(57)【要約】【課題】臨床検査で用いられる高度な検査技術を必要とすることなく血糖値の予測精度を向上させる。【解決手段】血糖値予測モデル作成装置１のデータ取得手段１５Ａで、利用者が取得または消費したエネルギー量および利用者が主観的に判断した自己の体調を示す体調変数値をモデル入力値として取得し、履歴データ生成手段１５Ｃで、これらモデル入力値と利用者から計測した血糖値からなるモデル出力値との組から履歴データを複数生成し、モデル作成手段１５Ｄで、これら履歴データに基づき任意の入力条件から利用者の血糖値を予測する予測モデル１４Ｃを作成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測モデルを用いて利用者の血糖値を予測する血糖値予測装置であって、
利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データに基づき作成された予測モデルを記憶する記憶部と、
この記憶部の予測モデルを用いて、任意の予測条件に対応する血糖値を予測する演算処理部とを備えることを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の血糖値予測装置において、
前記エネルギー量は、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量からなり、前記血糖値は、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値からなることを特徴とする血糖値予測装置。
【請求項３】
利用者の血糖値を予測するための予測モデルを作成する血糖値予測モデル作成装置であって、
利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データを生成する履歴データ生成手段と、
利用者の血糖値を予測するための予測モデルを前記履歴データに基づき作成するモデル作成手段とを備えることを特徴とする血糖値予測モデル作成装置。
【請求項４】
請求項３に記載の血糖値予測モデル作成装置において、
前記エネルギー量は、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量からなり、前記血糖値は、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値からなることを特徴とする血糖値予測モデル作成装置。
【請求項５】
各種情報を記憶する記憶部とこれら情報を演算処理する演算処理部とを有し、予測モデルを用いて利用者の血糖値を予測する情報処理装置のコンピュータに、
利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データに基づき作成された予測モデルを前記記憶部に記憶するステップと、
前記予測モデルを用いて、任意の予測条件に対応する血糖値を予測するステップとを実行させるプログラム。
【請求項６】
各種情報を記憶する記憶部とこれら情報を演算処理する演算処理部とを有し、利用者の血糖値を予測するための予測モデルを作成する情報処理装置のコンピュータに、
利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データを生成する履歴データ生成ステップと、
利用者の血糖値を予測するための予測モデルを前記履歴データに基づき作成するモデル作成ステップとを実行させるプログラム。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載のプログラムにおいて、
前記エネルギー量は、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量からなり、前記血糖値は、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値からなることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ予測技術に関し、特に食事量や運動量から血糖値の変化を予測する血糖値予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、糖尿病患者の数が世界的に増加傾向にある。糖尿病とは、血液中のブドウ糖の濃度を示す血糖値が高い状態、すなわち高血糖が慢性的に続く病気である。人体内でエネルギー源であるブドウ糖を細胞に取り込む際、インスリンと呼ばれるホルモンが必要となる。このインスリンは、膵臓のβ細胞で作られるホルモンであり、このインスリンの分泌量が減少したり、細胞のインスリンに対する感受性が低下することにより、ブドウ糖が血液中にあふれ、高血糖となる。
【０００３】
糖尿病の治療法としては、運動療法、食事療法、経口血糖降下剤法、およびインスリン量法などの治療法があり、いずれも良好な血糖コントロールを長期間に渡って維持し、合併症を予防することを目的としている。そのため多くの患者は、血糖コントロールのために早朝空腹時や毎回の食事ごとに採血式の自己血糖測定器を用いて血糖値を測定し、自らの運動量、食事量、インスリン投与量を決定している。
しかし、患者が自己血糖測定(ＳＭＢＧ：Self Monitoring of Blood Glucose)のデータを血糖コントロールに利用するのは容易なことではなく、糖尿病の専門医が経験により関連性、規則性を考えて患者の生活管理を行っているのが現状である。
【０００４】
