JPWO2019142293A1 - 行動変容によって治療しうる疾患の治療のためのシステム、装置、方法及びプログラム - Google Patents

行動変容によって治療しうる疾患の治療のためのシステム、装置、方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

行動変容によって治療しうる疾患の治療のためのシステムを提供すること。行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるシステムであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、サーバは、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶し、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、サーバは更に、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択し、前記選択された治療法のための治療法情報を送信し、ユーザ端末はこれに基づいて治療法のための情報を提示するシステム。

Description

本発明は行動変容によって治療しうる疾患の治療のためのシステム、装置、方法及びプログラムに関する。
従来の医療において、医師が患者に対して治療を行えるのは診察時にとどまっていた。診察時に行われる治療は手術、処置、処方といった行為であり、これらによって多くの疾患を治癒することができる。一方、日常の行動を変容させることによっても治療を行える疾患もある。特に生活習慣を病因とする疾患や精神疾患は、外来診療による治療よりもむしろ、日々の行動を変容させることがより効果的な場合が多い。生活習慣は非日常の病院ではなく、患者の日常である「在宅」にあるからである。そのため、日常生活の中での行動に起因する疾患の治療は、月に数回の診察時の説明だけでは医師等の医療従事者も十分なアドバイスを提供できない。患者も、診療時のアドバイスを日常でどのように活かしたらよいのか分からないといった状況が生まれていた。
特開２００１−９２８７６号
先行文献１は、個人から収集したデータに基づいて、健康に関する悪い行動を改善するための行動変容メッセージを、一日単位で順に個人に提供するシステムを開示する。このシステムを用いれば、一日一回、行動変容メッセージを受信することができるため、患者はその日にとるべき行動を理解することができる。しかし、先行文献１記載のシステムは、単に個人から収集されたデータに基づいて行動変化メッセージを提供することを開示するだけであり、行動変容のための効果的な治療法を提供するための解決手段を提供するものではない。
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、以下のような特徴を有している。すなわち、本発明の一実施態様におけるシステムは、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるシステムであって、当該システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバは、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶し、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記サーバは更に、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択し、前記選択された治療法のための治療法情報を送信し、前記ユーザ端末は、受信した治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示する、ことを特徴とする。
前記サーバは更に、患者の医学特性の状態を示す医学特性状態、各医学特性に関連付けられた治療法のための標準選択確率因子及び患者毎の各医学特性のための個別選択確率因子を記憶し、前記医学特性のための個別選択確率因子は、各患者の当該医学特性の医学特性状態に基づいて決定され、前記治療法の選択確率は、当該治療法のための標準選択確率因子及び当該治療法に関連付けられた医学特性のための個別選択確率因子に基づいて決定される、ことができる。
前記個別選択確率因子は更に、クラスタ因子に基づいて決定され、前記クラスタ因子は、医学特性の各クラスタのために患者毎に決定されてもよい。
前記サーバは、更に患者の属性を記憶し、前記属性は、性別、年齢、職業のうちの少なくとも一つを含み、前記クラスタ因子は、前記属性に基づいて決定されることができる。
前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記患者の医学特性状態を更新し、当該更新された医学特性状態に基づいて前記個別選択確率因子を変更してもよい。
前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記医学特性が属するクラスタのクラスタ因子を変更することができる。
前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記選択された治療法のための標準選択確率因子を変更してもよい。
前記サーバは、前記治療法の選択においては２以上の治療法を選択し、前記選択された２以上の治療法のための治療法情報を送信し、前記ユーザ端末は、受信した治療法情報に基づいて２以上の治療法のための情報を提示し、当該情報を提示された２以上の治療法からユーザによって選択された治療法を示すユーザ選択情報をサーバに送信し、前記サーバは、前記治療法選択情報に基づいて、少なくとも標準選択確率因子を変更する、ことができる。
前記標準選択確率因子の変更は、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性のクラスタに属する医学特性に関連付けられた治療法のための標準選択確率因子を変更することができる。
本発明の一実施形態におけるサーバは、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるサーバであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバは、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶し、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記サーバは更に、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択し、前記選択された治療法のための治療法情報を送信する。
本発明の一実施形態における方法は、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるシステムによって実行される方法であって、前記システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記方法は、前記サーバが、前記複数の行動医学特性から治療の対象としてされた行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、前記ユーザ端末が、受信した治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示することで前記治療法を実行する段階と、を含む。
