(57)【要約】今年の検診数値を利用して、翌年の検診数値を予測する装置または方法と、翌年の検診数値予測値を利用して翌年の生体年齢まで予測する装置及び方法が提供される。一実施例に係る検診数値予測装置は、今回の年齢（Ｔ）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）と、次の年齢（Ｔ＋１）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ＋１））の提供を受ける統計情報受信部、今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部及びＸ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目予想数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部を含む。
2016516253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
今回の年齢（Ｔ）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）と、次の年齢（Ｔ＋１）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ＋１）の提供を受ける統計情報受信部；
今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；及び
Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目予想数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部を含む検診数値予測装置。
【請求項２】
前記加重値は、次の年齢（Ｔ＋１）の標準偏差ＳＤ（Ｔ＋１）と今回の年齢の標準偏差ＳＤを利用して演算されることを特徴とする請求項１に記載の検診数値予測装置。
【請求項３】
前記加重値は、ＳＤ（Ｔ＋１）／ＳＤ（Ｔ）であり、前記第１検診数値予測部は、Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙ（Ｔ＋１）を演算することを特徴とする請求項２に記載の検診数値予測装置。
【請求項４】
検診数値入力部が提供を受けたＸ（Ｔ）を既存の検診数値データベースに追加して保存する検診数値保存部；及び
前記検診数値入力部がＸ（Ｔ）の提供を受けることに応答して、前記検診数値データベースに保存された検診数値データから前記第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）、ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）、ＳＤ（Ｔ＋１）を演算して統計情報受信部に提供する統計情報リアルタイム生成部をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の検診数値予測装置。
【請求項５】
検診数値データベースに保存された第１検診項目に対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧ（ｔ）及び標準偏差ＳＤ（ｔ）の提供を受ける統計情報受信部；
被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；
多項式外挿法を利用して前記第１検診項目のＡＶＧ（ｔ）に対する補間関数ｆ（ｔ）を生成する平均予測モデル生成部；及び
Ｘ（Ｔ）とｆ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の予想検診数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部を含む検診数値予測装置。
【請求項６】
前記加重値は、ＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記第１検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙ（Ｔ＋１）を演算することを特徴とする請求項５に記載の検診数値予測装置。
【請求項７】
検診数値データベースに保存された第１検診項目に対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧ（ｔ）及び標準偏差ＳＤ（ｔ）の提供を受ける統計情報受信部；
今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；
多項式外挿法を利用してＡＶＧ（ｔ）に対する補間関数ｆ（ｔ）を生成する平均予測モデル生成部；Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａ（Ｔ＋１）を演算する第１検診数値予測部；
Ｘ（Ｔ）とｆ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映た後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂ（Ｔ＋１）を演算する第２検診数値予測部；及び
前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の予想検診数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算され、Ｙ（Ｔ＋１）=Ｗ１＊Ｙａ（Ｔ＋１）+Ｗ２＊Ｙｂ（Ｔ＋１）であり、Ｗ１+Ｗ２=１である、予測値調整部を含む検診数値予測装置。
【請求項８】
前記加重値は、ＳＤ（Ｔ＋１）／ＳＤ（Ｔ）であり、Ｗ２は前記検診数値データベースに保存された第１検診項目検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値に基づいて決定されることを特徴とする請求項７に記載の検診数値予測装置。
【請求項９】
検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；
被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；
多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する平均予測モデル生成部；
Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算する第１検診数値予測部；
Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対し演算する第２検診数値予測部；
検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、予測値調整部；及び
前記各検診項目Ｘｉに対し演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して、前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含む生体年齢予測装置。
【請求項１０】
前記加重値は、ＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記第１検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記第２検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算して、Ｗ２ｉは、前記検診数値データベースに保存された第１検診項目Xiの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値に基づいてい決定されることを特徴とする請求項９に記載の生体年齢予測装置。
【請求項１１】
検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；
被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；
前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別回帰式（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する回帰モデル生成部；
Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算する第１検診数値予測部；
Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算する第２検診数値予測部；
