(57)【要約】【課題】多数の個人から大量の医療データを効率的に収集して有益な医療知識を精度良く導出するための仕組みを提供する。【解決手段】特定の個人から提供を受けた医療データ毎にそれぞれが関連する医療知識の算出に寄与した度合いを第１の得点として算出し、当該特定の個人について第１の得点の総和を算出する。そして、特定の個人が要求する医療知識の統計上の価値を表す第２の得点と第１の得点の総和との関係に基づいて、要求された医療知識の提供が可能か否かを決定する仕組みを提供する。【選択図】図１
2011134106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人から収集した医療データを蓄積する医療データ記憶部と、
前記医療データ記憶部に蓄積された医療データを統計的に解析し、統計上の医療知識を算出する医療データ解析部と、
算出された前記医療知識を蓄積する医療知識記憶部と、
特定の個人から提供を受けた医療データ毎にそれぞれが関連する医療知識の算出に寄与した度合いを第１の得点として算出する処理と、当該特定の個人から提供を受けた全ての医療データに対する前記第１の得点の総和を算出する処理と、当該特定の個人から要求された医療知識の統計上の価値を表す第２の得点と前記第１の得点の総和との関係に基づいて要求された医療知識の提供が可能か否かを決定する処理とを有する得点計算部と
を有する医療情報収集システム。
【請求項２】
請求項１に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記第２の得点は、医療知識の算出に必要とされるサンプル数に応じて算出される
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項３】
請求項２に記載の医療情報収集システムにおいて、
統計的に有意な情報が得られ、かつ、一定以上の検出力が得られるサンプル数をＮ、医療知識に関して現在収集されているサンプル数をＭとする場合、前記第２の得点Ｑを次式で算出することを特徴とする医療情報収集システム。
Ｑ＝(定数)×ｆ(Ｎ/(Ｍ＋１))
ただし、ｆは、変数Ｎ/(Ｍ＋１)に関して単調に増加する関数である。
【請求項４】
請求項１に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記第１の得点は、提供された同じ医療データの組み合わせが同じでも、個人毎に異なる値として算出される
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項５】
請求項４に記載の医療情報収集システムにおいて、
特定の個人から提供を受けた個々の医療データ（ｉ）に対する第１の得点Ｒ（ｉ）は、当該医療データ（ｉ）が関連するｊ個（ｊは自然数）の医療知識（ｊ（ｉ））の得点ｆ(Ｎ/(Ｍ＋１))の合計値として式１で算出され、
特定の個人から提供を受けた全ての医療データ（ｉ）に対する前記第１の得点Ｒ（ｉ）の総和Ｒは式２で算出される
ことを特徴とする医療情報収集システム。
Ｒ（ｉ）＝Σj ｆ（Nｊ（ｉ）／（Mｊ（ｉ）＋１））    …（式１）
Ｒ＝Σi Ｒ（ｉ）    …（式２）
ただし、Nj は、統計的に有意な情報が得られ、かつ、一定以上の検出力が得られるサンプル数であり、Mj は、医療知識（ｊ（ｉ））に関して現在収集されているサンプル数であり、ｆは、変数Nj/(Mj＋１)に関して単調に増加する関数である。
【請求項６】
請求項１に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記得点計算部は、前記第１の得点の総和が前記第２の得点より大きい場合には、要求された医療知識を提供し、前記第１の得点の総和が前記第２の得点より小さい場合には、要求された医療知識を提供しない
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項７】
請求項１に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記得点計算部は、前記第１の得点の総和が前記第２の得点より大きい場合には、要求された医療知識を提供し、前記第１の得点の総和が前記第２の得点より小さい場合には、追加の医療データの提供を該当する個人に要求すると共に、必要性の高い医療データの項目とそれぞれの提供時に付与される第１の得点の情報を通知する
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項８】
請求項１に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記医療データは、ゲノム情報、診療情報、健康診断情報、既往症、生活習慣、体質的特徴の少なくとも１つである
