(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者固有の生体情報を取得する、生体情報取得部と、
使用者固有のゲノム情報を取得する、ゲノム情報取得部と、
前記生体情報を分析する第一段階の情報処理を行うことによって、該生体情報の取得時点における前記使用者の健康状態を推定する一次データを作成する、一次データ作成部と、
機械学習型の情報処理装置である学習部を有し、前記一次データを前記使用者固有のゲノム情報を用いた演算処理によって補正する第二段階の情報処理を行うことによって前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する、二次データ作成部と、を備え、
前記演算処理は、前記学習部が、生体情報及びゲノム情報と、疾患リスクとの相関組合せに係るビッグデータから生体情報及びゲノム情報と疾患リスクとの相関を学習することによって最適化された補正のための計算式を用いて実行される、健康状態予測システム。
【請求項２】
前記学習部が、ニューラルネットワークを有するディープラーニング型の情報処理装置であって、
前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、
請求項１に記載の健康状態予測システム。
【請求項３】
同一の前記使用者について異なる時点で取得された複数の前記二次データを解析することによって、前記使用者の将来の健康状態を予測する、健康状態予測部を、更に備える、
請求項１又は２に記載の健康状態予測システム。
【請求項４】
前記健康状態予測部によって予測された前記使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案を出力する対応案出力部を、更に備える、
請求項３に記載の健康状態予測システム。
【請求項５】
前記対応案出力部が、健康状態とそれに対する有効な対応との関連に関するデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されるディープラーニング型の情報処理装置である、
請求項４に記載の健康状態予測システム。
【請求項６】
前記使用者固有のゲノム情報を前記二次データ作成部に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工するゲノム情報加工部を更に有する、
請求項１から５の何れかに記載の健康状態予測システム。
【請求項７】
前記一次データ、前記ゲノム情報、及び前記二次データを蓄積するデータ蓄積部を、更に備え、
前記ディープラーニング型の情報処理装置においては、前記データ蓄積部に蓄積されたデータを用いて、前記重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習を行うことができる、
請求項２又は５に記載の健康状態予測システム。
【請求項８】
前記生体情報取得部が、ウェアラブルセンサーである、
請求項１から７の何れかに記載の健康状態予測システム。
【請求項９】
前記生体情報取得部が、心電計、加速度センサー、及び、光学センサーを備える生体センサーである、
請求項１から８の何れかに記載の健康状態予測システム。
【請求項１０】
生体情報取得部が、使用者固有の生体情報を取得する、生体情報取得ステップと、
一次データ作成部が、前記生体情報を分析する第一段階の情報処理を行うことによって、該生体情報の取得時点における前記使用者の健康状態を推定する一次データを作成する、一次データ作成ステップと、
前記使用者固有のゲノム情報を取得するゲノム情報取得ステップと、
機械学習型の情報処理装置である学習部を備える二次データ作成部が、前記一次データを、前記使用者固有のゲノム情報を用いた演算処理によって補正する第二段階の情報処理を行うことによって、前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する二次データ作成ステップと、
が行われ、
前記演算処理は、前記学習部が、生体情報及びゲノム情報と、疾患リスクとの相関組合せに係るビッグデータから生体情報及びゲノム情報と疾患リスクとの相関を学習することによって最適化された補正のための計算式を用いて実行される、
健康状態予測方法。
【請求項１１】
前記学習部が、ニューラルネットワークを有するディープラーニング型の情報処理装置であって、
前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、
請求項１０に記載の健康状態予測方法。
【請求項１２】
健康状態予測部が、同一の前記使用者についての異なる時点での複数の前記二次データを解析することによって、前記使用者の将来の健康状態を予測する、健康状態予測ステップが、更に行われる、
請求項１０又は１１に記載の健康状態予測方法。
【請求項１３】
対応案出力部が、前記健康状態予測ステップにおいて予測された前記使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案を、出力する、対応案出力ステップが、更に行われる、
請求項１２に記載の健康状態予測方法。
【請求項１４】
前記対応案出力部が、健康状態とそれに対する有効な対応との関連に関するデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されるディープラーニング型の情報処理装置である、
請求項１３に記載の健康状態予測方法。
【請求項１５】
ゲノム情報加工部が、前記使用者固有のゲノム情報を二次データ作成部に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工する、ゲノム情報加工ステップが、更に行われる、
請求項１０から１４の何れかに記載の健康状態予測方法。
【請求項１６】
データ蓄積部に、前記一次データ、前記ゲノム情報、及び前記二次データが蓄積される、データ蓄積ステップが、更に行われ、
前記ディープラーニング型の情報処理装置においては、前記データ蓄積部に蓄積されたデータを用いて、前記重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習が行われる、
請求項１１又は１４に記載の健康状態予測方法。
【請求項１７】
前記生体情報取得部が、ウェアラブルセンサーである、
請求項１０から１６の何れかに記載の健康状態予測方法。
【請求項１８】
生体情報取得部が、心電計、加速度センサー、及び、光学センサーを備える生体センサーである、
請求項１０から１７の何れかに記載の健康状態予測方法。
【請求項１９】
使用者固有の生体情報を分析することによって推定される、前記生体情報の取得時点における健康状態に係るデータである一次データから、前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する、健康状態予測システムにおいて、
機械学習型の情報処理装置である学習部を備える二次データ作成部に、
前記学習部が、生体情報及びゲノム情報と、疾患リスクとの相関組合せに係るビッグデータから生体情報及びゲノム情報と疾患リスクとの相関を学習することによって補正のための計算式を最適化する処理と、
