(57)【要約】【課題】長期間にわたる疫学研究により蓄積されたデータをそのまま利用することにより、統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を提示することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかる装置、方法、および、プログラムは、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出し、疫学情報を分割するための閾値を設定し、設定された閾値に基づいて、抽出された疫学情報を分割する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納手段と、
上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得手段と、
上記利用者情報取得手段により取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段と、
上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定手段と、
上記分割閾値設定手段により設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割手段と、
を備えたことを特徴とする疫学情報管理装置。
【請求項２】
上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出手段と、
上記統計値算出手段により算出された上記統計値を表示する統計値表示手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の疫学情報管理装置。
【請求項３】
上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出手段、
をさらに備え、
上記疫学情報分割手段は、上記分割閾値設定手段により設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報を分割すること、
を特徴とする請求項１または２に記載の疫学情報管理装置。
【請求項４】
上記身体情報疫学情報抽出手段は、
上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出すること、
を特徴とする請求項３に記載の疫学情報管理装置。
【請求項５】
上記分割閾値設定手段は、
上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定手段と、
上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定手段と、
のいずれか一つをさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置。
【請求項６】
上記統計値算出手段は、
上記パラメータ情報分割閾値設定手段により上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項２から５のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置。
【請求項７】
上記統計値算出手段は、
上記罹患歴情報分割閾値設定手段により上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定手段と、
上記算出対象設定手段により設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項２から６のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置。
【請求項８】
疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納ステップと、
上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得ステップと、
上記利用者情報取得ステップにより取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップと、
上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定ステップと、
上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割ステップと、
上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、
を含むことを特徴とする疫学情報管理方法。
【請求項９】
上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、
上記統計値算出ステップにより算出された上記統計値を表示する統計値表示ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の疫学情報管理方法。
【請求項１０】
上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出ステップ、
をさらに含み、
上記疫学情報分割ステップは、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割すること、
を特徴とする請求項８または９に記載の疫学情報管理方法。
【請求項１１】
上記身体情報疫学情報抽出ステップは、
上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出すること、
を特徴とする請求項１０に記載の疫学情報管理方法。
【請求項１２】
上記分割閾値設定ステップは、
上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、
上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップと、
のいずれか一つをさらに含むことを特徴とする請求項８から１１のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法。
【請求項１３】
上記統計値算出ステップは、
上記パラメータ情報分割閾値設定ステップにより上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項９から１２のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法。
【請求項１４】
上記統計値算出ステップは、
上記罹患歴情報分割閾値設定ステップにより上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定ステップと、
上記算出対象設定ステップにより設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項９から１３のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法。
【請求項１５】
疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納ステップと、
上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得ステップと、
上記利用者情報取得ステップにより取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップと、
上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定ステップと、
上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割ステップと、
上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、
を含む疫学情報管理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、
上記統計値算出ステップにより算出された上記統計値を表示する統計値表示ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出ステップ、
をさらに含み、
上記疫学情報分割ステップは、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割すること、
を特徴とする請求項１５または１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
上記身体情報疫学情報抽出ステップは、
上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出すること、
を特徴とする請求項１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
上記分割閾値設定ステップは、
上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、
上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップと、
のいずれか一つをさらに含むことを特徴とする請求項１５から１８のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項２０】
上記統計値算出ステップは、
上記パラメータ情報分割閾値設定ステップにより上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１６から１９のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項２１】
上記統計値算出ステップは、
