特許 7365736 免疫状態予測提供システム、免疫状態データ予測方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-12

(45)【発行日】2023-10-20

(54)【発明の名称】免疫状態予測提供システム、免疫状態データ予測方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/20 20180101AFI20231013BHJP

   G16H 50/30 20180101ALI20231013BHJP

   G16H 10/60 20180101ALI20231013BHJP

【ＦＩ】

G16H50/20

G16H50/30

G16H10/60

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2022549514

(86)(22)【出願日】2022-05-17

(86)【国際出願番号】 JP2022020513

【審査請求日】2022-08-16

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】522325908

【氏名又は名称】Ｅｄｇｅｗａｔｅｒ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100177220

【弁理士】

【氏名又は名称】小木 智彦

(72)【発明者】

【氏名】福澤 雅彦

【審査官】梅岡 信幸

(56)【参考文献】

【文献】特許第７０４８７９６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】国際公開第２０１９／０２２０８５（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

免疫状態に関する睡眠状態、運動状態、生活習慣状態、生活状態、仕事状態、食事状態、の状態データの内少なくとも一つと、ユーザの免疫検査結果を含む実施データを取得する取得部と、
前記状態データを有するユーザの実施データを対応付けて学習し、ユーザの所定の状態データに対する免疫状態の予測を行う学習モデルを生成する学習モデル作成部と、
新規に取得した状態データから、前記学習モデルに基づいて免疫状態を予測した免疫状態予測データを出力する予測部と、
前記免疫状態予測データと、前記実施データと、の差異を分析して分析結果データを生成する分析部と、
予測された前記免疫状態予測データを出力する第1出力部と、
生成された前記分析結果データを出力する第2出力部と、
前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも1つのデータを、ユーザまたは第三者に提供する提供部と、を備える免疫状態予測提供システム。

【請求項2】

前記提供部は、第三者企業が予め設定した設定データに応じて、当該第三者企業に対してユーザ属性データ、前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも1つのデータを提供する請求項１に記載の免疫状態予測提供システム。

【請求項3】

免疫状態に関する睡眠状態、運動状態、生活習慣状態、生活状態、仕事状態、食事状態、の内少なくとも一つの状態データと、ユーザの免疫検査結果を含む実施データを取得するステップと、
前記状態データを有するユーザの実施データを対応付けて学習し、ユーザの所定の状態データに対する免疫状態の予測を行う学習モデルを生成する学習モデルを作成するステップと、
新規に取得した状態データから、前記学習モデルに基づいて免疫状態を予測した免疫状態予測データを出力するステップと、
前記免疫状態予測データと、前記実施データと、の差異を分析して分析結果データを生成するステップと、
予測された前記免疫状態予測データを出力するステップと、
生成された前記分析結果データを出力するステップと、
前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも1つのデータを、ユーザまたは第三者に提供するステップと、
を備えるコンピュータシステムで実行する免疫状態予測提供方法。

【請求項4】

コンピュータシステムに、
免疫状態に関する睡眠状態、運動状態、生活習慣状態、生活状態、仕事状態、食事状態、の内少なくとも一つの状態データと、ユーザの免疫検査結果を含む実施データを取得するステップ、
前記状態データを有するユーザの実施データを対応付けて学習し、ユーザの所定の状態データに対する免疫状態の予測を行う学習モデルを生成するステップ、
新規に取得した状態データから、前記学習モデルに基づいて免疫状態を予測した免疫状態予測データを出力するステップ、
前記免疫状態予測データと、前記実施データと、の差異を分析して分析結果データを生成するステップ、
予測された前記免疫状態予測データを出力するステップ、
生成された前記分析結果データを出力するステップ、
前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも1つのデータを、ユーザまたは第三者に提供するステップ、
を実行させるためのコンピュータ読取り可能なプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、免疫状態予測提供システム、免疫状態データ予測方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、日本では平均寿命が増加し少子高齢化の影響から、社会保障費の増大と実体経済への負担が懸念されている。そこで、定年後の健康寿命の増進だけでなく、現役時の企業による健康経営も大きく注目され、事業者検診等を含む定期健康診断の結果をより活用することで健康状態の改善・疾病の予防に貢献しようとする動きが見られる。

【0003】

健康管理を行う際、健康状態を把握するため、健康診断が健康管理の結果として利用されているが、健康状態の原因に関する生活習慣などの情報と、過程に関する免疫状態の情報と、が不足している問題がある。そのため、生活習慣などの様々な情報を関連付けて、より正確な状態データを収集する技術が求められている。

