(57)【要約】【課題】  複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を明確に提示することのできるリスク評価装置等を提供する。【解決手段】  リスク評価装置１のリスクＤＢ１４は、複数の疾患とその疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子とを対応付けた情報を記憶している。制御部１６は、この情報を使用して、指定された複数の疾患のリスク因子を特定する。また、制御部１６は、記憶媒体２（情報取得部１５）から、特定したリスク因子に対応する患者の診断値を取得し、取得した診断値と標準値ＤＢ１３に記憶されている予め定められた標準値とを比較し、標準値から外れた診断値に対応するリスク因子を危険因子として特定する。そして、制御部１６は、指定された疾患と特定したリスク因子との関係を示す図表を作成する。なお、作成された図表には、特定された危険因子の表示形態を変化させて（危険因子を目立たせるように）表示する。【選択図】  図１
2006031190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の疾患と、該各疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子とを対応付けて記憶するリスク情報記憶手段と、
前記リスク情報記憶手段に記憶された複数の疾患のうちから選択された複数の疾患について、該複数の疾患とそのリスク因子との相互関係を示す図表を生成して出力する図表生成出力手段と、
を備えることを特徴とするリスク評価装置。
【請求項２】
前記図表生成出力手段は、
評価対象となる複数の疾患を指定するための指定情報を入力する入力手段と、
前記入力手段が入力した指定情報に従って、指定された各疾患に対応するリスク因子を前記リスク情報記憶手段からそれぞれ特定するリスク因子特定手段と、
前記リスク因子特定手段が特定したリスク因子に対応する患者の診断値を取得する診断値取得手段と、
前記診断値取得手段が取得した診断値を予め定められた標準値と比較し、標準値から外れた診断値に対応するリスク因子を、危険因子として特定する危険因子特定手段と、
前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記指定情報に指定される各疾患との関係を示す図表を、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を特定可能な形態で出力する出力手段と、
を備える、ことを特徴とする請求項１に記載のリスク評価装置。
【請求項３】
前記図表生成出力手段は、
患者の診断データから、各リスク因子に対応する診断値を取得する診断値取得手段と、
前記診断値取得手段が取得した診断値を予め定められた標準値と比較し、標準値から外れた診断値に対応するリスク因子を、危険因子として特定する危険因子特定手段と、
前記リスク情報記憶手段から、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を発症原因とする疾患を特定する疾患特定手段と、
前記疾患特定手段が特定した疾患に対応するリスク因子を特定するリスク因子特定手段と、
前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記指定情報に指定される各疾患との関係を示す図表を、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を特定可能な形態で出力する出力手段と、
を備える、ことを特徴とする請求項１に記載のリスク評価装置。
【請求項４】
各疾患間の階層関係を規定する関係情報を記憶する関係情報記憶手段と、
前記指定情報により所定数を超える疾患が指定された場合に、前記関係情報記憶手段に記憶される関係情報に従って、指定された複数の疾患のうち、少なくとも２つの疾患に共通の上位の疾患を特定する上位疾患特定手段と、を更に備え、
前記図表生成出力手段は、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、指定された疾患のうち、前記上位疾患特定手段により上位が求められた各疾患との関係を示す図表を生成する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載のリスク評価装置。
【請求項５】
前記図表生成出力手段が生成した図表中における任意の疾患を選択する選択手段と、
各疾患間の階層関係を規定する関係情報に従って、前記選択手段により選択された疾患の下位にあたる疾患をそれぞれ特定する下位疾患特定手段と、更に備え、
前記リスク因子特定手段は、前記下位疾患特定手段により特定された各疾患に対応するリスク因子を、前記リスク情報記憶手段からそれぞれ特定し、
前記図表生成出力手段は、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記下位疾患特定手段が特定した各疾患との関係を示す図表を生成する、
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載のリスク評価装置。
【請求項６】
少なくとも前記危険因子特定手段が特定した危険因子の値を特定し、特定した値に基づいて、各疾患の発症リスク値をそれぞれ求めるリスク値取得手段、を更に備え、
前記図表生成出力手段は、前記リスク値取得手段が取得した各疾患に対応した発症リスク値を含む図表を生成する、
ことを特徴とする請求項２乃至５の何れか１項に記載のリスク評価装置。
【請求項７】
前記リスク値取得手段が取得した発症リスク値のうち、任意の発症リスク値を調整するリスク値調整手段と、
前記リスク値調整手段が調整した発症リスク値から、変更された危険因子の値を目標値として求める目標値取得手段と、を更に備え、
前記リスク値取得手段は、前記目標値取得手段が算出した危険因子の目標値に基づいて、各疾患の発症リスク値を再度求める、
ことを特徴とする請求項６に記載のリスク評価装置。
【請求項８】
前記図表生成出力手段は、各リスク因子と各疾患との関係を示すベン図を生成する、
ことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載のリスク評価装置。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の疾患と、該各疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子とを対応付けて記憶するリスク情報記憶機能と、
