(57)【要約】【課題】医療データなどの連続値データを対象として、潜在的ディリクレ配分法が適用可能な文書を生成することのできる数値データ文書化装置を提供する。【解決手段】数値ラベル付与部2は、所定項目について各サンプルでの数値を集計した項目データを、その統計的性質に応じて区間分けすると共に、各区間に対して、平均からの乖離に応じて段階的に変化する数値ラベルをカテゴリ番号として付与する。文書化部3は、各サンプルに対して、その所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数の、所定項目に対応する所定単語と、所定個数の、当該所定単語に対応する所定対単語と、を含む文書を、当該サンプルを潜在的ディリクレ配分法で分類するための文書として生成する。【選択図】図１
2015079465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定項目について各サンプルでの数値を集計した項目データを、その統計的性質に応じて区間分けすると共に、各区間に対して、平均からの乖離に応じて段階的に変化する数値ラベルをカテゴリ番号として付与する数値ラベル付与部と、
各サンプルに対して、その所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数の、所定項目に対応する所定単語と、所定個数の、当該所定単語に対応する所定対単語と、を含む文書を、当該サンプルを潜在的ディリクレ配分法で分類するための文書として生成する文書化部と、を備えることを特徴とする数値データ文書化装置。
【請求項２】
前記所定個数が、所定項目に対して予め設定された所定上限数から、前記所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数を引いたものであることを特徴とする、請求項１に記載の数値データ文書化装置。
【請求項３】
前記文書化部は、各サンプルに対して、その所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数の、前記所定単語及び所定対単語に対応する所定中間単語と、前記所定単語と、前記所定対単語と、を含む文書を生成し、
前記付与されたカテゴリ番号が所定項目の数値の最頻値の属する区間に対応する際には、当該サンプルに対して、所定上限数の所定中間単語からなる文書を生成し、
前記付与されたカテゴリ番号が前記最頻値から外れる第一の側の区間に対応する際には、当該サンプルに対して、合計個数が前記所定上限数となる所定中間単語及び所定単語からなる文書を生成し、
前記付与されたカテゴリ番号が前記最頻値から外れる第二の側の区間に対応する際には、当該サンプルに対して、合計個数が前記所定上限数となる所定中間単語及び所定対単語からなる文書を生成することを特徴とする請求項１に記載の数値データ文書化装置。
【請求項４】
前記文書化部は、
項目データのうち相関係数の高いものを所定基準によって決定し、
各サンプルに対して、当該相関係数が高いとされた第一所定項目及び第二所定項目に関して前記文書を生成するに際して、前記所定単語及び所定対単語に代えて、第一所定項目及び第二所定項目に対応する所定混合概念単語及び所定混合概念対単語からなる文書を生成し、
前記所定混合概念単語及び所定混合概念対単語が当該文書にて生成される個数を、前記所定上限数と、前記カテゴリ番号に応じた個数と、前記相関係数と、に基づいて定めることを特徴とする請求項２に記載の数値データ文書化装置。
【請求項５】
各サンプルに対して前記生成された文書を全サンプルに渡って集めた文書集合に対して、潜在的ディリクレ配分法を適用することにより、当該文書集合におけるトピック集合と、各サンプルにおけるトピック比率と、を推定する分類部をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の数値データ文書化装置。
【請求項６】
前記項目データが医療に関するものであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の数値データ文書化装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１ないし６のいずれかに記載の数値データ文書化装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康診断データ等の連続データを対象として、潜在的ディリクレ配分法を適用することが可能な文書を生成することのできる、数値データ文書化装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１や特許文献２に代表されるように、健康管理システム等が大きな広がりを見せている。このような健康管理システムでは、利用者に対して健康上のアドバイス等を行う場合が多いが、特許文献３に示すように、利用者を実際の健康データを元に分類した上でアドバイスを行った方が、より行動変容につながりやすい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2013-085626号公報
【特許文献２】特開2010-264088号公報
【特許文献３】特開2010-170534号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
こうした健康管理システム等の効果的な運用のため、医療データから対象者の分類のニーズが近年高まりつつある。例えば、生体データから患者を危険因子ごとに分類して、それぞれの分類ごとに健康増進のための施策を行うような場合である。当該施策が適切になされることにより、例えば、健康保険組合の組合員の疾病リスクを明らかにして、医療費の削減等につなげることができるようになる。
【０００５】
