WO2023017654A1 - 予測装置、予測方法、および予測プログラム - Google Patents

予測装置、予測方法、および予測プログラム Download PDF

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WO2023017654A1
WO2023017654A1 PCT/JP2022/015821 JP2022015821W WO2023017654A1 WO 2023017654 A1 WO2023017654 A1 WO 2023017654A1 JP 2022015821 W JP2022015821 W JP 2022015821W WO 2023017654 A1 WO2023017654 A1 WO 2023017654A1
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WO
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prediction
smi
ages
value
subject
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/015821
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English (en)
French (fr)
Inventor
幹宏 山中
俊晶 中村
優介 村瀬
裕太郎 中津
正樹 叶井
雅俊 ▲高▼橋
Original Assignee
株式会社島津製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 株式会社島津製作所 filed Critical 株式会社島津製作所
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present disclosure relates to a prediction device, a prediction method, and a prediction program.
  • Patent Literature 1 discloses a device that measures a person's blood pressure, number of steps, or weight, and proposes improvement of the person's diet and exercise based on the measurement results.
  • Information related to personal health includes blood pressure, number of steps, and weight, as well as skeletal muscle mass index (SMI: Skeletal Muscle mass Index, hereinafter also referred to as "SMI").
  • SMI Skeletal Muscle mass Index
  • it is essential to measure decreased skeletal muscle mass along with decreased walking speed and decreased grip strength. Skeletal muscle mass declines with age or disease.
  • the SMI is expressed as the sum of the skeletal muscle mass of the limbs divided by the square of the height, and a cutoff value for sarcopenia is established for each of men and women.
  • Sarcopenia has recently attracted attention as a factor in physical disability and fall risk in the elderly.
  • the SMI of the four legs which is a muscle that develops through exercise, can be improved by improving lifestyle habits such as diet and exercise.
  • measuring SMI is important for observing whether lifestyle habits are improving. SMI is difficult to be reflected in the measured values even after several weeks of lifestyle improvement, and it only begins to be reflected in the measured values after several months of lifestyle improvement. For this reason, when a subject attempts to improve his or her lifestyle while observing SMI, the effect of improvement cannot be confirmed unless the subject continues to improve his or her lifestyle over several months. There was a problem that it was difficult to maintain the motivation to continue.
  • the present disclosure has been made to solve such problems, and its purpose is to provide a technology that allows subjects to maintain motivation to continue improving their lifestyle habits.
  • a prediction device includes an arithmetic device and a communication device communicably connected to the arithmetic device.
  • the communication device obtains the first measured value of the subject's advanced glycation end product multiple times in time series, and obtains the second measured value of the subject's skeletal muscle mass.
  • the computing device calculates prediction information about a predicted value of the second measured value based on the first measured value and the second measured value obtained a plurality of times in time series.
  • a prediction method includes the steps of obtaining a first measured value of advanced glycation end products of a subject a plurality of times in time series, and obtaining a second measured value of skeletal muscle mass of the subject. and calculating prediction information about the predicted value of the second measured value based on the first measured value obtained multiple times in time series and the second measured value.
  • a prediction program comprises the step of obtaining, in a computing device, a first measured value of advanced glycation end products of a subject a plurality of times in time series; obtaining a value; and calculating predicted information about a predicted value of the second measured value based on the first measured value obtained a plurality of times in time series and the second measured value.
  • the subject in addition to the measured value of SMI, advanced glycation end products (AGEs: Advanced Glycation End Products, hereinafter also referred to as "AGEs”.) Based on the time-series changes in the measured value, Prediction information about the predicted value of SMI can be known. This is expected to make it easier to maintain motivation for continuing to improve lifestyle habits while observing SMI.
  • AGEs Advanced Glycation End Products
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a user identification information table stored by the prediction device according to the embodiment; FIG. It is a figure for demonstrating the browsing information table which the prediction apparatus which concerns on embodiment stores. It is a figure for demonstrating an AGEs evaluation rank. It is a figure which shows an example of an AGEs measured value.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining SMI evaluation ranks; FIG. 4 is a diagram for explaining the correlation between AGEs and SMI; FIG. 4 is a diagram for explaining the correlation between AGEs and SMI; FIG.
  • 4 is a diagram showing an example of SMI prediction; It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the display screen in the user terminal which concerns on embodiment. 4 is a flowchart of prediction processing executed by the prediction device according to the embodiment;
  • FIG. 1 is a diagram showing a prediction system 1 according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the prediction system 1 includes an AGEs measurement device 10, an SMI measurement device 20, a user terminal 30, and a prediction device 50.
  • the AGEs measuring device 10 is a device for measuring the AGEs of the subject.
  • AGEs is a general term for a plurality of chemical compounds, and is produced when sugars and proteins combine and react through oxidation, dehydration, and condensation.
  • AGEs are believed to accumulate in the body due to disordered lifestyles and cause age-related diseases and lifestyle-related diseases (eg, diabetes and dementia).
  • AGEs can change with shorter-term lifestyle changes compared to SMIs.
  • AGEs can be reflected in measurements after several weeks of lifestyle modification.
  • Subjects include elderly people using nursing homes, people with age-related diseases, and people with lifestyle-related diseases.
  • AGEs measuring device 10 includes measuring unit 11 , display 12 , and communication unit 13 .
  • the display 12 may be omitted.
  • the measurement unit 11 noninvasively measures the subject's AGEs.
  • the multiple compounds contained in AGEs there are compounds that have the property of emitting fluorescence when irradiated with specific light.
  • the measuring unit 11 measures the subject's AGEs by using such properties of the compound.
  • the measurement unit 11 When the subject adheres the fingertip to the measurement unit 11, the measurement unit 11 irradiates the skin with light from a light source (not shown).
  • the measurement unit 11 may be configured to irradiate the skin (for example, the arm) other than the fingertips of the person to be measured with light.
  • the light emitted by the measurement unit 11 is, for example, excitation light having a peak in a wavelength range of 410 nm or less.
  • the measurement unit 11 receives fluorescence excited by the light applied to the skin with a light receiving element (not shown), and measures the degree of accumulation of AGEs based on the intensity of the received fluorescence.
  • the display 12 displays the measurement results of AGEs obtained by the measurement unit 11 .
  • the measurement result includes, for example, a value obtained by converting the intensity of the fluorescence received by the measurement unit 11 and the degree of accumulation of AGEs into a score.
  • the measurement result may include a correction value obtained by correcting a value obtained by converting the intensity of the fluorescence received by the measurement unit 11 and the degree of accumulation of AGEs into a score.
  • the communication unit 13 transmits and receives data (information) to and from the prediction device 50 by wired communication or wireless communication.
  • the communication unit 13 is an information terminal capable of communicating with the prediction device 50 via a network, such as a desktop PC (personal computer), a laptop PC, a smartphone, a smart watch, a wearable device, a tablet PC, and a network adapter. be.
  • a network such as a desktop PC (personal computer), a laptop PC, a smartphone, a smart watch, a wearable device, a tablet PC, and a network adapter.
  • the communication unit 13 may be configured integrally with the display 12 .
  • the communication unit 13 may be separate from each of the measurement unit 11 and the display 12 .
  • the SMI measuring device 20 is a device for measuring the subject's SMI.
  • Examples of the SMI measuring device 20 include a body composition meter, and in addition to the SMI, body weight, body mass index (BMI: Body Mass Index, hereinafter also referred to as "BMI"), body fat percentage, visceral fat level, basal Metabolic rate, body age, etc. may be measured.
  • BMI Body Mass Index
  • the AGEs measuring device 10 and the SMI measuring device 20 are installed in various facilities such as pharmacies, medical institutions, nursing homes, and gyms.
  • the AGEs measuring device 10 and the SMI measuring device 20 are assumed to be usable by a non-measurer alone, but may be managed by a supporter who supports the subject.
  • the supporter measures the AGEs of the subject he or she supports using the AGEs measuring device 10
  • the measured value of AGEs (hereinafter also referred to as the "AGEs measured value”) is transferred from the AGEs measuring device 10 to the prediction device 50. sent.
  • the supporter measures the SMI of the subject he or she supports using the SMI measuring device 20
  • the measured SMI value (hereinafter also referred to as the "measured SMI value") is obtained from the SMI measuring device 20 by the prediction device 50. sent to.
  • a supporter like the subject, is a user of the service provided by the prediction system 1 (hereinafter also referred to as "information provision service"), and is a person or organization that supports the subject.
  • the supporter may be an outpatient care facility (day service, day care center), care facility staff, a nurse, or a lifestyle counselor.
  • the supporter may be a fitness gym instructor or a nutrition advisor.
  • the supporter may also be a doctor or nurse in a hospital or clinic.
  • the frequency at which the supporter communicates with the subject is not every day (for example, once a week), if the supporter measures the subject's AGEs at that frequency, the change in AGEs can be obtained.
