(57)【要約】【課題】  既存のデータを次元圧縮したデータを用い、新規健診者の検査値データから低次元空間上のデータを速やかに精度よく得られるようにする。【解決手段】  所定の検査項目群の各検査値データを健診者毎に保持する健診データベース１１１，健診データベースが持つ高次元空間上の検査値データ間の距離関係を可能な限り保ちつつ低次元空間上に写像して得た低次元データを健診者毎に保持する圧縮データベース１１３，対象者の検査値データを健診データベースが持つ各健診者の検査値データと比較して距離が近い所定数の健診者を抽出する類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５，類似者抽出手段により抽出された各健診者の低次元データを圧縮データベースから取得してそれに基づいて対象者の低次元データを算出する対象者データ算出手段Ｓ１７，を有する健診データ処理装置。【選択図】  図２
2013206085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の検査項目群の各検査値データを健診者毎に保持する健診データベースと、
前記健診データベースが持つ高次元空間上の各健診者の検査値データを、所定の次元圧縮手法により視覚化可能な低次元空間上に写像して得た低次元データを、健診者毎に保持する圧縮データベースと、
対象者の検査値データを、前記健診データベースが持つ各健診者の検査値データと比較して、距離が近い所定数の健診者を抽出する類似者抽出手段と、
前記類似者抽出手段により抽出された各健診者の低次元データを前記圧縮データベースからそれぞれ取得して、当該取得した各低次元データに基づいて、前記対象者の低次元データを算出する対象者データ算出手段と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項２】
請求項１に於いて、
前記健診データベースは、さらに、各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、
前記類似者抽出手段により抽出された各健診者が前記健診データベースに持つ健康状態レベルに基づいて、前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項３】
請求項１に於いて、
前記健診データベースは、さらに、各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、
前記対象者データ算出手段により算出された対象者の低次元データの座標と、前記圧縮データベースが持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベースに持つ健康状態レベルとに基づいて、前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に於いて、
前記対象者データ算出手段により算出された対象者の低次元データと、前記圧縮データベースが持つ各健診者の低次元データと、前記対象者レベル決定手段により決定された対象者の健康状態レベルと、各健診者が前記健診データベースに持つ健康状態レベルとに基づいて、各健診者及び前記対象者の健康状態レベルを低次元空間上に表示する表示制御手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項５】
請求項４に於いて、
前記表示制御手段は、各健診者の健康状態レベルをレベルに対応付けられた表示色で識別可能に表示するとともに、前記対象者の健康状態レベルを識別可能に表示する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れかに於いて、
前記圧縮データベースが持つ各健診者の低次元データは、次元圧縮手法の一つである多次元尺度構成法により写像して得たデータである、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れかに於いて、
前記所定の検査項目として、ＢＭＩ，ＤＢＰ，ＳＢＰ，ＷＢＣ，ＲＢＣ，Ｈｂ，Ｈｔ，Ｐｌ，ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰ，Ｔ−ｃｈｏ，ＨＤＬ，ＴＧ，ＢＳ，ＡＧＥ、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項８】
請求項１に於いて、
前記健診データベースは、さらに、各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、
前記類似者抽出手段により抽出された各健診者が前記健診データベースに持つ疾病名に基づいて、前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項９】
請求項１に於いて、
前記健診データベースは、さらに、各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、
前記対象者データ算出手段により算出された対象者の低次元データの座標と、前記圧縮データベースが持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベースに持つ疾病名に基づいて、前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１〜請求項９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、健診データ処理装置及びプログラムに関する。詳しくは、多数（例：１５〜１８）個の検査項目の検査値データを、多数の健診者（例：数千〜数万人）について保持している健診データベースから有用な知見を得るとともに、該健診データベースを利用して、新規の健診者（対象者）の健康状態レベル等を正確且つ速やかに把握して、指導等に役立てることができるようにした装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の検査項目の検査値データを多数の健診者に関して集積して成る健診データベースを用いて、有用な知見を得ようとする試みが行われている。
