CN111630607A - 用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统、装置、方法以及程序 - Google Patents

用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统、装置、方法以及程序 Download PDF

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Abstract

提供用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统。一种用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统，其中，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，服务器将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，服务器还从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法，并发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息，用户终端基于该治疗方法信息提示针对治疗方法的信息。

Description

用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统、装置、方 法以及程序
技术领域
本发明涉及用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统、装置、方法以及程序。
背景技术
在以往的医疗中，医生只能在诊察时对患者进行治疗。在诊察时进行的治疗是手术、处置、处方这样的行为，通过这些能够治愈很多疾病。另一方面，还有通过改变日常的行为也能进行治疗的疾病。特别是以生活习惯为病因的疾病或精神疾病，改变日常的行为通常比门诊的治疗更有效。这是因为，生活习惯不是存在于非日常的医院，而是存在于作为患者的日常的“居家”中。因此，对于由日常生活中的行为引起的疾病的治疗，仅凭借一个月几次的诊察时的说明，即使是医生等医务人员也无法提供充分的建议。产生了患者也不知道如何将诊疗时的建议灵活运用到日常生活中这样的状况。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：特开2001-92876号
发明内容
发明要解决的问题
现有文献1公开了一种系统，其基于从个人收集到的数据，将用于改善关于健康的不良行为的行为改变消息以一天为单位按顺序提供给个人。如果使用该系统，则能够一天一次地接收行为改变消息，因此，患者能够了解当天应该采取的行为。但是，现有文献1记载的系统仅仅是公开了基于从个人收集到的数据提供行为变化消息，而没有给出用于提供针对行为改变的有效的治疗方法的解决方案。
用于解决问题的方案
本发明是鉴于上述的问题而完成的，具有以下这样的特征。即，本发明的一个实施方式中的系统是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统，其特征在于，该系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，上述服务器将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述服务器还从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法，并发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息，上述用户终端基于接收到的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息。
能够是，上述服务器还存储表示患者的医学特性的状态的医学特性状态、针对与各医学特性相关联的治疗方法的标准选择概率因子以及针对每个患者的各医学特性的个别选择概率因子，针对上述医学特性的个别选择概率因子是基于各患者的该医学特性的医学特性状态来决定的，上述治疗方法的选择概率是基于针对该治疗方法的标准选择概率因子、以及针对与该治疗方法相关联的医学特性的个别选择概率因子来决定的。
也可以是，上述个别选择概率因子还基于聚类因子来决定，上述聚类因子是针对医学特性的各个聚类而按每个患者来决定的。
能够是，上述服务器还存储患者的属性，上述属性包含性别、年龄、职业中的至少一种，上述聚类因子是基于上述属性来决定的。
也可以是，上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息更新上述患者的医学特性状态，基于该更新的医学特性状态变更上述个别选择概率因子。
能够是，上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息变更上述医学特性所属的聚类的聚类因子。
也可以是，上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息变更针对上述选择的治疗方法的标准选择概率因子。
能够是，上述服务器在上述治疗方法的选择中选择2个以上的治疗方法，并发送针对上述选择的2个以上的治疗方法的治疗方法信息，上述用户终端基于接收到的治疗方法信息提示针对2个以上的治疗方法的信息，将表示由用户从被提示了该信息的2个以上的治疗方法中选择的治疗方法的用户选择信息发送到服务器，上述服务器基于上述治疗方法选择信息，至少变更标准选择概率因子。
能够是，上述标准选择概率因子的变更是变更针对属于与上述选择的治疗方法相关联的医学特性的聚类的医学特性所关联的治疗方法的标准选择概率因子。
本发明的一个实施方式中的服务器是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的服务器，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，上述服务器将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述服务器还从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法，并发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息。
本发明的一个实施方式中的方法是由用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统执行的方法，上述系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述方法包含如下步骤：上述服务器从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；上述服务器发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤；以及上述用户终端通过基于接收到的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息来执行上述治疗方法的步骤。
