JP2009140167A - 健康管理支援装置及び健康管理支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの生活に関する情報（生活情報）に基づいて生活習慣の周期性を解析し、健康状態を管理することで、自己の健康管理を促進させる健康管理支援装置を提供する。
【解決手段】健康管理支援装置を、情報端末から送信されるユーザの生活情報を取得する生活情報取得手段と、生活情報取得手段によって取得された生活情報を格納する生活情報記憶手段と、生活情報記憶手段に蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段と、周期性解析手段による解析結果に基づいて、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する周期性通知手段と、を備える構成とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザに健康管理を促進させるのに有用な健康管理支援装置及び健康管理支援プログラムに関する。

一般的に、病院の診断は、現状に基づく診断であり、一過性の病気に対しては投薬等の対処を行うだけである。つまり、基本的にその人の長期的な習慣に基づいてアドバイスをするものではない。
一方で、常日頃から自己の健康管理に気を配り、健康状態を把握している人は少ない。そのため、体調を崩して初めて何が原因であったか、また、どうすれば病気を回避できたかを意識することとなる。また、体調が回復すると同じ過ちを繰り返すことも多い。
そこで、通院したときの病気に関する情報等を自己の健康管理に利用することができれば、過去の病歴に基づく健康管理が可能となり、ユーザの健康管理は促進されるものと考えられる。

通信ネットワークを介して病院を有効活用する技術としては、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、在宅療法患者の通院予定日を、医療機関と連携したサーバから通知する技術が開示されている。
特開２００５−２８５０３３号公報

ところで、人が体調を崩したり病気になったりする場合には、生活習慣等によりある程度パターン化していることがある（発症パターン）。例えば、季節の変わり目や梅雨時など時期的に体調を崩したり、残業が続くなど勤務形態が不規則となった場合に体調を崩したりする人がいる。また例えば、飲酒量が多くなった翌日や飲酒機会が続いた場合に体調を崩す人がいる。

しかしながら、このような勤務形態や飲酒頻度等の生活習慣から発症しやすい傾向（発症パターン）があるにも関わらず、ユーザがその発症パターンを自覚することは難しい。上記従来技術においても、医療機関における予約情報を容易に知ることができるに過ぎず、病気に関する情報を健康管理に有効活用するわけではない。

本発明は、ユーザの生活に関する情報（生活情報）に基づいて健康状態を管理することで、自己の健康管理を促進させる健康管理支援装置及び健康管理支援プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、
情報端末から送信されるユーザの生活情報を取得する生活情報取得手段と、
前記生活情報取得手段によって取得された生活情報を格納する生活情報記憶手段と、
前記生活情報記憶手段に蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段と、
前記周期性解析手段による解析結果に基づいてユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する周期性通知手段と、を備えることを特徴とする健康管理支援装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の健康管理支援装置において、
前記生活情報には、ユーザが通院したこと、又は、薬局で薬を購入したことを示す医薬情報が含まれ、
前記周期性解析手段は、前記医薬情報に基づいてユーザの習慣性疾病の周期性を解析することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の健康管理支援装置において、
前記生活情報には、ユーザの通勤状況を示す通勤情報が含まれ、
前記周期性解析手段は、前記通勤情報に基づいてユーザの勤務形態の周期性を解析することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の健康管理支援装置において、
前記周期性解析手段は、前記通勤情報と前記医薬情報とに基づいて、個々のユーザの勤務形態と疾病との周期性相関の有無を判定することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の健康管理支援装置において、
前記生活情報には、ユーザの飲食店の利用状況を示す飲食情報が含まれ、
前記周期性解析手段は、前記飲食情報に基づいてユーザの飲食状況の周期性を解析することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の健康管理支援装置において、
前記周期性解析手段は、前記飲食情報と前記医薬情報とに基づいて、個々のユーザの飲食状況と疾病との周期性相関の有無を判定することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の健康管理支援装置において、
前記情報端末は、ユーザが利用機関又は利用店舗において決済に利用できるＩＣ搭載型携帯端末であり、
前記生活情報取得手段は、決済時に利用機関又は利用店舗から前記ＩＣ搭載型携帯端末に提供され、当該ＩＣ搭載型携帯端末によって送信された情報を、前記生活情報として取得し、
前記周期性解析手段は、前記決済情報に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析することを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、
コンピュータに、
情報端末から送信されるユーザの生活情報を取得する生活情報取得手段、
前記生活情報取得手段によって取得された生活情報を蓄積し、蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段、
前記周期性解析手段による解析結果に基づいて、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する周期性通知手段、
としての機能を実現させるための健康管理支援プログラムである。

