JP2009110279A - Health guidance support server and its system - Google Patents
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Description
本発明は、健康診断で得られる検査結果に基づいて、被検者の生活習慣に関する指導の支援に使用可能な健康指導支援サーバ及びそのシステムに関する。 The present invention relates to a health guidance support server and a system thereof that can be used to support guidance related to a lifestyle of a subject based on a test result obtained by a health check.
長寿が達成され、医療も病気を治すという考えから病気を予防するという考えに変化してきている。このように予防医療が注目されている中で、平成17年の国民健康・栄養調査によれば、40歳から74歳までの男性の2人に1人、女性の5人に1人がメタボリックシンドローム該当者又は予備軍と考えられると報告されている。そのため、平成20年度以降、被保険者、被扶養者等を対象としてメタボリックシンドローム関連の特定健診・特定保健指導が開始されることが発表されている。 Longevity has been achieved, and medical care has changed from the idea of curing the disease to the idea of preventing the disease. In this way, according to the 2005 National Health and Nutrition Survey, 1 in 2 men and 1 in 5 women from 40 to 74 years old are metabolic. Reported to be considered a Syndrome or Reserve. Therefore, it has been announced that specific medical examinations and specific health guidance related to metabolic syndrome will be started for the insured, dependents, etc. after 2008.
近年、情報管理のコンピュータ化が進み、殆どの健診施設において、健康診断(以下、健診という。)に使用される健診システム、被検者への健康指導に使用される健康指導支援システムが導入されてきた。しかしながら、健康指導支援システムで使用されるデータが被検者のみの経年データであることが多く、他者との比較による客観的な指導ができる施設は概して少ない状況にある。 In recent years, computerization of information management has progressed, and in most medical checkup facilities, a health checkup system used for health checkup (hereinafter referred to as “checkup”), and a health support support system used for health checkup for subjects. Has been introduced. However, the data used in the health guidance support system is often aged data of only the subject, and there are generally few facilities that can provide objective guidance by comparison with others.
ここで、蓄積された膨大なデータを使用して客観的な健康指導を行うシステムも知られている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1に記載の健康指導支援システムでは、当年及び翌年に亘るデータに相関ルールマイニング法を適用して健診結果を分析し、所定項目に関して疾病発症率に関するルールを作成し、健診者の検査結果の入力を待ち、入力された被検者の検査結果に適合するルールを検索し、検索で得られたルール中の前提条件(検査結果)に対応する疾病発症率を表示するように処理が行われる。
しかしながら、従来の健康指導支援システムでは、種々の項目に亘って疾病発症率のルールを示すルールテーブルを作成するため、項目の増加に伴って統計性の低下、即ちサンプルデータ数の低下の虞があるという問題を有していた。また、生活改善効果を、検査結果に目標値を設定して前後の差から得ることが可能であるが、生活改善に関して何をどの程度行えばよいかについて具体的な指標が得難く、利便性も十分高くなかった。 However, in the conventional health guidance support system, since a rule table showing the rules of the disease incidence rate over various items is created, there is a risk that the statisticality decreases, that is, the number of sample data decreases as the number of items increases. Had the problem of being. In addition, it is possible to obtain a life improvement effect from the difference between before and after setting a target value in the test result, but it is difficult to obtain a specific index as to what should be done for life improvement and convenience. It was not high enough.
例えば、糖尿病の発症リスクの高い被検者に対して「BMI(Body Mass Index)を25未満する」という指導を行った場合、どの程度体重を下げれば達成できるのかが被検者が分からない場合も多い。また、具体的な改善方法が見出し難い血糖値等に関しては、どのように生活習慣を改めるべきかという具体的な指導が必要である。 For example, when instructing a subject who has a high risk of developing diabetes to “BMI (Body Mass Index) less than 25”, the subject does not know how much weight he can reduce. There are also many. In addition, regarding blood glucose level and the like for which it is difficult to find a specific improvement method, specific guidance is required on how to change lifestyle habits.
以上の現状に鑑み、本発明の目的は、より効果的で具体的な健康指導を行うことが可能な健康指導支援サーバ及びそのシステムを提供する。 In view of the above situation, an object of the present invention is to provide a health guidance support server and a system thereof capable of performing more effective and specific health guidance.
上記の課題を解決すべく、本発明は以下の構成を提供する。
請求項1に係る発明は、ネットワークを介してクライアントと通信可能に接続されたサーバにおいて、所定の疾病毎に、発症率の算出に使用可能な少なくとも3年以上の所定期間に亘る健診結果のうちの、対象の疾病に関連する健診項目についての健診結果からなる検索条件とこの検索条件に対応する前記所定期間内の前記発症率との疾病発症関係を算出するデータ分析登録手段と、健診結果の入力画面を作成すると共に、前記疾病発症関係と前記入力画面に入力された健診結果の内の対応する疾病に関連する健診項目についての健診結果とに基づいて、少なくとも1つの疾病に対する発症率を算出して前記クライアントに送信される発症情報出力画面に設定する発症情報作成手段と、を備えることを特徴とする。
In order to solve the above problems, the present invention provides the following configurations.
