(57)【要約】【課題】健診時の保健指導において，疾病予防に役立つ客観的かつ具体的な受診者個人別の健康改善支援情報を提供する。【解決手段】複数受診者の複数回の検診データを記憶する検診データ記憶手段と、第１の時点と第１の時点から所定の間隔をおいた第２の時点におけるそれぞれの検診データに対し、第１の時点に第１の条件を満たす第１の群、第１の条件かつ第２の時点に第２の条件を満たす第２の群、第１の群において特定の状態を満たす第１の人数、第２の群において特定の状態を満たす第２の人数、第１，２の群中の第１，２の人数の割合、第１，２の条件の組み合わせ毎に第１，２の割合を対応付けたルールを作成するルール作成手段と、作成されたルールの記憶手段、受診者の検診データの現在値・目標値の入力手段、第１の条件が現在値・第２の条件が目標値を満たすルールの抽出手段、抽出されたルールに該当する第１，２の割合表示手段を有する。【選択図】図１
2006343792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態の変化または疾病の発症に関連する疾病情報，検査結果及び生活習慣情報を含む１種類以上の健診結果，を含む健診データを，複数の受診者に関して複数の受診回にわたり記憶する健診データ記憶手段と，
第１の時点及び前記第１の時点から所定の間隔をおいた第２の時点における前記健診データに対して，前記第１の時点における１種類以上の前記健診結果の組合せを第１条件，前記第２の時点における１種類以上の前記健診結果の組合せを第２条件，前記第１条件を満足する前記受診者を第１の群，前記第１条件を満足し且つ前記第２条件を満足する前記受診者を第２の群，前記第１の群において前記疾病情報が特定の状態または値を満足する前記受診者の人数を第１の人数、前記第２の群において前記疾病情報が前記特定の状態または値を満足する前記受診者の人数を第２の人数、前記第１の群の人数に対する前記第１の人数の割合を第１の割合，前記第２の群の人数に対する前記第２の人数の割合を第２の割合として，前記第１条件と前記第２条件の組合せ毎に前記第１の割合と前記第２の割合を対応付けたルールを作成するルール作成手段と、
前記作成されたルールを記憶するルール記憶手段と，
受診者の検診データを現在値、受診者の目標となる検診データを目標値として、少なくとも前記現在値の入力を受け付ける入力手段と，
前記第１条件が入力された前記現在値を満足し、前記第２条件が入力された前記目標値を満足する前記ルールを抽出する抽出手段と，
抽出された前記ルールに該当する前記第１の割合と前記第２の割合を表示する表示手段と，を有することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の健康指導支援システムであって，前記抽出手段が，前記第１条件が前記現在値を満足し且つ前記第２の割合が予め定められた値を満足する前記ルールを推奨ルールとして抽出し，前記表示手段が，前記推奨ルールに該当する前記第２条件を推奨目標値として表示する，ことを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の健康指導支援システムであって，前記入力手段が，前記目標値に関して複数の目標値の入力を受け付け，前記抽出手段が，前記複数の目標値毎に前記ルールを抽出し，前記表示手段が，抽出された前記ルールに該当する前記第２の割合を前記複数の目標値毎に比較できる形式で表示する，ことを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項４】
請求項３に記載の健康指導支援システムであって，前記表示手段が，抽出された前記ルールに該当する前記第２の割合の比を前記複数の目標値同士の相対リスクとして表示する，ことを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項５】
