JP2007058565A - 健康診断用の自己組織化マップ、その表示装置及び表示方法並びに健康診断用の自己組織化マップの表示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 過去の健康状態の経年変化の容易な認識や将来の健康状態の推移の予測を可能とする健康診断用の自己組織化マップを提供する。
【解決手段】 表示装置は、健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示する装置であり、順序を有する、複数の入力ベクトルを設定する入力手段（１６）と、複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示する表示処理手段（１４、１５）とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、健康診断用の自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing Map）並びにその表示装置及び表示方法に関する。

自己組織化マップ（Self-Organizing Map：以下「ＳＯＭ」という。）はヘルシンキ工科大学のコホネンが考案した教師なしニューラルネットワークであり、高次元データを２次元に圧縮して表示する仕組みを、神経回路網をヒントにして実現したものである。このＳＯＭの手法によれば、多次元データを２次元のマップ上に投影することが可能となり、データの分類が視覚的に容易に可能となるため、種々の分野でＳＯＭの応用が研究されている（非特許文献１）。

例えば、健康診断の分野におけるＳＯＭの応用に関して特許文献１、２に開示されたものがある。特許文献１では、被験者の健康状態に関する生体データの種々の項目を、入力ベクトルとして用いて健康診断用のＳＯＭ（以下「健康マップ」という）を生成している。このようにして得られる健康マップに対し、患者の健康状態に関するデータを入力して、健康マップ上の対応するノードを強調表示させることで、患者の健康状態を視覚的に容易に認識することが可能となる。

徳高平蔵、藤村喜久郎、山川烈監修、「自己組織化マップ応用事例集−ＳＯＭによる可視化情報処理」、海文堂、２００２年１０月 特開２００３−２６３５０２号公報 特開２００３−３１０５５８号公報

特許文献１、２の健康マップは、時間的に一時点での被験者の健康状態を表示するのみである。

人の健康状態は日々変化するものであり、過去から現在、現在から将来へと変化する健康状態の変化の様子を容易に認識できれば、過去の治療法の正当性や、今後の治療の方向性、治療法をより正確に判断することができる。つまり、健康状態の推移を認識することは、治療や診断において有効な手段であると考えられる。

また、実際の診断において、健康データの各項目の値の変化が健康状態の推移にどのように影響するかを容易に認識することができれば、今後の治療の方向性や具体的な治療方法を定めるのに有効であると考えられる。

本発明は、上記課題を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、過去の健康状態の経年変化の容易な認識や、健康状態の推移の容易な予測を可能とする健康マップを提供することにある。

本発明に係る装置は、健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示する装置であって、順序を有する、複数の入力ベクトルを設定する入力手段と、複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示する表示処理手段とを備える。

本発明に係る方法は、健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示する方法であって、順序を有する、複数の入力ベクトルを設定するステップと、複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示するステップとを含む。

本発明に係るプログラムは、健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示するためのプログラムであって、順序を有する、複数の入力ベクトルを設定するステップと、複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示するステップとをコンピュータに実行させる。

本発明に係る健康診断用の自己組織化マップは、健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた健康診断用の自己組織化マップであって、順序を有する複数の入力ベクトルについて、複数の入力ベクトル対応する自己診断組織化マップ上の各ノードが、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示されるマップである。

本発明によれば、異なる時期に測定された複数の健康データや、生体データの項目の値を意図的に順次変化させて得られる複数の健康データを、それらの変化の様子（推移）が認識できるように１つのマップ上に同時に表示した、健康診断用の自己組織化マップが得られる。このようにして得られた自己組織化マップは、健康状態の経年変化や健康状態の推移を視覚的に容易に把握することを可能とし、例えば、過去や将来の治療の方向性や治療法の判断の際の有用な情報源として利用できる。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

１．システム構成
図１は、本発明に係る健康診断システム（以下「システム」という。）の構成例を示した図である。システム１は、例えば情報処理装置で構成され、健康状態に関する生体データ（以下「健康データ」という。）を入力ベクトルとする健康診断用のＳＯＭ（以下「健康マップ」という）を生成、表示する装置である。

