AI健康分析器

AI技術に基づいた総合的な健康分析システムで、インテリジェントな健康洞察、リスク予測、および個別化されたアドバイスを提供します。

使用場面

• ユーザーが複数の健康データセットやライフスタイルシグナルにわたるAI駆動の健康分析を求めている場合。
• 健康入力に基づいて異常検出、リスク予測、または個別化された推奨が必要な場合。
• 生成された健康レポートや、健康指標とトレンドに関する質疑応答が必要な場合。

主要機能

1. スマート健康分析

• 多次元データ統合: 基本指標、ライフスタイル、メンタルヘルス、医療履歴の4種類のデータソースを統合します。
• 異常パターン認識: CUSUM、Z-scoreなどのアルゴリズムを使用して異常値と変化点を検出します。
• 相関分析: 異なる健康指標間の相関（ピアソン、スピアマン）を計算します。
• トレンド予測: 履歴データに基づいてトレンド分析と予測を行います。

2. 健康リスク予測

• 高血圧リスク: Framinghamリスクスコアモデルに基づきます。
• 糖尿病リスク: ADA糖尿病リスクスコア基準に基づきます。
• 心血管疾患リスク: ACC/AHA ASCVDガイドラインに基づきます。
• 栄養不足リスク: RDA達成率と食事パターン分析に基づきます。
• 睡眠障害リスク: PSQIと睡眠パターン分析に基づきます。

3. 個別化アドバイスエンジン

• 基本的な個別化: 年齢、性別、BMI、活動レベルなどの静的プロフィールに基づきます。
• アドバイスのレベル分け: レベル1（一般的）、レベル2（参考）、レベル3（医療アドバイス）
• エビデンスに基づく: 医療ガイドラインとエビデンスに基づく医療証拠に基づきます。
• 実行可能性: 具体的な、実行可能な改善アドバイスを提供します。

4. 自然言語インタラクション

• スマートQ&A: 健康データ照会、トレンド分析、相関照会などをサポートします。
• 文脈理解: 会話履歴を維持し、複数回の会話をサポートします。
• 意図認識: ユーザーの照会意図を認識し、正確な応答を提供します。

5. AI健康レポート生成

• 総合レポート: すべての次元の健康データ、AI洞察、リスク評価を含みます。
• クイックサマリー: 主要指標の概要、異常警告、主なアドバイス
• リスク評価レポート: 各種疾患リスク、リスク要因分析、予防策
• トレンド分析レポート: 多次元トレンド、変化点認識、予測分析
• HTMLインタラクティブレポート: EChartsグラフ、Tailwind CSSスタイル

使用方法

トリガー条件

ユーザーが以下のシナリオを言及した場合、このスキルを使用します。

一般的な質問:

• ✅ 「AIで私の健康状態を分析して」
• ✅ 「私の健康にどんなリスクがある？」
• ✅ 「AI健康レポートを生成して」
• ✅ 「AIで全てのデータを分析して」

リスク予測:

• ✅ 「私の高血圧リスクを予測して」
• ✅ 「糖尿病のリスクはある？」
• ✅ 「私の心血管リスクを評価して」
• ✅ 「AIで健康リスクを予測して」

スマートQ&A:

• ✅ 「私の睡眠はどう？」
• ✅ 「運動は私の健康にどんな影響がある？」
• ✅ 「どうすれば健康状態を改善できる？」
• ✅ 「AI健康アシスタントに質問」

レポート生成:

• ✅ 「AI健康レポートを生成して」
• ✅ 「総合分析レポートを作成して」
• ✅ 「AIリスク評価レポート」

実行ステップ

ステップ1: AI設定の読み込み

const aiConfig = readFile('data/ai-config.json');
const aiHistory = readFile('data/ai-history.json');

AI機能が有効になっているかを確認し、データソース設定を検証します。

ステップ2: ユーザープロフィールの読み込み

const profile = readFile('data/profile.json');

基本情報（年齢、性別、身長、体重、BMIなど）を取得します。

ステップ3: 健康データの読み込み

設定されたデータソースに基づいて関連データを読み込みます。

// 基本健康指標
const indexData = readFile('data/index.json');

