(57)【要約】【課題】  標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことのできる発症確率評価装置等を提供する。【解決手段】  制御部は、イベントデータテーブルを取得し（ステップＳ３３）、発症確率の小さい順にソートした後、グループ分けを行う（ステップＳ３４）。そして、脱落標本の有無を判別して（ステップＳ３５）、脱落標本があった場合に、修正観察発症率算出処理を行う（ステップＳ３７）。つまり、脱落標本を考慮した修正観察発症率を算出する。制御部は、この修正観察発症率及び、発症確率等を用いてカイ２乗値を求める（ステップＳ３８）。そして、求めたカイ２乗値から精度評価値を求める（ステップＳ３９）。【選択図】  図８
2006259809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各被験者の発症確率を含む標本データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶される標本データを発症確率の順番に基づいて、所定数のグループに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類されたグループ単位に脱落が生じた標本データの有無を判別する判別手段と、
前記判別手段により脱落が生じた標本データがあると判別されると、時系列にカウントした脱落標本数と発症標本数との関係に基づいて、修正観察発症率を算出する修正観察発症率算出手段と、
前記修正観察発症率算出手段により算出された修正観察発症率を含む数式を用いて、カイ２乗値を算出するカイ２乗算出手段と、
前記カイ２乗算出手段により算出されたカイ２乗値に基づいて、精度評価値を取得する精度評価値取得手段と、
を備えることを特徴とする発症確率評価装置。
【請求項２】
前記カイ２乗算出手段は、数式１に示される数式を用いて、カイ２乗値を算出することを特徴とする請求項１に記載の発症確率評価装置。
【数１】
2006259809.tif 000007
Ｎk：第ｋグループに含まれる標本の数
ｐk：第ｋグループの標本の予測発症確率の平均値
Ｐk：第ｋグループの修正観察発症率
【請求項３】
各被験者の発症確率を算出する発症確率算出手段を更に備え、
前記記憶手段は、前記発症確率算出手段により算出された発症確率を含む標本データを記憶する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の発症確率評価装置。
【請求項４】
被験者が発症した時期又は、脱落が生じた時期を含む時期情報を登録する登録手段を更に備え、
前記記憶手段は、前記登録手段により登録された時期情報を含む標本データを記憶し、
前記修正観察発症率算出手段は、標本データに含まれる時期情報に基づいて、時系列に脱落標本数及び発症標本数をカウントして、修正観察発症率を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の発症確率評価装置。
【請求項５】
コンピュータを、
各被験者の発症確率を含む標本データを記憶する記憶手段、
前記記憶手段に記憶される標本データを発症確率の順番に基づいて、所定数のグループに分類する分類手段、
前記分類手段により分類されたグループ単位に脱落が生じた標本データの有無を判別する判別手段、
前記判別手段により脱落が生じた標本データがあると判別されると、時系列にカウントした脱落標本数と発症標本数との関係に基づいて、修正観察発症率を算出する修正観察発症率算出手段、
前記修正観察発症率算出手段により算出された修正観察発症率を含む数式を用いて、カイ２乗値を算出するカイ２乗算出手段、
前記カイ２乗算出手段により算出されたカイ２乗値に基づいて、精度評価値を取得する精度評価値取得手段、
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】
本発明は、発症確率評価装置、および、プログラムに関し、特に、発症確率の予測精度の評価に好適な発症確率評価装置、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、疫学の進展等により、種々の疾患（疾病）とその発症要因との因果関係が解明されてきており、疾患の予防や健康増進のために活用されている。一方、医療機関においても、情報化が進んできており、健康診断の結果や患者のカルテ等の情報が電子的に蓄積・管理され、各人の健康管理等に用いられている。
【０００３】
最近では、医療機関等にて蓄積された情報を使用して、疾患の発症リスクをシミュレーションする疾患治療指導システムも開示されている（例えば、特許文献１参照）。
