WO2023127461A1 - 医療支援装置、医療支援方法及び医療支援プログラム - Google Patents

医療支援装置、医療支援方法及び医療支援プログラム Download PDF

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WO2023127461A1
WO2023127461A1 PCT/JP2022/045444 JP2022045444W WO2023127461A1 WO 2023127461 A1 WO2023127461 A1 WO 2023127461A1 JP 2022045444 W JP2022045444 W JP 2022045444W WO 2023127461 A1 WO2023127461 A1 WO 2023127461A1
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WO
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disease
patient
user
disease state
individual
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PCT/JP2022/045444
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English (en)
French (fr)
Inventor
暁子 岸
Original Assignee
国立大学法人東京大学
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    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • the present disclosure relates to a medical support device, a medical support method, and a medical support program.
  • Patent Literature 1 discloses a health management device capable of presenting measures for maintaining or improving the health condition of a user based on the nutritional value of food ingested by the user and the health condition of the user. ing.
  • an object of the present disclosure is to provide a technology capable of supporting treatment of a user even in a state in which multiple diseases are combined.
  • a medical support apparatus includes an acquisition unit that acquires personal data including examination data and interview data of a user; If the combination of the disease state of the individual disease or the combination of the disease state of the individual disease and the personal data is a composite disease state, what the user should accomplish to improve the composite disease state. and an output unit that outputs the improvement target.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an overview of processing performed by the medical support system; It is a figure which shows an example of personal data.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a case where a complex disease state is judged based on judgment method 1;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a case where a complex disease state is judged based on judgment method 2;
  • 1 is a schematic diagram showing a flow of medical support using a medical support system;
  • FIG. It is a figure which shows the hardware structural example of a medical assistance apparatus, the terminal for patients, and the terminal for doctors. It is a figure which shows the functional block structural example of a medical assistance apparatus.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an overview of processing performed by the medical support system; It is a figure which shows an example of personal data.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a case where a complex disease state is judged based on judgment method 1
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of patient information, individual disease definition information, composite disease/goal definition information, questionnaire definition information, and score definition information;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of advice definition information; It is a figure which shows an example of a trained model. It is a figure which shows the functional block structural example of the terminal for patients. It is a figure which shows the functional block structural example of the terminal for doctors.
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of a processing procedure performed by the medical support system;
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of a processing procedure performed by the medical support system;
  • It is a figure which shows the specific example of test
  • FIG. 4 is a diagram showing a specific example of individual disease definition information; FIG. 4 is a diagram showing a specific example of individual disease definition information; FIG. 4 is a diagram showing a specific example of composite disease/goal definition information; It is a figure which shows an example of action goal definition information. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients. It is a figure which shows the example of a screen display of the terminal for patients.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a medical support system 1 according to this embodiment.
  • the medical support system 1 is a system for supporting disease treatment of a patient, and includes a medical support device 10, a patient terminal 20 (first terminal), and a doctor terminal 30 (second terminal).
  • the medical support device 10, the patient terminal 20, and the doctor terminal 30 are connected via a wireless or wired communication network N, and can communicate with each other.
  • the number of the patient terminal 20 and the doctor terminal 30 may be one or more.
  • the medical support system 1 helps patients suffering from multiple diseases (which may be referred to as "users") understand their disease states and encourages their own behavioral changes to help them recover from their disease states. It is a system that aims to support
  • the medical support system 1 may have, for example, the following functions. 1. Ability to determine the disease state of the patient2. Ability to indicate the patient's disease status to the physician;3. 4. A function to propose improvement goals to be achieved to the doctor in order to improve the disease state, and to accept the setting of improvement goals to be achieved by the patient. 4. A function to present the patient's own disease state and present improvement targets to be achieved. 5.
  • a function of displaying a score regarding the degree of achievement of an action goal to be addressed by the patient based on questionnaire responses regarding daily action goals received from the patient. and has a function of displaying various information about the patient on the screens of the terminal 20 for patients and the terminal 30 for doctors.
  • the patient terminal 20 is a terminal used by the patient, and has a function of displaying information received from the medical support device 10 and a function of receiving various inputs from the patient.
  • the patient terminal 20 may be, for example, a smart phone, a tablet terminal, a personal computer, or the like.
  • the doctor's terminal 30 is a terminal used by a doctor, and has a function of displaying information received from the medical support device 10 and a function of receiving various inputs from the doctor.
  • the doctor's terminal 30 is assumed to be a personal computer or the like installed in a medical institution, but is not limited to this, and may be, for example, a smart phone or a tablet terminal.
  • the medical support device 10 has a web server function, and the web browser installed in the doctor's terminal 30 accesses the medical support device 10, thereby realizing information display and input reception on the doctor's terminal 30. You may make it Alternatively, a dedicated application installed in the patient terminal 20 may access the medical support apparatus 10 to display information and accept input on the doctor terminal 30 .
  • the patient terminal 20 may include a wearable device worn by the patient.
  • the medical support system 1 may acquire and store various types of patient-related data (hereinafter referred to as “biological information”) from the wearable device.
  • biological information patient-related data
  • the patient wears a wearable device and transmits various biological information (heart rate, number of steps, amount of exercise, etc.) to the medical support apparatus 10, and uses a smartphone to set an action goal or to set an action goal. You may make it refer to the score regarding the degree of achievement of.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an overview of the processing performed by the medical support system 1.
  • the medical support device 10 acquires the patient's personal data (S10).
  • the personal data includes either one or both of examination data obtained by examining a patient's physical condition at a medical institution or the like, and interview data obtained by asking questions to the patient.
  • Test data includes, for example, height, weight, body fat, BMI, waist circumference, and other data obtained by measuring the patient's body (physical measurement data), data obtained by blood test (blood test data), Data obtained by urinalysis (urinalysis data), data obtained by examining the state of parts of the body such as organs and blood vessels (organ data), and the like may be included.
  • blood test data includes, for example, lipid-related data such as neutral fat, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol, and non-HDL-cholesterol, liver/pancreatic function such as AST (GOT), ALT (GPT), ⁇ -GPT, etc.
  • lipid-related data such as neutral fat, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol, and non-HDL-cholesterol
  • liver/pancreatic function such as AST (GOT), ALT (GPT), ⁇ -GPT, etc.
  • renal function-related data such as creatinine
  • anemia-related data such as hematocrit value, hemoglobin content, white blood cell content, and red blood cell content
  • blood pressure-related data such as systolic blood pressure and diastolic blood pressure
  • fasting blood sugar potentiometric method
  • HbA1c Data related to blood sugar such as NGSP value
  • general blood data such as uric acid value
  • the urinalysis data
  • Interview data includes, for example, data on illnesses that the patient has suffered in the past (medical history), data on illnesses that the patient is already known to suffer from (e.g. disease name), past illnesses of family members and close relatives and current data (family history), drug history data (past and current use of drugs, names of specific drugs that have been taken/taken, etc.), social history data (educational background, annual income , family structure, etc.), smoking information (past and current smoking habits, amount of smoking, duration of smoking, willingness to improve, etc.), drinking information (drinking experience, drinking habits such as amount, type, duration, etc.) eating habits (e.g.
  • Medical history, disease name and family history are also collectively referred to as "medical history". Note that in the present embodiment, the medical history is not limited to including all of the medical history, disease name, and family history. At least one of anamnesis, disease name, and family history may be referred to as medical history.
  • the medical support device 10 determines the disease state of the patient based on the acquired personal data of the patient (S11). More specifically, the medical support device 10 determines whether or not the patient has an individual disease (hereinafter referred to as "individual disease") from the patient's personal data.
  • Individual disease means one disease, for example, obesity, diabetes, hypertension, dyslipidemia, fatty liver, cardiovascular disease, cerebrovascular disease, osteoporosis, dementia, periodontal disease, alcoholic If you have lifestyle-related diseases such as hepatitis, non-alcoholic fatty liver disease, liver cirrhosis, hyperuricemia, gastric ulcer, peripheral neuropathy, or allergy.
  • individual diseases include various diseases such as cancer, renal failure, chronic obstructive pulmonary disease, arthrosis, lumbago, cataract, glaucoma, and sleep apnea syndrome.
  • the patient corresponds to a plurality of individual diseases defined as a combination pattern in advance, or if the patient corresponds to a plurality of individual diseases and personal data conditions defined as a combination pattern in advance, , the patient is considered to have a "complex disease state.”
  • the medical support apparatus 10 can be used when the patient does not correspond to a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern, or when the patient corresponds to a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern, but the patient does not meet the conditions of the personal data.
  • a “complex disease state” is a state corresponding to a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern, or a state corresponding to a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern and conditions of personal data.
  • condition of personal data means that a predetermined item of personal data satisfies a predetermined condition.
  • personal data conditions include, for example, that the item indicating gender in the personal data is male, the item indicating age in the personal data is XX years old or older, and the item indicating waist circumference in the personal data. is XX cm or more.
  • a specific example of a complex disease state is metabolic syndrome.
  • a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern includes at least two of diabetes (abnormal blood sugar level), hypertension (abnormal blood pressure), and dyslipidemia (abnormal lipid level)
  • a "personal data condition” may be defined as at least a waist circumference of 85 cm (for men) or 90 cm (for women).
  • the 'personal data condition' may be defined as meeting diagnostic reference values for various diseases that can be acquired from personal data in addition to waist circumference.
  • the medical support device 10 is used when the patient is suffering from two or more of diabetes, hypertension, and dyslipidemia, and is male and has a waist circumference of 85 cm or more (90 cm or more for women).
  • Metabolic syndrome is defined as the patient having obesity (more specifically, visceral fat type obesity) instead of having an abdominal circumference of 85 cm (for men) or 90 cm (for women). It may be a judgment criterion.
  • "a plurality of individual diseases defined as a combination pattern in advance" in metabolic syndrome corresponds to at least two or more of diabetes, hypertension and dyslipidemia in addition to obesity (visceral fat type obesity). may be defined as
  • complex disease states there are no specific disease names at present, but chronic individual diseases such as diabetes, hypertension, malignant neoplasm (cancer), heart disease (hypertensive (except for cerebrovascular disease) or multiple individual diseases such as anxiety, depression, pain, physical disability, and neurological disorder.
  • cancer malignant neoplasm
  • heart disease hypertensive (except for cerebrovascular disease)
  • multiple individual diseases such as anxiety, depression, pain, physical disability, and neurological disorder.
  • treatment is often given independently, which tends to result in an increase in the number of drugs and complicated dosing patterns, and because treatment guidelines generally target a single disease. Fragmentation of treatment and insufficient communication among doctors who treat each disease tended to occur.
  • having diabetes increases the risk of stroke, acute myocardial infarction, heart failure, and depression, and also increases the risk of dementia.
  • a state in which diabetes and depression coexist, or a state in which diabetes, depression, and dementia coexist are conceivable.
  • such a state in which a plurality of individual diseases occur concurrently or the risk of developing them is increased may be regarded as a complex disease state.
  • the medical support device 10 may determine whether or not the patient has multiple disease states according to the following method. Additionally, the medical support device 10 may determine a risk value for multiple disease states.
  • the risk value for a complex disease state means the severity of the overall complex disease that the patient is suffering from, and the greater the risk value, the more severe the condition.
  • the “plurality of individual diseases defined in advance as combination patterns” may be defined as at least a predetermined number or more of the above individual diseases.
  • the predetermined number may be 2, or may be 3 or more.
  • the medical support apparatus 10 determines that the patient has a complex disease state. You can make a decision.
  • the medical support apparatus 10 may determine the risk value of the complex disease state based on the number of corresponding individual diseases among a plurality of individual diseases defined in advance as combination patterns. . For example, if the number of applicable individual diseases is five, the medical support device 10 may determine that the risk is five. A higher number means a higher risk.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of personal data.
  • FIG. 3 shows waist circumference and BMI, which are test items related to visceral fat, triglyceride, HDL cholesterol, and LDL cholesterol, which are test items related to lipids, systolic blood pressure and diastolic blood pressure, which are test items related to blood pressure, and blood sugar.
  • BMI waist circumference and BMI
  • test data obtained by testing subjects A to I for fasting blood sugar
  • HbA1C which are test items related to
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a case where a complex disease state is judged based on judgment method 1.
  • ⁇ indicates that it is applicable
  • ⁇ indicates that it is not applicable.
  • the medical support apparatus 10 determines whether or not the complex disease state corresponds to metabolic syndrome. For example, patients whose personal data on visceral fat (abdominal circumference and BMI) do not meet predetermined criteria fall under obesity. Patients whose personal data on lipids (neutral fat, etc.) do not meet the prescribed criteria fall under dyslipidemia. A patient whose personal data on blood pressure (systolic blood pressure, etc.) does not meet a predetermined standard corresponds to hypertension.
  • a patient whose personal data on blood sugar (fasting blood sugar, etc.) does not meet a predetermined standard corresponds to diabetes.
  • the medical support apparatus 10 determines the severity of each corresponding individual disease using the individual disease definition information 100b or a learned model, which will be described later. can be "Determination” indicates whether or not the subject corresponds to a complex disease state (here, metabolic syndrome).
  • “(Reference) Determination of Metabolic Syndrome” describes the determination result of metabolic syndrome determined by an actual doctor according to the standards of the academic society as a reference.
  • ⁇ means metabolic syndrome
  • ⁇ means pre-metabolic syndrome group.
  • a complex disease state is determined when two or more of a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern correspond to the individual disease, but the present invention is not limited to this. For example, when three or more individual diseases apply, it may be determined as a complex disease state (metabolic syndrome).
  • the medical support apparatus 10 obtains reference values (also referred to as cutoff values) of one or more test items related to each of a plurality of individual diseases defined in advance as a combination pattern and by testing a patient.
  • the risk for each test item is calculated using the obtained test data for the test item, and if the average value of the calculated risk for each test item is greater than or equal to a predetermined threshold, the patient is considered to have a complex disease state. You can make a decision. Further, the medical support apparatus 10 may determine that the patient is not in a complex disease state when the average value of the risks for each test item is less than a predetermined threshold.
  • the adjustment coefficient is a "weight value” that indicates the degree of importance that each test item gives to the complex disease state, and may be predetermined for each test item.
  • the medical support apparatus 10 adds a number obtained by multiplying "the number of items whose test data exceeds the reference value among the test items" by 0.1 to the calculated average risk for each test item, If the average value of risks for each test item after addition is equal to or greater than a predetermined threshold value, the patient may be determined to have a complex disease state.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a case where a complex disease state is judged based on judgment method 2. Points that are not particularly mentioned may be the same as those in FIG.
  • Each numerical value in FIG. 5 indicates the risk calculated based on the measurement data in FIG.
  • the risk value of the combined disease state (risk value related to the combined disease state) in Fig. 5 is the average value of the risk for each test item, and the number of items whose test data exceeds the reference value among the test items. It is the sum of the numbers multiplied by 0.1.
  • the risk value of the combined disease state is the number obtained by multiplying the number of items whose test data exceed the reference value among the test items by 0.1. The number of items affects the risk value. This allows for an adequate representation of the risk of complex disease states.
  • the medical support apparatus 10 determines that the patient corresponds to an individual disease in which one or more of the one or more test items corresponding to the individual disease has at least one item with a risk equal to or greater than a predetermined value (for example, 0). You can judge then. For example, in the example of FIG. 5, subject F has a risk of chest girth, BMI, LDL cholesterol, systolic blood pressure, and diastolic blood pressure greater than or equal to predetermined values. Therefore, the medical support apparatus 10 may determine that the subject F falls under the individual diseases of obesity, dyslipidemia, and hypertension.
  • a predetermined value for example, 0
  • the medical support apparatus 10 determines that the patient has a complex disease state, it outputs an improvement target to be achieved by the patient in order to improve the complex disease state (S12).
  • the improvement target may be displayed on the doctor's terminal 30 and set (fixed) upon confirmation (approval) by the doctor. Further, correction of the output improvement target may be received from the doctor.
  • the improvement target may be an improvement target value for test values included in the patient's personal data.
  • the improvement goal may be the patient's own self-improvement goal or the improvement goal discussed by the doctor and the patient.
  • improvement goals include, for example, blood pressure below 135/85 mmHg, LDL cholesterol below 140 mg/dl, waist circumference below 85 cm, and the like.
  • the medical support apparatus 10 sets the improvement target value for the inspection value included in the patient's personal data based on the combination of individual diseases in the patient's complex disease state or the combination of the individual disease and personal data. good too.
  • a specific improvement target value may be predetermined according to a combination of individual diseases in a complex disease state or a combination of individual diseases and personal data in a complex disease state.
  • the improvement target value may be set to a stricter value (for example, a value closer to the normal value and the same applies hereinafter) as the number of individual diseases included in the combination of individual diseases in the complex disease state increases. .
  • a certain threshold for example, men are 45 years old or older, women are 55 years old or older, etc.
  • the improvement target value is set to a stricter value than when the threshold is not exceeded.
  • the improvement target value may be set to a stricter value than for a non-smoking patient. That is, the greater the number of individual diseases (the number of risk factors) that constitute the complex disease state, the stricter the improvement target value may be set.
  • the medical support apparatus 10 may set the LDL cholesterol improvement target for patients suffering from dyslipidemia and diabetes to less than 120 mg/dl, which is closer to normal than less than 140 mg/dl.
  • the medical support apparatus 10 may set the LDL cholesterol improvement target for patients suffering from dyslipidemia and coronary artery disease to less than 100 mg/dl, which is closer to normal than less than 140 mg/dl.
  • the medical support apparatus 10 sets the LDL cholesterol improvement target for patients suffering from dyslipidemia, diabetes, and coronary artery disease to the LDL cholesterol improvement target of 100 mg/ml for patients suffering from dyslipidemia and coronary artery disease.
