JP2007156529A

JP2007156529A - 生活習慣改善支援装置

Info

Publication number: JP2007156529A
Application number: JP2005346736A
Authority: JP
Inventors: Tatsuro Kawamura; 達朗河村; Yuko Taniike; 優子谷池; Noriko Gonjo; 紀子権丈
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2005-11-30
Filing date: 2005-11-30
Publication date: 2007-06-21

Abstract

【課題】要管理者に定着し易い改善目標を提示することが可能な生活習慣改善支援装置を提供する。
【解決手段】要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける身体情報受付部１０４および生活習慣情報受付部１０６と、生活習慣の改善を既に実行している実行者の症例を記憶している症例記憶部１２０と、前記症例に含まれる前記健康情報と、前記要管理者の前記健康情報とが類似している前記症例を抽出する類似症例抽出部である類似身体情報抽出部１０８および類似生活習慣抽出部１１０と、これらにより抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択部１１２と、前記最善症例選択部１１２により抽出された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力部１１４とを備える生活習慣改善支援装置。
【選択図】図２

Description

本発明は、健康管理が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援装置に関する。

従来、生活習慣改善のために生活習慣の目標を提示し、さらに、その生活習慣の定着度を回答内容から算出する生活習慣改善支援システムが提示されている（例えば、特許文献１参照）。

図２０は、従来の生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。
この生活習慣改善支援システムは、データ処理部９２において、入力部９１に入力されたマークシート９４の問診データから、健康になりたい意欲レベル、望ましい行動への変化レベル、及び変化した行動が習慣化したレベルと、これらのレベルから改善方法がどの程度定着したかの指標とを算出し、その改善定着レベルを示す指標を出力部９３で出力する。
特開２０００−３７３５４号公報

しかしながら、従来は、要管理者に提示した改善目標の改善定着レベルを向上させる技術を提供しておらず、改善定着レベルが悪いという問題がある。改善目標を設定する目的である要管理者の健康状態の改善を達成するには、改善目標の改善定着レベルの向上が極めて重要である。

また、従来は、要管理者に対して理想的な生活習慣の改善目標を設定する。理想的な改善目標を設定された多くの要管理者は、その改善目標を一般論または他人事にすぎないと認識する。換言すると、理想的な改善目標を設定された多くの要管理者は、その改善目標が自身の健康の増進に有意義であることを十分に理解できない。このように、その意義を十分に理解できない改善目標の設定は、要管理者に改善目標を実行する動機を与えることができず、ひいては改善目標が要管理者に定着しないという問題がある。

なぜなら、生活習慣の改善目標の実行は、生活習慣の変更を意味するため、一般に要管理者は改善目標の実行に抵抗を感じる。その抵抗を乗り超えるだけの動機付けのために、改善目標の意義を十分に理解することが重要だからである。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであって、要管理者に定着し易い改善目標を提示することが可能な生活習慣改善支援装置の提供を目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る生活習慣改善支援装置は、生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援装置であって、前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段と、生活習慣改善の実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた症例を記憶している症例記憶手段と、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記健康情報と、前記情報受付手段が受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似症例抽出手段と、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択手段と、前記最善症例選択手段により選択された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力手段とを備える。

なお、本発明は、このような手段を備える生活習慣改善支援装置として実現することができるだけでなく、生活習慣改善支援装置に含まれる手段をステップとする生活習慣改善支援方法として実現したり、生活習慣改善支援装置に含まれる手段をステップとしてコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等の記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができる。また、本発明は、このような手段を備える生活習慣改善支援システムとして実現することもできる。

本発明の生活習慣改善支援装置によれば、要管理者に適合した生活習慣の目標および改善方法を設定することができ、要管理者の健康を増進する上で極めて有効である。

本発明に係る生活習慣改善支援装置は、生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援装置であって、前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段と、生活習慣改善の実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた症例を記憶している症例記憶手段と、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記健康情報と、前記情報受付手段が受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似症例抽出手段と、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択手段と、前記最善症例選択手段により選択された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力手段とを備える。

また、前記情報受付手段は、前記要管理者の前記健康情報のうち身体の状態を特徴付ける情報である身体情報を受け付ける身体情報受付部と、前記要管理者の前記健康情報のうち前記生活習慣情報を受け付ける生活習慣情報受付部とを有し、前記症例記憶手段は、前記実行者の前記身体情報および前記生活習慣情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた前記症例を記憶し、前記類似症例抽出手段は、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記身体情報と前記要管理者の前記身体情報との違いの程度を示す指標と、第１の閾値とを比較して、前記指標が前記第１の閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似身体情報抽出部と、前記類似身体情報抽出部により抽出された前記症例の中から、当該症例に含まれる前記生活習慣情報と前記生活習慣情報受付部が受け付けた前記要管理者の前記生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、第２の閾値とを比較して、前記指標が前記第２の閾値を超えない前記症例を抽出する類似生活習慣情報抽出部とを有する。

このように、本発明に係る生活習慣改善支援装置は、身体情報および生活習慣が要管理者と類似する症例に含まれる生活習慣を、要管理者に提示する改善目標として提示する。また、本発明に係る生活習慣改善支援装置は、生体情報が要管理者と類似する症例の中から、最も改善の効果が見込まれる生活習慣を、要管理者に提示する改善目標として提示する。

すなわち、本発明に係る生活習慣改善支援装置が要管理者に提示する改善目標は、改善目標の実行により健康状態が改善する効果が見込まれるのみでなく、生体情報および生活習慣情報が類似する者が実行することで効果を得た実例である。

そのため、要管理者は改善目標の実行を自身の課題として捉えて、困難な生活習慣の改善に取り組む動機付けを与えることができ、要管理者に定着し易い改善目標を提示することが可能となる。

好ましくは、前記情報受付手段は、前記要管理者の前記健康情報のうち身体の状態を特徴付ける情報である身体情報を受け付ける身体情報受付部と、前記要管理者の前記健康情報のうち前記生活習慣情報を受け付ける生活習慣情報受付部とを有し、前記症例記憶手段は、前記実行者の前記身体情報および前記生活習慣情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた前記症例を記憶し、前記類似症例抽出手段は、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記生活習慣情報と前記生活習慣情報受付部が受け付けた前記要管理者の前記生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、第２の閾値とを比較して、前記指標が前記第２の閾値を超えない前記症例を抽出する類似生活習慣情報抽出部と、前記類似生活習慣情報抽出部により抽出された前記症例の中から、当該症例に含まれる前記身体情報と前記要管理者の前記身体情報との違いの程度を示す指標と、第１の閾値とを比較して、前記指標が前記第１の閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似身体情報抽出部とを有する。

このように、生活習慣が類似する症例を抽出した後に、身体情報が類似するか否かを示す距離を算出するため、距離を算出すべき症例の件数を低減することができ、計算資源を節約することが可能となる。

さらに好ましくは、前記類似身体情報抽出部は、自身が取得する前記症例に含まれる各身体情報と前記身体情報受付部が受け付ける前記要管理者の各身体情報との違いの程度を、当該違いの程度を示す各身体情報に共通する指標である距離に換算する定義を記憶している距離定義記憶部と、自身が取得する前記症例について、各前記症例に含まれる各身体情報と前記要管理者の各身体情報との違いの程度を、前記距離定義記憶部に記憶されている定義を参照することにより、前記距離に換算し、各前記症例と前記要管理者との身体情報距離を算出する距離算出部と、前記身体情報距離と前記第１の閾値とを比較し、前記身体情報距離が前記第１の閾値以下となる症例を、類似している症例として抽出する類似情報抽出部とを有する。

このように、要管理者の身体情報と症例の身体情報との類似度を距離に換算する。これにより、身体情報に含まれる年齢や血圧等の各情報に重み付けをすることができ、要管理者の身体情報と症例の身体情報とが類似するか否かを適切に判断することが可能となる。

さらに好ましくは、本発明に係る生活習慣改善支援装置は、さらに、前記症例記憶手段が記憶している前記症例について、前記症例記憶手段が記憶している前記実行者が生活習慣の改善を開始してからの生体情報の推移から、当該生体情報の推移の一定期間における変化の傾向および変化の比率を示す改善度を算出する改善度算出手段を備え、前記最善症例選択手段は、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に、前記改善度により示される前記変化の傾向を参照して、前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例があるか否かを判断する判断部と、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例があると、前記判断部により判断された場合に、前記改善度が示す変化の比率が最大である前記症例を、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例として選択する選択部とを有する。

このように、症例の生体情報の推移を定量化することにより、客観的な指標に裏付けられた改善目標を要管理者に提示することが可能となる。

さらに好ましくは、前記最善症例選択手段は、さらに、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例がないと、前記判断部により判断された場合に、前記類似情報抽出手段により抽出された前記症例に、前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例が含まれるまで、前記第１の閾値を大きくする閾値制御部を有する。

