(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の期間において保健指導対象者に選定された個人の当該期間の健康診断データである第１の健康診断データと、上記個人が当該期間の保健指導に参加したか否かを表す第１のラベル値と、今期の保健指導対象者候補である個人の健康診断データである第２の健康診断データと、選定条件とを記憶するメモリと、
前記メモリに接続されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記第１の健康診断データと前記第１のラベル値とを用いて、前記個人の健康診断データから前記個人が保健指導に参加する確率を算出する第１の判別モデルを学習し、
前記学習した第１の判別モデルに前記第２の健康診断データを入力して、前記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加する第１の確率を算出し、
前記算出した第１の確率に基づいて前記今期の保健指導対象者候補である個人から前記選定条件を満たす保健指導対象者を選定する
ようにプログラムされている保健指導対象者選定支援装置。
【請求項２】
前記メモリは、さらに、前記個人が当該期間の保健指導に参加して次期間に保健指導対象者候補外になったか否かを示す第２のラベル値と、前記個人が当該期間の保健指導に参加せずに次期間に保健指導対象者候補外になったか否かを示す第３のラベル値とを記憶し、
前記プロセッサは、
前記学習では、さらに、前記第１の健康診断データと前記第２のラベル値とを用いて、前記個人の健康診断データから前記個人が保健指導に参加して次期間に保健指導対象者候補外になる確率を算出する第２の判別モデルを学習するとともに、前記第１の健康診断データと前記第３のラベル値とを用いて、前記個人の健康診断データから前記個人が保健指導に参加せずに次期間に保健指導対象者候補外になる確率を算出する第３の判別モデルを学習し、
前記算出では、さらに、前記学習した第２の判別モデルに前記第２の健康診断データを入力して、前記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加して次期間に保健指導対象者候補外になる第２の確率を算出するとともに、前記学習した第３の判別モデルに前記第２の健康診断データを入力して、前記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加せずに次期間に保健指導対象者候補外になる第３の確率を算出し、
前記選定では、前記算出した第１の確率、第２の確率、および第３の確率に基づいて前記今期の保健指導対象者候補である個人から前記選定条件を満たす保健指導対象者を選定する
ようにプログラムされている請求項１に記載の保健指導対象者選定支援装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記選定では、保健指導に参加する確率がより高く且つ保健指導によって改善する確率のより高い個人を優先的に選定し、保健指導に参加する確率がより低く且つ保健指導外での改善確率のより高い個人は優先的に選定しない
ようにプログラムされている請求項２に記載の保健指導対象者選定支援装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記選定では、保健指導に参加する確率がより高い個人を優先的に選定する
ようにプログラムされている請求項１に記載の保健指導対象者選定支援装置。
【請求項５】
前記選定条件は、保健指導対象者の最大数、および保険者が保健指導にかけられる予算の最大値の何れか一方である
請求項１乃至４の何れかに記載の保健指導対象者選定支援装置。
【請求項６】
過去の期間において保健指導対象者に選定された個人の当該期間の健康診断データである第１の健康診断データと、前記個人が当該期間の保健指導に参加したか否かを表す第１のラベル値と、今期の保健指導対象者候補である個人の健康診断データである第２の健康診断データと、選定条件とを記憶するメモリと、前記メモリに接続されたプロセッサとを備えた保健指導対象者選定支援装置が実行する保健指導対象者選定支援方法であって、
前記プロセッサが、
前記第１の健康診断データと前記第１のラベル値とを用いて、前記個人の健康診断データから前記個人が保健指導に参加する確率を算出する第１の判別モデルを学習し、
前記学習した第１の判別モデルに前記第２の健康診断データを入力して、前記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加する第１の確率を算出し、
前記算出した第１の確率に基づいて前記今期の保健指導対象者候補である個人から前記選定条件を満たす保健指導対象者を選定する
保健指導対象者選定支援方法。
【請求項７】
過去の期間において保健指導対象者に選定された個人の当該期間の健康診断データである第１の健康診断データと、前記個人が当該期間の保健指導に参加したか否かを表す第１のラベル値と、今期の保健指導対象者候補である個人の健康診断データである第２の健康診断データと、選定条件とを記憶するメモリに接続されたプロセッサに、
前記第１の健康診断データと前記第１のラベル値とを用いて、前記個人の健康診断データから前記個人が保健指導に参加する確率を算出する第１の判別モデルを学習するステップと、
前記学習した第１の判別モデルに前記第２の健康診断データを入力して、前記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加する第１の確率を算出するステップと、
前記算出した第１の確率に基づいて前記今期の保健指導対象者候補である個人から前記選定条件を満たす保健指導対象者を選定するステップと
