(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＰＵ及びＲＡＭを含むコンピュータからなる、健康診断用の自己組織化マップの作成装置であって、
前記ＣＰＵが、
健康診断において検診される複数の検診項目に関する検診データを正規化する正規化データ作成部、及び、
前記正規化データ作成部が作成した正規化データを用いて、健康診断用の自己組織化マップを作成する自己組織化マップ作成部として機能し、
前記正規化データ作成部は、
前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にあるか否かをＣＰＵで判定し、正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを１に正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第１の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第２の規格化値で除算し、除算結果がその検診項目に予め定められたＲＡＭに記憶された頭切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し、前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頭切り値に正規化すると共に、正規化された値をＲＡＭに記憶し、
前記自己組織化マップ作成部は、
参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から前記正規化データ作成部で作成されたＲＡＭに記憶された正規化データを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットをＣＰＵで探索する勝者ユニット探索部と、
学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいてＣＰＵで更新する参照ベクトル更新部と、を備えており、
前記学習回数が予めＲＡＭに設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して、健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする健康診断用の自己組織化マップ作成装置。
【請求項２】
前記頭切り値が前記検診項目に応じて設定されていることを特徴とする請求項１に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成装置。
【請求項３】
ＣＰＵ及びＲＡＭを含むコンピュータが行う、健康診断用の自己組織化マップの作成方法であって、
健康診断において検診される複数の検診項目に関する検診データを前記ＣＰＵが正規化する正規化データ作成ステップ、及び、
前記正規化データ作成ステップで作成された正規化データを用いて、健康診断用の自己組織化マップを前記ＣＰＵが作成する自己組織化マップ作成ステップと、を含んでおり、
前記正規化データ作成ステップにおいては、
前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にあるか否かをＣＰＵが判定し、正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを１に正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第１の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第２の規格化値で除算し、除算結果がその検診項目に予め定められたＲＡＭに記憶された頭切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し、前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頭切り値に正規化すると共に、正規化された値をＲＡＭに記憶し、
前記自己組織化マップ作成ステップは、
参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から前記正規化データ作成ステップで作成されたＲＡＭに記憶された正規化データを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットをＣＰＵで探索する勝者ユニット探索ステップと、
学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいてＣＰＵで更新する参照ベクトル更新ステップと、を備えており、
前記学習回数が予めＲＡＭに設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して、健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする健康診断用の自己組織化マップ作成方法。
【請求項４】
