JP5757501B2 - Digital signage effect verification system and program - Google Patents

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Description

本発明は、医療・健康関連情報の提供や疾患の啓発に関するコンテンツのデジタルサイネージを用いた配信が医療行為に与える影響(効果)を客観的に検証するシステム及びその機能を実現するプログラムに関する。   The present invention relates to a system for objectively verifying the effects (effects) of delivery of content relating to provision of medical / health-related information and enlightenment of disease using digital signage on medical practice, and a program for realizing the function thereof.

近年、様々な場面において、デジタルサイネージ(電子看板)を目にすることができる。例えばビルの壁面、デパート、スーパー、駅構内、電車内、病院、薬局等において目にすることができる。デジタルサイネージは、不特定多数に対して画一的なコンテンツを放送する既存メディアとは異なり、設置場所に帰属する視聴者に対し、その関心に絞ったコンテンツを提供することができる。このため、有力な広告手段として、今後ますます、その利用が増えると考えられている。   In recent years, digital signage (digital signage) can be seen in various scenes. For example, it can be seen on the wall of a building, department store, supermarket, station, train, hospital, pharmacy, etc. Unlike existing media that broadcast uniform content to an unspecified number of people, digital signage can provide content focused on that interest to viewers belonging to the installation location. For this reason, it is considered that the use will increase more and more as a powerful advertising means in the future.

因みに、デジタルサイネージは、コンテンツを表示する表示装置(例えばフラットディスプレイ、プロジェクタ等)と、コンテンツの出力を制御する制御装置を基本構成とし、必要に応じ、ネットワークとの通信装置も備える構成が一般的である。   Incidentally, digital signage is generally configured to include a display device (for example, a flat display, a projector, etc.) that displays content and a control device that controls output of the content, and also includes a communication device with a network as necessary. It is.

米国特許出願公開第2010/0174671号明細書US Patent Application Publication No. 2010/0174671

デジタルサイネージは、設置場所に帰属する視聴者の関心に合わせてコンテンツの内容が選択される。このため、視聴者の注視度も一般に高く、高い広告効果を期待することができる。特に、医療機関の待合室のように、視聴者が比較的長く同じ空間に滞留することが想定される場面では、デジタルサイネージによる情報の提供に、高い伝達効果が期待される。このため、医療機関では、医療・健康関連情報の提供や疾患の啓発を目的としたデジタルサイネージの利用が始まっている。   In digital signage, the contents are selected according to the interest of the viewer who belongs to the installation location. For this reason, the viewer's gaze degree is generally high, and a high advertising effect can be expected. In particular, in a scene where viewers are expected to stay in the same space for a relatively long time, such as a waiting room of a medical institution, a high transmission effect is expected in providing information by digital signage. For this reason, in medical institutions, the use of digital signage for the purpose of providing medical / health-related information and raising awareness of diseases has begun.

その一方で、医療機関におけるデジタルサイネージの利用は、医療・健康関連情報の提供や疾患の啓発にとどまっており、その情報の提供や啓発が、医療行為や医薬品の処方に与える影響を客観的に検証できる仕組みが構築されていない。   On the other hand, the use of digital signage at medical institutions is limited to the provision of medical / health-related information and awareness of diseases, and objectively affects the impact of the provision and awareness of information on medical practice and prescription of pharmaceuticals. A system that can be verified is not established.

そこで、本発明者らは、医療機関における医療・健康関連情報の提供や疾患の啓発に関するコンテンツの配信効果を客観的に検証するための仕組みを提案する。   Accordingly, the present inventors propose a mechanism for objectively verifying the distribution effect of content related to provision of medical / health related information and disease awareness in medical institutions.

具体的には、(1)検証対象とする医療機関において配信されたコンテンツを特定する情報を、コンテンツの配信を管理するサーバから取得するコンテンツ特定情報取得手段と、(2)取得したコンテンツを特定する情報に基づいて、配信効果の検証用に各コンテンツに対応付けられた医療行為及び/又は医薬品に関する情報を、評価対象マスタテーブルから読み出す検証対象情報読出手段と、(3)読み出した情報に基づいてレセプトデータを蓄積したサーバを検索し、検証対象とする医療機関において、設定期間内に実行された医療行為の回数及び/又は処方された医薬品の個数をカウントするカウント手段と、(4)カウントされた医療行為の回数及び/又は医薬品の個数をコンテンツに対応付けて管理する分析手段を少なくとも有するデジタルサイネージの効果検証システムを提案する。   Specifically, (1) content specifying information acquisition means for acquiring information for specifying content distributed in a medical institution to be verified from a server that manages the distribution of content, and (2) specifying the acquired content Based on the information to be verified, and verification target information reading means for reading out information on the medical practice and / or medicine associated with each content for verification of the delivery effect from the evaluation target master table, and (3) based on the read information (4) Counting means for searching the server storing the receipt data and counting the number of medical actions and / or the number of prescribed medicines within the set period in the medical institution to be verified. At least an analysis means for managing the number of performed medical actions and / or the number of medicines in association with content Suggest effect verification system of digital signage.

本発明によれば、医療・健康関連情報の提供や疾患の啓発を目的とするコンテンツの配信効果を、各コンテンツの検証用に登録した医療行為の回数や医薬品の個数の変化を通じて客観的に検証することができる。前記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。   According to the present invention, the distribution effect of contents for the purpose of providing medical / health related information and enlightenment of diseases is objectively verified through the change in the number of medical actions and the number of medicines registered for verification of each content. can do. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.

デジタルサイネージの効果検証システムの概略的な構成例を示す図。The figure which shows the schematic structural example of the effect verification system of digital signage. デジタルサイネージの効果検証システムの詳細な構成例を示す図。The figure which shows the detailed structural example of the effect verification system of digital signage. 配信スケジュール管理マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the data structure example of a delivery schedule management master table. 傷病名マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the example of a data structure of an injury and illness name master table. 医科診療行為マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the example of a data structure of a medical treatment practice master table. 医薬品マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the data structure example of a pharmaceutical master table. 評価対象マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the data structure example of an evaluation object master table. 配信先別分析用テーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the example of a data structure of the table for every delivery destination analysis. グループ別分析用テーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the data structure example of the table for a group analysis. 分析結果画面例を示す図。The figure which shows the example of an analysis result screen. 分析結果画面例を示す図。The figure which shows the example of an analysis result screen. 分析結果に基づく配信スケジュールの変更機能を説明するフローチャート。The flowchart explaining the change function of the delivery schedule based on an analysis result. 特定コンテンツの比較分析結果に基づく配信スケジュールの変更機能を説明するフローチャート。The flowchart explaining the change function of a delivery schedule based on the comparative analysis result of specific content. 特定医薬品間の比較分析結果に基づく配信スケジュールの変更機能を説明するフローチャート。The flowchart explaining the change function of a delivery schedule based on the comparison analysis result between specific pharmaceuticals. 配信先グループ間の比較分析結果に基づく配信スケジュールの変更機能を説明するフローチャート。The flowchart explaining the change function of a delivery schedule based on the comparison analysis result between delivery destination groups. 連携関係にある医療機関の間における配信スケジュールの変更機能を説明するフローチャート。The flowchart explaining the change function of a delivery schedule between the medical institutions in cooperation relationship. 連携関係マスタテーブルのデータ構造例を示す図。The figure which shows the data structure example of a cooperation relationship master table.

以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明する。特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係ではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、応用例、詳細説明、補足説明等の関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数等(個数、数値、量、範囲等を含む)に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。   In the following embodiment, when it is necessary for the sake of convenience, the description will be divided into a plurality of sections or embodiments. Unless otherwise specified, they are not irrelevant to each other, and one is in the relationship of some or all of the other, modification, application, detailed explanation, supplementary explanation, and the like. Further, in the following embodiments, when referring to the number of elements (including the number, numerical value, quantity, range, etc.), especially when clearly indicated and when clearly limited to a specific number in principle, etc. Except, it is not limited to the specific number, and may be more or less than the specific number.

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素(要素ステップ等も含む)は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数等(個数、数値、量、範囲等を含む)についても同様である。   Furthermore, in the following embodiments, the constituent elements (including element steps and the like) are not necessarily indispensable unless otherwise specified and apparently essential in principle. Similarly, in the following embodiments, when referring to the shapes, positional relationships, etc. of the components, etc., the shapes are substantially the same unless otherwise specified, or otherwise apparent in principle. And the like are included. The same applies to the above numbers and the like (including the number, numerical value, quantity, range, etc.).

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部材には同一または関連する符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態では、特に必要なとき以外は同一または同様な部分の説明を原則として繰り返さない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same function are denoted by the same or related reference symbols throughout the drawings for describing the embodiments, and the repetitive description thereof is omitted. In the following embodiments, the description of the same or similar parts will not be repeated in principle unless particularly necessary.

[用語]
まず、本明細書において使用する用語の定義を説明する。
「デジタルサイネージ」は、配信された静止画像コンテンツや動画像コンテンツを記憶媒体から読み出して表示することができる装置の意味で使用する。例えばフラットパネルディスプレイ、プロジェクタその他の表示専用装置だけでなく、表示画面を本体上に有する各種の電気・電子機器も含む。各種の電気・電子機器には、例えば自動販売機、業務用給茶器その他の据置型の機器、携帯電話機、ノート型のコンピュータ、電子ブックリーダー、携帯型ゲーム機などの携帯型の情報端末も含まれる。
[the term]
First, definitions of terms used in this specification will be described.
“Digital signage” is used to mean a device that can read and display distributed still image content and moving image content from a storage medium. For example, it includes not only flat panel displays, projectors and other display-only devices, but also various electric / electronic devices having a display screen on the main body. Various electrical / electronic devices include portable information terminals such as vending machines, commercial tea dispensers, and other stationary devices, mobile phones, notebook computers, electronic book readers, and portable game machines. It is.

「医療機関」には、クリニック(診療所)、病院、歯科医院、健診センター、調剤薬局等が含まれるものとし、規模の大小や経営形態(民営・公営)は問わないものとする。また、本明細書では、同一病院内に設置された内科、外科、産婦人科、眼科、耳鼻咽喉科等の各診療科のそれぞれを、一つの医療機関の意味でいうことがある。   “Medical institutions” include clinics (clinical clinics), hospitals, dental clinics, medical checkup centers, dispensing pharmacies, etc., regardless of the size or form of management (private / public). In the present specification, each medical department such as internal medicine, surgery, obstetrics and gynecology, ophthalmology, otolaryngology, etc. installed in the same hospital may be referred to as one medical institution.

「医療行為」には、医療従事者(医師、歯科医師、薬剤師、放射線技師、理学療法士、看護師、助産師等)による行為が含まれるものとする。言うまでもなく、医療行為の範囲や内容は、医療従事者が有する資格により異なる。医療行為の内容を示す情報は、レセプトデータの一部を構成する。   “Medical practice” includes actions by medical personnel (doctors, dentists, pharmacists, radiologists, physical therapists, nurses, midwives, etc.). Needless to say, the scope and content of medical practice varies depending on the qualifications held by medical personnel. Information indicating the contents of medical practice constitutes part of the receipt data.

「レセプトデータ」は、国民健康保険団体連合会や社会保険診療報酬支援基金が運営するレセプト電子処理システムに少なくとも対応するデータをいう。すなわち、本明細書における「レセプトデータ」は、医療機関からレセプト電子処理システムに送信されるデータだけでなく、電子カルテの一部の情報も含む意味で使用する。「レセプトデータ」には、医療機関情報、患者情報、診療情報が含まれる。医療機関情報は、例えば医療機関の名称、医療機関コード、所在地、診療科目を含んでよい。患者情報は、例えば保険者番号・保険証の記号番号、患者の名前、生年月日、年齢、性別、病名、受診日を含んでよい。診療情報は、例えば(1) 受診(初診・再診)の回数および点数、(2) 指導の内容および回数と点数、(3) 処方された薬剤や注射の内容および数量と点数、(4) 処置の内容および回数と点数、(5) 検査の内容および回数と点数、(6) 合計の請求点数や患者負担金額および請求内容を含んでよい。   “Receipt data” refers to data corresponding to at least a receipt electronic processing system operated by the Federation of National Health Insurance Organizations and the Social Insurance Medical Fee Support Fund. That is, “receipt data” in this specification is used to include not only data transmitted from a medical institution to a receipt electronic processing system but also a part of information of an electronic medical record. “Receipt data” includes medical institution information, patient information, and medical information. The medical institution information may include, for example, a name of a medical institution, a medical institution code, a location, and a medical subject. The patient information may include, for example, an insurer number / symbol number of a health insurance card, a patient's name, date of birth, age, sex, disease name, and date of visit. Medical information includes, for example, (1) number of visits (first visit / revisit) and points, (2) content and number of instructions and points, (3) content, quantity and points of prescribed drugs and injections, (4) It may include the content and number of treatments and points, (5) content and number of examinations and points, and (6) the total number of claims, the amount paid by the patient, and the content of the claims.