そこで、長期に渡って蓄積された血糖値などのデータをより有効に活用し、血糖コントロールを支援できないかという考えから、データマイニング技術を用いた血糖値の予測、さらには糖尿病患者の生活管理に関する技術が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。
【０００５】
一般に、血糖値の変化に影響を与える要因としては、血液検査から得られる血糖値やグリコヘモグロビン（ＨｂＡ1C）のほか、食事量や運動量などの生活習慣情報が上げられる。このうち、食事量、運動量、血糖値については、市販の機器で容易に収集することができるものの、グリコヘモグロビンについては医療機関での臨床検査が必要となる。
したがって、従来の血糖値予測技術では、使用者が容易に収集できることを考慮して、血糖値、食事量（摂取カロリー）、および運動量（消費カロリー）を入力情報として用い、これら過去の入力情報に基づき数時間後の血糖値を予測するものとなっている。
【０００６】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【特許文献１】特開２００３−１７３３７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、このような従来の血糖値予測技術では、一日に１回〜数回程度の頻度で取得される客観的な入力情報、例えば、血糖値、食事量（摂取カロリー）、および運動量（消費カロリー）に基づき、数時間後における血糖値の増減を予測しているため、予測精度の向上が難しいという問題点があった。これは、上記した客観的な入力情報では、血糖値の予測に必要な入力情報が不足していることが１つの原因と考えられる。これに対して、上記グリコヘモグロビンのような高度な情報を追加することも考えられるが、この種の情報は臨床検査が必要となるため、利用者レベルで容易に得ることができず、実用的ではない。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、臨床検査で用いられる高度な検査技術を必要とすることなく血糖値の予測精度を向上できる血糖値予測装置、血糖値予測モデル作成装置、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために、本発明にかかる血糖値予測装置は、予測モデルを用いて利用者の血糖値を予測する血糖値予測装置であって、利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データに基づき作成された予測モデルを記憶する記憶部と、この記憶部の予測モデルを用いて、任意の予測条件に対応する血糖値を予測する演算処理部とを備えるものである。
【０００９】
この際、エネルギー量として、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量を用い、血糖値として、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値を用いてもよい。
【００１０】
また、本発明にかかる血糖値予測モデル作成装置は、利用者の血糖値を予測するための予測モデルを作成する血糖値予測モデル作成装置であって、利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データを生成する履歴データ生成手段と、利用者の血糖値を予測するための予測モデルを履歴データに基づき作成するモデル作成手段とを備えるものである。
【００１１】
この際、エネルギー量として、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量を用い、血糖値として、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値を用いてもよい。
【００１２】
また、本発明にかかるプログラムは、各種情報を記憶する記憶部とこれら情報を演算処理する演算処理部とを有し、予測モデルを用いて利用者の血糖値を予測する情報処理装置のコンピュータに、利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データに基づき作成された予測モデルを記憶部に記憶するステップと、予測モデルを用いて、任意の予測条件に対応する血糖値を予測するステップとを実行させるようにしたものである。
【００１３】
また、本発明にかかる他のプログラムは、各種情報を記憶する記憶部とこれら情報を演算処理する演算処理部とを有し、利用者の血糖値を予測するための予測モデルを作成する情報処理装置のコンピュータに、利用者が摂取または消費したエネルギー量、および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、これらモデル入力値に対応する血糖値を示すモデル出力値との組からなる複数の履歴データを生成する履歴データ生成ステップと、利用者の血糖値を予測するための予測モデルを履歴データに基づき作成するモデル作成ステップとを実行させるようにしたものである。
【００１４】
この際、エネルギー量として、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量を用い、血糖値として、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値を用いてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、利用者が取得または消費したエネルギー量および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値を含むモデル入力値と、利用者から計測した血糖値からなるモデル出力値との組から履歴データが複数生成されて、これら履歴データに基づき予測モデルが作成され、任意の予測条件に対する血糖値が予測されるため、予測モデル作成さらには血糖値の予測に必要なモデル入力値を利用者が容易に収集できる。
