(57)【要約】【課題】歩容情報を用いて疾患活動性の指標を予測できるようにし、これにより血液検査を不要にして在宅における疾患活動性指標の把握を可能にする。【解決手段】サーバ装置ＳＶにおいて、患者ごとにその血液データを含めた正確な疾患活動性指標を算出し、この算出された正確な疾患活動性指標を教師データとして、当該患者により入力されたmHAQ値、疼痛関節数及び腫脹関節数と、歩容情報に含まれるピーク周波数ＰＦ、変動係数ＣＶ及び自己相関係数ＡＣを説明変数とした、重回帰分析（ステップワイズ法）を行い、これにより疾患活動性指標の予測式を作成する。そして、以後患者が在宅でユーザ端末ＵＴに入力した体調情報のパラメータと、ユーザ端末ＵＴにおいて計測された歩容情報のパラメータをユーザ端末ＵＴから受信し、この受信したパラメータを変数として上記予測式に代入することにより、患者の疾患活動性指標を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザについて疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得する手段と、
前記ユーザについて歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得する手段と、
前記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、前記体調情報に含まれる各パラメータと、前記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、前記疾患活動性指標の予測式を生成する手段と、
前記生成された予測式を記憶する手段と
を具備することを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記疾患活動性指標の予測式を生成する手段は、前記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、前記体調情報に含まれる各パラメータと、前記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした重回帰分析処理を行うことにより、前記疾患活動性指標の予測式を生成することを特徴とする請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信が可能な携帯端末とを具備し、
前記携帯端末は、
ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報の入力を受付ける手段と、
前記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を計測する手段と、
前記入力された体調情報及び前記計測された歩容情報を前記ネットワークを介して前記サーバ装置へ送信する手段と
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得する手段と、
前記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得する手段と、
前記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、前記体調情報に含まれる各パラメータと、前記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、前記疾患活動性指標の予測式を生成し記憶する手段と、
前記携帯端末から送信された体調情報及び歩容情報を受信する手段と、
前記受信された体調情報に含まれるパラメータ及び歩容情報に含まれるパラメータを変数として前記予測式に代入することにより、疾患活動性指標の予測値を算出する手段と
を備えることを特徴とする疾患活動性情報予測システム。
【請求項４】
前記サーバ装置は、
前記算出された疾患活動性指標の予測値に基づいてユーザに対するアドバイス情報を生成し、この生成されたアドバイス情報を前記ネットワークを介して該当するユーザの携帯端末に向け送信する手段を
さらに備えることを特徴とする請求項３記載の疾患活動性情報予測システム。
【請求項５】
情報処理ユニットを有する学習装置が、ユーザについて疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得する過程と、
前記学習装置が、前記ユーザについて歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得する過程と、
前記学習装置が、前記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、前記体調情報に含まれる各パラメータと、前記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、前記疾患活動性指標の予測式を生成する過程と、
前記学習装置が、前記生成された予測式を記憶する過程と
を具備することを特徴とする学習方法。
【請求項６】
サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信が可能な携帯端末とを具備するシステムで使用される疾患活動性情報予測方法であって、
