JP7466914B2 - 健康度ポジショニングマップおよび健康関数を作成する方法、システム、およびプログラム、ならびにそれらの使用方法 - Google Patents
健康度ポジショニングマップおよび健康関数を作成する方法、システム、およびプログラム、ならびにそれらの使用方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
(項目1)
健康度ポジショニングマップの作成方法であって、
複数の被験者の各々について、第1パラメータセットに対する第1データセットを取得することと、
前記第1データセットを処理して、第1データを得ることと、
前記複数の被験者の各々について、前記処理された第1データをマッピングすることと、
前記マッピングされた前記第1データをクラスタリングすることにより、複数の領域を特定することと、
前記複数の領域のうちの少なくとも一部を特徴付けることと
を含む作成方法。
(項目2)
前記第1パラメータセットは、自律神経パラメータ、生体酸化パラメータ、生体修復エネルギー低下パラメータ、および炎症パラメータを含む、項目1に記載の作成方法。
(項目3)
前記第1パラメータセットは基礎的パラメータ、認知機能パラメータおよび主観的パラメータをさらに含む、項目2に記載の作成方法。
(項目4)
前記1データセットの前記処理は、前記第1データセットの次元削減処理を含む、項目1~3のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目5)
前記1データセットの前記処理は、前記第1データセットの標準化、および前記標準化されたデータセットの次元削減処理を含む、項目1~4のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目6)
前記第1データセットの標準化は、
前記第1データセットを、男性被験者のデータセットと女性被験者のデータセットとに分類することと、
前記男性被験者のデータセットを標準化すること、および/または前記女性被験者のデータセットを標準化することと
を含む、項目5に記載の作成方法。
(項目7)
前記次元削減処理を多次元尺度構成法によって行う、項目4~6のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目8)
前記領域を選択することと、
前記領域にマッピングされた前記第1データをサブ第1データとすることと、
前記サブ第1データをクラスタリングすることにより、複数の領域を特定することと、
前記複数の領域のうちの少なくとも一部を特徴付けることと
をさらに含む、項目1~7のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目9)
前記健康度ポジショニングマップは、二次元または三次元のマップである、項目1~8のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目10)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数の作成方法であって、
項目1~9のいずれか一項に記載の方法によって作成された健康度ポジショニングマップを用意することと、
前記複数の被験者のうちの少なくとも一部について、第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部であることと、
前記第2データセットと、前記少なくとも一部の被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む、作成方法。
(項目11)
前記導出を機械学習によって行う、項目10に記載の作成方法。
(項目12)
前記第2パラメータセットは侵襲性検査の結果を含まない、項目10または11に記載の作成方法。
(項目13)
前記第2パラメータセットは、
(1)年齢
(2)BMI
(3)脂肪率
(4)SOS
(5)収縮期血圧
(6)疲労についての主観的評価
(7)うつについての主観的評価
(8)副交感神経の活動
(9)自律神経系全体の活動
(10)認知機能
を含む、項目12に記載の作成方法。
(項目14)
前記第2パラメータセットは、年齢、疲労についての主観的評価、疲労持続期間、交感神経と副交感神経のバランス、認知機能、脂肪率、血中中性脂肪、血中酸化ストレス指標OSI、および血中CRPを含む、項目10または11に記載の方法。
(項目15)
前記健康関数は、前記第2データセットを独立変数とし、前記少なくとも一部の被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置を従属変数とする線形回帰モデルまたは非線形回帰モデルである、項目10~14のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目16)
ユーザの健康度を推定する方法であって、
項目10~15のいずれか一項に記載の作成方法によって作成された健康関数を用意することと、
前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記第1ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記第1出力を前記健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含む方法。
(項目17)
所定期間経過後に、前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第2ユーザデータセットを取得することと、
