(57)【要約】【課題】ＨＤＰの発症予測精度を向上させるためのデータ収集技術を提供することである。【解決手段】本発明の一態様は、複数のデータソース装置から妊婦に関するデータを取得するデータ取得機能と、ＨＤＰ発症予測モデルに基づき、前記取得したデータから前記妊婦のＨＤＰ発症予測を実行するＨＤＰ発症予測機能と、前記ＨＤＰ発症予測の結果を通知する結果通知機能と、を有し、前記データ取得機能は、前記妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、前記データを複数の時点にて取得するデータ収集装置に関する。【選択図】図１
2018175850.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータソース装置から妊婦に関するデータを取得するデータ取得機能と、
ＨＤＰ発症予測モデルに基づき、前記取得したデータから前記妊婦のＨＤＰ発症予測を実行するＨＤＰ発症予測機能と、
前記ＨＤＰ発症予測の結果を通知する結果通知機能と、
を有し、
前記データ取得機能は、前記妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、前記データを複数の時点にて取得するデータ収集装置。
【請求項２】
前記妊婦に関するデータは、妊娠時年齢、血圧、脈拍、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、骨格筋率、歩数、消費カロリー、体温、気分、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、就寝中に起きた回数、睡眠の質、便通の回数、便通の柔らかさ、子宮収縮、頭の痛み、歯の痛み、上腹部の痛み、下腹部の痛み、腰の痛み、吐き気、嘔吐、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容、過去のＨＤＰ歴、妊娠状況、気温、室温、湿度、気圧、天気概況、潮汐及び月齢の１つ以上のデータ項目を含む、請求項１記載のデータ収集装置。
【請求項３】
前記妊婦に関するデータは、妊娠時年齢、血圧、脈拍、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、骨格筋率、歩数、消費カロリー、体温、気分、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、就寝中に起きた回数、睡眠の質、便通の回数、便通の柔らかさ、子宮収縮、頭の痛み、歯の痛み、上腹部の痛み、下腹部の痛み、腰の痛み、吐き気、嘔吐、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容、過去のＨＤＰ歴、妊娠状況、気温、室温、湿度、気圧、天気概況、潮汐及び月齢の２つ以上のデータ項目の組み合わせを含む、請求項１又は２記載のデータ収集装置。
【請求項４】
前記ＨＤＰ発症予測機能は、前記取得したデータを用い、前記ＨＤＰ発症予測モデルにおいて、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群のデータ分布の違いの大きさもしくは／およびデータ分布の時系列的変化の違いの大きさを利用することで前記妊婦のＨＤＰ発症有無予測、ＨＤＰ発症日予測又はＨＤＰ発症リスク算出を実行する、請求項１乃至３何れか一項記載のデータ収集装置。
【請求項５】
ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群とを分離する特徴量数を順次増やすことによって、前記ＨＤＰ発症予測モデルを生成するＨＤＰ発症予測モデル生成機能を更に有する、請求項１乃至４何れか一項記載のデータ収集装置。
【請求項６】
ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群とを分離する特徴量数を順次減らすことによって、前記ＨＤＰ発症予測モデルを生成するＨＤＰ発症予測モデル生成機能を更に有する、請求項１乃至４何れか一項記載のデータ収集装置。
【請求項７】
複数のデータソース装置から妊婦に関するデータを取得するステップと、
ＨＤＰ発症予測モデルに基づき、前記取得したデータから前記妊婦のＨＤＰ発症予測を実行するステップと、
前記ＨＤＰ発症予測の結果を通知するステップと、
を有し、
前記妊婦のＨＤＰ発症予測を実行するステップは、前記妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、前記データを複数の時点にて取得することを含むデータ収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に医療診断技術に関し、より詳細には、非侵襲的に妊娠高血圧症候群の発症予測又は異常検出を行うための妊娠高血圧症候群発症有無予測のためのデータ収集装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
妊娠関連疾患は、従来は予測が困難であった。妊婦関連疾患の発症は、遺伝的要因だけでなく環境要因が複雑に関与するとされているが、環境要因の把握が困難であったためである。そのため、未だに予兆や原因が特定されずに予防方法が確立されていない妊婦関連疾患が多い。
【０００３】
現時点の産科診療においては、受診時に取得される検査情報、病歴聴取及び／又は診察情報による発症予測が主体であり、在宅中などの連続した生活環境情報を取得することは困難であった。疾患発症に関する研究において、妊婦の生活環境情報を取得する方法として従来は調査票による調査を実施することが主な手法であった。しかしこの方法には、妊婦の記憶が不正確で回答に誤りがあること（想起バイアス）による精度の問題があり、また実施間隔が早くて半年に１回程度と、取得頻度の問題等があった。そのため、妊婦の生活の実態を捉えて疾患との因果関係を明らかにするには不十分な方法であった。今後、疾患の発症予測を精緻に行うためには、受診時以外の連続環境情報を取得し、それらと受診時情報を統合的に解析することが必要であるが、これらの情報についてはこれまで入手困難だったため、妊娠に関連した疾患の発症予測には利用されてこなかった。
【０００４】
妊娠高血圧症候群（ＨＤＰ：Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｖｅ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ  ｏｆ  Ｐｒｅｇｎａｎｃｙ）は、母体死亡、胎児発育不全、胎児死亡、常位胎盤早期剥離などを引き起こす母児の命に関わる周産期医療上の代表的な疾患で、遺伝的要因と環境因子による複雑な相互作用により発症する多因子疾患である。また、ＨＤＰ罹患妊婦はその後の生活習慣病の発症リスクが高いことが知られている。
【０００５】
妊婦の生活環境に基づいた、疫学的なＨＤＰ発症研究としては、例えば、妊娠前ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）を測定し、当該ＢＭＩの高さがＨＤＰのリスクを高めるという報告がある（非特許文献１）。しかし、この研究では、単一のパラメータかつ、１時点の計測結果に基づいているため、予測精度がオッズ比で３．４〜８．８であり、臨床的には十分な精度とは言えない。また、評価指標はオッズ比のみであり、その妊婦の最終的なＨＤＰの有無を予測できているわけではない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】""Prepregnancy Body Mass Index and the Occurrence of Severe Hypertensive Disorders of Pregnancy"", Lisa M. Bodnar, et al., Epidemiology, Volume 18, Number 2, March 2007 (http://journals.lww.com/epidem/Abstract/2007/03000/Prepregnancy_Body_Mass_Index_and_the_Occurrence_of.11.aspx)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した問題点を鑑み、本発明の課題は、ＨＤＰの発症予測精度を向上させるためのデータ収集技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、複数のデータソース装置から妊婦に関するデータを取得するデータ取得機能と、ＨＤＰ発症予測モデルに基づき、前記取得したデータから前記妊婦のＨＤＰ発症予測を実行するＨＤＰ発症予測機能と、前記ＨＤＰ発症予測の結果を通知する結果通知機能と、を有し、前記データ取得機能は、前記妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、前記データを複数の時点にて取得するデータ収集装置に関する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、ＨＤＰの発症予測精度を向上させるためのデータ収集技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施例によるシステム構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施例による測定値転送装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施例による体調登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の一実施例による気象情報取得装置の機能構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、本発明の一実施例による調査票登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、本発明の一実施例による診療記録登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、本発明の一実施例によるデータ収集装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の実施例１におけるデータ収集処理を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の実施例３におけるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、ＨＤＰ発症有無予測を実施した実施例３において選定された特徴量の組み合わせを示す表と、それら特徴量の組み合わせを用いた際のＨＤＰ発症有無の予測精度を示すグラフである。
