JP2004348432A - Healthcare support system - Google Patents

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JP2004348432A JP2003144732A JP2003144732A JP2004348432A JP 2004348432 A JP2004348432 A JP 2004348432A JP 2003144732 A JP2003144732 A JP 2003144732A JP 2003144732 A JP2003144732 A JP 2003144732A JP 2004348432 A JP2004348432 A JP 2004348432A
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和夫 家村
Masahiro Yoshimoto
正洋 吉本
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a healthcare support system that can reliably and effectively attain lifestyle improvement by facilitating a counselor's appropriate support for a person who wants to improve dietary behavior and exercise behavior and improve his/her own health for lifestyle-related disease prevention or the like. <P>SOLUTION: The healthcare support system includes a means for inputting external personal healthcare information, a means for recording the input information, totaling the input information and comparing/analyzing the input information with/against preset standard values and/or target values set by each person or each person and counselor, and a means for outputting at least part of the input information, total information and comparison/analysis information to a specific healthcare supporter so that it can be used when necessary. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、健康管理支援システムに関し、とくに、いわゆる生活習慣病予防等のために日常の生活行動を変様させ、自己の力によってより良い生活パターンを習慣化するのを支援することができる健康管理支援システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
ダイエット等に関して、個人の情報を集約したり、ダイエットに有効と思われる食材や食生活を紹介したりするネットサービスは知られているが、いわゆる生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動の改善をコンピュータを利用したカウンセリング等を介して達成し、そのカウンセリング等を個人の健康管理に活かすことができるようにした有効なシステムは未だ見当たらない。
【0003】
個人の適切な健康管理には、正確な医療や健康に関する知識と、日常生活の中における適切な食行動と運動行動の習慣化が重要であり、この適切な健康管理には専門家によるカウンセリングが極めて有効であると考えられる。
【0004】
ところが、このようなカウンセリングの有効性が認識されていても、カウンセラーの数が限定されたり、カウンセラーが適切なカウンセリングを行うために必要な個人情報の集約や伝達手段が不十分であったりするために、実際には望ましいカウンセリングが広く実行されていないのが実情である。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
そこで本発明の課題は、上記のような実情に鑑み、生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、専門家たるカウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようにすることにより、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成することができるようにした健康管理支援システムを提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る健康管理支援システムは、情報記録・分析手段としてコンピュータを用いたシステムからなり、外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または/および前記各個人または前記各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、前記入力情報およびその集計情報および前記比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴とするシステムからなる。
【0007】
この健康管理支援システムにおいては、上記各個人の健康管理用情報としては、日々の食行動データおよび運動行動データを含むことが好ましい。
【0008】
また、上記特定の健康管理支援者としては、各個人に関与するカウンセラー、健康保健事業運用者の少なくとも一人が含まれる。すなわち、これら特定の健康管理支援者は、必要に応じて、上入力情報およびその集計情報および比較・分析情報の少なくとも一部を、場合によっては全部を、何時でも入手、読み取ることができるようになっていることが好ましい。これら特定の健康管理支援者は、データベースを共有できることになり、効率のよい計画の立案等が可能になる。情報漏洩に関しては、適切なID番号やパスワードを使用することにより、好ましくない情報漏洩は容易に防止し得る。
【0009】
また、上記カウンセラーとしては、少なくとも、各個人に関与する管理栄養士、健康運動指士、医療関係者から選ばれる。とくに管理栄養士は大きな貢献を果たすことができ、医療関係者、とくに医師や看護士も、必要に応じて貢献できることになる。適切な運動行動のカウンセリングには、健康運動指士も貢献できることになる。
【0010】
また、上記比較・分析手段における比較・分析では、カウンセラーによるカウンセリングデータを参照することもできる。すなわち、それまでに行われてきたカウンセリングデータを参照することにより、将来に向けてより適切なカウンセリングが可能になるとともに、たとえば、何らかの事情でカウンセラーが代わらざるを得なくなった場合にも、過去のデータを有効に使用できるようになる。
【0011】
また、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、上記食行動データからその個人の摂取カロリーが自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるようにすることが可能である。同様に、上記運動行動データからその個人の運動量が自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるとともに、運動種別の偏りが自動判定されるようにすることが可能である。これら自動的に演算されたデータや自動判定結果を参照することにより、カウンセラーによるカウンセリングの労力の大幅な軽減が可能であり、カウンセラーの人数不足等への対応が可能となる。
【0012】
さらに、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、個人の特性や能力を把握しておくことにより、その個人に対しより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。たとえば、その個人にとってより受け入れやすい言葉や、その個人がより興味を示す言葉でカウンセリングを行えば、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。また、運動行動等に対して、その個人にとってより受け入れやすい運動行動改善メニューを提示したり、その個人がより興味を示す運動行動改善メニューを提示したりするカウンセリングを行えば、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。
【0013】
このような観点から、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、個人の特性や能力をコンピュータを用いて自動的に把握可能なプログラムを利用できることが好ましい。たとえば、本発明に係る健康管理支援システムが、さらに、コンピュータにより、前記入力情報における各個人の使用言語および/または前記カウンセラーによるカウンセリングの際の各個人の使用言語を形態素解析し、予め設定したテキストと照合することにより、その個人の特性を推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な言語群を抽出し、前記特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段を有することが好ましい。
【0014】
より具体的には、(a)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(b)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(c)前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定するプログラムを備えていることが好ましい。
【0015】
また、このプログラムは、前記個人特性とともに個人能力も推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または/および運動行動も推定するように組まれていると、より好ましい。
【0016】
さらに、(d)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(e)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(f)個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
(g)前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定するプログラムとすることも可能である。
【0017】
このように推定された個人特性または/および個人能力が、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いられる。この個人特性・能力を推定するプログラムについては、たとえば、後述のYRMとして例示される。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の望ましい実施の形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本発明に係る健康管理支援システムの基本思想を例示している。すなわち、本システムにおいては、まず、各個人に対し、健康管理に関して自己の生活課題の気づきを与え、その気づきの覚醒を支援(サポート)する。この支援においては、親身な第三者、つまりカウンセラーによる自己の課題確認の促しと具体的な改善のための生活行動への導きを与える。そして、実際に改善するために、改善のための生活パターンを築くことに重点を置き、反復による適正な食行動、運動行動の習慣化のための支援を行う。
【0019】
より具体的には、たとえば、上記自己の生活課題の気づきにおいては、食行動を自己記録することにより食生活の課題を認識する。また、運動行動を自己記録することにより運動生活の課題を認識する。さらに、月毎の食生活、運動生活の目標を設定するとともに自己確認によるフィードバックをかけ、目標値と比較する。
【0020】
また、気づきの覚醒サポートにおいては、たとえば、毎月一回、カウンセラーとしての栄養管理士による電話フォローが行われる。これは、医師や看護士によるカウンセリングにも利用可能である。
【0021】
適正な食行動、運動行動への変様を行い、これをたとえば9ケ月間程度反復学習することにより、目標とする効果が期待できるようになる。
【0022】
本発明に係る健康管理支援システムの全体構成は、たとえば図2に示すようになる。支援(サポート)事務局100が、たとえばその地区の支援センターとして設置され、そこで、コンピュータにより、総合データベース101が構築される。すなわち、利用者(各個人)からパソコン、インターネット等を介して直接入力されたデータ102を、また、事務局側で入力されたデータを一元管理できるように総合データベース101が構築される。また、パソコンを利用できない人や利用したくない人のために紙を媒体としてそのデータ103を入力することも可能とし、その場合には事務局によりデータのデジタル化作業104を行う。
【0023】
その個人に関与する特定のカウンセラー105は、上記データベース101から、個々の対象者を最新状態で把握でき、たとえば適切な電話カウンセリングを行うことができる。このとき、医師や看護士、保険士、ケースワーカとのデータ共有が可能である。
【0024】
また、その個人に関与する特定の保険事業担当者106は、上記データベース101にアクセスし、必要に応じてその保険参加者の状態をリアルタイムに把握することが可能である。
【0025】