本发明的一个实施方式中的方法是由用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的服务器执行的方法，上述系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述方法包含如下步骤：上述服务器从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及上述服务器发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤。
本发明的一个实施方式中的程序是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的一组程序，其特征在于，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，上述一组程序使一个以上的计算机执行如下步骤：将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储的步骤，其中，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联；从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及通过基于针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息来执行上述治疗方法的步骤。
本发明的一个实施方式中的程序是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的程序，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述程序使上述服务器执行如下步骤：从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤。
发明效果
通过使用本发明，能通过有效地修正患者的行为来治疗疾病。根据一个实施方式，能将医学的特性聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，定义各医学特性间的关系、以及医学特性与治疗方法的关系，取得关于各特性的患者的状态，选择针对患者进行不良行为的原因的适当的治疗方法，从而有效地治疗患者的行为。而且，如果使用治疗的效果信息，还能够基于此变更治疗方法的选择概率，从而提供更有效的治疗方法。如果使用患者的用户终端，则能够提供基于时时刻刻变化的患者的状态的适当的治疗方法。如果使用医务人员的用户终端，则能基于医务人员的选择信息来选择更适当的治疗方法。
附图说明
图1是本发明的一个实施方式的系统的构成图。
图2是本发明的一个实施方式的用户终端的硬件构成图。
图3是本发明的一个实施方式的服务器的硬件构成图。
图4是本发明的一个实施方式的用户终端的功能框图。
图5是本发明的一个实施方式的服务器的功能框图。
图6是本发明的一个实施方式的医学特性和治疗方法的相关图。
图7是本发明的一个实施方式的流程图。
图8是本发明的一个实施方式的流程图。
具体实施方式
[第1实施方式]
图1示出本发明的系统构成图的一个例子。系统100是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统，具备网络110、连接到网络110的用户终端120以及服务器130。
图2是示出户终端120的硬件构成图的一个例子。用户终端120是具备处理装置201、显示装置202、输入装置203、存储装置204以及通信装置205的电子装置。虽然这些构成装置通过总线208连接，但各个构成装置也可以是根据需要而单独连接的形态。在本实施方式中，虽然将用户终端120设为智能手机，但也可以是便携式信息终端、便携电话、平板电脑终端或计算机等其它电子装置。存储装置204中存储用于实施本发明的程序206。存储装置204可以是硬盘、非易失性存储器或易失性存储器等能够储存信息的任何装置。通信装置205虽然优选通过蓝牙(注册商标)和无线LAN等无线通信与服务器130进行通信，但也可以是使用了以太网(注册商标)电缆等的有线通信。
图3示出服务器130的硬件构成图的一个例子。服务器130具备处理装置301、显示装置302、输入装置303、存储装置304以及通信装置305。虽然这些构成装置通过总线308连接，但各个构成装置也可以是根据需要而单独连接的形态。服务器130可以是计算机，也可以是便携式信息终端、便携电话、智能手机、平板电脑终端。显示装置302具有向服务器用户显示信息的功能。输入装置303是如键盘或鼠标等那样具有受理来自用户的输入的功能的装置。在服务器130为智能手机或平板电脑终端的情况下，也能够设为使显示装置302和输入装置303为一体的触摸面板。存储装置304中存储用于实施本发明的程序306。存储装置304可以是硬盘、非易失性存储器或易失性存储器等能够储存信息的任何装置。通信装置305进行使用了以太网(注册商标)电缆等的有线通信或者移动通信、蓝牙(注册商标)、无线LAN等无线通信来与用户终端120连接。
图4和图5示出本发明的用户终端120和服务器130的功能框图的一个例子。用户终端120具备控制部401、显示部402、输入部403、存储部404以及通信部405，服务器130具备控制部501、显示部502、输入部503、存储部504以及通信部505。控制部401、501具有执行信息处理等的控制的功能。显示部402、502具有以用户能够视觉识别的方式显示信息的功能。输入部403、503具有受理来自用户的输入的功能。存储部404、504具有存储表或数据等的功能。通信部405、505具有与其它装置进行信息的收发的功能。虽然在本实施方式中，在图2和图3所记载的处理装置201、301中执行各程序209、309，并且各硬件与软件协同动作，从而实现这些功能，但也能通过构成用于实现各功能的电子电路等来实现。
虽然在本实施方式中，将可通过行为改变来治疗的疾病设为脂肪肝，但也可以是高血压等所谓的生活习惯病或精神疾病等可通过行为改变来治疗的任何疾病。疾病只要是在身体上欠佳的状态即可，不必是医学意义上的疾病。通过行为改变的治疗包含预防医疗。患者是指使用本发明尝试通过行为改变来治疗疾病的人，并不一定必须是在医务人员的指导下进行疾病的治疗。
将患者的与疾病关联的医学上的特性进行分类而聚类为行为医学特性(MT：Medical Trait)、知识医学特性(MT)以及认知医学特性(MT)。行为MT是与疾病关联的患者的行为的特性。知识MT是与作为治疗的对象的疾病关联的患者的知识的特性，认知MT是与疾病关联的患者的认知的特性。知识是客观的事实，而认知是患者的思维方式，其是主观的。将各患者的这些状态称为行为医学特性状态(MS：Medical Trait State)、知识医学特性状态(MS)以及认知医学特性状态(MS)。
