JP2009247688A - 臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 各施設間で臨床検査データに生ずる施設間誤差を効率的かつ高精度に補正する。
【解決手段】 入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納する健常者検査データ抽出部（２１）と、第１の基準検査データを読み出し、正規化された第２の基準検査データに変換する正規化処理部（２５）と、第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、その傾き及び切片を補正用パラメータとして導出する補正用パラメータ導出部（２５）と、入力された臨床検査データの項目値と一致する検査施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータで規定される一次関数を、前記臨床検査データに対して適用して、前記臨床検査データを補正する補正処理部（２５）とを具備する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びそのプログラムに関する。より詳細には、特に、複数の病院、検査施設、分析施設ないし在宅サイトで収集された臨床検査データを統合し、集積して解析する統合医療システムにおいて、統合医療データベースに格納されるべき複数の病院、検査施設ないし在宅サイトでそれぞれ収集される臨床検査データを効率的かつ高精度に統合医療データを解析する医療データマイニングエンジンに供給するための技術に関する。

医療の経済効率を低下させることなく医療の質的向上を実現するためのプラットフォームとして、Ｅｖｉｄｅｎｃｅ Ｂａｓｅｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＥＢＭ）システムの構築が図られている。このＥＢＭシステムによれば、統合医療データベースに格納された医療データの解析により動的に診断根拠を導出し、各医療機関や在宅において、医師、医療スタッフや栄養管理士等が、客観的診断根拠に基づく診断、治療、栄養指導等を行なうことが可能となる。

例えば、特許文献１は、本願発明者らの一部を含む発明者らによる特許出願に係り、臨床検査で取得され、中央に収集された複数の分析結果項目について、ニューラルネットや自己組織化マップ等の手法を用いて集積された多数患者の過去の臨床検査結果に基づき、予め定義された複数の出現パターンのうち最も近似する出現パターンに対する近似度を算出し、熟練した医師の判断によらなくとも、再検査が必要な検査結果であるか否かを自動的に判断することのできる臨床検査分析装置を開示する。

一方、特許文献２は、臨床検査で取得され、中央に収集された膨大な医療データを網羅的に解析して、医療データ相互間の相関性を示す相関ルール及びその頻度データを抽出するデータマイニング処理により、複数の分析項目間の関係を可視的に表示する医療データ解析システムを開示する。
特開２００３−１１４２３１号公報 特開２００４−１８５５４７号公報

ところで、上記の統合医療データを解析する医療データマイニングエンジンにより用いられる統合医療データベースには、複数の病院、検査施設、分析施設、ないし在宅サイト（本明細書及び特許請求の範囲において、特に断らない限り、これらを総称して単に「施設」という。）でそれぞれ収集された臨床検査データが集約される。しかしながら、従来、施設ごとに取得された臨床検査データに施設間誤差が生じ、これにより、統合的な医療データマイニングエンジンに提供される統合医療データの精度が損なわれ、結果として導出されるべき診断根拠の信頼性を低下させていた。すなわち、臨床検査実施機関である複数の施設では、相互に画一的でない条件下で臨床検査データが取得、分析されるため、例えばＭｅｄｉｃａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ＭＥ）測定機器、試薬、分析法、分析用標準液等の施設間での相違に起因して、施設ごとに取得された臨床検査データに誤差が生ずることは避け得ない。

また、例えば、受けるべき検査を受けていない、体重、腹囲等の測定を行なわない、問診に回答しない、等の種々の理由から、ある被検者について臨床検査データの欠損は生じ得るが、欠損が生じた臨床検査項目について後から実データである検査値を取得することはできない。欠損値が存在するとルール導出のための論理演算においてエラーとして処理されてしまうため、欠損値を含む臨床検査データについては、後続の医療データマイニングエンジン及び知識処理エンジンで診断ルールを導出する基礎とすることができなかった。

さらに、各施設で取得されるデータの表現形は、標準化ないし統一化されておらず、例えば文字型、数値型と多様なデータ型であり得るため、医療データマイニングエンジンに供給されても、効率的なクラスタリング、分類等の処理を阻害していた。

臨床検査データは、一般に、データ量が膨大である上、各施設で分析される被検者の母集団が異なるため施設間で同一サンプルによる対比ができず、また、時系列データであるためある臨床検査項目について再度同じ被検者から同じ条件で検査データの再取得ができず、このため施設間誤差を有効に解消することができない。

ここで、例えば、基準となるマーカー物質を試料として分析を行なって臨床検査データを得る手法や、健康診断検査項目について外部から提供される精度管理データにより補正する手法や、分析法ないし標準液等を標準化することにより誤差を解消するための手法も提案されている。しかしながら、第１の手法においては、臨床検査試料の分析段階でマーカー物質を分析させなければならないため、過去において既に取得された臨床検査データに対して行なうことができず、第２の手法においては、外部提供の精度管理データによる補正はまた健康診断項目以外の臨床検査項目についての有効な精度管理データは未だ提供されておらず、第３の手法においては、分析法ないし標準液等を標準化する手法によっても標準化されない条件が作用するため、臨床検査データについての微妙な施設間誤差を解消することは依然なし得なかった。

本発明は、上記課題に鑑みてされたものであり、その目的は、各施設間で臨床検査データに生ずる施設間誤差を効率的かつ高精度に補正することで、複数の施設で収集される臨床検査データを、医療データマイニングエンジンが本来想定する正しいデータにデータクレンジングして、１つの統合医療データベースに統合可能とすることのできる臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びそのプログラムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は、臨床検査データ中に生じた検査値欠損を有効に補間して、検査値欠損がある被検者の臨床検査データであっても、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることができる臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びプログラムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は、各施設間で相違する臨床検査データのデータ形式の相違を吸収して、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることができる臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びプログラムを提供することにある。

本願発明者らは、検査・分析条件が施設間で相違しない理想状態においては、各施設間で取得される臨床検査データは本来均一性を示すべきものとの知見に基づき、本願発明に想到した。

本発明の原理は、同一施設で分析された被検者を母集団とする臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、施設間誤差補正用の基準臨床検査データとし、この基準臨床検査データから補正用パラメータを導出するものである。好適には、この基準臨床検査データは、正規化された後、補正用パラメータ導出の基礎とされる。各施設から収集される臨床検査データは、該臨床検査データの項目値と一致する検査施設及び臨床検査項目について定義された補正用パラメータを適用することにより補正される。

