JP3861136B2 - Medical weather forecast distribution system, medical weather forecast distribution method, medical weather forecast distribution program - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は医学気象予報配信システム、医学気象予報配信方法、医学気象予報配信プログラムに関し、特に利用者個人についての医学気象予報情報を配信する 医学気象予報配信システム、医学気象予報配信方法、医学気象予報配信プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、天候、気温、風向・風速等の気象予報の他、紫外線の強さや花粉の飛散量等の予報をテレビジョン放送で流す他、インターネットを利用して配信することがある。例えば、特開平１２−２７８６５６号公報には、ＣＡＴＶ（ケーブルテレビジョン）システムを利用した気象情報の配信技術が記載されている。
【０００３】
そして、このように配信される気象情報等を参考にしながら生活することにより、病気の発症や病状の悪化を抑えることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、現在行われている予報の内容は、自然現象を予測しているにすぎず、その内容の他に更に自己の健康状態に基づいて各個人が個別に、病気の発症や病状の悪化等について判断しなければならない。その場合、判断を誤ることがあり、発作が出たり、病状が悪化したりするという欠点がある。このような欠点は、上記の特許公報に記載されている配信技術によっても解決することはできない。このため、病気の発症や病状の悪化等について、より判断が容易な医学気象予報の配信が望まれている。また、個人の健康状態や発症は、気象や環境条件に大きく左右されることは既知であるが、個人差が大きく、マスメディアを介した統計的な一般予報では、個人の状況にマッチした予報情報を提供することができない。
【０００５】
本発明は上述した従来技術の欠点を解決するためになされたものであり、その目的は個人個人の病気の発症や病状の悪化等について、より判断が容易な医学気象予報を配信することのできる医学気象予報配信システム、医学気象予報配信方法、医学気象予報配信プログラムを提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１による医学気象予報配信システムは、ログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を計測するセンサを有する外部端末と、気象情報を記憶保持する気象情報データベースと、医学情報を記憶保持する医学情報データベースと、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして記憶保持し該データが外部端末から更新可能な個人データベースとを含み、前記気象情報データベースに記憶保持されている気象情報及び前記個人データベースに記憶保持されている個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとし、該パラメータと前記医学情報データベースに記憶保持されている医学情報とに基づいて作成した個人ごとの医学気象予報情報を配信することを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項２による医学気象予報配信システムは、請求項１において、前記外部端末は前記身体的特徴を計測するセンサを有する携帯端末であり、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
本発明の請求項３による医学気象予報配信システムは、請求項１において、前記外部端末は前記身体的特徴を計測するセンサを有し、家庭や病院等に設置された固定端末であり、前記個人データベースには前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータが個人データとして登録されることを特徴とする。
【０００８】
本発明の請求項４による医学気象予報配信システムは、請求項２又は３において、前記外部端末は前記身体的特徴と共に、計測時の場所、環境条件等を計測するセンサをも有し、前記センサによって計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項５による医学気象予報配信方法は、利用者個人についての医学気象予報情報を配信する医学気象予報配信方法であって、入力される気象情報及びログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとして作成する解析ステップと、前記予報パラメータに基づき医学気象予報情報を作成する予測ステップと、作成した医学気象予報情報を配信する配信ステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明の請求項６による医学気象予報配信方法は、請求項５において、前記解析ステップにおいては、前記個人データを記憶保持する個人データベースのデータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを組み合わせて解析することにより健康状態の変化と気象・環境変動との関係性を示す予報パラメータを算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明の請求項７による医学気象予報配信方法は、請求項５において、前記予測ステップにおいては、前記予報パラメータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを参照することによって、前記医学気象予報情報を作成することを特徴とする。
【００１２】
本発明の請求項８による医学気象予報配信方法は、請求項５〜７のいずれか１項において、前記個人データベースに記憶保持される個人データを、外部端末から更新する更新ステップを更に含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の請求項９による医学気象予報配信方法は、請求項８において、前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって前記身体的特徴を計測し、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の請求項１０による医学気象予報配信方法は、請求項９において、前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって、計測時の場所、環境条件等をも計測し、この計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の請求項１１による医学気象予報配信プログラムは、コンピュータを制御することにより、利用者個人についての医学気象予報情報を配信するための医学気象予報配信プログラムであって、入力される気象情報及びログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとして作成する解析ステップと、前記予報パラメータに基づき医学気象予報情報を作成する予測ステップと、作成した医学気象予報情報を配信する配信ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の請求項１２による医学気象予報配信プログラムは、請求項１１において、前記解析ステップにおいては、前記個人データを記憶保持する個人データベースのデータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを組み合わせて解析することにより健康状態の変化と気象・環境変動との関係性を示す予報パラメータを算出することを特徴とする。
【００１７】
本発明の請求項１３による医学気象予報配信プログラムは、請求項１１において、前記予測ステップにおいては、前記予報パラメータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを参照することによって、前記医学気象予報情報を作成することを特徴とする。
本発明の請求項１４による医学気象予報配信プログラムは、請求項１１〜１３のいずれか１項において、前記個人データベースに記憶保持される個人データを、外部端末から更新する更新ステップを更に含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の請求項１５による医学気象予報配信プログラムは、請求項１４において、前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって前記身体的特徴を計測し、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
本発明の請求項１６による医学気象予報配信プログラムは、請求項１５において、前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって、計測時の場所、環境条件等をも計測し、この計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする。
【００１９】
要するに本発明では、通信回線を介して、各個人のパーソナルデータの登録及びその更新を行うことにより、個人ごとの病気の発症や健康状態の変化について、より的確で判断が容易な医学気象予報を配信し、警告を発することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
図１は本発明による医学気象予報配信システムの実施の一形態を示すブロック図である。同図に示されているように、本実施形態による医学気象予報配信システムは、気象・環境情報サブシステム１００と、医学気象予報サブシステム２００と、情報集配信サブシステム３００とを含んで構成されている。
