(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価用生体情報として血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のそれぞれの情報を取得する生体情報取得手段と、
以前に取得した参照用生体情報と、ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記生体情報取得手段が取得した上記評価用生体情報に応じた上記参照用生体情報に対する上記評価結果との３段階以上の連関度に基づき、上記評価結果を推定する推定手段と、を備え、
上記推定手段は、松果体、視床下部、下垂体、甲状腺、副甲状腺、胸腺、心臓、血管内皮、消化管、膵ランゲルハンス島、肝臓、白色脂肪組織、副腎、腎臓、生殖腺、胎盤、精液、肺、脳、皮膚の何れから分泌される上記ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記評価結果として、ホルモン系の疾患がある可能性を有する部位まで推定可能であること
を特徴とする生体情報評価システム。
【請求項２】
上記生体情報取得手段は、ＲＢＣ、ＡＬＰ、ＡＳＴ、ＡＬＴ、γ―ＧＴＰ、ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃ、尿酸の少なくとも何れかを含む上記評価用生体情報を取得すること
を特徴とする請求項１記載の生体情報評価システム。
【請求項３】
上記推定手段は、成長ホルモン、甲状腺刺激ホルモン、副腎皮質刺激ホルモン、卵胞刺激ホルモン、黄体形成ホルモン、間質細胞刺激ホルモン、メラニン細胞刺激ホルモン、プロラクチン、抗利尿ホルモン、オキシトシンのうちの何れかからなる上記下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用すること
を特徴とする請求項１記載の生体情報評価システム。
【請求項４】
上記推定手段は、トリヨードサイロニン、サイロキシン（遊離トリヨードサイロニン、遊離サイロキシン）、カルシトニンのうちの何れかからなる上記甲状腺から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用すること
を特徴とする請求項１記載の生体情報評価システム。
【請求項５】
属性情報として性別の情報を取得する属性情報取得手段を更に備え、
上記推定手段は、以前に取得した属性に関する参照用属性情報と、参照用生体情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記属性情報取得手段が取得した属性情報に応じた参照用属性情報と、上記生体情報取得手段が取得した上記評価用生体情報に応じた参照用生体情報とに対する評価結果との３段階以上の連関度に基づき、上記評価結果を推定すること
を特徴とする請求項１又は３記載の生体情報評価システム。
【請求項６】
属性情報として性別の情報を取得する属性情報取得手段を更に備え、
上記推定手段は、以前に取得した属性に関する参照用属性情報と、参照用生体情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する甲状腺から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記属性情報取得手段が取得した属性情報に応じた参照用属性情報と、上記生体情報取得手段が取得した上記評価用生体情報に応じた参照用生体情報とに対する評価結果との３段階以上の連関度に基づき、上記評価結果を推定すること
を特徴とする請求項１又は４記載の生体情報評価システム。
【請求項７】
上記推定手段は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードの各出力の重み付け係数に対応する上記連関度を利用すること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載の生体情報評価システム。
【請求項８】
評価用生体情報として血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のそれぞれの情報を取得する生体情報取得ステップと、
以前に取得した参照用生体情報と、ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記生体情報取得ステップにおいて取得した上記評価用生体情報に応じた上記参照用生体情報に対する上記評価結果との３段階以上の連関度に基づき、評価結果を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させ、
上記推定ステップでは、松果体、視床下部、下垂体、甲状腺、副甲状腺、胸腺、心臓、血管内皮、消化管、膵ランゲルハンス島、肝臓、白色脂肪組織、副腎、腎臓、生殖腺、胎盤、精液、肺、脳、皮膚の何れから分泌される上記ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記評価結果として、ホルモン系の疾患がある可能性を有する部位まで推定可能であること
を特徴とする生体情報評価プログラム。
【請求項９】
上記生体情報取得ステップでは、ＲＢＣ、ＡＬＰ、ＡＳＴ、ＡＬＴ、γ―ＧＴＰ、ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃ、尿酸の少なくとも何れかを含む評価用生体情報を取得すること
を特徴とする請求項８記載の生体情報評価プログラム。
【請求項１０】
上記推定ステップでは、成長ホルモン、甲状腺刺激ホルモン、副腎皮質刺激ホルモン、卵胞刺激ホルモン、黄体形成ホルモン、間質細胞刺激ホルモン、メラニン細胞刺激ホルモン、プロラクチン、抗利尿ホルモン、オキシトシンのうちの何れかからなる上記下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用すること