なお、本明細書及び特許請求の範囲において、「臨床検査データ」とは、医師が患者の病気の診断及び治療に直接利用するデータに限定されるものではなく、およそ病気の診断、治療、予防並びに栄養指導等に利用され得るあらゆる被検者のデータを意味するものであり、被検者から採取された検体を分析する検体検査により得られるデータと、被検者を直接検査する生理機能検査により得られるデータの双方を含む。

本発明のある特徴によれば、同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力する入力部と、入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納する健常者検査データ抽出部と、前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換する正規化処理部と、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶する補正用パラメータ導出部と、入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する検査施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正する補正処理部と、補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納する補正後データ格納部とを具備するとを特徴とする臨床検査データ解析支援装置が提供される。

前記補正用パラメータ導出部は、前記近似直線を、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上で、ｘ＝μ±２σである偏位点（ここで、μは平均値、σは標準偏差）における接線として求めてよい。

前記健常者検査データ抽出部は、入力された前記臨床検査データのうち、被検者の年齢を値とする、第１の閾値と、該第１の閾値より高い第２の閾値との間にある値の年齢値を有する被検者のみを母集団とする臨床検査データを抽出する第１のフィルタリング処理部を具備してよい。

前記健常者検査データ抽出部は、同一被検者について、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する他の臨床検査項目が、異常値を示した場合には、当該被検者の臨床検査データを、前記第１の基準検査データとして抽出すべき臨床検査データから除外する第２のフィルタリング処理部を具備してよい。

前記健常者検査データ抽出部は、各臨床検査項目をそれぞれ軸とするｎ次元（ｎ≧１の整数）の確率分布上で、該確率分布の等確率楕円外にプロットされる臨床検査データを除外し、該処理を、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する全臨床検査項目間について、除外されるべきデータがなくなるまで繰り返した後得られた臨床検査データを前記第１の基準検査データとして抽出する第３のフィルタリング処理部を具備してよい。

上記臨床検査データ解析支援装置は、さらに、前記入力部により入力された臨床検査データに欠損臨床検査項目が存在する場合には、該欠損臨床検査項目の検査値を補間により生成する補間処理部を具備してよい。

上記臨床検査データ解析支援装置は、さらに、前記入力部により入力された臨床検査データの検査値のデータ型を判定し、文字型で記述された検査値を、数値型の連続値に変換する表現形変換処理部を具備してよい。

本発明のある特徴によれば、入力部と、健常者検査データ抽出部と、正規化処理部と、補正用パラメータ導出部と、補正処理部と、補正後データ格納部とを備える臨床検査データ解析支援装置により実行される臨床検査データ解析支援方法であって、前記入力部が、同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力するステップと、前記健常者検査データ抽出部が、入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納するステップと、前記正規化処理部が、前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換するステップと、前記補正用パラメータ導出部が、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶するステップと、前記補正処理部が、入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正するステップと、前記補正後データ格納部が、補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納するステップとを含むことを特徴とする方法が提供される。

本発明の他の特徴によれば、臨床検査データ解析支援処理をコンピュータに実行させるための臨床検査データ解析支援プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力する入力処理と、入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納する健常者検査データ抽出処理と、前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換する正規化処理と、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶する補正用パラメータ導出処理と、入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正する補正処理と、補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納する補正後データ格納処理とを含む処理を実行させるためのものであることを特徴とするプログラムが提供される。

本発明によれば、各施設間で臨床検査データに生ずる施設間誤差を効率的かつ高精度に補正することで、複数の施設で収集される臨床検査データを、医療データマイニングエンジンが本来想定する正しいデータにデータクレンジングして、１つの統合医療データベースに統合可能とすることが可能となる。

また、臨床検査データ中に生じた検査値欠損を有効に補間して、検査値欠損がある被検者の臨床検査データであっても、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることが可能となる。

また、各施設間で相違する臨床検査データのデータ形式の相違を吸収して、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることが可能となる。

従って、本発明に係る臨床検査データ解析支援装置、臨床検査データ解析支援方法及びそのプログラムによれば、臨床検査データに不可避的に生ずる施設間誤差をデータクレンジングにより解消して、高精度での医療データマイニングが実現され、ＥＢＭの向上に資する。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。

＜本実施形態に係るネットワークシステムの構成＞
図１は、本実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置４１がデータクレンジング後の臨床検査データを出力する統合医療データベース４Ａを構成要素とするユビキタス統合医療情報システムのネットワークシステムの一構成例を示す。ユビキタス統合医療情報システムは、病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・と、在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・と、ネットワーク３と、統合医療サーバ４とを具備する。

各病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・、各在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・はそれぞれ、例えばインターネット等のネットワーク３を介して、統合医療データベース管理装置４及び知識処理装置５とに接続される。

各病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・は、それぞれ、Ｍｅｄｉｃａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ＭＥ）計測器ＭＥ−Ａ１，ＭＥ−Ａ２，ＭＥ−Ｂ１，ＭＥ−Ｂ２、及び医療データベース１Ａ３、１Ｂ３とを備える。各ＭＥ計測器ＭＥ−Ａ１，ＭＥ−Ａ２，ＭＥ−Ｂ１，ＭＥ−Ｂ２から入力される臨床検査データは、いったん対応する医療データベース１Ａ３、１Ｂ３に入力、蓄積される。好適には、この医療データベース１Ａ３、１Ｂ３には、臨床検査データの他、さらに医療スタッフ等により診断データ及び診断結果データ等（以下、「アウトカムデータ」という。）が入力されてよい。各施設の医療データベース１Ａ３、１Ｂ３に集積された臨床検査データないしアウトカムデータ等は、ネットワーク３を介して統合医療サーバ４により適宜のタイミングで収集され、該サーバ４により管理される統合医療データベース４Ａに集積される。

