JP4200441B2

JP4200441B2 - 臨床検査データの可視化表現シートの作成装置

Info

Publication number: JP4200441B2
Application number: JP2004108101A
Authority: JP
Inventors: 光史佐久間; 勉駒澤; 哲夫山本
Original assignee: 財団法人柏戸記念財団
Priority date: 2003-08-13
Filing date: 2004-03-31
Publication date: 2008-12-24
Anticipated expiration: 2024-03-31
Also published as: JP2005092853A

Description

本発明は、臨床検査データの処理に係るものであって、特に、蓄積された膨大な臨床検査データを処理して、目的に即応した表示を得るための可視化表現シートの作成装置に関するものである。

健康診断、人間ドック及び病院等において受けた検査の結果であるところの臨床検査データは、数値として表示されるのが一般的である。そして、そのデータを人間ドック学会等で設定された基準値と比較して、基準値であるか異常値であるかを判断することによって病気を発見するための指標としていた。

その結果を評価するにあたり、一般的には、直接的評価又は絶対的評価と称される各検査で測定した値、図、画像等の実測値を直接的に表示して生データを受診者に知らせる方法で情報提供していた。

しかし、臨床検査データの基準値は、性別及び年齢で異なるため、データそのものの数値単独では判断できないから、これらの条件を組み合わせて複合的なデータとして把握することを必要とする。したがって、臨床検査データを判断するために複雑な資料と豊富な経験とを必要とし、経験の浅い者や受診者には、検査値から臨床検査データが正常範囲であるか異常値を示しているものであるかの判断が困難であった。

また、従来例として、多数の患者についてその状態を監視し、集積し、記録して、該多数の患者の状態を同一のグラフ上に表示して患者間で容易に比較できるようにしたもの、保存された医療情報を処理する医療情報システムにおいて、患者のある時点までの診療記録と類似度が高い一つ以上の他の診療記録を抽出し、上記患者に対して実施すべき診療行為の計画を作成する手段を有するもの、検査結果値のチェック工程で必要となる検査履歴情報を任意の複数パターンで提供するための、検査項目毎の検査履歴ファイルと、関連検査項目の定義ファイルを設けた検査履歴ファイリングシステム等、過去の統計を用いて作成したデータと検査対象とをグラフ表示して比較するものがある。
特開平８−５０６２３公報特表平１１−５１０２８４公報特開２０００−９９５９８公報特開２００１−１１８０１４公報

しかし、これらのものは、いずれも統計処理の手法が不十分なものであり、グラフ化したものであっても容易に判断できるものを表示できるものでなかった。

上記の事情に鑑み本発明は、健康診断、人間ドック及び病院等において受けた検査の結果であるところの臨床検査データについて、これを評価するにあたり、経験の浅い者や受診者には、それが基準範囲であるかそうでないかを示しているものであるかの判断が困難であったものを、可視化することにより、容易に判断できるようにしたグラフを提供することを課題とするものである。すなわち、間接的評価又は相対的評価として受診者の総合的な健康検査情報を容易に表示して提供することを課題とするものである。これまでの量的検査の正常値の多くは、医学的に健常と判断される人のデータを集め、〈平均値〉±２〈標準偏差〉の範囲（９５パーセント領域）を正常領域として表し、その範囲内にある値を正常値としてきた。健常人を集めて検査した結果であるにもかかわらず正常領域から外れていると異常値としてきた。すなわち、「異常値」という表現から病気であると解釈されたり、逆に「正常値」という表現から病気でないと解釈されるという誤解を招く場合があった。このような実態に合わない表現を解消することが、本発明の課題である。

本発明は、上記課題を解決するために、臨床検査データのうち連続量として表現できる量的検査値について、大量のデータを性、年齢等の条件で分類して統計分析処理し、これを基にした標準化検査値を平均値が中心１００、下限が８０及び上限が１２０で表される健康基準領域として一定の幅を備え、被検査者個人の臨床検査データを前記健康基準領域に重ねたグラフと、前記臨床検査データのうち連続量として表現できない質的検査値について、大量のデータを性、年齢等の条件で分類して統計分析処理し、該統計分析処理したデータを性、年齢別に多段階のカテゴリに分割すると共に、該分割した各カテゴリの割合を求め、これを基にした性、年齢別の背景用の統計分布表を備え、前記被検査者の臨床検査データを前記統計分布表の対応するカテゴリの位置に重ねたグラフと、を並列して表示した臨床検査データの可視化表現シートの作成装置を構成するものである。