「コンテンツ」は、(1) 医療機関の紹介・お知らせ等、医療機関の案内に関するプログラム、(2) ニュース、天気予報、季節にあわせた環境映像等のプログラム、(3) 疾患の啓発や医療・健康に関する情報、医療機関に特色のある検査・治療の紹介等を内容とするプログラムの任意の組み合わせの意味でも、個別のプログラムの意味でも使用する。ただし、配信効果の評価対象であるコンテンツは、疾患の啓発や医療・健康に関する情報、医療機関に特色のある検査・治療の紹介等を内容とするプログラムである。なお、コンテンツを構成する複数のプログラムの組み合わせは固定である必要は無く、プログラムの組み合わせや送信順序等は自由に変更できるものとする。なお、コンテンツを構成するプログラムの数や組み合わせは、日、時、分の単位で自由に変更できるものとする。   Contents include (1) programs related to medical institutions such as introductions and announcements of medical institutions, (2) programs such as news, weather forecasts, seasonal environmental images, and (3) disease awareness and medical / It can be used in the meaning of any combination of programs that include information on health, introduction of examinations and treatments that are unique to medical institutions, and the meaning of individual programs. However, content that is subject to evaluation of distribution effects is a program that includes information on disease awareness, information on medical care and health, introduction of examinations and treatments that are characteristic of medical institutions, and the like. It should be noted that the combination of a plurality of programs constituting the content does not have to be fixed, and the combination of programs and the transmission order can be freely changed. Note that the number and combination of programs constituting the content can be freely changed in units of days, hours, and minutes.

「コンテンツの配信」には、コンテンツの配信元と配信先が同じ医療機関内で完結するシステム形態の他、コンテンツが医療機関の外部から配信されるシステム形態も含まれる。さらに、本明細書は、表示装置に内蔵された記憶媒体に対して予め格納されたコンテンツを再生する使用形態や表示装置に対して着脱可能に装着された記憶媒体からコンテンツを再生する使用形態も「コンテンツの配信」の一形態に含まれるものとする。すなわち、「コンテンツの配信」はストリーミング形式で行われる必要は無く、ダウンロード形式でもよい。また、どの医療機関において、どのコンテンツが、どのようなスケジュールで表示(再生)されたかを管理することが可能であれば、「コンテンツの配信」は、オフラインで実行されてもよい。   “Content distribution” includes a system form in which content is distributed from outside the medical institution, in addition to a system form in which the content distribution source and distribution destination are completed within the same medical institution. Further, the present specification includes a usage mode for reproducing content stored in advance on a storage medium built in the display device and a usage mode for reproducing content from a storage medium detachably attached to the display device. It is assumed to be included in one form of “content distribution”. That is, “content distribution” does not need to be performed in a streaming format, and may be a download format. Further, “content distribution” may be executed offline as long as it is possible to manage which content is displayed (reproduced) in what medical institution.

「コンテンツの配信先」は、表示装置単位、医療機関単位、診療科単位、地域単位で管理できるものとする。本明細書では、特に明示した場合を除き、医療機関単位でコンテンツの配信が管理され、評価されるものとする。   The “content distribution destination” can be managed in units of display devices, units of medical institutions, units of medical departments, and units of regions. In this specification, unless otherwise specified, the distribution of content is managed and evaluated in units of medical institutions.

[システム構成の概要]
図1に、デジタルサイネージの効果検証システムの概略構成を示す。図1では、1つの医療機関に対して構築される基本的なシステム構成を示している。同システムは、コンピュータ(PC)1、セットトップボックス(STB)2、表示装置3、レセプトコンピュータ4、配信/効果検証システム5より構成される。
[Overview of system configuration]
FIG. 1 shows a schematic configuration of a digital signage effect verification system. FIG. 1 shows a basic system configuration constructed for one medical institution. The system includes a computer (PC) 1, a set top box (STB) 2, a display device 3, a receipt computer 4, and a distribution / effect verification system 5.

コンピュータ1は、先に定義した全ての医療機関内に配置される。すなわち、クリニックや病院だけでなく、健診センター等にも配置される。図では、後述する全ての機能を1台のコンピュータ1で処理しているが、用途に応じて2台以上のコンピュータ1を使い分けてもよい。   The computer 1 is arranged in all medical institutions defined above. That is, it is arranged not only in clinics and hospitals but also in medical examination centers. In the figure, all functions to be described later are processed by one computer 1, but two or more computers 1 may be used depending on the application.

コンピュータ1が提供する一つの機能は、セットトップボックス2に対し、医療機関に固有のコンテンツ(紹介ビデオ等)を個別に配信するための機能である。この機能は、配信/効果検証システム5が外部機関であり、複数の医療機関に対して共通のコンテンツを配信する場合に、医療機関に固有の情報を追加するために用いられる。もっとも、各医療機関又は配信先毎にカスタマイズされたコンテンツが配信/効果検証システム5から配信される場合には、配信/効果検証システム5が医療機関の中にあるか外部にあるかに関係なく、コンピュータ1からセットトップボックス2に対するコンテンツの出力は無くてもよい。   One function provided by the computer 1 is a function for individually delivering content (such as an introduction video) unique to a medical institution to the set-top box 2. This function is used to add information unique to a medical institution when the distribution / effect verification system 5 is an external institution and distributes common content to a plurality of medical institutions. However, when the contents customized for each medical institution or delivery destination are distributed from the distribution / effect verification system 5, it is irrespective of whether the distribution / effect verification system 5 is in the medical institution or outside. The output of content from the computer 1 to the set top box 2 may be omitted.

コンピュータ1が提供する機能の他の一つは、配信/効果検証システム5からの業務支援データを受信する機能である。業務支援データの詳細については後述するが、レセプトデータにより検証された各医療機関に固有の測定結果が含まれる。この他、業務支援データには、医療従事者に対する専用サイト(広告掲載を含む)を通じて提供されるデータも含まれる。専用サイトにおいては、例えば(1) 配信コンテンツの閲覧や視聴サービス、(2) 医療従事者を対象とした啓発情報の閲覧や視聴サービス、(3) ソーシャルネットワークサービスの提供によるユーザ相互間のコミュニケーション支援サービス、(4) 紹介状などの書類作成支援サービス、(5) 会員制モール(医療材料のオンライン注文や一般商材割引販売を含む)サービス等を利用することができる。   Another function provided by the computer 1 is a function of receiving business support data from the distribution / effect verification system 5. The details of the business support data will be described later, but include measurement results unique to each medical institution verified by the receipt data. In addition, the business support data includes data provided through a dedicated site (including advertisement placement) for medical professionals. In dedicated sites, for example, (1) Distribution content viewing and viewing services, (2) Enlightenment information viewing and viewing services for healthcare professionals, and (3) Social network services to support communication between users Services, (4) Document creation support services such as letters of introduction, (5) Membership malls (including online ordering of medical materials and discounts on general merchandise), etc. can be used.

この他、コンピュータ1には、他の医療機関に設置された端末装置との間でビデオ会議を実現するための機能、遠隔画像診断のための通信機能等が必要に応じ搭載される。   In addition, the computer 1 is equipped with a function for realizing a video conference with a terminal device installed in another medical institution, a communication function for remote image diagnosis, and the like as necessary.

セットトップボックス2は、コンピュータ1から配信されたコンテンツと共に、配信/効果検証システム5から配信されたコンテンツを表示装置3に出力する装置である。セットトップボックス2は、少なくとも一時的にコンテンツを格納する記憶装置と、出力先となる表示装置3に応じた信号フォーマットにデータ変換するための処理系を有している。本実施例では、ネットワーク経由でコンテンツを受信する場合を想定するが、放送波を用いた配信を排除するものではない。また、セットトップボックス2は、本明細書で提案するサービスに専用の装置である必要は無く、商業的に入手可能な装置、回線終端装置、光アクセス装置を使用してもよい。また、セットトップボックス2は、デジタルサイネージ専用の装置である必要は無く、汎用のコンピュータであってもよい。   The set top box 2 is a device that outputs the content distributed from the distribution / effect verification system 5 to the display device 3 together with the content distributed from the computer 1. The set-top box 2 has a storage device that stores content at least temporarily and a processing system for data conversion into a signal format corresponding to the display device 3 that is an output destination. In the present embodiment, it is assumed that content is received via a network, but distribution using broadcast waves is not excluded. Further, the set-top box 2 does not have to be a dedicated device for the service proposed in this specification, and a commercially available device, a line termination device, or an optical access device may be used. Further, the set top box 2 does not have to be a dedicated device for digital signage, and may be a general-purpose computer.

表示装置3は、セットトップボックス2から入力されたコンテンツの画像を画面上に表示する出力装置である。表示装置3とセットトップボックス2の接続は有線方式に限らず、無線方式でもよい。本実施例の場合、表示装置3は、医療機関の待合室等に設置されるフラットパネルディスプレイを想定する。もっとも、前述したように、表示装置3は、患者やその家族等が携帯する端末に配置されていてもよい。この場合、セットトップボックス2のコンテンツの出力先は、携帯端末となる。   The display device 3 is an output device that displays an image of content input from the set top box 2 on a screen. The connection between the display device 3 and the set top box 2 is not limited to a wired system, and may be a wireless system. In the case of a present Example, the display apparatus 3 assumes the flat panel display installed in the waiting room of a medical institution, etc. But as mentioned above, the display apparatus 3 may be arrange | positioned at the terminal which a patient, its family, etc. carry. In this case, the output destination of the content of the set top box 2 is the mobile terminal.

レセプトコンピュータ4は、支払機関(国保連合会や社会保険診療報酬支援基金)が運営するレセプト電子処理システムに提出するレセプト(診療報酬明細書)データの作成を主な機能とするコンピュータである。実際、レセプトコンピュータ4には、作成したレセプトデータを支払機関に送信する機能を有するコンピュータだけでなく、当該機能を有しないコンピュータも存在する。後者のレセプトコンピュータ4については、レセプトデータ送信用のコンピュータが別途必要になる。   The receipt computer 4 is a computer whose main function is the creation of receipt (medical fee description) data to be submitted to a receipt electronic processing system operated by a paying institution (National Health Insurance Federation or Social Insurance Medical Fee Support Fund). Actually, the receipt computer 4 includes not only a computer having a function of transmitting the generated receipt data to a payment institution but also a computer not having the function. For the latter receipt computer 4, a computer for receiving receipt data is required separately.

レセプトコンピュータ4は、保険診療に関する医療データのみを扱うコンピュータである必要は無く、自費診療(例えば予防接種や薬価未収載医薬品による治療等)に関する医療データも扱うことが可能なコンピュータであってもよい。   The receipt computer 4 does not need to be a computer that handles only medical data related to insurance medical treatment, and may be a computer that can also handle medical data related to self-paid medical treatment (for example, vaccination and treatment with drugs not listed in the drug price). .

前述した例のように、レセプトコンピュータ4は、必ずしも1台のコンピュータである必要は無く、複数のコンピュータによって構成されたシステムであってもよい。すなわち、本実施例において、レセプトコンピュータ4は、任意の医療データを扱うことが可能なコンピュータ群の総称であり、電子カルテシステム、オーダリングシステム、医療データ処理に関して特定の機能を有するコンピュータ等も含むものとする。この他、レセプトコンピュータ4は、診療内容(医療行為の内容やその識別コードを含む。)、投薬名(医薬品名やその識別コードを含む。)、投薬使用量を管理する機能、窓口会計機能、領収書の発行機能等も搭載する。   As in the example described above, the receipt computer 4 is not necessarily a single computer, and may be a system constituted by a plurality of computers. That is, in the present embodiment, the receipt computer 4 is a general term for a group of computers capable of handling arbitrary medical data, and includes an electronic medical record system, an ordering system, a computer having a specific function regarding medical data processing, and the like. . In addition, the receipt computer 4 has a medical treatment content (including medical treatment content and its identification code), a medication name (including a pharmaceutical name and its identification code), a function for managing a medication usage, a window accounting function, A receipt issuing function is also installed.

さらに、レセプトコンピュータ4は、レセプトデータを配信/効果検証システム5に出力する機能も搭載する。このレセプトデータを配信/効果検証システム5に出力する機能も、1台のコンピュータだけで実現される必要は無い。例えば作成されたレセプトデータをレセプトコンピュータ4から読み出して配信/効果検証システム5に出力するコンピュータを別途用意してもよい。以下では、全てのシステム構成を説明することの煩雑さを避けるため、本実施例の実現に必要な機能の全てが1台のレセプトコンピュータ4に搭載されているものとして説明する。   Further, the receipt computer 4 has a function of outputting the receipt data to the distribution / effect verification system 5. The function of outputting the receipt data to the distribution / effect verification system 5 need not be realized by only one computer. For example, a computer that reads the generated receipt data from the receipt computer 4 and outputs it to the distribution / effect verification system 5 may be separately prepared. In the following description, it is assumed that all functions necessary for realizing the present embodiment are mounted on one receipt computer 4 in order to avoid the complexity of describing all system configurations.