上記罹患歴情報分割閾値設定ステップにより上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定ステップと、
上記算出対象設定ステップにより設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１６から２０のいずれか一つに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムに関し、特に、長期間にわたる疫学研究により蓄積されたデータをそのまま利用することにより、統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を提示することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムに関する。ここで、本明細書において、「疫学情報」の用語は、加工・処理していない情報であって、時系列性を有する情報を含む意味で用いている。
【０００２】
【従来の技術】
オーダーメイド医療は個人の遺伝子型に基づき、一人一人の体質に合った治療・投薬を行うことを可能にする。
【０００３】
そして、遺伝子の特性という現時点では変更不可能な情報に基づく罹患予測は、罹患確率が非常に高い場合、つまり、特定の疾患を将来高い確率で罹患するのであれば、それに対する適切な治療法と共に疾患予測は提示されるべきであると考えられる。
【０００４】
一方、現在罹患していない健康者に対しては、あくまでも遺伝子情報に基づいて将来特定の疾患に対する罹患のしやすさを予測する訳であり、現在罹患していない健康な潜在的患者に対して予防医療を勧める事の出来る何らかの効果的な仕組み・システムが必要とされると考えられる。
【０００５】
これらのことから、予防医療を実践するために何をすればいいのか、またその意欲を向上させる事のできるシステムが必要であると考えられる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、現在において、罹患予測は複雑な統計解析を使用するため、罹患予測のシステム開発に非常に多大な労力を必要とするという問題点がある。
【０００７】
このように、従来のシステム等は数々の問題点を有しており、その結果、システムの利用者および管理者のいずれにとっても、利便性が悪く、また、利用効率が悪いものであった。
【０００８】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、長期間にわたる疫学研究により蓄積されたデータをそのまま利用することにより、統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を提示することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、請求項１に記載の疫学情報管理装置は、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納手段と、上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得手段と、上記利用者情報取得手段により取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段と、上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定手段と、上記分割閾値設定手段により設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
この装置によれば、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納し、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出し、疫学情報を分割するための閾値を設定し、設定された閾値に基づいて、抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報をそのまま使用することにより統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を算出することができる。
【００１１】
また、分割された情報に基づいて自分がどのグループに入るかを表示することにより、利用者に対する健康改善意欲向上効果を得ることができる。
【００１２】
また、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などでもよい。
【００１３】
また、請求項２に記載の疫学情報管理装置は、請求項１に記載の疫学情報管理装置において、上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出手段と、上記統計値算出手段により算出された上記統計値を表示する統計値表示手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１４】
この装置によれば、分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、算出された統計値を表示するので、利用者に対し疾患傾向を数値化等して表示することができる。
【００１５】
また、請求項３に記載の疫学情報管理装置は、請求項１または２に記載の疫学情報管理装置において、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出手段をさらに備え、上記疫学情報分割手段は、上記分割閾値設定手段により設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出手段により抽出された上記疫学情報を分割することを特徴とする。
【００１６】
この装置によれば、抽出された疫学情報の中から、身体情報に基づいて疫学情報を抽出し、設定された閾値に基づいて抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報から利用者の身体情報と類似した個人をさらに抽出・分割し、さらに予測精度を向上することができる。
【００１７】
また、請求項４に記載の疫学情報管理装置は、請求項３に記載の疫学情報管理装置において、上記身体情報疫学情報抽出手段は、上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出することを特徴とする。
【００１８】
これは身体情報疫学情報抽出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、身体情報の一つである年齢に基づいて疫学情報を抽出するので、疫学情報から利用者の年齢と類似した個人をさらに抽出し、さらに予測精度を向上することができる。
【００１９】
また、この装置によれば、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよい。これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる。
【００２０】
また、この装置によれば、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよい。これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる。
【００２１】
また、請求項５に記載の疫学情報管理装置は、請求項１から４のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置において、上記分割閾値設定手段は、上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定手段と、上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定手段と、のいずれか一つをさらに備えたことを特徴とする。
【００２２】
これは分割閾値設定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定手段と、罹患歴情報に基づいて閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定手段とのいずれか一つをさらに備えたので、特定の疾患に対する分割条件、および、自分の罹患歴に対する分割条件を詳細に設定し、利用者がカスタマイズすることができる。
【００２３】
また、この装置によれば、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよい。これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる。
【００２４】
また、請求項６に記載の疫学情報管理装置は、請求項２から５のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置において、上記統計値算出手段は、上記パラメータ情報分割閾値設定手段により上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２５】
これは統計値算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、統計値算出手段は、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、分割された疫学情報ごとに罹患率を算出するので、特定の疾患に対する罹患率を算出することができる。
【００２６】
また、請求項７に記載の疫学情報管理装置は、請求項２から６のいずれか一つに記載の疫学情報管理装置において、上記統計値算出手段は、上記罹患歴情報分割閾値設定手段により上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定手段と、上記算出対象設定手段により設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割手段により分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２７】
