WO2013157277A1

WO2013157277A1 - 生活習慣病改善支援装置およびその制御方法

Info

Publication number: WO2013157277A1
Application number: PCT/JP2013/002669
Authority: WO
Inventors: 賢二岩野; 石川　貴之; 峰村　淳
Original assignee: パナソニック株式会社
Priority date: 2012-04-20
Filing date: 2013-04-19
Publication date: 2013-10-24
Also published as: JP6117774B2; JPWO2013157277A1

Abstract

　生活習慣病改善支援装置は、条件分類部と、代表値算出部と、出力部とを備える。条件分類部は、複数の生活習慣改善項目について２以上に分類した生活習慣状態と生体情報測定値とを読み込み、生活習慣状態となっている日時情報と生体情報測定値を測定した日時情報とに基づいて各生体情報測定値を生活習慣状態と対応付けを行い、生活習慣状態に基づいて生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する。代表値算出部は、測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する。出力部は、生活習慣状態に対応する各生体情報測定代表値を出力する。

Description

生活習慣病改善支援装置およびその制御方法

　生活習慣病の発症には、遺伝要因と環境要因が関与しており、環境要因は生活習慣や服薬の影響を受ける。ここでは、生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援装置に関するもので、主に生活習慣改善項目や服薬により、生体情報測定値に対する影響の有無、および影響の大きさを表す技術について記載する。

　生活習慣病を改善する為には、生活習慣や服薬の影響を受けることは公知である。また、生活習慣病の一例として、高血圧に対する生活習慣の改善項目としては、減塩、栄養、睡眠時間、運動、節酒、禁煙などがある事も、医療関係者からの情報、および公開情報にて公知である。しかしながら、患者にとって生活習慣改善項目を継続的に実施することは、日常生活に制限がかかり、精神的や肉体的に苦痛を伴う場合があることから、必ずしも容易な事ではない。この生活習慣改善を継続する為の技術として２つを紹介する。

　例えば特許文献１は、生活習慣病を改善する為、患者の生体情報測定結果と生活リズム（生活習慣）とを同時に表示することにより、生活習慣病患者が生活習慣改善の動機付けを図る技術を開示している。

　また特許文献２は、生活習慣病を改善する為、患者本人と類似した他の患者との生体情報測定結果を比較表示することにより、生活習慣病患者が生活習慣改善を継続する動機付けを図る技術を開示している。

日本国特開平９－１０３４１３号公報日本国特開２００４－２２３０４５号公報

　従来技術では、生活習慣病患者の生体情報測定結果と生活習慣改善項目とを対比して表示しているが、複数の生活習慣改善項目のうち、どの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えるのかを把握することが困難である。更に生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えている場合、与える影響の大きさを把握することが困難である。

　本発明は、生活習慣病患者に対する複数の生活習慣改善項目に対し、どの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを把握しやすくすることを目的としている。

　上記の課題を解決するために、本発明の一つの態様に係る生活習慣病改善支援装置は、生体情報の測定結果である生体情報測定値と、生体情報測定値を測定した第１の日時情報との入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と、生活習慣状態となっている第２の日時情報との入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、生活習慣状態と生体情報測定値とを読み込み、第１の日時情報及び第２の日時情報に基づいて各生体情報測定値を生活習慣状態と対応付けを行い、生活習慣状態に基づいて生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する条件分類部と、測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する代表値算出部と、生活習慣状態に対応する各生体情報測定代表値を出力する出力部とを備えることを特徴としたものである。

　また、本発明の他の態様に係る生活習慣病改善支援装置の制御方法は、複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と、前記生活習慣状態となっている第２の日時情報とを読み込む工程と、生体情報の測定結果である生体情報測定値と、前記生体情報測定値を測定した第１の日時情報とを読み込む工程と、第１の日時情報及び第２の日時情報に基づいて各生体情報測定値を生活習慣状態と対応付けを行い、生活習慣状態に基づいて生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する工程と、測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する工程と、生活習慣状態に対応する各生体情報測定代表値を出力する工程とを備えることを特徴としたものである。

　本発明の態様に係る生活習慣病改善支援装置によれば、生活習慣病患者に対する複数の生活習慣改善項目に対し、どの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを容易に把握することができる。

本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣目標入力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生体情報測定値入力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣状態入力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生体情報測定値の一例を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣状態の一例を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の制御部の処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の条件分類部における処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の代表値算出部における処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の順位決定部における処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における生活習慣出力項目を指定した画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣提案部における処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣提案部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣提案部における処理フローチャート本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣提案部における画面を示す図本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の条件分類部における処理フローチャート本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の代表値算出部における処理フローチャート本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の代表値算出部における処理フローチャート本発明の第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の代表値算出部における処理フローチャート本発明の第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の生活習慣状態と生体情報測定値との相関図本発明の第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部における画面を示す図本発明の第１の実施の形態から第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の正面図

　以下に、本発明の生活習慣病改善支援装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。ここで生活習慣とは、食習慣、運動習慣、休養、喫煙、飲酒等に代表される生活する上での習慣を表す。また、生活習慣病とは、生活習慣が発症・進行に深く関与している疾患の総称であり、例えば糖尿病（１型糖尿病を除く）、脂質異常症（家族性脂質異常症を除く）、高血圧、肥満がある。また生活習慣改善項目とは、生活習慣病を改善する為の生活習慣を表す。

　また、ここでの生体情報（Ｖｉｔａｌ　Ｓｉｇｎｓ）とは、患者の健康状態を示す情報であり、例えば、血圧、血糖、体重、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ　Ｍａｓｓ　Ｉｎｄｅｘ）、血中酸素飽和度（Ｂｌｏｏｄ　Ｏｘｙｇｅｎ　Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、体温、尿糖、ヘモグロビンＡ１Ｃ、内膜中膜複合体厚（ＩＭＴ：Ｉｎｔｉｍａ－ｍｅｄｉａ　ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ）、心拍、脈拍、などがある。本発明の実施の形態では、生活習慣病として高血圧を、生体情報としては血圧を一例として説明するが、これに限定するものではない。

　（第１の実施の形態）
　図１は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図を示す。

　図１において、生活習慣目標入力部１０１は、制御部１３０と接続し、使用者（患者や医師）によって生活習慣に関する目標である生活習慣目標が入力され制御部１３０に生活習慣目標に基づく情報を出力する。

　また生活習慣状態入力部１０２は、制御部１３０と接続し、使用者によって生活習慣改善項目に対する目標が入力され制御部１３０に生活習慣改善項目に基づく情報が出力される。さらに、生活習慣状態入力部１０２は、使用者によって生活習慣目標に基づいて生活習慣改善項目に対する少なくとも２つの状態、例えば実施、未実施かを示す生活習慣状態が入力され制御部１３０に生活習慣状態に基づく情報が出力される。

　生体情報測定値入力部１０３は、制御部１３０と接続し、使用者によって生体情報を測定した値である生体情報測定値が入力され制御部１３０に生体情報測定値に基づく情報が出力される。なお、生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２、生体情報測定値入力部１０３には、使用者が入力情報を入力するように説明したが、使用者が入力できない場合には入力情報などを第三者が代理で入力したり、通信回線などを介して入力できるような構成にしてもよい。

　制御部１３０は、記憶部１２０と接続し、生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２、生体情報測定値入力部１０３がそれぞれ出力した生活習慣目標、生活習慣状態、生体情報測定値を受け記憶部１２０へ保存する。制御部１３０は、条件分類部１３１、代表値算出部１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４などから構成されており、各々の構成に関して説明する。

　条件分類部１３１は、記憶部１２０に保存された生体情報測定値と生活習慣状態を読み出し、生活習慣状態の組合せが同一となる条件を生活習慣状態組合せ条件とする。更に条件分類部１３１は、生活習慣状態組合せ条件に基づいて、生体情報測定値を測定値群に分類する。ここで、測定値群の数は、生活習慣状態組合せ条件の数に等しくなる。

　代表値算出部１３２は、条件分類部１３１で条件付けした生活習慣状態組合せ条件毎に、測定値群の代表値である生体情報測定代表値を算出する。ここで、生体情報測定代表値とは、測定値群の特徴を代表的に表すように各種統計処理を施した数値のことをいい、例えば測定値群の平均値、中央値(メジアン)、エラーと認定できるような所定の閾値を超えた数値を排除した測定値に対する平均値などである。

　順位決定部１３３は、生体情報測定代表値を含む生体情報を測定した値に基づいて、生活習慣状態組合せ条件に対する順位を決定する。

　生活習慣提案部１３４は、記憶部１２０に保存された生活習慣状態に基づいて最新の生活習慣状態の組合せである生活習慣最新状態組合せを抽出し、生活習慣最新状態組合せに対応する生体情報測定代表値を生体情報最新値とする。また、生活習慣提案部１３４は、この生体情報最新値が前回の生体情報最新値より改善したと判断、例えば高血圧患者の場合は血圧値が低下したと判断した場合の生体情報測定値を生体情報改善値とし、この生体情報改善値に対応する生活習慣状態の組合せを生活習慣改善状態組合せ条件とする。

　なお、条件分類部１３１と代表値算出部１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４のそれぞれは、制御部１３０を介して記憶部１２０と情報のやり取りが可能である。

　出力部１４０は制御部１３０と接続し、条件分類部１３１と代表値算出部１３２を有することによって、出力部１４０は、前記した生活習慣状態組合せ条件と、それに対応する生体情報測定代表値を出力する。これにより、生活習慣病患者に対する生活習慣改善項目に対し、どの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを視覚化することができる。更には順位決定部１３３を有することによって順位を出力する。これにより、各生活習慣改善項目が生体情報測定結果に与える影響の大きさを順位付けして認識することができる。また、生活習慣提案部１３４を有することによって患者がどの生活習慣改善項目に留意すべきかをわかりやすく認識することができる。ここで出力とは画面への表示や、通信回線への出力、および、紙への印刷を含むが、本発明の実施の形態では、画面への表示を例に説明する。
　なお、本発明の第１の実施の形態において具体的には、生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２、生体情報測定値入力部１０３及び出力部１４０がクライアント装置に備えられ、制御部１３０がサーバー装置に備えられ、クライアント装置とサーバー装置がネットワークを介して接続されていてもよい。また、記憶部１２０はクライアント装置又はサーバー装置に備えられていてもよいし、クライアント装置又はサーバー装置に接続される外部メモリであってもよい。

　本発明の第１の実施の形態により、生活習慣病患者に対して、生活習慣病を改善する為の指標である生体情報測定値を改善する為には、どの生活習慣改善項目に取り組むと効果的なのか否かが、視覚的に表すことが可能となる。この結果、生活習慣病患者が継続的に生活習慣改善に取り組む動機付けとなり、患者の生活の質（ＱＯＬ：Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｏｆ　Ｌｉｆｅ）を向上させる事が可能となる。また、患者を診察する医師の立場では、一般的な生活習慣指導だけでなく、患者本人にとって治療効果の高い生活習慣改善項目や項目組合せを抽出することが可能となり、患者本人に適した生活習慣指導を行う事が可能となる。