According to the first aspect of the present invention, in a server connected to be able to communicate with a client via a network, a health check result over a predetermined period of at least 3 years that can be used for calculating an onset rate for each predetermined disease. A data analysis registration means for calculating a disease onset relationship between a search condition comprising a medical examination result for a medical examination item related to the target disease and the onset rate within the predetermined period corresponding to the search condition; The medical examination result input screen is created, and at least one based on the disease onset relationship and the medical examination result on the medical examination item related to the corresponding disease among the medical examination results input on the input screen. Onset information creation means for calculating an onset rate for one disease and setting it on an onset information output screen transmitted to the client.
請求項2に係る発明は、請求項1に記載の健康指導支援サーバにおいて、前記発症情報作成手段が、前記疾病発症関係と健診項目のうちの所定の問診項目についての健診結果との関係に基づいて、推奨する生活改善対策を決定して前記発症情報出力画面に表示する、ことを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the health guidance support server according to the first aspect, the onset information creation means is a relationship between the disease onset relationship and a medical examination result for a predetermined inquiry item among the medical examination items. Based on the above, a recommended life improvement measure is determined and displayed on the onset information output screen.
請求項3に係る発明は、請求項1又は請求項2に記載の健康指導支援サーバにおいて、正常値からの健診結果の逸脱量の大きい所定の健診項目について、少なくとも、推奨する生活改善対策を定型文と前記定型文に挿入される定型語とを介して、前記クライアントに送信される指導情報出力画面に設定する指導情報作成手段を備える、ことを特徴とする。
The invention according to
請求項1に係る発明によれば、ネットワークを介してクライアントと通信可能に接続されたサーバにおいて、所定の疾病毎に、発症率の算出に使用可能な少なくとも3年以上の所定期間に亘る健診結果のうちの、対象の疾病に関連する健診項目についての健診結果からなる検索条件とこの検索条件に対応する所定期間内の発症率との疾病発症関係を算出するデータ分析登録手段と、健診結果の入力画面を作成すると共に、疾病発症関係と入力画面に入力された健診結果の内の対応する疾病に関連する健診項目についての健診結果とに基づいて、少なくとも1つの疾病に対する発症率を算出してクライアントに送信される発症情報出力画面に設定する発症情報作成手段と、を備えるため、より効果的で具体的な健康指導を行うことが可能な健康指導支援サーバを実現することができる。 According to the first aspect of the present invention, in a server that is communicably connected to a client via a network, a medical examination over a predetermined period of at least 3 years that can be used for calculating the onset rate for each predetermined disease. A data analysis registration means for calculating a disease onset relationship between a search condition including a medical examination result for a medical examination item related to a target disease of the result and an onset rate within a predetermined period corresponding to the search condition; The medical examination result input screen is created, and at least one disease is determined based on the disease onset relationship and the medical examination result of the medical examination item related to the corresponding disease among the medical examination results input on the input screen. Health information capable of providing more effective and specific health guidance, because it includes an onset information creation means for calculating an onset rate and setting the onset information output screen transmitted to the client It is possible to realize a conductive support server.
請求項2に係る発明によれば、上記請求項1の効果に加えて、発症情報作成手段が、疾病発症関係と健診項目のうちの所定の問診項目についての健診結果との関係に基づいて、推奨する生活改善対策を決定して発症情報出力画面に表示するため、より効果的で具体的な健康指導を行うことができる。
According to the invention of
請求項3に係る発明によれば、上記請求項1又は請求項2の効果に加えて、正常値からの健診結果の逸脱量の大きい所定の健診項目について、少なくとも、推奨する生活改善対策を定型文と定型文に挿入される定型語とを介して、クライアントに送信される指導情報出力画面に設定する指導情報作成手段を備えるため、より効果的で具体的な健康指導を行うことができる。
According to the invention of
以下、実施例を示した図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
図1は、本発明による健康指導支援システムの一実施例を模式的に示すブロック構成図である。健康指導支援システム1は、図1に示すように、ネットワークを介して通信可能に接続され、健康指導者等のユーザが使用するクライアント10と、検査結果、問診結果等の健診結果を管理し、クライアント10からの要求に応じて健康指導に使用可能な情報を作成して提供する健康指導支援サーバ20と、少なくとも、検査結果等の健診結果を格納し健康指導支援サーバ20からアクセス可能な記憶装置30と、を備える。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings showing examples.