最適化された前記計算式を用いた演算処理によって、前記一次データを前記使用者固有のゲノム情報に基づいて補正する処理と、によって、前記二次データを作成する二次データ作成ステップを、実行させる、
健康状態予測システム用のプログラム。
【請求項２０】
前記学習部が、ニューラルネットワークを有するディープラーニング型の情報処理装置であって、
前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、
請求項１９に記載の健康状態予測システム用のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康状態予測システム、健康状態予測方法、及び、健康状態予測システム用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、平均寿命の高齢化の中で人生１００年時代とのキャッチフレーズが各所で標榜されているが、健康寿命を延ばし人生楽しむ時間を増やすために、疾病の発症前に、発症のリスクを予測し、発症を防止若しくは遅らせることを目的とした健康状態の予測手段が求められている。
【０００３】
生体情報やゲノム情報を含む各種の健康情報から、現在の健康状態の評価や将来の疾病の発症リスク等、将来の健康状態を予測することを目的とした各種の情報処理装置・システムが既に提案されている（特許文献１〜３参照）。
【０００４】
上述した従来の健康状態の予測手段は、ゲノム情報を含む各種の健康情報を入力値として、これに対応する疾病リスクを出力値とするものである。但し、これらの予測手段は、何れも、予め設定されているデータテーブルの中で、入力値と有限の出力値候補から選択される出力値をマッチングさせる演算を行い、その演算結果を出力するしているに過ぎない。
【０００５】
このような従来の健康状態の予測手段は、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性について、何れも、未だ、大いに改善の余地があるものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１５／０５０１７４号
【特許文献２】特開２０１６−５９７５９号公報
【特許文献３】特開２０１９−４８０６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、使用者の将来の健康状態を予測する健康状態予測システムにおいて、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、使用者の将来の健康状態の予測処理において、現時点での後天的な体質の指標である生体情報から一次データを作成するステップと、先天的な体質の指標であるゲノム情報を用いて、上記の一次データを補正することによって二次データを作成するステップとの二段階の情報処理を経て得られた情報を、将来の健康状態の予測の根拠とする基礎情報とすることによって、上記課題を解決しうることを見出し、本発明を完成するに至った。本発明は、具体的に以下のシステム、方法、プログラムを提供する。
【０００９】
（１）  使用者固有の生体情報を取得する、生体情報取得部と、使用者固有のゲノム情報を取得する、ゲノム情報取得部と、前記生体情報を分析する第一段階の情報処理を行うことによって、該生体情報の取得時点における前記使用者の健康状態を推定する一次データを作成する、一次データ作成部と、機械学習型の情報処理装置である学習部を有し、前記一次データを前記使用者固有のゲノム情報を用いた演算処理によって補正する第二段階の情報処理を行うことによって前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する、二次データ作成部と、を備え、前記演算処理は、前記学習部が、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータから生体情報及びゲノム情報と疾患リスクとの相関を学習することによって最適化された補正のための計算式を用いて実行される、健康状態予測システム。
【００１０】
（１）の健康状態予測システムは、使用者の健康状態の予測を行うシステムを、「後天的な体質」の指標である現時点における使用者固有の「生体情報」から一次データを作成する一次データ作成部と、「先天的な体質」の指標である使用者固有の「ゲノム情報」に基づいて一次データを補正することによって二次データを作成する二次データ作成部と、を備える構成とした。又、この補正のための演算処理は、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを機械学習することによって最適化した計算式を用いて実行されるようにした。これにより、システム全体としての必要な計算量を抑制しながら、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を高めることができる。
【００１１】
（２）  前記学習部が、ニューラルネットワークを有するディープラーニング型の情報処理装置であって、前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、（１）に記載の健康状態予測システム。
【００１２】
（２）の健康状態予測システムは、（１）の健康状態予測システムにおける二次データ作成部を、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータ等のデータを学習するディープラーニング型の情報処理装置である学習部を備える構成とした。これにより、（１）の健康状態予測システムにおける健康状態の予測結果について、個々の使用者が有する先天的な体質と後天的な体質との組合せパターンの膨大さに十分に対応した、より多様で綿密な出力が可能となり、個々の使用者に対する予測結果の適合性を顕著に高めることができる。尚、本明細書において「ディープラーニング型の情報処理装置」とは、「ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報処理装置」のことを言う。
【００１３】
（３）  同一の前記使用者について異なる時点で取得された複数の前記二次データを解析することによって、前記使用者の将来の健康状態を予測する、健康状態予測部を、更に備える、（１）又は（２）に記載の健康状態予測システム。
【００１４】
（３）の健康状態予測システムは、（１）又は（２）の健康状態予測システムによって得ることができる、個々の使用者に対する適合性が高い二次データを時系列に沿って解析することにより、個々の使用者について、極めて精度の高い健康状態予測を行うことができる。
【００１５】
（４）  前記健康状態予測部によって予測された前記使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案を出力する対応案出力部を、更に備える、（３）に記載の健康状態予測システム。
【００１６】
（４）の健康状態予測システムは、（３）の健康状態予測システムにおいて予測された健康状態に対応する好ましい対応案を出力するシステムとした。これにより、（３）の健康状態予測システムを、使用者の健康増進への具体的且つ直接的な寄与が更に大きいシステムとすることができる。