記憶された複数の疾患のうちから選択された複数の疾患について、該複数の疾患とそのリスク因子との相互関係を示す図表を生成して出力する図表生成出力機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、疾患の発症リスク等を提示することのできるリスク評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、生活習慣病等の予防・治療を支援するために、疾患の発症リスクを提示するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−２４４０１号公報（第４−７頁、第１図）
【０００３】
このようなシステムは、例えば、各人に対応した疾患の発症リスクを把握し、発症の危険度の高低等を示すだけでなく、発症が予想される疾患のリスク因子を明示する。ここで、リスク因子とは、疾患の発症に深く関連すると考えられている要素であり、その中には、例えば、遺伝子（遺伝要因）のような各人に決まった要因だけでなく、血圧値やコレステロール値のようなある程度コントロール可能な指標値（バロメータ）も含まれるものとする。
また、疾患の中には、多因子性疾患と呼ばれ、複数のリスク因子が発症に関連しているものもある。例えば、脳梗塞、虚血性心疾患や糖尿病等の疾患は、多因子性疾患の代表として挙げられる。
【０００４】
そのため、例えば、ある個人が脳梗塞の発症リスクが高い場合に、システムは、脳梗塞の発症の危険度を示すと共に、脳梗塞の発症に関連した複数のリスク因子を提示する。これにより、利用者（患者等）は、発症が予想される疾患とその疾患に関連する複数のリスク因子を把握することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、従来のシステムでは、疾患に関連する複数のリスク因子を提示することができる。
しかしながら、従来のシステムでは、疾患に関連する複数のリスク因子を単純に提示するにすぎず、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を利用者が把握することができなかった。
例えば、糖尿病のような生活疾患病の場合、他疾患との間で共通となっているリスク因子が多数ある。それでも従来のシステムでは、疾患別にリスク因子を表示するだけであるため、医学的知識が十分でない患者等は、他の疾患と類似している点や、相違点を理解できていない。すなわち、健康な生活を営む上で、留意すべき点が把握しにくくなっているという問題があった。
【０００６】
また、現在、疾患に関連する遺伝子等のリスク要因の解明が急速に進んでおり、今後さらに多くのリスク因子が判明すると予測される。しかしながら、従来のシステムでは、医者等の医療関係者ですら、複数の発症リスクの関連性を把握しきれない事態になると予想されている。このため、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を明確に提示することのできるシステムの開発が待たれていた。
【０００７】
本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を明確に提示することのできるリスク評価装置、及び、プログラムを提供することを目的とする。
また、本発明は、各対象者のリスク因子の状況と、複数の疾患との関係を提示することのできるリスク評価装置、及び、プログラ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】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係るリスク評価装置は、
複数の疾患と、該各疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子とを対応付けて記憶するリスク情報記憶手段と、
前記リスク情報記憶手段に記憶された複数の疾患のうちから選択された複数の疾患について、該複数の疾患とそのリスク因子との相互関係を示す図表を生成して出力する図表生成出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、例えば、リスク情報記憶手段は、例えば、複数の疾患と、該各疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子（例えば、ＨＤＬコレステロール、最高血圧等）とを対応付けて記憶し、図表生成出力手段は、例えば、リスク情報記憶手段に記憶された任意の疾患（例えば、脳梗塞，糖尿病等）に対応するリスク因子（例えば、最高血圧等）と該リスク因子が疾患の発症要因となる疾患との関係を示す図表（例えば、ベン図）を生成する。
【００１０】
前記図表生成出力手段は、例えば、評価対象となる複数の疾患を指定するための指定情報（例えば、脳梗塞，糖尿病等）を入力する入力手段と、前記入力手段が入力した指定情報（例えば、脳梗塞、糖尿病等）に従って、指定された各疾患に対応するリスク因子を前記リスク情報記憶手段からそれぞれ特定するリスク因子特定手段と、前記リスク因子特定手段が特定したリスク因子（例えば、最高血圧）に対応する患者の診断値（例えば、最高血圧「１４０．０ｍｍＨｇ」等の具体的な数値）を取得する診断値取得手段と、前記診断値取得手段が取得した診断値を予め定められた標準値と比較し、標準値から外れた診断値に対応するリスク因子を、危険因子として特定する危険因子特定手段と、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記指定情報に指定される各疾患との関係を示す図表（例えば、ベン図）を生成する図表生成手段と、前記図表生成手段が生成した図表を、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を特定可能な形態で（例えば、危険因子を目立たせるように）出力する出力手段と、を備えてもよい。
【００１１】
また、図表生成出力手段は、例えば、患者の診断データから、各リスク因子に対応する診断値（例えば、最高血圧「１４０．０ｍｍＨｇ」等の具体的な数値）を取得する診断値取得手段と、前記診断値取得手段が取得した診断値を予め定められた標準値と比較し、標準値から外れた診断値に対応するリスク因子を、危険因子として特定する危険因子特定手段と、前記リスク情報記憶手段から、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を発症原因とする疾患（例えば、脳梗塞，糖尿病等）を特定する疾患特定手段と、前記疾患特定手段が特定した疾患に対応するリスク因子を特定するリスク因子特定手段と、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記指定情報により指定される各疾患との関係を示す図表（例えば、ベン図）を、前記危険因子特定手段が特定した危険因子を特定可能な形態で（例えば、危険因子を目立たせるように）出力する出力手段と、を備えてもよい。