本発明の一実施形態における方法は、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるサーバによって実行される方法であって、前記システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記方法は、前記サーバが、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、を含む。
本発明の一実施形態におけるプログラムは、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用される一組のプログラムであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記一組のプログラムは一以上のコンピュータに、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶する段階であって、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられる、段階と、前記複数の行動医学特性から治療の対象して選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、前記選択された治療法のための治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示することで前記治療法を実行する段階と、を実行させる、ことを特徴とするプログラム。
本発明の一実施形態におけるプログラムは、行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるプログラムであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記プログラムは前記サーバに、前記複数の行動医学特性から治療の対象して選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、を実行させる。
本発明を用いることにより、効果的に患者の行動を修正することにより疾患を治療することを可能とする。一つの実施形態によれば、医学的特性を行動医学特性、知識医学特性および認知医学特性にクラスタ化し、各医学特性間の関係及び医学特性と治療法との関係を定義し、各特性についての患者の状態を取得して、患者が好ましくない行動を行う原因に対する適切な治療法を選択することを可能とすることにより、効果的に患者の行動を治療する。さらに、治療の効果情報を用いれば、これに基づいて治療法の選択確率を変更することにより、より効果的な治療法を提供することもできる。患者のユーザ端末を用いれば、刻々と変化する患者の状態に基づく適切な治療法を提供することができる。医療従事者のユーザ端末を用いれば、医療従事者の選択情報に基づいて、より適切な治療法の選択を可能とする。
本発明の一実施形態に係るシステムの構成図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成図である。 本発明の一実施形態に係るサーバのハードウェア構成図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ端末の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る医学特性及び治療法の相関図である。 本発明の一実施形態に係るフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るフローチャートである。
［第１の実施形態］
図１は本発明のシステム構成図の一例を示す。システム１００は行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるものであり、ネットワーク１１０、これに接続されるユーザ端末１２０及びサーバ１３０を備える。
図２はユーザ端末１２０のハードウェア構成図の一例を示す。ユーザ端末１２０は、処理装置２０１、表示装置２０２、入力装置２０３、記憶装置２０４及び通信装置２０５を備える電子装置である。これらの各構成装置はバス２０８によって接続されるが、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。本実施形態において、ユーザ端末１２０はスマートホンとするが、携帯型情報端末、携帯電話、タブレット端末やコンピュータ等のその他の電子装置であってもよい。記憶装置２０４には、本発明を実施するためのプログラム２０６が記憶される。記憶装置２０４はハードディスク、不揮発性メモリや揮発性メモリ等の情報を格納できるものであればいかなるものであってもよい。通信装置２０５はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及び無線ＬＡＮ等の無線通信によってサーバ１３０との通信を行うことが好ましいが、イーサネット（登録商標）ケーブル等を用いた有線通信であってもかまわない。
図３はサーバ１３０のハードウェア構成図の一例を示す。サーバ１３０は、処理装置３０１、表示装置３０２、入力装置３０３、記憶装置３０４及び通信装置３０５を備える。これらの各構成装置はバス３０８によって接続されるが、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。サーバ１３０はコンピュータであってもよいし、携帯型情報端末、携帯電話、スマートホン、タブレット端末であってもよい。表示装置３０２はサーバユーザに情報を表示する機能を有する。入力装置３０３はキーボードやマウス等のようにユーザからの入力を受け付ける機能を有するものである。サーバ１３０がスマートホンやタブレット端末である場合には、表示装置３０２及び入力装置３０３を一体としたタッチパネルとすることもできる。記憶装置３０４には本発明を実施するためのプログラム３０６が記憶される。記憶装置３０４はハードディスク、不揮発性メモリや揮発性メモリ等の情報を格納できるものであればいかなるものであってもよい。通信装置３０５はイーサネット（登録商標）ケーブル等を用いた有線通信や移動体通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ等の無線通信を行いユーザ端末１２０へ接続する。
図４及び５は、本発明のユーザ端末１２０及びサーバ１３０の機能ブロック図の一例を示す。ユーザ端末１２０は、制御部４０１、表示部４０２、入力部４０３、記憶部４０４及び通信部４０５を備え、サーバ１３０は制御部５０１、表示部５０２、入力部５０３、記憶部５０４及び通信部５０５を備える。制御部４０１、５０１は情報処理等の制御を実行する機能を有するものである。表示部４０２、５０２は情報をユーザが視認できるように表示する機能を有する。入力部４０３、５０３はユーザからの入力を受け付ける機能を有する。記憶部４０４、５０４は表やデータ等を記憶する機能を有する。通信部４０５、５０５は他の装置との情報の送受信を行う機能を有する。本実施形態においては、図２及び３に記載された処理装置２０１、３０１において各プログラム２０９、３０９が実行され、各ハードウェアとソフトウェアとが協働して動作することにより、これらの機能が実現されるが、各機能を実現するための電子回路等を構成することにより実現することも可能である。