本発明によれば、次のような効果が得られる。すなわち、経年的な性別且つ年齢別の生理的変化からの異なる検査値において、これらの条件を組み合わせて複合的なデータとして把握することが困難であった臨床検査データを、経験の浅い者や受診者にも、検査値から臨床検査データが健康基準範囲であるか否かを示しているものであるかの判断を容易にすることができるだけでなく、質的検査値及び量的検査値の両方を可視化できるため、従来は別個に表示していたこれらの情報を並べて表示し、同時観察できるようになり、予防医学的健康評価に関する可視的評価法を総合的なものとして実現することができる。

本発明は、（１）一般健康診断及び人間ドック健康診断等の大量の健康診断データの統計分析処理、（２）これを基にした標準化検査値、すなわち、標準化指標の作成並びに（３）総合的健康診断情報のシート表示化からなる３つの段階で可視化表現シートが作成される。

まず、第１段階の（１）一般健康診断及び人間ドック健康診断等の大量の健康診断データの統計分析処理については、一般健康診断の６０，０００人（男性３５，０００人女性２５，０００人）及び人間ドック健康診断の２２，０００人（男性１４，０００人女性８，０００人）の検査値のデータ処理を行った。分類項目は、（１）年齢との関係、（２）２次検査との関係、（３）性別との関係、（４）生活習慣との関係（飲酒及び喫煙、特に喫煙については、白血球増加との関係で有効である）、（５）体重との関係、（６）検査項目相互間の関係、等をあげることができる。

検査値の分布状態は、前記した各分類項目及び検査項目によって相違するので、これらの検査値を集計したものをそのまま使用したのでは、評価の基準とすることができない。そこで、第２段階としてこれを基にした標準化検査値、すなわち、標準化指標の作成が必要となる。

標準化指標の作成については、連続量の検査値が得られるデータが正規分布であれば、検査の種類によって、そのデータの平均値（中央の値）や標準偏差（広がり）に相違があっても、平均値と標準偏差によってデータの正規化を行うと、無名数化された平均値０、標準偏差１の正規分布Ｎ（０，１）の正規化データを作成することができる。標準化指標の具体的な作成の手法は次のとおりである。臨床検査データのうち、連続量として表せる検査値については、検査値の性及び年齢別の平均値と標準偏差を求め、これを基に図１に示す正規化データを求める。この正規化データに１０を乗じた後に１００を加える。この値を標準化検査値と定義する。この標準化検査値は、性及び年齢別で調整された平均値１００標準偏差１０の正規分布Ｎ（１００，１０）である。この結果は、図２に示す平均値が中心１００、下限が８０及び上限が１２０で表現される健康基準領域（この範囲であれば、一応は健康であるとする９５パーセント領域）を表現することができる。この分布曲線は、対象とする検査項目によって、それぞれ特性の相違する曲線を表現することとなるが、このような検査項目毎の特性を得ることが、本発明においては、重要な要件である。図３は、各検査項目で標準化により求められた値（プロファイル曲線）を集合して得たものであるが、検査項目毎の特性の相違が顕著に表現されており、これによっても、検査項目毎の特性を得ることの重要性が証明される。

第３段階として、総合的健康診断情報のシート表示化の作成がある。シート表示の種類については、目的に応じた多数の種類のものがあるが、第１の例としてレーダーチャート表示を掲げて説明する。数値データで得られた検査項目について５歳毎年齢の平均値と標準偏差から標準化検査値を作成する。年齢ばかりでなく、性別、生活習慣、体重についての条件もさらに付加したものとすれば、より有効なものとなる。

