(57)【要約】 【課題】  蓄積記憶された個人の健康診断データを用いて、より正確に疾病の発症確率を算出する。【解決手段】  管理サーバ３は、評価対象の疾患と被評価者との指定をクライアント端末４から受け付けると、指定された被評価者の健康診断データを、被評価者情報ＤＢ１から読み出し、読み出した健康診断データと、指定された疾患の発症確率を算出するためのモデル式と、を用いて、指定された疾患について各時点における発症確率を算出する。そして、管理サーバ３は、算出された各時点における発症確率について、指定された疾患に応じた重み付け関数を用いて重み付けを行い、重み付けを行った値を用いて、指定された疾患の発症リスクを算出する。【選択図】  図１
2006053628.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数時点における健康診断データを被評価者毎に蓄積記憶するデータベースと、
評価対象の疾患と被評価者とを指定する手段と、
前記指定された被評価者の健康診断データを前記データベースから読み出す手段と、
前記読み出した健康診断データと、前記指定された疾患の発症確率を算出するためのモデル式と、を用いて、前記指定された疾患について各時点における発症確率を算出する手段と、
前記算出された各時点における発症確率に、前記指定された疾患に応じた重み付けを行い、当該重み付けを行った値を用いて、前記指定された疾患の発症リスクを算出する発症リスク算出手段と、
を備えることを特徴とする発症リスク算出システム。
【請求項２】
疾患毎の重み付け関数を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記発症リスク算出手段は、前記指定された疾患に対応する重み付け関数を前記記憶手段から読み出し、当該重み付け関数を用いて各時点における発症確率に重み付けを行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の発症リスク算出システム。
【請求項３】
前記重み付け関数は、各時点における重み値の総和が１となるように各重み値をとる関数であり、
前記発症リスク算出手段は、各時点における発症確率に、前記重み付け関数により取得した各時点の重み値をそれぞれ掛け合わせた値の総和を算出することにより、前記指定された疾患の発症リスクを求めることを特徴とする請求項２に記載の発症リスク算出システム。
【請求項４】
コンピュータを、
評価対象の疾患と被評価者とを指定する手段、
前記指定された被評価者の健康診断データを、複数時点における健康診断データが被評価者毎に蓄積記憶されるデータベースから読み出す手段、
前記読み出した健康診断データと、前記指定された疾患の発症確率を算出するためのモデル式と、を用いて、前記指定された疾患について各時点における発症確率を算出する手段、
前記算出された各時点における発症確率に、前記指定された疾患に応じた重み付けを行い、当該重み付けを行った値を用いて、前記指定された疾患の発症リスクを算出する手段、
として機能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、データベースに蓄積記憶される健康診断データを用いて疾患の発症リスクを算出するためのシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高齢化社会の到来に向け、健康管理に対する国民の関心が高まっており、健康増進・健康管理等を目的とした種々のシステムが考案されている。
例えば、被評価者の過去から現在までの健康診断におけるデータを健康標準モデルと各種疾病モデルとの比較に基づいて健康度として指標化し、個人の健康状態について過去から将来までを可視的に表示するシステムもある（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−６３２７８号公報（第５頁、第８図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
被評価者の健康診断データを用いて疾病の発症率を求める場合、上記のような従来のシステムでは、検診データを指標化した値（健康度）の増減傾向に基づいて将来の健康度を予測している。
しかし、例えば糖尿病の発症には３０代から４０代での肥満度が大きく関与することが知られており、このような過去のある期間における健康状態が後の発症確率に大きく作用する疾病の場合、単に健康度の増減傾向から将来の発症確率を予測する方法では正確な発症確率は得られない。
また、例えば生活習慣病等の疾病には、本人の生活習慣改善努力次第で発症リスクを下げることができるものがあり、このような本人の健康状態の改善努力が後の発症確率に大きく作用する疾病についても、単に健康度の増減傾向から将来の発症確率を予測する方法では正確な発症確率は得られない。
【０００４】
本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、蓄積記憶された個人の健康診断データを用いて、より正確に疾病の発症確率を算出するための発症リスク算出システム等を提供することを目的とする。
