JP6173316B2 - Lifestyle-related disease improvement support system, lifestyle-related disease improvement support method, lifestyle-related disease improvement support computer program, and computer-readable recording medium storing a lifestyle-related disease improvement support computer program - Google Patents

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Description

本開示は、生活習慣病を改善するための支援を行う生活習慣病改善支援システム、生活習慣病改善支援方法、生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム、及び、生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。生活習慣病の発症には、遺伝要因と環境要因が関与しており、環境要因としては、生活習慣や服薬の影響がある。ここでは、対象とする患者が他の患者の健康状態や生活習慣を参照し、患者が生活習慣改善の動機付けを行う技術について記載する。   This disclosure stores a lifestyle-related disease improvement support system, a lifestyle-related disease improvement support method, a lifestyle-related disease improvement support computer program, and a lifestyle-related disease improvement support computer program that provide support for improving lifestyle-related diseases The present invention relates to a computer-readable recording medium. Genetic factors and environmental factors are involved in the development of lifestyle-related diseases, and environmental factors include the influence of lifestyle and medication. Here, a technique is described in which the target patient refers to the health status and lifestyle of other patients, and the patient motivates lifestyle improvement.

生活習慣病を改善する為には、生活習慣や服薬の影響を考慮する必要があることは公知である。また、生活習慣病の一例として、高血圧に対する生活習慣の改善項目としては、非特許文献１に記載がされている通り、減塩、栄養、減量、運動、節酒、禁煙などがあることも、医療関係者からの情報、および公開情報にて公知である。しかしながら、患者にとって生活習慣改善項目を継続的に実施することは、日常生活に制限がかかり、精神的や肉体的に苦痛を伴う場合があることから、必ずしも容易なことではない。この生活習慣改善を継続する為に、対象となる患者（以下、対象患者と表現）の健康状態だけでなく、対象患者とは異なる他の患者（以下、参照患者と表現）の健康状態や生活習慣を参照する技術として２つを紹介する。   In order to improve lifestyle-related diseases, it is known that it is necessary to consider the effects of lifestyle and medication. Moreover, as an example of lifestyle-related diseases, as described in Non-Patent Document 1, lifestyle improvement items for high blood pressure include salt reduction, nutrition, weight loss, exercise, alcohol saving, smoking cessation, etc. It is publicly known by information from related parties and public information. However, it is not always easy for patients to continuously carry out lifestyle improvement items because daily life is limited and may be mentally and physically painful. In order to continue this lifestyle improvement, not only the health of the target patient (hereinafter referred to as “target patient”) but also the health status and life of other patients (hereinafter referred to as “reference patient”) different from the target patient. Two techniques are introduced to refer to customs.

例えば、特許文献１は、生活習慣病を改善する為、対象患者と類似した属性（年齢、遺伝子、生活習慣等）の参照患者を抽出し、対象患者と参照患者との優劣度を相対評価する技術を開示している。   For example, Patent Literature 1 extracts reference patients having similar attributes (age, gene, lifestyle, etc.) to the target patient in order to improve lifestyle-related diseases, and relatively evaluates the superiority or inferiority of the target patient and the reference patient. The technology is disclosed.

また、特許文献２は、体重を減量する為、対象患者と同様な生体情報（体重）変化の参照患者を抽出し、その参照患者の減量実績情報を提供する技術を開示している。   Further, Patent Document 2 discloses a technique for extracting a reference patient whose biological information (weight) change is the same as that of a target patient in order to lose weight, and providing weight loss result information of the reference patient.

特開２００６−１２７２８９号公報JP 2006-127289 A 特開２００９−９３３０７号公報JP 2009-93307 A

従来技術では、対象患者が対象患者本人と類似した参照患者の健康状態の比較を行う際に、参照患者のどの様な生活習慣がきっかけとなり健康状態を改善させたのか、もしくは健康状態を悪化させたのか、参照患者の経時変化における変化点の原因が何かを把握することが困難である。   In the prior art, when the target patient compares the health status of a reference patient similar to the target patient himself, what lifestyle habits of the reference patient triggered the improvement of the health status, or worsened the health status It is difficult to understand what causes the change point in the reference patient over time.

本開示の目的は、対象患者本人と類似した参照患者の健康状態を比較して、対象患者へ適切な生活習慣改善提案を行う技術を提供することである。   An object of the present disclosure is to provide a technique for comparing a health condition of a reference patient similar to the subject patient himself and making an appropriate lifestyle improvement proposal to the subject patient.

課題を解決する手段Means to solve the problem

本開示に係る生活習慣病改善支援システムは、対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援システムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記対象患者の前記生体情報測定値と、前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出する特徴量比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出する参照患者抽出部と、
前記対象患者に対して、前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示する生活習慣提案表示部と、
を備える。The lifestyle-related disease improvement support system according to the present disclosure is a lifestyle-related disease improvement support system that supports the improvement of lifestyle-related diseases of target patients,
A lifestyle state input unit for accepting an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
A biological information measurement value input unit that receives input of the biological information measurement value of the target patient;
A feature amount extraction unit that extracts a change with respect to a temporal change in the biological information measurement value as a feature amount;
A feature amount comparison unit that calculates a comparison result between the biological information measurement value of the target patient and the feature amount of a reference patient different from the target patient;
A reference patient extraction unit that extracts a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
For the target patient, a lifestyle proposal display unit that displays the living body information measurement value and the lifestyle state of the reference patient;
Is provided.

本開示の生活習慣病改善支援システムによれば、対象患者が、対象患者本人と類似した参照患者の健康状態を比較する際に、参照患者の健康状態が変化する時点の生活習慣を参照することにより、生活習慣病改善の行動変容を行う情報を提供する。これによって、対象患者に対して生活習慣改善を行う動機付けを提供できるという効果がある。   According to the lifestyle-related disease improvement support system of the present disclosure, the target patient refers to the lifestyle at the time when the health condition of the reference patient changes when comparing the health condition of the reference patient similar to the target patient. Provides information on behavioral change to improve lifestyle-related diseases. As a result, there is an effect that it is possible to provide motivation to improve lifestyle habits for the target patient.

実施の形態１に係る生活習慣病改善支援システムの構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the lifestyle-related disease improvement support system which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る生活習慣病改善支援方法のフローチャートである。3 is a flowchart of a lifestyle-related disease improvement support method according to Embodiment 1. 実施の形態１における生活習慣目標入力部における画面の一例である。3 is an example of a screen in a lifestyle target input unit according to the first embodiment. 実施の形態１における健康状態入力処理のフローチャートである。4 is a flowchart of a health condition input process in the first embodiment. 実施の形態１における生体情報測定値入力部における画面の一例である。3 is an example of a screen in a biological information measurement value input unit in the first embodiment. 実施の形態１における生活習慣状態入力部における画面の一例である。3 is an example of a screen in a lifestyle state input unit in the first embodiment. 実施の形態１における特徴量抽出部の処理のフローチャートである。3 is a flowchart of processing of a feature amount extraction unit in the first embodiment. 実施の形態１における特徴量抽出部における特徴量を示す一例である。3 is an example illustrating a feature amount in a feature amount extraction unit according to the first embodiment. 実施の形態１における第二記憶部に記憶している各患者の特徴量の一例である。4 is an example of a feature amount of each patient stored in a second storage unit in the first embodiment. 実施の形態１における生活習慣提案処理のフローチャートである。4 is a flowchart of lifestyle suggestion processing in the first embodiment. 参照患者抽出部による参照患者一覧の画面の一例である。It is an example of the screen of the reference patient list by a reference patient extraction part. 生活習慣提案表示部における画面の一例である。It is an example of the screen in a lifestyle proposal display part. 特徴量比較部における処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process in a feature-value comparison part. （ａ）は、対象患者の生体情報測定値を表すグラフであり、（ｂ）は、参照患者の生体情報測定値を表すグラフであり、（ｃ）は、対象患者４の生体情報測定値と参照患者５の生体情報測定値との差分算出方法を表すグラフである。(A) is a graph showing the biological information measurement value of the target patient, (b) is a graph showing the biological information measurement value of the reference patient, and (c) is the biological information measurement value of the target patient 4. It is a graph showing the difference calculation method with the biometric information measured value of the reference patient. （ａ）は、対象直線と参照直線が交差する場合の差分を算出する方法を示す図であり、（ｂ）は、対象直線と参照直線が交差しない場合の差分を算出する方法を示す図である。(A) is a figure which shows the method of calculating the difference when an object straight line and a reference straight line cross, (b) is a figure which shows the method of calculating the difference when an object straight line and a reference straight line do not intersect. is there. 実施の形態１における生活習慣病改善支援システムのクライアント装置の構成の一例を示す構成図である。3 is a configuration diagram illustrating an example of a configuration of a client device of the lifestyle-related disease improvement support system in Embodiment 1. FIG.

本開示の第１態様に係る生活習慣病改善支援システムは、対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援システムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記対象患者の前記生体情報測定値と、前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出する特徴量比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出する参照患者抽出部と、
前記対象患者に対して、前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示する生活習慣提案表示部と、
を備える。The lifestyle-related disease improvement support system according to the first aspect of the present disclosure is a lifestyle-related disease improvement support system that supports the improvement of lifestyle-related diseases of the target patient,
A lifestyle state input unit for accepting an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
A biological information measurement value input unit that receives input of the biological information measurement value of the target patient;
A feature amount extraction unit that extracts a change with respect to a temporal change in the biological information measurement value as a feature amount;
A feature amount comparison unit that calculates a comparison result between the biological information measurement value of the target patient and the feature amount of a reference patient different from the target patient;
A reference patient extraction unit that extracts a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
For the target patient, a lifestyle proposal display unit that displays the living body information measurement value and the lifestyle state of the reference patient;
Is provided.

第２態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第１態様において、前記特徴量抽出部は、
前記生体情報測定値の時系列に対し近似直線を算出し、
最新の前記生体情報測定値と前記近似直線による予測値との差分を算出し、
前記差分が閾値を超過した場合、最新より一つ前の前記生体情報測定値の時刻を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to the second aspect, in the first aspect, the feature amount extraction unit includes:
An approximate straight line is calculated for the time series of the biological information measurement values,
Calculate the difference between the latest biological information measurement value and the predicted value by the approximate line,
When the difference exceeds a threshold, the time of the biometric information measurement value immediately before the latest is the change date,
The change date may be included as the feature amount.

第３態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第１態様において、前記特徴量抽出部は、
前記生体情報測定値の時系列を結ぶ直線の傾きを算出し、
前記直線の傾きの符号が変化する日時を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to a third aspect, in the first aspect, the feature amount extraction unit includes:
Calculating a slope of a straight line connecting the time series of the biological information measurement values;
The date and time when the sign of the slope of the line changes is the change date and time,
The change date may be included as the feature amount.

第４態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第２態様又は第３態様において、前記特徴量抽出部は、前記変化日時における生体情報測定値を極値とし、
前記特徴量として前記極値を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to the fourth aspect, in the second aspect or the third aspect, the feature amount extraction unit sets the biological information measurement value at the change date and time as an extreme value,
The extreme value may be included as the feature amount.

第５態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第４態様において、前記特徴量抽出部は、前記極値の時系列を直線で結んだ近似直線の傾きを算出し、
前記特徴量として前記傾きを含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to a fifth aspect, in the fourth aspect, the feature amount extraction unit calculates an inclination of an approximate straight line that connects the time series of the extreme values with a straight line,
The inclination may be included as the feature amount.

第６態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第５態様において、前記特徴量比較部は、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と、別の前記患者の前記変化日時における前記極値および前記傾きから前記対象患者と前記参照患者との類似度を算出してもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to a sixth aspect, in the fifth aspect, the feature amount comparison unit includes the latest biometric information measurement value of the target patient and the pole of the change date and time of another patient. The similarity between the target patient and the reference patient may be calculated from the value and the slope.

第７態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第６態様において、前記特徴量比較部は、前記対象患者と前記参照患者の類似度として、前記対象患者の前記極値を結んだ近似直線を表す対象直線と、前記参照患者の前記極値を結んだ近似直線を表す参照直線との差から導出される面積に基づいて前記類似度を定義してもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to a seventh aspect, in the sixth aspect, the feature amount comparison unit approximates a straight line connecting the extreme values of the target patient as the similarity between the target patient and the reference patient. The degree of similarity may be defined based on the area derived from the difference between the target straight line representing the reference line and the reference straight line representing the approximate straight line connecting the extreme values of the reference patient.

第８態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第６態様又は第７態様において、前記参照患者抽出部は、前記対象患者に対して前記類似度がより類似している前記参照患者の類似度の順位を上げてもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to an eighth aspect, in the sixth aspect or the seventh aspect, the reference patient extraction unit is similar to the reference patient whose similarity is more similar to the target patient. You may raise the rank.

第９態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第６態様から第８態様のいずれかにおいて、前記参照患者抽出部は、前記変化日時以降の前記傾きの絶対値が大きい前記参照患者の類似度の順位を上げてもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to a ninth aspect, in any one of the sixth aspect to the eighth aspect, the reference patient extraction unit is similar to the reference patient having a large absolute value of the slope after the change date and time. You may raise the rank.