　次に、各々の構成要素について図を用いて詳細に説明する。

　図２は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣目標入力部１０１である。ここで入力とは、キーボードやマウスからの装置への入力、および通信回線からの入力などがあり、ここでは一例として画面に取り付けたタッチパネルでの入力を例として説明を行う。

　図２の画面中央には表があり、表の左側の列を構成する項目が生活習慣改善項目２０１、表の右側の列を構成する項目が生活習慣目標２０２を表す。なお、図２には、高血圧に対する生活習慣改善項目２０１、および生活習慣目標２０２の一例を記載している。また、患者によっては生活習慣改善項目２０１として、服薬を追加しても良いが、服薬に対する生活習慣目標２０２は医師の指示に基づいて設定してもよい。

　さらに、医師は、生活習慣病患者の健康状態および本人と相談を行った上で、適切な生活習慣改善項目２０１や、対応する生活習慣目標２０２を設定することも可能である。これらの設定項目は患者により異なる場合があり、また同じ患者でも健康状態により生活習慣目標２０２を変更する事も可能である（図示せず）。生活習慣病患者は、この設定で問題なければ設定内容に問題が無いことを示すボタンの一例“ＯＫ”で設定確定し、前の設定に戻る場合は、ボタン“Ｃａｎｃｅｌ”（一例）を押す。生活習慣改善項目２０１や生活習慣目標２０２を設定できることにより、広く一般的な目標だけでなく、患者一人一人の健康状態に適合した生活習慣目標を設定することが可能となる。

　図３は、本発明の第１の実施の形態における生体情報測定値入力部１０３である。ここでは一例として、生体情報測定値３０１を通信回線等から入力する場合を説明するが、キーボードでの測定値入力や、装置に内蔵した生体情報測定手段でも可能である。生体情報測定値３０１として血圧を考えた場合、生体情報測定値３０１は、収縮期血圧（ＳＢＰ：Ｓｙｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、拡張期血圧（ＤＢＰ：Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、脈拍（Ｐｕｌｓｅ）の測定値を示す。なお生体情報は、日内変動、週内変動、季節変動など変動要因がある。例えば、血圧の日内変動としては、就寝中は血圧値が低く、活動中は血圧値が高めとなる傾向である。また血圧の週内変動として、仕事がある平日は血圧が比較的高めであり、仕事が無い休日は血圧が比較的低めである。この様に、血圧は測定時刻により変動する生体情報測定値３０１である。

　この生体情報の変動影響を少なくし、なおかつ生体情報を定点観測的に毎日測定する為に、患者が生体情報を決まった時刻に測定してもよい。生体情報の測定時刻は、一日のうちの決まった時間、例えば起床後１時間以内に限定すれば、生体情報測定値３０１に対する日内変動の影響を少なくすることが出来る。

　患者は、図３の画面において、生体情報測定値３０１で良い場合は、ボタン“ＯＫ”を押して、生活習慣状態入力画面へ遷移する。一方、この測定値を破棄する場合は、ボタン“Ｃａｎｃｅｌ”を押す。

　図４は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣状態入力部１０２である。患者は、図２の生活習慣改善項目２０１に対して、生活習慣目標２０２を、実施した状態（第１の状態で状態Ａとする。）か、未実施という状態（第２の状態で状態Ｂとする。）を、生活習慣状態４０１として入力する。また、生活習慣状態組合せとは、全ての生活習慣改善項目２０１に対して、各々の生活習慣状態４０１の組合せを表す。なお、図４の生活習慣状態４０１の実施、未実施状態に係る生活習慣改善項目２０１は、図２の生活習慣改善項目２０１と比して“服薬”を追加しており、“服薬”に対する生活習慣状態４０１は、薬を服用したか否かで入力する。

　図４において、患者は、生活習慣改善項目２０１に対して、実施した状態（状態Ａ）の場合は、画面での項目名を白字に設定し、一方、未実施の状態（状態Ｂ）の場合は、画面での項目名を黒字に変更する。患者は、このように生活習慣改善項目２０１に対して実施、未実施の状態を示す生活習慣状態４０１の入力が終了すれば、終了を示す一例のボタン“ＯＫ”を押して、生活習慣状態４０１の入力を確定する。なお、ここでは、生活習慣状態４０１の実施、未実施の状態を文字の色で区別したが、文字の大きさや形状、背景色などによって区別してもよい。

　なお、生活習慣状態４０１の入力頻度は、生体情報測定値３０１の入力頻度と同じとしてもよい。生活習慣状態４０１の入力頻度が高いほど、患者の生活習慣をきめ細かく記録することが出来、結果として生活習慣改善項目２０１による生体情報測定結果への影響を、より正確に判断することが可能となる。

　図４では、生活習慣状態４０１として、実施、未実施をそれぞれ状態Ａ、状態Ｂという２つの状態のみを扱っているが、本発明は状態数が２つより多くの状態の場合にも同様に適用可能である。例えば、図２の生活習慣改善項目２０１の“睡眠”の生活習慣目標２０２は、睡眠時間を表しており、その実施結果は、数値となる。生活習慣改善項目２０１が複数の状態をとる場合、または連続的な数値が状態である場合、生活習慣状態４０１に閾値を設けることで２つの状態又は任意の複数の状態に分離できる。

　図５は、本発明の第１の実施の形態の記憶部１２０における生体情報測定値３０１である。記憶部１２０では、生体情報測定値３０１を患者および測定日時で分類して記憶している。図５の生体情報測定値５０１は、ある患者の測定日時５１１が２０１１年３月１日における血圧測定結果である。同様に、生体情報測定値５０２は、２０１１年３月２日における血圧測定結果、生体情報測定値５３１は２０１１年３月３１日における血圧測定結果である。なお、図５は患者数が１人の例であるが、これに限定するものではない。

　図６は、本発明の第１の実施の形態の記憶部１２０における生活習慣状態である。記憶部１２０では、生活習慣状態を患者および入力日時で分類して記憶している。生活習慣状態組合せ６０１は、ある患者の入力日時が２０１１年３月１日における生活習慣改善項目の生活習慣状態の組合せである。なお、入力日時とは、生活習慣状態を入力したときの日時が自動的に記録されてもよいし、その生活習慣状態であった日時を指定して生活習慣状態入力部１０２へ入力してもよい。

　生活習慣状態４０１は、例えば生活習慣改善項目２０１の“減塩”を例にとると、実施した状態（状態Ａ）として値“１”、未実施の状態（状態Ｂ）として値“０”で表現している。図６における他の生活習慣改善項目２０１の“栄養”、“運動”、“節酒”“禁煙”の意味は、“減塩”での説明と同じである。一方、生活習慣改善項目２０１の“睡眠”は睡眠時間の値を記憶している。生活習慣改善項目２０１の“睡眠”は、睡眠時間を示すので、睡眠に対する生活習慣状態４０１は、生活習慣目標２０２（図２では一例として睡眠時間が７時間以上８時間以下）と比較して、生活習慣目標２０２の条件を満たしていれば実施した状態（状態Ａ）とし、条件を満たしていなければ未実施の状態（状態Ｂ）と算出している。

　なお、図６の生活習慣状態組合せ６０２は２０１１年３月２日における生活習慣改善項目２０１の生活習慣状態、生活習慣状態組合せ６３１は同一患者の２０１１年３月３１日における生活習慣改善項目２０１の生活習慣状態である。また、例えば減塩、栄養、運動、節酒、禁煙の項目に着目すれば、生活習慣状態組合せ６０２における生活習慣状態組合せは、（０、０、０、０、１）となり、生活習慣状態組合せ６３１における生活習慣状態組合せは、（１、１、０、１、１）となる。

　図７は、本発明の第１の実施の形態の制御部１３０における処理フローチャートであり、制御部１３０が、記憶部１２０に保存している所定期間の生体情報測定値３０１と生活習慣状態４０１から、出力部１４０に出力する処理の概要について説明する。

　制御部１３０は、条件分類部１３１、代表値算出部１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４を有しており、各々の構成要素の主な処理に関して説明する。なお、条件分類部１３１、代表値算出部１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４を含む制御部１３０はそれぞれの動作を実行する一つのＣＰＵにより構成されていてもよいし、それぞれ個別の演算装置を接続したものであってもよい。

　条件分類部１３１は、記憶部１２０の生体情報測定値３０１と生活習慣状態４０１を読み出し、生体情報測定値３０１と生活習慣状態組合せとの対応付けを行う。ここでは、同一の患者が複数回入力した生体情報測定値３０１、生活習慣状態４０１を読み出し、対応付けを行う。更に、生活習慣状態４０１の組合せが同一となる条件を生活習慣状態組合せ条件とする。次に、条件分類部１３１は、同一となる生活習慣状態組合せ条件に基づいて、生体情報測定値３０１を測定値群に分類する（Ｓ７０１）。

　代表値算出部１３２は、条件分類部１３１で求めた生活習慣状態組合せ条件毎に、測定値群の代表値である生体情報測定代表値を算出する（Ｓ７０２）。順位決定部１３３は、生体情報測定代表値に基づいて、生活習慣状態組合せ条件に対する順位を決定する（Ｓ７０３）。

　生活習慣提案部１３４は、最新の生活習慣状態の組合せである生活習慣最新状態組合せを抽出し、生活習慣最新状態組合せに対応する生体情報測定代表値を生体情報最新値とし、この生体情報最新値より改善したと判断した生体情報測定値を生体情報改善値とし、この生体情報改善値に対応する生活習慣状態の組合せを生活習慣改善状態組合せ条件とする（Ｓ７０４）。

　次に、図７で説明した条件分類部１３１、代表値算出部１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４の処理詳細を、図８、図９、図１０、図１７を用いて説明する。

