(57)【要約】【課題】前臨床癌状態の将来の臨床癌罹患の可能性や、前臨床癌の際の治療に要する費用負担など損害額の予測を実施可能なシステム及び方法の提供と、前臨床癌状態に一定のデリバティブ補償を実施し、高度な癌検査の有用性を補完して早期治療を促進することと、前臨床癌に対して最適な治療を実施することを要件としたデリバティブ補償の設計と、その治療の種類ごとに将来の臨床癌罹患のリスクの数値化を提供すること【解決手段】計算機と記憶装置を備えた予測システムに、高精度癌検診クラスタリングデータ記憶部２０１と、高精度癌検診再診結果データ記憶部２０２を設けて計算機と接続し、計算機には更に、臨床癌状態分布算出手段２０３と、シミュレーション手段２０４と、条件別相関分析手段２０５と、保険料率生成手段２１２と補償条件付与手段２１４を設けた。【選択図】        図２
2006302222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも演算手段と記憶手段とを備え、特定の条件の下に、臨床癌発症リスクを予測する予測システムであって、前記記憶手段には、
前臨床癌の検出が可能な特定の高精度癌検診における過去の検診結果を、癌の存在可能性を示す特定の数値を元に、健常状態と、該癌の存在可能性を否定できない見かけ上の健常状態と、臨床癌状態と、に分類し、前記各分類毎にデータの参照を可能に記録した、高精度癌検診クラスタリングデータベースと、
前記高精度癌検診クラスタリングデータベースにおいて、前記各分類毎に特定の期間後に受けた前記高精度癌検診の再診結果を前記各分類毎にデータの参照を可能に記録した、高精度癌検診再診結果データベースと、を備え、
前記高精度癌検診クラスタリングデータ及び前記高精度癌検診再診結果データの相関を演算して、前記高精度癌検診の結果又は前記特定の期間を変数とした臨床癌状態分布を算出する臨末癌状態分布算出手段と、
前記高精度癌検診を受診した特定の受診者が、その受診結果によって計算される、特定期間後に臨床癌に罹患する可能性の予測を生成するシミュレーション手段と、を備える予測システム。
【請求項２】
前記高精度癌検診の受診をする以前の顧客に対する、臨床癌罹患をトリガーイベントとしたデリバティブ補償の保険料率を記憶する手段と、前記シミュレーション手段によって生成されたシミュレーション結果から、前記各分類毎に適正な保険料率の補正条件を生成する分類別保険料率補正手段と、を更に備える請求項１に記載の予測システム。
【請求項３】
複数の前記高精度癌検診において、それぞれの前記高精度癌検診毎の前記高精度癌検診クラスタリングデータベースと、
前記高精度癌検診再診結果データベースと、を備え、
複数の前記高精度癌検診を更に変数として、前記臨床癌状態分布を算出する検診別臨床癌状態分布算出手段を更に備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の予測システム。
【請求項４】
前記見かけ上の健常状態は、更に前記高精度癌検診による癌の異常レベルに応じた複数のステージを有し、
更に前記臨床癌状態分布を、前記複数のステージ毎に分類し、該分類毎の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することが可能に構成された請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の予測システム。
【請求項５】
前記複数のステージは、微小癌も検知できない理想的状態をステージＩ、ミクログラムレベルの前癌状態をステージＩＩ、ミリグラムレベルの前癌状態をステージＩＩＩ、１ｇ未満の前臨床癌状態をステージＩＶ、及び１ｇ以上の癌が推定される臨床癌状態をステージＶとする腫瘍成長度ステージであって、
前記シミュレーション手段は、前記腫瘍成長度ステージ毎に、将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の予測システム。
【請求項６】
前記高精度癌検診は、電気泳動して分画し、血清中の蛋白を分離して、ＡＬＰアイソザイム染色液にて発色させてＡＬＰアイソザイムを検出し、その癌の危険度を評価する方法を少なくとも含む腫瘍マーカー検診であることを特徴とする請求項１、２、４、５のいずれかに記載の予測システム。
【請求項７】
前記特定期間は、最初の前記高精度癌検診から起算して一定の期間毎に実施される定期的な前記高精度癌検診と、次回の前記高精度癌検診と、の実施間隔であることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の予測システム。
【請求項８】
前記臨床癌状態分布算出手段は、前記臨床癌状態の分布を正規分布によって近似して演算することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の予測システム。
【請求項９】
少なくとも演算手段と記憶手段とを備える予測システムを用いて、特定の条件の下に、臨床癌発症リスクを予測する予測方法であって、
前記記憶手段に記憶された前記高精度癌検診クラスタリングデータ及び前記高精度癌検診再診結果データの相関を演算して、前記高精度癌検診の結果又は前記特定の期間を変数とした臨床癌状態分布を算出し、
前記高精度癌検診を受診した特定の受診者が、その受診結果によって計算される、特定期間後に臨床癌に罹患する可能性の予測を生成する予測方法。
【請求項１０】
前記高精度癌検診の受診をする以前の顧客に対する、臨床癌罹患をトリガーイベントとしたデリバティブ補償の保険料率を記憶するステップと、前記シミュレーション手段によって生成されたシミュレーション結果から、前記各分類毎に適正な保険料率の補正条件を生成するステップと、を更に備える請求項９に記載の予測方法。
【請求項１１】
複数の前記高精度癌検診の結果データベースから、複数の前記高精度癌検診を更に変数として、前記臨床癌状態分布を算出する請求項９又は請求項１０のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１２】
前記見かけ上の健常状態は、更に前記高精度癌検診による癌の異常レベルに応じた複数のステージを有し、
更に前記臨床癌状態分布を、前記複数のステージ毎に分類し、該分類毎の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成する請求項９乃至請求項１１のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１３】
