(57)【要約】【課題】被験者に対して分かりやすく提示することが可能となる健康診断情報提供装置及び健康診断情報提供方法を提供する。【解決手段】健康診断情報提供装置は、生体データを分類可能な形式に加工する加工手段３４と、加工手段３４で加工したデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその周辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングさせる分類マッピング手段３６と、分類マッピング手段３６のデータの履歴を記憶しておく履歴記憶手段３８と、分類マッピング手段３６のデータを表示する表示手段１８と、を含み、分類マッピング手段３６は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現する。【選択図】図１
2013191020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体データを分類可能な形式に加工する加工手段と、
前記加工手段で加工されたデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその周辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングする分類マッピング手段と、
前記分類マッピング手段のデータの履歴を記憶する履歴記憶手段と、
前記分類マッピング手段のデータを表示する表示手段と、
を含み、
前記分類マッピング手段は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現することを特徴とする健康診断情報提供装置。
【請求項２】
請求項１に記載の健康診断情報提供装置において、
前記分類マッピング手段は、
全ユニットの中から、最も類似しているユニットを選び出し、該ユニットとして選ばれた回数を記録することを特徴とする健康診断情報提供装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の健康診断情報提供装置において、
前記分類マッピング手段は、
ベクトル情報を用いて受診者を疾病／疾患別に分類した分類マップを作成し、
前記分類マップと同じユニットの位置関係に対応して、疾病／疾患リスクの評価処理後の疾病／疾患のリスク評価値を表現した評価マップを作成することを特徴とする健康診断情報提供装置。
【請求項４】
生体データを分類可能な形式に加工する加工工程と、
前記加工工程で加工したデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその周辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングする分類マッピング工程と、
前記分類マッピング工程のデータの履歴を記憶する履歴記憶工程と、
前記分類マッピング工程のデータを表示する表示工程と、
を含み、
前記分類マッピング工程は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現することを特徴とする健康診断情報提供方法。
【請求項５】
請求項４に記載の健康診断情報提供方法において、
前記分類マッピング工程は、
全ユニットの中から、最も類似しているユニットを選び出し、該ユニットとして選ばれた回数を記録することを特徴とする健康診断情報提供方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の健康診断情報提供方法において、
前記分類マッピング工程は、
ベクトル情報を用いて受診者を疾病／疾患別に分類した分類マップを作成し、
前記分類マップと同じユニットの位置関係に対応して、疾病／疾患リスクの評価処理後の疾病／疾患のリスク評価値を表現した評価マップを作成することを特徴とする健康診断情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康診断情報提供装置及び健康診断情報提供方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、定期健康診断などによって得られた受診・問診結果などの健康管理情報を記録・蓄積し、蓄積してきた管理情報に基づいて、生活習慣病などを含めた疾病／疾患リスクを算出し、被験者に対して健康状態を提示している。なお、受診結果とは、体重、脂肪率、血圧、心電図などの身体測定により得られたデータ、尿酸値等の尿検査により得られるデータ、及び血糖値等の血液分析により得られるデータ等が含まれる。問診結果とは、生活習慣に関するものや、本人や家族の病歴、現在の病気の経過・状況などの記録等が含まれる。