医療データの分類に際して、医療データに限らない一般用途におけるデータ分類手法を適用するとすると、一般には、データに基準値を設けて基準値により単純な分類を行うことが多い。従って、仮に一般手法を適用したとすると、医療データは特殊な統計的性質を有する場合も多いため、このような基準値をマニュアルで大量に用意しなければならない。従って、そのような手間をなくすことが望まれる。
【０００６】
さらに、医療データの分類が行われた前提において、当該結果を用いてさらに患者の分類を行うことを考える。一般的には、機械学習手法として、k-means法のようなクラスタリング手法があるので、これをそのまま分類された医療データに適用すれば、特定の患者・組合員等をグループ化することもできる。
【０００７】
一方、このようなクラスタリング手法の一つとして、LDA(潜在的ディリクレ配分法；latent dirichlet allocation)がある。LDAは潜在変数を推定することで、複数の文書のトピック分類を高精度に行う文書クラスタリング手法である。文書クラスタリングにおいては、k-means法等のクラスタリング手法と比較して性能が良いことが知られている。
【０００８】
そこで、医療データに対しても、当該高精度なクラスタリング手法を適用することで、患者を高精度に分類して、危険な患者群の自動抽出などを可能とすることを、本発明者は新規に検討した。しかしながら、LDAは本来、文書のトピック分類において用いられる手法であるため、離散化したデータしか取り扱うことができない。そのため、医療データ等の連続値データを対象としてLDAを適用するためには、第一に、当該連続値データをその特性に応じて適切に離散化せねばならず、第二に、当該離散化された結果をさらに、LDAへの適切な入力となるように文書化しなければならない。しかしながら、従来技術にはそのような手法は存在しなかった。
【０００９】
本発明は、上記従来技術の課題に鑑み、医療データなどの連続値データを対象として、LDAが適用可能な文書を生成することのできる数値データ文書化装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
また、本発明は、当該生成した文書により連続値データにLDAを適用して分類することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明は、数値データ文書化装置であって、所定項目について各サンプルでの数値を集計した項目データを、その統計的性質に応じて区間分けすると共に、各区間に対して、平均からの乖離に応じて段階的に変化する数値ラベルをカテゴリ番号として付与する数値ラベル付与部と、各サンプルに対して、その所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数の、所定項目に対応する所定単語と、所定個数の、当該所定単語に対応する所定対単語と、を含む文書を、当該サンプルを潜在的ディリクレ配分法で分類するための文書として生成する文書化部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、上記数値データ文書化装置がさらに、各サンプルに対して前記生成された文書を全サンプルに渡って集めた文書集合に対して、潜在的ディリクレ配分法を適用することにより、当該文書集合におけるトピック集合と、各サンプルにおけるトピック比率と、を推定する分類部を備えることを特徴とする。
【００１３】
さらに、本発明は、プログラムであって、コンピュータを上記数値データ文書化装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、数値データに対して区間分けを施したうえで、平均からの乖離に応じて段階的に変化する数値ラベルをカテゴリ番号として付与し、各サンプルに対して、その所定項目の数値の属する区間に前記付与されたカテゴリ番号に応じた個数の所定単語を生成することで文書を生成するので、潜在的ディリクレ配分法が適用可能な文書を生成することができる。この際、所定単語のみでなく、対応する所定対単語も生成することで、高精度に潜在的ディリクレ配分法が適用可能な文書を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態に係る数値データ文書化装置の機能ブロック図である。
【図２】数値ラベル付与部の機能ブロック図である。
【図３】分布型特定方式離散化部による区間分けの処理を概念的に説明するための図である。
【図４】数値頻度方式離散化部による区間分けの処理を概念的に説明するための図である。
【図５】数値ラベル付与の例を示す図である。
【図６】中性脂肪の項目データに対して区間分けがなされカテゴリ番号が付与された例を示す図である。
【図７】文書化部の第一実施形態の例を示す図である。
【図８】文書化部の第二実施形態における単語配分数の例を示す図である。
【図９】健康診断データにおける項目データ同士の相関係数の例を示す図である。
【図１０】マージ対象となる３つの項目データと、それらの間の相関係数と、の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は、一実施形態に係る数値データ文書化装置の機能ブロック図である。数値データ文書化装置1は、数値ラベル付与部2、文書化部3及び分類部4を備える。図２は、数値ラベル付与部2の機能ブロック図である。数値ラベル付与部2は、離散化部21及びラベル付与部22を含む。離散化部21は、分布型特定方式離散化部25及び数値頻度方式離散化部26を含む。以下、各部の概要を説明する。
【００１７】
数値ラベル付与部2は、数値データ文書化装置1への入力としての数値データを受け取り、離散化して所定の数値ラベルを付与して、その結果を文書化部3へと渡す。当該入力としての数値データの典型例は、所定の患者集団（サンプル集団）に対して実施された健康診断等の各検査項目における数値データである。なお、当該数値データの内容は、各数値がいずれの患者のいずれの検査項目における数値であるか示しているものであり、全サンプルに関する詳細な情報が与えられたものである。（分布グラフとして編集されたようなデータではない。）