前記複数のステージは、微小癌も検知できない理想的状態をステージＩ、ミクログラムレベルの前癌状態をステージＩＩ、ミリグラムレベルの前癌状態をステージＩＩＩ、１ｇ未満の前臨床癌状態をステージＩＶ、及び１ｇ以上の癌が推定される臨床癌状態をステージＶとする腫瘍成長度ステージであり、前記腫瘍成長度ステージ毎に将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成する請求項９乃至請求項１２のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１４】
前記高精度癌検診は、電気泳動して分画し、血清中の蛋白を分離して、ＡＬＰアイソザイム染色液にて発色させてＡＬＰアイソザイムを検出し、その癌の危険度を評価する方法を少なくとも含む腫瘍マーカー検診であることを特徴とする請求項９、１０、１２、１３のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１５】
前記特定期間は、最初の前記高精度癌検診から起算して一定の期間毎に実施される定期的な前記高精度癌検診と、次回の前記高精度癌検診と、の実施間隔であることを特徴とする請求項９乃至請求項１４のいずれかに記載の予測方法
【請求項１６】
前記複数のステージ毎に特定の治療を行ったときの、該ステージ毎の将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成する、治療予後経過リスクシミュレーションステップを更に備えた請求項９乃至請求項１５のいずれかに記載の予測方法
【請求項１７】
一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ステージＶに分類され前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとするデリバティブ方法であって、
前記特定の治療に対する、治療予後経過リスクシミュレーションステップで生成された予測と、該特定の治療の治療費と、からデリバティブ補償条件を設定、又は変更することを特徴とするデリバティブ方法。
【請求項１８】
デリバティブ被補償者が過去に前記高精度癌検診を受診した履歴において、少なくとも、前記複数のステージから選択されるどのステージに分類されたか、の情報を含む受診結果履歴情報によって、該分類と前記トリガーイベント発生率との相関を分析し、適正な保険料率を計算するステップを有する請求項１７に記載のデリバティブ方法。
【請求項１９】
複数の前記特定の治療毎の治療内容に基づく、前記治療予後経過リスクシミュレーションステップを有し、該特定の治療毎の治療内容に基づく経過リスク評価を得る請求項１６に記載の予測方法
【請求項２０】
一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ステージＶに分類され、前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとするデリバティブ方法であって、
複数の前記特定の治療毎の治療内容に対する、前記経過リスク評価と、該特定の治療毎の治療費と、から費用対効果を算出し、
前記複数のステージから選択される前記ステージＩＩ乃至ステージＩＶに分類された受診者が前記費用対効果の最大値を得られる、前記特定の治療を抽出するステップと、
該治療に対するデリバティブ補償条件を算出するステップを更に有することを特徴とするデリバティブ方法。
【請求項２１】
一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、
前記複数のステージにおいて前記ステージＩに分類されることをトリガーイベントとして、該高精度癌検診の費用妥当額をデリバティブ補償する健常分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ＩＶに分類され前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとして、前記特定の治療に要する治療費相当額をそのステージ毎に算出しデリバティブ補償する前臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
前記複数のステージにおいて前記ステージＶに分類されることをトリガーイベントとして、治療費のうち一定の補償額をデリバティブ補償する臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
から選択される一つのステップを、該受診者が受診する前記高精度癌検診の結果に応じて適用する選択的デリバティブ補償条件付与ステップを備えたデリバティブ方法。
【請求項２２】
前記健常分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する健常分類保険料算出ステップと、
前記前臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する前臨床癌分類保険料算出ステップと、
臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する臨床癌分類保険料算出ステップと、を有し、
前記健常分類保険料ステップと、前記前臨床癌分類保険料算出ステップと、前記臨床癌分類保険料算出ステップと、から算出された現在の保険料率を合計してデリバティブ補償条件を決定するステップを備えたデリバティブ方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は特定の癌検診の結果に基づいて変化する癌発症リスクを、特定の条件の下に予測するシステム及び方法、並びにトリガーボンドであって、その癌検診の結果に基づいて最適な治療をデリバティブ補償することによって更に重篤な癌の罹患リスクを減じ、この効果を補償条件に反映させる癌デリバティブ方法に関する。
【背景技術】
【０００２】近年、様々なトリガーボンド（特定の条件を満たす事象であるトリガーイベントが発生したとき、事故査定、損害の証明を行うことなく、予め契約した補償金を自動的に支払う金融派生商品）が考案され、商品化されている。代表的な例としては天候デリバティブと呼ばれるものがあり、天候が与える事業への影響を、過去の天候と売上げなど事業の成果に関する相関関係から一定のシミュレーションを予測し、それに対するシナリオ作成や、損害の保険料率などを生成するシステムや、方法、並びにデリバティブの条件付与を行う方法などが実用化している。