このように、身体情報が類似するか否かを決定する基準である閾値を拡大することにより、症例の中から少なくとも１つは、要管理者に身体情報が類似し、かつ効果が見込まれる改善目標を提示することが可能となる。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る生活習慣改善支援装置の実施の形態について説明する。

（実施形態１)
まず、図１から図１５までを参照して、本発明の実施形態１に係る生活習慣改善支援システムについて説明する。実施形態１に係る生活習慣改善支援システムは、症例の中から、要管理者の健康状態を特徴付ける情報である「健康情報」が類似する症例を抽出し、さらにその中で最も効果が見込まれる症例を選択し、選択された症例の生活習慣を要管理者の改善目標として提示する。

まず、実施形態１に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概要について、図１を参照して説明する。

図１は、実施形態１に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概観図である。

実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００は、サーバとして機能するコンピュータであって、インターネット３等の通信回線を介して各端末１０、１２に接続され、端末１０（１２）に入力された生活習慣の改善が必要な要管理者の健康情報を受け付け、受け付けた健康情報から、生活習慣の改善目標を出力する装置である。

各端末１０、１２は、クライアントとして機能するコンピュータであって、インターネット３等の通信回線を介して実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００に接続されており、それぞれキーボード５、７、マウス等の入力機器およびモニタ１５、１７、プリンタ２０、２２等の出力機器を有する。各端末１０、１２は、病院、診療所、企業の健康管理室等に設置される。

キーボード、マウス等の入力機器５、７は、生活習慣の改善が必要な要管理者、医師等のユーザが端末１０、１２に健康情報の入力を行う機器であり、入力された情報はインターネット３等の回線を介して、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００に出力される。

モニタ１５、１７、プリンタ２０、２２等の出力機器は、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００からインターネット３等の回線を介して、それぞれ端末１０、１２が受け付けた改善目標をユーザに提示する機器である。

次に、このような、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００が備える機能の詳細について、図２から図１０までを参照して説明する。

図２は、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００の機能的構成を示すブロック図である。

生活習慣改善支援装置１００は、入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１０２と、身体情報受付部１０４と、生活習慣情報受付部１０６と、類似身体情報抽出部１０８と、類似生活習慣抽出部１１０と、最善症例選択部１１２と、目標出力部１１４と、改善度算出部１１６と、症例記憶部１２０と、距離定義記憶部１２２とを備える。

入出力Ｉ／Ｆ部１０２は、端末１０（１２）に情報を出力し、端末１０（１２）からの情報を受け付けるインターフェースである。

入出力Ｉ／Ｆ部１０２は、身体情報受付部１０４および生活習慣情報受付部１０６から出力される入力要求と、目標出力部１１４から出力される改善目標とを端末１０（１２）に出力する。

また入出力Ｉ／Ｆ部１０２は、端末１０（１２）から出力される改善度の算出要求、改善目標の出力要求、要管理者の身体情報および要管理者の生活習慣情報を受け、その算出要求を改善度算出部１１６に、その出力要求を身体情報受付部１０４に、その身体情報を身体情報受付部１０４に、その生活習慣情報を生活習慣情報受付部１０６に、それぞれ出力する。

ここで「身体情報」は、「健康情報」のうち、身体の状態を特徴付ける情報である。また「生活習慣情報」は、「健康情報」のうち、生活習慣を示す情報である。「身体情報」および「生活習慣情報」の詳細については後述する。

身体情報受付部１０４は、端末１０（１２）からの改善目標の出力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付け、その出力要求に応じて身体情報の入力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２へ出力し、その入力要求に応じて端末１０（１２）に入力された身体情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２から受け付ける。

また身体情報受付部１０４は、受け付けた身体情報を類似身体情報抽出部１０８に出力する。

すなわち、身体情報受付部１０４は、要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段のうち、身体の状態を特徴付ける情報である身体情報を受け付ける身体情報受付部の一例である。

ここで、「身体情報」は、「属性」および「生体情報」を含む。
「属性」は、身体に関する情報のうち改善し得ない情報であり、具体的には年齢、性別、既往症などである。

また、「生体情報」は、身体に関する情報のうち改善し得る情報であり、具体的には体重、ＢＭＩ（ＢｏｄｙＭａｓｓＩｎｄｅｘ：（体重（ｋｇ））／（身長（ｍ））²）、血圧、尿中に含まれるタンパク質、糖分などの成分濃度、血液中に含まれる糖分、コレステロールなどの成分濃度である。

図３は、要管理者Ａの身体情報の例を示す図である。本図は、要管理者Ａの「身体情報」のうち「属性」として「年齢」について、「生体情報」として「病態」、「ＢＭＩ」、「収縮期の血圧」について、それぞれ内容を例示する。また、「病態」は、血圧により測定される健康状態を例に示す。

生活習慣情報受付部１０６は、後述する類似身体情報抽出部１０８における処理が終了したことを受け、生活習慣情報の入力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２へ出力する。また生活習慣情報受付部１０６は、その入力要求に応じて入力された生活習慣情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２から受け付ける。さらに生活習慣情報受付部１０６は、受け付けた生活習慣情報を類似生活習慣抽出部１０８に出力する。

すなわち、生活習慣情報受付部１０６は、要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段のうち、生活習慣を示す情報である生活習慣情報を受け付ける生活習慣情報受付部の一例である。

ここで、「生活習慣情報」は、生活習慣を示す情報であり、具体的には飲酒習慣、喫煙習慣、運動習慣などである。

図４は、要管理者Ａの生活習慣情報の例を示す図である。本図は、要管理者Ａの「生活習慣情報」のうち、「飲酒量」について例示する。要管理者Ａは、１日に２合の飲酒をしており、飲酒習慣がある。

症例記憶部１２０は、本実施形態に係る生活習慣改善支援装置１００により改善目標を取得しようとしている要管理者以外に、既に生活習慣の管理を実行している者の症例をも含む症例を記憶している。症例記憶部１２０は、症例データ１２０ａおよび状態推移データ１２０ｂを記憶しており、類似身体情報抽出部１０８および改善度算出部１１６により、それぞれ参照される。

症例データ１２０ａは、症例の識別番号、身体情報、生活習慣情報および改善度を対応付けたデータである。

すなわち、症例記憶部１２０は、生活習慣改善の実行者の健康情報と、実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた症例を記憶している症例記憶手段の一例である。

図５は、実施形態１に係る症例記憶部１２０が記憶している症例データ１２０ａの例を示す図である。本図に示す症例データ１２０ａは、「識別番号」と、改善目標の実行開始時の身体情報と、改善目標の実行開始後の生活習慣情報と、「改善度」から構成される。また、改善目標の実行開始時の身体情報は、「年齢」、「病態」、「ＢＭＩ」および「血圧（収縮期）」を含む。さらに、改善目標の実行開始後の生活習慣情報は、「塩分摂取量」、「歩数」および「飲酒量」を含む。

「識別番号」は、各症例を識別するための番号であり、各症例に固有の番号である。
「年齢」は、各症例の改善目標の実行を開始した時点における各要管理者の年齢である。

「病態」は、各症例の改善目標の実行を開始した時点における各要管理者の病態である。本図に示す例は、各要管理者の血圧の状態を病態とする。

「ＢＭＩ」は、各症例の改善目標の実行を開始した時点における各要管理者のＢＭＩである。

「血圧（収縮期）」は、各症例の改善目標の実行を開始した時点における各要管理者の収縮期の血圧である。

「塩分摂取量」は、各症例の改善目標の実行開始後の塩分摂取量であり、一日あたりに摂取した塩分量をグラム単位で格納している。

「歩数」は、各症例の改善目標の実行開始後の運動量の目安として、一日あたりの歩数を格納している。

「飲酒量」は、各症例の改善目標の実行開始後の飲酒量であり、一日あたりに飲むアルコール量を合単位で格納している。

「改善度」は、改善目標である生活習慣を実行し始めてから健康状態がより好ましい状態に推移しているか否かという健康状態の推移の傾向とその推移の度合いとを示す指標である。

ここから、症例記憶部１２０の説明にもどる。
状態推移データ１２０ｂは、各要管理者が改善目標の実行を開始してからの生体情報の履歴情報であって、各要管理者の健康状態の推移を示すデータである。

改善度算出部１１６は、端末１０（１２）から改善度の算出要求を入出力部１０２を介して受け付ける。また改善度算出部１１６は、受け付けた算出要求に応じて状態推移データ１２０ｂを取得し、状態推移データ１２０ｂから症例データ１２０ａに含まれる「改善度」を算出し、算出した結果により症例データ１２０ａの「改善度」を更新する。

すなわち、改善度算出部１１６は、症例記憶部１２０が記憶している症例について、症例記憶部１１６が記憶している実行者が生活習慣の改善を開始してからの生体情報の推移を内容とする状態推移データ１２０ｂから、当該生体情報の推移の一定期間における変化の傾向および変化の比率を示す改善度を算出する改善度算出手段の一例である。