  • the SMI measurement value is difficult to change in a few weeks like AGEs, and it starts to be reflected in the measurement value only after several months of lifestyle improvement.
  • the user terminal 30 is owned or used by the user.
  • the user terminal 30 is an information terminal capable of communicating with the prediction device 50 via a network, such as a desktop PC, laptop PC, smart phone, smart watch, wearable device, and tablet PC.
  • a network such as a desktop PC, laptop PC, smart phone, smart watch, wearable device, and tablet PC.
  • the user is the user of the information provision service.
  • the user may be the person to be measured, or may be a supporter of the person to be measured.
  • users are family members, relatives, or related parties (for example, acquaintances) of the person to be measured who have been granted the right to view the measurement results of the person to be measured by the person or supporters. There may be.
  • the prediction device 50 is managed by a service provider who provides information provision services.
  • the service provider may be a manufacturer of the AGEs measuring device 10 that lends the AGEs measuring device 10 to supporters.
  • Prediction device 50 communicates with each of AGEs measurement device 10 , SMI measurement device 20 , and user terminal 30 by functioning as a cloud computer.
  • the AGEs measurement device 10 when the subject measures AGEs using the AGEs measurement device 10, the AGEs measurement device 10 outputs the AGEs measurement value to the prediction device 50.
  • the prediction device 50 stores the acquired AGEs measurement value together with the subject's AGEs measurement value acquired in the past.
  • the SMI measurement device 20 when the subject measures the SMI using the SMI measurement device 20 , the SMI measurement device 20 outputs the SMI measurement value to the prediction device 50 .
  • the prediction device 50 stores the acquired SMI measurement value together with the previously acquired SMI measurement value of the subject.
  • Measuring AGEs and SMI is important for observing whether the subject's lifestyle is improving.
  • AGEs can be reflected in the measured values if lifestyle habits are improved for several weeks, whereas SMI is difficult to be reflected in measured values even if lifestyle habits are improved for several weeks, and even if lifestyle habits are improved for several months.
  • SMI is difficult to be reflected in measured values even if lifestyle habits are improved for several weeks, and even if lifestyle habits are improved for several months.
  • it begins to be reflected in the measured value. For this reason, when a subject attempts to improve his or her lifestyle while observing SMI, the effect of improvement cannot be confirmed unless the subject continues to improve his or her lifestyle over several months. It is difficult to maintain the motivation to continue.
  • the prediction device 50 based on the time-series change in the AGEs measurement value acquired and stored in the past and the SMI measurement value acquired and stored in the past, the SMI measurement value is predicted, and the predicted value of the SMI measurement value (hereinafter also referred to as "SMI predicted value") is stored.
  • the prediction device 50 generates browsing information that can be browsed by each user of the subject, the supporter, and the viewer based on the AGEs measurement value obtained in the past, the SMI measurement value obtained in the past, and the SMI prediction value.
  • the prediction device 50 may generate browsing information based on other information of the subject.
  • Other information includes, for example, blood pressure, body mass index (BMI), vegetable intake, walking speed, and grip strength.
  • the prediction device 50 may analyze the health condition of the person to be measured based on the other information described above, generate analysis information including the analysis result, and include the analysis information in the browsing information. That is, the browsing information may include at least one of blood pressure, BMI, vegetable intake, walking speed, grip strength, and analysis information in addition to AGEs measurement value, SMI measurement value, and SMI prediction value.
  • the prediction device 50 When the user requests viewing information using the user terminal 30 , the prediction device 50 outputs viewing information to the user terminal 30 in response to the request from the user terminal 30 .
  • the user terminal 30 displays the browsing information acquired from the prediction device 50 .
  • the user can use the user terminal 30 to view the AGEs measurement values and the SMI measurement values obtained in the past, and also to view changes in the time series of the AGEs measurement values obtained in the past and the SMIs obtained in the past. SMI predictions calculated based on measurements and measurements can be viewed.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the prediction device according to the embodiment.
  • the prediction device 50 includes an arithmetic device 510 , a storage device 520 and a communication device 530 .
  • the computing device 510 is an example of a computer, and is a computing entity that executes various processes according to various programs.
  • Arithmetic device 510 includes, for example, at least one of a CPU (Central Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit), and MPU (Multi Processing Unit). Further, the computing device 510 may include volatile memory such as dynamic random access memory (DRAM) and static random access memory (SRAM), non-volatile memory such as read only memory (ROM) and flash memory. Note that the arithmetic device 510 may be configured by an arithmetic circuit (processing circuit).
  • the storage device 520 includes non-volatile memories such as HDDs (Hard Disk Drives) and SSDs (Solid State Drives).
  • the storage device 520 stores various programs and data such as a prediction program 521 executed by the computing device 510 , user identification information 522 referenced by the computing device 510 , and viewing information 523 .
  • the user identification information 522 includes information about the user, such as user ID, password, user name, age, and gender. Prediction device 50 may use user identification information 522 to identify the user.
  • the browsing information 523 includes AGEs measured values, SMI measured values, and SMI predicted values. Also, the viewing information 523 may include at least one of blood pressure, BMI, vegetable intake, walking speed, grip strength, and analysis information.
  • the storage device 520 may include volatile memory such as DRAM and SRAM, and nonvolatile memory such as ROM and flash memory. Further, computing device 510 may include a media reader (not shown). The computing device 510 may receive a removable disk as a storage medium by means of a media reading device, and acquire various programs and data such as the prediction program 521 and the user identification information 522 from the removable disk.
  • the communication device 530 is communicably connected to the computing device 510 .
  • the communication device 530 transmits and receives data (information) to and from each of the AGEs measurement device 10, the SMI measurement device 20, and the user terminal 30 by wired communication or wireless communication.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the user identification information table stored by the prediction device 50 according to the embodiment.
  • Prediction device 50 stores user identification information 522 using the user identification information table of FIG.
  • the user identification information table stores information on user IDs, passwords, user names, and browsing IDs as user identification information 522 .
  • Each user who uses the information providing service is identified by user identification information 522 .
  • the first user is assigned "U1" as the user ID
  • the second user is assigned "U2" as the user ID.
  • the user ID, password, and user name are input from the user terminal 30 by each user.
  • the user terminal 30 outputs the input user identification information 522 to the prediction device 50 .
  • the prediction device 50 stores the user identification information 522 acquired from the user terminal 30 in the storage device 520 by storing it in the user identification information table.
  • the viewing ID is associated with various types of viewing information such as subject information, AGEs measurement information, SMI measurement information, SMI prediction information, and analysis information in the viewing information table of FIG. 4, which will be described later.
  • the prediction device 50 allows the user who is the owner of the user ID associated with the browsing ID to browse the browsing information associated with the browsing ID.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the viewing information table stored by the prediction device 50 according to the embodiment.
  • the prediction device 50 stores browsing information 523 using the browsing information table of FIG.
  • the browsing information table includes browsing ID, subject information, AGEs measurement information, SMI measurement information, SMI prediction information, and analysis information.
  • the AGEs measurement information includes the subject's AGEs measurement value obtained in the past.
  • the SMI measurement information includes previously obtained SMI measurements of the subject.
  • the SMI prediction information includes the SMI prediction value generated based on the AGEs measurement value obtained in the past and the SMI measurement value obtained in the past, the SMI evaluation rank described later corresponding to the SMI measurement value, and the SMI prediction. including lifestyle advice.
  • the analysis information includes information about the results of analyzing the health condition of the subject.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the AGEs evaluation rank.
  • the prediction device 50 provides a plurality of reference values in stages for the AGEs measurement value, and ranks the AGEs based on the comparison between the AGEs measurement value and the plurality of reference values. For example, five ranks from A to E (hereinafter also referred to as “AGEs evaluation rank”) are provided as ranks attached to AGEs measurement values.
  • AGEs evaluation rank is “A”
  • the evaluation of the AGEs measurement value is the best
  • the AGEs evaluation rank is "E”
  • the evaluation of the AGEs measurement value is the worst.
  • the reference values of the AGEs evaluation rank shown in FIG. 5 are only examples, and any value may be set as the reference value.
  • the reference value of the AGEs evaluation rank may differ depending on the subject's age and gender.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of AGEs measurement values.
  • the prediction device 50 ranks the acquired AGEs measurement values based on the criteria shown in FIG. 5, and stores the AGEs evaluation rank together with the AGEs measurement values as AGEs measurement information.
  • FIG. 6 shows a graph showing the chronological change in the measured AGEs of the subject, with the date on the horizontal axis and the measured AGEs on the vertical axis.
  • the prediction device 50 calculates the AGEs of A to E for each AGE measured value. Assign a rating rank. In the case of this measurer, the AGEs measurement value gradually decreased (improved) during the period from April 6th to June 22nd, and it can be seen that the AGEs evaluation rank also improved from the initial D to A.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the SMI evaluation rank.