【００１８】
以下、説明のための例として、入力される数値データはこのような健康診断データであるとする。また、その検査項目は、中性脂肪値、BMI及びγ-GTPの３種類を例として適宜利用する。
【００１９】
数値ラベル付与部2では、第一処理として、離散化部21が、当該入力される健康診断データに対して、各検査項目における一連の数値データ（「項目データ」と呼ぶ）の統計的性質に即した形で、当該各項目データをそれぞれ、区間に分ける。
【００２０】
当該区間分けは、次のような性質を有する。すなわち、同一の区間内に属するサンプル同士（患者同士）おいては、当該検査項目に関して値が近いため同質であるとみなせ、別の区間に分けられたサンプル同士は、当該検査項目に関して値が離れているため異質であるとみなせる。ここで、どのような区間に分けるかについては、項目データのそれぞれの分布特性に適した形で分ける。例えば、中性脂肪値の項目データは中性脂肪値の分布特性に応じた区間分けがなされ、BMIの項目データはBMIの分布特性に応じた区間分けがなされ、γ-GTPの項目データはγ-GTPの分布特性に応じた区間分けがなされる。
【００２１】
従って、離散化部21では、項目データの分布特性に応じた個別手法で、項目データごとにそれぞれ区間分けを行う必要がある。このため、分布型特定方式離散化部25及び数値頻度方式離散化部26がそれぞれ、こうした区間分けのための個別手法を実施する。
【００２２】
図３は、分布型特定方式離散化部25による区間分けの処理を概念的に説明するための図である。
【００２３】
分布型特定方式離散化部25はまず、図３の(1), (2), (3)にそれぞれ示すように、対象としている項目データのヒストグラムが、「正規分布型」、「対数正規分布型」又は「対数正規分布型及びパレート分布の混合分布型」の３種類の分布型のうちいずれに最もフィットするかを、この順番に、対応するモデル式によるフィッティング及びその閾値判定を行うことにより、判定する。
【００２４】
当該３種類の分布型の意義は次の通りであり、健康診断データの分類に好適なものとなっている。「正規分布型」は、当該項目データには特に正常から外れる振る舞いは見られないことを意味する。「対数正規分布」は、一般的に対象とするデータの変化率が正規分布を描く場合に多いとされる。結果として、正常から外れる振る舞いが混ざっているようにみえる。「パレート分布」が混ざっているケースでは、一般的に従うべきルールとは異なるルールで対象値が生成されている可能性がある。例えば、代謝異常などで異常値を記録してしまっているケース等である。結果として大幅に正常から外れる振る舞いが混ざっているように見える。
【００２５】
分布型特定方式離散化部25は次に、当該項目データがフィットすると判定された分布型に応じた形で、区間分けを実施する。(1), (2)の「正規分布型」及び「対数正規分布型」であればそれぞれの平均m及び標準偏差σを求めたうえで、平均を中心として幅がσの定数2α倍となる一連の区間（m±ασ）などに分ければよい。（なお、対数正規分布であれば、対数軸上にて求めればよい。）こうして、(1), (2)ではそれぞれ結果として、(4), (5)に示すような、区間D11〜D15への区間分けと、区間D21〜D25への区間分けが得られる。
【００２６】
また、(3)の「対数正規分布型及びパレート分布の混合分布型」であれば、当該２種類の分布内のそれぞれにおいて同様に、当該分布に応じた所定幅などに基づいて定まる区間に分ければよい。こうして、(3)では結果として(6)に示すような、対数正規分布型の内部における区間D31, D32, D33と、パレート分布の内部における区間D34, D35, D36と、に分けられることとなる。
【００２７】
図４は、数値頻度方式離散化部26による区間分けの処理を概念的に説明するための図である。
【００２８】
数値頻度方式離散化部26は、図４に示すように、項目データの累積頻度関数において、それぞれの区間内においては一定の傾きによる線形増加の振る舞いをしているとみなせるような、一連の区間D41〜D45へと、区間分けを行う。一定傾きであることから、健康診断データをその性質に応じた区間（以下説明するような、数値的な偏り及び頻度的な偏りを反映した区間）にわけているものとみなせる。
【００２９】
具体的には、まず、累積頻度関数に対して、シグモイド関数（の逆関数）によるフィッティングを行い、累積相対頻度に対する閾値判定で、上端側及び／又は下端側の、頻度的な異常値であるとみなせる部分と、頻度的な通常値であるとみなせる中央部分と、に分ける。
【００３０】
中央部分についてはさらに、シグモイド関数（の逆関数）によるフィッティングを行い、同じく上端側及び／又は下端側の、頻度的な異常値であるとみなせる部分と通常値の中央部と、に分けることを再帰的に実施する。また、上端側及び／又は下端側の、頻度的な異常値であるとみなされた部分については、当該部分が数値的な振る舞いとして、一定傾きの線形増加を示すとみなせるまで、同じく、再帰的な直線フィッティング（当該部分のいずれかの端からフィッティングを開始する）による区間分けを実施する。
【００３１】
そして、逐次的に分割される通常値とみなせる部分及び異常値と見なせる部分が、閾値判定で一定傾きの線形増加を示すと判定された時点で、当該部分のそれ以上の分割を停止する。
【００３２】
図４の例であれば、例えば次のように区間分けがなされる。当初の累積頻度関数の全体にシグモイド関数の逆をフィッティングして、（１）下端側のD41と、（２）通常値のD42及びD43と、（３）上端側のD44及びD45が得られる。（１）下端側D41は直線とみなせ、これ以上分割しない。（２）通常値のD42及びD43はさらに、シグモイド関数の逆をフィッティングして、（２−１）下端側のD42と（２−２）通常値のD43とに分けられ、これらはそれぞれ直線とみなせ、これ以上分割しない。（３）上端側のD44及びD45は、片端側（例えば、D44の側）より直線フィッティングを行い、当該直線にフィットするか否かで（３−１）D44及び（３−２）D45に分けられ、これらはそれぞれ直線とみなせ、これ以上分割しない。こうして、図４に示す5つの区間D41〜D45への分割が完了する。
