(57)【要約】【課題】複数の検診項目の検診結果から健康診断総合的に判断して健康状態を視覚的に把握する健康診断システム上での被験者の位置の経年データの移動から被験者の疾病の種類を予測するシステムの構築。【解決手段】健康診断において検診される複数の検診項目に関するデータを利用して，自己組織化マップのアルゴリズムに従って健康診断用の自己組織化マップを作成する。そして，健康診断対象者の健康状態を健康診断用の対応位置の経年データの移動から被験者の疾病の種類を予測する。【選択図】図５
2008237377.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から健康診断において検診される複数の検診項目に関するデータを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探索し，学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて更新し，前記学習回数が予め設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返すことによって作成されることを特徴とする健康診断用の自己組織化マップ。
【請求項２】
前記自己組織化マップにはその自己組織化マップを複数の健康状態に分ける線が措かれていることを特徴とする請求項1に記載の健廉診断用の自己組織化マップ。
【請求項３】
前記自己組織化マップは複数の健康状態の夫々に応じて互いに異なる色で塗り分けられていることを特徴とする請求項1に記載の健康診断用の自己組織化マップ。
【請求項４】
前記複数の検診項目に関するデータは，夫々の前記検診項目の実際の検診データを正規化した正規化データであって，前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを1に正規化し，前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定された第1の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し，前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定された第2の規格化値で除算し，除算結果がその検診項目に予め定められた頸切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し，前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頸切り値に正規化することにより前記正規化データが作成されることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の健康診断用の自己組織化マップ。
【請求項５】
前記頸切り値が前記検診項目に応じて設定されていることを特徴とする請求項4に記載の健康診断用の自己組織化マップ。
【請求項６】
前記自己組織化マップの各ユニットの夫々には，そのユニットの検診項目から作成されたユニット用の自己組織化マップが関連付けられていることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の健康診断用の自己組織化マップ。
【請求項７】
参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から健康診断において検診される複数の検診項目に関するデータを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探索し，学習回数に応じて順次挟められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて更新し，前記学習回数が予め設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して，健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする健康診断用の自己組織化マップ作成方法。
【請求項８】
請求項1から請求項6の何れか1項に記載の健康診断用の自己組織化マップ，または請求項7に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成方法により作成された自己組織化マップを利用した健康状態表示方法であって，参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から，健康診断対象者の検診項目に関するデータを利用したベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つユニットを探索し，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の位置に予め定められたマークを表示することを特徴とする自己組織化マップを利用した健康状態表示方法。
【請求項９】