【００２１】
気象・環境情報サブシステム１００は、気象情報配信者（気象庁等）、気象観測衛星、気象レーダー、国立感染症情報センター等の情報提供元１０から予測に必要な情報を受信する。この気象・環境情報サブシステム１００は、気象・環境情報を収集して保存する処理を行う気象・環境情報収集サーバ１１と、気象・環境等予報を作成して保存する処理を行う気象・環境予報サーバ１２と、気象・環境の現況に関するデータを記憶保持する気象・環境実況データベース１３と、気象・環境等予報データを記憶保持する気象・環境予報データベース１４ａと、気象・環境予報データベース１４ａに記憶保持されたデータを基に気象・環境予報サーバ１２によって作成された、独自予報である気象・環境等予報を記憶保持する気象・環境予報データベース１４ｂとを含んで構成されている。
【００２２】
気象・環境情報収集サーバ１１は、情報提供元１０から予測に必要な情報を受信して気象・環境情報収集サーバ１１に保存すると共に、気象・環境予報データを作成して気象・環境予報データベース１４ａに保存する。
気象・環境予報サーバ１２においては、道路凍結予報、紫外線予報、花粉飛散量予報等の予報が作成される。ここで、道路凍結予報は、気温、湿度、地表面温度等に基づいて作成される。紫外線予報は、全雲量、オゾン層の状態等に基づいて作成される。花粉飛散量は、風向・風速、気温、湿度等の関数であり、これらに基づいて予報が作成される。
【００２３】
医学気象予報サブシステム２００は、利用者の過去の症状や健康状態、及びその時の位置、時刻、環境条件等を記録するパーソナルヘルスデータベース（以下、適宜「ＰＨＤ」と略す）２２と、ＰＨＤ２２と気象条件の相関関係を基に医学気象予報を作成する医学気象予報サーバ２１と、健康リスクの回避や健康維持に関するアドバイス等のデータベース２３と、一般医学気象予報データベース２４とを含んで構成されている。なお、医学気象予報サーバ２１は、後述するようにＰＨＤ２２とその時の気象条件を基に予報パラメータを作成し、このパラメータを用いて医学気象予報を作成する。
【００２４】
医学気象予報サーバ２１においては、ＰＨＤ２２の各情報と時空間的に対応付けられた気象及び環境情報を、気象・環境情報サブシステム１００から参照することによって、医学気象予報の各項目を計算する。例えば、喘息発作発症率予報、熱中症発症率予報、リュウマチ発症率予報、不定愁訴発症率予報、インフルエンザ感染率予報等の医学気象予報を作成する。
【００２５】
ここで、喘息発作発症率は、気温、湿度、気圧等の関数である。熱中症発症率は、気温、湿度、前日との気温差等の関数である。リュウマチ発症率は、気温、湿度、気圧等の関数である。不定愁訴発症率は、気温、湿度、気圧及びその変化率等の関数である。インフルエンザ感染率は、気温、湿度等の関数である。
ＰＨＤ２２は、本システムによるサービスの利用者個人各々についての性別、年齢、健康状態等の身体的特徴を示す個人データを記憶保持するデータベースである。ここにいう身体的特徴を示す個人データには、花粉アレルギー症状が出やすい体質であるとか、喘息発作を起こしやすい体質であるとか、持病に関する情報の属性を示すデータと、各種症状の発症状況（症状の程度、時間、場所等）とその時の体温、脈拍、血圧等の発症記録データが含まれる。
【００２６】
健康に関するアドバイス等のデータベース２３には、喘息発作、熱中症等、予報の種類毎に医師が予め作成した発症を回避する方法、発症の判定方法、発症時の応急処置等のアドバイスが記憶保持されている。各アドバイス項目は、気象・環境条件や医学情報、症状の程度等の検索キーに関連付けられており、必要なアドバイス情報が自動抽出できるように構成されている。
【００２７】
一般医学気象予報データベース２４は、個人個人に対する医学気象予報ではなく、不特定人に対する一般的な医学予報を記憶保持するデータベースである。
情報集配信サブシステム３００は、情報集配信サーバ３１を含んで構成されている。情報集配信サーバ３１は、本システムの利用者から送信されるデータを受信し、その受信したデータを医学気象予報サブシステム２００内のＰＨＤ２２に記憶保持させる機能を有している。また、情報集配信サーバ３１は、医学気象予報サブシステム２００から医学気象予報を、また、気象・環境情報サブシステム１００から気象・環境等予報を受取り、本システムの利用者各々に配信する機能をも有している。
【００２８】
本システムによるサービスの利用者４００には、個人的にサービス契約を結んだ個人利用者４１の他、マスメディア、医療、健康、介護、公共施設等の団体・施設４２がサービス契約を結んだ場合において団体に所属している者や施設を利用する者としての個人利用者４１も該当する。後者の場合には、団体・施設４２とサービス契約を締結し、個人利用者４１自身は、その団体・施設４２から間接的にサービスを受ける。本システムの双方向性のサービスのより、団体・施設４２は、利用者の健康情報を集中管理することが可能となる。
【００２９】
なお、本システムによるサービスを受けるために、個人利用者４１は携帯端末等、通信回線を使用してデータを授受できるハードウェアを持っているものとする。加入者電話機を用いても良いし、パーソナルコンピュータを用いても良い。医学気象予報の提供は、例えば図２に示されているように行われる。同図において、利用者が会員ＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、電話番号等の個人情報２０１を入力し、ログオン要求をすると、サーバ側では利用者についてユーザー識別２０２を行う。このとき、個人データベースを特定すると共に、個人セッションをオープンする。これにより、ＰＨＤ２２へのアクセスが可能になる。
【００３０】
一方、ログオンすることによって接続確認の送信を受けた利用者側では、人工衛星を用いて位置情報を取得するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や携帯端末を用いて位置情報を取得する位置情報取得装置によって位置情報２０３を取得する。携帯端末を用いて位置情報を取得する位置情報取得装置には、ＤＬＰ（ＤｏＣｏＭｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ）等がある（「ＤｏＣｏＭｏ」は、商標）。取得した位置情報２０３は、予報を指示するための予報コマンドと共に、サーバ側に送信される。サーバ側では、気象・環境予報データベース１４ｂ及び一般医学気象予報データベース２４から、エリアデータ２０４を抽出する。
【００３１】
続いて、利用者が予報項目を要求すると、サーバ側は、抽出したエリアデータ２０４及び気象・環境予報データベース１４ａに基づいた配信用の予報データセットを作成する。それと共に、ＰＨＤ２２を参照することによって予報内容の補正を行う。この補正を行った医学気象予報データ２０５は、利用者側に送られる。ＰＨＤ２２を参照して補正を行っているので、この医学気象予報データ２０５は、利用者個人個人に対する医学気象予報である。
【００３２】
以上のような個人個人に対する医学気象予報とは別に、不特定人に対する一般的な医学予報をデータベース２４の記憶内容を参照して行っても良い。例えば、熱中症、食中毒、感染症等は、利用者個人個人に対してではなく、不特定人に対する一般的な医学予報でも十分と考えられるからである。この一般的な医学予報は、ＰＨＤ２２を参照することによる補正は行わない。
【００３３】
利用者側に送られた医学気象予報データ２０５は、携帯電話機２０７ａや情報端末機器２０７ｂ等の端末機器の画面に表示される。また、医学気象予報を条件にアドバイス等のデータベース２３からアドバイス情報等が抽出され、このアドバイス情報等が利用者側に送られる。このアドバイス情報も端末機器の画面に表示される。したがって、利用者は、端末機器の画面表示内容を参照することによって、病気の発症や病状の悪化を事前に知り、回避することができる。
【００３４】
図３には、ＰＨＤの更新処理が示されている。同図に示されているように、利用者が会員ＩＤ、電話番号等の個人情報２０１を入力し、ログオン要求をすると、サーバ側では利用者についてユーザー識別２０２を行う。このとき、個人データベースを特定すると共に、個人セッションをオープンする。これにより、ＰＨＤ２２へのアクセスが可能になる。
【００３５】
一方、ログオンすることによって接続確認の送信を受けた利用者側は、上記と同様に、人工衛星を用いて位置情報を取得するＧＰＳや、携帯端末を用いて位置情報を取得する位置情報取得装置によって位置情報２０３を取得する。この取得した位置情報２０３は、更新を指示するための更新コマンドと共に、サーバ側に送信される。
【００３６】
利用者側では、端末に接続されたセンサから取得した気温、気圧、湿度、体温、脈拍等の計測データ、また利用者が端末から入力した発症の程度や外部の測定機器による環境条件３０５等をサーバに送信する。サーバ側では、これらのデータ３０６を、位置、時刻データ３０４と共にＰＨＤ２２に登録する。このＰＨＤ２２への登録が終了すると、サーバ側に保持されている気象条件と、ＰＨＤ２２に保持されている過去のデータとに基づき、予報内容が再計算される。この再計算の結果は、個人毎の予報パラメータとしてデータベース２２ａに記憶保持される。実際には、このデータベース２２ａに記憶保持されている予報パラメータが、医学気象予報の作成に用いられる。
【００３７】
サーバ側に送信すべき各種データは、利用者が端末に対してキー入力等を行い、数値として送信する。
また、端末機器に接続したセンサを利用する場合は、このセンサによって検出した各種のデータをサーバ側に自動送信する。センサは体温、脈拍、血圧等の個人の健康状態を検出するものと、利用者が置かれた環境条件（気温、湿度、気圧等）を測定するものとが有り、この検出したデータを通信回線を介してサーバ側に自動的に送信し、ＰＨＤの更新を行う。
【００３８】