【０００３】
例えば、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式の知識データから指導内容を表示するシステムで、医師、看護士、保健師の知識データを予め「もし〜ならば〜」形式で記述し、その知識データを用いて検診結果から指導内容を提供する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、各被験者のバイタル情報を一括管理することで、自らのバイタル情報の経年変化について健康管理センターを介して閲覧することが可能となり、被験者の健康管理を支援する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特公平６−３８７９８号公報
【特許文献２】特開２００２−５６０９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１でＩＦ−ＴＨＥＮ形式の知識データを作成するには、暗黙知を含む高度な専門知識を明文化する必要がある。また、被験者に対して疾病／疾患の危険性やリスク評価を定量的に分かりやすく提示することや、内容がどのような根拠に基づいて提示されているのかという点については考慮されていない虞がある。
【０００７】
また、特許文献２で各被験者のバイタル情報に基づいて各被験者の状態ステージを推定して情報を提供するには、その都度、被験者ごとに医師等の専門家に依頼しなければならないため、専門家にかかる人的コストがかかる虞がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。
【０００９】
［適用例１］本適用例に係る健康診断情報提供装置は、生体データを分類可能な形式に加工する加工手段と、前記加工手段で加工したデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその近辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングする分類マッピング手段と、前記分類マッピング手段のデータの履歴を記憶する履歴記憶手段と、前記分類マッピング手段のデータを表示する表示手段と、を含み、前記分類マッピング手段は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現することを特徴とする。
【００１０】
本適用例によれば、加工手段で生体データ（例えば、被験者の身体測定情報、医学的（血液）検査情報、及び生活習慣問診情報）を分類可能な形式（例えば、データの整形と規格化によりベクトル情報化）に加工して、分類マッピング手段でデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその近辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングを行う。これによって、例えば、医学的（血液）検査における生体情報や生活習慣問診に基づく生活習慣が似通った被験者がユニットの近傍に配置されていることになるため、提示内容がどのような根拠に基づいているのかについて、被験者に分かりやすく表示できる。
【００１１】
［適用例２］上記適用例に記載の健康診断情報提供装置において、前記分類マッピング手段は、全ユニットの中から、最も類似しているユニットを選び出し、該ユニットとして選ばれた回数を記録することを特徴とする。
【００１２】
本適用例によれば、ユニットとして選ばれた回数を記録する。これによって、被験者に対して提示内容を統計的な分析結果に基づいて分かりやすく提示できる。
【００１３】
また、分類の読み取り方を、医師などの（暗黙知を含む）高度な専門知識を持つ方に分析してもらう必要がなく分類することができ、被験者に対して分かりやすく提示することができる。
【００１４】
［適用例３］上記適用例に記載の健康診断情報提供装置において、前記分類マッピング手段は、ベクトル情報を用いて受診者を疾病／疾患別に分類した分類マップを作成し、前記分類マップと同じユニットの位置関係に対応して、疾病／疾患リスクの評価処理後の疾病／疾患のリスク評価値を表現した評価マップを作成することを特徴とする。
【００１５】
本適用例によれば、分類マップと評価マップ上の位置について整合性を合わせ、また複数の評価マップで疾病／疾患リスクの評価を被験者に提示する。これによって、他の疾病／疾患との関連性やリスク状況を一度に把握できる。
【００１６】