【0004】

例えば、生活習慣に関する情報の聞き取りを行い、健康診断の結果と照らし合わせ、生活習慣の経緯と現状、将来の状態を予測するシステムが開示されている（特許文献１)。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０２０―１０１８４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、特許文献１に記載の技術だけでは、健康状態の原因の一部である生活習慣に関するデータをおおまかに取得することはできても、免疫状態の原因となるデータを欠き、健康管理に重要な免疫状態を把握することはできない。

【0007】

一般に、感染性の疾病や癌(悪性新生物)の罹患・回復において、免疫力が重要であることが分かっている。昨今の世界的な感染性の疾病の流行により免疫力の注目度は高まり、免疫機能性表示のある機能性表示食品等の需要も高まっている。
しかしながら、従来の健康診断には、免疫検査は加わっていない。免疫状態を良くするのは、睡眠状態／運動状態／生活習慣状態／生活状態／仕事状態／食事状態の把握であるが、これらのデータを包括的に集積し、分析する仕組みは存在していなかった。

【0008】

従って、本発明は、ユーザの状態データから将来の免疫状態を予測する免疫状態予測提供システムであって、従来の健康診断や生活習慣だけでなく、免疫状態の要因となる睡眠状態・運動状態・生活習慣状態・生活状態・仕事状態・食事状態を加えた状態データを把握することで、将来の免疫状態の予測を可能とするシステ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】

【0009】

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

【0010】

第１の特徴に係る発明は、免疫状態に関する睡眠状態、運動状態、生活習慣状態、生活状態、仕事状態、食事状態、の状態データの内少なくとも一つと、ユーザの免疫検査結果を含む実施データを取得する取得部と、
前記状態データを有するユーザの実施データを対応付けて学習し、ユーザの所定の状態データに対する免疫状態の予測を行う学習モデルを生成する学習モデル作成部と、
新規に取得した状態データから、前記学習モデルに基づいて免疫状態を予測した免疫状態予測データを出力する予測部と、
前記免疫状態予測データと、前記実施データと、の差異を分析して分析結果データを生成する分析部と、
予測された前記免疫状態予測データを出力する第1出力部と、
生成された前記分析結果データを出力する第2出力部と、
前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも1つのデータを、ユーザまたは第三者に提供する提供部と、を備える免疫状態予測提供システムを提供する。

【0011】

第１の特徴に係る発明によれば、取得した状態データから将来の免疫状態を予測する学習モデルを作成し、学習モデルに基づいて、新規に取得したユーザの状態データからユーザの将来の免疫状態を予測することが可能である。また、予測した免疫状態予測データと、ユーザの健康診断や免疫検査等の実施データとを比較することによって、ユーザの状態データ取得時と実施データ取得時との差異の原因を分析することが可能である。

【0012】

加えて、状態データ、免疫状態予測データ、実施データ、分析結果データ、の内少なくとも１つのデータをユーザまたは第三者企業に提供することが可能である。

【0014】

また、第１の特徴に係る発明によれば、状態データと実施データとから学習モデルを作成することによって、ユーザの将来の免疫状態を予測することにおいて免疫状態の予測精度を向上することが可能である。

【0015】

第２の特徴に係る発明は、前記提供部が、前記第三者企業が予め設定した設定データに応じて、当該第三者企業に対して前記ユーザ属性データ、前記状態データ、前記免疫状態予測データ、前記実施データ、前記分析結果データの内少なくとも１つのデータを提供する第１の特徴に係る発明である免疫状態予測提供システムを提供する。

【0016】

第２の特徴に係る発明によれば、第１の特徴に係る発明である免疫状態予測提供システムは、第三者企業の要望に応じたデータを提供することが可能である。

【0021】

第１の特徴に係る発明は、システムのカテゴリであるが、方法、プログラムのカテゴリにおいても実現し、各々のカテゴリにおける構成、作用、効果を奏する。

【発明の効果】

【0022】

本発明によれば、原因を含めたユーザの免疫状態を把握でき、将来の免疫状態を予測することで、より効果的な健康管理を行うことが可能な免疫状態予測提供システム、方法、プログラムを提供する。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】図１は、免疫状態予測提供システム１の概要図である。