を行わせるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険者の保健指導事業を支援する装置に関し、特に保健指導対象者の選定を支援する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、保険者が被保険者に対して負担する医療費の増加が、保険者の財政を圧迫しており、医療費削減に向けた施策作りが急務である。その施策の一つとして、保険者は、被保険者の健康増進に向けた保健指導を実施している。具体的には、被保険者の健康診断結果に対して一定の基準を設定し、基準を満たす個人（該当者）に対して保健指導を行う。例えば、生活習慣の改善が必要な個人や、将来の傷病リスクが高い個人などを対象に保健指導を行う。
【０００３】
しかし、保険者は、保健指導に費やすコストが限られているため、指導の必要な個人全員に対して指導を実施することは困難である。このため、指導の必要な個人の中から保健指導を実施する保健指導対象者を如何に選定するかが重要である。
【０００４】
保健指導対象者を選定する技術の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載される技術（以下、本発明の関連技術と称す）では、過去の健康診断データと保健指導の結果（改善、非改善）とに基づいて、健康診断データから個人が保健指導に参加して改善する確率を算出する判別モデルを学習する。そして、この学習した判別モデルに今期の保健指導対象候補者の健康診断データを入力して、候補者毎に改善する確率を算出し、この算出した確率を優先度として保健指導対象者を選定する。このように保健指導による改善の可能性の高い個人から優先順位付けするため、保健指導の効果が高い個人を選定して保健指導を実施することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１５１４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、保険者は、保健指導対象者に選定した個人に対して保健指導へ参加するように依頼を行うが、依頼を出した個人全員が参加するとは必ずしも言えない。従って、例えば保健指導によって改善する確率がほぼ同じ複数の個人がいる場合、それらの中から保健指導に参加する見込みのより高い者を選定することが重要になるけれでも、そのような選定を支援するのに役立つ技術が存在しないのが現状である。
【０００７】
本発明の目的は、上述したような課題、すなわち保健指導に参加する見込みがあるか否かの観点から指導対象者を選定することは困難である、という課題を解決する保健指導対象者選定支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一形態にかかる保健指導対象者選定支援装置は、
過去の期間において保健指導対象者に選定された個人の当該期間の健康診断データである第１の健康診断データと、上記個人が当該期間の保健指導に参加したか否かを表す第１のラベル値と、今期の保健指導対象者候補である個人の健康診断データである第２の健康診断データと、選定条件とを記憶するメモリと、
上記メモリに接続されたプロセッサとを備え、
上記プロセッサは、
上記第１の健康診断データと上記第１のラベル値とを用いて、上記個人の健康診断データから上記個人が保健指導に参加する確率を算出する第１の判別モデルを学習し、
上記学習した第１の判別モデルに上記第２の健康診断データを入力して、上記今期の保健指導対象者候補である個人毎に保健指導に参加する第１の確率を算出し、
上記算出した第１の確率に基づいて上記今期の保健指導対象者候補である個人から上記選定条件を満たす保健指導対象者を選定する
ようにプログラムされている、といった構成を採る。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は上述したような構成を有するため、保健指導に参加する見込みがあるか否かの観点から指導対象者を選定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態における選定フェーズの説明に用いる式を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態における選定フェーズの説明に用いる式を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における選定フェーズの説明に用いる式を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態のブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
[第１の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態にかかる保健指導対象者選定支援装置１は、或る期間毎に実施される健康診断において保健指導対象者候補となった複数の個人の中から、保健指導対象者を選定する機能を有している。そして、本実施形態では、各個人について算出した３種類の確率、すなわち、保健指導へ参加する確率、保健指導に参加して次期間に保健指導対象者候補外になる確率、および保健指導に参加せずに次期間に保健指導対象者候補外となる確率に基づいて、保健指導対象者を選定する。ここで、期間は任意であるが、以下では１年を１期間として説明する。
【００１３】
保健指導対象者選定支援装置１は、ハードウェアとして、通信インターフェース部（通信Ｉ／Ｆ部）１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、およびプロセッサ１５を有する。
【００１４】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線（図示せず）を介して接続された図示しない各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出してプロセッサ１５に出力する機能を有している。画面表示部１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、プロセッサ１５からの指示に応じて、操作メニューや選定結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。