さらに、レセプトコンピュータ4は、少なくとも配信/効果検証システム5に対するデータの出力に際し、レセプトデータに含まれる個人情報を秘匿化する機能を備えるものとする。この機能により、個人情報の保護を実現する。   Further, the receipt computer 4 has a function of concealing personal information included in the receipt data at least when outputting data to the distribution / effect verification system 5. This function realizes protection of personal information.

本実施例の場合、レセプトコンピュータ4を設置する医療機関の構成を示している。従って、健康診断のみを行うレセプトコンピュータを有しない健診センターは、レセプトコンピュータ4を有しないシステム構成を採る。すなわち、健康診断のみを行う健診センターは、コンテンツの配信先に含まれるものの、レセプトデータの収集対象からは除外される。勿論、健康診断以外に診療等も行う健診センターに関しては、図1に示すシステム構成と同じ構成を採る。   In the case of the present embodiment, the configuration of a medical institution in which the receipt computer 4 is installed is shown. Therefore, a medical examination center that does not have a receipt computer that performs only a medical examination adopts a system configuration that does not have a receipt computer 4. That is, a health check center that performs only a health check is included in the content distribution destination, but is excluded from the collection target of the receipt data. Of course, the health check center for performing medical care in addition to the health check has the same configuration as the system configuration shown in FIG.

配信/効果検証システム5は、レセプトデータを解析してコンテンツの配信効果を検証する機能(対応するシステムを、以下「効果検証システム」という)とコンテンツの配信を管理する機能(対応するシステムを、以下「配信システム」という)とを有している。図1の場合、配信/効果検証システム5は、効果検証システムと配信システムの両方を備えているが、それぞれ独立したシステムとして異なる事業者が運営してもよい。前述したように、配信/効果検証システム5は、コンピュータ1に対して業務支援データを提供すると共に、セットトップボックス2に対してコンテンツを出力する。   The distribution / effect verification system 5 analyzes the receipt data to verify the content distribution effect (corresponding system is hereinafter referred to as “effect verification system”) and the function to manage the content distribution (corresponding system, (Hereinafter referred to as “distribution system”). In the case of FIG. 1, the distribution / effect verification system 5 includes both the effect verification system and the distribution system, but may be operated by different operators as independent systems. As described above, the distribution / effect verification system 5 provides business support data to the computer 1 and outputs content to the set top box 2.

図1においては、セットトップボックス2と配信/効果検証システム5が1対1に対応しているが、複数のセットトップボックス2に対して配信/効果検証システム5が一つ、すなわち多対1でもよい。   In FIG. 1, the set top box 2 and the distribution / effect verification system 5 have a one-to-one correspondence. However, one distribution / effect verification system 5 is provided for a plurality of set top boxes 2, that is, many-to-one. But you can.

また、図1に示すシステムは、1つの医療機関内に実現されてもよい(いわゆる医療機関完結型)。ただし、1つの医療機関内とは物理的に1つの場所に限定する意図ではなく、同一の又は系列としての複数の医療機関がネットワーク経由で接続されている場合も含むものとする。また、図1に示すシステムは、医療機関と外部事業者の間で仮想的に形成されたネットワークシステムとして実現されていてもよい(いわゆるネットワーク型)。以下の説明では、基本的に、ネットワーク型のシステム構成を想定する。ネットワーク型では、医療機関側にコンピュータ1、セットトップボックス2、表示装置3及びレセプトコンピュータ4が設置され、外部機関側に配信/効果検証システム5が設置される。   Further, the system shown in FIG. 1 may be realized in one medical institution (so-called medical institution complete type). However, one medical institution is not intended to be physically limited to one place, but includes a case where a plurality of medical institutions of the same or series are connected via a network. Further, the system shown in FIG. 1 may be realized as a network system virtually formed between a medical institution and an external provider (so-called network type). In the following description, a network type system configuration is basically assumed. In the network type, the computer 1, the set top box 2, the display device 3, and the receipt computer 4 are installed on the medical institution side, and the distribution / effect verification system 5 is installed on the external organization side.

[システム構成の詳細]
図2に、デジタルサイネージの効果検証システムの詳細構成を示す。図2は、ネットワーク型のシステムに対応し、配信/効果検証システム5を構成する配信システム5Aと効果検証システム5Bの詳細構造を表している。このシステム構成において、コンテンツは、複数の医療機関に対して個別に又は一斉に配信されるものとする。
[System configuration details]
FIG. 2 shows a detailed configuration of the digital signage effect verification system. FIG. 2 shows a detailed structure of the distribution system 5A and the effect verification system 5B constituting the distribution / effect verification system 5 corresponding to the network type system. In this system configuration, contents are distributed individually or simultaneously to a plurality of medical institutions.

この配信形態に対応するため、図2においては、コンピュータ1、セットトップボックス2、表示装置3及びレセプトコンピュータ4によって構成される医療機関システム11を複数描いている。ただし、コンテンツの配信だけを受ける医療機関システム11のように、レセプトコンピュータ4を含まないシステム構成も考えられる。   In order to correspond to this distribution form, in FIG. 2, a plurality of medical institution systems 11 including the computer 1, the set top box 2, the display device 3, and the receipt computer 4 are depicted. However, a system configuration that does not include the receipt computer 4 is also conceivable, such as the medical institution system 11 that receives only content distribution.

このシステム構成では、医療機関システム11の事業者と、配信システム5Aと効果検証システム5Bの事業者は一般に異なっている。なお、配信システム5Aの事業者と効果検証システム5Bの事業者は同じでも、異なっていてもよい。   In this system configuration, the provider of the medical institution system 11 is generally different from the provider of the distribution system 5A and the effect verification system 5B. Note that the provider of the distribution system 5A and the provider of the effect verification system 5B may be the same or different.

図2に示すように、配信システム5Aには、ネットワーク21を介し、複数の医療機関システム11が接続される。また、複数の医療機関システム11は、ネットワーク22を介し、効果検証システム5Bと接続される。本実施例の場合、ネットワーク21及び22は、インターネットを想定する。もっとも、ネットワーク21及び22は、LANでもよい。また、ネットワーク21及び22は、有線ネットワークに限らず、無線ネットワークでもよい。   As shown in FIG. 2, a plurality of medical institution systems 11 are connected to the distribution system 5 </ b> A via a network 21. The plurality of medical institution systems 11 are connected to the effect verification system 5B via the network 22. In the present embodiment, the networks 21 and 22 are assumed to be the Internet. However, the networks 21 and 22 may be LANs. The networks 21 and 22 are not limited to wired networks, and may be wireless networks.

まず、配信システム5Aの構成を説明する。配信システム5Aは、配信管理サーバ31とコンテンツサーバ32で構成される。配信管理サーバ31は、配信スケジュール(以下、「配信スケジュール管理マスタテーブル」という。)に従ってコンテンツサーバ32からコンテンツを読み出し、登録された配信先に登録されたタイミングで送信する。配信管理サーバ31は、配信先毎にコンテンツの配信を管理する。本実施例の場合、配信スケジュール管理マスタテーブルは、配信管理サーバ31内の不図示の記憶装置に格納されているものとする。   First, the configuration of the distribution system 5A will be described. The distribution system 5A includes a distribution management server 31 and a content server 32. The distribution management server 31 reads content from the content server 32 according to a distribution schedule (hereinafter referred to as “distribution schedule management master table”), and transmits it at the timing registered in the registered distribution destination. The distribution management server 31 manages the distribution of content for each distribution destination. In the case of the present embodiment, it is assumed that the distribution schedule management master table is stored in a storage device (not shown) in the distribution management server 31.

図3に、配信スケジュール管理マスタテーブル3100の一例を示す。このテーブルには、1つの配信先に対応するスケジュールが1レコードとして登録されている。レコードは、配信先を特定する配信先ID3101、配信先名称3102、コンテンツを特定するコンテンツID3103、コンテンツ名称3104、配信期間3105、配信スケジュール3106、配信回数3107等により構成される。   FIG. 3 shows an example of the distribution schedule management master table 3100. In this table, a schedule corresponding to one distribution destination is registered as one record. The record includes a distribution destination ID 3101 for specifying a distribution destination, a distribution destination name 3102, a content ID 3103 for specifying content, a content name 3104, a distribution period 3105, a distribution schedule 3106, a distribution count 3107, and the like.

なお、配信先ID3101と配信先名称3102は、不図示の配信先管理テーブルとリンクされていてもよい。図3に示すように、コンテンツの配信先には、健診センターも含まれる。また、コンテンツID3103とコンテンツ名称3104は、不図示のコンテンツ管理テーブルとリンクされていてもよい。配信期間3105には、例えばコンテンツの配信サービスの契約期間が記憶される。配信スケジュール3106には、配信周期等の具体的な配信条件が記憶される。配信回数3107には、対応するコンテンツの配信回数が記憶される。図3では、1つの配信先に対して1つのコンテンツだけが対応付けられているが、1つの配信先に対して複数のコンテンツが対応付けられていてもよい。配信期間3105、配信スケジュール3106、配信回数3107は、不図示の契約条件等に関する管理テーブルとリンクされていてもよい。   The delivery destination ID 3101 and the delivery destination name 3102 may be linked to a delivery destination management table (not shown). As shown in FIG. 3, the content distribution destination includes a medical examination center. The content ID 3103 and the content name 3104 may be linked to a content management table (not shown). In the distribution period 3105, for example, a contract period for a content distribution service is stored. The distribution schedule 3106 stores specific distribution conditions such as a distribution cycle. The number of distributions 3107 stores the number of distributions of the corresponding content. In FIG. 3, only one content is associated with one distribution destination, but a plurality of contents may be associated with one distribution destination. The distribution period 3105, the distribution schedule 3106, and the number of distributions 3107 may be linked to a management table related to contract conditions (not shown).

次に、効果検証システム5Bの構成を説明する。効果検証システム5Bは、レセプトデータ蓄積サーバ41、コンテンツ特定情報取得部42、検証対象情報読出部43、マスタテーブルサーバ44、カウント部45、分析部46、分析テーブルサーバ47等により構成される。   Next, the configuration of the effect verification system 5B will be described. The effect verification system 5B includes a receipt data storage server 41, a content specifying information acquisition unit 42, a verification target information reading unit 43, a master table server 44, a count unit 45, an analysis unit 46, an analysis table server 47, and the like.

レセプトデータ蓄積サーバ41は、コンテンツの配信先であると同時にその効果検証サービスの提供先でもある医療機関システム11から受信したレセプトデータを蓄積するストレージサーバである。   The receipt data accumulation server 41 is a storage server that accumulates the receipt data received from the medical institution system 11 that is a distribution destination of contents and a provision destination of the effect verification service.

コンテンツ特定情報取得部42は、配信管理サーバ31から配信スケジュールを読み出し、医療機関システム11に対して配信されるコンテンツを特定する情報(例えばコンテンツID)を取得する処理機能部である。本実施例の場合、コンテンツ特定情報取得部42の処理機能は、コンピュータプログラムを通じて実現される。   The content specifying information acquisition unit 42 is a processing function unit that reads a distribution schedule from the distribution management server 31 and acquires information (for example, a content ID) specifying content distributed to the medical institution system 11. In the case of the present embodiment, the processing function of the content specifying information acquisition unit 42 is realized through a computer program.

検証対象情報読出部43は、取得されたコンテンツ特定情報を検索キーに使用し、配信効果の検証用に各コンテンツに対応付けて登録されている医療行為や医薬品に関する情報をマスタテーブルサーバ44から読み出す処理機能部である。後述するように、マスタテーブルサーバ44には、コンテンツ毎に評価対象項目が登録されている。本実施例の場合、検証対象情報読出部43の処理機能は、コンピュータプログラムを通じて実現される。   The verification target information reading unit 43 uses the acquired content specifying information as a search key, and reads from the master table server 44 information related to medical practices and medicines registered in association with each content for verification of the distribution effect. It is a processing function unit. As will be described later, in the master table server 44, evaluation target items are registered for each content. In the case of the present embodiment, the processing function of the verification target information reading unit 43 is realized through a computer program.

マスタテーブルサーバ44は、各種のマスタテーブルを格納するストレージサーバである。マスタテーブルサーバ44には、レセプト電子処理システムで使用される各種のマスタテーブル(例えば傷病名マスタテーブル、医科診療行為マスタテーブル、医薬品マスタテーブル、歯式マスタテーブル、歯科診療行為マスタテーブル、調剤行為マスタテーブル)の他、コンテンツ毎に評価すべき対象項目を対応付けた評価対象マスタテーブルが格納される。   The master table server 44 is a storage server that stores various master tables. The master table server 44 includes various master tables used in the receipt electronic processing system (for example, wound name master table, medical practice master table, pharmaceutical master table, dental master table, dental practice master table, dispensing practice master). In addition to the table, an evaluation target master table that associates target items to be evaluated for each content is stored.

