JP6265356B1

JP6265356B1 - コンピュータプログラム、端末、方法およびサーバ

Info

Publication number: JP6265356B1
Application number: JP2017026344A
Authority: JP
Inventors: 真也木村; 仁上沢; 芳之久野; 貴田中
Original assignee: 株式会社日本医療データセンター
Priority date: 2017-02-15
Filing date: 2017-02-15
Publication date: 2018-01-24
Anticipated expiration: 2037-02-15
Also published as: JP2018132959A

Abstract

【課題】医療ビッグデータを活用してユーザの健康管理や健康増進に役立つ情報を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、健康診断の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる検査項目の現在値を取得する機能と、決定された指標と取得された検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい決定される指標の予測値を取得する機能と、をコンピュータに実現させる。【選択図】図１

Description

本発明は、コンピュータプログラム、端末、方法およびサーバに関する。

健康診断は、診察および各種の検査で健康状態を評価することで健康の維持や疾患の予防・早期発見に役立てるものである。我が国では、労働安全衛生法の下、事業者は労働者の健康診断を実施するよう義務づけられている。典型的な例では、一年に一回、加入する健康保険組合等が提携する診療機関で健康診断を行う。健康診断の結果は健診を受けた者に通知されると共に、事業主や保険者に渡され、そこで蓄積されている。

このように各事業主、各保険者にてばらばらに蓄積・管理されている健診データやレセプトデータを匿名化した上で収集し医療ビッグデータを構築する企業がある（例えば、非特許文献１参照）。医療ビッグデータを解析することで、医療上の有益な知見を得ることができる。

https://www.jmdc.co.jp/、２０１７年２月１０日検索

近年のＩＴ技術の進歩、発展に照らして、医療ビッグデータにはさらなる活用の余地がある。

本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、医療ビッグデータを活用してユーザの健康管理や健康増進に役立つ情報を提供することにある。

本発明のある態様は、コンピュータプログラムに関する。このコンピュータプログラムは、ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、健康診断の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる検査項目の現在値を取得する機能と、決定された指標と取得された検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい決定される指標の予測値を取得する機能と、をコンピュータに実現させる。

本発明の別の態様は、サーバである。このサーバは、端末のユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標を決定する手段と、健康診断の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる検査項目の現在値をネットワークを介して端末から受信する手段と、決定された指標と受信された検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい指標の予測値を決定する手段と、決定された指標の予測値をネットワークを介して端末に送信する手段と、を備える。

本発明の別の態様は、コンピュータプログラムである。このコンピュータプログラムは、ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、健康診断の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる検査項目の現在値を取得する機能と、特定されたユーザが受けた健康診断の結果と取得された検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい決定される別の検査項目の予測値を取得する機能と、をコンピュータに実現させる。

本発明の別の態様は、サーバである。このサーバは、健康診断の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる検査項目の現在値をネットワークを介して端末から受信する手段と、端末のユーザが受けた健康診断の結果と取得された検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい別の検査項目の予測値を決定する手段と、決定された予測値またはそれに関連する情報もしくはその両方をネットワークを介して端末に送信する手段と、を備える。

本発明の別の態様は、コンピュータプログラムである。このコンピュータプログラムは、ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、指標の目標値をユーザから取得する機能と、特定されたユーザが受けた健康診断の結果から決定された指標と取得された指標の目標値とから所定の予測モデルにしたがい決定される健康診断の検査項目の目標値を取得する機能と、取得された目標値をユーザに通知する機能と、をコンピュータに実現させる。

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を装置、方法、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、医療ビッグデータを活用してユーザの健康管理や健康増進に役立つ情報を提供できる。

第１の実施の形態に係る健康情報提供システムにおける医療データの流れを示す模式図である。図１の健康情報提供システムのシステム構成の一例を示す模式図である。図１の携帯端末のハードウエア構成図である。図２の解析サーバの機能および構成を示すブロック図である。図１の携帯端末の機能および構成を示すブロック図である。図５の予測健康年齢保持部の一例を示すデータ構造図である。図１の健康情報提供システムにおける処理の流れを示すフロー図である。ログイン画面の代表画面図である。健康年齢表示画面の代表画面図である。体重取得画面の代表画面図である。予測健康年齢通知画面の代表画面図である。目標取得画面の代表画面図である。目標体重表示画面の代表画面図である。第２の実施の形態に係る携帯端末の機能および構成を示すブロック図である。図１４の検査項目予測部および健康年齢予測部で用いられるベイジアン・ネットワークのネットワーク構造図である。

