(57)【要約】【課題】血液等の検査データを解析した結果と自発的健康管理のための健康度の関係をクライアントおよび医者などにわかりやすく表示するインタラクティブ・インタフェースを提供する。【解決手段】本発明のインララクティブ・インタフェースは、クライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を決定木の形で表示する医療診断支援のためのものであり、クライアントの検査項目と検査値、健康度、カルテ情報等のデータの入力を受け付けるデータ入力部１と、これらのデータを特徴量ごとに分けて記憶する第１、第２および第３の特徴記憶部２、３、４と、決定木を作成するための特徴量を抽出するための特徴抽出部５と、抽出した特徴量と健康度および疾患可能性部位の情報を用いて決定木を求める推論部６と、各種画面の表示を行う表示部８と、推論部６で求めた決定木の形でクライアントの検査データの解析結果と健康度の関係を表示部８に表示させるように制御を行う表示制御部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を決定木の形で表示する医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースであって、
クライアントの検査項目と検査値、認証ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データおよびクライアントのカルテ情報の入力を受け付けるデータ入力部と、
前記データ入力部が受け付けたクライアントの検査項目と検査値、認証ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データを第１の特徴量として記憶する第１の特徴記憶部と、
前記データ入力部が受け付けたクライアントの検査項目の中で疾患の種類毎に関連する検査項目を複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を第２の特徴量として記憶する第２の特徴記憶部と、
前記データ入力部が受け付けた健康度、疾患可能性部位の情報とクライアントのカルテ情報を記憶する第３の特徴記憶部と、
前記第１の特徴記憶部から前記決定木を作成するための特徴量を抽出するための特徴抽出部と、
前記特徴抽出部が抽出した特徴量と前記第３の特徴記憶部が記憶している健康度および疾患可能性部位の情報を用いて前記決定木を求める推論部と、
各種画面の表示を行う表示部と、
前記第１、第２および第３の特徴記憶部にアクセスし、前記推論部で求めた決定木の形でクライアントの検査データの解析結果と健康度の関係を前記表示手段に表示させるように制御を行う表示制御部を備え、
前記表示制御部が、
クライアント別に、検査項目およびクラス別の異常高値または異常低値をとる項目数について、異常高値または異常低値と、それ以外の正常値域の違いを区別して前記表示部に表示させるように制御を行う第１の表示制御機構と、
クライアント別に、健康度とそれに関係の深い検査項目および異常高値または異常低値をとる項目数を関係の深さの順に前記表示部に表示させるように制御を行う第２の表示制御機構と、
前記第１の表示制御機構により制御する表示内容と、前記第２の表示制御機構により制御する表示内容とをハイパーテキストで関係づける第３の表示制御機構を有することを特徴とする医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェース。
【請求項２】
前記第２の表示制御機構が、類似の項目を取る他クライアントデータも関連づけて前記表示部に表示させるように制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェース。
【請求項３】
前記推論部は、健康度の付いていない検査データに対して前記決定木を用いてマッチングを行い、健康度を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェース。
【請求項４】
前記第３の特徴記憶部に記憶されたクライアントの健康度および疾患可能性部位を前記推論部で求めた決定木を用いてどの健康度および疾患可能性部位に分類されるかを照合する照合部を備え、前記第３の特徴記憶部に記憶されたクライアントの健康度および疾患可能性部位と、照合結果の健康度および疾患可能性部位が異なる場合、その違いと前記第３の特徴記憶部に記憶された前記クライアントに関するカルテ情報を表示して、正しい健康度および疾患可能性部位に修正させることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェース。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療診断支援のためのインタフェースに関し、たとえば健康診断などで実施される、γＧＴＰや総コレステロールなどの血液などの検査項目とそれらの検査値を用いてクライアントの健康管理に対する意識を高めるためのインタラクティブ・インタフェースに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、健康診断では血液検査を行い、γＧＴＰや総コレステロールなど１０数項目について、分析業者によって、各項目５０名から１００名程度のサンプルを用いて、平均値や正常範囲を測定し、クライアントに渡す診断結果が正常範囲にあるか否かを紙に印刷して郵送されるの一般的である。
