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公開番号2025000434
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-07
出願番号2023100285
出願日2023-06-19
発明の名称健康リスク評価支援装置及びプログラム
出願人株式会社 SAI,ロート製薬株式会社,国立大学法人大阪大学
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20241224BHJP(計算;計数)
要約【課題】評価対象の健康リスクに関する情報を送信することにより、個人或いは組織による健康維持活動を支援する健康リスク評価支援装置及び健康リスク評価支援装置が備える各部を実行可能にするプログラムを提供する。
【解決手段】医療機関用端末2が、ネットワークNWを介して、ユーザの眼底情報をサーバ1に送信し、サーバが、ネットワークを介して、評価対象の精神疾患リスクの偏差を示す情報を医療機関用端末に送信し、医療機関用端末が、ネットワークを介して、評価対象の精神疾患リスクの偏差を示す情報を評価対象用端末である個人用端末3-1及び/又は組織用端末3-2に送信する疾患リスク評価支援システムにおいて、健康リスク評価支援装置であるサーバは、ユーザの眼底情報の時系列データに基づいて、ユーザの健康リスクの進行リスクを予測する予測処理部と、ユーザを含む評価対象の健康リスクに関する情報を送信する通信処理部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの眼底情報に基づいて、前記ユーザの健康リスクを予測する予測処理部と、
前記ユーザを含む評価対象の健康リスクに関する情報を送信する通信処理部と、
を備える健康リスク評価支援装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記予測処理部は、前記ユーザの眼底情報の時系列データに基づいて、前記ユーザの健康リスクの進行リスクを予測し、
前記通信処理部は、前記評価対象の進行リスクに関する情報を送信する、
請求項１に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項３】
記憶部に記憶されている複数の評価単位の健康リスクデータに基づいて、前記評価対象の健康リスクの偏差を求める演算部をさらに備え、
前記評価対象の健康リスクに関する情報は、前記評価対象の健康リスクの偏差を示す情報を含む、
請求項１に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項４】
前記評価対象は、前記ユーザの所属する組織であり、
前記複数の評価単位の集合は、前記ユーザの所属する組織を含み、前記ユーザの所属する組織よりも大きい範囲であり、
前記評価対象の健康リスクの偏差は、前記複数の評価単位の集合に対する前記評価対象の健康リスクの偏差である、
請求項３に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項５】
前記評価対象は、前記ユーザ個人であり、
前記複数の評価単位の集合は、前記ユーザの所属する組織であり、
前記評価対象の健康リスクの偏差は、前記複数の評価単位の集合に対する前記評価対象の健康リスクの偏差である、
請求項３に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項６】
前記通信処理部は、前記評価対象の健康リスクに基づいて、前記評価対象の健康リスクへの対策に関する対策情報を送信する、請求項１に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項７】
前記対策情報は、前記評価対象の健康リスクのレベルに応じて異なる、請求項６に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項８】
前記評価対象の健康リスクの時系列データに基づいて、前記評価対象に適用された前記評価対象の健康リスクへの前記対策の効果について評価する評価処理部をさらに備える、
請求項６又は７に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項９】
前記通信処理部は、前記評価対象の健康リスクに関連する案内情報を送信する、
請求項１に記載の健康リスク評価支援装置。
【請求項１０】
前記案内情報は、前記評価対象の健康リスクのレベルに応じて異なる、
請求項９に記載の健康リスク評価支援装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の眼底情報からうつ状態あるいはうつ病罹患のリスクを算出するシステムを用い、多数の被験者のリスクデータ全体（母集団）に比較した特定個人あるいは特定組織の偏差を算出し、そのリスクの相対的な高さを見える化し、他者、他部門、他社、あるいは他業界と比較して高い疾患リスクへの対策を支援するシステムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
