(57)【要約】【課題】健康指導時に定量的で分かりやすい疾病の危険性を提示する健康指導支援システムを提供する。【解決手段】健診情報データ１０７を分析して、条件の組み合わせと疾病の発症率を相関ルールマイニングにより求めたルールデータ１０８を用意するルールデータ準備手段１１１、指導対象者の健診結果を入力する対象者健診結果入力手段１１２、ルールデータから対象者の条件に該当するルールを検索するルール検索手段１１４、検索した結果として発症率を表示する指導内容表示手段１１３を設ける。【効果】改善による疾病発症率の低減の可能性も定量的に表示できる。【選択図】  図１
2005049960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健診結果から疾病予防・健康増進のための情報を提示する健康指導支援システムにおいて、蓄積した健診情報の項目の値または前記項目の値を演算して得られる値またはこれらを層別化して得られる値を条件とし、健康状態の変化や疾病発症を示す項目を結論として相関ルールマイニングによる分析を行った結果から、前記条件を組み合わせた条件部と前記結論を有する人の割合である発症率を有するルールを少なくとも一つ以上持つルールデータを準備するルールデータ準備手段と、指導対象となる人の健診結果である対象者健診結果を入力する対象者健診結果入力手段と、前記ルールデータの中から前記対象者健診結果に対応するルールを検索結果として取得するルール検索手段と、該ルール検索手段で取得した前記ルールの前記発症率を表示する指導内容表示手段とを有することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の健康指導支援システムにおいて、前記指導内容表示手段は、前記ルール検索手段で取得した前記ルールの条件部に含まれる条件を表示することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の健康指導支援システムにおいて、前記ルール検索手段は、前記対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持つルールの中で、前記発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項４】
請求項２に記載の健康指導支援システムにおいて、前記ルールデータ準備手段は、前記相関ルールマイニングの結果得られるルールの支持度について、該支持度が所定の値を満たすルールのみを前記ルールデータとして採用することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項５】
請求項２に記載の健康指導支援システムにおいて、前記ルールデータ準備手段は、前記ルール間の統計的有意差を検定し、有意差があると検定されたルールみを前記ルールデータとして採用することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項６】
請求項２に記載の健康指導支援システムにおいて、前記ルール検索手段は、前記対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持ち、且つ、条件部の条件数が最も多いルールの中で、前記発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項７】
請求項２に記載の健康指導支援システムにおいて、前記指導内容表示手段は、前記ルール検索手段で検索したルールを表示するときに、前記ルールの条件部と一致する条件の組み合わせを持つ人の人数と前記ルールに該当する人の人数を表示することを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項８】
コンピュータにより読み取り可能な媒体であって、請求項１から７のいずれかに記載の健康指導支援システムのソフトウェアを記録したことを特徴とする媒体。
【請求項９】
コンピュータにより読み取り可能な媒体であって、請求項１から７のいずれかに記載の健康指導支援システムの前記ルールデータを記録したことを特徴とする媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
健康診断の結果から、健診受診者に対して行う健康指導を支援する健康指導支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
健康診断の結果から、疾病予防や健康維持のための指導を支援するシステムがある。例えば、特許文献１では、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式で記述したルールから指導内容を表示するシステムが紹介されている。医師、看護士、保健師などが指導すべき内容を、「もし〜ならば〜」というＩＦ−ＴＨＥＮ形式で知識を予め記述しておき、健診の結果から指導内容を表示する方法が紹介されている。