【００３３】
なお、分布型特定方式離散化部25及び数値頻度方式離散化部26による処理の詳細はそれぞれ、本発明者らによる特願2013-159323号及び特願2013-163207号に記載されている。
【００３４】
また、項目データのそれぞれに対して、以上の分布型特定方式離散化部25及び数値頻度方式離散化部26のいずれを適用するかについては、両者を適用したうえで、項目データの分布に対する両者それぞれフィッティング度合いを比較して、よりよくフィッティングしている方を適用するようにしてよい。フィッティング度合いは、所定の式（ヒストグラムにおける差分絶対値積分など）で数値化すればよい。あるいは、項目データ毎にあらかじめ、いずれを適用するかをユーザ設定として決めておいてもよい。分布型特定方式離散化部25及び数値頻度方式離散化部26の片方のみを適用するようにしてもよい。
【００３５】
なおまた、離散化部21は、以上説明した以外の手法によって（単独で、あるいは以上説明した手法と組み合わされて）実現されていてもよい。例えば、項目データにおいて分布型が既知であれば、分布型特定方式離散化部25のように最もフィットする分布型を調べることなく、当該既知の分布型において区間分けしてもよい。分布型特定方式離散化部25に対して、同様にしてさらに別種類のフィッティング対象の分布型を追加するなどしてもよい。
【００３６】
以上、数値ラベル付与部2による第一処理として、離散化部21が項目データを区間に分けた結果を受け取り、第二処理として、ラベル付与部22が、各区間に数値ラベルを付与する。図５は、当該数値ラベル付与の例を示す図であり、項目データが上段側に示すようにd1〜d5の5個の区間に分けられた場合に、数値ラベルを付与する例を(1)〜(3)として示している。
【００３７】
(1)の例に示すように、区間d1〜d5に順次それぞれ昇順で「0, 1, 2, 3, 4」と数値ラベルを付与してもよいし、逆に(2)の例に示すように降順で、「4, 3, 2, 1, 0」と付与してもよい。あるいは、(3)の例に示すように、真ん中の区間d3に対して「0」を付与して、昇順でその左右に逐次付与する形で、「3, 1, 0, 2, 4」と付与してもよい。
【００３８】
ラベル付与部22によるこうした数値ラベル付与については、上記(1)〜(3)の例のような、所定規則を予め設けておくことで、区間分けされた項目データに自動で数値ラベルを付与する。なお、付与する数値ラベルの数値には非負整数を用い、同一の項目データにおける異なる区間には異なる数値を付与するが、異なる項目データの区間に付与される数値には重複があってもよい。
【００３９】
ただし、付与規則については、項目データにおける正常値と異常値とを段階を設けて区別する形で、数値を与えるものとする。例えば、最も正常な区間には「0」を付与し、異常の度合いが増すにつれて付与する値を大きくしてもよい。付与規則は、項目データがどのように区間分けされたかに応じて設けておいてもよい。異常のモード（異常の原因）が異なるものには、異なる規則で値を付与することが好ましい。例えば、図３の(6)の例であれば、対数正規分布の区間D31, D32, D33にそれぞれ「1, 2, 3」を付与し、パレート分布の区間D34, D35, D36にそれぞれ「11, 12, 13」を付与してもよい。
【００４０】
文書化部3は、以上の数値ラベル付与部2による健康診断データの各項目データに対する数値ラベル付与結果を用いて、当該健康診断データに含まれる各患者につき、その容態を表す文書を生成し、数値データ文書化装置1の第一出力となす。
【００４１】
分類部4は、文書化部3の生成した各患者の文書を、当該健康診断に参加した全患者に渡って読み込み、LDAを適用することで各患者の分類結果を得て、数値データ文書化装置1の第二出力となす。
【００４２】
なお、LDAは、文書中の単語の頻度を計算し、あるトピックとそのトピックにおける単語の頻度を潜在変数として推定することで、特定の文書がどのトピックに属する可能性が高いかを推定する、文書クラスタリング手法である。本発明では、分類部4によるLDAの適用によって、当該健康診断に参加した全患者の特性を表すためのトピック集合と、各患者の具体的な特性を表すトピック比率と、の形で分類結果が得られる。
【００４３】
例えば、「中性脂肪値：200mg/dl, BMI：30, γ-GTP：40」の患者aは、「メタボ」に対応するトピックの比率が大きいという結果が自動で得られ、「中性脂肪値：100mg/dl, BMI：23, γ-GTP：100」の患者bは、「メタボ予備軍」に対応するトピックの比率が大きいという結果が自動で得られる。なお、「メタボ」や「メタボ予備軍」という具体的なトピック内容については、人手でデータ解釈して把握されるものであるが、LDAによればそのような何らかの意味合いを有するトピック集合及びその比率を自動で得ることができる。
【００４４】
文書化部3によって生成される各患者の容態を表す文書は、当該LDAの適用における入力という位置づけにおいて、各患者の容態を表していると解釈される文書である。本発明においては特にこのような文書を、数値ラベル付与部2及び文書化部3によって、本来であれば文書とは全く関係のない連続データとしての健康診断データから、いわば意図的に作成することで、LDAの適用を可能とする。なお、文書の形式として、文書化部3の生成する文書は、文書における単語の頻度が計算できさえすればよく、人間による可読性を有する通常の文書ではなく、周知のBag of Wordsの形式を取る文書である。
【００４５】