したがって、上記のような健康管理支援システムのデータベースを中心とするシステム構成は、たとえば図3に示すようになる。データベース101には、健診断データ、目標管理データ、日記データ、食生活データ、運動生活データ、カウンセリングデータ等の総合データが格納され、個人利用者に対しては個人別健康行動記録システム111が適用されて必要な初期データや日々のデータが入力される。また、カウンセラーに対しては、たとえば個人別電話カウンセリングシステム112が適用され、そのデータが記録データとしてデータベース101に保存される。これにより、カウンセラーは何時でも必要なデータを読み出したりそれに手を加えたりすることができ、電話による生活行動指導等を通して、適切な健康管理支援を行うことができる。さらに、健康保険組合やその運用管理者、さらには医療関係者に対しては、データベース101との間で必要な管理用データ(管理用データサマリー)113をやりとりできるようにされる。これにより、何時でも、必要に応じて健康保険事業者等がその保険参加者のデータを取り出すことができるようになり、円滑な事業運営に寄与できる。また、場合によっては、参加者の健康増進と運営事業費の低減との両立をはかることも可能となる。個人情報の漏洩等に関しては、適切なID番号とパスワードを設定することにより容易に回避できる。
【0026】
また、各個人側からみれば、本発明に係るシステムは、たとえば図4に示すようなフロー120で運用される。このシステムに会員登録する際、生活習慣の問診を行い、郵便による健康診断あるいはウェブサイトによる健康診断を行うか、もしくは事前に健康診断が行われていた場合にはその結果を入力し、スタート時の健康検査結果とする。そして、事務局側で事前に編集した生活習慣病に関するビデオによるビデオセミナーを実施し、登録された個人会員に生活習慣病に関する知識を習得してもらう。その上で、このシステムを利用して健康管理のために行う生活改善の目標を設定する。とくに、食事や運動について個人別行動目標を設定する。毎月の健康生活記録として、まず、日々の食行動、運動行動を健康ダイアリーとして入力してもらい、記録する。カウンセラーは、励ましメールや電話カウンセリングを通じて各個人とコンタクトする。また、月間サマリーとして、月毎に行動記録とカウンセリング記録、それらの結果を集計する。さらに定期的に郵便健康診断等を行うとともに、このプログラム受講後の結果を時系列的に集約し、効果の度合いを読み取ったり、判断できるようにする。最後に、所定期間経過後の全体経過、効果を全体サマリーとして、たとえば、年間のの推移としてまとめる。これら一連のステップでは、もちろん、現実の健康のための行動の実戦が重要となるが、必要に応じて、運動セミナーや健康レシピに基づく食事会等を実施して、各個人にその都度興味を持たせたり、増進させたりすることが好ましい。
【0027】
上記のような実行フローにおいては、各種メニューを揃えておくとよい。たとえば図5に示すように、会員登録後、各個人に対して、自動で自分のホームページを生成するようにすることができる。この中では、たとえば、まずは所定期間(たとえば、9ヶ月)経過後の最終目標を定め、それを月毎の目標に換算して設定し、その目標に向かって日々の行動を見直していくようにすることができる。たとえば図5に示すように、全体の基準画面130を出力、表示できるようにし、その中の項目として、たとえば目標設定シート131を入れておき、9ヶ月間の目標から月毎の目標を設定し、食生活や運動などの各項目につき、自己評価を行えるようにすることができる。また、自分のホームページとして、たとえば「じまんの広場」132等の項目を設定し、その中に自己の日記等を公開することもできる。また、歩行運動に関してウォーキングラリー133等の項目を設定し、その中で、たとえば、歩いた歩数を東海道53次として反映し、自分とトップを走る人との一関係を一目で把握できるようにして、競争意欲をかきたてるようなこともできる。さらに、体調(たとえば、体重や体脂肪)や、上記歩数等を自動でグラフ化するグラフ化項目134を設定しておき、月毎の推移を視覚認識できるようにすることもできる。
【0028】
また、目標とする食行動や運動行動をより具体的に実行していくとともに、実行過程で興味を付与したりするために、これらに関してより具体的なデータを記録したり、確認したりすることができるようにすることが好ましい。たとえば図6に示すように、各個人が日々の行動や要求を入力できる基準入力画面140を設定し、この中に、たとえば摂取カロリー入力画面141の項目を設定しておく。ここでは、多数の食品のカロリーデータベースと直結させておき、単に自然言語で入力すれば、自動で摂取カロリー計算を行うようにすることができる。また、消費カロリー入力画面142の項目を設定しておき、日常行動に至るまでの幅広い運動行動での消費カロリーデータベースと直結させ、各運動行動のおおよその時間を入力するだけで、自動で消費カロリー計算を行うようにすることができる。さらに、これら記録データベースから、健康組合等に必要に応じて個人データやカウンセリングデータ、さらにはそれらの集計データを提供することも可能である。たとえば、健康組合へのフィードバックデータ画面143を介して、月1回のカウンセリング記録や、日記・カルテ・主観評価グラフ等の情報を、健康組合へフィードバックすることにより、個々の健康を守るための社内・社外を問わない協力体制を敷くことが可能になる。
【0029】
このように、本発明に係るシステムでは、各種支援体制を採ることが可能である。この本発明に係る健康管理支援システムにおいては、上記のようなシステムに、個人の特性や能力を把握(推定)するプログラムを加えれば、その個人に対しより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。すなわち、個人の特性、能力を適切に推定できれば、その個人にとってより受け入れやすい言葉や、その個人がより興味を示す言葉で、また、その個人の能力に応じた適切なメニューを提示でき、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。
【0030】
このような個人の特性や能力を推定プログラムとして、たとえば以下のようなプログラムを採用できる(以下のプログラムを本明細書ではYRMと呼ぶ)。このYRM(個人特性・能力推定)手法について説明する。このYRMで推定された個人特性・能力は、その分析対象者に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき特性や能力の判断等に供することができ、その個人に対しても、あるいは、カウンセラーに対しても、最適なカウンセリングの判断や実行等に供することができる。
【0031】
上記YRMは、コンピュータを用いて、
(a)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(b)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(c)前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定するプログラムである。
【0032】
あるいは、コンピュータを用いて、(d)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(e)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(f)個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
(g)前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定するプログラムである。
【0033】
この個人特性・能力推定方法においては、まず、個人が有している内的価値観を線型モデルとして求めることができ、たとえば、自己表現している単語(形態素)の分析から、心理学的な表記要素を含む線型モデルとして求めることができ、それに基づいてその個人の行動プロセスの推定まで可能となる。また、与えられた対象を表記していると考えられる単語(形態素)の分析から、対象評価価値観を線型モデルとして求めることができ、それに基づいてその個人の行動の動機を推定することが可能となる。また、付与された刺激、たとえば与えられた情報に対する処理の物理的属性(たとえば、処理の速さ)から、処理能力を含む処理適性を、とくにその個人の処理パターンを線型モデルとして求めることができ、さらに、加算能力等の単純負荷に対する処理能力を線型モデルとして求めることにより、そこからたとえば、ストレスや情報処理に関する安定性等を抽出することまで可能となる。
【0034】
そして、これら個人の内的価値観、対象評価価値観、処理適性をすべて線型モデルとして表記することが可能であるから、各特性を個別に分析、表記できることは勿論のこと、とくに、同一の次元領域に、たとえば、一つの個人特性図として、すべてを含めて総合的に表記することが可能となる。つまり、個人に対して、行動パターン、行動の動機、処理パターン、ストレスや安定性等を含めた、心理的な行動開始から実際の行動に至るまでのプロセスを総合的にかつ的確に推定可能となり、各個人に対するカウンセリングに現実に活用できる有効な情報が提供される。
【0035】
以下に、内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々個別に求める方法の実施態様について説明し、続いて、これらの特性を実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性を推定する方法について説明する。
【0036】
図7は、コンピュータに入力設定されている、自分を表現する語彙を羅列したアンケート表の一例を示している。図7に示したアンケート表H1は、長年の試行錯誤の繰り返しにより抽出した語彙を選択、羅列したものであり、実際に数万人規模で個人の内的価値観の抽出に使用したアンケート表である。
【0037】
この表H1における各語彙は、内的価値観を代表的に表記する複数の要因に分類されるとともに、各語彙には各要因別に因子得点が付与されている。この複数の要因への分類、要因別の因子得点の付与は、全国的母集団から、統計処理されて演算されている。
【0038】
各要因は、たとえば、図8にも示すように、次の6つに設定される。
yp1:野心的要因
yp2:真面目要因
yp3:きさく要因
yp4:大人しい要因
yp5:優しい世話好き要因
yp6:明るい外交要因
【0039】
上記のようなアンケート表に対する各個人毎のアンケート採取結果から、前記因子得点により各語彙を各要因別に重み付けしたテーブルを作成し、個人別に、その重み付けテーブルにおける因子得点を集計することにより、各要因別に重み付けを行うことができる。すなわち、その個人の内的価値観YPを、
YP=yp1+yp2+yp3+yp4+yp5+yp6
で表し、線型モデルとして求めることが可能になる。この実施態様では、内的価値観YPをyp1〜yp6の6次元の因子得点による線型モデルとして求めているが、これに限定されない。
このように、まず、個人の内的価値観YPに関する個人特性が、コンピュータを用いて抽出可能となる。
【0040】
また、同様に、与えられた対象に対する対象評価価値観OVAに関する個人特性が、コンピュータを用いて抽出可能となる。
たとえば、図9に、コンピュータに入力設定されている、ある対象が与えられた場合にその対象を表現する語彙を羅列したアンケート表の一例を示す。図9に示したアンケート表H2は、長年の試行錯誤の繰り返しにより抽出した語彙を選択、羅列したものであり、実際に数万人規模で個人の対象評価価値観の抽出に使用したアンケート表である。
【0041】
この表H2における各語彙は、対象評価価値観を代表的に表記する複数の要因に分類されるとともに、各語彙には各要因別に因子得点が付与されている。この複数の要因への分類、要因別の因子得点の付与は、全国的母集団から、統計処理されて演算されている。
【0042】
各要因は、たとえば、図10にも示すように、次の7つに設定される。
ova1:Decorative(装飾的意味合いの強い価値要因)
ova2:Fun (即時的な”Fun”追求要因)
ova3:Pragmatics(実用主義的要因)
ova4:Heartful(ものに所属する思い出・愛情要因)
ova5:Healthy (家庭を中心に相反するくつろぎ要因)
ova6:Self Saving (自分自身をSaveする要因)
ova7:Feed(食要因)
【0043】
上記のようなアンケート表に対する各個人毎のアンケート採取結果から、前記因子得点により各語彙を各要因別に重み付けしたテーブルを作成し、個人別に、その重み付けテーブルにおける因子得点を集計することにより、各要因別に重み付けを行うことができる。すなわち、その個人の対象評価価値観OVAを、
OVA=ova1+ova2+ova3+ova4+ova5+ova6
+ova7
で表し、線型モデルとして求めることが可能になる。この実施態様では、対象評価価値観OVAをova1〜ova7の7次元の因子得点による線型モデルとして求めているが、これに限定されない。
このように、個人の対象評価価値観OVAに関する個性も、コンピュータを用いて抽出可能となる。
【0044】
上記においては、各個人毎のアンケート採取結果からのみ、個人の内的価値観YP、対象評価価値観OVAに関する個性を抽出するようにしたが、インターネット等の情報伝達手段を介して入手した情報から、各個人の個性を抽出することも可能である。たとえば、情報伝達手段(たとえば、インターネット)を介して個人情報を入手し、入手した個人からのランダムな情報を形態素解析し(つまり、得られた情報中の語彙を、各々、各語句が意味をなす最小単位である形態素に変換し)、得られた各形態素を予め設定しておいた意味辞書に照合して、個人別の使用言語に関する意味テーブルを作成する。そして、作成した個人の意味テーブルと、既に求めておいた上述した内的価値観抽出方法または対象評価価値観抽出方法における他人の線型モデルおよびその線型モデルを作成するための重み付けテーブルにおける集計結果の相関関係とを比較照合する。ぴったりのものがあれば、その相関関係からその個人の線型モデルを、アンケート集計結果がなくても抽出することが可能になり、類似のものがあれば、その類似の相関関係からその個人の線型モデルを推定することが可能になる。この抽出あるいは推定結果から、その個人の内的価値観あるいは対象評価価値観を、線型モデルとして推定、抽出することが可能になる。