前記携帯端末は、
ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報の入力を受付ける過程と、
前記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を計測する過程と、
前記入力された体調情報及び前記計測された歩容情報を前記ネットワークを介して前記サーバ装置へ送信する過程と
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得する過程と、
前記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得する過程と、
前記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、前記体調情報に含まれる各パラメータと、前記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、前記疾患活動性指標の予測式を生成し記憶する過程と、
前記携帯端末から送信された体調情報及び歩容情報を受信する過程と、
前記受信された体調情報に含まれるパラメータ及び歩容情報に含まれるパラメータを変数として前記予測式に代入することにより、疾患活動性指標の予測値を算出する過程と
を備えることを特徴とする疾患活動性情報予測方法。
【請求項７】
請求項１又は２記載の学習装置が備える手段の処理を、当該学習装置が備える情報処理ユニットに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項３又は４記載の疾患活動性情報予測システムの携帯端末及びサーバ装置が備える手段の処理を、当該携帯端末及びサーバ装置が備える情報処理ユニットに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、患者等の疾患活動性を表す情報を得るための疾患活動性情報予測システムとその学習装置及び方法、さらにこれらのシステム及び装置で使用されるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、関節リウマチ等の慢性疾患を罹患している患者の疾患活動性を把握し、その結果をもとに治療方針を決定したり、また患者に対し生活指針や運動指針を推奨する方法が提案されている。例えば関節リウマチの場合、医療機関では患者の疾患活動性を表す指標としてＤＡＳ２８と呼ばれる指標が広く使用されている。ＤＡＳ２８は、疼痛関節数、腫脹関節数、患者の主観的体調（ＶＡＳ）、血液のＣ反応性蛋白（ＣＲＰ）もしくは赤血球沈降速度（ＥＳＲ）をもとに算出することができる。しかし、ＤＡＳ２８を算出するためには血液検査が必要である。血液検査は侵襲的であり、かつ在宅では実施できないためその都度医療機関に出向かなければならない。このため、医療機関から遠く離れた場所に住む患者や、頻繁に出歩くことが困難な患者については、日常の疾患活動性を把握するためにＤＡＳ２８を使用することが事実上困難である。
【０００３】
一方、三軸加速度センサを搭載したスマートフォン等の携帯端末を使用して、患者の歩行ペースや規則正しさ、左右バランス等により表される歩容情報を測定し、この歩容情報をもとに患者の歩容異常を把握する試みもなされている（例えば、特許文献１又は非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０９０６５１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】山田実他、“体幹加速度由来歩容指標による歩容異常の評価”、理学療法学 第３３巻第１号、１４−２１頁、２００６年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、スマートフォン等の携帯端末により患者の歩容情報を把握できても、この歩容情報と、医療機関で使用されている疾患活動性の指標（ＤＡＳ２８）との関連が明らかになっていないため、歩容情報から疾患活動性の指標（ＤＡＳ２８）を把握することが困難だった。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その第１の目的は、歩容情報を用いて疾患活動性の指標を予測するための予測式を作成することを可能にした学習装置とその学習方法及びプログラムを提供することにある。
第２の目的は、上記予測式を用いて血液検査を行うことなく在宅での疾患活動性指標の把握を可能にした疾患活動性情報予測システムとその予測方法及び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】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、ユーザについて疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得するすると共に、ユーザについて歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得する。そして、上記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、上記体調情報に含まれる各パラメータと、上記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、上記疾患活動性指標の予測式を生成して記憶するようにしたものである。