【図１１】図１１は、本発明の実施例４におけるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、ＨＤＰ発症有無予測を実施した実施例４において選定された特徴量の組み合わせを示す表と、実施例３および実施例４のＨＤＰ発症有無の予測精度を比較したグラフである。
【図１３】図１３は、本発明の実施例６におけるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、本発明の実施例７におけるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、本発明の実施例８におけるＨＤＰ発症日予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、本発明の実施例９におけるＨＤＰ発症リスク予測モデル生成処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
後述される実施例では、ＨＤＰ発症予測のためのデータ収集装置が開示される。ＢＭＩなど単一の指標による従来のＨＤＰ発症予測ではその予測精度が低いため、以下の実施例によるデータ収集装置は、妊婦の生活環境のデータのうち、複数のデータを組み合わせることで予測精度を向上させる。また、データ収集装置は、取得するデータを１つの時点の測定値ではなく、例えば、連続的または定期的など複数の時点にて取得し、取得したデータから想起バイアスを極力排除することによって客観的なデータを利用する。
【００１３】
具体的には、以下の実施例によるデータ収集システムによると、妊婦の生活環境をより客観的により高頻度で取得することで妊婦関連疾患発症の環境要因を明らかにするために、妊娠初期または妊娠前より、以下のような多様なデータが取得される。
１）血圧計、体重体組成計、活動量計、体温計などの計測装置の日々のデータ
２）日々の気分、睡眠、便通、吐き気、痛み、子宮収縮、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容の体調データ
３）妊婦の居住地の気温、天候、湿度、気圧、潮汐などの日々の生活環境データ
４）食習慣、睡眠状況、喫煙等の生活習慣に関する定期的な調査票データ
５）妊婦健診等の定期的な診療記録データ
これらのようなデータを取得することで、多種類のデータを利用可能となり、単一の指標に基づく従来のＨＤＰ発症予測より予測精度を向上させることができる。また、上記１）〜３）に関して妊娠期間中やその前後において、１日数回から１週間に数回など高頻度に、または期間中連続的にデータを取得し、さらに、上記１）、３）などによる客観的なデータ取得と、２）による日々の登録において妊婦が記憶するべき間隔を短くすることによる想起バイアスの排除又は低減を実現することができる。なお、上記のデータのうち、１）〜３）のデータ項目はライフログと定義される。
【００１４】
これにより、本発明では、ＨＤＰ発症予測モデルを生成するために、これらのライフログや調査票、診療記録を取得し、妊婦の環境情報を充実させることができる。つまり、本発明は、非侵襲的にＨＤＰの発症予測又は異常検出のために、妊婦の妊娠期間中や産後に日々のライフログとして、例えば、血圧計、体重体組成計、活動量計、体温計等で計測した客観データ、日々の気分、睡眠、便通、吐き気、痛み、子宮収縮、動悸、胎動、食事、服薬などの妊婦の体調に関するデータを取得すると共に、妊婦の居住地の気温、天候、湿度、気圧、潮汐などの客観データなどのうち１つ以上のデータ項目に関するデータを取得し、これらを組み合わせて解析することによって、より高精度なＨＤＰ発症予測を実現することができる。
【００１５】
まず、図１を参照して、本発明の一実施例によるデータ収集システムを説明する。図１は、本発明の一実施例によるシステム構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示されるように、データ収集システム１０は、計測装置２０、測定値転送装置３０、体調登録装置４０、気象情報取得装置５０、調査票登録装置６０、診療記録登録装置７０及びデータ収集装置１００を有する。なお、図示されたシステム構成は一例にすぎず、一部の装置は省かれてもよいし、あるいは、他の装置が追加されてもよい。例えば、データ収集システム１０は、計測装置２０又は体調登録装置４０のいずれか一方又は両方、診療記録登録装置７０及びデータ収集装置１００を有し、任意的に、測定値転送装置３０、気象情報取得装置５０及び／又は調査票登録装置６０を有してもよい。
【００１７】
計測装置２０は、血圧計、体重体組成計、活動量計、体温計などを含み、妊婦の血圧等の生理データを計測する。
【００１８】
測定値転送装置３０は、計測装置２０とデータ収集装置１００との間でデータを転送する。なお、計測装置２０自体が測定値転送装置３０の機能を含み、データ収集装置１００に計測値を直接送信するようにしてもよい。
【００１９】
体調登録装置４０は、妊婦が日々の体調情報を登録するための装置であり、例えば、スマートフォン及びアプリケーションに実装可能である。具体的には、妊婦は、自らの体調情報を体調登録装置４０に入力する。ここで、体調情報は、例えば、気分、睡眠、便通、吐き気、痛み、子宮収縮、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容などのデータ項目を含むものであってもよいが、これらに限定されない。
【００２０】
気象情報取得装置５０は、一般に公開されている気象情報のデータベース（図示せず）から、妊婦の居住地における気象情報を取得する。ここで、気象情報は、例えば、所定の期間毎（１時間単位、１日単位など）の天候、降水確率、気温、湿度、風速、風向、気圧、潮汐などのデータ項目を含むものであってもよいが、これらに限定されない。
【００２１】
調査票登録装置６０は、妊婦からの定期的な調査票の情報を登録するための装置である。具体的には、入力担当者が、妊婦から取得した調査票の情報を調査票登録装置６０に登録する。ここで、調査票の情報は、例えば、妊婦やその家族の家族構成、妊婦や家族の既往歴、妊娠出産歴、食生活、睡眠状況、服薬状況、喫煙飲酒状況、運動状況、勤務状況、精神的状況などのデータ項目を含むものであってもよいが、これらに限定されない。
【００２２】
診療記録登録装置７０は、妊婦の出産時の診療記録を登録するための装置である。また、任意で妊婦の定期的な妊婦健診等の診療情報が更に診療記録登録装置７０に登録されてもよい。
【００２３】
データ収集装置１００は、以下で詳細に説明されるように、計測装置２０、測定値転送装置３０、体調登録装置４０、気象情報取得装置５０、調査票登録装置６０及び診療記録登録装置７０の１つ以上からネットワーク２００を介し上述したデータ項目に関するデータを収集し、ＨＤＰの発症予測モデルを生成し、予測を実施する。ネットワーク２００については単一のネットワークではなく、複数から構成されていても良い。
【００２４】
なお、上述した各装置は、典型的には、コンピュータ、スマートフォン、タブレット、サーバなどの通信機能を備えた情報処理装置により実現されてもよい。例えば、情報処理装置に搭載されたプロセッサが、メモリ装置に格納されたデータやプログラムを処理及び実行することによって、後述される各種機能及び処理を実行する。しかしながら、各装置は、何れか特定のハードウェア構成に限定されるものでなく、適切なハードウェア構成により実現されてもよい。
【００２５】
次に、図２を参照して、本発明の一実施例による測定値転送装置を説明する。図２は、本発明の一実施例による測定値転送装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２６】
図２に示されるように、測定値転送装置３０は、データ取得機能３１、データ転送機能３２、計測装置認証機能３３及び利用者認証機能３４を有する。
【００２７】
データ取得機能３１は、１つ以上の計測装置２０と通信し、計測装置２０からデータ及び測定値を取得する。なお、測定値転送装置３０と計測装置２０との間の通信は、以下に限定することなく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、ＮＦＣ、ＺｉｇＢｅｅ、ＵＳＢ接続、モバイル通信（３Ｇ、ＬＴＥ、４Ｇ、５Ｇなど）などの通信方式により実現されてもよい。例えば、計測装置２０から取得されるデータ項目は、以下に限定されることなく、血圧計、体重体組成計、活動量計、体温計などの妊婦に関する生理データであってもよい。
【００２８】
データ転送機能３２は、取得したデータ及び測定値をネットワーク２００を介しデータ収集装置１００に転送する。当該データは、妊娠期間中やその前後において、１日数回から１週間に数回など高頻度、または期間中連続的に取得され、データ収集装置１００に転送されてもよい。
【００２９】
