善)に寄与する生活習慣変化項目を選択することが可能になる。
【００２５】
図6は、改善知識管理部122が管理する改善知識(メタボ改善ルール) の一例を示す図である。改善知識は、ルールを特定するルールID601と、メタボレベル301、体重減少量302、生活習慣変化項目(食事量変化303、定期的な運動習慣変化308など) の複数の条件の組み合わせを持つ人の改善割合602（メタボ該当・予備群からの改善割合）を示すルール610〜632を管理している。ここで、改善割合602は、同じメタボレベル・体重減少量・生活習慣変化の条件に該当する群（該当者数）中の改善者数(メタボ該当・予備群からの改善者数)を該当者数で割ったもの(改善者数/該当者数)である。例えば、ルール632は、メタボ該当で、体重減少量3kg以上、食事量が良い習慣(多くない→多くない) 、定期的な運動習慣と強めの運動習慣を改善(なし→あり)、飲酒量を改善(1合より多い→1合以下)、休日日数が良い習慣(6日以上→6日以上)の場合に、改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)が80％であることを示している。この情報により、メタボ該当・予備群別に、目標として入力させた指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合）を表示できる。
【００２６】
次に、フローチャートとシーケンス図を用いて、動作を詳細に説明する。まず、健診情報から改善知識を作成する手順の一例を、図7のフローチャート、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101とデータベース106の間のやり取りを示す図19のシーケンス図を用いて説明する。
【００２７】
改善知識の作成を開始（701）すると、まず、メタボ該当・予備群抽出ステップ702を行う。ここでは、メタボ該当・予備群抽出部112が、健診情報管理部119で管理される図2、3の複数人2年分の健診情報を取得する。次に、メタボ該当・予備群抽出部112が、取得した健診情報から、1年目にメタボ該当者・予備群であった人の健診情報を抽出し、さらに、2年目にメタボ該当・予備群から改善したか否かを個人別に判定する。前述したとおり、メタボ該当は、内臓脂肪型肥満(腹囲：男85cm以上、女90cm以上) 、かつ、高血糖（空腹時血糖110mg/dl以上）、脂質異常（中性脂肪150mg/dl以上、または、HDL-C40mg/dl未満）、高血圧(収縮期血圧130mmHg以上、または、拡張期血圧85mmHg以上) の内2項目以上該当した人を抽出する。また、メタボ予備群は、内臓脂肪型肥満、かつ、高血糖、脂質異常、高血圧の内1項目該当した人を抽出する。2年目にメタボ該当・予備群から改善したか否かは、2年目も上記基準を満たした場合を未改善、満たさなくなった場合を改善とする。図2、図3の例では、個人ID202がK0001、K0003の人がメタボ該当、K0004の人がメタボ予備群として抽出され、K0002 の人が非該当であるため抽出されない。また、K0001、K0004 の人は、2年目に上記基準を満たさなくなったので、メタボ該当・予備群からの改善と判定され、K0003の人は、2年目も上記基準を満たしたので、メタボ該当・予備群からの未改善と判定される。メタボ該当or予備群(メタボレベル301)と、判定されたメタボ該当・予備群からの改善有無312は、図4の形式でデータベース106に記録され、健診情報管理部119が管理する。
【００２８】
体重減少量算出ステップ703では、まず、体重減少量算出部113が、メタボ該当・予備群抽出部112で抽出されたメタボ該当・予備群の健診情報から2年分の体重を取得する。次に、体重減少量算出部113が、1年目の体重から2年目の体重を引いた値である体重減少量を個人別に算出する。これにより、メタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善)に対して寄与が高い体重減少量を算出できる。算出された体重減少量は、図4の形式でデータベース106に記録され、健診情報管理部119が管理する。
【００２９】
生活習慣変化算出ステップ704では、まず、生活習慣変化算出部114が、メタボ該当・予備群抽出部112で抽出されたメタボ該当・予備群の健診情報から2年分の生活習慣の問診結果を取得する。次に、生活習慣変化算出部114が、各生活習慣の変化を個人別に算出する。具体的には、1年目に悪い生活習慣で2年目に良い生活習慣であった場合が”改善”、1年目、2年目共に悪い生活習慣の場合が”未改善”、1年目、2年目共に良い生活習慣の場合が”良い習慣継続”、1年目に良い生活習慣で2年目悪い生活習慣の場合が”生活習慣悪化”とする。例えば、食事量は、1年目多い→2年目多くない場合が食事量改善、1年目多い→2年目多い場合が食事量未改善となる。算出された各生活習慣変化は、図4の形式でデータベース106に記録され、健診情報管理部119が管理する。
【００３０】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、データベース106から健診情報を取得1903する。そして、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、メタボ該当・予備群抽出部112で判定されたメタボレベルとメタボ該当・予備群からの改善有無、体重減少量算出部113で算出された体重減少量、生活習慣変化算出部114で算出された各生活習慣の変化などの体重変化・生活習慣変化情報をデータベース106に登録1904する。これにより、各生活習慣の改善が、メタボ該当・予備群からの改善に対してどの程度寄与しているかなどを算出できる。
【００３１】
寄与度算出ステップ705では、まず、寄与度算出部115が、健診情報管理部119で管理される図4の体重変化・生活習慣変化情報を取得する。次に、寄与度算出部115が、各生活習慣変化と、メタボ該当・予備群からの改善との関係を統計的に分析し、各生活習慣変化のメタボ改善に対する寄与度とその信頼度を算出する。具体的には、各生活習慣変化とメタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）との関係を、ロジスティック回帰モデル等を用いて統計的に分析し、メタボ改善に対する寄与度を示すメタボ改善のオッズ比とその信頼度を示す95％ 信頼区間を算出する。ここで、メタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）のオッズ比は、生活習慣が未改善群(1、2年目共に悪い) でメタボ該当・予備群から改善するオッズ（メタボが改善しない確率1−ｐに対するメタボが改善する確率pの比）に対する生活習慣が改善群（1年目悪い、2年目良い）でメタボ該当・予備群から改善するオッズの比であり、生活習慣が未改善群に対する改善群のメタボ改善度合いの高さを示すものである。例えば、食事量未改善群に対する食事量改善群のオッズ比が1.5であった場合、食事量未改善群に対して食事量改善群のメタボ改善度合いは1.5倍高いことを意味する。生活習慣が未改善群、改善群の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合) をそれぞれｐ０、ｐ1とすると、以下の式で計算される。
【００３２】
【数１】
2010250489.tif 000003
【００３３】
また、信頼区間は、真のオッズ比が存在していると思われる区間とその信頼度を示すものである。例えば、あるオッズ比の95％信頼区間が、1.1〜2.1であった場合、真のオッズ比は、1.1〜2.1の区間にあると考えられ、その信頼度は95％であることを意味する。信頼度は、通常95％がよく用いられる。つまり、ある生活習慣改善のメタボ改善オッズ比の95％信頼区間を求め、その下限値が１より大きい値であれば、その生活習慣の改善はメタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）に対して統計的に有意な関連が見られることを示している。これにより、メタボ該当・予備群からの改善に有意な関連が見られる(寄与する) 生活習慣変化を選定できる。例えば、飲酒量変化307の95％信頼区間403(図5)は、その下限値が1.1であるため、飲酒量の改善(1合より多い→1合以下)は、メタボ改善（該当・予備群からの改善）に有意な関連が見られることを示している。一方、食事早さ変化304の95％信頼区間403(図5)は、その下限値が0.6であるため、食事早さの改善(早い→早い)は、メタボ改善（該当・予備群からの改善）に有意な関連が見られない（寄与しない）ことを示している。算出された寄与度情報は、図5の形式でデータベース106に記録され、寄与度情報管理部120が管理する。
【００３４】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、データベース106から体重変化・生活習慣変化情報を取得1905する。そして、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、寄与度算出部115で算出された寄与度情報をデータベース106に登録1906する。
