(57)【要約】【課題】個人健康管理システムに時系列に蓄積された日常の健康情報を基にして、システムの利用者が健康管理を行う上で有用な個人健康管理情報の抽出手法を提供すること。【解決手段】システムの利用者の身体を計測して得られる１つ以上の健康データ項目と、利用者の生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなる時系列の個人健康情報において、任意の日時に計測された健康データもしくは任意の期間における健康データの変化もしくは変化率と、任意の期間における生活データの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値との時系列相関をみることにより健康データ項目と生活データ項目間の相関関係を抽出する。【選択図】              図１
2006113991.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康管理を行う人の身体を計測して得られる生体情報を表す１つ以上の健康データ項目と、該健康管理を行う人の生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなる時系列の個人健康情報において、任意の日時に計測された健康データもしくは任意の期間における健康データの変化もしくは変化率と、任意の期間における生活データの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値もしくは生活データのパターンとの時系列相関をみることにより健康データ項目と生活データ項目間の相関関係を抽出することを特徴とする個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項２】
前記生活データの加算値もしくは平均値は重みがついた加算値もしくは平均値であることを特徴とする請求項１に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項３】
１つ以上の前記生活データ項目の任意の期間におけるデータの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値を入力変数とし、前記健康データ項目の任意の日時に計測されたデータ値もしくは任意の期間におけるデータの変化もしくは変化率をターゲット変数として決定木を生成することを特徴とする請求項１および請求項２に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項４】
前記決定木をもとに前記健康データ項目と前記生活データ項目の相関ルールを抽出することを特徴とする請求項３に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項５】
１つ以上の前記生活データ項目の任意の期間におけるデータの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値もしくはデータのパターンと、１つ以上の前記健康データ項目の任意の日時に計測されたデータ値もしくは任意の期間におけるデータの変化もしくは変化率からなるデータセットを時系列の１トランザクションとして、時系列相関ルール解析を行い前提部と結論部をもつ相関ルールを抽出することを特徴とする請求項１および請求項２に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項６】
前記健康データ項目は体重、体脂肪率、体温、血圧、脈拍数、血糖値の少なくとも１つであることを特徴とする、請求項１から請求項５に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【請求項７】
前記生活データ項目は運動による消費カロリー、食事による摂取カロリー、アルコール摂取量、喫煙量、睡眠時間、睡眠の深さ、ストレスの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から請求項５に記載の個人健康管理情報の抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、利用者の日常の健康情報をもとに健康管理を行う個人健康管理システムにおいて、個人健康管理情報を抽出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来の健康管理の殆どは、定期健康診断や人間ドックで得られる健康情報に基づいて行われている。しかしこれらの健康情報は、定期健康診断や人間ドックを実施した時点のみを切り取ったデータである。したがって、これらのデータのみから、日常の健康管理をするための健康管理情報を抽出するのには限界がある。そこで日常の生活環境における健康情報を蓄積し、病気の一次予防や健康増進に役立てることを目的としたシステムが考案されている。【０００３】  例えば、特許文献１には、利用者に装着された測定装置によって測定される日常の健康情報を、健康管理情報センタで管理し、要求された健康情報を利用者に提供して利用者の健康管理を支援する健康情報管理方法が提案されている。【０００４】
