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▶ 北海道公立大学法人 札幌医科大学の特許一覧 ▶ サイマックス株式会社の特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022173950
(43)【公開日】2022-11-22
(54)【発明の名称】情報処理装置、推定方法、および、推定プログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/30 20180101AFI20221115BHJP
A61B 10/00 20060101ALI20221115BHJP
【ＦＩ】
G16H50/30
A61B10/00 U
【審査請求】有
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021080028
(22)【出願日】2021-05-10
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-04-21
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 公開者 古橋眞人、田中希尚、東浦幸村、小山雅之、大西浩文、沼田啓太、久末章史、塙なぎさ、茂庭仁人、三浦哲嗣 公開場所 Ｊ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｉｎｖｅｓｔｉｇ Ｖｏｌ．１１ Ｎｏ．６，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０２０，１４９０－１４９７ 公開日 ２０２０年６月７日
(71)【出願人】
【識別番号】307014555
【氏名又は名称】北海道公立大学法人 札幌医科大学
(71)【出願人】
【識別番号】514314875
【氏名又は名称】サイマックス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002516
【氏名又は名称】特許業務法人白坂
(72)【発明者】
【氏名】古橋 眞人
(72)【発明者】
【氏名】田中 希尚
(72)【発明者】
【氏名】東浦 幸村
(72)【発明者】
【氏名】西崎 慎一郎
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA04
5L099AA15
(57)【要約】 （修正有）
【課題】ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する情報処理装置、推定方法及び推定プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、制御部１３０と、記憶部１４０と、出力部１５０と、を備える。推定部１３１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。推定部１３１は、記憶部１４０に記憶されている疾病可能性情報１４１を読み出して、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに対応するユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値を取得する。そして、取得した指標値に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、制御部１３０と、記憶部１４０と、出力部１５０と、を備える。推定部１３１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。推定部１３１は、記憶部１４０に記憶されている疾病可能性情報１４１を読み出して、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに対応するユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値を取得する。そして、取得した指標値に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付部と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定部と、
前記推定部が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定部と、
前記推定部が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記推定部は、前記ユーザの年齢に応じて、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記ユーザ情報は、さらに、前記ユーザの肥満度を含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記推定部は、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、前記肥満度の所定の閾値に対する大小および喫煙習慣の有無に応じて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、前記肥満度の所定の閾値に対する大小及び喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部を備え、
前記推定部は、前記ユーザ情報と前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記推定部は、前記ユーザ情報と前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記記憶部は、前記疾病可能性情報を、ユーザの所定範囲の年代ごとに記憶し、
前記推定部は、前記ユーザの年齢に応じた前記疾病可能性情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
前記推定部は、前記ユーザの年齢に応じた前記疾病可能性情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記推定部は、前記ユーザの同年代の他のユーザであって、肥満度が前記所定の閾値未満であり、かつ、喫煙習慣がない他のユーザと比較して、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す倍率を、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性として推定する
ことを特徴とする請求項４～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項４～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、前記ユーザが所定年数後に糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記推定部により推定された前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性に基づいて、前記ユーザが糖尿病を患いにくくするための提案をする提案部を備える
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
便器に取り付けられ、ｐＨを測定する測定装置と通信する通信部を備え、
前記受付部は、前記ユーザの前記尿ｐＨとして、前記通信部が受信した前記測定装置により測定されたｐＨを受け付ける
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記受付部は、前記ユーザの前記尿ｐＨとして、前記通信部が受信した前記測定装置により測定されたｐＨを受け付ける
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記通信部は、前記測定装置により測定した尿ｐＨに対応するユーザを特定する特定情報を受信し、
前記出力部は、前記糖尿病に罹患する可能性を示す情報を前記特定情報が示すユーザの端末に送信する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記出力部は、前記糖尿病に罹患する可能性を示す情報を前記特定情報が示すユーザの端末に送信する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記ユーザは、男性である
ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記受付部は、さらに、前記ユーザが糖尿病を罹患したことを示す罹患情報を受け付け、
前記情報処理装置は、
前記罹患情報と、前記罹患情報に対応するユーザのユーザ情報と、に基づいて、前記疾病可能性情報を更新する更新部を備える
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記罹患情報と、前記罹患情報に対応するユーザのユーザ情報と、に基づいて、前記疾病可能性情報を更新する更新部を備える
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項14】
コンピュータが、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定方法であって、
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定ステップと、
前記推定ステップが推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力ステップと、
を含む推定方法。
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定ステップと、
前記推定ステップが推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力ステップと、
を含む推定方法。
【請求項15】
コンピュータに、
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付機能と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定機能と、
前記推定機能が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力機能と、
を実現させる推定プログラム。
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付機能と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定機能と、
前記推定機能が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力機能と、