本発明によれば、個々のユーザの生活情報に基づいて、そのユーザの生活習慣の周期性を解析し、ユーザの健康状態を管理するとともに、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知することができるので、自己の健康管理を促進させることができる。
ユーザは、通知された生活習慣の周期性に関するメッセージに基づいて、生活習慣を見直すことにより、習慣性疾病の発症を未然に防ぐことが可能となる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明に係る健康管理支援装置を適用したサーバ装置を有するネットワーク構成について示す概略図である。
図１に示すように、サーバ装置１には、通信ネットワークＮを介して情報端末２、２、・・が接続されている。
通信ネットワークＮは、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網、携帯電話通信網等であり、当該通信ネットワークＮに接続するサーバ装置１と、情報端末２、２、・・等の装置間を、データ通信可能に接続する。

サーバ装置１は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等を備えている。そして、ＣＰＵとＲＯＭに記憶されたプログラムとの協働により、健康管理支援装置としての機能を実現する。
具体的には、サーバ装置１では、情報端末２から送信されたユーザの生活に関する情報（以下、生活情報と称する）に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析し、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する。例えば、生活習慣の周期性としてユーザが発症しやすい傾向（発症パターン）を予測し、発症が危惧されるときに注意喚起を促すメッセージを送信する。

情報端末２は、小型液晶パネル等の表示手段と、ダイヤルキー等の入力手段を備えた携帯電話である。また、情報端末２は、病院や薬局等の医療機関３、通勤に利用する駅４、又は飲食店５において決済に利用できるＩＣチップを搭載されている。以下、医療機関、駅、飲食店等を総称して、利用機関又は利用店舗と呼ぶ。

例えば、ユーザは医療機関３又は飲食店５でＩＣチップを利用した電子決済を行うことにより、利用に関する情報を提供される。以下、ユーザが通院したことを示す情報（病院から提供）を通院情報、薬（ドリンク剤等を含む）を購入したことを示す情報（薬局から提供）を薬購入情報、飲食店の利用状況を示す情報（飲食店から提供）を飲食情報と称する。
また例えば、駅４の改札でＩＣチップを利用して乗車料金を精算した場合（ＩＣチップを利用した定期券での精算を含む）には、乗降車駅名や改札通過時間等の日常的な通勤状況を示す通勤情報を提供される。これら利用機関又は利用店舗から提供された情報は、ＩＣチップ内に記憶される。

情報端末２は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えている。情報端末２では、ＣＰＵとＲＯＭに記憶されたプログラムとの協働により、決済時に利用機関又は利用店舗から提供された情報を記憶し、この情報を生活情報としてサーバ装置１に送信する。このとき、利用機関又は利用店舗から情報を入手すると即座にサーバ装置１に生活情報を送信してもよいし、ユーザの送信操作に伴い送信するようにしてもよい。また、情報端末２は、サーバ装置１から送信された生活習慣の周期性に関するメッセージを受信し、このメッセージを表示手段に表示する。

このように、情報端末２には、ＩＣチップを利用して決済等したときに自動的に生活情報が記憶されるので、ユーザは特別意識することなく容易に生活情報を入手でき、これをサーバ装置１に送信するだけで、生活習慣の周期性に関するメッセージの提供を受けることができる。

図２は、サーバ装置１の機能的構成について示す説明図である。
図２に示すように、サーバ装置１は、生活情報受信部１１、ユーザデータベース（以下、ユーザＤＢと称する）１２、健康状態管理部１３、アドバイス通知条件設定部１４、メッセージ選択部１５、メッセージ送信部１６、メッセージデータベース（以下、メッセージＤＢと称する）１７、を備える。

