"所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測装置であって、1性別、2総コレステロール値t.chomg/dl、3糖尿病の有無、4高感度CRPhsCRPmg/dl、及び5ホモシステインHomocysteineμmol/lを含む入力項目のデータを入力する入力手段と、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算する計算手段と、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする10年以内生死予測装置。上記計算手段はさらに、高感度CRPhsCRP以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときの高感度CRPhsCRPの生死しきい値を計算し、上記出力手段はさらに、上記高感度CRPhsCRPを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする請求項1記載の10年以内生死予測装置。上記計算手段はさらに、ホモシステインHomocysteine以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときのホモシステインHomocysteineの生死しきい値を計算し、上記出力手段はさらに、上記ホモシステインHomocysteineを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする請求項1記載の10年以内生死予測装置。上記評価式Zは、Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×Diabetes0.29127×lnhsCRP0.116553×Homocysteine2.927662で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記DiabetesはヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否かである上記糖尿病の有無であり、ヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているとき1であり、それ以外のとき0であることを特徴とする請求項1乃至3のうちのいずれか1つに記載の10年以内生死予測装置。上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする請求項1乃至4のうちのいずれか1つに記載の10年以内生死予測装置。コンピュータにより、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測方法であって、1性別、2総コレステロール値t.chomg/dl、3糖尿病の有無、4高感度CRPhsCRPmg/dl、及び5ホモシステインHomocysteineμmol/lを含む入力項目のデータを入力するステップと、上記コンピュータが、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算するステップと、上記コンピュータが、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力するステップとを含むことを特徴とする10年以内生死予測方法。上記計算するステップはさらに、上記コンピュータが、高感度CRPhsCRP以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときの高感度CRPhsCRPの生死しきい値を計算し、上記出力ステップはさらに、上記コンピュータが、上記高感度CRPhsCRPを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする請求項6記載の10年以内生死予測方法。上記計算するステップはさらに、ホモシステインHomocysteine以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときのホモシステインHomocysteineの生死しきい値を計算し、上記出力するステップはさらに、上記ホモシステインHomocysteineを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする請求項6記載の10年以内生死予測方法。上記評価式Zは、Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×Diabetes0.29127×lnhsCRP0.116553×Homocysteine2.927662で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記DiabetesはヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否かである上記糖尿病の有無であり、ヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているとき1であり、それ以外のとき0であることを特徴とする請求項6乃至8のうちのいずれか1つに記載の10年以内生死予測方法。上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする請求項6乃至9のうちのいずれか1つに記載の10年以内生死予測方法。請求項6乃至10のうちのいずれか1つに記載の10年以内生死予測方法の各ステップを含むことを特徴とするコンピュータにより実行可能な生死予測プログラム。請求項11記載のコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータにより読取可能な記録媒体。