検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、予測値調整部；及び
前記各検診項目Ｘｉに対して演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して、前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含む生体年齢予測装置。
【請求項１２】
前記加重値は、ＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記第１検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記第２検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算して、Ｗ２ｉは前記回帰式ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値であることを特徴とする請求項１１に記載の方法生体年齢予測装置。
【請求項１３】
検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；
被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；
多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する平均予測モデル生成部;
Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉ対して演算する第１検診数値予測部；
Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対し演算する第２検診数値予測部；
前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値を基準として、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つを前記検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）での予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）として各検診項目Ｘｉに対して選定する、検診数値選定部；及び
前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含む生体年齢予測装。
【請求項１４】
検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；
被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；
多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して生成する平均予測モデル生成部；
前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各々の検診項目Ｘｉに対し演算して、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値が既指定された限界値を超える場合、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記決定系数値が前記限界値以下である場合Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部；及び
前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含む生体年齢予測装置。
【請求項１５】
生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；
前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；
前記生体年齢予測装置が、外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し演算するか提供を受けるステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、ステップ、前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ;及び
前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含む生体年齢予測方法。
【請求項１６】
生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；
前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；
前記生体年齢予測装置が、外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるか演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値を基準として、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つを前記検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）での予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）としえ各検診項目Ｘｉに対して選定するステップ；
前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ；及び
前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含む生体年齢予測方法。
【請求項１７】
生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；
前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；
前記生体年齢予測装置が、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別回帰式（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるか演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；
検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、ステップ；
前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ；及び
前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含むみ、
前記加重値はＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップは、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を演算するステップを含み、
前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算するステップは、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算するステップを含み、Ｗ２ｉは前記回帰式ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値である生体年齢予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体年齢予測装置及び方法に関する。より詳細には、今回の周期（ｔ）の各々の検診項目に対する検診数値の入力を受けて、各々の検診項目に対する統計資料を通して次の周期（ｔ＋１）の各々の検診項目に対する検診数値を予測する装置及び方法、また予測された各々の検診数値を利用して次の周期（ｔ＋１）の生体年齢を予測する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
古代から人類は老化現象に対し多大な関心を持ち、老化の機序を明かしてこれを予防することによって若さを維持したりまたは老化現象を防げる治療法を開発するために数多くの努力を傾けてきた。しかし、今まで老化の機序を説明しようと多くの仮説が提示されてきたが、老化現象は人体の全般にわたった変化を伴うので、一つの仮説でこのすべての現象を説明するには限界がある。