本実施形態において、行動変容によって治療しうる疾患は脂肪肝とするが、高血圧などのいわゆる生活習慣病や精神疾患など、行動変容によって治療しうる疾患であればどのようなものであってもかまわない。疾患は身体的に好ましくない状態であればよく、医学的な意味での疾患である必要はない。行動変容による治療は予防医療を含む。患者とは本発明を用いて行動変容によって疾患の治療を試みる者をいい、必ずしも医療従事者の指導のもと疾患の治療を行っている必要はない。
患者の疾患に関連する医学的な特性を、行動医学特性（ＭＴ: Medical Trait）、知識医学特性（ＭＴ）及び認知医学特性（ＭＴ）に分類してクラスタ化する。行動ＭＴは、疾患に関連する患者の行動についての特性である。知識ＭＴは治療の対象である疾患に関連する患者の知識の特性であり、認知ＭＴは疾患に関連する患者の認知の特性である。知識は客観的な事実についてのものであるのに対して、認知は患者の考え方であり主観的なものである。各患者のこれらの状態を行動医学特性状態（ＭＳ: Medical Trait State）、知識医学特性状態（ＭＳ）及び認知医学特性状態（ＭＳ）という。
行動ＭＴ、知識ＭＴ、認知ＭＴ及び治療法は図６に示す相関関係を有するものとする。すなわち、１つの行動ＭＴは０〜１個の知識ＭＴと関連付けられる。行動ＭＴに関連付けられ得る知識が誰もが知っている当然の知識である場合には省略することができるため、１つの行動ＭＴに対して知識ＭＴが関連付けられない場合がある。ｎ個の行動ＭＴはｍ個の認知ＭＴに関連付けられ、ｎ個の行動ＭＴはｍ個の治療法と関連付けられる。ｎ個の知識はｍ個の治療法に関連付けられ、ｎ個の認知ＭＴはｍ個の治療法に関連付けられる。ｎ及びｍは１以上の整数である。便宜的に各ＭＴ及び治療法のために一律にｎ及びｍという表現を用いていたが、各ｎ及びｍが同じ整数であることを意味するわけではない。疾患によっては１つの行動ＭＴに対して２以上の知識ＭＴと関連付けることもできる。すなわち、ｎ個の行動ＭＴがｍ個の知識ＭＴに関連付けられてもよい。
本発明は行動変容によって疾患を治療するものであるから、患者が行っている好ましくない行動を好ましいものに修正することを目的とする。患者が好ましくない行動をとる原因は、その行動に関連する正しい知識を有していないこと、及び、その行動に関連して正しい認知を行っていないことの一方または両方を原因とすると考えられる。したがって、患者が好ましくない行動をとる原因を解消するための適切な治療を行うことにより、患者の行動を好ましいものに修正する。また、知識及び認知の修正を行うことなく、行動そのものを直接好ましいものに修正する治療法もまた存在する。本発明では、図６に示したような各ＭＴ及び治療法の相関関係を定義し、各ＭＴに適した治療法を特定することを可能とする。
本実施形態における情報処理を開始するために、行動ＭＴ表、知識ＭＴ表、認知ＭＴ表、治療法表を作成する。さらに、図６に示した各ＭＴ及び治療法の相互関係を定義するために、行動ＭＴ−知識ＭＴ関係表、行動ＭＴ−認知ＭＴ関係表、行動ＭＴ−治療法関係表、意図ＭＴ−治療法関係表、認知ＭＴ−治療法関係表を作成する。一実施例としての各表を以下に示す。
Figure 2019142293
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行動ＭＴ表、知識ＭＴ表及び認知ＭＴ表は、各ＭＴ ＩＤ、Description及び取り得る状態を含む。各ＭＴ ＩＤは各ＭＴを参照するための識別子であり、Descriptionは各ＭＴ ＩＤによって特定されたＭＴの詳細な説明である。取り得る状態は、そのＭＴの取り得る状態を示す。例えば、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」のＭＴは、Descriptionに示されたとおり「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」という患者の行動についての特性であり、取り得る状態として「１：全くあてはまらない」という状態から「５：非常によくあてはまる」という状態まで５段階の状態を取り得ることが示されている。封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうと、カロリーの摂取量が過剰になる可能性が高く、脂肪肝の治療においては好ましい行動ではない。したがって、「５：非常によくあてはまる」という状態にある場合には修正が必要であることを示す。
知識ＭＴは疾患に関連する知識の特性である。例えば、知識ＭＴ ＩＤ「EatAtOnceIntent」のＭＴは、「お菓子は惰性で食べ切ってしまうのは悪いことではない」という知識についての特性を示すものである。すなわち、お菓子を食べ切ってしまうことは脂肪肝の治療には好ましい行動ではないという、正しい知識を患者が有しているか否かについての患者の特性を示し、取り得る状態は患者がその知識をどの程度の確度で有しているか示すものである。「５：非常によくあてはまる」という状態はお菓子を惰性で食べ切ってしまうことが悪いことであるとの知識が欠如していることを示し、修正が必要な状態である。
認知ＭＴは疾患に関連する患者の認知の特性である。例えば、認知ＭＴ ＩＤ「noLeave」のＭＴは、「残すこと、捨てることは悪いことだ」という認知についての特性を示すものであり、取り得る状態は患者がどの程度の強度で「残すこと、捨てることは悪いことだ」という認知を有しているかを示すものである。食べ物を残さず食べることは悪いことだという認知は、過剰なカロリーを摂取する行動をとらせる可能性が高く、脂肪肝の治療においては好ましい認知ではない。「５：非常によくあてはまる」という状態は、食べ物を残すこと、捨てることは悪いことだという認知を強く持っていることを示し、修正が必要な状態である。
治療法表は、治療法ＩＤ及びDescriptionを含む。各治療法ＩＤは各治療法を参照するための識別子であり、Descriptionは各治療法の詳細な説明である。各治療法ＩＤは各ＭＴ ＩＤに関連付けられるべきものであり、関連付けられた医学特性を好ましい状態に修正するための情報がDescriptionとして含まれている。ここではDescriptionは患者に提示するメッセージの基礎となる情報とし、例えば、治療法ＩＤ「trush」のDescriptionは「いっそのこと捨ててしまいましょう！」というものである。
次に、行動ＭＴ−知識ＭＴ関係表、行動−認知ＭＴ関係表、行動ＭＴ−治療法関係表、知識ＭＴ−治療法関係表及び認知ＭＴ−治療法関係表は、図６に示したＭＴ間およびＭＴと治療法間の相互関係を示す表である。各表はＭＴ ＩＤまたは治療法ＩＤを含み、互いに関連付けられる。
例えば、行動ＭＴ−知識ＭＴ関係表において行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」は知識ＭＴ ＩＤ「EatAtOnceIntent」と関連付けられる。これは、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」は「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」かどうかという行動の特性を示すものであり、この行動ＭＴが知識ＭＴ ＩＤ「EatAtOnceIntent」によって特定される「お菓子は惰性で食べ切ってしまうのは悪いことではない」という知識の有無に関連していることを示している。「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」かどうかの特性において、「５：非常によくあてはまる」という患者はお菓子は惰性で食べ切ってしまうのは悪いことではないという誤った知識を有しているためにお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまっていると考えられる。一方、「１：全くあてはまらない」という患者は、その他の原因でお菓子を食べ切っていると考えられる。このような関係を示すために、これらの行動ＭＴと知識ＭＴとを互いに関連付ける。
