(57)【要約】  一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることのできる健康状態評価システムを提供すること。  血液数値を主とする健康診断の数値Ｄｘを説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数である運動習慣変数Ｃ１、エネルギー摂取習慣変数Ｃ２及び栄養バランス習慣変数Ｃ３を求める。健康診断の数値Ｄｘを入力するデータ入力部と、主成分分析から求められた係数及び数式に基づき習慣変数Ｃ１〜３を計算する演算部と、演算部によりあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを表示する結果表示部を備える。習慣変数Ｃ１〜３は３つのグループの要素を含んでいる。３主成分変数Ｃ１〜３により、多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する。
2017187650.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムであって、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、
前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算する演算部と、
あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶する記憶部と、
前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、
前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム。
ただし、
Ａｘは主成分分析によって求まるそれぞれＤｘの重み係数、
エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ１，ｎ１は最小血圧、ＡＳＴ、ＡＬＴ、血糖値のいずれかの１または複数を含む、ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Σ （Ａ２，ｎ２＊Ｄ２，ｎ２）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ２，ｎ２はＬＤＬ、ＨＤＬ、γＧＴＰ、中性脂肪のいずれかの１または複数を含む、ｎ２及びｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ２、Σ  １〜ｎ1）
運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３（最高血圧固有の係数）＊Ｄ３（最高血圧）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
【請求項２】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）と共に各値における受診者数と有病率を表示するものである請求項１記載の健康状態評価システム。
【請求項３】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）の値に相当する位置の前記有病率グラフ上に当該被験者の結果としてマーカーをプロットし、有病率を表示するものである請求項２記載の健康状態評価システム。
【請求項４】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）のいずれかから２成分を抽出した３種類の二次元グラフ、及び／または前記各３変数を成分とする三次元グラフとして表現されている請求項１記載の健康状態評価システム。
【請求項５】
前記結果表示部は、前記グラフに複数の測定経過を時系列に表示するものである請求項２〜４のいずれかに記載の健康状態評価システム。
【請求項６】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）の値を複数段階に分けて識別表示するものである請求項２〜４のいずれかに記載の健康状態評価システム。
【請求項７】
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１、前記栄養バランス習慣変数Ｃ２及び前記運動習慣変数Ｃ３がそれぞれ以下の数式で示される請求項２〜４のいずれかに記載の健康状態評価システム。
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Ａ１＊Ｄ１（最小血圧）
前記栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Ａ２＊Ｄ２（中性脂肪）＋Ａ１＊Ｄ１（最小血圧）
前記運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３＊Ｄ３（最高血圧）＋Ａ１＊Ｄ1（最小血圧）
【請求項８】
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１、前記栄養バランス習慣変数Ｃ２及び前記運動習慣変数Ｃ３がそれぞれ以下の数式で示される請求項２〜４のいずれかに記載の健康状態評価システム。