【０００９】
またこの発明の第１の観点は、疾患活動性指標の予測式を生成する際に、上記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、上記体調情報に含まれる各パラメータと、上記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした重回帰分析処理を行うことを特徴とする。
【００１０】
この発明の第２の観点は、サーバ装置と、このサーバ装置との間でネットワークを介して通信が可能な携帯端末とを具備する疾患活動性情報予測システムであって、携帯端末は、ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報の入力を受付けると共に、上記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を計測し、上記入力された体調情報及び上記計測された歩容情報を上記ネットワークを介して上記サーバ装置へ送信する。これに対しサーバ装置は、上記ユーザの疼痛関節数、腫脹関節数及び身体機能障害の程度を表す値をパラメータとして含む体調情報と、赤血球沈降速度又はＣ反応性蛋白の量をパラメータとして含む血液データを取得すると共に、上記ユーザの歩行ペース、規則正しさ及び左右対称性を表す情報をパラメータとして含む歩容情報を取得し、上記取得された体調情報の各パラメータ及び血液データのパラメータをもとに算出した疾患活動性指標を教師データとして、上記体調情報に含まれる各パラメータと、上記歩容情報に含まれる各パラメータを説明変数とした学習演算を行い、上記疾患活動性指標の予測式を生成し記憶する。そして、上記携帯端末から送信された体調情報及び歩容情報を受信したとき、この受信された体調情報に含まれるパラメータ及び歩容情報に含まれるパラメータを変数として上記予測式に代入することにより、疾患活動性指標の予測値を算出するようにしたものである。
【００１１】
またこの発明の第２の観点は、サーバ装置に、上記算出された疾患活動性指標の予測値に基づいてユーザに対するアドバイス情報を生成し、この生成されたアドバイス情報を上記ネットワークを介して該当するユーザの携帯端末に向け送信する手段をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
この発明の第１の観点によれば、歩容情報を用いて疾患活動性の指標を予測するための予測式を作成することができる学習装置とその学習方法及びプログラムを提供することができる。
また、この発明の第２の観点によれば、歩容情報を用いて疾患活動性の指標を予測できるようになり、これにより血液検査を不要にして在宅においてユーザの疾患活動性指標の把握を可能にした疾患活動性情報予測システムとその予測方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】この発明の一実施形態に係る疾患活動性情報予測システムの全体構成を示す図。
【図２】図１に示したシステムで使用されるユーザ端末の構成を示すブロック図。
【図３】図１に示したシステムで使用されるサーバ装置の構成を示すブロック図。
【図４】図２及び図３に示したユーザ端末及びサーバ装置の動作手順とその内容を示すフローチャート。
【図５】図２に示したユーザ端末において使用される体調情報入力テンプレートの一例を示す図。
【図６】疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）を説明するための図。
【図７】疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）の統合的スコアの作成を説明するための図。
【図８】疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）の統合的スコアの作成を説明するための図。
【図９】疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）の統合的スコアの作成を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る疾患活動性情報予測システムの全体構成を示す図である。  
このシステムは、患者（ユーザ）ＵＳが所持するユーザ端末ＵＴと、例えば医療機関が運用するサーバ装置ＳＶとの間で、ネットワークＮＷを介してデータ通信を可能にしたものである。ネットワークＮＷは、インターネットと、このインターネットにアクセスするためのアクセス網とから構成される。
アクセス網としては、有線電話網や有線ＬＡＮ（Local Area Network）、携帯電話網、無線ＬＡＮ等が用いられる。なお、図１では簡単のためユーザ端末ＵＴを１台しか図示していないが、サーバ装置ＳＶには異なる患者が所持する複数のユーザ端末ＵＴが接続される。
【００１５】
ユーザ端末ＵＴは、例えばスマートフォンや携帯電話機、オーディオプレーヤ、ゲーム機等の携帯端末からなり、以下のように構成される。図２はその構成を示すブロック図である。すなわち、制御ユニット１１と、記憶ユニット１２と、無線ユニット１３と、加速度センサ１４と、表示デバイス１５と、入力デバイス１６を備えている。