【００３５】
知識項目選定ステップ706では、まず、知識項目選定部116が、寄与度情報管理部120で管理される図5の寄与度情報を取得する。次に、知識項目選定部116が、寄与度情報から、メタボ改善(該当・予備群からの改善) に対して有意に関連がある生活習慣変化項目を選定する。具体的には、95％信頼区間の下限値が1より大きい生活習慣変化を選定する。図5の寄与度情報より、食事量変化303、飲酒量変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数の変化310がメタボ改善(該当・予備群からの改善) に対して有意に関連がある項目として選定される。選定した生活習慣変化項目は、実際のメタボ該当・予備群の健診情報を分析した結果、メタボ改善(該当・予備群からの改善) に対して有意に関連があった項目である。
【００３６】
メタボ改善ルール作成ステップ707では、まず、メタボ改善ルール作成部117が、健診情報管理部119が管理する図4の体重変化、生活習慣変化情報から、メタボレベル301(メタボ該当or予備群)、体重減少量302、知識項目選定部116で選定された生活習慣変化項目(食事量変化303、飲酒量変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数の変化310)、メタボ該当・予備群からの改善有無312の情報を取得する。次に、メタボ改善ルール作成部117が、メタボレベル、体重減少量、各生活習慣変化項目の値(改善or未改善or良い習慣継続)を組合せ、組合せ別の改善割合（メタボ改善・予備群からの改善割合）を網羅的に算出する。具体的には、メタボ該当・予備群からの改善有無312の情報を用いて、メタボレベル・体重減少量・生活習慣変化項目の値が同じ群(該当者数)中の改善者数(メタボ該当・予備群から改善した人数)を求め、それを該当者数で割って算出する(改善割合＝改善者数/該当者数)。そして、メタボレベル、体重減少量、生活習慣変化項目の値と、メタボ該当・予備群からの改善割合で構成されるメタボ改善ルールを複数持つ改善知識を作成する。作成される改善知識は、図6に示すようにメタボレベル301(該当or予備群)、体重減少量302(0、1〜2kg、3kg以上)、各生活習慣変化項目(食事量変化303、飲酒量変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数の変化310)の値(改善、未改善、良い習慣継続)を組合せた条件部とその条件部を持つ人の改善割合602を複数記録したデータとなる。ここで、体重減少量は、3kg以上で前述のメタボ改善オッズ比が大きくなるため、0kg、1〜2kg、3kg以上で区分して改善知識を作成している。例えば、ルール618は、メタボ予備群で、体重減少量3kg以上、食事量を改善(多い→多くない) 、定期的な運動習慣と強めの運動習慣を未改善(なし→なし)、飲酒量を改善(1合より多い→1合以下)、休日日数が良い習慣(6日以上→6日以上)の場合に、改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)が85％であることを示している。改善知識が作成されると、図6の形式でデータベース106に記録され、改善知識管理部122が管理する。そして、改善知識の作成を終了（708）する。これにより、メタボ該当・予備群別に、目標として入力させた指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合）を表示できる。
【００３７】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、データベース106から体重変化・生活習慣変化情報、寄与度情報を取得1907する。そして、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、メタボレベル、体重変化量、寄与度情報を用いて選定した生活習慣変化項目を用いて改善知識を作成し、データベース106に登録1908する。
【００３８】
次に、指導対象者の健診結果入力から改善情報表示までの処理の流れの一例を図18のフローチャート、図8〜17、図19のシーケンス図を用いて説明する。この処理は、医師や保健師などの指導者がメタボ該当者・予備群（指導対象者）にメタボ改善のための情報を提示して指導する場合の処理である。
【００３９】
図8、図9、図14は、改善情報作成部103が出力部104に表示する健診結果入力画面801の一例を示す図である。図8は、指導対象者の健診結果を入力する前の状態を示す図であり、図9は、指導者にメタボ該当者(指導対象者)の現在の健診結果を入力させた後の状態を示す図である。また、図14は、指導者にメタボ予備群(指導対象者)の現在の健診結果を入力させた後の状態を示す図である。この画面は、メタボ該当者・予備群を判定する検査項目、知識項目選定部116で選定されたメタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）に寄与する生活習慣変化項目の値が入力できる欄を設けている。具体的には、性別入力欄804、腹囲入力欄805、空腹時血糖入力欄806、収縮期血圧入力欄807、拡張期血圧入力欄808、中性脂肪入力欄809、HDLコレステロール入力欄810、食事量入力欄811、定期的な運動入力欄812、強めの運動入力欄813、飲酒量入力欄814、休日日数入力欄815を少なくとも設ける。また、性別を選択するボタン836〜837、食事量を選択するボタン838〜839、定期的な運動有無を選択するボタン840〜841、強めの運動有無を選択するボタン842〜843、飲酒量/日を選択するボタン844〜845、休日日数/月を選択するボタン846〜847、802は実行ボタンを示している。
【００４０】
図18のフローチャートの処理を開始すると（1801）、まず、健診結果入力ステップ1802を行う。健診結果入力ステップ1802では、改善情報作成部103が、指導者に、入力部102で、指導対象者の健診結果を入力させる。まず、出力部104に図8の健診結果入力画面801を表示し、指導対象者の健診結果の入力を待つ。そして、指導者に指導対象者の健診結果を入力部102の操作により入力させ、入力が終わったら実行ボタン802を押させる。ここでは、図9に示すように、指導対象者の健診結果として、男性、腹囲85cm、空腹時血糖120mg/dl、収縮期血圧140mmHg、拡張期血圧90mmHg、中性脂肪160mg/dl、HDLコレステロール35mg/dl、食事量多い、定期的な運動なし、強めの運動なし、1日の飲酒量1合より多い、月の休日日数5日以下を入力したものとする。
【００４１】
健診結果判定ステップ1803では、健診結果判定部107が、健診結果入力ステップ1802で入力された指導対象者の健診結果から、指導対象者のメタボレベル（メタボ該当or予備群）と悪い生活習慣である生活習慣改善項目を判定する。図9の入力例の場合、前述のメタボ基準である内臓脂肪型肥満(腹囲：男85cm以上、女90cm以上) 、かつ、高血糖（空腹時血糖110mg/dl以上）、脂質異常（中性脂肪150mg/dl以上、または、HDL-C40mg/dl未満）、高血圧(収縮期血圧130mmHg以上、または、拡張期血圧85mmHg以上) の内2項目以上を満たすので、メタボ該当者となる。また、全ての生活習慣が悪いと入力されているので、生活習慣改善項目は、食事量、定期的な運動習慣、強めの運動習慣、飲酒量/日、休日日数と判定される。ここで、生活習慣が良いと入力された項目は、生活習慣改善項目として判定されない。
【００４２】
生活習慣改善項目ソートステップ1804では、改善項目ソート部108が、改善知識から、健診結果判定部107で判定された指導対象者のメタボレベル、体重減少量0kg(指導対象者の目標体重減少量入力前のデフォルトの状態) と、健診結果判定部107で判定された各生活習慣改善項目の”改善”を組合せた場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)を取得する。そして、各生活習慣改善項目を改善割合が高い順に並び替えて、出力部104に表示する。この場合では、健診結果判定部107で判定された生活習慣改善項目（指導対象者の悪い生活習慣）は、食事量、定期的な運動習慣、強めの運動習慣、飲酒量/日、休日日数なので、これらを改善割合が高い順に並び替えて表示する。
【００４３】
図6の改善知識に示すように、大量のメタボ該当者・予備群の健診情報を分析すると、メタボレベル（メタボ該当者or予備群）、体重減少量によって、改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合) が高い生活習慣改善項目が異なる関係がある。例えば、メタボ予備群、体重減少量3kg以上では、食事量改善の80％が最も高い改善割合であり、メタボ該当、体重減少量3kg以上では、定期的な運動習慣改善の70％が最も高い改善割合、メタボ該当、体重減少量1〜2kgでは、飲酒量改善の35％が最も高い改善割合となる。つまり、各生活習慣改善項目のメタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）に対する影響度が、メタボレベル、体重減少量によって異なる関係がある。上述したように改善項目ソート部108が、この関係を考慮して各生活習慣改善項目を改善割合が高い順に並び替えて表示するので、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量別に、メタボ改善に効果的な順で生活習慣改善項目を表示することができる。