行为MT、知识MT、认知MT以及治疗方法设为具有图6所示的相关关系。即，1个行为MT与0～1个知识MT相关联。由于在可与行为MT相关联的知识为任何人都知道的理所当然的知识的情况下能够将其省略，因此，有时1个行为MT未关联知识MT。n个行为MT与m个认知MT相关联，n个行为MT与m个治疗方法相关联。n个知识与m个治疗方法相关联，n个认知MT与m个治疗方法相关联。n和m为1以上的整数。虽然为了方便起见，将n和m这样的表述一律都用于各MT和治疗方法，但并不意味着各n和m为相同的整数。根据疾病的不同，1个行为MT也能够与2个以上的知识MT相关联。即，n个行为MT也可以与m个知识MT相关联。
本发明通过行为改变来治疗疾病，因此目的是将患者所进行的不良行为修正为良好的行为。认为患者采取不良行为的原因是以下两者之一或者两者：没有与其行为关联的正确的知识；以及没有进行与其行为关联的正确的认知。因此，通过进行适当的治疗以消除患者采取不良行为的原因，从而将患者的行为修正为良好的行为。另外，也存在不进行知识和认知的修正而直接将行为本身修正为良好的行为的治疗方法。在本发明中，能定义如图6所示那样的各MT和治疗方法的相关关系，确定适合于各MT的治疗方法。
为了开始本实施方式中的信息处理，创建行为MT表、知识MT表、认知MT表、治疗方法表。而且，为了定义图6所示的各MT和治疗方法的相互关系，创建行为MT-知识MT关系表、行为MT-认知MT关系表、行为MT-治疗方法关系表、意向MT-治疗方法关系表、认知MT-治疗方法关系表。以下示出作为一个实施例的各表。
[表1]
行为MT表
Figure BDA0002589324350000091
[表2]
知识MT表
Figure BDA0002589324350000092
[表3]
认知MT表
Figure BDA0002589324350000093
[表4]
治疗方法表
Figure BDA0002589324350000101
[表5]
行为MT-知识MT关系表
行为MT ID 知识MT ID
eatAtOnce EatAtOnceIntent
cookTooMuch cookTooMuchIntent
[表6]
行为-认知MT关系表
行为MT ID 认知MT ID
eatAtOnce noLeave
eatAtOnce adequateAmount
cookTooMuch noRestriction
oookTooMuch worryAboutShortness
cookTooMuch mottainaiIngredient
[表7]
行为MT-治疗方法关系表
行为MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
eatAtOnce trush 1.2
cookTooMuch justRightIngredient 1.2
[表8]
知识MT-治疗方法关系表
知识MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
EatAtOnceIntent calorieEstimate 1.0
EatAtOnceIntent decisionFatigue 0.8
cookTooMuchIntent calorieEstimate 0.9
[表9]
认知MT-治疗方法关系表
认知MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
noLeave BeyondGoodandEvil 0.9
adequateAmount specialization 0.9
noRestriction opportunityCost 0.7
noRestriction postSatisfactionOverEating 0.6
worryAboutShortness postSatisfactionOverEating 0.7
mottainaiIngredient calorieAccounting 1.2
mottainaiIngredient healthAccounting 0.8
行为MT表、知识MT表以及认知MT表包含各MT ID、Description(描述)以及可能的状态。各MT ID是用于参照各MT的标识符，Description是由各MT ID确定的MT的详细说明。可能的状态表示该MT可能取得的状态。例如，行为MT ID“eatAtOnce(一次吃完)”的MT正如Description所示，是关于“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”这一患者的行为的特性，作为可能的状态，示出了可以取得从“1：完全不符合”的状态到“5：非常符合”的状态的5个阶段的状态。如果由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完，则卡路里的摄取量过剩的可能性高，在脂肪肝的治疗中不是良好的行为。因此，若处于“5：非常符合”这一状态，则表明需要进行修正。
知识MT是与疾病关联的知识的特性。例如，知识MT ID“EatAtOnceIntent(意图一次吃完)”的MT表示关于“由于惯性将点心吃完不是坏事”这一知识的特性。即，表示患者是否拥有将点心吃完对于脂肪肝的治疗来说不是良好的行为这一正确的知识的患者的特性，可能的状态表示患者以什么程度的准确度拥有该知识。“5：非常符合”这一状态表示缺少由于惯性将点心吃完是坏事的知识，是需要进行修正的状态。
认知MT是与疾病关联的患者的认知的特性。例如，认知MT ID“noLeave(不丢弃)”的MT表示关于“剩下、扔掉是坏事”这一认知的特性，可能的状态表示患者以什么程度的强度拥有“剩下、扔掉是坏事”这一认知。吃食物不吃完而剩下是坏事这一认知让其采取摄取过剩的卡路里的行为的可能性高，在脂肪肝的治疗中不是良好的认知。“5：非常符合”这一状态表示强烈地抱有剩下食物、扔掉食物是坏事这一认知，是需要进行修正的状态。
治疗方法表包含治疗方法ID和Description。各治疗方法ID是用于参照各治疗方法的标识符，Description是各治疗方法的详细说明。各治疗方法ID应该与各MT ID相关联，包含用于将所关联的医学特性修正为良好的状态的信息作为Description。在此，Description是指成为向患者提示的消息的基础的信息，例如，治疗方法ID“trush(舍弃)”的Description是“索性扔掉吧！”。
接着，行为MT-知识MT关系表、行为-认知MT关系表、行为MT-治疗方法关系表、知识MT-治疗方法关系表以及认知MT-治疗方法关系表是表示图6所示的MT之间、以及MT与治疗方法之间的相互关系的表。各表包含MT ID或治疗方法ID，且相互关联。
例如，在行为MT-知识MT关系表中，行为MT ID“eatAtOnce”与知识MT ID“EatAtOnceIntent”相关联。这表明，行为MT ID“eatAtOnce”表示是否“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”这一行为的特性，该行为MT是与有无由知识MT ID“EatAtOnceIntent”确定的“由于惯性将点心吃完不是坏事”这一知识关联的。在是否“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”的特性中，认为“5：非常符合”的患者是因为拥有由于惯性而将点心吃完不是坏事这一错误的知识，所以会由于惯性而将点心吃到最后吃完。另一方面，认为“1：完全不符合”的患者是因为其它原因而将点心吃完。为了示出这种关系，将这些行为MT与知识MT相互关联。