ところで、本システムによる医学気象予報の配信サービスにおいては、利用者との契約内容に応じて必要な予報情報のみを提供する。例えば、喘息についての予報情報を希望する利用者については、喘息予報のみを配信する。このため、配信する予報情報の種類やその数に応じて、料金を徴収することになる。本システムによる医学気象予報の配信サービスに対する料金の徴収は、サーバの所有者が各個人に対して請求書を発行し、料金を徴収する。
【００３９】
ただし、この料金の徴収は、以下のように行っても良い。すなわち、通信業者が提供する通信回線を利用するための料金（回線使用料）についての請求書の内容に、本サービスに対する料金も含めておく。そして、通信業者が提供する通信回線を利用するための料金（回線使用料）を徴収する際に、同時に本サービスに対する料金をも徴収する。その後、料金を徴収した通信業者が、該当する金額をサーバの所有者（本システムを運用する業者）に支払う。このように料金を徴収すれば、通信回線を使用しなければ本サービスの提供を受けられず、逆に通信回線を使用すれば必ず料金を徴収できると考えられる。また、本サービスの利用者は、１度に料金を支払うことができ、二重に手続きをしなくて済む。さらに、通信業者も通信回線を利用する機会が増えるので、メリットがある。このように、回線使用料と共にサービスの利用料を徴収すれば、本サービスを円滑に運用できる。
【００４０】
ここで、本システムにおける予報内容についての計算方法の例について説明する。例えば紫外線予報は、図４に示されているように行う。すなわち、緯度、経度、時刻等の情報４００を基に紫外線のＢ領域（ＵＶ−Ｂ）の放射照度を計算する（ステップＳ４００）。また、ＴＯＭＳ（Ｔｏｔａｌ Ｏｚｏｎｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）からオゾン全量観測値を取得し、３００ｈＰａジオポテンシャル高度（予測値）４０２ａ及び３００ｈＰａ気温（予測値）４０２ｂに基づいて、オゾン全量予測値を計算する（ステップＳ４０２）。
【００４１】
予報したい時刻のオゾン全量予測値に基づいて、オゾンによる減衰効果を計算する（ステップＳ４０３）。そして、全雲量の予測値４０４を基に、雲の影響による減衰効果を計算する（ステップＳ４０４）。さらに、予測する場所の標高値４０５を基に、標高による効果を計算する（ステップＳ４０５）。
以上により、ＵＶ−Ｂの地上到達照射強度を求める（ステップＳ４０６）。次に、求めた照射強度をランク分けする（ステップＳ４０７）。この場合、例えば４段階にランク分けする。さらに、そのランクを色分けする等、ビジュアル化して（ステップＳ４０８）、処理は終了となる。
【００４２】
また、喘息予報は、例えば図５に示されているように行う。すなわち、気象データ５００について、各項目のスコア化を行う（ステップＳ５０１）。ここで、気象データ５００は、海面気圧（ＳＰ）５０１、気温（ＴＥＭＰ）５０２、相対気温（ＰＨ）５０３、風速（ＷＷ）５０４、全雲量（ＣＤ）５０５、降水量（ＰＰ）５０６である。また、気温５０２と相対気温５０３から、蒸気圧（ＶＰ）５０７を算出する。そして、各項目について−１．０から１．０までの値を決め、スコア化する。
【００４３】
地域毎の係数についてのデータベース５０２ａ及び個人毎の係数についてのデータベース５０２ｂにスコアを乗じ、それらの和ＳＳを求める（ステップＳ５０２）。これにより、係数によって各項目の重み付けを行う。なお、地域毎の係数は予め過去の医学統計に基づき算出しておく。
ステップＳ５０２において求めた和ＳＳをランク（予報値）とする（ステップＳ５０３）。この和ＳＳは、地域であるメッシュ毎に計算する。最後に、このランクの値をビジュアル化して（ステップＳ５０４）、処理は終了となる。
【００４４】
ところで、以上説明したシステムにおいては、以下のような医学気象予報配信方法が実現されている。すなわち、利用者個人についての医学気象予報情報を配信する方法であり、図６に示されているように、入力される気象情報及び入力される医学情報並びに利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいて、医学気象予報情報を作成し（ステップＳ６０１）、作成した前記医学気象予報情報を配信する（ステップＳ６０２）とを含む医学気象予報配信方法が本システムによって、実現されている。
【００４５】
なお、図６に示されている動作を実現するためのプログラムを用意し、これによってコンピュータを制御すれば、上述と同様の配信動作等を行うことができることは明白である。このプログラムを記録するための記録媒体には、図１等に示されていない半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク等の他、種々の記録媒体を用いることができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、利用者各々についてのパーソナルヘルスデータを記憶保持しておき、気象・環境予報を基に医学気象予報を作成し、この作成した予報内容を各利用者に配信することにより、配信される医学気象予報を参照し、病気の発症や病状の悪化を事前に知り、予防措置をとることによりリスクを回避できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による医学気象予報配信システムの実施の一形態を示すブロック図である。
【図２】図１の医学気象予報配信システムの動作例を示す図である。
【図３】パーソナルヘルスデータベースの更新処理を示す図である。
【図４】紫外線予報を作成する場合の計算方法の例を示すフローチャートである。
【図５】喘息予報を作成する場合の計算方法の例を示すフローチャートである。
【図６】本発明による医学気象予報配信方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 情報提供元
１１ 気象・環境情報収集サーバ
１２ 気象・環境予報サーバ
１３ 気象・環境実況データベース
１４ａ 気象・環境予報データベース
１４ｂ 気象・環境予報データベース
２１ 医学気象予報サーバ
２２ パーソナルヘルスデータベース（ＰＨＤ）
２３ アドバイス等のデータベース
２４ 一般医学気象予報データベース
３１ 情報集配信サーバ
４１ 個人利用者
４２ 団体・施設
１００ 気象・環境情報サブシステム
２００ 医学気象予報サブシステム
３００ 情報集配信サブシステム
４００ 利用者[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a medical weather forecast delivery system, a medical weather forecast delivery method, and a medical weather forecast delivery program, and in particular, a medical weather forecast delivery system, a medical weather forecast delivery method, and a medical weather forecast for delivering medical weather forecast information for individual users. Regarding distribution programs.
[0002]
[Prior art]
In general, in addition to weather forecasts such as weather, temperature, wind direction, and wind speed, forecasts such as the intensity of ultraviolet rays and the amount of pollen scattered are broadcast on television broadcasts and may be distributed using the Internet. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 12-278656 describes a weather information distribution technique using a CATV (cable television) system.
[0003]
Then, living with reference to the weather information and the like distributed in this way can suppress the onset of disease and the worsening of the medical condition.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the contents of the forecast currently being conducted are only predicting natural phenomena, and in addition to the contents, each individual is individually based on his / her health condition, the onset of illness, worsening of medical conditions, etc. You have to judge about. In that case, the judgment may be wrong, and there is a disadvantage that a seizure occurs or the medical condition worsens. Such drawbacks cannot be solved even by the distribution technique described in the above patent publication. For this reason, it is desired to distribute medical weather forecasts that make it easier to determine the onset of disease and the worsening of medical conditions. In addition, it is known that the health condition and onset of individuals are greatly influenced by weather and environmental conditions, but there are large individual differences, and in general statistical forecasts via the mass media, forecasts that match individual situations Information cannot be provided.
