健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法与流程

本发明涉及健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法。详细而言，涉及如下健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法，在该健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法中，是通过求出被检者在使用以血液数值为主的健康诊断的数值(dx)而预先求出的多人的数据中的定位，来对该被检者的健康状态进行评价的。

背景技术：

以往，作为这种系统，例如公知有如现有技术文献1的技术。在该文献中，进行了针对各血液数值的定位，或者基于每个脏器的主成分分析的定位。该健康状态的定位需要专业的解释，不适合用于普通人的健康状态的改善。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1:日本人間ドック学会·健康保険組合連合会、「新たな健診の基本検査の基準範囲日本人間ドック学会と健保連による150万人のメガスタディー」、[在线]、2014年4月、互联网<url：http://www.ningen-dock.jp/wp/wp-content/uploads/2013/09/％e3％83％97％e3％83％ac％e3％82％b9％e3％83％aa％e3％83％aa％e3％83％bc％e3％82％b9％e7％94％a8pdf％ef％bc％88140409％e5％b7％ae％e3％81％97％e6％9b％bf％e3％81％88％ef％bc％89.pdf>

技术实现要素：

发明要解决的课题

鉴于这些现有的情况，本发明的目的在于提供一种使一般人能够为了改善健康状态而知道自身的定位的健康状态评价系统。

用于解决课题的手段

为了达成上述目的，本发明的健康状态评价系统的特征在于，通过求出被检者在使用以血液数值为主的健康诊断数值(dx)而预先求出的多人的数据中的定位，来对该被检者的健康状态进行评价，该健康状态评价系统通过以所述健康诊断数值(dx)为说明变量的主成分分析，求出方差大小为前3位的主成分变量，即能量摄取习惯变量(c1)、营养平衡习惯变量(c2)以及运动习惯变量(c3)，该健康状态评价系统具有：数据输入部，其输入所述健康诊断数值(dx)；运算部，其基于根据所述主成分分析而求出的系数和数学式来计算所述各习惯变量(c1～3)；存储部，其存储预先求出的多人的所述各习惯变量(c1～3)；以及结果显示部，其显示由所述运算部求出的被检者的所述各习惯变量(c1～3)在所述多人的所述各习惯变量(c1～3)中的定位，通过利用所述各习惯变量(c1～c3)求出被检者在预先求出的多人的数据中的定位，来对该被检者的健康状态进行评价，其中，能量摄取习惯变量c1＝σ(a1，n1＊d1，n1)，ax为各dx的权重系数，利用主成分分析而求出，d1、n1包含最小血压、ast、alt、血糖值中的任意1个或者多个，n1是自然数，σ1～n1，营养平衡习惯变量c2＝σ(a2，n2＊d2，n2)+σ(a1，n1＊d1，n1)，d2、n2包含ldl、hdl、γgtp、中性脂肪中的任意1个或者多个，n2和n1是自然数，σ1～n2，σ1～n1，运动习惯变量c3＝a3(最高血压固有的系数)＊d3(最高血压)+σ(a1，n1＊d1，n1)，n1是自然数，σ1～n1。

在该特征中，发明者判断出，方差的大小为前3位的主成分变量分别相当于运动习惯变量(c1)、能量摄取习惯变量(c2)和营养平衡习惯变量(c3)，能够用作各自的生活改善的指标。

因此，仅通过使用以血液数值为主的健康诊断的数值(dx)，被检者便能够得知运动习惯变量(c1)、能量摄取习惯变量(c2)以及营养平衡习惯变量(c3)，由此，一般人也能够容易地实现健康状态的改善。