【００１６】
無線ユニット１３は、携帯電話網や無線ＬＡＮ等の無線ネットワークとの間で通信を行う。加速度センサ１４は、例えば三軸加速度センサにより構成される。表示デバイス１５は、液晶又は有機ＥＬを用いた表示パネルからなる。入力デバイス１６は、上記表示デバイスの表示面上に配置されたタブレット式の入力デバイスからなる。ただし、入力デバイス１６はキーボード等の他の入力デバイスを使用することも可能である。
【００１７】
記憶ユニット１２は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）を使用したもので、この発明の一実施形態を実施する上で必要な記憶領域として、加速度情報記憶部１２１と、歩容情報記憶部１２２と、フィードバック情報記憶部１２３と、テンプレート記憶部１２４と、体調情報記憶部１２５を有している。
【００１８】
加速度情報記憶部１２１は、後述する加速度計測部１１１により計測された、三軸の加速度情報を格納するために使用される。加速度情報は、三次元空間におけるｘ軸、ｙ軸およびｚ軸方向のそれぞれの加速度の計測値と、当該加速度情報が計測されたときの時刻情報とを含む。
【００１９】
歩容情報記憶部１２２は、後述する歩容計算部１１２により算出された歩容情報を格納するために使用される。歩容情報は、歩容の状態を表す複数種類のデータと、計測時刻を表す時刻情報とを含む。
【００２０】
フィードバック情報記憶部１２３は、後述するフィードバック情報受信制御部１１４により受信されたフィードバック情報を保存するために使用される。フィードバック情報には、疾患活動性指数の予測値と、医師等の医療従事者によるアドバイス情報などが含まれる。
【００２１】
テンプレート記憶部１２４には、患者が自身の体調情報を入力する際に使用する入力テンプレートデータが予め記憶されている。体調情報には、疼痛関節数、腫脹関節数、身体機能障害の程度を表すmHAQ（modified Health Assessment Questionaire）の値、痛みの程度、体調の程度が含まれる。図５は、このうちのmHAQを入力するために用いるテンプレートデータの一例を示す。
【００２２】
体調情報記憶部１２５は、後述する体調情報入力制御部１１５により入力を受付けた患者の体調情報を記憶するために使用される。
【００２３】
制御ユニット１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、この発明の一実施形態を実施する上で必要な制御機能として、加速度計測部１１１と、歩容計算部１１２と、パラメータ送信制御部１１３と、フィードバック情報受信制御部１１４と、体調情報入力制御部１１５を有している。なお、これらの加速度計測部１１１、歩容計算部１１２、パラメータ送信制御部１１３、フィードバック情報受信制御部１１４及び体調情報入力制御部１１５は、いずれも記憶ユニット１２内のプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２４】
加速度計測部１１１は、上記加速度センサ１４の出力データをもとに、三次元空間におけるｘ軸、ｙ軸およびｚ軸方向のそれぞれの加速度を求め、この三軸の加速度計測値を、当該加速度が計測されたときの時刻情報と関連付けて上記加速度情報記憶部１２１に記憶する処理を行う。ユーザの歩行中の体の動きを的確に計測するには、ユーザ端末ＵＴを体の重心、例えば腰部に取り付けることが望ましいが、歩容を算出可能であれば腰部に限ることなく他の位置に取り付けてもよい。上記加速度の計測タイミングは、例えば２０msec、つまりサンプリングレート５０Hzの時間間隔で、一定時間（１０秒間）連続的に計測するように設定される。
【００２５】
歩容計算部１１２は、上記加速度情報記憶部１２１から計測時刻ごとに加速度情報を読み出し、この加速度情報に対しデータ解析処理を施して歩容情報を算出し、この算出された歩容情報を上記歩容情報記憶部１２２に格納する処理を実行する。歩容情報は、例えば歩行ペース（ピーク周波数ＰＦ）、規則正しさ（変動係数ＣＶ）、左右対称性（自己相関係数ＡＣ）等をパラメータとして含む。
【００２６】
体調情報入力制御部１１５は、テンプレート記憶部１２４から入力テンプレートデータを読み出して表示デバイス１５に表示し、この表示された入力テンプレートに従い患者が入力デバイス１６において自身の体調情報を入力したとき、この入力された体調情報を体調情報記憶部１２５に記憶させる処理を行う。体調情報は、疼痛関節数と、腫脹関節数と、身体機能障害の程度を表すmHAQの値と、痛みの程度及び体調の程度（ＶＡＳ）をパラメータとして含む。
【００２７】
パラメータ送信制御部１１３は、定期的又は患者により送信指示が入力された場合に、上記歩容情報記憶部１２２及び上記体調情報記憶部１２５からそれぞれ歩容情報の各パラメータ及び体調情報の各パラメータを読み出し、この読み出した各パラメータを無線ユニット１３からサーバ装置ＳＶに向け送信する処理を行う。
【００２８】
フィードバック情報受信制御部１１４は、サーバ装置ＳＶから送信されたフィードバック情報が無線ユニット１３で受信された場合に、この受信されたフィードバック情報をフィードバック情報記憶部１２３に記憶すると共に、表示デバイス１５に表示させる処理を行う。