例えば、特開２００９−１８１５６４号公報（特許文献１）には、体重と総コレステロールやヘモグロビンＡｌｃ等の健診データとの相関関係を解析し、その関係から、健康状態を推定し、又は今後を予測することについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８１５６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
多数の検査項目の検査値データは、高次元空間上のデータであるため、非常に多数の健診者の検査値データを集積したとしても、いわゆる次元の呪いのために高次元空間上では関係が疎となってしまって、性質を把握し難い。
このため、多次元尺度構成法や主成分分析法等の手法により次元圧縮を行い、検査値データを総合した性質を把握できるようにする試みが行われている。
【０００５】
しかし、多次元尺度構成法や主成分分析法等で大量のデータを処理しようとすると、計算負荷が過大となって、処理に長時間を要する。このため、新規の健診者（対象者）の検査値データを既存の集積データに組み入れて再計算・次元圧縮し、その結果を健康指導等に用いようとすることは、現実的ではない。また、新規の健診者（対象者）の検査値データを既存の集積データに組み入れて再計算・次元圧縮すると、その都度、マップが変化して従前のイメージが変わってしまうため、直感的な把握に難が生ずる。
【０００６】
本発明は、新規の健診者（対象者）に対して、従前の集積データの結果やイメージを生かして、現実的な時間内で、健康指導を行い得るようにすることを目的とする。
そのため、既存のデータを次元圧縮したデータを用いて、新規の健診者（対象者）の検査値データから、低次元空間上のデータを、速やかに且つ精度よく得られるようにすることを目的とする。また、速やかに且つ精度よく求めた低次元空間上のデータを用いて、既存のデータの性質との対比を行い得るようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明を、下記［１］〜［１０］に記す。
［１］構成１
所定の検査項目群の各検査値データを健診者毎に保持する健診データベース１１１と、
前記健診データベースが持つ高次元空間上の各健診者の検査値データを、所定の次元圧縮手法により視覚化可能な低次元空間上に写像して得た低次元データを、健診者毎に保持する圧縮データベース１１３と、
対象者の検査値データを、前記健診データベースが持つ各健診者の検査値データと比較して、距離が近い所定数の健診者を抽出する類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５と、
前記類似者抽出手段により抽出された各健診者の低次元データを前記圧縮データベースからそれぞれ取得して、当該取得した各低次元データに基づいて、前記対象者の低次元データを算出する対象者データ算出手段Ｓ１７と、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
高次元空間上の検査値データを視覚化可能な低次元空間上に写像して低次元データを得る次元圧縮手法としては、例えば、構成６（後述）に記載の多次元尺度構成法や、主成分分析法等の次元圧縮手法を挙げることができる。これらは、高次元空間上の検査値データ間の距離関係を可能な限り保ちつつ低次元空間上へ写像する手法である。「距離関係を可能な限り保つ」とは、例えば、健診者ａの検査値データと健診者ｂの検査値データとの類似度の方が、健診者ａの検査値データと健診者ｃの検査値データとの類似度より近い場合に、低次元空間への写像後も、その関係が可能な限り保たれていることを言う。即ち、これらの次元圧縮手法が持つ性質やコンピュータ上での処理に起因して上記の関係が損なわれてしまう例外的事象を除いて、保たれていることを言う。
視覚化可能な低次元空間とは、通常は２次元空間であるが、２次元上に３次元的なイメージを作像する擬似的な３次元空間でもよい。もちろん、３次元空間上にプロットできる機器が有る場合は、３次元空間でもよい。
高次元空間上の検査値データ間の距離としては、例えば、ユークリッド距離、マンハッタン距離を挙げることができる。また、距離に代えて類似度でもよく、ピアソンの相関係数やコサイン類似度を挙げることができる。
【０００８】
［２］構成２
構成１に於いて、
前記健診データベース１１１は、さらに、各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、
前記類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５により抽出された各健診者が前記健診データベースに持つ健康状態レベルに基づいて、前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段Ｓ１９を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
即ち、構成２では、抽出された健診者の健康状態レベルに基づいて、例えば、抽出された中で最も多い健康状態レベルを、対象者の健康状態レベルとして決定する。