計測装置認証機能３３は、通信先の計測装置２０を認証する。
【００３０】
利用者認証機能３４は、妊婦などの測定値転送装置３０の利用者を認証する。
【００３１】
次に、図３を参照して、本発明の一実施例による体調登録装置を説明する。図３は、本発明の一実施例による体調登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【００３２】
図３に示されるように、体調登録装置４０は、データ登録機能４１、データ転送機能４２及び利用者認証機能４３を有する。
【００３３】
データ登録機能４１は、妊婦などの利用者からの入力内容をデータとして登録する。例えば、妊婦から入力されるデータ項目は、以下に限定されることなく、日々の気分、睡眠、便通、吐き気、痛み、子宮収縮、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容などの妊婦の体調データであってもよい。
【００３４】
データ転送機能４２は、登録されたデータをデータ収集装置１００に転送する。当該データは、妊娠期間中やその前後において、１日数回から１週間に数回など高頻度、または期間中連続的に取得され、データ収集装置１００に転送されてもよい。
【００３５】
利用者認証機能４３は、妊婦などの体調登録装置の利用者を認証する。
【００３６】
次に、図４を参照して、本発明の一実施例による気象情報取得装置を説明する。図４は、本発明の一実施例による気象情報取得装置の機能構成を示すブロック図である。
【００３７】
図４に示されるように、気象情報取得装置５０は、データ取得機能５１及びデータ転送機能５２を有する。
【００３８】
データ取得機能５１は、気象情報データベースから気象情報を取得する。気象情報データベースには、例えば、一般公開されているデータベースがある。例えば、気象情報は、以下に限定されることなく、妊婦の居住地の気温、天候、湿度、気圧、潮汐などの生活環境データであってもよい。
【００３９】
データ転送機能５２は、取得したデータをデータ収集装置１００に転送する。当該データは、妊娠期間中やその前後において、１日数回から１週間に数回など高頻度、または期間中連続的に取得され、データ収集装置１００に転送されてもよい。
【００４０】
次に、図５を参照して、本発明の一実施例による調査票登録装置を説明する。図５は、本発明の一実施例による調査票登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【００４１】
図５に示されるように、調査票登録装置６０は、データ登録機能６１及びデータ転送機能６２を有する。
【００４２】
データ登録機能６１は、調査票情報の入力担当者が入力するデータを登録する。例えば、妊婦に関する調査票情報は、以下に限定されることなく、妊婦やその家族の家族構成、妊婦や家族の既往歴、妊娠出産歴、食生活、睡眠状況、服薬状況、喫煙飲酒状況、運動状況、勤務状況、精神的状況などの妊婦やその家族の生活習慣に関するデータ項目であってもよい。
【００４３】
データ転送機能６２は、登録したデータをデータ収集装置１００に転送する。
【００４４】
次に、図６を参照して、本発明の一実施例による診療記録登録装置を説明する。図６は、本発明の一実施例による診療記録登録装置の機能構成を示すブロック図である。
【００４５】
図６に示されるように、診療記録登録装置７０は、データ登録機能７１及びデータ転送機能７２を有する。
【００４６】
データ登録機能７１は、診療記録の入力担当者が入力するデータを登録する。例えば、診療記録は、以下に限定されることなく、医師などにより記録された妊婦健診などの診療記録であってもよい。
【００４７】
データ転送機能７２は、登録したデータをデータ収集装置１００に転送する。
【００４８】
次に、図７を参照して、本発明の一実施例によるデータ収集装置を説明する。図７は、本発明の一実施例によるデータ収集装置の機能構成を示すブロック図である。
【００４９】
図７に示されるように、データ収集装置１００は、データ取得機能１１０、データ保存機能１２０、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０、ＨＤＰ発症予測機能１４０及び結果通知機能１５０を有する。
【００５０】
データ取得機能１１０は、複数のデータソース装置から妊婦に関するデータを取得する。また、データ取得機能１１０は、妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、妊婦に関するデータを複数の時点にて取得する。すなわち、データ取得機能１１０は、上述した計測装置２０、測定値転送装置３０、体調登録装置４０、気象情報取得装置５０、調査票登録装置６０及び／又は診療記録登録装置７０などのデータソース装置から、妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間において、妊婦に関する１つ以上のデータ項目のデータを、例えば、定期的など複数の時点にて取得する。
【００５１】
ここで、妊婦に関するデータは、例えば、妊娠時年齢、血圧、脈拍、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、骨格筋率、歩数、カロリー、体温、気分、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、就寝中に起きた回数、睡眠の質、便通の回数、便通の柔らかさ、子宮収縮、頭の痛み、歯の痛み、上腹部の痛み、下腹部の痛み、腰の痛み、吐き気、嘔吐、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容、過去のＨＤＰ歴、妊娠状況、気温、室温、湿度、気圧、天気概況、潮汐及び月齢の１つ以上のデータ項目を含むものであってもよい。
【００５２】
データ保存機能１２０は、取得した妊婦に関するデータを保存する。
【００５３】
ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、ＨＤＰ発症予測モデルを生成及び保持する。例えば、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、ＨＤＰを発症した妊婦とＨＤＰを発症しなかった妊婦とを含む複数の妊婦から取得した妊婦に関するデータに基づき、ＨＤＰ発症予測モデルを生成及び更新してもよい。具体的には、ＨＤＰ発症予測モデルは、以下で詳細に説明されるようなモデル導出方法に従って生成されてもよい。
【００５４】
ＨＤＰ発症予測機能１４０は、ＨＤＰ発症予測モデルに基づき、取得した妊婦に関するデータから妊婦のＨＤＰ発症予測を実行する。具体的には、ＨＤＰ発症予測機能１４０は、取得した妊婦に関するデータをＨＤＰ発症予測モデルに投入し、ＨＤＰ発症予測モデルの出力結果に基づき当該妊婦のＨＤＰ発症有無予測、ＨＤＰ発症日予測又はＨＤＰ発症リスク算出を実行してもよい。すなわち、ＨＤＰ発症予測において、ＨＤＰ発症予測機能１４０は、当該妊婦にＨＤＰ発症の可能性があるか予測し（ＨＤＰ発症有無予測）、当該妊婦のＨＤＰ発症日を予測し（ＨＤＰ発症日予測）、あるいは、当該妊婦のＨＤＰ発症リスクを算出してもよい（ＨＤＰ発症リスク算出）。なお、ＨＤＰ発症予測機能１４０は、妊婦の週数に応じて異なるデータ項目に基づき、当該妊婦のＨＤＰ発症有無予測、ＨＤＰ発症日予測又はＨＤＰ発症リスク算出を実行してもよい。
【００５５】
結果通知機能１５０は、ＨＤＰ発症予測機能１４０によって実行されたＨＤＰ発症予測の結果を妊婦、医療関係者などに通知する。
【００５６】
なお、上述した装置は、それぞれが単独の装置であることもあれば、ある装置が他の装置の機能の一部又は全部を備えることもある。
（実施例１）
次に、図８を参照して、本発明の一実施例によるデータ収集装置１００におけるデータ収集処理を説明する。図８は、本発明の一実施例によるデータ収集処理を示すフローチャートである。
【００５７】
図８に示されるように、ステップＳ１００において、データ収集装置１００は、上述した計測装置２０、測定値転送装置３０、体調登録装置４０、気象情報取得装置５０、調査票登録装置６０及び／又は診療記録登録装置７０などのデータソース装置の全て又は一部からデータを取得し、取得したデータを保存する。具体的には、データ収集装置１００は、妊婦の妊娠前後の何れかの時期から出産前後の何れかの時期までのデータ取得期間においてデータを定期的など複数の時点で取得する。
【００５８】
まず、妊婦は、妊娠前もしくは妊娠中の任意の時点から、出産もしくは産後の任意の時点までの間、計測装置２０を使用する。計測装置２０は、例えば、血圧計、体重体組成計、活動量計、体温計などを含む。血圧計は、収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍数、室温などを計測する。体重体組成計は、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、骨格筋率などを計測する。活動量計は、歩数、消費カロリーなどを計測する。体温計は、体温などを計測する。計測装置２０による測定は、血圧計については１日朝晩の２回、その他は１日朝１回を想定するが、その限りではなく、任意の間隔で計測することも可能である。測定値転送装置３０は、各計測装置２０から計測データを取得し、データ収集装置１００に転送する。
【００５９】