【００４４】
現在の改善割合選択・表示ステップ1805では、改善割合選択部109が、改善知識から、現在の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量0kgに対応した改善割合を取得し、出力部104に表示する。この場合、指導対象者はメタボ該当者なので、図6の改善知識から、ルール619を取得し、その改善割合5％を現在の改善割合として表示する。これにより、指導対象者のメタボレベルに対応した現在の改善割合を表示できる。
【００４５】
図10は、改善情報作成部103が、上述の生活習慣改善項目ソートステップ1804と現在の改善割合選択・表示ステップ1805の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面1001の一例であり、健診結果入力画面で指導対象者の健診結果が入力され、実行ボタンが押された後に表示される画面である。メタボレベル表示欄1002、体重減少量入力バー1010、生活習慣改善項目表示欄1004、生活習慣改善項目選択ボタン1011〜1015、改善割合選択部109で取得された現在の改善割合(メタボ該当・予備群から改善する割合)1003を表示している。メタボレベル表示欄1002は、健診結果判定部107で判定されたメタボレベルを表示する。体重減少量入力バー1010は、デフォルトでは、体重減少量0kgが入力されている状態を表示しており、このバーを動かすことにより、指導対象者の目標体重減少量が入力される。生活習慣改善項目表示欄1004は、健診結果判定部107で判定された生活習慣改善項目（指導対象者の悪い生活習慣のみ）の選択ボタンを、改善項目ソート部108で改善割合の高い順に並び替えて表示する。健診結果判定部107で悪い生活習慣と判定されなかった、良い生活習慣項目は表示しない。表示された生活習慣改善項目選択ボタンを押下すると、指導対象者の生活習慣改善目標項目が入力される。この例では、指導対象者はメタボ該当者なので、メタボレベル表示欄1002では、「あなたはメタボ該当者です。」と表示される。また、生活習慣改善項目表示欄1004では、各生活習慣改善項目を、メタボ該当・体重減少量0kgの場合の改善割合が高い順に、食事量改善ボタン1011、休日日数改善ボタン1012、飲酒量改善ボタン1013、定期的な運動習慣改善ボタン1014、強めの運動習慣改善ボタン1015と表示する。なお、現在の改善割合が５％と表示されているのは、体重減少、生活習慣(運動、食事量、飲酒量、休日日数)の改善がなくても、指導対象者の個人特性や、運動、食事量、飲酒量、休日日数以外の生活習慣などに起因したメタボ関連検査値(血糖、脂質、血圧)の微小な変動により、統計的には、５％の確率でメタボ該当・予備群から改善されることを示すものである。
【００４６】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、指導対象者の健診結果を入力1909し、データベース106内の改善知識から、指導対象者の健診結果に対応した現在の改善割合と、各生活習慣改善項目を改善した場合の改善割合が示す生活習慣改善項目影響度を取得1910する。
【００４７】
図18のフローチャートの説明に戻る。  
体重減少量入力ステップ1806では、改善情報作成部103が、指導者に、入力部102で、指導対象者の目標体重減少量を入力させる。目標体重減少量は、入力部102で、改善情報表示画面1001の体重減少量入力バー1010のバーを動かして入力させる。
【００４８】
生活習慣改善項目ソートステップ1804では、改善項目ソート部108が、改善知識から、指導対象者のメタボレベル、体重減少量入力ステップ1806で入力された目標体重減少量と、健診結果判定部107で判定された各生活習慣改善項目の“改善”を組合せた場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)を取得する。そして、各生活習慣改善項目(指導対象者の悪い生活習慣) を改善割合が高い順に並び替えて、出力部104に表示する。メタボ該当で、目標体重減少量1〜2kgが入力された場合は、図6の改善知識より、各生活習慣改善項目の改善割合が、食事量改善10％、定期的な運動習慣改善30％、強めの運動習慣改善20％、飲酒量改善35％、休日日数改善15％であるため、上から、飲酒量、定期的な運動、強めの運動、休日日数、食事量の順に並び替えて表示する。また、メタボ該当で、目標体重減少量3kg以上を入力した場合は、各生活習慣改善項目の改善割合が、食事量改善45％、定期的な運動習慣改善70％、強めの運動習慣改善60％、飲酒量改善50％、休日日数改善55％であるため、上から、定期的な運動、強めの運動、休日日数、飲酒量、食事量の順に並び替えて表示する。上述したように、メタボレベル、体重減少量によって、改善割合が高い生活習慣改善項目が異なる関係があるため、改善項目ソート部108が、この関係を考慮して各生活習慣改善項目を改善割合が高い順に並び替えて表示することで、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量別に、メタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）に効果的な順で生活習慣改善項目を表示することができる。
【００４９】
減量後の改善割合選択・表示ステップ1808では、改善割合選択部109が、改善知識から、減量後の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量入力ステップ1806で入力された目標体重減少量に対応した改善割合を取得し、出力部104に表示する。この場合、指導対象者はメタボ該当者なので、目標体重減少量1〜2kgが入力された場合は、図6の改善知識から、ルール620を取得し、その改善割合10％を減量後の改善割合として表示する。また、目標体重減少量3kg以上が入力された場合は、改善知識からルール626を取得し、その改善割合45％を減量後の改善割合として表示する。これにより、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量に対応した改善割合を表示できる。
【００５０】
図11、12は、改善情報作成部103が、上述の目標体重減少量入力後の生活習慣改善項目ソートステップ1804と、減量後の改善割合選択・表示ステップ1808の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面1001の一例である。
【００５１】
図11は、指導対象者(メタボ該当者)の目標体重減少量が、体重減少量入力バー1010で1〜2kgと入力された場合の画面例であり、減量後の改善割合選択・表示ステップ1808で取得された体重1〜2kg減量後の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)1104を表示している。この例では、ルール620の改善割合10％を表示している。また、生活習慣改善項目表示欄1004では、上述した目標体重減少量入力後の生活習慣改善項目ソートステップ1804で並び替えられた順序で、各生活習慣改善項目を表示する。ここでは、上から、飲酒量改善ボタン1013、定期的な運動習慣改善ボタン1014、強めの運動習慣改善ボタン1015、休日日数改善ボタン1012、食事量改善ボタン1011の順に表示されている。
【００５２】
図12は、指導対象者(メタボ該当者)の目標体重減少量が、体重減少量入力バー1010で3kg以上と入力された場合の画面例であり、減量後の改善割合選択・表示ステップ1808で取得された体重3kg以上減量後の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)1204を表示している。この例では、ルール626の改善割合45％を表示している。また、生活習慣改善項目表示欄1004では、上述の目標体重減少量入力後の生活習慣改善項目ソートステップ1804により、上から、定期的な運動習慣改善ボタン1014、強めの運動習慣改善ボタン1015、休日日数改善ボタン1012、飲酒量改善ボタン1013、食事量改善ボタン1011の順に表示される。
【００５３】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、指導対象者の目標体重減少量を入力1911し、データベース106内の改善知識から、指導対象者の目標体重減少量に対応した減量後の改善割合と、各生活習慣改善項目を改善した場合の改善割合が示す生活習慣改善項目影響度を取得1912する。
【００５４】
図18のフローチャートの説明に戻る。  
