(57)【要約】【課題】  生体が本来的に持っているゆらぎを利用して、検査項目間の相関を精度良く反映させ得るようにして、精度の高い予測や検査結果の再検討に役立てる。【解決手段】  医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分処理と、前記レベル区分処理により区分した各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算処理とを実行することを特徴とする健診データ処理方法。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分処理と、
前記レベル区分処理により区分した各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項２】
請求項１に於いて、
前記最上レベルと最下レベルは異常検査値のレベルであり、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルは正常検査値のレベルである、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に於いて、さらに、
前記レベル区分処理により区分した検査項目・レベルの中から選ばれる第１データとしての検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を前提としたとき、当該第１データを規定する検査項目（又は複数の検査項目）とは別の検査項目の或るレベルである第２データが生起する確率を、第１データと第２データの種々の組合せについてそれぞれ調べ、生起確率が所定値以上となる両データの組合せを、第１データから第２データを導出する導出ルールとして抽出するルール抽出処理、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項４】
請求項３に於いて、
前記ルール抽出処理は、同一検査項目の第２データを導出する２以上の検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）が存在する場合は、その中で最大の生起確率を与える検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を、当該検査項目のレベルを導出する第１データとする、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項５】
請求項４に於いて、さらに、
複数の検査項目と各検査項目のレベルが修正判定セットとして与えられると、前記ルール抽出処理により抽出された何れかの導出ルールの第１データに該当する検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）の有無を調べ、該当有りの場合は、当該検査項目・レベル（又は当該複数の検査項目・レベルの組合せ）を当該修正判定セットの第１データとして抽出する第１データ抽出処理と、
前記第１データ抽出処理により第１データが抽出されると、当該第１データに対応する導出ルールによって導出される第２データの検査項目・レベルを、当該修正判定セットの対応する検査項目の修正データとして返す修正処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項６】
請求項５に於いて、さらに、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求めるとともに、その中で遷移確率が最大のレベルを、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルからの遷移先仮レベルとする遷移確率算出処理と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出処理により求めた遷移先仮レベルを取得する仮レベル取得処理と、
を実行し、
前記第１データ抽出処理は、前記仮レベル取得処理によって後続する年齢区間・検査項目の各遷移先仮レベルが取得されると、当該遷移先仮レベルのセットを、前記修正判定セットとして処理する、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項７】
請求項６に於いて、
前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項８】
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベースを保持している記憶装置と、
前記健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分手段と、
前記レベル区分手段により区分された各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算手段と、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算手段により求められた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
前記区間レベル区分手段により区分された任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求めるとともに、その中で遷移確率が最大のレベルを、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルからの遷移先仮レベルとする遷移確率算出手段と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出手段により求められた遷移先仮レベルを取得する仮レベル取得手段と、
前記レベル区分手段により区分された検査項目・レベルの中から選ばれる第１データとしての検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を前提としたとき、当該第１データを規定する検査項目（又は複数の検査項目）とは別の検査項目の或るレベルである第２データが生起する確率を、第１データと第２データの種々の組合せについてそれぞれ調べ、生起確率が所定値以上となる両データの組合せを、第１データから第２データを導出する導出ルールとして抽出するルール抽出手段と、
前記仮レベル取得手段によって後続する年齢区間・検査項目の各遷移先仮レベルのセットが取得されると、該遷移先仮レベルのセットを修正判定対象として、前記ルール抽出手段により抽出された何れかの導出ルールの第１データに該当する検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）の有無を調べ、該当有りの場合は、当該検査項目・レベル（又は当該複数の検査項目・レベルの組合せ）を当該修正判定対象の第１データとして抽出する第１データ抽出手段と、
前記第１データ抽出手段により第１データが抽出されると、当該第１データに対応する導出ルールによって導出される第２データの検査項目・レベルを、当該修正判定対象の対応する検査項目の修正データとして返す予測修正手段と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項９】
請求項８に於いて、
前記レベル区分手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分手段が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算手段は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項１０】
請求項９に於いて、さらに、
前記修正手段によって返された修正データを、修正前のデータと区別して、所定の表示装置に表示する表示制御手段、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項１１】
請求項１又は請求項２に於いて、さらに、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求める遷移確率算出処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に於いて、
前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項１３】