所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測装置であって、1年齢Age、2性別Gender、3収縮期血圧sbpmmHg、4総コレステロール値t.chomg/dl、5ヘモグロビンA1cHbA1c、及び6喫煙の有無を含む入力項目のデータを入力する入力手段と、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算する計算手段と、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する出力手段とを備え、上記評価式Zは、Z=0.123978×Age-0.856709×Gender0.018992×sbp-0.011564×t.cho0.249791×HbA1c0.748658×Smoke-8.871682で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記Smokeは喫煙者のとき1であり、非喫煙者のとき0であり、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする10年以内生死予測装置。コンピュータにより、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測方法であって、1年齢Age、2性別Gender、3収縮期血圧sbpmmHg、4総コレステロール値t.chomg/dl、5ヘモグロビンA1cHbA1c、及び6喫煙の有無を含む入力項目のデータを入力するステップと、上記コンピュータが、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算するステップと、上記コンピュータが、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力するステップとを含み、上記評価式Zは、Z=0.123978×Age-0.856709×Gender0.018992×sbp-0.011564×t.cho0.249791×HbA1c0.748658×Smoke-8.871682で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記Smokeは喫煙者のとき1であり、非喫煙者のとき0であり、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする10年以内生死予測方法。請求項14記載の10年以内生死予測方法の各ステップを含むことを特徴とするコンピュータにより実行可能な生死予測プログラム。請求項15記載のコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータにより読取可能な記録媒体。上述の非特許文献1-4及び6で提案された健康診断に用いる危険因子として、全死亡について多くの危険因子が報告されているが、これらはいずれも健常者等と比較してX倍のリスクがあるという表現であり、患者個別の生死予測は困難であった。また、非特許文献5において開示されたフラミンガムスコアを用いた予測システムは心血管疾患を予測するシステムであること、及びアメリカ人に対する予測システムであることから、日本人の生死を予測することはできないという問題点があった。さらに、特許文献1においては、様々な健診結果に対する健康余命予測の基礎データである健康余命予測データを用いて、健診結果入力手順で入力された健康診断の健診結果から、健康余命の予測値を個人毎に算出するのみで一般的な手法を開示しているにすぎず、具体的にどのように構成するかは記載されておらず、各個人の生死予測を高精度で行うことができないという問題点があった。本発明の目的は以上の問題点を解決し、所定の危険因子のデータに基づいて、10年以内の日本人の各個人別の生死を、従来技術に比較して高精度で予測することができる生死予測装置とその方法、生死予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。第1の発明に係る10年以内生死予測装置は、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測装置であって、1性別、2総コレステロール値t.chomg/dl、3糖尿病の有無、4高感度CRPhsCRPmg/dl、及び5ホモシステインHomocysteineμmol/lを含む入力項目のデータを入力する入力手段と、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算する計算手段と、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。上記10年以内生死予測装置において、上記計算手段はさらに、高感度CRPhsCRP以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときの高感度CRPhsCRPの生死しきい値を計算し、上記出力手段はさらに、上記高感度CRPhsCRPを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする。また、上記10年以内生死予測装置において、上記計算手段はさらに、ホモシステインHomocysteine以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときのホモシステインHomocysteineの生死しきい値を計算し、上記出力手段はさらに、上記ホモシステインHomocysteineを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする。さらに、上記10年以内生死予測装置において、上記評価式Zは、Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×Diabetes0.29127×lnhsCRP0.116553×Homocysteine2.927662で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記DiabetesはヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否かである上記糖尿病の有無であり、ヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているとき1であり、それ以外のとき0であることを特徴とする。