各在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・は、それぞれ、例えば体重計、血圧計等の健康関連計測器ＣＭＥ−Ａ１，ＣＭＥ−Ｂ１を備える。各在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・は、さらに、例えばネットワークに接続されるパーソナルコンピュータＰＣ−２Ａ，ＰＣ−２Ｂにより管理されるクライアントデータベース２Ａ３、２Ｂ３を備えてよい。パーソナルコンピュータＰＣ−２Ａ，ＰＣ−２Ｂは、例えば在宅訪問を行なう栄養指導員が携行してもよく、或いは被検者本人が携行するものでもよい。健康関連計測器ＣＭＥ−Ａ１，ＣＭＥ−Ｂ１から入力される臨床検査データは、いったん対応するクライアントデータベース２Ａ３、２Ｂ３に入力、蓄積された上所定のトリガーにより統合医療サーバ４にバッチ的に送信されてもよく、代替的に、パーソナルコンピュータＰＣ−２Ａ，ＰＣ−２Ｂにより、適時統合医療サーバ４に送信され、統合医療データベース４Ａに集積されてよい。在宅サイトにおいては、常時インターネット接続が得られるとは限らないが、この場合、好適には、クライアントデータベース２Ａ３、２Ｂ３と統合医療サーバ４とは、携行されるパーソナルコンピュータＰＣ−２Ａ，ＰＣ−２Ｂがインターネット接続を得られた際に、パーソナルコンピュータＰＣ−２Ａ，ＰＣ−２Ｂに接続されるクライアントデータベース２Ａ３、２Ｂ３と統合医療サーバ４との間でデータベース同期処理が実行され得る。

統合医療サーバ４は、本発明に係る臨床検査データ解析支援装置４１と、データマイニング装置４２と、知識処理装置４３とを具備し、その外部記憶装置上に、統合医療データベース４Ａと、アウトカムデータベース４Ｂと、知識データベース４Ｃとを管理する。

この統合医療サーバ４が備える本発明に係る臨床検査データ解析支援装置４１は、臨床検査データが医療データベース１Ａ３、１Ｂ３から受信されてから統合医療データベース４Ａに集積されるまでの間に、本発明に係る臨床検査データ解析支援処理を実行する。代替的に、臨床検査データ解析支援装置は、臨床検査データが統合医療データベース４Ａに集積された後、非同期的に、統合医療データベース４Ａから各施設で収集された臨床検査データを適宜読み出し、本発明に係る臨床検査データ解析支援処理を実行してもよい。さらに代替的に、本発明に係る臨床検査データ解析支援処理の全部又は一部は、統合医療サーバ４側ではなく、各病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・において実行されてもよい。

統合医療データベース４Ａに集積され、本発明に係る臨床検査データ解析支援処理により各施設間誤差が解消され統合された臨床検査データは、データマイニング装置４２に受け渡される。このデータマイニング装置４２は、受け渡された臨床検査データ及びアウトカムデータに対してクラスタリング、分類等の各種解析処理を実行する。データマイニング装置４２が出力するマイニング後の医療データは、知識処理装置４３に受け渡され、知識処理装置４３は、例えば公知の決定木生成アルゴリズム等を利用して、診断ルール、栄養指導ルール等の知識を生成し、知識データベース４Ｃにこれらの知識を記憶する。生成された診断ルール、栄養指導ルール等は、ネットワーク３を介して、各病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・、各在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・に診断ルールや健康アドバイスとしてフィードバックされ得る。なお、統合医療サーバ４において、データベースに格納される各種データは、統合疫学データベースを構成し、適宜、可視化され、検証され得るが、かかる機能は本発明の主題ではないため、詳細の説明は省略する。

＜本実施形態に係る臨床管理データ解析支援装置の機能構成＞
図２は、本実施形態に係る臨床管理データ解析支援装置の機能構成の一例を示す。臨床管理データ解析支援装置４は、検査データ収集部２１と、検査欠損値補間処理部２３と、施設間誤差補正処理部２５と、検査データ表現形変換処理部２９とを具備する。代替的に、臨床管理データ解析支援装置４において、検査欠損値補間処理部２３、検査データ表現形変換処理部２９とは省略され得る。また、図２に示される検査欠損値補間処理部２３と、施設間誤差補正処理部２５と、検査データ表現形変換処理部２９とが実行する各処理の順序は、図示された順序に限定されず、検査欠損値補間処理部２３、施設間誤差補正処理部２５、検査データ表現形変換処理部２９の実行する各処理順序は、任意に変更され得る。

検査データ収集部２１は、ネットワーク３を介して各病院ないし施設１Ａ，１Ｂ・・・、各在宅サイト２Ａ，２Ｂ・・・から送信される臨床検査データを受信し、受信された臨床検査データを外部記憶装置等の記憶装置にデータベースとして構成される検査生データ記憶部２２に格納する。

図３は、各施設及び在宅サイトからそれぞれ統合医療サーバ４に送信され、統合医療データベース４Ａ中の検査生データ記憶部２２に格納される臨床検査データの構造の非限定的一例を示す。臨床検査データは、好適には、施設Ａ，施設Ｂ，施設Ｃ等施設ＩＤごとに１つのテーブルないしサブテーブルを備え、各テーブルのレコードはそれぞれ、例えば、被検者ＩＤ、被検者性別、被検者年齢、検査日等の被検者属性項目と、図３の非限定的一例においては、体重、ＢＭＩ値、最大血圧、γＧＴ（γＧＴＰ），Ｔｃｈｏ（総コレステロール）、ＨＤＬＣ（ＨＤＬコレステロール），ＬＤＬＣ（ＬＤＬコレステロール），ＴＧ（中性脂肪），ＧＬＵ（血糖），ＨｂＡ１ｃ（グリコヘモグロビン），腹囲等の臨床検査項目とを備える。なお、図３に示すテーブルレイアウトは、理解の容易のため冗長性を維持したまま図示されているものに過ぎず、公知の技術を用いて、図示される項目間を階層化し、関係付け、或いはその他冗長性を排除することは適宜なし得る。また、臨床検査項目が、図３に図示されたものに限定されないことも容易に理解され得る。

検査欠損値補間処理部２３は、検査生データ記憶部２２から同一検査施設で分析された被検者を母集団とする臨床検査データを読み出し、図３ないし図５を参照して後述される検査欠損値補間処理を実行し、補間後の臨床検査データを外部記憶装置等の記憶装置にデータベースとして構成される補間後検査データ２４に格納する。

施設間誤差補正処理部２５は、補間後検査データ記憶部２４から同一検査施設で分析された被検者を母集団とする補間後の臨床検査データを読み出して、補正する際の基準データとなる健常者抽出データを生成して健常者抽出データとして健常者抽出データ記憶部２６に一次的ないし恒常的に記憶し、さらに変換テーブル２７を参照して、図６ないし図９を参照して後述される施設間差補正処理を実行し、補正後の臨床検査データを補正後検査データ記憶部２８に出力する。

検査データ表現形変換処理部２９は、補正後検査データ２９を読み出して、図１０を参照して後述される表現形変換処理を実行し、表現形変換後検査データとして表現形変換後検査データ記憶部３０に出力する。