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）、
前記栄養バランス習慣変数Ｃ２＝｛Ａ２１＊Ｄ２１（中性脂肪）＋Ａ２２＊Ｄ２２（ＬＤＬ）＋Ａ２３＊Ｄ２３（ＨＤＬ）＋Ａ２４＊Ｄ２４（γＧＴＰ）｝＋｛Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）｝
前記運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３＊Ｄ３（最高血圧）＋｛Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）｝
【請求項９】
血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価装置であって、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、
前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算する演算部と、
あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶する記憶部と、
前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、
前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価装置。
ただし、Ａｘ、Ａ１〜３、Ｃ１〜３，Ｄ１〜３，ｎ１，ｎ２は上記請求項１と同じ。
【請求項１０】
血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価方法であって、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力し、
前記主成分分析から求められた係数及び数式並びに前記入力値に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算し、
あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶部に記憶し、
前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけをグラフとして表示し、
前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価方法。
ただし、Ａｘ、Ａ１〜３、Ｃ１〜３，Ｄ１〜３，ｎ１，ｎ２は上記請求項１と同じ。
【請求項１１】
血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムであって、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数のうちの栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、
前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、
前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ２、３）を計算する演算部と、
あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ２，３）を記憶する記憶部と、
前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ２，３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ２，３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、
前記各習慣変数（Ｃ２，Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム。
ただし、
Ａｘは主成分分析によって求まるそれぞれＤｘの重み係数、
栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Σ（Ａ２，ｎ２＊Ｄ２，ｎ２）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ１，ｎ１は最小血圧、ＡＳＴ、ＡＬＴ、血糖値のいずれかの１または複数を含む、ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ1）
（Ｄ２，ｎ２はＬＤＬ、ＨＤＬ、γＧＴＰ、中性脂肪のいずれかの１または複数を含む、ｎ２は自然数、Σ  １〜ｎ２）