また、本発明は、過去のある期間における健康状態が後の発症確率に大きく作用する疾病の発症確率の算出に好適な発症リスク算出システム等を提供することを他の目的とする。
また、本発明は、本人の健康状態の改善実績が後の発症確率に大きく作用する疾病の発症確率の算出に好適な発症リスク算出システム等を提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、この発明の第１の観点に係る発症リスク算出システムは、
複数時点における健康診断データを被評価者毎に蓄積記憶するデータベースと、
評価対象の疾患と被評価者とを指定する手段と、
前記指定された被評価者の健康診断データを前記データベースから読み出す手段と、
前記読み出した健康診断データと、前記指定された疾患の発症確率を算出するためのモデル式と、を用いて、前記指定された疾患について各時点における発症確率を算出する手段と、
前記算出された各時点における発症確率に、前記指定された疾患に応じた重み付けを行い、当該重み付けを行った値を用いて、前記指定された疾患の発症リスクを算出する発症リスク算出手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００６】
疾患毎の重み付け関数を記憶する記憶手段をさらに備えてもよく、
前記発症リスク算出手段は、前記指定された疾患に対応する重み付け関数を前記記憶手段から読み出し、当該重み付け関数を用いて各時点における発症確率に重み付けを行ってもよい。
【０００７】
前記重み付け関数は、各時点における重み値の総和が１となるように各重み値をとる関数であってもよく、
前記発症リスク算出手段は、各時点における発症確率に、前記重み付け関数により取得した各時点の重み値をそれぞれ掛け合わせた値の総和を算出することにより、前記指定された疾患の発症リスクを求めてもよい。
【０００８】
また、この発明の第２の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
評価対象の疾患と被評価者とを指定する手段、
前記指定された被評価者の健康診断データを、複数時点における健康診断データが被評価者毎に蓄積記憶されるデータベースから読み出す手段、
前記読み出した健康診断データと、前記指定された疾患の発症確率を算出するためのモデル式と、を用いて、前記指定された疾患について各時点における発症確率を算出する手段、
前記算出された各時点における発症確率に、前記指定された疾患に応じた重み付けを行い、当該重み付けを行った値を用いて、前記指定された疾患の発症リスクを算出する手段、
として機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、個人の健康診断データを用いてより正確に疾病の発症確率を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態に係る発症リスク算出システムについて図面を参照して説明する。
本発明に係る実施形態の発症リスク算出システムの構成例を図１に示す。発症リスク算出システムは、例えば、被評価者情報ＤＢ（データベース）１と、リスク関連ＤＢ２と、管理サーバ３と、クライアント端末４と、を備え、これらの装置は、ネットワーク１０を介して接続可能に構成されている。なお、ネットワーク１０は、ＬＡＮ（local area network）、インターネット等の各種ネットワークを含む。
【００１１】
被評価者情報ＤＢ１は、基本情報テーブルと検診結果テーブルを記憶する。基本情報テーブルには、例えば図２に示すような、被評価者ＩＤ、氏名、生年月日、性別等の基本情報が格納される。また、検診結果テーブルには、例えば、被評価者が受けている健康診断の結果を示すデータ（健康診断データ）が検診を行った年毎に被評価者毎に格納される。健康診断データは、例えば図３に示すように、被評価者ＩＤを含み、身長・体重・ＢＭＩ・体脂肪率等の身体計測、既往症、喫煙・飲酒の有無、視力、血圧、血液検査、尿検査等の健康状態に関するデータが、健康診断を行った年月日毎に登録される。
【００１２】
リスク関連ＤＢ２は、疾患名テーブルと因子・係数テーブルと重みテーブルを記憶する。疾患名テーブルは、疾患ＩＤと疾患名を対応付ける。因子・係数テーブルは、例えば図４に示すように、疾患リスク（疾患の発症確率）を算出するためのリスク関数に用いられる各因子（パラメータ）の因子名と係数を示す因子情報が疾患毎（疾患ＩＤ毎）に格納される。また、重みテーブルには、各疾患毎に疾患の特性等に応じて予め設定された重み付け関数が疾患ＩＤに関連付けて設定されている。
【００１３】
管理サーバ３は、例えば図５に示すように、制御部３１と、記憶部３２と、入力部３３と、表示部３４と、通信制御部３５と、を備えるコンピュータから構成される。
【００１４】