健診データベース内の各健診者への健康状態レベルの付与は、例えば、各健診者の各検査項目の検査値データに基づいて行うことができる。具体的には、検査値が正常範囲を逸脱した検査項目の有無、どの検査項目の検査値が正常範囲を逸脱したか、逸脱の度合いの大小、検査値が正常範囲を逸脱した検査項目の数等を総合的に考慮して付与することができる。レベル数は適宜に設定してよいが、例えば、５段階のレベルを例示できる。
［３］構成３
構成１に於いて、
前記健診データベース１１１は、さらに、各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、
前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データの座標と、前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベース１１１に持つ健康状態レベルとに基づいて、前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段Ｓ１９を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
即ち、構成３では、低次元空間での対象者の座標が、全健診者に関する各健康状態レベルの分布の中で、どのレベルの分布領域に最も良好に含まれるかによって、対象者の健康状態レベルを決定する。例えば、対象者の座標が、第１レベルと第２レベルの重なり領域に在る場合、第１レベルの領域の中心（又は重心でもよい）と第２レベルの中心（又は重心でもよい）の何れに近いかによって、レベルを決定するようにしてもよい。
【０００９】
［４］構成４
構成２又は構成３に於いて、
前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データと、前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データと、前記対象者レベル決定手段Ｓ１９により決定された対象者の健康状態レベルと、各健診者が前記健診データベース１１１に持つ健康状態レベルとに基づいて、各健診者及び前記対象者の健康状態レベルを低次元空間上に表示する表示制御手段Ｓ１９を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
［５］構成５
構成４に於いて、
前記表示制御手段Ｓ１９は、各健診者の健康状態レベルをレベルに対応付けられた表示色で識別可能に表示するとともに、前記対象者の健康状態レベルを識別可能に表示する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【００１０】
［６］構成６
構成１〜構成５の何れかに於いて、
前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データは、次元圧縮手法の一つである多次元尺度構成法により写像して得たデータである、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
［７］構成７
構成１〜構成６の何れかに於いて、
前記所定の検査項目として、ＢＭＩ，ＤＢＰ（最大血圧），ＳＢＰ（最小血圧），ＷＢＣ（白血球数），ＲＢＣ（赤血球数），Ｈｂ（血色素量），Ｈｔ（ヘマトクリット），Ｐｌ（血小板），ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰ，Ｔ−Ｃｈｏ（総コレステロール），ＨＤＬ−Ｃ（ＨＤＬコレステロール），ＴＧ（中性脂肪），ＢＳ（血糖値），ＡＧＥ（年齢）、
を有することを特徴とする健診データ処理装置。
【００１１】
［８］構成８
構成１に於いて、
前記健診データベース１１１は、さらに、各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、
前記類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５により抽出された各健診者が前記健診データベース１１１に持つ疾病名に基づいて、前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
［９］構成９
構成１に於いて、
前記健診データベース１１１は、さらに、各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、
前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データの座標と、前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベース１１１に持つ疾病名に基づいて、前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する、
ことを特徴とする健診データ処理装置。
【００１２】
［１０］構成１０
コンピュータを、構成１〜構成９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】
【００１３】
構成１は、所定の検査項目群の各検査値データを健診者毎に保持する健診データベース１１１と、前記健診データベースが持つ高次元空間上の各健診者の検査値データを所定の次元圧縮手法により視覚化可能な低次元空間上に写像して得た低次元データを健診者毎に保持する圧縮データベース１１３と、対象者の検査値データを前記健診データベースが持つ各健診者の検査値データと比較して距離が近い所定数の健診者を抽出する類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５と、前記類似者抽出手段により抽出された各健診者の低次元データを前記圧縮データベースからそれぞれ取得して当該取得した各低次元データに基づいて前記対象者の低次元データを算出する対象者データ算出手段Ｓ１７とを有する健診データ処理装置であるため、対象者の低次元データを比較的小さな計算負荷で得ることができる。