【０００３】
しかしながら、単一の検査項目の異常値（たとえば、ＴＧ（中性脂肪）男５０歳未満４０−１７０ｍｇ／ｄｌが正常値である場合に、あるクライアントが男性で５０歳未満で１８０ｍｇ／ｄｌのとき異常高値、別の男性の場合、３８ｍｇ／ｄｌなら異常低値となる）だけで自らの健康管理を判断するのは無理がある。ＡＬＴ（ＧＰＴ）もＡＳＴ（ＧＯＴ）も肝臓に関する指標でありながら、これら項目間の関連性についてはクライアントが統計的にどういう意味をもつのか、医者にとってはどういう相関関係にあるのか、他の疾患可能性などについての関連性に関する知識は大量データについて調べていないのが実状である。そこで、現在、次のような問題がある。
【０００４】
すなわち、第１の問題は、５０名から１００名程度の母集団で単一項目の正常値域を求めているという実態である。
【０００５】
第２の問題は、検査項目間の関係を分析しようとした場合に、クライアントに応じて検査項目に違い（たとえば、クライアントＡは健康診断項目１４項目のデータがあるがそれ以外の３０項目のデータがとれていない。一方、クライアントＢはこれら３０項目のデータはあるが健康診断項目１４項目のデータがないなど）があるため、検査項目を同じ数だけ集めて定量的な数値解析ができないという問題である。
【０００６】
第３の問題は、仮に項目間の定量的な数値解析ができたとしても、クライアントや医者、検査技師、研究者などにわかりやすく表示するインタフェースが健康診断で提供されていないため、医者もこの定量的な分析を見ることなく、経験則に基づいてクライアント対応していると言われている。
【０００７】
第４の問題は、年１度の定期健康診断だけでは、３ケ月以内に急速に腫瘍が進行する疾患の場合などに対処できない。日頃から簡易な手段で血液を検査できる態勢を構築することで、これらの疾患を未然に防ぐ、健康法、食事法などを医者が診断できるようになる。そのために、検査項目間の関係を記述してわかりやすく表示できるインタフェースが必要になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記のような従来技術の問題点を解消し、血液等の検査データを解析した結果と自発的健康管理のための健康度の関係をクライアントおよび医者などにわかりやすく表示するインタラクティブ・インタフェースを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、第１に、本発明は、クライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を決定木の形で表示する医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースであって、クライアントの検査項目と検査値、認証ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データおよびクライアントのカルテ情報の入力を受け付けるデータ入力部と、前記データ入力部が受け付けたクライアントの検査項目と検査値、認証ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データを第１の特徴量として記憶する第１の特徴記憶部と、前記データ入力部が受け付けたクライアントの検査項目の中で疾患の種類毎に関連する検査項目を複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を第２の特徴量として記憶する第２の特徴記憶部と、前記データ入力部が受け付けた健康度、疾患可能性部位の情報とクライアントのカルテ情報を記憶する第３の特徴記憶部と、前記第１の特徴記憶部から前記決定木を作成するための特徴量を抽出するための特徴抽出部と、前記特徴抽出部が抽出した特徴量と前記第３の特徴記憶部が記憶している健康度および疾患可能性部位の情報を用いて前記決定木を求める推論部と、各種画面の表示を行う表示部と、前記第１、第２および第３の特徴記憶部にアクセスし、前記推論部で求めた決定木の形でクライアントの検査データの解析結果と健康度の関係を前記表示手段に表示させるように制御を行う表示制御部を備え、前記表示制御部が、クライアント別に、検査項目およびクラス別の異常高値または異常低値をとる項目数について、異常高値または異常低値と、それ以外の正常値域の違いを区別して前記表示部に表示させるように制御を行う第１の表示制御機構と、クライアント別に、健康度とそれに関係の深い検査項目および異常高値または異常低値をとる項目数を関係の深さの順に前記表示部に表示させるように制御を行う第２の表示制御機構と、前記第１の表示制御機構により制御する表示内容と、前記第２の表示制御機構により制御する表示内容とをハイパーテキストで関係づける第３の表示制御機構を有することを特徴とする医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースを提供する。