[0005]
The present invention has been made to solve the above-described drawbacks of the prior art, and its purpose is to deliver a medical weather forecast that makes it easier to determine the onset of an individual illness or worsening of the medical condition. It is to provide a medical weather forecast distribution system, a medical weather forecast distribution method, and a medical weather forecast distribution program.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  A medical weather forecast distribution system according to claim 1 of the present invention includes an external terminal having a sensor for measuring physical characteristics such as a health condition of a logged-on user, a weather information database for storing and holding weather information, A medical information database that stores and holds medical information; and a personal database that stores and holds data on physical characteristics measured by the sensor as personal data, and the data can be updated from an external terminal, and is stored in the weather information database Forecast based on weather information held and personal data stored in the personal databaseContentThe recalculation result is used as a forecast parameter for each individual, and the medical weather forecast information for each individual created based on the parameter and the medical information stored in the medical information database is distributed. Features.
[0007]
  A medical weather forecast distribution system according to claim 2 of the present invention is as follows.The external terminal is a portable terminal having a sensor for measuring the physical feature, and data on the physical feature measured by the sensor is registered as personal data in the personal database.
  A medical weather forecast distribution system according to claim 3 of the present invention is provided.2. The external terminal according to claim 1, wherein the external terminal has a sensor for measuring the physical characteristics, is a fixed terminal installed in a home or a hospital, and the personal database includes data on physical characteristics measured by the sensors. Is registered as personal data.
[0008]
  The medical weather forecast distribution system according to claim 4 of the present invention is4. The external terminal according to claim 2 or 3, wherein the external terminal has a sensor for measuring a location at the time of measurement, an environmental condition, etc. together with the physical characteristics, and data about the location at the time of measurement, the environmental condition, etc. measured by the sensor. Is also registered in the personal database as the personal data.
[0009]
  The medical weather forecast delivery method according to claim 5 of the present invention is a medical weather forecast delivery method for delivering medical weather forecast information for individual users, and includes weather information inputted and health for logged-on users. Forecast based on personal data indicating physical characteristics such as conditionContentAn analysis step for recalculating the recalculation result as a forecast parameter for each individual, a prediction step for creating medical weather forecast information based on the forecast parameter, and a distribution step for delivering the created medical weather forecast information It is characterized by including.
[0010]
  The medical weather forecast delivery method according to claim 6 of the present invention is the medical weather forecast distribution method according to claim 5, wherein in the analysis step, data of a personal database storing and holding the personal data and a weather information database storing and holding the input weather information It is characterized by calculating forecast parameters indicating the relationship between changes in health conditions and meteorological / environmental changes by analysis in combination with other data.