【００１２】
上記リスク評価装置は、例えば、各疾患間の階層関係を規定する関係情報（例えば、カテゴリ情報）を記憶する関係情報記憶手段と、前記指定情報により所定数を超える疾患が指定された場合に、前記関係情報記憶手段に記憶される関係情報（例えば、カテゴリ情報）に従って、指定された複数の疾患のうち、少なくとも２つの疾患に共通の上位の疾患を特定する上位疾患特定手段と、を更に備え、前記図表生成出力手段は、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、指定された疾患のうち、前記上位疾患特定手段により上位が求められた各疾患との関係を示す図表を生成してもよい。
【００１３】
上記リスク評価装置は、前記図表生成出力手段が生成した図表中における任意の疾患を選択する選択手段と、各疾患間の階層関係を規定する関係情報（例えば、カテゴリ情報）に従って、前記選択手段により選択された疾患の下位にあたる疾患（例えば、クモ膜下出血等）をそれぞれ特定する下位疾患特定手段と、更に備え、前記リスク因子特定手段は、前記下位疾患特定手段により特定された各疾患に対応するリスク因子を、前記リスク情報記憶手段からそれぞれ特定し、前記図表生成出力手段は、前記リスク因子特定手段が特定した各リスク因子と、前記下位疾患特定手段が特定した各疾患との関係を示す図表を生成してもよい。
【００１４】
上記リスク評価装置は、少なくとも前記危険因子特定手段が特定した危険因子の値を特定し、予め定められた数式を用いる等して、各疾患の発症リスク値（例えば、脳梗塞「２０％」等の発症率）をそれぞれ算出するリスク値算出手段を更に備え、前記図表生成出力手段は、前記リスク値算出手段が算出した各疾患に対応したリスク値を含む図表を生成してもよい。
【００１５】
上記リスク評価装置は、例えば、前記リスク値算出手段が算出した発症リスク値のうち、任意の発症リスク値を調整（例えば、発症率「１５％」等に調整）するリスク値調整手段と、リスク値調整手段が調整した値から前記数式を逆算する等して、変更された危険因子の値を目標値として算出する目標値算出手段と、を更に備え、前記リスク値算出手段は、前記目標値算出手段が算出した危険因子の目標値を前記数式に用いて、各疾患の発症リスク値を再度算出してもよい。
【００１６】
前記図表生成出力手段は、各リスク因子と各疾患との関係を示すベン図を生成してもよい。
【００１７】
上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係るプログラムは、コンピュータに、
複数の疾患と、該各疾患の発症原因となりうる複数のリスク因子とを対応付けて記憶するリスク情報記憶機能と、
記憶された複数の疾患のうちから選択された複数の疾患について、該複数の疾患とそのリスク因子との相互関係を示す図表を生成して出力する図表生成出力機能と、
を実現させる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を明確に提示することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態にかかるリスク評価装置について、図面を参照して説明する。
【００２０】
図１は、この発明の実施の形態に係るリスク評価装置（評価システム）１の構成の一例を示す模式図である。図示するように、リスク評価装置１は、入力部１１と、出力部１２と、標準値ＤＢ（データベース）１３と、リスクＤＢ１４と、情報取得部１５と、制御部１６と、を備える。
【００２１】
このリスク評価装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理機器から構成され、記録媒体２に記録された情報を読み取り可能となっている。なお、記録媒体２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）やフレキシブルディスク等から構成され、その中には、図２に示すような個人医療情報等が記録されている。
【００２２】
図示するように、個人医療情報には、患者ＩＤ（識別情報）、年齢、性別、最高血圧、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール等の情報が含まれている。なお、最高血圧、ＨＤＬコレステロール、総コレステロールは、指標で示すことができるリスク因子であり、例えば、各患者の健康診断を実際に行って得られた測定値（指標）にて示されている。
【００２３】
図１に戻って、入力部１１は、キーボードやマウス等の入力デバイスから構成される。入力部１１には、ユーザの操作により、例えば、選択すべき複数の疾患を指定する情報が入力される。入力部１１は、入力された情報を、制御部１６に供給する。
【００２４】
出力部１２は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイ装置、プリンタ等の出力装置から構成される。出力部１２は、制御部１６から供給される情報に従って、例えば、複数のリスク因子と複数の疾患との関係を示すベン図等を表示する。
【００２５】
標準値ＤＢ１３は、ハードディスク等の書き換え可能な記憶装置から構成される。標準値ＤＢ１３は、健康診断等で測定される各検査項目の標準範囲を示す情報を記憶する。例えば、図３に示すような標準範囲値情報を予め記憶している。この標準範囲値情報は、所定のガイドラインにより定められており、上述した図２の個人医療情報に対応して最高血圧、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール等の標準範囲を規定している。なお、この標準範囲からはずれた項目（リスク因子）は、留意すべき指標をもつ危険因子となる。
【００２６】
リスクＤＢ１４は、ハードディスク等の書き換え可能な記憶装置から構成され、疾患リスク因子情報、及び、疾患カテゴリ関係情報等を記憶する。
【００２７】
疾患リスク因子情報は、図４に例示するように、疾患と、当該疾患に関連するリスク因子との関係を規定する情報である。例えば、ラクナ梗塞には、最高血圧、ＨＤＬコレステロール、ＢＭＩ等のリスク因子が関連している。つまり、最高血圧、ＨＤＬコレステロール、ＢＭＩ等が標準値（上述の標準範囲値）から外れている場合に、ラクナ梗塞が発症し得る危険因子（ラクナ梗塞の発症を留意すべきリスク因子）となる。