第１０態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第８態様又は第９態様において、前記生活習慣提案表示部は、前記順位に基づいて前記参照患者の情報を表示してもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to a tenth aspect, in the eighth aspect or the ninth aspect, the lifestyle suggestion display unit may display information on the reference patient based on the ranking.

第１１態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第４態様から第１０態様のいずれかにおいて、前記参照患者抽出部は、前記対象患者と前記参照患者との生体情報測定値の傾向と比較を前記極値に基づいて表示してもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to an eleventh aspect, in any one of the fourth to tenth aspects, the reference patient extraction unit compares the tendency of the biological information measurement values between the target patient and the reference patient. May be displayed based on the extreme value.

第１２態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第２態様から第１１態様のいずれかにおいて、前記生活習慣提案表示部は、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と前記参照患者の前記生体情報測定値の前記変化日時を時間軸上で一致させた時系列のグラフを表示してもよい。   In the lifestyle-related disease improvement support system according to a twelfth aspect, in any one of the second to eleventh aspects, the lifestyle suggestion display unit may include the latest biometric information measurement value of the target patient and the reference patient. You may display the time-sequential graph which made the said change date of the said biometric information measured value match on a time axis.

第１３態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第２態様から第１２態様のいずれかにおいて、前記生活習慣提案表示部は、前記参照患者の前記変化日時以降の前記生体情報測定値に
関するグラフも表示してもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to a thirteenth aspect, in any one of the second to twelfth aspects, the lifestyle suggestion display unit is a graph relating to the biological information measurement values after the change date and time of the reference patient. May also be displayed.

第１４態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第２態様から第１３態様のいずれかにおいて、前記生活習慣提案表示部は、
前記生活習慣状態の前記変化日時より前の所定区間である前区間と前記変化日時より後の所定区間である後区間に対して所定区間の前後とを比較し、
前記前区間と前記後区間とで前記生活習慣状態の差が大きい順に前記生活習慣状態を表示してもよい。In the lifestyle-related disease improvement support system according to the fourteenth aspect, in any one of the second to thirteenth aspects, the lifestyle suggestion display unit includes:
Before and after the predetermined section with respect to the previous section that is a predetermined section before the change date and time and the subsequent section that is a predetermined section after the change date and time,
The lifestyle state may be displayed in descending order of the lifestyle state difference between the front section and the rear section.

第１５態様に係る生活習慣病改善支援システムは、上記第１態様から第１４態様のいずれかにおいて、前記参照患者抽出部は、前記対象患者と前記参照患者の遺伝子情報、もしくは年齢の少なくとも１つに基づいて比較を行い、前記比較の結果として前記参照患者を限定してもよい。   The lifestyle-related disease improvement support system according to a fifteenth aspect is the system according to any one of the first to fourteenth aspects, wherein the reference patient extraction unit is at least one of genetic information of the target patient and the reference patient, or age. And the reference patient may be limited as a result of the comparison.

本開示の第１６態様に係る生活習慣病改善支援方法は、対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援方法であって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付けるステップと、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付けるステップと、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出するステップと、
前記対象患者の前記生体情報測定値と前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出するステップと、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出するステップと、
前記対象患者に対し前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示するステップと、
を含む。The lifestyle-related disease improvement support method according to the sixteenth aspect of the present disclosure is a lifestyle-related disease improvement support method for supporting improvement of lifestyle-related diseases of a target patient,
Receiving an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
Receiving input of biological information measurement values of the target patient;
Extracting a change with respect to a temporal change of the biological information measurement value as a feature amount;
Calculating a comparison result between the biological information measurement value of the target patient and the feature amount of a reference patient different from the target patient;
Extracting a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
Displaying the biometric information measurement value and the lifestyle state of the reference patient for the target patient;
including.

第１７態様に係る生活習慣病改善支援方法は、上記第１６態様において、前記特徴量を抽出するステップは、
前記生体情報測定値の時系列に対し近似直線を算出し、
最新の前記生体情報測定値と前記近似直線による予測値との差分を算出し、
前記差分が閾値を超過した場合、最新より一つ前の前記生体情報測定値の時刻を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement supporting method according to the seventeenth aspect, in the sixteenth aspect, the step of extracting the feature amount includes:
An approximate straight line is calculated for the time series of the biological information measurement values,
Calculate the difference between the latest biological information measurement value and the predicted value by the approximate line,
When the difference exceeds a threshold, the time of the biometric information measurement value immediately before the latest is the change date,
The change date may be included as the feature amount.

第１８態様に係る生活習慣病改善支援方法は、上記第１６態様において、前記特徴量を抽出するステップは、
前記生体情報測定値の時系列を結ぶ直線の傾きを算出し、
前記直線の傾きの符号が変化する日時を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement supporting method according to the eighteenth aspect, in the sixteenth aspect, the step of extracting the feature amount includes:
Calculating a slope of a straight line connecting the time series of the biological information measurement values;
The date and time when the sign of the slope of the line changes is the change date and time,
The change date may be included as the feature amount.

第１９態様に係る生活習慣病改善支援方法は、上記第１７態様又は第１８態様において、前記特徴量を抽出するステップは、前記変化日時における生体情報測定値を極値とし、
前記特徴量として前記極値を含んでもよい。In the lifestyle-related disease improvement support method according to the nineteenth aspect, in the seventeenth aspect or the eighteenth aspect, the step of extracting the feature value sets the biological information measurement value at the change date and time as an extreme value,
The extreme value may be included as the feature amount.

第２０態様に係る生活習慣病改善支援方法は、上記第１９態様において、前記特徴量を抽出するステップは、前記極値の時系列を直線で結んだ近似直線の傾きを算出し、前記特徴量として前記傾きを含んでもよい。   In the lifestyle-related disease improvement supporting method according to a twentieth aspect, in the nineteenth aspect, the step of extracting the feature amount calculates an inclination of an approximate straight line connecting the time series of the extreme values with a straight line, and the feature amount The inclination may be included.

第２１態様に係る生活習慣病改善支援方法は、上記第２０態様において、前記特徴量を比較するステップは、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と、別の前記患者の前記変化日時における前記極値および前記傾きから前記対象患者と前記参照患者との類似度を算出してもよい。   In a lifestyle-related disease improvement support method according to a twenty-first aspect, in the twentieth aspect, the step of comparing the feature amount includes the latest biometric information measurement value of the target patient and the change date and time of another patient. The similarity between the target patient and the reference patient may be calculated from the extreme value and the slope.

第２２態様に係る生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムは、上記第１７態様から第２１態様のいずれか一の上記生活習慣病改善支援方法の各ステップをコンピュータに実行させて、対象患者の生活習慣病の改善を支援する。   The computer program for lifestyle-related disease improvement support which concerns on a 22nd aspect makes a computer perform each step of the said lifestyle-related disease improvement support method of any one of the said 17th aspect to the 21st aspect. Help improve disease.

第２３態様に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、第２２態様の上記生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムを格納している。   A computer-readable recording medium according to the twenty-third aspect stores the lifestyle-related disease improvement support computer program according to the twenty-second aspect.

以下に、本開示の生活習慣病改善支援システムの実施の形態を添付図面とともに詳細に説明する。ここで生活習慣とは、食習慣、運動習慣、休養、喫煙、飲酒等に代表される生活する上での習慣を表す。また、生活習慣病とは、生活習慣が発症・進行に深く関与している疾患の総称であり、例えば糖尿病(１型糖尿病を除く)、脂質異常症（家族性脂質異常症を除く）、高血圧、肥満がある。また生活習慣改善項目とは、生活習慣病を改善する為の生活習慣を表す。   Hereinafter, embodiments of the lifestyle-related disease improvement support system of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Here, lifestyle refers to lifestyle habits such as eating habits, exercise habits, rest, smoking, and drinking. Lifestyle-related diseases are a general term for diseases whose lifestyles are deeply involved in the onset and progression, such as diabetes (excluding type 1 diabetes), dyslipidemia (excluding familial dyslipidemia), and hypertension. Have obesity. The lifestyle improvement item represents a lifestyle for improving lifestyle-related diseases.

また、ここでの生体情報(Vital Signs)とは、患者の健康状態を示す情報であり、例えば、血圧、血糖、体重、血中酸素飽和度（ＳＰＯ２）、体温、尿糖、ヘモグロビンＡ１Ｃ、内膜中膜複合体厚（ＩＭＴ：Intima-media thickness）、心拍、脈拍、などがある。本開示の実施の形態では、生活習慣病として高血圧を、生体情報としては血圧を一例として説明するが、これに限定するものではない。   The vital information (Vital Signs) here is information indicating the health condition of the patient. For example, blood pressure, blood sugar, body weight, blood oxygen saturation (SPO2), body temperature, urine sugar, hemoglobin A1C, internal Intima-media thickness (IMT), heart rate, pulse, etc. In the embodiment of the present disclosure, high blood pressure is described as an example of lifestyle-related disease and blood pressure is described as an example of biological information, but the present invention is not limited to this.

（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１に係る生活習慣病改善支援システムの構成を示す構成図である。
図１において、この生活習慣病改善支援システムでは、複数の患者４，５において使用するクライアント装置１と、医療従事者が使用するサーバ装置２と、が存在し、複数のクライアント装置１とサーバ装置２とは、ネットワーク３を介して互いに接続している。なお、医療従事者とは、患者４、５の健康状態を改善する為の医療に従事する医師や看護師を表す。また、クライアント装置１を使用する患者４，５のうち、本システムで使用対象とする患者を対象患者４と定義し、対象患者４が本人以外で参照する患者を参照患者５と定義する。対象患者４は、対象患者４本人が使用するクライアント装置１を通じて、参照患者５の健康状態や生活習慣を参照することが出来る。(Embodiment 1)
FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a configuration of a lifestyle-related disease improvement support system according to Embodiment 1 of the present disclosure.
In FIG. 1, in this lifestyle-related disease improvement support system, there are a client device 1 used by a plurality of patients 4 and 5 and a server device 2 used by a medical worker, and the plurality of client devices 1 and the server device are present. 2 are connected to each other via a network 3. In addition, a medical worker represents the doctor and nurse who are engaged in medical care for improving the health condition of the patients 4 and 5. In addition, among patients 4 and 5 using the client device 1, a patient to be used in this system is defined as a target patient 4, and a patient that the target patient 4 refers to other than the patient is defined as a reference patient 5. The target patient 4 can refer to the health condition and lifestyle of the reference patient 5 through the client device 1 used by the four target patients.

まず、クライアント装置１について説明する。クライアント装置１は、生活習慣目標入力部１１、生体情報測定値入力部１２、生活習慣状態入力部１３、第一制御部１５、第一記憶部１６、第一通信部１７、生活習慣提案表示部１８を備える。
生活習慣目標入力部１１は、使用開始時に患者４，５が入力する生活習慣に関する目標を受け付ける。また、生体情報測定値入力部１２は、患者４、５が定期的に入力する生体情報の測定値を受け付ける。
生活習慣状態入力部１３は、患者４、５が定期的に入力する生活習慣改善項目に対する状態を受け付ける。生活習慣状態入力部１３は、生活習慣目標に基づいて生活習慣改善項目に対する少なくとも２つの状態、例えば“実施”、“未実施”の各状態の入力を受け付ける。First, the client device 1 will be described. The client device 1 includes a lifestyle target input unit 11, a biological information measurement value input unit 12, a lifestyle state input unit 13, a first control unit 15, a first storage unit 16, a first communication unit 17, a lifestyle proposal display unit. 18 is provided.
The lifestyle target input unit 11 accepts a goal related to lifestyle that is input by the patients 4 and 5 at the start of use. The biological information measurement value input unit 12 receives measurement values of biological information that the patients 4 and 5 periodically input.
The lifestyle state input part 13 receives the state with respect to the lifestyle improvement item which the patients 4 and 5 input regularly. The lifestyle state input unit 13 accepts input of at least two states for lifestyle improvement items, for example, “executed” and “not implemented” based on lifestyle goals.

第一制御部１５は、生活習慣目標入力部１１と生体情報測定値入力部１２と生活習慣状態入力部１３と接続され、前記３つの入力部１１、１２、１３で受け付けた生活習慣目標、生活習慣状態、生体情報測定値を第一記憶部１６へ保存する。さらに、第一通信部１７は、第一記憶部１６に保存した情報を、ネットワーク３を介してサーバ装置２へ送受信処理を行う。また、生活習慣提案表示部１８は、第一制御部１５の制御に基づいて、対象患者４に対する生活習慣の提案を表示する。   The first control unit 15 is connected to the lifestyle target input unit 11, the biological information measurement value input unit 12, and the lifestyle state input unit 13, and the lifestyle target and life received by the three input units 11, 12, and 13. The habit state and the biological information measurement value are stored in the first storage unit 16. Further, the first communication unit 17 performs transmission / reception processing of information stored in the first storage unit 16 to the server device 2 via the network 3. Further, the lifestyle suggestion display unit 18 displays a lifestyle suggestion for the target patient 4 based on the control of the first control unit 15.