【００１７】
（５）  前記対応案出力部が、健康状態とそれに対する有効な対応との関連に関するデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されるディープラーニング型の情報処理装置である、（４）に記載の健康状態予測システム。
【００１８】
（５）の健康状態予測システムは、（４）の健康状態予測システムにおける対応案出力部を、健康状態とそれに対する有効な対応の関連に係るビッグデータ等のデータを学習するディープラーニング型の情報処理装置で構成した。これにより、（４）の健康状態予測システムにおける使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案について、より多様で綿密な出力が可能となり、個々の使用者に対する予測結果の適合性を更に高めることができる。
【００１９】
（６）  前記使用者固有のゲノム情報を前記二次データ作成部に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工するゲノム情報加工部を更に有する、（１）から（５）の何れかに記載の健康状態予測システム。
【００２０】
（６）の健康状態予測システムにおいては、（１）から（５）の何れかの健康状態予測システムにおいて処理が困難な場合もある様々なデータ形式の未加工のゲノム情報も適切に処理することが可能となる。これにより、ゲノムの取得方法や取得時のデータ形式の制約から解放されて、より汎用性の高いシステムとすることができる。
【００２１】
（７）  前記一次データ、前記ゲノム情報、及び前記二次データを蓄積するデータ蓄積部を、更に備え、前記ディープラーニング型の情報処理装置においては、前記データ蓄積部に蓄積されたデータを用いて、前記重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習を行うことができる、（２）から（６）の何れかに記載の健康状態予測システム。
【００２２】
（７）の健康状態予測システムは、システムに入力される入力値を用いて学習させることにより、二次データ作成部又は対応案出力部を構成するディープラーニング型の情報処理装置の出力値の適格性を、使用期間中においても継続的に向上させていくことができる。これにより、日々進歩する最新の医療技術や医療に関する最新の知見も含め、その他の様々な関連する追加データを加味した上で、健康状態予測システムの判断基準を、恒常的に最新の状況に合わせて最適化し続けることができる。
【００２３】
（８）  前記生体情報取得部が、ウェアラブルセンサーである、（１）から（７）の何れかに記載の健康状態予測システム。
【００２４】
（８）の健康状態予測システムは、生体情報取得部を使用者が恒常的に身体に装着しておけるウェアラブルセンサーで構成した。これにより、健康状態予測システムの使い易さが著しく向上する。
【００２５】
（９）  前記生体情報取得部が、心電計、加速度センサー、及び、光学センサーを備える生体センサーである、（１）から（８）の何れかに記載の健康状態予測システム。
【００２６】
（９）の健康状態予測システムは、（１）から（８）の何れかの健康状態予測システムにおいて、生体情報取得部を少なくとも上記３種のセンサーを備えるものとした。これにより、最小限の構成で、将来の疾病リスクの予測において一般的な指標とされている各指標にかかる情報をもれなく出力することができる。
【００２７】
（１０）  生体情報取得部が、使用者固有の生体情報を取得する、生体情報取得ステップと、一次データ作成部が、前記生体情報を分析する第一段階の情報処理を行うことによって、該生体情報の取得時点における前記使用者の健康状態を推定する一次データを作成する、一次データ作成ステップと、前記使用者固有のゲノム情報を取得するゲノム情報取得ステップと、機械学習型の情報処理装置である学習部を備える二次データ作成部が、前記一次データを、前記使用者固有のゲノム情報を用いた演算処理によって補正する第二段階の情報処理を行うことによって、前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する二次データ作成ステップと、が行われ、前記演算処理は、前記学習部が、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータから生体情報及びゲノム情報と疾患リスクとの相関を学習することによって最適化された補正のための計算式を用いて実行される、健康状態予測方法。
【００２８】
（１０）の健康状態予測方法は、使用者の健康状態の予測を行う方法を、「後天的な体質」の指標である現時点における使用者固有の「生体情報」から一次データを作成する、一次データ作成ステップと、「先天的な体質」の指標である使用者固有の「ゲノム情報」に基づいて一次データを補正することによって二次データを作成する二次データ作成ステップを備える構成とした。又、この補正のための演算処理は、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを機械学習することによって最適化した計算式を用いて実行されるようにした。これにより、プロセス全体としての必要な計算量を抑制しながら、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を高めることができる。
【００２９】
（１１）  前記学習部が、ニューラルネットワークを備えるディープラーニング型の情報処理装置であって、前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、（１０）に記載の健康状態予測方法。
【００３０】
（１１）の健康状態予測方法は、（１０）の健康状態予測方法における二次データ作成ステップを、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータ等のデータを学習するディープラーニング型の情報処理装置である学習部を備える構成とした。これにより、（１０）の健康状態予測情報における健康状態の予測結果について、個々の使用者が有する先天的な体質と後天的な体質との組合せパターンの膨大さに十分に対応した多様で綿密な出力が可能となり、個々の使用者に対する予測結果の適合性を顕著に高めることができる。
【００３１】
（１２）  健康状態予測部が、同一の前記使用者についての異なる時点での複数の前記二次データを解析することによって、前記使用者の将来の健康状態を予測する、健康状態予測ステップが、更に行われる、（１０）又は（１１）に記載の健康状態予測方法。
【００３２】
（１２）の健康状態予測方法は、（１０）又は（１１）の健康状態方法によって得ることができる、個々の使用者に対する適合性が高い二次データを時系列に沿って解析することにより、個々の使用者について、極めて精度の高い健康状態予測を行うことができる。
【００３３】
（１３）  対応案出力部が、前記健康状態予測ステップにおいて予測された前記使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案を、出力する、対応案出力ステップが、更に行われる、（１２）に記載の健康状態予測方法。