またさらに、上記10年以内生死予測装置において、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする。第2の発明に係る10年以内生死予測方法は、コンピュータにより、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測方法であって、1性別、2総コレステロール値t.chomg/dl、3糖尿病の有無、4高感度CRPhsCRPmg/dl、及び5ホモシステインHomocysteineμmol/lを含む入力項目のデータを入力するステップと、上記コンピュータが、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算するステップと、上記コンピュータが、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力するステップとを含むことを特徴とする。上記10年以内生死予測方法において、上記計算するステップはさらに、上記コンピュータが、高感度CRPhsCRP以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときの高感度CRPhsCRPの生死しきい値を計算し、上記出力ステップはさらに、上記コンピュータが、上記高感度CRPhsCRPを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする。また、上記10年以内生死予測方法において、上記計算するステップはさらに、ホモシステインHomocysteine以外の入力項目のデータを用いて、評価値Z=0となるときのホモシステインHomocysteineの生死しきい値を計算し、上記出力するステップはさらに、上記ホモシステインHomocysteineを上記計算された生死しきい値未満にすることで10年以上生存する確率が高くなることからなるコメントを出力することを特徴とする。さらに、上記10年以内生死予測方法において、上記評価式Zは、Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×Diabetes0.29127×lnhsCRP0.116553×Homocysteine2.927662で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記DiabetesはヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否かである上記糖尿病の有無であり、ヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているとき1であり、それ以外のとき0であることを特徴とする。またさらに、上記10年以内生死予測方法において、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする。第3の発明に係るコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムは、上記第2の発明に係る10年以内生死予測方法の各ステップを含むことを特徴とする。第4の発明に係るコンピュータにより読取可能な記録媒体は、上記第3の発明に係るコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムを記録したことを特徴とする。第5の発明に係る10年以内生死予測装置は、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測装置であって、1年齢Age、2性別Gender、3収縮期血圧sbpmmHg、4総コレステロール値t.chomg/dl、5ヘモグロビンA1cHbA1c、及び6喫煙の有無を含む入力項目のデータを入力する入力手段と、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算する計算手段と、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する出力手段とを備え、上記評価式Zは、Z=0.123978×Age-0.856709×Gender0.018992×sbp-0.011564×t.cho0.249791×HbA1c0.748658×Smoke-8.871682で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記Smokeは喫煙者のとき1であり、非喫煙者のとき0であり、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする。第6の発明に係る10年以内生死予測方法は、コンピュータにより、所定の入力項目のデータに基づいて被験者の10年以内の生死を予測する10年以内生死予測方法であって、1年齢Age、2性別Gender、3収縮期血圧sbpmmHg、4総コレステロール値t.chomh/dl、5ヘモグロビンA1cHbA1c、及び6喫煙の有無を含む入力項目のデータを入力するステップと、上記コンピュータが、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算するステップと、上記コンピュータが、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力するステップとを含み、上記評価式Zは、Z=0.123978×Age-0.856709×Gender0.018992×sbp-0.011564×t.cho0.249791×HbA1c0.748658×Smoke-8.871682で表され、a上記Genderは性別であって、男性のとき1であり、女性のとき2であり、b上記Smokeは喫煙者のとき1であり、非喫煙者のとき0であり、上記教師あり学習を用いる識別方法の識別器は、フィッシャー線形識別器において上記実際のデータに係る標本共分散行列の非対角成分を0とし、等事前確率としてなる改良フィッシャー線形識別器であり、上記改良フィッシャー線形識別器は以下の式で表され、Z=ZA-ZBここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、上記実際のデータに係るサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数を表し、Z<0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをA群として分類するように割り当て、Z>0のとき、上記実際のデータのうちの生存に係るデータからなるサンプルベクトルxをB群として分類するように割り当てたことを特徴とする。