前記頭切り値が前記検診項目に応じて設定されることを特徴とする請求項３に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing Map）の健康診断への応用に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の健康診断では、まず、検診を行って検診項目（ＧＯＴ、コレステロールなど複数の項目がある）の夫々のデータ（検診データ）を取得する。続いて、取得した検診データの夫々を、正常、要注意、要再検査、要医療などに分類する。そして、異常のあった検診項目別に分類結果を示して、その後の対応を指示していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の健康診断においては、検診項目別に異常があるか否かの判断がなされてはいたが、複数の検診項目を総合的に考慮して初めて得られる健康状態や生活習慣の判断はなされていなかった。
【０００４】
本発明は、複数の検診項目を総合的に考慮して得られる健康状態の判断を可能にし、その判断を視覚的に行うことを可能にする健康診断用の自己組織化マップ作成装置及び作成方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成装置は、ＣＰＵ及びＲＡＭを含むコンピュータからなる、健康診断用の自己組織化マップの作成装置であって、前記ＣＰＵが、健康診断において検診される複数の検診項目に関する検診データを正規化する正規化データ作成部、及び、前記正規化データ作成部が作成した正規化データを用いて、健康診断用の自己組織化マップを作成する自己組織化マップ作成部として機能し、前記正規化データ作成部は、前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にあるか否かをＣＰＵで判定し、正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを１に正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第１の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第２の規格化値で除算し、除算結果がその検診項目に予め定められたＲＡＭに記憶された頭切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し、前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頭切り値に正規化すると共に、正規化された値をＲＡＭに記憶し、前記自己組織化マップ作成部は、参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から前記正規化データ作成部で作成されたＲＡＭに記憶された正規化データを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットをＣＰＵで探索する勝者ユニット探索部と、学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいてＣＰＵで更新する参照ベクトル更新部と、を備えており、前記学習回数が予めＲＡＭに設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して、健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする。
請求項３に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成方法は、ＣＰＵ及びＲＡＭを含むコンピュータが行う、健康診断用の自己組織化マップの作成方法であって、健康診断において検診される複数の検診項目に関する検診データを前記ＣＰＵが正規化する正規化データ作成ステップ、及び、前記正規化データ作成ステップで作成された正規化データを用いて、健康診断用の自己組織化マップを前記ＣＰＵが作成する自己組織化マップ作成ステップと、を含んでおり、前記正規化データ作成ステップにおいては、前記検診項目の実際の検診データがその検診項目の予め設定された正常範囲内にあるか否かをＣＰＵが判定し、正常範囲内にある場合にはその実際の検診データを１に正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常範囲の最小値より小さい場合にはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第１の規格化値で除算して得られた値にその実際の検診データを正規化し、前記検診項目の実際の検診データが前記正常値の最大値より大きいときはその実際の検診データを予め設定されたＲＡＭに記憶された第２の規格化値で除算し、除算結果がその検診項目に予め定められたＲＡＭに記憶された頭切り値以下であるときはその実際の検診データを除算結果に正規化し、前記除算結果が前記頭切り値より大きいときはその実際の検診データを前記頭切り値に正規化すると共に、正規化された値をＲＡＭに記憶し、前記自己組織化マップ作成ステップは、参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から前記正規化データ作成ステップで作成されたＲＡＭに記憶された正規化データを利用した入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットをＣＰＵで探索する勝者ユニット探索ステップと、学習回数に応じて順次狭められる前記勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいてＣＰＵで更新する参照ベクトル更新ステップと、を備えており、前記学習回数が予めＲＡＭに設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返して、健康診断用の自己組織化マップを作成することを特徴とする。