生活情報受信部１１は、情報端末２から送信された生活情報（通院情報、薬購入情報、通勤情報、飲食情報を含む）を受信する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコル処理を行い、ネットワークＮに接続されている情報端末２とのデータ通信を可能とする通信部（図示略）を介して生活情報を受信する。
また、生活情報受信部１１は、生活情報を送信してきた情報端末２を、例えば情報端末２のＩＰアドレス等から判別する。後述する周期性解析部１３では、特定された情報端末（ユーザ）２に応じて生活習慣の周期性を解析することとなる。

ユーザＤＢ１２は、例えば、ハードディスクで構成され、生活情報受信部１１から出力された生活情報をユーザごとに記憶する。ユーザＤＢ１２には、通院履歴ＤＢ１２１、薬購入履歴ＤＢ１２２、通勤履歴ＤＢ１２３、飲食履歴ＤＢ１２４としての領域が設けられている。なお、ユーザＤＢ１２には、情報端末２から送信された生活情報の全部を記憶するようにしてもよいし、ユーザの生活習慣の周期性を解析するのに必要な一部の情報だけを記憶するようにしてもよい。

通院履歴ＤＢ１２１は、情報端末２から送信された通院情報を蓄積する。
図３は、通院履歴ＤＢ１２１に記憶されている通院情報のデータ構成の一例を示す説明図である。
図３に示すように、通院履歴ＤＢ１２１には、通院情報として、ユーザが過去に通院した日付、医療機関、診療科、症状、投薬名等がそれぞれ対応して記憶されている。通院履歴ＤＢ１２１に記憶されている通院情報は、習慣性の疾病の周期性を解析するのに利用される。
ここで、習慣性の疾病とは、生活習慣に起因して発症する疾病（例えば、疲労や二日酔い等）であり、同じ疾病（例えば、疲労）に関して周期的に通院したり薬を購入したりしていれば、これは習慣性疾病であるといえる。

薬購入履歴ＤＢ１２２は、情報端末２から送信された薬購入情報を蓄積する。
図４は、薬購入履歴ＤＢ１２２に記憶されている薬購入情報のデータ構成の一例を示す説明図である。
図４に示すように、薬購入履歴ＤＢ１２２には、薬購入情報として、ユーザが過去に薬を購入した日付、薬名等がそれぞれ対応して記憶されている。薬購入履歴ＤＢ１２２に記憶されている薬購入情報は、習慣性の疾病の周期性を解析するのに利用される。この薬購入情報に含まれる薬名に基づいて、習慣性の疾病を判定することができる。また、薬購入情報と、後述する通勤情報や飲食情報を照合することにより、発症の要因が不規則な勤務形態や飲酒によるものである場合、これを特定することもできる。

通勤履歴ＤＢ１２３は、情報端末２から送信された通勤情報を蓄積する。
図５は、通勤履歴ＤＢ１２３に記憶されている通勤情報のデータ構成の一例を示す説明図である。
図５に示すように、通勤履歴ＤＢ１２３には、通勤情報として、ユーザが過去に特定の駅（例えば、通勤に利用する自宅の最寄り駅）の改札を通過した日時が記憶されている。通勤履歴ＤＢ１２３に記憶されている通勤情報は、ユーザの勤務形態の周期性を解析するのに利用される。例えば、通勤情報に基づいて、残業や遅刻等、勤務形態が不規則となる周期を特定することができる。

例えば、改札入場時刻が７：３０〜８：３０で、改札退場時刻が１８：００〜１９：００の場合を通常の勤務形態として予め設定しておくことで、取得された通勤情報がこの範囲外又は大きく乖離する場合に不規則であると判定できる。これより、勤務形態が不規則となる時期の周期性を解析できる。

なお、情報端末２のＩＣチップにより乗車料金を精算した場合、例えば、乗降駅名、時間、乗車料金等が通勤情報に含まれることが想定できるが、そのうち、特定の駅の改札を通過した日時だけを記憶するようにしている。ユーザの日常的な勤務形態の規則性は、少なくとも上記特定の駅改札を通過した日時があれば判定できるからである。なお、会社の最寄り駅の改札を通過した日時を記憶しておけば、さらに精度良く勤務形態の規則性を判定することができる。

