(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能技術を活用し健康年齢に係る数値予測装置を提供する。【解決手段】健康年齢に係る数値予測装置は、学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する段階、前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階及び体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する段階を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康に係る数値を予測する方法において、
学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する段階；
前記期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階；および
体調情報を受信し、受信された前記体調情報を前記期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する段階；
を含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記出力された期待余命の予測値と前記体調情報と対応する統計上の期待余命情報を比較して老化年数の予測値および健康年齢の予測値のうち少なくとも一つを演算する段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記学習用体調情報および前記体調情報は、
名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記期待余命学習データーの前記学習用体調情報それぞれに前記学習用期待余命情報をラベリングする段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記期待余命学習データーの前記学習用体調情報それぞれに前記学習用期待余命情報をラベリングする段階は、
前記学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前記学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前記対象者の死亡時間に関する情報との違いを前記期待余命情報とし、前記学習用体調情報にラベリングする段階；および
前記学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、前記対象者の個人情報に基づいた統計上の期待余命情報を前記期待余命情報とし、前記学習用体調情報にラベリングする段階；
を含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項６】
請求項１において
前記期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し前記期待余命予測モデルを生成する段階は、
前記学習用体調情報を人工神経回路網に入力させる段階；
前記人工神経回路網から出力された前記学習用体調情報に関する出力と前記学習用期待余命を比べて誤差を導出する段階；および
前記比較の結果として導出された誤差を前記人工神経回路網に逆伝播して前記人工神経回路網の加重値を更新する段階；
を含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項７】
請求項１において、
前記学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し前記期待余命予測モデルを生成する段階は、
人工神経回路網を学習するための学習エポック（ｅｐｏｃｈ）が予め決められたエポック以下である場合、前記人工神経回路網の学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を予め決められた数値以上に設定し、前記人工神経回路網を学習するための学習エポックが予め決められたエポック以上である場合、前記人工神経回路網の学習率を予め決められた数値以下に設定する、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項８】
請求項１において、
前記学習用体調情報、前記期待余命の予測値および学習用老化年数情報を含む老化年数学習データーを受信する段階；
前記老化年数学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し老化年数予測モデルを生成する段階；および
前記体調情報を受信し、受信された前記体調情報を前記老化年数予測モデルで処理し老化年数の予測値を出力する段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項９】
請求項８において
前記老化年数学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し健康に係る老化年数数値予測モデルを生成する段階は、
前記学習用体調情報を老化年数予測人工神経回路網に入力させる段階；
前記老化年数予測人工神経回路網から出力された前記学習用体調情報に関する出力と前記学習用老化年数情報を比較して誤差を導出する段階；および
前記比較の結果として導出された誤差を前記老化年数予測人工神経回路網に逆伝播して前記人工神経回路網の加重値を更新する段階；
を含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１０】
請求項９において、
前記老化年数学習データーの前記学習用体調情報それぞれに前記学習用老化年数情報をラベリングする段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記老化年数学習データーの前記学習用体調情報それぞれに前記学習用老化年数情報をラベリングする段階は、
前記学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前記学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前記対象者の死亡時間に関する情報との違いを老化年数情報とし、前記学習用体調情報にラベリングする段階；
前記学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、生成された期待余命予測モデルに前記学習用体調情報を入力する段階；および
前記学習用体調情報に係る前記期待余命予測モデルの出力を前記老化年数情報とし、前記学習用体調情報にラベリングする段階；
を含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１２】
請求項１において、
前記学習用体調情報を出生年度、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無および疾病コードのうち少なくとも一つを含む、予め決められた基準によってグループ化する段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記予め決められた基準によってグループ化された期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し、前記グループ化されたグループ別期待余命予測モデルを生成する段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１４】
請求項１において、
前記学習用体調情報は対象者が死亡者であり、そして
対象者が非死亡者である再学習用体調情報を前記生成された期待余命予測モデルで処理し再学習用期待余命情報を生成する段階；
前記再学習用体調情報それぞれに前記再学習用期待余命情報をラベリングして再学習用データーを生成する段階；
前記期待余命学習データーおよび前記再学習用データーを利用したディープラーニングを実行し前記生成された期待余命予測モデルを更新する段階；
をさらに含む、
健康に係る数値を予測する方法。
【請求項１５】
健康に係る数値を予測する装置であって、
学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する受信部；
前記期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行し期待余命予測モデルを生成する学習部；および
体調情報を受信し、受信された前記体調情報を前記期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する健康関連予測モデル；
を含む、
健康に係る数値を予測する装置。
【請求項１６】
エンコードされた命令を含むコンピューター読み取り可能な保存媒体に保存されたコンピュータープログラムであって、前記コンピュータープログラムはコンピューターシステムの一つ以上のプロセッサーにより実行される場合、前記一つ以上のプロセッサーが健康に係る数値を予測するようにするための以下の段階を実行するようにし、前記段階は:
学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する段階；
前記期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階；および
体調情報を受信し、受信された前記体調情報を前記期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する段階；
を含む、
コンピューター読み取り可能な保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、人工知能技術に係るものであり、より具体的には、人工知能技術を活用した予測に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人間が持続的に指示をしなくても、機械が自ら状況に応じて動作を変えられるように多くの研究が進められ、これは人工知能の開発に繋がった。人工知能の多様な方式のうち、神経回路網を模倣する方式の人工神経回路網技術は、満足できるレベルの動作実行性能を実現するためには、大量のデーター学習や演算能力を要する。このため、人工神経回路網技術を産業上で利用するためには、期待できる利便性に比べ、学習させるためにかかるコストが高すぎるため、人工神経回路網技術は、産業上の有効性を欠くものと認識されてきたが、コンピューターの性能の飛躍的な発展や学習方式の最適化等が進み、学習させるためにかかるコストが軽減し、人工神経回路網技術が再び注目を浴びるようになった。こうした理由から多様な産業分野において人工神経回路網技術を産業上で利用しようとする試みがあり、ヘルスケア分野においても同じく人工神経回路網技術を産業上で利用しようとするニーズがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】韓国特許第１０−１７４４７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、前述した背景技術から案出されたものであり、健康に係る数値の予測を提供するためのものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前述した課題を解決するための本開示の第１の実施例に基づいて健康に係る数値を予測する方法が開示される。前述の方法は学習用の体調情報および学習用の期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する段階；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し、期待余命予測モデルを生成する段階；体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する段階を含む。
