TW201514905A - 肥胖基因檢測評估系統及資料處理方法 - Google Patents

Abstract

本發明係一種肥胖基因檢測評估系統及資料處理方法，主要係由一評估伺服器收集一組以上的個人資料、基因檢測資料，並傳送至一個人資料庫儲存及一基因檢測數據資料庫進行資料交換，當評估伺服器經由基因檢測數據資料庫取得一基因檢測結果，再將基因檢測結果傳輸至一基因風險分析資料庫以取得一肥胖發生率；該評估伺服器會根據前述個人資料、基因檢測結果與肥胖發生率進行資料分析，再將分析結果的資訊傳送至一報告資料庫，以自動產生相對應的建議資料；藉由上述系統及方法可方便使用者取得本身在肥胖基因上的相關資訊。

Description

肥胖基因檢測評估系統及資料處理方法

本發明係關於一種評估系統及資料處理方法，尤指一種由評估伺服器配合各種資料庫對肥胖基因檢測的結果與個人生理資料進行分析，以提供改善肥胖問題之對策的相關技術。

近年來醫學與科技的結合，使得醫學管理已經發展成為一種智慧化的管理系統，特別是現代人容易罹患的文明病種類相當多，尤其是與飲食、代謝直接相關的肥胖症，但一般民眾對於肥胖問題的瞭解又相當有限，因此目前一般民眾大多是透過體重機、血壓計等自行量測或基本的驗血試驗，並於量測/試驗完後觀察個人量測/試驗數值的變化，再依據其變化情形調整飲食、運動等方式。

如我國發明專利權第I377515號「健康管理裝置」，其提供一種較低成本的健康管理裝置，由紀錄使用者的生理參數以進行分析，該健康管理裝置主要係由一感測單元、一微處理器以及一記憶體單元所組成；該感測單元用於感測一生理資訊，並根據該生理資訊產生一感測訊號，該感測訊號包含有血糖資料、血壓資料、體重資料其中之一或其多重組合；該微處理器係與感測單元電連接，用於處理感測訊號，以產生一資料訊號；該記憶體單元係 與微處理器電連接，且包括一健康管理軟體，該健康管理軟體可於一相容平台上執行，根據使用者之操作來決定如何計算與分析資料訊號，以產生相對應的量測資料，並儲存量測資料。上述技術可提供使用者參考血糖、血壓、體重資料，並且長期紀錄分析，以進行健康管理與改善。

又如我國新型專利權M453137「健康管理系 統」，其包含一電子式生理參數量測裝置、一手持電子裝置以及一健康管理伺服器；該電子式生理參數量測裝置係用以對一使用者進行量測而獲得一對應於使用者之生理參數，並依據生理參數產生一代表生理參數之條碼影像；該手持電子裝置係用以擷取該條碼影像，且手持電子裝置儲存有一健康管理應用程式，健康管理應用程式係將條碼影像所代表之生理參數解析出，並據以顯示出一對應於生理參數之初步健康管理資訊，而手持電子裝置更發送一代表生理參數之傳輸訊號至健康管理伺服器；該健康管理伺服器係用以接收傳輸訊號，並將傳輸訊號所代表之生理參數解析出並儲存。上述新型專利權係可供使用者透過手持電子裝置於近端觀看初步健康管理資訊，同時將生理參數傳送至健康管理伺服器，再由遠端的醫師或健康管理人員進一步以人工的方式提供建議資料。

然而，透過長期紀錄分析生理資訊以及人工提 供建議資料，除了花費時間較長而缺乏效率外，使用者只能被動地的受制於少數生理資訊或生理參數來評估是否改變飲食、作息。因此，上述之現有技術確實有待提出更佳解決方案的必要性。

有鑑於上述現有技術的不足，本發明主要目的係提供一種肥胖基因檢測評估系統及資料處理方法，透過個人生理相關的資訊、基因檢測的結果、肥胖發生的風險，經由肥胖基因檢測評估系統進行資料交換並且自動分析後，將分析結果快速又詳細的提供給使用者，以方便使用者取得本身在肥胖基因上的相關資訊，並提出有效的對策。

欲達上述目的所採取的主要技術手段係令前述肥胖基因檢測評估系統包含：一評估伺服器，用以收集一組以上的個人資料、基因檢測資料，並且透過該評估伺服器進行資料傳輸與分析；一個人資料庫，係與該評估伺服器連接，用以接收個人資料並儲存；一基因檢測數據資料庫，具有複數分別與基因檢測資料相對應的基因檢測結果，並且與前述評估伺服器連接；一基因風險分析資料庫，係與該評估伺服器連接，具有複數分別與基因檢測結果相對應的肥胖發生率；一報告資料庫，係與評估伺服器連接，具有複數依據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率所產生相對應的建議資料。