【０００３】
従って、最近では老化の機序を明かすよりは運動や食事療法等を介して老化速度を遅延させて窮極的に老化を防止しようとする方法が多く提案されている。特に、２１世紀に入ってから学者達は、老化も一つの疾病と見なして老化を克服しようと努力している。
【０００４】
このように、現代的な老化防止医学が始まった以来、学者達は老化防止医学の科学的な概念とプロトコルが正確に適用されることができる確実な道具を探しており、その間世界的にそれなりに様々な生体マーカーを利用して老化を測定するシステムを開発しようとする試みがあった。特に、老化を一つの疾病と見なす見解でどのような疾病でもまず診断が可能であってこそ、これを基に治療対象を捜し出して治療を始めて、一定の治療期間が過ぎると治療効果を判断しなければならないので、科学的に老化を診断する必要がある。
【０００５】
近年、老化を科学的に診断する意味として生体年齢を測定して老化防止に対する礎石として使うための方法が１９８８年ウィ・ディーン博士による‘Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｇｉｎｇ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ’に開示されて老化防止医学診療の転換点となった。
【０００６】
一方、韓国公開特許第２００７−００８０８５２号では多様な検診数値の入力を受けて生体年齢を測定する装置及び方法が記載されている。しかし、前記公開特許文献に従っても、検診数値が入力された時点の生体年齢を測定できるだけであって、将来の生体年齢を予測することはできない。将来の生体年齢を予測できるならば、老化の速度を直観的に把握できるのであるから、現在の検診数値の入力を受けて現在の生体年齢を測定することだけでなく、将来の生体年齢を予測する産業上必要があるにもかわわらず、従来技術によれば将来の生体年齢を予測できる装置または方法が提供されていなかった問題点があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】韓国公開特許第２００７−００８０８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して、特定検診項目に対する現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を予測する装置を提供することである。
【０００９】
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して、特定検診項目に対する現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を予測する方法を提供することである。
【００１０】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して外挿法を介して母数をモデリングする補間関数を生成して、現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を、前記補間関数を利用して予測する装置を提供することである。
【００１１】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して外挿法を介して母数をモデリングする補間関数を生成して、現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を、前記補間関数を利用して予測する方法を提供することである。
【００１２】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して外挿法を介して母数をモデリングする補間関数を生成して、前記補間関数を利用して予測した結果及び前記統計資料を利用して予測した結果を全て反映して、現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を高い正確度で予測する装置を提供することである。
【００１３】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、多数の蓄積された統計資料を利用して外挿法を介して母数をモデリングする補間関数を生成して、前記補間関数を利用して予測した結果及び前記統計資料を利用して予測した結果を全て反映して、現在の検診数値を提供した被検診者の将来の検診数値を高い正確度で予測する方法を提供することである。
【００１４】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、複数の検診項目各々に対し、今回の周期の検診数値を利用して次の周期の検診数値を予測して、予測された検診数値を利用して次の周期の生体年齢を予測する装置を提供することである。
【００１５】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、複数の検診項目各々に対し、今回の周期の検診数値を利用して次の周期の検診数値を予測して、予測された検診数値を利用して次の周期の生体年齢を予測する方法を提供することである。
【００１６】
本発明の技術的課題は、先述した技術的課題に制限されず、先述しなかった他の技術的課題は下の記載から当業者に明確に理解されるはずである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第１実施例に係る検診数値予測装置は、今回の年齢（Ｔ）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）と、次の年齢（Ｔ＋１）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ＋１）の提供を受ける統計情報受信部；今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；及びＸ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目予想数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部を含む。本態様に係る検診数値予測装置は、今回の年齢で被検診者の検診数値とその平均値との差異の程度が次の年齢にも類似して維持されるとみて、次の年齢の検診数値平均値に今回の年齢の被検診者検診数値と平均値との差異値に相当する数値を加えることによって、次の年齢の検診項目予想数値を演算する。
【００１８】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第２実施例に係る検診数値予測装置は、検診数値データベースに保存された第１検診項目に対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧ（ｔ）及び標準偏差ＳＤ（ｔ）の提供を受ける統計情報受信部；被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；多項式外挿法を利用して前記第１検診項目のＡＶＧ（ｔ）に対する補間関数ｆ（ｔ）を生成する平均予測モデル生成部；及びＸ（Ｔ）とｆ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の予想検診数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部を含む。本態様に係る検診数値予測装置は、年齢に係る検診数値の平均値を利用して、年齢に係る検診数値を関数で表現する補間関数を生成して、次の年齢の平均値を基礎値として使うのではなく、前記補間関数に次の年齢を入力して得られた関数値である次の年齢の予想値を基礎値として使う。本態様に係る検診数値予測装置も、今回の年齢で被検診者の検診数値と補間関数値に係る今回の年齢の検診数値予想値との差異の程度が次の年齢にも類似して維持されると見る点は第１実施例と同様である。