まず、結果を連続量として表現できる量的検査値を対象とするものについて説明する。図４は、一般健康診断の５８歳男性の１９項目、図５は、人間ドック健康診断の６０歳男性の２９項目を対象としたものを示す。内円から８０、１００、１２０及び２００の標準化検査値を示している。図面から明らかなように可視化により、検査値が一目で判断できることとなる。また、検査値が相関関係をもつものについては、グラフの隣接した位置に配置することによって、さらに情報の可視化による効果を高めることができる。

１００点表示の多数例のレーダーチャートを重ねて表示することも有効である。検査値が相関関係をもつものについては、吊り橋になっていることも縒り明瞭に表現される。図６は、人間ドック健康診断の男性１００人の例、図７は、人間ドック健康診断の女性１００人の例である。重ねて表示するデータの線は、１００等を表示する線とは別の色を用いると読み取りが容易となる。さらにこの上に各個人の検査データを別の色で重ねることにより、より一層視覚化の効果が高まる。

また、特定の検査項目に異常がある被検査者に対しては、一定レベル以上のデータをもつものを抽出し、かつ、その検査項目と相関関係のある項目を選択して表示すると被検査者の疾病との関係を表示するのに有効である。図８に示すものがその具体例である。ＧＯＴについて１２０標準化検査値以上のデータを抽出したものである。ＧＰＴや、γ−ＧＴＰ、ＬＤＨとの関連が明瞭に表現されている。

以上、レーダーチャート表示について説明をしたが、図９は５８才男性、図１０は６０才男性のグラフである。図９、図１０に示すように、棒グラフでも同様に視覚化の効果を得られる。

つぎに、結果を連続量として表現できない心電図、眼底検査等のカテゴリデータと称される質的データに係るもの、すなわち、質的検査値に係るものについて説明する。１００パーセント棒グラフ表示及びレーダーチャート表示について実施したが、まず、１００パーセント棒グラフ表示について、尿潜血定性検査について説明する。

カテゴリデータを性別年齢間隔５歳毎に分けて各カテゴリデータの割合を求め、その結果を高さとして表示する。図１１に示すとおりであり、７段階のカテゴリに分割して線区分して表現する。具体的には、１:白、２:粗い斜線、３:細かい斜線、４:粗い縦線、５:細かい縦線、６:交差線及び７:黒で表現し、１００パーセント棒グラフと併せて前記表示のカテゴリの対応を表示するようにすると見分けやすくなる。この例では、女性が男性と比較してカテゴリ数値が高く、かつ、３５歳からカテゴリ数値２以上が増加していることが明瞭に表現されている。

カテゴリの分割段階については、検査項目毎に特性によって選択する。例えば、１０段階表示を選択するのが適当である場合もある。さらに、１００パーセント棒グラフと色表示のカテゴリの対応だけでなく、各カテゴリ値をもつ人数を数値として記入すると同時に色塗りの高さをヒストグラムとして表示することも有効である。この例は尿潜血や心電図の場合において特に有効である。

具体的な表示例として、図１１に示した尿潜血１００パーセント棒グラフ表示と、図１２に示す尿潜血数値表示の組み合わせ、図１３に示す心電図１桁１００パーセント棒グラフ表示と図１４に示す心電図１桁数値表示の組み合わせ、図１５に示す心電図２桁１００パーセント棒グラフ表示と図１６に示す心電図２桁数値表示の組み合わせ、図１７に示す心電図３桁１００パーセント棒グラフ表示と図１８に示す心電図３桁数値表示の組み合わせ等がある。

カテゴリデータ個人表示について説明する。その表示方法１は、標準化カテゴリレーダーチャート表示である。この方法は、前記の１００パーセント棒グラフ表で求めたカテゴリ統計量から受診者の年齢に相当する背景用の診断基準度数分布表を描き、その中間点に受診者の値を小丸として描き全検査値を結んで表す。各分類は検査値の各カテゴリ統計量で表されていることで数値の持っている情報も同時に表示することができる。この方法によりカテゴリ統計量（基準度数分布）が目に見える形で表示されるため受診者も容易に数値の把握が可能となる。具体例は、一般健康診断項目を対象とした図１９（７５才男性）及び人間ドック項目を対象とした図２０に（６０才男性）示すとおりである。