システム１は、その全体動作を制御する制御部１１と、画面表示を行う表示部１７と、ユーザが操作を行う操作部１９と、データやプログラムを記憶するデータ格納部２１とを備える。例えば、表示部１７は液晶ディスプレイで構成され、操作部１９はキーボードやマウス等である。データ格納部２１は例えばハードディスクで構成される。

システム１はさらに、プリンタ等の外部機器やネットワークに接続するためのインターフェイス２５を含む。このインターフェイス２５を介してプリンタで健康マップを印刷させることが可能となる。また、ネットワークに接続する外部機器との間で健康マップや健康データのやりとりが可能となる。

制御部１１は、健康マップの作成（学習）を行うＳＯＭ処理部１３と、健康状態の推移を表示させるための処理を行う推移表示処理部１５と、複数年度分の健康データの経年変化を表示するための処理を行う経年変化表示処理部１４と、健康データの設定等の操作を行うための入力画面を表示するための処理を行う入力画面表示処理部１６とを有する。制御部１１はＣＰＵやＭＰＵからなり、プログラムを実行することでＳＯＭ処理部１３、推移表示処理部１５及び経年変化表示処理部１４の機能を実現する。制御部１１で実行されるプログラムは通信回線を通じて、またはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体で提供可能である。

データ格納部２１はデータやプログラムを記憶する手段であり、制御部１１で実行されるプログラム、測定された健康データ、学習後の健康マップに関する情報等を格納する。

２．システム動作
以上の構成を有する本システムの動作を以下詳細に説明する。

２．１ 健康データ
最初に、本システムにおいて健康マップに入力する健康データについて説明する。健康データの項目として、一般的な健康診断に用いられる、体重と身長から算出したＢＭＩ、血圧（上）、血圧（下）、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、中性脂肪、ＧＯＴ、ＧＰＴ、ＣｈＥ（コリンエステラーゼ），ＨｂＡ１Ｃ(ヘモグロビンA1C)、γ−ＧＴＰ、尿酸、尿素窒素、クレアチニン、血色素量、ＨＴ（ヘマトクリプト）の１７項目が含まれる。これらの項目は一例であり、健康マップに使用する健康データの項目はこれらに限定されるものではない。各項目に対する医学的な関連性及び正常値は以下の各表に示すとおりである。

本実施形態では、上記１７項目のデータを１年分とし、複数年数分のデータを健康マップへの入力データとし、健康マップを学習させる。特に、本実施形態では、一人分のデータとして、３年分の健康データを用いる。つまり、上記１７項目についてのｉ年目の健康データベクトルをＡiとすると、一人分の健康マップへ入力する入力ベクトルＺは次のように表せる。よって、入力ベクトルの次元数は５１次元（＝１７項目×３年）となる。
Ｚ＝（Ａ1，Ａ2，Ａ3） （１）

２．２ 前処理（データの規格化）
健康マップを作成するにあたり、健康データの各項目毎に測定数値の単位が違い、重みが異なるという問題がある。そこで、本実施形態では、全体の重みをあわせるため、前処理として、次式による正規化処理を行う。ここで、Ｄminは最小正常値、Ｄmaxは最大正常値、Ｘはデータの値、Ｙは正規化した値である。
Ｘ＞Ｄminのとき
Ｙ＝Ｘ／Ｄmin （２ａ）
Ｄmin≦Ｘ≦Ｄmaxのとき
Ｙ＝１ （２ｂ）
Ｘ＞Ｄmaxのとき
Ｙ＝Ｘ／Ｄmax （２ｃ）

また、正規化後のデータに対して上限値を設けるのが好ましい。一般的な生活習慣病を評価する場合、顕著に高い値は好ましくないからである。例えば、各項目毎の度数分布を作成し、ある程度人数が減少した値を正規化の上限値に設定する。すなわち、各項目の値が上限値を超える場合は、各項目の値を上限値の値に設定する。