請求項１２に於いて、さらに、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値が予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出処理により求めた中で遷移確率が最大のレベルを求め、そのレベルのセットを予測セットとして返す遷移先予測処理、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【請求項１４】
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベースを保持している記憶装置と、
前記健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分手段と、
前記レベル区分手段により区分された各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算手段と、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算手段により求められた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
前記区間レベル区分手段により区分された任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求める遷移確率算出手段と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出手段により求められた中で遷移確率が最大のレベルを求め、そのレベルのセットを予測セットとして返す遷移先予測手段と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項１５】
請求項１４に於いて、
前記レベル区分手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分手段が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算手段は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項８〜請求項１０、請求項１４、又は、請求項１５の何れかの健診データ処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健診データ処理方法、処理装置、及び、プログラムに関する。詳しくは、生体の状態を様々な視点から表す情報であるため相関を有している各検査項目の検査値を統一的に扱うことにより、検査項目間の相関を精度良く反映させることを可能にした、健診データ処理方法、処理装置、及び、プログラムに関する。
検査項目としては、例えば、ＢＭＩ、最高血圧、最低血圧、白血球数、赤血球数、血色素量、Ｈｔ（ヘマトクリット）、ＭＣＶ（平均赤血球容積）、ＭＣＨ（平均赤血球血色素量）、ＭＣＨＣ（平均赤血球血色素濃度）、血小板、ＧＯＴ、ＧＰＴ、γＧＴＰ、総コレステロール、中性脂肪、ＨＤＬコレステロール、随時血糖等を挙げることができる。
【背景技術】
【０００２】
従来の保健指導では、産業医や担当医が受診者の健診結果を見て、自身の経験に基づいて判断して指導する手法や、過去の検査結果からの直線回帰式によって将来の健康状態を予測して指導する手法が行われている。
しかし、産業医や担当医の経験に基づく手法には、多大な労力や費用を必要とするという問題点がある。また、過去の検査結果からの直線回帰式に基づく手法では、トレンドは読み取れるものの、集団としての生理学的な変化や個人の特性の両面を考慮して予測を行うことができないため精度が悪く、長期の予測には耐え得ないという問題点がある。
現時点では、生体が本来有する生理学的な特性や個人毎の健康状態を活用することにより、精度良く将来の健康状態等を予測する手法は提供されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００６−３４３７９２号公報（特許文献１）には、第１の時点で第１の条件を満たし、且つ、第２の時点で第２の条件を満たした受診者の中で、或る疾病ａを発症した受診者の割合  （発症率）を対応付けるルールを、疾病別や条件別に多数作成しておき、受診者の検査値が入力されると、何れのルールを満たすかを調べて、該当する疾病とその発症率を表示等するシステムが記載されている。
なお、第１の条件とは、例えば、性別：男性，年齢：４０代，ＢＭＩ≧２５，血糖値＜１２５，間食：する，等であり、第１の条件に対応する第２の条件とは、性別や年齢のような不変又は第１の条件から既定となる項目を除いた項目値、例えば、ＢＭＩ≧３０、血糖値＜１４０，間食：する，等である。
【特許文献１】特開２００６−３４３７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のシステムでは、ルールの作成に際して作成者が種々の事情を考慮して漏れが無いように網羅する必要があるため、煩雑な手間を要するばかりでなく、作成者の経験等に依存する度合いが大きくなり、精度にも問題が生ずる。
また、結果的に非常に多数のルールが存在するため、入力された受診者の検査値から該当するルールを抽出する演算処理にも、大きな負荷がかかるようになる。
【０００５】
本発明は、生体が本来有する生理学的な特性を、集団及び個人の両面から考慮することにより、精度の高い予測や検査結果の再検討、さらには、現病名の再検討や未知の病名の探索を可能にすることを目標とし、そのための基礎技術として、生体が本来的に持っているゆらぎに着目して、検査値が属するべきレベルを区分する手法を提供し、さらに、該レベル区分を活用することにより、或る１又は２以上の検査項目の検査結果から別の検査項目の現時点又は将来の値を精度良く推定する手法を提供することを目的とする。
そのため、例えば、各検査項目の検査値が、生体という統一体から得られる情報であるために相関を有するということに着目して、各検査項目の検査値を統一的に扱う手法を提供し、これにより、検査項目間の相関を精度良く反映させ得るようにする。
また、或る検査項目の検査値が欠けている場合でも、検査項目間の精度の良い相関を利用することにより、当該或る検査項目とは別の検査項目（群）の検査結果から、当該或る検査項目の検査値を精度良く推定できるようにする。
また、現在の検査結果から将来の検査結果を精度良く予測できるようにし、さらに、その予測値を精度良く補正できるようにする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の構成を、下記［１］〜［１６］に記す。
［１］構成１
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分処理と、
前記レベル区分処理により区分した各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
［２］構成２
構成１に於いて、
前記最上レベルと最下レベルは異常検査値のレベルであり、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルは正常検査値のレベルである、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
【０００７】
所定のレコード群は、或る特定の群に偏ることなく、多数の人の特性を満遍なく表し得るデータを構成できればよく、例えば、数年間に渡って蓄積した膨大な健診データの中から、１回だけ受診した人（受診者ＩＤが一つのみ）を抽出したレコード群を採用することができる。望ましくは、１回だけ受診した人であって、受診時に「疾患を有しない」と判定された人のレコード群を採用することができる。ここで、「疾患を有しない」とは、所定の問診表の病名の申告欄に病名がなんら記載されなかったか、又は、疾患が無い旨が記載されたことをいう。このように、健康であるか、又は、少なくとも疾患を自覚していない多数人のデータを採用することにより、さらに精度の良い結果を得ることができる。
検査項目としては、例えば、ＢＭＩ、最高血圧、最低血圧、白血球数、赤血球数、血色素量、Ｈｔ（ヘマトクリット）、ＭＣＶ（平均赤血球容積）、ＭＣＨ（平均赤血球血色素量）、ＭＣＨＣ（平均赤血球血色素濃度）、血小板、ＧＯＴ、ＧＰＴ、γＧＴＰ、総コレステロール、中性脂肪、ＨＤＬコレステロール、随時血糖等を挙げることができる。
区分数と各レベルの比率としては、例えば、各検査項目について、それぞれ検査値が低い方から順に、２．５０％（レベル１）、２３．７５％（レベル２）、２３．７５％（レベル３）、２３．７５％（レベル４）、２３．７５％（レベル５）、２．５０％（レベル６）、のように区分する手法を例示できる。この場合、最上レベルがレベル６、最下レベルがレベル１である。最上と最下の両レベル（異常値）の合計は５％であり、これらの間のレベル２〜５（正常値）が、それぞれ、２３．７５％ずつに区分されている。なお、このような区分に限定されず、例えば、中間のレベルを３区分以下や５区分以上に区分したり、最上と最下のレベルを２．５０％から増減させたりしてもよい。