を実現させる推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、糖尿病に関する可能性を推定する情報処理装置、及び、その推定方法並びに推定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ユーザの肥満度が糖尿病に関連することが知られている。特許文献１には、ユーザの肥満度に基づいて、ユーザの健康状態を推定する健康状態推定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１６６４４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、ユーザが糖尿病に罹患する可能性について、更なる推定精度の向上が要望されており、肥満度による推定以外の手法も求められている。
【0005】
そこで、本発明は、従来とは異なる手法を用いてユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することができる情報処理装置、推定方法および推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明に係る情報処理装置は、ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付部と、ユーザ情報に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定部と、推定部が推定したユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力部と、を備える。
【0007】
上記情報処理装置において、推定部は、ユーザの年齢に応じて、尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することとしてもよい。
【0008】
上記情報処理装置において、ユーザ情報は、さらに、ユーザの肥満度を含むことしてもよい。
【0009】
上記情報処理装置において、推定部は、尿ｐＨの所定範囲ごとに、肥満度の所定の閾値に対する大小および喫煙習慣の有無に応じて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することとしてもよい。
【0010】
上記情報処理装置において、尿ｐＨの所定範囲ごとに、肥満度の所定の閾値に対する大小及び喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部を備え、推定部は、ユーザ情報と疾病可能性情報とに基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することとしてもよい。
【0011】
上記情報処理装置において、記憶部は、疾病可能性情報を、ユーザの所定範囲の年代ごとに記憶し、推定部は、ユーザの年齢に応じた疾病可能性情報に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することとしてもよい。
【0012】
上記情報処理装置において、推定部は、ユーザの同年代の他のユーザであって、肥満度が所定の閾値未満であり、かつ、喫煙習慣がない他のユーザと比較して、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す倍率を、ユーザが糖尿病に罹患する可能性として推定することとしてもよい。
【0013】
上記情報処理装置において、推定部は、ユーザが所定年数後に糖尿病に罹患する可能性を推定することとしてもよい。
【0014】
上記情報処理装置において、推定部により推定されたユーザが糖尿病に罹患する可能性に基づいて、ユーザが糖尿病を患いにくくするための提案をする提案部を備えることとしてもよい。
【0015】
上記情報処理装置において、便器に取り付けられ、ｐＨを測定する測定装置と通信する通信部を備え、受付部は、ユーザの尿ｐＨとして、通信部が受信した測定装置により測定されたｐＨを受け付けることとしてもよい。
【0016】
上記情報処理装置において、通信部は、測定装置により測定した尿ｐＨに対応するユーザを特定する特定情報を受信し、出力部は、糖尿病に罹患する可能性を示す情報を特定情報が示すユーザの端末に送信することとしてもよい。
【0017】
上記情報処理装置において、ユーザは、男性であることとしてもよい。
【0018】
上記情報処理装置において、受付部は、さらに、ユーザが糖尿病を罹患したことを示す罹患情報を受け付け、情報処理装置は、罹患情報と、罹患情報に対応するユーザのユーザ情報と、に基づいて、疾病可能性情報を更新する更新部を備えることとしてもよい。
【0019】
本発明に係る推定方法は、コンピュータが、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定方法であって、ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付ステップと、ユーザ情報に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定ステップと、推定ステップが推定したユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力ステップと、を含む。
【0020】
本発明に係る推定プログラムは、コンピュータに、ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付機能と、ユーザ情報に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定機能と、推定機能が推定したユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力機能と、を実現させる。
【発明の効果】
【0021】
本発明に係る情報処理装置、推定方法および推定プログラムは、ユーザが、所定年数後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる。したがって、その推定結果が糖尿病に罹患する可能性が高いことを示す場合には、例えば、現時点から、糖尿病に罹患しにくくなるための予防策を立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】実施例１に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図2】実施例１に係る糖尿病に罹患する可能性を推定するための第１制御テーブルの一例を示す図である。
【図3】実施例１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図4】実施例２に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図5】実施例２に係る糖尿病に罹患する可能性を推定するための第２制御テーブルの一例を示す図である。
【図6】実施例２に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図7】実施例３に係る糖尿病を推定するための糖尿病推定システムの構成例を示すシステム図である。
【図8】実施例３に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図9】実施例３に係る測定装置の構成例を示すブロック図である。
【図10】実施例３に係るユーザ端末の構成例を示すブロック図である。
【図11】ユーザ情報のデータ構成例を示すデータ概念図である。
【図12】糖尿病推定システムにおける測定装置と情報処理装置とユーザ端末との間のやり取りの例を示すシーケンス図である。
【図16】ユーザ端末における推定結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
【0024】
【0025】
実施形態１に係る情報処理装置１００は、ユーザの尿ｐＨ、喫煙習慣の有無、年齢に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができるコンピュータである。また、情報処理装置１００は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性に基づいて、１０年後に糖尿病に罹患しにくくなるための生活習慣等の改善を提案できるコンピュータであってもよい。以下、詳細に説明する。
【0026】
図１に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、制御部１３０と、記憶部１４０と、出力部１５０と、を備える。
【0027】
通信部１１０は、ネットワークを介して外部の装置（図１には図示せず）と通信する機能を有する通信インターフェースである。外部の装置は、一例として、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するユーザのスマートフォンや携帯電話、タブレット端末、ＰＣ、ノートＰＣなど各種の通信端末であってよいし、ユーザの尿ｐＨ（尿酸値）を測定する測定装置であってもよいし、ユーザの尿ｐＨや肥満度の情報を保持する病院等に設けられた情報処理装置であってもよい。通信部１１０は、受信した情報を、制御部１３０に伝達する。また、通信部１１０は、制御部１３０から指示された情報を、指示された宛先に送信する。
【0028】
入力部１２０は、情報処理装置１００のオペレータ等からの入力を受け付ける入力インターフェースである。入力部１２０は、一例として、マウス、キーボード、タッチパネル等により実現されてよいが、これらに限定するものではない。入力部１２０は、例えば、音声入力を受け付けるマイクなどであってもよい。入力部１２０は、入力された内容を制御部１３０に伝達する。入力部１２０は、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するユーザに関する情報として、例えば、ユーザの尿ｐＨ、喫煙習慣の有無や年齢などの情報を受け付けることとしてよい。
【0029】
制御部１３０は、情報処理装置１００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部１３０は、記憶部１４０に記憶されている各種プログラム、データを利用して、情報処理装置１００として果たすべき機能を実現する。制御部１３０は、果たすべき機能として、推定部１３１を備える。また、制御部１３０は、提案部１３２を備えてもよい。
【0030】
推定部１３１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。推定部１３１は、記憶部１４０に記憶されている疾病可能性情報１４１を読み出して、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに対応するユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値を取得する。そして、取得した指標値に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。
【0031】