体重減少量決定ステップ1809では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、指導者に、指導対象者の目標体重減少量が決定したか判断させる。指導者は、改善情報表示画面の改善割合を見て、指導対象者と相談しながら判断する。決定したなら、生活習慣改善項目入力ステップ1810に進む。決定してないなら、体重減少量入力ステップ1806に戻り、目標体重減少量を変更して繰り返す。ここでは、目標体重減少量が3kg以上に決定したものとして、以下のステップを説明する。
【００５５】
生活習慣改善項目入力ステップ1810では、改善情報作成部103が、指導者に、入力部102で、指導対象者の生活習慣改善目標項目を入力させる。生活習慣改善目標項目は、改善情報表示画面1001の生活習慣改善項目表示欄1004内に表示されている生活習慣改善項目選択ボタン1011〜1015を、入力部102で押下させて入力させる。ここでは、図12の改善情報表示画面で、定期的な運動習慣改善ボタン1014が押下され、生活習慣改善目標項目として定期的な運動が入力されたものとする。
【００５６】
減量・生活習慣改善後の改善割合選択・表示ステップ1811では、改善割合選択部109が、改善知識から、減量・生活習慣改善後の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量決定ステップ1809で決定された目標体重減少量、生活習慣改善項目入力ステップ1810で入力された生活習慣改善目標項目に対応した改善割合を取得し、出力部104に表示する。この例では、メタボ該当、目標体重減少量3kg以上、定期的な運動習慣改善が入力されているので、図6の改善知識から、ルール628を取得し、その改善割合70％を減量・生活習慣改善後の改善割合として表示する。また、複数の生活習慣改善目標項目が入力された場合は、改善知識から、複数の生活習慣を改善した場合の改善割合を取得し、表示する。これにより、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した改善割合を表示できる。
【００５７】
生活習慣改善項目決定ステップ1812では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、指導者に、指導対象者の生活習慣改善目標項目が決定したか判断させる。指導者は、改善情報表示画面の改善割合を見て、指導対象者と相談しながら判断する。決定したなら、改善情報表示の処理を終了 (1813) する。決定してないなら、生活習慣改善項目入力ステップ1810に戻り、生活習慣改善目標項目を変更・追加して繰り返す。
【００５８】
図13は、改善情報作成部103が、減量・生活習慣改善後の改善割合選択・表示ステップ1811の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面1001の一例である。この例は、指導対象者(メタボ該当者)の目標体重減少量が3kg以上、生活習慣改善目標項目が定期的な運動と入力された場合の画面例であり、改善割合選択部109で取得された減量・生活習慣改善後の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)1304を表示している。ここでは、ルール628の改善割合70％を表示している。
【００５９】
図19のシーケンス図では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目を入力1913し、データベース106内の改善知識から、指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した減量・生活習慣改善後の改善割合を取得1914する。
【００６０】
次に、指導者が、メタボ予備群に対して、改善情報表示画面を用いて指導を行う場合の流れについて図14〜17を用いて説明する。
【００６１】
図14は、前述したように、健診結果入力画面801の一例を示す図であり、指導者に、メタボ予備群(指導対象者)の現在の健診結果を入力させた後の状態を示す図である。図14では、男性、腹囲85cm、空腹時血糖100mg/dl、収縮期血圧120mmHg、拡張期血圧80mmHg、中性脂肪160mg/dl、HDLコレステロール35mg/dl、食事量多い、定期的な運動なし、強めの運動なし、1日の飲酒量1合より多い、月の休日日数5日以下が入力された状態を示している。これは、前述のメタボ基準である内臓脂肪型肥満(腹囲：男85cm以上、女90cm以上) 、かつ、高血糖（空腹時血糖110mg/dl以上）、脂質異常（中性脂肪150mg/dl以上、または、HDL-C40mg/dl未満）、高血圧(収縮期血圧130mmHg以上、または、拡張期血圧85mmHg以上) の内1項目を満たすので、メタボ予備群となる。また、全ての生活習慣が悪いと入力されているので、生活習慣改善項目は、食事量、定期的な運動習慣、強めの運動習慣、飲酒量/日、休日日数となる。
【００６２】
次に、図14の健診結果入力画面で実行ボタン802が押されると、図15の改善情報表示画面1001が表示される。体重減少量入力バー1010は、体重減少量0kgが入力されている状態を表示する。生活習慣改善項目表示欄1004は、各生活習慣改善項目を、メタボ予備群・体重減少量0kgの場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)が高い順に、飲酒量改善ボタン1013、食事量改善ボタン1011、強めの運動習慣改善ボタン1015、定期的な運動習慣改善ボタン1014、休日日数改善ボタン1012と表示する。メタボレベル表示欄1002は「あなたはメタボ予備群です。」と表示する。また、改善知識から、メタボ予備群、体重減少量0kgに対応した改善割合を取得し、現在の改善割合1003として表示する。ここでは、ルール610の改善割合20％が表示される。
【００６３】
次に、図15の改善情報表示画面1001で、指導対象者(メタボ予備群) の目標体重減少量が3kg以上と入力されると、改善情報表示画面1001は図16の画面のように表示される。図6の改善知識より、メタボ予備群・体重減少量3kg以上で各生活習慣改善項目を改善した場合の改善割合は、食事量改善80％、定期的な運動習慣改善65％、強めの運動習慣改善70％、飲酒量改善55％、休日日数改善50％であるため、生活習慣改善項目表示欄1004では、食事量改善ボタン1011、強めの運動習慣改善ボタン1015、定期的な運動習慣改善ボタン1014、飲酒量改善ボタン1013、休日日数改善ボタン1012の順に表示される。また、改善知識から、メタボ予備群、体重減少量3kg以上に対応した改善割合を取得し、減量後の改善割合1204として表示する。ここでは、ルール612の改善割合50％が表示される。
【００６４】
次に、図16の改善情報表示画面1001で、指導対象者(メタボ予備群) の生活習慣改善目標項目が食事量改善と入力されると、改善情報表示画面1001は図17の画面のように表示される。改善知識から、メタボ予備群、体重減少量3kg以上、食事量改善に対応した改善割合を取得し、減量・生活習慣改善後の改善割合1304として表示する。ここでは、ルール613の改善割合80％が表示される。
【００６５】
以上に示したように、本発明のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、改善項目ソート部108が、メタボレベル、体重減少量別に、各生活習慣改善項目を改善割合が高い順に並び替えて表示するので、メタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）に効果的な生活習慣改善項目を、指導対象者に分かりやすく表示できる効果がある。  
また、本発明の実施例1のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、改善割合選択部109が、メタボ該当者・予備群の健診情報を分析した結果である改善知識から、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した改善割合を取得して表示するので、指導対象者が体重を減少し、生活習慣を改善した場合のメタボ改善（メタボ該当・予備群からの改善）度合いを定量的に提示できる効果がある。  
また、本発明の実施例1のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、メタボレベル、体重減少量別に、生活習慣を改善した場合の改善割合(メタボリックシンドローム該当・予備群からの改善割合) を算出・表示するので、メタボレベル別に、改善割合が高い体重減少量と生活習慣改善項目を提示できる。従って、メタボリックシンドローム改善のための効果的な指導情報を算出・表示できる効果がある。  
上記実施例1では、改善情報表示画面を出力部104であるディスプレイに表示する例を説明したが、指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標が決定した後の図13、図17のような改善情報表示画面をプリンタなどにレポート出力し、指導対象者に渡してもよい。このようにすることで、指導対象者は常にメタボ改善情報を見ることができ、健康意識を高めることができる。  