【００２８】
疾患カテゴリ関係情報は、図５（ａ）〜（ｃ）に例示するように、疾患を病態別に体系化したカテゴリ構造を呈しており、他疾患との関連を段階別に規定する情報である。
【００２９】
具体的に、図５（ａ）を参照すると、「脳梗塞」は、親情報が「脳卒中」であり、子情報が「ラクナ梗塞，アテローム梗塞」である。また、図５（ｂ）を参照すると、「ラクナ梗塞」は、親情報が「脳梗塞」であり、子情報は規定されていない。そして、図５（ｃ）を参照すると、「脳卒中」は、親情報が規定されておらず、子情報が「脳出血，脳梗塞」である。
【００３０】
このような疾患カテゴリ関係情報から、図６に例示するように、各疾患を樹形図で表すことができる。なお、図６は、脳卒中に注目したカテゴリ構造を示す樹形図である。
【００３１】
なお、カテゴリレベル１の疾患に関連するリスク因子は、図４の疾患リスク因子情報から得ることができる。すなわち、上述の図４，５に示す情報から、図６に示すようなリスク因子の関連を含む樹形図を形成することができる。
【００３２】
図１に戻って、情報取得部１５は、記録媒体２に対応した補助記憶装置であり、例えば、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成される。情報取得部１５は、例えば、上述の図２に示すような個人医療情報を記録媒体２から読み出し、読み出した情報を制御部１６に供給する。
【００３３】
制御部１６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、リスク評価装置１全体を制御する。制御部１６は、例えば、ＲＯＭ等に予め記憶されたプログラムを読み出し、後述するベン図作成処理等を実行し、複数のリスク因子と複数の疾患との関係を示すベン図等を作成する。
【００３４】
以下、この発明の実施の形態にかかるリスク評価装置１の動作について、具体的に図面を参照して説明する。
【００３５】
最初に、対象となる疾患が２つの場合に対応したベン図作成処理１について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【００３６】
なお、リスク評価装置１（情報取得部１５）には、個人医療情報が予め記録された記録媒体２が読み出し可能な状態に備え付けられていることとする。そして、リスク評価装置１は、ユーザによる、対象の患者（患者ＩＤ等）及び対象の疾患（疾患名等）を指定するための入力操作に応じて、ベン図作成処理１を開始する。
【００３７】
まず、制御部１６は、指定された疾患に対応して、リスクＤＢ１４に記憶される疾患リスク因子情報から、複数の疾患のリスク因子を抽出する（ステップＳ１１）。例えば、「ラクナ梗塞」、「心筋梗塞」の２つの疾患が指定されている場合、制御部１６は、図４に例示する疾患リスク因子情報から、「ラクナ梗塞」及び「心筋梗塞」のリスク因子である「最高血圧，ＨＤＬコレステロール，ＢＭＩ，心電図異常の有無，遺伝子１，総コレステロール」を抽出し、読み出す。
【００３８】
制御部１６は、指定された患者の個人医療情報から、ステップＳ１１にて抽出したリスク因子に該当する項目の測定結果を抽出して読み出す（ステップＳ１２）。例えば、制御部１６は、図２に示す患者ＩＤ「Ａ００１」の個人医療情報から、抽出したリスク因子に該当する「最高血圧（１４２．９ mmHg）」、「ＨＤＬコレステロール（１１９．７ mg/dL）」、「総コレステロール（１６４．９ mg/dL）」等を読み出す。
【００３９】
制御部１６は、標準値ＤＢ１３に記憶された標準範囲値情報から、ステップＳ１１にて抽出されたリスク因子に該当する項目の標準範囲値を抽出して読み出す（ステップＳ１３）。例えば、制御部１６は、図３に示す標準範囲値情報から、抽出したリスク因子に該当する「最高血圧（＞１３０．０ mmHg），ＨＤＬコレステロール（１００．０ md/dL），総コレステロール（２３０．０ md/dL）」等を読み出す。
【００４０】
制御部１６は、ステップＳ１２にて読み出した情報が、ステップＳ１３にて読み出した標準範囲値内か否かを判別する（ステップＳ１４）。つまり、リスク因子に該当する測定値（指定された患者の個人医療情報）が、標準範囲値内であるか否かを判別する。そして、ステップＳ１２にて読み出した情報が全て標準範囲値内である場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、制御部１６は、ステップＳ１６に処理を進める。
【００４１】
一方、標準範囲値内ではないリスク因子の情報があった場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、制御部１６は、標準範囲値内ではないリスク因子の情報を特定する（ステップＳ１５）。例えば、図２に示す患者ＩＤ「Ａ００１」の場合、「最高血圧，ＨＤＬコレステロール」が、標準範囲値から外れているため、制御部１６は、これらを留意すべきリスク因子として特定する。
【００４２】
制御部１６は、疾患間に共通するリスク因子を共有するようにベン図を作成して出力部１２に画面表示し、本処理を終了する（ステップＳ１６）。なお、ステップＳ１５にて標準範囲値から外れたリスク因子（留意すべきリスク因子）が特定されている場合、制御部１６は、特定されたリスク因子を目立たせるため、色を変化させたり、太字にする等の加工を施して表示する。例えば、制御部１６は、図８に例示するようなベン図を作成して表示する。つまり、留意すべきリスク因子である「最高血圧，ＨＤＬコレステロール」を黒い色（黒丸）でプロットして目立たせている。
【００４３】
このベン図作成処理１により、リスク評価装置１は、留意すべきリスク因子が目立つようにベン図を作成して明示する。このため、患者等は注意すべき疾患を直感的に理解することができる。また、関連した疾患との関係も理解することができるため、疾病の予防等にも効果的である。例えば、図８に示すベン図が作成された場合、患者は「ラクナ梗塞」を患う確率が高いことがわかる。また、「心筋梗塞」を患う確率を低くするためにも「ＨＤＬコレステロール」に留意する必要があると理解することができる。
【００４４】
上述したベン図作成処理１では、２つの疾患を対象としてベン図を作成する場合について説明したが、対象とする疾患の数を増やすことも可能である。しかしながら、わかりやすいベン図として明示できるのは、対象となる疾患が３つまでである。つまり、対象となる疾患が３つを超えると、わかりやすいベン図として表示できなくなる。そのため、ベン図に表示する疾患数を３つ以内に納める必要がある。