を特徴とする請求項８記載の生体情報評価プログラム。
【請求項１１】
上記推定ステップでは、トリヨードサイロニン、サイロキシン（遊離トリヨードサイロニン、遊離サイロキシン）、カルシトニンのうちの何れかからなる上記甲状腺から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用すること
を特徴とする請求項８記載の生体情報評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報評価システム及び生体情報評価プログラムに関し、特に人工知能を用いて新たに取得した血球計数等の評価用生体情報に対する評価結果を推定する生体情報評価システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、以前に取得した健康診断の結果（健診データ）を基に、発症する可能性が高い病名を予測することが行われている。例えば特許文献１には、例えば、ユーザのＢＭＩや血糖値測定結果の健診データを取り込み、これらの結果に基づいてユーザの将来の血糖値を予測し、更にこの予測された血糖値を用いてユーザの糖尿病の発症リスクを予測する発症リスク予測装置が開示されている。
【０００３】
更に、近年では、人工知能を用いた病名の予測も行われている。例えば特許文献２には、人工知能を用いてユーザの疾患を予測する技術が開示されている。具体的には、健康推定システムはＢＭＩ、コルステロール等の健診データが記憶された記憶部と記憶部から読みだした健診データに基づいて動脈硬化等の各疾患を罹患する可能性を示す確率を算出する推定部とを備えている。更に特許文献１には、推定部がニューラルネットワーク等の機械学習により各疾患を罹患する確率を推定してもよい旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６６５９０４９号公報
【特許文献２】特開２０１９−７９５３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、健診データで得られる検査項目は多岐に亘り、特定の病気に対して関連性のある項目とそうでない項目が混在していた。従って、ある特定の病気を予測したいというニーズが存在しても、その症状の予測につながる検査項目を十分に活用できる技術が未だ提案されていないのが現状であった。
【０００６】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、ホルモン値などを推定することにより、疾患の症状の可能性があることを推定することに有効な生体情報評価システム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明を適用した生体情報評価システムは、評価用生体情報として血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のそれぞれの情報を取得する生体情報取得手段と、以前に取得した参照用生体情報と、ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記生体情報取得手段が取得した上記評価用生体情報に応じた上記参照用生体情報に対する上記評価結果との３段階以上の連関度に基づき、上記評価結果を推定する推定手段と、を備え、上記推定手段は、松果体、視床下部、下垂体、甲状腺、副甲状腺、胸腺、心臓、血管内皮、消化管、膵ランゲルハンス島、肝臓、白色脂肪組織、副腎、腎臓、生殖腺、胎盤、精液、肺、脳、皮膚の何れから分泌される上記ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記評価結果として、ホルモン系の疾患がある可能性を有する部位まで推定可能であることを特徴とする。
【０００８】
本発明を適用した生体情報評価プログラムは、評価用生体情報として血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のそれぞれの情報を取得する生体情報取得ステップと、以前に取得した参照用生体情報と、ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記生体情報取得ステップにおいて取得した上記評価用生体情報に応じた上記参照用生体情報に対する上記評価結果との３段階以上の連関度に基づき、評価結果を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させ、上記推定ステップでは、松果体、視床下部、下垂体、甲状腺、副甲状腺、胸腺、心臓、血管内皮、消化管、膵ランゲルハンス島、肝臓、白色脂肪組織、副腎、腎臓、生殖腺、胎盤、精液、肺、脳、皮膚の何れから分泌される上記ホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記評価結果として、ホルモン系の疾患がある可能性を有する部位まで推定可能であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
上述した構成からなる本発明によれば、ホルモン値などを推定することにより、疾患の症状の可能性があることを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明を適用した生体情報評価プログラムが実装される生体情報評価システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、参照用生体情報及び参照用属性情報を示す図である。
【図３】図３は、評価結果を示す図である。
【図４】図４は、推定装置の具体的な構成例を示す図である。