推定部１３１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性について、他のユーザと比較して、どれだけ糖尿病に罹患する可能性が高いかを推定することとしてよい。即ち、推定部１３１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す情報として、他者と比較した相対情報を出力するものであってよい。推定部１３１は、基本的にユーザの同年代のユーザであって、最も糖尿病に罹患しにくいタイプのユーザと比較してどれだけ糖尿病に罹患しやすいかを推定することとしてよいが、比較の対象となるユーザは同年代のユーザでなくてもよい。ただ、同年代のユーザと比較した方が、推定部１３１により推定された指標が、ユーザにとって理解しやすいといえる。
【0032】
提案部１３２は、推定部１３１が推定した推定結果に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患することを予防するための方策を提案する。提案部１３２は、例えば、推定部１３１が推定した推定結果に基づいて、糖尿病に罹患することを予防するための方策を提案してよい。提案部１３２は、一例として、図示しないが記憶部１４０に、推定部１３１が推定した指標値の範囲と、特定した指標値の範囲に応じてユーザが実行すべき予防策と、を対応付けた予防表を記憶しておくことで、提案する内容を特定することとしてもよい。また、あるいは、記憶部１４０に予め、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値と、糖尿病に罹患しないために実行すべき予防策との関係を学習した学習モデルを記憶しておき、この学習モデルに推定部１３１が推定した指標値を入力することで、提案する内容を特定することとしてもよい。提案内容は、複数あってもよい。提案内容の具体例としては、運動の促進、生活習慣の改善、食事の改善などが考えられるが、これらに限定するものではない。また、提案部１３２は、推定部１３１が推定した推定結果を示す指標値が所定の閾値以上である場合に、提案を実行することとしてもよい。提案部１３２は、一例として、推定部１３１による推定結果を示す指標値の多寡に応じて、ユーザに対して、運動とその運動時間の提案をすることとしてよい。
【0033】
記憶部１４０は、情報処理装置１００が動作する上で必要とする各種プログラム、データを記憶する機能を有する記憶媒体である。記憶部１４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなどにより実現されてよいが、これらに限定するものではない。また、記憶部１４０は、ＲＯＭ、ＲＡＭを含んでよい。記憶部１４０は、推定部１３１が入力部１２０に入力されたユーザに関する情報に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するためのプログラムや、提案部１３２が１０年後に糖尿病に罹患する可能性を抑止するための方策を提案するためのプログラムを記憶していてよい。また、記憶部１４０は、疾病可能性情報１４１を記憶する。疾病可能性情報１４１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無に基づいて、１０年後に糖尿病に罹患する可能性があるかを推定するために参照する第１制御テーブルである。疾病可能性情報１４１の詳細については後述する。
【0034】
出力部１５０は、制御部１３０から指定された情報を出力する機能を有する。出力部１５０は、情報処理装置１００に備えられた、または、情報処理装置１００に接続されたモニタやスピーカなどにより実現されてよい。出力部１５０は、文字列や画像による出力を行ってもよく、音声による出力を行ってもよい。出力部１５０は、推定部１３１が推定した推定結果や、提案部１３２が提案した提案内容を出力する機能を有する。
【0035】
以上が、情報処理装置１００の構成例である。
【0036】
＜データ＞
図２は、疾病可能性情報１４１のデータ構成例を示すデータ概念図である。上述の通り、疾病可能性情報１４１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するために制御部１３０により参照されるテーブルである。
図２は、疾病可能性情報１４１のデータ構成例を示すデータ概念図である。上述の通り、疾病可能性情報１４１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するために制御部１３０により参照されるテーブルである。
【0037】
図２に示すように、疾病可能性情報１４１は、年齢として、各年代に応じて、尿ｐＨの範囲と、各範囲において喫煙習慣の有無に応じて、１０年後の糖尿病の罹患しやすさの指標を定めた情報である。図２に示す疾病可能性情報１４１の場合、年齢は、４０歳未満、４０～５０、５１歳以上に分けた例を示している。また、尿ｐＨは、６．５以上、６．０、５．５、５．０以下の４つに分けた例を示している。基本的に尿ｐＨが低いほど糖尿病に罹患しやすく、尿ｐＨが高い方が低いよりも比較的糖尿病に罹患しにくい。
【0038】
図２に示す疾病可能性情報１４１の場合、一例として、年齢が「４０～５０」の間で、尿ｐＨが「５．０以下」で、喫煙習慣が「有」のユーザが、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値は、「２．５」となっている。
【0039】
図２に示す疾病可能性情報１４１における１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値は、他の事例の基準となるパターンであって、１０年後に糖尿病に罹患しにくいパターンに対して、どれだけ、糖尿病に罹患する可能性が高いかを示す指標である。
【0040】
図２の場合、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．５以上」で、喫煙習慣が「無」のユーザを基準に、他の場合（他の４０歳未満のユーザの場合）の糖尿病に罹患する可能性が高いかを示しており、その指標値が「１．０」であることから、基準になっていることが理解できる。そして、例えば、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、喫煙習慣が「有」のユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値は、「５．３」となっている。即ち、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、喫煙習慣が「有」のユーザは、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．５以上」で、喫煙習慣が「無」のユーザと比して、「５．３」倍も１０年後に糖尿病に罹患しやすいことを意味する。そして、推定部１３１も、このような場合には、ユーザが、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、喫煙習慣が「有」のユーザであるとして、「同年代で、尿ｐＨが６．５以上で喫煙習慣の無い人間よりも、５．３倍、１０年後に糖尿病に罹患している可能性が高い」というような内容を、推定結果として、出力することができる。
【0041】
また、他の例としては、推定部１３１は、対象のユーザが、「４２歳」で、尿ｐＨが、「５．５」で、喫煙習慣が「無」い場合には、その比較対象は、年齢が「４０～５０」で、尿ｐＨ「６．５以上」で、喫煙習慣が「無」い人となる。その結果、推定部は、当該ユーザは、同年代で、尿ｐＨが６．５以上で喫煙習慣の無い人間よりも、２．１倍、１０年後に糖尿病に罹患する可能性が高いと推定する。このように、推定部１３１は、基本的には、同年代で最も糖尿病に罹患する可能性が低い人間と比べる形で、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する。
【0042】
図２に示す指標値や尿ｐＨの閾値は、糖尿病に罹患しているユーザの１０年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）、糖尿病に罹患していないユーザの１０年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）を収集することにより特定することができる。なお、図２においては、尿ｐＨについて０．５刻みとしているが、これは一例である。図示の、尿ｐＨの６．０の欄は、例えば、５．８～６．０であってもよく、尿ｐＨの５．５の欄は、例えば、５．１～５．７であってもよい。測定されたユーザの尿ｐＨが例えば、０．１刻みで測定されるものであった場合には、図２の疾病可能性情報１４１を利用する場合には、図２において示される尿ｐＨに最も近い値をユーザに該当する値として特定してよい。例えば、ユーザの尿ｐＨが、「６．１」の場合には、疾病可能性情報１４１における尿ｐＨが「６．０」に対応する指標値を利用することとしてよい。
【0043】
疾病可能性情報１４１があることにより、推定部１３１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができ、１０年後に糖尿病に罹患する可能性が最も低いユーザと比較して、どの程度、糖尿病に罹患する可能性が高いかを推定することができる。なお、ここでは、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することとしているが、疾病可能性情報１４１を生成する際に参照するデータとして、糖尿病に罹患しているユーザの５年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）、糖尿病に罹患していないユーザの５年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）を収集すれば、５年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するための疾病可能性情報１４１を生成することができる。
【0044】
＜動作＞
図３は、情報処理装置１００による推定処理における動作例を示すフローチャートである。
図３は、情報処理装置１００による推定処理における動作例を示すフローチャートである。
【0045】
図３に示すように、情報処理装置１００は、ユーザに関する情報の入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。ここで、ユーザに関する情報は、ユーザの年齢、尿ｐＨ、喫煙習慣の有無の情報である。情報処理装置１００は、ユーザからの入力部１２０を介した直接入力により受け付けることとしてもよいし、通信部１１０を介して、他の装置、例えば、ユーザが保持するユーザ端末から通信により情報を受信することで受け付けることとしてもよい。通信部１１０、あるいは、入力部１２０は、受け付けたユーザに関する情報を、制御部１３０に伝達する。
【0046】