また、上記実施例1では、体重減少量を0kg、1〜2kg、3kg以上と区切って、改善知識を作成する例を説明したが、体重が1kg、2kg、3kg、4kg、5kg・・・減少した人の健診情報が多くある場合には、体重減少量を上記のように区切らず、連続値を用いて改善知識を作成してもよい。このようにすることで、体重減少量を連続値(1kg、2kg、3kg、4kg、5kg・・・)で入力した場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)を表示でき、詳細な指導を行うことができる。  
また、上記実施例1では、体重減少量を用いて改善知識を作成する例を説明したが、体重減少率(1％、2％、3％、4％、5％・・・)を用いて改善知識を作成してもよい。体重減少率は、2年分の体重から、体重減少量(1年目の体重-2年目の体重)を求め、これを1年目の体重で割ることで算出できる。改善知識は、体重減少率の各値の人数が多い場合には、そのまま連続値(1％、2％、3％、4％、5％・・・)を用いて作成し、各値の人数が少ない場合には、例えば、0％、1〜4％、5％以上と区切って作成する。このように体重減少率を用いて改善知識を作成することで、体重減少量だけでなく、元の体重を考慮した改善割合を算出・表示できる。  
また、上記実施例1では、メタボ該当・予備群からの改善割合を算出・表示する例を説明したが、指導対象者がメタボ該当者の場合には、メタボ該当・予備群からの改善割合に加えて、メタボ該当からの改善割合を算出・表示しても良い。これは、以下の処理を行うことで実現できる。まず、メタボ該当者の体重変化・生活習慣変化情報とメタボ該当からの改善有無の情報を用いて、体重減少量、各生活習慣変化の値を組合せ、組合せ別のメタボ該当からの改善割合(メタボ該当からの改善者数を該当者数で割ったもの)を網羅的に算出し、改善知識(メタボ該当からの改善)を作成する。そして、改善知識(メタボ該当からの改善)から、入力された指導対象者(メタボ該当者)の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応したメタボ該当からの改善割合を取得し、表示する。このように、指導対象者がメタボ該当者の場合に、メタボ該当・予備群からの改善割合に加えて、メタボ該当からの改善割合を算出・表示することで、まずは、メタボ該当から改善し、次に、メタボ該当・予備群から改善というように、段階的な無理のない指導を行うことができる。
【実施例２】
【００６６】
本発明の実施例2について、図を用いて詳細に説明する。以下の説明では、実施例1で説明したメタボ該当・予備群からの改善割合の表示に加えて、メタボ関連検査値の改善度合いも表示する方法について説明する。  
本発明の実施例2のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、CPUとメモリと記憶媒体とから構成される。記憶媒体は例えば不揮発性記憶媒体等であり、磁気ディスクまたは不揮発性メモリ等を含み、メタボリックシンドローム改善情報演算システムを実現するプログラム、及びメタボリックシンドローム改善情報演算システムが算出した結果などを格納する。メモリは、記憶媒体に格納されているプログラムを展開する。CPUは、メモリに展開されたプログラムを実行する。以下で説明する処理、及び演算はCPUが実行している。
【００６７】
図20は、本発明の実施例2であるメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図であり、実施例１の構成例(図1)に、検査値変化量算出部2018、検査値改善ルール作成部2019、推定検査値算出部2010を加えたものである。
【００６８】
検査値変化量算出部2018は、メタボ該当者・予備群の健診情報から、1年目の検査値（メタボ関連検査値：空腹時血糖、収縮期血圧、拡張期血圧、中性脂肪、HDLコレステロール）と2年目の検査値を取得し、2年目の検査値から1年目の検査値を引いた値である検査値変化量を個人別に算出する。
【００６９】
検査値改善ルール作成部2019は、知識項目選定部116で選定された生活習慣変化項目(食事量変化、運動習慣変化など)の値、メタボ該当者or予備群、体重減少量の組合せパターン別に、検査値変化量の平均値を網羅的に算出する。そして、メタボ該当者or予備群、体重減少量、生活習慣変化項目の値と、検査値の平均変化量で構成される検査値改善ルールを複数持つ改善知識を作成する。
【００７０】
推定検査値算出部2010は、改善知識から、指導対象者のメタボレベル、入力部102で行動目標として入力された目標体重減少量や生活習慣改善目標項目に対応した検査値の平均変化量を取得する。そして、入力部102で入力された指導対象者の現在の検査値に、取得した検査値の平均変化量を加えた値である推定検査値を検査項目別に算出し、出力部104に表示する。
【００７１】
データベース106の健診情報管理部119は、入力部102で入力された健診情報、体重減少量算出部113で算出された体重減少量、生活習慣変化算出部114で算出された生活習慣変化情報に加えて、検査値変化量算出部2018で算出された検査値変化情報を管理する。また改善知識管理部122は、メタボ改善ルール作成部117で作成されたメタボ改善ルールに加えて、検査値改善ルール作成部2019で作成された検査値改善ルールを管理する。
【００７２】
図21は、健診情報管理部119が管理する検査値変化情報の一例を示す図である。メタボ該当者・予備群の1年間の検査値変化量を個人別に管理している。この例では、個人ID202別に、メタボ関連検査値である、空腹時血糖変化量2102、収縮期血圧変化量2103、拡張期血圧変化量2104、中性脂肪変化量2105、HDLコレステロール変化量2106の情報を管理している。例えば、個人ID202がK0004の人は、1年間で空腹時血糖が2mg/dl減少、収縮期血圧が5mmHg減少、拡張期血圧が2mmHg減少、中性脂肪が10mg/dl減少、HDLコレステロールが2mg/dl増加したことを示している。この情報を、個人ID202で体重変化・生活習慣変化情報と連結することにより、体重減少・生活習慣改善による検査値の変化量を算出できる。
【００７３】
図22は、改善知識管理部122が管理する改善知識(検査値改善ルール) の一例を示す図である。改善知識(検査値改善ルール)は、図6のメタボ改善ルールと連結するためのルールID601と、メタボレベル301、体重減少量302、生活習慣変化項目(食事量変化303、定期的な運動習慣変化308など) の複数の条件の組み合わせを持つ人の空腹時血糖平均変化量2201、収縮期血圧平均変化量2202、拡張期血圧平均変化量2203、中性脂肪平均変化量2204、HDLコレステロール平均変化量2205を示すルール610〜632を管理している。例えば、ルール632は、メタボ該当で、体重減少量3kg以上、食事量が良い習慣(多くない→多くない) 、定期的な運動習慣と強めの運動習慣を改善(なし→あり)、飲酒量を改善(1合より多い→1合以下)、休日日数が良い習慣(6日以上→6日以上)の場合に、空腹時血糖が平均15mg/dl減少、収縮期血圧が平均12mmHg減少、拡張期血圧が平均10mmHg減少、中性脂肪が平均40mg/dl減少、HDLコレステロールが平均10mg/dl増加していることを示している。この情報により、メタボ該当・予備群別に、目標として入力させた指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した検査値の平均変化量を表示できる。
【００７４】
次に、フローチャートとシーケンス図を用いて、動作を詳細に説明する。まず、健診情報から改善知識を作成する手順の一例を、図23のフローチャートを用いて説明する。図23のフローチャートは、実施例1の図7のフローチャートに、検査値変化量算出ステップ2304と検査値改善ルール作成ステップ2307を追加したものである。
【００７５】
改善知識の作成を開始（701）すると、メタボ該当・予備群抽出ステップ702、体重減少量算出ステップ703を行う。この処理は、実施例1のメタボ該当・予備群抽出ステップ702、体重減少量算出ステップ703と同じ処理を行う。
【００７６】
検査値変化量算出ステップ2304では、まず、検査値変化量算出部2018が、メタボ該当・予備群抽出部112で抽出されたメタボ該当・予備群の健診情報から2年分のメタボ関連検査値(空腹時血糖、拡張期血圧、収縮期血圧、中性脂肪、HDLコレステロール)を取得する。次に、検査値変化量算出部2018が、2年目の検査値から1年目の検査値を引いた値である検査値変化量を検査項目別、個人別に算出する。これにより、体重減少・生活習慣改善による検査値の変化量を算出できる。算出された検査値変化量は、図21の形式でデータベース106に記録され、健診情報管理部119が管理する。
【００７７】
生活習慣変化算出ステップ704、寄与度算出ステップ705、知識項目選定ステップ706、メタボ改善ルール作成ステップ707の処理は、実施例1の同ステップと同じ処理を行う。