検査欠損値が補間され、施設間誤差が補正され、さらにデータ表現形が統一された臨床検査データは、後続の臨床検査データマイニング処理に受け渡される。

＜検査欠損値補間処理詳細＞
本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３は、所定の複数の臨床検査項目についてそれぞれ検査値が取得されているべき１つの被検者の臨床検査データについて、１つ又は複数の検査項目について欠損値がある場合に、この欠損値を補間する。

図４Ａは、本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３により参照されるＯＲ演算についての真理値表の一例を示し、図４Ｂは、本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３により参照されるＡＮＤ演算についての真理値表の一例を示す。好適には、いずれの真理値表も、本実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置４が備える外部記憶装置或いは一時記憶装置に、例えばテーブルとして構成されてよい。

例えば、診断ルールとして、空腹時血糖＞＝１００（ｍｇ／ｄｌ） ＯＲ ＨｂＡ１ｃ＞＝５．２（％） ＯＲ 糖尿病治療を受けている；
ならば、血糖リスク＋１、と判断するものと考える。この場合、例えば空腹時血糖＞＝１００（ｍｇ／ｄｌ）の値があり、糖尿病治療を受けている＝Ｙの値があり、一方ＨｂＡ１ｃの検査値が欠損していたとすると、本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３は、図３のＯＲ演算についての真理値表を参照して、ＨｂＡ１ｃの検査値について、ｍ＞＝５．２（％）であるｍの値を生成する。

図５は、本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３により参照される臨床検査項目間の相関を行列状に示すマトリックスの一例である。図５を参照すると、例えば、ＬＤＬＣとＴｃｈｏとの間の相関係数は大きく、高い正の相関性が相互に認められることが理解される。ここで、例えばＬＤＬＣの臨床検査値が欠損していたとすると、本実施形態に係る検査欠損値補間処理部２３は、１つの被検者（同一施設、同一検査時）の臨床検査データを、検査生データ記憶部２２から検索し、検索された臨床生データについて実データが得られたＴｃｈｏの値を参照して、欠損する検査項目値の基準値に、図５に示される項目間の相関性に従って規定される所定の係数を乗じて、同一被検者について欠損するＬＤＬＣの臨床検査値を生成する。好適には、検査結果が得られている複数検査項目を説明因子として用いる公知の重回帰分析の手法を利用して、欠損値を推定してもよい。代替的に、或いはこれらに追加して、時系列的要因を考慮して、同じ被検者（かつ同一施設）の異なる検査時の臨床検査データ中で、欠損している検査値に相当する実データを得て、この実データにより、欠損値を補間してもよく、さらに、異なる検査時の臨床検査データ配列を同時に重回帰分析エンジンに与えて、補間すべき欠損値を生成してもよい。

本実施形態に係る検査欠損値補間処理によれば、欠損値を含む臨床検査データについて、欠損値を補間して検査値を生成するので、臨床検査において欠損値が存在する臨床検査データについても、欠損値が補間された臨床検査データに基づき遜色なく診断ルールを導出する基礎とすることができる。

＜施設間差補正処理詳細＞
図６ないし図９を参照して、本実施形態に係る施設間差補正処理部２５が実行する施設間差補正処理を説明する。

図６は、本実施形態に係る施設間差補正処理部２５が実行する施設間差補正処理の処理手順の非限定的一例を示すフローチャートである。

施設間差補正処理部２５は、まず１つの施設、例えば施設Ａについて補間後検査データ記憶部２４に格納されている臨床検査データを、まず１つの検査項目に関連するフィールドについて、施設識別子をキーとして読み込む（ステップＳ６１）。代替的に、施設間差補正処理部２５は、検査生データ記憶部２２から臨床検査データを読み込んでもよい。

読み込まれた施設Ａについての臨床検査データは、当該施設Ａで取得、分析されたすべての被検者を母集団とする、１つの検査項目についての臨床検査データを含む。施設間差補正処理部２５は、読み込まれた臨床検査データから、健常者を母集団とする臨床検査データであると推定される臨床検査データのみを抽出し、健常者抽出データとして健常者抽出データ記憶部２６に出力する（ステップＳ６３）。

図６中のステップＳ６３の処理詳細を示す図７を参照して、より詳細には、施設間差補正処理部２５は、以下の複数のフィルタリング処理を少なくとも１つ実行することにより、健常者を母集団とする臨床検査データであると推定される臨床検査データのみを抽出する。まず、男性被検者と女性被検者とでは、臨床検査項目の許容正常値範囲が異なるため、男性被検者を母集団とする群の臨床検査データと女性被検者を母集団とする群の臨床検査データとを別々に抽出する（ステップＳ６３１）。

（ａ）年齢層によるフィルタリング
一般に、疾病或いは定期健康診断等に起因して臨床検査を受検する被検者は、特定年齢層にピークを持つ傾向を持つ。例えば、若年層に属する被検者は、少数であってサンプルのばらつきが大きいことが推定され、他方、老年層に属する被検者の多くは何らかの疾病を持つため、検査異常値が出現する頻度が高いものと推定される。このため、本実施形態に係る施設間差補正処理部２５は、臨床検査の被検者が多数存在する年齢層であって健常者の割合が高いものと推定される年齢層を抽出する。例えば図８に示す例によれば４０歳を下限閾値、５０歳を上限閾値として設定することにより、４０歳から５０歳までの年齢層の臨床検査データのみをフィルタリング処理により抽出し、健常者と推定される母集団の臨床検査データの候補とする（ステップＳ６３３）。

（ｂ）検査異常値を示した被検者のサンプルを除くフィルタリング
ある被検者が複数の臨床検査項目について臨床検査を受検したものとする。この場合、他の検査項目で異常値を示した被検者は、この他の検査項目が当該検査項目と高い相関性を示すものであれば、当該検査項目についても異常値を示す確率が高いものと推定される。このため、本実施形態に係る施設間差補正処理部２５は、臨床検査項目間の相関に基づき、ある検査項目で異常値を示した被検者については、該検査項目と他の検査項目とが高い相関性を示すものであれば、他の検査項目について、当該被検者の臨床検査データを除外する（ステップＳ６３５）。好適には、この項目間相関に基づくフィルタリング処理は、図５の臨床検査項目間の相関マトリックスを利用した回帰分析により実行することができる。