FIG. 1 is a block diagram schematically showing an embodiment of a health guidance support system according to the present invention. As shown in FIG. 1, the health
クライアント10は、例えば、通常のパーソナルコンピュータとして構成され、所定の情報を表示する表示手段11と、キーボード、マウス等からなり、データ入力、操作入力等を可能にする操作入力手段12と、操作入力手段12を介した入力、操作等に応じて制御、処理等を行う制御処理手段13と、健康指導支援サーバ20との通信を可能にする通信手段14とを備える。
The
健康指導支援サーバ20は、例えば、通常のパーソナルコンピュータとして構成され、健診結果を分類して記憶装置30内の以下に詳述する健診データベース(以下、健診DBという。)31に登録すると共に、健診DB31の使用可能なデータに対して例えばルールマイニング分析法を適用して発症率を算出し、検索条件となる所定の健診結果と共に同様に記憶装置30内の発症率データベース(以下、発症率DBという。)32に登録するデータ分析登録手段21と、健診結果の入力画面を作成し入力された健診結果の所定の項目のデータに基づいて、発症率DB32からデータを検索して被検者に対する発症情報を作成し、出力画面を作成してこの発症情報を設定する発症情報作成手段22と、発症情報の所定のものに基づいて発症率DB32からデータを検索して被検者に対する健康指導に関する指導情報を作成し、出力画面を作成してこの指導情報を設定する指導情報作成手段23と、クライアント10との通信と記憶装置30へのアクセスとを可能にする通信手段24と、を備える。ここで、疾病は疾病、症候群等のうち、それぞれの場合で該当するものを意味し、以下、単に疾病という。同様に、発症は、疾病の発症、症候群等に該当すること等のうち、それぞれの場合で該当するものを意味し、以下、単に発症といい、発症率についても同様である。
The health
記憶装置30は、少なくとも、データ分析登録手段21によって作成された健診DB31及び発症率DB32を格納する。記憶装置30は、また、入力画面、出力画面等の画面の作成に使用される所定の情報を格納する、図示しない出力画像用データベース(以下、出力画像用DBという。)を格納するのでもよい。
The
図2は、疾病の発症率の算出に使用される発症基準を示す説明図であり、図3は、データ分析登録手段が行う健診データベース内のデータの分類の一例を示す説明図である。以下、各疾病の発症率についての上記の発症基準のデータT201〜T203は、健診DB31に格納されているものとする。図3に示された各分類に属するデータに対して、疾病発症の判断は、図2に示す発症基準に基づいて行われている。具体的には、健診DB31内の発症は、例えばこのデータベースが高血圧症に関するものである場合、図2に示す高血圧症の発症の判断基準、即ち最高血圧が140以上又は最低血圧が90以上、基づいて判断されたものである。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing onset criteria used for calculating the incidence of disease, and FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of data classification in the medical examination database performed by the data analysis registration means. Hereinafter, it is assumed that the onset reference data T201 to T203 regarding the onset rate of each disease is stored in the
図3に示す例では、健診DB31内のデータの分類は、受診年T302〜T305の健診結果に関してなされる。ここで、1年T302と2年T303を初期期間とされる。そして、健診結果データの有無、発症の有無、及びこれらの配列に応じた複数のケースT301が定義されている。ここで、各受診年の対応する欄に発症の有無が「○」と「×」で示されている。また、発症率の算出に使用するか否かについての使用適否情報T306が、健診結果に対応して付されている。さらに、発症率の算出に使用される健診結果に対応させて、発症の有無T307が付されている。
In the example shown in FIG. 3, the data in the
具体的には、分類は、まず、受診に関して健診結果が不足しているケースと、受診に関して健診結果の不足のないケースとに行うことが可能である。健診結果が不足しているケースには、受診回数が1回の「受診1回」T311、初期期間に受診していない「初期期間受診なし」T312が含まれる。これらのケースに分類されるデータは発症率の算出に使用されない。このことが、これらのケースに対応する使用適否情報T306及び発症の有無T307にそれぞれ「使用されず」及びブランクが設定されることによって、示されている。 Specifically, the classification can be performed first in a case where a medical examination result is insufficient with respect to a medical examination and a case where a medical examination result is not insufficient with respect to a medical examination. Cases in which the medical examination result is insufficient include “one medical examination” T311 in which the number of medical examinations is one, and “no initial period medical examination” T311 that is not in the initial period. Data categorized in these cases is not used to calculate the incidence. This is indicated by setting “not used” and a blank in use suitability information T306 and presence / absence presence T307 corresponding to these cases, respectively.
健診結果の不足のないケースには、初期期間に既に発症している「初期期間発症」T313、健康状態が正常から発症に変化した「正常⇒発症」T314、健康状態が正常から発症に変化しさらに正常に変化した「正常⇒発症⇒正常」T315、発症が認められなかった「正常」T316、及び、最終年の受診がない「最終年受診無し」T317が含まれる。 In cases where there is no shortage of health checkup results, “initial period onset” T313 that has already developed in the initial period, “normal to onset” T314 in which the health status has changed from normal to onset, and the health status has changed from normal to onset In addition, “normal → onset → normal” T315 that has changed to normal, “normal” T316 in which no onset was observed, and “no last year visit” T317 in which there was no last year visit are included.
「初期期間発症」T313に分類されるデータは、初期期間に既に発症しており発症前の情報を得ることができないため、発症と健診結果との関係を見出すことができないため、使用されない。「最終年受診無し」T317に分類されるデータは、発症の有無が最終的に確認されないため、図3に示す例では使用されないが、データが不足する場合等、所定の場合は、使用されるのでもよい。その他のケースT314〜T315に分類されるデータは、発症と健診結果との関係についての情報を含むため、使用される。 Data classified as “early period onset” T313 is not used because it has already developed in the initial period and information before the onset cannot be obtained, and a relationship between the onset and the medical examination result cannot be found. The data classified as “no last year visit” T317 is not used in the example shown in FIG. 3 because the presence or absence of the onset is not finally confirmed, but is used in a predetermined case such as when data is insufficient. It's okay. The data classified into the other cases T314 to T315 is used because it includes information about the relationship between the onset and the health checkup result.
