(57)【要約】【課題】食事に関するデータから精神に関する疾患のリスクを推定する診断装置を提供すること。【解決手段】記憶部に記憶された、精神に関する疾患であると診断された患者及び精神に関する疾患であると診断されていない健常者の、食事に関するデータ、身体情報の測定値及び診断に関するデータの相関関係を表した相関関係データを用いて、精神に関する疾患のリスクを推定するユーザの食事に関するデータと相関関係のある身体情報の測定値及び診断に関するデータを推定する推定手段と、推定した身体情報の測定値及び診断に関するデータからユーザの精神に関する疾患のリスク値を算出する算出手段とを有する診断装置により上記課題を解決する。【選択図】図１
2018120394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部に記憶された、精神に関する疾患であると診断された患者及び精神に関する疾患であると診断されていない健常者の、食事に関するデータ、身体情報の測定値及び診断に関するデータの相関関係を表した相関関係データを用いて、精神に関する疾患のリスクを推定するユーザの食事に関するデータと相関関係のある前記身体情報の測定値及び診断に関するデータを推定する推定手段と、
推定した前記身体情報の測定値及び診断に関するデータから前記ユーザの精神に関する疾患のリスク値を算出する算出手段と
を有する診断装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記ユーザの食事に関するデータが時系列に記憶された履歴データを用いて、前記ユーザの食事に関するデータと相関関係のある前記身体情報の測定値及び診断に関するデータを時系列に推定すること
を特徴とする請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記診断に関するデータが更新されると、前記相関関係データを算出し直すこと
を特徴とする請求項１又は２記載の診断装置。
【請求項４】
前記食事に関するデータ、前記身体情報の測定値及び前記診断に関するデータに対応付けられて記憶部に記憶されている推奨情報を取得し、表示部に表示させる手段、
を更に有する請求項１乃至３何れか一項記載の診断装置。
【請求項５】
前記食事に関するデータと対応付けて、前記食事に含有される栄養素に関するデータが前記記憶部に記憶されていること
を特徴とする請求項１乃至４何れか一項記載の診断装置。
【請求項６】
前記推定手段は、前記栄養素に関するデータが更新されると、前記相関関係データを算出し直すこと
を特徴とする請求項５記載の診断装置。
【請求項７】
コンピュータを、
記憶部に記憶された、精神に関する疾患であると診断された患者及び精神に関する疾患であると診断されていない健常者の、食事に関するデータ、身体情報の測定値及び診断に関するデータの相関関係を表した相関関係データを用いて、精神に関する疾患のリスクを推定するユーザの食事に関するデータと相関関係のある前記身体情報の測定値及び診断に関するデータを推定する推定手段、
推定した前記身体情報の測定値及び診断に関するデータから前記ユーザの精神に関する疾患のリスク値を算出する算出手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
端末装置に搭載されたアプリケーションと、ユーザの精神に関する疾患のリスクを推定する診断装置と、を含む診断システムであって、
精神に関する疾患であると診断された患者及び精神に関する疾患であると診断されていない健常者の、食事に関するデータ、身体情報の測定値及び診断に関するデータの相関関係を表した相関関係データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記相関関係データを用いて、前記ユーザの食事に関するデータと相関関係のある前記身体情報の測定値及び診断に関するデータを推定する推定手段と、
推定した前記身体情報の測定値及び診断に関するデータから前記ユーザの精神に関する疾患のリスク値を算出する算出手段と
を有する診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、プログラム及び診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるうつ病と食生活は、関係があることが報告されている。例えばインドで学生を対象に行った研究では、朝食を摂る人と摂らない人を比べると、朝食を摂る人の栄養状態がよく、運動量・活動量が多く、勉強をよくしており、うつ症状も少ないことが報告されている。
【０００３】
例えばエイコサペンタエン酸（ＥＰＡ）やドコサヘキサエン酸（ＤＨＡ）、ビタミンＢ６やビタミンＢ１２、葉酸などの栄養素は、うつ病に関連すると考えられている（例えば非特許文献１参照）。また、個人の健康状態と生活習慣に合わせて最適な食事メニューを提供するシステムの構成も従来から知られている（例えば特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、精神に関する疾患（例えば、うつ病）を事前・早期に、発見・対策することが求められている。しかしながら、上記の非特許文献１及び特許文献１に開示されている技術は食生活から精神に関する疾患のリスクを推定するものではない。
【０００５】
本発明の実施の形態は、食事に関するデータから精神に関する疾患のリスクを推定する診断装置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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一実施形態は、記憶部に記憶された、精神に関する疾患であると診断された患者及び精神に関する疾患であると診断されていない健常者の、食事に関するデータ、身体情報の測定値及び診断に関するデータの相関関係を表した相関関係データを用いて、精神に関する疾患のリスクを推定するユーザの食事に関するデータと相関関係のある前記身体情報の測定値及び診断に関するデータを推定する推定手段と、推定した前記身体情報の測定値及び診断に関するデータから前記ユーザの精神に関する疾患のリスク値を算出する算出手段と、を有する診断装置であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
食事に関するデータから精神に関する疾患のリスクを推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】リスク値の算出の概略を説明する図の一例である。
【図２】診断システムの全体的な構成図の一例である。
【図３】端末又は装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】診断システムが有する端末又は装置の機能を説明する機能ブロック図の一例である。
【図５】機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークの構成例を示す図である。
【図６】診断サービス提供者が診断データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図７】診断データが更新された旨を診断サービス提供者がデータベース管理装置に通知する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図８】診断サービス提供者がバイオマーカデータを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図９】診断サービス提供者が食事データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１０】診断サービス提供者が栄養素データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１１】診断サービス提供者が利用者を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１２】診断サービス提供者が推奨情報を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１３】データベース管理装置がデータ操作を行う手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１４】リスク値算出装置がリスク値を算出する手順を示す図の一例である。
【図１５】履歴管理装置が履歴を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１６】リスク値算出端末がリスク値を時系列に算出する手順を示す図の一例である。
【図１７】リスク値算出端末のディスプレイに表示されたリスク値画面の一例を示す図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【００１０】
＜本実施形態のリスク値の算出の概略＞
図１（ａ）は、リスク値の算出の概略を説明する図の一例である。診断装置として動作するリスク値算出装置６０は、うつ病患者及び健常者の食事データ、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータ、及び、うつ病患者及び健常者の診断データを取得する。
【００１１】
うつ病患者とは、医師によりうつ病であると診断された患者である。健常者とはうつ病でないと診断された患者又はうつ病のおそれが全くない者である。診断データとは、うつ病であるかどうかについてＷＨＯ（世界保健機関）の「ＩＣＤ−１０」、又は、米国精神医学会の「ＤＳＭ−５」に基づく医師の診断結果である。
【００１２】
バイオマーカとは、ある疾病の存在や進行度をその濃度に反映し、体液中に測定されるタンパク質等の物質を指す。一般的に、バイオマーカは特定の病状や生命体の状態の指標である。医師は患者に問診を行って患者の症状に関する情報を得て、うつ病か否かを判断する。
【００１３】
しかし、問診における症状の申告は患者の主観によるものである。患者は自身の症状を過大に、又は、過小に申告するおそれがある。したがって、医師による診断は必ずしも妥当でない場合もある。このように、うつ病の正確な診断（うつ病でない患者をうつ病でないと診断し、うつ病である患者をうつ病であると診断すること）は、医師にとっても困難である。
【００１４】
このような医師や患者の主観的な判断を用いないうつ病の診断方法としてバイオマーカを使う方法が知られている。バイオマーカは、うつ病の客観的かつ定量的な指標となることが期待されている。しかし、バイオマーカによる診断は発展途上にあり、バイオマーカのみによる診断の信頼性も十分とは言えない。このような前提の元、リスク値算出装置６０は以下のようにして利用者のバイオマーカデータと診断データを推定する。