前記第2ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第2出力を得ることと、
前記第2出力を前記健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含む、項目16に記載の方法。
(項目18)
健康状態を向上させるためのアイテムの評価方法であって、
項目17に記載の方法における前記第1出力と前記第2出力とを比較すること
を含み、前記ユーザは、前記所定期間の間に前記アイテムを使用していることを特徴とする方法。
(項目19)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数の作成方法であって、
第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを用意することと、
第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部であることと、
前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む、作成方法。
(項目20)
前記第1パラメータセットは、自律神経パラメータ、生体酸化パラメータ、生体修復エネルギー低下パラメータ、および炎症パラメータを含む、項目19に記載の作成方法。
(項目21)
前記導出を機械学習によって行う、項目19または20に記載の作成方法。
(項目22)
前記第2パラメータセットは侵襲性検査の結果を含まない、項目19~21のいずれか一項に記載の作成方法。
(項目23)
前記第2パラメータセットは、
(1)年齢
(2)BMI
(3)脂肪率
(4)SOS
(5)収縮期血圧
(6)疲労についての主観的評価
(7)うつについての主観的評価
(8)副交感神経の活動
(9)自律神経系全体の活動
(10)認知機能
を含む、項目22に記載の作成方法。
(項目24)
前記第2パラメータセットは、年齢、疲労についての主観的評価、疲労持続期間、交感神経と副交感神経のバランス、認知機能、脂肪率、血中中性脂肪、血中酸化ストレス指標OSI、および血中CRPを含む、項目19~21のいずれか一項に記載の方法。
(項目25)
ユーザの健康度を推定する方法であって、
前記ユーザの第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記第1ユーザデータセットを健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記第1出力を健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含み、前記健康関数は、前記ユーザデータセットと前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる関数である、方法。
(項目26)
前記第2パラメータセットは侵襲性検査の結果を含まない、項目25に記載の方法。
(項目27)
前記第2パラメータセットは、
(1)年齢
(2)BMI
(3)脂肪率
(4)SOS
(5)収縮期血圧
(6)疲労についての主観的評価
(7)うつについての主観的評価
(8)副交感神経の活動
(9)自律神経系全体の活動
(10)認知機能
を含む、項目26に記載の方法。
(項目28)
前記第2パラメータセットは、年齢、疲労についての主観的評価、疲労持続期間、交感神経と副交感神経のバランス、認知機能、脂肪率、血中中性脂肪、血中酸化ストレス指標OSI、および血中CRPを含む、項目25に記載の方法。
(項目29)
前記健康度ポジショニングマップは、第1パラメータセットを用いて作成されたものであり、前記第1パラメータセットは、自律神経パラメータ、生体酸化パラメータ、生体修復エネルギー低下パラメータ、および炎症パラメータを含む、項目25~28のいずれか一項に記載の方法。
(項目30)
前記第1パラメータセットは基礎的パラメータ、認知機能パラメータおよび主観的パラメータをさらに含む、項目29に記載の方法。
(項目31)
健康度ポジショニングマップを作成するためのシステムであって、
複数の被験者の各々について、第1パラメータセットに対する第1データセットを取得する取得手段と、
第1データを得るように、前記第1データセットを処理する処理手段と、
前記複数の被験者の各々について、前記処理された第1データをマッピングするマッピング手段と、
複数の領域を特定するように、前記マッピングされた前記第1データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記複数の領域のうちの少なくとも一部を特徴付ける特徴付け手段と
を備えるシステム。
(項目32)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するためのシステムであって、
項目31に記載のシステムによって作成された健康度ポジショニングマップを取得する第1取得手段と、
前記複数の被験者のうちの少なくとも一部について、第2パラメータセットに対する第2データセットを取得する第2取得手段であって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、第2取得手段と、
前記第2データセットと、前記少なくとも一部の被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出する導出手段と
を備えるシステム。
(項目33)
ユーザの健康度を推定するためのシステムであって、
項目32に記載のシステムによって作成された健康関数を取得する第3取得手段と、