【０００８】
健康な人の場合、生体が本来的に持っているゆらぎのため、正常値とされる範囲内であれば、何れの値も同様にとり得る、換言すれば、正常値の範囲内の任意の値を、同じ確率でとり得る。このことに、本願の発明者は注目した。
即ち、正常値の範囲を構成１の如く等分割して、各区分にレベル値を割り振ると、
（１）健康な人の場合、各検査項目のレベル値（例：１８検査項目のレベル値）の組合せは、正常値の範囲内（レベル２〜レベル５）でランダムとなる。このため、多数の健康人が或る特定のパターンを表すことは無く、階層型クラスタリングを行っても、或る特定の検査項目群の或る特定のレベル値の組合せに集中が現れることは無い。
これに対して、
（２）病人の場合、病気に応じた特定の検査項目群のレベル値が異常値（レベル１又はレベル６）をとり、階層型クラスタリングを行うと、病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値（レベル１又はレベル６）の組合せへの集中が現れる。
したがって、
（３）健康から病気へ推移する過程では、病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値の組合せへの集中傾向が現れるようになり、相関係数が大きくなる。
以上の理由から、構成１、２のように区分すると、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから別の検査項目の検査値を精度良く推定したり、予測したり、予測値を修正することが可能となる。
検査項目・レベルについては、本明細書では、以下、例えばＢＭＩがレベル５であるとき、  「ＢＭＩ・５」のように表記することとする。
【０００９】
［３］構成３
構成１又は構成２に於いて、さらに、
前記レベル区分処理により区分した検査項目・レベルの中から選ばれる第１データとしての検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を前提としたとき、当該第１データを規定する検査項目（又は複数の検査項目）とは別の検査項目の或るレベルである第２データが生起する確率を、第１データと第２データの種々の組合せについてそれぞれ調べ、生起確率が所定値以上となる両データの組合せを、第１データから第２データを導出する導出ルールとして抽出するルール抽出処理、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
上記に於いて、「（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）」では、例えば、「最高血圧・２」と「最高血圧・３」というような「検査項目・レベル」は、有り得ない組合せであるため、調べる対象から予め除外されるものとする。
第１データを前提としたとき第２データが生起する確率を、本明細書では、適宜、「信頼度」ということとする。
信頼度の閾値を与える所定値としては、例えば「８０％」を用いることができるが、これに限定されず、適宜に増減してよい。
【００１０】
［４］構成４
構成３に於いて、
前記ルール抽出処理は、同一検査項目の第２データを導出する２以上の検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）が存在する場合は、その中で最大の生起確率を与える検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を、当該検査項目のレベルを導出する第１データとする、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
例えば、或る健診データベースの例では、「Ｈｔ・２」と「ＭＣＨＣ・３」という第１データを前提としたとき「血色素量・２」という第２データが信頼度１００％で導出されるが、別の第１データから「血色素量・１」という第２データが信頼度８３％で導出されるような場合は、信頼度の高い方の第２データ（「血色素量・２」）を選択する、ということである。
【００１１】
［５］構成５
構成４に於いて、さらに、
複数の検査項目と各検査項目のレベルが修正判定セットとして与えられると、前記ルール抽出処理により抽出された何れかの導出ルールの第１データに該当する検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）の有無を調べ、該当有りの場合は、当該検査項目・レベル（又は当該複数の検査項目・レベルの組合せ）を当該修正判定セットの第１データとして抽出する第１データ抽出処理と、
前記第１データ抽出処理により第１データが抽出されると、当該第１データに対応する導出ルールによって導出される第２データの検査項目・レベルを、当該修正判定セットの対応する検査項目の修正データとして返す修正処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
第１データ抽出処理に対して与えられる「修正判定セット」は、例えば、キーボードやマウス等の入力装置から与えられることができるが、これに限定されない。例えば、所定の受診者リストから順に与えられてもよく、ＬＡＮ更には外部のネットを介して与えられてもよい。
【００１２】
［６］構成６
構成５に於いて、さらに、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求めるとともに、その中で遷移確率が最大のレベルを、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルからの遷移先仮レベルとする遷移確率算出処理と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出処理により求めた遷移先仮レベルを取得する仮レベル取得処理と、
を実行し、
前記第１データ抽出処理は、前記仮レベル取得処理によって後続する年齢区間・検査項目の各遷移先仮レベルが取得されると、当該遷移先仮レベルのセットを、前記修正判定セットとして処理する、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
同一受診者の時系列データを持つレコード群は、同一受診者のレコードが、隣接する年齢区間の両方に跨がって含まれるようにすることにより、検査値の経年推移を各同一受診者について得るものである。例えば、６年間継続し且つ毎年１回受診した受診者のレコード群であり、年齢区間を５才刻みとするような場合である。
［７］構成７
構成６に於いて、
前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
例えば、境界値演算処理と区間レベル区分処理で、年齢区間を、〜１９才、２０〜２４才、２５〜２９才、３０〜３４才、・・・のように揃える場合である。
【００１３】
［８］構成８
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベースを保持している記憶装置と、
前記健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分手段と、
前記レベル区分手段により区分された各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算手段と、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算手段により求められた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
前記区間レベル区分手段により区分された任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求めるとともに、その中で遷移確率が最大のレベルを、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルからの遷移先仮レベルとする遷移確率算出手段と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出手段により求められた遷移先仮レベルを取得する仮レベル取得手段と、