【００７８】
検査値改善ルール作成ステップ2307では、まず、検査値改善ルール作成部2307が、健診情報管理部119が管理する図21の検査値変化情報と、図4の体重変化、生活習慣変化情報から、メタボレベル301(メタボ該当or予備群)、体重減少量302、知識項目選定部116で選定された生活習慣変化項目(食事量変化303、飲酒量変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数の変化310)の情報を取得する。次に、検査値改善ルール作成部2307が、メタボレベル、体重減少量、各生活習慣変化項目の値(改善or未改善or良い習慣継続)を組合せ、組合せ別の検査値変化量の平均値を検査項目別に網羅的に算出する。そして、メタボレベル、体重減少量、生活習慣変化項目の値と、検査値(空腹時血糖、収縮期血圧、拡張期血圧、中性脂肪、HDLコレステロール）の平均変化量で構成される検査値改善ルールを複数持つ改善知識を作成する。作成される改善知識(検査値改善ルール) は、図22に示すように、メタボ改善ルール作成ステップ707で作成されたメタボ改善ルールと連結するためのルールID601と、メタボレベル301(該当or予備群)、体重減少量302(0、1〜2kg、3kg以上)、各生活習慣変化項目(食事量変化303、飲酒量変化307、定期的な運動習慣の変化308、強めの運動習慣の変化309、休日日数の変化310) の値の組み合わせを持つ人の空腹時血糖平均変化量2201、収縮期血圧平均変化量2202、拡張期血圧平均変化量2203、中性脂肪平均変化量2204、HDLコレステロール平均変化量2205を複数記録したデータとなる。例えば、ルール618は、メタボ予備群で、体重減少量3kg以上、食事量を改善(多い→多くない) 、定期的な運動習慣と強めの運動習慣を未改善(なし→なし)、飲酒量を改善(1合より多い→1合以下)、休日日数が良い習慣(6日以上→6日以上)の場合に、空腹時血糖が平均10mg/dl減少、収縮期血圧が平均10mmHg減少、拡張期血圧が平均10mmHg減少、中性脂肪が平均40mg/dl減少、HDLコレステロールが平均10mg/dl増加していることを示している。改善知識(検査値改善ルール) が作成されると、図22の形式でデータベース106に記録され、改善知識管理部122が管理する。そして、改善知識の作成を終了（708）する。これにより、メタボ該当・予備群別に、目標として入力させた指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した検査値の平均変化量を表示できる。
【００７９】
次に、指導対象者の健診結果入力から改善情報表示までの処理の流れの一例を図27のフローチャート、図9の健診結果入力画面、図24〜26の改善情報表示画面2401を用いて説明する。図27のフローチャートは、実施例1の図18のフローチャートに、現在の検査値表示ステップ2705、減量後の推定検査値算出・表示ステップ2708、減量・生活習慣改善後の推定検査値算出・表示ステップ2711を追加したものである。この処理は、医師や保健師などの指導者がメタボ該当者・予備群（指導対象者）にメタボ改善のための情報を提示して指導する場合の処理となる。
【００８０】
図27のフローチャートの処理を開始すると（1801）、健診結果入力ステップ1802、健診結果判定ステップ1803、生活習慣改善項目ソートステップ1804、現在の改善割合選択・表示ステップ1805を行う。これらの処理は、実施例1の同ステップと同じ処理を行う。以下の説明では、健診結果入力ステップ1802で、図9の健診結果入力画面のように指導対象者の健診結果が入力され、健診結果判定ステップ1803で、メタボレベルがメタボ該当、生活習慣改善項目が食事量、定期的な運動習慣、強めの運動習慣、飲酒量/日、休日日数と判定されたものとして説明する。
【００８１】
現在の検査値表示ステップ2705では、改善情報作成部103が、健診結果入力ステップ1802で入力された空腹時血糖、収縮期血圧、拡張期血圧、中性脂肪、HDLコレステロールの現在値と、各検査項目の基準値（空腹時血糖110mg/dl、収縮期血圧130mmHg、拡張期血圧85mmHg、中性脂肪150mg/dl、HDLコレステロール40mg/dl）を出力部104に表示する。
【００８２】
現在の改善割合選択・表示ステップ1805では、改善割合選択部109が、改善知識から、現在の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量0kgに対応した改善割合を取得し、出力部104に表示する。この場合、指導対象者はメタボ該当者なので、図6の改善知識から、ルール619を取得し、その改善割合5％を現在の改善割合として表示する。これにより、指導対象者のメタボレベルに対応した現在の改善割合を表示できる。
【００８３】
図24は、改善情報作成部103が、生活習慣改善項目ソートステップ1804、現在の改善割合選択・表示ステップ1805、現在の検査値表示ステップ2705の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面2401の一例であり、健診結果入力画面で指導対象者の健診結果が入力され、実行ボタンが押された後に表示される画面である。この例では、図10の改善情報表示画面1001(メタボレベル表示欄1002、体重減少量入力バー1010、生活習慣改善項目表示欄1004、生活習慣改善項目選択ボタン1011〜1015、現在の改善割合(メタボ該当・予備群から改善する割合)1003)に加えて、現在の検査値(空腹時血糖2430、収縮期血圧2410、拡張期血圧2420、中性脂肪2450、HDLコレステロール2440)と、各検査項目の基準値2412、2422、2432、2442、2452を表示している。ここでは、各検査項目の基準値(空腹時血糖基準値2432、収縮期血圧基準値2412、拡張期血圧基準値2422、中性脂肪基準値2452、HDLコレステロール基準値2442）を点線で示している。
【００８４】
図27のフローチャートの説明に戻る。  
体重減少量入力ステップ1806、生活習慣改善項目ソートステップ1804、減量後の改善割合選択・表示ステップ1808では、実施例1の同ステップと同じ処理を行う。
【００８５】
減量後の推定検査値算出・表示ステップ2708では、まず、推定検査値算出部2010が、図22の改善知識（検査値改善ルール）から、減量後の推定検査値として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量入力ステップ1806で入力された目標体重減少量に対応した各検査値の平均変化量2201〜2205を取得する。そして、推定検査値算出部2010が、健診結果入力ステップ1802で入力された現在の検査値に、取得した検査値の平均変化量を加えて推定検査値を検査項目別に算出し、出力部104に表示する。この場合、指導対象者はメタボ該当者なので、目標体重減少量3kg以上が入力された場合は、改善知識（検査値改善ルール）からルール626を取得する。そして、ルール626の各検査値の平均変化量2201〜2205を、現在の検査値に加えて推定検査値を算出し、表示する。これにより、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量に対応した各検査値の改善度合いを表示できる。
【００８６】
図25は、改善情報作成部103が、目標体重減少量入力後の生活習慣改善項目ソートステップ1804、減量後の改善割合選択・表示ステップ1808、減量後の推定検査値算出・表示ステップ2708の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面2401の一例である。図12の目標体重減少量3kg以上が入力された場合の改善情報表示画面1001で表示される情報に加えて、推定検査値算出部2010で算出された減量後の推定検査値(推定空腹時血糖2531、推定収縮期血圧2511、推定拡張期血圧2521、推定中性脂肪2551、推定HDLコレステロール2541) を表示する。この例では、ルール626の各検査値の平均変化量2201〜2205 を、現在の検査値に加えて算出した推定検査値を表示している。
【００８７】
図27のフローチャートの説明に戻る。  
体重減少量決定ステップ1809、生活習慣改善項目入力ステップ1810、減量・生活習慣改善後の改善割合選択・表示ステップ1811では、実施例1の同ステップと同じ処理を行う。以下では、体重減少量決定ステップ1809で、指導対象者(メタボ該当者)の目標体重減少量が3kg以上に決定し、生活習慣改善項目入力ステップ1810で、生活習慣改善目標項目として定期的な運動が入力されたものとして説明を行う。
【００８８】