【００１５】
Ａ．リスク値算出装置６０は、うつ病患者と健常者の食事データと、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータとの相関関係を求める。
【００１６】
Ｂ．次に、リスク値算出装置６０は、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータと、うつ病患者と健常者の診断データとの相関関係を求める。
【００１７】
これらの相関関係が得られると、利用者のバイオマーカデータは利用者の食事データから推定できる。また、利用者の診断データはバイオマーカデータから推定できる。医師の診断が主観的であっても、統計的に十分に多くのうつ病患者や健常者の診断データがある場合、その診断データは信頼性が高い。このように、利用者の食事データを収集することにより、利用者が医療機関に赴くことなく医師の診断結果が推定されるため、うつ病の早期診断が可能になる。
【００１８】
また、本実施形態では食事データからバイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定されるが、バイオマーカデータだけから、利用者等はうつ病かどうかを特定しにくい。しかし、診断データと共にバイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定される場合、主観による診断の弊害を抑制でき、診断データによるバイオマーカデータの意味づけが可能になる（例えば、うつ病と診断された場合、特定のバイオマーカの推定値が高くなる）。
【００１９】
このため、利用者又はその関係者はバイオマーカデータを確認して、これを良化させようと食生活を改めることが期待される。バイオマーカデータは、食生活を改善するための客観的な指標（動機）を提供できる。
【００２０】
図１（ｂ）は、食事データとバイオマーカデータ又は診断データの相関の推定方法の別の一例を示す。図１（ｂ）に示すように、リスク値算出装置６０は、食事データからバイオマーカデータと診断データをそれぞれ推定してもよい。
【００２１】
Ａ．リスク値算出装置６０は、うつ病患者と健常者の食事データと、うつ病患者と健常者のバイオマーカデータとの相関関係を求める。
【００２２】
Ｃ．次に、リスク値算出装置６０は、うつ病患者と健常者の食事データと、うつ病患者と健常者の診断データとの相関関係を求める。
【００２３】
これらの相関関係が得られると、利用者のバイオマーカデータ及び利用者の診断データは利用者の食事データから推定できる。したがって、図１（ａ）の場合と同様に、うつ病の早期診断が可能になる。また、食事データから直接、診断データが推定されるので、診断データの推定値の信頼性が向上することを期待できる。
【００２４】
なお、以下の実施例では、特に説明しない限り、図１（ａ）の推定方法で診断データが推定されるものとして説明する。
【００２５】
＜用語について＞
既診断者とは、医師又は医師に準じる能力の者から精神疾患に関する診断を受けた者である。診断とは、所定の診断基準にしたがって精神疾患のリスクが高い又は低いという判断が下されることをいう。あるいは、精神疾患の程度が多段階で判断されてもよい。診断データとは診断の内容が数値化されたデータである。
【００２６】
身体情報とは、利用者の血液や唾液、呼気、涙、汗等から検出される物質、あるいは精神疾患と相関しやすい体内の物質に関する情報である。身体情報は、血圧、脳波、心拍数などの数値化できる情報が含まれてもよい。身体情報の測定値とは、身体情報の測定値がデータ化されたものである。以下では、身体情報の一例であるバイオマーカという用語を用いて説明する。また、以下では身体情報の測定値の一例であるバイオマーカデータという用語を用いて説明する。
【００２７】
精神疾患とは、人間の精神が不調をきたすこと又は心の健康（メンタルヘルス）が損なわれることをいう。本実施形態では精神疾患の一例である、うつ病のリスクを推定する例を説明するが、うつ病に限定されるものではなく、例えば精神分裂病、躁病、神経症、人格障害、摂食障害、心身症などの精神疾患にも適用できる。また、精神疾患には未解明な部分が多く、精神疾患の定義や診断基準が統一されていないため、同じ症状でも精神疾患の分類法によって病名が変わる場合もある。
【００２８】
＜システム構成例＞
図２は診断システムの全体的な構成図の一例である。図２の診断システム１００は、診断データ管理端末１０、バイオマーカデータ登録端末１１、食事データ登録端末１２、利用者登録端末１３、推奨情報登録端末１４、栄養素データ登録端末１５及びリスク値算出端末５０を有する。また、図２の診断システム１００はデータベース管理装置３０、履歴管理装置４０及びリスク値算出装置６０を有する。なお、これらを区別しない場合は「端末又は装置」という。これらの各端末又は装置は、ネットワークＮによって通信可能に接続される。
【００２９】
ネットワークＮの右側と左側に分けられていることに意味はない。また、端末と装置の呼称の違いはハードウェアの構成の違いを意味するものではない。端末は情報が入力され又は情報を出力するユーザインタフェースの機能を提供する。装置は入力された情報を主に加工する機能を提供する。ただし、端末が装置と呼ばれていてもよいし、装置が端末と呼ばれていてもよい。
【００３０】
ネットワークＮは、各端末又は装置が設置された施設などに構築されているＬＡＮ（Local Area Network）やＬＡＮをインターネットに接続するプロバイダのプロバイダネットワーク、及び、回線事業者が提供する回線等により構築されている。複数のＬＡＮを有する場合、ネットワークＮはＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネットと呼ばれる。
【００３１】
ネットワークＮは有線又は無線のどちらで構築されてもよく、また、有線と無線が組み合わされていてもよい。また、端末と装置が直接、公衆回線網に接続する場合は、ＬＡＮを介さずにプロバイダネットワークに接続することができる。
【００３２】
また、これらの各端末又は装置は、情報処理装置としての機能を有すればよい。例えば各端末又は装置はサーバやＰＣ（Personal Computer）と呼ばれる。また、各端末又は装置は可搬性の携帯端末でもよい。
【００３３】
携帯端末は、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ゲーム機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、デジタルカメラ、ウェアラブルＰＣ、ノートＰＣ、ゲーム機などであるがこれらには限られない。
【００３４】
また、各端末又は装置としてオフィス機器が利用されてもよい。オフィス機器は主にオフィスで使用される機器であるが、オフィスでの使用には限定されない。例えば、画像形成装置（プリンタ、ＭＦＰ（Multi-Function Peripheral）、複合機、複写機、コピー機など）、ファクス装置、スキャナ装置、コピー機等がある。また、プロジェクタ、ＨＵＤ（Head Up Display）装置、電子黒板、デジタルサイネージなどでもよい。
【００３５】
また、各端末又は装置の１つ以上には、クラウドコンピューティングが適用されてもよい。クラウドとは特定のハードウェア資源を意図しない場合に用いられる用語である。クラウドコンピューティングでは、ハードウェアが１つの筐体に収納されていたり、ひとまとまりの装置として備えられていたりする必要はなく、負荷に応じてハード的なリソースが動的に接続・切断されることで構成される。また、クラウドコンピューティングでは一台の情報処理装置の中の仮想化環境に複数のサーバの機能が構築されていたり、複数台の情報処理装置に跨って１つのサーバの機能が構築されたりしてもよい。
【００３６】
次に、各端末又は装置について説明する。診断データ管理端末１０は、診断サービス提供者がうつ病患者及び健常者の診断データを登録するための端末である。診断サービス提供者とは、本実施形態で説明される診断システム１００の運営者、管理者、提供者又は担当者など、診断システム１００に関わる者である。診断サービス提供者には医療関係者が含まれてもよい。また、以下で用いられる診断サービス提供者という用語は同一の人を意味するわけではない。
【００３７】
バイオマーカデータ登録端末１１は診断サービス提供者が、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータをデータベース管理装置３０に登録するための端末である。食事データ登録端末１２は、診断サービス提供者が、データベース管理装置３０にうつ病患者及び健常者の食事データを登録するための端末である。
【００３８】
利用者登録端末１３は、診断サービス提供者が、利用者に関する情報を登録するための端末である。利用者とは、診断システム１００が提供する診断サービスを受ける者、すなわち、食事データから、うつ病やその傾向があると判断される者である。例えば、利用者は診断システム１００を導入した企業の社員、ショッピングモールなどを訪れたお客、公共団体に属する住民などである。利用者に関する情報を「利用者データ」と称する。利用者データの一例は後述するが、利用者を特定するための情報や連絡先などである。
【００３９】
推奨情報登録端末１４は、診断サービス提供者が、利用者に対する推奨情報を登録するための端末である。推奨情報とは、利用者のうつ病のリスクを低減するために利用者に推奨される食事の情報などである。例えば、利用者が食生活で心がけるべき内容を含むアドバイスは、推奨情報の一例である。なお、この場合の、診断サービス提供者は医療関係者であることがより好ましい。栄養素データ登録端末１５は、診断サービス提供者が、食事に含まれる栄養素のデータを登録するための端末である。
【００４０】
データベース管理装置３０は、診断データ、バイオマーカデータ、食事データ、利用者データ、推奨情報及び栄養素データをデータベースに格納して管理し、要求元に提供する装置である。
【００４１】
リスク値算出端末５０は、利用者又はその関係者が、食事データを入力し、利用者のうつ病のリスク値を表示させる端末である。リスク値とは、推定された診断データが、利用者又はその関係者に分かりやすい形態で提供される、どのくらいうつ病になりやすいかを示す情報である。例えば、リスク値は、うつ病である・うつ病でない、うつ病になりやすい・なりにくい、Ａ〜Ｅや１〜１０など多段階のうつ病のリスク度、０〜１００点の間の数値で示されるうつ病のリスク度などである。
【００４２】
リスク値は、診断データから算出される。算出方法は適宜、利用者又はその関係者を考慮して決定されてよい。なお、リスク値算出端末５０から利用者の食事データが入力されてもよい。
【００４３】