制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、記憶部３２に予め記憶された動作プログラム等を読み込んで実行することにより、データ入力部３１１、発症リスク算出部３１２等を論理的に実現する。
【００１５】
データ入力部３１１は、各被評価者の基本情報や健康診断データ等の入力を入力部３３やクライアント端末４から受け付けて、入力された各種データを被評価者情報ＤＢ１にそれぞれ登録する。
【００１６】
発症リスク算出部３１２は、被評価者と評価対象の疾患をそれぞれ指定する入力をクライアント端末４から受け付けて、指定された被評価者の健康診断データと基本情報を被評価者情報ＤＢ１から読み出すとともに、指定された疾患に対応する因子情報と重み付け関数をリスク関連ＤＢ２から読み出す。そして、読み出した因子情報を、記憶部３２等に予め設定されているリスクモデル式（数１参照）に適用して、評価対象の疾患用のリスクモデル式を生成する。なお、Ｓｔ（ｉ）は、例えば、ｃｏｘ比例ハザードモデル、ロジスティックモデルなどの生存時間解析手法に基づいて作成されたモデル式である。
【００１７】
（数１）
時点ｉ（＝１，２，・・・，ｎ）から時点ｔ（ｔ＞ｉ）までの疾患の発症確率をＳｔ（ｉ）とすると、
2006053628.tif 000003
【００１８】
発症リスク算出部３１２は、生成した評価対象の疾患用のリスクモデル式に、被評価者の各時点の健康診断データ等を代入して、各時点での発症確率（仮の発症確率）を算出する。なお、ｔの値は、入力部３３やクライアント端末４から受け付けても良く、また、予め記憶部３２等に設定された値を用いてもよい。次に、発症リスク算出部３１２は、（数２）に示す算出式に従って、各時点における仮の発症確率Ｓｔ（ｉ）について重み付け関数を用いて重み付けした各値の総和を算出し、これを最終的な発症確率（真の発症リスク）Ｓｔとして、要求元のクライアント端末４に対して出力する。なお、重み付け関数は、各時点における重み値の総和が１となる。
【００１９】
（数２）
2006053628.tif 000004
【００２０】
なお、使用される重み付け関数の一例を（数３）に示す。重み付け関数は、各疾患の特性に応じてそれぞれ選択され、リスク関連ＤＢ２に設定されている。
【００２１】
（数３）
2006053628.tif 000005
【００２２】
なお、算出結果の出力形式は任意であり、例えば、各時点の仮の発症リスクと真の発症リスクの値を、数値データ及び／又はグラフデータで出力してもよい。
【００２３】
記憶部３２は、例えば、ハードディスク装置等から構成され、制御部３１が実行するための動作プログラムや処理に必要な各種データ（例えば、リスクモデル式、真の発症リスクの算出式等）等が記憶される。
入力部３３は、例えば、キーボード、ポインティング・デバイス等の入力装置から構成され、入力データを制御部３１に送信する。
表示部３４は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置から構成され、制御部３１からの指示に従って各種データ等を出力する。
通信制御部３５は、制御部３１からの指示に従って、ネットワーク１０を介した他の装置との通信を制御する。
【００２４】
クライアント端末４は、例えば図６に示すように、制御部４１、記憶部４２、表示部４３、入力部４４、通信制御部４５等を備えるコンピュータから構成される。また、クライアント端末４は、例えば、携帯電話機、ＰＤＡ等の携帯端末を含んでも良い。
制御部４１は、記憶部４２に予め記憶された動作プログラム等を読み出して実行することにより、被評価者について疾患の発症リスクの算出を管理サーバ３に要求する。具体的には、制御部４１は、例えば疾患ＩＤや被評価者ＩＤ等、被評価者と評価対象の疾患を指定する情報の入力を入力部４４から受け付けて、入力データと発症リスクの算出要求をネットワーク１０を介して管理サーバ３に送信する。そして、発症リスクの算出結果のデータを管理サーバ３から受信して表示部４３に表示する。
また、制御部４１は、例えば、疾患ＩＤと健康診断データ等の入力を受け付けて、入力データと健康診断データの登録要求をネットワーク１０を介して管理サーバ３に送信する。
【００２５】
記憶部４２は、例えば、ハードディスク装置等から構成され、制御部４１が実行するための動作プログラム及び処理に必要な各種データ等が記憶される。
表示部４３は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置から構成され、制御部４１からの指示に従って各種データ等を出力する。
入力部４４は、例えば、キーボード、ポインティング・デバイス等の入力装置から構成され、入力データを制御部４１に送信する。
通信制御部４５は、制御部４１からの指示に従って、ネットワーク１０を介した他の装置との通信を制御する。
【００２６】
次に、管理サーバ３による発症リスク算出処理について図７のフローチャートを参照して説明する。
例えばクライアント端末４の制御部４１は、被評価者Ａの被評価者ＩＤと、疾患Ｂの疾患ＩＤと、発症リスクの算出指示と、が入力部４４から入力されたことに応じて、入力された被評価者Ａの被評価者ＩＤと疾患Ｂの疾患ＩＤを、発症リスクの算出要求とともに、管理サーバ３に送信する。
