(57)【要約】【課題】  健康状態及び推定、予測情報の表示方法およびプログラムを得る。【解決手段】  体重と総コレステロールやヘモグロビンＡ１ｃなどの検診データとの相関関係を解析し、その関係から、健康状態を推定、または今後の予測を行う。さらに、この予測係数等を使用し、ランダムに表示領域の位置を求め、それらを包括するような多角形または曲線を求める。このようにすることで、表示領域などが変更となった場合でも、得られた結果から自動的に健康状態や予測領域を個人ごとに分かりやすく示すことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の健診データを利用して、個人の健康状態または推定、予測状態を表示するソフトウェアにおいて、複数の要因から得られる推定値を元に、２次元あるいは擬似的な３次元領域上にマッピングして表示して示すソフトウェアにおいて、マッピングに必要な複数の状態推定の段階と、得られた推定値群に対してそれらを概ね含むような領域を求める領域作成段階を含むことを特徴とする健康状態及び推定、予測情報の表示方法
【請求項２】
前記請求項１に示す方法を用いたことを特徴とするソフトウェア
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、健康状態やその推定、予測状態の表示方法およびその実施プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  生活習慣病の増加に伴い、国民の総医療費が増加を続けている。これらに対して歯止めをかけるためには、各個人が正しい自分の健康状態を把握することが必須である。従来より、健康管理のために企業などでは年一回の健康診断が義務付けられており、血液検査等も含めて４０歳代以降ではかなりの検診データが保存されている。【０００３】  最近、メタボリックシンドロームが定義され、胴囲が男性で８５ｃｍ以上、女性で９０ｃｍ以上あり、高血圧、高脂血症、糖尿病のいずれか２つ以上を持っている者が特に問題視されている。こういったメタボリックシンドロームに近づいていることをある程度予測できれば、自己管理がしやすい。こういった背景により、個人個人の健康状態がどのような状況にあるか、または、今後徐々にどのような健康状態に推移する可能性が高いかといった状態の推定または、予測の試みが進められている。【０００４】  ここで、メタボリックシンドローム自体が、複合的な疾患として位置付けられているにもかかわらず、現在の健康診断後のデータ表示では、中性脂肪、血糖値またはヘモグロビンＡ１ｃ、血圧（拡張期、縮小期を含む）などの検査データを取り上げ、個別にそれぞれの検査データごとに担当する学会で決められたそれぞれの検査データの上限値や下限値に基づいて判定しているのが現状である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかしながら、現状のこの判定方法では、メタボリックシンドロームに近づきつつあっても、現状では中性脂肪による高脂血症とか、ヘモグロビンＡ１ｃで糖尿病であるとか、血圧が高いから高血圧という、個別の病気で指導を受け、前述の条件に合致した時に突然メタボリックシンドロームと宣言されるため、一般の人には非常に理解しがたいのが現状であった。またこの不連続性のために、メタボリックシンドロームが突然やってきた新しい病気のような感覚になり、病気が突然増えたと誤解されるような問題があった。【０００６】  したがって、これらの多因子を複合的に現在の健康状態として表現したり、さらに時間経過に従ってこれが連続的に分かりやすく表示する技術が必要となる。また、マップの形状を変更させたり、見せ方を変えた場合でも、容易に変更後のマップの形状に合わせて描画を動的に滑らかに表示する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  上記課題を解決するための第一の手段として、それぞれの因子の推定値または、予測値を求める健康状態推定する段階を設ける。この推定段階では平均的に期待される平均推定値とその広がりや分布の形状を示すパラメタが得られるように推定する。【０００８】  次に、各推定範囲に関して、その分布に従って乱数を発生させる。さらに、発生したデータを、描画領域に仮に配置し、あらかじめ設定した密度になるようにこれを繰り返す。【０００９】  前項でマッピングしたデータ群に対してそれらの領域を含むように多角形で結ぶ処理を行う。さらに必要に応じて、その多角形を滑らかな曲線に変換するのもよい。このようにして得られた予測領域を表示する。
【発明の効果】  以上、本発明により、各個人に対し、より明確な健康状態が表示できる健康状態表示方法、更には健康状態表示プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  以下、本発明を実施するための形態について、図面を用いて説明するが、本発明は多くの異なる形態による実施が可能であり、以下に示す実施形態に狭く限定されるものではない。【００１１】  図１は、本発明の一実施形態に係る個別健康指標値推定表示装置１０（以下「本装置」ともいう。）の構成を示すブロック図である。本図に示すように、本装置１０は、入力装置１１、ユーザーインターフェイス部１２、データアクセス部１３、健康診断データ記憶部１４、基準データ記憶部１５、特徴データ記憶部１６、変量関係解析部１７、推定処理部１８、ランダム予測発生部１９、輪郭抽出部２０、及び出力装置２１と、を有して構成されている。なお、限定されるわけではないが、これら各部は、コンピュータの記録媒体に格納されたプログラムを実行することで容易に実現することができる。【００１２】  以下、本装置１０における各部の動作について、説明する。
