JP2002073816A - Health information control system and method - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、診断希望者の検査
項目から所定の健康管理項目について医師等が診断を行
なう際のサポートとなる情報を提供する健康情報管理シ
ステム及び方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a health information management system and method for providing information to assist a doctor or the like in making a diagnosis on a predetermined health management item from a test item of a person who wishes to make a diagnosis.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、医師は健康診断の際の検査項目を
総合的に判断することにより健康管理項目（例えば肝機
能や糖尿病等、複数の検査項目に基づいて判定される項
目）についての所見、例えば「肝機能が低下していま
す。精密検査が必要です。再検査が必要です」や「糖尿
病の予備群です。アルコールの摂取を控えましょう」等
の診断を行なっていた。そして、被検査者はその診断結
果に基づいて精密検査を受けたり、あるいは、禁酒して
糖尿病を予防するようにしていた。2. Description of the Related Art Heretofore, doctors comprehensively judge test items at the time of a health examination to find findings on health management items (for example, items determined based on a plurality of test items such as liver function and diabetes). For example, he had diagnoses such as "The liver function is low. A detailed examination is required. A re-examination is needed." And "A spare group for diabetes. Let's refrain from alcohol consumption." Then, the subject is subjected to a detailed examination based on the diagnosis result or to stop drinking to prevent diabetes.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検査項
目が増えるに従って、医師の診断業務が複雑かつ困難に
なってきており、医師の診断をサポートする情報提供が
要望されている。また、健康診断は通常１年に１回、多
くても１年に数回であり、被険者が現在の健康状態では
医師による診断を受けるべきか否かを知りたいと希望し
ても、次回の健康診断までは不可能であった。さらに近
年、複数の健康管理項目に問題が生じた場合に突然死等
の症候群が引き起こされることが解ってきたが、このよ
うな症候群が発生し得るかの診断を医師が行なう時のサ
ポート情報の提供も必要になってきている。However, as the number of examination items increases, the diagnosis work of doctors becomes complicated and difficult, and there is a demand for providing information to support the diagnosis of doctors. Also, medical examinations are usually conducted once a year, at most several times a year, and even if the insured wants to know whether or not to be diagnosed by a doctor in his current health condition, It was not possible until the next medical examination. In recent years, it has been found that a syndrome such as sudden death is caused when a problem occurs in a plurality of health care items, but support information for a doctor to diagnose whether such a syndrome can occur may be provided. Provision is also needed.
【０００４】本発明は上記問題点に鑑みてなされたもの
で、検査項目に基づいて健康管理項目の危険度を算出す
るとともに当該健康管理項目に応じて生じうる症候群の
発生度を算出することで医師の診断業務を支援するとと
もに、被検者の今現在の健康状態を提示することのでき
る健康情報管理システム及び方法を提供することを目的
とする。[0004] The present invention has been made in view of the above problems, and calculates the degree of risk of a health management item based on a test item and calculates the degree of occurrence of a syndrome that can occur in accordance with the health management item. It is an object of the present invention to provide a health information management system and method capable of supporting a doctor's diagnosis work and presenting a current health condition of a subject.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に記載の発明は、診断希望者に関する複数
の検査項目の値が正常な範囲にあるかを判定する検査値
判定手段と、前記検査値判定手段の判定結果に基づい
て、該検査項目に対応して定められている健康管理項目
の危険度を算出する危険度算出手段とを備えたことを特
徴とする。請求項２に記載の発明は、前記健康管理項目
の危険度に基づいて、該健康管理項目に対応して定めら
れている症候群の発生度を算出する発生度算出手段を備
えたことを特徴とする。請求項３に記載の発明は、前記
健康管理項目の危険度又は前記症候群の発生度を前記診
断希望者が有する端末へ送信する送信手段を備えたこと
を特徴とする。請求項４に記載の発明は、前記検査項目
は、予め登録された健康診断の結果から取得され、又は
診断希望者が有する端末から送信されることを特徴とす
る。請求項５に記載の発明は、前記検査値判定手段は、
前記健康診断の結果と前記診断希望者の有する端末から
送信された検査項目が同一の場合に、そのうち最新の検
査項目を判定に用いることを特徴とする。請求項６に記
載の発明は、前記検査値判定手段は、前記検査項目の判
定結果を異常度としてランク付けて判定し、前記危険度
算出手段は、当該異常度に基づいて前記危険度を算出す
ることを特徴とする。請求項７に記載の発明は、前記危
険度算出手段は、前記診断希望者における所定の検査項
目が示す時系列的な傾向、又は前記診断希望者の身体的
特徴を示す特性値、性別もしくは年齢に基づいて前記危
険度を算出することを特徴とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided an inspection value determining means for determining whether values of a plurality of inspection items relating to a person who wants to diagnose are within a normal range. And a risk calculating means for calculating a risk of a health management item defined corresponding to the test item based on a determination result of the test value determining means. The invention according to claim 2 is characterized by comprising, based on the risk of the health management item, an occurrence calculation means for calculating the occurrence of a syndrome determined corresponding to the health management item. I do. According to a third aspect of the present invention, there is provided a transmission device for transmitting the degree of risk of the health management item or the degree of occurrence of the syndrome to a terminal possessed by the applicant for diagnosis. According to a fourth aspect of the present invention, the test item is obtained from a result of a health check registered in advance or transmitted from a terminal of a person who wants to make a diagnosis. In the invention according to claim 5, the inspection value determination unit includes
In the case where the result of the health checkup is the same as the test item transmitted from the terminal of the applicant for the diagnosis, the latest test item is used for the determination. In the invention according to claim 6, the test value determining means ranks and determines the determination result of the test item as an abnormal degree, and the risk calculating means calculates the risk based on the abnormal degree. It is characterized by doing. The invention according to claim 7, wherein the risk degree calculating means includes a time-series trend indicated by a predetermined test item in the diagnosis applicant, or a characteristic value indicating a physical characteristic of the diagnosis applicant, gender, or age. The risk is calculated based on the following.