【００２９】
一方、サーバ装置ＳＶは学習装置としての機能を有するもので、例えば以下のように構成される。図３は、その構成を示すブロック図である。すなわち、サーバ装置ＳＶは、制御ユニット２１と、記憶ユニット２２と、通信インタフェース２３を備えている。通信インタフェース２３は、制御ユニット２１の制御の下で、ネットワークＮＷで規定された通信プロトコルに従い、ユーザ端末ＵＴとの間でデータ通信を行う機能を有する。
【００３０】
記憶ユニット２２は記憶媒体として例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）を使用し、この発明の一実施形態を実施する上で必要なデータベースとして、パラメータデータベース２２１と、疾患活動性統計情報データベース２２２を備えている。パラメータデータベース２２１は、各ユーザ端末ＵＴから送られた歩容情報及び体調情報のパラメータを保存するために使用される。疾患活動性統計情報データベース２２２には、医療機関において各ユーザＵＳが検診したときに得られた健診データを保存すると共に、これら複数のユーザＵＳの健診データをもとに統計的手法で求められた疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）の予測式が記憶される。
【００３１】
制御ユニット２１はＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、この発明の一実施形態を実施する上で必要な制御機能として、パラメータ受信制御部２１１と、疾患活動性指標予測計算部２１２と、フィードバック情報生成送信制御部２１３を有している。なお、これらのパラメータ受信制御部２１１、疾患活動性指標予測計算部２１２及びフィードバック情報生成送信制御部２１３は、いずれも記憶ユニット２２内のプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００３２】
パラメータ受信制御部２１１は、上記各ユーザ端末ＵＴから送られたパラメータを通信インタフェース２３を介して受信し、この受信したパラメータを送信元のユーザＵＳの識別情報（ユーザＩＤ）と関連付けて上記パラメータデータベース２２１に記憶させる処理を行う。
【００３３】
疾患活動性指標予測計算部２１２は、上記疾患活動性統計情報データベース２２２から疾患活動性指数（ＤＡＳ２８）を予測するための計算式を読み出し、この計算式に、上記パラメータデータベース２２１に記憶されたユーザＵＳのパラメータを代入することにより疾患活動性指数（ＤＡＳ２８）の予測値を算出する。そして、この算出された予測値を該当するユーザＩＤに関連付けて疾患活動性統計情報データベース２２２に保存する処理を行う。
【００３４】
フィードバック情報生成送信制御部２１３は、上記疾患活動性指標予測計算部２１２により計算された疾患活動性指標の予測値に基づいて、ユーザＵＳごとに、当該予測値と患者に対するアドバイス情報とを含むフィードバック情報を生成し、この生成したフィードバック情報を通信インタフェース２３から該当するユーザ端末ＵＴへ送信する処理を行う。
【００３５】
（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を説明する。  
先ず、動作の説明に先立ち、疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）についてその定義を述べる。ＤＡＳ２８は、図６に示す特定の２８箇所の関節の中の疼痛関節数（ＴＪＣ２８）及び腫脹関節数（ＳＪＣ２８）と、患者の全般的な痛みや体調の程度を表すＶＡＳ値（ＧＨ）（単位：mm；０〜１００の整数値）と、血液検査により得られる赤血球沈降速度（赤沈；ＥＳＲ）値（単位：mm/h）又はＣ反応性蛋白（ＣＲＰ）値（単位：mg/l）をもとに、以下の式により計算される。  
【数１】
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なお、ＣＲＰ値が電子カルテシステム等からmg/dlの単位で送られてくる場合には、mg/dlの値を１０倍した値に変換して用いる。
【００３６】
（１）疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）の統合的スコアの作成
先ず、医療機関において複数の患者（ユーザ）ＵＳの各々について健診を行い、その各健診データをサーバ装置ＳＶの疾患活動性統計情報データベース２２２に格納する。このとき健診データには、ＤＡＳ２８を計算する上で必要な、先に述べた血液データ（ＥＳＲ値又はＣＲＰ値）と、疼痛関節数及び腫脹関節数と、身体機能障害の程度を表すmHAQ値が含まれる。また上記検診と同時に、当該ユーザＵＳの各々について歩行時の歩容情報を取得し、疾患活動性統計情報データベース２２２に格納する。
【００３７】