制御部１３０の推定部１３１は、ユーザに関する情報を受け付けると、受け付けたユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とから、疾病可能性情報１４１を参照して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する（ステップＳ３０２）。そして、推定部１３１は、推定した推定結果を、出力部１５０を介して出力する（ステップＳ３０４）。出力部１５０による推定結果の出力は、情報処理装置１００のモニタによる画像や文字列による出力であってもよいし、情報処理装置１００のスピーカから音声による出力であってもよいし、通信部１１０を介して他の装置への転送による出力であってもよい。また、推定部１３１は、推定した推定結果を提案部１３２に伝達する。
【0047】
提案部１３２は、推定部１３１から伝達されたユーザが糖尿病に罹患する可能性の推定結果に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患しないための予防策を提案し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。提案部１３２は、提案する予防策を、出力部１５０を介して出力する。提案部１３２による提案は、推定部１３１による推定結果の出力と同様に、画像や文字列の表示、音声による出力、他の装置の情報転送のいずれの態様による出力であってもよい。
【0048】
＜実施形態１まとめ＞
発明者らは、ユーザが糖尿病に罹患するかどうかについて、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無が大きく寄与することを知見した。従来、ユーザの肥満度が糖尿病に関連することは知られているが、それ以外の要因として、尿ｐＨと喫煙習慣の有無があることを特定したことにより、ユーザの尿ｐＨと喫煙習慣の有無に関する情報からユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することができる情報処理装置１００を発明するに至った。情報処理装置１００によれば、ユーザが所定年数後（例えば、１０年後）に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる。また、情報処理装置１００は、提案部があることにより、ユーザが、糖尿病に罹患する可能性を低減するための方策を提案することができ、ユーザの健康に寄与することができる。
発明者らは、ユーザが糖尿病に罹患するかどうかについて、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無が大きく寄与することを知見した。従来、ユーザの肥満度が糖尿病に関連することは知られているが、それ以外の要因として、尿ｐＨと喫煙習慣の有無があることを特定したことにより、ユーザの尿ｐＨと喫煙習慣の有無に関する情報からユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することができる情報処理装置１００を発明するに至った。情報処理装置１００によれば、ユーザが所定年数後（例えば、１０年後）に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる。また、情報処理装置１００は、提案部があることにより、ユーザが、糖尿病に罹患する可能性を低減するための方策を提案することができ、ユーザの健康に寄与することができる。
【0049】
＜実施形態２＞
上記実施形態１においては、情報処理装置１００は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とから、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する例を示した。本実施形態２においては、情報処理装置１００は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに加えて、ユーザの肥満度（ＢＭＩ：Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）を利用して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。従来からユーザの肥満度は、糖尿病に対する関連が高いと目されており、ＢＭＩも加味して１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することで、実施形態１と比してより精度の高い推定を行う情報処理装置を提供することができる。
上記実施形態１においては、情報処理装置１００は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とから、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する例を示した。本実施形態２においては、情報処理装置１００は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに加えて、ユーザの肥満度（ＢＭＩ：Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）を利用して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。従来からユーザの肥満度は、糖尿病に対する関連が高いと目されており、ＢＭＩも加味して１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することで、実施形態１と比してより精度の高い推定を行う情報処理装置を提供することができる。
【0050】
図４は、実施形態２に係る情報処理装置４００の構成例を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理装置４００は、通信部４１０と、入力部４２０と、制御部４３０と、記憶部４４０と、出力部４５０と、を備える。また、制御部４３０は、推定部４３１と、提案部４３２と、を備え、記憶部４４０は、疾病可能性情報４４１を記憶している。情報処理装置４００の各部は、実施形態１に示した情報処理装置１００の同名の各部と同様に動作するので、本実施形態２においては、実施形態１との差分について説明する。
【0051】
通信部４１０、又は、入力部４２０は、ユーザに関する情報として、ユーザの年齢、尿ｐＨ、喫煙習慣の有無に加え、ユーザの肥満度（ＢＭＩ値）の入力を受け付けて、制御部４３０に伝達する。
【0052】
また、記憶部４４０に記憶されている疾病可能性情報４４１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、ユーザの肥満度、とに基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するための第２制御テーブルである。疾病可能性情報４４１の詳細については後述する。
【0053】
推定部４３１は、ユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無とに加えて、ユーザの肥満度に基づいて、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。推定部４３１による推定手法自体は、実施形態１に示す推定部１３１と同様である。
【0054】
以上に示すように、情報処理装置４００は、情報処理装置１００と、ユーザの肥満度の情報を利用するか否かによって相違する。
【0055】
＜データ＞
図５は、実施形態２に係る疾病可能性情報４４１のデータ構成例を示すデータ概念図である。図５に示す疾病可能性情報４４１は、図２に示す疾病可能性情報１４１と比較すれば明らかなように、指標値が、ＢＭＩによる区分けがされていることが理解できる。即ち、図５に示すように疾病可能性情報４４１では、ＢＭＩ値２５を閾値として、更に指標が分けられている。
図５は、実施形態２に係る疾病可能性情報４４１のデータ構成例を示すデータ概念図である。図５に示す疾病可能性情報４４１は、図２に示す疾病可能性情報１４１と比較すれば明らかなように、指標値が、ＢＭＩによる区分けがされていることが理解できる。即ち、図５に示すように疾病可能性情報４４１では、ＢＭＩ値２５を閾値として、更に指標が分けられている。
【0056】
図５に示すように、疾病可能性情報４４１は、ユーザの年代ごとに、尿ｐＨの範囲と、肥満度の範囲と、喫煙習慣の有無とに応じて、糖尿病に罹患する可能性を示す指標値が定められた情報である。
【0057】
図５に示すように、疾病可能性情報４４１は、ユーザの年齢として、４０歳未満、４０～５０、５０歳以上に分けた例を示している。また、尿ｐＨは、６．５以上、６．０、５．５、５．０未満の４つに分けた例を示している。基本的に尿ｐＨが低いほど糖尿病に罹患しやすく、尿ｐＨが高い方が低いよりも比較的糖尿病に罹患しにくい。また、疾病可能性情報４４１では、ＢＭＩとして２５を境界として、指標値が設定されている。
【0058】
図５の場合、対象のユーザの年齢が４０歳未満の場合には、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．５以上」で、ＢＭＩが「２５未満」で、喫煙習慣が「無」のユーザを基準に、他の場合の糖尿病に罹患する可能性が高いかを示しており、その指標値が「１．０」であることから、基準になっていることが理解できる。そして、例えば、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、喫煙習慣が「有」って、ＢＭＩが「２５未満」であるユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す指標値は、「３．４」となっている。即ち、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、ＢＭＩが「２５未満」で、喫煙習慣が「有」のユーザは、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．５以上」で、ＢＭＩが「２５未満」で、喫煙習慣が「無」のユーザと比して、３．４倍も１０年後に糖尿病に罹患しやすいことを意味する。そして、推定部１３１も、このような場合には、ユーザが、年齢が「４０歳未満」で、尿ｐＨが「６．０」で、ＢＭＩが「２５未満」で、喫煙習慣が「有」のユーザであるとして、「同年代で、尿ｐＨが６．５以上でＢＭＩが２５未満で喫煙習慣の無い人間よりも、３．４倍、１０年後に糖尿病に罹患している可能性が高い」というような内容を、推定結果として、出力することができる。
【0059】
また、他の例を挙げれば、対象のユーザが「５６歳」で、尿ｐＨが、「４．４」で、ＢＭＩが「３２」で、喫煙習慣が「無」である場合には、推定部４３１は、年齢が「５０歳以上」で、尿ｐＨが、「６．５」以上で、ＢＭＩが「２５未満」で、喫煙習慣が「無」の人間と比して、２．３倍も１０年後に糖尿病に罹患している可能性が高いと推定する。
【0060】