各MT-治疗关系表是为了确定用于各MT的治疗方法而将MT ID与治疗方法ID相关联的表。例如，在行为MT-治疗方法关系表中，对于行为MT ID“eatAtOnce”，关联有治疗方法ID“trush”，这表明，作为用于对行为MT ID“eatAtOnce”的特性即“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”这一特性进行改善的治疗方法，能应用“索性扔掉吧！”这一行为疗法。在认知MT-治疗方法关系表中，对于认知MT ID“noLeave”，关联有治疗方法ID“BeyondGoodandEvil(超越善与恶)”，这表明，作为用于对认知MT ID“noLeave”的特性即“剩下、扔掉是坏事”这一特性进行改善的治疗方法，能应用表示“比起盲目的善恶的价值观治疗自己所面临的病更加重要。”这一正确的思维方式的认知行为疗法。
而且，各MT-治疗关系表包含标准选择概率因子。其是用于决定与该MT ID相关联的治疗方法ID被选择的概率的因子，是适用于所有患者的标准性因子。标准选择概率因子由医务人员或系统提供者等预先设定，并能够基于之后的所有患者的效果实绩等进行更新。效果好的治疗方法被设定为，其被选择的可能性高。
在本实施方式中，将上述的各表储存于服务器130的存储部504。并且，使用这些表执行为了各患者选择适当的治疗方法的处理。以下，使用图7来说明本实施方式的用户终端120-1和服务器130的动作。在此，用户为患者，使用患者的智能手机作为用户终端120-1。在智能手机120中预先安装用于实施本发明的应用程序。
首先，智能手机120的控制部401基于患者经由输入部403进行的输入，取得该患者的属性信息和医学特性状态(MS)(S701)。属性信息表示性别、年龄、职业等患者的信息。医学特性状态表示关于各MT的单个患者的状态。例如，医学特性状态的取得，能够在与嵌入到应用程序中的机器人(bot)的对话中取得。根据一个优选方案，安装应用程序，在开始治疗的定时，控制部401将预先定好的提问显示于显示部402，从输入部403受理患者针对提问的回答，从而取得该患者在该时点的医学特性状态。例如，向患者A提示“A先生，您认为『剩下食物、扔掉食物是坏事』吗？”的提问、以及作为用于回答的选项的“5：非常符合、4：很符合、3：不好说、2：不太符合、1：完全不符合”，并提醒患者A回答。对此，患者A在认为非常符合的情况下通过输入部403输入“5”。另外，通过本发明的实施，患者的各MT被修正，因此优选再次与机器人进行对话，更新患者的医学特性状态。
用户终端120-1的控制部401通过通信部405将所输入的患者的属性信息和医学特性状态经由网络110发送到服务器130(S702)。属性信息和医学特性状态也能够通过医务人员的用户终端120输入并发送到服务器130，还能够设为医学特性状态的一部分通过医务人员的用户终端120输入并发送到服务器130而另一部分从患者的用户终端120输入并发送到服务器130的构成。
服务器130基于接收到的患者的医学特性状态，为该患者创建聚类因子表和医学特性状态表(S704)。在不是关于所有的医学特性都取得了状态的情况下，对于未取得状态的医学特性，例如能够将“3：不好说”作为默认值来输入。在本实施方式中，患者的医学特性状态表包含个别选择概率因子。个别选择概率因子是在计算各治疗方法的选择概率时使用的因子之一，在此，通过以下的式(1)计算。
[数学式1]
个别选择概率因子＝医学特性状态×聚类因子…(1)
在此，为各患者设定聚类因子。聚类因子是基于针对行为MT、知识MT以及认知MT中的哪一个聚类(cluster；分组)的治疗对患者有效来决定的。根据患者的不同，有时会是针对行为MT的治疗方法发挥更大的效果，而针对认知MT的治疗方法却几乎显示不出效果。在这种情况下，以使针对行为MT的治疗方法更会被选择的方式设定聚类因子。该聚类因子可以预先由医务人员等设定，也可以基于属性自动地设定。例如，在针对行为MT的治疗方法会对男性发挥更大的效果的情况下，将属性为男性的患者的聚类因子设定得较高。在以下的表中示出患者A的聚类因子表和医学特性状态表的一个例子。
[表10]
患者A的聚类因子表
聚类 聚类因子
行为MT 1.2
知识MT 1.0
认知MT 0.8
[表11]
患者A的医学特性状态表
Figure BDA0002589324350000151
患者A的行为MT、知识MT以及认知MT的各个聚类的聚类因子如聚类因子表(表10)所示，基于属性而设定为1.2、1.0以及0.8。医学特性状态表包含MT ID、聚类类别、状态、聚类因子以及个别选择概率因子。MT ID为医学特性的ID，聚类类别表示MT ID所属的聚类的类别。状态为各医学特性的状态，基于从用户终端120发送的医学特性状态来决定。聚类因子是基于各MT ID的聚类类别从聚类因子表中抽出的，个别选择概率因子是基于式(1)根据医学特性状态和聚类因子计算的。
例如，关于MT ID“eatAtOnce”，示出了聚类类别为“行为MT”，医学特性状态基于患者的输入为“5”，即为“5：非常符合”。并且，关于聚类因子，示出了基于患者A的聚类因子表输入了“1.2”，个别选择概率因子“6.0”是通过将医学特性状态5乘以聚类因子1.2而计算出来的。
接着，在服务器130中，从行为医学特性(MT)中选择作为治疗的对象的目标行为医学特性(S706)。例如，行为MT ID“eatAtOnce”是关于是否“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”的特性。选为目标行为MT是指，选为关于该行为MT以达到不会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完这一良好的状态为目标的治疗的对象。
目标行为MT的选择能够通过各种方法来进行。在一个优选的实施例中，从患者容易达成的行为MT中进行选择。这是因为，通过得到成功体验，能够提高改善生活习惯的积极性。例如，能够将应该修正的认知MT的数量最少的行为MT设为容易达成的行为MT。在从eatAtOnce和cookTooMuch(煮很多)这2个行为MT选择其中一个的情况下，参照行为MT-认知MT关系表，决定与各个MT关联的认知MT数。在此，与eatAtOnce关联的认知MT数为2，与cookTooMuch相关联的认知MT为3，因此，能够先选择与更少的认知MT相关联的eatAtOnce作为目标行为MT。另外，即使患者的行为MT的状态为更良好的状态，但也能够选择例如状态(1～5)的数值最低的行为MT，或者知识MT及认知MT的医学特性状态的平均值最低的行为MT。
