(57)【要約】      （修正有）【課題】食生活をチェックすることにより病気を効果的に予防する。【解決手段】疾病予防システムにおいて、病因分析装置は、ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得と、ユーザが罹患した病気を示す罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する。病気予測装置は、摂食情報と、食品寄与度を定義する病因情報を参照し、ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する。摂食情報は、アンケートや食事画像から取得される。また、病気予測装置は、病気リスクを下げる食品を推薦食品として提案する。【選択図】図１
2018124702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、
前記ユーザが罹患した病気を示す罹患情報を取得する罹患情報取得部と、
複数のユーザそれぞれの摂食情報および罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する寄与度算出部と、
病気と、前記病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を病因情報として出力する病因情報出力部と、を備えることを特徴とする病因分析装置。
【請求項２】
前記寄与度算出部は、ユーザにより摂取された複数種類の食品を入力とし、摂食後に前記ユーザが罹患した病気を出力とした多変量解析モデルにより、病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を逆算することを特徴とする請求項１に記載の病因分析装置。
【請求項３】
前記寄与度算出部は、更に、食品に含有される栄養素とその含有量を示す栄養情報を参照し、病気と栄養素の相関の大きさを栄養寄与度として算出し、
前記病因情報出力部は、更に、病気と、前記病気に対する複数種類の栄養素それぞれの栄養寄与度を前記病因情報として出力することを特徴とする請求項１または２に記載の病因分析装置。
【請求項４】
ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、
病気と食品の相関の大きさを示す食品寄与度を定義する病因情報と前記摂食情報を参照し、前記ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、を備えることを特徴とする疾病予測装置。
【請求項５】
ユーザが摂取した食品を選択入力させるアンケート情報を送信する設問送信部、を更に備え、
前記摂食情報取得部は、前記アンケート情報に対する前記ユーザの回答に基づいて摂食情報を取得することを特徴とする請求項４に記載の疾病予測装置。
【請求項６】
前記摂食情報取得部は、食事の画像情報からユーザの摂食情報を取得することを特徴とする請求項４または５に記載の疾病予測装置。
【請求項７】
前記摂食情報取得部は、献立と前記献立に含まれる食品を対応付ける献立情報を参照することにより、ユーザの食事の献立に基づいて前記ユーザの摂食情報を取得することを特徴とする請求項５または６に記載の疾病予測装置。
【請求項８】
前記病因情報を参照し、前記予測された病気に対して負の食品寄与度を有する食品を推薦食品として提示する食事指導部、を更に備えることを特徴とする請求項４から７のいずれかに記載の疾病予測装置。
【請求項９】
前記病因情報には、更に、病気と栄養素の相関の大きさが栄養寄与度として定義され、
前記食事指導部は、前記病因情報を参照し、前記予測された病気に対して負の栄養寄与度を有する栄養素を含有する食品を推薦食品として提示することを特徴とする請求項８に記載の疾病予測装置。
【請求項１０】
前記食事指導部は、ユーザのアレルギー情報を参照し、前記予測された病気と負の食品寄与度を有する１以上の食品のうち、アレルギーの対象となる食品を推薦対象から除外することを特徴とする請求項８または９に記載の疾病予測装置。
【請求項１１】
前記病因情報を参照し、前記予測された病気に対して負の食品寄与度を有する食品を含む献立を提示する食事指導部、を更に備えることを特徴とする請求項４から７のいずれかに記載の疾病予測装置。
【請求項１２】
前記予測された病気に対応して、生活改善のための提案である生活指導情報を出力する生活指導部、を更に備えることを特徴とする請求項４から１１のいずれかに記載の疾病予測装置。
【請求項１３】
前記生活指導部は、前記予測された病気の発症が予測される年齢と前記ユーザの現在年齢の差に応じて、前記生活指導情報を変化させることを特徴とする請求項１２に記載の疾病予測装置。
【請求項１４】
前記予測された病気に対応して、健康検査のメニューを提案する検査提案部、を更に備えることを特徴とする請求項４から１３のいずれかに記載の疾病予測装置。
【請求項１５】
ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、
病気と栄養素の相関の大きさを示す栄養寄与度を定義する病因情報を参照し、前記ユーザが摂取した食品に含まれる栄養素に基づいて前記ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、を備えることを特徴とする疾病予測装置。
【請求項１６】
病因分析装置と疾病予測装置を備え、
前記病因分析装置は、
第１のユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、
前記第１のユーザが罹患した病気を示す罹患情報を取得する罹患情報取得部と、
複数のユーザそれぞれの摂食情報および罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する寄与度算出部と、
病気と、前記病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を病因情報として出力する病因情報出力部と、を含み、
前記疾病予測装置は、
第２のユーザが摂取した食品を選択入力させるアンケート情報を送信する設問送信部と、
前記アンケート情報に対する前記第２のユーザの回答に基づいて、前記第２のユーザの摂食情報を取得する摂食情報取得部と、
前記病因情報と前記第２のユーザの摂食情報を参照し、前記ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、
前記食品寄与度に応じて、前記アンケート情報の設問を更新するアンケート設定部と、を含むことを特徴とする疾病予測システム。
【請求項１７】
ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する機能と、
前記ユーザが罹患した病気を示す罹患情報を取得する機能と、
複数のユーザそれぞれの摂食情報および罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する機能と、
病気と、前記病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を病因情報として出力する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする病因分析プログラム。