図５に示す指標値や尿ｐＨの閾値、ＢＭＩの閾値は、糖尿病に罹患しているユーザの１０年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無とＢＭＩの情報）、糖尿病に罹患していないユーザの１０年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無とＢＭＩの情報）を収集することにより特定することができる。なお、図５に示す例は、ＢＭＩの閾値を２５としているが、これは一例であり、２５に限定するものではない。例えば、ＢＭＩの閾値を３０とすることとしてもよい。また、図２、図５に示した各指標値は、一例であり、標本数によって異なる。標本数が多ければ多いほど、より正確な指標値を算出することができる。
【0061】
疾病可能性情報４４１があることにより、推定部４３１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる。なお、ここでは、１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することとしているが、疾病可能性情報４４１を生成する際に参照するデータとして、糖尿病に罹患しているユーザの５年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）、糖尿病に罹患していないユーザの５年前のユーザの過去情報（尿ｐＨと喫煙習慣の有無の情報）を収集すれば、５年後に糖尿病に罹患する可能性を推定するための疾病可能性情報４４１を生成することができる。
【0062】
＜動作＞
図６は、情報処理装置４００によるユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する動作例を示すフローチャートである。
図６は、情報処理装置４００によるユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する動作例を示すフローチャートである。
【0063】
図６に示すように、情報処理装置４００は、ユーザに関する情報の入力を受け付ける（ステップＳ６０１）。ここで、ユーザに関する情報は、ユーザの年齢、尿ｐＨ、喫煙習慣の有無、肥満度の情報である。情報処理装置４００は、ユーザからの入力部４２０を介した直接入力により受け付けることとしてもよいし、通信部４１０を介して、他の装置、例えば、ユーザが保持するユーザ端末から通信により情報を受信することで受け付けることとしてもよい。通信部４１０、あるいは、入力部４２０は、受け付けたユーザに関する情報を、制御部４３０に伝達する。
【0064】
制御部４３０の推定部４３１は、ユーザに関する情報を受け付けると、受け付けたユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、肥満度とから、疾病可能性情報４４１を参照して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する（ステップＳ６０２）。そして、推定部４３１は、推定した推定結果を、出力部４５０を介して出力する（ステップＳ６０４）。出力部４５０による推定結果の出力は、情報処理装置４００のモニタによる画像や文字列による出力であってもよいし、情報処理装置４００のスピーカから音声による出力であってもよいし、通信部４１０を介して他の装置への転送による出力であってもよい。また、推定部４３１は、推定した推定結果を提案部４３２に伝達する。
【0065】
提案部４３２は、推定部４３１から伝達されたユーザが糖尿病に罹患する可能性の推定結果に基づいて、ユーザが糖尿病に罹患しないための予防策を提案し（ステップＳ６０４）、処理を終了する。提案部４３２は、提案する予防策を、出力部４５０を介して出力する。提案部４３２による提案は、推定部４３１による推定結果の出力と同様に、画像や文字列の表示、音声による出力、他の装置の情報転送のいずれの態様による出力であってもよい。
【0066】
＜実施形態２まとめ＞
実施形態２に係る情報処理装置４００によれば、従来から糖尿病に大きく関連すると目される肥満度（ＢＭＩ）を用いることで、ユーザが所定年数後（例えば、１０年後）に糖尿病に罹患する可能性を、実施形態１の情報処理装置１００よりも正確に推定することが可能となる。
実施形態２に係る情報処理装置４００によれば、従来から糖尿病に大きく関連すると目される肥満度（ＢＭＩ）を用いることで、ユーザが所定年数後（例えば、１０年後）に糖尿病に罹患する可能性を、実施形態１の情報処理装置１００よりも正確に推定することが可能となる。
【0067】
＜実施形態３＞
上記実施形態１、２においては、ユーザは、自身の尿ｐＨについて認識できていることを前提として説明した。しかしながら、通常の生活をするユーザが、自身の尿ｐＨを測定することなどそうそうない。そこで、本実施形態３においては、ユーザに煩雑な処理を強いることなく、尿ｐＨを測定して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる推定システムについて説明する。
上記実施形態１、２においては、ユーザは、自身の尿ｐＨについて認識できていることを前提として説明した。しかしながら、通常の生活をするユーザが、自身の尿ｐＨを測定することなどそうそうない。そこで、本実施形態３においては、ユーザに煩雑な処理を強いることなく、尿ｐＨを測定して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定することができる推定システムについて説明する。
【0068】
【0069】
図７に示すように、推定システム７００は、情報処理装置８００と、測定装置９００と、ユーザ端末１０００とが、ネットワーク７１０を介して、通信可能に接続されて成る。
【0070】
情報処理装置８００は、上記実施形態１、２に示した情報処理装置１００、２００と同様にユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する装置であり、推定した推定結果をユーザのユーザ端末１０００に送信する。測定装置９００は、便器に設けられてユーザの尿のｐＨを測定し、情報処理装置８００に送信する。このように、本実施形態３においては、測定装置９００が測定した尿ｐＨを利用する態様を説明する。なお、便器への測定装置９００の測定部９３０の取付位置は図示するものに限定するものではなく、例えば、大便器に取り付ける場合には、ボウルの手前側に取り付けるようにしてもよい。
【0071】
＜情報処理装置の構成＞
図８は、実施形態３に係る情報処理装置８００の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、情報処理装置８００は、通信部８１０と、入力部８２０と、制御部８３０と、記憶部８４０と、出力部８５０とを備える。また、制御部８３０は、推定部８３１と、提案部８３２と、を備え、記憶部８４０は、疾病可能性情報８４１と、ユーザ情報８４２とを記憶している。情報処理装置８００の各部は、実施形態１に示した情報処理装置１００、実施形態２に示した情報処理装置４００の同名の各部と同様に動作する。よって、本実施形態３においては、情報処理装置８００は、情報処理装置４００と同様にユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、肥満度とからユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する装置であるとして、実施形態２との差分について説明する。
図８は、実施形態３に係る情報処理装置８００の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、情報処理装置８００は、通信部８１０と、入力部８２０と、制御部８３０と、記憶部８４０と、出力部８５０とを備える。また、制御部８３０は、推定部８３１と、提案部８３２と、を備え、記憶部８４０は、疾病可能性情報８４１と、ユーザ情報８４２とを記憶している。情報処理装置８００の各部は、実施形態１に示した情報処理装置１００、実施形態２に示した情報処理装置４００の同名の各部と同様に動作する。よって、本実施形態３においては、情報処理装置８００は、情報処理装置４００と同様にユーザの年齢と、尿ｐＨと、喫煙習慣の有無と、肥満度とからユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する装置であるとして、実施形態２との差分について説明する。
【0072】
通信部８１０は、測定装置９００から送信されるユーザに関する情報としてのユーザＩＤと、そのユーザの尿ｐＨを示す情報と、を受信する。そして、通信部８１０は受信したユーザＩＤと、尿ｐＨを示す情報とを、制御部８３０に伝達する。
【0073】
制御部８３０は、制御部８３０の機能として、推定部８３１と、提案部８３２と、取得部８３３と、特定部８３４と、を備える。
【0074】
取得部８３３は、測定装置９００が測定するユーザの尿ｐＨを取得する。取得部８３３は、取得した尿ｐＨを推定部８３１に伝達する。
【0075】
特定部８３４は、測定装置９００から受信したユーザＩＤに基づいて、ユーザ情報８４２を参照して、取得部８３３が取得したユーザの尿ｐＨが誰であるかを特定する。特定部８３４は、ユーザ情報８４２を参照して、ユーザの性別情報と、年齢に関する情報と、喫煙習慣の有無に関する情報と、肥満度に関する情報とを、特定し、推定部８３１に伝達する。
【0076】
推定部８３１は、特定部８３４から伝達されたユーザの性別情報が、男性である場合に、取得部８３３から伝達された尿ｐＨと、特定部８３４から伝達された年齢に関する情報と、喫煙習慣の有無と、肥満度とを用いて、疾病可能性情報８４１を参照して、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を推定する。
【0077】
なお、疾病可能性情報８４１は、実施形態２において説明した疾病可能性情報４４１と同一のものである。
【0078】
以上が、実施形態３に係る情報処理装置８００の構成である。
【0079】
＜測定装置の構成＞
図９は、測定装置９００の構成例を示すブロック図である。
図９は、測定装置９００の構成例を示すブロック図である。
【0080】
測定装置９００は、便器等に設けられて、ユーザの尿ｐＨを測定し、情報処理装置８００に、測定した情報を送信するセンサである。
【0081】
図９に示すように、測定装置９００は、通信部９１０と、入力部９２０と、測定部９３０と、制御部９４０と、記憶部９５０と、を備える。測定装置９００は、出力部９６０を備えてもよい。
【0082】
通信部９１０は、他の装置と通信を実行するための機能を有する通信インターフェースである。通信部９１０は、他の装置と通信可能であれば、いずれの通信プロトコルにより通信を行ってもよく、有線、無線のいずれでの通信であってよい。通信部９１０は情報処理装置８００と通信を行って、情報処理装置８００から送信された罹患可能性情報と、提案情報を受信し、制御部９４０に伝達する。
【0083】