【0045】
上記のように線型モデルとして求められた内的価値観に関する個人特性から、対象に対する個人の行動プロセスを推定し、線型モデルとして求められた対象評価価値観に関する個人特性から、対象に対する個人の行動動機を推定することが可能になり、その個人に対する好適な手法の自動提示することが可能になる。このような推定内的価値観、対象評価価値観から求められた好適な手法の自動提示は、それら各々のみでも、カウンセリングに適用できる。
【0046】
上記YRMにおいては、上記のような内的価値観、対象評価価値観の推定に加え、個人の処理適性が線型モデルとして求められ、これら特性が含む総合的な個人特性(情報処理能力)まで推定され得る。
【0047】
上記YRMにおいて処理適性は、個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求められる。このような処理適性を線型モデルは、たとえば次のような処理能力を検査するための処理能力検査装置によって求めることができる。図11は、コンピュータを用いた処理能力検査装置の基本構成の一例を示している。図12は、上記処理能力検査を、単純負荷試験としての、クレペリン検査に適用した場合の刺激付与手段部および反応検知手段部の一構成例を示している。
【0048】
図11に示す、個人の被検者の付与刺激に対する処理能力を検査するための処理能力検査装置1には、被検者の五感のうちたとえば視覚、聴覚、触覚の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに繰り返して被検者に付与する刺激付与手段2と、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応を検知する反応検知手段3と、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応に要する時間を計測する反応時間計測手段4と、被検者の反応結果および反応時間計測手段4による計測結果を記録する記録手段5と、記録手段5による記録結果を、付与された刺激と関連付けて、被検者の反応特性を分析する分析手段6とが設けられている。また、必要に応じて、記録手段5からの記録情報、および分析手段6からの分析結果情報を、画面表示またはプリントアウトする表示手段7が設けられている。分析手段6からの分析結果情報は、表示手段7を介して、あるいは直接的に、たとえば転送手段8を介してホストコンピュータ9に送ることも可能になっている。
【0049】
刺激付与手段2は、被検者の視覚、聴覚、触覚に訴える刺激を発生したり課題を提示したりする。この刺激付与手段2による刺激は、たとえば、被検者が反応するまで続行し、被検者の反応後、次の刺激を付与し、この動作を連続的に繰り返し行う。刺激の種類は、ランダムに変化させ、付与された刺激に対し被検者の反応特性を把握できるようにする。
【0050】
反応検知手段3は、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応を、適当な反応入力装置(たとえば、ペンタッチ入力装置)により入力させ、入力された反応を読み取る。たとえば、単純負荷試験として、本発明における処理能力検査、推定をクレペリン検査に適用した例を図6に示すが、画面11に刺激提示領域12(課題提示領域)を設定し、この領域12に、クレペリン検査における乱数列の隣接する2つの数字を表示する。刺激提示領域12の下部には、反応入力領域13、たとえば感圧センサ付きの反応入力領域13を設定し、この領域13に、付与された刺激(課題)に対する反応(解答)を、たとえばペン入力装置からなる反応入力装置14を用いて被検者が入力する。被検者による入力開始後、あるいは入力途中で若しくは入力完了後、2つの数字のうち右側の数字を左側に移動し、右側の数字提示領域には次の新たな数字を提示して、クレペリン検査における数列の組み合わせを一つ右側に移動し、次の課題を提示する。この操作を順次繰り返すことにより、従来の用紙を用いて行っていたクレペリン検査と同等の課題提示を行うことが可能になる。
【0051】
反応時間計測手段4では、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応に要する時間を計測するが、上記のようなクレペリン検査における、2つの数字の和を計算する単純な課題では、被検者は計算が終わってから解答するので、いわゆる「書きながら考える」ことはしないと考えられるから、解答(反応)の開始時点までの時間を計測するのが妥当である。したがって、反応が開始されれば、数列を次の課題に移行させればよい。
【0052】
記録手段5では、被検者の反応結果(解答結果)を記録するとともに、各刺激付与毎に反応に要した時間、つまり、反応時間計測手段4による計測結果を記録する。本実施態様では、この記録手段5による記録情報を、そのままの生データの形でも表示手段7により表示あるいはプリントアウト可能となっている。実際には、上記反応検知手段3による検知、反応時間計測手段4による計測、および記録手段5による記録は、実質的に同時といってもよいほど極短時間に行われるので、この記録手段5による記録完了と同時に次の刺激への移行を行えばよい。
【0053】
分析手段6では、記録手段5による記録結果を、付与された刺激と関連付けて、被検者の反応特性を分析する。たとえば上記クレペリン検査においては、解答の正否を判断するとともに、各所定時間毎に提示された数列に対する解答の総量を分析し、かつ、各数列毎の(各所定時間毎の)処理速度の分布や分散、つまり、所定の短い時間内において処理速度がどのように変化したか、また、その変化の度合いはどのような大きさであったかが、分析される。分析手段6による分析結果は、表示手段7により表示あるいはプリントアウト可能となっている。分析手段6による分析結果の情報を転送手段8を介してホストコンピュータ9に送れば、複数人の検査データをホストコンピュータ9でまとめてさらに詳しい分析を行うことが可能になる。また、分析手段6による分析結果の情報を刺激付与手段2にフィードバックするようにすれば、たとえば、分析手段6による分析結果に応じて刺激付与手段2による刺激付与方法を適切に変化させるようにすれば、目標とする検査をさらに精度を高めた条件で行うことも可能になる。
【0054】
上記のような構成を有する処理能力検査装置においては、従来の装置では得ることができなかった、短い時間的要素の入った検査情報が、精度良く得られ、得られた情報に基づいて、従来成し得なかった能率や能力の変化特性を分析することができる。
【0055】
たとえば従来の作業能率検査では、主として紙の上に印刷された課題を順次解いていく方法が用いられており、被験者の反応は、一定の時間、たとえば一分間の間隔毎にまとめて分析されていた。もちろんこの従来方法でも、被験者の作業能率特性をある程度評価することは可能であったが、次のような点が問題点として指摘される。
(1)課題毎の処理時間を正確に捉えることはできず、ある時間、たとえば1分間における平均処理時間としてしか捉えることができない。そのため、課題の種類に応じた反応特性等を把握することはできなかった。
(2)各課題を解くために必要な時間の分散を推定することができない。
(3)持続的な注意力が途切れる様子や時間、周期等を判断することができない。
(4)持続的な注意力が途切れる場合、どのぐらいの時間で注意力が回復するのかを判断することができない。
(5)注意力を持続している時と注意力が途切れた時との間にどの程度の処理能力差があるのか推定できない。
【0056】
しかし上記のような処理能力検査装置では、これらの問題をすべて解消可能となる。すなわち、上記(1)については、たとえばクレペリン検査では、すべての課題が均質であるという保証はなく、3+6と8+4とでは繰り上がりの有無によって計算時間が若干異なると考えられ、平均処理時間を推定するためには個々の課題を処理する時間を正確に測定しなければ判断できず、従来の方法では判断できないが、本実施態様に係る処理能力検査装置では、個々の課題処理時間が各々正確に測定されるので平均処理時間は正確に演算され、しかも個人差や課題の種類に関連付けて個々の課題処理時間の変化の程度まで正確に測定される。
【0057】
また、上記(2)については、たとえば2人の人が一定時間に同じ処理量をこなしたとしても、それぞれの課題をほぼ同じ処理時間で処理時間の分散の小さい人と、処理時間の分散の大きい人とでは、処理能力の特性が異なると考えられる。このような差異は、従来の方法では判断できないが、本実施態様に係る処理能力検査装置では、課題の種類や一定の時間内における課題処理速度の変化に関連付けて、分布や分散が正確に測定される。
【0058】
また、上記(3)、(4)、(5)についても、本実施態様に係る処理能力検査装置では、課題に対する正否、課題処理速度の時間的変化が正確に測定されるので、注意力の持続時間、注意力の途切れる時、その回復状態が、精度良く、個々の被検者に応じた特性として正確に測定される。
【0059】
上記のような、従来の方法では把握できなかった詳細な分析情報まで正確に測定できる上記処理能力検査装置は、視覚刺激のみならず、聴覚や触覚まで含めた複合的な刺激付与に対しても適用できる。すなわち、図13に示すように、視覚刺激提示手段21、聴覚刺激付与手段22、触覚刺激付与手段23を備え、これら手段21、22、23から付与される刺激を任意に組み合わせて、複合刺激付与24を行うことができる。各刺激付与手段21、22、23からの刺激は、実質的に同時に付与してもよく、順次付与してもよく、それらをランダムに組み合わせてもよい。また、一つの感覚刺激付与手段内で、複合的な刺激、つまり複数種の刺激を実質的に同時にあるいは順次付与してもよい。
【0060】
さらに、複数種の刺激を付与し、被検者の注意力がどのように分散されるかの特性等も測定可能である。たとえば車の運転行為を考えた場合、種々の感覚情報に囲まれながら、刻々変化する状況に対処して適切な行動をとる必要がある。このような状況下における作業能力を評価するためには、単純な作業課題を遂行している際に、他の情報課題を検知、処理できるか否かを調べればよい。たとえば図14に複数の視覚刺激を付与する場合の例を示す。この例は、前述のクレペリン検査に加え、クレペリン検査における課題提示領域12の上部に、複数の発光領域31を設け、被検者は、課題提示領域12に提示された2つの数字の和を計算している間に、点滅した発光部の位置を答えるようにしたものである。発光部の位置、発光時間、強度を変化させることで注意を分散しなければならない状況での情報処理能力を評価することができる。図14(A)に示した構成は、反応領域13にクレペリン検査の答えと、発光領域31の発光位置との両方を反応入力装置14によって入力するようにしたものであり、図14(B)に示した構成は、画面下部に、発光領域31における発光部の個数と同数の解答領域32を設け、発光領域31における発光位置と同じ位置にクレペリン検査の答えを入力させるようにしたものである。いずれも、複数の視覚刺激に対し実質的に同時に反応しなければならないようにしたものであり、注意力の分散に関する被験者の特性を測定できる。
【0061】
このように、上記処理能力検査装置では、従来の方法では測定し得なかった、とくに時間的要素を加味した個々の被験者の処理能力特性を精度良く、かつ、正確に測定できるようになる。したがって、上記処理能力検査装置は、前記例示したクレペリン検査に限らず、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激が個々にあるいは複合的に付与されるあらゆる分野の処理能力特性の評価に幅広く応用できる。
【0062】
上記のような処理能力検査装置を用いて、たとえば、単純負荷試験として、単純反応作業1分間、加算作業を3分間を3回行い、それぞれの問の回答時間や解をテキストファイルとして記憶し、それからたとえば、次のように単純統計量、ミス率、基本指標を算出して、個人別の変数を求め、それら変数を使用して個人別の処理適性に関する主成分を線型モデルとして表記することが可能である。
【0063】
たとえば上記のように3回行われた単純負荷試験の作業から、単純統計量、ミス率および基本指標を求める。単純統計量、ミス率としては、たとえば次のように求める。
・回答間平均時間
・同上標準偏差
・同上変動係数
・同上最大値と最小値
・回答数
さらに、
・ミス回答数
。ミス回答率
などを求める。
【0064】
また、基本指標は、たとえば次のように求める。
・第1回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第2回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第3回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第2回目加算平均時間÷第1回目加算平均時間
・第3回目加算平均時間÷第1回目加算平均時間
・(第2回目加算平均時間−単純反応平均時間)÷(第1回目加算平均時間−単純反応平均時間)
・(第3回目加算平均時間−単純反応平均時間)÷(第1回目加算平均時間−単純反応平均時間)
【0065】
以上の処理により、個人別の変数を求め、それら変数を使用して個人別の処理適性に関する主成分分析を行う。分析には、たとえば次の7つの成分を抽出する。このような手法により、個人別に、主成分得点として線型モデルとして表記可能となる。
・第1成分:情報処理能力
・第2成分:正確性
・第3成分:演算ミス
・第4成分:演算力
・第5成分:学習能力
・第6成分:単純反応安定性
・第7成分:総合能力
【0066】
上記YRMにおいては、図13に基本構成を示すように、上記のように求められた個人の処理適性(TC)と、前述した内的価値観に関する個人特性(YP)と、対象評価価値観に関する個人特性(OVA)とを、それぞれ線型モデルとして表記でき、判断対象に応じて適切に選択した成分に対して、とくに同一次元領域ARに表記することが可能である。これによって、従来の手法ではなし得なかった、より適切な、総合的な個人の特性、能力の推定が可能となる。
【0067】