また、妊婦は、体調登録装置４０に自身の体調を登録する。体調登録装置４０として、スマートフォンに体調登録用アプリやＷｅｂページを用いる場合を想定するが、その限りではない。体調情報として、気分、就寝日時、起床日時、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、就寝中に起きた回数、睡眠の質、便通の回数、便痛の軟らかさ、吐き気を感じた総時間、嘔吐の回数、空嘔吐の回数、頭の痛み、歯の痛み、腰の痛み、上腹部の痛み、下腹部の痛み、痛みを伴わない子宮収縮回数、痛みを伴う子宮収縮回数、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容の１つ以上のデータ項目が登録されることが想定されるが、これらに限定されるものでない。体調情報の登録期間は、妊娠前もしくは妊娠中の任意の時点から、出産もしくは産後の任意の時点までの間を想定する。また、体調登録間隔は、主なデータ項目は１日１回を想定するが、食事内容や服薬内容など一部のデータ項目については、１日複数回の入力を想定する。また、これらのデータ項目は毎日ではなく、任意の間隔で計測することも可能である。
【００６０】
また、気象情報取得装置５０は、毎日の気象情報を収集する。例えば、気象庁のＷｅｂサイトから取得可能である。取得されるデータ項目は、日付、降水量、平均気温、最高気温、最低気温、全天日射量、平均雲量、降雪の深さ、最深積雪、最大瞬間風速、潮汐及び／又は月齢を想定し、さらには１時間ごとの、気温、降水量、風向き、風速、日照時間、湿度、気圧、天気概況を想定するが、これらに限定されるものでない。また、データの単位も１日や時間に限定されず、週単位、月単位、年単位も取り得る。
【００６１】
また、調査票登録装置６０は、妊婦が記入した定期的な調査票の情報を取得する。調査票の情報は、妊婦やその家族の家族構成、妊婦や家族の既往歴、妊娠出産歴、食生活、睡眠状況、服薬状況、喫煙飲酒状況、運動状況、勤務状況、精神的状況などのデータ項目を含むが、これらに限定されるものでない。取得の頻度については、調査票の頻度を想定する。
【００６２】
また、診療記録登録装置７０は、妊婦が妊婦健診などで受診した際の検査値や所見などの記録を取得する。取得の頻度については、受診の頻度を想定する。
【００６３】
ステップｓ１０１において、データ収集装置１００は、取得したデータに対して異常値を検出及び除去し、欠測値を補間する。例えば、日々の収縮期血圧が１２０ｍｍＨｇである妊婦が、ある１日だけ６０ｍｍＨｇであった場合、データ収集装置１００は、当該測定値を実際の値ではなく計測エラーとみなして、当該測定値を除去する。この除去基準の一例として、データ収集装置１００は、その妊婦のこれまでの収縮期血圧の平均μと標準偏差σを計算し、ある計測値が平均μよりｎσ以上解離していた場合に、当該計測値を除去する（ｎは任意の数値）、などの方法があるが、これに限定されるものでない。また、欠測値に関しては、前後の点を用いた線形補間やスプライン補間や、欠測値以外の計測点にフィッティングしたモデルを用いて補完する方法などがあるが、それらに限定されない。
【００６４】
ステップｓ１０２において、データ収集装置１００は、既に出産して出産状況が確定している妊婦のデータを用いて、ＨＤＰ発症群とそれ以外の群でデータ分布の違いが大きいデータ項目を、ＨＤＰ発症予測モデルの特徴量として抽出する。データ分布の違いの大きさの定義には、例えば「データの平均値が同じとは言えない確率が大きい」ことや「データの分布が同じとは言えない確率が大きい」という指標が利用可能であるが、それらに限定されるものではない。これには、ステューデントのｔ検定、ウェルチのｔ検定、多変量回帰、多変量ロジスティック回帰、カイ二乗検定、フィッシャーの正確確率検定などを用いた方法や、Ｌａｓｓｏ回帰やＲｉｄｇｅ回帰やＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔなどにより有用なデータ項目を限定する方法や主成分分析の寄与率などからデータ項目を限定する方法などがあるが、それらに限定されるものでない。なお、特徴量とは、何らかの予測モデルを作成する際にモデルの変数として使用するデータ項目のことを指し、例えば血圧、体温などである。
【００６５】
ステップｓ１０３、ｓ１０５及びｓ１０７において、データ収集装置１００は、抽出した特徴量を用いてＨＤＰ発症予測モデルを生成する。具体的には、データ収集装置１００は、ステップｓ１０３において、ＨＤＰになるかどうかを予測する分類モデルとしてＨＤＰ発症予測モデルを生成する。また、データ収集装置１００は、ステップｓ１０５において、各妊婦のＨＤＰ発症日を予測する回帰モデルとしてＨＤＰ発症日予測モデルを生成する。また、データ収集装置１００は、ｓ１０７において、ＨＤＰ発症のリスクを算出するＨＤＰ発症リスク算出モデルを生成する。回帰モデルには、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ＳＶＭによる回帰モデル、多層ニューラルネットワークによる回帰モデルなどがあるが、それらに限定されるものでない。また、分類モデルにおいても、線形分類、ロジスティック回帰、ベイジアンネットワーク、ＳＶＭ、ｋ近傍法、ランダムフォレスト、多層ニューラルネットワークによる分類モデルなどがあるが、それらに限定されるものでない。ＨＤＰ発症リスク算出モデルについては、オッズ比、寄与危険度、相対危険度などがあるが、それらに限定されるものでない。また、ステップｓ１０３、ｓ１０５、ｓ１０７は、ｓ１０２と切り離さずに一体で処理されてもよい。
【００６６】
ステップｓ１０４、ｓ１０６及びｓ１０８において、データ収集装置１００は、生成されたＨＤＰ発症予測モデル、ＨＤＰ発症日予測モデル及びＨＤＰ発症のリスク算出モデルに予測対象の妊婦のデータをそれぞれ投入し、ＨＤＰ発症予測を実行する。具体的には、データ収集装置１００は、ステップｓ１０４において、ＨＤＰ発症予測モデルを利用して予測対象の妊婦のデータから将来のＨＤＰ発症の有無を予測する。また、データ収集装置１００は、ステップｓ１０６において、ＨＤＰ発症日予測モデルを利用して予測対象の妊婦のデータからＨＤＰ発症日を予測する。また、データ収集装置１００は、ステップｓ１０８において、ＨＤＰ発症リスク算出モデルを利用して予測対象の妊婦のデータからＨＤＰリスクを算出する。なお、ＨＤＰ有無予測は、最終的なＨＤＰ発症有無の予測、この先ｎ１週間（ｎ１は任意の数値）でＨＤＰを発症しない予測、この先ｎ２週間（ｎ２は任意の数値）でＨＤＰを発症する予測、などを含むが、それらに限定されるものでない。
【００６７】
ステップｓ１０９において、データ収集装置１００は、ＨＤＰ発症予測結果、ＨＤＰ発症日予測結果及び／又はＨＤＰ発症リスク計算結果を妊婦又は医療機関に通知し、当該データ収集処理を終了する。
（実施例２）
なお、上述した実施例１のうち、ＨＤＰ発症予測モデル、ＨＤＰ発症日予測モデル又はＨＤＰ発症リスク算出モデルを生成及び／又は投入するのに利用するデータ項目は、妊娠時年齢、血圧、脈拍、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、骨格筋率、歩数、消費カロリー、体温、気分、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、就寝中に起きた回数、睡眠の質、便通の回数、便通の柔らかさ、子宮収縮、頭の痛み、歯の痛み、上腹部の痛み、下腹部の痛み、腰の痛み、吐き気、嘔吐、動悸、胎動間隔、食事内容、服薬内容、過去のＨＤＰ歴、妊娠状況（多胎など）、気温、室温、湿度、気圧、天気概況、潮汐及び月齢の１つ以上に限定されてもよい（ただし、ＢＭＩ単独の場合を除く）。これにより、より少ないデータ数で効率的にモデルの生成及び利用が可能となる。
（実施例３）
図９は、本発明の一実施例によるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。上述した実施例２に関して、後述されるＨＤＰ発症予測モデル生成処理では、ＨＤＰ発症群と非ＨＤＰ群のデータ分布の違いの大きさを利用し、複数の妊娠週数において安定して高いＨＤＰ発症予測精度を示すＨＤＰ発症予測モデルが生成される。当該ＨＤＰ発症予測モデル生成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０３において実行可能であり、後述されるステップｓ１０２−１〜８がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理に対応し、ステップｓ１０３−１〜９がステップｓ１０３のＨＤＰ有無予測モデルの生成処理に対応する。実施例３では、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、取得したデータをＨＤＰ群と非ＨＤＰ群に分け、各データ項目のうち二群でデータ分布の違いが大きい（すなわち、区別する、判別する、分離するなど）データ項目を抽出し、さらに各データ項目において相関の高いデータ項目同士のうち一つを選択することでデータ項目数を削減することによって、ＨＤＰ発症予測モデルの生成に利用する特徴量を抽出する。また、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群でデータ分布の違いが大きい特徴量から順次特徴量数を増やすことによって、予測精度の高いＨＤＰ発症予測モデルを選定する。なお、上記はＨＤＰ発症予測モデルに利用する特徴量の抽出方法やＨＤＰ発症予測モデルの選定方法の一例であって、ＨＤＰ発症予測生成モデル１３０はこれに制限されない。例えば、多層ニューラルネットワークまたはＬａｓｓｏ回帰などによって特徴量を抽出し、ＨＤＰ発症予測モデルを生成する方法もある。
【００６８】
図９に示されるように、ステップｓ１０２−１において、データ収集装置１００は、取得したデータ項目の一部のデータ項目を加工する。具体的には、データ収集装置１００は、一部のデータ項目について、以下に限定することなく、数日前のデータとの差、数日間の平均及び分散、計測値の近似モデルを生成したその微分、二階微分などを導出する。
【００６９】
まず、特徴量の抽出処理について説明する。
【００７０】
ステップｓ１０２−２において、データ収集装置１００は、元のデータとｓ１０２−１で生成したデータとを結合し、モデル生成のために、既に出産済みの妊婦のデータを抽出する。