リスク値算出装置６０はリスク値算出端末５０からの要求に応じてバイオマーカデータの推定値、診断データの推定値、及び、リスク値を算出し、リスク値算出端末５０に提供するための装置である。
【００４４】
履歴管理装置４０は、リスク値算出端末５０からの要求に応じて、利用者の食事データをデータベース管理装置３０に登録したり、リスク値算出装置６０が算出に使用する利用者の食事データを検索したりするための装置である。
【００４５】
診断システム１００の構成要素のうち、診断データ管理端末１０、バイオマーカデータ登録端末１１、食事データ登録端末１２、利用者登録端末１３、推奨情報登録端末１４及び栄養素データ登録端末１５は診断サービス提供者側のサイトに配置される。また、診断システム１００の構成要素のうち、データベース管理装置３０及びリスク値算出装置６０も診断サービス提供者側のサイトに配置される。すなわち、これらの端末又は装置は主に診断サービス提供者により使用される。
【００４６】
リスク値算出端末５０は、利用者又はその関係者が操作できる場所、例えば利用者又はその関係者側のサイトに配置される。これは利用者又はその関係者がリスク値算出端末５０を操作する場合が多いためである。
【００４７】
履歴管理装置４０は、診断サービス提供者側のサイトに配置される場合と、利用者又はその関係者側のサイトに配置される場合との２通りがある。利用者又はその関係者が食事データの管理を診断サービス提供者に委託する場合、診断サービス提供者がアクセスできる場所（診断サービス提供者側のサイト）に配置される。利用者のプライバシーを考慮して利用者の食事データの管理を自ら行う場合は、利用者又はその関係者がアクセスできる場所（利用者又はその関係者側のサイト）に配置される。
【００４８】
＜ハードウェア構成について＞
図３は、端末又は装置のハードウェア構成の一例を示す図である。上記のように、端末又は装置は情報処理装置としての機能を有する。端末又は装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３及び補助記憶装置３０４を備える。
【００４９】
更に、端末又は装置は入力部３０５、ディスプレイＩ／Ｆ（Interface）３０６、ネットワークＩ／Ｆ３０７及び外部機器Ｉ／Ｆ３０８を備える。端末又は装置の各部は、バスＢを介して相互に接続されている。
【００５０】
ＣＰＵ３０１は、補助記憶装置３０４に格納された各種のプログラム３０４ｐ、ＯＳ（Operating System）等を実行する。ＲＯＭ３０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ３０２はシステムローダーやデータ等を格納する。
【００５１】
ＲＡＭ３０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＣＰＵ３０１によって実行される際に補助記憶装置３０４に格納されたプログラム３０４ｐはＲＡＭ３０３に展開される。ＲＡＭ３０３はＣＰＵ３０１の作業領域となる。
【００５２】
補助記憶装置３０４は、ＣＰＵ３０１により実行されるプログラム３０４ｐと、プログラム３０４ｐがＣＰＵ３０１により実行される際に利用される各種データベースとを記憶する。補助記憶装置３０４は例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリである。
【００５３】
入力部３０５はオペレータが端末又は装置に各種指示を入力するためのインタフェースである。例えば、入力部３０５はキーボード、マウス、タッチパネル、音声入力装置などである。ただし、入力部３０５は必要に応じて接続されてよい。
【００５４】
ディスプレイＩ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１からの要求により、端末又は装置が有する各種情報をカーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの形態で、表示装置であるディスプレイ３１０に表示する。ディスプレイＩ／Ｆ３０６は、例えばグラフィックチップやディスプレイＩ／Ｆである。ただし、ディスプレイＩ／Ｆ３０６は必要に応じて接続されてよい。
【００５５】
ネットワークＩ／Ｆ３０７は、ネットワークを介して、他の端末や装置と通信を行う通信装置である。ネットワークＩ／Ｆ３０７は例えばイーサネット（登録商標）カードなどにより実現される。外部機器Ｉ／Ｆ３０８は、ＵＳＢケーブル、又は、ＵＳＢメモリ等の各種の記憶媒体３２０などを接続するためのインタフェースである。
【００５６】
図３のハードウェア構成は一例であり、例えばスマートフォンなどのハードウェア構成が採用される場合もある。例えば、リスク値算出端末５０の場合は、スマートフォンで動作するアプリケーションソフトで利用者又はその関係者がリスク値算出装置６０にアクセスし、算出されたリスク値を表示するなどのユースケースが考えられる。
【００５７】
＜診断システム１００の機能について＞
図４は、診断システムが有する端末又は装置の機能を説明する機能ブロック図の一例である。
【００５８】
<<診断データ管理端末１０、バイオマーカデータ登録端末１１、食事データ登録端末１２、利用者登録端末１３、推奨情報登録端末１４、栄養素データ登録端末１５>>
診断データ管理端末１０、バイオマーカデータ登録端末１１、食事データ登録端末１２、利用者登録端末１３、推奨情報登録端末１４及び栄養素データ登録端末１５は送受信部２１、操作受付部２２、表示制御部２３、及び、登録要求部２４を有する。これら各機能部は、図３に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置３０４からＲＡＭ３０３に展開されたプログラム３０４ｐに従ったＣＰＵ３０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００５９】
送受信部２１は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること及びネットワークＩ／Ｆ３０７を制御すること等により実現され、ネットワークＮを介して主にデータベース管理装置３０と各種データの送受信を行う。
【００６０】
操作受付部２２は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること及び入力部３０５を制御すること等により実現され、端末に対する操作や情報の入力を受け付ける。
【００６１】
表示制御部２３は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること及びディスプレイＩ／Ｆ３０６を制御すること等により実現され、ディスプレイ３１０に各種の画面を表示する。例えば、データの登録用の画面を表示させるＨＴＭＬデータ及びスクリプト言語を解釈して、Ｗｅｂページを表示する。あるいは、これらの端末で専用のアプリケーションソフトが動作している場合、画面の部品を決まった位置に配置してデータの登録用の画面を表示する。
【００６２】
登録要求部２４は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、診断サービス提供者が登録した各種のデータの登録をデータベース管理装置３０に要求する。
【００６３】
<<データベース管理装置３０>>
図４に示すデータベース管理装置３０は、送受信部３１、診断データ管理部３２、バイオマーカデータ管理部３３、食事データ管理部３４、利用者データ管理部３５、推奨情報データ管理部３６及び栄養素データ管理部３７を有する。これら各機能部は、図３に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置３０４からＲＡＭ３０３に展開されたプログラム３０４ｐに従ったＣＰＵ３０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００６４】
また、データベース管理装置３０は、ＲＡＭ３０３や補助記憶装置３０４などにより実現され、各種情報を記憶部する記憶部３９を有する。記憶部３９は、診断データベース３００１、バイオマーカデータベース３００２、食事データベース３００３、利用者データベース３００４、推奨情報データベース３００５及び栄養素データベース３００６が記憶されている。以下では、これらのデータベースについて説明する。
【００６５】
【表１】
2018120394.tif 000003
表１は、診断データベース３００１に登録されているデータをテーブル状に示す。診断データベース３００１には、うつ病患者及び健常者の診断結果の情報が格納される。診断データベース３００１は、表形式のデータベースであり、診断結果ごとのレコードの集合を有する。表１に示したレコードは、診断ＩＤ（Identification）、被験者ＩＤ、診断結果種別、診断時刻及び診断結果の５つの属性（フィールド、項目）を有する。
【００６６】
診断ＩＤは、あるうつ病患者又は健常者に対する１回の診断を、一意に識別する識別情報である。ＩＤとは複数の対象から、ある特定の対象を一意的に区別するために用いられる名称、符号、文字列、数値などの組み合わせをいう。
【００６７】
被験者ＩＤは診断されたうつ病患者又は健常者を一意に識別する識別情報である。診断結果種別は診断ＩＤで識別される診断の根拠となる診断結果の種別を表す。診断結果種別はＷＨＯ（世界保健機関）の国際疾病分類である「ＩＣＤ−１０」、又は、米国精神医学会の「ＤＳＭ−５」などにより決まっている。表２にＤＳＭ−５の診断結果種別を示す。
【００６８】
うつ病の診断基準が「ＤＳＭ−５」の場合は表２の項目「診断結果種別」に示されている文字列が指定される。例えば表２のうつ病の診断基準「ｉ．ほとんど１日中続く抑うつ気分」と診断された場合は文字列「ＤＭＳ−５−ａ−ｉ」が指定される。
【００６９】
診断時刻は、診断結果種別ごとの診断の時刻を表す（年月日を含む）。診断結果は、診断結果種別ごとの診断の結果を値で表す。値は、該当するか否かに応じて「１又は０」を指定する。診断結果があいまいの場合には「０から１」までの値を指定する。
【００７０】
このように、診断結果種別が診断基準を表し、診断結果がこの診断基準に該当するか否かを表す。例えば、表２に示したＮｏ１の診断結果種別では「ほとんど１日中続く抑うつ気分」に、うつ病患者又は健常者がＹｅｓ又はＮｏのどちらで回答したかが診断結果として指定されている。
【００７１】
【表２】