代替的に、項目間相関に基づき異常値を除外する方法として、例えば、図５のマトリックスのそれぞれに対応する２次元の相関図平面を６４等分のメッシュで区切り、歪んだパターンそのものの領域マップを作ることにより異常値を抽出する方法として、公知の「出現実績ゾーン法」（特許文献４、特許文献５）を利用することができる。
特開平１１−０４５３０２ 特開２００２−０９０３７０ さらに、図８の分布図８０３に示すように、例えば年齢層ごとに規定される許容正常値範囲内に入らないサンプルを除外することも当然になし得る。

図７のステップＳ６３１からステップＳ６３５の処理が終了後、検査項目ごとに、健常者と推定されるサンプルのみを母集団とする臨床検査データが抽出されて健常者抽出データ記憶部２６に格納され、健常者のみについての臨床検査データ分布パターンが生成され得る（ステップＳ６３、Ｓ６３７）。

図６に戻り、ステップＳ６５において、施設間差補正処理部２５は、健常者抽出データ記憶部２６から、１つの検査項目について健常者のものと推定される母集団の臨床検査データを読み出し、この健常者の臨床検査データを正規化する（ステップＳ６５）。この正規化には、例えばべき乗変換を用いることができる。

臨床検査項目の検査値の分布型は一様ではなく、正規分布、対数正規分布、両者の中間にある平方根正規分布、３乗根正規分布等があるが、一般に、変換元データ群ｘ（ｐ，ｉ）に対して、べき乗値ｋ（ｐ）と変換原点ａ（ｐ）とを指定して、べき乗変換を行なうと、下記式１のとおり、その変換後のデータ群Ｘ（ｐ，ｉ）の分布が正規分布を近似するものとなることが知られている。

［数１］
ｋ（ｐ）≠０のとき、一般べき乗変換
Ｘ（ｐ，ｉ）＝（（ｘ（ｐ，ｉ）−ａ（ｐ））^ｋ（ｐ）−１）／ｋ（ｐ）
ｋ（ｐ）＝０のとき、対数変換
Ｘ（ｐ，ｉ）＝ｌｏｇ（ｘ（ｐ，ｉ）−ａ） （式１）
特許文献３及び非特許文献１は、このべき乗変換によるデータ配列の正規化手法を開示する。また、べき乗変換パラメータの最適値を、例えばＢｏｘ−Ｃｏｘ変換方式によりシンプレックス法で導出する手法は、例えば、http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Box-Cox-transformation2.html に開示されている。
特開２００７−１９９７８７号公報 Ｉｃｈｉｈａｒａ，Ｋ．ａｎｄ Ｋａｗａｉ，Ｔ：Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｆｏｒ １３ ｐｌａｓｍａ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩＦＣＣ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ（ＣＲＭ４７０） ａｎｄ ＮＣＣＬＳ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ（Ｃ２８−Ｐ，１９９２）：ｔｒｉａｌ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｂｙ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｔｅｓｔｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｘｉｍａｌ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍｅｔｈｏｄ．Ｊ Ｃｌｉｎ Ｌａｂ Ａｎａｌ．１０（２）：１１０−７，１９９６．

図８を参照して、施設間差補正処理部２５は、補間後検査データ記憶部２４から、例えば臨床検査項目ＨｂＡ１ｃについての施設Ａにおける全被検者の臨床検査データを読み出す。補間後検査データ記憶部２４に格納され、読み出された臨床検査データは、年齢をＸ軸、検査値をＹ軸として２次元上プロットしたものが８０１として図示され、その分布パターンを検査値をＸ軸として図示したものが８０２として図示されている。

図８においては、一例として、施設間差補正処理部２５が、４０歳から５０歳までの年齢層を抽出したものとして図示されている。施設間差補正処理部２５は、この他にも上記（ａ）及び（ｂ）のフィルタリング処理を適宜実行することにより、サンプル数が絞られた、健常者と推定される母集団のみについての臨床検査データを抽出し、健常者抽出データ記憶部２６に格納する。図８における８０４は、８０２のパターンに対してフィルタリング処理を適用することにより抽出された健常者と推定される母集団のみについての臨床検査データの分布パターン、すなわちノイズ除去後の分布パターンを図示するものである。図８における８０５は、ノイズ除去後の分布パターン８０４に対して、上記の例えばべき乗変換を用いた正規化処理を適用することにより変換された健常者と推定される母集団のみについての臨床検査データの正規化分布パターンを図示するものである。

図８の健常者と推定される母集団のみについての臨床検査データの正規化分布パターンが得られると、図６に戻り、ある臨床検査項目について、正規化された健常者の正規分布パターンを基準分布パターンとして、補正用パラメータを導出する（ステップＳ６７、ステップＳ６９）。

一般に、正規分布パターンの平均値をμ、標準偏差をσとすると、Ｘ軸上、平均値μ±２σの範囲に、サンプルの９５．４４％が確率的に含まれることが知られている。正規分布パターン８０５は、確率密度関数が示すカーブであり、ｘ＝μ±σのとき正規分布パターン上変曲点を持つ。図８を参照して、施設間差補正処理部２５は、例えば、正規分布パターン８０５上のｘ＝μ−２σの偏位点における近似直線８０５ａを求め（図６、ステップＳ６７）、求められた１次関数である直線の傾きａ（一次係数）及び切片ｂ（定数項）を、施設間誤差の補正用パラメータとして導出する（ステップＳ６９）。一例として、近似直線８０５ａは、例えばμ−２σの偏位点における分布パターンカーブへの接線として得ることができるが、これに限定されず、例えばｘ＝μ±ｎσ（１≦ｎ≦３）の間の所定の偏位点において接線が求められてもよい。こうして求められた一次関数の傾きａは、正規化分布パターンの所定幅内についてのばらつきの程度を示す指標となる。

この補正用パラメータ、すなわち施設Ａについて、ある臨床検査項目についての基準分布パターン８０５の中央（平均値中心）から例えば２標準偏差だけ偏位した偏位点における近似直線の傾き、及び切片は、施設間誤差補正用の変換テーブル２７に登録される（ステップＳ６７）。

このようにして施設ごと、かつ臨床検査項目ごとに、健常者の臨床検査データに基づいて補正用パラメータが導出された後、施設間誤差補正処理部２５は、補間後検査データ記憶部２４から、施設ごと、かつ臨床検査項目ごとに、全被検者を母集団とする補間処理後の臨床検査データを読み込み、読み込まれた施設識別子及び臨床検査項目識別子と一致する識別子を有する施設及び検査項目について定義された傾きａ及び切片ｂを補正用パラメータとして適用することによって補間処理後の臨床検査データが有する施設間誤差を補正し（ステップＳ７３）、補正された臨床検査データを、補正後検査データ記憶部２８に格納する。