【００１４】
構成２は、構成１に於いて、前記健診データベース１１１はさらに各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、前記類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５により抽出された各健診者が前記健診データベースに持つ健康状態レベルに基づいて前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段Ｓ１９を更に有する健診データ処理装置であるため、対象者の健康状態レベルを十分に小さな計算負荷で得ることができる。
構成３は、構成１に於いて、前記健診データベース１１１はさらに各健診者にそれぞれ付与された健康状態レベルを健診者毎に保持しており、前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データの座標と前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベース１１１に持つ健康状態レベルとに基づいて前記対象者の健康状態レベルを決定する対象者レベル決定手段Ｓ１９を更に有する健診データ処理装置であるため、対象者の健康状態レベルを比較的小さな計算負荷且つ十分な精度で得ることができる。
【００１５】
構成４は、構成２又は構成３に於いて、前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データと前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データと前記対象者レベル決定手段Ｓ１９により決定された対象者の健康状態レベルと各健診者が前記健診データベース１１１に持つ健康状態レベルとに基づいて各健診者及び前記対象者の健康状態レベルを低次元空間上に表示する表示制御手段Ｓ１９を更に有する健診データ処理装置であるため、各健康状態レベルの分布状態と対象者の位置を直感的に把握することができる。
構成５は、構成４に於いて、前記表示制御手段Ｓ１９は各健診者の健康状態レベルをレベルに対応付けられた表示色で識別可能に表示するとともに前記対象者の健康状態レベルを識別可能に表示する健診データ処理装置であるため、各健康状態レベルの分布状態と対象者の位置を更に直感的に把握することができる。
【００１６】
構成６は、構成１〜構成５の何れかに於いて、前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データは次元圧縮手法の一つである多次元尺度構成法により写像して得たデータである健診データ処理装置であるため、圧縮データベースを構成する具体的手法を与えることができる。
構成７は、構成１〜構成６の何れかに於いて、前記所定の検査項目として、ＢＭＩ，ＤＢＰ（最大血圧），ＳＢＰ（最小血圧），ＷＢＣ（白血球数），ＲＢＣ（赤血球数），Ｈｂ（血色素量），Ｈｔ（ヘマトクリット），Ｐｌ（血小板），ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰ，Ｔ−Ｃｈｏ（総コレステロール），ＨＤＬ−Ｃ（ＨＤＬコレステロール），ＴＧ（中性脂肪），ＢＳ（血糖値），ＡＧＥ（年齢）を有する健診データ処理装置であるため、検査値データの具体例を与えることができる。
【００１７】
構成８は、構成１に於いて、前記健診データベース１１１はさらに各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、前記類似者抽出手段Ｓ１３−Ｓ１５により抽出された各健診者が前記健診データベース１１１に持つ疾病名に基づいて前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する健診データ処理装置であるため、対象者の疾病名を十分に小さな計算負荷で得ることができる。
構成９は、構成１に於いて、前記健診データベース１１１はさらに各健診者にそれぞれ付与された疾病名を健診者毎に保持しており、前記対象者データ算出手段Ｓ１７により算出された対象者の低次元データの座標と前記圧縮データベース１１３が持つ各健診者の低次元データの分布及び各健診者が前記健診データベース１１１に持つ疾病名に基づいて前記対象者の疾病名を決定する対象者疾病名決定手段を更に有する健診データ処理装置であるため、対象者の疾病名を比較的小さな計算負荷且つ十分な精度で得ることができる。
【００１８】
構成１０は、コンピュータを構成１〜構成９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、当該のプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施の形態の装置の構成を示すブロック図。
【図２】健診データ処理の手順を示すフローチャート。
【図３】健診データベースを例示する説明図（ａ）と、対象者の検査値データを例示する説明図（ｂ）。
【図４】２次元空間上への表示例を示す説明図（ａ）と、健康状態レベルを決定する手法を示す説明図（ｂ）。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