入力部９２０は、ユーザ端末１０００のユーザに関する情報の入力を受け付ける入力インターフェースである。入力部９２０は、例えば、当該使用者が所有するユーザ端末３００に搭載するヘルスモニタリングアプリ等が出力するユーザを一意に識別する情報（例えば、ユーザＩＤの情報を含むＱＲコード（登録商標））（当該使用者を識別する情報を、以降「ユーザ識別情報」という）、あるいは、ユーザが所有するＩＣ（Integrated Circuit）カードに含まれるユーザのユーザＩＤを含む磁気情報、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）やＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）などのユーザを一意に識別する情報を読み取るリーダであってよく、入力部９２０はユーザのユーザ端末１０００（あるいはユーザのＩＣカード）から読み取ったユーザＩＤを制御部９４０に伝達する。また、入力部９２０は、タッチパネル等のソフトキーにより実現されてもよいし、ハードキーにより実現されてもよい。また、あるいは、入力部９２０は、音声入力を受け付けるためのマイクであってもよい。この場合に、入力部９２０は、ユーザから直接、ユーザＩＤの入力を受け付けて、制御部９４０に伝達することとしてよい。
【0084】
測定部９３０は、便器に設けられて、当該便器を使用したユーザの尿に基づいて、ユーザの尿の尿ｐＨを測定する機能を有するセンサである。
【0085】
測定部９３０は、一例として、尿ｐＨを測定するために、電極部を備えることとしてよい。
【0086】
電極部は、二以上の電極を含み、電解質である尿中の特定成分について、当該電解質による起電力（電位差、電圧値）および排尿または排尿含有水に浸漬した電極間を流れる電流値を、二以上の電極を使用して測定し、電圧情報を生成する。具体的には、例えば、電極部は、尿中の特定成分の濃度を測定するために、二以上の電極、電位差計、電流計から構成される。電極部は、例えば、二以上の電極のうち、一つを参照電極とし、他の電極を作用電極とすることで、これらの電極を排尿あるいは排尿含有水に浸漬し、排尿含有水の分析目的の尿成分の濃度（活量）に応答する作用電極と参照電極の起電力差を電位差計で測定する。電極部は、測定結果に基づいて電圧情報を生成する。
【0087】
ここで「電圧情報」とは、二以上の電極を用いて発生する尿中の特定成分（電解質）による起電力（電位差、電圧値）に係る情報であってよい。なお、ここではイオン選択性電極法を用いた例を示したが、酵素電極法（ＧＯＤ（Glucose OxiDase））を用いてもよく、また、対極となる電極を追加して、三極による電極法を用いてもよい。これにより、生成した電圧情報に基づいて尿中の特定成分の濃度等を測ることができる。
【0088】
一例として、電圧情報としての電位差Ｅと、参照電極のｐＨ値ｐＨiと、尿中の特性成分として水素イオン濃度であるｐＨ値ｐＨoとは、次式（１）のように表すことができる。通常ｐＨi≒７となり、αは感度を、ｅは不斉電位を指定する。例えば、水温２５℃の理想的な電極では、α＝１、ｅ＝０となる。
【0089】
【数1】
【0090】
測定部９３０は、上記の式により、特定されるｐＨoを、ユーザの尿ｐＨとして算出し、制御部９４０に伝達する。
【0091】
制御部９４０は、測定装置９００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部９４０は、記憶部９５０に記憶されている各種プログラム、データを用いて、測定装置９００が果たすべき機能を実現する。制御部９４０は、入力部９２０から伝達されたユーザＩＤと、測定部９３０により測定された尿ｐＨとを、通信部９１０を介して、情報処理装置８００に送信する。
【0092】
記憶部９５０は、測定装置９００が動作上必要とする各種のプログラム及びデータを記憶する機能を有する。記憶部９５０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現することができる。
【0093】
出力部９６０は、制御部９４０から指定された情報を出力する機能を有する。出力部９６０は、測定装置９００に備えられたモニタやスピーカなどにより実現されてよい。出力部９６０は、一例として、入力部９２０がユーザＩＤを読み取れなかった場合に、再度、ユーザＩＤの読み取りをユーザに促す情報を表示したりすることとしてよく、測定部９３０が測定した測定結果を表示したりしてもよい。
【0094】
以上が、測定装置９００の構成例である。
【0095】
＜ユーザ端末の構成＞
図１０は、ユーザ端末１０００の構成例を示すブロック図である。
図１０は、ユーザ端末１０００の構成例を示すブロック図である。
【0096】
ユーザ端末１０００は、スマートフォンや携帯電話、タブレット端末、ＰＣ、ノートＰＣなどにより実現されてよいがこれらに限定するものではない。
【0097】
図１０に示すようにユーザ端末１０００は、通信部１０１０と、入力部１０２０と、制御部１０３０と、記憶部１０４０と、出力部１０５０と、を備える。
【0098】
通信部１０１０は、他の装置と通信を実行するための機能を有する通信インターフェースである。通信部１０１０は、他の装置と通信可能であれば、いずれの通信プロトコルにより通信を行ってもよく、有線、無線のいずれでの通信であってよい。通信部１０１０は情報処理装置８００と通信を行って、情報処理装置８００から送信された罹患可能性情報と、提案情報を受信し、制御部１０３０に伝達する。
【0099】
入力部１０２０は、ユーザ端末１０００のユーザからの入力を受け付けて、制御部１０３０に伝達する機能を有する入力インターフェースである。入力部１０２０は、タッチパネル等のソフトキーにより実現されてもよいし、ハードキーにより実現されてもよい。また、あるいは、入力部１０２０は、音声入力を受け付けるためのマイクであってもよい。入力部１０２０は、ユーザから入力された入力内容を、制御部１０３０に伝達する。
【0100】
制御部１０３０は、ユーザ端末１０００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部１０３０は、記憶部１０４０に記憶されている各種プログラム、データを用いて、ユーザ端末１０００が果たすべき機能を実現する。制御部１０３０は、情報処理装置８００から送信された罹患可能性情報に基づいて、ユーザ端末１０００のユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力部１０５０に出力させる。また、制御部１０３０は、情報処理装置８００から送信された提案情報に基づいて、ユーザ端末１０００のユーザが１０年後に糖尿病に罹患しないための予防策を示す情報を出力部１０５０に出力させる。
【0101】
記憶部１０４０は、ユーザ端末１０００が動作上必要とする各種のプログラム及びデータを記憶する機能を有する。記憶部１０４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現することができる。
【0102】
出力部１０５０は、制御部１０３０から指定された情報を出力する機能を有する。出力部１０５０は、ユーザ端末１０００に備えられた、または、ユーザ端末１０００に接続されたモニタやスピーカなどにより実現されてよい。出力部１０５０は、文字列や画像による出力を行ってもよく、音声による出力を行ってもよい。出力部１０５０は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す情報を表示したり、ユーザが糖尿病に罹患しないための予防策を示す情報を表示したりすることとしてよい。
【0103】
以上が、ユーザ端末１０００の構成例である。
【0104】
＜データ＞
図１１は、情報処理装置８００が保持する情報であって、ユーザ情報８４２のデータ構成例を示すデータ概念図である。
図１１は、情報処理装置８００が保持する情報であって、ユーザ情報８４２のデータ構成例を示すデータ概念図である。
【0105】
図１１に示すように、ユーザ情報８４２は、ユーザＩＤ１１０１と、名前１１０２と、性別１１０３と、生年月日１１０４と、ＢＭＩ１１０５と、喫煙習慣１１０６と、アドレス１１０７が対応付けられた情報である。
【0106】
ユーザＩＤ１１０１は、情報処理装置８００が、管理する各ユーザを一意に区別するために付与された、各ユーザに固有の識別情報である。
【0107】
名前１１０２は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザの名前を示す情報である。 性別１１０３は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザの性別を示す情報である。
【0108】
生年月日１１０４は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザの生年月日を示す情報であり、ユーザの年齢を特定するための情報である。
【0109】
ＢＭＩ１１０５は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザの肥満度を示す情報である。
【0110】
喫煙習慣１１０６は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザに喫煙習慣が有るか否かを示す情報である。
【0111】
アドレス１１０７は、対応するユーザＩＤ１１０１が示すユーザが保持するユーザ端末の情報であって、糖尿病に罹患する可能性を示す情報の送信先を示す情報である。
【0112】
図１１の例で言えば、ユーザＩＤ１１０１が「Ｕ０２３３８」のユーザの名前１１０２は、「Ａ山Ａ児」であり、性別１１０３は、「男」であり、生年月日１１０４は、「１９６４年７月６日」であり、ＢＭＩ１１０５は、「２８．２」であり、喫煙習慣１１０６は、「有」であり、アドレスは、「ＡＡＡ＠ＡＡ．ｃｏ．ｊｐ」となっている。このユーザの場合、ＢＭＩが高く、喫煙習慣があることから、糖尿病になる可能性は高くなることが予測される。
【0113】
なお、ユーザ情報８４２には、これらの情報以外の情報が含まれてもよい。例えば、測定装置９００により測定された尿ｐＨが、その測定日とともにユーザ情報８４２に登録されていてもよい。また、一部の情報はユーザ情報８４２に含まれなくてもよく、例えば、ユーザ情報８４２のうち、名前１１０２は含まれなくてもよい。また、例えば、情報処理装置８００の推定部８３１が推定処理をする段階で必要とする各情報を取得できるのであれば、その情報については、ユーザ情報８４２に含まれていなくてもよい。
【0114】
＜動作＞
図１２は、推定システムに係る各装置間のやり取りの例を示すシーケンス図である。
図１２は、推定システムに係る各装置間のやり取りの例を示すシーケンス図である。
【0115】
図１２に示すように、測定装置９００は、ユーザ情報の入力を受け付ける（ステップＳ１２０１）。ここで入力されるユーザ情報は、小用をたすユーザの情報である。測定装置９００は、ユーザの尿ｐＨを測定する（ステップＳ１２０２）。そして、測定装置９００は、受け付けたユーザ情報と、測定した尿ｐＨと、を情報処理装置８００に送信する（ステップＳ１２０３）。
【0116】
情報処理装置８００は、ユーザ情報と尿ｐＨを受信すると、ユーザ情報に基づいてユーザが誰かを特定する（ステップＳ１２０４）。そして、特定したユーザが、１０年後に罹患する可能性を推定する（ステップＳ１２０５）。情報処理装置８００は、推定結果を示す罹患可能性情報と、推定結果に基づく提案情報と、をユーザ端末１０００に送信する（ステップＳ１２０６）。
