JP6881287B2 - データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体データの被測定者における疾患の発症を予測する技術に関する。

特許文献１に開示されているように、被測定者から常時連続取得された脳波情報に基づく血圧の変動及び脈波波形の変動から、脳血管疾患の発症危険度を予測するシステムの開発が進められている。特許文献１に開示されているシステムは、血圧変動の量及び脈波波形の変動の量を判断することにより、発症危険度を予測している。

例えば医療機関または保険会社などは、疾患の発症を予測する技術を、疾患の発症の予防に活用することを検討している。医療機関では、疾患の発症に伴う患者数の増加の抑制が期待されている。保険会社では、疾患の発症に伴う保険金の支払い額の低減が期待されている。

特開２０１６−６４１２５号公報

しかしながら、血圧変動の量及び脈波波形の変動の量が正常範囲を超えるまでの時間に応じて、脳血管疾患を発症する可能性はばらつく。このような脳血管疾患を発症する可能性のばらつきは、脳血管疾患の発症危険度の予測精度のばらつきの原因となる。そのため、特許文献１に開示されている血圧変動の量及び脈波波形の変動の量は、脳血管疾患の発症危険度を予測するための材料として十分とはいえない。

この発明は、生体データの被測定者における疾患の発症の予測精度を上げることができるデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムを提供しようとするものである。

本開示の第１の態様は、第１の被測定者に関連する第１の生体データを取得する取得部と、前記第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の生体データであって、各生体データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の生体データの中から、前記第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の生体データを検索する検索部と、前記第２の生体データに関連付けられている前記第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測部とを備えるデータ処理装置である。

第１の態様によれば、データ処理装置は、第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の生体データを検索することにより、第１の被測定者における特定の疾患の発症の予測精度を上げることができる。

本開示の第２の態様は、上記第１の態様において、前記検索部が、前記第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす前記第２の被測定者に関連する前記第２の生体データを検索するようにしたものである。

第２の態様によれば、データ処理装置は、第１の被測定者の属性を考慮して第２の生体データを検索することにより、第１の被測定者における特定の疾患の発症の予測精度を上げることができる。これは、特定の疾患の発症を示す複数の生体データがあるとしても、各生体データの時間経過に対する推移は、各生体データに関連する被測定者の属性に応じて異なるからである。

本開示の第３の態様は、上記第１の態様において、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、前記第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する作成部と、前記第１のメッセージを出力する出力部とをさらに備える。

第３の態様によれば、第１の被測定者が特定の疾患を発症する前に、データ処理装置は、第１のメッセージを第１の被測定者へ提供することができる。その結果、第１の被測定者は、第１のメッセージに含まれるアドバイスを参照することにより、特定の疾患の発症を予防することができる。

本開示の第４の態様は、上記第３の態様において、前記作成部が、前記アドバイスとして前記第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を含む前記第１のメッセージを作成するようにしたものである。

第４の態様によれば、第１の被測定者は、特定の疾患を発症した第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を参照することにより、自身の生活習慣を見直し、特定の疾患の発症を予防することができる。

本開示の第５の態様は、上記第３の態様において、前記出力部が、医療関係者による前記第１のメッセージの出力の許可を示す指示に基づいて、前記第１のメッセージを出力するようにしたものである。

第５の態様によれば、第１の被測定者への第１のメッセージの提示が法令により医療関係者の許可を要する場合であっても、データ処理装置は、法令を遵守した上で第１のメッセージを第１の被測定者へ提示することができる。その結果、第１の被測定者は、医療関係者の許可に基づく質の高い第１のメッセージを得ることができる。

本開示の第６の態様は、上記第３の態様において、前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データが前記第２の生体データまたは疾患の発症を示す情報と関連付けられていない第３の被測定者に関連する第３の生体データの何れに類似するのかを判断する判断部をさらに備え、前記作成部が、前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データの時間経過に対する推移が前記第２の生体データまたは前記第３の生体データの何れに類似するのかを示す判断結果に応じて、前記第１の被測定者に対する異なる内容を示すアドバイスを含む第２のメッセージを作成し、前記出力部が、前記第２のメッセージを出力するようにしたものである。

第６の態様によれば、データ処理装置は、第１のメッセージの出力後に、第１の被測定者に特定の疾患が発症する可能性が依然として残っているのかどうかを判断することができる。その結果、第１の被測定者は、第１のメッセージの後の第２のメッセージを参照することで、特定の疾患が発症する可能性が依然として残っているのかどうかを把握することができる。

本開示の第７の態様は、第１の被測定者に関連する第１の生体データを取得する取得過程と、前記第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の生体データであって、各生体データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の生体データの中から、前記第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の生体データを検索する検索過程と、前記第２の生体データに関連付けられている前記第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測過程とを備えるデータ処理方法である。