  • the improvement goal may be an improvement goal for the patient's lifestyle habits. For example, improvement goals such as eating ⁇ no more than one strong flavored dish per meal'', activities ⁇ walking after meals'', or sleep ⁇ going to bed one hour earlier than usual'' can be cited.
  • the medical support device 10 receives from the patient the setting of action goals that the patient should work on in order to achieve the improvement goals (S13).
  • the action goals may be divided into multiple categories.
  • the multiple categories may include, for example, at least one of "Stress,” “Sleep,” “Activity,” “Diet,” “Smoking,” and “Drinking.”
  • the activity includes not only exercise but also physical movement in general, such as walking.
  • the behavioral goals that the patient should work on to achieve the improvement goals include behavioral goals related to improving the patient's stress, behavioral goals related to improving the patient's sleep time, behavioral goals related to improving the patient's amount of exercise, and behavioral goals related to improving the patient's eating habits.
  • At least one of a goal, a behavioral goal related to patient smoking reduction, and a behavioral goal related to patient drinking reduction may be included.
  • these behavioral goals may include walking for 30 minutes or more, not eating after 21:00, eating breakfast all the time, or not drinking after 20:00, according to the patient's treatment plan. It may be a specific action goal, or the action goal of each category related to the patient's lifestyle described above may be scored. Note that this category is merely an example, and the present embodiment is not limited to this.
  • the medical support device 10 may present to the patient options for action goals that the patient should work on in order to achieve the improvement goal, and accept selection of the action goal that the patient should work on from among the presented options.
  • the medical support device 10 may determine options for the action goal that the patient should work on to achieve the improvement goal based on the patient's personal data, the patient's improvement goal, and/or the patient's complex disease state. good.
  • the patient's complex disease state is metabolic syndrome corresponding to hypertension and diabetes
  • the improvement goal is blood pressure below 130/80 mmHg
  • the blood sugar control goal is HbA1c below 6.0%
  • the medical support device 10 selects options for action goals such as "gain stamina by walking fast”, “do not eat high-sugar meals”, and “do not drink alcohol”. You may make it present an action target.
  • the medical support device 10 receives responses from the patient to a questionnaire regarding action goals to be addressed by the patient (S14).
  • the questionnaire may more specifically be a questionnaire confirming to the patient that he or she is performing the behavioral goals to be addressed.
  • the questionnaire may include a questionnaire for directly confirming the execution result (effort status) of the action goal selected by the patient in step S13.
  • the medical support apparatus 10 receives biological information of the patient from a wearable device worn by the patient.
  • the medical support apparatus 10 Based on the questionnaire responses and/or biological information received in step S14, the medical support apparatus 10 generates a score related to the degree of achievement of the action goal to be addressed by the patient and a score related to the degree of achievement of the action goal to be addressed by the patient.
  • Advice is output (S15).
  • the scores may also be divided into the same categories as the action goals and output.
  • the multiple categories may include, for example, at least one of "Stress”, “Sleep”, “Exercise”, “Diet”, “Smoking” and “Drinking", as well as behavioral goals.
  • the score may include at least one of a stress score, a sleep score, an exercise score, a diet score, a smoking score, and a drinking score.
  • the score becomes high when the patient is actively acting toward achieving the improvement goal, and is low when the patient is not actively acting toward achieving the improvement goal. It may be calculated to be a value.
  • scores are illustrated in the form of 80 for sleep, 59 for exercise, 78 for diet, and 100 for smoking/drinking. Also, these scores may be used as action goals.
  • the advice is to praise the patient (for example, "Let's do our best at this rate”). If they are not actively acting toward the achievement, it may be content that encourages improvement (for example, "If you don't reduce your drinking, your disease will get worse").
  • the medical support apparatus 10 images the current or future image of the patient's appearance and/or the current or future image of the organ based on the improvement goal, action goal, questionnaire, or advice. may be displayed.
  • Images of organs displayed by the medical support device 10 include the brain, liver, eyes, kidneys, heart, blood vessels, lungs, and nerves. This enables the patient to visually recognize and understand the current and future conditions of each organ by visualizing and displaying the patient's current conditions, improvement goals, action goals, questionnaires, and future conditions based on advice. can do.
  • the medical support apparatus 10 may provide specific medical information on diseases and examination items related to each organ in the form of "trivia" in the form of videos and/or texts to the patient.
  • diseases and examination items related to each organ in the form of "trivia” in the form of videos and/or texts to the patient.
  • an explanatory video about diseases such as fatty liver, hepatitis, cirrhosis, and liver cancer may be provided.
  • dyslipidemia is a disease in which LDL cholesterol (bad cholesterol) and neutral fat (triglyceride) become abnormal levels, and when cholesterol accumulates in the walls of blood vessels, plaques (bumps) form. This will block blood passages and develop into arteriosclerosis.”
  • the medical support apparatus 10 receives input values such as patient's personal data (for example, personal data such as weight, blood pressure, and blood sugar level measured by the patient) for a period of one week, one month, or one year. You may display the data which can confirm a transition and distribution. Furthermore, the medical support apparatus 10 can change scores and questionnaires for each lifestyle category (stress, sleep, activity, meals, smoking, drinking, etc.) for a period of one day, one week, or one month. It is also possible to display information that allows confirmation of the contents of answers and advice. As a result, the patient himself/herself can grasp his/her own condition and further encourage behavioral changes such as his/her lifestyle habits based on an improvement plan.
  • personal data for example, personal data such as weight, blood pressure, and blood sugar level measured by the patient
  • the medical support apparatus 10 can change scores and questionnaires for each lifestyle category (stress, sleep, activity, meals, smoking, drinking, etc.) for a period of one day, one week
  • the medical support device 10 may display quizzes and the like for the purpose of improving literacy regarding health and lifestyle-related diseases.
  • the format of the quiz is not particularly limited, for example, a format in which one quiz is displayed a day and the user answers the quiz can be used. By giving 5 points for correct answers and 3 points for incorrect answers, patients can learn while enjoying knowledge and information about their health and lifestyle-related diseases, and immediately make use of the health knowledge they have learned. It becomes possible to improve health literacy and promote behavioral change.
  • step S10 to step S12 described above is executed when the patient is examined by a doctor, and the processing procedure from step S13 to step S15 is repeatedly executed every day from the end of the medical examination to the next medical examination. may be made.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing the flow of medical support using the medical support system 1.
  • the doctor examines the patient and inputs the patient's personal data (various test data, etc.) from the doctor's terminal 30 .
  • the patient inputs patient personal data (various interview data) from the patient terminal 20 .
  • the doctor sets improvement goals to be achieved by the patient based on the improvement goals output from the medical support device 10 and displayed on the doctor terminal 30 and his own medical insight.
  • the patient recognizes his or her own disease state and improvement goals by checking the disease state and improvement goals displayed on the patient terminal 20.
  • the patient sets action goals for achieving improvement goals on the screen of the patient terminal 20 on a daily basis, and answers questionnaires displayed on the patient terminal 20 on a daily basis.
  • the patient's terminal 20 displays a score and advice regarding the degree of achievement of the action goal, enabling the patient to review his or her daily actions.
  • patients can continuously review their own actions, and as a result, they can achieve recovery from the disease. become.
  • FIG. 7 is a diagram showing a hardware configuration example of the medical support device 10, the patient terminal 20, and the doctor terminal 30.
  • the medical support device 10, the patient terminal 20, and the doctor terminal 30 include a processor 11 such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphical Processing Unit), a memory, a HDD (Hard Disk Drive) and/or an SSD (Solid State Drive). ), a communication IF (Interface) 13 for wired or wireless communication, an input device 14 for receiving input operations, and an output device 15 for outputting information.
  • the input device 14 is, for example, a keyboard, touch panel, mouse and/or microphone.
  • the output device 15 is, for example, a display, touch panel and/or speaker.
  • the medical support device 10 may be composed of one or more physical servers or the like, or may be composed of a virtual server operating on a hypervisor, or may be composed of a cloud server. may be configured using
  • FIG. 8 is a diagram showing a functional block configuration example of the medical support apparatus 10.
  • the medical support device 10 includes a storage unit 100 , an acquisition unit 101 , an output unit 102 , a reception unit 103 and a calculation unit 104 .
  • the storage unit 100 can be implemented using the storage device 12 included in the medical support device 10 .
  • Acquisition unit 101, output unit 102, reception unit 103, and calculation unit 104 can be realized by processor 11 of medical support apparatus 10 executing a program stored in storage device 12.
  • the program can be stored in a storage medium.
  • the storage medium storing the program may be a non-transitory computer readable medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, but may be a storage medium such as a USB memory or CD-ROM, for example.
  • the storage unit 100 stores patient information 100a that stores various information about a patient, personal data, individual disease definition information 100b that defines a correspondence relationship between disease states of individual diseases, combinations of disease states of individual diseases or individual diseases.
  • Composite disease/goal definition information 100c that defines an improvement goal when the combination of a disease state and personal data conditions is a composite disease state; Score definition information 100e that defines a method of calculating a score from an answer, action goal definition information 100f that defines action goals to be presented to the patient as options, and advice definition information 100g that defines the content of advice to be presented to the patient.
  • the combined disease/goal definition information 100c may be referred to as "goal definition information.”
  • FIG. 9A is a diagram showing an example of patient information 100a, individual disease definition information 100b, complex disease/goal definition information 100c, questionnaire definition information 100d, and score definition information 100e.
  • Patient ID Identity
  • Age indicates the patient's age.
  • Gender indicates the gender of the patient.
  • Period data stores various test data and various interview data of the patient.
  • the “disease state”, “disease risk” and “improvement target” include the disease state (disease state of each individual disease and composite disease state) output from the medical support apparatus 10 based on the personal data, the disease risk and Stores improvement goals.
  • Behavioral goal stores the behavioral goal selected by the patient.
  • Quantestionnaire response stores the contents of the questionnaire that the patient answered.
  • Biological information stores information obtained from the wearable device, such as the amount of daily activity (number of steps, walking distance, calories burned, etc.), sleep information, heart rate, and the like.
  • the individual disease definition information 100b shown in FIG. 9A is defined for each individual disease.
  • the "personal data pattern” stores patterns of test data and interview data that correspond to individual diseases (that is, predetermined criteria that correspond to individual diseases).
  • "Severity” corresponds to the disease state of an individual disease and indicates the severity of the individual disease corresponding to the personal data pattern. The severity may be represented by a plurality of levels (steps), and the higher the level, the more severe the disease.
  • the personal data pattern is level 5 hypertension if the systolic blood pressure is 180 mmHg or more and the diastolic blood pressure is 110 mmHg or more, and if the systolic blood pressure is 160 to 179 mmHg and A diastolic blood pressure of 100-109 mmHg may be defined as level 4 hypertension.
  • the medical support apparatus 10 determines that the systolic blood pressure is Patients with a diastolic blood pressure of 130 mmHg or less and a diastolic blood pressure of 80 mmHg or less can be judged not to be hypertensive.
  • the composite disease/goal definition information 100c shown in FIG. 9A is defined for each composite disease state.
  • the storage unit 100 stores composite disease/goal definition information 100c corresponding to composite disease state A and composite disease state A and composite disease state B.
  • Composite disease/goal definition information 100c corresponding to disease state B is stored.
  • Disease conditions of individual diseases and “conditions of personal data” shall mean combinations of disease states of individual diseases that fall under a complex disease state, or combinations of disease states of individual diseases that fall under a combined disease state and conditions for personal data. combinations are stored.
  • the composite disease state corresponds to a combination of disease states of individual diseases
  • the "personal data conditions” may be omitted.
  • Disease risk is not currently afflicted, but otherwise likely to be afflicted, inferred from the combination of the patient's individual disease disease status or the combination of the patient's individual disease disease status and personal data conditions.
  • a disease name and information indicating the degree of possibility of contracting the disease are stored.
  • patients with metabolic syndrome may suffer from cerebrovascular disease and coronary artery disease in the future, and the more severe the individual diseases that make up metabolic syndrome, the more likely they are to suffer from cerebrovascular disease and coronary artery disease. It is also known to be risky.
  • a numerical value indicating the risk of suffering from cerebrovascular disease or coronary artery disease ) and the color indicating its severity (magnitude of risk) may be stored.
  • the "improvement target” stores a numerical improvement target that the patient should achieve in order to improve the complex disease state.
  • the above-described composite disease/goal definition information 100c includes data common to each of the composite disease states instead of the items shown in FIG. 9A. data indicating the processing logic necessary for the treatment and reference values for each test item, and data in which "disease risk” and "improvement target" are associated as data for each complex disease state may be stored. Further, in the individual disease definition information 100b, instead of the items shown in FIG. 9A, a "predetermined value" used when determining whether a patient corresponds to an individual disease, Data indicating the correspondence relationship between the risk value and severity calculated for each inspection item related to an individual disease may be stored.
  • “Category” indicates the category of the action goal that the user works on.
  • example categories include, but are not limited to, stress, sleep, exercise, diet, smoking, and drinking.
  • “Questionnaire ID” indicates an identifier for identifying a questionnaire. The contents of the questionnaire are stored in the "questionnaire contents”.
  • the score definition information 100e indicates an identifier for identifying a questionnaire.
  • the questionnaire ID corresponds to the questionnaire ID of the questionnaire definition information 100d.
  • “Answer” indicates the answer to the questionnaire.
  • “Score” indicates a value added to the score.
  • the example of FIG. 9A indicates that 1 is added to the score of the stress category when "yes” is answered to the stress 1 questionnaire. Similarly, if you answer "no" to the stress 1 questionnaire, nothing is added to the score for the stress category.
  • the score definition information 100e shown in FIG. 9A is an example, and is not limited to this.
  • the score definition information 100e may store logic for calculating a score by combining one or more questionnaire responses.
  • the stress category Logic such as adding 3 to the score may be stored.
  • the score definition information 100e may further define biometric information and information about the score to be added in association with each other. For example, information such as adding 1 to the activity score if the walking distance is greater than or equal to a predetermined threshold, or adding 1 to the sleep score if the sleep time is greater than or equal to a predetermined time may be defined. .
  • FIG. 9B is a diagram showing an example of the advice definition information 100g.
  • the advice definition information 100g consists of advice (daily) definition information 100g-1 that defines short-term advice (for example, daily review) for the patient's action content, and advice (daily) definition information 100g-1 that defines the content of the patient's action Advice (weekly summary) definition information 100g-2 that defines the content of medium-term advice (for example, one-week review) for the Advice to define (monthly summary) definition information 100g-3 may be divided.
  • “Category” indicates the category of advice.
  • the categories stored may be the same as the categories of action goals.
  • the "advice content” stores the wording of the advice to be output.
  • One piece of advice may be stored for each category, or a plurality of pieces of advice may be stored.
  • "Output condition" stores a condition for determining which advice is to be output. Note that the output condition may be defined for each category, or may be defined for each advice content.
  • the acquisition unit 101 acquires personal data including patient examination data and interview data from the patient terminal 20 or the medical support device 10 . Note that the acquisition unit 101 may acquire personal data acquired by a wearable device worn by the patient.
  • the output unit 102 determines the patient's disease state with respect to the individual diseases that constitute the complex disease, and the combination of the disease states of the individual diseases or the combination of the disease states of the individual diseases and the personal data is the complex disease. If so, it outputs improvement goals that the patient should achieve in order to improve the composite disease state.
  • the improvement target may include an improvement target value for test values included in the patient's personal data.
  • the patient's personal data includes data on the patient's lifestyle habits, and the improvement goals may include improvement goals for the patient's lifestyle habits.
  • the lifestyle may include at least one of the patient's stress, the patient's sleep time, the patient's exercise amount, the patient's eating habits, the patient's smoking amount, and the patient's drinking amount.
  • the output unit 102 may set improvement targets for test values included in the patient's personal data based on a combination of disease states of individual diseases or a combination of disease states of individual diseases and personal data.
  • the output unit 102 also refers to the individual disease definition information 100b to determine the patient's disease state, and refers to the composite disease/goal definition information 100c to determine a combination of disease states of individual diseases or An improvement goal may be acquired when the combination of the disease state and personal data is a composite disease state, and the acquired improvement target may be output as an improvement target to be achieved by the patient. For example, if the patient's personal data corresponds to any of the records of the "personal data pattern" defined in the individual disease definition information 100b corresponding to the individual disease A, the output unit 102 determines that the patient belongs to the individual disease A.
  • the disease state (severity) of the individual disease A that the patient is suffering from may be determined by judging that it is applicable and referring to the "severity" field of the relevant record.
  • the output unit 102 repeats the same process for each individual disease so that the patient can determine which individual disease among the individual diseases and the disease state (severity) of the individual disease. can be Subsequently, the output unit 102 refers to the composite disease/goal definition information 100c corresponding to the composite disease state A, and the disease state of each individual disease of the patient and the patient's personal data are defined in the composite disease/goal definition information 100c.
  • the patient is judged to have composite disease state A and refer to the “improvement goal” field of the applicable record. By doing so, the improvement target of the patient may be obtained.
  • the output unit 102 repeats the same processing for each composite disease state, thereby determining which composite disease state the patient corresponds to among each composite disease state and acquiring an improvement target when applicable. You may do so.
  • the output unit 102 uses reference values for one or more test items related to the individual disease and test data for the test item obtained by testing the patient for the individual disease that constitutes the complex disease. may be used to calculate the risk for each test item, and if the calculated risk for each test item satisfies a predetermined condition, the patient may be determined to have a complex disease state. Moreover, when the patient is determined to have a complex disease state, the output unit may output an improvement target to be achieved by the patient in order to improve the complex disease state.
  • the output unit 102 may output a value obtained by averaging the calculated risk for each test item as a value indicating the risk of the complex disease state.
  • the output unit 102 outputs the patient's improvement goal obtained by inputting the patient's personal data to the trained model having the ability to output the improvement goal for improving the complex disease state. You may make it output as a power improvement target.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a trained model.