請求項1から請求項6の何れか1項に記載の健康診断用の自己組織化マップ，または請求項7に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成方法により作成された自己組織化マップを利用した健康状態表示用プログラムであって，コンピュータに参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から，健康診断対象者の検診項目に関するデータを利用したベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つユニットを探索させる手順と，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の位置に予め定められたマークを表示させる手順を実行させるための自己組織化マップを利用した健靡状態表示用プログラム。
【請求項１０】
請求項1から請求項9の何れか1項に記載の健康診断用の自己組織化マップを利用して作成された自己組織化マップ上での健康診断対象者の検診項目に関する複数年のデータを利用したベクトルに最も類似した複数年の参照ベクトルを持つユニットを探索し，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の複数年の位置に予め定められた複数年のマークを表示することを特徴とする自己組織化マップを利用した健康状態表示方法。
【請求項１１】
請求項11に記載された複数年のマークを表示し，マップ上での複数年の位置を最短距離で結び，その総距離を計算し，複数年の年数で除し「ばらつき」とする（図１参照）。
【請求項１２】
請求項1から請求項9に示した自己組織化マップ上での被験者の位置で健康点数を定義し健康点数を計算する。ここでは全ての検診項目で正常値を示す被験者の健康点数を100点とする。この反対に全ての検診項目で最悪値を示す被験者の健康点数を0点とする。こうして，複数項目で正常値の範囲外の値を示す被験者の健康点数を線形計算し，その被験者の健康点数とする。
【請求項１３】
請求項12で定義した健康点数を請求項10，請求項11で定義した複数年の健康マップ上での各位置で健康点数を計算する。そしてこの複数年の健康点数を合計しこの複数年の数字で徐算する。つまり，複数年での平均を取る。これを平均健康点数とする（図1参照）。
【請求項１４】
請求項10から請求項13迄で定義した複数年での健康結果の「ばらつき」，および「平均健康点数」を医師が診断した診断結果に適応する。ここでは例として心疾患の例を図2に，脳血管障害の例を図3にガンの例を図4に示す。さらに，横軸に「平均健康点数」を，縦軸に「ばらつき」を取り各疾患で整理したものを図5に示す。図2から図4更に図5見て，心疾患，脳血管障害では「平均健康点数」が小さくなれば「ばらつき」も小さくなり，マップ上で各症例に特有の位置に収束する。つまり収束位置で各症例の判別に使用出来る。反対に，ガン疾患では図4並びに図5に示すように「平均健康点数」と「ばらつき」の間には特に相関は無く，「平均健康点数」が小さくても「ばらつき」が多い例が見られる。この結果から「平均健康点数」が小さくなり「ばらつき」が小さくなり，結果の収束位置から病症例の判定に使える結果と「平均健康点数」が小さいときに「ばらつき」が大きいときにガン疾患の予測に使える上に述べた「平均健康点数」と「ばらつき」を用いた病疾患診断の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，自己組織化マップ（SOM：Self−Organizing Maps）の健康診断への応用に関するもので，更に発展，展開したものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の健康診断では，まず，検診を行って検診項目（GOT，コレステロールなど複数の項目がある）の夫々のデータ（検診データ）を取得する。続いて，取得した検診データの夫々を，正常，要注意，要再検査，要医療などに分類する。そして，異常のあった検診項目別に分類結果を示して，その後の対応を指示していた。
【０００３】
上記の従来の技術を解決するために自己組織化マップ（SOM：Self−Organizing Maps）の技術が開発され下記の特許文献に公開されている。
【特許文献１】特開２００３−２６３５０２号公報
【特許文献２】特願２００５−２４２９９８
【特許文献３】特開２００３−３１０５５８号公報
【特許文献４】特願２００４−１５５０６７
【非特許文献１】徳高平蔵，藤村喜久郎，山川烈  監修：``自己組織化マップ応用事例集''， 海文堂, p.185-195，2002年10月．
【非特許文献２】馬庭芳朗，池田佳弘，黒澤仁，徳高平蔵，藤村喜久郎，宇佐美眞，傳秋光：``自己組織化マップ(SOM)を用いた健康評価システムの構築''，バイオメディカル・ファジィシステム学会誌  Vol.5，No.1， pp.9-16   (2003)．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら，従来の健康診断においては，検診項目別に異常があるか否かの判断がなされてはいたが，預致の検診項目を総合的に考慮して初めて得られる健康状態や生活習慣の判断はなされていなかった。