飲食履歴ＤＢ１２４は、情報端末２から送信された飲食情報を蓄積する。
図６は、飲食履歴ＤＢ１２４に記憶されている飲食情報のデータ構成の一例を示す説明図である。
図６に示すように、飲食履歴ＤＢ１２４には、飲食情報として、ユーザが過去に飲食店で飲食した日時、店舗名、飲食したオーダー等が記憶されている。飲食履歴ＤＢ１２４に記憶されている飲食情報は、ユーザの飲食履歴の周期性を解析するのに利用される。例えば、飲食情報に基づいて、外食する可能性の高くなる周期を特定することができる。また、飲食情報に含まれる飲酒に関する情報に基づいて、ユーザが所定期間（例えば、１日又は１週間等）に摂取した飲酒量を判定することができる。

図２において、周期性解析部１３は、習慣性疾病解析部１３１と行動習慣解析部１３２を有し、ユーザＤＢ１２に蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する。
具体的には、周期性解析部１３では、図７に示すフローチャートに従ってユーザの生活習慣の周期性を解析する。

図７は、周期性解析部１３で行われる周期性解析処理の一例について示すフローチャートである。
ステップＳ１０１では、情報端末２から送信された生活情報（通院情報、薬購入情報、通勤情報、飲食情報）を取得したか判定する。そして、生活情報が取得されたと判定するとステップＳ１０２に移行する。

ステップＳ１０２では、取得された生活情報が、通院情報又は薬購入情報（以下、医薬情報と称する）であるか判定する。そして、取得された生活情報が医薬情報であると判定した場合はステップＳ１０３に移行し、医薬情報でないと判定した場合はステップＳ１０５に移行する。

ステップＳ１０３では、通院履歴ＤＢ１２１及び薬購入履歴ＤＢ１２２に蓄積されている医薬情報と、ステップＳ１０１で取得された医薬情報に基づいて、ユーザの時期的な習慣性疾病の周期性を解析する（習慣性疾病解析部１３１）。
例えば、医薬情報から同じ疾病を発症した日を抽出し、発症日に周期性があるか否かを判定する。そして、発症日に周期性がある場合（例えば、週末等）には、当該ユーザは時期的な習慣性疾病を有すると判定し、時期的な習慣性疾病の周期を設定する。

ステップＳ１０４では、通勤履歴ＤＢ１２３に蓄積されている通勤情報及び飲食履歴ＤＢ１２４に蓄積されている飲食情報と、ステップＳ１０１で取得された医薬情報に基づいて、ユーザの行動習慣と疾病との相関を解析する（習慣性疾病解析部１３１）。
具体的には、通勤情報と医薬情報を照合して勤務形態と疾病との相関の有無を判定し、勤務形態に起因する習慣性疾病の有無を判定する。例えば、寝不足や疲労等により通院又は薬を購入した日の前日に勤務形態が不規則となっていた場合は、当該ユーザは勤務形態に起因する習慣性疾病を有すると判定する。
また、飲食情報と医薬情報を照合して飲食状況と疾病との相関の有無を判定し、飲食状況に起因する習慣性疾病の有無を判定する。例えば、胃もたれや二日酔い等により通院又は薬を購入した日の前日に飲酒していた場合は、当該ユーザは飲食状況に起因する習慣性疾病を有すると判定する。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０１で取得された生活情報が通勤情報であるか判定する。そして、取得された生活情報が通勤情報であると判定した場合はステップＳ１０６に移行し、通勤情報でないと判定した場合はステップＳ１０７に移行する。

ステップＳ１０６では、通勤履歴ＤＢ１２３に蓄積されている通勤情報とステップＳ１０１で取得された通勤情報に基づいてユーザの勤務形態の周期性を解析する（行動習慣解析部１３２）。例えば、通勤情報から残業した日を抽出し、周期的に残業している場合には、これを残業の周期として設定する。また例えば、通勤情報から遅刻した日を抽出し、周期的に遅刻している場合には、これを遅刻の周期として設定する。

ステップＳ１０７では、飲食履歴ＤＢ１２４に蓄積されている飲食情報とステップＳ１０１で取得された飲食情報に基づいてユーザの飲食状況の周期性を解析する（行動習慣解析部１３２）。例えば、飲食情報から飲食した日を抽出し、周期的に飲食している場合には、これを飲食の周期として設定する。
周期性解析部１３では、以上のようにして周期性解析処理が行われる。