請求項１から請求項３に記載の健康指導支援システムであって，前記ルール記憶手段が，前記ルール毎に，前記第１の人数，前記第２の人数，前記第１の群の人数，前記第２の群の人数を対応付けて記憶し，前記表示手段が，前記ルールに該当する前記第１の人数，前記第２の人数，前記第１の群の人数，前記第２の群の人数，を表示することを特徴とする健康指導支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
健康診断の結果から，健診受診者に対して行う健康指導を支援する健康指導支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在，糖尿病や高血圧，高脂血症など，生活習慣病が問題となっている。この生活習慣病に代表される疾病のスクリーニングや予防を目的として，職場や地域においては定期的な健康診断（以降，健診と呼ぶ）を実施している。
生活習慣病は，食事内容や運動量などの長年の蓄積による影響が大きいと言われており，ほとんど自覚症状の無いまま発症に至ることが多いが，生活習慣を適切に改善することにより，発症を未然に防ぐことも可能である。このため，健診施設では，健診結果に基づいて保健指導を実施するなど，受診者の疾病予防・健康増進のためのサービス向上が，ますます重要になってきている。
例えば，特許公報第２５８２２０３号では，健診結果を入力として，項目別の平均値等に基づいて予め用意したテーブルをもとに様々な検査項目，問診項目の指数化を行い，指数化結果をもとに保健指導内容を作成する技術が紹介されている。
【０００３】
【特許文献１】特許公報第２５８２２０３号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この保健指導においては，「体重を減らしましょう」，「喫煙，飲酒を控えましょう」，「運動を増やしましょう」等の生活習慣に対する一般的，画一的な指導が行われることも多い。しかし，指導内容が上記のような一般的な内容である場合や，根拠が示されない場合もあり，必ずしも生活習慣の改善に結びつかない可能性があった。また，実データを用いた定量的な分析は，大量の健康診断の結果（以降，健診情報と呼ぶ）の収集や追跡調査が難しく，体重を何ｋｇ減らせばよいのか，どれだけ運動を増やせばよいのかなど，具体的な指導は困難であった。
本発明の目的は，蓄積された過去の健診情報に含まれる検査値や医師の診断結果などの情報をもとに，受診者の検査値や生活習慣の変化と，その後の生活習慣病を主とする疾病の発症との関連性を分析することで，疾病予防に役立つ客観的かつ具体的な受診者個人別の健康改善支援情報を提示する健康指導支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題は，健康状態の変化または疾病の発症に関連する疾病情報，検査結果及び生活習慣情報を含む１種類以上の健診結果，を含む健診データを，複数の受診者に関して複数の受診回にわたり記憶する健診データ記憶手段と，所定の間隔をおいた第１の時点及び第２の時点における前記健診データに対して，前記第１の時点における１種類以上の前記健診結果の組合せを第１条件，前記第２の時点における１種類以上の前記健診結果の組合せを第２条件，前記第１条件を満足する前記受診者を第１の群，前記第１条件を満足し且つ前記第２条件を満足する前記受診者を第２の群，前記第１の群において前記疾病情報が特定の状態または値を満足する前記受診者の人数を第１の人数，前記第２の群において前記疾病情報が前記特定の状態または値を満足する前記受診者の人数を第２の人数，前記第１の群の人数に対する前記第１の人数の割合を第１の割合，前記第２の群の人数に対する前記第２の人数の割合を第２の割合として，前記第１条件と前記第２条件の組合せ毎に前記第１の割合と前記第２の割合を対応付けたルールを記憶するルール記憶手段と，ユーザの現状における前記健診結果を示す現在値，前記ユーザの将来の目標となる前記健診結果を示す目標値，の入力を受け付ける入力手段と，前記第１条件が前記現在値を満足し且つ前記第２条件が前記目標値を満足する前記ルールを抽出する抽出手段と，抽出された前記ルールに該当する前記第１の割合と前記第２の割合を表示する表示手段と，を有することを特徴とする健康指導支援システムにより，過去の実績に基づいて，ユーザの現在の健康状態と同様の受診者がどれだけ生活習慣病を発症したか，また，その後生活習慣などを変えた場合に発症率がどれだけ変化するかを，ユーザに分かり易く提示しつつ，解決できるようにした。