　図８は、本発明の第１の実施の形態における条件分類部１３１の処理フローチャート（Ｓ７０１）である。まず、使用者が条件分類部１３１で処理対象とする所定期間、例えば１ヶ月間、３ヶ月間等を設定する（Ｓ８０１）。次に、条件分類部１３１は、記憶部１２０から所定期間に対する過去に記憶部１２０に保存された生体情報測定値３０１と生活習慣状態４０１を読み込む（Ｓ８０２）。条件分類部１３１は、現在処理対象としている生体情報測定値３０１と生活習慣状態組合せとの対応付けを行う（Ｓ８０５）。ここで、条件分類部１３１は、所定期間内に測定された生体情報測定値３０１を順次処理対象としており、現在処理対象としている生体情報測定値３０１とは、この所定期間内に測定された生体情報測定値３０１の１つである。例えば、図５、図６を用いると、図５の生体情報測定値（５０１、５０２、・・・、５３１など）の測定日時と図６の生活習慣状態組合せ（６０１、６０２、・・・、６３１など）の入力日時が最も近い日時である、図５の生体情報測定値５０１と図６の生活習慣状態組合せ６０１との対応付けを行う。ここで、図５および図６を用いて、生体情報測定値５０１と生活習慣状態組合せ６０１との対応付けについて詳細に説明する。
　まず条件分類部１３１は、図５の生体情報測定値５０１の測定日時５１１を参照する。次に、条件分類部１３１は、同一の患者であり、測定日時５１１に最も近い生活習慣状態の入力日時６１１を図６の入力日時の項目から抽出し、この入力日時６１１に対応する生活習慣状態組合せ６０１と対応付ける。この結果、条件分類部１３１は、生体情報測定値５０１と生活習慣状態組合せ６０１とを対応付ける事が可能である。同様に、条件分類部１３１は、生体情報測定値５０２と生活習慣状態組合せ６０２との対応付けを、また生体情報測定値５３１と生活習慣状態組合せ６３１との対応付けを行う。

　なお、生体情報測定値３０１と生活習慣状態組合せとの対応付ける方法として、最も近い日時とする判断基準の他に、遅延の考え方を導入する方法もある。すなわち、生活習慣改善項目２０１を未実施から実施、もしくは未実施から実施に状態変化した時点より、この状態変化が生体情報測定値３０１への影響を与えるには、時間遅延、すなわち遅延時定数が存在すると考えられる。例えば医師が、生活習慣目標入力部１０１で、生活習慣改善項目２０１の状態変化から生体情報測定値３０１への影響を与える遅延時定数を入力（図示せず）し、生体情報測定値３０１と生活習慣状態組合せとの対応付けを行うことが出来る。例えば、ある生活習慣改善項目２０１の遅延時定数が１日と設定がある場合、条件分類部１３１は、生活習慣状態組合せ６０１の入力日時６１１の２０１１年３月１日に遅延時定数の１日を加えた２０１１年３月２日の測定日時に対応する生体情報測定値５０２との対応付けを行う。その効果として、患者が本発明の生活習慣病改善支援装置の使用により、所定の生活習慣改善項目２０１を短期的に断念することなく、長期的かつ継続的に実施するための動機付けにつながると考える。

　更にこの遅延時定数は、生活習慣改善項目２０１毎に異なる設定とすることが望ましい。これは生活習慣改善項目２０１が、服薬か、食事（例えば、減塩）か、運動か等により、生体情報測定値３０１に与える影響の遅延時間が異なることに起因する。この結果、各生活習慣改善項目２０１の違いによる、生体情報測定値３０１への影響を考慮した遅延時間を適切に反映することが可能となる。

　上記のとおり生体情報測定値３０１と生活習慣状態組合せとの対応付けを行った後に、条件分類部１３１は、このステップＳ８０５で処理対象とした生体情報測定値３０１に対応付けられている生活習慣状態組合せの一つを、処理対象の生活習慣状態組合せ条件とする（Ｓ８０６）。次に、条件分類部１３１は、処理対象とする生活習慣状態組合せ条件と、メモリ（図示せず）等に保存された既存の測定値群における生活習慣状態組合せ条件とを比較し、既存の測定値群の中に処理対象とする条件が有るか、無いのかを検索する。条件分類部１３１は、所定期間内に測定された生体情報測定値３０１を順次処理対象としてステップＳ８０５及びステップＳ８０６を行うため、既存の測定値群とは、所定期間内に測定された生体情報測定値３０１が複数ある場合で、既にメモリ（図示せず）等に記憶された測定値群を指す。ここで、測定値群とは、１つの生活習慣状態組合せ条件に対応付けられる生体情報測定値３０１を纏めた群である。測定値群は、生体情報測定値３０１は少なくとも１つ、通常は複数個を含む。

　条件分類部１３１は、処理対象とする生活習慣状態組合せ条件が既存の測定値群の条件と同一の場合、既存の測定値群に処理対象としている生体情報測定値３０１を分類する（Ｓ８１０）。一方、条件分類部１３１は、処理対象とする条件が既存の測定値群の条件と異なる場合、新規に測定値群を作成し、その測定値群の条件を処理対象としている生活習慣状態組合せ条件とし、この測定値群に処理対象としている生体情報測定値３０１を分類する（Ｓ８１１）。分類結果はメモリ（図示せず）等に記憶する。

　条件分類部１３１は、所定期間に対する全ての生体情報測定値３０１を測定値群に分類したかどうかを判断する（Ｓ８１３）。分類が終了していない場合、次の生体情報測定値３０１を処理対象とする（Ｓ８１５）。一方、生体情報測定値３０１が既存の測定値群に分類が終了した、例えば図５の生体情報測定値５３１の分類を終了した場合、メモリ（図示せず）等に記憶していた全ての測定値群と生活習慣状態組合せ条件を記憶部１２０に保存する。

　図９は、本発明の第１の実施の形態における代表値算出部１３２の処理Ｓ７０２を説明するためのフローチャートである。まず、代表値算出部１３２は、生体情報測定値３０１の全ての測定値群と生活習慣状態組合せ条件を読み込む（Ｓ９０１）。次に、代表値算出部１３２は、一つの測定値群に含まれる全ての生体情報測定値３０１に対して例えば平均値などの代表値を算出し、これを生体情報測定代表値とする。これで、測定値群の生活習慣状態組合せ条件に対する、生体情報測定代表値を算出できる（Ｓ９０３）。

　次に、代表値算出部１３２は、全ての測定値群を処理したかどうかを確認する（Ｓ９０４）。代表値算出部１３２は、全ての測定値群を処理していない場合、次の測定値群を代表値算出部１３２での処理対象とする（Ｓ９０５）。一方、代表値算出部１３２は、全ての測定値群を処理した場合、全ての生活習慣状態組合せ条件と代表値とを記憶部１２０に保存する（Ｓ９０６）。この代表値算出部１３２までの処理により、各々の生活習慣改善項目２０１の生活習慣状態組合せ条件を分類し、この生活習慣状態組合せ条件の代表値となる生体情報測定代表値を算出することが出来る。

　なお、代表値算出部１３２で処理する生体情報の一例として血圧を考えると、血圧計では生体情報測定値３０１として収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍を測定するのが一般的である。生体情報測定値３０１が複数存在する場合、医師が、対象となる生活習慣病に最も影響の大きいと考えられる生体情報測定値３０１を設定しておくものとする（図示せず）。すなわち、ここでの血圧の例では、代表値算出部１３２が生体情報測定代表値を算出する際、収縮期血圧（ＳＢＰ）を用いる事とする。
　このように、複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と生体情報の測定結果である生体情報測定値を読み込み、各生体情報測定値を生活習慣改善項目に対する各前記生活習慣状態の組合せである生活習慣状態組合せと対応付けを行い、生活習慣状態に基づいて生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する条件分類部１３１と、測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する代表値算出部１３２と、を備えることによって、複数の生活習慣改善項目のうちどの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを把握しやすくすることができる。
　特に、ある生活習慣病に対してどの生活習慣改善項目が効果的であるかは各個人によっても少しずつ異なり、同一人が複数回入力する生活習慣状態及び生体情報測定値に基づいてその代表値を算出していることから、その患者にとってどの生活習慣改善項目を実施すれば高い効果が得られるのか把握することができる。

　図１０は、本発明の第１の実施の形態における順位決定部１３３の処理Ｓ７０３を詳細に説明するためのフローチャートである。順位決定部１３３は、生活習慣状態組合せ条件とそれぞれの条件に対応する代表値（生体情報測定代表値）とを記憶部１２０から読み込む（Ｓ１００１）。次に、順位決定部１３３は、代表値（生体情報測定代表値）に基づき、各条件に対する順位を決定する（Ｓ１００２）。順位を考える際に、生活習慣病として高血圧を例にとると、収縮期血圧を下げる事が心疾患や脳血管障害へのリスクを低減する事から、代表値（生体情報測定代表値）が低い順に順位を決定する。なお順位決定方法は、生活習慣病により異なるため、生活習慣病に関連する学会のガイドラインや医師の指示に基づいて決定する事とする。

　代表値算出部１３２は、生活習慣状態組合せ条件と代表値（生体情報測定代表値）と順位を記憶部１２０に保存すると共に、出力部１４０へ出力する（Ｓ１００３）。この時、出力部１４０は順位が高い生活習慣状態組合せ条件が、使用者（患者や医師）の目に付き、認識しやすい形式で出力する。

　図１１は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面である。この画面は、本発明の図７の処理フローチャートにおける順位決定部１３３の処理（Ｓ７０３）までを行った段階での出力部１４０の画面である。出力部１４０は、生活習慣改善項目１１０１と生体情報測定代表値の項目１１０２と順位の項目１１０３とを表示する。なおここで、生体情報測定代表値の項目１１０２は、生活習慣病として高血圧を一例として考えるため、収縮期血圧（ＳＢＰ）を用いている。また、図１１に表示されている生活習慣改善項目１１０１も一例であって、他の生活習慣病を改善するための項目を利用することも出来る。

　出力部１４０は、生体情報測定代表値１１１６に基づいて順位１１１７を決定し、順位が高い順番に表示する。この時、最も順位が高い条件が収縮期血圧（ＳＢＰ）の最低値（図１１の生体情報測定代表値１１１６の中で最低値の１３５［ｍｍＨｇ］）となっている生活習慣状態組合せ条件１１１１である。次に順位が高い条件が生活習慣状態組合せ条件１１１２である。また、この画面で処理対象とする所定期間１１２０を設定する。なお、図１１中では所定期間１１２０を１ヶ月と３ヶ月で表しているが任意の所定期間を設定できるようにしても良い。これにより、使用者（患者または医師）は、所定期間１１２０を短期間の状態や長期間の状態に切り替えて表示することにより、生活習慣改善項目１１０１の実施、未実施に対する生体情報測定値３０１への短期的影響から、長期的影響までを視覚化することができる。

　出力部１４０が順位の高い生活習慣状態組合せ条件を画面上部に表示、もしくは目立つ様に表示することにより、患者が本人にとって効果のある生活習慣状態組合せ条件を理解することが出来る。また、医師にとっても患者に対して効果の高い生活習慣改善項目を把握することが出来ることにより、患者に対して適切な生活習慣改善指導や服薬指導を行うことが可能となる。

　図１２は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面である。この画面は、図１１において全ての順位１１１７が一つの画面に表示できない場合に、表示されていない箇所を表示するためのスクロール１２０１を変更した場合の画面である。使用者がスクロール１２０１を下方に移動することにより、下位の順位１２１７に対応する生活習慣状態組合せ条件、および生体情報測定代表値を表示することが出来る。