[0011]
  According to claim 7 of the present invention, in the medical weather forecast delivery method according to claim 7 of the present invention, in the forecasting step, by referring to the forecast parameter and the data of the weather information database storing and holding the input weather information. The medical weather forecast information is created.
[0012]
  The medical weather forecast delivery method according to claim 8 of the present invention further includes an updating step of updating personal data stored and held in the personal database from an external terminal according to any one of claims 5 to 7. Features.
[0013]
  The medical weather forecast delivery method according to claim 9 of the present invention is the medical weather forecast distribution method according to claim 8, wherein in the updating step, the physical feature is measured by a sensor provided in the external terminal, and the physical feature is measured by the sensor. The data about is registered in the personal database as personal data.
[0014]
  According to a tenth aspect of the present invention, in the medical weather forecast delivery method according to the ninth aspect, in the updating step, the location at the time of measurement, environmental conditions, and the like are also measured by a sensor provided in the external terminal, and this measurement is performed. Further, the data concerning the location at the time of measurement, environmental conditions, etc. are also registered in the personal database as the personal data.
[0015]
  A medical weather forecast distribution program according to claim 11 of the present invention is a medical weather forecast distribution program for distributing medical weather forecast information about an individual user by controlling a computer, the input weather information and Forecast based on personal data showing physical characteristics such as health status of logged-on usersContentAn analysis step for recalculating the recalculation result as a forecast parameter for each individual, a prediction step for creating medical weather forecast information based on the forecast parameter, and a distribution step for delivering the created medical weather forecast information It is characterized by including.
[0016]
  According to a twelfth aspect of the present invention, there is provided a medical weather forecast distribution program according to the eleventh aspect, wherein, in the analyzing step, the data in a personal database storing and holding the personal data and the meteorological information database storing and holding the input weather information. It is characterized by calculating forecast parameters indicating the relationship between changes in health conditions and meteorological / environmental changes by analysis in combination with other data.
[0017]
  According to claim 13 of the present invention, in the medical weather forecast distribution program according to claim 13, in the prediction step, by referring to the forecast parameter and the data of the weather information database storing and holding the input weather information, The medical weather forecast information is created.
  A medical weather forecast distribution program according to claim 14 of the present invention further includes an update step of updating personal data stored and held in the personal database from an external terminal according to any one of claims 11 to 13. Features.
[0018]
  The medical weather forecast distribution program according to claim 15 of the present invention is the medical weather forecast distribution program according to claim 14, wherein in the updating step, the physical feature is measured by a sensor provided in the external terminal, and the physical feature is measured by the sensor. The data about is registered in the personal database as personal data.
  According to a sixteenth aspect of the present invention, the medical weather forecast distribution program according to the fifteenth aspect of the present invention is that, in the updating step, the measurement location, environmental conditions, and the like are also measured by a sensor provided in the external terminal. Further, the data concerning the location at the time of measurement, environmental conditions, etc. are also registered in the personal database as the personal data.
[0019]
In short, in the present invention, by registering and updating personal data of each individual via a communication line, a medical weather forecast that is more accurate and easy to judge about the onset of illness and the change in health status of each individual is obtained. Deliver and alert.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings referred to in the following description, the same parts as those in the other drawings are denoted by the same reference numerals.
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a medical weather forecast distribution system according to the present invention. As shown in the figure, the medical weather forecast delivery system according to the present embodiment includes a weather / environment information subsystem 100, a medical weather forecast subsystem 200, and an information collection and delivery subsystem 300. ing.
[0021]
The weather / environment information subsystem 100 receives information necessary for prediction from an information provider 10 such as a weather information distributor (such as the Japan Meteorological Agency), a weather observation satellite, a weather radar, or the National Infectious Disease Information Center. The weather / environment information subsystem 100 includes a weather / environment information collection server 11 that performs processing for collecting and storing weather / environment information, and a weather / environment prediction that performs processing for creating and storing weather / environment forecasts. The server 12, the weather / environment actual condition database 13 that stores data related to the current conditions of weather / environment, the weather / environment forecast database 14 a that stores forecast data such as weather / environment, and the weather / environment forecast database 14 a And a weather / environment forecast database 14b which stores a weather / environment forecast, which is a unique forecast, created by the weather / environment forecast server 12 based on the recorded data.
[0022]
The weather / environment information collection server 11 receives information necessary for prediction from the information provider 10 and saves it in the weather / environment information collection server 11, and also creates weather / environment forecast data to generate a weather / environment forecast database 14 a. Save to.
In the weather / environment forecast server 12, forecasts such as a road freezing forecast, an ultraviolet forecast, a pollen scattering quantity forecast, and the like are created. Here, the road freezing forecast is created based on the temperature, humidity, ground surface temperature, and the like. The ultraviolet ray forecast is created based on the total cloud amount, the state of the ozone layer, and the like. The pollen scattering amount is a function of wind direction / velocity, temperature, humidity, etc., and a forecast is created based on these functions.
[0023]
The medical weather forecast subsystem 200 includes a personal health database (hereinafter abbreviated as “PHD” where appropriate) 22 that records a user's past symptoms and health status, position, time, environmental conditions, and the like. A medical weather forecast server 21 that creates a medical weather forecast based on the correlation of conditions, a database 23 for advice on avoiding health risks and maintaining health, and a general medical weather forecast database 24 are configured. As will be described later, the medical weather forecast server 21 creates a forecast parameter based on the PHD 22 and the weather conditions at that time, and creates a medical weather forecast using this parameter.
[0024]
The medical weather forecast server 21 calculates each item of medical weather forecast by referring from the weather / environment information subsystem 100 to the weather and environment information that is temporally and spatially associated with each information of the PHD 22. For example, medical weather forecasts such as an asthma attack incidence forecast, a heat stroke incidence forecast, a rheumatism incidence forecast, an indefinite complaint incidence forecast, and an influenza infection forecast are created.
[0025]
Here, the asthma attack incidence is a function of temperature, humidity, atmospheric pressure, and the like. The heat stroke incidence is a function of temperature, humidity, temperature difference from the previous day, and the like. Rheumatoid incidence is a function of temperature, humidity, pressure, and the like. Indefinite complaint incidence is a function of temperature, humidity, atmospheric pressure, and its rate of change. Influenza infection rate is a function of temperature, humidity, and the like.