【００１６】
したがって、グリコヘモグロビンを新たなモデル入力値として用いる場合のように高度な検査技術を必要とすることなく、また利用者に対して体力的あるいは精神的な負担を与えることなく、血糖値の予測精度を向上することができるとともに、高い精度で血糖値を予測できる。
これにより、医療機関だけでなく、在宅の利用者でも高い精度で血糖値を予測でき、利用者の生活管理や健康維持を幅広く支援することができるとともに、医療機関による利用者の生活管理や健康維持のための負担を大幅に軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置の構成を示すブロック図である。
この血糖値予測モデル作成装置１は、利用者の食事量、運動量、血糖値などの従来の客観的な入力情報に加えて、自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値という主観的な入力情報を用い、これら入力情報から血糖値予測に用いる予測モデルを作成する装置である。
【００１８】
血糖値予測モデル作成装置１は、全体としてコンピュータからなり、画面表示部１１、操作入力部１２、データインターフェース部（以下、データＩ／Ｆ部という）１３、記憶部１４、および演算処理部１５が設けられている。
画面表示部１１は、ＬＣＤやＣＲＴなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの指示に基づき処理メニューや収集データなどの各種情報を画面表示する。
操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出して演算処理部１５へ出力する。
データＩ／Ｆ部１３は、通信回線３を介して外部装置４とデータ通信を行うことにより、あるいは記録媒体にアクセスして各種データをやり取りする。
【００１９】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での情報処理に必要な各種情報やプログラム１４Ｄを記憶する。各種情報の代表的なものとしては、収集データ１４Ａ、履歴データ１４Ｂ、および予測モデル１４Ｃがある。
収集データ１４Ａは、血糖値予測モデルの作成に必要となる入力情報であり、公知の血糖値測定器やカロリー計算機などからなる任意の外部機器４とデータ通信を行うことにより、あるいは操作入力部１２での利用者による操作入力により、取得したものである。
【００２０】
履歴データ１４Ｂは、収集データ１４Ａのうち、血糖値予測モデルの作成に用いるモデル入力値およびモデル出力値の対からなる情報であり、演算処理部１５で生成される。
予測モデル１４Ｃは、与えられた予測入力値から、これに対応する出力値を推定して出力するブラックボックス予測モデルであり、履歴データ１４Ｂに基づき演算処理部１５で作成される。
また、プログラム１４Ｄは、演算処理部１５での情報処理手順を記述したリストであり、データＩ／Ｆ部１３を介してＡＮなどの通信回線や記録媒体から予め取り込まれ記憶部１４に格納される。
【００２１】
演算処理部１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４からプログラム１４Ｄを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｄとを協働させて各種機能手段を実現する機能部である。
機能手段としては、データ取得手段１５Ａ、データ加工手段１５Ｂ、履歴データ生成手段１５Ｃ、およびモデル作成手段１５Ｄがある。
【００２２】
データ取得手段１５Ａは、データＩ／Ｆ部１３および通信回線３を介して、あるいは操作入力部１２を介して、収集データ５を取り込んで記憶部１４へ収集データ１４Ａとして格納する機能手段である。
データ加工手段１５Ｂは、予測モデルの推定精度を向上させるため、モデル入力値やモデル出力値として用いる収集データ１４Ａを加工する機能手段である。ここでの加工処理としては、例えば後述する移動平均補正などがある。
【００２３】
履歴データ生成手段１５Ｃは、収集データ１４Ａや、データ加工手段１５Ｂで得られたデータに基づき、モデル入力値とこれに対応するモデル出力値との組から、予測モデル１４Ｃの作成に用いる履歴データ１４Ｂを生成する機能手段である。
モデル作成手段１５Ｄは、履歴データ１４Ｂに基づいて、与えられた入力値から対応する出力値を予測して出力する所望の予測モデル１４Ｃを作成する機能手段である。
【００２４】
［収集データ］
次に、図２および図３を参照して、収集データ１４Ａについて説明する。図２は夕食事量および運動量を示す収集データ例である。図３は血糖値および体調変数を示す収集データ例である。
食事量としては、市販のカロリー計算機やパソコン用のカロリー計算ソフトを利用して、朝、昼、夕の各食事の食事量や、１日の総食事量を入力する。なお、利用者によっては１日３食をきちんと摂取しない場合や、記録忘れなどでデータに欠損が生じる。その場合は、欠損値とみなして解析に用いた全データの平均値を算出して補間すればよい。
【００２５】