【００１５】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ１５での各種処理に必要な処理情報やプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、プロセッサ１５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）やコンピュータ読取可能な記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部１４に保存される。記憶部１４で記憶される主な処理情報として、過去の健康診断データ１４Ａと、３種類のフラグ１４Ｂ〜１４Ｄと、今期の健康診断データ１４Ｅと、３種類の判別モデル１４Ｆ〜１４Ｈと、３種類の確率１４Ｉ〜１４Ｋと、選定条件１４Ｌと、選定結果１４Ｍとがある。
【００１６】
過去の健康診断データ１４Ａは、過去の年度における健康診断において所定の基準（例えばメタボリックシンドロームの診断基準）に該当し且つ保健指導対象者に選定された個人の当該年度における健康診断データから構成される。過去の健康診断データ１４Ａは、年度および個人別に分けられている。１個人の１年度分の健康診断データは、その個人を一意に識別する個人ＩＤ、受診年度、受診年齢、性別等の個人情報と、身長、体重、腹囲、最低血圧、最高血圧、血糖値、中性脂肪などの各種検査値を有している。
【００１７】
参加フラグ１４Ｂは、過去の年度における健康診断において所定の基準に該当し且つ保健指導対象者に選定された個人が当該年度における保健指導に参加したか否かを示す個人別のラベル値である。一般に保健指導は、複数回にわたって継続して実施される。参加フラグ１４Ｂは、１回でも保健指導に参加した場合に参加を示す値に設定され、１回も保健指導に参加しなかった場合に不参加を示す値に設定される。
【００１８】
参加改善フラグ１４Ｃは、過去の年度における健康診断において所定の基準に該当し且つ保健指導対象者に選定された個人が当該年度の保健指導に参加して次年度に保健指導対象者候補外になったか否かを示す個人別のラベル値である。
【００１９】
不参加改善フラグ１４Ｄは、過去の年度における健康診断において所定の基準に該当したが当該年度の保健指導に参加せずに次年度に保健指導対象者候補外になったか否かを示す個人別のラベル値である。
【００２０】
今期の健康診断データ１４Ｅは、今年度における健康診断において所定の基準に該当した個人、すなわち保健指導対象者候補となった個人の当該年度における健康診断データから構成される。１個人の今年度の健康診断データの項目は、過去の年度の健康診断データと同じである。
【００２１】
参加判別モデル１４Ｆは、個人の健康診断データと個人が保健指導に参加するか否かとの関係を示すモデルである。また参加改善判別モデル１４Ｇは、個人の健康診断データと個人が保健指導に参加して次年度に保健指導対象者候補外になるか否かとの関係を示すモデルである。さらに不参加改善判別モデル１４Ｈは、個人の健康診断データと個人が保健指導に参加せずに次年度に保健指導対象者候補外になるか否かとの関係を示すモデルである。これら判別モデル１４Ｆ〜１４Ｈの形式は、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデルなどが考えられる。判別モデル１４Ｆ〜１４Ｈは、一般に、複数の説明変数とその係数（パラメータ）とからなる多項式である。
【００２２】
参加確率１４Ｉは、参加判別モデル１４Ｆに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して算出された個人別の保健指導への参加確率である。また参加改善確率１４Ｊは、参加改善判別モデル１４Ｇに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して算出された個人別の確率であり、保健指導に参加して次期間に保健指導対象者候補外になる確率を示す。さらに不参加改善確率１４Ｋは、不参加改善判別モデル１４Ｈに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して算出された個人別の確率であり、保健指導に参加せずに次期間に保健指導対象者候補外になる確率を示す。
【００２３】
選定条件１４Ｌは、保健指導対象者を選定するに当たって保険者が定める制約条件を示す。選定条件１４Ｌは、例えば保健指導対象者の最大数、あるいは保険者が保健指導に費やせるコストの最大値などである。
【００２４】
選定結果１４Ｍは、保健指導対象者に選定された個人のリストである。
【００２５】
プロセッサ１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ１５で実現される主な処理部として、入力部１５Ａ、判別モデル学習部１５Ｂ、確率算出部１５Ｃ、および指導対象者選定部１５Ｄがある。
【００２６】
入力部１５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から、過去の健康診断データ１４Ａ、３種類のフラグ１４Ｂ〜１４Ｄ、今期の健康診断データ１４Ｅ、および選定条件１４Ｌを入力して、記憶部１４に格納する機能を有する。
【００２７】