【０００６】
また，上記課題は，前記抽出手段が，前記第１条件が前記現在値を満足し且つ前記第２の割合が予め定められた値を満足する前記ルールを推奨ルールとして抽出し，前記表示手段が，前記推奨ルールに該当する前記第２条件を推奨目標値として表示する，ことを特徴とする健康指導支援システムにより，現在の発症率を今後下げるには生活習慣をどのように変えればよいかを，自動的にユーザに提示しつつ，解決できるようにした。
【０００７】
また，上記課題は，前記入力手段が，前記目標値に関して複数の目標値の入力を受け付け，前記抽出手段が，前記複数の目標値毎に前記ルールを抽出し，前記表示手段が，抽出された前記ルールに該当する前記第２の割合を前記複数の目標値毎に比較できる形式で表示する，ことを特徴とする健康指導支援システムにより，変える生活習慣の種類や程度などの目標を複数パターン入力し，それぞれの目標を達成した場合に発症率がどれだけ変化するか，また，目標の違いにより発症率がどれだけ異なるかを，ユーザに分かり易く提示しつつ，解決できるようにした。
【０００８】
また，上記課題は，前記表示手段が，抽出された前記ルールに該当する前記第２の割合の比を前記複数の目標値同士の相対リスクとして表示する，ことを特徴とする健康指導支援システムにより，「体重を○○ｋｇにすると△△ｋｇにする場合と比べて発症のリスクは□□倍になる」のように，生活習慣の変え方によって，相対的なリスクがどれだけ異なるかを，ユーザに分かり易く提示しつつ，解決できるようにした。
また，上記課題は，前記表示手段が，前記ルール記憶手段が，前記ルール毎に，前記第１の人数，前記第２の人数，前記第１の群の人数，前記第２の群の人数を対応付けて記憶し，前記表示手段が，前記ルールに該当する前記第１の人数，前記第２の人数，前記第１の群の人数，前記第２の群の人数，を表示することを特徴とする健康指導支援システムにより，ユーザの現在の健康状態と同様の受診者の発症率と，その後生活習慣を変化させた受診者の発症率に関して，どのようなデータをもとにして，どのような根拠に基づいて抽出されているかを，ユーザに分かり易く提示しつつ，解決できるようにした。
【０００９】
また，上記課題は，前記健診データをもとに前記ルールを作成するルール作成手段を有することを特徴とする健康指導支援システムにより，健診施設毎に異なる特徴が反映されたルールを作成可能にしつつ，解決できるようにした。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により，ユーザと同様の健康状態を示す過去の受診者の中で，検査値が変化したり生活習慣を変えた場合に，発症率がどれだけ変化するかを，客観的な情報として提示することができるので，指導医の保健指導支援，受診者の生活習慣の改善目標設定支援が可能となる。また，実データを用いた具体的な実績を提供することで，疾病予防のための生活習慣の改善に対する受診者の強い意識付けが可能となる。また，健診情報を用いて個人別に生活習慣病の兆候や疾病予防に結び付くと考えられる具体的な要因を抽出することで，実データに基づいた個人別の健康管理プログラムの提供など，より効果的な疾病予防・健康増進を支援する健康づくり支援システムが実現できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は，本発明の実施例である健康改善システム１００の構成例を示す図である。