これは統計値算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、統計値算出手段は、罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出するので、これら簡易な統計指標を用いて利用者が将来かかりやすいと思われる疾患を知ることができる。
【００２８】
また、本発明は疫学情報管理方法に関するものであり、請求項８に記載の疫学情報管理方法は、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納ステップと、上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得ステップと、上記利用者情報取得ステップにより取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップと、上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定ステップと、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割ステップとを含むことを特徴とする。
【００２９】
この方法によれば、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納し、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出し、疫学情報を分割するための閾値を設定し、設定された閾値に基づいて、抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報をそのまま使用することにより統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を算出することができる。
【００３０】
また、分割された情報に基づいて自分がどのグループに入るかを表示することにより、利用者に対する健康改善意欲向上効果を得ることができる。
【００３１】
また、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などでもよい。
【００３２】
また、請求項９に記載の疫学情報管理方法は、請求項８に記載の疫学情報管理方法において、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、上記統計値算出ステップにより算出された上記統計値を表示する統計値表示ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００３３】
この方法によれば、分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、算出された統計値を表示するので、利用者に対し疾患傾向を数値化等して表示することができる。
【００３４】
また、請求項１０に記載の疫学情報管理方法は、請求項８または９に記載の疫学情報管理方法において、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出ステップをさらに含み、上記疫学情報分割ステップは、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割することを特徴とする。
【００３５】
この方法によれば、抽出された疫学情報の中から、身体情報に基づいて疫学情報を抽出し、疫学情報分割手段は、設定された閾値に基づいて抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報から利用者の身体情報と類似した個人をさらに抽出・分割し、さらに予測精度を向上することができる。
【００３６】
また、請求項１１に記載の疫学情報管理方法は、請求項１０に記載の疫学情報管理方法において、上記身体情報疫学情報抽出ステップは、上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出することを特徴とする。
【００３７】
これは身体情報疫学情報抽出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、身体情報疫学情報抽出ステップは、身体情報の一つである年齢に基づいて疫学情報を抽出するので、疫学情報から利用者の年齢と類似した個人をさらに抽出し、さらに予測精度を向上することができる。
【００３８】
また、この方法によれば、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよい。これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる。
【００３９】
また、この方法によれば、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよい。これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる。
【００４０】
また、請求項１２に記載の疫学情報管理方法は、請求項８から１１のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法において、上記分割閾値設定ステップは、上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップとのいずれか一つをさらに含むことを特徴とする。
【００４１】
これは分割閾値設定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、分割閾値設定ステップは、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、罹患歴情報に基づいて閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップとのいずれか一つをさらに備えたので、特定の疾患に対する分割条件、および、罹患歴に対する分割条件を詳細に設定し、利用者がカスタマイズすることができる。
【００４２】
また、この方法によれば、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよい。これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる。
【００４３】
また、請求項１３に記載の疫学情報管理方法は、請求項９から１２のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法において、上記統計値算出ステップは、上記パラメータ情報分割閾値設定ステップにより上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００４４】
これは統計値算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、統計値算出ステップは、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、分割された疫学情報ごとに罹患率を算出するので、特定の疾患に対する罹患率を算出することができる。
【００４５】
また、請求項１４に記載の疫学情報管理方法は、請求項９から１３のいずれか一つに記載の疫学情報管理方法において、上記統計値算出ステップは、上記罹患歴情報分割閾値設定ステップにより上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定ステップと、上記算出対象設定ステップにより設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００４６】
これは統計値算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、統計値算出ステップは、罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出するので、これら簡易な統計指標を用いて利用者が将来かかりやすいと思われる疾患を知ることができる。
【００４７】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項１５に記載の疫学情報管理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムは、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納ステップと、上記利用者の上記遺伝子型情報と上記身体情報とを取得する利用者情報取得ステップと、上記利用者情報取得ステップにより取得された上記利用者の上記遺伝子型情報と一致する上記遺伝子型情報をもつ上記疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップと、上記疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定ステップと、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割する疫学情報分割ステップとを含むことを特徴とする。
【００４８】
このプログラムによれば、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納し、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出し、疫学情報を分割するための閾値を設定し、設定された閾値に基づいて、抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報をそのまま使用することにより統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を算出することができる。