この疾患治療指導システムは、所定の発症予測関数等を用いて発症確率を算出すると共に、公的なガイドラインが示す診断基準値や管理基準値を治療目標値として表示する。また、目標値を達成した場合の発症リスクをシミュレーションすることで、患者指導や治療効果の判定等に用いている。
【特許文献１】特開２００２−２４４０１号公報（第４−７頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した疾患治療指導システム等により算出された発症確率は、例えば、ＨＬ検定（Hosmer-Lemeshow検定）により、実際の発症率と比較され、その予測精度が評価されることになる。このＨＬ検定は、ある集団における「期待発症率」（発症確率の平均値）と、実際の「観察発症率」（発症した人数／全体の人数）とを比較する際に、最も多く用いられる評価手法の１つである。
【０００５】
具体的にＨＬ検定は、以下の手順で行われる。
１．予測精度評価に用いる標本を、予測された発症確率の小さい順にソートする。
２．ソート後の標本を上から順に、ほぼ等人数ずつ１０個のグループに分ける。
３．下記の数式１を用いて、カイ２乗値を計算し、自由度８のカイ２乗検定を行う（つまり、独立性の検定を行う）。
【０００６】
【数１】
2006259809.tif 000003
Ｎk：第ｋグループに含まれる標本の数
Ｏk：第ｋグループで実際に疾患を発症した標本の数
ｐk：第ｋグループの標本の予測発症確率の平均値
【０００７】
しかしながら、このようなＨＬ検定では、標本中に脱落が生じてしまうと、予測精度の評価が行えないという問題があった。
つまり、標本となっている各被験者を一定期間追跡し、実際の発症の有無を特定しているが、何らかの理由（例えば、転居や死亡等）によって追跡を中断せざるを得ない被験者が出てしまうと、その被験者の発症の有無を特定できないことになり、標本からの脱落となってしまう。このように標本中に脱落が生じてしまうと、脱落のある集団では、ＨＬ検定による精度評価が行えないのが実情であった。
【０００８】
本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことのできる発症確率評価装置、および、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】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点にかかる発症確率評価装置は、
各被験者の発症確率を含む標本データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶される標本データを発症確率の順番に基づいて、所定数のグループに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類されたグループ単位に脱落が生じた標本データの有無を判別する判別手段と、
前記判別手段により脱落が生じた標本データがあると判別されると、時系列にカウントした脱落標本数と発症標本数との関係に基づいて、修正観察発症率を算出する修正観察発症率算出手段と、
前記修正観察発症率算出手段により算出された修正観察発症率を含む数式を用いて、カイ２乗値を算出するカイ２乗算出手段と、
前記カイ２乗算出手段により算出されたカイ２乗値に基づいて、精度評価値を取得する精度評価値取得手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
この発明によれば、記憶手段は、各被験者の発症確率を含む標本データを記憶する。分類手段は、記憶手段に記憶される標本データを発症確率の順番（例えば、発症確率の小さい順番）に基づいて、所定数のグループに分類する。判別手段は、分類手段により分類されたグループ単位に脱落が生じた標本データの有無を判別する。修正観察発症率算出手段は、判別手段により脱落が生じた標本データがあると判別されると、時系列にカウントした脱落標本数と発症標本数との関係に基づいて、修正観察発症率を算出する。カイ２乗算出手段は、修正観察発症率算出手段により算出された修正観察発症率を含む数式を用いて、カイ２乗値を算出する。精度評価値取得手段は、カイ２乗算出手段により算出されたカイ２乗値に基づいて、精度評価値を取得する。
このように、グループ内に脱落が生じた場合であっても、修正観察発症率が求められ、この修正観察発症率を含む数式にてカイ２乗値が算出される。そして、算出された２乗値に基づいて精度評価値を得るため、発症確率の予測精度を評価することが可能となる。
この結果、標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことができる。