本システム１００は，制御部１０１と，健診データ記憶装置１０２と，ルール記憶装置１０３と，ルール作成部１０４と，入力部１０５と，抽出部１０６と，表示部１０７と，で構成されている。本システム１００は，ハードウェア構成として記載しているが，本システム１００の機能はソフトウェアで構成されていてもよい。また，本システム１００は，入出力端末１１０と接続されている。入出力端末１１０は，キーボードやマウス等を入力機能，ＣＲＴディスプレイを出力機能とするパソコン等の情報機器を想定しているが，他の入出力機能を有していてもよい。また，本システム１００は，入出力端末１１０とは別のハードウェアとして記載しているが，入出力端末１１０の入出力機能が本システム１００に搭載されていてもよい。
【００１２】
図２は，健診データ記憶装置１０２の例を示す図である。健診データ記憶装置１０２は，健診データを識別する健診ＩＤを記憶する健診ＩＤフィールド２０１と，受診者を識別する受診者ＩＤを記憶する受診者ＩＤフィールド２０２と，受診年を記憶する受診年フィールド２０３と，受診者の様々な基本情報を記憶する基本情報フィールド２０４と，受診者の様々な検査値情報を記憶する検査値情報フィールド２０５と，受診者の様々な生活習慣情報を記憶する生活習慣情報フィールド２０６と，受診者が特定の疾病を発症したかどうかを示す疾病情報を記憶する疾病情報フィールド２０７と，で構成される。図２の例では，受診者の基本情報として性別，年齢が，受診者の検査値情報としてＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ：肥満度指数），血糖，ＴＣ（Ｔｏｔａｌ  Ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ：総コレステロール）などが，受診者の生活習慣情報として１週間の飲酒回数，喫煙本数，間食の有無，運動時間（徒歩）などが，疾病情報として糖尿病を発症したことを示す情報などが，それぞれ記憶されている。健診データ記憶装置１０２は，受診者の基本情報として，婚姻状況，既往歴，現病歴，家族歴等を含んでいてもよい。また，健診データ記憶装置１０２は，受診者の検査値情報として，尿糖，ＨｂＡ１ｃ，中性脂肪，ＨＤＬ−コレステロール，ＬＤＬ−コレステロール等の検査値を含んでいてもよい。また，健診データ記憶装置１０２は，受診者の生活習慣情報として，睡眠時間，食習慣，運動習慣等を含んでいてもよい。また，健診データ記憶装置１０２は，受診者の疾病情報として，他の生活習慣病（高脂血症，高血圧，肥満，高尿酸血症等）や生活習慣病以外の疾病を発症したかどうかを示す情報を含んでいてもよい。
【００１３】
健診データ記憶装置１０２により，同一受診者の検査値や生活習慣の年次変化や，いつ特定の疾病を発症したかなどを抽出することが可能となる。例えば，図２では，受診者ＩＤ＝Ｐ００１の受診者の検査値が，１９９９年から２００１年にかけて，ＢＭＩが２７→２６→２４．５，血糖が１１５→１１０→９５，ＴＣが２００→１９５→１８５とそれぞれ変化しているのがわかる。また，受診者ＩＤ＝Ｐ００１の受診者の生活習慣が，２０００年は「１週間の飲酒回数５回」，「間食する」であったが，２００１年に「１週間の飲酒回数２回」，「間食しない」にそれぞれ変化しているのがわかる。また，受診者ＩＤ＝Ｐ００２の受診者は，２０００年には糖尿病を発症していなかったが，２００１年に糖尿病を発症したことがわかる。
本実施例では，まず，健診データをもとに，健康状態の変化と特定の疾病を発症したかどうかの発症率のルールを作成する。次に，ユーザが現在の健康状態と将来の健康状態（目標）を入力すると，入力内容に合致するルールを抽出し，特定の疾病に対する現在の発症率と目標達成後の発症率を表示する。
【００１４】
図３は，本システム１００の動作を示すフローチャートである。
本システムが処理を開始すると，まず，制御部１０１がルール作成部１０４を起動し，健診データ記憶装置１０２に記憶された健診データをもとに，特定の疾病の発症に対するルールを作成してルール記憶装置１０３に記憶するステップ３０１を実行する。