也可以是，所述结果显示部显示所述各习惯变量(c1)～(c3)，并且显示各值所表明的受诊者数量和患病率。

在上述情况下，也可以是，所述结果显示部在所述患病率图表上的与所述各习惯变量(c1)～(c3)相应的值的位置上描绘标记而作为该被检者的结果，从而显示患病率。

也可以是，所述结果显示部显示出从所述各习惯变量(c1)～(c3)中的任意一个提取出2个成分而得到的3种二维图表，以及/或者以所述各3个变量为成分的三维图表。

也可以是，所述结果显示部在所述图表上按照时间序列显示多个测定经过。

也可以是，所述结果显示部分多个等级来识别显示所述各习惯变量(c1)～(c3)的值。

也可以是，所述能量摄取习惯变量c1、所述营养平衡习惯变量c2以及所述运动习惯变量c3分别由以下的数学式示出。在此，数学式是：

所述能量摄取习惯变量c1＝a1＊d1(最小血压)，

所述营养平衡习惯变量c2＝a2＊d2(中性脂肪)+a1＊d1(最小血压)，

所述运动习惯变量c3＝a3＊d3(最高血压)+a1＊d1(最小血压)。

也可以是，所述能量摄取习惯变量c1、所述营养平衡习惯变量c2以及所述运动习惯变量c3分别由以下的数学式示出。在此，数学式是：

所述能量摄取习惯变量c1＝a11＊d11(最小血压)+a12＊d12(ast)+a13＊d13(alt)+a14＊d14(血糖值)，

所述营养平衡习惯变量c2＝{a21＊d21(中性脂肪)+a22＊d22(ldl)+a23＊d23(hdl)+a24＊d24(γgtp)}+{a11＊d11(最小血压)+a12＊d12(ast)+a13＊d13(alt)+a14＊d14(血糖值)}，

所述运动习惯变量c3＝a3＊d3(最高血压)+{a11＊d11(最小血压)+a12＊d12(ast)+a13＊d13(alt)+a14＊d14(血糖值)}。

为了达成上述目的，本发明的健康状态评价装置的特征在于，通过求出被检者在使用以血液数值为主的健康诊断数值(dx)而预先求出的多人的数据中的定位，从而对该被检者的健康状态进行评价，该健康状态评价装置通过以所述健康诊断数值(dx)为说明变量的主成分分析，求出方差大小为前3位的主成分变量，即能量摄取习惯变量(c1)、营养平衡习惯变量(c2)以及运动习惯变量(c3)，该健康状态评价装置具有：数据输入部，其输入所述健康诊断数值(dx)；运算部，其基于根据所述主成分分析而求出的系数和数学式来计算所述各习惯变量(c1～3)；存储部，其存储预先求出的多人的所述各习惯变量(c1～3)；以及结果显示部，其显示由所述运算部所求出的被检者的所述各习惯变量(c1～3)在所述多人的所述各习惯变量(c1～3)中的定位，通过利用所述各习惯变量(c1～c3)求出被检者在预先求出的多人的数据中的定位，来对该被检者的健康状态进行评价，其中，ax、a1～3、c1～3、d1～3、n1、n2与上述第1方面相同。

为了达成上述目的，本发明的健康状态评价方法的特征在于，通过求出被检者在使用以血液数值为主的健康诊断数值(dx)而预先求出的多人的数据中的定位，从而对该被检者的健康状态进行评价，该健康评价方法通过以所述健康诊断数值(dx)为说明变量的主成分分析，求出方差的大小为前3位的主成分变量，即能量摄取习惯变量(c1)、营养平衡习惯变量(c2)以及运动习惯变量(c3)，在该健康状态评价方法中，输入所述健康诊断数值(dx)，基于所述输入值和根据所述主成分分析而求出的系数及数学式来计算所述各习惯变量(c1～3)，将预先求出的多人的所述各习惯变量(c1～3)存储于存储部，以图表显示出利用所述运算部所求出的被检者的所述各习惯变量(c1～3)在所述多人的所述各习惯变量(c1～3)中的定位，通过利用所述各习惯变量(c1～c3)求出被检者在预先求出的多人的数据中的定位，对该被检者的健康状态进行评价。其中，ax、a1～3、c1～3、d1～3、n1、n2与上述第1方面相同。

为了达成上述目的，本发明的健康状态评价系统的其他特征在于，通过求出被检者在使用以血液数值为主的健康诊断数值(dx)而预先求出的多人的数据中的定位，从而对该被检者的健康状态进行评价，该健康状态评价系统通过以所述健康诊断数值(dx)为说明变量的主成分分析，来求出方差的大小为前3位的主成分变量之中的营养平衡习惯变量(c2)和运动习惯变量(c3)，该健康状态评价系统具有：数据输入部，其输入所述健康诊断数值(dx)；运算部，其基于根据所述主成分分析而求出的系数和数学式来计算所述各习惯变量(c2、3)；存储部，其存储预先求出的多人的所述各习惯变量(c2、3)；以及结果显示部，其显示利用所述运算部而求出的被检者的所述各习惯变量(c2、3)在所述多人的所述各习惯变量(c2、3)中的定位，通过利用所述各习惯变量(c2、c3)求出被检者在预先求出的多人的数据中的定位，对该被检者的健康状态进行评价，其中，营养平衡习惯变量c2＝σ(a2，n2＊d2，n2)+σ(a1，n1＊d1，n1)，ax为各dx的权重系数，通过主成分分析而求出，d1、n1包含最小血压、ast、alt、血糖值中的任意1个或者多个，n1是自然数，σ1～n1，d2、n2包含ldl、hdl、γgtp、中性脂肪中的任意1个或者多个，n2是自然数，σ1～n2，运动习惯变量c3＝a3(最高血压固有的系数)＊d3(最高血压)+σ(a1，n1＊d1，n1)，n1是自然数，σ1～n1。

