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JP2012208669A - 健診結果出力システム及び健診結果出力プãƒã‚°ãƒ©ãƒ - Google Patents

本発明の実施形態を、以下の実施例に従って説明する。

本実施例の健診結果出力システム１は、図１に示すように、被検者の健診結果情報を蓄積記憶するデータベースサーバー２と、ネットワーク３を介して該データベースサーバー２と接続される健診結果出力端末４と、健診結果情報を印字するためのプリンタ５とを備えている。データベースサーバー２は、本発明に係るデータベースを構成するものであり、健診結果出力端末４及びプリンタ５は、本発明に係る健診結果出力手段を構成するものである。

データベースサーバー２が記憶する被検者の健診結果情報は、被検者の属性情報を記憶する被検者属性テーブルと、被検者ごとに作成される個人履歴テーブルとを含んでいる。被検者属性テーブルには、図２に示すように、当該施設で健診を受けた全被検者の「被検者ＩＤ」、「被検者名」、「生年月日」、「性別」などの属性が記憶される。一方、個人履歴テーブルは、図３に示すように、各被検者の検査項目ごとに作成される複数の検査値履歴テーブル６により構成される。各検査値履歴テーブル６には、当該検査項目を検査した「検査日」と「実測検査値」と、実測検査値に対応する「基準値」（基準範囲の上限値及び下限値）が記憶される。さらに、各検査値履歴テーブルには、各実測検査値を規格化した「集団内規格化検査値」も記憶される。集団内規格化検査値については後述する。

データベースサーバー２は、健診施設内の検査・分析装置で測定された各被検者の健診結果（実測検査値）を取り込むことで、被検者の健診結果情報を逐次更新する。また、データベースサーバー２は、被検者が外部の健診施設で受診した健診の結果も取り込んで、当該被検者の個人履歴テーブルに組み込むことができる。

集団内規格化検査値は、各実測検査値を、基準値に基づいて、健常者集団の検査値の平均からどの程度ずれているかを示す無次元数に変数変換して規格化したものである。具体的には、集団内規格化検査値は、健常者集団の実測検査値を、平均値が「０」、基準値が「±１．９６」の分布となるように変数変換したものである。データベースサーバー２は、健診施設内外から健診結果情報が入力されると、健診結果情報に含まれる実測検査値を集団内規格化検査値に変換し、検査値履歴テーブルに実測検査値とともに記憶する。このように、実測検査値を規格化しておくことで、異なる条件で測定された検査値同士を比較したり、複数検査項目に亘る検査値を包括的に分析したりすることが容易となる。

実測検査値を集団内規格化検査値に変数変換する方法は、変換する検査値の分布型によって異なる。具体的には、上記特許文献１に記載の検査値換算方法と同様に、実測検査値の分布が、正規分布型である場合、正規分布型の分布に変数変換可能な分布型（パラメトリック分布型）である場合、正規分布型の分布に変数変換不可能な分布型（ノンパラメトリック分布型）である場合に分けて、実測検査値の規格化を行う。データベースサーバー２は、図４に示すように、各検査項目について、健常者集団の検査値の分布型を記憶した分布型決定テーブルを備えており、上記３つの変数変換方法は、分布型決定テーブルを参照して決定される。

実測検査値の分布が正規分布型である場合には、まず、基準範囲下限値RL及び上限値RHに基づいて実測検査値の平均値XBと標準偏差SDを下記の式により算出する。
XB＝（RL＋RH）／2
SD＝｜RL−RH｜／（2×1．96）

次に、算出した平均値XBと標準偏差SDに基づいて、以下の式により、変換対象の実測検査値Xiから集団内規格化検査値ZXiを算出し、検査値履歴テーブルに記憶する。
ZXi＝(Xi−XB)／SD
この場合の集団内規格化検査値ZXiは、実測検査値XiのＺ値そのものである。

実測検査値の分布が上記パラメトリック分布型の場合は、分布型テーブルを参照して当該分布型に対応する変換式を選択し、当該変換式を用いて以下の値を正規分布に順ずる値に変換する。
Xi：実測検査値
RL：実測検査値の基準範囲下限値
RH：実測検査値の基準範囲上限値