「正常⇒発症」T314に分類される具体例T321、T322は、初期期間に健診結果が存在し、それぞれ最終年と2年目とにおいて発症に変化している。具体例T321、T322に関しては、対応する使用適否情報T306に「使用する」が設定され、発症の有無T307には「発症」が設定される。また、「正常⇒発症⇒正常」T315に分類される具体例T323、T324は、初期期間に健診結果が存在し、回復はしているがそれぞれ2年目に発症に変化している。具体例T323、T324に関しては、具体例T321、T322の場合と同様に対応する情報が付される。「正常」T316に分類される具体例T325、T326は、初期期間と以降の健診結果を含む。具体例T325、T326に関しては、対応する使用適否情報T306に「使用する」が設定され、発症の有無T307には「非発症」が設定される。 Specific examples T321 and T322 classified as “normal to onset” T314 have a medical examination result in the initial period, and change to onset in the final year and the second year, respectively. For the specific examples T321 and T322, “use” is set in the corresponding use suitability information T306, and “onset” is set in the presence / absence T307. In addition, specific examples T323 and T324 classified as “normal → onset → normal” T315 have a medical examination result in the initial period and have recovered but have changed to onset in the second year. For the specific examples T323 and T324, corresponding information is attached in the same manner as in the specific examples T321 and T322. Specific examples T325 and T326 classified as “normal” T316 include an initial period and subsequent medical examination results. Regarding the specific examples T325 and T326, “use” is set in the corresponding use propriety information T306, and “non-onset” is set in the presence / absence T307.
図4は、発症率データベースに格納されたデータの一例を示す説明図である。発症率DB32は、図4に示すように、例えば、10年毎の年代、性別等からなる健診者の属性T401と、健診者の検査結果T402と問診結果T403と、各疾病の発症率T404と、の項目を有する。属性T401、検査結果T402及び問診結果T403は、検索条件をなし、この検索条件に応じて発症率T404が検索される。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of data stored in the incidence database. As shown in FIG. 4, the
検索条件をなすデータと発症率T404とは対応付けられて疾病発症関係として、例えば同一レコード内に記録され、発症率データとされる。ここで、発症率T404には、例えば高血圧症、糖尿病、高脂血症等の疾病毎に、同一の健康状態かつ同一生活習慣の健診者のうちの疾病が発症した者の割合が設定される。 The data forming the search condition and the incidence T404 are associated with each other and recorded as, for example, the same record in the same record as the onset rate data. Here, for the incidence T404, for example, for each disease such as hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc., the ratio of those who have developed the disease among the health checkers having the same health condition and the same lifestyle is set. The
図5は、健診結果の入力画面の一例を示す模式図である。この入力画面D5には、発症情報作成手段22によって作成され、検索条件となりうる、被検者の属性D501、D502、検査結果D503〜D510、及び、問診結果D511〜D516と、ボタンD517、D518とが表示される。ここで、被検者の性別D501と問診結果D511〜D516とには、選択された内容が例えば太枠で表示されるボックスがそれぞれ付され、被検者の年齢D502及び検査結果D503〜D510には、それぞれ健診時の年齢及び直近の検査結果が設定されるボックスが付される。ボタンは、入力画面D5の設定値をリセットするためのリセットボタンD517と、入力の終了後の押下によって実行が指示される実行ボタンD518とからなる。入力画面D5において、実行ボタンD518が押下されると、以下に説明する発症情報出力画面D6に遷移し、この画面D6がクライアント10に送信されて表示される。
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of an input screen for medical examination results. On this input screen D5, subject attributes D501 and D502, examination results D503 to D510, and examination results D511 to D516, and buttons D517 and D518, which are created by the onset information creation means 22 and can be search conditions, Is displayed. Here, for each of the subject's sex D501 and the interview results D511 to D516, a box in which the selected content is displayed, for example, with a thick frame is attached, and the subject's age D502 and the test results D503 to D510 are displayed. Are attached with boxes in which the age at the time of medical examination and the latest test result are set, respectively. The buttons include a reset button D517 for resetting the set value of the input screen D5, and an execution button D518 that is instructed to be executed when pressed after the input is completed. When the execution button D518 is pressed on the input screen D5, a transition is made to an onset information output screen D6 described below, and this screen D6 is transmitted to the
発症情報作成手段22は、実行ボタンD518が押下されたとき、入力画面D5に設定されたデータを検索条件として、発症率データベース32から該当する発症率データを検索する。ここで、疾病毎に使用される検索条件の項目が予め設定されており、発症情報作成手段22は、疾病毎にこの項目に基づいて発症率を計算し、発症情報出力画面D6に設定するようになっている。
When the execution button D518 is pressed, the onset
図6は、発症情報出力画面の一例を示す模式図である。発症情報出力画面D6には、図6に示すように、3年以内での各疾病の発症率D601〜D603と、各疾病の発症率を下げるために最も有効な生活改善対策として推奨する推奨改善項目一位D605〜D607と、次に有効な生活改善対策として推奨する推奨改善項目二位D608〜D610と、結果の算出に用いたデータの母集団のデータ数を示すデータ数表示D604とが表示され、それぞれにデータが設定される。 FIG. 6 is a schematic diagram illustrating an example of an onset information output screen. On the onset information output screen D6, as shown in FIG. 6, the recommended improvement recommended as the most effective life improvement measures for reducing the onset rate of each disease within three years and the onset rate D601 to D603 of each disease. Items 1st D605 to D607, 2nd recommended improvement items D608 to D610 recommended as effective next life improvement measures, and data number display D604 indicating the number of data of the data used for calculating the results are displayed. And data is set for each.
