JP2014215727A - 人間ドック総合保健指導支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】被検者の人間ドック診断結果から取得した種々の情報に基づき、総合的に、精度よく、且つ容易に被検者の健康状態を把握できる健康状態の判定システムを提供する。【解決手段】可視化平面ＳＯＭマップを用いたメタボリック・シンドローム（ＭＳ）判定ツールを応用し、広く人間ドック全般の保健支援に役立つデータ判定システムを作成した。この方法を、新たに６種類のＳＯＭ解析システムに拡張した。それは、画像を除く通常の健診範囲をカバーした。そして、個々のパソコン上で検査判定と対面型保健支援が同時に可能となった。健診データ（例えば図３）の継続的かつきめ細かな健康度評価が担保され、現場における個別保健支援の効果が高まると考えられる。【選択図】図６

Description

本発明は、自己組織化マップ、特に、被検者の人間ドック健診結果から得られる種々の情報に基づき学習させた自己組織化マップを用いた健康状態の判定支援システムに関する。

自己組織化マップ（Self-Organizing Maps：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１−４）。

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に開示されたものがある。特許文献１では、被検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。

特許文献１から４には、ＳＯＭを用いた健康診断装置が開示されている。

特開２００７−０４４４２９号公報 特開２００７−２０２９６４号公報 特開２００７−０７３５２０号公報 特開２００７−２６３５０２号公報

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 大北正昭、 徳高平蔵、藤村喜久郎、権田英功、 監修: "自己組織化マップとそのツール"、 シュプリンガー・ジャパン、２００８ 徳高平蔵、加瀬澤信彦：メタボリック・シンドローム健診データにおける自己組織化マップ（ＳＯＭ）による判別能の検討、総合健診３７、ｐｐ３８９−３９７、２０１０ 加瀬澤信彦、遠山和成、中野求、広田こずえ、森下知代、徳高平蔵：総合健診・保健支援におけるメタボリック・シンドローム評価ツールとしての自己組織化マップ（ＳＯＭ）の有用性、総合健診３８、ｐｐ５７４−５８３、２０１１

ＳＯＭ可視化平面マップを用いたメタボリック・シンドローム（ＭＳ）判定ツールを応用し、広く人間ドック全般の保健支援に役立つデータ判定ツールを作成する。
複数の生活習慣病について、対応する複数の健診項目の時系列健診結果から健康診断を総合的に判断して健康状態を視覚的に把握する健康診断システムであって、そのシステムのマップ上での被検者の位置の経年データから被検者の疾病の種類と症状を数値化して、それらの時系列推移から、被検者の病状を総合的に評価・予測するシステムの構築。

ＳＯＭマップを作成する前に、以下の正規化手順が必要である。ここでは正常値の下限をLとし、最大値をＨとする。被検者のデータはＸ、正規化値はＹとする。Ｙは以下で計算する。
（Ｘ＜Ｌ）では Ｙ＝Ｌ／Ｘ 式（１）
（Ｌ＜＝Ｘ＜＝Ｈ）では Ｙ＝１ 式（２）
（Ｘ＞Ｈ）では Ｙ＝Ｘ／Ｈ 式（３）
しかし、この方法では、全ての正規化値Ｙは１を超える。また、被検者の中には、正常値をはるかに離れた値を持つ者もいる。ここでは、一般的な生活習慣病を把握するための方法であるので、このような特別な値を持つ者を除くために閾値（または頭切り値ＨＣＶ）を設定してそれ以上では正規化値は一定値を取るようにした（上記の式（１）、（２）、（３））。次に、式（１）、（２）、（３）から１を引く（図２内の正規化第１段階）。また、式（１）、（３）に対しては、（Ｙ−１）／（ＨＣＶ−１）の処理をする（図２内の正規化第２段階）。これらの手順により、全ての正規化値は図１に示すように［０，１］間の値を持つ。

