(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測する予測部と、
前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する逆予測部と、
を備える検査値予測装置。
【請求項２】
前記逆予測部は、前記ユーザと共通または類似する属性を有する他のユーザの将来の検査値の参照データを参照し、前記指定された目標値に対応する検査値を抽出することで前記逆予測を行う、
請求項１記載の検査値予測装置。
【請求項３】
前記参照データは、前記予測部によって予測された結果を蓄積したものである、
請求項２記載の検査値予測装置。
【請求項４】
前記逆予測部は、前記目標値が指定された場合、検査値を網羅的に変更して前記第１学習済みモデルに入力し、前記第１学習済みモデルから出力される検査値が前記目標値と一致した場合に前記第１学習済みモデルに入力していた検査値に基づいて前記逆予測を行う、
請求項１記載の検査値予測装置。
【請求項５】
前記逆予測部は、前記目標値が指定された場合、前記複数の検査値の系列データの入力および出力を前記第１学習用データセットとは入れ替えた第２学習用データセットを用いて学習させた第２学習済みモデルに対し、前記指定された目標値を入力することで前記逆予測を行う、
請求項１記載の検査値予測装置。
【請求項６】
前記逆予測部は、前記逆予測の予測結果が複数得られた場合、前記複数の予測結果を前記ユーザに提示する、
請求項１，４，５のうちいずれか１項記載の検査値予測装置。
【請求項７】
前記逆予測部は、前記逆予測の予測結果が複数得られた場合、前記複数の予測結果を前記ユーザに提示し、
前記逆予測部は、前記複数の予測結果を前記ユーザに提示する場合、前記予測結果の元となったユーザのユーザ情報と、前記ユーザのユーザ情報との類似度が高いほど、前記予測結果を提示する順位を高くする、
請求項２または３記載の検査値予測装置。
【請求項８】
前記ユーザ情報は、ユーザの年齢、体重、出身地のうち少なくとも一部を含む、
請求項７記載の検査値予測装置。
【請求項９】
前記予測部および前記逆予測部による処理の履歴に基づいて、前記ユーザに要求する課金内容を決定する課金管理部であって、前記逆予測部による処理が行われた場合、前記予測部による処理が行われた場合に比して、前記ユーザに要求する課金を大きくする課金管理部をさらに備える、
請求項１から８のうちいずれか１項記載の検査値予測装置。
【請求項１０】
同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測する予測部と、
前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する逆予測部と、
を備える検査値予測装置と、
前記検査値予測装置と通信する端末装置において動作するアプリケーションプログラムと、を備える検査値予測システムであって、
前記アプリケーションプログラムは、
前記検査値予測装置により予測された前記ユーザの将来の検査値を前記端末装置に表示させ、
前記ユーザの将来の検査値に関する目標値の入力を受け付けて前記検査値予測装置に送信する、
検査値予測システム。
【請求項１１】
コンピュータが、
同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測し、
前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する、
検査値予測方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測する処理と、
前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査値予測装置、検査値予測システム、検査値予測方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、個人毎の健康診断の検査値の時系列データを学習用データとして用いて検査値の予測モデルを生成し、生成した予測モデルにユーザの健康診断の検査値を入力することで、ユーザの将来の検査値を予測する技術が知られている。
【０００３】
しかしながら、従来の技術では、ユーザの生活習慣を改善するための情報提供が不十分な場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１７／２０４２３３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、ユーザの生活習慣を改善するための情報提供を行うことができる検査値予測装置、検査値予測システム、検査値予測方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の検査値予測装置は、予測部と、逆予測部とを持つ。予測部は、同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測する。逆予測部は、前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態の検査値予測装置の一例を示す図。
【図２】予測部および逆予測部の構成の一例を示す図。
【図３】第１のデータテーブルの内容の一例を示す図。
【図４】予測処理を表した図。
【図５】第２のデータテーブルの内容の一例を示す図。