【０００３】
【特許文献１】
特公平６−３８７９８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来例では、事前にＩＦ−ＴＨＥＮ形式で医師の知識を記述し、その知識を用いて指導のための情報を提示する。しかし、受診者に対して疾病の危険性を定量的に分かりやすく提示するという点については考慮されていなかった。さらに、受診者の改善すべき点と、改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示するという点については考慮されていなかった。さらに、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく示すことについては考慮されていなかった。
【０００５】
本発明の目的は、上記課題を解決し、受診者に対して自分の疾病の危険性について定量的に分かりやすく提示できる健康指導支援システムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、受診者の改善すべき点と、その改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示できる健康指導支援システムを提供することにある。さらに、本発明の他の目的は、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく表示できる健康指導支援システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明の健康指導支援システムは、蓄積した健診情報の項目の値または項目の値を演算して得られる値またはこれらを層別化して得られる値を条件とし、健康状態の変化や疾病発症を示す項目を結論として相関ルールマイニングによる分析を行った結果から、条件を組み合わせた条件部と結論を有する人の割合である発症率を有するルールを少なくとも一つ以上持つルールデータを準備するルールデータ準備手段と、指導対象となる人の健診結果である対象者健診結果を入力する対象者健診結果入力手段と、ルールデータの中から対象者健診結果に対応するルールを検索結果として取得するルール検索手段と、ルール検索手段で取得したルールの発症率を表示する指導内容表示手段とを有することを特徴としている。
【０００７】
さらに、本発明の健康指導支援システムの指導内容表示手段は、ルール検索手段で取得したルールの条件部に含まれる条件を表示することを特徴としている。
【０００８】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルール検索手段は、対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持つルールの中で、発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴としている。
【０００９】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルールデータ準備手段は、相関ルールマイニングの結果得られるルールの支持度について、支持度が所定の値を満たすルールのみをルールデータとして採用することを特徴としている。
【００１０】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルールデータ準備手段は、ルール間の統計的有意差を検定し、有意差があると検定されたルールみをルールデータとして採用することを特徴としている。
【００１１】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルール検索手段は、対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持ち、且つ、条件部の条件数が最も多いルールの中で、発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴としている。
【００１２】
さらに、本発明の健康指導支援システムの指導内容表示手段は、ルール検索手段で検索したルールを表示するときに、ルールの条件部と一致する条件の組み合わせを持つ人の人数とルールに該当する人の人数を表示することを特徴としている。
【００１３】
また、本発明のコンピュータにより読み取り可能な媒体は、健康指導支援システムのソフトウェアを記録したことを特徴としている。
【００１４】