【００４９】
また、分割された情報に基づいて自分がどのグループに入るかを表示することにより、利用者に対する健康改善意欲向上効果を得ることができる。
【００５０】
また、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などでもよい。
【００５１】
また、請求項１６に記載のプログラムは、請求項１５に記載のプログラムにおいて、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出ステップと、上記統計値算出ステップにより算出された上記統計値を表示する統計値表示ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００５２】
このプログラムによれば、分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、算出された統計値を表示するので、利用者に対し疾患傾向を数値化等して表示することができる。
【００５３】
また、請求項１７に記載のプログラムは、請求項１５または１６に記載のプログラムにおいて、上記遺伝子型情報一致疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報の中から、上記身体情報に基づいて上記疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出ステップをさらに含み、上記疫学情報分割ステップは、上記分割閾値設定ステップにより設定された上記閾値に基づいて上記身体情報疫学情報抽出ステップにより抽出された上記疫学情報を分割することを特徴とする。
【００５４】
このプログラムによれば、抽出された疫学情報の中から、身体情報に基づいて疫学情報を抽出し、疫学情報分割手段は、設定された閾値に基づいて抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報から利用者の身体情報と類似した個人をさらに抽出・分割し、さらに予測精度を向上することができる。
【００５５】
また、請求項１８に記載のプログラムは、請求項１７に記載のプログラムにおいて、上記身体情報疫学情報抽出ステップは、上記身体情報の一つである年齢に基づいて上記疫学情報を抽出することを特徴とする。
【００５６】
これは身体情報疫学情報抽出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、身体情報疫学情報抽出ステップは、身体情報の一つである年齢に基づいて疫学情報を抽出するので、疫学情報から利用者の年齢と類似した個人をさらに抽出し、さらに予測精度を向上することができる。
【００５７】
また、このプログラムによれば、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよい。これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる。
【００５８】
また、このプログラムによれば、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよい。これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる。
【００５９】
また、請求項１９に記載のプログラムは、請求項１５から１８のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記分割閾値設定ステップは、上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、上記罹患歴情報に基づいて上記閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップとのいずれか一つをさらに含むことを特徴とする。
【００６０】
これは分割閾値設定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、分割閾値設定ステップは、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定ステップと、罹患歴情報に基づいて閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定ステップとのいずれか一つをさらに備えたので、特定の疾患に対する分割条件、および、罹患歴に対する分割条件を詳細に設定し、利用者がカスタマイズすることができる。
【００６１】
また、このプログラムによれば、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよい。これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる。
【００６２】
また、請求項２０に記載のプログラムは、請求項１６から１９のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記統計値算出ステップは、上記パラメータ情報分割閾値設定ステップにより上記疾患関連パラメータ情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００６３】
これは統計値算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、統計値算出ステップは、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、分割された疫学情報ごとに罹患率を算出するので、特定の疾患に対する罹患率を算出することができる。
【００６４】
さらに、請求項２１に記載のプログラムは、請求項１６から２０のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記統計値算出ステップは、上記罹患歴情報分割閾値設定ステップにより上記罹患歴情報に基づいて上記閾値が設定された場合、上記統計値の算出対象となる上記疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定ステップと、上記算出対象設定ステップにより設定された上記疾患関連パラメータ情報に基づいて、上記疫学情報分割ステップにより分割された上記疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００６５】
これは統計値算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、統計値算出ステップは、罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出するので、これら簡易な統計指標を用いて利用者が将来かかりやすいと思われる疾患を知ることができる。
【００６６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００６７】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本発明における疫学情報管理装置の基本原理を示す図である。なお、本発明においては疫学情報管理装置に予め必要な情報が格納されている場合を一例に説明する。
【００６８】
まず、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得する（ステップＳ−１）。
【００６９】
ここで、身体情報は、疾患関連パラメータ情報を含む、例えば、年齢、性別、身長、体重などの情報である。
【００７０】
また、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などでもよい。
【００７１】
ついで、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出する（ステップＳ−２）。
【００７２】
ここで、疫学情報は身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する情報である。
【００７３】
ついで、疫学情報を分割するための閾値を設定する（ステップＳ−３）。
【００７４】
ここで、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定してもよい。
【００７５】
なお、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよい。これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる。
【００７６】
また、罹患歴情報に基づいて閾値を設定してもよい。
【００７７】
ついで、ステップＳ−３にて設定された閾値に基づいて、ステップＳ−２にて抽出された疫学情報を分割する（ステップＳ−４）。
【００７８】
ここで、ステップＳ−２にて抽出された疫学情報の中から、身体情報、例えば、年齢などに基づいて疫学情報を抽出し、ステップＳ−３にて設定された閾値に基づいて、当該抽出した疫学情報を分割してもよい。
【００７９】
なお、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよい。これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる。また、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよい。これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる。
【００８０】
ここで、ステップＳ−４にて分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、算出された統計値を表示してもよい。
