(57)【要約】  １つ以上のセンサーから検出されたセンサーデータを分析して、ユーザの習慣データを生成し、該生成された習慣データと診断用データとを比較して、疾患危険群を診断する診断装置及び診断管理装置とそれを用いた診断方法を提供する。
2016529606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のセンサーから検出されたセンサーデータを分析して、ユーザの習慣データを生成する習慣分析部と、
前記生成された習慣データと正常者の生活習慣データである診断用データとを比較して、疾患の危険群であるか否かを診断する診断部と、
を含む習慣を用いた診断装置。
【請求項２】
前記習慣分析部は、使用ログに保存されたログデータ又はユーザから入力されたデータを分析して、前記習慣データを生成する、請求項１に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項３】
前記習慣分析部は、前記習慣データを正規化された形態で生成する請求項１又は２に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項４】
前記診断部は、ユーザのプロファイルにマッチングする前記診断用データを検索する検索モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項５】
前記診断部は、前記習慣データと前記診断用データとの差値が既定の臨界値以上であれば、前記疾患の危険群として診断する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項６】
既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存するための保存部をさらに含み、
前記診断部は、前記保存された習慣データと前記診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する推移分析モジュールをさらに含み、前記差値が増加する趨勢であると判断されれば、前記疾患の危険群として診断する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項７】
既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存するための保存部をさらに含み、
前記診断部は、前記保存部に保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換し、前記変換された数列と疾患患者の習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する相関分析モジュールをさらに含み、前記相関関係が既定の臨界値以上であれば、前記疾患の危険群として診断する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項８】
前記危険群に該当すると診断されれば、ユーザに前記疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に前記危険群に該当すると診断されたことを通知する措置部をさらに含む請求項１乃至７のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断装置。
【請求項９】
診断装置から受信した行動データを分析して、ユーザの習慣データを生成する習慣管理部と、
前記生成された習慣データと正常者の生活習慣データである診断用データとを比較して、疾患の危険群であるか否かを診断する診断管理部と、
を含む習慣を用いた診断管理装置。
【請求項１０】
前記診断装置から受信した行動データは、前記診断装置の１つ以上のセンサーを通じて検出されたセンサーデータ、前記診断装置を通じてユーザから直接入力されたデータ、前記診断装置の使用ログに保存されたログデータのうち１つ以上である請求項９に記載の習慣を用いた診断管理装置。
【請求項１１】
既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存するための習慣データ保存部をさらに含み、
前記診断管理部は、前記習慣データ保存部に保存された習慣データと前記診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する推移分析モジュールをさらに含み、前記差値が増加する趨勢であると判断されれば、前記疾患の危険群として診断する請求項９又は１０に記載の習慣を用いた診断管理装置。
【請求項１２】
既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存するための習慣データ保存部をさらに含み、
前記診断管理部は、前記習慣データ保存部に保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換し、前記変換された数列と疾患患者の習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する相関分析モジュールをさらに含み、前記相関関係が既定の臨界値以上であれば、前記疾患の危険群として診断する請求項９又は１０に記載の習慣を用いた診断管理装置。
【請求項１３】
前記危険群として診断されれば、ユーザに前記疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に前記危険群に該当すると診断されたことを通知する措置管理部をさらに含むことを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか一項に記載の習慣を用いた診断管理装置。
【請求項１４】
装置の作動方法であって、前記装置は、分析部と診断部とを有し、
前記分析部が、ユーザのプロファイルにマッチングする正常者の生活習慣データである診断用データを検索する段階と、
前記診断部が、前記検索された診断用データと習慣データとを比較して、疾患の危険群に該当するか否かを診断する段階と、
を含む方法。
【請求項１５】
前記分析部が、行動データに基づいて前記習慣データを生成する段階をさらに含み、
前記行動データは、１つ以上のセンサーを通じて検出されたセンサーデータ、ユーザから入力されたデータ、または使用ログに保存されたログデータのうち１つ以上である請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記習慣データを生成する段階は、前記習慣データを正規化する段階をさらに含む請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記危険群であるか否かを診断する段階は、前記習慣データと前記診断用データとの差値が既定の臨界値以上であれば、前記疾患の危険群に該当すると診断する請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記習慣データを生成する段階は、既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存する段階をさらに含み、
前記診断する段階は、前記保存された習慣データと前記診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する段階をさらに含み、前記差値が増加する趨勢である場合、危険群に該当すると診断する請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記習慣データを生成する段階は、既定の周期ごとに生成された前記習慣データを保存する段階をさらに含み、