  • the predictor 50 provides multiple reference values for the SMI measurements in stages, and ranks the SMIs based on comparisons between the SMI measurements and the multiple reference values. For example, five ranks from A to E (hereinafter also referred to as “SMI evaluation ranks”) are provided as ranks assigned to SMI measurement values.
  • SMI evaluation ranks are provided as ranks assigned to SMI measurement values.
  • any value may be set as the reference value for the SMI evaluation rank.
  • the reference value of the SMI evaluation rank may differ according to the age of the person being measured, and may also be different according to the sex of the person being measured.
  • FIG. 8 shows a graph of the correlation when the subject is male, with the horizontal axis representing the SMI measurement value and the vertical axis representing the AGEs measurement value.
  • FIG. 9 shows a graph of the correlation when the subject is a woman, with the horizontal axis representing the SMI measurement value and the vertical axis representing the AGEs measurement value.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of SMI prediction.
  • FIG. 10 shows an example in which the prediction device 50 calculates the predicted SMI value using the measured AGEs of the subject obtained weekly from April 6 to June 22 shown in FIG. explain.
  • the upper part of FIG. 10 shows a graph showing the chronological change in the measured AGEs of the subject, with the date on the horizontal axis and the measured AGEs on the vertical axis.
  • the lower part of FIG. 10 shows a graph showing time-series changes in the SMI evaluation rank of the subject, with the date on the horizontal axis and the SMI evaluation rank on the vertical axis.
  • the subject uses the AGEs measuring device 10 to measure AGEs regularly every few weeks. For example, the subject uses the AGEs measuring device 10 to measure AGEs every week from April 6th to June 22nd.
  • the prediction device 50 acquires the AGEs measurement value from the AGEs measurement device 10 every week from April 6th to June 22nd.
  • the subject normally measures the SMI using the SMI measuring device 10 every few months. For example, if the subject uses the SMI measuring device 20 to measure the SMI on April 6th, the next SMI is scheduled to be measured on June 22nd, several months later.
  • the prediction device 50 acquires the SMI measurement value at 4/6 from the AGEs measurement device 20 .
  • the prediction device 50 After acquiring the SMI measurement value on April 6th, the prediction device 50 calculates the subject's SMI on June 22nd, the next SMI measurement date, as the predicted SMI value at the subsequent prediction timing. do. Furthermore, the prediction device 50 calculates an SMI prediction value based on time-series changes in the AGEs measurement values acquired in a predetermined period going back from the prediction time.
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value for 6/22 at the time of 4/27, 4/6, 4/13, 4/20, and 4/6 obtained in the past one week going back from 4/27. /27 AGEs measurements are read from storage 520 .
  • the prediction device 50 predicts the SMI prediction value on June 22 based on the time-series change in the read AGEs measurement value for each week from April 6 to April 27 and the SMI measurement value obtained last April 6. Calculate Then, the prediction device 50 calculates the SMI evaluation rank by comparing the calculated SMI prediction value and the reference value.
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value for June 22 at the time of May 18, 4/27, 5/4, 5/11, and 5/18 acquired in the past one week going back from 5/18.
  • AGEs measurements are read from storage device 520 .
  • the prediction device 50 predicts the SMI prediction value on June 22, based on the time-series change in the read AGEs measurement value for each week from April 27 to May 18 and the SMI measurement value obtained last April 6. Calculate Then, the prediction device 50 calculates the SMI evaluation rank by comparing the calculated SMI prediction value and the reference value.
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value on 6/22 at the time of 6/8, the prediction device 50 obtains 5/18, 5/25, 6/1, and 6/8 in the past one week going back from 6/8. AGEs measurements are read from storage device 520 . The prediction device 50 predicts the SMI prediction value on June 22 based on the time-series changes in the read AGEs measurement values for each week from May 18 to June 8 and the SMI measurement value obtained last April 6. Calculate Then, the prediction device 50 calculates the SMI evaluation rank by comparing the calculated SMI prediction value and the reference value.
  • the AGEs measured values obtained from 4/6 to 6/8 are gradually improving (decreasing), so the prediction device 50
  • the SMI evaluation rank is also expected to gradually improve.
  • the SMI prediction value and SMI evaluation rank thus obtained are stored in the browsing information table of FIG. 4 as SMI prediction information.
  • FIG. 11 to 15 are diagrams showing examples of display screens in the user terminal 30 according to the embodiment.
  • the user terminal 30 When the user uses the user terminal 30 to execute an application program for using the information providing service, the user terminal 30 displays a login screen (not shown) on the display 390 . When the user enters a user ID and password on the login screen, the user terminal 30 outputs the user ID and password to the prediction device 50 . When the prediction device 50 authenticates the user based on the user ID and password, the user terminal 30 displays the home screen 31 as shown in FIG. 11 on the display 390. FIG.
  • the home screen 31 includes an image 311 for viewing AGEs measurement information, an image 312 for viewing SMI measurement values and SMI prediction information, and an image 313 for viewing analysis information.
  • the image 311 shows the most recently measured AGEs measurement value and the AGEs evaluation rank corresponding to the AGEs measurement value.
  • the image 311 shows "0.51" as the AGEs measurement value measured on May 18, 2021, and "B" as the AGEs evaluation rank.
  • the user terminal 30 displays the AGEs viewing screen 32 as shown in FIG.
  • the AGEs viewing screen 32 includes an image 321 showing the most recently measured AGEs measurement value, an image 322 showing chronological changes in the AGEs measurement value in the past (for example, the past one week), and comments on the AGEs measurement value. and an image 323 shown. In this way, the user can browse the AGEs measurement information of the subject by referring to the AGEs browsing screen 32 .
  • image 312 shows the most recently measured SMI measurement value and the SMI evaluation rank corresponding to the SMI measurement value.
  • image 312 shows "7.6" as the SMI measurement measured on 4/6/2021 and "B" as the SMI evaluation rank.
  • the user terminal 30 displays the SMI viewing screen 33 as shown in FIG.
  • the SMI viewing screen 33 includes an image 331 showing the most recently measured SMI measurement value, an image 332 showing time-series changes in the SMI measurement value in the past (for example, the past six months), and comments on the SMI measurement value. and an image 333 shown. In this way, the user can view the SMI measurement information of the subject by referring to the SMI viewing screen 33 .
  • the image 313 includes analysis results obtained by analyzing the health condition of the subject based on the AGEs measurement value and SMI measurement value, etc., and comments on the analysis results.
  • the user terminal 30 displays the comprehensive analysis screen 34 as shown in FIG.
  • the comprehensive analysis screen 34 includes an image 341 showing scores and evaluation ranks corresponding to the analysis results, and an image 342 showing the analysis results in a radar chart. In this way, the user can view the analysis information of the subject by referring to the comprehensive analysis screen 34 .
  • the comprehensive analysis screen 34 includes an image 343 for viewing the SMI predicted value.
  • user terminal 30 displays SMI prediction screen 35 as shown in FIG.
  • the SMI prediction screen 35 includes an image 351 showing the predicted SMI value on the next SMI measurement date (June 22 in this example) calculated at the present time (5/18 in this example), and an SMI predicted value based on the SMI predicted value. and an image 352 showing advice on the person's lifestyle habits.
  • the image 351 shows that the SMI evaluation rank is improved from "C" to "B” on June 22 as a result of predicting the SMI at the time of May 18th.
  • image 352 as advice on lifestyle habits, a comment stating that AGEs and SMI are steadily improving and that the current lifestyle habits are to be continued is shown.
  • the user can view SMI prediction information such as an SMI prediction value, an SMI evaluation rank corresponding to the SMI prediction value, and lifestyle advice based on the SMI prediction. can be done.
  • FIG. 16 is a flowchart of prediction processing executed by the prediction device 50 according to the embodiment.
  • the processing steps hereinafter abbreviated as “S”.
  • the prediction device 50 reads out the AGEs measurement values for the most recent predetermined period from the current time of prediction from the storage device 520 (S1).
  • the prediction device 50 reads the previously obtained SMI measurement value from the storage device 520 (S2).
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value for the next measurement date based on the time-series change in the read AGEs measurement value and the read SMI measurement value (S3).
  • the prediction device 50 calculates the SMI evaluation rank corresponding to the SMI predicted value by comparing the calculated SMI predicted value with the reference value (S4). Furthermore, the prediction device 50 calculates lifestyle advice based on the SMI evaluation rank (S5).
  • the prediction device 50 stores the SMI prediction value calculated in S4 and the lifestyle advice calculated in S5 as prediction information in the browsing information table of FIG. 4, thereby storing them in the storage device 520 (S6).
  • the SMI prediction value and the SMI evaluation value in the future are calculated based on the time-series change in the AGEs measurement value obtained in the past and the SMI measurement value obtained in the past. Calculate rank.