前記レベル区分手段により区分された検査項目・レベルの中から選ばれる第１データとしての検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）を前提としたとき、当該第１データを規定する検査項目（又は複数の検査項目）とは別の検査項目の或るレベルである第２データが生起する確率を、第１データと第２データの種々の組合せについてそれぞれ調べ、生起確率が所定値以上となる両データの組合せを、第１データから第２データを導出する導出ルールとして抽出するルール抽出手段と、
前記仮レベル取得手段によって後続する年齢区間・検査項目の各遷移先仮レベルのセットが取得されると、該遷移先仮レベルのセットを修正判定対象として、前記ルール抽出手段により抽出された何れかの導出ルールの第１データに該当する検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）の有無を調べ、該当有りの場合は、当該検査項目・レベル（又は当該複数の検査項目・レベルの組合せ）を当該修正判定対象の第１データとして抽出する第１データ抽出手段と、
前記第１データ抽出手段により第１データが抽出されると、当該第１データに対応する導出ルールによって導出される第２データの検査項目・レベルを、当該修正判定対象の対応する検査項目の修正データとして返す予測修正手段と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【００１４】
［９］構成９
構成８に於いて、
前記レベル区分手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分手段が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算手段は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
［１０］構成１０
構成９に於いて、さらに、
前記修正手段によって返された修正データを、修正前のデータと区別して、所定の表示装置に表示する表示制御手段、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【００１５】
［１１］構成１１
構成１又は構成２に於いて、さらに、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求める遷移確率算出処理と、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【００１６】
［１２］構成１２
構成１１に於いて、
前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理方法。
［１３］構成１３
構成１２に於いて、さらに、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値が予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出処理により求めた中で遷移確率が最大のレベルを求め、そのレベルのセットを予測セットとして返す遷移先予測処理、
を実行することを特徴とする健診データ処理方法。
【００１７】
［１４］構成１４
医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベースを保持している記憶装置と、
前記健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり、且つ、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分手段と、
前記レベル区分手段により区分された各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算手段と、
前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界値演算手段により求められた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
前記区間レベル区分手段により区分された任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから、後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求める遷移確率算出手段と、
受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについて、それぞれ前記遷移確率算出手段により求められた中で遷移確率が最大のレベルを求め、そのレベルのセットを予測セットとして返す遷移先予測手段と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
［１５］構成１５
構成１４に於いて、
前記レベル区分手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群として、前記区間レベル区分手段が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、
前記境界値演算手段は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求める、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【００１８】
［１６］構成１６
コンピュータを、請求項８〜請求項１０、請求項１４、又は、請求項１５の何れかの健診データ処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１９】
構成１は、医療の各検査項目について統計処理可能な量のデータを有する健診データベース中の所定のレコード群の各検査項目の検査値分布を同じレベルに属する検査値数の比率が各検査項目間で同一となり且つ最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルの比率が同一となるようにそれぞれ所定数個のレベルに区分するレベル区分処理と、前記レベル区分処理により区分した各検査項目の各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求める境界値演算処理とを実行することを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成２は、構成１に於いて、前記最上レベルと最下レベルは異常検査値のレベルであり、最上レベルと最下レベルの間の複数個の各レベルは正常検査値のレベルであることを特徴とする健診データ処理方法である。
このため、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから別の検査項目の検査値を精度良く推定したり、予測したり、予測値を修正する際に必要な基礎的手法を提供することができる。
また、各々特質は異なるが生体という統一体から得られる情報である各検査項目の検査値を、統一的に扱う手法を提供することができ、検査項目間の相関を精度良く反映させることが可能となる。
【００２０】
構成３は、構成１又は構成２に於いて、さらに、前記レベル区分処理により区分した検査項目・レベルの中から選ばれる第１データとしての１以上の検査項目・レベルを前提としたとき、別の検査項目の或るレベルである第２データが生起する確率を第１データと第２データの種々の組合せについてそれぞれ調べ、生起確率が所定値以上となる両データの組合せを第１データから第２データを導出する導出ルールとして抽出するルール抽出処理を実行することを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成４は、構成３に於いて、前記ルール抽出処理は、同一検査項目の第２データを導出する第１データが存在する場合は、その中で最大の生起確率を与える第１データを、当該検査項目のレベルを導出する第１データとすることを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成５は、構成４に於いて、さらに、複数の検査項目と各検査項目のレベルが修正判定セットとして与えられると、前記ルール抽出処理により抽出された何れかの導出ルールの第１データに該当する検査項目・レベル（又は複数の検査項目・レベルの組合せ）の有無を調べ、該当有りの場合は、当該検査項目・レベル（又は当該複数の検査項目・レベルの組合せ）を当該修正判定セットの第１データとして抽出する第１データ抽出処理と、前記第１データ抽出処理により第１データが抽出されると、当該第１データに対応する導出ルールによって導出される第２データの検査項目・レベルを、当該修正判定セットの対応する検査項目の修正データとして返す修正処理とを実行することを特徴とする健診データ処理方法である。