以下、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない部材の一部は省略して表示する。

例示的な実施の形態に係る健康情報提供システムでは、ユーザの健康診断の結果から指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標を決定する。本実施の形態では例えば指標として健康年齢を用いる。健康年齢は、予測される医療費を年齢に換算したものであり、ユーザは実年齢と健康年齢との差を見ることで自己がどの程度健康であるかを測ることができる。健康情報提供システムでは、健康診断の検査項目のうち家庭等で容易に測定可能な検査項目、例えば体重や血圧、の変動から健康年齢を予測するための予測モデルを用いる。この予測モデルは例えば重回帰分析やベイジアン・ネットワークを用いて構築される。そして健康情報提供システムでは、ユーザが測定した現在の体重や血圧から、それ以外の検査項目を用いずに、予測モデルにしたがいユーザの現在の健康年齢を予測する。これにより、健康診断と次の健康診断との間の期間においてもユーザは自己の健康年齢（予測値）を容易に把握することが可能となる。これは、ユーザの日々の健康管理、健康増進に資する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る健康情報提供システム１００における医療データの流れを示す模式図である。健康情報提供システム１００は、複数の医療機関１０２と、複数の保険者／事業主１０４と、医療データ解析企業１０６と、を備える。各ユーザ１１０は定期的に、例えば一年に一度、医療機関１０２（例えば、健診センタ）で健康診断（定期健康診断、人間ドック等）を受診する。ユーザ１１０は、自分が加入している健康保険組合または他の保険機関が提携している医療機関１０２で健康診断を受ける。ユーザ１１０は、健康診断を受診した後、紙面でまたは電子的に健康診断の結果（以下、健診結果という）を受け取る。各医療機関１０２はユーザ１１０が加入している保険者やユーザ１１０の事業主にユーザ１１０の健診結果を通知する。なお、健診結果以外にも、ユーザ１１０が医療機関１０２で通常の診療を受けた際に生成されるレセプトデータがユーザ１１０の加入する健康保険の保険者に提供されてもよい。このように、各保険者／事業主１０４は、自己の被保険者／従業員の健診結果やレセプトデータを蓄積する。

医療データ解析企業１０６は、多くの保険者／事業主１０４と契約し、各保険者／事業主１０４から健診結果／レセプトデータを取り込んで匿名化処理し、医療ビッグデータ１０７を構築する。この取り込みは例えば定期的（例えば、月次）にまとめて行われてもよい。医療データ解析企業１０６は、スマートフォンやタブレット端末や携帯電話などの携帯端末１０８を介してユーザ１１０から直接、健診結果／レセプトデータを取得してもよい。例えば、ユーザ１１０に医療機関１０２により発行された健診結果表を携帯端末１０８で撮像してもらい、ユーザ１１０自身で確認の後医療データ解析企業１０６に送信してもらってもよい。医療ビッグデータとして取り込む検査項目は例えば以下の通りであるがこれらに限定されない。
１）生年月日
２）健康診断受診日
３）性別
４）ＢＭＩ（または身長・体重）
５）血圧（最高血圧および最低血圧）
６）中性脂肪
７）コレステロール（ＨＤＬおよびＬＤＬ）
８）肝機能（ＧＯＴ、ＧＰＴおよびγ−ＧＴＰ）
９）血糖値（ＨｂＡ１ｃまたは空腹時血糖）
１０）尿糖・尿蛋白

医療データ解析企業１０６は、医療ビッグデータ１０７を解析し、解析の結果得られる有益な情報、知見を医療機関１０２、保険者／事業主１０４、ユーザ１１０（携帯端末１０８）にフィードバックする。医療データ解析企業１０６は、例えば医療データと解析力で健康社会を実現することを目的として設立された企業であってもよい。これを実現するために、（１）科学的根拠に基づく健康増進プログラム、（２）数百万人以上の健診結果／レセプトデータによる医療ビッグデータ、（３）ビッグデータ解析による予測モデル、の３つを主な事業の柱としている。健康増進プログラムについては、数多くの健康保険組合や自治体と提携し、それらが保有する健診結果／レセプトデータをデータベース化し、健康保険加入者の健康増進や医療費削減に向けた活動をサポートする。例えば、糖尿病予備軍の重症化予防に貢献している。医療ビッグデータについては、数百万人分の医療ビッグデータを完全に匿名化し、疫学研究用データベースを構築している。大学や研究機関、製薬会社や生損保と提携し、薬剤の治療効果や副作用の発生状況、発病率などの疫学的な統計解析サービスを提供している。予測モデルについては、ビッグデータの真価は予測ができることであると考え、例えば各個人の健診結果や治療歴から脳卒中の発症確率を予測するなど、各種の予測モデルを構築し、健康増進プログラムや研究の発展に貢献している。本実施の形態では、ユーザ１１０の健康度の把握や健康増進に資する情報を得るための新規な予測モデルが用いられる。

図２は、図１の健康情報提供システム１００のシステム構成の一例を示す模式図である。健康情報提供システム１００は、医療機関サーバ２０２と、保険者／事業主サーバ２０４と、医療データ解析企業１０６の解析サーバ２０６と、携帯端末１０８と、体重計２１２と、を備える。医療機関サーバ２０２、保険者／事業主サーバ２０４、解析サーバ２０６、携帯端末１０８はいずれもインターネットなどのネットワーク２１０と接続され、ネットワーク２１０を介して通信する。なお、図２は一例を示すものであって、各要素の数に制限はない。体重計２１２は、ＷｉＦｉやブルートゥース（登録商標）や赤外線通信などの近距離無線通信機能を有し、携帯端末１０８と通信可能に構成される測定装置であり、携帯端末１０８とは異なる装置である。あるいはまた、体重計２１２は携帯端末１０８と有線で接続されてもよい。体重計２１２は測定された体重の値を携帯端末１０８に送信する。