まず、ＭＳの状態を評価するために、８個のＭＳ項目を採用した。そして以下の４要素にまとめた。（１）正規化後のＢＭＩと腹囲の平均値；（２）血糖値ＦＢＳとＨｂＡ１ｃの平均値；（３）収縮時血圧Ｈ−ＢＰと拡張期血圧Ｌ−ＢＰの平均値；（４）中性脂肪とＨＤＬ−Ｃコレステロールの平均値である。平均は全て各項目の正規化後に行う。我々の方法では全て４要素は同等に処理した。この手順は後で述べる他の生活習慣に関係したＭＳを除く項目にも適用した。

ＭＳスコアは、ＭＳの度合いを決める適当な評価値である。これは、以下の手順で計算される。まず、ｉ番目の被検者の健康点数は、次の式（４）で計算される。

ここで下付きのｉはｉ番目の被検者の意味。ＷＶｎは、各パラメータの最悪値、ＮＶは正常値、Ｘｎｉはｉ番目の被検者の項目ｎのデータである、そして‘Ｍ’はパラメータの数である（ここでは４である）被検者のデータが正常値の範囲に有る場合は、Ｘｎｉの値は、ＮＶである。この時、健康点数（ＨＭＰ）は式（４）を使って１００点である。ＭＳスコア値は、ＭＳ（スコア)＝１００−（ＨＭＰ）、として計算される。それ故、健康な被検者のＭＳスコアは０であり、最悪値の場合は１００になる。ここで議論したＭＳスコア値は後で述べる他の項目でも使える。

提案法でのＭＳ判定基準はＭＳ８項目から計算される。既に述べたように各対をなして４項目に整理される。１）肥満度、２）糖代謝、３）高血圧、そして、４）脂質異常である。メタボ度を示すＭＳスコア値（点数）は式（１）から式（４）で計算された。我々の方法では、被検者のデータが全て正常値の場合、ＭＳ点数は０である。これは、図４、図８で示すマップ上の中心に青色で示される。それから離れると点数は以下の４段階で整理される：
領域I： 非ＭＳ領域 （０＜点数＜２０）、“ＤＭ−正常域”、
領域II： ＭＳ境界域 （２０＜＝点数＜４０）、“ＤＭ境界域”、
領域III： ＭＳ相当域 （４０＜＝点数＜６０）、“ＤＭ−ＭＳ”、
領域IV： ＭＳ危険域 （６０＜＝点数＜＝１００）、“ＤＭ−ＭＳ”、
領域I−IVはＭＳ点数マップでは４種の灰色の濃さを変えた方法で色表示されている。
我々の方法では領域I、II、は“未病”と考える。こうして、被検者の状態は順番に判断される。既存の方法のように基準値を超えたら直ちにＭＳとはしない。

上の方法は、被検者の人間ドックデータ内の他の生活習慣病関係の項目にも適用可能である。それらを６項目にまとめる。１．上記のＭＳ解析、２．糖代謝、３．肝機能、４．腎機能、５．血液一般、そして、６．炎症・免疫である。これらの各項目は全て、４要素にまとめられた：
１．MS判定の「メタボツール」では、１−１（腹囲＋ＢＭＩ）／２、１−２（血糖値＋ＨｂＡ１ｃ）／２、１−３（収縮期血圧＋拡張期血圧）／２、１−４（中性脂肪＋ＨＤＬ−Ｃ）／２、の４要素８項目で構成した。
２．「糖代謝ツール」では、２−１腹囲、２−２ＢＭＩ、２−３血糖値、２−４ＨｂＡ１ｃ、の４要素、４項目。
３．「肝機能ツール」では、３−１乳酸脱水素酵素（ＬＤＨ）、３−２ｇａｍｍａ−ＧＴＰ、３−３（ＡＳＴ＋ＡＬＴ）／２、３−４アルカリホスファターゼ（ＡＬＰ）、の４要素、５項目。
４．「腎機能ツール」では、４−１年齢、４−２尿蛋白、４−３(クレアチニン＋尿素窒素)／２、４−４尿酸、の４要素、５項目。
５．「血液一般ツール」では、５−１赤血球数、５−２血小板数、５−３（ヘモグロビン値（Ｈｇｂ）＋ヘマトクリット（Ｈｃｔ））／２、５−４白血球数、の４要素、５項目。
６．「炎症・免疫ツール」は、６−１白血球数、６−２ＣＲＰ（Ｃ反応性蛋白）、６−３（好中球＋リンパ球）／２、６−４ＬＤＬ／ＨＤＬ比、の４要素、６項目。
勿論場合によっては別の判定項目もある。
なお、全ての項目の正常値はインターネットから容易に得られるのでここでは記述を省略する。