利用上述構造，由該評估伺服器將收集到的個人資料、基因檢測資料分別傳輸給個人資料庫與基因檢測數據資料庫，依據基因檢測資料由基因檢測數據資料庫中取得相對應的基因檢測結果，再將基因檢測結果傳輸至該基因風險分析資料庫，以交換對應該基因檢測結果的肥胖 發生率，因此當評估伺服器對上述個人資料、基因檢測結果與肥胖發生率進行資料分析並得到分析結果資訊，該報告資料庫會根據分析結果資訊提供相對應的建議資料給使用者，透過肥胖基因檢測評估系統將分析結果、檢驗報告既快速、詳細又準確的提供給使用者，以利於使用者找出對策而達到降低肥胖發生率的目的。

為達到上述目的所採取的又一主要技術手段係令述肥胖基因檢測資料處理方法，係由一評估伺服器執行以下步驟：接收一個人資料以及一基因檢測資料；將接收的個人資料、基因檢測資料分別與一基因檢測數據資料庫、一基因風險分析資料庫進行資料交換，以取得一基因檢測結果及一肥胖發生率；根據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率進行資料分析，以產生一分析結果；依照該分析結果產生一份專屬的建議資料。

本發明的前述方法係由評估伺服器收集個人資料、基因檢測資料，透過該評估伺服器將個人資料、基因檢測資料分別傳送至前述個人資料庫進行儲存、基因檢測數據資料庫進行資料交換，以取回基因檢測結果及肥胖發生率，該評估伺服器會根據收到的個人資料、基因檢測結果與肥胖發生率進行資料的評估、判斷與分析而產生分析結果，再根據分析結果，判斷是否有肥胖發生的風險，若有肥胖發生的風險，則依照分析結果產生一份專屬的建議資料，藉由建議資料以快速又詳細的方式方便使用者提 出有效的對策，以降低肥胖的發生率。

10‧‧‧評估伺服器

20‧‧‧個人資料庫

30‧‧‧基因檢測數據資料庫

31‧‧‧基因名稱

311‧‧‧脂肪生成

312‧‧‧食慾控制

313‧‧‧新陳代謝

314‧‧‧內分泌調節

32‧‧‧檢測數據

33‧‧‧風險評估

40‧‧‧基因風險分析資料庫

50‧‧‧報告資料庫

51‧‧‧肥胖體質分析資料

511‧‧‧低風險分數

512‧‧‧高風險分數

513‧‧‧受測者分數

52‧‧‧綜合評估資料

53‧‧‧貼心建議資料

60‧‧‧使用者終端

圖1 係本發明一較佳實施例系統架構方塊圖。

圖2 係本發明一較佳實施例另一系統架構方塊圖。

圖3 係本發明應用方式一示意圖。

圖4 係本發明應用方式又一示意圖。

圖5 係本發明應用方式另一示意圖。

圖6 係本發明之評估方法流程圖。

圖7 係本發明之風險評估流程圖。

圖8 係本發明之建議報告流程圖。

關於本發明肥胖基因檢測評估系統之一較佳實施例，請參考圖1所示，其中包括一評估伺服器10、一個人資料庫20、一基因檢測數據資料庫30、一基因風險分析資料庫40、一報告資料庫50。

該評估伺服器10係透過網路與一個以上的使用者終端60連接，該使用者終端60供使用者輸入一組以上的個人資料、基因檢測資料，該評估伺服器10係分別與前述報告資料庫50、基因風險分析資料庫40、基因檢測數據資料庫30、個人資料庫20連接，透過該評估伺服器10以進行資料傳輸與分析。

該個人資料庫20係接收該評估伺服器10所傳送的個人資料，並且將所有個人資料分別儲存，以提供該評估伺服器10需要時可隨時取用。

該基因檢測數據資料庫30係接收該評估伺服器10所送出的基因檢測資料，該基因檢測數據資料庫30具有複數的基因檢測結果，該等基因檢測結果分別與各種不同的基因檢測資料相對應。