第７の態様によれば、データ処理方法は、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。

本開示の第８の態様は、上記第１の態様から第６の態様のうちの何れかの態様に係るデータ処理装置が備える各部としてコンピュータを機能させるデータ処理プログラムである。

第８の態様によれば、データ処理プログラムは、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。

本発明によれば、生体データの被測定者における疾患の発症の予測精度を上げる技術を提供することができる。

本実施形態に係るサーバの適用例を模式的に示す図。 本実施形態に係るサーバを含むデータ伝送システムを例示する図。 本実施形態に係るサーバのハードウェア構成を例示するブロック図。 本実施形態に係る第１の管理テーブルの構成を例示する図。 本実施形態に係るサーバのソフトウェア構成を例示するブロック図。 本実施形態に係る第１の血圧データと参照データとの比較を例示するグラフ。 本実施形態に係る疾患の発症の予測動作を例示するフローチャート。 本実施形態に係る第１のメッセージの出力タイミングを例示するグラフ。 本実施形態の変形例に係る第２の管理テーブルを例示する図。 本実施形態の変形例に係るサーバのソフトウェア構成を例示するブロック図。 本実施形態の変形例に係る第１の血圧データと参照データとの比較を例示するグラフ。 本実施形態の変形例に係る疾患の発症の予測動作を例示するフローチャート。

以下、本開示に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において例示に過ぎない。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。なお、本実施形態において登場するデータは、自然言語により説明されるが、より具体的には、疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語などで指定される。

§１ 適用例
図１は、本実施形態に係るサーバＳの適用例を示すブロック図である。
サーバＳは、取得部Ｓ１と、検索部Ｓ２と、予測部Ｓ３とを備えている。

取得部Ｓ１は、第１の被測定者に関連する第１の血圧データを取得する。

検索部Ｓ２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たし、第１の被測定者とは異なる第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索する。

予測部Ｓ３は、第２の血圧データに関連付けられている第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する。

以上のとおり、サーバＳは、第１の被測定者における疾患の発症の予測精度を上げることができる。

§２ 構成例
＜データ伝送システム＞
図２は、本実施形態に係るサーバ１を含むデータ伝送システムを例示するブロック図である。

データ伝送システムは、サーバ１と、血圧計２と、携帯端末３と、情報処理端末４とを備えている。

サーバ１は、対象者における疾患の発症を予測する。
サーバ１は、対象データを記憶する。対象データは、対象者に関連する血圧データである。以下では、対象者を第１の被測定者ともいう。対象データを第１の血圧データともいう。
サーバ１は、１以上の第１の参照データを記憶する。１以上の第１の参照データは、第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する血圧データである。１以上の第１の参照データのそれぞれは、各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている。疾患の発症を示す情報は、医師の診断結果に基づいている。

サーバ１は、例えば医療機関または保険会社などで用いられる。サーバ１は、データ処理装置の一例である。サーバ１の構成については後述する。

血圧計２は、第１の被測定者の血圧を１拍毎に連続的に測定可能な血圧計である。血圧計２は、例えばウェアラブル型の血圧計である。血圧計２は、第１の被測定者の血圧を測定することで血圧データを取得する。血圧データは生体データの一例である。血圧計２は、近距離無線通信を用いて、第１の被測定者の血圧データを携帯端末３へ送信する。近距離無線通信は、例えばブルートゥース（登録商標）による通信であるが、これに限定されない。

血圧データは、収縮期血圧ＳＢＰ（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）及び拡張期血圧ＤＢＰ（Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）の値と脈拍数とを含み得るが、これらに限定されない。なお、本実施形態で説明する「血圧値」という用語は、収縮期血圧ＳＢＰの値及び拡張期血圧ＤＢＰの値の両方を指しているものとする。さらに、血圧データは、血圧の測定日時を含む。測定日時は、血圧計２に実装される時計機能によって検出される。血圧計２は、脈波伝播時間（ＰＴＴ：Ｐｕｌｓｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ）から第１の被測定者の血圧を測定してもよいし、トノメトリ法または他の技法により測定してもよい。

携帯端末３は、例えばスマートフォンまたはタブレットであるが、これらに限定されない。携帯端末３は、近距離無線通信を用いて、血圧計２から血圧データを受信する。携帯端末３は、インターネットなどのネットワークを介して、携帯端末３を所有する第１の被測定者の識別情報に紐付けて血圧データをサーバ１へ送信する。

情報処理端末４は、例えばパーソナルコンピュータであるが、これに限定されない。情報処理端末４は、医師による入力を受け付ける。一例では、医師は、被測定者が疾患を発症したと診断すると、被測定者の識別情報に紐付けて、具体的な疾患を特定する情報を情報処理端末４に入力する。情報処理端末４は、インターネットなどのネットワークを介して、被測定者の識別情報に紐付けられた具体的な疾患を特定する情報をサーバ１へ送信する。これにより、サーバ１は、各被測定者の第１の参照データに具体的な疾患の発症を示す情報を関連付けて記憶することができる。

＜サーバ＞
［ハードウェア構成］
図３は、サーバ１のハードウェア構成の一例を模式的に示す図である。
サーバ１は、制御部１１と、記憶部１２と、通信インタフェース１３とが電気的に接続されている。なお、図３では、通信インタフェースを、「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。