【０００６】請求項８に記載の発明は、診断希望者に関
する複数の検査項目の値が正常な範囲にあるかを判定す
る処理と、前記検査値判定手段の判定結果に基づいて、
該検査項目に対応して定められている健康管理項目の危
険度を算出する処理とを有することを特徴とする。請求
項９に記載の発明は、前記健康管理項目の危険度に基づ
いて、該健康管理項目に対応して定められている症候群
の発生度を算出する処理を有することを特徴とする。[0008] The invention according to claim 8 is a process for judging whether the values of a plurality of test items relating to a person who wants to be diagnosed are within a normal range, and based on the judgment result of the test value judging means.
Calculating a risk level of a health management item defined corresponding to the test item. According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a method for calculating, based on a risk level of the health management item, a degree of occurrence of a syndrome determined corresponding to the health management item.
【０００７】[0007]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図１は本発明の健康情報管
理システムによる一実施の形態の構成を示すブロック図
である。この図において、健康情報管理システム（以
下、必要に応じて「本システム」と称する）５０は、診
断希望者（以下、「被験者」と称する）の検査項目の値
に基づいて所定の健康管理項目の危険度を算出し、その
結果を提示するもので、全体としてＷＷＷ（World Wide
Web）のＷｅｂサーバ（サーバ装置）を構成し、インタ
ーネット等のネットワーク１００を介して被験者が有す
るユーザ端末７０及び該端末に接続されたバイタルセン
サ８０、並びに担当医師等が有する医療機関端末９０に
接続されている。そして、本システム（Ｗｅｂサーバ）
５０に対して割り当てられたＵＲＬ（Uniform Resource
Locator）を指定することで、本システムへのアクセス
がなされるようになっている。なお、ネットワーク１０
０としては、上記したインターネットの他、例えば専用
回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide A
rea Network）等を用いてもよく、また、バイタルセン
サ８０は、ユーザ端末に接続されずに直接ネットワーク
１００を介して本システムに接続されていてもよい。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of one embodiment of the health information management system of the present invention. In this figure, a health information management system (hereinafter, referred to as “the present system” as necessary) 50 is provided with a predetermined health management item based on the value of a test item of a person who wishes to diagnose (hereinafter, referred to as “subject”). Is calculated, and the result is presented. WWW (World Wide
A Web server (server device) of the Web is configured and connected to a user terminal 70 of the subject and a vital sensor 80 connected to the terminal, and a medical institution terminal 90 of a doctor or the like via a network 100 such as the Internet. Have been. And this system (Web server)
URL (Uniform Resource) assigned to
Locator) allows access to this system. The network 10
In addition to the Internet described above, for example, a dedicated line, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide A)
rea Network) or the like, and the vital sensor 80 may be directly connected to the present system via the network 100 without being connected to the user terminal.
【０００８】ユーザ端末７０は、例えば入力手段、通信
手段及び表示装置を備えるパーソナルコンピュータから
なり、上記端末７０に接続されたバイタルセンサ８０の
情報、パーソナル情報等の被験者の健康診断に関する情
報を本システム５０に送信する。医療機関端末９０は、
例えば入力手段、通信手段、及び表示装置を備えるパー
ソナルコンピュータからなり、適宜本システム５０に対
して被験者の算出結果の閲覧を要求し、上記要求に応じ
て本システム５０から送信される算出結果を閲覧可能に
取得する。取得した算出結果は、医師により被験者の健
康診断を行なう際に用いられる。また、ユーザ端末７０
は、適宜本システム５０に対して算出結果の閲覧を要求
し、上記要求に応じて本システム５０から送信される算
出結果を閲覧可能に取得する。バイタルセンサ８０は、
被験者の検査項目を計測し、計測結果はユーザ端末７０
を介して本システム５０に送信される。The user terminal 70 comprises, for example, a personal computer provided with input means, communication means and a display device. Send to 50. The medical institution terminal 90
For example, it is composed of a personal computer having an input unit, a communication unit, and a display device, and requests the system 50 to view the calculation result of the subject as appropriate, and browses the calculation result transmitted from the system 50 in response to the request. Get as possible. The obtained calculation result is used when a medical examination of a subject is performed by a doctor. Also, the user terminal 70
Requests the system 50 to view the calculation result as appropriate, and obtains the calculation result transmitted from the system 50 in response to the request so as to be viewable. The vital sensor 80
The test item of the subject is measured, and the measurement result is stored in the user terminal 70.
Is transmitted to the system 50 via the.
【０００９】健康情報管理システム５０は、後述する検
査項目データベース２、バイタルセンサ情報データベー
ス４、診療情報データベース６、検査値判定条件データ
ベース１０、健康危険度条件データベース１２、症候群
発生度条件データベース１４、各部の制御を行う制御手
段８、ネットワーク１００を介して接続されたユーザ端
末７０や医療機関端末９０と情報を送受信する通信手段
とを備えている、さらにこの実施の形態では、算出結果
データベース１６、パーソナル情報データベース１８及
び生活習慣データベース２０を備えている。なお、制御
手段８は、例えば本システム５０を構成するサーバ装置
の中央演算処理装置（ＣＰＵ：centralProcessing Uni
t）によって実現することができる。The health information management system 50 includes a test item database 2, a vital sensor information database 4, a medical care information database 6, a test value determination condition database 10, a health risk condition database 12, a syndrome occurrence condition database 14, and various components described below. And a communication means for transmitting and receiving information to and from the user terminal 70 and the medical institution terminal 90 connected via the network 100. In this embodiment, the calculation result database 16 An information database 18 and a lifestyle database 20 are provided. The control means 8 is, for example, a central processing unit (CPU) of a server device constituting the system 50.
t).
