JP2022124636A - Dual core determination system relating to individual nutrition guidance - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ＡＩ（人工知能）装置を用いて個人栄養学における栄養指導の内容を判定する判定システムに係り、特に、評価用ＡＩ装置及び実施用ＡＩ装置という２つのＡＩ装置を備えた個人栄養指導に関するデュアルコア判定システムに関する。 The present invention relates to a judgment system for judging the contents of nutritional guidance in personal nutrition using an AI (artificial intelligence) device. It concerns a dual-core judging system for teaching.
個人栄養学又は個人対応栄養学において、現在行われている栄養指導は、数日間の食事データから、厚生労働省が発表している食品栄養表に基づいて摂取栄養量を計算し、栄養のバランスを取りかつ生じている栄養の差を減少させる観点から栄養指導を行うものである。 In the field of personal nutrition or personalized nutrition, the current nutritional guidance is to calculate the amount of nutrient intake based on the food nutrition table published by the Ministry of Health, Labor and Welfare based on the dietary data for several days, and to find the balance of nutrition. Nutrition guidance is provided from the viewpoint of reducing the difference in nutrition that has occurred.
一方、各個人については、更年期を過ぎればホルモンの分泌量も変化し自律神経の変調量も増加することから疾病となる可能性が増大することとなり、これが高齢化の大きな問題点となっている。即ち、栄養素を必要とするのは人間であって理想的なロボットではないことから、各個人別に対応した栄養指導を行う必要がある。例えば、胃腸などに疾患がある場合や手術などによって栄養の吸収率が悪化している可能性があり、また、生活習慣によって栄養摂取量が変化し最悪の場合に栄養障害が起こっている場合もある。従って、必要とする栄養素を各個人別に絞り込み、その栄養素を補給することによって、健康の回復及び維持を図ることができるのである。 On the other hand, for each individual, after menopause, the amount of hormone secretion changes and the amount of modulation of the autonomic nervous system increases, so the possibility of getting sick increases, and this is a major problem of aging. . That is, since it is humans who need nutrients and not ideal robots, it is necessary to provide nutritional guidance for each individual. For example, there is a possibility that the absorption rate of nutrients has deteriorated due to gastrointestinal disease or surgery. be. Therefore, it is possible to recover and maintain health by narrowing down the nutrients required for each individual and supplying the nutrients.
非特許文献１には、問診によって患者から得られる疾患情報に点数を付与して演算することにより、この疾患情報に該当する病名を導き出す病名思い出しツールと称するコンピュータ診断支援ツールが開示されている。 Non-Patent Document 1 discloses a computer diagnostic support tool called a disease name recall tool that derives the name of a disease corresponding to the disease information by assigning points to disease information obtained from a patient through interviews and performing calculations.
しかしながら、非特許文献１に開示されているコンピュータ診断支援ツールは、患者が罹患している病名を疾患情報から導出するものであり、個人栄養学において栄養指導する場合には全く使用することができなかった。また、疾患情報が一般的な疾患に関する情報であり、個人栄養指導には適用することができなかった。 However, the computer diagnostic support tool disclosed in Non-Patent Document 1 derives the name of the disease that the patient is suffering from from the disease information, and cannot be used at all for nutritional guidance in personal nutrition. I didn't. Moreover, the disease information was information about general diseases, and could not be applied to personal nutrition guidance.
従って本発明の目的は、各被栄養指導者（各患者）に関してどのような内容の栄養素を摂取することが最適であるか等を短時間でかつ高い信頼性で判断することができる個人栄養指導に関するデュアルコア判定システムを提供することにある。 Therefore, the object of the present invention is to provide personal nutrition guidance that can determine in a short time and with high reliability what kind of nutrients are optimal for each nutrition coach (each patient). To provide a dual-core judgment system for
本発明によれば、個人栄養指導に関するデュアルコア判定システムは、栄養疾患で起こり得る症状及びこの症状の重み付け点数が栄養疾患毎にあらかじめ記憶されており、さらに、被栄養指導者（患者）の名及びこの患者が症状有りと回答した症状を互いに紐づけして記憶する評価用データベース（評価用ＤＢ）を有しており、この評価用ＤＢに記憶されている症状有りと回答した症状に関する重み付け点数の合計を栄養疾患毎に算出し、算出した合計点数が所定値以上の栄養疾患における症状を実施用人工知能装置が取得すべき症状であると判定する評価用人工知能装置（評価用ＡＩ装置）と、任意の患者が症状有りと回答した症状が上述の取得すべき症状である場合は、任意の患者名、栄養疾患名、及び症状有りと回答した症状を互いに紐づけして記憶すると共に、補給すべき栄養素を所定期間投与した後の症状改善の評価値を、栄養素名、患者名、栄養疾患名、及び症状と紐づけして記憶する実施用データベース（実施用ＤＢ）を有しており、実施用ＤＢに記憶されている評価値の偏差値をベイズ統計学に基づいて算出し、少なくとも、算出した偏差値と栄養素及びこの栄養素の摂取量との関係を求める実施用人工知能装置（実施用ＡＩ装置）とを備えている。 According to the present invention, the dual-core judgment system for personal nutrition guidance pre-stores possible symptoms of nutritional diseases and weighted scores for these symptoms for each nutritional disease, and has an evaluation database (evaluation DB) in which the symptoms for which the patient answered that he/she has symptoms are associated with each other and stored, and the weighted points related to the symptoms that have been answered that the patient has symptoms stored in this evaluation DB is calculated for each nutritional disease, and the symptom of the nutritional disease with the calculated total score equal to or greater than a predetermined value is determined to be the symptom to be acquired by the artificial intelligence device for evaluation (AI device for evaluation). And, if the symptom that any patient answered that there is a symptom is the above-mentioned symptom that should be acquired, any patient name, nutritional disease name, and symptom that answered that there is a symptom are linked to each other and stored, It has an implementation database (implementation DB) that stores the evaluation value of symptom improvement after administering the nutrient to be supplemented for a predetermined period in association with the nutrient name, patient name, nutritional disease name, and symptom. , Calculates the deviation value of the evaluation value stored in the implementation DB based on Bayesian statistics, and at least finds the relationship between the calculated deviation value and the nutrient and the intake of this nutrient. AI device for use).
栄養疾患で起こり得る症状と、これら症状に対して補給すべき栄養素及びその摂取量との因果関係は非常に複雑であり、その関係を表すデータは膨大な量となるが、評価用ＡＩ装置によって、システムが取得すべき症状を判定し、その取得すべき症状のみについて実施用ＡＩ装置が動作する。実施用ＡＩ装置は、取得すべき症状を有する患者に関して、補給すべき栄養素を所定期間投与した後の症状改善の評価値の偏差値をベイズ統計学に基づいて算出し、算出した偏差値と栄養素及びこの栄養素の摂取量との関係を例えばディープラーニングにより求めている。実施用ＡＩ装置が、全ての症状について、偏差値と栄養素及びこの栄養素の摂取量との関係を求めるのではなく、評価用ＡＩ装置によってシステムが取得すべき症状であると判定した症状についてのみ、このような偏差値と栄養素及びこの栄養素の摂取量との関係を求めているため、システムの処理するデータ量は大幅に少なくなるから、データ処理時間の短縮化を図ることができる。また、偏差値をベイズ統計学に基づいて算出しているため、これによって得られるデータは、客観的かつ科学的なエビデンスに基づくものとなる。 The causal relationship between the symptoms that can occur in nutritional disorders and the nutrients that should be supplemented for these symptoms and their intake is extremely complex, and the amount of data that expresses this relationship is enormous. , the system determines the symptoms to be acquired, and the AI device for implementation operates only for the symptoms to be acquired. The AI device for implementation calculates, based on Bayesian statistics, the deviation value of the symptom improvement evaluation value after administering the nutrient to be supplemented for a predetermined period with respect to the patient having the symptom to be obtained, and the calculated deviation value and the nutrient And the relationship with the intake of this nutrient is obtained by, for example, deep learning. The implementation AI device does not obtain the relationship between the deviation value and the nutrient and the intake of this nutrient for all symptoms, but only for the symptoms determined by the evaluation AI device to be the symptoms that the system should acquire, Since the relationship between such a deviation value, a nutrient, and the intake of this nutrient is obtained, the amount of data to be processed by the system is greatly reduced, so that the data processing time can be shortened. In addition, since the deviation value is calculated based on Bayesian statistics, the data obtained by this is based on objective and scientific evidence.
実施用ＡＩ装置が、実施用ＤＢに記憶されている評価値に関して算出した偏差値と、栄養素及び栄養素の摂取量との関係をディープラーニングにより求めるように構成されていることが好ましい。 It is preferable that the AI device for implementation is configured to obtain, by deep learning, the relationship between the deviation value calculated for the evaluation value stored in the DB for implementation, and the nutrient and the amount of intake of the nutrient.
実施用ＡＩ装置が、実施用ＤＢに記憶されている評価値に関して算出した偏差値と、患者名、栄養疾患名、栄養素及び栄養素の摂取量、又は症状との関係をディープラーニングにより求めるように構成されていることも好ましい。 The implementation AI device is configured to determine the relationship between the deviation value calculated for the evaluation value stored in the implementation DB and the patient name, nutritional disease name, nutrients, intake of nutrients, or symptoms by deep learning. It is also preferable that
実施用ＡＩ装置が、算出した偏差値が所定範囲内にある場合のみ、この算出した偏差値と栄養素及び栄養素の摂取量との関係をディープラーニングにより求めるように構成されていることも好ましい。 It is also preferable that the AI device for implementation is configured to obtain the relationship between the calculated deviation value and the nutrient and the intake of the nutrient by deep learning only when the calculated deviation value is within a predetermined range.
評価用ＡＩ装置が、評価用ＡＩ装置によって入力された症状の数があらかじめ定めた第１の所定値を超えた場合に、動作を終了するように構成されていることも好ましい。 It is also preferred that the AI device for evaluation is configured to terminate the operation when the number of symptoms input by the AI device for evaluation exceeds a predetermined first predetermined value.
実施用ＡＩ装置が、実施用ＡＩ装置によって入力された症状の数があらかじめ定めた第２の所定値を超えた場合に、症状の入力を終了するか動作を終了するように構成されていることも好ましい。 The AI device for implementation is configured to terminate the input of symptoms or terminate the action when the number of symptoms input by the AI device for implementation exceeds a predetermined second predetermined value. is also preferred.
本発明によれば、評価用ＡＩ装置によってシステムが取得すべき症状であると判定した症状についてのみ、偏差値と栄養素及びこの栄養素の摂取量との関係を求めているため、システムの処理するデータ量は大幅に少なくなるから、データ処理時間の短縮化を図ることができる。また、偏差値をベイズ統計学に基づいて算出しているため、これによって得られるデータは、客観的かつ科学的なエビデンスに基づくものとなる。 According to the present invention, the relationship between the deviation value and the nutrient and the intake of this nutrient is obtained only for the symptom determined by the AI device for evaluation to be the symptom that the system should acquire. Therefore, the data processed by the system Since the amount is greatly reduced, the data processing time can be shortened. In addition, since the deviation value is calculated based on Bayesian statistics, the data obtained by this is based on objective and scientific evidence.
図１は本発明のデュアルコア判定システムの一実施形態の電気的構成を概略的に示している。本実施形態のシステムは、個人栄養指導を行う場合に、どのような症状に対してどのような栄養素が最適であるか、その栄養素をどの程度の摂取量で摂取することが最適であるか等を判定するシステムである。 FIG. 1 schematically shows the electrical configuration of one embodiment of the dual-core determination system of the present invention. The system of the present embodiment, when performing personal nutrition guidance, determines what kind of nutrients are optimal for what kind of symptoms, what is the optimal amount of intake of those nutrients, etc. It is a system that determines
図１に示すように、本実施形態におけるデュアルコア判定システム１０は、データバス１０ｍに接続された評価用人工知能（ＡＩ）装置１０ａと、この評価用ＡＩ装置１０ａに接続された評価用データベース（ＤＢ）１０ｂと、データバス１０ｍに接続された実施用人工知能（ＡＩ）装置１０ｃと、この実施用ＡＩ装置１０ｃに接続された実施用データベース（ＤＢ）１０ｄと、データバス１０ｍに接続された中央処理装置（ＣＰＵ）１０ｅと、データバス１０ｍに接続されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０ｆと、データバス１０ｍに接続されたリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０ｇと、データバス１０ｍに接続されたディスプレイ１０ｈと、データバス１０ｍに接続された入力キーボード１０ｉと、データバス１０ｍに接続された光学式マーク読み取りデバイス（ＯＭＲ）１０ｊと、データバス１０ｍに接続された通信インターフェース（ＩＦ）１０ｋとを備えたコンピュータ及びこれを動作させるプログラムから構成される。
As shown in FIG. 1, the dual-
評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃは、例えば、パイソン（Ｐｙｔｈｏｎ）等のプログラミング言語を用いて機械学習アルゴリズム、及びディープラーニングアルゴリズムを構築したＡＩ装置である。
The
評価用ＤＢ１０ｂ及び実施用ＤＢ１０ｄは、例えば、マイクロソフト社のＳＱＬサーバーをインストールすることにより作成されるデータベースである。 The evaluation DB 10b and the implementation DB 10d are databases created by installing Microsoft's SQL server, for example.
ＣＰＵ１０ｅは、ＲＯＭ１０ｇに記憶されているオペレーションシステム（ＯＳ）やブートプログラム等の基本プログラムに従って評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃを含むシステム全体の動作を制御する。
The
ＲＯＭ１０ｇはＣＰＵ１０ｅを動作させるプログラム及びデータがあらかじめ格納されている。
The
ＲＡＭ１０ｆはメインメモリとして使用され、ＲＯＭ１０ｇから転送されたプログラムやデータを一時的に保存するように構成されている。また、このＲＡＭ１０ｆは、プログラム実行時の各種データが一時的に保存されるワークエリアとしても使用される。
The
このような構成のコンピュータにおいて、ＣＰＵ１０ｅは、処理動作時は、まず、ＲＡＭ１０ｆ内にプログラム記憶領域、データ記憶領域及びワークエリアを確保し、ＲＯＭ１０ｇからプログラム及びデータを取り込んで、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域に格納する。次いで、このプログラム記憶領域に格納されたプログラムに基づいて、評価用ＡＩ装置１０ａは図２に示す処理動作を実行する。
In a computer with such a configuration, the
この処理動作を行う前に、栄養疾患で起こり得る種々の症状、及び疾病等に関する問診票の内容に対して、栄養指導する各患者（被栄養指導者）による回答が行われる。 Before performing this processing operation, each patient (nutritional instructor) to whom nutritional guidance is to be given answers to the contents of the questionnaire regarding various symptoms that may occur due to nutritional disorders, diseases, and the like.
