(57)【要約】【課題】正確に発症リスクの違いを求められる健康状態別の発症リスク知識構築方法を提供する。【解決手段】着目する健康状態を定義して、着目した健康状態にある蓄積健康・罹患データを抽出する抽出条件を設定し、この抽出条件を満たす蓄積健康・罹患データを抽出する工程（Ｓ１２０）と、年齢ｔｉに対する年齢別罹患率Ｒｉ（ｔｉ）を算出する工程（Ｓ１３０）と、回帰分析に用いる点Ｒｉ（ｔｉ）の数が充分であるかを判定する工程（Ｓ１４０）と、充分になるまでＳ１２０とＳ１３０を繰り返す工程と、判定Ｓ１４０を通過した後、罹患率を表す回帰分析によりＲｉ（ｔｉ）からパラメータＡ、Ｂ、Ｍを求めて、全年齢での罹患率Ｒ（ｔ）を算出する工程（Ｓ１５０）と、Ｒ（ｔ）を用いて健康寿命Ｋを算出する工程（Ｓ１６０）と、上記抽出条件と健康寿命Ｋを健康状態別の発症リスク知識に書きこむ工程（Ｓ１７０）とを有する。【効果】少数のデータからも正確に罹患率又は発症率を算出可能にする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を構築する健康状態別の発症リスク知識構築方法において、性別や生年月日などの発症リスクに関わり生涯不変な基本情報である個人基本情報と、血圧や体重などの現在の健康状態を機器等を用いて定量的に測定した結果である検査結果と、食事内容やストレスなどの現在の生活習慣や健康状態を質問用紙記入や問診等を用いて収集した結果である問診結果と、現在の疾病の有無及び疾病名である罹患情報とを用いて、前記個人基本情報と前記検査結果と前記問診結果と前記罹患情報との関連性を個人別に分析することによりパラメータの値を決定して発症に関する知見を定式化した回帰式を用いて、前記個人基本情報と前記検査結果と前記問診結果と罹患率又は発症率との関係を算出する罹患率・発症率回帰ステップを有することを特徴とする健康状態別の発症リスク知識構築方法。
【請求項２】
請求項１に記載の健康状態別の発症リスク知識構築方法において、前記回帰式は、中年、老年など年齢区分に対応する複数の項を有し、当該複数の項の各々に対応したべき数又は係数の少なくとも１つは、前記個人基本情報と前記検査結果と前記問診結果と前記罹患情報から算出した罹患率あるいは発症率を元にして決定されるパラメータであることを特徴とする健康状態別の発症リスク知識構築方法。
【請求項３】
請求項２に記載の健康状態別の発症リスク知識構築方法において、前記回帰式は、Ｌ（ｔ）を年齢ｔでの生存率、α１、α２を生存可能な年齢の上限値、Ａ、Ｂ、Ｍをパラメータとするとき、
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（数１）により年齢ｔでの罹患率Ｒ（ｔ）を表す式であることを特徴とする健康状態別の発症リスク知識構築方法。
【請求項４】
健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を活用して健康管理に寄与する健康管理装置において、性別や生年月日などの発症リスクに関わり生涯不変な基本情報である個人基本情報と、血圧や体重などの現在の健康状態を機器等を用いて測定した結果である検査結果と、食事内容やストレスなどの現在の生活主観や健康状態を質問用紙記入や問診等を用いて収集した結果である問診結果と、現在の疾病の有無及び疾病名である罹患情報とを用いて、前記個人基本情報と前記検査結果と前記問診結果と罹患又は発症率との関係を算出する罹患率・発症率回帰部を有することを特徴とする健康管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を構築する健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康状態別の発症リスク知識を活用して健康管理に寄与する健康管理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