【請求項１８】
ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する機能と、
病気と食品の相関の大きさを示す食品寄与度を定義する病因情報と前記ユーザの摂食情報を参照し、前記ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする疾病予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食生活をチェックすることで病因を探る技術、に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本人一人あたりの年間医療費は約３１万円、特に７５歳以上では約９３万円といわれる（２０１４年厚生労働省発表）。高齢化や医療技術の高度化にともない、医療費の増加傾向は今後も続くと見込まれている。
【０００３】
医療費を抑制し、健康寿命を伸ばすためには、病気予防が大切である。特許文献１では、健康診断の結果に基づいてユーザ（受診者）に健康に関するアドバイスを提供するシステムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２７７５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、健康診断で異常判定されたときには、すでに病気またはその一歩手前であることが多い。健康診断は、通常、年に１回しか行われない。時間的な制約もあるため、健康診断の受診頻度を高めるのは難しい。また、健康診断の受診回数を増やすことは医療費のいっそうの増大を招きかねない。
【０００６】
本発明は、上記課題認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、食生活をチェックすることにより病気を効果的に予防するための技術、を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある態様における病因分析装置は、ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、ユーザが罹患した病気を示す罹患情報を取得する罹患情報取得部と、複数のユーザそれぞれの摂食情報および罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する寄与度算出部と、病気と、病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を病因情報として出力する病因情報出力部と、を備える。
【０００８】
本発明のある態様における疾病予測装置は、ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、病気と食品の相関の大きさを示す食品寄与度を定義する病因情報と摂食情報を参照し、ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、を備える。
【０００９】
本発明の別の態様における疾病予測装置は、ユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、病気と栄養素の相関の大きさを示す栄養寄与度を定義する病因情報を参照し、ユーザが摂取した食品に含まれる栄養素に基づいてユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、を備える。
【００１０】
本発明のある態様における疾病予測システムは、病因分析装置と疾病予測装置を備える。
病因分析装置は、第１のユーザが摂取した食品を示す摂食情報を取得する摂食情報取得部と、第１のユーザが罹患した病気を示す罹患情報を取得する罹患情報取得部と、複数のユーザそれぞれの摂食情報および罹患情報を参照し、病気と食品の相関の大きさを食品寄与度として算出する寄与度算出部と、病気と、病気に対する複数種類の食品それぞれの食品寄与度を病因情報として出力する病因情報出力部と、を含む。
疾病予測装置は、第２のユーザが摂取した食品を選択入力させるアンケート情報を送信する設問送信部と、アンケート情報に対する第２のユーザの回答に基づいて、第２のユーザの摂食情報を取得する摂食情報取得部と、病因情報と第２のユーザの摂食情報を参照し、ユーザが罹患する可能性の高い病気を予測する病気予測部と、食品寄与度に応じて、アンケート情報の設問を更新するアンケート設定部と、を含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、食生活をチェックすることで病気を効果的に予防しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】疾病予測システムのハードウェア構成図である。
【図２】病因分析装置の機能ブロック図である。
【図３】摂食情報のデータ構造図である。
【図４】罹患情報のデータ構造図である。
【図５】病因モデルの概念図である。
【図６】病因情報のデータ構造図である。
【図７】栄養情報のデータ構造図である。
【図８】疾病予測装置の機能ブロック図である。
【図９】疾病リスク情報のデータ構造図である。
【図１０】病気予測の処理過程を示すフローチャートである。
【図１１】図１０のＳ１４における食事指導情報生成過程を示すフローチャートである。
【図１２】疾病予想画面の画面図である。
【図１３】食事指導画面の画面図である。
【図１４】検査提案画面の画面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、疾病予測システム１００のハードウェア構成図である。
疾病予測システム１００は、病因分析装置１０２と疾病予測装置１０４を含む。病因分析装置１０２は、病気に影響を与える食品を特定する。詳細は後述するが、病因分析装置１０２は、多数のユーザの食事履歴（以下、「摂食情報」とよぶ）とそのユーザが罹患した病気の情報（以下、「罹患情報」とよぶ）を集積し、食事と病気の因果関係をニューラルネットワークによりモデル化する（以下、「病因モデル」とよぶ）。疾病予測装置１０４は、病因モデルに基づいて、ユーザが罹患する可能性のある病気を予測し、病気予防のためのアドバイスを提供する。
【００１４】
病因分析装置１０２および疾病予測装置１０４は通信回線を介して互いに接続される。疾病予測システム１００は、インターネット１１０を介して、病院１０８および複数のクライアント端末１０６ａ、１０６ｂ・・・１０６ｎ（以下、まとめて言うときや特に区別しないときには「クライアント端末１０６」と総称する）と接続される。本実施形態におけるクライアント端末１０６は、スマートフォンなどの携帯端末であってもよいし、ラップトップＰＣなどの汎用コンピュータであってもよい。クライアント端末１０６とインターネット１１０は無線接続されるが、有線接続されてもよい。クライアント端末１０６のユーザには、あらかじめユーザＩＤが付与される。
【００１５】
以下、病気に影響を与える食品を探る病因分析について説明し、そのあと、病因モデルにもとづく疾病予測について説明する。
【００１６】
［病因分析］
図２は、病因分析装置１０２の機能ブロック図である。