【０００６】
代案として、前述の出力された期待余命の予測値と前述の体調情報と対応する統計上の期待余命情報を比較して老化年数の予測値および健康年齢の予測値のうち少なくとも一つを演算する段階をさらに含むことができる。
【０００７】
代案として、前述の学習用体調情報および体調情報は、名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含むことができる。
【０００８】
代案として、前述の期待余命学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用期待余命情報をラベリングする段階をさらに含むことができる。
【０００９】
代案として、前述の期待余命学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用期待余命情報をラベリングする段階は、前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前述の学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする段階；および前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、前述の対象者の個人情報に基づいた統計上の期待余命情報を前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする段階を含むことができる。
【００１０】
代案として、前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階は、前述の学習用体調情報を人工神経回路網に入力させる段階；前述の人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用期待余命を比べて誤差を導出する段階；および前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新する段階を含むことができる。
【００１１】
代案として、前述の学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階は、人工神経回路網を学習するための学習エポック（ｅｐｏｃｈ）が予め決められたエポック以下である場合、前述の人工神経回路網の学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を予め決められた数値以上に設定し、前述の人工神経回路網を学習するための学習エポックが予め決められたエポック以上である場合、前述の人工神経回路網の学習率を予め決められた数値以下に設定することができる。
【００１２】
代案として、前述の学習用体調情報、前述の期待余命の予測値および学習用老化年数情報を含む老化年数学習データーを受信する段階；前述の老化年数学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し老化年数予測モデルを生成する段階；および前述の体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の老化年数予測モデルで処理し老化年数の予測値を出力する段階をさらに含むことができる。
【００１３】
代案として、前述の老化年数学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し健康に係る老化年数数値予測モデルを生成する段階は、前述の学習用体調情報を老化年数予測人工神経回路網に入力させる段階；前述の老化年数予測人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用老化年数情報を比較して誤差を導出する段階；および前述の比較の結果として導出された誤差を前述の老化年数予測人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新する段階を含むことができる。
【００１４】
代案として、前述の老化年数学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用老化年数情報をラベリングする段階をさらに含むことができる。
【００１５】
代案として、前述の老化年数学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用老化年数情報をラベリングする段階は、前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前述の学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする段階；前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、更新前の前述の人工神経回路網に前述の学習用体調情報を入力する段階；および前述の学習用体調情報に係る前述の期待余命予測モデルの出力を前述の老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする段階を含むことができる。
【００１６】
代案として、前述の学習用体調情報に係る前述の期待余命予測モデルの出力を前述の老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする段階を含むことができる。
【００１７】
代案として、前述の学習用体調情報を出生年度、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無および疾病コードのうち少なくとも一つを含む、予め決められた基準によってグループ化する段階をさらに含むことができる。
【００１８】
代案として、前述の予め決められた基準によってグループ化された期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行した後、前述のグループ化されたグループ別期待余命予測モデルを生成する段階をさらに含むことができる。
【００１９】
代案として、前述の学習用体調情報は対象者が死亡者であり、対象者が非死亡者である再学習用体調情報を前述の生成された期待余命予測モデルで処理し再学習用期待余命情報を生成する段階；前述の再学習用体調情報それぞれに前述の再学習用期待余命情報をラベリングして再学習用データーを生成する段階；前述の期待余命学習データーおよび前述の再学習用データーを利用したディープラーニングを実行して前述の生成された期待余命予測モデルを更新する段階をさらに含むことができる。
【００２０】
本開示の第２の実施例において、健康に係る数値を予測する装置が開示される。前述の装置は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する受信部；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成する学習部および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する健康関連予測モデルを含む。
【００２１】
本開示の第３の実施例において、エンコードされた命令を含むコンピューター読み取り可能な保存媒体に保存されたコンピュータープログラムが開示される。前述のコンピュータープログラムはコンピューターシステムの一つ以上のプロセッサーにより実行される場合、前述の一つ以上のプロセッサーが健康に係る数値を予測するようにするための以下の段階を実行するようにし、前述の段階は:学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信する段階；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成する段階；および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力する段階を含む。
【発明の効果】
【００２２】
本開示は健康に係る数値予測を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測装置（１００）のブロックダイアグラムである。
【図２】本開示の第１の実施例における神経回路網の構成図である。
【図３】本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測方法のフローチャートである。
【図４】本開示の第１の実施例における学習用体調情報それぞれに学習用期待余命情報をラベリングする方法のフローチャートである。
【図５】本開示の第１の実施例における老化年数学習データーを利用して老化年数の予測値を求める方法のフローチャートである。
【図６】学習用体調情報を予め決められた基準によってグループ化して基準による期待余命予測モデルを生成する方法のフローチャートである。
【図７】期待余命のモデルに再学習用データーを受信して改めてディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを更新する方法のフローチャートである。
【図８】本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するための手段を図示したブロックダイアグラムである。
【図９】本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するためのモジュールを図示したブロックダイアグラムである。
【図１０】本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するためのロジックを図示したブロックダイアグラムである。
【図１１】本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するための回路を図示したブロックダイアグラムである。
【図１２】本開示の実施例が実装されることのできる例示としてのコンピューティング環境に関する簡略で一般的な概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
多様な実施例が以下に図面を参照しながら説明される。本明細書において、多様な説明が本開示の理解を深めるために示される。しかしこのような実施例はこのような具体的な説明がなくても実行されることができることは明らかである。他の例において、公知の構造および装置は実施例の説明を容易にするためにブロックダイアグラムで提供される。
【００２５】
本明細書において用いられる用語「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」等は、コンピューター関連エンティティー、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせ、またはソフトウェアの実行を指すものである。例えば、コンポーネントはプロセッサー上で実行される処理の過程（ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）、プロセッサー、客体、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピューターになり得るが、これらに限られるものではない。例えば、コンピューティング装置で実行されるアプリケーションおよびコンピューティング装置は全てコンポーネントになり得る。一つ以上のコンポーネントはプロセッサーおよび／または実行スレッドの中に常駐することができ、一つのコンポーネントは一つのコンピューターの中でローカル化することができ、あるいは二つ以上の複数のコンピューターに配分されることも可能である。また、このようなコンポーネントはその内部に保存された多様なデーター構造を有する多様なコンピューター読み取り可能な媒体から実行することができる。コンポーネントは例えば、一つ以上のデーターパケットを有する信号（例えば、ローカルシステム、分散システムで他のコンポーネントと相互作用する一つのコンポーネントからのデーターおよび／または信号により、他のシステムとインターネットのようなネットワークを通じて送信されるデーター）により、ローカルおよび／または遠隔処理を通じて通信することができる。