具体的には、以下のように、対数正規分布型に対しては対数変換を、べき乗分布型に対してはべき乗変換を行う。なお、下記数式において、ｐはべき乗分布型における指数である。
対数正規分布の場合： Xi、RL、RH → cXi=ln(Xi)、cRL=ln(RL)、cRH=ln(RH)
べき乗分布の場合 ： Xi、RL、RH → cXi=Xi^p、cRL=RL^p、cRH=RH^p

次に、変数変換した基準範囲下限値cRL及び基準範囲上限値cRHに基づいて、変数変換後の検査値の平均値cXBと標準偏差cSDを算出する。具体的には、平均値cXBと標準偏差cSDは以下の数式より求められる。
cXB＝（cRL＋cRH）／2
cSD＝｜cRL−cRH｜／（2×1．96）

次に、変数変換後の実測検査値cXiと、その平均値cXBと標準偏差cSDに基づいて、以下の式により集団内規格化検査値ZXiを算出し、検査値履歴テーブルに記憶する。
ZXi＝(cXi−cXB)／cSD

å®Ÿæ¸¬æ¤œæŸ»å€¤ã®åˆ†å¸ƒãŒä¸Šè¨˜ãƒŽãƒ³ãƒ‘ãƒ©ãƒ¡ãƒˆãƒªãƒƒã‚¯åˆ†å¸ƒåž‹ã®å ´åˆã¯ã€ä¸‹è¨˜ã®å¼ã«ã‚ˆã£ã¦å¤‰æ›å¯¾è±¡ã®å®Ÿæ¸¬æ¤œæŸ»å€¤Xiã‚’é›†å›£å†…è¦æ ¼åŒ–æ¤œæŸ»å€¤ZXiに変換する。

Xi≧RMã®å ´åˆ

ZXi＝1.9×（Xi−RM）／（RH−RM）

Xi＜RMã®å ´åˆ

ZXi＝1.9×（Xi−RM）／（RM−RL）

Xi：実測検査値

RL：実測検査値の基準範囲下限値

RH：実測検査値の基準範囲上限値

RM：実測検査値の基準範囲ä¸å¤®å€¤

なお、かかる変数変換には、当該検査条件における実測検査値の基準値RL，RHだけでなく、実測検査値の中央値RMが必要となる。かかる中央値RMが判明していない場合には、同一検査項目に関する、別の検査条件における実測検査値の基準範囲下限値oRLと中央値oRMから、下記式により推定する。
RM ＝ RL ＋ （oRM−oRL）×(TR ／oTR)

健診結果出力端末４には、本発明に係る健診結果出力プログラムがインストールされており、これにより、健診結果出力端末４は、データベースサーバー２から被検者の健診結果情報を読み出して、健診結果情報を様々なパターンでモニターに表示したり、ネットワーク３に接続されたプリンタ５に印字させたりすることができる。

具体的には、健診結果出力プログラムは、図５に示すように、健診結果情報を出力する対象被検者（以下、対象被検者という。）の検査値履歴等をデータベースサーバー２から読み出す健診情報読出処理と、対象被検者の個人内基準範囲を決定する個人内分布分析処理と、対象被検者の検査値を個人内規格化検査値に変換する個人ベース規格化処理と、健診結果を様々な態様で出力する結果出力処理とを備えている。

健診情報読出処理では、健診結果出力端末４は、データベースサーバー２にアクセスして、対象被検者のＩＤや名前などに基づいて、データベースサーバー２に記憶された当該被検者の健診結果情報を読み出し、記憶装置に格納する。この記憶装置に格納された被検者の健診結果情報が、結果出力処理でモニター等に出力される。

個人内分布分析処理では、一検査項目について、対象被検者の検査値履歴から、対象被検者個人の検査値分布を分析し、当該分布における平均値や標準偏差、９５％信頼区間（個人内基準範囲）を算出して記憶装置に格納する。個人内基準範囲は、健常者集団の検査値分布をベースとする基準範囲に比べて、個人差を無視できるため、対象被検者個人の体質に特化した基準範囲を示すことができる。

個人内分布分析処理では、２種類の方法によって個人内基準範囲等を選択的に算出できる。一つ目の方法は、対象被検者の検査値履歴のみから算出する方法であり、二つ目は、対象被検者以外の検査値履歴を用いて算出する方法である。