上述のように、疾病予測システム１００は、病因分析装置１０２および疾病予測装置１０４を含む。病因分析装置１０２および疾病予測装置１０４の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
病因分析装置１０２および疾病予測装置１０４は、ウェブサーバを含む構成であってもよいし、クライアント端末１０６は、携帯型の通信端末と、これにインストールされたウェブブラウザを含む構成であってもよい。
【００１７】
病因分析装置１０２のユーザとしては、摂食情報および罹患情報に基づいて病因を探究する研究者が想定される。
病因分析装置１０２は、ユーザインタフェース処理部１２０、通信部１２４、データ処理部１２２およびデータ格納部１２６を含む。
ユーザインタフェース処理部１２０は、タッチパネル、マウス、キーボード等の入力インタフェースを介してユーザからの操作を受け付けるほか、画像表示や音声出力など、ユーザインタフェースに関する処理を担当する。通信部１２４は、インターネット１１０を介して疾病予測装置１０４、クライアント端末１０６および病院１０８との通信処理を担当する。データ格納部１２６は各種データを格納する。データ処理部１２２は、ユーザインタフェース処理部１２０や通信部１２４により取得されたデータ、データ格納部１２６に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１２２は、ユーザインタフェース処理部１２０、通信部１２４およびデータ格納部１２６のインタフェースとしても機能する。
【００１８】
通信部１２４は、摂食情報取得部１３６および罹患情報取得部１３８を含む。
摂食情報取得部１３６は、クライアント端末１０６または病院１０８から摂食情報を受信する。摂食情報は、選択式のアンケートに対するユーザの回答から得る。アンケートにおいては、「２０１７年１月２３日の朝に食べた食品を下記から選んでください」のように設問が設定されており、ユーザは「タマゴ、海苔、ご飯、パン」などの選択肢から複数の食品を選択することで摂食情報を病因分析装置１０２に提供する。
【００１９】
ユーザは、食事に際して、食事画像をクライアント端末１０６により撮像し、この食事画像をクライアント端末１０６から病因分析装置１０２に送信してもよい。摂食情報取得部１３６は食事画像を受信し、食事画像を画像処理することにより、ユーザが摂取した食品を特定してもよい。ユーザがレストランで食事をしたときには、レストランまたはユーザがユーザの選択したメニューを病因分析装置１０２に送信してもよい。摂食情報取得部１３６はメニュー情報を受信し、メニュー情報に対応づけられる食品をユーザが摂取した食品として特定してもよい。
【００２０】
罹患情報取得部１３８は、クライアント端末１０６または病院１０８から罹患情報を取得する。病院１０８は、健康診断の診断結果を病因分析装置１０２に送信する。罹患情報取得部１３８は、この診断結果を罹患情報として取得する。病院１０８は、患者を診断し、その診断結果を罹患情報として病因分析装置１０２に送信してもよい。また、ユーザは罹患した病気を自己申告により病因分析装置１０２に通知してもよい。罹患情報はプライバシーに深く関わるため、ユーザの許可を得た上で病因分析装置１０２に提供する必要がある。
【００２１】
データ処理部１２２は、寄与度算出部１３４を含む。
寄与度算出部１３４は、さまざまな食品の病気の原因になりやすさ（以下、「食品寄与度」とよぶ）を算出する。また、寄与度算出部１３４は、さまざまな栄養素の病気の原因になりやすさ（以下、「栄養寄与度」とよぶ）も算出する。たとえば、脳卒中になったユーザの摂食情報に基づいて、タマゴを摂取すると脳卒中になりやすい、といった情報が抽出される。このとき、タマゴの脳卒中に対する影響力の大きさを食品寄与度として指標化する。食品寄与度および栄養寄与度の算出方法については後述する。
【００２２】
ユーザインタフェース処理部１２０は、ユーザからの入力を受け付ける入力部１２８と、ユーザに対して画像や音声等の各種情報を出力する出力部１３０を含む。出力部１３０は、更に、病因情報出力部１３２を含む。病因情報出力部１３２は、寄与度算出部１３４が算出した各種寄与度に基づいて、病気に影響を及ぼす食品あるいは栄養素のリスト（以下、「病因情報」とよぶ）を表示する。なお、病因情報出力部１３２は、インターネット１１０を介して病因情報を外部に送信してもよい。
【００２３】
図３は、摂食情報１４０のデータ構造図である。
摂食情報１４０は、病因分析装置１０２のデータ格納部１２６に格納される。なお、疾病予測装置１０４も同様の摂食情報１４０を取得可能である（後述）。摂食情報１４０は、ユーザ（被験者）ごとに定義される。図３は、ユーザＲの食事の履歴を示している。ユーザＲは、２０１７年１月１６日の昼食、１７日の昼食で「タマゴ」を食べている。また、１６日の夕食と１７日の夕食で「カップラーメン」を食べている。１６日と１７日は、朝食、昼食、夕食ともに「紅茶」を飲んでいる。病因分析装置１０２は、大量のユーザから膨大な摂食情報１４０を絶えず収集する。
【００２４】
病因分析装置１０２の出力部１３０は、ユーザに対してアンケート画面を表示する（図示せず）。アンケート画面は病因分析装置１０２の画面に表示されてもよいし、クライアント端末１０６に表示されてもよい。ユーザは、ユーザＩＤを使って病因分析装置１０２にログインし、食事をするごとにアンケートに答えることで摂食情報１４０を病因分析装置１０２に提供する。上述したように、アンケートに答える代わりに、ユーザは食事画像を病因分析装置１０２に送信してもよい。
【００２５】
また、アンケートにおいては、「タマゴ」や「カップラーメン」などの食品名を選択させてもよいし、「カキフライ」「ハンバーグ」「海鮮丼」など食事メニューを選択させてもよい。たとえば、ハンバーグは、「牛肉」「小麦粉」「たまねぎ」などの食品を含む。あらかじめ、食事メニューと食品を「献立情報」として対応づけておく。ユーザがアンケートで食事メニューを選択したとき、摂食情報取得部１３６は献立情報を参照して、ユーザが食した食品を特定し、摂食情報１４０として記録する。
【００２６】
図４は、罹患情報１５０のデータ構造図である。
罹患情報１５０は、データ格納部１２６に格納される。罹患情報１５０は、各ユーザの年齢、性別等のユーザ属性と、その病歴を示す。罹患情報１５０は、病院１０８から提供される。ユーザは病歴をクライアント端末１０６から病因分析装置１０２に対して自己申告してもよい。罹患情報取得部１３８は、罹患情報１５０を取得し、データ格納部１２６に登録する。
【００２７】
図４の罹患情報１５０を参照すると、ユーザＩＤ＝Ｐ００１のユーザ（以下、「ユーザ（Ｐ００１）」のように表記する）は、２４歳の女性であり、脳卒中や胃がんなどの病歴はない。ユーザ（Ｐ００３）は、４４歳の男性であり、４２歳のときに脳卒中を患っている。ユーザ（Ｐ００５）は、７４歳の女性であり、５８歳のときに胃がんを患っている。
【００２８】
病因分析装置１０２は、摂食情報１４０および罹患情報１５０を突き合わせることにより、どんな食品を摂取している人がどんな病気になりやすいのか、どんな食品を摂取している人はどんな病気にかかりにくいのかを分析する。次に、その分析方法について説明する。
【００２９】