【００２６】
また、「含む」および／または「含める」という用語は、述語として使われるときと名詞等を後ろから修飾するときの両方において、「含む」や「含める」の対象となるものの特徴および／または構成要素が存在することを意味するが、一つ以上の他の特徴、構成要素および／またはこれらのグループとしての存在または追加を排除しないものであると理解されるべきである。また、数が特定されていない場合や単数の形を示すものであると文脈上明確に読み取れない場合は、本明細書と請求範囲において、単数は一般的に「一つまたはそれ以上」を意味するものと解釈されるべきである。
【００２７】
示された実施例に関する説明は、本開示の技術分野において通常の知識を有する者が本開示を利用したりまたは実施できるように提供される。このような実施例に関する多様な変形は、本開示の技術分野において通常の知識を有する者には明らかであり、ここに定義された一般的な原理は、本開示の範囲を逸脱することなく他の実施例に適用されることができる。したがって、本開示はここに示された実施例に限られるものではなく、ここに示された原理および新規の特徴と一貫する最広義の範囲で解析されるべきである。
【００２８】
図１は、本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測装置（１００）のブロックダイアグラムである。本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測装置（１００）は受信部（１１０）、健康関連予測モデル（１２０）、ラベリング部（１３０）、学習部（１４０）および演算部（１５０）を含むことができる。図１に示されているブロックダイアグラムは健康に係る数値予測装置（１００）を簡素化した構成で示しているものであり、本開示はこれに限られず、駆動に必要な他の構成要素をさらに含むことができる。
【００２９】
受信部（１１０）は、本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測方法を実行するためのデーター等を他のコンピューティング装置、サーバー等から受信することができる。受信部（１１０）は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信することができる。学習用体調情報は名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む。学習用体調情報は本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測モデルを学習させるための対象者の現在の状態および現在の健康状態に関する任意の情報を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者の期待余命に関する任意の情報を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者が死亡者である場合、対象者の体調情報（つまり、対象者の健康診断情報）と対象者の死亡時間との間の時間間隔（つまり、学習用体調情報の対象者が死亡者である場合、学習用体調情報を生成したときと対象者が死亡したときとの間の時間間隔）を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者が死亡者ではない場合、統計上で決まる対象者の期待余命に関する情報（つまり、学習用体調情報の対象者が死亡者ではなく３０代の男性である場合、統計上によると８０歳まで生存が予測される場合期待余命情報は５０年になる）になり得る。
【００３０】
受信部（１１０）は体調情報を受信することができる。体調情報は名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む。体調情報は本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測モデルに伝達され健康に係る数値予測値を出力させるための対象者の現在の状態および現在の健康状態に関する任意の情報を含むことができる。健康に係る数値予測値は期待余命の予測値、老化年数の予測値等を含む。期待余命は対象者が今後何年生きられるかが期待されるのかを示すものである。例えば、期待余命の予測値が３０の場合今後３０年は生きられると期待されているということである。老化年数は対象者の実年齢に比べ身体老化がどれほど進んでいるかを表すものである。例えば、老化年数の予測値が−１の場合実年齢に比べ１歳分身体老化が進んでいないということであり、老化年数の予測値が１の場合実年齢に比べ１歳早く身体老化が進んでいることになり得る。
【００３１】
受信部（１１０）は期待余命の予測値、学習用老化年数情報を含む老化年数学習データーを受信することができる。期待余命の予測値は、本開示の第１の実施例において生成された期待余命予測モデルによって予測された期待余命に係る値になり得る。学習用老化年数情報は対象者に関する期待余命の予測値と統計上の期待余命情報との違いになり得る。例えば、３０歳の男性である対象者の期待余命の予測値が４０年であり統計上の期待余命が５０年である場合、対象者は一般的に期待されるレベルより期待余命が短いため、自分の実年齢より老化が進んでいると判断することができる。この場合、３０代の男性である対象者の老化年数は１０年になり得る。逆に期待余命の予測値が６０年であり統計上の期待余命が５０年である場合対象者は一般的に期待されるレベルより期待余命が長いため、自分の実年齢より老化が進んでいないと判断することができる。この場合３０代の男性である対象者の老化年数は−１０年になり得る。例えば、受信部（１１０）は病院のサーバー、政府のサーバーから電子健康記録（ＥＨＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｈｅａｌｔｈ  ｒｅｃｏｒｄ）を受信することができ、また、病院のサーバー等から電子医療記録（ＥＭＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ）を受信することができる。また、受信部（１１０）はユーザー端末（未図示）からユーザーの健康診断記録等を受信することができる。また受信部（１１０）は既存のモデルから出た健康に係る数値予測値を新しい学習データーとして受信することができる。前述の記載は例示に過ぎず本開示はこれに限られるものではない。
【００３２】
健康関連予測モデル（１２０）は、健康に係る数値予測値を出力する人工神経回路網を含むことができる。健康に係る数値予測値は期待余命の予測値、老化年数の予測値等を含む。健康関連予測モデル（１２０）は、受信部（１１０）から受信した体調情報を人工神経回路網に入力させて出力された健康に係る数値予測値をユーザーに出力することで本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測を実行することができる。前述した記載は例示に過ぎず本開示はこれに限られるものではない。健康関連予測モデル（１２０）は、学習部（１４０）の人工神経回路網学習によって期待余命予測モデル、老化年数予測モデルを含むことができる。健康関連予測モデル（１２０）は、人工神経回路網を含み、期待余命の予測値、老化年数の予測値を出力することができる。
【００３３】
健康関連予測モデル（１２０）は、期待余命予測モデルおよび老化年数予測モデルを含むことができる。
【００３４】
ラベリング部（１３０）は監督学習のために学習データーとラベルを紐付けることができる。ラベリング部（１３０）は期待余命学習データーの学習用体調情報それぞれに学習用期待余命情報をラベリングすることができる。ラベリング部（１３０）は例えば、Ａという対象者に関する学習用体調情報にＡという対象者の学習用期待余命情報を紐付けてラベリングすることができる。
【００３５】
ラベリング部（１３０）は学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる。ラベリング部（１３０）は学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、前述の対象者の個人情報に基づいた統計上の期待余命情報を前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる。例えば、ラベリング部（１３０）は対象者Ａが死亡者である対象者Ａの学習用体調情報に含まれた時間に関する情報（つまり、健康診断日）と対象者Ａの実際死亡した時点との違い（つまり、健康診断日から死亡日までの時間）を期待余命情報とし、対象者Ａの学習用体調情報にラベリングすることができる。ラベリング部（１３０）は対象者Ｂが死亡者ではない場合対象者Ｂの個人情報に基づいた統計上の期待余命情報（例えば、統計庁の年齢別期待余命情報に基づいた期待余命）を対象者Ｂの学習用体調情報にラベリングすることができる。例えば、対象者Ｂが３０代の男性であり５０年の統計上の期待余命を持つ場合、対象者Ｂの学習用体調情報に５０年の期待余命をラベリングすることができる。またラベリング部（１３０）は対象者Ｃが死亡者ではなく将来死亡する確率がとても高い疾病の患者である場合、疾病による期待余命情報を対象者Ｃの学習用体調情報にラベリングすることができる。例えば、対象者Ｃが５０代の肺がん４期の患者であり、肺がん４期の平均生存年数が５年である場合、Ｃの学習用体調情報に５年の期待余命をラベリングすることができる。
【００３６】
ラベリング部（１３０）は前述の老化年数学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用老化年数情報をラベリングすることができる。ラベリング部（１３０）は学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前述の学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる。ラベリング部（１３０）は前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、生成された期待余命予測モデルに前述の学習用体調情報を入力して、前述の学習用体調情報に係る前述の期待余命予測モデルの出力を前述の老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる。
【００３７】
ラベリング部（１３０）は前述の学習用体調情報を出生年度、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無および疾病コードのうち少なくとも一つを含む、予め決められた基準によってグループ化することができる。例えば、同じ３０歳の男性を対象者とする学習用体調情報である場合にも、対象者の出生年度、所得水準等によって統計上の期待余命は相違することがあり得る。したがって、ラベリング部（１３０）は予め決められた基準によって学習用データーをグループ化してグループ別に異なる健康関連予測モデルが生成されるようにすることができる。
【００３８】
ラベリング部（１３０）は学習用体調情報の対象者が非死亡者である場合、生成された期待余命予測モデルによって予測された期待余命の予測値（つまり、再学習用期待余命情報）を対象者が非死亡者である学習用体調情報にラベリングすることができる。つまり、対象者が非死亡者である学習用体調情報の場合、ラベリング部（１３０）は統計上の期待余命情報を利用して該当する学習用体調情報にラベリングを行うこともでき、生成された期待余命予測モデルを利用して予測された期待余命の予測値をラベリングすることもできる。ラベリング部（１３０）は再学習用体調情報それぞれに再学習用期待余命情報をラベリングして再学習用データーを生成することができる。