対象被検者個人の検査値履歴のみによって個人内基準範囲等を算出する場合には、より正確な結果を得るために、予め棄却検定（スミルノフグルブス棄却など）を用いて異常値を除去する。そして、異常値除去後に、対象被検者個人の検査値履歴より平均値、標準偏差を算出し、そこから個人内基準範囲（９５％信頼区間）を算出する。集団内規格化検査値の分布を正規分布とみなすことができるため、集団内規格化検査値から個人内基準範囲は簡単に算出できる。

対象被検者以外の検査値履歴を用いる場合には、データベースサーバー２から、他の被検者の検査値履歴を読み出す。そして、対象被検者の検査値履歴とともに、複数被検者の検査値履歴の間で一元配置分散分析を行うことによって、各被験者間の検査値の変動と、個人内の検査値の変動とを分析する。そして、その分析結果より、対象被検者の検査値分布における平均値、標準偏差を算出し、さらに、そこから個人内基準範囲（９５％信頼区間）を算出する。かかる場合には、複数被検者の検査値履歴を用いることで、算出する個人内基準範囲等の精度を高めることができる。

個人ベース規格化処理では、対象被検者の検査値を個人内規格化検査値に変換する。個人内規格化検査値は、被検者の検査値を、当該被検者個人の検査値の平均値からどの程度ずれているかを示す無次元数に変数変換して規格化したものである。具体的な処理としては、集団内規格化検査値ZXiを、下記の式に基づいて個人ベースで規格化した検査値pZXiに換算し、記憶装置に格納する。
pZXi＝（ZXi−pM）／pSD
ここで、pMとpSDは、個人内分布分析処理で算出した、被検者の検査値の個人内分布の平均（pM）と標準偏差（pSD）である。

結果出力処理では、図５に示すように、検査値履歴グラフのデータを作成する検査値履歴グラフ作成処理と、散布図のデータを作成する散布図作成処理と、検査値一覧図のデータを作成する検査値一覧図作成処理と、健診結果の総合判定を行う総合判定処理と、グラフや図をモニタに出力するモニタ出力処理と、グラフや図をプリンタ５に印字させるプリンタ出力処理とを備えている。

図６は、健診結果出力端末４が出力する検査値履歴グラフの一例である。かかる検査値履歴グラフは、横軸が検査日を表す時間軸であり、縦軸が、一検査項目（例えばALB）の検査値（集団内規格化検査値）を表している。縦軸には、基準範囲を示す基準値と、５段階の判断値（判断値１〜５）が表示される。５段階の判断値は、基準範囲を外れた検査値の危険性を判断するための指標として、検査項目ごとに設定されるものである。この検査値履歴グラフにおいて、検査値履歴は丸印でプロットされる。検査値履歴を示す丸印は、２００１年から２００８年までプロットされており、２００８年時点の検査値が最新の検査日のものにあたる。そして、検査値履歴グラフには、検査値履歴から算出された直線回帰式が時間軸全体に亘って表示される。この直線回帰式は、検査日の古い検査値ほど重み付けを軽くして算出したものである。具体的には、検査値履歴の中で、最も検査日の古い検査値（２００１年）の重み付けを、最新の検査値（２００８年）の１／１０程度とし、後は、最新検査日からの日数の比率に応じて重み付けを変化させている。そして、直線回帰式上には、未来の検査日にあたる、２００９年以降に、当該検査日における予測検査値が四角印でプロットされる。また、検査値履歴グラフには、直線回帰式の上下に、直線回帰式の９５％信頼区間を示すラインが表示される。