問診票は、（パート１）基本情報のセットと、（パート２）体調についてのセットと、（パート３）その他の質問についてのセットとの３つの区分で仕切られており、各質問に、例えば、Ｄ００１、Ｄ００２等のコードが定められている。これらコードには、後述するように、栄養疾患毎に重み付け点数ａ＝５、ｂ＝２、ｃ＝０．５が割り振られている。なお、ｓ＋は１つもなければ否定するコードであり、ｓ－は１つでもあれば否定するコードである。 The questionnaire is divided into three sections: (Part 1) a set of basic information, (Part 2) a set about physical condition, and (Part 3) a set about other questions. , D001, D002, etc. are defined. Weighted scores of a=5, b=2, and c=0.5 are assigned to these codes for each nutritional disease, as will be described later. Note that s+ is a code that negates if there is none, and s- is a code that negates if there is one.
問診票は、本実施形態では、各質問に該当する場合はチェック、丸又は塗りつぶし等を患者が記載して回答するように構成されている。なお、問診票をコンピュータ化し、各患者がコンピュータを操作して回答するように構成することも可能である。 In the present embodiment, the questionnaire is configured so that the patient writes a check, a circle, or a fill-in, etc., if applicable to each question, and answers. It is also possible to computerize the medical questionnaire so that each patient operates a computer to answer the questionnaire.
問診票の質問事項は、以下の通りである。
氏名＿＿＿＿＿＿（男：Ａ００６ａ・女：Ａ００６ｂ）
生年月日 ＭＴＳ＿＿年＿＿月＿＿日生 （ ）歳
以下の質問は、皆様方の健康状態を把握する為に最低限必要な項目です。正確に答えてください。なお選択肢のなかに当てはまるものがなければ、記入せず先に進んでください。
主としてここ1か月以内の症状で、自分が該当する質問項目のそれぞれの□にチェックして回答してください。
（パート１）基本情報のセット
（０）あなたの身長と体重がわかれば教えてください。
身長＿＿ｃｍ：Ａ００１
体重＿＿ｋｇ：Ａ００２
（１）家族（血縁関係者）の病気について
家族（父親、母親、実兄弟姉妹（同胞）の範囲で）に以下の疾患や病態について指摘されたり、診断を受けたひとがいますか。
□ 胃癌：Ｄ００１
□ 肺癌：Ｄ００２
□ 直腸癌など大腸癌：Ｄ００３
□ 乳癌：Ｄ００４
□ 子宮癌：Ｄ００５
□ 上記以外の悪性腫瘍（肉腫、白血病、リンパ腫、脳腫瘍など）：Ｄ００６
□ 高血圧：Ｄ００７
□ 高コレステロール血症・高脂血症：Ｄ００８
□ 心筋梗塞または狭心症：Ｄ００９
□ 脳卒中（脳梗塞、脳出血、クモ膜下出血）：Ｄ０１０
□ 糖尿病：Ｄ０１１
□ 原因不明の突然死：Ｄ０１２
□ 世代を通じて同じ様な病気：Ｄ０１３
□ 生まれつきの心臓病あるいは体の奇形：Ｄ０１４
□ 認知症（痴呆）あるいは精神科・心療内科的疾患：Ｄ０１５
（２）自分自身の病気について
□ 注射・薬・食べ物等で気分が悪くなったり、あるいは皮膚に発疹が出たことがある：Ｅ００１
□ 病気または事故で手術を受けたことがある：Ｅ００２
□ 以前に輸血を受けた事がある：Ｅ００３
これまでに以下の疾患や病態について指摘されたり、診断を受けたことがありますか、あれば下記の中から選んでください（複数回答可）。
□ 高血圧：Ｅ００４ａ
□ 腎疾患（腎炎、腎不全、ネフローゼなど）：Ｅ００４ｂ
□ 痛風あるいは高尿酸血症：Ｅ００４ｃ
□ 貧血症：Ｅ００４ｄ
□ 胃潰瘍または十二指腸潰瘍：Ｅ００４ｅ
□ 胃癌：Ｅ００４ｆ
□ 肺癌：Ｅ００４ｇ
□ 直腸癌など大腸癌：Ｅ００４ｈ
□ 乳癌：Ｅ００４ｉ
□ 子宮癌：Ｅ００４ｊ
□ 上記以外の悪性腫瘍（肉腫、白血病、リンパ腫、脳腫瘍など）：Ｅ００４ｋ
□ 高コレステロール血症・高脂血症：Ｅ００４ｌ
□ 心筋梗塞または狭心症：Ｅ００４ｍ
□ 脳卒中（脳梗塞、脳出血、クモ膜下出血）：Ｅ００４ｎ
□ 糖尿病：Ｅ００４о
□ 肝機能障害（アルコール性肝障害、慢性肝炎など）：Ｅ００４ｐ
□ 気管支喘息あるいは肺気腫：Ｅ００４ｑ
□ 自律神経失調症または神経症：Ｅ００４ｒ
□ うつ病またはうつ状態：Ｅ００４ｓ
□ 老人性認知（痴呆）症または認知症（痴呆）性疾患：Ｅ００４ｔ
□ 上記にはない（病名は知らない）が通院（注射・服薬）中：Ｅ００４ｕ
（３）現在服用中（または注射でコントロール中）の薬があれば下記より選んでください。（複数回答可、一か月に数回服用しているような薬剤については無視してください）。
□ 睡眠薬（催眠剤）：Ｆ００１
□ 精神安定剤・自律神経調製剤：Ｆ００２
□ 抗うつ薬（うつ病の薬）：Ｆ００３
□ 鎮痛剤（頭痛薬、痛み止めなど）：Ｆ００４
□ 降圧剤（血圧を下げる薬）：Ｆ００５
□ 利尿剤（尿の出を良くする薬、体の腫れをとるための薬）：Ｆ００６
□ コレステロールを下げる薬：Ｆ００７
□ 不整脈を押さえる薬 ：Ｆ００８
□ 緩下剤（便秘を軽くする薬）：Ｆ００９
□ アレルギーを押さえる薬：Ｆ０１０
□ 経口避妊薬または女性ホルモン薬：Ｆ０１１
□ 抗癌剤：Ｆ０１２
□ 糖尿病の薬（経口血糖降下剤またはインシュリン注射）：Ｆ０１３
□ 市販の体に良いとされている漢方薬：Ｆ０１４
□ 市販の強壮剤（ドリンク）あるいは市販の総合ビタミン剤：Ｆ０１５
□ 栄養食品（サプリメントを含む）：Ｆ０１６
（４）喫煙、飲酒について
喫煙について、下記のなかからあてはまる項目を一つだけ選んでください。
□ たばこはもともと吸わないか、あるいは１年以上禁煙中：Ｇ００１ａ
□ 平均すると一日９本以下だが吸っているか、あるいは禁煙中だが１年未満：Ｇ００１ｂ
□ 平均すると一日１０本から３０本程度は吸っている：Ｇ００１ｃ
□ 平均すると一日３１本以上吸っている：Ｇ００１ｄ
アルコール飲料の飲酒状況について、下記のなかからあてはまる項目を一つだけ選んでください。
□ ほとんど毎日飲んでいる：Ｇ００２ａ１
□ 毎日ではないが、飲んでいる：Ｇ００２ａ２
□ アルコールは飲まない。あるいは飲めない：Ｇ００２ａ３
上記の質問で飲む場合の酒量（アルコール量）について下記のなかから一つだけ選んでください。アルコール量は日本酒１８０ｍｌ（１合）で換算すると下記のようになります。（それぞれの量に注意してください）。
●ウイスキーまたはブランディ（１００ｍｌ）：日本酒 １．４合
●大ビール１本（６３３ｍｌ） ：日本酒 １．１合
●缶ビール１本（３５０ｍｌ） ：日本酒 ０．６合
●焼酎１合（１８０ｍｌ） ：日本酒 １．５合
●ワイン （１００ｍｌ） ：日本酒 ０．５合
□平均すると、一日に日本酒に換算しておおむね３合以上飲んでいる：Ｇ００２ｂ１
□平均すると、一日に日本酒に換算して１合から３合程度飲んでいる：Ｇ００２ｂ２
□平均すると、一日に日本酒に換算して１合を越えることはない：Ｇ００２ｂ３
（５）栄養・食生活・食欲・便通について 食欲・摂食状態（間食も含む）などについて
□ 食欲・摂食について異常はないと思う。体重の増減も殆どない：Ｈ００１ａ
□ 食べたいという気持ちはあるが食べられない：Ｈ００１ｂ
□ 食欲が落ちてきた。食べたいとも思わなくなった：Ｈ００１ｃ
□ 食べても食べても空腹を感じる：Ｈ００１ｄ
□ 食欲にムラがあって一定しない：Ｈ００１ｅ
□ やせるため、あるいは健康上の理由で食事制限をしている：Ｈ００１ｆ
□ 食べると胃もたれ・吐き気・下痢など腹の具合が悪くなるので食べたくない：Ｈ００１ｇ
便通について質問に答えてください（二日に一回普通便がでれば正常です）。
便通について下記のうち一つだけ選んでください。（緩下剤服用の有無はここ では問いません）
□ 毎日定期的に排便があるので異常はないと思っている：Ｈ００８ａ１
□ もともと習慣的に便秘気味である：Ｈ００８ａ２
□ 最近便秘気味になった：Ｈ００８ａ３
□ もともと習慣的に下痢（軟便）気味である：Ｈ００８ａ４
□ 最近一日数回下痢便や軟便が出る：Ｈ００８ａ５
□ 交互に下痢と便秘を繰り返している：Ｈ００８ａ６
□ 便が出るのがわからない。便意がない。いつの間にか排便している（便失禁）：Ｈ００８ａ７
便の性状（形、大きさ、固さなど）について、自分に一番ちかいと思われるものを下記のうち一つだけ選んでください。
□ 以前と変わらず自分固有の大きさ、長さ、形、固さだと思っている：Ｈ００８ｃ１
□ 便が細くなったように思う：Ｈ００８ｃ２
□ 便が出るには出るが、以前より固くなった：Ｈ００８ｃ３
□ 細切れの散乱するような便が出る：Ｈ００８ｃ４
□ 便の性状（形、大きさ、固さなど）が全く一定しない：Ｈ００８ｃ５
便の色について自分に一番ちかいと思われるものを一つだけ選んでください。（内服薬や食べ物により便の色が特有の着色を受けているのが明らかな場合はこの質問を無視してください）
□ 普通の便の色（黄土色から濃い褐色の範囲）だと思っている：Ｈ００８ｄ１
□ コールタールの様なやわらかい黒色便がでる：Ｈ００８ｄ２
□ 便の色が黒っぽくなった：Ｈ００８ｄ３
□ 便の色が白（灰色）っぽくなってきた：Ｈ００８ｄ４
□ 便の色が赤（赤黒）っぽくなった。血液が混じっているようだ：Ｈ００８ｄ５
（６）身体活動について下記の生活活動強度区分のうちで、あなたに最も適合する区分を選んでください。
□ a 強度I、低い：Ｉ００１ａ
散歩、買い物など比較的ゆっくりした１時間程度の歩行のほか大部分は座位での読書、勉強、談話、または座位や横になってのテレビ、音楽鑑賞などをしている場合。
□ b 強度II、やや低い（現在国民の大部が該当する）：Ｉ００１ｂ
通勤、仕事などで２時間程度の歩行や乗車、接客、家事等立位での業務が比較的多いほか大部分は座位での業務、談話などをしている場合。
□ ｃ 強度III、適度：Ｉ００１ｃ
生活活動強度IIの者が一日１時間程度は速歩きやサイクリングなど比較的強い身体活動を行っている場合や、大部分は立位での作業であるか１時間程度は農作業、漁業などの比較的強い作業に従事している場合。
□ d 強度IV、高い：Ｉ００１ｄ
一日のうち1時間程度は激しいトレーニングや木材の運搬、農繁期の農耕作業などのような強い作業に従事している場合。
□ e 強度V、過重労働：Ｉ００１ｅ
勤務時間中ほとんどずっと強い肉体労働に従事したり、酷寒や酷暑の条件のなかで強い作業や苦労の多い生活をしている場合。
□ f 寝たきり生活など上記にあてはまらない場合：Ｉ０００ｆ
（７）睡眠について
一日の合計の平均睡眠時間について該当する項目を一つだけ選択してください。
□大体６時間未満である ：Ｊ００１ａ１
□ ６時間以上８時間未満：Ｊ００１ａ２
□ ８時間以上 ：Ｊ００１ａ３
□ わからない：Ｊ００１ａ４
睡眠の状態について（複数選択可）
□ .寝床に入ると１０分以内には眠りについている：Ｊ００１ｂ１
□ .寝床に入って６０分経っても寝つけぬ：Ｊ００１ｂ２
□ .朝早く目覚めるなどで睡眠不足（６時間未満/日）が続く：Ｊ００１ｂ３
□ .目覚めても起き上がるのに３０分以上かかる ：Ｊ００１ｂ４
□ .途中で何回も目醒めて熟睡できない：Ｊ００１ｂ５
（パート２）体調について
（１）全身症状について
□ からだがだるい：Ｌ００１
□ 微熱（だいたい３７．０～３７．３度くらい）が続いている：Ｌ００２
□ 汗をかきやすくなった：Ｌ００３
□ 喉（のど）が渇く：Ｌ００４
□ 顔や手足がむくむ。あるいは腫（は）れぼったい：Ｌ００５
□ 皮膚の下にかたまりまたはしこりがある：Ｌ００６
□ めまいあるいは立ちくらみがある。または頭がクラクラする：Ｌ００７
□ 突然に手足あるいは全身の力がぬける様な発作がある：Ｌ００８
□ 失神する（気を失う）。あるいは意識がなくなり転倒する：Ｌ００９
□ 冷汗（ひや汗）が出る。時には気分が悪くなることもある：Ｌ０１０
□ 自分のおかれている状況や、やっていることなどがわからなくなる：Ｌ０１１
□ 全身の色々な症状が次々と重なって起きてくる：Ｌ０１２
□ いつも体が冷たくて、夏でも寒さを感じる：Ｌ０１３
□ 急にやせた。（目安：４ｋｇ／月以上の体重減少）：Ｌ０１４
□ 急に太った。（目安：４ｋｇ／月以上の体重増加）：Ｌ０１５
（２）皮膚・筋肉・骨格・手足の症状について
□ 皮疹（発疹・湿疹・蕁麻疹（じんましん）・水疱など）がでた：Ｍ００１
□ 頑固に続く皮疹（発疹）または皮膚の異常がある：Ｍ００２
□ 少し打撲しただけで青アザができやすい体質の様だ：Ｍ００３
□ 背中あるいは腰が痛む：Ｍ００４
□ 手や足の筋肉あるいは関節が痛む。神経痛で手や足が痛い：Ｍ００５
□ 手または足にしびれ感あるいは異常な感覚を感じる：Ｍ００６
□ 手または足の筋力が弱く（力が入らなく）なった：Ｍ００７
□ 頭髪が抜けやすくなった：Ｍ００８
□ 手または足のふるえがある。（手足のふるえがひどくなった）：Ｍ００９
□ 歩きにくくなった。転びやすくなった。途中で痛くなり長歩きできない：Ｍ０１０
□ 茶わんまたはハシを思わず落とす：Ｍ０１１
（３）顔面・目・耳・鼻・口・歯・頭部・頚部・肩の症状について
□ 人から顔色が悪いとよく言われる：Ｎ００１
□ 視力低下。視野がせまくなった。夜目がきかない（一項目以上）：Ｎ００２
□ 目が疲れやすい。目が痛い。よく目が赤くなる（一項目以上）：Ｎ００３
□ ものがゆがんで見える。あるいは目の中に光や黒いゴミが見える：Ｎ００４
□ ものが二重にみえる：Ｎ００５
