(57)【要約】      （修正有）【課題】転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読システムを提供する。【解決手段】転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読システムであって、被験者の遺伝子を分析して被験者に対応する遺伝子シーケンシング情報を取得するための遺伝子シーケンシングモジュール１０と、被験者の現在位置に基づいて現在位置に対応する環境情報を生成するための環境センシングインタープリター２０と、被験者から提供されたデータを読み取って被験者に対応する個人生活情報を生成するための生活情報処理モジュール３０と、遺伝子シーケンシングモジュール１０、環境センシングインタープリター２０及び生活情報処理モジュール３０と接続し、遺伝子シーケンシング情報、環境情報及び個人生活情報を受信し、転移学習技術に基づいてパーソナライズされた健康的な食事情報を提供するための三相判読装置４０と、を備える。【選択図】図１
0003232534.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
被験者の遺伝子を分析して前記被験者に対応する遺伝子シーケンシング情報を取得するための遺伝子シーケンシングモジュールと、
前記被験者の現在位置に基づいて前記現在位置に対応する環境情報を生成するための環境センシングインタープリターと、
前記被験者から提供されたデータを読み取って前記被験者に対応する個人生活情報を生成するための生活情報処理モジュールと、
前記遺伝子シーケンシングモジュール、前記環境センシングインタープリター及び前記生活情報処理モジュールと接続し、前記遺伝子シーケンシング情報、前記環境情報及び前記個人生活情報を受信し、転移学習モジュールの事前訓練された判読モデルを通じて分析し、これに基づいてパーソナライズされた健康的な食事情報を提供するための三相判読装置と、
を備える転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項２】
前記三相判読装置は、レベル１キャッシュと、レベル２キャッシュと、直接アクセスメモリと、を備え、前記レベル１キャッシュが前記遺伝子シーケンシング情報を格納するために用いられ、前記レベル２キャッシュが前記環境情報を格納するために用いられ、前記直接アクセスメモリが前記個人生活情報を格納するために用いられる請求項１に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項３】
前記遺伝子シーケンシングモジュールは、ＴａｑＭａｎ  Ａｓｓａｙアッセイモデルであり、ＳＮＰジェノタイピング法を使用して前記遺伝子シーケンシング情報を作成する請求項１に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項４】
前記三相判読装置は、発症前の遺伝子検査又は疾病リスクの遺伝子検査を選択的に実施し、前記遺伝子シーケンシングモジュールを介して遺伝子名信号、遺伝子シンボル信号、ＳＮＰ遺伝子識別子信号、アッセイデバイス識別子信号及び遺伝子バンク位置信号を受信して分析できる請求項３に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項５】
前記環境センシングインタープリターは、モバイルデバイスにインストールし、検出された前記環境情報がＷｉ−Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ又はＰＬＭＮネットワークのうちのいずれかを通じて前記三相判読装置に送信される請求項２に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項６】
前記生活情報処理モジュールは、前記被験者が記入した試験紙又は測定表を読み取り、これに基づいて前記個人生活情報を生成するためのスコアリングマシンを備える請求項２に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項７】
前記個人生活情報には、被験者が受信した食習慣信号、生活習慣信号、運動習慣信号等の少なくとも１つが含まれる請求項６に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項８】
前記環境情報は、前記被験者の現在位置の付近範囲における温度、湿度、気圧、空気の質等の環境パラメータの少なくとも１つを含む請求項５に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項９】
前記三相判読装置は、プログラム可能論理ゲートアレイ又はシステムオンチップであり得る請求項１に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項１０】