【００１１】
前記カイ２乗算出手段は、数式２に示される数式を用いて、カイ２乗値を算出してもよい。
【００１２】
【数２】
2006259809.tif 000004
Ｎk：第ｋグループに含まれる標本の数
ｐk：第ｋグループの標本の予測発症確率の平均値
Ｐk：第ｋグループの修正観察発症率
【００１３】
上記の発症確率評価装置は、各被験者の発症確率を算出する発症確率算出手段を更に備え、
前記記憶手段は、前記発症確率算出手段により算出された発症確率を含む標本データを記憶してもよい。
【００１４】
上記の発症確率評価装置は、被験者が発症した時期又は、脱落が生じた時期を含む時期情報を登録する登録手段を更に備え、
前記記憶手段は、前記登録手段により登録された時期情報を含む標本データを記憶し、
前記修正観察発症率算出手段は、標本データに含まれる時期情報に基づいて、時系列に脱落標本数及び発症標本数をカウントして、修正観察発症率を算出してもよい。
【００１５】
上記目的を達成するため、本発明の第２の観点にかかるプログラムは、
コンピュータを、
各被験者の発症確率を含む標本データを記憶する記憶手段、
前記記憶手段に記憶される標本データを発症確率の順番に基づいて、所定数のグループに分類する分類手段、
前記分類手段により分類されたグループ単位に脱落が生じた標本データの有無を判別する判別手段、
前記判別手段により脱落が生じた標本データがあると判別されると、時系列にカウントした脱落標本数と発症標本数との関係に基づいて、修正観察発症率を算出する修正観察発症率算出手段、
前記修正観察発症率算出手段により算出された修正観察発症率を含む数式を用いて、カイ２乗値を算出するカイ２乗算出手段、
前記カイ２乗算出手段により算出されたカイ２乗値に基づいて、精度評価値を取得する精度評価値取得手段、
として機能させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施の形態にかかる医療情報処理装置について、以下図面を参照して説明する。本実施形態にかかる医療情報処理装置は、例えば、医療機関などで運用されるワークステーションやパーソナルコンピュータなどといった情報処理装置から構成され、疾患や患者等についての種々の情報を出力する。本実施形態では、特に、集団において予測発症確率を算出し、算出した予測発症確率と、観察発症率（修正観察発症率）とを比較して、その予測精度を評価する発症確率評価装置として機能する。
【００１８】
図１は、本実施形態に適用される医療情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
図示するように、医療情報処理装置１００は、制御部１１０と、通信制御部１２０と、入力制御部１３０と、出力制御部１４０と、プログラム格納部１５０と、記憶部１６０とを含んで構成される。
【００１９】
制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、及び、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、医療情報処理装置１００全体を制御する。すなわち、プログラム格納部１５０に格納されているプログラムを実行することにより、医療情報処理装置１００の各部の動作を制御する。なお、ＲＡＭは、ＣＰＵがプログラムを実行する際に、ワークメモリ等として用いられる。
【００２０】
より詳細に説明すると、制御部１１０は、プログラム格納部１５０に格納されているプログラムを実行することで、図２に示す各構成として機能する。図２は、制御部１１０が実現する機能を示す機能ブロック図である。
図示するように、制御部１１０は、プログラムの実行により、データ特定部１１１、発症確率算出部１１２、イベントデータ記録制御部１１３、データ取得部１１４、及び、評価値算出部１１５として機能する。
【００２１】
データ特定部１１１は、記憶部１６０に記憶されるデータ（後述するコホートＤＢや疾患情報ＤＢに蓄積されているデータ）から対象のデータを特定する。
発症確率算出部１１２は、コホートＤＢや疾患情報ＤＢの情報を発症確率予測関数に適用して各被験者の発症確率を算出する。
【００２２】
イベントデータ記録制御部１１３は、コホートＤＢ（後述するイベントデータテーブル）に、疾患が発症した時や脱落が生じた時のイベント発生時間等を記録する。
データ取得部１１４は、記憶部１６０等にアクセスし、必要なデータを取得する。
評価値算出部１１５は、発症確率と実際の発症率とを比較して、その予測精度を評価する。なお、評価値算出部１１５は、標本中に脱落が生じた場合には、算出された修正観察発症率を用いながら、発症確率の予測精度を評価する。