第7の発明に係るコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムは、上記第6の発明に係る10年以内生死予測方法の各ステップを含むことを特徴とする。第8の発明に係るコンピュータにより読取可能な記録媒体は、上記第7の発明に係るコンピュータにより実行可能な生死予測プログラムを記録したことを特徴とする。本発明に係る生死予測装置とその方法、生死予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体によれば、性別、総コレステロール値t.chomg/dl、糖尿病の有無、高感度CRPhsCRPmg/dl、及びホモシステインHomocysteineμmol/lを含む入力項目のデータを入力し、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算し、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する。従って、10年以内の日本人の各個人別の生死を、被験者の年齢にかかわらず、従来技術に比較して高精度で予測することができる。また、別の発明に係る生死予測装置とその方法、生死予測プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体によれば、年齢Age、性別Gender、収縮期血圧sbpmmHg、総コレステロール値t.chomg/dl、ヘモグロビンA1cHbA1c、及び喫煙の有無を含む入力項目のデータを入力し、複数の被験者についての上記入力項目及び10年以内生死に関する実際のデータを訓練データとして用いて教師あり学習を用いる識別方法の識別器を用いて生成された10年以内の生死予測の評価式Zを用いて、上記入力された入力項目のデータに基づいて評価値Zを計算し、上記計算された評価値Zに対応する生存又は死亡の評価結果を出力する。従って、過去の知見及び医師の経験に基づいた候補因子に基づいて、改良フィッシャー線形識別器を用いて評価式Zを生成して構築したので、従来に良く使用された候補因子を用いて、10年以内の生死を精度よく予測することができ、医師が使用する候補因子の観点で非常に使いやすいという特有の効果を有する。以下、本発明に係る各実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。図1は本発明の第1及び第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の詳細構成を示すブロック図であり、図2は図1の10年以内生死予測装置10を構築するためのプロセスを示すフロー図である。図1及び図2に図示された10年以内生死予測装置10は、被験者に関する所定の5つの入力項目を入力することにより、被験者の10年以内の生死を予測する装置である。この装置は以下に示す健康診断データとその後の生死結果のデータを訓練データ学習データ又は教師データとして用いて構築されたことを特徴としている。図1の詳細構成については後述する。まず、上記健康診断データの詳細について以下に説明する。1999年に40歳以上の健常な一般住民1920名男性794名、女性1126名を対象に福岡県浮羽郡田主丸町現福岡県久留米市田主丸町にて住民健診を実施し、収縮期血圧sbp、拡張期血圧dbp、空腹時血糖値FBS、ヘモグロビンA1cHbA1c、総コレステロール値t.cho、LDLコレステロール値、HDLコレステロール値、トリグリセリドTG、高感度CRPhsCRP、フォンヴィレブランド因子vonWillebrandfactorvWF、ホモシステインHomocysteineなお、上記11項目のうち後者の9つの項目は被験者の血液検査によるを測定し、年齢、性別、高血圧治療の有無、糖尿病治療の有無、脂質異常症治療の有無、喫煙の有無を調査した。その後10年間にわたって健診受診者の生死の追跡調査追跡率96.8を行った。図2は図1の10年以内生死予測装置10を構築するためのプロセスを示すフロー図である。図2において、一般住民N=1920例のサンプル集合90を10年生死予測システム構築用サンプル訓練サンプル集合91と予測システム評価用サンプルテストサンプル集合93とにランダムに分割した。訓練サンプル集合91としてNTra=1536例、テストサンプル集合93としてNTes=384例に分割した。訓練サンプル集合91のNTra例のうち、生死不明50例を訓練サンプル集合91から取り除き、N’Tra=1486例を新たに訓練サンプル集合92とした。テストサンプル集合93,94は訓練サンプル集合91,92とは独立なサンプル集合とした。テストサンプル集合93のNTes例のうち、生死不明12例、及びデータに欠損のある229例をテストサンプル集合93から取り除き、N’Tes=143例を新たにテストサンプル集合94とした。そして、詳細後述するように、10年以内生死予測装置10を、訓練サンプル集合92を用いて訓練学習することにより構築する。次いで、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10について以下説明する。ここで、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10は、過去の知見及び医師の経験に基づいた候補因子に基づいて、詳細後述する改良フィッシャー線形識別器を用いて評価式Zを生成して構築することを特徴とする。過去の報告及び医師の経験をもとに総死亡に強く関連すると考えられる年齢Age、性別Gender、収縮期血圧sbpmmHg、総コレステロール値t.chomg/dl、ヘモグロビンA1cHbA1c、喫煙の有無を要素とする訓練サンプルを統計的パターン認識法を用いて解析した。