【００８１】
また、ステップＳ−３にて疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、ステップＳ−４にて分割された疫学情報ごとに罹患率を算出、算出された統計値を表示してもよい。
【００８２】
また、ステップＳ−３にて罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、ステップＳ−４にて分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出、算出された統計値を表示してもよい。
【００８３】
［システム構成］
次に、本システムの構成について説明する。図２は、本発明が適用される疫学情報管理装置のシステム構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００８４】
本システムは、概略的に、長期間にわたる疫学研究により蓄積されたデータをそのまま利用することにより、統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を提示することができる疫学情報管理装置１００と、疫学情報等に関する外部データベースや各種の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【００８５】
図２において、ネットワーク３００は、疫学情報管理装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００８６】
図２において、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、疫学情報管理装置１００と相互に接続され、利用者に対して疫学情報等に関する外部データベースや各種の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【００８７】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００８８】
図２において、疫学情報管理装置１００は、概略的に、疫学情報管理装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやファイルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、この疫学情報管理装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【００８９】
図２の記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブルやファイル（利用者情報ファイル１０６ａ〜統計値ファイル１０６ｇ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９０】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、利用者情報ファイル１０６ａは、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを格納する利用者情報格納手段である。
【００９１】
図３は、利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。この利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報は、図３に示すように、利用者の遺伝子型情報と身体情報、例えば、年齢、性別、身長、体重などとを相互に関連付けて構成されている。
【００９２】
ここで、図３には、遺伝子型情報が「ＡＡ」の利用者の身体情報が、例えば、年齢が「３０歳」、性別が「男性」、身長が「１７０ｃｍ」、体重が「７０ｋｇ」などであることが一例として示されている。
【００９３】
また、疫学情報データベース１０６ｂは、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納手段である。ここで、疫学情報データベース１０６ｂは、インターネットを経由してアクセスする外部の疫学情報データベース等でもよく、また、これらのデータベースをコピーしたり、オリジナルの疫学情報を格納したりして作成したインハウスデータベース等でもよい。
【００９４】
図４は、疫学情報データベース１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。この疫学情報データベース１０６ｂに格納される情報は、図４に示すように、遺伝子型情報と、罹患歴情報と、身体情報とを相互に関連付けて構成されている。
【００９５】
ここで、図４には、遺伝子型情報が「ＡＡ」および罹患歴情報が「０年」の個人の身体情報が、例えば、年齢が「３０歳」、性別が「男性」、身長が「１７５ｃｍ」、体重が「９０ｋｇ」などであることが一例として示されている。
【００９６】
また、抽出疫学情報ファイル１０６ｃは、後述する遺伝子型情報一致疫学情報抽出部１０２ｃまたは身体情報疫学情報抽出部１０２ｄにて抽出された疫学情報を格納する抽出疫学情報格納手段である。
【００９７】
図５は、抽出疫学情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。この抽出疫学情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、図５に示すように、遺伝子型情報と、罹患歴情報と、身体情報とを相互に関連付けて構成されている。
【００９８】
ここで、図５には、遺伝子型情報が「ＡＡ」および罹患歴情報が「０年」の抽出された個人の身体情報が、例えば、年齢が「３０歳」、性別が「男性」、身長が「１７５ｃｍ」、体重が「９０ｋｇ」などであることが一例として示されている。
【００９９】
また、分割閾値ファイル１０６ｄは、疫学情報を分割するための閾値を格納する分割閾値格納手段である。
【０１００】
図６は、分割閾値ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。この分割閾値ファイル１０６ｄに格納される情報は、図６に示すように、閾値と、疾患関連パラメータ情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１０１】
ここで、図６には、疾患関連パラメータ情報が「体重」で閾値が「７０ｋｇ」であること、および、疾患関連パラメータ情報が「−（なし）」で閾値が「０」であることが一例として示されている。なお、疾患関連パラメータ情報が「−（なし）」の場合、罹患歴にて分割することを表している。また、図６において、罹患歴に対応する閾値が「０」であるが、これは罹患歴「０年」を閾値に設定していることを表している。つまり、疾患関連パラメータ情報が「−（なし）」および閾値が「０」の場合、罹患の有無で分類することを表している。
【０１０２】
また、分割疫学情報ファイル１０６ｅは、後述する疫学情報分割部１０２ｆにて分割された疫学情報を格納する分割疫学情報格納手段である。
【０１０３】
図７は、分割疫学情報ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。この分割疫学情報ファイル１０６ｅに格納される情報は、図７に示すように、分割後の疫学情報を一意に識別するための分割番号と、遺伝子型情報と、罹患歴情報と、身体情報とを相互に関連付けて構成されている。
【０１０４】
ここで、図７には、分割番号が「０」に分割された個人の遺伝子型情報が「ＡＡ」、罹患歴情報が「０年」、身体情報、例えば、年齢が「３０歳」、性別が「男性」、身長が「１７５ｃｍ」、体重が「９０ｋｇ」などであることが一例として示されている。
【０１０５】
また、算出対象ファイル１０６ｆは、後述する算出対象設定部１０２ｍにて設定された疾患関連パラメータ情報を格納する算出対象格納手段である。
【０１０６】
図８は、算出対象ファイル１０６ｆに格納される情報の一例を示す図である。この算出対象ファイル１０６ｆに格納される情報は、図８に示すように、疾患関連パラメータ情報と、算出の際の統計値の項目とを相互に関連付けて構成されている。
【０１０７】
ここで、図８には、疾患関連パラメータ情報が「体重」であり、「平均値」で算出することが一例として示されている。
【０１０８】
また、統計値ファイル１０６ｇは、後述する統計値算出部１０２ｇにて算出された統計値を格納する統計値格納手段である。
【０１０９】
図９は、統計値ファイル１０６ｇに格納される情報の一例を示す図である。この統計値ファイル１０６ｇに格納される情報は、図９に示すように、分割番号と、統計値と、疾患関連パラメータ情報と、統計値項目と、罹患率とを相互に関連付けて構成されている。
【０１１０】
ここで、図９には、分割番号「０」に分割された個人の平均体重が「６３．８ｋｇ」であることが一例として示されている。
【０１１１】
なお、図９には、後述する罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊにより罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、後述する算出対象設定部１０２ｍにより統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報（図９では、例えば、「体重」）を設定し、算出対象設定部１０２ｍにより設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、後述する平均値等算出部１０２ｎにより算出される平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つ（図９では、例えば、「平均値」）が統計値ファイル１０６ｇの「統計値」、「疾患関連パラメータ情報」、「統計値項目」の項にそれぞれ格納された場合を一例として示している。
【０１１２】