  • the trained model shown in FIG. 10 when personal data is input, has a flag indicating whether or not it corresponds to a composite disease state, an identifier indicating the disease name of the corresponding composite disease state, and the state of each individual disease that constitutes the composite disease state. (For example, a flag indicating the presence or absence of an individual disease, a value indicating the severity of an individual disease, etc.), an improvement target, and a model trained to output the disease risk.
  • the trained model identifies whether the combination of personal data corresponds to each individual disease that constitutes a complex disease from the input personal data, and if it corresponds to each individual disease that constitutes a complex disease (patient is a complex disease state), it may operate so as to output an improvement target or the like.
  • the trained model may be further trained to output a risk value for multiple disease states.
  • such a trained model uses personal data as input data from a large amount of past clinical data, a flag indicating whether or not it corresponds to a complex disease state, an identifier indicating the disease name of the corresponding complex disease state, a composite Generate a large amount of teacher data with correct data of flags indicating whether or not each individual disease that constitutes a disease state, values indicating the severity of individual diseases, improvement target values, and disease risks are the correct data, and generate by learning the model. be able to.
  • risk values relating to a complex disease state from a trained model, it is possible to handle this by including the risk values relating to a complex disease state in the correct data of the teacher data.
  • the model can be any algorithm, but for example, neural networks, decision trees, random forests, gradient boosting decision trees, etc. can be used.
  • the trained model may be prepared as a different model for each complex disease state. Returning to FIG. 8, the description continues.
  • the output unit 102 outputs various data to the patient terminal 20 and the doctor terminal 30 .
  • the output section 102 that outputs data to the patient terminal 20 may be called a first output section.
  • the output unit 102 that outputs data to the doctor's terminal 30 may be called a second output unit.
  • the output unit 102 (first output unit) may output the improvement target or the improvement target corrected by the doctor to the patient terminal 20 .
  • the reception unit 103 receives various inputs from the patient terminal 20 or the doctor terminal 30.
  • a reception unit that receives various inputs from the patient terminal 20 (or from the patient) may be called a first reception unit.
  • the reception unit that receives various inputs from the doctor's terminal 30 (or from the doctor) may be called a second reception unit.
  • the reception unit 103 (first reception unit) receives from the patient an action goal that the patient should work on in order to achieve the improvement goal.
  • the reception unit 103 that receives action goals from patients may be referred to as a first reception unit.
  • the reception unit 103 (first reception unit) may receive from the patient an action goal to be addressed by the patient from among a plurality of options regarding action goals for achieving the improvement goal of the patient.
  • the reception unit 103 (first reception unit) refers to the action goal definition information 100f and extracts options corresponding to the patient's personal data, the improvement goal, or the patient's complex disease state, thereby presenting multiple options to the patient. may be determined.
  • the output unit 102 outputs the action target to be addressed by the patient, received by the receiving unit 103 (first receiving unit), to the patient terminal 20 used by the patient and/or the doctor terminal used by the doctor who examines the patient. 30 may be output.
  • reception unit 103 receives input of answers to a questionnaire regarding action goals that the patient should work on.
  • reception unit 103 may receive the corrected improvement goal from the doctor's terminal 30 when the doctor corrects the improvement goal.
  • the calculation unit 104 calculates a score regarding the degree of achievement of the action goal that the patient is working on, based on the responses to the questionnaire received by the reception unit 103 (first reception unit).
  • the calculation unit 104 refers to the score definition information 100e and calculates the score according to the score calculation method defined in the score definition information 100e.
  • FIG. 11 is a diagram showing a functional block configuration example of the patient terminal 20.
  • the patient terminal 20 includes a storage section 200 , a reception section 201 and a display control section 202 .
  • the storage unit 100 can be implemented using the storage device 12 included in the medical support device 10 .
  • Acquisition unit 101, output unit 102, reception unit 103, and calculation unit 104 can be realized by processor 11 of medical support apparatus 10 executing a program stored in storage device 12.
  • the program can be stored in a storage medium.
  • the storage medium storing the program may be a computer-readable non-temporary storage medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, but may be a storage medium such as a USB memory or CD-ROM, for example.
  • the storage unit 200 stores various data acquired from the medical support device 10 .
  • the reception unit 201 receives various inputs detected by the input device 14 included in the patient terminal 20.
  • the reception unit 201 receives various inputs detected by a touch panel included in the patient terminal 20 .
  • the display control unit 202 causes the display provided in the patient terminal 20 to display data and the like acquired from the medical support device 10 .
  • the Web browser installed in the patient terminal 20 may realize information display and input reception on the patient terminal 20.
  • the storage unit 200 , the reception unit 201 and the display control unit 202 may be implemented by a web browser installed in the patient terminal 20 .
  • a dedicated application installed in the patient terminal 20 for realizing the functions according to the present embodiment may realize information display and input reception on the patient terminal 20 .
  • the storage unit 200 , the reception unit 201 and the display control unit 202 may be implemented by a dedicated application installed in the patient terminal 20 .
  • FIG. 12 is a diagram showing a functional block configuration example of the doctor's terminal 30.
  • the doctor terminal 30 includes a storage section 200 , a reception section 201 and a display control section 202 .
  • the storage unit 200 can be implemented using the storage device 12 included in the doctor's terminal 30 .
  • the reception unit 201 and the display control unit 202 can be implemented by the processor 11 of the doctor's terminal 30 executing a program stored in the storage device 12 .
  • the program can be stored in a storage medium.
  • the storage medium storing the program may be a computer-readable non-temporary storage medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, but may be a storage medium such as a USB memory or CD-ROM, for example.
  • the storage unit 300 stores various data acquired from the medical support device 10 .
  • the reception unit 301 receives various inputs detected by the input device 14 included in the doctor's terminal 30 .
  • the reception unit 301 receives various inputs detected by a keyboard and a mouse included in the terminal 30 for doctors.
  • the reception unit 301 also transmits various types of received input data to the medical support apparatus 10 .
  • the display control unit 202 acquires various data from the medical support device 10 and displays the acquired data on the display of the doctor's terminal 30 .
  • the web browser installed on the doctor's terminal 30 may display information on the doctor's terminal 30 and accept input.
  • the storage unit 300 , the reception unit 301 and the display control unit 302 may be implemented by a web browser installed in the doctor's terminal 30 .
  • a dedicated application installed in the doctor's terminal 30 for realizing the functions according to the present embodiment may realize information display and input reception on the doctor's terminal 30 .
  • the storage unit 300 , the reception unit 301 , and the display control unit 302 may be implemented by a dedicated application installed in the doctor's terminal 30 .
  • the processing procedure performed by the medical support system 1 will be specifically described.
  • the complex disease state is described as metabolic syndrome.
  • the medical support apparatus 10 will be described as determining a complex disease state according to the determination method 1 described above.
  • FIG. 13 is a sequence diagram showing an example of a processing procedure performed by the medical support system 1.
  • FIG. The processing procedure shown in FIG. 13 is assumed to be repeatedly executed each time the doctor examines the patient. may be omitted.
  • the doctor's terminal 30 receives input of the patient's examination data from the doctor and transmits it to the medical support device 10 (S100, S101).
  • the patient terminal 20 accepts the input of interview data from the patient and transmits it to the medical support apparatus 10 (S102, S103).
  • the doctor may be prompted to input medical interview data from the patient terminal 20 when examining the patient.
  • the interview data may be input to the doctor terminal 30 and transmitted to the medical support device 10 .
  • the medical support apparatus 10 stores the test data and interview data received from the patient terminal 20 and the doctor terminal 30 in the patient information 100a (S104).
  • FIG. 15 is a diagram showing a specific example of inspection data.
  • the test data shown in FIG. 15 includes data (body measurement data) obtained by measuring the patient's body such as height, weight, and waist circumference, blood pressure data, anemia data, liver and gallbladder function data, blood Data on lipids, data on blood sugar levels, data on uric acid, data on kidney function, data obtained by urinalysis, etc. are included.
  • FIG. 16 is a diagram showing a specific example of medical interview data.
  • the interview data shown in FIG. 16 includes questions about smoking, questions about eating habits, questions about drinking, questions about drugs currently being taken, questions about medical history, questions about life history, and the like.
  • the interview data may further include an interview necessary for calculating the patient's lifestyle-related score.
  • the scores related to the lifestyle may be divided into multiple categories. The multiple categories may be, for example, stress, sleep, exercise, diet, smoking and drinking categories.
  • the output unit 102 of the medical support apparatus 10 refers to the individual disease definition information 100b and the composite disease/goal definition information 100c, or uses the learned model described in FIG.
  • the improvement target and disease risk are output and stored in the patient information 100a (S105, S106, S107). More specifically, the patient's disease state is a flag (or the name of the composite disease state) indicating whether or not the patient corresponds to the composite disease state, and if the patient has the composite disease state, constitutes the composite disease state. It may be the state of each individual disease (for example, a flag indicating the presence or absence of the individual disease, a value indicating the severity of the individual disease, etc.).
  • the improvement target output by the output unit 102 of the medical support apparatus 10 may include an improvement target value for the score related to lifestyle habits.
  • the output unit 102 of the medical support apparatus 10 may output a risk value related to the multiple disease state when the patient corresponds to the multiple disease state.
  • FIG. 14 is a diagram showing a specific example of the individual disease definition information 100b.
  • FIG. 17A illustrates individual disease definition information 100b-1 corresponding to hypertension, individual disease definition information 100b-2 corresponding to dyslipidemia, and individual disease definition information 100b-3 corresponding to diabetes.
  • FIG. 17B illustrates individual disease definition information 100b-4 corresponding to obesity.
  • FIG. 18 is a diagram showing a specific example of the complex disease/goal definition information 100c.
  • the output unit 102 compares the “personal data pattern” of the individual disease definition information 100b corresponding to hypertension with the patient's test data and interview data, thereby generating records corresponding to the patient's test data and interview data. To detect.
  • the output unit 102 detects that the patient's examination data and interview data correspond to the second row record. . Subsequently, the output unit 102 acquires the severity of hypertension by referring to the “severity” of the record on the second line. Accordingly, the output unit 102 can determine that the patient corresponds to hypertension and that the severity is level 5. Subsequently, the output unit 102 refers to the individual disease definition information 100b-2 corresponding to dyslipidemia, the individual disease definition information 100b-3 corresponding to diabetes, and the individual disease definition information 100b-4 corresponding to obesity.
  • the patient has hypertension, dyslipidemia, diabetes, and obesity, and if so, the severity of the disease.
  • hypertension level 5
  • dyslipidemia level 3
  • diabetes level 3
  • obesity level 3
  • the output unit 102 compares the "disease state of individual disease” and "personal data conditions" of the composite disease/goal definition information 100c corresponding to metabolic syndrome with the patient's individual disease state and personal data. , to find records corresponding to the patient's individual disease disease state and personal data.
  • the patient's individual disease states are hypertension (level 5), dyslipidemia (level 3), diabetes (level 3), and obesity (level 3). It is detected that the record corresponding to the patient's individual disease state and personal data corresponds to the record in the third column.
  • the output unit 102 acquires the patient's disease risk and improvement goal by referring to the "disease risk" and "improvement goal" in the record in the third column.
  • the output unit 102 outputs a flag indicating that the disease state of the patient corresponds to a complex disease state (metabolic syndrome), a flag that indicates that it corresponds to hypertension, a flag that indicates that it corresponds to dyslipidemia, A flag indicating diabetes, a flag indicating obesity, data indicating that the severity of hypertension is level 3, data indicating that the severity of dyslipidemia is level 3, Data indicating that the severity of diabetes is level 3 and data indicating that the severity of obesity is level 3 are output.
  • a complex disease state metabolic syndrome
  • the output unit 102 sets the improvement targets to be an abdominal circumference of 80 cm or less, a systolic blood pressure of 160 mmHg or less, a diastolic blood pressure of 100 mmHg or less, and a stress-related lifestyle score of 20% or more. and that the lifestyle score related to sleep is improved by 20% or more.
  • the output unit 102 also outputs, as disease risks, that the risk of developing cerebrovascular disease is high, that the risk of developing coronary artery disease is high, and the like.
  • the disease risk may be expressed numerically.
  • the output part 102 may output a specific numerical value as a lifestyle score, when outputting an improvement target.
  • the output unit 102 may output the number of individual diseases corresponding to the patient as the disease state of the patient as a risk value related to the complex disease state (metabolic syndrome).
  • the output unit 102 may output "4" as the risk associated with the multiple disease state.
  • the output unit 102 transmits the disease state and disease risk output in steps S105 and S107 to the patient terminal 20 (S110).
  • the patient terminal 20 displays the disease state and disease risk received from the medical support device 10 on the screen (S111).
  • the output unit 102 transmits the disease state, improvement target, and disease risk output in steps S105 to S107 to the doctor's terminal 30 (S112).
  • the medical support device 10 displays the disease state, improvement target, and disease risk received from the medical support device 10 on the screen (S113).
  • the doctor's terminal 30 may receive the correction of the improvement target when the doctor wishes to correct the improvement target (S114).
  • the doctor can present the improvement target output from the medical support device 10 to the patient and modify the improvement target after consulting with the patient.
  • the doctor's terminal 30 When the doctor's terminal 30 receives correction of the improvement target from the doctor, it transmits the corrected improvement target to the medical support device 10 (S115).
  • the medical support apparatus 10 updates the "improvement target" of the patient information 100a with the corrected improvement target (S116). Subsequently, the output unit 102 of the medical support apparatus 10 transmits the improvement target data stored in the "improvement target" of the patient information 100a to the patient terminal 20 (S117).
  • the patient terminal 20 displays the improvement target received from the medical support device 10 on the screen (S118).
  • FIG. 14 is a sequence diagram showing an example of a processing procedure performed by the medical support system 1.
  • FIG. The processing procedure shown in FIG. 14 is assumed to be repeated every day until the next medical examination, but it is not necessarily limited to this. For example, it may be repeatedly executed every other day, or may be repeatedly executed every week.
  • the output unit 102 of the medical support device 10 determines action goal options that the patient should work on to achieve the improvement goal based on the patient's personal data, the patient's improvement goal, and/or the patient's composite disease state ( S200).
  • the output unit 102 compares the patient's personal data, the patient's improvement goal and/or the patient's complex disease state with the selection criteria defined in the action goal definition information 100f, and selects action goal options that satisfy the selection criteria. , may be determined as an action goal option to be presented to the patient.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the action goal definition information 100f.
  • Category indicates the category of the action goal.
  • Action goal indicates the specific content of the action goal.
  • Selection Criteria indicates the patient's criteria for which a behavioral goal is selected. For example, according to FIG. 19, the action goal of "eat vegetables first” is an option when the fasting blood sugar in the test data is 110 mg/dl or more and the triglyceride level is 150 mg/dl. means to be extracted. Although not shown in FIG. 19, it is also possible to set selection criteria such as "patients whose complex disease state is metabolic syndrome". Returning to FIG. 14, the description is continued.
  • the output unit 102 of the medical support device 10 transmits the action goal options determined in step S200 to the patient terminal 20 (S201).
  • the patient terminal 20 displays the action goal options received from the medical support apparatus 10 on the screen, and accepts the patient's selection of the action goal to be addressed (S202).
  • the patient terminal 20 transmits the selected action goal to the medical support device 10 (S203).
  • the reception unit 103 of the medical support apparatus 10 receives the selected action goal and stores it in the patient information 100a (S204).
  • the output unit 102 of the medical support device 10 refers to the questionnaire definition information 100d and transmits the questionnaire data stored in the questionnaire definition information 100d to the patient terminal 20 (S205).
  • the patient terminal 20 displays the questionnaire received from the medical support apparatus 10 on the screen, and accepts input of answers to the questionnaire from the patient (S206).
  • the patient terminal 20 transmits responses to questionnaires received from patients to the medical support apparatus 10 .
  • the patient terminal 20 transmits the biological information acquired from the wearable device worn by the patient (S207).
  • the reception unit 103 of the medical support apparatus 10 receives the questionnaire responses and biological information, and stores them in the patient information 100a (S208).
  • the calculation unit 104 of the medical support apparatus 10 calculates a score regarding the degree of achievement of the action goal from the answers to the questionnaire and/or the biological information (S209).
  • the output unit 102 also refers to the advice definition information 100g and selects advice to be output to the patient by comparing the questionnaire responses, scores and/or biometric information with the output conditions (S209).
  • the output unit 102 compares the previous day's questionnaire responses, scores and/or biometric information with the "output conditions" of the advice (daily) definition information 100g-1 to provide short-term advice (for example, daily review). may be selected.
  • the output unit 102 outputs, for each predetermined day of the week (for example, Friday), the questionnaire responses, scores, and/or biometric information for the past week, and the "output condition , to select medium-term advice (for example, one week review).
  • the output unit 102 may compare the score transition or average value for the past week with the “output condition”. Also, the output unit 102 outputs the questionnaire responses, scores and/or biometric information for the past month, and advice (monthly summary) definition information 100g- Long-term advice (for example, one-month review) may be selected by comparing with 3 "output conditions”. When selecting long-term advice, the output unit 102 may compare the score transition or average value for the past month with the "output condition”.
  • the output unit 102 transmits the calculated score and the selected advice to the patient terminal 20 (S210).
  • the patient terminal 20 displays the score and advice on the screen (S211).
  • the patient terminal 20 further includes a current or future image of the patient's appearance, a current or future image of the organ, trivial knowledge about medical information, an image showing the transition of the patient's personal data, and an image showing the transition of the score. , various quizzes, etc. may be displayed (S212). Data necessary for displaying these images may be transmitted from the medical support apparatus 10 to the patient terminal 20 in the processing procedure of step S210.