実施の形態の健診データ処理は、図１に示す構成の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２に示す手順を実行することにより、実現される。
【００２１】
ハードディスク又はＳＳＤ等で構成される記憶装置１１には、統計処理可能な量のデータを持つ健診データベース１１１が設けられている。また、健診データベース１１１の検査値データを、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）により２次元に次元圧縮して成る低次元データ（２次元データ）を持つ圧縮データベース１１３が設けられている。
【００２２】
健診データベース１１１には、図３（ａ）に例示するように、健診者（健診者ＩＤ）にそれぞれ対応付けて、１５次元の検査値データ、即ち、ＢＭＩ（体格指数），ＤＢＰ（最大血圧），ＳＢＰ（最小血圧），ＷＢＣ（白血球数），ＲＢＣ（赤血球数），Ｈｂ（血色素量），Ｈｔ（ヘマトクリット），Ｐｌ（血小板数），ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰ，Ｔ−Ｃｈｏ（総コレステロール），ＨＤＬ（ＨＤＬコレステロール），ＴＧ（中性脂肪），ＢＳ（血糖値）が格納されているとともに、同様に健診者（健診者ＩＤ）にそれぞれ対応付けて、ＡＧＥ（年齢）、及び、総合判定（健康状態レベル；Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ１，Ｄ２の５段階のレベルの何れか）が格納されている。総合判定（健康状態レベル）は、本実施の形態では、各検査項目の検査値データ（１５次元空間上のデータ）に基づいて決定・付与したものである。具体的には、検査値が正常範囲を逸脱した検査項目の有無、どの検査項目の検査値が正常範囲を逸脱したか、逸脱の度合いの大小、正常範囲を逸脱した検査項目の数等を総合的に考慮して決定した結果が格納されている。
【００２３】
制御装置１０は、ＣＰＵ等を備えた公知の構成を成す。
図１の例では記憶装置（ハードディスク又はＳＳＤ）１１は制御装置１０に接続されているが、例えば、ＬＡＮ２０等を介して接続されていてもよい。また、入力装置１５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１１１に蓄積等する構成や、ＬＡＮ２０（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１１１に蓄積等する構成でもよい。対象者（新規に健診結果を入力して２次元空間上にマッピングして健康状態レベルを評価する対象者）等のデータ入力に関しても同様である。また、出力装置（表示装置１６やプリンタ１７等）に関しても同様である。要は、図２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。
【００２４】
図２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。
ステップＳ０１〜Ｓ０７は、健診データベース１１１が持つ検査値データ（１５個の検査項目の各検査値；１５次元空間上のデータ）を、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）により次元圧縮して、２次元空間上へ写像する処理である。
【００２５】
まず、健診データベース１１１から、過去の全ての健診者について、１５個の検査項目の各検査値データを読み込む（Ｓ０１）。次に、検査項目によって単位が異なるため、検査項目毎に、それぞれ正規化する（Ｓ０３）。
【００２６】
次に、１５次元空間に於ける各検査値データ間の距離をそれぞれ求める（Ｓ０５）。距離として、ここではユークリッド距離を用いるが、マンハッタン距離でもよく、また、距離に代えて、ピアソンの相関係数やコサイン類似度等の類似度を用いてもよい。
【００２７】
次に、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）により、健診者の検査値データ間の距離関係がなるべく保持されるようにしつつ次元圧縮して、２次元空間上に写像する（０７）。例えば、健診者ａの検査値データと健診者ｂの検査値データとのユークリッド距離の方が、健診者ａの検査値データと健診者ｃの検査値データとのユークリッド距離より近い場合に、その関係が、低次元空間への写像後も可能な限り保たれているように、次元圧縮する。
【００２８】
こうして、過去の全ての健診者について、検査値データ（１５次元データ）が２次元データに写像されると、当該の各２次元データをそれぞれ健診者に対応付けて、圧縮データベース１１３に格納する（Ｓ０７）。１５次元空間上では、各健診者の検査値データは相互に疎の関係であり、特徴の把握も困難であったが、２次元空間上への写像後には、１５項目の検査値データが総合された性質を共有する健診者のデータが性質毎に集まってそれぞれ領域を形成するため、各集団（領域）の特徴を把握し易くなる。なお、次元圧縮手法として、ここでは多次元尺度構成法を用いているが、多次元尺度構成法に限定されず、例えば、主成分分析法等を用いることもできる。
【００２９】
ステップＳ１１〜Ｓ１９は、新規の健診者の検査値データが入力された場合に、当該新規の健診者（対象者）の２次元データを、比較的少ない計算負荷で求める処理である。
まず、対象者の検査値データ（１５項目の各検査値データ）を入力する（Ｓ１１）。この入力は、例えば、キーボードやマウス等の入力装置１５から行われ得るが、ＩＣカード等の公知の記録媒体に記録された検査値データをカードリーダ等の機器から入力してもよく、或いは、ＬＡＮ２０（更にはインターネット）を介して入力してもよい。
対象者の検査値データの例を、図３（ｂ）に示す。図示のように、過去の健診者と同じ検査項目の検査値を有する。