このようなYRM手法により推定された個人の特性、能力をカウンセリングに反映させれば、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または/および運動行動を、最も有効な伝達言語で提示することが可能となる。また、上記推定された個人特性または/および個人能力は、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いることができ、その個人にとってもカウンセラーにとっても極めて有益な情報となる。
【0068】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る健康管理支援システムによれば、生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、専門家たるカウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようになり、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成することができるようになる。
【0069】
また、データベースを健康保険事業者や医師等とも共有することが可能となり、カウンセラー以外の者も必要に応じて個人の健康増進に寄与できるとともに、健康保険事業者等にとっては、参加者のトータル的な健康増進をはかりつつ、事業費に低減等もはかることが可能になる。
【0070】
さらに、YRM等による個人の特性や能力の推定手法をシステムに組み込めば、より適切なカウンセリングが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る健康管理支援システムの基本思想を例示した概略フロー図である。
【図2】本発明に係る健康管理支援システムの全体構成を示す概略構成図である。
【図3】本発明に係る健康管理支援システムのデータベースを中心とした概略システム構成図である。
【図4】本発明に係る健康管理支援システムの各個人側からみた概略システムフロー図である。
【図5】本発明に係る健康管理支援システムの実行フローにおけるメニュー例を示す概略構成図である。
【図6】本発明に係る健康管理支援システムの実行フローにおける別のメニュー例を示す概略構成図である。
【図7】YRMに用いる内的価値観に関するアンケートの一例を示す、コンピュータに入力設定される表を表した図である。
【図8】YRMにおける内的価値観に関する要因例を表した図である。
【図9】YRMに用いる対象評価価値観に関するアンケートの一例を示す、コンピュータに入力設定される表を表した図である。
【図10】YRMにおける対象評価価値観に関する要因例を表した図である。
【図11】YRMにおける処理適性の推定に用いる処理能力検査装置の一例を示す概略構成図である。
【図12】YRMにおける処理適性の推定をクレペリン検査に適用した場合の一例を示す、処理能力検査装置の画面の正面図である。
【図13】処理能力検査装置において複合刺激付与手段を用いる場合の概略構成図である。
【図14】処理能力検査装置をクレペリン検査に適用し、かつ、複数の刺激を付与する場合の画面の正面図である。
【図15】YRMの基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
H1 内的価値観に関するアンケート表
H2 対象評価価値観に関するアンケート表
YP 内的価値観
OVA 対象評価価値観
TC 処理適性
AR 同一次元領域
yp1〜yp6 内的価値観に関する要因
ova1〜ova7 対象評価価値観に関する要因
1 処理能力検査装置
2 刺激付与手段
3 反応検知手段
4 反応時間計測手段
5 記録手段
6 分析手段
7 表示手段
8 転送手段
9 ホストコンピュータ
11 画面
12 刺激提示領域
13 反応入力領域
14 反応入力装置
21 視覚刺激提示手段
22 聴覚刺激付与手段
23 触覚刺激付与手段
24 複合刺激付与(手段)
31 発光領域
32 解答領域
100 支援(サポート)事務局
101 総合データベース
102 入力されるデータ
103 紙を媒体として入力されるデータ
104 デジタル化作業
105 カウンセラー
106 保険事業担当者
111 個人別健康行動記録システム
112 カウンセリングシステム
113 管理用データサマリー
120 健康管理支援システムの各個人側からみた概略システムフロー
130 各個人のホームページ基準画面
131 目標設定シート
132 「じまんの広場」等の項目
133 ウォーキングラリー等の項目
134 グラフ化項目
140 各個人が日々の行動や要求を入力できる基準入力画面
141 摂取カロリー入力画面
142 消費カロリー入力画面
143 フィードバックデータ画面
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a health management support system, and more particularly to a health management support system that can change daily living behaviors for the prevention of so-called lifestyle-related diseases, and can assist in habitualizing a better life pattern by one's own power. Related to management support system.
[0002]
[Prior art]
With regard to diet, etc., there is a known net service that aggregates personal information and introduces foods and dietary habits that are considered effective for dieting. In particular, no effective system has yet been found that achieves improvement in eating behavior and exercise behavior through counseling and the like using a computer, and can utilize the counseling and the like for personal health management.
[0003]
Accurate medical and health knowledge and habits of proper eating and exercising behaviors in daily life are important for proper health management of individuals. It is considered to be extremely effective.
[0004]
However, even if the effectiveness of such counseling is recognized, the number of counselors is limited, or the counselor does not have sufficient means for collecting and transmitting personal information necessary for proper counseling. In fact, in reality, desirable counseling is not widely practiced.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
Therefore, the problem of the present invention, in view of the above circumstances, for individuals who wish to improve their own health by improving their daily living behavior, especially eating and exercise behaviors for the prevention of lifestyle-related diseases, It is an object of the present invention to provide a health management support system that enables a counselor as an expert to easily and appropriately provide appropriate support, thereby reliably and effectively achieving improvement in living behavior.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problems, a health management support system according to the present invention comprises a system using a computer as information recording / analyzing means, and means for inputting information for health management of each individual from outside, and input information. Means for recording and totalizing the input information, comparing and analyzing the input information with a preset reference value and / or a target value set by each individual or each individual and a counselor, and the input information and its totalization Means for outputting at least a part of the information and the comparison / analysis information to a specific health care supporter so that the information can be used as needed.
[0007]
In this health management support system, the health management information of each individual preferably includes daily eating behavior data and exercise behavior data.
[0008]
In addition, the specific health care supporter includes at least one of a counselor and a healthcare business operator involved in each individual. In other words, these specific health care supporters can obtain and read at least part of the above input information and its total information and comparison / analysis information at any time as necessary. It is preferred that These specific health care supporters can share the database, and can make efficient plans and the like. Unwanted information leakage can be easily prevented by using appropriate ID numbers and passwords.
[0009]
In addition, the counselor is selected from at least a dietitian, a health exercising finger, and a medical person involved in each individual. Nutritionists, in particular, can make a significant contribution, and healthcare professionals, especially doctors and nurses, can contribute as needed. The health athletic finger can also contribute to counseling appropriate exercise behavior.
[0010]
Further, in the comparison / analysis by the comparison / analysis means, counseling data by a counselor can be referred to. In other words, by referring to counseling data that has been performed up to that point, it is possible to provide more appropriate counseling for the future and, for example, if a counselor is forced to change for some reason, the past Data can be used effectively.