【特許文献１】  特開２００２−２４５１７７号公報（請求項１、図１）
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかしながら、特許文献１の発明には、健康情報を管理するためのシステムの構成や機能について述べられているがシステムの利用者が健康管理を行う上で有用となる個人健康管理情報の抽出に関する手法については述べられていない。
【０００６】  従って本発明の課題は、時系列に蓄積された日常の健康情報を基にして、利用者が健康管理を行う上で有用な個人健康管理情報の抽出手法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  前記の課題を解決するためになされた本発明に係る個人健康管理情報の抽出方法は、システムの利用者の身体を計測して得られる生体情報を表す１つ以上の健康データ項目と、該システムの利用者の生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなる時系列の個人健康情報において、任意の日時に計測された健康データもしくは任意の期間における健康データの変化もしくは変化率と、任意の期間における生活データの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値もしくは生活データのパターンとの時系列相関をみることにより健康データ項目と生活データ項目間の相関関係を抽出することを特徴とする。
【０００８】  図１は本発明の個人健康管理情報抽出方法の概念を示す図である。ｐｎはある健康データ項目のｎ日におけるデータで、ｅｉはある生活データ項目のｉ日におけるデータである。それぞれｎ日、ｉ日の何日か前のデータをｐｍ，ｅｊとし、例えば次の量を定義する。
Δｐｎｍ＝ｐｎ−ｐｍ  （１）
ｅｔｉｊ＝ｅｉ＋ｅｉ−１＋・・・＋ｅｊ  （２）
2006113991.tif 000003
ここで、Δｐｎｍはある任意の期間における健康データの変化である。これを任意のある期間で割れば健康データの変化率になる。ｅｔｉｊはある任意の期間における生活データの加算（単
2006113991.tif 000004
ｎ日とｉ日は一般的に同日ではなく、図１に示したようにオフセット期間ｓを定義する。また任意の期間ｎ−ｍとｉ−ｊは必ずしも同一期間である必要はない。次に、任意の期間ｎ−ｍとｉ−ｊ，およびオフセット期間ｓをパラメータとし、多くの時系列データを基にｎ，ｉを変化させ
2006113991.tif 000005
を採用する。このとき相関係数は、任意の期間ｎ−ｍとｉ−ｊ，オフセット期間ｓの値によって変化する。例えば最大の相関を示すｎ−ｍ，ｉ−ｊ，ｓの組み合わせを（ｎ−ｍ）ｍａｘ，（ｉ−ｊ）ｍａｘ，ｓｍａｘとすると、（ｎ−ｍ）ｍａｘと（ｉ−ｊ）ｍａｘが大きいほど、生活データ項目の長期間にわたるデータが健康データ項目の現在値に大きな影響を与えることになり、小さいほど生活データ項目の短期間におけるデータが健康データ項目の現在値に大きな影響を与えることになる。また、ｓｍａｘが大きほど生活データ項目の影響が遅れて健康データ項目のデータに現れ、小さいほど生活データ項目の影響がすぐに健康データ項目のデータに反映されるということになる。すなわち、このような時系列データの解析により生活データ項目と健康データ項目の相関関係をみることができ、個人の健康管理に有用な個人健康管理情報を抽出することができる。