このため、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから別の検査項目の検査値を精度良く推定したり、推定値を修正したりすることができる。
【００２１】
構成６は、構成５に於いて、さらに、前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求めるとともにその中で遷移確率が最大のレベルを当該任意の年齢区間・検査項目のレベルからの遷移先仮レベルとする遷移確率算出処理と、受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値とが予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについてそれぞれ前記遷移確率算出処理により求めた遷移先仮レベルを取得する仮レベル取得処理とを実行し、前記第１データ抽出処理は、前記仮レベル取得処理によって後続する年齢区間・検査項目の各遷移先仮レベルが取得されると当該遷移先仮レベルのセットを前記修正判定セットとして処理することを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成７は、構成６に於いて、前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求めることを特徴とする健診データ処理方法である。
このため、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから別の検査項目の検査値を精度良く予測して修正することができる。
【００２２】
構成８は、構成６の処理を実現する装置であり、そのような装置を提供することができる。また、構成９は、構成７の処理を実現する装置であり、そのような装置を提供することができる。構成１０は、構成９に於いて、さらに、前記修正手段によって返された修正データを修正前のデータと区別して所定の表示装置に表示する表示制御手段を有することを特徴とする健診データ処理装置であり、そのような装置を提供することができる。
【００２３】
構成１１は、構成１又は構成２に於いて、さらに、前記健診データベース中で同一受診者の時系列データを構成するレコード群の各レコードをそれぞれ当該レコードの受診時年齢が属する年齢区間に所属させることにより構成した各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ前記境界値演算処理により求めた境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、前記区間レベル区分処理により区分した任意の年齢区間・検査項目のレベルから後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目のレベルから後続する年齢区間・検査項目の各レベルへ推移したデータ数に基づいてそれぞれ求める遷移確率算出処理とを実行することを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成１２は、構成１１に於いて、前記レベル区分処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群として前記区間レベル区分処理が採用する年齢区間と同じ年齢区間で区分したレコード群を用い、前記境界値演算処理は、前記年齢区間毎に各検査項目の各レベルの境界検査値をそれぞれ求めることを特徴とする健診データ処理方法である。また、構成１３は、構成１２に於いて、さらに、受診者の年齢と複数の検査項目の各検査値が予測判定セットとして与えられると、当該受診者の年齢・各検査値に対応する年齢区間・検査項目の各レベルについてそれぞれ前記遷移確率算出処理により求めた中で遷移確率が最大のレベルを求めそのレベルのセットを予測セットとして返す遷移先予測処理を実行することを特徴とする健診データ処理方法である。
このため、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから別の検査項目の検査値を精度良く予測することができる。
【００２４】
構成１４や構成１５は、構成１３の処理を実現する装置であり、そのような装置を提供することができる。
【００２５】
構成１６は、コンピュータを、構成８〜１０、１４、又は１５の何れかの健診データ処理装置として機能させるためのプログラムであるため、構成８〜１０、１４、又は１５の装置を実現するプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】健診データ処理＆予測処理の手順を示すフローチャート。
【図２】実施の形態の装置の構成を示すブロック図（ａ）と、レベル区分の手法の説明図  （ｂ）。
【図３】健診データベースの構成例を示す説明図（ａ）と、検査値をレベル化する実例を示す説明図（ｂ）。
【図４】検査値の年齢範囲別の確率分布と遷移確率を男性・中性脂肪の場合について例示する説明図（導出ルール適用前）。
【図５】導出ルールの抽出例を示す説明図（ａ）と、遷移先のレベルを導出ルールの第２データで置換する例を示す説明図（ｂ）。
【図６】図４の説明図で導出ルール適用後を示す。
【図７】図４の説明図で任意の年齢区間・レベル（４５〜４９才・レベル６）を選択した場合の表示の変化を示す説明図。
【図８】図４の説明図で任意の年齢区間・レベル（４５〜４９才・レベル６）を選択した場合の表示の変化を、区間区分図の一部を非表示とし、さらに、現状の予想を併せて表示して示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
実施の形態の方法・装置は、図２（ａ）に示すコンピュータシステムに於いて実現される。即ち、制御装置１０がＲＯＭ１３や必要に応じて記憶装置１１から所定のプログラムを読み出して、図１に示す手順を実行することにより、実現される。
【００２８】
ハードディスク或いはＳＳＤ等で構成される記憶装置１１には、統計処理可能な量の健診データを有する健診データベースが格納されている。また、本願の健診データ処理機能を実現するためのアプリケーション等の各種のアプリケーションを、必要に応じて格納させてもよい。
【００２９】
健診データベースの構成例を、図３（ａ）に示す。
図示の例では、一意の受診者ＩＤと受診年月日に対応付けて、１８個の検査項目（ＢＭＩ，最高血圧（ＳＢＰ），最低血圧（ＤＢＰ），白血球数，赤血球数，血色素量（Ｈｂ），ヘマトクリット（Ｈｔ），ＭＣＶ，ＭＣＨ，ＭＣＨＣ，血小板，ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰ，総コレステロール，中性脂肪，ＨＤＬコレステロール（図ではＨＤＬと略記），随時血糖）を有する。これらの検査項目は一例であり、他の検査項目を追加する等、適宜に増減してよい。また、別のテーブル（不図示）には、共通の受診者ＩＤに対応付けて、年齢や性別等の受診者の属性が記録されている。
【００３０】
制御装置１０は、ＣＰＵ等を有する公知の構成を有する。
図２（ａ）の例では記憶装置（ハードディスク）１１は制御装置１０に接続されているが、例えば、ＬＡＮ等を介して接続されていてもよい。また、入力装置としても、図示のキーボード・マウスに限定されず、例えば、ＩＣカードに記録された健診結果を読み取って健診データベースに蓄積する構成や、ＬＡＮ（更にはインターネット）を介して入力される健診結果を健診データベースに蓄積する構成でもよい。予測対象者等のデータ（各検査項目の検査値；修正判定セットの元データ，予測判定セットの元データ）の入力に関しても同様である。また、出力装置もディスプレイに限定されず、プリンタやスピーカでもよい。要は、図１の手順を実行できる構成であれば、ハードウェアの構成は任意である。
【００３１】
図１に即して、実施の形態の装置の機能を実現する手順を説明する。
まず、健診データベースから、図３（ａ）に示す各検査項目の項目値を有するレコードのデータを取得する。また、各レコードの受診者ＩＤにより対応付けられる各受診者の属性（年齢・性別）のデータも、不図示のテーブルから併せて取得する。
本例では、健診データとして、１回受診データ（レコード数：６４１９４件）と、６回受診データ（受診者ＩＤ総数：１２０９９）を用いている。
【００３２】
１回受診データとは、データを蓄積した６年間の内、何れか１年の１回のみ、当該受診者ＩＤのレコードが存在するデータであって、且つ、受診時に「疾患を有しない」と判定された人のデータである。ここで、「疾患を有しない」とは、所定の問診表の病名の申告欄に病名がなんら記載されなかったか、又は、疾患が無い旨が記載されたことをいう。