図４は，糖尿病の発症に関して，ステップ３０１により作成されたルール記憶装置１０３の例を示す図である。ルール記憶装置１０３は，ルールを識別するルールＩＤを記憶するルールＩＤフィールド４０１と，ルールを構成する第１条件を記憶する第１条件フィールド４０２と，ルールを構成する第２条件を記憶する第２条件フィールド４０３と，第１条件と第２条件を満足するデータに該当する受診者数を記憶する該当受診者数フィールド４０４と，第１条件と第２条件を満足し，且つ受診期間中に糖尿病を発症した受診者数を記憶する発症受診者数フィールド４０５と，４０４に対する４０５の割合である発症率を記憶する発症率フィールド４０６と，で構成されている。第１条件は各受診者の初回受診年の健診データの組み合わせで構成され，第２条件は各受診者の翌年の健診データの組み合わせで構成されている。図４の例では，ルールＩＤ＝Ｒ０００のルールとして，「男性，４０代，ＢＭＩ２５以上，血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ未満，間食する」という受診者が，過去１１００人中２６４人糖尿病を発症し，発症率は２４．０％であることを示している。また，ルールＩＤ＝Ｒ００２のルールとして，「初回受診年に男性，４０代，ＢＭＩ２５以上，血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ未満，間食するを満足し，翌年ＢＭＩ２５未満」という受診者が，過去２６０人中４８人糖尿病を発症し，発症率は１８．５％であることを示している。ステップ３０１では，健診データに含まれる性別，年齢，検査値，生活習慣のあらゆる組み合わせに対して，上記のようなルールを網羅的に作成し，ルール記憶装置１０３に記憶する。
次に，制御部１０１が入力部１０５を起動し，ルールの抽出条件として，ユーザの基本情報と検査値及び生活習慣情報の現在の値と目標の値の入力を受け付けるステップ３０２を実行する。
【００１５】
図５は，ステップ３０２における入出力端末１１０の画面例５００を示す図である。画面例５００は，基本情報入力エリア５１０と，検査値及び生活習慣情報入力エリア５２０と，結果出力エリア５３０と，実行ボタン５４０と，終了ボタン５４１と，で構成されている。基本情報入力エリア５１０には，基本情報を入力する欄が含まれる。画面例５００では，受診者の性別を入力する欄５１１と，受診者の年齢を入力する欄５１２が表示されている。検査値及び生活習慣情報入力エリア５２０には，検査値や生活習慣情報について，ユーザの現在の値と将来の目標の値を入力する欄が含まれる。画面例５００では，ＢＭＩ，血糖値，間食習慣について，受診者の現在の値と目標の値をそれぞれ入力する欄５２１〜５２６が表示されている。結果出力エリア５３０には，発症率が表示される欄が含まれる。画面例５００では，現在の発症率を出力する欄５３１と，目標達成後の発症率を出力する欄５３２が表示されている。
【００１６】
図６は，ステップ３０２実行後，ユーザが各欄に値を入力したときの入出力端末１１０の画面例６００を示す図である。画面例６００では，基本情報として性別男（６１１），年齢４０代（６１２），検査値及び生活習慣情報の現在の値としてＢＭＩ２５以上（６２１），血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ未満（６２３），間食する（６２５），検査値及び生活習慣情報の目標の値として，ＢＭＩ２５未満（６２２），血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ未満（６２４），間食する（６２６），が入力されている。
【００１７】