【０００９】  なお、健康データに関しては必ずしも任意の期間における変化や変化率でなく、ある日時において測定された健康データｐｎと任意の期間における生活データの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生される値もしくは生活データのパターンとの時系列相関をみることも有効である。また任意の期間における生活データの加算値や平均値は、単純な加算や平均ではなく重みをつけた加算値や平均値を用いることも有効である。さらに生活データ項目の加算値や平均値から派生して得られる値、例えばこれらの値の逆数や、複数の生活データ項目についての値の組み合わせを用いることも有効である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  以下、本発明の実施の形態を、健康データ項目として血圧と体脂肪率、生活データ項目として、運動よる消費カロリー、食事による摂取カロリー、アルコール摂取量（定性値）、ストレス（定性値）、および睡眠時間を例として詳細に説明する。これらの項目のデータは健康管理を行うあるシステムの利用者において約３ヶ月間にわたり毎日記録されている。【００１１】  最初の例では、運動による消費カロリー、アルコール摂取量、ストレス、睡眠時間などの生活データ項目がどのように日常の血圧に影響を与えるかが関心事であり、それぞれの生活データ項目と血圧の相関を前記手法により解析した。それぞれの生活データ項目について最小血圧値の時系列データとの間で最大の相関を示す（ｉ−ｊ）ｍａｘ，ｓｍａｘの値を図２に示す。以下図２について説明する。【００１２】（１）運動による消費カロリー：
血圧測定日の前日と２日前のデータの単純加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。この加算値を総消費カロリー２と表示している。【００１３】（２）アルコール摂取量：
血圧測定日の２日前と３日前のデータの加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。この例ではアルコール摂取量は１〜５の５段階の程度（１が最も多く、５が最も少ない）で表現されているので程度を表す数字の逆数をデータとしている。例えば２日間が３と４の場合、アルコール摂取量＝１／３＋１／４＝０．５８とした。この加算値をアルコール摂取量２と表示している。【００１４】（３）ストレス：
血圧測定日の前日から３日前までのデータの平均値の逆数が最小血圧値と最大の相関を示した。この例ではストレスは１〜３の３段階の程度（１．多い、２．普通、３．少ない）で表現されているので平均値の逆数をとった。例えば３日間が（２．普通、３．少ない、３．少ない）の場合、ストレス＝１／（（２＋３＋３）／３）＝０．３８とした。この値をストレス３と表示している。【００１５】（４）睡眠時間：
血圧測定日の前日から５日前までのデータの重みつき加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。ここでの重みは睡眠の深さによるものである。この例では睡眠の深さは１〜３の３段階の程度（１．ぐっすり、２．やや浅い、３．よく眠れなかった）で表現されているので、この程度によって一日の睡眠時間に重みをつけた。具体的には、一日の睡眠時間を眠りの深さの程度を示す数字の平方根で割った。例えば、睡眠時間は７時間であるが眠りがやや
2006113991.tif 000006
ている。【００１６】  次に、図２に示した最小血圧値と最大の相関を示す期間における上記生活データの加算値もしくは平均値もしくはその派生値を入力変数とし、最小血圧そのものをターゲット変数として、約３ヶ月間のデータに決定木生成アルゴリズムを適用して決定木を生成した。得られた決定木を図３に示す。ここで数値データである最小血圧を決定木のターゲット変数とするために、最小血圧値の大きさによって「高い」「中間」「低い」の３つのカテゴリーに分けた。ルートのレコードは総消費カロリー２の大きさで２つのノードに分けられ、大きいほうに分類されたノードはストレス３の大きさにより２つのリーフに分けられている。一方のノードはさらにアルコール摂取量２と睡眠時間５によりノードやリーフに分けられている。【００１７】  この決定木から抽出される最小血圧と上記生活データ項目との間の相関ルールは、以下のように表現される。
▲１▼睡眠時間５が２５．１時間以下で、総消費カロリー２が７３８ｋｃａｌ以下だと最小血圧は高くなる傾向がある。
▲２▼睡眠時間５が２５．１時間より大きく、総消費カロリー２が７３８ｋｃａｌ以下だと最小血圧は中間になる傾向がある。
▲３▼ストレス３が０．３８以下で、総消費カロリー２が７３８ｋｃａｌより大きいと最小血圧は低くなる傾向がある。
▲４▼アルコール摂取量２が０．５８以下だと最小血圧は低くなる傾向がある。
これらは、システムの利用者個人が日常の健康管理を行う上で有用な個人健康管理情報であり、これを基にしてシステムの利用者が目標を持って生活習慣の改善をすることができる。【００１８】  次の例は運動による消費カロリーや食事による摂取カロリーなどの生活データ項目が、どのように日常の体脂肪率に影響を与えるかが関心事であり、それぞれの生活データ項目と体脂肪率の相関を前記手法により解析した。それぞれの生活データ項目について体脂肪率の時系列データとの間で最大の相関を示す（ｉ−ｊ）ｍａｘ，ｓｍａｘの値を図４に示す。以下図４について説明する。【００１９】（１）運動による消費カロリー：