図4〜図7に、本実施例で使用する一部のマスタテーブルのデータ構造例を示す。
図4は、傷病名マスタテーブル4400のデータ構造の一部である。このテーブルには、1つの傷病名に対応する情報が1レコードとして登録されている。レコードは、マスタテーブルの種別を表すマスタ種別4401、傷病名コード4402、移行先コード4403、傷病名基本名称4404、傷病名省略名称4405等により構成される。図には一例が記載されている。
4 to 7 show examples of data structures of some master tables used in this embodiment.
FIG. 4 shows a part of the data structure of the sickness name master table 4400. In this table, information corresponding to one injury name is registered as one record. The record is composed of a master type 4401 indicating the type of the master table, injury / illness name code 4402, transfer destination code 4403, injury / illness name basic name 4404, injury / abbreviation name omitted name 4405, and the like. An example is described in the figure.

図5は、医科診療行為マスタテーブル4410のデータ構造の一部である。このテーブルには、1つの医療行為に対応する情報が1レコードとして登録されている。レコードは、マスタテーブルの種別を表すマスタ種別4411、医療行為コード4412、省略漢字名称4413、省略カナ名称4414等により構成される。図には一例が記載されている。   FIG. 5 shows a part of the data structure of the medical practice act master table 4410. In this table, information corresponding to one medical practice is registered as one record. The record includes a master type 4411 indicating the type of the master table, a medical practice code 4412, an abbreviated kanji name 4413, an abbreviated kana name 4414, and the like. An example is described in the figure.

図6は、医薬品マスタテーブル4420のデータ構造の一部である。このテーブルには、1つの医薬品に対応する情報が1レコードとして登録されている。レコードは、マスタテーブルの種別を表すマスタ種別4421、医薬品コード4422、漢字名称4423、カナ名称4424、単位漢字名称4425等により構成される。図には一例が記載されている。   FIG. 6 is a part of the data structure of the medicine master table 4420. In this table, information corresponding to one medicine is registered as one record. The record includes a master type 4421 indicating the type of the master table, a medicine code 4422, a kanji name 4423, a kana name 4424, a unit kanji name 4425, and the like. An example is described in the figure.

図7は、評価対象マスタテーブル4430のデータ構造の一部である。このテーブルには、コンテンツ毎に評価する対象情報が1レコードとして登録されている。レコードは、コンテンツを特定するコンテンツID4431、その名称であるコンテンツ名称4432、1つ目の測定対象コード4433、その名称4434、2つ目の測定対象コード4435、その名称4436、3つ目の測定対象コード4437、その名称4438、4つ目の測定対象コード4439、その名称4440、5つ目の測定対象コード4441、その名称4442、6つ目の測定対象コード4443、その名称4444等により構成される。図には一例が記載されている。   FIG. 7 shows a part of the data structure of the evaluation target master table 4430. In this table, target information to be evaluated for each content is registered as one record. The record includes a content ID 4431 that identifies the content, a content name 4432 that is the name, a first measurement target code 4433, a name 4434, a second measurement target code 4435, a name 4436, and a third measurement target. Code 4437, its name 4438, fourth measurement object code 4439, its name 4440, fifth measurement object code 4441, its name 4442, sixth measurement object code 4443, its name 4444, etc. . An example is described in the figure.

各コンテンツに対応付ける項目や項目の数は、コンテンツに含まれる情報や啓発する疾患等に応じて任意に設定される。図7の例では、全てのコンテンツに対し、「傷病名」が測定対象に含まれているが、「傷病名」の他に年齢や性別等の付加情報を測定対象に加えることもできる。また、「傷病名」には、原疾患を表す主病名だけでなく、合併症等を表す副病名も含まれる。従って、測定対象とする傷病名が複数の場合も考えられる。また、測定対象に傷病名等が含まれず、単に医薬品や医療行為を特定する情報が測定対象として設定されることもある。図7の例では、医薬品を特定する情報と診療行為を特定する情報の両方が測定対象に設定されている。本実施例の場合、各コンテンツの配信効果測定に使用する項目は、配信/効果検証システム5の事業者や作業者が個別に設定する。   The items associated with each content and the number of items are arbitrarily set according to the information included in the content, the disease to be enlightened, and the like. In the example of FIG. 7, “wound and disease name” is included in the measurement target for all contents, but additional information such as age and gender can be added to the measurement target in addition to “wound and disease name”. The “injury and disease name” includes not only the main disease name indicating the primary disease but also the secondary disease name indicating complications. Accordingly, there may be a case where there are a plurality of wound names to be measured. In addition, the measurement target does not include the name of the disease or the like, and information that simply specifies the medicine or medical practice may be set as the measurement target. In the example of FIG. 7, both information for specifying a medicine and information for specifying a medical practice are set as measurement targets. In the case of the present embodiment, the items used for the distribution effect measurement of each content are individually set by the operator or operator of the distribution / effect verification system 5.

カウント部45は、レセプトデータ蓄積サーバ41を検索し、設定期間内に特定の医療機関又はグループとして登録された医療機関で実行された医療行為の回数や処方された医薬品の個数をカウントする処理機能部である。本実施例の場合、カウント部45の処理機能は、コンピュータプログラムを通じて実現される。   The counting unit 45 searches the receipt data storage server 41, and counts the number of medical actions or the number of prescribed medicines executed at a specific medical institution or medical institution registered as a group within a set period Part. In the case of the present embodiment, the processing function of the counting unit 45 is realized through a computer program.

カウント対象である医療行為や医薬品を特定する情報(IDや名称)は、検証対象情報読出部43からカウント部45に与えられる仕組みを用いてもよいし、マスタテーブルサーバ44の評価対象マスタテーブル4430から読み出す仕組みを用いてもよい。   The information (ID or name) for specifying the medical action or medicine to be counted may use a mechanism given from the verification target information reading unit 43 to the counting unit 45, or the evaluation target master table 4430 of the master table server 44. You may use the mechanism read from.

カウント部45は、各コンテンツについて対応付けられている、医療行為の実行回数や処方された医薬品の個数をカウントする。この際、前述したように、コンテンツに設定されている条件によって、傷病名や年齢、性別などで制限をかけたカウントが行われることもある。カウント部45は、配信先毎に、その配信対象となったコンテンツに設定されている各測定対象項目の実行回数や個数をカウントする。   The counting unit 45 counts the number of times of medical practice or the number of prescribed medicines associated with each content. At this time, as described above, the count may be limited depending on the condition set in the content, such as the name of the sickness, age, and sex. The count unit 45 counts the number of executions and the number of each measurement target item set in the content to be distributed for each distribution destination.

カウント期間は、コンテンツ毎に設定する仕組みとしてもよいし、コンテンツに関係なく一律に定める仕組み(例えば月単位で集計する仕組み)としてもよいし、その両方を組み合わせてもよい。もっとも、配信/効果検証システム5が実現するサービスの一つは、レセプトデータの解析によるコンテンツの配信効果の検証である。従って、カウント部45は、少なくともコンテンツの配信開始前と配信開始後の2つの期間についてカウント動作を実行できるものとする。この他、カウント部45は、コンテンツの配信終了後と配信終了前(配信中)の2つの期間についてカウント動作を実行する機能を備えていてもよい。各コンテンツの配信期間に関する情報は、分析部46からカウント部45に与えてもよいし、コンテンツ特定情報取得部42からカウント部45に与えてもよい。この実施例の場合、評価期間は、分析部46より指定される。評価期間は固定期間であってもよいし、作業者がGUIを通じて自由に設定できるようにしてもよい。なお、配信期間は、月単位を基本とするが、日単位や時間単位で設定してもよい。   The counting period may be set for each content, or may be set uniformly regardless of the content (for example, a totaling method for each month), or a combination of both. However, one of the services realized by the distribution / effect verification system 5 is verification of content distribution effects by analyzing receipt data. Therefore, it is assumed that the counting unit 45 can execute the counting operation at least for two periods before starting the distribution of contents and after starting the distribution. In addition, the counting unit 45 may have a function of performing a counting operation for two periods after the end of content distribution and before the end of distribution (during distribution). Information regarding the distribution period of each content may be given from the analysis unit 46 to the counting unit 45 or may be given from the content specifying information acquisition unit 42 to the counting unit 45. In this embodiment, the evaluation period is designated by the analysis unit 46. The evaluation period may be a fixed period or may be set freely by the operator through the GUI. The distribution period is basically on a monthly basis, but may be set on a daily or hourly basis.

分析部46は、カウントされた医療行為の回数と処方された医薬品の個数を、コンテンツに対応付けて管理する処理機能部である。本実施例の場合、分析部46の処理機能は、コンピュータプログラムを通じて実現される。分析部46において実行される処理機能の詳細については後述する。   The analysis unit 46 is a processing function unit that manages the counted number of medical actions and the number of prescribed medicines in association with the content. In this embodiment, the processing function of the analysis unit 46 is realized through a computer program. Details of processing functions executed in the analysis unit 46 will be described later.

因みに、分析部46は、コンテンツの配信先、配信されたコンテンツの内容、配信期間、配信スケジュール等の情報に加え、カウント部45から与えられるカウント値に基づいて分析用テーブルを作成し、当該分析用テーブルに基づいて分析処理を実行する機能を備えている。作成された分析用テーブルは、分析テーブルサーバ47に保存される。   Incidentally, the analysis unit 46 creates an analysis table based on the count value given from the count unit 45 in addition to information such as the distribution destination of the content, the content of the distributed content, the distribution period, the distribution schedule, and the like. A function of executing an analysis process based on the table. The created analysis table is stored in the analysis table server 47.

分析部46は、例えばコンテンツに対応付けられた各医療行為の実行回数の全実行回数に対する比率の増減、各医薬品の処方数の全処方数に対する比率の増減、コンテンツを配信する前の実行回数・処方数に対するコンテンツ配信後の実行回数・処方数の比率の増減等により、コンテンツの配信効果を分析する。この場合、分析部46は、分析された増減が有意な増減か否かを、目的別に定めた閾値との比較により判定する。なお、閾値は、固定値でもよいし、同種のサンプル結果の平均値に対する標準偏差により与えてもよい。   For example, the analysis unit 46 increases or decreases the ratio of the number of executions of each medical action associated with the content to the total number of executions, increases or decreases the ratio of the number of prescriptions of each drug to the total number of prescriptions, Analyze the content distribution effect by increasing or decreasing the ratio of the number of executions after content distribution to the number of prescriptions and the number of prescriptions. In this case, the analysis unit 46 determines whether or not the analyzed increase / decrease is a significant increase / decrease by comparison with a threshold value determined for each purpose. The threshold value may be a fixed value or may be given by a standard deviation with respect to an average value of the same kind of sample results.

この他、分析部46は、分析結果を医療機関のコンピュータ1に提供する機能や分析結果に従って配信管理サーバ31に対して配信スケジュールの変更を自動的に指示する機能を有している。分析結果の提供例については後述する。   In addition, the analysis unit 46 has a function of providing the analysis result to the computer 1 of the medical institution and a function of automatically instructing the distribution management server 31 to change the distribution schedule according to the analysis result. An example of providing the analysis result will be described later.

分析テーブルサーバ47は、分析部46で使用する分析用テーブルを格納するストレージサーバである。図8及び図9に、本実施例で使用する2種類のテーブル例を示す。図8は配信先別分析用テーブル4510のデータ構造例であり、図9はグループ別分析用テーブル4520のデータ構造例である。   The analysis table server 47 is a storage server that stores an analysis table used by the analysis unit 46. 8 and 9 show two types of table examples used in this embodiment. FIG. 8 shows an example of the data structure of the distribution-by-destination analysis table 4510, and FIG. 9 shows an example of the data structure of the group-by-group analysis table 4520.

図8に示す配信先別分析用テーブル4510は、配信先単位におけるコンテンツの配信効果の測定に使用されるテーブルである。コンテンツの配信先と配信/効果検証システム5が全て同一の医療機関内に閉じている場合(図1のシステムが1つの医療機関内に存在する場合)には、テーブルを配信先ID等によって管理する必要は無い。もっとも、同じ医療機関内においても診療科毎、設置場所毎に効果を検証する場合には、医療機関内に閉じたシステムであったとしても、各テーブルを配信先別に用意することが望ましい。勿論、医療機関と配信/効果検証システム5が異なる機関や事業者に属する場合には、各テーブルを配信先ID等により管理する必要がある。   The distribution-destination analysis table 4510 shown in FIG. 8 is a table used for measuring the distribution effect of content in the distribution destination unit. When the content distribution destination and the distribution / effect verification system 5 are all closed in the same medical institution (when the system of FIG. 1 exists in one medical institution), the table is managed by the distribution destination ID or the like. There is no need to do. However, in the same medical institution, when the effect is verified for each department and each installation location, it is desirable to prepare each table for each delivery destination even if the system is closed in the medical institution. Of course, when the medical institution and the distribution / effect verification system 5 belong to different organizations or business operators, it is necessary to manage each table by a distribution destination ID or the like.