［適用例４］本適用例に係る健康診断情報提供方法は、生体データを分類可能な形式に加工する加工工程と、前記加工工程で加工したデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその周辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングする分類マッピング工程と、前記分類マッピング工程のデータの履歴を記憶する履歴記憶工程と、前記分類マッピング工程のデータを表示する表示工程と、を含み、前記分類マッピング工程は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現することを特徴とする。
【００１７】
本適用例によれば、加工工程で生体データ（例えば、被験者の身体測定情報、医学的（血液）検査情報、及び生活習慣問診情報）を分類可能な形式（例えば、データの整形と規格化によりベクトル情報化）に加工して、分類マッピング工程でデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその近辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングを行う。これによって、例えば、医学的（血液）検査における生体情報や生活習慣問診に基づく生活習慣が似通った被験者がユニットの近傍に配置されていることになるため、提示内容がどのような根拠に基づいているのかについて、被験者に分かりやすく表示できる。
【００１８】
［適用例５］上記適用例に記載の健康診断情報提供方法において、前記分類マッピング工程は、全ユニットの中から、最も類似しているユニットを選び出し、該ユニットとして選ばれた回数を記録することを特徴とする。
【００１９】
本適用例によれば、ユニットとして選ばれた回数を記録する。これによって、被験者に対して提示内容を統計的な分析結果に基づいて分かりやすく提示できる。
【００２０】
また、分類の分類結果の読み取り方を、医師などの（暗黙知を含む）高度な専門知識を持つ方に分析してもらう必要がなく分類することができ、被験者に対して分かりやすく提示することができる。
【００２１】
［適用例６］上記適用例に記載の健康診断情報提供方法において、前記分類マッピング工程は、ベクトル情報を用いて受診者を疾病／疾患別に分類した分類マップを作成し、前記分類マップと同じユニットの位置関係に対応して、疾病／疾患リスクの評価処理後の疾病／疾患のリスク評価値を表現した評価マップを作成することを特徴とする。
【００２２】
本適用例によれば、分類マップと評価マップ上の位置について整合性を合わせ、また複数の評価マップで疾病／疾患リスクの評価を被験者に提示する。これによって、他の疾病／疾患との関連性やリスク状況を一度に把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施形態に係る健康情報提供システムの全体構成を示す図。
【図２】本実施形態に係る被験者登録データの構造を示す図。
【図３】本実施形態に係る被験者登録データの構造を示す図。
【図４】本実施形態に係る症例ＤＢの作成処理を示すフローチャート。
【図５】本実施形態に係る被験者分類処理を示すフローチャート。
【図６】本実施形態に係る自己組織化マップの概要及び参照ベクトルの更新処理を示す図。
【図７】本実施形態に係る被験者分類処理後の分類マップの一例を示す図。
【図８】本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理を示すフローチャート。
【図９】本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理後のリスク評価値を表現した評価マップの一例を示す図。
【図１０】本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理を示すフローチャート。
【図１１】本実施形態に係る被験者の疾病／疾患リスクの取得処理を示すフローチャート。
【図１２】本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理後の分類マップ上への表示の一例を示す図。
【図１３】本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価の結果の一例を示す図。
【図１４】本実施形態に係る各種健康装置の連携によるシステム構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る健康診断情報提供装置及び健康診断情報提供方法としての健康情報提供システムを説明する。
【００２５】
