【手続補正書】
【提出日】平成28年1月26日(2016.1.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによってデータを分析する分析システムであって、
前記分析システムは、インスタンス間の類似度を含むデータ間類似度情報を格納する記憶装置にアクセス可能であって、
前記分析システムは、
前記プロセッサが、前記データ間類似度情報に基づいて前記インスタンス間に働く引力及び斥力を設定し、前記引力及び斥力によるエネルギーが予め定められた閾値より小さくなるように、ある次元のベクトル空間に前記インスタンスを配置するデータマッピング部と、
前記ベクトル空間に配置されたインスタンスを分類するクラスタリング部と、を備え、
前記データマッピング部は、前記ベクトル空間に仮想的に一つの次元を追加し、前記追加された次元方向へ前記インスタンスの座標を微小変動させ、前記微小変動に対して安定となるベクトル空間の最小の次元数を計算することを特徴とする分析システム。
【請求項２】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによって医療データを分析する分析システムであって、
前記分析システムは、加入者の傷病名と前記加入者に行われた医療行為とを含む医療情報と、前記医療行為の費用情報と、前記加入者の健康診断による検査値を含む健診情報と、を格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記分析システムは、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて前記加入者間の類似度を計算し、前記計算された類似度に基づいて前記加入者を同一の次元数のベクトル空間に配置する加入者配置座標生成部と、
前記プロセッサが、前記加入者が配置された座標に基づいて、前記加入者をクラスタに分類し、前記分類したクラスタでモデルを構成するクラスタリング部と、
前記プロセッサが、前記分類されたクラスタ間の遷移確率を算出する状態遷移確率算出部と、
前記プロセッサが、指定された項目で特徴付けられるクラスタと、当該クラスタと前記遷移確率によって定まるクラスタとに基づいて前記モデルを再構成する状態特徴付け・再構成部と、
前記プロセッサが、前記医療行為の費用情報と、前記構成されたモデル又は前記再構成されたモデルとに基づいて、将来の病気の状態及び医療費を予測する状態遷移・医療費予測部と、
前記プロセッサが、前記予測された病態の状態及び医療費に基づいて、健康指導の対象者及び健康指導内容を選定する健康指導支援部と、を備え、
前記加入者配置座標生成部は、
前記類似度に基づいて設定した、前記加入者間に働く引力及び斥力によるエネルギーが予め定められた閾値より小さくなるように、ある次元のベクトル空間に前記加入者を配置し、
前記ある次元のベクトル空間に仮想的に一つの次元を追加し、
前記追加された次元方向へ前記加入者の座標を微小変動させ、
前記微小変動に対して安定となるベクトル空間の最小の次元数を計算し、
前記計算された次元数のベクトル空間に前記加入者を配置することを特徴とする分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
分析対象の加入者と類似度が高い加入者が属するクラスタを、前記分析対象の加入者の現在の状態として特定し、
前記特定されたクラスタから他のクラスタへの遷移確率によって、前記分析対象の加入者が前記他のクラスタに属する確率を計算することを特徴とする分析システム。
【請求項４】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
分析対象の加入者の健診情報を、健康指導を受けた後の予想値に置き換えた後、前記分析対象の加入者と類似度が高い加入者が属するクラスタを特定し、
前記特定されたクラスタから他のクラスタへの遷移確率によって、健康指導を受けた後に前記分析対象の加入者が前記他のクラスタに属する確率を計算することを特徴とする分析システム。
【請求項５】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記状態特徴付け・再構成部は、
前記クラスタに属する加入者の各項目の値を統計処理した値によって当該クラスタを特徴付け、
前記統計処理した値が全加入者の平均値からの乖離が大きい項目について、当該クラスタを特徴付ける項目と前記統計処理した値とを表示するためのデータを作成することを特徴とする分析システム。
【請求項６】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記加入者配置座標生成部は、前記医療情報の複数の項目を統合した項目を用いて、前記加入者間の類似度を算出することを特徴とする分析システム。
【請求項７】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記プロセッサが、医療行為が行われた回数及び医療行為の費用を前記医療情報から取得し、前記検査値を前記健診情報から取得し、前記取得した情報を前記加入者毎かつ所定期間毎に纏めた整形情報を作成し、前記作成した整形情報を前記データベースに格納するデータ整形部をさらに備え、
前記加入者配置座標生成部は、前記整形情報のある項目について、第１の加入者の値以下の値である人の割合と、第２の加入者の値以下の値である人の割合との差を用いて、前記第１の加入者と前記第２の加入者との類似度を計算することを特徴とする分析システム。
【請求項８】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