【０００５】
本発明は，複数の検診項目を総合的に考慮して得られる健康状態の判断を可能にし，その判断を視覚的に行うことを可能にする健康診断周の自己組織化マップ及びその作成方法，自己組織化マップを利用した健康状態表示方法，並びに健康状態表示用プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
本発明は，自己組織化マップ（SOM：Self−Organizing Maps）の健康診断への応用に関する結果を，特定の被験者の複数年の結果に応用する。マップ上での位置を最短経路で結び，その総距離をその複数年で割り「ばらつき」と定義する。もし「請求項１」で定義した被験者の「平均健康点数」が小さくなれば，「ばらつき」も小さくなる。そして被験者の病歴により特定の領域に収束する。この収束する位置により被験者の病歴を診断する。
【０００７】
被験者がガン病歴の場合は「平均健康点数」が小さくても「ばらつき」が大きい場合が見られる。つまり図4に示すようにガン病歴の場合は「平均健康点数」と「ばらつき」の間に相関が無い。ただ，「平均健康点数」が小さくて「ばらつき」が大きい場合はガン病歴の疑いがあると言える。この理由としてガン病歴の場合はリンパを経由して病歴を起こす疾患の部位が変化する結果であると言える。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項1に記載の健康診断用の自己組織化マップは，参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から健康診断において検診される複数の検診項目に関するデータを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探索し，学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて更新し，前記学習回数が予め設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返すことによって作成されることを特徴とする。請求項1によると，健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことができるとともに，その判断を視覚的に行うことが可能になる。
【０００９】
請求項2に記載の健康診断用の自己組織化マップは，その自己組織化マップを複数の健康状態に分ける線が描かれていることを特徴とする。請求項2によると，自己組織化マップに健康状態を分ける線が措かれているため，健康状態の判断が容易になる。
【００１０】
請求項3に記載の健康診断用の自己組織化マップは，複数の健康状態の夫々に応じて互いに異なる色で塗り分けられていることを特徴とする。請求項3によると，自己組織化マップは健康状態に応じて互いに異なる色が塗り分けられているため，健康状態の判断が容易になる。
【００１１】
請求項4に記載の健康診断用の自己組織化マップは，前記複数の検診項目に関するデータが，夫々の前記検診項目の実際の検診データを正規化した正規化データであって，前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを1に正規化し，前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定された第1の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し，前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定された第2の規格化値で除算し，除算結果がその検診項目に予め定められた頸切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し，前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頭切り値に正規化することにより前記正規化データが作成されることを特徴とする。請求項4によると，頭切り値を設定しているため，実際の検診データに異常な値が含まれている場合であっても，健康診断用の自己組織化マップはその異常な備に影響を受けていないものになっている。
【００１２】
請求項5に記載の健康診断用の自己組織化マップは，前記頸切り倦が前記検診項目に応じて設定されていることを特徴とする。請求項5によると，自己組織化マップは夫々の検診項目に適した頭切り値を利用して作成されたものになっている。
【００１３】
請求項6に記載の健康診断用の自己組織化マップは，その各ユニットの夫々には，そのユニットの検診項目から作成されたユニット用の自己組織化マップが関連付けられていることを特徴とする。請求項6によると，各ユニットにそのユニット用の自己組織化マップが関連付けられているため，より詳細な判断（健康状態，治療方法など）が可能になる。  
【００１４】