【００２３】
図１に戻って、通信制御部１２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）やモデム等の通信装置から構成され、医療情報処理装置１００と所定の通信ネットワーク１０とを接続して通信を行う。なお、通信ネットワーク１０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network：構内通信網）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network：広域通信網）等からなる。
具体的に通信制御部１２０は、記憶部１６０に蓄積するためのデータを、必要に応じて外部の装置から通信ネットワーク１０を介して取得する。
【００２４】
入力制御部１３０は、例えば、キーボードやポインティングデバイス等の入力装置１３を接続し、ユーザの操作に応じた入力信号を制御部１１０に入力する。
【００２５】
出力制御部１４０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の出力装置１４を接続し、制御部１１０の処理結果などを出力装置１４に出力する。
【００２６】
プログラム格納部１５０は、例えば、ハードディスク装置等の記憶装置から構成され、制御部１１０が実行するプログラムを格納する。具体的にプログラム格納部１５０は、後述するイベントデータ記録処理や評価値算出処理等を制御部１１０に実行させるためのプログラムを格納する。
【００２７】
記憶部１６０は、例えば、ハードディスク装置などの記憶装置から構成され、必要となる種々の情報が記録される。具体的に記憶部１６０には、図３に示すようなコホートＤＢ１６１、及び、疾患情報ＤＢ１６２等のデータベースが構成される。
【００２８】
コホートＤＢ１６１は、疾患の発症予測等を行う際に必要となるコホートデータ（母集団データ）を蓄積する。
具体的にコホートＤＢ１６１は、図４（ａ）に示すような標本情報マスタデータテーブル１６１ａ及び、図４（ｂ）に示すようなイベントデータテーブル１６１ｂを記憶する。
【００２９】
標本情報マスタデータテーブル１６１ａには、被験者を識別するための標本ＩＤ、名前、及び、各種の健診情報が格納される。
また、イベントデータテーブル１６１ｂは、疾患ＩＤ毎（疾患毎）に分けられ、それぞれには、標本ＩＤ、発症有無、イベント発生時間、及び、発症確率等が格納される。
【００３０】
一方、疾患情報ＤＢ１６２には、図５に示すように、疾患ＩＤ、疾患名、観察期間、発症確率予測関数等が格納される。
【００３１】
以下、このような構成の医療情報処理装置１００の動作について、図面を参照して説明する。
最初に、図６を参照して、医療情報処理装置１００がイベントデータを記録する際の動作について説明する。図６は、制御部１１０が実行するイベントデータ記録処理を説明するためのフローチャートである。このイベントデータ記録処理は、例えば、所定のタイミング毎に繰り返し実行される。
【００３２】
まず、制御部１１０は、標本情報マスタデータテーブル１６１ａより標本ｉの標本ＩＤを取得する（ステップＳ１１）。つまり、記憶部１６０に構成されているコホートＤＢ１６１にアクセスし、標本情報マスタデータテーブル１６１ａから対象の被験者を示す標本ＩＤを取得する。
【００３３】
制御部１１０は、追跡開始からの経過時間ｔを取得する（ステップＳ１２）。そして、制御部１１０は、標本ｉが疾患を発症しているか否かを判別する（ステップＳ１３）。例えば、入力装置１３（入力制御部１３０）から予め入力されている情報に基づいて、その標本ＩＤの被験者が疾患を発症しているどうかを判別する。
【００３４】
制御部１１０は、標本ｉが疾患を発症していると判別すると、疾患情報ＤＢ１６２より発症した疾患の疾患ＩＤを取得する（ステップＳ１４）。そして、制御部１１０は、該当する疾患ＩＤのイベントデータテーブル１６１ｂにおけるその標本ＩＤの箇所に、発症有無（１：発症あり）及びイベント発生時間（ｔ）を記録し（ステップＳ１５）、イベントデータ記録処理を終える。
【００３５】
また、上述のステップＳ１３にて、標本ｉが疾患を発症していないと判別した場合に、制御部１１０は、標本ｉが追跡不能になった（脱落した）か否かを判別する（ステップＳ１６）。つまり、何らかの理由（例えば、転居や死亡等）によって、その標本ＩＤの被験者の追跡を中断せざるを得ない状況が生じたかどうかを判別する。
【００３６】
制御部１１０は、標本ｉが追跡不能になったと判別すると、全ての疾患ＩＤのイベントデータテーブル１６１ｂにおけるその標本ＩＤの箇所に、発症有無（０：発症なし）及びイベント発生時間（ｔ）を記録し（ステップＳ１７）、イベントデータ記録処理を終える。