前記診断する段階は、前記保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換する段階と、前記変換された数列と疾患患者の生活習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する段階と、をさらに含み、前記相関関係が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断する請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記装置は措置部をさらに含み、前記方法は、
前記危険群として診断されれば、前記措置部が、前記装置のユーザに疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に危険群診断を通知する段階をさらに含む請求項１４乃至１９のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動を収集し、該収集された行動を分析して生成された習慣に基づいて疾患を診断する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病は、悪い生活習慣によって発生する疾患であって、生活習慣と疾患の発生との間には密接な関連関係がある。したがって、医療チームは、患者との面談を通じて患者の生活習慣を把握して、疾患の発生可能性または疾患の進行如何を診断する。
【０００３】
後天的な脳疾患による多発性認知機能障害が日常生活や社会生活に困難をもたらす痴呆は、代表的な生活習慣病である。痴呆は、生活習慣と密接な関係があるために、医療チームは、患者の生活習慣の客観的な把握を通じて痴呆の発病可能性を把握することができる。また、一般的に、痴呆は、持続的に症状が悪化するために、医療チームは、患者の生活習慣の客観的な把握を通じて痴呆の進行如何を早期に診断し、痴呆の進行初期に適切な措置を取ることができる。
【０００４】
このように、生活習慣病は、患者の生活習慣と密接な関係があるので、客観的な生活習慣の収集が非常に重要である。しかし、患者の生活習慣を把握することは、全面的に患者の記憶力に依存して、生活習慣の収集の正確性及び信頼度が落ちるという問題点がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、収集されたユーザの行動を分析して生成された習慣データに基づいて、ユーザが疾患の危険群であるか否かを診断するための診断装置及び診断管理装置とそれを用いた方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様による習慣を用いた診断装置は、１つ以上のセンサーから検出されたセンサーデータを分析して、ユーザの習慣データを生成する習慣分析部と、生成された習慣データと正常者の生活習慣データである診断用データとを比較して、疾患の危険群であるか否かを診断する診断部と、を含む。
【０００７】
この際、習慣分析部は、使用ログに保存されたログデータを分析して、習慣データを生成するログ分析モジュールをさらに含みうる。
【０００８】
また、習慣分析部は、ユーザから入力されたデータを分析して、習慣データを生成する入力分析モジュールをさらに含みうる。
【０００９】
また、習慣分析部は、習慣データを正規化された形態で生成することができる。
【００１０】
また、診断部は、ユーザのプロファイルにマッチングする診断用データを検索する検索モジュールをさらに含みうる。
【００１１】
また、診断部は、習慣データと診断用データとの差値が既定の臨界値以上であれば、疾患の危険群として診断することができる。
【００１２】
一方、診断装置は、既定の周期ごとに生成された習慣データを保存するための保存部をさらに含みうる。この際、診断部は、保存された習慣データと診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する推移分析モジュールをさらに含み、差値が増加する趨勢であると判断されれば、疾患の危険群として診断することができる。また、診断部は、保存部に保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換し、該変換された数列と患者の習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する相関分析モジュールをさらに含み、相関関係が既定の臨界値以上であれば、疾患の危険群として診断することができる。
【００１３】
また、診断装置は、危険群に該当すると診断されれば、ユーザに疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に危険群に該当すると診断されたことを通知する措置部をさらに含みうる。
【００１４】
本発明の一態様による習慣を用いた診断管理装置は、診断装置から受信した行動データを分析して、ユーザの習慣データを生成する習慣管理部と、生成された習慣データと正常者の生活習慣データである診断用データとを比較して、疾患の危険群であるか否かを診断する診断管理部と、を含みうる。ここで、診断装置から受信した行動データは、診断装置の１つ以上のセンサーを通じて検出されたセンサーデータ、診断装置を通じてユーザから直接入力されたデータ、診断装置の使用ログに保存されたログデータのうち１つ以上であり得る。
【００１５】
また、診断管理装置は、既定の周期ごとに生成された習慣データを保存するための習慣データ保存部をさらに含みうる。この際、診断管理部は、習慣データ保存部に保存された習慣データと診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する推移分析モジュールをさらに含み、差値が増加する趨勢であると判断されれば、疾患の危険群として診断することができる。また、診断管理部は、習慣データ保存部に保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換し、該変換された数列と患者の習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する相関分析モジュールをさらに含み、相関関係が既定の臨界値以上であれば、疾患の危険群として診断することができる。
【００１６】
一方、診断管理装置は、危険群として診断されれば、ユーザに疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に危険群に該当すると診断されたことを通知する措置管理部をさらに含みうる。
【００１７】
本発明の一態様による習慣を用いた診断方法は、ユーザのプロファイルにマッチングされる正常者の生活習慣データである診断用データを検索する段階と、検索された診断用データと習慣データとを比較して、疾患の危険群に該当するか否かを診断する段階と、を含みうる。
【００１８】
また、生活習慣を用いた診断装置の作動方法は、行動データに基づいて習慣データを生成する段階をさらに含みうる。この際、行動データは、１つ以上のセンサーを通じて検出されたセンサーデータ、ユーザから入力されたデータ、または使用ログに保存されたログデータのうち１つ以上であり得る。また、習慣データを生成する段階は、習慣データを正規化する段階をさらに含みうる。
【００１９】
一方、危険群であるか否かを診断する段階は、習慣データと診断用データとの差値が既定の臨界値以上であれば、疾患の危険群に該当すると診断することができる。