携帯端末１０８のユーザ１１０は、ダウンロードサイトからネットワーク２１０を介して健康増進アプリケーションプログラム（以下、健康増進アプリという）を携帯端末１０８にダウンロードし、インストールする。あるいはまた、健康増進アプリは携帯端末１０８にプリインストールされていてもよい。健康増進アプリは医療データ解析企業１０６、医療機関１０２、保険者／事業主１０４のいずれかにより提供されてもよい。健康増進アプリが携帯端末１０８により実行されることにより、携帯端末１０８はネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６と通信し、各種機能を実現する。以下、携帯端末１０８（のＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理ユニット）が健康増進アプリを実行することにより実現する機能を携帯端末１０８の機能として説明する。それらの機能は実際は健康増進アプリが携帯端末１０８に実現させる機能である。

図３は、図１の携帯端末１０８のハードウエア構成図である。携帯端末１０８は健康増進アプリをインストールして実行可能であればいかなる端末であってもよく、例えば公知の携帯端末であってもよい。携帯端末１０８は、メモリ１２１と、プロセッサ１２２と、通信インタフェース１２３と、ディスプレイ１２４と、入力インタフェース１２５と、を含む。これらの要素はそれぞれバス１２６に接続され、バス１２６を介して互いに通信する。

メモリ１２１は、データやプログラムを記憶するための記憶領域である。データやプログラムは、メモリ１２１に恒久的に記憶されてもよいし、一時的に記憶されてもよい。特にメモリ１２１は健康増進アプリを記憶する。プロセッサ１２２は、メモリ１２１に記憶されているプログラム、特に健康増進アプリを実行することにより、携帯端末１０８における各種機能を実現する。通信インタフェース１２３は、携帯端末１０８の外部との間でデータの送受信を行うためのインタフェースである。例えば、通信インタフェース１２３は、携帯電話の無線通信網にアクセスするためのインタフェースや、無線ＬＡＮ（Local Area Network）にアクセスするためのインタフェース等を含む。また、通信インタフェース１２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線ネットワークのインタフェースを含んでいてもよい。ディスプレイ１２４は、各種情報を表示するためのデバイスであり、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどである。入力インタフェース１２５は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力インタフェース１２５は、例えば、ディスプレイ１２４上に設けられたタッチパネルや、各種入力キー等を含む。

図４は、図２の解析サーバ２０６の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。

解析サーバ２０６は、医療ビッグデータＤＢ４０２と、医療費予測モデル保持部４０４と、健康年齢予測モデル保持部４０６と、医療データ取得部４０８と、データ解析部４１０と、健康年齢決定部４１２と、健康年齢予測モデル更新部４１４と、ネットワーク２１０を介した通信を行う通信部４１６と、を備える。

医療データ取得部４０８は、図１に関連して述べた通り、各保険者／事業主１０４の保険者／事業主サーバ２０４からネットワーク２１０を介して医療データすなわち健診結果／レセプトデータを取得する。医療データ取得部４０８は、取得された医療データを医療ビッグデータＤＢ４０２に登録する。データ解析部４１０は医療ビッグデータＤＢ４０２を解析し、各種情報やモデルを生成する。

健康年齢決定部４１２は、ユーザ１１０が受けた健康診断の結果から所定の健康年齢決定モデルにしたがいユーザ１１０の健康年齢を決定する。健康年齢決定部４１２は、健診結果取得部４１８と、属性情報取得部４２０と、医療費予測モデル適用部４２２と、健康年齢換算部４２４と、を含む。健康年齢決定モデルは、医療費予測モデルと、医療費−健康年齢換算表と、を含む。医療費予測モデル、医療費−健康年齢換算表はいずれもデータ解析部４１０が医療ビッグデータＤＢ４０２を解析することで構築され、医療費予測モデル保持部４０４に保持される。例えば、健康年齢決定モデルは空腹時血糖−＞翌年月額医療費−＞健康年齢という順で健康年齢を算出するよう構成される。

健診結果取得部４１８は、通信部４１６を介して携帯端末１０８からユーザ１１０を特定するための情報、例えばユーザＩＤ、を取得する。健診結果取得部４１８は、取得されたユーザＩＤに対応する健診結果を不図示の匿名化前のデータベースから取得するか、または通信部４１６を介して保険者／事業主サーバ２０４から取得する。あるいはまた、携帯端末１０８がユーザ１１０の健診結果を保持している場合は、健診結果取得部４１８は、通信部４１６を介して携帯端末１０８からユーザＩＤと健診結果とを取得する。

属性情報取得部４２０は、通信部４１６を介して携帯端末１０８からユーザ１１０の属性情報、例えば実年齢および性別、を取得する。あるいはまた、属性情報取得部４２０は、健診結果取得部４１８によって取得されたユーザＩＤに対応する実年齢および性別を不図示の匿名化前のデータベースから取得する。