減量・生活習慣改善後の推定検査値算出・表示ステップ2711では、まず、推定検査値算出部2010が、図22の改善知識（検査値改善ルール）から、減量・生活習慣改善後の推定検査値として、指導対象者のメタボレベル、体重減少量決定ステップ1809で決定された目標体重減少量、生活習慣改善項目入力ステップ1810で入力された生活習慣改善目標項目に対応した各検査値の平均変化量2201〜2205を取得する。そして、推定検査値算出部2010が、健診結果入力ステップ1802で入力された現在の検査値に、取得した検査値の平均変化量を加えて推定検査値を検査項目別に算出し、出力部104に表示する。この例では、メタボ該当者で、目標体重減少量3kg以上、定期的な運動習慣改善が入力されているので、図22の改善知識（検査値改善ルール）からルール628を取得する。そして、ルール628の各検査値の平均変化量2201〜2205を、現在の検査値に加えて推定検査値を算出し、表示する。これにより、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した各検査値の改善度合いを表示できる。
【００８９】
生活習慣改善項目決定ステップ1812では、実施例1の同ステップと同じ処理を行い、指導対象者の生活習慣改善目標項目を決定する。
【００９０】
図26は、改善情報作成部103が、減量・生活習慣改善後の改善割合選択・表示ステップ1811、減量・生活習慣改善後の推定検査値算出・表示ステップ2711の処理の結果を、出力部104に表示する改善情報表示画面2401の一例である。図13の目標体重減少量が3kg以上、生活習慣改善目標項目が定期的な運動と入力された場合の改善情報表示画面1001で表示される情報に加えて、推定検査値算出部2010で算出された減量・生活習慣改善後の推定検査値(推定空腹時血糖2631、推定収縮期血圧2611、推定拡張期血圧2621、推定中性脂肪2651、推定HDLコレステロール2641) を表示する。この例では、ルール628の各検査値の平均変化量2201〜2205 を、現在の検査値に加えて算出した推定検査値を表示している。
【００９１】
以上に示したように、本発明の実施例2のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、推定検査値算出部2010が、メタボ該当者・予備群の健診情報を分析した結果である改善知識（検査値改善ルール）から、指導対象者のメタボレベル、目標体重減少量、生活習慣改善目標項目に対応した各検査値の平均変化量を取得して、減量・生活習慣改善後の推定検査値を算出・表示するので、指導対象者が体重を減少し、生活習慣を改善した場合の各検査値の改善度合いを定量的に提示できる効果がある。  
上記実施例2では、改善情報表示画面2401を出力部104であるディスプレイに表示する例を説明したが、指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標が決定した後の図26のような改善情報表示画面2401をプリンタなどにレポート出力し、指導対象者に渡してもよい。このようにすることで、指導対象者は常にメタボ改善情報を見ることができ、健康意識を高めることができる。   
また、上記実施例2では、体重減少量を0kg、1〜2kg、3kg以上と区切って、改善知識(検査値改善ルール)を作成する例を説明したが、体重が1kg、2kg、3kg、4kg、5kg・・・減少した人の健診情報が多くある場合には、体重減少量を上記のように区切らず、連続値を用いて改善知識(検査値改善ルール)を作成してもよい。このようにすることで、体重減少量を連続値(1kg、2kg、3kg、4kg、5kg・・・)で入力した場合の検査値の平均変化量を表示でき、詳細な指導を行うことができる。  
また、上記実施例2では、体重減少量を用いて改善知識(検査値改善ルール)を作成する例を説明したが、体重減少率(1％、2％、3％、4％、5％・・・)を用いて改善知識(検査値改善ルール)を作成してもよい。体重減少率は、2年分の体重から、体重減少量(1年目の体重-2年目の体重)を求め、これを1年目の体重で割ることで算出できる。改善知識は、体重減少率の各値の人数が多い場合には、そのまま連続値(1％、2％、3％、4％、5％・・・)を用いて作成し、各値の人数が少ない場合には、例えば、0％、1〜4％、5％以上と区切って作成する。このように体重減少率を用いて改善知識(検査値改善ルール)を作成することで、体重減少量だけでなく、元の体重を考慮した形で検査値の平均変化量を算出・表示できる。  
また、上記実施例2では、メタボレベル、体重減少量、生活習慣変化の値を組合せ、組合せ別の検査値の平均変化量を網羅的に算出し、改善知識(検査値改善ルール)を作成する例を説明したが、検査値の平均変化率(％)を網羅的に算出し、改善知識を作成しても良い。これは、以下の処理で実現できる。まず、複数人の2年分の検査値から、検査値変化量(2年目の検査値-1年目の検査値)を求め、これを1年目の検査値で割った値である検査値変化率を個人別、検査項目別に算出する。次に、メタボレベル、体重減少量、生活習慣変化の値を組合せ、組合せ別の検査値変化率の平均値を網羅的に算出し、改善知識(検査値改善ルール)を作成する。このように、メタボレベル、体重減少量、生活習慣変化の値の組合せと、組合せ別の検査値の平均変化率(％)を複数持つ改善知識(検査値改善ルール)を作成することで、減量・生活習慣改善後の推定検査値を、“推定検査値＝現在の検査値＋検査値の平均変化率×現在の検査値”というように指導対象者の現在の検査値を考慮して精度よく算出できる。  
また、上記実施例2では、改善情報表示画面で、現在の検査値(空腹時血糖、収縮期血圧、拡張期血圧、中性脂肪、HDLコレステロール)と減量・生活習慣改善後の検査値を、その基準値と共に表示する方法について説明したが、現在の検査値が基準値以上(検査値異常)の場合や、減量・生活習慣改善後の検査値が基準値を下回った場合に強調表示してもよい。例えば、現在の検査値が基準値以上(検査値異常)の項目のみを表示する、現在の検査値が基準値以上(検査値異常)の場合は棒グラフを赤くする、減量・生活習慣改善後の検査値が基準値を下回った場合は棒グラフを青くする、5つの検査項目の内最も検査値が良くなる項目を拡大表示する、5つの検査項目を検査値が良くなる順に並べ替える、などがある。このように強調表示することで、指導対象者に分かりやすく表示して指導を行うことができる。
【実施例３】
【００９２】
本発明の実施例3について、図を用いて詳細に説明する。以下の説明では、メタボリックシンドローム改善情報演算端末が、健康診断の予約・管理、健診情報の管理などを行う健診システムと、保健指導の予約・管理、保健指導対象者の行動目標の管理などを行う保健指導システムと連携する場合について説明する。
【００９３】
図28は、本発明の実施例3であるメタボリックシンドローム改善情報演算システムの一構成例を示す図である。メタボリックシンドローム改善情報演算端末101、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101がやり取りするデータベース106、健診システム2801、保健指導システム2802で構成される。  
メタボリックシンドローム改善情報演算端末101は、入力部102、改善情報作成部103、出力部104を備える。入力部102はマウス及びキーボードなどである。出力部104はメタボリックシンドローム改善情報演算端末101が算出した結果を出力するディスプレイなどである。  
データベース106は、改善知識管理部122を備え、実施例1、2の処理で作成された図6、22のようなメタボ改善ルール、検査値改善ルールを複数持つ改善知識を管理する。  
改善情報作成部103は、実施例1で説明した健診結果判定部107、改善項目ソート部108、改善割合選択部109と、実施例2で説明した推定検査値算出部2010を備える。  
健診システム2801は、前述したように健康診断の予約・管理、健診受診者の健診情報の管理などを行うシステムであり、複数の健診受診者の複数年の健診情報2810(検査結果、生活習慣問診結果)を有する。  
保健指導システム2802は、前述したように保健指導の予約・管理、保健指導対象者の行動目標の管理などを行うシステムであり、複数の保健指導対象者の行動目標情報2811を有する。
【００９４】
図29は、保健指導システムが管理する保健指導対象者の行動目標情報の一例を示す図である。保健指導対象者を特定するID2901、メタボレベル301、保健指導対象者の目標体重減少量2903、生活習慣改善目標項目2904〜2906を有している。
【００９５】
次に、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101、健診システム2801、保健指導システム2802の連携方法について説明する。健診受診者がメタボ該当者か予備群であった場合について説明する。  
健診システム2801は、まず、健診受診者の健診後に、健診結果を収集する。そして、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101を起動し、健診受診者の健診結果を入力、例えば健診システム2801より所望の健診結果を送信する。  
メタボリックシンドローム改善情報演算端末101は、実施例1、2で説明したように、改善情報表示画面を出力部104に表示し、入力部102で体重減少量、生活習慣改善項目を入力させ、体重を減少、生活習慣を改善した場合の改善割合(メタボ該当・予備群からの改善割合)、検査値の平均変化量を、改善知識から取得・表示して指導を行う。  