【００２０】
また、習慣データを生成する段階は、既定の周期ごとに生成された習慣データを保存する段階をさらに含みうる。この際、診断する段階は、保存された習慣データと診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断する段階をさらに含み、差値が増加する趨勢である場合、危険群に該当すると診断することができる。また、診断する段階は、保存された習慣データの変化推移を数列の形態に変換する段階と、変換された数列と患者の生活習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析する段階と、をさらに含み、相関関係が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断することができる。
【００２１】
また、習慣を用いた診断装置の作動方法は、危険群として診断されれば、診断装置のユーザに疾患に関する情報を提供するか、医療チームまたは保護者に危険群診断を通知する段階をさらに含みうる。
【発明の効果】
【００２２】
ユーザの活動を観察してユーザの習慣を分析し、該分析された習慣に基づいて、当該ユーザが疾患の危険群であるか否かを早期に診断可能である。同時に、診断装置を用いて客観的にユーザの習慣を分析することによって、危険群診断の正確性を向上させうる。
【００２３】
また、ユーザプロファイルに符合する診断データと当該ユーザの習慣データとを比較して、疾病の危険群であるか否かを診断することによって、危険群診断のエラーを減らしうる。
【００２４】
また、疾患の危険群として診断される場合、多様な予防措置を提供して、疾患に対する初期対応を可能にする。同時に、習慣データを疾患の治療及び増税緩和のための参考資料として用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】習慣を用いた診断システムの一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による習慣を用いた診断装置を説明するブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態によるセンサー部を説明するブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による習慣分析部を説明するブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による診断部を説明するブロック図である。
【図６】本発明の他の実施形態による診断管理装置を説明するブロック図である。
【図７】本発明の他の実施形態による習慣管理部を説明するブロック図である。
【図８】本発明の他の一実施形態による診断管理部を説明するブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態による習慣を用いた診断装置の作動方法を説明するフローチャートである。
【図１０Ａ】本発明の一実施形態による習慣データの生成方法を説明する図面である。
【図１０Ｂ】本発明の一実施形態による習慣データの生成方法を説明する図面である。
【図１１】図９のＳ１０３段階の一実施形態を示すフローチャートである。
【図１２】図９のＳ１０３段階の一実施形態を説明する図面である。
【図１３】図９のＳ１０３段階の他の実施形態を示すフローチャートである。
【図１４】図９のＳ１０３段階のさらに他の実施形態を説明するフローチャートである。
【図１５】図９のＳ１０３段階のさらに他の実施形態を説明する図面である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、添付図面を参照して記述される実施形態を通じて、本発明を当業者が容易に理解し、再現できるように詳しく記述する。但し、本発明を説明するに当って、関連した公知機能または構成についての具体的な説明が、本発明の実施形態の要旨を不明にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。
【００２７】
本明細書で使われる用語は、本発明の実施形態での機能を考慮して選択された用語であって、その用語の意味は、ユーザ、運用者の意図または慣例などによって変わりうる。したがって、後述する実施形態で使われた用語の意味は、本明細書に具体的に定義された場合には、その定義に従い、具体的な定義がない場合は、当業者が一般的に認識する意味として解釈されねばならない。
【００２８】
同時に、本明細書で選択的に記載の態様や選択的に記載の実施形態の構成は、たとえ図面で単一の統合された構成で示されたとしても、取り立てて記載しない限り、当業者に技術的に矛盾することが明白ではなければ、相互間に自在に組み合わせられるものと理解しなければならない。
【００２９】
図１は、習慣を用いた診断システムの一例を示すブロック図である。
【００３０】
図１の診断システムは、多様な診断装置１００を用いてユーザの行動を収集してユーザの習慣を分析し、該分析された習慣に基づいて疾患の危険群であるか否かを診断する。同時に、診断システムは、疾患の危険群として診断された場合、疾患予防のための多様な予防措置も行うことができる。ここで、危険群とは、疾患の発生危険が高い集団だけではなく、疾患の初期症状を見せる集団を含む広い概念として理解しなければならない。一方、疾患は、悪い生活習慣によって発生する疾患であって、習慣と疾患の発病が密接な関係がある疾患を含む。例えば、疾患は、痴呆だけではなく、糖尿、高血圧のような成人病のように、習慣と疾患の発病が密接な関係がある疾患をいずれも含む。
【００３１】
図１を参照すれば、診断システムは、診断装置１００と診断管理装置２００とを含む。
【００３２】
一実施形態によれば、診断装置１００は、多様な方法を通じてユーザの行動を収集し、該収集された行動に基づいてユーザの習慣を分析する。ここで、習慣は、一般的に繰り返される行動様式を言う。また、診断装置１００は、分析された習慣に基づいて疾患の危険群であるか否かを診断し、危険群として診断された場合、予防措置を行う。一方、診断装置１００は、一連の診断及び予防措置のために必要なデータを診断管理装置２００に要請して伝送され、必要に応じてデータを診断管理装置２００に伝送することもできる。
【００３３】
一実施形態によれば、診断管理装置２００は、診断装置１００の要請に応じてデータを診断装置１００に提供することができる。また、診断管理装置２００は、診断装置１００から多様なデータを受信されて管理することができる。ここで、診断管理装置２００は、クラウドコンピューティング装置であり得る。
【００３４】
さらに他の実施形態によれば、診断管理装置２００は、診断装置１００が行う一部動作を代行し、その結果を診断装置１００に伝達することができる。例えば、診断管理装置２００は、収集された行動を受信し、該受信した行動に基づいてユーザの習慣を分析し、該分析された習慣に基づいて疾患の危険群であるか否かを診断することができる。また、診断管理部２３０は、危険群として診断された場合、必要な予防措置を行うことができる。
【００３５】