図５は、病因モデル１６０の概念図である。
本実施形態における病因モデル１６０は、ニューラルネットワークにより形成される。入力層Ｘ１，Ｘ２・・・Ｘｒは、食品を示す。たとえば、Ｘ１は「タマゴ」、Ｘ２は「カップラーメン」に対応する。出力層のＹ１，Ｙ２は、ある病気の罹患の有無を示す。たとえば、Ｙ１は「脳卒中に罹患した」、Ｙ２は「脳卒中に罹患していない」を示す。中間層Ｕ１，Ｕ２・・・Ｕｓの個数と階層数は任意である。本実施形態においては、寄与度算出部１３４は、脳卒中、胃がん、心疾患など病気ごとに病因モデル１６０を生成するものとして説明する。
【００３０】
たとえば、あるユーザが脳卒中を患ったとする。まず、このユーザの摂食情報１４０を入力層（Ｘ１，Ｘ２・・・Ｘｒ）に設定し、出力層Ｙ１に「１」、Ｙ２に「０」をセットする。既知のように、入力層と中間層、中間層と出力層は任意の活性化関数（activation function）、たとえば、ロジスティック・シグモイド関数（logistic sigmoid function）によりつながる。このユーザ（脳卒中経験者）は、過去にタマゴ（Ｘ１）を多量に摂取しているが、イワシ（Ｘ５）をあまり摂取していなかった場合、タマゴ（Ｘ１）と出力ノードＹ１の結びつき（重み係数）が強化され、イワシ（Ｘ５）と出力ノードＹ１の結びつきは弱められる。また、タマゴ（Ｘ１）と出力ノードＹ２の結びつきは弱められ、イワシ（Ｘ５）と出力ノードＹ２の結びつきは強められる。
【００３１】
タマゴ（Ｘ１）の入力値は、過去の食事において、タマゴを食べた回数や個数、食事に際してタマゴを食べる頻度（何食に１度の割合でタマゴを食べるか）など、タマゴの摂食量または摂食率として任意に定義されればよい。
【００３２】
摂食情報１４０および罹患情報１５０に基づく学習により、病因モデル１６０においてどのような食品がどのような病気にどのくらい影響するかがモデル化される。学習後の病因モデル１６０に基づいて食品寄与度を算出する。
【００３３】
出力層Ｙ１と中間層Ｕ１の結びつきの強さ（重み係数）をｃ１１，出力層Ｙ１と中間層Ｕ２の結びつきの強さをｃ２１とすると、
ｙ１＝ｃ１１・ｕ１＋ｃ２１・ｕ２＋・・・
と表現できる。ｙ１は出力層Ｙ１の入力値、ｕ１，ｕ２は中間層Ｕ１，Ｕ２の出力値である。
【００３４】
中間層Ｕ１と入力層Ｘ１の結びつきの強さをａ１１，中間層Ｕ１と入力層Ｘ２の結びつきの強さをａ２１とすると、
ｕ１＝ａ１１・ｘ１＋ａ２１・ｘ２＋・・・
と表現できる。ｘ１，ｘ２は、入力層Ｘ１，Ｘ２の出力値である。なお、寄与度算出部１３４が食品寄与度を算出するときには、便宜上、中間層の入力値と出力値が同じ（恒等写像）であるとみなして計算してもよい。
【００３５】
同様にして、中間層Ｕ２と入力層Ｘ１の結びつきの強さをａ１２，中間層Ｕ２と入力層Ｘ２の結びつきの強さをａ２２とすると、
ｕ２＝ａ１２・ｘ１＋ａ２２・ｘ２＋・・・
と表現できる。ｕ２は、中間層Ｕ２の入力値である。
【００３６】
以上により、
ｙ１＝（ａ１１・ｃ１１＋ａ１２・ｃ２１＋・・・）・ｘ１＋・・・
と表現できる。このとき、データ処理部１２２は、タマゴ（ｘ１）の脳卒中（ｙ１）に対する影響力の大きさ（食品寄与度）を、「ａ１１・ｃ１１＋ａ１２・ｃ２１＋・・・」と算出する。
【００３７】
以上のように寄与度算出部１３４は、多量の摂食情報１４０および罹患情報１５０による「教師あり学習」を繰り返すことにより、病因モデル１６０を洗練化と並行して、適宜、食品の病気に対する食品寄与度を算出する。
【００３８】
本実施形態においては、年齢層に応じて、かつ、病気に応じて複数の病因モデル１６０が生成される。たとえば、２１歳〜３０歳のユーザを対象とした脳卒中の有無を判定するための病因モデル１６０と、３１歳〜４０歳のユーザを対象とした脳卒中の有無を判定するための病因モデル１６０は別々に生成される。具体的には、２１歳〜３０歳の間に脳卒中を発症したことのあるユーザについてｙ１＝１，ｙ２＝０を設定し、脳卒中を発症していないユーザについてはｙ１＝０，ｙ２＝１を設定した上で、摂食情報１４０を入力値として設定することにより、ｃ１１等の係数調整を行う。このような手法により、２１歳〜３０歳の間に脳卒中を発症するリスクを予測する病因モデル１６０が形成される。
【００３９】
なお、脳卒中や胃がんなど、病気ごとに病因モデル１６０を生成するのではなく、複数の病気について１つの病因モデル１６０にて判定してもよい。たとえば、出力層Ｙ１は脳卒中の有無を判定し、出力層Ｙ２は胃がんの有無を判定するように設定することで、１つの病因モデル１６０により複数の病気判定を行うこともできる。
【００４０】
図６は、病因情報１７０のデータ構造図である。
病因情報１７０は、データ格納部１２６に格納される。病因情報１７０は、病気ごとに定義される。図６は「脳卒中」に対するさまざまな食品の食品寄与度を示す。図６の病因情報１７０によれば、「カップラーメン」と「脳卒中」の間には強い正の相関関係がある。食品寄与度「８．５」により、「カップラーメン」が「脳卒中」の病因になりやすいことが定量的に示される。一方、「トマト」と「脳卒中」の間には強い負の相関関係がある。食品寄与度「−７．７」により、「トマト」は「脳卒中」を抑制することが定量的に示される。図６の病因情報１７０から、脳卒中に罹らないためには、カップラーメンを控え、トマトを積極的に摂取すべき、という知見が得られる。
【００４１】
以下、「脳卒中」に対する「カップラーメン」のように病気を引き起こしやすい食品を「病気促進食品」とよび、「トマト」のように病気を抑制する食品を「病気抑制食品」とよぶ。寄与度算出部１３４は、食品寄与度の大きさに応じて、病気ごとに「食品ランク」を設定する。本実施形態においては、Ｓ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの７段階の食品ランクが設定される。Ｓランクは病気予防にもっとも有効な病気抑制食品であり、Ｆランクは病気をもっとも発症させやすい病気促進食品を示す。寄与度算出部１３４は、食品寄与度が第１閾値以上の食品をＦランク、第２閾値以上第１閾値未満の食品をＥランク、のように食品ランクを設定する。
【００４２】
図７は、栄養情報１８０のデータ構造図である。
栄養情報１８０は、データ格納部１２６に格納される。栄養情報１８０は、食品ごとに定義される。図７は「カップラーメン」に含有される栄養素（成分）の量を示す。栄養情報１８０のデータは、栄養学に基づいて、設計者により設定される。図７の栄養情報１８０によれば、「カップラーメン」はビタミンＡを２５．２マイクログラムしか含有しておらず、食塩を６．２１グラムも含有している。寄与度算出部１３４は、食品ごとに栄養素の含有度をランク分けする（以下、「栄養ランク」とよぶ）。本実施形態においては、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２の７段階の栄養ランクが設定される。Ａ１ランクの栄養素はその食品に多量に含まれており、Ｃ２ランクの栄養素はその食品にほとんど含まれていないことを示す。栄養ランクは、その食品に対象となる栄養素がどれだけ豊富に含まれているかを示す。
【００４３】