【００３７】
また、上述のステップＳ１６にて、標本ｉが追跡不能でないと判別した場合に、制御部１１０は、経過時間ｔにて観察期間が終了したか否かを判別する（ステップＳ１８）。そして、観察期間が終了したを判別すると、制御部１１０は、全ての疾患ＩＤのイベントデータテーブル１６１ｂにおけるその標本ＩＤの箇所に、発症有無（０）及びイベント発生時間（ｔ）を記録し（ステップＳ１９）、イベントデータ記録処理を終える。
なお、観察期間が終了していないと判別した場合は、イベントデータテーブル１６１ｂを更新することなく、イベントデータ記録処理を終える。
【００３８】
次に、図７を参照して、医療情報処理装置１００が発症確率を算出する際の動作について説明する。図７は、制御部１１０が実行する発症確率算出処理を説明するためのフローチャートである。この発症確率算出処理は、例えば、入力装置１３（入力制御部１３０）から、被験者を特定する情報（例えば、被験者の氏名）及び、疾患を特定する情報（例えば、疾患名）が入力された状態で開始される。
【００３９】
まず、制御部１１０は、標本情報マスタデータテーブル１６１ａより標本ｉの標本ＩＤを取得する（ステップＳ２１）。そして、制御部１１０は、疾患情報ＤＢ１６２より対象疾患の疾患ＩＤを取得する（ステップＳ２２）。
【００４０】
制御部１１０は、疾患情報ＤＢ１６２より対象疾患の発症確率予測関数を取得する（ステップＳ２３）。そして、制御部１１０は、標本情報マスタデータテーブル１６１ａより標本ｉの健診情報を取得する（ステップＳ２４）。
つまり、発症確率を算出するために必要な発症確率予測関数及び、その発症確率予測関数にて使用される実際の測定値を含んだ健診情報を取得する。
【００４１】
制御部１１０は、健診情報を発症確率予測関数にあてはめ、発症確率を算出する（ステップＳ２５）。そして、制御部１１０は、該当する疾患ＩＤのイベントデータテーブル１６１ｂにおけるその標本ＩＤの箇所に、算出した発症確率を記録し（ステップＳ２６）、発症確率算出処理を終える。
【００４２】
次に、図８〜図１１等を参照して、医療情報処理装置１００が発症確率の予測精度を評価する際の動作について説明する。図８は、制御部１１０が実行する評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。また、図９及び図１０は、評価値算出処理の中のグループ分類処理及び修正観察発症率算出処理の詳細を示すフローチャートである。更に、図１１は、修正観察発症率算出処理の中の発症標本・脱落標本カウント処理の詳細を示すフローチャートである。これらの処理（基本となる評価値算出処理）は、例えば、疾患についての各被験者（集団）の観察期間が終了した後に開始される。
【００４３】
まず、図８に示す評価値算出処理が開始され、制御部１１０は、疾患情報ＤＢ１６２より精度評価対象となる疾患の疾患ＩＤを取得する（ステップＳ３１）。そして、制御部１１０は、疾患情報ＤＢ１６２より該当疾患ＩＤの観察期間ｔを取得する（ステップＳ３２）。
【００４４】
制御部１１０は、イベントデータテーブル１６１ｂから該当疾患ＩＤの情報を取得する（ステップＳ３３）。そして、制御部１１０は、グループ分類処理を行う（ステップＳ３４）。
【００４５】
すなわち、図９に示すグループ分類処理が開始され、制御部１１０は、対象疾患の疾患ＩＤのイベントデータテーブル１６１ｂを取得し（ステップＳ３４１）、イベントデータテーブル１６１ｂを発症確率の小さい順にソートする（ステップＳ３４２）。
つまり、図１２（ａ）に示すようなテーブルを、図１２（ｂ）に示すように、予測された発症確率の小さい順にソートする。
【００４６】
図９に戻って、制御部１１０は、標本の数をＮとし、Ｎを１０で割った商をａとし、余りをｂとする（ステップＳ３４３）。そして、制御部１１０は、ｂ（余り）が０であるか否かを判別する（ステップＳ３４４）。
【００４７】
制御部１１０は、ｂが０である（余りがない）と判別すると、ソートした標本を上から順にａ人ずつ、第１グループ〜第１０グループに分ける（ステップＳ３４５）。
一方、ｂが０でない（余りがある）と判別すると、制御部１１０は、ソートした標本を上から順にａ＋１人ずつ、第１グループ〜第ｂグループに分ける（ステップＳ３４６）。そして、余った標本を上から順にａ人ずつ、第ｂ＋１グループ〜第１０グループに分ける（ステップＳ３４７）。
このように、図９のグループ分類処理により、標本が発症確率の小さい順にソートされ、上から順にほぼ等人数ずつ１０個のグループに分類される。そして、図８の評価値算出処理に戻る。
【００４８】