医療技術が高度化するに伴って、コンピュータシステムによる診断支援技術が開発されてきている。これまでの診断支援技術は、“病気”と“健康”の二元論に基づくものであり、医師が診断ガイドラインに基づいて病気（健康ではない）と判断することをコンピュータが支援する技術に留まっていた。
【０００３】
近年、病気と健康の二元論ではない「未病」という概念が重要視されつつある。「未病」の定義は、「健康と病気を二分論の概念でとらえるのではなく、心身の状態は健康と病気の間を連続的に変化するものとして捉え、この変化の過程を表す概念」とされており（非特許文献１）、この未病での対策が病気にならないためには極めて重要である。
【０００４】
しかしながら、未病状態においては、そもそも病気に近づいていることを知る手立て（他覚所見、自覚症状）がないことが多い。また、病気の前にリスクを知る手立てがあったとしても、患者が病気を自覚していない段階において、リスクを知るための受診の時間や費用を負担する動機は極めて低い。そのため、病気に罹患する前にそのリスクを算出できるシステムを開発したとしても、そのシステムを社会に実装し、持続可能な健康維持活動に役立たせることは極めて難しい。
【０００５】
一方、平成２７年より経済産業省は「健康経営優良法人制度」を開始し、「健康経営」を推進する企業のインセンティブを強化してきた（非特許文献３）。「健康経営」とは、社員の健康をストレスチェック等でモニタリングし、対策を講じ、ＰＤＣＡサイクルを維持し、組織的な健康増進を図る経営である。しかしながら、一般的なストレスチェックでは、上司との関係や部内でのコミュニケーション等の極めて繊細な質問が多く、組織あるいは上司への忖度が働くために回答者が正直に答えにくいという欠点があり、測定結果の信頼性が低く、故にその対策やＰＤＣＡが効果的に働きにくい。従って、効果的な「健康経営」のためには、無意識下のストレスを他覚的に測定できる評価方法が不可欠である。
【０００６】
一方、健康診断等で広く行われている眼底検査やＯＣＴ（ＯｐｔｉｃａｌＣｏｈｅｒｅｎｃｅＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査は、網膜血管の状態を評価する一般的な評価方法であり、健康診断において定期的に実施されているために緑内障等の網膜疾患リスクの予想に役立っている。また、これら検査の結果である眼底情報は、網膜の疾患である緑内障の他に、全身性の疾患である精神疾患、糖尿病、アルツハイマー等の診断に資することが示唆されている（非特許文献２、特許文献１）。しかしながら、眼底情報からこれらの疾患のリスクを予測することは科学的にできたとしても、その疾患リスク予測サービスを持続的に社会の健康維持活動に供するには、患者も、患者の属する会社も、リスクを予測する会社も各々が利益を得られる事業モデルが必須である。
【０００７】
一方、個人情報保護法によると、眼底情報を含め健康診断で得られる情報は、特別の保護が求められる要配慮個人情報とされ、一段と厳しい規制を受ける。例えそれが疾患リスクを予測するという患者にとっていかに有益なサービスであろうとも、健康診断以外の目的に情報を利用する場合には、毎回全ての患者の同意を得る必要があり、この規制が疾患リスク予測サービスの社会実装の大きな障壁にもなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
第６７４５４９６号「糖尿病網膜症の病期判定支援システムおよび糖尿病網膜症の病期の判定を支援する方法」
【非特許文献】
【０００９】
「未病－人生100年時代の新・健康観」黒岩祐治、大谷泰夫
「Deep learning model using retinal vascular images for classifying schizophrenia」Schizophrenia Research：Vol.241, Page.238-243 (2022)
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/downloadfiles/kenkokeiei_gaiyo.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の課題は、眼底情報を解析することにより、被験者の意識と切り離されたうつ状態あるいはうつ病のリスクを算出するシステムを用い、継続的にうつ状態あるいはうつ病の改善、悪化、罹患リスク等々を算出し、算出値を被験者の属する組織（部門、企業、業界等々）における偏差として通知し、個人あるいは組織による健康維持活動を支援し、関係者の各々が利益を得られるシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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