IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2022.1.31 β版

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

▶ パナソニックヘルスケア株式会社の特許一覧

特許7085333高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム
<>
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図1
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図2
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図3
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図4
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図5
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図6
  • 特許-高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム 図7
< >
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-06-08
(45)【発行日】2022-06-16
(54)【発明の名称】高リスク患者群抽出装置、高リスク患者群抽出方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
   G16H 50/30 20180101AFI20220609BHJP
   A61B 5/00 20060101ALI20220609BHJP
【FI】
G16H50/30
A61B5/00 G
【請求項の数】 7
(21)【出願番号】P 2017212042
(22)【出願日】2017-11-01
(65)【公開番号】P2019086839
(43)【公開日】2019-06-06
【審査請求日】2020-10-22
【新規性喪失の例外の表示】特許法第30条第2項適用 第76回 日本公衆衛生学会総会 抄録集 平成29年10月15日発行
(73)【特許権者】
【識別番号】592031097
【氏名又は名称】PHC株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002952
【氏名又は名称】特許業務法人鷲田国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】岡山 明
【審査官】加舎 理紅子
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第2015/071968(WO,A1)
【文献】特開2015-043770(JP,A)
【文献】米国特許出願公開第2005/0060194(US,A1)
【文献】特開2013-174951(JP,A)
【文献】特開平07-124125(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G16H 10/00 - 80/00
G06Q 10/00 - 99/00
A61B 5/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得する相対危険度取得部と、
前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出する健康度スコア算出部と、
前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出する総合スコア算出部と、
前記複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成する度数分布図生成部と、
前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する高リスク患者群抽出部と、
を有する高リスク患者群抽出装置。
【請求項2】
前記総合スコア算出部は、全ての前記要因の、前記患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づき、重回帰モデルを用いて前記総合スコアを算出する、
請求項1に記載の高リスク患者群抽出装置。
【請求項3】
前記特定疾患は、循環器疾患であり、
前記要因は、血圧、糖尿病の程度、脂質異常症の程度、喫煙習慣の有無、多量飲酒習慣の有無、運動習慣の有無、および肥満の有無のうち、少なくとも1つを含む、
請求項1または2に記載の高リスク患者群抽出装置。
【請求項4】
前記総合スコア算出部は、前記総合スコアを算出する際に、前記要因のうち、前記脂質異常症の程度に関する健康度スコアの前記総合スコアへの寄与度を、他の要因の寄与度よりも低くする、
請求項3に記載の高リスク患者群抽出装置。
【請求項5】
前記高リスク患者群に含まれる特定の患者に対して、前記高リスク患者群を正規分布と見なして前記特定の患者の偏差値を算出する偏差値算出部をさらに有する、
請求項1からのいずれか一項に記載の高リスク患者群抽出装置。
【請求項6】
コンピューターが実行する高リスク患者群抽出方法であって、
複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得し、
前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出し、