【００１９】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第３実施例に係る検診数値予測装置は、検診数値データベースに保存された第１検診項目に対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧ（ｔ）及び標準偏差ＳＤ（ｔ）の提供を受ける統計情報受信部；今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける検診数値入力部；多項式外挿法を利用してＡＶＧ（ｔ）に対する補間関数ｆ（ｔ）を生成する平均予測モデル生成部；Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａ（Ｔ＋１）を演算する第１検診数値予測部；Ｘ（Ｔ）とｆ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映た後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂ（Ｔ＋１）を演算する第２検診数値予測部；及び前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の予想検診数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算され、Ｙ（Ｔ＋１）＝Ｗ１＊Ｙａ（Ｔ＋１）+Ｗ２＊Ｙｂ（Ｔ＋１）であり、Ｗ１+Ｗ２=１である、予測値調整部を含む。本実施例によると、第１、２実施例に係る検診数値予測方式を全て反映して次の年齢に対する検診数値予測をより正確にできる効果がある。本実施例で、前記加重値は、ＳＤ（Ｔ＋１）／ＳＤ（Ｔ）であり、Ｗ２は前記検診数値データベースに保存された第１検診項目検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値に基づいて決定されることができる。
【００２０】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第４実施例によれば、複数の検診項目に対して次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値を予測した後、予測された検診数値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢を予測することができる。本実施例に係る生体年齢予測装置は、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する平均予測モデル生成部；Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算する第１検診数値予測部；Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対し演算する第２検診数値予測部；検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、予測値調整部；及び前記各検診項目Ｘｉに対し演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して、前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含むことができる。
【００２１】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第５実施例に係る生体年齢予測装置は、補間関数の代わりに回帰式を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の各検診数値を予測できて、予測された検診数値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢を予測することができる。本実施例に係る生体年齢予測装置は、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別回帰式（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する回帰モデル生成部；Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算する第１検診数値予測部；Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算する第２検診数値予測部；検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１＋Ｗｉ２=１である、予測値調整部；及び前記各検診項目Ｘｉに対して演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して、前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含むことができる。本実施例で、前記加重値は、ＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記第１検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記第２検診数値予測部は、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算して、Ｗ２ｉは前記回帰式ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値であってもよい。
【００２２】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第６実施例に係る生体年齢予測装置は、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し生成する平均予測モデル生成部;Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉ対して演算する第１検診数値予測部；Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対し演算する第２検診数値予測部；前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値を基準として、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つを前記検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）での予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）として各検診項目Ｘｉに対して選定する、検診数値選定部；及び前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含むことができる。
【００２３】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第７実施例に係る生体年齢予測装置は、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける統計情報受信部；被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受ける検診数値入力部；多項式外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して生成する平均予測モデル生成部；前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各々の検診項目Ｘｉに対し演算して、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値が既指定された限界値を超える場合、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記決定系数値が前記限界値以下である場合Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算する検診数値予測部；及び前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する生体年齢予測部を含むことができる。すなわち、第６乃至７実施例に係る生体年齢予測装置は、回帰式の説明力が高い場合、検診数値に対する補間式の信頼度が検診数値の平均値に対する信頼度よりさらに高いものと見て補間式に基づいて予測された次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予測を次の年齢（Ｔ＋１）の被検診者検診数値として選定することができる。
【００２４】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第８実施例に係る生体年齢予測方法は、生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；前記生体年齢予測装置が、外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対し演算するか提供を受けるステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、ステップ、前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ、及び前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含むことができる。