医療費予測モデル適用部４２２は、健診結果取得部４１８および属性情報取得部４２０により取得された情報（健診結果、属性情報）に、医療費予測モデルを適用する。医療費予測モデル適用部４２２は医療費予測モデル保持部４０４を参照し、医療費予測モデルを取得する。例えば、医療費予測モデル適用部４２２では以下の処理が行われる。
１）空腹時血糖からのＨｂＡ１ｃ（ＪＤＳ値）の推定
ＨｂＡ１ｃがなく空腹時血糖がある場合は、空腹時血糖の値からＨｂＡ１ｃ（ＪＤＳ値）の値を以下の式１を用いて推定する。
ＨｂＡ１ｃ（ＪＤＳ値）≒ａ×空腹時血糖＋ｂ（ただし、係数ａ、ｂは線形回帰分析により算出）
…（式１）
２）一人当たり翌年月額医療費の予測値の算出
翌年月額医療費の予測値は、年齢別、男女別に以下の式２を用いて計算する。
翌年月額医療費の予測値＝（１−Ａ）×Ｂ×Ｃ
Ａ：翌年月額医療費がゼロとなる確率
Ｂ：翌年月額医療費がゼロでない場合の翌年月額医療費の予測値
Ｃ：年齢別、男女別の翌年月額医療費の予測値を実績値と一致させるための調整項
…（式２）

健康年齢換算部４２４は、医療費予測モデル適用部４２２によって算出された翌年月額医療費の予測値に対応する健康年齢を、医療費−健康年齢換算表を参照して決定する。このように、取得された健診結果および年齢・性別を医療費予測モデルに入力することで翌年月額医療費を予測し、その予測された翌年月額医療費が実績医療費の平均値と等しくなる年齢を、健康年齢として決定する。

健康年齢予測モデル保持部４０６は後述の健康年齢予測モデルを保持する。健康年齢予測モデルはデータ解析部４１０が医療ビッグデータＤＢ４０２を解析することで構築される。健康年齢予測モデル更新部４１４は、定期的に医療ビッグデータＤＢ４０２を参照し、健康年齢予測モデルを更新する。健康年齢予測モデル更新部４１４は更新された健康年齢予測モデルを健康年齢予測モデル保持部４０６に登録すると共に、通信部４１６を介して携帯端末１０８に更新された健康年齢予測モデル（係数の値を含む）を送信する。

図５は、図１の携帯端末１０８の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。

携帯端末１０８は、予測健康年齢保持部５０２と、健康年齢予測モデル保持部４０６に対応する健康年齢予測モデル保持部５０４と、ユーザ特定部５０６と、体重取得部５０８と、健康年齢取得部５１０と、健康年齢予測部５１２と、目標健康年齢取得部５１４と、目標体重決定部５１６と、表示制御部５１８と、を備える。

ユーザ特定部５０６は、ユーザ１１０のユーザＩＤおよびパスワードの入力を受け付ける。ユーザ特定部５０６は、入力されたユーザＩＤおよびパスワードをネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６に送信する。送信されたユーザＩＤおよびパスワードは解析サーバ２０６において検証され、ＯＫであればログインが許可され、ＮＧであればエラーが返される。あるいはまた、解析サーバ２０６ではなくユーザ特定部５０６にて検証が行われてもよい。

体重取得部５０８は、ユーザ１１０の体重を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる体重の現在値を取得する。体重取得部５０８は、体重計２１２との無線通信を介して体重計２１２から体重の現在値を取得してもよい。あるいはまた、体重取得部５０８は、入力インタフェース１２５を介してユーザ１１０から体重の現在値の入力を受け付けてもよい。なお、以下では体重を用いて健康年齢を予測する場合を説明するが、血圧や他の検査項目を用いて同様に健康年齢を予測できることは、本明細書に触れた当業者には明らかである。

健康年齢取得部５１０は、ネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６から、携帯端末１０８のユーザ１１０の健康年齢および前回の健診結果を取得する。健康年齢取得部５１０は、ユーザ特定部５０６によって解析サーバ２０６に送信されたユーザＩＤに対応して解析サーバ２０６で決定された健康年齢を、解析サーバ２０６から受信する。前回の健診結果についても同様である。なお、携帯端末１０８が前回の健診結果や健康年齢を既に保持している場合はこの限りではない。

健康年齢予測部５１２は、取得された健康年齢と体重の現在値および前回健診時の値とから健康年齢予測モデルにしたがい健康年齢の予測値（以下、予測健康年齢という）を決定する。健康年齢予測部５１２は、健康年齢予測モデル保持部５０４を参照して健康年齢予測モデル（その係数の値を含む）を取得する。健康年齢予測モデルは重回帰分析に基づく。以下に、健康年齢予測モデルで使用する変数を挙げる。ここで、「前回健診時の健康年齢」は健康年齢取得部５１０により取得された健康年齢である。

健康年齢予測モデルの数式は以下の通りである。

…（式３）

β_０、β_１、β_２、β_３はそれぞれ解析サーバ２０６のデータ解析部４１０が医療ビッグデータＤＢ４０２を解析することで得られる係数であり、解析サーバ２０６からネットワーク２１０を介して携帯端末１０８がそれらの値を受信し、健康年齢予測モデル保持部４０６に保持される。上述の通り、解析サーバ２０６の健康年齢予測モデル更新部４１４にてそれらの値が更新されると、携帯端末１０８は更新後の値を受信して健康年齢予測モデル保持部４０６に保持される値を更新する。