前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出し、
前複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成し、
前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する、
高リスク患者群抽出方法。
【請求項7】
コンピューターに、
複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得し、
前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出し、
前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出し、
前複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成し、
前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する、
手順を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、特定の疾患の発症リスクが高い患者の集団である高リスク患者群を抽出する高リスク患者群抽出装置および高リスク患者群抽出方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特定の疾患は複数の要因(危険因子)によって発症リスクが高まることが研究により明らかになっている。例えば循環器疾患(高血圧症、脳卒中、脳梗塞、虚血性心疾患(狭心症、心筋梗塞)等)の要因としては、血圧、肥満の有無、糖尿病の有無、脂質異常症の有無、喫煙や飲酒習慣等の生活習慣等が含まれると考えられている。
【0003】
このような観点から、複数の要因を考慮して個人(以下、患者)の健康を管理する技術が普及している。例えば特許文献1には、検査値、問診値、血圧計や尿糖検査器等の各種測定機器による測定結果、生活習慣に関する情報、個人属性、既往歴、家族歴、受療状況のうち少なくとも1つを含み、複数の項目(要因)からなる健康データを用いて、検査値の正常値からのずれ、標準値からのずれ、疾病リスク等、健康度を算出することで健康管理を支援する健康管理支援方法および装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特許第4055600号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、複数の患者の中から、特定の疾患に対して特に高い発症リスクを有する患者の集団(患者群)を抽出したい、という要望がある。特許文献1に開示された技術では、患者1人1人の健康度を算出することはできるが、複数の患者の中から特定の疾患に対して比較的高い発症リスクを有する患者群を抽出することはできない。
【0006】
このような事情から、本発明は、複数の患者の中から特定の疾患に対して比較的高い発症リスクを有する患者群を好適に抽出することができる高リスク患者群抽出装置および高リスク患者群抽出方法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】
【0007】
本開示の高リスク患者群抽出装置は、複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得する相対危険度取得部と、前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出する健康度スコア算出部と、前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出する総合スコア算出部と、前記複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成する度数分布図生成部と、前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する高リスク患者群抽出部と、を有する。
【0008】
本開示の高リスク患者群抽出方法は、コンピューターが実行する高リスク患者群抽出方法であって、複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得し、前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出し、前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出し、前複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成し、前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する。
本開示のプログラムは、コンピューターに、複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある複数の要因毎に層別化された各集団に対して、前記特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得し、前記要因毎に、前記相対危険度の逆数に基づいて、前記集団毎の前記特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出し、前記患者毎に、当該患者が属する前記集団の前記健康度スコアに基づいて、前記複数の要因を総合的に考慮して総合スコアを算出し、前複数の患者の前記総合スコアに基づいて、度数分布図を生成し、前記度数分布図が有する少なくとも2つのピークの間における、最も患者数が少ない境界スコア以下の前記総合スコアを有する患者群を、前記特定疾患の発症リスクが比較的高い高リスク患者群として抽出する、手順を実行させる。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、複数の患者の中から特定の疾患に対して比較的高い発症リスクを有する患者群を好適に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