前記加入者の検査値を健康指導を受けた後の検査値に置き換えた第２の予測医療費及び前記健康指導の費用を前記加入者の予測医療費から減じることによって予測効果を計算し、
前記計算された予測効果が高い加入者と健康指導との組を、健康指導の対象者及び健康指導内容として選定することを特徴とする分析システム。
【請求項９】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
前記加入者の病態の遷移確率と平均的な病態の遷移確率との比によって第１の発症リスクを算出し、
ユーザが検査値改善目標値を入力することによって、前記加入者の検査値を改善目標値に置き換えた病態の遷移確率を用いて、第２の発症リスクを算出し、
前記第１の発症リスクと前記第２の発症リスクとを比較することによって、改善によるリスク低減効果を表示するためのデータを生成することを特徴とする分析システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の分析システムであって、糖尿病、高血圧症及び脂質異常症の少なくとも一つについてのモデルを構成することを特徴とする分析システム。
【請求項１１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有する計算機を用いて健康指導を支援する健康事業支援方法であって、
前記計算機は、加入者の傷病名と前記加入者に対して行われた医療行為とを含む医療情報と、前記医療行為の費用情報と、前記加入者の健康診断による検査値を含む健診情報と、を格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記健康事業支援方法は、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて前記加入者間の類似度を計算し、前記計算された類似度に基づいて前記加入者を同一の次元数のベクトル空間に配置する加入者配置座標生成ステップと、
前記プロセッサが、前記加入者が配置された座標に基づいて、前記加入者が分類されたクラスタを作成し、前記作成されたクラスタよってモデルを構成するクラスタリングステップと、
前記プロセッサが、前記クラスタに属する加入者の特徴によって前記クラスタを特徴付け、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて、前記作成されたクラスタ間の遷移確率を算出し、前記遷移確率に基づいて、指定された項目で特徴付けられるクラスタによって構成されるモデルを再構成する状態特徴付け・再構成ステップと、
前記プロセッサが、前記医療行為の費用を含む情報と、前記構成されたモデル又は前記再構成されたモデルと、に基づいて、将来の病気の状態及び医療費を予測する状態遷移・医療費予測ステップと、
前記プロセッサが、前記予測された病態の状態及び医療費に基づいて、健康指導の対象者及び健康指導内容を選定する健康指導支援ステップと、を含み、
前記クラスタリングステップでは、
前記加入者間の類似度に基づいて、前記加入者間に働く引力及び斥力を設定し、
前記引力及び斥力によるエネルギーが予め定められた閾値より小さくなるように、ある次元のベクトル空間に前記加入者を配置し、
前記ある次元のベクトル空間に仮想的に一つの次元を追加し、
前記追加された次元方向へ前記加入者の座標を微小変動させ、
前記微小変動に対して安定となるベクトル空間の最小の次元数を計算し、
前記計算された次元数のベクトル空間に前記加入者を配置することを特徴とする健康事業支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
健康保険組合は、医療費を低減するために、生活習慣病の予防及び重症化の予防のための保健指導を行う保健事業を行っている。しかし、保健指導のために確保できる保健師、及び保健指導のための費用などのリソースは限られている。このため、効果的・効率的な保健事業の運営を支援するシステムが望まれている。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
保健事業の運営を支援する方法として、特許文献１には、レセプト情報、健診情報、及び保健指導情報に基づいて、保健指導対象者を選択する保健事業支援システムであって、健康保険加入者の重症度及び検査値ごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成する医療費モデル作成部と、重症度及び検査値ごとの改善量を示す検査値改善モデルを作成する検査値改善モデル作成部と、保健指導による予測医療費削減量を重症度及び検査値ごとに算出する予測医療費削減効果算出部と、予測医療費削減量が高い重症度及び検査値に属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する対象者選択部と、を備える保健事業支援システムが記載されている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
【非特許文献１】Ｙ．Ｆ．Ｈｕ，  “Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，  Ｈｉｇｈ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｆｏｒｃｅ−Ｄｉｒｅｃｔｅｄ  Ｇｒａｐｈ  Ｄｒａｗｉｎｇ”，Ｔｈｅ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ  Ｊｏｕｒｎａｌ，ｖｏｌ．１０、ｎｏ．１，ｐｐ．３７−７１，２００６