　この画面により、患者が本人にとって効果の高い生活習慣改善項目２０１だけでなく、効果の低い生活習慣改善項目２０１を把握することが出来る。また医師には、学会ガイドラインなどで提唱されている生活習慣改善項目２０１であっても、患者の疾患原因や個人差よって効果が低い項目を把握することが出来る。また医師にとって、患者の生活習慣病の原因推定の参考として用いることで、適切な診察を行うことができる。

　図１３は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面である。この画面の目的は、複数の生活習慣改善項目２０１の中で、特定の生活習慣改善項目２０１が生体情報測定値３０１に対する影響の大きさを表すことである。

　まず、生活習慣状態入力部１０２は、生活習慣改善項目２０１の中で、出力部１４０で着目する生活習慣出力項目１３０１が使用者（患者や医師）によって入力される。ここで、着目する生活習慣出力項目１３０１とは、使用者が特定の生活習慣改善項目２０１の実施、未実施によって生体情報測定値３０１にどのような影響が生じたかを知りたい生活習慣改善項目２０１の項目である。生活習慣病として高血圧を例に取ると、生活習慣出力項目１３０１として、“減塩”が入力された場合に生体情報測定値３０１に与える影響を確認する。

　次に、条件分類部１３１は、生活習慣改善項目２０１の中で、“減塩”以外の生活習慣改善項目１１０１に対する生活習慣状態の組合せが同一となる一対の条件（第２の生活習慣状態組合せ条件ともいう。）を検索する。条件分類部１３１は、生活習慣出力項目１３０１に対する一対の条件として、“減塩”以外の生活習慣状態の組合せが同一な生活習慣状態組合せ条件１３０２と生活習慣状態組合せ条件１３０３を一例として抽出する。なお、この条件は複数個存在する場合があり、図１３では条件分類部１３１は、前述の一対の条件とは別に、“減塩”以外の生活習慣状態の組合せが同一な一対の条件である生活習慣状態組合せ条件１３０５と生活習慣状態組合せ条件１３０６を抽出している。

　この一対の条件に対する生体情報測定代表値である収縮期血圧（ＳＢＰ）を比較することにより、生活習慣改善項目２０１の“減塩”が、生体情報測定代表値に与える影響を定量的に評価することが出来る。この時、“減塩”以外の他の生活習慣改善項目２０１の実施、未実施を示す生活習慣状態は同一として比較している為、生活習慣改善項目２０１の“減塩”だけが生体情報測定代表値の一例とした収縮期血圧（ＳＢＰ）に与えた効果として比較することが出来る。

　また、患者は、特定の生活習慣改善項目２０１が生体情報測定値３０１に対する影響の大きさを出力部１４０により表示された画面から把握することにより、患者本人にとって効果の大きい生活習慣改善項目２０１に注力することが出来る。更に、患者は、患者本人にとって効果の小さい、もしくは効果のあまり無い生活習慣改善項目２０１を識別することが出来、生活習慣改善項目２０１に患者の嗜好性を反映することが出来る。例えば、高血圧の患者で、お酒が大好きな患者にとっては、節酒の効果を評価することが出来、仮に改善効果が低ければ、医師と相談した上で、生活習慣改善項目２０１として、“節酒”を対象から外す事も考えられる。

　更に、代表値算出部１３２は、図１３の生体情報測定代表値である収縮期血圧の差を算出し、特定の生活習慣改善効果の度合いを定量化することが出来る（図示せず）。例えば、生活習慣改善状態組合せ条件１３０２と生活習慣状態組合せ条件１３０３を比較する場合、生体情報測定代表値１３１３と生体情報測定代表値１３１２との差を算出し、これを特定の生活習慣改善項目２０１の測定値状態差とする。また、特定の生活習慣改善項目２０１の“減塩”以外の生活習慣状態の組合せが同一である別の生活習慣状態組合せ条件が有る場合の、生体情報測定代表値１３１５と生体情報測定代表値１３１６との差も算出でき、これも生活習慣改善項目２０１の“減塩”の測定値状態差として表す。複数の一対条件が有る場合、測定値状態差の平均を算出して、これを新たな測定値状態差とすることが考えられる。こうすることで、生活習慣改善項目２０１に対する実施、および未実施の測定値状態差を、定量的に比較することが出来る。

　図１４は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面である。図１４では、生活習慣改善項目２０１として“服薬”の効果を表示する画面である。服薬は、医師の指示の元で患者が実施するが、患者の状態や疾患原因により、服薬情報を変更することがある。なお、服薬情報の入力は、説明を割愛する。図１４では、出力部１４０は、服薬情報の項目１４０１として、例えば、薬品名、用法、用量を表示する。この服薬情報の項目１４０１に対して、生体情報測定代表値の項目１４０２と、測定回数１４０３を表示する。

　出力部１４０は、服薬情報の項目１４０１に対して、服薬情報１４０５を表示する。条件分類部１３１では、服薬情報１４０５が同一かどうかを条件として、服薬の効果を表示すために必要な処理を行う。また、代表値算出部１３２や順位決定部１３３の処理は、図１３などで説明した前述の生活習慣改善の例と同様であるため、説明を割愛する。また出力部１４０は、服薬情報１４０５に対する患者の実施回数１４０６を表示する。実施回数１４０６を表示することで、生体情報測定代表値の項目１４０２の数値の信頼性を表す指標とすることが出来る。更に、服薬情報１４０５を比較するために、生活習慣改善項目２０１に関する詳細条件設定１４１２を指定することが可能である。

　図１５は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面であり、詳細条件設定１４１２を設定するための画面である。ここでは、図１４の詳細条件設定１４１２を入力した場合の、生活習慣改善項目２０１の指定方法を説明する。使用者は、図１４の服薬情報１４０５に対して、同一条件で比較したい生活習慣改善項目１５０１を設定する。ここで、同一条件で比較する生活習慣改善項目１５０１は、“減塩”、“栄養”、“睡眠”、“運動”、“節酒”と設定する一例である。また、同一条件で比較したい生活習慣改善項目１５０１の設定は、生活習慣改善項目１５０１の文字や背景の大きさ、色、形状などによって区別するものである。

　図１６は、本発明の第１の実施の形態における出力部１４０の画面である。ここでは、図１５で設定した詳細条件設定１４１２に基づいて出力部１４０が、薬品Ａと薬品Ｂによる服薬の効果を画面に出力する。服薬情報１４０５として、薬品Ａと薬品Ｂとを比較し、詳細条件設定１４１２で設定した、生活習慣改善項目１５０１の“減塩”、“栄養”、“睡眠”、“運動”、“節酒”の生活習慣状態４０１が同一条件で比較する。この結果、服薬情報１４０５として薬品Ａと薬品Ｂが、患者の生体情報測定値３０１に対して、どの様に影響を与えているかを比較表示することが出来る。ここでは、一例として生体情報測定値３０１を収縮期血圧（ＳＢＰ）とし、詳細条件設定１４１２の生活習慣状態組合せ条件１６０１が図１６のような場合、薬品Ａを服薬した場合の収縮期血圧が薬品Ｂを服薬した場合の収縮期血圧よりも小さくなっている。これより、詳細条件設定１４１２の生活習慣状態組合せ条件１６０１が図１６のような場合は、薬品Ａの方が薬品Ｂよりも服薬の効果が大きいことがわかる。また、服薬情報１４０５と生活習慣改善項目１５０１との関連性について表示することが出来る。

　図１７は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣提案部１３４における処理フローチャートである。まず生活習慣提案部１３４は、各々の生活習慣状態組合せ条件と代表値（生体情報測定代表値）とを記憶部１２０から読み込む（Ｓ１７０１）。次に、生活習慣提案部１３４は、新しい生活習慣状態組合せ条件の中で、最も入力日時が新しいものを生活習慣最新状態組合せとする。更に、生活習慣提案部１３４は、この生活習慣最新状態組合せに対応する生体情報測定代表値を抽出し、これを生体情報最新値とする。以上の処理により、生活習慣提案部１３４は、生活習慣最新状態組合せに対する生体情報最新値の対応付けを行う。

　生活習慣提案部１３４は、ある条件における代表値（生体情報測定代表値）であってその値が生体情報最新値と異なる代表値を生体情報参照値として抽出し、この代表値と生体情報最新値とを比較し、代表値が生体情報最新値より健康状態なのかどうかを判断する（Ｓ１７０４）。なお、健康状態かどうかは、対象とする生活習慣病により異なる。一例を挙げると、生活習慣病が高血圧の場合、血圧値、すなわち生体情報測定値が低い方が健康状態と判断する。

　生活習慣提案部１３４は、前記した生体情報参照値に対応する前記生活習慣状態の組合せを生活習慣参照状態組合せ条件として抽出する。ここで、代表値が生体情報最新値より健康状態が良い場合、この代表値を生体情報改善値とする。また、生活習慣提案部１３４は生体情報最新値より健康状態が良い場合の代表値に対する生活習慣状態組合せ条件を、生活習慣改善状態組合せ条件とする。以降、生体情報参照値は生体情報改善値であり、生活習慣参照状態組合せ条件は生活習慣改善状態組合せ条件である場合で説明するが、改善ではなく悪化している場合であっても同様である。生活習慣提案部１３４は、生体情報改善値と、その値に対応する生活習慣改善状態組合せ条件とを提案内容として記憶する（Ｓ１７０５）。一方、代表値が生体情報最新値より健康状態が悪い場合、処理（Ｓ１７０５）をスキップする。生活習慣提案部１３４は、全ての条件に対する処理を行ったかどうかを判断し（Ｓ１７０６）、未処理の条件があれば、次の条件を処理対象とする（Ｓ１７０７）。一方、全ての条件の処理が終了すれば、出力部１４０は提案内容を出力する（Ｓ１７０９）。なお、処理Ｓ１０００は、判断処理Ｓ１７０６における判断がＹｅｓの場合、判断処理Ｓ１７０６と処理Ｓ１７０９の間で行われる処理で、詳細は後述する図１９で説明する。

　図１８は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣提案部１３４の画面である。まず、出力部１４０は、画面の中央にある表の項目として、順位、生活習慣改善項目、生体情報測定代表値として収縮期血圧（ＳＢＰ）を表示する。出力部１４０は、生活習慣最新状態組合せ１８０１と生体情報最新値１８０２を表の最下段に表示する。この時、生活習慣提案部１３４は、生体情報最新値１８０２として、最新の生体情報測定値ではなく、生活習慣最新状態組合せ１８０１に対する生体情報測定代表値を用いている。その理由は、生体情報によっては日内変動が大きいため、対象期間における生体情報測定代表値を用いることにより、生活習慣改善項目の実施、未実施を表す生活習慣状態組合せ条件の影響を、適切に表現できると考えられる。