図８に戻って、制御部１１０は、対象疾患のイベントデータテーブル１６１ｂに脱落標本が存在するか否かを判別する（ステップＳ３５）。つまり、発症有無が０（発症なし）で、かつ、イベント発生時間が時間ｔよりも小さい標本があるかどうかを判別する。
【００４９】
制御部１１０は、脱落標本が存在しないと判別すると、従来と同様に下記の数式３を用いてカイ２乗値を求める（ステップＳ３６）。そして、後述するステップＳ３９に処理を進める。
【００５０】
【数３】
2006259809.tif 000005
Ｎk：第ｋグループに含まれる標本の数
Ｏk：第ｋグループで実際に疾患を発症した標本の数
ｐk：第ｋグループの標本の予測発症確率の平均値
【００５１】
一方、上述のステップＳ３５にて、脱落標本が存在すると判別した場合に、制御部１１０は、修正観察発症率算出処理を行う（ステップＳ３７）。
【００５２】
すなわち、図１０に示す修正観察発症率算出処理が開始され、制御部１１０は、疾患情報ＤＢ１６２より該当疾患ＩＤの観察期間ｔを取得し（ステップＳ３７１）、観察開始時間を「ｔk(0)＝０」とし、観察終了時間を「ｔk(T)＝ｔ」とする（ステップＳ３７２）。
【００５３】
制御部１１０は、第ｋグループ内の標本のイベント発生時間を、早い順に「ｔk(1)＜ｔk(2)＜・・・」とする（ステップＳ３７３）。そして、制御部１１０は、発症標本・脱落標本カウント処理を行う（ステップＳ３７４）。
【００５４】
すなわち、図１１に示す発症標本・脱落標本カウント処理が開始され、制御部１１０は、発症標本数及び脱落標本数を共に、０クリアする（ステップＳ７４１）。そして、制御部１１０は、第ｋグループに属する標本ｉを特定する（ステップＳ７４２）。
【００５５】
制御部１１０は、標本ｉの発症有無が１（発症あり）であるか否かを判別する（ステップＳ７４３）。制御部１１０は、発症有無が１であると判別すると、標本ｉのイベント発生時間が時間ｔと等しいか否かを判別する（ステップＳ７４４）。
そして、イベント発生時間が時間ｔと等しいと判別すると、制御部１１０は、発症標本数に１を加算し（ステップＳ７４５）、後述するステップＳ７４８に処理を進める。なお、イベント発生時間が時間ｔと等しくないと判別すると、そのままステップＳ７４８に処理を進める。
【００５６】
また、上述のステップＳ７４３にて発症有無が１でない（０で発症なし）と判別した場合に、制御部１１０は、標本ｉのイベント発生時間が時間ｔと等しいか否かを判別する（ステップＳ７４６）。
そして、イベント発生時間が時間ｔと等しいと判別した場合にだけ、制御部１１０は、脱落標本数に１を加算する（ステップＳ７４７）。
【００５７】
制御部１１０は、第ｋグループに属する全ての標本について処理を終えたか否かを判別する（ステップＳ７４８）。ここで、全ての標本の処理を終えていないと判別すると、ステップＳ７４２に処理を戻し、上述のステップＳ７４２〜Ｓ７４８の処理を繰り返し実行する。
そして、第ｋグループに属する全ての標本について処理を終えると、図１０の修正観察発症率算出処理に戻る。
【００５８】
図１０に戻って、制御部１１０は、時点ｔk(i)において、発症した標本の数をＤ（ｔk(i)）とし、脱落した標本の数をｄ（ｔk(i)）とする（ステップＳ３７５）。また、制御部１１０は、時点ｔk(i-1)までに発症も脱落もしていない標本の数を、「Ｎ（ｔk(i)）＝Ｎ（ｔk(i-1)）−Ｄ（ｔk(i-1)）−ｄ（ｔk(i-1)）」とする（ステップＳ３７６）。
【００５９】
更に制御部１１０は、「Ｓ（ｔk(0)）＝１」と、「Ｓ（ｔk(i)）＝Ｓ（ｔk(i-1)）×（１−Ｄ（ｔk(i)）／Ｎ（ｔk(i)））」とから、Ｓ（ｔk(T)）を算出する（ステップＳ３７７）。そして、制御部１１０は、修正観察発症率Ｐkを「Ｐk＝１−Ｓ（ｔk(T)）」から算出する（ステップＳ３７８）。
例えば、第ｋグループの発症、脱落情報が、図１３（ａ）に示すような場合、制御部１１０は、図１３（ｂ）に示すように、各時点でのＳ（ｔk(i)）を求める。そして、図１３（ｃ）に示すような修正観察発症率Ｐkを算出する。
このようにして修正観察発症率を算出すると、図８の評価値算出処理に戻る。
【００６０】
図８に戻って、制御部１１０は、下記の数式４を用いてカイ２乗値を求める（ステップＳ３８）。
【００６１】
【数４】
2006259809.tif 000006
Ｎk：第ｋグループに含まれる標本の数
ｐk：第ｋグループの標本の予測発症確率の平均値
Ｐk：第ｋグループの修正観察発症率
【００６２】
例えば、各グループの標本数、予測発症確率の平均値、及び、修正観察発症率が図１４（ａ）に示すような場合、制御部１１０は、これらの値を上記の数式４に当てはめて、図１４（ｂ）に示すように、カイ２乗値を「χ2＝４．８６１６」と算出する。