式３は健康年齢の変化率を、以下の変数で説明するモデルである。
１）ＢＭＩの変化率（Δ_ＭＢＭＩ）
２）前回健診時のＢＭＩ（ＢＭＩ）
３）前回健診時に算出された健康年齢と前回健診受診時点の実年齢との差（Ａｇｅ_Ｈ−Ａｇｅ_Ｒ）
なお、健康年齢の変化率およびＢＭＩの変化率はいずれも一ヶ月あたりの変化率に揃えられている。

目標健康年齢取得部５１４は、入力インタフェース１２５を介してユーザ１１０から健康年齢の目標値（以下、目標健康年齢という）および目標期間の入力を受け付ける。

目標体重決定部５１６は、健康年齢予測モデル保持部５０４に保持される健康年齢予測モデルを逆に適用することにより、体重の目標値（以下、目標体重という）を決定する。例えば、目標体重決定部５１６は式３の「予測健康年齢」に目標健康年齢取得部５１４により取得された目標健康年齢を、「経過月数」に目標健康年齢取得部５１４により取得された目標期間を、それぞれ代入し、「現在のＢＭＩ」を算出する。目標体重決定部５１６は、算出された「現在のＢＭＩ」を体重に換算して目標体重を得る。

表示制御部５１８は、後述の各種画面をディスプレイ１２４に表示させる。

図６は、予測健康年齢保持部５０２の一例を示すデータ構造図である。予測健康年齢保持部５０２は、予測健康年齢を算出した日付と、算出された予測健康年齢と、を対応付けて保持する。健康年齢予測部５１２は、算出された予測健康年齢をそのときの日付と対応付けて予測健康年齢保持部５０２に登録する。

以上の構成による携帯端末１０８および解析サーバ２０６の動作を説明する。
図７は、図１の健康情報提供システム１００における処理の流れを示すフロー図である。解析サーバ２０６は、医療ビッグデータＤＢ４０２を解析して得られる健康年齢予測モデルのモデル係数（β_０、β_１、β_２、β_３）を、ネットワーク２１０を介して携帯端末１０８に送信する（Ｓ７０２）。携帯端末１０８は受信したモデル係数（β_０、β_１、β_２、β_３）を健康年齢予測モデル保持部５０４に登録する。携帯端末１０８は、ログイン画面を生成してディスプレイ１２４に表示させることで、ユーザ１１０からログイン情報すなわちユーザＩＤおよびパスワードの入力を受け付ける（Ｓ７０４）。携帯端末１０８は、入力されたユーザＩＤおよびパスワードを、ネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６に送信する（Ｓ７０６）。解析サーバ２０６は、受信したユーザＩＤおよびパスワードを用いてユーザ認証を行う（Ｓ７０８）。解析サーバ２０６は、認証されたユーザの健康年齢を算出する（Ｓ７１０）。なお、解析サーバ２０６は、ステップＳ７１０で算出する代わりに、予め算出されていた健康年齢を取得してもよい。解析サーバ２０６は、算出された健康年齢と、前回の健診結果に含まれる身長、体重、年齢と、をネットワーク２１０を介して携帯端末１０８に送信する（Ｓ７１２）。携帯端末１０８は、受信した情報を不図示の保持部に登録する。携帯端末１０８は、体重計２１２と通信することにより、ユーザ１１０の体重の現在値を取得する（Ｓ７１４）。携帯端末１０８は、式３にしたがい予測健康年齢を算出する（Ｓ７１６）。携帯端末１０８は、算出された予測健康年齢を予測健康年齢保持部５０２に格納する（Ｓ７１８）。携帯端末１０８は、算出された予測健康年齢と体重の現在値とを、ネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６に送信し（Ｓ７２０）、解析サーバ２０６は受信したそれらの値を医療ビッグデータＤＢ４０２に登録する。携帯端末１０８は、算出された予測健康年齢を様々な態様でディスプレイ１２４に表示させる（Ｓ７２２）。

図８は、ログイン画面８０２の代表画面図である。ログイン画面８０２はユーザＩＤの入力を受け付けるＩＤ領域８０４と、パスワードの入力を受け付けるＰＷ領域８０６と、送信ボタン８０８と、を有する。ユーザ１１０は、ＩＤ領域８０４、ＰＷ領域８０６に情報を入力し、送信ボタン８０８をタップする。すると、携帯端末１０８は、ＩＤ領域８０４、ＰＷ領域８０６に入力された情報をそれぞれユーザＩＤ、パスワードとして取得する。

図９は、健康年齢表示画面８１０の代表画面図である。ログイン画面８０２で入力されたユーザＩＤおよびパスワードが解析サーバ２０６で認証され、携帯端末１０８が解析サーバ２０６からユーザ１１０の健康年齢および前回の健診結果を受信すると、携帯端末１０８は健康年齢表示画面８１０をディスプレイ１２４に表示させる。健康年齢表示画面８１０は、ユーザ１１０の名前および実年齢を表示する属性表示領域８１２と、そのときの日付を表示する日付表示領域８１４と、解析サーバ２０６で算出されたユーザ１１０の健康年齢を表示する健康年齢表示領域８１６と、実年齢と健康年齢との差分を表示する差分表示領域８１８と、健康年齢の予測機能への導線である「今の健康年齢が知りたい」ボタン８２０と、逆引き機能への導線である「逆引き目標体重」ボタン８２２と、を有する。