健康管理装置においては、健康管理の動機付けを行うため、個人の特性を考慮することが重要である。従来、健康状態と健康度や発症リスクの対応知識を用いて健康管理に寄与する健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康管理装置に関する報告がある（例えば、特許文献１、特許文献２）。特許文献１では、多数のデータから疾病モデルと標準モデルを作成し、２つのモデルと個人の健診データを比較して個人の健康度を評価している。特許文献２では、薬物介入大規模試験の結果や、疫学調査結果により導出された方程式など、一定のルールを用いて健康データを発症リスクへ変換している。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−６３２７８号公報
【特許文献２】
特開２００２−２４４０１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術では、個人の特性を考慮した健康度又は発症リスクを提供できる。しかし、少数のデータから正確に発症リスクを算出できないため、健康データに健康度や発症リスクを対応させる知識が、健康度又は発症リスクが提供される利用者の地域性など、全国平均と異なる原因となる因子を反映することが難しいという問題と、健康状態のわずかな違いに対して正確に発症リスクの違いを求めることが難しいという問題の２つの問題があった。本発明はこのような事情を考慮してなされたものである。
【０００５】
本発明の目的は、利用者の地域性などの全国平均と異なる原因となる因子を反映し、さらに、健康状態のわずかな違いに対しても正確に発症リスクの違いを求められる、健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康管理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
（１）本発明の健康状態別の発症リスク知識構築方法は、健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を構築する健康状態別の発症リスク知識構築方法において、以下の特徴を有している。性別や生年月日などの発症リスクに関わり生涯不変な基本情報である個人基本情報と、血圧や体重などの現在の健康状態を機器等を用いて定量的に測定した結果である検査結果と、食事内容やストレスなどの現在の生活習慣や健康状態を質問用紙記入や問診等を用いて収集した結果である問診結果と、現在の疾病の有無及び疾病名である罹患情報とを用いて、個人基本情報及び検査結果及び問診結果と罹患情報との関連性を個人別に分析して、具体的には、発症に関する知見を定式化した回帰式を用いて、罹患率又は発症率を算出する罹患率・発症率回帰ステップを有すること。
【０００７】
（２）本発明の健康管理装置は、以下の特徴を有する。健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を活用して健康管理に寄与する健康管理装置において、性別や生年月日などの発症リスクに関わり生涯不変な基本情報である個人基本情報と、血圧や体重などの現在の健康状態を機器等を用いて測定した結果である検査結果と、食事内容やストレスなどの現在の生活主観や健康状態を質問用紙記入や問診等を用いて収集した結果である問診結果と、現在の疾病の有無及び疾病名である罹患情報とを用いて、個人基本情報と検査結果と問診結果と罹患又は発症率との関係を算出する罹患率・発症率回帰部を有している。罹患率・発症率回帰部は、個人基本情報及び検査結果及び問診結果と罹患情報との関連性を個人別に分析して、具体的には、発症に関する知見を定式化した回帰式を用いて、罹患率又は発症率を算出する。
【０００８】
上記（１）及び（２）において、以下の特徴を有する。
（イ）回帰式は、中年、老年など年齢区分に対応する複数の項を有し、各項のべき数がパラメータであるか、あるいはデータを元にして決定した定数である。
（ロ）Ｌ（ｔ）を年齢ｔでの生存率、α１、α２を、例えば、１００など、生存可能な年齢の上限値、Ａ、Ｂ、Ｍをパラメータとするとき、回帰式は（数１）により表れされ、年齢ｔでの罹患率Ｒ（ｔ）を表す。
【０００９】
【数１】
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【００１０】