判別モデル学習部１５Ｂは、過去の健康診断データ１４Ａと参加フラグ１４Ｂとを記憶部１４から読み込み、これらのデータを用いて参加判別モデル１４Ｆを学習し、学習後の参加判別モデル１４Ｆを記憶部１４に保存する機能を有する。また判別モデル学習部１５Ｂは、過去の健康診断データ１４Ａと参加改善フラグ１４Ｃとを記憶部１４から読み込み、これらのデータを用いて参加改善判別モデル１４Ｇを学習し、学習後の参加改善判別モデル１４Ｇを記憶部１４に保存する機能を有する。さらに判別モデル学習部１５Ｂは、過去の健康診断データ１４Ａと不参加改善フラグ１４Ｄとを記憶部１４から読み込み、これらのデータを用いて不参加改善判別モデル１４Ｈを学習し、学習後の不参加改善判別モデル１４Ｈを記憶部１４に保存する機能を有する。
【００２８】
確率算出部１５Ｃは、参加判別モデル１４Ｆと今期の健康診断データ１４Ｅとを記憶部１４から読み込み、参加判別モデル１４Ｆに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して、今期の保健指導対象者候補である個人毎の保健指導に参加する確率１４Ｉを算出し、記憶部１４に保存する機能を有する。また確率算出部１５Ｃは、参加改善判別モデル１４Ｇと今期の健康診断データ１４Ｅとを記憶部１４から読み込み、参加改善判別モデル１４Ｇに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して、今期の保健指導対象者候補である個人毎に、保健指導に参加して次年度に保健指導対象者候補外になる確率１４Ｊを算出し、記憶部１４に保存する機能を有する。さらに確率算出部１５Ｃは、不参加改善判別モデル１４Ｈと今期の健康診断データ１４Ｅとを記憶部１４から読み込み、不参加改善判別モデル１４Ｈに今期の健康診断データ１４Ｅを入力して、今期の保健指導対象者候補である個人毎に、保健指導に参加せずに次年度に保健指導対象者候補外になる確率１４Ｋを算出し、記憶部１４に保存する機能を有する。
【００２９】
指導対象者選定部１５Ｄは、３種類の確率１４Ｉ〜１４Ｋと選定条件１４Ｌとを記憶部１４から読み込み、これら３種類の確率１４Ｉ〜１４Ｋと選定条件１４Ｌとに基づいて、今期の保健指導対象者候補である個人から選定条件１４Ｌを満たすように保健指導対象者を選定し、記憶部１４に選定結果１４Ｍとして保存する機能を有する。また指導対象者選定部１５Ｄは、記憶部１４から選定結果１４Ｍを読み込み、画面表示部１３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１を通じて外部に出力する機能を有する。
【００３０】
次に、図２を参照して、本実施形態にかかる保健指導対象者選定支援装置１の動作について説明する。
【００３１】
本実施形態にかかる保健指導対象者選定支援装置１の動作は、学習フェーズ、スコア算出フェーズ、選定フェーズの３つに分かれる。
【００３２】
学習フェーズでは、以下のような動作が行われる。まず、入力部１５Ａは、過去の健康診断データ１４Ａ、および３種類のフラグ１４Ｂ〜１４Ｄを、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から入力し、記憶部１４に格納する（ステップＳ１１）。
【００３３】
次に、判別モデル学習部１５Ｂは、記憶部１４から過去の検診データ１４Ａおよび３種類のフラグ１４Ｂ〜１４Ｄを読み出し、３種類の判別モデル１４Ｆ〜１４Ｈを学習する（ステップＳ１２〜Ｓ１４）。学習する順番は任意でよい。図２の例では、参加判別モデル１４Ｆ、参加改善判別モデル１４Ｇ、不参加改善判別モデル１４Ｈの順に学習している。参加判別モデル１４Ｆの学習では、過去の健康診断データ１４Ａと参加フラグ１４Ｂとを用いる。参加改善判別モデル１４Ｇの学習では、過去の健康診断データ１４Ａと参加改善フラグ１４Ｃとを用いる。不参加改善判別モデル１４Ｈの学習では、過去の健康診断データ１４Ａと不参加改善フラグ１４Ｄとを用いる。
【００３４】
スコア算出フェーズでは、以下のような動作が行われる。まず、入力部１５Ａは、今期の健康診断データ１４Ｅを通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から入力し、記憶部１４に格納する（ステップＳ１５）。
【００３５】
次に、確率算出部１５Ｃは、記憶部１４から今期の健康診断データ１４Ｅおよび学習済の３種類の判別モデル１４Ｆ〜１４Ｈを読み出し、３種類の確率１４Ｉ〜１４Ｋを算出する（ステップＳ１６〜Ｓ１８）。算出する順番は任意でよい。図２の例では、参加確率１４Ｉ、参加改善確率１４Ｊ、不参加改善確率１４Ｋの順に算出している。或る個人の参加確率１４Ｉの算出は、参加判別モデル１４Ｆに、当該個人の今期の健康診断データ１４Ｅを入力することにより行う。或る個人の参加改善確率１４Ｊの算出は、参加改善判別モデル１４Ｇに、当該個人の今期の健康診断データ１４Ｅを入力することにより行う。或る個人の不参加改善確率１４Ｋの算出は、不参加改善判別モデル１４Ｈに、当該個人の今期の健康診断データ１４Ｅを入力することにより行う。
【００３６】
選定フェーズでは、以下のような動作が行われる。まず、入力部１５Ａは、選定条件１４Ｌを通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から入力し、記憶部１４に格納する（ステップＳ１９）。
【００３７】
次に、指導対象者選定部１５Ｄは、記憶部１４から３種類の確率１４Ｉ〜１４Ｋおよび選定条件１４Ｌを読み出し、今期の保健指導対象者候補である個人から選定条件１４Ｌを満たすように保健指導対象者を選定し、その選定結果１４Ｍを記憶部１４に保存する（ステップＳ２０）。より具体的には、指導対象者選定部１５Ｄは、保健指導に参加する確率がより高く且つ保健指導によって改善する確率のより高い個人を優先的に選定し、他方、保健指導に参加する確率がより低く且つ保健指導外での改善確率のより高い個人は優先的に選定しないように、保健指導対象者を選定する。そして指導対象者選定部１５Ｄは、上記の選定結果１４Ｍを画面表示部１３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１を通じて外部に出力する（ステップＳ２１）。
【００３８】