ある食品Ａにおける栄養素Ｂの栄養ランクは、登録されている全ての食品それぞれにおける栄養素Ｂの含有率（例：質量パーセント濃度）を母集団としたとき、食品Ａにおける栄養素Ｂの含有率の標準偏差を指標化したものである。図７によれば、「カップラーメン」には、他の食品に比べて格段に多くの「塩分」が含まれており、他の食品に比べると「ビタミンＡ」はほとんど含まれていない。寄与度算出部１３４は、標準偏差が第３閾値以上の食品をＡ１ランク、第４閾値以上第３閾値未満の食品をＡ２ランク、のように栄養ランクを設定する。
なお、栄養ランクも、あらかじめ、設計者が既存の知識に基づいて栄養情報１８０に設定してもよい。
【００４４】
脳卒中に対する食品寄与度が大きな病気促進食品、たとえば、食品寄与度が上位３位までの病気促進食品のすべてにおいて「塩分」に高い栄養ランク（例：Ａ２以上）が与えられているときには（病気促進食品に塩分が多く含まれているときには）、塩分は脳卒中の病因になりやすいと推定できる。一方、脳卒中に対する食品寄与度が小さな病気抑制食品、たとえば、食品寄与度が下位３位までの病気抑制食品のすべてにおいて「食物繊維」に高い栄養ランク（例：Ａ１以上）が与えられているときには（栄養抑制食品に食物繊維が多く含まれているときには）、食物繊維は脳卒中を抑制しやすいと推定できる。
【００４５】
以下、「脳卒中」に対する「塩分」のように病気を引き起こしやすい栄養素を「病気促進栄養素」とよび、「食物繊維」のように病気を抑制する栄養素を「病気抑制栄養素」とよぶ。
【００４６】
寄与度算出部１３４は、食品寄与度に基づいて栄養寄与度を算出する。Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・の各栄養ランクにはあらかじめ係数０．１，０．０７，０．０５，・・・が対応づけられる。脳卒中に対する「カップラーメン」の食品寄与度は８．５であるから、寄与度算出部１３４は、脳卒中に対する（カップラーメンに基づく）塩分の寄与度を８．５×０．１＝０．８５と算出する。タマゴに含まれる塩分の栄養ランクがＡ２であるときには、脳卒中に対する「タマゴ」の食品寄与度は２．８であるから、寄与度算出部１３４は、脳卒中に対する（タマゴに基づく）塩分の寄与度を２．８×０．０７＝０．１９６と算出する。同様にして、各食品を介した塩分の脳卒中への寄与度を算出し、その合計値を脳卒中に対する塩分の「栄養寄与度」として算出する。
【００４７】
以上は、栄養寄与度の算出方法の一例である。たとえば、上述した食品Ａにおける栄養素Ｂの含有率の標準偏差と、食品Ａの食品寄与度を乗算することにより、栄養寄与度を算出してもよい。
【００４８】
以上の処理方法によれば、病気促進食品に多く含まれている病気促進栄養素と病気抑制食品に多く含まれている病気抑制栄養素を特定できる。一般的には、脳卒中を予防するためには塩分を控えた方がよいといわれるが、このようなアドバイスは医師の経験則に基づくものであることが多い。病因分析装置１０２は、膨大な摂食情報１４０と罹患情報１５０からファクトベースにて、病気促進食品と病気抑制食品を特定し、更に、病気への影響力のある栄養素を特定できる。
【００４９】
病因情報出力部１３２は、病気と食品の組み合わせごとに食品寄与度をリスト化して病因情報１７０として出力する。また、病因情報出力部１３２は、病因情報１７０に病気と栄養素の組み合わせごとの栄養寄与度を含めて出力することもできる。
【００５０】
［病気予測］
図８は、疾病予測装置１０４の機能ブロック図である。
疾病予測装置１０４は、ユーザの摂食情報１４０と病因モデル１６０に基づいて、そのユーザが将来的に罹患する可能性の高い病気（以下、「要注意病」とよぶ）を予測する。疾病予測装置１０４の病気予測サービスを受けたいユーザは、疾病予測装置１０４にユーザ登録したあと、摂食情報１４０を疾病予測装置１０４に提供する必要がある。病因分析装置１０２にユーザの摂食情報１４０が保存されているときには、病因分析装置１０２から疾病予測装置１０４にこのユーザの摂食情報１４０が提供されてもよい。
【００５１】
疾病予測装置１０４は、ユーザインタフェース処理部１９０、通信部１９２、データ処理部１９６およびデータ格納部１９８を含む。
ユーザインタフェース処理部１９０は、タッチパネル、マウス、キーボード等の入力インタフェースを介してユーザからの操作を受け付けるほか、画像表示や音声出力など、ユーザインタフェースに関する処理を担当する。通信部１９２は、インターネット１１０を介して病因分析装置１０２，クライアント端末１０６および病院１０８との通信処理を担当する。データ格納部１９８は各種データを格納する。データ処理部１９６は、ユーザインタフェース処理部１９０や通信部１９２により取得されたデータ、データ格納部１９８に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１９６は、ユーザインタフェース処理部１９０、通信部１９２およびデータ格納部１９８のインタフェースとしても機能する。
【００５２】
通信部１９２は、摂食情報取得部２０４および設問送信部２０６を含む。
摂食情報取得部２０４は、クライアント端末１０６または病院１０８から摂食情報１４０を受信する。摂食情報１４０は、選択方式のアンケートに対するユーザの回答から得てもよい。摂食情報取得部２０４は、ユーザが撮像した食事画像から画像処理により、献立に含まれる食品を特定してもよい。また、ユーザがレストランで食事をしたときには、ユーザが選択したメニュー情報から、摂食情報１４０を取得してもよい。設問送信部２０６は、クライアント端末１０６にアンケートを送信する。ユーザは、アンケートに回答することで摂食情報１４０を疾病予測装置１０４に提供する。
摂食情報取得部２０４は、病因分析装置１０２から摂食情報１４０を受信してもよい。同様にして、病因分析装置１０２の摂食情報取得部１３６は、疾病予測装置１０４が取得した摂食情報１４０を受信してもよい。
【００５３】
データ処理部１９６は、病気予測部２０８、食事指導部２１０、生活指導部２１２、アンケート設定部２１３および検査提案部２１４を含む。
アンケート設定部２１３は、摂食情報１４０を取得するためのアンケート情報を生成する。病気予測部２０８は、摂食情報１４０と病因モデル１６０に基づいて、将来罹患する可能性のある病気を予測する（後述）。食事指導部２１０は、ユーザに対して罹患の可能性を下げるための食事指導情報を提供する。生活指導部２１２は、罹患の可能性を下げるための生活指導情報を提供する。検査提案部２１４は、健康診断におけるオプション検査を提案する。これらについても後述する。
【００５４】
ユーザインタフェース処理部１９０は、ユーザからの入力を受け付ける入力部２００と、ユーザに対して画像や音声等の各種情報を出力する出力部２０２を含む。
【００５５】
図９は、疾病リスク情報２２０のデータ構造図である。
疾病リスク情報２２０は、データ格納部１９８に格納される。疾病リスク情報２２０は、病気ごとに定義される。図９は「脳卒中」に罹患するリスクの高さを示している。たとえば、ユーザ（Ｐ００１：２４歳女性）は、３０歳までに脳卒中に罹る可能性は０．０パーセントであるが、３１歳〜４１歳まででは１．２パーセント、４１歳〜５０歳までは８．４パーセントのリスクを抱えている。ユーザ（Ｐ００３：４４歳男性）は、４１歳〜５０歳までに脳卒中を経験しており、５１歳〜６０歳で３６．５パーセントの再発リスクを抱えている。
【００５６】