【図５】図５は、入力パラメータとして参照用生体情報とし、出力解として評価結果を出力する連関度の例を示す図である。
【図６】図６は、入力パラメータとして参照用生体情報とし、出力解として評価結果を出力する連関度の他の例を示す図である。
【図７】図７は、入力パラメータとして参照用生体情報、属性情報とし、出力解として評価結果を出力する連関度の他の例を示す図である。
【図８】図８は、入力パラメータとして属性情報とし、出力解として評価結果を出力する連関度の例を示す図である。
【図９】図９は、亢進症の測定結果を示す図である。
【図１０】図１０は、低下症の測定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
生体情報評価システム
以下、本発明を適用した生体情報評価システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００１２】
図１は、本発明を適用した生体情報評価システム１の全体構成を示すブロック図である。生体情報評価システム１は、情報取得部９と、情報取得部９に接続された推定装置２と、推定装置２に接続されたデータベース３とを備えている。
【００１３】
情報取得部９は、本システムを活用する者（ユーザ）が各種コマンドや情報を入力するためのデバイスであり、具体的にはキーボードやボタン、タッチパネル、マウス、スイッチ等により構成される。情報取得部９は、例えばユーザの血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の種々の生体情報を取得する。情報取得部９は、テキスト情報を入力するためのデバイスに限定されるものではなく、マイクロフォン等のような音声を検知してこれをテキスト情報に変換可能なデバイスで構成されていてもよい。また情報取得部９は、カメラ等の画像を撮影可能な撮像装置として構成されていてもよい。情報取得部９は、紙媒体の書類から文字列を認識できる機能を備えたスキャナで構成されていてもよい。また情報取得部９は、後述する推定装置２と一体化されていてもよい。情報取得部９は、検知した情報を推定装置２へと出力する。情報取得部９は、インターネット上のサイトに掲載されている文字列やデータを自動的に取り込んでくる手段で構成されていてもよい。
【００１４】
データベース３には、評価結果を得る上で必要な様々な情報が蓄積される。データベース３には、ユーザの生体情報を示す参照用生体情報の他、ユーザの属性に関する情報である参照用属性情報が記憶される。この参照用生体情報とは、典型的には健診データのことであり、以前に取得した血液学検査、生化学検査の検査結果のデータのことである。
【００１５】
図２に、参照用生体情報及び参照用属性情報の具体例を示す。参照用生体情報は、健診データのうち例えば血液学検査、生化学検査、血液情報、一般検査及び免疫学検査の検査結果に該当する。血液学検査は、血球計数、形態学的検査、凝固・線溶系検査のことであるが、これらに限定されるものではない。なお、血球計数とは、赤血球（ＲＢＣ）の数のことである。生化学検査は、酵素活性検査、蛋白検査、脂質関連検査、糖代謝検査、含窒素成分検査、電解質検査、生体色素関連検査、金属検査等のことであるが、これらに限定されるものではない。このうち、酵素とは、生化学検査のうち酵素活性検査により得られたＡＬＰ、ＡＳＴ（ＧＯＴ）、ＡＬＴ（ＧＰＴ）の値などにより示される結果のことである。脂質とは、生化学検査のうち脂質関連検査により得られたγ−ＧＴＰ、ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃの値などにより示される結果のことである。含窒素成分とは、生化学検査のうち含窒素成分検査により得られたＵＲＩＣ＿ＡＣＩＤ（尿酸）の値などにより示される結果のことである。一般検査とは、例えば尿検査のことであるが、これに限定されるものではない。免疫学検査とは、感染症関連検査、蛋白検査のことであるが、これらに限定されるものではない。
【００１６】
また、参照用属性情報とは、ユーザの属性に関する情報であり、例えば、年齢、性別、血液型、身長、体重、既往歴情報、服薬歴情報、通院歴情報等の、健診データ以外のユーザに関するあらゆる情報が含まれる。なお、図２には、参照用属性情報のうち性別を示している。
【００１７】
データベース３には、評価結果に関する情報も蓄積される。評価結果とは、下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果あるいは甲状腺から分泌されるホルモン値からなる評価結果を含み、例えばユーザがどの程度亢進症あるいは低下症になり易いかを示す指標である。亢進症とは、甲状腺ホルモンが過剰に分泌される病気のことであり、低下症とは、甲状腺ホルモンの分泌が不足する病気のことである。
【００１８】
図３に、評価結果の例を示す。評価結果は、例えば大項目としてホルモンであるとする。ホルモンは、中項目として例えば分泌場所として松果体、視床下部、下垂体、甲状腺、副甲状腺、胸線、心臓、血管内皮、消化管、膵ランゲルハンス島、肝臓、白色脂肪組織、副腎、腎臓、生殖線、胎盤、精液・肺・脳、皮膚を含むが、これらに限定されるものではない。松果体から分泌されるホルモンは、小項目として例えばメラトニンを含むが、これ限定されるものではない。視床下部から分泌されるホルモンは、小項目として例えば成長ホルモン放出ホルモン、プロラクチン放出ホルモン、甲状腺刺激ホルモン放出ホルモン、副腎皮質刺激ホルモン放出ホルモン、黄体形成ホルモン放出ホルモン、成長ホルモン抑制ホルモン、プロラクチン抑制ホルモンを含むが、これらに限定されるものではない。