【００３９】
学習部（１４０）は期待余命学習データーを利用した健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網にディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し期待余命予測モデルを生成することができる。学習部（１４０）は前述の学習用体調情報を健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網に入力させて前述の人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用期待余命を比べて誤差を導出しそして前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新して健康関連予測モデル（１２０）が期待余命の予測値を出力ように学習させることができる。これにより学習部（１４０）は期待余命予測モデルを生成することができる。本開示の期待余命予測モデルは対象者の体調情報を入力させると対象者の期待余命を出力することができる。本開示において人工神経回路網はＲＮＮ（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）で構成されることができ、ＲＮＮのうち長期記憶の問題が解決されたＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ  ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）で構成されることも可能である。
【００４０】
学習部（１４０）は人工神経回路網を学習するための学習エポック（ｅｐｏｃｈ）が予め決められたエポック以下である場合、前述の人工神経回路網の学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を予め決められた数値以上に設定し、前述の人工神経回路網を学習するための学習エポックが予め決められたエポック以上である場合、前述の人工神経回路網の学習率を予め決められた数値以下に設定することができる。例えば、学習部（１４０）は人工神経回路網を学習させるために初期１０万回のエポックでは０．８の学習率を設定して初期学習速度を上げて人工神経回路網モデルの有効性を検証し、１０万回以上のエポックに対しては０．２の学習率を設定して学習結果を細かく調整することができる。
【００４１】
学習部（１４０）は老化年数学習データーを利用した健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網にディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行し老化年数予測モデルを生成することができる。学習部（１４０）は健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網を利用して健康関連予測モデル（１２０）が老化年数の予測値を出力ように学習させることができる。学習部（１４０）は老化年数学習データーを利用したディープラーニングを実行して健康関連予測モデル（１２０）が老化年数予測データーを出力ように訓練をさせることができる。学習部（１４０）は学習用体調情報を健康関連予測モデル（１２０）の老化年数予測人工神経回路網に入力させることができる。学習部（１４０）は老化年数予測人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用老化年数情報を比較して誤差を導出し、導出された誤差を老化年数予測人工神経回路網に逆伝播して老化年数予測人工神経回路網の加重値を更新して健康関連予測モデル（１２０）が老化年数の予測値を出力ように学習させることができる。これにより学習部（１４０）は老化年数予測モデルを生成することができる。
【００４２】
学習部（１４０）はラベリング部（１３０）によって予め決められた基準によってグループ化された期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行した後、前述のグループ化されたグループ別期待余命予測モデルを生成することができる。つまり、同じ現在の状態の対象者だとしても生まれた時代、所得水準等の社会的な影響によって期待余命が相違する可能性があるため、学習部（１４０）は社会的な要素によってグループ化された期待余命学習データーを利用して期待余命予測モデルが生成されるようにすることで、社会的な要素を反映することができる。
【００４３】
学習部（１４０）は期待余命学習データーおよび再学習用データーを利用したディープラーニングを実行して生成された期待余命予測モデルを更新することができる。更新された期待余命予測モデルは非死亡者の体調情報に対し期待余命予測モデルを利用してラベリングされた再学習用データーを使用することで、統計上の期待余命情報による影響を減らすことができる。したがって、期待余命予測モデルの更新によって時代等の社会的な要因によって変化する可能性のある統計上の期待余命情報によって発生し得る誤差を防ぐことができる。
【００４４】
演算部（１５０）は受信部（１１０）および期待余命健康関連予測モデル（１２０）に期待余命の予測値、老化年数の予測値と体調情報を受信することができる。
【００４５】
演算部（１５０）は体調情報の統計上の期待余命情報、期待余命の予測値、および体調情報から新しい健康に係る数値予測値を生成することができる。新しい健康に係る数値予測値は例えば、健康年齢の予測値になり得る。健康年齢は対象者の身体健康上の年齢としての意味を含む。新しい健康に係る数値予測値は既存の予測値と新しい健康に係る数値予測値間の数式的な関係に基づいて数学的演算を通じて求めることができる。例えば、健康年齢の予測値は体調情報に含まれた対象者の年齢に統計上の期待余命情報を足して期待余命の予測値を引いて求めることができる。また健康年齢の予測値は体調情報に含まれた対象者の年齢に老化年数を足して求めることができる。
【００４６】
演算部（１５０）は前述の出力された期待余命の予測値と前述の体調情報と対応する統計上の期待余命情報を比較して老化年数の予測値および健康年齢の予測値のうち少なくとも一つを演算することができる。健康年齢の予測値は体調情報に含まれた対象者の年齢と老化年数の予測値との違いである。例えば、対象者の年齢が３０歳であり、老化年数の予測値が＋１０である場合、対象者は自分の年齢より老化が進んでいるため健康年齢は４０歳になり得る。老化年数の予測値は統計上の期待余命情報から期待余命の予測値を引いて求めることができる。
【００４７】
図２は、本開示の第１の実施例における神経回路網の構成図である。
【００４８】
本明細書の全般において、神経回路網、ネットワーク関数、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）は同じ意味で用いられることができる。神経回路網は一般的に「ノード」と称されることのできる互いに繋がった複数の計算単位の集まりで構成されることが可能である。このような「ノード」は「ニューロン（ｎｅｕｒｏｕｎ）」と称されることもあり得る。神経回路網は少なくとも一つ以上のノードを含めて構成される。神経回路網を構成するノード（またはニューロン）は一つ以上の「リンク」よって互いに繋がることができる。
【００４９】
神経回路網の中で、リンクを通じて繋がっている一つ以上のノードは互いに入力ノードおよび出力ノードの関係をつくることができる。入力ノードおよび出力ノードの概念は相対的なものであり、一つのノードに対し出力ノードである任意のノードは他のノードとの関係においては入力ノードになることがあり、その逆のことを成り立つことが可能である。前述した通り、入力ノード対出力ノードの関係はリンクを中心につくられることができる。一つの入力ノードに一つ以上の出力ノードがリンクを通じて繋がることができ、その逆も成り立つことが可能である。
【００５０】
一つのリンクを通じて繋がっている入力ノードおよび出力ノードの関係において、出力ノードは入力ノードに入力されたデーターに基づいてその値が決められる可能性がある。ここで入力ノードと出力ノードを相互連結するノードは加重値（ｗｅｉｇｈｔ）を持つことが可能である。加重値は可変的なものになり得るとともに、神経回路網が必要な機能を実行するために、ユーザーまたはアルゴリズムによって変ることが可能である。例えば、一つの出力ノードに一つ以上の入力ノードがそれぞれのリンクによって互いに繋がった場合、出力ノードは前述の出力ノードと繋がっている入力ノードに入力された値およびそれぞれの入力ノードに対応するリンクに設定された加重値に基づいて出力ノード値を決めることができる。
【００５１】
前述した通り、神経回路網は一つ以上のノードが一つ以上のリンクを通じて相互連結され神経回路網の中で入力ノードおよび出力ノード関係をつくる。神経回路網の中でノードとリンクの数およびノードとリンクとの間の関係、複数のリンクそれぞれに与えられた加重値の値により、神経回路網の特性が決められる可能性がある。例えば、同じ数のノードおよびリンクが存在し、リンクとの間の加重値値が相違する二つの神経回路網が存在する場合、二つの神経回路網は互いに異なるものとして認識されることができる。
【００５２】
図２に示されているように、神経回路網は一つ以上のノードを含むことが可能である。神経回路網を構成するノードのうち一部は、最初の入力ノードからの距離に基づいて、一つのレイヤー（ｌａｙｅｒ）を構成することができる、例えば、最初の入力ノードから距離がｎであるノードの集まりは、ｎレイヤーを構成することができる。最初の入力ノードから距離は、最初の入力ノードから該当するノードまで到達するために通らなければならないリンクの最小の数によって定義されることができる。しかし、このようなレイヤーの定義は説明のために任意に取り上げたものであり、神経回路網の中でレイヤーの回数は前述したものと相違する方法で定義されることができる。例えば、ノードのレイヤーは最終出力ノードからの距離によって定義されることもできる。
【００５３】
最初の入力ノードは神経回路網の中のノードのうち他のノードとの関係においてリンクを通ることなくデーターが直接入力される一つ以上のノードを意味することができる。または、神経回路網ネットワークの中で、リンクを基準とするノード間の関係において、リンクによって繋がっている他の入力ノードを持たないノードを意味することができる。これと同様に、最終出力ノードは神経回路網の中のノードのうち他のノードとの関係において、出力ノードを持たない一つ以上のノードを意味することができる。また、ヒドンノードは最初の入力ノードおよび最後の出力ノードではなく神経回路網を構成するノードを意味することができる。図２では出力ノードの図示が省略されている。本開示の第１の実施例における神経回路網は入力レイヤーのノードが出力レイヤーに近いヒドンレイヤーのノードより多いことが可能であり、入力レイヤーからヒドンレイヤーに進むにつれノードの数が少なくなる形での神経回路網になり得る。
【００５４】