図６は、実施形態１に係る症例記憶部１２０が記憶している状態推移データ１２０ｂの例を示す図である。状態推移データ１２０ｂは、識別番号ごとに「日付」と、その日の生体情報とを対応付けて記憶している。

本図の状態推移データ１２０ｂは、識別番号「１」で示される症例について、例えば、「２００５年４月１日」に計測された収縮期の血圧が「１６５」ｍｍＨｇであることを示す。

ここから、生活習慣改善支援装置１００が備える機能ブロックの説明にもどる。
距離定義記憶部１２２は、症例に含まれる各身体情報と身体情報受付部１０４が受け付ける要管理者の各身体情報との違いの程度を、その違いの程度を示す各身体情報に共通する指標である距離に換算する定義である距離定義データを記憶している距離定義記憶手段の一例である。

例えば、距離定義データは、年齢距離データ１２２ａ、病態距離データ１２２ｂ、ＢＭＩ距離データ１２２ｃおよび血圧距離データ１２２ｄを含む。

距離定義記憶部１２２は、類似身体情報抽出部１０８により参照される。
類似身体情報抽出部１０８は、身体情報受付部１０４から要管理者の身体情報を取得し、症例記憶部１２０から症例データ１２０ａを取得する。また、類似身体情報抽出部１０８は、距離定義記憶部１２２を参照して、受け付けた要管理者の身体情報と取得した各症例データ１２０ａとの距離を算出し、要管理者の身体情報と類似する症例データを抽出する。

また類似身体情報抽出部１０８は、身体情報が類似する症例データ１２０ａがない場合、症例データがないことを目標出力部１１４に出力し、身体情報が類似する症例データがある場合、その症例データを類似生活習慣抽出部１１０に出力するとともに、生活習慣情報受付部１０６に処理が終了したことを出力する。

すなわち、類似身体情報抽出部１０８は、症例記憶部１２０が記憶している症例に含まれる身体情報と要管理者の身体情報との違いの程度を示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない症例を、類似している症例として症例記憶部１２０が記憶している症例から抽出する類似症例抽出手段が有する類似身体情報抽出部の一例である。

また、類似身体情報抽出部１０８は、自身が取得する症例について、各症例に含まれる各身体情報と要管理者の各身体情報との違いの程度を、距離定義記憶部１２２に記憶されている定義を参照することにより、距離に換算し、各症例と要管理者との身体情報距離を算出する距離算出部と、その身体情報距離と閾値とを比較し、身体情報距離が閾値以下となる症例を、類似している症例として抽出する類似情報抽出部とを有する、類似症例抽出手段が有する類似身体情報抽出部の一例である。

類似生活習慣抽出部１１０は、類似身体情報抽出部１０３が抽出した症例データを類似身体情報抽出部１０８から取得し、生活習慣情報受付部１０６が出力する要管理者の生活習慣情報を取得する。また、類似生活習慣抽出部１１０は、受け付けた症例データの中に、要管理者の生活習慣情報と類似する生活習慣情報を含む症例データがある場合、その症例データを抽出し、最善症例選択部１１２に出力し、要管理者の生活習慣情報と類似する生活習慣情報を含む症例データがない場合、症例データがないことを目標出力部１１４に出力する。

すなわち、類似生活習慣抽出部１１０は、類似身体情報抽出部１０８により抽出された症例の中から、その症例に含まれる生活習慣情報と生活習慣情報受付部１０６が受け付けた要管理者の生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない症例を、類似している症例として抽出する、類似症例抽出手段が有する類似生活習慣情報抽出部の一例である。

ここで、類似身体情報抽出部１０８および類似生活習慣抽出部１１０とは、ともに、症例記憶部１２０が記憶している症例に含まれる健康情報と、身体情報受付部１０４および生活習慣情報受付部１０６が受け付ける要管理者の健康情報との違いを示す指標と、閾値とを比較して類似している症例を、症例記憶部１２０が記憶している症例から抽出する類似症例抽出手段の一例である。

最善症例選択部１１２は、類似生活習慣抽出部１１０が出力する症例データを取得し、取得した各症例データに含まれる改善度が最大となる症例データを選択する。また、最善症例選択部１１２は、選択した結果を目標出力部１１４へ出力する。

すなわち、最善症例選択部１１２は、類似身体情報抽出部１０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中から、生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている症例を選択する最善症例選択手段の一例である。

また、最善症例選択部１１２は、類似身体情報抽出部１０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中に、改善度により示される変化の傾向を参照して、生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例があるか否かを判断する判断部と、類似身体情報抽出部１０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中に生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例があると、判断部により判断された場合に、改善度が示す変化の比率が最大である症例を、生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている症例として選択する選択部とを有する最善症例選択手段の一例である。

目標出力部１１４は、最善症例選択部１１２により選択された症例データを最善症例選択部１１２から受け付け、受け付けた症例データに対応する状態推移データを症例記憶部１２０から取得し、その症例データおよび状態推移データを入出力Ｉ／Ｆ部１０２へ出力する。

すなわち、目標出力部１１４は、最善症例選択部１１２により選択された症例に対応する生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力手段の一例である。

図７は、実施形態１に係る距離定義記憶部１２２が記憶している年齢距離データ１２２ａの例を示す図である。年齢距離データ１２２ａは、要管理者の年齢と症例の年齢との差を距離に換算する定義である。

本図は、例えば、要管理者の年齢と症例の年齢との差が「０歳」から「５歳」までの場合、距離は「０」であることを示す。

図８は、実施形態１に係る距離定義記憶部１２２が記憶している病態距離データ１２２ｂの例を示す図である。病態距離データ１２２ｂは、要管理者の病態と症例の病態との程度の違いを距離に換算する定義である。

本図は、病態に血圧の状態を用いており、例えば、要管理者の病態が「至適血圧」であり、かつ症例の病態「至適血圧」である場合、距離は「０」であることを示す。

図９は、実施形態１に係る距離定義記憶部１２２が記憶しているＢＭＩ距離データ１２２ｃの例を示す図である。ＢＭＩ距離データ１２２ｃは、要管理者のＢＭＩと症例のＢＭＩとの差を距離に換算する定義である。

本図は、例えば、要管理者のＢＭＩと症例のＢＭＩとの差が「０」から「３」までの場合、距離は「０」であることを示す。

図１０は、実施形態１に係る距離定義記憶部１２２が記憶している血圧距離データ１２２ｄの例を示す図である。血圧距離データ１２２ｄは、要管理者の血圧と症例の血圧との差を距離に換算する定義である。

本図は、例えば、要管理者の血圧と症例の血圧との差が「０」から「１０」までの場合、距離は「０」であることを示す。

以上、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００は、このような機能を備えることにより、身体情報および生活習慣が要管理者と類似する症例の中から最も効果が見込まれる症例を抽出するため、要管理者に実践し易く、しかも効果的な改善目標を要管理者に提示することができる。

また、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００がサーバであるため、症例データなどの情報が生活習慣改善支援装置１００に集中し、多くの症例の中から要管理者に最適な改善目標を選択することが可能となる。

次に、各機能ブロックが実行する処理について、図１１を参照して説明する。
図１１は、改善度の算出に係る処理を示すフローチャートである。

まず改善度算出部１１６は、端末１０（１２）に入力されるユーザからの改善度の算出要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付け、その算出要求に応じて症例記憶部１２０から状態推移データ１２０ｂを取得し、取得した状態推移データ１２０ｂの識別番号ごとに、回帰直線を算出する（Ｓ１０１）。この回帰直線は、改善目標の実行を始めてからの期間およびその期間に対応する生体情報から成るデータの回帰直線である。

次に改善度算出部１１６は、改善度を算出する（Ｓ１０２）。改善度は、具体的には、回帰直線算出処理（Ｓ１０１）において算出した回帰直線の傾きにより示される。

続けて、身体情報受付部１０４は、端末１０（１２）に入力されるユーザからの改善目標の出力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付ける。その出力要求に応じて、身体情報受付部１０４は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）に要管理者の身体情報の入力要求を出力し、その入力要求に応じて端末１０（１２）に入力された身体情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付ける（Ｓ１０３）。

類似身体情報抽出部１０８は、身体情報受付部１０４が受け付けた要管理者の身体情報を取得する。要管理者の身体情報を取得した類似身体情報抽出部１０８は、症例記憶部１２０から症例データ１２０ａを取得する。さらに類似身体情報抽出部１０８は、取得した各症例データ１２０ａの身体情報と要管理者の身体情報との距離を、距離定義記憶部１２２が記憶している距離定義データ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄを参照することにより算出する（Ｓ１１０）。

距離の算出は、各症例データ１２０ａについて、それに含まれる各身体情報とそれに対応する要管理者の各身体情報との差を算出し、その結果得られる差を、対応する身体情報の距離定義データ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄを参照することにより距離に変換し、各身体情報について得られた各距離の和を、その症例の身体情報と要管理者の身体情報との距離とする。