【００４５】
以下、３つを超える疾患が指定された場合に対応するベン図作成処理２について、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００４６】
なお、上述したように、図４，５に例示する疾患リスク因子情報、及び、疾患カテゴリ関係情報から図６に示す樹形図が概念的に形成される。なお、図６に示すように、リスク因子は、カテゴリレベル１の疾患だけに対応付けられているものとする。また、リスク評価装置１（情報取得部１５）は、同様に、記録媒体２が読み出し可能であり、ユーザによる、対象の患者（患者ＩＤ等）及び対象の疾患（疾患名等）を指定するための入力操作に応じて、ベン図作成処理２を開始する。
【００４７】
まず、制御部１６は、指定された疾患が３つを超えているか否かを判別する（ステップＳ２１）。特定された疾患が３つを超えていると判別した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、制御部１６は、指定された疾患の親情報（親となる疾患）を、リスクＤＢ１４の疾患カテゴリ関係情報から特定する（ステップＳ２２）。例えば、「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞，クモ膜下出血」の４つの疾患が指定されている場合、制御部１６は、図６等に示すように、「クモ膜下出血」の親情報である「脳出血」を特定し、また、「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」の親情報である「脳梗塞」を特定する。
【００４８】
制御部１６は、特定した親情報が３つ以内であるか否かを判別する（ステップＳ２３）。特定した親情報が３つ以内でない（３つを超えている）と判別した場合（ステップＳ２３；Ｎｏ）、制御部１６は、ステップＳ２２に処理を戻す。つまり、親となる疾患が３つを超えている場合に、その疾患から更に親情報を特定する。
【００４９】
一方、特定した親情報が３つ以内であると判別した場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、制御部１６は、リスクＤＢ１４の疾患カテゴリ関係情報から、該親情報の子情報を読み出し、リスク因子が対応付けられたカテゴリレベル１の疾患を特定する（ステップＳ２４）。例えば、親情報が「脳出血，脳梗塞」である場合、制御部１６は、図６等に示すように、「脳出血」の子情報である「クモ膜下出血，脳内出血」を特定し、「脳梗塞」の子情報である「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」を特定する。
【００５０】
制御部１６は、リスクＤＢ１４の疾患リスク因子情報から、ステップＳ２４にて特定した複数の疾患のリスク因子を抽出する（ステップＳ２５）。例えば、カテゴリレベル１の「クモ膜下出血，脳内出血，ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」が特定されている場合、制御部１６は、図６等に示すように、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｂ，リスク因子Ｃ，リスク因子Ｄ，リスク因子Ｅ」を抽出する。
【００５１】
制御部１６は、指定された患者の個人医療情報から、ステップＳ２５にて抽出したリスク因子に該当する項目の測定結果を抽出して読み出す（ステップＳ２６）。
【００５２】
制御部１６は、標準値ＤＢ１３に記憶された標準範囲値情報から、ステップＳ２５にて抽出されたリスク因子に該当する項目の標準範囲値を抽出して読み出す（ステップＳ２７）。
【００５３】
制御部１６は、ステップＳ２６にて読み出した情報が、ステップＳ２７にて読み出した標準範囲値内か否かを判別する（ステップＳ２８）。ステップＳ２６にて読み出した情報が全て標準範囲値内である場合（ステップＳ２８；Ｙｅｓ）、制御部１６は、ステップＳ３０に処理を進める。
【００５４】
一方、標準範囲値内ではないリスク因子の情報があった場合（ステップＳ２８；Ｎｏ）、制御部１６は、標準範囲値内ではないリスク因子の情報を特定する（ステップＳ２９）。例えば、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」が、標準範囲からはずれている場合、制御部１６は、これらを留意すべきリスク因子として特定する。
【００５５】
制御部１６は、疾患間に共通するリスク因子を共有するようにベン図を作成して出力部１２に画面表示し、本処理を終了する（ステップＳ３０）。なお、ステップＳ２８にて標準範囲値から外れたリスク因子（留意すべきリスク因子）が特定されている場合、制御部１６は、同様に、特定されたリスク因子を目立たせる加工を施して表示する。例えば、制御部１６は、図１０に例示するように、留意すべきリスク因子である「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」を黒い色（黒丸）でプロットして目立たせたベン図を作成して表示する。
【００５６】
なお、ステップＳ２１において、特定された疾患が３つを超えていない（３つ以内である）と判別した場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、制御部１６は、前述の図７に示すベン図作成処理１のステップＳ１１に処理を進める。
【００５７】
このベン図作成処理２により、対象となる疾患が３を超えて指定されても、リスク評価装置１は、親情報となる疾患を特定し、わかりやすいベン図を作成して明示することができる。例えば、「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞，クモ膜下出血」の４つの疾患が指定された場合でも、これらの疾患の親情報となる「脳出血，脳梗塞」が特定され、図１０に示すように、これらの疾患とリスク因子との関係がベン図にて表示される。この図１０に示すベン図が表示された場合、その患者は、「脳梗塞」を患う確率が高いことがわかり、「脳出血」を患う確率を低くするためにも、特に「リスク因子Ａ」に留意する必要があると理解することができる。
【００５８】
上述したベン図作成処理１及びベン図作成処理２では、ユーザが、対象となる疾患を指定して、ベン図を作成する処理を実行した。しかしながら、この発明の実施の形態に係るリスク評価装置１の動作はこれに限定されない。例えば、患者の個人医療情報から、危険因子の含まれる疾患を特定してもよい。以下、疾患を自動的に特定する場合のベン図作成処理３について、図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００５９】