下垂体から分泌されるホルモン（下垂体ホルモン）は、小項目として例えば、成長ホルモン、プロラクチン、甲状腺刺激ホルモン、副腎皮質刺激ホルモン、卵胞刺激ホルモン、黄体形成ホルモン、間質細胞刺激ホルモン、メラニン細胞刺激ホルモン、抗利尿ホルモン、オキシトシンを含むが、これらに限定されるものではない。甲状腺から分泌されるホルモン（甲状腺ホルモン）は、小項目として例えば、トリヨードサイロニン、サイロキシン（遊離トリヨードサイロニン、遊離サイロキシン）、カルシトニンを含むが、これらに限定されるものではない。副甲状腺から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、上皮小体ホルモン、副甲状腺ホルモンを含むが、これらに限定されるものではない。胸線から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、サイモシンを含むが、これに限定されるものではない。心臓から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、心房性Ｎａ利尿ペプチド、脳Ｎａ利尿ペプチドを含むが、これらに限定されるものではない。血管内皮から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、エンドセリンを含むが、これに限定されるものではない。消化管から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、ガストリン、グレリン、コレシストキニン、セクレチン、VIP vasoactive intestinal pepitide、モチリン、インクレチンを含むが、これらに限定されるものではない。膵ランゲルハンス島から分泌されるホルモン（膵臓ホルモン）は、小項目として例えば、グルカゴン、インスリン、ソマトスタチン、膵ポリペプチドを含むが、これらに限定されるものではない。肝臓から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、IGF-1、アンジオテンシノジェンを含むが、これらに限定されるものではない。白色脂肪組織から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、レプチン、アディポネクチン、パイワンPAI-1、腫瘍壊死因子tumor necrosis factor-αを含むが、これらに限定されるものではない。副腎から分泌されるホルモン（副腎ホルモン）は、小項目として例えば、電解質コルチコイド、糖質コルチコイド、アンドロジェン、アドレナリン、ノルアドレナリン、アドレノメデュリンを含むが、これらに限定されるものではない。腎臓から分泌されるホルモンは、小項目として例えば、ニレン、エリスロポエチンを含むが、これらに限定されるものではない。生殖線から分泌されるホルモン（性腺ホルモン）は、小項目として���えば、卵胞ホルモン、黄体ホルモン、リラキシン、アンドロジェン、インヒビン、アクチビンを含むが、これらに限定されるものではない。胎盤から分泌されるホルモン（胎盤ホルモン）は、小項目として例えば、ヒト絨毛性ゴナドトロピン、ヒト絨毛性乳腺刺激ホルモン、エストロジェン、プロジェステロン、レニン、リラキシン、アンドロジェンを含むが、これらに限定されるものではない。精液・肺・脳に関連したホルモンは、小項目として例えば、プロスタグランジンを含むが、これに限定されるものではない。皮膚・肝臓・腎臓に関連したホルモンは、小項目として例えばビタミンＤを含むが、これに限定されるものではない。評価結果の精度を上げるためには、下垂体から分泌されるホルモンのうちでも甲状腺刺激ホルモン（ＴＳＨ）の値を推定し、甲状腺から分泌されるホルモンのうちでも遊離トリヨードサイロニン（ＦＴ３）又は遊離サイロキシン（ＦＴ４）の値を推定することが望ましい。
【００１９】
推定装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この推定装置２による評価結果を得ることができる。
【００２０】
図４は、推定装置２の具体的な構成例を示している。この推定装置２は、推定装置２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、有線通信又は無線通信を行うための通信部２６と、各種判断を行う推定部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００２１】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、推定装置２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００２２】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、推定部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。この操作部２５は、前述した情報取得部９として具現化されるものであってもよい。
【００２３】
推定部２７は、評価結果を推定する。この推定部２７は、推定動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部２８に記憶されている各種情報や、データベース３に記憶されている各種情報を読み出す。この推定部２７は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードの各出力の重み付け係数に対応する連関度を利用するものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００２４】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００２５】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００２６】