また、本発明のコンピュータにより読み取り可能な媒体は、健康指導支援システムのルールデータを記録したことを特徴としている。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図を用いて本発明の実施の形態を詳細に説明する。ここでは、健診後の受診者に医師などの専門家が本発明の健康指導支援システムを用いて健康指導を行う場合を想定して説明する。まず、図１から図４で概要について説明し、図５を用いて処理の流れを詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施例の健康指導支援システムの一構成例を示す図である。図１に示す例では、健康指導支援システムは１台のコンピュータ装置１０１で動作する。コンピュータ装置１０１は、ディスプレイなどの表示装置１０２、キーボードやマウスなどの入力装置１０３、演算や処理を行うＣＰＵ１０４、ハードディスクやメモリなどの記憶装置１０５などで構成される。記録装置１０５には、健診指導支援システムのソフトウェア１０６と、健康診断の結果が記録された健診情報データ１０７、指導の元となるルールデータ１０８が記録されている。
【００１７】
健康指導支援システムソフトウェア１０６は、健診情報を基にしたルールデータを準備するルールデータ準備手段１１１、指導対象者の健診結果を入力する対象者健診結果入力手段１１２、指導内容を表示装置１０２に表示する指導内容表示手段１１３、ルールデータ１０８から指導内容表示手段１１３で表示する指導内容のルールを検索して取得するルール検索手段１１４を有している。記憶装置１０５にある健康指導支援システムソフトウェア１０６、健診情報データ１０７、ルールデータ１０８は、必要に応じてＣＰＵ１０４に読み出され、処理が実行される。
【００１８】
図２は、図１に示すルールデータ１０８の一例を示す図である。図２は、糖尿病の発症率に関するルールについて示している。条件部２０１が持つ複数の条件２１１〜２１４の組み合わせを持つ人の糖尿病の発症率２０２を示している。
【００１９】
図３は、図１に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果を入力する前の状態を示す図である。また、図４は、図１に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果から発症率を表示した状態を示す図である。図３、図４は、指導内容表示手段１１３が表示手段１０２に表示した指導内容の表示画面３０１の例を示している。健診の項目３２１〜３２７から条件を選択し、予測ボタン３１２を押すと、発症率表示欄３１１に発症率を表示する。本例では、健診項目として年齢３２１、身長３２２、体重３２３、血糖値３２４、喫煙習慣３２５、飲酒日数３２６、家族病歴３２７を用いた場合を想定する。３３１〜３３４は年齢を選択するボタン、３４１は身長入力欄、３５１〜３５２は体重を選択するボタン、３６１〜３６３は血糖値を選択するボタン、３７１〜３７３は喫煙習慣を選択するボタン、３８１〜３８３は週当たりの飲酒日数を選択するボタン、３９１〜３９２は両親兄弟などの家族の糖尿病歴を選択するボタンである。
【００２０】
図５は、本発明の実施例の健診指導支援システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。健康指導支援システムを開始すると（５０１）、まず、ルールデータ準備ステップ５０２を行う。ルールデータ準備ステップ５０２では、ルールデータ準備手段１１１により健診情報データ１０７を分析して、健診項目からなる条件の組み合わせた条件部と条件部毎の糖尿病発症率を示したルールデータ１０８を導出する。ルールデータ１０８は、図２に示すように、複数の条件を組み合わせた条件部２０１とその条件部を持つ人の疾病の発症率２０２を実際の健診情報から求めたデータである。例えば、ルール２３０は、年齢５０代、ＢＭＩ２５以上、血糖値１２６以上、飲酒６〜７日という健診結果の人は、９０％の人が糖尿病を発症するというルールを示している。ルールデータ１０８はこのような様々な条件の組み合わせを持つルールを用意する。ルールデータの具体的な導出方法の例については後述する。
【００２１】
次に、健診結果入力ステップ５０３において、指導対象者の健診結果を入力する。まず、表示装置１０２に図３の画面を表示し、指導対象者の健診結果の入力を待つ。そして、使用者が指導対象者の健診結果を３２１〜３２７の健診項目についてボタンや入力欄を入力装置１０３の操作により入力し、予測ボタン３１２を押すと、対象者健診結果入力手段１１２は入力された条件を取得する。ここでは、対象者の健診結果は、年齢４０代（３３３）、身長１７０ｃｍ、体重７２．３ｋｇ以上（３５２）、血糖値１１０〜１２５ｍｇ／ｄｌ（３６２）、喫煙習慣あり（３７３）、飲酒日数６〜７日／週（３８３）、家族病歴なし（３９１）を入力したものとする。
【００２２】
次に、ルール検索ステップ５０４において、ルールデータ１０８の中から、健診結果入力ステップ５０３で入力された健診結果に該当するルールを検索する。まず、対象者健診結果入力手段１１２で取得した条件をルール検索手段１１４において、図２に示すルールの中から該当するルールを検索する。ここでは、ルールの中に全ての条件が一致するルールが無いので、入力した対象者の条件の組み合わせで出来る条件部を持つルールの中で発症率が最も高いルールを検索結果とする。図２のルールデータの中では、２３１〜２３４までのルールが対象者の条件の組み合わせで出来る条件部を持つが、その中から発症率が最も高いルール２３１を検索結果とする。