管理サーバ３の発症リスク算出部３１２は、クライアント端末４から、被評価者Ａの被評価者ＩＤと、疾患Ｂの疾患ＩＤと、発症リスクの算出要求と、を受信すると（ステップＳ１）、被評価者Ａの被評価者ＩＤに対応付けられて登録されているｎ時点分の健康診断データと基本情報を被評価者情報ＤＢ１から読み込むとともに（ステップＳ２）、疾患Ｂの疾患ＩＤに対応付けられて登録されている因子情報及び重み付け関数をリスク関連ＤＢ２から読み込む（ステップＳ３）。
【００２７】
次に、発症リスク算出部３１２は、予め設定されているリスクモデル式（数１参照）に、疾患Ｂの因子情報を当てはめて疾患Ｂ用のリスクモデル式を生成し、そのリスクモデル式と健康診断データ等を用いて、健康診断を行った各時点ｉ（＝１，２，・・・，ｎ）について、時点ｉから時点ｔ（＞ｉ）までの発症確率Ｓｔ（ｉ）を算出する（ステップＳ４）。
【００２８】
次に、発症リスク算出部３１２は、予め設定されている真の発症リスクの算出式（数２参照）に、疾患Ｂの重み付け関数と、ステップＳ４の算出結果と、を当てはめて、時点ｎから時点ｔまでの真の発症確率を算出し（ステップＳＳ５）、算出結果を算出要求の送信元のクライアント端末４に送信する（ステップＳ６）。
【００２９】
例えば、３０代から４０代における発症確率が後の発症率に大きく作用する疾病Ａの発症リスクを被評価者Ｂについて算出する場合について具体的に説明する。この場合、発症リスク算出部３１２は、疾病Ａの疾患ＩＤと、被評価者Ｂの被評価者ＩＤと、の指定をユーザ端末４から受け付け、被評価者Ｂの健康診断データ（例えば、３０歳、４０歳、５０歳、６０歳、７０歳の各時点の健康診断データ）及び基本情報、疾患Ａの因子情報及び重み付け関数等のデータを読み込む。なお、疾患Ａの重み付け関数は、例えば、３０代から４０代における発症率の重み値が前後の他の時点の重み値よりも大きくなるような関数が予め設定されている。そして、発症リスク算出部３１２は、疾患Ａ用のリスクモデル式を生成し、生成したリスクモデル式と患者Ａの健康診断データを用いて、例えば図８（Ａ）に示すような、各時点について仮の発症確率を算出し、また、疾患Ａについて予め設定されている重み付け関数を用いて、例えば図８（Ｂ）に示すような、各時点における重み値を算出する。図示されるように、算出された重み値は３０代から４０代の発症確率を重視したものになる。そして、発症リスク算出部３１２は、真の発症リスクの算出式に従って、例えば図８（Ｃ）に示すように、各時点における発症確率と重み値を掛け合わせた総和を算出し、真の発症リスクを算出する。このようにして、図９に示すように、３０代〜４０代での発症確率を重要視した真の発症リスクが算出される。
【００３０】
次に、例えば、ある時点における健康状態の改善努力が後の発症率に大きく作用する疾病Ｃの発症リスクを被評価者Ｄについて算出する場合について具体的に説明する。この場合、発症リスク算出部３１２は、疾病Ｃの疾患ＩＤと、被評価者Ｄの被評価者ＩＤと、の指定をユーザ端末４から受け付け、被評価者Ｄの健康診断データ（例えば、３０歳、４０歳、５０歳、６０歳、７０歳の各時点の健康診断データ）及び基本情報、疾患Ｃの因子情報及び重み付け関数等のデータを読み込む。なお、疾患Ｃの重み付け関数は、例えば、その疾患について健康状態の改善実績が大きく作用する時点（例えば、４０歳）における発症率の重み値が前後の他の時点の重み値よりも大きくなるような関数が予め設定されている。そして、発症リスク算出部３１２は、疾患Ｃ用のリスクモデル式を生成し、生成したリスクモデル式と患者Ｄの健康診断データを用いて、例えば図１０（Ａ）に示すような、各時点について仮の発症確率を算出し、また、疾患Ｃについて予め設定されている重み付け関数を用いて、例えば図１０（Ｂ）に示すような、各時点における重み値を算出する。図示されるように、算出された重み値は、その疾患について健康状態の改善実績が大きく作用する時点（例えば、４０歳）の発症確率を重視したものになる。そして、発症リスク算出部３１２は、真の発症リスクの算出式に従って、例えば図１０（Ｃ）に示すように、各時点における発症確率と重み値を掛け合わせた総和を算出し、真の発症リスクを算出する。このようにして、図１１に示すように、ある時点において改善努力により下がった発症確率を重要視した真の発症リスクが算出される。
【００３１】
以上説明したように、本発明によれば、過去の健康診断データ等からそれぞれ算出された発症確率に重み付けを行い、それらの合計値を真の発症リスクとすることにより、例えば生活習慣や環境の変化により発症リスクが増減する生活習慣病等のように、過去のある期間における健康状態が後の発症確率に大きく作用する疾病や、本人の健康状態の改善努力が後の発症確率に大きく作用する疾病について、より正確に発症リスクを予測することができる。
【００３２】
なお、本発明は種々の変形及び応用が可能である。