図１は、本実施形態に係る健康情報提供システムの全体構成を示す図である。本実施形態に係る健康情報提供システム２は、生体情報提示装置３と、生体情報送信端末４と、を備える。生体情報送信端末４は、記憶部１０と、ＣＰＵ１２と、通信Ｉ／Ｆ部１４と、入力部１６と、表示部（表示手段）１８と、を備える。生体情報送信端末４は、入力部１６から入力された被験者登録データ（生体データ）を一次的に記憶部１０に記録する。生体情報送信端末４は、疾病／疾患リスクの評価（後述説明）を得るために生体情報提示装置３に受診・問診結果を、通信Ｉ／Ｆ部１４から送信する。生体情報送信端末４は、生体情報提示装置３からの疾病／疾患リスクの評価を、通信Ｉ／Ｆ部１４に受信し、表示部１８に表示する。
【００２６】
生体情報提示装置３は、リスク評価処理部２０と、症例ＤＢ作成処理部２２と、被験者データベース（ＤＢ）４０と、症例データベース（ＤＢ）４２と、を備える。生体情報提示装置３は、生体情報送信端末４からの疾病／疾患リスクの評価の問い合わせに回答する。生体情報提示装置３は、被験者ＤＢ４０に大量に蓄積された被験者登録データに基づく疾病／疾患リスクの評価を示す症例ＤＢ４２を作成する。
【００２７】
リスク評価処理部２０は、通信Ｉ／Ｆ部２４と、生体情報記録部２６と、該当症例検索部２８と、結果レイアウト部３０と、を備える。リスク評価処理部２０は、生体情報送信端末４からの疾病／疾患リスクの評価の問い合わせに回答する。
【００２８】
通信Ｉ／Ｆ部２４は、生体情報送信端末４から送られた問い合わせの送受信を行う。
【００２９】
生体情報記録部２６は、生体情報送信端末４から送られた生体情報を一次記憶し、被験者ＤＢ４０の医学的（血液）検査情報テーブルに登録する。
【００３０】
該当症例検索部２８は、生体情報送信端末４から送られた生体情報に基づいて、症例ＤＢ４２に接続し、被験者の疾病／疾患リスクの評価を取得する。
【００３１】
結果レイアウト部３０は、生体情報送信端末４からの問い合わせに対する回答（疾病／疾患リスクの評価情報）について、表示部１８に表示するアプリケーション表示画面（図示せず）を作成する。
【００３２】
症例ＤＢ作成処理部２２は、生体情報読込部３２と、データ整形部（加工手段）３４と、症例ＤＢ作成部（分類マッピング手段）３６と、症例ＤＢ記録部（履歴記憶手段）３８と、を備える。症例ＤＢ作成処理部２２は、被験者ＤＢ４０に大量に蓄積された被験者登録データに基づく疾病／疾患リスクの評価を症例ＤＢ４２に作成する。
【００３３】
生体情報読込部３２は、被験者ＤＢ４０に蓄積された被験者の被験者登録データを読み込む。
【００３４】
データ整形部３４は、症例ＤＢ４２を作成するために被験者ＤＢ４０から読み込んだ被験者登録データを分類可能な形式に整形（加工）する。
【００３５】
症例ＤＢ作成部３６は、データ整形部３４で整形された被験者登録データから疾病／疾患リスクの評価を作成する。症例ＤＢ作成部３６は、データ整形部３４で加工されたデータをデータ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてはその周辺のユニットにデータが配置された分類にマッピングする。症例ＤＢ作成部３６は、生活習慣病等の可能性を示したリスク評価値を表現する。症例ＤＢ作成部３６は、全ユニットの中から、最も類似しているユニットを選び出し、ユニットとして選ばれた回数を記録する。症例ＤＢ作成部３６は、ベクトル情報を用いて受診者を疾病／疾患別に分類した分類マップを作成する。症例ＤＢ作成部３６は、分類マップと同じユニットの位置関係に対応して、疾病／疾患リスクの評価処理後の疾病／疾患のリスク評価値を表現した評価マップを作成する。
【００３６】
症例ＤＢ記録部３８は、疾病／疾患のリスクを評価した結果である疾病／疾患リスクの評価を症例ＤＢ４２に記録する。被験者ＤＢ４０は、図２及び図３のような被験者登録データ構造を持ったデータベースシステムである。
【００３７】
症例ＤＢ４２は、被験者ＤＢ４０に登録された被験者について、図７に示す被験者分類をしたものや、図９に示す疾病／疾患リスクの評価をしたものを記録したデータベースシステムである。
【００３８】
図２及び図３は、本実施形態に係る被験者登録データの構造を示す図である。被験者の受診結果記録を登録するためのデータ構造の一例を示す。
【００３９】
被験者管理情報テーブルは、図２（Ａ）に示すように、個人ＩＤ、氏名、性別、及び年齢などの項目で構成されている。個人ＩＤとは、被験者を識別するための固有の識別番号、受診日と組み合わせることで、受診記録（例えば、過去の受診結果（いつごろどのような疾患を持っていたか。検査値はどのような値になっていたか。））と生活習慣が把握できる。
【００４０】
身体測定情報テーブルは、図２（Ｂ）に示すように、個人ＩＤ、受診日、身長、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、及び腹囲などで構成されている。身体測定情報テーブルは各種測定によって得られた被験者の身体情報を示す。
【００４１】