発症に関する知見を定式化した回帰式の使用により、少数のデータからも正確に罹患率又は発症率が算出可能になり、地域別あるいは健康状態別に分類して少数になったデータに対しても正確な罹患率あるいは発症率を算出可能になり、健康状態や地域性と発症リスクの詳細で正確な関係を得ることができる。この結果、健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康状態別の発症リスク知識を活用して健康管理に寄与する健康管理支援装置を提供できる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明の健康状態別の発症リスク知識構築手方法は、性別や生年月日などの発症リスクに関わり生涯不変な基本情報である個人基本情報と、血圧や体重などの現在の健康状態を機器等を用いて定量的に測定した結果である検査結果と、食事内容やストレスなどの現在の生活習慣や健康状態を質問用紙記入や問診等を用いて収集した結果である問診結果と、現在の疾病の有無及び疾病名である罹患情報とを含む健康・罹患データを多数蓄積した蓄積健康・罹患データから、個人基本情報及び検査結果及び問診結果と罹患情報との関連性を個人別に分析して、罹患率など、発症リスクを算出する健康状態別の発症リスク知識構築方法であり、発症に関する知見を定式化した回帰式を用いて、罹患率又は発症率を算出する罹患率・発症率回帰ステップを有する。
【００１２】
本発明の健康管理装置は、健康状態と生活習慣病の発症リスクとの対応知識を活用して健康管理に寄与する健康管理装置であって、上記の発症リスク知識構築方法を用いる。発症リスク知識の構築に用いるデータは装置を運用する施設に蓄積した健康・罹患データ又は装置の運用者が設定したデータであり、これらのデータを用いて上記の発症リスク知識構築方法により構築した健康状態別の発症リスク知識を施設独自の健康状態別の発症リスク知識として用いる。本発明の装置は、個人の健康・罹患データを入力すると、健康状態別の発症リスク知識を検索し、入力した健康・罹患データに対する発症リスクを取得して出力する。なお、本発明の健康管理装置の入力データは現在の罹患情報を含まない他は健康・罹患データと同様のデータである健康データでもよい。
【００１３】
以下、本発明の発症リスク知識構築方法の一例を図面を用いて詳細に説明する。
（実施例１）：健康状態別の発症リスク知識構築方法に関する説明。
【００１４】
以下の説明では、説明を容易にするため、発症リスクは糖尿病の健康寿命Ｈ（ｔ）で表す。糖尿病の健康寿命とは糖尿病を発症するまでの平均年数であり、糖尿病の罹患率から（数２）によって算出される量である。
【００１５】
【数２】
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【００１６】
（数２）で、ｔは年齢、Ｋ（ｔ）は年齢ｔにおける健康寿命、Ｌ（ｔ’）は年齢ｔ’における生存率、Ｒ（ｔ’）は年齢ｔ’における罹患率（（数１）により示される）を表し、αは、例えば、１００など、生存可能な年齢の上限値である。
【００１７】
図２は、本発明のの実施例の発症リスク知識構築方法で使用される蓄積データの一例を示す図である。
【００１８】
図２（ａ）は、個人の基本情報や健康状態と罹患情報を表す、蓄積健康・罹患データであり、性別、年齢など個人の基本情報（個人の属性を表す情報）２１０、検査日や検査施設などの検査基本情報（検査属性）２２０、身長、血圧、生理検査値などの検査結果（検査値の情報）２３０、生活習慣や既往歴、家族歴などの問診結果（問診の情報）２４０と、現在の罹患状態の情報２５０を含む。蓄積健康・罹患データは、通し番号である検査特定ＩＤ（２１２）として、例えば、“Ｎ００００００１”を、個人特定ＩＤ（２１１）として、例えば、“Ｐ００００００１”を付けて管理されており、検査特定ＩＤにより一意に決定できる。個人特定ＩＤと検査特定ＩＤの関係は１対多対応である。即ち、個人特定ＩＤ“Ｐ００００００１”のデータのうち検査特定ＩＤが“Ｎ００００００１”と“Ｎ００００００２”の２つのデータがある。この１対多対応は、１人の人が複数回検査を受けた結果をも蓄積している結果である。
【００１９】