当該第1の実施形態及び後述する第2の実施形態では、フィッシャーFisher線形識別器をベースとした予測装置を構築した。フィッシャー線形識別器とは、以下の式1において、評価値Z<0のときサンプルベクトルxをA群生存に対応するとして分類するように割り当て、評価値Z>0のときサンプルベクトルxをB群死亡に対応するとして分類するように割り当てる識別器である。なお、当該明細書において、数式がイメージ入力された墨付き括弧の数番号と、数式が文字入力された大括弧の数式番号とを混在して用いており、また、当該明細書での一連の数式番号として式1の形式を用いて数式番号を式の最後部に付与して付与していない数式も存在する用いることとする。[数1]Z=ZA-ZB1[数2]Zi=1/2x-μiTΣW-1x-μi-lnPi,i=A,B[数3]ΣW=PAΣAPBΣBここで、μi、Σi、Pii=A,Bはそれぞれクラスωiの平均ベクトル、クラスクラスωiの共分散行列、クラスクラスωiの事前確率を表す。ここで、クラスωAは生死のうちの生存のクラスZ<0であり、クラスωBは生死のうちの死亡のクラスZ>0である。なお、Z=0は生死予測のしきい値であり、生死予測値は不定値となる。従来、フィッシャー線形識別器においては、共分散行列として標本共分散行列を用いるが、第1及び第2の実施形態では、欠損データであっても効率よく使用したいとの観点から標本共分散行列の非対角要素は0とした。また、一方の群に結果が偏らないようにするために事前確率を等しくした。標本共分散行列の非対角成分を0、等事前確率としたフィッシャー線形識別器を改良フィッシャー線形識別器と呼び、式2により表す。改良フィッシャー線形識別器では、Z<0のときサンプルベクトルxをA群生存に対応するとして分類するように割り当て、Z>0のときサンプルベクトルxをB群死亡に対応するとして分類するように割り当てる。[数4]Z=ZA-ZB2ここで、xj、μij、σij2、di=A,Bはそれぞれ、テストサンプルベクトルxの第j要素、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本平均値、クラスωiの訓練サンプル第j要素の標本分散、要素数人数を表す。ここで、クラスωAは生存のクラスZ<0であり、クラスωBは死亡のクラスZ>0である。図2の訓練サンプル集合92だけを用いて改良フィッシャー線形識別器を構築することにより、以下の式3により表される予測システムを構築した。以下の式3においてZ<0のときサンプルベクトルxを生存として分類し、Z>0のとき死亡として分類する。性別Ageは男性を1、女性を2とし、喫煙因子Smokeは喫煙者を1、非喫煙者を0とする。[数5]Z=0.123978×Age-0.856709×Gender0.018992×sbp-0.011564×t.cho0.249791×HbA1c0.748658×Smoke-8.8716823以上の第1の実施形態によれば、過去の知見及び医師の経験に基づいた候補因子に基づいて、改良フィッシャー線形識別器を用いて評価式Zを生成して構築したので、従来に良く使用された候補因子を用いて、10年以内の生死を精度よく予測することができ、医師が使用する候補因子の観点で非常に使いやすいという特有の効果を有する。次いで、本発明の第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10について以下に説明する。ここで、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10は、計算機シミュレーションに基づいて構築することを特徴とする。まず、第2の実施形態における候補因子について以下に説明する。上述の第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10では、過去の報告及び医師の経験をもとに総死亡に強く関連すると考えられる因子を用いて10年生死予測システム10を構築したが、10年生死予測率の観点で最適であるとは限らない。そこで、第2の実施形態では、1年齢Age、2性別Gender、3高血圧への進展関連因子、4高コレステロール血症への進展/脂質異常症への進展関連因子、5糖尿病への進展関連因子、6喫煙の有無、7フォンヴィレブランド因子vonWillebrandfactorvWF、8高感度CRPhsCRP、9ホモシステインHomocysteineの9種類の候補因子の中から10年生死予測率の観点で最適な予測因子群を選択し、最適な予測因子群を用いて、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10を構築した。高血圧への進展関連因子としては、収縮期血圧sbp、高血圧の有無I、高血圧の有無IIのうちいずれか一つを用いた。高コレステロール血症への進展もしくは脂質異常症への進展関連因子としては総コレステロール値t.chol、non-HDL値総コレステロール値t.cholからHDLコレステロール値を引いた値をいう。、脂質異常症I、脂質異常症の有無II、脂質異常症IIIのうちいずれか一つを用いた。また、糖尿病への進展関連因子としてはヘモグロビンA1cHbA1c、糖尿病の有無I、糖尿病の有無II、糖尿病の有無IIIのうちいずれか一つを用いた。ここで、以下の表1の通り各因子を定義する。ここで、高感度CRPhsCRPは炎症マーカーであり、心血管疾患死亡、癌死亡、総死亡に関連することがすでに知られている例えば、非特許文献1~3参照。。フォンヴィレブランド因子vonWillebrandfactorvWFは凝固線溶系及び血管内皮機能の指標であり、総死亡及び心血管疾患死亡の予知因子であることが知られている例えば、非特許文献1参照。。また、血管内皮機能のマーカーであるホモシステインHomocysteineは、心血管疾患死亡及び非心血管疾患死亡の強い予知因子であることが知られている例えば、非特許文献4参照。。なお、第2の実施形態において、高感度CRPhsCRPは対数正規分布に従うために自然対数lnをとることとする。次いで、第2の実施形態における最適因子群の評価方法について以下に説明する。