The PHD 22 is a database that stores and holds personal data indicating physical characteristics such as sex, age, and health status of each individual user of the service according to the present system. The personal data showing the physical characteristics mentioned here include data indicating pollen allergy symptoms, a tendency to cause asthma attacks, information on attributes of information related to chronic disease, and the onset status of various symptoms ( Symptom degree, time, place, etc.) and onset data such as body temperature, pulse, blood pressure at that time are included.
[0026]
The health advice database 23 stores and retains advice such as an asthma attack, heat stroke, etc., a method for avoiding the onset prepared by the doctor in advance for each type of forecast, a method for determining the onset, an emergency treatment at the time of onset, etc. ing. Each advice item is associated with a search key such as weather / environmental conditions, medical information, and the degree of symptoms, and is configured so that necessary advice information can be automatically extracted.
[0027]
The general medical weather forecast database 24 is a database that stores and holds general medical forecasts for unspecified persons, not medical weather forecasts for individuals.
The information collection / delivery subsystem 300 includes an information collection / delivery server 31. The information collection / delivery server 31 has a function of receiving data transmitted from a user of this system and storing the received data in the PHD 22 in the medical weather forecast subsystem 200. In addition, the information collection / delivery server 31 has a function of receiving a medical weather forecast from the medical weather forecast subsystem 200 and a weather / environment forecast from the weather / environment information subsystem 100 and delivering it to each user of the system. Also have.
[0028]
In the case of the service user 400 of this system, a group / facility 42 such as mass media, medical care, health care, nursing care, public facilities, etc. has signed a service contract in addition to the personal user 41 who has signed a service contract personally. This also applies to individual users 41 who belong to organizations or who use facilities. In the latter case, a service contract is concluded with the group / facility 42 and the individual user 41 receives the service indirectly from the group / facility 42. With the interactive service of this system, the group / facility 42 can centrally manage the health information of users.
[0029]
In addition, in order to receive the service by this system, the individual user 41 shall have the hardware which can send / receive data using a communication line, such as a portable terminal. A subscriber telephone or a personal computer may be used. The medical weather forecast is provided as shown in FIG. 2, for example. In the figure, when a user inputs personal information 201 such as a member ID (identification) and a telephone number and makes a logon request, the server side performs user identification 202 for the user. At this time, the personal database is specified and a personal session is opened. As a result, access to the PHD 22 becomes possible.
[0030]
On the other hand, a user who has received a connection confirmation transmission by logging on uses a GPS (Global Positioning System) that acquires position information using an artificial satellite or a position information acquisition device that acquires position information using a mobile terminal. The position information 203 is acquired. A location information acquisition device that acquires location information using a portable terminal includes DLP (DoCoMo location platform) and the like ("DoCoMo" is a trademark). The acquired position information 203 is transmitted to the server side together with a forecast command for instructing a forecast. On the server side, area data 204 is extracted from the weather / environment forecast database 14 b and the general medical weather forecast database 24.
[0031]
Subsequently, when the user requests a forecast item, the server side creates a forecast data set for distribution based on the extracted area data 204 and the weather / environment forecast database 14a. At the same time, the forecast content is corrected by referring to the PHD 22. The corrected medical weather forecast data 205 is sent to the user side. Since the correction is performed with reference to the PHD 22, the medical weather forecast data 205 is a medical weather forecast for each individual user.
[0032]
Apart from the medical weather forecasts for individuals as described above, general medical forecasts for unspecified persons may be made by referring to the stored contents of the database 24. For example, heat stroke, food poisoning, infectious disease, etc. are considered not to be for individual users but for general medical forecasts for unspecified persons. This general medical forecast is not corrected by referring to the PHD 22.
[0033]
The medical weather forecast data 205 sent to the user side is displayed on the screen of a terminal device such as the mobile phone 207a or the information terminal device 207b. Further, advice information and the like are extracted from the database 23 such as advice on the condition of medical weather forecast, and the advice information and the like are sent to the user side. This advice information is also displayed on the screen of the terminal device. Therefore, the user can know in advance and avoid the onset of illness or worsening of the medical condition by referring to the screen display content of the terminal device.
[0034]
FIG. 3 shows PHD update processing. As shown in the figure, when the user inputs personal information 201 such as a member ID and a telephone number and makes a logon request, the server side performs user identification 202 for the user. At this time, the personal database is specified and a personal session is opened. As a result, access to the PHD 22 becomes possible.
[0035]
On the other hand, the user side who has received connection confirmation transmission by logging on, like the above, GPS that acquires position information using an artificial satellite, or a position information acquisition device that acquires position information using a mobile terminal To obtain the position information 203. The acquired position information 203 is transmitted to the server side together with an update command for instructing the update.
[0036]
  On the user side, measurement data such as temperature, atmospheric pressure, humidity, body temperature, pulse, etc. obtained from the sensor connected to the terminal, the degree of onset entered by the user from the terminal, and environmental conditions by external measurement equipment305Etc. to the server. On the server side, these data 306 arePosition and time data 304At the same time, it is registered in the PHD 22. When the registration to the PHD 22 is finished, the forecast is based on the weather conditions held on the server side and the past data held on the PHD 22.ContentIs recalculated. The result of this recalculation is stored and held in the database 22a as a forecast parameter for each individual. Actually, the forecast parameters stored and held in the database 22a are used to create a medical weather forecast.
[0037]
Various data to be transmitted to the server side are transmitted as numerical values by the user performing key input to the terminal.
When using a sensor connected to a terminal device, various data detected by the sensor are automatically transmitted to the server side. There are sensors that detect individual health conditions such as body temperature, pulse, blood pressure, etc., and sensors that measure the environmental conditions (temperature, humidity, pressure, etc.) in which the user is placed. Is automatically transmitted to the server side via the PHD to update the PHD.
[0038]
By the way, in the distribution service of medical weather forecast by this system, only necessary forecast information is provided according to the contract contents with the user. For example, only the asthma forecast is delivered to a user who wants forecast information about asthma. For this reason, charges are collected according to the type and number of forecast information to be distributed. The fee is collected for the medical weather forecast distribution service by this system, and the owner of the server issues a bill to each individual and collects the fee.