なお、リスク評価装置１（情報取得部１５）には、個人医療情報が予め記録された記録媒体２が読み出し可能な状態に備え付けられていることとする。そして、リスク評価装置１は、ユーザによる、対象の患者（患者ＩＤ等）を指定するための入力操作に応じて、ベン図作成処理３を開始する。
【００６０】
まず、制御部１６は、記録媒体２に記録された、指定された患者の個人医療情報から、リスク因子に該当する項目の測定結果を読み出す（ステップＳ３１）。例えば、「最高血圧（１４２．９ mmHg），ＨＤＬコレステロール（１１９．７ mg/dL）」等を読み出す。
【００６１】
制御部１６は、標準値ＤＢ１３に記憶された標準範囲値情報から、ステップＳ３１にて読み出したリスク因子に該当する項目の標準範囲値を抽出して読み出す（ステップＳ３２）。例えば、制御部１６は、図３に示す標準範囲値情報から、抽出したリスク因子に該当する「最高血圧（＞１３０．０ mmHg），ＨＤＬコレステロール（１００．０ md/dL）」等の情報を読み出す。
【００６２】
制御部１６は、ステップＳ３１にて読み出した情報と、ステップＳ３２にて読み出した情報とを比較し、標準範囲値内ではないリスク因子を特定する。（ステップＳ３３）。つまり、制御部１６は、標準範囲値内ではないリスク因子の情報を特定する。例えば、図２に示す患者ＩＤ「Ａ００１」の場合、「最高血圧，ＨＤＬコレステロール」が、標準範囲値から外れいているため、制御部１６は、これらを留意すべきリスク因子として特定する。
【００６３】
制御部１６は、ステップＳ３３で特定した留意すべきリスク因子を発病の要因とする疾患を特定する（ステップＳ３４）。例えば、図８を参照すると、疾患「ラクナ梗塞」は、リスク因子として「ＢＭＩ，最高血圧，ＨＤＬコレステロール，心電図異常の有無」を有する。そして、「ラクナ梗塞」の有するリスク因子の中に、留意すべきリスク因子である「最高血圧，ＨＤＬコレステロール」が含まれている。このため、制御部１６は、疾患「ラクナ梗塞」を特定する。
【００６４】
制御部１６は、特定された疾患が３つを超えているか否かを判別する（ステップＳ３５）。特定された疾患が３つを超えていない（３つ以内）と判別した場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）、制御部１６は、ステップＳ３９に処理を進める。
【００６５】
一方、特定された疾患が３つを超えていると判別した場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、制御部１６は、指定された疾患の親情報（親となる疾患）を、リスクＤＢ１４の疾患カテゴリ関係情報から特定する（ステップＳ３６）。例えば、「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞，クモ膜下出血」の４つの疾患が指定されている場合、制御部１６は、図６等に示すように、「クモ膜下出血」の親情報である「脳出血」を特定し、また、「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」の親情報である「脳梗塞」を特定する。
【００６６】
制御部１６は、特定した親情報が３つ以内であるか否かを判別する（ステップＳ３７）。特定した親情報が３つ以内でない（３つを超えている）と判別した場合（ステップＳ３７；Ｎｏ）、制御部１６は、ステップＳ３６に処理を戻す。つまり、親となる疾患が３つを超えている場合に、その疾患から更に親情報を特定する。
【００６７】
一方、特定した親情報が３つ以内であると判別した場合（ステップＳ３７；Ｙｅｓ）、制御部１６は、リスクＤＢ１４の疾患カテゴリ関係情報から、該親情報の子情報を読み出し、リスク因子が対応付けられたカテゴリレベル１の疾患を特定する（ステップＳ３８）。例えば、親情報が「脳出血，脳梗塞」である場合、制御部１６は、図６等に示すように、「脳出血」の子情報である「クモ膜下出血，脳内出血」を特定し、「脳梗塞」の子情報である「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」を特定する。
【００６８】
制御部１６は、リスクＤＢ１４の疾患リスク因子情報から、ステップＳ３４、または、ステップＳ３６にて特定した複数の疾患のリスク因子を抽出する（ステップＳ３９）。例えば、カテゴリレベル１の「クモ膜下出血，脳内出血，ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」が特定されている場合、制御部１６は、図６等に示すように、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｂ，リスク因子Ｃ，リスク因子Ｄ，リスク因子Ｅ」を抽出する。
【００６９】
制御部１６は、疾患間に共通するリスク因子を共有するようにベン図を作成して出力部１２に画面表示し、本処理を終了する（ステップＳ４０）。なお、標準範囲値から外れたリスク因子（特定されたリスク因子）には、目立たせる加工を施して表示する。例えば、制御部１６は、図１０に例示するように、留意すべきリスク因子である「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」を黒い色（黒丸）でプロットして目立たせたベン図を作成して表示する。
【００７０】
このベン図作成処理３により、対象となる疾患を指定しなくても、留意すべきリスク因子と、該リスク因子に関連した疾患のベン図を作成して明示することができる。また、ベン図作成処理２と同様に、対象となる疾患が３を超えて指定されても、リスク評価装置１は、親情報となる疾患を特定し、わかりやすいベン図を作成して明示することができる。
【００７１】
上述したベン図作成処理２及びベン図作成処理３では、３つを超える疾患が指定された場合に、親情報となる疾患を特定することで、ベン図に表示する疾患数を３つ以内に納める場合について説明した。その場合に、表示される疾患（親情報となる疾患）を選択して、その子情報となる疾患についてのリスク因子のベン図を表示できれば、更に有用となる。
例えば、上述した図１０のベン図の場合、特に留意すべき疾患は「脳梗塞」であることが分かる。このため、この「脳梗塞」を選択して、下層となる疾患のベン図を表示することができれば、患者等は、より詳細に疾患とリスク因子との関係を把握することが可能となる。
【００７２】