【0117】
ユーザ端末１０００は、情報処理装置８００から送信された罹患可能性情報と、提案情報と、を受信すると、受信した罹患可能性情報が示す内容と、提案情報の内容とを表示する（ステップＳ１２０７）。これにより、ユーザは自身の端末で自身が１０年後に糖尿病に罹患する可能性を認識することができ、糖尿病に罹患しないために何をすればいいのかを認識することができる。
【0118】
【0119】
図１３に示すように、測定装置９００の入力部９２０は、ユーザからユーザＩＤの入力を受け付ける（ステップＳ１３０１）。入力部９２０は、入力されたユーザＩＤを制御部９４０に伝達する。
【0120】
次に、測定装置の測定部９３０は、ユーザの尿を受け付けて、ユーザの尿の尿ｐＨを測定する（ステップＳ１３０２）。そして、測定部９３０は、測定された尿ｐＨを制御部９４０に伝達する。
【0121】
制御部９４０は、入力部９２０からユーザＩＤを伝達され、測定部９３０から尿ｐＨを伝達されると、ユーザＩＤと、尿ｐＨとを対応付けた測定情報を、通信部９１０を介して、情報処理装置８００に送信する。
【0122】
これにより、ユーザは自身の尿ｐＨを、特に労することなく、情報処理装置８００に通知することができ、自身が糖尿病に罹患する可能性を推定してもらうことができる。
【0123】
【0124】
情報処理装置８００の通信部８１０は、測定装置９００から、ユーザに関する情報としてのユーザＩＤと、測定装置９００によって測定された尿ｐＨであって当該ユーザの尿ｐＨとを対応付けた情報を受信する（ステップＳ１４０１）。通信部８１０は、受信したユーザＩＤと尿ｐＨとを、制御部８３０に伝達する。
【0125】
制御部８３０の特定部８３４は、伝達されたユーザＩＤに基づいて、ユーザ情報８４２を参照して、そのユーザの情報を特定し（ステップＳ１４０２）、推定部８３１に伝達する。ここで、伝達するユーザの情報は、ユーザの性別、年齢、肥満度、喫煙習慣の有無に関する情報である。また、取得部８３３は、ユーザの尿ｐＨを取得し、推定部８３１に伝達する。
【0126】
推定部８３１は、伝達されたユーザの情報に含まれるユーザの性別の情報に基づいて、ユーザが男性であるか否かを判定する（ステップＳ１４０３）。これは、女性の場合には、男性の場合に比して、年齢と、尿ｐＨと、肥満度と、喫煙習慣の有無とから、糖尿病に罹患する可能性を確定できない（予測の可能性の精度が落ちる）ためである。推定部８３１が、ユーザが男性ではないと判定した場合には（ステップＳ１４０３のＮＯ）、何もせずに処理を終了する。
【0127】
ユーザが男性であると判定した場合には（ステップＳ１４０３のＹＥＳ）、推定部８３１は、伝達されている尿ｐＨ（測定装置９００により測定された尿ｐＨ）と、特定部８３４に特定されたユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、肥満度と、に基づいて、疾病可能性情報８４１を参照して、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する（ステップＳ１４０４）。推定部８３１は推定結果を提案部８３２に伝達する。
【0128】
推定部８３１は、推定したユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す罹患可能性情報を生成する（ステップＳ１４０５）。一例として、推定部８３１は、推定したユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す指標値と、ユーザと同年代であってユーザとは尿ｐＨ、喫煙習慣の有無、肥満度のうち少なくともいずれかが異なるユーザの場合の指標値と、から、罹患可能性情報を生成する。
【0129】
また、提案部８３２は、推定部８３１から伝達された推定結果に基づき、ユーザが糖尿に罹患する可能性を低減するための提案内容を示す提案情報を生成する（ステップＳ１４０６）。
【0130】
制御部８３０は、推定部８３１が生成した罹患可能性情報と、提案部８３２が生成した提案情報と、を通信部８１０を介して、ユーザ端末１０００に送信し（ステップＳ１４０７）、処理を終了する。
【0131】
【0132】
図１５に示すようにユーザ端末１０００の通信部１０１０は、情報処理装置８００から送信された罹患可能性情報と、提案情報と、を受信する（ステップＳ１５０１）。通信部１０１０は、受信した罹患可能性情報と、提案情報と、を制御部１０３０に伝達する。
【0133】
制御部１０３０は、通信部１０１０から罹患可能性情報を受け付けると、受け付けた罹患可能性情報に示される、ユーザ端末１０００のユーザが１０年後に糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力部８５０に出力（表示）させる（ステップＳ１５０２）。
【0134】
また、制御部１０３０は、通信部１０１０から提案情報を受け付けている場合には、受け付けた提案情報に示されるユーザが糖尿病に罹患しないための予防策を表示し（ステップＳ１５０３）、処理を終了する。
【0135】
＜表示例＞
図１６（ａ）は、ユーザ端末１０００における推定結果の表示例を示す図である。また、図１６（ｂ）は、ユーザ端末１０００における提案情報の表示例を示す図である。なお、ここでは、ユーザ端末１０００による表示例としているが、これは、情報処理装置８００（１００、４００）のモニタにおける表示も同様であってよい。
図１６（ａ）は、ユーザ端末１０００における推定結果の表示例を示す図である。また、図１６（ｂ）は、ユーザ端末１０００における提案情報の表示例を示す図である。なお、ここでは、ユーザ端末１０００による表示例としているが、これは、情報処理装置８００（１００、４００）のモニタにおける表示も同様であってよい。
【0136】
図１６（ａ）に示すように、ユーザ端末１０００は、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報１６０１を表示する。ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報１６０１は、図示するように、他のユーザとの比較情報、即ち、他のユーザと比して、ユーザがどれだけ糖尿病に罹患する可能性が高いかを示す情報となる。ユーザと同年代の他のユーザと比較する情報を表示することで、単純に糖尿病に罹患する可能性を示すパーセンテージ等の情報を表示するよりも、ユーザは、自身がどれだけ糖尿病に罹患しやすいのかを実感しやすい。なお、図１６（ａ）に示すパーセンテージは、ユーザ自身の糖尿病に罹患する可能性を示す指標値と、他の分類（尿ｐＨの分類が異なったり、ＢＭＩの分類が異なったり、喫煙習慣の有無が異なることを意味する）の指標値とから、算出することができる。
【0137】
また、ユーザ端末１０００は、図１６（ｂ）に示すように、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報１６０１とともに、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を低減するための予防策を示す提案情報１６０２を表示することとしてもよい。図１６（ｂ）では、糖尿病に罹患する可能性を示す情報１６０１と提案情報１６０２とを並列に表示する例を示しているが、提案情報１６０２単体で表示されてもよい。
＜実施形態３まとめ＞
＜実施形態３まとめ＞
【0138】
実施形態３に係る情報処理装置８００によれば、ユーザから直接、ユーザに関する情報の入力を受け付けることなく、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定することができる。ユーザは小用をたすだけで、自身が糖尿病に罹患する可能性があるかを認識できるので、ユーザにとって利便性の高い、推定システム、情報処理装置８００を提供することができる。
【0139】
＜補足＞
上記各実施形態に示した構成は、一例であり、上記実施形態に限定されるものではない。
上記各実施形態に示した構成は、一例であり、上記実施形態に限定されるものではない。
【0140】
上記実施形態３において、情報処理装置８００は、対象となるユーザが既に糖尿病に罹患している場合には、推定部８３１による推定から除外するように構成してもよい。既に糖尿病に罹患している場合には、糖尿病に罹患する可能性を推定しても意味がないからである。ユーザが糖尿病に罹患しているか否かは、例えば、ユーザ情報８４２に登録されている情報として糖尿病に罹患しているか否かを示す情報が記憶され、当該情報を利用することによって判定することとしてよい。即ち、推定部８３１は、ユーザが１０年後に糖尿病に罹患している可能性を推定する前に、ユーザ情報８４２を参照して、糖尿病に罹患していないことを確認してから、推定を実行することとしてよい。情報処理装置１００、４００においても同様である。
【0141】
本発明に係る情報処理装置（１００、４００、８００）は、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができてもよい。例えば、記憶部８４０に記憶するユーザ情報８４２の中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果ＤＢの更新の際等に当該ＤＢの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができるように情報処理装置８００は構成されてもよい。また、ユーザ情報８４２に含まれるユーザの情報は、医療機関等のサーバから情報を取得したものを用いてもよく、医師等の許可のもと、電子カルテ等を利用することとしてもよい。
【0142】
また、情報処理装置１００、４００、８００、測定装置９００およびユーザ端末１０００の各機能部は、集積回路（ＩＣ（IntegratedCircuit）チップ、ＬＳＩ（LargeScaleIntegration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよいし、ＣＰＵ（CentralProcessingUnit）およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。また、各機能部は、１または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。なお、ここで「回路」は、コンピュータによるデジタル処理、すなわち、ソフトウェアによる機能的処理としての意味合いを含んでもよい。また、当該回路は、再構築可能な回路（例えば、ＦＰＧＡ：FieldProgrammableGateAway）により実現されてもよい。
【0143】