一実施形態による通信網３００は、多様な形態の通信ネットワークを利用し、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）に基づいて大容量データ送受信が可能なＩＰ網、インターネットプロトコルに基づいて互いに異なる網が統合された構造を有するＡＬＬ−ＩＰ網を含めて、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）とＷｉ−Ｆｉのような無線網（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ）、ＷＰＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、移動通信網、及び有線通信網、そして、衛星通信網のように多様な形態の通信網の使用が可能である。同時に、通信網３００は、その他の広く公知されたか、今後開発されるあらゆる形態の通信ネットワークを含むものと理解しなければならない。
【００３６】
図２は、本発明の一実施形態による習慣を用いた診断装置を説明するブロック図である。図２の診断装置１００は、移動通信端末、スマートフォン、携帯用メディアプレーヤー（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｍｅｄｉａ  Ｐｌａｙｅｒ；ＰＭＰ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、タブレットＰＣのように携帯が容易な装置を用いることが望ましいが、これに限定されるものではない。但し、スマートフォンのように多様なセンサーを有した装置を用いる場合、既存のスマートフォンに含まれたハードウェア及びソフトウェアに基づいて行動データを収集して、習慣データを生成することができる利点がある。
【００３７】
図２を参照すれば、習慣を用いた診断装置１００は、センサー部１１０、入力部１２０、ログ管理部１３０、習慣分析部１４０、保存部１５０、診断部１６０、措置部１７０を含む。図２の診断装置１００は、ユーザの行動データを収集する。診断装置１００は、収集された行動データを分析して習慣データを生成して、疾患の危険群に該当するか否かを診断することができる。また、診断装置１００は、ユーザが危険群に該当すると診断された場合、予防措置も行うこともできる。
【００３８】
行動データは、診断装置１００によって収集されたユーザの移動、運動、睡眠、食事、感情などの生活全般にわたったユーザの行動に関するデータである。例えば、行動データは、センサー部１１０によって検出されたセンサーデータ、ユーザが入力したデータ、または使用ログ１３１に保存されたログデータであり得る。
【００３９】
習慣データは、行動データを分析して生成されるユーザの習慣に関するデータである。１つの習慣データは、複数個の習慣因子を有しうる。例えば、１つの習慣データは、食習慣、運動習慣、感情状態を因子として有しうる。また、習慣データの１つの習慣因子は、複数の行動データを分析して生成されうる。例えば、運動習慣は、複数個の行動データ（入力したデータ及びセンサーによって感知されたデータ）を共に分析して生成されうる。一方、習慣データの各習慣因子は、疾患の種類、診断装置の種類などによって異なるとういことを理解しなければならない。
【００４０】
センサー部１１０は、センサーデータを生成する。さらに具体的に、センサー部１１０は、診断装置の外部情報または外部情報の変化を検出し、該検出された外部情報または外部情報の変化に基づいてセンサーデータを生成する。
【００４１】
入力部１２０は、ユーザからデータを入力されうる。この際、入力部１２０は、キーパッド、タッチスクリーンなどの入力手段だけではなく、カメラ、マイクなどの入力手段も含む広い概念として理解しなければならない。したがって、ユーザは、音声でデータを入力するか、カメラで撮影されたイメージをデータとして入力することができる。例えば、入力部１２０は、ユーザから音声の形態でデータを入力されるか、カメラから撮影されたユーザの表情をイメージの形態でデータを入力されうる。同時に、入力部１２０は、ユーザの行動を収集するために、既定の質疑に対する応答を入力されうる。この際、入力部１２０は、応答を音声を通じて入力されるか、イメージの形態で入力されうる。
【００４２】
ログ管理部１３０は、ログデータを管理する。ログ管理部１３０は、モニタリングされたログデータを保存することができる。ログ管理部１３０は、ログデータを保存するための使用ログ１３１をさらに含みうる。ここで、ログデータは、診断装置で発生する経時的なイベントに関する情報を言う。例えば、診断装置がスマートフォンである場合、ログデータは、ユーザの通話履歴、文字送受信履歴、インターネット検索履歴、アプリケーション使用履歴のようにスマートフォンで発生する多様なイベントに関する情報を言う。
【００４３】
習慣分析部１４０は、行動データを分析してユーザの習慣データを生成する。さらに具体的に、習慣分析部１４０は、センサー部１１０によって検出されたセンサーデータ、入力部１２０を通じてユーザから入力されたデータ、または使用ログに保存されたログデータのような行動データに基づいて、ユーザの反復的な行動を分析して習慣データを生成することができる。習慣分析部１４０は、１つ以上の行動データを分析して１つ以上の習慣因子を有した習慣データを生成することができる。例えば、１つの習慣データが、食習慣、運動習慣、感情状態を有するとすれば、習慣分析部１４０は、ユーザから入力された食事に対する行動データを分析して食習慣に関する要因を、加速度センサーを通じて検出されたセンサーデータに基づいて運動習慣に関する要因を、電話通話によって入力されたユーザの音声データに基づいてユーザの感情状態に関する要因を、それぞれ生成することができる。一方、習慣分析部１４０は、複数個の行動データを分析して、習慣データの１つの因子を生成することができる。
【００４４】
保存部１５０は、診断装置の運用に必要な多様なデータを保存して管理することができる。保存部１５０は、一定の周期で生成された習慣データを保存することができる。また、保存部１５０は、行動データを保存することもできる。同時に、保存部１５０は、診断データまたは患者の習慣データの各要素の変化推移を示す数列も保存することができる。また、保存部１５０は、疾患の予防のための多様な措置のためのデータを保存することもできる。
【００４５】
診断部１６０は、習慣データに基づいて疾患の危険群に該当するか否かを診断することができる。さらに具体的に、診断部１６０は、診断データと習慣データとを比較して、疾患の危険群に該当するか否かを診断する。この際、診断データは、疾患の危険群であるか否かを判断するための基準となる習慣データを言う。診断データは、正常な人の習慣であり得る。また、診断データは、ユーザのプロファイル（例えば、性別、年齢、人種、国籍）によって変わりうる。一方、診断データは、診断装置の保存部１５０に保存されており、診断管理装置（図１の２００）から提供されることもある。同時に、診断部１６０は、患者の生活習慣データの変化推移を示す数列とユーザの習慣データの変化推移を示す数列間の相関関係を分析して、危険群に該当するか否かを判断することができる。
【００４６】
措置部１７０は、疾患予防のための多様な措置を行う。措置部１７０は、危険群診断の基準、疾患の発病原因、疾患の予防方法、疾患の進行緩和方法のような多様な疾患に関する情報をユーザに提供することができる。この際、疾患に関する情報は、保存部１５０に保存されていることもあり、診断管理装置（図１の２００）から提供されることもある。
【００４７】
また、措置部１７０は、危険群診断の有無を医療チームまたは保護者に通知することができる。このために、保存部１５０は、医療チームまたは保護者に関する情報を保存している。同時に、措置部１７０は、医療チームに習慣分析部によって生成された習慣データを提供することができる。一方、措置部１７０は、診断管理装置（図１に２００）を通じて保護者、医療チームに疾患の危険群診断の有無を通報することもできる。
【００４８】