【００３４】
（１３）の健康状態予測方法は、（１２）の健康状態予測方法において予測された健康状態に対応する好ましい対応案を出力する方法とした。これにより、（１２）の健康状態予測方法を、使用者の健康増進への具体的且つ直接的な寄与が更に大きい方法とすることができる。
【００３５】
（１４）  前記対応案出力部が、健康状態とそれに対する有効な対応との関連に関するデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されるディープラーニング型の情報処理装置である、（１３）に記載の健康状態予測方法。
【００３６】
（１４）の健康状態予測方法は、（１３）の健康状態予測方法における対応案の出力を、健康状態とそれに対する有効な対応の関連に係るビッグデータ等のデータを学習するディープラーニング型の情報処理装置によって行う構成した。これにより、（１３）の健康状態予測方法における使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案について、多様で綿密な出力が可能となり、個々の使用者に対する予測結果の適合性を更に高めることができる。
【００３７】
（１５）  ゲノム情報加工部が、前記使用者固有のゲノム情報を二次データ作成部に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工する、ゲノム情報加工ステップが、更に行われる、（１０）から（１４）の何れかに記載の健康状態予測方法。
【００３８】
（１５）の健康状態予測方法においては、（１０）から（１４）の何れかの健康状態予測方法において処理が困難な場合もある様々なデータ形式の未加工のゲノム情報も適切に処理することが可能となる。これにより、ゲノムの取得方法や取得時のデータ形式の制約から解放されて、より汎用性の高い方法とすることができる。
【００３９】
（１６）  データ蓄積部に、前記一次データ、前記ゲノム情報、及び前記二次データが蓄積される、データ蓄積ステップが、更に行われ、前記ディープラーニング型の情報処理装置においては、前記データ蓄積部に蓄積されたデータを用いて、前記重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習が行われる、（１０）から（１５）の何れかに記載の健康状態予測方法。
【００４０】
（１６）の健康状態予測方法においては、（１０）から（１５）の何れかの健康状態予測方法において、システムに入力される入力値を用いて学習させることにより、二次データ作成部又は対応案出力部を構成するディープラーニング型の情報処理装置の出力値の適格性を、使用期間中においても継続的に向上させていくことができる。これにより、個々の使用者に対する予測結果の適格性を、日々進歩する最新の医療状況に合わせて最適化し続けることができる。
【００４１】
（１７）  生体情報取得部が、ウェアラブルセンサーである、（１０）から（１６）の何れかに記載の健康状態予測方法。
【００４２】
（１７）の健康状態予測方法においては、生体情報取得部を使用者が恒常的に身体に装着しておけるウェアラブルセンサーで構成した。これにより、健康状態予測方法の実施容易性が著しく向上する。
【００４３】
（１８）  生体情報取得部が、心電計、加速度センサー、及び、光学センサーを備える生体センサーである、（１０）から（１７）の何れかに記載の健康状態予測方法。
【００４４】
（１８）の健康状態予測方法は、（１０）から（１７）の何れかの健康状態予測方法において、生体情報取得部を少なくとも上記３種のセンサーを備えるものとした。これにより、最小限の構成で、将来の疾病リスクの予測において一般的な指標とされている各指標にかかる情報をもれなく出力することができる。
【００４５】
（１９）  使用者固有の生体情報の取得時点における健康状態に係るデータである一次データから、前記使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する、健康状態予測システムにおいて、機械学習型の情報処理装置である学習部を備える二次データ作成部に、前記学習部が、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを学習することによって補正のための計算式を最適化する処理と、最適化された前記計算式を用いた演算処理によって、前記一次データを前記使用者固有のゲノム情報に基づいて補正する処理と、によって、前記二次データを作成する二次データ作成ステップを、実行させる、健康状態予測システム用のプログラム。
【００４６】
（１９）の健康状態予測システム用のプログラムは、使用者の健康状態の予測を行うシステムにおいて、システム全体としての必要な計算量を抑制しながら、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を高めることができる。
【００４７】
（２０）  前記学習部が、ニューラルネットワークを備えるディープラーニング型の情報処理装置であって、前記演算処理は、前記ビッグデータの学習によって該ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数を変更することにより最適化した補正のための計算式を用いて実行される、（１９）に記載の健康状態予測システム用のプログラム。
【００４８】
（２０）の健康状態予測システム用のプログラムは、使用者の健康状態の予測を行うシステムにおいて、個々の使用者が有する先天的な体質と後天的な体質との組合せパターンの膨大さに十分に対応した多様で綿密な出力が可能となり、個々の使用者に対する予測結果の適合性を顕著に高めることができる。
【発明の効果】
【００４９】
本発明によれば、使用者の将来の健康状態を予測する健康状態予測システムにおいて、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性についても従来よりもシステム・方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の健康状態予測システムの基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の健康状態予測方法の動作の流れを示すフローチャート図である。
【図３】本発明の健康状態予測システム・方法の基本的な設計思想、構成・動作の態様を模式的に示す概念図である。
【図４】本発明の健康状態予測システムを構成する二次データ作成部において、一次データを補正する際に参照される加工済のゲノム情報の一例を示す図である。
【図５】本発明の健康状態予測システム・方法において行われる健康状態予測ステップと対応案出力ステップの動作態様の説明に供する図である。
【図６】本発明の健康状態予測システムを構成する二次データ作成部において、行われる一次データの補正の実施態様の説明に供する図である。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
以下、本発明を実施するための最良の形態について適宜図面を参照しながら説明する。
【００５２】
＜健康状態予測システム＞