【００２３】
次に、結果表示ステップ５０５において、指導内容表示手段１１３は表示装置１０２に結果を表示する。このときの結果表示は、図４のように、年齢４０代（３３３）、身長１７０ｃｍ、体重７２．３ｋｇ以上（３５２）、血糖値１１０〜１２５ｍｇ／ｄｌ（３６２）、喫煙習慣あり（３７３）、飲酒日数６〜７日／週（３８３）、家族病歴なし（３９１）のボタンが選択された状態で、発症率欄３１１に、ルール検索ステップ５０４で取得したルール２３１の発症率５０％を表示する。
【００２４】
そして、この健診結果入力ステップ５０３、ルール検索ステップ５０４、結果表示ステップ５０５を繰り返して発症率を予測して、同じ人の条件を変えた場合の発症率の変化、また、別の受診者の健診結果による発症率の表示を行い、指導を行う。そして、終了判断ステップ５０６で終了するように判断された場合、健康指導支援システムを終了（５０７）する。
【００２５】
以上説明したように、健診情報を分析して条件の組み合わせに対する発症率を示すルールデータを求め、ルールデータから個人の健診結果に該当する疾病の発症率を提示するので、個人の疾病に対する危険性を定量的に分かりやすく表示することが出来る効果がある。さらに、健診結果の条件を変更しながら発症率を提示する予測を繰り返すことで、どのようにしたら発症率を低減できるかを試しながら自分の実施可能な疾病予防を知ることが出来る効果がある。健康改善による疾病発症率の低減の可能性も定量的に表示できる。
【００２６】
また、上述した例では、本人の健診結果の条件を組み合わせてできるルールの中で最も発症率の高いルールを選択するので、本人にとって最もリスクの高い場合の発症率を示すことができ、本人の危機意識を高めて改善を促すことが出来る効果がある。
【００２７】
次に、図６、図７を用いて、指導内容提示の別の方法について説明する。図６、図７は、発症率提示の元となった条件を表示する場合の画面の一例を示す図である。図６は図４と同じ結果を表示した場合、図７は図６で一つの条件を変更した場合の画面を示している。
【００２８】
前述の例と同じように、健診結果入力ステップ５０３において、対象者の健診結果は、年齢４０代（３３３）、身長１７０ｃｍ、体重７２．３ｋｇ以上（３５２）、血糖値１１０〜１２５ｍｇ／ｄｌ（３６２）、喫煙習慣あり（３７３）、飲酒日数６〜７日／週（３８３）、家族病歴なし（３９１）であったものとする。この場合、前述の例と同様にルール検索ステップ５０４ではルール２３１を検索結果とする。その結果、結果表示ステップ５０５は、図６のように、発症率表示３１１に５０％と表示するのに加え、検索結果のルール２３１の条件である年齢４０代、体重７２．３ｋｇ以上、血糖値１１０〜１２５ｍｇ／ｄｌ、飲酒日数６〜７日が分かるように、４つのボタン３３３、３５２、３６２、３８３の周囲に印として赤色の枠６０１、６０２、６０３、６０４を表示する。
【００２９】
現在赤色の枠がついている条件は、現在の発症率の元となった条件であり、且つ、発症率は、入力した条件の組み合わせで出来るルールの中で最も高い発症率を示している。従って、発症率を低下させたい場合は赤色の枠の付いた条件のいずれかを変更すれば、現在の発症率よりも低い発症率を有するルールを取得できる。ここでは、飲酒日数を減らすこととして、健診結果入力ステップ５０３で飲酒日数６〜７日（３８３）という条件を、飲酒日数１〜５日（３８２）という条件に変更し、予測ボタン３１２を押す。すると、ルール検索ステップ５０４では、ルール検索手段１１４によりルールデータ１０８を検索し、入力条件の組み合わせでできる条件部を持つルール２３２、２３３、２３４、２３５の中から、最も発症率の高いルール２３２を取得する。
【００３０】
そして、結果表示ステップ５０５では、図７に示すような表示を行う。ここでは、発症率３１１にはルール２３２の４０％が表示され、さらに図６と比較すると、飲酒日数６〜７日（３８３）の選択が解除され、飲酒日数１〜５日（３８２）が選択された状態になっている。そして、飲酒習慣６〜７日（３８３）のボタンについていた枠が無くなり、喫煙習慣あり（３７３）の周囲に赤い枠６０５が表示された状態となる。同様に、赤い枠の付いている血糖値３２４や体重３２３の条件を変更した場合を想定して予測を繰り返していくと、ルール２３８のような条件の組み合わせとなり、発症率２％という低い発症率が表示されることになる。利用者から見た場合、飲酒日数を削減する、体重を低下させる、血糖値を低下させる、というように提示された条件を変更することで、発症率が５０％から４０％、さらに２％へと低下する様子を見ることができ、提示された条件の改善によって疾病に対する危険性が低下する様子を定量的に参照できる。
【００３１】