制御部１１は、サーバ１の各部の動作を制御する。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３などを含む。ＣＰＵ１１１は、プロセッサの一例である。ＣＰＵ１１１は、記憶部１２に記憶されたサーバ１を機能させるためのプログラムをＲＡＭ１１３に展開する。そして、ＣＰＵ１１１がＲＡＭ１１３に展開されたプログラムを解釈及び実行することで、制御部１１は、ソフトウェア構成の項目において説明される各部を実行可能である。

記憶部１２は、いわゆる補助記憶装置である。記憶部１２は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）であるが、これに限定されない。記憶部１２は、制御部１１で実行されるプログラムを記憶する。プログラムは、ソフトウェア構成の項目において説明される各部としてサーバ１を機能させるものである。

記憶部１２は、以下に例示するように、制御部１１によって使用される各種データを記憶する。
記憶部１２は、第１の被測定者に関連する第１の血圧データを記憶する。制御部１１は、携帯端末３から血圧データを受信する度に、血圧データを対象データの一部として記憶部１２に蓄積する。これにより、記憶部１２は、直近の血圧データの受信時よりも前における時間経過に対して推移する血圧値を含む対象データを記憶する。

記憶部１２は、各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の第１の参照データを記憶する。各第１の参照データは、各第１の参照データに関連する各被測定者が疾患を発症した時点よりも前における時間経過に対して推移する血圧値を含む。

記憶部１２は、第１の管理テーブルを記憶する。第１の管理テーブルは、各第１の参照データに関連付けられている被測定者に関する情報を管理する。第１の管理テーブルの構成例については後述する。

通信インタフェース１３は、移動通信（３Ｇ、４Ｇなど）及びＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのための各種無線通信モジュールを含む。通信インタフェース１３は、携帯端末３及び情報処理端末４と通信する。

なお、サーバ１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。

［第１の管理テーブルの構成］
図４は、第１の管理テーブルの構成の一例を示す図である。図４に示す参照データＡ、参照データＢ、参照データＣ及び参照データＤのそれぞれは、第１の参照データに相当する。図４の例では、第１の管理テーブルは、４つの第１の参照データのそれぞれに関連付けられている被測定者に関する情報を含む。被測定者に関する情報は、被測定者の識別情報と、被測定者の属性を示す情報と、被測定者に発症した疾患を示す情報と、被測定者の生活習慣を示す情報とを含む。

被測定者の識別情報は、被測定者の氏名を示す情報であるが、被測定者の識別番号を示す情報であってもよい。被測定者の識別情報は、医師または被測定者自身により入力された情報に基づいている。

被測定者の属性を示す情報は、被測定者の特徴を示す情報である。属性は、性別と、国籍とを含む。なお、属性は、性別及び国籍のうちの少なくとも何れか一方の要素に加えて、または、性別及び国籍のうちの少なくとも何れか一方の要素に代えて、他の要素を含んでいてもよい。属性は、被測定者の現在の年齢を含んでいてもよい。属性は、被測定者に疾患が発症した年齢を含んでいてもよい。被測定者の属性を示す情報は、医師または被測定者自身により入力された情報に基づいている。

被測定者に発症した疾患を示す情報は、具体的な疾患を特定する情報である。被測定者に発症した疾患を示す情報は、脳卒中、脳梗塞及び心臓麻痺などのうちの少なくとも１つを示す情報であるが、これらに限定されない。被測定者に発症した疾患を示す情報は、医師の診断結果に基づいている。

被測定者の生活習慣を示す情報は、被測定者が疾患を発症する前の生活習慣であって、被測定者が疾患を発症するに至った原因と想定される生活習慣を示す情報である。被測定者の生活習慣を示す情報は、例えば運動不足及び塩分の取りすぎなどのうちの少なくとも１つを示す情報であるが、これらに限定されない。被測定者の生活習慣を示す情報は、医師または被測定者自身により入力された情報に基づいている。

［ソフトウェア構成］
図５は、サーバ１のソフトウェア構成の一例を模式的に示す図である。
制御部１１は、取得部１１０１と、検索部１１０２と、予測部１１０３と、作成部１１０４と、出力部１１０５とを実装する。

取得部１１０１について説明する。
取得部１１０１は、以下に例示するように、第１の被測定者に関連する第１の血圧データを取得する。取得部１１０１は、記憶部１２から、第１の被測定者に関連付けられている第１の血圧データを取得する。取得部１１０１は、第１の血圧データを検索部１１０２へ出力する。

検索部１１０２について説明する。
検索部１１０２は、記憶部１２に記憶されている１以上の第１の参照データの中から、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第１の参照データを検索する。以下では、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第１の参照データを第２の血圧データともいう。第２の血圧データに関連する被測定者を第２の被測定者ともいう。検索部１１０２は、第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索するようにしてもよい。
検索部１１０２による第２の血圧データの検索動作例については後述する。
検索部１１０２は、第２の血圧データの検索に基づいて、第１の管理テーブルを参照して、第２の血圧データに関連付けられている第２の被測定者に関する情報を取得する。検索部１１０２は、第２の被測定者に関する情報を予測部１１０３へ出力する。