図1】本開示の実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置の構成の一例を示す図
図2】制御部の有する処理ブロックを例示した図
図3】高リスク患者群抽出装置による高リスク患者群抽出処理について説明するためのフローチャート
図4】血圧を要因とした場合の、血圧によって層別化された集団毎の循環器疾患の相対危険度を例示した図
図5】高リスク患者群抽出処理における度数分布図の一例を示す図
図6】高リスク患者群の抽出について例示した図
図7】抽出された高リスク患者群について例示した図
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本開示の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明、例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明等は省略する場合がある。
【0012】
なお、以下の説明および参照される図面は、当業者が本開示を理解するために提供されるものであって、本開示の請求の範囲を限定するためのものではない。
【0013】
<構成の説明>
図1は、本開示の実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、高リスク患者群抽出装置1は、操作部11と、制御部12と、記憶部13と、表示部14と、を有するコンピュータである。本開示のコンピュータの例としては、例えばPC(Personal Computer)、ワークステーション、汎用コンピュータ等が含まれる。または、本実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置1は、複数のコンピュータがネットワークによって接続されたコンピュータネットワークシステム等によって構成されてもよい。
【0014】
操作部11は、例えばマウス、キーボード、トラックボール、各種スイッチ、タッチパネル等の種々の操作デバイスである。操作部11は、高リスク患者群抽出装置1のユーザ(以下、単にユーザと記載する)が操作部11に対して行った操作入力の結果を制御部12に対して送信する。
【0015】
制御部12は、CPU(Central Processing Unit)121、制御プログラムを格納したROM(Read Only Memory)122、RAM(Random Access Memory)123等の作業用メモリを備える。CPU121は、操作部11に対して行われた操作入力に基づいて、ROM122からプログラムを読み出してRAM123に展開し、展開したプログラムと協働して後述する高リスク患者群抽出処理を実行し、当該処理の結果を表示部14に対して表示させる。
【0016】
図2は、制御部12の有する処理ブロックを例示した図である。図2に示すように、制御部12は、相対危険度取得部201と、健康度スコア算出部202と、総合スコア算出部203と、度数分布図生成部204と、高リスク患者群抽出部205と、偏差値算出部206と、を有する。各ブロックの動作の詳細については後述する。
【0017】
記憶部13は、例えばフラッシュメモリやHDD(Hard Disk Drive)等の記憶デバイスであり、制御部12が実行する各処理に必要なデータを記憶する。記憶部13は、制御部12の制御に基づいて、必要なデータの出力、記憶や消去等を適宜行う。
【0018】
表示部14は、液晶、CRT(Cathode Ray tube)、有機EL(Electroluminescence)ディスプレイ等の表示デバイスである。表示部14は、制御部12の制御に基づいて所定の表示を行う。
【0019】
<動作例>
図3は、高リスク患者群抽出装置1による高リスク患者群抽出処理について説明するためのフローチャートである。
【0020】
{ステップS101}
ステップS101において、制御部12の相対危険度取得部201は、特定疾患に関する過去の疫学研究の成果である、過去に複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患に対する要因と発症リスクとの関連性を示す値(以下、相対危険度)を取得する。
【0021】
本実施の形態において、特定疾患とは、循環器疾患である。循環器疾患には、例えば、高血圧症、脳卒中、脳梗塞、虚血性心疾患(狭心症、心筋梗塞)等が含まれる。
【0022】
循環器系疾患に対する疫学研究として、NIPPON DATA(National Integrated Project for Prospective Observation of Non-communicable Disease And its Trends in the Aged)が知られている。本実施の形態において、NIPPON DATAの結果データは、本発明における、複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データの一例である。
【0023】