以下、文書化部3の詳細を説明する。なお、文書化部3の説明においては、数値ラベル付与部2により付与された数値ラベルを、対応する各区間のカテゴリを表すものとして、「カテゴリ番号」と呼ぶ。
【００４６】
各患者の各項目データに付与されたカテゴリ番号を利用して文書化部3が各患者の文書を生成する手法として、最も単純な手法は、各項目データのカテゴリ番号に等しい数の、各項目データに応じた所定単語を用いて、文書を生成する手法である。
【００４７】
例えば、中性脂肪の項目データに対して、図６に示すように、その値の範囲によって区間分けされ、カテゴリ番号が付与されたとする。患者Aさんの中性脂肪の値が「33」であれば、範囲「32〜50」に属するので、カテゴリ番号は「2」である。同様にして、患者AさんのBMI及びγ-GTPのカテゴリ番号がそれぞれ、「5」及び「3」であったとする。
【００４８】
こうして、患者Aさんについては、（説明のための例として、当該３項目が全項目であるものとすると、）健康診断の全項目「中性脂肪」、「BMI」及び「γ-GTP」に関しそれぞれ、カテゴリ番号が、「2」、「5」及び「3」である。当該３つの項目に対して、対応する所定単語をそれぞれ「脂肪」、「肥満」、「酒」と設定しておいたとする。この場合、上記最も単純な手法によれば、患者Aさんにつき生成される文書は、「脂肪、脂肪、肥満、肥満、肥満、肥満、肥満、酒、酒、酒」となる。
【００４９】
しかしながら、上記最も単純な手法では、LDAを健康診断データに適用し、患者を精度よく分類するのには不都合な事態が生じうる。すなわち、一般的に健康診断データのような生体データは、各々の数値が関連しており、相関関係をもっていることが多い。例えば中性脂肪等の数値が高い人はBMIや血糖値等の値も非常に高くなりがちである。
【００５０】
ここで、数値ラベル付与部2においては、正常値から異常値へ段階的に変化するような所定規則で数値ラベルすなわちカテゴリ番号を付与している。例えば、正常値の区間には小さな番号を、異常値の区間には大きな番号を順次付与するものとすると、全般的に健康な患者と全般的に不健康な患者に関して、上記相関関係の存在により、生成される文書における単語頻度の「ベクトルの方向」が一致してしまい、本来全く別の特性であるにもかかわらず、LDAにより似た特性に分類されてしまう。
【００５１】
例えば、健康診断の全項目「中性脂肪」、「BMI」及び「γ-GTP」のカテゴリ番号が、全般的に健康な患者Bさんはそれぞれ「1」、「1」及び「1」であるのに対し、全般的に不健康な患者Cさんはそれぞれ「10」、「10」及び「10」である。当該Bさん及びCさんの健康上の特性は著しく異なるにもかかわらず、単語頻度のベクトルは(1, 1, 1)及び(10, 10, 10)となり、両者の方向が一致してしまうため、LDAを適用するとBさん及びCさんは同傾向に分類されてしまう。このように、仮に最も単純な手法を採用したとすると、LDAへの入力として、不適切な文書が生成されてしまうという課題がある。
【００５２】
そこで、以下では、上記最も単純な手法における課題を解決することができる文書化部3の種々の実施形態を、第一実施形態〜第三実施形態として説明する。
【００５３】
第一実施形態では、項目データの各々i(i=1, 2, 3, ...；当該iは項目データの種類の識別子)につき、当該項目iに関する内容を生成される文書において表現するために用いる所定総数Niを予め定めておく。
【００５４】
そして、患者Aの当該項目データiの数値に対応する区間に付与されたカテゴリ番号Aiの個数に応じた個数f(Ai)個の、当該項目データiに対応する所定単語wiに加えてさらに、上記所定総数Niから個数f(Ai)を引いたNi-f(Ai)個の、当該所定単語wiに対応する対単語ci（所定単語wiの対となる概念を表す何らかの単語ci）によって、文書を生成する。
【００５５】
すなわち、第一実施形態では特に、Ni-f(Ai)個の対単語ciを導入することにより、いわばダミーとしての単語頻度が新たに導入される。従って、項目データiに応じたAi個の所定単語wiのみしか用いない上記最も単純な方法における、見かけ上の単語頻度ベクトルの方向一致という課題が解決される。この際、項目データi毎に全単語数Niを決めておき、所定単語wiは当該Ni個の範囲内においてf(Ai)個用いるものとして定める。なお、当該両単語wi及びciの利用には、一般的に数値が高い場合と低い場合では医学的見解が異なるため、双方を表すのに別の単語を用いた方が適切であるという意味もある。
【００５６】
なお、カテゴリ番号Aiは正常値から異常値へと段階的に変化するように与えてあるので、当該段階的な変化の傾向を保つように、個数f(Ai)を与える関数f()は単調増加又は単調減少の所定関数として与える。あるいは、制約を緩めて、関数f()を非減少又は非増加の所定関数として与えてもよい。
【００５７】
図７は、図６の例に対応する例として、第一実施形態の例を示す図である。図７にて、欄C1及び欄C2は図６と同一であり、中性脂肪の項目データの各区間にカテゴリ番号が付与された例を示している。当該図６と同一の例に対して、図７では、所定単語wiを用いる個数f(Ai)が欄C3に示されている。すなわち、欄C2が関数f()の定義域、欄C3が値域である。図７ではまた、所定総数Ni=30とした場合の、対単語ciの個数Ni-f(Ai)が、欄C4に示されている。
【００５８】
図７では、いずれのカテゴリ番号においても欄C3と欄C4の値の和が、所定総数Ni=30となっている。こうして、例えば、中性脂肪の項目データi(ここでは、i＝中性脂肪)に対応する所定単語wiを、当該項目名と同一の「中性脂肪」とし、その対単語ciを「数学」として定めておいたとすると、カテゴリ番号8に属する患者（中性脂肪の値が区間900〜1400内にある患者）は、「中性脂肪」を30語、「数学」を0語用いて文書が生成される。カテゴリ番号5に属する患者（中性脂肪の値が区間250〜420内にある患者）は、「中性脂肪」を14語、「数学」を16語用いて文書が生成される。