かかる検査値履歴グラフによれば、医師や被検者は、直線回帰式によって示される予測検査値の推移を辿ることで、検査値の履歴の傾向を、より詳しく分析することが可能となる。例えば、図６の検査値履歴グラフでは、丸印でプロットされた検査値履歴だけでは、検査値の増減傾向が判然としないが、直線回帰式上に示された予測検査値によれば、当該検査項目の検査値が増加傾向にあることが明確にわかる。また、数年後（２０１２年）の予測検査値は、判断値１を超えた危険な数値を示しているため、医師や被検者は、現在の増加傾向が誤差程度のものでなく、注意に値するものであると判断できる。このように、かかる検査値履歴グラフでは、最新の検査値が注意すべき数値でなくても、近い将来（例えば、１年後）の予測検査値が注意すべき数値であれば、医師や被検者は、かかる予測検査値によって将来のリスクを察知して、検査値が基準範囲を外れる前に、早めに対策をすることができる。逆に、最新の検査値が集団や個人の基準範囲外であっても、近い将来の予測検査値が基準範囲内にあれば、医者や被検者は、検査値が改善傾向にあることがわかり、当該検査値について、それほど懸念しなくて済む。

特に、かかる検査値履歴グラフでは、直線回帰式の９５％信頼区間を表示しているため、医師や被検者は、グラフに表示された予測検査値の信頼度も把握することができる。

また、検査値履歴グラフに表示される直線回帰式は、比較的信頼性の低い、検査日の古い検査値ほど重み付けを軽くして算出しているから、精度の高い直線回帰式を表示することができ、これにより、予測検査値の確実性を向上できるという利点がある。

また、検査値履歴グラフに表示する検査値及び基準範囲は、集団内規格化検査値を用いているから、測定方法や分析機器の異なる過去の検査値を包括的に扱うことができ、多くの検査値に基づいて、より信頼性の高い予測検査値を示すことができるという利点がある。

図７は、健診結果出力端末４が出力する散布図の一例である。散布図は、集団内規格化検査値を横軸とし、個人内規格化検査値を縦軸とする二次元座標上に、複数の検査項目の検査値をプロットしてなるものである。かかる散布図には、特定検査日における３つの検査項目（TB，ALB，CRE）の検査値がプロットされ、また、縦軸及び横軸には、集団内規格化検査値と個人内規格化検査値の９５％信頼区間が夫々明示される。かかる散布図によれば、医師や被検者は、検査値を検査項目ごとに個別に判断するだけでなく、複数検査項目の検査値について、包括的かつ多面的な把握することが可能となる。

図８は、健診結果出力端末４が出力する検査値一覧図の一例である。検査値一覧図は、特定検査日における複数検査項目の検査値を横並びにして表示するものである。かかる検査値一覧図では、縦軸が集団内規格化検査値を示しており、検査項目ごとに検査値が丸印でプロットされる。また、基準範囲（±１．９６）が、各検査項目を横断するラインで示され、さらに、対象被検者の個人内基準範囲の上限値及び下限値が、検査項目ごとに短い横線で示されている。かかる検査値一覧図では、各検査項目の検査値が規格化検査値で並列表示されているため、医師や被検者は、複数検査項目の検査値について、基準範囲とどれぐらい外れているかを一目で把握することができる。

また、図８の右下部は、健診結果出力端末４が出力する総合判定の一例である。この総合判定は、複数の検査項目に亘る検査値を総合的に判定した結果を示すものである。判定結果は、Ａ〜Ｅの５段階でなされ、健診結果が健常者の平均値に近いほど、判定結果はＡに近いものとなる。具体的には、総合判定は、複数検査項目の検査値（集団内規格検査値）に関してマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離の大きさに基づいて総合判定を行う。算出したマハラノビス距離が大きいほど、総合判定の対象とした複数検査項目について、検査値が健常者集団の分布から大きく偏っていることを意味する。マハラノビス距離は、常法によって算出できる。このように、集団内や個人内の分布で規格化したデータであれば、複数の検査項目に亘る検査値についてマハラノビス距離を算出することで、複数の検査項目を包括する総合的指標を簡単に導出することができる。

なお、本発明における健診結果出力システムは、上記実施例の形態に限らず本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。

例えば、本発明の健診結果出力システムは、実施例の構成に限定されず、サーバーや端末などのシステム構成を適宜変更することが可能である。また、本発明の健診結果出力システムは、健診施設内の検査機器や、健診業務システムなどと統合することができる。

また、健診結果情報の出力態様も実施例の構成に限定されず、適宜変更可能である。例えば、実施例の検査値履歴グラフ（図６参照）に表示する回帰式は、直線回帰式に限らず、回帰曲線であってもかまわない。

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