JP6069598B1 - 健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法 - Google Patents

健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法 Download PDF

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Abstract

一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることのできる健康状態評価システムを提供すること。血液数値を主とする健康診断の数値Dxを説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数である運動習慣変数C1、エネルギー摂取習慣変数C2及び栄養バランス習慣変数C3を求める。健康診断の数値Dxを入力するデータ入力部と、主成分分析から求められた係数及び数式に基づき習慣変数C1〜3を計算する演算部と、演算部によりあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを表示する結果表示部を備える。習慣変数C1〜3は3つのグループの要素を含んでいる。3主成分変数C1〜3により、多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する。

Description

本発明は、健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法に関する。詳しくは、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法に関する。
従来、この種のシステムとしては、例えば先行文献1のごときものが知られている。同文献によれば、各血液数値毎の位置づけ、または、臓器ごとの主成分分析による位置づけがなされていた。その健康状態の位置づけは、専門的解釈を必要とし、一般人が健康状態の改善に用いるには適しにくいものであった。
日本人間ドック学会・健康保険組合連合会、「新たな健診の基本検査の基準範囲 日本人間ドック学会と健保連による150万人のメガスタディー」、[online]、平成26年4月、インターネット<URL:http://www.ningen-dock.jp/wp/wp-content/uploads/2013/09/%E3%83%97%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%AA%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B9%E7%94%A8PDF%EF%BC%88140409%E5%B7%AE%E3%81%97%E6%9B%BF%E3%81%88%EF%BC%89.pdf>
かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることのできる健康状態評価システムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価システムの特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムにおいて、前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価するものであり、
Axは主成分分析によって求まるそれぞれDxの重み係数、
エネルギー摂取習慣変数C1=Σ(A1,n1*D1,n1)
(D1,n1は最小血圧、AST、ALT、血糖値のいずれかの1または複数を含む、n1は自然数、Σ 1〜n1)
栄養バランス習慣変数C2=Σ(A2,n2*D2,n2)+Σ(A1,n1*D1,n1)
(D2,n2はLDL、HDL、γGTP、中性脂肪のいずれかの1または複数を含む、n2及びn1は自然数、Σ 1〜n2、Σ 1〜n1)
運動習慣変数C3=A3(最高血圧固有の係数)*D3(最高血圧)+Σ(A1,n1*D1,n1)
(n1は自然数、Σ 1〜n1)
であることにある。
同特徴において、発明者によれば、分散の大きな上位3つの主成分変数が、それぞれ、運動習慣変数(C1)、エネルギー摂取習慣変数(C2)及び栄養バランス習慣変数(C3)に相当し、それぞれの生活改善の指標として適用可能であることが判明した。
したがって、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いるだけで、被験者は、運動習慣変数(C1)、エネルギー摂取習慣変数(C2)及び栄養バランス習慣変数(C3)を知得でき、これらによって一般人でも健康状態の改善を容易に図ることが可能となった。
前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)と共に各値における受診者数と有病率を表示するものであるとよい。
係る場合、前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)の値に相当する位置の前記有病率グラフ上に当該被験者の結果としてマーカーをプロットし、有病率を表示するものであるとよい。
前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)のいずれかから2成分を抽出した3種類の二次元グラフ、及び/または 前記各3変数を成分とする三次元グラフとして表現されているとよい。
