(57)【要約】      （修正有）【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データ整形部３４と、データ整形部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症例ＤＢ作成部３６と、症例ＤＢ作成部３６のデータの履歴を記憶しておく症例ＤＢ記録部３８と、症例ＤＢ作成部３６のデータを表示する表示部１８と、を含み、症例ＤＢ作成部３６は、生体データの正常範囲への達成日数を予測する。【選択図】図１
2013191021.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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測する回復日数予測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】
請求項１〜３のいずれか一項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、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計することを特徴とする健康診断情報提供装置。
【請求項５】
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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測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、
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７】
請求項５又は６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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測する回復日数予測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。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか一項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、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計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）。
【０００５】
さらに、運動の継続や定められた日時での測定、医師のアドバイスに従った生活改善などに応じて、利用者に対してポイント付与（商品やサービスと交換が可能）する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【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
【特許文献３】特開２００３−１４１２６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
さらに、特許文献３では利用者に対してポイントによるインセンティブにより生活習慣の改善を促しているため、商品やサービスに興味や関心のない利用者には継続が困難である虞がある。具体的な目標イメージや計画作りとしての、例えば、運動をどの程度の期間を継続し続ければ、どの程度の改善効果が現れてくるのか分からない虞がある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
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。
【００１１】
［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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測することを特徴とする。
【００１２】
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。
【００１３】
［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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
［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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測する回復日数予測マップを作成することを特徴とする。
【００１７】
本適用例によれば、分類マップ、評価マップ、及び回復日数予測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／疾患リスクの評価や回復日数予測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、回復日数予測を一度に把握できる。
【００１８】
［適用例４］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、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計することを特徴とする。
【００１９】
本適用例によれば、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計する。これによって、分類マップ上と位置を合わせることで、健康状態までの推移と回復日数予測が一目で分かる。また、生活習慣別に集計することで、そのような生活習慣が効果的（日数が短く達成できるか）かが可視化できる。
【００２０】
［適用例５］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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測することを特徴とする。
【００２１】
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。
【００２２】
［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、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。
【００２３】
本適用例によれば、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。
【００２４】
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。
【００２５】
［適用例７］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、前記生体データの正常範囲への達成日数を予測する回復日数予測マップを作成することを特徴とする。
【００２６】
本適用例によれば、分類マップ、評価マップ、及び回復日数予測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／疾患リスクの評価や回復日数予測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、回復日数予測を一度に把握できる。
【００２７】
［適用例８］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、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計することを特徴とする。
【００２８】
本適用例によれば、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計する。これによって、分類マップ上と位置を合わせることで、健康状態までの推移と回復日数予測が一目で分かる。また、生活習慣別に集計することで、そのような生活習慣が効果的（日数が短く達成できるか）かが可視化できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【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】本実施形態に係る回復日数の予測フローチャート。
【図１１】本実施形態に係るデータ結合と日付昇順ソーティング及び生活習慣変化推移のデータ構造を示す図。
【図１２】本実施形態に係る回復日数の予測マップを示す図。
【図１３】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１４】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１５】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１６】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１７】本実施形態に係る回復日数の予測マップを示す図。