前記転移学習モジュールは、ドメイン適応（Ｄｏｍａｉｎ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ）アルゴリズムユニット、ドメイン混同（ｄｏｍａｉｎ  ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ）アルゴリズムユニット、マルチタスク学習（ｍｕｌｔｉｔａｓｋ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニット、ワンショット学習（ｏｎｅ−ｓｈｏｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニット及びゼロショット学習（ｚｅｒｏ−ｓｈｏｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニットを含む請求項１に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【請求項１１】
前記三相判読装置は、深度学習モジュールを備え、前記深度学習モジュールが教師なし学習（Ｕｎ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）ユニット、半教師あり学習（Ｓｅｍｉ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）ユニット、ディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）ユニット、深層信念ネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニット、多層パーセプトロン（Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）ユニット、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニット及び再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニットを含む請求項１に記載のパーソナライズされた食事判読システム。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案は、食事判読システムに関し、特に、転移学習及びモンテカルロアルゴリズムによりプログラマブルゲートアレイ  （ＦＰＧＡ）又はシステムオンチップ（ＳｏＣ）等を通じてユーザーの遺伝子データ、環境パラメータ及び生理学的要因等のデータを比較し、これをもってパーソナライズされた健康的な食事情報を提供するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
養生の観念及びヘルスケアの意識の高まりにより、健康維持及びヘルスケアの意識の概念が改善し、それに伴い、人々は、食習慣についてしばしば栄養士又は医師に尋ねるようになった。栄養士又は医師は、被験者の遺伝子検査結果を病理学データベースと組み合わせて分析及び比較し、かつ、その専門性により、食習慣の良し悪しを判断していた。ただし、人為的な判断は主観的であり、判断の基礎となる長期的に安定かつ信頼できる統計データ及び科学技術に欠けていて、人為的な判断だけでは、様々な人々の生活、食生活、活動環境などの要因を視野に入れることが難しいため、被験者に推奨する食事方針を被験者の位置的状況に適合させることはできなかった。
【０００３】
したがって、信頼できる科学技術及びデータ統計に基づいて、パーソナライズされた健康的な食事情報をどのように提供又は推奨するかは、本考案が解決しようとする課題の１つである。
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本考案は、ユーザーに参考となる、ユーザーの遺伝子データ、環境因素、生活習慣等のデータを比較して、ユーザーにパーソナライズされた健康的な食事情報を提供する転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読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】
上記課題を解決するために、本考案によって提供される転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読システムは、被験者の遺伝子を分析して前記被験者に対応する遺伝子シーケンシング情報を取得するための遺伝子シーケンシングモジュールと、前記被験者の現在位置に基づいて前記現在位置に対応する環境情報を生成するための環境センシングインタープリターと、前記被験者から提供されたデータを読み取って前記被験者に対応する個人生活情報を生成するための生活情報処理モジュールと、前記遺伝子シーケンシングモジュール、前記環境センシングインタープリター及び前記生活情報処理モジュールと接続し、前記遺伝子シーケンシング情報、前記環境情報及び前記個人生活情報を受信し、これに基づいてパーソナライズされた健康的な食事情報を提供するための三相判読装置と、を備える。
【考案の効果】
【０００６】
本考案によって、被験者の遺伝子情報、位置する環境情報及び個人生活情報等のデータを収集するとともに分析及び判読し、これに基づいて被験者のニーズを満たすことができるパーソナライズされた健康的な食事情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本考案の一実施例に係るシステム構成図である。