図２（ｂ）は、蓄積健康・罹患データを健康状態別に分類するため、又は、着目する健康状態にある健康・罹患データを抽出するための抽出条件であり、蓄積健康・罹患データの項目を用いて、例えば、個人の基本情報、検査結果、問診結果、各項目についての命題２６０、２７０、２８０の論理積で作成される。命題２６０は個人の属性を表す項目についての命題、命題２７０は検査値の情報の項目についての命題、命題２８０は問診の情報の項目についての命題を示す。抽出条件として、例えば、性別が男性、かつ、年齢が２０歳以上３０歳以下、かつ、脈拍が５０以下、かつ、血糖値が９０以下かつ１週間の運動量が２０００ｋｃａｌ以上を一例とする条件を作成し、通し番号である抽出条件特定ＩＤ（２２２）として、例えば、“Ｃ００００００１”を付けて管理している。
【００２０】
図２（ｃ）は健康状態と発症リスクの関係、即ち、抽出条件と健康寿命の対応関係を保持する健康状態別の発症リスク知識であり、健康状態を表す情報２９０、例えば、抽出条件の管理番号と、健康寿命２９５を含む。例えば、条件Ｃ００００００１に従って検査特定ＩＤが“Ｎ００００００３”のデータや検査特定ＩＤが“Ｎ００００００４”のデータなど、多数のデータを抽出し、抽出したデータから、（数３）によって、罹患情報／糖尿病の欄が“治療中”のデータと“健康”のデータをカウントして年齢ｔｉ＝２５における年齢別罹患率Ｒｉ（２５）を求め、条件Ｃ００００００２、Ｃ００００００３に従って同様に求めたＲｉ（３５）、Ｒｉ（４５）とを合わせた３点を、（数１）により回帰して、例えば、パラメータＡ＝０．３、Ｂ＝０．１、Ｍ＝２．２を得た後、（数２）により健康寿命を算出した結果を“５５”、“６８”、“７９”と得ている。さらに同様に、他の健康状態を表す抽出条件“Ｃ００００００４”以降を設定して、健康寿命を“５１”…と得ている。
【００２１】
【数３】
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【００２２】
ここで、（数１）、（数２）の年齢ｔと罹患率Ｒが添え字を持たず、（数３）の年齢ｔｉと罹患率Ｒｉが添え字ｉを持つのは、前者が全ての年齢で値を持つのに対し、後者は回帰に用いるデータの数Ｎだけ値を持つためである。ｔｉは（数３）の右辺に用いたデータの最大年齢と最小年齢の中間値、即ち、年齢階級の代表値である。なお、（数１）、（数２）で用いる年齢別生存率Ｌ（ｔ）は、何らかの手段により算出された、健康寿命を提供する集団の死亡率でもよいし、平均的な値、例えば、厚生労働省の生命表から算出した値でもよい。
【００２３】
図１は、本発明の実施例の発症リスク知識構築方法の処理フローの一例を示す図である。
【００２４】
処理が開始されると（Ｓ１１０）、“２０歳代の男性で血糖値が９０未満”など、着目する健康状態を定義して、着目した健康状態にある蓄積健康・罹患データを抽出する抽出条件を設定し、この抽出条件を満たす蓄積健康・罹患データを抽出する（Ｓ１２０）。次に、年齢ｔｉに対する年齢別罹患率Ｒｉ（ｔｉ）を（数３）により算出する（Ｓ１３０）。次に、回帰分析に用いる点Ｒｉ（ｔｉ）の数が充分であるかを判定し（Ｓ１４０）、充分になるまでＳ１２０とＳ１３０を繰り返す。このループは、回帰を行うには一般的に数個の点が必要であるため設けたもので、例えば、“２０歳代の男性で血糖値が９０未満”、“３０歳代の男性で血糖値が９０未満”、“４０歳代の男性で血糖値が９０未満”にあたる年齢別罹患率Ｒ（２５）、Ｒ（３５）、Ｒ（４５）を算出する。
【００２５】
判定Ｓ１４０を通過すると、（数１）により罹患率を表す回帰分析によりＲｉ（ｔｉ）からパラメータＡ、Ｂ、Ｍを求めて、全年齢での罹患率Ｒ（ｔ）を算出可能にし、健康寿命Ｋを算出するのに必要な罹患率Ｒ（ｔ）を算出する（Ｓ１５０、なお、このステップを罹患率・発症率回帰ステップと呼ぶ）。次に、Ｒ（ｔ）を用いて（数２）から健康寿命Ｋを算出し（Ｓ１６０）、健康状態を表す抽出条件と健康寿命Ｋを健康状態別の発症リスク知識に書きこむ（Ｓ１７０）。設定Ｓ１２０からＳ１７０までの一連の処理を終えると、他の抽出条件を設定する必要があるかを判定し（Ｓ１８０）、必要がなくなるまで、例えば、“２０（３０、４０）歳代の男性で血糖値が９０未満”、“２０（３０、４０）歳代の男性で血糖値が９０以上１００未満”、“２０（３０、４０）歳代の男性で血糖値が１１０以上１２０未満”のデータを処理し終わるまでＳ１２０からＳ１７０までの処理を繰り返し、処理を終了する（Ｓ１９０）。