まず、健康診断データが入力装置１１から入力され、ユーザーインターフェイス部１２を経由してデータアクセス部１３に送られる。なお、ここで「健康診断データ」とは、個人の健康診断の結果に対応するデータであって、本実施形態では簡便な説明のため体重データ、総コレステロール値データ及びヘモグロビンＡ１ｃデータを採用する（以下、体重データ、総コレステロール値データ及びヘモグロビンＡ１ｃデータのそれぞれを「変量データ」ともいう。）が、これに限定されず、例えば体重データの代わりに体脂肪率データ、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）データを使用しても同様の効果を得ることができ、また、総コレステロール値データやヘモグロビンＡ１ｃデータの他中性脂肪データ、血糖値データも用いることができる。もちろん、これらデータはスムージングなどのフィルタリングした数値を用いることが可能である。なお、本装置１０は、個人の健康指標値を随時推定することができるよう、随時健康診断データの入力を受け付け、これら経時的な健康診断データを記憶していくこともできる。また、本装置１０では、説明を簡単にするため、入力される健康診断データは一個人の健康診断データとして以下説明するが、これに限定されない。【００１３】  入力装置１１としては、典型的な例としてキーボードやマウスなどの入力装置を例示できるが、データを入力することができる限りにおいて限定されない。入力されるデータの例を図４に示す。図４は、ある特定個人の６年間の体重と総コレステロールの値をプロットしたものである。個人ごとに見ると同図に示すように、体重と総コレステロールの間に相関関係を持っていることが多数の被験者の解析で得られている。総コレステロール以外でも、ヘモグロビンＡ１ｃや中性脂肪、ＨＤＬコレステロールでも高い相関を持っている。また体重の変わりに体脂肪率や、ＢＭＩでもそれぞれ高い相関を持っていることを突き止めている。【００１４】  データアクセス部１３は、入力された健康診断データを健康診断データ記憶部１４に送り、健康診断データ記憶部１４に記憶させる。健康診断データ記憶部１４は、健康診断データを記憶することができる限りにおいて限定されるわけではないが、例えばコンピュータの記録媒体の一部領域とすることで容易に実現可能である。【００１５】  また一方、基準データも、入力装置１１からユーザーインターフェイス部１２を経由してデータアクセス部１３に送られる。ここで「基準データ」とは、健康診断において行われる検査の種類に対応したデータ（本実施形態では、上記の総コレステロール値データ、ヘモグロビンＡ１ｃデータを挙げられる）において病気と判定することができる基準値を示すデータである。なおこの基準データは、上記の健康診断データの入力に先立ち予め入力させておく、又は、健康診断データを入力した後入力させる。なお、データアクセス部１３に送られた基準データは、基準データ記憶部１５に記憶される。【００１６】  基準データ記憶部１５についても、上記健康診断データ記憶部１４と同様であり、基準データを記憶することができる限りにおいて限定されることなく、例えばコンピュータの記録媒体の一部領域とすることで容易に実現可能である。【００１７】フィルタリング処理部１６は、通常の生活において非常に変化しやすい血糖値等の健康診断データを用いる場合に有用なものであり、フィルタリング処理により変動を抑えた健康診断データにすることができるものである。フィルタリング処理については、限定されるわけではないが、例えば数ヶ月の範囲の移動平均を算出する等の平滑化処理が好ましい。この処理を行うことで、体重との関連がより正確に解析ができるようになる。なお、健康診断データの中で、ヘモグロビンＡ１ｃでは、この血糖値の影響が３ヶ月程度にわたって蓄積された結果であるために、特に平滑化処理などは不要な場合もある。なお、このフィルタリング処理を施された健康診断データは、データアクセス部１３を介して健康診断データ記憶部１４に記憶される。【００１８】  変量関連解析部１７は、健康診断データ記憶部１４に記憶された健康診断データのうち、２つの変量データを用いて相関解析を実施することのできるものである。本実施形態では、変量データとして日々手軽に計測可能な体重データと総コレステロール値データの相関関連解析を中心に考えるが、これに限定されず、体重データとヘモグロビンＡ１ｃデータの相関関連解析等も可能である。なお変量関連解析部１７は、変量関連解析を行った結果抽出される特徴量を特徴データとして出力する。【００１９】  特徴データ記憶部１８は、変量関連解析部１７が解析した結果に基づき抽出された特徴データを記憶することができるものである。