続けて、類似身体情報抽出部１０８は、算出された距離が閾値以下か否かを、全ての症例について比較する（Ｓ１１１）。

距離が閾値以下の症例が１つもない場合（Ｓ１１１でＮＯ）、類似身体情報出力部１０８は、目標出力部１１４に「類似症例がない」ことを出力する。「類似症例がない」ことを受けた目標出力部１１４は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）に「類似症例がない」ことを出力する（Ｓ１１６）。

距離が閾値以下の症例が１つでもある場合（Ｓ１１１でＹＥＳ）、類似身体情報出力部１０８は、要管理者との距離が閾値以下である症例、すなわち生体情報の類似症例を、類似生活習慣抽出部１１０に出力する。生体情報の類似症例を取得すると、類似生活習慣抽出部１１０は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）に要管理者の生活習慣情報の入力要求を出力し、その入力要求に応じて端末１０（１２）に入力された生活習慣情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付ける（Ｓ１１２）。

続けて、類似生活習慣抽出部１１０は、生体情報の類似症例の中に生活習慣が類似する症例があるか否かを判断する（Ｓ１１３）。生活習慣は、その習慣が「ある」か、「ない」かによって判断される。例えば、飲酒習慣については、１日１合を閾値とし、１日１合以上の飲酒量である場合に、飲酒習慣が「ある」と判断され、１日１合未満の飲酒量である場合に、飲酒習慣が「ない」と判断される。また例えば、塩分摂取の習慣や運動習慣については、予め設定した閾値と比較して、その閾値以上である場合に、高い塩分摂取の習慣や運動習慣が「ある」と判断され、その閾値未満である場合に、高い塩分摂取の習慣や運動習慣が「ない」と判断される。

これらの生活習慣情報を、複数用いる場合、類似生活習慣抽出部１１０は、それらの生活習慣の「ある」「なし」が一致する症例を抽出する。

また、これらの生活習慣情報は、必ずしも、すべてを用いる必要はない。この場合、類似生活習慣抽出部１１０は、例えば、要管理者が特に改善することが困難な生活習慣情報を１つ入力し、その生活習慣が類似する症例を抽出する。

生活習慣が類似する症例がない場合（Ｓ１１３でＮＯ）、類似生活習慣抽出部１１０は、目標出力部１１４に「類似症例がない」ことを出力する。「類似症例がない」ことを受けた目標出力部１１４は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）に「類似症例がない」ことを出力する（Ｓ１１６）。

生活習慣が類似する症例がある場合（Ｓ１１３でＹＥＳ）、類似生活習慣抽出部１１０は、身体情報および生活習慣が類似する症例データを最善症例選択部１１２に出力する。

最善症例選択部１１２は、類似生活習慣抽出部１１０から取得した症例データの中に、改善度が「改善」のデータを含む場合、改善度が「改善」の中からさらに最も改善度が高い症例データを１つ選択し、その症例データを目標出力部１１４へ出力する。

また、類似生活習慣抽出部１１０から取得した症例データの改善度が「維持」または「悪化」のみの場合、最善症例選択部１１２は、「改善症例がない」という結果を目標出力部１１４へ出力する。（Ｓ１１４）。

最善症例選択部１１２により選択された症例データを取得した目標出力部１１４は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）にその症例データおよびその症例データに対応する状態推移データ１２０ｂを出力し、「改善症例がない」という結果を取得した目標出力部１１４は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）に「改善症例がない」ことを出力する（Ｓ１１５）。

次に、図１１に示す各機能ブロックにおける処理について、具体例を用いて説明する。
図１２は、状態推移データ１２０ｂおよび症例データ１２０ａに含まれる改善度の例を模式的に示す図である。回帰直線算出処理（Ｓ１０１）および改善度算出処理（Ｓ１０２）において、改善度算出部１１６が実行する処理について、本図を参照して具体的に説明する。

本図は、識別番号が「１」から「１０」までにより示される各症例について、改善目標を実行してからの血圧の推移を例に、各識別番号と、状態推移データ１２０ｂのうち血圧の推移を折れ線グラフにより示す図と、症例データ１２０ａに含まれる血圧状態の改善度とを対応付けて示す図である。

改善度算出部１１６は、回帰直線算出処理（Ｓ１０１）において、取得した状態推移データ１２０ｂから、症例番号ごとの回帰直線を最小２乗法により算出する。本図の状態推移データ１２０ｂを示す折れ線とともに記載される点線は、算出される回帰直線を示す。

次に改善度算出部１１６は、回帰直線の傾きを算出する。ここで算出される回帰直線の傾きは、１年間で血圧が何％変化したかであり、改善目標の開始時を基準に算出する。高血圧の要管理者の場合、血圧が上がること、すなわち正の傾きは悪化を示し、血圧が下がること、すなわち負の傾きは改善を示す。

このように改善度算出部１１６は、回帰直線から、１年間で何％、悪化しまたは改善したかを示す改善度を算出し（Ｓ１０２）、算出した結果を症例記憶部１２０の症例データ１２０ａに格納する。

例えば、算出された回帰直線により示される血圧について、改善目標の実行開始時に１３０ｍｍＨｇの人が、１年後に１４３ｍｍＨｇになった場合は、「１０％」の「悪化」とし、１年後に１１７ｍｍＨｇになった場合は、「１０％」の「改善」とする。なお、本図に示す例では、改善度が０%から２%の悪化までは、開始時の状態を「維持」していると判断する。

図１３は、要管理者Ａの身体情報と各症例データの身体情報から算出される距離の例を示す図である。図１１に示す距離算出処理（Ｓ１１０）から目標出力処理（Ｓ１１５）までの各処理について、本図に示す例を参照して具体的に説明する。本図に示す症例は、図５、図６および図１２に示す症例であり、要管理者Ａの身体情報および生活習慣は、図３および図４にそれぞれ示す内容である。

まず、本図に記載する各項目について説明する。
「識別番号」は、症例記憶部１２０の症例データ１２０ａおよび状態推移データ１２０ｂに含まれる、各症例に固有の番号である「識別番号」と同一である。本図に示す各識別番号は、図５、図６および図１２に示す各識別番号に、それぞれ対応する。

「年齢」、「病態」、「ＢＭＩ」および「血圧」は、改善目標の実行開始時における各症例の身体情報であり、「病態」は血圧の状態を例に示す。これらの各項目は、症例記憶部１２０の症例データ１２０ａに含まれる同一名称の項目と同一である。本図に示す各項目の内容は、図５に示す同一名称の各項目の内容と、識別番号ごとに対応する。

「距離」は、図３に示す要管理者Ａの各身体情報と各症例の各身体情報との違いの程度を示す距離の合計であり、距離が小さい程、要管理者の身体情報と各症例の身体情報とが類似していることを示す。本項目は、類似身体情報１０８により算出される項目であって、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００が記憶している項目ではない。

「塩分摂取量」、「歩数」、「飲酒量」は、改善目標の実行開始後の各症例の生活習慣である。これらの各項目は、症例記憶部１２０の症例データ１２０ａに含まれる同一名称の項目と同一である。本図に示す各項目の内容は、図５に示す同一名称の各項目の内容と、識別番号ごとに対応する。

「改善度」は、改善目標の実行を開始してからの改善度である。「改善度」は、図１２において説明したように改善度算出部１１６が算出した結果であり、症例記憶部１２０の症例データ１２０ａに含まれる「改善度」と同一である。本図に示す「改善度」は、図５および図１２に示す「改善度」と、識別番号ごとに対応する。

次に、これらの具体例により、図１１に示す距離算出処理（Ｓ１１０）から目標出力処理（Ｓ１１５）までの各処理の詳細を説明する。

身体情報受付部１０４は、自身が入力要求を出力し（Ｓ１０３）、その入力要求に応じて入力された要管理者Ａの身体情報（図３参照）を、端末１０（１２）から入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して取得する。

次に、類似身体情報抽出部１０８は、身体情報受付部１０４が取得した要管理者Ａの身体情報を受けて、症例記憶部１２０が記憶している症例データ１２０ａを参照することにより得られる各症例データ１２０ａの身体情報と、要管理者Ａの身体情報との距離を、距離定義記憶部１２２が記憶している各距離データ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄを参照し、各識別番号について順に算出する（Ｓ１１０）。

例えば、要管理者Ａの身体情報と識別番号「１」により示される症例の身体情報との距離の算出について、詳細に説明する。

まず、類似身体情報抽出部１０８は、年齢差を距離に換算する。要管理者Ａの年齢は、「４５歳」（図３参照）であり、識別番号「１」で示される症例の年齢は、「６２歳」であるから、年齢差は、「１７歳」である。類似身体情報抽出部１０８は、年齢距離データ１２２ａを参照する。年齢距離データ１２２ａが図７に示す内容の場合、年齢差が「１７歳」に対応する距離は、「３」である。類似身体情報抽出部１０８は、識別番号「１」で示される症例と要管理者Ａとの年齢距離を、「３」と算出する。