【００２５】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第９実施例に係る生体年齢予測方法は、生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；前記生体年齢予測装置が、外挿法を利用してＡＶＧｉ（ｔ）に対する補間関数ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるか演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値を基準として、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つを前記検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）での予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）としえ各検診項目Ｘｉに対して選定するステップ；前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ；及び前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含むことができる。
【００２６】
先述の従来技術の問題点を解決するための、本発明の第１０実施例に係る生体年齢予測方法は、生体年齢予測装置が、被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信するステップ；前記生体年齢予測装置が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるステップ；前記生体年齢予測装置が、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別回帰式（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）ｆｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して提供を受けるか演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；前記生体年齢予測装置が、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を、各検診項目Ｘｉに対して演算するステップ；検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）に対する予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算して、Ｙｉ（Ｔ＋１）=Ｗｉ１＊Ｙａｉ（Ｔ＋１）+Ｗｉ２＊Ｙｂｉ（Ｔ＋１）であり、Ｗｉ１+Ｗｉ２=１である、ステップ；前記生体年齢予測装置が、前記各検診項目Ｘｉに対して選定されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算するステップ；及び前記生体年齢予測装置が、前記演算された生体年齢をサービス端末に送信するステップを含むことができる。この時、前記加重値はＳＤｉ（Ｔ＋１）／ＳＤｉ（Ｔ）であり、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対して演算するステップは、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）を演算するステップを含み、前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を各検診項目Ｘｉに対し演算するステップは、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を掛けた後、ＡＶＧｉ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算するステップを含み、Ｗ２ｉは前記回帰式ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値であってもよい。
【発明の効果】
【００２７】
前記のような本発明によると、既に蓄積された検診数値データベースを分析して、例えば被検診者の今年の検診数値から来年の検診数値を予測できる効果がある。
さらに、被検診者の来年の検診数値予測値を利用して来年の予想生体年齢を予測できる効果がある。予測された来年の生体年齢は、今年の生体年齢と比較されることによって老化速度を判断する資料として使われることもできる。例えば、住民登録上年齢より生体年齢の進行がはやい場合、老化が早く進行されると判断されるはずである。このような資料は、健康検診サービス需要者に自己の健康状態に対する直観的な把握を可能にして、本発明に係る検診数値予測装置または生体年齢予測装置を利用して健康検診サービスを提供する事業者のサービス満足度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明に係る検診数値予測装置または生体年齢予測装置を利用した健康検診システムの構成を示した図面である。
【図２】図１とは異なる形態の健康検診システムの構成を示した図面である。
【図３】本発明の一実施例に係る検診数値予測装置のブロック構成図である。
【図４】本発明の一実施例に係る検診数値予測装置のブロック構成図である。
【図５】本発明の一実施例に係る検診数値予測装置のブロック構成図である。
【図６】本発明の一実施例に係る検診数値予測装置のブロック構成図である。
【図７】健康検診データに保存された一部検診項目に対する住民登録年齢格別検診数値平均の分布傾向を示したグラフである。
【図８】健康検診データに保存された一部検診項目に対する住民登録年齢格別検診数値平均の分布傾向を示したグラフである。
【図９】健康検診データに保存された一部検診項目に対する住民登録年齢格別検診数値平均の分布傾向を示したグラフである。
【図１０】健康検診データに保存された一部検診項目に対する住民登録年齢格別検診数値平均の分布傾向を示したグラフである。
【図１１】本発明の他の実施例に係る生体年齢予測装置のブロック構成図である。
【図１２】本発明の他の実施例に係る生体年齢予測装置のブロック構成図である。
【図１３】本発明の他の実施例に係る生体年齢予測装置のブロック構成図である。
【図１４】本発明の他の実施例に係る生体年齢予測装置のブロック構成図である。
【図１５】本発明のまた他の実施例に係る生体年齢予測装置のブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施例を詳細に説明する。本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すると明確になる。しかし、本発明は、以下で掲示される実施例に限定されず各々異なる様々な形態で具現でき、単に本実施例は、本発明の掲示が完全になるようにして、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は請求項の範疇によって定義されるだけである。明細書全体にわたって同じ参照符号は同じ構成要素を指し示す。
【００３０】
別の定義がなければ、本明細書で使われるすべての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に共通して理解できる意味として使われるはずである。また、一般に使われる辞書に定義されている用語は、明白に特別に定義されていない限り理想的にまたは過度に解釈されない。
【００３１】
以下、本明細書で登場する今回の年齢（Ｔ）及び次の年齢（Ｔ＋１）は、所定の検診周期に係る時間の流れを意味する。例えば、検診周期が１年である場合、次の年齢（Ｔ＋１）は来年を意味して、検診周期が３ヶ月である場合、次の年齢（Ｔ＋１）は３ヶ月後を意味する。前記検診周期は、検診数値データベースに保存された健康検診データが時間の流れにより区分される周期と一致することができる。本発明で今回の年齢（Ｔ）及び次の年齢（Ｔ＋１）はあらゆる周期にもなることができ、特定周期（例えば、１年）を意味するものと限定されない。
【００３２】
先に、図１乃至２を参照して、本発明に係る検診数値予測装置または生体年齢予測装置を利用した健康検診システムの構成を説明する。
【００３３】