２．３ 処理フロー
本システム１が起動されると、図２に示すような入力画面（以下「インターフェイス画面」という）が表示部１７上に表示される。医師や診断を受ける患者等の本システムの操作者（以下「ユーザ」という。）がこのインターフェイス画面８０上で適宜操作することで、患者の健康状態の経年変化や健康状態の推移が健康マップ上に表示される。

図２に示すように、インターフェイス画面８０は３つの領域Ｐ、Ｑ、Ｒを含む。領域Ｐには、診断を行う患者の登録名を入力する領域８１の他、健康データの測定年や、患者の身長、体重のデータ、及び、血圧、総コレステロール等の健康データの各項目の値を入力するための領域が設けられている。その他、操作のための種々のボタン８２〜８４が表示されている。

健康データ読み込みボタン８２により、インターフェイス画面８０の領域Ｐで設定された健康データの各値が読み込まれ、所定の記憶領域に一時的に記憶される。入力フォーム保存ボタン８３により、画面８０上で設定された健康データの値がデータ格納部２１に保存される。診断開始ボタン８４により、画面上で設定された健康データに基づき健康診断処理が実行される。ここで、健康診断処理とは、健康マップ上に、設定されたデータに対応する健康マップのノードを強調表示（周囲のノードと識別可能に表示）させることである。この強調表示によって患者の健康状態がどのような状態にあるのかを視覚的に認識できる。

領域Ｑには、健康状態の推移表示を行う際に操作されるボタンが表示される。すなわち、健康状態の推移表示において値を変化させる健康データの項目を選択するためのボタン８５、値を変更するためのボタン８６〜８８が表示されている。推移データ表示ボタン８９は、健康状態の推移表示処理を実行させるためのボタンである。

領域Ｒには、健康状態の経年変化の表示を行う際に操作されるボタンが表示される。入力領域９２は登録名やデータの測定年を指定するための領域である。経年データセットボタン９１は、経年表示させる各年のデータをセットするためのボタンである。経年変化表示ボタン９３により経年変化の表示処理が実行される。

以下、経年変化表示ボタン９３の押下により実行される経年変化の表示処理と、推移データ表示ボタン８９の押下により実行される健康状態の推移表示処理とについてそれぞれ説明する。

２．３．１ 健康状態の経年変化の表示
図３のフローチャートを用いて健康状態の経年変化の表示処理について説明する。本処理では、患者の過去３年分の健康データと、それらのデータに基づいて予想された４年目のデータとに基づく健康状態の経年変化が表示される。本処理は主として制御部１１の経年変化表示処理部１４で実行される。

事前にユーザにより、経年表示させたい過去の健康データが設定（指定）される。入力領域９２において登録名やデータの測定年を指定してボタン９１を押下することで使用する３年分のデータが設定される。その後、経年変化表示ボタン９３が押下されると、図３に示す処理が開始される。

図３において、まず、設定された過去３年分の健康データが読み込まれる（Ｓ１１）。読み込まれた過去３年分の健康データに基づいて４年目のデータの値が予測される（Ｓ１２）。ここで、４年目のデータは例えば以下の予測手法のいずれかを用いて求めることができる。

（１）線形予測
図４（ａ）に示すように過去の健康データの推移（変化量）に基づいて将来の健康データを線形予測する。具体的には、健康データにおけるある項目についての、１年目、２年目、３年目のそれぞれの値をａ1、ａ2、ａ3と、４年目の予測値をＦとすると、予測値Ｆを次式で求める。
Ｆ＝ａ3＋｛（ａ2−ａ1）＋（ａ3−ａ2）｝／２ （３）

（２）関数近似による予測
図４（ｂ）に示すように、過去３年分のデータに基づき関数近似（例えば最小２乗法）を行い、その求めた関数を用いて４年目の値を予測する。

（３）ＳＯＭ上での時系列変化を用いた予測
健康マップ上の時系列変化を用いた予測について説明する。前述のように健康マップは３年分の健康データを用いて学習させている。そこで、健康マップに学習させたものと同年度の被験者の過去３年分の健康データを用いて、マップ上の全ノードの中から、過去３年分の健康データが被験者の同年度の健康データと一致するノードを求め、そのノードの４年目のデータを、その被験者の４年目の予測データとして用いる。このように、健康マップの時系列変化を用いても予測することができる。