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表２は、うつ病の診断基準の１つである「ＤＳＭ−５」の診断基準と診断結果種別を示す。ＤＳＭ−５では、各診断結果種別は、包含事項、除外事項、修飾事項及び選択事項に区分されている。診断データベース３００１の診断結果種別は、包含事項、除外事項、修飾事項又は選択事項の各要素でどのような診断が行われるかを表す。診断結果は、各要素に対する診断結果の値を表す。ＤＳＭ−５には３４個の診断結果種別があるので、１回の診断で、一人のうつ病患者又は健常者に対し３４個のレコードが診断データベース３００１に登録される。例えば、１つ目のレコードの診断結果種別は「ＤＭＳ−５−ａ−ｉ」であり、そのレコードの診断結果の値が「ｉ．ほとんど１日中続く抑うつ気分」の診断結果を表す。
【００７２】
なお、ＤＳＭ−５の詳細については「高橋  三郎著、「ＤＳＭ−５診断面接ポケットマニュアル」、医学書院、2015年01月」を参照されたい。ただし、うつ病の診断基準は研究途上であり、診断の種別が増えたり減ったりすることがあり得る。また、表２はＤＳＭ−５を示すが、今後、改訂されＤＳＭ−６等の診断基準が作成されても本実施形態に好適に適用できる。
【００７３】
【表３】
2018120394.tif 000005
表３は、バイオマーカデータベース３００２に登録されているデータをテーブル状に示す。バイオマーカデータベース３００２には、うつ病患者及び健常者のバイオマーカの測定値が格納される。バイオマーカデータベース３００２は表形式のデータベースであり、バイオマーカごとのレコードの集合を有する。
【００７４】
各レコードは、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、バイオマーカ種別、測定時刻及び測定値の５つの属性を有する。診断ＩＤは、バイオマーカに対応する診断を識別する識別情報の一例である。例えば、うつ病患者又は健常者は、医師の診断と共にバイオマーカによる検査を受ける。この時の診断とバイオマーカの測定値が診断ＩＤにより対応付けられる。
【００７５】
被験者ＩＤはバイオマーカに対応する、うつ病患者又は健常者を識別する識別情報の一例である。バイオマーカ種別は、バイオマーカの種別を表す。バイオマーカの一例を表４に示す。測定時刻は、バイオマーカを測定した時刻を表す（年月日を含んでよい）。測定値は、バイオマーカの測定値を表す。このように、１つのバイオマーカ種別の測定値が診断ＩＤと対応付けられている。
【００７６】
【表４】
2018120394.tif 000006
表４は、バイオマーカ種別の一例を示す。うつ病の原因の１つとしてストレスがあることが知られている。うつ病患者又は健常者が受けているストレスの大きさに相関するとされるバイオマーカ（ストレスマーカ）として表４のような生化学物質がある。表４では１５個のバイオマーカが挙げられている。ただし、うつ病に有効なバイオマーカは研究途上であり、これらのバイオマーカは今後増えることも減ることもあり得る。
【００７７】
表４のストレスマーカがうつ病のバイオマーカとして採用された場合、１回の検査により、１５個のレコードがバイオマーカデータベース３００２に登録される。バイオマーカデータベース３００２のバイオマーカ種別は、これらのストレスマーカの生化学物質を表し、バイオマーカデータの測定値はその生化学物質の測定値を表す。なお、バイオマーカについては「山口  昌樹、"唾液マーカでストレスを測る"、［online］、［平成28年7月15日検索］、インターネット〈URL：http://www.banyu-zaidan.or.jp/banyu_oldsite/symp/about/info/pdf/3-2_066_070.pdf〉」を参照されたい。
【００７８】
【表５】
2018120394.tif 000007
表５は、食事データベース３００３に登録されているデータをテーブル状に示す。食事データベース３００３には、うつ病患者及び健常者の食事データが格納されている。食事データベース３００３は、表形式のデータベースであり、食事ごとのレコードの集合を有する。
【００７９】
１つのレコードは、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、食事種別、摂取時刻及び摂取量の５つの属性を有する。診断ＩＤは、食事に対応する診断を識別する識別情報の一例である。被験者ＩＤは食事に対応する、うつ病患者又は健常者を識別する識別情報の一例である。食事種別は、食事のメニューを表し、例えば朝食の献立を構成する品目ごとの種別を表す。同様のメニューであっても含まれる栄養素や含有量が異なる場合には、別メニューとなる。例えば、わかめの味噌汁、しじみの味噌汁は、別のメニューとなる。
【００８０】
摂取時刻は、うつ病患者又は健常者が食事を摂取した時刻を表す。摂取量は、うつ病患者又は健常者の食事の摂取量を表す。例えば、わかめの味噌汁の摂取量５０ｇ、しじみの味噌汁７０ｇに含まれる栄養素や含有量は異なるが、表６の栄養素データベース３００６を使って、それぞれに含まれる栄養素種別と含有量とを求めることができる。
【００８１】
【表６】
2018120394.tif 000008
表６は、栄養素データベース３００６の一例を示す。表６の栄養素データベース３００６には食事に含まれる栄養素の情報が格納されている。栄養素データベース３００６は表形式のデータベースであり、食事に含まれる栄養素ごとのレコードの集合を有する。
【００８２】
各レコードは、食事種別、栄養素種別及び含有量の３つの属性を有する。食事種別は表５の食事種別と同様である。栄養素種別は栄養素の種別を表し、例えばカロリー、たんぱく質、脂質、炭水化物などである。含有量は、例えば食事１００ｇあたりに含まれる量を表す。
【００８３】
【表７】
2018120394.tif 000009
表７は、栄養素種別の一例を示す。表７は、一般的な食事管理において栄養バランスの対象となる栄養素に加えて、うつ病と関連すると考えられているＥＰＡ、ＤＨＡ、ビタミンＢ６、ビタミンＢ１２、葉酸などの栄養素を含めた、栄養素種別を一例として表している。なお、うつ病と関連すると考えられている栄養素については、非特許文献１を参照されたい。
【００８４】
【表８】
2018120394.tif 000010
表８は、利用者データベース３００４に登録されているデータをテーブル状に示す。利用者データベース３００４は利用者に関する情報が格納される。利用者データベース３００４は表形式のデータベースであり、登録された利用者ごとのレコードの集合を有する。
【００８５】
各レコードは、利用者ＩＤ及び連絡先の２つの属性を有する。利用者ＩＤは、登録された利用者を一意に識別するための情報の一例である。連絡先は、利用者に情報を伝えるための通信方法と宛先を表し、例えば、電子メールのアドレス、電話番号、住所等が格納される。
【００８６】
【表９】
2018120394.tif 000011
表９は推奨情報データベース３００５に登録されているデータをテーブル状に示す。推奨情報データベース３００５には利用者に対する推奨情報が格納される。推奨情報データベース３００５は表形式のデータベースであり、利用者に対する推奨情報のレコードの集合を有する。
【００８７】
各レコードは、種別分類、種別及び推奨情報の３つの属性を有する。種別分類はBIOMARKER（バイオマーカ）、DIAGNOSTIC（診断）のいずれかである。種別は、種別分類に応じた種別の値を表す。推奨情報は、種別に応じた、利用者に対する推奨情報を表し、例えば推奨される食事、食生活の改善策などの情報である。
【００８８】
種別分類がBIOMARKERの場合、種別にはバイオマーカ種別の値を指定する。例えば表４に示したバイオマーカ種別に基づけば、種別には生化学物質「コルチゾール」に応じて文字列「ＣＯＲＴ」を指定する。このとき、推奨情報には生化学物質「コルチゾール」の測定値の高低に応じて推奨される食事、食生活の改善策などを指定する。
【００８９】
種別分類がDIAGNOSTICであり、うつ病の診断基準が「ＤＭＳ−５」の場合、種別には表２に示した診断結果種別の文字列を指定する。例えば、その診断基準を構成する「ｉ．ほとんど１日中続く抑うつ気分」に対しては文字列「ＤＭＳ−５−ａ−ｉ」を指定する。このとき、推奨情報には「ｉ．ほとんど１日中続く抑うつ気分」の診断結果に応じて推奨される食事、食生活の改善策などを指定する。この他、推奨情報には、多種多様な情報が含まれうる。推奨情報は、うつ病の改善に役立つ情報であればよい。
【００９０】
なお、診断データ、バイオマーカデータ及び食事データに対する回帰問題を解くことにより、各データ間の相関を表す関数ＢｔｏＤ、ＭｔｏＢが求まる。関数ＢｔｏＤ、ＭｔｏＢを用いれば、バイオマーカの測定値がどうなれば、診断データにおける診断種別ごとの診断結果が良くなるのか、どのような食事をすれば、良い診断結果を示すバイオマーカの測定値になるのかを計算できる。その計算結果をもとに、バイオマーカ、診断結果種別ごとの推奨情報が作成される。例えば、ある栄養素と、あるバイオマーカとに正の相関があり、そのバイオマーカと、ある診断結果とに負の相関がある場合には、その診断結果を緩和するために、その栄養素を多く摂取するように推奨情報を作成する。
【００９１】
（データベース管理装置３０の機能）
送受信部３１は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること及びネットワークＩ／Ｆ３０７を制御すること等により実現され、ネットワークＮを介して各種データの送受信を行う。
【００９２】
診断データ管理部３２は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、診断データ管理端末１０から診断データの登録を受け付け、診断データベース３００１に登録する。また、診断データ管理部３２はリスク値算出装置６０からの要求に対し、診断データベース３００１から診断データを読み出し、リスク値算出装置６０に送信する。
【００９３】
バイオマーカデータ管理部３３は図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、バイオマーカデータ登録端末１１からバイオマーカデータの登録を受け付け、バイオマーカデータベース３００２に登録する。また、バイオマーカデータ管理部３３はリスク値算出装置６０からの要求に対し、バイオマーカデータベース３００２からバイオマーカデータを読み出し、リスク値算出装置６０に送信する。
【００９４】
食事データ管理部３４は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、食事データ登録端末１２から食事データの登録を受け付け、食事データベース３００３に登録する。また、食事データ管理部３４はリスク値算出装置６０からの要求に対し、食事データベース３００３から食事データを読み出し、リスク値算出装置６０に送信する。
【００９５】
利用者データ管理部３５は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、利用者登録端末１３から利用者データの登録を受け付け、利用者データベース３００４に登録する。また、利用者データ管理部３５は履歴管理装置４０からの要求に対し、利用者データベース３００４から利用者データを読み出し、履歴管理装置４０に送信する。