医学的（血液）検査情報テーブルは、図２（Ｃ）に示すように、個人ＩＤ、受診日、最高血圧、最低血圧、血色素量、ＨＴ、ＧＯＴ、ＧＰＴ、γ−ＧＴＰ、ＣＨＥ、クリアチニン、総コレステロール、中性脂肪、ＬＤＬ、ＨＤＬ、血糖値、ＨＢＡ１Ｃ、尿酸、及び尿酸窒素などの項目で構成されている。医学的（血液）検査情報テーブルは、各種検査（血液検査や尿検査等）によって得られた被験者の生体情報を示す。
【００４２】
生活習慣問診情報テーブルは、図３（Ａ）に示すように、個人ＩＤ、問診日、勤務形態、仕事時間、家族、通勤徒歩、通勤自転車、通勤自動車、通勤電車・バス、定期運動、睡眠時間、喫煙習慣、喫煙指数、飲酒習慣、飲酒量、味付け、食事量、緑黄野菜、魚肉大豆、油料理、乳製品、海藻小魚、朝食、間食頻度、及び外食頻度などの項目で構成されている。生活習慣問診情報テーブルは、被験者の問診表の記入結果等によって得られた被験者の生活習慣傾向情報（食事、運動、喫煙、飲酒等に関する回答結果）を示す。
【００４３】
確定診断情報テーブルは、図３（Ｂ）に示すように、個人ＩＤ、診断日、疾患名１、及び疾患名２などの項目で構成されている。確定診断情報テーブルは、異常が認められた際の再検査や精密検査によって、医師から得られた診断結果情報を示す。
【００４４】
図４は、本実施形態に係る症例ＤＢの作成処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ３０１において、図１に示す被験者ＤＢ４０から、図２及び図３に示す被験者登録データを読み込む。被験者登録データは、複数のテーブル（被験者管理情報テーブル、身体測定情報テーブル、医学的（血液）検査情報テーブル、生活習慣問診情報テーブル、確定診断情報テーブル）から構成されている。
【００４５】
（被験者登録データの整形と規格化）
次に、ステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で読み込んだ被験者登録データの整形と規格化を行う。例えば、個人ＩＤと受診日（＝問診日、＝診断日）とをキーとすることで、医学的（血液）検査情報、生活習慣問診情報、及び確定診断情報を結合した結合データ（１）を作成する。なお、過去に何度か診断したことが被験者ＤＢ４０に記録されているので、個人ＩＤの総数よりも多い結合データ数になる。
【００４６】
この後のステップＳ３０３では、被験者登録データをベクトル構造として処理するため、項目内の情報は全て正規化して数値に変換（例えば、−１〜１の範囲）する必要がある。結合データ（１）から、分類に必要な項目を適宜射影して［結合データ（２）＋確定診断ラベル］からなるデータを作成する。結合データ（２）をベクトル情報化する際の各項目の上限値と下限値とは、項目ごとの正常値範囲や値の発生頻度に応じて予め決められて、その上限値、下限値に従って、結合データ（２）から正規化した結合データ（２）を作成する。なお、生活習慣問診情報については、発生頻度に応じた値に沿って正規化する。
【００４７】
次に、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で作成したベクトル情報［正規化した結合データ（２）］を用いて、被験者の疾病／疾患別分類を行う（図５参照）。
【００４８】
次に、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０３で得られた結果に基づいて、疾病／疾患リスクの評価を行う（図８参照）。
【００４９】
次に、ステップＳ３０５において、ステップＳ３０４で得られた疾病／疾患リスクの評価の結果を可視化する。例えば評価値を階調値表現（０〜２５５）に変換する。図９に示すように、評価値（リスク）が高いものほど階調値が高く（２５５に近い）、評価値（リスク）が低いものほど階調値が低く（０に近い）なるように変換する。そして、階調値表現されたものをステップＳ３０３で得られた分類マップ上にプロットすることで、位置についての整合性を合わせる。分類マップと評価マップとによる可視化によって、複数の疾病／疾患を持った際などの関連性とリスク状況とを一度に把握することができる。
【００５０】
次に、ステップＳ３０６において、ステップＳ３０５で得られた疾病／疾患リスクの評価を、図１に示す症例ＤＢ４２に記録する。なお、必要に応じて、疾病／疾患リスクの評価の結果を確認するための表示処理などを行う。例えば、表示部１８を用いて表示を行う。なお、本実施形態ではステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３が、適用例４における「加工工程」に対応している。ステップＳ３０４、Ｓ３０５が、適用例４における「分類マッピング工程」に対応している。ステップＳ３０６が、適用例４における「履歴記憶工程及び表示工程」に対応している。
【００５１】