図１に示したように、検診数値予測装置１００がサービスサバー４で動作して、検診機関（例えば、病院）１０に位置した端末（図示せず）がサービスクライアントで動作して、検診数値予測装置１００及び前記端末がネットワークを介して連結されることによって、検診数値予測装置１００が検診機関１０と距離的に離れて位置してもよい。検診機関１０の前記端末は、被検診者１の各検診項目の検診数値を検診数値予測装置１００に送信して、その応答として該当検診項目の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診数値の予測値の提供を受けることができる。
【００３４】
サービスサバー４の「サーバー」という名称は、前記端末との関係でサーバー−クライアント関係にあることに基づいて与えられただけであって、装置の形状、設置場所などに限定されない。
【００３５】
前記端末は、ＬＡＮインターフェースを備えたコンピュータ、ＵＭＰＣ（Ｕｌｔｒａ  Ｍｏｂｉｌｅ  ＰＣ）、ワークステーション、ネットブック（ｎｅｔ−ｂｏｏｋ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ポータブル（ｐｏｒｔａｂｌｅ）コンピュータ、ウェブタブレット（ｗｅｂ  ｔａｂｌｅｔ）、無線電話機（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｐｈｏｎｅ）、モバイルフォン（ｍｏｂｉｌｅ  ｐｈｏｎｅ）、スマートフォン（ｓｍａｒｔ  ｐｈｏｎｅ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ  ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  ｐｌａｙｅｒ）、携帯用ゲーム機、デジタル音声再生機（ｄｉｇｉｔａｌ  ａｕｄｉｏ  ｐｌａｙｅｒ）、デジタル映像録画機（ｄｉｇｉｔａｌ  ｐｉｃｔｕｒｅ  ｒｅｃｏｒｄｅｒ）、デジタル映像再生機（ｄｉｇｉｔａｌ  ｐｉｃｔｕｒｅ  ｐｌａｙｅｒ）、デジタル動画録画機（ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｉｄｅｏ  ｒｅｃｏｒｄｅｒ）、ホームネットワークを構成する様々な電子装置中一つ、コンピュータネットワークを構成する種々の電子装置野中一つ、またはコンピューティングシステムを構成する様々な構成要素中一つといった電子装置であってもよい。
【００３６】
検診機関１０の前記端末は、前記提供を受けた各検診項目の次の年齢予測値を、検診項目数値の統計的分析により得られた所定の生体年齢演算関数に入力して被検診者１の次の生体年齢を予測して、予測された次の生体年齢などを利用して被検診者１のための健康検診リポートを生成することができる。各々の検診項目検診数値を利用して生体年齢を演算する方法は、韓国公開特許第２００７−００８０８５２号などを参照することができる。
【００３７】
一実施例によると、検診数値予測装置１００の代わりに生体年齢予測装置２００がサービスサバー４として動作してもよい。この時、検診機関１０の端末は、複数の検診項目各々に対する検診数値データを生体年齢予測装置２００に送信して、その応答として被検診者１の次の生体年齢予測値を受信することができる。検診機関１０の端末は、サービスサバー４から受信したデータを利用して被検診者１のための健康検診リポートを生成することができる。
【００３８】
図１に示したように、検診数値データベースを管理するデータベースサバー６が存在して、検診装置２から検診数値を受信して、データベースサバー６とネットワークを介して連結された端末５が存在する形態で健康検診システムが構成されてもよい。端末５は本発明に係る検診数値予測装置１００または生体年齢予測装置２００であってもよい。データベースサバー６は、健康検診が、長い間数多くの被検診者に対して実行されるにつれ蓄積された検診数値を各検診項目別、各被検診者の年齢別に管理することができる。
【００３９】
いくつかの実施例によると、データベースサバー６は各検診項目別に、年齢別平均値及び標準偏差を生成して、アップデートすることができる。データベースサバー６は、各検診項目別に、年齢別回帰式及びその決定系数（Ｒ２）を生成して、アップデートすることもできる。データベースサバー６は、前記平均値及び標準偏差と、前記回帰式及びその決定系数（Ｒ２）を端末５の要請に応じて端末５に提供することができる。また、データベースサバー６は、特定の補間関数の検診数値全体に対する決定系数の照会を受けて、これを演算した後その決定系数を出力することもできる。
【００４０】
図１乃至２に示したものの他にも様々な健康検診システム構成が可能で、前記健康検診システムに本発明に係る検診数値予測装置１００、生体年齢予測装置２００、検診数値予測方法または生体年齢予測方法が適用されることができる。
【００４１】
以下、図３乃至６を参照して、本発明の検診数値予測装置１００の多様な実施例を説明する。
【００４２】
図３は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値及び標準偏差を参照して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を出力する検診数値予測装置１００の構成を図示する。
【００４３】
図３に示したように、検診数値予測装置１００は、検診数値入力部１０２、統計情報受信部１０４及び検診数値予測部１０６を含んでもよい。図３には図示されていないが検診数値予測装置１００は、外部装置からデータを受信するか、外部装置にデータを送信するためのネットワークインターフェースをさらに含んでもよい。この点は、図３乃至６に同様に適用されて、図１１乃至１４にも同様に適用される。
【００４４】
統計情報受信部１０４は、今回の年齢（Ｔ）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）と、次の年齢（Ｔ＋１）に対する第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ＋１）の提供を受ける。
検診数値入力部１０２は、今回の年齢（Ｔ）に対する被検診者の前記第１検診項目の検診数値Ｘ（Ｔ）の提供を受ける。
【００４５】
検診数値予測部１０６は、Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目予想数値Ｙ（ｔ＋１）を演算する。この時、検診数値予測部１０６は下記の式（１）を利用してＹ（Ｔ＋１）を演算することができる。式（１）に表示された通り、Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）との間の差異値は、今回の年齢（Ｔ）と次の年齢（Ｔ＋１）に対する標準偏差比率により調整されて、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に加わる。すなわち、今回の年齢（Ｔ）と次の年齢（Ｔ＋１）に対する標準偏差比率は、Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）との間の差異値に対する一種の加重値として使われる。
【００４６】
【数１】
2016516253.tif 000003
【００４７】
図４は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けた時点の検診数値の平均値及び標準偏差をリアルタイムで生成して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を出力する検診数値予測装置１００の構成を図示する。図４に図示された検診数値予測装置１００は、最新の検診数値データベースをリアルタイムで反映して検診数値を予測する。また、検診数値予測装置１００が入力を受けた検診数値は、検診数値データベースに追加されて次の検診数値予測に活用される。
【００４８】
図４に示したように、検診数値予測装置１００は図３に図示されたものに比べて検診数値保存部１１０及び統計情報リアルタイム生成部１０８をさらに含むことができる。
【００４９】
検診数値保存部１１０は、検診数値データベースを保存する。また、検診数値保存部１１０は検診数値入力部１０２が提供を受けたＸ（Ｔ）を既存の検診数値データベースに追加して保存することができる。
【００５０】
統計情報リアルタイム生成部１０８は、前記検診数値入力部がＸ（Ｔ）の提供を受けることに応答して、前記検診数値データベースに保存された検診数値データから前記第１検診項目の平均値ＡＶＧ（Ｔ）、ＡＶＧ（Ｔ＋１）及び標準偏差ＳＤ（Ｔ）、ＳＤ（Ｔ＋１）を演算して統計情報受信部１０４に提供する。
【００５１】