  • the doctor's terminal 30 Upon receiving the instruction from the doctor, the doctor's terminal 30 requests the medical support device 10 to refer to the patient's action goal, questionnaire responses, score and advice regarding the degree of achievement of the action goal (S220).
  • the output unit 102 of the medical support device 10 transmits the action goal selected by the patient, the answers to the questionnaire, the score and advice regarding the degree of achievement of the action goal to the doctor terminal 30 (S221).
  • the doctor's terminal 30 displays the received action goals, questionnaire responses, scores, and advice on the screen (S222). This allows the doctor to check the patient's daily behavior at any time.
  • FIG. Screens A100 to A120 in FIG. 20 are examples of screens that display the current disease state of the patient himself/herself.
  • the button B10 When the button B10 is pressed, the screen transitions to a screen A100 displaying the disease name of the complex disease state.
  • the button B11 When the button B11 is pressed, the screen transitions to a screen A100 displaying the disease name of the individual disease and the state (severity) of the individual disease.
  • the button B12 is pressed, the screen transitions to a screen A100 that displays the names of possible diseases and disease risks.
  • Screens A100 to A120 correspond to screens displayed in the processing procedure of step S111 in FIG. 13, for example.
  • a screen A200 and a screen A210 in FIG. 21 show examples of screens that display improvement targets.
  • the screen A200 is a display example in which all items of the improvement target are displayed
  • the screen A210 is a display example in which only some items are displayed so that the patient can easily understand.
  • the screen A200 and the screen A210 correspond to screens displayed in the processing procedure of step S118 in FIG. 13, for example.
  • a screen A300 and a screen A310 in FIG. 22 show examples of screens for accepting setting of action goals.
  • a maximum of three action goals can be set, and when buttons B30 to B32 are pressed, the screen transitions to a screen A310 displaying options for action goals.
  • the screen A310 includes an area B33 that displays buttons for selecting the action goal category, and an area B34 that displays a list of action goal options corresponding to the selected category.
  • the button B30 is pressed, the screen transitions to a screen A310, and the action goal selected in the area B34 of the screen A310 is reflected on the button B30 of the screen A300.
  • the screen transitions to the screen A310, and the action goal selected in the area B34 of the screen A310 is reflected on the button B31 of the screen A300.
  • the screen A300 and the screen A310 correspond to screens displayed in the processing procedure of step S202 in FIG. 13, for example.
  • Screen A400 in FIG. 23 shows an example of a screen for inputting responses to a questionnaire.
  • Screen A400 corresponds to, for example, the screen displayed in the processing procedure of step S206 in FIG.
  • a screen A401 in FIG. 23 shows an example of a screen that displays a score regarding the degree of achievement of the action goal.
  • a score regarding the degree of achievement of the action goal is displayed for each category.
  • the output unit 102 of the medical support device 10 may display advice on the score on the screen of the patient terminal 20, as shown in a region P41 of the screen A410.
  • the displayed advice may be advice for the category with the lowest score.
  • Screen A401 corresponds to, for example, the screen displayed in the processing procedure of step S211 in FIG.
  • FIG. 24 is an example of a screen that graphically displays the patient's disease risk.
  • the medical support apparatus 10 may calculate the risk of future disease in each organ of the patient based on the patient's personal data, and display the calculated result on the patient terminal 20.
  • the screen A450 displays an area P45 for displaying examination data and an overall view P46 of the body. In the whole body view P46, organs that may cause disease in the future are highlighted. In the example of screen A450, it is shown that there is a possibility that diseases will occur in both eyes in the future.
  • Screen A460 shows a state in which a part of the overall body view is enlarged and displayed.
  • Fig. 25 shows an example of a screen displaying "bits of knowledge", which is specific medical information about diseases and examination items related to each organ. Bits of knowledge about the organ selected on the organ list screen A470 are displayed like bits of knowledge screens A471 and A472.
  • FIG. 26 shows an example of a screen showing changes in patient's personal data.
  • a screen A480 shows changes in blood pressure
  • a screen A481 shows changes in scores related to meals.
  • Screen A482 shows a one-week summary generated based on the patient's responses to a questionnaire regarding meals.
  • FIG. 27 shows an example of a screen related to quizzes.
  • Screen A490 is a screen for inputting answers to quizzes. If the patient answers the quiz correctly, points are given to the patient as shown in screen A491.
  • Screen A492 displays an explanation about the quiz.
  • FIG. A screen A500 in FIG. 28 is an example of a screen displaying a list of information about patients.
  • the patient's examination data is displayed in the area P50.
  • the area P51 displays improvement targets (improvement target values for test values and improvement target values for lifestyle-related scores).
  • the area P52 displays daily changes in the score regarding the degree of achievement of the action goal.
  • a region P53 displays a monthly summary of questionnaire response results and a monthly summary of data acquired from the patient's wearable device.
  • a region P54 displays the patient's medication history.
  • Screen A600 in FIG. 29 is an example of a screen that displays detailed medical history and examination data.
  • the area P60 displays the medical history of the patient.
  • a list of examination data of the patient is displayed in the area P61.
  • Screen A700 in FIG. 30 is an example of a screen that displays the improvement target in detail.
  • the patient's improvement target is displayed by dividing it into an improvement target value for test values and an improvement target value for lifestyle-related scores.
  • the doctor can also modify the improvement target displayed in the area P70.
  • the area P71 is a screen for recording the contents of guidance to the patient. The doctor can record the contents conveyed to the patient in the area P71 during the medical examination.
  • the left graph in FIG. 31 shows the above-described determination method 2 based on the patient's test data at the start and after 12 weeks for a patient with a complex disease whose life was improved using the medical support system 1 according to this embodiment.
  • Figure 2 shows the change in risk value for the combined disease state, calculated according to
  • the right graph in FIG. 31 shows the above-mentioned test data from the patient's examination data at the start and after 12 weeks have passed for a patient with a complex disease who has improved his life without using the medical support system 1 according to this embodiment.
  • Figure 2 shows the change in risk score for multiple disease states calculated according to Judgment Method 2. According to the experimental results, it can be seen that the risk value is improved in patients with multiple diseases who have improved their lives by using the medical support system 1 according to this embodiment.
  • the patient's disease state is determined for the individual diseases that constitute the complex disease, the risk of the related disease is evaluated, and the combination of the disease states of the individual diseases is combined into a complex disease.
  • an improvement goal to be achieved by the patient is output in the form of a long-term goal and a short-term goal in order to improve the composite disease state.
  • the medical support apparatus 10 presents an appropriate improvement target according to the patient's complex disease state based on the patient's personal data. treatment becomes possible.
  • an improvement target is output on the premise that the patient is in a complex disease state.
  • the patient terminal 20, the output unit 102 that outputs data to the patient terminal 20, and the reception unit that receives various inputs from the patient terminal 20 are respectively arranged as the second terminal and the second output unit. You may call it a part and a 2nd reception part.
  • the doctor's terminal 30, the output unit 102 that outputs data to the doctor's terminal 30, and the reception unit that receives various inputs from the doctor's terminal 30 are respectively referred to as the first terminal, the first output unit, and the first reception unit. may be called.
  • the output unit 102 outputs the magnitude of the risk, score, and severity level using numerical values, but is not limited to this.
  • change the numerical value to a color e.g., red (high severity) to blue (low severity)
  • a symbol e.g., "A" (maximum score) to "Z” (minimum score) etc.
  • the display control unit 202 of the patient terminal 20 may change the display of "Risk is '4'" on the screen A100 of FIG. 20 to display a yellow icon.
  • the display control unit 202 of the patient terminal 20 may display alphabets instead of scores on the screen A410 of FIG. 23 .