続いて、学習フェーズ、スコア算出フェーズ、および選定フェーズの動作をより詳細に説明する。なお、以下では、下付きの添え字は、アンダーラインを付して表現する。例えば、ABはA_Bと表記する。また、上付きの添え字は、ハットを付して表現する。例えば、ABはA^Bと表記する。
【００３９】
（１）学習フェーズの詳細
（1-1）ステップＳ１１
過去の健康診断データ１４Ａと３種類のフラグ１４Ｂ〜１４Ｄを入力する。入力された健康診断データをX_n(n=1,2,..,N)とする。X_nは、保健指導対象者nの健康診断データとする。X_nj(j=1,…,M)は、保健指導対象者nの健康診断項目jの測定結果を表す。Mは健康診断項目数である。
【００４０】
さらに、入力された参加フラグ１４Ｂ、参加改善フラグ１４Ｃ、不参加改善フラグ１４Ｄを、Y_ｎ、Z_ｎ、S_ｎ(ｎ=1,…,N)とする。すなわち、Y_nは、保健指導対象者nが当該年度の保健指導に参加したか（Y_n=1）しなかったか（Y_n=0）を表すフラグである。Z_nは、保健指導対象者nが当該年度の保健指導に参加して、次年度の保健指導において保健指導対象外になった（改善）（Z_n=1）か、ならなかったか（悪化）（Z_n=0）を表す。当該年度の保健指導に参加しなかったY_n=0の保健指導対象者nは、Zn=0とする。S_nは、保健指導対象者nが当該年度の保健指導に参加せず、次年度の保健指導において保健指導対象外になった（改善）（S_n=1）かならなかったか（悪化）（S_n=0）を表す。当該年度の保健指導に参加したY_n=1の保健指導対象者nはS_n=0とする。
【００４１】
前処理として、健康診断データの２値化を行う。２値化のための閾値を健康診断項目ごとに設定し、その閾値をもとにX_ｎj(j=1,…,M)を０か１に２値化する。各検査項目の閾値は、厚生労働省が定める保健指導判定基準を使用してもよい。なお、入力された健康診断データが既に２値化されている場合には、この処理は不要である。
【００４２】
（1-2）ステップＳ１２〜Ｓ１４
判別モデルで求める値は、以下のP、Q、Rである。この値を算出するためのモデルを定めてそのパラメータを学習する。
【００４３】
P(Y_n=1)は、保健指導対象者nが保健指導に参加する確率を表す。保健指導対象者nが保健指導に参加しない確率（不参加確率）は、１−P(Y_n=1)で求められる。これを、Ｐ（Y_n=0）とする。
【００４４】
Qは保健指導に参加して、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率＝参加改善率とする。Q(Z_n=1)は、保健指導対象者nが保健指導に参加して、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率を表す。Q(Z_n=0)は、保健指導対象者nが保健指導に参加して、次年度の保健指導において保健指導対象外にならない（改善しない、または悪化する）確率を表す。
【００４５】
Rは、当該年度の保健指導に参加せず、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率＝改善率とする。R(S_n=1)は、保健指導対象者nが保健指導に参加せず、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率を表す。R(S_n=0)は、保健指導対象者nが保健指導に参加せず、次年度の保健指導において保健指導対象外にならない（改善しない、または悪化する）確率を表す。本実施形態の特徴は、保健指導対象者nが保健指導に参加する確率を表すＰを導入した点にある。
【００４６】
P、Q、Rは、別々のモデルに基づいてそれぞれ学習することとする。ここでは、Pのモデルの学習を例に説明する。
【００４７】
ここで、Y_n=1のX_nのことを正例、Y_n=0のX_nのことを負例と呼ぶ。例えば、あるX_nが正例または負例である確率を出力可能なロジスティック回帰モデルを用いると良い。ロジスティック回帰モデルは、X_nからY_n=1かY_n=0かを判別する二値判別問題によく適用されるモデルである。以下、ロジスティック回帰の数理的構造について説明する。
【００４８】
Ｘを健康診断データに対応するM次元の説明変数とし、Ｙを当該年度において保健指導に参加したかしなかったかを表す確率変数とする（Ｙ＝１は参加、Ｙ＝０は不参加を表す）。ＷをM次元の重みベクトルとすると、ロジスティック回帰モデルは、次式であらわされる。
P(Y=1|X；W)=1/(1+exp(W^{T}X))      …(1)
P(Y=0|X；W)=1-P(Y=1|X；W)      …(2)
ただし、Ｐ（●|○；★）は★をパラメータとし、○が与えられた場合の●の条件付確率を表す。また、上付きのＴはベクトルの転置を表す。
【００４９】
学習データとして正例と負例{X_ｎ,Y_ｎ}(ｎ＝１,…,Ｎ)が与えられた場合に、ロジスティック回帰では、以下の目的関数を最適化する事によって、パラメータＷの値を算出する。ただし、X_ｎとY_ｎはそれぞれＸとＹの実現値とする。
L(W)=\sum^{N}_{n=1}logP(Y_n|X_n,W)−λ*||W||      …(3)
ただし、λは尤度（右辺第１項）と罰則項（右辺第２項）のバランスを調整するパラメータであり、|Ｗ|はＷのノルムである。通常は、ノルム２やノルム１を用いる。また\sum^{N}_{n=1}は、n=1からNまでの総和を表す。
【００５０】
なお、Ｌ(Ｗ)はＷに関する凸関数であり、勾配法に準じた方法によって最大化をする事が可能である。Ｌ（Ｗ）を最大化するパラメータの値をＷ＊とする。ここで、PのモデルのパラメータW*をW*_Pとする。
【００５１】
QWのモデルの学習では、Z_n=1の保健指導対象者nの健康診断データX_nのことを正例、Z_n=0の保健指導対象者nのX_nのことを負例として、X_nからZ_n=1かZ_n=0かを判別するロジスティックモデルを学習する。QのモデルのパラメータW*をW*_Qとする。
【００５２】