また、後述するパラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉにより疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、後述する罹患率算出部１０２ｋにより算出される罹患率が統計値ファイル１０６ｇの「罹患率」の項に格納される。
【０１１３】
また、図２において、通信制御インターフェース部１０４は、疫学情報管理装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１１４】
また、図２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１１５】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、疫学情報格納部１０２ａ、利用者情報取得部１０２ｂ、遺伝子型情報一致疫学情報抽出部１０２ｃ、身体情報疫学情報抽出部１０２ｄ、分割閾値設定部１０２ｅ、疫学情報分割部１０２ｆ、統計値算出部１０２ｇ、統計値表示部１０２ｈを含んで構成されている。
【０１１６】
このうち、疫学情報格納部１０２ａは、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納する疫学情報格納手段である。
【０１１７】
また、利用者情報取得部１０２ｂは、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得する利用者情報取得手段である。
【０１１８】
また、遺伝子型情報一致疫学情報抽出部１０２ｃは、利用者情報取得部１０２ｂにより取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出する遺伝子型情報一致疫学情報抽出手段である。
【０１１９】
また、身体情報疫学情報抽出部１０２ｄは、遺伝子型情報一致疫学情報抽出部１０２ｃにより抽出された疫学情報の中から、身体情報に基づいて疫学情報を抽出する身体情報疫学情報抽出手段である。
【０１２０】
また、分割閾値設定部１０２ｅは、疫学情報を分割するための閾値を設定する分割閾値設定手段である。ここで、分割閾値設定部１０２ｅは、図１０に示すように、パラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉ、罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊをさらに含んで構成される。
【０１２１】
図１０は、本発明が適用される本システムの分割閾値設定部１０２ｅの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【０１２２】
図１０において、パラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉは、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定手段である。
【０１２３】
また、罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊは、罹患歴情報に基づいて閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定手段である。
【０１２４】
再び図２に戻り、疫学情報分割部１０２ｆは、分割閾値設定部１０２ｅにより設定された閾値に基づいて、遺伝子型情報一致疫学情報抽出部１０２ｃまたは身体情報疫学情報抽出部１０２ｄにより抽出された疫学情報を分割する疫学情報分割手段である。
【０１２５】
また、統計値算出部１０２ｇは、疫学情報分割部１０２ｆにより分割された疫学情報ごとに統計値を算出する統計値算出手段である。ここで、統計値算出部１０２ｇは、図１１に示すように、罹患率算出部１０２ｋ、算出対象設定部１０２ｍ、平均値等算出部１０２ｎをさらに含んで構成される。
【０１２６】
図１１は、本発明が適用される本システムの統計値算出部１０２ｇの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【０１２７】
図１１において、罹患率算出部１０２ｋは、パラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉにより疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、疫学情報分割部１０２ｆにより分割された疫学情報ごとに罹患率を算出する罹患率算出手段である。
【０１２８】
また、算出対象設定部１０２ｍは、罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊにより罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定する算出対象設定手段である。
【０１２９】
また、平均値等算出部１０２ｎは、算出対象設定部１０２ｍにより設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、疫学情報分割部１０２ｆにより分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出する平均値等算出手段である。
【０１３０】
再び図２に戻り、統計値表示部１０２ｈは、統計値算出部１０２ｇにより算出された統計値を表示する統計値表示手段である。
【０１３１】
なお、これら各部によって行われる処理の詳細については、後述する。
【０１３２】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図１２から図１７等を参照して詳細に説明する。なお、本実施形態においては疫学情報管理装置１００の疫学情報格納部１０２ａの処理により予め必要な疫学情報が格納されている場合を一例に説明する。
【０１３３】
（メイン処理）
まず、メイン処理の詳細について、図１２等を参照して説明する。図１２は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３４】
まず、疫学情報管理装置１００は、利用者情報取得部１０２ｂの処理により、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、利用者情報ファイル１０６ａの所定の領域に格納する（ステップＳＡ−１）。
【０１３５】
ここで、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などでもよい。
【０１３６】
ついで、疫学情報管理装置１００は、ステップＳＡ−１にて取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を予め情報が格納された疫学情報データベース１０６ｂより抽出し、抽出疫学情報ファイル１０６ｃの所定の領域に格納する（ステップＳＡ−２）。
【０１３７】
ついで、疫学情報管理装置１００は、分割閾値設定部１０２ｅの処理により、疫学情報を分割するための閾値を設定し、分割閾値ファイル１０６ｄの所定の領域に格納する（ステップＳＡ−３）。
【０１３８】
ここで、分割閾値設定部１０２ｅは、パラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉの処理により、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定してもよい。また、罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊの処理により、罹患歴情報に基づいて閾値を設定してもよい。
【０１３９】
（分割閾値設定処理）
ここで、分割閾値設定部１０２ｅにて行われる分割閾値設定処理について詳細に説明する。図１４は、本実施形態における本システムの分割閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４０】
まず、分割閾値設定部１０２ｅは、パラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉの処理により、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定し、分割閾値ファイル１０６ｄの所定の領域に格納する（ステップＳＣ−１）。
【０１４１】
ここで、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよい。これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる。
【０１４２】
さらに、分割閾値設定部１０２ｅは、罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊの処理により、罹患歴情報に基づいて閾値を設定し、分割閾値ファイル１０６ｄの所定の領域に格納する（ステップＳＣ−２）。
【０１４３】
これにて、分割閾値設定処理が終了する。
【０１４４】
再び図１２に戻り、疫学情報管理装置１００は、疫学情報分割部１０２ｆの処理により、ステップＳＡ−３にて設定された閾値に基づいて、ステップＳＡ−２にて抽出された疫学情報を分割し、分割疫学情報ファイル１０６ｅの所定の領域に格納する（ステップＳＡ−４）。
【０１４５】
ここで、疫学情報管理装置１００は、身体情報疫学情報抽出部１０２ｄの処理により、ステップＳ−２にて抽出された疫学情報の中から、身体情報、例えば、年齢などに基づいて疫学情報を抽出し、ステップＳ−３にて設定された閾値に基づいて、疫学情報分割部１０２ｆの処理により、当該抽出した疫学情報を分割してもよい。
【０１４６】
（身体情報疫学情報抽出処理）
ここで、身体情報疫学情報抽出部１０２ｄにて行われる身体情報疫学情報抽出処理について詳細に説明する。図１３は、本実施形態における本システムの身体情報疫学情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４７】