次に、サーバ装置２について説明する。サーバ装置２は、特徴量抽出部２１、特徴量比較部２２、参照患者抽出部２３、第二制御部２５、第二記憶部２６、第二通信部２７、第二表示部２８を備える。
特徴量抽出部２１は、生体情報測定値入力部１２の生体情報測定値から特徴量を抽出する。なお、この”特徴量”とは、後述の定義に基づくものである。特徴量比較部２２は、対象患者４と参照患者５との特徴量を比較する。参照患者抽出部２３は、特徴量の比較結果に基づいて参照患者５の順位付けを行い、対象患者４に適した参照患者５を抽出する。なお、ここで参照患者５は少なくとも１人存在すればよく、上記課題を解決することができる。また、複数の参照患者５が存在する場合には、その複数の参照患者５から、より類似した参照患者５を見つけることができる。Next, the server device 2 will be described. The server device 2 includes a feature quantity extraction unit 21, a feature quantity comparison unit 22, a reference patient extraction unit 23, a second control unit 25, a second storage unit 26, a second communication unit 27, and a second display unit 28.
The feature amount extraction unit 21 extracts a feature amount from the biological information measurement value of the biological information measurement value input unit 12. This “feature amount” is based on the definition described later. The feature amount comparison unit 22 compares the feature amounts of the target patient 4 and the reference patient 5. The reference patient extraction unit 23 ranks the reference patients 5 based on the comparison result of the feature values, and extracts the reference patient 5 suitable for the target patient 4. Here, it is sufficient that at least one reference patient 5 exists, and the above problem can be solved. When there are a plurality of reference patients 5, a more similar reference patient 5 can be found from the plurality of reference patients 5.

第二制御部２５は、特徴量抽出部２１と特徴量比較部２２と参照患者抽出部２３とを接続し、前記２つの処理結果を第二記憶部２６へ保存する。更に第二通信部２７は、第二記憶部２６に保存した情報を、ネットワーク３を介してクライアント装置１へ送受信処理を行う。また、第二表示部２８は、第二制御部２５の制御に基づいて医療従事者への表示を行う。なお、ここで表示とは画面への表示を行う例を説明するが、画面表示以外の通信回線や記憶媒体への出力、および紙への印刷を含むものとする。なお、第二表示部２８による医療従事者への表示は必須の構成ではない。このように第二表示部２８によって医療従事者への表示を行うことができる場合には、表示を受けた医療従事者からのアドバイスを受けやすくなる場合がある。   The second control unit 25 connects the feature amount extraction unit 21, the feature amount comparison unit 22, and the reference patient extraction unit 23, and stores the two processing results in the second storage unit 26. Further, the second communication unit 27 performs transmission / reception processing of information stored in the second storage unit 26 to the client device 1 via the network 3. Further, the second display unit 28 performs display to the medical staff based on the control of the second control unit 25. Here, an example of displaying on a screen will be described here, but it includes output to a communication line or a storage medium other than screen display, and printing on paper. In addition, the display to the medical staff by the 2nd display part 28 is not an essential structure. Thus, when the display to a medical worker can be performed by the 2nd display part 28, it may become easy to receive the advice from the medical worker who received the display.

本開示の実施の形態１に係る生活習慣病改善支援システムによって、生活習慣病を持つ対象患者４に対して、対象患者４本人と類似した参照患者５を抽出することが可能となる。特に対象患者４が参照患者５の生体情報測定値の変化点における、生活習慣状態を提示することにより、どの生活習慣の影響により生体情報測定値が改善した／もしくは悪化したかの情報を提供することができる。この結果、対象患者４は、生活習慣病を改善する為の行動変容を起こす動機付けを得ることができ、対象患者４の生活の質（QOL：Quality Of Life）を向上させることが可能となる。   With the lifestyle-related disease improvement support system according to Embodiment 1 of the present disclosure, it is possible to extract the reference patient 5 similar to the four target patients with respect to the target patient 4 having lifestyle-related diseases. In particular, when the target patient 4 presents a lifestyle state at the change point of the biological information measurement value of the reference patient 5, information on which lifestyle information measurement value has improved or deteriorated due to the influence of the lifestyle is provided. be able to. As a result, the target patient 4 can obtain the motivation to cause behavioral change for improving lifestyle-related diseases, and can improve the quality of life (QOL) of the target patient 4. .

図２は、本開示の実施の形態１に係る生活習慣病改善支援方法のフローチャートである。
（１）クライアント装置１を起動して、まず対象患者４が、“目標入力”、“健康状態入力”、“生活習慣提案”の各処理の選択を行う（Ｓ２０１）。
（２）次に、対象患者４が“目標入力”を選択した場合、生活習慣目標入力部１１での処理を行う（Ｓ２０３）。この処理は、システムの利用を開始した初期に少なくとも１回を実施する。ここで入力とは、キーボードやマウスからの装置への入力、および通信回線からの入力などがあり、ここでは一例として画面に取り付けたタッチパネルでの入力を例として説明を行う。
（３）また、対象患者４が処理（Ｓ２０１）において“健康状態入力”を選択した場合、健康状態入力処理を行う（Ｓ２０５）。ここで、健康状態入力処理とは、生体情報測定値入力部１２の処理や生活習慣状態入力部１３の処理、および第一通信部１７の送受信処理を含む、患者の健康に関わる状態を入力する処理を表す。
（４）更に、対象患者４が処理Ｓ２０１において、“生活習慣提案”を選択した場合、生活習慣提案処理を行う（Ｓ２０６）。対象患者４は、この健康状態入力処理を定期的、例えば毎日実施する。また、対象患者４は、生活習慣提案処理（Ｓ２０６）を、必要に応じて選択および実施してもよい。FIG. 2 is a flowchart of the lifestyle-related disease improvement support method according to Embodiment 1 of the present disclosure.
(1) The client apparatus 1 is activated, and the target patient 4 first selects each process of “target input”, “health condition input”, and “lifestyle proposal” (S201).
(2) Next, when the target patient 4 selects “target input”, the lifestyle target input unit 11 performs processing (S203). This process is performed at least once in the initial stage when the use of the system is started. Here, the input includes input from the keyboard and mouse to the device, input from a communication line, and the like. Here, as an example, input from a touch panel attached to the screen will be described.
(3) When the target patient 4 selects “health condition input” in the process (S201), a health condition input process is performed (S205). Here, the health state input process inputs the state related to the patient's health including the process of the biological information measurement value input unit 12, the process of the lifestyle state input unit 13, and the transmission / reception process of the first communication unit 17. Represents a process.
(4) Furthermore, when the target patient 4 selects “lifestyle suggestion” in process S201, a lifestyle proposal process is performed (S206). The target patient 4 performs this health condition input process regularly, for example, every day. Moreover, the target patient 4 may select and implement the lifestyle habit proposal process (S206) as necessary.

図３は、本開示の実施の形態１における生活習慣目標入力部１１の画面の一例である。図３において、左上部には対象患者４の名前を表示し、中央上部には画面のタイトルを表示し、右上部には、現在の日時を表示する。この画面の表示例は、以降のクライアント装置１の画面も同様である。図３の画面中央には表があり、表の左側が生活習慣改善項目、表の右側が生活習慣目標を表す。なお、高血圧に対する生活習慣改善項目、および生活習慣目標として、日本高血圧学会が発行する非特許文献１を参照した。また、対象患者４によっては生活習慣改善項目として、服薬を追加しても良いが、目標は医療従事者の指示に基づいて設定すべきである。   FIG. 3 is an example of a screen of the lifestyle target input unit 11 according to the first embodiment of the present disclosure. In FIG. 3, the name of the target patient 4 is displayed on the upper left, the title of the screen is displayed on the upper center, and the current date and time are displayed on the upper right. The display example of this screen is the same for the subsequent screens of the client device 1. There is a table in the center of the screen of FIG. 3, the left side of the table represents lifestyle improvement items, and the right side of the table represents lifestyle goals. In addition, the nonpatent literature 1 which the Japanese hypertension society issues was referred as a lifestyle improvement item with respect to high blood pressure, and a lifestyle target. In addition, depending on the target patient 4, medication may be added as a lifestyle improvement item, but the goal should be set based on the instructions of the medical staff.

医療従事者は、生活習慣病の対象患者４の健康状態および対象患者４本人と相談を行った上で、適切な生活習慣改善項目３０１や、対応する生活習慣目標３０２を設定する。これらの設定項目は、対象患者４に応じて異なる場合があり、対象患者４の健康状態により生活習慣目標３０２を変更することも可能である（図示せず）。生活習慣病の対象患者４は、この設定で問題なければ、ボタン“ＯＫ”で設定確定し、前の設定に戻る場合は、ボタン“Ｃａｎｃｅｌ”を押す。生活習慣項目３０１や生活習慣目標３０２を設定できることにより、一般的な目標だけでなく、対象患者４一人一人の健康状態に適合した生活習慣目標を設定することが可能となる。なお、設定確定及び前の設定への戻りに関するボタンの表示として、上記”ＯＫ”及び”Ｃａｎｃｅｌ”は、一例であって、「設定確定」及び「前の設定への戻り」のボタンはこれらに限定するものではない。   The medical staff sets the appropriate lifestyle improvement item 301 and the corresponding lifestyle target 302 after consulting with the health condition of the subject patient 4 of lifestyle-related diseases and the four target patients. These setting items may differ depending on the target patient 4, and the lifestyle target 302 can be changed depending on the health condition of the target patient 4 (not shown). If there is no problem with this setting, the subject patient 4 for lifestyle-related diseases confirms the setting with the button “OK”, and presses the button “Cancel” to return to the previous setting. Since the lifestyle item 301 and the lifestyle target 302 can be set, it is possible to set not only a general goal but also a lifestyle target suitable for the health condition of each of the four target patients. In addition, as the display of the buttons related to the setting confirmation and the return to the previous setting, the above-mentioned “OK” and “Cancel” are examples, and the “setting confirmation” and “return to the previous setting” buttons are shown here. It is not limited.

図４は、本開示の実施の形態１における健康状態入力処理（Ｓ２０５）のフローチャートである。
（１）まず、クライアント装置１側の処理として、生体情報測定値入力部１２で生体情報測定値の入力を行う（Ｓ４０１）。この画面については、図５を用いて後述する。次に、生活習慣状態入力部１２で生活習慣の改善項目に対する実施の状態を入力する。この画面については、図６を用いて後述する。
（２）次に、第一通信部１７が生体情報測定値や生活習慣状態等の健康状態を表す情報を、サーバ装置２へネットワーク３を介して送信する（Ｓ４０３）。
（３）サーバ装置２の第二通信部２７は、クライアント装置１の第一通信部１７からの情報を受信する（Ｓ４０５）。
（４）第二制御部２５は、受信した対象患者４の健康状態を表す情報を第二記憶部２６に保存する（Ｓ４０６）。
（５）特徴量抽出部２１は、受信した生体情報測定値に対して、特徴量を抽出する処理を行う（Ｓ４０７）。FIG. 4 is a flowchart of the health condition input process (S205) according to the first embodiment of the present disclosure.
(1) First, as the processing on the client device 1 side, the biological information measurement value input unit 12 inputs the biological information measurement value (S401). This screen will be described later with reference to FIG. Next, the lifestyle state input unit 12 inputs an implementation state for the lifestyle improvement items. This screen will be described later with reference to FIG.
(2) Next, the 1st communication part 17 transmits the information showing health conditions, such as a biometric information measured value and a lifestyle state, to the server apparatus 2 via the network 3 (S403).
(3) The second communication unit 27 of the server device 2 receives information from the first communication unit 17 of the client device 1 (S405).
(4) The second control unit 25 stores the received information indicating the health state of the target patient 4 in the second storage unit 26 (S406).
(5) The feature quantity extraction unit 21 performs a process of extracting a feature quantity on the received biological information measurement value (S407).

図５は、本開示の実施の形態１における生体情報測定値入力部１２における画面の一例である。なお、ここでは生体情報測定機器（図示せず）は、クライアント装置と通信回線を通じて接続しており、図５は、生体情報測定機器から測定結果を受信した時点での画面を表す。図５は、生体情報測定値５０１の一例として、収縮期血圧（SBP : Systolic Blood Pressure）、拡張期血圧(DBP : Diastolic Blood Pressure)、脈拍(Pulse)を示す。なお、生体情報測定値として、測定日時毎の生体情報測定値を用いる例を説明するが、所定期間（例えば1週間）における生体情報測定値の平均値を用いてもよい。生体情報測定値の平均値を用いることにより、生体情報の日内変動や測定誤差などの影響を軽減した生活習慣提案を行うことが可能となる。
対象患者４は、図５の血圧測定画面において、生体情報測定値５０１で良い場合は、ボタン“ＯＫ”を押して、測定結果を第一記憶部１６に保存する。一方、対象患者４が生体情報測定結果５０１を測定ミス等で破棄する場合は、ボタン“Ｃａｎｃｅｌ”を押す。FIG. 5 is an example of a screen in the biological information measurement value input unit 12 according to the first embodiment of the present disclosure. Here, a biological information measuring device (not shown) is connected to the client device through a communication line, and FIG. 5 shows a screen when a measurement result is received from the biological information measuring device. FIG. 5 shows systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and pulse (pulse) as an example of the biological information measurement value 501. In addition, although the example which uses the biological information measured value for every measurement date is demonstrated as a biological information measured value, you may use the average value of the biological information measured value in a predetermined period (for example, 1 week). By using the average value of the biological information measurement values, it becomes possible to make a lifestyle suggestion that reduces the influence of daily fluctuations of biological information, measurement errors, and the like.
In the blood pressure measurement screen of FIG. 5, the target patient 4 stores the measurement result in the first storage unit 16 by pressing the button “OK” when the biological information measurement value 501 is acceptable. On the other hand, when the target patient 4 discards the biological information measurement result 501 due to a measurement error or the like, the button “Cancel” is pressed.