トリガーボンドには、地震デリバティブなど、既存で地震に対する損害補償が得られにくい地域に補償をもたらすものや、近年地震が無く顧客の感心の薄い地域でのデリバティブ商品の販売を促進する為に、観測結果の解析やリスク予測を実施し、その結果を顧客に通知し保険料率を計算の上デリバティブ補償条件を付与するという方法などがある。【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３４５９９１号公報
【０００４】一方で、癌の検診も進歩を遂げ、現在では、高精度腫瘍マーカー検診や、ＰＥＴ（ポジトロン・エミッション・トモグラフィ）などの高精度な癌検診が実施され、癌の早期発見事例が増加している。ＰＥＴによる癌検査とは、癌細胞が正常細胞よりも数倍から多い場合は２０倍近くのブドウ糖を消費する性質を利用した検査である。ブドウ糖によく似た構造のＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）という薬剤を注射した後、その集まり方を画像化して診断するものであり、一般にＣＴやＭＲＩが、がんなどの“大きさや形”をとらえるのに対して、ＰＥＴ検査はがん細胞などの高まった代謝状態をとらえる検査で、数ミリのがん病巣が発見された例もある。【０００５】ＰＥＴ検査では、今までの検診では調べにくかった臓器なども含め、特定の部位や臓器に狙いを定めずに体の広範囲を一度に検査することができ、良性・悪性の判断、転移や再発の把握などにも有効である。
また、高精度な腫瘍マーカー検診でも新しい手法や評価方法が開発され、今まで発見が困難だったミリ癌の発見も可能となってきた。この高精度な腫瘍マーカー検診では、見かけ上の健常状態を更に細分化して癌罹患の可能性をステージ別に評価可能となっている。【０００６】
【特許文献２】特開２００１−２８９８６１号公報
【０００７】腫瘍マーカーによる癌の評価方法の中で、ＡＬＰ（アルカリフォスフォターゼ）アイソザイムを用いる方法が注目されている。ＡＬＰはリン酸を切り離す働きを持つ酵素で、骨、肝臓、胎盤、小腸などの臓器ごとにそれぞれ分子量が違うものが存在する。またこのような臓器ごとに複数の酵素が有る場合、それらは互いにアイソザイムと呼ばれている。癌の患者では、健常者と分子量が違うアイソザイムが作られることが知られており、このアイソザイムのパターンを検査及び評価することにより骨、肝臓、腸などに発生した微小癌を発見することが可能である。【０００８】近年では、このＡＬＰアイソザイムを用いた腫瘍マーカー検診の高精度化が図られており、例えば一定時間の腫瘍マーカー値の変化と、アイソザイムのパターン変化とから１０μｇ〜１ｇの微小癌の検出を可能とする技術などが登場している。【０００９】
【特許文献３】特開２００２−１８１８２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】しかしながら、これら高精度な癌検診を受診するには高価な受診料が必要であり、また受診結果においても、今まで健常状態と診断された受診者が将来の癌キャリアである可能性を告知されることが発生し、そのための治療費負担などに大きな経済的支出が要求されることになる。しかも臨床癌に対する保険が、前臨床癌状態（臨床癌では無いが、緊急を要しない微小な癌が存在するか、将来癌に罹患する可能性の高い状態）に適用されない事態も想定され、検診者の経済的負担はより大きなものとなるため、折角の高精度な検診がもたらす社会的意義が損なわれることも予想される。【００１１】また、臨床癌の罹患に関するリスク率は、例えば年齢などの一つのファクターに依存するものではなく、様々なリスクファクターの合算値で求める必要がある。特に注目するのは前臨床癌状態と診断された場合の将来のリスクの推移という点である。癌の罹患に対する保険を設定しようとすれば、従来は加入時の年齢によって均一的に保険料率が決定されることが多かったが、定期的に検診を実施する場合そこで前臨床癌状態が疑われると、その進行の状況や、そこで治療を受けた場合とそうでない場合、またその治療の内容など、複数のファクターによって癌罹患のリスクは大きく変動することとなる。【００１２】従来の技術、特に高精度な癌検診の無かった時代の技術では、このような前臨床癌の将来の癌罹患リスクについての評価方法が無く、また複数の将来起こりうる要因に対する、将来のリスク予測を立てるすべが無かった。また一つのトリガーイベントでデリバティブ補償条件が終了するケースだけでなく、医療の高度化に伴い複数の補償条件を設定することが必要とされるケースも生じるが、現在ではその条件設定の方法や計算の為のシステムが未整備である。【００１３】また、このような高精度な癌検診が広く実施されると、前臨床癌に保険の範囲を広げることも想定できるが、保険料率の上昇は否めない。
まず、前臨床癌状態の将来の臨床癌罹患の可能性や、前臨床癌の際の治療に要する費用負担など損害額の予測を実施可能なシステム、方法を考案することが第一の課題となる。【００１４】一方で、前臨床癌状態にある者の保険料率などを高精度な癌検診の結果に連動して補正し、癌検査技術の進歩に伴う従来の保険料率上昇を抑えることが第二の課題であり、また前臨床癌状態に一定のデリバティブ補償を実施し、高度な癌検査の有用性を補完して早期治療を促進するための基礎データを与えることが第三の課題、前臨床癌に対して最適な治療を実施することを要件としたデリバティブ補償の設計と、その治療の種類ごとに将来の臨床癌罹患のリスクの数値化を提供することが第四の課題となる。【００１５】また健常状態の者に対して保険料の補正をする方法として、健常状態と分類されることを要件として検診料の補償を提供するための各種計算を実現することが第五の課題となる。【００１６】保険料率のバランスでいうと、まず健常状態に分類された者については検診料を補償し、前臨床癌状態に分類された者については保険料率の増加に代えて特定の治療を実施させ、将来の臨床癌リスクの低減化を図り、且つこの治療費を補償するというデリバティブの条件シミュレーションを可能とすることがこの第五の課題の趣旨となる。
【課題を解決するための手段】
【００１７】［構成１］本発明は、前記課題を解決する為に、少なくとも演算手段と記憶手段とを備え、特定の条件の下に、臨床癌発症リスクを予測する予測システムであって、前記記憶手段には、