運動量としては、市販の歩数計を利用して、１日あたりの歩数、総消費エネルギー、運動量などを入力する。なお、小型の歩数計では、利用者が毎日歩数をメモする必要があり、記録忘れが生じやすいため、市販されている加速度センサ式の生活習慣記録計を用いて、歩数、運動量、消費エネルギーを自動的に記録してもよい。この種の装置には、専用プログラムを用いたデータ通信機能でパソコンへ情報転送できるものもある。
運動量は、血糖値を下げる働きを持つので、入力変数とする場合は値をマイナスに正規化した。運動量も生活習慣記録器の装着忘れなどで欠損値が生じる可能性がある。そのため、食事量と同様に補間すればよい。
【００２６】
血糖値としては、市販の血糖値測定器を利用して、１日１回から数回、例えば早朝の空腹時血糖値（ＢＧ：Blood Glucose）など利用者が特定の状態にある時期に計測して入力する。なお、可能ならば早朝の空腹時、食前および食後2時間、就寝前の１日あたり計７回のデータがあれば血糖値のおよその日内変動がわかり、予測精度の改善に繋がる。
【００２７】
体調変数は、利用者の体調を利用者自身が主観的に段階評価した評価値である。糖尿病患者は体調の変化が起こりやすく、例えば低血糖状態になると、発汗、不安、動機、頭痛、眼のかすみ、空腹感などの症状があらわれ、逆に高血糖状態になると発熱、下痢、嘔吐などの症状があらわれる。
本実施の形態では、利用者に、体に起こるこれらの生理的状態を５段階で評価してもらい、利用者が毎朝早朝空腹時血糖値を測定する際に、その時の体調を数字の１(体調良好)〜５(体調不良)で自己評価して入力するものとした。なお、評価段数については、５に限定されるものではなく、２以上の任意の段数で評価入力すればよい。
【００２８】
また、評価変数については、利用者から入力された評価値を直接用いたものに限定されるものではなく、公知の主観的評価値導出技術（例えば、小杉正太郎，「ストレス測定法」，（有）川嶋書店，1999/12/01発行など参照）を利用してもよい。例えば、複数の質問からなるチェックリストを利用者に提示し、そのチェックリストへの回答結果すなわち自己の体調に関する利用者の主観的判断結果から、所定のアルゴリズムに基づいて体調変数値を導出できる。
【００２９】
通常、体調が悪い時(体調変数が数値的に大きい時)には血糖値が比較的高くなり、低い時(体調変数が数値的に小さい時)には血糖値が比較的低くなると考えられる。したがって、このような利用者の主観的な評価を数値化した体調変数値を用いて予測モデルを作成することにより、入力情報の不足が改善され、予測精度を向上させることができる。
なお、体調の評価基準は利用者ごとの自己判断に任せればよい。また、自己評価は血糖値測定の前に行うものとする。その理由としては、自身の血糖値を知ったことによって先入観が生まれ、血糖値との間に明らかな相関関係が生じる恐れがあるからである。血糖測定以前に自己評価させることで、利用者の主観性が維持された体調変数値が得られる。
【００３０】
［予測モデルと履歴データ］
次に、図４を参照して、予測モデル１４Ｃと履歴データ１４Ｂについて説明する。図４は、予測モデルと履歴データを示す説明図である。
一般に、予測モデルとは、予測の条件となる予測入力値とその予測入力値から導出される所望の予測出力値との因果関係や推論過程をモデル化したものをいう。本実施の形態で扱う予測モデル１４Ｃは、図４に示すように、得られた予測入力値６Ａ、例えば前日の運動量、食事量、体調変数値、および血糖値が与えられた際、その予測入力値に対応する予測出力値６Ｂ、例えば翌日早朝の血糖値を出力する。
【００３１】
このような予測モデル１４Ｃを作成するには、利用者の生体の振る舞いを示す履歴データ１４Ｂが必要となる。履歴データ１４Ｂは、予め取得されたモデル入力値とモデル出力値との組み合わせからなる複数の組１６で構成される。これら組１６のモデル入力値とモデル出力値は、利用者から外部機器４で計測され、あるいは操作入力されて、記憶部１４へ収集データ１４Ａとして格納される。また、必要に応じて、演算処理部１５のデータ加工手段１５Ｂにより収集データ１４Ａを補正処理したものを組１６のモデル入力値およびモデル出力値として用いる。
【００３２】
予測モデル１４Ｃの構成としては、因果関係や推論過程が物理法則を用いた数式で表現される数式モデルでもよく、因果関係や推論過程が数式で明らかにされていないブラックボックス予測モデルでもよい。
このうち、ブラックボックス予測モデルとしては、事例ベース、ファジー推論ベース、さらにはニューラルネットワークなどを用いたモデルがある。特に、事例ベース推論モデルは、位相（Ｔｏｐｏｌｏｇｙ）の概念に基づき、システムの入出力関係の連続性が成り立つ一般的な対象に適用可能な公知のモデリング技術である（例えば、特開平１１−３７２８９８号公報など参照）。
【００３３】
一般的なモデリング技術では、モデルの次数やネットワーク構造などのモデルパラメータを同定する必要があるが、事例ベース推論モデルによれば、所望の出力許容誤差を指定することで入力空間の位相を同定している。すなわち、事例ベース推論モデルは、各履歴データのモデル入力値を所望の出力許容誤差に応じて量子化して得られた入力空間内の部分区間ごとに事例データを有する予測モデルであり、各事例データは、当該部分区間を示すデータと、当該部分区間に属するモデル入力値を持つ１つ以上の履歴データに含まれるモデル出力値を代表する代表値とからなる。
【００３４】
したがって、各履歴データは上記のようにして同定された入力空間内の各部分区間に事例データとして蓄えられ、出力推定時にはそのモデル入力値に対応する部分区間の事例データの代表値が推定結果となる。また、この際、上記モデル入力値と予め蓄積されている事例データとの入力空間内における位相距離（類似度）により、その推定出力値の信頼性を示すことができる。