【図６】課金管理テーブルの内容の一例を示す図。
【図７】逆予測処理を表した図。
【図８】改善検査値の逆予測処理の一例を示す図。
【図９】改善検査値の逆予測処理の他の一例を示す図。
【図１０】改善検査値のリスト表示の一例を示す図。
【図１１】改善検査値のランキング表示の一例を示す図。
【図１２】検査値予測処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】検査値逆予測処理の一例を示すフローチャート。
【図１４】サーバ装置の動作を示す図。
【図１５】改善検査値の逆予測処理の一例を示す図。
【図１６】検査値逆予測処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態の検査値予測装置、検査値予測システム、検査値予測方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００９】
検査値予測装置は、一以上のプロセッサにより実現される。検査値予測装置は、予測対象ユーザが受診した健康診断の検査値を予測モデルに入力することにより、ユーザの将来の検査値を予測する。予測モデルは、例えば、同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させたモデルである。また、検査値予測装置は、予測対象ユーザが受診した健康診断の検査値を改善した値を予測モデルに入力した場合に、ユーザの将来の検査値がどのように変化するかを予測する。また、検査値予測装置は、予測対象ユーザにより将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を予測モデルに入力すれば指定された目標値が出力されるかを逆予測する。以下に説明する種々の検査値は、一以上の検査項目についてのものである。
【００１０】
（第１の実施形態）
［全体構成］
図１は、第１の実施形態の検査値予測装置の一例であるサーバ装置２００を中心とした構成図である。サーバ装置２００は、予測対象ユーザが検査値の予測処理を開始する旨の指示をクライアント装置１００に入力した場合に、その指示をクライアント装置１００から受信して予測対象ユーザの検査値の予測処理を開始する。また、サーバ装置２００は、予測対象ユーザが検査値の逆予測処理を開始する旨の指示をクライアント装置１００に入力した場合に、その指示をクライアント装置１００から受信して予測対象ユーザの検査値の逆予測処理を開始する。
【００１１】
［クライアント装置］
クライアント装置１００は、例えば、予測対象ユーザが所持する端末装置である。クライアント装置１００は、例えば、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、処理部１４０と、を備える。
【００１２】
通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェース、あるいは無線通信モジュールを含む。通信部１１０は、ネットワークを介してサーバ装置２００と通信する。ネットワークは、インターネット、通信回線、セルラー網、Ｗｉ−Ｆｉ網などを含む。
【００１３】
入力部１２０は、例えば、ボタン、キーボードやマウス等のユーザインターフェースである。入力部１２０は、予測対象ユーザの操作を受け付ける。予測対象ユーザの操作には、例えば、予測対象ユーザの現在の検査値を入力する操作、および、予測対象ユーザの将来の検査値を予測する場合に用いる予測の種別を指定する操作が含まれる。入力部１２０は、表示部１３０と一体として構成されるタッチパネルであってもよい。
【００１４】
表示部１３０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ等の表示装置を含む。表示部１３０は、例えば、サーバ装置２００により実行された予測対象ユーザの検査値の予測結果を示す画像を表示する。
【００１５】
処理部１４０は、例えば、状態管理部１４２と、初期予測部１４４と、改善予測部１４６と、改善逆予測部１４８とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。プログラムは、ブラウザ、サーバ装置２００などから提供されるアプリケーションプログラム、或いはブラウザがダウンロードするウェブページに付随するスクリプトなどである。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００１６】
状態管理部１４２は、予測対象ユーザが入力部１２０を通じて指定した検査値の予測の種別を管理する。予測の種別には、例えば、初期予測、改善予測、および、改善逆予測が含まれる。初期予測とは、予測対象ユーザが最初の段階で行う将来の検査値の予測である。改善予測とは、現在の検査値が改善したことを前提として行う将来の検査値の予測である。改善逆予測とは、将来の検査値を目標値と一致させるために必要となる現在の検査値の予測である。
【００１７】
初期予測部１４４は、予測対象ユーザが入力部１２０を通じて指定した予測の種別が初期予測である場合に、入力部１２０に入力された予測対象ユーザの検査値を含み、状態管理部１４２からの指示に基づいて初期予測を要求するための情報を、通信部１１０を用いてサーバ装置２００に送信する。
【００１８】