前臨床癌の検出が可能な特定の高精度癌検診における過去の検診結果を、癌の存在可能性を示す特定の数値を元に、健常状態と、該癌の存在可能性を否定できない見かけ上の健常状態と、臨床癌状態と、に分類し、前記各分類毎にデータの参照を可能に記録した、高精度癌検診クラスタリングデータベースと、
前記高精度癌検診クラスタリングデータベースにおいて、前記各分類毎に特定の期間後に受けた前記高精度癌検診の再診結果を前記各分類毎にデータの参照を可能に記録した、高精度癌検診再診結果データベースと、を備え、
前記高精度癌検診クラスタリングデータ及び前記高精度癌検診再診結果データの相関を演算して、前記高精度癌検診の結果又は前記特定の期間を変数とした臨床癌状態分布を算出する臨床癌状態分布算出手段と、
前記高精度癌検診を受診した特定の受診者が、その受診結果によって計算される、特定期間後に臨床癌に罹患する可能性の予測を生成するシミュレーション手段と、を備えることを特徴とした。【００１８】ここで臨床癌とは、初期癌、進行癌、末期癌など医療的に緊急の加療を要する癌罹患状態をいう。臨床癌は部位にもよるが、概ね１グラム以上の癌で各種検診によって医療機関によって発見され癌と診断されることによって明らかにされる。癌細胞は健常状態の人間にも微量存在し、これら微小な癌細胞が臨床癌と診断されるまでには、通常数年から数十年の期間を要することが知られている。一般の癌保険はこの臨床癌に対して補償を実施するものであり、微小な癌細胞の発見に対してどこまで補償の対象とするか曖昧なことが多く、精度の高い検査技術が開発されていくとより小さな癌でも治療を受けることが必要となってくるのに対し、補償の実施が制限される場合が増加する。【００１９】ここで予測システムとは、一つ又は複数のコンピュータシステムや、ネットワークを介して接続されたサーバークライアント方式のコンピュータシステムなど、装置であるハードとプログラムなどであるソフトとから構成され、ＣＰＵなどの演算装置と、そこに備えられたプログラムなどで構成される。また記憶手段は、ハードディスクやメモリなどの記憶部に各種記録を実施するプログラムなどで構成される。
予測システムにはこの他、更に臨床癌発生のリスク率と、デリバティブ補償条件（デリバティブ対象条件、プレミアム料等）などを算出する為に、シミュレーション手段の結果から複数の癌発生シナリオを生成する手段や、この癌発生シナリオの条件と一致する相関データを抽出する手段や、その相関データの臨床癌状態分布に適合する値を生成し、癌リスク率を算出して、デリバティブ補償条件を生成する手段などを設けることが可能である。【００２０】ここで高精度癌検診とは、少なくとも健常状態と臨床癌状態の検出とともに、前臨床癌状態を検出可能な検診であることを要件とする。前臨床癌状態は更に複数のステージに分類できることが好ましい。ここで見かけ上の健常状態とは、この前臨床癌が検出され、又は疑われる状態をいう。【００２１】高精度癌検診再診結果データベースは、少なくとも同一の該高精度癌検診を複数受診した結果によって生成されるデータであって、統計処理に使用される。また、相関分析はデータマイニングなどの手法が利用可能である。シミュレーション手段は、例えば複数の特定時点での癌罹患リスクを算出するものや、癌状態分布を元に多次元的に癌罹患リスクを視覚化するものなど、様々な構成が考えられる。【００２２】［構成２］構成１に記載の予測システムであって、前記高精度癌検診の受診をする以前の顧客に対する、臨床癌罹患をトリガーイベントとしたデリバティブ補償の保険料率を記憶する手段と、前記シミュレーション手段によって生成されたシミュレーション結果から、前記各分類毎に適正な保険料率の補正条件を生成する分類別保険料率補正手段と、を更に備えることを特徴とした。【００２３】本構成では、トリガーイベントは、臨床癌罹患の事実を前記高精度癌検診を実施する医療機関が明確な基準数値を元に認定することであり、その認定に基づいて入院をすること、手術をすることなどの追加条件を付加することも可能である。本構成ではまず特定の高精度癌検診を実施する前に従来の癌保険を従来の料率で設定し、該特定の高精度癌検診の結果を元に料率などの補正条件を初期設定に付与することにより、適正な保険料率の再設定が可能となる。【００２４】［構成３］構成１乃至構成２のいずれかに記載の予測システムであって、複数の前記高精度癌検診において、それぞれの前記高精度癌検診毎の前記高精度癌検診クラスタリングデータベースと、
前記高精度癌検診再診結果データベースと、を備え、
複数の前記高精度癌検診を更に変数として、前記臨床癌状態分布を算出する検診別臨床癌状態分布算出手段を更に備えたことを特徴とした。【００２５】本構成では、癌検診の精度により治療を受ける対象が増減することを数値化し、その受ける検診毎に適正なデリバティブ補償条件などを算定することが可能である。詳細に前臨床癌状態を検出可能であれば、それだけ前臨床癌診断時の治療に対するデリバティブ補償が増加するが、反面臨床癌に罹患する人数は減少し、そのデリバティブ補償が減ずるため、これらデリバティブ補償条件の算出や、癌検診の精度などによるデリバティブ補償条件の違いを統計化することや、その癌検診の評価を生成することが可能である。【００２６】［構成４］構成１乃至構成３のいずれかに記載の予測システムであって、前記見かけ上の健常状態は、更に前記高精度癌検診による癌の異常レベルに応じた複数のステージを有し、
更に前記臨床癌状態分布を、前記複数のステージ毎に前記シミュレーション手段の結果を分類し、該分類毎の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することが可能に構成されたことを特徴とした。【００２７】本構成では臨床癌が初期癌、進行癌、末期癌等その異常レベルに応じて分類されていることと同様に、前臨床癌においてもその異常レベルに応じて分類し、各分類毎にリスク率を補正することができる、予測システムを提供することが可能である。【００２８】［構成５］構成１乃至構成４のいずれかに記載の予測システムであって、前記複数のステージは、微小癌も検知できない理想的状態をステージＩ、ミクログラムレベルの前癌状態をステージＩＩ、ミリグラムレベルの前癌状態をステージＩＩＩ、１ｇ未満の前臨床癌状態をステージＩＶ、及び１ｇ以上の癌が推定される臨床癌状態をステージＶとする腫瘍成長度ステージであって、