RWのモデルの学習では、S_n=1の保健指導対象者nの健康診断データX_nのことを正例、S_n=0の保健指導対象者nの X_nのことを負例として、X_nからS_n=1かS_n=0かを判別するロジスティックモデルを学習する。RのモデルのパラメータW*をW*_Rとする。
【００５３】
学習フェーズの処理結果である参加判別モデル１４Ｆ、参加改善判別モデル１４Ｇ、不参加改善判別モデル１４Ｈは、上記学習したモデルパラメータW*_P、W*_Q、W*_Rによって表現（定義）される。
【００５４】
（２）スコア算出フェーズの詳細
（2-1）ステップＳ１５
選定対象者の今期の健康診断データ１４Ｅを入力する。入力されたデータをX_n(n=1,2,..,N)とする。X_nj(j=1,…,M)は、選定対象者nの健康診断項目jの測定結果を表す。Mは健康診断項目数である。
【００５５】
前処理として、健康診断データの２値化を行う。２値化のための閾値を健康診断項目ごとに設定し、その閾値をもとにX_ｎj(j=1,…,M)を０か１に２値化する。各検査項目の閾値は、厚生労働省が定める保健指導判定基準を使用してもよい。なお、入力時点で既に２値化されている場合には、２値化処理は省略される。
【００５６】
（2-2）ステップＳ１６〜Ｓ１８
まず、X_nが保健指導に参加する確率P(Y_n=1)を計算する。具体的には、W*_Pを用いて、X_nに対するＰ(Ｙ_n＝１|X＿ｎ;Ｗ＊_P)=P(Y_n)として計算する。
【００５７】
また、X_nが保健指導に参加して、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率Q(Z_n=1)を計算する。具体的には、W*_Qを用いて、X_nに対するQ(Z_n＝１|X＿ｎ;Ｗ＊_Q)=Q(Z_n)として計算する。
【００５８】
さらに、X_nが当該年度の保健指導に参加せず、次年度の保健指導において保健指導対象外になる（改善する）確率R(S_n=1)を計算する。具体的には、W*_Rを用いて、X_nに対するR(S_n＝１|X＿ｎ; Ｗ＊_R)=R(S_n)として計算する。
【００５９】
スコア算出フェーズの処理結果である参加確率１４Ｉ、参加改善確率１４Ｊ、不参加改善確率１４Ｋは、上記算出されたP(Y_n)、Q(Z_n)、R(S_n)（n=1,...,N）である。
【００６０】
（３）選定フェーズの詳細
（3-1）ステップＳ１９
制約条件ＳＴを入力する。ここで、例えば、保健指導参加人数の最大数を制約条件ＳＴとしてもよい。この制約条件ＳＴと、スコア算出フェーズで算出されたP(Y_n)、Q(Z_n)、R(S_n)（n=1,...,N）とが選定フェーズの入力となる。
【００６１】
（3-2）ステップＳ２０
選定対象者をC名として説明する。K_cを選定対象者cを選ぶ（K_c=1）、選ばない（K_c=0）を表す記号とする。例えば、選定対象者1を選ばない、2を選ぶ、…、Cを選ぶとすると、K_1=0,K_2=1,…,K_C=1となる。
【００６２】
ここで、K_1=0, K_2=1,…,K_C=1として選定対象者を決めた場合に、K_c=0の選定対象者が保健指導に不参加、K_c=1の選定対象者が保健指導に参加する確率を、以下のように表す。
P’(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1)=(1-P(Y_1))P(Y_2)…P(Y_C)    …(4)
【００６３】
また、K_c=0の選定対象者が該当年度の保健指導に不参加でも次年度の健康診断で改善する確率と、K_c=1の選定対象者が当該年度の保健指導に参加して次年度の健康診断で改善する確率を、以下のように表す。
P”(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1)=R(S_1)Q(Z_2)…Q(Z_C)    …(5)
【００６４】
それぞれの値の対数をとると、上記式(4)、(5)は以下の式になる。
ln(P’(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1))=ln(1-P(Y_1))+ln(P(Y_2))+…+ln(P(Y_C))    …(6)
ln(P”(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1))=ln(R(S_1))+ln(Q(Z_2))+…+ln(Q(Z_C))    …(7)
【００６５】
そして、K_1=0,K_2=1,…, K_C=1として選定対象者を決めた場合に、K_c=0の選定対象者が保健指導に不参加、K_c=1の選定対象者が保健指導に参加し、K_c=0の選定対象者が該当年度の保健指導に不参加でも次年度の健康診断で改善し、K_c=1の選定対象者が当該年度の保健指導に参加して、次年度の健康診断で改善する事象の確率は、次式で与えらえる。
L(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1)=P’(K_1=0,K_1=1,…,K_C=1)P”(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1)
…(8)
【００６６】
上記式(8)の対数をとると、次式を得る。
ln(L(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1))
=ln(1-P(Y_1))+ln(P(Y_2))+…+ln(P(Y_C))+ln(R(S_1))+ln(Q(Z_2))+…+ln(Q(Z_C))
…(9)
ここで、上記式(9)で示されるln(L(K_1=0,K_2=1,…,K_C=1))を目的関数と呼ぶ。
【００６７】
目的関数を最大化することは、参加確率が高く、保健指導によって改善する確率の高い選定対象者を選び、不参加確率（１−参加確率）が高くて、保健指導外での健康改善確率が高い選定対象者を選ばないようにすることである。