図３は、本発明の一実施形態によるセンサー部を説明するブロック図である。
【００４９】
図２のセンサー部は、診断装置の外部情報または外部情報の変化を検出してセンサーデータを生成する。図３のセンサーは、センサー部に含まれる多様なセンサーのうち一部のみを示したものであって、センサー部に該当しうるセンサーは、図３に表示されたセンサーに限定されるものではない。
【００５０】
図３を参照すれば、センサー部は、位置センサー１１１、加速度センサー１１３、照度センサー１１５、音響センサー１１７、及びモーションセンサー１１９を含む。
【００５１】
位置センサー１１１は、診断装置の位置を検出してセンサーデータを生成する。さらに具体的に、位置センサー１１１は、診断装置の位置を検出し、一定期間検出された位置に基づいて位置環境の変化と関連したセンサーデータを生成することができる。一方、位置センサー１１１は、衛星航法装置（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＧＰＳ）であり得る。
【００５２】
加速度センサー１１３は、診断装置の加速度変化を検出してセンサーデータを生成する。さらに具体的に、加速度センサー１１３は、診断装置の加速度、振動、衝撃などの変化を検出し、該検出された変化に基づいて加速度などの変化と関連したセンサーデータを生成することができる。
【００５３】
照度センサー１１５は、診断装置周囲の明るさを検出してセンサーデータを生成する。さらに具体的に、照度センサー１１５は、診断装置周囲の明るさを検出し、該検出された明るさに基づいて明るさに関するセンサーデータを生成する。
【００５４】
音響センサー１１７は、診断装置周囲の音を検出してセンサーデータを生成する。さらに具体的に、音響センサー１１７は、診断装置周囲の音を検出し、該検出された音に基づいて騒音と関連したセンサーデータを生成することができる。同時に、音響センサー１１７は、ユーザの電話通話の声を検出し、該検出された声に基づいてセンサーデータを生成し、この際、生成されたセンサーデータは、機械学習を通じて感情と関連した習慣データの生成に利用されうる。
【００５５】
モーションセンサー１１９は、診断装置周囲の動きを検出してセンサーデータを生成する。さらに具体的に、モーションセンサー１１９は、診断装置周囲の動きを検出し、該検出された動きに基づいてセンサーデータを検出することができる。
【００５６】
図４は、本発明の一実施形態による習慣分析部を説明するブロック図である。図４を参照すれば、習慣分析部１４０は、入力分析モジュール１４１、及びログ分析モジュール１４３を含む。習慣分析部１４０は、センサー部によって検出されたセンサーデータ、ユーザが直接入力したデータ、または使用ログに保存されたログデータのような行動データからユーザの習慣を分析して、習慣データの各習慣因子を生成する。習慣分析部１４０は、行動データを機械学習技術で分析することができる。ここで、機械学習は、学習データを通じて既に知られた属性に基づいて新たなデータを分析する技術を言う。この際、習慣分析部１４０によって生成された習慣データは、正規化された形態で生成されうる。この際、正規化は、診断用データと習慣データとを比較させるために、環境差を勘案して修正することを言う。例えば、正規化を通じて習慣データの各習慣因子が、０〜１の間の値を有するように正規化されうる。このような正規化を通じて診断データと比較をさらに容易にし、習慣データの管理を容易にする。同時に、習慣分析部１４０は、一定周期ごとに生成された習慣データを保存することもできる。
【００５７】
また、習慣分析部１４０は、入力分析モジュール１４１をさらに有しうる。入力分析モジュール１４１は、ユーザから入力されたデータを分析して習慣データを生成する。同時に、入力分析モジュール１４１は、マイクを通じて入力された音声を、カメラを通じて入力されたイメージデータを分析して、ユーザの感情と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。この際、入力されたデータは、ユーザの活動を収集するために、既定の質疑に対する応答であり得る。
【００５８】
また、習慣分析部１４０は、ログ分析モジュール１４３をさらに有しうる。ログ分析モジュール１４３は、使用ログに保存されたログデータを分析して習慣データを生成する。ログ分析モジュール１４３は、通話履歴、文字送受信履歴、インターネット検索履歴、アプリケーション使用履歴のようなログデータを分析して習慣データを生成することができる。
【００５９】
以下、図３、図４を参照して、習慣分析部の習慣データを生成する例を説明する。
【００６０】
習慣分析部１４０は、位置センサー１１１から検出された位置と関連したセンサーデータに基づいて一日間ユーザが移動した距離を分析して、移動と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。
【００６１】
習慣分析部１４０は、加速度センサー１１３から検出された加速度変化と関連したセンサーデータを分析して、運動と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。さらに具体的に、習慣分析部１４０は、センサーデータを機械学習技術で分析して、加速度データを特定の状態（歩行、走り、止まり）に分類し、該分類された特定の状態に基づいて運動と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。
【００６２】
習慣分析部１４０は、照度センサー１１５から検出された明るさと関連したセンサーデータを分析して、睡眠と関連した習慣データを生成することができる。習慣分析部１４０は、センサーデータを機械学習技術で分析して、照度データを特定の状態（睡眠前、睡眠中、起床後など）に分類し、該分類された特定の状態に基づいてユーザの睡眠に関する習慣データの習慣因子を生成することができる。同時に、習慣分析部１４０は、モーションセンサー１１９から検出された動きと関連したセンサーデータと音響センサー１１７から検出された音響と関連したセンサーデータとを共に分析して、ユーザの睡眠の質に関する習慣データの習慣因子を生成することができる。このような、習慣分析部１４０は、複数個の行動データを共に分析して習慣データの１つの因子を生成することができる。
【００６３】
同時に、入力分析モジュール１４１は、ユーザが既定の質疑を通じてユーザが入力した食事量、喫煙量、飲酒量に対するデータを分析して、ユーザの食生活と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。また、入力分析モジュール１４１は、ユーザがカメラで撮影した食べ物に対するイメージデータを分析して、ユーザの食生活と関連した習慣データの習慣因子を生成することもできる。
【００６４】
ログ分析モジュール１４３は、機械学習技術によって文字メッセージの内容を分析してユーザの感情と関連した習慣データの習慣因子を収集するか、電話通話内訳を分析してユーザの社会活動と関連した習慣データの習慣因子を収集することもできる。また、ログ分析モジュール１４３は、インターネット検索履歴またはアプリケーション使用履歴を分析してユーザの認知活動と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。また、ログ分析モジュール１４３は、文字メッセージに含まれた決済情報を分析して生活習慣データを生成することもできる。
【００６５】
一方、前記の例示は、習慣分析部１４０の習慣データの生成を具体的に説明するためのものであって、これに限定されるものではない。
【００６６】