図５は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値を利用して検診数値予測モデルを生成して、次の年齢の前記検診数値予測モデルに係る予測値を参照して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を出力する検診数値予測装置１００の構成を図示する。図５に示したように、検診数値予測装置１００は、検診数値入力部１０２、統計情報受信部１０４、平均予測モデル生成部１０５及び検診数値予測部１０７を含むことができる。検診数値入力部１０２及び統計情報受信部１０４は、図３を参照して説明したのと類似して動作する。但し、統計情報受信部１０４は、平均予測モデル生成部１０５に各年齢別平均値ＡＶＧ（ｔ）を提供する。
【００５２】
平均予測モデル生成部１０５は、外挿法を利用してＡＶＧ（ｔ）に対する補間関数ｆ（ｔ）を生成する。例えば、平均予測モデル生成部１０５は、多項式外挿法を利用することができる。補間法と異なり、外挿法による補間関数はＡＶＧ（ｔ）と一致しないことがある。すなわち、ＡＶＧ（ｔ）とｆ（ｔ）は一致しないことがある。この点で、図５に図示された検診数値予測装置１００は、図３乃至４に図示された検診数値予測装置と異なる方式で検診数値を予測する。
図５の検診数値予測部１０７は、下記式（２）を利用してＹ（Ｔ＋１）を演算することができる。
【００５３】
【数２】
2016516253.tif 000004
【００５４】
図６は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値及び標準偏差を参照した第１予測値と、その検診数値の平均値を利用して生成された検診数値予測モデルに係る予測値を参照した第２予測値を全て利用して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を出力する検診数値予測装置１００の構成を図示する。図６に図示された検診数値予測装置１００は、図５に図示された検診数値予測部１０７の代わりに、第１検診数値予測部１１２と、第２検診数値予測部１１４と、予測値調整部１１６を含む。
【００５５】
第１検診数値予測部１１２は、Ｘ（Ｔ）とＡＶＧ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第１予想検診数値Ｙａ（Ｔ＋１）を演算する。Ｙａ（Ｔ＋１）は、前記式（１）を利用して演算される。
【００５６】
第２検診数値予測部１１４は、Ｘ（Ｔ）とｆ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の第２予想検診数値Ｙｂ（Ｔ＋１）を演算する。Ｙｂ（Ｔ＋１）は、前記式（２）を利用して演算される。
【００５７】
予測値調整部１１６は、Ｙａ（Ｔ＋１）及びＹｂ（Ｔ＋１）を利用して前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する前記第１検診項目の予想検診数値Ｙ（Ｔ＋１）を演算する。予測値調整部１１６は下記式（３）を利用してＹ（Ｔ＋１）を演算する。
【００５８】
【数３】
2016516253.tif 000005
【００５９】
式（３）で、Ｗ１+Ｗ２=１である。
この時、Ｗ２は、前記検診数値データベースに保存された第１検診項目Xiの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値に基づいてい決定される値であってもよい。前記決定系数（Ｒ２）は、データベースサバー６から提供されることができる。
【００６０】
決定系数（Ｒ２）は、前記補間関数ｆ（ｔ）の適合度を示す値で、回帰分析方法論と関連して演算方法が広く知られているので、詳しい説明は省略する。この時、Ｒ２に所定の加重値を掛けた値をＷ２として使うか、Ｒ２をそのままＷ２として使ってもよい。図７乃至１０は、健康検診データに保存された一部検診項目に対する住民登録年齢別検診数値平均の分布傾向を示したグラフである。図９のように平均値の分布が不規則である場合、平均値を基準とするよりは、補間関数ｆ（ｔ）を基準としてＹ（Ｔ＋１）を演算することがより正確度が高くなる。
【００６１】
以下、図１１乃至１４を参照して、本発明の生体年齢予測装置２００の多様な実施例を説明する。生体年齢予測装置２００は、Ｙ（Ｔ＋１）を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢値を予測して出力する。
【００６２】
図１１は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値及び標準偏差を参照した第１予測値と、その検診数値の平均値を利用して生成された検診数値予測モデルに係る予測値を参照した第２予測値を全て利用して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を演算して、前記演算を入力された各々の検診数値に対して繰り返して、演算された検診項目別検診数値予想値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢予測値を出力する生体年齢予測装置２００の構成を図示する。この時、前記検診数値予測モデルは、例えば平均値を利用して生成された補間関数であってもよい。この時、前記第２予測値は、前記検診数値予測モデルの決定系数（Ｒ２）が１に近いほど前記第１予測値よりさらに大きく反映されることができる。
【００６３】
図１１の検診数値入力部２０２、統計情報受信部２０４、平均予測モデル生成部２０５、第１検診数値予測部２１２、第２検診数値予測部２１４及び予測値調整部２１６は、複数の検診項目に対する処理を行うことを除いては、図６の検診数値入力部１０２、統計情報受信部１０４、平均予測モデル生成部１０５、第１検診数値予測部１１２、第２検診数値予測部１１４及び予測値調整部１１６と各々動作が類似する。
【００６４】
図１１の生体年齢予測装置２００は、生体年齢予測部２０６をさらに含むが、生体年齢予測部２０６は、前記各検診項目Ｘｉに対して演算されたＹｉ（Ｔ＋１）を利用して、被検診者１の次の年齢（Ｔ＋１）に対する生体年齢を演算する。
【００６５】
図１２は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値及び標準偏差を参照した第１予測値と、検診数値データベース内全体検診数値データの回帰分析モデルである回帰式を生成して、次の年齢の前記回帰式に係る予測値を参照した第２予測値を全て利用して、次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値を演算して、前記演算を入力された各々の検診数値に対し繰り返して、演算された検診項目別検診数値予想値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢予測値を出力する生体年齢予測装置２００の構成を図示する。この時、前記第２予測値は、前記回帰式の決定系数（Ｒ２）が１に近いほど前記第１予測値よりさらに大きく反映されることができる。
【００６６】
図１２に示したように、生体年齢予測装置２００は、図１１での平均予測モデル生成部２０５の代わりに回帰モデル生成部２０３を含んでもよい。
【００６７】
回帰モデル生成部２０３は、回帰式を生成するか、データベースサバー６から提供を受けて図１１を参照して説明された補間関数の代わりに使うことができる。前記回帰式は、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値全体を回帰分析した結果生成される数式である。平均値だけで生成される前記補間関数とは異なり、前記回帰式は各被検診者などの検診数値全てを利用して生成される。従って、前記回帰式をベースにＹｉ（Ｔ＋１）値を演算する場合、前記補間関数をベースにＹｉ（Ｔ＋１）値を演算する場合に比べて演算されたＹｉ（Ｔ＋１）値のさらに高い正確度を期待することができる。
【００６８】
図１２の予測値調整部２１６は、前記回帰式の決定系数（Ｒ２）をデータベースサバー６から提供を受けることができる。
【００６９】
図１３乃至図１４は、今回の年齢（Ｔ）の検診数値の入力を受けて、その検診数値の平均値及び標準偏差を参照した第１予測値と、その検診数値の平均値を利用して生成された検診数値予測モデルに係る予測値を参照した第２予測値中一つを次の年齢（Ｔ＋１）の検診数値予想値として選定して、前記演算を入力された各々の検診数値に対して繰り返して、演算された検診項目別検診数値予想値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）の生体年齢予測値を出力する生体年齢予測装置２００の構成を図示する。この時、前記検診数値予測モデルは、例えば平均値を利用して生成された補間関数であってもよい。この時、前記第２予測値は、前記検診数値予測モデルの決定系数（Ｒ２）が１に近いほど前記第１予測値よりさらに大きく反映されることができる。