表示方法２は、標準補正カテゴリレーダーチャート表示である。この方法は、表示方法１においては検査の種類で統計量が中間点（基準値１００）より下位となることを補償するため、全ての値を中間点（基準値１００）からとして、そこから各カテゴリ値を配置する方法である。具体例は、図２１（７５才男性）及び図２２（６０才男性）に示すとおりである。

表示方法３は、受診者からの問診調査によるカテゴリレーダーチャート表示であり、問診調査の統計を表すものである。この場合のカテゴリ１は今まで病気に罹ったことがない、２は病気に罹ったことがある、３は現在治療中、４は回答なしを表している。各カテゴリの分類は、１は白、２は斜線、３は交差線、４は灰色で示している。具体例は、図２３に示すとおりである。

表示方法４は、カテゴリレーダーチャート表示である。この方法は、カテゴリ統計量を考慮せずにカテゴリ値１を１００としてこれを基準値として配置し、カテゴリ値２ないしカテゴリ値９を１００から２００の間に等分に振り分ける方法である。具体例は、一般健康診断項目を対象とした図２４（７５才男性）及び人間ドック項目を対象とした図２５（６０才男性）に示すとおりである。

表示方法５は、表示方法１を棒グラフで表示する方法である。具体例は、一般健康診断項目を対象とした図２６（７５才男性）及び人間ドック項目を対象とした図２７（６０才男性）に示すとおりである。

連続量として表現できる量的検査値及び結果を連続量として表現できない質的検査値を取り扱う場合を個別に説明してきたが、これらを両方総合して表示することが、さらに表示効果を上げることができ、被検査者が、検査結果を総合的に観察する上において、事前の予備知識がなくてもきわめて理解し易いものとなる。

具体例としては、図２８に示すとおりである。男性６１歳の検査結果を質的検査値（左の図）及び量的検査値（右の図）をレーダーチャート表示で並べて表示し、同時観察できるようになっている。また、量的検査値については標準化されているので、基準値を越えたもの又は下回ったものを数字として項目別にリストアップすることもできる。この例では、高値１１５、低値８５と定め、この範囲に入らない赤血球５４９、ＧＯＴ６０、ＧＰＴ８２、γ−ＧＴＰ１３１をリストアップしている。更に、機能別平均評価、肝機能評価についてもリストアップできる。

質的検査値と問診調査の具体例を図２９（６１才男性）に示す。この例について右図に問診調査のレーダーチャート表示を並べたものが示されている。問診調査のレーダーチャート表示から高血圧治療中３、過去にその他の腎臓病２、過去にその他の病気２がある。本人の申告から実際の検査値、左図から腎臓に関係する尿蛋白定性２及び高血圧に関係する眼底の所見が一目で判明する。このように問診と検査値を同時に統計情報とともに表現することで、臨床的に非常に意義がある。

以上述べてきた臨床検査データの可視化表現グラフを作成するにあたり、その過程においてコンピュータによる処理が必要となるので、フローチャートを用いて具体的な処理システムの流れを説明する。

図３０に示すフローチャートは、段落番号００２２、００２３及び００２４において記載した過去に取得したデータの全てを統計処理して可視化用統計データとしてファイルに格納する第１ステップと第２ステップのフローを示すものである。結果を連続量として表現できる量的検査値を対象とするものについては、（１）数値計算データの統計計算、（２）全検査値項目性別、年齢毎の平均値と標準偏差の計算、（３）レーダーチャート用処理項目テーブルセット、（４）対数補正テーブルセット、（５）対数補正、性別、年齢毎の平均値と標準偏差の計算である。結果を連続量として表現できない質的検査を対象とするもの値、すなわち、カテゴリデータについては、（１）カテゴリ計算データの統計計算、（２）カテゴリ処理項目テーブルセット、（３）各処理項目について性別、年齢毎の累積パーセントの計算である。