【００５９】
なお、「中性脂肪」以外の項目データがあればそれらについても同様に単語、対単語、上限数等を定め、全項目データにおける単語によって、各患者の文書を生成する。
【００６０】
なお、所定単語wiとその対単語ciとは、概念的に対になるものを予め設定しておく。この際、厳密に対義語である必要はなく、上記「中性脂肪」に対して、健康診断とは直接的には関係ない「数学」を設定するように、何らかの意味において対となり、概念上の区別が生ずるものを設定すればよい。また、所定総数Niは、項目データi毎に個別の値を設定する代わりに、全ての項目データiに対して共通の値を設定しておいてもよい。
【００６１】
次に、第一実施形態の応用に相当する第二実施形態を説明する。第一実施形態では、項目データiに対応する所定単語wiとその対単語ciとを用いたが、第二実施形態ではさらに、中間単語miを導入する。当該導入には、一般的に数値が高い場合と低い場合では医学的見解が異なる上、さらに正常な状態を表す医学的な見解も異なるため、それぞれを表すのに別の単語を用いた方が適切であるという意味もある。そして、第一実施形態と同様に所定総数Niを設けたうえで、当該3種類の単語について、個数の配分は例えば次のようにすればよい。
【００６２】
すなわち、例えば最頻値を与える等の、最も平均的な傾向を示す区間（「平均区間」とする）においては、Ni個全てを中間単語miとし、所定単語wi及び対単語ciは0個とし、用いない。当該平均区間から第一傾向で乖離する区間においては、中間単語miを減らしつつ、所定単語wiを増やしてゆく。また、当該平均区間から第二傾向（第一傾向の逆傾向）で乖離する区間においては、中間単語miを減らしつつ、対単語ciを増やしてゆく。従って、所定単語wi及び対単語ciが同時に利用される区間は存在せず、平均区間を境界に、中間単語mi及び所定単語wiが用いられる一連の区間と、中間単語mi及び対単語ciが用いられる一連の区間と、に分かれることとなる。
【００６３】
図８に、図６及び図７の例に対応する形での第二実施形態の単語配分数の例を示す。図８では、カテゴリ番号4の区間が上記の「平均区間」であって、所定総数Ni=30個の全てを中間単語miとする。当該カテゴリ番号4の平均区間より、カテゴリ番号3, 2, 1, 0の区間へと乖離するに従い、中間単語miを減らしつつ対単語ciを増やしている。最も乖離したカテゴリ番号0の区間では、対単語ciのみを用いている。また、逆方向に、当該カテゴリ番号4の平均区間より、カテゴリ番号5, 6, 7, 8の区間へと乖離するに従い、中間単語miを減らしつつ所定単語wiを増やしている。最も乖離したカテゴリ番号8の区間では、所定単語wiのみを用いている。
【００６４】
なお、3種類の単語数の配分に関しては、カテゴリ番号の総数及び所定単語数の設定に応じてそれぞれ、上記規則に従う形で、予め設定しておけばよい。また、上記のような手法以外でなされてもよい。例えば、第一実施形態の手法で所定単語wi及び対単語ciの個数を暫定的に決めたうえで、所定総数Ni個の枠組みの中で、当該第一実施形態にて決定した所定単語wi及び対単語ciの中から、平均区間に近いほど大きくなる所定割合の個数分だけ、中間単語miに置き換えるようにしてもよい。
【００６５】
なお、例えば中性脂肪の項目データにおける所定単語「中性脂肪」に対し、対単語「数学」を定めた場合、さらに、中間単語としては例えば「机」を用いればよい。第一実施形態において所定単語と対単語とを、何らかの概念的区別を与えるように設定したのと同様に、第二実施形態における中間単語も、所定単語及び対単語のそれぞれに対して何らかの概念的区別を与えるものとして、設定すればよい。この際、中間単語は、所定単語と対単語との中間的な概念を与えるものとして設定することが好ましいが、必ずしも厳密に中間概念となるものを設定する必要はない。
【００６６】
もちろん、対単語と所定単語のコード上の距離を大きくして、その中間の編集距離を持つ単語を中間単語とすることも望ましい。例えば、所定単語が「0000」（2進数、4bit）で表現されているとする。そのときに対単語を「1111」と表現すれば、両者のコード上の距離が最も大きくなるため、対単語の表現として最も望ましい。さらに中間単語には「0011」などの両者からのコード上の距離が同じコードを持つ単語を中間単語とすることも望ましい。
【００６７】
第三実施形態では、項目データ同士の相関係数を計算したうえで、相関の高い項目データ同士の概念の重なった部分について、別の単語を生成する。従って、第一処理として、相関の高い項目データの決定を行い、第二処理として、決定された項目データにおける別単語の生成を行う。
【００６８】
第三実施形態の意義は次の通りである。すなわち、項目データ同士では、健康診断データとしての性質上、それぞれが相関している可能性が高い。例えば、BMIが高ければ腹囲も大きい可能性が高い。この場合、BMIと腹囲は大部分、同じ情報を表していると考えられる。一方で、中性脂肪とγ-GTPのように、相関はあるにせよ、そこまでの高い相関ではない項目も存在する。一方、LDAの適用においては、相関の高いものが同時に解析されること、すなわち、本来同じ情報であるのにもかかわらず、見かけ上では別途独立したものとして単語が現れることは、単語頻度の精度を下げてしまうため、好ましくない。
【００６９】
そこで、対象としている健康診断データから、第一処理として、項目データ同士の相関係数を計算し、得られた相関係数の値が所定基準で大きいと判定されるものを対象として、第二処理として、２つの項目データには重なりの概念があるものとして、当該重なりの概念を反映した単語を生成する。当該重なり概念に対して生成された単語は、概念の重なりを考慮しない個別の項目データにおいて用いていた単語の代わりに、分類部4におけるLDAの入力として利用される。
【００７０】