本発明の健康状態予測システムは、使用者固有の生体情報に基づいて一次データを作成し、この一次データを、使用者の先天的な体質の指標である使用者固有のゲノム情報を用いて更に適切に補正することによって、使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを得る健康状態予測システムである。
【００５３】
［全体構成］
本発明の好ましい実施形態の一例である健康状態予測システム１の基本構成は、図１に示す通りである。健康状態予測システム１は、使用者固有の生体情報を取得する生体情報取得部１１、生体情報の取得時点における使用者の健康状態を推定する一次データを作成する一次データ作成部１２、使用者固有のゲノム情報を取得するゲノム情報取得部１３、及び、一次データを使用者固有のゲノム情報に基づいて補正して将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する二次データ作成部１５を、最小限の構成要件とする。又、二次データ作成部１５は、機械学習型の情報処理装置である学習部１５１を備える構成とする。
【００５４】
又、健康状態予測システム１は、上記の構成要件に加えて、更に、時系列に沿って複数の二次データを解析することによって将来の健康状態を予測する健康状態予測部１６、及び、健康状態予測部１６によって予測された予測結果に対応する好ましい対応案を出力する対応案出力部１７を、更に備える構成とすることがより好ましい。又、健康状態予測システム１は、システムに入出力される各種のデータを必要に応じて記憶して蓄積するデータ蓄積部１８を、更に備える構成とすることがより好ましい。
【００５５】
又、入力されるゲノム情報が、予め適切なデータ形式及び内容に加工する処理が施されていないものであっても、当該情報を解析して、二次データ作成部に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工することができるゲノム情報加工部１４を更に有する構成とすることが、より好ましい。
【００５６】
尚、健康状態予測システム１は、上記各構成部分を、相互に情報通信可能に接続した情報処理システムとして構成することができる。各接続は、専用の通信ケーブルを利用した有線接続、或いは、有線ＬＡＮによる接続とすることができる。又、有線接続に限らず、無線ＬＡＮや近距離無線通信、携帯電話回線等の各種無線通信を用いた接続によって本発明の健康状態予測システムを構成することもできる。
【００５７】
又、健康状態予測システム１は、上記各構成部分のうちの一部を一体化した情報処理装置を用いて構成することもできる。又、上記各構成部分の全てが一体化されている情報処理装置として構成することもできる。
【００５８】
上記各構成部分のうち、特に一次データ作成部１２、ゲノム情報加工部１４、二次データ作成部１５、健康状態予測部１６、対応案出力部１７等、各種の情報処理のための演算を実行する部分については、ＣＰＵ、メモリ、通信部等のハードウェアを備える各種のコンピュータを用いて構成することができる。
【００５９】
但し、二次データ作成部１５に備えられている学習部１５１については、ディープラーニング型の情報処理装置によって、これを構成することが好ましい。又、健康状態予測部１６、対応案出力部１７についても、ディープラーニング型の情報処理装置によって、これらを構成することが好ましい。これらの各部をディープラーニング型の情報処理装置によって構成することにより各種の判断の精度を更に向上させて、それぞれの予測や出力する対応案の適格性を高めることができる。
【００６０】
そして、以上説明した健康状態予測システム１を構成する上記の各情報処理装置は、本発明に係る「健康状態予測システム用のプログラム」を実行することにより、以下に説明する健康状態予測システムの各種動作、及び、健康状態予測方法を具体的に実行することができる。
【００６１】
［生体情報取得部］
生体情報取得部１１は、使用者固有の生体情報を測定することが可能な各種の公知の生体センサーによって構成することができる。又、生体情報取得部１１を構成する生体センサーは、使用者固有の生体情報を定期的に自動的に測定し、更に定期的に自動的に取得した情報を送信することが可能な自動測定及び自動通信の機能を有する装置であることが好ましい。
【００６２】
生体情報取得部１１は、一例として下記表１に示すような、各種の生体情報を取得可能な単一の生体センサーのうち、少なくとも何れか一以上の生体センサーによって構成することができる。又、生体情報取得部１１は、これの各生体センサーが一体化されてなる複合型の生体センサーであることが好ましい。
【００６３】
生体情報取得部１１は、下記表１に示す３種の生体センサー、即ち、心電計、加速度センサー（例えば、６軸ジャイロセンサー等）、及び、光学センサーを備える生体センサーを含んで構成されていることが好ましい。例えば、加速度センサーについては、使用者の体動量、姿勢等の情報を自動的に算出することができ、光学センサーについては、発光ダイオードにより血管に照射した赤外光の反射光をフォトダイオードで受け、血液中のヘモグロビンの量を光学的に計測し、脈拍や血中酸素状態等を測定することができる。これらの各生体センサーが実質的に搭載されている構成とすることにより、最小限の構成で、将来の疾病リスクの予測において一般的な指標とされている各指標にかかる情報をもれなく出力することができる。より具体的には、生体情報取得部１１を、少なくとも、表１に示す３種の生体センサーが実質的に搭載されている構成とすることにより、少なくとも、図４（左側の列）に示す範囲の各指標についての一次データを作成することが可能である。
【００６４】
【表１】
0006793267.tif 000002
【００６５】
生体情報取得部１１には、上記表１に示す３種の生体センサーの他、様々な生体センサーを付加することができる。付加することができる生体センサーは、例えば、温度計、ＧＰＳ等である。
【００６６】
又、生体情報取得部１１を構成する上記の各生体センサーは、各種のウェアラブルセンサーであることが好ましい。ウェアラブルセンサーは、例えば、使用時に、人体の腕に巻き付けて装着される腕時計型のスマートウォッチであって、これに生体情報取得部１１に要求される必要な上記の各種検出機能を搭載したものであることが好ましい。但し、心電計については、一組の電極付きの粘着パッドによって構成されている人体貼り付け型の心電センサーとすることが好ましい。
【００６７】
又、生体情報取得部１１を構成する上記の各生体センサーは、所定範囲の１群の生体情報（以下「第１生体情報」と言う）を取得する第１のウェアラブルセンサーと、前記の１群の生体情報とは異なる他の１群の生体情報（以下「第２生体情報」と言う）を取得する第２のウェアラブルセンサーと、を組合せた構成とすることがでる。この場合において、第２のウェアラブルセンサーには、第２生体情報を第１のウェアラブルセンサーへ無線で送信する第２通信部を備えさせ、第１のウェアラブルセンサーには、第２生体情報を受信する第１通信部と、第１生体情報及び第２生体情報を、一次データ作成部１２を構成する情報処理装置等へ送信する第３通信部を備えさせ、第１通信部と第２通信部との間の通信は、消費電力節約の観点から、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離無線通信を用いることが好ましい。尚、上記の第３通信部は、近距離無線通信によって外部機器である携帯通信端末との間で通信を行う構成とし、一次データ作成部１２への通信をこの携帯通信端末によって行う構成とすることもできる。以上の構成によれば、各生体センサーの小型化・軽量化・消費電力の節約を併せて実現することができる。