訓練サンプル集合92における年代別の生死割合数は表2の通りである。表2より、訓練サンプル集合92においては死亡者数より生存者数の方が極端に多くアンバランスである。また、若年者であるほど死亡し難く生存しやすく、年配者であるほど死亡しやすい生存しにくいことが分かる。つまり、死亡の予測は困難であり、その中でも若年者の死亡予測は極めて困難であることが予想される。また、生存の中でも年配者の方が予測困難であることが予想される。若年者の死亡予測率と年配者の生存予測率を犠牲にすることにより、その他の場合の予測率の向上が見込まれるが、第2の実施形態では、年代ごとで大きく予測率が増減しないように次式4で表される全年代平均予測率Fに基づいて最適因子群を選択した。[数6]F=40、50歳代の生存予測率60歳代の生存予測率70歳代以上の生存予測率40、50歳代の死亡予測率60歳代の死亡予測率70歳代以上の死亡予測率/64ここで、[数7]y歳代の生存予測率=y歳代の生存予測正解症例数/y歳代の生存症例数[数8]y歳代の死亡予測率=y歳代の死亡予測正解症例数/y歳代の死亡症例数である。次いで、第2の実施形態における最適因子群の選択方法について以下に説明する。10年以内生死予測に最適な因子群を選択するために、リーブワンアウトleave-one-out法を用いた。リーブワンアウト法を用いた最適因子群選択手順は以下の通りである。手順19種類の候補因子の中からd=1,2,3,...,9個の因子群Ωを選択する。手順2NTra個の訓練サンプルをNTRa-1個の疑似訓練サンプル疑似訓練サンプル集合と1個の疑似テストサンプルとに分割する。手順3疑似訓練サンプル集合を用いて因子群Ωを用いた改良フィッシャー線形識別器リーブワンアウト法を用いた10年以内生死予測装置10を構築する。手順4リーブワンアウト法を用いた10年以内生死予測装置10を用いて疑似テストサンプルの生死予測を行う。手順5手順2~5の処理を、すべての訓練サンプルが一度限り疑似テストサンプルに選択されるまで繰り返し、NTra個の10年以内生死予測結果を求める。この予測結果を基に全年代平均予測率FΩを推定する。手順6手順1~5を候補因子のすべての組合せd=1~9が選択されるまで繰り返す。ただし、同一種類の因子については同時に組合せとして選択されない。例えば、高血圧への進展関連因子に属する高血圧の有無Iと高血圧の有無IIは同時に選択されることはない。手順7全年代平均予測率FΩが最大となる因子群Ωmaxを最適因子群とする。本発明者らの計算によれば、最適因子群選択手順を行うことにより、第2の実施形態のための最適因子群として、性別Gender、総コレステロール値t.cho、糖尿病の有無II、高感度CRPhsCRP、ホモシステインHomocysteineが選択された。次いで、第2の実施形態に係る最適因子群による10年以内生死予測装置10について以下に説明する。上記の最適因子群Ωmaxを用いて改良フィッシャー線形識別器を適用することにより、次式5で表される10年以内生死予測装置10を構築した。式5においてサンプルベクトルxを、Z<0のとき生存として分類し、Z>0のとき死亡として分類する。[数9]Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×DiabetesII0.29127×lnhsCRP0.116553×Homocysteine2.9276625ここで、DiabetesIIは表1における糖尿病の有無IIの因子である。また、lnは自然対数である。以上の各実施形態においては、フィッシャー線形識別器及び改良フィッシャー線形識別器を用いて評価値Zの式を演算しているが、本発明はこれに限らず、一次識別器、二次識別器などのベイズBayes識別器等を用いて、所定の教師有り学習を用いる識別方法のサポートベクトルマシンSVMを用いて評価式を生成演算してもよい。なお、例えば、高感度CRPhsCRP以外の1性別Gender、2総コレステロール値t.cho、3糖尿病の有無IIDiabetesII、及び4ホモシステインHomocysteineとを被験者のデータ値とし、次式6を用いて高感度CRPhsCRPの生死しきい値hsCRPTHを計算することにより、当該生死しきい値hsCRPTH未満にすることで10年以上生存する確率が高くなると予測することができる。[数10]Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×DiabetesII0.29127×lnhsCRPTH0.116553×Homocysteine2.927662=06また、例えば、ホモシステインHomocysteine以外の1性別Gender、2総コレステロール値t.cho、3糖尿病の有無IIDiabetesII、及び4高感度CRPhsCRPとを被験者のデータ値とし、次式7を用いてホモシステインHomocysteineの生死しきい値HomocysteineTHを計算することにより、当該生死しきい値HomocysteineTH未満にすることで10年以上生存する確率が高くなると予測することができる。[数11]Z=-0.856709×Gender-0.011564×t.cho0.770368×DiabetesII0.29127×lnhsCRP0.116553×HomocysteineTH2.927662=07以下、図1及び図2を参照して、第1及び第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の構成及び処理について詳述する。図1は本発明の第1及び第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の詳細構成を示すブロック図である。図1において、当該装置10の10年以内生死予測処理を実行するときの入力項目のデータ図3のステップS1で示す5項目のみに限らず、被験者識別データ氏名、識別番号などと対応付けして格納してもよい。はキーボード41を用いてユーザにより入力されるが、本発明はこれに限らず、当該データを外部記憶装置60又は外部通信端末装置70で格納又は入力しておきハードディスクメモリ23又はRAM22に転送してもよい。