次に、類似身体情報抽出部１０８は、病態の違いを距離に換算する。要管理者Ａの病態は、「軽症高血圧」（図３参照）であり、識別番号「１」で示される症例の病態は、「中等症高血圧」である。類似身体情報抽出部１０８は、病態距離データ１２２ｂを参照する。病態距離データ１２２ｂが図８に示す内容の場合、要管理者が「軽症高血圧」、症例が「中等症高血圧」という病態差に対応する距離は、「１」である。類似身体情報抽出部１０８は、識別番号「１」で示される症例と要管理者Ａとの病態距離を、「１」と算出する。

続けて、類似身体情報抽出部１０８は、ＢＭＩの差を距離に換算する。要管理者ＡのＢＭＩは、「２７」（図３参照）であり、識別番号「１」で示される症例のＢＭＩは、「２７」であるから、ＢＭＩ差は、「０」である。類似身体情報抽出部１０８は、ＢＭＩ距離データ１２２ｃを参照する。年齢距離データ１２２ｃが図９に示す内容の場合、ＢＭＩ差が「０」に対応する距離は、「０」である。類似身体情報抽出部１０８は、識別番号「１」で示される症例と要管理者ＡとのＢＭＩ距離を、「０」と算出する。

さらに続けて、類似身体情報抽出部１０８は、血圧の差を距離に換算する。要管理者Ａの収縮期の血圧は、「１４５」ｍｍＨｇ（図３参照）であり、識別番号「１」で示される症例の収縮期の血圧は、「１６５」ｍｍＨｇであるから、血圧の差は、「２０」である。類似身体情報抽出部１０８は、血圧距離データ１２２ｄを参照する。血圧距離データ１２２ｄが図１０に示す内容の場合、血圧差が「２０」に対応する距離は、「１」である。類似身体情報抽出部１０８は、識別番号「１」で示される症例と要管理者Ａとの血圧距離を、「１」と算出する。

最後に、類似身体情報抽出部１０８は、年齢距離の「３」と、病態距離の「１」と、ＢＭＩ距離の「０」と、血圧距離の「１」との合計することにより、要管理者Ａの身体情報と識別番号「１」により示される症例の身体情報との距離を「５」と算出する（Ｓ１１０）。

類似身体情報抽出部１０８は、識別番号「２」から「１０」までにより示される各症例についても同様の算出処理を行うことにより、要管理者Ａの身体情報と各症例の身体情報との距離を算出する（Ｓ１１０）。算出した結果を、図１１の「距離」に示す。

さらに続けて、類似身体情報抽出部１０８は、算出した距離が閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ１１１）。ここで、閾値を「１」とすると、すべての距離が「１」以下である症例は、識別番号が「２」、「６」、「７」、「８」および「９」で示される５つの症例である。そのため、類似身体情報抽出部１０８は、これら５つの症例について、距離が閾値以下であると判断し（Ｓ１１１でＹＥＳ）、これらの各症例の症例データを類似生活習慣抽出部１１０へ出力する。

さらに続けて、生活習慣情報受付部１０６は、類似身体情報抽出部１０８における判断処理（Ｓ１１１）の終了を類似身体情報抽出部１０８から受けて、生活習慣情報の入力要求を出力する（Ｓ１１２）。この入力要求を受けて入力された要管理者Ａの生活習慣情報（図４参照）を、端末１０（１２）から入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して取得する。

さらに続けて、類似生活習慣抽出部１１０は、身体情報受付部１０４が取得した要管理者Ａの生活習慣情報を受けて、類似身体情報抽出部１０８から取得した症例データに要管理者Ａの生活習慣と類似する症例データがあるか否かを判断する（Ｓ１１３）。

ここでは、生活習慣情報として、「飲酒量」から得られる飲酒習慣のみを参照して判断する場合を例示する。上記の通り、飲酒習慣については、１日１合以上の飲酒量である場合に、飲酒習慣が「ある」と判断され、１日１合未満の飲酒量である場合に、飲酒習慣が「ない」と判断される。

類似生活習慣抽出部１１０は、まず、類似身体情報抽出部１０８から取得した各症例について飲酒習慣があるか否かを判断する。識別番号が「２」により示される症例について、類似生活習慣抽出部１１０は、１日２合の飲酒量のため、飲酒習慣が「ある」と判断する。同様に、類似生活習慣抽出部１１０は、識別番号が「６」により示される症例について飲酒習慣が「ある」、識別番号が「７」により示される症例について飲酒習慣「ない」、識別番号が「８」により示される症例について飲酒習慣が「ない」、識別番号が「９」により示される症例について飲酒習慣が「ある」と判断する。

また、要管理者Ａの「飲酒量」は、図４に示すように１日２合である。そのため、類似生活習慣抽出部１１０は、要管理者Ａについて飲酒習慣が「ある」と判断する。

識別番号が「２」、「６」および「９」により示される症例データは、要管理者Ａと同様に飲酒習慣が「ある」ため、類似生活習慣抽出部１１０は、類似身体情報抽出部１０８から取得した症例データに要管理者Ａの生活習慣と類似する症例データがあると判断し（Ｓ１１３でＹＥＳ）、識別番号が「２」、「６」および「９」により示される症例データを最善症例選択部１１２に出力する。

さらに続けて、最善症例選択部１１２は、類似生活習慣抽出部１１０から取得した３つの症例データの改善度を参照する。最善症例選択部１１２は、まず、改善度が「悪化」の傾向にある、識別番号が「２」により示される症例データを選択の候補から除外し、改善度が「改善」の傾向にある、識別番号が「６」および「９」により示される症例データの中から、より改善度が高い症例データを選択する。

識別番号が「６」により示される症例データの改善度は、「２％」の改善であり、識別番号が「９」により示される症例データの改善度は、「３％」の改善であることから、最善症例選択部１１２は、次に、識別番号が「９」により示される症例データを選択し、その内容を目標出力部１１４に出力する（Ｓ１１４）。

最善症例選択部１１２から識別番号が「９」により示される症例データを取得した目標出力部１１４は、識別番号が「９」により示される状態推移データを症例記憶部１２０から取得し、識別番号が「９」により示される症例データおよび状態推移データをともに、入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して端末１０（１２）へ出力する（Ｓ１１５）。

以上、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００は、このような処理を実行することにより、身体情報および生活習慣が要管理者と類似する症例の中から最も効果が見込まれる症例を抽出する。特に、生活習慣は、飲酒や喫煙などのように依存性があるため、その習慣を止めることが困難なものもある。要管理者Ａが飲酒習慣を止めることが困難であるように、各要管理者が、中止し難い生活習慣を持つ症例を参照して改善目標を設定することで、要管理者にとって実践し易い改善目標を要管理者に提示することができる。

さらに、図１４および図１５を参照して、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００から端末１０（１２）に出力される情報の端末１０（１２）上での表示例を、端末１０（１２）に接続されている出力機器であるモニタ１５（１７）を例に説明する。

図１４は、身体情報受付部１０４および生活習慣情報受付部１０６が、それぞれ出力する入力要求を端末１０（１２）に接続されたモニタ１５（１７）に表示した例である。

図１４（ａ）は、身体情報受付部１０４が出力する入力要求を、端末１０（１２）に接続されたモニタ１５（１７）に表示した例である。また、図１４（ｂ）は、生活習慣情報受付部１０６が出力する入力要求を、端末１０（１２）に接続されたモニタ１５（１７）に表示した例である。

ユーザは、各項目に要管理者の情報をキーボード５（７）等から入力した後、送信ボタン１３２、１３４をそれぞれ押下することにより、入力した情報が実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００に出力される。

図１５は、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００が出力する改善目標を端末１０（１２）に接続されたモニタ１５（１７）に表示した例である。

本図は、要管理者Ａの改善目標の表示例であり、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００により抽出された症例データのうち生活習慣情報および改善度、並びにそれに対応する状態推移情報がグラフ化されて表示されている。

なお、要管理者と身体情報または生活習慣情報が類似する症例データがない場合、端末１０（１２）に接続されたモニタ１５（１７）には、「類似症例がありません。」とのメッセージが表示され、要管理者と身体情報または生活習慣情報が類似する症例データはあるものの、改善度が「維持」または「悪化」の症例データのみの場合、「改善症例がありません。」とのメッセージが表示される（これらの表示例は図示していない）。

以上により、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００は、要管理者の属性及び健康状態といった身体情報および生活習慣が類似していると同時に、健康状態の改善が最も成功した例を改善目標とする。

生活習慣の改善を実行することは、要管理者が生活習慣を変更することである。一般に、生活習慣の変更は困難であり、また要管理者は生活習慣の変更に抵抗を感じる。理想的な改善目標を提示された要管理者は、その改善目標を一般的なものに過ぎないと理解するため、自身の健康を改善するという改善目標の意義を実感できず、生活習慣の変更に伴う抵抗を乗り超えることができないことが多い。