図６は、本開示の実施の形態１における生活習慣状態入力部１３の画面の一例である。対象患者４は、生活習慣改善項目３０１に対して、生活習慣目標３０２を、実施した（状態１）か、未実施（状態２）かという状態を、生活習慣状態として入力する。なお、図６の生活習慣状態は、図２と比して“服薬”を追加しており、“服薬”に対する生活習慣状態は、薬を服用したか否かで入力する。   FIG. 6 is an example of a screen of the lifestyle state input unit 13 according to the first embodiment of the present disclosure. For the lifestyle improvement item 301, the target patient 4 inputs a state indicating whether the lifestyle target 302 has been implemented (state 1) or not yet implemented (state 2) as a lifestyle state. The lifestyle state in FIG. 6 adds “medicine” as compared to FIG. 2, and the lifestyle state for “medicine” is input depending on whether or not the drug has been taken.

図６において、対象患者４は、生活習慣改善項目３０１に対して、実施した状態（状態１）の場合は、画面での項目名を白字に設定し、一方、未実施の状態（状態２）の場合は、画面での項目名を黒字に変更する。対象患者４は、生活習慣状態の入力が終了すれば、ボタン“ＯＫ”を押して、生活習慣状態の入力を確定する。
生活習慣状態の入力頻度は、生体情報測定値の入力頻度と同じが望ましい。生活習慣状態の入力頻度が高いほど、対象患者４の生活習慣状態をきめ細かく記録することが出来、結果として生活習慣改善項目による生体情報測定結果への影響を、より正確に判断することが可能となる。In FIG. 6, the target patient 4 sets the item name on the screen to white in the state where the lifestyle improvement item 301 is implemented (state 1), while the state is not implemented (state 2). In case of, change the item name on the screen to black. When the input of the lifestyle state is completed, the target patient 4 presses the button “OK” to confirm the input of the lifestyle state.
The input frequency of the lifestyle state is preferably the same as the input frequency of the biological information measurement value. The higher the input frequency of the lifestyle state, the more precisely the lifestyle state of the target patient 4 can be recorded, and as a result, the influence of the lifestyle improvement items on the biological information measurement results can be more accurately determined. Become.

なお、図６は、生活習慣状態として実施、未実施という２つの状態のみを扱っているが、より多くの状態を扱うことも可能である。例えば、生活習慣改善項目“減量”は、体格指数（ＢＭＩ: Body Mass Index)を表しており、身長が既知であれば、体重を測定するとＢＭＩを数値で出力することが可能である。仮に、生活習慣改善項目が複数の状態をとる場合、または連続的な数値が状態である場合、この状態のままでも良いし、複数の状態もしくは連続値に対して閾値を設けることで２つの状態に分離しても良い。   Note that FIG. 6 deals with only two states of implementation and non-execution as lifestyle habit states, but it is also possible to handle more states. For example, the lifestyle improvement item “weight loss” represents a body mass index (BMI), and if the height is known, the BMI can be output as a numerical value when the weight is measured. If a lifestyle improvement item takes a plurality of states, or if a continuous numerical value is a state, this state may be left as it is, or two states can be set by providing a threshold for a plurality of states or continuous values. May be separated.

図７は、本開示の実施の形態１における特徴量抽出部２１の処理のフローチャート（Ｓ４０７）である。また、図８は、特徴量抽出部２１における特徴量を示す一例である。特徴量抽出処理２１の処理は、図７と図８を用いて説明する。
なお、図８は、横軸が日時、縦軸が生体情報測定値で、ここでは一例として収縮期血圧を表す時系列のグラフである。図８のグラフは、●印が生体情報測定値を表す。更に、この生体情報測定値を結んだ線は実線で表現する。FIG. 7 is a flowchart (S407) of processing of the feature quantity extraction unit 21 according to Embodiment 1 of the present disclosure. FIG. 8 is an example showing feature amounts in the feature amount extraction unit 21. The process of the feature quantity extraction process 21 will be described with reference to FIGS.
FIG. 8 is a time-series graph showing the systolic blood pressure as an example, where the horizontal axis is the date and time, and the vertical axis is the biological information measurement value. In the graph of FIG. 8, the mark ● represents the biological information measurement value. Further, the line connecting the biological information measurement values is represented by a solid line.

＜定義＞
ここで、いくつかの用語を定義する。
“極値”とは、生体情報測定値の時系列データにおける変化点と定義する。図８においては生体情報測定値ｖ１およびｖ２と表した箇所が極値を表し、グラフにおいて■印の箇所を表す。また“変化日時”とは、この極値が発生する測定日時と定義する。更に、“近似直線”とは、図８において極値を結んだ点線部分と定義する。“傾き”とは、近似直線の傾きを表し、変化日時ｔ２における傾きとは、変化日時ｔ１と変化日時ｔ２の間の近似直線における傾きであり、測定日時が単位量（例えば、1週間等）変化した際の生体情報測定値の変化量と定義する。また“特徴量”とは、変化日時、極値、傾きを含む、生体情報測定値の経時変化における変化を表す情報と定義する。<Definition>
Here, some terms are defined.
“Extreme value” is defined as a change point in time-series data of biological information measurement values. In FIG. 8, the portions represented by the biological information measurement values v1 and v2 represent extreme values, and the portions marked with ■ in the graph. The “change date and time” is defined as the measurement date and time when this extreme value occurs. Further, the “approximate straight line” is defined as a dotted line portion connecting extreme values in FIG. “Slope” represents the slope of the approximate line, and the slope at the change date / time t2 is the slope of the approximate line between the change date / time t1 and the change date / time t2, and the measurement date / time is a unit amount (for example, one week). It is defined as the amount of change in the biological information measurement value when changed. The “feature amount” is defined as information representing a change in a biological information measurement value with time, including a change date, extreme value, and inclination.

特徴量として、“変化日時”と“極値”および“傾き”を使用することにより、生活習慣病に関連のある生体情報測定値の変化点を簡易に記録することが出来る。また、本開示の生活習慣病改善支援システムは、この変化点を記録することにより、変化点が発生した原因である生活習慣項目および生活習慣状態を何かを特定することが可能となり、対象患者４が他の参照患者５の変化点の原因となる生活習慣を参考にして行動変容を起こすきっかけとなる情報を提供できる効果がある。   By using “change date and time”, “extreme value”, and “slope” as the feature amount, it is possible to easily record the change point of the biological information measurement value related to lifestyle-related diseases. In addition, the lifestyle-related disease improvement support system of the present disclosure makes it possible to identify the lifestyle item and lifestyle state that are the cause of the change point by recording this change point. 4 has the effect of providing information that triggers behavioral changes with reference to lifestyle habits that cause changes in other reference patients 5.

図７の処理フローチャートについて説明する。
（１）まず特徴量抽出部２１は、対象患者４の生体情報測定値および特徴量を、第二記憶部２６から時系列データとして読み出す（Ｓ７０１）。ここでは、図８において最新の測定時刻ｔ０における生体情報測定値ｖ０を受信した時点での処理を説明する。
（２）次に、特徴量抽出部２１は、現時点での最新の極値ｖ２と傾きａ２を特定する（Ｓ７０２）。
（３）ここで、特徴量抽出部２１は、極値ｖ２と傾きａ２を元に、測定時刻ｔ０の時点における生体情報測定値の予測値ｐ０を算出する（Ｓ７０３）。この予測値ｐ０は、図８のグラフにおいて▲印で表している。
（４）特徴量抽出部２１は、最新の測定値ｖ０と予測値ｐ０との差分ｄを算出し、この差分ｄが所定の閾値より大きいかどうか判断する（Ｓ７０４）。なお、閾値は、生体情報測定値と近似直線との差を許容する範囲を定義する値であり、閾値が大きい場合は、生体情報測定値のばらつきを許容し、閾値が小さい場合は、ばらつきを許容しない為に、極値の数が増加する傾向にある。適正な閾値は、生体情報測定値の種類に応じて決定する値とする。The processing flowchart of FIG. 7 will be described.
(1) First, the feature amount extraction unit 21 reads the biological information measurement value and the feature amount of the target patient 4 from the second storage unit 26 as time series data (S701). Here, the process at the time of receiving the biological information measurement value v0 at the latest measurement time t0 in FIG. 8 will be described.
(2) Next, the feature quantity extraction unit 21 specifies the latest extreme value v2 and slope a2 at the present time (S702).
(3) Here, the feature quantity extraction unit 21 calculates a predicted value p0 of the biological information measurement value at the measurement time t0 based on the extreme value v2 and the slope a2 (S703). This predicted value p0 is represented by a triangle in the graph of FIG.
(4) The feature quantity extraction unit 21 calculates a difference d between the latest measured value v0 and the predicted value p0, and determines whether the difference d is greater than a predetermined threshold (S704). The threshold value is a value that defines a range in which the difference between the biological information measurement value and the approximate straight line is allowed. When the threshold value is large, variation in the biological information measurement value is allowed. Since it is not allowed, the number of extreme values tends to increase. The appropriate threshold value is a value determined according to the type of biological information measurement value.

（５）特徴量抽出部２１は、処理Ｓ７０４において、差分ｄが閾値より大きい場合、前回の測定値ｖ１を新たな極値として設定する（Ｓ７０５）。図８は、この差分ｄが閾値より大きい場合のグラフを表す。
（６）特徴量抽出部２１は、新たな極値ｖ１と測定値ｖ０より新たな近似直線を結ぶことが出来る為、この近似直線に基づく新たな傾きａ１を算出する（Ｓ７０６）。
（７）第二制御部２５は、傾きａ１を第二記憶部２６に保存する（Ｓ７０７）。なお、測定値ｖ１が極値であることは、傾きａ１を参照することにより、特定することが可能である。特徴量抽出部２１は、処理Ｓ７０４において、差分ｄが閾値以下である場合、処理Ｓ７０８へ進む。
（８）ここで、特徴量抽出部２１は、最新の極値ｖ２から最新の測定値ｖ０までの測定値に基づいて、傾きａ２を更新する（Ｓ７０８）。傾きａ２を更新する方法は、極値ｖ２を始点として、それ以降の測定値の二乗平均誤差が最小となる近似直線を算出し、この近似曲線の傾きを更新した新たな傾きａ２とする。
（９）第二制御部２５は、第二記憶部２６における傾きａ２を更新して、保存する（Ｓ７０９）。
以上によって、生体情報測定値から特徴量を抽出することができる。(5) When the difference d is larger than the threshold value in the process S704, the feature amount extraction unit 21 sets the previous measurement value v1 as a new extreme value (S705). FIG. 8 shows a graph when the difference d is larger than the threshold value.
(6) Since the feature quantity extraction unit 21 can connect a new approximate line from the new extreme value v1 and the measured value v0, it calculates a new slope a1 based on this approximate line (S706).
(7) The second control unit 25 stores the inclination a1 in the second storage unit 26 (S707). Note that it is possible to specify that the measured value v1 is an extreme value by referring to the slope a1. If the difference d is equal to or smaller than the threshold value in the process S704, the feature amount extraction unit 21 proceeds to the process S708.
(8) Here, the feature quantity extraction unit 21 updates the slope a2 based on the measurement values from the latest extreme value v2 to the latest measurement value v0 (S708). The method of updating the slope a2 starts with the extreme value v2 as a starting point, calculates an approximate straight line that minimizes the mean square error of the subsequent measured values, and sets the slope of the approximate curve as a new slope a2.
(9) The second control unit 25 updates and stores the inclination a2 in the second storage unit 26 (S709).
As described above, the feature amount can be extracted from the biological information measurement value.

なお、上記フローチャートは、生体情報測定値の極値及び傾きを決定する際に、日内変動等の小さなブレを含まないようにする手順を示したものである。したがって、生体情報測定値から特徴量を抽出するにあたって、上記フローチャートに代えて、閾値を設定するのではなく、傾きの符号が変化する点、つまり生体情報測定値の各点を結ぶ直線の傾きが上向きと下向きとの間で入れ替わる境界となる点の生体情報測定値を極値とするようにしてもよい。   In addition, the said flowchart has shown the procedure which does not include small blurring, such as a daily fluctuation, when determining the extreme value and inclination of a biological information measured value. Therefore, instead of setting the threshold value in extracting the feature value from the biological information measurement value, the threshold value is not set, but the slope of the straight line connecting the points of the biological information measurement value is changed. You may make it make the biometric information measured value of the point used as the boundary which switches between upward and downward become an extreme value.