図２において、メッセージ通知条件設定部１４は、周期性解析部１３において解析されたユーザの習慣性疾病の周期性及び行動習慣の周期性に基づいて、生活習慣の周期性に関するメッセージをユーザに通知する条件を設定する。生活習慣の周期性に関するメッセージとは、習慣性疾病に関するメッセージの他、周期的に不規則となる勤務形態に関するメッセージ、周期的に設けられる飲食状況に関するメッセージ等を含む。
具体的には、メッセージ通知条件設定部１４では、図８に示すフローチャートに従ってメッセージ通知条件を設定する。

図８は、メッセージ通知条件設定部１４で行われる通知条件設定処理の一例について示すフローチャートである。この通知条件設定処理は、例えば、周期性解析部１３において、解析結果が更新されたときに実行される。

ステップＳ２０１では、時期的な習慣性疾病があるか判定する。具体的には、図７のステップＳ１０３において時期的な習慣性疾病が認められたか否かに基づいて判定する。そして、時期的な習慣性疾病があると判定した場合はステップＳ２０２に移行し、時期的な習慣性疾病がないと判定した場合はステップＳ２０３に移行する。

ステップＳ２０２では、時期的な習慣性疾病に関するメッセージを通知する条件として第１通知条件を設定する。例えば、図７のステップＳ１０３において時期的な習慣性疾病が認められた場合に設定された時期的な習慣性疾病の周期（例えば、週初（休み明け）等）に基づいて第１通知条件を設定する。第１通知条件としては、例えば、時期的な習慣性疾病の周期に基づいて次回の発症が予測される日の到来日前を設定する。

ステップＳ２０３では、勤務形態に起因する習慣性疾病があるか判定する。具体的には、図７のステップＳ１０４において勤務形態に起因する習慣性疾病が認められたか否かに基づいて判定する。そして、勤務形態に起因する習慣性疾病があると判定した場合はステップＳ２０４に移行し、勤務形態に起因する習慣性疾病がないと判定した場合はステップＳ２０５に移行する。

ステップＳ２０４では、勤務形態に起因する習慣性疾病に関するメッセージを通知する条件として第２通知条件を設定する。例えば、図７のステップＳ１０６において設定された残業の周期（例えば、月末等）に基づいて第２通知条件を設定する。第２通知条件としては、例えば、残業の周期に基づいて次回の残業が予測される日の到来日前を設定する。勤務形態に起因する習慣性疾病が認められている場合、残業が予測される日が、勤務形態に起因する習慣性疾病の発症が予測される日となるからである。

ステップＳ２０５では、飲食状況に起因する習慣性疾病があるか判定する。具体的には、図７のステップＳ１０４において飲食状況に起因する習慣性疾病が認められたか否かに基づいて判定する。そして、飲食状況に起因する習慣性疾病があると判定した場合はステップＳ２０６に移行し、飲食状況に起因する習慣性疾病がないと判定した場合は処理を終了する。

ステップＳ２０６では、飲食状況に起因する習慣性疾病に関するメッセージを通知する条件として第３通知条件を設定する。例えば、図７のステップＳ１０７において設定された飲食の周期（例えば、週末等）に基づいて第３通知条件を設定する。第３通知条件としては、例えば、飲食の周期に基づいて次回の飲食が予測される日の到来日前を設定する。飲食状況に起因する習慣性疾病が認められている場合、飲食が予測される日が、飲食状況に起因する習慣性疾病の発症が予測される日となるからである。
メッセージ通知条件設定部１４では、以上のようにして通知条件設定処理が行われる。そして、図８に示すフローチャートに従って設定された第１〜第３通知条件が成立したときに、所定のメッセージが情報端末２に送信されることとなる。

図２において、メッセージ選択部１５は、メッセージ通知条件設定部１４により設定された条件が成立することに伴い、メッセージＤＢ１７から成立条件に対応するメッセージを選択する。
メッセージ送信部１６は、メッセージ選択部１５によって選択されたメッセージを情報端末２に送信する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコル処理を行い、ネットワークＮに接続されている情報端末２とのデータ通信を可能とする通信部（図示略）を介してメッセージを送信する。