【００７１】
ステップｓ１０２−３において、データ収集装置１００は、ＨＤＰ発症予測に有用なデータ項目が妊娠週数ごとに変化することを前提とし、各データ項目についてのＨＤＰ群−非ＨＤＰ群間のｐ値を妊娠週数ごとに算出するループを開始する。例えば、Ｎ〜Ｎ＋ｎ週まで各週で特徴量を抽出する場合、妊娠日数を示すパラメータｔ１をｔ１＝Ｎ×７（日）でループ内処理を実行し、次にｔ１＝（Ｎ＋１）×７として実行し、最終的にｔ１＝（Ｎ＋ｎ）×７として実行する。
【００７２】
ステップｓ１０２−４において、データ収集装置１００は、ループ内処理の最初に、ｓ１０２−２で抽出したデータから、期間が（ｔ１−ａ）日から（ｔ１＋ｂ）日となるデータを選択し、それらのデータに紐付く妊婦がＨＤＰになった群と、そうでなかった群にデータを分ける。ａやｂは任意の数値で、例えば１週間単位でモデルを生成する場合は、ａ＝０、ｂ＝６である。また、ａ＝２８など大きくすることで、ｔ１より２８日前のデータからｂ日後の長期のデータを利用してその後のデータ項目の抽出が可能である。その後、データ収集装置１００は、ステップｓ１０２−４において例えばウェルチのｔ検定などを用いてｐ値を算出する。
【００７３】
ステップｓ１０２−５において、データ収集装置１００は、ｔ１の分だけ各データ項目のｐ値を算出し、ループを終了する。
【００７４】
ステップｓ１０２−６において、データ収集装置１００は、Ｎ〜Ｎ＋ｎ週の中から、1つまたは２つ以上の任意の週の組み合わせｌｉｓｔＮ１を選定し、ｌｉｓｔＮ１における各データ項目のｐ値の平均値を算出する。ｐ値の平均化においては、妊娠週数ごとに重みをつけてもよい。なお、ｌｉｓｔＮ１はＮ〜Ｎ＋ｎ週のすべての週であってもよい。
【００７５】
ステップｓ１０２−７において、データ項目間で、相関が高いものをまとめ込むことでデータ項目数を絞る。ここでは、各データ項目の相関係数を算出し、それがｃ以上のものを同じクラスタとして分類し、各クラスタで最もｐ値の平均値が低い項目を残してそれ以外を除外することで、データ項目数をクラスタ数に削減する。ここで、ｃは任意の数値であり、例えば、ｃ＝０．７である。クラスタの構成方法としては、同一クラスタ内の相互のデータ項目が全部ｄ以上であるとする場合を想定するが、それに限定されるものでない。
【００７６】
ステップｓ１０２−８において、データ収集装置１００は、ｐ値の平均値がｄ以上のデータ項目を除外する。ここでｄは任意の数値で、例えばｄ＝０．０５である。しかしながら、本発明は、これに限定されず、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群とを分離可能な何れか適切な判別モデル（例えば、統計モデル、学習モデルなど）が適用されてもよい。上記で残ったデータ項目をｐ値の平均値が低い順に並べ替え、これらを特徴量とする。
【００７７】
次に、ＨＤＰ発症予測モデルの生成方法について説明する。上記で生成した特徴量の全てを使ったモデルが最適とは限らないため、特徴量の数を徐々に増やしてモデルを生成し、予測精度が高いモデルを選定することを考える。
【００７８】
ステップｓ１０３−１において、データ収集装置１００は、モデル生成の特徴量数を１から増加させてパラメータｆに特徴量名のリストを格納し、後段のループ内処理を実行する。なお、使用した特徴量の組み合わせを図１０中に示す。
【００７９】
ステップｓ１０３−２において、データ収集装置１００は、Ｎ〜Ｎ＋ｎ週の中から、1つまたは２つ以上の任意の週を抽出し、妊娠日数に変換したものの組み合わせｌｉｓｔＮ２を生成し、パラメータｔ２に妊娠日数のリストを格納し、後段のループ内処理を実行する。なお、ｌｉｓｔＮ２の生成において使用した週はＮ〜Ｎ＋ｎ週のすべての週であってもよく、また、上述したＮ１と同じであってもよい。
【００８０】
ステップｓ１０３−３において、データ収集装置１００は、モデル生成の準備として、学習用データと評価用データを生成する。具体的には、データ収集装置１００は、期間（ｔ２−ａ）から（ｔ２＋ｂ）のデータを抽出し、まずＨＤＰ群Ｄ１と非ＨＤＰ群Ｄ２とに分ける。また、学習用データと評価用データに分ける比率をｅとして、データ収集装置１００は更に、Ｄ１をＤ１ａとＤ１ｂとに分け、Ｄ２をＤ２ａとＤ２ｂとに分け、学習用データをＤ１ａ＋Ｄ２ａとし、評価用データをＤ１ｂ＋Ｄ２ｂとする。ここで、ｅは任意の数値で、例えば、ｅ＝０．５であってもよい。また、Ｄ２として使用する妊婦の数を調節することが可能であり、例えばＤ２の妊婦の数をＤ１の妊婦の数の２倍まで、とすることも可能である。
【００８１】
ステップｓ１０３−４において、データ収集装置１００は、特徴量を特徴量名リストｆに限定してモデルを学習する。例えば、この時点の予測モデルとしてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用し、学習用データを用いて学習させる。発症予測モデルは最終的に多数できるため、区別のためにこの発症予測モデルをＭ（ｆ，ｔ２）とする。
【００８２】
ステップｓ１０３−５において、データ収集装置１００は、評価用データを用いて、モデルがＨＤＰを予測できる精度を評価する。評価方法には、例えば、Ｆ値や感度、特異度、あるいは横軸に擬陽性率をとり、縦軸に感度をとるＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線を作成し、そのカーブ下の面積であるＡＵＣ（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅ）を計算する。Ｆ値や感度、特異度、あるいはＡＵＣが高いほど予測精度が良いとされる。データ収集装置１００は、この評価したＦ値や感度、特異度、あるいはＡＵＣを予測モデルＭ（ｆ，ｔ２）とともに記録する。なお、評価方法はこれに限定されるものでなく、図８のｓ１０７にてｓ１０２−１〜ｓ１０３−９と同様の方法で算出されるようなＨＤＰリスクの値を組み合わせることも可能である。
【００８３】
ステップｓ１０３−６において、データ収集装置１００は、ｔ２の分だけモデルを生成し、ループを終了する。
【００８４】
ステップｓ１０３−７において、データ収集装置１００は、ｌｉｓｔＮ２におけるＦ値や感度や特異度あるいはＡＵＣの平均値を算出する。Ｆ値や感度や特異度あるいはＡＵＣの平均化においては、ｔ２ごとに重みをつけてもよい。
【００８５】
ステップｓ１０３−８において、データ収集装置１００は、ｆの分だけＦ値や感度や特異度あるいはＡＵＣの平均値を算出し、ループを終了する。
【００８６】
ステップｓ１０３−９において、データ収集装置１００は、Ｆ値や感度や特異度あるいはＡＵＣの平均値が最も高くなるｆを最適な特徴量の組み合わせ（モデル）として選定する。なお、この選定方法はこれに限定されるものでなく、図８のｓ１０７にてｓ１０２−１〜ｓ１０３−９と同様の方法で算出されるようなＨＤＰリスクの値をＦ値や感度、特異度、あるいはＡＵＣと組み合わせることも可能である。
【００８７】
以上により、複数の妊娠週数において安定して高いＨＤＰ発症予測精度を示すＨＤＰ発症予測モデルを生成できる。例えば、ｌｉｓｔＮ１およびｌｉｓｔＮ２を［２４×７、２５×７、２６×７］とした場合、血圧、ＢＭＩ、年齢、睡眠の質の悪さ、痛みを伴わない子宮収縮が利用される。一方、ｌｉｓｔＮ１およびｌｉｓｔＮ２を［２７×７、２８×７、２９×７］とした場合、血圧が利用される。
【００８８】
なお、上述した実施例では、ＨＤＰ発症有無予測モデルを生成する処理を説明したが、同様の処理によってＨＤＰ発症日予測モデル及びＨＤＰ発症リスク算出モデルが生成可能であることは明らかであろう。
【００８９】
また、上述した実施例から理解されるように、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、特徴量からモデルを生成するにあたり、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群をでデータ分布の違いが大きい特徴量から順次特徴量数を増やすことで予測精度が高いモデルを選定してもよい。これらにおいてモデルで使用した特徴量数を横軸にして、２４週、２５週および２６週におけるＦ値の平均値を確認すると、図１０に示されるような実施結果が得られる。特徴量数が増加することでＦ値が高値になる傾向にあり、ＨＤＰの発症予測精度が高まっていることがわかる。これにより、複数のデータを組み合わせることによって予測精度が向上することが確認できる。また、特徴量数が９個以上の場合よりも８個の方がＦ値の平均値が高値であり、ステップｓ１０３−１におけるパラメータｆのループの効果があることが理解できる。このことはどのようなデータを組み合わせるかの選択によってより最適なデータの組み合わせを見出すことができる可能性があることを示唆している。実施例３において選定された最適な特徴量の組み合わせ（特徴量数８個）を用いた場合、各週のデータに対する予測モデルが示すＦ値は、２４週のデータにおいて０．６２、２５週において０．５２、２６週において０．５０であった。また、各週のデータに対する予測モデルが示すＨＤＰに対するオッズ比は、２４週のデータにおいて３３、２５週において１５、２６週において１１で、非特許文献１の示すオッズ比３．４〜８．８を上回っており、本発明のデータ収集システム１０を用いることによって、ＨＤＰ発症の予測が改善していることがわかる。
（実施例４）