以下、ベン図に表示された疾患を選択して、下層となる疾患のベン図を表示するベン図作成処理４について、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００７３】
なお、リスク評価装置１（情報取得部１５）は、上述したベン図作成処理２又はベン図作成処理３を実行して、図１０に示すようなベン図（カテゴリレベル２以上の疾患についてのベン図）を表示した状態で、ユーザによる、１つの疾患を選択するための入力操作に応じて、ベン図作成処理４を開始する。
【００７４】
まず、制御部１６は、選択された疾患の子情報（子となる疾患）を、リスクＤＢ１４の疾患カテゴリ関係情報から特定する（ステップＳ４１）。例えば、図１０に例示するベン図から、発症を留意すべき「脳梗塞」が選択された場合、制御部１６は、図６等に示すように、「脳梗塞」の子情報である「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」を特定する。
【００７５】
制御部１６は、特定した子情報が３つ以内であるか否かを判別する（ステップＳ４２）。特定された疾患が３つ以内であると判別した場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、制御部１６は、リスクＤＢ１４の疾患リスク因子情報から、ステップＳ４１にて特定した複数の疾患のリスク因子を抽出する（ステップＳ４３）。例えば、カテゴリレベル１の「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」が特定されている場合、制御部１６は、図６等に示すように、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｂ，リスク因子Ｃ，リスク因子Ｄ，リスク因子Ｅ」を抽出する。
【００７６】
制御部１６は、個人医療情報から、ステップＳ４３にて抽出したリスク因子に該当する項目の測定結果を抽出して読み出す（ステップＳ４４）。
【００７７】
制御部１６は、標準値ＤＢ１３に記憶された標準範囲値情報から、ステップＳ４３にて抽出されたリスク因子に該当する項目の標準範囲値を抽出して読み出す（ステップＳ４５）。
【００７８】
制御部１６は、ステップＳ４４にて読み出した情報が、ステップＳ４５にて読み出した標準範囲値内か否かを判別する（ステップＳ４６）。ステップＳ４４にて読み出した情報が全て標準範囲値内である場合（ステップＳ４６；Ｙｅｓ）、制御部１６は、ステップＳ４８に処理を進める。
【００７９】
一方、ステップＳ４４にて読み出した情報の中に標準範囲値内ではないリスク因子の情報があった場合（ステップＳ４６；Ｎｏ）、制御部１６は、標準範囲値内ではないリスク因子の情報を特定する（ステップＳ４７）。例えば、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」が、標準範囲からはずれている場合、制御部１６は、これらを留意すべきリスク因子として特定する。
【００８０】
制御部１６は、疾患間に共通するリスク因子を共有するようにベン図を作成して出力部１２に画面表示し、本処理を終了する（ステップＳ４８）。なお、標準範囲値から外れたリスク因子（留意すべきリスク因子）には、目立たせる加工を施して表示する。例えば、制御部１６は、図１３に例示するように、留意すべきリスク因子である「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」を黒い色（黒丸）でプロットして目立たせたベン図を作成して表示する。
【００８１】
なお、ステップＳ４２にて、特定された疾患が３つ以内でない（３つを超えている）と判別した場合（ステップＳ４２；Ｎｏ）、制御部１６は、前述の図９に示すベン図作成処理２のステップＳ２２に処理を進める。
【００８２】
このベン図作成処理４により、下層となる疾患のベン図を表示するため、患者等は、段階的に掘り下げて発症を留意すべき疾患や、その疾患に関連するリスク因子を把握することできる。例えば、図１０のベン図から「脳梗塞」が選択された場合、その子情報となる「ラクナ梗塞，アテローム性梗塞，心原性梗塞」が特定され、図１３に示すように、これらの疾患とリスク因子との関係がベン図にて表示される。この図１３に示すベン図が表示された場合、その患者は、アテローム性梗塞を患う確率が高いことがわかり、他疾患との関係を直感的に理解することができる。
【００８３】
以上説明したように、リスク評価装置１は、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を明確に提示することができる。この結果、患者等の個人は、特に留意すべき点が何であるのかを一目瞭然に理解することができる。また、医療関係者等は、患者等に対し、発症し得る疾患とその病因との関係を、分かりやすく説明することができる。
【００８４】
この発明は上記実施の形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。例えば、上記の実施の形態では、複数のリスク因子と、複数の疾患との関係を提示する場合について説明したが、疾患の発症リスク（発症率％）を算出し、算出した発症リスクも表示するようにしてもよい。
例えば、図１４に示すように、「糖尿病，脳梗塞，心筋梗塞」のベン図を表示する場合、これらの疾患の発症リスクを算出する。
具体的に制御部１６は、各疾患の発症リスク（％）を、以下の数式１を用いて算出する。
【００８５】
（数１）
Ｙ＝（ａ１Ｘ１＋ａ２Ｘ２＋ａ３Ｘ３＋・・・）
Ｙ：発症リスク
ａ：各リスク因子パラメータ
Ｘ：各リスク因子
【００８６】
更に、利用者が、発症リスクの目標値（％）を設定できるようにし、その設定が反映された場合の他疾患の発病率と、留意すべきリスク因子の具体的な値と、を算出して明示できるようにしてもよい。
【００８７】
この場合、リスクＤＢ１４は、図１５に例示するような、リスク評価関数情報を更に記憶する。リスク評価関数情報は、疾患名、リスク因子、リスク因子パラメータ、調節の可否等の情報を含んでいる。
なお、リスク因子パラメータとは、各リスク因子に対応する係数であり、リスク因子の値と共に、疾患の発症に影響を与える。また、調節の可否とは、各リスク因子について数値の調節が可能か否かを示す。具体的には、リスク因子が「体重」の場合、その数値は、調節（増減）が可能である。一方、リスク因子が「遺伝子１」の場合、その数値は固定値であり、調節は不可能である。
【００８８】