請求項１、３によると、健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことができるとともに、その判断を視覚的に行うことが可能になる。
【０００６】
請求項１、３によって作成される自己組織化マップは、その自己組織化マップを複数の健康状態に分ける線が描かれているものであることが好ましい。これによると、自己組織化マップに健康状態を分ける線が描かれているため、健康状態の判断が容易になる。
【０００７】
請求項１、３によって作成される自己組織化マップは、複数の健康状態の夫々に応じて互いに異なる色で塗り分けられていることが好ましい。これによると、自己組織化マップは健康状態に応じて互いに異なる色が塗り分けられているため、健康状態の判断が容易になる。
【０００８】
請求項１、３によると、正規化データ作成に当たって頭切り値を設定しているため、実際の検診データに異常な値が含まれている場合であっても、健康診断用の自己組織化マップはその異常な値に影響を受けていないものになっている。
【０００９】
請求項２、４に記載の健康診断用の自己組織化マップ作成装置及び作成方法は、前記頭切り値が前記検診項目に応じて設定されていることを特徴とする。請求項２、４によると、自己組織化マップは夫々の検診項目に適した頭切り値を利用して作成されたものになっている。
【００１０】
請求項１〜４によって作成された健康診断用の自己組織化マップは、その各ユニットの夫々に、そのユニットの検診項目から作成されたユニット用の自己組織化マップが関連付けられているものであることが好ましい。これによると、各ユニットにそのユニット用の自己組織化マップが関連付けられているため、より詳細な判断（健康状態、治療方法など）が可能になる。
【００１１】
【００１２】
請求項１〜４によって作成された自己組織化マップを利用した健康状態表示方法は、上記自己組織化マップを利用した健康状態表示方法であって、参照ベクトルを持つ複数のユニットの中から、健康診断対象者の検診項目に関するデータを利用したベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つユニットを探索し、探索されたユニットに対応する前記自己組織化マップ上の位置に予め定められたマークを表示するものである。これによると、健康診断用の自己組織化マップ上の何れの位置に健康診断対象者の健康状態があるかを示されるため、健康診断対象者は複数の検診項目を総合的に考慮して得られた自己の健康状態を視覚的に判断することができる。
【００１３】
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００１５】
まず、本発明の実施の形態に係るコンピュータの構成について図１を参照しつつ説明する。図１は、本発明の実施の形態に係るコンピュータの構成を示す構成図である。尚、このコンピュータは自己組織化マップ作成装置及び健康状態表示装置として機能する。
【００１６】
コンピュータ１は、ＣＰＵ２と、キーボード３と、ハードディスク４と、ＲＯＭ５と、ＲＡＭ６と、液晶ディスプレイ７と、インタフェース８とを備えている。尚、キーボード３の他に入力手段としてマウスなどのポインティングデバイスなどを取り付けるようにしてもよい。
【００１７】
キーボード３には、各種文字や記号など入力するための記号キーや各種処理を実行する際に押下されるリターンキーなどの各種キーが設けられている。液晶ディスプレイ７はキーボード３を利用して入力された文字などを表示するためのものであって、液晶ディスプレイ７には、ＳＴＮ方式やＤＳＴＮ方式などの単純マトリックス方式のものと、ＴＦＴなどのアクティブマトリックス方式などのものとがある。インタフェース８は、コンピュータ１と外部機器とを接続するためのものである。
【００１８】
ハードディスク４は、アプリケーションやデータを記憶する記憶装置であって、ハードディスク４には、自己組織化マップを作成するための各種プログラム（健康状態表示用プログラムなど）などが記憶されている。ＲＯＭ５には、ＣＰＵ２などが最初に実行するコードや、ＯＳをディスクからロードするためのコードなどが記憶されている。ＲＡＭ６には、ＣＰＵ２が作業を行うワークエリアなどがある。
【００１９】
【表１】
0004358474.tif 000002
【００２０】