予測部１１０３について説明する。
予測部１１０３は、以下に例示するように、第２の血圧データに関連付けられている第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する。予測部１１０３は、第２の被測定者に関する情報を検索部１１０２から受け取る。予測部１１０３は、第２の被測定者に関する情報の中から、第２の被測定者に発症した疾患を示す情報を取得する。予測部１１０３は、第１の被測定者について、第２の被測定者に発症した特定の疾患と同じ疾患を発症すると予測する。予測部１１０３は、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する予測結果を作成部１１０４へ出力する。

作成部１１０４について説明する。
作成部１１０４は、以下に例示するように、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する。作成部１１０４は、予測結果を予測部１１０３から受け取る。作成部１１０４は、予測結果に基づいて、第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する。作成部１１０４は、第１のメッセージを出力部１１０５へ出力する。

第１のメッセージの例について説明する。
第１のメッセージは、特定の疾患を発症する可能性が高いことを示すアドバイスを含む。さらに、第１のメッセージは、第１の被測定者に発症すると予測される特定の疾患の予防に関する内容のアドバイスを含む。一例では、作成部１１０４は、アドバイスとして第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を含む第１のメッセージを作成するようにしてもよい。この例では、作成部１１０４は、記憶部１２に記憶されている第２の被測定者の生活習慣を示す情報を参照して、第１のメッセージを作成する。別の例では、作成部１１０４は、特定の疾患の予防となる一般的な情報をアドバイスとして含む第１のメッセージを作成するようにしてもよい。この例では、作成部１１０４は、記憶部１２に記憶されている特定の疾患の予防となる一般的な情報を参照して、第１のメッセージを作成する。

出力部１１０５について説明する。
出力部１１０５は、以下に例示するように、第１のメッセージを出力する。出力部１１０５は、第１のメッセージを作成部１１０４から受け取る。出力部１１０５は、第１のメッセージを通信インタフェース１３へ出力する。通信インタフェース１３は、ネットワークを介して、第１のメッセージを携帯端末３へ送信する。これにより、第１の被測定者は、携帯端末３を用いて、第１のメッセージを確認することができる。

§３ 動作例
＜サーバ＞
[第２の血圧データの検索動作]
検索部１１０２による第２の血圧データの検索動作例について説明する。
まず、検索部１１０２は、取得部１１０１から第１の血圧データを受け取る。
次に、検索部１１０２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移を、記憶部１２に記憶されている各第１の参照データの時間経過に対する推移と比較する。検索部１１０２は、現在から遡った比較対象期間内における第１の血圧データの時間経過に対する推移を比較対象として用いる。比較対象期間は、例えば６月、１年または５年などであるが、これらに限定されるものではない。比較対象期間の長さは、任意に設定可能である。検索部１１０２は、収縮期血圧ＳＢＰ及び拡張期血圧ＤＢＰのうちの少なくとも何れか一方の推移について、第１の血圧データと各第１の参照データとを比較する。

次に、検索部１１０２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移と、各第１の参照データの時間経過に対する推移との類似度を求める。一例では、検索部１１０２は、少なくとも推移の傾向の類似性を考慮して、類似度を求める。別の例では、検索部１１０２は、推移の傾向の類似性に加えて、値の類似性も考慮して、類似度を求める。検索部１１０２は、公知の波形の類似度を求める技術を用いることができる。

次に、検索部１１０２は、第１の血圧データと、各第１の参照データとの類似度が第１の条件を満たすか否かを判断する。次に、検索部１１０２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第１の参照データを第２の血圧データとして検索する。

第１の条件について説明する。
第１の条件は、類似度の閾値に関する規定を含む。閾値は、収縮期血圧ＳＢＰ及び拡張期血圧ＤＢＰについて同じであっても、異なっていてもよい。閾値は、比較対象期間の長さに応じて異なっていてもよい。例えば、比較対象期間が長くなるにつれ、閾値は低くなるように設定されていてもよい。その理由は、比較対象期間が長くなるにつれ、各第１の参照データが第１の血圧データに類似し難くなるからである。

第１の条件は、類似度を求める対象を指定する規定を含んでいてもよい。類似度を求める対象は、収縮期血圧ＳＢＰ及び拡張期血圧ＤＢＰのうちの少なくとも何れか一方である。第１の条件は、類似度を求める対象を指定する規定以外の規定を含んでいてもよい。
上述のように、検索部１１０２は、記憶部１２に記憶されている１以上の第１の参照データの中から、第１の条件を満たす第２の血圧データを検索することができる。

なお、検索部１１０２は、第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索するようにしてもよい。

第２の条件について説明する。
第２の条件は、類似度の判断基準に関する規定を含む。以下に類似度の判断基準のいくつかの例を示すが、これらに限定されない。類似度の判断基準は、２者間で一致する要素の数であってもよい。類似度の判断基準は、予め指定された複数の要素に対して２者間で一致する要素の割合であってもよい。類似度の判断基準は、指定された１以上の要素の２者間での完全一致であってもよい。
次に、図６を参照して、検索部１１０２による第１の被測定者の属性を考慮した第２の血圧データの検索例について説明する。
図６は、第１の血圧データと参照データＡ及び参照データＢのそれぞれとの比較を例示するグラフである。図６は、収縮期血圧ＳＢＰの時間経過に対する推移を示している。なお、拡張期血圧ＤＢＰの時間経過に対する推移は、説明を簡略化するために省略している。