【００１０】本システム５０で診断する被験者の検査項
目は、健康診断で健康管理や病気の可能性の有無を調べ
るために行う予め定められた臨床検査項目で、例えば図
２に示すように、ＢＭＩ（Body Mass Index）を算出す
るための身長や体重、又は血圧並びに心電図のように被
験者に直接触れて検査する生体検査項目Ｆ２と、血糖値
や尿蛋白のように、被験者から採取した血液や尿等の検
体を検査する検体検査項目Ｆ４とからなる。また、上記
検査項目からその危険度が算出される健康管理項目は、
上記検査項目の検査値に応じて引き起こされる人体の機
能障害又は病気（病名）であり、例えば図２に示すよう
に、空腹時血糖値、ＨｂＡ1、ＨｂＡ1ｃからなる検査項
目Ｆ６に対応する健康管理項目が糖尿病であるというよ
うに、予め定められている。The test items of the subject to be diagnosed by the present system 50 are predetermined clinical test items for examining the possibility of health management or the possibility of illness in a health check. For example, as shown in FIG. (Body Mass Index) for calculating height, weight, blood pressure, and a biometric test item F2 to be examined by directly touching the subject, such as an electrocardiogram; and blood and urine collected from the subject, such as blood glucose and urine protein. And a sample test item F4 for testing a sample. In addition, the health management items whose risk is calculated from the above test items are as follows:
A human dysfunction or disease caused based on the detection values of the check item (disease name), for example, as shown in FIG. 2, fasting glucose, corresponding to the test item F6 consisting HbA 1, HbA 1 c It is determined in advance that the health management item is diabetes.
【００１１】検査値判定条件データベース１０は、被験
者の検査項目の値が正常かどうかを判断するための判定
条件を記憶し、さらに本実施の形態では検査項目の値が
異常の場合、その異常の程度を判定するための判定基準
を含んでいる。このデータベース１０は図３〜図５に示
すように、検査項目Ｆ１０に対応してその項目の正常値
の判定基準を示す正常判定基準Ｆ１２と、その項目が異
常値の場合に、その異常の程度を判定する異常判定基準
Ｆ１４とからなる情報が記憶されている。例えば、図５
の検査項目の最高血圧では、１３０未満が正常（Ａ：異
常なし）、１３０以上は異常と判断し、１３０以上１３
９以下は異常の程度「Ｂ：ほぼ正常」、１４０以上１５
９以下は異常の程度「Ｃ：要観察」、１６０以上１７９
以下は異常の程度「Ｄ：要医療」、１８０以上は異常の
程度「Ｅ：要精密」と判断するような判定条件が記憶さ
れている。ここでは、最高血圧の検査値が「１２８」で
あり、判定は正常（Ａ：異常なし）となる。The test value judgment condition database 10 stores judgment conditions for judging whether or not the test item value of the subject is normal. In the present embodiment, if the test item value is abnormal, the test item A criterion for determining the degree is included. As shown in FIGS. 3 to 5, the database 10 includes a normality criterion F12 indicating a criterion of a normal value of the item corresponding to the inspection item F10, and a degree of abnormality when the item is an abnormal value. Is stored. The information is composed of an abnormality determination criterion F14 for determining. For example, FIG.
With regard to the systolic blood pressure of the test items, it is determined that the blood pressure less than 130 is normal (A: no abnormality), the blood pressure of 130 or more is abnormal,
9 or less is the degree of abnormality "B: almost normal", 140 or more and 15
9 or less is the degree of abnormality "C: Observation required", 160 to 179
In the following, a determination condition for determining that the degree of abnormality is “D: medical treatment required” and 180 or more for the degree of abnormality “E: precision required” is stored. Here, the test value of systolic blood pressure is “128”, and the determination is normal (A: no abnormality).
【００１２】健康危険度条件データベース１２は、上記
健康管理項目の危険度を被験者の検査項目（検査値）の
判定結果に基づいて算出する条件を記憶し、本実施の形
態では検査項目（検査値）の異常の程度に応じた算出条
件が記憶されている。このデータベース１２は図６に示
すように、健康管理項目Ｆ２０とその項目の危険度算出
条件Ｆ２２からなる情報が記憶されている。例えば、健
康管理項目が「脂質」の場合、該当する４つの検査項目
の検査値の判定のうち最も悪い判定を「脂質」の危険度
と見なす。ここでは、検査項目「Ｔ−Ｃｈｏ」の検査値
の判定が最も悪い「Ｃ」であるので、上記条件に基づき
脂質の危険度判定は「Ｃ」となる。The health risk condition database 12 stores a condition for calculating the risk of the health management item based on the judgment result of the test item (test value) of the subject. ) Are stored according to the degree of abnormality. As shown in FIG. 6, the database 12 stores information including a health management item F20 and a risk calculation condition F22 of the item. For example, when the health management item is “lipid”, the worst determination among the determinations of the test values of the corresponding four test items is regarded as the risk of “lipid”. Here, the determination of the test value of the test item “T-Cho” is “C”, which is the worst, so the risk degree determination of lipid is “C” based on the above conditions.
【００１３】症候群発生度条件データベース１４は、所
定の健康管理項目に対応して引き起こされると予想され
る症候群（例えば突然死等の生命に係る事項）の発生度
を算出する条件を記憶する。このデータベース１４は図
７に示すように、症候群を示す項目Ｆ３０と、その発生
度条件Ｆ３２とからなる情報が記憶されていて、例えば
突然死の場合、対応する健康管理項目のうち２項目以上
の危険度が「Ｃ」の場合に、突然死の可能性（発生度）
があると見なす。The syndrome occurrence degree condition database 14 stores conditions for calculating an occurrence degree of a syndrome (for example, a matter related to life such as sudden death) expected to be caused in correspondence with a predetermined health management item. As shown in FIG. 7, the database 14 stores information including an item F30 indicating a syndrome and an occurrence condition F32. For example, in the case of sudden death, two or more items among the corresponding health management items are stored. Possibility of sudden death when the risk is “C” (degree of occurrence)
Assume that there is.