情報処理装置１００、４００、８００、測定装置９００およびユーザ端末１０００の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、情報処理装置１００、４００、８００、測定装置９００およびユーザ端末１０００の各機能部は、各機能を実現するソフトウェアである推定プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記推定プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（ReadOnlyMemory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記推定プログラムを展開するＲＡＭ（RandomAccessMemory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記推定プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記推定プログラムは、当該推定プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記推定プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【0144】
なお、上記推定プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
【符号の説明】
【0145】
１００、４００、８００ 情報処理装置
１１０、４１０、８１０、９１０、１０１０ 通信部
１２０、４２０、８２０、９２０、１０２０ 入力部
１３０、４３０、８３０、９４０、１０３０ 制御部
１３１、４３１、８３１ 推定部
１３２、４３２、８３２ 提案部
１４０、４４０、８４０、９５０、１０４０ 記憶部
１５０、４５０、８５０、９６０、１０５０ 出力部
９００ 測定装置
９３０ 測定部
１０００ ユーザ端末
１１０、４１０、８１０、９１０、１０１０ 通信部
１２０、４２０、８２０、９２０、１０２０ 入力部
１３０、４３０、８３０、９４０、１０３０ 制御部
１３１、４３１、８３１ 推定部
１３２、４３２、８３２ 提案部
１４０、４４０、８４０、９５０、１０４０ 記憶部
１５０、４５０、８５０、９６０、１０５０ 出力部
９００ 測定装置
９３０ 測定部
１０００ ユーザ端末
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【手続補正書】
【提出日】2021-12-27
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付部と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定部と、
前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部と、
前記推定部が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力部と、を備え、
前記推定部は、前記ユーザ情報と前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
情報処理装置。
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定部と、
前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部と、
前記推定部が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力部と、を備え、
前記推定部は、前記ユーザ情報と前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
情報処理装置。
【請求項2】
前記記憶部は、前記疾病可能性情報を、ユーザの所定範囲の年代ごとに記憶し、
前記推定部は、前記ユーザの年齢に応じて、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記推定部は、前記ユーザの年齢に応じて、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記ユーザ情報は、さらに、前記ユーザの肥満度を含み、
前記疾病可能性情報は、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、肥満度の所定の閾値に対する大小に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す情報であり、
前記推定部は、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、前記肥満度の所定の閾値に対する大小および喫煙習慣の有無に応じて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記疾病可能性情報は、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、肥満度の所定の閾値に対する大小に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す情報であり、
前記推定部は、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、前記肥満度の所定の閾値に対する大小および喫煙習慣の有無に応じて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記推定部は、前記ユーザの同年代の他のユーザであって、肥満度が前記所定の閾値未満であり、かつ、喫煙習慣がない他のユーザと比較して、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す倍率を、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性として推定する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記推定部は、前記ユーザが所定年数後に糖尿病に罹患する可能性を推定する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記推定部により推定された前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性に基づいて、前記ユーザが糖尿病を患いにくくするための提案をする提案部を備える
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
便器に取り付けられ、ｐＨを測定する測定装置と通信する通信部を備え、
前記受付部は、前記ユーザの前記尿ｐＨとして、前記通信部が受信した前記測定装置により測定されたｐＨを受け付ける
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記受付部は、前記ユーザの前記尿ｐＨとして、前記通信部が受信した前記測定装置により測定されたｐＨを受け付ける
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記通信部は、前記測定装置により測定した尿ｐＨに対応するユーザを特定する特定情報を受信し、
前記出力部は、前記糖尿病に罹患する可能性を示す情報を前記特定情報が示すユーザの端末に送信する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
前記出力部は、前記糖尿病に罹患する可能性を示す情報を前記特定情報が示すユーザの端末に送信する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記ユーザは、男性である
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記受付部は、さらに、前記ユーザが糖尿病を罹患したことを示す罹患情報を受け付け、
前記情報処理装置は、
前記罹患情報と、前記罹患情報に対応するユーザのユーザ情報と、に基づいて、前記疾病可能性情報を更新する更新部を備える
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記罹患情報と、前記罹患情報に対応するユーザのユーザ情報と、に基づいて、前記疾病可能性情報を更新する更新部を備える
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項11】
コンピュータが、ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定方法であって、
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定ステップと、
前記推定ステップが推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力ステップと、を含み、
前記推定ステップは、前記ユーザ情報と、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部に記憶されている前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
推定方法。
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定ステップと、
前記推定ステップが推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力ステップと、を含み、
前記推定ステップは、前記ユーザ情報と、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部に記憶されている前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
推定方法。
【請求項12】
コンピュータに、
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付機能と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定機能と、
前記推定機能が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力機能と、を実現させ、
前記推定機能は、前記ユーザ情報と、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部に記憶されている前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
推定プログラム。
ユーザに関するユーザ情報として、前記ユーザの年齢と、喫煙習慣の有無と、尿ｐＨとの入力を受け付ける受付機能と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する推定機能と、
前記推定機能が推定した前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を示す情報を出力する出力機能と、を実現させ、
前記推定機能は、前記ユーザ情報と、前記尿ｐＨの所定範囲ごとに、喫煙習慣の有無に応じて糖尿病に罹患する可能性を示す疾病可能性情報を記憶する記憶部に記憶されている前記疾病可能性情報とに基づいて、前記ユーザが糖尿病に罹患する可能性を推定する
推定プログラム。