□ 一瞬目の前が暗くなるときがある：Ｎ００６
□ 耳鳴りあるいは耳が聴こえにくいなど、耳に関する異常がある：Ｎ００７
□ 春先あるいは秋口にくしゃみや鼻水または目の痒みがある：Ｎ００８
□ 鼻血がしばしば出る：Ｎ００９
□ 長引く鼻水あるいは鼻づまりがある：Ｎ０１０
□ 喉または頬の粘膜または舌などが痛い：Ｎ０１１
□ ズキズキする頭痛がある：Ｎ０１２
□ 頭重感（頭が重い・鈍痛）がある：Ｎ０１３
□ 肩こり、あるいは項部（うなじ）の痛みがある、時には頭痛や吐き気を伴う：Ｎ０１４
□ 鼻または喉（のど）の奥に何かが詰まった様な感じがある：Ｎ０１５
□ かすれ声が２週間以上続く：Ｎ０１６
□ 虫歯が多くて困っている：Ｎ０１７
□ 舌がもつれてしゃべりにくい、あるいは人から聞き取りにくいと言われる：Ｎ０１８
□ 物忘れがひどくなった。：Ｎ０１９
□ 食べ物を飲み込みにくくなった：Ｎ０２０
□ 舌あるいは口の周りにしびれを感じる：Ｎ０２１
□ 食べ物の味が分からなくなった：Ｎ０２２
□ 顔がほてる。あるいはのぼせる：Ｎ０２３
（４）主に胸部に関する症状について
□ 運動あるいは労作に伴って胸痛や息苦しさ、胸部圧迫感などを感じる：Ｏ００１
□ 運動あるいは労作に関係なく胸痛や息苦しさ、胸部圧迫感などを感じる：Ｏ００２
□ 咳がある。（時々痰も出る）：Ｏ００３
□ 咳と共に喉がゼイゼイ・ヒューヒュー鳴って時には息苦しい：Ｏ００４
□ 少し動いただけでもすぐにしんどくなったり息切れしたりする：Ｏ００５
□ 前胸部あるいは胸骨の裏にドクドクッと心臓の拍動を感じる：Ｏ００６
□ 動悸がある（胸がどきどきする）。あるいは脈拍がとても速くなる：Ｏ００７
□ 胸やけ（胸骨の裏の熱い感じ）あるいは嚥下（飲み込み）痛がある：Ｏ００８
□ 食べ物あるいは飲み物が胸（食道）またはみぞおちにつかえる：Ｏ００９
□ しょうゆ、熱いお茶など食物が胸にしみたり、あるいは痛む：Ｏ０１０
（５）主に腹部に関する症状について（「みぞおち」の症状も腹部症状です）
□ 食事と関係なく腹痛がある。原因のわからない腹痛がはじまった：Ｐ００１
□ 食事と関連して（食前や食後一定時間後に）腹痛がある：Ｐ００２
□ 食事と関係なく吐き気（むかむか）または嘔吐（おうと）がある：Ｐ００３
□ 食事と関連して（食前や食後一定時間後に）吐き気または嘔吐がある：Ｐ００４
□ 腹が張る。あるいは腹が張ってしんどい：Ｐ００５
□ 腹の中に何かかたまりがある：Ｐ００６
□ 肛門から出血する。あるいは明らかに便に血が混じっている：Ｐ００７
□ 一週間以上下痢が続く：Ｐ００８
（６）泌尿器系の症状について
□ 排尿回数が増えた（１０回以上/日）ように思う：Ｑ００１
□ １日の尿量が増え、水分を多量にとるようになった：Ｑ００２
□ 夜間に頻繁に（概ね一晩２回以上）小便に行く：Ｑ００３
□ 排尿回数が減った。あるいは尿量が減った：Ｑ００４
□ 尿の色が変だ。（例：赤色尿、茶褐色尿、黒色尿など）：Ｑ００５
□ 尿に蛋白が混じっているといわれたことがある：Ｑ００６
□ 尿に血液が混じっているといわれたことがある：Ｑ００７
□ 腎盂炎または膀胱炎または尿道炎にしばしば（４回以上/年）悩まされる：Ｑ００８
□ 排尿時に下腹あるいは尿道が痛む：Ｑ００９
□ 突然に背中あるいは腰が痛みだした。（あるいはそういう経験がある）：Ｑ０１０
□ 突然に下腹が痛みだした。（あるいはそういう経験がある）：Ｑ０１１
□ 排尿の勢いがなくなった：Ｑ０１２
□ 残尿感がある。あるいはたまった尿が全部出切らないように感じる：Ｑ０１３
□ 尿が出るのがわからなくて、いつのまにか出てしまう（尿失禁）：Ｑ０１４
（７）精神症状、悩みなどについて
□ 社会生活上かなりのストレスを感じている：Ｒ００１
□ 午前中無気力で午後になってやっと元気がでる：Ｒ００２
□ 気分が沈みがちで仕事の能率が上がらない：Ｒ００３
□ 気分的に落ち着かずイライラする：Ｒ００４
□ 身近に好きな異性がいて仕事に身がはいらない：Ｒ００５
□ 社内で何らかのいじめを受けているように感じる：Ｒ００６
□ 出勤がめんどうだ。あるいは会社をやめようと思う：Ｒ００７
□ しばしば「ぼんやりとした不安」を感じる：Ｒ００８
□ ブツブツと独り言を言っているらしい。幻覚があるらしい：Ｒ００９
□ 人にはなかなか相談できない悩みや心配事がある：Ｒ０１０
□ 最近「死にたい。死んだほうがうまく行く」と思う：Ｒ０１２
（８）月経、閉経、妊娠など女性の問題
□ 現在妊娠している：Ｓ００１
□ 月経に関係して多彩な症状が起こる：Ｓ００２
□ 月経痛（月経中または前後数日間に起こる腰痛・腹痛等）がひどい：Ｓ００３
□ すでに閉経している。あるいは子宮摘出している：Ｓ００４
□ 不正性器出血がある。または月経不順、あるいは月経がない：Ｓ００５
（パート３）その他の質問について
（１）その他の質問
□ いつも誰かに自分の行動を見張られているような気がする：Ｔ００１
□ 自分は誰かにあやつられているような気がする：Ｔ００２
□ 「尊厳死」（下記参照）を認める。あるいは認めるべきだと思っている：Ｔ００３
（※尊厳死：本人の意志に基づいて延命治療を止め自然経過に任せた死を選ぶこと）
□ 「安楽死」（下記参照）を認める。あるいは認めるべきだと思っている：Ｔ００４
（※安楽死：苦痛から逃れることを主な目的に積極的な治療を止めたり、医師などによる積極的な手段で命を縮めること）
（２）いわゆる「癌（悪性腫瘍）の告知」について、現在のあなたの考えに一番近い
項目を下記の中から選んでください。
□ 自分の身に起きていることを知りたいと思う。どんな状態でも告知してほしい。ただし家族には知らせて欲しくない：Ｕ００１ａ
□ 自分の身に起きていることを知りたいと思う。どんな状態でも告知してほしい。家族への告知もやむを得ないだろう：Ｕ００１ｂ
□ 基本的には知りたくないが、治療その他の理由で告知がやむをえないなら、知らされても仕方がないと思う。ただし家族には知らせて欲しくない：Ｕ００１ｃ
□ 基本的には知りたくないが、治療その他の理由で告知がやむをえないなら、知らされても仕方がないと思う。家族への告知もやむを得ないだろう：Ｕ００１ｄ
□ 絶対に知りたくない。家族にも知らせないで欲しい：Ｕ００１ｅ
□ 絶対に知りたくないが、その後の経過など考えると家族への告知はやむを得ないだろう：Ｕ００１ｆ
□ 癌（悪性腫瘍）の進行状態とか仕事との関係あるいは家族への想いで、自分の考えも刻々と変わるに違いないので、今は回答不能である：Ｕ００１ｇ
□ 考えがまとまらない、わからないというのが今の気持ちである：Ｕ００１ｈ
□ 上記のいずれにも当てはまらない：Ｕ００１ｉ
（３）下記の性格的特徴のなかから、自分にあてはまる項目の□にチェックしてください。
□ のんき・無頓着：Ｚ００１
□ 社交的・外向的：Ｚ００２
□ 内気・恥ずかしがり：Ｚ００３
□ 頑固・融通性なし：Ｚ００４
□ 几帳面・細かい：Ｚ００５
□ 怒りっぽい・攻撃的：Ｚ００６
□ 自由・きまま：Ｚ００７
□ あきっぽい：Ｚ００８
□ しつこい・こだわる：Ｚ００９
□ 自制心が強い：Ｚ０１０
□ 自尊感情が強い：Ｚ０１１
□ 信じやすい：Ｚ０１２
□ 優柔不断：Ｚ０１３
□ 孤独が好き：Ｚ０１４
□ 心配しすぎる：Ｚ０１５
The questions on the questionnaire are as follows.
Name ________ (male: A006a, female: A006b)
Date of Birth MTS ___ Year _________ Day of Birth ( ) years old The following questions are the minimum necessary items to understand your health condition. Please answer correctly. If none of the options apply to you, please do not enter and proceed.
Please check the box for each question item that applies to you, and answer the questions that are mainly related to your symptoms within the past month.
(Part 1) Set basic information
(0) If you know your height and weight, please let me know.
Height __ cm: A001
Weight __kg: A002
(1) Diseases of family members (blood relatives) Has anyone in your family (father, mother, siblings) been pointed out or diagnosed with any of the following diseases or conditions?
□ Gastric cancer: D001
□ Lung cancer: D002
□ Colorectal cancer such as rectal cancer: D003
□ Breast cancer: D004
□ Uterine cancer: D005
□ Malignant tumors other than the above (sarcoma, leukemia, lymphoma, brain tumor, etc.): D006
□ Hypertension: D007
□ Hypercholesterolemia/hyperlipidemia: D008
□ Myocardial infarction or angina pectoris: D009
□ Stroke (cerebral infarction, cerebral hemorrhage, subarachnoid hemorrhage): D010
□ Diabetes: D011
□ Sudden death of unknown cause: D012
□ Same disease through generations: D013
□ Congenital heart disease or body malformation: D014
□ Dementia (dementia) or psychiatric/psychologic disease: D015
(2) About your own illness □ Have you ever felt sick or had a rash on your skin from injections, medicines, food, etc.: E001
□ Have undergone surgery due to illness or accident: E002
□ Has received a blood transfusion before: E003
Have you ever been pointed out or diagnosed with any of the following diseases or conditions? If so, please select from the following (multiple answers allowed).
□ Hypertension: E004a
□ Renal disease (nephritis, renal failure, nephrosis, etc.): E004b
□ Gout or hyperuricemia: E004c
□ Anemia: E004d
□ Gastric or duodenal ulcer: E004e
□ Gastric cancer: E004f
□ Lung cancer: E004g
□ Colorectal cancer such as rectal cancer: E004h
□ Breast cancer: E004i
□ Cervical cancer: E004j
□ Malignant tumors other than the above (sarcoma, leukemia, lymphoma, brain tumor, etc.): E004k
□ Hypercholesterolemia/hyperlipidemia: E004l
□ Myocardial infarction or angina pectoris: E004m
□ Stroke (cerebral infarction, cerebral hemorrhage, subarachnoid hemorrhage): E004n
□ Diabetes: E004о
□ Liver dysfunction (alcoholic liver disease, chronic hepatitis, etc.): E004p
□ Bronchial asthma or emphysema: E004q
□ Dysautonomia or neurosis: E004r
□ Depression or depressive state: E004s
□ Senile cognitive (dementia) disease or dementia (dementia) disease: E004t
□ Not listed above (I don't know the name of the disease), but I am going to the hospital (injection/medication): E004u
(3) If you are currently taking (or controlling with injections), please select from the following. (Multiple answers allowed, please ignore drugs that you take several times a month).