【００６８】
［一次データ作成部］
一次データ作成部１２は、生体情報取得部１１が取得した使用者固有の生体情報から、当該生体情報の取得時点における当該使用者の健康状態を推定する一次データを作成する情報処理を行うことが可能な各種の情報処理装置によって構成される。この情報処理装置はスタンドアローン型のコンピュータであってもよいし、クラウド上に仮想的に構成される情報処理システムとして構成されていてもよい。いかなる構成であっても、実質的に、これらの処理を実行する装置或いはシステムである限り、本発明の健康状態予測システム１を構成する一次データ作成部１２である。
【００６９】
一次データ作成部１２によって、生体情報に基づいて作成される一次データの内容（項目リスト）は、一例として、図４（左側の列）に示す通りである。この一次データは、使用者の現時点（生体情報取得時点）における健康状態を推定するデータである。
【００７０】
［ゲノム情報取得部］
ゲノム情報取得部１３は、二次データを作成する際に一次データを補正するために用いられる使用者固有のゲノム情報を取得して一時的に記憶し、下流側の工程を行う各装置にこの情報を供給する機能を有する情報処理装置であればよく、特定の装置に限定されない。
【００７１】
［ゲノム情報加工部］
健康状態予測システム１は、ゲノム情報取得部１３に入力された使用者固有のゲノム情報について、これを解析することによって、二次データ作成部１５に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工するゲノム情報加工部１４を更に有する構成とすることができる。ゲノム情報の解析とは、具体的には、例えば、ＳＮＰ解析、ＣＮＶ（Ｃｏｐｙ  Ｎｕｍｂｅｒ  ＶａｒｉａｔｉＯＮ）解析、マイクロサテライト解析、エピゲノム解析、或いは、遺伝子発現量解析等である。これにより、例えば、図４に示すゲノム情報の解析結果（右側の列）を得ることができる。
【００７２】
［二次データ作成部］
二次データ作成部１５は、一次データ作成部１２が作成した一次データを、使用者固有のゲノム情報を加味した演算処理によって「補正」することによって将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成することが可能な情報処理を行う各種の情報処理装置によって構成される。当該情報処理装置はスタンドアローン型のコンピュータであってもよいし、クラウド上に仮想的に構成される情報処理システムであってもよい。いかなる構成であっても、実質的に二次データを作成する処理を実行する装置或いはシステムである限り、本発明の健康状態予測システム１を構成する二次データ作成部１５である。
【００７３】
又、二次データ作成部１５は、上述の通り、機械学習型の情報処理装置である学習部１５１を備える。そして、二次データ作成部１５による一次データの「補正」は、この学習部１５１が、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを学習することによって最適化された「補正のための計算式」を用いて実行される（図６参照）。
【００７４】
上記の「補正のための計算式」とは、「一次データ」を補正するための演算式であり、ゲノム情報と生体情報に係るビッグデータを学習部１５１で解析した学習結果から導き出される。そして、この「補正のための計算式」によって補正された内容、即ち、補正後の「一次データ」が、将来の健康状態の予測の根拠とする「二次データ」となる。尚、図６に示される通り、学習部１５１に入力される情報は、ゲノム情報及び生体情報に係るビッグデータであり、それは、利用可能な全てのゲノム情報と生体情報とが漏れなく関連付けされている組合せの情報であってもよいし、そのような組合せの一部を構成する部分的な情報であってもよい。学習部１５１が、このような大量のデータ（ビッグデータ）を学習することによって、一次データを補正するための「補正のための計算式」を導き出し、更に、それを最適化することができる。
【００７５】
又、二次データ作成部１５に備えられる学習部１５１は、ディープラーニング型の情報処理装置によって構成することが好ましい。健康状態予測システム１において、ディープラーニング型の情報処理装置によって学習部１５１を構成する際には、例えば、上述の態様により、ゲノム情報と及び生体情報に係るビッグデータ等のデータを学習することによって、当該情報処理装置のニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定された装置を用いる。
【００７６】
尚、ゲノム情報を構成する３０億塩基対のうちの１つの塩基対若しくは複数の塩基対の組合せパターン及び生体情報と、疾患リスクとの相関組合せに係る上記の「ビッグデータ」は、例えば、利用可能な各種の医療データベースから取得することも可能である。
【００７７】
尚、本明細書における「疾患リスク」とは、具体的な病気等の発症可能性という意味での狭義の疾患リスクのみをさすのではなく、広義の疾患リスクとして、例えば、病気以前の所謂未病状態に係る様々な健康状態指標（身体的特徴・食事、運動・睡眠等）の変動予測等も含むものとする。
【００７８】
一例として、取得した「固有の生体情報」が「やや高い血圧」を示すデータであり、これに基づいて作成された「一次データ」が、「軽度の疾患リスクあり」を示すデータである場合に、使用者固有のゲノム情報を更に加味して、上記の「補正のための計算式」によって補正することにより、上記の「一次データ」が、「疾患リスクなし」を示す「二次データ」となる場合や、或いは、反対に「重度の疾患リスクあり」を示す「二次データ」となる場合がある。何れにしても、このような補正により、システム全体としての必要な計算量を抑制しながら、先天的な体質と後天的な体質とを統合して得られる健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を高めることができる。
【００７９】
［健康状態予測部］
健康状態予測システム１は、上記各構成に加えて、更に、同一の使用者について異なる時点で取得された複数の二次データを解析することによって、使用者の将来の健康状態を予測する、健康状態予測部１６を備える構成とすることが好ましい。例えば、過去の一定期間に亘る十分な数の二次データの分散や経時的な変動を解析することにより、将来の二次データがどのように変動していくかを予測することができる。健康状態予測部１６は、このような手法により、使用者の将来の健康状態を予測することができる。
【００８０】
［対応案出力部］
健康状態予測システム１は、健康状態予測部１６によって予測された使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する「好ましい対応案」を出力する対応案出力部１７を、更に備える構成とすることがより好ましい。対応案出力部１７が出力する「好ましい対応案」の具体例としては、図５に示す各提案等を挙げることをできる。