NIPPON DATA 80は、1980年に厚生省(当時)が行った全国調査である循環器疾患基礎調査(日本全国からランダムに抽出された300箇所に住む30歳以上の住民に対する健康調査)に対して、循環器疾患の要因と死亡リスクとの関連を検討するために行われた長期追跡研究である。同様に、NIPPON DATA 90は、1990年に厚生省(当時)が行った循環器疾患基礎調査に対する長期追跡研究である。NIPPON DATA 80およびNIPPON DATA90(以下、NIPPON DATA 80/90)は、追跡率が高く(90%以上)、追跡期間が長い、という特徴を有する。
【0024】
NIPPON DATA 80では、身長、体重、血圧、心電図、総コレステロール値、血清アルブミン、随時血糖値、クレアチニン、γ-GTP、尿蛋白、尿糖、疾患既往、生活習慣(飲酒、喫煙、身体活動、食事)、ADL(日常生活動作)、QOL(Quality of Life)等の項目について調査が行われている。NIPPON DATA 90では、これらに加えて、HDL-C、トリグリセリド、ヘモグロビンA1c、白血球数等の項目について調査が行われいている。
【0025】
従って、本実施の形態において、相対危険度取得部201は、予め記憶部13に記憶されたNIPPON DATA 80/90のデータを用いて、要因毎に相対危険度を算出することで相対危険度を取得する。
【0026】
本実施の形態では、循環器疾患の要因として、以下の7項目を使用する。
・血圧
・糖尿病の程度(HbA1cの値)
・脂質異常症の程度(LDLコレステロール値)
・喫煙習慣の有無
・多量飲酒習慣の有無
・運動習慣の有無
・肥満の有無
【0027】
なお、煩雑になるのを避けるため本実施の形態では説明を省略するが、層別化の際に患者毎の年齢や性別を考慮してもよい。
【0028】
図4は、血圧を要因とした場合の、血圧によってグループ分け(層別化)された集団毎の循環器疾患の相対危険度を例示した図である。図4においては、血圧によって7つのグループI~VIIに層別化している。層別化の基準は以下の通りである。
グループI :至適血圧(120/80mmHg未満)
グループII :正常血圧(130/85mmHg未満)
グループIII:正常高値血圧(140/90mmHg未満)
グループIV :軽症高血圧(160/100mmHg未満)
グループV :中等症高血圧(180/110mmHg未満)
グループVI :重症高血圧(180/110mmHg以上)
グループVII:高血圧治療中(現在、血圧を下げる薬を使用しているグループ)
【0029】
なお、120/80mmHgとの記載は、収縮期血圧が120mmHg未満、拡張期血圧80mmHg未満であることを示す。
【0030】
図4に示す相対危険度は、グループIに含まれる患者の循環器疾患の発症頻度を1としたときの、他のグループに含まれる患者の循環器疾患の発症頻度を表す指標である。本実施の形態では、相対危険度は、上記したようにステップS101が実行される時点で、相対危険度取得部201が要因毎に適宜基準に基づく層別化を行い、記憶部13からNIPPON DATA 80/90を読み出して各グループに含まれる患者数を集計することで算出される。ここで、層別化の基準は、高リスク患者群を好適に抽出できるように予め設定されている。
【0031】
以下では、上記例示した本実施の形態における7項目の要因(血圧以外)について、層別化の基準の例について説明する。
【0032】
糖尿病の程度についての層別化の基準の例は、例えば以下の通りである。なお、HbA1cがヘモグロビンA1c(%)を、BSが空腹時血糖(mg/dL)を、それぞれ示している。以下の層別化には、HbA1cの値があればそれを用い、なければBSの値を用いる。
グループI :HbA1c<5.9(または、BS<126)
グループII :5.9≦HbA1c<6.5
グループIII:6.5≦HbA1c<7.0(または、126≦BS)
グループIV :7.0≦HbA1c<7.5
グループV :7.5≦HbA1c
グループVI :糖尿病治療中(現在、インスリン注射または血糖値を下げる薬を使用しているグループ)
【0033】
脂質異常症の程度についての層別化の基準の例は、例えば以下の通りである。なお、LDL-CがLDLコレステロール値(mg/dL)を、HDL-CがHDLコレステロール値(mg/dL)を、TGが中性脂肪(トリグリセリド)(mg/dL)それぞれ示している。以下の層別化には、LDL-Cの値があればそれを用い、なければHDL-Cの値を用い、両方ともなければTGの値を用いる。
グループI :LDL-C<120(または、40<HDL-C、またはTG<150)
グループII :120≦LDL-C<160(または、HDL-C≦40、または150≦TG)
グループIII:160≦LDL-C<180
グループIV :180≦LDL-C
グループV :脂質異常症の治療中(現在、LDL-Cを減らす薬を使用しているグループ)
【0034】
喫煙習慣の有無についての層別化の基準の例は、例えば以下の通りである。
グループI :吸わない
グループII :吸う
【0035】
多量飲酒習慣の有無についての層別化は、例えば1回あたりの飲酒量によって行われる。
グループI :ほとんど飲まない、または1合未満
グループII :1合以上2合未満
グループIII:2合以上3合未満
グループIV :3合以上
【0036】
運動習慣の有無についての層別化は、例えば「1回30分以上の軽く汗をかく運動を週2日以上、1年以上実施したか否か」、および、「日常生活において歩行または同等の身体活動を1日1時間以上実施したか否か」によって行われる。
グループI :両方実施