運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３（最高血圧固有の係数）＊Ｄ３（最高血圧）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法に関する。詳しくは、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のシステムとしては、例えば先行文献１のごときものが知られている。同文献によれば、各血液数値毎の位置づけ、または、臓器ごとの主成分分析による位置づけがなされていた。その健康状態の位置づけは、専門的解釈を必要とし、一般人が健康状態の改善に用いるには適しにくいものであった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】日本人間ドック学会・健康保険組合連合会、「新たな健診の基本検査の基準範囲  日本人間ドック学会と健保連による１５０万人のメガスタディー」、[online]、平成２６年４月、インターネット<ＵＲＬ：http://www.ningen-dock.jp/wp/wp-content/uploads/2013/09/%E3%83%97%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%AA%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B9%E7%94%A8PDF%EF%BC%88140409%E5%B7%AE%E3%81%97%E6%9B%BF%E3%81%88%EF%BC%89.pdf>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることのできる健康状態評価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】
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価システムの特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムにおいて、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価するものであり、
Ａｘは主成分分析によって求まるそれぞれＤｘの重み係数、
エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ１，ｎ１は最小血圧、ＡＳＴ、ＡＬＴ、血糖値のいずれかの１または複数を含む、ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Σ（Ａ２，ｎ２＊Ｄ２，ｎ２）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ２，ｎ２はＬＤＬ、ＨＤＬ、γＧＴＰ、中性脂肪のいずれかの１または複数を含む、ｎ２及びｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ２、Σ  １〜ｎ１）
運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３（最高血圧固有の係数）＊Ｄ３（最高血圧）＋Σ（Ａ１,ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
であることにある。【０００６】
同特徴において、発明者によれば、分散の大きな上位３つの主成分変数が、それぞれ、運動習慣変数（Ｃ１）、エネルギー摂取習慣変数（Ｃ２）及び栄養バランス習慣変数（Ｃ３）に相当し、それぞれの生活改善の指標として適用可能であることが判明した。
したがって、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いるだけで、被験者は、運動習慣変数（Ｃ１）、エネルギー摂取習慣変数（Ｃ２）及び栄養バランス習慣変数（Ｃ３）を知得でき、これらによって一般人でも健康状態の改善を容易に図ることが可能となった。【０００７】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）と共に各値における受診者数と有病率を表示するものであるとよい。【０００８】
係る場合、前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）の値に相当する位置の前記有病率グラフ上に当該被験者の結果としてマーカーをプロットし、有病率を表示するものであるとよい。【０００９】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）のいずれかから２成分を抽出した３種類の二次元グラフ、及び／または  前記各３変数を成分とする三次元グラフとして表現されているとよい。【００１０】
前記結果表示部は、前記グラフに複数の測定経過を時系列に表示するものであるとよい。【００１１】
前記結果表示部が、前記各習慣変数（Ｃ１）〜（Ｃ３）の値を複数段階に分けて識別表示するものであるとよい。【００１２】
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１、前記栄養バランス習慣変数Ｃ２及び前記運動習慣変数Ｃ３がそれぞれ以下の数式で示されるとよい。ここで、数式は、
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Ａ１＊Ｄ１（最小血圧）
前記栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Ａ２＊Ｄ２（中性脂肪）＋Ａ１＊Ｄ１（最小血圧）
前記運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３＊Ｄ３（最高血圧）＋Ａ１＊Ｄ1（最小血圧）