【００８１】
対応案出力部１７は、クライアント（使用者）側の情報端末として、デスクトップ型パーソナルコンピュータや、ノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータ等の携帯型情報処理装置によって構成することができる。
【００８２】
但し、対応案出力部１７は、その少なくとも一部をサーバー側において、ディープラーニング型の情報処理装置によって構成することが好ましい。健康状態予測システム１において、ディープラーニング型の情報処理装置によって対応案出力部１７を構成する際には、疾患リスクと「好ましい対応案」の関連に係るビッグデータ等のデータを学習することによって、当該情報処理装置のニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定された装置を用いる。
【００８３】
［データ蓄積部］
健康状態予測システム１は、二次データ作成部１５に入出力される一次データ、ゲノム情報、及び作成された二次データを蓄積するデータ蓄積部１８を、更に備える構成とすることがより好ましい。これにより、蓄積された上記情報を、ディープラーニング型の情報処理装置における追加学習又は再学習に寄与させることができる。尚、追加学習とは追加データを学習させることにより各ニューロンにおける重みづけ係数を変更して最適化する調整のことを言い、再学習とは追加データを含む新たなデータによって、各ニューロンにおける重みづけ係数を新たに設定し直すことを言うものとする。
【００８４】
＜健康状態予測方法＞
健康状態予測システム１によって実行することが可能な本発明の健康状態予測方法（以下、単に「健康状態予測方法」とも言う）は、図２に示すように、生体情報取得部１１において実行される生体情報取得ステップＳ１１、一次データ作成部１２において実行される一次データ作成ステップＳ１２、ゲノム情報取得部１３において実行されるゲノム情報取得ステップＳ１３、ゲノム情報加工部１４において実行されるゲノム情報加工ステップＳ１４、二次データ作成部１５において実行される二次データ作成ステップＳ１５、健康状態予測部１６において実行される健康状態予測ステップＳ１６、及び、対応案出力部１７において実行される対応案出力ステップＳ１７が順次行われることによって、全体プロセスとして実行される。
【００８５】
但し、健康状態予測方法を構成する上記各ステップのうち、ゲノム情報加工ステップＳ１４は必要に応じて行えばよいステップであり必須の構成要件ではない。又、健康状態予測ステップＳ１６、及び、対応案出力ステップＳ１７についても、必須の構成要件ではなく、これらを行うことによって健康状態予測方法により好ましい効果を発現させるための選択的構成要件である。
【００８６】
本発明の健康状態予測方法においては、上記各ステップのうち、二次データ作成ステップＳ１５における、上述した「補正のための計算式」の最適化のためのビッグデータの学習を、ディープラーニング型の情報処理装置からなる学習部１５１で行うことが好ましい。又、対応案出力ステップＳ１７を行う場合には、この対応案出力ステップＳ１７についてもディープラーニング型の情報処理装置で行うことがより好ましい。
【００８７】
（生体情報取得ステップ）
生体情報取得ステップＳ１１においては、各種の生体センサーからなる生体情報取得部１１が、例えば、上記表１に示す使用者固有の生体情報を取得する。
【００８８】
生体情報取得ステップＳ１１における生体情報の取得は、使用者が任意に生体センサーを操作することによって行われてもよいが、一部又は全部の情報の取得がプログラムによって定期的且つ自動的に行われる測定によって取得されることが好ましい。特に、生体センサーが上述のスマートウォッチ等のウェアラブルセンサーである場合には、使用者固有の生体情報を睡眠中の時間等も含めて定期的且つ自動的に測定し、更に定期的に自動的に取得した情報を送信することが好ましい。
【００８９】
生体情報取得部１１によって取得された生体情報は、一次データ作成ステップＳ１２を行う一次データ作成部１２に送信される。生体情報は、単一の生体センサーによって取得された情報の範囲に限られず複数の生体センサーによって取得された生体情報を、一次データを作成するための情報とすることができる。又、生年月日、性別、血液型等、固有の生体情報であって経時的に変化することがない生体情報については、使用者が予め、或いは、必要な時に、手動操作で入力してもよい。生体センサーで取得した情報にそのような手動操作による入力情報も加えた固有の生体情報を、一次データを作成するための生体情報として用いることができる。
【００９０】
（一次データ作成ステップ）
一次データ作成ステップＳ１２においては、一次データ作成部１２が、生体情報取得ステップＳ１１において取得された生体情報を分析して、当該生体情報の取得時点における使用者の健康状態を推定する一次データを作成する。
【００９１】
一次データ作成ステップＳ１２において作成される一次データの内容（項目リスト）は一例として図４（左側の列）に示す通りである。上述の通り、少なくとも、表１に示す４種の生体センサーが実質的に搭載されている構成の生体情報取得部１１によって取得された生体情報を分析することによって、将来の疾病リスクの予測において一般的な指標とされている各指標にかかる情報をもれなく出力することができる。
【００９２】
（ゲノム情報取得ステップ）
ゲノム情報取得ステップＳ１３においては、ゲノム情報取得部１３が、使用者固有のゲノム情報を取得する。
【００９３】
ゲノム情報は、例えば、医療機関等で既に実用化されている各種取得手法や専用のＤＮＡ取得キットを利用することによって個々の使用者が一次的に取得することができる。このようにして取得された各使用者固有のゲノム情報が、使用者又は使用者から入力操作を委任されたシステム管理者によってゲノム情報取得部１３に入力される。
【００９４】
（ゲノム情報加工ステップ）
ゲノム情報加工ステップＳ１４においては、ゲノム情報加工部１４が、ゲノム情報取得部１３がゲノム情報取得ステップＳ１３において取得されたゲノム情報を、二次データ作成ステップＳ１５に入力して所定の演算に処することが可能なデータ形式及び内容に加工する。加工されたゲノム情報の内容（解析結果）は一例として図４（右側の列）に示す通りである。
【００９５】
尚、健康状態予測方法の実施においては、例えば、使用者が、医療機関等に自身の血液等を提供して得た遺伝子解析結果を、健康状態予測システム１における当該使用者固有のゲノム情報の解析結果として用いることもできる。この場合、この解析済みのデータをゲノム情報取得部１３に入力し、ゲノム情報加工部１４は介さずに、二次データ作成部１５に入力すればよい。
【００９６】
（二次データ作成ステップ）
図３は、健康状態予測システム及び健康状態予測方法の基本的な設計思想と、構成・動作の態様を模式的に示す概念図である。同図に示す通り、本発明の健康状態予測方法においては、二次データ作成ステップＳ１５において、現時点での健康状態の指標である一次データを、先天的な体質の指標である使用者固有のゲノム情報を加味した演算処理によって適切に補正することによって、個々の使用者の健康状態の予測の根拠となる二次データが作成される。