// ライフスタイルデータ
const fitnessData = readFile('data-example/fitness-tracker.json');
const sleepData = readFile('data-example/sleep-tracker.json');
const nutritionData = readFile('data-example/nutrition-tracker.json');

// メンタルヘルスデータ
const mentalHealthData = readFile('data-example/mental-health-tracker.json');

// 医療履歴
const medications = exists('data/medications.json') ? readFile('data/medications.json') : null;
const allergies = exists('data/allergies.json') ? readFile('data/allergies.json') : null;

ステップ4: データ統合と前処理

すべてのデータソースを統合し、データクレンジング、時間合わせ、欠損値処理を行います。

ステップ5: 多次元分析

相関分析: 睡眠↔気分、運動↔体重、栄養↔生化学指標などの関連性を計算します。

トレンド分析: 線形回帰、移動平均などの方法を使用してトレンドの方向を識別します。

異常検出: CUSUM、Z-scoreアルゴリズムを使用して異常値と変化点を検出します。

ステップ6: リスク予測

Framingham、ADA、ACC/AHAなどの基準に基づいてリスク予測を行います。

• 高血圧リスク（10年確率）
• 糖尿病リスク（10年確率）
• 心血管疾患リスク（10年確率）
• 栄養不足リスク
• 睡眠障害リスク

ステップ7: 個別化アドバイスの生成

分析結果に基づいて3段階のアドバイスを生成します。

• レベル1: 一般的なアドバイス（標準ガイドラインに基づく）
• レベル2: 参考となるアドバイス（個人データに基づく）
• レベル3: 医療アドバイス（医師の確認が必要、免責事項を含む）

ステップ8: 分析レポートの生成

テキストレポート: 全体評価、リスク予測、主要トレンド、相関発見、個別化アドバイスを含みます。

HTMLレポート: scripts/generate_ai_report.py を呼び出してEChartsグラフを含むインタラクティブなレポートを生成します。

ステップ9: AI履歴の更新

分析結果を data/ai-history.json に記録します。

データソース

アルゴリズム説明

相関分析

• ピアソン相関係数: 連続変数（例：睡眠時間と気分スコア）
• スピアマン相関係数: 順序変数（例：症状の重症度）

異常検出

• CUSUMアルゴリズム: 時系列変化点検出
• Z-score法: 統計的異常値検出（|z| > 2）
• IQR法: 四分位数異常値検出

リスク予測

• Framinghamリスクスコア: 高血圧、心血管疾患リスク
• ADAリスクスコア: 2型糖尿病リスク
• ASCVD計算機: 動脈硬化性心血管疾患リスク

安全とコンプライアンス

必須遵守事項

• ❌ 医療診断は行いません。
• ❌ 具体的な服薬量のアドバイスは行いません。
• ❌ 生死の予後判断は行いません。
• ❌ 医師のアドバイスの代わりにはなりません。
• ✅ すべての分析は「参考情報のみ」と明記する必要があります。
• ✅ レベル3のアドバイスには免責事項を含める必要があります。
• ✅ 高リスク予測の場合、医師への相談を推奨する必要があります。

プライバシー保護

• ✅ すべてのデータはローカルに保持されます。
• ✅ 外部API呼び出しはありません。
• ✅ HTMLレポートは独立して動作します。

関連コマンド

• /ai analyze - AI総合分析
• /ai predict [risk_type] - 健康リスク予測
• /ai chat [query] - 自然言語Q&A
• /ai report generate [type] - AI健康レポート生成
• /ai status - AI機能の状態表示

技術実装

ツール制限

このスキルは以下のツールのみを使用します。

• Read: JSONデータファイルの読み込み
• Grep: 特定のパターン検索
• Glob: パターンによるデータファイルの検索
• Write: HTMLレポートの生成と履歴の更新

パフォーマンス最適化

• 増分読み込み：指定された期間のデータファイルのみを読み込みます。
• データキャッシュ：同じファイルの重複読み込みを回避します。
• 遅延計算：必要に応じてグラフデータを生成します。

制限事項

• このスキルは、上記で説明された範囲にタスクが明確に一致する場合にのみ使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、停止して明確化を求めてください。