[0039]
However, this charge may be collected as follows. That is, the charge for this service is included in the contents of the bill for the charge (line usage fee) for using the communication line provided by the communication company. Then, when collecting a fee (line usage fee) for using a communication line provided by a communication company, a fee for this service is also collected. Thereafter, the telecommunications company that collects the fee pays the corresponding amount to the owner of the server (a company that operates this system). If the fee is collected in this way, it is considered that the service cannot be provided unless the communication line is used, and conversely, it is considered that the fee can always be collected if the communication line is used. In addition, the user of this service can pay a fee at a time, eliminating the need for double procedures. In addition, there is a merit because the communication company also has more opportunities to use the communication line. Thus, if the service usage fee is collected together with the line usage fee, this service can be operated smoothly.
[0040]
Here, the example of the calculation method about the forecast content in this system is demonstrated. For example, the ultraviolet ray prediction is performed as shown in FIG. That is, the irradiance of the ultraviolet B region (UV-B) is calculated based on the information 400 such as latitude, longitude, and time (step S400). Further, an ozone total amount observation value is acquired from TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer), and the ozone total amount prediction value is calculated based on the 300 hPa geopotential altitude (prediction value) 402a and the 300 hPa temperature (prediction value) 402b (step S402). .
[0041]
Based on the predicted total ozone amount at the time to be predicted, the attenuation effect by ozone is calculated (step S403). Based on the predicted value 404 of the total cloud amount, the attenuation effect due to the influence of clouds is calculated (step S404). Further, the effect of the altitude is calculated based on the altitude value 405 of the place to be predicted (step S405).
In this way, the UV-B ground irradiation intensity is obtained (step S406). Next, the obtained irradiation intensity is ranked (step S407). In this case, for example, the rank is divided into four stages. Furthermore, the rank is color-coded and visualized (step S408), and the process is terminated.
[0042]
The asthma forecast is performed as shown in FIG. 5, for example. That is, each item is scored for the weather data 500 (step S501). Here, the meteorological data 500 includes sea level pressure (SP) 501, temperature (TEMP) 502, relative temperature (PH) 503, wind speed (WW) 504, total cloud cover (CD) 505, and precipitation (PP) 506. Further, a vapor pressure (VP) 507 is calculated from the temperature 502 and the relative temperature 503. Then, a value from −1.0 to 1.0 is determined for each item and scored.
[0043]
The database 502a for the coefficients for each region and the database 502b for the coefficients for each individual are multiplied by the score to obtain a sum SS (step S502). Thereby, each item is weighted by a coefficient. The coefficient for each region is calculated in advance based on past medical statistics.
The sum SS obtained in step S502 is set as a rank (forecast value) (step S503). This sum SS is calculated for each mesh that is a region. Finally, the rank value is visualized (step S504), and the process ends.
[0044]
By the way, in the system described above, the following medical weather forecast distribution method is realized. That is, it is a method for delivering medical weather forecast information for individual users, and as shown in FIG. 6, physical information such as the input weather information, the input medical information, and the health status of the user. A medical weather forecast delivery method including creating medical weather forecast information (step S601) based on personal data indicating characteristics (step S601) and delivering the created medical weather forecast information (step S602) is realized by this system. ing.
[0045]
Obviously, if a program for realizing the operation shown in FIG. 6 is prepared and the computer is controlled by this program, the same distribution operation as described above can be performed. As a recording medium for recording the program, various recording media can be used in addition to a semiconductor memory, a magnetic disk, an optical disk, and the like not shown in FIG.
[0046]
【The invention's effect】
As described above, the present invention stores personal health data for each user, creates a medical weather forecast based on the weather / environment forecast, and distributes the created forecast content to each user. Thus, it is possible to refer to the medical weather forecast that is distributed, to know in advance the onset of the disease and the deterioration of the medical condition, and to take preventive measures to avoid the risk.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a medical weather forecast distribution system according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an operation example of the medical weather forecast distribution system of FIG. 1;
FIG. 3 is a diagram illustrating a personal health database update process.
FIG. 4 is a flowchart showing an example of a calculation method when an ultraviolet ray forecast is created.
FIG. 5 is a flowchart showing an example of a calculation method for creating an asthma forecast.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a medical weather forecast distribution method according to the present invention.
[Explanation of symbols]
10 Information provider
11 Meteorological / Environmental Information Collection Server
12 Weather / Environmental Forecast Server
13 Weather and environmental data
14a Weather / Environmental Forecast Database
14b Weather / Environmental Forecast Database
21 medical weather forecast server
22 Personal Health Database (PHD)
23 Database of advice
24 General medical weather forecast database
31 Information collection server
41 Individual users
42 organizations and facilities
100 Meteorological / Environmental Information Subsystem
200 Medical Weather Forecast Subsystem
300 Information Collection Subsystem
400 users

Claims (16)

利用者個人についての医学気象予報情報を配信する医学気象予報配信システムであって、ログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を計測するセンサを有する外部端末と、気象情報を記憶保持する気象情報データベースと、医学情報を記憶保持する医学情報データベースと、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして記憶保持し該データが外部端末から更新可能な個人データベースとを含み、前記気象情報データベースに記憶保持されている気象情報及び前記個人データベースに記憶保持されている個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとし、該パラメータと前記医学情報データベースに記憶保持されている医学情報とに基づいて作成した個人ごとの医学気象予報情報を配信することを特徴とする医学気象予報配信システム。A medical weather forecast distribution system that distributes medical weather forecast information for individual users, and stores weather information and an external terminal having a sensor that measures physical characteristics such as health status of the logged-on user Including a meteorological information database to be stored, a medical information database to store and hold medical information, and a personal database in which data on physical characteristics measured by the sensor is stored and held as personal data and the data can be updated from an external terminal , Recalculating the forecast contents based on the weather information stored and held in the weather information database and the personal data stored and held in the personal database, the recalculation result as a forecast parameter for each individual, Created based on medical information stored and held in the medical information database Medical weather forecast delivery system, characterized in that the delivery of medical weather forecast information for each person. 前記外部端末は前記身体的特徴を計測するセンサを有する携帯端末であり、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項１記載の医学気象予報配信システム。 