(57)【要約】      （修正有）【課題】生理学的な特性を集団と個人の両面から考慮することで、現在の検査値が、将来どのように推移していくかについて精度の高い予測を可能にする。【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含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、健診データベース中で同一受診者の時系列データを持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を前記境界検査値を用いて区分し、任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると当該検査値が対象レベルへ遷移する確率を検査値数と年齢区間・検査項目・レベルから遷移した検査値数とに基づいて算出する。【選択図】図１
2012014582.tif 000002
【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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出処理と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出処理と、
を実行することを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項２】
請求項１に於いて、
前記境界値算出処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、
前記区間レベル区分処理は、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する前記境界値算出処理の場合と同じ年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に於いて、
前記遷移確率算出処理は、後続の年齢区間の各レベルを算出対象レベルに設定して各レベルへの遷移確率をそれぞれ算出するとともに、それらの中で遷移確率が最大のレベルを求めて遷移先仮レベルとして保持し、
さらに、
予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又は遷移先仮レベルの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先修正処理、
を実行することを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項４】
請求項３に於いて、
前記遷移先修正処理は、ユーザ入力により指定された検査項目・レベル又は予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又はそれらの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に於いて、
前記遷移先修正処理は、検査項目が同じで且つレベルが異なる第２データが複数の導出ルールによってそれぞれ導出される場合は、第２データを生起する確率に基づいて何れか１の導出ルールの第２データを選択する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項６】
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出手段と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから後続の年齢区間の算出対象レベルとしての各レベルへそれぞれ遷移した各検査値数とに基づいてそれぞれ算出するとともに、それらの中で遷移確率が最大のレベルを求めて遷移先仮レベルとして保持する遷移確率算出手段と、
予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出手段によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又は遷移先仮レベルの組合せの中に、前記境界値算出手段により区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先修正手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【請求項７】
請求項６に於いて、
前記遷移先修正手段は、ユーザ入力により指定された検査項目・レベル又は予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出手段によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又はそれらの組合せの中に、前記境界値算出手段に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出手段と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【請求項９】
請求項６〜請求項８の何れかに於いて、
前記境界値算出手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、
前記区間レベル区分手段は、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する前記境界値算出手段の場合と同じ年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【請求項１０】
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分し、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項１１】
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分する、区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【請求項１２】
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分して得たデータを用い、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項６、請求項７、請求項８、請求項９、又は、請求項１１の何れかの遷移先レベル予測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、現在の検査値から将来（例：数年先）のレベル（≒検査値の概略）を予測する遷移先レベル予測方法、予測装置、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、これにより、精度の良い予測を可能にした遷移先レベル予測方法、予測装置、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、予測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、入力された受信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、集団と個人の両面から考慮することにより、現在の任意の検査値が、将来、どのように推移していくかについて、精度の高い予測を可能にすることを目的とする。
また、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相関を有することを利用して、検査項目間の相関を用いて上記の予測を修正することにより、更にその精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の構成を、下記［１］〜［１３］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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出処理と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出処理と、
を実行することを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【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。
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が、これに限定されない。
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。
【０００８】
［２］構成２
構成１に於いて、
前記境界値算出処理は、前記健診データベース中の所定のレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、
前記区間レベル区分処理は、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する前記境界値算出処理の場合と同じ年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
例えば、境界値算出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。
【０００９】
［３］構成３
構成１又は構成２に於いて、
前記遷移確率算出処理は、後続の年齢区間の各レベルを算出対象レベルに設定して各レベルへの遷移確率をそれぞれ算出するとともに、それらの中で遷移確率が最大のレベルを求めて遷移先仮レベルとして保持し、
さらに、
予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又は遷移先仮レベルの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先修正処理、
を実行することを特徴とする遷移先レベル予測方法。
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、
前記遷移先修正処理は、ユーザ入力により指定された検査項目・レベル又は予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又はそれらの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【００１１】
［５］構成５
構成３又は構成４に於いて、
前記遷移先修正処理は、検査項目が同じで且つレベルが異なる第２データが複数の導出ルールによってそれぞれ導出される場合は、第２データを生起する確率に基づいて何れか１の導出ルールの第２データを選択する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
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。
【００１２】
［６］構成６
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出手段と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから後続の年齢区間の算出対象レベルとしての各レベルへそれぞれ遷移した各検査値数とに基づいてそれぞれ算出するとともに、それらの中で遷移確率が最大のレベルを求めて遷移先仮レベルとして保持する遷移確率算出手段と、
予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出手段によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又は遷移先仮レベルの組合せの中に、前記境界値算出手段により区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先修正手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【００１３】
［７］構成７
構成６に於いて、
前記遷移先修正手段は、ユーザ入力により指定された検査項目・レベル又は予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出手段によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又はそれらの組合せの中に、前記境界値算出手段に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【００１４】
［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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、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算出手段と、
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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【００１５】
［９］構成９
構成６〜構成８の何れかに於いて、
前記境界値算出手段は、前記健診データベース中の所定のレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに、各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、