データ数表示D604のボックスに結果の算出に用いたデータの母集団のデータ数を示すことによって、結果が信頼に足りるものか否かの判断が可能になる。ここで、推奨改善項目一位D605〜D607及び推奨改善項目二位D608〜D610は押下可能なボックス内に設定されており、各ボックスD605〜D610を押下することによって、以下に説明する指導情報出力画面D7が遷移し、この画面D7がクライアント10に送信されて表示される。
By indicating the number of data in the population of data used for calculation of the result in the box of the data number display D604, it is possible to determine whether or not the result is reliable. Here, the recommended improvement item first rank D605 to D607 and the recommended improvement item second rank D608 to D610 are set in a depressible box. By pressing each box D605 to D610, guidance information output described below is performed. The screen D7 changes, and this screen D7 is transmitted to the
指導情報作成手段23は、また、発症情報出力画面D6のボックスD605〜D610の押下があったときに、対応する指導情報を作成して指導情報出力画面D7に設定するようになっている。 The guidance information creation means 23 also creates corresponding guidance information and sets it on the guidance information output screen D7 when the boxes D605 to D610 on the onset information output screen D6 are pressed.
図7は、指導情報出力画面の一例を示す模式図である。指導情報出力画面D7には、図7に示すように、推奨する生活改善対策の実行前後の発症率D701、D702と、ボックスD604と同様のデータ数表示ボックスD703と、検査で異常(発症に属する)とされた検査項目を示す異常検査項目D704〜D706と、改善指導情報D707〜D709と、操作ボタンD710〜D712と、が表示される。発症率D701には現状のままの生活をしたときの3年以内の発症率が設定され、発症率D702には推奨改善項目一位D605〜D607又は推奨改善項目二位D608〜D610のボックスを押下したときに表示され、対応する項目の推奨される生活改善対策を行ったときの3年以内の発症率が、それぞれ設定される。 FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of a guidance information output screen. On the guidance information output screen D7, as shown in FIG. 7, the incidence rates D701 and D702 before and after the recommended life improvement measures are executed, the data number display box D703 similar to the box D604, and abnormalities in the examination (belonging to the onset) ), Abnormal inspection items D704 to D706, improvement instruction information D707 to D709, and operation buttons D710 to D712 are displayed. The onset rate D701 is set to the onset rate within 3 years when living as it is, and the onset rate D702 is pressed with the recommended improvement item first place D605 to D607 or the recommended improvement item second place D608 to D610. The onset rate within 3 years when the recommended life improvement measures for the corresponding item are performed is set.
異常検査項目は、異常が検出された検査項目を示す異常検査項目名D705と、この項目についての現状のデータD706と、これらが設定される定型文D704とからなる。改善指導情報は、異常検査項目名D705に応じて決定される定型文D707と、この被検者に対する標準値D709と、異常検査項目名D705、現状のデータD706及び標準値D709に応じて決定される定型語D708と、からなる。ここで、定型文D704、D707と、定型語D708は、出力画像用DBに格納されたものの中から抽出される。また、例えばBMIに基づいて算出される体重等の被検者毎に値を算出する必要のある項目の標準値D709については、算出された値(以下、変換値という。)が設定される。 The abnormal inspection item includes an abnormal inspection item name D705 indicating an inspection item in which an abnormality is detected, current data D706 regarding the item, and a fixed sentence D704 in which these are set. The improvement guidance information is determined according to the fixed sentence D707 determined according to the abnormality inspection item name D705, the standard value D709 for the subject, the abnormality inspection item name D705, the current data D706, and the standard value D709. The fixed word D708. Here, the fixed phrases D704 and D707 and the fixed word D708 are extracted from those stored in the output image DB. For example, a calculated value (hereinafter referred to as a converted value) is set for the standard value D709 of an item for which a value needs to be calculated for each subject such as weight calculated based on BMI.
操作ボタンは、直前の画面、即ち、発症情報出力画面D6に戻る操作用の「戻る」D710と、トップの画面、即ち、入力画面D5に戻る操作用の「トップへ戻る」D711と、処理の終了用の「終了」D712と、の3つのボタンからなる。 The operation buttons are “return” D710 for operation to return to the previous screen, that is, the onset information output screen D6, “return to top” D711 for operation to return to the top screen, that is, the input screen D5, and It consists of three buttons, “END” D712 for ending.