本開示の第１の実施例においてデーターの処理が可能になるように神経回路網はＭＬＰ（ｍｕｌｔｉ  ｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）、ＲＮＮ（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含むことができる。また本開示の第１の実施例においてイベントが長くなることにより発生し得る長期記憶の問題（ｌｏｎｇ  ｒａｎｇｅ  ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ  ｖａｎｉｓｈｉｎｇ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）による性能の低下を防げるように、本開示の神経回路網はＬＳＴＭ（ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）を含むことができる。また、本開示の第１の実施例において人工神経回路網方法の最適化技法で確率的勾配下降法（ＳＧＤ）、モメンタム（Ｍｏｍｅｎｔｕｍ）、Ａｄａｍ、Ａｄａｇｒａｄ、ＲＭＳｐｒｏｐ等を使用することができる。また、学習データーＤを一度だけ学習することもできれば、数回繰り返したエポック（ｅｐｏｃｈ）を通じて誤差関数を最小化したパラメーターを求めることができ、十分に最適化されたかを検査してから学習段階を終えることができるかどうかを決めることができる。
【００５５】
ＲＮＮは一般的なフィードフォワード神経回路網とは違ってヒドンレイヤーの出力もヒドンレイヤーの入力になり得る。ＲＮＮは現在の入力された入力データーと過去に入力を受けたデーターを同時に考慮して演算し、フィードバック構造を持つことで記憶能力を持つ神経回路網である。したがって、ＲＮＮはデーターにおいて、以前のデーターの意味によって現在のデーターを解析できるようにトレーニングされることができる。ＲＮＮの一つであるＬＳＴＭは、長期記憶ネットワーク（ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ  ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ  ｎｅｔｗｏｒｋ）とも呼ばれ長期の依存性を学習することができる。本開示の第１の実施例において神経回路網はＲＮＮの一つであるＬＳＴＭだけでなく、Ｄｅｐｔｈ  Ｇａｔｅｄ循環神経回路網（ｄｅｐｔｈ  ｇａｔｅｄ  ＲＮＮ）、時計装置循環神経回路網（ｃｌｏｃｋ  ｗｏｒｋ  ＲＮＮ）等のようにデーターを処理できる任意の神経回路網を含むことができる。
【００５６】
図２の神経回路網（２００）は、一つ以上のヒドンレイヤーを含むことができる。ヒドンレイヤーのヒドンノードは以前のレイヤーの出力と周辺のヒドンノードの出力を入力にすることができる。各ヒドンレイヤー別のヒドンノードの数は同じ数である場合もあり相違することもある。入力レイヤーのノードの数は入力データーのデーターフィールドの数に基づいて決められることができヒドンノードの数と同じ数である場合もあり相違することもある。入力レイヤーに入力された入力データーはヒドンレイヤーのヒドンノードによって演算されることができ出力レイヤーである完全連結レイヤー（ＦＣＬ：ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｌａｙｅｒ）によって出力されることが可能である。
【００５７】
図３は、本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測方法のフローチャートである。
【００５８】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命学習データーを受信することができる（３１０）。期待余命学習データーは学習用体調情報および学習用期待余命情報を含むことができる。学習用体調情報は名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む。学習用体調情報は本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測モデルを学習させるための対象者の現在の状態および現在の健康状態関する任意の情報を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者の期待余命に関する任意の情報を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者が死亡者である場合、対象者の体調情報（つまり、対象者の健康診断情報）と対象者の死亡時間との間の時間間隔（つまり、学習用体調情報の対象者が死亡者である場合、学習用体調情報を生成したときと対象者が死亡したときとの間の時間間隔）を含むことができる。学習用期待余命情報は対象者が死亡者ではない場合、統計上で決まる対象者の期待余命に関する情報（つまり、学習用体調情報の対象者が死亡者ではなく３０代の男性である場合、統計上によると８０歳まで生存が予測される場合期待余命情報は５０年になる）になり得る。
【００５９】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命学習データーを利用してディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成することができる（３２０）。健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命の予測値を出力する人工神経回路網を含むことができる。健康に係る数値予測装置（１００）は前述の期待余命学習データーに含まれた学習用体調情報を健康に係る数値予測装置（１００）の人工神経回路網に入力させて前述の人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用期待余命を比べて誤差を導出しそして前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新して期待余命予測モデルが期待余命を出力するように学習させることができる。これにより健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命予測モデルを生成することができる。本開示において人工神経回路網はＲＮＮ（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）で構成されることができ、ＲＮＮのうち長期記憶の問題が解決されたＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ  ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）で構成されることも可能である。
【００６０】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命予測モデルに体調情報を受信した後、期待余命の予測値を出力することができる（３３０）。健康に係る数値予測装置（１００）は体調情報を受信することができる。体調情報は名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む。体調情報は本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測モデルに伝わり期待余命の予測値を出力させるための対象者の現在の状態および現在の健康状態関する任意の情報を含むことができる。健康に係る数値予測装置（１００）は受信した体調情報を期待余命予測モデルに入力させて出力された期待余命の予測値をユーザーに出力することで本開示の第１の実施例における期待余命予測を実行することができる。
【００６１】
図４は、本開示の第１の実施例における学習用体調情報それぞれに学習用期待余命情報をラベリングする方法のフローチャートである。
【００６２】
健康に係る数値予測装置（１００）は学習用体調情報が死亡者であるかどうかによりラベリングすることができる（４１０）。
【００６３】
健康に係る数値予測装置（１００）は学習用体調情報が死亡者であれば学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる（４２１）。健康に係る数値予測装置（１００）は対象者Ａが死亡者である対象者Ａの学習用体調情報に含まれた時間に関する情報（つまり、健康診断日）と対象者Ａの実際死亡した時点との違い（つまり、健康診断日から死亡日までの時間）を期待余命情報とし、対象者Ａの学習用体調情報にラベリングすることができる。例えば、対象者Ａが５０歳男性であり５４歳に死亡した場合４年の期待余命を対象者Ａの学習用体調情報にラベリングすることができる。
【００６４】
健康に係る数値予測装置（１００）は学習用体調情報が非死亡者であれば対象者の個人情報に基づいた統計上の期待余命情報を前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングすることができる（４２２）。統計上の期待余命情報は前述した年度、性別、年齢別生命表、特定死因が排除された生命表および特定疾病による平均生存年数になり得る。健康に係る数値予測装置（１００）は対象者Ｂが死亡者ではない場合対象者Ｂの個人情報に基づいた統計上の期待余命情報（例えば、統計庁の年齢別期待余命情報に基づいた期待余命）を対象者Ｂの学習用体調情報にラベリングすることができる。例えば、対象者Ｂが３０代の男性であり５０年の統計上の期待余命を持つ場合、対象者Ｂの学習用体調情報に５０年の期待余命をラベリングすることができる。
【００６５】
図５は、本開示の第１の実施例における老化年数学習データーを利用して老化年数の予測値を求める方法のフローチャートである。
【００６６】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命の予測値および体調情報を含む老化年数学習データーを受信することができる（５１０）。期待余命の予測値は、本開示の第１の実施例において生成された期待余命予測モデルによって予測された期待余命に係る値になり得る。学習用老化年数情報は対象者に関する期待余命の予測値と統計上の期待余命情報との違いになり得る。例えば、３０歳の男性である対象者の期待余命の予測値が４０年であり統計上の期待余命が５０年である場合、対象者は一般的に期待されるレベルより期待余命が短いため、自分の実年齢より老化が進んでいると判断することができる。この場合３０代の男性である対象者の老化年数は１０年になり得る。逆に期待余命の予測値が６０年であり統計上の期待余命が５０年である場合対象者は一般的に期待されるレベルより期待余命がさらに長くなるため、自分の実年齢より老化が進んでいないと判断することができる。この場合３０代の男性である対象者の老化年数は−１０年になり得る。
【００６７】
健康に係る数値予測装置（１００）は老化年数学習データーを利用してディープラーニングした後老化年数予測モデルを生成することができる（５２０）。健康に係る数値予測装置（１００）は学習用体調情報を健康に係る数値予測装置（１００）の老化年数予測人工神経回路網に入力させることができる。健康に係る数値予測装置（１００）は老化年数予測人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用老化年数情報を比較して誤差を導出し、導出された誤差を老化年数予測人工神経回路網に逆伝播して老化年数予測人工神経回路網の加重値を更新して健康関連予測モデル（１２０）が老化年数を出力するように学習させることができる。これにより健康に係る数値予測装置（１００）は老化年数予測モデルを生成することができる。
【００６８】
健康に係る数値予測装置（１００）は老化年数予測モデルに体調情報を受信した後、老化年数の予測値を出力することができる（５３０）。健康に係る数値予測装置（１００）は受信した体調情報を老化年数予測モデルに入力させて出力された老化年数の予測値をユーザーに出力することで本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測を実行することができる。
【００６９】
図６は、学習用体調情報を予め決められた基準によってグループ化して基準による期待余命予測モデルを生成する方法のフローチャートである。
【００７０】