請求項7に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成方法は，参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から健康診断において検診される複数の検診項目に関するデータを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探索し，学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて更新し，前記学習回数が予め設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して，健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする。請求項7によると，健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことを可能にするとともに，その判断を視覚的に行うことを可能にする健康診断用の自己組織化マップを作成することができる。
【００１５】
請求項8に記載の自己組織化マップを利用した健康状態表示方法は，上記自己組織化マップを利用した健康状態表示方法であって，参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から，健康診断対象者の検診項目に関するデータを利用したベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つユニットを探索し，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の位置に予め定められたマークを表示することを特徴とする。請求項8によると，健康診断用の自己組織化マップ上の何れの位置に健康診断対象者の健康状態があるかを示されるため，健康診断対象者は複数の検診項目を総合的に考慮して得られた自己の健康状態を視覚的に判断することができる。
【００１６】
請求項9に記載の自己組織化マップを利用した健康状態表示用プログラムは，上記自己組織化マップを利用した健康状態表示用プログラムであって，コンピュータに参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から，健康診断対象者の検診項目に関するデータを利用したベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つユニットを探索させる手順と，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の位置に予め定められたマークを表示させる手順とを実行させるためのものである。請求項9によると，健康診断に適用した自己組織化マップの拡販が容易になる。
【００１７】
請求項10に記載の自己組織化マップ上での健康診断対象者の検診項目に関する複数年のデータを利用したベクトルに最も類似した複数年の参照ベクトルを持つユニットを探索し，探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の複数年の位置に予め定められた複数年のマークを表示することを特徴とする自己組織化マップを利用した健康状態表示方法。
【００１８】
請求項11に記載された複数年のマークを表示し，マップ上での複数年の位置を最短距離で結び，その総距離を計算し，複数年の年数で除し「ばらつき」とする（図１参照）。
【００１９】
請求項12から請求項9に示した自己組織化マップ上での被験者の位置で健康点数を定義し健康点数を計算する。ここでは全ての検診項目で正常値を示す被験者の健康点数を100点とする。この反対に全ての検診項目で最悪値を示す被験者の健康点数を0点とする。こうして，複数項目で正常値の範囲外の値を示す被験者の健康点数を線形計算し，その被験者の健康点数とする。
【００２０】
請求項12で定義した健康点数を請求項10，請求項11で定義した複数年の健康マップ上での各位置で健康点数を計算する。そしてこの複数年の健康点数を合計しこの複数年の数字で徐算する。つまり，複数年での平均を取る。これを平均健康点数とする（図1参照）。
【００２１】
請求項10から請求項13迄で定義した複数年での健康結果の「ばらつき」，および「平均健康点数」を医師が診断した診断結果に適応する。ここでは例として心疾患の例を図2に，脳血管障害の例を図3にガンの例を図4に示す。さらに，横軸に「平均健康点数」を，縦軸に「ばらつき」を取り各疾患で整理したものを図4に示す。図2から図4を見て，心疾患，脳血管障害では「平均健康点数」が小さくなれば「ばらつき」も小さくなり，マップ上で各症例に特有の位置に収束する。つまり収束位置で各症例の判別に使用出来る。反対に，ガン疾患では図4に示すように「平均健康点数」と「ばらつき」の間には特に相関は無く，「平均健康点数」が小さくても「ばらつき」が多い例が見られる。この結果から「平均健康点数」が小さくなり「ばらつき」が小さくなり，結果の収束位置から病症例の判定に使える結果と「平均健康点数」が小さいときに「ばらつき」が大きいときにガン疾患の予測に使える上に述べた「平均健康点数」と「ばらつき」を用いた病疾患診断の方法。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように，請求項1によると，健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことができるとともに，その判断を視覚的に行うことが可能になる。