　生活習慣提案部１３４は、例えば図１８で収縮期血圧（ＳＢＰ）の生体情報最新値１８０２である「１４５ｍｍＨｇ」より健康状態が改善したと判断する収縮期血圧（ＳＢＰ）が「１４５ｍｍＨｇ」より小さい生体情報測定代表値を生体情報改善値１８０５として抽出し、出力部１４０が表示を行う。この生体情報改善値１８０５に対する生活習慣状態の改善組合せが、生活習慣改善状態組合せ条件１８１１、生活習慣改善状態組合せ条件１８１２などである。

　使用者（例えば患者）は、図１８を閲覧することにより、現在の生活習慣最新状態組合せ１８０１および生体情報最新値１８０２を改善させる為には、生活習慣改善項目２０１のどれを実施すればよいのかを把握することが出来る。更に、使用者は、生活習慣改善項目２０１の実施を行った結果として、生体情報改善値１８０５として、どの程度の影響が有るのかを、理解することが出来、生活習慣改善項目２０１を実施する上での目標とする事が出来る。

　図１９は、本発明の第１の実施の形態における生活習慣提案部１３４の処理フローチャートである。これは、図１７で示した生活習慣提案部１３４の処理Ｓ１０００の説明である。

　まず、生活習慣提案部１３４が、ある生活習慣改善状態組合せ条件を処理対象として抽出する。そして、生活習慣最新状態組合せと生活習慣改善状態組合せ条件を比較して、生活習慣最新状態組合せで実施（状態Ａ）である項目が、生活習慣改善状態組合せ条件でも同様に実施（状態Ａ）であるかどうかを判断する（Ｓ１９０１）。この処理の目的は、最新の状態で実施している生活習慣改善項目２０１を、患者に継続的に実施して頂くことである。

　ここで、生活習慣提案部１３４は、判断処理（Ｓ１９０１）の判断した結果、生活習慣最新状態組合せで実施している生活習慣改善項目２０１が全て実施（状態Ａ）である場合は、生活習慣改善状態組合せ条件と代表値（生体情報改善値）とを提案内容として記憶部１２０に保存する（Ｓ１９０２）。一方、生活習慣提案部１３４は、判断処理Ｓ１９０１の結果、生活習慣改善状態組合せ条件において生活習慣最新状態組合せで実施している生活習慣改善項目２０１に未実施（状態Ｂ）の項目が存在する場合、提案内容から処理対象の条件を除外する（Ｓ１９０３）。

　一例として、図１８を用いて説明を行う。生活習慣最新状態組合せ１８０１にて、実施している生活習慣改善項目２０１は、“服薬”、“減塩”、“栄養”、“禁煙”である。この生活習慣改善項目２０１を全て実施している生活習慣改善状態組合せ条件は、生活習慣改善状態組合せ条件１８１１、１８１２である。一方、生活習慣改善状態組合せ条件１８１３は生活習慣改善項目“減塩”が未実施であり、また生活習慣改善状態組合せ条件１８１４は生活習慣改善項目“栄養”が未実施である。よって生活習慣提案部１３４は、生活習慣改善状態組合せ条件１８１３、および１８１４は提案内容から除外し、生活習慣改善状態組合せ条件１８１１、および１８１２は提案内容としてそれぞれ対応する生体情報改善値１８０５とともに記憶部１２０に保存する。

　次にＳ１９０２またはＳ１９０３の後、生活習慣提案部１３４は、全ての生活習慣改善状態組合せ条件に対して処理したかを確認し（Ｓ１９０５）、未処理の条件があれば、次の条件を処理対象とする（Ｓ１９０６）。次に生活習慣提案部１３４は、提案内容に何個の生活習慣改善状態組合せ条件があるかを確認する（Ｓ１９０７）。生活習慣提案部１３４は、判断処理（Ｓ１９０７）の結果が２個以上有る場合は、生活習慣最新状態組合せで未実施（状態Ｂ）の生活習慣改善項目２０１の内、生活習慣改善状態組合せ条件で実施（状態Ａ）となった生活習慣改善項目２０１の総数を項目数として求める。生活習慣提案部１３４は、Ｓ１９０２で提案内容となった生活習慣改善状態組合せ条件毎に項目数を比較し、項目数が少ない生活習慣改善状態組合せ条件を提案内容に選択する（Ｓ１９０８）。

　この処理を行う目的は、複数の生活習慣改善項目２０１の実施に対応することは、患者にとって負担となる事が多いため、患者が現在実施している生活習慣改善項目２０１に出来るだけ負担の少ない項目で実現できる生活習慣病改善を提案することが出来る。

　生活習慣提案部１３４は、生活習慣最新状態組合せで未実施（状態Ｂ）であり、かつ生活習慣改善状態組合せ条件で実施（状態Ａ）の生活習慣改善項目を生活習慣改善提案項目とする（Ｓ１９０９）。この後、生活習慣提案部１３４は、生活習慣改善提案項目を提案内容に追加する。

　生活習慣提案部１３４は、判断処理（Ｓ１９０７）の結果が１個の場合は、処理（Ｓ１９０８）をスキップする。また、生活習慣提案部１３４は、判断処理（Ｓ１９０７）の結果が０個の場合は更なる生活習慣改善がない為、残り処理をスキップする。

　なお、生活習慣目標入力部１０１は、患者が生活習慣改善項目２０１を実施する上での実施困難度を入力する方法がある（図示せず）。ここで実施困難度は、患者が生活習慣改善項目２０１を実施する上での困難さを数値で表現するものであり、ここでは数値が大きいほど実施が困難で、数値が小さいほど実施が容易と定義する。

　生活習慣提案部１３４は、各生活習慣改善項目２０１ごとの生活習慣改善項目を実施する実施困難度を読み込み、生活習慣改善項目２０１の中で実施困難度が小さい項目を抽出する。これにより、生活習慣改善提案項目が複数個ある場合は、前記した実施困難度に基づいて患者がより実施し易い生活習慣改善項目２０１を、生活習慣改善提案項目とする事が可能となる（図示せず）。この実施困難度を設定することにより、医師は患者の嗜好性を把握することが可能となり、また患者も本人に負担が少ない生活習慣改善項目２０１を生活習慣病改善支援装置が提案する事が可能となる。この結果、患者が無理のない形での生活習慣改善項目２０１を継続実施することが可能となる。

　更に、順位決定部１３３は、条件に対する代表値である生体情報測定代表値と実施困難度に基づいて、順位を決定することが可能である（図示せず）。例えば、高血圧の場合、生体情報測定代表値が小さいと健康状態が改善したと判断する為、順位決定部１３３は、生体情報測定代表値と実施困難度を乗算した値を新たな代表値として算出し、前記代表値が小さい順に順位を付与する。

　この順位決定部１３３が、生体情報測定代表値と実施困難度に基づいて順位を決定することにより、患者の健康状態への効果と、患者の実施困難さの両面を反映して、患者にとって最適な生活習慣改善項目２０１の順位付けをする事が可能となる。この結果、患者が日常生活上で無理のない形での生活習慣改善項目２０１を継続実施することが可能となる。

　図２０は、本発明の第１の実施の形態の生活習慣提案部１３４の画面である。出力部１４０は、表の項目としては図１８と同様であり、生活習慣最新状態組合せ１８０１と生体情報最新値１８０２とを表示している。

　次に出力部１４０は、図２０に提案内容として、生体情報最新値１８０２より改善している生体情報改善値２００５と、生活習慣改善状態組合せ条件２０１２とを表示している。図１８を参照すると、生活習慣提案部１３４は、生活習慣改善状態組合せ条件１８１３と１８１４では未実施、かつ生活習慣最新状態組合せ１８０１では実施の項目が存在するため、提案内容から生活習慣改善状態組合せ条件１８１３、１８１４を除外している。これは、生活習慣最新状態組合せ１８０１で実施していた生活習慣改善項目２０１を生活習慣改善状態組合せ条件で未実施とした条件では、生体情報測定代表値に改善効果があらわれないとするためである。また、生活習慣提案部１３４は、生活習慣改善状態組合せ条件１８１１と１８１２とを比較して、生活習慣改善状態組合せ条件１８１２の方が実施の項目が少ないため、最終的な提案内容として、生活習慣改善状態組合せ条件１８１２を選択している。この図１８における生活習慣改善状態組合せ条件１８１２が、図２０における生活習慣改善状態組合せ条件２０１２としている。

　更に、生活習慣提案部１３４は、生活習慣最新状態組合せ１８０１と生活習慣改善状態組合せ条件２０１２とを比較して、生活習慣改善提案項目２０２０として“運動”を選択している。出力部１４０は、この生活習慣改善提案項目２０２０に文章を追加し、生活習慣改善の提案を表示している。

　この図２０の表示を行うことにより、使用者（患者）は具体的な生活習慣改善提案項目２０２０の候補を特定することが可能となり、その生活習慣改善提案項目２０２０を実施した場合の生体情報測定値への影響の大きさを把握する事が可能となる。また、医師の立場では、患者が自らの生活習慣改善状態組合せ条件２０１２を継続的に取り組んでいただくことにより、医療業務の効率化を図る事が可能となるとともに、患者の生活習慣や生体情報を把握することにより、患者に対してより適切な診察や投薬を行う事が可能となる。

　（第２の実施の形態）
　図２１は、本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図を示す。なお、図１と同じ構成要素は説明を割愛する。また、第１の実施の形態と同様に、具体的には、生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２、生体情報測定値入力部１０３及び出力部２１４０がクライアント装置に備えられ、制御部１３０がサーバー装置に備えられ、クライアント装置とサーバー装置がネットワークを介して接続されていてもよい。また、記憶部１２０はクライアント装置又はサーバー装置に備えられていてもよいし、クライアント装置又はサーバー装置に接続される外部メモリであってもよい。また、条件分類部２１３１、代表値算出部２１３２、順位決定部１３３、生活習慣提案部１３４を含む制御部１３０はそれぞれの動作を実行する一つのＣＰＵにより構成されていてもよいし、それぞれ個別の演算装置を接続したものであってもよい。

　条件分類部２１３１は、記憶部１２０に保存された生体情報測定値と生活習慣状態を読み出し、処理対象とする生活習慣改善項目に対する生活習慣状態に基づいて、生体情報測定値を測定値群に分類する。ここでは、同一の患者が複数回入力した生体情報測定値、生活習慣状態を読み出し、分類を行う。

　代表値算出部２１３２は、条件分類部２１３１で分類した測定値群に対し、測定値群の代表値である生体情報測定代表値を算出する。ここで、生体情報測定代表値とは、測定値群の特徴を代表的に表すように各種統計処理を施した数値のことをいい、例えば測定値群の平均値、中央値(メジアン)、エラーと認定できるようなある閾値を超えた数値を排除した測定値に対する平均値などである。
　出力部２１４０は、前記した生活習慣改善項目と、生活習慣改善状態の実施、および未実施に対応する生体情報測定代表値、更には順位を出力する。