健康に係る数値予測装置（１００）は学習用体調情報を予め決められた基準によってグループ化することができる（６１０）。予め決められた基準は出生年度、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無および疾病コードのうち少なくとも一つを含むことができる。
【００７１】
健康に係る数値予測装置（１００）は予め決められた基準によってグループ化された期待余命学習データーを利用したディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行した後、前述のグループ化されたグループ別期待余命予測モデルを生成することができる（６２０）。例えば、１９９０年代出生者が３０歳である場合の統計上の期待余命と、１９７０年代の出生者が３０歳である場合の統計上の期待余命は時代の変化等社会的な要因によって相違することがあり得る。したがって、健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命学習データーを予め決められた社会的な要因に基づいてグループ化してから、グループ化された期待余命学習データーを利用して学習を実行して、グループ別期待余命予測モデルを生成することができる。グループ化された期待余命学習データーを利用した予測モデルを生成することで本開示の健康に係る数値予測装置（１００）は社会的な要因を反映した期待余命の予測値を提供することができる。
【００７２】
図７は期待余命のモデルに再学習用データーを受信して改めてディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを更新する方法のフローチャートである。
【００７３】
健康に係る数値予測装置（１００）は対象が死亡者である期待余命学習データーを受信することができる（７１０）。
【００７４】
健康に係る数値予測装置（１００）は対象が死亡者である期待余命学習データーを利用してディープラーニングを実行した後、期待余命予測モデルを生成することができる（７２０）。健康に係る数値予測装置（１００）は前述の対象が死亡者である学習用体調情報を健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網に入力させて前述の人工神経回路網から出力された前述の対象が死亡者である学習用体調情報に関する出力と前述の学習用期待余命を比べて誤差を導出しそして前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新して期待余命を出力するように学習させることができる。これにより健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命予測モデルを生成することができる。
【００７５】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命予測モデルに対象が非死亡者である再学習用体調情報を受信して再学習用期待余命情報を生成することができる（７３０）。再学習用体調情報は名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含む。再学習用体調情報は本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測モデルを学習させるための対象者の現在の状態および現在の健康状態関する任意の情報を含むことができる。再学習用期待余命情報は健康に係る数値予測装置（１００）に再学習用体調情報を入力して健康に係る数値予測装置（１００）から出力された値になり得る。つまり、本開示の第1の実施例の健康に係る数値予測装置（１００）は非死亡者の体調情報を受信して、学習された健康関連予測モデル（１２０）を利用して非死亡者の期待余命情報を生成することができる。
【００７６】
健康に係る数値予測装置（１００）は再学習用体調情報それぞれに前述の再学習用期待余命情報をラベリングして再学習用データーを生成することができる（７４０）。健康に係る数値予測装置（１００）は再学習用体調情報を受信して生成された予測された期待余命の予測値（つまり、再学習用期待余命情報）を学習用体調情報それぞれにラベリングすることができる。健康に係る数値予測装置（１００）は生成された期待余命予測モデルを利用して予測された期待余命の予測値を再学習用体調情報それぞれにラベリングすることができる。
【００７７】
健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命学習データーおよび前述の再学習用データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを更新することができる（７５０）。健康に係る数値予測装置（１００）は前述の対象が学習用体調情報および再学習用体調情報を健康関連予測モデル（１２０）の人工神経回路網に入力させて前述の人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力および再学習用体調情報と前述の学習用期待余命および再学習用期待余命を比べて誤差を導出しそして前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新して期待余命を出力するように学習させることができる。これにより健康に係る数値予測装置（１００）は期待余命予測モデルを更新することができる。本開示の第１の実施例における健康に係る数値予測装置（１００）は死亡者のデーターを利用して期待余命予測モデルを生成し、これを通じて非死亡者のデーターから期待余命の予測値を抽出して再学習を実行することで、時間によって変化する可能性のある統計上の期待余命情報への依存性を下げることができ、一貫した結果を提供することができる。
【００７８】
図８は、本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するための手段を図示したブロックダイアグラムである。
【００７９】
本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信するための手段（１２１０）；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成するための手段（１２２０）；および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力するための手段（１２３０）によって実現されることができる。
【００８０】
代案としての実施例において前述の出力された期待余命の予測値と前述の体調情報と対応する統計上の期待余命情報を比較して老化年数の予測値および健康年齢の予測値のうち少なくとも一つを演算する手段をさらに含むことができる。
【００８１】
代案としての実施例において前述の学習用体調情報および体調情報は、名前、個人ＩＤ、出生年度、年齢、性別、個人情報、健康診断受診日、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無、診療日、診療機関情報、診療内訳、生死、死亡日および疾病コードのうち少なくとも一つを含むことができる。
【００８２】
代案としての実施例において前述の期待余命学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用期待余命情報をラベリングする手段をさらに含むことができる。
【００８３】
代案としての実施例において前述の期待余命学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用期待余命情報をラベリングする手段は、前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前述の学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする手段；および前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、前述の対象者の個人情報に基づいた統計上の期待余命情報を前述の期待余命情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする手段を含むことができる。
【００８４】
代案としての実施例において前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成する手段は、前述の学習用体調情報を人工神経回路網に入力させる手段；前述の人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用期待余命を比べて誤差を導出する手段；および前述の比較の結果として導出された誤差を前述の人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新する手段を含むことができる。
【００８５】
代案としての実施例において前述の学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成する手段は、人工神経回路網を学習するための学習エポック（ｅｐｏｃｈ）が予め決められたエポック以下である場合、前述の人工神経回路網の学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅ）を予め決められた数値以上に設定し、前述の人工神経回路網を学習するための学習エポックが予め決められたエポック以上である場合、前述の人工神経回路網の学習率を予め決められた数値以下に設定することができる。
【００８６】
代案としての実施例において前述の学習用体調情報、前述の期待余命の予測値および学習用老化年数情報を含む老化年数学習データーを受信する手段；前述の老化年数学習データーを利用したディープラーニングを実行して老化年数予測モデルを生成する手段；および前述の体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の老化年数予測モデルで処理し老化年数の予測値を出力する手段をさらに含むことができる。
【００８７】
代案としての実施例において前述の老化年数学習データーを利用したディープラーニングを実行して健康に係る老化年数数値予測モデルを生成する手段は、前述の学習用体調情報を老化年数予測人工神経回路網に入力させる手段；前述の老化年数予測人工神経回路網から出力された前述の学習用体調情報に関する出力と前述の学習用老化年数情報を比較して誤差を導出する手段；および前述の比較の結果として導出された誤差を前述の老化年数予測人工神経回路網に逆伝播して前述の人工神経回路網の加重値を更新する手段を含むことができる。
【００８８】
代案としての実施例において前述の老化年数学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用老化年数情報をラベリングする手段をさらに含むことができる。
【００８９】
代案としての実施例において前述の老化年数学習データーの前述の学習用体調情報それぞれに前述の学習用老化年数情報をラベリングする手段は、前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者である場合、前述の学習用体調情報に含まれた時間に関する情報と前述の対象者の死亡時間に関する情報との違いを老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする手段；前述の学習用体調情報に含まれた対象者が死亡者ではない場合、生成された期待余命予測モデルに前述の学習用体調情報を入力する手段；および前述の学習用体調情報に係る前述の期待余命予測モデルの出力を前述の老化年数情報とし、前述の学習用体調情報にラベリングする手段を含むことができる。
【００９０】