１回受診データは、レベル区分処理（Ｓ２１）にて年齢区間別・性別に分類され、それぞれ検査項目毎に所定数個のレベルに区分され（＝離散化され）、さらに、各レベルの境界検査値が算出される。請求項では、年齢区間毎にレベル区分する場合を特に区間レベル区分処理と記述し、年齢区間についての限定をしないでレベル区分する場合を単にレベル区分処理と記述している。算出された各境界検査値は、６回受診データのレベル化（＝離散化）に用いられる。また、年齢区間別・性別に分類され、検査項目毎にレベル化された１回受診データは、ルール抽出処理（Ｓ４１）に供される。ルール抽出処理（Ｓ４１）の詳細は、後述する。
【００３３】
６回受診データとは、データを蓄積した６年間の各年に、当該受診者ＩＤのレコードが一つずつ存在するデータである。６回受診データでは、１回受診データとは異なり、受診時の疾患申告の有無は考慮されていない。なお、受診年月日の「年」が同じレコードが同一の受診者ＩＤで複数有る場合は、その受診者ＩＤのデータは除外されている。
６回受診データは、レベル区分処理（請求項の区間レベル区分処理；Ｓ２１）にて年齢区間別・性別に分類され、それぞれ、１回受診データの同じ年齢区間でのレベル化により算出した各レベルの境界検査値を用いて、検査項目毎にレベル化（＝離散化）される。また、年齢区間別・性別に分類され、検査項目毎にレベル化された６回受診データは、遷移確率算出処理（Ｓ３１）に供される。遷移確率算出処理（Ｓ３１）の詳細は後述する。
【００３４】
なお、ステップＳ１３の「１回受診データと６回受診データのグループ分け」は、受診者ＩＤと受診年月日を照合することにより、行うことができる。
【００３５】
ステップＳ２１では、前述のように、１回受診データを年齢区間別・性別に分類し、各分類を、それぞれ、検査項目毎に所定数個のレベルに区分する。また、６回受診データを年齢区間別・性別に分類し、各分類を、それぞれ、１回受診データのレベル化で得た対応する年齢区間・性・レベルの境界検査値を用いてレベル化する。
【００３６】
１回受診データの任意の年齢区間・性・検査項目のレベル化は、図２（ｂ）に示すように、当該年齢区間・性・検査項目の最小値の検査値から始め、その総数のうち、２．５０％まで含まれる検査値、２６．２５％まで含まれる検査値、５０．００％まで含まれる検査値、７３．７５％まで含まれる検査値、９７．５０％まで含まれる検査値、１００．００％まで含まれる検査値を、それぞれ求めることによって行う。２．５０％以下は検査値が低い側の異常値、９７．５０％より大は高い側の異常値である。また、２．５０％より大で、且つ、９７．５０％以下は、正常値とされる範囲である。なお、年齢区間としては、本例では、５才刻みを採用している。即ち、〜１９才まで、２０〜２４才、２５〜２９才、３０〜３５才、・・・の５才刻みを採用している（図４参照）。
【００３７】
上述のように、本発明では、正常値の範囲（２．５０％〜９７．５０％）を、各レベルに含まれる検査値数が等しくなるように、区分している。
その理由を説明する。
健康な人の場合、生体が本来的に持っているゆらぎのため、正常値とされる範囲内であれば、何れの値も同様にとり得る、換言すれば、正常値の範囲内の任意の値を、同じ確率でとり得る。このことに、本願の発明者は注目した。
即ち、正常値の範囲を上述の如く等分割して、各区分にレベル値を割り振ると、
（１）健康な人の場合、各検査項目のレベル値（例：１８検査項目のレベル値）の組合せは、正常値の範囲内（レベル２〜レベル５）でランダムとなる。このため、多数の健康人が或る特定のパターンを表すことは無く、階層型クラスタリングを行っても、或る特定の検査項目群の或る特定のレベル値の組合せに集中が現れることは無い。
これに対して、
（２）病人の場合、病気に応じた特定の検査項目群のレベル値が異常値（レベル１又はレベル６）をとり、階層型クラスタリングを行うと、病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値（レベル１又はレベル６）の組合せへの集中が現れる。
このため、
（３）健康から病気へ推移する過程では、病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値の組合せへの集中傾向が現れるようになり、相関係数が大きくなる。
したがって、上述のように区分すると、或る１又は２以上の検査項目の検査値又は検査値の組合せから、別の検査項目の検査値を精度良く推定したり、予測値を精度良く修正することが可能となり、これに基づいて、再検査を指示したり、現病名の再検討を要することを示唆したり、さらには、未知の病名の探索を可能とすることも期待できる。
【００３８】
１回受診データのレベル化で得られた各境界検査値は、それぞれ、６回受診データの同じ年齢区間・性・検査項目のレベル化に用いられる。例えば、１回受診データの４０〜４４才・男性・中性脂肪のレベル化で得られた各レベルの境界検査値を、６回受診データの４０〜４４才・男性・中性脂肪のレベル化に用いる。このように年齢区間・性・検査項目を揃えているため、年齢や性によって検査値の標準値等にズレが有る場合等でも、データ量が比較的少ない６回受診データを、多量のデータ量を持つ１回受診データと同等の良好な精度で、レベル化することができる。換言すれば、隣接する年齢区間内に同一人の受診データが必ず含まれている６回受診データ上に、前記（１）〜（３）を反映させることができる。つまり、健康から病気へ推移する過程に於いて病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値の組合せに集中傾向が現れるという事象を、６回受診データに於いて、精度良く利用できるようになる。言うなれば、特定の検査項目群の特定のレベル値の組合せの相関を、６回受診データに於いて、精度良く利用できるようになる。
【００３９】
こうして、１回受診データの各年齢区間・各性・各検査項目の検査値を、同じレベルに含まれる検査値数の、当該年齢区間・性・検査項目での全検査値数に対する比率が、各検査項目間で同一となるように、且つ、正常値とされる範囲内の各レベルの比率が同一となるように、それぞれ所定数個（本例では６個）のレベルに区分するとともに、それを用いて６回受診データを区分した後、次に、両受診データの各検査値を、それぞれ該当するレベル（離散値）で置換したデータを作成する。これにより、１回受診データと６回受診データの各年齢区間・各性・各検査項目の各検査値を「検査項目・レベル」で統一的に扱うことが可能になる。検査値を該当するレベルで置換した一例を、図３（ｂ）に示す。
【００４０】
さらに、１回受診データに関しては、各検査項目の年齢区間別・性別の確率分布を求めて、レベル（離散値）で表現した区間区分図を作成する。区間区分図とは、年齢区間毎にレベルで区分して、年齢区間順に並べた図である。図４に、男性・中性脂肪の場合について各年齢区間の各レベルの確率分布を求めて作成した区間区分図を例示する。レベル１が検査値の低い側、レベル６が高い側である。なお、図４では、隣接する年齢区間には間隔が設けられているが、密接させてもよい。
【００４１】
本例では、図４のような区間区分図をディスプレイへ出力し、この区間区分図上に、遷移確率や遷移先を表示する。即ち、遷移態様図を表示する。例えば、或る年齢区間の或るレベルから後続の年齢区間の各レベルへ遷移する場合の遷移確率の大小を、当該或る年齢区間の或るレベルから後続の年齢区間の各レベルへ引いた矢印の太さで表現するようにしてもよい。或いは、矢印の輝度の大小や、矢印の線種（実線，破線，点線，等）で表現してもよく、これに、上記太さの相違を加味して表示してもよい。なお、図４では、縦軸は確率分布であるが、実際の検査値が分かるように、縦軸の確率分布を検査値に変換して表示してもよく、両者を表示するようにしてもよい。つまり、ユーザフレンドリーな表示となるように、適宜、改良してよいことは勿論である。
遷移先表示の詳細については、後述する。
【００４２】
ステップＳ３１では、６回受診データを用いて、遷移確率算出処理を実行する。
前述したように、６回受診データでは、データを蓄積した６年間の各年に、受診者ＩＤが同じレコードが一つずつ存在する。したがって、本例のように５才刻みで年齢区間を設定すると、隣接する年齢区間（例：４０〜４４才，４５〜４９才）には、必ず、同一受診者のデータが含まれることとなる。このため、６回受診データを用いると、各人の検査値の経年推移について精度の良い推定を行うことができる。即ち、６回受診データには、前述の（１）〜（３）が反映されている。このため、経年推移について精度の良い推定を行うことができ、ひいては、任意の年齢区間の任意のレベルから後続の年齢区間の各レベルへ遷移する確率について精度の良い推定を行うことができる。例えば、病気を早期に見出すという観点に於いて、極めて精度の良い知見を与えることができる。