改善予測部１４６は、予測対象ユーザが入力部１２０を通じて指定した予測の種別が改善予測である場合に、入力部１２０に入力された予測対象ユーザの検査値を含み、状態管理部１４２からの指示に基づいて改善予測を要求するための情報を、通信部１１０を用いてサーバ装置２００に送信する。
【００１９】
改善逆予測部１４８は、予測対象ユーザが入力部１２０を通じて指定した予測の種別が改善逆予測である場合に、入力部１２０に入力された予測対象ユーザの検査値を含み、状態管理部１４２からの指示に基づいて改善逆予測を要求するための情報を、通信部１１０を用いてサーバ装置２００に送信する。
【００２０】
［サーバ装置］
サーバ装置２００は、例えば、クライアント装置１００からの要求に応じて、予測対象ユーザの検査値の予測処理または逆予測処理を行う。サーバ装置２００は、ウェブサーバやアプリサーバとしての機能を有している。サーバ装置２００は、例えば、通信部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０とを備える。
【００２１】
通信部２１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。通信部２１０は、ネットワークを介してクライアント装置１００と通信する。通信部２１０は、例えば、クライアント装置１００から初期予測、改善予測、または改善逆予測を要求する情報を受信した場合に、受信した情報を処理部２２０に出力する。
【００２２】
処理部２２０は、例えば、予測部２２２と、逆予測部２２４とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【００２３】
予測部２２２は、クライアント装置１００から初期予測または改善予測を要求する情報を受信した場合、検査値の初期予測または改善予測を行う。この場合、予測部２２２は、クライアント装置１００から受信した予測対象ユーザの検査値を予測モデル２２２Ｍに入力することにより、予測対象ユーザの将来の検査値を予測する。
【００２４】
逆予測部２２４は、クライアント装置１００から改善逆予測を要求する情報を受信した場合、検査値の改善逆予測を行う。この場合、逆予測部２２４は、どのような検査値を予測モデル２２２Ｍに入力すれば、予測対象ユーザにより指定された目標値が出力されるかを逆予測する。
【００２５】
記憶部２３０は、例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。記憶部２３０は、例えば、第１のデータテーブル２３２、第２のデータテーブル２３４、および、課金管理テーブル２３６を格納する。第１のデータテーブル２３２は、予測対象ユーザと検査値とが互いに対応付けられたデータテーブルである。第２のデータテーブル２３４は、予測部２２２が予測対象ユーザの将来の検査値を予測する場合に、予測モデル２２２Ｍに入力される検査値と、予測モデル２２２Ｍから出力される検査値とが互いに対応付けられたデータテーブルである。課金管理テーブル２３６は、予測対象ユーザにより実行された予測処理または逆予測処理の履歴と、予測処理の種別ごとに予測対象ユーザに要求される課金内容とが互いに対応付けられたデータテーブルである。
【００２６】
図２は、予測部２２２および逆予測部２２４の構成の一例を示す図である。予測部２２２は、例えば、検査値取得部２２２Ａと、検査値予測部２２２Ｂと、課金管理部２２２Ｃと、予測結果出力部２２２Ｄとを備える。
【００２７】
検査値取得部２２２Ａは、学習対象ユーザがクライアント装置１００に入力した検査値をクライアント装置１００から取得する。検査値取得部２２２Ａは、取得した検査値を第１のデータテーブル２３２に登録する。検査値取得部２２２Ａは、例えば、学習対象ユーザが検査値を取得した年度に対応付けてクライアント装置１００から検査値を取得し、取得した検査値を学習対象ユーザのユーザＩＤに対応付けて第１のデータテーブル２３２に登録する。本実施形態では、検査値取得部２２２Ａは、一例として、年度ごとにクライアント装置１００から検査値を取得しているが、検査日ごとにクライアント装置１００から検査値を取得してもよい。
【００２８】
図３は、第１のデータテーブル２３２の内容の一例を示す図である。第１のデータテーブル２３２は、例えば、ユーザＩＤに対して、年度ごとの検査値が対応付けられたものである。第１のデータテーブル２３２は、例えば、ユーザが、一つの年度において健康診断を複数回受診する場合には、一つの年度に対して複数の検査値が対応付けられてもよい。検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、体重、ＨｂＡ１ｃ、中性脂肪を含む。ＨｂＡ１ｃは、糖尿病の疾病リスクを評価するための指標の一例であり、利用予測ユーザの異常を予測するための検査項目の一例である。
【００２９】
検査値予測部２２２Ｂは、第１のデータテーブル２３２に含まれる年度ごとの検査値を用いて予測モデル２２２Ｍを学習する。予測モデル２２２Ｍは、「第１学習済みモデル」の一例である。検査値予測部２２２Ｂは、例えば、同一のユーザＩＤに対応付けられた複数の検査値を用いて機械学習を行うことで、予測モデル２２２Ｍを学習する。検査値予測部２２２Ｂは、例えば、年度ごとの検査値のうち、相対的に早い年度（第１の時点）に取得された第１検査値を学習データとし、相対的に遅い年度（第２の時点）に取得された第２検査値を正解データ（教師データ）とした機械学習を行うことで、予測モデル２２２Ｍを学習する。第１検査値と第２検査値とを対応付けたデータセットが「第１学習データセット」の一例である。検査値予測部２２２Ｂは、他装置により学習処理が行われた予測モデル２２２Ｍを取得してもよい。そして、検査値予測部２２２Ｂは、検査値取得部２２２Ａにより取得された現在の検査値を予測モデル２２２Ｍに入力することにより、将来の検査値を予測する。