  • the subject By viewing the SMI predicted value and the SMI evaluation rank using the user terminal 30, the subject (user) can obtain not only the AGEs measured value repeatedly obtained in a relatively short period of time, but also repeatedly obtained in a relatively long period of time. Even while observing the measured SMI value, it becomes easier to maintain motivation for continuing to improve lifestyle habits.
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value for the next SMI measurement date. However, the prediction device 50 may calculate the SMI prediction value at any timing after the current timing of the prediction.
  • the prediction device 50 calculates the SMI prediction value using the AGEs measurement values acquired in the past one week going back from the current time of prediction. However, the prediction device 50 may calculate the SMI prediction value using the AGEs measurement values that have already been obtained at the time of prediction. You may
  • the prediction device 50 acquires the AGEs measurement value directly from the AGEs measurement value 10.
  • the subject may input the AGEs measurements obtained by the AGEs measurement 10 from his terminal (eg, the user terminal 30), and the prediction device 50 may input the AGEs measurements from his terminal (eg, the user terminal 30).
  • AGEs measurements may be obtained from the terminal 30).
  • the prediction device 50 obtains the SMI measurement value directly from the SMI measurement value 20.
  • the subject may enter the SMI measurements obtained by the SMI measurements 20 from his terminal (eg, user terminal 30), and the prediction device 50 may receive the measurement subject's terminal (eg, user An SMI measurement may be obtained from the terminal 30).
  • the prediction device 50 provides viewing information to the user by displaying viewing information such as the SMI predicted value on the display 390 of the user terminal 30. rice field.
  • the prediction device 50 may use a printer to output a sheet of paper indicating the viewing information such as the SMI prediction value.
  • a prediction device includes an arithmetic device and a communication device communicably connected to the arithmetic device.
  • the communication device obtains the first measured value of the subject's advanced glycation end product multiple times in time series, and obtains the second measured value of the subject's skeletal muscle mass.
  • the computing device calculates prediction information about a predicted value of the second measured value based on the first measured value and the second measured value obtained a plurality of times in time series.
  • the subject can know the prediction information regarding the predicted value of SMI based on the time-series change in the measured value of AGEs in addition to the measured value of SMI. This is expected to make it easier to maintain motivation for continuing to improve lifestyle habits while observing SMI.
  • the communication device periodically acquires the first measured value at a first interval, and periodically acquires the second measured value at a second interval longer than the first interval.
  • the computing device calculates prediction information based on the time-series change in the first measured value acquired in a predetermined period of the acquisition period of the first measured value.
  • the subject can obtain prediction information regarding the predicted value of SMI by measuring AGEs over a predetermined period.
  • the computing device calculates the forecast information based on the time-series changes in the first measurement values acquired in the most recent predetermined period retroactively from the time of prediction during the acquisition period.
  • the prediction device described in item 4 if the subject measures AGEs over the most recent predetermined period going back from the time of prediction, it is possible to obtain prediction information about the predicted value of SMI. can.
  • the computing device calculates, as prediction information, an evaluation result of the prediction value based on comparison with the reference value.
  • the subject by observing the evaluation result of the SMI prediction value (SMI evaluation rank), the subject can easily maintain the motivation to continue improving his or her lifestyle habits even with SMI. Become.
  • the computing device calculates, as prediction information, advice regarding the subject's lifestyle habits based on the prediction value.
  • the subject can easily maintain motivation to continue improving his or her lifestyle while viewing advice on the subject's lifestyle habits based on the predicted SMI value.
  • a prediction method includes the step of acquiring a first measured value of advanced glycation end products of a subject a plurality of times in time series, and obtaining a second measured value of skeletal muscle mass of the subject. and calculating prediction information about the predicted value of the second measured value based on the first measured value obtained multiple times in time series and the second measured value.