ＭＳ判定ツールが現行勧告法での「見積もり過ぎ」や「見落とし」を回避できることが検証されたことからこの利点を踏襲し、基準範囲の外側に未病域を設定して基準値上限を超えるデータに定量的な差を付けて異常度を評価した。さらに各ツールのマップ構成を４要素に統一し、ＣＳＶデータ入出力を基本とした共通の簡便な操作法により「点数マップ」「要素マップ」「予測マップ」他を装備した。種目別の検査項目は学会認定基本項目を参照して選定した。

ＭＳ判定の「メタボツール」では（腹囲＋ＢＭＩ）、（血糖値＋ＨｂＡ１ｃ）、（収縮期血圧＋拡張期血圧）、（中性脂肪＋ＨＤＬ−Ｃ）の４要素８項目で構成した。「糖代謝ツール」は、腹囲、ＢＭＩ、血糖値、ＨｂＡ１ｃとし、「肝機能ツール」では、ＬＤＨ、ｇａｍｍａ−ＧＴＰ、（ＡＳＴ＋ＡＬＴ）、ＡＬＰの５項目とした。「腎機能ツール」は、年齢、尿蛋白、（クレアチニン＋尿素窒素）、尿酸の５項目、「血液一般ツール」では赤血球数、血小板数、（Ｈｇｂ＋Ｈｃｔ）、白血球数の５項目、「炎症・免疫ツール」は白血球数、ＣＲＰ、（好中球＋リンパ球）、ＬＤＬ／ＨＤＬ比の６項目とした。これら６種類のツールでは、各ツールでの判定結果を合わせて総合判定し、その結果を大局的に見て、各ツールに戻り詳細判定に至る。こうして、ツールによりＳＯＭ解析は、視覚的に明瞭であり、画像を除く通常の健診範囲をカバーしている。こうして、個々のパソコン上で検査判定と対面型保健支援が同時に可能となった。健診データの継続的かつきめ細かな健康度評価が担保され、現場における個別保健支援の効果が高まると考えられる。

本発明に係る第１のプログラムは、コンピュータを、自己組織化マップを用いた人間ドック総合保健指導支援システムとして動作させるプログラムである。人間ドック健診結果情報を入力ベクトルとして自己組織化マップを学習させて得られた人間ドック健診結果情報マップの情報が記憶手段に記憶されている。第１のプログラムは、記憶手段から人間ドック健診結果情報マップの情報を読み出す機能と、その取得した情報に基づき、記憶手段から読み出した人間ドック健診結果情報マップ上に被検者の位置を示すマークを配置する機能と、そのマークが配置された人間ドック健診結果情報マップを表示手段に表示させる機能とをコンピュータに実行させる。