前記シミュレーション手段は、前記腫瘍成長度ステージ毎に、将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することを特徴とした。【００２９】本構成では前臨床癌を中心に細分化することが最終ステージであるステージＶのリスクを減ずる為に必要だとの仮定に基づき、理想的な補償条件を生成するためのシステムを提供する。癌の検知は実際の病状と連動するものではなく、最適な補償を元に検査受診者の全体の補償条件を最適化するものであるため、検査の臨床実績、医学的証明によることなく数値として管理することが可能である。【００３０】［構成６］構成１、２、４、５のいずれかに記載の予測システムであって、前記高精度癌検診は、電気泳動して分画し、血清中の蛋白を分離して、ＡＬＰアイソザイム染色液にて発色させてＡＬＰアイソザイムを検出し、その癌の危険度を評価する方法を少なくとも含む腫瘍マーカー検診であることを特徴とした。【００３１】高精度癌検診は、少なくともミリ癌、できればミクロ癌の検出が可能であることが好ましい。ＡＬＰアイソザイムの検出による特定の癌の評価方法は、本明細書の技術背景に記載の特許文献３でミクロ癌の検出可能性の高い検診であることが公知となっている。【００３２】［構成７］構成１乃至構成６のいずれかに記載の予測システムであって、前記特定期間は、最初の前記高精度癌検診から起算して一定の期間毎に実施される定期的な前記高精度癌検診と、次回の前記高精度癌検診との実施間隔であることを特徴とした。【００３３】高精度癌検診を定期的に実施し、その履歴を統計化し、かつリスク率を管理することにより、より詳細なデリバティブ補償条件を生成することが可能となる。特定期間は、前臨床癌の成長を考慮して年一度とすることが好ましい。【００３４】［構成８］構成１乃至構成７のいずれかに記載の予測システムであって、前記臨床癌状態分布算出手段は、前記臨床癌状態の分布を正規分布によって近似して演算することを特徴とした。【００３５】相関関係が正規分布に規定されているときは、正規分布に適合する数値を抽出して相関関係に当てはめ、対応する癌罹患リスクを求めることが可能であり、特に複数の条件を元に相関関係を分析する場合に有効である。【００３６】［構成９］
少なくとも演算手段と記憶手段とを備える予測システムを用いて、特定の条件の下に、臨床癌発症リスクを予測する予測方法であって、
前記記憶手段に記憶された前記高精度癌検診クラスタリングデータ及び前記高精度癌検診再診結果データの相関を演算して、前記高精度癌検診の結果又は前記特定の期間を変数とした臨床癌状態分布を算出し、
前記高精度癌検診を受診した特定の受診者が、その受診結果によって計算される、特定期間後に臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することを特徴とした。【００３７】［構成１０］構成９に記載の予測方法であって、前記高精度癌検診の受診をする以前の顧客に対する、臨床癌罹患をトリガーイベントとしたデリバティブ補償の保険料率を記憶するステップと、前記シミュレーション手段によって生成されたシミュレーション結果から、前記各分類毎に適正な保険料率の補正条性を生成するステップと、を更に備えることを特徴とした。【００３８】［構成１１］構成９又は構成１０のいずれかに記載の予測方法であって、複数の前記高精度癌検診の結果データベースから、複数の前記高精度癌検診を更に変数として、前記臨床癌状態分布を算出することを特徴とした。【００３９】［構成１２］構成９乃至構成１１のいずれかに記載の予測方法であって、
前記見かけ上の健常状態は、更に前記高精度癌検診による癌の異常レベルに応じた複数のステージを有し、
更に前記臨床癌状態分布を、前記複数のステージ毎に分類し、該分類毎の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することを特徴とした。【００４０】［構成１３］構成９乃至構成１２のいずれかに記載の予測方法であって、
前記複数のステージは、微小癌も検知できない理想的状態をステージＩ、ミクログラムレベルの前癌状態をステージＩＩ、ミリグラムレベルの前癌状態をステージＩＩＩ、１ｇ未満の前臨床癌状態をステージＩＶ、及び１ｇ以上の癌が推定される臨床癌状態をステージＶとする腫瘍成長度ステージであり、前記腫瘍成長度ステージ毎に将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成することを特徴とした。【００４１】［構成１４］構成９、１０、１２、１３のいずれかに記載の予測方法であって、
前記高精度癌検診は、電気泳動して分画し、血清中の蛋白を分離して、ＡＬＰアイソザイム染色液にて発色させてＡＬＰアイソザイムを検出し、その癌の危険度を評価する方法を少なくとも含む腫瘍マーカー検診であることを特徴とした。【００４２】［構成１５］構成９乃至構成１４のいずれかに記載の予測方法であって、
前記特定期間は、最初の前記高精度癌検診から起算して一定の期間毎に実施される定期的な前記高精度癌検診と、次回の前記高精度癌検診と、の実施間隔であることを特徴とした。【００４３】［構成１６］構成９乃至構成１５のいずれかに記載の予測方法であって、
前記複数のステージ毎に特定の治療を行ったときの、該ステージ毎の将来の臨床癌に罹患する可能性の予測を生成する、治療予後経渦リスクシミュレーションステップを更に備えたことを特徴とした。【００４４】ここで治療予後リスクシミュレーションとは、特定の治療を実施した場合の、該治療からの経過年数に応じて変化する臨床癌罹患のリスク、又は前臨床癌再発のリスクのシミュレーションをいう。この他、治療に当る際の前臨床癌状態のステージを変数とすることや、治療の内容毎のシミュレーションを実施することが可能である。【００４５】［構成１７］構成一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ステージＶに分類され前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとするデリバティブ方法であって、