すなわち、制御部１６は、上述の数式１のＹ（発症リスク）を目標値に設定し、Ｘ（リスク因子）の値を逆算する。その際、制御部１６は、図１５のリスク評価関数情報を参照して、調節可能なリスク因子だけを適宜変更して、Ｘ（リスク因子）の値を求める。
【００８９】
例えば、図１６に例示するように、「脳梗塞」が選択され、目標値が「２０％」とユーザにより入力された場合、制御部１６は、リスク評価関数情報により、「リスク因子Ａ，リスク因子Ｄ」が調節可能なリスク因子であると特定する。そして、特定したリスク因子の値を、発症リスクＹが目標値（２０％）となるように、数式１とリスク因子パラメータ等を用いて算出する。
また、抽出した調節可能なリスク因子が、他疾患と共有されている場合、制御部１６は、算出したリスク因子の値を用いて、共有されている疾患の発症リスクを算出する。
【００９０】
そして、図１７に例示するように、「脳梗塞」の目標値が「２０％」と設定された場合の他疾患の発病率と、留意すべきリスク因子の具体的な値と、を表示する。この場合、「リスク因子Ａ」及び「リスク因子Ｄ」には、リスク因子の値として、「３０」及び「１２０」が明示される。また、「リスク因子Ａ」が、「糖尿病」とも共有しているリスク因子であるため、糖尿病の発病リスクが「３５％」に変更される。
【００９１】
このように、発症リスクを表示したり、発症リスクの目標値を設定可能とすることにより、ベン図に示された情報から意味のある関連やパターンを発見することが容易となり、患者の留意すべきリスク因子、目標とするリスク因子の指標値を把握するのに効果を発揮する。
【００９２】
また、上記のリスク評価装置１における各構成は、任意に変更可能である。例えば、上記実施の形態において、リスクＤＢ１４に記憶される疾患カテゴリ関係情報は、図５に示すような疾患の病態別のカテゴリ構造で示していた。しかしながら、他のカテゴリ構造で示される疾患カテゴリ関係情報を用いてもよい。例えば、図１８に例示するように、疾患の発生器官別のカテゴリ構造で示される疾患カテゴリ関係情報を用いてもよい。更に、他の観点からのカテゴリ構造で示される疾患カテゴリ関係情報を用いてもよい。
また、リスク評価装置１は、単体のコンピュータに限定されるものではなく、協同して動作する複数台のコンピュータシステムから構成されてもよい。
【００９３】
なお、この発明の実施の形態にかかるリスク評価装置は、専用の装置によらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、ネットワークカード等を備えたコンピュータに上述のいずれかを実行するためのプログラムを格納した媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）から当該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するリスク評価装置を構成することができる。
【００９４】
また、コンピュータにプログラムを供給するための手法は、任意である。例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システム等を介して供給してもよい。一例を挙げると、通信ネットワークの掲示板（ＢＢＳ）に当該プログラムを掲示し、これをネットワークを介して搬送波に重畳して配信する。
そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上述の処理を実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施の形態に係るリスク評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】記録媒体に記録される個人医療情報の一例を示す模式図である。
【図３】標準値ＤＢに記憶される標準範囲値情報の一例を示す模式図である。
【図４】リスクＤＢに記憶される疾患リスク因子情報の一例を示す模式図である。
【図５】リスクＤＢに記憶される疾患カテゴリ関係情報の一例を示す模式図である。
【図６】図５に例示する疾患カテゴリ関係情報のカテゴリ構造の一例を示す樹形図である。
【図７】リスク評価装置が実行するベン図作成処理１を説明するためのフローチャートである。
【図８】ベン図作成処理１にて作成されるベン図の一例を示す模式図である。
【図９】リスク評価装置が実行するベン図作成処理２を説明するためのフローチャートである。
【図１０】ベン図作成処理２にて作成されるベン図の一例を示す模式図である。
【図１１】リスク評価装置が実行するベン図作成処理３を説明するためのフローチャートである。
【図１２】リスク評価装置が実行するベン図作成処理４を説明するためのフローチャートである。
【図１３】ベン図作成処理４にて作成されるベン図の一例を示す模式図である。
【図１４】ベン図作成処理にて作成されるベン図の一例を示す模式図である。
【図１５】リスクＤＢに記憶されるリスク評価関数情報の一例を示す模式図である。
【図１６】数式１を利用した機能が付加された場合に作成されるベン図の一例を示す模式図である。
【図１７】数式１を利用した機能が付加された場合に作成されたベン図の一例を示す模式図である。
【図１８】リスクＤＢに記憶される疾患カテゴリ関係情報の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００９６】
１      リスク評価装置
２      記録媒体
１１    入力部
１２    出力部
１３    標準値ＤＢ
１４    リスクＤＢ
１５    情報取得部
１６    制御部
【図１】
2006031190.tif 000003
【図２】
2006031190.tif 000004
【図３】
2006031190.tif 000005
【図４】
2006031190.tif 000006
【図５】
2006031190.tif 000007
【図６】
2006031190.tif 000008
【図７】
2006031190.tif 000009
【図８】
2006031190.tif 000010
【図９】
2006031190.tif 000011
【図１０】
2006031190.tif 000012
【図１１】
2006031190.tif 000013
【図１２】
2006031190.tif 000014
【図１３】
2006031190.tif 000015
【図１４】
2006031190.tif 000016
【図１５】
2006031190.tif 000017
【図１６】
2006031190.tif 000018
【図１７】
2006031190.tif 000019
【図１８】
2006031190.tif 000020