本発明に係る第２のプログラムは、コンピュータを、自己組織化マップを生成する装置として動作させるプログラムである。複数の被検者に対する、人間ドック健診結果の情報が記憶手段に格納されている。第２のプログラムは、記憶手段から複数の被検者に対する情報を読み出す機能と、読み出したベクトルデータを入力ベクトルとして自己組織化マップを学習させて人間ドック健診結果情報マップを生成する機能と、生成した人間ドック健診結果情報マップを前記記憶手段に記憶する機能とをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、人間ドック健診結果に基づく自己組織化マップを用いて健康状態の判定情報を提示する。これにより、数値ではなく、マップ上の位置で被検者の健康状態を特定できるため、種々の情報に基づく健康状態を視覚的に把握でき、生活習慣病に関する情報を総合的に考慮した健康状態の把握が容易にかつ精度よく実現できる。

本発明の実施の形態１の人間ドック総合保健指導支援システムの構成図 正規化手順の説明 ある被検者のある年の人間ドックのデータ Ｍ女１１年間のメタボ健診のマップ化。（ａ）図で被検者の１１年間のメタボ度点数マップ上の軌跡を示す。（ｂ）図で同被検者の要素マップ上での軌跡を示す。 図４の被検者のメタボ度点数の経年変化 ６項目の診断ツール 図６の６項目判定ツール用のデータ入力画面 図６の血液一般のメニューで、ある被検者の(a) 要素マップ上での変化。(b)スコアマップ上での変化 全６メニューでのファイル出力結果、赤枠（太い実線で囲んだスコア部分）は、ある被検者の各メニューでのスコア値を示す。 ６項目判定６角座標表示。全６項目点数評価式を図中に示す。 重心位置の経年変化

以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
本発明の実施形態として以下に説明する人間ドック総合保健指導支援システムは、被検者の人間ドック健診結果から得られる種々の情報に基づくＳＯＭ（Self-Organizing Maps:自己組織化マップ）を用いて健康状態の判定を支援するシステムである。

［実施の形態１］
図１は、本発明の人間ドック総合保健指導支援システム（以下「システム」という。）の構成の一例を示した図である。図１において、システムは、人間ドック健診結果に関する種々の情報に基づくＳＯＭの生成及びそのようなＳＯＭを用いた健康状態の判定処理を実行する情報処理装置１である。

情報処理装置１は、その全体動作を制御する制御部２と、画面表示を行う表示部５と、ユーザが操作を行う操作部６と、データやプログラムを記憶するデータ格納部７とを備える。例えば、表示部５は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）で構成され、操作部６はキーボードやマウス等である。

制御部２は、人間ドック健診結果に関する種々の情報に基づくＳＯＭの作成を行うとともに、人間ドック健診結果入力部４とを有する。制御部２はＣＰＵやＭＰＵからなり、所定の制御プログラムを実行することで後述するＳＯＭ処理部３、ＳＯＭ処理部３及び人間ドック健診結果入力部４の機能を実現する。制御部２で実行される制御プログラムは通信回線を通じて、またはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体により提供可能である。

データ格納部７は人間ドック健診結果に関する種々のデータや制御プログラムを格納する手段であり、ハードディスク（ＨＤＤ）、不揮発性メモリ、光ディスク等で構成することができる。データ格納部７は、制御部２で実行される制御プログラム、測定された人間ドック健診結果に関する種々のデータ、ＳＯＭに関する情報等を格納する。

００２１から００２４の構成を有する本システムの動作を説明する前に、本システムで取り扱うＳＯＭ（自己組織化マップ）について説明する。本システムが取り扱うＳＯＭは、人間ドック健診結果情報マップである。以下に説明する。

０００７に記述したツールを生活習慣に起因したＭＳを除く他の項目にも適用した。その特徴を以下に述べる。被検者の数年に渡ってのＭＳに関する健康チェックは図４、５に示されている。図４（ａ）はスコアマップ、図４（ｂ）は要素マップである。そして図５はＭＳスコア値の経年変化が棒グラフで示されている。こうして被検者の健康状態はマップ上を追って行くことで把握される。また、数年に渡っての健康状態は図５のスコア値の棒グラフで容易に把握できる。