上述した構成からなる生体情報評価システム１における動作について説明をする。
【００２７】
生体情報評価システム１では、例えば図５に示すように、参照用生体情報と、評価結果との３段階以上の連関度が予め設定され、取得されていることが前提となる。生体情報評価システム１は、参照用生体情報と評価結果のデータセットを通じて、取得された様々な参照用生体情報に対してどのような評価結果が得られたかが分かる。つまり、ユーザ毎の過去の健診データから抽出された参照用生体情報と、ユーザに対する評価結果とのデータセットを集めておくことにより、過去においていかなる健診データを有するユーザからいかなる評価結果が推定されたかを知ることが可能となる。
【００２８】
図５の例では、入力データとして例えば参照用生体情報Ｐ０１〜Ｐ０３であるものとする。このような入力データとしての参照用生体情報は、出力に連結している。この出力においては、出力解としての、評価結果Ｑ１〜Ｑ４が表示されている。
【００２９】
参照用生体情報は、この評価結果に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用生体情報がこの連関度を介して左側に配列し、各評価結果が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用生体情報に対して、何れの評価結果と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用生体情報が、いかなる評価結果に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用生体情報から最も確からしい評価結果を選択する上での的確性を示すものである。図５の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ１９が示されている。このｗ１３〜ｗ１９は以下の表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、評価結果と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど評価結果と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００３０】
【表１】
0006948497.tif 000002
【００３１】
推定装置２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ１９を予め取得しておく。つまり推定装置２は、実際の推定を行う上で、参照用生体情報と、その場合の評価結果の何れが採用されたか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００３２】
具体的には、過去に設定された参照用生体情報Ｐ０１の血球計数の値が●●であり、脂質の値が△△であったとする。このとき、そのような参照用生体情報Ｐ０１を持つユーザが過去のどのような評価結果であったかを調査する。例えば、過去の参照用生体情報Ｐ０１が「赤血球数（ＲＢＣ）：４８０万／μＬ、ＡＬＰ：３２５Ｕ／Ｌ、ＨＤＬ−Ｃ：５０ｍｇ／ｄＬ、尿酸：５．０ｍｇ／ｄＬ」であり、評価結果が「甲状腺刺激ホルモン（ＴＳＨ）：３．０μＵ／ｍＬ」あるいは「遊離サイロキシン（ＦＴ４）：１．５ｎｇ／ｄＬ」であったとする。
【００３３】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用生体情報Ｐ０１が「赤血球数（ＲＢＣ）：４８０万／μＬ、ＡＬＰ：３２５Ｕ／Ｌ、ＨＤＬ−Ｃ：５０ｍｇ／ｄＬ、尿酸：５．０ｍｇ／ｄＬ」である場合に、医療機関に記憶されているデータベースの過去のデータから分析する。仮に適用された評価結果Ｑ１が多い場合には、この評価結果Ｑ１につながる連関度をより高く設定し、評価結果Ｑ２の事例が多く、評価結果Ｑ１が少ない場合には、評価結果Ｑ２につながる連関度を高くし、評価結果Ｑ１につながる連関度を低く設定する。
【００３４】
また、この図５に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００３５】
かかる場合には、図６に示すように、入力データとして参照用生体情報が入力され、出力データとして評価結果が出力され、入力ノードと出力ノードの間に少なくとも１以上の隠れ層が設けられ、機械学習させるようにしてもよい。また、逆に評価結果が入力で参照用生体情報が出力となるように構成されていてもよい。
【００３６】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たにユーザに評価結果を設定する際に、上述した学習済みデータを利用して最適な評価結果を推定することとなる。かかる場合には、新たに評価結果を設定しようとするユーザの血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のうちの少なくとも１つを含む評価用生体情報を新たに取得する。
【００３７】
新たに取得する評価用生体情報は、上述した情報取得部９により取得され、取得された評価用生体情報に基づいて、実際にいかなる評価結果を適用すべきかを推定する。かかる場合には、予め取得した図５（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した評価用生体情報が参照用生体情報Ｐ０２と同一かこれに類似するものである場合には、連関度を介して評価結果Ｑ２がｗ１５、評価結果Ｑ３が連関度ｗ１６で関連付けられている。かかる場合には、連関度のもっと高い評価結果Ｑ２を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる評価結果Ｑ３を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００３８】