図8に示すテーブルには、1つのコンテンツに対応する情報が1レコードとして登録されている。レコードは、コンテンツを特定するコンテンツID4511、その名称4512、分析期間4513、1つ目の測定対象に対応するカウント数4514、2つ目の測定対象に対応するカウント数4515、3つ目の測定対象に対応するカウント数4516、4つ目の測定対象に対応するカウント数4517等により構成される。図8の場合、分析期間は月単位で与えられている。   In the table shown in FIG. 8, information corresponding to one content is registered as one record. The record includes a content ID 4511 for specifying the content, its name 4512, an analysis period 4513, a count number 4514 corresponding to the first measurement object, a count number 4515 corresponding to the second measurement object, and a third measurement object. The count number 4516 corresponding to, and the count number 4517 corresponding to the fourth measurement object. In the case of FIG. 8, the analysis period is given in units of months.

図9に示すグループ別分析用テーブル4520は、1つのグループとして管理される複数の配信先を一括管理する場合に使用して好適なテーブル例である。図9は、複数の医療機関にコンテンツの配信効果を提供するサービスプロバイダにおけるテーブル例を表している。なお、1つのグループを構成する医療機関は、サービスプロバイダがサービスを提供する全ての医療機関であってもよいし、特定の地域内に存在する医療機関であってもよい。サービスプロバイダが、個々の医療機関(配信先)を管理する場合にも、図9に示すデータ構造のテーブルが用いられる。   The group-by-group analysis table 4520 shown in FIG. 9 is a table example suitable for use when collectively managing a plurality of distribution destinations managed as one group. FIG. 9 shows an example of a table in a service provider that provides content distribution effects to a plurality of medical institutions. In addition, the medical institution which comprises one group may be all the medical institutions which a service provider provides a service, and may be a medical institution which exists in a specific area. Even when the service provider manages individual medical institutions (distribution destinations), the data structure table shown in FIG. 9 is used.

図9に示すテーブルには、1つのコンテンツに対応する情報が1レコードとして登録されている。レコードは、コンテンツを特定するコンテンツID4521、その名称4522、配信先ID4523、その名称4524、分析期間4525、1つ目の測定対象に対応するカウント数4526、2つ目の測定対象に対応するカウント数4527等により構成される。図9も、分析期間が月単位の場合を表している。   In the table shown in FIG. 9, information corresponding to one content is registered as one record. The record includes a content ID 4521 for specifying the content, its name 4522, a delivery destination ID 4523, its name 4524, an analysis period 4525, a count number 4526 corresponding to the first measurement object, and a count number corresponding to the second measurement object. 4527 and the like. FIG. 9 also shows the case where the analysis period is monthly.

[配信コンテンツの具体例と測定対象の具体例]
配信するコンテンツの内容は、本来、配信先である医療機関毎にカスタマイズされている。
[Specific examples of distribution contents and specific examples of measurement targets]
The contents to be distributed are originally customized for each medical institution that is a distribution destination.

例えば、合剤(降圧剤、利尿剤、脂質異常症治療薬など)全般に関する啓発を目的にコンテンツを配信する場合、合剤の処方数と単剤の処方数をそれぞれカウント対象とする。   For example, when content is distributed for the purpose of enlightening the general combination (hypertensive, diuretic, dyslipidemia, etc.), the number of prescriptions for the combination and the number of single agents are counted.

また例えば、花粉症の初期療法の啓発を目的にコンテンツを配信する場合、抗アレルギー剤の処方数をカウント対象とする。これらの場合、コンテンツの配信と処方数の間には高い相関が期待される。   In addition, for example, when content is distributed for the purpose of enlightening the initial therapy for hay fever, the number of prescriptions for antiallergic agents is counted. In these cases, a high correlation is expected between the distribution of content and the number of prescriptions.

また例えば、大腸癌検診の啓発を目的にコンテンツを配信する場合、便潜血反応検体提出数をカウント対象とする。この場合も、コンテンツの配信と処方数の間に高い相関が期待される。ただし、便潜血検査が公費の健康診断項目に含まれる地域もある。その場合、便潜血検査の実行や検体の提出は、コンテンツを配信した個別の医療機関に限られない。このように、コンテンツが啓発する内容が公費の健康診断項目に含まれる場合には、個別の医療機関におけるレセプトデータによる分析だけでは、コンテンツの配信効果を検証することが難しい場合がある。   In addition, for example, when distributing content for the purpose of enlightening colorectal cancer screening, the number of fecal occult blood reaction specimen submissions is counted. Also in this case, a high correlation is expected between the content distribution and the number of prescriptions. However, there are some areas where fecal occult blood tests are included in publicly available health checkup items. In that case, the fecal occult blood test and specimen submission are not limited to the individual medical institution that delivered the content. As described above, when the content enlightened content is included in public health checkup items, it may be difficult to verify the content distribution effect only by analysis using the receipt data in individual medical institutions.

また例えば、遺伝性血管性浮腫(HAE)の啓発を目的にコンテンツを配信する場合、対応する医療行為の数をカウント対象とする。   For example, when content is distributed for the purpose of enlightening hereditary angioedema (HAE), the number of corresponding medical practices is counted.

[分析結果の提示例]
(1)提示例1
次に、実施例に係るシステムの採用により得られる分析結果の提示例を説明する。
[Example of analysis results]
(1) Presentation example 1
Next, a presentation example of analysis results obtained by adopting the system according to the embodiment will be described.

例えば図10に示すように、あるコンテンツの配信の前後におけるある医薬品の処方数の変化を集計し、各医療機関に提供することができる。   For example, as shown in FIG. 10, changes in the number of prescriptions of a certain medicine before and after distribution of a certain content can be totaled and provided to each medical institution.

図10では、コンテンツの配信前3ヶ月の処方数とコンテンツの配信後3ヶ月の処方数を棒グラフにより対比的に表している。ただし、表示の形態は、図10に限らず、月単位で集計した特定の医薬品の処方数や特定の医療行為の実行回数を時系列に表示してもよい。時系列に表現する場合、折れ線グラフによる表示でもよい。なお、図10では、縦軸を処方数として表しているが、総処方数に対する比率で表してもよい。また、1つの画面上に複数の医薬品や医療行為の情報を表示してもよい。また、画面上に表示する情報は、疾患別、年齢別、男女別などで仕分けした後の情報でもよい。   In FIG. 10, the number of prescriptions for 3 months before content distribution and the number of prescriptions for 3 months after content distribution are shown in a bar graph. However, the display form is not limited to FIG. 10, and the number of specific medicine prescriptions and the number of executions of a specific medical practice may be displayed in chronological order. When expressed in time series, it may be displayed by a line graph. In addition, in FIG. 10, although the vertical axis | shaft is represented as the number of prescriptions, you may represent with the ratio with respect to the total number of prescriptions. Moreover, you may display the information of several pharmaceuticals and medical practice on one screen. The information displayed on the screen may be information after sorting by disease, age, gender, or the like.

分析結果の表示画面は、基本的には、分析サービスの提供単位である医療機関毎に作成される。もっとも、各医療機関に提供される情報には、個々の医療機関に関する分析結果だけでなく、その所在地の周辺に存在する複数の医療機関を処理単位とする分析結果を含んでもよい。周辺地域の情報も提供されることで、各医療機関の分析結果と周辺地域全体の分析結果の比較対象が可能になる。   An analysis result display screen is basically created for each medical institution which is a unit for providing an analysis service. However, the information provided to each medical institution may include not only the analysis result regarding each medical institution but also the analysis result with a plurality of medical institutions existing in the vicinity of the location as a processing unit. By providing information about the surrounding area, it becomes possible to compare the analysis results of each medical institution with the analysis results of the entire surrounding area.

(2)提示例2
また例えば図11に示すように、医薬品名と処方件数の実績を一覧表示することもできる。図11は、合剤の啓発後の処方一覧と変更前の薬剤の関係をある月について表している。例えば合剤全体としての実績結果では、おおよその傾向しか把握することはできない場合でも、医薬品の処方実績を一覧表示することにより、コンテンツの配信効果を詳細に検証することができる。例えばコンテンツの配信前後で、合剤全体の増加と利尿剤の減少が確認された場合にも、合剤の処方内容を具体的に検証することにより、利尿剤を含む合剤の処方は1例だけで、他はCa阻害薬を含む合剤への変更であることを確認することができる。また、図11を用いれば、コンテンツの配信による啓発活動が影響する可能性の高い薬剤の整理を目的とする変更か、純粋に薬剤の増強に基づく変更かも判断することができる。
(2) Presentation example 2
Further, for example, as shown in FIG. 11, the results of drug names and the number of prescriptions can be displayed in a list. FIG. 11 shows the relationship between the prescription list after enlightenment of the mixture and the drug before the change for a certain month. For example, even if only an approximate tendency can be grasped from the results of the combined drug as a whole, the content distribution effect can be verified in detail by displaying a list of pharmaceutical prescriptions. For example, even if content increase and decrease in diuretics are confirmed before and after content distribution, the prescription of the combination containing diuretic is one example by specifically verifying the prescription content of the combination Only, it can be confirmed that the other is a change to a combination containing a Ca inhibitor. In addition, if FIG. 11 is used, it is possible to determine whether the change is for the purpose of organizing drugs that are highly likely to be affected by the enlightenment activities by the distribution of content, or a change that is purely based on drug enhancement.

(3)提示例3
この他、分析結果の提示には、増減の理由に対する自動解析結果を含めることができる。例えば以下に示す項目を表示項目とする分析結果を提示することができる。
「コンテンツA
・対象月:8月分
・配信施設数:(件数、施設の標榜科目別分布、地域別分布)
・総配信回数:(回)
・施設別配信回数:(配信回数の分布図、平均配信回数)
・新規に配信が開始された施設数:(件)
・配信が中止された施設数:(件)
・配信回数が増加した施設数:(件)
・配信回数が減少した施設数:(件)

・配信回数を増加(新規開始を含む)するに至った事由
・配信予定期間に入った施設である為 (件数)
・配信前後で比率が目標値に到達した為 (件数、比率の分布図、比率の平均値)
・連携登録されている施設において新規に配信が開始された為 (件数)
・コンテンツBより配信効果があると判断され、代替コンテンツAについて新規に配信が開始された為 (件数、各コンテンツの比率の平均値)
・その他(スポンサーからの特別な要請など)

・配信回数を減少(配信中止を含む)するに至った事由
・配信前後で比率が目標値に到達しなかった為 (件数、比率の分布図、比率の平均値)
・他剤の処方を増加させてしまった為 (件数、増加させた薬剤名、他剤の配信前後における比率の平均値)
・コンテンツBとの間で配信効果を判定した結果、配信コンテンツをコンテンツBに変更した為 (件数)
・配信予定期間が終了した施設である為 (件数)
・その他(院長からのクレームなど)」
これらの項目は、前述した分析用テーブルに格納されている数値を読み出した計算処理や後述する分析処理結果の保存により生成することができる。
(3) Presentation example 3
In addition, the presentation of the analysis result can include an automatic analysis result for the reason for the increase / decrease. For example, an analysis result having the following items as display items can be presented.
"Content A
・ Target month: August ・ Number of distribution facilities: (Number of cases, distribution of facilities by signage, distribution by region)
・ Total delivery times: (times)
・ Number of distribution by facility: (Distribution frequency distribution map, average distribution count)
・ Number of facilities that have been newly distributed: (cases)
・ Number of facilities whose distribution was canceled: (cases)
・ Number of facilities where the number of distributions increased: (cases)
・ Number of facilities where the number of distributions decreased: (cases)

・ Reasons for increasing the number of distributions (including new start) ・ Because the facility has entered the scheduled distribution period (number)
・ Because the ratio reached the target value before and after delivery (number of cases, ratio distribution chart, ratio average value)
・ Because new distribution has been started at the facilities registered for cooperation (number)
・ Because it was judged that there was a distribution effect from content B, and distribution was newly started for alternative content A (number of cases, average value of ratio of each content)
・ Others (special requests from sponsors, etc.)