前記結果表示部は、前記グラフに複数の測定経過を時系列に表示するものであるとよい。
前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)の値を複数段階に分けて識別表示するものであるとよい。
前記エネルギー摂取習慣変数C1、前記栄養バランス習慣変数C2及び前記運動習慣変数C3がそれぞれ以下の数式で示されるとよい。ここで、数式は、
前記エネルギー摂取習慣変数C1=A1*D1(最小血圧)
前記栄養バランス習慣変数C2=A2*D2(中性脂肪)+A1*D1(最小血圧)
前記運動習慣変数C3=A3*D3(最高血圧)+A1*D1(最小血圧)
で示される。
前記エネルギー摂取習慣変数C1、前記栄養バランス習慣変数C2及び前記運動習慣変数C3がそれぞれ以下の数式で示されるとよい。ここで、数式は、
前記エネルギー摂取習慣変数C1=A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)、
前記栄養バランス習慣変数C2={A21*D21(中性脂肪)+A22*D22(LDL)+A23*D23(HDL)+A24*D24(γGTP)}+{A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)}
前記運動習慣変数C3=A3*D3(最高血圧)+{A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)}
で示される。
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価装置の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する構成において、前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにある。ただし、Ax、A1〜3、C1〜3,D1〜3,n1,n2は上記と同じである。
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価方法の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する方法において、前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、前記健康診断の数値(Dx)を入力し、前記主成分分析から求められた係数及び数式並びに前記入力値に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算し、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶部に記憶し、前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけをグラフとして表示し、前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにある。ただし、Ax、A1〜3、C1〜3,D1〜3,n1,n2は上記と同じである。
上記目的を達成するため、本発明に係る健康状態評価システムの他の特徴は、血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムにおいて、前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数のうちの栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C2、3)を計算する演算部と、あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C2,3)を記憶する記憶部と、前記多人数の前記各習慣変数(C2,3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C2,3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、前記各習慣変数(C2,C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価することにあり、
Axは主成分分析によって求まるそれぞれDxの重み係数、
栄養バランス習慣変数C2=Σ(A2,n2*D2,n2)+Σ(A1,n1*D1,n1)
(D1,n1は最小血圧、AST、ALT、血糖値のいずれかの1または複数を含む、n1は自然数、Σ 1〜n1)
(D2,n2はLDL、HDL、γGTP、中性脂肪のいずれかの1または複数を含む、n2は自然数、Σ 1〜n2)
運動習慣変数C3=A3(最高血圧固有の係数)*D3(最高血圧)+Σ(A1,n1*D1,n1)
(n1は自然数、Σ 1〜n1)
であることにある。
上記本発明に係る健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法の特徴によれば、一般人が健康状態の改善のために自らの位置づけを知ることが可能となった。
本発明の他の目的、構成及び効果については、以下の発明の実施の形態の項から明らかになるであろう。