10年以内生死予測装置10の通信インターフェース50は、インターネット80を介して外部通信端末装置70に接続され、10年以内生死予測装置10は、外部通信端末装置70にアクセスすることにより、所望する入力項目のデータを取得してハードディスクメモリ23に格納する。また、10年以内生死予測装置10のドライブ装置インターフェース35bを介して、例えばハードディスクメモリであり入力項目のデータを予め格納して提供する外部記憶装置60に接続され、10年以内生死予測装置10は、外部記憶装置60にアクセスすることにより、所望する入力項目のデータを取得してハードディスクメモリ23に格納してもよい。図1において、10年以内生死予測装置10は、a当該10年以内生死予測装置10の動作及び処理を演算及び制御するデジタル計算機からなるコンピュータのCPU中央演算処理装置20と、bオペレーションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行するために必要なデータを格納するROM読み出し専用メモリ21と、cCPU20のワーキングメモリとして動作し、当該10年以内生死予測処理で必要なパラメータやデータを一時的に格納するRAMランダムアクセスメモリ22と、d当該10年以内生死予測処理において用いる入力項目のデータなどの各種データを格納するためのハードディスクメモリ23と、e例えばハードディスクメモリで構成され、CD-ROMドライブ装置45を用いて読み込んだ、図3~図4の10年以内生死予測処理の処理プログラムこれらのプログラムはコンピュータにより実行可能なプログラムである。を格納するプログラムメモリ24と、f外部通信端末装置70とインターネット80を介して接続され、外部通信端末装置70とデータを送受信する通信インターフェース50と、g所定のデータや指示コマンドを入力するためのキーボード41に接続され、キーボード41から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってCPU20に伝送するキーボードインターフェース31と、h液晶ディスプレイ43上で指示コマンドを入力するためのマウス42に接続され、マウス42から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってCPU20に伝送するマウスインターフェース32と、iCPU20によって処理されたデータや設定指示画面、生成された出力データなどを表示する液晶ディスプレイ43に接続され、表示すべき画像データを液晶ディスプレイ43用の画像信号に変換して液晶ディスプレイ43に出力して表示するディスプレイインターフェース33と、jCPU20によって処理されたデータ及び所定の生成された出力データなどを印字するプリンタ44に接続され、印字すべき印字データの所定の信号変換などを行ってプリンタ44に出力して印字するプリンタインターフェース34と、k図3~図4の10年以内生死予測処理の処理プログラムが記憶されたCD-ROM45aから当該プログラムのプログラムデータを読み出すCD-ROMドライブ装置45に接続され、読み出された画像処理プログラムのプログラムデータを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ24に転送するドライブ装置インターフェース35aと、l例えば入力項目のデータを記憶する、例えばハードディスクメモリなどの外部記憶装置60に接続され、読み出されたデータを所定の信号変換などを行ってCPU20又はハードディスクメモリ23に転送するドライブ装置インターフェース35bとを備え、これらの回路20~24、31~34、35a、35b及び50はバス30を介して接続される。図3及び図4は、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10によって実行される10年以内生死予測処理を示すフローチャートである。なお、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10によって実行される10年以内生死予測処理については、入力項目の相違、ステップS21~S29の処理がないことを除いて、図3と同様に構成される。図3のステップS1において、まず、ユーザは以下の5つの入力項目についてキーボード41を用いて入力する。1性別Gender男性、女性、2総コレステロール値t.chomg/dl、3糖尿病の有無IIヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否か、4高感度CRPhsCRPmg/dl、及び5ホモシステインHomocysteineμmol/l。次いで、ステップS2において、性別は男性であるか否かが判断され、YESのときはステップS3に進む一方、NOのときはステップS4に進む。ステップS3ではGenderに1を代入してステップS5に進む一方、ステップS4ではGenderに2を代入してステップS5に進む。そして、ステップS5では、ヘモグロビンA1cHbA1cが6.5以上もしくは糖尿病の治療を受けているか否かが判断され、YESのときはステップS6に進む一方、NOのときはステップS7に進む。ステップS6では、糖尿病の有無IIDiabetesIIに1を代入してステップS8に進む一方、ステップS7では、糖尿病の有無IIDiabetesIIに0を代入してステップS8に進む。さらに、ステップS8では、式5を用いて評価値Zを計算し、ステップS9では、Z<0であるか否かが判断され、YESのときはステップS10に進む一方、NOのときはステップS11に進む。ステップS10では、図5の表示例101に示すように、予測結果10年以内に死亡しない確率は高いです。と液晶ディスプレイ43に表示して当該処理を終了する。ステップS11では、Z=0であるか否かが判断され、YESのときはステップS12に進む一方、NOのときはステップS13に進む。ステップS12では、図6の表示例102に示すように、予測結果10年以上生存する確率と10年以内に死亡する確率はほぼ同じです。を液晶ディスプレイ43に表示して当該処理を終了する。ステップS13では、図7の表示例103に示すように、予測結果10年以内に死亡する確率は高いです。を液晶ディスプレイ43に表示して図4のステップS21に進む。