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Abstract

ユーザの検査データと問診データとを含む個人データを取得する取得部と、前記個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について前記ユーザの疾患状態を判断し、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び前記個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力する出力部と、を有する、医療支援装置を提供する。

Description

医療支援装置、医療支援方法及び医療支援プログラム
　本開示は、医療支援装置、医療支援方法及び医療支援プログラムに関する。
　現在、ユーザの健康状態を改善することを目的としたシステムが知られている。例えば、特許文献１には、利用者が摂取した食品の栄養価及び利用者の健康状態に基づいて、利用者の健康状態を維持又は改善する施策を示すことが可能な健康管理装置が開示されている。
特開２０２１－１７６０５３号公報
　また、現在、糖尿病のような個別の疾患の治療を支援することを目的とした医療用機器や医療用プログラムは欧州等で承認されて提供されている。しかしながら、当該医療用機器や医療用プログラムは、あくまで個別の疾患を対象としていることから、例えばメタボリックシンドロームのように、複数の疾患が複合した患者の治療を支援することは困難である。
　そこで、本開示は、複数の疾患が複合した状態であっても、ユーザの治療を支援することが可能な技術を提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る医療支援装置は、ユーザの検査データと問診データとを含む個人データを取得する取得部と、前記個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について前記ユーザの疾患状態を判断し、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び前記個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力する出力部と、を有する。
　本開示によれば、複数の疾患が複合した状態であっても、ユーザの治療を支援することが可能な技術を提供することができる。
本実施形態に係る医療支援システムの一例を示す図である。 医療支援システムが行う処理の概要を示すフローチャートである。 個人データの一例を示す図である。 判断方法１に基づいて複合疾患状態を判断した場合の一例を示す図である。 判断方法２に基づいて複合疾患状態を判断した場合の一例を示す図である。 医療支援システムを利用した医療支援の流れを示す模式図である。 医療支援装置、患者用端末及び医師用端末のハードウェア構成例を示す図である。 医療支援装置の機能ブロック構成例を示す図である。 患者情報、個別疾患定義情報、複合疾患／目標定義情報、アンケート定義情報及びスコア定義情報の一例を示す図である。 アドバイス定義情報の一例を示す図である。 学習済みモデルの一例を示す図である。 患者用端末の機能ブロック構成例を示す図である。 医師用端末の機能ブロック構成例を示す図である。 医療支援システムが行う処理手順の一例を示すシーケンス図である。 医療支援システムが行う処理手順の一例を示すシーケンス図である。 検査データの具体例を示す図である。 問診データの具体例を示す図である。 個別疾患定義情報の具体例を示す図である。 個別疾患定義情報の具体例を示す図である。 複合疾患／目標定義情報の具体例を示す図である。 行動目標定義情報の一例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 患者用端末の画面表示例を示す図である。 医師用端末の画面表示例を示す図である。 医師用端末の画面表示例を示す図である。 医師用端末の画面表示例を示す図である。 実験データを示す図である。
　添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
　＜システム構成＞
　図１は、本実施形態に係る医療支援システム１の一例を示す図である。医療支援システム１は、患者の疾患治療を支援するシステムであり、医療支援装置１０と、患者用端末２０（第１端末）と、医師用端末３０（第２端末）とを有する。医療支援装置１０と、患者用端末２０と、医師用端末３０とは、無線又は有線の通信ネットワークＮを介して接続され、相互に通信を行うことができる。なお、患者用端末２０及び医師用端末３０は、それぞれ１つであってもよいし複数であってもよい。
　医療支援システム１は、複数の疾患を患っている患者（「ユーザ」と称してもよい）に対し、患者自身に疾患状態を理解させるとともに、自らの行動変容を促すことで疾患状態からの回復を支援することを目的とするシステムである。医療支援システム１は、例えば、以下の複数の機能を備えていてもよい。
１．患者の疾患状態を判断する機能
２．医師に対し、患者の疾患状態を示す機能
３．医師に対し、疾患状態を改善するために達成すべき改善目標を提案するとともに、患者が達成すべき改善目標の設定を受け付ける機能
４．患者に対し、患者自身の疾患状態を示すとともに、達成すべき改善目標を提示する機能
５．改善目標を達成するために取り組むべき行動目標（「チャレンジ」と称してもよい）の設定を患者から受け付ける機能
６．患者から受け付けた、日々の行動目標に関するアンケート回答に基づいて、患者が取り組むべき行動目標の達成度に関するスコアを表示する機能
　医療支援装置１０は、患者の疾患状態の判断、改善目標の提案及び日々の行動目標の設定受付等を行うとともに、患者用端末２０及び医師用端末３０の画面に、患者に関する各種の情報を表示させる機能を備える。
　患者用端末２０は、患者が利用する端末であり、医療支援装置１０から受信した情報を表示する機能、及び、患者から各種の入力を受け付ける機能を備える。患者用端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等であってもよい。
　医師用端末３０は、医師が利用する端末であり、医療支援装置１０から受信した情報を表示する機能、及び、医師から各種の入力を受け付ける機能を備える。医師用端末３０は、医療機関に設置されたパーソナルコンピュータ等であることを想定しているが、これに限定されず、例えば、スマートフォンやタブレット端末であってもよい。なお、医療支援装置１０はＷｅｂサーバ機能を備えており、医師用端末３０にインストールされたウェブブラウザが医療支援装置１０にアクセスすることで、医師用端末３０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。若しくは、患者用端末２０にインストールされた専用のアプリケーションが、医療支援装置１０にアクセスすることで、医師用端末３０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。
　なお、患者用端末２０には、患者が身に着けるウェアラブルデバイスが含まれていてもよい。医療支援システム１は、当該ウェアラブルデバイスから、患者に関する各種データ（以下、「生体情報」と言う。）を取得して記憶するようにしてもよい。例えば、患者は、ウェアラブルデバイスを身に着けて各種の生体情報（心拍数、歩数、運動量など）を医療支援装置１０に送信するとともに、スマートフォンを用いて、行動目標の設定を行ったり、行動目標の達成度に関するスコアを参照したりするようにしてもよい。
　図２は、医療支援システム１が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、医療支援装置１０は、患者の個人データを取得する（Ｓ１０）。個人データには、医療機関等で患者の体の状態を検査することで得られる検査データと、患者に対し質問をすることで得られる問診データとのうちいずれか一方又は両方が含まれる。検査データには、例えば、身長、体重、体脂肪、ＢＭＩ、腹囲など患者の身体を測定することで得られるデータ（身体測定データ）、血液検査をすることで得られるデータ（血液検査データ）、尿検査をすることで得られるデータ（尿検査データ）、臓器及び血管など体の部位の状態を調べることで得られるデータ（臓器データ）等が含まれていてもよい。
　また、血液検査データには、例えば、中性脂肪、ＨＤＬ－コレステロール、ＬＤＬコレステロール、Ｎｏｎ－ＨＤＬコレステロールなどの脂質関連データ、ＡＳＴ（ＧＯＴ）、ＡＬＴ（ＧＰＴ）、γ―ＧＰＴなどの肝・膵機能関連データ、クレアチニンなどの腎機能関連データ、ヘマトクリット値、血色素量、白血球量、赤血球量など貧血関連、収縮期血圧、拡張期血圧などの血圧関連、あるいは、空腹時血糖（電位差法）、ＨｂＡ１ｃ（ＮＧＳＰ値）などの血糖関連や尿酸値をはじめとする血液一般のデータなどのデータが含まれていてもよい。また、尿検査データには、例えば、尿糖、尿蛋白、尿潜血などのデータが含まれていてもよい。
　問診データには、例えば、患者が過去に患った病気に関するデータ（既往歴）、現在患者が患っていることが既に判明している病気に関するデータ（例えば病名）、家族や近親者の病気に関する過去及び現在のデータ（家族歴）、薬歴に関するデータ（過去及び現在の薬の使用の有無、服用していた/服用している具体的な薬の名前等）、社会歴に関するデータ（学歴、年収、家族構成等）、喫煙情報（過去および現在の喫煙習慣の有無や喫煙量、喫煙継続期間、改善意欲の有無等）、飲酒情報（飲酒経験の有無、飲酒量、種類及び期間等の飲酒習慣の具体的な内容等）、食生活（食事回数、食事内容、外食有無及び食事内容の改善意欲の有無等）、活動量（日頃の運動習慣の有無、その具体的な運動量、頻度及び活動内容の改善意欲の有無等）、体重変化に関する情報、睡眠情報（睡眠の質や量に関する情報、改善意欲の有無など）、職務内容、勤怠情報、趣味嗜好、ストレスなどの生活に関するデータ等が含まれていてもよい。既往歴、病名及び家族歴は、まとめて「病歴」とも称される。なお、本実施形態では、病歴には、既往歴、病名及び家族歴が全て含まれることに限られない。既往歴、病名及び家族歴のうち少なくとも１つが含まれるものを病歴と称してもよい。
　続いて、医療支援装置１０は、取得した患者の個人データに基づいて、患者が患っている疾患状態を判断する（Ｓ１１）。より具体的には、医療支援装置１０は、患者の個人データから、患者が患っている個別の疾患（以下、「個別疾患」と言う。）の有無を判断する。個別疾患とは、１つの疾患を意味しており、例えば、肥満症、糖尿病、高血圧症、脂質異常症、脂肪肝、心血管疾患、脳血管疾患、骨粗鬆症、認知症、歯周病、アルコール性肝炎、非アルコール性脂肪性肝疾患、肝硬変、高尿酸血症、胃潰瘍、末梢神経症、アレルギーなどの生活習慣関連疾患がある。また、個別疾患には、これら以外にも、がん、腎不全、慢性閉塞性肺疾患、関節症、腰痛症、白内障、緑内障、睡眠時無呼吸症候群など、様々な疾患が含まれる。次に、医療支援装置１０は、患者が、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患に該当する場合、若しくは、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患及び個人データの条件に該当する場合、当該患者は「複合疾患状態」であると判断する。また、医療支援装置１０は、患者が、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患に該当しない場合、若しくは、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患に該当するが、個人データの条件には該当しない場合、当該患者は「複合疾患状態」ではないと判断する。つまり、「複合疾患状態」とは、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患に該当する状態、若しくは、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患及び個人データの条件に該当する状態であることを意味する。なお、「個人データの条件」とは、個人データのうち所定項目が所定条件を充足していることを意味する。「個人データの条件」の例として、例えば、個人データのうち性別を示す項目が男性であること、個人データのうち年齢を示す項目がＸＸ歳以上であること、個人データのうち腹囲を示す項目がＸＸｃｍ以上であることなどが挙げられる。
　複合疾患状態の具体例として、例えば、メタボリックシンドロームが挙げられる。メタボリックシンドロームの場合、「予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患」は、糖尿病（血糖値が異常値）、高血圧症（血圧が異常値）及び脂質異常（脂質が異常値）のうち少なくとも２つ以上に該当することであり、「個人データの条件」は、少なくとも腹囲が８５ｃｍ（男性の場合）以上又は９０ｃｍ（女性の場合）以上であることと定義されていてもよい。また、「個人データの条件」には、腹囲に加えて、個人データから取得可能な各種疾患の診断基準値を満たすことと定義されていてもよい。医療支援装置１０は、当該定義に従い、患者が糖尿病、高血圧症、脂質異常のうち２以上に罹患しており、かつ、男性であって腹囲が８５ｃｍ以上（女性の場合は９０ｃｍ以上）である場合、当該患者は複合疾患状態（メタボリックシンドローム）であると判断する。なお、メタボリックシンドロームは、腹囲が８５ｃｍ（男性の場合）以上又は９０ｃｍ（女性の場合）以上であることに変えて、患者が肥満症（より具体的には内臓脂肪型肥満状態）であることが判断基準であってもよい。この場合、メタボリックシンドロームにおける「予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患」は、肥満症（内臓脂肪型肥満状態）に加えて、糖尿病、高血圧症及び脂質異常のうち少なくとも２つ以上に該当することと定義されていてもよい。
　また、複合疾患状態の他の例としては、現時点では特定の疾患名までは付いていないものの、慢性的な個別疾患、例えば、糖尿病、高血圧、悪性新生物（がん）、心疾患（高血圧性は除く）あるいは脳血管疾患などの疾患や、不安、うつ状態、疼痛、身体性障害や神経障害などの疾患のような個別疾患を複数併発している状態が挙げられる。このような複合疾患状態では治療が独立して行われることが多く、薬剤数の増加や服用パターンが複雑化しやすいということになりやすく、また、治療ガイドラインも一般に単一疾患を対象としていることから治療の断片化や各疾患を治療する医者間でのコミュニケーションが十分ではないことが生じやすかった。具体的には、糖尿病を発症していることで、脳卒中や急性心筋梗塞・心不全、うつ病の発症リスクが高まり、更に認知症の発症リスクも高まることが報告されていることから、患者によっては糖尿病とうつ病を併発している状態や、糖尿病とうつ病と認知症を併発しているような状態が考えられる。本発明では、このように複数の個別疾患が併発あるいは発症リスクが高まっている状態を複合疾患状態として捉えてもよい。
　医療支援装置１０は、より具体的には、以下の方法に従って、患者が複合疾患状態に該当するか否かを判断するようにしてもよい。更に、医療支援装置１０は、複合疾患状態に関するリスク値を判断するようにしてもよい。複合疾患状態に関するリスク値は、患者が患っている複合疾患全体としての重症度を意味し、リスク値が大きいほど重症であることとしてもよい。
　（判断方法１）
　「予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患」は、上記したような個別疾患のうち少なくとも所定数以上に該当することと定義されていてもよい。所定数は２でもよいし、３以上であってもよい。また、医療支援装置１０は、患者が予め組み合わせパターンとして定義された個別疾患のうち所定数以上に罹患しているあるいはその個別疾患を発症するリスクが高い場合、当該患者は複合疾患状態であると判断するようにしてもよい。また、医療支援装置１０は、複合疾患状態において、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患のうち該当する個別疾患の数に基づいて、複合疾患状態のリスク値を判断するようにしてもよい。例えば、該当する個別疾患の数が５つである場合、医療支援装置１０は、リスク５と判断するようにしてもよい。なお、数字が大きいほどリスクが大きいことを意味する。
　図３は、個人データの一例を示す図である。図３には、内臓脂肪に関する検査項目である腹囲及びＢＭＩと、脂質に関する検査項目である中性脂肪、ＨＤＬコレステロール及びＬＤＬコレステロールと、血圧に関する検査項目である収縮期血圧及び拡張期血圧と、血糖に関する検査項目である空腹時血糖及びＨｂＡ１Ｃに対し、対象者Ａ～Ｉを検査することで得られた個人データ（検査データ）の一例を示す。
　図４は、判断方法１に基づいて複合疾患状態を判断した場合の一例を示す図である。なお、〇は該当、×は非該当であることを示す。図４の例（図５の例も同様）では、医療支援装置１０は、複合疾患状態としてメタボリックシンドロームに該当するか否かを判定するものとする。例えば、内蔵脂肪に関する個人データ（腹囲及びＢＭＩ）が所定の基準を満たさない患者は、肥満症に該当する。脂質に関する個人データ（中性脂肪等）が所定の基準を満たさない患者は、脂質異常症に該当する。血圧に関する個人データ（収縮期血圧等）が所定の基準を満たさない患者は、高血圧症に該当する。血糖に関する個人データ（空腹時血糖等）が所定の基準を満たさない患者は、糖尿病に該当する。なお、医療支援装置１０は、患者が各個別疾患に該当するか否かに加えて、該当する各個別疾患の重症度を、後述する個別疾患定義情報１００ｂ又は学習済モデルを用いて判断するようにしてもよい。「判定」は複合疾患状態（ここではメタボリックシンドローム）に該当するか否かを示す。「（参考）メタボ判定」は、実際の医師が学会の基準に従ってメタボリックシンドロームの判定を行った判定結果を参考として記載したものである。〇はメタボリックシンドロームに該当し、△はメタボリックシンドローム予備群に該当することを意味する。
　図４の例では、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患のうち２以上の個別疾患に該当する場合に、複合疾患状態（メタボリックシンドローム）と判断しているが、これに限定されない。例えば、３以上の個別疾患に該当する場合に、複合疾患状態（メタボリックシンドローム）と判断されることとしてもよい。
　（判断方法２）
　医療支援装置１０は、予め組み合わせパターンとして定義された複数の個別疾患の各々に関連する１以上の検査項目の基準値（カットオフ値と呼ばれてもよい）と、患者を検査することで得られた当該検査項目に対する検査データとを用いて検査項目ごとのリスクを算出し、算出した検査項目ごとのリスクを平均した値が所定の閾値以上である場合、当該患者は複合疾患状態であると判断するようにしてもよい。また、医療支援装置１０は、検査項目ごとのリスクを平均した値が所定の閾値未満である場合には複合疾患状態ではないと判定するようにしてもよい。
　また、医療支援装置１０は、算出した検査項目ごとのリスクを平均した値を、複合疾患状態に関するリスク値であると判断するようにしてもよい。このとき、医療支援装置１０は、検査項目ごとのリスクを平均した値を、「平均値＝検査項目ごとのリスクの合計値÷検査項目数」の式を用いて算出するようにしてもよい。
　また、医療支援装置１０は、検査項目ごとのリスクを、「リスク＝（患者の検査データ－基準値）÷基準値」の式、又は、「リスク＝（基準値－患者の検査データ）÷基準値」の式を用いて算出するようにしてもよい。具体的には、基準値を超えると異常値とみなされる検査項目については、「リスク＝（患者の検査データ－基準値）÷基準値」の式を利用し、ＨＤＬコレステロールのように基準値未満であると異常値とみなされる検査項目については、「リスク＝（基準値－患者の検査データ）÷基準値」の式を利用するようにしてもよい。
　また、医療支援装置１０は、検査項目ごとのリスクを、「リスク＝（患者の検査データ－基準値）÷基準値×調整係数」の式を用いて算出するようにしてもよい。調整係数は、各検査項目が複合疾患状態に与える重要度を示す「重み値」であり、検査項目毎に予め定められていてもよい。また、医療支援装置１０は、算出した検査項目ごとのリスクを平均した値に、「検査項目のうち検査データが基準値を超えた項目の数」に０．１を乗算した数を加算し、加算後の検査項目ごとのリスクを平均した値が所定の閾値以上である場合、当該患者は複合疾患状態であると判断するようにしてもよい。
　図５は、判断方法２に基づいて複合疾患状態を判断した場合の一例を示す図である。特に言及しない点は図４と同一でよい。図５における各数値は、図３の測定データに基づいて算出されたリスクを示す。また、図５における複合疾患状態のリスク値（複合疾患状態に関するリスク値）は、検査項目ごとのリスクを平均した値に、「検査項目のうち検査データが基準値を超えた項目の数」に０．１を乗算した数を加算したものである。判定方法２において、複合疾患状態のリスク値には、検査項目のうち検査データが基準値を超えた項目の数に０．１を乗算した数が加算されることから、基準値を超えた検査項目数の大小がリスク値に影響することになる。これにより、複合疾患状態のリスクを適切に表現することが可能になる。