本発明に係る健康状態評価システム(装置)の構成図である。 3つの主成分変数である習慣変数(Component1〜3、C1〜3)相互の関係と、健康診断の数値(Dx)との関係を示すグラフであって、(a)はC1とC2,(b)はC2とC3、(c)はC1とC3との関係をそれぞれ示すグラフである。 各習慣変数の値の上位者(赤色(Pcx)ゾーンの生活習慣を持つ人)における疾患の割合を示すグラフである。 各習慣変数(C1〜3)と有病率との関係を示すグラフであって、上段は各習慣変数(C1〜3)の分布、下段は各習慣変数(C1〜3)における有病率であり、(a)はエネルギー摂取C1,(b)は栄養バランスC2、(c)は運動量C3に夫々対応するものである。 本システムの表示例を示し、各習慣変数(C1〜3)と有病率とを統合し、被験者の状態を示したグラフであって、(a)はエネルギー摂取C1,(b)は栄養バランスC2、(c)は運動量C3に夫々対応するものである。 本システムの他の表示例を示すゾーン表示のグラフであって、(a)はエネルギー摂取C1,(b)は栄養バランスC2、(c)は運動量C3に夫々対応するものである。 本システムの各習慣変数(C1〜3)のグラフを用いた被験者のモニター状態を示す図である。 本システムの各習慣変数(C1〜3)のグラフを用いた他の被験者のモニター状態を示す図である。 健康診断の数値(Dx)を3つのみ用いて本発明の評価を行った各習慣変数(C1〜3)と有病率との関係を示すグラフである。 各習慣変数(C1〜3)を3次元グラフの各軸に割り当て、被験者の状態を示したグラフである。
次に、適宜添付図面を参照しながら、本発明をさらに詳しく説明する。
図1は、本発明に係る健康状態評価システム(装置)1の構成図である。PC10は、計算処理及び表示用画像を作成する演算部11、一時記憶部12、記憶部13、入出力IF14、通信IF18、及び、これらを接続するデータバス及びアドレスバスを有する内部バス17を備えている。入出力IF14には、データ入力部として用いられるキーボード、マウス等の入力部15と、結果表示部として用いられるディスプレイ、プリンター等の表示部16とが接続されている。通信IF18はICP/IPなどで構成されたネットワーク20を介して外部ストレージ21や図示省略する他のPCに接続されている。
データ入力、演算処理による主成分分析、データ表示はこのPC10が用いられる。あらかじめ求められた多人数の各習慣変数(C1〜3)は、PC10内部の記憶部13のほか、外部ストレージ21に記憶部として記憶される。また、演算結果の表示は以下に示す各グラフや入出力画面を表示部16に表示させることとなる。
血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)には、図6(d)の入力画面に表示されている9つの数値があり、各値の適性値及び詳細は、以下の通りである。
AST 10〜40 IU/l:肝臓に多く含まれる酵素で、組織に障害があると、血液中の値が上昇する。これらが極端に高い値を示すと種々の肝障害が疑われる。
AST 5〜45 IU/l:肝臓に多く含まれる酵素で、組織に障害があると、血液中の値が上昇する。これらが極端に高い値を示すと種々の肝障害が疑われる。
γ―GT 男80以下 IU/l、女30以下 IU/l:肝臓などに分布する酵素で、胆汁うっ滞、アルコール、薬物などの影響で上昇する。肝炎、閉塞性黄疸、胆石などで胆汁うっ滞が生じた場合に測定値は上昇し、特にアルコールに敏感に反応することがあるほか、鎮痛剤などの薬物でも上昇することがある。
LDL:全コレステロールからHDLを引いたもの。
HDL:男40〜70 mg/dl、女45〜75 mg/dl:HDL(高比重)コレステロールは、動脈硬化の原因となるコレステロールを末梢血管から肝臓に転送する働きがあり、善玉コレステロールとも呼ばれる。40以下では動脈硬化になる危険性が高いとされている。食物摂取で直接増加させることはできないが、体脂肪を減らしたり、適度な運動が効果的である。
中性脂肪 30〜149 mg/dl:中性脂肪は、エネルギー源として利用されるが、過剰となれば皮下や肝臓に蓄積して、肥満や脂肪肝の原因となる。又、動脈硬化も促進される。
血糖値(空腹時血糖値のこと)70〜109mg/dl:血糖検査は、血液中のブドウ糖濃度を測定する検査である。ブドウ糖は生体のエネルギー源と利用代謝される。血糖値は、食事などにより変動するが、その変動幅は一定範囲に止まり、その調節には、間脳、自律神経及びインスリンなどのホルモンが深く関与している。一般的に糖代謝の診断は、朝の空腹時血糖値をもって判定される。それ以外の随時血糖(あるいは食後血糖)では、正確な診断は難しいが、正常人の場合は食後であっても140mg/dlを越えることは、ほとんどない。
最高血圧:「最高血圧」とは、心臓が血液を送り出すために、心臓の筋肉をギュッと収縮させた時の圧力のことで、収縮時血圧、最大血圧ともいわれる。
最低血圧:「最低血圧」とは、心臓の筋肉が最も広がった時の圧力のことで、拡張時血圧、最小血圧ともいわれる。
血圧については、適性値を次の表1に示す。
Figure 0006069598
ここで、図2を参照しながら、約5000名(被験者4717名、以下同様)のデータを用いて分析を行った3つの主成分変数である習慣変数(Component1〜3、以下、「C1〜3」と省略する。)相互の関係と、上記9つの健康診断の数値(Dx)との関係を説明する。なお、9つの健康診断の数値(Dx)は、C1〜3の分散が大となるように試行錯誤し、選択されたものである。同図(a)はC1とC2,(b)はC2とC3、(c)はC1とC3との関係における主成分負荷量の散布図をそれぞれ示すグラフである。また、各プロット点は、C1〜3における康診断の数値(Dx)の係数を表している。血液成分はどの散布図に於いても3つのグループG1〜3に分かれた。また、図3は、各習慣変数(C1〜3)の値の上位者(後述の図6(d)における赤色(Pcx)ゾーンの生活習慣を持つ人)における疾患の割合を示すグラフである。