特徴データ記憶部１８は、上述の健康診断データ記憶部１４と同様、特徴データを記憶することができる限りにおいて限定されることなく、例えばコンピュータの記録媒体の一部領域とすることで容易に実現可能である。【００２０】  ここで図２に、本実施形態に係る変量関連解析部１７の機能ブロック図を示す。本図で示すとおり、本実施形態に係る変量関連解析部１７は、個別データ取込部１７１、相関解析部１７２、特徴データ抽出部１７３を有して構成される。【００２１】  個別データ取込部１７１は、データアクセス部１３を介して健康診断データ記憶部１４から変量データを取得する。本実施形態では、上述のとおり体重データと総コレステロール値データとを抽出するが、上述のようにこれらに限定されず、他の健康診断データ、体重データとヘモグロビンＡ１ｃデータ等であってもよい。【００２２】  相関解析部１７２は、個別データ取込部１７１が取得した健康診断データに基づき相関解析を行うことができるものである。本実施形態では、上記のとおり体重データと総コレステロール値データを用いて相関解析を行う。本実施例に係る相関解析は、限定されるわけではないが、１次回帰式に基づく相関解析であることが好ましく、以下で示す式における傾きａ、切片ｂの値を求めることがより好ましい（この場合において、傾きａ、切片ｂは相関解析データを構成する一部となる）。
【数１】
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【００２３】  特徴データ抽出部１７３は、相関解析データから更に、特徴となるデータを抽出し（以下「相関解析データ」という。）を特徴データ記憶部１８に送る。限定されるわけではないが、上記１次回帰式に基づく相関解析の場合は、上記解析における相関係数ｐ、残差標準偏差σの値のデータも特徴データとして抽出する。
【数２】
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【００２４】  ランダム予測発生部１９は、得られた相関解析データ、特徴データに基づき、乱数を発生し、描画領域上にプロットするためのデータを多数発生する機能である。図５に描画の例を示す。描画領域に対して予測結果を線形または非線形な関係づけを別に行い、その関係に基づいて、図５の領域にプロットしている。本実施例では、円の領域を４等分し、かく１／４の領域を疾病の進行度を示すようにしている。具体的には５１の領域は高血圧、５２の領域は糖尿病、５３の領域は高脂血症などである。【００２５】  それぞれの疾患に関して体重から予測された平均的な値と予測残差から求められたばらつきでランダムに予測結果を複数発生する。それらを結果表示領域を想定した４分割円の領域にプロットする。この段階では、表示装置に明示的には表示しなくてもよい。所定の点数だけそれぞれの疾患に関して点を求めた後で、図１の輪郭抽出部２０の処理を行う。【００２６】輪郭抽出部２０では、本実施例では例えば、それぞれの各点間の直線を求める（図示せず）。さらにそれらの線分に外接するより短い線分を選択しながら処理することにより、輪郭を決定する。さらに必要に応じて、その外接多角形を滑らかな曲線、スプライン処理などを行う。その結果が５４である。この最終結果をユーザに表示することで、わかりやすい領域を表示することができる。【００２７】また、本実施例では、予測された点の集合をそのまま利用して、領域の輪郭を抽出しながら表示するため、表示するための円の領域が三角形や他の図形に変わっても、特に輪郭抽出のアルゴリズムを変更する必要はなく、汎用的に利用できるというすぐれた特徴を有する。【００２８】なお、本実施例では、予測されたランダムな点の位置に外接するように領域を求めているが、一部を外部に残るような滑らかな曲線などを利用することも可能である。【００２９】  以上、本発明により、各個人に対し、より明確な目標値を与えることが可能な健康指標値推定表示方法、健康指標値推定表示装置、更には健康指標値推定表示装置プログラムを提供することができる。
【産業上の利用可能性】  本発明は、健康指標値推定表示装置として、産業上利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１に係る健康指標値推定表示装置の機能ブロック図である。
【図２】実施形態１に係る健康指標値推定表示装置の変量関連解析部の機能ブロック図である。
【図３】実際に無作為に注した一般人の体重と総コレステロールは相関を示す図である。相関が非常に低いことが見て取れる。
【図４】６年間の個人別の体重と総コレステロールの関係を示す図である。
【図５】予測結果を表示し、それらの滑らかな輪郭を抽出した図である。
【符号の説明】
１０…健康指標値推定表示装置、１１…入力装置、１２…ユーザーインターフェイス部、１３…データアクセス部、１４…検診データ記憶部、１５…基準データ記憶部、１６…特徴データ記憶部、１７…変量関連解析部、１８…推定処理部、１９…ランダム予測発生部、２０…輪郭抽出部、２１…出力装置
【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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