前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得する第4取得手段と、
前記第1ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第1出力を生成する出力生成手段と、
前記第1出力を前記健康度ポジショニングマップ上にマッピングする出力マッピング手段と
を備えるシステム。
(項目34)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するためのシステムであって、
第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを取得する第1取得手段と、
第2パラメータセットに対する第2データセットを取得する第2取得手段であって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、第2取得手段と、
前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出する導出手段と
を備えるシステム。
(項目35)
ユーザの健康度を推定するためのシステムであって、
前記ユーザの第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得する取得手段と、
前記第1ユーザデータセットを健康関数に入力することにより第1出力を生成する出力生成手段と、
前記第1出力を健康度ポジショニングマップ上にマッピングする出力マッピング手段と
を備え、前記健康関数は、前記ユーザデータセットと前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる関数である、システム。
(項目36)
健康度ポジショニングマップを作成するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
複数の被験者の各々について、第1パラメータセットに対する第1データセットを取得することと、
前記第1データセットを処理する処理して、第1データを得ることと、
前記複数の被験者の各々について、前記処理された第1データをマッピングすることと、
前記マッピングされた前記第1データをクラスタリングすることにより、複数の領域を特定することと、
前記複数の領域のうちの少なくとも一部を特徴付けることと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
(項目37)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
項目36に記載のプログラムを実行することによって作成された健康度ポジショニングマップを取得することと、
前記複数の被験者のうちの少なくとも一部について、第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、ことと、
前記第2データセットと、前記少なくとも一部の被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
(項目38)
ユーザの健康度を推定するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
項目37に記載のプログラムを実行することによって作成された健康関数を取得することと、
前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記第1ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記第1出力を前記健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
(項目39)
健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを取得することと、
第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、ことと、
前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
(項目40)
ユーザの健康度を推定するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
前記ユーザの第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記第1ユーザデータセットを健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記第1出力を健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせ、前記健康関数は、前記ユーザデータセットと前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる関数である、プログラム。
本発明の発明者は、ユーザの健康状態を可視化するための新たなサービスを開発した。そのサービスとは、ユーザの健康に関する様々なデータを取得し、取得されたデータに基づいて、そのユーザの健康度が健康度ポジショニングマップ上のどの領域に位置付けられるかの情報をユーザに提供するサービスである。ここで、健康度ポジショニングマップとは、健康に関する情報で特徴付けられた複数の領域を有するマップのことをいう。
図2は、コンピュータシステム100の構成の一例を示す。
ることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