第一処理では具体的には、項目データ同士の相関係数を計算のうえで、しきい値を設けて、一定以上の相関がある場合には同一の指標として取り扱い、そうでない場合には異なる指標として取り扱う。なお、項目データを、その健康診断データとしての意味合いに注目して言及する際には、「指標」と称する。
【００７１】
例えば、ある健康診断データにおいて、第一処理によって図９に示すような相関係数が得られたとすると、BMIと腹囲の相関係数が0.9であるから、これら項目データの相関は非常に高く、ほとんど同一視してもよい指標であることがわかる。そして、図９の例にて、しきい値を例えば0.8とすると、当該相関が0.9となる腹囲とBMIが同一指標と判定され、マージの対象となる。その他の指標同士はマージ対象外となる。そして、第二処理における、マージ対象とされた項目データにおける具体的な単語の設定は次の通りである。
【００７２】
すなわち、第三実施形態では、第一実施形態における所定単語及び対単語を、マージされる項目データi及びjに対して新たに設定したうえで、第一実施形態と同様の単語生成処理を、当該混合概念を対象として実施する。一方、相関係数が低くマージ対象とならなかった項目データkについては、第一実施形態をそのまま適用して単語を生成する。以下、このような第一実施形態を前提としての第三実施形態を説明するが、同様にして第二実施形態を前提とした第三実施形態も可能である。
【００７３】
まず、説明のための前提事項を列挙する。第三実施形態においても、各項目データiより生成する単語の総数Niを予め設定しておく。項目データiと項目データjとが、相関係数の値がrであってマージ対象であると判定されたものとする。また、任意の患者Aにつき、項目データiのカテゴリ番号はAiであり、項目データjのカテゴリ番号はAjであるとする。さらに、当該項目データi及びjに対して、患者Aにおいて第一実施形態を適用した場合にはそれぞれ、f(Ai)個の所定単語wi及びNi-f(Ai)個の対単語ciと、g(Aj)個の所定単語wj及びNj-f(Aj)個の対単語cjと、が生成されるものとする。
【００７４】
上記、第一実施形態における個数の設定を、第三実施形態では変形して利用し、項目データi及びjの混合概念を表す所定単語wijの個数n1と、その所定の対単語cijの個数n2と、をそれぞれ以下の式(1)〜(3)に従って定めることで、当該マージされた指標i,jにおける単語を生成する。すなわち、上記混合概念の所定単語wijをn1個と、その対単語cijをn2個と、が、当該マージされた指標i,jにおいて生成される単語である。
【００７５】
【数１】
2015079465.tif 000003
【００７６】
なお、式(2)より明らかなようにNij=n1+n2であり、Nijは、当該マージされた指標i,jにおいて生成される単語の総数を定義するものである。そして、式(3)に示すように、当該総数Nijは、項目データiにおいて定めておいた総数Niと項目データjにおいて定めておいた総数Njとを考慮して、i及びjのマージをその相関係数rを用いて反映させることによって定める。式(3)において、項目データiの直接の寄与分が、(1-r)Ni個であり、当該項目データiがマージされたことを考慮した寄与分が、r/2*Ni個である。ここで、分母の2で割ることが、i及びjの両者のマージの反映である。項目データjからの寄与についても同様である。そして、式(1)についても、式(3)と同様に、i及びjのマージを反映させることによって、混合概念の所定単語wijをn1個として定めている。
【００７７】
なお、項目データi及び項目データjをマージさせた際の、混合概念の所定単語wij及びその対単語cijは、予め設定しておく。当該予め設定しておくことは、項目データiにおける個別の所定単語wi及びciや、項目データjにおける個別の所定単語wj及び対単語cjを予め設定しておくのと同様である。あるいは、マージされる項目データi又はjのいずれかにおいて設定されている所定単語及び対単語を、マージ後に利用する単語として利用してもよい。例えば、wij=wi, cij=ci としてもよい。
【００７８】
ここで、以上の単語数の計算の数値例を紹介する。図９のような各検査項目の項目データからなる健康診断データにおいて、BMIと腹囲とが、相関係数r=0.9であることによって、マージ対象に決定されたものとする。BMI及び腹囲には共に、第一実施形態において単語総数が30語として設定され、ある患者Aにおいて、BMIには(所定単語数、対単語数)=(30, 0)となるカテゴリ番号が与えられ、腹囲には(所定単語数、対単語数)=(25, 5)となるカテゴリ番号が与えられているものとする。
【００７９】
この場合、当該患者Aにおいて、BMI及び腹囲でマージされた混合概念に対して生成する単語の総数は、以下の計算より33語である。
(1-0.9)*30+0.9/2*30+(1-0.9)*30+0.9/2*30=33
また、上記総数33語のうち、以下の計算より、混合概念における所定単語の数は30.25語であり、総数33語から引いた残りとして、混合概念における対単語の数は2.75語である。
(1-0.9)*30+0.9/2*30+(1-0.9)*25+0.9/2*25=30.25
33-30.25=2.75
【００８０】
なお、混合概念における所定単語及び対単語の数を実際に計算すると、上記の数値例のように小数となることもあるが、小数点未満の四捨五入、切り捨て又は切り上げにより整数とすればよい。
【００８１】
以下、3以上の項目データ間の全ての相関係数が所定閾値の判定を満たし、3以上の項目データがマージ対象とされる場合を説明する。図１０は、相関係数が0.8以上の場合にマージすると判定することで、3つの項目データがマージ対象と判断される例を示す図である。図3では、それぞれ丸で描かれた中性脂肪、BMI及び腹囲が、当該丸の間に描かれた線に併記された相関係数を有することにより、マージ対象と判断される。
【００８２】