【図２】本考案の一実施例に係るシステムの実施フローチャートである。
【図３】本考案の一実施例に係る検査モード選択の概略図である。
【図４】本考案の一実施例に係るパーソナライズされた健康的な食事情報の概略図である。
【考案を実施するための形態】
【０００８】
本考案をより明確に説明するため、以下に実施例を挙げて、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１に示すように、本考案の一実施例に係る転移学習に基づくパーソナライズされた食事判読システムは、遺伝子シーケンシングモジュール１０と、環境センシングインタープリター２０と、生活情報処理モジュール３０と、三相判読装置４０と、を備える。
【０００９】
前記遺伝子シーケンシングモジュール１０は、被験者の遺伝子を分析して前記被験者に対応する遺伝子シーケンシング情報を取得し、前記遺伝子シーケンシング情報を前記三相判読装置４０に送信するために用いられ、送信方法がＵＳＢ送信インターフェースによる送信などの有線又は無線で伝送できる。一実施例において、前記遺伝子シーケンシングモジュール１０は、Ｔｈｅｒｍｏ  Ｆｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製のＴａｑＭａｎ  Ａｓｓａｙアッセイモデル及びＳＮＰ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ、一塩基多型）ジェノタイピング法を用いて、前記遺伝子シーケンシング情報を作成することができる。例えばＴａｑＭａｎ  ＳＮＰ  Ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ  Ａｓｓａｙｓを用いて被験者から提供されたゲノムデータについてその遺伝子型を識別し、遺伝子名信号、遺伝子シンボル信号、ＳＮＰ遺伝子識別子信号、アッセイデバイス識別子信号及び遺伝子バンク位置信号を受信して検査データベースと組み合わせて分析し、これに基づいて前記被験者のＳＮＰ遺伝子検査結果を含む遺伝子シーケンシング情報を取得する。ここでの遺伝子名信号には遺伝子の完全な名前を示す情報が含まれ、遺伝子シンボル信号には遺伝子のフルネームの略語を示す情報が含まれ、ＳＮＰ遺伝子識別子信号にはＳＮＰ遺伝子データが含まれ、アッセイデバイス識別子信号には検査アッセイデバイスのデータが含まれ、遺伝子バンク位置信号には使用する遺伝子バンク位置のデータが含まれる。前記検査データベースに格納されるデータには、疾病、臓器及びゲノム関連性を記録する対照表（例えば表１）及び少なくとも１社の機関のＳＮＰデータを含むが、これらに限定されず、例えばｄｂＳＮＰ、ＪＳＮＰ、Ｃｅｌｅｒａ又はＴＳＣ等の機関のＳＮＰ情報を含む、或いは、異なる種族のＳＮＰデータを含み、被験者が中国人の場合、中国人ＳＮＰデータベースで比較する。ＳＮＰジェノタイピングを用いると、単一ヌクレオチドの重要情報を取得して病原性遺伝子又は致命的遺伝子があるかどうかを調べることができるため、発症前の診断及び抵抗力の低下を抑制又はがんに罹るリスクを軽減できる。ＳＮＰ及びＴａｑＭａｎ  Ａｓｓａｙアッセイモデルを用いてＳＮＰ検査を行う利点は、遺伝子シーケンシングの実施に必要なサンプル含有量が少なくて済み、単一の反応プレート上で多数のＳＮＰ部位を同時に検査できることである。
【表１】
0003232534.tif 000003
【００１０】
前記環境センシングインタープリター２０は、被験者の現在位置に基づき、前記現在位置に対応する環境情報を生成し、前記環境情報を前記三相判読装置４０に伝送するために用いられる。一実施例において、前記環境センシングインタープリター２０は、モバイルデバイス１にインストールすることができ、被験者が前記モバイルデバイス１のアプリを実行することによって、前記環境センシングインタープリター２０で前記環境情報を取得でき、かつ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ又はＰＬＭＮネットワークのいずれかを介して前記三相判読装置４０に送信することができるが、これらに限定されない。ここで、前記環境情報は、前記被験者の現在位置の気象、温度、湿度、気圧、空気の質、降雨量、地形、経緯度等の環境パラメータの少なくとも１つを含み、例えばモバイルデバイス１を介して前記被験者の現在位置を検出し、前記現在位置付近を範囲として一定の環境パラメータを取得できる。ここで、現在位置は被験者が異なるニーズに応じて設定でき、例えば居住地又は頻繁に活動するエリアを設定できるが、これらに限定されない。なお一実施例において、前記環境情報の測定方法に関しても長時間測定の統計を通じて得られた共変数に基づいて分析し、データテーブルを作成して前記三相判読装置４０の分析用に供することもできる。また、前記環境情報は、年次、四半期又は月次を周期とした平均温度・湿度・気圧のデータ、雨水のｐＨ値又は成分分析、或いは前記現在位置と付近の河川、海岸との距離以及び前記河川、海岸の水質の長期データ等も含み得る。
【００１１】