で示される。【００１３】
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１、前記栄養バランス習慣変数Ｃ２及び前記運動習慣変数Ｃ３がそれぞれ以下の数式で示されるとよい。ここで、数式は、
前記エネルギー摂取習慣変数Ｃ１＝Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）、
前記栄養バランス習慣変数Ｃ２＝｛Ａ２１＊Ｄ２１（中性脂肪）＋Ａ２２＊Ｄ２２（ＬＤＬ）＋Ａ２３＊Ｄ２３（ＨＤＬ）＋Ａ２４＊Ｄ２４（γＧＴＰ）｝＋｛Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）｝
前記運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３＊Ｄ３（最高血圧）＋｛Ａ１１＊Ｄ１１（最小血圧）＋Ａ１２＊Ｄ１２（ＡＳＴ）＋Ａ１３＊Ｄ１３（ＡＬＴ）＋Ａ１４＊Ｄ１４（血糖値）｝
で示される。【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価装置の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する構成において、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにある。ただし、Ａｘ、Ａ１〜３、Ｃ１〜３，Ｄ１〜３，ｎ１，ｎ２は上記と同じである。【００１５】
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価方法の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する方法において、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数（Ｃ１）、栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力し、前記主成分分析から求められた係数及び数式並びに前記入力値に基づき前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を計算し、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）を記憶部に記憶し、前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ１〜３）位置づけをグラフとして表示し、前記各習慣変数（Ｃ１〜Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにある。ただし、Ａｘ、Ａ１〜３、Ｃ１〜３，Ｄ１〜３，ｎ１，ｎ２は上記と同じである。【００１６】
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価システムの他の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムにおいて、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位３つの主成分変数のうちの栄養バランス習慣変数（Ｃ２）及び運動習慣変数（Ｃ３）を求めるものであり、前記健康診断の数値（Ｄｘ）を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数（Ｃ２、３）を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数（Ｃ２，３）を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数（Ｃ２，３）における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数（Ｃ２，３）位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数（Ｃ２，Ｃ３）により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにあり、
Ａｘは主成分分析によって求まるそれぞれＤｘの重み係数、
栄養バランス習慣変数Ｃ２＝Σ（Ａ２，ｎ２＊Ｄ２，ｎ２）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（Ｄ１,ｎ１は最小血圧、ＡＳＴ、ＡＬＴ、血糖値のいずれかの１または複数を含む、ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
（Ｄ２，ｎ２はＬＤＬ、ＨＤＬ、γＧＴＰ、中性脂肪のいずれかの１または複数を含む、ｎ２は自然数、Σ  １〜ｎ２）
運動習慣変数Ｃ３＝Ａ３（最高血圧固有の係数）＊Ｄ３（最高血圧）＋Σ（Ａ１，ｎ１＊Ｄ１，ｎ１）
（ｎ１は自然数、Σ  １〜ｎ１）
であることにある。
【発明の効果】
【００１７】
上記本発明に係る健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法の特徴によれば、一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることが可能となった。【００１８】