【００１０】
第２に、本発明は、上記第１の発明において、前記第２の表示制御機構が、類似の項目を取る他クライアントデータも関連づけて前記表示部に表示させるように制御を行うことを特徴とする医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースを提供する。
【００１１】
第３に、本発明は、上記第１または第２の発明において、前記推論部は、健康度の付いていない検査データに対して前記決定木を用いてマッチングを行い、健康度を推定することを特徴とする医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースを提供する。
【００１２】
第４に、本発明は、上記第１ないし第３のいずれかの発明において、前記第３の特徴記憶部に記憶されたクライアントの健康度および疾患可能性部位を前記推論部で求めら決定木を用いてどの健康度および疾患可能性部位に分類されるかを照合する照合手段を備え、前記第３の特徴記憶部に記憶されたクライアントの健康度および疾患可能性部位と、照合結果の健康度および疾患可能性部位が異なる場合、その違いと前記第３の特徴記憶部に記憶された前記クライアントに関するカルテ情報を表示して、正しい健康度および疾患可能性部位に修正させることを特徴とする医療診断支援のためのインタラクティブ・インタフェースを提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、上記のような構成を採用したことにより、血液等の検査データを解析した結果と自発的健康管理のための健康度の関係をクライアントおよび医者などにわかりやすく表示するインタラクティブ・インタフェースの提供が可能になる。
【００１４】
また、本発明によれば、我が国で定着している血液検査項目による健康診断において、母集団が増えた場合でも医者が診断した健康度の判定結果を正しく入力できるように、予め正しく入力されたことを確認できた血液などの検査データを使って、検査項目と健康度の関係を記述した決定木を用いて、新たに入ってきた検査データに対する健康度の入力値が正しいかどうかを判定し、その判定結果と入力値とカルテ画像データを照合することで、正しい入力値を（修正）入力できるようにすることにより、大量のデータベースを構築することを可能にする。
【００１５】
また、現状においては、たとえば１００項目を越える検査項目を単一項目の異常値だけを表にしてみているだけでは、どのような項目同士が関連して、健康度が判定されているのかがクライアントにはわかりづらいところ、医者も専門担当外の検査項目間の関係には必ずしも明確にわかるものではないことが指摘されており、だれがみても客観的に検査項目と健康度の関係を一目みてわかる表示インタフェースの提案はなかった。本発明によれば、このような現状のもと、クライアント別の健康度決定に寄与した検査項目がどれなのかを一目でわかる方式を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明に係るインタラクティブ・インタフェース（以下、単にインタフェースともいう）について詳述する。
【００１７】
本インタフェースは血液等の検査データを解析した結果と健康度の関係を示し、それにより各データに関して詳細な解析を可能とするものである。ここで、健康度とは、病気にならないように自発的に健康管理するために使われる指標を意味し、そのステージは、たとえばクライアントに対してはＩ、II、III、IV、Ｖの５段階とすることができる。この場合、段階Ｉは理想的な健康状態、段階IIはほぼ健康な状態、段階IIIは日常生活の改善が必要な状態、段階IVは検診、日常生活の改善が不可欠な状態、段階Ｖは精検、治療が必要な状態とする。なお、医師や研究者に対してはさらに細かくＩ、II、III、IVａ、IVｂ、IVｃ、Ｖａ、Ｖｂの８段階とすることができる。
【００１８】
図１は、本発明によるインタラクティブ・インタフェースの一構成例を示す機能ブロック図であり、図２は、このインタラクティブ・インタフェースをパーソナルコンピュータで実現した場合のハードウェアの模式的ブロック図である。
【００１９】
このインタラクティブ・インタフェースは、データ入力部１、第１の特徴記憶部２、第２の特徴記憶部３、第３の特徴記憶部４、特徴抽出部５、推論部６、表示制御部７、表示部８および照合部９から構成される。
【００２０】