　図２２は、本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の条件分類部２１３１の処理フローチャートである。なお、本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図は図１と同じであり、第１の実施の形態の構成と異なる処理を説明し、構成の処理が同じものについては同じ符号を用い説明を割愛する。

　まず、使用者が条件分類部２１３１で処理対象とする所定期間１１２０を設定する（Ｓ２２０１）。次に、条件分類部２１３１は、記憶部１２０から所定期間１１２０に対する生体情報測定値３０１と生活習慣状態４０１を読み込む（Ｓ２２０２）。条件分類部２１３１は、処理対象とする生活習慣改善項目２０１を決める（Ｓ２２０３）。そして、処理対象とする生体情報測定値３０１を決めて、処理対象となっている生活習慣改善項目２０１に対する生活習慣状態４０１との対応付けを行う（Ｓ２２０５）。なお、対応付け方法は、図５および図６を用いて既に説明した為、説明を割愛する。また、ここでは生活習慣状態４０１として実施を表す状態Ａと、未実施を表す状態Ｂとの少なくとも２つ以上の状態を入力としておく。

　次に、条件分類部２１３１は、生体情報測定値３０１に対応した生活習慣状態４０１を確認する（Ｓ２２０６）。判断処理（Ｓ２２０６）の結果、実施（状態Ａ）の場合は、状態Ａの測定値群を表す測定値群Ａに、処理対象の生体情報測定値３０１を分類する（Ｓ２２０７）。一方、判断処理（Ｓ２２０６）の結果、未実施（状態Ｂ）の場合は、状態Ｂの測定値群を表す測定値群Ｂに、処理対象の生体情報測定値３０１を分類する（Ｓ２２０８）。

　条件分類部２１３１は、全ての生体情報測定値３０１を分類したかを確認し（Ｓ２２１０）、未分類の生体情報測定値３０１がある場合、処理対象を次に移す（Ｓ２２１２）。一方、全ての生体情報測定値３０１を分類した場合、処理（Ｓ２２１１）に移る。条件分類部２１３１は、条件（生活習慣改善項目２０１と生活習慣状態４０１）と、それに対応する測定値群を記憶部１２０に保存する（Ｓ２２１１）。条件分類部２１３１は、全ての生活習慣改善項目２０１を分類したかを確認し（Ｓ２２１４）、未分類の生活習慣改善項目２０１が有る場合、処理対象を次に移す（Ｓ２２１５）。一方、条件分類部２１３１は、全ての生活習慣改善項目２０１を分類した場合、処理を終了する。

　図２３は、本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の代表値算出部２１３２の処理フローチャートを示す。まず代表値算出部２１３２は、条件分類部２１３１が記憶部１２０に保存した条件（生活習慣改善項目２０１と生活習慣状態４０１）と測定値群Ａと測定値群Ｂとを読み込む（Ｓ２３０１）。次に代表値算出部２１３２は、処理対象とする生活習慣改善項目２０１において、測定値群Ａと測定値群Ｂとの両方に生体情報測定値３０１が有るかを検索する（Ｓ２３０２）。

　判断処理（Ｓ２３０２）で検索対象が有る場合、代表値算出部２１３２は、処理対象とする測定値群に対して、含まれる生体情報測定値３０１の代表値として、例えば生体情報測定平均値を算出し、この生体情報測定平均値を生体情報測定代表値とする（Ｓ２３０４）。次に代表値算出部２１３２は、全ての測定値群に対して処理を行ったかを確認し（Ｓ２３０５）、未処理の測定値群がある場合、次の測定値群を処理対象とする（Ｓ２３０６）。一方、全ての測定値群に対して処理を行った場合、条件（生活習慣改善項目２０１と生活習慣状態４０１）と代表値（生体情報測定代表値）とを記憶部１２０に保存する（Ｓ２３０７）。

　一方、判断処理（Ｓ２３０２）で検索対象が無い場合、代表値算出部２１３２は、判断処理（Ｓ２３０８）までスキップする。次に、代表値算出部２１３２は、全ての生活習慣改善項目２０１を処理したかどうかを確認し（Ｓ２３０８）、未処理の生活習慣改善項目２０１がある場合、次の項目に移る（Ｓ２３０９）。また、全ての生活習慣改善項目２０１を処理した場合は、処理を終了する。なお、ここではＳ２０００とＳ３０００は、処理を行わずに追加させるフローである。
　このように、複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と生体情報の測定結果である生体情報測定値を読み込み、各生体情報測定値を生活習慣改善項目に対する各前記生活習慣状態の組合せである生活習慣状態組合せと対応付けを行い、生活習慣状態に基づいて生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する条件分類部２１３１と、測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する代表値算出部２１３２と、を備えることによって、複数の生活習慣改善項目のうちどの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを把握しやすくすることができる。
　特に、ある生活習慣病に対してどの生活習慣改善項目が効果的であるかは各個人によっても少しずつ異なり、同一人が複数回入力する生活習慣状態及び生体情報測定値に基づいてその代表値を算出していることから、その患者にとってどの生活習慣改善項目を実施すれば高い効果が得られるのか把握することができる。

　図２４は、本発明の第２の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の出力部２１４０に生活習慣改善の効果を表す画面である。出力部２１４０は、図２４において生活習慣改善効果を表すための表の項目として、生活習慣改善項目２４０１、生活習慣改善項目２４０１に表示された項目を実施した時の生体情報測定代表値２４０２、および未実施の生体情報測定代表値２４０３、測定値状態差２４０４、順位の項目２４０５を表示する。ここで測定値状態差２４０４は、生活習慣改善項目２４０１に表示された項目が未実施時（状態Ｂ）と実施時（状態Ａ）との生体情報測定代表値の差を表す。ずなわち、未実施時の生体情報測定代表値２４１３と実施時の生体情報測定代表値２４１２との差が、測定値状態差２４１４となる。

　順位決定部１３３は、生体情報測定代表値に基づく測定値状態差２４１４から特定の生活習慣改善項目２４０１を実施したときの生活習慣改善の効果について順位を決定する（図示せず）。図２４において一例とした高血圧に対する生活習慣改善項目２４０１の場合、測定値状態差２４０４が大きいほど、実施と未実施との差が大きく生活習慣改善項目２４０１を実施したときの生活習慣改善の効果も大きいことを表している。出力部２１４０は、決定した順位２４１５に基づいて生活習慣改善の効果を表示する。

　この表示を行うことにより、生活習慣改善項目２４０１の組合せによる効果だけなく、生活習慣改善項目２４０１の単独による効果を推定することが可能となる。この結果、患者はどの生活習慣改善項目２４０１を実施すれば効果が高いかの目安を立てる事が出来ると共に、特定の生活習慣改善項目２４０１を実施／未実施の場合により比較して、生体情報測定値３０１への効果が大か小かの確認することが出来る。さらに医師の立場では、患者の生活習慣改善項目２４０１に、患者の嗜好性を反映した生活習慣指導が出来ると共に、特定の生活習慣改善項目２４０１を実施／未実施の場合を比較することにより、その患者の疾患原因推定や適切な投薬を行うことが可能となる。

　高血圧患者の一例としては、飲酒への嗜好性が高い患者に対しては、生活習慣改善項目２４０１の“節酒”における測定値状態差２４１４から効果を確認し、効果の大小により、医師が患者へ適切な生活習慣指導を行う事が出来る。

　更に、順位決定部１３３は、各生活習慣改善項目２０１ごとの生活習慣改善項目を実施する実施困難度を読み込み、条件に対する代表値である測定値状態差２４０４と使用者が生活習慣目標入力部１０１から入力した実施困難度に基づいて、順位を決定することが可能である（図示せず）。この順位決定部１３３が、生体情報測定代表値と実施困難度に基づいて順位を決定することにより、患者の健康状態への効果と、患者の実施困難さの両面を反映して、患者にとって最適な生活習慣改善項目２４０１の順位付けをする事が可能となる。

　（第３の実施の形態）
　本発明の第３の実施の形態の目的は、生活習慣改善項目２０１による生体情報測定値３０１への影響を評価するために、統計的解析手法を用いる事としている。統計的解析手法としては２組の標本に対して平均値に有意差が有るかどうかの検定である、２サンプルｔ検定を用いる。

　図２５は、図２３で示した代表値算出部２１３２での処理（Ｓ２０００）から処理（Ｓ３０００）までを代替する処理の説明である。第２の実施の形態の代表値算出部２１３２の処理（Ｓ２０００）から処理（Ｓ３０００）までを代替する本第３の実施の形態における処理を代表値算出部２１３２ａとする。なお、本発明の第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の構成図は図１と同じであり、第１の実施の形態または第２の実施の形態の構成と異なる処理を説明し、構成の処理が同じものについては同じ符号を用い、説明を割愛する。

　まず、代表値算出部２１３２ａは、図２３の判断処理Ｓ２３０２で測定値群Ａと測定値群Ｂとの両方に生体情報測定値３０１が有ると判断された場合は、２つの測定値群である測定値群Ａと測定値群Ｂに含まれる生体情報測定値３０１の分布が、正規分布かどうかを確認する（Ｓ２５０１）。仮に正規分布で無い場合、この測定値群を測定対象外とし（Ｓ２５０２）、後述する処理Ｓ２５０８へ進む。一方、判断処理（Ｓ２５０１）で測定値群Ａと測定値群Ｂに含まれる生体情報測定値３０１の分布が正規分布で有る場合、代表値算出部２１３２ａでは２つ測定値群が等分散かどうかを確認する（Ｓ２５０４）。なお、代表値算出部２１３２ａが判断処理（Ｓ２５０４）で等分散かを調べる手法として、Ｆ検定がある。ここでＦ検定とは、２組の標本に対して分散が等しいかどうかの検定である。

　代表値算出部２１３２ａは、判断処理（Ｓ２５０４）で測定値群Ａと測定値群Ｂの分散が等分散で有ると判断した場合、測定値群Ａと測定値群Ｂが正規分布で等分散を満たしているので測定値群Ａと測定値群Ｂに対して２サンプルｔ検定を行う。ここで２サンプルｔ検定は、平均値の検定を行う場合の、２組の標本である測定値群Ａと測定値群Ｂの平均値に有意差があるかどうかの検定である。

　また、代表値算出部２１３２ａは、判断処理（Ｓ２５０４）が等分散で無い場合、測定値群Ａと測定値群Ｂに対してウェルチ（Ｗｅｌｃｈ）のｔ検定を行う。ウェルチ（Ｗｅｌｃｈ）のｔ検定とは、２組の標本が正規分布であって等分散でない場合の、２組の標本に対して平均値に有意差があるかどうかの検定である。