グループII :いずれか片方のみ実施
グループIII:どちらも実施していない
【0037】
肥満の有無についての層別化は、例えば「BMIが25未満であるか否か」、および、「腹囲が85cm(男性の場合)未満、または90cm(女性の場合)未満であるか否か」によって行われる。なお、BMIは体格指数(ボディマス指数)である。
グループI :両方満たす
グループII :いずれか一方のみ満たす
グループIII:いずれも満たさない
【0038】
このように治療中のグループを設けることにより、より実際に即した層別化を行うことができる。なお、上記例示したような要因毎の層別化の基準は一例であり、本開示はこれに限定されない。
【0039】
{ステップS102}
図3の説明に戻る。ステップS102において、健康度スコア算出部202は、特定疾患の要因毎に、ステップS101にて算出された相対危険度に基づいて、グループ毎の健康度を示す健康度スコアを算出する。ここで、健康度スコアとは、患者の健康度合いを示す指標であり、特定疾患(本実施の形態では循環器疾患)へ発症しにくさを示す値である。本実施の形態では、ステップS101において算出された相対危険度Rを用いて、健康度スコアSを100/Rと定義する。すなわち、本実施の形態において、健康度スコアSとは、相対危険度の逆数に100を掛けた値である。
【0040】
以下、図4に例示した血圧に関する相対危険度を例として、健康度スコアについて具体的に説明する。図4に示すように、血圧に関する循環器疾患の相対危険度RBPは、グループIを1としたとき、グループIIが1.25、グループIIIが2、グループIVが2.5、グループVが3.33、グループVIが5.0、グループVIIが2である。なお、図4に示す相対危険度Rbpは本実施の形態における説明用の値であり、NIPPON DATA 80/90に基づくものではない。
【0041】
ここで、上記したように健康度スコアSは100/Rであるため、血圧に関するグループ毎の健康度スコアSh_BPは以下のようになる。
・グループI :100
・グループII :80
・グループIII:50
・グループIV :40
・グループV :30
・グループVI :20
・グループVII:50
【0042】
このように、健康度スコアSは、相対危険度の逆数を取ることにより、最も相対危険度が低い、換言すれば循環器疾患の発症リスクが比較的低く比較的健康であるグループIが100となるように定義される。そして、健康度スコアSは、相対危険度が比較的高くなる、換言すれば健康度が比較的低くなるにつれて低い値となるように定義される。
【0043】
なお、健康度スコア算出部202は、血圧に関してだけでなく、他の要因に関しても健康度スコアの算出を行う。本実施の形態では、他の要因に関する健康度スコアの具体例については、説明を省略する。
【0044】
{ステップS103}
ステップS103において、総合スコア算出部203は、NIPPON DATA 80/90に含まれる患者毎に、すべての要因に関する健康度スコアを総合的に考慮した総合スコアを算出する。総合スコアSh_TOTALは、例えば以下の式(1)を用いて算出される。以下の式(1)は、各要因に関する健康度スコアに基づき、重回帰モデルを用いて総合スコアを算出するものである。
【数1】
【0045】
式(1)において、Sh_BPは血圧に関する健康度スコアを、Sh_DMは糖尿病の程度に関する健康度スコアを、Sh_HLは脂質異常症の程度に関する健康度スコアを、Sh_SMは喫煙習慣の有無に関する健康度スコアを、Sh_ALは多量飲酒習慣の有無に関する健康度スコアを、Sh_EXは運動習慣の有無に関する健康度スコアを、Sh_OBは肥満の有無に関する健康度スコアを、それぞれ示している。
【0046】
式(1)では、各要因に関する健康度スコアの対数を取って加算することで総合スコアSh_TOTALを算出している。このため、総合スコアSh_TOTALは、各要因の健康度スコアを総合的に考慮した値となっている。
【0047】
また、式(1)においては、脂質異常症の程度に関する健康度スコアSh_HLのみ、他の要因と比べて総合スコアSh_TOTALへの寄与度が低くなっている。その理由は、脂質異常症が、循環器疾患のうち急性心筋梗塞の発症リスクに対しては寄与するものの、他の循環器疾患(脳卒中、脳梗塞、高血圧症等)の発症リスクに対する寄与度が小さいことが研究により明らかになっているからである。
【0048】
なお、式(1)において全体の平方根を取っているのは、健康度スコアの取り得る値の範囲を狭くして分布の対称性を向上させるためである。
【0049】
{ステップS104}
ステップS104において、度数分布図生成部204は、ステップS103において算出された総合スコアSh_TOTALの、患者数との関係を示す度数分布図(ヒストグラム)を作成する。作成した度数分布図は、表示部14に表示される。
【0050】
図5は、高リスク患者群抽出処理における度数分布図の一例を示す図である。本開示においては、上記ステップS103にて説明したように、要因毎に相対危険度の逆数を取って健康度スコアを算出しており、これを用いた式(1)に基づく総合スコアSh_TOTALの分布は、図5に示すように、二峰性を示す、すなわちピークPおよびPを有することが経験的に分かっている。ここで、ピークPには総合スコアが比較的高い、すなわち比較的健康であって特定疾患の発症リスクが比較的低い患者が含まれ、ピークPには総合スコアが比較的低く、すなわちあまり健康とは言えず循環器疾患の発症リスクが比較的高い患者が含まれる。
【0051】
{ステップS105}