病気予測部２０８は、図５に示した病因モデル１６０に基づいて罹患リスクを算出する。具体的には、２１歳〜３０歳の人を対象とした罹患情報１５０および摂食情報１４０に基づいて生成される病因モデル１６０の入力層に、ユーザ（Ｐ００１：２４歳女性）の摂食情報１４０を設定することにより、このユーザが２１歳〜３０歳までに脳卒中に罹患する可能性を求める。本実施形態においては、図５の病因モデル１６０におけるｙ１（脳卒中）の大きさによりリスクを算出する。ｙ１＝１．０が１００パーセントに対応し、ｙ１＝０．０が０パーセントに対応する。
【００５７】
同様にして、病気予測部２０８は、３１歳〜４０歳の人の罹患情報１５０および摂食情報１４０に基づいて生成される病因モデル１６０に、ユーザ（Ｐ００１：２４歳女性）の摂食情報１４０を入力することにより、このユーザが３１歳〜４０歳までに脳卒中に罹患する可能性も求める。以上の処理方法により、ユーザ（Ｐ００１：２４歳女性）が将来的に脳卒中に罹患するリスクの高さを予測する。他の病気についても同様である。
【００５８】
図１０は、病気予測の処理過程を示すフローチャートである。
まず、摂食情報取得部２０４は、病気予測サービスを受けたいユーザのクライアント端末１０６から摂食情報１４０を受信する（Ｓ１０）。病気予測部２０８は、病因モデル１６０に基づいて、各種病気について罹患リスクを計算する（Ｓ１２）。たとえば、２０代のユーザであれば、２１〜３０歳、３１歳〜４０歳・・・の各年齢層に対応する病因モデル１６０に基づいて、将来的な罹患リスクを計算し、疾病リスク情報２２０に記録する。
【００５９】
次に、疾病リスク情報２２０に基づいて、食事指導部２１０は食事指導情報を生成する（Ｓ１４）。食事指導情報は、要注意病に罹患するリスクを抑制する上で有効な病気抑制食品を提案し、病気促進食品を控えるようにアドバイスする情報である。Ｓ１４の処理の詳細は、次の図１１に関連して詳述する。また、食事指導情報の詳細は図１３に関連して詳述する。
【００６０】
生活指導部２１２は、生活指導情報を生成する（Ｓ１６）。生活指導情報は、ユーザが要注意病に罹患するリスクを抑制する上で有効な生活上のアドバイスを示す情報である。生活指導情報についても、図１３に関連して後述する。
【００６１】
検査提案部２１４は、検査提案情報を生成する（Ｓ１８）。検査提案情報は、要注意病を発見するために有効な検査を提案する情報である。検査提案情報については、図１４に関連して後述する。最後に、病気予測部２０８等は、病気予測結果、食事指導情報等を、通信部１９２を介してクライアント端末１０６に送信することにより、診断結果を表示させる（Ｓ２０）。
【００６２】
図１１は、図１０のＳ１４における食事指導情報生成過程を示すフローチャートである。
食事指導部２１０は、まず、「推薦食品」を抽出する（Ｓ３０）。推薦食品とは、要注意病に対する病気抑制食品から選ばれる。たとえば、脳卒中が要注意病であるとき、トマトやイワシのように食品ランクが所定ランク以下の病気抑制食品が推薦食品として選択される。また、栄養素に基づいて推薦食品を追加選択してもよい。たとえば、脳卒中に対して食物繊維の栄養寄与度が低い（抑制性が強い）場合には、食物繊維（病気抑制栄養素）を多く含有する食品も推薦食品として選んでもよい。
【００６３】
次に、食事指導部２１０は「要注意食品」を抽出する（Ｓ３２）。要注意食品は、要注意病に対する病気促進食品から選ばれる。たとえば、脳卒中が要注意病であるとき、カップラーメンやたくあんのように食品ランクが所定ランク以上の病気促進食品が要注意食品として選ばれる。また、栄養素に基づいて要注意食品を追加選択してもよい。たとえば、脳卒中に対して糖質の栄養寄与度が高い（脳卒中の促進性が強い）場合には、糖質（病気促進栄養素）を多く含有する食品も要注意食品として選んでもよい。
【００６４】
納豆と湯豆腐、ひじきとわかめのように、あらかじめ複数の食品に対応関係が定められてもよい。この場合、食事指導部２１０は、推薦食品または要注意食品として納豆を抽出するとき、納豆にあらかじめ対応づけられている湯豆腐も推薦食品または要注意食品として抽出する。
【００６５】
次に、食事指導部２１０はユーザのアレルギーチェックを行う（Ｓ３４）。ユーザのアレルギー情報は、ユーザが自己申告してもよいし、疾病予測装置１０４は病院１０８とアレルギー情報を共有してもよい。食事指導部２１０は、そばアレルギーのユーザに対しては、「そば」を推薦食品リストから除外する。このような処理方法により、アレルギーのリスクを回避しつつ、要注意病の発症を防ぐための食生活の提案が可能となる。アレルギーは成長するにつれて緩和されていくことも多いため、ユーザはアレルギー情報を定期的に更新することが望ましい。
【００６６】
図１２は、疾病予想画面２３０の画面図である。
疾病予想画面２３０は、病気予測部２０８により生成され、クライアント端末１０６に送信される。疾病予想画面２３０は、ウェブページの形式にて提供される。後述の食事指導画面等も同様である。図１２は、あるユーザＰ（中野淳子（仮名）・２８歳女性）に対して提供される疾病予想画面２３０を示す。
【００６７】
図９に関連して説明したように、ユーザの摂食情報１４０と病因モデル１６０に基づいて、さまざまな病気に罹患するリスクが予測される。ユーザＰには、さまざまな要注意病があるが、そのうち、脳卒中、糖尿病、アルツハイマーが代表的な要注意病として抽出されている。病気予測部２０８は、所定年後、たとえば、２０年後に発症する確率が上位３位以内の病気を要注意病として特定してもよいし、所定年齢、たとえば、６５歳になったときに発症する確率が上位３位以内の病気を要注意病としてもよい。
【００６８】
病気予測部２０８は、図９に示した疾病リスク情報２２０に基づいて、年齢に応じた要注意病の発症リスクをグラフ表示する。ユーザＰは、図１２に示す疾病予想画面２３０を参照することにより、現在の食生活を続けていると糖尿病になるリスクが徐々に増加し、５０歳を過ぎるころから脳卒中になるリスクが高まり、更に、６０歳を過ぎてからアルツハイマーに罹患するリスクが急上昇することを認識する。
【００６９】
食事や生活に関するアドバイスは世の中に溢れているが、人はそれを自分のリスクとして自覚しないかぎりなかなか習慣を変えることがない。疾病予測装置１０４は、ユーザの食生活に基づいて要注意病とそのリスクの大きさを定量的かつ合理的に示すため、ユーザの健康リスクに対する自覚を喚起しやすい。このような病気予測により、ユーザの健康意識（リスク認識）を高め、ユーザの自発的な食生活改善を促しやすくなる。
【００７０】
ユーザが指導ボタン２３２をタッチすると、食事指導画面が表示される。
【００７１】
図１３は、食事指導画面２４０の画面図である。
食事指導画面２４０は、食事指導部２１０により生成され、クライアント端末１０６に送信される。ユーザＰは脳卒中等のリスクを抱えているため、食事指導部２１０は脳卒中等を抑制するための食事指導を行う。食事指導情報は、病気ごとにあらかじめ定型文が用意されている。また、ユーザＰの摂食情報１４０を加味しつつ、食事指導情報の内容が決められる。たとえば、ユーザＰは塩分摂取量が多いため、このようなユーザに対応する定型文「まず塩分を控えること、をおすすめします」が食事指導情報の一部に含められる。病気予測部２０８は、食品寄与度や栄養寄与度の高い、病因になりやすい食品や栄養素を提示し、ユーザの注意を喚起してもよい。