体脂肪率測定日の前日から５日前までのデータの単純加算値が体脂肪率と最大の相関を示した。この加算値を総消費カロリー５と表示している。【００２０】（２）食事による摂取カロリー：
体脂肪率測定日の２日前の食事による摂取カロリーが２日前からの体脂肪率の変化と最大の相関を示した。ここで食事による摂取カロリーは一日の朝、昼、夜の摂取カロリーの合計値である。この値を総摂取カロリー１と表示している。【００２１】  体脂肪率に関してこの例から判ることは、
▲１▼  ５日間の合計の総消費カロリーを大きくすることにより体脂肪率が下がる傾向がある。即ち一日や二日極端に運動をしてもすぐには体脂肪率が下がらない。
▲２▼  一日の過度の食事摂取は、２日後に体脂肪率の増加となって現れる傾向がある。
これらは、システムの利用者個人が日常の健康管理を行う上で有用な個人健康管理情報であり、これを基にしてシステムの利用者が目標を持って生活習慣を改善することができる。【００２２】  以上説明した本実施の形態の個人健康管理情報抽出方法は、あらかじめ注目する健康データ項目と１つ以上の生活データ項目を対比させて時系列データを解析し健康データ項目と生活データ項目の相関関係を見出している。すなわち生活データ項目を入力変数、健康データ項目をターゲット変数として決定木を生成し、そこから生活データ項目と健康データ項目の相関ルールを抽出している。しかし、同様の相関ルールは、１つ以上の健康データ項目のある時点におけるデータもしくは任意の期間におけるデータの変化もしくは変化率と、１つ以上の生活データ項目の任意の期間におけるデータの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生した値もしくはデータのパターンからなるデータセットを１トランザクションとして時系列の相関ルール解析を行うことによっても得られることは容易に類推できる。ここで、データセット内のデータメンバーの候補として任意の期間における生活データのパターンを加えたのは、本実施の形態におけるアルコール摂取量やストレスのようにデータが定性的な程度で表されている場合に数値に変換せず、例えば３日間のデータを（１，３，２）や（２，１，１）のようなパターンとして認識して、相関ルール解析を行うことも可能であるからである。【００２３】  また、本実施の形態の個人健康管理情報抽出方法における生活データ項目からなる決定木の入力変数には、健康データ項目からなるターゲット変数とそれぞれ最大の相関を示す期間における生活データの加算値もしくは平均値もしくはそれから派生する値を用いているが、決定木を生成するための入力変数はこの限りではない。それぞれが健康データ項目からなるターゲット変数と最大の相関を示す期間でなくとも、より効率良くレコードを分類する最大相関を示す周辺の期間で定義される入力変数のセットがありうるからである。【００２４】  さらに本実施の形態の個人健康管理情報抽出方法は、健康データ項目として血圧と体脂肪率、生活データ項目として運動による消費カロリー、食事による摂取カロリー、アルコール摂取量、ストレス、睡眠時間を例にあげているが、これ以外の項目についても適用できることは自明である。例えば、健康データ項目では、体重、体温、脈拍数、血糖値など、生活データ項目では、喫煙量なども対象にできることは明らかである。
【発明の効果】
【００２５】  本発明によれば、時系列に蓄積された日常生活における個人の健康データと生活データから個人の健康管理に有用な個人健康管理情報が抽出でき、これを基に具体的な目標を持って病気の一次予防や健康増進のための生活習慣の改善を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】    本発明の個人健康管理情報の抽出方法の概念図である。
【図２】    最小血圧値と最大の相関を示す生活データの期間（ｉ−ｊ）ｍａｘとオフセット期間ｓｍａｘを示す図である。
【図３】    最小血圧をターゲット変数とした決定木の例を示す図である。この決定木から、最小血圧と生活データ項目の間の相関ルールを抽出することができる。
【図４】    体脂肪率と最大の相関を示す生活データの期間（ｉ−ｊ）ｍａｘとオフセット期間ｓｍａｘを示す図である。
【図１】
2006113991.tif 000007
【図２】
2006113991.tif 000008
【図３】
2006113991.tif 000009
【図４】
2006113991.tif 000010