接着，从各表中取得与所选择的目标行为MT关联的知识MT、认知MT、治疗方法以及患者A的医学特性状态，创建针对患者A的治疗方法选择概率表(S708)。为了创建治疗方法选择概率表，要决定治疗方法的选择概率。治疗方法的选择概率是基于各治疗方法的标准选择概率因子和患者个人的个别选择概率因子来决定的。在本实施方式中，假设选择了eatAtOnce作为目标行为MT，以下示出针对eatAtOnce的患者A的治疗方法选择概率表的一个例子。
[表12]
患者A的治疗方法选择概率表(行为MT＝eatAtOnce)
Figure BDA0002589324350000161
治疗方法选择概率表包含知识MT/认知MT ID、治疗方法ID、标准选择概率因子、个别选择概率因子、综合选择概率因子以及选择概率。知识MT/认知MT ID表示与用于抽出治疗方法ID的目标行为MT“eatAtOnce”相关联的知识MT/认知MT ID。知识MT/认知MT ID“-”是指该治疗方法ID是与行为MT“eatAtOnce”直接相关联的治疗方法ID。治疗方法ID是与目标行为MT直接相关联的治疗方法ID或与目标行为MT相关联的知识MT或与认知MT ID相关联的治疗方法ID。综合选择概率因子是基于标准选择概率和个别选择概率因子来决定的，基于所决定的综合选择概率因子决定选择概率。基于选择概率，从治疗方法选择概率表所包含的治疗方法ID中选择用于执行的治疗方法ID(S710)。
虽然对于治疗方法选择概率表的创建方法有各种各样的手法，但在此，首先，参照行为MT-治疗方法表(表7)取得与目标行为MT“eatAtOnce”直接相关联的治疗方法ID“trush”及其标准选择概率因子(1.2)，并且参照患者A的医学特性状态表(表11)取得行为MT“eatAtOnce”的个别选择概率因子(6.0)。进而，从行为MT-知识MT关联表(表5)中取得与目标行为MT“eatAtOnce”相关联的知识MT“EatAtOnceIntent”，从知识MT-治疗方法关系表(表8)中取得与所取得的知识MT相关联的治疗方法“calorieEstimate(卡路里估算)”和“decisionFatigue(决策疲劳)”及其标准选择概率因子(1.0及0.8)，并且在患者A的医学特性状态表(表11)中，参照MT ID“EatAtOnceIntent”取得个别选择概率因子(5.0)。同样地，从行为MT-认知MT关联表(表6)和认知MT-治疗方法关系表(表9)中取得针对与目标行为MT相关联的认知MT的治疗方法及其标准选择概率因子，并且在患者A的医学特性状态表(表11)中，参照MT ID取得个别选择概率因子。
综合选择概率因子Fn和选择概率Pn通过以下的式子来计算。
[数学式2]
综合选择概率因子Fn＝标准选择概率因子FSn×个别选择概率因子FDn…(2)
[数学式3]
Figure BDA0002589324350000171
在此，n是在治疗方法选择概率表(表12)中从上方起分配了治疗方法编号的情况下的、作为选择概率的运算对象的治疗方法的治疗方法编号。式(3)的右项的分母是所有的治疗方法的综合选择概率因子之和，N是可选择的治疗方法数(在本实施方式中为6)。
例如，在患者A的治疗方法选择概率表(行为MT ID＝eatAtOnce)(表12)中，治疗方法ID“trush”的综合选择概率为7.20，这是通过使标准选择概率因子1.2与个别选择概率因子6.0相乘来运算的。然后，选择概率0.335是通过将治疗方法ID“trush”的综合选择概率＝7.20除以治疗方法选择概率表中的针对所有的治疗方法的综合选择概率之和来计算的。
接着，服务器130的控制部501基于治疗方法选择概率表中的选择概率，选择用于执行的治疗方法(S710)，通过通信部505将针对所选择的治疗方法的治疗方法信息发送到用户终端120(S712)。在此，治疗方法的选择是基于患者的治疗方法选择概率表的选择概率并通过选择治疗方法ID来完成的。治疗方法信息表示针对所选择的治疗方法向用户提示的信息，此处包含针对所选择的治疗方法ID的Description。
例如，在选择了“trush”作为针对行为MT ID“eatAtOnce”的治疗方法ID的情况下，服务器130的控制部501参照存储部504中存储的行为MT表(表1)，取得针对行为MT ID“eatAtOnce”的Description“有时会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”，进而，参照治疗方法表(表4)取得治疗方法ID“trush”的Description“索性扔掉吧！”的信息。接着，基于这些信息生成治疗方法信息。例如，生成“为避免由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完，索性扔掉吧！”的消息，并使其包含于治疗方法信息中。
用户终端120-1的控制部401在接收到治疗方法信息时，基于该治疗方法信息在显示部402中提示针对治疗方法的信息(S714)。在此，在显示部402中显示“为避免由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完，索性扔掉吧！”这一消息。也能够使用扬声器等输出部，从而通过语音或其它方法向患者提示治疗方法信息。
被提示了治疗方法的患者执行所提示的治疗方法来修正行为。例如，可期待关于“由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完”这一行为MT的状态为“5：非常符合”并被提示了“为避免由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完，索性扔掉吧！”这一消息的患者A的行为得到修正，从而即使点心的封口撕开了也不将其吃完而将剩下的扔掉。由此，能够抑制卡路里摄取。
之后，用户终端120-1的控制部401执行效果信息取得步骤(S716)，并将所取得的效果信息发送到服务器130(S718)。例如，从提示针对治疗方法的信息起经过了规定期间后，在显示部402中提示用于确认效果的询问消息“仍然会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完吗？”以及回答选项“5：非常符合、4：很符合、3：不好说、2：不太符合、1：完全不符合”，受理来自患者的选择输入，从而取得效果信息。
如果所提示的治疗方法是与知识MT或认知MT相关联的，则能够通过确认知识MT或认知MT已经被修正来确认效果。当知识MT或认知MT被修正时，就可期待目标行为MT被修正，因此，优选取得目标行为MT的效果信息。如图6所示，1个治疗方法可与多个MT相关联。因此，也可以取得关于与适用于患者的治疗方法相关联的其它MT的医学特性状态并进行更新。
服务器130的控制部501在取得了效果信息时，基于该效果信息来更新医学特性状态表(S720)。例如，在作为针对行为MT ID“eatAtOnce”的治疗的治疗方法ID“trush”的效果是关于“仍然会由于惯性而将开封了的点心吃到最后吃完吗？”的问题的回答为“1：完全不符合”的情况下，将患者A的行为医学特性状态表中的MT ID“eatAtOnce”的状态变更为“1”。
而且，在医学特性状态得到了改善的情况下，使关于该治疗方法的标准选择概率因子上升，在没有效果的情况下使其减小(S722)。通过基于全部用户的治疗实绩来修正标准选择概率因子，能提高效果更好的治疗方法被选择的概率，实现更有效的治疗。