　判断方法２を用いる場合、医療支援装置１０は、患者は、個別疾患に対応する１以上の検査項目のうち、リスクが所定値（例えば０）以上である項目が１以上存在する個別疾患に該当すると判断してもよい。例えば図５の例では、対象者Ｆは、胸囲、ＢＭＩ、ＬＤＬコレステロール、収縮期血圧及び拡張期血圧のリスクが所定値以上である。したがって、医療支援装置１０は、対象者Ｆは肥満症と脂質異常症と高血圧症という個別疾患に該当すると判断してもよい。
　続いて、医療支援装置１０は、患者が複合疾患状態であると判断した場合に、複合疾患状態を改善するために患者が達成すべき改善目標を出力する（Ｓ１２）。当該改善目標は、医師用端末３０に表示され、医師の確認（承認）により設定（確定）されるようにしてもよい。また、医師から、出力された改善目標の修正を受け付けるようにしてもよい。
　改善目標は、患者の個人データに含まれる検査値に対する改善目標値であってもよい。また、当該改善目標は、患者自身の自己改善目標でもよいし、医者と患者で検討した改善目標であってもよい。例えば、複合疾患状態がメタボリックシンドロームである場合、改善目標として、例えば、血圧を１３５／８５ｍｍＨｇ未満にする、ＬＤＬコレステロールを１４０ｍｇ／ｄｌ未満にする、腹囲を８５ｃｍ以下にする、などが挙げられる。
　なお、医療支援装置１０は、患者の個人データに含まれる検査値に対する改善目標値を、当該患者の複合疾患状態における個別疾患の組み合わせ若しくは個別疾患及び個人データの組み合わせに基づいて設定するようにしてもよい。具体的な改善目標値は、複合疾患状態における個別疾患の組み合わせ、若しくは、複合疾患状態における個別疾患及び個人データの組み合わせに応じて予め定められていてもよい。
　また、改善目標値は、複合疾患状態における個別疾患の組み合わせに含まれる個別疾患の数が多いほど、厳しい値（例えば正常値に近い値であり以下も同様）に設定されるようにしてもよい。また、患者の年齢がある閾値を超えている場合（例えば男性は４５歳以上、女性は５５歳以上等）、改善目標値は、当該閾値を超えてない場合よりも厳しい値に設定されるようにしてもよい。また、患者が喫煙している場合、改善目標値は、喫煙していない患者よりも厳しい値に設定されるようにしてもよい。つまり、複合疾患状態を構成する個別疾患の数（危険因子の数）が多いほど、改善目標値は厳しい値に設定されてもよい。
　例えば、脂質異常症のみを患っている患者に対するＬＤＬコレステロールの改善目標が１４０ｍｇ／ｄｌ未満に定められていると仮定する。この場合、医療支援装置１０は、脂質異常症と糖尿病を患っている患者に対するＬＤＬコレステロールの改善目標を、１４０ｍｇ／ｄｌ未満よりも正常値に近い１２０ｍｇ／ｄｌ未満にするようにしてもよい。また、医療支援装置１０は、脂質異常症と冠動脈疾患を患っている患者に対するＬＤＬコレステロールの改善目標を、１４０ｍｇ／ｄｌ未満よりも正常値に近い１００ｍｇ／ｄｌ未満にするようにしてもよい。また、医療支援装置１０は、脂質異常症と糖尿病と冠動脈疾患を患っている患者に対するＬＤＬコレステロールの改善目標を、脂質異常症と冠動脈疾患を患っている患者に対するＬＤＬコレステロールの改善目標である１００ｍｇ／ｄｌ未満よりも正常値に近い７０ｍｇ／ｄｌ未満にするようにしてもよい。
また、改善目標は、生活習慣病の一つとされる疾患の場合には、患者の生活習慣に対する改善目標であってもよい。例えば、食事を「濃い味の料理は１食１品までにする」、活動を「食後にウォーキングする」、あるいは睡眠を「普段より１時間早めに寝る」、などの改善目標が挙げられる。
　続いて、医療支援装置１０は、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標の設定を、患者から受け付ける（Ｓ１３）。当該行動目標は、複数のカテゴリに分けられていてもよい。複数のカテゴリは、例えば、「ストレス」、「睡眠」、「活動」、「食事」、「喫煙」及び「飲酒」のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。なお、活動とは、運動のみならず、歩行など、体を動かすこと全般を含む。つまり、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標には、患者のストレス改善に関する行動目標、患者の睡眠時間改善に関する行動目標、患者の運動量改善に関する行動目標、患者の食生活改善に関する行動目標、患者の喫煙量削減に関する行動目標、及び、患者の飲酒量削減に関する行動目標のうち少なくとも１つが含まれていてもよい。例えば、これらの行動目標としては、３０分以上ウォーキングする、夜２１時以降は食事をしない、朝食をいつも食べる、あるいは、２０時以降は飲酒しない、などのように、患者の治療計画に沿った具体的な行動目標であってもよいし、上述した患者の生活習慣に関する各カテゴリの行動目標をスコア化してもよい。なお、当該カテゴリは一例にすぎず、本実施形態がこれに限定されるものではない。
　医療支援装置１０は、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標の選択肢を患者に提示し、提示した選択肢の中から、患者が自ら取り組む行動目標の選択を受け付けるようにしてもよい。医療支援装置１０は、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標の選択肢を、患者の個人データ、患者の改善目標及び／又は患者の複合疾患状態等に基づいて決定するようにしてもよい。例えば、患者の複合疾患状態が、高血圧症と糖尿病に該当するメタボリックシンドロームであり、改善目標が、血圧を１３０／８０ｍｍＨｇ未満にする、血糖コントロール目標をＨｂＡ１ｃ６．０％未満にするであり、かつ、患者が６０歳以上である場合、医療支援装置１０は、行動目標の選択肢として、「速足で歩くことでスタミナをつける」「糖質が高い食事をとらない」及び「お酒を飲まない」といった行動目標を提示するようにしてもよい。
　続いて、医療支援装置１０は、患者が取り組むべき行動目標に関するアンケートの回答を患者から受け付ける（Ｓ１４）。当該アンケートは、より具体的には、患者が取り組むべき行動目標を実行していることを患者に確認するアンケートであってもよい。なお、当該アンケートには、ステップＳ１３で患者が選択した行動目標の実行結果（取り組み状況）を直接確認するようなアンケートが含まれていてもよい。例えば、患者が、行動目標として「糖質が高い食事をとらない」を選択した場合、「今日は糖質が高い食事をとらないようにしましたか？」といったアンケートや、患者が「３０分以上ウォーキングする」を選択した場合、「汗をかく程度の運動（早歩きや家事を含む）を合計何分くらいしましたか」といったアンケートのように、患者が選択した行動目標の実行結果を直接確認するアンケートが含まれていてもよい。また、医療支援装置１０は、患者が身に着けているウェアラブルデバイスから、患者の生体情報を受け付ける。
　続いて、医療支援装置１０は、ステップＳ１４で受け付けたアンケートの回答及び／又は生体情報に基づいて、患者が取り組むべき行動目標の達成度に関するスコア、及び、患者が取り組むべき行動目標の達成度に関するアドバイスを出力する（Ｓ１５）。前述の通り、当該行動目標は、複数のカテゴリに分けられていてもよいことから、当該スコアも、行動目標と同一のカテゴリに分けて出力されてもよい。複数のカテゴリは、行動目標と同様、例えば、「ストレス」、「睡眠」、「運動」、「食事」、「喫煙」及び「飲酒」のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。つまり、スコアは、ストレスに関するスコア、睡眠に関するスコア、運動に関するスコア、食事に関するスコア、喫煙に関するスコア、及び、飲酒に関するスコアのうち少なくとも１つを含んでいてもよい。また、当該スコアは、患者が改善目標の達成に向けて積極的に行動している場合には高い値になり、患者が改善目標の達成に向けて積極的に行動していない場合には低い値になるように算出されてもよい。例えば、睡眠を８０、運動を５９、食事を７８、および喫煙／飲酒を１００などの形でスコアが例示される。また、これらのスコアを行動目標として用いてもよい。また、アドバイスは、患者が改善目標の達成に向けて積極的に行動している場合には、患者を褒める内容（例えば、「この調子で頑張りましょう」等）であり、患者が改善目標の達成に向けて積極的に行動していない場合には改善を促す内容（例えば、「飲酒を減らさないと疾患が悪化します」等）であってもよい。
　ステップＳ１５の処理手順において、医療支援装置１０は、改善目標、行動目標、アンケート又はアドバイスに基づき、患者の外見の現在又は将来の画像、及び／又は、器官の現在又は将来の画像を画像化して表示してもよい。
　医療支援装置１０が表示する器官の画像としては、脳、肝臓、目、腎臓、心臓、血管、肺、神経などが挙げられる。これにより、器官毎に、患者の現在状態や改善目標、行動目標、アンケートあるいはアドバイスなどに基づく将来状態を画像化して表示することによって、患者自身が現在および将来の状態を視覚的に認識、把握することができる。
　また、医療支援装置１０は、各器官に関する疾患や検査項目の具体的な医療情報を「豆知識」という形で動画及び／又は文章などで患者に提供してもよい。例えば、器官として肝臓の場合は、脂肪肝、肝炎、肝硬変・肝がんなどの疾患に関する説明動画などが提供されてもよい。また疾患として脂質異常症の場合は、「脂質異常症は、ＬＤＬコレステロール（悪玉コレステロール）や中性脂肪（トリグリセライド）が異常な値になる病気で、血管の壁にコレステロールが蓄積するとプラーク（こぶ）となり、血液の通り道がふさがれ動脈硬化に発展します」などの疾患に関する医学的説明文書が表示されてもよい。
　このように、患者に対して各疾患及び複合疾患の状態、並びに、それらに関わる医学情報を視覚的に把握できるようにすることにより、患者自身が自分の状態を把握でき、その結果として、改善計画などに基づき、自らの生活習慣などの行動変容を促すことになる。
　また、医療支援装置１０は、患者の個人データ（例えば、患者が測定する体重、血圧、血糖値などの個人データ）などの入力値を１週間、１か月、１年間のような期間でその推移や分布を確認できるデータを表示してもよい。さらに、医療支援装置１０は、生活習慣カテゴリ（ストレス、睡眠、活動、食事、喫煙、飲酒など）毎に対して、１日、１週間又は１か月の期間でそれぞれのスコアの推移やアンケートの回答内容、及び、アドバイスなどを確認できる情報を表示出来るようしてもよい。その結果、患者自身が自分の状態を把握し改善計画などに基づき、自らの生活習慣などの行動変容を更に促すことが出来る。
　さらに、医療支援装置１０は、健康や生活習慣病に関するリテラシー向上を目的としたクイズなどを表示するようにしてもよい。クイズの形式は特に限定されるものではないが、例えば、１日１問のクイズを表示し、そのクイズに回答するような形式が挙げられる。正解すると５ポイント、間違えても３ポイントが付与されるなどの工夫を加えることにより患者の健康や生活習慣病などに対する知識や情報を楽しみながら学習し、学んだ健康知識をすぐに活かすことができることになりヘルスリテラシーの向上と行動変容を促すことができる。
　以上説明したステップＳ１０～ステップＳ１２の処理手順は、患者が医師の診察を受けた際に実行され、ステップＳ１３～ステップＳ１５の処理手順は、診察終了後から次の診察までの間で日々繰り返し実行されるようにしてもよい。
　図６は、医療支援システム１を利用した医療支援の流れを示す模式図である。図６に示すように、医師は、患者を診察し、医師用端末３０から患者の個人データ（各種の検査データ等）の入力を行う。また、患者は、患者用端末２０から患者の個人データ（各種の問診データ）の入力を行う。また、医師は、医療支援装置１０から出力され医師用端末３０に表示された改善目標と自らの医学的見識等とに基づき、患者が達成すべき改善目標の設定等を行う。
　診察を終えた患者は、患者用端末２０に表示される疾患状態や改善目標を確認することで、自らの疾患状態や改善目標を認識する。また、患者は、患者用端末２０の画面で、改善目標の達成に向けた行動目標を日々設定するとともに、患者用端末２０に表示されるアンケートに日々回答する。アンケートに回答すると、患者用端末２０には、行動目標の達成度に関するスコア及びアドバイスが表示され、患者は、日々の行動の振り返りを行うことが可能になる。また、患者は、行動目標の設定、アンケートの回答、スコア及びアドバイスの確認を日々繰り返し行うことで、自らの行動を継続的に見直すことに繋がり、結果として疾患からの回復を達成することが可能になる。
　＜ハードウェア構成＞
　図７は、医療支援装置１０、患者用端末２０及び医師用端末３０のハードウェア構成例を示す図である。医療支援装置１０、患者用端末２０及び医師用端末３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）等のプロセッサ１１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interface）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び／又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ、タッチパネル及び／又はスピーカ等である。医療支援装置１０は、１又は複数の物理的なサーバ等から構成されていてもよいし、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。
　＜機能ブロック構成＞
　（医療支援装置）
　図８は、医療支援装置１０の機能ブロック構成例を示す図である。医療支援装置１０は、記憶部１００と、取得部１０１と、出力部１０２と、受付部１０３と、算出部１０４とを含む。記憶部１００は、医療支援装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、取得部１０１と、出力部１０２と、受付部１０３と、算出部１０４とは、医療支援装置１０のプロセッサ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable medium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
　記憶部１００は、患者に関する各種情報を格納する患者情報１００ａと、個人データと、個別疾患の疾患状態の対応関係を定義する個別疾患定義情報１００ｂと、個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは個別疾患の疾患状態及び個人データ条件の組み合わせが複合疾患状態である場合の改善目標を定義する複合疾患／目標定義情報１００ｃと、ユーザが取り組む行動目標に関するアンケートの内容を定義するアンケート定義情報１００ｄと、アンケートに対する回答からスコアを算出する方法を定義するスコア定義情報１００ｅと、患者に選択肢として提示する行動目標を定義する行動目標定義情報１００ｆと、患者に提示するアドバイスの内容を定義するアドバイス定義情報１００ｇとを記憶する。複合疾患／目標定義情報１００ｃは、「目標定義情報」と呼ばれてもよい。
　図９Ａは、患者情報１００ａ、個別疾患定義情報１００ｂ、複合疾患／目標定義情報１００ｃ、アンケート定義情報１００ｄ及びスコア定義情報１００ｅの一例を示す図である。まず、患者情報１００ａについて説明する。「患者ＩＤ（Identification）」は、患者を識別する識別子である。「年齢」は患者の年齢を示す。「性別」は、患者の性別を示す。「個人データ」には、患者の各種の検査データ及び各種の問診データが格納される。「疾患状態」、「疾患リスク」及び「改善目標」には、それぞれ、個人データに基づいて医療支援装置１０から出力された疾患状態（各個別疾患の疾患状態及び複合疾患状態）、疾患リスク及び改善目標が格納される。「行動目標」には、患者が選択した行動目標が格納される。「アンケート回答」には、患者が回答したアンケートの回答内容が格納される。「生体情報」には、ウェアラブルデバイスから得られる日々の活動量（歩数、歩行距離、消費カロリーなど）、睡眠情報、心拍数などの情報が格納される。
　次に、個別疾患定義情報１００ｂについて説明する。図９Ａに示す個別疾患定義情報１００ｂは、個別疾患毎に定義される。「個人データパターン」には、個別疾患に該当する検査データ及び問診データのパターン（すなわち、個別疾患に該当するとされる所定の基準）が格納される。「重症度」は、個別疾患の疾患状態に対応し、個人データパターンに対応する個別疾患の重症度を示す。重症度は、複数のレベル（段階）で表現され、レベルが高いほど重症であることを示すようにしてもよい。例えば、高血圧症に対応する個別疾患定義情報１００ｂでは、個人データパターンが、収縮期血圧が180mmHg以上かつ拡張期血圧が110mmHg以上である場合はレベル５の高血圧症、収縮期血圧が160～179mmHgかつ拡張期血圧が100～109mmHgである場合はレベル４の高血圧症といったように定義されてもよい。また、個別疾患定義情報１００ｂに含まれない個別データパターンについては、個別疾患には該当しないことを意味する。例えば、収縮期血圧が130mmHg以下かつ拡張期血圧が80mmHg以下である個人データパターンが、高血圧症に対応する個別疾患定義情報１００ｂには定義されていない場合、医療支援装置１０は、収縮期血圧が130mmHg以下かつ拡張期血圧が80mmHg以下である患者については、高血圧症には該当しないと判断することができる。
　次に、複合疾患／目標定義情報１００ｃについて説明する。図９Ａに示す複合疾患／目標定義情報１００ｃは、複合疾患状態毎に定義される。例えば、医療支援装置１０が、複合疾患状態Ａ及び複合疾患状態Ｂの判断に対応している場合、記憶部１００には、複合疾患状態Ａに対応する複合疾患／目標定義情報１００ｃ、及び、複合疾患状態Ｂに対応する複合疾患／目標定義情報１００ｃが格納される。「個別疾患の疾患状態」及び「個人データの条件」には、複合疾患状態に該当する個別疾患の疾患状態の組み合わせ、若しくは、複合疾患状態に該当する個別疾患の疾患状態及び個人データの条件の組み合わせが格納される。もし、複合疾患状態が、個別疾患の疾患状態の組み合わせに該当する場合、「個人データの条件」は省略されてもよい。「疾患リスク」は、現在は罹患していないが、患者の個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは患者の個別疾患の疾患状態及び個人データ条件の組み合わせから推測される、他の罹患する可能性のある疾患名と、罹患する可能性の度合いを示す情報とが格納される。ここで、メタボリックシンドロームの患者は、将来、脳心血管病や冠動脈疾患に罹患する可能性があり、メタボリックシンドロームを構成する各個別疾患が重症であるほど、脳心血管病や冠動脈疾患に罹患するリスクも高いことが知られている。そのため、メタボリックシンドロームに対応する複合疾患／目標定義情報１００ｃの「疾患リスク」には、脳心血管病や冠動脈疾患に罹患するリスクを示す数値（例えば、値が大きいほど将来疾患する可能性が高い）やその重症度（リスクの大きさ）示す色に関する情報が格納されていてもよい。「改善目標」には、複合疾患状態を改善するために患者が達成すべき数値の改善目標が格納される。
　なお、判断方法１に従って複合疾患状態を判断する場合は、図９Ａに示す個別疾患定義情報１００ｂ及び複合疾患／目標定義情報１００ｃを利用することで対応可能である。一方、判断方法２に従って複合疾患状態を判断する場合、上述した複合疾患／目標定義情報１００ｃには、図９Ａに示す項目に代えて、各複合疾患状態に共通のデータとして判断方法２を実行するために必要な処理ロジック及び各検査項目の基準値を示すデータと、複合疾患状態ごとのデータとして「疾患リスク」及び「改善目標」を対応づけたデータとが格納されていてもよい。また、個別疾患定義情報１００ｂには、図９Ａに示す項目に代えて、個別疾患ごとのデータとして、患者が個別疾患に該当するか否かを判断する際に用いられる「所定値」、及び、個別疾患に関連する各検査項目ついて算出されたリスクの値と重症度との対応関係を示すデータが格納されていてもよい。
　次に、アンケート定義情報１００ｄについて説明する。「カテゴリ」は、ユーザが取り組む行動目標のカテゴリを示す。図９Ａの例では、カテゴリ例として、ストレス、睡眠、運動、食事、喫煙及び飲酒が挙げられているが、これに限定されるものではない。「アンケートＩＤ」は、アンケートを識別する識別子を示す。「アンケート内容」には、アンケートの内容が格納される。
　次に、スコア定義情報１００ｅについて説明する。「アンケートＩＤ」は、アンケートを識別する識別子を示す。当該アンケートＩＤは、アンケート定義情報１００ｄのアンケートＩＤに対応している。「回答」は、アンケートに対する回答を示す。「スコア」は、スコアに加算される値を示す。図９Ａの例では、ストレス１のアンケートに“はい”と回答した場合、ストレスのカテゴリのスコアに１を加算することが示されている。同様に、ストレス１のアンケートに“いいえ”と回答した場合、ストレスのカテゴリのスコアには何も加算されないことが示されている。なお、図９Ａに示すスコア定義情報１００ｅは一例であり、これに限定されるものではない。例えば、スコア定義情報１００ｅには、１又は複数のアンケート回答を組み合わせてスコアを算出するためのロジックが格納されていてもよい。例えば、ストレスに属するアンケート１への回答が“はい”で、ストレスに属するアンケート５への回答が“はい”で、睡眠に属するアンケート１への回答が“いいえ”である場合、ストレスのカテゴリのスコアに３を加算するといったロジックが格納されていてもよい。また、スコア定義情報１００ｅには、更に、生体情報と加算されるスコアに関する情報とが対応づけて定義されていてもよい。例えば、歩行距離が所定閾値以上であれば活動のスコアに１を加算することや、睡眠時間が所定時間以上であれば睡眠のスコアに１を加算すること等の情報が定義されていてもよい。