前記特定の治療に対する、治療予後経過リスクシミュレーションステップで生成された予測と、該特定の治療の治療費と、からデリバティブ補償条件を設定、又は変更することを特徴とした。【００４６】本発明で、デリバティブ方法とは、電子計算機、計算装置などを使用して、その料率の計算や条件の設定、各種シミュレーションの生成が可能なものであって、リスク予測の方法、リスク予測システムと関連を有するものである。【００４７】ここでのトリガーイベントは、治療費に対する補償であって、前臨床癌に罹患することへの補償ではなく、この治療が将来の臨床癌罹患のリスクに影響を与えることが前提となっている。【００４８】［構成１８］構成１７に記載のデリバティブ方法であって、デリバティブ被補償者が過去に前記高精度癌検診を受診した履歴において、少なくとも、前記複数のステージから選択されるどのステージに分類されたか、の情報を含む受診結果履歴情報によって、該分類と前記トリガーイベント発生率との相関を分析し、適正な保険料率を計算するステップを有することを特徴とした。【００４９】トリガーイベントの発生率と補償額が算出できれば、適正な保険料率を計算することが可能であり、このトリガーイベントの発生率は過去の統計によって、関連する任意の変数を用いてシミュレーションが可能である。【００５０】［構成１９］構成１６に記載の予測方法であって、複数の前記特定の治療毎の治療内容に基づく、前記治療予後経過リスクシミュレーションステップを有し、該特定の治療毎の治療内容に基づく経過リスク評価を得ることを特徴とした。【００５１】予め補償する治療方法を複数特定し、その治療方法によって、その後の経過や臨床癌罹患の可能性の評価に相違が生じる場合、その治療内容に対して、予後の評価を数値で得ることが可能となる。【００５２】［構成２０］構成一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ステージＶに分類され、前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとするデリバティブ方法であって、
複数の前記特定の治療毎の治療内容に対する、前記経過リスク評価と、該特定の治療毎の治療費と、から費用対効果を算出し、
前記複数のステージから選択される前記ステージＩＩ乃至ステージＩＶに分類された受診者が前記費用対効果の最大値を得られる、前記特定の治療を抽出するステップと、
該治療に対するデリバティブ補償条件を算出するステップを更に有することを特徴とした。【００５３】本構成においても、当該治療内容が医学的評価を確立することなく、単に統計的にリスク低減が図れることを要件として、デリバティブ補償を確立することが目的であり、また、別の観点からすると、医療行為とは別の治療内容の評価を統計学的に実現することも可能である。【００５４】［構成２１］受診者が受診する前記高精度癌検診の結果に応じて補償条件を付与可能に構成されたデリバティブ方法であって、
一定の期間経過後に、前記高精度癌検診を受診する受診者が、
前記複数のステージにおいて前記ステージＩに分類されることをトリガーイベントとして、該高精度癌検診の費用妥当額をデリバティブ補償する健常分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
前記複数のステージにおいて前記ステージＩＩ乃至ＩＶに分類され前記特定の治療を受けることをトリガーイベントとして、前記特定の治療に要する治療費相当額をそのステージ毎に算出しデリバティブ補償する前臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
前記複数のステージにおいて前記ステージＶに分類されることをトリガーイベントとして、治療費のうち一定の補償額をデリバティブ補償する臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップと、
から選択される一つのステップを、該受診者が受診する前記高精度癌検診の結果に応じて適用する選択的デリバティブ補償条件付与ステップを備えることを特徴とした。【００５５】本構成におけるデリバティブ補償条件の付与は、本発明で実施される予測システムを用いて、トリガーイベントの抽出、プレミアム率などの生成を通じて実現可能であり、特定の入力装置に基礎条件を入力し、計算機によって演算し、ディスプレイなどに表示することによって実施可能である。【００５６】［構成２２］デリバティブ補償条件を一定の条件に基づいて付与するデリバティブ方法であって、前記健常分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する健常分類保険料算出ステップと、
前記前臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する前臨床癌分類保険料算出ステップと、
臨床癌分類デリバティブ補償条件付与ステップを適用する確率とその補償額から、現在の保険料率を算出する臨床癌分類保険料算出ステップと、を有し、
前記健常分類保険料ステップと、前記前臨床癌分類保険料算出ステップと、前記臨床癌分類保険料算出ステップと、から算出された現在の保険料率を合計してデリバティブ補償条件を決定するステップを備えたことを特徴とした。【００５７】本構成においても、健常分類に対する補償の定義を高精度癌検診の受診料とした。本構成によるデリバティブ補償を設計する為には、高精度癌検診の結果である各分類毎にそれぞれのデリバティブ補償条件を設定し、それぞれの保険料を合算して計算することが求められる。
【発明の効果】
【００５８】本発明によると従来臨床癌に罹患していない者のリスク定義が単調であったことに対して、極めて合理的なリスク要因による細分化が実現できる。
また従来デリバティブ補償の対象外とされていた臨床癌に認定されていない前臨床癌の治療補償や、そのデリバティブ補償条件の最適化が図れることとなる。
また、デリバティブ補償対象が増加する高度な検診の発明による、保険料率の画一的な上昇を抑えると共に、癌罹患以前の早期の治療に貢献し、癌で死亡する者の減少と、それに伴う死亡保険料の低減化が図れることとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５９】以下、本発明を実施するための最良の形態を示す図面に基づいて詳述する。ここで示す実施の形態は非限定例示であり、ここに示した構成のほか、装置の種類、内容、構成、プログラムの種類、構成、システムの構成、配置などは本発明の範囲において任意に組み合わせ可能であり、その構成に限定されない。【００６０】図１は本発明の実施の形態の予測システムの構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態の予測システムは、相関分析と臨床癌状態分布の算出が可能な計算機１０１と、初期設定値、相関指標などを入力する為の入力装置１０３と、演算結果を表示するディスプレイ１０２とで構成されており、計算機１０１には予測演算や各種処理を実行する主制御部１１１が設けられ、また予測演算に使用するデータを記憶する高精度癌検診クラスタリングデータ記憶部１２１、高精度癌検診再診結果データ記憶部１２２と、演算の結果を記憶する相関分析結果データ記憶部１２３、解析結果データ記憶部１２４が接続されている。