【００２６】
図３は、本発明の実施例で用いる回帰式をパラメータの値を３種類設定して（数１）をプロットした図である。図３（ａ）は、パラメータの値がＡ＝０．０５、Ｂ＝０．０５、Ｍ＝３の場合に得られる（数１）の曲線３１０と、パラメータの値がＡ＝０．０５、Ｂ＝０．２、Ｍ＝３の場合に得られる（数１）の曲線３２０とを比較表示し、図３（ｂ）は、曲線３１０と、パラメータの値がＡ＝０．２、Ｂ＝０．０５、Ｍ＝３の場合に得られる（数１）の曲線３３０とを比較表示し、図３（ｃ）は、曲線３１０と、パラメータの値がＡ＝０．０５、Ｂ＝０．０５、Ｍ＝１０の場合に得られる（数１）の曲線３４０とを比較表示している。
【００２７】
実施例１では、発病に関する知見を定式化した回帰式を用いることで、全年齢での罹患率がデータから求められない場合でも、全年齢での罹患率を求めることを可能にする。さらに、実施例１で使用する回帰式は、中年、老年など年齢区分に対応する複数の項を有することで、図３（ａ）の曲線３２０に示すように中年で罹患率が高い場合や、図３（ｂ）の曲線３３０に示すように老年で罹患率が高い場合を表現でき、（数１）のパラメータＭのように、各項のべき数にパラメータを含むことで、図３（ｃ）の曲線３４０に示すように罹患率が急激に増加する場合を表現できるなど、罹患率の様々な変化を表現できる。よって、本発明の処理によれば、少数のデータからも全年齢での罹患率を正確に求めることができる。
【００２８】
実施例１によれば、発症に関する知見を定式化した回帰式を使用することにより、少数のデータからも正確に罹患率又は発症率を算出可能になり、地域別あるいは健康状態別に分類して少数になったデータに対しても正確な罹患率あるいは発症率を算出可能になるので、健康状態や地域性と発症リスクの詳細で正確な関係を得ることができる健康状態別の発症リスク知識構築方法を提供できるという効果が得られる。
（実施例２）
図４は、本発明の実施例２の健康管理装置における機能構成の一例を表すブロック図である。
【００２９】
実施例２では、健康管理装置は１個のサーバによって構成され、健康管理装置の運用者が操作して健康状態別の発症リスク知識を構築し、健康管理装置の利用者が操作して本人の健康状態に対する発症リスクを表示させると仮定する。
【００３０】
図４において、４１０は、運用者と利用者がデータ入力を行うためのフロッピー（登録商標）ドライブ、キーボードなどの入力手段であり、運用者が蓄積健康・罹患データをデータベースに入力するための蓄積用健康・罹患データ入力手段４１１（後述する）と、自分の健康状態に対する発症リスクを知るために利用者が自分の健康・罹患データを検索手段に入力するための参照用健康・罹患データ入力手段４１２（後述する）から成る。４２０は、運用者の入力した健康・罹患データを蓄積するためのデータベースである蓄積健康・罹患データＤＢである。４３０は、実施例１で説明した発症リスク知識構築方法により健康状態別の発症リスク知識を構築するためのプログラムなどである健康状態別の発症リスク知識構築手段である。４４０は、健康状態別の発症リスク知識構築手段により構築した健康状態別の発症リスク知識をテーブル形式で主記憶装置に記憶したファイルなどである健康状態別の発症リスク知識である。４５０は、利用者が入力した健康・罹患データが示す健康状態に対応する発症リスクを得るために健康状態別の発症リスク知識を検索するためのプログラムなどである検索手段である。４６０は、検索手段が獲得した発症リスクを表示するためのモニタなどの表示手段である。
【００３１】