また、第１の被測定者の性別が男性であり、国籍が日本であると仮定する。第２の条件は、性別及び国籍の完全一致に関する規定を含んでいると仮定する。

まず、検索部１１０２は、取得部１１０１から第１の血圧データを受け取る。
次に、検索部１１０２は、記憶部１２に記憶されている参照データＡ、参照データＢ、参照データＣ及び参照データＤの中から、第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす被測定者に関連する参照データＡ及び参照データＢを抽出する。

検索部１１０２は、図６に示すように、第１の血圧データの時間経過に対する推移を、参照データＡ及び参照データＢのそれぞれの時間経過に対する推移と比較する。
次に、検索部１１０２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移と、参照データＡ及び参照データＢのそれぞれの時間経過に対する推移との類似度を求める。

次に、検索部１１０２は、第１の血圧データと、参照データＡ及び参照データＢのそれぞれとの類似度が第１の条件を満たすか否かを判断する。ここで、第１の血圧データと参照データＡとの類似度は、第１の条件を満たしていないと仮定する。第１の血圧データと参照データＢとの類似度は、第１の条件を満たしていると仮定する。検索部１１０２は、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす参照データＢを第２の血圧データとして検索する。

［疾患の発症の予測動作］
図７は、サーバ１による疾患の発症の予測動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順については、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。

取得部１１０１は、上述のように、第１の被測定者に関連する第１の血圧データを取得する（ステップＳ１０１）。

検索部１１０２は、上述のように、第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の第１の参照データであって、各第１の参照データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の第１の参照データの中から、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２では、例えば、検索部１１０２は、参照データＡ、参照データＢ、参照データＣ及び参照データＤの中から、第１の条件を満たす第２の血圧データとなる参照データを検索する。

検索部１１０２は、上述のように、第２の血圧データを検索することができたか否かを判断する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３では、例えば、検索部１１０２は、第２の血圧データとなる参照データＢを検索する。検索部１１０２が第２の血圧データを検索することができなかった場合（ステップＳ１０３、Ｎｏ）、検索部１１０２は、第２の血圧データの検索動作を終了する。

検索部１１０２が第２の血圧データを検索することができた場合（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）、予測部１１０３は、第２の血圧データに関連付けられている第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４では、例えば、予測部１１０３は、第１の被測定者における脳梗塞の発症を予測する。

作成部１１０４は、上述のように、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５では、例えば、作成部１１０４は、脳梗塞を発症する可能性が高いことを示すアドバイスを含む第１のメッセージを作成する。例えば、作成部１１０４は、脳梗塞の発症を予防するために、塩分の摂取を控える旨を示すアドバイスを含む第１のメッセージを作成する。
出力部１１０５は、上述のように、第１のメッセージを出力する（ステップＳ１０６）。

なお、ステップＳ１０６では、出力部１１０５は、医師による第１のメッセージの出力の許可を示す指示に基づいて、第１のメッセージを出力してもよい。この場合、サーバ１は、第１のメッセージの出力の許可を求めるメッセージを情報処理端末４へ送信する。医師は、第１のメッセージの出力の許可を示す指示を情報処理端末４に入力する。情報処理端末４は、第１のメッセージの出力の許可を示す指示をサーバ１へ出力する。サーバ１は、第１のメッセージの出力の許可を示す指示の受信に基づいて、第１のメッセージを出力する。これにより、サーバ１は、医師の許可なく、第１のメッセージを第１の被測定者へ提示することはない。なお、第１のメッセージの出力の許可は、医師の許可に限定されない。第１のメッセージの出力の許可は、第１のメッセージに含まれる内容によっては、看護師及び保健師などの医療関係者の許可であってもよい。

なお、サーバ１は、第１の被測定者に対して図７に例示する疾患の発症の予測動作を複数回行ってもよい。そのため、サーバ１は、１回目の第１のメッセージを出力した後に、図７に例示する疾患の発症の予測動作に応じて再び第１のメッセージを出力することもある。

図８は、第１のメッセージの出力タイミングを例示するグラフである。図８に示す黒三角は、第１のメッセージの出力タイミングを示している。図８は、収縮期血圧ＳＢＰの時間経過に対する推移を示している。なお、拡張期血圧ＤＢＰの時間経過に対する推移は、説明を簡略化するために省略している。

まず、サーバ１が１回目の第１のメッセージを出力した後、第１の血圧データは、一点鎖線で示す推移を辿る仮定する。加えて、参照データＢの時間経過に対する推移は、一点鎖線で示す推移との類似度が第１の条件を満たしていると仮定する。サーバ１は、１回目の第１のメッセージを出力した後に、任意のタイミングで図７に例示する疾患の発症の予測動作を行う。サーバ１は、依然として第１の被測定者における脳梗塞の発症を予測し、再び第１のメッセージを出力する。