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項９】
請求項８に記載の医療情報収集システムにおいて、
前記健康診断情報は臨床検査データである
ことを特徴とする医療情報収集システム。
【請求項１０】
個人から収集した医療データを蓄積する医療データ記憶部に蓄積された医療データを統計的に解析し、統計上の医療知識を算出する処理と、
算出された前記医療知識を医療知識記憶部に蓄積する処理と、
特定の個人から提供を受けた医療データ毎にそれぞれが関連する医療知識の算出に寄与した度合いを第１の得点として算出する処理と、
当該特定の個人から提供を受けた全ての医療データに対する前記第１の得点の総和を算出する処理と、
当該特定の個人から要求された医療知識の統計上の価値を表す第２の得点と前記第１の得点の総和との関係に基づいて要求された医療知識の提供が可能か否かを決定する処理と
を有する医療情報収集処理方法。
【請求項１１】
操作端末に表示される医療情報収集画面の表示制御方法であって、
特定の個人から提供を受けた医療データのそれぞれが関連する医療知識の算出に寄与する度合いを表す得点の総和を算出する処理と、
算出された前記総和が、前記特定の個人によって要求されている医療知識の提供に必要な得点に不足する場合、前記医療情報収集画面上に、必要性の高い医療データの項目とそれぞれの提供時に付与される得点の情報を表示する処理と
を有する医療情報収集画面の表示制御方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の医療情報収集画面の表示制御方法において、
前記医療情報収集画面上に、特定の個人から提供を受けた各医療データが関連する医療知識の算出に寄与した度合いを表す得点の総和を表示する処理
を有することを特徴とする医療情報収集画面の表示制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多数の個人から各自に属する医療情報を効率的に収集するためのシステム、処理方法及び画面の表示制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
配列解析技術の急激な進展に伴い、低価格にて個人のゲノム配列を解析できる環境が整いつつある。疾患の発症、薬剤の応答性及び副作用等とゲノム情報との関連性の解明が進めば、個人の遺伝子型に基づいて所定の疾患に対する罹患可能性、所定の薬剤に対する応答性及び副作用等を予測することが可能となる。結果的に、遺伝子レベルで個人の体質に合った、より効果的な健康支援や治療支援を実現できる。
【０００３】
その一方で、これらの支援の実現には、非常に多数の個人についてゲノム情報を含む医療関連データを収集し、蓄積した医療関連データからゲノム情報、生化学免疫検査情報、生活環境情報等と疾患情報、健康情報との間の関連性を解析する必要がある。また、解析結果に基づいて、各個人に適した疾患のリスクや予防に関する情報を効率的に提示できるシステムが必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０２５４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、電子カルテシステム等の医療システムの普及に伴い、診療データを電子的に管理する医療データベースが構築されつつある。しかし、これらの医療データベースは医療現場における診療の支援を目的としており、医療データの収集が各医療機関で個別に行われている。その一方で、疾患情報、健康情報とゲノム情報、生化学免疫検査情報、生活環境情報等との関連性（相関）を解析して有益な医療知識を導出するには、大量の医療データの収集が必要とされる。このため、既存の電子カルテシステムは、大量の医療データを収集して解析に利用するという用途には適していない。
【０００６】
また、既存の電子カルテシステムの登録項目は限られている。また、既存の電子カルテシステムは、医療データの提供者自身が、提供した医療データを活用して自身の体質に合った有用な健康支援情報や治療支援情報を入手できる仕組みが考慮されていない。
【０００７】