【００７２】
ユーザＰの摂食情報１４０によれば、ユーザＰが「たくあん」などの漬物を好んでいるとする。そして、脳卒中には塩分が悪影響を及ぼすことがわかっていれば、「漬物をよく食べておられるようですが、浅漬けにするか、食べる量や回数を減らすなどの工夫が必要」というアドバイスが可能となる。食事指導部２１０は、ユーザＰの食生活（摂食情報１４０）を踏まえて、何をすべきか、何を控えるべきかを提案できる。
【００７３】
食事指導部２１０は、更に、脳卒中予防に有効な食物繊維（病気抑制栄養素）を摂取するように提案する。食事指導部２１０は、図１１のＳ３０において抽出した推薦食品を提案する。ユーザＰにアレルギーがあるときには、アレルギーの対象となる食品を推薦食品から除外する。
【００７４】
食事指導部２１０は、推薦食品だけではなく、推薦食品を使った献立を食事指導情報に含めてもよい。たとえば、人参とインゲン豆が脳卒中に対する病気抑制食品であるときには、人参とインゲン豆の双方を材料とする「人参とインゲンの胡麻和え」のレシピを料理画像とともに表示してもよい。データ格納部１９８においては、あらかじめ、食品と献立の組み合わせを対応づけた献立情報を保存しておき、食事指導部２１０は、推薦食品（病気抑制食品）を含み、病気促進食品をなるべく含まない献立を提案する。
【００７５】
生活指導部２１２は、更に、食事以外の生活面でも、疾病リスクを下げるための提案をしてもよい。たとえば、脳卒中の抑制のため、ウォーキング、水泳、ジョギング、などの運動提案、ストレス解消法などさまざまな生活指導情報を提案してもよい。ユーザＰの場合、将来的には脳卒中のリスクが高いものの、当面は糖尿病のリスクの方が高い（図１２参照）。この場合には、糖尿病リスクを抑制するためのアドバイスを脳卒中対策のアドバイスよりも優先して食事指導や生活指導を行ってもよい。
【００７６】
また、リスクに応じて、食事指導や生活指導の文体を変化させてもよい。たとえば、５年以内のリスクが３パーセント未満のときには「おすすめします」「してはどうでしょうか」のようにやわらかい指導を行い、３パーセントを超えるときには「すべきです」「しなさい」のように命令調の指導を行うとしてもよい。食事指導部２１０や生活指導部２１２は、文体だけでなく、書体、フォントサイズ、文面（定型文）を罹患リスクに応じて変化させてもよい。
【００７７】
生活指導においても、若年者や健常者にはジョギングを勧め、高齢者にはウォーキング、あるいは、プールでのウォーキングを勧めてもよい。このように、要注意病や摂食情報１４０だけでなく、ユーザ属性や罹患リスクの大きさに基づいて、食事指導や生活指導の内容を変化させてもよい。
【００７８】
図１４は、検査提案画面２５０の画面図である。
検査提案画面２５０は、検査提案部２１４により生成され、クライアント端末１０６に送信される。検査提案画面２５０は、食事指導画面２４０のあとに切換え表示される。ユーザＰの３大要注意病は、脳卒中、糖尿病、アルツハイマーである。検査提案部２１４は、これらの要注意病の兆候を早期発見する上で有効な検査を選び、検査提案画面２５０にて提案する。
【００７９】
通常、健康診断においては、追加料金の支払いを条件としてオプション検査をつけることができる。しかし、自分がどのような健康リスクを抱えているかわからなければ適切な検査を選ぶことができない。本実施形態においては、病気予測部２０８が要注意病を特定し、検査提案部２１４は、特定された要注意病にあらかじめ対応づけられる検査を提案する。
【００８０】
ユーザＰは脳卒中リスクを抱えるため、脳卒中にあらかじめ対応づけられる頭部ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）と頭部ＣＴ（Computed Tomography）が提案されている。また、糖尿病に対応づけられている血液検査も提案されている。検査提案部２１４は、各検査の標準的な料金も提案する。ユーザＰは、提案された複数の検査から予算に応じて適切な検査を選択できる。
【００８１】
以上、実施形態に基づいて疾病予測システム１００を説明した。
病因分析装置１０２によれば、膨大な摂食情報１４０および罹患情報１５０から得られる、いわゆるビッグデータという事実（facts and figures）に基づいて、病気抑制食品と病気促進食品を探ることができる。このため、病気に対する思わぬ知見が得られる可能性もある。たとえば、「カレー好きな人はアルツハイマーにかかりにくい」という知見が得られれば、カレー粉に含まれる成分を研究することが、アルツハイマー予防薬の開発につながるかもしれない。
【００８２】
病気に対する食品寄与度の特に高い病気促進食品、あるいは、食品寄与度が特に低い病気抑制食品を特定できれば、アンケートの選択項目を絞りやすくなる。選択対象となる食品数が多い場合、アンケートに答えて摂食情報を提供する作業が煩雑化する可能性がある。アンケート設定部２１３は、食品寄与度に基づいて、病気に影響しにくい食品を選択項目から外すことにより、アンケートの選択肢を合理的に削減できる。たとえば、脳卒中のリスクだけをチェックしたいユーザに対しては、アンケート設定部２１３は、脳卒中にあまり影響しない食品を選択項目から外してもよい。
【００８３】
本実施形態の疾病予測装置１０４によれば、１つのアンケートにて複数種類の病気のリスクをチェックできる。また、疾病予測装置１０４による病気予測サービスは匿名で受けることも可能である。ユーザは、摂食情報１４０とユーザＩＤを疾病予測装置１０４に提供することにより、気軽に病気リスクを知ることができる。病気予測サービスを呼び物として、誰がどのようなものを食べているのかという膨大な摂食情報を集めやすくなる。たとえば、２０代の日本人の摂食情報１４０を集めることにより、将来的にはどのような病気の患者が増えるかを予測することができる。このように、個人の病気リスクだけではなく、統計的な病気リスクを予測することも可能となる。また、２０代の日本人がどのような食品を好んでいるかというデータを得ることはマーケティングの面でも有用である。
【００８４】
ユーザは、摂食情報１４０を定期的に提供することにより、将来の病気リスクを常時知ることができる。また、病気のリスクを認識し、食事指導にしたがって食生活を改善すれば疾病予想画面２３０に示されるリスクが徐々に低下する。食生活を改善することにより、将来の病気リスクが抑制されることを視覚的に認識できるため、ユーザの食生活改善意欲を喚起しやすくなる。たとえば、「カップラーメン」を好きなユーザが「カップラーメン」をやめれば、疾病予想画面２３０における「脳卒中」のリスクが徐々に下がっていく。脳卒中リスクの減少過程を楽しむことができれば、「カップラーメン」を控えることによる苦痛（渇望感）は相当抑制されると考えられる。
【００８５】
食事指導情報に基づく献立提案も可能である。レストランにおいてはユーザごとの推薦食品を疾病予測装置１０４から取得し、推薦食品を含むメニューを提案することも考えられる。一般的には、「外食ばかりでは健康に悪い」といわれる。疾病予測装置１０４によれば、ユーザの健康を考慮したオーダーメイドのメニューを簡単に提案できるため、「健康にいい外食」を提供するビジネスも可能となる。
【００８６】