次に、上記疾患活動性統計情報データベース２２２に格納された各患者（ユーザ）ＵＳの健診データ及び歩容データをもとに、患者（ユーザ）ＵＳごとに上記血液データ（ＥＳＲ値又はＣＲＰ値）を含めた正確な疾患活動性指標であるＤＡＳ２８の値を算出する。そして、この算出された正確な疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）を教師データとして、mHAQ値、疼痛関節数、腫脹関節数、歩容情報に含まれるピーク周波数ＰＦ、変動係数ＣＶ及び自己相関係数ＡＣを説明変数とした、重回帰分析（ステップワイズ法）を行う。図７はＤＡＳ２８＿ＣＲＰを算出するときの上記説明変数を示す。なお、上記ＤＡＳ２８の学習システムとしては、重回帰分析以外に、正確なＤＡＳ２８の値を教師データとしたノンパラメトリック回帰分析やニューラルネットワークを用いてもよい。
【００３８】
次に、上記複数の患者（ユーザ）ＵＳについてそれぞれ行った重回帰分析の結果を統合し、そのスコアを算出する。その結果、ＤＡＳ２８値に対し相関性の高い変数としてmHAQ値、疼痛関節数、自己相関係数（左右対称性）ＡＣが見出された。図８は、６５人の関節リウマチ患者の健診データに基づいて上記方法により算出した、上記mHAQ値、疼痛関節数、自己相関係数（左右対称性）ＡＣのスコアの一例を示すものである。
【００３９】
以上の結果に基づいて、本発明者はＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αを計算する式として、図９に示すように上記mHAQ値、疼痛関節数、自己相関係数（左右対称性）ＡＣを説明変数とする以下の線形回帰式を作成した。  
α＝２．３８０＋（０．０８０×mHAQ）＋（０．１１０×疼痛関節数）
＋（−１．１８７×ＡＣ）                                      …（１）
このＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測式（１）は、サーバ装置ＳＶの疾患活動性統計情報データベース２２２に記憶される。
【００４０】
（２）ユーザ端末ＵＴ及びサーバ装置ＳＶの動作
在宅患者（ユーザ）ＵＳのＤＡＳ２８を予測する場合、ユーザ端末ＵＴ及びサーバ装置ＳＶでは以下のような処理が行われる。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４１】
（２−１）体調情報の入力
患者（ユーザ）ＵＳは、先ず自身の体調情報をユーザ端末ＵＴに入力する。ユーザ端末ＵＴの制御ユニット１１は、ステップＳ１１で体調の入力要求操作を監視しており、この状態で患者（ユーザ）ＵＳが入力要求操作を行うと、体調情報入力制御部１１５の制御の下、先ずステップＳ１２によりテンプレート記憶部１２４から入力テンプレートデータを読み出して表示デバイス１５に表示させる。例えば、身体機能障害の程度を表すmHAQを入力させる場合には、図５に示すような入力テンプレートを読み出して表示させる。
【００４２】
そして、この表示された入力テンプレートに従い患者（ユーザ）ＵＳが、入力デバイス１６を操作して自身の体調に関する情報を入力すると、体調情報入力制御部１１５はステップＳ１３により上記入力された体調情報を入力デバイス１６から受け取り、ステップＳ１４により体調情報記憶部１２５に記憶させる。なお、このとき患者（ユーザ）ＵＳが入力する体調情報のパラメータは、一般にはmHAQ値と、疼痛関節数、腫脹関節数、痛みの程度及び体調の程度を表す値（ＶＡＳ）の４つであるが、本実施形態ではmHAQ値と、疼痛関節数の２つだけでもよい。
【００４３】
（２−２）歩容情報の算出
次に患者（ユーザ）ＵＳは、ユーザ端末ＵＴを自身の腰部に取り付けたのち、ユーザ端末ＵＴを歩容測定モードに設定して歩行運動を開始する。ユーザ端末ＵＴの制御ユニット２１は、歩行運動が開始されたことをステップＳ１５で検出すると、加速度計測部１１１の制御の下、ステップＳ１６により加速度センサ１４から出力される３軸の加速度計測データを取り込んで、この加速度計測データを加速度情報記憶部１２１に記憶させる。
【００４４】
一定期間分の加速度計測データが得られると、制御ユニット１１は歩容計算部１１２の制御の下、ステップＳ１７により上記加速度情報記憶部１２１から３軸の加速度計測データを読み出し、この加速度計測データをもとに患者（ユーザ）ＵＳの歩容情報のパラメータを算出する。このパラメータの算出は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向のそれぞれの加速度計測値に対し、例えば高速フーリエ変換による周波数解析、自己相関解析、ＲＭＳ（Root Mean Square）値の算出、積分値を算出することにより行われる。なお、パラメータは左右対称性を表す自己相関係数ＡＣのみを算出するようにしてもよい。歩容計算部１１２は、上記算出された歩容情報の各パラメータをステップＳ１８により歩容情報記憶部１２２に格納する。
【００４５】
（２−３）パラメータの送信
上記歩容情報のパラメータが得られ、患者（ユーザ）ＵＳによりパラメータ送信指示が入力されるか、又は予め定めた一定期間が経過すると、制御ユニット１１はステップＳ１９によりパラメータ送信制御部１１３を起動する。そして、このパラメータ送信制御部１１３の制御の下、上記歩容情報記憶部１２２及び上記体調情報記憶部１２５からそれぞれ歩容情報のパラメータ及び体調情報のパラメータを読み出し、この読み出した各パラメータデータを無線ユニット１３からサーバ装置ＳＶに向け送信する。
【００４６】
（２−４）サーバ装置ＳＶにおけるＤＡＳ２８の予測