メッセージＤＢ１７は、例えば、ハードディスクで構成され、情報端末２に通知するメッセージを記憶する。
図９は、メッセージＤＢ１７に記憶されているメッセージの一例を示す説明図である。
図９に示すように、メッセージＤＢ１７には、複数のメッセージＡ、Ｂ、Ｃ・・が記憶されている。

メッセージＡは、第１通知条件が成立した場合、すなわち、時期的な習慣性疾病の発症が予測される場合に通知する、発症しやすい時期である旨をユーザに伝えるメッセージの例である。
メッセージＢは、第２通知条件が成立した場合、すなわち、勤務形態に起因する習慣性疾病の発症が予測される場合に通知するメッセージの例である。
メッセージＣは、第３通知条件が成立した場合、すなわち、飲食状況に起因する習慣性疾病の発症が予測される場合に通知するメッセージの例である。

メッセージ選択部１５、メッセージ送信部１６では、図１０に示すフローチャートに従って所定のメッセージを通知する。
図１０は、メッセージ選択部１５及びメッセージ送信部１６で行われるメッセージ通知処理の一例について示すフローチャートである。

ステップＳ３０１では、サーバ装置１に内蔵されるタイマから日時情報を取得する。
ステップＳ３０２では、通知条件設定処理により設定された第１〜３通知条件とステップＳ３０１で取得した日時情報を比較して、通知条件が成立しているか判定する。そして、何れかの通知条件が成立していると判定した場合はステップＳ３０３に移行し、何れの通知条件が成立していないと判定した場合は処理を終了する。

ステップＳ３０３では、成立した通知条件に基づいてメッセージを選択する。
ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３で選択されたメッセージを情報端末２に送信する。

具体的には、第１通知条件が成立した場合は、メッセージＤＢ１７に格納されているメッセージＡ（図９参照）を選択し、送信する。メッセージＡは、「○○ごろになると△△病院によくかかっているので、そろそろ注意しましょう。」という時期的な習慣性疾病が発症しやすい時期である旨のメッセージである。

第２通知条件が成立した場合は、メッセージＤＢ１７に格納されているメッセージＢ（図９参照）を選択し、送信する。メッセージＢは、「残業が多くなる時期です。体調を崩しやすいので注意しましょう。」という勤務形態に起因する習慣性疾病が発症しやすい時期である旨のメッセージである。

第３通知条件が成立した場合は、メッセージＤＢ１７に格納されているメッセージＣ（図９参照）を選択し、送信する。メッセージＣは、「飲食機会が多くなる時期です。体調を崩しやすいので注意しましょう。」という飲食状況に起因する習慣性疾病が発症しやすい時期である旨のメッセージである。

メッセージ選択部１５及びメッセージ送信部１６では、以上のようにしてメッセージ通知処理が行われる。これにより、ユーザの習慣性疾病の周期性に関するメッセージが当該周期到来前にユーザに通知されることとなる。

上述したように、本実施形態に係るサーバ装置１は、情報端末２から送信されるユーザの生活情報（通院情報、薬購入情報、通勤情報、飲食情報）を取得する生活情報取得手段（生活情報受信部１１）と、生活情報取得手段によって取得された生活情報を格納する生活情報記憶手段（ユーザＤＢ１２）と、生活情報記憶手段蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段（周期性解析部１３）と、周期性解析手段による解析結果に基づいて、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを周期到来前に通知する周期性通知手段（メッセージ通知条件設定部１４、メッセージ選択部１５、メッセージ送信部１６）と、を備える。

具体的には、医薬情報に基づいてユーザの習慣性疾病の周期性を解析し、解析結果に基づいてユーザの習慣性疾病の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する。
また、通勤情報と医薬情報とに基づいて、個々のユーザの勤務形態と疾病との相関の有無を判定し、相関がある場合には、勤務形態に起因する習慣性疾病の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する。
また、飲食情報と医薬情報とに基づいて、個々のユーザの飲食状況と疾病との相関の有無を判定し、相関がある場合には、飲食状況に起因する習慣性疾病の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する。