【００９６】
推奨情報データ管理部３６は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、推奨情報登録端末１４から推奨情報の登録を受け付け、推奨情報データベース３００５に登録する。また、推奨情報データ管理部３６はリスク値算出端末５０からの要求に対し、推奨情報データベース３００５から推奨情報を読み出し、リスク値算出端末５０に送信する。
【００９７】
栄養素データ管理部３７は、図３のＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、栄養素データ登録端末１５から栄養素データの登録を受け付け、栄養素データベース３００６に登録する。また、栄養素データ管理部３７はリスク値算出装置６０からの要求に対し、栄養素データベース３００６から栄養素データを読み出し、リスク値算出装置６０に送信する。
【００９８】
<<履歴管理装置４０>>
履歴管理装置４０は、送受信部４１、操作受付部４２、表示制御部４３及び履歴データ管理部４４を有する。これら各機能部は、図３に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置３０４からＲＡＭ３０３に展開されたプログラム３０４ｐに従ったＣＰＵ３０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００９９】
また、履歴管理装置４０はＲＡＭ３０３や補助記憶装置３０４などにより実現され、各種情報を記憶する記憶部４９を有する。記憶部４９には、履歴データベース４００１が記憶されている。まず、履歴データベース４００１について説明する。
【０１００】
【表１０】
2018120394.tif 000012
表１０は、履歴データベース４００１に登録されているデータをテーブル状に示す。履歴データベース４００１には利用者の食事データが格納される。履歴データベース４００１は表形式のデータベースであり、利用者の食事データのレコードを有する。各レコードはリスク値算出時刻、利用者ＩＤ、食事種別、摂取時刻及び摂取量の５つの属性を有している。
【０１０１】
リスク値算出時刻は、利用者又はその関係者が、利用者のうつ病のリスク値を算出した時刻（年月日を含む）である。利用者ＩＤは、利用者データベース３００４と同じものである。また、食事種別、摂取時刻及び摂取量は、食事データベース３００３と同じものである。
【０１０２】
履歴データベース４００１は時系列にリスク値を算出するために使われる。例えば利用者が一ヶ月ごとにリスク値を算出する場合、リスク値算出時刻には、リスク値を算出した一ヶ月ごとの時刻を指定する。食事種別、摂取時刻及び摂取量には、そのリスク値を算出した時刻までの一ヶ月間のデータが登録される。表１０の履歴データベース４００１を構成することで、一ヶ月ごとの食事の内容に応じたバイオマーカデータの推定測定値及び診断データの推定診断結果を求めることができ、時系列にリスク値の推移を把握できる。
【０１０３】
診断データとバイオマーカデータが変わると後述する相関関係も変わるため、同じ食事データに対し、異なるリスク値が算出されることがある。このため、リスク値は現在の相関関係で算出することが好ましい。
【０１０４】
（履歴管理装置４０の機能）
送受信部４１、操作受付部４２及び表示制御部４３については診断データ管理端末１０等と同様でよい。履歴データ管理部４４は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現される。履歴データ管理部４４は、リスク値算出装置６０でリスク値が算出された場合に、リスク値算出端末５０から履歴データベース４００１の各属性を取得して履歴データベース４００１に登録する。リスク値の算出に使用された利用者の各属性はデータベース管理装置３０から取得する。
【０１０５】
<<リスク値算出端末５０>>
リスク値算出端末５０は、送受信部５１、操作受付部５２、表示制御部５３、リスク値算出要求部５４、及び、推奨情報要求部５５を有する。これら各機能部は、図３に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置３０４からＲＡＭ３０３に展開されたプログラム３０４ｐに従ったＣＰＵ３０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【０１０６】
送受信部５１、操作受付部５２及び表示制御部５３については診断データ管理端末１０等と同様でよい。リスク値算出要求部５４は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、利用者又はその関係者がリスク値の算出を要求した場合、リスク値の算出要求をリスク値算出装置６０に送信する。リスク値算出端末５０の表示制御部５３は、リスク値算出装置６０が算出したリスク値を取得してディスプレイ３１０に表示する。
【０１０７】
推奨情報要求部５５は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、利用者の食事データ、バイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果に対応付けられた推奨情報を、データベース管理装置３０に要求する。
【０１０８】
<<リスク値算出装置６０>>
リスク値算出装置６０は、送受信部６１、相関関係推定部６２、及び、リスク値算出部６３を有する。これら各機能部は、図３に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置３０４からＲＡＭ３０３に展開されたプログラム３０４ｐに従ったＣＰＵ３０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【０１０９】
また、リスク値算出装置６０は、ＲＡＭ３０３や補助記憶装置３０４などにより実現され、各種情報を記憶部する記憶部６９を有する。記憶部６９には、相関関係データ６００１が記憶されている。相関関係データ６００１は、食事データとバイオマーカデータの相関関係、バイオマーカデータと診断データの相関関係を表すデータである。
【０１１０】
相関関係推定部６２は、図３に示したＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、データベース管理装置３０の診断データ、バイオマーカデータ、及び、食事データを使用して、上記の相関関係を算出する。リスク値算出部６３は、図３のＣＰＵ３０１がプログラム３０４ｐを実行すること等により実現され、相関関係データ６００１を使用して利用者のリスク値を算出する。
【０１１１】
＜相関関係について＞
<<回帰による相関関係の算出>>
入力変数のベクトルＸの値から目標変数Ｔの値を予測することは、回帰問題と呼ばれている。回帰問題の目標は、Ｎ個の観測値{Ｘn}(n=1,…,N)と対応する目標値{Ｔｎ}からなる訓練データが与えられたとき、測定値Ｘに対するＴの値を予測することである。単純な解法として、入力Ｘに対してＴ＝ｆ（Ｘ）となる関数ｆを求めることが挙げられる。関数ｆの最も単純な線形回帰モデルは、入力変数の線形結合である。なお、回帰問題については例えば「Ｃ．Ｍ．ビショップ著、「パターン認識と機械学習」、丸善出版、2007年12月」を参照されたい。
Ｔ＝a1・x1＋a2・x2＋a3・x3＋a4・x4＋…＋an・x20
この回帰問題の考え方を本実施形態に適用する。なお、説明の便宜上、図１（ａ）の推定方法の相関関係を説明するが、図１（ｂ）の推定方法でも同様である。
【０１１２】
各診断結果を要素とする診断データをベクトルＤ、各測定値を要素とするバイオマーカデータをベクトルＢ、摂取量を要素とする食事データをベクトルＭとする。表２に示したように診断データの要素数は３４、表４に示したようにバイオマーカデータの要素数は１５、表７に示したように食事データの要素数は１５である。
【０１１３】
食事データでバイオマーカデータを表すことを検討すると、１つのバイオマーカデータの要素が食事データの１５個の要素と結びつくと考えられる。食事データからうつ病患者及び健常者のバイオマーカデータを求める関数をＬtoＢとする。食事データの各要素をＭ１〜Ｍ１５で表し、バイオマーカデータの各要素をＢ１〜Ｂ１５で表すと、ＭtoＢの線形結合は以下のように表される。
ＭtoＢ１＝a1・M1＋a2・M2＋a3・M3＋a4・M4＋…＋a15・M15
a1〜a15は食事データの各要素の係数である。したがって、うつ病患者及び健常者の訓練データを用いて回帰問題を解いてa1〜a15を求めることで、食事データとバイオマーカデータを線形結合で表すことができる。このような回帰問題は最小二乗法で解くことができる。
【０１１４】
同様の算出を、バイオマーカデータの各要素について行う。
ＭtoＢ２＝b1・M1＋b2・M2＋b3・M3＋b4・M4＋…＋b15・M15
ＭtoＢ３＝c1・M1＋c2・M2＋c3・M3＋c4・M4＋…＋c15・M15
（略）
ＭtoＢ１５＝o1・M1＋o2・M2＋o3・M3＋o4・M4＋…＋o15・M15  …  （１）
次に、バイオマーカデータで診断データを表すことを検討すると、１つの診断データの要素がバイオマーカデータの１５個の要素と結びつくと考えられる。バイオマーカデータからうつ病患者及び健常者の診断データを求める関数をＢtoＤとする。バイオマーカデータの各要素をＢ１〜Ｂ１５で表し、診断データの各要素とＤ１〜Ｄ３４で表すと、ＢtoＤの線形結合は以下のように表される。なお、a1〜a15等の係数は式（１）とは異なっている。
ＢtoＤ１＝a1・B1＋a2・B2＋a3・B3＋a4・B4＋…＋a15・B15
ＢtoＤ２＝b1・B1＋b2・B2＋b3・B3＋b4・B4＋…＋b15・B15
（略）
ＢtoＤ３４＝hh1・B1＋hh2・B2＋hh3・B3＋hh4・B4＋…＋hh15・B15  …  （２）
なお、関数ＭtoＢに対する訓練データは、食事データベース３００３と、バイオマーカデータベース３００２に格納されたデータである。また、関数ＢtoＤに対する訓練データはバイオマーカデータベース３００２と、診断データベース３００１に格納されたデータである。つまり、予め、うつ病患者または健常者から測定または診断した、食事データ、バイオマーカデータ及び診断データが訓練データとなる。
【０１１５】
訓練データ集合を構成する際には、食事データにおける摂取時刻、バイオマーカデータにおける測定時刻、診断データにおける診断時刻が互いに近い時期のものを対象とする。例えば、ある特定の被験者に対する診断データと、その診断データの診断時刻の前後１ヶ月の間に含まれる測定時刻のバイオマーカデータ、及び、摂取時刻の食事データの組み合わせから、ＭｔｏＢ、ＢｔｏＤの各関数を算出する。