【図2】図２は、免疫状態予測提供システム１の構成図である。

【図3】図３は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する作成処理の手順を示すフローチャートである。

【図4】図４は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が取得した状態データ１０２の睡眠状態データの表示画面の一例である。

【図5】図５は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が作成した免疫状態予測データ１０４の免疫状態予測の表示画面の一例である。

【図6】図６は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する分析結果データ生成処理の手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が取得した実施データ１０３の免疫検査結果の表示画面の一例である。

【図8】図８は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が作成した分析結果データ１０５の分析表示画面の一例である。

【図9】図９は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する学習モデル向上処理の手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する選択的データ提供処理の手順を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理の手順を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理の構成図である。

【図13】図１３は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理の手順を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理の構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これらは一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。

【0025】

[免疫状態予測提供システム１の概要］
図１は、免疫状態予測提供システム１の概要を説明するための図である。免疫状態予測提供システム１の概要について、図１に基づいて説明する。

【0026】

図１に示すように、免疫状態予測提供システム１は、コンピュータ２とユーザ端末３から構成され、免疫状態の予測に利用するためのコンピュータシステムである。

【0027】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２は、例えば、クラウドサーバ等のサーバであってよく、通常のパソコンやノートパソコンであってよい。

【0028】

ここで、免疫状態予測提供システム１のユーザ端末３は、コンピュータ２に状態データや実施データなどを送受信するための端末であって、パソコンやノートパソコン、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末、スマートグラス等のヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチといったウェアラブル端末等であってもよい。

【0029】

また、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２は、例えば、物理的に１台または複数のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように仮想的な装置で実現されてもよい。

【0030】

また、ユーザ端末３と、ユーザ４と、第三者企業５は複数存在してもよいものとする。

【0031】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２は、ユーザ端末３と、公衆回線網等のネットワーク６を介して、データ通信可能に接続し、必要なデータや情報の送受信を実行してもよい。

【0032】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２は、ユーザ端末３からユーザ属性データ１０１と、状態データ１０２と、実施データ１０３とを少なくとも取得する取得モジュール２０１と、
状態データ１０２から、あるいは状態データ１０２と実施データ１０３とから、将来の免疫状態を予測するデータを生成する学習モデル１０を作成する学習モデル作成モジュール２０２と、
実施データ１０３から、学習モデル１０に基づいて免疫状態予測データ１０４を予測する予測モジュール２０３と、
予測された免疫状態予測データ１０４を出力する第１出力モジュール２０５と、
出力された免疫状態予測データ１０４と実施データ１０３の差異を分析して分析結果データ１０５を生成する分析モジュール２０４と、
生成された分析結果データ１０５を出力する第２出力モジュール２０６と、
取得したユーザ属性データ１０１と、状態データ１０２と、実施データ１０３と、出力した、免疫状態予測データ１０４と、分析結果データ１０５と、から少なくとも１つの当該データを、ユーザ端末３を介してユーザ４または第三者企業５に提供する提供モジュール２０７と、が各々実行する処理により、将来の免疫状態の予測を可能とする。

【0033】

ここで、ユーザ属性データ１０１とは、当該ユーザの年齢、性別、身長、体重、趣味、学歴、職歴、家族構成などの属性データを少なくとも含むデータを示す。

【0034】

状態データ１０２は、当該ユーザの所定期間の睡眠時間、睡眠の深さ、睡眠中に起床する頻度などの睡眠状態データ、歩数、運動頻度、運動時間などの運動状態データ、喫煙頻度、飲酒頻度、飲酒量などの生活習慣状態データ、活動時間帯、就寝時間帯などの生活状態データ、労働時間、労働内容などの仕事状態データ、食事内容、間食頻度、摂取カロリー、栄養バランスなどの食事状態データを少なくとも含む。

【0035】

実施データ１０３は、ユーザの所定のタイミング（所定期間）で、実際に健康診断された健康診断データと、実際に免疫検査された免疫検査データと、実際に治療を受けたことを示す治療データとを少なくとも含む。

【0036】

状態データ１０２、実施データ１０３、免疫状態予測データ１０４、分析結果データ１０５、は、それぞれユーザ属性データと紐づけてコンピュータ２の内部に格納してもよいし、コンピュータ２の外部に格納してもよい。

【0037】

以上が、免疫状態予測提供システム１の概要である。

【0038】

[免疫状態予測提供システム１のシステム構成］
図２は、免疫状態予測提供システム１のシステム構成を説明するための図である。免疫状態予測提供システム１のシステム構成について図２に基づいて説明する。