□ Sleeping pills (hypnotics): F001
□ Tranquilizer/autonomic nervous system regulator: F002
□ Antidepressants (medicine for depression): F003
□ Pain reliever (headache medicine, pain reliever, etc.): F004
□ Antihypertensive (medicine that lowers blood pressure): F005
□ Diuretics (medicine to improve urine flow, medicine to remove swelling from the body): F006
□ Cholesterol-lowering drug: F007
□ Medicine to suppress arrhythmia: F008
□ Laxative (medicine to relieve constipation): F009
□ Medicine to suppress allergies: F010
□ Oral contraceptives or female hormones: F011
□ Anticancer agent: F012
□ Diabetes medication (oral hypoglycemic agent or insulin injection): F013
□ Chinese herbal medicine that is said to be good for the body on the market: F014
□ Over-the-counter tonic (drink) or over-the-counter multivitamin: F015
□ Nutritional foods (including supplements): F016
(4) Smoking and drinking Please select only one item from the following regarding smoking.
□ Never smoked or have quit smoking for at least 1 year: G001a
□ Smokes an average of 9 cigarettes or less per day, or has stopped smoking for less than 1 year: G001b
□
□ Smokes more than 31 cigarettes a day on average: G001d
Please select only one item from the list below that applies to your alcohol consumption.
□ Takes almost every day: G002a1
□ Takes, but not daily: G002a2
□ Do not drink alcohol. Or not drinkable: G002a3
Please select only one from the following about the amount of alcohol (alcohol content) when drinking in the above question. The amount of alcohol is as follows when converted to 180ml of sake (1 go). (note the amount of each).
● Whiskey or brandy (100ml): 1.4 go of sake
● 1 large beer (633ml): 1.1 go sake
- 1 can of beer (350ml): 0.6 go of sake
●Shochu 1 go (180ml): Sake 1.5 go
●Wine (100ml): 0.5 go of sake □On average, you drink more than 3 go of sake per day: G002b1
□On average, I drink about 1 to 3 cups of sake per day: G002b2
□ On average, you will not exceed 1 go of sake per day: G002b3
(5) Nutrition, eating habits, appetite, bowel movements Appetite and eating habits (including snacks) □ I don't think I have any abnormalities in my appetite or eating habits. Almost no change in weight: H001a
□ Want to eat, but cannot: H001b
□ I have lost my appetite. I no longer want to eat: H001c
□ Feeling hungry no matter how much you eat: H001d
□ Appetite is uneven and inconsistent: H001e
□ Dietary restrictions for weight loss or health reasons: H001f
□ I don't want to eat it because it makes me feel sick, such as heavy stomach, nausea, and diarrhea: H001g
Please answer the questions about bowel movements (if you have regular bowel movements once every two days, that is normal).
Please select only one of the following options for transportation. (It does not matter if you are taking a laxative or not.)
□ I have regular bowel movements every day, so I think there is nothing wrong with it: H008a1
□ Habitual constipation: H008a2
□ Recently constipated: H008a3
□ Habitual diarrhea (loose stools): H008a4
□ Diarrhea or loose stools several times a day recently: H008a5
□ Alternating diarrhea and constipation: H008a6
□ I don't know when my flight will leave. It's not convenient. Unnoticed defecation (fecal incontinence): H008a7
Please select one of the following items that most closely matches your stool characteristics (shape, size, consistency, etc.).
□ I still think it's my own unique size, length, shape, and hardness: H008c1
□ Feces seem thinner: H008c2
□ I can pass stool, but it is harder than before: H008c3
□ Small, scattered stools: H008c4
□ Inconsistent stool properties (shape, size, consistency, etc.): H008c5
Please choose only one that you think is the closest to you regarding the color of the stool. (Ignore this question if you are certain that your stool has a distinctive color due to medications or foods you take.)
□ Believed to be normal stool color (ranging from ocher to dark brown): H008d1
□ Coal tar-like soft black stools: H008d2
□ The color of the stool has become darker: H008d3
□ The color of the stool has become white (gray): H008d4
□ The color of the stool has become red (red and black). It seems to be mixed with blood: H008d5
(6) About physical activity Please select the category that best suits you from the following categories of daily activity intensity.
□ a intensity I, low: I001a
In addition to relatively slow walking such as walking and shopping for about 1 hour, most of the time is sitting in a sitting position reading, studying, talking, or sitting or lying down watching TV or listening to music.
□ b Intensity II, somewhat low (currently most of the population is applicable): I001b
For commuting to work, walking for about 2 hours, riding in a car, serving customers, doing household chores, etc., where there is a relatively large amount of standing work, and most of the work is done in a sitting position, such as talking.
□c Strength III, Moderate: I001c
A person with a daily activity level of II engages in relatively vigorous physical activity such as brisk walking or cycling for about an hour a day, or works mostly in a standing position or does farming, fishing, etc. for about an hour a day. If you are engaged in relatively intense work.
□ d Strength IV, high: I001d
If you are engaged in strenuous work such as strenuous training, hauling timber, or farming during the busy farming season for about 1 hour a day.
□ e Intensity V, overwork: I001e
If you engage in heavy physical labor for most of your working time, or if you work hard or live hard in extreme cold or heat conditions.
□ f If the above does not apply, such as bedridden life: I000f
(7) About sleep Please select only one item that applies to your total average sleep time per day.
□ Roughly less than 6 hours: J001a1
□ 6 hours or more and less than 8 hours: J001a2
□ 8 hours or more: J001a3
□ I don't know: J001a4
Sleep status (multiple selections allowed)
□ Fall asleep within 10 minutes of going to bed: J001b1
□ Can't fall asleep after 60 minutes in bed: J001b2
□ .Lack of sleep (less than 6 hours/day) due to waking up early in the morning, etc.: J001b3
□ It takes more than 30 minutes to get up after waking up: J001b4
□ .I wake up many times on the way and can't sleep well: J001b5
(Part 2) About physical condition
(1) Systemic symptoms □ Feeling tired: L001
□ Slight fever (approximately 37.0 to 37.3 degrees) continues: L002
□ Easy to sweat: L003
□ Thirsty: L004
□ Swollen face and limbs. Or tumbling: L005
□ A lump or lump under the skin: L006
□ Dizziness or lightheadedness. Or dizzy: L007
□ Sudden weakness in limbs or whole body: L008
□ Fainting (fainting). Or lose consciousness and fall: L009
□ I get cold sweats. Sometimes it makes me sick: L010
□ Loss of understanding of one's situation and what one is doing: L011
□ Various symptoms throughout the body occur one after another: L012
□ My body is always cold and I feel cold even in summer: L013
□ I suddenly lost weight. (Reference: weight loss of 4 kg/month or more): L014
□ I suddenly gained weight. (Reference: Weight gain of 4 kg/month or more): L015
(2) Symptoms on the skin, muscles, skeleton, hands and feet □ Rash (rash, eczema, hives, blisters, etc.): M001
□ Persistent skin rash (rash) or skin abnormalities: M002
□ You seem to have a constitution that makes it easy to get blue bruises with just a little bruise: M003
□ Back or lower back pain: M004
□ Pain in the muscles or joints of the hands or feet. Pain in hands and feet due to neuralgia: M005
□ Numbness or unusual sensations in hands or feet: M006
□ Weakness (no strength) in hands or feet: M007
□ Hair fell out easily: M008
□ Shaking hands or feet. (Shaking of limbs worsened): M009
□ It became difficult to walk. It became easier to fall. Can't walk long due to pain on the way: M010
□ Unintentionally dropping a bowl or chopstick: M011
(3) Symptoms of face, eyes, ears, nose, mouth, teeth, head, neck, and shoulders □ People often say that my complexion is pale: N001
□ Decreased vision. My field of vision narrowed. Impaired night vision (more than one item): N002
□ My eyes get tired easily. My eyes are hurting. Frequently red eyes (one or more items): N003
□ Things look distorted. Or you can see light or black dust in your eyes: N004
□ Objects appear to be doubled: N005
□ There are times when it gets dark in front of you for a moment: N006
□ Ear problems such as tinnitus or hearing loss: N007
□ Sneezing, runny nose, or itchy eyes in early spring or early autumn: N008
□ Frequent nosebleeds: N009
□ Has persistent runny or stuffy nose: N010
□ Pain in the throat, cheek mucosa, tongue, etc.: N011
□ Throbbing headache: N012
□ Heavy head feeling (heavy head, dull pain): N013
□ Stiff neck or neck pain, sometimes accompanied by headache and nausea: N014
□ Feeling like something is stuck in the back of the nose or throat: N015
□ Hoarseness lasting more than 2 weeks: N016
□ I'm in trouble because I have a lot of cavities: N017
□ It is difficult to speak because of a tangled tongue, or people say that it is difficult to hear: N018
□ I am forgetful. : N019
□ Difficulty swallowing food: N020
□ Numbness around the tongue or mouth: N021
□ Lost taste of food: N022
□ My face is hot. Or hot: N023
(4) Mainly chest-related symptoms □ Chest pain, dyspnea, chest tightness, etc. associated with exercise or exertion: O001
□ Chest pain, shortness of breath, chest tightness, etc., regardless of exercise or exertion: O002
□ I have a cough. (Occasionally phlegm is produced): O003
□ Coughing and wheezing in the throat, sometimes making breathing difficult: O004
□ Feeling tired or short of breath even with a little movement: O005
□ A pounding heartbeat in the front chest or behind the sternum: O006
□ I have heart palpitations (throbbing heart). Or the pulse becomes very rapid: O007
□ Heartburn (hot feeling behind the breastbone) or painful swallowing: O008
□ Food or drink stuck in the chest (esophagus) or pit of the stomach: O009
□ Soy sauce, hot tea, and other food stings or hurts the chest: O010
(5) Symptoms mainly related to the abdomen (Symptoms of the plexus are also abdominal symptoms)
□ Abdominal pain regardless of meals. Abdominal pain of unknown cause began: P001
□ Abdominal pain associated with meals (before meals or some time after meals): P002
□ Nausea or vomiting unrelated to meals: P003
□ Nausea or vomiting associated with meals (before or some time after meals): P004
□ I feel bloated. Or bloated and sick: P005
□ There is a lump in the abdomen: P006
□ Bleeding from the anus. or visibly bloody stool: P007
□ Diarrhea lasting more than a week: P008
(6) Symptoms of urinary system □ I think the frequency of urination has increased (more than 10 times/day): Q001
□ The amount of urine per day has increased, and you have started to drink a lot of water: Q002
□ Frequent urination at night (generally more than twice a night): Q003
□ The frequency of urination decreased. Or decreased urine volume: Q004
□ The color of urine is strange. (Example: red urine, brown urine, black urine, etc.): Q005
□ Have you ever been told that you have protein in your urine: Q006
□ I have been told that there is blood in my urine: Q007
□ Pyelonephritis or cystitis or urethritis often (more than 4 times/year): Q008
□ Pain in the lower abdomen or urethra when urinating: Q009
□ Sudden back or hip pain. (or have such experience): Q010
□ My lower abdomen suddenly started to hurt. (or have such experience): Q011
□ Loss of momentum to urinate: Q012
□ Feeling of residual urine. Or I feel like I can't drain all the accumulated urine: Q013
□ Urinary incontinence: Q014
(7) Psychiatric symptoms, worries, etc. □ I feel a lot of stress in my social life: R001
□ Feeling lethargic in the morning and finally feeling energized in the afternoon: R002
□ I tend to feel depressed and work efficiency does not improve: R003
□ Feeling restless and irritable: R004
□ There is a person of the opposite sex that I like close to me and I don't want to be involved in work: R005
□ I feel that I am being bullied in some way at work: R006
□ Commuting to work is troublesome. Or think about quitting the company: R007
□ Often feels ``vague anxiety'': R008
□ He seems to be mumbling to himself. He seems to have hallucinations: R009
□ I have worries and concerns that I can't easily talk to people about: R010
□ Lately, I feel like I want to die.
(8) Women's problems such as menstruation, menopause, pregnancy □ Currently pregnant: S001
□ Various symptoms related to menstruation: S002
□ Severe menstrual pain (low back pain, abdominal pain, etc. that occurs during menstruation or for several days before and after): S003
□ You are already menopausal. Or have a hysterectomy: S004
□ Abnormal genital bleeding. OR Irregular menstruation or no menstruation: S005
(Part 3) Other Questions
(1) Other questions □ I always feel like someone is watching my actions: T001
□ I feel like I'm being manipulated by someone: T002
□ Accept “death with dignity” (see below). Or I think I should admit it: T003
(*Death with dignity: Stopping life-prolonging treatment based on the person's will and choosing to die naturally)
□ Allow “euthanasia” (see below). Or I think I should admit it: T004
(* Euthanasia: Stopping active treatment with the main purpose of escaping from pain, or shortening life by aggressive means by doctors, etc.)
(2) Regarding the so-called “notification of cancer (malignant tumor),” please select the item that most closely matches your current thoughts from the following.
□ I want to know what is happening to me. Please let me know in any situation. However, I do not want my family to know: U001a
□ I want to know what is happening to me. Please let me know in any situation. It will be unavoidable to inform the family: U001b
□ Basically, I don't want to know, but if it is unavoidable for medical treatment or other reasons, I think there is no point in being informed. However, I do not want my family to know: U001c
□ Basically, I don't want to know, but if it is unavoidable for medical treatment or other reasons, I think there is no point in being informed. It will be unavoidable to inform the family: U001d
□ I definitely don't want to know. Don't let my family know: U001e
□ I definitely don't want to know, but considering what happened after that, I have no choice but to tell my family: U001f
□ It is impossible for me to answer right now because my thoughts must change from moment to moment depending on the progress of my cancer (malignant tumor), my relationship with my work, and my feelings for my family: U001g
□ My current feeling is that I can't get my thoughts together and that I don't understand: U001h
□ None of the above: U001i
(3) From the following personality traits, please check the box for the item that applies to you.