ここで、表１について説明する。表１において、ラベルは人をコード化して表したものである。検診項目には、健康診断において検診されることになるＢＭＩ（Body Mass Index）や血圧（血圧上、血圧下）などの検診項目が示されている。また、正常値は各検診項目の正常値の範囲を表している。規格値上（第２の規格化値）は検診項目の検診データが正常値の範囲より大きい場合に検診データを正規化する際に利用される値であり、規格値下（第１の規格化値）は検診項目の検診データが正常値の範囲より小さい場合に検診データを正規化する際に利用される値である。頭切り値とは、規格値上を利用して実際の検診データから得られた値が“ある値”以上になった場合に、得られた値に拘わらず正規化後の値をその“ある値”に設定し直す際の“ある値”のことである。例えば、頭切り値が１．５の場合、実際の検診データを規格化値上で除算して得られた値が１．６の場合、正規化後の値は１．５に設定し直される。この頭切り値は表１からわかるように各検診項目に応じて設定されている。夫々のラベルの夫々の検診項目には、２つの値が記載されているが、上段が正規化データであり、下段が健康診断において実際に検診された値（実際の検診データ）である。
【００２１】
ＣＰＵ２は、実際の検診項目の検診データを正規化して正規化データを作成する（正規化データ作成処理）。また、ＣＰＵ２は、自己組織化マップのアルゴリズムに従って健康診断用の自己組織化マップを作成する（自己組織化マップ作成処理）。さらに、ＣＰＵ２は、検診項目の検診データに基づいて健康診断用の自己組織化マップ上に健康状態を表示する（健康状態表示処理）。
【００２２】
さらに、ＣＰＵ２について図２を参照しつつ詳述する。図２はＣＰＵの機能ブロック図である。
【００２３】
ＣＰＵ２は、図２に示すように、正規化データ作成部２１と、自己組織化マップ作成部２２と、健康状態表示部２３として機能する。
【００２４】
正規化データ作成部２１は、正規化データ作成処理を行うブロックであって、データ作成部３１とデータ修正部３２として機能する。データ作成部３１は、検診項目の実際の検診データが正常値の範囲内にあるか否かを判定し、正常値の範囲内にある場合には実際の検診データを１に正規化する。また、データ作成部３１は、実際の検診データが正常値の範囲内にない場合であって実際の検診データが正常値の最小値より小さいときは、実際の検診データをその検診項目の規格値下の値（表１参照）で除算し、実際の検診データを除算結果に正規化する。さらに、データ作成部３１は、実際の検診データが正常値の範囲内にない場合であって実際の検診データが正常値の最大値より大きいときは、実際の検診データをその検診項目の規格値上の値（表１参照）で除算し、実際の検診データを除算結果に正規化する。
【００２５】
データ修正部３２は、データ作成部３１によって正規化された値がその検診項目に予め定められた頭切り値より大きいか否かを判定し、大きい場合にはデータ作成部３１によって正規化された値を頭切り値に修正する。
【００２６】
ここで、表１の具体的な値を例に挙げてデータ作成部３１とデータ修正部３２として機能する正規化データ作成部２１の処理を説明する。
【００２７】
ラベル４ｆ２の総コレステロールの実際の検診データの値“１６５”から正規化データの“１”が得られる過程を記載する。正規化データ作成部２１のデータ作成部３１は、検診データの値“１６５”が総コレステロールの正常値の範囲内（１５０より大きく１９９より小さい範囲）に含まれていると判定し、検診データの値“１６５”を“１”に正規化する。
【００２８】
また、ラベル２ｍ４の総コレステロールの実際の検診データの値“１４６”から正規化データの“０．９７”が得られる過程を記載する。正規化データ作成部２１のデータ作成部３１は、検診データの値“１４６”が総コレステロールの正常値の範囲（１５０より大きく１９９より小さい範囲）に含まれず、正常値の範囲の最小値より小さいと判定する。そして、データ作成部３１は、検診データの値“１４６”を総コレステロールの規格値下の値“１５０”で除算して“０．９７”を得、除算して得られた“０．９７”を正規化データとする。
【００２９】
また、ラベル２ｆ２の総コレステロールの実際の検診データの値“２１２”から正規化データの“１．０７”が得られる過程を記載する。正規化データ作成部２１のデータ作成部３１は、検診データの値“２１２”が総コレステロールの正常値の範囲（１５０より大きく１９９より小さい範囲）に含まれず、正常値の範囲の最大値より大きいと判定する。そして、データ作成部３１は、検診データの値“２１２”を総コレステロールの規格値上の値“２００”で除算して“１．０７”を得る。続いて、正規化データ作成部２１のデータ修正部３２は、除算して得られた“１．０７”が頭切り値“１．７”以下と判定し、正規化データの値を除算結果“１．０７”のままにしておく。
【００３０】
また、ラベル４ｍ５の尿酸の実際の検診データの値“７”から正規化データの“１．１”が得られる過程を記載する。正規化データ作成部２１のデータ作成部３１は、検診データの値“７”が尿酸の正常値の範囲（５．９未満）に含まれず、正常値の範囲より大きいと判定する。そして、データ作成部３１は、検診データの値“７”を尿酸の規格値上の値“６”で除算して、“１．１７”を得る。続いて、正規化データ作成部２１のデータ修正部３２は、除算して得られた“１．１７”の値が頭切り値“１．１”より大きいと判定し、正規化データの値を頭切り値である“１．１”に設定する。
【００３１】