【００６８】
目的関数を別の形で記述することを考える。
【００６９】
まず、図３に示されるように、
ln(P’(K_1,K_2,…,K_C))=Const.+1^{T}(2P-1)K      …(10)
となる。
また、図４に示されるように、
ln(P”(K_1,K_2,…,K_C))=Const.+1^{T}(Q-R)K      …(11)
となる。
従って、
ln(L(K_0=1,K_2=1,…,K_C=1))=(F^{T}+G^{T})K+Const.      …(12)
となる。ここで、F=1^{T}(2P-1)、G=1^{T}(Q-R)。
よって、目的関数＝1^{T}R1+1^{T}(Q-R)K      …(13)
となる。
【００７０】
さて、保健指導参加人数の制限Hを制約STとする場合は、ln(P(Y_n))＋ln(Q(Z_n))の値を計算して、この値で全ユーザを降順にソートして、上からH人を選べば（K_n=1とする（n  \in (上からH人)））、目的関数を最大化する各選定対象者を求めることができる。
【００７１】
また、保険者が保健指導にかけられるコスト（予算）の合計Jを制約条件STとする場合は、一人当りの保健指導コストがuだとすると、H’=J/uから、ln(P(Y_n))＋ln(Q(Z_n))の値で、全ユーザを降順にソートして、上からH’人を選べば（K_n=1とする（n  \in (上からH’人)））、予算内で、目的関数を最大化する各選定対象者を求めることができる。
【００７２】
ところで、厚生労働省が定めた保健指導対象者の選定基準に従うと、保健指導対象者は、積極的支援者と動機付け支援者の２種類に分けられる。厚生労働省が定めた保健指導メニューは、積極的支援者と動機付け支援者で異なるため、指導にかかるコストも違うという背景がある。従って、保険者が保健指導にかけられるコスト（予算）の合計Jを制約条件STとして、積極的支援者一人当りの保健指導コストがu1、動機付け支援者一人当りの保健指導コストがu2とすると、制約条件ST＝Jという制約条件の中で、目的関数を最大化するには、最適化問題に定式化して、以下のような線形計画問題として解く必要がある。
【００７３】
min 
:    - ( F^{T}+G^{T} )K
sub.to:  
1^{T}AK  <= J
K_n
>= 0  (n=1,..,N)      …(14)
【００７４】
ここで、Kは、K_n \in {0,1}を要素にもつN次元ベクトルである。また、Aは、A_nn=u1(if
K_n=積極的支援者)、そして、A_nn=u2（if X_n=動機付け支援者）をnn成分にもつ対角行列とする。
【００７５】
例えば、K_1とK_Cが積極的支援者、K_2が動機付け支援者の場合は、Aは図５に示す値となる。
【００７６】
選定フェーズの処理結果である選定結果１４Ｍは、K_n(n＝１,…,N)のデータ、すなわち指導対象/非対象者のリストである。
【００７７】
このように本実施形態によれば、当年度の健康診断において保健指導対象者候補となった複数の個人の中から、保健指導へ参加する確率、保健指導に参加して次年度に保健指導対象者候補外になる確率、および保健指導に参加せずに次年度に保健指導対象者候補外となる確率に基づいて、保険者が指定した選定条件を満たすように保健指導対象者を選定することができる。
【００７８】
[第２の実施形態]
図６を参照すると、本発明の第２の実施形態にかかる保健指導対象者選定支援装置２は、或る期間毎に実施される健康診断において保健指導対象者候補となった複数の個人の中から、保健指導へ参加する見込みのより高い個人を保健指導対象者として選定する機能を有している。ここで、期間は任意であるが、以下では１年を１期間として説明する。
【００７９】
保健指導対象者選定支援装置２は、ハードウェアとして、通信Ｉ／Ｆ部２１、操作入力部２２、画面表示部２３、記憶部２４、およびプロセッサ２５を有する。
【００８０】
通信Ｉ／Ｆ部２１、操作入力部２２、および画面表示部２３は、図１に示した第１の実施形態における通信Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２、および画面表示部１３と同様の機能を有している。
【００８１】
記憶部２４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ２５での各種処理に必要な処理情報やプログラム２４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム２４Ｐは、プロセッサ２５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部２１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）やコンピュータ読取可能な記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部２４に保存される。記憶部２４で記憶される主な処理情報として、過去の健康診断データ２４Ａと、参加フラグ２４Ｂと、今期の健康診断データ２４Ｃと、参加判別モデル２４Ｄと、参加確率２４Ｅと、選定条件２４Ｆと、選定結果２４Ｇとがある。
【００８２】
過去の健康診断データ２４Ａ、参加フラグ２４Ｂ、今期の健康診断データ２４Ｃ、参加判別モデル２４Ｄ、参加確率２４Ｅ、選定条件２４Ｆ、および選定結果２４Ｇは、図１に示した第１の実施形態における過去の健康診断データ１４Ａ、参加フラグ１４Ｂ、今期の健康診断データ１４Ｃ、参加判別モデル１４Ｆ、参加確率１４Ｉ、選定条件１４Ｌ、および選定結果１４Ｍと同じである。
【００８３】
プロセッサ２５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２４からプログラム２４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ２５で実現される主な処理部として、入力部２５Ａ、参加判別モデル学習部２５Ｂ、参加確率算出部２５Ｃ、および指導対象者選定部２５Ｄがある。