□ Carefree and indifferent: Z001
□ Sociable/extroverted: Z002
□ Shyness/shyness: Z003
□ Stubborn and inflexible: Z004
□ Methodical and detailed: Z005
□ Angry/aggressive: Z006
□ Freedom: Z007
□ Akippoi: Z008
□ Persistence and obsession: Z009
□ Strong self-control: Z010
□ Strong self-esteem: Z011
□ Easy to believe: Z012
□ Indecisive: Z013
□ I like loneliness: Z014
□ Worrying too much: Z015
前述したように、この問診票における各栄養疾患で起こり得る各症状には重み付け点数が割り振られており、各症状のコードと重み付け点数とは、栄養疾患毎に評価用ＡＩ装置１０ａの評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている。これらコードの症状と重み付け点数との対応関係は、その一例をあげると、以下の通りである。
アレルギー性疾患のグループ
蕁麻疹、アトピー、湿疹、皮膚炎などに関して、ａ：Ｍ００１、ｂ：Ｎ００８，Ｈ００６ｂ、ｃ：Ｍ００８，Ｏ００３，Ｏ００４，Ｒ００４，Ｅ００４ｑ、
花粉症に関して、ａ：Ｎ００８、ｂ：Ｎ０１０，Ｏ００４、ｃ：Ｎ００９，Ｎ０１５，Ｏ００３，Ｅ００４ｑ、
気管支喘息に関して、ａ：Ｏ００４、ｂ：Ｏ００３，Ｏ００５，Ｅ００４ｑ、ｃ：Ｊ００１ｂ５，Ｌ０１０，Ｍ００１，Ｎ００１，Ｎ０１０，Ｎ０１５，Ｎ００８，Ｏ００２，Ｇ００１ｄ、
ストレス及び心因反応のグループ
睡眠不足に関して、ａ：Ｊ００１ａ１，Ｌｏｏ７，Ｒ００２、ｂ：Ｌ００１，Ｌ００５，Ｎ０１２，Ｏ００５，Ｒ００３，Ｒ００４，Ｉ００２ｂ、ｃ：Ｌ００２，Ｌ００４，Ｌ０１０，Ｍ００７，Ｎ００１，Ｎ００７，Ｏ００６，Ｐ００３，Ｑ００３，Ｌ０１２，Ｉ００３ｄ１，Ｉ００３ｄ２，Ｒ０１０、
片頭痛に関して、a：Ｎ０１２，Ｎ０１４、ｂ：Ｒ００１，Ｒ００７、ｃ：Ｌ００３，Ｌ０１０，Ｎ０１０，Ｐ００３，Ｓ００３，Ｊ００１ａ１，Ｉ００１ｅ，Ｉ００３ａ４、
緊張性頭痛に関して、ａ：Ｎ０１４、ｂ：Ｎ０１２，Ｒ００１，Ｒ００４、ｃ：Ｌ００４，Ｌ０１０，Ｒ００２，Ｊ００１ａ１，Ｉ００２ｂ，Ｉ００３ａ４、
起立性調節障害に関して、ａ：Ｌ００７，Ｌ００９、ｂ：Ｌ０１０，Ｍ００７，Ｎ００１，Ｎ０１２，Ｏ００５，Ｐ００１，Ｐ００５，Ｒ００３，Ｊ００１ｂ４、ｃ：Ｌ００１，Ｍ００４，Ｍ００５，Ｍ００６，Ｎ００７，Ｏ００９，Ｊ００１ａ１，Ｆ００５、
過敏性腸症候群に関して、ａ：Ｈ００８ａ５，Ｐ００１，Ｐ００３，Ｐ００５，Ｒ００１、ｂ：Ｈ００１ｆ，Ｈ００８ａ３，Ｈ００８ａ４，Ｌ００１，Ｌ００９，Ｐ００４，Ｒ００３，Ｒ００４，Ｒ００７，Ｐ００８、ｃ：Ｊ００１ｂ４，Ｈ００８ａ１，Ｌ００４，Ｌ００７，Ｌ０１０，Ｍ００４，Ｎ００１，Ｎ０１２，Ｎ０１５，Ｐ００６，Ｉ００２ｂ、
自律神経失調症に関して、ａ：Ｌ００３，Ｌ００４，Ｌ００５，Ｌ０１０，Ｍ００６，Ｎ００７，Ｎ０１２，Ｏ００６，Ｓ００４、ｂ：Ｊ００１ｂ３，Ｊ００１ｂ４，Ｌ００２，Ｌ００７，Ｌ００９，Ｎ００１，Ｒ００１，Ｒ００４，Ｊ００１ａ１，Ｌ０１３，００２ｂ，Ｉ００３ｅ４、ｃ：Ｍ００８，Ｐ００５，Ｓ００３，Ｐ００６，Ｒ０１０，Ｌ０１２，Ｉ００１ｅ，Ｉ００３ａ４，Ｉ００３ｄ１，Ｉ００３ｄ２、
うつ病・うつ状態・不安神経症に関して、ａ：Ｒ００２，Ｉ００２ｂ，Ｒ０１１、ｂ：Ｌ００７，Ｎ０１２，Ｎ０１４，Ｏ００６，Ｏ００９，Ｐ００３，Ｐ００４，Ｒ００１，Ｒ００７，Ｈ００１ｂ，Ｊ００１ｂ２，Ｊ００１ｂ３，Ｊ００１ａ１，Ｌ００１，Ｉ００３ｅ４，Ｉ００３ｈ３、ｃ：Ｍ００７，Ｎ００１，Ｎ０１５，Ｌ０１２，Ｉ００１ｅ，Ｉ００３ｇ１，Ｌ０１４、
不定愁訴症候群に関して、ａ：Ｌ００２，Ｍ００４，Ｎ０１２，Ｎ０１４，Ｓ００４、ｂ：Ｌ００１，Ｌ００７，Ｍ００６，Ｏ００２，Ｏ００６，Ｒ００３，Ｌ０１２，Ｉ００２ｂ、ｃ：Ｎ０１５，Ｐ００５，Ｐ００６，Ｌ０１３，Ｉ００１ｅ、
泌尿器系神経症に関して、ａ：Ｑ００１，Ｑ００２、ｂ：Ｌ００５，Ｐ００６、ｃ：Ｌ００３，Ｍ００４，Ｎ０１５，Ｐ００１，Ｐ００５，Ｑ００９，Ｑ００３，Ｑ００５、
解離性障害・境界型人格障害など精神疾患に関して、ａ：Ｌ００９，Ｐ００６，Ｌ０１１、ｂ：Ｌ００７，Ｍ００６，Ｒ００９，Ｒ０１１，Ｔ００１，Ｔ００２、ｃ：Ｌ００１，Ｌ０１４，Ｏ００５，Ｐ００５，Ｒ００１，Ｒ００２，Ｒ００３，Ｒ００４，Ｅ００４ｒ，Ｍ００９，Ｎ００２，Ｎ００７，Ｎ０１９，Ｎ０１５，Ｎ０２２，Ｆ００２，Ｇ００２ｂ１，Ｈ００１ｃ，Ｈ００１ｄ，Ｚ００６，Ｚ００８，Ｚ００９，Ｚ０１１，Ｚ０１４，Ｒ００８，Ｐ００１，Ｎ０２１，Ｎ０１１，Ｎ０１４、
月経痛に関して、ｓ＋：Ａ００６ｂ（大前提：女性であること）、ｓ－：Ｓ００１，Ｓ００４（全否定）、ａ：Ｓ００３、ｂ：Ｈ００１ｆ，Ｌ００１，Ｌ００４，Ｍ００４，Ｐ００３，Ｐ００４，Ｒ００３，Ｒ００４、ｃ：Ｌ００２，Ｌ００３，Ｌ００５，Ｍ００５，Ｎ０１２，Ｎ０１４，Ｏ００７、
更年期障害に関して、ｓ＋：Ａ００６ｂ（大前提：女性であること）、ａ： Ｌ０１３，Ｎ０２３，Ｏ００７、ｂ：Ｌ００２，Ｎ０１２，Ｎ０１３，Ｎ０１４，Ｍ００４，Ｌ００１，Ｒ００３、ｃ：Ｎ０１９，Ｒ００８，Ｐ００１，Ｌ００７，Ｈ００１ｂ，Ｊ００１ａ１，Ｌ００３，Ｐ００３，Ｍ００６，Ｍ００５，Ｌ００４，Ｎ００２，Ｑ００１，Ｑ００４，Ｌ０１５，Ｒ０１１、
何らかの精神異常に関して、ａ：Ｌ０１１，Ｒ００９，Ｔ００１，Ｔ００２、ｂ：Ｌ００１，Ｍ００６，Ｑ００４，Ｑ００１，Ｑ０１３，Ｒ００８，Ｒ０１１、ｃ：Ｃ００１ｄ，Ｂ００１ｂ，Ｅ００４ｄ，Ｇ００２ｂ１，Ｉ００２ｂ，Ｉ００３ａ４，Ｌ０１４，Ｌ０１５、
神経調節性失神に関して、ａ：Ｌ００９、ｂ：Ｌ０１０，Ｏ００７，Ａ００７，Ｐ００３，Ｌ００８、ｃ：Ｊ００１ｂ２，Ｊ００１ｂ３，Ｌ００１，Ｍ００６，Ｎ０１４，Ｐ００１，Ｒ００１，Ｐ００４，Ｒ００６，Ｓ００３，Ｅ００４ｒ，Ｒ０１０。
以上述べた対応関係の他に、全ての症状についてその症状のコードと点数との対応関係が設定されているが、ここではその記載を省略する。
As described above, a weighted score is assigned to each symptom that can occur in each nutritional disease in this questionnaire, and the code and weighted score of each symptom are stored in the
Group of allergic diseases
For urticaria, atopy, eczema, dermatitis, etc., a: M001, b: N008, H006b, c: M008, O003, O004, R004, E004q,
Regarding hay fever, a: N008, b: N010, O004, c: N009, N015, O003, E004q,
Regarding bronchial asthma, a: O004, b: O003, O005, E004q, c: J001b5, L010, M001, N001, N010, N015, N008, O002, G001d,
Group of stress and psychogenic reactions
Regarding sleep deprivation, a: J001a1, Loo7, R002, b: L001, L005, N012, O005, R003, R004, I002b, c: L002, L004, L010, M007, N001, N007, O006, P003, Q003, L012, I003d1, I003d2, R010,
For migraine, a: N012, N014, b: R001, R007, c: L003, L010, N010, P003, S003, J001a1, I001e, I003a4,
For tension headache, a: N014, b: N012, R001, R004, c: L004, L010, R002, J001a1, I002b, I003a4,
Regarding orthostatic dysregulation, a: L007, L009, b: L010, M007, N001, N012, O005, P001, P005, R003, J001b4, c: L001, M004, M005, M006, N007, O009, J001a1, F005,
For irritable bowel syndrome, a: H008a5, P001, P003, P005, R001, b: H001f, H008a3, H008a4, L001, L009, P004, R003, R004, R007, P008, c: J001b4, H008a1, L004, L007, L010, M004, N001, N012, N015, P006, I002b,
Regarding autonomic imbalance, a: L003, L004, L005, L010, M006, N007, N012, O006, S004, b: J001b3, J001b4, L002, L007, L009, N001, R001, R004, J001a1, L013, 002b, I003e4, c: M008, P005, S003, P006, R010, L012, I001e, I003a4, I003d1, I003d2,
For depression/depressive state/anxiety neurosis, a: R002, I002b, R011, b: L007, N012, N014, O006, O009, P003, P004, R001, R007, H001b, J001b2, J001b3, J001a1, L001, I003e4 , I003h3, c: M007, N001, N015, L012, I001e, I003g1, L014,
Regarding indefinite complaint syndrome, a: L002, M004, N012, N014, S004, b: L001, L007, M006, O002, O006, R003, L012, I002b, c: N015, P005, P006, L013, I001e,
Regarding urinary neuropathy, a: Q001, Q002, b: L005, P006, c: L003, M004, N015, P001, P005, Q009, Q003, Q005,
Regarding mental disorders such as dissociative disorders and borderline personality disorders, a: L009, P006, L011, b: L007, M006, R009, R011, T001, T002, c: L001, L014, O005, P005, R001, R002, R003 , R004, E004r, M009, N002, N007, N019, N015, N022, F002, G002b1, H001c, H001d, Z006, Z008, Z009, Z011, Z014, R008, P001, N021, N011, N014,
Regarding menstrual pain, s+: A006b (major premise: being female), s-: S001, S004 (totally denied), a: S003, b: H001f, L001, L004, M004, P003, P004, R003, R004, c: L002, L003, L005, M005, N012, N014, O007,
Regarding menopause, s+: A006b (major premise: being female), a: L013, N023, O007, b: L002, N012, N013, N014, M004, L001, R003, c: N019, R008, P001, L007 , H001b, J001a1, L003, P003, M006, M005, L004, N002, Q001, Q004, L015, R011,
For any psychosis, a: L011, R009, T001, T002, b: L001, M006, Q004, Q001, Q013, R008, R011, c: C001d, B001b, E004d, G002b1, I002b, I003a4, L014, L015,
For neuromodulated syncope, a: L009, b: L010, O007, A007, P003, L008, c: J001b2, J001b3, L001, M006, N014, P001, R001, P004, R006, S003, E004r, R010.
In addition to the correspondence relationships described above, correspondence relationships between symptom codes and scores are set for all symptoms, but the description thereof is omitted here.