发明效果

根据上述本发明的健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法的特征，一般人能够为了改善健康状态而知道自身的定位。

本发明的其他的目的、结构以及效果通过以下的发明的实施方式而明确。

附图说明

图1是本发明的健康状态评价系统(装置)的结构图。

图2是示出作为3个主成分变量的习惯变量(component1～3、c1～3)相互关系和与健康诊断数值(dx)之间的关系的图表，图2的(a)是示出c1与c2的关系的图表，(b)是示出c2与c3的关系的图表，(c)是示出c1与c3的关系的图表。

图3是示出各习惯变量的值的社会上层人士(具有红色(pcx)区域的生活习惯的人)的疾患比例的图表。

图4是示出各习惯变量(c1～3)与患病率的关系的图表，上面为各习惯变量(c1～3)的分布，下面为各习惯变量(c1～3)的患病率，(a)与能量摄取c1对应，(b)与营养平衡c2对应，(c)与运动量c3对应。

图5示出本系统的显示例，是整合了各习惯变量(c1～3)和患病率，并示出被检者的状态的图表。(a)与能量摄取c1对应，(b)与营养平衡c2对应，(c)与运动量c3对应。

图6是示出本系统的其他的显示例的区域显示的图表，(a)与能量摄取c1对应，(b)与营养平衡c2对应、(c)与运动量c3对应。

图7是示出使用了本系统的各习惯变量(c1～3)的图表的被检者的监视状态的图。

图8是示出使用了本系统的各习惯变量(c1～3)的图表的其他被检者的监视状态的图。

图9是示出仅使用3个健康诊断的数值(dx)进行本发明的评价的各习惯变量(c1～3)与患病率的关系的图表。

图10是将各习惯变量(c1～3)分配到三维图表的各轴上而示出被检者的状态的图表。

具体实施方式

接下来，一边适当参照附图一边对本发明进行更详细的说明。

图1是本发明的健康状态评价系统(装置)1的结构图。pc10具有进行计算处理和生成显示用图像的运算部11、临时存储部12、存储部13、输入输出if14、通信if18、以及内部总线17，该内部总线17具有将这些部件连接的数据总线和地址总线。在输入输出if14上连接有作为数据输入部使用的键盘和鼠标等输入部15、以及作为结果显示部使用的显示器和打印机等显示部16。通信if18经由由icp/ip等构成的网络20而与外部存储设备21和省略了图示的其他的pc连接。

数据输入、基于运算处理的主成分分析以及数据显示是利用该pc10来进行的。预先求出的多人的各习惯变量(c1～3)除了存储于pc10内部的存储部13之外，还存储于作为存储部的外部存储设备21。另外，运算结果的显示是指，使以下所示的各图表和输入输出画面显示于显示部16。

在以血液数值为主的健康诊断的数值(dx)中，具有图6的(d)的输入画面所显示的9个数值，各值的佳值以及详细情况如下。

ast(aspartateaminotransferase：谷草转氨酶)10～40iu/l：肝脏中大量含有的酶在组织存在障碍时，在血液中的值会上升。在它们显示出极高的值时，怀疑存在各种肝障碍。

ast5～45iu/l：肝脏中大量含有的酶在组织存在障碍时，在血液中的会值上升。在它们显示出极高的值时，怀疑存在各种肝障碍。

γ―gt(glutamyltranspeptidase：谷氨酰转肽酶)男80以下iu/l、女30以下iu/l：分布于肝脏等的酶，受胆汁淤积、酒精、药物等的影响而上升。在因肝炎、闭塞性黄疸、胆结石等导致产生了胆汁淤积的情况下，其测定值上升，除了尤其对酒精反应敏感之外，止疼药等药物也会使其上升。

ldl：总胆固醇减去hdl后的值。

hdl：男40～70mg/dl、女45～75mg/dl：hdl(高密度)胆固醇进行将成为动脈硬化的原因的胆固醇从末梢血管向肝脏传送的工作，也被称作“有益胆固醇”。在40以下的情况下发生动脈硬化的危险性较高。虽然不能通过食物摄取直接增加，但减少体脂和适度的运动对于其增加是有效的。