実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００により改善目標を提示された要管理者は、提示された症例の身体情報および生活習慣が要管理者自身の身体情報および生活習慣と類似しているため、その症例を身近に感じることができる。

また、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００により改善目標を提示された要管理者は、実際に改善している症例を見るため、自身の健康を改善するために有効であることを実感し易い。

そのため、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００が提示する改善目標は、生活習慣が類似するために、生活習慣の変更が少ないために実践し易いのみでなく、生活習慣の変更に伴う抵抗を乗り超えるだけの動機付けを要管理者に与えることができる。

このように、要管理者の健康状態の改善に有効であるだけでなく、要管理者にとって実践し易く、しかも改善目標の実行の動機付けができる改善目標を提示することにより、要管理者に定着し易い改善目標を提示することが可能となる。

（実施形態２)
次に、図１６および図１７を参照して、本発明の実施形態２に係る生活習慣改善支援システムについて説明する。

実施形態２に係る生活習慣改善支援システムは、症例の中から、要管理者の身体情報および生活習慣が類似する症例を抽出する際、生活習慣が類似する症例を抽出した後に、身体情報が類似する症例を抽出し、さらにその中で最も効果が見込まれる症例を選択し、選択された症例の生活習慣を要管理者の改善目標として提示する。

まず、実施形態２に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概要は、図１に示す実施形態２に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概要と同一であるため、説明は省略する。

次に、実施形態２に係る生活習慣改善支援装置が備える機能の詳細について、図１６を参照して説明する。

図１６は、実施形態２に係る生活習慣改善支援装置２００の機能的構成を示すブロック図である。生活習慣改善支援装置２００は、入出力Ｉ／Ｆ部２０２と、身体情報受付部２０４と、生活習慣情報受付部２０６と、類似身体情報抽出部２０８と、類似生活習慣抽出部２１０と、最善症例選択部２１２と、目標出力部１１４と、改善度算出部１１６と、症例記憶部１２０と、距離定義記憶部１２２とを備える。

本図において、図２に示す各機能ブロックと同一の機能を有する機能ブロックには、同一の参照符号を付し、その機能ブロックの説明は省略する。また、図２に示す各機能ブロックと類似する機能ブロックについては、相違点を明らかにしつつ説明する。

入出力Ｉ／Ｆ部２０２は、端末１０（１２）に情報を出力し、端末１０（１２）からの情報を受け付けるインターフェースである。実施形態１に係るＩ／Ｆ部１０２との違いは、端末１０（１２）から出力される改善目標の出力要求を受け、その出力要求を生活習慣情報受付部２０６に出力することである。

生活習慣情報受付部２０６は、端末１０（１２）からの改善目標の出力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付け、その出力要求に応じて生活習慣情報の入力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２へ出力し、その入力要求に応じて端末１０（１２）に入力された生活習慣情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２から受け付ける。

また生活習慣情報受付部２０６が、受け付けた生活習慣情報を類似生活習慣抽出部２１０に出力することは、実施形態１に係る生活習慣情報受付部１０６と同じである。

身体情報受付部２０４は、類似生活習慣情報抽出部２１０における処理が終了したことを受け、身体情報の入力要求を入出力Ｉ／Ｆ部２０２へ出力する。

また身体情報受付部２０４が、その入力要求に応じて入力された身体情報を入出力Ｉ／Ｆ部２０２から取得し、取得した身体情報を類似身体情報抽出部２０８に出力することは、実施形態１に係る身体情報受付部１０４と同じである。

類似生活習慣抽出部２１０は、生活習慣情報受付部２０６から要管理者の生活習慣情報を取得し、要管理者の生活習慣情報と同一の生活習慣情報を持つ症例データ１２０ａを、症例記憶部１２０から取得する。

すなわち、類似生活習慣抽出部２１０は、症例記憶部１２０が記憶している症例に含まれる生活習慣情報と生活習慣情報受付部２０６が受け付けた要管理者の生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない症例を、類似している症例として抽出する、類似症例抽出手段が有する類似生活習慣情報抽出部の一例である。

また類似生活習慣抽出部２１０は、生活習慣情報が類似する症例データがない場合、類似する症例データがないことを目標出力部１１４に出力し、生活習慣情報が類似する症例データがある場合、その症例データを類似身体情報抽出部２０８に出力するとともに、身体情報受付部２０４に処理が終了したことを出力する。

類似身体情報抽出部２０８は、類似生活習慣抽出部２１０が抽出した症例データを類似生活習慣抽出部２１０から取得し、身体情報受付部２０４が出力する要管理者の身体情報を取得する。また類似身体情報抽出部２０８は、取得した症例データの中から、要管理者の身体情報と類似する身体情報を含む症例データを、距離定義記憶部１２２を参照して抽出する。

すなわち、類似身体情報抽出部２０８は、類似生活習慣抽出部２１０により抽出された症例の中から、その症例に含まれる身体情報と要管理者の身体情報との違いの程度を示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない症例を、類似している症例として症例記憶部１２０が記憶している症例から抽出する、類似症例抽出手段が有する類似身体情報抽出部の一例である。

また類似身体情報抽出部２０８は、取得した症例データの中に、要管理者の身体情報と類似する身体情報を含む症例データがある場合、その症例データを最善症例選択部２１２に出力し、要管理者の身体情報と類似する身体情報を含む症例データがない場合、類似する症例データがないことを目標出力部１１４に出力する。

最善症例選択部２１２は、類似身体情報抽出部２０８が出力する症例データを取得し、取得した各症例データに含まれる改善度が最大となる症例データを選択する。

また、最善症例選択部２１２が選択した結果を目標出力部１１４へ出力することは、実施形態１に係る最善症例選択部１１２と同じである。

さらに、実施形態２に係る生活習慣改善支援装置２００が実行する処理について、図１７を参照して説明する。

図１７は、実施形態２に係る生活習慣改善支援装置２００が実行する処理のフローチャートである。本図に示すフローチャートは、実施形態１に係る図１１に示すフローチャートの身体情報受付処理（Ｓ１０３）から距離判断（Ｓ１１１）までと、生活習慣情報受付処理（Ｓ１１２）から類似習慣症例判断処理（Ｓ１１３）までとの処理の順序を入れ替えたものである。本図のフローチャートの参照符号は、図１１に示すフローチャートと同じ処理について、同一の参照符号を付している。図１１に示すフローチャートと同一の処理については説明を省略する。

まず、Ｓ１０１及びＳ１０２については、図１１に示すフローチャートと同一の処理であるため、説明を省略する。

次に、生活習慣情報受付部２０６は、端末１０（１２）からの改善目標の出力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２を介して受け付け、その出力要求に応じて生活習慣情報の入力要求を入出力Ｉ／Ｆ部１０２へ出力し、その入力要求に応じて端末１０（１２）に入力された生活習慣情報を入出力Ｉ／Ｆ部１０２から受け付け（Ｓ２１２）、その生活習慣情報を類似生活習慣抽出部２１０に出力する。

続けて、類似生活習慣抽出部２１０は、生活習慣情報受付部２０６から要管理者の生活習慣情報を取得すると、症例記憶部１２０が記憶している症例データ１２０ａを参照して、要管理者の生活習慣情報と生活習慣が一致する症例データがあるか否かを判断する（Ｓ１１３）。この判断は、実施形態１に係る図１１に示すＳ１１３において類似生活習慣抽出部１１０が実行する判断と同様である。

要管理者の生活習慣情報と生活習慣が一致する症例データがない場合（Ｓ１１３でＮＯ）、類似生活習慣抽出部２１０は、類似する症例データがないことを目標出力部１１４に出力する。

要管理者の生活習慣情報と生活習慣が一致する症例データがある場合（Ｓ１１３でＹＥＳ）、類似生活習慣抽出部２１０は、身体情報受付部２０４に類似生活習慣判断（Ｓ１１３）が終了したことを出力するとともに、取得した症例データを類似身体情報抽出部２０８に出力する。

続けて、身体情報受付部２０４は、類似生活習慣抽出部２１０による類似生活習慣判断（Ｓ１１３）が終了したことを受けて、入出力Ｉ／Ｆ部２０２を介して端末１０（１２）に身体情報の入力要求を出力し、その入力要求に応じて入力された要管理者の身体情報を、入出力Ｉ／Ｆ部２０２を介して取得する。

続けて、類似身体情報抽出部２０８は、要管理者の身体情報を身体情報受付部２０４から取得し、類似生活習慣抽出部２１０から取得した各症例データと要管理者の身体情報との距離を、距離定義記憶部１２２が記憶している各距離データ１２２ａ、１２２ｂ、１２２ｃ、１２２ｄを参照することにより算出する（Ｓ２１０）。距離を算出する方法は、実施形態１に係る図１１に示すＳ１１１において類似身体情報抽出部１０８が実行する判断と同様である。