・ Reason for reducing the number of distributions (including distribution cancellation) ・ Because the ratio did not reach the target value before and after distribution (number of cases, distribution chart of ratio, average value of ratio)
・ Because the prescription of other drugs has been increased (number of cases, increased drug name, average value of ratio before and after delivery of other drugs)
・ As a result of judging the distribution effect with content B, the distribution content was changed to content B (number)
・ Because it is a facility whose scheduled delivery period has ended (number)
・ Others (claims from the director)
These items can be generated by a calculation process in which the numerical values stored in the analysis table described above are read or by saving an analysis process result to be described later.

[分析部における分析結果に基づく配信スケジュールの制御例]
本実施例に係る分析部46は、その分析結果を医療機関に提供する機能の他、個々の配信先又は複数の配信先で構成される配信先グループについて設定された配信スケジュールを自動的に変更する機能も備えている。以下、その具体的な制御例について説明する。以下の説明では、特に言及する場合を除き、個々の配信先単位で配信スケジュールを変更する場合について説明する。もっとも、複数の配信先に共通する配信スケジュールを変更する場合にも、原理的に矛盾する場合を除き、同様の手法を適用することができる。
[Example of delivery schedule control based on analysis results in the analysis unit]
The analysis unit 46 according to the present embodiment automatically changes a distribution schedule set for a distribution destination group including individual distribution destinations or a plurality of distribution destinations, in addition to a function of providing the analysis result to a medical institution. It also has a function to do. A specific control example will be described below. In the following description, a case where the distribution schedule is changed in units of individual distribution destinations will be described unless otherwise specified. Of course, when changing a delivery schedule common to a plurality of delivery destinations, the same method can be applied unless there is a contradiction in principle.

(制御例1)
図12に、配信効果の少ないコンテンツを、予め用意された代替コンテンツのいずれかに自動的に置換するための制御動作例を示す。
(Control example 1)
FIG. 12 shows an example of a control operation for automatically replacing content with little distribution effect with any of alternative content prepared in advance.

分析部46は、配信先別に用意された分析用テーブルから、各コンテンツについて測定期間内にカウントされた測定対象別の実行数又は処方数を抽出する(ステップS101)。   The analysis unit 46 extracts, from the analysis table prepared for each delivery destination, the number of executions or the number of prescriptions for each measurement object counted within the measurement period for each content (step S101).

次に、分析部46は、抽出された数値を判定用の閾値と比較する(ステップS102)。図12は、単純に実行数又は処方数と閾値を比較する例を表しているが、同じ評価期間内に実行された医療行為の総数又は処方された医薬の総数に対して算出される各比率と閾値とを比較してもよい。また、配信前の実行数等に対する配信後の実行数等の比と閾値とを比較してもよい。閾値は、測定対象として設定された項目毎に用意されていてもよい。   Next, the analysis unit 46 compares the extracted numerical value with a threshold value for determination (step S102). FIG. 12 represents an example of simply comparing the number of executions or the number of prescriptions with a threshold, but each ratio calculated for the total number of medical actions performed or the total number of prescribed medicines within the same evaluation period. And a threshold value may be compared. Moreover, the ratio of the number of executions after distribution to the number of executions before distribution and the like may be compared with a threshold value. The threshold value may be prepared for each item set as a measurement target.

本実施例の場合、1つのコンテンツに対して測定対象が1つだけ登録されている場合を想定するが、複数の測定対象が登録されている場合には、いずれか一つでも肯定結果が得られた場合に、ステップS103に進むようにしてもよい。   In the case of the present embodiment, it is assumed that only one measurement object is registered for one content. However, when a plurality of measurement objects are registered, any one of them obtains a positive result. If so, the process may proceed to step S103.

ステップS102で肯定的な結果が得られた場合(すなわち、数値が閾値より小さい場合)、分析部46は、コンテンツに期待した配信効果が得られなかったと判定する。この場合、分析部46は、判定対象としてのコンテンツについて予め用意されている代替コンテンツを検索する(ステップS103)。   When a positive result is obtained in step S102 (that is, when the numerical value is smaller than the threshold value), the analysis unit 46 determines that the distribution effect expected for the content has not been obtained. In this case, the analysis unit 46 searches for alternative content prepared in advance for the content to be determined (step S103).

代替コンテンツの候補は、専用のテーブルとして、例えばマスタテーブルサーバ44に予め用意しておいてもよい。また、代替コンテンツの候補は、閾値より小さい回数や個数が検出された測定対象と同じ測定対象を少なくとも含む他のコンテンツを評価対象マスタテーブル4430(図7)の中から検索して用意してもよい。このように、代替前と代替後のコンテンツが同じ測定対象を含む場合、同じ測定対象について代替の効果を評価することができる。また、代替コンテンツの候補は、閾値より小さい回数や個数が検出された測定対象とは異なる測定対象を少なくとも含む他のコンテンツを評価対象マスタテーブル4430(図7)の中から検索して用意してもよい。   Alternative content candidates may be prepared in advance, for example, in the master table server 44 as a dedicated table. In addition, alternative content candidates may be prepared by searching the evaluation target master table 4430 (FIG. 7) for other content that includes at least the same measurement target as the measurement target whose number or number is less than the threshold. Good. Thus, when the content before substitution and after substitution contain the same measurement object, an alternative effect can be evaluated about the same measurement object. In addition, alternative content candidates are prepared by searching the evaluation target master table 4430 (FIG. 7) for other content including at least a measurement target that is different from the measurement target for which the number or number of times less than the threshold is detected. Also good.

代替コンテンツが検索されると、分析部46は、配信効果が得られなかったコンテンツの配信スケジュールを、検索された代替コンテンツの配信スケジュールに変更する(ステップS104)。例えばコンテンツAの配信に用いていた時間にコンテンツBが配信されるように配信スケジュールを変更する。   When the alternative content is searched, the analysis unit 46 changes the distribution schedule of the content for which the distribution effect has not been obtained to the distribution schedule of the searched alternative content (step S104). For example, the distribution schedule is changed so that the content B is distributed at the time used for the distribution of the content A.

因みに、代替コンテンツの候補が複数見つかった場合には、任意の一つのコンテンツを選択してもよいし、過去の実績や他の配信先で高い効果が得られたコンテンツを優先的に選択してもよい。どのような手法を適用するかは、目的等に応じて適宜選択できるように設定されていることが望ましい。さらに、代替コンテンツの選択は、過去に配信対象から置換されたコンテンツが再び選択されないように候補から除外する機能を設けることが望ましい。   By the way, when multiple alternative content candidates are found, any one content may be selected, or content that has been highly effective in past results or other distribution destinations is selected preferentially. Also good. It is desirable that the method to be applied is set so that it can be appropriately selected according to the purpose. Furthermore, it is desirable to provide a function for excluding content that has been replaced from a distribution target in the past so that alternative content is not selected again.

これに対し、ステップS102で否定的な結果が得られた場合(すなわち、数値が閾値以上の場合)、分析部46は、コンテンツに期待した配信効果が得られたと判定する。図12の場合、より高い配信効果を得るために対応するコンテンツの配信回数を増加させる(ステップS105)。もっとも、配信回数は現状維持としてもよい。配信回数を現状維持とする場合には、そもそも何らの処理を実行しない場合と、コンテンツの配信回数の増加を指示するものの、配信スケジュールの時間枠の関係で配信回数を増加できない場合とがある。   On the other hand, when a negative result is obtained in step S102 (that is, when the numerical value is equal to or larger than the threshold value), the analysis unit 46 determines that the distribution effect expected for the content is obtained. In the case of FIG. 12, the number of corresponding content distributions is increased in order to obtain a higher distribution effect (step S105). However, the number of distributions may be maintained as it is. When the number of distributions is maintained as it is, there are a case where no processing is executed in the first place and a case where an increase in the number of content distributions is instructed, but there are cases where the number of distributions cannot be increased due to the time frame of the distribution schedule.

以上説明した制御機能を設けることにより、各配信先に対する配信スケジュールの構成をより配信効果の高い可能性ある内容に自動的に変更することができる。   By providing the control function described above, the configuration of the distribution schedule for each distribution destination can be automatically changed to a content that may have a higher distribution effect.

(制御例2)
図13に、ある啓発事項に対して事前に定めた複数のコンテンツ間で配信効果を比較し、配信効果の高い内容に自動的に変更するための制御動作例を示す。この機能は、同一クリニック内又は複数のクリニック間において、特定の疾患に対応する比較判定用のコンテンツが配信される場合を想定する。なお、コンテンツの配信効果を評価する観点からは、同一クリニック内における比較判定用のコンテンツの配信は、配信期間が少なくとも重ならないように設定する。また、複数のクリニック間における比較判定用のコンテンツの配信は、各クリニックで異なるコンテンツが配信されるように設定する。
(Control example 2)
FIG. 13 shows an example of a control operation for comparing the distribution effect among a plurality of contents determined in advance for a certain enlightenment item and automatically changing the content to a content having a high distribution effect. This function assumes a case where content for comparison determination corresponding to a specific disease is distributed within the same clinic or between a plurality of clinics. From the viewpoint of evaluating the content distribution effect, the distribution of the content for comparison determination in the same clinic is set so that the distribution periods do not overlap at least. In addition, the distribution of content for comparison determination between a plurality of clinics is set so that different content is distributed in each clinic.

図13では、説明を簡単にするために、比較判定用のコンテンツが2つの場合を示しているが、実際には3個以上のコンテンツが比較対象用として登録されていてもよい。比較判定用のコンテンツは、専用のテーブルとして、マスタテーブルサーバ44に格納されているものとする。   Although FIG. 13 shows a case where there are two contents for comparison determination in order to simplify the explanation, in reality, three or more contents may be registered for comparison. It is assumed that the content for comparison determination is stored in the master table server 44 as a dedicated table.

まず、分析部46は、比較判定用のコンテンツAとBをマスタテーブルサーバ44から読み出し、各コンテンツについて測定期間内にカウントされた測定対象別の実行数又は処方数を抽出する(ステップS201)。   First, the analysis unit 46 reads the contents A and B for comparison determination from the master table server 44, and extracts the number of executions or the number of prescriptions for each measurement object counted within the measurement period for each content (step S201).

次に、分析部46は、コンテンツAの配信効果とコンテンツBの配信効果を比較し、いずれの効果が大きいか又は同じであるか判定する(ステップS202)。配信効果の判定は、実行数又は処方数同士の比較により行ってもよいし、同じ評価期間内に実行された医療行為の総数又は処方された医薬品の総数に対して算出される各比率同士を比較してもよい。また、配信前の実行数等に対する配信後の実行数等の比を比較してもよい。なお、判定は単純な数値の比較により行ってもよいが、閾値を設定し、一方の他方に対する差や比率が閾値を越える場合に限り、一方又は他方の配信効果が大きいと判定し、差や比率が閾値以内の場合には2つの配信効果が同じであると判定してもよい。   Next, the analysis unit 46 compares the delivery effect of the content A and the delivery effect of the content B, and determines which effect is greater or the same (step S202). The determination of the delivery effect may be made by comparing the number of executions or the number of prescriptions, or the ratios calculated for the total number of medical practices or the total number of prescribed medicines performed within the same evaluation period. You may compare. Further, the ratio of the number of executions after distribution to the number of executions before distribution may be compared. The determination may be made by comparing simple numerical values, but a threshold is set, and only when the difference or ratio with respect to one of the other exceeds the threshold, it is determined that the distribution effect of one or the other is large, and the difference or When the ratio is within the threshold, it may be determined that the two distribution effects are the same.

図13の場合、コンテンツAの配信効果とコンテンツBの配信効果が同じ場合、分析部46は配信スケジュールに何らの変更を与えることなく、処理を終了する。また、コンテンツAの配信効果の方がコンテンツBの配信効果よりも大きいと判定された場合、分析部46は、コンテンツBの配信に代えてコンテンツAを配信するようにスケジュールを変更する(ステップS203)。一方、コンテンツBの配信効果の方がコンテンツAの配信効果よりも大きいと判定された場合、分析部46は、コンテンツAの配信に代えてコンテンツBを配信するようにスケジュールを変更する(ステップS204)。スケジュールの変更は、分析部46から配信管理サーバ31に与えられる。   In the case of FIG. 13, when the distribution effect of the content A and the distribution effect of the content B are the same, the analysis unit 46 ends the process without giving any change to the distribution schedule. If it is determined that the distribution effect of content A is greater than the distribution effect of content B, the analysis unit 46 changes the schedule so as to distribute content A instead of distribution of content B (step S203). ). On the other hand, when it is determined that the distribution effect of the content B is larger than the distribution effect of the content A, the analysis unit 46 changes the schedule so that the content B is distributed instead of the distribution of the content A (step S204). ). The schedule change is given from the analysis unit 46 to the distribution management server 31.

以上説明した制御機能を設けることにより、比較対照用に用意された複数のコンテンツのうち相対的に配信効果の高いコンテンツが優先的に配信されるように制御することができる。   By providing the control function described above, it is possible to perform control so that content having a relatively high distribution effect is preferentially distributed among a plurality of contents prepared for comparison.