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
健康保険組合のリソースの中で、効果的・効率的な保健事業を行うためには、保健指導を優先的に実施する対象者を選択することが必要である。また、保健指導の内容も、個々の対象者に適したものを選択することが必要である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによってデータを分析する分析システムであって、前記分析システムは、インスタンス間の類似度を含むデータ間類似度情報を格納する記憶装置にアクセス可能であって、前記分析システムは、前記プロセッサが、前記データ間類似度情報に基づいて前記インスタンス間に働く引力及び斥力を設定し、前記引力及び斥力によるエネルギーが予め定められた閾値より小さくなるように、ある次元のベクトル空間に前記インスタンスを配置するデータマッピング部と、前記ベクトル空間に配置されたインスタンスを分類するクラスタリング部と、を備え、前記データマッピング部は、前記ベクトル空間に仮想的に一つの次元を追加し、前記追加された次元方向へ前記インスタンスの座標を微小変動させ、前記微小変動に対して安定となるベクトル空間の最小の次元数を計算する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
＜実施例１＞
第１の実施例では、データペア同士の類似度を記したデータ間類似度情報が与えられている場合に、類似度に基づいてデータをクラスタリングするデータ分析装置の例を説明する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
図２は、第１の実施例のデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
データ分析装置２０１は、入力部２０２、出力部２０３、演算装置２０４、メモリ２０５及び記憶媒体２０６を有する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
入力部２０２は、マウス、キーボードなどのヒューマンインターフェースであり、データ分析装置２０１への入力を受け付ける。出力部２０３は、医療データ分析システムによる演算結果を出力するディスプレイやプリンタである。記憶媒体２０６は、データ分析装置２０１によるデータ分析処理を実現する各種プログラム、及び医療データ分析処理の実行結果等を格納する記憶装置であり、例えば、不揮発性記憶媒体（磁気ディスクドライブ、不揮発性メモリ等）である。演算装置２０４は、メモリ２０５にロードされたプログラムを実行する演算装置であり、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵなどである。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
第１の実施例のデータ分析装置２０１は、一つの計算機で構成された計算機システムでも、サーバ及びクライアント端末で構成された計算機システムでもよい。また、データ分析装置２０１の各部は、別の装置で構成してもよい。データ分析装置２０１は、一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
データ間類似度情報３０１は、二つの異なるインスタンス間の類似度が記載されている。例えば、インスタンスＤ１とインスタンスＤ３の類似度は０．９２であることを示す。インスタンスは、例えば、「人」である。この場合、データ間類似度情報３０１は、何らかの方法（例えば、メールの送受信頻度）によって定義されている２人の人の類似度を規定する。インスタンスの他の例は、「文書」である。この場合、データ間類似度情報３０１は、何らかの方法（例えば、二つの文書に出現する全単語のうち、両文書に現れる単語の割合）によって定義されている文書間の類似度を規定する。データ分析装置２０１は、類似したインスタンスを分類するクラスタリングを行う。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
式（４）において、和は、全てのｉ以外のノードｊについて計算する。また、ｖ（ｊ，ｉ）は、ｘｉからｘｊに向かう単位ベクトルであり、式（５）によって定義できる。
ｖ（ｊ，ｉ）＝（ｘｊ−ｘｉ）／｜ｘｊ−ｘｉ｜  …（５）
これを用いて、系全体のエネルギーＥは、式（６）によって定義できる。
Ｅ（｛ｘｉ｝，Ｋ，Ｃ）＝Σ｜ｆ（ｉ）｜2  …（６）
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
不安定性計算ステップ５０９では、以上の処理によって、不安定性を表す指標としてＵを計算する。その後、終了判定ステップ５１０において、Ｕが所定の閾値以上であるかを判定する。判定の結果、Ｕが所定の閾値以上である場合、データの配置は不安定であると判定し、次元数加算ステップ５１１に進む。一方、Ｕが所定の閾値より小さい場合、データの配置は安定であると判定し、データ配置出力ステップ５１２に進み、データの座標を出力する。なお、前回のサイクルと比較してＵが急激に減少した場合、データの配置が安定であると判定してもよい。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
医療データ分析システムは、一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