【図１８】本実施形態に係る回復経過の様子を示す図。
【図１９】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】
【００３０】
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。
【００３１】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数結果（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／疾患リスクの評価及び回復予測日数結果を、通信Ｉ／Ｆ部１４に受信し、表示部１８に表示する。
【００３２】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数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／疾患リスクの評価及び回復予測日数を示す症例ＤＢ４２を作成する。
【００３３】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数の問い合わせに回答する。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数を取得する。
【００３７】
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及び回復予測日数）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。
【００３８】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数を症例ＤＢ４２に作成する。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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／疾患リスクの評価及び回復予測日数を作成する。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、被験者登録データの正常範囲への達成日数を予測する。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。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、被験者登録データの正常範囲への達成日数を予測する回復日数予測マップを作成する。症例ＤＢ作成部３６は、生活習慣変化推移データを作成し、マップごとに生活習慣変化推移を集計する。
【００４２】
症例ＤＢ記録部３８は、疾病／疾患のリスクを評価及び回復日数予測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。
【００４３】
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／疾患リスクの評価したものや、図１２に示す回復日数予測をしたものを記録したデータベースシステムである。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
（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。
【００５２】
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。
【００５３】
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）。
【００５４】
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）。
【００５５】
次に、ステップＳ３０５において、ステップＳ３０４で得られた結果に基づいて、回復日数の予測を行う（図１０参照）。
【００５６】
次に、ステップＳ３０６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及び回復日数予測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及び健康状態への回復までの日数とを一度に把握することができる。
【００５７】
次に、ステップＳ３０７において、ステップＳ３０６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５における「加工工程」に対応している。ステップＳ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６が、適用例５における「分類マッピング工程」に対応している。ステップＳ３０７が、適用例５における「履歴記憶工程及び表示工程」に対応している。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
【数１】
2013191021.tif 000003
【００６２】
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。
【００６３】
【数２】
2013191021.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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
【数３】
2013191021.tif 000005
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
【数４】
2013191021.tif 000006
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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、高血圧、及び健康の評価マップを示す。
【００７６】
（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。
【００７７】
（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。
【００７８】
（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。
【００７９】
（ｄ）健康…健康評価が高いほど、図９（Ｄ）に示すように、マップ上の中央に配置されている。端に行くほど健康評価が低くなっている。
【００８０】
図１０は、本実施形態に係る回復日数の予測フローチャートである。図１１は、本実施形態に係るデータ結合と日付昇順ソーティング及び生活習慣変化推移のデータ構造を示す図である。図１１（Ａ）はデータ結合と日付昇順ソーティングである。図１１（Ｂ）は生活習慣変化推移のデータ構造である。
【００８１】
先ず、ステップＳ８０１において、対応個人ＩＤごとにステップＳ６０２で得られた勝者ユニット（ｕ，ｖ）とベクトル情報化前の［結合データ（２）］をデータ結合し、必要項目を射影する。例えば、図１１（Ａ）に示す生活習慣問診情報を中心にしたデータにする。
【００８２】
次に、ステップＳ８０２において、ステップＳ８０１で作成したデータについて、日付（問診日）で昇順ソーティングする。
【００８３】
次に、ステップＳ８０３において、ステップＳ８０２で作成したデータについて、図１１（Ｂ）に示すように、生活習慣変化推移データを作成する。時間変化により、分類マップ上でどのユニットからどのユニットへと移動したのかが記載されている。その移動した際の経過日数が記載されている。例えば、１行上のレコードと比較していけば、問診日の差分で経過日数が分かり、分類マップ上のユニット位置も分かる。生活習慣については、改善されていた場合は「＋＋」、改悪されていた場合は「――」といった記号を割り当てていく。なお、習慣としてよい習慣のまま維持されていた場合は「＋」、悪い習慣のまま維持されていた場合は「−」、といった記号を与えておく。
【００８４】
次に、ステップＳ８０４において、ステップＳ８０３で得た生活習慣変化推移データを分類マップ上のユニットで集計する。項目「分類マップ（ｕ，ｖ）」に対応した分類マップにおいて、項目「分類マップ（ｕ’，ｖ’）」に対応したユニットに、経過日数や、生活習慣について集計していく。例えば、あるユニットには、被験者数２０名［経過日数：〜２００日：３人（１５％）、〜４００日：１６人（８０％）、〜６００日：１人（５％）、〜８００日：０人（０％）］というように集計されていく。なお、ｕ×ｖ枚の分類マップごとのそれぞれのユニットに対して集計されていく。
【００８５】
次に、ステップＳ８０５において、全ての個人ＩＤに対してステップＳ８０１、Ｓ８０２、Ｓ８０３、Ｓ８０４の一連の処理を実施した場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ８０６へ進む。処理していない個人ＩＤがある場合（Ｎｏ）は、次の個人ＩＤを処理するためにステップＳ８０１へと進む。
【００８６】
