(57)【要約】【課題】集団に対して健康診断により検査した結果やそれぞれの遺伝性のデータや年齢、疾患履歴などのデータを基礎に、被験者の検査データから将来の易罹患性を推定する。【解決手段】疾患の判定に用いられる検査項目で頻繁に検査困難な要因を、被験者が容易に測定可能な項目から推定する手段を与える。さらにその推定結果を用いて、易罹患性を推定する。易罹患性は集団の分布をクラスタリングし、そのクラスタリングノード別に集計を行い、易罹患性の分布をあらかじめ求める。その分布を事前確率分布として、実際に得られた検査結果を前提条件とし、被験者の易罹患性の事後確率分布を推定する。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の健康状態に影響する因子であって長期にわたって変化の少ないかまたは制御困難な因子を入力する固有因子入力手段と、被験者が制御可能な因子を入力するための制御因子入力手段と、健康管理上検査可能な因子を入力するための検査データ入力手段と、前記固有因子および制御因子および検査データを用い疾患を判定指標となりうる状態を推定するための健康状態推定手段と、推定した健康状態から易罹患性を推定するための易罹患性事後確率推定手段と、推定した易罹患性事後確率を表示するための易罹患性確率分布表示手段とを有することを特徴とする易罹患性解析方法
【請求項２】
前記請求項１に記載の易罹患性解析方法であって、被験者に関する検査データに欠損値がある場合、測定間隔の短いほかのデータから欠損値を補完する予測を行い、それらの結果を用いて易罹患性を推定することを特徴とする易罹患性解析方法
【請求項３】
前記請求項１に記載の易罹患性解析方法であって、集団の固有因子と制御因子、検査データの時系列データに対してクラスタリング処理を施し、さらに各クラスタノード別に易罹患性を算出し、それらを参照して易罹患性の事前確率分布を求め、固有因子、制御因子、検査データを得られたデータとして、被験者の易罹患性の事後確率を求めることを特徴とする易罹患性解析方法
【請求項４】
前記請求項１に記載の易罹患性解析方法であって、任意の固有因子や制御因子、検査データを与え、集団の値の中でその条件の易罹患性を推定して表示することを特徴とする易罹患性解析ソフトウェア
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は生活習慣病などの易罹患性を推定する方法であって、被験者固有または制御困難な因子や、被験者が制御可能な因子および、被験者からの検査データなどを相互に関連付け、現在及び将来の健康状態を推定し、さらには易罹患性を推定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】医療技術が進歩し、多くの流行性疾患はワクチンや抗生物質などを利用した治療薬によって徐々に低減してきている。しかし、生活が豊かになるにつれて、流行性の疾患ではなく我々の生活習慣によって引き起こされる疾患すなわち生活習慣病が顕著に増えてきている。いまや国民医療費のほぼ半分は生活習慣病の医療費という時代である。
【０００３】
厚生労働省の「平成１０年度傷病分類別一般診療医療費」の調査によれば、生活習慣に関係の深い疾患が上位を占め、その上位４位まで（循環器、ガン、消化器、呼吸器系）で国民医療費のほぼ５０％を占めていることが明らかになっている。
【０００４】
これら上位の生活習慣病に関する易罹患性を的確に各個人が知ることができれば、生活習慣を改善する予防医療に投資することで、総合的な医療費を大幅に低減できる可能性がある。現在社会的な規模で健康診断が実施されており、毎年個人の疾患の可能性をチェックするための最低限のテスト項目を実施している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の技術では、その年毎の検査データが表示されているだけであり、経時的な変化や個人の易罹患性など、その時点ごとに健康状態を分かりやすく理解することが難しいという問題があった。
【０００６】
また、これら健康診断の結果は、生化学的な値などが列挙されているだけで集団の分布全体の中で自分の数値がどの程度の位置にあるかを一般の人が理解することは難しいという問題があった。さらに被験者の最も知りたい罹患しやすさすなわち易罹患性がどの程度であって、たとえば体重をどの程度にコントロールすればどの程度改善されるかといったシミュレーションを行うことは困難であった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明では上記のような課題を解決するために、被験者の健康状態に影響する因子であって長期にわたって変化が少ないかまたは制御困難な因子を入力する固有因子入力手段と、被験者が制御可能な因子を入力するための制御因子入力手段と、健康管理上計測可能な因子を入力するための検査データ入力手段と、前記固有因子および制御因子および検査データを用いて、疾患の判定指標となりうる状態を推定するための健康状態推定手段と、推定した健康状態から易罹患性を推定するための易罹患性事後確率推定手段と、推定した易罹患性事後確率を表示するための易罹患性確率分布表示手段を持たせる。