本発明の他の目的、構成及び効果については、以下の発明の実施の形態の項から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る健康状態評価システム（装置）の構成図である。
【図２】３つの主成分変数である習慣変数（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ１〜３、Ｃ１〜３）相互の関係と、健康診断の数値（Ｄｘ）との関係を示すグラフであって、（ａ）はＣ１とＣ２，（ｂ）はＣ２とＣ３、（ｃ）はＣ１とＣ３との関係をそれぞれ示すグラフである。
【図３】各習慣変数の値の上位者（赤色（Ｐｃｘ）ゾーンの生活習慣を持つ人）における疾患の割合を示すグラフである。
【図４】各習慣変数（Ｃ１〜３）と有病率との関係を示すグラフであって、上段は各習慣変数（Ｃ１〜３）の分布、下段は各習慣変数（Ｃ１〜３）における有病率であり、（ａ）はエネルギー摂取Ｃ１，（ｂ）は栄養バランスＣ２、（ｃ）は運動量Ｃ３に夫々対応するものである。
【図５】本システムの表示例を示し、各習慣変数（Ｃ１〜３）と有病率とを統合し、被験者の状態を示したグラフであって、（ａ）はエネルギー摂取Ｃ１，（ｂ）は栄養バランスＣ２、（ｃ）は運動量Ｃ３に夫々対応するものである。
【図６】本システムの他の表示例を示すゾーン表示のグラフであって、（ａ）はエネルギー摂取Ｃ１，（ｂ）は栄養バランスＣ２、（ｃ）は運動量Ｃ３に夫々対応するものである。
【図７】本システムの各習慣変数（Ｃ１〜３）のグラフを用いた被験者のモニター状態を示す図である。
【図８】本システムの各習慣変数（Ｃ１〜３）のグラフを用いた他の被験者のモニター状態を示す図である。
【図９】健康診断の数値（Ｄｘ）を３つのみ用いて本発明の評価を行った各習慣変数（Ｃ１〜３）と有病率との関係を示すグラフである。
【図１０】各習慣変数（Ｃ１〜３）を３次元グラフの各軸に割り当て、被験者の状態を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、適宜添付図面を参照しながら、本発明をさらに詳しく説明する。
図１は、本発明に係る健康状態評価システム（装置）１の構成図である。ＰＣ１０は、計算処理及び表示用画像を作成する演算部１１、一時記憶部１２、記憶部１３、入出力ＩＦ１４、通信ＩＦ１８、及び、これらを接続するデータバス及びアドレスバスを有する内部バス１７を備えている。入出力ＩＦ１４には、データ入力部として用いられるキーボード、マウス等の入力部１５と、結果表示部として用いられるディスプレイ、プリンター等の表示部１６とが接続されている。通信ＩＦ１８はＩＣＰ／ＩＰなどで構成されたネットワーク２０を介して外部ストレージ２１や図示省略する他のＰＣに接続されている。
【００２１】
データ入力、演算処理による主成分分析、データ表示はこのＰＣ１０が用いられる。あらかじめ求められた多人数の各習慣変数（Ｃ１〜３）は、ＰＣ１０内部の記憶部１３のほか、外部ストレージ２１に記憶部として記憶される。また、演算結果の表示は以下に示す各グラフや入出力画面を表示部１６に表示させることとなる。
【００２２】
血液数値を主とする健康診断の数値（Ｄｘ）には、図６（ｄ）の入力画面に表示されている９つの数値があり、各値の適性値及び詳細は、以下の通りである。
ＡＳＴ  １０〜４０  ＩＵ／ｌ：肝臓に多く含まれる酵素で、組織に障害があると、血液中の値が上昇する。これらが極端に高い値を示すと種々の肝障害が疑われる。
ＡＳＴ  ５〜４５  ＩＵ／ｌ：肝臓に多く含まれる酵素で、組織に障害があると、血液中の値が上昇する。これらが極端に高い値を示すと種々の肝障害が疑われる。
γ―ＧＴ  男８０以下  ＩＵ／ｌ、女３０以下  ＩＵ／ｌ：肝臓などに分布する酵素で、胆汁うっ滞、アルコール、薬物などの影響で上昇する。肝炎、閉塞性黄疸、胆石などで胆汁うっ滞が生じた場合に測定値は上昇し、特にアルコールに敏感に反応することがあるほか、鎮痛剤などの薬物でも上昇することがある。
【００２３】
ＬＤＬ：全コレステロールからＨＤＬを引いたもの。
ＨＤＬ：男４０〜７０  ｍｇ／ｄｌ、女４５〜７５  ｍｇ／ｄｌ：ＨＤＬ（高比重）コレステロールは、動脈硬化の原因となるコレステロールを末梢血管から肝臓に転送する働きがあり、善玉コレステロールとも呼ばれる。４０以下では動脈硬化になる危険性が高いとされている。食物摂取で直接増加させることはできないが、体脂肪を減らしたり、適度な運動が効果的である。
中性脂肪  ３０〜１４９  ｍｇ／ｄｌ：中性脂肪は、エネルギー源として利用されるが、過剰となれば皮下や肝臓に蓄積して、肥満や脂肪肝の原因となる。又、動脈硬化も促進される。
血糖値（空腹時血糖値のこと）７０〜１０９ｍｇ／ｄｌ：血糖検査は、血液中のブドウ糖濃度を測定する検査である。ブドウ糖は生体のエネルギー源と利用代謝される。血糖値は、食事などにより変動するが、その変動幅は一定範囲に止まり、その調節には、間脳、自律神経及びインスリンなどのホルモンが深く関与している。一般的に糖代謝の診断は、朝の空腹時血糖値をもって判定される。それ以外の随時血糖（あるいは食後血糖）では、正確な診断は難しいが、正常人の場合は食後であっても１４０ｍｇ／ｄｌを越えることは、ほとんどない。