标准选择概率因子的变更可以变更该治疗方法所有的标准选择概率因子，也可以只在与效果被认可的MT的关系中进行变更。例如，治疗方法ID“postSatisfactionOverEating(吃满足后过量地吃)”在表9中与认知MT ID“noRestriction(无节制)”和“worryAboutShortness(担心不够)”这两者相关联。其中，在与认知MT ID“noRestriction”的关系中，在治疗方法ID“postSatisfactionOverEating”被选择并且效果得到了认可的情况下，可以仅使与认知MT ID“noRestriction”相关联的治疗方法ID“postSatisfactionOverEating”的标准选择概率因子“0.6”上升，也可以使与认知MT ID“worryAboutShortness”相关联的标准选择概率因子“0.7”也上升。
标准选择概率因子的变更也能够按每个聚类来进行。即，能够使关于与如下MT相关联的所有的治疗方法的标准选择概率增加规定量：该MT属于与效果得到了认可的治疗方法相关联的MT所属的聚类。认为属于有效果的治疗方法所属的聚类的其它治疗方法的效果也同样很好，因此，使整个聚类的选择概率上升。例如，在作为针对行为MT ID“eatAtOnce”的治疗，通过治疗方法ID“trush”的治疗的效果得到了认可的情况下，使与行为MT相关联的所有治疗方法的选择概率上升。
另外，也能够基于效果信息来修正关于单个患者的聚类因子。例如，使与效果得到了认可的治疗方法相关联的医学特性所属的聚类的聚类因子上升，在没有效果的情况下使其减少。针对哪个聚类的治疗是有效果的有时根据患者的不同而不同。与有效果的治疗方法相关联的医学特性所属的聚类对于该患者来说是有效的聚类的可能性高，因此，通过使该聚类因子上升，从而使针对该聚类的治疗方法的选择概率上升，以能实现更有效的治疗。
接着，服务器130的控制部501判定目标行为MT的修正是否已充分进行(S724)，在判定为已充分进行的情况下，针对该目标行为MT的治疗结束，返回到目标行为医学特性选择步骤(S706)，选择新的目标行为MT，反复执行之后的处理。例如，在目标行为MT的状态变为了“1：完全不符合”的情况下，能够判定为已经充分地进行了修正。
在判定为没有充分地进行修正的情况下，返回到治疗方法选择概率表创建步骤(S708)，在更新治疗方法选择概率表之后，反复执行之后的处理。由于通过已经由患者执行的治疗方法更新了患者的医学特性状态表和选择概率(S720～S722)，因此，基于该更新的医学特性状态表和选择概率，更新治疗方法选择概率表。由于关于通过已经执行的治疗方法充分修正后的知识MT或认知MT的医学特性状态显示出了良好的状态，因此，将针对它们的治疗方法的选择概率变低，优先选择针对依然处于欠佳的状态的MT的治疗。
通过使用本实施方式，能够将医学特性聚类为行为MT、知识MT以及认知MT，将适合于各MT的治疗方法相关联并进行存储，并且通过存储关于各特性的患者的状态，能够选择针对患者进行不良行为的原因的适当的治疗方法，有效地将患者的行为修正为良好的行为。而且，通过取得治疗的效果信息，并基于该效果信息变更治疗方法的选择概率，能提供更有效的治疗方法。而且，由于使用患者的用户终端，因此，能够提供基于时时刻刻变化的患者的状态的适当的治疗方法。
[第2实施方式]
在第2实施方式中，用户终端120的用户为医务人员，且如图8所示包含S801、S802以及S811，这一点与第1实施方式不同。以下，以与第1实施方式的不同点为中心进行说明。
虽然在本实施方式中用户终端120-2设为医务人员所使用的平板电脑，但也可以是智能手机或计算机等其它电子装置。通过医务人员的用户终端120-2输入在医务人员与患者的对话中取得的患者的属性、医学特性状态(S701)，并发送到服务器130(S702)。
服务器130创建聚类因子表和医学特性状态表(S704)，之后，将目标行为医学特性输入命令发送到用户终端120-2(S801)。在接收到该命令的用户终端120-2的显示部402中，显示提醒输入针对患者的目标行为MT的消息，由医务人员选择目标行为MT，将目标行为医学特性选择信息发送到服务器130(S802)。服务器130基于此来选择目标行为医学特性(S706)，基于所选择的目标行为MT创建治疗方法选择概率表(S708)。
服务器130的控制部501与第1实施方式同样地，基于治疗方法选择概率表选择治疗方法(S710)，并发送治疗方法信息(S712)。接收到治疗方法信息的用户终端120-2在显示部402中提示针对治疗方法的信息(S714)。在由服务器130选择了多个治疗方法并且在显示部402提示有多个治疗方法的情况下，医务人员选择实际上应该适用于患者的治疗方法。用户终端120-2取得表示所选择的治疗方法的用户选择信息，并发送到服务器130(S811)。然后，医务人员对患者进行基于为了适用于患者而选择的治疗方法的指导。
在经过规定期间后，对患者进行进一步的诊疗，听取适用后的治疗的效果，将效果信息输入到用户终端120-2(S716)，并发送到服务器130(S718)。服务器130基于用户选择信息和效果信息更新医学特性状态表和选择概率(S720、S722)。基于用户选择信息，由医务人员选择的治疗方法被推定为是适当的治疗方法，因此，使其标准选择概率上升。即，将医务人员的选择作为教师信息，来使标准选择概率变动。也可以变更与该治疗方法的所有治疗方法ID相关联的标准选择概率，也可以仅在与被设为治疗的对象的MT的关系中进行变更。也能够使与如下MT相关联的所有治疗方法的标准选择概率上升：该MT为与用户所选择的治疗方法相关联的MT的聚类的MT。
接着，服务器130的控制部501判定目标行为MT的修正是否已完成(S724)，在判定为修正已完成的情况下，为了决定下一个目标行为医学特性，返回到输入命令发送步骤(S801)，在修正没有完成的情况下，返回到治疗方法选择概率表创建步骤(S708)，在更新了治疗方法选择概率表之后，反复执行之后的处理。
在本实施方式中，由医务人员进行的治疗方法的选择成为教师信息，而变更治疗方法的选择概率，因此，被认为效果好的治疗方法的选择概率上升，能进行更有效的治疗。
[第3实施方式]
在第3实施方式中，将成为治疗的对象的疾病设为高血压，这一点与第1实施方式和第2实施方式不同。以下，以与第1和第2实施方式的不同点为中心进行说明。
虽然本实施方式中的信息处理流程与图7和图8是同样的，但由于成为通过行为改变来治疗的对象的疾病为高血压，因此，各MT表、治疗方法表、各MT-治疗方法关系表要创建与高血压关联的内容。以下示出各表的一个例子。
[表13]
行为MT表
Figure BDA0002589324350000231
[表14]
知识MT表
Figure BDA0002589324350000232
[表15]
认知MT表
Figure BDA0002589324350000233
[表16]
治疗方法表
治疗方法ID Description
saltReducedFood 试着换成减盐食品吧
sleepMonitoring 试着计量一下睡眠时间吧
decisionFatigue 对于睡眠时间和高血压，5小时和6小时有很大的不同
doNotExerciseBeforeSleep 睡觉前不要运动