そこで、発明者らは、多数の個人からゲノム情報、診療記録、健診記録、生活環境情報等の医療情報を収集し、収集した大量の医療情報に基づいて医療支援や健康支援に関わる有益な医療知識を精度良く導出するための医療情報収集システム、処理方法、収集画面の表示方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、特定の個人から提供を受けた医療データ毎にそれぞれが関連する医療知識の算出に寄与した度合いを第１の得点として算出し、当該特定の個人について第１の得点の総和を算出する。そして、特定の個人が要求する医療知識の統計上の価値を表す第２の得点と第１の得点の総和との関係に基づいて、要求された医療知識の提供が可能か否かを決定する仕組みを提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、多数の個人から大量の医療データを効率良く収集することが可能となり、有益な医療知識を精度良く算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】医療健康情報システムの構築例を示す図。
【図２】医療データ記憶部に含まれる医療データベースのデータ例を示す図。
【図３】医療知識記憶部に含まれる医療知識データベースのデータ例を示す図。
【図４】医療健康情報システム全体における処理手順例を示す図。
【図５】医療データ入力部によって表示される画面例を示す図。
【図６】医療データ入力部によって表示される画面例を示す図。
【図７】健康・治療支援情報の要求入力部によって表示される画面例を示す図。
【図８】健康・治療支援情報出力部によって表示される画面例を示す図。
【図９】医療データの判定処理の流れを説明する図。
【図１０】提供された医療データが支援情報の提供に不十分である場合に医療データ入力部によって表示される画面例を示す図。
【図１１】提供された医療データが支援情報の提供に不十分である場合に医療データ入力部によって表示される画面例を示す図。
【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。なお、後述する装置構成や処理動作の内容は一例であり、実施の形態と既知の技術との組み合わせや置換により他の実施の形態を実現することもできる。
【００１２】
（システム構成）
図１に、実施例に係る医療健康情報システムの構成例を示す。医療健康情報システムは、データ提供者側端末１００と情報収集機関２００で構成される。データ提供者側端末１００は入出力装置１１で構成され、情報収集機関２００はデータ解析装置１２とデータ記憶装置１３で構成される。情報収集機関２００は、いわゆるサーバとして機能する。
【００１３】
ここで、データ提供者端末１００は、医療データを提供する個人の端末に限らず、医療機関その他の機関に設置された端末でも構わない。また、情報収集機関２００の事業主体は医療機関に限定されない。データ提供者側端末１００と情報収集機関２００は、インターネットその他のネットワーク経由で接続される。
【００１４】
入出力装置１１は、更に、医療データ入力部１１１、要求入力部１１２、健康・治療支援情報出力部１１３で構成される。医療データ入力部１１１は、情報収集機関２００に対して提供する医療データを入力する装置又は処理機能である。医療データには、ゲノム情報、診療情報、健康診断情報、既往症、生活情報、環境情報その他の提供者個人に属するデータが含まれる。なお、健康診断情報には、尿検査、血液検査等の時系列情報である生化免疫検査データその他の臨床検査データも含まれる。要求入力部１１２は、情報収集機関２００に対して要求する健康支援情報及び／又は治療支援情報（以下、「健康・治療支援情報」という。）を入力する装置又は処理機能である。健康・治療支援情報出力部１１３は、情報収集機関２００から提示される健康・治療支援情報を出力する装置又は処理機能である。
【００１５】
以下に説明する実施例では、入出力装置１１の機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェア処理を通じて実現される。具体的には、不図示の表示装置の画面上に表示されるＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）に対する操作入力を通じて実現される。もっとも、対応する処理機能をハードウェア的に実現することもできる。
【００１６】
データ解析装置１２は、個人認証部１２１、医療データ及び健康・治療支援情報の得点計算部１２２、医療データ解析部１２３で構成される。データ解析装置１２は、これらの機能をコンピュータ上で実行されるソフトウェア処理で実現する。このうち、個人認証部１２１は、データ提供者側端末１００との間でデータ提供者を認証する処理機能を提供する。医療データ及び健康・治療支援情報の得点計算部１２２は、データ提供者から提供された医療データの量、質、内容、重要度と、データ提供者から要求された健康・治療支援情報の内容とを評価する処理機能を提供する。ここでの評価処理は、統計処理に必要なサンプル数を主要観点とした演算処理を通じて実現される。医療データ解析部１２３は、データ提供者から収集した医療データを解析する処理機能を提供する。ここでの解析処理は、ゲノム情報、生化学免疫検査情報、生活環境情報等と疾患・健康情報間の関連性を医療知識として統計的に導出する演算処理を通じて実現される。