図１１は、本発明の一実施例によるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。上述した実施例２に関して、後述されるＨＤＰ発症予測モデル生成処理では、複数の妊娠週数において安定して実施例３より高いＨＤＰ発症予測精度を示すＨＤＰ発症予測モデルが生成される。当該ＨＤＰ発症予測モデル生成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０３において実行可能であり、後述されるステップｓ１０２−１'〜８'がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理に対応し、ステップｓ１０３−１'〜１０'がステップｓ１０３のＨＤＰ発症有無予測モデルの生成処理に対応する。また、ステップｓ１０２−１'〜７'は実施例３で述べたｓ１０２−１〜７と等しい。実施例４では、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群をでデータ分布の違いが大きい特徴量から、ＨＤＰ発症予測モデルにおける重みの絶対値が小さい特徴量を順次減らすことによって、予測精度の高いＨＤＰ発症予測モデルを選定する。なお、使用した特徴量の組み合わせを図１２中に示す。
【００９０】
以上により、複数の妊娠週数において実施例３より安定して高いＨＤＰ発症予測精度を示すＨＤＰ発症予測モデルを生成できる。例えば、ｌｉｓｔＮ１およびｌｉｓｔＮ２を［２４×７、２５×７、２６×７］とした場合、血圧、腰の痛み、痛みを伴わない子宮収縮、ＢＭＩ、起きた回数、年齢が利用される。一方、ｌｉｓｔＮ１およびｌｉｓｔＮ２を［２７×７、２８×７、２９×７］とした場合、血圧、腰の痛みが利用される。
【００９１】
実施例３および実施例４にて生成されたモデルについて、特徴量数を横軸にして、２４週、２５週および２６週におけるＦ値の平均値を確認すると、図１２に示されるような実施結果が得られる。実施例３と比較して実施例４にて生成されたモデルのＦ値が高く、より予測精度も高いモデルが生成されていることが確認できる。実施例４において選定された最適な特徴量の組み合わせ（特徴量数６個）を用いた場合、各週のデータに対する予測モデルが示すＦ値は、２４週のデータにおいて０．５５、２５週において０．５７、２６週において０．５８で、平均値は０．５６あった。また、各週のデータに対する予測モデルが示すＨＤＰに対するオッズ比は、２４週のデータにおいて１７、２５週において４５、２６週において４８で、平均値は３７であった。実施例４でのＦ値及びオッズ比の平均値は、実施例３でのＦ値の平均値０．５５、オッズ比の平均値２０をそれぞれ上回っており、本発明のデータ収集システムを用いることによって、ＨＤＰ発症の予測が改善していることがわかる。
（実施例５）
本発明によるデータ収集装置１０のＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０及びＨＤＰ発症予測機能１４０は、対象疾患をＨＤＰ以外にも設定可能である。例えば、妊娠糖尿病、SGA(Small-for-gestational age)、胎児発育不全、死産、切迫流産、早産、切迫早産、前期破水、羊水過多、羊水過少、子癇、急性妊娠脂肪肝、HELLP症候群、児のアトピー、児の精神関連疾患、児の心循環系疾患、児の代謝異常、その他妊婦や胎児に関する疾患のうち一つまたは複数を設定可能であり、これらの発症有無予測、発症日予測又は発症リスク算出を行うことができる。また、正期産となる予測にも可能である。
【００９２】
このように、本発明によれば、従来の調査票や診療記録に加え、妊娠期間中やその前後にわたり非侵襲的に日々のライフログの収集が可能であり、ＨＤＰ有無予測において、生活環境のデータ項目の多様化、データ取得期間と取得時点数の増加、データの客観性や想起バイアスの最小化が可能である。さらに、これら得られた各種データを組み合わせて解析することによりＨＤＰの発症予測が可能となり、事前の予防や迅速な対応につながる。また、日々のライフログからの予測や異常検出が可能となり、数週間に一度の間隔の妊婦健診を待つことなく必要に応じた受診を促すことで、症状の早期発見や重篤化の防止、迅速な対処につながる。
（実施例６）
図１３は、本発明の一実施例による任意の発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。後述するように、本実施例６の疾患発症予測モデル生成処理を用いることにより、複数の妊娠週数において安定して実施例３より高い疾患発症予測スコアを示す疾患発症予測モデルが生成される。当該疾患発症予測モデル生成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０３において実行可能であり、後述されるステップｓ１０２２−１〜ｓ１０２２−６がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理に対応し、ステップｓ１０３２−１〜ｓ１０３２−１１がステップｓ１０３の疾患発症有無予測モデルの生成処理に対応するが、厳密にステップｓ１０２とｓ１０３に区別できるものではなく、一部重複する。実施例６では、疾患発症予測モデル生成機能１３０は、疾患群と正常群をでデータ分布の違いが大きい全ての特徴量から疾患発症予測モデルにおける予測スコアが最も高い特徴量を選択し、その後に残りの特徴量から更に予測スコアを高める特徴量を順次追加することによって、予測スコアの高い疾患発症予測モデルを選定する。予測スコアには様々な指標が指定可能であるが、例えばＦ値が指定可能である。
【００９３】
図１３において、ステップｓ１０２２−１〜７ｓ１０２２−５は実施例３で述べたステップｓ１０２−１〜ｓ１０２−５と等しい。またステップｓ１０２２−６は、実施例３のステップｓ１０２−７に等しい。ここまでで、各データ項目において疾患発症群と正常群に分けるｐ値を計算し、さらに各データ項目間の相関を比較し、相関が高いものの中からデータ項目を一つに絞ることで、データ項目数を削減することが可能となる。
【００９４】
次に、Ｎ〜Ｎ＋ｎの任意の週の中から１つまたは複数の週を選定し（例えば１６，２０，２４，２８，３２週）、それらの週のデータにおける疾患予測モデルを作成することを考える。ステップｓ−１０３２−１において、パラメータｔ２に選定した週数に該当する日数（例えば１６×７，２０×７，２４×７，２８×７，３２×７）を順次入れて、ループを開始する。ステップｓ１０３２−２では、ｔ２の前後Δｔにおける各データ項目のｐ値の平均を算出する。例えばΔｔ＝７である。ステップｓ−１０３２−３では、これにより疾患予測モデルを生成したい週数において、各データ項目が安定して二群間でデータ分布の違いが大きいデータ項目群を選択し、それらを特徴量とする。また、最終的な最適特徴量群を算出するため、ｆ＿ｂｅｓｔという空の配列変数を用意し、ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅという変数を用意する。
【００９５】
ステップｓ１０３２−４では、特徴量の全てについて、順番に変数ｆに代入してその後の処理を実行するループを開始し、変数ｆおよび配列変数ｆ＿ｂｅｓｔにある特徴量群から最高の予測スコアを持つ特徴量群、すなわちデータ項目の組合せを探索する。例えば、特徴量群が｛ｆａ，ｆｂ，ｆｃ，ｆｄ｝の４つあった場合、最初にｆ＝ｆａとしてステップｓ−１０３２−５〜ｓ−１０３２−８を実行し、次にｆ＝ｆｂとして同様に処理を実行し、それをｆｄまで繰り返す。
【００９６】
ステップｓ１０３２−５では、すでに配列変数ｆ＿ｂｅｓｔに入っている特徴量を重複して探索しないように、変数ｆがｆ＿ｂｅｓｔに入っている場合は次の変数ｆに移る。例えば、ｆａを変数ｆとして処理している時にｆａがｆ＿ｂｅｓｔに入っている場合は、ｆａの処理を終了し、ｆｂを変数ｆとしてステップｓ１０３２−４から次の処理を行う。
【００９７】
ステップｓ１０３２−６において、データ収集装置１００は、モデル生成の準備として、学習用データと評価用データを生成する。具体的には、データ収集装置１００は、期間（ｔ２−ａ）から（ｔ２＋ｂ）のデータを抽出し、まず疾患群Ｄ１と正常群Ｄ２とに分ける。また、学習用データと評価用データに分ける比率をｅとして、データ収集装置１００は更に、Ｄ１をＤ１ａとＤ１ｂとに分け、Ｄ２をＤ２ａとＤ２ｂとに分け、学習用データをＤ１ａ＋Ｄ２ａとし、評価用データをＤ１ｂ＋Ｄ２ｂとする。ここで、ｅは任意の１未満の数値で、例えば、ｅ＝０．５であってもよい。また、Ｄ２として使用する妊婦の数を調節することが可能であり、例えばＤ２の妊婦の数をＤ１の妊婦の数の２倍まで、とすることも可能である。
【００９８】
ステップｓ１０３２−７において、データ収集装置１００は、特徴量をｆ＿ｂｅｓｔ＋ｆに限定してモデルを学習する。つまり、ｆ＝ｆｃで、ｆ＿ｂｅｓｔに特徴量ｆａとｆｂの２つがある場合、ｆａ，ｆｂ，ｆｃの３つの特徴量で予測モデルを学習する。例えば、この時点の予測モデルとしてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用し、学習用データを用いて学習させる。発症予測モデルは最終的に多数できるため、区別のためにこの発症予測モデルをＭ（ｆ＿ｂｅｓｔ＋ｆ，ｔ２）とする。
【００９９】