  • the subject can know prediction information regarding the predicted value of SMI based on time-series changes in the measured value of AGEs in addition to the measured value of SMI. This is expected to make it easier to maintain motivation for continuing to improve lifestyle habits while observing SMI.
  • a prediction program includes a step of obtaining, in a computing device, a first measured value of advanced glycation end products of a subject a plurality of times in time series, Obtaining two measured values; and calculating prediction information about a predicted value of the second measured value based on the first measured value obtained a plurality of times in time series and the second measured value.
  • the subject in addition to the measured SMI, the subject can know the predicted information regarding the predicted value of SMI based on the time-series changes in the measured value of AGEs. This is expected to make it easier to maintain motivation for continuing to improve lifestyle habits while observing SMI.
  • 1 prediction system 10 AGEs measurement device, 20 SMI measurement device, 11 measurement unit, 12,390 display, 13 communication unit, 30 user terminal, 31 home screen, 32 AGEs viewing screen, 33 SMI viewing screen, 34 comprehensive analysis screen, 35 prediction screen, 50 prediction device, 311, 312, 313, 321, 322, 323, 331, 332, 333, 341, 342, 343, 351, 352 image, 510 arithmetic device, 520 storage device, 521 prediction program, 522 User identification information, 523 browsing information, 530 communication device

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Abstract

予測装置（５０）は、演算装置（５１０）と、演算装置（５１０）と通信可能に接続された通信装置（５３０）とを備える。通信装置（５３０）は、被測定者のＡＧＥｓ測定値を時系列的に複数回取得し、被測定者のＳＭＩ測定値を取得する。演算装置（５１０）は、時系列的に複数回取得したＡＧＥｓ測定値と、ＳＭＩ測定値とに基づき、ＳＭＩ予測値に関する予測情報を算出する。

Description

予測装置、予測方法、および予測プログラム
　本開示は、予測装置、予測方法、および予測プログラムに関する。
　従来、個人の健康に関する情報に基づき生活習慣の改善を提案する装置が公知である。たとえば、特許文献１には、被測定者の血圧、歩数、または体重を測定し、それらの測定結果に基づき、被測定者の食事および運動の改善を提案する装置が開示されている。
特開２０２０－１６０５６９号公報
　個人の健康に関する情報としては、血圧、歩数、および体重の他に、骨格筋量（SMI：Skeletal Muscle mass Index、以下、「ＳＭＩ」とも称する。）が挙げられる。サルコペニアの診断においては、歩行速度の低下および握力の低下とともに、骨格筋量の低下を測定することが必須とされている。骨格筋量は加齢または疾患で低下する。ＳＭＩは、四肢骨格筋量の合計を身長の二乗で除した値で表され、男女の各々にサルコペニアに対するカットオフ値が定められている。サルコペニアは、高齢者の身体的な機能障害および転倒リスクの要因として近年注目されている。人体筋肉のうち、運動により発達する筋肉である四股のＳＭＩは、食事および運動といった生活習慣を改善することで改善され得る。
　このように、ＳＭＩを測定することは、生活習慣が改善しているか否かを観察するために重要である。ＳＭＩは、生活習慣を数週間改善しても測定値に反映され難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善しようと試みた場合、数ヶ月に亘って生活習慣を改善し続けなければ改善効果を確認することができず、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し難いといった問題があった。
　本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを被測定者に維持させる技術を提供することである。
　本開示のある局面に従う予測装置は、演算装置と、演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備える。通信装置は、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得し、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得する。演算装置は、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出する。
　本開示の別の局面に従う予測方法は、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを含む。
　本開示の別の局面に従う予測プログラムは、演算装置に、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを実行させる。
　本開示によれば、被測定者は、ＳＭＩの測定値に加え、終末糖化産物（AGEs：Advanced Glycation End Products、以下、「ＡＧＥｓ」とも称する。）の測定値の時系列の変化に基づいて、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を知ることができる。これにより、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなることが期待される。
実施の形態に係る予測システムを示す図である。 実施の形態に係る予測装置の構成を示す図である。 実施の形態に係る予測装置が記憶するユーザ識別情報テーブルを説明するための図である。 実施の形態に係る予測装置が記憶する閲覧情報テーブルを説明するための図である。 ＡＧＥｓ評価ランクを説明するための図である。 ＡＧＥｓ測定値の一例を示す図である。 ＳＭＩ評価ランクを説明するための図である。 ＡＧＥｓとＳＭＩの相関関係を説明するための図である。 ＡＧＥｓとＳＭＩの相関関係を説明するための図である。 ＳＭＩ予測の一例を示す図である。 実施の形態に係るユーザ端末における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係るユーザ端末における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係るユーザ端末における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係るユーザ端末における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係るユーザ端末における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係る予測装置が実行する予測処理のフローチャートである。
　本実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一の符号を付して、その説明は原則的に繰り返さない。
　［予測システムの構成］
　図１～図４を参照しながら実施の形態に係る予測システム１について説明する。図１は、実施の形態に係る予測システム１を示す図である。図１に示すように、予測システム１は、ＡＧＥｓ測定装置１０と、ＳＭＩ測定装置２０と、ユーザ端末３０と、予測装置５０とを備える。
　ＡＧＥｓ測定装置１０は、被測定者のＡＧＥｓを測定するための装置である。ＡＧＥｓは、複数の化合物の総称であり、糖とタンパク質とが結合して酸化、脱水、および縮合によって反応することで生成される。ＡＧＥｓは、生活習慣の乱れにより体内に蓄積し、加齢性疾患および生活習慣病（たとえば、糖尿病、認知症）を引き起こすと考えられている。ＡＧＥｓは、ＳＭＩと比較してより短期間の生活習慣改善で変化が生じ得る。ＡＧＥｓは、生活習慣を数週間改善すれば測定値に反映され得る。被測定者は、介護施設を利用する高齢者、加齢性疾患および生活習慣病を有する者を含む。ＡＧＥｓ測定装置１０は、測定部１１と、ディスプレイ１２と、通信部１３とを備える。なお、本実施の形態においては、ＡＧＥｓ測定装置１０がディスプレイ１２を備えているが、ディスプレイ１２は省略されてもよい。
　測定部１１は、被測定者のＡＧＥｓを非侵襲的に測定する。ＡＧＥｓに含まれる複数の化合物の中には、特定の光が照射されることで蛍光を発する性質を有する化合物がある。測定部１１は、このような化合物の性質を利用することで、被測定者のＡＧＥｓを測定する。
　被測定者が指先を測定部１１に接着させると、測定部１１は、図示しない光源から皮膚に対して光を照射する。なお、測定部１１は、被測定者の指先以外の肌（たとえば腕）に対して光を照射するように構成されてもよい。測定部１１が照射する光は、たとえば、４１０ｎｍ以下の波長範囲にピークを有する励起光である。測定部１１は、皮膚に照射した光によって励起された蛍光を、図示しない受光素子によって受光し、受光した蛍光の強度に基づきＡＧＥｓの蓄積度合いを測定する。ディスプレイ１２は、測定部１１によって得られたＡＧＥｓの測定結果を表示する。測定結果は、たとえば、測定部１１が受光した蛍光の強度、およびＡＧＥｓの蓄積度合いをスコアに換算した値を含む。なお、測定結果は、測定部１１が受光した蛍光の強度、およびＡＧＥｓの蓄積度合いをスコアに換算した値を補正した補正値を含んでいてもよい。
　通信部１３は、予測装置５０との間で有線通信または無線通信によってデータ（情報）の送受信を行う。通信部１３は、デスクトップ型のＰＣ（personal computer）、ラップトップ型のＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス、タブレットＰＣ、およびネットワークアダプタなど、ネットワークを介して予測装置５０と通信可能な情報端末である。なお、通信部１３は、ディスプレイ１２と一体的に構成されてもよい。通信部１３は、測定部１１およびディスプレイ１２の各々と別体であってもよい。
　ＳＭＩ測定装置２０は、被測定者のＳＭＩを測定するための装置である。ＳＭＩ測定装置２０としては、たとえば体組成計が挙げられ、ＳＭＩの他に、体重、ボディマス指数(BMI:Body Mass Index、以下、「ＢＭＩ」とも称する。）、体脂肪率、内臓脂肪レベル、基礎代謝量、および体内年齢などを測定してもよい。