まず、疫学情報管理装置１００は、身体情報疫学情報抽出部１０２ｄの処理により、ステップＳ−２にて抽出された疫学情報の中から、身体情報、例えば、年齢などに基づいて疫学情報を抽出し、抽出疫学情報ファイル１０６ｃの所定の領域に格納する（ステップＳＢ−１）。
【０１４８】
ここで、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよい。これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる。また、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよい。これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる。
【０１４９】
これにて、身体情報疫学情報抽出処理が終了する。
【０１５０】
以上、メイン処理が終了する。
【０１５１】
ここで、メイン処理に続いて、統計値算出部１０２ｇの処理により、ステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、統計値表示部１０２ｈの処理により、算出された統計値を表示してもよい。
【０１５２】
（統計値表示処理）
ここで、統計値表示部１０２ｈにて行われる統計値表示処理について詳細に説明する。図１５は、本実施形態における本システムの統計値表示処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５３】
まず、疫学情報管理装置１００は、統計値算出部１０２ｇの処理により、ステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ごとに統計値を算出し、統計値ファイル１０６ｇの所定の領域に格納する（ステップＳＦ−１）。
【０１５４】
ここで、ステップＳＡ−３にて疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、罹患率算出部１０２ｋの処理によりステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ごとに罹患率を算出してもよい。
【０１５５】
（罹患率算出処理）
ここで、罹患率算出部１０２ｋにて行われる罹患率算出処理について詳細に説明する。図１６は、本実施形態における本システムの罹患率算出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５６】
まず、統計値算出部１０２ｇは、ステップＳＣ−１にて閾値が設定された場合、罹患率算出部１０２ｋの処理により、ステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ごとに罹患率を算出し、統計値ファイル１０６ｇの所定の領域に格納する（ステップＳＤ−１）。
【０１５７】
これにて、罹患率算出処理が終了する。
【０１５８】
また、ステップＳＡ−３にて罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、算出対象設定部１０２ｍの処理により統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、平均値等算出部１０２ｎに処理によりステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出してもよい。
【０１５９】
（平均値等算出処理）
ここで、算出対象設定部１０２ｍおよび平均値等算出部１０２ｎにて行われる平均値等算出処理について詳細に説明する。図１７は、本実施形態における本システムの平均値等算出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６０】
まず、統計値算出部１０２ｇは、ステップＳＣ−２にて閾値が設定された場合、算出対象設定部１０２ｍの処理により、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、算出対象ファイル１０６ｆの所定の領域に格納する（ステップＳＥ−１）。
【０１６１】
さらに、統計値算出部１０２ｇは、平均値等算出部１０２ｎの処理により、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、ステップＳＡ−４にて分割された疫学情報ことに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出し、統計値ファイル１０６ｇの所定の領域に格納する（ステップＳＥ−２）。
【０１６２】
これにて、平均値等算出処理が終了する。
【０１６３】
再び図１５に戻り、疫学情報管理装置１００は、統計値表示部１０２ｈの処理により、ステップＳＦ−１にて算出された統計値を出力装置１１４に表示する（ステップＳＦ−２）。
【０１６４】
これにて、統計値表示処理が終了する。
【０１６５】
［実施例１］
次に、実施例１の詳細について、図１８および図１９を参照して説明する。図１８は、疾患関連パラメータ情報および閾値による分類の一例を示す図である。また、図１９は、疾患関連パラメータ情報および閾値による算出結果の一例を示す図である。
【０１６６】
図１８において、▲１▼利用者と一致する遺伝子型および年齢にて疫学情報の抽出を行い（本実施形態における利用者情報取得部１０２ｂ乃至身体情報疫学情報抽出部１０２ｄの処理に対応）、▲２▼疾患関連パラメータ情報を「体重」および閾値を「６０ｋｇ」と設定して（本実施形態におけるパラメータ情報分割閾値設定部１０２ｉの処理に対応）、疫学情報を分類し（本実施形態における疫学情報分割部１０２ｆの処理に対応）、図１９において、罹患率を算出し（本実施形態における罹患率算出部１０２ｋの処理に対応）、算出結果を表示した（本実施形態における統計値表示部１０２ｈの処理に対応）場合の一例を示している。
【０１６７】
この場合、利用者と遺伝子型および年齢が一致する個人において、体重が６０ｋｇ以上のグループは罹患率が６５％であり、体重が６０ｋｇ以下のグループが罹患率が３０％であることが示されており、これにより利用者の疾患予防に対する意欲を向上させることが可能になる。
【０１６８】
［実施例２］
また、実施例２の詳細について、図２０および図２１を参照して説明する。図２０は、罹患歴情報および閾値による分類の一例を示す図である。また、図２１は、罹患歴情報、疾患関連パラメータ情報および統計値項目による算出結果の一例を示す図である。
【０１６９】
図２０において、▲１▼利用者と一致する遺伝子型および年齢にて疫学情報の抽出を行い（本実施形態における利用者情報取得部１０２ｂ乃至身体情報疫学情報抽出部１０２ｄの処理に対応）、▲２▼罹患歴情報および閾値を「０年」として設定して（本実施形態における罹患歴情報分割閾値設定部１０２ｊの処理に対応）、疫学情報を分割し（本実施形態における疫学情報分割部１０２ｆの処理に対応）、図２１において、算出対象の疾患関連パラメータ情報を「体重」および統計値項目を「平均値」と設定して（本実施形態における算出対象設定部１０２ｍの処理に対応）、平均値を算出し（本実施形態における平均値等算出部１０２ｎの処理に対応）、算出結果を表示した（本実施形態における統計値表示部１０２ｈの処理に対応）場合の一例を示している。
【０１７０】
この場合、利用者と遺伝子型および年齢が一致する個人において、罹患歴がある罹患者のグループの平均体重が７０ｋｇであり、罹患歴がない健康者のグループの平均体重が６７．５ｋｇであることが示されており、これら簡易な統計指標を用いて利用者の将来の罹患の可能性を示唆することができる。
【０１７１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１７２】
例えば、疫学情報管理装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、疫学情報管理装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１７３】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１７４】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１７５】
また、疫学情報管理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１７６】
例えば、疫学情報管理装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて疫学情報管理装置１００に機械的に読み取られる。
【０１７７】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、疫学情報管理装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１７８】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１７９】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１８０】
記憶部１０６に格納される各種のファイル等（利用者情報ファイル１０６ａ〜統計値ファイル１０６ｇ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１８１】
また、疫学情報管理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１８２】
さらに、疫学情報管理装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１８３】