【００３０】
図４に示す例では、検査値予測部２２２Ｂは、学習フェーズにおいて、入力検査値および年度の組み合わせを学習データとし、予測検査値を正解データ（教師データ）とした機械学習を行うことで、予測モデル２２２Ｍを学習する。入力検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、体重を含む。予測検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃを含む。
【００３１】
検査値予測部２２２Ｂは、実行フェーズにおいて、検査値取得部２２２Ａにより取得された現在の検査値を予測モデル２２２Ｍに入力することで、将来の検査値を予測する。現在の検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、体重を含む。将来の検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃを含む。検査値予測部２２２Ｂは、予測モデル２２２Ｍを用いて予測した予測検査値を、予測の元となった入力検査値と対応付けて第２のデータテーブル２３４に登録する。
【００３２】
図５は、第２のデータテーブル２３４の内容の一例を示す図である。同図に示す例では、第２のデータテーブル２３４は、ユーザＩＤに対して、入力検査値と、予測検査値とが対応付けられたものである。入力検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、体重を含む。予測検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃ、中性脂肪を含む。
【００３３】
課金管理部２２２Ｃは、検査値予測部２２２Ｂによる処理の履歴に基づいて、予測対象ユーザに要求する課金内容を決定する。課金管理部２２２Ｃは、決定した課金内容を、検査値予測部２２２Ｂによる処理の履歴とともに、課金管理テーブル２３６に登録する。
【００３４】
図６は、課金管理テーブル２３６の内容の一例を示す図である。図示の例では、課金管理テーブル２３６は、ユーザＩＤに対して、予測種別と課金内容とが対応付けられたものである。予測種別は、例えば、検査値予測部２２２Ｂによる予測処理、および、後述する改善検査値逆予測部２２４Ｃによる逆予測処理を含む。図示の例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃが改善逆予測を行った場合、検査値予測部２２２Ｂが改善予測を行った場合に比して、予測対象ユーザに要求する課金額が大きい。
【００３５】
予測結果出力部２２２Ｄは、検査値予測部２２２Ｂにより予測された将来の検査値をクライアント装置１００に出力する。
【００３６】
逆予測部２２４は、例えば、検査値取得部２２４Ａと、改善目標値指定部２２４Ｂと、改善検査値逆予測部２２４Ｃと、課金管理部２２４Ｄと、予測結果出力部２２４Ｅとを備える。
【００３７】
検査値取得部２２４Ａは、学習対象ユーザがクライアント装置１００に入力した検査値をクライアント装置１００から取得する。検査値取得部２２４Ａは、取得した検査値を改善目標値指定部２２４Ｂに出力する。
【００３８】
改善目標値指定部２２４Ｂは、検査値取得部２２４Ａから取得した検査値に基づいて、改善目標値を指定する。改善目標値指定部２２４Ｂは、例えば、検査値取得部２２４Ａから取得した検査値を所定の比率で増加または減少させた値を改善目標値として指定する。
【００３９】
改善検査値逆予測部２２４Ｃは、どのような検査値を改善検査値として予測モデル２２２Ｍに入力すれば、改善目標値指定部２２４Ｂにより指定された改善目標値が出力されるかを逆予測する。
【００４０】
図７に示すように、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、改善目標値指定部２２４Ｂにより指定された改善目標値を用いて逆予測処理を行うことにより、改善検査値を逆予測する。改善目標値の検査項目は、例えば、ＨｂＡ１ｃを含む。改善検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、体重を含む。なお、逆予測処理の予測結果は、通常は、一意に定まるものではなく、複数の予測結果が得られることがある。そのため、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、逆予測処理の予測結果が複数得られた場合、提示する予測結果を選択する。この場合、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、統計的な最頻値を選択したり、予測の元となった検査値の属性を考慮して予測結果を選択したり、複数の予測結果を無作為に選択したりする。
【００４１】