代案としての実施例において前述の学習用体調情報を出生年度、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、血液検査数値、生態計測データー、家族暦、飲酒有無、運動有無、喫煙有無および疾病コードのうち少なくとも一つを含む、予め決められた基準によってグループ化する手段をさらに含むことができる。
【００９１】
代案としての実施例において前述の予め決められた基準によってグループ化された期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して前述のグループ化されたグループ別期待余命予測モデルを生成する手段をさらに含むことができる。
【００９２】
代案としての実施例において前述の学習用体調情報は対象者が死亡者であり、対象者が非死亡者である再学習用体調情報を前述の生成された期待余命予測モデルで処理し再学習用期待余命情報を生成する手段；前述の再学習用体調情報それぞれに前述の再学習用期待余命情報をラベリングして再学習用データーを生成する手段；前述の期待余命学習データーおよび前述の再学習用データーを利用したディープラーニングを実行して前述の生成された期待余命予測モデルを更新する手段をさらに含むことができる。
【００９３】
図９は、本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するためのモジュールを図示したブロックダイアグラムである。
【００９４】
本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信するためのモジュール（１３１０）；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成するためのモジュール（１３２０）；および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力するためのモジュール（１３３０）によって実現されることができる。
【００９５】
図１０は、本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するためのロジックを図示したブロックダイアグラムである。
【００９６】
本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信するためのロジック（１４１０）；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成するためのロジック（１４２０）；および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力するためのロジック（１４３０）によって実現されることができる。
【００９７】
図１１は、本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法を具現化するための回路を図示したブロックダイアグラムである。
【００９８】
本開示の第１の実施例に基づいて、健康に係る数値を予測する方法は学習用体調情報および学習用期待余命情報を含む期待余命学習データーを受信するための回路（１５１０）；前述の期待余命学習データーを利用したディープラーニングを実行して期待余命予測モデルを生成するための回路（１５２０）；および体調情報を受信し、受信された前述の体調情報を前述の期待余命予測モデルで処理し期待余命の予測値を出力するための回路（１５３０）によって実現されることができる。
【００９９】
当業者はさらにここで開示された実施例に係る説明における多様な例示的かつ論理的ブロック、構成、モジュール、回路、手段、ロジック、およびアルゴリズム段階が電子ハードウェア、コンピューターソフトウェア、または両方の組み合わせによって実装されることができることを認識すべきである。ハードウェアおよびソフトウェアの相互交換性を明確に例示するために、多様な例示的コンポーネント、ブロック、構成、手段、ロジック、モジュール、回路、および段階はその機能性の側面において一般的に上述した。そのような機能性がハードウェアによってまたはソフトウェアによって実装されるかは、システム全般に係る特定アプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）および設計上の制限に係っている。熟練した技術者は各特定アプリケーションに合わせて多様な方法で説明された機能性を実装することができるが、そのような実装における決定が本開示内容の領域を逸脱するものだと解析されてはならない。
【０１００】
図１２は、本開示の実施例が実装されることのできる例示としてのコンピューティング環境に関する簡略で一般的な概略図である。
【０１０１】
本開示が一般的に一つ以上のコンピューター上で実行されることのできるコンピューター実行可能な命令語について上述しているが、当業者なら本開示がその他のプログラムモジュールと結合しておよび／またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして実現されることができることを充分理解するだろう。
【０１０２】
一般的に、プログラムモジュールは特定のタスクを実行したり特定の抽象データー型を実装するルーティン、プログラム、コンポーネント、データー構造、その他この類の物を含む。また、当業者なら本開示の方法が単一プロセッサーまたはマルチプロセッサーコンピューターシステム、ミニコンピューター、メインフレームコンピューターはもちろんパーソナルコンピューター、ハンドヘルドコンピューティング装置、マイクロプロセッサー基盤またはプログラム可能な家電製品、その他この類の物（これらはそれぞれ一つ以上の関連装置と繋がって動作することができる）をはじめとする他のコンピューターシステム構成によって実施されることができることを充分理解するだろう。
【０１０３】
本開示で説明した実施例はまたあるタスクが通信ネットワークを通じて繋がっている遠隔処理装置により実行される分散コンピューティング環境で実施されることができる。分散コンピューティング環境で、プログラムモジュールはローカルおよび遠隔メモリ保存装置両方において位置することができる。
【０１０４】
コンピューターは通常多様なコンピューター読み取り可能な媒体を含む。コンピューターによってアクセス可能な媒体はいずれもコンピューター読み取り可能な媒体になり得るが、このようなコンピューター読み取り可能な媒体は揮発性および非揮発性媒体、一時的（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）および非一時的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）媒体、リムーバブルおよびノン・リムーバブルメディアを含む。制限ではなく例として、コンピューター読み取り可能な媒体はコンピューター読み取り可能な保存媒体およびコンピューター読み取り可能な送信媒体を含むことができる。コンピューター読み取り可能な保存媒体はコンピューター読み取り可能な命令語、データー構造、プログラムモジュールまたはその他データーのような情報を保存する任意の方法または技術によって実装される揮発性および非揮発性媒体、一時的および非一時的媒体、リムーバブルおよびノン・リムーバブルメディアを含む。コンピューター保存媒体はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他メモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｉｄｅｏ  ｄｉｓｋ）またはその他光ディスク保存装置、磁気カードセット、磁気テープ、磁気ディスク保存装置またはその他磁気保存装置、またはコンピューターによってアクセスされることができ必要な情報を保存するとき使われることのできる任意のその他媒体を含むが、これに限られるものではない。
【０１０５】
コンピューター読み取り可能な送信媒体は通常搬送波（ｃａｒｒｉｅｒ  ｗａｖｅ）またはその他送信メカニズム（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）のような変調されたデーター信号（ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  ｄａｔａ  ｓｉｇｎａｌ）にコンピューター読み取り可能な命令語、データー構造、プログラムモジュールまたはその他データー等を実装し、全ての情報伝達媒体を含む。変調されたデーター信号という用語は信号の中に情報をエンコードするようにその信号の特性のうち一つ以上を設定または変更した信号を意味する。制限ではなく例として、コンピューター読み取り可能な送信媒体は有線ネットワークまたは直接配線接続（ｄｉｒｅｃｔ−ｗｉｒｅｄ  ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）のような有線媒体、そして音響、ＲＦ、赤外線、その他無線媒体のような無線媒体を含む。前述の媒体のうち任意のものの組み合わせもコンピューター読み取り可能な送信媒体の範囲の中に含まれるものとする。
【０１０６】
コンピューター（１６０２）を含む本開示の様々な側面を実現する例示としての環境（１６００）が示されており、コンピューター（１６０２）は処理装置（１６０４）、システムメモリ（１６０６）およびシステムバス（１６０８）を含む。システムバス（１６０８）はシステムメモリ（１６０６）（これに限られない）をはじめとするシステムコンポーネントを処理装置（１６０４）に接続させる。処理装置（１６０４）は多様な商用プロセッサーのうち任意のプロセッサーになり得る。デュアルプロセッサーおよびその他マルチプロセッサーアーキテクチャもまた処理装置（１６０４）として利用されることができる。
【０１０７】
システムバス（１６０８）はメモリバス、周辺装置バス、および多様な商用バスアーキテクチャのうち任意のものを使用するローカルバスにさらに相互に繋がることのできる複数のタイプのバス構造のうち任意のものになり得る。システムメモリ（１６０６）は読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）（１６１０）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（１６１２）を含む。基本の入／出力システム（ＢＩＯＳ）は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の非揮発性メモリ（１６１０）に保存されるが、このＢＩＯＳは、起動するときなどにおいてコンピューター（１６０２）内部の構成要素間で情報を送信することをサポートする基本的なルーティンを含む。ＲＡＭ（１６１２）は、またデーターをキャッシュするための静的ＲＡＭ等の高速ＲＡＭを含むことができる。
【０１０８】
コンピューター（１６０２）はまた内蔵型ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）（１６１４）（例えば、ＥＩＤＥ、ＳＡＴＡ）−この内蔵型ハードディスクドライブ（１６１４）はまた適切なシャーシー（図示は省略する）の中で外付け型ハードディスクとしての用途で構成される場合もある−、磁気フロッピーディスクドライブ（ＦＤＤ）（１６１６）（例えば、リムーバブルディスケット（１６１８）からデーターを読み取ったりそれに記録をするためのものである）、および光ディスクドライブ（１６２０）（例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスク（１６２２）を読み取ったりＤＶＤ等のその他高容量の光媒体からデーターを読み取ったり、それに記録をするためのものである）を含む。ハードディスクドライブ（１６１４）、磁気ディスクドライブ（１６１６）および光ディスクドライブ（１６２０）はそれぞれハードディスクドライブインターフェース（１６２４）、磁気ディスクドライブインターフェース（１６２６）および光ドライブインターフェース（１６２８）によってシステムバス（１６０８）に繋がることができる。外付け型ドライブを実装するためのインターフェース（１６２４）はＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）およびＩＥＥＥ１３９４インターフェース技術のうち少なくとも一つまたはその両方を含む。