更に、疾病予測装置１０４は、ユーザの健康リスクに応じたオプション検査を提案できる。無駄にオプション検査を増やすのは医療費上昇の一因にもなる。一方、検査を受けないことは疾病リスクを高めるため好ましくない。疾病予測装置１０４は、ユーザにあった検査を絞り込んで提案できるため、医療費の抑制と病気の早期発見という２つの目的に合理的に応えることができる。
【００８７】
なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【００８８】
病因分析装置１０２と疾病予測装置１０４により疾病予測システム１００が構成されるとして説明したが、病因分析装置１０２と疾病予測装置１０４は一体として構成されてもよいし、病因分析装置１０２の機能の一部は疾病予測装置１０４により実現されてもよいし、疾病予測装置１０４の機能の一部が病因分析装置１０２に割り当てられてもよい。また、病因分析装置１０２や疾病予測装置１０４以外の第３の装置が、疾病予測システム１００の機能の一部を担ってもよい。
【００８９】
本実施形態においては、病因モデル１６０はニューラルネットワーク・モデルであるとして説明した。病因モデル１６０は１種類である必要はなく、複数種類が用意されてもよい。たとえば、中間層の階層数が異なる複数種類の病因モデル１６０が用意されてもよいし、ロジスティック・シグモイド関数以外にも、双曲線正接関数、正規化線形関数（rectified linear function）などの複数種類の活性化関数に対応した複数種類の病因モデル１６０が用意されてもよい。複数の病因モデル１６０のうち、もっとも予測精度の高い病因モデル１６０を採用すればよい。既知のように、複数の病因モデル１６０の出力を平均することで、予測精度を高める方法もある。
【００９０】
病気ごと、あるいは、ユーザ属性ごとに病因モデル１６０の設定を変えてもよい。たとえば、３０代男性の脳卒中を予測するときには中間層がｎ個、ロジスティック・シグモイド関数を活性化関数とする病因モデル１６０を選び、４０代女性の心疾患を予測するときには中間層がｍ個、双曲線正接関数を活性化関数とする病因モデル１６０を選んでもよい。
【００９１】
本実施形態においては、ニューラルネットワークにより病因モデル１６０を形成するとして説明したが、重回帰分析や判別分析などニューラルネットワーク以外の他の多変量解析モデルにより病因モデル１６０を形成してもよい。
【００９２】
本実施形態においては、病気別、年齢層別に病因モデル１６０を用意するとして説明した。このほかにも、性別や居住地域など他のユーザ属性に基づいて複数の病因モデル１６０を用意してもよい。
【００９３】
本実施形態においては、疾病予測装置１０４は、病気に対する食品寄与度と摂食情報１４０に基づいて要注意病を特定している。変形例として、病気に対する栄養寄与度を定義する病因情報１７０を用意してもよい。病気予測部２０８、ユーザが摂取した食品に含まれる栄養素を特定し、その栄養素と正の相関のある病気を要注意病として特定してもよい。
【００９４】
病因モデル１６０は、食品と病気の関係を対応づけるモデルとして説明した。変形例として、栄養素と病気の関係を対応付けるモデルとして病因モデル１６０を形成してもよい。
【００９５】
食品、あるいは、食事メニューに含まれる栄養素とその含有量をあらかじめデータベースに登録しておき、栄養素データをユーザに提供してもよい。
【００９６】
摂食情報１４０を病因分析装置１０２または疾病予測装置１０４に入力するための専用ソフトウェアをクライアント端末１０６にインストールしてもよい。たとえば、クライアント端末１０６は、食事を撮像し、この食事画像から食品を特定して自動的に摂食情報１４０として送信してもよい。クライアント端末１０６において、食事に含まれる食品だけでなく、その食品に含まれる栄養素を特定してもよい。
【００９７】
病院１０８は、あるユーザＱの健康診断で異常値が検出されたとき、ユーザＱの罹患情報１５０を病因分析装置１０２に送信してもよい。このとき、病因分析装置１０２は、ユーザＱの摂食情報１４０と罹患情報１５０に基づいて、病因モデル１６０を補正してもよい。
【００９８】
栄養素は、ビタミンＡや葉酸、塩分などのほか、「炭水化物、脂質、糖質、ミネラル、ビタミン、食物繊維」のようにより包括的な栄養素として定義されてもよい。また、栄養素は、食品添加物など必ずしも「栄養」である必要はなく、少なくとも、食品に含有される成分であれば対象とすることができる。
【００９９】
本実施形態においては、摂食情報１４０と罹患情報１５０の相関関係を病因モデル１６０により連結することで病因を探り、病気を予測するとして説明した。食事以外にも、心理テストなどにより判定される精神傾向（たとえば、ポジティブな性格とネガティブな性格）、身長や体重などの身体情報、性別、居住地域、人種、年齢、本人または親の病歴などを病因モデル１６０の入力データに含めてもよい。このような分析を行うことにより、たとえば、女性は肺がんにかかりにくい、温暖地方の居住者は脳卒中にかかりにくいなど、食事以外の病因についても分析が可能となる。
【０１００】
本実施形態において予測する「病気」は、脳卒中や心疾患などの重病に限らず、うつ、頭痛、花粉症、体調不良など、広く健康異常を含めた概念として定義されればよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  疾病予測システム、１０２  病因分析装置、１０４  疾病予測装置、１０６  クライアント端末、１０８  病院、１１０  インターネット、１２０  ユーザインタフェース処理部、１２２  データ処理部、１２４  通信部、１２６  データ格納部、１２８  入力部、１３０  出力部、１３２  病因情報出力部、１３４  寄与度算出部、１３６  摂食情報取得部、１３８  罹患情報取得部、１４０  摂食情報、１５０  罹患情報、１６０  病因モデル、１７０  病因情報、１８０  栄養情報、１９０  ユーザインタフェース処理部、１９２  通信部、１９６  データ処理部、１９８  データ格納部、２００  入力部、２０２  出力部、２０４  摂食情報取得部、２０６  設問送信部、２０８  病気予測部、２１０  食事指導部、２１２  生活指導部、２１３  アンケート設定部、２１４  検査提案部、２２０  疾病リスク情報、２３０  疾病予想画面、２３２  指導ボタン、２４０  食事指導画面、２５０  検査提案画面
【図１】
2018124702.tif 000003
【図２】
2018124702.tif 000004
【図３】
2018124702.tif 000005
【図４】
2018124702.tif 000006
【図５】
2018124702.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018124702.tif 000009
【図８】
2018124702.tif 000010
【図９】
2018124702.tif 000011
【図１０】
2018124702.tif 000012
【図１１】
2018124702.tif 000013
【図１２】
2018124702.tif 000014
【図１３】
2018124702.tif 000015
【図１４】
2018124702.tif 000016