【0039】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２は、制御部３００として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。制御部３００は、記憶部３１０と協働して、取得モジュール２０１、学習モデル作成モジュール２０２、予測モジュール２０３、分析モジュール２０４、第１出力モジュール２０５、第２出力モジュール２０６、提供モジュール２０７を実現する。

【0040】

コンピュータ２は、記憶部３１０として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージを備える。データの保存先は、クラウドサービスやデータベース等であってもよい。

【0041】

ユーザ端末３は、入力部３２０として、コンピュータ２を操作するために必要な機能を備えるものとする。入力を実現するための例として、タッチパネル機能を実現する液晶ディスプレイ、キーボード、マウス、ペンタブレット、装置上のハードウェアボタン、音声認識を行うためのマイク等を備えることが可能である。入力方法により、本発明は特に機能を限定されるものではない。

【0042】

以上が、免疫状態予測提供システム１のシステム構成である。

【0043】

[免疫状態予測データ作成処理]
図３は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する免疫状態予測データ作成処理を説明するための図である。図４は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が取得した状態データ１０２の睡眠状態データの表示画面の一例である。図５は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が作成した免疫状態予測データ１０４の免疫状態予測の表示画面の一例である。免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する免疫状態予測データ作成処理について図３乃至図５に基づいて説明する。

【0044】

コンピュータ２の取得モジュール２０１は、状態データ１０２を少なくとも取得する(ステップＳ１１）。

【0045】

なお、状態データ１０２とは、上述したユーザ４の所定期間の、睡眠状態データと、運動状態データと、生活習慣状態データと、生活状態データと、仕事状態データと、食事状態データと、を少なくとも含むデータであり、データの形式としては、画像、表、数値、テキストなどのあらゆる形式を含むがこれに限定されない。状態データ１０２の取得方法についてはユーザ端末３に限定することはなく、他の端末装置から公衆回線等を介して取得しても良い。また、状態データ１０２の取得タイミングについては限定されない。例えば、コンピュータ２の取得モジュール２０１は、当該ユーザの所定期間の睡眠状態データのみをユーザ端末３から取得してもよい。

【0046】

取得した状態データ１０２は、コンピュータ２の内部に格納してもよいし、コンピュータ２の外部に格納してもよい。

【0047】

コンピュータ２の学習モデル作成モジュール２０２は、状態データ１０２から学習モデル１０を作成する（ステップＳ１２）。このとき作成する学習モデル１０は、疾患を始めとする健康状態に関する症例や免疫状態データをアノテーションデータとして付与して作成してもよい。アノテーションデータとは、機械学習のモデルに学習させるための教師データであり、データに意味付けや紐付けをして互いに組み合わせるために、状態データ１０２に関連する情報として付与される。

【0048】

学習モデル１０の作成は、例えば、睡眠状態の変化により、免疫検査結果にあたる免疫に関与する細胞（Ｂ細胞、ＮＫ細胞の一部、白血球）数に有意差が見られなどの科学的知見から、状態データ１０２の睡眠状態データに、免疫に関与する細胞数の変化を状態予測のアノテーションデータとして付与するなどして行われる。

【0049】

アノテーションデータの付与方法については、特に限定することなく、人手による方法や、アノテーションツールといったタグ付け自動化ツールを使用する方法などでデータを付与してもよい。

【0050】

コンピュータ２は、学習モデル１０に基づいて、取得した当該ユーザの所定期間の状態データ１０２から、将来の免疫状態を予測した免疫状態予測データ１０４を作成する（ステップＳ１３）。

【0051】

予測を実行する際は、取得した状態データ１０２の内、任意の期間あるいは任意の状態データを選択して将来の免疫状態を予測してもよい。また、予測する時期を任意で設定してもよい。例えば、図５に示すように、状態データ１０２の睡眠状態データを選択して睡眠状態データを実測した時点から２ヶ月後の状態予測を実行してもよい。

【0052】

コンピュータ２の第１出力モジュール２０５は、予測した免疫状態予測データ１０４をユーザ端末３に少なくとも出力する（ステップＳ１４）。

【0053】

予測した免疫状態予測データ１０４は、コンピュータ２の内部に格納してもよいし、コンピュータ２の外部に格納してもよい。

【0054】

このように、取得した状態データ１０２から、将来の免疫状態を予測するために、学習済みデータを用いることによって、膨大なパターンの状態予測を機械的に行うことが可能となる。