サーバ装置ＳＶの制御ユニット２１は、ステップＳ２０においてユーザ端末ＵＴからのパラメータの到来を監視している。この状態で、ユーザ端末ＵＴから送信されたパラメータが通信インタフェース２３により受信されると、パラメータ受信制御部２１１の制御の下、ステップＳ２１により上記受信されたパラメータを送信元の患者（ユーザ）ＵＳの識別情報（ユーザＩＤ）と関連付けてパラメータデータベース２２１に記憶させる。
【００４７】
上記患者（ユーザ）ＵＳのパラメータが受信されると、制御ユニット２１は疾患活動性指標予測計算部２１２の制御の下、ステップＳ２２により、疾患活動性統計情報データベース２２２から疾患活動性指数（ＤＡＳ２８）を予測するための計算式を読み出し、この計算式に、上記パラメータデータベース２２１に記憶されたユーザＵＳのパラメータを代入し、疾患活動性指数（ＤＡＳ２８）の予測値を算出する。
【００４８】
例えば、疾患活動性指数（ＤＡＳ２８）の予測式として、先に述べた（１）式を使用した場合には、この予測式（１）に先に受信した患者（ユーザ）ＵＳのパラメータであるmHAQ値、疼痛関節数、自己相関係数（左右対称性）ＡＣを代入する。そして、ステップＳ２３により、上記予測式（１）により算出されたＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αを、ユーザＩＤと関連付けて疾患活動性統計情報データベース２２２に保存する。
【００４９】
（２−５）フィードバック情報の生成・送信
上記ＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αが算出され、疾患活動性統計情報データベース２２２に保存されると、サーバ装置ＳＶの制御ユニット２１はフィードバック情報生成送信制御部２１３を起動し、このフィードバック情報生成送信制御部２１３の制御の下、ステップＳ２４により上記疾患活動性統計情報データベース２２２からＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αを読み出す。そして、このＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αに基づいて、当該予測値αと患者に対するアドバイス情報を含むフィードバック情報を生成し、この生成したフィードバック情報を通信インタフェース２３から該当するユーザ端末ＵＴへ送信する。
【００５０】
例えば、ＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αが“２．３”より小さい場合には、
「症状は落ち着いています。この調子の生活を送りましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信する。また、ＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αが“２．３”以上で“２．７”より小さい場合には、
「症状はやや進行しています。無理をしない生活を送りましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信する。  
同様に、ＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αが“２．７”以上でかつ“４．１”以下の場合には、
「症状はあまり良くないです。遠方への外出等は控えましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信し、またＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αが“４．１”より大きい場合には、
「症状は良くないです。なるべく安静にしましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信する。
【００５１】
また、フィードバック情報の他の例として以下のようなものも考えられる。  
すなわち、疾患活動性統計情報データベース２２２からＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αを読み出す際に、直近の過去３回分の予測値α１，α２，α３も読み出す、そして、この読み出された直近の過去３回分の予測値α１，α２，α３の平均値αｍと、上記最新のαと、予め決められたしきい値δ（例えば０．６）とに基づいて、患者に対するアドバイス情報を含むフィードバック情報を生成し、この生成したフィードバック情報を通信インタフェース２３から該当するユーザＵＴへ送信する。
【００５２】
例えば、αがαｍよりδ以上小さくなっている場合には、
「ここ数日よりも症状は改善しています。（又はここ数日よりも症状が良好です。）積極的に外出してみましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信し、反対にαがαｍよりδ以上大きくなっている場合には、
「ここ数日よりも症状が進行しています。無理をしない生活を送りましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信する。  
また、αとαｍとの差がδ以内である場合には、
「ここ数日症状は変わりません。現在の生活を維持しましょう。」