　図９Ｂは、アドバイス定義情報１００ｇの一例を示す図である。アドバイス定義情報１００ｇは、図９Ｂに示すように、患者が取り組む行動内容に対する短期的なアドバイス（例えば日々の振り返り）の内容を定義するアドバイス（デイリー）定義情報１００ｇ－１と、患者が取り組む行動内容に対する中期的なアドバイス（例えば１週間の振り返り）の内容を定義するアドバイス（週間サマリー）定義情報１００ｇ－２と、患者が取り組む行動内容に対する長期的なアドバイス（例えば１か月の振り返り）の内容を定義するアドバイス（月間サマリー）定義情報１００ｇ－３とに分けられていてもよい。「カテゴリ」は、アドバイスのカテゴリを示す。格納されるカテゴリは、行動目標のカテゴリと同一であってもよい。「アドバイス内容」は、出力するアドバイスの文言が格納される。アドバイス内容は、カテゴリ毎に１つ格納されていてもよいし、複数格納されていてもよい。「出力条件」は、どのアドバイスを出力するか否かを決定するための条件が格納される。なお、出力条件は、カテゴリ毎に定義されていてもよいし、アドバイス内容ごとに定義されていてもよい。図８に戻り説明を続ける。
　取得部１０１は、患者の検査データと問診データとを含む個人データを、患者用端末２０又は医療支援装置１０から取得する。なお、取得部１０１は、患者が装着したウェアラブルデバイスで取得された個人データを取得するようにしてもよい。
　出力部１０２は、患者の個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について患者の疾患状態を判断し、個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、複合疾患状態を改善するために患者が達成すべき改善目標を出力する。なお、改善目標は、患者の個人データに含まれる検査値に対する改善目標値を含んでいてもよい。また、患者の個人データには、患者の生活習慣に関するデータが含まれており、改善目標は、患者の生活習慣に対する改善目標を含んでいてもよい。当該生活習慣は、患者のストレス、患者の睡眠時間、患者の運動量、患者の食生活、患者の喫煙量、及び、患者の飲酒量の少なくとも１つを含んでいてもよい。
　また、出力部１０２は、患者の個人データに含まれる検査値に対する改善目標を、個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせに基づいて設定するようにしてもよい。
　また、出力部１０２は、個別疾患定義情報１００ｂを参照することで、患者の疾患状態を判断し、複合疾患／目標定義情報１００ｃを参照することで、個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合の改善目標を取得し、取得した改善目標を、患者が達成すべき改善目標として出力するようにしてもよい。例えば、出力部１０２は、患者の個人データが、個別疾患Ａに対応する個別疾患定義情報１００ｂで定義される「個人データパターン」のレコードのいずれかに該当する場合、当該患者は個別疾患Ａに該当すると判断するとともに、該当するレコードの「重症度」フィールドを参照することで、患者が患っている個別疾患Ａの疾患状態（重症度）を判断するようにしてもよい。また、出力部１０２は、個別疾患ごとに同様の処理を繰り返すことで、患者が、各個別疾患のうちどの個別疾患に該当するのか及び該当する個別疾患の疾患状態（重症度）を判断するようにしてもよい。続いて、出力部１０２は、複合疾患状態Ａに対応する複合疾患／目標定義情報１００ｃを参照し、患者の各個別疾患の疾患状態及び患者の個人データが、複合疾患／目標定義情報１００ｃで定義される「個別疾患状態」及び「個人データの条件」のレコードのいずれかに該当する場合、当該患者は、複合疾患状態Ａであると判断するとともに、該当するレコードの「改善目標」フィールドを参照することで、患者の改善目標を取得するようにしてもよい。また、出力部１０２は、複合疾患状態ごとに同様の処理を繰り返すことで、患者が、各複合疾患状態のうちどの複合疾患状態に該当するのかの判断及び該当する場合の改善目標の取得を行うようにしてもよい。
　また、出力部１０２は、複合疾患を構成する個別疾患について、該個別疾患に関連する１以上の検査項目の基準値と、患者を検査することで得られた該検査項目に対する検査データとを用いて検査項目ごとのリスクを算出し、算出した検査項目ごとのリスクが所定条件を満たす場合、当該患者は複合疾患状態であると判断するようにしてもよい。また、出力部は、患者が複合疾患状態であると判断した場合、複合疾患状態を改善するために当該患者が達成すべき改善目標を出力するようにしてもよい。
　また、算出した検査項目ごとのリスクが所定条件を満たす場合は、算出した検査項目ごとのリスクを平均した値が所定の閾値以上であることであってもよい。この場合、出力部１０２は、算出した検査項目ごとのリスクを平均した値を、複合疾患状態に関するリスクを示す値として出力するようにしてもよい。
　また、出力部１０２は、複合疾患状態を改善するための改善目標を出力する能力を有する学習済みモデルに対し、患者の個人データを入力することで得られる患者の改善目標を、患者が達成すべき改善目標として出力するようにしてもよい。
　図１０は、学習済みモデルの一例を示す図である。図１０に示す学習済みモデルは、個人データを入力すると、複合疾患状態に該当するか否かを示すフラグ、該当する複合疾患状態の病名を示す識別子、複合疾患状態を構成する各個別疾患の状態（例えば、個別疾患の有無を示すフラグ、個別疾患の重症度を示す値等）、改善目標及び疾患リスクを出力するように学習されたモデルを示している。当該学習済みモデルは、入力された個人データから、個人データの組み合わせが複合疾患を構成する各個別疾患に該当するか否かを識別し、複合疾患を構成する各個別疾患に該当する場合（患者が複合疾患状態である場合）に、改善目標等を出力するように動作するものであってもよい。当該学習済モデルは、更に、複合疾患状態に関するリスク値を出力するように学習されていてもよい。
　また、このような学習済みモデルは、過去の多数の臨床データから、個人データを入力データとし、複合疾患状態に該当するか否かを示すフラグ、該当する複合疾患状態の病名を示す識別子、複合疾患状態を構成する各個別疾患の該当有無を示すフラグ、個別疾患の重症度を示す値、改善目標値及び疾患リスクを正解データとする教師データを多数生成し、モデルを学習させることで生成することができる。また、学習済みモデルから複合疾患状態に関するリスク値を出力させる場合、教師データの正解データに、複合疾患状態に関するリスク値を含めておくことで対応可能である。モデルはどのようなアルゴリズムであってもよいが、例えば、ニューラルネットワーク、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木などを利用することができる。また、学習済みモデルは、複合疾患状態ごとに異なるモデルとして用意されていてもよい。図８に戻り説明を続ける。
　また、出力部１０２は、患者用端末２０及び医師用端末３０に対し、各種のデータを出力する。患者用端末２０にデータを出力する出力部１０２は、第１出力部と呼ばれてもよい。また、医師用端末３０にデータを出力する出力部１０２は、第２出力部と呼ばれてもよい。
　また、出力部１０２（第１出力部）は、改善目標又は医師により修正された改善目標を患者用端末２０に出力するようにしてもよい。
　受付部１０３は、患者用端末２０又は医師用端末３０から各種の入力を受け付ける。患者用端末２０から（又は患者から）各種の入力を受け付ける受付部は、第１受付部と呼ばれてもよい。また、医師用端末３０から（又は医師から）各種の入力を受け付ける受付部は、第２受付部と呼ばれてもよい。受付部１０３（第１受付部）は、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標を患者から受け付ける。行動目標を患者から受け付ける受付部１０３は、第１受付部と称されてもよい。また、受付部１０３（第１受付部）は、患者の改善目標を達成するための行動目標に関する複数の選択肢の中から、患者が取り組む行動目標を患者から受け付けるようにしてもよい。また、受付部１０３（第１受付部）は、行動目標定義情報１００ｆを参照し、患者の個人データ、改善目標又は患者の複合疾患状態に対応する選択肢を抽出することで、患者に提示する複数の選択肢を決定するようにしてもよい。なお、出力部１０２は、受付部１０３（第１受付部）で受け付けた、患者が取り組む行動目標を、当該患者が利用する患者用端末２０及び／又は患者を診察する医師が利用する医師用端末３０に出力するようにしてもよい。
　また、受付部１０３（第１受付部）は、患者が取り組むべき行動目標に関するアンケートの回答の入力を受け付ける。
　また、受付部１０３（第２受付部）は、改善目標を医師が修正した場合に、医師用端末３０から、修正された改善目標を受け付けてもよい。
　算出部１０４は、受付部１０３（第１受付部）で受け付けたアンケートの回答に基づいて、患者が取り組む行動目標の達成度に関するスコアを算出する。算出部１０４は、スコア定義情報１００ｅを参照し、スコア定義情報１００ｅで定義されたスコアの算出方法に従ってスコアを算出する。
　（患者用端末）
　図１１は、患者用端末２０の機能ブロック構成例を示す図である。患者用端末２０は、記憶部２００と、受付部２０１と、表示制御部２０２とを含む。記憶部１００は、医療支援装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、取得部１０１と、出力部１０２と、受付部１０３と、算出部１０４とは、医療支援装置１０のプロセッサ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
　記憶部２００は、医療支援装置１０から取得した各種のデータを記憶する。
　受付部２０１は、患者用端末２０が備える入力デバイス１４で検出された各種の入力を受け付ける。例えば、受付部２０１は、患者用端末２０が備えるタッチパネルで検出された各種の入力を受け付ける。
　表示制御部２０２は、医療支援装置１０から取得したデータ等を、患者用端末２０が備えるディスプレイに表示させる。
　なお、患者用端末２０にインストールされたＷｅｂブラウザが、患者用端末２０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。この場合、記憶部２００と、受付部２０１と、表示制御部２０２とは、患者用端末２０にインストールされたＷｅｂブラウザにより実現されてもよい。若しくは、患者用端末２０にインストールされた、本実施形態に係る機能を実現するための専用のアプリケーションが、患者用端末２０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。この場合、記憶部２００と、受付部２０１と、表示制御部２０２とは、患者用端末２０にインストールされた専用のアプリケーションにより実現されてもよい。
　（医師用端末）
　図１２は、医師用端末３０の機能ブロック構成例を示す図である。医師用端末３０は、記憶部２００と、受付部２０１と、表示制御部２０２とを含む。記憶部２００は、医師用端末３０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、受付部２０１と、表示制御部２０２とは、医師用端末３０のプロセッサ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
　記憶部３００は、医療支援装置１０から取得した各種のデータを記憶する。
　受付部３０１は、医師用端末３０が備える入力デバイス１４で検出された各種の入力を受け付ける。例えば、受付部３０１は、医師用端末３０が備えるキーボードやマウスで検出された各種の入力を受け付ける。また、受付部３０１は、受け付けた各種の入力データを医療支援装置１０に送信する。
　表示制御部２０２は、医療支援装置１０から各種データを取得し、取得したデータを、医師用端末３０が備えるディスプレイに表示させる。
　なお、医師用端末３０にインストールされたＷｅｂブラウザが、医師用端末３０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。この場合、記憶部３００と、受付部３０１と、表示制御部３０２とは、医師用端末３０にインストールされたＷｅｂブラウザにより実現されてもよい。若しくは、医師用端末３０にインストールされた、本実施形態に係る機能を実現するための専用のアプリケーションが、医師用端末３０での情報表示及び入力の受付を実現するようにしてもよい。この場合、記憶部３００と、受付部３０１と、表示制御部３０２とは、医師用端末３０にインストールされた専用のアプリケーションにより実現されてもよい。
　＜処理手順＞
　続いて、医療支援システム１が行う処理手順を具体的に説明する。以下の説明では、複合疾患状態はメタボリックシンドロームであるものとして説明する。また、医療支援装置１０は、上述した判断手法１に従って複合疾患状態を判断するものとして説明する。
　図１３は、医療支援システム１が行う処理手順の一例を示すシーケンス図である。図１３に示す処理手順は、医師が患者を診察する度に繰り返し実行されることを想定しているが、２回目以降の診察では、問診の一部（診察毎に変化しない内容の問診など）は省略されてもよい。
　医師用端末３０は、医師から、患者の検査データの入力を受け付け、医療支援装置１０に送信する（Ｓ１００、Ｓ１０１）。また、患者用端末２０は、患者から問診データの入力を受け付け、医療支援装置１０に送信する（Ｓ１０２、Ｓ１０３）。例えば、医師は、患者を診察した際に、患者用端末２０から問診データの入力をするように促すようにしてもよい。また、問診データは、医師用端末３０に入力されて医療支援装置１０に送信されてもよい。続いて、医療支援装置１０は、患者用端末２０及び医師用端末３０から受信した検査データ及び問診データを、患者情報１００ａに格納する（Ｓ１０４）。
　図１５は、検査データの具体例を示す図である。図１５に示す検査データには、身長、体重、腹囲など患者の身体を測定することで得られるデータ（身体計測データ）、血圧に関するデータ、貧血に関するデータ、肝臓及び胆嚢の機能に関するデータ、血中脂質に関するデータ、血糖値に関するデータ、尿酸に関するデータ、腎臓の機能に関するデータ、尿検査をすることで得られるデータ等が含まれている。
　図１６は、問診データの具体例を示す図である。図１６に示す問診データには、喫煙に関する問診、食生活に関する問診、飲酒に関する問診、現在服薬している薬に関する問診、既往歴に関する問診、生活歴に関する問診等が含まれている。なお、問診データには、更に、患者の生活習慣に関するスコアを算出するために必要な問診が含まれていてもよい。当該生活習慣に関するスコアは、複数のカテゴリに分けられていてもよい。複数のカテゴリは、例えば、ストレス、睡眠、運動、食事、喫煙及び飲酒のカテゴリであってもよい。
　続いて、医療支援装置１０の出力部１０２は、個別疾患定義情報１００ｂ及び複合疾患／目標定義情報１００ｃを参照するか、若しくは、図１０で説明した学習済みモデルを用いて、患者の疾患状態、改善目標及び疾患リスクを出力し、患者情報１００ａに格納する（Ｓ１０５、Ｓ１０６、Ｓ１０７）。患者の疾患状態は、より具体的には、患者が複合疾患状態に該当するか否かを示すフラグ（若しくは複合疾患状態の名称）、患者が複合疾患状態である場合、複合疾患状態を構成する各個別疾患の状態（例えば、個別疾患の有無を示すフラグ、個別疾患の重症度を示す値等）であってもよい。また、医療支援装置１０の出力部１０２が出力する改善目標には、生活習慣に関するスコアの改善目標値が含まれていてもよい。また、医療支援装置１０の出力部１０２は、患者が複合疾患状態に該当する場合、複合疾患状態に関するリスク値を出力するようにしてもよい。
　図１４は、個別疾患定義情報１００ｂの具体例を示す図である。図１７Ａには、高血圧症に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－１、脂質異常症に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－２、及び、糖尿病に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－３が例示されている。図１７Ｂには、肥満症に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－４が例示されている。また、図１８は、複合疾患／目標定義情報１００ｃの具体例を示す図である。まず、出力部１０２は、高血圧症に対応する個別疾患定義情報１００ｂの「個人データパターン」と患者の検査データ及び問診データとを比較することで、患者の検査データ及び問診データに該当するレコードを検出する。例えば、患者の検査データが、収縮期血圧＝１９０ｍｍＨＧかつ拡張期血圧＝１２０ｍｍＨＧであった場合、出力部１０２は、患者の検査データ及び問診データは、２行目のレコードに該当することを検出する。続いて、出力部１０２は、２行目のレコードの「重症度」を参照することで、高血圧症の重症度を取得する。これにより、出力部１０２は、患者は高血圧症に該当し、かつ、重症度はレベル５であると判断することができる。続いて、出力部１０２は、脂質異常症に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－２、糖尿病に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－３、及び、肥満症に対応する個別疾患定義情報１００ｂ－４を参照することで、患者が高血圧症、脂質異常症、糖尿病及び肥満症に該当するか否かと、該当する場合の重症度とを判断する。ここでは、患者は、高血圧症（レベル５）、脂質異常症（レベル３）糖尿病（レベル３）及び肥満症（レベル３）に該当すると判断されたものとする。
　続いて、出力部１０２は、メタボリックシンドロームに対応する複合疾患／目標定義情報１００ｃの「個別疾患の疾患状態」及び「個人データ条件」と、患者の個別疾患状態及び個人データとを比較することで、患者の個別疾患の疾患状態及び個人データに対応するレコードを検出する。上述の通り、患者の個別疾患の疾患状態は、高血圧症（レベル５）、脂質異常症（レベル３）、糖尿病（レベル３）及び肥満症（レベル３）であることから、出力部１０２は、患者の個別疾患の疾患状態及び個人データに対応するレコードは、３列目のレコードに該当することを検出する。続いて、出力部１０２は、３列目のレコードの「疾患リスク」及び「改善目標」を参照することで、患者の疾患リスク及び改善目標を取得する。
　続いて、出力部１０２は、患者の疾患状態として、複合疾患状態（メタボリックシンドローム）に該当することを示すフラグ、高血圧症に該当することを示すフラグ、脂質異常症に該当することを示すフラグ、糖尿病に該当することを示すフラグ、肥満症に該当することを示すフラグ、高血圧症の重症度はレベル３であることを示すデータ、脂質異常症の重症度はレベル３であることを示すデータ、糖尿病の重症度はレベル３であることを示すデータ、及び、肥満症の重症度はレベル３であることを示すデータを出力する。また、出力部１０２は、改善目標として、腹囲は８０ｃｍ以下にすること、収縮期血圧は１６０ｍｍＨｇ以下にすること、拡張期血圧は１００ｍｍＨｇ以下にすること、ストレスに関する生活習慣スコアは２０％以上向上させること、睡眠に関する生活習慣スコアは２０％以上向上させること等を出力する。また、出力部１０２は、疾患リスクとして、脳心血管病になるリスクが高いこと、冠動脈疾患になるリスクが高いこと等を出力する。なお、疾患リスクは、数値で表現されていてもよい。なお、出力部１０２は、改善目標を出力する際、生活習慣スコアとして具体的数値を出力してもよい。例えば、出力部１０２は、問診データに基づいて生活習慣スコアを算出し、算出した生活習慣スコア（例えば睡眠＝５０）と改善目標で示される目標値（例えば睡眠に関する生活習慣スコアは２０％以上向上）とを乗算することで、具体的な目標値（例えばスコア５０×１２０％＝スコア６０）を出力するようにしてもよい。また、出力部１０２は、患者の疾患状態として、更に、当該患者に該当する個別疾患の数を、複合疾患状態（メタボリックシンドローム）に関するリスク値として出力するようにしてもよい。ここでは、出力部１０２は、複合疾患状態に関するリスクとして「４」を出力するようにしてもよい。図１３に戻り説明を続ける。
　続いて、出力部１０２は、ステップＳ１０５及びステップＳ１０７で出力した疾患状態及び疾患リスクを、患者用端末２０に送信する（Ｓ１１０）。患者用端末２０は、医療支援装置１０から受信した疾患状態及び疾患リスクを、画面に表示する（Ｓ１１１）。
　また、出力部１０２は、ステップＳ１０５～ステップＳ１０７で出力した疾患状態、改善目標及び疾患リスクを、医師用端末３０に送信する（Ｓ１１２）。医療支援装置１０は、医療支援装置１０から受信した疾患状態、改善目標及び疾患リスクを、画面に表示する（Ｓ１１３）。医師用端末３０は、医師が、改善目標に対する修正を希望する場合、改善目標の修正を受け付けるようにしてもよい（Ｓ１１４）。これにより、医師は、患者を診察する際に、医療支援装置１０から出力された改善目標を患者に提示し、患者と相談の上、改善目標を修正することが可能になる。
　医師用端末３０は、医師から改善目標の修正を受け付けた場合、修正された改善目標を医療支援装置１０に送信する（Ｓ１１５）。医療支援装置１０は、患者情報１００ａの「改善目標」を、修正された改善目標で更新する（Ｓ１１６）。続いて、医療支援装置１０の出力部１０２は、患者情報１００ａの「改善目標」に格納されている改善目標データを、患者用端末２０に送信する（Ｓ１１７）。患者用端末２０は、医療支援装置１０から受信した改善目標を画面に表示する（Ｓ１１８）。