図8は、クライアントからアクセスがあった後に行われる処理の流れを説明するフローチャートを示す図である。以下では、使用される発症率DB32は、データ分析登録手段21によって既に作成されているものとして説明する。
FIG. 8 is a flowchart illustrating the flow of processing performed after an access from a client. Hereinafter, the
まず、発症情報作成手段22が、入力画面D5を作成し、作成した入力画面D5を通信手段24経由でクライアント10に送信して表示させ、クライアント10からの返信を待つ(S101)。ここで、クライアント10側では、例えば、健康指導者等によって、例えば図5に示すように入力画面D5にデータの設定、ボックスの選択、リセットボタンの押下、実行ボタンの押下等が行われ、その都度、通信手段14を介して健康指導支援サーバ20との間で通信が行われ、入力データ、操作内容等が送受信される。なお、入力画面D5へのデータの設定等は、被検者の健診結果を予め健診DB31等に設定しておき、健診DB31から対応するデータを読み出すことによって行われるのでもよい。これによって、利便性、操作性等の向上が可能となり、もって、ユーザにより多くの健康指導を可能とする。以上の処理を入力画面作成処理という。
First, the onset information creation means 22 creates an input screen D5, transmits the created input screen D5 to the
この間、健康指導支援サーバ20側では、入力画面D5に対するボタンの押下以外の情報を受信したとき、発症情報作成手段22が、受信した情報に応じ入力画面D5を修正してクライアント10に返信し、クライアント10側でのボタンの押下を検出する押下検出処理を行う(S102)。次に、ステップS102でボタンの押下が検出されたとき、発症情報作成手段22が、押下されたボタンが実行ボタンであるか否かを判断し(S103)、実行ボタンの押下でない、即ちリセットボタンの押下であると判断したとき、ステップS101に戻り、以降のステップでの処理を繰り返す。
During this time, on the health
ステップS103で実行ボタンの押下であると判断されたとき、発症情報作成手段22が、発症情報作成処理として、所定の疾病について、個々に、該当する検索条件を入力画面D5内のデータから抽出し、対応する発症率を発症率DB32から検索して発症情報を作成し、発症情報出力画面D6を作成して発症情報を設定し、データが設定された発症情報出力画面D6を通信手段24経由でクライアント10に送信して表示させ、クライアント10からの返信を待つ(S104)。ここで、クライアント10側では、例えば、健康指導者等によって、例えば図6に示す発症情報出力画面D6内のボックスD605〜D610のうちのいずれかが押下され、押下されたボックスD605〜D610を特定する情報が通信手段14を介して健康指導支援サーバ20に送信される。
When it is determined in step S103 that the execution button has been pressed, the onset
ステップS104でクライアント10に送信される発症情報出力画面D6の内容は、例えば図6に示すようなものである。入力画面D5に示す被検者の健診結果は、性別D501が「男性」、年齢D502が「43歳」、身長D503と体重D504からBMIが「34.6」、最高血圧D507が「137」、最低血圧D508が「86」、20歳から10Kg以上増加D515が「はい」、あまり身体を動かさないD516が「はい」であるため、発症率DB32における発症率データT405中の発症率が発症情報出力画面D6内の対応する疾病の「発症率」D601〜D603に設定される。
The content of the onset information output screen D6 transmitted to the
次に、発症情報作成手段22が、この入力画面D5中の問診結果D511〜D516の設定内容を個々に反転させて同様に発症率を検索し、発症率が最も低い値をとる問診結果と次に低くなる問診結果とを取得する。具体的には、問診結果D511〜D516の設定内容を「はい」と「いいえ」との間で相互に反転させて個々に検索を行い、各疾病の発症率を検索して取得する。そして、これらの発症率が最も低くなる問診結果と次に低くなる問診結果とは、疾病毎に、それぞれ推奨改善項目一位D605〜D607及び推奨改善項目二位D608〜D610のボックス内に設定される。 Next, the onset information creation means 22 inverts the setting contents of the interrogation results D511 to D516 in the input screen D5 and searches for the onset rate in the same manner. Get interview results that are low. Specifically, the setting contents of the inquiry results D511 to D516 are reversed with each other between “Yes” and “No” and individually searched, and the incidence of each disease is searched and acquired. The interview results with the lowest incidence and the interview results with the lowest incidence are set in the boxes of the first recommended improvement item D605 to D607 and the second recommended improvement item D608 to D610 for each disease. The
例えば、高血圧症に関しては、入力画面D5中の問診結果中の項目「20歳から10Kg以上増加」を「いいえ」にした場合、この検索条件に発症率データT406が対応し、発症率が43.3%になるのに対し、項目「あまり身体を動かさない」を「いいえ」にした場合、この検索条件に発症率データT407が対応し、発症率が39.1%となる。同様の一連の検索処理後に、後者の項目に関する発症率が最も低い場合、推奨改善項目一位には「あまり身体を動かさない」及び「いいえ」に対して予め設けられた「積極的に運動する」が出力画像用DBから抽出され、対応するボックスに設定される。 For example, regarding hypertension, when the item “increased by 10 Kg or more from 20 years old” in the inquiry result on the input screen D5 is set to “No”, the onset rate data T406 corresponds to this search condition, and the onset rate is 43. If the item “do not move the body too much” is set to “No”, the onset rate data T407 corresponds to this search condition, and the onset rate is 39.1%. If the incidence of the latter item is the lowest after a series of similar search processes, the first recommended improvement item is “actively exercise” provided for “do not move the body” and “no” in advance. "Is extracted from the output image DB and set in the corresponding box.