【０１０９】
これらのドライブおよびそれに関連するコンピューター読み取り可能な媒体はデーター、データー構造、コンピューター実行可能命令語、その他この類の物の非揮発性保存を提供する。コンピューター（１６０２）の場合、ドライブおよび媒体は任意のデーターを適切なデジタル形式で保存することに対応する。前述のコンピューター読み取り可能な媒体に関する説明においてＨＤＤ、リムーバブル磁気ディスク、およびＣＤまたはＤＶＤ等のリムーバブル光媒体に触れているが、当業者ならジップドライブ（ｚｉｐ  ｄｒｉｖｅ）、磁気カードセット、フラッシュメモリカード、カートリッジ、その他この類の物のコンピューターによって読み取り可能な他のタイプの媒体もまた例示としての運営環境で使用されることが可能であり、また任意のこのような媒体が本開示の方法を実行するためのコンピューター実行可能命令語を含むことができることを十分理解できるだろう。
【０１１０】
運営システム（１６３０）、一つ以上のアプリケーションプログラム（１６３２）、その他プログラムモジュール（１６３４）およびプログラムデーター（１６３６）をはじめとする多数のプログラムモジュールがドライブおよびＲＡＭ（１６１２）に保存されることができる。運営システム、アプリケーション、モジュールおよび／またはデーターの全部またはその一部分がまたＲＡＭ（１６１２）にキャッシュされることができる。本開示が様々な商業的に利用可能な運営システムまたは複数の運営システムの組み合わせにおいて実装されることができることを充分理解するだろう。
【０１１１】
ユーザーは一つ以上の有線／無線入力装置、例えば、キーボード（１６３８）およびマウス（１６４０）等のポインティング装置を通じてコンピューター（１６０２）に命令および情報を入力することができる。その他入力装置（図示は省略する）としてはマイク、ＩＲリモコン、ジョイスティック、ゲームパッド、スタイラスペン、タッチスクリーン、その他この類の物があり得る。これらおよびその他入力装置がしばしばシステムバス（１６０８）に繋がっている入力装置インターフェース（１６４２）を通じ処理装置（１６０４）に繋がるが、パラレルポート、ＩＥＥＥ１３９４シリアルポート、ゲームポート、ＵＳＢポート、ＩＲインターフェース、その他この類の物のその他インターフェースによって繋がることができる。
【０１１２】
モニター（１６４４）または他のタイプのディスプレー装置もビデオアダプター（１６４６）等のインターフェースを通じてシステムバス（１６０８）に繋がっている。モニター（１６４４）に加え、コンピューターは一般的にスピーカー、プリンター、その他この類の物のその他周辺出力装置（図示は省略する）を含む。
【０１１３】
コンピューター（１６０２）は有線および／または無線通信を通じた（複数の）遠隔コンピューター（１６４８）等の一つ以上の遠隔コンピューターへの論理的接続を利用してネットワーク化された環境で動作することができる。（複数の）遠隔コンピューター（１６４８）はワークステーション、コンピューティングディバイスコンピューター、ルーター、パーソナルコンピューター、携帯用コンピューター、マイクロプロセッサー基盤ゲーム機器、ピア装置またはその他通常のネットワークノードであることが可能であり、一般的にコンピューター（１６０２）について記載された構成要素のうち多数またはその全部を含むが、説明を簡略にするため、メモリ保存装置（１６５０）だけが図示されている。図示されている論理的連結は近距離通信網（ＬＡＮ）（１６５２）および／またはより大きいネットワーク、例えば、遠距離通信網（ＷＡＮ）（１６５４）にの有線／無線連結を含む。このようなＬＡＮおよびＷＡＮネットワーキング環境はオフィスおよび会社においては一般的なものであり、イントラネット等の全社的コンピューターネットワーク（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ−ｗｉｄｅ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｎｅｔｗｏｒｋ）を容易にしてくれるとともに、これらすべては全世界のコンピューターネットワーク、例えば、インターネットに繋がることができる。
【０１１４】
ＬＡＮネットワーキング環境で使われるとき、コンピューター（１６０２）は有線および／または無線通信ネットワークインターフェースまたはアダプター（１６５６）を通じローカルネットワーク（１６５２）に繋がっている。アダプター（１６５６）はＬＡＮ（１６５２）に有線または無線通信を容易に解決することができ、このＬＡＮ（１６５２）は、また無線アダプター（１６５６）と通信するためにそれに設置されている無線アクセスポイントを含めている。ＷＡＮネットワーキング環境で使われるとき、コンピューター（１６０２）はモデム（１６５８）を含むことができたり、ＷＡＮ（１６５４）上の通信コンピューティングディバイスに接続されたり、またはインターネットを通じる等、ＷＡＮ（１６５４）を通じて通信を設定するその他手段を有する。内蔵型または外付け型および有線または無線装置であることが可能なモデム（１６５８）は、直列ポートインターフェース（１６４２）を通じシステムバス（１６０８）に繋がっている。ネットワーク化された環境で、コンピューター（１６０２）と関連付けて説明された複数のプログラムモジュールまたはその一部分が遠隔メモリ／保存装置（１６５０）に保存されることができる。図示されているネットワーク連結が例示としてのものであり複数のコンピューター間で通信リンクを設定するその他手段が用いられることができることをよく理解するだろう。
【０１１５】
コンピューター（１６０２）は無線通信で配置され動作する任意の無線装置またはオブジェクト、例えば、プリンター、スキャナー、デスクトップおよび／または携帯用コンピューター、ＰＤＡ（ｐｏｒｔａｂｌｅ  ｄａｔａ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、通信衛星、無線検出可能なタグに関連する任意の装備または場所、および電話と通信をする動作をする。これは、少なくともＷｉ−Ｆｉおよびブルートゥース（登録商標）無線技術を含む。したがって、通信は従来のネットワークのように予め定義された構造したり単純に少なくとも二つの装置との間のアドホック通信（ａｄｈｏｃ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）になり得る。
【０１１６】
Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）は回線がなくてもインターネット等への接続を可能にする。Ｗｉ−Ｆｉはこのような装置、例えば、コンピューターが室内および室外で、つまり基地局の通話圏内のどこでもデーターを送信および受信できるようにするセル電話のような無線技術である。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは安全で信頼性があり高速の無線通信を提供するためにＩＥＥＥ８０２．１１（ａ、ｂ、ｇ、その他）という無線技術を使用する。コンピューターを相互、インターネットおよび有線ネットワーク（ＩＥＥＥ８０２．３またはイーサネット（登録商標）を使用する）に接続させるためにＷｉ−Ｆｉが利用されることが可能である。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、未認可２．４および５ＧＨｚ無線帯域において、例えば、１１Ｍｂｐｓ（８０２．１１ａ）または５４Ｍｂｐｓ（８０２．１１ｂ）データーレートで動作したり、両帯域（デュアル帯域）を含む製品において動作することができる。
【０１１７】
本開示の技術分野において通常の知識を有する者は情報および信号が任意の多様な相違する複数の技術および技法を利用して表現されることができることを理解するだろう。例えば、上述の説明において参照できるデーター、指示、命令、情報、信号、ビット、シンボルおよびチップは電圧、電流、電磁気波、磁気場または粒子、光学場または粒子、またはこれらの任意の結合によって表現されることができる。
【０１１８】
本開示の技術分野において通常の知識を有する者はここに開示された実施例に係る説明における多様な例示としての論理ブロック、モジュール、プロセッサー、手段、回路およびアルゴリズム段階が電子ハードウェア、（説明上の利便性のため、ここでは「ソフトウェア」と称される）多様な形態のプログラムまたは設計コードまたはこれら全ての結合によって実現されることができるということを理解するだろう。ハードウェアおよびソフトウェアのこのような相互互換性を明確に説明するために、多様な例示としてのコンポーネント、ブロック、モジュール、回路および段階がこれらの機能について一般的に上述された。このような機能がハードウェアまたはソフトウェアによって実装されるかどうかは特定のアプリケーションおよび全体のシステムにおける設計上の制約によって左右される。本開示の技術分野において通常の知識を有する者はそれぞれの特定のアプリケーションについて多様な方法で説明された機能を実装することができるが、このような実装に係る決定が、本開示の範囲を逸脱するものだと解析されてはならないだろう。
【０１１９】
ここで示された多様な実施例は方法、装置、または標準プログラミングおよび／またはエンジニアリング技術を利用した製造物品（ａｒｔｉｃｌｅ）の形で実現されることができる。ここで用語「製造物品」は任意のコンピューター読み取り可能保存装置からアクセス可能なコンピュータープログラム、キャリア、または媒体（ｍｅｄｉａ）を含む。例えば、コンピューター読み取り可能保存媒体は磁気保存装置（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストリップ、等）、光学ディスク（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、等）、スマートカード、およびフラッシュメモリ装置（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、カード、スティック、キードライブ、等）を含むが、これらに限られるものではない。また、ここで示される多様な保存媒体は情報を保存するための一つ以上の装置および／または他の機械読み取り可能な媒体を含む。
【０１２０】
示されたプロセスにおける段階の特定の順序または階層構造は例示としてのアプローチの一例であることを理解すべきである。設計上の優先順位に基づき、本開示の範囲の中でプロセスにおける段階の特定の順序または階層構造が再配列されることができることを理解すべきである。添付された方法請求項はサンプルとしての順序であり多様な段階のエレメントを提供するが、示された特定の順序または階層構造に限られることを意味するわけではない。
【０１２１】
示された実施例に関する説明は、任意の本開示の技術分野において通常の知識を有する者が本開示を利用したりまたは実施できるように提供される。このような実施例に関する多様な変形は、本開示の技術分野において通常の知識を有する者にとって明らかであり、ここに定義された一般的な原理は、本開示の範囲を逸脱することなく他の実施例に適用されることができる。したがって、本開示はここに示された実施例に限られるものではなく、ここに示された原理および新規の特徴と一貫する最広義の範囲で解析されるべきである。
【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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【図１２】
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