図５は、本発明の一実施形態による診断部を説明するブロック図である。図５を参照すれば、診断部１６０は、あらかじめ保存された診断用データと習慣データとを比較して、危険群を診断する。さらに具体的に、診断部１６０は、習慣データの各習慣因子と診断データの各習慣因子との差値の和を計算し、該計算された各習慣因子の差値の和が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断することができる。一方、診断部１６０は、空白（ＮＵＬＬ）の値を有した習慣因子は差値の計算において除外することができる。同時に、既定の周期ごとに生成されたユーザの習慣データが複数個である場合、診断部１６０は、算術平均を用いて危険群を診断することができる。
【００６７】
また、診断部１６０は、推移分析モジュール１６１をさらに含みうる。推移分析モジュール１６１は、習慣データと診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断することができる。さらに具体的に、推移分析モジュール１６１は、習慣データの各習慣因子と診断データの各習慣因子との差値の和が増加趨勢であるか否かを判断する。この際、診断部１６０は、推移分析モジュール１６１の差値の和が増加趨勢であると判断される場合、危険群として診断することができる。
【００６８】
また、診断部１６０は、相関分析モジュール１６３をさらに含みうる。相関分析モジュール１６３は、習慣データの各習慣因子と疾患患者の習慣データの各習慣因子間の相関関係を分析する。この際、診断部１６０は、相関分析モジュール１６３の分析結果が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断することができる。相関関係の分析のために、相関分析モジュール１６３は、複数個の習慣データの各要素の変化推移を数列の形態に変換し、該変換された数列と患者の習慣データの各要素の変化推移を示す数列とを比較することができる。この際、相関分析モジュール１６３は、ユーザの習慣データと患者の習慣データとを回帰分析して相関関係を分析することもできる。
【００６９】
また、診断部１６０は、検索モジュール１６５をさらに含みうる。検索モジュール１６５は、ユーザのプロファイルを検出し、該検出されたユーザのプロファイルにマッチングされる診断用データを検索する。例えば、検索モジュール１６５は、診断装置のユーザの年齢、性別、人種、国籍などのユーザプロファイルを検出し、該検出されたプロファイルとマッチングされる診断用データを検出する。
【００７０】
図６は、本発明の他の実施形態による診断管理装置を説明するブロック図である。図６を参照すれば、診断管理装置２００は、通信管理部２１０、習慣管理部２２０、診断管理部２３０、措置管理部２４０を含む。図６の診断管理装置２００は、診断装置から受信した行動データを分析して習慣データを生成する。診断管理装置２００は、習慣データに基づいて危険群を診断し、危険群として診断された場合、予防措置も行うことができる。
【００７１】
通信管理部２１０は、通信網を通じてデータを送受信する。通信管理部２１０は、通信網に連結された診断装置から行動データを受信することができる。また、通信管理部２１０は、通信網を通じて診断装置に多様なデータを伝送しうる。
【００７２】
習慣管理部２２０は、通信管理部２１０を通じて受信した行動データを分析してユーザの習慣データを生成する。習慣管理部２２０は、センサーによって検出されたセンサーデータ、ユーザから入力されたデータ、または使用ログに保存されたログデータのような行動データに基づいて、ユーザの反復的な行動を分析して習慣データの各習慣因子を生成することができる。一方、習慣管理部２２０は、生成された習慣データを習慣データ保存部に保存することができる。
【００７３】
診断管理部２３０は、習慣データに基づいて疾患の危険群に該当するか否かを診断することができる。さらに具体的に、診断管理部２３０は、診断データと習慣データとの差値が既定の基準以上である場合、疾患の危険群に該当すると診断することができる。この際、診断データは、疾患を判断するための基準となる習慣データであって、正常な人の習慣データであり得る。一方、診断データは、診断データ保存部２６０に保存されている。
【００７４】
措置管理部２４０は、疾患予防のための多様な措置を行う。措置管理部２４０は、危険群診断の基準、疾患の発病原因、疾患の予防方法、疾患の進行緩和方法のような多様な疾患に関する情報をユーザに提供することができる。この際、疾患に関する情報は、予防措置保存部２７０に保存されている。また、措置管理部２４０は、疾患の危険群診断の有無を既登録された保護者または医療チームに通報することができる。
【００７５】
習慣データ保存部２５０は、習慣データを保存する。ここで、習慣データは、行動データを分析して生成されるユーザの習慣に関するデータである。１つの習慣データは、複数個の習慣因子を有しうる。習慣データの１つの習慣因子は、複数の行動データを分析して生成されうる。また、習慣データ保存部２５０は、既定の周期ごとに生成された習慣データを順次に保存することもできる。
【００７６】
診断データ保存部２６０は、診断データを保存する。ここで、診断データは、疾患の危険群に該当するか否かを判断するための基準となる習慣データを言う。診断データ保存部２６０は、ユーザプロファイルを反映して生成された複数個の診断データを保存することができる。例えば、診断データ保存部２６０は、性別、年齢、人種、国籍を反映して生成された複数個の診断データを保存することができる。一方、診断データは、正常な人の習慣でもあり得る。同時に、診断データ保存部２６０は、患者の習慣データの各要素の変化推移を示す数列をさらに含みうる。
【００７７】
予防措置保存部２７０は、疾患予防のための多様な措置と関連した情報を保存する。さらに具体的に、予防措置保存部２７０は、疾患に関する情報を含み、医療チームまたは保護者に危険群診断の有無を通報するための多様な情報を保存することができる。
【００７８】
図７は、本発明の他の実施形態による習慣管理部を説明するブロック図である。図７を参照すれば、習慣管理部２２０は、入力分析モジュール２２１、及びログ分析モジュール２２３を含む。習慣管理部２２０は、診断装置から受信した行動データからユーザの習慣を分析して習慣データの各習慣因子を生成する。習慣管理部２２０は、行動データを機械学習技術で分析することができる。この際、習慣データは、正規化された形態で生成されうる。
【００７９】
習慣管理部２２０は、診断装置から受信した１つ以上のセンサーから検出されたセンサーデータを分析して習慣データを生成することができる。この際、センサーから検出されたセンサーデータは、診断装置が備えたセンサーの種類によって変わりうる。
【００８０】
同時に、習慣管理部２２０は、入力分析モジュール２２１をさらに有しうる。入力分析モジュール２２１は、ユーザから入力されたデータを分析して習慣データを生成する。また、入力分析モジュール２２１は、マイクを通じて入力された音声形式のデータ、カメラを通じて入力されたイメージ形状のデータを分析して、ユーザの感情と関連した習慣データの習慣因子を生成することができる。
【００８１】
また、習慣管理部２２０は、ログ分析モジュール２２３をさらに有しうる。ログ分析モジュール２２３は、使用ログに保存されたログデータを分析して習慣データを生成する。ログ分析モジュール２２３は、通話履歴、文字送受信履歴、インターネット検索履歴、アプリケーション使用履歴のようなログデータを分析して習慣データを生成することができる。
【００８２】