ステップｓ１０３２−８において、データ収集装置１００は、評価用データを用いて、モデルが疾患を予測できる予測スコアを評価する。評価方法には、例えば、Ｆ値や感度、特異度、あるいは横軸に擬陽性率をとり、縦軸に感度をとるＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線を作成し、そのカーブ下の面積であるＡＵＣ（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅ）を計算する。Ｆ値や感度、特異度、あるいはＡＵＣが高いほど予測スコアが良いとされる。データ収集装置１００は、この評価した予測スコアがこの時点のｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅよりも高い場合、配列変数ｆ＿ｂｅｓｔ'をｆ＿ｂｅｓｔ'＝ｆ＿ｂｅｓｔ＋ｆとし、さらに変数ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅ'を今回の予測スコアにし、再帰的にステップｓ−１０３２−４から実行する。その際、ステップｓ−１０３２−４以降ではｆ＿ｂｅｓｔに代わってｆ＿ｂｅｓｔ'を、ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅに代わってｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅ'を用いる。つまり、今回更新した新しいｆ＿ｂｅｓｔ'とｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅ'を用いて、さらに全特徴量のうち１つを変数ｆ'として追加したパターンの予測スコアを評価し、より高い物があれば、更に再帰的に探索する。全てのｆ'を通してより高い予測スコアがなければ、再帰的なループを終了し、そのときの配列変数ｆ＿ｂｅｓｔ'と変数ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅ'を、再帰呼び出し前の配列変数ｆ＿ｂｅｓｔと変数ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅに代入して更新する。なお、評価方法はこれに限定されるものでない。
【０１００】
ステップｓ−１０３２−９は、ステップｓ−１０３２−４でループを開始した変数ｆのループ終了に対応し、ｆが全特徴量を終了するまで繰り返す。
【０１０１】
ステップｓ−１０３２−１０において、ｂｅｓｔ＿ｓｃｏｒｅとなった予測モデルＭ（ｆ＿ｂｅｓｔ，ｔ２）を最適な予測モデルとして選定する。
【０１０２】
ステップｓ−１０３２−１１は、ステップｓ−１０３２−１でループを開始したｔ２に対応し、ｔ２が予測モデルを作成したい全期間を終了するまで繰り返す。
【０１０３】
以上により、探索的に良い予測モデルを作成することができる。
（実施例７）
図１４は、本発明の一実施例によるＨＤＰ発症予測モデル生成処理を示すフローチャートである。上述した実施例３と比べ、後述される処理では、複数の週数のデータを用いることで、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群のデータ分布の違いの大きさだけでなく、データ分布の時系列的変化の違いの大きさを利用し、より性能の高い予測モデルを生成可能である。データ分布の時系列的変化の違いの大きさの定義には、例えば、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群においてそれぞれのあるデータ項目のデータ分布が妊娠週数に従って変化するなかで、その「変化のしかたが同じとは言えない確率が大きい」という指標が利用可能であるが、それに限定されるものではない。例えば非ＨＤＰ群ではあるデータ項目が妊娠週数に従って低下するのに対し、ＨＤＰ群では低下が見られない、などの場合である。これには、ステューデントのｔ検定、ウェルチのｔ検定、多変量回帰、多変量ロジスティック回帰、カイ二乗検定、フィッシャーの正確確率検定などを用いた方法や、Ｌａｓｓｏ回帰やＲｉｄｇｅ回帰やＥｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔなどにより有用なデータ項目を限定する方法や主成分分析の寄与率などからデータ項目を限定する方法などがあるが、それらに限定されるものでない。
【０１０４】
当該ＨＤＰ発症予測モデル生成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０３において実行可能であり、後述されるステップｓ２０２−１〜７がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理を行い、ステップｓ２０３−１〜６がステップｓ１０３のＨＤＰ発症有無予測モデルの生成処理を行う。
実施例５では、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、取得したデータをＨＤＰ群と非ＨＤＰ群に分け、各データ項目のうち二群でデータ分布が異なる（すなわち、区別する、判別する、分離するなど）データ項目を抽出するが、複数の週別データや静的データ（年齢、非妊時BMI、身長、既往歴、分娩歴など）を含めて交絡因子を抽出し、その影響を調整のうえ、抽出する。さらに各データ項目において相関の高いデータ項目同士のうち一つを選択することでデータ項目数を削減することによって、ＨＤＰ発症予測モデルの生成に利用する特徴量を抽出する。また、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群でデータ分布が異なる特徴量のうち上位の所定数の特徴量を抽出し、抽出された特徴量を用いてＨＤＰ発症予測モデルを作成し、最も性能の良い特徴量によるＨＤＰ発症予測モデルを特定する。次に、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、当該特徴量を除いた残りの特徴量と特定された特徴量とを併せた２変数の予測モデルを作成し、これらのモデルを含めて最適なモデルを選択する。ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０は、上述した一連の処理を再帰的に実行し、最終的にＨＤＰ発症予測モデルを特定する。なお、上記はＨＤＰ発症予測モデルに利用する特徴量の抽出方法やＨＤＰ発症予測モデルの選定方法の一例であって、ＨＤＰ発症予測モデル生成機能１３０はこれに制限されない。例えば、多層ニューラルネットワークまたはＬａｓｓｏ回帰などによって特徴量の抽出を抽出し、ＨＤＰ発症予測モデルを作成する方法もある。
【０１０５】
図１４に示されるように、ステップｓ２０２−１において、データ収集装置１００は、取得したデータ項目の一部のデータ項目を加工する。具体的には、データ収集装置１００は、一部のデータ項目について、以下に限定することなく、数日前のデータとの差、数日間の平均及び分散、計測値の近似モデルを作成したその微分、二階微分などを導出する。
【０１０６】
まず、特徴量の抽出処理について説明する。
【０１０７】
ステップｓ２０２−２において、データ収集装置１００は、元のデータとｓ２０２−１で作成したデータとを結合し、モデル作成のために、既に出産済みの妊婦の妊娠時データと経時データを抽出する。妊娠時データとは、妊娠週数に依らない静的なデータ項目のデータであり、妊娠時年齢、非妊時BMI、非妊時体重、身長、経産歴、既往症、家族歴などを含む。経時データとは、妊娠期間中の特定の期間の計測値を集計したデータの羅列であり、例えば特定の期間として一週間を指定可能であり、ユーザID、16週の血圧、16週の脈拍、16週の体温、・・・、17週の血圧、17週の脈拍、17週の体温、・・・、などのように横方向に各妊婦の集計値を記述したものである。なお、特定の期間には任意の期間を指定可能である。また、特定の期間での計測値の集計方法としては、平均値、中央値など任意の方法を指定可能である。
【０１０８】
ステップｓ２０２−３において、上記妊娠時データに対して、それらのデータに紐付く妊婦がＨＤＰになった群と、ＨＤＰにならなかった群のデータを抽出する。その後、データ収集装置１００は、ｓ１０２で説明するような方法を用いて、二群間でデータ分布が異なるデータ項目を抽出し、交絡データ項目とする。ここでは、例えば多変量ロジスティック回帰にてｐ値がａ（例えばa=0.01）未満となるデータ項目を抽出する。さらに、交絡データ項目に季節項を入れても良い。本発明は、これに限定されず、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群とを分離可能な何れか適切な判別モデル（例えば、統計モデル、学習モデルなど）が適用されてもよい。
【０１０９】
ステップｓ２０２−４において、それらの交絡データ項目間の相関係数を計算し、相関がｂ（例えばb=0.75）以上のものを同じクラスタに分け、各クラスタでもっともｐ値が低い項目を残してそれ以外を除外することで交絡データ項目数をクラスタの数に削減する。クラスタの構成方法としては、同一クラスタ内の相互のデータ項目が全部ｂ以上であるとする場合を想定するが、それに限定されるものでない。なお、ｓ２０２−４を実行してからｓ２０２−３を実行する場合もあれば、ｓ２０２−３とｓ２０２−５４を繰り返して実行する場合もある。
【０１１０】
次に、ステップｓ２０２−５において、データ収集装置１００は、妊娠時データおよび経時データに対し、各データ項目１つずつに交絡データ項目を加えてロジスティック回帰によるp値とオッズ比を算出し、p値がc（例えばc=0.01）未満となるデータ項目を選択することで、交絡因子の影響を除いたうえで二群を有意に分けるデータ項目を特定する。
【０１１１】
ステップｓ２０２−６において、それらのデータ項目間の相関係数を計算し、相関がｄ（例えばd=0.75）以上のものを同じクラスタに分け、各クラスタでもっともp値が低い項目を残してそれ以外を除外することでデータ項目数をクラスタの数に削減する。クラスタの構成方法については、ｓ２０２−４の場合と同様である。
【０１１２】
次にステップｓ２０２−７において、データ収集装置１００は、上記で残ったデータ項目をｐ値が低い順に並べ替え、これらをＨＤＰ発症予測モデル作成のための特徴量とする。また、特徴量表として、データ項目名、オッズ比、p値、変回帰係数βなどの情報を保存する。
【０１１３】
次に、ＨＤＰ発症予測モデルの作成方法について説明する。
【０１１４】
上記で作成した特徴量の全てを使ったモデルが最適とは限らないため、特徴量の数を徐々に増やしてモデルを作成し、予測精度が高いモデルを選定することを考える。
【０１１５】