図３に戻り、４年目のデータが予測されると、過去３年分のデータと、予測した４年目のデータについて、健康マップ上で最も近いノード（最も近い参照ベクトルを有するノード）を検索する（Ｓ１３）。そして、検索された、過去３年分のデータと予測した４年目のデータとに対応する健康マップ上の各ノードを強調表示する（Ｓ１４）。ここで、強調表示とは、検索されたノードを他のノードと視覚的に識別可能に表示を行うことを意味し、例えば、検索されたノードの表示方法（色、模様等）を周囲のものと異ならせたり、検索されたノードの位置に特定のマークを表示したりする。さらに、何年目のデータに対するノードであるかを識別できるように表示する。

図５は、以上の処理により、健康マップ上に健康データの経年変化が表示された例を示した図である。同図において、”○”で囲まれた数字の「１」、「２」、「３」が、それぞれ１年目、２年目、３年目の健康データに基づくノードを示す。「Ｆ」は予測された４年目の健康データに対応するノードである。同図から、当該患者の健康状態が高中性脂肪群の領域中で推移しているのが容易に認識できる。

このように本実施形態によれば、過去３年分の健康データと、過去３年分のデータから予測した４年目のデータとに基づく健康状態が同時にマップ上に表示される。これにより、ユーザは過去の健康状態の経年変化を視覚的に容易に認識できるとともに、将来の健康状態の傾向も容易に予測できる。

２．３．２ 健康状態の推移表示
図６のフローチャートを用いて健康状態の推移表示処理について説明する。本処理は主として制御部１１の推移表示処理部１５で実行される。

本処理では、健康データのある項目の値を測定値から変更（シフト）し、その変更した値による健康状態の変化（推移）を健康マップ上に表示する。これにより、健康データのある項目の値を意図的に変更したときに、どのように健康状態が推移していくかを視覚的に認識することを可能とする。

本処理の実行において、まず、インターフェイス画面８０の領域Ｐにおいて、ユーザにより健康データの全項目に値が設定される。すなわち最初は、患者の健康データの全項目の測定値が設定される。最初に設定された値は、その後の値を変更させるときの基準となる。

その後、ユーザによる領域Ｑのボタン８６〜８８の操作により、所望の項目について、その値が変更される。所望の項目の選択は項目ボタン８５により行われる。値のシフトはボタン８６〜８８で行われる。例えば、ＵＰボタン８６はその項目の値を所定量だけ増加させ、ＤＯＷＮボタン８７はその項目の値を所定量だけ減少させる。to健康ボタン８８は、健康状態である場合にその項目がとり得る値に向かう方向に、その項目の値を減少または増加させる。ボタン８６〜８８でシフトされた後の値は領域Ｐに表示される。

上記のようにして項目、値が設定された状態で推移データ表示ボタン８９が押下されると、現在画面上で設定されている推移データが読み込まれる（Ｓ２１）。読み込まれた推移データについて健康マップ上で最も近いノードが検索される（Ｓ２２）。検索された健康マップ上のノードを強調表示する（Ｓ２３）。このとき、健康マップ上には、今回設定された健康データに対応するノードのみならず、前回までに設定（シフト）された健康データに対応するノードについても合わせて表示される。これらのノードには推移の状態が確認できるように表示される。例えば、図７に示すようにノードに順番を付したり、推移の様子が分かるようにノード間を直線で結合したりして表示するようにする。これにより、項目の値を順次変化させていった場合の健康状態の推移の視覚的な把握が容易になる。

図８（ａ）は、総コレステロールの値（規格化後の値）を１．０から１．５に変化させた場合に、本システムによる健康マップ上での健康状態の推移の様子を示した図である。同図に示すように、総コレステロールの増加とともに、健康状態は、良好な健康状態を示す領域（Ｋ）から高脂血症の疑いがある領域（Ｇ）へ推移しているのが把握できる。