例えば、重み付け関数として、過去のデータを利用して、将来の疾患リスクを最も良く予測するものを統計的な手法や学習アルゴリズム等を用いて求めて使用してもよい。
例えば、
2006053628.tif 000006
とおき、
2006053628.tif 000007
という条件の下、過去のサンプルデータ（例えば、健康診断データから求めたＳｔ（ｉ）、実際の発症の有無等のデータ）を用いて、最近推定法等によって、βｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を算出してもよい。そして、求めたβｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を各時点における重み値として各疾患毎（疾患ＩＤ毎）にテーブル等に格納して、リスク関連ＤＢ２に記憶してもよい。この場合、管理サーバ３の制御部３１は、評価対象として指定された疾患に対応するテーブルから各時点における重み値のデータを読み込み、各時点の仮の発症確率にそれぞれ重み値を掛けた値の総和を算出して、真の発症リスクを算出する。
【００３３】
なお、リスクモデル式（数１）や真の発症リスクの算出式（数２）は、管理サーバ３の制御部３１が実行する動作プログラム内に記述されてもよく、また、動作プログラムが参照するデータとしてもよい。
また、リスクモデル式（数１）は各疾患に共通の式を用いても良く、また、疾患毎に設けても良い。
また、健康診断データが基本情報の各項目を含むようなデータ構造としてもよい。
また、管理サーバ３が被評価者情報ＤＢ１とリスク関連ＤＢ２の少なくとも一方を備えるシステム構成としてもよい。
【００３４】
なお、この発明のシステムは、専用のシステムによらず、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、上述の動作を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する管理サーバ３、クライアント端末４等を構成してもよい。また、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えばコンピュータにダウンロード等するようにしてもよい。
また、上述の機能を、ＯＳが分担又はＯＳとアプリケーションの共同により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施形態の発症リスク算出システムの構成例を示す図である。
【図２】基本情報の一例を示す図である。
【図３】健康診断データの一例を示す図である。
【図４】因子情報の一例を示す図である。
【図５】管理サーバの構成例を示す図である。
【図６】クライアント端末の構成例を示す図である。
【図７】発症リスク算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】ある期間における発症確率が後の発症率に大きく作用する疾病の発症リスクを算出する場合の処理を具体的に説明するための図である。
【図９】ある期間における発症確率が後の発症率に大きく作用する疾病の発症リスクを算出する場合の処理を具体的に説明するための図である。
【図１０】ある時点における健康状態の改善努力が後の発症率に大きく作用する疾病の発症リスクを算出する場合の処理を具体的に説明するための図である。
【図１１】ある時点における健康状態の改善努力が後の発症率に大きく作用する疾病の発症リスクを算出する場合の処理を具体的に説明するための図である。
【符号の説明】
【００３６】
１              被評価者情報ＤＢ
２              リスク関連ＤＢ
３              管理サーバ
４              クライアント端末
１０            ネットワーク
３１            制御部
３１１          データ入力部
３１２          発症リスク算出部
３２            記憶部
３３            入力部
３４            表示部
３５            通信制御部
４              クライアント端末
４１            制御部
４２            記憶部
４３            表示部
４４            入力部
４５            通信制御部
【図１】
2006053628.tif 000008
【図２】
2006053628.tif 000009
【図３】
2006053628.tif 000010
【図４】
2006053628.tif 000011
【図５】
2006053628.tif 000012
【図６】
2006053628.tif 000013
【図７】
2006053628.tif 000014
【図８】
2006053628.tif 000015
【図９】
2006053628.tif 000016
【図１０】
2006053628.tif 000017
【図１１】
2006053628.tif 000018