【００３５】
［血糖値予測モデル作成装置の動作］
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置の動作について説明する。図５は、本実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成処理を示すフローチャートである。
演算処理部１５は、画面表示部１１に表示した所定の処理メニューに対する操作入力部１２からの予測モデル作成指示に応じて、記憶部１４からプログラム１４Ｄを読み込んで実行することにより、図５の血糖値予測モデル作成処理を開始する。
【００３６】
ここでは、当日ｉの早朝血糖値からなる予測出力値を前日ｉ−１に得られた予測入力値から予測する、事例ベースの予測モデルを作成する場合について説明する。この際、モデル入力値については、利用者の摂取・消費エネルギー量として、前日ｉ−１における利用者が摂取した夕食事量（摂取カロリー：Ｑｉｎ）および前日ｉ−１において利用者が行った運動量（消費カロリー：Ｑｏｕｔ）を用いるとともに、前日ｉ−１の早朝空腹時において利用者が評価した自己の体調を示す体調変数値（ＰＣ）およびそのとき測定した血糖値（ＢＧ’）を用い、モデル出力値として、当日ｉの早朝空腹時に計測した血糖値（ＢＧ）を用いる場合を例として説明する。
【００３７】
まず、演算処理部１５は、データ取得手段１５Ａで、データＩ／Ｆ部１３を介して外部機器４から収集データ５を取り込み、記憶部１４へ収集データ１４Ａとして格納する（ステップ１００）。この収集データ１４Ａの取り込みステップについては、予測モデル作成処理に先立って予め記憶部１４へ格納しておいてもよい。
【００３８】
次に、演算処理部１５は、データ加工手段１５Ｂで、記憶部１４の収集データ１４Ａからモデル出力値として用いる血糖値を読み出して、移動平均化処理を行う（ステップ１０１）。
この移動平均化処理の具体例として、図５の式（１）では、計測日ｉを基準として、その６日前から計測日ｉまでに得られた７つの血糖値ＢＧｉ−６〜血糖値ＢＧｉの平均値を求めることにより、計測日ｉにおける移動平均化された血糖値ＢＧｍｉを得ている。なお、血糖値ＢＧ’についても上記と同様にして移動平均化された血糖値ＢＧｍ’を用いてもよい。
【００３９】
そして、演算処理部１５は、履歴データ生成手段１５Ｃで、モデル入力値として用いる計測日前日ｉ−１の各モデル入力データ、すなわちＱｉｎ、Ｑｏｕｔ、ＰＣ、およびＢＧｍ’と、モデル出力値として用いる計測日ｉのモデル出力データＢＧｍとを、それぞれの計測日ごとに組み合わせて個々の履歴データ１４Ｂを生成し、記憶部１４へ格納する（ステップ１０２）。
続いて、演算処理部１５は、モデル作成手段１５Ｄで、記憶部１４から履歴データ１４Ｂを読み出し、所定のアルゴリズムを用いて、与えられた入力値から対応する出力値を推定して出力する予測モデル１４Ｃを作成する（ステップ１０３，１０４）。
【００４０】
予測モデル作成のアルゴリズムとしては、その推論モデルに応じたものが用いられる。例えば、数式モデルでは、モデル入力値として用いられる各モデル入力データを入力変数とし、モデル出力値として用いられるモデル出力データを出力変数とする線形関数あるいは非線形関数の解を、各履歴データに基づき導出する公知のアルゴリズムが用いられる。
また、ブラックボックス予測モデルのうちニューラルネットワークを用いたモデルでは、各履歴データを学習させる過程を繰り返し実行するものとなり、ファジー推論ベースを用いたモデルでは、各履歴データから個々のルールを生成させる過程を繰り返し実行するものとなる。
【００４１】
ブラックボックス予測モデルのうち事例ベースを用いたモデルでは、次のようなアルゴリズムにより予測モデルが作成される。図６は、予測モデルを構成する事例データの生成処理を示す説明図であり、モデル入力値がｘ１、ｘ２の２つ入力変数からなり、モデル出力値がｙからなる場合が示されている。
まず、モデル入力値として用いられる各モデル入力データからなる入力空間ｘ１−ｘ２を格子状に分割し、メッシュと呼ばれる複数の部分区間を設ける。この際、各メッシュに属するモデル入力値を持つ各履歴データのモデル出力値のばらつき幅が、与えられた出力誤差の許容幅以下となるようメッシュの大きさを決定する。
【００４２】
そして、各履歴データ１４Ｂを、各メッシュに振り分けた後、これらメッシュのうち履歴データが１つ以上存在するメッシュを事例として選択し、その履歴データから当該メッシュを代表する入出値および出力値を算出し事例データとして出力する。
例えば図６のように、同一メッシュに３つの履歴データが振り分けられた場合、これらが１つ事例として統合される。このとき、事例を代表する出力値として３つの履歴データの出力ｙの平均値が用いられ、事例を代表する入力値としてそのメッシュの中央値が用いられる。
【００４３】
このようにして、各履歴データ１４Ｂから事例データが生成され（図５：ステップ１０３）、これら事例データからなる予測モデル１４Ｃを記憶部１４へ格納して（図５：ステップ１０４）、一連の予測モデル作成処理を終了する。
【００４４】
図７は、本実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置で作成した予測モデルによる予測結果である。ここでは、予測モデルにより得られた血糖値の変化、例えば前回測定した血糖値に対する増加／減少を判定し、実測した血糖値の変化との一致率を算出している。また、比較対象として、体調変数値を用いない予測モデルを用いて、同様の血糖値変化一致率を算出した。