一方、習慣管理部２２０は、複数個の行動データを共に分析して習慣データの１つの因子を生成することができる。また、習慣分析部は、一定周期ごとに行動データを分析して習慣データを習慣データ保存部に保存することができる。
【００８３】
図８は、本発明の他の一実施形態による診断管理部を説明するブロック図である。図８を参照すれば、診断管理部２３０は、既保存の診断用データと習慣データとを比較して、危険群を診断する。さらに具体的に、診断管理部２３０は、習慣データの各習慣因子と診断データの各習慣因子との差値の和を計算し、該計算された各習慣因子の差値の和が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断することができる。一方、診断管理部２３０は、空白の値を有した習慣因子は差値の計算において除外することができる。同時に、既定の周期ごとに生成されたユーザの習慣データが複数個である場合、診断管理部２３０は、算術平均を用いて危険群を診断することができる。
【００８４】
また、診断管理部２３０は、推移分析モジュール２３１をさらに含みうる。推移分析モジュール２３１は、習慣データと診断用データとの差値が増加する趨勢であるか否かを判断することができる。さらに具体的に、推移分析モジュール２３１は、習慣データの各習慣因子と診断データの各習慣因子との差値の和が増加趨勢であるか否かを判断する。この際、診断管理部２３０は、推移分析モジュール２３１の差値の和が増加趨勢であると判断される場合、危険群として診断することができる。
【００８５】
また、診断部２３０は、相関分析モジュール２３３をさらに含みうる。相関分析モジュール２３３は、習慣データの各習慣因子と疾患患者の習慣データの各習慣因子間の相関関係を分析する。この際、診断管理部２３０は、相関分析モジュール２３３の分析結果が既定の臨界値以上であれば、危険群として診断することができる。相関関係の分析のために、相関分析モジュール２３３は、複数個の習慣データの各要素の変化推移を数列の形態に変換し、該変換された数列と患者の習慣データの各要素の変化推移を示す数列とを比較することができる。この際、相関分析モジュール２３３は、ユーザの習慣データと患者の習慣データとを回帰分析して相関関係を分析することもできる。
【００８６】
また、診断管理部２３０は、検索モジュール２３５をさらに含みうる。検索モジュール２３５は、ユーザのプロファイルを検出し、該検出されたユーザのプロファイルにマッチングされる診断用データを検索する。例えば、検索モジュール２３５は、診断装置のユーザの年齢、性別、人種、国籍などのユーザプロファイルを検出し、該検出されたユーザプロファイルに該当する診断データを診断データ保存部で検索することができる。
【００８７】
図９は、本発明の一実施形態による習慣を用いた診断方法を説明するフローチャートである。図９を参照すれば、Ｓ１０１段階で、診断装置は、ユーザプロファイルにマッチングされる診断データを検索する。この際、診断装置は、診断データの検索のためにユーザプロファイルを抽出することができる。また、診断装置は、ユーザプロファイルにマッチングされる診断データの検索を診断管理装置に要請し、診断管理装置からマッチングされる診断される診断データを受信することもできる。ここで、診断データは、正常な正常者の習慣データであり得る。また、診断データは、性別、年齢、人種、国籍のようなユーザプロファイルごとに変わりうる。
【００８８】
Ｓ１０３段階で、診断装置は、習慣データと診断データとを比較して、危険群を診断することができる。
【００８９】
さらに具体的に、Ｓ１０３段階で、診断装置は、習慣データと診断データとを比較して、危険群に該当するか否かを診断する。さらに具体的に、診断装置は、習慣データと診断データとの差値を計算し、該計算された差値が既定の臨界値以上である場合、危険群に該当すると診断する。この際、既定の臨界値は、設定によって変わりうる。
【００９０】
一方、診断装置を基準に図９を説明したが、診断管理装置でも、同じ方法で疾患を診断することができるということを理解しなければならない。
【００９１】
図１０Ａ及び図１０Ｂは、本発明の一実施形態による習慣データの生成方法を説明する図面である。
【００９２】
図１０Ａは、診断装置の習慣データの生成方法の一例である。
【００９３】
図１０Ａを参照すれば、Ｓ２０１段階で、診断装置は、行動データを収集する。この際、診断装置は、多様な方法で行動データを収集することができる。さらに具体的に、診断装置は、１つ以上のセンサーから検出されたセンサーデータ、ユーザから入力された行動データ、ユーザの診断機器使用履歴に関するログデータの形態で収集することができる。この際、診断装置は、行動データの収集のために周期的にセンサーの変化を検出し、ユーザに既定の質疑に対する入力を要請することもできる。同時に、診断装置が他の機能を行う場合、ユーザの当該機能に対する使用履歴をモニタリングしてログデータを生成することもできる。例えば、診断装置がスマートフォンである場合、診断装置は、ユーザの通話履歴、文字送受信履歴、インターネット検索履歴、アプリケーション使用履歴のようなスマートフォン使用履歴をログデータの形態で収集することができる。
【００９４】
Ｓ２０３段階で、診断装置は、既定の周期であるか否かを判断する。この際、既定の周期に到逹していない場合、診断装置は、再びＳ２０１段階に分岐して行動データを収集する。例えば、毎日正午を周期で習慣データが生成されるように設定された場合、診断装置は、正午に到逹していない場合、再び行動データを収集する。
【００９５】
一方、Ｓ２０３段階で既定の周期に到逹した場合、Ｓ２０５段階に分岐して、診断装置は、収集された行動データを分析して習慣データを生成することができる。さらに具体的に、診断装置は、収集された行動データからユーザの習慣を分析して習慣データの各習慣因子を生成する。診断装置は、行動データを機械学習技術で分析し、習慣データは、正規化された形態で生成されうる。ここで、習慣データは、行動データを分析して生成されるユーザの習慣に関するデータである。１つの習慣データは、複数個の習慣因子を有しうる。習慣データの１つの習慣因子は、複数の行動データを分析して生成されうる。
【００９６】
Ｓ２０５段階から生成された習慣データは、Ｓ２０７段階で保存される。この際、習慣データは、診断装置に保存されるか、診断管理装置に保存することができる。
【００９７】
図１０Ｂは、診断管理装置の習慣データの生成方法の一例である。図１０Ｂを参照すれば、Ｓ２０９段階で、診断管理装置は、診断装置から既定の周期ごとに行動データを受信する。例えば、診断管理装置は、２４時間周期で行動データを受信することができる。
【００９８】
Ｓ２１１段階で、診断管理装置は、受信した行動データを分析して習慣データを生成し、Ｓ２１３段階から生成された習慣データを保存する。
【００９９】
図１１は、図９のＳ１０３段階の一実施形態を示すフローチャートである。図１１を参照すれば、Ｓ３０１段階で、診断装置は、習慣データと診断データとを比較する。さらに具体的に、診断装置は、習慣データの各習慣要因と診断データの各要因との差値を計算し、該計算された各要因の差値の和を求めうる。この際、診断装置は、空白値を有した習慣データの習慣要因は計算から除外することができる。また、診断装置は、複数個の習慣データと診断データとを比較する場合、算術平均を用いて、各習慣要因の差値の和を求めうる。例えば、診断装置は、複数個の習慣データの各習慣因子の平均値を計算した後、平均値と診断データとを比較することができる。また、診断装置は、各習慣データと診断データとを比較し、該比較した結果の平均値の和を求めることもできる。
【０１００】