次に，画面例６００でユーザが実行ボタン６４０を押すことにより，制御部１０１が抽出部１０６を起動し，ルール記憶装置１０３から，（１）第１条件のみで構成され，ユーザが入力した基本情報と検査値及び生活習慣情報の現在の値が第１条件を全て満足するルールと，（２）第１条件と第２条件で構成され，ユーザが入力した基本情報と検査値及び生活習慣情報の現在の値が第１条件を全て満足し，且つユーザが入力した検査値及び生活習慣情報の目標の値が第２条件を全て満足するルールと，を抽出するステップ３０３を実行する。
【００１８】
画面例６００の入力例のもとでステップ３０３が実行された場合，上記（１）は，６１１，６１２，６２１，６２３，６２５から，図４より，ルールＩＤ＝Ｒ０００のルールが抽出される。また，上記（２）は，６１１，６１２，６２１，６２２，６２３，６２４，６２５，６２６から，図４より，ルールＩＤ＝Ｒ０５０のルールが抽出される。
次に，制御部１０１が表示部１０７を起動し，ステップ３０３で抽出されたルールをもとに，現在の発症率と目標達成後の発症率を出力するステップ３０４を実行する。
図７は，画面例６００の入力例のもとでステップ３０４が実行された場合の画面例７００を示す図である。画面例７００では，現在の発症率を出力する欄７３１に，ステップ３０３で抽出された（１）のルール（ルールＩＤ＝Ｒ０００）の発症率「２４．０％」が出力され，目標達成後の発症率を出力する欄７３２に，ステップ３０３で抽出された（２）のルール（ルールＩＤ＝Ｒ０５０）の発症率「１６．７％」が出力されている。これにより，過去の受診者の実績をもとに，特定の疾病に関して，現在のユーザと同様の健康状態を示す受診者がどれだけ発症し，また，検査値や生活習慣を目標の値のように変化させると発症率がどのように変化するかを，ユーザに分かり易く提供できる。
【００１９】
次に，制御部１０１が終了判断ステップ３０５を実行する。画面例７００において，ユーザが終了ボタン７４１を押すと，本システムは終了する。ユーザが終了ボタン７４１を押さなかった場合，ステップ３０２に戻り，新たな条件入力を受け付け可能な状態になる。
【００２０】
ステップ３０２においては，ユーザが，基本情報と検査値及び生活習慣情報の現在の値のみを入力し，抽出部１０６が，予め定められた発症率を満足するルールを推奨ルールとして抽出し，表示部１０７が，推奨ルールを構成する第２条件を目標の値として出力してもよい。例えば，目標達成後の発症率が最も低いルールを推奨ルールとして抽出する場合，画面例６００において，ユーザが，６１１，６１２，６２１，６２３，６２５のみを入力して実行ボタン６４０を押すと，図４より，第１条件として６１１，６１２，６２１，６２３，６２４を満足するルール（ルールＩＤ＝Ｒ０００〜Ｒ０５１）の中から，発症率が最も低いルールＩＤ＝Ｒ０５１を推奨ルールとして抽出し，目標の値として「ＢＭＩ２５未満，血糖値１２６未満，間食しない」，発症率「９．７％」を表示する。これにより，最も発症率を下げるためには検査値や生活習慣をどのように変えればよいかなど，様々なニーズに対応して自動的に目標を設定することが可能となり，ユーザの利便性を向上できる。
【００２１】
ステップ３０２においては，ユーザが，検査値及び生活習慣情報の目標の値を複数入力し，抽出部１０６が，複数の目標それぞれを第２条件として該当する複数のルールを抽出し，表示部１０７が，抽出された複数のルールの発症率を比較できる形式で出力してもよい。また，抽出された複数のルールの発症率の比を，複数の目標同士の相対リスクとして表示してもよい。図８は，検査値及び生活習慣情報の目標の値を複数入力した場合の，ステップ３０４実行後の画面例８００を示す図である。画面例８００において，目標１（８０１〜８０３），目標２（８０５〜８０７）は，ユーザが入力した複数の目標の値であり，これらを第２条件として抽出したルール（ルールＩＤ＝Ｒ０５０，Ｒ０５１）より，目標１達成後の発症率「１６．７％」（８０４），目標２達成後の発症率「９．７％」（８０８）が表示されている。また，８０４に対する８０８の比９．７／１６．７＝０．５８が，目標１達成に対する目標２達成の相対リスク「０．５８倍」（８０９）として表示されている。つまり，目標１の「間食する」（８０３）を目標２の「間食しない」（８０７）に変えることで，発症率が相対的に０．５８倍に下がることがわかる。これにより，複数の目標に対して，達成した場合にそれぞれ発症率がどれだけ変化するか，また，生活習慣の変え方により発症率や相対的なリスクがどれだけ異なるかを，ユーザに分かり易く提供できるので，ユーザの利便性を向上できる。