ステップS105において、高リスク患者群抽出部205は、操作部11に対して、ステップS104において作成した度数分布図に対する高リスク患者群抽出操作が行われたか否かの判定を行う。高リスク患者群抽出操作とは、表示部14に表示された度数分布図を参照したユーザが、総合スコアが低い患者群が含まれるピークPを含む集団(高リスク患者群)を選択して抽出するための操作部11に対する操作を意味する。高リスク患者群の詳細については後述する。
【0052】
ステップS105において、高リスク患者群抽出部205は、高リスク患者群抽出操作が行われたと判定した場合、処理をステップS106に進め、そうでない場合、ステップS105の処理を繰り返す。
【0053】
{ステップS106}
ステップS106において、高リスク患者群抽出部205は、高リスク患者群抽出操作に基づいて高リスク患者群の抽出を行う。
【0054】
図6は、高リスク患者群の抽出について例示した図である。図6の点線で囲んだ部位が抽出される高リスク患者群である。また、図7は、抽出された高リスク患者群について例示した図である。上述したように、高リスク患者群とは総合スコアが比較的低い患者の集団を意味する。換言すれば、ステップS106における高リスク患者群の抽出は、総合スコアが高い患者群(ピークPを含む患者群)、すなわち循環器疾患の発症リスクを当面考慮する必要がない患者群を除外することに相当する。
【0055】
上記ステップS103にて説明したように、本開示においては、要因毎に相対危険度の逆数を取って健康度スコアを算出している。このような方法を用いて生成された度数分布図から高リスク患者群を抽出した場合、図7に示すように、高リスク患者群は正規分布に近い分布を示すことが経験的に分かっている。これは、健康度スコアを相対危険度の逆数とすることにより、分布の幅を抑えることができるからと考えられる。
【0056】
高リスク患者群抽出操作では、ユーザは表示部14に表示された度数分布図を見ながら、ピークPとピークPとの間における、最も度数(患者数)が低い箇所(以下、境界スコアと称する)を操作部11を介して選択する。このように高リスク患者群抽出操作が入力されると、高リスク患者群抽出部205は、境界スコア未満の患者を含む集団を高リスク患者群として抽出する。このような処理によって、循環器疾患に対して高リスクである患者群が含まれる集団を好適に抽出することができる。
【0057】
<活用例>
以下では、上記説明した高リスク患者群抽出処理の活用例として、例えば以下のようなものが挙げられる。
【0058】
ある患者Pに対して健康診断を行い、当該患者Pの各要因の検査値が取得されたとする。この場合、各検査値を用いて、上記ステップS102およびS103と同様の処理を行うことにより、当該患者Pの総合スコアを算出することができる。このように算出した患者Pの総合スコアが上記境界スコア未満であれば、当該患者Pは高リスク患者群に含まれると判断できる。
【0059】
ここで、図7に示す、上記高リスク患者群抽出処理によって抽出された高リスク患者群を正規分布と見なすことにより、高リスク患者群内における患者の偏差値Tを算出することができる。具体的には、偏差値算出部206は、例えば操作部11を介して患者Pに関する情報(検査値等)が入力されると、患者Pが高リスク患者群に含まれるか否かの判定を行い、含まれると判定した場合、当該患者Pの偏差値を算出する。
【0060】
偏差値算出部206は、患者iの偏差値Tは、例えば以下の式(2)を用いて算出する。
【数2】
但し、μは高リスク患者群の総合スコアの平均値、sは標準偏差である。平均値μおよび標準偏差sは、上記高リスク患者群抽出処理に用いたすべての患者の総合スコアの平均値および標準偏差である。
【0061】
このように算出した偏差値によって、患者Pの健康度が他の患者と比較してどの程度であるのかを患者Pに対してわかりやすく提示することができる。具体的には、例えば患者Pの偏差値が50未満である場合、患者Pに対して、循環器疾患の発症リスクが比較的高い集団である高リスク患者群の中でも患者Pの有する発症リスクが平均より高いことを容易に提示することができる。また、患者Pの要因毎の検査値(健康スコア)を参照すれば、どの要因が総合スコアの低さに寄与しているかが即座に分かるため、患者Pに対してどの要因について改善を行えばよいかの提案を容易に行うことができる。
【0062】
<作用・効果>
以上説明したように、本開示の実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置1は、複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定疾患の発症リスクに寄与する可能性がある少なくとも1つの要因毎に層別化された各集団に対して、特定疾患の発症リスクの高さを示す相対的な指標である相対危険度を取得する相対危険度取得部201と、患者毎に、当該患者が含まれる集団の相対危険度の逆数に基づいて、要因毎の特定疾患の発症リスクの低さを示す指標である健康度スコアを算出する健康度スコア算出部202と、健康度スコアに基づいて高リスク患者群を抽出する高リスク患者群抽出部205と、を有する。
【0063】
このような構成により、過去に複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データを用いて、特定疾患に対して比較的高い発症リスクを有する患者の集団である高リスク患者群を好適に抽出することができる。
【0064】