ここで、上記の事実の分析を以下に行うこととする。図2(b)C2−C3軸のグラフでは、G2,G3がそれぞれC2,C3軸の上に乗っているが、G1はC2,C3のいずれの軸の上にも乗っていない。図2(a)C1−C2軸のグラフでは、G3はほぼゼロで、G1,G2はC1,C2のいずれの軸の上にも乗っていない。図2(c)C1−C3軸のグラフでは、G2はほぼゼロで、G3はC3軸上で値を有し、G1はC1,C3のいずれの軸の上にも乗っていない。以上より、C1はG1と相関があるがG2,G3とは独立であり、C2はG1,G2と相関があり、C3はG1,G3と相関があるということとなる。
一方、生化学的見地からC1〜3及び生活習慣の関係に考察を加える。C1を構成するG1にはエネルギー摂取量でコントロールできる血糖値が含まれており、G1のその他の要素は血糖値と連動するから同じグループにあると考えられる。従って、C1はエネルギー摂取習慣スコアの算出に必要なパラメータとなる。
C2を構成するG2には栄養バランスでコントロール可能な中性脂肪がある。同じG2グループのHDL等も中性脂肪と連動する。また、G1のグループもC2に従属しているので、スコア計算にはG2のほかにG1の要素をパラメータとして使用する。C3を構成するG3は収縮時血圧のみよりなる。これは運動によってコントロール可能な因子である。運動習慣のスコアにはさらに、C3に従属するG1も使用する。これらの知見より、エネルギー摂取を反映しているC1にはG1の要素を、栄養バランスを反映しているC2には、G2及びG1の要素を、運動を反映しているC3にはG3とG1の要素をそれぞれ利用すればよいことが判明した。また、各習慣変数(C1〜3)は、請求項8の如く表現され、後述の如く健康診断の数値Dxは請求項7の如く3成分でも良く、一般式は請求項1の如く表現されることが判明した。
ここで、エネルギー摂取習慣スコアC1、栄養バランス習慣スコアC2、運動習慣スコアC3と生活習慣病の有病率の関係について検証を行った。要素として血圧(収縮時)、血圧(拡張時)、ALT、AST、γ-GT、LDL、HLD、中性脂肪、血糖値を用いた匿名化された4717人分の個人血液成分行列と各主成分の固有ベクトルの内積から、4717人の上記3習慣変数(C1〜3)を得た。次に、4717人の上記3習慣変数(C1〜3)の度数分布を作成し、各スコア階級に含まれる有病者の割合を求めた。これらの結果が図4に示す各習慣変数(C1〜3)と有病率との関係を示すグラフである。上記3習慣変数(C1〜3)ともにスコアと有病率に正の相関がみられたことから、生活習慣の改善指導に活用できるスコアであることが確認された。
実用にあたっては、図5に示すように、各習慣変数(C1〜3)の分布と有病率Da、Db、Dcのグラフとを統合すると便宜である。この際、被験者の状態を有病率Da、Db、Dcのグラフに符号Sa,Sb,Scに示すように表示し、望ましくはその点の有病率を数値で表示するとよい。
実用にあたっては、図6に示すように、ゾーン表示のグラフを用いても良い。
同図に示すように、青色を符号Paxで示すゾーン、黄色を符号Pbxで示すゾーン、赤色を符号Pcxで示すゾーンとしてそれぞれ示す(x=1〜3)。生活習慣は青色>黄色>赤色の順に適切である。3つの生活習慣C1〜3の中で一番不適切な習慣に注目する。
青色ゾーン:生活習慣病リスクは低いが、貧血や低血圧の注意は必要である。
黄色ゾーン:加齢とともに生活習慣病リスクが高まる可能性がある。
赤色ゾーン:この生活習慣を持っている方の80%は生活習慣病である。管理栄養士等専門家の指導のもと、適切に改善する必要がある。
図7、8は被験者への適用例である。被験者の生活習慣指導前の習慣変数の値Sa1,Sb1,Sc1と生活習慣指導後の習慣変数の値Sa2,Sb2,Sc2とを表示している。Sbは変化が見られなかったものである。生活指導の結果、各被験者からは、指導の成果がわかり易いために生活習慣改善のモチベーションにつながるという感想を得た。
少ないデータに基づいたスコアの算出:9つの血液成分は3つのグループに分かれたという結果から、各グループから1つずつ血液成分データを任意に選択し、スコアの算出に用いた。
ところで、最高血圧(収縮時)、最低血圧(拡張時)、血中脂肪(中性脂肪)は互いに別のグループG1〜3に属するパラメーターである。先に求めた9つの血液成分の負荷量固有値から、上記3つの固有値を使って、新たにエネルギー摂取習慣、栄養バランス習慣、運動習慣についての固有ベクトルを得た。4717人の匿名化された個人血液成分行列[最高血圧(収縮時)、最低血圧(拡張時)、血中脂肪]と上記固有ベクトルの内積から、4717人各個人のスコアを新たに得て度数分布図を作成すると共に、各階級における有病率を算出し、図9に示すとおりグラフ化した。最高血圧(収縮時)、最低血圧(拡張時)及び血中脂肪の3つのパラメータから算出された生活習慣スコアと有病率(%)には正の相関がみられた。このことから、3つの血液成分データから生活指導に活用できるスコアを与えられることが明らかとなった。今回、血液を採取しなければならないデータは血中脂肪だけとなり、検査コストを大幅に引き下げられる効果が期待できる。これらの3要素以外の要素を上記一般式に従い選択しても構わない。