以上説明したように、本発明の健康指導支援システムでは、表示している発症率の元となった条件を明示することで、受診者の発症率を低下させるために、どの条件を改善すれば良いかについて分かりやすく提示できる効果がある。さらに、印のついた条件について改善した場合の条件を入力して発症率を予測することで、発症率がどのような値に変化するかを定量的に知ることができる効果がある。そして、印のついた条件を順次変更していくことで、どの条件をどのように改善すれば、どの程度病気の発症率を低減できるかということを定量的に分かりやすく知ることが出来る効果がある。
【００３２】
また、上述のように、本発明の健康指導支援システムは、受診者が対象者健診結果入力手段１１２で入力した健診結果の組み合わせでできるルールの中から表示するルールを選択している。ルールデータの作成では、大量の健診結果データの組み合わせ演算により膨大な時間が必要となる可能性があるが、この方法を用いることで、必ずしもすべての組み合わせを計算する必要はなく、現実的な時間で計算可能な範囲で作成したルールデータを用いて発症率の提示を実行できる効果がある。
【００３３】
次に、ルールデータ準備手段１１１において、健診情報データ１０７から図２に示すようなルールデータ１０８を作成する方法の一例について説明する。健診情報データ１０７は、大量の人の健診結果が蓄積されたデータで、個人の年齢や性別などの基本情報、体重、血液、尿、血圧、視力、Ｘ線などの様々な検査結果、喫煙や飲酒の習慣、自分や家族の病歴などを回答した問診結果、さらには、異常や疾病の有無に関する医師の判定結果などが記録されている。このような健診情報データの健康状態・生活習慣と、疾病との関係を分析して、図２のようなルールデータを作成する。
【００３４】
ルールデータの作成は、まず、無効なデータを削除するなどのクレンジングを行い、次に健診情報の項目について演算や層別化により条件を作成し、最後に各条件の組み合わせに対する疾病発症者の割合を求める、という手順で行う。例えば、層別化では、年齢を３０代、４０代、５０代に分ける、血糖値を１１０未満、１１０〜１２５、１２６以上の３つに分ける、身長と体重からＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）を計算して２５未満と２５以上に分ける、などの層別化を行う。また、条件の組み合わせに対する疾病発症者の割合を求める方法としては、相関ルールマイニングによる分析を用いる。相関ルールマイニングでは、複数の条件と結論を指定すると、条件の組み合わせと結論の関係を網羅的に高速に計算する。そして、条件の組み合わせと結論の関係について、全体の中で条件の組み合わせと結論を持つ人の割合を示す支持度、条件の組み合わせを持つ人の中で結論を持つ人の割合を示す確信度などの値を取得できる。ここでは、層別化した値を条件とし、医師判定の項目から糖尿病について異常ありと判定されたものを糖尿病の発症として結論として分析を行う。その結果、確信度は組み合わされた条件を持つ人の中での疾病の発症率を示す。
【００３５】
これらの方法により、蓄積された健診情報から図２に示すような条件の組み合わせと定量的な発症率を持つルールデータを取得できる。そして、このようにして求めた定量的な発症率を受診者に提示しているので、実際の健診結果を根拠としているということを受診者に分かりやすく伝達できる効果がある。さらに、受診者にとっては、自分の健診結果も含めた健診の結果を分析した結果から得られた発症率ということで、提示された発症率から自分の身近な病気であることを感じることができ、疾病予防の意識を高めることができる効果がある。また、分析に相関ルールマイニングを用いることで、健診情報からルールデータを作成する処理を高速に実行できる効果がある。
【００３６】
また、上述した例では、ルールデータに採用するルールについて特に規定していないが、ある条件を満たすルールのみをルールデータとして採用するようにしてもよい。例えば、相関ルールマイニングでは、全体の中で条件の組み合わせと結論の関係を示す支持度を求めることができるが、この支持度がある値以上を示すものだけをルールデータとして採用するようにしてもよい。組み合わせの条件の数を増加させた場合に、該当する人数が少なくなってしまう組み合わせも存在する。例えば、条件に該当する人が２人しか存在せず、その中で１人のみが発症するというルールがあっても、この発症率５０％は正しい発症率を示しているとは言いがたい。そこで、相関ルールマイニングの結果得られるルールの支持度に下限を設け、支持度の低いルールを除くことで、該当人数が少ないルール（信頼性の低いルール）をルールデータから除外できる効果がある。
【００３７】
また、ルールデータの採用する条件として、ルール間の有意差検定を行ってもよい。例えば、条件Ａ、Ｂ、Ｃが存在した場合に、条件Ａ、Ｂの場合の発症率と、条件Ａ、Ｂ、Ｃの場合の発症率について統計的な有意差の検定を行い、有意差が存在すると判定された場合にのみ条件Ａ、Ｂ、Ｃをルールデータとして採用するようにしてもよい。この場合、利用者に提示される発症率は統計的な有意差を持つルールのみとすることができ、受診者の健診結果の条件を改善した場合の発症率の変化が、統計的に意味があることを保証することができる効果がある。
