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公開番号2025099264
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023215790
出願日2023-12-21
発明の名称予測システム及びプログラム
出願人国立大学法人鹿児島大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01N 33/66 20060101AFI20250626BHJP(測定;試験)
要約【課題】将来的にどのような生活習慣病にかかりやすいのかを「見える化」することができる予測システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】予測システム1は、所定年数経過後の生活習慣病の発症の有無に関して有意差がある変数であって、採血検査から数値N1が得られた第1変数EV1と採血検査以外から数値N2が得られた第2変数EV2とを説明変数とし、5年経過後の生活習慣病の発症確率を目的変数としてロジスティック回帰分析を行うことにより得られた予測式PRを用いて、対象者の第1変数EV1及び第2変数EV2の数値N1、N2に基づいて、対象者の発症確率Pを算出する算出部12を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
所定年数経過後の生活習慣病の発症の有無に関して有意差がある変数であって、採血検査から数値が得られた第１変数と前記採血検査以外から数値が得られた第２変数とを説明変数とし、所定年数経過後の生活習慣病の発症確率を目的変数としてロジスティック回帰分析を行うことにより得られた予測式を用いて、対象者の前記第１変数及び前記第２変数の数値に基づいて、対象者の前記発症確率を算出する算出部を備える、
予測システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記生活習慣病が高血圧である場合、
前記第１変数には、糖尿病の有無及び高尿酸血症の有無が含まれ、
前記第２変数には、年齢、ＢＭＩ、収縮期血圧、拡張期血圧、喫煙の有無及び高血圧を患う家族の有無が含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項３】
前記生活習慣病が慢性腎臓病である場合、
前記第１変数には、糖尿病の有無、高尿酸血症の有無、脂質異常症の有無及びｅＧＦＲが含まれ、
前記第２変数には、年齢、ＢＭＩ及び高血圧の有無が含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項４】
前記生活習慣病がメタボリックシンドロームである場合、
前記第１変数には、空腹時血糖値、ＨＤＬコレステロール、ＬＤＬコレステロール及び中性脂肪が含まれ、
前記第２変数には、年齢、性別、ＢＭＩ、収縮期血圧、拡張期血圧、喫煙の有無及び飲酒の有無が含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項５】
前記生活習慣病が動脈硬化である場合、
前記第１変数には、前記対象者が男性の場合、血糖値及び中性脂肪が含まれる一方、前記対象者が女性の場合、血糖値が含まれ、
前記第２変数には、前記対象者が男性の場合、年齢、ＢＭＩ、収縮期血圧及び拡張期血圧が含まれる一方、前記対象者が女性の場合、年齢、収縮期血圧、拡張期血圧及び喫煙の有無が含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項６】
前記生活習慣病が糖尿病である場合、
前記第１変数には、空腹時血糖値及びＨｂＡ１ｃが含まれ、
前記第２変数には、年齢、性別及びＢＭＩが含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項７】
前記生活習慣病が脂質異常症である場合、
前記第１変数には、ＨＤＬコレステロール、ＬＤＬコレステロール及び中性脂肪が含まれ、
前記第２変数には、年齢、喫煙の有無が含まれる、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項８】
年齢、性別、ＢＭＩ、高血圧の有無、喫煙の有無、飲酒の有無を説明変数とし、所定年数経過後のメタボリックシンドロームの発症確率を目的変数として行われたロジスティック回帰分析を行うことにより得られる予測式を用いて、対象者の前記説明変数の数値に基づいて、対象者の所定年数経過後のメタボリックシンドロームの発症確率を算出する算出部を備える、
予測システム。
【請求項９】
年齢、性別、ＢＭＩ、高血圧の有無、高血圧を患う家族の有無、脂質異常症の有無を説明変数とし、所定年数経過後の糖尿病の発症確率を目的変数とし、所定年数経過後の糖尿病の発症確率を目的変数として行われたロジスティック回帰分析より得られる予測式を用いて、対象者の前記説明変数の数値に基づいて、対象者の所定年数経過後の糖尿病の発症確率を算出する算出部を備える、
予測システム。
【請求項１０】
検査結果報告書の画像を取得する画像取得部と、
前記画像から、前記説明変数の数値を抽出する抽出部と、を備え、
前記算出部は、
前記抽出部で抽出された前記説明変数の数値に基づいて、前記発症確率を算出する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の予測システム。
（【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、予測システム及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、健康診断の結果に基づいて病名の自動診断が可能な自動診断システム、自動診断プログラムおよび自動診断方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１０３７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
２００８年より開始された特定健診の受診率は５３．４％（２０２０年）であるうえ、特定保健指導実施率は２２．７％であり、決して十分な数字ではない。特定健診受診率、特定保健指導実施率及び医療機関受診率を向上させることは生活習慣病を予防する上で極めて重要であり、医療費を大幅に抑制し、健康長寿を実現する点で重要である。高齢化により生活習慣病から発症する脳・心血管病の医療費に占める割合が増大しており、２０１８年に循環器病対策基本法が制定されて予防の大切さがより強調されている。
【０００５】
特定健診受診率、特定保健指導実施率及び医療機関受診率が向上しない理由の１つに、特定健診の検査結果の項目が専門的でわかりづらいため、将来的に自分がどのような生活習慣病にかかりやすいのかを把握しにくいという点がある。そこで、自分が将来的にどのような生活習慣病にかかりやすいのかを「見える化」することができるシステムの登場が望まれている。
【０００６】
上記特許文献１に開示された自動診断システム、自動診断プログラム及び自動診断方法は、健康診断の結果に基づいて病名の自動診断が可能であるが、個人個人が将来的にどのような生活習慣病にかかりやすいのかを予測するものではない。
【０００７】
本発明は、上記実情の下になされたものであり、将来的にどのような生活習慣病にかかりやすいのかを「見える化」することができる予測システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る予測システムは、
所定年数経過後の生活習慣病の発症の有無に関して有意差がある変数であって、採血検査から数値が得られた第１変数と前記採血検査以外から数値が得られた第２変数とを説明変数とし、所定年数経過後の生活習慣病の発症確率を目的変数としてロジスティック回帰分析を行うことにより得られた予測式を用いて、対象者の前記第１変数及び前記第２変数の数値に基づいて、対象者の前記発症確率を算出する算出部を備える。
【０００９】
前記生活習慣病が高血圧である場合、
前記第１変数には、糖尿病の有無及び高尿酸血症の有無が含まれ、
前記第２変数には、年齢、ＢＭＩ、収縮期血圧、拡張期血圧、喫煙の有無及び高血圧を患う家族の有無が含まれる、
こととしてもよい。
【００１０】
前記生活習慣病が慢性腎臓病である場合、
前記第１変数には、糖尿病の有無、高尿酸血症の有無、脂質異常症の有無及びｅＧＦＲが含まれ、
前記第２変数には、年齢、ＢＭＩ及び高血圧の有無が含まれる、
こととしてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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