[0011]
In the health management support system according to the present invention, the calorie intake of the individual can be automatically calculated from the eating behavior data, and the excess or deficiency with respect to the reference value or the target value can be automatically calculated. Similarly, it is possible to automatically calculate the amount of exercise of the individual from the above-mentioned exercise behavior data, to automatically calculate the excess or deficiency with respect to the reference value or the target value, and to automatically determine the bias of the exercise type. By referring to the automatically calculated data and the automatic determination result, the counselor's labor for counseling can be greatly reduced, and it is possible to cope with a shortage of counselors.
[0012]
Furthermore, in the health management support system according to the present invention, by grasping the characteristics and abilities of an individual, it becomes possible to perform more appropriate counseling for that individual. For example, counseling with words that are more acceptable to the individual or words that are more interesting to the individual will enable more effective and more appropriate counseling. In addition, it is more effective and more effective if counseling is presented for exercise behavior, etc., by presenting an exercise behavior improvement menu that is more acceptable to the individual or presenting an exercise behavior improvement menu that shows more interest to the individual. Appropriate counseling can be performed.
[0013]
From such a viewpoint, in the health care support system according to the present invention, it is preferable to be able to use a program that can automatically grasp the characteristics and capabilities of an individual using a computer. For example, the health management support system according to the present invention may further include a computer for morphologically analyzing the language used by each individual in the input information and / or the language used by each individual at the time of counseling by the counselor, and setting a predetermined text. By estimating the characteristics of the individual, extracting the most effective language group for counseling for the individual at the time of counseling, and making it available to the specific health care supporter as needed It is preferable to have a means for outputting.
[0014]
More specifically, (a) a word in a language group used by each individual is extracted as a morpheme by comparing the word with a text preset by a computer, and the extracted morpheme is composed of a preset group. In addition to the classification into a plurality of factors, the factor scores set for each factor are aggregated and weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has are linear models of the weighted factors. As
(B) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(C) Estimating each value individually by expressing each linear model of the internal values and the target evaluation values individually, and / or expressing them in substantially the same dimensional area. It is preferable to have a program for estimating comprehensive personal characteristics including each value.
[0015]
The program is further configured to estimate individual abilities together with the individual characteristics and to estimate the most effective counseling recommended eating behavior and / or exercise behavior for the individual at the time of counseling. preferable.
[0016]
Further, (d) extracting words as morphemes by collating words in a language group used by each individual with a text set in advance by a computer, and extracting the extracted morphemes into a plurality of factors of the predetermined group. Along with the classification, the factor scores set for each factor are aggregated and weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has are obtained as a linear model of each of the weighted factors,
(E) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(F) A stimulus for at least one of the five senses of an individual is randomly applied, a response to the applied stimulus is detected, and the processing suitability at that time, including the processing capability of the individual, is determined from the response result and the reaction time as a linear model. Asked,
(G) The linear values of the internal values, the target evaluation values, and the processing suitability are individually expressed to individually estimate each value and the processing suitability, and / or substantially the same. The program can be a program for estimating overall personal characteristics and abilities including values and processing suitability by expressing the values in a dimensional area.
[0017]
The personal characteristics and / or personal abilities estimated in this way are used for judging the appropriateness of counseling for the individual and for judging matters to be corrected. The program for estimating the personal characteristics and abilities is exemplified, for example, as YRM described later.
[0018]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 illustrates the basic concept of a health management support system according to the present invention. That is, in the present system, each individual is first made aware of his / her own life issues regarding health management, and supports (supports) the awakening of that awareness. In this support, a friendly third party, that is, a counselor, is encouraged to confirm his / her own tasks and provides guidance on living activities for specific improvements. Then, in order to actually improve, emphasis is placed on building a lifestyle pattern for improvement, and support is provided for proper eating and exercise habits through repetition.
[0019]
More specifically, for example, in the above-mentioned awareness of one's own living task, the task of eating is recognized by self-recording eating behavior. In addition, the subject of exercise life is recognized by self-recording exercise behavior. Furthermore, the target of the dietary life and the exercise life for each month is set, and the self-confirmed feedback is given, and compared with the target value.
[0020]
In addition, in awakening support for awareness, for example, a telephone follow-up by a nutrition manager as a counselor is performed once a month. It can also be used for counseling by doctors and nurses.
[0021]
By changing the eating behavior and the exercise behavior to appropriate ones and repeating the learning for, for example, about nine months, a desired effect can be expected.
[0022]
The overall configuration of the health management support system according to the present invention is, for example, as shown in FIG. The support (support) secretariat 100 is set up, for example, as a support center in the area, and a general database 101 is constructed by a computer there. That is, the comprehensive database 101 is constructed so that the data 102 input directly from the user (individual) via a personal computer, the Internet or the like, and the data input at the secretariat side can be centrally managed. It is also possible to input the data 103 using paper as a medium for a person who cannot use or does not want to use a personal computer. In this case, the secretariat performs a data digitizing operation 104.
[0023]
The specific counselor 105 involved in the individual can keep track of the individual subject from the database 101 in the latest state, and can, for example, perform appropriate telephone counseling. At this time, data can be shared with doctors, nurses, insurers, and caseworkers.
[0024]
Further, the specific insurance business operator 106 involved in the individual can access the database 101 and grasp the status of the insurance participant in real time as necessary.
[0025]
Therefore, a system configuration centering on the database of the health management support system as described above is as shown in FIG. 3, for example. The database 101 stores comprehensive data such as health diagnosis data, goal management data, diary data, dietary data, exercise life data, counseling data, and the like, and the individual-specific health behavior recording system 111 is applied to individual users. Then, necessary initial data and daily data are input. For the counselor, for example, an individual telephone counseling system 112 is applied, and the data is stored in the database 101 as record data. As a result, the counselor can read and modify necessary data at any time, and can provide appropriate health care support through living behavior guidance and the like by telephone. Further, necessary management data (management data summary) 113 can be exchanged with the database 101 for the health insurance union, the operation manager thereof, and the medical staff. As a result, the health insurance company or the like can retrieve the data of the insurance participant at any time as necessary, which can contribute to smooth business operation. In some cases, it is also possible to improve the health of the participant and reduce the operating expenses. Leakage of personal information and the like can be easily avoided by setting an appropriate ID number and password.
[0026]
Further, from the viewpoint of each individual, the system according to the present invention is operated by a flow 120 as shown in FIG. 4, for example. When registering as a member of this system, you will be asked to ask about your lifestyle and conduct a physical checkup by mail or a website, or if you have done a physical checkup beforehand, enter the result and Health examination results. Then, the secretariat will hold a video seminar with videos on lifestyle-related diseases edited in advance, and have registered individual members acquire knowledge about lifestyle-related diseases. Then, the goal of life improvement for health management using this system is set. In particular, set personalized behavioral goals for diet and exercise. First of all, as a monthly healthy life record, daily eating behavior and exercise behavior are input and recorded as a health diary. Counselors contact each individual through encouragement emails and telephone counseling. In addition, as a monthly summary, the activity record and the counseling record for each month, and the results thereof are totaled. In addition to conducting regular postal medical examinations and the like, the results after attending the program are summarized in chronological order so that the degree of effect can be read and judged. Finally, the overall progress and effects after the elapse of the predetermined period are summarized as an overall summary, for example, as a change over the year. Of course, in these series of steps, the actual battle for actual health is important.However, if necessary, exercise seminars and meals based on healthy recipes are held to interest each individual. It is preferable to have or enhance.
[0027]
In the execution flow as described above, various menus may be prepared. For example, as shown in FIG. 5, after registering as a member, one's own homepage can be automatically generated for each individual. In this, for example, first, a final goal after a lapse of a predetermined period (for example, 9 months) is set, converted into a monthly goal and set, and daily activities are reviewed toward the goal. can do. For example, as shown in FIG. 5, the entire reference screen 130 can be output and displayed. For example, a target setting sheet 131 is inserted as an item in the reference screen 130, and a monthly target is set from a nine-month target. Self-evaluation can be performed for each item such as eating habits and exercise. In addition, for example, an item such as "Jima no Hiroba" 132 can be set as one's home page, and the user's diary and the like can be disclosed in the item. In addition, items such as the walking rally 133 are set with respect to the walking exercise, and, for example, the number of steps taken is reflected as the 53rd order on the Tokaido, so that the relationship between oneself and the person running the top can be grasped at a glance. You can also do things that will motivate you to compete. Further, it is possible to set a graphing item 134 for automatically graphing the physical condition (for example, weight and body fat), the number of steps, and the like, so that the monthly transition can be visually recognized.
[0028]
In addition, we will execute the target eating behavior and exercise behavior more specifically, and record and confirm more specific data on these in order to add interest during the execution process Preferably. For example, as shown in FIG. 6, a reference input screen 140 on which each individual can input daily actions and requests is set, and in this, for example, items on the intake calorie input screen 141 are set. Here, it is possible to automatically calculate calorie intake by directly connecting to a calorie database of many foods and simply inputting in a natural language. In addition, by setting the items on the calorie consumption input screen 142 and connecting them directly to the calorie consumption database for a wide range of exercise activities up to daily activities, simply entering the approximate time of each exercise activity automatically Calculation can be performed. Furthermore, it is also possible to provide personal data and counseling data to the health union and the like, as needed, and also to provide a total data thereof from these record databases. For example, a counseling record once a month, and information such as a diary, a medical record, and a subjective evaluation graph are fed back to the health union via the health union feedback data screen 143, so that the company can protect individual health.・ It is possible to establish a cooperative system regardless of outside the company.
[0029]
Thus, in the system according to the present invention, it is possible to adopt various support systems. In the health care support system according to the present invention, if a program for grasping (estimating) the characteristics and abilities of an individual is added to the above-described system, more appropriate counseling for the individual can be performed. . In other words, if the characteristics and abilities of an individual can be properly estimated, words that are more acceptable to the individual and words that show the individual's interest, and that a menu that is appropriate to the individual's abilities can be presented, and more effective And more appropriate counseling can be performed.