次に、サーバ１が１回目の第１のメッセージを出力した後、第１の血圧データは、二点鎖線で示す推移を辿る仮定する。加えて、参照データＢの時間経過に対する推移は、二点鎖線で示す推移との類似度が第１の条件を満たしていないと仮定する。サーバ１は、１回目の第１のメッセージを出力した後に、任意のタイミングで図７に例示する疾患の発症の予測動作を行う。サーバ１は、第１の被測定者における脳梗塞の発症を予測しないので、再び第１のメッセージを出力することはない。

［作用・効果］
以上説明したように、本実施形態では、サーバ１は、第１の被測定者に関連する第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索し、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する。

これにより、サーバ１は、第１の血圧データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の血圧データを検索することにより、第１の被測定者における特定の疾患の発症の予測精度を上げることができる。

さらに、本実施形態では、サーバ１は、第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の血圧データを検索する。

これにより、サーバ１は、第１の被測定者の属性を考慮して第２の血圧データを検索することにより、第１の被測定者における特定の疾患の発症の予測精度を上げることができる。これは、特定の疾患の発症を示す複数の血圧データがあるとしても、各血圧データの時間経過に対する推移は、各血圧データに関連する被測定者の属性に応じて異なるからである。

さらに、本実施形態では、サーバ１は、第１の被測定者における特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する。

これにより、第１の被測定者が特定の疾患を発症する前に、サーバ１は、第１のメッセージを第１の被測定者へ提供することができる。その結果、第１の被測定者は、第１のメッセージに含まれるアドバイスを参照することにより、特定の疾患の発症を予防することができる。

さらに、本実施形態では、アドバイスとして第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を含む第１のメッセージを作成する。

これにより、第１の被測定者は、特定の疾患を発症した第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を参照することにより、自身の生活習慣を見直し、特定の疾患の発症を予防することができる。

さらに、本実施形態では、医療関係者による第１のメッセージの出力の許可を示す指示に基づいて、第１のメッセージを出力する。

これにより、第１の被測定者への第１のメッセージの提示が法令により医療関係者の許可を要する場合であっても、サーバ１は、法令を遵守した上で第１のメッセージを第１の被測定者へ提示することができる。その結果、第１の被測定者は、医療関係者の許可に基づく質の高い第１のメッセージを得ることができる。

§４ 変形例
（４−１ 変形例１）
サーバ１は、以下に例示するように、第１のメッセージの出力後に、特定の疾患を発症する可能性が第１の被測定者に依然として残っているのかどうかを判断するように構成されている。

§４−１−１ 構成例
＜サーバ＞
［ハードウェア構成］
サーバ１は、上述の本実施形態で説明した図３に例示する各部を備える。
記憶部１２は、上述の本実施形態に関して説明した各種データに加えて、以下の各種データを記憶する。
記憶部１２は、第２の血圧データとして検索された第１の参照データを特定する情報を第１の血圧データに関連付けて記憶する。例えば、第１の血圧データは、第２の血圧データとして検索された参照データＢを特定する情報と関連付けられている。

記憶部１２は、第１の管理テーブルで管理されている１以上の第１の参照データに加えて、１以上の第２の参照データを記憶する。１以上の第２の参照データは、１以上の第１の参照データとは異なり、各第２の参照データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられていない。第２の参照データは、時間経過に対して推移する血圧値を含む。第２の参照データは、少なくとも１回の第１のメッセージの出力と関連付けられている。

記憶部１２は、第１の管理テーブルに加えて、第２の管理テーブルを記憶する。第２の管理テーブルは、各第２の参照データに関連付けられている被測定者に関する情報を管理する。第２の管理テーブルの構成例については後述する。

［第２の管理テーブルの構成］
図９は、第２の管理テーブルの構成の一例を示す図である。図９に示す参照データＥ、参照データＦ、参照データＧ及び参照データＨのそれぞれは、第２の参照データに相当する。図９の例では、第２の管理テーブルは、４つの第２の参照データのそれぞれに関連付けられている被測定者に関する情報を含む。被測定者に関する情報は、被測定者の識別情報と、被測定者の属性を示す情報と、出力履歴を示す情報とを含む。

被測定者の識別情報及び被測定者の属性を示す情報は、上述の本実施形態に関して説明したとおりである。

出力履歴を示す情報は、第１のメッセージを出力済であることを示す情報を含む。さらに、出力履歴を示す情報は、第１のメッセージの出力のために第２の血圧データとして検索された第１の参照データを特定する情報を含む。例えば、参照データＥは、少なくとも１回の第１のメッセージを出力済であることを示す情報と関連付けられている。さらに、参照データＥは、第１のメッセージの出力のために第２の血圧データとして検索された参照データＡを特定する情報と関連付けられている。

［ソフトウェア構成］
図１０は、サーバ１のソフトウェア構成の一例を模式的に示す図である。
制御部１１は、上述の本実施形態に関して説明した取得部１１０１、検索部１１０２、予測部１１０３、作成部１１０４、出力部１１０５に加えて、判断部１１０６を実装する。