sodiumEstimate 估算一下盐分吧
dashi 让我们用汤汁代替盐吧
actuallyLackOfSleep 其实试着怀疑一下睡眠不足吧
[表17]
行为MT-知识MT关系表
行为MT ID 知识MT ID
tooMuchSoySource tooMuchSoySourceIntent
sleepLess5Hours sleepLess5HoursIntent
[表18]
行为-认知MT关系表
行为MT ID 认知MT ID
tooMuchSoySource noSaltyNoTaste
tooMuchSoySource cantChangeTaste
sleepLess5Hours noShortSleepProblem
[表19]
行为MT-治疗方法关系表
行为MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
tooMuchSoySource saltReducedFood 1.2
sleepLess5Hours doNotExerciseBeforeSleep 1.2
[表20]
知识MT-治疗方法关系表
知识MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
tooMuchSoySourceIntent sodiumEstimate 1.0
sleepLess5HoursIntent sleepMonitoring 0.8
[表21]
认知MT-治疗方法关系表
认知MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
noSaltyNoTaste dashi 0.8
noShortSleepProblem actuallyLack0fSleep 0.9
cantChangeTaste dashi 0.9
而且，基于这些表、患者A的聚类因子以及取得的医学特性状态来创建以下的表。
[表22]
患者A的医学特性状态表
Figure BDA0002589324350000251
在本实施方式中，假设选择了tooMuchSoySource(放过多酱油)作为目标行为MT，以下示出针对tooMuchSoySource的患者A的治疗方法选择概率表的一个例子。
[表23]
患者A的治疗方法选择概率表(行为MT＝tooMuchSoySource)
Figure BDA0002589324350000252
与第1和第2实施方式同样地，基于治疗方法选择概率表来选择治疗方法，在用户信息终端120中提示与治疗相关联的治疗方法信息。
[第4实施方式]
在第4实施方式中，将成为治疗的对象的疾病设为精神疾病(抑郁)，这一点与第1～第3实施方式不同。以下，以与第1～第3实施方式的不同点为中心进行说明。
虽然本实施方式中的信息处理流程与图7和图8是同样的，但成为通过行为改变来治疗的对象的疾病为精神疾病(抑郁)，因此，各MT表、治疗方法表、各MT-治疗方法关系表要创建与精神疾病(抑郁)相关联的内容。以下示出各表的一个例子。
[表24]
行为MT表
Figure BDA0002589324350000261
[表25]
知识MT表
Figure BDA0002589324350000262
[表26]
认知MT表
Figure BDA0002589324350000263
[表27]
治疗方法表
Figure BDA0002589324350000271
[表28]
行为MT-知识MT关系表
行为MT ID 知识MT ID
homePrison homePrisonIntent
eatNotEnough eatNotEnoughIntent
[表29]
行为-认知MT关系表
行为MT ID 认知MT ID
homePrison cauzIAmDepressed
homePrison anyHow
homePrison mindReading
homePrison zeroSum
homePrison statusQuo
eatNotEnough cauzIAmDepressed
eatNotEnough statusQuo
[表30]
行为MT-治疗方法关系表
行为MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
eatNotEnough makeJoyEating 1.2
homePrison MakeJoyPlanning 1.2
homePrison sunBathing 1.2
[表31]
知识MT-治疗方法关系表
Figure BDA0002589324350000272
[表32]
认知MT治疗方法关系表
认知MT ID 治疗方法ID 标准选择概率因子
cauzIAmDepressed mindCold 0.9
anyHow smallStepCommitment 0.9
mindReading autoThought 0.7
zeroSum comfirmEvidence 0.7
statusQuo imageToBe 0.6
而且，基于这些表、患者A的聚类因子以及取得的医学特性状态来创建以下的表。
[表33]
患者A的医学特性状态表
Figure BDA0002589324350000281
在本实施方式中，假设选择了homePrison(呆在家中)作为目标行为MT，以下示出针对homePrison的患者A的治疗方法选择概率表的一个例子。
[表34]
患者A的治疗方法选择概率表(行为MT＝homePrison)
Figure BDA0002589324350000282
与第1～第3实施方式同样地，基于治疗方法选择概率表选择治疗方法，在用户信息终端120中提示与治疗相关联的治疗方法信息。
关于同样可通过行为改变来治疗的其它疾病，通过准备与该疾病关联的表，能使用同样的信息处理流程来实施本发明。
另外，虽然在上述的实施方式中说明了患者的用户终端120-1、医务人员的用户终端120-2以及服务器130所具有的各功能，但只要是具备本发明的系统中包含的任意一个装置就能实施这些功能。例如，在第1实施方式中，能将服务器130的存储部504中存储的各表存储于用户终端120-1的存储部404，也能通过用户终端120-1执行服务器130的所有功能。
以上说明的各实施方式是用于说明本发明的例示，本发明不限于这些实施方式。本发明能够在不脱离其宗旨的范围内通过各种方式来实施。
附图标记说明
100 系统
110 网络
120 用户信息终端
120 用户终端
130 服务器
201 处理装置
202 显示装置
203 输入装置
204 存储装置
205 通信装置
206 程序
208 总线
209 各程序
301 处理装置
302 显示装置
303 输入装置
304 存储装置
305 通信装置
306 程序
308 总线
401 控制部
402 显示部
403 输入部
404 存储部
405 通信部
501 控制部
502 显示部
503 输入部
504 存储部
505 通信部。

Claims (14)

1.一种系统，是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统，其特征在于，