　ここで、代表値算出部２１３２ａは、平均値の有意差を検定する為に、測定値群Ａと測定値群Ｂの平均値が同じという仮説を立て、その仮説が起こる確率（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）を算出する。２サンプルｔ検定では、この確率が小さい（例えば５％未満）場合、仮説は棄却され、２つの測定値群の平均値は有意差が有と判断を行う。この処理を行うことにより、生活習慣改善項目２０１の実施／未実施に対応する測定値群Ａ／測定値群Ｂの平均値を検定により評価することが出来、統計的に有意差があるかどうかを判断することが可能となる。

　代表値算出部２１３２ａは、２つの測定値群に対する検定の結果である確率を算出し、これを代表値とする（Ｓ２５０８）。次に、代表値算出部２１３２ａは、生活習慣改善項目２０１と代表値（確率）を記憶部１２０に保存する（Ｓ２５０９）。

　図２６は、第２の実施の形態の図２３の説明で示した代表値算出部２１３２の処理（Ｓ３０００）に追加する処理の説明である。この第２の実施の形態の代表値算出部２１３２の処理（Ｓ３０００）に追加する処理をＳ３０００ａとする。この処理Ｓ３０００ａの目的は、生活習慣状態４０１が生活習慣改善項目２０１を実施、未実施かの２つの状態に区別できない連続値の場合、統計的解析手法として生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１との回帰分析から相関係数を算出し、双方にどの様な関係があるかを明確化することである。

　代表値算出部２１３２ａにおいて、生活習慣状態４０１が生活習慣改善項目２０１を実施、未実施かの２つの状態に区別できない連続値の場合に追加されるＳ３０００ａは、まず、生活習慣状態４０１が連続値かどうかを確認する（Ｓ２６０１）。代表値算出部２１３２ａは、判断処理（Ｓ２６０１）で生活習慣状態４０１が連続値で無い場合、処理を終了し、図２３の処理Ｓ２３０８へ移る。一方、代表値算出部２１３２ａは、判断処理（Ｓ２６０１）で生活習慣状態４０１が連続値で有る場合、処理（Ｓ２６０３）へ移る。ここで、図６を参照して説明すると、生活習慣改善項目２０１が“減塩”や“栄養”の場合は、実施、未実施かの状態で区別できるので生活習慣状態４０１が連続値でなく、離散値となる。一方、生活習慣改善項目２０１が“睡眠”の場合は、生活習慣状態４０１が睡眠時間を示し、連続値となる。

　処理Ｓ２６０３では、生活習慣状態４０１が例えば睡眠時間のような連続値なので、代表値算出部２１３２ａが、生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１との相関係数を算出し、次のＳ２６０６へ進む。次に、Ｓ２６０３で相関係数を算出した生活習慣状態４０１の生活習慣改善項目２０１と相関係数とを記憶部１２０に保存する（Ｓ２６０６）。Ｓ２６０６における相関係数については、後述する図２７で説明する。

　図２７は、Ｓ２６０６における生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１との相関係数を説明するための相関図ある。図２７は、横軸に生活習慣状態４０１として睡眠時間を表し、縦軸は生体情報測定値３０１として収縮期血圧（ＳＢＰ）を表す。図２７は、一対の生体情報測定値３０１と生活習慣状態４０１から一つの点がプロットしており、この点の集合から相関係数を算出することが可能となる。ここでは、睡眠時間と収縮期血圧の相関係数ｒ＝０．７５の例を示している。このように、生活習慣状態４０１が連続値の場合の生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１の相関係数を算出することができる。この相関係数が大きいほど、生活習慣状態４０１が増減変化すると、生体情報測定値３０１が増減変化する影響が大きい事を表す。すなわち使用者は、生体情報測定値３０１を健康な状態に改善する為には、相関係数の大きい生活習慣状態４０１を制御する事により可能となる。相関係数から生活習慣状態４０１が連続値の場合でも、生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１の関係を明確にすることができる。

　図２８は、出力部１４０に本発明の第３の実施の形態における生活習慣改善の効果を表す画面である。出力部１４０は、図２８において生活習慣改善効果を示すための表の項目として、順位、生活習慣改善項目２０１、生活習慣改善項目２０１に表示された項目を実施、および未実施それぞれの場合の生体情報測定代表値（ここでは平均値）、確率の項目２８０１、相関係数の項目２８０２を表す。ここで、確率とは、測定値群Ａ（例えば実施の場合の生体情報測定値）と測定値群Ｂ（例えば未実施の場合の生体情報測定値）に対して２サンプルｔ検定を行ったとき、仮説（２つの測定値群の平均値が同じ）が棄却される確率であり、単位は［％］である。図２８において代表値算出部２１３２ａで算出したそれぞれの生活習慣改善項目２０１に対する確率２８１１を表示し、これに基づいて後述する順位決定部１３３が順位２８１５を決定している。なお、生活習慣改善項目２０１の“睡眠”は、実施状態と未実施状態との両方の生体情報測定代表値が無い為、確率を算出することが出来ず、確率２８１１は横棒で表している。他の生活習慣改善項目２０１の“服薬”、“減塩”、“運動”、“節酒”は、実施状態と未実施状態との両方の生体情報測定代表値が有る為、２サンプルｔ検定を行ったときの確率２８１１が算出できる。

　順位決定部１３３は、生体情報測定代表値に基づく確率２８１１から各生活習慣改善項目２０１の順位２８１５を決定する。順位２８１５の決定は、確率２８１１が小さいほど生活習慣改善項目２０１の効果が大きいので、確率２８１１が小さい生活習慣改善項目２０１を高順位としている。

　なお、出力部１４０は、前記の順位２８１５に基づいて生活習慣改善項目２０１および生体情報測定代表値を表示する。

　使用者は、図２８を閲覧することにより、生活習慣改善項目２０１を実施時と未実施時における生体情報測定代表値を統計解析手法で検定した確率２８１１で決定した順位２８１５から、統計的に有意差があるかを把握することが可能となる。また生活習慣改善の効果の大きさも確率２８１１として表示された値から把握することができる。また、使用者は生活習慣状態４０１が連続値である場合、生活習慣状態４０１を閾値によって分離した離散値と生体情報測定値３０１との回帰分析で算出した相関係数２８１２を確認すると、生活習慣状態４０１と生体情報測定値３０１との関連性を定量的に把握することが可能である。

　更に、順位決定部１３３は、生活習慣状態組合せ条件に対する代表値である生体情報測定代表値に基づく確率または相関係数と使用者が設定した実施困難度に基づいて、順位２８１５を決定することが可能である（図示せず）。この順位決定部１３３が、生体情報測定代表値と実施困難度に基づいて順位２８１５を決定したことにより、患者の健康状態への効果と、患者の実施困難さの両面を反映して、患者にとって最適な生活習慣改善項目２０１の順位付けをする事が可能となる。

　図２９は、本発明の第１から第３の実施の形態における生活習慣病改善支援装置の正面図である。まず、図２９において生活習慣病改善支援装置は本体ケース２９０１があり、この本体ケース２９０１は生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２、生体情報測定値入力部１０３が接続された入力部と、出力部１４０、制御部（図示しない）１３０、記憶部（図示しない）１２０を含む。

　図２９の出力部１４０は、画面出力２９０２を備え、例えば液晶モニタなどで構成される。入力部は、画面出力２９０２に重ねて存在するタッチパネル入力２９０４である。また、入力部は、本体ケース２９０１にキーボード入力が可能な端子を設けた構成であってもよい。

　制御部１３０は、本体ケース２９０１の中に含まれるマイクロプロセッサー等又はソフトウェアで構成し、記憶部１２０は、ハードディスクや半導体メモリで構成している。また、視力が低下している使用者でも使用が容易とする為に、音声出力部２９０３をつけ、操作方法を音声で説明する。更に使用者が生活習慣病改善支援装置を持ち運んで使用可能とする為、本体ケース２９０１には電池が内蔵されており、充電台２９０５の上に置いて使用することが出来る。

　図２９の画面出力２９０２は、生活習慣病改善支援装置のメインメニューの一例であり、ボタンとして“測定”、“問診”、“生活習慣入力”、“グラフ”、“アドバイス“、”効果確認“がある。使用者が、ボタン”測定“を押すと生体情報測定値３０１を入力する画面に遷移する。生体情報測定値入力部１０３は、生体情報を測定する機器が内蔵されていても良いが、生活習慣病改善支援装置が、更に生体情報を測定可能な外部の装置との通信部を含む場合、通信部を介して生体情報測定値３０１を受信しても良い。

　使用者が、ボタン“生活習慣入力”を押すと、生活習慣状態４０１および生活習慣目標２０２を入力する画面に遷移する。更に、使用者がボタン“効果確認”を押すと、「生活習慣改善の効果」を確認する画面や、「服薬の効果」を確認する画面に遷移する。

　生活習慣目標入力部１０１と生活習慣状態入力部１０２と生体情報測定値入力部１０３の説明は、前述と同様である為、説明を割愛する。また、制御部１３０や記憶部１２０も、前述と同じである為、説明を割愛する。

　本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。

　本出願は、2012年4月20日出願の日本国特許出願（特願2012-096334）に基づくものであり、それらの内容はここに参照として取り込まれる。

　本発明にかかる生活習慣病改善支援装置は、生活習慣病患者に対する複数の生活習慣改善項目に対し、どの生活習慣改善項目が生体情報測定結果に影響を与えているのかを視覚化することができ、患者が在宅で生活習慣病を改善支援する医療機器等に有用である。

　更に本発明にかかる生活習慣病改善支援装置は、各生活習慣改善項目が生体情報測定結果に与える影響の大きさを順位付けして表示することができ、医師が生活習慣病指導や疾病原因の診断支援する医療機器等にも適用できる。