上述したような処理が正規化データ作成部２１によって行われて、表１の夫々のラベルの夫々の検診項目の全てについて正規化データが得られる。
【００３２】
自己組織化マップ作成部２２は、自己組織化マップ作成処理を行うブロックであって、初期値設定部４１と、入力ベクトル提示部４２と、勝者ユニット探索部４３と、参照ベクトル更新部４４と、学習回数判定部４５として機能する。
【００３３】
初期値設定部４１は、事前設定として、ネットワークの大きさ（ユニットの配列の数）、１つの入力ベクトルに対して行われる参照ベクトルの更新の回数（総学習回数）Ｔ、ユニットの位相近傍形状（例えば、直角格子型及び６角格子型の何れか）、近傍領域の初期値Ｎｃ（０）、及び学習率係数の初期値α（０）を設定する。また、初期値設定部４１は、複数の参照ベクトルを初期化するとともに、複数ある入力ベクトルの提示順を決定する。
【００３４】
ここで、入力ベクトルは、正規化データ作成部２１によって正規化された各検診項目（ＢＭＩ、血圧上、血圧下、総コレステロールなど）の正規化データを要素とするベクトルであり、表１の夫々のラベル（２ｆｃ、２ｍ４、…）に対応して存在する。また、参照ベクトルは、入力ベクトルと同じ次元を持つベクトルであり、ユニットごとに存在する。尚、入力ベクトルをｘ（ｔ）、参照ベクトルをｍi（ｔ）と記載する。ｔは、離散時間座標（ｔ＝０、１、２、…）であり、現在行っている学習回数に対応する。
【００３５】
入力ベクトル提示部４２は、初期値設定部４１によって決定された提示順に従って、入力ベクトルｘ（ｔ）を一つずつ選択して提示する。
【００３６】
勝者ユニット探索部４３は、複数の参照ベクトルの夫々について、入力ベクトルｘ（ｔ）とのユークリッド距離を算出する。そして、勝者ユニット探索部４３は、算出したユークリッド距離に基づいて、複数の参照ベクトルの中から、入力ベクトルｘ（ｔ）にユークリッド距離が最も近い（最も類似した）参照ベクトルを見つけ出し、見つけ出した参照ベクトルを持つユニットを勝者ユニットとして決定する。
【００３７】
参照ベクトル更新部４４は、入力ベクトルｘ（ｔ）に基づいて参照ベクトルを更新するものであって、近傍領域演算部４４ａと、学習率係数演算部４４ｂと、参照ベクトル演算部４４ｃとして機能する。
【００３８】
近傍領域演算部４４ａは、初期値設定部４１によって設定された近傍領域の初期値Ｎｃ（０）と現在行われている学習の学習回数ｔとを利用して下記式（１）を演算し、現在行われている学習での近傍領域Ｎｃ（ｔ）を算出する。この近傍領域Ｎｃ（ｔ）は学習が進むにつれて狭まっていく。ただし、近傍領域Ｎｃ（ｔ）に含まれるユニットの参照ベクトルが更新され（下記式（３））、近傍領域Ｎｃ（ｔ）に含まれないユニットの参照ベクトルは更新されない（下記式（４））。
Ｎｃ（ｔ）＝Ｎｃ（０）×（１−ｔ／Ｔ）      （１）
【００３９】
学習率係数演算部４４ｂは、初期値設定部４１によって設定された学習率係数の初期値α（０）と初期値設定部４１によって設定された総学習回数Ｔと現在行われている学習の学習回数ｔとを利用して下記式（２）を演算し、現在行われている学習での学習率係数α（ｔ）を算出する。この学習率係数α（ｔ）は学習が進むにつれて小さくなっていく。
α（ｔ）＝α（０）×（１−ｔ／Ｔ）      （２）
【００４０】
参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域演算部４４ａによって得られた近傍領域Ｎｃ（ｔ）内に含まれるユニットの参照ベクトルの夫々に対して、学習率係数演算部４４ｂによって得られた学習率係数α（ｔ）を利用して下記式（３）を演算して、参照ベクトルｍi（ｔ）を更新し、更新後の参照ベクトルｍi（ｔ＋１）を得る。また、参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域Ｎｃ（ｔ）内に含まれないユニットの参照ベクトルの夫々に対して下記式（４）を演算して参照ベクトルｍi（ｔ＋１）を得る。
ｍi（ｔ＋１）＝ｍi（ｔ）＋αi（ｔ）×（ｘ（ｔ）−ｍi（ｔ））      （３）
ｍi（ｔ＋１）＝ｍi（ｔ）      （４）
【００４１】
学習回数判定部４５は、現在行われている学習の学習回数ｔが初期値設定部４１によって設定された総学習回数Ｔに達したか否かを判定する。
【００４２】
さらに、自己組織化マップ作成部２２の自己組織化マップ作成処理について図３及び図４を参照しつつ説明する。図３は自己組織化マップの作成手順を示すフローチャートであり、図４は自己組織化マップのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【００４３】
ステップＳ１０１において、自己組織化マップ作成部２２の初期値設定部４１は、事前設定として、ネットワークの大きさ、総学習回数Ｔ、ユニットの位相近傍形状、近傍領域の初期値Ｎｃ（０）、学習率係数の初期値α（０）を設定する。続いて、ステップＳ１０２において、自己組織化マップ作成部２２の初期値設定部４１は、参照ベクトルの夫々が互いに異なったベクトルとなるように参照ベクトルを初期化する（図４（ａ））とともに、入力ベクトルの提示順を決定する。
【００４４】
ステップＳ１０３において、自己組織化マップ作成部２２の入力ベクトル提示部４２は、初期値設定部４１によって設定された提示順に一つの入力ベクトルｘ（ｔ）を提示する（図４（ｂ））。