(制御例3)
図14では、比較対象として設定した複数の医薬品のうち特定の医薬品の処方数が他の医薬品に対して上回るようにコンテンツの配信を制御するための配信スケジュールの自動制御例を示す。
(Control example 3)
FIG. 14 shows an example of automatic control of a delivery schedule for controlling the delivery of content so that the number of prescriptions for a specific medicine out of a plurality of medicines set as comparison targets exceeds that of other medicines.

図14では、説明を簡単にするために、比較判定用の医薬品が2つの場合を示しているが、実際には3個以上の医薬品が比較対象用として登録される場合も想定される。比較判定用の医薬品は、専用のテーブルとして、マスタテーブルサーバ44に格納されているものとする。   In FIG. 14, for the sake of simplicity, the case where there are two drugs for comparison and determination is shown, but in reality, a case where three or more drugs are registered for comparison is also assumed. It is assumed that the medicine for comparison determination is stored in the master table server 44 as a dedicated table.

まず、分析部46は、比較判定用の医薬品AとBをマスタテーブルサーバ44から読み出し、各医薬品について測定期間内にカウントされた測定対象別の実行数又は処方数をコンテンツ別に抽出する(ステップS301)。   First, the analysis unit 46 reads the pharmaceutical products A and B for comparison determination from the master table server 44, and extracts the number of executions or the number of prescriptions by measurement object counted for each pharmaceutical product within the measurement period for each content (step S301). ).

分析部46は、同じコンテンツについて、比較判定用の医薬品Aの処方数が医薬品Bの処方数より大きいか判定する(ステップS302)。なお、この場合も、医薬品Aの処方数と医薬品Bの処方数が同じ場合の処理動作を用意してもよい。この実施例は、医薬品Aの処方数を医薬品Bの処方数よりも優先したい場合を想定している。従って、ステップS302で肯定結果が得られた場合には、配信スケジュールを変更することなく、分析部46は該当処理を終了する。   The analysis unit 46 determines whether or not the number of prescriptions of the pharmaceutical A for comparison determination is larger than the number of prescriptions of the pharmaceutical B for the same content (step S302). In this case as well, a processing operation in the case where the prescription number of the medicine A and the prescription number of the medicine B are the same may be prepared. In this embodiment, it is assumed that the number of prescriptions for the medicine A is to be given priority over the number of prescriptions for the medicine B. Therefore, if a positive result is obtained in step S302, the analysis unit 46 ends the corresponding process without changing the distribution schedule.

これに対し、ステップS302で否定結果が得られた場合、分析部46は、判定に使用したコンテンツの配信を中止する(ステップS303)。なお、比較判定用の医薬品が3つ以上ある場合には、一つでも医薬品Aより処方数が多い医薬品が見つかった場合には、判定に使用したコンテンツの配信を中止する。もっとも、配信を中止するのではなく、配信回数を減少させる制御を行ってもよい。   On the other hand, when a negative result is obtained in step S302, the analysis unit 46 stops distributing the content used for the determination (step S303). When there are three or more pharmaceuticals for comparison determination, if at least one pharmaceutical with a larger number of prescriptions than pharmaceutical A is found, distribution of the content used for the determination is stopped. However, instead of stopping the distribution, control may be performed to reduce the number of distributions.

なお、ステップS302における処方数の比較(すなわち、配信効果の比較)は、本実施例のように、処方数の単純比較によるのではなく、配信開始の前後における処方数の増減数(増加した場合は正の値、減少した場合は負の値)の比較により行ってもよい。例えば医薬品Aに対応するコンテンツの配信開始前の月間処方数が0、配信開始後の月間処方数が20であったのに対し、医薬品Bに対応するコンテンツの配信開始前の月間処方数が30、配信開始後の月間処方数が25であった場合を考える。この数値例は、処方数を単純に比較する場合、医薬品Aに対応するコンテンツの配信が中止される数値例である。しかし、処方数の増減数を比較する場合には、医薬品A増減数の方が高いため、医薬品Aに対応するコンテンツの配信を継続することができる。このように、望まれる制御に応じ、適用する配信効果の比較方法を選択できるようにしてもよい。   Note that the comparison of the number of prescriptions in step S302 (that is, the comparison of the distribution effect) is not based on a simple comparison of the number of prescriptions as in the present embodiment, but the number of prescriptions before and after the start of distribution (when increased) May be carried out by comparing positive values and negative values when decreasing. For example, the number of monthly prescriptions before the start of distribution of the content corresponding to the medicine A is 0 and the number of monthly prescriptions after the start of the distribution is 20, whereas the number of monthly prescriptions before the start of the distribution of the content corresponding to the medicine B is 30. Consider the case where the number of monthly prescriptions after the start of distribution is 25. This numerical example is a numerical example in which distribution of content corresponding to the pharmaceutical A is stopped when the number of prescriptions is simply compared. However, when the increase / decrease number of the prescription number is compared, since the increase / decrease number of the drug A is higher, the distribution of the content corresponding to the drug A can be continued. In this way, it may be possible to select a delivery effect comparison method to be applied according to desired control.

以上説明した制御機能を設けることにより、特定の医薬品の処方が優先される内容にコンテンツの配信内容を自動的に制御することができる。本実施例が前提とするコンテンツの配信は、疾病等の啓発を目的とし、特定の医薬品の販促を目的としていない。このため、コンテンツの配信により、いずれの医薬品の処方が増加するかは、効果を確認するまで分からないことが多い。しかし、スポンサー企業にとっては、他社の医薬品の処方が増加することは好ましいものではない。そこで、本実施例では、商業的なニーズに応えるための機能として、制御例3に例示する機能を用意する。   By providing the control function described above, it is possible to automatically control the content distribution contents to give priority to the prescription of a specific medicine. The content distribution assumed in the present embodiment is aimed at raising awareness of diseases and the like, and is not aimed at promoting sales of specific medicines. For this reason, it is often not known until the effect is confirmed which prescription of which medicine is increased by the distribution of content. However, it is not desirable for sponsor companies to increase the prescriptions of pharmaceuticals from other companies. Therefore, in this embodiment, the function exemplified in Control Example 3 is prepared as a function for meeting commercial needs.

(制御例4)
図15は、配信地域(グループ)間で又は複数の診療科(配信先)間で、コンテンツの配信効果を相互に比較し、他の配信地域(グループ)や診療科と比較して配信効果に大きな違いのあるコンテンツが見つかった場合、そのコンテンツの配信効果に応じて他の配信地域又は診療科(配信先)の配信スケジュールを変更するための自動制御例を示す。
(Control example 4)
FIG. 15 shows a comparison of content distribution effects between distribution areas (groups) or between a plurality of departments (distribution destinations), and compared with other distribution areas (groups) or departments. An example of automatic control for changing the distribution schedule of another distribution area or department (distribution destination) according to the distribution effect of the content when a content with a large difference is found will be shown.

まず、分析部46は、配信地域別又は診療科別に各測定対象の実行回数又は処方数をコンテンツ別に抽出する(ステップS401)。   First, the analysis unit 46 extracts the number of executions or the number of prescriptions of each measurement target for each content by distribution area or medical department (step S401).

次に、分析部46は、配信地域間や診療科間において、測定対象の実行数又は処方数が他の配信地域又は診療科と比較して大きく変化した地域又は診療科があるか判定する(ステップS402)。判定は、同じ測定対象毎に行う。同じ測定対象について、コンテンツの配信前後における配信効果の傾向に大きな差がない場合、分析部46は、何らの追加の処理を実行することなく該当処理を終了する。   Next, the analysis unit 46 determines whether there is an area or clinical department in which the number of executions or the number of prescriptions to be measured has changed significantly compared to other distribution areas or clinical departments between distribution areas or clinical departments ( Step S402). The determination is performed for each same measurement object. If there is no significant difference in the distribution effect trend before and after content distribution for the same measurement object, the analysis unit 46 terminates the corresponding process without executing any additional processing.

配信効果は、配信前後における実行数や処方数の変化の傾向又は総実行数や総処方数に対する比率の変化の傾向で与えられる。「傾向」は、増加傾向、減少傾向、変化なしに区分できる。「傾向」は、概念的に幅を含む表現である。このため、本実施例では、判定閾値に標準偏差σを使用し、他の数値に比して2σを越える場合に、配信効果の違いを認めるものとする。   The distribution effect is given by a tendency of change in the number of executions and the number of prescriptions before and after distribution, or a tendency of change in the ratio to the total number of executions and the total number of prescriptions. “Trend” can be classified into an increasing trend, a decreasing trend, and no change. “Trend” is an expression that conceptually includes a width. For this reason, in this embodiment, the standard deviation σ is used as the determination threshold, and when the value exceeds 2σ as compared with other numerical values, a difference in distribution effect is recognized.

ステップS402において、配信効果が大きく異なる地域や診療科が見つかった場合(ステップS402で肯定結果が得られた場合)、分析部46は、その変化が増加か減少か判定する(ステップS403)。   In step S402, when a region or department that greatly differs in distribution effect is found (when a positive result is obtained in step S402), the analysis unit 46 determines whether the change is an increase or a decrease (step S403).

変化が増加であった場合、分析部46は、他の配信地域等と比して測定対象に大きな増加効果が認められたコンテンツの配信回数を他の配信領域等でも増加又は新たに該当コンテンツを配信するように配信スケジュールを変更する(ステップS405)。   When the change is an increase, the analysis unit 46 increases the number of times of distribution of content whose measurement object has a large increase effect compared to other distribution areas, etc. in other distribution areas or newly adds the corresponding content. The distribution schedule is changed so as to be distributed (step S405).

一方、変化が減少であった場合、分析部46は、他の配信地域等と比して測定対象に大きな減少効果が認められたコンテンツの配信回数を他の配信領域等でも減少又は配信スケジュールから削除するように変更する(ステップS406)。   On the other hand, when the change is a decrease, the analysis unit 46 reduces the number of distributions of the content that has been recognized to have a large reduction effect in the measurement target as compared to other distribution areas or the like from other distribution areas or from the distribution schedule. It changes so that it may delete (step S406).

以上説明した制御機能を設けることにより、他の配信地域等に比して高い配信効果が認められたコンテンツが発見された場合には、そのコンテンツの配信を他の配信地域等でも追加又は配信回数を増加させるために用いることができる。   By providing the control function described above, if content that is found to have a higher distribution effect than other distribution areas is discovered, the distribution of the content is added or distributed in other distribution areas. Can be used to increase.

例えば女性を啓発対象として作成したコンテンツの配信効果が婦人科よりも小児科で高いことが分かった場合、他の医療機関の小児科でも新たにそのコンテンツの配信を開始させたり、配信回数を増加させることに用いることができる。また、例えば隣接する又は同規模の他の行政単位において効果の認められたコンテンツの配信を、他の行政単位に属する医療機関でも同様に増加させることに用いることができる。   For example, if it turns out that the distribution effect of content created for enlightenment of women is higher in pediatrics than in gynecology, the distribution of the content may be newly started in pediatrics at other medical institutions or the number of distributions may be increased. Can be used. In addition, for example, it can be used to increase the distribution of content recognized as being effective in another administrative unit that is adjacent or of the same scale, even in a medical institution that belongs to another administrative unit.

また、これらとは異なり、他の配信地域や診療科に比して高い減少効果が認められたコンテンツが発見された場合には、そのコンテンツの配信を他の配信地域等から削除又は配信回数から減少させることができる。   Also, unlike these, if content with a high reduction effect compared to other distribution areas or clinical departments is found, the distribution of that content is deleted from other distribution areas or from the number of distributions Can be reduced.

以上説明した制御機能を設けることにより、個別の配信先から収集されたレセプトデータだけを検証する場合に比して迅速に配信効果の高い又は低いコンテンツを特定し、他の配信領域等における配信スケジュールに反映させることができる。   By providing the control functions described above, it is possible to quickly identify content that has a high or low distribution effect as compared with the case of verifying only the receipt data collected from individual distribution destinations, and distribution schedules in other distribution areas, etc. Can be reflected.

(制御例5)
図16は、ある医療機関(配信先)で検証された配信効果に基づいて、連携登録された他の医療機関におけるコンテンツの配信スケジュールを変更するための自動制御例を示す。なお、図16の処理動作は、前述した制御例のうち、ある医療機関から収集されたレセプトデータを検証した結果、あるコンテンツの配信回数を増加させる処理が実行された後に実行される。
(Control example 5)
FIG. 16 shows an example of automatic control for changing a content distribution schedule in another medical institution registered in cooperation based on a distribution effect verified in a certain medical institution (distribution destination). Note that the processing operation in FIG. 16 is executed after processing for increasing the number of times a certain content is distributed as a result of verifying the receipt data collected from a certain medical institution in the control example described above.