各データ記憶部１２１〜１２４は複数の記憶装置に設けることが可能な他、一つの記憶装置に領域を分けて設けることも可能である。【００６１】図２は該実施形態の計算機の構成を詳細に示すブロック図である。主制御部（図１：１０１）には相関分析を実行する臨床癌状態分布算出手段２０３と、シミュレーション手段２０４と、条件別相関分析手段２０５が設けられており、高精度癌検診クラスタリングデータ記憶部２０１と高精度癌検診再診結果データ記憶部２０２に記録されているデータを参照して相関分析を実行して、相関分析結果記憶手段２０６によって、相関分析結果データ記憶部２０７に記録される。【００６２】相関分析結果データ記憶部２０７には、更に分類ステージと経過年数をパラメータとした癌罹患との相関データを記録する再診相関データ記憶部２０８と、複数の検診結果によって分類ステージの推移パターンを抽出してパターンごとの癌罹患に関する相関分析結果を記録する分類別分析データ記憶部２０９と、分類ステージと治療内容分類と経過年数とをパラメータとした癌罹患との相関データを記録する治療別分析データ記憶部２１０と、更に検診の種類別に演算された相関データを記録する検診別分析データ記憶部２１１とを設けた。【００６３】また、相関分析データ記憶部２０７のデータは保険料率生成手段２１２、分類別保険料率補正手段２１３、補償条件付与手段２１４に参照され、保険料率生成手段２１２は、リスク率の演算と補償条件の演算を実行し、また分類別保険料率補正手段２１３は、相関分析データの各パラメータごとに保険料率の補正処理を実行して、解析結果記憶手段２１５によって解析データ記憶部２１７に記録される。定義された条件ごとに保険料率が計算されると、該条件と保険料率を合成して補償条件を生成する補償条件付与手段２１４によって、デリバティブ補償条件を生成し、補償条件記憶手段２１６によって、解析データ記憶部２１７に記録される。解析結果データ記憶部２１７には、更に臨床癌状態分布データ記憶部２１８、リスク率データ記憶部２１９、補償条件データ記憶部２２０、抽出結果データ記憶部２２１とをそれぞれ設けた。【００６４】相関分析、クラスタリングなどを含むデータマイニングのシステムは数多くの構造が公開されており、ここでは説明を省略するが、本構成では、条件設定の入力に将来発生する検診結果を採用することと、最適な治療を統計的に抽出すること、更には将来発生する治療によるデータの補正を予め予測可能としたことが大きな特徴である。
【実施例１】
【００６５】図３は、本発明の実施形態であるデリバティブ補償条件生成の処理を示すフローチャートである。まず、初期設定（ステップＳ１１）では補償条件生成に必要な設定条件を入力する。設定条件は、求める期間の設定、検査の種別、プレミアム率の基礎分類、治療の種別、検査の間隔などで構成される。ここで検査の種別は本発明の予測システムによって抽出された最適な検査を選択することが好ましい。入力データは計算機のメモリ（一時記憶装置）上に保存することが可能である。【００６６】次に過去のデータを参照（ステップＳ１２）して、入力データと共に一時記憶する。そして配列の分布平均値、分布標準偏差値などを近似するための対照条件が、同一のものであるか否かを判定し（ステップＳ１２）もし同一でなければ（ステップＳ１２：Ｎｏ）、同一条件でのデータを作成し（ステップＳ１４）、同一であれば（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）多次元座標値を生成（ステップＳ１５）して配列データとしてメモリ上に記憶する。【００６７】次に多次元座標値から分布の平均値を生成（ステップＳ１６）して、分布標準偏差を生成（ステップＳ１７）し、配列を相関分析結果データ記憶部に記憶（ステップＳ１８）する。更にＳ１５からＳ１８までの各行程を初期設定（ステップＳ１１）の入力にしたがって、各条件別に繰り返す（ステップＳ１９）。【００６８】次に検査結果で分類される各ステージの割合と、各ステージ毎にかかる治療費とのシミュレーションを生成する（ステップＳ２０）。初期設定（ステップＳ１１）で入力した条件が複数である場合は更に各条件別のシミュレーションを生成（Ｓ２１）し、その条件の下に最適な治療方法を抽出する（ステップＳ２３）。この抽出された治療を受けることをトリガーイベントとしたデリバティブ補償条件を生成（ステップＳ２４）して結果を記憶部に記憶するか、又はディスプレイに表示して処理を終了する。
【実施例２】
【００６９】図４は高精度癌検診クラスタリングデータベースの内容をディスプレイに表示した場合の内容例である。検杳結果による各ステージに該当する該当者が、７年後という条件設定の下ステージＶに移行する可能性の予測を合成し表示した。【００７０】図５は治療内容別のデリバティブ補償条件を記憶したデータベースの内容の一例示す図の一部である。治療内容分類と参照ステージ毎に補償条件データが記憶されている。【００７１】図６は臨床癌検出と、相関解析指標との相関関係を正規分布で近似した確率分布図の一例である。この他同じ癌分布に関して複数のデータが存在する場合多次元空間に複数のデータをプロットしてデータが存在する領域を図形によって近似することも可能である。
【実施例３】
【００７２】図７は高精度癌検診の結果による将来の臨床癌罹患の経過分布の一例を示す図である。ステージが高くなるに従い癌発生までの期間が短く割合も増加し、リスク率が高くなることが示されている。このデータは１９８４年から１９８６年、日本国内の無作為に選ばれた１５の地域の住民２１２６人を対象に、腫瘍マーカー総合解析法を用いた癌スクリーニングに基づくデータである。【００７３】図８はＡＬＰアイソザイムを検出して癌評価する腫瘍マーカー検診の判定の為のカットオフ値を示す図である。以下各腫瘍マーカーの説明を詳述する。
ＣＥＡ（癌胎児性抗原）は、ＣＥＡを酵素免疫測定法で測定したものである。
ＨＳＡＰ（耐熱性アルカリフォスフォターゼ）は、５０ｍｌの血清を６５℃で７分間熱処理した後、３７℃で２０分間蛍光基質と反応させ、それをアセトンで脱蛋白処理して血清中の傾向強度を蛍光光度計で測定したものである。
フェリチンは、ラジオイムノアッセイで測定したものである。