また、本開示の実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置1は、算出した健康度スコアを有する患者の分布を示す度数分布図を生成する度数分布図生成部204をさらに有し、高リスク患者群抽出部205は、度数分布図において、所定のしきい値未満の健康スコアを有する集団を高リスク患者群として抽出する。さらに、本開示の実施の形態に係る高リスク患者群抽出装置1は、複数の要因の健康度スコアを用いて、複数の要因を総合的に考慮したスコアである総合スコアを算出する総合スコア算出部203をさらに有し、度数分布図生成部204は、総合スコアに基づいて度数分布図を生成する。
【0065】
このような構成により、複数の要因による特定疾患の発症リスクへの寄与を総合的に考慮して高リスク患者群の抽出を行うことができる。
【0066】
<変形例>
上記説明した実施の形態において、高リスク患者群抽出処理の対象となる特定疾患を循環器疾患としたが、本開示はこれに限定されない。例えば消化器疾患、呼吸器疾患等、他の疾患であってもよい。
【0067】
また、上記説明した実施の形態において、複数の患者に対して行われた検査としてNIPPON DATA 80/90を用いたが、本開示はこれに限定されない。本開示の高リスク患者群抽出装置1は、複数の要因と特定疾患との関連性を示す他の追跡研究等の結果得られたデータを用いて高リスク患者群抽出処理を行ってもよい。
【0068】
また、上記説明した実施の形態において、循環器疾患の要因として、血圧、糖尿病の程度(HbA1c)、脂質異常症の程度(LDLコレステロール値)、喫煙習慣の有無、多量飲酒習慣の有無、運動習慣の有無、および肥満の有無の7項目を使用した。しかしながら本開示はこれに限定されず、上記7項目のすべてを用いずともよいし、上記7項目以外の他の要因を用いてもよい。
【0069】
上記説明した実施の形態において、相対危険度取得部201は、図3のステップS101の時点で適宜層別化を行って相対危険度を算出することで相対危険度を取得するとしたが、本開示はこれに限定されない。例えば、適宜層別化(グループ分け)と各グループに含まれる患者数の集計とが要因毎に予め(高リスク患者群抽出処理の開始前に)行われており、その集計データが記憶部13に記憶されている場合には、相対危険度取得部201は図のステップS101において相対危険度の算出を行わず、代わりに記憶部13から必要な要因の相対危険度を読み出して相対危険度を取得するようにしてもよい。
【0070】
上記説明した実施の形態において、相対危険度の算出の際に行う層別化の基準は、高リスク患者群を好適に抽出できるように予め設定されているとしたが、本開示はこれに限定されない。度数分布図生成部204が生成した度数分布図が好適な分布となるように、層別化の基準が適宜調整されてもよい。
【0071】
上記説明した実施の形態において、NIPPON DATA 80/90の結果データは予め記憶部13に記憶されているとしたが、本発明はこれに限定されない。NIPPON DATA 80/90の結果データは、例えば操作部11を介して、高リスク患者群抽出装置1のユーザによって適宜入力されてもよい。
【0072】
上記説明した実施の形態において、NIPPON DATA 80/90の結果データに基づいて、予め設定された層別化の基準に基づいて層別化を行い、グループ毎の相対危険度を取得していたが、層別化の基準値については予め設定されていなくてもよい。例えば、グループ毎に健康度スコアを算出した際に健康度スコアが扱いやすい値となるように、層別化の基準値が上記高リスク患者群抽出処理中に適宜調整されてもよい。
【0073】
上記説明した実施の形態では、総合スコア算出部203は、式(1)において、では各要因に関する健康度スコアの対数を取って加算することで複数要因を総合的に考慮した総合スコアを算出していたが、本開示はこれに限定されない。総合スコア算出部203は、単に各要因に関する健康度スコアを乗算して総合スコアを算出するようにしてもよい。
【0074】
上記説明した実施の形態では、ステップS105においてユーザが行った操作に応じて、ステップS106における高リスク患者群の抽出が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、ステップS104において度数分布図生成部204が度数分布図を作成した後、高リスク患者群抽出部205が操作部11の操作に因らず、自動的にピークPとピークPとの間において度数が最も低い箇所を検出し、その箇所を境界スコアとして境界スコア未満の患者を含む集団を高リスク患者群として抽出してもよい。
【0075】
上記説明した実施の形態において、高リスク患者抽出処理は、制御部12が有するCPU121がROM122に格納された制御プログラムをRAM123に展開することでソフトウェア的に実現される例について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されず、高リスク患者抽出処理は例えば専用のハードウェアによって実現されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【0076】
本開示は、過去に複数の患者に対して行われた検査による検査データまたは複数の患者への問診による問診データに基づいて、特定の疾患の発症リスクが高い患者の集団である高リスク患者群を抽出する高リスク患者群抽出装置に有用である。
【符号の説明】
【0077】
1 高リスク患者群抽出装置
11 操作部
12 制御部
121 CPU
122 ROM
123 RAM
201 相対危険度取得部
202 健康度スコア算出部
203 総合スコア算出部
204 度数分布図生成部
205 高リスク患者群抽出部
206 偏差値算出部
13 記憶部
14 表示部
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7