図８は、改善検査値の逆予測処理の一例を示す図である。同図に示す例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、予測対象ユーザと共通または類似する属性を有する他のユーザの将来の検査値を参照し、改善目標値指定部２２４Ｂにより指定された改善目標値に対応する改善検査値を抽出することで逆予測を行う。他のユーザの検査値は、例えば、検査値予測部２２２Ｂによって予測された他のユーザの将来の検査値を蓄積したものである。同図に示す例では、検査値の検査項目が「最高血圧」であり、予測対象ユーザである「ユーザＡ」の現在の検査値「１４０」が予測モデル２２２Ｍに入力されることで、予測モデル２２２Ｍから出力される「ユーザＡ」の将来の検査値「１８０」が取得されている。また、「ユーザＡ」の将来の検査値「１８０」を所定の比率（図示の例では、２５％程度）で減少させた値が改善目標値「１４０」として取得されている。この例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、「ユーザＡ」と共通または類似する属性を有する他のユーザのうち、改善目標値「１４０」に対応する将来の検査値「１４０」を有する「ユーザＢ」を比較対象として選択する。そして、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、「ユーザＢ」の現在の検査値を参照して、「ユーザＡ」の改善検査値を逆予測する。この例では、検査値の検査項目の一例である「最低血圧」、「体重」、「ＨｂＡ１ｃ」、「中性脂肪」のいずれの値についても、「ユーザＡ」に比して、「ユーザＢ」が良好な値を示す。そのため、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、「ユーザＢ」についての「最低血圧」、「体重」、「ＨｂＡ１ｃ」、「中性脂肪」の値を、「ユーザＡ」の改善検査値の一例として逆予測する。
【００４２】
図９は、改善検査値の逆予測処理の他の一例を示す図である。同図に示す例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、改善目標値指定部２２４Ｂにより改善目標値が指定された場合、現在の検査値を網羅的に変更して予測モデル２２２Ｍに入力し、予測モデル２２２Ｍから出力される検査値が改善目標値と一致した場合に予測モデル２２２Ｍに入力していた検査値を改善検査値として逆予測する。同図に示す例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、検査値予測部２２２Ｂに対して指示を出力し、現在の検査値の検査項目のうち、所定の検査項目を網羅的に変更して予測モデル２２２Ｍに入力させ、予測モデル２２２Ｍから出力される将来の検査値を変更させる。図示の例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、現在の検査値のうち、「最高血圧」の検査値を「１２０」、「１１０」、「１００」、「９０」と網羅的に変更して予測モデル２２２Ｍに入力させ、予測モデル２２２Ｍから出力される「ＨｂＡ１ｃ」の検査値を、「５．８」、「５．４」、「５．１」、「４．９」と網羅的に変更させる。そして、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、「ＨｂＡ１ｃ」の検査値が「ＨｂＡ１ｃ」の正常範囲（例えば、５．２未満）である「５．１」となった場合に予測モデル２２２Ｍに入力していた「最高血圧」の検査値「１００」を改善検査値として逆予測する。
【００４３】
図１０に示すように、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、複数の改善検査値を逆予測した場合、例えば、複数の改善検査値を表示部１３０にリスト表示させる。この場合、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、改善検査値の検査項目のうち、特定の検査項目の検査値を昇順または降順に並べて改善検査値をリスト表示してもよい。
【００４４】
図１１に示すように、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、複数の改善検査値を逆予測した場合、例えば、複数の改善検査値を表示部１３０にランキング表示させてもよい。この場合、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、予測対象ユーザのユーザ情報に基づいて、複数の改善検査値をランキング表示させてもよい。ユーザ情報は、例えば、ユーザの年齢、体重、出身地のうち少なくとも一部を含む。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、例えば、複数の改善検査値をランキング表示する場合、改善検査値の予測の元となったユーザのユーザ情報と、予測対象ユーザのユーザ情報との類似度が高いほど、改善検査値を表示部１３０に表示する順位を高くしてもよい。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、複数の改善検査値をランキング表示する場合、例えば、改善検査値の予測の元となったユーザのうち、予測対象ユーザと出身地が共通または類似するユーザの検査値を抽出し、抽出した検査値との一致度合いが高い改善検査値を表示部１３０に表示する順序を高くしてもよい。
【００４５】