問診票の質問事項データと患者の回答データとが、入力キーボード１０ｉ及び／又は光学式マーク読み取りデバイス（ＯＭＲ）１０ｊ等を介してデュアルコア判定システム１０に入力されることにより、デュアルコア判定システム１０の判定処理が開始可能となる。
Questionnaire data and patient response data of the medical questionnaire are input to the dual-
評価用ＡＩ装置１０ａは、まず、図２に示す処理動作を開始する。
The
最初に、患者の回答が、問診票のある症状について症状有りの場合に、患者名と症状名とが互いに紐づけされて評価用ＡＩ装置１０ａの評価用ＤＢ１０ｂに記憶される（ステップＳ１）。なお、評価用ＤＢ１０ｂには、各栄養疾患で起こり得る症状（コード）と、その症状の重み付け点数とが、栄養疾患毎にあらかじめ記憶されている。
First, when the patient's response indicates that there is a symptom for a symptom in the questionnaire, the patient name and the symptom name are associated with each other and stored in the
次いで、各患者について、この評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている症状有りと回答した症状と各栄養疾患で起こり得る症状とが総当たりで照合され、合致した症状の重み付け点数の合計が栄養疾患毎に算出されて評価用ＤＢ１０ｂに記憶される（ステップＳ２）。
Next, for each patient, the symptoms that are stored in the
次いで、評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている各栄養疾患の合計点数を所定値（足切り点数、例えば２．５）と比較し、合計点数がこの所定値以上の上位５つの栄養疾患のうちの１つの栄養疾患が求められ、この求められた栄養疾患によって起こり得る症状が、実施用ＡＩ装置１０ｃが取得すべき症状であるとして実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（ステップＳ３）。
Next, the total score of each nutritional disease stored in the
次いで、このように入力された症状の数が２０００～５０００のうちの第１の所定値（例えば、３０００）を超えたかどうか判別され(ステップＳ４)、症状数が第１の所定値を超えていないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１へ戻って、上述したステップＳ１～Ｓ４の処理が繰り返される。 Next, it is determined whether the number of symptoms input in this way exceeds a first predetermined value (for example, 3000) out of 2000 to 5000 (step S4), and the number of symptoms exceeds the first predetermined value. If it is determined that there is no (NO), the process returns to step S1, and the processes of steps S1 to S4 described above are repeated.
ステップＳ４において、症状の数が第１の所定値を超えたと判別された場合（ＹＥＳの場合）、評価用ＡＩ装置１０ａの処理動作を終了し、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作を開始する。
If it is determined in step S4 that the number of symptoms has exceeded the first predetermined value (YES), the processing operation of the
図３ａ及び図３ｂは、本実施形態における実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作を示している。
3a and 3b show the processing operation of the
最初に、実施用ＡＩ装置１０ｃには、任意の患者に対して、前述の問診と同様の問診によって得られた症状有りの症状名が入力される（図３ａのステップＳ１１）。次いで、この入力された症状有りの症状が実施用ＡＩ装置１０ｃが取得すべき症状であるか否かが判別され（図３ａのステップＳ１２）、取得すべき症状であると判別された場合（ＹＥＳの場合）のみ、栄養疾患名、患者名及び症状有りの症状名（コード）が実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図３ａのステップＳ１３）。一方、図３ａのステップＳ１２において、取得すべき症状ではないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１１へ戻って、上述したステップＳ１１～Ｓ１２の処理が繰り返される。
First, in the
次いで、このように入力された症状の数が第２の所定値（例えば、１００００）を超えたかどうか判別され(図３ａのステップＳ１４)、症状数が第２の所定値を超えていないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１１へ戻って、上述したステップＳ１１～Ｓ１４の処理が繰り返される。 Next, it is determined whether the number of symptoms thus input exceeds a second predetermined value (eg, 10000) (step S14 in FIG. 3a), and it is determined that the number of symptoms does not exceed the second predetermined value. If so (if NO), the process returns to step S11, and the processes of steps S11 to S14 described above are repeated.
図３ａのステップＳ１４において、症状の数が第２の所定値を超えたと判別された場合（ＹＥＳの場合）、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が一時的に終了する。
If it is determined in step S14 of FIG. 3a that the number of symptoms has exceeded the second predetermined value (if YES), the processing operation of the AI device for
その後、任意の患者に対して、その栄養疾患（その症状によって起こり得るとされている栄養疾患）を改善するために補給すべきとされる栄養素が、設定された摂取量で所定期間（例えば、４週間）投与される。補給すべき栄養素は、その栄養疾患を引き起こす栄養素であり、栄養障害はその栄養素が過剰又は不足によってもたらされる。ほとんどの場合は不足であり、不足していればその栄養素を補うこととなる。どのように補うかについては、日常の必要量の上限（低用量）、その３倍量（中容量）、上限であるその９倍量（中容量）がある。例えば、亜鉛欠乏症に対しては、必要量の上限である１０ｍｇ、中容量である３０ｍｇ、大容量である９０ｍｇとなる。 After that, for any patient, the nutrients that should be supplemented to improve the nutritional disease (the nutritional disease that is supposed to be caused by the symptoms) are supplied at the set intake for a predetermined period (for example, 4 weeks). The nutrient to be supplemented is the nutrient that causes the malnutrition, and malnutrition is caused by excess or deficiency of the nutrient. In most cases, it is a deficiency, and if it is lacking, the nutrient will be supplemented. As for how to supplement, there are the upper limit of the daily requirement (low dose), 3 times that amount (medium dose), and the upper limit of 9 times that (medium dose). For example, for zinc deficiency, the upper limit is 10 mg, the medium dose is 30 mg, and the high dose is 90 mg.
投与の後、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が再び開始され、所定期間の栄養素投与を行ったことによる症状改善の改善度（評価値）が患者に問診されてその結果が入力され（図３ｂのステップＳ１５）、この評価値、補った栄養素名、患者名、栄養疾患名、及び症状が互いに紐づけされて実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図３ｂのステップＳ１６）。この場合の評価値は、次のように評価０～４の数値とされる。
症状が悪化した又は変化無かった（悪化、変化なし）：評価０
症状の改善にやや有効であった（やや有効） ：評価１
症状の改善に有効であった（有効） ：評価２
症状の改善に著しく有効であった（著効） ：評価３
症状が消失した（症状消失） ：評価４
After the administration, the processing operation of the AI device for
Symptoms worsened or did not change (worse, no change): score 0
Slightly effective in improving symptoms (slightly effective): Evaluation 1
Effective in improving symptoms (effective): Evaluation 2
Significantly effective in improving symptoms (extremely effective): Evaluation 3
Symptoms disappeared (symptom disappearance): Evaluation 4
次いで、実施用ＤＢ１０ｄに記憶された評価値の偏差値がベイズ統計学に基づいて算出される（図３ｂのステップＳ１７）。例えば、「やや有効」及びこれより高い評価値１～４に評価された項目がＮ個あったと仮定すると、補った栄養素毎に記憶されている評価値データから、例えばＸの項について評価値の偏差値Ｍｘと分散とが求められる。
Next, the deviation value of the evaluation values stored in the
より詳細には、例えば、症状の総数が１０００、症状として「めまい」の数が５００、評価０が１２５、評価１が７５、評価２が１５０、評価３が１００、評価４が５０であるとする。この場合、全症例に対する「めまい」の出現率は５００／１０００＝０．５となる。ベイズ推定において、０は棄却事象となるため、「めまい」の有効率は（５００－１２５）／５００＝０．７５となる。評価点数の平均μxは、μx＝（１×７５＋２×１５０＋３×１００＋４×５０）／３７５＝８７５／３７５＝２．３３となり、標準偏差σxは、｛７５（１－２．３３）2＋１５０（２－２．３３）2＋１００（３－２．３３）2＋５０（４－２．３３）2｝／（７５＋１５０＋１００＋５０）＝３２２／３７５＝０．８５の平方根となる。即ち、σx＝√（０．８５）＝０．９２となる。変動（分散）係数は、０．９２／２．３３＝０．３９となる。そのときの評価１の偏差値Ｔ1は、Ｔ1１＝０（１－２．３３）／０．９２＋５０＝３３．５４となる。評価２の偏差値Ｔ2は、Ｔ2＝１０（２－２．３３）／０．９２＋５０＝４６．４１となり、評価３の偏差値Ｔ3は、Ｔ3＝１０（３－２．３３）／０．９２＋５０＝５７．２８となり、評価４の偏差値Ｔ4は、Ｔ4＝１０（４－２．３３）／０．９２＋５０＝６８．１５となる。この「めまい」の症状の有効出現頻度は、その有効率が０．７５であるため、５００×０．７５／１０００＝０．３７５となる。症状の総数の確率を１とするために偏差値を加重平均する。例えば、症状が「めまい」しかなく、その評価が２の有効のみである場合、この「めまい」の有効出現頻度と評価２の偏差値Ｔ2とから、０．３７５×（Ｔ2＝４９．６４）／０．３７５＝４９．６４がこのトライアルの偏差値（事後確率）となる。その確率値（偏差値）をそのほかのサブセットに特徴数として割り当てる。サブセットを組み合わせて３つ以上の特徴数が与えられると、平均、標準偏差及び変動係数を得ることができる。 More specifically, for example, the total number of symptoms is 1000, the number of "dizziness" as symptoms is 500, the evaluation 0 is 125, the evaluation 1 is 75, the evaluation 2 is 150, the evaluation 3 is 100, and the evaluation 4 is 50 do. In this case, the occurrence rate of "dizziness" for all cases is 500/1000=0.5. In Bayesian estimation, 0 is a rejection event, so the validity rate of "vertigo" is (500-125)/500=0.75. The average μ x of evaluation points is μ x = (1 × 75 + 2 × 150 + 3 × 100 + 4 × 50) / 375 = 875 / 375 = 2.33, and the standard deviation σ x is {75 (1-2.33) 2 +150(2-2.33) 2 +100(3-2.33) 2 +50(4-2.33) 2 }/(75+150+100+50)=322/375=square root of 0.85. That is, σ x =√(0.85)=0.92. The coefficient of variation (variance) is 0.92/2.33=0.39. The deviation value T 1 of the evaluation 1 at that time is T 1 1=0(1−2.33)/0.92+50=33.54. The deviation value T 2 of evaluation 2 is T 2 =10 (2-2.33)/0.92 + 50 = 46.41, and the deviation value T 3 of evaluation 3 is T 3 = 10 (3-2.33) /0.92+50=57.28, and the deviation value T 4 of evaluation 4 is T 4 =10(4−2.33)/0.92+50=68.15. The effective appearance frequency of the symptom of "dizziness" is 500×0.75/1000=0.375 because the effective rate is 0.75. The deviation values are weighted to give a probability of 1 for the total number of symptoms. For example, when the only symptom is "dizziness" and the evaluation is only effective of 2, from the effective appearance frequency of this "dizziness" and the deviation value T 2 of evaluation 2, 0.375×(T 2 =49. 64)/0.375=49.64 is the deviation value (posterior probability) of this trial. The probability value (deviation value) is assigned to the other subsets as the number of features. Given a number of features of 3 or more combined subsets, the mean, standard deviation and coefficient of variation can be obtained.
算出された偏差値は、患者名、症状名、栄養疾患名、補われた栄養素、及び評価値と紐づけされて実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図３ｂのステップＳ１８）。
The calculated deviation value is associated with the patient name, symptom name, nutritional disease name, supplemented nutrients, and evaluation value, and stored in the
その後、算出された偏差値Ｔiが所定範囲であるか否か、即ち３５≦Ｔｉ≦７５であるか否かが判別される（図３ｂのステップＳ１９）。偏差値Ｔiが所定範囲ではないと判別された場合（ＮＯの場合）、この実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が終了する。
Thereafter, it is determined whether or not the calculated deviation value T i is within a predetermined range, that is, whether or not 35≦Ti≦75 (step S19 in FIG. 3b). If it is determined that the deviation value T i is not within the predetermined range (in the case of NO), the processing operation of the
図３ｂのステップＳ１９において、偏差値Ｔiが所定範囲（３５≦Ｔｉ≦７５）にあると判別された場合（ＹＥＳの場合）、この偏差値Ｔiと補われた栄養素の内容との関係がディープラーニングを用いた自動機械学習によって求められる（図３ｂのステップＳ２０）。例えば、偏差値Ｔiと補われた栄養素名との関係、偏差値Ｔiと補われた栄養素の取得量との関係、偏差値Ｔiと患者状態との関係、及び偏差値Ｔiと患者環境との関係がディープラーニングを用いた自動機械学習によって求められる。求められた関係は実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図３ｂのステップＳ２１）。これにより、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が終了する。
In step S19 of FIG. 3b, if it is determined that the deviation value T i is within the predetermined range (35≦Ti≦75) (if YES), the relationship between this deviation value T i and the content of the supplemented nutrients is It is obtained by automatic machine learning using deep learning (step S20 in FIG. 3b). For example, the relationship between the deviation value T i and the supplemented nutrient name, the relationship between the deviation value T i and the amount of the supplemented nutrient obtained, the relationship between the deviation value T i and the patient condition, and the deviation value T i and the patient The relationship with the environment is obtained by automatic machine learning using deep learning. The obtained relationship is stored in the
本実施形態におけるデュアルコア判定システムにおいては、以上の動作が繰り返して行われる。繰り返して動作するたびに、得られる数値は変化する。そして、自動機械学習するたびにサブバージョンを上昇させる。症状のセットに大きな変更があった場合には、バージョンが１つ上がる。また、サブセットの項目を変化させた場合にバージョンが上がる。さらに、自動機械学習させる都度、３項目のバージョンが以下のように上がる。例えば、Ｖｅｒ．２．４．３５であれば、症状の項目に２回目の変更をかけ、サブドメインに４回目の変更をかけ、３５回自動機械学習をさせたバージョンということになる。前述のごとく、実施用ＡＩ装置については、１００００データごとに自動機械学習させている。多数のデータを取得することによって、多変数についての解析が可能となる。これらの新たなデータの構築には人為が全く入っておらず、実際の数値をベイズ統計学に基づいて計算して得た結果であり、いままで何となく考えていたことが客観的に評価できるようになる点が本発明の特徴点である。また、データを集めれば集めるほど真実に近づくということも、重要な利点である。その結果、一度に多変数解析が可能となり、今まで感覚で行っていた行為を数値化した効果で評価できるようになる。 The above operation is repeated in the dual-core determination system according to the present embodiment. The numbers obtained change each time the operation is repeated. And increase the subversion with each automatic machine learning. If there is a major change in the symptom set, the version is incremented by one. Also, the version is increased when the items in the subset are changed. Furthermore, each time automatic machine learning is performed, the version of the three items increases as follows. For example, Ver. If it is 2.4.35, it will be a version that changed the symptom item for the second time, changed the subdomain for the fourth time, and performed automatic machine learning 35 times. As described above, the AI device for practical use is automatically machine-learned every 10,000 pieces of data. Acquiring a large number of data enables analysis of multiple variables. There is no human intervention in the construction of these new data, and they are the results obtained by calculating actual figures based on Bayesian statistics. A feature of the present invention is that Another important advantage is that the more data you collect, the closer you get to the truth. As a result, multivariable analysis becomes possible at once, and it becomes possible to evaluate the effects of actions that have been performed by intuition until now by quantifying them.