図１０は、体重取得画面８２４の代表画面図である。健康年齢表示画面８１０の「今の健康年齢が知りたい」ボタン８２０に対するタップを検出すると、携帯端末１０８は体重取得画面８２４をディスプレイ１２４に表示させる。体重取得画面８２４は、体重の現在値の入力を受け付ける体重入力領域８２６と、送信ボタン８２８と、体重計２１２との通信機能への導線である「体重計から取得」ボタン８３０と、を有する。ユーザ１１０が体重入力領域８２６に数値を入力して送信ボタン８２８をタップすると、携帯端末１０８は体重入力領域８２６に入力された数値を体重の現在値として取得する。あるいはまた、「体重計から取得」ボタン８３０に対するタップを検出すると、携帯端末１０８は体重計２１２との通信を開始し、体重計２１２から体重の現在値を取得する。

図１１は、予測健康年齢通知画面８３２の代表画面図である。携帯端末１０８は、体重取得画面８２４を介して体重の現在値を取得すると、図７のステップＳ７１６について説明したように予測健康年齢を算出し、予測健康年齢通知画面８３２をディスプレイ１２４に表示させる。予測健康年齢通知画面８３２は、算出された予測健康年齢を表示する予測年齢表示領域８３４と、予測健康年齢の推移をグラフの形で表示する推移表示領域８３６と、を有する。推移表示領域８３６に表示される推移は、携帯端末１０８が予測健康年齢保持部５０２を参照することで生成される。

図１２は、目標取得画面８３８の代表画面図である。健康年齢表示画面８１０の「逆引き目標体重」ボタン８２２に対するタップを検出すると、携帯端末１０８は目標取得画面８３８をディスプレイ１２４に表示させる。目標取得画面８３８は、目標健康年齢の入力を受け付ける目標年齢入力領域８４０と、目標期間の入力を受け付ける目標期間入力領域８４２と、送信ボタン８４４と、を有する。ユーザ１１０が目標年齢入力領域８４０および目標期間入力領域８４２に数値を入力して送信ボタン８４４をタップすると、携帯端末１０８は目標年齢入力領域８４０および目標期間入力領域８４２に入力された数値をそれぞれ目標健康年齢および目標期間として取得する。

図１３は、目標体重表示画面８４６の代表画面図である。目標体重表示画面８４６は、目標取得画面８３８を介して取得された目標健康年齢および目標期間から算出される目標体重を表示する目標体重表示領域８４８と、ＯＫボタン８５０と、を有する。

上述の実施の形態において、保持部の例は、ハードディスクや半導体メモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないＣＰＵや、インストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶する半導体メモリなどにより実現できることは本明細書に触れた当業者には理解される。

通常、健康診断は毎日受けるようなものではなく、年に一度または半年に一度程度受けるものである。したがって、その健診結果に基づく健康年齢もまた同じ間隔でしか更新できない。そこで、本実施の形態に係る携帯端末１０８および解析サーバ２０６によると、体重や血圧などのユーザサイドで容易に測定できる検査項目の値と、前回の健診結果と、から現在の健康年齢が予測され、ユーザに通知される。これにより、予測値ではあるものの、健康年齢をユーザが好きなときに更新することが可能となりユーザ利便性が向上する。また、ユーザは日々更新可能な予測健康年齢に基づくよりきめ細やかな健康管理、健康増進を図ることができる。

例えば、前回の健康診断であまり良くない結果が出たユーザが、食事や生活を改善して健康増進に励んでいるとする。このユーザが本実施の形態に係る携帯端末１０８を用いると、日々の体重測定の結果から予測健康年齢の推移が分かるので、どれほど健康増進が進んだかをほぼリアルタイムで把握することができる。これは、さらに健康増進を進めるモチベーションとなる。

また、本実施の形態では、目標健康年齢を入力すると、逆引きにより目標体重が算出され、表示される。したがって、健康年齢の改善目標を設定する際に、減量の目安を容易に把握することができる。これにより、ユーザの目標管理がより容易になり、ユーザ利便性が向上する。

（第２の実施の形態）
第１の実施の形態では重回帰分析を用いて予測健康年齢を算出した。第２の実施の形態ではベイジアン・ネットワークを用いて予測健康年齢を算出する。図１４は、第２の実施の形態に係る携帯端末５６８の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。

携帯端末５６８は、予測健康年齢保持部５０２と、項目相関モデル保持部５５０と、ユーザ特定部５０６と、体重取得部５０８と、健診結果取得部５５２と、検査項目予測部５５４と、健康年齢予測部５５６と、表示制御部５１８と、を備える。