　ＡＧＥｓ測定装置１０およびＳＭＩ測定装置２０は、薬局、医療機関、介護施設、およびジムなどの各種施設に設置されている。ＡＧＥｓ測定装置１０およびＳＭＩ測定装置２０は、非測定者単独で利用できることが前提であるが、被測定者をサポートするサポータによって管理されてもよい。サポータがＡＧＥｓ測定装置１０を用いて自分がサポートする被測定者のＡＧＥｓを測定すると、ＡＧＥｓの測定値（以下、「ＡＧＥｓ測定値」とも称する。）は、ＡＧＥｓ測定装置１０から予測装置５０へと送信される。また、サポータがＳＭＩ測定装置２０を用いて自分がサポートする被測定者のＳＭＩを測定すると、ＳＭＩの測定値（以下、「ＳＭＩ測定値」とも称する。）は、ＳＭＩ測定装置２０から予測装置５０へと送信される。
　サポータは、被測定者と同様に、予測システム１によって提供されるサービス（以下、「情報提供サービス」とも称する。）の利用者であり、被測定者をサポートする人または組織である。一例として、サポータは、通所型の介護施設（デイサービス、デイケアセンタ）、介護施設の職員、看護師、または生活相談員であってもよい。他の例として、サポータは、フィットネスジムのインストラクタまたは栄養アドバイザであってよい。また、サポータは、病院またはクリニックの医師または看護師でもよい。個人差はあるが、ＡＧＥｓ測定値は、概ね１週間から数週間で変化する。サポータが被測定者とコミュニケーションを取る頻度が毎日でない場合（たとえば１週間に１回程度である場合）であっても、サポータは、当該頻度で被測定者のＡＧＥｓを測定すれば、ＡＧＥｓの変化を取得することができる。これに対して、ＳＭＩ測定値は、ＡＧＥｓのように数週間で変化し難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。
　ユーザ端末３０は、ユーザによって所有または利用される。ユーザ端末３０は、たとえば、デスクトップ型のＰＣ、ラップトップ型のＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス、およびタブレットＰＣなど、ネットワークを介して予測装置５０と通信可能な情報端末である。ユーザは、ユーザ端末３０を用いて予測装置５０に直接的または間接的にアクセスすることで、予測装置５０に記憶された被測定者のＡＧＥｓおよびＳＭＩの測定結果に関する情報を取得することができる。
　ユーザは、情報提供サービスの利用者である。具体的には、ユーザは、被測定者であってもよいし、被測定者のサポータであってもよい。また、ユーザは、被測定者またはサポータから被測定者についての測定結果の閲覧権限が付与された、被測定者の家族、親戚、または被測定者と関係のある関係者（たとえば、知人）であってもよい。
　予測装置５０は、情報提供サービスを提供するサービス提供者によって管理される。なお、サービス提供者は、サポータにＡＧＥｓ測定装置１０を貸与しているＡＧＥｓ測定装置１０の製造メーカであってもよい。予測装置５０は、クラウドコンピュータとして機能することで、ＡＧＥｓ測定装置１０、ＳＭＩ測定装置２０、およびユーザ端末３０の各々と通信する。
　上述したような構成を備える予測システム１においては、被測定者がＡＧＥｓ測定装置１０を用いてＡＧＥｓを測定すると、ＡＧＥｓ測定装置１０は、ＡＧＥｓ測定値を予測装置５０に出力する。予測装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置１０からＡＧＥｓ測定値を取得すると、取得したＡＧＥｓ測定値を、過去に取得した被測定者のＡＧＥｓ測定値とともに記憶する。
　予測システム１においては、被測定者がＳＭＩ測定装置２０を用いてＳＭＩを測定すると、ＳＭＩ測定装置２０は、ＳＭＩ測定値を予測装置５０に出力する。予測装置５０は、ＳＭＩ測定装置２０からＳＭＩ測定値を取得すると、取得したＳＭＩ測定値を、過去に取得した被測定者のＳＭＩ測定値とともに記憶する。
　ＡＧＥｓおよびＳＭＩを測定することは、被測定者の生活習慣が改善しているか否かを観察するために重要である。ここで、ＡＧＥｓは、生活習慣を数週間改善すれば測定値に反映され得る一方で、ＳＭＩは、生活習慣を数週間改善しても測定値に反映され難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善しようと試みた場合、数ヶ月に亘って生活習慣を改善し続けなければ改善効果を確認することができず、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し難い。
　そこで、実施の形態に係る予測装置５０は、過去に取得して記憶しているＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、過去に取得して記憶しているＳＭＩ測定値とに基づき、ＳＭＩ測定値を予測し、そのＳＭＩ測定値の予測値（以下、「ＳＭＩ予測値」とも称する。）を記憶する。予測装置５０は、過去に取得したＡＧＥｓ測定値、過去に取得したＳＭＩ測定値、およびＳＭＩ予測値に基づき、被測定者、サポータ、および閲覧者の各ユーザが閲覧可能な閲覧情報を生成する。
　さらに、予測装置５０は、被測定者の他の情報に基づいて閲覧情報を生成してもよい。他の情報は、たとえば、血圧、肥満度（ＢＭＩ）、野菜摂取量、歩行スピード、および握力を含む。また、予測装置５０は、上述した他の情報に基づき被測定者の健康状態を解析し、その解析結果を含む解析情報を生成し、解析情報を閲覧情報に含ませてもよい。すなわち、閲覧情報は、ＡＧＥｓ測定値、ＳＭＩ測定値、およびＳＭＩ予測値の他、血圧、ＢＭＩ、野菜摂取量、歩行スピード、握力、および解析情報のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
　ユーザがユーザ端末３０を用いて閲覧情報を要求すると、予測装置５０は、ユーザ端末３０からの要求に応じてユーザ端末３０に閲覧情報を出力する。ユーザ端末３０は、予測装置５０から取得した閲覧情報を表示する。
　これにより、ユーザは、ユーザ端末３０を用いて、過去に取得したＡＧＥｓ測定値およびＳＭＩ測定値を閲覧することができるとともに、過去に取得したＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と過去に取得したＳＭＩ測定値とに基づき算出されたＳＭＩ予測値を閲覧することができる。
　［予測装置の構成］
　図２は、実施の形態に係る予測装置の構成を示す図である。図２に示すように、予測装置５０は、演算装置５１０と、記憶装置５２０と、通信装置５３０とを備える。
　演算装置５１０は、コンピュータの一例であり、各種のプログラムに従って各種の処理を実行する演算主体である。演算装置５１０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、およびＭＰＵ（Multi Processing Unit）のうちの少なくとも１つを含む。さらに、演算装置５１０は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）およびＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含んでいてもよい。なお、演算装置５１０は、演算回路（Processing Circuitry）で構成されていてもよい。
　記憶装置５２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）およびＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む。記憶装置５２０は、演算装置５１０によって実行される予測プログラム５２１、演算装置５１０が参照するユーザ識別情報５２２、および閲覧情報５２３など、各種のプログラムおよびデータを記憶する。
　ユーザ識別情報５２２は、ユーザＩＤ、パスワード、ユーザ名、年齢、および性別など、ユーザに関する情報を含む。予測装置５０は、ユーザ識別情報５２２を用いてユーザを識別することができる。
　閲覧情報５２３は、ＡＧＥｓ測定値、ＳＭＩ測定値、およびＳＭＩ予測値を含む。また、閲覧情報５２３は、血圧、ＢＭＩ、野菜摂取量、歩行スピード、握力、および解析情報のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
　なお、記憶装置５２０は、ＤＲＡＭおよびＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含んでいてもよい。さらに、演算装置５１０は、図示しないメディア読取装置を備えていてもよい。演算装置５１０は、メディア読取装置によって記憶媒体であるリムーバブルディスクを受け入れ、リムーバブルディスクから予測プログラム５２１およびユーザ識別情報５２２などの各種のプログラムおよびデータを取得してもよい。
　通信装置５３０は、演算装置５１０と通信可能に接続されている。通信装置５３０は、有線通信または無線通信によって、ＡＧＥｓ測定装置１０、ＳＭＩ測定装置２０、およびユーザ端末３０の各々との間でデータ（情報）の送受信を行う。
　図３は、実施の形態に係る予測装置５０が記憶するユーザ識別情報テーブルを説明するための図である。予測装置５０は、図３のユーザ識別情報テーブルを用いてユーザ識別情報５２２を記憶する。
　図３に示されるように、ユーザ識別情報テーブルは、ユーザ識別情報５２２として、ユーザＩＤ、パスワード、ユーザ名、および閲覧ＩＤに関する情報を格納する。情報提供サービスを利用する各ユーザは、ユーザ識別情報５２２によって識別される。たとえば、第１のユーザには、ユーザＩＤとして「Ｕ１」が割り当てられ、第２のユーザには、ユーザＩＤとして「Ｕ２」が割り当てられている。
　ユーザ識別情報５２２のうち、ユーザＩＤ、パスワード、およびユーザ名は、各ユーザによってユーザ端末３０から入力される。ユーザ端末３０は、入力されたユーザ識別情報５２２を予測装置５０に出力する。予測装置５０は、ユーザ端末３０から取得したユーザ識別情報５２２を、ユーザ識別情報テーブルに格納することで記憶装置５２０に記憶する。
　閲覧ＩＤは、後述する図４の閲覧情報テーブルにおいて、被測定者情報、ＡＧＥｓ測定情報、ＳＭＩ測定情報、ＳＭＩ予測情報、および解析情報といった各種の閲覧情報に関連付けられている。予測装置５０は、閲覧ＩＤに関連付けられた閲覧情報を、当該閲覧ＩＤに関連付けられたユーザＩＤの所有者であるユーザに閲覧可能にする。
　図４は、実施の形態に係る予測装置５０が記憶する閲覧情報テーブルを説明するための図である。予測装置５０は、図４の閲覧情報テーブルを用いて閲覧情報５２３を記憶する。
　図４に示されるように、閲覧情報テーブルは、閲覧ＩＤと、被測定者情報と、ＡＧＥｓ測定情報と、ＳＭＩ測定情報と、ＳＭＩ予測情報と、解析情報とを含む。ＡＧＥｓ測定情報は、過去に取得された被測定者のＡＧＥｓ測定値を含む。ＳＭＩ測定情報は、過去に取得された被測定者のＳＭＩ測定値を含む。ＳＭＩ予測情報は、過去に取得されたＡＧＥｓ測定値と過去に取得されたＳＭＩ測定値とに基づき生成されたＳＭＩ予測値と、ＳＭＩ測定値に対応する後述するＳＭＩ評価ランクと、ＳＭＩ予測に基づく生活習慣のアドバイスとを含む。解析情報は、被測定者の健康状態を解析した結果などに関する情報を含む。
　［ＡＧＥｓの評価］
　図５および図６を参照しながらＡＧＥｓの評価について説明する。図５は、ＡＧＥｓ評価ランクを説明するための図である。
　図５においては、横軸に被測定者の年齢をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとったグラフが示されている。図５に示すように、予測装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に対して段階的に複数の基準値を設け、ＡＧＥｓ測定値と複数の基準値との比較に基づき、ＡＧＥｓをランク付けする。たとえば、ＡＧＥｓ測定値に付けられるランクとして、Ａ～Ｅの５段階のランク（以下、「ＡＧＥｓ評価ランク」とも称する。）が設けられている。ＡＧＥｓ評価ランクが「Ａ」の場合はＡＧＥｓ測定値の評価が最も良く、ＡＧＥｓ評価ランクが「Ｅ」の場合はＡＧＥｓ測定値の評価が最も悪い。