栄養疾患に関する症状と、これら症状に対する補うべき栄養素の内容との因果関係は非常に複雑であり、その関係を表すデータは膨大な量となるが、評価用ＡＩ装置１０ａによって、システムが取得すべき症状を判定し、その取得すべき症状のみについて実施用ＡＩ装置１０ｃが動作するように構成されている。即ち、取得すべき症状を有する患者に関して、実施用ＡＩ装置１０ｃによって、栄養素を投与した後のその内容の評価値の偏差値をベイズ統計学に基づいて算出し、算出した偏差値と補う栄養素の内容との関係をディープラーニングにより求めている。実施用ＡＩ装置１０ｃが、全ての症状について、偏差値と補う栄養素の内容との関係を求めるのではなく、評価用ＡＩ装置１０ａによってシステムが取得すべき症状であると判定した症状についてのみ、このような偏差値と補う栄養素の内容との関係を求めているため、システムの処理するデータ量は大幅に少なくなるから、データ処理時間の短縮化を図ることができる。また、評価用ＡＩ装置１０ａによって判定された取得すべき症状は人為的に得られたものではないため、実施用ＡＩ装置１０ｃによって得られる大量のデータ（メガデータ）に含まれるノイズは非常に少なく、高い信頼性を有するデータとなる。さらに、評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃが、偏差値をベイズ統計学に基づいて算出しているため、これによって得られるデータは、客観的かつ科学的なエビデンスに基づくものとなる。
The causal relationship between symptoms related to nutritional diseases and the content of nutrients to be supplemented for these symptoms is very complicated, and the amount of data representing the relationship is enormous. The AI device for
このように、本実施形態では、評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃという２つの人工知能が協調して１つの現象を解析することで、複数の現象の出現確率を推定できる。即ち、小さな「正しいと定義した」人工知能を評価する側として、その評価により機械学習を自動化させ、より進化させるディープラーニングに結びつけようとするものである。正しいと思われるものを人為の作業ではなく、人工知能という機械に判定させている。そして、１つのことを両者の協調で行うことにより、お互いが進化していく仕組みが論理的かつ数学的に作れることを初めて示したものである。
As described above, in the present embodiment, two artificial intelligences, the
次に、本発明のデュアルコア判定システムの他の実施形態について説明する。この実施形態の電気的構成は図１に示したものと同様であるため、説明は省略する。図４はこの実施形態における評価用ＡＩ装置の動作を概略的に示しており、図５ａ及び図５ｂはこの実施形態におけるデュアルコア判定システムの実施用ＡＩ装置の動作を概略的に示している。 Next, another embodiment of the dual-core determination system of the present invention will be described. Since the electrical configuration of this embodiment is the same as that shown in FIG. 1, the description is omitted. FIG. 4 schematically shows the operation of the evaluation AI device in this embodiment, and FIGS. 5a and 5b schematically show the operation of the implementation AI device of the dual-core judgment system in this embodiment.
本実施形態においては、評価値の偏差値の算出を症状の数が第２の所定値を超えてから行うのではなく、その都度行うようにしている。本実施形態では、ＲＡＭ１０ｆ内のプログラム記憶領域に格納されたプログラムに基づいて、評価用ＡＩ装置１０ａは図４に示す処理動作を実行する。
In this embodiment, the deviation value of the evaluation value is calculated each time, instead of being calculated after the number of symptoms exceeds the second predetermined value. In this embodiment, the
前述の実施形態の場合と同様に、この処理動作を行う前に、栄養疾患で起こり得る種々の症状、及び疾病等に関する問診票の内容に対して、栄養指導する各患者（被栄養指導者）による回答が行われる。 As in the case of the above-described embodiment, before this processing operation is performed, each patient (nutrition instructor) to whom nutritional guidance is to be provided is provided with respect to the content of questionnaires regarding various symptoms that may occur due to nutritional disorders, diseases, etc. will be answered by
問診票は、（パート１）基本情報のセットと、（パート２）体調についてのセットと、（パート３）その他の質問についてのセットとの３つの区分で仕切られており、各質問にＤ００１、Ｄ００２等のコードが定められている。これらコードには、後述するように、各栄養疾患毎に重み付け点数ａ＝５、ｂ＝２、ｃ＝０．５が割り振られている。なお、ｓ＋は１つもなければ否定するコードであり、ｓ－は１つでもあれば否定するコードである。 The questionnaire is divided into three sections: (Part 1) a set of basic information, (Part 2) a set about physical condition, and (Part 3) a set about other questions. Codes such as D002 are defined. Weighted scores of a=5, b=2, and c=0.5 are assigned to these codes for each nutritional disease, as will be described later. Note that s+ is a code that negates if there is none, and s- is a code that negates if there is one.
前述の実施形態の場合と同様に、問診票は、各質問に該当する場合はチェック、丸又は塗りつぶし等を患者が記載して回答するように構成されている。なお、問診票をコンピュータ化し、各患者がコンピュータを操作して回答するように構成することも可能である。 As in the case of the above-described embodiments, the questionnaire is configured so that the patient writes a check, a circle, or a blackout, etc., and responds to each question if applicable. It is also possible to computerize the medical questionnaire so that each patient operates a computer to answer the questionnaire.
前述した実施形態の場合と同様に、この問診票における各栄養疾患で起こり得る各症状には重み付け点数が割り振られており、各症状のコードと重み付け点数とは、栄養疾患毎に評価用ＡＩ装置１０ａの評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている。
As in the case of the above-described embodiment, each possible symptom of each nutritional disease in this questionnaire is assigned a weighted score, and the code of each symptom and the weighted score correspond to the evaluation AI device for each nutritional disease. 10a is stored in the
このような問診票の質問事項データと患者の回答データとが、入力キーボード１０ｉ及び／又は光学式マーク読み取りデバイス（ＯＭＲ）１０ｊ等を介してデュアルコア判定システム１０に入力されることにより、デュアルコア判定システム１０の判定処理が開始可能となる。
The questionnaire data and the patient's answer data of such a medical questionnaire are input to the dual-
評価用ＡＩ装置１０ａは、まず、図４に示す処理動作を開始する。
The
最初に、患者の回答が、問診票のある症状について症状有りの場合に、患者名と症状名とが互いに紐づけされて評価用ＡＩ装置１０ａの評価用ＤＢ１０ｂに記憶される（ステップＳ３１）。なお、評価用ＤＢ１０ｂには、各栄養疾患で起こり得る症状（コード）と、その症状の重み付け点数とが、栄養疾患毎にあらかじめ記憶されている。
First, when the patient's answer indicates that there is a symptom for a certain symptom in the questionnaire, the patient name and the symptom name are associated with each other and stored in the
次いで、各患者について、この評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている症状有りと回答した症状と各栄養疾患で起こり得る症状とが総当たりで照合され、合致した症状の重み付け点数の合計が栄養疾患毎に算出されて評価用ＤＢ１０ｂに記憶される（ステップＳ３２）。
Next, for each patient, the symptoms that are stored in the
次いで、評価用ＤＢ１０ｂに記憶されている各栄養疾患の合計点数を所定値（足切り点数、例えば２．５）と比較し、合計点数がこの所定値以上の上位５つの栄養疾患のうちの１つの栄養疾患が求められ、この求められた栄養疾患によって起こり得る症状が、実施用ＡＩ装置１０ｃが取得すべき症状であるとして実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（ステップＳ３３）。
Next, the total score of each nutritional disease stored in the
次いで、このように入力された症状の数が２０００～５０００のうちの第１の所定値（例えば、３０００）を超えたかどうか判別され(ステップＳ３４)、症状数が第１の所定値を超えていないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ３１へ戻って、上述したステップＳ３１～Ｓ３４の処理が繰り返される。 Next, it is determined whether the number of symptoms input in this way exceeds a first predetermined value (for example, 3000) out of 2000 to 5000 (step S34), and the number of symptoms exceeds the first predetermined value. If it is determined that there is no (NO), the process returns to step S31, and the processes of steps S31 to S34 described above are repeated.
ステップＳ３４において、症状の数が第１の所定値を超えたと判別された場合（ＹＥＳの場合）、評価用ＡＩ装置１０ａの処理動作を終了し、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作を行う。
If it is determined in step S34 that the number of symptoms has exceeded the first predetermined value (if YES), the processing operation of the
図５ａ及び図５ｂは、本実施形態における実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作を示している。
5a and 5b show the processing operation of the
最初に、実施用ＡＩ装置１０ｃには、任意の患者に対して、前述の問診と同様の問診によって得られた症状有りの症状名が入力される（図５ａのステップＳ４１）。次いで、この入力された症状有りの症状が実施用ＡＩ装置１０ｃが取得すべき症状であるか否かが判別され（図５ａのステップＳ４２）、取得すべき症状であると判別された場合（ＹＥＳの場合）のみ、栄養疾患名、患者名及び症状有りの症状名（コード）が実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図５ａのステップＳ４３）。図５ａのステップＳ４２において、取得すべき症状ではないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ４１へ戻って、上述したステップＳ４１～Ｓ４２の処理が繰り返される。
First, in the
図５ａのステップＳ４３の処理が終了すると、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が一時的に終了する。
When the process of step S43 in FIG. 5a ends, the processing operation of the
その後、任意の患者に対して、その栄養疾患（その症状によって起こり得るとされている栄養疾患）を改善するために補給すべきとされる栄養素が、設定された摂取量で所定期間（例えば、４週間）投与される。補給すべき栄養素は、その栄養疾患を引き起こす栄養素であり、栄養障害はその栄養素が過剰又は不足によってもたらされる。ほとんどの場合は不足であり、不足していればその栄養素を補うこととなる。どのように補うかについては、日常の必要量の上限（低用量）、その３倍量（中容量）、上限であるその９倍量（中容量）がある。例えば、亜鉛欠乏症に対しては、必要量の上限である１０ｍｇ、中容量である３０ｍｇ、大容量である９０ｍｇとなる。 After that, for any patient, the nutrients that should be supplemented to improve the nutritional disease (the nutritional disease that is supposed to be caused by the symptoms) are supplied at the set intake for a predetermined period (for example, 4 weeks). The nutrient to be supplemented is the nutrient that causes the malnutrition, and malnutrition is caused by excess or deficiency of the nutrient. In most cases, it is a deficiency, and if it is lacking, the nutrient will be supplemented. As for how to supplement, there are the upper limit of the daily requirement (low dose), 3 times that amount (medium dose), and the upper limit of 9 times that (medium dose). For example, for zinc deficiency, the upper limit is 10 mg, the medium dose is 30 mg, and the high dose is 90 mg.