図５は、本実施形態に係る被験者分類処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ４０１において、被験者分類処理に用いる自己組織化マップのパラメーターを初期化する。例えば、代表的なパラメーターとして、ユニットの配列数（縦×横）、ユニットの近傍構造（正方／６角格子型）、規定回数Ｔ、近傍領域の初期範囲Ｎｃ（０）、学習率係数の初期値αを設定する。また、参照ベクトルについては、乱数によって付与される。
【００５２】
次に、ステップＳ４０２において、ステップＳ３０２で作成したベクトル情報［正規化した結合データ（２）］を順に読み込み、入力ベクトルｘとして提示する。
【００５３】
次に、ステップＳ４０３において、自己組織化層の全ユニットの中から、最も類似しているユニットｍcを選び出し、そのユニットを勝者ユニットとする（図６（Ｂ）参照）。探索は下記の式によって行う。
【００５４】
【数１】
2013191020.tif 000003
【００５５】
次に、ステップＳ４０４において、勝者ユニット及びその近傍ユニットの参照ベクトルｍｉを更新する。更新は下記の式によって行う。
【００５６】
【数２】
2013191020.tif 000004
なお、ｈci（ｔ）は近傍関数であり、勝者ユニットｃ及びその近傍ユニットｉの近さによるｘjの影響を調整している。α（ｔ）は学習率係数で、α（ｔ）＝α0（１−ｔ／Ｔ）、ｒcとｒiとはユニットｃとｉとの２次元上の座標ベクトル、σ2（ｔ）はユニットｃの近傍領域Ｎｃの半径を調整する関数、ｔは学習関数（あるいは時間、１，２，３，…，Ｔ）、Ｔは事前に設定した学習の総回数になる。
【００５７】
次に、ステップＳ４０５において、全ての入力ベクトル［正規化した結合データ（２）］に対してステップＳ４０２、Ｓ４０３、及びＳ４０４の一連の処理を実施した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ４０６へ進む。処理していない［正規化した結合データ（２）］がある場合（Ｎｏ）は、次の［正規化した結合データ（２）］を読み込むためにステップＳ４０２へ戻る。
【００５８】
次に、ステップＳ４０６において、ステップＳ４０１の段階でパラメーター設定した規定回数分だけ処理を実施した場合、若しくは総誤差変移率が収束した場合（Ｙｅｓ）は、処理を終了し、分類マップが完成する（図７参照）。上記に当てはまらない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ４０２へ戻る。収束の確認は下記の式によって行う。なお、入力ベクトル［正規化した結合データ（２）］の最初のものから提示していく。
【００５９】
【数３】
2013191020.tif 000005
【００６０】
図６は、本実施形態に係る自己組織化マップの概要及び参照ベクトルの更新処理を示す図である。
（ａ）自己組織化マップの構造
各入力ベクトルｘが、図６（Ａ）に示すように、２次元的に配列された自己組織化層の全ユニットと完全結合している２層構造である。
（ｂ）参照ベクトルの更新
図６（Ｂ）に示すように、入力ベクトルｘに最も近い参照ベクトルｍを持つユニット、及びその近傍ユニットらの参照ベクトルが更新される。
【００６１】
図７は、本実施形態に係る被験者分類処理後の分類マップの一例を示す図である。入力ベクトル［正規化した結合データ（２）］は、分類マップ上のいずれかのユニットに配置されており、データ特性として似ているもの同士は同じユニットに配置され、その類似具合に応じてその近辺のユニットにデータが配置されている。つまりは、医学的（血液）検査における生体情報や生活習慣問診に基づく生活習慣が似通った被験者がユニットの近傍に配置されていることになる。なお、ユニットの濃淡は、隣接するユニット間の距離（＝参照ベクトルの距離）を示している。距離が近いほど階調値が高く（２５５に近い）、距離が遠いほど階調値が低い（０に近い）。似通った被験者達は近接したユニット内であり、分類マップ上にて階調の高い塊の中に配置されていることになる。
【００６２】
図８は、本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ６０１において、ステップＳ３０２で作成したベクトル情報［正規化した結合データ（２）］を順に読み込み、図５に示す被験者分類処理で完成した分類マップに対して、入力ベクトルとして提示する。
【００６３】
次に、ステップＳ６０２において、自己組織化層の全ユニットの中から、最も類似しているユニットｍｃを選び出し、そのユニットを勝者ユニットとする。探索は下記の式によって行う。
【００６４】
【数４】
2013191020.tif 000006
【００６５】