【００１７】
データ記憶装置１３は、医療データ記憶部１３１、得点記憶部１３２、医療知識記憶部１３３で構成される。因みに、各記憶部は物理的には１つの記憶装置上に存在しても良いし、複数の記憶装置に分散して存在しても良い。医療データ記憶部１３１は、データ提供者から提供された医療データを格納する。得点記憶部１３２は、データ提供者から提供された医療データについての評価結果として算出される得点を格納する。医療知識記憶部１３３は大量に収集された医療データに対する相関解析から導出された医療知識を格納する。
【００１８】
この医療健康情報システム上では、おおよそ以下のように処理が進行する。まず、データ提供者が、データ提供者側端末１００から情報収集機関２００に対して医療データを送信する。情報収集機関２００は、データ提供者から受信された医療データの量、質、内容、重要度を評価する。データ提供者が提供する医療データには、診療情報、ゲノム情報、検診情報、生化免疫検査情報、及び既往症、生活習慣、体質的特徴といった個人の各種データが含まれる。
【００１９】
情報収集機関２００は、データ提供者から十分に価値のあるデータが提供されていると判定した場合、データ提供者から受信した医療データを解析し、データ提供者に最適な健康・治療支援情報を提示する。ここで、十分に価値のある医療データには、データ提供者が要求する健康・治療支援情報を解析するのに必要不可欠なデータだけでなく、それ以外のデータも含まれる。医療データの重要性は、医療データが相関解析による新規の医療知識の導出に寄与する度合いを反映する方法で計算される。
【００２０】
情報収集機関２００は、データ提供者から十分に価値のあるデータが提供されていないと判定した場合、必要な追加データの候補として、医療知識の導出においてより必要度の高い医療データの項目をデータ提供者側端末１００に送信する。
【００２１】
以上説明した一連の動作を通じ、データ提供者に対しては、十分に価値のある医療データを情報収集機関２００に提供した場合に、各自の健康や治療の支援に役立つ最適な情報を入手できるというインセンティブが与えられる。この結果、各個人は、自身の体質を遺伝子レベルで考慮した最適な医療を受けるために有用な医療情報や、自身将来の健康状態及び疾患の予後を自ら予測するために有用な健常者情報及び患者情報を効率的に獲得することができる。
【００２２】
一方、情報収集機関２００は、大量に収集された医療データの解析を通じて抽出される医療知識をデータ提供者に還元することで、医療データの量及び質、医療知識の精度の向上に必要な医療データを効率良く収集することが可能になる。
【００２３】
（実施例）
続いて、前述した医療情報収集システムの実施例を説明する。以下の実施例では、データ提供者から医療データが提供され、提供された医療データに基づいて所定の疾患についての自分の今後の経過に関する情報を教えて欲しいと要求された場合に、提供された医療データの量、質、内容、重要度を情報収集機関２００側で評価した上で、所望の医療知識を提示する場合を想定する。
【００２４】
なお、情報収集機関２００の側から提示する健康・治療支援情報には、要求された医療知識だけでなく、例えば所定の疾患の罹患可能性、所定の障害に対するリスク、所定の薬剤に対する応答性、所定の薬剤に対する副作用の可能性、所定の治療の効果、個人の体質に適合した食品や嗜好品等、個人の体質に適合した生活習慣アドバイスその他の医療知識が含まれていても良い。
【００２５】
また、以下の実施例においてデータ提供者が提供する医療データには、診療情報、ゲノム情報、既往症、生活習慣、体質的特徴といった個人データが含まれる。また、健康診断情報として、尿検査、血液検査等の時系列の生化免疫検査データ等の臨床検査データを含んでも良い。
【００２６】
図２に、医療データ記憶部１３１の医療データベースに格納されるデータ例を示す。テーブル３００には、時系列情報以外（すなわち生化免疫検査データ以外）の医療データが記録されている。図２の場合、テーブル３００は、個人を特定する識別子（ＩＤ）に複数の医療情報が対応付けられている。テーブル３１０には、時系列情報（すなわち生化免疫検査データ）が記録されている。この実施例の場合、テーブル３１０は、血糖値データの記録に用いられる。
【００２７】