図９を参照して、より詳細には、例えば、病院Ａ（９１）内の分析施設Ａで分析された検査項目１（９１１）についての臨床検査データに対しては、同じ分析施設識別子＝Ａ及び検査項目識別子＝１である補正パラメータとして、変換テーブル２７から、１カラム目の傾き＝０．９、切片＝１、が読み出される。施設間誤差補正処理部２５は、臨床検査データの全サンプルについて、下記式２においてａ＝０．９、ｂ＝１を代入し、補正前の臨床検査データＸから、補正後の臨床検査データＹを得る。

Ｙ＝ａＸ＋ｂ （式２）
図６に戻り、ステップＳ６１からステップＳ７３の処理は、全臨床検査項目について、さらに全施設について、繰り返し実行される。

＜検査データ表現形変換処理詳細＞
各施設で収集される同一の臨床検査項目について得られた検査値は、各施設間で異なる表現形で記述されている。本実施形態に係る検査データ表現形変換処理部２９は、これら相違する表現形で記述された検査値を、統一された表現形式へと変換する。好適には、検査データ表現形変換処理部２９は、臨床検査値のデータ型を判定し、臨床検査データの文字型で記述された検査値を、数値型で記述された連続値へと変換する。数値型で記述された連続値の検査値は、検索条件に一致することが容易に判定でき、また他の検査値との間で大小関係が容易に把握できる。このため、統合された臨床検査データのデータマイニング処理がシームレスに実現される。

図１０は、本実施形態に係る検査データ表現形変換処理部２９が参照する連続値変換テーブルの一例を示す。臨床検査結果値は、表現形フィールド１０Ａの表現形で記述されている場合、連続値フィールド１０Ｂの対応する連続値に変換される。好適には、表現形変換後検査データ記憶部３０に格納される表現形変換後の臨床検査データは、検査結果として、収集時に記述されていた文字型での結果値を格納する文字型フィールドと、連続値への変換後の数値型での結果値を格納する数値型フィールドとの双方を有する。

＜施設間差補正処理における健常者臨床検査データ抽出処理の変形例＞
図１１ないし図１３を参照して、図６のステップＳ６３に示される、施設間差補正処理部２５が行なう健常者のものと推定される検査データのみを検査項目ごと抽出する処理の変形例を説明する。

本変形例は、図７に替えて、図６のステップＳ６３の詳細処理として、図１１に示す処理手順を実行する。

まず、男女別に臨床検査データを抽出し（ステップＳ６３１）、特定年齢層の臨床検査データのみを抽出する処理（ステップＳ６３３）は、図７に示される上記実施形態における処理と同様である。

次に、図１１のステップＳ１１３１において、ステップＳ６３３により抽出された特定年齢層の臨床検査データは、例えばべき乗変換等の手法を用いて、正規分布に変換される（ステップＳ１１３１）。ステップＳ１１３３において、正規分布化された特定年齢層の臨床検査データ中、例えばｘ＝μ±２σの２標準偏差以内に入らない臨床検査データが、異常値を示すものとして除外される（ステップＳ１１３３）。

次に、ステップＳ１１３５において、相関性のあるｎ項目間（ｎ≧１の整数）、例えば２項目間、でのｎ次元等偏差楕円内に入らない臨床検査データが、異常値を示すものとして除外される（ステップＳ１１３５）。なお、ステップＳ１１３５の処理を単項目（１次元）について行なうこともできる（ｎ＝１）。

図１２は、２つの臨床検査項目、例えばＡＬＴ（ＧＰＴ）とＡＳＴ（ＧＯＴ）間での２次元正規分布（確率分布）を示し、図１２中の楕円は、その長軸が回帰直線を、その中心が平均値を、それぞれ示す。例えば、図１２の楕円は、２次元正規分布における２標準偏差（２σ）楕円を示すため、楕円内にはサンプルの９５．４４％が確率的に含まれることになる。ステップＳ１１３５において、この楕円内に入らない臨床検査データが除外される。なお、データ除外の閾値を確定する楕円は、２σに限定されることなく、例えばｎσ（１≦ｎ≦３）等から任意に規定された楕円を用いてよい。

上記ステップＳ１１３１からＳ１１３５までの処理を、与えられた全臨床検査項目間について、除外すべき臨床検査データがなくなるまで、繰り返し処理する（ステップＳ１１３７）。すなわち、ステップＳ１１３１からＳ１１３５までの処理は、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する全ての他の臨床検査項目と、当該臨床検査項目との間で、除外すべき臨床検査データがなくなるまで、繰り返される。

図１３は、図１２に示される２次元正規分布に対して、ステップＳ１１３１からＳ１１３５までの処理を繰り返して得られた、異常値が充分に除外された臨床検査データのみを母集団とする、臨床検査項目ＡＬＴ（ＧＰＴ）とＡＳＴ（ＧＯＴ）との間の２次元分布パターンを示す。本変形例においては、この図１３に例示されるステップＳ１１３１からＳ１１３５までの処理を繰り返して得られた、異常値が充分に除外された臨床検査データのみを母集団とする臨床検査データを、健常者のものと推定して、図６のステップＳ６５に出力する。

図６のステップＳ６５に戻り、健常者のものと推定される臨床検査データは、再度例えばべき乗変換等の手法により、正規分布化される（ステップＳ６５）。

以降、図６におけるステップＳ６７ないしステップＳ７３の処理は、上記実施形態における処理と同様である。

＜本実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置のハードウエア構成＞
図１４は、本実施形態による臨床検査データ解析支援装置４４のハードウエア構成の非限定的一例を示すブロック図である。図１４に示されるコンピュータ装置１１０である臨床検査データ解析支援装置４４において、ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１４および／またはハードディスクドライブ１１６に格納されたプログラムに従い、ＲＡＭ１１５を一次記憶用ワークメモリとして利用して、システム全体を制御する。さらに、ＣＰＵ１１１は、マウス１１２ａまたはキーボード１１２を介して入力される利用者の指示に従い、ハードディスクドライブ１１６に格納されたプログラムに基づき、本実施形態に係る臨床検査データ解析処理を実行する。ディスプレイインタフェイス１１３には、ＣＲＴやＬＣＤなどのディスプレイが接続され、ＣＰＵ１１１が実行する臨床検査データ解析処理の入力待ち受け画面、処理経過や処理結果、各種画像などが表示される。リムーバブルメディアドライブ１１７は、主に、リムーバブルメディアからハードディスクドライブ１１６へファイルを書き込んだり、ハードディスクドライブ１１６から読み出したファイルをリムーバブルメディアへ書き込む場合に利用される。リムーバブルメディアとしては、フロッピディスク(ＦＤ)、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＡＭやＭＯ、あるいはメモリカード、ＣＦカード、スマートメディア、ＳＤカード、メモリスティックなどが利用可能である。