【００４５】
予測モデルＡ〜Ｅは、それぞれ予測モデル作成に用いたモデル入力値の組み合わせが異なっている。予測モデルＡは、モデル入力値として、前日における夕食事量、前日における総運動量、前日における体調変数値、および前日における血糖値を用いて作成した。
予測モデルＢは、モデル入力値として、前日における夕食事量、前日における体調変数値、および前日における血糖値を用いて作成した。
【００４６】
また、予測モデルＣは、モデル入力値として、前日における総食事量、前日における体調変数値、および前日における血糖値を用いて作成した。
予測モデルＤは、モデル入力値として、前日における総運動量、前日における体調変数値、および前日における血糖値を用いて作成した。
予測モデルＥは、モデル入力値として、前日における総食事量、前日における総運動量、前日における体調変数値、および前日における血糖値を用いて作成した。
【００４７】
図７に示すように、体調変数値を用いた本実施の形態にかかる予測モデルのほうが、体調変数値を用いない従来の予測モデルと比較して、血糖値変化一致率として高い値が得られた。また、いずれの予測モデルＡ〜Ｅにおいても、同様の改善傾向が見られた。
【００４８】
このように、本実施の形態では、利用者が取得または消費したエネルギー量および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値からなるモデル入力値と、利用者から計測した血糖値からなるモデル出力値との組から履歴データを複数生成し、これら履歴データに基づき新たな入力値から所望の出力値として利用者の血糖値を予測する予測モデルを作成するようにしたので、予測モデル作成に必要なモデル入力値を利用者が容易に入力できる。
【００４９】
したがって、グリコヘモグロビンを新たなモデル入力値として用いる場合のように高度な検査技術を必要とすることなく、また利用者に対して体力的あるいは精神的な負担を与えることなく、血糖値の予測精度を向上することができる。
これにより、医療機関だけでなく、在宅の利用者でも高い精度で血糖値を予測でき、利用者の生活管理や健康維持を幅広く支援することができるとともに、医療機関による利用者の生活管理や健康維持のための負担を大幅に軽減できる。
【００５０】
また、モデル入力値として、利用者の体調を利用者自身が主観的に段階評価した評価値からなる体調変数値を用いるようにしたので、高度な検査技術を用いて得られる利用者の生理的状態、さらには高度な検査技術を用いても得難い利用者の総合的な生理的状態すなわち利用者の体調や生理的変化を考慮した予測モデルを作成でき、血糖値予測精度を大幅に改善できる。
【００５１】
また、エネルギー量として、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量を用い、血糖値として、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値を用いるようにしたので、前日のうちに翌日の血糖値を予測できる。
これにより、特に発生しやすい深夜や早朝における血糖値の大幅な変化を予測して、これら血糖値変化に起因する糖尿病患者における危険因子を予め排除するための対応を、糖尿病患者自身または医療関係者が適切に実施することができる。
【００５２】
［第２の実施の形態］
次に、図８を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる血糖値予測装置について説明する。図８は、本発明の第２の実施の形態にかかる血糖値予測装置の構成を示すブロック図である。
この血糖値予測装置２は、前述した第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置で作成された予測モデルを用いて、所定の予測入力値に対応する予測出力値として所望の血糖値を予測する装置である。
【００５３】
血糖値予測装置２は、全体としてコンピュータからなり、画面表示部２１、操作入力部２２、データインターフェース部（以下、データＩ／Ｆ部という）２３、記憶部２４、および演算処理部２５が設けられている。
画面表示部２１は、ＬＣＤやＣＲＴなどの画面表示装置からなり、演算処理部２５からの指示に基づき、処理メニュー、予測入力値、あるいは予測結果などの各種情報を画面表示する。
操作入力部２２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出して演算処理部２５へ出力する。
データＩ／Ｆ部２３は、通信回線を介して外部装置とデータ通信を行うことにより、各種データをやり取りする。
【００５４】
記憶部２４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部２５での情報処理に必要な各種情報やプログラム２４Ｃを記憶する。各種情報の代表的なものとしては、予測モデル２４Ａや予測入力値２４Ｂがある。
予測モデル２４Ａは、前述した第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置１で作成された予測モデル１４Ｃである。
【００５５】
予測入力値２４Ｂは、血糖値予測に必要となる入力条件を示す情報であり、操作入力部２２やデータＩ／Ｆ部２３を介して取得したものである。