なお、一件のレセプトには、複数の傷病名が記載可能である。例えば、図９に示す傷病名情報９０１では、検索番号６０２に「１１」のエントリの傷病名９０３は「糖尿病」と「高血圧」であり、検索番号が「１１」のレセプトには糖尿病及び高血圧の傷病名が記載されている。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
傷病名分類情報１００１は、傷病分類１００２と当該傷病分類に属する傷病名９０３とを対応づける情報である。また、合併症有無１００３には、傷病名が合併症の傷病名であるかを示す情報である。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１７】
なお、図１１に示す診療行為情報１１０１及び図１３に示す医薬品情報を、医療行為情報と総称する。また、図１２に示す診療行為分類情報１２０１及び図１４に示す医薬品分類情報を、医療行為分類情報と総称する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２５】
問診情報８０１は、複数の加入者の複数年分の問診情報を管理するための情報であり、健保加入者ＩＤ６０３、問診受診日８０２、及び問診の回答（例えば、タバコ８０３、飲酒８０４、歩行８０５）を含む。なお、問診は、生活習慣、既往歴、アレルギー等の体質、自覚症状などを含んでもよい。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４０】
各項目の値は、健保加入者ＩＤ６０３及びデータ年１５０２に示される加入者及び年における問診データの値である。この問診データは問診情報８０１から取得できる。問診情報８０１が同一健保加入者ＩＤの同一年の問診データを含む場合、いずれか一つの受診日のデータを使っても、当該年の複数回の問診結果を平均を使ってもよい。一つの受診日のデータを使う場合、毎年ほぼ同じ時期に実施される一斉健診日のデータを使うとよい。又は、欠損が少ないデータを選択してもよい。欠損データは、予め定められた欠損であることを示す数値を用いる。図１５に示す例では、−１を用いた。なお、問診情報がない加入者の値は、全て欠損データとする。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６０】
ｖ１とｖ２とが同程度の依存性をもっている場合でも、ｖ１、ｖ２の値の性質の違いによって、相関値ｒ（ｖ１，ｖ２）の値にずれが生じる。従って、まず、ｖ１、ｖ２の要素をそれぞれ独立にランダムに並べ直したベクトルをｗ１、ｗ２とすると、ベクトルｗ１とｗ２とには依存度がないことが想定できる。これを用いて、｜ｒ（ｖ１，ｖ２）｜−｜ｒ（ｗ１，ｗ２）｜を計算する。｜ｒ（ｖ１，ｖ２）｜＜｜ｒ（ｗ１，ｗ２）｜である場合、依存度はないと判断できる。このため、この場合の依存度を０とし、それ以外の場合の依存度を｜ｒ（ｖ１，ｖ２）｜−｜ｒ（ｗ１，ｗ２）｜とする。これによって、ランダムな場合（依存性がない場合）と比較した類似度を計算することができる。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８４】
次に、保健指導サービス設定ステップ１７０２では、保健指導サービスの種類と、各保健指導サービスの想定効果を設定する。例えば、保健指導サービス１の想定効果は、体重５ｋｇ減などである。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８５】
次に、保健指導効果予測ステップ１７０３では、全ての保健指導サービスと保健指導対象候補者の組み合わせについて、医療費削減効果を予測する。まず、保健指導サービス１と保健指導対象候補者１との組み合わせについて、医療費削減効果の算出方法を説明する。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８７】
次に、保健指導内容策定ステップ１７０４では、保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせのうち、最も医療費削減費用対効果が高い組み合わせを選ぶ。そして、選ばれた保健指導対象候補者を選択済みとする。次に、選ばれていない保健指導対象候補者に対する保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせのうち、最も医療費削減費用対効果が高い組み合わせを選ぶ。そして、選ばれた保健指導対象候補者は選択済みとする。このようにして、効果の高い順に保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせを選択することができる。最後に、保健指導の予算の範囲で、効果が高い組み合わせを選択し、保健指導対象者及び保健指導内容を設定する。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2014225175.tif 000001
【手続補正２６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2014225175.tif 000002
【手続補正２７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2014225175.tif 000003
【手続補正２８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６Ａ
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６Ａ】
2014225175.tif 000004