各ＭＴ−治療関係表は、各ＭＴのための治療法を特定するためにＭＴ ＩＤと治療法ＩＤとを関連付けるものである。例えば、行動ＭＴ−治療法関係表において行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」に対して、治療法ＩＤ「trush」が関連付けられており、これは行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」の特性である「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」という特性を改善するための治療法として、「いっそのこと捨ててしまいましょう！」という行動療法が適用可能であることが示されている。認知ＭＴ−治療法関係表において認知ＭＴ ＩＤ「noLeave」に対して治療法ＩＤ「BeyondGoodandEvil」が関連付けられており、これは認知ＭＴ ＩＤ「noLeave」の特性である「残すこと、捨てることは悪いことだ」という特性を改善するための治療法として、「盲目的な善悪の価値観よりも自らが瀕している病の治療のほうが重要なのです。」という正しい考え方を示す認知行動療法が適用可能であることを示している。
さらに、各ＭＴ−治療関係表は、標準選択確率因子を含む。これは、そのＭＴ ＩＤに関連付けられた治療法ＩＤが選択されるための確率を決定するための因子であり、全患者に適用される標準的なものである。標準選択確率因子は予め医療従事者やシステム提供者等によって設定され、その後の全患者の効果実績等に基づいて更新することができる。効果が高い治療法は選択される可能性が高まるように設定される。
本実施形態においては、上述の各表をサーバ１３０の記憶部５０４に格納する。そして、これらの表を用いて、各患者のために適切な治療法を選択する処理を実行する。以下に、図７を用いて、本実施形態のユーザ端末１２０−１及びサーバ１３０の動作を説明する。ここではユーザは患者とし、ユーザ端末１２０−１として患者のスマートホンを用いる。スマートホン１２０には予め本発明を実施するためのアプリをインストールする。
まず、スマートホン１２０の制御部４０１は、入力部４０３を介した患者による入力に基づいて、当該患者の属性情報及び医学特性状態（ＭＳ）を取得する（Ｓ７０１）。属性情報は、性別、年齢、職業等の患者の情報を示すものである。医学特性状態は、各ＭＴについての個別の患者の状態を示すものである。例えば、医学特性状態の取得は、アプリに組み込まれたbotとの対話の中で取得することができる。一つの好ましい態様によれば、アプリをインストールして、治療を開始したタイミングにおいて、制御部４０１が予め定められた質問を表示部４０２に表示し、質問に対する患者の回答を入力部４０３から受け付けることで、当該患者のその時点における医学特性状態を取得する。例えば、患者Ａに対して、「Ａさんは、『食べ物を残すこと、捨てることは悪いことだ』と思っていますか？」との質問及び回答のための選択肢である「５:非常によくあてはまる、４:よくあてはまる、３:どちらともいえない、２:あまりあてはまらない、１:全くあてはまらない」を提示し、患者Ａの回答を促す。これに対して、患者Ａが非常に良くあてはまると考える場合には入力部４０３を介して「５」を入力する。また、本発明の実施によって患者の各ＭＴは修正されるから、再度botとの対話を行って、患者の医学特性状態を更新することが好ましい。
ユーザ端末１２０−１の制御部４０１は通信部４０５を介して入力された患者の属性情報及び医学特性状態をサーバ１３０へネットワーク１１０を介して送信する（Ｓ７０２）。属性情報及び医学特性状態は、医療従事者のユーザ端末１２０を介して入力されてサーバ１３０へ送信することもできるし、医学特性状態の一部については医療従事者のユーザ端末１２０で入力されてサーバ１３０へ送信され、他の一部については患者のユーザ端末１２０から入力されてサーバ１３０へ送信される構成とすることもできる。
サーバ１３０は、受信した患者の医学特性状態に基づいて当該患者のためのクラスタ因子表及び医学特性状態表を作成する（Ｓ７０４）。すべての医学特性について状態を取得していない場合には、取得していない医学特性については例えば「３：どちらともいえない」をデフォルトとして入力しておくことができる。本実施形態において患者の医学特性状態表は個別選択確率因子を含む。個別選択確率因子は、各治療法の選択確率を算出する際に使用される因子の一つであり、ここでは以下の式（１）により算出される。
Figure 2019142293
ここでは、各患者のためにクラスタ因子を設定する。クラスタ因子は、各患者が、行動ＭＴ、知識ＭＴ及び認知ＭＴのうちのいずれのクラスタに対する治療が効果的かに基づいて決定される。患者によっては、行動ＭＴに対する治療法がより効果を発揮する一方で、認知ＭＴに対する治療法はあまり効果を示さない場合がある。このような場合には、行動ＭＴに対する治療法がより選択されるようにクラスタ因子を設定する。このクラスタ因子は、予め医療従事者等によって設定されてもよいし、属性に基づいて、自動的に設定されてもよい。例えば、男性は行動ＭＴに対する治療法がより効果を発揮する場合には、属性が男性である患者のクラスタ因子を高く設定する。患者Ａのクラスタ因子表及び医学特性状態表の一例を以下の表に示す。
Figure 2019142293
Figure 2019142293
患者Ａの行動ＭＴ、知識ＭＴ及び認知ＭＴの各クラスタのクラスタ因子は、クラスタ因子表（表１０）に示したとおり、属性に基づいて、１．２、１．０及び０．８に設定されたものとする。医学特性状態表は、ＭＴ ＩＤ、クラスタ種別、状態、クラスタ因子及び個別選択確率因子を含む。ＭＴ ＩＤは医学特性のＩＤであり、クラスタ種別はＭＴ ＩＤの属するクラスタ種別を示す。状態は、各医学特性の状態であり、ユーザ端末１２０から送信された医学特性状態に基づいて決定される。クラスタ因子は、各ＭＴ ＩＤのクラスタ種別に基づいてクラスタ因子表から抽出され、個別選択確率因子は、式（１）に基づいて医学特性状態及びクラスタ因子から算出される。
例えば、ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」についてはクラスタ種別は「行動ＭＴ」であり、患者の入力に基づいて医学特性状態は「５」、すなわち、「５：非常によくあてはまる」であることを示している。そして、クラスタ因子は患者Ａのクラスタ因子表に基づいて「１．２」が入力され、個別選択確率因子「６．０」が、医学特性状態５にクラスタ因子１．２を乗算することにより算出されたことが示されている。