【００１４】検査項目データベース２は、被験者毎に所
定の健康診断の受診結果における検査項目の値を、検査
日付に関連付けて記憶する。バイタルセンサ情報データ
ベース４は、上記被験者のユーザ端末７０に接続された
バイタルセンサ３により計測された検査項目の値を計測
日付に関連付けて記憶し、ユーザ端末７０から送信され
るるものである。診療情報データベース６は、被験者が
上記健康診断又はバイタルセンサによる計測以外の方法
で取得した検査項目の値（医療機関の診療等）を検査日
付に関連付けて記憶する。算出結果データベース１６
は、本システムによる算出結果を記憶する。パーソナル
情報データベース１８は、被験者の個人情報（被験者の
氏名、性別、年齢、生年月日、会社名、保険証番号等）
が記憶されている。生活習慣情報データベース２０は、
被験者が健康診断を受けた時の問診等に基づいた項目を
記憶し、被験者の飲酒、喫煙等の生活習慣の情報が記憶
されている。また、上記各データベースは、必要に応じ
て情報を時系列で記憶する。The test item database 2 stores, for each subject, the value of a test item in the result of a prescribed medical examination in association with the test date. The vital sensor information database 4 stores the value of the test item measured by the vital sensor 3 connected to the user terminal 70 of the subject in association with the measurement date, and is transmitted from the user terminal 70. The medical treatment information database 6 stores the values of the test items (medical treatments at medical institutions, etc.) obtained by the subject by a method other than the above-mentioned medical examination or measurement by a vital sensor in association with the test date. Calculation result database 16
Stores the calculation result by the present system. The personal information database 18 stores the subject's personal information (the subject's name, gender, age, date of birth, company name, insurance card number, etc.).
Is stored. The lifestyle information database 20
Items based on a medical interview or the like when the subject has undergone a health check are stored, and information on the subject's lifestyle such as drinking and smoking is stored. Further, each of the above databases stores information in time series as needed.
【００１５】次に、本実施の形態による健康情報管理シ
ステムの算出処理について図８から図１１を参照して説
明する。図８は、被験者の検査項目の値の異常度の判定
及び健康危険度の算出処理の動作を示したフローチャー
トで、ユーザ端末７０又は医療端末９０から算出の要求
が入力されると、制御手段８は対象となる被験者に関す
る各データベース２，４，６に記憶されている検査項目
を抽出する（ステップＳ１）。この時、各データベース
２，４，６で同一の検査項目が登録されている場合は、
最も新しい日付情報を持つ検査項目の値を取得する。制
御手段８は取得した検査値に対応する判断条件を検査値
判定条件データベースから検索し、それに基づいて所定
の検査項目の値が正常範囲（判定「Ａ」）に有るかどう
かを判定する（ステップＳ２）。そして、異常（ステッ
プＳ２で「Ｎｏ」）の場合はさらに異常の程度（判定
「Ｂ」〜「Ｆ」）を上記検査値判定条件データベースに
基づいて判定する（ステップＳ３）。対応する被験者の
検査項目すべてについて上記判定が終了するまでステッ
プ２〜ステップＳ３の処理を繰り返し行ない（ステップ
Ｓ４で「Ｎｏ」）、上記判定が全て終了すると処理を完
了する（ステップＳ４で「Ｙｅｓ」）。なお、ステップ
Ｓ２で「Ｙｅｓ」の場合は、ステップＳ４の処理に移
る。次に、制御手段８は所定の健康管理項目、例えば肝
機能の危険度を、前記した図６に示した健康危険度条件
データベースの算出条件に基づいて算出し、危険度
「Ａ」〜「Ｆ」として算出する（ステップＳ５）。例え
ば、対応する複数の検査項目のうち最悪の異常度を危険
度として算出したり、又は複数の検査項目のうち最悪の
異常度の検査項目が２つ以上ある場合に、その異常度を
危険度とする等、適宜これらの中から選択できる。そし
て、対応する健康管理項目すべてについて上記算出が終
了するまでステップＳ５の処理を繰り返し行ない（ステ
ップＳ６で「Ｎｏ」）、上記判定が全て完了すると次の
ステップに移る（ステップＳ６で「Ｙｅｓ」）。ステッ
プＳ７では、制御手段８は上記検査項目の値の異常度の
判定結果と健康危険度の算出結果を算出結果データベー
ス１６に記憶し、以下の症候群発生度の算出処理動作に
移る。Next, calculation processing of the health information management system according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the process of determining the degree of abnormality of the value of the test item of the subject and calculating the degree of health risk. When a request for calculation is input from the user terminal 70 or the medical terminal 90, the control unit 8 Extracts test items stored in the databases 2, 4, and 6 relating to the subject to be tested (step S1). At this time, if the same inspection item is registered in each of the databases 2, 4, and 6,
Get the value of the test item with the latest date information. The control unit 8 searches the inspection value determination condition database for the determination condition corresponding to the obtained inspection value, and determines whether or not the value of the predetermined inspection item is in the normal range (determination “A”) based on the search condition (step S2). In the case of abnormality ("No" in step S2), the degree of abnormality (determination "B" to "F") is further determined based on the inspection value determination condition database (step S3). The processing of step 2 to step S3 is repeated until the above determination is completed for all the test items of the corresponding subject ("No" in step S4), and the processing is completed when all the above determinations are completed ("Yes" in step S4). ). If "Yes" in step S2, the process proceeds to step S4. Next, the control unit 8 calculates a predetermined health management item, for example, the risk level of the liver function based on the calculation condition of the health risk level condition database shown in FIG. 6 described above, and calculates the risk levels “A” to “F”. (Step S5). For example, the worst anomaly level among a plurality of corresponding test items is calculated as a risk level, or when there are two or more worst anomaly level test items among a plurality of test items, the anomaly level is determined as the risk level. And the like can be appropriately selected from these. Then, the processing of step S5 is repeated until the above calculation is completed for all corresponding health management items ("No" in step S6), and when all the above determinations are completed, the process proceeds to the next step ("Yes" in step S6). . In step S7, the control means 8 stores the result of the determination of the degree of abnormality of the value of the test item and the result of the calculation of the health risk in the calculation result database 16, and proceeds to the following syndrome occurrence degree calculation processing operation.