【０１１６】
したがって、うつ病患者と健常者の診断データが記憶されている診断データベース３００１、食事データが記憶されている食事データベース３００３、バイオマーカデータが記憶されているバイオマーカデータベース３００２を参照し、相関関係推定部６２は係数を決定することができる。決定した係数は相関関係データ６００１として記憶部６９に記憶される。
【０１１７】
同様にして、ある時点の利用者の食事データをベクトルＭ'、バイオマーカデータの推定測定値のベクトルをＢ'、診断データの推定診断結果のベクトルをＤ'とする。すると、以下の関係が得られる。
Ｍ'toＢ'
Ｂ'toＤ'
リスク値算出部６３は、Ｍ'toＢ'として式（１）を使用し、利用者の食事データを代入してバイオマーカデータを推定する。また、リスク値算出部６３は、Ｂ'toＤ'として式（２）を使用し、利用者のバイオマーカデータに代入して診断データを推定できる。
【０１１８】
また、別の時点の利用者の食事データをベクトルＭ"、バイオマーカデータの推定測定値のベクトルをＢ"、診断データの推定診断結果のベクトルをＤ"とする。すると、以下の関係が得られる。
Ｍ"toＢ"
Ｂ"toＤ"
このとき、Ｍ'toＢ'とＭ"toＢ"、Ｂ'toＤ'とＢ"toＤ"を比較することで、うつ病のリスクの低減または増加を判断することができる。
【０１１９】
なお、本実施形態ではうつ病患者と健常者の食事データ、バイオマーカデータ及び診断データを区別しないが、回帰によって、うつ病患者と健常者の両方の相関関係が得られれば、うつ病患者か健常者かが分からない利用者のバイオマーカデータ及び診断データを推定することができる。
【０１２０】
また、診断データは、属性ごとに０〜１の範囲で値を取るが、診断データが１に近い方がうつ病のリスクが高いとは限らない。例えば、診断基準の１つである「修飾事項／経過と重傷度／重度」が１に近い利用者はうつ病のリスクが高いと推定される。一方、診断基準の１つである「修飾事項／経過と重傷度／軽度」が１に近い利用者はうつ病のリスクが低い。診断基準のこの他の属性に関しても、うつ病のリスクが高いかどうかは属性よって異なる。
【０１２１】
このため、リスク値算出部６３は、診断データの属性に重み付けして、リスク値を算出する。すなわち、リスク値算出部６３は３４個の属性の推定結果をそれぞれ重み付けして合計するなどして、リスク値を算出する。リスク値は値が大きいほどうつ病になる可能性が高い指標となる。また、診断データそのものがリスク値として扱われてもよい。
【０１２２】
このように、利用者が医療機関に赴かなくても食事データからバイオマーカデータと診断データを推定でき、うつ病の早期診断が可能になる。
【０１２３】
また、リスク値算出部６３は利用者の別の時点での食事データからバイオマーカデータと診断データとを推定できる。したがって、利用者又はその関係者は、リスク値、バイオマーカデータ又は診断データの増減の傾向を確認して、自分がうつ病になりそうか又は改善しているかなどを確認できる。なお、本実施形態では一次結合を説明したが、二次以上の多項式で回帰して係数を求めてもよい。
【０１２４】
<<機械学習による推定>>
また、機械学習によって相関関係を求めてもよい。図５は機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークの構成例を示す。図５（ａ）は、食事データからバイオマーカデータを出力するニューラルネットワークである。入力層５０１にはうつ病患者又は健常者の食事データ（Ｌ１〜Ｌ１５）が入力され、出力層５０３からはうつ病患者又は健常者のバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が出力される。このため、図５（ａ）では入力層のノードの数が食事データの種別の数であり、出力層のノードの数がバイオマーカデータの種別の数である。中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【０１２５】
図５（ｂ）はバイオマーカデータから診断データを出力するニューラルネットワークである。入力層５０１にはうつ病患者又は健常者のバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が入力され、出力層５０３からはうつ病患者又は健常者の診断データ（Ｄ１〜３４）が出力される。このため、図５（ｂ）では入力層のノードの数がバイオマーカデータの種別の数であり、出力層のノードの数が診断データの診断種別の数である。中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【０１２６】
図５（ａ）（ｂ）では、各層を左（入力層）から順番に番号で識別して説明する。入力層が第１層、中間層が第２層、出力層が第３層である。なお、図５（ａ）と（ｂ）で中間層の数を同じにする必要はない。また、中間層（第２層）のノードの数を同数にする必要もない。
【０１２７】
以下ではニューラルネットワークの入力層から出力層までの情報の伝達を説明する。まず、入力層の各ノードには食事データ（Ｌ１〜Ｌ１５）が入力される。ニューラルネットワークにおける第１層の上からi番目(iは1以上n以下の整数)のノードへの入力は、食事データＬｉと重みＷ1iの線形結合で表される。ここでＸ1iは第１層のｉ番目のノードへの入力値であり、Ｗ1iは第１層のｉ番目のノードの重みである。
Ｘ1i＝ΣＷ1i・Ｌi
また、第１層のi番目のノードの出力Ｚ1iは活性化関数ｆ（Ｘ）を用いて以下のように表すことができる。
Ｚ1i＝ｆ（Ｘ1i）
活性化関数は非線形関数であり、入力に対して非線形な演算結果を出力する。活性化関数としてはシグモイド関数が知られている。シグモイド関数では、入力値の絶対値が大きい場合でも出力が０から１の間に収まるという特徴がある。シグモイド関数がｘ＝０付近で０から１に変化する傾きは自然対数ｅの指数により調整できる。なお、活性化関数としてtanh関数（出力は−１〜＋１）が使用されてもよい。
【０１２８】
第２層への入力と出力も第１層と同様に線形結合を用いて算出される。
Ｘ2i＝ΣＷ2i・Ｚ1i
Ｚ2i＝ｆ（Ｘ2i）
Ｘ2iは第２層のｉ番目のノードへの入力値であり、Ｗ2iは第２層のi番目のノードの重みである。Ｚ2iは第２層のｉ番目のノードへの出力値である。第３層の出力も同様に算出される。第３層の各ノードからバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）の推定測定値が出力される。
【０１２９】
機械学習ではまず学習フェーズで重みＷjiが学習される。ｊは層の番号、iはノードの番号である。第３層の出力値は、うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータと比較される。出力値と比較されるバイオマーカデータを教師信号という。
【０１３０】
うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータはニューラルネットワークで求められた値でなく測定値なので、ニューラルネットワークで算出される値と測定値とが同程度になることが好ましい。また、食事データとバイオマーカデータとの間に何らかの関係や相関がある場合、食事データからバイオマーカデータが得られるはずである。また、ニューラルネットワークは入力に応じた値を出力する任意の関数を近似できることが知られているため、食事データとバイオマーカデータの間の相関を表すことができる。したがって、第３層の出力がバイオマーカデータに近づくように、ニューラルネットワークが学習することで食事データからバイオマーカデータが得られる。
【０１３１】
ニューラルネットワークの学習とは重みＷjiを更新することを言う。具体的には第３層の出力と教師信号の差を誤差として、誤差逆伝播法と言われる手法で入力層から出力層に至るまでの重みを修正する。誤差逆伝播法については定式化されているため省略する。図５（ａ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みＷjiは相関関係データ６００１に相当する。いくつかの教師信号で重みを更新したり、重みが変化しなくなったりすると学習フェーズが終了する。この状態で、利用者の食事データがニューラルネットワークに入力されると、利用者のバイオマーカデータの推定測定値が出力される。
【０１３２】
図５（ｂ）のニューラルネットワークの学習も同様に行われる。うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータと診断データの間に何らかの関係や相関がある場合、バイオマーカデータから診断データが得られる。入力層の各ノードにはバイオマーカデータ（Ｂ１〜Ｂ１５）が入力され、第３層の各ノードから診断データ（Ｄ１〜Ｄ３４）の推定診断結果が出力される。図５（ｂ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みＷjiは、相関関係データ６００１に相当する。
【０１３３】
うつ病患者又は健常者のバイオマーカデータからうつ病患者又は健常者の診断データが出力されるようにニューラルネットワークが学習することで、図５（ａ）で算出されたバイオマーカデータの推定測定値から診断データの推定診断結果が得られる。なお、機械学習には、ニューラルネットワークの他、サポートベクターマシンや多クラス分類法などがある。
【０１３４】
＜動作手順＞
以下では、診断システム１００が行う各動作について説明する。
【０１３５】
<<診断データの登録>>
図６は、診断サービス提供者が診断データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１３６】
診断サービス提供者は、診断データ管理端末１０を操作して、診断ごとに診断データを入力する。診断データ管理端末１０の操作受付部２２は、診断サービス提供者による診断データの入力を受け付ける（Ｓ１）。すなわち、診断サービス提供者は診断ＩＤ、被験者ＩＤ、診断時刻、診断結果種別ごとの診断結果を入力する。
【０１３７】
診断データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４が診断データをデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ２）。データベース管理装置３０の診断データ管理部３２は、診断データを診断データベース３００１に登録する。このようにして、うつ病患者及び健常者の診断データが登録される。
【０１３８】
<<診断データの更新>>
図７は、診断データが更新された旨を診断サービス提供者がデータベース管理装置に通知する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１３９】