　なお、図５に示すＡＧＥｓ評価ランクの基準値は、一例であり、基準値としては、任意の値が設定されてもよい。また、ＡＧＥｓ評価ランクの基準値は、被測定者の年齢に限らず、性別に応じて異なっていてもよい。
　図６は、ＡＧＥｓ測定値の一例を示す図である。予測装置５０は、図５に示す基準に基づき、取得したＡＧＥｓ測定値をランク付けし、ＡＧＥｓ測定情報として、ＡＧＥｓ測定値とともにＡＧＥｓ評価ランクを記憶する。
　たとえば、図６においては、横軸に日付をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとった、被測定者のＡＧＥｓ測定値の時系列変化を示すグラフが示されている。図６に示すように、予測装置５０は、被測定者のＡＧＥｓ測定値を４／６～６／２２に亘って１週間ごとに取得した場合、各ＡＧＥｓ測定値に対してＡ～ＥのＡＧＥｓ評価ランクを割り当てる。この測定者の場合、４／６～６／２２の期間においてＡＧＥｓ測定値が徐々に低下（改善）しており、ＡＧＥｓ評価ランクも当初のＤからＡにまで改善していることが分かる。
　［ＳＭＩの評価］
　図７を参照しながらＳＭＩの評価について説明する。図７は、ＳＭＩ評価ランクを説明するための図である。図７に示すように、予測装置５０は、ＳＭＩ測定値に対して段階的に複数の基準値を設け、ＳＭＩ測定値と複数の基準値との比較に基づき、ＳＭＩをランク付けする。たとえば、ＳＭＩ測定値に付けられるランクとして、Ａ～Ｅの５段階のランク（以下、「ＳＭＩ評価ランク」とも称する。）が設けられている。ＳＭＩ評価ランクが「Ａ」の場合はＳＭＩ測定値の評価が最も良く、ＳＭＩ評価ランクが「Ｅ」の場合はＳＭＩ測定値の評価が最も悪い。
　なお、ＳＭＩ評価ランクの基準値としては、任意の値が設定されてもよい。また、ＳＭＩ評価ランクの基準値は、被測定者の年齢に応じて異なっていてもよく、さらに被測定者の性別に応じて異なっていてもよい。
　［ＡＧＥｓ測定値を用いたＳＭＩ予測値の算出］
　図８～図１０を参照しながら、ＡＧＥｓ測定値を用いたＳＭＩ予測値の算出について説明する。
　図８および図９は、ＡＧＥｓとＳＭＩの相関関係を説明するための図である。図８には、被測定者が男性の場合の相関関係のグラフであって、横軸にＳＭＩ測定値をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとったグラフが示されている。図９には、被測定者が女性の場合の相関関係のグラフであって、横軸にＳＭＩ測定値をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとったグラフが示されている。
　図８および図９に示すように、被測定者が男性および女性のいずれであっても、ＡＧＥｓ測定値が小さければ小さいほどＳＭＩ測定値が大きくなり、ＡＧＥｓ測定値が大きければ大きいほどＳＭＩ測定値が小さくなることが分かる。このように、ＡＧＥｓとＳＭＩとでは相関関係があり、予測装置５０は、このような相関関係を利用して、ＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、ＳＭＩ測定値とに基づき、未来のあるタイミングにおけるＳＭＩ測定値を予測する。
　図１０は、ＳＭＩ予測の一例を示す図である。図１０においては、図６に示した４／６～６／２２に亘って１週間ごとに取得された被測定者のＡＧＥｓ測定値を用いて、予測装置５０がＳＭＩ予測値を算出する例を説明する。図１０の上段には、横軸に日付をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとった、被測定者のＡＧＥｓ測定値の時系列変化を示すグラフが示されている。図１０の下段には、横軸に日付をとり、縦軸にＳＭＩ評価ランクをとった、被測定者のＳＭＩ評価ランクの時系列変化を示すグラフが示されている。
　上述したように、ＡＧＥｓは、生活習慣が改善されることに応じて、概ね１週間から数週間で変化し得る。このため、被測定者は、ＡＧＥｓ測定装置１０を用いて、通常、数週間ごとに定期的にＡＧＥｓを測定する。たとえば、被測定者は、ＡＧＥｓ測定装置１０を用いて、４／６～６／２２に亘って１週間ごとにＡＧＥｓを測定する。予測装置５０は、４／６～６／２２に亘って１週間ごとにＡＧＥｓ測定装置１０からＡＧＥｓ測定値を取得する。
　一方、ＳＭＩは、ＳＭＩ測定値は、ＡＧＥｓのように数週間で変化し難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、ＳＭＩ測定装置１０を用いて、通常、数ヶ月ごとにＳＭＩを測定する。たとえば、被測定者は、ＳＭＩ測定装置２０を用いて、４／６にＳＭＩを測定すると、次回は、数ヶ月先の６／２２にＳＭＩを測定予定とする。予測装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置２０から４／６時点のＳＭＩ測定値を取得する。
　予測装置５０は、４／６時点のＳＭＩ測定値を取得した後、それ以降のタイミングの予測時点において、次回のＳＭＩ測定日である６／２２における被測定者のＳＭＩを、ＳＭＩ予測値として算出する。さらに、予測装置５０は、予測時点から遡って予め定められた期間で取得したＡＧＥｓ測定値の時系列の変化に基づき、ＳＭＩ予測値として算出する。
　たとえば、予測装置５０は、４／２７時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、４／２７から遡って過去１週間で取得した４／６、４／１３、４／２０、および４／２７のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。予測装置５０は、読み出した４／６～４／２７の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、予測装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　予測装置５０は、５／１８時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、５／１８から遡って過去１週間で取得した４／２７、５／４、５／１１、および５／１８のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。予測装置５０は、読み出した４／２７～５／１８の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、予測装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　予測装置５０は、６／８時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、６／８から遡って過去１週間で取得した５／１８、５／２５、６／１、および６／８のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。予測装置５０は、読み出した５／１８～６／８の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、予測装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　図１０の例では、４／６～６／８で取得されたＡＧＥｓ測定値は、徐々に改善している（小さくなっている）ため、予測装置５０は、各予測時点での６／２２におけるＳＭＩ評価ランクも徐々に改善するように予測する。このようにして得られたＳＭＩ予測値およびＳＭＩ評価ランクは、ＳＭＩ予測情報として図４の閲覧情報テーブルに格納される。
　［閲覧情報の表示例］
　図１１～図１５を参照しながら、閲覧情報の表示例について説明する。図１１～図１５は、実施の形態に係るユーザ端末３０における表示画面の一例を示す図である。
　ユーザがユーザ端末３０を用いて情報提供サービスを利用するためのアプリケーションプログラムを実行すると、ユーザ端末３０は、図示しないログイン画面をディスプレイ３９０に表示する。ログイン画面においてユーザがユーザＩＤおよびパスワードを入力すると、ユーザ端末３０は、ユーザＩＤおよびパスワードを予測装置５０に出力する。予測装置５０がユーザＩＤおよびパスワードに基づきユーザを認証すると、ユーザ端末３０は、図１１に示されるようなホーム画面３１をディスプレイ３９０に表示する。
　ホーム画面３１は、ＡＧＥｓ測定情報を閲覧するための画像３１１と、ＳＭＩ測定値およびＳＭＩ予測情報を閲覧するための画像３１２と、解析情報を閲覧するための画像３１３とを含む。
　画像３１１は、直近に測定されたＡＧＥｓ測定値と、ＡＧＥｓ測定値に対応するＡＧＥｓ評価ランクとを示す。この例では、画像３１１において、２０２１／５／１８に測定されたＡＧＥｓ測定値として「０．５１」が示され、ＡＧＥｓ評価ランクとして「Ｂ」が示されている。
　ユーザが画像３１１を選択（たとえば、タッチ操作）すると、ユーザ端末３０は、図１２に示されるようなＡＧＥｓ閲覧画面３２をディスプレイ３９０に表示する。
　ＡＧＥｓ閲覧画面３２は、直近に測定されたＡＧＥｓ測定値を示す画像３２１と、過去（たとえば、過去１週間）におけるＡＧＥｓ測定値の時系列の変化を示す画像３２２と、ＡＧＥｓ測定値についてのコメントを示す画像３２３とを含む。このように、ユーザは、ＡＧＥｓ閲覧画面３２を参照することで、被測定者のＡＧＥｓ測定情報を閲覧することができる。
　図１１に戻り、画像３１２は、直近に測定されたＳＭＩ測定値と、ＳＭＩ測定値に対応するＳＭＩ評価ランクとを示す。この例では、画像３１２において、２０２１／４／６に測定されたＳＭＩ測定値として「７．６」が示され、ＳＭＩ評価ランクとして「Ｂ」が示されている。
　ユーザが画像３１２を選択すると、ユーザ端末３０は、図１３に示されるようなＳＭＩ閲覧画面３３をディスプレイ３９０に表示する。
　ＳＭＩ閲覧画面３３は、直近に測定されたＳＭＩ測定値を示す画像３３１と、過去（たとえば、過去半年間）におけるＳＭＩ測定値の時系列の変化を示す画像３３２と、ＳＭＩ測定値についてのコメントを示す画像３３３とを含む。このように、ユーザは、ＳＭＩ閲覧画面３３を参照することで、被測定者のＳＭＩ測定情報を閲覧することができる。
　図１１に戻り、画像３１３は、ＡＧＥｓ測定値およびＳＭＩ測定値などに基づき被測定者の健康状態を解析した解析結果と、解析結果についてのコメントとを含む。
　ユーザが画像３１３を選択すると、ユーザ端末３０は、図１４に示されるような総合解析画面３４をディスプレイ３９０に表示する。
　総合解析画面３４は、解析結果に対応する点数および評価ランクを示す画像３４１と、解析結果をレーダーチャートで示す画像３４２とを含む。このように、ユーザは、総合解析画面３４を参照することで、被測定者の解析情報を閲覧することができる。
　さらに、総合解析画面３４は、ＳＭＩ予測値を閲覧するための画像３４３を含む。ユーザが画像３４３を選択すると、ユーザ端末３０は、図１５に示されるようなＳＭＩ予測画面３５をディスプレイ３９０に表示する。
　ＳＭＩ予測画面３５は、現時点（この例では５／１８時点）で算出された次回のＳＭＩ測定日（この例では６／２２）におけるＳＭＩ予測値を示す画像３５１と、ＳＭＩ予測値に基づく被測定者の生活習慣に関するアドバイスを示す画像３５２とを含む。この例では、画像３５１において、５／１８時点においてＳＭＩを予測した結果、６／２２ではＳＭＩ評価ランクが「Ｃ」から「Ｂ」に改善することが示されている。さらに、画像３５２において、生活習慣に関するアドバイスとして、順調にＡＧＥｓおよびＳＭＩが改善しているために今の生活習慣を続ける旨のコメントが示されている。このように、ユーザは、ＳＭＩ予測画面３５を参照することで、ＳＭＩ予測値、ＳＭＩ予測値に対応するＳＭＩ評価ランク、およびＳＭＩ予測に基づく生活習慣のアドバイスといったようなＳＭＩ予測情報を閲覧することができる。
　［予測装置の処理］
　図１６を参照しながら、予測装置５０の処理について説明する。図１６は、実施の形態に係る予測装置５０が実行する予測処理のフローチャートである。図１６に示される処理ステップ（以下、これを「Ｓ」と略す。）は、演算装置５１０が予測プログラム５２１を実行することによって実現される。