次に、ステップＳ８０６において、ユニットごとに記録された経過推移データの統計処理マップごとに対してユニットに記録された被験者数と経過推移データ（経過日数、生活習慣）を統計処理することで、回復日数の予測をする。例えば、回復日数予測マップ（９，１３）において、あるユニットに、被験者数２０名［経過日数：〜２００日：３人（１５％）、〜４００日：１６人（８０％）、〜６００日：１人（５％）、〜８００日：０人（０％）］と記録されていた場合は、例えば、８０％を閾値として回復日数予測値「〜４００日（８０％）」を数値化しておく。算出された値は対応したユニットに記録しておく。同時に、統計処理時に生活習慣別の日数予測値も算出しておく。
【００８７】
図１２は、本実施形態に係る回復日数の予測マップを示す図である。図１２（Ａ）は回復日数予測マップ（９，１３）の例である。図１２（Ｂ）は回復日数予測マップ（１１，８）の例である。回復日数が短いほど階調値が高く（２５５に近い）、回復日数が長いほど階調値が低く（０に近い）表現する。被験者の記号４４を中心にして、生活習慣の改善は右方向へ濃淡階調が伸びていて、生活習慣の改悪は左方向へと濃淡階調が伸びている。例えば、階調の刻みに対して、２００日程度の推移を表していて、リスク状態における日数の予測や、健康状態までの日数予測が可視確認できる。また、生活習慣の改悪においては、他のマップと組み合わせて見ることで、他の疾病／疾患のリスクが高くなっていくことが可視確認できる。なお、ｕ×ｖ枚のマップが作成されている。
【００８８】
図１３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Ｓ１００１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。
【００８９】
次に、ステップＳ１００２において、ステップＳ１００１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。
【００９０】
（被験者登録データの整形と規格化）
この後のステップＳ１００３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。
【００９１】
次に、ステップＳ１００３において、ステップＳ１００２で作成したデータから、被験者の疾病／疾患リスク及び回復日数予測を取得する（図１４参照）。
【００９２】
次に、ステップＳ１００４において、ステップＳ１００３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１６参照）。ステップＳ１００３で得られた回復日数予測は、図１７のように回復日数が短いほど階調値が高く（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）。ステップＳ１００３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、評価マップ、及び回復日数予測マップ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及び健康状態への回復までの日数を一度に把握することができる。
【００９３】
次に、ステップＳ１００５において、ステップＳ１００４で得られた疾病／疾患リスクの評価の結果を、ステップＳ１００１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。
【００９４】
図１４は、本実施形態に係る被験者の疾病／疾患リスクと回復日数予測の取得処理を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ１１０１において、図５で完成した分類マップに対して、ステップＳ１００２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。
【００９５】
次に、ステップＳ１１０２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。
【００９６】
【数５】
2013191021.tif 000007
【００９７】
次に、ステップＳ１１０３において、ステップＳ１１０２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／疾患リスクの評価とステップＳ８０６で得られた回復日数予測を読み込む。
【００９８】
図１５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Ｓ６０２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）。
【００９９】
図１６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１５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１６に分類マップと合わせて表示をする。
（ａ）肥満…図１６（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１６（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１６（Ｃ）に示すように、被験者のリスク評価値は、６０％である。
【０１００】
図１７は、本実施形態に係る回復日数の予測マップを示す図である。図１７（Ａ）は対応位置での代表的な回復日数予測マップである。図１７（Ｂ）は運動を中心とした生活習慣改善である。図１７（Ｃ）は食事を中心とした生活習慣改善である。図１５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。回復日数が短いほど階調値が高く（２５５に近い）、回復日数が長いほど階調値が低く（０に近い）表現する。アプリケーション上の提示の仕方は、全般的な生活習慣改善（改悪）による回復日数予測の提示と、生活習慣別で回復効果の高かったもの（健康状態までの回復日数予測が短いもの）を提示していく。例えば、運動を中心とした生活習慣改善や、食事を中心とした生活習慣改善を分類マップと合わせて表示をする。なお、その他の生活習慣として、飲酒や喫煙等が挙げられる。図１１（Ｂ）に示す生活習慣変化推移データ構造次第では拡張することができる。
【０１０１】
被験者の記号４４を中心にして、図１７（Ｂ）に示すように、生活習慣の改善は右方向へ濃淡階調が伸びていて、生活習慣の改悪は左方向へと濃淡階調が伸びている。例えば、階調の刻みに対して、２００日程度の推移を表していて、リスク状態における日数の予測や、健康状態までの日数予測や可視確認できる。また、生活習慣の改悪においては、他のマップと組み合わせて見ることで、他の疾病／疾患のリスクが高まっていくことが可視確認できる。
【０１０２】
被験者の記号４４を中心として、図１７（Ｃ）に示すように、生活習慣の改善は右方向へ濃淡階調が伸びていて、回復日数が短いほど階調値が高く（２５５に近い）、回復日数が長いほど階調値が低く（０に近い）表現している。改悪による悪化について表示しても構わない。いずれかの回復日数予測マップを元に、より効果的な改善方法に基づいた生活習慣の見直しを図ることができる。例えば、運動を中心とした生活習慣改善の方が、健康状態により短い日数で到達することが分かるので、生活習慣として、定期的な運動を取り入れることを検討することができる。これにより、生活習慣改善による効果を俯瞰できる形式で分かりやすく提示し、最も改善効果が高い生活習慣を選択することができる。
【０１０３】
図１８は、本実施形態に係る回復経過の様子を示す図である。利用時からのマップ上での遷移を示すことで、着実に生活改善効果が現れていることや、回復日数の進捗状況（一般的な回復日数より順調なのか遅れを取っているのか等）が一目で俯瞰できる。
【０１０４】
図１９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１９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。
【０１０５】
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】
【０１０６】
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】
2013191021.tif 000008
【図２】
2013191021.tif 000009
【図３】
2013191021.tif 000010
【図４】
2013191021.tif 000011
【図５】
2013191021.tif 000012
【図８】
2013191021.tif 000013
【図１０】
2013191021.tif 000014
【図１１】
2013191021.tif 000015
【図１３】
2013191021.tif 000016
【図１４】
2013191021.tif 000017
【図６】
2013191021.tif 000018
【図７】
2013191021.tif 000019
【図９】
2013191021.tif 000020
【図１２】
2013191021.tif 000021
【図１５】
2013191021.tif 000022
【図１６】
2013191021.tif 000023
【図１７】
2013191021.tif 000024
【図１８】
2013191021.tif 000025
【図１９】
2013191021.tif 000026