【０００８】
上記手段によれば、被験者の健康状態を過去からの推移として捉えることが可能となる。また、血液検査など頻繁に受診できない検査値もあるため、被験者が容易に計測可能な計測値を用いて、健康状態を推定する手段を提供する。これらにより、ほぼ頻繁に計測可能なデータを用いながら健康状態を更新し、頻度の低い検査結果の欠損値を補完することが可能な手段を与える。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図に示しながら説明する。図１は、本発明の方法を説明するための全体構成図である。本実施例では、被験者の遺伝的要因やある程度成長するとほとんど変化のない身長などの要因を入力するための固有因子入力手段１１、被験者自身である程度コントロール可能な要因のデータを入力する制御因子入力手段１２、定期健康診断や日々の計測データを入力するための検査データ入力手段１３、前記のデータを基に被験者の現在の状態を推定するための健康状態推定手段１４、集団のデータから推定した易罹患性の確率分布を算出するための易罹患性事前確率集計手段１５、健康状態の指標値と易罹患性の事前確率から被験者の易罹患性の事後確率を算出するための易罹患性事後確率推定手段１６、それらの結果をグラフ化して表示するための易罹患性確率分布表示１７から構成される。
【００１０】
次に本実施例の動作について説明する。まず、入力するデータを図２に示す。また、図３にそれぞれのデータの種類を分類したものを示す。本実施例では動脈硬化性疾患に関連する項目を取り上げている。遺伝子型など障害変化のないデータは固有因子として扱う。疾患によって明確な関連遺伝子が明確になっている場合や、それらが不明であっても近親者に類似の疾患が出ている家族性疾患の場合はそれらの有無情報を入力する。
【００１１】
次に、健康状態を推定するために必要な情報で、易罹患性に関連する検査データなどを入力する。検査データによって毎日入力可能であるものから、血液検査のように年に一回程度のものまで含まれている。動脈硬化性疾患では特に血中コレステロールなどの検査値が重要である。また、生活習慣に関連する飲酒や喫煙量などのデータを入力する。
【００１２】
次に健康状態推定手段１４について説明する。前述の各種基礎データを元に動脈硬化性疾患で特に関連の強いパラメタとして疾患の判定に使用されているのが、血清総コレステロール値（ＬＤＬ−Ｃ値）である。また動脈硬化性疾患に関連する検査値としてＨＤＬ−Ｃなどがある。これらの検査値は通常年に１回程度の検査で、要注意の指示を受けている人で数ヶ月に１回程度の頻度である。
【００１３】
健康状態推定手段１４では、カルマンフィルタ（Ｋａｌｍａｎ，Ｒ．Ｅ．，１９６０“Ａ  ＮｅｗＡｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ”，Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ＡＳＭＥ，Ｓｅｒｉｅｓ  Ｄ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂａｓｉｃ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，８２，３５−４５）を用いて、検査データの線型結合を前提に値の予測を行う。体重や体脂肪率などのデータは比較的細かに得ることができるため、通常はそれらのデータを用いて、上記ＬＤＬ−Ｃ値やＨＤＬ−Ｃ値の予測を行う。
【００１４】
次に、易罹患性事後確率推定手段１５について説明する。ＬＤＬ−Ｃと易罹患性の関係や他の危険因子（たとえば、高血圧を発症しているとか、糖尿病を発症している、喫煙をしている、などの因子）を加えて、易罹患性の予測値を算出する。それぞれの危険要因が加わることによりリスクが増加する。
【００１５】
これらのデータは易罹患性事前確率集計手段１６において集団の罹患率から算定した易罹患性の数値を用いて個人の易罹患性を推定する。推定にはベイズ推定を用いる。ベイズ推定では個人のＬＤＬ−Ｃ値が与えられ、固有因子などの条件が与えられたときにどれだけの易罹患性となるかを推定する。たとえば検査データと固有因子をまとめてＸとして、個人の易罹患性をＡとすると、その確率はベイズ定理により次のような関係で表される。
Ｐ（Ａ｜Ｘ）＝Ｐ（Ａ，Ｘ）／Ｐ（Ｘ）＝｛Ｐ（Ｘ｜Ａ）Ｐ（Ａ）｝／Ｐ（Ｘ）ここで、Ｐ（Ａ｜Ｘ）は検査データ（固有因子を含む）Ｘが与えられた条件で易罹患性がＡとなる確率を意味する。この易罹患性事後確率を最大にするようなＡを求めることで、最尤推定の意味で、最適なリスク推定を行うことができる。
【００１６】