最後に、本発明のさらに他の実施形態について説明する。上記実施形態と同様の部材、要素には同一の符号を附してある。また、各実施形態は相互に組み合わせて実施することができる。
上記各実施形態では、各習慣変数(C1〜3)を異なるグラフに割り当てた。しかし、図10に示すように各習慣変数(C1〜3)を3次元グラフの各軸に割り当て、被験者の状態を符合Ma,Mb等で3次元座標に表示させてもよい。この際、図6のゾーン表示を3次元座標に表記すれば、被験者は自らの状態を把握しやすく生活改善の指標として用いるのに便宜である。
上記各実施形態では、3つの習慣変数(C1〜3)栄養バランス習慣変数C2及び運動習慣変数C3を用いた。しかし、エネルギー摂取習慣変数C1はG1の要素のみを含む一方、それぞれG1とG2またはG3の要素を含んでいる。したがって、栄養バランス習慣変数C2及び運動習慣変数C3はそれぞれG1の判断を織り込み済みとも考えることができ、生活改善の指標として、これらC2,C3のみを用いても良い。この場合の一般式は請求項11のとおりとなる。この場合、判断のためのグラフは2つまたは二次元平面表記のものとなる。実施に際しての構成は、請求項1〜10の要素を用いることができ、その要素は本明細書に開示されているものとする。但し、生活改善の指標が3要素のほうが、改善の観点が多い点では優れていることは言うまでもない。
本発明の骨子は、エネルギー摂取習慣変数C1としてグループG1の健康診断の数値(Dx)を用い、栄養バランス習慣変数C2としてグループG1及びグループG2の健康診断の数値(Dx)を用い、運動習慣変数C3としてグループG1及びグループG3の健康診断の数値(Dx)を用いていることにある。
習慣変数C1〜3を求め、上記各一般式の係数を求めるために主成分分析を用いたが、他の数学的手法を用いても構わず、他の数学的手法を用いる方法も本発明の範囲に含まれるものとする。
本発明は、被験者の健康状態を生活習慣でスコア化する方法によって評価する健康状態評価システム、健康状態評価装置及び健康状態評価方法として利用することができる。
1:健康状態評価システム(装置)、10:PC(パーソナルコンピュータ)、11:演算部、12:一時記憶部、13:記憶部、14:入出力IF(インターフェイス)、17:内部バス、18:通信IF(インターフェイス)、20:ネットワーク、21:外部ストレージ

Claims (11)

  1. 血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムであって、
    前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、
    前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、
    前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算する演算部と、
    あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶する記憶部と、
    前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、
    前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム。
    ただし、
    Axは主成分分析によって求まるそれぞれDxの重み係数、
    エネルギー摂取習慣変数C1=Σ(A1,n1*D1,n1)
    (D1,n1は最小血圧、AST、ALT、血糖値のいずれかの1または複数を含む、n1は自然数、Σ 1〜n1)
    栄養バランス習慣変数C2=Σ (A2,n2*D2,n2)+Σ(A1,n1*D1,n1)
    (D2,n2はLDL、HDL、γGTP、中性脂肪のいずれかの1または複数を含む、n2及びn1は自然数、Σ 1〜n2、Σ 1〜n1)
    運動習慣変数C3=A3(最高血圧固有の係数)*D3(最高血圧)+Σ(A1,n1*D1,n1)
    (n1は自然数、Σ 1〜n1)
  2. 前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)と共に各値における受診者数と有病率を表示するものである請求項1記載の健康状態評価システム。
  3. 前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)の値に相当する位置の前記有病率グラフ上に当該被験者の結果としてマーカーをプロットし、有病率を表示するものである請求項2記載の健康状態評価システム。
  4. 前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)のいずれかから2成分を抽出した3種類の二次元グラフ、及び/または前記各3変数を成分とする三次元グラフとして表現されている請求項1記載の健康状態評価システム。
  5. 前記結果表示部は、前記グラフに複数の測定経過を時系列に表示するものである請求項2〜4のいずれかに記載の健康状態評価システム。
  6. 前記結果表示部が、前記各習慣変数(C1)〜(C3)の値を複数段階に分けて識別表示するものである請求項2〜4のいずれかに記載の健康状態評価システム。