人間ドック健診結果情報マップは、複数（できる限り多くの人間ドック受診者の、たとえば、２００００人程度またはそれ以上の）の人間ドック健診結果データを用いて作成したＳＯＭである。

００２７の人間ドック健診結果情報マップを用いて、新たに入力された人間ドック健診結果のデータは、被験者の健康状態に応じてマップ上の特定位置に写像される。

図３は、ある被検者のある年の人間ドックのデータ。緑枠（やや細い実線）で囲んだデータは今までのＤｒメタボに使用した。今回使用するデータを赤枠（太い実線）で示す。第２欄の下は腫瘍マーカーでここでは使わない。また、右側の２欄は記述結果でここでは使わない。

図４に示す例では、Ｍ女はおおむね全データ正常のセンターの健康位置にいるが（ｂ）図から途中、脂質異常域に入り、最終年近くは血圧異常域に近づく。

図５で健診２年目で脂質異常域に入ったが薬を服用して再び健康域に入った。最終年近くでは、加齢により一時的に高血圧領域に近づいたが、翌年再び正常域に戻った。

図６は、図４、５の結果を応用して上記の計、６項目の診断ツールを開発したが、そのウインドウ画面を示している。この診断ツールにより、図３の人間ドック健診シートの殆どが網羅出来る。

図７は、新６メニュー用のデータ配列である。このデータ配列で全６メニューが使用可能である。

図８は、図６の血液一般のメニューで、ある被検者の（ａ）要素マップ上での変化（４要素の低程度は、各要素＊で示している。また、４要素の強程度は、各要素＊＊で、示している。（ｂ）スコアマップ上での変化を示している。

図８は、図６内のメニュー血液一般での要素マップとスコアマップである。図９は全６メニューでの出力ファイルである。そこには、使用した各４要素の正規化値と式（４）で計算されたスコア値が示されている。メタボ、糖代謝、ではスコア値は各、Ｗ列、Ｑ列に示されている。他の４要素では全てＰ列に示されている。その隣の列は全て点数を読み替えたコメントある。

まず、６項目の診断用の入力ファイルを図７に示す。Ｆ〜Ｑ列の赤枠（太い実線で囲んだ部分）は最初に開発したドクターメタボ用の入力分である。そこには糖代謝の分もあるが、以下、肝機能、腎機能、血液一般、炎症・免疫と続く。次にドクターメタボで開発した点数出力結果を利用した。ドクターメタボではメタボ度を点数で評価したが、これを各診断機能にも応用した。

図９は、全６メニューでのファイル出力結果を示す。赤枠（太い実線で囲んだスコア部分）は、ある被検者の各メニューでのスコア値である。図９の各出力値は、図１０の６角形の各軸に示されている。各軸の頂点は最大１００点で、中心は０点である。そして、ある被検者のある年の出力が図１０に示されている。メタボから左回りで、３３、０、８、２１、１９、１９、点である。そしてこの６点の重心は図中、赤丸（黒丸として見える部分）で示されている。図１１には５年に渡ってのこの重心の推移が示されている。図８の血液一般のような要素マップとスコアマップは、図６の全メニューで画くことは出来る。しかし、重心だけでは全体の様子は把握出来ない。だから、附則としてスコア比、（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ＋ｆ）／６（％）を導入した（図１０では総合得点としている）。簡単に、全スコアがａ−ｆに渡って、１００、５０、０点であれば、スコア比もそれぞれ、１００（％）、５０（％）、０（％）、になる。

図１０に、６項目判定６角座標表示を掲げる。さらに、全６項目点数評価式の値を図中に示す。６項目の点数結果は、図１０に、６角座標で整理出来る。そこには、６角座標表示で囲まれた面積の重心位置も示す。

図１１では、重心位置の０９〜１２年までの経年変化を示す。ただ、重心の経時的移動の観察は、個人の健康動態の変化を総合的に推定し、投薬効果の検証ができ、より的確な未病予防を行う上で有用と思われるが、係数評価式を併せて表記するようにした。