また、ハードウェア構成としては、ＣＰＵ１１、本インタラクティブ・インタフェースの動作を実行させるためのアプリケーション・プログラムが搭載されたハードディスクドライブ１２、ＲＡＭ１３、外部とデータのやりとりを行うＩ／Ｏ１４、マウス１５、キーボード１６、光学ディスクを駆動させる光学式ドライブ１７、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等よりなるディスプレイ１８等から構成される。
【００２１】
データ入力部１は、クライアントの認証ＩＤ、年齢、生年月日、検査日、検査項目と検査値、検査回数、医師により判断された健康度、可能性のある疾患および部位、カルテ等または電子カルテの画像情報等の入力を受け付ける。
【００２２】
第１の特徴記憶部２は、データ入力部１が受け付けたデータのうちクライアントの検査項目と検査値、認証ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データを第１の特徴量として記憶する。第２の特徴記憶部３は、クライアントの検査項目の中で疾患の種類毎に関連する検査項目をそのレベルによって複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を第２の特徴量として記憶する。第３の特徴記憶部４は、健康度、疾患可能性部位の情報とクライアントのカルテ情報（カルテ等または電子カルテの画像情報等）を記憶する。これら第１ないし第３の特徴記憶部２、３、４はデータベース（ＤＢ）とする。
【００２３】
特徴抽出部５は、第１の特徴記憶部２から、クライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を表す決定木を作成するための特徴量を抽出する。
【００２４】
推論部６は、特徴抽出手段５が抽出した特徴量と、第３の特徴記憶部４が記憶している健康度および疾患可能性部位の情報をもとに、公知の機械学習あるいはパターン認識の識別関数を用いて前記決定木を求める。本実施形態では、その一例としてＣ４．５を用いた。Ｃ４．５で解析を行う前に、使用するデータはＣ４．５で処理可能なようにフィルタで整形を行う。Ｃ４．５での解析結果はテキスト形式の決定木の形で現れる。
【００２５】
表示制御部７は、推論部６で得られた結果を表示部８に表示させるように表示制御を行う。推論部６により表されたテキスト形式の決定木はハイパーテキストの形式に書き換えられ、Ｗｅｂブラウザに表示できるようにされる。その際に、様々なリンク情報、リンク先のＨＴＭＬ形式のファイルもダイナミックに生成することで付け加え、決定木の上などからオリジナルのデータ等にアクセス、参照できるようにする。これにより、Ｗｅｂブラウザの上のインタラクティブなインタフェースによる理解しやすいデータ解析が可能になる。そのため、表示制御部７は、第１の表示制御機構７Ａ、第２の表示制御機構７Ｂおよび第３の表示制御機構７Ｃを備える。
【００２６】
第１の表示制御機構７Ａは、クライアント別に、検査項目およびクラス別の異常高値または異常低値をとる項目数について、異常高値または異常低値と、それ以外の正常値域の違いを区別して表示部８に表示させる。
【００２７】
第２の表示制御機構７Ｂは、クライアント別に、健康度とそれに関係の深い検査項目および異常高値または異常低値をとる項目数を関係の深さの順に表示部８に表示させる。
ように制御を行う第２の表示制御機構と、
第３の表示制御機構７Ｃは、第１の表示制御機構７Ａにより制御する表示内容と、第２の表示制御機構７Ｂにより制御する表示内容とをハイパーテキストで関係づけ、表示部８においてリンクできるようにする。
【００２８】
次に、具体例を挙げて本実施形態のインタラクティブ・インタフェースの動作を説明する。図３は動作の概略フローチャートである。
【００２９】
データ入力部１が受け付けるデータは、図４、図５に示すようなデータである。これらのデータは、外部の検査データベースから取り込んでおき、新たにデータを追加し、大量のデータベースを構築する。
【００３０】
データは、クライアント別に、クライアント認識ＩＤ、検査日、性別、生年月日、年齢、１００項目を超える検査項目とその検査値、何回目の検査であるか、健康度、疾患、疾患可能性部位等からなるものが入力され、データベース化される。健康度、疾患、疾患可能性部位等は医者が判定した結果が入力される。これらのデータは第１の特徴量として、先ず、第１の特徴記憶部２に記憶させる。
【００３１】
また、制御部（図示せず）は、クライアントの検査項目の中で、特定の疾患、たとえば高脂血症や腫瘍に関する検査項目を複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を求め、それが第２の特徴量として第２の特徴記憶部３に記憶させる。
【００３２】
また、健康度、疾患と疾患可能部位とそれらが記入されたカルテまたは電子カルテの画像情報とテキスト情報を第３の特徴記憶部４に記憶させる。
【００３３】
特徴抽出部５は、第１の特徴記憶部２から決定木を作成するための特徴量を抽出する。
【００３４】