【００１６】次に、症候群発生度の算出処理の動作を示
したフローチャートを図９を参照して説明する。この図
において、まず制御手段８は、所定の症候群に対応する
健康管理項目の危険度を算出結果データベース１６から
抽出する（ステップＳ１０）。次にその値を症候群発生
度条件データベース１４の算出条件と参照し、症候群
（例えば突然死）の発生度の有無を算出する（ステップ
Ｓ１１）。例えば、ある基準より高い危険度の健康管理
項目が、予め定められた個数以上あることを発生度の条
件とする。このようにすると、複数の検査項目に健康上
の問題があるときに症候群が生じるという減少に合致す
る。そして発生度が「有」の場合は（ステップＳ１２で
「Ｙｅｓ」）、さらにその発生度を上記算出条件に基づ
いて「１（発生度小）」〜「１０（発生度大）」にラン
ク付けて算出する（ステップＳ１３）。例えば、図６に
おいて突然死に関する各健康管理項目の危険度を加点
し、その平均を発生度として算出している。そして、そ
の結果を算出結果データベース１６に記憶する（ステッ
プＳ１５）。なお、上記算出の結果、症候群の発生の可
能性が無い場合は（ステップＳ１２で「Ｎｏ」）、「症
候群発生予想なし」とし（ステップＳ１４）、その結果
を算出結果データベース１６に記憶する（ステップＳ１
５）。Next, a flow chart showing the operation of the calculation process of the syndrome occurrence degree will be described with reference to FIG. In this figure, first, the control unit 8 extracts the risk level of the health management item corresponding to the predetermined syndrome from the calculation result database 16 (step S10). Next, the value is referred to as a calculation condition of the syndrome occurrence degree condition database 14, and the presence or absence of the occurrence degree of the syndrome (for example, sudden death) is calculated (step S11). For example, the condition of the degree of occurrence is that the number of health management items having a higher risk than a certain standard is equal to or greater than a predetermined number. This is consistent with a reduction in the occurrence of a syndrome when multiple test items have a health problem. If the occurrence degree is “Yes” (“Yes” in step S12), the occurrence degree is further ranked from “1 (small occurrence degree)” to “10 (large occurrence degree)” based on the above calculation conditions. (Step S13). For example, in FIG. 6, the risk level of each health management item related to sudden death is added, and the average is calculated as the occurrence level. Then, the result is stored in the calculation result database 16 (step S15). As a result of the above calculation, if there is no possibility of occurrence of a syndrome (“No” in step S12), “no prediction of syndrome occurrence” is made (step S14), and the result is stored in the calculation result database 16 (step S14). S1
5).
【００１７】このようにして算出された健康項目の危険
度及び症候群の発生度は適宜ユーザ端末７０と医療機関
端末９０に送信され、閲覧に供される。図１０は、健康
管理項目の危険度及び症候群の発生度を各端末７０，９
０に提示する処理の動作を示したフローチャートであ
る。まず制御手段８は、算出結果データベース１６の危
険度「Ｃ」以上の健康管理項目に関連付けられている情
報を生活習慣情報データベース２０から抽出し（ステッ
プＳ２０）、又、算出結果データベース１６から異常度
「Ｃ」以上の検査項目の値と症候群の発生度（又は発生
予想なし）を抽出する（ステップＳ２１）。抽出した生
活習慣情報、検査項目の値、及び症候群の発生度を総合
算出結果としてＷｅｂページ形式に編集し（ステップＳ
２２）、所望のユーザ端末７０又は医療機関端末９０に
Ｗｅｂページを送信する（ステップＳ２３）。図１１は
上記Ｗｅｂページの態様を示した図で、Ｗｅｂページ５
００には、症候群の発生度（リスク度）情報５００ａ、
異常度「Ｃ」以上の検査項目５００ｂの値５００ｃ、基
準値５００ｄ、及び判定５００ｅが表示されている。判
定５００ｅは図３〜図５の判定基準と同一のものであ
る。また、参考関連データとして、検査項目５００ｂに
対応する生活習慣情報５００ｆ（ここでは被験者の飲酒
に関する情報）が表示されている。なお、この図におけ
るアドバイス５００ｇの欄には、医師によるアドバイス
等を適宜表示するようにしてもよく、また、判定内容の
見方を適宜表示するようにしてもよい。The risk and the occurrence of the syndrome of the health item calculated in this way are transmitted to the user terminal 70 and the medical institution terminal 90 as appropriate, and are provided for viewing. FIG. 10 shows the degree of danger of the health management item and the degree of occurrence of the syndrome in each of the terminals 70 and 9.