なお、上述した生活情報受信部１１、周期性解析部１３、メッセージ通知条件設定部１４、メッセージ選択部１５、メッセージ送信部１６の機能は、サーバ装置１のＣＰＵが、ＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより実現される。

このように、本実施形態のサーバ装置１によれば、生活情報に基づいて習慣性疾病の発症パターンを解析し、ユーザの健康状態を管理することで、発症を危惧されるときに習慣性疾病の周期性に関するメッセージ（例えば、注意喚起のメッセージ）を通知することができるので、自己の健康管理を促進させることができる。
また、ユーザは、通知された健康管理支援情報に基づいて、生活習慣を見直すことにより、習慣性疾病の発症を未然に防ぐことが可能となる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。

例えば、上記実施形態では、ユーザが所有する情報端末２からサーバ装置１に生活情報を送信するようにしているが、生活情報を提供する利用機関又は利用店舗から直接サーバ装置１に送信する形態とすることもできる。

情報端末２に通知するメッセージの種類は、上記実施形態で示したものに限定されず種々の形態が考えられる。例えば、音声によりユーザに操作状態の悪化を通知するようにしてもよい。

上記実施形態では、習慣性疾病の周期性を解析してメッセージを通知するが、例えば、花粉症（周期：春先〜初夏）や喘息（周期：梅雨時や季節の変わり目）等、習慣性疾病とは異なる疾病であっても、発症パターンがある疾病については、周期性を解析して注意喚起を促すメッセージを通知することができる。

上記実施形態では、勤務形態又は飲食状況と疾病との相関が認められたときに習慣性疾病の周期性に関するメッセージを通知するようにしているが、相関が認められない場合でも注意喚起を促すメッセージを通知するようにしてもよい。
例えば、残業の周期に基づく通知条件を設定し、当該通知条件が成立したときに「残業の多くなる時期です。いつも以上に健康管理に注意しましょう。」というメッセージを通知する。また例えば、遅刻の周期に基づく通知条件を設定し、当該通知条件が成立したときに「○ごろになると遅効が多くなります。疲れがたまっていませんか？」というメッセージを通知する。

また例えば、飲食の周期に基づく通知条件を設定し、当該通知条件が成立したときに「飲食機会の多くなる時期です。飲み過ぎに注意しましょう。」というメッセージを通知する。
つまり、本発明は、習慣性疾病の周期性だけでなく、ユーザの生活習慣の周期性全般に関するメッセージを当該周期到来前に通知するものである。

さらに、ユーザごとの生活情報に基づいて疾病につながる勤務形態の不規則レベル（例えば、残業が１週間に○日等）や飲酒レベル（例えば、○日連続飲酒、又は１日に○○はい以上飲酒等）を通知条件として設定したり、一般的に考えて体調を崩すと考えられるような勤務形態の不規則レベルや飲酒レベルを通知条件として設定したりするようにしてもよい。
また、ユーザの過去の生活周期と異なるタイミングで勤務形態が不規則になった場合や飲酒機会があった場合にも、健康管理を促進させるべく、ユーザの健康状態を気遣うメッセージを送信するようにしてもよい。
例えば、過去の残業の周期とは異なるタイミングで残業があった場合に「昨日は残業だったようですが大丈夫ですか？」というメッセージを通知したり、飲酒の周期とは異なるタイミングで飲酒があった場合に「昨夜は飲酒量が多かったみたいですが、二日酔いではありませんか？」というメッセージを通知したりするようにしてもよい。
この場合、通勤情報や飲食情報が取得されたときに通知条件が成立しているか否かが判定され、成立したときに所定のメッセージが通知されることとなる。

上記実施形態では、通勤情報と飲食情報を、ユーザの行動習慣を表す情報として利用しているが、その他の生活習慣に関する情報を利用することもできる。例えば、煙草や菓子等の嗜好品の購入履歴に基づいて生活習慣の周期性を解析することができる。またさらに、日々の気温を記憶しておき、気温の変化とユーザの疾病との関係から発症パターンを解析してメッセージを通知するようにしてもよい。