【００７０】
すなわち、図１３乃至１４に図示された生体年齢予測装置２００は、前記第１予測値Ｙａｉ（Ｔ＋１）と第２予測値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つをＹｉ（Ｔ＋１）として選定する点で、図１１に図示された生体年齢予測装置２００が前記第１予測値と第２予測値各々に加重値を適用して合算することによってＹｉ（Ｔ＋１）を演算することと異なるだけで、他の動作は類似する。
【００７１】
図１３の検診数値選定部（２１０）は、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値を基準として、前記Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び前記Ｙｂｉ（Ｔ＋１）中一つを前記検診項目Ｘｉの次の年齢（Ｔ＋１）での予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）として各検診項目Ｘｉに対して選定する。例えば、前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値が０．５超である場合、第２予測値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）をＹｉ（Ｔ＋１）として選定して、そうではない場合、第１予測値Ｙａｉ（Ｔ＋１）をＹｉ（Ｔ＋１）として選定することができる。
【００７２】
図１４は、図１３の第１検診数値予測部２１２、第２検診数値予測部２１４、検診数値選定部２１０の動作が検診数値予測部２０８に統合されたものである。
【００７３】
図１４の検診数値予測部２０８は、前記被検診者の次の年齢（Ｔ＋１）に対する検診項目Ｘｉの予想検診数値Ｙｉ（Ｔ＋１）を各々の検診項目Ｘｉに対して演算して、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値が既指定された限界値を超える場合、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後ｆ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算して、前記決定系数値が前記限界値以下である場合Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算して前記Ｙｉ（Ｔ＋１）を演算することができる。
【００７４】
今まで図３乃至６と、１１乃至１４の各構成要素は、ソフトウェア（ｓｏｆｔｗａｒｅ）または、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）のようなハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）を意味することになる。しかし、前記構成要素は、ソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではなく、アドレッシング（ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇ）できる保存媒体にあるように構成されてもよく、一つはたはそれ以上のプロセッサを実行させるように構成されてもよい。前記構成要素中提供される機能はさらに細分化された構成要素によって実現できて、複数の構成要素を合わせて特定の機能を行う一つの構成要素として実現してもよい。また、図３乃至６と、１１乃至１４の各構成要素は、少なくとも一つのプロセッサ、前記プロセッサに連結されたメモリー、前記メモリーに連結されたシステムバス、前記システムバスに連結された少なくとも一つのストレージ装置、前記システムバスに連結された少なくとも一つのネットワークインターフェースを含むシステムとして実現されてもよい。
【００７５】
図１５は、本発明のさらに他の実施例に係る生体年齢予測方法の順序図である。図１５に図示された生体年齢予測方法は、図１１乃至１４に図示された生体年齢予測装置２００によって実行されてもよいが、必ずしも実行主体が生体年齢予測装置２００に限定されるのではない。以下、説明の便宜のために実行主体が生体年齢予測装置２００であると仮定して説明する。
【００７６】
先に、生体年齢予測装置２００が被検診者の今回の年齢（Ｔ）に対する検診項目Ｘｉの検診数値Ｘｉ（Ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対して受信する（Ｓ１００）。
【００７７】
次に、生体年齢予測装置２００が、検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別平均値ＡＶＧｉ（ｔ）及び標準偏差ＳＤｉ（ｔ）を各々の検診項目Ｘｉに対してデータベースサバー６から提供を受ける（Ｓ１０２）。
【００７８】
次に、生体年齢予測装置２００が、次の年齢に対する検診数値Ｘｉ（Ｔ）の第１予想値Ｙａｉ（Ｔ＋１）及び第２予想値Ｙｂｉ（Ｔ＋１）を演算する。
Ｙａｉ（Ｔ＋１）は、Ｘｉ（Ｔ）とＡＶＧｉ（Ｔ）の差異値に加重値を反映した後、ＡＶＧ（Ｔ＋１）に合算（Ｓ１０８）して演算されることができる。
【００７９】
また、Ｙｂｉ（Ｔ＋１）は、ＡＶＧｉ（ｔ）の補間関数ｆｉ（ｔ）を生成（Ｓ１０４）した後、Ｘｉ（Ｔ）とｆｉ（Ｔ）の差異値に前記加重値を反映した後、ｆ（Ｔ＋１）に合算して演算されることができる。
【００８０】
次に、生体年齢予測装置２００が、Ｙａｉ（Ｔ＋１）及びＹｂｉ（Ｔ＋１）を両方利用してＹｉ（Ｔ＋１）を演算することができる。この時、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値がＹｂｉ（Ｔ＋１）に対する加重値として使用されることができる。
【００８１】
一部実施例によると、生体年齢予測装置２００がＹａｉ（Ｔ＋１）及びＹｂｉ（Ｔ＋１）中一つをＹｉ（Ｔ＋１）として選定してもよい（Ｓ１１０）。この時、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉの検診数値全体の分布に対する前記補間関数ｆｉ（ｔ）の決定系数（Ｒ２）値が選定基準として使用されることができる。
【００８２】
また、一部実施例によると、Ｙｂｉ（Ｔ＋１）はＡＶＧｉ（ｔ）の補間関数ではなく、前記検診数値データベースに保存された検診項目Ｘｉに対する検診数値の住民登録年齢（ｔ）別回帰式（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）を利用して演算されることもできる。前記回帰式は、生体年齢予測装置２００がデータベースサバー６に照会して受信することができる。この時、Ｙｉ（Ｔ＋１）の選定または演算時使われる基準または加重値は補間関数の決定系数ではなく、前記回帰式の決定系数である。
【００８３】
次に、生体年齢予測装置２００が、Ｙｉ（Ｔ＋１）値を利用して次の年齢（Ｔ＋１）に予想される生体年齢値を演算する（Ｓ１１２）。
次に、生体年齢予測装置２００が、前記生体年齢値をサービス端末などの装置に送信する（Ｓ１１４）。
【００８４】
以上、添付された図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者は、本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更しないまま他の具体的な形態として実施できることを理解できるはすである。従って、以上で記述した実施例はすべての面において例示的なものであり限定的ではないものと理解しなければならない。
【図３】
2016516253.tif 000006
【図４】
2016516253.tif 000007
【図５】
2016516253.tif 000008
【図７】
2016516253.tif 000009
【図８】
2016516253.tif 000010
【図９】
2016516253.tif 000011
【図１０】
2016516253.tif 000012
【図１５】
2016516253.tif 000013
【図１】
2016516253.tif 000014
【図２】
2016516253.tif 000015
【図６】
2016516253.tif 000016
【図１１】
2016516253.tif 000017
【図１２】
2016516253.tif 000018
【図１３】
2016516253.tif 000019
【図１４】
2016516253.tif 000020
【国際調査報告】
2016516253.tif 000021
2016516253.tif 000022
2016516253.tif 000023
2016516253.tif 000024