図１０、１１のように人間ドックの健診結果を整理することにより、被検者の健康状態（傾向）が分かる。更に、図６で気になる不健康な項目をクリックすることにより図４、５、８でのようなより詳細な解析が可能である。

図１に示す本システムの動作を説明する。本システムは、ＳＯＭ（自己組織化マップ）を生成する機能と、健康状態の判定情報を提示する機能とを有する。これらの機能は使用者により選択的に実行される。以下に、それぞれの機能を実現する際のシステムの処理を説明する。

以下、本システムのＳＯＭを生成する機能を説明する。最初に、ＳＯＭの生成に使用される人間ドック健診結果データの測定処理について説明する。この処理は主として人間ドック健診結果データ入力部４で実行される

取得された人間ドック健診結果のデータは所定の方法で正規化がなされてデータ格納部７に保存される。

上記の方法で複数の被検者に対する人間ドック健診結果が収集され、データファイルとしてデータ格納部７に保存される。その後、ＳＯＭ処理部３は、収集された人間ドック健診結果のデータに基づき人間ドック健診結果情報マップを生成する。健診結果情報マップの生成方法については例えば特許文献３、４に開示がある。

次に、ＳＯＭ処理部３による人間ドック健診結果情報マップの作成について、図１を参照して説明する。

データ格納部７には、前述の方法により人間ドック健診結果のデータから求められた、複数の被検者に対する人間ドック健診結果のデータがデータファイルとして保持されている。ＳＯＭ処理部３は、データ格納部７からそのデータファイルを読み出し、複数の被検者に対する４要素のデータを取得し、各要素の値を正規化する。正規化の方法については、段落０００８において述べた方法による。

００４６で得られた人間ドック健診結果情報マップでは、各ノードについて、要素毎に、要素の値に応じてノードの表示色を設定することができる。要素マップに関しては、１つのマップ内で複数の要素の状況が分かるように、１つのマップ内で複数の要素について同時に表示色を変更させてもよい。

本システムにおいて健康状態の判定情報を提示する機能が選択され、実行されると、まず、図６に示す診断ウインドウ画面が現れる。

図６のウインドウ画面のいずれかのボタンを押すと、詳細画面が現れ、この画面に従って、各メニューを閲覧できる。

被検者の健康点数を計算する。正規化した被検者のデータを、メインマップ上へ配置する。被検者のデータが配置された、すなわち、メインマップ上の被検者のデータが対応する位置に被検者を特定するマークが表示されたメインマップを表示する。なお、被検者を特定するマーク上にはその被検者の健康点数が表示される。

以上のように本実施形態のシステムによれば、人間ドック健診結果に基づきＳＯＭを作成し、そのＳＯＭに基づき被検者の健康状態の判定の支援を可能とする。

本実施形態によれば、人間ドック健診結果の自己組織化マップを用いて健康状態の判定情報を提示できる。これにより、数値ではなく、マップ上の位置で被検者の健康状態を特定できるため、種々の情報に基づく健康状態を一目で把握でき、人間ドック診断データの情報を総合的に考慮した健康状態の把握が容易にかつ精度よく実現できる。

ここでは、健康状態情報データを、現在日本の病院で発行される人間ドック健診結果のデータに限って説明したが、さらに詳細な生化学検査項目；内分泌検査、血清学的項目、薬物血中濃度、腫瘍マーカーなどの各項目データに対しても、同様に、健康点数を定義できて、被検者の健康状態の把握が容易にかつ精度よく実現できるシステムを構築できる特徴を有している。

［実施の形態２］
本システムに内蔵している駆動プログラムをスマートフォンに移植し、過去の人間ドック健診結果情報を含む経年情報を入力し、付加価値の付けた入力データをサーバーに常駐させ、適宜読み出せるシステムを構築する。