推論部６は、特徴抽出部５が抽出した特徴量と第３の特徴記憶手段４が記憶している健康度、疾患可能性部位の情報に対してＣ４．５で解析を行う。その結果はテキスト形式の決定木の形で現れるので、それをハイパーテキスト形式に書き換え、Ｗｅｂブラウザに表示できるようにする。ハイパーテキスト形式に書き換えた決定木の一例を図６に示す。また、Ｗｅｂブラウザに表示された決定木の一例を図７に示す。図からわかるように、ここでは、クライアント別に診断された健康度と関連深い検査項目と検査値、異常高値または異常低値をとる項目数が関係の深さの順に表示されている。
【００３５】
ここで、様々なリンク情報、リンク先のＨＴＭＬ形式のファイルがダイナミックに生成できるように付け加え、決定木の上などからオリジナルのデータ等にアクセス、参照できるようにする。リンク先をハイパーテキスト形式に記載した例を図８に示す。
【００３６】
推論部６で作成した決定木およびそれに関連するデータを表示部８に表示させる制御は第１ないし第３の表示制御機構７Ａ、７Ｂ、７Ｃが行う。
【００３７】
なお、前記の図７において、決定木の葉あたりの記述は、Ｃ４．５の結果とは変更してある。つまり、
・・・総蛋白（ＴＰ）＞７．１：４ｂ（９／１）
とあれば、・・・「且つ、総蛋白（ＴＰ）＞７．１ならば、健康度は４ｂ（ＩＶｂ）であると読め、（９／１）は正しく分類されたのが９個で、誤って分類されたのが１個と読める。
【００３８】
そして、この葉にあるノードは上記の処理の間に様々な関係を見ることで、リンクが施されたものとなっている。
【００３９】
例えば、図７の「ＣＡ７２−４＞４：５ａ（２／０）」と書いてある所のリンクをクリックすると、図９に示すデータを見せるテーブルが出る。このテーブルは決定木上に現れる決定木によって示される関係を示すものである。上部には、健康度と夫々のクライアントへのリンクが表示される。
【００４０】
なお、図９の例では他のクライアントへのリンクは、＜１００４．２００６−０９−１９，５ａ＞等と書かれているが、これは「クライアントＩＤ１００４、検査日２００６年９月１９日、健康度５ａ（Ｖａ）」と読める。
【００４１】
さらに、図９において、他のクライアントのリンクをクリックすると、そのクライアントの検査結果が図１０のように表示される。
【００４２】
図１０では、実際には、異常高値が赤で示され、異常低値が青で示されるようになっている。これにより、どこに注目してみればいいか即座にわかる。
【００４３】
以上により、インタラクティブなインタフェースが実現される。
【００４４】
また、本発明によれば、種々の応用展開を行うことができる。たとえばデータに誤りがありそうな場合にその修正を行うことができる。
【００４５】
この場合、照合部９が利用される。照合部９は第３の特徴記憶手段４に記憶されたクライアントの健康度および疾患可能性部位を、推論部６で得た決定木を用いて、どの健康度および疾患可能性部位に分類されるべきか照合を行う。照合の結果、分類されるべき健康度および疾患可能性部位が異なる場合、照合部９は表示制御手段７の第３の表示制御機構７ｃに、図１１の上部に示す構成ＩＤの欄のクライアントＩＤに、健康度と違ったクラス（決定木の分岐）にデータがきたことを、たとえば赤で表示させる。そして、赤表示されたクライアントＩＤをクリックすることにより、第３の特徴記憶手段４に記憶されているカルテ画像データや検査データが表示される。図１２は検査データが表示された例である。
カルテ画像データや検査データを詳細に見ることにより、決定木によるクラス分けが誤ったか、健康度の記入が誤ったかがわかる。たとえば、図１２のようなデータが現れると、異常高値や異常低値は着色表示されるため、それを見てそれほど悪いデータはないよう思われる場合には、クラス分けを誤ったと考える。もし、この中に異常なデータが入っていたら、健康度の記入を誤ったと考え、健康度を再考する。修正する場合はＣＡＤとして修正するオーサリングツール（エディタ環境）を作っておき、それにより修正を行う。
【００４６】
また、本実施形態のインタラクティブ・インタフェースは、健康度のついていないクライアントの検査データを決定木の上でマッチングすることにより健康度の推定を行うことができる。この診断支援は同一のクライアントが複数回の検査を行ったときに、その健康度を推定するときに特に有効である。
【００４７】
この場合、推論部６は、特徴抽出部５を介して取り込んだ、健康度のついていない第１の特徴記憶部２に記憶されている第１の特徴量と第２の特徴記憶部２に記憶されている第の特徴量を用い、すでに得られた決定木を、健康度を堆定するためのルールセットとして使用する。そして、決定木の上を検査データに従ってたどり、たどりついた所を健康度とする。
【００４８】
そして上記と同様に、解析の間に様々なリンクを生成し、オリジナルのデータセットなどを容易に参照できるインタフェースをダイナミックに生成する。生成されるコードもＨＴＭＬ形式でＷｅｂブラウザの上でリンクできるようにする。
【００４９】