一例では、当該3以上の項目データで同時にマージ対象と判断されている場合に、相関係数の高い2者から順に、可能な限り上記式(1)〜(3)等により説明した2者のマージ処理を行うようにしてもよい。この際、一度マージされた2者については以降のマージ対象からは除外する。図１０の例であれば、相関係数が最高値0.9である「中性脂肪及びBMI」又は「BMI及び腹囲」のいずれかを、マージ対象とする。（なお、同順位であるので片方をランダムに選択すればよい。）例えば、「中性脂肪及びBMI」をマージ対象とすると、「腹囲」のみが残るが、この時点で「腹囲」に対してマージ対象とする項目データは存在しなくなるので、マージ処理を完了させる。
【００８３】
あるいは、別の一例では、当該3以上の項目データで同時にマージ対象と判断されている場合に、上記式(1)〜(3)等により説明した2者のマージ処理を応用した手法により、一括でマージを行うようにしてもよい。
【００８４】
この場合、当該3以上の項目データ（n個とする）の各2者間において、上記説明した2者間における配分手法で単語数を決定し、n個の全体がマージされた際の単語総数が、1個の項目データにおいて設定されている総数に一致ないし整合するように、単語数の規格化を行えばよい。図１０の例で、「中性脂肪、BMI及び腹囲」の3つが全て、総単語数30として設定されていたとすると、「中性脂肪及びBMI」、「BMI及び腹囲」、「腹囲及び中性脂肪」の3つの統合はそれぞれ、総単語数を30÷3=10へと規格化して実施したうえで、当該3つの結果を組み合わせて最終的な単語を生成すればよい。
【００８５】
以下、当該規格化する手法における単語数の決定を、n個の項目データが同時にマージ対象となった一般の場合について説明する。その前提事項は次の通りである。1つの項目データにおいて設定されている単語総数をL（全ての項目データにおいて共通値）とする。当該n個の項目データの各2者間における相関係数をri(i=1, 2, ..., n(n-1)/2)とする。当該n個を統合した際の総単語数Nは、以下の式(4)で与えられる。
【００８６】
【数２】
2015079465.tif 000004
【００８７】
さらに、当該n個を統合した際の総単語数Nのうち、混合概念の所定単語の数Mを、以下の式(5)のように定めればよい。（従って、混合概念における対単語の数は、N-Mとなる。）ここで、wa及びwbは、当該相関係数riを与える項目データa, bにおいて、対象としている患者に割り当てられたカテゴリ番号において設定された、所定単語の数である。式(5)はその形より明らかなように、式(1)を当該n個の場合に対応させたものである。
【００８８】
【数３】
2015079465.tif 000005
【００８９】
なお、上記n個の同時マージの際も、混合概念に対する所定単語及び対単語は、所定のものを予め設定しておく。上記式(4)では、説明の簡略化のために各項目データに設定された単語総数を一定のLとしたが、項目データ毎に異なる総数が設定されていても同様に計算することができる。
【００９０】
以下、本発明における補足事項を説明する。
【００９１】
（補足１）第一実施形態においては、項目データのそれぞれにつき、所定単語に対応する対単語を用意するとして説明したが、より簡略化された手法として、健康診断データを構成する全ての項目データに対して、１種類のみの対単語を所定数設けて利用するようにしてもよい。この場合、前述の「最も単純な手法」で項目データの各々につきカテゴリ番号分の所定単語、あるいはカテゴリ番号に応じた個数分の所定単語を生成したうえで、さらに、当該１種類の対単語を所定数を加えることで、最終的に得られる文書とすればよい。
【００９２】
（補足２）本発明は、健康診断データを例として説明したが、その他の医療データ一般にも適用可能である。同様の性質を有するものであれば、任意種類の連続値データに適用可能である。
【００９３】
なお、健康診断データに限らない一般のデータを対象とする場合は、健康診断データにおいて「正常値」や「異常値」として説明した性質は、「平均」や「平均からの乖離」として一般化される。すなわち、「正常」であるか「異常」であるかは、一例としての性質であり、健康診断データの際の価値判断が加えられている。例えば、スポーツ成績を扱う場合であれば「正常」が「通常」に、「異常」が「優秀」に対応する場合もある。
【００９４】
そして、一般の連続データを扱う場合は、ラベル付与部22による付与規則は、平均からの乖離に応じて段階的に変化するよう数値ラベルを付与するような規則とすればよい。例えば、最も平均的な区間には「0」を付与し、当該最も平均的な区間から離れるに従って、「1」, 「2」, ...と大きな値を付与すればよい。なお、当該「平均」とは「平均的な性質」であり、具体的に求める際は、相加平均に限らず、最頻値、中央値その他の、集団を代表する任意の統計指標として求めてよい。項目データ毎に、当該求められる統計指標が異なっていてもよい。
【００９５】
（補足３）本発明は、コンピュータに読み込まれ、当該コンピュータを図１（及び図２）の数値データ文書化装置1として機能させる、あるいは当該コンピュータに図１（及び図２）の各部に対応する手順を実行させる、数値データ文書化プログラムとして提供されてもよい。
【符号の説明】
【００９６】
1…数値データ文書化装置、2…数値ラベル付与部、3…文書化部、4…分類部
【図１】
2015079465.tif 000006
【図２】
2015079465.tif 000007
【図３】
2015079465.tif 000008
【図４】
2015079465.tif 000009
【図５】
2015079465.tif 000010
【図６】
2015079465.tif 000011
【図７】
2015079465.tif 000012
【図８】
2015079465.tif 000013
【図９】
2015079465.tif 000014
【図１０】
2015079465.tif 000015