健診結果取得部５５２は、ネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６から、携帯端末５６８のユーザの前回の健診結果を取得する。健診結果取得部５５２は、ユーザ特定部５０６によって解析サーバ２０６に送信されたユーザＩＤに対応する前回の健診結果を、解析サーバ２０６から受信する。なお、携帯端末５６８が前回の健診結果を既に保持している場合はこの限りではない。

検査項目予測部５５４は、取得された前回の健診結果と取得された体重の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい別の検査項目（例えば、ＨｂＡ１ｃや収縮期血圧等）の予測値を決定する。この予測値は、現在もし健康診断を受診したならば得られるであろう別の検査項目の値に対応する。

健康年齢予測部５５６は、検査項目予測部５５４によって取得された別の検査項目の予測値から健康年齢決定モデルにしたがい健康年齢を決定する。健康年齢予測部５５６で用いられる健康年齢決定モデルは、健康年齢決定部４１２で用いられる健康年齢決定モデルに準じる。

検査項目予測部５５４で用いられる項目相関モデルはベイジアン・ネットワークに基づく。図１５は、検査項目予測部５５４および健康年齢予測部５５６で用いられるベイジアン・ネットワークのネットワーク構造図である。ベイジアンネットワークはデータ項目間の確率的な依存関係をモデル化する手法であり、一般に不確実性を含む事象の予測やシステムの制御、障害診断などの知的情報処理に利用される。

より具体的には、検査項目予測部５５４においては以下の式４で表される項目相関モデルが用いられる。

…（式４）
ここで、カテゴリ化されている尿糖・尿蛋白は除外している。また、ＢＭＩによる各健診項目の微小変化を予測するため、１次式で近似している。β_ｉ，０、β_ｉ，１はそれぞれ解析サーバ２０６のデータ解析部４１０が医療ビッグデータＤＢ４０２を解析することで得られる係数であり、解析サーバ２０６からネットワーク２１０を介して携帯端末５６８がそれらの値を受信し、項目相関モデル保持部５５０に保持される。

健康年齢予測部５５６においては、

に対して、

を、ＢＭＩ変化後の健康年齢として算出する。

本実施の形態に係る携帯端末５６８によると、第１の実施の形態によって奏される作用効果と同様な作用効果が奏される。加えて、本実施の形態では項目間の相関の強弱が分かるので、健康年齢を下げるためにどの検査項目の改善に注力するのがより効率的か、などを容易に把握することができる。

以上、実施の形態の構成と動作について説明した。これらの実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解される。

第１および第２の実施の形態では、健康増進アプリが携帯端末にインストールされる場合について説明したが、これに限られず、例えば携帯端末のブラウザを介してＨＴＭＬプログラムにより実現されてもよい。あるいはまた、健康増進アプリを記録した記録媒体が提供されてもよい。

第１および第２の実施の形態では、前回の健診結果に基づく健康年齢を解析サーバ２０６で決定する場合について説明したが、これに限られず、前回の健診結果を携帯端末に提供することで携帯端末にて前回の健診結果に基づく健康年齢が算出されてもよい。

第１および第２の実施の形態では、予測健康年齢を算出する場合について説明したが、これに限られず、予測健康年齢は決定されればよく、例えばパラメータの値と予測健康年齢との対応テーブルを設けてもよい。

第１の実施の形態では、予測健康年齢を携帯端末１０８で算出する場合について説明したが、これに限られない。例えば、以下のように予測健康年齢を解析サーバ２０６で算出してもよい。携帯端末１０８は入力されたユーザＩＤと取得された体重の現在値とをネットワーク２１０を介して解析サーバ２０６に送信する。解析サーバ２０６は受信したユーザＩＤのユーザが受けた健康診断の結果から健康年齢決定モデルにしたがい該ユーザの健康年齢を決定する。解析サーバ２０６は、決定された健康年齢と受信された体重の現在値とから健康年齢予測モデルにしたがい予測健康年齢を決定する。解析サーバ２０６は、決定された予測健康年齢をネットワーク２１０を介して携帯端末１０８に送信する。携帯端末１０８は、予測健康年齢をネットワーク２１０を介してサーバ２０６から受信し、ユーザ１１０に通知する。

第１の実施の形態では、目標体重を携帯端末１０８で算出する場合について説明したが、これに限られず、例えば目標体重を解析サーバ２０６で算出してもよい。

第２の実施の形態では、ベイジアン・ネットワークを用いた予測を携帯端末５６８で行う場合について説明したが、これに限られず、そのような予測を解析サーバ２０６でおこなってもよい。この場合、携帯端末５６８は取得された体重の現在値を解析サーバ２０６に送り、別の検査項目（例えば、ＨｂＡ１ｃや収縮期血圧等）の予測値を解析サーバ２０６から受信する。

第１および第２の実施の形態では、予測健康年齢およびその推移等をディスプレイ１２４に表示させる場合について説明したが、これに限られず、予測健康年齢またはそれに関連する情報もしくはその両方がユーザに通知されればよく、例えば音声によりユーザに通知してもよい。