また、プログラム２４Ｃは、演算処理部２５での情報処理手順を記述したリストであり、データＩ／Ｆ部２３を介してＬＡＮなどの通信回線や記録媒体から予め取り込まれ記憶部２４に格納される。
【００５６】
演算処理部２５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２４からプログラム２４Ｃを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２４Ｃとを協働させて各種機能手段を実現する機能部である。
機能手段としては、データ取得手段２５Ａ、予測手段２５Ｂ、および出力手段２５Ｃがある。
【００５７】
データ取得手段２５Ａは、データＩ／Ｆ部２３および通信回線３を介して、あるいは操作入力部２２を介して、収集データ６を取り込んで記憶部２４へ予測入力値２４Ｂとして格納する機能手段である。
予測手段２５Ｂは、記憶部２４の予測入力値２４Ｂに基づき、記憶部２４の予測モデル２４Ａを参照することにより、予測入力値２４Ｂに対応する血糖値を予測する機能手段である。
出力手段２５Ｃは、予測手段２５Ｂで得られた血糖値と前回測定した血糖値とを比較して、その変化すなわち増加／減少を予測結果として出力する機能手段である。
【００５８】
［血糖値予測装置の動作］
次に、図９を参照して、本実施の形態にかかる血糖値予測装置の動作について説明する。図９は、本実施の形態にかかる血糖値予測処理を示すフローチャートである。
演算処理部２５は、画面表示部２１に表示した所定の処理メニューに対する操作入力部２２からの予測モデル作成指示に応じて、記憶部２４からプログラム２４Ｃを読み込んで実行することにより、図９の血糖値予測処理を開始する。
【００５９】
まず、演算処理部２５は、データ取得手段２５Ａで、操作入力部２２を介して予測条件となる予測入力値を取り込み、記憶部２４へ予測入力値２４Ｂとして格納する（ステップ２００）。この予測入力値２４Ｂの取り込みステップについては、血糖値予測処理に先立って予め記憶部２４へ格納しておいてもよい。なお、予測モデル２４Ａについては、血糖値予測処理に先立って予め記憶部２４に格納されているものとする。
【００６０】
次に、演算処理部２５は、予測手段２５Ｂで、記憶部２４から予測入力値２４Ｂと予測モデル２４Ａとを読み出して、予測入力値２４Ｂに基づいて予測モデル２４Ａを参照し（ステップ２０１）、予測入力値２４Ｂに対応する血糖値を導出する（ステップ２０２）。
図１０は、事例ベースの予測モデルによる予測出力値の導出処理を示す説明図であり、予測入力値がｘ１、ｘ２の２つ入力変数からなり、予測出力値がｙからなる場合が示されている。
【００６１】
前述したように、事例ベースの予測モデルは、入力空間に設けられたメッシュに対応する複数の事例データから構成されている。ここで、予測入力値Ａが与えられた場合、その予測入力値Ａに対応する事例が検索される。そして、検索された事例の予測出力値ｙが出力推定値すなわち予測血糖値として導出される。
【００６２】
なお、与えられた予測入力値Ａに対応する事例が存在しない場合、図１１に示すような類似度と呼ばれる概念を用いて、予測血糖値が推定される。
類似度とは、予測モデル２４Ａ（事例ベース）が持つ入力空間に設けられた各メッシュのうち、各事例が新規の予測条件すなわち入力データに対応するメッシュとどの程度の類似性を有しているか示す尺度である。上記図１０のように、予測入力値Ａに対応する中央メッシュに、事例が存在する場合を類似度＝０と定義し、中央メッシュの１つ隣に存在する事例とは「類似度＝１」となり、以降、中央メッシュから１メッシュずつ離れていくごとに類似度が１ずつ増加していく。
【００６３】
図１１の場合、中央メッシュの１つ隣のメッシュに事例が存在することから、類似度＝１となる。この場合は、中央メッシュの周囲に存在する類似度＝１の各メッシュの事例について、これら事例の予測出力値ｙの平均値を求め、この平均値が中央メッシュの出力推定値すなわち予測血糖値として導出される。
したがって、類似度ｉの事例による推定値は、（ｉ＋１）×出力許容幅以内の精度を持つことになる。このとき、中央メッシュに対してうまく両側の事例が使用された場合は、（ｉ＋１）×出力許容幅よりも良い精度の出力値である場合が予想される。また、中央メッシュに対して片側の事例のみが使用された場合は、（ｉ＋１）×出力許容幅程度の精度であることが、入出力の連続性のもとに予想される。
【００６４】
演算処理部２５では、予測手段２５Ｂにより、上記のようにして予測入力値に対応する予測出力値を導出した後、出力手段２５Ｃで、予測出力値として導出された予測血糖値と、所定の比較基準、例えば前日測定された（あるいは前日予測した）血糖値とを比較する。そして、その変化すなわち増加／減少を予測結果として出力し（ステップ２０３）、一連の血糖値予測処理を終了する。
【００６５】
このように、本実施の形態では、利用者が取得または消費したエネルギー量および自己の体調に関する当該利用者の主観的判断結果から導かれる体調変数値からなるモデル入力値と、利用者から計測した血糖値からなるモデル出力値との組からなる履歴データに基づき生成した予測モデルを用いて、新たに入力された予測入力値に対応する血糖値を予測するようにしたので、血糖値の予測に必要な予測入力値を利用者が容易に入力できる。
【００６６】
したがって、グリコヘモグロビンを新たなモデル入力値として用いる場合のように高度な検査技術を必要とすることなく、また利用者に対して体力的あるいは精神的な負担を与えることなく、血糖値の予測精度を向上することができる。