このようにして、新たに取得する評価用生体情報と参照用生体情報とは互いに情報の種類としては整合を持たせてあるため、新たな評価用生体情報を取得した場合には、これに同一又は類似の参照用生体情報を即座に参照し、最適な評価結果を推定することが可能となる。
【００３９】
ちなみに評価用生体情報として、血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の情報の何れか１以上を取得する場合には、参照用生体情報として、これらに応じた血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の情報との間で予め学習させておく必要がある。そして、実際に取得した血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の情報に応じた参照用生体情報を介して、最適な評価結果を推定することになる。
【００４０】
このとき、上述した連関度を血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の情報の何れか２以上の組み合わせで構成するようにしてもよい。そして、その組み合わせに対する推定結果としての評価結果を学習させておくことにより、推定させるようにしてもよい。
【００４１】
つまり、評価用生体情報として、以前の血球計数、酵素、脂質、含窒素成分等の情報の何れか２以上を取得する。そして、参照用生体情報のうち、取得される２以上の情報に応じた参照用情報間の組み合わせと、評価結果との３段階以上の連関度を予め取得しておく。つぎにこれを利用し、上述のように新たに取得した２以上の情報に応じた参照用情報間の組み合わせに対する評価結果との３段階以上の連関度に基づき、提案すべき評価結果を推定（探索）する。
【００４２】
図７の例では、参照用生体情報と、参照用属性情報との組み合わせが形成されていることが前提となる。
【００４３】
図７の例では、入力データとして例えば参照用生体情報Ｐ１１〜Ｐ１３、参照用属性情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用生体情報に対して、参照用属性情報が組み合わさったものが、図７に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、評価結果が表示されている。
【００４４】
参照用生体情報と参照用属性情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、評価結果に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用生体情報と参照用属性情報がこの連関度を介して左側に配列し、評価結果が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用生体情報と参照用属性情報に対して、何れの評価結果と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用生体情報と参照用属性情報が、いかなる評価結果に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用生体情報と参照用属性情報から最も確からしい評価結果を選択する上での的確性を示すものである。図７の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力としての値と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての値と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００４５】
推定装置２は、このような図７に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり推定装置２は、実際の推定結果の判別を行う上で、参照用生体情報と参照用属性情報、並びにその場合の評価結果がどの程度であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図７に示す連関度を作り上げておく。
【００４６】
例えば、過去に設定されたユーザの健診データが参照用生体情報Ｐ１１であるものとする。このとき、当該ユーザの属性情報として、「男性、４０代、肺炎罹患経験有」であったとき、以前のデータにおいて、評価結果を調査する。
【００４７】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用生体情報Ｐ１１で、かつ参照用属性情報Ｐ１６「男性、４０代、肺炎罹患経験有」である場合に、その評価結果を過去のデータから分析する。評価結果が仮に評価結果Ｑ３の事例が多い場合には、この評価結果Ｑ３につながる連関度をより高く設定し、評価結果Ｑ４の事例が多く、評価結果Ｑ３の事例が少ない場合には、評価結果Ｑ４につながる連関度を高くし、評価結果Ｑ３につながる連関度を低く設定する。例えば中間ノード６１ａの例では、評価結果Ｑ１と、評価結果Ｑ２の出力にリンクしているが、以前の事例から評価結果Ｑ１につながるｗ１３の連関度を７点に、評価結果Ｑ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００４８】
また、この図７に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００４９】