【００２３】
請求項2によると，自己組織化マップに健康状態を分ける線が描かれているため，健康状態の判断が容易になる。
【００２４】
請求項3によると，自己組織化マップは健康状態に応じて互いに異なる色が塗り分けられているため，健康状態の判断が容易になる。
【００２５】
請求項4によると，頸切り値を設定しているため，実際の検診データに異常な値が含まれている場合であっても，健康診断用の自己組織化マップはその異常な値に影響を受けていないものになっている。
【００２６】
請求項5によると，自己組織化マップは夫々の検診項目に適した頭切り値を利用して作成されたものになっている。
【００２７】
請求項6によると，各ユニットにそのユニット用の自己組織化マップが関連付けられているため，より詳細な判断（健康状態，治療方法など）が可能になる。
【００２８】
請求項7によると，健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことを可能にするとともに，その判断を視覚的に行うことを可能にする健康診断用の自己組織化マップを作成することができる。
【００２９】
請求項8によると，健康診断用の自己組織化マップ上の何れの位置に健康診断対象者の健康状態があるかを示されるため，健康診断対象者は複数の検診項目を総合的に考慮して得られた自己の健康状態を視覚的に判断することができる。
【００３０】
請求項9によると，健康診断に適周した自己組織化マップの拡販が容易になる。
【００３１】
請求項１０によると，自己組織化マップ上での健康診断対象者の検診項目に関する複数年のデータをマップ上に表示するため健康診断対象者の健康状態の推移が容易に把握出来る。
【００３２】
請求項１１によると，「ばらつき」（図１参照）の定義により，健康診断対象者の健康状態の推移がより定量的に評価される。  
【００３３】
請求項１２により健康診断対象者の単年度の健康状態がより定量的に評価される。  
【００３４】
請求項１２により健康診断対象者の複数年の健康状態がより定量的に評価される（図1参照）。  
【００３５】
請求項１４により健康診断対象者の複数年のマップ上での収束位置がある場合，病症例の診断に用いることが出来る。また，健康診断対象者の複数年の「平均健康点数」が小さいのに「ばらつき」が大きい場合には健康診断対象者の病症例は「ガン疾患」と予測される確率が高いと判断される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下，本発明の好適な実施の形態について，図面を参照しつつ説明する。
【実施例１】
【００３７】
「特開２００３−２６３５０２号公報」に詳述されている自己組織化マップを利用した健康診断システムを使用する。
【実施例２】
【００３８】
実施例１で使用した自己組織化マップを利用した健康診断システムの一例を図１に示す。そこに健康診断対象者の複数年の健康診断結果が最短経路で結ばれている。これはこの健康診断対象者の健康状態の「ばらつき」を示している。つまり，この健康診断対象者が常に健康で有れば健康の定位置から移動しない。つまり，請求項１４で定義した「平均健康点数」が１００点で，請求項１１で定義した「ばらつき」は０になる。また，病歴が非常に進み，「平均健康点数」が小さくなった場合にもマップ上で各症例に特有の位置に収束する。つまり「ばらつき」も小さくなる。図１に示した医師が診断した心疾患の例では「平均健康点数」は８１点で「ばらつき」は約８４点である。ここで，「ばらつき」は複数年が囲む最小の面積で評価しても良いし，また健康診断対象者の複数年の結果が示すマップ上での位置を結ぶ最短経路を「ばらつき」の評価にしても良い。
【実施例３】
【００３９】
実施例１で使用した自己組織化マップを利用した健康診断システムの次の例（心疾患）を図２に示す。そこに健康診断対象者の複数年の健康診断結果が最短経路で結ばれている。ここには健康診断対象者，４人の例が示されている。(a)から(d)へと「平均健康点数」も小さくなると，「ばらつき」も小さくなり，マップ上の特有の領域に収束する。
【実施例４】
【００４０】
実施例１で使用した自己組織化マップを利用した健康診断システムの次の例（脳血管障害）を図３に示す。そこに健康診断対象者の複数年の健康診断結果が最短経路で結ばれている。ここには健康診断対象者，４人の例が示されている。(a)から(d)へと「平均健康点数」も小さくなると，「ばらつき」も小さくなり，マップ上の特有の領域に収束する。
【実施例５】
【００４１】
実施例１で使用した自己組織化マップを利用した健康診断システムの次の例（ガン疾患）を図４に示す。そこに健康診断対象者の複数年の健康診断結果が最短経路で結ばれている。ここには健康診断対象者，４人の例が示されている。(a)から(d)へと「平均健康点数」と「ばらつき」の関係が示されている。「実施例３」や「実施例４」と異なり「マップ上の特有の領域に収束する」と言うような関係は無い。