【００４３】
遷移確率の算出は、或る検査項目・年齢区間・レベルに属している各データが、後続の年齢区間では、それぞれ何れのレベルへ推移するかを、各検査項目・年齢区間・レベルについてそれぞれに属するデータ数をカウントすることによって行う。
例えば、中性脂肪・男性の例では、４０〜４４才・レベル４に属する６回受診データは２１３件（不図示）であるが、年齢区間４５〜４９才では、４１件（＝１９．２％）がレベル６、６４件（＝３０．０％）がレベル５、５１件（＝２３．９％）がレベル４、３１件（＝１４．６％）がレベル３、２６件（＝１２．２％）がレベル２、０件（＝０％）がレベル１に属する。これより、図示のような推定が可能となる。
かかる計数結果に基づいて、ステップＳ３１では、各検査項目の任意の年齢区間・レベルを起点とする、後続の年齢区間の各レベルへの遷移確率を算出するのである。
【００４４】
ステップＳ４１ではルール抽出処理を実行する。データとしては、レベル区分処理（Ｓ２１）に於いて年齢区間別・性別に分類し、検査項目毎に所定数個（６個）のレベルに区分した、１回受診データを用いる。
前述したように、病人の場合には、病気に応じた特定の検査項目群の特定のレベル値の組合せに集中が現れる。また、健康から病気へ推移する過程では集中傾向が現れる。したがって、病気への推移が始まっている場合、特定の検査項目群の各特定のレベル値の相関を精度良く利用することが可能となる。
このことを利用して、ルール抽出処理では、或る検査項目・レベル又は２以上の或る検査項目・レベルの組合せ（第１データ）を前提としたとき、当該前提とした第１データの何れの検査項目とも異なる検査項目の或るレベル（第２データの検査項目・レベル）が生起する確率が、所定値（例：８０％）以上の場合に、当該第１データ・第２データの組合せを、当該第１データから当該第２データを導出する導出ルールとして抽出する。
【００４５】
例えば、図５（ａ）に示すように、「最高血圧・１を前提としたとき、最低血圧・１が生起する確率は、８３．３３％（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ；参照）」であり、所定値（８０％）以上である。このため、「最高血圧・１を第１データとし、最低血圧・１を第２データとする」導出ルールが抽出される。同様に、「Ｈｔ・２で、且つ、ＭＣＨＣ・３を前提としたとき、血色素量・２が生起する確率は１００％であり、所定値（８０％）以上である。このため、「Ｈｔ・２且つＭＣＨＣ・３を第１データとし、血色素量・２を第２データとする」導出ルールが抽出される。
【００４６】
このような導出ルールを適宜に用いることにより、相関を有する検査項目の検査値（レベル）又はその組合せから、相関を有する別の検査項目の検査値（レベル）を精度良く推定し、或いは修正することが可能となる。例えば、遷移確率算出処理（Ｓ３１）で算出した後続の各レベルへの遷移確率の大小関係（例：何れのレベルへの遷移確率が最大であるか，等）を、精度良く修正することが可能となる。また、受診者の検査結果（請求項の修正判定セット）に疑義があるとして再検査を指示したり、現病名の再検討を要することについて示唆したりすることも可能となる。さらには、既知の病名に当てはまらない集中が現れた場合等、未知の病名を探索することも期待できる。
【００４７】
なお、ルール抽出処理では、第１データとして有り得ない組合せ、即ち、検査項目が同じで且つレベルが異なる組合せ（例：Ｈｔ・２、且つ、Ｈｔ・３）を第１データの候補とすることは、予め、除外されている。これにより、無駄に生起確率を演算することを防止でき、コンピュータの負荷を軽減できる。
また、第１データと第２データが同時に生起する確率（ｓｕｐｐｏｒｔ参照）が極めて小さい場合（例：３％より小）も、生起確率の演算対象から除外されて、負荷の軽減が図られている。
【００４８】
ステップＳ５１では、予測処理を実行する。
まず、予測対象者のデータ（請求項の予測判定セット）を取得する。このデータとしては、健診データベースと同じ検査項目（図３（ａ）参照）の各検査値、及び、予測対象者の属性（年齢・性別）を挙げることができる。なお、健診データベースと同じ検査項目の全ての検査値が揃っていなくてもよい。つまり、一部の検査値のみでもよい。また、予測対象者は、実在の受診者でもよく、仮想の受診者でもよい。
【００４９】
この予測対象者のデータは、例えば、キーボードやマウス等の入力装置から入力されてもよく、ＩＣカード等のデータを読み込む構成でもよい。また、ＬＡＮや、更にはインターネットを介して入力されるデータを取得する構成でもよい。或いは、予めハードディスク等に記録されている健診者リストから、予測対象者を所定の順序で読み出して、順に取得するような構成でもよい。
【００５０】
こうして取得した各検査項目の検査値を、次に、レベル化する。即ち、それぞれ、該当するレベルに置換する。レベル化の境界検査値としては、ステップＳ２１（レベル区分処理）にて１回受診データに基づいて算出した境界検査値の中で、当該予測対象者の年齢と性別に該当する境界検査値を用いる。
【００５１】
次に、現在のレベルから、後続の年齢区間の各レベルへ遷移する確率を、それぞれ取得する。現在のレベルとは、予測対象者の検査値の属するレベルである。また、後続の年齢区間とは、予測対象者の５年後の年齢が属する年齢区間である。後続の年齢区間の各レベルへの遷移確率は、ステップＳ３１（遷移確率算出処理）にて６回受診データに基づいて算出した各値を取得する。また、各遷移確率の中で最大の遷移確率となる遷移先のレベルを、遷移先仮レベルとして、メモリ１２上に保持する。
【００５２】
後続の年齢区間の各レベルへの遷移確率について説明する。
例えば、予測対象者の年齢が４２才（年齢区間：４０〜４４才）で、検査項目「中性脂肪」の検査値に対応するレベルが「４」の場合、図４内に黒丸印で示した位置が、現在のレベルである。この位置を起点として、後続の年齢区間（４５〜４９才）の各レベルへの遷移確率は、レベル６が１９．２％、レベル５が３０．３％、レベル４が２３．９％、レベル３が１４．６％、レベル２が１２．２％、レベル１が０．０％である。これらは、ステップＳ３１の遷移確率算出処理にて計数値に基づいて算出されて、メモリ１２上に保持されているものとする。
【００５３】
この場合に於いて、遷移確率が最大となるのは、レベル５へ遷移する場合の３０．０％であるため、このレベル５が、遷移先仮レベルとして保持される。図４では、遷移確率が最大のレベル５へ向かう矢印が最も太く表されている。即ち、図４では、遷移確率の大きい順に、最太実線矢印、太実線矢印、細実線矢印、細破線矢印、細点線矢印、細２点鎖線矢印で表されている。矢印の起点としては、例えば、当該のレベルの中央位置を設定できるが、これに限定されない。例えば、前述したように、図４の縦軸に確率分布及び／又は実際の検査値を表示できるため、予測対象者の検査値の高さを起点に設定してもよい。
図４の表示は上記のとおりであるが、後述の図６〜８では、ルールを用いた修正等に応じて、矢印の線種や太さ、或いは、矢印の指す位置等が、適宜、変更されている。
【００５４】
遷移確率最大の遷移先レベル（遷移先仮レベル）が決まると、次に、導出ルールに基づく修正が行われる。即ち、予測対象者の各検査値に基づいてそれぞれ求めた遷移先仮レベル（遷移確率が最大の遷移先のレベル）又は遷移先仮レベルの組合せの中に、導出ルールの第１データに該当するものが有る場合に、当該の導出ルールを用いて導出した第２データ（検査項目・レベル）で、当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを置換する修正が行われる。
【００５５】
例えば、予測対象者の各検査項目の検査値に基づいて、遷移先仮レベルとして、「「Ｈｔ・２」「ＭＣＨＣ・３」「血色素量・３」が決まった場合を考えると、図５（ａ）に示されるように、「「Ｈｔ・２」「ＭＣＨＣ・３」を第１データとし、「血色素量・２」を第２データとする導出ルールが存在する。このため、この場合は、遷移先仮レベルとして保持された中の「血色素量・３」が、第２データ「血色素量・２」に置換される。この様子を、図５（ｂ）に示す。
【００５６】
このような修正を、中性脂肪の区間区分図を用いて説明する。