診断サービス提供者は、診断データ管理端末１０を操作して、診断データが更新された旨を入力する。診断データ管理端末１０の操作受付部２２は診断サービス提供者による更新の旨の入力を受け付ける（Ｓ３）。受付に際しては、更新された診断データに関する診断ＩＤ、被験者ＩＤ、診断時刻、診断結果種別ごとの診断結果が入力される。登録要求部２４は、更新された診断データによってデータベース管理装置３０の診断データを更新する要求をデータベース管理装置３０に発行する（Ｓ４）。データベース管理装置３０の診断データ管理部３２は更新要求を受信して、診断データベース３００１を更新する。
【０１４０】
また、データベース管理装置３０の診断データ管理部３２は更新要求を受信すると、利用者データベース３００４を検索する（Ｓ５）。そして、検索された利用者の連絡先に対して、診断データが更新された旨を通知する。
【０１４１】
診断データが更新されたことの通知を受けた、利用者又はその関係者は、リスク値算出端末５０を操作して、うつ病のリスク値を再度、推定できる。このように、本実施形態の診断システム１００は診断基準の改定に対応できる。
【０１４２】
なお、診断データが更新されるのは、うつ病の診断基準が改定されるためである。うつ病の診断基準が改訂されると、診断データの更新が必要となる場合がある。例えば、ＤＳＭ−ＩＶでは、文化的状況による疾病の一種である死別反応とみなされる場合、それが除外基準になる。一方、ＤＭＳ−５では、この除外基準が削除されている。つまり、ＤＳＭ−ＩＶからＤＳＭ−５への改訂により、診断結果の変更が必要となる。
【０１４３】
したがって、本実施形態によれば、診断データ（診断結果）の更新により、利用者の過去の食事データでリスク値を算出し直すことができるので、最新の診断基準に基づくリスク値を算出できる。
【０１４４】
<<バイオマーカデータの登録>>
図８は診断サービス提供者がバイオマーカデータを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１４５】
診断サービス提供者は、バイオマーカデータ登録端末１１を操作して、診断ごとにバイオマーカデータを入力する。バイオマーカデータ登録端末１１の操作受付部２２は、診断サービス提供者によるバイオマーカデータの入力を受け付ける（Ｓ６）。すなわち、診断サービス提供者は診断ＩＤ、被験者ＩＤ、測定時刻、バイオマーカ種別ごとの測定値を入力する。
【０１４６】
バイオマーカデータが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４がバイオマーカデータをデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ７）。データベース管理装置３０のバイオマーカデータ管理部３３は、バイオマーカデータをバイオマーカデータベース３００２に登録する。このようにして、うつ病患者及び健常者のバイオマーカデータが登録される。
【０１４７】
<<食事データの登録>>
図９は、診断サービス提供者が食事データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１４８】
診断サービス提供者は、食事データ登録端末１２を操作して、診断ごとに食事データを入力する。食事データ登録端末１２の操作受付部２２は、診断サービス提供者による食事データの入力を受け付ける（Ｓ８）。すなわち、診断サービス提供者は、診断ＩＤ、被験者ＩＤ、摂取時刻、食事種別ごとの摂取量を入力する。
【０１４９】
食事データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４が食事データをデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ９）。データベース管理装置３０の食事データ管理部３４は、食事データを食事データベース３００３に登録する。このようにして、うつ病患者、健常者及び利用者の食事データが登録される。
【０１５０】
<<栄養素データの登録>>
図１０は、診断サービス提供者が栄養素データを登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１５１】
診断サービス提供者は、栄養素データ登録端末１５を操作して、栄養素データを入力する。栄養素データ登録端末１５の操作受付部２２は、診断サービス提供者による栄養素データの入力を受け付ける（Ｓ１０）。すなわち、診断サービス提供者は食事種別、栄養素種別ごとの含有量を入力する。
【０１５２】
栄養素データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４が栄養素データをデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ１１）。データベース管理装置３０の栄養素データ管理部３７は、栄養素データを栄養素データベース３００６に登録する。このようにして、栄養素データが登録される。
【０１５３】
また、データベース管理装置３０の栄養素データ管理部３７は栄養素データの登録要求を受信すると、利用者データベース３００４を検索する（Ｓ１２）。そして、検索された利用者の連絡先に対して、栄養素データが登録された旨を通知する。栄養素データが登録されたことの通知を受けた、利用者又はその関係者は、リスク値算出端末５０を操作して、うつ病のリスク値を再度、推定できる。
【０１５４】
<<利用者の登録>>
図１１は、診断サービス提供者が利用者を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１５５】
診断サービス提供者は、利用者登録端末１３を操作して、利用者データを入力する。利用者登録端末１３の操作受付部２２は診断サービス提供者による利用者データの入力を受け付ける（Ｓ１３）。すなわち、診断サービス提供者は利用者ＩＤ、連絡先を入力する。
【０１５６】
利用者データが入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４が利用者データをデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ１４）。データベース管理装置３０の利用者データ管理部３５は利用者データを利用者データベース３００４に登録する。このように、利用者データが登録される。
【０１５７】
<<推奨情報の登録>>
図１２は、診断サービス提供者が推奨情報を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１５８】
診断サービス提供者は、推奨情報登録端末１４を操作して、推奨情報を入力する。推奨情報登録端末１４の操作受付部２２は診断サービス提供者による推奨情報の入力を受け付ける（Ｓ１５）。すなわち、診断サービス提供者は推奨情報を入力する。
【０１５９】
推奨情報が入力され診断サービス提供者が登録するための操作を行うと、操作受付部２２が操作を受け付け、登録要求部２４が推奨情報をデータベース管理装置３０に登録する要求を発行する（Ｓ１６）。データベース管理装置３０の推奨情報データ管理部３６は推奨情報を推奨情報データベース３００５に登録する。このようにして、推奨情報が登録される。
【０１６０】
<<データ操作>>
図１３は、データベース管理装置がデータ操作を行う手順を示すフローチャート図の一例である。データベース管理装置３０は端末からの要求に応じてデータベースへのデータの登録、検索及び提供等を行う。
【０１６１】
データベース管理装置３０は、診断データ管理端末１０、バイオマーカデータ登録端末１１、食事データ登録端末１２、利用者登録端末１３、推奨情報登録端末１４、栄養素データ登録端末１５及びリスク値算出端末５０からデータ操作要求を受信する（Ｓ１７）。要求の際は、要求種別と要求データが指定される。データベース管理装置３０は要求種別を判断する（Ｓ１８）。例えば、登録、検索、更新などがある。データベース管理装置３０は要求種別に応じたデータ操作を行う（Ｓ１９）。
【０１６２】
<<リスク値の算出>>
図１４はリスク値算出装置がリスク値を算出する手順を示す図の一例である。なお、図１４（ａ）は、リスク値算出装置６０がリスク値を算出する手順を示すフローチャート図の一例である。図１４（ｂ）は診断システム１００の全体的な動作を示すシーケンス図の一例である。実質的な内容は同じであるが、ここではシーケンス図に基づいて説明する。
【０１６３】
S20：利用者又はその関係者はリスク値算出端末５０を操作してリスク値を算出させる操作を行う。リスク値算出端末５０の操作受付部５２はリスク値算出の要求を受け付ける。受付に際して、利用者又はその関係者は食事データを入力する。入力された食事データのうち、任意の利用者ＩＤが指定されてもよいし、期間が指定されてもよい。
【０１６４】
S21：リスク値算出端末５０は指定された食事データと利用者ＩＤを履歴データベース４００１に登録するよう履歴管理装置４０に要求する（Ｓ２１）。履歴管理装置４０は指定された食事データを履歴データベース４００１に登録する。
【０１６５】
S22-1：履歴管理装置４０の送受信部４１がリスク値の算出要求と共に食事データと利用者ＩＤをリスク値算出装置６０に送信する。
【０１６６】
S22-2：リスク値算出装置６０の送受信部６１は食事データと利用者ＩＤを受信し、リスク値算出部６３が食事データに相関関係データ６００１を適用して、食事データからバイオマーカデータの推定測定値を算出する。この算出の際、食事データは表１１のような栄養素ごとの食事データに変換される。
【０１６７】
【表１１】
2018120394.tif 000013
表１１は、栄養素種別ごとの食事データの一例を示す。表１１に示す栄養素種別ごとの食事データは、栄養素種別、時間帯、摂取量の３つの属性で構成される。栄養素種別は栄養素の種別を表し、表７に示したものである。時間帯は、その栄養素を摂取した時間帯を表し、例えば７時３５分に摂取したのであれば「７」となる。摂取量は、その栄養素の１日あたりの、その時間帯での摂取量である。
【０１６８】
表５の食事データベースにおいて、食事データは食事種別ごとの摂取時刻および摂取量により構成されている。表６の栄養素データベースを使用し、表５の食事種別ごとの食事データから表１１の栄養素種別ごとの食事データを作成できる。
【０１６９】
S23：次に、リスク値算出部６３は、バイオマーカデータの推定測定値に相関関係データ６００１を適用して診断データの推定診断結果を算出する。なお、図１（ｂ）の推定方法では、食事データから診断データが推定される。
【０１７０】