前記生活情報処理モジュール３０は、被験者から提供されたデータを読み取み、前記被験者に対応する個人生活情報を生成し、個人生活情報を前記三相判読装置４０に伝送するために用いられる。例えば、前記生活情報処理モジュール３０は、被験者が記入した試験紙又は測定表を読み取り、これに基づいて対応する個人生活情報を生成するために用いられる、ＧＰＩＯインターフェースを通じて前記三相判読装置４０と接続することができるスコアリングマシンであり得る。前記個人生活情報には、被験者が受信した生活習慣信号、食習慣信号、運動習慣信号等の少なくとも１つが含まれるが、これらに限定されない。前記生活習慣信号は、生活リズム、起床時間、睡眠時間等の被験者の生活習慣情報を記録し；前記食習慣信号は、例えば被験者の好きな食べ物又は嫌いな食べ物等の被験者の食習慣情報を記録し；前記運動習慣信号は、被験者の好みの運動タイプ、毎日又は毎週の運動頻度等を記録する。また個人生活情報は、性別、年齢、身長、体重、体脂肪率等の生理学的データをさらに含むが、これらに限定されない。なお一実施例において、前記生活情報処理モジュール３０は、被験者がウェブページ又はモバイルデバイスを通じて記入したアンケート或いは測定表を受信して分析するために用いられるコンピュータであり得る。
【００１２】
前記三相判読装置４０は、前記遺伝子シーケンシングモジュール１０、前記環境センシングインタープリター２０及び前記生活情報処理モジュール３０と接続し、遺伝子シーケンシング情報、環境情報及び個人生活情報等の三相情報を受信し、転移学習モジュール４０ａの事前訓練された判読モデルを通じて分析し、これに基づいてパーソナライズされた健康的な食事情報を提供する。ここで、前記三相判読装置４０は、プロセッサ４２と、メモリモジュール４４と、通信モジュール４６と、を備え、前記プロセッサ４２が前記メモリモジュール４４及び前記通信モジュール４６と電気的に接続する。前記メモリモジュール４４は、レベル１キャッシュ（Ｌ１  ｃａｃｈｅ）４ａと、レベル２キャッシュ（Ｌ２  ｃａｃｈｅ）４ｂと、直接アクセスメモリ４ｃと、を有し、前記レベル１キャッシュ４ａが前記通信モジュール４６を通じて受信した遺伝子シーケンシング情報を格納するために用いられ、前記レベル２キャッシュ４ｂが前記通信モジュール４６を通じて受信した環境情報を格納するために用いられ、前記直接アクセスメモリ４ｃが前記通信モジュール４６を通じて受信した個人生活情報を格納するために用いられ、マルチレベルのデータアクセス方法を利用して前記三相判読装置４０の演算パフォーマンスを向上させる。前記通信モジュール４６は、前記遺伝子シーケンシングモジュール１０、前記環境センシングインタープリター２０及び前記生活情報処理モジュール３０と通信してデータの送信するために用いられる。前記通信モジュール４６は、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ又はＰＬＭＮネットワークのうちのいずれかを通じて前記遺伝子シーケンシングモジュール１０、前記環境センシングインタープリター２０及び前記生活情報処理モジュール３０と通信するとともにデータを伝送できる。実務上で、プログラム可能論理ゲートアレイ又はシステムオンチップを三相判読装置４０として用いることができる。本実施例において、三相判読装置４０をプログラム可能論理ゲートアレイの例として取り上げることができる。プログラム可能論理ゲートアレイを用いる利点は、時間並列と空間並列との高効率計算を行うことができ、異なるタイミングの入力に対してイベント駆動方法で演算することで、遺伝子シーケンシング情報、環境情報及び被験者の個人生活情報について迅速に分析してパーソナライズされた健康的な食事情報を被験者の参考のためにアウトプットできることである。前記パーソナライズされた健康的な食事情報の内容は、食事に関するアドバイスガイド、毎日摂取量のアドバイス、カロリーのアドバイス、活動及び運動のアドバイス等を含むが、これらに限定されない。
【００１３】
本実施例において、前記三相判読装置４０は、転移学習又は深度学習等の機械学習技術をモンテカルロアルゴリズムと組み合わせて、前記パーソナライズされた健康的な食事情報を作成する。訓練モデルの構築において、骨年齢、乳がん、神経疾患、免疫系疾患、特定の遺伝子による特定のがん等の既存の訓練済みモデルを収集するとともに、これに基づいて上記訓練済みモデルの特徴量、重み等の内容を汲み取り、転移学習の方法を通じて新しいモデルを訓練し、例えば分析ニースに応じて妊婦の出産前診断、発症前の遺伝子検査、胚移着床前の単一遺伝子疾患スクリーニング又は他の疾病リスク予測の判読モデルを構築できる。ここで、前記転移学習モジュール４０ａは、ドメイン適応（Ｄｏｍａｉｎ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ）アルゴリズムユニット、ドメイン混同（ｄｏｍａｉｎ  ｃｏｎｆｕｓｉｏｎ）アルゴリズムユニット、マルチタスク学習（ｍｕｌｔｉｔａｓｋ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニット、ワンショット学習（ｏｎｅ−ｓｈｏｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニット及びゼロショット学習（ｚｅｒｏ−ｓｈｏｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムユニットを含み、各ユニットがそれらの名前に記載されているようなアルゴリズムをそれぞれ実行するためにも用いられる。前記三相判読装置４０は、前記転移学習モジュール内のいずれかのユニットのアルゴリズムを実行してパーソナライズされた健康的な食事情報を生成するための判読モデルを構築できる。