【００４５】
ステップＳ１０４において、自己組織化マップ作成部２２の勝者ユニット探索部４３は、入力ベクトル提示部４２によって提示された入力ベクトルｘ（ｔ）にユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探し出す（図４（ｃ））。ただし、図４（ｃ）において、図中符号ｗが付されたベクトルを持つユニットが勝者ユニットである。
【００４６】
ステップＳ１０５において、自己組織化マップ作成部２２の参照ベクトル更新部４４は、勝者ユニットの近傍領域Ｎｃ（ｔ）に含まれるユニットの参照ベクトルの夫々を学習率係数α（ｔ）を利用して、入力ベクトルｘ（ｔ）に近づけるように更新（学習）する。
【００４７】
詳しくは、参照ベクトル更新部４４の近傍領域演算部４４ａは、上記式（１）を演算して近傍領域Ｎｃ（ｔ）を算出する。この近傍領域Ｎｃ（ｔ）内に含まれる参照ベクトルを持つ各ユニットが現在行われている学習において更新されるユニットである。例えば、図４（ｄ）において、図中の枠ｆで囲まれた領域内の参照ベクトルが更新対象の参照ベクトルである。また、参照ベクトル更新部４４の学習率係数演算部４４ｂは、上記式（２）を演算して学習率係数α（ｔ）を算出する。そして、参照ベクトル更新部４４の参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域演算部４４ａにより算出された近傍領域Ｎｃ（ｔ）に含まれる参照ベクトルの夫々を学習率係数演算部４４ｂにより算出されたα（ｔ）と入力ベクトルｘ（ｔ）とを利用して上記式（３）を演算することによって更新する（図４（ｄ））。尚、参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域Ｎｃ（ｔ）内に含まれないユニットの参照ベクトルの夫々に対して上記式（４）を演算して参照ベクトルｍi（ｔ＋１）を得る処理も行う。
【００４８】
ステップＳ１０６において、自己組織化マップ作成部２２は、全ての入力ベクトルに関して参照ベクトルを更新する学習が行われたか否かを判定する。全ての入力ベクトルに関して学習が行われていない、即ち学習が行われていない入力ベクトルがあると判定された場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、次の提示順の入力ベクトルに関する学習を行うため、ステップＳ１０３の処理へ戻り、ステップＳ１０３からステップＳ１０６の処理が行われる。一方、全ての入力ベクトルに関して学習が行われたと判定された場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、ステップＳ１０７の処理へ移行する。
【００４９】
ステップＳ１０７において、自己組織化マップ作成部２２の学習回数判定部４５は、全ての入力ベクトルに関するステップＳ１０３からステップＳ１０６の学習が、ステップＳ１０１で設定された総学習回数Ｔ回行われたか否かを判定する。学習が総学習回数Ｔ回行われていないと判定された場合（Ｓ１０７：ＮＯ）、初期設定された回数の学習が行われていないため、ステップＳ１０３の処理に戻ってステップＳ１０３からステップＳ１０７の処理が行われる。一方、学習が総学習回数Ｔ回行われたと判定された場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、自己組織化マップを作成する処理を終了する。
【００５０】
表１に示す正規化データを要素に持つ入力ベクトルに対して、上述した自己組織化マップのアルゴリズムに従った処理が行われることにより、図５に示すような健康診断用の自己組織化マップが作成される。図５の健康診断用の自己組織化マップは腎障害、糖尿病、肝障害などの複数の領域に分けられており、それらの領域の境界には線が描かれている。これは表１の検診データを考慮することによって分けられたものである。図５の何れの領域にも含まれない領域が健康の損なわれていない領域に対応している。また、複数の領域が重なり合っている領域（例えば、アルコール多飲者と肝障害とが重なり合っている領域）は、両方の健康状態が損なわれている領域である。
【００５１】
図５に示す自己組織化マップは検診項目の全てを含む入力ベクトルから自己組織化マップのアルゴリズムに従って作成されたものであるため、図５の自己組織化マップを使用すれば、複数の検診項目を総合的に考慮してはじめて判断できる健康状態（異常のある検診項目を一つ一つからでは取得できない健康状態）を得ることが可能になる。また、自己組織化マップ上に線を描くことによって複数の健康状態が区分けされているので、健康状態を視覚的に容易に判断することを可能にしている。
【００５２】
ＣＰＵ２の説明に戻って、ＣＰＵ２の健康状態表示部２３は、健康状態表示処理を行うブロックであって、マーク位置決定部５１と、マーク表示制御部５２として機能する。
【００５３】