これにより、医療機関だけでなく、在宅の利用者でも高い精度で血糖値を予測でき、利用者の生活管理や健康維持を幅広く支援することができるとともに、医療機関による利用者の生活管理や健康維持のための負担を大幅に軽減できる。
【００６７】
また、モデル入力値として、利用者の体調を利用者自身が主観的に段階評価した評価値からなる体調変数値を用いるようにしたので、高度な検査技術を用いて得られる利用者の生理的状態、さらには高度な検査技術を用いても得難い利用者の総合的な生理的状態すなわち利用者の体調や生理的変化を考慮した予測モデルを作成でき、血糖値予測精度を大幅に改善できる。
【００６８】
また、エネルギー量として、当該利用者が前日に摂取または消費したエネルギー量を用い、血糖値として、その翌日の早朝空腹時に計測した当該利用者の血糖値を用いるようにしたので、前日のうちに翌日の血糖値を予測できる。
これにより、特に発生しやすい深夜や早朝における血糖値の大幅な変化を予測して、これら血糖値変化に起因する糖尿病患者における危険因子を予め排除するための対応を、糖尿病患者自身または医療関係者が適切に実施することができる。
【００６９】
［各実施の形態に関する拡張］
以上の各実施の形態では、血糖値予測モデル作成装置１と血糖値予測装置２とをそれぞれ別個に説明したが、これらを１つの装置に組み合わせて実現してもよい。例えば、血糖値予測モデル作成装置１の演算処理部１５における、データ加工手段１５Ｂ、履歴データ生成手段１５Ｃ、およびモデル作成手段１５Ｄを、血糖値予測装置２の演算処理部２５で実現すればよい。この際、逐次得られる利用者の血糖値（実測値）をモデル出力値として、血糖値予測装置２へ入力し、逐次あるいは必要に応じて予測モデル１４Ｃの適応学習処理を行うようにしてもよい。
【００７０】
また、前述した各実施の形態では、利用者の歩数から得た運動量、および利用者が摂取した食事量をモデル入力値として予測モデル１４Ｃを作成する場合を例として説明したが、これら利用者の運動量および食事量は、利用者が取得または消費したエネルギー量を示す１つの具体的な指標である。したがって、血糖値予測モデルの作成に用いるモデル入力値については、利用者が取得または消費したエネルギー量を示す指標であれば、他の指標を用いてもよい。
【００７１】
また、これら利用者の取得エネルギー量と消費エネルギー量は、前述した図２からもわかるように、ある程度の相関を有している。したがって、モデル入力値として、これら両方のエネルギー量と体調変数値とを組み合わせて用いてもよいが、いずれか一方のエネルギー量と体調変数値とを組み合わせて用いてもよい。
【００７２】
また、以上の各実施の形態では、前日に得られた予測入力値に基づき翌日の早朝空腹時血糖値を予測する場合を例として、その予測モデルの作成およびその予測モデルを用いた血糖値の予測について説明したが、予測タイミングについてはこれに限定されるものではない。例えば、数時間後などもっと短いスパンで血糖値を予測する場合、あるいは２４時間以上後などもっと長いスパンで血糖値を予測する場合についても、前述と同様にして予測モデルを作成し、その予測モデルを用いて所望の血糖値を予測することができる。
【００７３】
また、各モデル入力値や予測入力値を取得する時刻については、前述したように前日に限定されるものではなく、例えば当日得られた体調変数値など、予測する所望の血糖値の時刻位置や予測精度に合わせて適時選択すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】夕食事量および運動量を示す収集データ例である。
【図３】血糖値および体調変数を示す収集データ例である。
【図４】予測モデルと履歴データを示す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成処理を示すフローチャートである。
【図６】予測モデルを構成する事例データの生成処理を示す説明図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態にかかる血糖値予測モデル作成装置で作成した予測モデルによる予測結果である。
【図８】本発明の第２の実施の形態にかかる血糖値予測装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態にかかる血糖値予測処理を示すフローチャートである。
【図１０】事例ベースの予測モデルによる予測出力値の導出処理（類似度＝０）を示す説明図である。
【図１１】事例ベースの予測モデルによる予測出力値の導出処理（類似度＝１）を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７５】
１…血糖値予測モデル作成装置、１１…画面表示部、１２…操作入力部、１３…データＩ／Ｆ部、１４…記憶部、１４Ａ…収集データ、１４Ｂ…履歴データ、１４Ｃ…予測モデル、１４Ｄ…プログラム、１５…演算処理部、１５Ａ…データ取得手段、１５Ｂ…データ加工手段、１５Ｃ…履歴データ生成手段、１５Ｄ…モデル作成手段、２…血糖値予測装置、２１…画面表示部、２２…操作入力部、２３…データＩ／Ｆ部、２４…記憶部、２４Ａ…予測モデル、２４Ｂ…予測入力値、２４Ｃ…プログラム、２５…演算処理部、２５Ａ…データ取得手段、２５Ｂ…予測手段、２５Ｃ…出力手段、３…通信回線、４…外部機器、５…収集データ、６Ａ…予測入力値、６Ｂ…予測出力値。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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