【００１４】
なお一実施例において、前記三相判読装置４０は、深度学習モジュール４０ｂを備え、前記深度学習モジュール４０ｂが教師なし学習（Ｕｎ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）ユニット、半教師あり学習（Ｓｅｍｉ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）ユニット、ディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）ユニット、深層信念ネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニット、多層パーセプトロン（Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）ユニット、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニット及び再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）ユニットを含み、各ユニットは各ユニットがその名前に記載されているようなアルゴリズムを実行するために用いられる。前記三相判読装置４０は、前記深度学習モジュール４０ｂ内のいずれかのユニットのアルゴリズムを実行して、パーソナライズされた健康的な食事情報を生成するための判読モデルを構築できる。
【００１５】
図２を参照して、以下の流れに従って実施できる、本考案のパーソナライズされた食事判読システムの運用について説明する。
【００１６】
被験者に検査モードを選択させるためのメニューを用意する。例えば、被験者は、本システムを実行するためのアプリケーションプログラム（以下、「ＡＰＰ」という）をインストールでき、図３に示すようにＡＰＰに検査モードメニューを用意して、被験者に検査モードを選択させ、例えば発症前の遺伝子検査モード、疾病リスク予測モード、がんリスク検査モード等を被験者に選択、又は、特定の疾患或いは遺伝性疾患の検査モードを被験者に選択させる。
【００１７】
次に、被験者の遺伝子シーケンシング情報、現在位置の環境情報及び個人生活情報等のデータを読み取り、三相判読装置４０は検査モードに従って適した判読モデルを選択し、上記データをインポートして演算し、これに基づいてパーソナライズされた健康的な食事情報を生成する。図４に示すような、前記パーソナライズされた健康的な食事情報は、例えばジョギング、水泳等の運動が適しているとの被験者への推奨、及び、そのトレーニング周期及びタイムテーブル等の被験者に勧める様々な食事アドバイス及び／又は運動アドバイスを含み得る。
【００１８】
本考案の主な特徴は、被験者の遺伝子、生活環境、生活情報等のデータに基づいて、機械学習及び遺伝子データベースと組み合わせて、客観的かつ科学的な方法でビッグデータを分析し、これに基づいて科学的根拠のあるパーソナライズされた健康的な食事情報を被験者に推奨し、したがって被験者の病気に罹るリスクを低減させることができることである。
【００１９】
このことは、本考案の好ましい実施例に過ぎず、本明細書及び実用新案登録請求の範囲に基づく均等な範囲内での変化は、すべて本考案の保護範囲に網羅される。
【符号の説明】
【００２０】
１  モバイルデバイス
１０  遺伝子シーケンシングモジュール
２０  環境センシングインタープリター
３０  生活情報処理モジュール
４０  三相判読装置
４０ａ  転移学習モジュール
４０ｂ  深度学習モジュール
４２  プロセッサ
４４  メモリ
４６  通信モジュール
４ａ  レベル１キャッシュ
４ｂ  レベル２キャッシュ
４ｃ  直接アクセスメモリ
【図１】
0003232534.tif 000004
【図２】
0003232534.tif 000005
【図３】
0003232534.tif 000006
【図４】
0003232534.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】令和3年4月21日(2021.4.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】実用新案登録請求の範囲
【補正対象項目名】請求項５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項５】
前記環境センシングインタープリターは、モバイルデバイスにインストールし、検出された前記環境情報がＷｉ−Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）又はＰＬＭＮネットワークのうちのいずれかを通じて前記三相判読装置に送信される請求項２に記載のパーソナライズされた食事判読システム。