これに引き続いて段落番号００３０ないし００３４において記載した結果を連続量として表現できる量的検査値を対象とするものレーダーチャート表示用の第３ステップの処理のフローチャートを図３１に示す。その処理は、第１ステップと第２ステップで作成した可視化用統計データの読み込み→受診者データの読み込み→標準化処理計算→レーダーチャート表示のフローからなるものである。そして、前記した標準化処理計算の詳細は、（１）処理検査項目を取り出す、（２）性別と年齢とを参照して該当する平均値と標準偏差値から標準化計算を行う、（３）各処理項目について標準化を行い標準化テーブルを作成するというものである。また、前記したレーダーチャート表示の詳細は、（１）各処理項目について標準化テーブルに従って半円上に小円を描く、（２）各処理項目間に線を引くというものである。

前記した標準化処理計算は、処理システムのうち重要な部分を構成するものであるから、その詳細なフローチャートを図３２に示す。特徴点は、前記に性別と年齢とを参照して該当する平均値と標準偏差値から標準化計算を行うにあたり、対数補正テーブルが真の場合は対数平均値と対数標準偏差値を使う点にある。

段落番号００３０ないし００３９において記載した結果を連続量として表現できない質的検査値を対象とするもの、すなわち、カテゴリデータのレーダーチャート表示用の第３ステップの処理のフローチャートを図３３に示す。このフローチャートにおいて、可視化用統計データとして読み込んだデータは、レーダーチャートの背景、可視化プロット点用に用いる。また、カテゴリ値からの可視化用プロット点の計算は、（１）受診者の性と年齢から該当するカテゴリ統計データのテーブルを参照する。（２）カテゴリ値が１の場合は１００ときめる。（３）計算値は１００から２００の範囲で１００パーセントを表現する。（４）プロット点は各カテゴリの中間点とする。（５）プロット点の大きさはカテゴリテーブルとして作成する。という手順で行う。表示については、（１）各カテゴリ処理項目毎に、受診者の性別、年齢に相当するカテゴリ統計を半円の扇形に表示する。（２）受診者のカテゴリテーブルを小円としてプロットし、各処理間に線を引く。という手順で行う。

つぎに、可視化表現グラフの作成システムに係る発明について説明する。そのシステムの基本的な構成は、図３４に示すブロック図のとおりであり、中央制御手段１０１、メインプログラム収納部１０２、過去に取得した大量の検査データのファイル収納部１０３、可視化用統計データファイル収納部１０４、標準化テーブル収納部１０５、入力制御手段１０６、出力制御手段１０７、表示部１０８及びプリンター１０９とから構成されている。

その具体的な構成及び作用について説明する。過去に取得した大量の検査データのファイル収納部３には、具体例として、段落番号００２３に記載した一般健康診断及び人間ドッグ健康診断等の大量の健康診断データの統計分析処理については、一般診断の６０，０００人（男性３５，０００人女性２５，０００人）及び人間ドッグ健康診断の２２，０００人（男性１４，０００人女性８，０００人）の検査値がデータ収納されており、メインプログラム１０２に収納されているプログラムにより作動される中央制御手段１０１が、これを読み取り、段落番号００４４に記載した処理をした後、可視化用統計データファイル収納部１０４及び標準化テーブル収納部１０５に収納する。

過去に取得した大量の検査データのファイル収納部１０３のデータは、そのままでは、統計処理をするデータとしては、使用できないため、各分類項目毎に整理した後、可視化用統計データファイル収納部１０４に収納する。血液検査、心電図による検査、眼科に係る検査等の検査項目による分類等について、階層分類、機能分類、ファセット分類等、例えば特許分類表に用いられている手法を用いて合目的的に分類した後、統計処理をしてから収納する。具体的には、段落番号００２５に記載されている手法によるものである。すなわち、統計処理をするとともに、後の検索手法に対応すべく処理してから可視化用統計データファイル収納部１０４に収納する。

標準化テーブル収納部１０５は、受診者の性別、年齢、体重、検査項目等の表現しようとする項目や、棒グラフ、標準化カテゴリレーダーチャート表示等、表現しようとする形式を標準化して組み合わせたものを収納する。すなわち、膨大な特許文献に収録されている技術の内から、目的する文献だけを検出するサーチツールに該当するものを収納するものである。