ＩＡＰとは、試験管内でフィトヘモアグルチニンによって誘導されるリンパ芽球の形成とリンパ球混合試験を共に阻害することで性格づけられ、５μｌずつの検体を、抗ＩＡＰ血清を含んだ寒天ゲルのプレートの穴に入れ、３７℃、４８時間、培養した後で沈降リングの直径を測定したものである。
リボヌクレアーゼは、基質としてポリシチジル酸を用いて測定したものである。
シアル酸は酵素測定法に基づいて自動分析器で測定したものである。
アルカリフォスフォターゼアイソザイムは、ＡＬＰ活性の正常範囲内で血清ＡＬＰアイソザイムが病状に伴って有意の変動を示すことを用いて、３つのパラメータ（ＡＬＰ１、ＡＬＰ２／３、ＡＰＡ）をＡＬＰアイソザイムのデンシトメトリーによるパターンから計算したものである。
ＣＡ１９−９（糖鎖抗原）は、ラジオイムノアッセイにより測定したものである。
ＴＰＡ（組織ポリペプチド抗原）は、ラジオイムノアッセイにより測定したものである。【００７４】この腫瘍マーカー総合解析法によって、従来不可能だった前臨床癌の詳細な検出が可能となっている。高精度な腫瘍マーカーによる癌検診の結果データは変数であるデータが多く、相関分析によるデリバティブ補償条件設定に特に適している。
【実施例４】
【００７５】図９は本発明の実施形態であるデリバティブ補償条件生成のフローを示すスローチャートである。本実施形態では特に受診の結果に基づく補償条件の補正のためのデータを生成することが目的であり、ここで生成したデータを顧客の端末に送信してトリガーボンドの申込を受け付けることも可能である。その場合初期設定（ステップＳ８１）は保険会社が実施し、受診結果の入力（ステップＳ８２）は検診を実施した医療機関が実施し、また、各補償条件生成（ステップＳ８５、Ｓ８８、Ｓ９１、Ｓ９４、Ｓ９６）によって生成されたデリバティブ補償条件は顧客に送信されることとすれば合理的である。【００７６】初期設定（ステップＳ８１）では、補償条件生成に必要な設定条件を入力し、更に高精度癌検診の受診結果の入力（ステップＳ８２）を行う。入力の結果がステージＩだった場合（ステップＳ８３：Ｙｅｓ）は、ステージＩの分類可能性と、その際の損害額、最適な治療などのデータを参照し（ステップＳ８４）、ステージＩに対する補償条件を生成する（ステップＳ８５）。また、分類がステージＩでなかった場合（ステップＳ８３：Ｎｏ）分類はステージＩＩか（ステップＳ８６）の判定をし、同様にステージＩＩのデータ参照及び補償条件生成か、ステージＩＩＩへ処理を送るか（ステップＳ８７乃至Ｓ８９）を実行する。以後同様にステージＩＩＩ、ステージＩＶ、ステージＶと判定をして補償条件を生成（ステップＳ８９乃至Ｓ９６）する。各ステージ毎の補償条件は記憶部に記憶されるかディスプレイに表示することが可能である。【００７７】補償条件はトリガーイベントの設定、補償する内容及び損害額の予測、補償が治療費の場合は治療予後の各種予測、補償の金額と保険料、トリガーイベント発生以後の補償条件の変更、特約などを初期設定（ステップＳ８１）の要求に基づいて生成する。
【産業上の利用可能性】
【００７８】本発明を用いると、医療機関に対し、医療保険の対象外の高度な癌検診の実施を促進させることが可能であり、結果、高度な医療技術を広く浸透させ、癌の死亡を減らすことができる。
また一方で保険会社には癌保険のオプション設計と、リスク細分型の保険の各種数値の提供が可能で新しいトリガーボンドの開発に利用できる。また本発明を実施すると前臨床癌状態での治療を促進する為、死亡率第１位である癌の死亡率を引き下げられるので、死亡保険金の支払いが減少し、医療費補助による支出増大と、死亡保険金の支出減少をシミュレーションしてそれに伴う保険料率の改定に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施の形態の予測システムの構成を示すブロック図である。
【図２】該実施形態の計算機の構成を詳細に示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態であるデリバティブ補償条件生成の処理を示すフローチャートである。
【図４】高精度癌検診クラスタリングデータベースの内容をディスプレイに表示した場合の内容例である。
【図５】治療内容別のデリバティブ補償条件を記憶したデータベースの内容の一例示す図の一部である。
【図６】臨床癌検出と、相関解析指標との相関関係を正規分布で近似した確率分布図の一例である。
【図７】高精度癌検診の結果による将来の臨床癌罹患の経過分布の一例を示す図である。
【図８】ＡＬＰアイソザイムを検出して癌評価する腫瘍マーカー検診の判定の為のカットオフ値を示す図である。
【図９】本発明の実施形態であるデリバティブ補償条件生成のフローを示すスローチャートである。
【符号の説明】
【００８０】１０１    計算機
１０２    ディスプレイ
１０３    入力装置
１１１    主制御部
１２１    高精度癌検診クラスタリングデータ記憶部
１２２    高精度癌検診再診結果データ記憶部
１２３    相関分析結果データ記憶部
１２４    解析結果データ
２０３    臨床癌状態分布算出手段
２０４    シミュレーション手段
２０５    条件別相関分析手段
２０６    相関分析結果記憶手段
２１２    保険料率生成手段
２１３    分類別保険料率補正手段
２１４    補償条件付与手段
２１５    解析結果記憶手段
２１６    補償条件記憶手段
Ｓ１１    初期設定ステップ
Ｓ１２    データの参照ステップ
Ｓ１３    条件比較ステップ
Ｓ１４    同一条件でのデータ作成ステップ
Ｓ１５    多次元座標値生成ステップ
Ｓ１６    分布平均値生成ステップ
Ｓ１７    分布標準偏差生成ステップ
Ｓ１８    配列記憶ステップ
Ｓ１９    条件別繰り返しステップ
Ｓ２０    シミュレーションステップ
Ｓ２１    条件別シミュレーションステップ
Ｓ２２    各条件別予測値の生成ステップ
Ｓ２３    最適な治療法抽出ステップ
Ｓ２４    デリバティブ補償条件生成ステップ
【図１】
2006302222.tif 000003
【図２】
2006302222.tif 000004
【図３】
2006302222.tif 000005
【図４】
2006302222.tif 000006
【図５】
2006302222.tif 000007
【図６】
2006302222.tif 000008
【図７】
2006302222.tif 000009
【図８】
2006302222.tif 000010
【図９】
2006302222.tif 000011