次に、サーバ１３０において、行動医学特性（ＭＴ）の中から、治療の対象である目標行動医学特性が選択される（Ｓ７０６）。例えば、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」は、「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」かどうかについての特性である。目標行動ＭＴとして選択することは、この行動ＭＴについて、封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがない、という好ましい状態にすることを目標とする治療の対象として選択したことを意味する。
目標行動ＭＴの選択は色々な方法によって行うことができる。一つの好適な実施例においては、患者が達成しやすいものから選択する。成功体験を得ることによって、生活習慣改善への意欲を高めることができるためである。例えば、修正すべき認知ＭＴの数が最も少ないものを達成しやすいものとすることができる。eatAtOnceとcookTooMuchの２つの行動ＭＴからいずれかを選択する場合、行動ＭＴ−認知ＭＴ関係表を参照して、それぞれのＭＴに関連する認知ＭＴ数を決定する。ここではeatAtOnceに関連する認知ＭＴ数は２であり、cookTooMuchに関連する認知ＭＴは３であるから、より少ない認知ＭＴと関連付けられているeatAtOnceを目標行動ＭＴとして先に選択することができる。その他、患者の行動ＭＴの状態がより好ましい状態であるものの、例えば、状態（１〜５）の数値が最も低いものを選択したり、知識ＭＴ及び認知ＭＴの医学特性状態の平均値が最も低いものとすることもできる。
次に、選択された目標行動ＭＴに関連する、知識ＭＴ、認知ＭＴ、治療法及び患者Ａの医学特性状態を各表から取得して、患者Ａのための治療法選択確率表を作成する（Ｓ７０８）。治療法選択確率表の作成のために治療法の選択確率を決定する。治療法の選択確率は、各治療法の標準選択確率因子及び患者個別の個別選択確率因子に基づいて決定される。本実施形態においては、目標行動ＭＴとしてeatAtOnceが選択されたものとし、eatAtOnceのための患者Ａの治療法選択確率表の一例を以下に示す。
Figure 2019142293
治療法選択確率表は、知識ＭＴ／認知ＭＴ ＩＤ、治療法ＩＤ、標準選択確率因子、個別選択確率因子、総合選択確率因子及び選択確率を含む。知識ＭＴ／認知ＭＴ ＩＤは、治療法ＩＤを抽出するための目標行動ＭＴ「eatAtOnce」に関連付けられた知識ＭＴ／認知ＭＴ ＩＤを示す。知識ＭＴ／認知ＭＴ ＩＤ「−」はその治療法ＩＤは行動ＭＴ「eatAtOnce」に直接に関連付けられた治療法ＩＤであることを意味する。治療法ＩＤは、目標行動ＭＴに直接関連付けられた治療法ＩＤまたは目標行動ＭＴに関連付けられた知識ＭＴまたは認知ＭＴ ＩＤに関連付けられた治療法ＩＤである。総合選択確率因子は標準選択確率及び個別選択確率因子に基づいて決定され、決定された総合選択確率因子に基づいて選択確率が決定される。選択確率に基づいて、治療法選択確率表に含まれる治療法ＩＤから実行するための治療法ＩＤが選択される（Ｓ７１０）。
治療法選択確率表の作成方法には様々な手法があるが、ここでは、まず、行動ＭＴ−治療法表（表７）を参照して目標行動ＭＴ「eatAtOnce」に直接に関連付けられた治療法ＩＤ「trush」及びその標準選択確率因子（１．２）を取得するとともに、患者Ａの医学特性状態表（表１１）を参照して行動ＭＴ「eatAtOnce」の個別選択確率因子（６．０）を取得する。さらに、目標行動ＭＴ「eatAtOnce」に関連付けられた知識ＭＴ「eatAtOnceIntent」を行動ＭＴ−知識ＭＴ関連表（表５）から取得し、取得された知識ＭＴに関連付けられた治療法「calorieEstimate」及び「decisionFatigue」とその標準選択確率因子（１．０及び０．８）を知識ＭＴ−治療法関係表（表８）から取得するとともに、患者Ａの医学特性状態表（表１１）においてＭＴ ＩＤ「eatAtOnceIntent」を参照して個別選択確率因子（５．０）を取得する。同様に目標行動ＭＴに関連付けられた認知ＭＴのための治療法及びその標準選択確率因子を行動ＭＴ−認知ＭＴ関連表（表６）及び認知ＭＴ−治療法関係表（表９）から取得するとともに、患者Ａの医学特性状態表（表１１）においてＭＴ ＩＤを参照して個別選択確率因子を取得する。
総合選択確率因子Ｆｎ及び選択確率Ｐｎは以下の式により算出する。
Figure 2019142293
Figure 2019142293
ここで、ｎは、治療法選択確率表（表１２）において上から治療法番号を割り当てた場合の、選択確率の演算対象である治療法の治療法番号である。式（３）の右項の分母は、すべての治療法の総合選択確率因子の和であり、Ｎは選択可能な治療法数（本実施形態では６）である。
例えば、患者Ａの治療法選択確率表（行動ＭＴ ＩＤ＝eatAtOnce）（表１２）においては、治療法ＩＤ「trush」の総合選択確率は７．２０であり、これは標準選択確率因子１．２と個別選択確率因子６．０を乗算することにより演算される。そして、選択確率０．３３５は、治療法選択確率表におけるすべての治療法のための総合選択確率の和で治療法ＩＤ「trush」の総合選択確率＝７．２０を除算することにより算出される。
次にサーバ１３０の制御部５０１は、治療法選択確率表における選択確率に基づいて、実行するための治療法を選択し（Ｓ７１０）、選択された治療法のための治療法情報を通信部５０５を介してユーザ端末１２０へ送信する（Ｓ７１２）。ここでは治療法の選択は患者の治療法選択確率表の選択確率に基づいて治療法ＩＤの選択によってなされる。治療法情報は選択された治療法のためにユーザに提示される情報を示すものであり、ここでは選択された治療法ＩＤのためのDescriptionを含む。
例えば、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」のための治療法ＩＤとして「trush」が選択された場合には、サーバ１３０の制御部５０１は、記憶部５０４に記憶された行動ＭＴ表（表１）を参照して、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」のためのDescription「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがある」を取得し、さらに、治療法表（表４）を参照して、治療法ＩＤ「trush」のDescription「いっそのこと捨ててしまいましょう！」との情報を取得する。そして、これらの情報に基づいて治療法情報を生成する。例えば、「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがないように、いっそのこと捨ててしまいましょう！」とのメッセージを生成してこれを治療法情報に含める。
ユーザ端末１２０−１の制御部４０１は治療法情報を受信すると、これに基づいて治療法のための情報を表示部４０２において提示する（Ｓ７１４）。ここでは、表示部４０２に、「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがないように、いっそのこと捨ててしまいましょう！」というメッセージを表示する。スピーカ等の出力部を用いることにより音声やその他の方法で治療法情報を患者に提示することもできる。
治療法を提示された患者は、提示された治療法を実行して行動を修正する。例えば、「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまう」という行動ＭＴについての状態が「５：非常によくあてはまる」であり、「封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことがないように、いっそのこと捨ててしまいましょう！」というメッセージが提示された患者Ａが、お菓子の封を切っても食べ切らずに残りを捨ててしまうように行動が修正されることが期待される。これにより、カロリー摂取を抑制することができる。