S24-1：リスク値算出装置６０の送受信部６１は算出したバイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果をリスク値算出端末５０へ送信する。
【０１７１】
S24-2：リスク値算出端末５０の送受信部５１はバイオマーカデータの推定測定値及び診断データの推定診断結果を受信し、表示制御部５３がそれらをディスプレイ３１０に表示する。
【０１７２】
このように、バイオマーカデータの測定値が推定されるので、利用者又はその関係者は定量的かつ客観的な指標を把握できる。また、診断データの診断結果が推定されるので、利用者又はその関係者は医師などが診断基準に基づいて判断した診断結果が得られる。したがって、食事データという日常的に得られる情報で、医師の診断基準に基づいて、うつ病の早期診断が可能になる。
【０１７３】
S25-1：次に、推奨情報要求部５５は、データベース管理装置３０に、食事データ、バイオマーカデータの推定測定値及び診断データの推定診断結果に対応付けられた推奨情報を要求する。
【０１７４】
S25-2：データベース管理装置３０の推奨情報データ管理部３６は推奨情報データベース３００５から該当する推奨情報を検索し、検索結果の推奨情報をリスク値算出端末５０に送信する。
【０１７５】
S25-3：リスク値算出端末５０の表示制御部５３は推奨情報をディスプレイ３１０に表示する。
【０１７６】
なお、推奨情報データベース３００５に推奨情報としてＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が登録されていてもよい。利用者又はその関係者はＵＲＬをクリックすることによりリスク値算出端末５０から、ＵＲＬが指定するＥＣ（Electronic Commerce）サイトにアクセスする。したがって、利用者又はその関係者はリスク値の改善に効果的なＥＣサイトの食品を購入しやすくなる。また、ＥＣサイトでなくリスク値の改善に効果的な情報を提供するＷｅｂサイトのＵＲＬでもよい。
【０１７７】
<<履歴の登録>>
図１５は、履歴管理装置が履歴を登録する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１７８】
履歴管理装置４０はリスク値算出端末５０から履歴登録要求を受け付ける（Ｓ２６）。すなわち、リスク値算出時刻、利用者ＩＤ、食事種別、摂取時刻、及び、摂取量が送信される。履歴管理装置４０の送受信部４１は履歴登録要求を受信し、履歴データ管理部４４はこれらのデータを履歴データベース４００１に登録する（Ｓ２７）。
【０１７９】
<<リスク値の時系列表示>>
図１６はリスク値算出端末がリスク値を時系列に算出する手順を示す図の一例である。なお、図１６（ａ）は、リスク値算出端末５０がリスク値を時系列に算出する手順を示すフローチャート図の一例である。図１６（ｂ）は診断システム１００の全体的な動作を示すシーケンス図の一例である。実質的な内容は同じであるが、ここではシーケンス図に基づいて説明する。
【０１８０】
S28：利用者又はその関係者はリスク値算出端末５０を操作して時系列リスク値を算出させる操作を行う。リスク値算出端末５０の操作受付部５２は、この操作を受け付ける（Ｓ２８）。
【０１８１】
S29-1：次に、利用者又はその関係者は利用者ＩＤを指定して食事データを検索する操作を行う。リスク値算出端末５０の操作受付部５２は利用者ＩＤと検索要求を受け付ける。リスク値算出端末５０の送受信部５１は利用者ＩＤに対応付けられた食事データの履歴の検索を履歴管理装置４０に要求する。
【０１８２】
S29-2：履歴管理装置４０の送受信部４１は検索要求を受信して、履歴データ管理部４４が利用者ＩＤに対応付けられた食事データを検索し、リスク値算出時刻ごとに食事データをリスク値算出端末５０に送信する。
【０１８３】
S30-1：リスク値算出端末５０の送受信部５１は、リスク値算出時刻ごとの食事データを受信し、リスク値算出装置６０にリスク値算出時刻ごとの食事データを送信する。なお、履歴管理装置４０がリスク値算出装置６０に直接、リスク値算出時刻ごとの食事データを送信してもよい。
【０１８４】
S30-2：リスク値算出装置６０の送受信部６１はリスク値算出時刻ごとの食事データを受信し、リスク値算出部６３がリスク値算出時刻ごとの食事データに相関関係データ６００１を適用する。これにより、リスク値算出部６３はリスク値算出時刻ごとに、食事データからバイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果を算出する。この算出の際、食事データは栄養素ごとの食事データに変換される。
【０１８５】
S31-1：リスク値算出装置６０の送受信部６１は、リスク値算出時刻ごとに、算出したバイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果をリスク値算出端末５０に送信する。
【０１８６】
S31-2：リスク値算出端末５０の送受信部５１はこれらを受信し、表示制御部５３がリスク値算出時刻ごとにバイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果をディスプレイ３１０に表示する。
【０１８７】
S32-1：また、リスク値算出端末５０の送受信部５１は食事データ、バイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果に関連する推奨情報を、データベース管理装置３０に要求する。
【０１８８】
S32-2：データベース管理装置３０の推奨情報データ管理部３６は、食事データ、バイオマーカデータの推定測定値、及び、診断データの推定診断結果に対応する推奨情報をリスク値算出端末５０に送信する。
【０１８９】
S32-3：リスク値算出端末５０の表示制御部５３はデータベース管理装置３０から送信された推奨情報をディスプレイ３１０に表示する。
【０１９０】
図１７は、リスク値算出端末のディスプレイに表示されたリスク値画面の一例を示す図の一例である。図１７のリスク値画面６０１では、月ごとのリスク値が散布図として示されている。Ｘ軸の日時はリスク値算出時刻に相当する。このように、利用者又はその関係者は過去の食事データを使ってリスク値を算出し、時系列に表示できるので、リスク値の傾向を把握しやすい。
【０１９１】
また、図１７のリスク値画面６０１には、リスク値ボタン６０２、バイオマーカボタン６０３、及び、診断データボタン６０４を有する。リスク値ボタン６０２は図１７に示すようにリスク値を表示させるためのボタンである。
【０１９２】
バイオマーカボタン６０３は、バイオマーカの推定測定値を表示させるためのボタンである。診断データボタン６０４は、診断データの推定診断結果を表示させるためのボタンである。利用者又はその関係者は、バイオマーカの推定測定値及び診断データの推定診断結果を時系列に表示させることができる。また、散布図ではなく、バイオマーカの推定測定値及び診断データの推定診断結果の数値を表示させることもできる。
【０１９３】
＜まとめ＞
以上説明したように、本実施形態の診断システム１００は、利用者の食事データから利用者のバイオマーカデータ及び診断データを推定できる。したがって、利用者が医療機関に赴くことなく医師の診断結果が推定されるため、早期診断が可能になる。また、バイオマーカデータという客観的かつ定量的な指標が推定されるため、主観による診断の弊害を抑制でき、利用者又はその関係者はバイオマーカデータを確認してこれを良化させようと食生活を改めるので、食生活を改善する指標（動機）を提供できる。
【０１９４】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１９５】
例えば、バイオマーカデータや診断データは、表示される他、印刷されてもよく、出力形態は表示に限られない。また、図４などの構成例は、端末及び装置の処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。また、端末及び装置の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
【０１９６】
また、端末及び装置が一台の装置か複数台に分散されているかは適宜、構成される。例えば、全ての端末及び装置が一台の装置として実現されてもよい。また、リスク値算出端末５０がリスク値算出部６３と相関関係データ６００１を有していてもよい。この他、図２や図４の構成のうち任意の１つの端末及び装置が統合されてもよいし、一方の端末及び装置の機能を他方の端末及び装置が有していてもよい。また、データベース管理装置３０が有するデータベースは診断システム１００がアクセスできる場所にあればよく、データベース管理装置３０が有していなくてもよい。
【０１９７】
なお、食事データは特許請求の範囲に記載した食事に関するデータの一例である。バイオマーカデータは身体情報の測定値の一例である。診断データは診断に関するデータの一例である。
【符号の説明】
【０１９８】
１０    診断データ管理端末
１１    バイオマーカデータ登録端末
１２    食事データ登録端末
１３    利用者登録端末
１４    推奨情報登録端末
１５    栄養素データ登録端末
３０    データベース管理装置
４０    履歴管理装置
５０    リスク値算出端末
６０    リスク値算出装置
１００    診断システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１９９】
【特許文献１】特開２００７−５８３０８号公報
【非特許文献】
【０２００】
【非特許文献１】功刀  浩、"うつ病と食生活の関係"、［online］、［平成29年1月5日検索］、インターネット〈http://www.nyusankin.or.jp/health/pdf/Nyusankin_486_b.pdf〉
【図１】
2018120394.tif 000014
【図２】
2018120394.tif 000015
【図３】
2018120394.tif 000016
【図４】
2018120394.tif 000017
【図５】
2018120394.tif 000018
【図６】
2018120394.tif 000019
【図７】
2018120394.tif 000020
【図８】
2018120394.tif 000021
【図９】
2018120394.tif 000022
【図１０】
2018120394.tif 000023
【図１１】
2018120394.tif 000024
【図１２】
2018120394.tif 000025
【図１３】
2018120394.tif 000026
【図１４】
2018120394.tif 000027
【図１５】
2018120394.tif 000028
【図１６】
2018120394.tif 000029
【図１７】
2018120394.tif 000030