図３に、医療知識記憶部１３３の医療知識データベースに格納されるデータ例を示す。この実施例の場合、医療知識として、遺伝子型と疾患・健康情報との間に統計上の相関情報が格納される。各相関には識別用の番号（例えば「Ｎ００１」、「Ｎ００２」…）が付されている。図３の場合、医療知識は、疾患、医療知識の内容の種別、相関の前提部（リスク因子）、相関結論部（結果）、相関解析の統計量（例えば件数、オッズ比、95%信頼区間、P値等）で構成される。オッズ比とは、ある事象が起きる確率ｐをそれ以外の事象が起きる確率１−ｐで除した値（＝ｐ／１−ｐ）である。この実施例の場合、オッズ比は、あるリスク因子がある場合に特定の疾患が起きる確率を、当該リスク因子がない場合に特定の疾患が起きる確率で除した値で定義する。P値は、ある事象が全く偶然に起こりうるとした場合に、その偶然が起こりうる確率をいう。従って、値が小さいほど仮説が正しいことを意味する。一般には、P値が0.005より小さい場合、統計的に有意な情報であるものとして扱う。
【００２８】
なお、この実施例の場合、医療知識には、導出の困難さ（統計上の価値）又は寄与度合いを反映する「得点」が関連付けられる。この実施例における「得点」とは、データ提供者から提供された医療データの量、質、内容、重要度が、データ提供者から要求された健康・治療支援情報の提示に十分か否かを判定するための指標をいう。ここでの得点は、特許請求の範囲における第２の得点に対応する。得点の具体的な計算方法については後述する。
【００２９】
図４に、前述した医療健康情報システムを用いた処理手順の概略を示す。図中、情報収集機関側４１には情報収集機関２００（図１）における処理が対応し、データ提供者側４２にはデータ提供者による作業、又はデータ提供者の有するデータ提供者側端末１００（図１）における処理を記載する。
【００３０】
まず、ステップ４０１として、情報収集機関側４１からデータ提供者側４２に、医療データの提供を要求するデータ（例えば医療データ要求画面のデータ）が送信される。このデータの要求前には、個人認証部１２１が個人認証を実行する。図５に、このステージにおける医療データ要求画面の表示例を示す。図５に示す画面は、個人を特定する識別子（個人ＩＤ）５０１、診療情報欄５０２、ゲノム情報欄５０３、臨床検査データ欄５０４、その他の表示欄５０５、提供ボタン５０６で構成される。
【００３１】
ステップ４０２では、データ提供者側４２の処理として、各項目に対応する医療データを提供して良いか否か、既に提供しているか否か等が考慮され、提供する医療データが決定される。個々の医療データを提供するか否かの判断は各個人が個別に行う。なお、提供対象に判断された医療データの入力は、個人自身による情報の対応項目欄への手入力又は指定された項目欄に対する医療データの記憶領域からの読み出しを通じて行われる。この処理は、医療データ入力部１１１を通じて実現される。
【００３２】
ステップ４０３では、データ提供者側４２から情報収集機関側４１に、医療データが送信される。医療データの送信は、提供ボタン５０６のクリック操作によって実行される。図６に、このステージにおける医療データ入力画面の表示例を示す。図６の表示項目は図５の画面と同じである。ただし、図６の画面には、提供された具体的な医療情報が表されている。
【００３３】
ステップ４０４では、情報収集機関４１が、提供を受けた医療データに基づいて医療知識データベースを検索し、提供された医療データから知ることのできる健康・治療支援情報を抽出する。例えば図３で示した医療知識データベースの場合、個人から提供を受けた医療データに「糖尿病」の罹患情報があり、かつ、「遺伝子多型番号G001」のデータと「血糖値」のデータがあると、「糖尿病の重症化リスク」についての情報や、「糖尿病の網膜症合併症リスク」についての情報を抽出する。
【００３４】
ステップ４０５では、情報収集機関側４１からデータ提供者側４２に、ステップ４０４で抽出された提示できる健康・治療支援情報の内容とその取得に必要な得点に関するデータが送信される。データ供給者側４２の画面上には、受信されたデータが画像として画面上に表示される。
【００３５】
ステップ４０６では、データ提供者側４２の個人が、画面上の表示内容に基づいて、情報収集機関４１に要求する健康・治療支援情報を選択する。図７に、データ提供者側４２の画面上に表示される健康・治療支援情報の要求入力画面の一例を示す。図７に示す画面には、提供可能な疾患の名称と、当該疾病について用意されている情報の種別の情報（分類と個別の情報名）と、選択入力欄と、得点欄とが表示される。図７の場合には、○印で示すように、糖尿病の疾患経過に関する網膜症合併症が健康・治療支援情報として選択された状態を表している。
【００３６】
ステップ４０７では、データ提供者側４２から情報収集機関側４１に、対応個人が要求対象として選択した健康・治療支援情報の特定情報が送信される。図７の場合であれば、糖尿病の疾患経過に関する網膜症合併症を特定する情報が送信される。
【００３７】