その後、ユーザ端末１２０−１の制御部４０１は、効果情報取得ステップを実行し（Ｓ７１６）、取得された効果情報をサーバ１３０へ送信する（Ｓ７１８）。例えば、治療法のための情報を提示してから所定期間経過後に、効果を確認するための問い合わせメッセージ「まだ、封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことはありますか？」及び回答選択肢「５:非常によくあてはまる、４:よくあてはまる、３:どちらともいえない、２:あまりあてはまらない、１:全くあてはまらない」を表示部４０２に提示し、患者からの選択入力を受け付けることにより、効果情報が取得される。
提示された治療法が知識ＭＴや認知ＭＴに関連付けられたものであれば、その知識ＭＴや認知ＭＴが修正されたことを確認することをもって効果確認とすることができる。知識ＭＴや認知ＭＴが修正されることで目標行動ＭＴが修正されることが期待されるから、目標行動ＭＴの効果情報の取得がなされることが好ましい。図６に示したように１つの治療法は複数のＭＴに関連し得る。したがって、患者に適用された治療法に関連付けられた他のＭＴについての医学特性状態も取得して更新してもよい。
サーバ１３０の制御部５０１は、効果情報を取得すると、これに基づいて医学特性状態表を更新する（Ｓ７２０）。例えば、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」に対する治療として治療法ＩＤ「trush」の効果として、「まだ、封を切ったお菓子を惰性で最後まで食べ切ってしまうことはありますか？」との問いに対する回答が「１:全くあてはまらない」であった場合には、患者Ａの行動医学特性状態表におけるＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」の状態を「１」に変更する。
さらに、医学特性状態が改善された場合には、その治療法についての標準選択確率因子を上昇させ、効果がなかった場合には減少させる（Ｓ７２２）。全ユーザの治療実績に基づいて標準選択確率因子を修正することにより、より効果の高い治療法が選択される確率を高め、より効果的な治療を可能とする。
標準選択確率因子の変更は、その治療法すべての標準選択確率因子を変更してもよいし、効果が認められたＭＴとの関係においてのみ変更してもよい。例えば、治療法ＩＤ「postSatisfactionOverEating」は表９において認知ＭＴ ＩＤ「noRestriction」及び「worryAboutShortness」の両方と関連付けられている。このうち認知ＭＴ ＩＤ「noRestriction」との関係で治療法ＩＤ「postSatisfactionOverEating」が選択され効果が認められた場合に、認知ＭＴ ＩＤ「noRestriction」と関連付けられた治療法ＩＤ「postSatisfactionOverEating」の標準選択確率因子「０．６」のみを上昇させてもよいし、認知ＭＴ ＩＤ「worryAboutShortness」と関連付けられた標準選択確率因子「０．７」も上昇させてもよい。
標準選択確率因子の変更は、クラスタ毎にすることもできる。すなわち、効果が認められた治療法に関連付けられたＭＴが属するクラスタに属するＭＴに関連付けられたすべての治療法についての標準選択確率を所定量だけ増加させることができる。効果があった治療法が属するクラスタに属する他の治療法も同様に効果が高いと考えられるため、クラスタ全体の選択確率を上昇させる。例えば、行動ＭＴ ＩＤ「eatAtOnce」に対する治療として治療法ＩＤ「trush」による治療の効果が認められた場合には、行動ＭＴに関連付けられた治療法のすべての選択確率を上昇させる。
また、効果情報に基づいて個別の患者についてのクラスタ因子を修正することもできる。例えば、効果が認められた治療法に関連付けられた医学特性が属するクラスタのクラスタ因子を上昇させ、効果がなかった場合には減少させる。いずれのクラスタに対する治療が効果的かは患者によって異なる場合がある。効果のあった治療法に関連付けられた医学特性が属するクラスタは、その患者にとっては効果的なクラスタである可能性が高いため、当該クラスタ因子を上昇させることにより、当該クラスタに対する治療法の選択確率を上昇させ、より効果的な治療を可能とする。
次に、サーバ１３０の制御部５０１は、目標行動ＭＴの修正が十分になされた否かを判定し（Ｓ７２４）、十分になされたと判定された場合には、この目標行動ＭＴに対する治療は終了して、目標行動医学特性選択ステップ（Ｓ７０６）に戻り、新たな目標行動ＭＴを選択し、それ以降の処理が繰り返し実行される。例えば、目標行動ＭＴの状態が「１：全くあてはまらない」となった場合には十分に修正されたと判定することができる。
十分に修正がなされていないと判定された場合には、治療法選択確率表作成ステップ（Ｓ７０８）に戻り、治療法選択確率表を更新した後、それ以降の処理が繰り返し実行される。既に患者によって実行された治療法によって患者の医学特性状態表及び選択確率が更新されている（Ｓ７２０〜Ｓ７２２）から、この更新された医学特性状態表及び選択確率に基づいて、治療法選択確率表を更新する。既に実行された治療法によって十分に修正された知識ＭＴや認知ＭＴについての医学特性状態は良好な状態を示しているから、これらに対する治療法の選択確率は低く変更され、依然好ましくない状態にあるＭＴに対する治療が優先的に選択される。
本実施形態を用いることにより、医学的特性を行動ＭＴ、知識ＭＴおよび認知ＭＴにクラスタ化し、各ＭＴに適した治療法を関連付けて記憶するとともに、各特性についての患者の状態を記憶することにより、患者が好ましくない行動を行っている原因に対する適切な治療法を選択され、効果的に患者の行動を好ましい行動に修正することができる。さらに、治療の効果情報を取得し、これに基づいて治療法の選択確率を変更することにより、より効果的な治療法の提供を可能とする。さらに、患者のユーザ端末を用いるから、刻々と変化する患者の状態に基づく適切な治療法を提供することができる。
［第２の実施形態］
第２の実施形態は、ユーザ端末１２０のユーザが医療従事者であり、図８に示すとおり、Ｓ８０１、Ｓ８０２及びＳ８１１を含む点で、第１の実施形態と異なる。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。
本実施形態において、ユーザ端末１２０−２は医療従事者が使用するタブレットとするが、スマートホンやコンピュータなどその他の電子装置であってもかまわない。医療従事者が患者との対話において取得した患者の属性、医学特性状態を医療従事者のユーザ端末１２０−２を介して入力し（Ｓ７０１）、サーバ１３０へ送信する（Ｓ７０２）。
サーバ１３０はクラスタ因子表及び医学特性状態表を作成し（Ｓ７０４）、その後、目標行動医学特性入力命令をユーザ端末１２０−２へ送信する（Ｓ８０１）。これを受信したユーザ端末１２０−２の表示部４０２において、患者に対する目標行動ＭＴを入力することを促すメッセージが表示され、医療従事者によって目標行動ＭＴが選択されて、目標行動医学特性選択情報がサーバ１３０へ送信される（Ｓ８０２）。サーバ１３０はこれに基づいて、目標行動医学特性を選択し（Ｓ７０６）、選択された目標行動ＭＴに基づいて、治療法選択確率表を作成する（Ｓ７０８）。