該基因風險分析資料庫40係接收該評估伺服器10所傳送的基因檢測結果，該基因風險分析資料庫40具有複數分別與各種基因檢測結果相對應的肥胖發生率；本實施例中，該基因風險分析資料庫40可進一步為一外部資料庫，該評估伺服器10透過與該外部資料庫連接，以隨時獲得更新後的外部資料庫中的基因檢測結果及相對應的肥胖發生率。

該報告資料庫50具有複數依據前述個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率所產生相對應的建議資料，該建議資料可為一資料表。

請參閱圖2所示，前述報告資料庫50中的建議資料進一步包括一肥胖體質分析資料51、一綜合評估資料52、一貼心建議資料53。

該肥胖體質分析資料51具有多個風險分數，係由該評估伺服器10根據基因檢測數據資料庫30提供的檢測結果計算出各風險分數後，再傳送至報告資料庫50，當風險分數越高代表對肥胖的影響力越強。

該綜合評估資料52與該貼心建議資料53係分別依據使用者的個人資料、基因檢測資料、基因檢測結果以及肥胖發生率，提供相對應的建議資料，必須特別說明的是，該綜合評估資料52係屬於整體性的建議資料，而貼 心建議資料53係屬於較綜合評估資料52更進一步的個人化的建議資料。

為說明本發明肥胖基因檢測評估系統的具體應用方式，請參考圖3所示，當使用者已在一醫學單位進行體檢後，便可獲得一代表使用者身分的憑證(如會員編號)，使用者可透過網路連線至該醫學單位所提供的建立個人資料端，再透過上述使用者終端60與評估伺服器10連結，並輸入一代表使用者身分的憑證以登入，使用者登入後可得到由上述評估伺服器10分析儲存在報告資料庫50中的建議資料，並以資料表的形式提供使用者以下的資訊：該個人資料係包括一體檢編號(如648號)、一身高資訊(如163公分)、一體重資訊(如89公斤)、一身體質量指數(Body Mass Index,BMI)(如33.5)、一體脂肪率(如37.9%)，如圖3所示，其中該身體質量指數是一種以身高資訊為基礎來測量體重資訊是否符合標準的指數，其一般計算方式為體重(公斤)除以身高(平方公尺)；該體脂肪率是指身體中脂肪組織所佔的比率，可透過坊間的計算公式或體脂肪計測得。

上述的基因檢測資料經分析後產生基因檢測結果，請參考圖4所示，其中該基因檢測資料包括四個項目，主要是依基因對人體內所負責的生理功能而進行分類，所述四個項目係分別為一脂肪生成311、一食慾控制312、一新陳代謝313、一內分泌調節314，各項目中包括有複數的基因名稱31、檢測數據32、風險評估33等資料；該檢測數據32係分別用以判斷兩對偶基因的差異性，其中 一對偶基因來自父親，另一對偶基因來自母親，如C/C、CG；根據各基因之檢測數據32的差異性，以分析出複數的風險評估33之狀態。

本實施例中，影響該脂肪生成311的基因包括 PPARG2基因、GNB3基因等；該脂肪生成311的風險評估方式如下：該PPARG2基因的常態對偶基因為C/C，若檢測數據32為C/C，其風險評估33為「低」；而該GNB3基因的常態對偶基因為C/C，而對應的檢測數據32為C/T，因為有差異所以風險評估33判定為「中」。

影響該食慾控制312的基因包含LEP基因、 SDC3基因、MC4R基因等；該食慾控制312的風險評估方式如下：該LEP基因的常態對偶基因為C/C，若檢測數據32為C/C，其風險評估33為「低」；該SDC3基因的常態對偶基因為C/C，若檢測數據32為C/C，其風險評估33為「低」；該MC4R基因的常態對偶基因為A/A，若檢測數據32為A/A，其風險評估33為「低」。

影響該新陳代謝313的基因包括UCP3基因、 ADRB2基因、PPARGC1B基因、一FTO基因等；該新陳代謝313的風險評估方式如下：該UCP3基因的常態對偶基因為T/T，若檢測數據32為C/C，則因差異大，其風險評估33將判定為「高」；該ADRB2基因的常態對偶基因為C/C，若檢測數據32為C/C，其風險評估33為「低」；該PPARGC1B基因的常態對偶基因為G/G，若檢測數據32為G/G，其風險評估33為「低」；該FTO基因的常態對偶基因為G/G，若檢測數據32為G/A，因有差異，故其 風險評估33判定為「中」。