[0030]
For example, the following program can be adopted as an estimation program for such individual characteristics and abilities (the following program is referred to as YRM in this specification). This YRM (personal characteristic / ability estimation) method will be described. The personal characteristics and abilities estimated by this YRM can be used for proper judgment of counseling for the analysis target, judgment of characteristics and abilities to be corrected, etc., and for the individual or the counselor. Can also be used for determination and execution of optimal counseling.
[0031]
The above YRM is obtained by using a computer.
(A) A word in a language group used by each individual is extracted as a morpheme by collating with a text set in advance by a computer, and the extracted morpheme is classified into a plurality of factors of a predetermined group. Along with, factor scores set for each factor are aggregated and weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has are obtained as a linear model of each of the weighted factors,
(B) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(C) Estimating each value individually by expressing each linear model of the internal values and the target evaluation values individually, and / or expressing them in substantially the same dimensional area. Is a program for estimating comprehensive personal characteristics including each value.
[0032]
Alternatively, using a computer, (d) extracting words as morphemes by collating words in a language group used by each individual against texts preset by the computer, and extracting the extracted morphemes from a preset group. Categorized into a plurality of factors, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has, the linear value of each of the weighted factors As a model,
(E) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(F) A stimulus for at least one of the five senses of an individual is randomly applied, a response to the applied stimulus is detected, and the processing suitability at that time, including the processing capability of the individual, is determined from the response result and the reaction time as a linear model. Asked,
(G) The linear values of the internal values, the target evaluation values, and the processing suitability are individually expressed to individually estimate each value and the processing suitability, and / or substantially the same. It is a program that estimates overall personal characteristics and abilities including values and processing suitability by expressing them in a dimensional area.
[0033]
In this method of estimating individual characteristics and abilities, first, the internal values possessed by an individual can be obtained as a linear model. For example, from the analysis of words (morphemes) expressing themselves, psychological It can be obtained as a linear model including notation elements, and based on that, it is possible to estimate the behavior process of the individual. Also, by analyzing words (morphemes) that are considered to represent a given target, it is possible to obtain a target evaluation value as a linear model, and it is possible to estimate the motivation of the individual's behavior based on that. It becomes. In addition, from a given stimulus, for example, a physical attribute of processing (eg, processing speed) for given information, processing suitability including processing capability, in particular, a processing pattern of the individual can be obtained as a linear model. Further, by obtaining a processing capability for a simple load such as an addition capability as a linear model, it is possible to extract, for example, stress and stability related to information processing from the linear model.
[0034]
Since it is possible to express all of the individual's internal values, target evaluation values, and processing suitability as a linear model, it is possible to analyze and represent each characteristic individually, and in particular, to have the same dimension. In the area, for example, it is possible to comprehensively include all of them as one personal characteristic diagram. In other words, it is possible to comprehensively and accurately estimate the process from the start of psychological behavior to actual behavior, including behavior patterns, motivations for behavior, processing patterns, stress and stability, etc. Effective information that can be actually used for counseling for each individual is provided.
[0035]
In the following, an embodiment of a method for individually obtaining each of the linear models of the internal values, the target evaluation values, and the processing suitability will be described, and subsequently, these characteristics will be described in substantially the same dimensional area. In the following, a method of estimating comprehensive personal characteristics including each value and processing suitability will be described.
[0036]
FIG. 7 shows an example of a questionnaire table in which vocabularies expressing one's own words are input and set in the computer. The questionnaire table H1 shown in FIG. 7 is obtained by selecting and enumerating vocabulary words extracted by repeating trial and error for many years. The questionnaire table H1 is a questionnaire table actually used for extracting personal internal values on the scale of tens of thousands. is there.
[0037]
Each vocabulary in the table H1 is classified into a plurality of factors representatively representing internal values, and each vocabulary is given a factor score for each factor. The classification into a plurality of factors and the assignment of factor scores for each factor are performed by statistical processing from a nationwide population.
[0038]
Each factor is set to the following six, for example, as shown in FIG.
yp1: Ambitious factors
yp2: serious factor
yp3: factor
yp4: quiet factor
yp5: gentle care lovers
yp6: bright diplomacy factor
[0039]
From the questionnaire collection results for each individual with respect to the questionnaire table as described above, a table in which each vocabulary is weighted for each factor by the factor score is created, and for each individual, the factor scores in the weighting table are totaled, thereby obtaining each factor. Separate weighting can be performed. That is, the individual's internal values YP
YP = yp1 + yp2 + yp3 + yp4 + yp5 + yp6
And can be obtained as a linear model. In this embodiment, the internal values YP are obtained as a linear model based on the six-dimensional factor scores yp1 to yp6, but the present invention is not limited to this.
As described above, first, personal characteristics relating to the individual's internal values YP can be extracted using a computer.
[0040]
Similarly, personal characteristics relating to the object evaluation value OVA for a given object can be extracted using a computer.
For example, FIG. 9 shows an example of a questionnaire table input and set in a computer, in which a vocabulary expressing a given object when given is given. The questionnaire table H2 shown in FIG. 9 is obtained by selecting and enumerating vocabulary words extracted by repeating trial and error for many years, and is a questionnaire table actually used for extracting individual target evaluation values on a tens of thousands of people. is there.
[0041]
Each vocabulary in Table H2 is classified into a plurality of factors representatively representing the target evaluation values, and each vocabulary is given a factor score for each factor. The classification into a plurality of factors and the assignment of factor scores for each factor are performed by statistical processing from a nationwide population.
[0042]
Each factor is set to the following seven, for example, as shown in FIG.
ova1: Decorative (a strong value factor with decorative implications)
ova2: Fun (immediate "Fun" pursuit factor)
ova3: Pragmatics (Pragmatic factor)
ova4: Heartful (memory / affection factors belonging to things)
ova5: Health (Relaxing relaxation factors mainly in homes)
ova6: Self Saving (factor that saves itself)
ova7: Feed (Food factor)
[0043]
From the questionnaire collection results for each individual with respect to the questionnaire table as described above, a table in which each vocabulary is weighted for each factor by the factor score is created, and for each individual, the factor scores in the weighting table are totaled, thereby obtaining each factor. Separate weighting can be performed. In other words, the target evaluation value OVA of the individual is
OVA = ova1 + ova2 + ova3 + ova4 + ova5 + ova6
+ Ova7
And can be obtained as a linear model. In this embodiment, the target evaluation value OVA is obtained as a linear model based on a seven-dimensional factor score of ova1 to ova7, but is not limited to this.
In this manner, the personality of the individual with respect to the target evaluation value OVA can also be extracted using the computer.
[0044]
In the above description, the personality of the individual's internal values YP and the target evaluation values OVA is extracted only from the results of the questionnaire collection for each individual, but the information obtained through information transmission means such as the Internet is used. It is also possible to extract the personality of each individual. For example, personal information is obtained through information transmission means (for example, the Internet), and morphological analysis is performed on random information from the obtained individual (that is, the vocabulary in the obtained information is determined by the meaning of each word. Then, the obtained morphemes are collated with a preset semantic dictionary to create a semantic table for the language used for each individual. Then, the created individual's semantic table and the linear model of another person in the above-explained internal values extraction method or the target evaluation values extraction method and the aggregation result in the weighting table for creating the linear model are calculated. Compare and collate with correlation. If there is a good one, it is possible to extract the linear model of the individual from the correlation without the questionnaire aggregation result. If there is a similar one, the linear model of the individual can be extracted from the similar correlation. The model can be estimated. From this extraction or estimation result, it is possible to estimate and extract the individual's internal values or target evaluation values as a linear model.
[0045]
As described above, the individual's behavioral process for the object is estimated from the individual characteristics of the internal values obtained as a linear model, and the individual's behavioral motivation for the object is estimated from the individual characteristics of the object evaluation values obtained as a linear model. Can be estimated, and a suitable method can be automatically presented to the individual. Such automatic presentation of a suitable method obtained from the estimated internal values and the target evaluation values can be applied to counseling even with each of them alone.
[0046]
In the above-mentioned YRM, in addition to the estimation of the internal values and the target evaluation values as described above, the suitability of the individual for processing is obtained as a linear model, and the total individual characteristics (information processing ability) included in these characteristics are estimated. Can be done.
[0047]
In the above-mentioned YRM, the processing aptitude is a processing aptitude at the time including a processing ability of the individual based on a response to the applied stimulus by randomly applying a stimulus to at least one of the five senses of the individual and detecting the response to the applied stimulus. As a linear model. Such a processing suitability can be determined by the processing capability inspection apparatus for inspecting the processing capability as described below, for example, in the linear model. FIG. 11 shows an example of a basic configuration of a processing capability inspection apparatus using a computer. FIG. 12 shows an example of the configuration of a stimulus applying section and a reaction detecting section when the above-mentioned processing capability test is applied to a Kraepelin test as a simple load test.
[0048]
The processing capability testing device 1 shown in FIG. 11 for testing the processing capability of the individual to the applied stimulus of the subject includes a stimulus to at least one of the senses of the subject, for example, visual, auditory, or tactile sensation. A stimulus applying means 2 for randomly and repeatedly applying the stimulus to the subject, a reaction detecting means 3 for detecting the reaction of the subject to the repeatedly applied stimulus, and a time required for the subject to respond to the repeatedly applied stimulus Response time measuring means 4 for measuring the response time, recording means 5 for recording the reaction result of the subject and the measurement result by the reaction time measuring means 4, and the recording result by the recording means 5 in association with the applied stimulus. An analysis means 6 for analyzing the reaction characteristics of the examiner is provided. Further, a display unit 7 for displaying or printing out the record information from the recording unit 5 and the analysis result information from the analysis unit 6 as necessary is provided. The analysis result information from the analysis means 6 can be sent to the host computer 9 via the display means 7 or directly, for example, via the transfer means 8.