【００６３】
図８に戻って、制御部１１０は、上述のステップＳ３６又はステップＳ３８にて求めたカイ２乗値から、自由度８のカイ２乗分布の上側確率ｐを求め、精度評価値とする（ステップＳ３９）。
具体的に、図１４（ｂ）に示す場合、「χ2＝４．８６１６」であるから、制御部１１０は、自由度８のカイ２乗検定により図１４（ｃ）に示すように、「ｐ＝０．７７２３」を求める。なお、この場合、予測発症確率と観察発症率（修正観察発症率）は独立であるとは言えないため、予測発症確率と観察発症率とは関係があると言える。
【００６４】
図８に戻って、制御部１１０は、求めた精度評価値ｐを出力制御部１４０から出力装置１４に出力する（ステップＳ４０）。
【００６５】
このように、グループ内に脱落が生じた場合であっても、修正観察発症率が求められ、この修正観察発症率を含む上記の数式４にてカイ２乗値が算出される。そして、算出された２乗値に基づいて精度評価値を得るため、発症確率の予測精度を評価することが可能となる。
この結果、標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことができる。
【００６６】
上記実施の形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。
つまり、上記の実施の形態では、発症確率を含む標本データを一例として説明したが、標本データは発症確率を含むものに限定されるものではなく、予測精度の評価を行うもので、標本中に脱落が生じ得るものに適宜適用可能である。
【００６７】
上記実施の形態にかかる医療情報処理装置１００は、専用装置から構成可能であることはもとより、汎用のコンピュータ装置などを用いて構成することもできる。すなわち、このような汎用装置に上述したプログラムをインストールして実行させることで、上記実施の形態にかかる医療情報処理装置１００として機能させることができる。
【００６８】
このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に格納して配布可能であることはもとより、プログラムデータを搬送波に重畳することで、所定の通信媒体（例えば、インターネットなど）を介して配布することもできる。
【００６９】
以上説明したように、標本中に脱落が生じた場合でも、予測精度の評価を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施の形態に係る医療情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】制御部が実現する機能を示す機能ブロック図である。
【図３】記憶部に構成されるデータベースの一例を示す模式図である。
【図４】コホートＤＢに記憶される情報の一例を示す模式図であり、（ａ）が標本情報マスタデータテーブルを示す図であり、（ｂ）がイベントデータテーブルを示す図である。
【図５】疾患情報ＤＢに記憶される情報の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るイベントデータ記録処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る発症確率算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】評価値算出処理の中のグループ分類処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】評価値算出処理の中の修正観察発症率算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】修正観察発症率算出処理の中の発症標本・脱落標本カウント処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】（ａ），（ｂ）共に、グループ分類処理の処理内容を具体的に説明するための模式図である。
【図１３】（ａ）〜（ｃ）共に、修正観察発症率を求める過程を具体的に説明するための模式図である。
【図１４】（ａ）〜（ｃ）共に、精度評価値を求める過程を具体的に説明するための模式図である。
【符号の説明】
【００７１】
１００  医療情報処理装置
１１０  制御部
１２０  通信制御部
１３０  入力制御部
１４０  出力制御部
１５０  プログラム格納部
１６０  記憶部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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