本発明者らは、対象者の総合的な健康度を評価するために、健康脆弱化および慢性疲労に共通する生理学的または生化学的メカニズムに着目した。理論に拘束されることを意図しないが、これまでの疲労医学研究および健康脆弱化追跡研究に基づくと、疲労~慢性疲労、健康脆弱化、老化、および疾患発症には共通のメカニズムが存在し得る。それは、
(1)生体酸化の進行と抗酸化能の低下を示す「生体酸化(さび付き)」、
(2)上記の生体酸化の解除が遅延することを示す「修復エネルギー低下」、
(3)酸化(さび付き)細胞が検知されていることを示す「炎症」、および
(4)上記の(1)~(3)を感知し、調整する機能を示す「自律神経機能」
である。この(1)~(4)のパラメータを総合的に評価することにより、疾患に至っていない健康脆弱化状態(すなわち、「未病」)を判定することが可能になる。
活性酸素種(Reactive Oxygen Species:ROS)は、生体内においてDNA、脂質、蛋白質、酵素などの細胞を構成する多くの生体高分子を酸化変性し、細胞機能に障害を与える。活性酸素種による酸化変性は、様々な疾患や老化につながると考えられている。
生体組織が酸化による損傷を受けたとしても、生体はその損傷した組織を修復する機構を備えている。生体における組織損傷には、ATPが必要である。しかしながら、ATP産生が低下すると、損傷した組織の修復が遅延することになる。ATP産生の低下は、疲労回復遅延にもつながる。本発明における「修復エネルギー低下パラメータ」は、ATP産生が低下していることを示す任意のパラメータである。
生体において酸化により損傷を受けた組織が多く発生すると、免疫応答によって多量の局所炎症が発生する。炎症パラメータの種類および測定方法は当該分野で周知であり、当業者は適切に炎症パラメータを選択し、測定することができる。
健康脆弱化を時系列的に精査すると、まず最初に自律神経機能(特に副交感神経機能)の低下が起こり、次いで、睡眠の質が低下し、次いで疲労が蓄積し、そして意欲低下、抑うつ傾向、アレルギー等の免疫系不調、月経不全などの内分泌系異常、消化器系の異常などが観察される。したがって、自律神経機能の異常は、健康脆弱化の初期段階を把握するための重要なパラメータである。
・平均HR
5分間の全心拍数の平均値をいう。
・自律神経系全体の活動;TP(Total Power=ms2)
5分間測定における周波数0~0.4Hz(VLF、LF、HF)のパワースペクトルのトータルパワーの計算値。この値は交感神経活動が主に占める自律神経系の活動を総体的に反映し、疲労に関係した数値と言われている。
・交感神経機能の全体的活動;VLF(超低周波 ms2)
約0.0033~0.04Hzの周波数帯のパワースペクトルである。一般的に、このパラメータは交感神経機能の非常にゆっくりとしたメカニズムの全体的活動を示すものと言われている。
・交感神経の活動;LF(低周波 ms2)
約0.004~0.15Hzの周波数帯のパワースペクトルであり、この値は主に(血管運動性)交感神経の活動を反映している。
・副交感神経の活動;HF(高周波 ms2)
約0.15~0.4Hzの周波帯のパワースペクトルであり、この値は副交感神経(迷走神経)の活動を反映している。
・交感神経と副交感神経のバランス;LF/HF比
LF(低周波)とHF(高周波)のパワーの比率であり、この値は、交感神経と副交感神経の全体のバランスを表している。一般的に、数値が高いと交感神経優位を、低い場合は副交感神経優位を示している。
本発明の第1パラメータセットは、より適切に対象者の総合的な健康度を評価するポジショニングマップを作成するために、以下のパラメータの1または複数を含み得る。
基礎的パラメータとしては、対象者の身体の状態や健康状態を現す公知のパラメータを含む。本発明の基礎的パラメータは、年齢、身長、体重、腹囲、体組成、骨密度、血圧、筋力などを含むが、これらに限定されない。
上記の生体酸化パラメータ以外に、対象の腎排泄・肝胆膵・解毒機能系を評価するために、一般的に使用されている血液パラメータが、さらに第1パラメータセットに含まれることが好ましい。
本発明者らの研究によると、疲労が蓄積すると、認知機能が低下する。したがって、本発明の第1パラメータは、認知機能パラメータをさらに含み得る。
Test)、タッチパネルにおいてTMTを行うATMT(Advanced Trail Making Test)、本発明者らが開発したmodified ATMT(K.Mizuno e al.Brain & Development 33 (2011) 412-420)などによって得ることができる。TMT、ATMT、modi
fied ATMTは方法論に差異はあるものの、測定する対象は共通しており、それらは全て、本発明の認知機能パラメータである。
本発明者らの研究によると、疲労が蓄積すると、血管および皮膚に影響が出ることがある。したがって、好ましくは、本発明の第1パラメータセットは、血管および皮膚パラメータも含み得る。
皮膚パラメータは、例えば、腕の肌の水分量、水分蒸散量、光沢などが挙げられるが、これらに限定されない。腕の肌の水分量、水分蒸散量、および光沢の測定方法は、当該分野では周知である。
本発明の第1パラメータセットは、上記のような測定によって得られる客観的パラメータに加えて、対象の主観的評価パラメータも含み得る。各種測定値による客観的パラメータに加えて主観的評価をパラメータセットに加えることにより、各種成分の測定からは把握し切れない対象の身体、疲労および精神状態などの状況を健康度ポジショニングマップに反映することができる。