中性脂肪30～149mg/dl：中性脂肪作为能量源而利用，但如果过剩则会积蓄于皮下和肝脏，成为肥胖和脂肪肝的原因。另外也会导致动脈硬化。

血糖值(空腹时的血糖值)70～109mg/dl：血糖检查是测定血液中的葡萄糖浓度的检查。葡萄糖作为生物体的能量源而被利用代谢。血糖值会因进食等而发生变动，但该变动幅度止于一定范围，血糖值的调节与间脑、自主神经以及胰岛素等激素有较深的关系。一般，糖代谢的诊断是以早上的空腹时的血糖值来判定的。根据除此之外的随时血糖(或者饭后血糖)是难以做出正确的诊断的，但正常人的情况下即使在饭后也基本不会超过140mg/dl。

最高血压：“最高血压”是指心脏在为了送出血液而使心脏的肌肉收缩时的压力，也称作收缩压、最大血压。

最低血压：“最低血压”是指心脏的肌肉在最舒张时的压力，也称作舒张压、最小血压。

下面的表1示出血压的佳值。

【表1】

单位mmhg

这里，参照图2，对使用约5000人(被检者4717人，以下相同)的数据进行分析而得的3个作为主成分变量的习惯变量(component1～3、以下省略为“c1～3”。)彼此间的关系、和与上述9个健康诊断的数值(dx)之间的关系进行说明。另外，9个健康诊断的数值(dx)是按照c1～3的方差较大的方式进行反复试验而选择出来的。该图的(a)是示出c1与c2的关系的主要成分负荷量的散点图的图表，(b)是示出c2与c3的关系的主要成分负荷量的散点图的图表，(c)是示出c1与c3的关系的主要成分负荷量的散点图的图表。另外，各描点表示c1～3的健康诊断的数值(dx)的系数。无论是哪个散点图中，血液成分都被分为3个组g1～3。另外，图3是示出作为各习惯变量的值的、社会上层人员(后述的图6(d)中的具有红色(pcx)区域的生活习惯的人)的疾患的比例的图表。

这里，在以下进行对上述事实的分析。在图2的(b)的c2-c3轴的图表中，g2、g3分别位于c2、c3轴之上，但g1不位于c2、c3中的任何一个轴之上。在图2的(a)的c1－c2轴的图表中，g3几乎为零，g1、g2不位于c1、c2中的任何一个轴之上。在图2的(c)的c1-c3轴的图表中，g2几乎为零，g3在c3轴上具有值，g1不位于c1、c3中的任何一个轴之上。根据以上情况可知，c1与g1相关但相对于g2、g3是独立的，c2与g1、g2相关，c3与g1、g3相关。

另一方面，从生物化学的角度对c1～3与生活习惯的关系进行考察。考虑在构成c1的g1中包含有能够由能量摄取量来控制的血糖值，g1的其它的要素因为与血糖值有关而存在于同一组。因此，c1是计算能量摄取习惯分值(score)所需要的参数。

在构成c2的g2中具有能够由营养平衡来控制的中性脂肪。相同的g2组的hdl等也与中性脂肪有关。另外，g1的组也从属于c2，因此，在分值计算中，除了g2之外，还要使用g1的要素作为参数。构成c3的g3仅由收缩时血压构成。这是能够由运动控制的因子。在运动习惯的分值的计算中，还使用从属于c3的g1。基于上述认识，利用g1的要素即可判断出反映能量摄取的c1，利用g2和g1的要素即可判断出反映营养平衡的c2，利用g3和g1的要素即可判断出反映运动的c3。另外，可知各习惯变量(c1～3)表现为像第8方面那样，如后所述，健康诊断的数值dx可以是如第7方面的3个成分，通式表现为如第1方面所述。

这里，对能量摄取习惯分值c1、营养平衡习惯分值c2、运动习惯分值c3与生活习惯病的患病率的关系进行了验证。作为要素，根据使用了血压(收缩时)、血压(舒张时)、alt、ast、γ-gt、ldl、hld、中性脂肪、血糖值的匿名的4717人的个人血液成分矩阵与各主成分的固有向量的内积，而获得4717人的上述3个习惯变量(c1～3)。接着，生成4717人的上述3个习惯变量(c1～3)的频率分布，从而求出各分值阶层所包含的患病者的比例。这些结果是示出图4所示的各习惯变量(c1～3)与患病率的关系的图表。上述3个习惯变量(c1～3)皆可以视为分值与患病率的正相关，因此确认是能够用于生活习惯的改善指导的分值。