続けて、類似身体情報抽出部２０８は、算出した各距離が閾値以下であるか否かを判断する（Ｓ１１１）。

算出した距離の中に閾値以下の症例データがない場合（Ｓ１１１でＮＯ）、類似身体情報抽出部２０８は、類似症例がないことを目標出力部１１４に出力する。

算出した距離の中に閾値以下の症例データがある場合（Ｓ１１１でＹＥＳ）、距離が閾値以下となる全ての症例データを最善症例選択部２１２に出力する。

Ｓ１１４及びＳ１１５についても、図１１に示すフローチャートと同一の処理であるため、説明を省略する。

以上のように、実施形態２に係る生活習慣改善支援装置２００は、症例データの抽出について、類似の生活習慣情報をもつ症例データを抽出した後、身体情報の距離の算出を行う。これにより、症例記憶部１２０が記憶している全ての症例データに対して、距離の算出処理を実行することがなくなり、実施形態１に係る生活習慣改善支援装置１００と同様の改善目標を提示しつつ、計算量を減少させることが可能となる。

（実施形態３)
次に、図１８および図１９を参照して、本発明の実施形態３に係る生活習慣改善支援システムについて説明する。

実施形態３に係る生活習慣改善支援装置は、症例の中から、要管理者の身体情報および生活習慣が類似する症例を抽出し、さらにその中で最も効果が見込まれる症例を選択する。さらに、実施形態３に係る生活習慣改善支援装置は、その選択された症例の健康状態の推移が改善傾向に向かっていない場合、身体情報が類似するか否かを決定する基準である閾値を、健康状態の推移が改善傾向に向かっている症例が含まれるまで拡大し、その結果選択された症例の生活習慣を要管理者の改善目標として提示する。

まず、実施形態３に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概要は、図１に示す実施形態１に係る生活習慣改善支援システムのハードウェア構成の概要と同一であるため、説明は省略する。

次に、実施形態３に係る生活習慣改善支援装置が備える機能の詳細について、図１８を参照して説明する。

図１８は、実施形態３に係る生活習慣改善支援装置３００の機能的構成を示すブロック図である。生活習慣改善支援装置３００は、入出力Ｉ／Ｆ部１０２と、身体情報受付部１０４と、生活習慣情報受付部１０６と、類似身体情報抽出部３０８と、類似生活習慣抽出部１１０と、最善症例選択部３１２と、目標出力部１１４と、改善度算出部１１６と、症例記憶部１２０と、距離定義記憶部１２２と、閾値制御部３１６とを備える。

類似身体情報抽出部３０８は、実施形態１に係る類似身体情報抽出部１０８が有する機能に加えて、閾値制御部３１６から閾値を取得する。

最善症例選択部３１２は、類似生活習慣抽出部１１０から取得した症例データの改善度が「維持」または「悪化」のみの場合、実施形態１に係る最善症例選択部１１２が有する機能と異なり、「改善症例がない」という結果を閾値制御部３１６へ出力する。

すなわち、最善症例選択部３１２は、類似身体情報抽出部３０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中から、生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている症例を選択する最善症例選択手段の一例である。

また、最善症例選択部３１２は、類似身体情報抽出部３０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中に、改善度により示される変化の傾向を参照して、生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例があるか否かを判断する判断部と、類似身体情報抽出部３０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中に生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例があると、判断部により判断された場合に、改善度が示す変化の比率が最大である症例を、生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている症例として選択する選択部とを有する最善症例選択手段の一例である。

閾値制御部３１６は、最善症例選択部３１２からの「改善症例がない」という結果を取得すると、類似身体情報抽出部３０８から閾値を取得し、取得した閾値より大きな閾値を類似身体情報抽出部３０８に出力する。

すなわち、閾値制御部３１６は、類似身体情報抽出部３０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例の中に生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例がないと、最善症例選択手段が有する判断部により判断された場合に、類似身体情報抽出部３０８および類似生活習慣抽出部１１０により抽出された症例に、生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例が含まれるまで、閾値を大きくする、最善症例選択手段が有する閾値制御部の一例である。

図１９は、実施形態３に係る生活習慣改善支援装置が実行する処理のフローチャートである。本図に示すフローチャートは、実施形態１に係る図１１に示すフローチャートの距離算出処理（Ｓ１１０）と生活習慣情報受付処理（Ｓ３１２）との間に、閾値初期化処理（Ｓ３１８）を追加し、また距離判断処理（Ｓ１１１）を変更し（Ｓ３１１）、さらに最善症例選択処理（Ｓ１１４）と目標出力処理（Ｓ１１５）との間に、症例有無判断（Ｓ３１６）および閾値拡大処理（Ｓ３１７）を追加したものである。

本図のフローチャートの参照符号は、図１１に示すフローチャートと同じ処理について、同一の参照符号を付している。図１１に示すフローチャートと同一の処理については説明を省略する。

まず、閾値初期化処理（Ｓ３１８）および距離判断処理（Ｓ３１１）について説明する。

類似身体情報抽出部３０８は、各症例データ１２０ａの身体情報と要管理者の身体情報との距離を算出した後（Ｓ１１０）、閾値を予め定めた初期値、例えば「１」に設定する。

次に、類似身体情報抽出部３０８は、距離が閾値以下の症例データがあるか否かを判断する（Ｓ３１１）。

距離が閾値以下の症例データがある場合（Ｓ３１１でＹＥＳ）、症例データの抽出処理が終了したことを生活習慣情報受付部１０６に出力するとともに、抽出した症例データを類似生活習慣抽出部１１０に出力する。

距離が閾値以下の症例データがない場合（Ｓ３１１でＮＯ）、類似身体情報抽出部３０８は、類似する症例データがないことおよび閾値を閾値制御部３１６へ出力する。

閾値制御部３１６は、類似する症例データがないことを受けて、類似身体情報抽出部３０８から取得した閾値を拡大して、その閾値を類似身体情報抽出部３０８に出力する。閾値の拡大は、例えば、取得した閾値に「１」を加算する。

拡大された閾値を取得した類似身体情報抽出部３０８は、距離が閾値以下の症例データがあるか否かを、再び判断し（Ｓ３１１）、距離が閾値以下の症例データがあると判断するまで、閾値拡大処理を繰り返す（Ｓ３１１でＮＯの後、Ｓ３１７）。

次に、症例有無判断（Ｓ３１６）および閾値拡大処理（Ｓ３１７）について説明する。
最善症例選択部３１２は、選択した症例データの中に症例データがあるか否かを判断する（Ｓ３１６）。

症例データを含む場合（Ｓ３１６でＹＥＳ）、最善症例選択部３１２は、その症例データを目標出力部１１４に出力する。「改善症例がない」という結果の場合、最善症例選択部３１２は、閾値制御部３１６へその結果を出力する。

続けて、閾値制御部３１６は、「改善症例がない」という結果を受けて、類似身体情報抽出部３０８から閾値を取得し、取得した閾値を拡大する（Ｓ３１７）。閾値の拡大は、上記と同様に、例えば、取得した閾値に「１」を加算する。

続けて、閾値制御部３１６は、拡大した閾値を類似身体情報抽出部３０８へ出力する。拡大された閾値を取得した類似身体情報抽出部３０８は、距離判断（Ｓ３１１）以降の処理を繰り返す。

以上のように、身体情報が類似する症例データを抽出する閾値を制御することにより、身体情報が類似する症例データがないため、改善目標を提示できないことがなくなり、より多くの要管理者に定着し易い、改善目標を提示することが可能となる。

以上、本発明の実施形態１から実施形態３までに係る生活習慣改善支援装置について説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。

例えば、本発明に係る生活習慣改善装置１００、２００、３００は、それぞれ回線に接続されていない独立の装置であってもよい。また、サーバに症例記憶部１２０および状態推移記憶部１２４を備え、端末に各実施形態に係る他の機能を備え、サーバと端末がインターネット等の回線により接続されている生活習慣改善システムとして実現してもよい。

このように、本発明に係る生活習慣改善支援装置が備える処理部を、独立の装置が備えまたは端末が備えることにより、サーバにおける処理の負荷を軽減することが可能となる。

また例えば、要管理者の身体情報と類似する身体情報を有する症例を抽出する際に、各身体情報に係る距離の合計ではなく、各身体情報の距離の最大値、または最小値を要管理者の身体情報とその症例の身体情報との距離としてもよい。

さらに例えば、実施形態１から実施形態３における、類似生活習慣抽出部１１０、２１０は、受け付けた症例データの中に、要管理者の生活習慣情報と一致する生活習慣情報を含む症例データがある場合、その症例データを抽出するとしたが、類似身体情報抽出部１０８、２０８、３０８と同様に、症例に含まれる生活習慣情報と要管理者の生活習慣情報との距離や類似度を算出し、算出した距離や類似度と閾値とを比較することにより、生活習慣が類似している症例を抽出してもよい。