【００４２】
実施例２から実施例５までの3つの症例を横軸に「平均健康点数」を取り，縦軸に
「ばらつき」を取り整理した。結果を図５に示す。ガンは「平均健康点数」と「ばらつき」の間に特に相関は無いが，他の2症例の場合は「平均健康点数」と「ばらつき」は図のように比例関係にある。以上の結果を以下のように推論した。心疾患，脳血管障害，と病名がはっきりしていて健康点数が低い場合は単独の疾患の特定の健康領域に「収束」し移動が少ない，即ち，「ばらつき」が少なくなる。しかし，ガンの場合は特定の病名が無く，たとえば「リンパ」を経由して別の領域が侵されればマップ上でも別の領域に移動する。また，ガンの領域が特定の部位に固定している人は移動しない。このような事例が積み重なって「平均健康点数」と「ばらつき」の間には相関が無い。だから，「平均健康点数」が低くて「ばらつき」の多い人はガンの疑いが残る。また，各病例で収束する領域が特定できれば反対に被験者の病名の推定にも使用出来る。個別病歴の場合は，収束位置から病名を推定出来る。「平均健康点数」が低くて「ばらつき」の多い人はガンの疑いが有るとして以後の経過観察に移ることができる。なお，健康な人は常に100点で健康位置から「ばらつか」ない。だから図５ (b)，(c)，(d)では点線のように収束するはずである。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
請求項１〜１４に記述された自己組織化マップの健康診断システムを個々の健康診断対象者に適用した。それを請求項１０〜１３に定義された「平均健康点数」と「ばらつき」を採用すると，病症例が進むにつれて「平均健康点数」が小さくなり，「ばらつき」も小さくなりマップ上の病床例に特定した点に収束する。この収束点から逆に病床例を判別することも可能である。ただ，「平均健康点数」が低くて「ばらつき」の多い人はガンの疑いが残る。このように「平均健康点数」と「ばらつき」を採用することにより，各健康診断対象者の健康診断のチェックに利用できると考える。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】97年から01年までの5年間の遍歴を結んでいる。97年は01年の下にある。この場合，ばらつきは総距離を測定年数の5で割った距離である。なお，各項目の正常値は白で塗りつぶした。（実施例２）
【図２】心疾患の平均健康点数とばらつきの4例を示す。薄い緑の高中性脂肪の領域を経て，健康点数が小さくなり，ばらつきも小さくなると肝障害（AST>0.87ALT）の領域に収束。（実施例３）
【図３】脳血管障害の例。こちらは青の高コレステロール血症から肝障害（AST<0.87ALT）に収束。（実施例４）
【図４】ガンの例，「平均健康点数」が高い場合は「ばらつき」は低い場合と(a)のように高い場合がある。健康点数が低くなっても移動して行く領域には(b)，(c)，(d)とばらばらで一貫性がなく，また，(d)のように「平均健康点数」が小さくなっても「ばらつき」は特に小さくならない。（実施例５）
【図５】各症例で平均健康点数とばらつきを整理した。ガンは相関が見られないが，他の2疾患は点数が低くなれば，ばらつきも小さくなっている。なお，点線は健康な人の予測。（実施例５）なお，図1~図５ではマップはトーラス型を使用している。つまり，マップは上下，左右に移動が可能である。このため各図間で相対的な位置関係は変わらないが，上下，左右にマップを移動して実験をおこなっているため，各図のように見た目は大変に違って見える。この点には注意する必要がある。各図はまた縮小してあり，右側のデータ群は見にくいがここでは，id番号とデータ群の正常値は個人データ保護のため白く塗りつぶしている。それでも色と病例との関係が分かりにくいので図1に心疾患と同定された被験者の例を示す。4年間の「平均健康点数」は８１点，「ばらつき」は８4である。
【符号の説明】
【００４５】
図１〜図４の右側枠外記号の説明
GLU：  グルコース(GLU)glucose 「血糖値」と呼ばれる。糖尿病の基本的な検査。食事の前後で変動が大きいが，空腹時で126mg/dl以上は糖尿病を疑う。 
ＡＳＴ(AST)：GOT(AST)「じーおーてぃー（えーえすてぃー）」Glutamic-oxaloacetic transaminase（グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼ）の略で，トランスアミナーゼというアミノ酸の合成に必要な酵素。主に心筋，肝臓，骨格筋，腎臓などに多く含まれる。このGOTが高値の場合，肝疾患（急性・慢性肝炎・脂肪肝など）や心疾患（特に心筋梗塞）などが疑われる。なお，最近は「AST（アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ）」と呼ばれることが多い。
ALT：  GPT(ALT)「じーぴーてぃー（えーえるてぃー）」Glutamic pyruvic transaminase（グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼ）の略で，GOTと同じくトランスアミナーゼというアミノ酸の合成に必要な酵素。肝臓に多く含まれる。このGPTが高値の場合，肝臓病（急性・慢性肝炎・脂肪肝，アルコール性肝炎など）が疑われる。なお，最近は「ALT（アラニン・アミノトランスフェラーゼ）」と呼ばれることが多い。