ステップ４０９では、情報収集機関側４１が、医療データ及び健康・治療支援情報の得点計算部１２２において、提供された医療データの量、質、内容、重要度と要求された健康・治療支援情報の内容を評価し、十分に価値のあるデータが提供されているかどうかを判定する。
【００３８】
この実施例の場合、提供された医療データが「十分に価値のある」とは、提供を受けた全ての医療データ全体の得点（提供を受けた医療データ個別の得点の合計値）が、要求された健康・治療支援情報の取得に必要な得点より大きいことをいう。すなわち、「十分に価値のある」か否かの判断には、データ提供者が要求する健康・治療支援情報の解析に必要不可欠なデータだけでなく、それ以外のデータも含めて判断される。なお、提供を受けた個々の医療データに対応する得点が、特許請求の範囲における第１の得点に対応する。
【００３９】
提供された医療データの集合が要求された健康・治療支援情報を提示するのに十分であると判定された場合、情報収集機関側４１は、医療データの解析処理を実行する。すなわち、ステップ４１０の処理を実行する。ステップ４１０では、情報収集機関側４１は、医療データ解析部１２３において、提供された医療データを解析し、医療知識データベースから提供された医療データに対応する医療知識を抽出するとともに、提供された新しいデータを用いて新たに疾患・健康情報との相関を導出する。
【００４０】
一方、提供された医療データが要求された健康・治療支援情報を提示するのに十分でないと判定された場合、収集機関側４１はステップ４０１の処理に戻り、追加されるべき医療データとしてより必要度の高い項目をデータ提供者側４２に提示する。もしくは、解析の対価（例えば料金）をデータ提供者側４２に要求する手法を選択することもできる。
【００４１】
ステップ４１１では、情報収集機関側４１からデータ提供者側４２に、ステップ４１０で抽出された医療知識を健康・治療支援情報として送信する。図８に、健康・治療支援情報の提示画面例を示す。図８に示す画面は、個人ＩＤ、疾患欄、種別欄、リスク因子欄、結果欄、件数欄、オッズ比、95%信頼区間、P値欄で構成される。
【００４２】
ステップ４１２では、情報収集機関側４１は、提供された医療データを医療データ記憶部１３１の医療データベースに追加登録するとともに、ステップ４１１で導出した新たな相関解析結果を医療知識記憶部１３３の医療知識データベースに反映させる。データベースを随時更新していくことで医療知識の拡大又は解析精度の向上を実現できる。
【００４３】
次に、図９に従って、提供された医療データの量、質、内容、重要度と要求された健康・治療支援情報の内容を評価し、要求された健康・治療支援情報を提示するために、提供された医療データが十分か否かを判定する方法についての詳細を説明する。図９に示す処理は、図４のステップ４０９の処理に対応する。
【００４４】
まず、ステップ８０１で、得点計算部１２２は相関知識データベースを検索し、要求された健康・治療支援情報の得点Qを取得する。さらに、ステップ８０２で、得点計算部１２２は、提供された医療データの総得点Rを計算する。得点の計算方法の具体例は後述する。
【００４５】
ステップ８０３では、提供された医療データの総得点Rが要求された健康・治療支援情報の得点Q以上であるか否かが得点計算部１２２において判定される。総得点Rが得点Q以上である場合（ステップ８０３でYESの場合）、得点計算部１２２は、ステップ８０４に進む。ステップ８０４において、得点計算部１２２は、提供された医療データの総得点を医療データの得点記憶部１３２の医療データ得点データベースに登録する。続くステップ８０５で、得点計算部１２２は、提供された医療データは要求された健康・治療支援情報の提示に十分であると判定する。
【００４６】
一方、総得点Rが得点Qより小さい場合（ステップ８０３でNOの場合）、得点計算部１２２は、ステップ８０６に進む。ステップ８０６において、得点計算部１２２は、相関知識データベースを検索し、当該個人について提供されていない医療データ毎に得点を計算し、必要度の高い医療データ項目を得点の高い順に出力する。次のステップ８０７において、得点計算部１２２は、提供された医療データの総得点を医療データの得点記憶部１３２の医療データ得点データベースに登録する。続くステップ８０８で、得点計算部１２２は、提供された医療データが要求された健康・治療支援情報を提示するのに不十分と判定する。
【００４７】
以下では、健康・治療支援情報の得点Qの計算方法を説明する。得点Qの計算方法には、幾つかの方法が考えられるが、この実施例では、医療知識の相関関係の導出の困難さを反映させる方法を提案する。具体的には、所定の相関を所定のP値以下でかつ所定の検出力以上で検出するのに必要なサンプル数をNとし、その相関知識に関して現在収集されているサンプル数をMとした場合、次式で計算する。