Rep_2010,106,2、567-575)、プレゼンティズムに関する質問票またはVAS、および疲労に関する質問票の1または複数を含み得る。「疲労による障害に関する質問」とは、疲労と何らかの障害との因果関係の有無について対象者の主観的評価を確認するものをいう。「疲労による障害に関する質問」とは、例えば、疲労によって仕事、家事または学業に支障があると感じているかどうか、疲労の原因と考えられる疾病の質問などであり得る。「疲労に関する質問票」とは、疲労の任意の症状について自覚があるかどうかを質問するものであり、例えば、倦怠感を感じるかどうか、一晩寝ても疲れが取れないと感じるかどうかなどであり得る。プレゼンティズムの質問票としては、例えばWHOのHealth and Work Performance Questionnaire(HPQ)や、Work Limitations Questionnaire(WLQ)などを使用してもよい。
本発明の第1パラメータセットは、客観的パラメータおよび主観的評価パラメータに加えて、生活状況パラメータを含んでもよい。本発明における生活状況パラメータは、対象の生活状況についての事実であり、例えば、教育年数、婚姻期間、同居の有無、喫煙状況(有無、頻度および/または量)、飲酒状況(有無、頻度および/または量)、労働時間、運動(有無、頻度および/または量)、食事状況(食べる頻度が早いと感じるかどうか、夕食後の間食頻度、朝食を取らない頻度、等)、既往歴、服薬状況、サプリメント摂取状況などを含み得る。
本発明の第1パラメータセットは、脳機能・精神神経系評価、循環器・呼吸器機能系評価、腎排泄・肝胆膵・解毒機能系評価に関するデータに基づくパラメータを含んでもよい。
1つの実施形態において、本発明の第1パラメータセットは、生体酸化パラメータ、修復エネルギー低下パラメータ、炎症パラメータ、および自律神経パラメータ(基本4パラメータ)を含み得る。この基本4パラメータを含む第1パラメータセットについてのデータに基づいて健康度ポジショニングマップを作成することにより、当該健康度ポジショニングマップによって、疾患に至っていない健康脆弱化状態(すなわち、「未病」)を判定することが可能になる。
1つの実施形態において、第2パラメータセットは、以下を含むものであり得る。
(1)年齢
(2)脂肪率
(3)中性脂肪(TG)
(4)CRP
(5)OSI
(6)疲労についての主観的評価
(7)自律神経バランス(例えば、LF/HFや、その対数)
(8)認知機能
(1)年齢
(2)BMI
(3)脂肪率
(4)SOS
(5)収縮期血圧
(6)疲労についての主観的評価
(7)うつについての主観的評価
(8)副交感神経の活動(例えば、HFや、その対数)
(9)自律神経系全体の活動(例えば、TPや、その対数)
(10)認知機能
図5Aは、コンピュータシステム100における処理の一例を示す。処理500は、健康度ポジショニングマップを作成する処理である。処理500は、コンピュータシステム100のプロセッサ部120において実行される。
本実施例では、まず、720名の被験者について、健康に関する232項目の初期データを取得した。この初期データの取得は、神戸理研IIB棟において実施された。この232項目は、侵襲性検査および非侵襲性検査の両方を含んだ。次に、平均値が0であり、かつ、標準偏差が1となるように、取得した初期データの値を補正した。次に、補正したデータのうち、データ間の相関度が所定の値(具体的には、相関係数が0.9)よりも高いデータが存在する場合に当該データの1つのみを抽出する方法用いて一部のデータを抽出した。この一部のデータは、基本4パラメータについてのデータを含んでいた。なお、本実施例では、相関係数が0.9よりも高いデータが存在する場合に1つのデータを抽出していたが、本発明はこれに限定されるものではなく、相関係数の値は適宜変更することができる。なお、相関係数が0.9以上とすることにより、より総合的に被験者の健康度を算出することができる健康関数を作成することができる。
第1パラメータセットよりも少ない数の検査項目(第2パラメータセット)によって、実施例1において作成した健康度ポジショニングマップに適切な配置ができるような関数(健康関数)を、機械学習によって特定した。
第1関数X≦約4かつ第2関数Y≦約2の領域は概ね健康状態に問題がない健康群を示している。
さらに別の第2パラメータセットによって、健康度ポジショニングマップに適切な配置ができるような関数を、機械学習によって特定することを試みた。
・年齢
・BMI
・脂肪率
・SOS
・収縮期血圧
・うつに関する主観的評価
・プレゼンティズム
・疲労に関する主観的評価
・副交感神経の活動(ln(HF))
・自律神経系全体の活動(ln(TP))
・認知課題
(実施例4.健康度ポジショニングマップを用いた健康状態の変化の観察)
110 インターフェース部
120、130、140 プロセッサ部
150 メモリ部
200 データベース部
300 ユーザ端末装置
400 ネットワーク
Claims (13)
- 健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数の作成方法であって、前記作成方法は、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記作成方法は、
前記プロセッサ部が、第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを取得することと、
前記プロセッサ部が、第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、ことと、