プリンタインタフェイス１１８には、レーザビームプリンタやインクジェットプリンタなどのプリンタが接続される。ネットワークインタフェイス１１９は、コンピュータ装置をネットワークへ接続するためのインターフェースである。

なお、上記各実施形態に係る臨床検査データ解析装置４４における入力部は、マウス１１２ａあるいはキーボード１１２に限定されることなく、任意のポインティングデバイス、例えばトラックボール、トラックパッド、タブレットなどを適宜用いることができる。携帯情報端末を本実施形態に係る臨床検査データ解析装置４４への送信装置として用いる場合には、入力部をボタンやモードダイヤル等で構成してもよい。

また、図１４に示した上記各実施形態に係る臨床検査データ解析装置のハードウエア構成は一例に過ぎず、その他の任意のハードウエア構成を用いることができることはいうまでもない。

殊に、上記各実施形態に係る臨床検査データ解析処理の全部又は一部は、上記コンピュータ端末装置１００あるいはＰＤＡ等の携帯情報端末装置等によって実現されてもよく、コンピュータ端末装置等とサーバー装置とをＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線、あるいはインターネット（ＴＣＰ／ＩＰ）、公共電話網（ＰＳＴＮ）、統合サービス・ディジタル網（ＩＳＤＮ）等の有線通信回線で相互接続した、インターネットあるいは任意の周知のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）からなるネットワークシステムによって臨床検査データ解析処理が実現されてもよい。

以上のとおり、本実施形態によれば、各施設間で臨床検査データに生ずる施設間誤差を効率的かつ高精度に補正することで、複数の施設で収集される臨床検査データを、医療データマイニングエンジンが本来想定する正しいデータにデータクレンジングして、１つの統合医療データベースに統合可能とすることが可能となる。

また、臨床検査データ中に生じた検査値欠損を有効に補間して、検査値欠損がある被検者の臨床検査データであっても、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることが可能となる。

また、各施設間で相違する臨床検査データのデータ形式の相違を吸収して、医療データマイニングにおけるクラスタリング、分類等の処理の基礎とすることが可能となる。

本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、請求項１により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。

例えば、施設間で被検者の母集団に有意な地域差等が観察される場合には、これを考慮して、後続のデータマイニング及び知識処理を行なってもよい。

本発明の一実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置を含むユビキタス医療サービスシステムのネットワーク構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 検査生データ記憶部２２に格納される臨床検査データのデータレイアウトの一例を示す模式図である。 本発明の一実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置の欠損値補間処理部２が行なう欠損値補間処理が参照するＯＲ演算およびＡＮＤ演算の審理値表の一例である。 臨床検査項目間の相関行列の一例を示す模式図である。 本発明の一実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置の施設間誤差補正処理部２３が行なう補正処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図６のステップＳ６３により実行される処理の詳細処理手順の一例を示すフローチャートである。 補正処理部３が各施設間の臨床検査データの補正を行なうために算出する健常者臨床検査データに基づく補正用換算係数算出の手順を説明する模式図である。 各施設ないし病院における臨床検査項目と、変換テーブル項目との対応を示す模式図である。 本発明の一実施形態に係る臨床検査データ属性値の連続値への変換用テーブルの項目の一例を示す模式図である。 本実施形態の変形例による、健常者臨床検査データ抽出処理の詳細処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態の変形例による異常値抽出処理を適用する前の２項目間での２次元正規分布の一例を示す図である。 図１２の２次元正規分布に対して、本実施形態の変形例による異常値抽出処理を適用して得られる、健常者のものと推定される臨床検査データについてのみの、２項目間での２次元正規分布の一例を示す図である。 本発明の各実施形態に係る臨床検査データ解析支援装置のハードウエア構成の一例を示す図である。

符号の説明

検査データ収集部 ２１
検査生データ記憶部 ２２
検査欠損値補間処理部 ２３
補間後検査データ記憶部 ２４
施設間差補正処理部 ２５
健常者抽出データ記憶部 ２６
変換テーブル ２７
補正後検査データ記憶部 ２８
検査データ表現形変換処理部 ２９
表現形変換後検査データ記憶部 ３０

Claims (21)