以上の説明では、本発明に係るプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体としてＲＯＭを使用した例を開示したが、この例に限定されない。
例えば、その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記憶媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを格納する媒体として、通信回線を介してデータを提供するキャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明に係る健康管理支援装置を適用したサーバ装置を有するネットワーク構成について示す概略図である。 サーバ装置１の機能的構成について示す説明図である。 通院履歴ＤＢ１２１に記憶されている通院情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 薬購入履歴ＤＢ１２２に記憶されている薬購入情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 通勤履歴ＤＢ１２３に記憶されている通勤情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 飲食履歴ＤＢ１２４に記憶されている飲食情報のデータ構成の一例を示す説明図である。 周期性解析部１３で行われる周期性解析処理の一例について示すフローチャートである。 メッセージ通知条件設定部１４で行われる通知条件設定処理の一例について示すフローチャートである。 メッセージＤＢ１７に記憶されているメッセージの一例を示す説明図である。 メッセージ選択部１５及びメッセージ送信部１６で行われるメッセージ通知処理の一例について示すフローチャートである。

符号の説明

１ サーバ装置（健康管理支援装置）
１１ 生活情報受信部（生活情報取得手段）
１２ ユーザデータベース（生活情報記憶手段）
１２１ 通院履歴ＤＢ
１２２ 薬購入履歴ＤＢ
１２３ 通勤履歴ＤＢ
１２４ 飲食履歴ＤＢ
１３ 周期性解析部（周期性解析手段）
１３１ 習慣性疾病解析部
１３２ 行動習慣解析部
１４ メッセージ通知条件設定部（周期性通知手段）
１５ メッセージ選択部（周期性通知手段）
１６ メッセージ送信部（周期性通知手段）
１７ メッセージデータベース

Claims (8)

1. 情報端末から送信されるユーザの生活情報を取得する生活情報取得手段と、
   前記生活情報取得手段によって取得された生活情報を格納する生活情報記憶手段と、
   前記生活情報記憶手段に蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段と、
   前記周期性解析手段による解析結果に基づいてユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する周期性通知手段と、を備えることを特徴とする健康管理支援装置。
2. 前記生活情報には、ユーザが通院したこと、又は、薬局で薬を購入したことを示す医薬情報が含まれ、
   前記周期性解析手段は、前記医薬情報に基づいてユーザの習慣性疾病の周期性を解析することを特徴とする請求項１に記載の健康管理支援装置。
3. 前記生活情報には、ユーザの通勤状況を示す通勤情報が含まれ、
   前記周期性解析手段は、前記通勤情報に基づいてユーザの勤務形態の周期性を解析することを特徴とする請求項１又は２に記載の健康管理支援装置。
4. 前記周期性解析手段は、前記通勤情報と前記医薬情報とに基づいて、個々のユーザの勤務形態と疾病との相関の周期性を解析することを特徴とする請求項３に記載の健康管理支援装置。
5. 前記生活情報には、ユーザの飲食店の利用状況を示す飲食情報が含まれ、
   前記周期性解析手段は、前記飲食情報に基づいてユーザの飲食状況の周期性を解析することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の健康管理支援装置。
6. 前記周期性解析手段は、前記飲食情報と前記医薬情報とに基づいて、個々のユーザの飲食状況と疾病との相関の周期性を解析することを特徴とする請求項５に記載の健康管理支援装置。
7. 前記情報端末は、ユーザが利用機関又は利用店舗において決済に利用できるＩＣ搭載型携帯端末であり、
   前記生活情報取得手段は、決済時に利用機関又は利用店舗から前記ＩＣ搭載型携帯端末に提供され、当該ＩＣ搭載型携帯端末によって送信された情報を、前記生活情報として取得し、
   前記周期性解析手段は、前記決済情報に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の健康管理支援装置。
8. コンピュータに、
   情報端末から送信されるユーザの生活情報を取得する生活情報取得手段、
   前記生活情報取得手段によって取得された生活情報を蓄積し、蓄積されている生活情報の履歴に基づいてユーザの生活習慣の周期性を解析する周期性解析手段、
   前記周期性解析手段による解析結果に基づいて、ユーザの生活習慣の周期性に関するメッセージを当該周期到来前に通知する周期性通知手段、
   としての機能を実現させるための健康管理支援プログラム。

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