次に、クライアント10側で押下された発症情報出力画面D6内の推奨改善項目一位806〜808及び推奨改善項目二位809〜811を特定するボックス特定情報は、健康指導支援サーバ20に送信され、健康指導支援サーバ20では、指導情報作成手段23が、ボックス特定情報を受信してボックスの押下を検出すると共にボックスD605〜D610を特定し(S105)、押下されたボックスに応じて指導情報を作成し、指導情報出力画面D7を作成して指導情報を設定し、データが設定された指導情報出力画面D7を通信手段24経由でクライアント10に送信して表示させ、クライアント10からの返信を待つ(S110)。
Next, the box specifying information for specifying the recommended improvement item first place 806 to 808 and the recommended improvement item second place 809 to 811 in the onset information output screen D6 pressed on the
図9は、指導情報を有する指導情報出力画面を作成する処理について説明するフローチャートを示す図である。
まず、指導情報作成手段23が、データ取得処理として、発症情報作成手段22から、入力画面D5に設定された情報と発症情報出力画面D6に設定された情報とボックス特定情報とを取得し(S111)、発症情報出力画面D6に設定された情報とボックス特定情報とボックス特定情報に基づいて、クライアント10側で押下されたボックス806〜811を特定し、特定されたボックスに対する正常値を健診DB31から取得する(S112)。
FIG. 9 is a flowchart illustrating a process for creating a guidance information output screen having guidance information.
First, the guidance
次に、指導情報作成手段23が、取得された正常値に対して変換が必要か否かを判断する(S113)。ここで、変換が必要とされる場合としては、BMI等の体重等のその値のみでは正常か否かを判断できない場合が該当し、変換の要否は例えば出力画像用DBに設定され、これに基づいて判断されるのでもよい。 Next, the guidance information creation means 23 determines whether or not conversion is necessary for the acquired normal value (S113). Here, the case where conversion is required corresponds to the case where it is not possible to determine whether the value is normal only by the value of body weight such as BMI. The necessity of conversion is set in the output image DB, for example. It may be determined based on.
ステップS113で変換が必要と判断されたとき、指導情報作成手段23が、入力画面D5に設定されたデータのうちの使用可能なもの(例えば、BMIの場合は体重と身長)に基づいて変換を行うと共に取得された正常値を対応するデータ(例えば、BMIの場合は体重)に変換する(S114)。ステップS113で必要でないと判断されたとき、処理はステップS115に跳ぶ。
When it is determined in step S113 that conversion is necessary, the instruction
次に、指導情報作成手段23が、押下されたボックス(例えば、ボックスD605)に対応する入力画面D5の設定値又はこれらから得られる変換値(例えば、BMI)とこの正常値とを比較して比較結果(以下、較差という。)を所定の範囲に分類する(S115)。
Next, the instruction
図9には、較差が「第1指導範囲」と「第2指導範囲」と「第3指導範囲」との3つに分類されるときの処理の例が示されている。この分類は、例えば、例えば正常値25がBMIの場合、「第1指導範囲」が「正常値〜正常値+5未満(即ち25以上30未満)」、「第2指導範囲」が「正常値+5以上10未満(即ち30以上35未満)」、「第3指導範囲」が「正常値+10以上(即ち35以上)」等と設定されるのでもよい。 FIG. 9 shows an example of processing when the difference is classified into three categories of “first instruction range”, “second instruction range”, and “third instruction range”. For example, when the normal value 25 is BMI, for example, the “first instruction range” is “normal value to less than normal value +5 (that is, 25 or more and less than 30)”, and the “second instruction range” is “normal value +5”. “Less than 10 (ie, 30 or more and less than 35)”, “third instruction range” may be set to “normal value + 10 or more (ie, 35 or more)” or the like.
次に、指導情報作成手段23が、較差が分類された範囲を判断し(S116)、ステップS112で特定されたボックスに対応する指導情報出力画面D7を作成して変化前後の発症率D701、D702を設定し、判断された範囲に応じて出力画像用DBから定型文D707と定型語D708に設定する情報を読み出し、標準値D709に正常値又はこれに対応する変換値を設定し(S117〜S119)、クライアント10に指導情報出力画面D7を送信する(S120)。
Next, the guidance
図7には、図6に示す発症情報出力画面D6の高血圧に対する推奨改善項目一位D605のボックスが押下されたときに表示される画面例が示されている。図7に示す画面例においては、被検者のBMIが「34.6」であるため、定型文D707と「第2指導範囲」に対応する定型語D708が出力画像用DBから読み出され、BMIの正常値として被検者に対する標準体重が「70.5kg」される。 FIG. 7 shows an example of a screen displayed when the box of recommended improvement item number D605 for hypertension on the onset information output screen D6 shown in FIG. 6 is pressed. In the screen example shown in FIG. 7, since the BMI of the subject is “34.6”, the fixed phrase D707 and the fixed word D708 corresponding to the “second instruction range” are read from the output image DB, The standard weight for the subject is “70.5 kg” as the normal value of BMI.