また、この解析にはマルコフチェーン・シミュレーション法（Ｍａｒｋｏｖ  ＣｈａｉｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ。以下ＭＣ法という）を用いている（Ａ．Ｇｅｌｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，Ｃｈａｐｍａｎ＆ＨＡＬＬ／ＣＲＣ）。ＭＣ法は任意の確率分布をマルコフチェーンを用いて発生させる。易罹患性の事前確率に尤度関数であるＰ（Ａ｜Ｘ）を乗算することで事後確立として易罹患性が算出される。
【００１７】
この手法によれば、結果は確率分布として乱数的にシミュレーションされて得られるため、結果も確率分布として得られる。このために被験者に結果を伝える場合、易罹患性が分布として得られるため、その程度や推定の精度を含めて理解することができ、医師と被験者のコミュニケーションが図りやすい。
【００１８】
次に、易罹患性事前確率の算出に関して説明する。易罹患性事前確率集計手段１３において、すでに得られている一般の罹患患者と健常者のデータを多数集積する。それらの結果を固有因子、検査データの時系列データ、罹患の有無などをデータとして集積し、クラスタリングを行う。クラスタリングにはＷａｒｄ法や群平均法などの手法を適用する。さらにそれぞれのクラスタごとに易罹患性がどの程度になるか確率を算出する。
【００１９】
図５に示すように、検査データ、制御因子、固有因子クラスタリング処理４１を行い、さらに、クラスタリングノード別易罹患性分布集計４２においてそれらの各クラスタノードにおける易罹患性と各要因の関係を求める。各ノードの信頼区間はＢｏｏｔｓｔｒａｐ法により求めることができる。信頼区間がかなり広い場合はそれ以下のノードの値を使用する意味がないため、上部のノードまでの値を事前確率として採用するようにする。
【００２０】
易罹患性事前確率集計手段１６では、固有因子や検査データから前記のクラスタの中から適合するクラスタを選択し、それらの全体の分布の中でのそれぞれのクラスタの易罹患性分布を求め、それを事前確率として用いて、被験者自身の易罹患性の推定を行う。
【００２１】
このように本実施例によれば、遺伝的な被験者固有の要因や間隔の広い検査項目のほかに適時被験者自身が手軽に計測できるデータを用いて間隔の広いデータを推定し、さらにそれらの値から被験者の易罹患性を推定できるという優れた特徴を持つ。
【００２２】
また、集団でのデータをクラスタリングすることにより、逐次最新の易罹患性の確率分布を求めて事前確率として用いることが可能であるため、信頼性の高い易罹患性の推定を行うことが可能であるという優れた特徴を持つ。
【００２３】
なお、本実施例では、仮想的な数値を代入して易罹患性を推定することも可能である。この演算により、被験者がたとえば体重を１０ｋｇ減量した場合にどの程度の易罹患性改善効果が得られるかなどを図６に示すように改善後の確率分布として示すことができる。
【００２４】
【発明の効果】以上、説明したように本発明の易罹患性解析方法では、疾患に関連の強い検査が頻繁に行えない場合でも手軽に行える計測結果を利用して状態を推定し、さらにそれらの時系列データと集団の分布の関係から易罹患性を推定することが可能であるという優れた効果を有する。
【００２５】
また、集団のデータは適時追加しながら固有因子や検査データなどでクラスタリングを行うことで、更新され、易罹患性の分布を最新に保ちながら、事前確率を算出し、その事前確率を用いることで、被験者の検査データを最も良く説明できるような最尤推定の意味で最適な易罹患性推定値を得ることができる。
【００２６】
さらに、ＭＣ法の乱数を用いたシミュレーションを実行することにより、易罹患性の推定結果も確率分布として結果を得ることができる。それにより、被験者がどの程度の精度であるかを直感的に理解することができるような情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を説明するための全体ブロック図
【図２】本実施例のシステムにおいて入力するためのカルテの一例を説明するための図
【図３】本発明の第二の実施例にかかわるデータの種類の一覧表
【図４】本実施例で求められた易罹患性の推定分布の例を示す図
【図５】集団のデータクラスタリングとクラスタノードごとに易罹患性を集計する機能を説明する図
【図６】体質改善時に期待できる易罹患性推定分布の結果を示す画面例を示す図
【符号の説明】
１１………  固有因子入力手段
１２………  制御因子入力手段
１３………  検査データ入力手段
１４………  健康状態推定手段
１５………  易罹患性事前確率集計手段
１６………  易罹患性事後確率推定手段
１７………  易罹患性確率分布表示手段
４１………  検査データ、制御因子、固有因子クラスタリング処理
４２………  クラスタリングノード別易罹患性分布集計処理
【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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【図６】
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