　図１６に示されるように、予測装置５０は、予測時点である現在から遡って直近の所定期間分のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す（Ｓ１）。予測装置５０は、前回取得したＳＭＩ測定値を記憶装置５２０から読み出す（Ｓ２）。
　予測装置５０は、読み出したＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、読み出したＳＭＩ測定値とに基づき、次回の測定日におけるＳＭＩ予測値を算出する（Ｓ３）。予測装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ予測値に対応するＳＭＩ評価ランクを算出する（Ｓ４）。さらに、予測装置５０は、ＳＭＩ評価ランクに基づき生活習慣のアドバイスを算出する（Ｓ５）。
　予測装置５０は、Ｓ４で算出したＳＭＩ予測値と、Ｓ５で算出した生活習慣のアドバイスとを、予測情報として図４の閲覧情報テーブルに格納することで、記憶装置５２０に記憶する（Ｓ６）。
　以上のように、実施の形態に係る予測装置５０によれば、過去に取得したＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、過去に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、未来におけるＳＭＩ予測値およびＳＭＩ評価ランクを算出する。被測定者（ユーザ）は、ユーザ端末３０を用いてＳＭＩ予測値およびＳＭＩ評価ランクを閲覧することで、比較的短い期間で繰り返し取得されるＡＧＥｓ測定値に限らず、比較的長い期間で繰り返し取得されるＳＭＩ測定値を観察しながらでも、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなる。
　［実施の形態に係る予測装置の変形例］
　以上、実施の形態に係る予測装置５０について説明したが、実施の形態に係る予測装置５０においては、さらに種々の変形、応用が可能である。以下、実施の形態に係る予測装置５０の変形例について、実施の形態に係る予測装置５０と異なる部分のみを説明する。
　実施の形態に係る予測装置５０は、次回のＳＭＩの測定日におけるＳＭＩ予測値を算出していた。しかし、予測装置５０は、予測時点である現在より後のタイミングであれば、いずれのタイミングにおけるＳＭＩ予測値を算出してもよい。
　実施の形態に係る予測装置５０は、予測時点である現在から遡って過去１週間で取得したＡＧＥｓ測定値を用いてＳＭＩ予測値を算出していた。しかし、予測装置５０は、予測時点である現在において既に取得済みのＡＧＥｓ測定値を用いてＳＭＩ予測値を算出すればよく、たとえば、過去取得した全てのＡＧＥｓ測定値を用いてＳＭＩ予測値を算出してもよい。
　実施の形態に係る予測装置５０は、ＡＧＥｓ測定値１０から直接的にＡＧＥｓ測定値を取得していた。しかし、被測定者は、自分の端末（たとえば、ユーザ端末３０）からＡＧＥｓ測定値１０によって取得されたＡＧＥｓ測定値を入力してもよく、予測装置５０は、被測定者の端末（たとえば、ユーザ端末３０）から、ＡＧＥｓ測定値を取得してもよい。
　実施の形態に係る予測装置５０は、ＳＭＩ測定値２０から直接的にＳＭＩ測定値を取得していた。しかし、被測定者は、自分の端末（たとえば、ユーザ端末３０）からＳＭＩ測定値２０によって取得されたＳＭＩ測定値を入力してもよく、予測装置５０は、被測定者の端末（たとえば、ユーザ端末３０）から、ＳＭＩ測定値を取得してもよい。
　実施の形態に係る予測装置５０は、図１１～図１５に示すように、ＳＭＩ予測値などの閲覧情報を、ユーザ端末３０のディスプレイに３９０に表示することで、ユーザに閲覧情報を提供していた。しかし、予測装置５０は、ＳＭＩ予測値などの閲覧情報を示した紙を、プリンタを用いて外部に出力してもよい。
　［態様］
　上述した複数の例示的な実施の形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
　（第１項）　一態様に係る予測装置は、演算装置と、演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備える。通信装置は、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得し、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得する。演算装置は、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出する。
　第１項に記載の予測装置によれば、被測定者は、ＳＭＩの測定値に加え、ＡＧＥｓの測定値の時系列の変化に基づいて、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を知ることができる。これにより、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなることが期待される。
　（第２項）　通信装置は、第１測定値を第１間隔で定期的に取得し、第２測定値を第１間隔よりも長い第２間隔で定期的に取得する。
　第２項に記載の予測装置によれば、ＡＧＥｓ測定値に限らず、ＡＧＥｓ測定値よりも長い期間で繰り返し取得されるＳＭＩ測定値を観察しながらでも、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなる。
　（第３項）　演算装置は、第１測定値の取得期間のうち、予め定められた期間で取得された第１測定値の時系列の変化に基づき、予測情報を算出する。
　第３項に記載の予測装置によれば、被測定者は、予め定められた期間に亘ってＡＧＥｓを測定すれば、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を取得することができる。
　（第４項）　演算装置は、取得期間のうち、予測時点から遡って直近の予め定められた期間で取得された第１測定値の時系列の変化に基づき、予測情報を算出する。
　第４項に記載の予測装置によれば、被測定者は、予測時点から遡って直近の予め定められた期間に亘ってＡＧＥｓを測定すれば、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を取得することができる。
　（第５項）　演算装置は、予測情報として、基準値との比較に基づく予測値の評価結果を算出する。
　第５項に記載の予測装置によれば、被測定者は、ＳＭＩ予測値の評価結果（ＳＭＩ評価ランク）を観察することで、ＳＭＩによっても生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなる。
　（第６項）　演算装置は、予測情報として、予測値に基づく被測定者の生活習慣に関するアドバイスを算出する。
　第６項に記載の予測装置によれば、被測定者は、ＳＭＩ予測値に基づく被測定者の生活習慣に関するアドバイスを閲覧しながら、生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなる。
　（第７項）　一態様に係る予測方法は、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを含む。
　第７項に記載の予測方法によれば、被測定者は、ＳＭＩの測定値に加え、ＡＧＥｓの測定値の時系列の変化に基づいて、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を知ることができる。これにより、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなることが期待される。
　（第８項）　一態様に係る予測プログラムは、演算装置に、被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、被測定者の骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、時系列的に複数回取得した第１測定値と、第２測定値とに基づき、第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを実行させる。
　第８項に記載の予測プログラムによれば、被測定者は、ＳＭＩの測定値に加え、ＡＧＥｓの測定値の時系列の変化に基づいて、ＳＭＩの予測値に関する予測情報を知ることができる。これにより、ＳＭＩを観察しながら生活習慣を改善し続けるためのモチベーションを維持し易くなることが期待される。
　１　予測システム、１０　ＡＧＥｓ測定装置、２０　ＳＭＩ測定装置、１１　測定部、１２，３９０　ディスプレイ、１３　通信部、３０　ユーザ端末、３１　ホーム画面、３２　ＡＧＥｓ閲覧画面、３３　ＳＭＩ閲覧画面、３４　総合解析画面、３５　予測画面、５０　予測装置、３１１，３１２，３１３，３２１，３２２，３２３，３３１，３３２，３３３，３４１，３４２，３４３，３５１，３５２　画像、５１０　演算装置、５２０　記憶装置、５２１　予測プログラム、５２２　ユーザ識別情報、５２３　閲覧情報、５３０　通信装置

Claims (8)

  1. 　被測定者の骨格筋量を予測する予測装置であって、
    　演算装置と、
    　前記演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備え、
    　前記通信装置は、
    　前記被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得し、
    　前記被測定者の前記骨格筋量の第２測定値を取得し、
    　前記演算装置は、時系列的に複数回取得した前記第１測定値と、前記第２測定値とに基づき、前記第２測定値の予測値に関する予測情報を算出する、予測装置。
  2. 　前記通信装置は、
    　前記第１測定値を第１間隔で定期的に取得し、
    　前記第２測定値を前記第１間隔よりも長い第２間隔で定期的に取得する、請求項１に記載の予測装置。
  3. 　前記演算装置は、前記第１測定値の取得期間のうち、予め定められた期間で取得された前記第１測定値の時系列の変化に基づき、前記予測情報を算出する、請求項１に記載の予測装置。
  4. 　前記演算装置は、前記取得期間のうち、予測時点から遡って直近の前記予め定められた期間で取得された前記第１測定値の時系列の変化に基づき、前記予測情報を算出する、請求項３に記載の予測装置。
  5. 　前記演算装置は、前記予測情報として、基準値との比較に基づく前記予測値の評価結果を算出する、請求項１に記載の予測装置。
  6. 　前記演算装置は、前記予測情報として、前記予測値に基づく前記被測定者の生活習慣に関するアドバイスを算出する、請求項１に記載の予測装置。
  7. 　演算装置による被測定者の骨格筋量を予測する予測方法であって、
    　前記被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、
    　前記被測定者の前記骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、
    　時系列的に複数回取得した前記第１測定値と、前記第２測定値とに基づき、前記第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを含む、予測方法。
  8. 　被測定者の骨格筋量を予測する予測プログラムであって、
    　演算装置に、
    　前記被測定者の終末糖化産物の第１測定値を時系列的に複数回取得するステップと、
    　前記被測定者の前記骨格筋量の第２測定値を取得するステップと、
    　時系列的に複数回取得した前記第１測定値と、前記第２測定値とに基づき、前記第２測定値の予測値に関する予測情報を算出するステップとを実行させる、予測プログラム。
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