在实际使用中，如图5所示，如果将各习惯变量(c1～3)的分布与患病率da、db、dc的图表整合在一起则较为便利。此时，将被检者的状态由在患病率da、db、dc的图表上的标号sa、sb、sc所示那样来显示，可以优选为以数值显示该点的患病率。

在实际使用中，如图6所示，也可以使用区域显示的图表。

如该图所示，将由标号pax表示的区域以蓝色示出、将由标号pbx表示的区域以黄色示出，并将由标号pcx表示的区域以红色示出(x＝1～3)。生活习惯按照蓝色＞黄色＞红色的顺序来排列是恰当的。关注在3个生活习惯c1～3之中最不恰当的习惯。

蓝色区域：生活习惯病风险较低，但需要注意贫血和低血压。

黄色区域：随着年龄的增加生活习惯病风险有变高的可能性。

红色区域：具有该生活习惯的人80％有生活习惯病。需要在管理营养师等专家的指导下进行适当改善。

图7、8是针对被检者的应用例。显示了被检者在生活习惯指导前的习惯变量的值sa1、sb1、sc1和在生活习惯指导后的习惯变量的值sa2、sb2、sc2。关于sb没有发现其变化。为了易于从各被检者了解指导的成果，取得了生活指导的结果与生活习惯改善的动机相关这样的感想。

根据较少的数据计算分值：根据9个血液成分被分成3个组这一结果，从各组任意并逐个地选择出1个血液成分数据，并用于分值的计算。

但是，最高血压(收缩时)、最低血压(舒张时)、血中脂肪(中性脂肪)是属于彼此不同的组g1～3的参数。根据之前求出的9个血液成分的负荷量固有值，使用上述3个固有值，从而新获得了关于能量摄取习惯、营养平衡习惯、运动习惯的固有向量。根据4717人的匿名的个人血液成分矩阵[最高血压(收缩时)、最低血压(舒张时)、血中脂肪]和上述固有向量的内积而新获得4717人的各人的分值并生成频率分布图，并且计算各阶层的患病率，从而像图9所示那样形成图表。发现了根据最高血压(收缩时)、最低血压(舒张时)以及血中脂肪这3个参数计算出的生活习惯分值与患病率(％)的正相关。因此，可以明确，根据3个血液成分数据提供了能够应用于生活指导的分值。这次，针对血液所必须采集的数据仅是血中脂肪，从而能够期待使检查成本大幅下降的效果。这3个要素以外的要素可以根据上述通式而选择。

最后，对本发明的其他的实施方式进行说明。对与上述实施方式相同的部件、要素标注相同的标号。另外，各实施方式能够彼此组合实施。

在上述各实施方式中，将各习惯变量(c1～3)分配于不同的图表。但是，如图10所示，也可以将各习惯变量(c1～3)分配于三维图表的各轴，将被检者的状态以符号ma、mb等显示于三维坐标上。此时，如果将图6的区域显示记载于三维坐标中，被检者会容易掌握自身的状态，方便用作生活改善指标。

在上述各实施方式中，使用了能量摄取习惯变量c1、营养平衡习惯变量c2以及运动习惯变量c3这3个习惯变量(c1～3)。但是，能量摄取习惯变量c1仅包含g1的要素，而分别包含g1、g2或g3的要素。因此，能够考虑为，营养平衡习惯变量c2和运动习惯变量c3已经分别采纳了g1的判断，作为生活改善的指标也可以仅使用该c2、c3。该情况下的通式如第11方面所述。在该情况下，用于判断的图表为2个或者如二维平面中所标记的那样。在实施时的结构能够使用第1～10方面的要素，该要素为在本说明书中已经公开的内容。但是，当然，生活改善的指标为3个要素的情况从改善的观点较多的方面考虑是更优异的。

本发明的主旨在于，使用组g1的健康诊断数值(dx)作为能量摄取习惯变量c1，使用组g1和组g2的健康诊断的数值(dx)作为营养平衡习惯变量c2，使用组g1和组g3的健康诊断的数值(dx)作为运动习惯变量c3。

虽然为了求出习惯变量c1～3并求出上述各通式的系数而使用主成分分析，但也可以使用其他的数学的手法，使用其它的数学手法的方法也包含于本发明的范围内。

产业上的利用可能性

本发明能够用作通过按照生活习惯使被检者的健康状态分值化的方法来进行评价的健康状态评价系统、健康状态评价装置以及健康状态评价方法。

标号说明

1：健康状态评价系统(装置)、10：pc(个人计算机)、11：运算部、12：临时存储部、13：存储部、14：输入输出if(接口)、17：内部总线、18：通信if(接口)、20：网络、21：外部存储设备。