その結果、ステップS120で、図7に示すように、指導情報出力画面D7に、定型文D707として「*********歩くことを心がけて標準体重*******を目指しましょう。」が設定され、定型語D708として「毎日、30分以上」が設定され、標準値D709として「70.5kg」が設定される。ここで、「*」は空欄を示す。定型語D708を介して、運動の頻度等の運動の程度を示すことが可能になる。 As a result, in step S120, as shown in FIG. 7, on the guidance information output screen D7, “*******” as a standard sentence D707, with the standard weight ******* in mind to walk. “Let's aim.” Is set, “every day, 30 minutes or more” is set as the fixed word D708, and “70.5 kg” is set as the standard value D709. Here, “*” indicates a blank. It is possible to indicate the degree of exercise such as the frequency of exercise through the fixed word D708.
図8に戻って、クライアント側では、指導情報出力画面D7が表示され、「戻る」D710、「トップへ戻る」D711、「終了」D712のいずれかの操作ボタンが押下され、押下されたボタンを特定する情報が健康指導支援サーバ20に返信される。
Returning to FIG. 8, the guidance information output screen D7 is displayed on the client side, and any of the “return” D710, “return to top” D711, and “end” D712 operation buttons is pressed, and the pressed button is displayed. Information to be identified is returned to the health
次に、健康指導支援サーバ20では、指導情報作成手段23が、クライアント10側でのボタン押下を検出する押下検出処理を行い(S121)、押下されたボタンが「戻る」ボタンD710であるか否かを判断し(S122)、「戻る」ボタンD710であると判断したとき、発症情報出力画面D6を再度クライアント10に送信して表示させ、ステップS110に戻って以降の処理を繰り返す。
Next, in the health
ステップS122で押下されたボタンが「戻る」ボタンD710でないと判断したとき、押下されたボタンが「トップへ戻る」ボタンD711であるか否かを判断し(S124)、「トップへ戻る」ボタンD711であると判断したとき、ステップS101に戻って以降の処理を繰り返す。ステップS124で「トップへ戻る」ボタンD711でないと判断したとき、処理は終了する。 When it is determined that the button pressed in step S122 is not the “return” button D710, it is determined whether the pressed button is the “return to top” button D711 (S124), and the “return to top” button D711. When it is determined that, the process returns to step S101 and the subsequent processing is repeated. If it is determined in step S124 that the button is not the “return to top” button D711, the process ends.
1 健康指導支援システム
10 クライアント
11 表示手段
12 操作入力手段
13 制御処理手段
14 通信手段
20 健康指導支援サーバ
21 データ分析登録手段
22 発症情報作成手段
23 指導情報作成手段
24 通信手段
30 記憶装置
31 健診データベース
32 発症率データベース
D5 入力画面
D501、D502 被検者の属性
D503〜D510 検査結果
D511〜D516 問診結果
D517、D518 ボタン
D6 発症情報出力画面
D601〜D603 各疾病の発症率
D604 データ数表示
D605〜D607 推奨改善項目一位
D608〜D610 推奨改善項目二位
D7 指導情報出力画面
D701、D702 生活改善対策の実行前後の発症率
D703 データ数表示
D704〜D706 異常検査項目
D707〜D709 改善指導情報
D710〜D712 操作ボタン
T201〜T203 各疾病の発症基準のデータ
T301 ケース
T302〜T305 受診年
T306 使用適否情報
T307 発症の有無
T311〜T317 ケース名
T321〜T326 具体例
T401 健診者の属性
T402 検査結果
T403 問診結果
T404 各疾病の発症率
T405〜T407 発症率データ
DESCRIPTION OF
Claims (3)
所定の疾病毎に、発症率の算出に使用可能な少なくとも3年以上の所定期間に亘る健診結果のうちの、対象の疾病に関連する健診項目についての健診結果からなる検索条件とこの検索条件に対応する前記所定期間内の前記発症率との疾病発症関係を算出するデータ分析登録手段と、
健診結果の入力画面を作成すると共に、前記疾病発症関係と前記入力画面に入力された健診結果の内の対応する疾病に関連する健診項目についての健診結果とに基づいて、少なくとも1つの疾病に対する発症率を算出して前記クライアントに送信される発症情報出力画面に設定する発症情報作成手段と、を備えることを特徴とする健康指導支援サーバ。 In a server that is communicably connected to a client via a network,
For each predetermined disease, a search condition including a medical examination result for a medical examination item related to a target disease among medical examination results over a predetermined period of at least three years that can be used for calculating the incidence, and this Data analysis registration means for calculating a disease onset relationship with the incidence within the predetermined period corresponding to a search condition;
The medical examination result input screen is created, and at least one based on the disease onset relationship and the medical examination result on the medical examination item related to the corresponding disease among the medical examination results input on the input screen. A health guidance support server comprising: onset information creation means for calculating an onset rate for one disease and setting the onset information output screen transmitted to the client.
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