１０２医療機関、１０４保険者／事業主、１０６医療データ解析企業、１１０ユーザ。

Claims

ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する機能と、
決定された指標と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい予測される指標の現在値を取得する機能と、をコンピュータに実現させ、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方であるコンピュータプログラム。
指標の現在値を取得する機能は、決定された指標と前記一部の検査項目の現在値と健康診断の結果に含まれる該一部の検査項目の値とから所定の予測モデルにしたがい予測される指標の現在値を取得する機能を含む請求項１に記載のコンピュータプログラム。
取得された指標の現在値またはそれに関連する情報もしくはその両方をユーザに通知する機能をさらに前記コンピュータに実現させる請求項１または２に記載のコンピュータプログラム。
通知する機能は、取得された指標の現在値の推移をディスプレイに表示させる機能を含む請求項３に記載のコンピュータプログラム。
入力を要求する機能は、前記コンピュータとは異なる測定装置との通信を介した前記一部の検査項目の現在値の入力を要求する機能を含む請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
入力されたユーザを特定するための情報をネットワークを介してサーバに送信する機能と、
特定されたユーザについて決定された指標と、所定の予測モデルで使用されるパラメータと、を前記ネットワークを介して前記サーバから受信する機能と、
受信された指標と前記一部の検査項目の現在値と受信されたパラメータとから、所定の予測モデルにしたがい指標の現在値を予測する機能と、をさらに前記コンピュータに実現させる請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
入力されたユーザを特定するための情報と入力された前記一部の検査項目の現在値とをネットワークを介してサーバに送信する機能をさらに前記コンピュータに実現させ、
指標の現在値を取得する機能は、前記サーバによって決定された指標と送信された前記一部の検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい前記サーバによって予測される指標の現在値を、前記ネットワークを介して前記サーバから受信する機能を含む請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
所定の予測モデルは重回帰分析に基づく請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける手段と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する手段と、
決定された指標と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい予測される指標の現在値を取得する手段と、を備え、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である端末。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付けることと、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求することと、
決定された指標と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい予測される指標の現在値を取得することと、を含み、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である方法。
端末のユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標を決定する手段と、
健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する画面に対して前記端末のユーザが入力した現在値をネットワークを介して前記端末から受信する手段と、
決定された指標と受信された前記一部の検査項目の現在値とから所定の予測モデルにしたがい指標の現在値を予測する手段と、
予測により得られた指標の現在値を前記ネットワークを介して前記端末に送信する手段と、を備え、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方であるサーバ。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、
健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する機能と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい予測される別の検査項目の現在値と、入力された前記一部の検査項目の現在値と、から所定の指標決定モデルにしたがい決定される、ユーザの健康の度合いを示す指標の現在値を取得する機能と、をコンピュータに実現させ、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方であるコンピュータプログラム。
所定の項目相関モデルはベイジアン・ネットワークに基づく請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける手段と、
健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する手段と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい予測される別の検査項目の現在値と、入力された前記一部の検査項目の現在値と、から所定の指標決定モデルにしたがい決定される、ユーザの健康の度合いを示す指標の現在値を取得する手段と、を備え、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である端末。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付けることと、
健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求することと、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果と入力された前記一部の検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい予測される別の検査項目の現在値と、入力された前記一部の検査項目の現在値と、から所定の指標決定モデルにしたがい決定される、ユーザの健康の度合いを示す指標の現在値を取得することと、を含み、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である方法。
健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目を健康診断とは異なる手段により測定することで得られる前記一部の検査項目の現在値の入力を、健康診断の他の検査項目の現在値の入力を要求することなく、要求する画面に対して端末のユーザが入力した現在値をネットワークを介して前記端末から受信する手段と、
前記端末のユーザが受けた健康診断の結果と受信された前記一部の検査項目の現在値とから所定の項目相関モデルにしたがい別の検査項目の現在値を予測する手段と、
受信された前記一部の検査項目の現在値と予測により得られた別の検査項目の現在値と、から所定の指標決定モデルにしたがいユーザの健康の度合いを示す指標の現在値を決定する手段と、
決定された指標の現在値を前記ネットワークを介して前記端末に送信する手段と、を備え、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方であるサーバ。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける機能と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、指標の目標値をユーザから取得する機能と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から決定された指標と取得された指標の目標値とから所定の予測モデルにしたがい決定される健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目の目標値を取得する機能と、
取得された前記一部の検査項目の目標値をユーザに通知する機能と、をコンピュータに実現させ、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方であるコンピュータプログラム。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付ける手段と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、指標の目標値をユーザから取得する手段と、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から決定された指標と取得された指標の目標値とから所定の予測モデルにしたがい決定される健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目の目標値を取得する手段と、
取得された前記一部の検査項目の目標値をユーザに通知する手段と、を備え、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である端末。
ユーザを特定するための情報の入力を受け付けることと、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から所定の指標決定モデルにしたがい該ユーザの健康の度合いを示す指標が決定される状況において、指標の目標値をユーザから取得することと、
特定されたユーザが受けた健康診断の結果から決定された指標と取得された指標の目標値とから所定の予測モデルにしたがい決定される健康診断の検査項目のうちの一部の検査項目の目標値を取得することと、
取得された前記一部の検査項目の目標値をユーザに通知することと、を含み、
前記一部の検査項目は、体重または血圧もしくはその両方である方法。