【００８４】
入力部２５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から、過去の健康診断データ２４Ａ、参加フラグ２４Ｂ、および今期の健康診断データ２４Ｃを入力して、記憶部１４に格納する機能を有する。
【００８５】
参加判別モデル学習部２５Ｂは、過去の健康診断データ２４Ａと参加フラグ２４Ｂとを記憶部２４から読み込み、これらのデータを用いて参加判別モデル２４Ｄを学習し、記憶部２４に保存する機能を有する。具体的には、参加判別モデル２４Ｄを構成する多項式の各説明変数のパラメータを学習して保存する。
【００８６】
参加確率算出部２５Ｃは、参加判別モデル２４Ｄと今期の健康診断データ２４Ｃとを記憶部２４から読み込み、参加判別モデル２４Ｄに今期の健康診断データ２４Ｃを入力して、今期の保健指導対象者候補である個人毎の保健指導に参加する確率２４Ｅを算出し、記憶部２４に保存する機能を有する。
【００８７】
指導対象者選定部２５Ｄは、参加確率２４Ｅと選定条件２４Ｆとを記憶部２４から読み込み、この参加確率２４Ｅと選定条件２４Ｆとに基づいて、今期の保健指導対象者候補である個人から選定条件２４Ｆを満たすように保健指導対象者を選定し、記憶部２４に選定結果２４Ｇとして保存する機能を有する。また指導対象者選定部２５Ｄは、記憶部２４から選定結果２４Ｇを読み込み、画面表示部２３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部２１を通じて外部に出力する機能を有する。
【００８８】
次に、図７を参照して、本実施形態にかかる保健指導対象者選定支援装置２の動作について説明する。
【００８９】
まず、入力部２５Ａは、過去の健康診断データ２４Ａ、参加フラグ２４Ｂ、今期の健康診断データ２４Ｃ、および選定条件２４Ｆを、通信Ｉ／Ｆ部２１または操作入力部２２から入力し、記憶部２４に格納する（ステップＳ３１）。
【００９０】
次に、参加判別モデル学習部２５Ｂは、過去の健康診断データ２４Ａと参加フラグ２４Ｂとを用いて、個人の健康診断データから当該個人が保健指導に参加する確率を算出する参加判別モデル２４Ｄを学習する（ステップＳ３２）。この学習は、第１の実施形態における参加判別モデル１４Ｆと同様の方法で行われる。
【００９１】
次に、参加確率算出部２５Ｃは、上記学習後の参加判別モデル２４Ｄに今期の健康診断データ２４Ｃを入力することにより、今期の保健指導対象者候補毎に保健指導への参加確率２４Ｅを算出する（ステップＳ３３）。
【００９２】
最後に、指導対象者選定部２５Ｄは、上記算出された個人別の参加確率２４Ｅに基づいて選定条件２４Ｆを満たすように保健指導対象者を選定し、その選定結果２４Ｇを記憶部２４に保存する（ステップＳ３４）。
【００９３】
例えば、選定条件２４Ｆが保健指導対象者の最大数である場合、指導対象者選定部２５Ｄは、個人別の参加確率２４Ｅを確率の高いものから順にソートし、確率の高い上位から最大数分の個人を保健指導対象者として選定する。また、選定条件２４Ｆが保険者が保健指導にかけられるコスト（予算）の合計である場合、合計コストを一人当りの保健指導コストで割って保健指導対象者の最大数を求め、上記の同様に個人別の参加確率２４Ｅを確率の高いものから順にソートし、確率の高い上位から最大数分の個人を保健指導対象者として選定する。
【００９４】
そして指導対象者選定部２５Ｄは、上記選定結果２４Ｇを画面表示部２３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部２１を通じて外部に出力する（ステップＳ３５）。
【００９５】
このように本実施形態は、保健指導対象者に選定された過去の年度の健康診断データとその年度の保健指導に参加したか否かの情報とに基づいて、健康診断データから保健指導への参加確率を推定するモデルを学習し、次にその学習したモデルに今期の保健指導対象者候補の健康診断データを入力して保健指導への参加確率を算出し、そして算出した参加確率に基づいて指導対象者を選定している。このため、保険者は、保健指導に参加する見込みがあるか否かの観点から指導対象者を選定することが可能になる。
【００９６】
以上、本発明を幾つかの実施形態を挙げて説明したが、本発明は以上の実施形態にのみ限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、上記各実施形態では、参加判別モデル等の判別モデルの学習、参加確率等の確率の算出、指導対象者の選定を同一のプロセッサで実行したが、それらの全て或いは一部を複数のプロセッサで分散して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１…保健指導対象者選定支援装置
１１…通信Ｉ／Ｆ部
１２…操作入力部
１３…画面表示部
１４…記憶部
１４Ａ…過去の健康診断データ
１４Ｂ…参加フラグ
１４Ｃ…参加改善フラグ
１４Ｄ…不参加改善フラグ
１４Ｅ…今期の健康診断データ
１４Ｆ…参加判別モデル
１４Ｇ…参加改善判別モデル
１４Ｈ…不参加改善判別モデル
１４Ｉ…参加確率
１４Ｊ…参加改善確率
１４Ｋ…不参加改善確率
１４Ｌ…選定条件
１４Ｍ…選定結果
１４Ｐ…プログラム
１５…プロセッサ
１５Ａ…入力部
１５Ｂ…判別モデル学習部
１５Ｃ…確率算出部
１５Ｄ…指導対象者選定部
【図１】
0005888063.tif 000002
【図２】
0005888063.tif 000003
【図３】
0005888063.tif 000004
【図４】
0005888063.tif 000005
【図５】
0005888063.tif 000006
【図６】
0005888063.tif 000007
【図７】
0005888063.tif 000008