影響該內分泌調節314的基因包含NR0B2基 因、PPARG基因、ESR1基因等；該內分泌調節314的風險評估方式如下：該NR0B2基因的常態對偶基因為G/G，若檢測數據32相同為G/G，其風險評估33為「低」；該PPARG基因的常態對偶基因為G/G，若檢測數據32為G/A，因有差異，其風險評估33判定為「中」；該ESR1基因的常態對偶基因為A/A，若檢測數據32為T/T，則因差異大，其風險評估33判定為「高」。

根據上述基因檢測結果，提供前述報告資料庫 50中的肥胖體質分析資料51、綜合評估資料52、貼心建議資料53，請參閱圖4與圖5所示，該肥胖體質分析資料51中包括有一低風險分數511、一高風險分數512、一受測者分數513。

前述四個項目中，若其基因的風險評估33結 果是判定為「低」，其計分為0分，若基因的風險評估33為「中」或「高」，則其計分為1分；因此四個項目的低風險分數511必須為0，該高風險分數512則視影響基因的數量而定(例如：影響脂肪生成311的基因有兩個，所以其高風險計分為2分、依此類推，食慾控制312的高風險分數為3分、新陳代謝313的高風險分數為4分、內分泌調節314的高風險分數為3分)。而該受測者分數513則為受測者的實測結果，在各個項目的基因風險評估33結果中若出現「中」、「高」狀態之一者即計為1分，在本實施例中，該評估伺服器10根據前述的分析結果計算出受測者分數 513後，再傳送至報告資料庫50，該受測者分數513越高代表對肥胖的影響力越強，另外該評估伺服器10將前述基因檢測結果送至基因風險分析資料庫40，並取得相對應的肥胖發生率。

該綜合評估資料52與貼心建議資料53分別依 據使用者的個人資料、基因檢測資料、基因檢測結果以及肥胖發生率，提供相對應的建議資料，如圖5所示，該綜合評估資料52係屬於整體性的建議資料，其中列舉出具有「中」、「高」風險狀態的各個基因名稱31，以及各基因名稱31相對應的建議資料；該貼心建議資料53係屬於較綜合評估資料52更進一步的個人化的建議資料，其中除了有各基因名稱31相對應的建議資料外，還有分析目前個人資料中的各個數值的建議資料。

由上述本發明之較佳實施例的具體應用方式，可歸納出一種肥胖基因檢測資料處理方法，該方法係執行於前述評估伺服器10上，如圖6所示，其包括以下主要步驟：接收使用者透過該使用者終端60輸入的一個人資料以及一基因檢測資料(S101)，分別儲存於一個人資料庫20、一基因檢測數據資料庫30；將接收的個人資料、基因檢測資料分別與一基因檢測數據資料庫30、一基因風險分析資料庫40進行資料交換，以取得一基因檢測結果及一肥胖發生率(S102)；根據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率進行資料分析(S103)，以產生一分析結果(S104)，該分析結果包括 有中、高風險基因的相關資料；

依照該分析結果產生一份專屬的建議資料(S105)。

於上述主要步驟中，當評估伺服器10執行至「接收使用者透過該使用者終端60輸入的一個人資料以及一基因檢測資料(S101)」步驟後，如圖7所示，進一步在評估伺服器10上執行以下一子步驟：送出該個人資料(S1021)，並先儲存於個人資料庫20；送出該基因檢測資料至該基因檢測數據資料庫30，並由基因檢測數據資料庫30取得基因檢測結果，以進行後續的資料交換(S1022)；送出基因檢測結果至該基因風險分析資料庫40，以取得該肥胖發生率(S1023)。

為了方便統整使用者資料，於上述主要步驟中，當評估伺服器10執行到「依上述個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率進行資料分析(S103)」步驟後，如圖7所示，進一步在評估伺服器10上執行以下又一子步驟：將上述個人資料、基因檢測資料、基因檢測結果、肥胖發生率建檔(S1031)，並傳送至個人資料庫20儲存。

為了要詳細的提供分析結果給使用者參考，於上述主要步驟中，當評估伺服器10執行至「依照該分析結果產生一份專屬的建議資料(S105)」步驟後，如圖8所示，進一步在評估伺服器10上執行以下另一子步驟：產生該肥胖體質分析資料51(S1051)，並傳送至該報告資料庫50中儲存；產生該綜合評估資料52(S1052)，並傳送至該報告資 料庫50中儲存；產生該貼心建議資料53(S1053)，並傳送至該報告資料庫50中儲存。