【0055】

以上が、免疫状態予測提供システム１が実行する免疫状態予測データ作成処理である。

【0056】

[分析結果データ生成処理]
図６は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する分析結果データ生成処理を説明するための図である。図７は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が取得した実施データ１０３の免疫検査結果の表示画面の一例である。図８は、ユーザ端末３が表示するコンピュータ２が作成した分析結果データ１０５の分析表示画面の一例である。免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する分析結果データ生成処理について図６乃至図８に基づいて説明する。

【0057】

免疫状態予測データ作成については、上述した免疫状態予測データ作成処理と同様の処理であるため、その説明を省略する。

【0058】

コンピュータ２の取得モジュール２０１は、ユーザ端末３から実施データ１０３を少なくとも取得する(ステップＳ１５）。

【0059】

ここで、実施データ１０３とは、上述した免疫状態予測データ作成処理にて取得した状態データ１０２の当該ユーザと同一ユーザの実施データ１０３であり、当該ユーザの健康診断結果、免疫検査結果、治療データを少なくとも含むデータである。例えば、図７は当該ユーザの実施データ１０３の免疫検査結果の白血球数、Ｂ細胞数、ＮＫ細胞数の実測値を示している。当該実施データ１０３のデータの形式としては、画像、表、数値、テキストなどのあらゆる形式を含むがこれに限定されない。実施データ１０３の取得方法については特に限定することはなく、他の端末装置から公衆回線等を介して取得しても良い。また、実施データ１０３の取得タイミングについては限定されない。

【0060】

コンピュータ２の分析モジュール２０４は、取得した実施データ１０３と作成した免疫状態予測データ１０４との差異を分析して分析結果データ１０５を生成する（ステップＳ１６）。

【0061】

ここで、免疫状態予測データ１０４とは、実施データ１０３と同一のユーザの状態データ１０２から上述した免疫状態予測データ作成処理にて作成された免疫状態予測データ１０４であり、実施データ１０３が発生したタイミング以前に取得された状態データ１０２から作成された免疫状態予測データ１０４を示す。

【0062】

実施データ１０３と免疫状態予測データ１０４との差異の分析とは、実施データ１０３が発生した時点と、免疫状態予測データ１０４を作成するために使用した状態データ１０２が発生した時点と、で生じる予測と実情との時間的な経過による乖離原因を分析することである。

【0063】

例えば、図８は当該ユーザの実施データ１０３の免疫検査結果の白血球数、Ｂ細胞数、ＮＫ細胞数の実測値と、免疫状態予測データ１０４の免疫に関する同項目の予測値との差異を分析した結果を示しているおり、乖離原因は免疫状態予測データ１０４の提示を受けて治療を開始したためと分析の結果が表示される。

【0064】

原因の分析方法は、特に限定されず、例えば、機械学習によるルールベースやモデルベースを利用して原因を分析してもよいし、人手による入力などの方法や、アノテーションツールといったタグ付け自動化ツールを使用する方法などで原因を分析してもよい。

【0065】

コンピュータ２の第２出力モジュール２０６は、生成した分析結果データ１０５をユーザ端末３に少なくとも出力する（ステップＳ１７）。

【0066】

生成した分析結果データ１０５は、コンピュータ２の内部に格納してもよいし、コンピュータ２の外部に格納してもよい。

【0067】

このように、実施データ１０３と免疫状態予測データ１０４との差異を分析することで、状態予測時から実施データ計測時までの変化が原因を含めて分かり、より効果的な健康管理に寄与することが可能となる。

【0068】

以上が、分析結果データ生成処理である。

【0069】

[学習モデル向上処理]
図９は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する学習モデル向上処理を説明するための図である。免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する学習モデル向上処理について図９に基づいて説明する。

【0070】

ここで、学習モデル作成処理とは、上述した免疫状態予測データ作成処理での学習モデル１０の作成方法に加えて、将来の免疫状態を予測する免疫状態予測データを生成する学習モデル１０による予測精度を向上させるための処理である。

【0071】

コンピュータ２の取得モジュール２０１は、ユーザ端末３から状態データ１０２と実施データ１０３を少なくとも取得する(ステップＳ２０）。

【0072】

ここで、実施データ１０３とは、取得した状態データ１０２の当該ユーザと同一ユーザの実施データ１０３であり、当該状態データ１０２が作成された時点以降に作成された実施データ１０３を示す。