前記区間レベル区分手段は、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する前記境界値算出手段の場合と同じ年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を、それぞれ、前記境界検査値を用いて区分する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【００１６】
［１０］構成１０
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分し、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
構成１の境界値算出処理の処理結果を持つデータを利用して、構成１の区間レベル区分処理を実行するようにした方法である。
【００１７】
［１１］構成１１
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分する、区間レベル区分手段と、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出手段と、
を有することを特徴とする遷移先レベル予測装置。
【００１８】
［１２］構成１２
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、同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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ことによりそれぞれ求められた各レベルの境界を与える境界検査値を用い、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布をそれぞれ区分して得たデータを用い、
任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると、当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と、当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する、
ことを特徴とする遷移先レベル予測方法。
【００１９】
［５］構成５
コンピュータを、構成６、７、８、９、又は１１の何れかの遷移先レベル予測装置として機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００２０】
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含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに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算出処理と、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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る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検査値を用いて区分する区間レベル区分処理と、任意の年齢区間・検査項目・レベルに相当する検査値が与えられると当該検査値が後続の年齢区間の算出対象レベルへ遷移する確率を当該任意の年齢区間・検査項目・レベルに属する検査値数と当該任意の年齢区間・検査項目・レベルから当該算出対象レベルへ遷移した検査値数とに基づいて算出する遷移確率算出処理とを実行する遷移先レベル予測方法であり、生体が本来有する生理学的な特性を集団と個人の両面から考慮しているため、現在の任意の検査値のレベルが、将来、どのように遷移するかの確率を、精度良く算出できる。
構成２は、構成１に於いて、前記境界値算出処理は前記健診データベース中の所定のレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する年齢区間に所属させて成る各年齢区間の各検査項目の検査値分布を同じレベルに含まれる検査値数の比率が各検査項目間で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とともに各レベルの境界を与える境界検査値をそれぞれ求め、前記区間レベル区分処理は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持つレコード群をそれぞれ当該レコードの受診時年齢に対応する前記境界値算出処理の場合と同じ年齢区間に所属させて成る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検査値を用いて区分する遷移先レベル予測方法であり、境界値算出のための年齢区間と同じ年齢区間を区間レベル区分処理に適用しているため、構成１より更に精度良く算出できる。
【００２１】
構成３は、構成１又は構成２に於いて、前記遷移確率算出処理は後続の年齢区間の各レベルを算出対象レベルに設定して各レベルへの遷移確率をそれぞれ算出するとともにそれらの中で遷移確率が最大のレベルを求めて遷移先仮レベルとして保持し、さらに、予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又は遷移先仮レベルの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先修正処理を実行する遷移先レベル予測方法であり、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相関を有することを利用して構成１又は２の予測を修正しているため、更にその精度を高めることができる。
構成４は、構成３に於いて、前記遷移先修正処理は、ユーザ入力により指定された検査項目・レベル又は予測対象者の各検査項目の検査値から前記遷移確率算出処理によりそれぞれ求めた遷移先仮レベル又はそれらの組合せの中に、前記境界値算出処理に於いて区分した検査項目・レベルの中から任意に選ばれる検査項目・レベル又は複数の検査項目・レベルの組合せとしての第１データであって該第１データとは異なる検査項目の或るレベルとしての第２データを所定値以上の確率で生起させる両データの組合せとして規定される何れかの導出ルールの第１データに該当するものが有るか否か調べ、有る場合は、当該の導出ルールを用いて導出した第２データに基づいて当該第２データと検査項目が同じ遷移先仮レベルを修正する遷移先レベル予測方法であるため、ユーザ入力により任意に指定した検査項目・レベルに関しても精度の良い予測を行うことができる。
構成５は、構成３又は構成４に於いて、前記遷移先修正処理は、検査項目が同じで且つレベルが異なる第２データが複数の導出ルールによってそれぞれ導出される場合は第２データを生起する確率に基づいて何れか１の導出ルールの第２データを選択する遷移先レベル予測方法であるため、第２データを適正に選択することができる。
【００２２】
構成６は、構成１を受ける構成３の処理を実行する装置を提供することができる。
構成７は、構成１を受ける構成３を受ける構成４の処理を実行する装置を提供することができる。
構成８は、構成１の処理を実行する装置を提供することができる。
構成９は、構成２、構成２を受ける構成３、構成２を受ける構成３を受ける構成４の処理を実行する装置を提供することができる。
構成１０は、構成１の境界値算出処理の処理結果を持つデータを利用して、構成１と同様効果を得る方法を提供できる。
構成１１は、構成１０の処理を実行する装置を提供することができる。
構成１２は、構成１の境界値算出処理と区間レベル区分処理の処理結果を持つデータを利用して、構成１と同様効果を得る方法を提供できる。
構成１３は、コンピュータを、構成６、７、８、９、又は１１の何れかの遷移先レベル予測装置として機能させるためのプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【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】
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。予測対象者のデータ（各検査項目の検査値）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。
【００２８】
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。
【００２９】
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る。
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。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。
【００３０】
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。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（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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。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）。
【００３４】
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。
【００３５】
こうして、１回受診データ及び６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、それぞれ所定数個（本例では６個）のレベルに区分した後、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、両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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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、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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
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或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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
また、修正を取り入れた所定の態様としては、例えば、
（１）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。
（２）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。
（３）上記（２）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，
（４）上記（２）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。
（５）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。
【００５６】
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。その場合には、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生じ得る。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。
【００５７】
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。
【００５８】
このことを、図４と図７を参照して説明する。
図４に於いて、遷移先仮レベルは「レベル５」である。このとき、例えば、図示のように「レベル６」を選択すると、図４の検査項目「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。さらに、当該の「レベル６」を起点として、その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。
このため、ユーザは、例えば、現状では、５年先には「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、「レベル６」に遷移してしまったとしたとき、その後、どのように遷移していくかを、分かり易く把握することができる。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【符号の説明】
【００６１】
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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