図９は、本開示の実施の形態１における第二記憶部２６に記憶している各患者の特徴量の一例である。対象患者４又は参照患者５が誰かを識別する患者ＩＤと、測定日時と、生体情報測定値と、傾きを保存している。この記憶している情報のうち、患者ＩＤ，測定日時、生体情報測定値は、全ての測定に対応した値を保存しているが、“傾き”に対しては生体情報測定値が極値である箇所についてのみ、記録する。この記憶方法を取ることで、例えば、極値ｖ２や変化日時ｔ２を、別途記憶する必要がなくなる為、データベースの記憶容量も削減することが可能となる効果がある。また、測定日時と変化日時を別々に管理すること無くデータベースで一意に管理することにより、人為的な参照ミスなどを事前に低減できる効果がある。   FIG. 9 is an example of the feature amount of each patient stored in the second storage unit 26 according to Embodiment 1 of the present disclosure. The patient ID for identifying who the target patient 4 or the reference patient 5 is, the measurement date and time, the biological information measurement value, and the inclination are stored. Among the stored information, the patient ID, the measurement date and time, and the biological information measurement value store values corresponding to all the measurements, but the biological information measurement value is an extreme value for “slope”. Record only certain points. By adopting this storage method, for example, it is not necessary to separately store the extreme value v2 and the change date and time t2, so that the storage capacity of the database can be reduced. In addition, by managing the measurement date / time and the change date / time uniquely in the database without managing them separately, it is possible to reduce artificial reference errors and the like in advance.

図１０は、本開示の実施の形態１における生活習慣提案処理（Ｓ２０６）のフローチャートである。この図１０の処理には、特徴量比較部２２、参照患者抽出部２３、生活習慣提案表示部１８などが含まれる。なお、生活習慣提案処理のサーバ装置２における処理を、参照患者抽出部２３の処理（Ｓ１０２０）と定義する。
（１）まず、対象患者４は、クライアント装置１を使用して比較する生体情報を選択する（Ｓ１００１）。ここでは、生体情報として最高血圧の例を説明する。
（２）次に、対象患者４は、クライアント装置１に対して、生活習慣提案の依頼を行う（Ｓ１００２）。
（３）この時、生活習慣提案依頼は、クライアント装置１の第一通信部１７から送信され、ネットワーク３を介して、サーバ装置２の第二通信部２７が受信される（Ｓ１００３）。
（４）参照患者抽出部２３は、対象患者４の情報に基づいて、対象とする参照患者５を限定する（Ｓ１００４）。限定する方法は、例えば、年齢が近いこと、性別が同じであること、遺伝子情報が近いこと、対象疾患が類似していることなどがある。参照患者抽出部２３が対象とする参照患者５を限定することにより、対象患者４の状態に近い参照患者５の生体情報測定値や生活習慣状態を抽出することが可能となり、対象患者４の健康改善に対して、より有益な情報を提供できる効果がある。なお、上記ステップ（Ｓ１００４）は必須のものではない。上記ステップ（Ｓ１００４）によって、参照患者５を限定した場合には、対象患者４に対してより正確な情報提供を行うことができる。FIG. 10 is a flowchart of lifestyle suggestion processing (S206) according to Embodiment 1 of the present disclosure. The process of FIG. 10 includes a feature amount comparison unit 22, a reference patient extraction unit 23, a lifestyle suggestion display unit 18, and the like. In addition, the process in the server apparatus 2 of a lifestyle proposal process is defined as the process (S1020) of the reference patient extraction part 23.
(1) First, the target patient 4 selects biometric information to be compared using the client device 1 (S1001). Here, an example of systolic blood pressure will be described as biological information.
(2) Next, the target patient 4 requests the client apparatus 1 to propose a lifestyle habit (S1002).
(3) At this time, the lifestyle proposal request is transmitted from the first communication unit 17 of the client device 1 and received by the second communication unit 27 of the server device 2 via the network 3 (S1003).
(4) The reference patient extraction unit 23 limits the target reference patient 5 based on the information of the target patient 4 (S1004). Examples of the limiting method include close age, the same gender, close genetic information, and similar target diseases. By limiting the reference patient 5 targeted by the reference patient extraction unit 23, it is possible to extract the biological information measurement value and lifestyle state of the reference patient 5 close to the state of the target patient 4, and the health of the target patient 4 It has the effect of providing more useful information for improvement. The above step (S1004) is not essential. When the reference patient 5 is limited by the above step (S1004), more accurate information can be provided to the target patient 4.

（５）次に、特徴量比較部２２は、対象患者４と、ある参照患者５との特徴量の比較を行う（Ｓ１００５）。特徴量比較部２２の処理詳細は後述する。まず、最新の変化点の生体情報測定値の一つ以前の変化点を検索し、この２つの変化点の生体情報測定値から近似直線を算出し、対象患者４による近似直線を対象直線とし、参照患者５による近似直線を参照直線とする。次いで、対象患者４の対象直線と参照患者５の参照直線とを比較した結果として、各々の参照患者５に対して参照直線と対象直線との“差分”を算出する。そして参照患者５の特徴量を全て検索したかどうかを判断し（Ｓ１００６）、まだ比較していない参照患者５がいる場合は、特徴量比較部２２の処理（Ｓ１００５）に戻る。一方、全ての参照患者５を比較した場合、次の処理に進む。
（６）参照患者抽出部２３は、ある参照患者５に対する全ての変化点に対応する変化日時に対する参照直線と対象直線との“差分”を参照し、その中で対象患者４と最も類似している、すなわち差分が小さい箇所の参照直線と対象直線との差分を、その参照患者５と対象患者４との“類似度”と定義する。類似度が高い箇所を抽出することにより、対象患者４の現在の健康状態に最も近い参照患者５の過去の状態を抽出することが出来、参照患者５が過去に健康改善に成功した状況を再現できる情報を提供することが出来る効果がある。(5) Next, the feature value comparison unit 22 compares the feature values of the target patient 4 and a reference patient 5 (S1005). Details of the processing of the feature amount comparison unit 22 will be described later. First, the previous change point of the biometric information measurement value of the latest change point is searched, an approximate straight line is calculated from the biometric information measurement values of the two change points, and the approximate straight line by the target patient 4 is set as the target straight line. An approximate straight line by the reference patient 5 is defined as a reference straight line. Next, as a result of comparing the target straight line of the target patient 4 and the reference straight line of the reference patient 5, “difference” between the reference straight line and the target straight line is calculated for each reference patient 5. Then, it is determined whether or not all the feature values of the reference patient 5 have been searched (S1006). If there is a reference patient 5 that has not been compared yet, the process returns to the process of the feature value comparison unit 22 (S1005). On the other hand, when all the reference patients 5 are compared, it progresses to the next process.
(6) The reference patient extraction unit 23 refers to the “difference” between the reference line and the target line for the change date and time corresponding to all the changing points with respect to a certain reference patient 5, and is most similar to the target patient 4 among them. In other words, the difference between the reference straight line and the target straight line where the difference is small is defined as “similarity” between the reference patient 5 and the target patient 4. By extracting points with high similarity, the past state of the reference patient 5 closest to the current health state of the target patient 4 can be extracted, and the situation in which the reference patient 5 has succeeded in improving the health in the past is reproduced. There is an effect that can provide information that can be.

更に、参照患者抽出部２３は、この“類似度”に基づいて順位を決定する。なお参照患者抽出部２３は、類似度での順位が同等である場合、変化日時以降の傾きの絶対値を算出し、この傾きの絶対値が大きい参照患者５の順位を上げる。
この効果は、対象患者４の健康状態が悪化して改善したい場合に、閲覧対象とする参照患者５の中でより健康状態が改善した度合いの大きい測定結果を抽出することが可能となり、対象患者４に対して改善効果が高い生活習慣改善項目もしくは生活習慣状態の情報を提供することが出来る効果がある。一方、対象患者４の健康状態が順調に改善している場合、閲覧対象とする参照患者５の中でより健康状態が悪化した度合いの大きい測定結果を抽出することが可能となり、対象患者４に対して生活習慣状態変化により現状より悪化する場合もありえるという情報を提供し、対象患者４に危機感を与えて、生活習慣改善を継続する動機付けを行なうことができる効果がある。Further, the reference patient extraction unit 23 determines the rank based on the “similarity”. In addition, the reference patient extraction part 23 calculates the absolute value of the inclination after a change date, when the order by similarity is equivalent, and raises the order of the reference patient 5 with a large absolute value of this inclination.
This effect makes it possible to extract a measurement result having a higher degree of improvement in the health condition from the reference patient 5 to be browsed when the health condition of the target patient 4 deteriorates and is desired to be improved. 4 has the effect of providing information on lifestyle improvement items or lifestyle status that have a high improvement effect. On the other hand, when the health condition of the target patient 4 is improving smoothly, it becomes possible to extract a measurement result having a greater degree of deterioration of the health condition among the reference patients 5 to be browsed. On the other hand, there is an effect that it is possible to provide information that there is a case where it may be worse than the current situation due to a change in lifestyle state, give the patient 4 a sense of crisis and motivate to continue improving lifestyle habits.

（７）参照患者抽出部２３は、参照患者５の類似度に基づいて算出した順位により、参照患者５の一覧を作成する（Ｓ１００８）。
（８）クライアント装置１の第一通信部１７は、参照患者５の一覧情報を受信し、生活習慣提案表示部１８で情報を表示する（Ｓ１００９）。この処理における画面詳細は図１１で説明する。(7) The reference patient extraction unit 23 creates a list of reference patients 5 based on the rank calculated based on the similarity of the reference patient 5 (S1008).
(8) The 1st communication part 17 of the client apparatus 1 receives the list information of the reference patient 5, and displays information on the lifestyle proposal display part 18 (S1009). Details of the screen in this process will be described with reference to FIG.

この参照患者５の一覧を表示する際、参照患者抽出部２３で決定した“順位”に基づき、順位の高い順に表示する。この時、表示する参照患者５の情報は、個人を特定できるような個人情報を表示しない。この処理を行うことで、個人情報保護を実現しつつ、対象患者４が他の参照患者５の情報を参照することが可能となる。なお、上記順位付けは必須の構成ではなく、自動抽出した一人の参照患者５を表示してもよい。上記のように、順位付けを行って、この順位に基づいて複数の参照患者５を参照する場合には、より類似した参照患者５の情報を参照できるため、好ましい。   When the list of reference patients 5 is displayed, the list is displayed in descending order based on the “order” determined by the reference patient extraction unit 23. At this time, the information of the reference patient 5 to be displayed does not display personal information that can identify an individual. By performing this processing, it is possible for the target patient 4 to refer to the information of other reference patients 5 while realizing personal information protection. Note that the above ranking is not an essential component, and one automatically extracted reference patient 5 may be displayed. As described above, when ranking is performed and a plurality of reference patients 5 are referred to based on the ranking, it is preferable because information on more similar reference patients 5 can be referred to.

（９）対象患者４は、クライアント装置１で表示された参照患者５一覧の中で、生活習慣提案として閲覧したい参照患者５を選択する（Ｓ１０１０）。
（１０）サーバ装置２の第二通信部２７は、対象患者４が選択した参照患者５の情報を受信する（Ｓ１０１１）。
（１１）第二制御部２５は、第二記憶部２６から参照患者５に対する特徴量と、それに関連した生体情報測定値、生活習慣状態の情報を読出し、第二通信部２７は前記した情報をクライアント装置１へ送信する（Ｓ１０１２）。
（１２）クライアント装置１の生活習慣提案表示部１８は、受信した参照患者５の生体情報測定装置と、生活習慣状態を表示する（Ｓ１０１３）。なお、生活習慣提案表示部１８の画面詳細は図１２で後述する。次に、対象患者４は、クライアント装置１に対して、表示している参照患者５とは別の参照患者５の情報を選択するかどうかを判断し（Ｓ１０１４）、検索しない場合は処理を終了する。一方、対象患者４が別の参照患者５の情報を閲覧する場合、処理（Ｓ１００９）に戻る。(9) The target patient 4 selects the reference patient 5 that he / she wishes to browse as a lifestyle proposal from the list of reference patients 5 displayed on the client device 1 (S1010).
(10) The second communication unit 27 of the server device 2 receives information on the reference patient 5 selected by the target patient 4 (S1011).
(11) The second control unit 25 reads out the feature amount of the reference patient 5 from the second storage unit 26, the related biological information measurement value, and the lifestyle state information, and the second communication unit 27 reads the information described above. The data is transmitted to the client device 1 (S1012).
(12) The lifestyle suggestion display unit 18 of the client device 1 displays the received biological information measuring device of the reference patient 5 and the lifestyle state (S1013). Details of the screen of the lifestyle suggestion display unit 18 will be described later with reference to FIG. Next, the target patient 4 determines whether or not to select information on the reference patient 5 different from the displayed reference patient 5 with respect to the client device 1 (S1014). To do. On the other hand, when the target patient 4 browses the information of another reference patient 5, the process returns to the process (S1009).

図１１は、参照患者抽出部２３が生成した参照患者５一覧を、クライアント装置１で表示した画面の一例である。図１１の画面中央部にある表で、参照患者５の一覧を表示する。表で表示する項目としては、例えば、順位、生体情報測定値の傾向、年齢、性別、既往症を表示する。ここで順位とは、参照患者抽出部２３で抽出した参照患者５の類似度の順位を表す。   FIG. 11 is an example of a screen displayed on the client device 1 of the reference patient 5 list generated by the reference patient extraction unit 23. A list of reference patients 5 is displayed in the table at the center of the screen in FIG. As the items to be displayed in the table, for example, the ranking, the tendency of the biological information measurement value, the age, the sex, and the past disease are displayed. Here, the rank represents the rank of the similarity of the reference patient 5 extracted by the reference patient extraction unit 23.