なるアドバイス情報を生成し送信する。
【００５３】
（２−６）ユーザ端末ＵＴにおけるフィードバック情報の表示
ユーザ端末ＵＴの制御ユニット１１は、ステップＳ２６でフィードバック情報の到来を監視している。そして、無線ユニット１３によりフィードバック情報が受信されると、フィードバック情報受信制御部１１４の下、ステップＳ２７において、上記受信されたフィードバック情報をフィードバック情報記憶部１２３に記憶すると共に、表示デバイス１５に表示させる。
【００５４】
（効果）
以上詳述したように一実施形態では、サーバ装置ＳＶにおいて、患者（ユーザ）ＵＳごとにその血液データ（ＥＳＲ値又はＣＲＰ値）を含めた正確な疾患活動性指標であるＤＡＳ２８の値を算出し、この算出された正確な疾患活動性指標（ＤＡＳ２８）を教師データとして、当該患者（ユーザ）ＵＳにより入力されたmHAQ値、疼痛関節数及び腫脹関節数と、歩容情報に含まれるピーク周波数ＰＦ、変動係数ＣＶ及び自己相関係数ＡＣを説明変数とした、重回帰分析（ステップワイズ法）を行い、これにより上記ＤＡＳ２８の予測式を作成する。そして、以後患者（ユーザ）ＵＳが在宅でユーザ端末ＵＴに入力した体調情報のパラメータと、ユーザ端末ＵＴにおいて計測された歩容情報のパラメータをユーザ端末ＵＴから受信し、この受信したパラメータを変数として上記予測式に代入することにより、患者（ユーザ）ＵＳのＤＡＳ２８を予測するようにしている。
【００５５】
したがって、患者（ユーザ）ＵＳは、その都度血液検査を行う必要がなく、在宅にて体調情報の入力と歩容情報の計測を行うだけで、サーバ装置ＳＶにおいて患者（ユーザ）ＵＳのＤＡＳ２８を予測することが可能となる。このため、患者の負担を大幅に軽減することができる。また、医療従事者は、自身の端末からサーバ装置ＳＶにアクセスして担当する患者（ユーザ）ＵＳのＤＡＳ２８＿ＣＲＰの予測値αを確認することで、当該患者（ユーザ）ＵＳの日々の容態とその経時的変化を容易に把握することができ、診断に役立てることができる。
【００５６】
さらに本実施形態では、上記ＤＡＳ２８の予測値をもとに、サーバ装置ＳＶからユーザ端末ＵＴへＤＡＳ２８の予測値に応じたアドバイス情報を送信するようにしている。このため、患者（ユーザ）ＵＳは、上記フィーバック情報をその日の体調の把握、及びその日の行動の指針として活用することが可能となる。また、フィードバック情報を受け取ることで、歩容計測及び体調入力へのモチベーションを高めることができる。
【００５７】
［他の実施形態］
前記実施形態では、歩容情報をユーザ端末ＵＴで計算しサーバ装置ＳＶへ送信するようにしたが、ユーザ端末ＵＴからサーバ装置ＳＶへ加速度計測値を送信し、サーバ装置ＳＶにおいてこの加速度計測値をもとに歩容情報の必要なパラメータを算出するようにしてもよい。
【００５８】
また、サーバ装置ＳＶにおいて重回帰解析等を用いた学習システムにより作成した予測式をユーザ端末ＵＴへ送信し、ユーザ端末ＵＴがこの予測式を用いてＤＡＳ２８を予測するようにしてもよい。さらにユーザ端末ＵＴ内の記憶ユニット１２に、ＤＡＳ２８の予測値に対応付けてアドバイス情報を予め記憶しておけば、上記算出されたＤＡＳ２８の予測値に対応するアドバイス情報をサーバ装置ＳＶから受信することなくユーザ端末ＵＴの表示デバイス１５に表示することができる。また、上記算出されたＤＡＳ２８の予測値をユーザ端末ＵＴからサーバ装置ＳＶへ送信して記憶ユニット２２に時系列的に保存することで、医療従事者はサーバ装置ＳＶにアクセスして患者（ユーザ）ＵＳのＤＡＳ２８予測値を取得し、診断に役立たせることができる。
【００５９】
さらに、疾患活動性指標の予測については、定期的にサーバ装置ＳＶの記憶ユニット２２に蓄積されるパラメータを再度統計処理するようにしてもよく、これにより学習精度を上げることができる。また、患者の疾患特徴別（例えば、ＤＡＳ２８の疾患活動性のレベルや疼痛関節の数）ごとにカテゴリ分けを行い、そのカテゴリごとに学習を実施するようにしてもよい。
【００６０】
その他、サーバ装置及びユーザ端末の構成、予測式を作成するための学習システム、フィードバック情報の構成などについても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
ＵＳ…患者（ユーザ）、ＵＴ…ユーザ端末、ＳＶ…サーバ装置、ＮＷ…ネットワーク、１１，２１…制御ユニット、１２，２２…記憶ユニット、１３…無線ユニット、１４…加速度センサ、１５…入力デバイス、１６…表示デバケイス、２３…通信インタフェース、１１１…加速度計測部、１１２…歩容計算部、１１３…パラメータ送信制御部、１１４…フィードバック情報受信制御部、１１５…体調情報入力制御部、１２１…加速度情報記憶部、１２２…歩容情報記憶部、１２３…フィードバック情報記憶部、１２４…テンプレート記憶部、１２５…体調情報記憶部、２２１…パラメータ受信制御部、２１２…疾患活動性指標予測計算部、２１３…フィードバック情報生成送信制御部、２２１…パラメータデータベース、２２２…疾患活動性統計情報データベース。
【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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