【００３８】
また、上述した例では、ルール検索手段１１４でルールデータから表示するルールを選択するときに、入力した条件を組み合わせてできるルールの中で発症率が最も高いものを選択する方法について説明したが、入力した条件を組み合わせてできるルールの中で組み合わせの条件数が最も多いルールを選択するようにしてもよい。例えば、４０代、ＢＭＩ２５以上、血糖値１１０〜１２５、喫煙やめた人の場合、この条件を組み合わせてできるルール２３３、２３４、２３６のうち、条件数が最も多く、且つ、発症率の最も高いルール２３６を選択し、発症率２５％を表示する。
【００３９】
このように、ルールデータから条件数が最も多いルールを選択することで、指導を受ける人にとって、より自分の状態に近い発症率を提示される効果がある。また、生活習慣などを改善している場合などには、改善の効果がより強調されて表示される効果がある。また、条件数が最も多いルールが複数存在した場合には、その中から発症率が最も高いルールを選択して表示してもよい。
【００４０】
また、上述の図５を用いた例では、システム開始時にルールデータ準備ステップ５０２でルールデータを実際に演算する方法について示したが、予め演算したルールデータを用意しておき、ルールデータ準備ステップ５０２では、ルールデータをシステムに読み込む処理のみを行うこととしても良い。この方法により、システム開始時の負荷を軽減できる効果がある。
【００４１】
また、これまで述べた例では、１台のコンピュータで動作するシステムを例として説明したが、複数のコンピュータを組み合わせて使用しても良い。例えば、健診情報データ１０７を蓄積してルールデータを求める演算を行う高性能のコンピュータを別途用意し、この結果のルールデータを、実際に指導を行うコンピュータに配布するようにしてもよい。このようにすることで、コンピュータに負荷がかかるルールデータを求めるための演算を切り離し、指導を行うコンピュータのコストを低減できる。また、別の例として、表示および入力を行うコンピュータを別のコンピュータとして利用してもよい。例えば、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂの仕組みを使用して、ｗｅｂブラウザで表示や入力を行うようにしてもよい。このようにすることで、医師が受診者に指導する場合に利用するだけでなく、一般個人が自分で健診結果を入力して改善方法を考えるために利用することもできる。
【００４２】
また、上述の図３、図４、図６、図７を用いて説明した例では、年齢、身長、体重、血糖値、喫煙習慣、飲酒日数、家族病歴を条件とする例について説明したが、他の条件を用いても良い。健診情報に含まれる、各種の検査、問診などによる生活習慣、医師の判断などあらゆる項目を条件として使用してもよい。また、上述した例では、表示する発症率として糖尿病の発症率を例として説明したが、他の疾病に関する発症率を用いても良い。糖尿病の他に、高脂血症、高血圧、腎疾患など、健診の項目や生活習慣が関連するあらゆる疾病に対して使用できる。また、発症率として、複数の疾病を組み合わせて表示するようにしてもよい。
【００４３】
また、上述の図３、図４、図６、図７を用いて説明した例では、対象者健診結果入力手段１１２での健診結果の入力は、ボタンなどで入力する方法について説明したが、他の方法を用いてもよい。例えば、テキスト入力欄を設けてキーボードなどから入力したり、スライドバー型の入力Ｉ／Ｆを設けて数値を設定するようにしてもよい。様々なユーザインターフェイスを使用できる。
【００４４】
また、上述の例では、利用者が入力装置１０３を用いて健診結果を入力する方法について示したが、対象者健診結果入力手段１１２が受診者の健診結果を健診情報データ１０７などの健診情報が蓄積されたデータベースから取得するようにしてもよい。これにより、利用者が自分で健診結果を入力する手間を省略できる。
【００４５】
また、上述の例では受診者の今回の健診結果と、改善した場合について同じ場所に表示しているが、別に表示するようにしてもよい。例えば、今回の健診結果を表示する欄と、改善する場合について入力し、表示する欄を別個に設けても良い。この場合、受診者の健診結果を参照しながら改善する条件を入力できる。
【００４６】
また、上述の例では表示する発症率の条件を表示する際に、ボタンの周りに枠を表示する方法について説明したが、他の方法を用いて表示してもよい。例えば、ボタンの色を変える、文字の色を変えるなどの方法が考えられる。また、血糖値や喫煙習慣など項目全体を明示する方法もある。表示する発症率の条件を表示する方法であれば、あらゆる方法を使用できる。
【００４７】