【0073】

また、実施データ１０３は、当該ユーザの健康診断結果、免疫検査結果、治療データを少なくとも含むデータである。当該実施データ１０３のデータの形式としては、画像、表、数値、テキストなどのあらゆる形式を含むがこれに限定されない。

【0074】

実施データ１０３の取得方法については特に限定することはなく、他の端末装置から公衆回線等を介して取得しても良い。また、当該実施データ１０３の取得タイミングについては限定されない。

【0075】

コンピュータ２の学習モデル作成モジュール２０２は、取得した状態データ１０２と実施データ１０３とから学習モデル１０を作成する（ステップＳ２１）。

【0076】

このとき取得した状態データ１０２は、機械学習用データである。また、実施データ１０３は、機械学習のモデルに学習させるための教師データであり、アノテーションデータとして取得する。実施データ１０３は、アノテーションデータとして、予測モジュール２０３が状態データ１０２から免疫状態予測データ１０４を生成するための相関関係を学習させる。

【0077】

アノテーションデータを付与した状態データ１０２は、学習モデル１０として機械学習される。

【0078】

このように、同一ユーザの状態データ１０２と、実施データ１０３とから学習モデル１０に学習させることによって、学習モデル１０に基づいて行う予測の精度を向上する事ができる。これにより、取得した状態データ１０２から、将来の免疫状態を予測するために、学習済みデータを用いることによって、膨大なパターンの状態予測を機械的に行うことができ、原因分析の精度も向上させることが可能である。

【0079】

以上が、学習モデル向上処理である。

【0080】

［選択的データ提供処理］
図１０は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する選択的データ提供処理を説明するための図である。免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する選択的データ提供処理について図６に基づいて説明する。

【0081】

コンピュータ２の提供モジュール２０７は、第三者企業５が予め設定した設定データに基づいて、ユーザ属性データ１０１、状態データ１０２、実施データ１０３、免疫状態予測データ１０４、分析結果データ１０５から当該データを少なくとも抽出する（ステップＳ３１）。

【0082】

なお、設定データ、ユーザ属性データ１０１、状態データ１０２、実施データ１０３、免疫状態予測データ１０４、分析結果データ１０５は、コンピュータ２の記憶部３１０に予め少なくとも取得されているものとする。また、設定データの取得方法については特に限定することなく、他の端末装置から公衆回線等を介して取得してもよい。また、設定データの取得タイミングについては限定されない。

【0083】

コンピュータ２の提供モジュール２０７は、抽出した当該データを、ユーザ端末３を介して第三者企業５に提供する（ステップＳ３２）。

【0084】

このように第三者企業５が予め設定した設定データに基づいて当該データを第三者企業５に提供することにより、例えば、第三者企業５が必要とする情報の傾向を蓄積することが可能となる。

【0085】

以上が、選択的データ提供処理である。

【0086】

［共同開発促進処理］
免疫状態予測提供システム１が実行する共同開発促進処理は、第三者企業と共同開発を行うことで各種データを充実させ、免疫状態予測提供システム１の精度を向上させるための処理である。

【0087】

図１１は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理の構成図である。
図１２は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理の手順を示すフローチャートである。

【0088】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理について図７乃至図８に基づいて説明する。

【0089】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する共同開発促進処理は、コンピュータ２と、ユーザ端末３と、コンピュータ２とユーザ端末３を接続するネットワーク６とにより実現される。

【0090】

免疫状態予測提供システム１の共同開発促進処理を実行するコンピュータ２は、制御部３００として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。制御部３００は、記憶部３１０と協働して、メッセージ受信モジュール２０８、メッセージ作成モジュール２０９、メッセージ送信モジュール２１０を実現する。

【0091】

ユーザ端末３は、入力部３２０として、コンピュータ２を操作するために必要な機能を備えるものとする。入力を実現するための例として、タッチパネル機能を実現する液晶ディスプレイ、キーボード、マウス、ペンタブレット、装置上のハードウェアボタン、音声認識を行うためのマイク等を備えることが可能である。入力方法により、本発明は特に機能を限定されるものではない。

【0092】

コンピュータ２は、記憶部３１０として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージを備える。データの保存先は、クラウドサービスやデータベース等であってもよい。