図１１の生体情報測定値の傾向では、横軸が日時、縦軸が生体情報測定値を表現している。更に、対象患者４のグラフを点線で、参照患者５のグラフを実線で表示している。また、対象患者４の最新測定値と、参照患者５の変化点を表す変日時を時間軸上で整合させて表示する。この表示を行う効果として、対象患者４は、自分と近い健康状態の参照患者５を容易に識別することが出来、かつ対象患者４の現在健康状態が悪化している場合、変化点以降の参照患者５が健康状態を改善した度合いも視覚的に確認することが可能となる。
更に、図１１では年齢、性別、既往症を表示することにより、対象患者４が本人と近い状態の参照患者５を早期に絞り込むことが可能となり、対象患者４が本システムを利用する時間的な拘束を低減することが可能となる。なお、対象患者４の処理（Ｓ１０１０）は、図１１の表における参照患者５一覧の一行を選択する作業となる。In the tendency of the biological information measurement values in FIG. 11, the horizontal axis represents the date and time, and the vertical axis represents the biological information measurement value. Furthermore, the graph of the target patient 4 is displayed with a dotted line, and the graph of the reference patient 5 is displayed with a solid line. Further, the latest measured value of the target patient 4 and the date and time of change representing the change point of the reference patient 5 are displayed in alignment on the time axis. As an effect of performing this display, the target patient 4 can easily identify the reference patient 5 having a health condition close to that of the patient, and if the current health condition of the target patient 4 has deteriorated, the reference after the change point is obtained. The degree to which the patient 5 has improved the health condition can also be visually confirmed.
Further, in FIG. 11, by displaying the age, sex, and past illness, it becomes possible to narrow down the reference patient 5 in a state where the target patient 4 is close to the person at an early stage, and the time restriction for the target patient 4 to use the system. Can be reduced. In addition, the process (S1010) of the target patient 4 is an operation of selecting one row of the reference patient 5 list in the table of FIG.

図１２は、生活習慣改善提案表示部１８における画面の一例である。この図１２の画面は、図１１の参照患者５一覧画面で、類似度の順位が“１”の参照患者５を選択した場合である。画面の上部に生体情報測定値の傾向を表示し、画面下部には生活習慣改善項目の生活習慣状態を表示し、横軸はどちらも日時を表す。生活習慣改善提案表示部１８は、生態情報測定値の傾向として、参照患者５を実線で表示し、対象患者４すなわち本人を点線で表示する。また日時として、参照患者５の変化日時を一点鎖線で表現し、生体情報測定値のグラフと、生活習慣状態の日時を整合させて表示する。   FIG. 12 is an example of a screen on the lifestyle improvement proposal display unit 18. This screen of FIG. 12 is a case where the reference patient 5 whose similarity ranking is “1” is selected on the reference patient 5 list screen of FIG. 11. The trend of biological information measurement values is displayed at the top of the screen, the lifestyle state of lifestyle improvement items is displayed at the bottom of the screen, and the horizontal axis represents the date and time. The lifestyle improvement proposal display unit 18 displays the reference patient 5 with a solid line and the target patient 4, that is, the person with a dotted line, as the trend of the ecological information measurement value. In addition, as the date and time, the change date and time of the reference patient 5 is expressed by a one-dot chain line, and the graph of the biological information measurement value and the date and time of the lifestyle state are aligned and displayed.

この生体情報測定値と生活習慣状態の変化日時を整合させることにより、参照患者５が生体情報測定値に影響した原因としてどの生活習慣状態が起因しているのかを視覚化している。この効果として、対象患者４が生体情報測定値を改善させる為、参照患者５の変化点を閲覧することにより、自身の生活習慣改善の動機付けとなる情報を提供することが出来る。また、生活習慣改善提案表示部１８が、変化日時の前後における生体情報測定値と生活習慣状態を表示することにより、変化日時の前後における比較を容易に行うことが可能となる。   By matching the biological information measurement value and the change date and time of the lifestyle state, it is visualized which lifestyle state is caused as the cause of the reference patient 5 affecting the biological information measurement value. As an effect, since the target patient 4 improves the biological information measurement value, by browsing the change point of the reference patient 5, it is possible to provide information that motivates improvement of one's lifestyle. Moreover, the lifestyle improvement proposal display unit 18 displays the biometric information measurement values and the lifestyle state before and after the change date and time, so that the comparison before and after the change date and time can be easily performed.

さらに、図１２の画面下部には生活習慣改善項目の生活習慣状態を表示する。ここで、変化日時以前の所定時間区間を“前区間”と定義し、変化日時以降の所定時間区間を“後区間”と定義する。なお、所定時間区間とは参照患者５と対象患者４の生体情報測定値を複数回含む時間区間を表し、対象期間と同じであっても良い。
生活習慣改善提案表示部１８が、図１２で生活習慣状態を表示する際、各生活習慣改善項目、例えば投薬・減塩・運動、減量などを、“前区間”と“後区間”で比較を行い、生活習慣状態の差が大きい順に上部に表示を行う。この効果として、参照患者５の生体情報測定値の変化点が発生した原因として、どの生活習慣改善項目による影響が大きいのかを視覚的に表すことが可能となり、対象患者４が注目すべき生活習慣改善項目と、その生活習慣状態の変化量を分かり易く提示することが可能となる。Furthermore, the lifestyle state of the lifestyle improvement item is displayed at the bottom of the screen in FIG. Here, a predetermined time interval before the change date and time is defined as “previous interval”, and a predetermined time interval after the change date and time is defined as “following interval”. The predetermined time interval represents a time interval including the biological information measurement values of the reference patient 5 and the target patient 4 a plurality of times, and may be the same as the target period.
When the lifestyle improvement suggestion display unit 18 displays the lifestyle state in FIG. 12, each lifestyle improvement item, for example, medication / salt reduction / exercise, weight loss, etc., is compared in the “previous section” and “back section”. And display on the top in descending order of differences in lifestyle status. As this effect, it is possible to visually indicate which lifestyle improvement item has a large influence as the cause of the change point of the biometric information measurement value of the reference patient 5, and the lifestyle that the target patient 4 should pay attention to. It is possible to present the improvement items and the amount of change in the lifestyle state in an easy-to-understand manner.

また、図１２は、対象患者４へ表示する画面の一例であるが、同様の画面を医療従事者へ表示するようにしてもよい。このように、医療従事者に対象患者４へ表示する画面と同様の画面を表示することにより、医療従事者が対象患者４に対する生活習慣病指導や、疾病原因の診断支援を行う参考となる情報を医療従事者に提供できる効果もある。   FIG. 12 shows an example of a screen displayed on the target patient 4, but a similar screen may be displayed to the medical staff. In this way, by displaying a screen similar to the screen displayed on the target patient 4 to the medical staff, information that the medical staff can provide guidance on lifestyle-related diseases for the target patient 4 and support for diagnosis of the cause of the disease. Can also be provided to medical professionals.

図１３は、特徴量比較部２２における処理のフローチャートである。図１３の特徴量比較部２２の処理（Ｓ１３０１）から処理（Ｓ１３０６）を説明する為、図１４を先に説明する。   FIG. 13 is a flowchart of processing in the feature amount comparison unit 22. In order to explain the processing (S1301) to processing (S1306) of the feature amount comparison unit 22 in FIG. 13, FIG. 14 will be explained first.

図１４は、特徴量比較部２２の類似度算出方法を示す。図１４（ａ）は、対象患者４の生体情報測定値を表し、図１４（ｂ）は、参照患者５の生体情報測定値を表し、図１４（ｃ）は、対象患者４の生体情報測定値と参照患者５との生体情報測定値との差分算出方法を表す。なお、図１４の全てのグラフの横軸は測定日時である。
まず、特徴量抽出部２２は、図１４（ａ）において対象患者４の最新の生体情報測定値１４０１を検索し、最新の測定日時１４０２を特定する。次に、最新の生体情報測定値の一つ以前の変化点を検索し、この変化点と最新の生体情報測定値から近似直線を算出する。この対象患者４の近似直線を対象直線１４０３と定義する。FIG. 14 shows a similarity calculation method of the feature amount comparison unit 22. 14A shows the biological information measurement value of the target patient 4, FIG. 14B shows the biological information measurement value of the reference patient 5, and FIG. 14C shows the biological information measurement value of the target patient 4. The difference calculation method of a value and the biometric information measured value of the reference patient 5 is represented. In addition, the horizontal axis of all the graphs of FIG. 14 is a measurement date.
First, the feature quantity extraction unit 22 searches the latest biological information measurement value 1401 of the target patient 4 in FIG. 14A and specifies the latest measurement date 1402. Next, the previous change point of the latest biological information measurement value is searched, and an approximate straight line is calculated from this change point and the latest biological information measurement value. This approximate straight line of the target patient 4 is defined as a target straight line 1403.

また、特徴量抽出部２２は、図１４（ｂ）において、参照患者５の変化点における生体情報測定値１４０４を検索する。この変化点に対する変化日時１４０５を特定する。次に、変化点の生体情報測定値の一つ以前の変化点を検索し、この２つの変化点の生体情報測定値から近似直線を算出する。この参照患者５の近似直線を参照直線１４０６と定義する。
この時、特徴量抽出部２２は、参照直線１４０６として、対象直線１４０３の傾きの符号と傾きの符号が等しいものだけ、例えば、対象直線１４０３の傾きの符号がプラスの場合なら傾きの符号がプラスの近似直線のみを参照直線１４０６として抽出する。この傾きの符号が等しい参照直線１４０６だけにすることにより、対象患者４と参照患者５の生体情報測定値の増減傾向が等しい近似直線のみを抽出することが可能となり、類似度が高い参照患者５を検索する計算量を削減することが可能となる。In addition, the feature amount extraction unit 22 searches the biometric information measurement value 1404 at the changing point of the reference patient 5 in FIG. The change date and time 1405 for this change point is specified. Next, the previous change point of the biometric information measurement value at the change point is searched, and an approximate straight line is calculated from the biometric information measurement values at the two change points. This approximate straight line of the reference patient 5 is defined as a reference straight line 1406.
At this time, the feature amount extraction unit 22 uses only the reference line 1406 having the same sign as the inclination of the target straight line 1403, for example, if the sign of the inclination of the target straight line 1403 is positive, the sign of the inclination is positive. Only the approximate straight line is extracted as the reference straight line 1406. By using only the reference line 1406 having the same sign of the inclination, it is possible to extract only the approximate line having the same increase / decrease tendency of the biological information measurement values of the target patient 4 and the reference patient 5, and the reference patient 5 having a high similarity. It is possible to reduce the amount of calculation for searching.

次に、特徴量抽出部２２は、図１４（ｃ）において対象直線１４０３と、参照直線１４０６との差分を算出し、この差分を類似度１４０７と定義する。ここで、特徴量抽出部２２は、類似度が小さいほど、対象患者４と参照患者５の類似度が類似していると判断する。
特徴量抽出部２２は、この処理を対象期間に対して実施する。ここで対象期間とは、対象患者４と参照患者５の生体情報測定値を比較する期間と定義し、この対象期間の設定は対象患者４もしくは医療従事者が設定を行う。図１４（ｃ）は、対象期間の間に変化点がない例であるが、対象患者４もしくは参照患者５の変化点が複数存在する場合は、変化点毎に区間を区切りその区間ごとに類似度を積算することにより、類似度を算出することが可能である。Next, the feature amount extraction unit 22 calculates a difference between the target straight line 1403 and the reference straight line 1406 in FIG. 14C, and defines this difference as the similarity 1407. Here, the feature quantity extraction unit 22 determines that the similarity between the target patient 4 and the reference patient 5 is similar as the similarity is small.
The feature amount extraction unit 22 performs this process for the target period. Here, the target period is defined as a period in which the biological information measured values of the target patient 4 and the reference patient 5 are compared, and the target patient 4 or a medical worker sets the target period. FIG. 14C is an example in which there is no change point during the target period, but when there are a plurality of change points of the target patient 4 or the reference patient 5, a section is divided for each change point and similar for each section. By integrating the degrees, it is possible to calculate the similarity.

図１３における、特徴量比較部２２における処理のフローチャートの説明に戻る。
（１）特徴量比較部２２は、対象患者４の最新から対象期間までの生体情報測定値を読み出す（Ｓ１３０１）。
（２）次に、対象患者４の近似直線である対象直線１４０３を算出する（Ｓ１３０２）。
（３）特徴量算出部２２は、対象患者４の変化点を読み出す（Ｓ１３０３）。
（４）次に、特徴量比較部２２は、参照患者５の変化日時以前から対象期間までの生体情報測定値を読み出す（Ｓ１３０４）。
（５）次いで、参照患者５の近似直線である参照直線１４０６を算出する（Ｓ１３０５）。
（６）そして、特徴量比較部２２は、対象直線１４０３と参照直線１４０６との差分である類似度１４０７を算出する（Ｓ１３０６）。なお、処理（Ｓ１３０６）の詳細については、図１５を用いて後ほど説明する。Returning to the description of the flowchart of processing in the feature amount comparison unit 22 in FIG.
(1) The feature amount comparison unit 22 reads the biological information measurement values from the latest of the target patient 4 to the target period (S1301).
(2) Next, a target straight line 1403 that is an approximate straight line of the target patient 4 is calculated (S1302).
(3) The feature amount calculation unit 22 reads the changing point of the target patient 4 (S1303).
(4) Next, the feature amount comparison unit 22 reads the biological information measurement values from before the change date and time of the reference patient 5 to the target period (S1304).
(5) Next, a reference line 1406, which is an approximate line of the reference patient 5, is calculated (S1305).
(6) Then, the feature amount comparison unit 22 calculates a similarity 1407 that is a difference between the target straight line 1403 and the reference straight line 1406 (S1306). Details of the process (S1306) will be described later with reference to FIG.