かかる場合には、図７に示すように、入力データとして参照用生体情報又は参照用属性情報が入力され、出力データとして評価結果が出力され、入力ノードと出力ノードとの間に少なくとも１以上の中間ノード（隠れ層）が設けられ、機械学習させるようにしてもよい。また、逆に評価結果が入力で参照用生体情報又は参照用属性情報が出力となるように構成されていてもよい。なお、機械学習アルゴリズムとしては、線形回帰モデル、SVM（Support Vector Machine）、決定木、ランダムフォレスト等をはじめ、様々な手法を採用することができる。
【００５０】
図７に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用生体情報Ｐ１１に対して、参照用属性情報Ｐ１４の組み合わせのノードであり、評価結果Ｑ３の連関度がｗ１５、評価結果Ｑ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用生体情報Ｐ１２に対して、参照用属性情報Ｐ１５、Ｐ１７の組み合わせのノードであり、評価結果Ｑ２の連関度がｗ１７、評価結果Ｑ４の連関度がｗ１８となっている。
【００５１】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たに評価結果の推定を行う際において、上述した学習済みデータを利用して評価結果を推定することとなる。かかる場合には、新たに評価結果を設定しようとするユーザの評価用生体情報を新たに取得するとともに、当該ユーザの属性情報を取得する。
【００５２】
新たに取得する評価用生体情報、属性情報は、キーボード等のユーザインターフェースを介して取得するようにしてもよい。
【００５３】
このようにして新たに取得した評価用生体情報、属性情報に基づいて、最適な評価結果の推定を試みる。かかる場合には、予め取得した図７（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した評価用生体情報がＰ１２と同一かこれに類似するものである場合であって、属性情報がＰ１７である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、評価結果Ｑ３がｗ１９、評価結果Ｑ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度のもっと高い評価結果Ｑ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる評価結果Ｑ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００５４】
また、入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２の例を以下の表２に示す。
【００５５】
【表２】
0006948497.tif 000003
【００５６】
この入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２に基づいて中間ノード６１が選択されていてもよい。つまり連関度ｗ１〜ｗ１２が大きいほど、中間ノード６１の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度ｗ１〜ｗ１２は何れも同じ値としてもよく、中間ノード６１の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。
【００５７】
ちなみに属性情報として、例えば、年齢、性別、血液型、身長、体重、既往歴情報、服薬歴情報、通院歴情報のうちの何れか１以上を取得する場合には、参照用属性情報として、これらに応じた年齢、性別、血液型、身長、体重、既往歴情報、服薬歴情報、通院歴情報等を参照用生体情報と共に、評価結果との間で予め学習させておく必要がある。そして、実際に取得した年齢、性別、血液型、身長、体重、既往歴情報、服薬歴情報、通院歴情報に応じた参照用属性情報を介して、その評価結果を推定することになる。
【００５８】
このとき、上述した連関度を年齢、性別、血液型、身長、体重、既往歴情報、服薬歴情報、通院歴情報の何れか２以上の組み合わせで構成するようにしてもよい。そして、その組み合わせに対する推定結果（探索解）としての評価結果を学習させておくことにより、推定させるようにしてもよい。
【００５９】
なお生体情報評価システム１において、参照用属性情報を評価結果との間で学習させる際には、参照用生体情報を含めることなく、図８に示すように参照用属性情報を単独で評価結果と紐付けたデータセットで学習させるようにしてもよい。つまり、参照用属性情報と、評価結果との３段階以上の連関度が予め設定され、取得されていることが前提となる。つまり、この参照用属性情報と、評価結果のデータセットを通じて、参照用属性情報に応じ、いかなる評価結果が適用されたかが分かる。図８に示す連関度の形成、並びに推定については、図５の説明を引用することにより、以下での説明を省略する。
【００６０】
上述した構成からなる本発明によれば、特段のスキルや経験が無くても、誰でも手軽に最適な評価結果を提案し、或いは評価結果の包含可能性の判断を行うことができる。また本発明によれば、この推定の際の判断を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能（ニューラルネットワーク等）で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００６１】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して最適な推定を行う点に特徴がある。連関度は、上述した５段階以外に、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【００６２】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいて最も確からしい評価結果を提案し、或いは評価結果の包含可能性の判断を行うことで、評価結果の可能性の候補として複数考えられる状況下において、当該連関度の高い順に推定して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、より確からしい評価結果を優先的に表示することも可能となる。