図８（ｂ）は、ＬＤＬコレステロールの値（規格化後の値）を１．０から１．５に変化させた場合に、本システムによる健康マップ上での健康状態の推移の様子を示した図である。同図に示すように、ＬＤＬコレステロールの増加とともに、健康状態は、良好な健康状態を示す領域（Ｋ）から高脂血症の疑いがある領域（Ｇ）へ推移しているのが把握できる。

図８（ｃ）は、総コレステロールおよびＬＤＬコレステロールを同時に変化させた場合の、本システムによる健康マップ上での健康状態の推移の様子を示した図である。図８（a）、（ｂ）に比して、より急速に高脂血症の疑いがある領域（Ｇ）へ推移しているのが把握できる。

このように、本システムによれば、健康データの所望の項目を意図的に変化させたときの健康状態の推移を健康マップ上で視覚的に確認でき、健康データの各項目の値の変動による健康状態への影響を容易に認識することができ、治療の方向性や治療法の決定において有効な情報を提供できる。

本発明の健康診断システムの構成の一例を示した図 健康診断システムの入力画面の一例を示した図 経年変化表示処理のフローチャート （ａ）線形予測を説明した図、（ｂ）関数近似による予測を説明した図 健康マップ上において健康状態の経年変化が表示された例を示す図 健康状態の推移表示処理のフローチャート 健康マップ上において健康状態の推移が表示された例を示す図 健康マップ上において健康状態の推移が表示された例を示す図（（ａ）総コレステロール値を推移させていったときの表示例、（ｂ）ＬＤＬコレステロール値を推移させていったときの表示例、（ｃ）総コレステロール値およびＬＤＬコレステロール値を推移させていったときの表示例）

符号の説明

１ 健康診断システム
１１ 制御部
１３ ＳＯＭ処理部
１４ 経年変化表示処理部
１５ 推移表示処理部
１６ 入力画面表示処理部
１７ 表示部
１９ 操作部
２１ データ格納部
２５ インターフェイス

Claims (8)

1. 健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示する装置であって、
   順序を有する、複数の入力ベクトルを設定する入力手段と、
   前記複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示する表示処理手段と
   を備えたことを特徴とする、健康診断用の自己組織化マップの表示装置。
2. 前記順序は前記生体データの測定時期に関する順序である、ことを特徴とする請求項１記載の健康診断用の自己組織化マップの表示装置。
3. 前記表示処理手段はさらに、前記設定された複数の入力ベクトルから将来の入力ベクトルを予想し、その予想した入力ベクトルに対応する自己診断組織化マップ上のノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように表示する、ことを特徴とする請求項２記載の健康診断用の自己組織化マップの表示装置。
4. 前記順序は、生体データの少なくとも１つの項目について値を変更させた場合の生体データの推移の順序である、ことを特徴とする請求項１記載の健康診断用の自己組織化マップの表示装置。
5. 前記入力手段は、前記生体データの各項目毎に値の変更を可能とし、
   前記表示処理手段は、変更後の値を含む入力ベクトルに対応する自己診断組織化マップ上のノードを、変更前の入力ベクトルに対応するノードとともに識別可能に表示する、ことを特徴とする請求項４記載の健康診断用の自己組織化マップの表示装置。
6. 健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示する方法であって、
   順序を有する、複数の入力ベクトルを設定するステップと、
   前記複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示するステップと
   を含むことを特徴とする、健康診断用の自己組織化マップの表示方法。
7. 健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた、健康診断用の自己組織化マップを表示するためのプログラムであって、
   順序を有する、複数の入力ベクトルを設定するステップと、
   前記複数の入力ベクトルの各々に対応する自己診断組織化マップ上の各ノードを、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示するステップとを
   コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 健康状態に関する生体データの複数の項目を入力ベクトルとして学習させた健康診断用の自己組織化マップであって、
   順序を有する複数の入力ベクトルについて、前記複数の入力ベクトル対応する自己診断組織化マップ上の各ノードが、対応する入力ベクトルの順序が識別可能となるように同時に表示されたことを特徴とする、健康診断用の自己組織化マップ。
   

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