TG：  モノグリセリド（モノアシルグリセロール），ジグリセリド（ジアシルグリセロール），トリグリセリド（トリアシルグリセロール）を総称して中性脂肪というが，血液中に含まれる中性脂肪のほとんどはトリグリセリド (Triglyceride，Triacylglycerol) である。したがって，中性脂肪はトリグリセリドと同義とする場合も多い。TG，TAGまたはTrigという略号で記されることが多い。脂肪酸とグリセリン（グリセロール）が結びついて中性を示す事から「中性脂肪」と呼ばれる。生活習慣病における中性脂肪の扱いは複雑で，一時期は完全に無視されるに至ったこともあった。つまりLDLコレステロール(悪玉コレステロール)やHDLコレステロール(善玉コレステロール)が重要とされ，中性脂肪は軽視された。人間の体内の中性脂肪が1000 mg/dL を超えると，急性膵炎のリスクが上昇すると考えられており，それさえ抑えればよいと考えられた。現在世界の高脂血症治療の最先端・最高峰を示すATP-IIIというステートメントでは中性脂肪も立派に補正すべき存在へと戻った。特にメタボリックシンドロームの診断基準に取り入れられ注目されている。
LCHO：  低密度リポ蛋白質(LDL)，つまり通称LDLコレステロールのことで，HDLがコレステロールを末しょう組織から肝臓に運搬するのに対して，LDLは肝臓から末しょう組織へコレステロールを運搬するという逆の働きをする。LDLが大量にあると，コレステロールが沈着した血管壁に更にせっせとコレステロールを運搬し，動脈硬化を促進する方向に働くことになる。
BMI：  BMI＝体重（kg)÷（身長(m)×身長(m)）。ボディマス指数(ボディマスしすう, Body Mass Index, BMI)は，体重と身長の関係から算出した，ヒトの肥満度を表す指数である。
UA：  尿酸のこと。男2.0〜7.0mg/dl，女2.0〜6.0mg/dl が標準値。細胞の核酸が代謝されて生じる。やはり腎臓から排泄される。代謝障害で高度に上昇することがあるが，一般には，アルコールで腎からの排泄を抑制され，肉類の食べ過ぎで尿酸が過剰に生産されて高値となる。通風発作が有名だが，痛みのない腎への沈着や動脈硬化の促進は時に命に関わることがある。
H-BL：  収縮期血圧（最高血圧）「しゅうしゅくきけつあつ（さいこうけつあつ）」のこと。心臓がギュッと収縮して血液が動脈に押し出されたときに血管壁にかかる圧力（血圧）のこと。いわゆる「上」の血圧がこれに当たる。WHO（世界保健機構）の基準によれば，119mmHg以下が最も望ましいとされ，140mmHg以上になると高血圧とされる。
L-BL：  拡張期血圧（最低血圧）「かくちょうきけつあつ（さいていけつあつ）」のこと。心臓が拡張して戻ってきた血液をため込んでいるときに血管壁にかかる圧力（血圧）のこと。いわゆる「下」の血圧がこれに当たる。WHO（世界保健機構）の基準によれば，79mmHg以下が最も望ましいとされ，90mmHg以上になると高血圧とされる。
G-GTP：  γ-GTP「がんまじーてぃーぴー」GOT(AST)・GPT(ALT)と同じくたんぱく質を分解する酵素のひとつ。アルコールや薬剤などが肝細胞を破壊したときや，結石・がんなどで胆管が閉塞したときに，血中に出てくるもので，肝臓や胆道に病気があると異常値を示す。とくにアルコール性肝障害の指標として有効である。
BUN：  （尿素窒素) （blood urea nitrogen)＝（血中尿素窒素）「ＵＮ」「Urea-Ｎ」
⇒タンパク質以外の血中に含まれる物質の窒素の総和を残余窒素，または非タンパク質性窒素(NPN)と呼んでいる。◎BUNはアンモニア，尿酸とともにＮ(窒素)代謝の３つの主要な終末排泄物質であり，肝におけるurea cycleと呼ばれる代謝系によって産生される。腎を介して排泄される。
CRE：  クレアチニン(CRE) のこと。クレアチニンは，尿素窒素や尿酸と同じく体内でエネルギーとして使われたたんぱく質の老廃物（残りかす）の一種でる。血液中に増えるということは腎臓から尿中への排泄障害であり，腎臓の機能の低下を意味する。
Hb：  赤血球の赤さの元がHｂ（ヘモグロビン濃度）でる。この物質の主要な成分は鉄で，鉄分が不足すると貧血になるのはこのためである。Hb値は当然のことながら各種の貧血に際して減少し，多血症で増加する。
Ht：  ヘマトクリット値(Ht)のことで，血液中に占める血球の容積の割合を示す数値である。ほぼ赤血球の容積比と等しい。貧血検査などに利用される。
得点：  健康得点のことで，「請求項２」で得点，「請求項３」で複数年の健康診断の平均健康点数を定義している。
ばらつき：「請求項４」，「請求項５」で定義している。
【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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