１年間の人間ドック健診結果データの入力機会は限られるが、付加価値を付けたデータを容易に閲覧できるので、日々の健康チェックのために、また、健康管理に生かせる。

１ 情報処理装置（人間ドック総合保健指導支援システム主要部）
２ 制御部
３ ＳＯＭ処理部
４ 人間ドック健診結果入力部
５ 表示部
６ 操作部
７ データ格納部
８ インタフェース

Claims (10)

1. 自己組織化マップを用いた人間ドック総合保健指導支援システムであって、
   人間ドック健診結果データを入力ベクトルとして自己組織化マップを学習させて得られた健康診断情報マップの情報を記憶する記憶手段と、
   被検者の人間ドック健診結果より得られた情報を表示させるＳＯＭ処理手段を備え、
   前記ＳＯＭ処理手段では、前記記憶手段から前記人間ドック健診結果情報マップの情報を読み出し、その取得した情報に基づき、読み出した人間ドック健診結果データ情報のマップ上の被検者の位置を示すマークを配置し、そのマークが配置された人間ドック情報マップを表示手段に表示させることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
2. 人間ドック健診結果から得られる生活習慣病に関係する複数の検査項目データを入力データとして読み込めば、複数の検査項目データ（例えば、6項目）の健康点数が、亀甲形に表示され、健康点数に基づいて、重心などの評価値が算出、表示されることを特徴とする請求項１に記載の人間ドック総合保健指導支援システム。
3. 請求項２に記載した亀甲形の表示と評価値の時系列的推移が順次読み取れる機能を有し、それらの時系列推移から、健康点数を加算して、被検者の病状、投薬効果を総合的に評価・予測することを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
4. 請求項２、３に記載の健康点数は、各検査項目データの最悪値、正常値、被検者の検査項目に対するデータに基づいて算出されることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
5. 請求項２から４に記載の健康点数は、被検者それぞれに対して、問題とする健康状態を反映する病状、機能について、算出され、0（健康）から100点（不健康最悪状態）の範囲で算出されることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
6. 請求項１から４において、人間ドック健診結果情報マップにおいて各ノードの表示色が、各ノードにおける健康状態の良／悪の程度を示す健康点数に応じて設定されることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
7. 請求項１に記載のＳＯＭ処理手段は、前記人間ドック健診結果情報マップにおいて各ノードの表示色を、各ノードにおける各要素の値に応じて設定することを特徴とする請求項１記載の人間ドック総合保健指導支援システム。
8. 請求項１から４に記載した本システムに内蔵している駆動プログラムをタッチパネル機能を有するタブレット・パーソナルコンピュータ、スマートフォン及び種々の携帯端末等に移植し、多くの人々の健康管理、健康支援に供することが可能なことを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
9. コンピュータを、自己組織化マップを用いた人間ドック総合保健指導支援システムとして動作させるプログラムであって、
   人間ドック健診結果を入力ベクトルとして自己組織化マップを学習させて得られた人間ドック健診結果情報マップの情報が記憶手段に記憶されており、
   前記プログラムは、
   前記記憶手段から前記人間ドック健診結果情報マップの情報を読み出す機能と、
   生成した情報に基づき、前記記憶手段から読み出した人間ドック健診結果情報マップ上に被検者の位置を示すマークを配置する機能と、
   そのマークが配置された人間ドック健診結果情報マップを表示手段に表示させる機能をコンピュータに実行させることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。
10. コンピュータを、自己組織化マップを生成する装置として動作させるプログラムであって、複数の被検者に対する、人間ドック健診結果の情報が記憶手段に格納されており、
    前記プログラムは、前記記憶手段から複数の被検者に対する情報を読み出す機能と、読み出した人間ドック健診結果を入力ベクトルとして自己組織化マップを学習させて人間ドック健診結果情報マップを生成する機能と、生成した人間ドック健診結果情報マップを前記記憶手段に記憶する機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする人間ドック総合保健指導支援システム。

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