（７）特徴量算出部２２は、参照患者５の既存の類似度がある場合、既存の類似度と処理（Ｓ１３０６）で新たに算出した類似度とを比較し（Ｓ１３０７）、新たに算出した類似度が対象患者４により類似している場合は、参照患者５の類似度を新たに算出した値で更新する（Ｓ１３０８）。なお、参照患者５の既存の類似度がない場合も、処理（Ｓ１３０８）へ進む。一方、処理（Ｓ１３０７）で、既存の類似度の方が対象患者４により類似している場合は、処理（Ｓ１３０９）へ進む。
（８）特徴量算出部２２は、参照患者５の次の変化点があるかどうかを検索し、次の変化点がある場合は、次の変化点に対して処理（Ｓ１３０３）を実施する。一方、参照患者５の次の変化点がない場合は、参照患者５の全ての変化点に対して処理を終了したので、対象患者４に対する参照患者５の類似度を確定する（Ｓ１３１０）。(7) When there is an existing similarity of the reference patient 5, the feature amount calculation unit 22 compares the existing similarity with the similarity newly calculated in the process (S1306) (S1307), and newly calculates When the similarity is more similar to the target patient 4, the similarity of the reference patient 5 is updated with a newly calculated value (S1308). In addition, when there is no existing similarity degree of the reference patient 5, it progresses to a process (S1308). On the other hand, if the existing similarity is more similar to the target patient 4 in the process (S1307), the process proceeds to the process (S1309).
(8) The feature amount calculation unit 22 searches whether there is a next change point of the reference patient 5, and when there is a next change point, performs the process (S1303) on the next change point. On the other hand, when there is no next change point of the reference patient 5, since the process has been completed for all the change points of the reference patient 5, the similarity of the reference patient 5 with respect to the target patient 4 is determined (S1310).

この特徴量比較処理を行うことにより、対象患者４が自身と近い状態の参照患者５を抽出することにより、対象患者４が健康状態を改善する為に、参考とする参照患者５の生体情報測定値の変化点と、それに関連した生活習慣状態を特定することが可能となる。更に、参照患者５の複数の変化点を処理対象とすることにより、対象患者４の生体情報測定値の増減傾向に最も近い参照患者５の変化点を算出することが可能となり、対象患者４が同一の参照患者５の生体情報測定値ばかりを参照することを抑制できる効果もある。   By performing the feature amount comparison process, the patient patient 4 extracts the reference patient 5 in a state close to himself / herself, so that the patient patient 4 can improve the health state, and the biological information measurement of the reference patient 5 as a reference is performed. It becomes possible to specify the change point of the value and the lifestyle state related thereto. Furthermore, by using a plurality of change points of the reference patient 5 as processing targets, it becomes possible to calculate the change point of the reference patient 5 that is closest to the increase / decrease tendency of the biological information measurement value of the target patient 4. There is also an effect that it is possible to suppress referencing only the biological information measurement values of the same reference patient 5.

図１５は、特徴量算出部２２の差分算出方法である。図１５（ａ）は、対象直線と参照直線が交差する場合の差分を算出する方法を示す図である。ここで、比較を行う測定日時の間として、比較期間Ｔと定義する。更に、比較期間Ｔの両端の測定日時に対する対象直線と参照直線との生体情報測定値の差分をｄ１とｄ２とする。そして、対象直線１５０１と参照直線１５０２との差分は、２つの直線が囲む斜線部の面積Ｓ＿１２として算出することが可能である。この面積Ｓ＿１２は、下記式により算出する。

Figure 0006173316
FIG. 15 shows a difference calculation method of the feature amount calculation unit 22. FIG. 15A is a diagram illustrating a method of calculating a difference when the target straight line and the reference straight line intersect. Here, it is defined as a comparison period T between the measurement dates and times for comparison. Furthermore, let d1 and d2 be the difference in the biological information measurement values between the target straight line and the reference straight line for the measurement date and time at both ends of the comparison period T. The difference between the target straight line 1501 and the reference straight line 1502 can be calculated as the area S_12 of the shaded portion surrounded by the two straight lines. This area S_12 is calculated by the following equation.
Figure 0006173316

図１５（ｂ）は、対象直線と参照直線が交差しない場合の差分を算出する方法を示す図である。ここで、比較期間Ｔの両端の測定日時に対する対象直線と参照直線との生体情報測定値の差分をｄ３とｄ４とする。そして、対象直線１５０３と参照直線１５０４との差分は、２つの直線が囲む斜線部の面積Ｓ＿３４として算出することが可能である。この面積Ｓ＿３４は、下記式により算出する。

Figure 0006173316
FIG. 15B is a diagram illustrating a method of calculating a difference when the target straight line and the reference straight line do not intersect. Here, let d3 and d4 be the difference between the measured values of the target line and the reference line for the measurement date and time at both ends of the comparison period T. The difference between the target straight line 1503 and the reference straight line 1504 can be calculated as the area S_34 of the shaded portion surrounded by the two straight lines. This area S_34 is calculated by the following equation.
Figure 0006173316

なお、上記生活習慣病改善支援方法の各ステップをコンピュータに実行させて、対象患者の生活習慣病の改善を支援するための、生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムとして構成してもよい。さらに、上記生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。上記記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のいずれであってもよい。   In addition, you may comprise as a computer program for lifestyle-related disease improvement support for making a computer perform each step of the said lifestyle-related disease improvement support method, and assisting improvement of the lifestyle-related disease of an object patient. Further, the lifestyle-related disease improvement support computer program may be stored in a computer-readable recording medium. The recording medium may be a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like.

図１６は、本開示の実施の形態１における生活習慣病改善支援システムのクライアント装置における構成の一例を示す構成図である。まず、装置は本体ケース１６０１があり、この本体ケースに生活習慣目標入力部、生体情報測定値入力部、生活習慣状態入力部、第一記憶部、第一制御部、第一通信部、生活習慣提案表示部を含む。
図１６の出力部は、画面出力１６０２である。生活習慣目標入力部、生体情報測定値入力部、生活習慣状態入力部は、画面出力に重ねて存在するタッチパネル入力１６０２である。第一制御部は、本体ケースに含むマイクロプロセッサー等で構成し、第一記憶部は、ハードディスクや半導体メモリで構成している。また、視力が低下している使用者でも使用が容易とする為に、音声出力部１６０３をつけ、操作方法を音声で説明する。更に使用者が装置を持ち運んで使用可能とする為、本体ケースには電池が内蔵されており、充電台１６０５の上に置いて使用することが出来る。FIG. 16 is a configuration diagram illustrating an example of a configuration of the client device of the lifestyle-related disease improvement support system according to the first embodiment of the present disclosure. First, the apparatus has a main body case 1601. In this main body case, a lifestyle target input unit, a biological information measurement value input unit, a lifestyle state input unit, a first storage unit, a first control unit, a first communication unit, a lifestyle Includes a suggestion display.
The output unit in FIG. 16 is a screen output 1602. The lifestyle target input unit, the biological information measurement value input unit, and the lifestyle state input unit are touch panel inputs 1602 that overlap the screen output. The first control unit is configured by a microprocessor or the like included in the main body case, and the first storage unit is configured by a hard disk or a semiconductor memory. In addition, in order to facilitate use even by a user with low visual acuity, an audio output unit 1603 is attached and the operation method will be described with audio. Further, since the user can carry the device and use it, the main body case has a built-in battery and can be used on the charging stand 1605.

図１６の出力画面１６０２は、生活習慣病改善支援システムのメインメニューの一例であり、ボタンとして“測定”、“問診”、“目標入力”、”生活習慣提案“、“アドバイス“がある。ここで、図２との対比を行うと、図２における”目標入力“とは、図１６におけるボタン”目標入力“を選択することを表す。図２における”健康状態入力“とは、図１６におけるボタン”測定“もしくはボタン”問診“を選択することを表す。図２における”生活習慣提案“とは、図１６におけるボタン”生活習慣提案“を選択することを表す。   The output screen 1602 in FIG. 16 is an example of a main menu of the lifestyle-related disease improvement support system, and includes “Measurement”, “Question”, “Target input”, “Lifestyle proposal”, and “Advisor” as buttons. Here, in comparison with FIG. 2, “target input” in FIG. 2 represents selection of the button “target input” in FIG. “Health condition input” in FIG. 2 represents selection of the button “measurement” or button “inquiry” in FIG. “Lifestyle proposal” in FIG. 2 represents selection of the button “lifestyle proposal” in FIG.

対象患者４が、ボタン“目標入力”を押すと、生活習慣目標を入力する画面に遷移する。対象患者４が、ボタン”測定“を押すと生体情報測定値を入力する画面に遷移する。生体情報測定値入力部は、生体情報を測定する機器が内蔵されていても良いが、生活習慣病改善支援システムが、更に生体情報通信部を有し、生体情報測定を行う生体情報測定装置との生体情報通信部を介して生体情報測定値を受信しても良い。また、対象患者４が、ボタン“問診”を押すと、生活習慣状態を入力する画面や対象患者４本人の健康状態に関する問診を入力する画面に遷移する。   When the target patient 4 presses the “target input” button, the screen changes to a screen for inputting a lifestyle target. When the target patient 4 presses the button “measurement”, the screen shifts to a screen for inputting a biological information measurement value. The biological information measurement value input unit may include a device that measures biological information, but the lifestyle-related disease improvement support system further includes a biological information communication unit, and a biological information measurement device that performs biological information measurement The biological information measurement value may be received via the biological information communication unit. When the target patient 4 presses the “question” button, the screen changes to a screen for inputting a lifestyle state or a screen for inputting an inquiry regarding the health status of the four target patients.

更に、対象患者４がボタン“生活習慣提案”を選択すると、図１１で示した画面「参照患者一覧」を表示し、その後に図１２で示した画面「生活習慣改善提案」を表示する。対象患者４がボタン“アドバイス”を選択すると、医療従事者が記載した対象患者４へのアドバイスを表示する（図示せず）。   Furthermore, when the target patient 4 selects the button “lifestyle proposal”, the screen “reference patient list” shown in FIG. 11 is displayed, and then the screen “lifestyle improvement proposal” shown in FIG. 12 is displayed. When the target patient 4 selects the button “advice”, advice to the target patient 4 described by the medical staff is displayed (not shown).

本開示に係る生活習慣病改善支援システムは、対象患者が対象患者本人と類似した参照患者の健康状態を比較する際に、参照患者の健康状態が変化する時点の生活習慣を参照することにより、生活習慣病改善の行動変容を行う情報を提供できる。これによって、対象患者に対して生活習慣改善を行う動機付けとなる情報を与えることができ、患者が在宅で生活習慣病を改善支援する医療機器等に有用である。   The lifestyle-related disease improvement support system according to the present disclosure refers to the lifestyle at the time when the health status of the reference patient changes when the target patient compares the health status of the reference patient similar to the target patient himself, Can provide information on behavioral change to improve lifestyle-related diseases. Thus, information that is a motivation to improve lifestyle habits can be given to the target patient, which is useful for medical devices that help patients improve their lifestyle-related diseases at home.

更に、本開示に係る生活習慣病改善支援システムは、各生活習慣改善項目が生体情報測定結果に与える影響の大きさを順位付けして表示することができる。これによって、医療従事者が生活習慣病指導や疾病原因の診断支援する医療機器等にも適用できる。   Furthermore, the lifestyle-related disease improvement support system according to the present disclosure can rank and display the magnitude of influence of each lifestyle improvement item on the biological information measurement result. Accordingly, the present invention can be applied to medical devices and the like in which medical workers support lifestyle-related disease guidance and diagnosis of disease causes.