【００３０】
次に、入力した対象者の検査値データと、過去の全ての健診者の検査値データとの距離を求める。過去の全ての健診者の検査値データは、健診データベース１１１から読み込むことができる。距離としては、前述のステップＳ０５の場合と同様にユークリッド距離を用いるが、他の距離や、或いは類似度を用いてもよい。
【００３１】
次に、１５次元空間上での距離が、対象者の検査値データから近い検査値データを持つ健診者を、それぞれ抽出する（Ｓ１５）。ここでは、距離が近い順に１０人の健診者を抽出する。なお、抽出数は適宜に設定してよい。
【００３２】
次に、抽出した各健診者の２次元データをそれぞれ圧縮データベース１１３から取得して（Ｓ１７）、該取得した２次元データに基づいて、対象者の２次元データを求める（Ｓ１７）。例えば、抽出した１０人の２次元データの平均値（ｘ座標の平均値，ｙ座標の平均値）を、対象者の２次元データとすることができる。
数式では、数１のように表現される。数１は、高次元空間での距離又は類似度の遠近に応じて重みをつけた場合を示す。
【数１】
2013206085.tif 000003
【００３３】
こうして、対象者の２次元空間座標が得られると、次に、過去の全ての健診者及び対象者の各２次元データを、それぞれ２次元空間上に表示する（Ｓ１９）。このとき、過去の全ての健診者については、それぞれが持つ総合判定（健康状態レベル）を、例えば、レベルに応じた表示色（レベル毎に異なる表示色）で表示する。そのようにすると、健康状態レベルのレベル別の分布を、直感的に把握することができる。図４（ａ）に、その様子を例示する。
【００３４】
また、対象者については、ステップＳ１５で抽出した健診者の健康状態レベルに基づいて、健康状態レベルを決定して表示する（Ｓ１９）。対象者を強調表示してもよい。対象者を強調表示すると、新規の健診者に対して、自分の健康状態レベルを直感的に示すことができ、指導に便利である。
【００３５】
対象者の健康状態レベルは、具体的には、図４（ｂ）のように決定する。図４（ｂ）のｐ，ｑ，ｒ，ｓ，ｔは、それぞれ、対象者である。
例えば、対象者ｐの場合、１５次元空間上での距離が近い１０人のうち、レベルＡが４人、レベルＢが３人、レベルＣが２人、レベルＤ１が０人、レベルＤ２が１人であり、レベルＡが最も多い。このため、対象者ｐの健康状態レベルを「Ａ」に決定している。対象者ｑ，ｒ，ｓ，ｔについても同様である。
このようにして決定した健康状態レベルは、各検査項目の検査値の状況（正常範囲からの逸脱の有無、逸脱した検査項目の種別や個数、逸脱の度合い等）に応じて経験則から決めたレベル（図４（ｂ）の実際）と、良好に合致している。
【００３６】
このように、既存の多数の健診者の健康状態レベルに基づいて、２次元空間上にて新規健診者（対象者）の健康状態レベルを決定すると、健康状態レベルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ１，Ｄ２という、もともとは境界や定義が曖昧だったために正確さに欠けていた項目が、十分に正確な要素となり、健診の指導に益するものとなる。
【００３７】
なお、対象者の健康状態レベルの決定に関し、抽出者（ステップＳ１５で抽出した健診者）の健康状態レベルに基づくのではなく、全ての健診者の健康状態レベルの分布に基づいて、対象者の健康状態レベルを決定することもできる。
【００３８】
具体的には、図４（ａ）の各領域（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ１，Ｄ２の各領域）の重心座標を求め、対象者の２次元座標から最も近い重心座標を持つ領域（健康状態レベル）を、当該対象者の健康状態レベルとして決定するようにしてもよい。そのようにすると、更に精度を高めることができる。
【００３９】
本実施の形態では、新規の健診者（対象者）の２次元空間上の座標（２次元データ）を求めるに際して、当該対象者を既存の健診者に組み入れてなる全体を多次元尺度構成法により再計算するのではなく、既存の２次元データを利用して求めている。このため、計算負荷を大幅に低減することができる。例えば、或る特定の環境に於いて５０００件の検査値データ（１５次元データ）に多次元尺度構成法を適用した場合に「約３２０秒」要したのに対して、本実施の形態のように既存の２次元データを利用した場合は、最も大きな計算負荷を要するステップ１３の処理（既存の検査値データとの距離計算）でも、２．１秒で処理を行うことができ、負荷を大幅に低減することができた。
【００４０】
また、対象者を既存の健診者に組み入れてなる全体を多次元尺度構成法により再計算した場合には、組み入れる前と比較してマップが変化してしまい、従前の直感的なイメージが損なわれるため、指導等に不便であったが、本実施の形態の手法によると、従前のイメージをそのまま使うことができ、便利である。
【００４１】
また、本実施の形態では、健康状態レベルについて知見を得る場合を述べているが、例えば、疾病についても、同様に処理することができる。
また、次元圧縮にあたり、１５個の検査項目を用いているが、目的等に応じて、適宜の検査項目を選択して用いてもよい。
【符号の説明】
【００４２】
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）
１５  入力装置（キーボード，マウス等）
１６  表示装置
１７  プリンタ
２０  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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