ステップｓ２０３−１において、データ収集装置１００は、妊娠の進み具合によってその後のＨＤＰ発症のリスクが変化することを想定し、一定の時間単位ごとにＨＤＰ発症の予測モデルを構築するものとする。一定の時間単位とは、例えば一週間を単位とすることが可能であるが、その限りではない。ここでは、妊娠１６週から３６週の各週（ｔ週）においての予測モデルを構築するものとする。
【０１１６】
ステップｓ２０３−２において、データ収集装置１００は、ｓ２０２−２の妊娠時データおよび経時データにおいて、ｓ２０２−７で特定した特徴量のうち、妊娠時データおよびt週以前の経時データを抽出する。
【０１１７】
ステップｓ２０３−３において、データ収集装置１００は、モデル作成の準備として、学習用データと評価用データを作成する。具体的には、データ収集装置１００は、まずＨＤＰ群Ｄ１と非ＨＤＰ群Ｄ２とに分ける。また、学習用データと評価用データに分ける比率をｅとして、データ収集装置１００は更に、Ｄ１をＤ１ａとＤ１ｂとに分け、Ｄ２をＤ２ａとＤ２ｂとに分け、学習用データをＤ１ａ＋Ｄ２ａとし、評価用データをＤ１ｂ＋Ｄ２ｂとする。ここで、ｅは任意の数値で、例えば、ｅ＝０．５であってもよい。また、Ｄ２として使用する妊婦の数を調節することが可能であり、例えばＤ２の妊婦の数をＤ１の妊婦の数の２倍まで、とすることも可能である。
【０１１８】
ステップｓ２０３−４において、データ収集装置１００は、予測性能を向上させるため、学習用データD1a, D2aにおいてD1aをオーバーサンプリングしてもよく、及び／又はD2aをアンダーサンプリングしてもよい。
【０１１９】
ステップｓ２０３−５において、データ収集装置１００は、学習用データD1a, D2aを用いてforward stepwise selectionによって特徴量を選択し、t週時点でのＨＤＰ発症予測モデルMtを学習する。例えば、この時点の予測モデルとしてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用し、学習用データを用いて学習させる。例えば、最初に１００個の特徴量（妊娠時データおよび経時データ）について、データ収集装置１００は、１つの特徴量だけを用いてｔ時点のＨＤＰ発症予測暫定モデルMt (1)〜Mt (100)を作成する。そして、データ収集装置１００は、評価データ用D1b, D2bを用いて、最も性能の良いMt (A)（特徴量Aを使用）を特定する。性能スコアとして、例えば、AUC(Area under the curve)、f-score、感度と特異度の調和平均などが利用されてもよい。次に、データ収集装置１００は、学習用データD1a, D2aを用いて、当該特徴量を除いた残りの９９個の特徴量から１つの特徴量を選択してAと併せた２変数のＨＤＰ発症予測モデルMt (A,1)〜Mt (A,99)を作成し、評価用データD1b, D2bを用いて、Mt (A)を含めて最適なモデルMt(A,B)を選択する。データ収集装置１００は、上述した一連の処理を再帰的に実行し、最終的にＨＤＰ発症予測モデルMt (A,B,C,...)を特定する。
【０１２０】
なお、ＨＤＰ発症予測モデルMは、SVM、線形ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ランダムフォレストなどに基づき生成されてもよい。また、最適な特徴量を選択する方法としてはforward step selectionに限定されず、backward stepwise selection又はbidirectional stepwise selectionが利用されてもよい。また、全データ項目を利用し、PCAやMDS、NMDSなどで次元削減した後、PC1, PC2, ..., PCNのN個の特徴量に対してforward/backward/bidirectional stepwise selectionを適用してもよい。
【０１２１】
ステップｓ２０３−６において、データ収集装置１００は、ｔについて全時点のモデルを作成し、ループを終了する。
（実施例８）
図１５は、本発明の他の実施例によるＨＤＰ発症日予測モデル作成処理を示すフローチャートである。複数の週数のデータを用いることで、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群のデータ分布の違いだけでなく、データ分布の時系列的変化の違いを利用し、より性能の高い予測モデルを生成可能である。当該ＨＤＰ発症日予測モデル作成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０５において実行可能であり、前述のステップｓ２０２−１〜７がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理を行い、後述のステップｓ２０５−１〜６がステップｓ１０５のＨＤＰ発症日予測モデルの生成処理を行う。なお、図１５のステップｓ２０２−１〜７は図１４のステップｓ２０２−１〜７と同じであり、ステップｓ２０５−１〜４，ｓ２０５−６は図１４のステップｓ２０３−１〜４，ｓ２０３−６と同じであるため、その説明は省く。
【０１２２】
図１５のステップｓ２０５−５において、データ収集装置１００は、学習用データD1a, D2aを用いてforward stepwise selectionによって特徴量を選択し、t週時点でのＨＤＰ発症日予測モデルMtを学習する。例えば、この時点の予測モデルとしてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用し、学習用データを用いて学習させる。例えば、最初に１００個の特徴量（妊娠時データおよび経時データ）について、データ収集装置１００は、１つの特徴量だけを用いてｔ時点のＨＤＰ発症日予測暫定モデルMt (1)〜Mt (100)を作成する。そして、データ収集装置１００は、評価データ用D1b, D2bを用いて、最も性能の良いMt (A)（特徴量Aを使用）を特定する。性能スコアとして、例えば、MSE（平均平方誤差）又はR2（決定係数）が利用されてもよい。次に、データ収集装置１００は、学習用データD1a, D2aを用いて、当該特徴量を除いた残りの９９個の特徴量から１つの特徴量を選択してAと併せた２変数のＨＤＰ発症日予測モデルMt (A,1)〜Mt (A,99)を作成し、評価用データD1b, D2bを用いて、Mt (A)を含めて最適なモデルMt(A,B)を選択する。データ収集装置１００は、上述した一連の処理を再帰的に実行し、最終的にＨＤＰ発症日予測モデルMt (A,B,C,...)を特定する。
【０１２３】
なお、ＨＤＰ発症日予測モデルMは、SVM、線形回帰、ニューラルネットワークなどに基づき生成されてもよい。また、最適な特徴量を選択する方法としてはforward step selectionに限定されず、backward stepwise selection又はbidirectional stepwise selectionが利用されてもよい。また、全データ項目を利用し、PCAやMDS、NMDSなどで次元削減した後、PC1, PC2, ..., PCNのN個の特徴量に対してforward/backward/bidirectional stepwise selectionを適用してもよい。
（実施例９）
図１６は、本発明の他の実施例によるＨＤＰ発症リスク予測モデル作成処理を示すフローチャートである。複数の週数のデータを用いることで、ＨＤＰ群と非ＨＤＰ群のデータ分布の違いだけでなく、データ分布の時系列的変化の違いを利用し、より性能の高い予測モデルを生成可能である。当該特徴量抽出・モデル作成処理は、上述された図８のステップｓ１０２，ｓ１０７において実行可能であり、前述のステップｓ２０２−１〜７がステップｓ１０２の特徴量の抽出処理に対応し、後述のステップｓ２０７−１〜６がステップｓ１０７のＨＤＰ発症リスク予測モデルの生成処理に対応する。なお、図１６のステップｓ２０２−１〜７は図１４のステップｓ１０２−１〜７と同じであり、ステップｓ２０７−１〜４，ｓ２０７−６は図１４のステップｓ２０３−１〜４，ｓ２０３−６と同じであるため、その説明は省く。
【０１２４】
図１６のステップｓ２０７−５において、データ収集装置１００は、ｓ２０３−５と同様な方法で週数ｔにおけるＨＤＰ発症リスク予測モデルMｔを作成するが、この際に用いるモデルには多変量ロジスティック回帰とする。
【０１２５】
図８のデータ収集装置１００は、ｓ１０８にて、妊娠週数ｔ１週の未出産の妊婦において、ＨＤＰ発症リスク予測モデルMt1に特徴量のデータを当てはめ、ＨＤＰとなる確率ｐを計算することができる。
【０１２６】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
１０  データ収集システム
２０  計測装置
３０  測定値転送装置
４０  体調登録装置
５０  気象情報取得装置
６０  調査票登録装置
７０  診療記録登録装置
１００  データ収集装置
２００  ネットワーク
【図１】
2018175850.tif 000003
【図２】
2018175850.tif 000004
【図３】
2018175850.tif 000005
【図４】
2018175850.tif 000006
【図５】
2018175850.tif 000007
【図６】
2018175850.tif 000008
【図７】
2018175850.tif 000009
【図８】
2018175850.tif 000010
【図９】
2018175850.tif 000011
【図１０】
2018175850.tif 000012
【図１１】
2018175850.tif 000013
【図１２】
2018175850.tif 000014
【図１３】
2018175850.tif 000015
【図１４】
2018175850.tif 000016
【図１５】
2018175850.tif 000017
【図１６】
2018175850.tif 000018