　図１４は、医療支援システム１が行う処理手順の一例を示すシーケンス図である。図１４に示す処理手順は、次回の診察までの間、毎日繰り返し実行されることを想定しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。例えば１日おきに繰り返し実行されてもよいし、１週間ごとに繰り返し実行されてもよい。
　医療支援装置１０の出力部１０２は、改善目標を達成するために患者が取り組むべき行動目標の選択肢を、患者の個人データ、患者の改善目標及び／又は患者の複合疾患状態に基づいて決定する（Ｓ２００）。出力部１０２は、患者の個人データ、患者の改善目標及び／又は患者の複合疾患状態と、行動目標定義情報１００ｆで定義された選択基準とを比較し、当該選択基準を満たす行動目標の選択肢を、患者に提示する行動目標の選択肢として決定するようにしてもよい。
　図１９は、行動目標定義情報１００ｆの一例を示す図である。「カテゴリ」は、行動目標のカテゴリを示す。「行動目標」は、行動目標の具体的な内容を示す。「選択基準」は、行動目標が選択される患者の基準を示す。例えば、図１９によれば、「食事は野菜から食べる」という行動目標は、検査データの空腹時血糖が空腹時血糖１１０ｍｇ／ｄｌ以上でかつ中性脂肪値が１５０ｍｇ／ｄｌである場合に選択肢として抽出されることを意味している。なお、図１９には図示しないが、“複合疾患状態がメタボリックシンドロームである患者”といった選択基準も設定可能である。図１４に戻り説明を続ける。
　続いて、医療支援装置１０の出力部１０２は、ステップＳ２００で決定した行動目標の選択肢を患者用端末２０に送信する（Ｓ２０１）。患者用端末２０は、医療支援装置１０から受信した行動目標の選択肢を画面に表示し、取り組む行動目標の選択を患者から受け付ける（Ｓ２０２）。患者用端末２０は、選択された行動目標を医療支援装置１０に送信する（Ｓ２０３）。医療支援装置１０の受付部１０３は、選択された行動目標を受け付けて、患者情報１００ａに格納する（Ｓ２０４）。
　続いて、医療支援装置１０の出力部１０２は、アンケート定義情報１００ｄを参照し、アンケート定義情報１００ｄに格納されているアンケートのデータを患者用端末２０に送信する（Ｓ２０５）。患者用端末２０は、医療支援装置１０から受信したアンケートを画面に表示し、患者からアンケートの回答の入力を受け付ける（Ｓ２０６）。患者用端末２０は、患者から受け付けたアンケートの回答を医療支援装置１０に送信する。また、患者用端末２０は、患者が身に着けているウェアラブルデバイスから取得した生体情報を送信する（Ｓ２０７）。医療支援装置１０の受付部１０３は、アンケートの回答及び生体情報を受け付けて、患者情報１００ａに格納する（Ｓ２０８）。続いて、医療支援装置１０の算出部１０４は、アンケートの回答及び／又は生体情報から、行動目標の達成度に関するスコアを算出する（Ｓ２０９）。
　また、出力部１０２は、アドバイス定義情報１００ｇを参照し、アンケートの回答、スコア及び／又は生体情報と、出力条件とを比較することで、患者に出力するアドバイスを選択する（Ｓ２０９）。出力部１０２は、前日のアンケートの回答、スコア及び／又は生体情報と、アドバイス（デイリー）定義情報１００ｇ－１の「出力条件」とを比較することで、短期的なアドバイス（例えば日々の振り返り）を選択するようにしてもよい。また、出力部１０２は、予め定められた曜日（例えば金曜日など）ごとに、過去１週間のアンケートの回答、スコア及び／又は生体情報と、アドバイス（週間サマリー）定義情報１００ｇ－２の「出力条件」とを比較することで、中期的なアドバイス（例えば１週間の振り返り）を選択するようにしてもよい。中期的なアドバイスを選択する場合、出力部１０２は、過去１週間のスコアの推移や平均値と「出力条件」とを比較するようにしてもよい。また、出力部１０２は、１ヵ月のうち予め定められた日（例えば月末など）ごとに、過去１か月のアンケートの回答、スコア及び／又は生体情報と、アドバイス（月間サマリー）定義情報１００ｇ－３の「出力条件」とを比較することで、長期的なアドバイス（例えば１か月の振り返り）を選択するようにしてもよい。長期的なアドバイスを選択する場合、出力部１０２は、過去１ヵ月のスコアの推移や平均値と「出力条件」とを比較するようにしてもよい。
　続いて、出力部１０２は、算出された当該スコアと選択したアドバイスとを患者用端末２０に送信する（Ｓ２１０）。患者用端末２０は、当該スコアとアドバイスとを画面に表示する（Ｓ２１１）。また、患者用端末２０は、更に、患者の外見の現在又は将来の画像、器官の現在又は将来の画像、医療情報に関する豆知識、患者の個人データの推移を示す画像、スコアの推移を示す画像、各種クイズ等を表示してもよい（Ｓ２１２）。これらの画像を表示させるために必要なデータは、ステップＳ２１０の処理手順で医療支援装置１０から患者用端末２０に送信されてもよい。
　医師用端末３０は、医師からの指示を受けて、患者の行動目標、アンケートの回答、行動目標の達成度に関するスコア及びアドバイスの参照を医療支援装置１０に要求する（Ｓ２２０）。医療支援装置１０の出力部１０２は、医療支援装置１０に、患者が選択した行動目標、アンケートの回答、行動目標の達成度に関するスコア及びアドバイスを医師用端末３０に送信する（Ｓ２２１）。医師用端末３０は、受信した行動目標、アンケート回答、スコア及びアドバイスを画面に表示する（Ｓ２２２）。これにより、医師は、任意のタイミングで、患者の日々の行動を確認することができる。
　＜画面表示例＞
　（患者用端末）
　図２０～図２４は、患者用端末２０の画面表示例を示す図である。図２０の画面Ａ１００～画面Ａ１２０は、現在の患者自身の疾患状態等を表示する画面の一例である。ボタンＢ１０が押下されると、複合疾患状態の疾患名を表示する画面Ａ１００に遷移する。ボタンＢ１１が押下されると、個別疾患の疾患名と、個別疾患の状態（重症度）を表示する画面Ａ１００に遷移する。ボタンＢ１２が押下されると、罹患する可能性のある疾患名と疾患リスクとを表示する画面Ａ１００に遷移する。画面Ａ１００～画面Ａ１２０は、例えば、図１３のステップＳ１１１の処理手順で表示される画面に対応する。
　図２１の画面Ａ２００及び画面Ａ２１０は、改善目標を表示する画面の一例を示す。画面Ａ２００は、改善目標を全項目表示する場合の表示例であり、画面Ａ２１０は、患者が理解しやすいように、一部の項目に限定して表示する場合の表示例である。画面Ａ２００及び画面Ａ２１０は、例えば、図１３のステップＳ１１８の処理手順で表示される画面に対応する。
　図２２の画面Ａ３００及び画面Ａ３１０は、行動目標の設定を受け付ける画面の一例を示す。画面Ａ３００では、行動目標として最大３つを設定可能であり、ボタンＢ３０～Ｂ３２が押下されると、行動目標の選択肢を表示する画面Ａ３１０に遷移する。画面Ａ３１０には、行動目標のカテゴリを選択するボタンを表示する領域Ｂ３３と、選択されたカテゴリに該当する行動目標の選択肢を一覧表示する領域Ｂ３４とを含む。ボタンＢ３０が押下されると画面Ａ３１０に遷移し、画面Ａ３１０の領域Ｂ３４で選択された行動目標が、画面Ａ３００のボタンＢ３０に反映される。同様に、ボタンＢ３１が押下されると画面Ａ３１０に遷移し、画面Ａ３１０の領域Ｂ３４で選択された行動目標が、画面Ａ３００のボタンＢ３１に反映される。画面Ａ３００及び画面Ａ３１０は、例えば、図１３のステップＳ２０２の処理手順で表示される画面に対応する。
　図２３の画面Ａ４００は、アンケートの回答を入力する画面の一例を示す。画面Ａ４００は、例えば、図１３のステップＳ２０６の処理手順で表示される画面に対応する。図２３の画面Ａ４０１は、行動目標の達成度に関するスコアを表示する画面の一例を示す。領域Ｐ４０には、行動目標の達成度に関するスコアがカテゴリ毎に表示される。なお、画面Ａ４１０の領域Ｐ４１に示すように、医療支援装置１０の出力部１０２は、患者用端末２０の画面に、スコアに対するアドバイスを表示させるようにしてよい。表示するアドバイスは、最もスコアが低いカテゴリに関するアドバイスであってもよい。また、日々のアドバイスに加えて、予め定められた曜日（例えば金曜日など）では１週間のサマリーとしてのアドバイスが表示され、１ヵ月のうち予め定められた日（例えば月末など）では１ヵ月のサマリーとしてのアドバイスが表示されるようにしてもよい。画面Ａ４０１は、例えば、図１３のステップＳ２１１の処理手順で表示される画面に対応する。
　図２４は、患者の疾患リスクをグラフィカル表示する画面の一例である。本実施形態では、医療支援装置１０は、患者の個人データに基づいて、患者の各臓器に将来疾患が生じるリスクを算出し、算出した結果を、患者用端末２０に表示させるようにしてもよい。画面Ａ４５０には、検査データを表示する領域Ｐ４５と、体の全体図Ｐ４６とが表示される。体の全体図Ｐ４６では、将来疾患を生じる可能性のある臓器が強調表示される。画面Ａ４５０の例では、将来、両目に疾患を生じる可能性があることが示されている。画面Ａ４６０は、体の全体図のうち一部を拡大表示した状態を示している。
　図２５は、各器官に関する疾患や検査項目の具体的な医療情報である「豆知識」を表示する画面の一例を示す。器官一覧画面Ａ４７０で選択された器官に関する豆知識が、豆知識画面Ａ４７１及びＡ４７２のように表示される。
　図２６は、患者の個人データの推移を示す画面の一例を示す。画面Ａ４８０は血圧の推移を示しており、画面Ａ４８１は食事に関するスコアの遷移を示している。画面Ａ４８２は、食事に関して患者が入力したアンケートの回答内容に基づいて生成された１週間のサマリーを示す。
　図２７は、クイズに関する画面の一例を示す。画面Ａ４９０はクイズの回答を入力する画面である。患者がクイズに正解すると、画面Ａ４９１に示すように患者に対しポイントが与えられる。画面Ａ４９２は、クイズに関する解説を表示する。
　（医師用端末）
　図２８～図３０は、医師用端末３０の画面表示例を示す図である。図２８の画面Ａ５００は、患者に関する情報を一覧表示する画面の一例である。領域Ｐ５０には、患者の検査データが表示される。領域Ｐ５１には、改善目標（検査値についての改善目標値と、生活習慣に関するスコアの改善目標値）が表示される。領域Ｐ５２には、行動目標の達成度に関するスコアの日々の変化が表示される。領域Ｐ５３は、アンケートの回答結果の月間サマリーや、患者のウェアラブルデバイスから取得したデータの月間サマリーが表示される。領域Ｐ５４には、患者の薬歴が表示される。
　図２９の画面Ａ６００は、病歴及び検査データを詳細表示する画面の一例である。領域Ｐ６０には、患者の病歴が表示される。領域Ｐ６１には、患者の検査データが一覧表示される。
　図３０の画面Ａ７００は、改善目標を詳細表示する画面の一例である。領域Ｐ７０には、患者の改善目標が、検査値についての改善目標値と、生活習慣に関するスコアの改善目標値とに分けて表示される。なお、医師は、領域Ｐ７０に表示された改善目標を修正することも可能である。領域Ｐ７１は、患者に対する指導内容を記録する画面である。医師は、診察の際に、患者に伝えた内容を、領域Ｐ７１に記録することができる。
　＜実験結果＞
　図３１の左グラフは、本実施形態に係る医療支援システム１を利用して生活改善を図った複合疾患状態の患者について、開始時及び１２週間経過時における患者の検査データから上述の判断方法２に従って算出した、複合疾患状態に関するリスク値の変化を示す。また、図３１の右グラフは、本実施形態に係る医療支援システム１を利用せずに生活改善を図った複合疾患状態の患者について、開始時及び１２週間経過時における患者の検査データから上述の判断方法２に従って算出した、複合疾患状態に関するリスク値の変化を示す。実験結果によれば、本実施形態に係る医療支援システム１を利用して生活改善を図った複合疾患状態の患者の方が、リスク値が改善していることがわかる。
　＜まとめ＞
　以上説明した実施形態によれば、患者の個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について患者の疾患状態を判断し、関連疾患のリスク評価を行い、個別疾患の疾患状態の組み合わせが複合疾患状態である場合に、複合疾患状態を改善するために、患者が達成すべき改善目標を長期目標という形でも、短期目標という形でも出力するようにした。また、入力されたアンケートや生体情報により、日々の生活のスコア化を目指し、短期的（毎日）の評価およびアドバイスができるようにした。これにより、複数の疾患が複合した状態でも、単疾患の時に比べて強化しなければならない目標値・目標設定を提言できることにより、適切な患者の治療介入支援することが可能な技術を提供することが可能になる。また、従来、実臨床では複合的に疾患を併発している、もしくはもうすぐ併発する可能性が高い状態であるのにも関わらず、個別疾患ごとに治療を行うことが通常であり、複合疾患に対して複合的な治療を行うことは行われていなかった。しかしながら、本実施形態では、医療支援装置１０が、患者の個人データに基づいて、複合疾患状態に応じた適切な改善目標を提示することから、継続的な日常生活の情報を得ることで、効率的な治療が可能になる。
　また、本実施形態は、複合疾患状態であることを前提とした改善目標を出力するようにした。これにより、単なる個別疾患ごとの改善目標の組み合わせではなく、複合疾患状態を構成する個別疾患ごとの重み（重症度）を考慮した、複合疾患状態を効率的に治療可能な改善目標を出力することが可能になる。
　また、改善目標を達成するための行動目標の設定を行い、設定した行動目標に関するアンケートの回答に応じたスコアを日々表示することで、患者は自らの行動を日々振り返ることができ、目標達成に向けたモチベーションを維持することが可能になる。
　また、患者の個人データ、改善目標、行動目標、アンケート回答等は、患者を診療する医師にも共有されることから、医師は、患者の改善目標に向けた取り組み状況を把握し、次の診察に生かすことが可能になる。
　以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
　また、以上説明した実施形態において、患者用端末２０、患者用端末２０にデータを出力する出力部１０２及び患者用端末２０から各種の入力を受け付ける受付部を、それぞれ、第２端末、第２出力部及び第２受付部と称してもよい。また、医師用端末３０、医師用端末３０にデータを出力する出力部１０２及び医師用端末３０から各種の入力を受け付ける受付部を、それぞれ、第１端末、第１出力部及び第１受付部と称してもよい。　また、以上説明した実施形態では、出力部１０２は、リスク、スコア及び重症度のレベルの大小を、数値を用いて出力するようにしたが、これに限定されるものではない。例えば、数値の大小に変えて、色（例えば赤色（重症度大）～青色（重症度低）とする等）又は記号（例えば「Ａ」（スコア最大）～「Ｚ」（スコア最小）とする等）を用いて出力するようにしてもよい。この場合、患者用端末２０の表示制御部２０２は、図２０の画面Ａ１００において、「リスクは「４」」の表示に変えて黄色のアイコンを表示させるようにしてもよい。また、患者用端末２０の表示制御部２０２は、図２３の画面Ａ４１０において、スコアに変えてアルファベットを表示させるようにしてもよい。
　１…医療支援システム、１０…医療支援装置、１１…プロセッサ、１２…記憶装置、１３…通信ＩＦ、１４…入力デバイス、１５…出力デバイス、２０…患者用端末、３０…医師用端末、１００…記憶部、１００ａ…患者情報、１００ｂ…個別疾患定義情報、１００ｃ…複合疾患／目標定義情報、１００ｄ…アンケート定義情報、１００ｅ…スコア定義情報、１００ｆ…行動目標定義情報、１０１…取得部、１０２…出力部、１０３…受付部、１０４…算出部、２００…記憶部、２０１…受付部、２０２…表示制御部、３００…記憶部、３０１…受付部、３０２…表示制御部

Claims (15)

  1. 　ユーザの検査データ及び問診データのうち少なくとも１つを含む個人データを取得する取得部と、
    　前記個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について前記ユーザの疾患状態を判断し、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力する出力部と、
    　を有する、医療支援装置。
  2. 　前記改善目標は、前記個人データに含まれる検査値に対する改善目標値を含む、
    　請求項１に記載の医療支援装置。
  3. 　前記出力部は、前記個人データに含まれる検査値に対する改善目標を、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせに基づいて設定する、
    　請求項２に記載の医療支援装置。
  4. 　前記個人データには、前記ユーザの生活習慣に関するデータが含まれており、
    　前記改善目標は、前記ユーザの生活習慣に対する改善目標を含む、
    　請求項１に記載の医療支援装置。
  5. 　前記生活習慣は、前記ユーザのストレス、前記ユーザの睡眠時間、前記ユーザの運動量、前記ユーザの食生活、前記ユーザの喫煙量、及び、前記ユーザの飲酒量の少なくとも１つを含む、
    　請求項４に記載の医療支援装置。
  6. 　前記出力部は、前記複合疾患状態を改善するための改善目標を出力する能力を有する学習済みモデルに対し、前記個人データを入力することで得られる前記改善目標を、前記ユーザが達成すべき前記改善目標として出力する、
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の医療支援装置。
  7. 　前記個人データと、前記個別疾患の疾患状態との対応関係を定義する個別疾患定義情報と、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合の改善目標を定義する目標定義情報と、を記憶する記憶部、を有し、
    　前記出力部は、前記個別疾患定義情報を参照することで、前記ユーザの疾患状態を判断し、前記目標定義情報を参照することで、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合の前記改善目標を取得し、取得した前記改善目標を、前記ユーザが達成すべき前記改善目標として出力する、
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の医療支援装置。
  8. 　前記改善目標を達成するための行動目標に関する複数の選択肢の中から、前記ユーザが取り組む行動目標を前記ユーザから受け付ける、第１受付部、を有し、
    　前記出力部は、前記第１受付部で受け付けた、前記ユーザが取り組む行動目標を、前記ユーザを診察する医師が利用する端末に出力する、
    　請求項１～７のいずれか一項に記載の医療支援装置。
  9. 　前記第１受付部は、前記個人データ、前記改善目標又は前記ユーザの複合疾患状態に基づいて、前記複数の選択肢を決定する、
    　請求項８に記載の医療支援装置。
  10. 　前記第１受付部は、前記ユーザが取り組む行動目標に関するアンケートの回答の入力を受け付け、
    　前記第１受付部で受け付けた前記アンケートの回答に基づいて、前記ユーザが取り組む行動目標の達成度に関するスコアを算出する算出部と、を有し、
    　前記出力部は、前記算出部で算出された前記スコアを出力する、
    　請求項８又は９に記載の医療支援装置。
  11. 　前記行動目標は、前記ユーザのストレス改善に関する行動目標、前記ユーザの睡眠時間改善に関する行動目標、前記ユーザの運動量改善に関する行動目標、前記ユーザの食生活改善に関する行動目標、前記ユーザの喫煙量削減に関する行動目標、及び、前記ユーザの飲酒量削減に関する行動目標の少なくとも１つを含む、
    　請求項８～１０のいずれか一項に記載の医療支援装置。
  12. 　前記出力部は、
    　　前記複合疾患を構成する個別疾患について、該個別疾患に関連する１以上の検査項目の基準値と、前記ユーザを検査することで得られた該検査項目に対する検査データとを用いて検査項目ごとのリスクを算出し、
    　　算出した検査項目ごとのリスクが所定条件を満たす場合、前記ユーザは前記複合疾患状態であると判断し、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力する、
    　請求項１～１１のいずれか一項に記載の医療支援装置。
  13. 　前記算出した検査項目ごとのリスクが所定条件を満たす場合は、前記算出した検査項目ごとのリスクを平均した値が所定の閾値以上であることであり、
    　前記出力部は、前記算出した検査項目ごとのリスクを平均した値を、前記複合疾患状態に関するリスクを示す値として出力する、
    　請求項１２に記載の医療支援装置。
  14. 　医療支援装置が実行する医療支援方法であって、
    　ユーザの検査データ及び問診データのうち少なくとも１つを含む個人データを取得するステップと、
    　前記個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について前記ユーザの疾患状態を判断し、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力するステップと、
    　を含む、医療支援方法。
  15. 　コンピュータに、
    　ユーザの検査データ及び問診データのうち少なくとも１つを含む個人データを取得するステップと、
    　前記個人データに基づいて、複合疾患を構成する個別疾患について前記ユーザの疾患状態を判断し、前記個別疾患の疾患状態の組み合わせ若しくは前記個別疾患の疾患状態及び個人データの組み合わせが複合疾患状態である場合に、前記複合疾患状態を改善するために前記ユーザが達成すべき改善目標を出力するステップと、
    　を実行させるための、医療支援プログラム。
     
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