　１０１　生活習慣目標入力部
　１０２　生活習慣状態入力部
　１０３　生体情報測定値入力部
　１２０　記憶部
　１３０　制御部
　１３１　条件分類部
　１３２　代表値算出部
　１３３　順位決定部
　１３４　生活習慣提案部
　１４０　出力部
　２０１　生活習慣改善項目
　２０２　生活習慣目標
　３０１　生体情報測定値
　４０１　生活習慣状態入力部における生活習慣状態
　５０１　記憶部における生体情報測定値
　５０２　記憶部における生体情報測定値
　５３１　記憶部における生体情報測定値
　６０１　記憶部における生活習慣状態組合せ
　６０２　記憶部における生活習慣状態組合せ
　６３１　記憶部における生活習慣状態組合せ
　１１０１　出力部における生活習慣改善項目
　１１０２　出力部における生体情報測定代表値の項目
　１１０３　出力部における順位の項目
　１１１１　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１１１２　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１１１６　出力部における生体情報測定代表値
　１１１７　出力部における順位
　１１２０　出力部における所定期間設定
　１２１７　出力部における順位
　１２０１　出力部における順位表示を変更するスクロール
　１３０１　出力部における生活習慣出力項目
　１３０２　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１３０３　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１３０５　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１３０６　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１３１２　出力部における生体情報測定代表値
　１３１３　出力部における生体情報測定代表値
　１３１５　出力部における生体情報測定代表値
　１３１６　出力部における生体情報測定代表値
　１４０１　出力部における服薬情報の項目
　１４０２　出力部における生体情報測定値の項目
　１４０３　出力部における測定回数の項目
　１４０５　出力部における服薬情報
　１４０６　出力部における実施回数
　１４１２　出力部における詳細条件設定
　１５０１　生活習慣状態入力部における生活習慣状態
　１６０１　出力部における生活習慣状態組合せ条件
　１８０１　出力部における生活習慣最新状態組合せ
　１８０２　出力部における生体情報最新値
　１８０５　出力部における生体情報改善値
　１８１１　出力部における生活習慣改善状態組合せ条件
　１８１２　出力部における生活習慣改善状態組合せ条件
　１８１３　出力部における生活習慣改善状態組合せ条件
　１８１４　出力部における生活習慣改善状態組合せ条件
　２００５　出力部における生体情報改善値
　２０１２　出力部における生活習慣改善状態組合せ条件
　２０２０　出力部における生活習慣改善提案項目
　２１３１　条件分類部
　２１３２　代表値算出部
　２１４０　出力部
　２４０１　出力部における生活習慣改善項目
　２４０２　出力部における状態Ａ（実施時）の生体情報測定代表値の項目
　２４０３　出力部における状態Ｂ（未実施時）の生体情報測定代表値の項目
　２４０４　出力部における測定値状態差の項目
　２４０５　出力部における順位の項目
　２４１２　出力部における状態Ａ（実施時）の生体情報測定代表値
　２４１３　出力部における状態Ｂ（未実施時）の生体情報測定代表値
　２４１４　出力部における測定値状態差
　２４１５　出力部における順位の項目
　２８０１　出力部における確率の項目
　２８０２　出力部における相関係数の項目
　２８１１　出力部における確率
　２８１２　出力部における相関係数
　２８１５　出力部における順位
　２９０１　本体ケース
　２９０２　画面出力
　２９０３　音声出力部
　２９０４　タッチパネル入力
　２９０５　充電台

Claims

　生体情報の測定結果である生体情報測定値と、前記生体情報測定値を測定した第１の日時情報との入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、
　複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と、前記生活習慣状態となっている第２の日時情報との入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、
　前記生活習慣状態と前記生体情報測定値とを読み込み、前記第１の日時情報及び第２の日時情報に基づいて各前記生体情報測定値を前記生活習慣状態と対応付けを行い、前記生活習慣状態に基づいて前記生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する条件分類部と、
　前記測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する代表値算出部と、
　前記生活習慣状態に対応する各前記生体情報測定代表値を出力する出力部とを備える生活習慣病改善支援装置。
　前記条件分類部は、各前記生体情報測定値を前記生活習慣改善項目に対する各前記生活習慣状態の組合せである生活習慣状態組合せと対応付けを行い、
　前記測定値群は、前記生活習慣状態組合せが同一となる生活習慣状態組合せ条件ごとに前記生体情報測定値が分類されたものであり、
　前記出力部は、前記生活習慣状態組合せ条件と、各前記生活習慣状態組合せ条件に対応する前記生体情報測定代表値とを出力することを特徴とする請求項１に記載の生活習慣病改善支援装置。
　順位決定部を更に備え、
　前記順位決定部は、前記生体情報測定代表値に基づいて、前記生活習慣状態組合せ条件に対する順位を決定し、
　前記出力部は、前記順位に基づいて、前記生活習慣状態組合せ条件と前記生体情報測定代表値とを出力する請求項２に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣状態組合せ条件は第１の生活習慣状態組合せ条件と、前記第１の生活習慣状態組合せ条件から特定の前記生活習慣改善項目に対する生活習慣状態のみが異なる第２の生活習慣状態組合せ条件を含み、
　前記条件分類部は、前記第１の生活習慣状態組合せ条件及び前記第２の生活習慣状態組合せ条件を抽出し、
　前記出力部は、前記第１の生活習慣状態組合せ条件に対応する前記生体情報測定代表値と、前記第２の生活習慣状態組合せ条件に対応する前記生体情報測定代表値とを出力することを特徴とする請求項２に記載の生活習慣病改善支援装置。
　生活習慣提案部を更に備え、
　前記生活習慣提案部は、最新の前記生活習慣状態の組合せである生活習慣最新状態組合せを抽出し、前記生活習慣最新状態組合せに対応する生体情報測定代表値を生体情報最新値として算出し、前記生体情報最新値と異なる前記生体情報測定値を生体情報参照値として抽出し、前記生体情報参照値に対応する前記生活習慣状態の組合せを生活習慣参照状態組合せ条件とし、
　前記出力部は、前記生体情報最新値と前記生活習慣最新状態組合せと前記生体情報参照値と前記生活習慣参照状態組合せ条件とを出力する請求項１～３のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣提案部は、前記生活習慣参照状態組合せ条件と前記生活習慣最新状態組合せを比較し、
　前記生活習慣参照状態組合せ条件の前記生活習慣状態が改善又は悪化したと判断する前記生活習慣参照状態組合せ条件を抽出する請求項５に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣提案部は、前記生活習慣参照状態組合せ条件と前記生活習慣最新状態組合せを比較し、
　前記生活習慣参照状態組合せの前記生活習慣状態が改善又は悪化したと判断する前記生活習慣改善項目の項目数を算出し、
　前記項目数が少ない前記生活習慣参照状態組合せ条件を抽出する請求項６に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣提案部は、各前記生活習慣改善項目を実施する困難さを表す実施困難度を読み込み、前記生活習慣改善項目の中で前記実施困難度が小さい項目を抽出し、
　前記出力部は、前記抽出された前記実施困難度が小さい項目を出力する請求項６又は７のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記測定値群は、前記生活習慣改善項目ごとに前記少なくとも２以上に分類した生活習慣状態に基づいて前記生体情報測定値が分類されたものであり、
　前記出力部は、前記生活習慣改善項目と、前記少なくとも２以上に分類した生活習慣状態それぞれにおける前記生体情報測定代表値を出力することを特徴とする請求項１に記載の生活習慣病改善支援装置。
　順位決定部を更に備え、
　前記代表値算出部は、前記少なくとも２以上に分類した生活習慣状態ごとの前記生体情報測定代表値の差である測定値状態差を算出し、
　前記順位決定部は、前記測定値状態差に基づいて、前記生活習慣改善項目に対する順位を決定し、
　前記出力部は、前記順位に基づいて前記生活習慣改善項目と各生活習慣状態に対する前記生体情報測定代表値とを出力する請求項９に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記測定値群は第１の測定値群と第２の測定値群とを含み、
　前記代表値算出部は、前記第１の測定値群と前記第２の測定値群との分布が正規分布である場合に仮説検定を行って仮説が成立又は棄却される確率を算出し、
　前記出力部は、前記確率を出力する請求項９または請求項１０に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記仮説検定は、前記第１の測定値群と前記第２の測定値群との分散が等分散である場合、２サンプルｔ検定である請求項１１記載の生活習慣病改善支援装置。
　順位決定部を更に備え、
　前記順位決定部は、前記確率に基づいて前記生活習慣状態の組合せ条件に対する順位を決定し、
　前記出力部は、前記順位に基づいて前記生活習慣改善項目と前記生活習慣改善項目に対応する各前記確率とを出力する請求項１１又は１２に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣改善項目は前記生活習慣状態を連続値で表す第１の生活習慣改善項目を含み、
　前記代表値算出部は、前記生体情報測定値と前記生活習慣状態に基づいて、前記第１の生活習慣改善項目における前記生活習慣状態と前記生体情報測定値との相関係数を算出し、
　前記出力部は、前記第１の生活習慣改善項目と前記相関係数を出力する請求項９～１３のいずれか１項に生活習慣病改善支援装置。
　順位決定部を更に備え、
　前記順位決定部は、前記相関係数に基づいて、前記生活習慣状態の組合せ条件に対する順位を決定し、
　前記出力部は、前記順位に基づいて前記生活習慣改善項目と前記生活習慣改善項目に対する各前記相関係数とを出力する請求項１４に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記順位決定部は、各前記生活習慣改善項目を実施する困難さを表す実施困難度に基づいて前記生活習慣改善項目に対する順位を決定する請求項３、１０、１３、又は１５のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生活習慣状態は、前記生活習慣改善項目を実施したか不実施であるかに基づいて分類される請求項１に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生体情報測定値と前記生活習慣状態との対応付けは、前記生活習慣状態である日時と前記生体情報測定値を測定した日時が最も近い前記生活習慣状態と前記生体情報測定値を対応付ける請求項１～１７のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記条件分類部は、前記生体情報測定値と前記生活習慣状態と、前記生活習慣状態の入力日時と前記生活習慣改善項目に対する遅延時定数に基づいて、前記生体情報測定値の測定日時における前記生活習慣状態を推定する請求項１～１７のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　前記生体情報測定値は、１日のうち所定時間内に測定した測定値である請求項１～１９のいずれか１項に記載の生活習慣病改善支援装置。
　複数の生活習慣改善項目について少なくとも２以上に分類した生活習慣状態と、前記生活習慣状態となっている第２の日時情報とを読み込む工程と、
　生体情報の測定結果である生体情報測定値と、前記生体情報測定値を測定した第１の日時情報とを読み込む工程と、
　前記第１の日時情報及び第２の日時情報に基づいて各前記生体情報測定値を前記生活習慣状態と対応付けを行い、前記生活習慣状態に基づいて前記生体情報測定値を少なくとも２以上の測定値群に分類する工程と、
　前記測定値群ごとに生体情報測定代表値を算出する工程と、
　前記生活習慣状態に対応する各前記生体情報測定代表値を出力する工程とを備える生活習慣病改善支援装置の制御方法。
　前記生体情報測定値と前記生活習慣状態とを対応付ける工程において、各前記生体情報測定値を前記生活習慣改善項目に対する各前記生活習慣状態の組合せである生活習慣状態組合せと対応付けを行い、
　前記測定値群は、前記生活習慣状態組合せが同一となる生活習慣状態組合せ条件ごとに前記生体情報測定値が分類されたものであり、
　前記生活習慣状態組合せ条件は第１の生活習慣状態組合せ条件と、前記第１の生活習慣状態組合せ条件から特定の前記生活習慣改善項目に対する生活習慣状態のみが異なる第２の生活習慣状態組合せ条件を含み、
　前記第１の生活習慣状態組合せ条件及び前記第２の生活習慣状態組合せ条件を抽出する工程を更に備え、
　前記生体情報測定代表値を出力する工程は、前記第１の生活習慣状態組合せ条件に対応する前記生体情報測定代表値と、前記第２の生活習慣状態組合せ条件に対応する前記生体情報測定代表値とを出力することを特徴とする請求項２１に記載の生活習慣病改善支援装置の制御方法。