ここで、分析部46は、現在検証対象としている医療機関について連携登録された他の配信先があるか否かを判定する(ステップS501)。分析部46は、図17に示す連携テーブル4450を参照し、連携登録されている配信先を読み出す。連携テーブル4450は、マスタテーブルサーバ44に格納されている。このテーブルには、各配信先について登録された連携先(配信先)の情報が1レコードとして登録されている。レコードは、配信先を特定する配信先ID4451、その名称4452、1つ目の連携先ID4453、その名称4454、2つ目の連携先ID4455、その名称4456等により構成される。   Here, the analysis unit 46 determines whether or not there is another delivery destination that is registered in cooperation with the medical institution that is currently being verified (step S501). The analysis unit 46 refers to the cooperation table 4450 shown in FIG. The linkage table 4450 is stored in the master table server 44. In this table, information on the cooperation destination (distribution destination) registered for each distribution destination is registered as one record. The record is composed of a delivery destination ID 4451 that identifies the delivery destination, its name 4452, a first linkage destination ID 4453, its name 4454, a second linkage destination ID 4455, its name 4456, and the like.

ステップS501の判定において、連携先を発見できなかった場合(否定結果が得られた場合)、分析部46はそのまま処理を終了する。一方、連携先を発見した場合(肯定結果が得られた場合)、分析部46は、連携登録されている他の配信先の配信スケジュールについても配信効果が認められたコンテンツの配信を追加し、又は配信回数を増加させる処理を実行する(ステップS502)。具体的には、分析部46は、配信管理サーバ31に対し、連携先に登録されている他の配信先の配信スケジュールに変更を指示する。   In the determination in step S501, if the cooperation destination cannot be found (a negative result is obtained), the analysis unit 46 ends the process as it is. On the other hand, when the cooperation destination is found (when an affirmative result is obtained), the analysis unit 46 adds the distribution of the content for which the distribution effect is recognized for the distribution schedules of other distribution destinations registered in cooperation, Or the process which increases the frequency | count of delivery is performed (step S502). Specifically, the analysis unit 46 instructs the distribution management server 31 to change the distribution schedule of another distribution destination registered in the cooperation destination.

以上説明した制御機能を設けることにより、ある配信先で実績の上がったコンテンツの配信を連携関係にある他の配信先でも自動的に配信又はその配信回数を増加させることができる。例えば標榜科が異なる医療機関同士、例えば近隣に位置する他科のクリニックを互いに連携登録しておくことにより、いずれかのクリニックで実績のあったコンテンツを連携関係にある他のクリニックでも流すことができる。この場合、連携関係にあるクリニック間において互いの患者を紹介する機会をもうけることができる。因みに、紹介を受けたクリニックにおいては受診者の増加というメリットを享受でき、紹介した側のクリニックにおいても診療情報提供書を発行するメリットを享受できる。   By providing the control function described above, it is possible to automatically distribute the distribution of content that has been successful at a certain distribution destination, or to increase the number of distributions at other distribution destinations that have a cooperative relationship. For example, by registering medical institutions in different departments, such as clinics of other departments located nearby, in cooperation with each other, content that has been proven in any clinic can be streamed in other clinics it can. In this case, it is possible to have an opportunity to introduce each other's patients between the clinics in a cooperative relationship. By the way, clinics that have received referrals can benefit from an increase in the number of medical examinees, and the clinics on the referral side can also enjoy the benefits of issuing a medical information provision form.

1…コンピュータ、2…セットトップボックス、3…表示装置、4…レセプトコンピュータ、5…配信/効果検証システム、5A…配信システム、5B…効果検証システム、11…医療機関システム、21、22…ネットワーク、31…配信管理サーバ、32…コンテンツサーバ、41…レセプトデータ蓄積サーバ、42…コンテンツ特定情報取得部、43…検証対象情報読取部、44…マスタテーブルサーバ、45…カウント部、46…分析部、47…分析テーブルサーバ、3000…配信スケジュール管理マスタテーブル、4400…傷病名マスタテーブル、4410…医療診療行為マスタテーブル、4420…医薬品マスタテーブル、4430…評価対象マスタテーブル、4450…連携テーブル、4510…配信先別分析用テーブル、4520…グループ別分析用テーブル。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Computer, 2 ... Set top box, 3 ... Display apparatus, 4 ... Receptacle computer, 5 ... Distribution / effect verification system, 5A ... Distribution system, 5B ... Effect verification system, 11 ... Medical institution system, 21, 22 ... Network , 31 ... Distribution management server, 32 ... Content server, 41 ... Receipt data storage server, 42 ... Content specific information acquisition unit, 43 ... Verification target information reading unit, 44 ... Master table server, 45 ... Count unit, 46 ... Analysis unit , 47 ... Analysis table server, 3000 ... Distribution schedule management master table, 4400 ... Wound and disease name master table, 4410 ... Medical practice act master table, 4420 ... Pharmaceutical product master table, 4430 ... Evaluation target master table, 4450 ... Cooperation table, 4510 ... Analysis table for each delivery destination 4520 ... group-by-group analysis for the table.

Claims (8)

検証対象とする医療機関において配信されたコンテンツを特定する情報を、コンテンツの配信を管理するサーバから取得するコンテンツ特定情報取得手段と、
取得したコンテンツを特定する情報に基づいて、配信効果の検証用に各コンテンツに対応付けられた医療行為及び/又は医薬品に関する情報を、評価対象マスタテーブルから読み出す検証対象情報読出手段と、
読み出した情報に基づいてレセプトデータを蓄積したサーバを検索し、検証対象とする医療機関において、設定期間内に実行された医療行為の回数及び/又は処方された医薬品の個数をカウントするカウント手段と、
カウントされた医療行為の回数及び/又は医薬品の個数をコンテンツに対応付けて管理する分析手段と
有することを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
Content specifying information acquisition means for acquiring information for specifying content distributed in a medical institution to be verified from a server that manages distribution of content;
Based on information for identifying the acquired content, verification target information reading means for reading out information on the medical practice and / or medicine associated with each content for verification of the delivery effect from the evaluation target master table;
A count unit that searches a server that stores the receipt data based on the read information and counts the number of medical actions performed and / or the number of prescribed medicines in a medical institution to be verified; ,
A digital signage effect verification system comprising: an analysis unit that manages the number of counted medical actions and / or the number of medicines in association with content.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記分析手段は、
前記コンテンツを配信する前に実行された前記医療行為の回数及び/又は処方された前記医薬品の個数と、前記コンテンツの配信後に実行された前記医療行為の回数及び/又は処方された前記医薬品の個数とを表示画面上に表示する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The analysis means includes
The number of medical actions performed and / or the number of prescribed medicines performed before distributing the content, and the number of medical actions performed and / or the number of prescribed medicines performed after distributing the content. Is displayed on the display screen. Digital signage effect verification system.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記カウント手段は、
前記コンテンツ別に、前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数をカウントする処理部を有し、
前記分析手段は、
カウントされた前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数に基づいて各コンテンツの配信効果を数値化する処理部と、
各コンテンツについて数値化された配信効果と閾値を比較する処理部と、
前記配信効果が前記閾値より小さいと判定されたコンテンツについて、代替コンテンツを検索する処理部と、
検索された前記代替コンテンツの少なくとも一つを、配信コンテンツに変更する処理部とを有する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The counting means includes
A processing unit that counts the number of medical actions and / or the number of medicines for each content,
The analysis means includes
A processing unit to quantify the distribution effect of each content based on the counted number of times and / or the number of the medicines of the medical practice,
A processing unit that compares a threshold value with a digitalized distribution effect for each content;
A processing unit that searches for alternative content for content that is determined to have the distribution effect smaller than the threshold;
A digital signage effect verification system, comprising: a processing unit that changes at least one of the searched alternative contents into distribution contents.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記カウント手段は、
比較判定用に設定された複数のコンテンツについて、前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数をそれぞれカウントする処理部を有し、
前記分析手段は、
カウントされた前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数に基づいて、前記複数のコンテンツの各配信効果を数値化する処理部と、
前記複数のコンテンツについて数値化された配信効果同士を比較する処理部と、
配信効果が低いコンテンツの配信スケジュールを、配信効果の高いコンテンツの配信スケジュールに変更する処理部とを有する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The counting means includes
For a plurality of contents set for comparison determination, a processing unit for counting the number of times of medical treatment and / or the number of medicines, respectively,
The analysis means includes
A processing unit that quantifies each delivery effect of the plurality of contents based on the counted number of medical actions and / or the number of the medicines;
A processing unit for comparing the distribution effects quantified for the plurality of contents;
A digital signage effect verification system, comprising: a processing unit that changes a distribution schedule of content having a low distribution effect to a distribution schedule of content having a high distribution effect.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記カウント手段は、
比較判定用の複数の測定対象について、前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数をコンテンツ別に集計する処理部を有し、
前記分析手段は、
カウントされた前記医療行為の回数及び/又は前記医薬品の個数に基づいて、前記複数のコンテンツの各配信効果を数値化する処理部と、
前記複数のコンテンツについて数値化された配信効果同士を比較する処理部と、
配信効果が高い方のコンテンツの配信スケジュールを少なくとも増加させる処理部とを有する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The counting means includes
For a plurality of measurement objects for comparison determination, a processing unit that counts the number of medical actions and / or the number of medicines by content,
The analysis means includes
A processing unit that quantifies each delivery effect of the plurality of contents based on the counted number of medical actions and / or the number of the medicines;
A processing unit for comparing the distribution effects quantified for the plurality of contents;
A digital signage effect verification system, comprising: a processing unit that at least increases a distribution schedule of content having a higher distribution effect.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記カウント手段は、
複数の配信先で実行された前記医療行為の回数及び/又は処方された前記医薬品の個数を、予め登録された配信先グループごとにカウントする処理部を有し、
前記分析手段は、
前記配信先グループごとにカウントされた前記回数及び/又は個数に基づいて、複数の前記配信先グループの間で配信効果の傾向が他と大きく異なる配信先グループの存在の有無を判定する処理部と、
配信効果が増加した配信先グループが存在する場合、当該配信先グループで配信されたコンテンツの配信を他の配信先グループにおいて増加又は追加させる処理部と、
配信効果が減少した配信先グループが存在する場合、当該配信先グループで配信されたコンテンツの配信を他の配信先グループにおいて減少又は削除する処理部とを有する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The counting means includes
A processing unit that counts the number of medical actions performed at a plurality of delivery destinations and / or the number of prescribed medicines for each delivery destination group registered in advance;
The analysis means includes
A processing unit that determines the presence / absence of a distribution destination group having a distribution effect tendency greatly different among the plurality of distribution destination groups based on the number of times and / or the number counted for each distribution destination group; ,
A processing unit that increases or adds the distribution of content distributed in the distribution destination group in another distribution destination group when there is a distribution destination group in which the distribution effect is increased;
When there is a delivery destination group with a reduced delivery effect, it has a processing unit that reduces or deletes the delivery of the content delivered by the delivery destination group in another delivery destination group system.
請求項1に記載のデジタルサイネージの効果検証システムにおいて、
前記分析手段は、ある医療機関において、あるコンテンツの配信スケジュールを増加させる場合、前記ある医療機関との連携が登録されている他の医療機関に対する配信スケジュールも増加させる処理部を有する
ことを特徴とするデジタルサイネージの効果検証システム。
In the digital signage effect verification system according to claim 1,
The analysis means includes a processing unit that increases a distribution schedule for another medical institution registered with the certain medical institution when the distribution schedule of a certain content is increased in a certain medical institution. Digital signage effect verification system.
デジタルサイネージの効果検証システムを構成するコンピュータを、
検証対象とする医療機関において配信されたコンテンツを特定する情報を、コンテンツの配信を管理するサーバから取得するコンテンツ特定情報取得手段、
取得したコンテンツを特定する情報に基づいて、配信効果の検証用に各コンテンツに対応付けられた医療行為及び/又は医薬品に関する情報を、評価対象マスタテーブルから読み出す検証対象情報読出手段、
読み出した情報に基づいてレセプトデータを蓄積したサーバを検索し、検証対象とする医療機関において、設定期間内に実行された医療行為の回数及び/又は処方された医薬品の個数をカウントするカウント手段、
カウントされた医療行為の回数及び/又は医薬品の個数をコンテンツに対応付けて管理する分析手段
として機能させるためのプログラム。
The computers that make up the digital signage effect verification system
Content specifying information acquisition means for acquiring information for specifying content distributed in a medical institution to be verified from a server that manages distribution of the content;
Verification target information reading means for reading out information on medical practices and / or medicines associated with each content for verification of the delivery effect from the evaluation target master table based on the information specifying the acquired content,
A count unit that searches a server that stores the receipt data based on the read information, and counts the number of medical actions performed and / or the number of prescribed medicines in a medical institution to be verified,
A program for functioning as an analysis means for managing the number of counted medical actions and / or the number of medicines in association with content.
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