投与の後、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が再び開始され、所定期間の栄養素投与を行ったことによる症状改善の改善度（評価値）が患者に問診されてその結果が入力され（図５ｂのステップＳ４４）、この評価値、補った栄養素名、患者名、栄養疾患名、及び症状が互いに紐づけされて実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図５ｂのステップＳ４５）。この場合の評価値は、次のように評価０～４の数値とされる。
症状が悪化した又は変化無かった（悪化、変化なし）：評価０
症状の改善にやや有効であった（やや有効） ：評価１
症状の改善に有効であった（有効） ：評価２
症状の改善に著しく有効であった（著効） ：評価３
症状が消失した（症状消失） ：評価４
After the administration, the processing operation of the
Symptoms worsened or did not change (worse, no change): score 0
Slightly effective in improving symptoms (slightly effective): Evaluation 1
Effective in improving symptoms (effective): Evaluation 2
Significantly effective in improving symptoms (extremely effective): Evaluation 3
Symptoms disappeared (symptom disappearance): Evaluation 4
次いで、実施用ＤＢ１０ｄに記憶された評価値の偏差値がベイズ統計学に基づいて算出される（図５ｂのステップＳ４６）。例えば、「やや有効」及びこれより高い評価値１～４に評価された項目がＮ個あったと仮定すると、補った栄養素毎に記憶されている評価値データから、例えばＸの項について評価値の偏差値Ｍｘと分散とが求められる。
Next, the deviation value of the evaluation values stored in the
より詳細には、例えば、症状の総数が１０００、症状として「めまい」の数が５００、評価０が１２５、評価１が７５、評価２が１５０、評価３が１００、評価４が５０であるとする。この場合、全症例に対する「めまい」の出現率は５００／１０００＝０．５となる。ベイズ推定において、０は棄却事象となるため、「めまい」の有効率は（５００－１２５）／５００＝０．７５となる。評価点数の平均μxは、μx＝（１×７５＋２×１５０＋３×１００＋４×５０）／３７５＝８７５／３７５＝２．３３となり、標準偏差σxは、｛７５（１－２．３３）2＋１５０（２－２．３３）2＋１００（３－２．３３）2＋５０（４－２．３３）2｝／（７５＋１５０＋１００＋５０）＝３２２／３７５＝０．８５の平方根となる。即ち、σx＝√（０．８５）＝０．９２となる。変動（分散）係数は、０．９２／２．３３＝０．３９となる。そのときの評価１の偏差値Ｔ1は、Ｔ1＝１０（１－２．３３）／０．９２＋５０＝３３．５４となる。評価２の偏差値Ｔ2は、Ｔ2＝１０（２－２．３３）／０．９２＋５０＝４６．４１となり、評価３の偏差値Ｔ3は、Ｔ3＝１０（３－２．３３）／０．９２＋５０＝５７．２８となり、評価４の偏差値Ｔ4は、Ｔ4＝１０（４－２．３３）／０．９２＋５０＝６８．１５となる。この「めまい」の症状の有効出現頻度は、その有効率が０．７５であるため、５００×０．７５／１０００＝０．３７５となる。症状の総数の確率を１とするために偏差値を加重平均する。例えば、症状が「めまい」しかなく、その評価が２の有効のみである場合、この「めまい」の有効出現頻度と評価２の偏差値Ｔ2とから、０．３７５×（Ｔ2＝４９．６４）／０．３７５＝４９．６４がこのトライアルの偏差値（事後確率）となる。その確率値（偏差値）をそのほかのサブセットに特徴数として割り当てる。サブセットを組み合わせて３つ以上の特徴数が与えられると、平均、標準偏差及び変動係数を得ることができる。 More specifically, for example, the total number of symptoms is 1000, the number of "dizziness" as symptoms is 500, the evaluation 0 is 125, the evaluation 1 is 75, the evaluation 2 is 150, the evaluation 3 is 100, and the evaluation 4 is 50 do. In this case, the occurrence rate of "dizziness" for all cases is 500/1000=0.5. In Bayesian estimation, 0 is a rejection event, so the validity rate of "vertigo" is (500-125)/500=0.75. The average μ x of evaluation points is μ x = (1 × 75 + 2 × 150 + 3 × 100 + 4 × 50) / 375 = 875 / 375 = 2.33, and the standard deviation σ x is {75 (1-2.33) 2 +150(2-2.33) 2 +100(3-2.33) 2 +50(4-2.33) 2 }/(75+150+100+50)=322/375=square root of 0.85. That is, σ x =√(0.85)=0.92. The coefficient of variation (variance) is 0.92/2.33=0.39. The deviation value T 1 of the evaluation 1 at that time is T 1 =10(1−2.33)/0.92+50=33.54. The deviation value T 2 of evaluation 2 is T 2 =10 (2-2.33)/0.92 + 50 = 46.41, and the deviation value T 3 of evaluation 3 is T 3 = 10 (3-2.33) /0.92+50=57.28, and the deviation value T 4 of evaluation 4 is T 4 =10(4−2.33)/0.92+50=68.15. The effective appearance frequency of the symptom of "dizziness" is 500×0.75/1000=0.375 because the effective rate is 0.75. The deviation values are weighted to give a probability of 1 for the total number of symptoms. For example, when the only symptom is "dizziness" and the evaluation is only effective of 2, from the effective appearance frequency of this "dizziness" and the deviation value T 2 of evaluation 2, 0.375×(T 2 =49. 64)/0.375=49.64 is the deviation value (posterior probability) of this trial. The probability value (deviation value) is assigned to the other subsets as the number of features. Given a number of features of 3 or more combined subsets, the mean, standard deviation and coefficient of variation can be obtained.
算出された偏差値は、患者名、症状名、栄養疾患名、補われた栄養素、及び評価値と紐づけされて実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図５ｂのステップＳ４７）。
The calculated deviation value is linked to the patient name, symptom name, nutritional disease name, supplemented nutrients, and evaluation value, and stored in the
その後、算出された偏差値Ｔiが所定範囲であるか否か、即ち３５≦Ｔｉ≦７５であるか否かが判別される（図５ｂのステップＳ４８）。偏差値Ｔiが所定範囲ではないと判別された場合（ＮＯの場合）、図５ｂのステップＳ５１へ進む。 Thereafter, it is determined whether or not the calculated deviation value T i is within a predetermined range, that is, whether or not 35≦Ti≦75 (step S48 in FIG. 5b). If it is determined that the deviation value T i is not within the predetermined range (NO), the process proceeds to step S51 in FIG. 5b.
図５ｂのステップＳ４８において、偏差値Ｔiが所定範囲（３５≦Ｔｉ≦７５）にあると判別された場合（ＹＥＳの場合）、この偏差値Ｔiと補われた栄養素の内容との関係がディープラーニングを用いた自動機械学習によって求められる（図５ｂのステップＳ４９）。例えば、偏差値Ｔiと補われた栄養素名との関係、偏差値Ｔiと補われた栄養素の取得量との関係、偏差値Ｔiと患者状態との関係、及び偏差値Ｔiと患者環境との関係がディープラーニングを用いた自動機械学習によって求められる。求めた関係が実施用ＡＩ装置１０ｃの実施用ＤＢ１０ｄに記憶される（図５ｂのステップＳ５０）。
In step S48 of FIG. 5b, when it is determined that the deviation value T i is within the predetermined range (35≦Ti≦75) (if YES), the relationship between this deviation value T i and the content of the supplemented nutrients is It is obtained by automatic machine learning using deep learning (step S49 in FIG. 5b). For example, the relationship between the deviation value T i and the supplemented nutrient name, the relationship between the deviation value T i and the amount of the supplemented nutrient obtained, the relationship between the deviation value T i and the patient condition, and the deviation value T i and the patient The relationship with the environment is obtained by automatic machine learning using deep learning. The obtained relationship is stored in the
図５ｂのステップＳ５１では、入力された症状の数が第２の所定値（例えば、１００００）を超えたかどうか判別され、症状数が第２の所定値を超えていないと判別された場合（ＮＯの場合）、ステップＳ４４へ戻って、上述したステップＳ４４～Ｓ５１の処理が繰り返される。症状数が第２の所定値を超えていると判別された場合（ＹＥＳの場合）、実施用ＡＩ装置１０ｃの処理動作が終了する。
In step S51 of FIG. 5b, it is determined whether or not the number of input symptoms exceeds a second predetermined value (for example, 10000), and if it is determined that the number of symptoms does not exceed the second predetermined value (NO case), the process returns to step S44, and the above-described processes of steps S44 to S51 are repeated. If it is determined that the number of symptoms exceeds the second predetermined value (if YES), the processing operation of the AI device for
本実施形態におけるデュアルコア判定システムにおいては、以上の動作が繰り返して行われる。繰り返して動作するたびに、得られる数値は変化する。そして、自動機械学習するたびにサブバージョンを上昇させる。症状のセットに大きな変更があった場合には、バージョンが１つ上がる。また、サブセットの項目を変化させた場合にバージョンが上がる。さらに、自動機械学習させる都度、３項目のバージョンが以下のように上がる。例えば、Ｖｅｒ．２．４．３５であれば、症状の項目に２回目の変更をかけ、サブドメインに４回目の変更をかけ、３５回自動機械学習をさせたバージョンということになる。前述のごとく、実施用ＡＩ装置については、１００００データごとに自動機械学習させている。多数のデータを取得することによって、多変数についての解析が可能となる。これらの新たなデータの構築には人為が全く入っておらず、実際の数値をベイズ統計学に基づいて計算して得た結果であり、いままで何となく考えていたことが客観的に評価できるようになる点が本発明の特徴点である。また、データを集めれば集めるほど真実に近づくということも、重要な利点である。その結果、一度に多変数解析が可能となり、今まで感覚で行っていた行為を数値化した効果で評価できるようになる。 The above operation is repeated in the dual-core determination system according to the present embodiment. The numbers obtained change each time the operation is repeated. And increase the subversion with each automatic machine learning. If there is a major change in the symptom set, the version is incremented by one. Also, the version is increased when the items in the subset are changed. Furthermore, each time automatic machine learning is performed, the version of the three items increases as follows. For example, Ver. If it is 2.4.35, it will be a version that changed the symptom item for the second time, changed the subdomain for the fourth time, and performed automatic machine learning 35 times. As described above, the AI device for practical use is automatically machine-learned every 10,000 pieces of data. Acquiring a large number of data enables analysis of multiple variables. There is no human intervention in the construction of these new data, and they are the results obtained by calculating actual figures based on Bayesian statistics. A feature of the present invention is that Another important advantage is that the more data you collect, the closer you get to the truth. As a result, multivariable analysis becomes possible at once, and it becomes possible to evaluate the effects of actions that have been performed by intuition until now by quantifying them.
栄養疾患に関する症状と、これら症状に対する補うべき栄養素の内容との因果関係は非常に複雑であり、その関係を表すデータは膨大な量となるが、評価用ＡＩ装置１０ａによって、システムが取得すべき症状を判定し、その取得すべき症状のみについて実施用ＡＩ装置１０ｃが動作するように構成されている。即ち、取得すべき症状を有する患者に関して、実施用ＡＩ装置１０ｃによって、栄養素を投与した後のその内容の評価値の偏差値をベイズ統計学に基づいて算出し、算出した偏差値と補う栄養素の内容との関係をディープラーニングにより求めている。実施用ＡＩ装置１０ｃが、全ての症状について、偏差値と補う栄養素の内容との関係を求めるのではなく、評価用ＡＩ装置１０ａによってシステムが取得すべき症状であると判定した症状についてのみ、このような偏差値と補う栄養素の内容との関係を求めているため、システムの処理するデータ量は大幅に少なくなるから、データ処理時間の短縮化を図ることができる。また、評価用ＡＩ装置１０ａによって判定された取得すべき症状は人為的に得られたものではないため、実施用ＡＩ装置１０ｃによって得られる大量のデータ（メガデータ）に含まれるノイズは非常に少なく、高い信頼性を有するデータとなる。さらに、評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃが、偏差値をベイズ統計学に基づいて算出しているため、これによって得られるデータは、客観的かつ科学的なエビデンスに基づくものとなる。
The causal relationship between symptoms related to nutritional diseases and the content of nutrients to be supplemented for these symptoms is very complicated, and the amount of data representing the relationship is enormous. The AI device for
このように、本実施形態では、評価用ＡＩ装置１０ａ及び実施用ＡＩ装置１０ｃという２つの人工知能が協調して１つの現象を解析することで、複数の現象の出現確率を推定できる。即ち、小さな「正しいと定義した」人工知能を評価する側として、その評価により機械学習を自動化させ、より進化させるディープラーニングに結びつけようとするものである。正しいと思われるものを人為の作業ではなく、人工知能という機械に判定させている。そして、１つのことを両者の協調で行うことにより、お互いが進化していく仕組みが論理的かつ数学的に作れることを初めて示したものである。
As described above, in the present embodiment, two artificial intelligences, the
なお、上述した実施形態においては、評価用ＡＩ装置１０ａにおいて、各栄養疾患の合計点数が足切り点数（例えば２．５）以上の場合、この栄養疾患によって起こり得る症状が実施用ＡＩ装置１０ｃの取得すべき症状であるとしているが、評価用ＡＩ装置１０ａにおいて、栄養素投与を行ってそれによる症状改善の評価値の偏差値を求め、その偏差値が所定範囲内（例えば、偏差値Ｔｉが３５≦Ｔｉ≦７５）の場合、この症状が実施用ＡＩ装置１０ｃの取得すべき症状であるとすることも考えられる。
In the above-described embodiment, in the
以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。 All of the above-described embodiments are illustrative of the present invention and not restrictive, and the present invention can be implemented in various other variations and modifications. Accordingly, the scope of the present invention is defined only by the scope of the claims and their equivalents.
個人栄養指導において、どのような内容の栄養素を摂取することが最適であるか等を判断する判定システムに適用可能である。 It can be applied to a judgment system for judging what kind of nutrients are optimal for personal nutrition guidance.
１０ デュアルコア判定システム
１０ａ 評価用ＡＩ装置
１０ｂ 評価用ＤＢ
１０ｃ 実施用ＡＩ装置
１０ｄ 実施用ＤＢ
１０ｅ ＣＰＵ
１０ｆ ＲＡＭ
１０ｇ ＲＯＭ
１０ｈ ディスプレイ
１０ｉ 入力キーボード
１０ｊ マーク読み取りデバイス
１０ｋ 通信ＩＦ
１０ｍ データバス
10 dual-
10c AI device for
10e CPU
10f RAM
10g ROM
10h display
10m data bus
Claims (6)
任意の被栄養指導者が症状有りと回答した症状が前記取得すべき症状である場合は、該任意の被栄養指導者名、前記栄養疾患名、及び前記症状有りと回答した症状を互いに紐づけして記憶すると共に、補給すべき栄養素を所定期間投与した後の症状改善の評価値を、前記栄養素名、前記被栄養指導者名、前記栄養疾患名、及び前記症状と紐づけして記憶する実施用データベースを有しており、前記実施用データベースに記憶されている前記評価値の偏差値をベイズ統計学に基づいて算出し、少なくとも、該算出した偏差値と前記栄養素及び該栄養素の摂取量との関係を求める前記実施用人工知能装置と、
を備えていることを特徴とする個人栄養指導に関するデュアルコア判定システム。 The symptoms that can occur in nutritional diseases and the weighted scores of the symptoms are stored in advance for each nutritional disease, and the names of the nutrition recipients and the symptoms that the nutrition recipients answered that they have symptoms are linked to each other. The evaluation database has a stored evaluation database, the total of the weighted points for each of the nutritional diseases is calculated for each of the nutritional diseases, and the calculated total score is a predetermined value. an artificial intelligence device for evaluation that determines that the above nutritional disease symptoms are symptoms that the artificial intelligence device for implementation should acquire;
If the symptoms that any nutrition recipient answered that they have symptoms are the symptoms that should be acquired, the name of the arbitrary nutrition recipient, the name of the nutritional disease, and the symptoms that answered that they had symptoms are linked to each other. and stores the evaluation value of symptom improvement after administering the nutrient to be supplemented for a predetermined period in association with the name of the nutrient, the name of the nutritionist, the name of the nutritional disease, and the symptom. a database for implementation, wherein a deviation value of the evaluation values stored in the database for implementation is calculated based on Bayesian statistics, and at least the calculated deviation value, the nutrient, and the intake of the nutrient the implementing artificial intelligence device for determining a relationship with
A dual-core judgment system for personal nutrition guidance, comprising:
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- 2021-12-07 WO PCT/JP2021/044935 patent/WO2022176329A1/en active Application Filing
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