さらに例えば、症例に含まれる生活習慣情報と要管理者の生活習慣情報との距離や類似度を算出する場合に、身体情報の距離と同じ指標を用いて、生活習慣に関する距離および身体情報に関する距離の合計や、生活習慣に関する距離および身体情報に関する距離の最大値または最小値により、症例と要管理者との距離を算出して、類似する症例を抽出してもよい。

本発明は、健康管理が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する装置に適用でき、特に生活習慣の目標を設定する装置等に適用できる。

実施形態１に係る生活習慣改善支援装置のハードウェア構成の概観図である。実施形態１に係る生活習慣改善支援装置の機能的構成を示すブロック図である。要管理者Ａの身体情報の例を示す図である。要管理者Ａの生活習慣情報の例を示す図である。実施形態１に係る症例記憶部が記憶している症例データの例を示す図である。実施形態１に係る症例記憶部が記憶している状態推移データの例を示す図である。実施形態１に係る距離定義記憶部が記憶している年齢距離データの例を示す図である。実施形態１に係る距離定義記憶部が記憶している病態距離データの例を示す図である。実施形態１に係る距離定義記憶部が記憶しているＢＭＩ距離データの例を示す図である。実施形態１に係る距離定義記憶部が記憶している血圧距離データの例を示す図である。実施形態１に係る生活習慣改善支援装置が実行する処理のフローチャートである。状態推移データおよび症例データに含まれる改善度の例を模式的に示す図である。要管理者Ａの身体情報と各症例データの身体情報から算出される距離の例を示す図である。身体情報受付部および生活習慣情報受付部が、それぞれ出力する入力要求を端末に接続されたモニタに表示した例である。実施形態１に係る生活習慣改善支援装置が出力する改善目標を端末に接続されたモニタに表示した例である。実施形態２に係る生活習慣改善支援装置の機能的構成を示すブロック図である。実施形態２に係る生活習慣改善支援装置が実行する処理のフローチャートである。実施形態３に係る生活習慣改善支援装置の機能的構成を示すブロック図である。実施形態３に係る生活習慣改善支援装置が実行する処理のフローチャートである。従来の生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０、１２端末
１００、２００、３００生活習慣改善支援装置
１０２、２０２入出力Ｉ／Ｆ部
１０４、２０４身体情報受付部
１０６、２０６生活習慣情報受付部
１０８、２０８、３０８類似身体情報抽出部
１１０、２１０類似生活習慣情報抽出部
１１２、２１２、３１２最善症例選択部
１１４目標出力部
１２０症例記憶部
１２２距離定義記憶部
３１６閾値制御部

Claims

生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援装置であって、
前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段と、
生活習慣の改善を既に実行している実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた症例を記憶している症例記憶手段と、
前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記健康情報と、前記情報受付手段が受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似症例抽出手段と、
前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択手段と、
前記最善症例選択手段により選択された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力手段とを備える生活習慣改善支援装置。
前記情報受付手段は、前記要管理者の前記健康情報のうち身体の状態を特徴付ける情報である身体情報を受け付ける身体情報受付部と、
前記要管理者の前記健康情報のうち前記生活習慣情報を受け付ける生活習慣情報受付部とを有し、
前記症例記憶手段は、前記実行者の前記身体情報および前記生活習慣情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた前記症例を記憶し、
前記類似症例抽出手段は、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記身体情報と前記要管理者の前記身体情報との違いの程度を示す指標と、第１の閾値とを比較して、前記指標が前記第１の閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似身体情報抽出部と、
前記類似身体情報抽出部により抽出された前記症例の中から、当該症例に含まれる前記生活習慣情報と前記生活習慣情報受付部が受け付けた前記要管理者の前記生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、第２の閾値とを比較して、前記指標が前記第２の閾値を超えない前記症例を抽出する類似生活習慣情報抽出部とを有する
請求項１に記載の生活習慣改善支援装置。
前記情報受付手段は、前記要管理者の前記健康情報のうち身体の状態を特徴付ける情報である身体情報を受け付ける身体情報受付部と、
前記要管理者の前記健康情報のうち前記生活習慣情報を受け付ける生活習慣情報受付部とを有し、
前記症例記憶手段は、前記実行者の前記身体情報および前記生活習慣情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた前記症例を記憶し、
前記類似症例抽出手段は、前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記生活習慣情報と前記生活習慣情報受付部が受け付けた前記要管理者の前記生活習慣情報との違いの程度を示す指標と、第２の閾値とを比較して、前記指標が前記第２の閾値を超えない前記症例を抽出する類似生活習慣情報抽出部と、
前記類似生活習慣情報抽出部により抽出された前記症例の中から、当該症例に含まれる前記身体情報と前記要管理者の前記身体情報との違いの程度を示す指標と、第１の閾値とを比較して、前記指標が前記第１の閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似身体情報抽出部とを有する
請求項１に記載の生活習慣改善支援装置。
前記類似身体情報抽出部は、自身が取得する前記症例に含まれる各身体情報と前記身体情報受付部が受け付ける前記要管理者の各身体情報との違いの程度を、当該違いの程度を示す各身体情報に共通する指標である距離に換算する定義を記憶している距離定義記憶部と、
自身が取得する前記症例について、各前記症例に含まれる各身体情報と前記要管理者の各身体情報との違いの程度を、前記距離定義記憶部に記憶されている定義を参照することにより、前記距離に換算し、各前記症例と前記要管理者との身体情報距離を算出する距離算出部と、
前記身体情報距離と前記第１の閾値とを比較し、前記身体情報距離が前記第１の閾値以下となる症例を、類似している症例として抽出する類似情報抽出部とを有する
請求項２または請求項３に記載の生活習慣改善支援装置。
さらに、前記症例記憶手段が記憶している前記症例について、前記症例記憶手段が記憶している前記実行者が生活習慣の改善を開始してからの生体情報の推移から、当該生体情報の推移の一定期間における変化の傾向および変化の比率を示す改善度を算出する改善度算出手段を備え、
前記最善症例選択手段は、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に、前記改善度により示される前記変化の傾向を参照して、前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例があるか否かを判断する判断部と、
前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例があると、前記判断部により判断された場合に、前記改善度が示す変化の比率が最大である前記症例を、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例として選択する選択部とを有する
請求項１から４のいずれか１項に記載の生活習慣改善支援装置。
前記最善症例選択手段は、さらに、前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中に前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている前記症例がないと、前記判断部により判断された場合に、前記類似情報抽出手段により抽出された前記症例に、前記生体情報の推移が好ましい方向に向かっている症例が含まれるまで、前記第１の閾値を大きくする閾値制御部を有する
請求項５に記載の生活習慣改善支援装置。
前記身体情報は、身体に関する情報のうち改善し得ない情報である属性および身体に関する情報のうち改善し得る情報である生体情報を含む
請求項１から６のいずれか１項に記載の生活習慣改善支援装置。
生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援方法であって、
前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付ステップと、
生活習慣の改善を既に実行している実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた複数の症例の各々に含まれる前記健康情報と、前記情報受付ステップにおいて受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、所定の閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない症例を、前記複数の症例の中から抽出する類似症例抽出ステップと、
前記類似症例抽出ステップにおいて抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択ステップと、
前記最善症例選択ステップにおいて抽出された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力ステップとを含む生活習慣改善支援方法。
生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援プログラムであって、
前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付ステップと、
生活習慣の改善を既に実行している実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた複数の症例の各々に含まれる前記健康情報と、前記情報受付ステップにおいて受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、所定の閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない前記症例を、前記複数の症例の中から抽出する類似症例抽出ステップと、
前記類似症例抽出ステップにおいて抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択ステップと、
前記最善症例選択ステップにおいて抽出された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力ステップとをコンピュータに実行させる生活習慣改善支援プログラム。
生活習慣の改善が必要な要管理者の生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムであって、
生活習慣の改善を既に実行している実行者の生活習慣を示す情報である生活習慣情報を含む前記健康情報と、前記実行者が生活習慣の実行を開始してからの生体情報の推移とを対応付けた症例を記憶している症例記憶手段を備えるサーバと、
前記要管理者の健康状態を特徴付ける情報である健康情報を受け付ける情報受付手段と、
前記症例記憶手段が記憶している前記症例に含まれる前記健康情報と、前記情報受付手段が受け付ける前記要管理者の前記健康情報との違いを示す指標と、所定の閾値とを比較して、前記指標が前記閾値を超えない前記症例を、前記症例記憶手段が記憶している前記症例から抽出する類似症例抽出手段と、
前記類似症例抽出手段により抽出された前記症例の中から、前記生体情報の推移が最も好ましい方向に向かっている前記症例を選択する最善症例選択手段と、
前記最善症例選択手段により抽出された前記症例に対応する前記生活習慣情報を改善目標として出力する目標出力手段とを備える端末とを含む生活習慣改善支援システム。