[0049]
The stimulus applying means 2 generates a stimulus that appeals to the subject's sight, hearing, and touch, and presents a task. The stimulus by the stimulus applying means 2 is continued, for example, until the subject responds, and after the subject responds, the next stimulus is applied, and this operation is continuously repeated. The type of the stimulus is changed at random so that the response characteristics of the subject to the applied stimulus can be grasped.
[0050]
The response detecting means 3 causes a subject's response to the repeatedly applied stimulus to be input by a suitable response input device (for example, a pen touch input device), and reads the input response. For example, as a simple load test, an example in which the processing ability test and the estimation in the present invention are applied to the Kraepelin test is shown in FIG. 6. A stimulus presentation area 12 (task presentation area) is set on a screen 11, and Displays two adjacent numbers in the random number sequence in the Kraepelin test. A response input area 13, for example, a reaction input area 13 with a pressure sensor is set below the stimulus presentation area 12, and a response (answer) to the applied stimulus (task) is input to this area 13 by, for example, pen input. The subject inputs using the reaction input device 14 composed of the device. After the start of input by the subject, during the input, or after the input is completed, the right digit of the two numbers is moved to the left, and the next new number is presented in the right digit presentation area, and the Kraepelin test is performed. Is moved to the right by one, and presents the next task. By sequentially repeating this operation, it is possible to present a task equivalent to the Kraepelin test performed using the conventional paper.
[0051]
The reaction time measuring means 4 measures the time required for the subject to respond to the repeatedly applied stimulus, but the simple task of calculating the sum of two numbers in the above-described Kraepelin test involves the subject Since is answered after the calculation is completed, it is considered that so-called "thinking while writing" is not considered, so it is appropriate to measure the time until the start of the answer (reaction). Therefore, once the reaction is started, the sequence may be shifted to the next task.
[0052]
The recording unit 5 records the response result (answer result) of the subject and also records the time required for the response for each stimulus application, that is, the measurement result by the reaction time measurement unit 4. In the present embodiment, the information recorded by the recording means 5 can be displayed or printed out by the display means 7 in the form of raw data as it is. Actually, the detection by the reaction detecting means 3, the measurement by the reaction time measuring means 4, and the recording by the recording means 5 are performed in a very short time so as to be substantially simultaneous. The transition to the next stimulus may be performed at the same time as the recording is completed.
[0053]
The analysis unit 6 analyzes the response characteristics of the subject by associating the recording result of the recording unit 5 with the applied stimulus. For example, in the above-mentioned Kraepelin test, while judging the correctness of the answer, analyzing the total amount of answers to the sequence presented at each predetermined time, analyzing the distribution of the processing speed (for each predetermined time) for each sequence, The variance, that is, how the processing speed changes within a predetermined short period of time and the magnitude of the change are analyzed. The analysis result by the analysis means 6 can be displayed or printed out by the display means 7. If the information of the analysis result by the analysis means 6 is sent to the host computer 9 via the transfer means 8, the inspection data of a plurality of persons can be collected by the host computer 9 and further analyzed. Further, if information on the analysis result by the analysis means 6 is fed back to the stimulus giving means 2, for example, the stimulus giving method by the stimulus giving means 2 may be appropriately changed according to the analysis result by the analysis means 6. For example, it is possible to perform a target inspection under conditions with even higher accuracy.
[0054]
In the processing capacity inspection apparatus having the above-described configuration, inspection information including a short time element, which could not be obtained by the conventional apparatus, can be obtained with high accuracy, and based on the obtained information, Efficiencies and performance change characteristics that could not be achieved can be analyzed.
[0055]
For example, in the conventional work efficiency test, a method of sequentially solving a task printed on paper is mainly used, and the response of the subject is analyzed collectively for a certain period of time, for example, at intervals of one minute. Was. Of course, even with this conventional method, it was possible to evaluate the work efficiency characteristics of the subject to some extent, but the following points are pointed out as problems.
(1) The processing time for each task cannot be accurately grasped, but can only be grasped as a certain time, for example, an average processing time in one minute. Therefore, it was not possible to grasp the reaction characteristics and the like according to the type of the task.
(2) The variance of the time required to solve each task cannot be estimated.
(3) It is not possible to judge a state where continuous attention is interrupted, a time, a cycle, and the like.
(4) When sustained attention is interrupted, it is impossible to determine how long attention will be restored.
(5) It is not possible to estimate how much processing power is different between when attention is maintained and when attention is interrupted.
[0056]
However, such a processing capability inspection apparatus as described above can solve all of these problems. That is, regarding the above (1), for example, in the Kraepelin test, there is no guarantee that all the tasks are homogeneous, and the calculation time is considered to be slightly different between 3 + 6 and 8 + 4 depending on the presence or absence of carry-over, and the average processing time is estimated. In order to do this, it is impossible to make a determination unless the time required to process each task is accurately measured, and it is not possible to make a determination according to the conventional method. Since the measurement is measured, the average processing time is calculated accurately, and furthermore, the degree of change in the individual task processing time is accurately measured in relation to individual differences and types of tasks.
[0057]
Regarding the above (2), for example, even if two people perform the same amount of processing in a certain period of time, each of the tasks has almost the same processing time and a small processing time variance. It is thought that the characteristics of the processing ability are different from those of a large person. Although such a difference cannot be determined by the conventional method, the processing capability inspection apparatus according to the present embodiment accurately measures the distribution and variance in relation to the type of the task and the change in the task processing speed within a certain period of time. Is done.
[0058]
Also in the above (3), (4), and (5), the processing capability inspection apparatus according to the present embodiment accurately measures whether the task is correct or not and the temporal change in the task processing speed, so that the attention of the user can be reduced. When the duration and attention are interrupted, the state of recovery is measured accurately and accurately as a characteristic according to the individual subject.
[0059]
As described above, the above-mentioned processing capability inspection apparatus capable of accurately measuring even detailed analysis information that could not be grasped by the conventional method is applicable not only to visual stimuli, but also to the application of complex stimuli including auditory and tactile sensations. Applicable. That is, as shown in FIG. 13, a visual stimulus presenting unit 21, an auditory stimulus applying unit 22, and a tactile stimulus applying unit 23 are provided, and stimuli applied from these units 21, 22, and 23 are arbitrarily combined to provide a composite stimulus applying unit. 24 can be performed. The stimuli from each of the stimulus applying means 21, 22, 23 may be applied substantially simultaneously, sequentially, or randomly. Further, a composite stimulus, that is, a plurality of types of stimuli may be applied substantially simultaneously or sequentially within one sensory stimulus applying means.
[0060]
Furthermore, it is possible to apply a plurality of types of stimuli and measure characteristics such as how the attention of the subject is dispersed. For example, when considering the driving behavior of a car, it is necessary to take an appropriate action while coping with an ever-changing situation while being surrounded by various kinds of sensory information. In order to evaluate the work ability in such a situation, it is sufficient to check whether or not other information tasks can be detected and processed while performing a simple work task. For example, FIG. 14 shows an example in which a plurality of visual stimuli are applied. In this example, in addition to the above-described Kraepelin test, a plurality of light emitting areas 31 are provided above the task presenting area 12 in the Kraepelin test, and the subject calculates the sum of two numbers presented in the task presenting area 12. During this operation, the position of the blinking light emitting unit is answered. By changing the position of the light emitting unit, the light emitting time, and the intensity, it is possible to evaluate information processing ability in a situation where attention needs to be dispersed. In the configuration shown in FIG. 14A, both the answer of the Kraepelin test and the light emission position of the light emitting region 31 are input to the reaction region 13 by the reaction input device 14, and FIG. In the configuration shown in FIG. 7, the same number of answer areas 32 as the number of light emitting parts in the light emitting area 31 are provided at the lower part of the screen, and the answer of the Kraepelin test is input at the same position as the light emitting position in the light emitting area 31. . In each case, it is necessary to respond to a plurality of visual stimuli substantially simultaneously, and it is possible to measure the characteristics of the subject regarding dispersion of attention.
[0061]
As described above, the processing capability inspection apparatus can accurately and accurately measure the processing capability characteristics of individual subjects, which cannot be measured by the conventional method, particularly considering the time factor. Therefore, the above-described processing capability testing apparatus can be widely applied to evaluation of processing capability characteristics in all fields to which visual stimuli, auditory stimuli, and tactile stimuli are applied individually or in combination, without being limited to the above-described Kraepelin test.
[0062]
For example, as a simple load test, a simple reaction test is performed for 1 minute and an addition operation is performed for 3 minutes three times by using the processing capacity testing apparatus as described above, and the answer time and solution of each question are stored as a text file, Then, for example, by calculating simple statistics, error rates, and basic indices as follows, individual variables are obtained, and using these variables, the principal components related to individual processing suitability can be expressed as a linear model. It is possible.
[0063]
For example, the simple statistic, the error rate, and the basic index are obtained from the work of the simple load test performed three times as described above. The simple statistics and the error rate are obtained as follows, for example.
・ Average time between answers
・ Standard deviation
・ Same as above
・ Same as above maximum and minimum
·Number of responses
further,
・ Number of mistakes
. Miss response rate
Ask for.
[0064]
The basic index is obtained, for example, as follows.
・ First addition average time-Simple response average time
・ Second addition average time-Simple response average time
・ 3rd addition average time-simple response average time
・ Second averaging time ÷ First averaging time
・ 3rd time average time ÷ 1st time average time
・ (Second averaging time-Simple response average time) 第 (First averaging time-Simple response average time)
・ (3rd averaging time-simple response average time) ÷ (1st averaging time-simple response average time)
[0065]
Through the above processing, individual variables are obtained, and principal components analysis relating to individual processing suitability is performed using the variables. For the analysis, for example, the following seven components are extracted. With such a method, it is possible to express the principal component score as a linear model for each individual.