Ｓ３０３段階で、診断装置は、Ｓ３０１段階の比較結果に基づいて疾患危険群に該当するか否かを診断する。さらに具体的に、診断装置は、Ｓ３０１段階で各要因の差値の和が既定の臨界値以上であれば、疾患危険群として診断する。この際、既定の臨界値は変更されうる。
【０１０１】
Ｓ３０３段階で危険群に該当すると判断されれば、診断装置は、既定の手続きによって予防措置を取ることができる。例えば、診断装置は、疾病と関連した情報を表示するか、医療チームまたは保護者に危険群として診断された事実を通報することができる。同時に、診断装置は、医療チームに習慣データを共に通報することができる。
【０１０２】
図１２は、図９のＳ１０３段階の一実施形態を説明する図面である。
【０１０３】
図１１と図１２とを参照すれば、診断装置は、Ｓ３０１段階で各習慣データ１０の習慣要素と診断データ１１の各習慣要素との差値を計算した比較データ１２を生成し、Ｓ３０３段階で比較データ１２の各要素の平均値の和と臨界値とを比較して、疾患危険群であるか否かを判断することができる。
【０１０４】
一方、診断装置を基準に図１１、図１２を説明したが、診断管理装置でも、同じ方法で疾患を診断することができるということを理解しなければならない。
【０１０５】
図１３は、図９のＳ１０３段階の他の実施形態を示すフローチャートである。
【０１０６】
図１３を参照すれば、Ｓ４０１段階で、診断装置は、既定の周期ごとに保存された習慣データをローディングする。例えば、診断装置は、一日に一回ずつ周期的に生成された習慣データをいずれもローディングすることができる。一方、既定の周期は、設定によって変わりうる。
【０１０７】
Ｓ４０３段階で、診断装置は、１つの習慣データと診断データとの差値を計算し、Ｓ４０５段階で、Ｓ４０３段階から計算された各要因の差値を保存する。この際、習慣データが１つ以上の習慣因子を有する場合、診断装置は、各習慣因子と診断データの各習慣因子との差値を計算して比較データを生成し、該生成された比較データを保存する。
【０１０８】
Ｓ４０７段階で、診断装置は、次の周期の習慣データが存在するか否かを判断する。次の周期の習慣データが存在する場合、診断装置は、Ｓ４０３段階に分岐して、次の周期の習慣データと診断データとの差値を計算する。
【０１０９】
一方、次の周期の習慣データが存在しない場合、診断装置は、Ｓ４０９段階に分岐して、保存された差値が増加趨勢であるか否かを判断する。この際、診断装置は、差値の増加趨勢が既定の臨界値の範囲以上である場合のみ増加趨勢であると判断することができる。例えば、臨界値が３日間０．３増加するものであれば、診断装置は、保存された差値が３日間０．９（１．１１→１．３０→２．０１）増加する場合に、増加する趨勢であると判断することができる。
【０１１０】
Ｓ４０９段階で増加趨勢であると判断されれば、Ｓ４１１段階で、診断装置は、既定の手続きによって予防措置を取ることができる。
【０１１１】
すなわち、複数個の比較結果を導出し、Ｓ３０３段階から導出された複数個の比較結果の平均値と臨界値とを比較して、疾患危険群であるか否かを判断することができる。
【０１１２】
一方、診断装置を基準に図１３を説明したが、診断管理装置でも、同じ方法で疾患を診断することができるということを理解しなければならない。
【０１１３】
図１４は、図９のＳ１０３段階のさらに他の実施形態を説明するフローチャートである。
【０１１４】
図１５は、図９のＳ１０３段階のさらに他の実施形態を説明する図面である。
【０１１５】
図１４、図１５を参照すれば、Ｓ５０１段階で、診断装置は、既定の周期ごとに保存された習慣データをローディングする。例えば、診断装置は、一日周期で生成された習慣データ３０個をローディングする。
【０１１６】
Ｓ５０３段階で、診断装置は、ローディングされた習慣データの変化推移を数列２１の形態に変換する。例えば、診断装置は、一日周期で生成された習慣データ３０個を、図１５に示されたような形態の数列２１に変換することができる。
【０１１７】
Ｓ５０５段階で、診断装置は、変換された数列２１と患者の習慣データの各習慣要素の変化推移を示す数列２２との相関関係を分析して相関係数２３を導出する。この際、診断装置は、回帰分析に基づいて未知の数列値を追加的に生成することもできる。
【０１１８】
Ｓ５０７段階で、診断装置は、相関関係の分析で導出された相関係数２３が既定の臨界値以上であるか否かを判断する。例えば、臨界値が０．８であり、相関係数が０．８６２である場合、診断装置は、臨界値以上であると判断することができる。
【０１１９】
Ｓ４０７段階で臨界値以上である場合、診断装置は、疾患危険群に該当すると診断し、既定の手続きによって予防措置を取ることができる。
【０１２０】
一方、診断装置を基準に図１４、図１５を説明したが、診断管理装置でも、同じ方法で疾患を診断することができるということを理解しなければならない。
【０１２１】
以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、当業者ならば、本発明の本質的な特性から外れない範囲内で多様な修正、変更及び置き換えが可能であろう。したがって、本発明に開示された実施形態及び添付図面は、本発明の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施形態及び添付図面によって、本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は、下記の特許請求の範囲によって解釈されねばならず、それと同等な範囲内にあるあらゆる技術思想は、本発明の権利範囲に含まれると解釈されねばならない。
【符号の説明】
【０１２２】
１００  診断装置
１１０  センサー部
１２０  入力部
１３０  ログ管理部
１４０  習慣分析部
１４１、２２１  入力分析モジュール
１４３、２２３  ログ分析モジュール
１５０  保存部
１６０  診断部
１６１、２３１  推移分析モジュール
１６３、２３３  相関分析モジュール
１６５、２３５  検索モジュール
１７０  措置部
２００  診断管理装置
２１０  通信管理部
２２０  習慣管理部
２３０  診断管理部
２４０  措置管理部
２５０  習慣データ保存部
２６０  診断データ保存部
２７０  予防措置保存部
３００  通信網
【図１２】
2016529606.tif 000003
【図１】
2016529606.tif 000004
【図２】
2016529606.tif 000005
【図３】
2016529606.tif 000006
【図４】
2016529606.tif 000007
【図５】
2016529606.tif 000008
【図６】
2016529606.tif 000009
【図７】
2016529606.tif 000010
【図８】
2016529606.tif 000011
【図９】
2016529606.tif 000012
【図１０Ａ】
2016529606.tif 000013
【図１０Ｂ】
2016529606.tif 000014
【図１１】
2016529606.tif 000015
【図１３】
2016529606.tif 000016
【図１４】
2016529606.tif 000017
【図１５】
2016529606.tif 000018
【国際調査報告】
2016529606.tif 000019
2016529606.tif 000020
2016529606.tif 000021
2016529606.tif 000022
2016529606.tif 000023
2016529606.tif 000024