判断部１１０６について説明する。
判断部１１０６は、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データが第２の血圧データまたは第３の血圧データの何れに類似するのかを判断する。ここで、第３の血圧データは、第２の管理テーブルで管理されている１以上の第２の参照データの中で、第２の血圧データとして検索された第１の参照データと関連付けられている第２の参照データである。第３の血圧データは、第１の血圧データに関連する第１の被測定者及び第２の血圧データに関連する第２の被測定者とは異なる被測定者に関連する。
判断部１１０６による判断動作例については後述する。

判断部１１０６は、判断結果を作成部１１０４へ出力する。判断結果は、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データの時間経過に対する推移が第２の血圧データまたは第３の血圧データの何れに類似するのかを示す。

作成部１１０４について説明する。
作成部１１０４は、第１のメッセージの作成に加えて、以下に例示するように、判断結果に応じて、第１の被測定者に対する異なるアドバイスを含む第２のメッセージを作成する。作成部１１０４は、判断部１１０６から判断結果を受け取る。作成部１１０４は、判断結果に応じて、異なるアドバイスを含む第２のメッセージを作成する。作成部１１０４は、第２のメッセージを出力部１１０５へ出力する。

ここで、第２のメッセージの例について説明する。
まず、判断結果が第１のメッセージの出力後における第１の血圧データの時間経過に対する推移が第２の血圧データに類似することを示す場合について説明する。第２のメッセージは、特定の疾患を発症する可能性が依然として高いことを示すアドバイスを含む。さらに、第２のメッセージは、第１のメッセージと同様に、第１の被測定者に発症すると予測される特定の疾患の予防に関する内容のアドバイスを含む。

次に、判断結果が第１のメッセージの出力後における第１の血圧データの時間経過に対する推移が第３の血圧データに類似することを示す場合について説明する。第２のメッセージは、特定の疾患を発症する可能性が低くなったことを示すアドバイスを含む。

出力部１１０５について説明する。
出力部１１０５は、第１のメッセージの出力に加えて、以下に例示するように、第２のメッセージを出力する。出力部１１０５は、第２のメッセージを作成部１１０４から受け取る。出力部１１０５は、第２のメッセージを通信インタフェース１３へ出力する。通信インタフェース１３は、ネットワークを介して、第２のメッセージを携帯端末３へ送信する。これにより、第１の被測定者は、携帯端末３を用いて、第２のメッセージを確認することができる。

§４−１−２ 動作例
＜サーバ＞
[判断動作]
図１１を参照して、判断部１１０６による判断動作について説明する。
図１１は、第１の血圧データと参照データＢ及び参照データＦのそれぞれとの比較を例示するグラフである。図１１は、収縮期血圧ＳＢＰの時間経過に対する推移を示している。なお、拡張期血圧ＤＢＰの時間経過に対する推移は、説明を簡略化するために省略している。
判断部１１０６は、第１のメッセージの出力後における所定のタイミングで第１の血圧データに対する判断動作を行う。所定のタイミングは、例えば第１のメッセージの出力後の１月、６月または１年などの経過時点であるが、これらに限定されない。所定のタイミングは、任意に設定可能である。

まず、判断部１１０６は、取得部１１０１から第１の血圧データを受け取る。

次に、判断部１１０６は、第１のメッセージの出力のために第２の血圧データとして検索された第１の参照データを記憶部１２から取得する。例えば、判断部１１０６は、記憶部１２に記憶されている第１の血圧データに関連付けられている参照データＢを特定する情報を参照する。判断部１１０６は、第１のメッセージの出力のために第２の血圧データとして検索された第１の参照データが参照データＢであると特定する。判断部１１０６は、参照データＢを記憶部１２から取得する。

次に、判断部１１０６は、第３の血圧データとなる第２の参照データを記憶部１２から取得する。例えば、判断部１１０６は、第２の管理テーブルの出力履歴を示す情報を参照して、第２の血圧データである参照データＢと関連付けられている参照データＦを第３の血圧データとして記憶部１２から取得する。

次に、判断部１１０６は、図１１に示すように、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データが第２の血圧データまたは第３の血圧データの何れに類似するのかを判断する。例えば、判断部１１０６は、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データが参照データＢまたは参照データＦの何れに類似するのかを判断する。判断部１１０６は、公知の波形の類似度を求める技術を用いることができる。

［疾患の発症の予測動作］
図１２は、サーバ１による疾患の発症の予測動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順については、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。

判断部１１０６は、上述のように、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データを受け取る（ステップＳ２０１）。

判断部１１０６は、上述のように、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データが第２の血圧データまたは第３の血圧データの何れに類似するのかを判断する（ステップＳ２０２）。

作成部１１０４は、上述のように、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データの時間経過に対する推移が第２の血圧データまたは第３の血圧データの何れに類似するのかを示す判断結果に応じて、第１の被測定者に対する異なる内容を示すアドバイスを含む第２のメッセージを作成する（ステップＳ２０３）。

出力部１１０５は、上述のように、第２のメッセージを出力する（ステップＳ２０４）。

なお、ステップＳ２０４では、出力部１１０５は、第１のメッセージの出力と同様に、医師による第２のメッセージの出力の許可を示す指示に基づいて、第２のメッセージを出力してもよい。