次に、ステップＳ６０３において、勝者ユニットに、勝者ユニットとして選ばれた回数と［正規化した結合データ（２）］と対になっている［確定診断ラベル］を記録する。つまり、ユニットごとに被験者の数と疾患ごとの患者数が記録される。なお、図５に示す被験者分類処理を経ることで、ユニットには似ているものが配置されている。一例として、あるユニットには、被験者数２０名［内訳：健康４名、高血圧１４名、糖尿病２名）］と記録されている。
【００６６】
次に、ステップＳ６０４において、全ての入力ベクトル［正規化した結合データ（２）］に対してステップＳ６０１、Ｓ６０２、及びＳ６０３の一連の処理を実施した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ６０５へ進む。処理していない［正規化した結合データ（２）］がある場合（Ｎｏ）は、次の［正規化した結合データ（２）］を読み込むためにステップＳ６０１へ戻る。
【００６７】
次に、ステップＳ６０５において、ユニットごとに記録された被験者数を疾病／疾患ごとに統計処理することで、疾病／疾患リスクの評価とする。例えば、ユニットに、被験者数２０名［内訳：健康４名、高血圧１４名、糖尿病２名）］と記録されていた場合は、健康２０％、高血圧７０％、糖尿病１０％として疾病／疾患の可能性（疾病／疾患リスクの評価）を数値化する。算出された値は対応ユニットに記録する。
【００６８】
図９は、本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理後のリスク評価値を表現した評価マップの一例を示す図である。図７に示す分類マップと同じユニット位置関係に対応した評価マップを作成する。リスク評価値が高いほど階調値が高く（２５５に近い）、リスク評価値が低いほど階調値が低い（０に近い）。一例として、図９に糖尿病、高脂血症、及び高血圧の評価マップを示す。
【００６９】
（ａ）糖尿病…リスク評価値が高いほど、図９（Ａ）に示すように、評価マップ上の左上に配置されている。右下に行くほどリスク評価値が低くなっている。
【００７０】
（ｂ）高脂血症…リスク評価値が高いほど、図９（Ｂ）に示すように、評価マップ上の左中央に配置されている。右中央に行くほどリスク評価値が低くなっている。
【００７１】
（ｃ）高血圧…リスク評価値が高いほど、図９（Ｃ）に示すように、評価マップ上の左下に配置されている。右上に行くほどリスク評価値が低くなっている。
【００７２】
図１０は、本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ８０１において、図１に示す生体情報送信端末４からの問い合わせに対して、図２及び図３に示す形式で受信した被験者登録データを読み込む。同時に、被験者ＤＢ４０に追加記録もしておく。
【００７３】
次に、ステップＳ８０２において、ステップＳ８０１で読み込まれた被験者登録データをステップＳ３０２と同様に、医学的（血液）検査情報、生活習慣問診情報、及び確定診断情報を結合したデータを作成する。
【００７４】
（被験者登録データの整形と規格化）
この後のステップＳ８０３でも、被験者登録データをベクトル構造として処理するため、項目内の情報は全て正規化して数値に変換（例えば、−１〜１の範囲）する必要がある。ステップＳ３０２と同様の正規化方法を用いる。なお、この段階では、医師からの確定診断情報がないので、確定診断ラベルは付随していない。
【００７５】
次に、ステップＳ８０３において、ステップＳ８０２で作成したデータから、被験者の疾病／疾患リスクを取得する（図１１参照）。
【００７６】
次に、ステップＳ８０４において、ステップＳ８０３で得られた評価結果を可視化するために、例えば評価値を階調値表現（０〜２５５）に変換する。なお、評価値（リスク）が高いものほど階調値が高く（２５５に近い）、評価値（リスク）が低いものほど階調値が低い（０に近い）（図１３参照）。ステップＳ８０３で得られた結果を階調値表現された評価マップ上にプロットする。分類マップと評価マップと上の位置について整合性を合わせた可視化により、複数の疾病／疾患を持った際などの関連性とリスク状況とを一度に把握することができる。
【００７７】
次に、ステップＳ８０５において、ステップＳ８０４で得られた疾病／疾患リスクの評価の結果を、ステップＳ８０１で生体情報送信端末４からの問い合わせの返答として一次記録する。一次記録された疾病／疾患リスクの評価の結果については、生体情報送信端末４の表示部１８に表示できるように疾病／疾患リスクの評価の結果を整えて返信する。また、場合によっては、紙媒体に記録したものを送付するための印刷用テンプレートに挿入するなどの処理を実施する。
【００７８】