図4のステップS21では、糖尿病の有無IIDiabetesII=1であるか否かが判断され、YESのときはステップS22に進む一方、NOのときはステップS25に進む。ステップS22では、糖尿病の有無IIDiabetesII=0であってその他の入力項目値はステップS1での入力値であるときの評価値Zを、式5を用いて計算し、ステップS23でZ<0であるか否かが判断され、YESのときはステップS24に進む一方、NOのときはステップS25に進む。ステップ24では、図7の表示例103に示すように、コメント表示例えばヘモグロビンA1cHbA1cのみを6.5未満に以下にすることで10年以上生存する確率が高くなります。例えば、カロリーを控えた食事と適度な運動をすることで当該数値を下げることができます。を液晶ディスプレイ43に表示する。すなわち、ヘモグロビンA1cHbA1cの目標値を表示するとともに、その目標値を達成するためのアドバイスも表示している。次いで、ステップS25では、式6を用いて高感度CRPhsCRPmg/dlの生死しきい値hsCRPTHmg/dlを計算し、ステップS26では、図7の表示例103に示すように、コメント表示例えば高感度CRPhsCRPmg/dlのみをhsCRPTHmg/dl以下にすることで10年以上生存する確率が高くなります。炎症の指標である当該数値を下げるためには、医療機関にて受診して必要な検査を行い、適切なアドバイスを受けて下さい。を液晶ディスプレイ43に表示する。このコメント表示では、上記ステップS25で計算された具体的な生死しきい値hsCRPTHmg/dlの数値を表示するとともに、その目標値を達成するためのアドバイスも表示している。さらに、ステップS27では、式8を用いてホモシステインHomocysteineμmol/lの生死しきい値HomocysteineTHmg/dlを計算し、ステップS28では、図7の表示例103に示すように、コメント表示例えばホモシステインHomocysteineμmol/lのみをHomocysteineTHmg/dl以下にすることで10年以上生存する確率が高くなります。動脈硬化の指標である当該数値を下げるためには、医療機関にて受診して必要な検査を行い、適切なアドバイスを受けて下さい。を液晶ディスプレイ43に表示して当該処理を終了する。このコメント表示では、上記ステップS27で計算された具体的な生死しきい値HomocysteineTHmg/dlの数値を表示するとともに、その目標値を達成するためのアドバイスも表示している。以上の実施形態では、評価結果及びアドバイスを含むコメント結果を液晶ディスプレイ43に表示して出力しているが、本発明はこれに限らず、プリンタ44に出力して印字してもよい。例えば、複数の被験者に関する入力項目のデータ被験者に関する氏名及び/又は識別番号を対応づけて含む。を、例えば外部記憶装置60に記憶しておき、複数の被験者に対する式5などを用いて評価結果、コメント結果をまとめて表示又は印字出力してもよい。さらに、第1及び第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の評価とその結果について以下に説明する。図8は第1の実施形態に係る図1の10年以内生死予測装置10を評価したときの評価値Zのバラツキを示すグラフである。また、図9は第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10を評価したときの評価値Zのバラツキを示すグラフである。ここで、第1及び第2実施形態に係る10年以内生死予測装置10の評価のために、当該予測装置10の構築において使用しなかった訓練サンプル集合92とは独立のN’Tes=143例のテストサンプルからなるテストサンプル集合94を用いる。図8及び図9において、×は10年以内の生存者を表し、○は10年以内の死亡者を表す。横軸は予測装置10の評価値スコアZを表し、評価値Zが負の場合生存と予測し、正の場合死亡と予測する。図8及び図9の○又は×は一般住民一人ひとりの10年以内生死の予測を表している。図8から明らかなように、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10では、143例中113例の生死を正しく予測することができた予測率79.0。10年以内の生存者124例中100例を生存と予測し生存正予測率80.6、10年以内の死亡者19例中13例の死亡を正しく予測することができた死亡正予測率68。4。また、図9から明らかなように、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10では、143例中104例の生死を正しく予測することができた予測率72.7。10年以内の生存者124人中92例を生存と予測し、10年以内の死亡者19例中12例の死亡を正しく予測することができた。さらに、第1及び第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10についての年代別生死予測性能の評価結果について以下に説明する。ここで、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の年代別予測率を表3に示し、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10の年代別予測率を表4に示す。表3及び表4から明らかなように、第1の実施形態に係る10年以内生死予測装置10では、40、50歳代の死亡の予測、70歳代の生存の予測率が極めて低いが、第2の実施形態に係る10年以内生死予測装置10では、全年代にわたってバランスよく生死の予測を行うことができた。特に、死亡予測が困難な40、50歳代の死亡を第2の実施形態では2例中2例とも正しく予測することができた。また、70歳代の生存も高い予測率を得ることができた。以上の実施形態において、図3~図4の10年以内生死予測処理の処理プログラムが記憶されたコンピュータにより読取可能なCD-ROM45aを用いて実行してもよいし、CD-R,CD-RW,DVD,DVD-R,DVD-RW,DVD-RAM,ブルーレイディスクなどのコンピュータにより読取可能な種々の記録媒体を用いてもよい。"