マーク位置決定部５１は、図６に示す健康診断の検診データの入力画面を利用して入力された実際の検診データから作成された正規化データ（上述した正規化データ作成部２１によって作成された正規化データ）を要素とするベクトルにユークリッド距離が最も近い参照ベクトル（上述した参照ベクトル更新部２２によって更新された後の参照ベクトル）を探索する。そして、マーク位置決定部５１は、その最もユークリッド距離が近い参照ベクトルを持つユニットに対応する自己組織化マップ上の位置を健康診断対象者の健康状態を示すマークの位置に決定する。尚、図６に示す入力画面は、スクロールバーを移動させることによって、全ての検診項目の入力領域が表示されるようになっている。
【００５４】
マーク表示制御部５２は、マーク位置決定部５１によって決定された自己組織化マップ上の位置にマーク（例えば、“Ｙｏｕｒｓ”）を表示する制御を行う。
【００５５】
簡単にまとめると、図６に示す入力画面を利用して入力された実際の検診データから作成された正規化データを要素とするベクトルにユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを持つユニットがマーク位置決定部５１によって探索される。そして、その探索されたユニットに対応する自己組織化マップ上の位置にマークがマーク表示制御部５２の制御によって表示される。そして、自己組織化マップ上のマークの位置によって、複数の検診項目を総合的に考慮してはじめて得られる健康状態を視覚的に把握することが可能になる。つまり、従来のように検診項目別に異常値の検診項目が通知されるのではなくて、複数の検診項目の総合的な健康状態が判断され、その健康状態が視覚的に示される。例えば、マークが腎障害の領域に含まれているときには、健康診断対象者に検診項目の何れに異常値があるかを示す代りに、直接腎障害を患っていると示すことになる。また、マークが健康の損なわれていない領域に含まれている場合であっても、何れかの領域近辺にある場合にはその領域の病気になる可能性があると判断でき、病気になる前にどのような病気になる恐れが高いかを把握した上で健康を維持する対策を取ることができる。
【００５６】
以上説明した実施の形態によれば、健康診断における実際の検診データを正規化した正規化データを利用して自己組織化マップのアルゴルリズムに従って自己組織化マップを作成し、この作成した自己組織化マップ上に健康診断対象者のマップ上の位置を表示しているため、健康診断対象者は、複数の検診項目を総合的に考慮して判断された自己の健康状態を視覚的に把握することができる。
【００５７】
また、検診項目の頭切り値を設定しているため、実際の検診データに異常な値が含まれている場合であっても、健康診断用の自己組織化マップはその異常な値に影響を受けていないものになっている。また、検診項目ごとに頭切り値を設定するようにしているので、自己組織化マップを夫々の検診項目に適した頭切り値によって作成されたものにすることができる。
【００５８】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいて様々な設計変更が可能なものである。例えば、上記実施の形態では、自己組織化マップ上に複数の健康状態を分ける線を描くことによって自己組織化マップ上での健康状態を明確にしている場合であるが、健康状態の夫々に応じて自己組織化マップを塗り分けることによって自己組織化マップ上での健康状態を明確にするようにしてもよい。例えば、健康を損なっていない領域を白色に、糖尿病を赤色に、腎障害を青色になどである。尚、自己組織化マップ上の位置がどの健康状態に含まれているかを視覚的に容易に判断することができるように自己組織化マップが加工されていればよい。
【００５９】
また、上記実施の形態では、近傍領域Ｎｃ（ｔ）の算出の際に式（１）を利用している場合であるが、これは一例であって、近傍領域Ｎｃ（ｔ）の算出方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた算出方法などその他の算出方法であってもよい。また、学習率係数α（ｔ）の算出の際に式（２）を利用している場合であるが、これは一例であって、学習率係数α（ｔ）の算出方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた算出方法などその他の算出方法であってもよい。さらに、参照ベクトルを更新する際に式（３）を利用している場合であるが、これは一例であって、参照ベクトルの更新方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた更新方法などその他の更新方法であってもよい。
【００６０】
さらに、上述した実施の形態における図５に示す自己組織化マップ（第１層）の各ユニット（一つずつの参照ベクトルに対応している）毎に、図７に示すようにそれに対応した自己組織化マップ（第２層）を作成する。この自己組織化マップは図５に示す自己組織化マップよりも詳細に健康状態が分類されたものになっている。
【００６１】
この自己組織化マップの作成においては、まず、そのユニットの自己組織化マップ（第１層）上の健康状態に応じて決められた検診項目（例えば、腎障害の領域に含まれる場合の検診項目は尿酸窒素（ＢＵＮ）、クレアチニン、尿酸）の実際の検診データから正規化したデータを作成する。続いて、この作成されたデータに基づいて、自己組織化マップのアルゴリズムに従って参照ベクトルの更新が行われて、第２層の自己組織化マップが作成される。このようにして、２階層の自己組織化マップが作成される。
【００６２】