The external terminal is a portable terminal having a sensor for measuring the physical feature, and data on the physical feature measured by the sensor is registered as personal data in the personal database. The medical weather forecast distribution system according to 1. 前記外部端末は前記身体的特徴を計測するセンサを有し、家庭や病院等に設置された固定端末であり、前記個人データベースには前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータが個人データとして登録されることを特徴とする請求項１記載の医学気象予報配信システム。 The external terminal has a sensor for measuring the physical characteristics and is a fixed terminal installed in a home, a hospital, or the like, and data on the physical characteristics measured by the sensor is registered as personal data in the personal database. The medical weather forecast distribution system according to claim 1, wherein: 前記外部端末は前記身体的特徴と共に、計測時の場所、環境条件等を計測するセンサをも有し、前記センサによって計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項２又は３記載の医学気象予報配信システム。 The external terminal also has a sensor for measuring the location at the time of measurement, environmental conditions, etc. together with the physical characteristics, and the data about the location at the time of measurement, environmental conditions, etc. measured by the sensor is also used as the personal data. 4. The medical weather forecast distribution system according to claim 2, wherein the medical weather forecast distribution system is registered in a personal database . 利用者個人についての医学気象予報情報を配信する医学気象予報配信方法であって、入力される気象情報及びログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとして作成する解析ステップと、前記予報パラメータに基づき医学気象予報情報を作成する予測ステップと、作成した医学気象予報情報を配信する配信ステップとを含むことを特徴とする医学気象予報配信方法。A medical weather forecast delivery method for delivering medical weather forecast information for individual users, based on input weather information and personal data indicating physical characteristics such as health status of logged-on users An analysis step for recalculating the contents and creating the recalculation result as a forecast parameter for each individual, a prediction step for creating medical weather forecast information based on the forecast parameter, and a distribution step for distributing the created medical weather forecast information The medical weather forecast delivery method characterized by including. 前記解析ステップにおいては、前記個人データを記憶保持する個人データベースのデータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを組み合わせて解析することにより健康状態の変化と気象・環境変動との関係性を示す予報パラメータを算出することを特徴とする請求項５記載の医学気象予報配信方法。In the analysis step, a change in health condition and a change in weather / environment are obtained by analyzing a combination of data in a personal database that stores and holds the personal data and data in a weather information database that stores and holds the input weather information. The medical weather forecast delivery method according to claim 5, wherein a forecast parameter indicating a relationship with the medical weather forecast is calculated. 前記予測ステップにおいては、前記予報パラメータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを参照することによって、前記医学気象予報情報を作成することを特徴とする請求項５記載の医学気象予報配信方法。6. The medical weather forecast information is created in the prediction step by referring to the forecast parameters and data in a weather information database that stores and holds weather information that is input. Medical weather forecast delivery method. 前記個人データベースに記憶保持される個人データを、外部端末から更新する更新ステップを更に含むことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の医学気象予報配信方法。The medical weather forecast delivery method according to any one of claims 5 to 7, further comprising an update step of updating personal data stored and held in the personal database from an external terminal. 前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって前記身体的特徴を計測し、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項８記載の医学気象予報配信方法。In the updating step, the physical feature is measured by a sensor provided in the external terminal, and data on the physical feature measured by the sensor is registered in the personal database as personal data. The medical weather forecast delivery method according to claim 8. 前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって、計測時の場所、環境条件等をも計測し、この計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項９記載の医学気象予報配信方法。In the updating step, the measurement location, the environmental condition, etc. are also measured by the sensor provided in the external terminal, and the data about the measured location, the environmental condition, etc. are also used as the personal data. The medical weather forecast delivery method according to claim 9, wherein the medical weather forecast delivery method is registered in a personal database. コンピュータを制御することにより、利用者個人についての医学気象予報情報を配信するための医学気象予報配信プログラムであって、入力される気象情報及びログオンしている利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいて予報内容を再計算し、この再計算結果を個人毎の予報パラメータとして作成する解析ステップと、前記予報パラメータに基づき医学気象予報情報を作成する予測ステップと、作成した医学気象予報情報を配信する配信ステップとを含むことを特徴とする医学気象予報配信プログラム。A medical weather forecast distribution program for distributing medical weather forecast information about individual users by controlling a computer, including physical information such as input weather information and the health status of a logged-on user An analysis step for recalculating the forecast content based on personal data indicating characteristics and creating the recalculation result as a forecast parameter for each individual, a prediction step for creating medical weather forecast information based on the forecast parameter, and A medical weather forecast distribution program comprising: a distribution step of distributing medical weather forecast information. 前記解析ステップにおいては、前記個人データを記憶保持する個人データベースのデータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを組み合わせて解析することにより健康状態の変化と気象・環境変動との関係性を示す予報パラメータを算出することを特徴とする請求項１１記載の医学気象予報配信プログラム。In the analysis step, a change in health condition and a change in weather / environment are obtained by analyzing a combination of data in a personal database that stores and holds the personal data and data in a weather information database that stores and holds the input weather information. 12. The medical weather forecast distribution program according to claim 11, wherein a forecast parameter indicating a relationship with the medical weather forecast is calculated. 前記予測ステップにおいては、前記予報パラメータと、入力される気象情報を記憶保持する気象情報データベースのデータとを参照することによって、前記医学気象予報情報を作成することを特徴とする請求項１１記載の医学気象予報配信プログラム。12. The medical weather forecast information is created in the forecasting step by referring to the forecast parameters and data in a weather information database that stores and holds inputted weather information. Medical weather forecast distribution program. 前記個人データベースに記憶保持される個人データを、外部端末から更新する更新ステップを更に含むことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の医学気象予報配信プログラム。The medical weather forecast distribution program according to any one of claims 11 to 13, further comprising an update step of updating personal data stored and held in the personal database from an external terminal. 前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって前記身体的特徴を計測し、前記センサによって計測した身体的特徴についてのデータを個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項１４記載の医学気象予報配信プログラム。In the updating step, the physical feature is measured by a sensor provided in the external terminal, and data on the physical feature measured by the sensor is registered in the personal database as personal data. The medical weather forecast distribution program according to claim 14. 前記更新ステップにおいては、前記外部端末に設けられたセンサによって、計測時の場所、環境条件等をも計測し、この計測した計測時の場所、環境条件等についてのデータをも前記個人データとして前記個人データベースに登録するようにしたことを特徴とする請求項１５記載の医学気象予報配信プログラム。In the updating step, the measurement location, the environmental condition, etc. are also measured by the sensor provided in the external terminal, and the data about the measured location, the environmental condition, etc. are also used as the personal data. 16. The medical weather forecast distribution program according to claim 15, wherein the program is registered in a personal database.
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