サーバ１３０の制御部５０１は、第１の実施形態と同様に治療法選択確率表に基づいて治療法を選択し（Ｓ７１０）、治療法情報を送信する（Ｓ７１２）。治療法情報を受信したユーザ端末１２０−２が表示部４０２において治療法のための情報を提示する（Ｓ７１４）。サーバ１３０によって複数の治療法が選択され、表示部４０２に複数の治療法が提示された場合には、医療従事者は実際に患者に適用すべき治療法を選択する。ユーザ端末１２０−２は、選択された治療法を示すユーザ選択情報を取得し、サーバ１３０へ送信する（Ｓ８１１）。そして、医療従事者が患者に適用するために選択した治療法に基づく指導を患者に行う。
所定期間経過後に、患者に対する更なる診療を行って、適用した治療の効果を聞き取り、効果情報をユーザ端末１２０−２に入力して（Ｓ７１６）、サーバ１３０へ送信する（Ｓ７１８）。サーバ１３０はユーザ選択情報及び効果情報に基づいて医学特性状態表及び選択確率を更新する（Ｓ７２０、Ｓ７２２）。ユーザ選択情報に基づいて、医療従事者によって選択された治療法は、適切な治療法であると推定されるからその標準選択確率を上昇させる。すなわち、医療従事者による選択を教師情報として、標準選択確率を変動させる。その治療法のすべての治療法ＩＤに関連付けられた標準選択確率を変更させてもよいし、治療の対象とされたＭＴと関係においてのみ変更してもよい。ユーザ選択された治療法に関連付けられたＭＴのクラスタのＭＴに関連付けられた治療法の全体の標準選択確率を上昇させることもできる。
そして、サーバ１３０の制御部５０１は、目標行動ＭＴの修正が完了したか否かを判定し（Ｓ７２４）、修正が完了したと判定された場合には、次の目標行動医学特性を決定するために入力命令送信ステップ（Ｓ８０１）に戻り、修正が完了していない場合には治療法選択確率表作成ステップ（Ｓ７０８）に戻り、治療法選択確率表を更新した後、それ以降の処理が繰り返し実行される。
本実施形態においては、医療従事者による治療法の選択が教師情報となり、治療法の選択確率を変更するから、効果の高いと考えられる治療法の選択確率が上昇し、より効果的な治療を行うことが可能となる。
［第３の実施形態］
第３の実施形態は、治療の対象とする疾患を高血圧とする点で、第１の実施形態及び第２の実施形態と異なる。以下、第１及び第２の実施形態と異なる点を中心に説明する。
本実施形態における情報処理フローは図７及び８と同様であるが、行動変容による治療の対象となる疾患が高血圧であるため、各ＭＴ表、治療法表、各ＭＴ−治療法関係表は、高血圧に関連するものを作成する。各表の一例を以下に示す。
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
さらに、これらの表、患者Ａのクラスタ因子及び取得された医学特性状態に基づいて、以下の表を作成する。
Figure 2019142293
本実施形態においては、目標行動ＭＴとしてtooMuchSoySourceが選択されたものとし、tooMuchSoySourceのための患者Ａの治療法選択確率表の一例を以下に示す。
Figure 2019142293
第１及び第２の実施形態と同様に、治療法選択確率表に基づいて治療法を選択し、ユーザ情報端末１２０において治療に関連する治療法情報を提示する。
［第４の実施形態］
第４の実施形態は、治療の対象とする疾患を精神疾患（うつ）とする点で、第１〜第３の実施形態と異なる。以下、第１〜第３の実施形態と異なる点を中心に説明する。
本実施形態における情報処理フローは図７及び８と同様であるが、行動変容による治療の対象となる疾患が精神疾患（うつ）であるため、各ＭＴ表、治療法表、各ＭＴ−治療法関係表は、精神疾患（うつ）に関連するものを作成する。各表の一例を以下に示す。
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
Figure 2019142293
さらに、これらの表、患者Ａのクラスタ因子及び取得された医学特性状態に基づいて、以下の表を作成する。
Figure 2019142293
本実施形態においては、目標行動ＭＴとしてhomePrisonが選択されたものとし、homePrisonのための患者Ａの治療法選択確率表の一例を以下に示す。
Figure 2019142293
第１〜第３の実施形態と同様に、治療法選択確率表に基づいて治療法を選択し、ユーザ情報端末１２０において治療に関連する治療法情報を提示する。
同様に行動変容によって治療しうる他の疾患についても、その疾患に関連する表を用意することにより、同様の情報処理フローを用いて、本発明を実施可能である。
また、上述の実施形態においては、患者のユーザ端末１２０−１、医療従事者のユーザ端末１２０−２及びサーバ１３０が有する各機能について説明したが、これらの機能は本発明に係るシステムに含まれるいずれかの装置が備えれば実施可能である。例えば、第１の実施形態においてサーバ１３０の記憶部５０４に記憶された各表をユーザ端末１２０−１の記憶部４０４に記憶することも可能であるし、サーバ１３０の全ての機能をユーザ端末１２０−１で実行することも可能である。
以上に説明してきた各実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。
１００ システム
１１０ ネットワーク
１２０ ユーザ情報端末
１２０ ユーザ端末
１３０ サーバ
２０１ 処理装置
２０２ 表示装置
２０３ 入力装置
２０４ 記憶装置
２０５ 通信装置
２０６ プログラム
２０８ バス
２０９ 各プログラム
３０１ 処理装置
３０２ 表示装置
３０３ 入力装置
３０４ 記憶装置
３０５ 通信装置
３０６ プログラム
３０８ バス
４０１ 制御部
４０２ 表示部
４０３ 入力部
４０４ 記憶部
４０５ 通信部
５０１ 制御部
５０２ 表示部
５０３ 入力部
５０４ 記憶部
５０５ 通信部

Claims (14)

  1. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるシステムであって、当該システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、
    前記サーバは、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶し、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、
    前記サーバは更に、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択し、前記選択された治療法のための治療法情報を送信し、
    前記ユーザ端末は、受信した治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示する、
    ことを特徴とするシステム。
  2. 前記サーバは更に、患者の医学特性の状態を示す医学特性状態、各医学特性に関連付けられた治療法のための標準選択確率因子及び患者毎の各医学特性のための個別選択確率因子を記憶し、
    前記医学特性のための個別選択確率因子は、各患者の当該医学特性の医学特性状態に基づいて決定され、