蓄積用健康・罹患データ入力手段４１１は、蓄積健康・罹患データＤＢ４２０に蓄積したい健康・罹患データを蓄積健康・罹患データＤＢ４２０へ入力する。蓄積健康・罹患データＤＢ４２０は、蓄積用健康・罹患データ入力手段４１１から入力された健康・罹患データを蓄積健康・罹患データとして蓄積する。発症リスク知識構築手段４３０は、実施例１で説明した発症リスク知識構築方法により、蓄積健康・罹患データＤＢ４２０から一定の健康状態にあるデータを抽出して発症リスクを算出し、健康状態別の発症リスク知識４４０に書き込む。健康状態別の発症リスク知識４４０は、発症リスク知識構築手段４３０が算出した健康状態別の発症リスク知識を保持する。参照用健康・罹患データ入力手段４１２は、自分の健康状態に対する発症リスクを知りたい利用者の健康・罹患データを検索手段４５０へ入力する。検索手段４５０は、参照用健康・罹患データ入力手段４１２から入力された健康・罹患データの示す健康状態を判断し、健康状態別の発症リスク知識４４０を検索して、判断した健康状態に対応する発症リスクを読み出す。表示手段４６０は、検索手段４５０が健康状態別の発症リスク知識４４０から読み出した発症リスクを表示する。
【００３２】
実施例２での処理の一例を説明する。まず、健康管理装置の運用者の行う処理を説明する。運用者は随時、例えば、健康診断ごとに蓄積用健康・罹患データ入力手段を用いて蓄積健康・罹患データＤＢ４２０に健康・罹患データを入力し、蓄積健康・罹患データＤＢ４２０を更新する。さらに、定期的、例えば、１年に１回、健康状態別の発症リスク知識構築手段４３０を起動して蓄積健康・罹患データＤＢ４２０から一定の健康状態にあるデータを抽出して発症リスクを算出し、健康状態健康状態別の発症リスク知識４４０を作成又は更新する。
【００３３】
次に、健康管理装置の利用者の行う処理を説明する。利用者は自分の健康状態に対する発症リスクを知りたい時、例えば、健康診断時に、参照用健康・罹患データ入力手段４１２から自分の健康・罹患データを検索手段４５０へ入力する。すると検索手段４５０が参照用健康・罹患データ入力手段４１２から入力された健康・罹患データの示す健康状態を判断し、健康状態別の発症リスク知識４４０を検索して、判断した健康状態に対応する発症リスクを読み出す。これを受けて表示手段４６０が検索手段４５０の読み出した発症リスクを表示する。
【００３４】
実施例２によれば、実施例１で説明した発症リスク知識構築方法を用いて構築した健康状態別の発症リスク知識を活用することで、健康状態や地域性と発症リスクの詳細で正確な関係に基づいて健康管理に寄与する健康管理支援装置を提供できるという効果が得られる。
【００３５】
【発明の効果】
本発明によれば、発症に関する知見を定式化した回帰式の使用により少数のデータからも正確に罹患率又は発症率を算出可能になり、地域別あるいは健康状態別に分類して少数になったデータに対しても正確な罹患率あるいは発症率を算出可能になるので、健康状態や地域性と発症リスクの詳細で正確な関係を得ることができる、健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康状態別の発症リスク知識を活用して健康管理に寄与する健康管理支援装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１の処理フローの一例を説明する図。
【図２】本発明の実施例１で使用される蓄積データの一例を示す図。
【図３】本発明の実施例１で用いる回帰式をパラメータの値を３種類設定してプロットした図。
【図４】本発明の実施例２の健康管理装置における機能構成の一例を表すブロック図。
【符号の説明】
２１０…個人の属性を表す情報、２１１…個人特定ＩＤ、２１２…検査特定ＩＤ、２２０…検査属性、２２２…抽出条件特定ＩＤ、２３０…検査値の情報、２４０…問診の情報、２５０…現在の罹患状態の情報、２６０…個人の属性を表す項目についての命題、２７０…検査値の情報の項目についての命題、２８０…問診の情報の項目についての命題、２９０…健康状態を表す情報、２９５…健康寿命、４１０…入力手段、４１１…蓄積用健康・罹患データ入力手段、４１２…参照用健康・罹患データ入力手段、４２０…蓄積健康・罹患データＤＢ、４３０…健康状態別の発症リスク知識構築手段、４４０…健康状態別の発症リスク知識、４５０…検索手段、４６０…表示手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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