最高血圧：「最高血圧」とは、心臓が血液を送り出すために、心臓の筋肉をギュッと収縮させた時の圧力のことで、収縮時血圧、最大血圧ともいわれる。
最低血圧：「最低血圧」とは、心臓の筋肉が最も広がった時の圧力のことで、拡張時血圧、最小血圧ともいわれる。
【００２４】
血圧については、適性値を次の表１に示す。
【００２５】
【表１】
2017187650.tif 000003
【００２６】
ここで、図２を参照しながら、約５０００名（被験者４７１７名、以下同様）のデータを用いて分析を行った３つの主成分変数である習慣変数（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ１〜３、以下、「Ｃ１〜３」と省略する。）相互の関係と、上記９つの健康診断の数値（Ｄｘ）との関係を説明する。なお、９つの健康診断の数値（Ｄｘ）は、Ｃ１〜３の分散が大となるように試行錯誤し、選択されたものである。同図（ａ）はＣ１とＣ２，（ｂ）はＣ２とＣ３、（ｃ）はＣ１とＣ３との関係における主成分負荷量の散布図をそれぞれ示すグラフである。また、各プロット点は、Ｃ１〜３における康診断の数値（Ｄｘ）の係数を表している。血液成分はどの散布図に於いても３つのグループＧ１〜３に分かれた。また、図３は、各習慣変数（Ｃ１〜３）の値の上位者（後述の図６（ｄ）における赤色（Ｐｃｘ）ゾーンの生活習慣を持つ人）における疾患の割合を示すグラフである。
【００２７】
ここで、上記の事実の分析を以下に行うこととする。図２（ｂ）Ｃ２−Ｃ３軸のグラフでは、Ｇ２，Ｇ３がそれぞれＣ２，Ｃ３軸の上に乗っているが、Ｇ１はＣ２，Ｃ３のいずれの軸の上にも乗っていない。図２（ａ）Ｃ１−Ｃ２軸のグラフでは、Ｇ３はほぼゼロで、Ｇ１，Ｇ２はＣ１，Ｃ２のいずれの軸の上にも乗っていない。図２（ｃ）Ｃ１−Ｃ３軸のグラフでは、Ｇ２はほぼゼロで、Ｇ３はＣ３軸上で値を有し、Ｇ１はＣ１，Ｃ３のいずれの軸の上にも乗っていない。以上より、Ｃ１はＧ１と相関があるがＧ２，Ｇ３とは独立であり、Ｃ２はＧ１，Ｇ２と相関があり、Ｃ３はＧ１，Ｇ３と相関があるということとなる。
【００２８】
一方、生化学的見地からＣ１〜３及び生活習慣の関係に考察を加える。Ｃ１を構成するＧ１にはエネルギー摂取量でコントロールできる血糖値が含まれており、Ｇ１のその他の要素は血糖値と連動するから同じグループにあると考えられる。従って、Ｃ１はエネルギー摂取習慣スコアの算出に必要なパラメータとなる。
【００２９】
Ｃ２を構成するＧ２には栄養バランスでコントロール可能な中性脂肪がある。同じＧ２グループのＨＤＬ等も中性脂肪と連動する。また、Ｇ１のグループもＣ２に従属しているので、スコア計算にはＧ２のほかにＧ１の要素をパラメータとして使用する。Ｃ３を構成するＧ３は収縮時血圧のみよりなる。これは運動によってコントロール可能な因子である。運動習慣のスコアにはさらに、Ｃ３に従属するＧ１も使用する。これらの知見より、エネルギー摂取を反映しているＣ１にはＧ１の要素を、栄養バランスを反映しているＣ２には、Ｇ２及びＧ１の要素を、運動を反映しているＣ３にはＧ３とＧ１の要素をそれぞれ利用すればよいことが判明した。また、各習慣変数（Ｃ１〜３）は、請求項８の如く表現され、後述の如く健康診断の数値Ｄｘは請求項７の如く３成分でも良く、一般式は請求項１の如く表現されることが判明した。
【００３０】
ここで、エネルギー摂取習慣スコアＣ１、栄養バランス習慣スコアＣ２、運動習慣スコアＣ３と生活習慣病の有病率の関係について検証を行った。要素として血圧（収縮時）、血圧（拡張時）、ＡＬＴ、ＡＳＴ、γ-ＧＴ、ＬＤＬ、ＨＬＤ、中性脂肪、血糖値を用いた匿名化された４７１７人分の個人血液成分行列と各主成分の固有ベクトルの内積から、４７１７人の上記３習慣変数（Ｃ１〜３）を得た。次に、４７１７人の上記３習慣変数（Ｃ１〜３）の度数分布を作成し、各スコア階級に含まれる有病者の割合を求めた。これらの結果が図４に示す各習慣変数（Ｃ１〜３）と有病率との関係を示すグラフである。上記３習慣変数（Ｃ１〜３）ともにスコアと有病率に正の相関がみられたことから、生活習慣の改善指導に活用できるスコアであることが確認された。
【００３１】
実用にあたっては、図５に示すように、各習慣変数（Ｃ１〜３）の分布と有病率Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｃのグラフとを統合すると便宜である。この際、被験者の状態を有病率Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｃのグラフに符号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃに示すように表示し、望ましくはその点の有病率を数値で表示するとよい。
【００３２】
実用にあたっては、図６に示すように、ゾーン表示のグラフを用いても良い。
同図に示すように、青色を符号Ｐａｘで示すゾーン、黄色を符号Ｐｂｘで示すゾーン、赤色を符号Ｐｃｘで示すゾーンとしてそれぞれ示す（ｘ＝１〜３）。生活習慣は青色＞黄色＞赤色の順に適切である。３つの生活習慣Ｃ１〜３の中で一番不適切な習慣に注目する。
青色ゾーン：生活習慣病リスクは低いが、貧血や低血圧の注意は必要である。
黄色ゾーン：加齢とともに生活習慣病リスクが高まる可能性がある。