9 is a flowchart illustrating an operation of a process to be presented as 0. First, the control means 8 extracts from the lifestyle information database 20 information associated with a health management item having a risk level “C” or higher in the calculation result database 16 (step S20). The value of the test item of “C” or more and the occurrence degree (or no occurrence prediction) of the syndrome are extracted (step S21). The extracted lifestyle information, the values of the test items, and the degree of occurrence of the syndrome are edited as a total calculation result in a Web page format (step S
22), a Web page is transmitted to the desired user terminal 70 or medical institution terminal 90 (step S23). FIG. 11 is a diagram showing the form of the Web page, and the Web page 5
00 indicates the degree of occurrence (risk) of the syndrome 500a,
The value 500c, the reference value 500d, and the determination 500e of the inspection item 500b with the abnormality degree “C” or more are displayed. The judgment 500e is the same as the judgment criterion in FIGS. Further, lifestyle-related information 500f (here, information on the subject's drinking) corresponding to the test item 500b is displayed as reference-related data. Note that, in the column of the advice 500g in this figure, advice by a doctor or the like may be appropriately displayed, or a way of understanding the determination content may be appropriately displayed.
【００１８】なお、上記健康管理項目の危険度は、その
危険度の算出条件となる検査項目の時系列的な傾向、例
えば年々検査値が増大又は減少していること等や、被験
者の体型、例えば肥満度、あるいは年齢や性別等に応じ
て所定の補正値を補正値データベースに記憶させてお
き、この補正値を加味して算出してもよい。例えば図１
２（１）に示すように、最高血圧が段々と増加している
場合には健康管理項目の危険度算出条件に補正値＋αを
加えたり、あるいは、図１２（２）に示すように、最高
血圧が段々と減少している場合には健康管理項目の危険
度算出条件に補正値−αを加えたりしてもよい。The risk level of the health management item is determined based on the chronological tendency of the test item used as the calculation condition of the risk level, for example, whether the test value increases or decreases year by year, the body type of the subject, For example, a predetermined correction value may be stored in a correction value database in accordance with the degree of obesity, age, sex, or the like, and the correction value may be calculated in consideration of the correction value. For example, FIG.
When the systolic blood pressure is gradually increasing as shown in FIG. 2 (1), the correction value + α is added to the risk calculation condition of the health management item, or as shown in FIG. If the hypertension is gradually decreasing, a correction value -α may be added to the risk calculation condition of the health management item.
【００１９】[0019]
【発明の効果】以上説明したように、本発明による健康
情報管理システムによれば、診断希望者の検査項目の検
査値が正常な範囲にあるかを検査値判定手段で判定し、
その判定結果に基づいて、該検査項目に対応して定めら
れている健康管理項目の危険度を危険度算出手段が算出
するので、当該危険度を医師の診断に参照することがで
き、医師の診断業務の複雑さを低減し、健康診断におけ
る医師の診断をサポートすることができる。As described above, according to the health information management system of the present invention, it is determined by the test value determining means whether the test value of the test item of the applicant for diagnosis is in a normal range.
Based on the result of the determination, the risk calculating means calculates the risk of the health management item determined corresponding to the test item, so that the risk can be referred to the diagnosis of the doctor, The complexity of the diagnostic work can be reduced, and the doctor's diagnosis in the medical checkup can be supported.
【００２０】また、前記健康管理項目の危険度に基づい
て、該健康管理項目に対応して定められている症候群の
発生度を発生度算出手段が算出するので、当該発生度を
医師の診断に参照することができる。また、予め登録さ
れた健康診断の結果と前記診断希望者の有する端末から
送信された検査項目が同一の場合に、前記送信される検
査項目を判定することにより、診断希望者の今現在の健
康管理項目の危険度や症候群の発生度を算出することが
できる。また、検査項目の判定結果を異常度としてラン
ク付けて判定した場合、危険度の算出を精度良く行なう
ことができる。また、診断希望者における所定の検査項
目が示す時系列的な傾向、又は前記診断希望者の身体的
特徴を示す特性値、性別もしくは年齢に基づいて危険度
を算出した場合、危険度の算出が更に精度よく行なわれ
るので、健康診断における医師の診断をより適切にサポ
ートすることができる。Further, based on the risk level of the health management item, the occurrence level calculating means calculates the occurrence level of the syndrome determined in accordance with the health management item, so that the occurrence level can be used for diagnosis by a doctor. Can be referenced. Further, when the result of the health check registered in advance is the same as the test item transmitted from the terminal of the candidate, the transmitted test item is determined to determine the current health of the candidate. The risk of the management item and the occurrence of the syndrome can be calculated. Further, when the determination result of the inspection item is ranked and determined as the degree of abnormality, the degree of risk can be calculated with high accuracy. In addition, if the risk is calculated based on a time-series trend indicated by a predetermined test item in a diagnosis applicant or a characteristic value indicating a physical characteristic of the diagnosis applicant, gender or age, the calculation of the risk is Since it is performed more accurately, it is possible to more appropriately support a doctor's diagnosis in a health check.
【図１】 本発明の健康情報管理システムによる一実施
の形態を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of a health information management system of the present invention.
【図２】 検査項目の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of an inspection item.
【図３】 検査値判定条件データベース１０のデータ構
成の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a data configuration of a test value determination condition database 10.
【図４】 検査値判定条件データベース１０のデータ構
成の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a data configuration of a test value determination condition database 10.
【図５】 検査値判定条件データベース１０のデータ構
成の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data configuration of a test value determination condition database 10.
【図６】 健康危険度条件データベース１２のデータ構
成の一例を示す図である。6 is a diagram showing an example of a data configuration of a health risk condition database 12. FIG.
【図７】 症候群発生度条件データベース１４のデータ
構成の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a data configuration of a syndrome occurrence degree condition database 14;
【図８】 検査項目の異常度判定と健康管理項目の危険
度算出の処理動作を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing processing operations for determining an abnormality level of a test item and calculating a risk level of a health management item.
【図９】 症候群発生度算出の処理動作を示すフローチ
ャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a processing operation of calculating a syndrome occurrence degree.