図６は、当初図４であったものが、導出ルールによって矢印の太さが変更された様子を表す。即ち、中性脂肪の年齢区間４０〜４４才のレベル４から後続の年齢区間への遷移確率最大のレベル（遷移先仮レベル）は図４に示すようにレベル５であるが、導出ルールの中に「中性脂肪・４」を第２データとするルールがあり、当該の導出ルールの第１データが、当該予測対象者の各検査値に基づいて求めた１又は２以上の遷移先仮レベルによって構成されるものであったため、「中性脂肪・５」が「中性脂肪・４」で置換され、その結果、矢印の太さが、図６のように変更されたものである。
【００５７】
なお、上記では、図４から図６へ表示が切り換えられる場合に即して説明したが、遷移先仮レベルの算出後、直ちに導出ルールに基づく修正を自動的に実行するように構成した場合には、図４の表示は実際には行われず、直ちに、図６の表示が行われる。また、図４から図６への切り換えを、ユーザの指示入力に応じて行うように構成してもよい。
また、図４や図６の表示は一例を示すものであり、例えば、図６の矢印の太さや線種を図４と同様とし、これに代えて、導出ルールによって変更されたレベルを強調表示（例えば、ハイライト表示）等して、ユーザに示しても良い。
【００５８】
遷移確率に応じた表示態様や、導出ルールによる修正を取り入りて表示する態様の例としては、例えば、以下のような表示態様を挙げることができる。即ち、
遷移確率に応じた表示態様としては、例えば、
（ａ）算出起点から遷移先レベルへ矢印を引き、その太さを、遷移確率が大きいほど太くするような表示態様。
（ｂ）遷移確率に応じて、矢印の線種を、実線、破線、点線、鎖線等で表現するような表示態様。
（ｃ）矢印の輝度や色を、遷移確率が大きいほど目立つものとした表示態様。
（ｄ）遷移先のレベル領域の表示を遷移確率に応じて変えた表示態様。例えば、遷移確率が大きいレベルほど目立つように、例えば、ハイライト表示する表示態様。
（ｅ）遷移確率の数値を傍らに表示した表示態様。さらに、その場合に於いて、遷移確率の大きさに応じて書体やポイントを異ならせた表示態様。
を例示することができる。
【００５９】
また、修正を取り入れた所定の態様としては、例えば、
（Ａ）遷移先仮レベル（遷移確率が最大のレベル）と、導出ルールの第２データで示されるレベル（修正後レベル）の両者を、それぞれ、両者の意味が分かるように明瞭に区別して表示（強調表示）する態様。
（Ｂ）遷移先仮レベル（遷移確率が最大のレベル）の強調表示を止め、導出ルールの第２データで示されるレベル（修正後レベル）を遷移蓋然性の高いレベルとして強調表示する態様。
（Ｃ）上記（Ｂ）に於いて、遷移蓋然性は高いが、遷移確率が最大のレベル（遷移先仮レベル）とは異なる旨を、併せて表示する態様，
（Ｄ）上記（Ｂ）に於いて、遷移先仮レベル（遷移確率が最大のレベル）の強調表示を止めるのみならず、他のレベルへの遷移確率に基づく表示も止め、導出ルールの第２データで示されるレベル（修正後レベル）のみを、遷移蓋然性の高いレベルとして強調表示する態様。
（Ｅ）遷移先仮レベル（遷移確率が最大のレベル）と、導出ルールの第２データで示されるレベル（修正後レベル）が隣接する場合には、その境界部分を矢印の指示先に設定して表示する態様。
等を例示することができる。
なお、遷移確率に応じた表示態様や、修正を取り入れた所定の態様としては、上記以外の表示態様であってもよい。
【００６０】
前記導出ルールに基づく修正の説明に於いて、修正された「検査項目・レベル」が、別の導出ルールの第１データ又はその一部を構成している場合もあり得る。その場合は、当該の導出ルールにより導出される第２データによって更に別の検査項目の遷移先仮レベルが置換される等して、次々と変動が波及し、最終的に、当初に置換された「検査項目・レベル（図５（ｂ）の血色素量・２）」が再び置換されてしまう事態も想定される。このような循環現象による不定状態を防止するため、本装置では、導出ルールの第２データで置換された「検査項目・レベル」を、導出ルールの第１データとして用いないようにシステムを構成している。
なお、これに代えて、例えば、「再度の置換が実施されようとした時点で、導出ルールの適用を止める」等の構成とすることもできる。
【００６１】
また、本装置では、何れかの「検査項目・レベル」が選択されると、当該の検査項目に関しては、当該「検査項目・レベル」を第１データの構成要素として処理するように、システムを構成している。即ち、当該の検査項目に関しては、当該「検査項目・レベル」を遷移先仮レベルとみなして処理するように、システムを構成している。
【００６２】
このことを、図４（中性脂肪の例）を参照して説明する。
図４に於いて、遷移先仮レベルは「レベル５」である。このとき、例えば、図示のように、「レベル６」をユーザが選択すると、検査項目「中性脂肪」に関しては、当該の「レベル６」を用い、且つ、他の検査項目に関してはそれぞれの遷移先仮レベルを用いて、導出ルールが適用される。つまり、「中性脂肪・６」単独、又は「中性脂肪・６」を含む１又は２以上の「検査項目・レベル」から成る第１データが存在するか否か調べ、存在する場合は、当該第１データに対応する第２データで、当該第２データと同じ検査項目のレベルを置換する。なお、循環による不定状態、即ち、第２データに該当するとして修正された「検査項目・レベル」が、別の導出ルールの第１データ又はその一部を構成している場合に、更なる導出ルールの適用と修正が行われ、その波及により、当初に選択した「中性脂肪・６」が修正されてしまうという事態を防止するために、本装置では、ユーザ選択された「検査項目・レベル」（この場合は「中性脂肪・６」）を固定している。なお、このような制御に代えて、前述したような制御、即ち、第２データに該当するとして修正された「検査項目・レベル」を固定する制御を採用してもよい。
【００６３】
上述のユーザ選択（ここでは「中性脂肪・６」の選択）では、さらに、ユーザ選択された「検査項目・レベル」を起点とする、後続年齢範囲への遷移確率の表示も行われる。
このことを図４、図７を参照して説明する。
図４に於いて、遷移先仮レベルは「中性脂肪・５」である。このとき、例えば、「中性脂肪・６」をユーザが選択すると、該「中性脂肪・６」を起点として、後続の年齢区間の各レベルへの遷移確率がそれぞれ取得されて、図７に示すように、当該取得した遷移確率に応じた太さや線種の矢印で、各レベルへの遷移が表示される。
【００６４】
このように、ユーザは、適宜に「検査項目・レベル」を選択して、例えば、現状のままでは、５年先に「レベル５」に遷移する確率が最大であるが、不摂生等を重ねた結果、例えば、当該５年先に「レベル６」に遷移してしまったと仮定したとき、当該５年先の時点で「レベル６」に遷移してしまったことが他の検査項目にどのような影響を及ぼすかを把握できるとともに、さらに、その後、どのように遷移していくかも、分かり易く把握することができる。
【００６５】
図７を別様に表示した例を図８に示す。
図８では、区間区分図の一部を非表示としている。
また、図８では、選択した「レベル６」への遷移を仮定の予想（最大可能性）として２点鎖線太矢印で示すとともに、当該「レベル６」からの遷移先についても、２点鎖線太矢印（最大可能性）と、２点鎖線矢印（次の可能性）とで示している。
また、図８では、予測対象者の各検査項目の検査結果から、遷移確率は「レベル５」が最大であったが、導出ルールによる修正では「レベル４」が導出されたため、両レベルの境界を矢印の指示先に設定して表示している。
【００６６】
このような出力は、ディスプレイのみならず、例えば、プリンタで出力するように構成することもできる。また、ＬＡＮ更にはインターネットを介して、問い合わせ元の端末装置へ送信するように構成してもよい。
本願の装置で遷移確率を算出し、さらに、導出ルールで修正した結果を多数の健診者のデータに当てはめてみた結果、良好な精度を得ることを確認できた。
【００６７】
上記では、予測先（遷移先仮レベルのセット）について導出ルールを適用する例を説明したが、導出ルールは、現時点の検査結果（請求項の修正判定セット）について適用するともできる。また、その発展型として、検査結果の再検討を指示したり、現病名の再検討を要する旨を示唆したりすることも可能である。さらには、通常と異なる集中が現れた場合等、未知の病名の探索等に用いることも期待できる。
【符号の説明】
【００６８】
１０  制御装置（ＣＰＵを備える）
１１  記憶装置（ハードディスク等）
１２  記憶装置（ＲＡＭ）
１３  記憶装置（ＲＯＭ）
１６  入力装置（キーボード，マウス等）
１７  出力装置（ディスプレイ等）
１８  ＬＡＮ
【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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