赤色ゾーン：この生活習慣を持っている方の８０％は生活習慣病である。管理栄養士等専門家の指導のもと、適切に改善する必要がある。
【００３３】
図７、８は被験者への適用例である。被験者の生活習慣指導前の習慣変数の値Ｓａ１，Ｓｂ１，Ｓｃ１と生活習慣指導後の習慣変数の値Ｓａ２，Ｓｂ２，Ｓｃ２とを表示している。Ｓｂは変化が見られなかったものである。生活指導の結果、各被験者からは、指導の成果がわかり易いために生活習慣改善のモチベーションにつながるという感想を得た。
【００３４】
少ないデータに基づいたスコアの算出：９つの血液成分は３つのグループに分かれたという結果から、各グループから１つずつ血液成分データを任意に選択し、スコアの算出に用いた。
【００３５】
ところで、最高血圧（収縮時）、最低血圧（拡張時）、血中脂肪（中性脂肪）は互いに別のグループＧ１〜３に属するパラメーターである。先に求めた９つの血液成分の負荷量固有値から、上記３つの固有値を使って、新たにエネルギー摂取習慣、栄養バランス習慣、運動習慣についての固有ベクトルを得た。４７１７人の匿名化された個人血液成分行列[最高血圧（収縮時）、最低血圧（拡張時）、血中脂肪]と上記固有ベクトルの内積から、４７１７人各個人のスコアを新たに得て度数分布図を作成すると共に、各階級における有病率を算出し、図９に示すとおりグラフ化した。最高血圧（収縮時）、最低血圧（拡張時）及び血中脂肪の３つのパラメータから算出された生活習慣スコアと有病率（％）には正の相関がみられた。このことから、３つの血液成分データから生活指導に活用できるスコアを与えられることが明らかとなった。今回、血液を採取しなければならないデータは血中脂肪だけとなり、検査コストを大幅に引き下げられる効果が期待できる。これらの３要素以外の要素を上記一般式に従い選択しても構わない。
【００３６】
最後に、本発明のさらに他の実施形態について説明する。上記実施形態と同様の部材、要素には同一の符号を附してある。また、各実施形態は相互に組み合わせて実施することができる。
【００３７】
上記各実施形態では、各習慣変数（Ｃ１〜３）を異なるグラフに割り当てた。しかし、図１０に示すように各習慣変数（Ｃ１〜３）を３次元グラフの各軸に割り当て、被験者の状態を符合Ｍａ，Ｍｂ等で３次元座標に表示させてもよい。この際、図６のゾーン表示を３次元座標に表記すれば、被験者は自らの状態を把握しやすく生活改善の指標として用いるのに便宜である。
【００３８】
上記各実施形態では、３つの習慣変数（Ｃ１〜３）栄養バランス習慣変数Ｃ２及び運動習慣変数Ｃ３を用いた。しかし、エネルギー摂取習慣変数Ｃ１はＧ１の要素のみを含む一方、それぞれＧ１とＧ２またはＧ３の要素を含んでいる。したがって、栄養バランス習慣変数Ｃ２及び運動習慣変数Ｃ３はそれぞれＧ１の判断を織り込み済みとも考えることができ、生活改善の指標として、これらＣ２，Ｃ３のみを用いても良い。この場合の一般式は請求項１１のとおりとなる。この場合、判断のためのグラフは２つまたは二次元平面表記のものとなる。実施に際しての構成は、請求項１〜１０の要素を用いることができ、その要素は本明細書に開示されているものとする。但し、生活改善の指標が３要素のほうが、改善の観点が多い点では優れていることは言うまでもない。
【００３９】
本発明の骨子は、エネルギー摂取習慣変数Ｃ１としてグループＧ１の健康診断の数値（Ｄｘ）を用い、栄養バランス習慣変数Ｃ２としてグループＧ１及びグループＧ２の健康診断の数値（Ｄｘ）を用い、運動習慣変数Ｃ３としてグループＧ１及びグループＧ３の健康診断の数値（Ｄｘ）を用いていることにある。
習慣変数Ｃ１〜３を求め、上記各一般式の係数を求めるために主成分分析を用いたが、他の数学的手法を用いても構わず、他の数学的手法を用いる方法も本発明の範囲に含まれるものとする。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、被験者の健康状態を生活習慣でスコア化する方法によって評価する健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法として利用することができる。
【符号の説明】
【００４１】
１：健康状態評価システム（装置）、１０：ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、１１：演算部、１２：一時記憶部、１３：記憶部、１４：入出力ＩＦ（インターフェイス）、１７：内部バス、１８：通信ＩＦ（インターフェイス）、２０：ネットワーク、２１：外部ストレージ
【図１】
2017187650.tif 000004
【図２】
2017187650.tif 000005
【図３】
2017187650.tif 000006
【図４】
2017187650.tif 000007
【図５】
2017187650.tif 000008
【図６】
2017187650.tif 000009
【図７】
2017187650.tif 000010
【図８】
2017187650.tif 000011
【図９】
2017187650.tif 000012
【図１０】
2017187650.tif 000013
【国際調査報告】
2017187650.tif 000014
2017187650.tif 000015