次の段階として、本発明のシステムは、段落番号００４５に記載した図３１に示すフローチャートのとおりの処理をする。すなわち、入力制御手段１０６から入力した受診者であるところの被検査者個人のデータと可視化用統計データファイル１０４と標準化テーブル１０５とを中央制御手段１０１にて処理をして標準化処理計算をして標準化健康診断値を作成し、さらに、被検査者個人の臨床検査データを重ねてグラフとして表示するための処理をした後、出力制御手段１０７から表示部１０８及びプリンター１０９に可視化表現グラフとして出力する。

データの正規化を示す図である。標準化健康診断値と健康診断基準領域を示す図である。各検査項で標準化により求められた値（プロファイル曲線）の集合を示す図である。一般健康診断の５８歳の１９項目を示す図である。人間ドック健康診断の６０歳の２９項目を対象としたものを示す図である。人間ドック健康診断の男性１００人の例を示す図である。人間ドック健康診断の女性１００人の例を示す図である。特定の検査項目に異常がある被検査者に対しては、一定レベル以上のデータをもつものを抽出した例を示す図である。男性５８歳の標準化法による棒グラフの例を示す図である。男性６０歳の標準化法による棒グラフの例を示す図である。カテゴリデータを性別年齢間隔５歳毎に分けて各年齢毎に各カテゴリデータの割合を求め、その結果を高さとして表示する尿潜血例を示す図である。尿潜血について、各カテゴリ値をもつ人数を数値として記入すると同時に色塗りの高さをヒストグラムとして表示する例を示す図である。心電図１桁１００パーセント棒グラフの例を示す図である。心電図１桁数値表示の例を示す図である。心電図２桁１００パーセント棒グラフの例を示す図である。心電図２桁数値表示の例を示す図である。心電図３桁１００パーセント棒グラフの例を示す図である。心電図３桁数値表示の例を示す図である。一般健康診断項目を対象とした標準化カテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。人間ドッグ項目を対象とした標準化カテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。一般健康診断項目を対象とした基準補正標準化カテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。人間ドック項目を対象とした基準補正標準化カテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。問診調査のカテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。一般健康診断項目を対象としたカテゴリ値１を１００としてこれを基準値として配置し、カテゴリ値２ないしカテゴリ値９を１００から２００の間に等分に振り分けカテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。人間ドック項目を対象としたカテゴリ値１を１００としてこれを基準値として配置し、カテゴリ値２ないしカテゴリ値９を１００から２００の間に等分に振り分けカテゴリレーダーチャート表示の例を示す図である。一般健康診断項目を対象とした表示方法１を棒グラフで表示する例を示す図である。人間ドック項目を対象とした表示方法１を棒グラフで表示する例を示す図である。男性６１歳の検査結果を質的検査値（左図）及び量的検査値（右図）をレーダーチャート表示で並べて表示する例を示す図である。質的検査（左図）と問診調査（右図）をレーダーチャート表示で並べて表示する例を示す図である。可視化用統計データ作成のフローチャートである。数値検査データレーダーチャート表示のフローチャートである。標準化処理計算の詳細なフローチャートである。カテゴリデータのレーダーチャート表示フローチャートである。本発明のシステムにおける実施形態の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１中央制御手段
２メインプログラム
３過去に取得した大量の検査データのファイル収納部
４可視化用統計データファイル収納部
５標準化テーブル収納部
６入力制御手段
７出力制御手段
８表示部
９プリンター

Claims

臨床検査データのうち連続量として表現できる量的検査値について、大量のデータを性、年齢等の条件で分類して統計分析処理し、これを基にした標準化検査値を平均値が中心１００、下限が８０及び上限が１２０で表される健康基準領域として一定の幅を備え、被検査者個人の臨床検査データを前記健康基準領域に重ねたグラフと、
前記臨床検査データのうち連続量として表現できない質的検査値について、大量のデータを性、年齢等の条件で分類して統計分析処理し、該統計分析処理したデータを性、年齢別に多段階のカテゴリに分割すると共に、該分割した各カテゴリの割合を求め、これを基にした性、年齢別の背景用の統計分布表を備え、前記被検査者の臨床検査データを前記統計分布表の対応するカテゴリの位置に重ねたグラフと、
を並列して表示したことを特徴とする臨床検査データの可視化表現シートの作成装置。