【００２２】
本実施例では，発症率を表示したが，抽出されたルールに該当する受診者数とその中で発症した受診者数を表示してもよい。これにより，表示された発症率が，どのようなデータをもとにして，どのような根拠に基づいて抽出されているか提供することが可能となり，ユーザの利便性を向上できる。
【００２３】
本実施例では，ルールの第１条件として初回受診年，第２条件として翌年の健診データをそれぞれ用いたが，これ以外の受診年における健診データを用いてよい。これにより，１年後までに目標を達成した場合の発症率，２年後までに目標を達成した場合の発症率，のように，表示する発症率に関して，様々なニーズに対応できるので，ユーザの利便性を向上できる。
本実施例では，ルールを構成する条件として，年齢４０代，ＢＭＩ２５以上，血糖値１２６未満，のように，連続値を取りうる項目に対して区間を設定したが，年齢４０歳，ＢＭＩ２５．５，血糖値１３０ｍｇ／ｄｌのように，任意の値で条件を設定できてもよい。また，「喫煙する−喫煙しない−喫煙やめた」など，非連続値をとる項目については，「喫煙しない，またはやめた」などのように，任意の値を組み合わせた条件を設定できてもよい。これにより，目標に関する様々なニーズに対応したルールを作成できるので，ユーザの利便性を向上させることができる。
【００２４】
本実施例では，ステップ３０１で作成したルールの例として，糖尿病の発症に関するルールを示したが，健診データ記憶装置１０２に含まれる疾病情報を用いて，糖尿病以外の疾病の発症に関するルールを作成してもよい。また，性別，年齢，ＢＭＩ，血糖値，間食習慣以外に，健診データ記憶装置１０２に記憶されたあらゆる項目をルールに含んでいてもよい。また，ルールに含まれる項目は疾病に応じて変更してもよい。例えば，高血圧の場合，血圧，塩分の多い食事の摂取状況，などが考えられる。また，高脂血症の場合，ＴＣ，油分の多い食事の摂取状況，などが考えられる。これにより，対象疾病やルールを構成する項目に関する様々なニーズに対応できるので，ユーザの利便性を向上できる。
【００２５】
ルールを構成する健診データの項目の組み合わせは，ルール作成時に，ユーザが意図的に制限事項を設けてもよい。例えば，性別や年齢は，ユーザが目標を設定して意図的に変えるものではないため，図４のルール記憶装置１０３の例では，性別・年齢は第２条件に含めていない。また，例えば喫煙に関しては，一般的に様々な疾患のリスクが高まる可能性が指摘されており，吸うよりも吸わない方がよいとされ，保健指導においても同様の指導が行われる場合が多いが，健診データによっては，喫煙をやめるルールよりも喫煙を続けるルールの方が発症率が低くなる可能性もある。このような，保健指導に適さない，有用ではないと判断されるルールは，ルール作成時に意図的に削除（ルール記憶装置１０３に記憶しない）してもよい。このように，作成するルールの適正化により，実用性の高いシステムを構築できるようになり，また，適正化に伴うルール数の減少により，ルール抽出に要する時間を低減できる。
本実施例では，健診データからルールを作成する処理（ステップ３０１）と，条件を入力してルールを抽出し，発症率を表示する処理（ステップ３０２〜ステップ３０４）を一つのシステムとして構成した場合について述べたが，これらの処理を別のシステムで行ってもよい。例えば，予め医師や保健師などがルールを作成してＷｅｂサーバ上のルールデータベースを更新し，受診者が自宅や会社の端末からＷｅｂブラウザを介して条件を入力し，発症率を参照できるようなＷｅｂサービスによる運用形態などが考えられる。これにより，健診施設毎の様々な運用形態に対応したシステムの構築が可能となる。