该系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，
上述服务器将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，
上述服务器还从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法，并发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息，
上述用户终端基于接收到的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
上述服务器还存储表示患者的医学特性的状态的医学特性状态、针对与各医学特性相关联的治疗方法的标准选择概率因子以及针对每个患者的各医学特性的个别选择概率因子，
针对上述医学特性的个别选择概率因子是基于各患者的该医学特性的医学特性状态来决定的，
上述治疗方法的选择概率是基于针对该治疗方法的标准选择概率因子、以及针对与该治疗方法相关联的医学特性的个别选择概率因子来决定的。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，
上述个别选择概率因子还基于聚类因子来决定，
上述聚类因子是针对医学特性的各个聚类而按每个患者来决定的。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，
上述服务器还存储患者的属性，
上述属性包含性别、年龄、职业中的至少一种，
上述聚类因子是基于上述属性来决定的。
5.根据权利要求2至4中的任意一项所述的系统，其特征在于，
上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息更新上述患者的医学特性状态，基于该更新的医学特性状态变更上述个别选择概率因子。
6.根据权利要求2至5中的任意一项所述的系统，其特征在于，
上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息变更上述医学特性所属的聚类的聚类因子。
7.根据权利要求2至6中的任意一项所述的系统，其特征在于，
上述服务器还取得表示与上述选择的治疗方法相关联的医学特性是否得到了改善的效果信息，基于该效果信息变更针对上述选择的治疗方法的标准选择概率因子。
8.根据权利要求2至7中的任意一项所述的系统，其特征在于，
上述服务器在上述治疗方法的选择中选择2个以上的治疗方法，并发送针对上述选择的2个以上的治疗方法的治疗方法信息，
上述用户终端基于接收到的治疗方法信息提示针对2个以上的治疗方法的信息，将表示由用户从被提示了该信息的2个以上的治疗方法中选择的治疗方法的用户选择信息发送到服务器，
上述服务器基于上述治疗方法选择信息，至少变更标准选择概率因子。
9.根据权利要求7和8中的任意一项所述的系统，其特征在于，
上述标准选择概率因子的变更是变更针对属于与上述选择的治疗方法相关联的医学特性的聚类的医学特性所关联的治疗方法的标准选择概率因子。
10.一种服务器，是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的服务器，其特征在于，
表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，
上述服务器将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，
上述服务器还从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法，并发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息。
11.一种方法，是由用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的系统执行的方法，其特征在于，
上述系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，
上述方法包含如下步骤：
上述服务器从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；
上述服务器发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤；以及
上述用户终端通过基于接收到的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息来执行上述治疗方法的步骤。
12.一种方法，是由用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的服务器执行的方法，其特征在于，
上述系统具备服务器和用户终端，表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，
上述方法包含如下步骤：
上述服务器从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及
上述服务器发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤。
13.一种程序，是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的一组程序，其特征在于，
表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，上述一组程序使一个以上的计算机执行如下步骤：
将多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并进行存储的步骤，其中，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联；
从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及
通过基于针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息提示针对治疗方法的信息来执行上述治疗方法的步骤。
14.一种程序，是用于对可通过行为改变来治疗的疾病的治疗的程序，其特征在于，
表示与疾病关联的患者的医学上的特性的医学特性被聚类为行为医学特性、知识医学特性以及认知医学特性，在上述服务器中，多个行为医学特性、多个知识医学特性以及多个认知医学特性分别与1个以上的治疗方法相关联并被存储，各行为医学特性还与知识医学特性和认知医学特性中的至少认知医学特性相关联，上述程序使上述服务器执行如下步骤：
从与从上述多个行为医学特性中选择并作为治疗的对象的行为医学特性相关联的治疗方法、以及与上述选择的行为医学特性相关联的知识医学特性信息和认知医学特性信息各自所关联的治疗方法中，选择用于执行的治疗方法的步骤；以及
发送针对上述选择的治疗方法的治疗方法信息的步骤。
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