Q＝（定数）×ｆ(N/(M＋1))      …（式１）
【００４８】
ここでのｆは、N/(M＋1)に関して単調に増加する関数である。所定の相関を所定のP値αでかつ所定の検出力（1−β）以上で検出するのに必要なサンプル数Ｎは、その相関のオッズ比ｒと、リスク因子の集団中での頻度ｆに基づいて、次式で計算することができる。
N＝[z1−α/2/(g−f)×{(g＋f)−1/2(g＋f)2}−zβ/(g−f)×{g(1−g)＋f(1−f)}]2
…（式２）
【００４９】
ここで、ｇ＝rf/(1−f＋rf)であり、zx  は、標準正規分布の下側確率がｘとなる分位点の値である。
【００５０】
次に、項目（ｉ）に対応する医療データの得点R（ｉ）の計算方法を説明する。得点R（ｉ）の計算方法には、幾つかの方法が考えられるが、この実施例では、相関知識の導出に対する当該医療データの寄与を反映する方法を提案する。また、得点R（ｉ）は、当該医療データ項目（ｉ）が関係する１つ又は複数の相関知識（ｊ（ｉ））のそれぞれに対応する相関知識の得点の合計値として算出する。
【００５１】
例えば糖尿病の疾患を患った個人から遺伝子型番号として[G001=A]が提供されている場合、図３の例であれば、３つの相関番号N001、N002、N003の３つが、提供された医療データに対応する相関知識となる。
【００５２】
まず、個々の医療データに対応する得点R（ｉ）は次式で計算される。
R（ｉ）＝Σｊ  ｆ（Nｊ（ｉ）／（Mｊ（ｉ）＋１））      …（式３）
【００５３】
従って、提供された医療データ全ての得点（すなわち、総得点R）は次式で計算される。
R＝Σｉ  R（ｉ）      …（式４）
【００５４】
以下では、個人から個別に提供された医療データが、当該個人が要求された健康・治療支援情報の提示に不十分と判定された場合に、医療データが再度要求される場合に提示される画面の一例を示す。図１０及び図１１に画面例を示す。各図の基本構成は、図５で説明した画面と同じである。相違点は、医療データ総得点欄１００１と追加項目候補欄１００２が追加的に表示される点である。
【００５５】
医療データ総得点欄１００１には、式４で計算された総得点Rが表示される。追加項目候補欄１００２には、追加すべき医療データとしてより必要度の高い医療データの項目が、各項目に対応する得点とともに表示される。なお、この実施例では、データ提供者が自身の要求した医療知識を受け取るのに必要な得点Qを知っている又は覚えていることを前提とした表示例を示している。従って、データ提供者が要求した医療知識を得るのに必要な得点Qも同じ画面上に表示されていても良い。
【００５６】
図１０と図１１は、個人ＩＤを見て分かるように、別人に対応する画面の例である。データ提供者から既に提供された医療データから判断されるデータ提供者の特質に依存する。このため、図１０と図１１を比較して分かるように、より必要度の高い医療データの項目はデータ提供者によって相違が生じる。
【００５７】
例えばあるデータ提供者（個人ＩＤ「A12345」）が糖尿病を発症してアレルギーの既往症がある場合（図１０）、項目（ｉ）の医療データに対する得点R（ｉ）の計算には、当該項目（ｉ）の医療データが関係する相関知識に糖尿病やアレルギーに関するものが含まれる。また例えばあるデータ提供者（個人ＩＤ「Z98765」）がアルツハイマーを発症している場合（図１１）、項目（ｉ）の医療データに対応する得点R（ｉ）の計算には、当該項目（ｉ）の医療データが関係する相関知識にアルツハイマーに関するものが含まれる。
【００５８】
このように、データ提供者が異なると、同じ項目（ｉ）に対する医療データの得点R（ｉ）でも差異が生じる。従って、より必要度の高い医療データの項目を提示する画面の内容は、データ提供者によって異なるものとなる。このことは、各データ提供者が医療データを提供する動機付けを高めることに通じ、データ提供者の便宜に供しながら統計処理に必要な医療データを効率良く収集することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１１…入出力装置
１２…データ解析装置
１３…データ記憶装置
１００…データ提供者側端末
２００…情報収集機関
１１１…医療データ入力部
１１２…健康・治療支援情報の要求入力部
１１３…健康・治療支援情報出力部
１２１…個人認証部
１２２…医療データ及び健康・治療支援情報の得点計算部
１２３…医療データ解析部
１３１…医療データ記憶部
１３２…医療データの得点記憶部
１３３…医療知識記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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