【００６３】
評価結果としては、ホルモン値、とりわけ下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果あるいは甲状腺から分泌されるホルモン値からなる評価結果を推定することにより、ユーザに甲状腺機能亢進症あるいは甲状腺機能低下症のいずれかの症状があるかどうかを推定することができる。即ち、甲状腺から分泌されるホルモン値などを推定することにより、疾患の症状の可能性があることを推定することに役立つ。特に、下垂体から分泌されるホルモンのうちの甲状腺刺激ホルモン（ＴＳＨ）あるいは、甲状腺から分泌されるホルモンのうちの遊離トリヨードサイロニン（ＦＴ３）又は遊離サイロキシン（ＦＴ４）のいずれかを用いることで、甲状腺機能に異常があるかどうかをより正確に推定することができる。
【００６４】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【００６５】
また本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて推定することにより、閾値の設定の仕方で、推定方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な評価結果を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【００６６】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また地域特性情報を取得し、これ以外に物件情報、外部環境情報と、これらに対する紹介すべき業種や不動産の値段に関する知見、情報、データを取得した場合、これらに応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【００６７】
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。
【００６８】
また、この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【００６９】
また学習済モデルを最初に作り上げる過程、及び上述した更新は、教師あり学習のみならず、教師なし学習、ディープラーニング、強化学習等を用いるようにしてもよい。教師なし学習の場合には、入力データと出力データのデータセットを読み込ませて学習させる代わりに、入力データに相当する情報を読み込ませて学習させ、そこから出力データに関連する連関度を自己形成させるようにしてもよい。
【００７０】
また上述した各組み合わせの連関度は、一のファクタと他のファクタとを有する組み合わせの連関度であり、これら以外の他の要素が当該連関度に関連付けられていてもよいことは勿論である。
【実施例】
【００７１】
以下、本発明を適用した生体情報評価システムについて、実施例及び比較例を挙げて具体的に説明する。図９（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ亢進症を対象としたＡＵＣ（適合率）、正解率、感度、特異度の測定結果である。図１０（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ低下症を対象としたＡＵＣ、正解率、感度、特異度の測定結果である。
【００７２】
本実施例において、参照用生体情報としてＡＬＰ、ＬＤＬ−Ｃ＿ＨＤＬ−Ｃ、性別（female）、ＬＤＬ−Ｃ、ＨＤＬ−Ｃ、ＲＢＣ、ＵＲＩＣ＿ＡＣＩＤ、γ−ＧＴＰ、ＧＰＴ、ＧＯＴの全てのデータを用いてＡＵＣ、正解率、感度、特異度の４種類の評価方法により評価を行った。この結果、図９、図１０に示すように、亢進症、低下症いずれにおいても、０．８以上の高い精度で評価結果が得られた。
【００７３】
一方、比較例としてＡＬＰ、ＬＤＬ−Ｃ＿ＨＤＬ−Ｃ、性別（female）、ＬＤＬ−Ｃ、ＨＤＬ−Ｃ、ＲＢＣ、ＵＲＩＣ＿ＡＣＩＤ、γ−ＧＴＰ、ＧＰＴ、ＧＯＴのそれぞれの項目を１つずつ除外してＡＵＣ、正解率、感度、特異度の４種類の評価方法により評価を行った。この結果、図９、図１０に示すように、亢進症、低下症いずれにおいても、全ての項目を用いた場合よりも精度が低下した。
【符号の説明】
【００７４】
１    生体情報評価システム
２    推定装置
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  通信部
２７  推定部
２８  記憶部
６１  ノード
【要約】
【課題】ホルモン値などを推定することにより、疾患の症状の可能性があることを推定する。
【解決手段】生体情報評価システムは、評価用生体情報として血球計数、酵素、脂質、含窒素成分のそれぞれの情報を取得する生体情報取得手段と、以前に取得した参照用生体情報と、下垂体から分泌されるホルモン値からなる評価結果との３段階以上の連関度を利用し、上記生体情報取得手段が取得した上記評価用生体情報に応じた上記参照用生体情報に対する上記評価結果との３段階以上の連関度に基づき、上記評価結果を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図５【図１】
0006948497.tif 000004
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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