1. 同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力する入力部と、
   入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納する健常者検査データ抽出部と、
   前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換する正規化処理部と、
   前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶する補正用パラメータ導出部と、
   入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正する補正処理部と、
   補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納する補正後データ格納部とを具備する
   ことを特徴とする臨床検査データ解析支援装置。
2. 前記補正用パラメータ導出部は、前記近似直線を、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上で、ｘ＝μ±２σである偏位点（ここで、μは平均値、σは標準偏差）における接線として求める
   ことを特徴とする請求項１に記載の臨床検査データ解析支援装置。
3. 前記健常者検査データ抽出部は、
   入力された前記臨床検査データのうち、被検者の年齢を値とする、第１の閾値と、該第１の閾値より高い第２の閾値との間にある値の年齢値を有する被検者のみを母集団とする臨床検査データを抽出する第１のフィルタリング処理部を具備する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の臨床検査データ解析支援装置。
4. 前記健常者検査データ抽出部は、
   同一被検者について、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する他の臨床検査項目が、異常値を示した場合には、当該被検者の臨床検査データを、前記第１の基準検査データとして抽出すべき臨床検査データから除外する第２のフィルタリング処理部を具備する
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか記載の臨床検査データ解析支援装置。
5. 前記健常者検査データ抽出部は、
   各臨床検査項目をそれぞれ軸とするｎ次元（ｎ≧１の整数）の確率分布上で、該確率分布の等確率楕円外にプロットされる臨床検査データを除外し、
   該処理を、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する全臨床検査項目間について、除外されるべきデータがなくなるまで繰り返した後得られた臨床検査データを前記第１の基準検査データとして抽出する第３のフィルタリング処理部を具備する
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか記載の臨床検査データ解析支援装置。
6. 上記臨床検査データ解析支援装置は、さらに、
   前記入力部により入力された臨床検査データに欠損臨床検査項目が存在する場合には、該欠損臨床検査項目の検査値を補間により生成する補間処理部を具備する
   ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか記載の臨床検査データ解析支援装置。
7. 上記臨床検査データ解析支援装置は、さらに、
   前記入力部により入力された臨床検査データの検査値のデータ型を判定し、文字型で記述された検査値を、数値型の連続値に変換する表現形変換処理部を具備する
   ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか記載の臨床検査データ解析支援装置。
8. 入力部と、健常者検査データ抽出部と、正規化処理部と、補正用パラメータ導出部と、補正処理部と、補正後データ格納部とを備える臨床検査データ解析支援装置により実行される臨床検査データ解析支援方法であって、
   前記入力部が、同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力するステップと、
   前記健常者検査データ抽出部が、入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納するステップと、
   前記正規化処理部が、前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換するステップと、
   前記補正用パラメータ導出部が、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶するステップと、
   前記補正処理部が、入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正するステップと、
   前記補正後データ格納部が、補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納するステップとを含む
   ことを特徴とする方法。
9. 前記補正用パラメータを導出するステップにおいて、前記近似直線を、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上で、ｘ＝μ±２σである偏位点（ここで、μは平均値、σは標準偏差）における接線として求める
   ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記健常者検査データを抽出するステップは、さらに、
    入力された前記臨床検査データのうち、被検者の年齢を値とする、第１の閾値と、該第１の閾値より高い第２の閾値との間にある値の年齢値を有する被検者のみを母集団とする臨床検査データを抽出するステップを含む
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の方法。
11. 前記健常者検査データを抽出するステップは、さらに、
    同一被検者について、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する他の臨床検査項目が、異常値を示した場合には、当該被検者の臨床検査データを、前記第１の基準検査データとして抽出すべき臨床検査データから除外するステップを含む
    ことを特徴とする請求項８ないし１０のいずれか記載の方法。
12. 前記健常者検査データを抽出するステップは、さらに、
    各臨床検査項目をそれぞれ軸とするｎ次元（ｎ≧１の整数）の確率分布上で、該確率分布の等確率楕円外にプロットされる臨床検査データを除外し、
    該処理を、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する全臨床検査項目間について、除外されるべきデータがなくなるまで繰り返した後得られた臨床検査データを前記第１の基準検査データとして抽出するステップを含む
    ことを特徴とする請求項８ないし１１のいずれか記載の方法。
13. 上記方法は、さらに、
    前記入力部により入力された臨床検査データに欠損臨床検査項目が存在する場合には、該欠損臨床検査項目の検査値を補間により生成するステップを含む
    ことを特徴とする請求項８ないし１２のいずれか記載の方法。
14. 上記方法は、さらに、
    前記入力部により入力された臨床検査データの検査値のデータ型を判定し、文字型で記述された検査値を、数値型の連続値に変換するステップを含む
    ことを特徴とする請求項８ないし１３のいずれか記載の方法。
15. 臨床検査データ解析支援処理をコンピュータに実行させるための臨床検査データ解析支援プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、
    同一施設で分析された被検者を母集団とする、１つの臨床検査項目についての臨床検査データを入力する入力処理と、
    入力された前記臨床検査データから、健常者の臨床検査データと推定される臨床検査データのみを抽出して、第１の基準検査データとして第１の記憶装置に格納する健常者検査データ抽出処理と、
    前記第１の記憶装置から前記第１の基準検査データを読み出し、その分布型が正規分布に近似する第２の基準検査データに変換する正規化処理と、
    前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上において、該正規分布の標準偏差に基づき決定される近似直線を求め、該近似直線の傾き及び切片を補正用パラメータとして導出し、該補正用パラメータを変換テーブルに記憶する補正用パラメータ導出処理と、
    入力部により入力された前記臨床検査データの項目値と一致する施設及び臨床検査項目について定義された前記補正用パラメータを、前記変換テーブルを参照して取得し、前記臨床検査データに対して前記補正用パラメータで規定される一次関数を適用することにより、前記臨床検査データを補正する補正処理と、
    補正された臨床検査データを第２の記憶装置に格納する補正後データ格納処理とを含む
    処理を実行させるためのものであることを特徴とするプログラム。
16. 前記補正用パラメータ導出処理は、前記近似直線を、前記第２の基準検査データ群の正規分布パターン曲線上で、ｘ＝μ±２σである偏位点（ここで、μは平均値、σは標準偏差）における接線として求める
    ことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記健常者検査データ抽出処理は、
    入力された前記臨床検査データのうち、被検者の年齢を値とする、第１の閾値と、該第１の閾値より高い第２の閾値との間にある値の年齢値を有する被検者のみを母集団とする臨床検査データを抽出する第１のフィルタリング処理を含む
    ことを特徴とする請求項１５又は１６に記載のプログラム。
18. 前記健常者検査データ抽出処理は、
    同一被検者について、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する他の臨床検査項目が、異常値を示した場合には、当該被検者の臨床検査データを、前記第１の基準検査データとして抽出すべき臨床検査データから除外する第２のフィルタリング処理を含む
    ことを特徴とする請求項１５ないし１７のいずれか記載のプログラム。
19. 前記健常者検査データ抽出処理は、
    各臨床検査項目をそれぞれ軸とするｎ次元（ｎ≧１の整数）の確率分布上で、該確率分布の等確率楕円外にプロットされる臨床検査データを除外し、
    該処理を、入力された前記臨床検査データの臨床検査項目との間で所定の閾値以上の相関性を有する全臨床検査項目間について、除外されるべきデータがなくなるまで繰り返した後得られた臨床検査データを前記第１の基準検査データとして抽出する第３のフィルタリング処理を含む
    ことを特徴とする請求項１５ないし１８のいずれか記載のプログラム。
20. 上記プログラムは、さらに、
    前記入力処理により入力された臨床検査データに欠損臨床検査項目が存在する場合には、該欠損臨床検査項目の検査値を補間により生成する補間処理を含む
    ことを特徴とする請求項１５ないし１９のいずれか記載のプログラム。
21. 上記プログラムは、さらに、
    前記入力処理により入力された臨床検査データの検査値のデータ型を判定し、文字型で記述された検査値を、数値型の連続値に変換する表現形変換処理を含む
    ことを特徴とする請求項１５ないし２０のいずれか記載のプログラム。

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