課金管理部２２４Ｄは、逆予測部２２４による処理の履歴に基づいて、予測対象ユーザに要求する課金内容を決定する。課金管理部２２４Ｄは、決定した課金内容を、逆予測部２２４による処理の履歴とともに、課金管理テーブル２３６に登録する。
【００４６】
予測結果出力部２２４Ｅは、逆予測部２２４により逆予測された予測対象ユーザの改善検査値をクライアント装置１００に出力する。
【００４７】
［処理フロー］
図１２は、検査値予測処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示すフローチャートの処理は、例えば、サーバ装置２００がクライアント装置１００から予測を要求する情報を受信した場合に開始される。
【００４８】
まず、検査値取得部２２２Ａは、クライアント装置１００から予測対象ユーザの現在の検査値を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４９】
次に、検査値予測部２２２Ｂは、検査値取得部２２２Ａにより取得された現在の検査値を予測モデル２２２Ｍに入力することで、予測対象ユーザの将来の検査値を予測する（ステップＳ１０３）。
【００５０】
次に、検査値予測部２２２Ｂは、予測モデル２２２Ｍに入力した入力検査値と、予測モデル２２２Ｍから出力された予測検査値とを対応付けて第２のデータテーブル２３４に登録する（ステップＳ１０５）。
【００５１】
次に、課金管理部２２２Ｃは、検査値予測部２２２Ｂにより行われた検査値の予測の種別が改善予測であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。課金管理部２２２Ｃは、検査値の予測の種別が改善予測であると判定した場合、改善予測を処理履歴として課金管理テーブル２３６に登録する（ステップＳ１０９）。一方、課金管理部２２２Ｃは、検査値の予測の種別が改善予測ではないと判定した場合、初期予測を処理履歴として課金管理テーブル２３６に登録する（ステップＳ１１１）。
【００５２】
その後、予測結果出力部２２２Ｄは、検査値予測部２２２Ｂにより予測された予測検査値を、通信部２１０を通じてクライアント装置１００に出力する（ステップＳ１１３）。
【００５３】
［処理フロー］
図１３は、検査値逆予測処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートの処理は、例えば、サーバ装置２００がクライアント装置１００から逆予測を要求する情報を受信した場合に開始される。
【００５４】
まず、検査値取得部２２４Ａは、クライアント装置１００から予測対象ユーザの現在の検査値を取得する（ステップＳ２０１）。
【００５５】
次に、改善目標値指定部２２４Ｂは、検査値取得部２２４Ａにより取得された検査値に基づいて改善目標値を指定する（ステップＳ２０３）。
【００５６】
次に、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、検査値予測部２２２Ｂに対して指示を出力し、検査値取得部２２４Ａにより取得された検査値を網羅的に変更して予測モデル２２２Ｍに入力させることで予測検査値を予測する（ステップＳ２０５）。
【００５７】
次に、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、ステップＳ２０５において予測した予測検査値と改善目標値指定部２２４Ｂにより指定された改善目標値とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。
【００５８】
改善検査値逆予測部２２４Ｃは、予測検査値と改善目標値とが一致すると判定した場合、予測モデル２２２Ｍに入力していた検査値を改善検査値としてメモリに保存し（ステップＳ２０９）、その処理をステップＳ２１１に移行する。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、予測検査値と改善目標値とが一致しないと判定した場合、ステップＳ２０９の処理を経ることなく、その処理をステップＳ２１１に移行する。
【００５９】
次に、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、全てのデータを検索したか否かを判定する（ステップＳ２１１）。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、全てのデータを検索していないと判定した場合、その処理をステップＳ２０５に戻し、全てのデータを検索するまでの間、ステップＳ２０５〜ステップＳ２１１の処理を繰り返す。一方、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、全てのデータを検索したと判定した場合、その処理をステップＳ２１３に移行する。
【００６０】
次に、課金管理部２２４Ｄは、改善逆予測を処理履歴として課金管理テーブル２３６に登録する（ステップＳ２１３）。
【００６１】
次に、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、ステップ２０９においてメモリに保存した改善検査値のうち、提示する改善検査値を選択する（ステップＳ２１５）。
【００６２】
その後、予測結果出力部２２４Ｅは、ステップＳ２１５において改善検査値逆予測部２２４Ｃにより選択された改善検査値を、逆予測処理の予測結果として通信部２１０を通じてクライアント装置１００に出力する（ステップＳ２１７）。