図１１は、本実施形態に係る被験者の疾病／疾患リスクの評価処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ９０１において、図５で完成した分類マップに対して、ステップＳ８０２で作成したベクトル情報［正規化した結合データ（２）］を読み込み、入力ベクトルｘとして提示する。
【００７９】
次に、ステップＳ９０２において、自己組織化層の全ユニットの中から、最も類似しているユニットｍｃを選び出し、そのユニットを勝者ユニットとする。勝者ユニットの２次元配列上の位置（ｕ，ｖ）を保持する（左からｕ番目、上からｖ番目のユニット）。探索は下記の式によって行う。
【００８０】
【数５】
2013191020.tif 000007
【００８１】
次に、ステップＳ９０３において、ステップＳ９０２で得た２次元配列上の位置（ｕ，ｖ）と、ステップＳ６０５で得た疾病／疾患リスクの評価を読み込む。
【００８２】
図１２は、本実施形態に係る疾病／疾患リスクの評価処理後の分類マップ上への表示の一例を示す図である。分類マップ上のステップＳ９０２で得た勝者ユニット位置（ｕ，ｖ）に対して、被験者の記号４４を表示する。ユニットの濃淡は、隣接するユニット間の距離（＝参照ベクトルの距離）を示している。距離が近いほど階調値が高く（２５５に近い）、リスク評価値が低いほど階調値が低い（０に近い）。
【００８３】
図１３は、本実施形態に係る疾病／疾患リスクの結果の提示の一例を示す図である。図１２に示す分類マップと同じユニット位置関係（ｕ，ｖ）に対応した位置に被験者の記号４４を表示する。リスク評価値が高いほど階調値が高く（２５５に近い）、リスク評価値が低いほど階調値が低い（０に近い）。アプリケーション上の提示の仕方は、リスク評価値の高いものから提示していく。例えば、高リスク評価値であった上位３つの疾病／疾患について、図１３に分類マップと合わせて表示をする。
（ａ）肥満…図１３（Ａ）に示すように、被験者のリスク評価値は、８０％である。
（ｂ）高脂血症…図１３（Ｂ）に示すように、被験者のリスク評価値は、８０％である。
（ｃ）糖尿病…図１３（Ｃ）に示すように、被験者のリスク評価値は、６０％である。
【００８４】
図１４は、本実施形態に係る各種健康装置の連携によるシステム構成の一例を示す図である。先に記した実施形態では、生体情報送信端末（例えばＰＣ）４に入力した情報を生体情報提示装置３に問い合わせることで、疾病／疾患リスクの評価の結果を生体情報送信端末４の表示部１８に表示する構成を想定していた。図１４に示すように、常時計測によって取得する生体情報を適宜、健康情報提供システム２に記録して、健康状態をモニタリング（リスク値が高い状態になった段階で状態を通知したり、健康に関するアドバイスを送信するサービス）したりすることも可能である。
【００８５】
本実施形態によれば、医学的（血液）検査における生体情報や生活習慣問診に基づく生活習慣が似通った被験者がユニットの近傍に配置されていることになるため、提示内容がどのような根拠に基づいているのかについて、被験者に分かりやすく表示できる。
【符号の説明】
【００８６】
２…健康情報提供システム  ３…生体情報提示装置  ４…生体情報送信端末  １０…記憶部  １２…ＣＰＵ  １４…通信Ｉ／Ｆ部  １６…入力部  １８…表示部（表示手段）  ２０…リスク評価処理部  ２２…症例ＤＢ作成処理  ２４…通信Ｉ／Ｆ部  ２６…生体情報記録部  ２８…該当症例検索部  ３０…結果レイアウト部  ３２…生体情報読取部  ３４…データ整形部（加工手段）  ３６…症例ＤＢ作成部（分類マッピング手段）  ３８…症例ＤＢ記録部（履歴記憶手段）  ４０…被験者ＤＢ  ４２…症例ＤＢ  ４４…記号。
【図１】
2013191020.tif 000008
【図２】
2013191020.tif 000009
【図３】
2013191020.tif 000010
【図４】
2013191020.tif 000011
【図５】
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【図８】
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【図１０】
2013191020.tif 000014
【図１１】
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【図６】
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【図７】
2013191020.tif 000017
【図９】
2013191020.tif 000018
【図１２】
2013191020.tif 000019
【図１３】
2013191020.tif 000020
【図１４】
2013191020.tif 000021