【００２６】
以上のように，本システムにより，ユーザと同様の健康状態を示す過去の受診者の中で，検査値が変化したり生活習慣を変えた場合に，発症率がどれだけ変化するかを，客観的な情報として提示することができるので，指導医の保健指導支援，受診者の生活習慣の改善目標設定支援が可能となる。
【００２７】
また，実データを用いた具体的な実績を提供することで，疾病予防のための生活習慣の改善に対する受診者の強い意識付けが可能となる。
【００２８】
また，健診情報を用いて個人別に生活習慣病の兆候や疾病予防に結び付くと考えられる具体的な要因を抽出することで，実データに基づいた個人別の健康管理プログラムの提供など，より効果的な疾病予防・健康増進を支援する健康づくり支援システムが実現できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施例である健康改善システムの構成例を示す図。
【図２】健診データ記憶装置の例を示す図。
【図３】本システムの動作を示すフローチャート。
【図４】糖尿病の発症に関して作成されたルール記憶装置の例を示す図。
【図５】ステップ３０２における入出力端末の画面例を示す図。
【図６】ステップ３０２実行後ユーザが各欄に値を入力したときの入出力端末の画面例を示す図。
【図７】ステップ３０４実行後の入出力端末の画面例。
【図８】検査値及び生活習慣情報の目標の値を複数入力した場合の，ステップ３０４実行後の画面例を示す図。
【符号の説明】
【００３０】
１００  本システム，１０１  制御部，１０２  健診データ記憶装置，１０３  ルール記憶装置，１０４  ルール作成部，１０５  入力部，１０６  抽出部，１０７  表示部，１１０  入出力端末，
２０１  健診ＩＤフィールド，２０２  受診者ＩＤフィールド，２０３  受診年フィールド，２０４  基本情報フィールド，２０５  検査値情報フィールド，２０６  生活習慣情報フィールド，２０７  疾病情報フィールド，
３０１  ルール作成ステップ，３０２  条件入力ステップ，３０３  ルール抽出ステップ，３０４  結果表示ステップ，３０５  終了判断ステップ，
４０１  ルールＩＤフィールド，４０２  第１条件フィールド，４０３  第２条件フィールド，４０４  該当受診者数フィールド，４０５  発症受診者数フィールド，４０６  発症率フィールド，
５００  画面例，５１０  基本情報入力エリア，５１１  性別入力欄，５１２  年齢入力欄，５２０  検査値および生活習慣情報入力エリア，５２１  現在のＢＭＩ入力欄，５２２  目標のＢＭＩ入力欄，５２３  現在の血糖値入力欄，５２４  目標の血糖値入力欄，５２５  現在の間食習慣入力欄，５２６  目標の間食習慣入力欄，５３０  結果出力エリア，５３１  現在の発症率出力欄，５３２  目標達成後の発症率出力欄，５４０  実行ボタン，５４１  終了ボタン，
６００  画面例，６１１  性別入力欄，６１２  年齢入力欄，６２１  現在のＢＭＩ入力欄，６２２  目標のＢＭＩ入力欄，６２３  現在の血糖値入力欄，６２４  目標の血糖値入力欄，６２５  現在の間食習慣入力欄，６２６  目標の間食習慣入力欄，６４０  実行ボタン，
７００  画面例，７３１  現在の発症率出力欄，７３２  目標達成後の発症率出力欄，７４１  終了ボタン，
８００  画面例，８０１  目標１のＢＭＩ入力欄，８０２  目標１の血糖値入力欄，８０３  目標１の間食習慣入力欄，８０４  目標１達成後の発症率出力欄，８０５  目標２のＢＭＩ入力欄，８０６  目標２の血糖値入力欄，８０７  目標２の間食習慣入力欄，８０８  目標２達成後の発症率出力欄，８０９  目標１達成に対する目標２達成の相対リスク出力欄。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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