図１３は健康度の推定を行った結果例である。左側に推定された健康度の一覧が示され、右側に推定に使った決定木が示される。決定木の中で、５ａ（０／０／１）と書いてあるのは、５ａ（Ｖａ）の健康度となった葉に１件のデータが推定されたという意味である。また、左側のリストからも該当の決定木の葉の所に飛ぶことができる。例えば、図１４に示すが、ＩＤ１１３８（２００７年１月２２日）採取のデータから推定された健康度は右側の上部「・・・中性脂肪（ＴＧ）＞１０５：５ａ（０／０／４）」の葉に存在することになる。
【００５０】
そして、そこの葉のリンクをクリックすることで、そこに乗っているクライアントの検査データの一覧が得られる（図１５）。
【００５１】
同様に、このページには、健康度を推定する時に使ったデータの範囲が示されている。個別のデータに関して参照する時は、更に、クライアントＩＤの箇所のリンクをクリックすることで所望のデータが得られる（図１６）。
【００５２】
これにより、推定された健康度を前提に検査データを調べ、推定が正しいかどうかをチェックすることができる。
【００５３】
また、健康度推定の信憑度は、たとえば次のようにして再チェックすることができる。
【００５４】
決定木の同じ枝に含まれる学習サンプルについて、統計的パターン認識手法によって、テンプレートを作成し、そのテンプレートＭと該枝に含まれるサンプルＸｉとの距離（または類似度）ｄｉ（Ｘｉ，Ｍ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ）と、該枝以外のサンプルＸｊ（Ｉ  ｎｏｔ＝ｊ）とテンプレートＭとの距離（または類似度）ｄｉ（Ｘｊ，Ｍ）（ｊ＝＝１，２，・・・，Ｎ−Ｋ）（Ｎは全学習サンプル数）とを比較し、ｄｉ＜ｄｊとなるＩ＝Ｍａｘ｛ｉ｝を求めて、改めてｉ＝１，２，・・・，ＩだけでＭ’を作成する。
【００５５】
そして、未知のＸについて、ｄ（Ｘ，Ｍ’）＜ｄ（Ｘ_Ｉ，Ｍ’）となる場合にＸ∈Ｍの健康度と判定する。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明によるインタラクティブ・インタフェースの一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】同上インタラクティブ・インタフェースをパーソナルコンピュータで実現した場合のハードウェアの模式的ブロック図である。
【図３】動作の概略フローチャートである。
【図４】取り込んだデータの例を示す図である。
【図５】取り込んだデータの例を示す図である。
【図６】ハイパーテキスト形式に書き換えた決定木の一例を示す図である。
【図７】Ｗｅｂブラウザに表示された決定木の一例を示す図である。
【図８】リンク先をハイパーテキスト形式に記載した例を示す図である。
【図９】データを見せるテーブルを示す図である。
【図１０】リンクされた他のクライアントの検査結果の表示を示す図である。
【図１１】あるクライアントＩＤに健康度と違ったデータがきたことを表示させる図である。
【図１２】クラス分けを誤ったと判断させるようなデータが表示された図である。
【図１３】健康度の推定を行った結果を示す図である。
【図１４】あるクライアントＩＤ採取のデータから推定された健康度が存在する葉を示す図である。
【図１５】上記葉に乗っているクライアントの検査データの一覧を示す図である。
【図１６】個別のデータを参照する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００５７】
１    データ入力部
２    第１の特徴記憶部
３    第２の特徴記憶部
４    第３の特徴記憶部
５    特徴抽出部
６    推論部
７    表示制御部
７Ａ    第１の表示制御機構
７Ｂ    第２の表示制御機構
７Ｃ    第３の表示制御機構
８    表示部
９    照合部
【図１】
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【図２】
2010061389.tif 000004
【図３】
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【図６】
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【図８】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図９】
2010061389.tif 000011
【図１０】
2010061389.tif 000012
【図１１】
2010061389.tif 000013
【図１２】
2010061389.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2010061389.tif 000016
【図１５】
2010061389.tif 000017
【図１６】
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