この２階層の自己組織化マップでは、まず、図６に示すような入力画面がディスプレイ上に表示されて検診項目のデータが入力されると、図５に示す自己組織化マップ上に自己の健康状態が“Ｙｏｕｒｓ”などのマークとして表示される。そして、その表示されたマークをクリックすると、クリックした位置に対応した２層目の自己組織化マップ用の検診項目の入力画面がディスプレイ上に表示される。そして、その検診項目のデータが入力されると、マークの位置（ユニット）に対応して作成された自己組織化マップがディスプレイ上に表示されるとともに、その自己組織化マップ上に自己の健康状態の位置が“Ｙｏｕｒｓ”などのマークで表示される。このように２階層のマップを作成することにより、健康診断の結果からより詳細な情報を取得することが可能になる。尚、最初の入力画面を全階層に必要な検診項目を入力可能なものしておけば、途中の段階で入力画面を表示することなく、“Ｙｏｕｒｓ”などのマークをクリックすることにより、一つ下の階層の自己組織化マップが順次表示されることになる。尚、さらに階層を増やして、最後の階層の自己組織化マップ上の自己の位置をクリックすると、例えば、治療薬の一覧とか、即入院とか、「しばらく様子を見ましょう」とかの医者の処方箋を表示するように構成してもよい。
【００６３】
ここで、多階層の自己組織化マップにおいて、第１層が総合健康評価（図５の自己組織化マップなど）、第２層が各疾病、第３層が治療の場合の例示を記す。例えば、第１層の総合評価が肝障害の領域の場合、第２層の分類が、(1)Ｂ型、Ｃ型肝炎ウイルス抗原・抗体検査、(2)肝超音波画像評価項目、(3)胆道系酵素値、(4)飲酒歴などであり、第３層の分類が(1)経過観察、(2)生活習慣改善、(3)肝庇護剤投与、(4)インターフェロン療法、(5)癌内科・外科的治療などである。また、第１層の総合評価が高血圧症の領域の場合（図５には不図示）、第２層の分類が、(1)心超音波検査評価項目、(2)心電図所見、(3)胸部レントゲン検査評価項目、(4)腎レノグラム評価項目などであり、第３層の分類が(1)経過観察、(2)生活習慣改善、(3)降圧剤（薬剤別に投与）などである。また、第１層の総合評価が高脂血症の領域の場合（図５には不図示）、第２層の分類が、(1)リポ蛋白分画測定値、(2)甲状腺ホルモン検査値、(3)肝酵素値などであり、第３層の分類が(1)経過観察、(2)生活習慣改善、(3)内服薬（各薬剤に分岐）原因となる疾患（甲状腺機能低下症、閉塞性黄疸など）の治療などである。
【００６４】
尚、第１層の自己組織化マップを総合健康評価用の自己組織化マップ（図５の自己組織化マップなど）、第２層の自己組織化マップを生活習慣用の自己組織化マップ（日常活動量、食習慣、喫煙習慣、飲酒習慣などのマップ）などであってもよい。
【００６５】
さらに、検診項目の頭切りの値として、表１で示した値以外の値を使用してもよい。また、自己組織化マップの作成に際して正規化データを利用しているが、実際の検診データそのものを利用して自己組織化マップを作成するようにしてもよい。さらに、図６に示す入力画面をコンピュータ１に公衆回線網を介して接続された端末が備えるディスプレイ上に表示し、その端末から入力された検診データをコンピュータ１に送信するようにしてもよい。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によると、健康診断において検診される複数の検診項目を総合的に考慮して健康状態の判断を行うことができるとともに、その判断を視覚的に行うことが可能になる。
【００６７】
【００６８】
【００６９】
また、頭切り値を設定しているため、実際の検診データに異常な値が含まれている場合であっても、健康診断用の自己組織化マップはその異常な値に影響を受けていないものになっている。
【００７０】
【００７１】
【００７２】
【００７３】
【００７４】
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態に係るコンピュータの構成を示す構成図である。
【図２】  ＣＰＵの機能ブロック図である。
【図３】  自己組織化マップの作成手順を示すフローチャートである。
【図４】  自己組織化マップのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【図５】  自己組織化マップを示す図である。
【図６】  検診データの入力画面の例を示す図である。
【図７】  ２階層の自己組織化マップを説明するための説明図である。
【符号の説明】
１  コンピュータ
２  ＣＰＵ
２１  正規化データ作成部
２２  自己組織化マップ作成部
２３  健康状態表示部
３１  データ作成部
３２  データ修正部
４１  初期値設定部
４２  入力ベクトル提示部
４３  勝者ユニット探索部
４４  参照ベクトル更新部
４４ａ  近傍領域演算部
４４ｂ  学習率係数演算部
４４ｃ  参照ベクトル演算部
４５  学習回数判定部
５１  マーク位置決定部
５２  マーク表示制御部
【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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