【図１０】 算出結果提示の処理動作を示すフローチャ
ートである。FIG. 10 is a flowchart showing a processing operation of presenting a calculation result.
【図１１】 提示画面の態様の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of a form of a presentation screen.
【図１２】 補正値の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a correction value.
８ 制御手段（検査値判定手段、危険度算出手段、発生
度算出手段） ９ 通信手段（送信手段） ７０ ユーザ端末（端末） ９０ 医療機関端末（端末） Ｆ１０ 検査項目Reference Signs List 8 control means (test value determination means, risk degree calculation means, occurrence degree calculation means) 9 communication means (transmission means) 70 user terminal (terminal) 90 medical institution terminal (terminal) F10 test item
フロントページの続き (72)発明者 細井 忠男 東京都板橋区小茂根３丁目13番１号 株式 会社生光会健康管理センター内 (72)発明者 池田 茂 東京都千代田区大手町２丁目２番２号 ア ーバンネット大手町ビル 株式会社エヌ・ ティ・ティエムイー内 (72)発明者 佐藤 義孝 東京都千代田区大手町２丁目２番２号 ア ーバンネット大手町ビル 株式会社エヌ・ ティ・ティエムイーコンサルティング内 Ｆターム(参考） 5B049 AA06 BB41 EE01 GG04 Continued on the front page (72) Inventor Tadao Hosoi 3-1-1, Komone, Itabashi-ku, Tokyo Inside the Ikkokai Health Care Center (72) Inventor Shigeru Ikeda 2-2-2, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo Urbannet Otemachi Building (NTMI) Inc. (72) Inventor Yoshitaka Sato 2-2-2 Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo Urbannet Otemachi Building NTMI Consulting F-term (Reference) 5B049 AA06 BB41 EE01 GG04
Claims (9)
が正常な範囲にあるかを判定する検査値判定手段と、 前記検査値判定手段の判定結果に基づいて、該検査項目
に対応して定められている健康管理項目の危険度を算出
する危険度算出手段とを備えたことを特徴とする健康情
報管理システム。1. A test value determining means for determining whether or not the values of a plurality of test items relating to a person who wants to be diagnosed are within a normal range; and A health information management system comprising: a risk calculation unit configured to calculate a risk of a predetermined health management item.
該健康管理項目に対応して定められている症候群の発生
度を算出する発生度算出手段を備えたことを特徴とする
請求項１に記載の健康情報管理システム。2. Based on the risk of the health management item,
The health information management system according to claim 1, further comprising an occurrence degree calculation unit that calculates an occurrence degree of a syndrome defined corresponding to the health management item.
群の発生度を前記診断希望者が有する端末へ送信する送
信手段を備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２
に記載の健康情報管理システム。3. The apparatus according to claim 1, further comprising a transmission unit configured to transmit a risk level of the health management item or a degree of occurrence of the syndrome to a terminal of the applicant for diagnosis.
Health information management system described in.
断の結果から取得され、又は診断希望者が有する端末か
ら送信されることを特徴とする請求項１から請求項３の
いずれかに記載の健康情報管理システム。4. The test item according to claim 1, wherein the test item is obtained from a result of a health check registered in advance, or is transmitted from a terminal of a person who wants to be diagnosed. Health information management system.
結果と前記診断希望者の有する端末から送信された検査
項目が同一の場合に、そのうち最新の検査項目を判定に
用いることを特徴とする請求項４に記載の健康情報管理
システム。5. When the result of the health checkup is the same as the test item transmitted from the terminal of the applicant for the diagnosis, the test value determination means uses the latest test item for the determination. The health information management system according to claim 4, wherein
判定結果を異常度としてランク付けて判定し、前記危険
度算出手段は、当該異常度に基づいて前記危険度を算出
することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか
に記載の健康情報管理システム。6. The inspection value determination unit ranks and determines the determination result of the inspection item as an abnormality degree, and the risk calculation unit calculates the risk based on the abnormality degree. The health information management system according to any one of claims 1 to 5, wherein
における所定の検査項目が示す時系列的な傾向、又は前
記診断希望者の身体的特徴を示す特性値、性別もしくは
年齢に基づいて前記危険度を算出することを特徴とする
請求項１から請求項６のいずれかに記載の健康情報管理
システム。7. The risk calculating means, based on a chronological tendency indicated by a predetermined test item in the diagnosis applicant, or a characteristic value indicating a physical characteristic, gender or age of the diagnosis applicant. The health information management system according to claim 1, wherein a degree of risk is calculated.
が正常な範囲にあるかを判定する処理と、 前記検査値判定手段の判定結果に基づいて、該検査項目
に対応して定められている健康管理項目の危険度を算出
する処理とを有することを特徴とする健康情報管理方
法。8. A process for determining whether or not the values of a plurality of test items relating to a person who wants to be diagnosed are within a normal range, and a process which is determined corresponding to the test item based on a determination result of the test value determining means. Calculating a risk level of a health management item.