前記プロセッサ部が、前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む、作成方法。 - 前記健康度ポジショニングマップは、m次元の第1パラメータセットに対する第1データセットをn次元に次元削減することによって得られた第1データをn次元空間にマッピングすることによって作成されたものである、請求項1に記載の作成方法。
- 前記健康度ポジショニングマップは、
a.複数の被験者の各々について、前記第1パラメータセットに対する第1データセットを取得することと、
b.前記第1データセットを処理して、第1データを得ることと、
c.前記複数の被験者の各々について、前記処理された第1データをマッピングすることと、
d.前記第1データがマッピングされたマップにおいて複数の領域を特定することと、
e.前記複数の領域のうちの少なくとも一部を特徴付けることと
を含む方法によって作成されたものである、請求項1~2のいずれか一項に記載の作成方法。 - 前記健康度ポジショニングマップは、健康に関する情報で特徴付けられた複数の領域を有するn次元のマップである、請求項1~3のいずれか一項に記載の作成方法。
- 前記複数の領域の各領域は、n次元の広がりを有する、請求項3または請求項4に記載の作成方法。
- 前記第1パラメータセットは、自律神経パラメータ、生体酸化パラメータ、生体修復エネルギー低下パラメータ、および炎症パラメータを含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の作成方法。
- 前記第1パラメータセットは、
CRP(C-Reactive Protein)、WBC(白血球数)、アルブミン、赤血球数、インターロイキン-1β、またはインターロイキン-6と、
コエンザイムQ10総量、またはコエンザイムQ10還元型比率と、
平均HR、ln(TP)、ln(LF)、ln(HF)、またはln(LF/HF)とを含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の作成方法。 - 前記第2パラメータセットは侵襲性検査の結果を含まない、請求項1~7のいずれか一項に記載の作成方法。
- ユーザの健康度を推定する方法であって、前記方法は、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記方法は、
前記プロセッサ部が、請求項1~8のいずれか一項に記載の作成方法によって作成された健康関数を取得することと、
前記プロセッサ部が、前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記プロセッサ部が、前記第1ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記プロセッサ部が、前記第1出力を前記健康度ポジショニングマップ上にマッピングすることと
を含む方法。 - ユーザの健康状態を向上させるためのアイテムの評価方法であって、前記評価方法は、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記評価方法は、
前記プロセッサ部が、請求項1~8に記載の作成方法によって作成された健康関数を取得することと、
前記プロセッサ部が、前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第1ユーザデータセットを取得することと、
前記プロセッサ部が、前記第1ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第1出力を得ることと、
前記プロセッサ部が、所定期間経過後に得られた前記ユーザの前記第2パラメータセットに対する第2ユーザデータセットを取得することと、
前記プロセッサ部が、前記第2ユーザデータセットを前記健康関数に入力することにより第2出力を得ることと、
前記プロセッサ部が、前記第1出力と前記第2出力とを比較すること
を含み、前記ユーザは、前記所定期間の間に前記アイテムを使用している、評価方法。 - 前記アイテムは、還元型CoQ10を含む、請求項10に記載の評価方法。
- 健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するシステムであって、
第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを取得する第1取得手段と、
第2パラメータセットに対する第2データセットを取得する第2取得手段であって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、第2取得手段と、
前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出する導出手段と
を備えるシステム。 - 健康度ポジショニングマップ上に被験者の健康度をマッピングするための健康関数を作成するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
第1パラメータセットを用いて作成された健康度ポジショニングマップを取得することと、
第2パラメータセットに対する第2データセットを取得することであって、前記第2パラメータセットは、前記第1パラメータセットの一部である、ことと、
前記第2データセットと、被験者の前記健康度ポジショニングマップ上の位置とを相関させる健康関数を導出することと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
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