【００６３】
［サーバ装置の動作］
次に、第１実施形態に係るサーバ装置２００の動作について説明する。
【００６４】
図１４に示すように、サーバ装置２００は、予測対象ユーザの現在の検査値を予測モデル２２２Ｍに入力することで将来の検査値を予測した場合、現在の検査値および将来の検査値を表示部１３０に一覧表示する。図示の例では、現在の検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧、最低血圧、および体重を含む。また、将来の検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃを含む。図示の例では、将来の検査値は、現時点からの経過年数ごとに予測された検査値を含み、これらの検査値の時系列データがグラフとして表示される。また、図示の例では、表示部１３０は、タッチパネルであり、改善ボタンＢ１および予測ボタンＢ２を、予測対象ユーザの現在の検査値および将来の検査値の予測結果と併せて表示する。
【００６５】
そして、サーバ装置２００は、検査値の改善予測を行う場合には、まず、予測対象ユーザによる改善ボタンＢ１の操作を受け付ける。図示の例では、現在の検査値の検査項目のうち、「体重」に関するパラメータが改善されている。次に、サーバ装置２００は、予測対象ユーザによる予測ボタンＢ２の操作を受け付ける。この結果、サーバ装置２００は、改善予測された将来の検査値を、改善前の将来の検査値と併せて表示部１３０に表示する。
【００６６】
また、サーバ装置２００は、検査値の改善逆予測を行う場合には、まず、予測対象ユーザの将来の検査値の改善操作を受け付ける。図示の例では、将来の検査値の時系列データを表すグラフのうち、現時点から起算して５年後の検査値のプロットを下方にドラッグして、検査値を改善目標値まで改善する。次に、サーバ装置２００は、どのような検査値を改善検査値として予測モデル２２２Ｍに入力すれば改善目標値が出力されるかを逆予測する。図示の例では、サーバ装置２００は、現在の検査値の検査項目のうち、改善の対象として「体重」を指定した上で改善検査値を逆予測する。
【００６７】
以上において説明した第１の実施形態のサーバ装置２００によれば、学習対象ユーザが、第１の時点で取得された検査値と第２の時点で取得された検査値とを対応付けた複数のデータセットを含む学習用データセットを用いて学習させた予測モデル２２２Ｍに対し、予測対象ユーザの検査値を入力することで、予測対象ユーザの将来の検査値を予測する。サーバ装置２００は、予測対象ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を予測モデル２２２Ｍに入力すれば指定された目標値が出力されるかを逆予測する。これにより、逆予測された検査値を予測対象ユーザの生活習慣を改善するための情報として提供することが可能となる。
【００６８】
また、サーバ装置２００は、予測対象ユーザと共通または類似する属性を有する他のユーザの将来の検査値の参照データを参照し、指定された目標値に対応する検査値を抽出することで逆予測を行う。これにより、予測対象ユーザが検査値を改善する上でモデルとなる他のユーザの検査値を参照して、予測対象ユーザの改善検査値を逆予測することが可能となる。
【００６９】
また、サーバ装置２００は、目標値が指定された場合、検査値を網羅的に変更して予測モデル２２２Ｍに入力し、予測モデル２２２Ｍから出力される検査値が目標値と一致した場合に予測モデル２２２Ｍに入力していた検査値に基づいて逆予測を行う。これにより、予測対象ユーザが検査値を改善する上でモデルとなる他のユーザの検査値が得られなかった場合にも、予測対象ユーザの改善検査値を逆予測することが可能となる。
【００７０】
また、サーバ装置２００は、逆予測の予測結果が複数得られた場合、複数の予測結果を予測対象ユーザに提示する。これにより、予測対象ユーザの趣向に合致した情報を提供することが可能となる。
【００７１】
また、サーバ装置２００は、複数の予測結果を予測対象ユーザに提示する場合、予測結果の元となったユーザのユーザ情報と、予測対象ユーザのユーザ情報との類似度が高いほど、予測結果を提示する順位を高くする。これにより、予測対象ユーザの趣向により一層合致した情報を提供することが可能となる。
【００７２】
また、サーバ装置２００は、予測部２２２および逆予測部２２４による処理の履歴に基づいて、予測対象ユーザに要求する課金内容を決定し、逆予測部２２４による逆予測が行われた場合、予測部２２２による改善予測が行われた場合に比して、予測対象ユーザに要求する課金を大きくする。これにより、逆予測処理の有用性を活かして予測対象ユーザに要求する課金内容を決定することが可能となる。
【００７３】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と比較して、第２の実施形態に係る検査値予測装置の一例であるサーバ装置２００は、逆予測モデルを用いて検査値の改善逆予測を行う点が異なる。このため、構成などについては第１の実施形態で説明した図および関連する記載を援用し、詳細な説明を省略する。
【００７４】