・ First component: Information processing ability
-Second component: accuracy
-Third component: calculation error
・ 4th component: Computing power
・ Fifth component: Learning ability
・ Sixth component: Simple reaction stability
・ Seventh component: Comprehensive ability
[0066]
In the above-mentioned YRM, as shown in FIG. 13, the processing suitability (TC) of the individual determined as described above, the individual characteristic (YP) relating to the above-described internal values, and the target evaluation values, as shown in FIG. Individual characteristics (OVA) can be represented as linear models, respectively, and it is possible to represent components appropriately selected in accordance with a determination target, particularly in the same dimension area AR. As a result, it is possible to more appropriately estimate individual characteristics and abilities that cannot be achieved by the conventional method.
[0067]
By reflecting the characteristics and abilities of an individual estimated by such a YRM method in counseling, the most effective recommended eating behavior and / or exercise behavior for counseling is provided to the individual at the time of counseling. It can be presented in a language. In addition, the estimated personal characteristics and / or personal abilities can be used for proper judgment of counseling for the individual and judgment of matters to be corrected, and are extremely useful information for the individual and the counselor.
[0068]
【The invention's effect】
As described above, according to the health management support system of the present invention, individuals who wish to improve their own health by improving their daily living behaviors, particularly eating and exercise behaviors, for the prevention of lifestyle-related diseases, etc. Therefore, a counselor who is an expert can easily provide appropriate support, and can surely and effectively improve the living behavior.
[0069]
In addition, it is possible to share the database with health insurance companies and doctors, etc., so that people other than counselors can contribute to personal health as needed, and for health insurance companies etc., the total number of participants It is possible to reduce the project cost while promoting healthy health.
[0070]
Furthermore, if a method for estimating individual characteristics and abilities by YRM or the like is incorporated in the system, more appropriate counseling becomes possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic flowchart illustrating the basic concept of a health management support system according to the present invention.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram showing an overall configuration of a health management support system according to the present invention.
FIG. 3 is a schematic system configuration diagram centering on a database of the health management support system according to the present invention.
FIG. 4 is a schematic system flow diagram of the health management support system according to the present invention as viewed from each individual.
FIG. 5 is a schematic configuration diagram showing an example of a menu in an execution flow of the health management support system according to the present invention.
FIG. 6 is a schematic configuration diagram showing another example of a menu in the execution flow of the health management support system according to the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a questionnaire regarding internal values used for YRM, which is a table input and set in a computer.
FIG. 8 is a diagram showing an example of factors relating to internal values in YRM.
FIG. 9 is a diagram showing an example of a questionnaire regarding target evaluation values used in YRM, which is a table input and set in a computer.
FIG. 10 is a diagram showing an example of factors relating to a target evaluation value in YRM.
FIG. 11 is a schematic configuration diagram illustrating an example of a processing capability inspection apparatus used for estimating processing suitability in YRM.
FIG. 12 is a front view of a screen of a processing capacity inspection apparatus, showing an example of a case where estimation of processing suitability in YRM is applied to a Kraepelin test.
FIG. 13 is a schematic configuration diagram in a case where a composite stimulus applying unit is used in the processing capability testing apparatus.
FIG. 14 is a front view of a screen when the processing capability test apparatus is applied to the Kraepelin test and a plurality of stimuli are applied.
FIG. 15 is a block diagram showing a basic configuration of YRM.
[Explanation of symbols]
H1 Questionnaire on internal values
Questionnaire on H2 target values
YP Internal Values
OVA Objective Evaluation Values
TC processing suitability
AR same dimension area
yp1 to yp6 Factors related to internal values
ova1 to ova7 Factors related to target evaluation values
1 Processing capacity inspection device
2 Stimulation means
3 Reaction detection means
4 Reaction time measuring means
5 Recording means
6 means of analysis
7 Display means
8 transfer means
9 Host computer
11 screen
12 stimulus presentation area
13 Reaction input area
14 Reaction input device
21 Visual stimulus presentation means
22 Auditory stimulus imparting means
23 Tactile stimulus imparting means
24 Compound stimulus application (means)
31 Light emitting area
32 Answer area
100 Support Office
101 Comprehensive database
102 Input data
103 Data input using paper as a medium
104 Digitization work
105 counselor
106 Insurance Business Representative
111 Individual Health Behavior Record System
112 counseling system
113 Management Data Summary
120 General system flow of health management support system viewed from each individual side
130 Homepage standard screen of each individual
131 Goal Setting Sheet
132 Items such as "Jiman no Hiroba"
133 items such as walking rallies
134 Graphing Items
140 Standard input screen where each individual can input daily actions and requests
141 Input calorie input screen
142 Calorie consumption input screen
143 Feedback data screen

Claims (12)

情報記録・分析手段としてコンピュータを用いたシステムからなり、外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または/および前記各個人または前記各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、前記入力情報およびその集計情報および前記比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴とする健康管理支援システム。A system using a computer as an information recording / analyzing means, means for inputting health management information of each individual from outside, recording the input information, totaling the input information, and setting the input information to a predetermined standard. Means for comparing / analyzing a value or / and a target value set by each individual or each individual and a counselor; and providing at least a part of the input information and its total information and the comparison / analysis information to a specific health management support Means for outputting to a person as needed so that it can be used as needed. 前記各個人の健康管理用情報が、日々の食行動データおよび運動行動データを含む、請求項1の健康管理支援システム。The health management support system according to claim 1, wherein the information for health management of each individual includes daily eating behavior data and exercise behavior data. 前記特定の健康管理支援者に、前記各個人に関与するカウンセラー、健康保健事業運用者の少なくとも一人が含まれる、請求項1または2の健康管理支援システム。3. The health care support system according to claim 1, wherein the specific health care supporter includes at least one of a counselor and a health and healthcare business operator involved in each of the individuals. 前記カウンセラーが、少なくとも、前記各個人に関与する管理栄養士、健康運動指士、医療関係者からなる、請求項1〜3のいずれかに記載の健康管理支援システム。The health management support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the counselor includes at least a dietitian, a health exercise finger, and a medical person involved in the individual. 前記比較・分析手段における比較・分析に、前記カウンセラーによるカウンセリングデータが参照される、請求項1〜4のいずれかに記載の健康管理支援システム。The health management support system according to any one of claims 1 to 4, wherein counseling data by the counselor is referred to in the comparison / analysis by the comparison / analysis means. 前記食行動データからその個人の摂取カロリーが自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算される、請求項2〜5のいずれかに記載の健康管理支援システム。The health care support system according to any one of claims 2 to 5, wherein the calorie intake of the individual is automatically calculated from the eating behavior data, and an excess or deficiency with respect to a reference value or a target value is automatically calculated. 前記運動行動データからその個人の運動量が自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるとともに、運動種別の偏りが自動判定される、請求項2〜6のいずれかに記載の健康管理支援システム。The exercise amount of the individual is automatically calculated from the exercise behavior data, the excess or deficiency with respect to a reference value or a target value is automatically calculated, and the deviation of the exercise type is automatically determined. Health management support system. さらに、コンピュータにより、前記入力情報における各個人の使用言語および/または前記カウンセラーによるカウンセリングの際の各個人の使用言語を形態素解析し、予め設定したテキストと照合することにより、その個人の特性を推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な言語群を抽出し、前記特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段を有する、請求項1〜7のいずれかに記載の健康管理支援システム。Further, the computer morphologically analyzes the language used by each individual in the input information and / or the language used by each individual when counseling by the counselor, and estimates the characteristics of the individual by collating with a preset text. Means for extracting a group of languages most effective in counseling for the individual at the time of counseling, and outputting the group of languages available to the specific health care supporter as necessary. The health management support system according to any of the above. (a)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(b)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(c)前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定する、請求項8の健康管理支援システム。
(A) A word in a language group used by each individual is extracted as a morpheme by collating with a text set in advance by a computer, and the extracted morpheme is classified into a plurality of factors of a predetermined group. Along with, factor scores set for each factor are aggregated and weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has are obtained as a linear model of each of the weighted factors,
(B) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(C) Estimating each value individually by expressing each linear model of the internal values and the target evaluation values individually, and / or expressing them in substantially the same dimensional area. The health management support system according to claim 8, wherein comprehensive personal characteristics including each value are estimated by the following.
前記個人特性とともに個人能力も推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または/および運動行動も推定する、請求項8の健康管理支援システム。9. The health management support system according to claim 8, further comprising estimating individual abilities together with the individual characteristics, and estimating a recommended eating behavior and / or exercising behavior most effective in counseling for the individual at the time of counseling. (d)各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(e)その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
(f)個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
(g)前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または/および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定する、請求項10の健康管理支援システム。
(D) Words in a language group used by each individual are extracted as morphemes by collating with a computer-set text, and the extracted morphemes are classified into a plurality of factors of a predetermined group. Along with, factor scores set for each factor are aggregated and weighted for each factor, and the internal values that the individual basically has are obtained as a linear model of each of the weighted factors,
(E) extracting words used as morphemes from the linguistic activity of the individual when the specific evaluation target is given to the individual by comparing the words used with the text preset by the computer; The extracted morphemes are classified into a plurality of factors consisting of a preset group, the factor scores set for each factor are totaled, weighted for each factor, and the target evaluation values that the individual has at that time are displayed. , Determined as a linear model of each of the weighted factors,
(F) A stimulus for at least one of the five senses of an individual is randomly applied, a response to the applied stimulus is detected, and the processing suitability at that time, including the processing capability of the individual, is determined from the response result and the reaction time as a linear model. Asked,
(G) The linear values of the internal values, the target evaluation values, and the processing suitability are individually expressed to individually estimate each value and the processing suitability, and / or substantially the same. 11. The health care support system according to claim 10, wherein overall personal characteristics and abilities including each value and processing suitability are estimated by writing in a dimensional area.
前記推定された個人特性または/および個人能力が、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いられる、請求項8〜11のいずれかに記載の健康管理支援システム。The health care support system according to any one of claims 8 to 11, wherein the estimated individual characteristics and / or individual abilities are used for judging appropriateness of counseling for the individual and for determining items to be corrected.
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