該健康管理項目に対応して定められている症候群の発生
度を算出する処理を有することを特徴とする請求項８に
記載の健康情報管理方法。9. Based on the risk of the health management item,
The health information management method according to claim 8, further comprising calculating a degree of occurrence of a syndrome determined corresponding to the health management item.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000254512A JP2002073816A (en) | 2000-08-24 | 2000-08-24 | Health information control system and method |
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|---|---|---|---|
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002073816A (en) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003085398A1 (en) * | 2002-04-10 | 2003-10-16 | Horiba, Ltd. | Method of estimating risk of dental decay, apparatus of esitmating risk of dental decay, system of esitmating risk of dental decay and program of esitmating risk of dental decay |
| JP2003323503A (en) * | 2002-05-07 | 2003-11-14 | Top Business System:Kk | Health management support system, health management support program, and computer-readable recording medium having the program recorded thereon |
| JP2006042986A (en) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Ricoh Co Ltd | Judgement method, judgement system and judgement program |
| JP2008142532A (en) * | 2007-11-14 | 2008-06-26 | Hitachi Medical Corp | Medical image diagnosis support system |
| JP2009020603A (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Canon Marketing Japan Inc | System and method for processing medical checkup, medical checkup processor, program, and storage medium |
| JP2009110282A (en) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Toshiba Corp | Health care support apparatus |
| JP2012505483A (en) * | 2008-10-10 | 2012-03-01 | カーディオバスキュラー ディシション テクノロジーズ、インク． | Automated management of medical data for risk assessment and diagnosis using specialized knowledge and applied complexity science |
| JP2013210937A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Sysmex Corp | Analysis result providing system, specimen analysis system, analysis result providing apparatus, method of providing specimen analysis result, and computer program |
| JP2013248329A (en) * | 2012-06-04 | 2013-12-12 | Fujitsu Ltd | Health condition determination method and health condition determination system |
| JP2014174775A (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-22 | Konica Minolta Inc | Health support system, health support method, and program |
| JP2015128491A (en) * | 2014-01-07 | 2015-07-16 | 三菱電機株式会社 | television receiver |
| JP2015210772A (en) * | 2014-04-30 | 2015-11-24 | コニカミノルタ株式会社 | Information processing system, information processing method, and program |
| JP2016119006A (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-30 | コガソフトウェア株式会社 | Exercise program automatic creation method, and system |
| JP2022037880A (en) * | 2020-08-25 | 2022-03-09 | 富士フイルム株式会社 | Inspection assist device, method and program |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05250423A (en) * | 1992-03-10 | 1993-09-28 | Kawasaki Steel Corp | Health improving data output device |
| JPH0795961A (en) * | 1993-06-10 | 1995-04-11 | Haad:Kk | Medical diagnosis system |
| JPH07271863A (en) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Integrated evaluation method |
| JPH1011522A (en) * | 1996-06-26 | 1998-01-16 | Lab Tec:Kk | Automatic disease estimation system |
| JPH11184945A (en) * | 1997-12-18 | 1999-07-09 | Hitachi Ltd | Patient information reference support system |
| JP2000037354A (en) * | 1998-07-21 | 2000-02-08 | Omron Corp | Health improvement supporting system |
| JP2000139845A (en) * | 1998-11-06 | 2000-05-23 | Sumitomo Metal Mining Co Ltd | Physical checkup managing system |
-
2000
- 2000-08-24 JP JP2000254512A patent/JP2002073816A/en active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05250423A (en) * | 1992-03-10 | 1993-09-28 | Kawasaki Steel Corp | Health improving data output device |
| JPH0795961A (en) * | 1993-06-10 | 1995-04-11 | Haad:Kk | Medical diagnosis system |
| JPH07271863A (en) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Integrated evaluation method |
| JPH1011522A (en) * | 1996-06-26 | 1998-01-16 | Lab Tec:Kk | Automatic disease estimation system |
| JPH11184945A (en) * | 1997-12-18 | 1999-07-09 | Hitachi Ltd | Patient information reference support system |
| JP2000037354A (en) * | 1998-07-21 | 2000-02-08 | Omron Corp | Health improvement supporting system |
| JP2000139845A (en) * | 1998-11-06 | 2000-05-23 | Sumitomo Metal Mining Co Ltd | Physical checkup managing system |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003085398A1 (en) * | 2002-04-10 | 2003-10-16 | Horiba, Ltd. | Method of estimating risk of dental decay, apparatus of esitmating risk of dental decay, system of esitmating risk of dental decay and program of esitmating risk of dental decay |
| JP2003323503A (en) * | 2002-05-07 | 2003-11-14 | Top Business System:Kk | Health management support system, health management support program, and computer-readable recording medium having the program recorded thereon |
| JP2006042986A (en) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Ricoh Co Ltd | Judgement method, judgement system and judgement program |
| JP2009020603A (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Canon Marketing Japan Inc | System and method for processing medical checkup, medical checkup processor, program, and storage medium |
| JP2009110282A (en) * | 2007-10-30 | 2009-05-21 | Toshiba Corp | Health care support apparatus |
| JP2008142532A (en) * | 2007-11-14 | 2008-06-26 | Hitachi Medical Corp | Medical image diagnosis support system |
| JP2012505483A (en) * | 2008-10-10 | 2012-03-01 | カーディオバスキュラー ディシション テクノロジーズ、インク． | Automated management of medical data for risk assessment and diagnosis using specialized knowledge and applied complexity science |
| US8554580B2 (en) | 2008-10-10 | 2013-10-08 | General Electric Company | Automated management of medical data using expert knowledge and applied complexity science for risk assessment and diagnoses |
| JP2013210937A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Sysmex Corp | Analysis result providing system, specimen analysis system, analysis result providing apparatus, method of providing specimen analysis result, and computer program |
| JP2013248329A (en) * | 2012-06-04 | 2013-12-12 | Fujitsu Ltd | Health condition determination method and health condition determination system |
| JP2014174775A (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-22 | Konica Minolta Inc | Health support system, health support method, and program |
| JP2015128491A (en) * | 2014-01-07 | 2015-07-16 | 三菱電機株式会社 | television receiver |
| JP2015210772A (en) * | 2014-04-30 | 2015-11-24 | コニカミノルタ株式会社 | Information processing system, information processing method, and program |
| JP2016119006A (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-30 | コガソフトウェア株式会社 | Exercise program automatic creation method, and system |
| JP2022037880A (en) * | 2020-08-25 | 2022-03-09 | 富士フイルム株式会社 | Inspection assist device, method and program |
| JP7393385B2 (en) | 2020-08-25 | 2023-12-06 | 富士フイルム株式会社 | Inspection support equipment, methods and programs |
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