    前記治療法の選択確率は、当該治療法のための標準選択確率因子及び当該治療法に関連付けられた医学特性のための個別選択確率因子に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  3. 前記個別選択確率因子は更に、クラスタ因子に基づいて決定され、
    前記クラスタ因子は、医学特性の各クラスタのために患者毎に決定される、
    ことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
  4. 前記サーバは、更に患者の属性を記憶し、
    前記属性は、性別、年齢、職業のうちの少なくとも一つを含み、
    前記クラスタ因子は、前記属性に基づいて決定される、
    ことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
  5. 前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記患者の医学特性状態を更新し、当該更新された医学特性状態に基づいて前記個別選択確率因子を変更する、
    ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載のシステム。
  6. 前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記医学特性が属するクラスタのクラスタ因子を変更する、
    ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載のシステム。
  7. 前記サーバは更に、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性が改善されたか否かを示す効果情報を取得し、当該効果情報に基づいて、前記選択された治療法のための標準選択確率因子を変更する、
    ことを特徴とする請求項２〜６のいずれか１項に記載のシステム。
  8. 前記サーバは、前記治療法の選択においては２以上の治療法を選択し、前記選択された２以上の治療法のための治療法情報を送信し、
    前記ユーザ端末は、受信した治療法情報に基づいて２以上の治療法のための情報を提示し、当該情報を提示された２以上の治療法からユーザによって選択された治療法を示すユーザ選択情報をサーバに送信し、
    前記サーバは、前記治療法選択情報に基づいて、少なくとも標準選択確率因子を変更する、
    ことを特徴とする請求項２〜７のいずれか１項に記載のシステム。
  9. 前記標準選択確率因子の変更は、前記選択された治療法に関連付けられた医学特性のクラスタに属する医学特性に関連付けられた治療法のための標準選択確率因子を変更する、
    ことを特徴とする請求項７及び８のいずれか１項に記載のシステム。
  10. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるサーバであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、
    前記サーバは、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶し、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、
    前記サーバは更に、前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択し、前記選択された治療法のための治療法情報を送信する、
    ことを特徴とするサーバ。
  11. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるシステムによって実行される方法であって、前記システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、
    前記方法は、
    前記サーバが、
    前記複数の行動医学特性から治療の対象としてされた行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、
    前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、
    前記ユーザ端末が、受信した治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示することで前記治療法を実行する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする方法。
  12. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるサーバによって実行される方法であって、前記システムは、サーバ及びユーザ端末を備え、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、
    前記方法は、前記サーバが、
    前記複数の行動医学特性から治療の対象として選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、
    前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする方法。
  13. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用される一組のプログラムであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記一組のプログラムは一以上のコンピュータに、
    複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性をそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶する段階であって、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられる、段階と、
    前記複数の行動医学特性から治療の対象して選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、
    前記選択された治療法のための治療法情報に基づいて治療法のための情報を提示することで前記治療法を実行する段階と、
    を実行させる、
    ことを特徴とするプログラム。
  14. 行動変容によって治療しうる疾患の治療のために使用されるプログラムであって、疾患に関連する患者の医学的な特性を示す医学特性が、行動医学特性、知識医学特性及び認知医学特性にクラスタ化され、前記サーバにおいて、複数の行動医学特性、複数の知識医学特性及び複数の認知医学特性がそれぞれ１以上の治療法に関連付けて記憶され、各行動医学特性は更に知識医学特性及び認知医学特性のうち少なくとも認知医学特性に関連付けられ、前記プログラムは前記サーバに、
    前記複数の行動医学特性から治療の対象して選択された行動医学特性に関連付けられた治療法及び前記選択された行動医学特性に関連付けられた知識医学特性情報及び認知医学特性情報の各々に関連付けられた治療法から実行するための治療法を選択する段階と、
    前記選択された治療法のための治療法情報を送信する段階と、
    を実行させる、
    ことを特徴とするプログラム。
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