［作用・効果］
以上説明したように、変形例１では、サーバ１は、第１のメッセージの出力後における第１の血圧データが疾患の発症を示す情報と関連付けられている第２の血圧データまたは疾患の発症を示す情報と関連付けられていない第３の血圧データの何れに類似するのかを判断する。

これにより、サーバ１は、第１のメッセージの出力後に、第１の被測定者に特定の疾患が発症する可能性が依然として残っているのかどうかを判断することができる。その結果、第１の被測定者は、第１のメッセージの後の第２のメッセージを参照することで、特定の疾患が発症する可能性が依然として残っているのかどうかを把握することができる。

（４−２ 変形例２）
本実施形態では、血圧データを例にして説明したが、これに限定されない。本実施形態は、血圧データ以外の生体データにも適用可能である。生体データは、心電または脈拍数などに関連するデータであってもよい。そのため、本実施形態に登場する「血圧データ」という用語は、「生体データ」に読み替えられてもよい。

（４−３ 変形例３）
要するにこの発明は、上記の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。

§５ 付記
本実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限定されない。
（付記）
第１の被測定者に関連する第１の生体データを取得する取得部（１１０１）と、
前記第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の生体データであって、各生体データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の生体データの中から、前記第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の生体データを検索する検索部（１１０２）と、
前記第２の生体データに関連付けられている前記第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測部（１１０３）と、
を備えるデータ処理装置（１）。

１…サーバ、２…血圧計、３…携帯端末、４…情報処理端末、１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信Ｉ／Ｆ、１１１…ＣＰＵ、１１２…ＲＯＭ、１１３…ＲＡＭ、１１０１…取得部、１１０２…検索部、１１０３…予測部、１１０４…作成部、１１０５…出力部、１１０６…判断部、Ｓ…サーバ、Ｓ１…取得部、Ｓ２…検索部、Ｓ３…予測部。

Claims (7)

1. 第１の被測定者に関連する第１の生体データを取得する取得部と、
   前記第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の生体データであって、各生体データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の生体データの中から、前記第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の生体データを検索する検索部と、
   前記第２の生体データに関連付けられている前記第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測部と、
   前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、前記第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する作成部と、
   前記第１のメッセージを出力する出力部と、
   前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データが前記第２の生体データまたは疾患の発症を示す情報と関連付けられていない第３の被測定者に関連する第３の生体データの何れに類似するのかを判断する判断部と
   を備え、
   前記作成部は、前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データの時間経過に対する推移が前記第２の生体データまたは前記第３の生体データの何れに類似するのかを示す判断結果に応じて、前記第１の被測定者に対する異なる内容を示すアドバイスを含む第２のメッセージを作成し、
   前記出力部は、前記第２のメッセージを出力する、
   データ処理装置。
2. 前記検索部は、前記第１の被測定者の属性との類似度が第２の条件を満たす前記第２の被測定者に関連する前記第２の生体データを検索する、請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記作成部は、前記アドバイスとして前記第２の被測定者の生活習慣に基づく情報を含む前記第１のメッセージを作成する、請求項１に記載のデータ処理装置。
4. 前記出力部は、医療関係者による前記第１のメッセージの出力の許可を示す指示に基づいて、前記第１のメッセージを出力する、請求項１に記載のデータ処理装置。
5. 前記作成部は、前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データの時間経過に対する推移が前記第３の生体データに類似すると判断した場合に、前記特定の疾患を発症する可能性が低くなったことを示すアドバイスを含む前記第２のメッセージを作成する、請求項１に記載のデータ処理装置。
6. 第１の被測定者に関連する第１の生体データを取得する取得過程と、
   前記第１の被測定者とは異なる１以上の被測定者に関連する１以上の生体データであって、各生体データが各被測定者における疾患の発症を示す情報と関連付けられている１以上の生体データの中から、前記第１の生体データの時間経過に対する推移との類似度が第１の条件を満たす第２の被測定者に関連する第２の生体データを検索する検索過程と、
   前記第２の生体データに関連付けられている前記第２の被測定者における特定の疾患の発症を示す情報に基づいて、前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測過程と、
   前記第１の被測定者における前記特定の疾患の発症を予測する予測結果に基づいて、前記第１の被測定者に対するアドバイスを含む第１のメッセージを作成する作成過程と、
   前記第１のメッセージを出力する出力過程と、
   前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データが前記第２の生体データまたは疾患の発症を示す情報と関連付けられていない第３の被測定者に関連する第３の生体データの何れに類似するのかを判断する判断過程と
   を備え、
   前記作成過程は、前記第１のメッセージの出力後における前記第１の生体データの時間経過に対する推移が前記第２の生体データまたは前記第３の生体データの何れに類似するのかを示す判断結果に応じて、前記第１の被測定者に対する異なる内容を示すアドバイスを含む第２のメッセージを作成し、
   前記出力過程は、前記第２のメッセージを出力する、
   データ処理方法。
7. 請求項１から５のうちの何れか１項に記載のデータ処理装置が備える各部としてコンピュータを機能させるデータ処理プログラム。

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