改善検査値逆予測部２２４Ｃは、改善目標値が指定された場合、第１のデータテーブル２３２に登録されたデータのうち、予測モデル２２２Ｍの学習フェーズにおいて、正解データ（教師データ）として用いられた第２検査値を学習データとし、学習データとして用いられた第１検査値を正解データ（教師データ）とした機械学習を行うことで、逆予測モデル２２２ＭＡを学習する。逆予測モデル２２２ＭＡは、「第２学習済みモデル」の一例であり、第２検査値と第１検査値とを対応付けたデータセットが「第２学習データセット」の一例である。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、検査値予測部２２２Ｂにより予測された予測検査値を改善した値を改善目標値として逆予測モデル２２２ＭＡに入力することで改善検査値を逆予測する。
【００７５】
図１５に示す例では、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、学習フェーズにおいて、検査値予測部２２２Ｂにより予測された予測検査値を学習データとし、検査値取得部２２４Ａにより取得された現在の検査値を正解データ（教師データ）とした機械学習を行うことで、逆予測モデル２２２ＭＡを学習する。予測検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃ、中性脂肪を含む。現在の検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧を含む。
【００７６】
改善検査値逆予測部２２４Ｃは、実行フェーズにおいて、検査値予測部２２２Ｂにより予測された予測検査値を逆予測モデル２２２ＭＡに入力することで改善検査値を逆予測する。予測検査値は、検査項目として、例えば、ＨｂＡ１ｃ、中性脂肪を含む。改善検査値は、検査項目として、例えば、最高血圧を含む。
【００７７】
［処理フロー］
図１６は、検査値逆予測処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すフローチャートの処理は、例えば、サーバ装置２００がクライアント装置１００から逆予測の要求を受信した場合に開始される。
【００７８】
まず、検査値取得部２２４Ａは、クライアント装置１００から予測対象ユーザの現在の検査値を取得する（ステップＳ３０１）。
【００７９】
次に、改善目標値指定部２２４Ｂは、検査値取得部２２４Ａにより取得された検査値に基づいて改善目標値を指定する（ステップＳ３０３）。
【００８０】
次に、改善検査値逆予測部２２４Ｃは、改善目標値指定部２２４Ｂにより指定された改善目標値を逆予測モデル２２２ＭＡに入力することで改善検査値を逆予測する（ステップＳ３０５）。
【００８１】
次に、課金管理部２２４Ｄは、改善逆予測を処理履歴として課金管理テーブル２３６に登録する（ステップＳ３０７）。
【００８２】
その後、予測結果出力部２２４Ｅは、改善検査値逆予測部２２４Ｃにより逆予測された改善検査値を、予測結果として通信部２１０を通じてクライアント装置１００に出力する（ステップＳ３０９）。
【００８３】
以上説明したように、第２の実施形態に係るサーバ装置２００によれば、改善目標値が指定された場合、第１検査値と第２検査値とを対応付けた複数のデータセットの入力および出力を第１学習用データセットとは入れ替えた第２学習用データセットを用いて逆予測モデル２２２ＭＡを学習する。改善検査値逆予測部２２４Ｃは、検査値予測部２２２Ｂにより予測された予測検査値を改善した値を改善目標値として逆予測モデル２２２ＭＡに入力することで改善検査値を逆予測する。これにより、予測対象ユーザが検査値を改善する上でモデルとなる他のユーザの検査値が得られなかった場合にも、処理負荷を抑えつつ、予測対象ユーザの改善検査値を逆予測することが可能となる。
【００８４】
なお、上述した実施形態における検査値の予測機能をクライアント装置１００で実現してもよい。また、上述した実施形態における検査値の予測機能を、サーバ装置２００またはクライアント装置１００により構成される検査値予測装置と、検査値予測装置と通信する端末装置において動作するアプリケーションプログラムと、を備える検査値予測システムにおいて実現してもよい。
【００８５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８６】
１００…クライアント装置、１１０…通信部、１２０…入力部、１３０…表示部、１４０…処理部、２００…サーバ装置、２１０…通信部、２２０…処理部、２２２…予測部、２２４…逆予測部、２３０…記憶部。
【要約】
【課題】ユーザの生活習慣を改善するための情報提供を行うことができる検査値予測装置、検査値予測システム、検査値予測方法、およびプログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の検査値予測装置は、予測部と、逆予測部とを持つ。予測部は、学習対象ユーザが、同一のユーザの複数の検査値の系列データを含む第１学習用データセットを用いて学習させた第１学習済みモデルに対し、ユーザの検査値を入力することで、前記ユーザの将来の検査値を予測する。逆予測部は、前記ユーザの将来の検査値に関する目標値が指定された場合、どのような検査値を前記第１学習済みモデルに入力すれば前記指定された前記目標値が出力されるかを逆予測する。
【選択図】図１【図１】
0006790207.tif 000002
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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