  7. 前記エネルギー摂取習慣変数C1、前記栄養バランス習慣変数C2及び前記運動習慣変数C3がそれぞれ以下の数式で示される請求項2〜4のいずれかに記載の健康状態評価システム。
    前記エネルギー摂取習慣変数C1=A1*D1(最小血圧)
    前記栄養バランス習慣変数C2=A2*D2(中性脂肪)+A1*D1(最小血圧)
    前記運動習慣変数C3=A3*D3(最高血圧)+A1*D1(最小血圧)
  8. 前記エネルギー摂取習慣変数C1、前記栄養バランス習慣変数C2及び前記運動習慣変数C3がそれぞれ以下の数式で示される請求項2〜4のいずれかに記載の健康状態評価システム。
    前記エネルギー摂取習慣変数C1=A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)、
    前記栄養バランス習慣変数C2={A21*D21(中性脂肪)+A22*D22(LDL)+A23*D23(HDL)+A24*D24(γGTP)}+{A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)}
    前記運動習慣変数C3=A3*D3(最高血圧)+{A11*D11(最小血圧)+A12*D12(AST)+A13*D13(ALT)+A14*D14(血糖値)}
  9. 血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価装置であって、
    前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、
    前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、
    前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算する演算部と、
    あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶する記憶部と、
    前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、
    前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価装置。
    ただし、Ax、A1〜3、C1〜3,D1〜3,n1,n2は上記請求項1と同じ。
  10. 血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価方法であって、
    前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数であるエネルギー摂取習慣変数(C1)、栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、
    前記健康診断の数値(Dx)を入力し、
    前記主成分分析から求められた係数及び数式並びに前記入力値に基づき前記各習慣変数(C1〜3)を計算し、
    あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C1〜3)を記憶部に記憶し、
    前記多人数の前記各習慣変数(C1〜3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C1〜3)位置づけをグラフとして表示し、
    前記各習慣変数(C1〜C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価方法。
    ただし、Ax、A1〜3、C1〜3,D1〜3,n1,n2は上記請求項1と同じ。
  11. 血液数値を主とする健康診断の数値(Dx)を用いてあらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システムであって、
    前記健康診断の数値(Dx)を説明変量とした主成分分析により、分散の大きな上位3つの主成分変数のうちの栄養バランス習慣変数(C2)及び運動習慣変数(C3)を求めるものであり、
    前記健康診断の数値(Dx)を入力するデータ入力部と、
    前記主成分分析から求められた係数及び数式に基づき前記各習慣変数(C2、3)を計算する演算部と、
    あらかじめ求められた多人数の前記各習慣変数(C2,3)を記憶する記憶部と、
    前記多人数の前記各習慣変数(C2,3)における前記演算部により求められた被験者の前記各習慣変数(C2,3)位置づけを表示する結果表示部とを備え、
    前記各習慣変数(C2,C3)により、あらかじめ求められた多人数のデータにおける被験者の位置づけを求めることで、当該被験者の健康状態を評価する健康状態評価システム。
    ただし、
    Axは主成分分析によって求まるそれぞれDxの重み係数、
    栄養バランス習慣変数C2=Σ(A2,n2*D2,n2)+Σ(A1,n1*D1,n1)
    (D1,n1は最小血圧、AST、ALT、血糖値のいずれかの1または複数を含む、n1は自然数、Σ 1〜n1)
    (D2,n2はLDL、HDL、γGTP、中性脂肪のいずれかの1または複数を含む、n2は自然数、Σ 1〜n2)
    運動習慣変数C3=A3(最高血圧固有の係数)*D3(最高血圧)+Σ(A1,n1*D1,n1)
    (n1は自然数、Σ 1〜n1)
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