１ クライアント装置
２ サーバ装置
３ ネットワーク
４ 対象患者
５ 参照患者
１１ 生活習慣目標入力部
１２ 生体情報測定値入力部
１３ 生活習慣状態入力部
１５ 第一制御部
１６ 第一記憶部
１７ 第一通信部
２１ 特徴量抽出部
２２ 特徴量比較部
２３ 参照患者抽出部
２５ 第二制御部
２６ 第二記憶部
２７ 第二通信部
２８ 第二表示部
３０１ 生活習慣目標入力部における生活習慣改善項目
３０２ 生活習慣目標入力部における生活習慣目標
５０１ 生体情報測定値入力部における生体情報測定値
６０１ 生活習慣状態入力部における生活習慣状態
１４０１ 対象患者の最新の生体情報測定値
１４０２ 対象患者の最新の測定日時
１４０３ 対象直線
１４０４ 参照患者の変化点の生体情報測定値
１４０５ 参照患者の変化日時
１４０６ 参照直線
１４０７ 対象患者と参照患者に対する生体情報測定値の類似度
１５０１ 対象直線
１５０２ 参照直線
１５０３ 対象直線
１５０４ 参照直線
１６０１ 本体ケース
１６０２ 画面出力、およびタッチパネル入力
１６０３ 音声出力
１６０５ 充電台DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Client apparatus 2 Server apparatus 3 Network 4 Target patient 5 Reference patient 11 Lifestyle target input part 12 Biometric information measured value input part 13 Lifestyle state input part 15 First control part 16 First memory | storage part 17 1st communication part 21 Feature Quantity extraction unit 22 Feature quantity comparison unit 23 Reference patient extraction unit 25 Second control unit 26 Second storage unit 27 Second communication unit 28 Second display unit 301 Lifestyle improvement item 302 in lifestyle target input unit Lifestyle target input unit Lifestyle target value 501 in living body information measurement value input unit 601 Living body state measurement value in lifestyle state input unit 1401 Latest biological information measurement value 1402 of target patient Latest measurement date and time 1403 of target patient Target straight line 1404 Reference patient Measured value 1405 at the change point of the patient Reference patient change date 1406 Reference straight line 1407 Who the biological information measurement for the reference patient similarity 1501 target straight line 1502 reference straight line 1503 defining lines 1504 reference straight line 1601 main case 1602 screen output, and a touch panel input 1603 the audio output 1605 charger

Claims (20)

対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援システムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記対象患者の前記特徴量と、前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出する特徴量比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出する参照患者抽出部
と、
前記対象患者に対して、前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示する生活習慣提案表示部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、
前記生体情報測定値の時系列に対し近似直線を算出し、
最新の前記生体情報測定値と前記近似直線による予測値との差分を算出し、
前記差分が閾値を超過した場合、最新より一つ前の前記生体情報測定値の時刻を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含む、生活習慣病改善支援システム。 A lifestyle-related disease improvement support system that supports the improvement of lifestyle-related diseases of target patients,
A lifestyle state input unit for accepting an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
A biological information measurement value input unit that receives input of the biological information measurement value of the target patient;
A feature amount extraction unit that extracts a change with respect to a temporal change in the biological information measurement value as a feature amount;
And the feature quantity of the subject patient, and the feature amount comparison section for calculating the result of comparison between the feature quantity of different reference patients and the subject patient,
A reference patient extraction unit that extracts a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
For the target patient, a lifestyle proposal display unit that displays the living body information measurement value and the lifestyle state of the reference patient;
With
The feature amount extraction unit includes:
An approximate straight line is calculated for the time series of the biological information measurement values,
Calculate the difference between the latest biological information measurement value and the predicted value by the approximate line,
When the difference exceeds a threshold, the time of the biometric information measurement value immediately before the latest is the change date,
A lifestyle-related disease improvement support system including the change date and time as the feature amount. 対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援システムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付ける生活習慣状態入力部と、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付ける生体情報測定値入力部と、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記対象患者の前記特徴量と、前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出する特徴量比較部と、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出する参照患者抽出部と、
前記対象患者に対して、前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示する生活習慣提案表示部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、
前記生体情報測定値の時系列を結ぶ直線の傾きを算出し、
前記直線の傾きの符号が変化する日時を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含む、生活習慣病改善支援システム。 A lifestyle-related disease improvement support system that supports the improvement of lifestyle-related diseases of target patients,
A lifestyle state input unit for accepting an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
A biological information measurement value input unit that receives input of the biological information measurement value of the target patient;
A feature amount extraction unit that extracts a change with respect to a temporal change in the biological information measurement value as a feature amount;
And the feature quantity of the subject patient, and the feature amount comparison section for calculating the result of comparison between the feature quantity of different reference patients and the subject patient,
A reference patient extraction unit that extracts a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
For the target patient, a lifestyle proposal display unit that displays the living body information measurement value and the lifestyle state of the reference patient;
With
The feature amount extraction unit includes:
Calculating a slope of a straight line connecting the time series of the biological information measurement values;
The date and time when the sign of the slope of the line changes is the change date and time,
A lifestyle-related disease improvement support system including the change date and time as the feature amount. 前記特徴量抽出部は、前記変化日時における生体情報測定値を極値とし、
前記特徴量として前記極値を含む、請求項１又は２に記載の生活習慣病改善支援システム。 The feature amount extraction unit sets the biological information measurement value at the change date and time as an extreme value,
The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 1 or 2, wherein the extreme value is included as the feature amount. 前記特徴量抽出部は、前記極値の時系列を直線で結んだ近似直線の傾きを算出し、
前記特徴量として前記傾きを含む、請求項３に記載の生活習慣病改善支援システム。 The feature amount extraction unit calculates an inclination of an approximate line connecting the time series of the extreme values with a straight line,
The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 3, wherein the inclination is included as the feature amount. 前記特徴量比較部は、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と、別の前記患者の前記変化日時における前記極値および前記傾きから前記対象患者と前記参照患者との類似度を算出する、請求項４に記載の生活習慣病改善支援システム。   The feature amount comparison unit calculates the degree of similarity between the target patient and the reference patient from the latest biometric information measurement value of the target patient and the extreme value and the slope at the change date and time of another patient. The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 4. 前記特徴量比較部は、前記対象患者と前記参照患者の類似度として、前記対象患者の前記極値を結んだ近似直線を表す対象直線と、前記参照患者の前記極値を結んだ近似直線を表す参照直線との差から導出される面積に基づいて前記類似度を定義する、請求項５に記載の生活習慣病改善支援システム。   The feature amount comparison unit includes a target straight line representing an approximate straight line connecting the extreme values of the target patient and an approximate straight line connecting the extreme values of the reference patient as the similarity between the target patient and the reference patient. The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 5, wherein the similarity is defined based on an area derived from a difference from a reference straight line to be expressed. 前記参照患者抽出部は、前記対象患者に対して前記類似度がより類似している前記参照患者の類似度の順位を上げる、請求項５又は６に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 5 or 6, wherein the reference patient extraction unit increases the rank of the similarity of the reference patient that is more similar to the target patient. 前記参照患者抽出部は、前記変化日時以降の前記傾きの絶対値が大きい前記参照患者の類似度の順位を上げる、請求項５から７のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle-related disease improvement support system according to any one of claims 5 to 7, wherein the reference patient extraction unit increases the rank of the similarity of the reference patient having a large absolute value of the slope after the change date and time. 前記生活習慣提案表示部は、前記順位に基づいて前記参照患者の情報を表示する、請求項７又は８に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 7 or 8, wherein the lifestyle-related proposal display unit displays information of the reference patient based on the ranking. 前記参照患者抽出部は、前記対象患者と前記参照患者との生体情報測定値の傾向と比較を前記極値に基づいて表示する、請求項３から９のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle-related disease according to any one of claims 3 to 9, wherein the reference patient extraction unit displays a trend and comparison of biological information measurement values between the target patient and the reference patient based on the extreme values. Improvement support system. 前記生活習慣提案表示部は、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と前記参照患者の前記生体情報測定値の前記変化日時を時間軸上で一致させた時系列のグラフを表示する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle suggestion display unit displays a time-series graph in which the latest biological information measurement value of the target patient and the change date and time of the biological information measurement value of the reference patient are matched on a time axis. Item 11. The lifestyle-related disease improvement support system according to any one of Items 1 to 10. 前記生活習慣提案表示部は、前記参照患者の前記変化日時以降の前記生体情報測定値に関するグラフも表示する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。   The lifestyle-related disease improvement support system according to any one of claims 1 to 11, wherein the lifestyle-related proposal display unit also displays a graph related to the biological information measurement values after the change date and time of the reference patient. 前記生活習慣提案表示部は、
前記生活習慣状態の前記変化日時より前の所定区間である前区間と前記変化日時より後の所定区間である後区間に対して所定区間の前後とを比較し、
前記前区間と前記後区間とで前記生活習慣状態の差が大きい順に前記生活習慣状態を表示する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。 The lifestyle suggestion display section
Before and after the predetermined section with respect to the previous section that is a predetermined section before the change date and time and the subsequent section that is a predetermined section after the change date and time,
The lifestyle-related disease improvement support system according to any one of claims 1 to 12, wherein the lifestyle-related states are displayed in descending order of the lifestyle-related state difference between the front section and the rear section. 前記参照患者抽出部は、前記対象患者と前記参照患者の遺伝子情報、もしくは年齢の少なくとも１つに基づいて比較を行い、前記比較の結果として前記参照患者を限定する、請求項１から１３のいずれか一項に記載の生活習慣病改善支援システム。   The reference patient extraction unit performs comparison based on at least one of genetic information or age of the target patient and the reference patient, and limits the reference patient as a result of the comparison. The lifestyle-related disease improvement support system according to claim 1. 以下の各ステップをコンピュータに実行させて、対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付けるステップと、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付けるステップと、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出するステップと、
前記対象患者の前記特徴量と前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出するステップと、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出するステップと、
前記対象患者に対し前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示するステップと、
を含み、
前記特徴量を抽出するステップは、
前記生体情報測定値の時系列に対し近似直線を算出し、
最新の前記生体情報測定値と前記近似直線による予測値との差分を算出し、
前記差分が閾値を超過した場合、最新より一つ前の前記生体情報測定値の時刻を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含む、生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム。 A computer program for lifestyle-related disease improvement support that causes a computer to execute the following steps to support improvement of lifestyle-related disease of a target patient,
Receiving an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
Receiving input of biological information measurement values of the target patient;
Extracting a change with respect to a temporal change of the biological information measurement value as a feature amount;
Calculating a comparison result between the feature quantity of different reference patients and the subject patient and the feature quantity of the subject patient,
Extracting a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
Displaying the biometric information measurement value and the lifestyle state of the reference patient for the target patient;
Including
The step of extracting the feature amount includes:
An approximate straight line is calculated for the time series of the biological information measurement values,
Calculate the difference between the latest biological information measurement value and the predicted value by the approximate line,
When the difference exceeds a threshold, the time of the biometric information measurement value immediately before the latest is the change date,
A computer program for improving lifestyle-related diseases, including the change date and time as the feature amount. 以下の各ステップをコンピュータに実行させて、対象患者の生活習慣病の改善を支援する生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムであって、
対象患者の生活習慣の状態を表す生活習慣状態の入力を受け付けるステップと、
前記対象患者の生体情報測定値の入力を受け付けるステップと、
前記生体情報測定値の経時変化に対する変化を特徴量として抽出するステップと、
前記対象患者の前記特徴量と前記対象患者とは異なる参照患者の前記特徴量との比較結果を算出するステップと、
前記比較結果に基づいて、前記対象患者に類似した参照患者を抽出するステップと、
前記対象患者に対し前記参照患者の前記生体情報測定値および前記生活習慣状態を表示するステップと、
を含み、
前記特徴量を抽出するステップは、
前記生体情報測定値の時系列を結ぶ直線の傾きを算出し、
前記直線の傾きの符号が変化する日時を変化日時とし、
前記特徴量として前記変化日時を含む、生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム。 A computer program for lifestyle-related disease improvement support that causes a computer to execute the following steps to support improvement of lifestyle-related disease of a target patient,
Receiving an input of a lifestyle state representing a lifestyle state of the target patient;
Receiving input of biological information measurement values of the target patient;
Extracting a change with respect to a temporal change of the biological information measurement value as a feature amount;
Calculating a comparison result between the feature quantity of different reference patients and the subject patient and the feature quantity of the subject patient,
Extracting a reference patient similar to the target patient based on the comparison result;
Displaying the biometric information measurement value and the lifestyle state of the reference patient for the target patient;
Including
The step of extracting the feature amount includes:
Calculating a slope of a straight line connecting the time series of the biological information measurement values;
The date and time when the sign of the slope of the line changes is the change date and time,
A computer program for improving lifestyle-related diseases, including the change date and time as the feature amount. 前記特徴量を抽出するステップは、前記変化日時における生体情報測定値を極値とし、
前記特徴量として前記極値を含む、請求項１５又は１６に記載の生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム。 The step of extracting the feature value sets the biological information measurement value at the change date and time as an extreme value,
The computer program for life-style related disease improvement support according to claim 15 or 16, wherein the extreme value is included as the feature amount. 前記特徴量を抽出するステップは、前記極値の時系列を直線で結んだ近似直線の傾きを算出し、前記特徴量として前記傾きを含む、請求項１７に記載の生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム。 18. The lifestyle-related disease improvement support computer according to claim 17, wherein the step of extracting the feature amount calculates an inclination of an approximate line connecting the time series of extreme values with a straight line, and includes the inclination as the feature amount. Program . 前記特徴量を比較するステップは、前記対象患者の最新の前記生体情報測定値と、別の前記患者の前記変化日時における前記極値および前記傾きから前記対象患者と前記参照患者との類似度を算出する、請求項１８に記載の生活習慣病改善支援用コンピュータプログラム。 The step of comparing the feature amount includes calculating the similarity between the target patient and the reference patient from the latest measurement value of the biological information of the target patient and the extreme value and the slope of the change date and time of another patient. The computer program for lifestyle-related disease improvement support of Claim 18 which calculates. 請求項１５から１９のいずれか一項に記載の前記生活習慣病改善支援用コンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium storing the lifestyle-related disease improvement support computer program according to any one of claims 15 to 19 .
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