次に、発症率を表示する際に、ルールに該当する人数を表示する例について説明する。図８は指導内容表示手段１１３で発症率を表示する際に、図４または図６の画面上にルールに該当する人数を表示する場合の一例を示す図である。表示領域８０１に、全体の人数８０２を表示している。そして、図４や図６で表示したルール２３１の発症率５０％について、ルールの条件に該当した人の人数８０４と、ルールに該当して発症した人の人数８０３を表示している。ここでは、２００００人分の健診情報を分析した結果に基づいており、ルールの条件に該当した人は１００人、その中で発症した人は５０人であり、ルール２３１の発症率５０％は１００人中５０人が発症したということから求められたことを示している。
【００４８】
このように、発症率を表示する際に分析に用いた人数や、ルールに該当した人数を表示することで、表示している発症率がどのようなデータを基にして、どのような根拠に基づいて提示しているかを分かりやすく提示できる効果がある。また、本システムを用いて指導する医師や指導を受ける受診者は、この人数を見ることで、表示された発症率が信頼できるかどうか自分で判断できる効果がある。特に、受診者にとっては、発症した実際の人数が提示されることで、表示された発症率を自分の身近なこととして感じられる効果がある。
【００４９】
また、本発明の健康指導支援システムは、ソフトウェアプログラムとしてＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの物理媒体、ネットワークなどの通信媒体を経由して配布してもよい。これにより、コンピュータ装置そのものを所有している場合には、ソフトウェアのみを入手して本システムを使用できる。
【００５０】
また、本発明の健康指導支援システムのルールデータは、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの物理媒体、ネットワークなどの通信媒体を経由して配布しても良い。これにより、自分の健康指導支援システムにおいて健診情報からルールデータを作成する必要がなく、外部で分析されたルールデータを用いて健康指導支援システムを利用できる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明の健康指導支援システムによれば、健康指導時に受診者に対して自分の疾病の危険性（疾病の発症率）について定量的に分かりやすく提示でき、また、受診者の改善すべき点と、その改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示でき、さらに、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく表示できる。
【００５２】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の健康指導支援システムの一構成例を示す図。
【図２】図１に示すルールデータ１０８の一例を示す図。
【図３】図１に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果を入力する前の状態を示す図。
【図４】図１に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果から発症率を表示した状態を示す図。
【図５】本発明の実施例の健診指導支援システムの処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図６】発症率提示の元となった条件を表示した画面の一例を示す図であり、図４と同じ結果を表示した場合の例を示す図。
【図７】発症率提示の元となった条件を表示した画面の一例を示す図であり、図６から条件を変更した場合の結果の一例を示す図。
【図８】指導内容表示手段で発症率を表示する際に、画面上にルールに該当する人数を表示する場合の一例を示す図。
【符号の説明】
１０１…健康指導支援システム、１０２…表示装置、１０３…入力装置、１０４…ＣＰＵ、１０５…記憶装置、１０６…健康指導支援システムソフトウェア、１０７…健診情報データ、１０８…ルールデータ、１１１…ルールデータ準備手段、１１２…対象者健診結果入力手段、１１３…指導内容表示手段、１１４…ルール検索手段、２０１…条件部、２０２発症率、２１１〜２１４…条件、２３０〜２３９…ルール、３０１…画面、３１１…発症率表示領域、３１２…予測ボタン、３２１〜３２７…健診項目、３３１〜３９２…条件入力ボタン、５０２…ルールデータ準備ステップ、５０３…健診結果入力ステップ、５０４…ルール検索ステップ、５０５…結果表示ステップ、５０６…終了判断ステップ、６０１〜６０５…条件表示枠、８０１…該当人数表示画面、８０２…全体人数表示領域、８０３…発症者数表示領域、８０４…条件該当者数表示領域。
【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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【図７】
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【図８】
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