【００９７】
本発明の健康状態予測方法においては、例えば、図３に示すように、（１）〜（５）の好ましい対応案の候補が存在する場合に、仮に、生体情報から得ることができる一次データをそのまま入力値とした場合には（３）の案が出力されるような場合において、使用者固有のゲノム情報を加味した演算処理によって適切に補正された二次データを入力値とすることによって、より使用者に対して適合性の高い「好ましい対応案（２）」を出力することができる。
【００９８】
健康状態予測方法においては、上記のように、先天的な体質の指標で経時的には変化しない膨大なゲノム情報と、後天的な体質の指標であり経時的に変化し、その変化自体にも重要な意味がある生体情報とを厳密に切り分けて、第一段階の処理では、後者の情報（生体情報）のみを用いて一次データを作成し、前者の情報（ゲノム情報）は、一次データを補正するためのデータとして第二段階の処理にのみ用いる二段階のデータ作成プロセスを経る構成とした。これにより、ゲノム情報を、多くのデータの中の単なる一項目として組み入れた従来プロセスにおける演算処理と比較して、適切な出力値を得るための計算量を少なく抑えることができるので、ハードウェア資源の浪費を避けて、効率良く、個々の使用者に対して適合性の高い健康状態の予測結果を得ることができる。
【００９９】
尚、二次データ作成ステップＳ１５においては、具体的には、一例として図４に示す一次データの各指標に係る個々のデータを、同じく一例として図４に示す使用者固有のゲノム情報（解析結果）に基づいて、適切に補正することによって、使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する。
【０１００】
そして、この二次データ作成ステップＳ１５を行う二次データ作成部１５は、上述の通り、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されているディープラーニング型の情報処理装置によって学習部１５１を構成することが好ましい。これにより、個々の使用者の状態に対して極めて詳細な部分にまで亘る、より多様で綿密な出力が可能となり、よって、極めて高い適合性を有するデータを提供することができる。
【０１０１】
又、二次データ作成ステップＳ１５の学習部１５１を、ディープラーニング型の情報処理装置に行う場合には、重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習を適宜行うことによって、健康状態予測システムの判断基準を、恒常的に最新の状況に合わせて最適化し続けることができる。
【０１０２】
（健康状態予測ステップ）
健康状態予測ステップＳ１６においては、健康状態予測部１６が、同一の使用者についての異なる時点での複数の二次データを解析することによって、前記使用者の将来の健康状態を予測する。
【０１０３】
健康状態予測ステップＳ１６において予測される将来の健康状態の項目は一例として図５に示す各項目である。これらの各項目に含まれる複数のデータを、時系列に沿って解析することにより、個々の使用者について、極めて精度の高い健康状態予測を行うことができる。
【０１０４】
（対応案出力ステップ）
対応案出力ステップＳ１７においては、対応案出力部１７が、健康状態予測ステップＳ１６において予測された使用者の将来の健康状態に係る予測結果に対応する好ましい対応案を出力する。出力される好ましい対応案は、一例として図５に示す通りである。
【０１０５】
そして、この対応案出力ステップＳ１７を行う対応案出力部１７は、上述の通り、健康状態とそれに対する有効な対応との関連に関するビッグデータ等のデータを学習することによって、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおける重み付け係数が決定されるディープラーニング型の情報処理装置によって構成することが好ましい。これにより、個々の使用者の状態に対して極めて詳細な部分にまで亘る、より多様で綿密な出力が可能となり、よって、極めて高い適合性を有するデータを提供することができる。
【０１０６】
又、対応案出力ステップＳ１７を、ディープラーニング型の情報処理装置に行う場合には、重み付け係数を再調整する追加学習又は再学習を適宜行うことによって、個々の使用者に対する予測結果の適格性を、日々進歩する最新の医療状況に合わせて最適化し続けることができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１                          健康状態予測システム
１１                        生体情報取得部
１２                        一次データ作成部
１３                        ゲノム情報取得部
１４                        ゲノム情報加工部
１５                        二次データ作成部
１５１                      学習部
１６                        健康状態予測部
１７                        対応案出力部
１８                        データ蓄積部
Ｓ１１                      生体情報取得ステップ
Ｓ１２                      一次データ作成ステップ
Ｓ１３                      ゲノム情報取得ステップ
Ｓ１４                      ゲノム情報加工ステップ
Ｓ１５                      二次データ作成ステップ
Ｓ１６                      健康状態予測ステップ
Ｓ１７                      対応案出力ステップ
【要約】      （修正有）【課題】健康状態予測システムにおいて、健康状態の予測結果の個々の使用者に対する適合性を改善する。【解決手段】健康状態予測システム１は、使用者固有の生体情報を取得する生体情報取得部と、使用者固有のゲノム情報を取得するゲノム情報取得部と、生体情報を分析する第一段階の情報処理を行うことによって、生体情報の取得時点における前記使用者の健康状態を推定する一次データを作成する、一次データ作成部と、機械学習型の情報処理装置である学習部を有し、一次データを使用者固有のゲノム情報を用いた演算処理によって補正する第二段階の情報処理を行うことによって、使用者の将来の健康状態の予測の根拠とする二次データを作成する、二次データ作成部と、を備える。演算処理は、学習部が、生体情報及びゲノム情報に係るビッグデータを学習することによって最適化された補正のための計算式を用いて実行される。【選択図】図１【図１】
0006793267.tif 000003
【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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