【0093】

コンピュータ２のメッセージ受信モジュール２０８は、共同開発を希望する企業の端末から共同開発のためのメッセージを受信する（ステップＳ４１）。

【0094】

共同開発のためのメッセージの受信方法については特に限定することなく、他の端末装置から公衆回線等を介して受信してもよい。また、メッセージの受信タイミングについては限定されない。

【0095】

コンピュータ２のメッセージ作成モジュール２０９は、受信した共同開発のためのメッセージに対して、あるいはリクエストに応じてユーザ端末３から入力されたメッセージを作成する（ステップＳ４２）。

【0096】

共同開発のためのメッセージの作成に係る入力方法については特に限定することなく、人手による入力であってもよいし、予め設定された定型メッセージを自動的に入力してもよい。

【0097】

コンピュータ２のメッセージ送信モジュール２１０は、作成したメッセージを当該第三者企業の端末に送信する（ステップＳ４３）。

【0098】

共同開発のためのメッセージの送信方法については特に限定することなく、他の端末装置へ公衆回線等を介して送信してもよい。また、メッセージの送信タイミングについては限定されない。

【0099】

以上が、共同開発促進処理である。

【0100】

［標準化指標作成処理］
免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理は、ユーザの免疫状態を評価あるいは改善するために必要とされる指標を作成し、第三者企業に提供するための処理である。

【0101】

図１３は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理の構成図である。
図１４は、免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理の手順を示すフローチャートである。

【0102】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理について図１３乃至図１４に基づいて説明する。

【0103】

免疫状態予測提供システム１のコンピュータ２が実行する標準化指標作成処理は、コンピュータ２と、ユーザ端末３と、コンピュータ２とユーザ端末３を接続するネットワーク６とにより実現される。

【0104】

免疫状態予測提供システム１の共同開発促進処理を実行するコンピュータ２は、制御部３００として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。制御部３００は、記憶部３１０と協働して、標準化指標作成モジュール２１１、標準化指標提供モジュール２１２を実現する。

【0105】

ユーザ端末３は、入力部３２０として、コンピュータ２を操作するために必要な機能を備えるものとする。入力を実現するための例として、タッチパネル機能を実現する液晶ディスプレイ、キーボード、マウス、ペンタブレット、装置上のハードウェアボタン、音声認識を行うためのマイク等を備えることが可能である。入力方法により、本発明は特に機能を限定されるものではない。

【0106】

コンピュータ２は、記憶部３１０として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージを備える。データの保存先は、クラウドサービスやデータベース等であってもよい。

【0107】

コンピュータ２の標準化指標作成モジュール２１１は、記憶部３１０に格納されたユーザ属性データ１０１、状態データ１０２、実施データ１０３、免疫状態予測データ１０４、分析結果データ１０５から標準化指標作成のためのデータを少なくとも抽出する（ステップＳ５１）。

【0108】

コンピュータ２の標準化指標作成モジュール２１１は、抽出された当該データから標準化指標を作成する（ステップＳ５２）。

【0109】

標準化指標の作成方法は、例えば、機械学習によるルールベースやモデルベースを利用して標準化指標を作成してもよい。

【0110】

コンピュータ２の標準化指標提供モジュール２１２は、作成された当該標準化指標を第三者企業５に提供する（ステップＳ５３）。

【0111】

以上が、標準化指標作成処理である。

【0112】

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、単数又は複数のコンピュータからネットワーク経由で提供される（クラウドサービス、ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

【0113】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

【符号の説明】

【0114】

１ 免疫状態予測提供システム
２ コンピュータ
３ ユーザ端末
４ ユーザ
５ 第三者企業
６ ネットワーク

【要約】

【課題】従来の健康診断や生活習慣だけでなく、免疫状態の要因を把握することで、将来の免疫状態の予測を可能とする。
【解決手段】免疫状態予測提供システム１は、免疫状態に関する睡眠状態、運動状態、生活習慣状態、生活状態、仕事状態、食事状態の状態データの内少なくとも一つを取得し、取得された状態データから、免疫状態予測データを生成する学習モデルを作成し、新規に取得した状態データから、学習モデルに基づいて免疫状態を予測する。そして、免疫状態予測データと、健康診断結果や免疫検査結果などの実施データとの差異を分析して分析結果データを生成し出力する。加えて、状態データ、免疫状態予測データ、実施データ、分析結果データの内少なくとも1つのデータを、ユーザまたは第三者に提供する。
【選択図】図１

【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】