綜上所述，本發明透過該評估伺服器10將個人資料傳送至個人資料庫20進行儲存，又將基因檢測資料傳送至基因檢測數據資料庫30進行資料交換，以取回基因檢測結果及肥胖發生率，該評估伺服器10根據收到的個人資料、基因檢測結果與肥胖發生率進行資料的評估、判斷與分析而產生分析結果，再根據分析結果中的「中」、「高」風險的基因以及個人資料、基因檢測資料以產生一份專屬的建議資料，並將資料儲存在報告資料庫50中，該建議資料中提供了肥胖體質分析資料51、綜合評估資料52、貼心建議資料53，藉由本發明可快速、詳細又準確的提供給使用者有效的對策，以降低肥胖相關疾病的發生率。

10‧‧‧評估伺服器

20‧‧‧個人資料庫

30‧‧‧基因檢測數據資料庫

40‧‧‧基因風險分析資料庫

50‧‧‧報告資料庫

60‧‧‧使用者終端

Claims (14)

1. 一種肥胖基因檢測評估系統，其包含：一評估伺服器，用以收集一組以上的個人資料、基因檢測資料，並且透過該評估伺服器進行資料傳輸與分析；一個人資料庫，係與該評估伺服器連接，用以接收個人資料並儲存；一基因檢測數據資料庫，具有複數分別與基因檢測資料相對應的基因檢測結果，並且與前述評估伺服器連接；一基因風險分析資料庫，係與該評估伺服器連接，具有複數分別與基因檢測結果相對應的肥胖發生率；一報告資料庫，係與評估伺服器連接，具有複數依據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率所產生相對應的建議資料。
2. 如請求項1所述之肥胖基因檢測評估系統，其中該報告資料庫中的建議資料進一步包括一肥胖體質分析資料、一綜合評估資料、一貼心建議資料。
3. 如請求項2所述之肥胖基因檢測評估系統，上述個人資料係包括一體檢編號、一身高資訊、一體重資訊、一身體質量指數、一體脂肪率。
4. 如請求項3所述之肥胖基因檢測評估系統，上述基因檢測資料包括四個項目，其分別為一脂肪生成、一食慾控制、一新陳代謝、一內分泌調節。
5. 如請求項4所述之肥胖基因檢測評估系統，其中各項目包括有複數的基因名稱、檢測數據、風險評估資料。
6. 如請求項5所述之肥胖基因檢測評估系統，其中影響 該脂肪生成的基因包括PPARG2基因、GNB3基因。
7. 如請求項5所述之肥胖基因檢測評估系統，其中影響該食慾控制的基因包含LEP基因、SDC3基因、MC4R基因。
8. 如請求項5所述之肥胖基因檢測評估系統，其中影響該新陳代謝的基因包括UCP3基因、ADRB2基因、PPARGC1B基因、FTO基因。
9. 如請求項5所述之肥胖基因檢測評估系統，其中影響該內分泌調節的基因包含NR0B2基因、PPARG基因、ESR1基因。
10. 如請求項1至9中任一項所述之肥胖基因檢測評估系統，進一步提供一個以上的使用者終端，該使用者終端係與評估伺服器連接，該使用者終端供使用者輸入一組以上的個人資料、基因檢測資料。
11. 一種肥胖基因檢測資料處理方法，係由一評估伺服器執行以下步驟：接收一個人資料以及一基因檢測資料；將接收的個人資料、基因檢測資料分別與一基因檢測數據資料庫、一基因風險分析資料庫進行資料交換，以取得一基因檢測結果及一肥胖發生率；根據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率進行資料分析，以產生一分析結果；依照該分析結果產生一份專屬的建議資料。
12. 如請求項11所述之肥胖基因檢測資料處理方法，其中當評估伺服器執行至「接收一個人資料以及一基因檢 測資料」步驟後，進一步執行以下步驟：送出該個人資料；送出該基因檢測資料，並取得該基因檢測結果；送出該基因檢測結果，以取得該肥胖發生率。
13. 如請求項12所述之肥胖基因檢測資料處理方法，其中當評估伺服器執行至「根據個人資料、基因檢測結果、肥胖發生率進行資料分析，以產生一分析結果」步驟後，進一步執行以下步驟：將上述個人資料、基因檢測資料、基因檢測結果、肥胖發生率建檔並且儲存。
14. 如請求項13所述之肥胖基因檢測資料處理方法，其中當評估伺服器執行至「依照該分析結果產生一份專屬的建議資料」步驟後，更進一步的執行以下步驟：產生該肥胖體質分析資料；產生該綜合評估資料；產生該貼心建議資料。