また、ネットワーク３００は、疫学情報管理装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【０１８４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、疾患関連パラメータ情報を含む身体情報と、遺伝子型情報と、罹患歴情報とを対応付けて格納する疫学情報を格納し、利用者の遺伝子型情報と身体情報とを取得し、取得された利用者の遺伝子型情報と一致する遺伝子型情報をもつ疫学情報を抽出し、疫学情報を分割するための閾値を設定し、設定された閾値に基づいて、抽出された疫学情報を分割し、分割された疫学情報ごとに統計値を算出するので、疫学情報をそのまま使用することにより統計処理のアルゴリズムを利用することなく疾患傾向を算出することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１８５】
また、本発明によれば、分割された情報に基づいて自分がどのグループに入るかを表示することにより、利用者に対する健康改善意欲向上効果を得ることができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１８６】
また、本発明によれば、身体情報は、例えば、臨床データ情報、健康診断データ情報などを用いることができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１８７】
また、本発明によれば、算出された統計値を数値化等して表示するので、利用者に対し疾患傾向を表示することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１８８】
また、本発明によれば、抽出された疫学情報の中から、身体情報に基づいて疫学情報を抽出し、設定された閾値に基づいて抽出された疫学情報を分割するので、疫学情報から利用者の身体情報と類似した個人をさらに抽出・分割し、さらに予測精度を向上することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１８９】
また、本発明によれば、身体情報の一つである年齢に基づいて疫学情報を抽出するので、疫学情報から利用者の年齢と類似した個人をさらに抽出し、さらに予測精度を向上することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９０】
また、本発明によれば、利用者が年齢（例えば、利用者の現在の年齢、１０年後の年齢、２０年後の年齢など）を自由に設定してもよく、これにより、将来の年齢における疫学情報を抽出することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９１】
また、本発明によれば、利用者が設定した年齢（例えば、４０歳など）に対し、利用者により設定された、または、予め設定された年齢の幅（例えば、±５歳など）を与えてもよく、これにより、利用者が設定した年齢に該当する疫学情報が少ない場合、統計処理を行うのに十分な疫学情報を抽出することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９２】
また、本発明によれば、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値を設定するパラメータ情報分割閾値設定手段（パラメータ情報分割閾値設定ステップ）と、罹患歴情報に基づいて閾値を設定する罹患歴情報分割閾値設定手段（罹患歴情報分割閾値設定ステップ）とのいずれか一つをさらに備えた（含む）ので、特定の疾患に対する分割条件、および、罹患歴に対する分割条件を詳細に設定し、利用者がカスタマイズすることができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９３】
また、本発明によれば、利用者が疾患関連パラメータ情報の閾値を自由に設定してもよく、これにより、例えば、利用者が体重の値を操作して８０ｋｇ以上／以下の罹患率、７０ｋｇ以上／以下の罹患率などを比較してみることができ、利用者は目標体重などを設定することが容易になり健康改善意欲向上につなげることができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９４】
また、本発明によれば、疾患関連パラメータ情報に基づいて閾値が設定された場合、分割された疫学情報ごとに罹患率を算出するので、特定の疾患に対する罹患率を算出することができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【０１９５】
また、本発明によれば、罹患歴情報に基づいて閾値が設定された場合、統計値の算出対象となる疾患関連パラメータ情報を設定し、設定された疾患関連パラメータ情報に基づいて、分割された疫学情報ごとに平均値、最低値、最高値のうち少なくとも一つを算出するので、これら簡易な統計指標を用いて利用者が将来かかりやすいと思われる疾患を知ることができる疫学情報管理装置、疫学情報管理方法、および、プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における疫学情報管理装置の基本原理を示す図である。
【図２】本発明が適用される疫学情報管理装置のシステム構成の一例を示すブロック図である。
【図３】利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。
【図４】疫学情報データベース１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図５】抽出疫学情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。
【図６】分割閾値ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。
【図７】分割疫学情報ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。
【図８】算出対象ファイル１０６ｆに格納される情報の一例を示す図である。
【図９】統計値ファイル１０６ｇに格納される情報の一例を示す図である。
【図１０】本発明が適用される本システムの分割閾値設定部１０２ｅの構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】本発明が適用される本システムの統計値算出部１０２ｇの構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態における本システムの身体情報疫学情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態における本システムの分割閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態における本システムの統計値表示処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態における本システムの罹患率算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本実施形態における本システムの平均値等算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】疾患関連パラメータ情報および閾値による分類の一例を示す図である。
【図１９】疾患関連パラメータ情報および閾値による算出結果の一例を示す図である。
【図２０】罹患歴情報および閾値による分類の一例を示す図である。
【図２１】罹患歴情報、疾患関連パラメータ情報および統計値項目による算出結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１００  疫学情報管理装置
１０２  制御部
１０２ａ  疫学情報格納部
１０２ｂ  利用者情報取得部
１０２ｃ  遺伝子型情報一致疫学情報抽出部
１０２ｄ  身体情報疫学情報抽出部
１０２ｅ  分割閾値設定部
１０２ｆ  疫学情報分割部
１０２ｇ  統計値算出部
１０２ｈ  統計値表示部
１０２ｉ  パラメータ情報分割閾値設定部
１０２ｊ  罹患歴情報分割閾値設定部
１０２ｋ  罹患率算出部
１０２ｍ  算出対象設定部
１０２ｎ  平均値等算出部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  利用者情報ファイル
１０６ｂ  疫学情報データベース
１０６ｃ  抽出疫学情報ファイル
１０６ｄ  分割閾値ファイル
１０６ｅ  分割疫学情報ファイル
１０６ｆ  算出対象ファイル
１０６ｇ  統計値ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2004287619.tif 000003
【図２】
2004287619.tif 000004
【図３】
2004287619.tif 000005
【図４】
2004287619.tif 000006
【図５】
2004287619.tif 000007
【図６】
2004287619.tif 000008
【図７】
2004287619.tif 000009
【図８】
2004287619.tif 000010
【図９】
2004287619.tif 000011
【図１０】
2004287619.tif 000012
【図１１】
2004287619.tif 000013
【図１２】
2004287619.tif 000014
【図１３】
2004287619.tif 000015
【図１４】
2004287619.tif 000016
【図１５】
2004287619.tif 000017
【図１６】
2004287619.tif 000018
【図１７】
2004287619.tif 000019
【図１８】
2004287619.tif 000020
【図１９】
2004287619.tif 000021
【図２０】
2004287619.tif 000022
【図２１】
2004287619.tif 000023