次に、健診受診者の目標体重減少量、生活習慣改善目標項目が決まったら、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101は、決定した目標体重減少量、生活習慣改善目標項目を、行動目標情報として保健指導システム2802に提供し、図29のように登録する。そして、保健指導システム2802は、行動目標情報を元に、健診受診者の定期的なフォローを行う。
【００９６】
以上に示したように、本発明の実施例3のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、メタボリックシンドローム改善情報演算端末101が、健診システムが管理する指導対象者の健診結果を取得するので、指導者が指導対象者の健診結果を手入力する手間を省くことができる効果がある。  
また、発明の実施例3のメタボリックシンドローム改善情報演算システムは、メタボ該当者・予備群の健診情報を分析した結果である改善知識を元に、指導対象者の目標体重減少量、生活習慣改善目標を決めることができるので、メタボ改善に効果的な行動目標を決定できる効果がある。
【符号の説明】
【００９７】
101・・・メタボリックシンドローム改善情報演算端末
102・・・入力部
103・・・改善情報作成部
104・・・出力部
105・・・改善知識作成部
106・・・データベース
107・・・健診結果判定部
108・・・改善項目ソート部
109・・・改善割合選択部
112・・・メタボ該当・予備群抽出部
113・・・体重減少量算出部
114・・・生活習慣変化算出部
115・・・寄与度算出部
116・・・知識項目選定部
117・・・メタボ改善ルール作成部
119・・・健診情報管理部
120・・・寄与度情報管理部
122・・・改善知識管理部
201・・・健診ID
202・・・個人ID
203・・・受診日
204・・・性別
205・・・年齢
209・・・身長
210・・・体重
211・・・腹囲
212・・・空腹時血糖値
213・・・収縮期血圧
214・・・拡張期血圧
215・・・中性脂肪
216・・・HDL-C
220・・・食事量
221・・・食事早さ
222・・・食事バランス
223・・・喫煙
224・・・飲酒量/日
225・・・定期的な運動
226・・・強めの運動
227・・・休日日数/月
228・・・趣味
301・・・メタボレベル
302・・・体重減少量
303・・・食事量変化
304・・・食事早さ変化
305・・・食事バランス変化
306・・・喫煙変化
307・・・飲酒量変化
308・・・定期的な運動変化
309・・・強めの運動変化
310・・・休日日数変化
311・・・趣味変化
312・・・メタボ該当・予備群からの改善有無
401・・・生活習慣項目
402・・・寄与度
403・・・95%信頼区間
601・・・ルールID
602・・・改善割合
610〜632・・・ルール
701・・・開始ステップ
702・・・メタボ該当・予備群抽出ステップ
703・・・体重減少量算出ステップ
704・・・生活習慣変化算出ステップ
705・・・寄与度算出ステップ
706・・・知識項目選定ステップ
707・・・メタボ改善ルール作成ステップ
708・・・終了ステップ
801・・・健診結果入力画面
802・・・実行ボタン
804・・・性別入力欄
805・・・腹囲入力欄
806・・・空腹時血糖入力欄
807・・・収縮期血圧入力欄
808・・・拡張期血圧入力欄
809・・・中性脂肪入力欄
810・・・HDL-C入力欄
811・・・食事量入力欄
812・・・定期的な運動入力欄
813・・・強めの運動入力欄
814・・・飲酒量入力欄
815・・・休日日数入力欄
836〜847・・・健診結果入力ボタン
1001・・・改善情報表示画面
1002・・・メタボレベル表示欄
1003・・・現在の改善割合
1004・・・生活習慣改善項目表示欄
1010・・・体重減少量入力バー
1011・・・食事量改善ボタン
1012・・・休日日数改善ボタン
1013・・・飲酒量改善ボタン
1014・・・運動習慣(定期的)改善ボタン
1015・・・運動習慣(強め)改善ボタン
1104・・・1〜2kg減量後の改善割合
1204・・・3kg以上減量後の改善割合
1304・・・減量・生活習慣改善後の改善割合
1801・・・開始ステップ
1802・・・健診結果入力ステップ 
1803・・・健診結果判定ステップ
1804・・・生活習慣改善項目ソートステップ
1805・・・現在の改善割合選択・表示ステップ
1806・・・体重減少量入力ステップ
1808・・・減量後の改善割合選択・表示ステップ
1809・・・体重減少量決定ステップ
1810・・・生活習慣改善項目入力ステップ
1811・・・減量・生活習慣改善後の改善割合選択・表示ステップ
1812・・・生活習慣改善項目決定ステップ
1813・・・終了ステップ
1903・・・健診情報取得
1904・・・体重変化・生活習慣変化情報登録
1905・・・体重変化・生活習慣変化情報取得
1906・・・寄与度情報登録
1907・・・体重変化・生活習慣変化・寄与度情報取得
1908・・・改善知識登録
1909・・・健診結果入力
1910・・・生活習慣改善項目影響度・現在の改善割合取得
1911・・・体重減少量入力
1912・・・生活習慣改善項目影響度・減量後の改善割合取得
1913・・・目標体重減少量・生活習慣改善項目入力
1914・・・減量・生活習慣改善後の改善割合取得
2010・・・推定検査値算出部
2018・・・検査値変化量算出部
2019・・・検査値改善ルール作成部
2102・・・空腹時血糖変化量
2103・・・収縮期血圧変化量
2104・・・拡張期血圧変化量
2105・・・中性脂肪変化量
2106・・・HDL-C変化量
2201・・・空腹時血糖平均変化量
2202・・・収縮期血圧平均変化量
2203・・・拡張期血圧平均変化量
2204・・・中性脂肪平均変化量
2205・・・HDL-C平均変化量
2304・・・検査値変化量算出ステップ
2307・・・検査値改善ルール作成ステップ
2401・・・改善情報表示画面
2410・・・現在の収縮期血圧
2412・・・収縮期血圧基準値
2420・・・現在の拡張期血圧
2422・・・拡張期血圧基準値
2430・・・現在の空腹時血糖
2432・・・空腹時血糖基準値
2440・・・現在のHDL-C
2442・・・HDL-C基準値
2450・・・現在の中性脂肪
2452・・・中性脂肪基準値
2511・・・減量後の推定収縮期血圧
2521・・・減量後の推定拡張期血圧
2531・・・減量後の推定空腹時血糖
2541・・・減量後の推定HDL-C
2551・・・減量後の推定中性脂肪
2611・・・減量・生活習慣改善後の推定収縮期血圧
2621・・・減量・生活習慣改善後の推定拡張期血圧
2631・・・減量・生活習慣改善後の推定空腹時血糖
2641・・・減量・生活習慣改善後の推定HDL-C
2651・・・減量・生活習慣改善後の推定中性脂肪
2705・・・現在の検査値表示ステップ
2708・・・減量後の推定検査値算出・表示ステップ
2711・・・減量・生活習慣改善後の推定検査値算出・表示ステップ
2801・・・健診システム
2802・・・保健指導システム
2810・・・健診情報管理部
2811・・・行動目標情報管理部
2903・・・目標体重減少量
2904〜2906・・・生活習慣改善項目。
【図１】
2010250489.tif 000004
【図２】
2010250489.tif 000005
【図３】
2010250489.tif 000006
【図４】
2010250489.tif 000007
【図５】
2010250489.tif 000008
【図６】
2010250489.tif 000009
【図７】
2010250489.tif 000010
【図８】
2010250489.tif 000011
【図９】
2010250489.tif 000012
【図１０】
2010250489.tif 000013
【図１１】
2010250489.tif 000014
【図１２】
2010250489.tif 000015
【図１３】
2010250489.tif 000016
【図１４】
2010250489.tif 000017
【図１５】
2010250489.tif 000018
【図１６】
2010250489.tif 000019
【図１７】
2010250489.tif 000020
【図１８】
2010250489.tif 000021
【図１９】
2010250489.tif 000022
【図２０】
2010250489.tif 000023
【図２１】
2010250489.tif 000024
【図２２】
2010250489.tif 000025
【図２３】
2010250489.tif 000026
【図２４】
2010250489.tif 000027
【図２５】
2010250489.tif 000028
【図２６】
2010250489.tif 000029
【図２７】
2010250489.tif 000030
【図２８】
2010250489.tif 000031
【図２９】
2010250489.tif 000032