JP2011164670A - System, method and program for supporting improvement of lifestyle habit - Google Patents

System, method and program for supporting improvement of lifestyle habit Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a lifestyle habit improvement support system for providing information useful to improve a participation rate in a lifestyle habit improvement program and a continuance rate. <P>SOLUTION: Basic information, constitution information, living information, and history information of a first participant who has participated in health guidance are stored in advance in a storage part of a computer. Basic information, constitution information, and living information of a second participant is received. A basic retrieval condition is generated from the basic information. The constitution information is set as a retrieval condition for constitution. The living information is set as a retrieval condition for living. A first participant corresponding to the basic retrieval condition is extracted from the basic information of the first participants stored in the storage part. Similarity between the constitution information of the extracted first participant and the retrieval condition of the constitution is calculated as a first similarity index. Similarity between the living information of the first participant and the retrieval condition for living is calculated as a second similarity index. The first similarity index and the second similarity index with the second participant fort the extracted first participant are output. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、健康管理や、健康増進、あるいは生活習慣病の予防、または治療などのために、生活行動の維持や改善を支援する生活習慣改善支援システムに関する。   The present invention relates to a lifestyle improvement support system that supports maintenance and improvement of living behavior for health management, health promotion, prevention or treatment of lifestyle-related diseases, and the like.

生活行動の維持や改善(以下、生活習慣改善と称する)のための手法である生活習慣改善プログラムは、できるだけ多くの人に参加し、さらに継続して取り組んでもらうことが重要である。例えば、生活習慣改善の成果目標として体重に着目し、減量に取り組む生活習慣改善プログラムの場合、 従来では、生活習慣改善プログラムの必要性を理解してもらうために、体重の増加による個人毎の生活習慣病の発症の危険性を定量的に計算、提示する方法やシステムが開発されている(例えば、特許文献1、2)。   It is important that a lifestyle improvement program, which is a method for maintaining and improving lifestyle behavior (hereinafter referred to as lifestyle improvement), participate as many people as possible and continue to work on it. For example, in the case of a lifestyle improvement program that focuses on weight as a result goal of lifestyle improvement and tackles weight loss, in the past, in order to understand the necessity of a lifestyle improvement program, the life of each individual by increasing body weight Methods and systems for quantitatively calculating and presenting the risk of developing habitual diseases have been developed (for example, Patent Documents 1 and 2).

生活習慣改善プログラムは、今までの生活行動をよりよいものに変えていくものであり、それなりの努力が必要になる。このため、より多くの人に参加、継続してもらうには、必要性を理解してもらうだけでなく、自分自身でもこの努力ができる「自信」をもてることが重要になる。この自信を獲得するためには、行動変容のモデルの一つである「社会的認知理論」では、「人間の行動は、個人の要因と環境の相互作用により決定される」とされ、「他人の行動とそれによって生じる結果を観察し学習する(観察学習)」が関連していると言われている。   The lifestyle improvement program will change existing lifestyle behavior to a better one, and will require some effort. For this reason, in order for more people to participate and continue, it is important not only to understand the necessity but also to have the “confidence” that enables them to make this effort. To acquire this confidence, “Social Cognitive Theory”, one of the behavioral transformation models, states that “human behavior is determined by the interaction of individual factors and the environment”. It is said that "observing and learning the behavior of the child and the results produced by it (observation learning)" are related.

特開2003−167959号公報JP 2003-167959 A 特開2005−049960号公報JP 2005-049960 A

上述の背景技術では、生活習慣改善プログラムの参加者が「自信」を得るために、具体的にどのような他の参加者の行動を観察することが重要であるか、あるいはその実現手段について全く考慮されていなかった。具体的には、以下の課題がある。
(1)他人の行動があまりにかけ離れている場合、参加者の行動に与える影響が限定される。特に生活習慣改善の場合、体型や健診時の検査値の異常など、関心の対象である生活習慣以外に参加者の行動に与える様々な要因が存在している。
(2)一般的に生活習慣改善プロフラムには多くの人が参加し、多くの参加者の事例を収集することができるが、これら多くの事例から参加者の自信につながる事例を選択する方法が明確でない。
(3)生活習慣改善プログラムの実施前の段階(参加勧奨時、最初の生活行動の目標設定時)と、実施中の段階(途中での目標見直し時)とでは、提示すべき情報や、事例選択の方法が異なる(後者は健康管理への取組み状況を加味する必要)ことに対応する必要がある。
In the background art mentioned above, it is important to observe what other participants' behaviors are specifically for the participants in the lifestyle improvement program to gain “confidence”, or how to realize them. It was not considered. Specifically, there are the following problems.
(1) When other people's behavior is too far away, the influence on the participant's behavior is limited. In particular, in the case of lifestyle improvement, there are various factors that affect the behavior of participants in addition to the lifestyle habits that are of interest, such as abnormalities in body type and examination values at the time of medical examination.
(2) In general, many people participate in the lifestyle improvement program, and many participants 'cases can be collected, but there is a way to select cases that lead to the participants' confidence from these many cases. Not clear.
(3) Information and examples to be presented at the stage prior to the implementation of the lifestyle improvement program (when encouraging participation, setting the goal of the first lifestyle action) and during the stage of implementation (when reviewing the target during the course) It is necessary to cope with different selection methods (the latter needs to take into account the status of health management efforts).

これらの課題は、上記従来の技術では全く考慮されていなかった。   These problems have not been taken into account at all in the above-described conventional technology.

そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、生活習慣改善プログラムへの参加率及び継続率の向上に役立つ情報を提供する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。特に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を提示する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。   Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a lifestyle improvement support method and system for providing information useful for improving a participation rate and a continuation rate in a lifestyle improvement program. In particular, it is to provide a lifestyle improvement support method and system that presents lifestyle improvement examples of past participants whose health conditions and lifestyles are similar to those of the lifestyle improvement program participants.

上記課題を解決するため、本発明の生活習慣改善支援システムは、演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第1の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第1の参加者の体質に関する体質情報と、前記第1の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第1の参加者の履歴情報を予め格納して第2の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、前記計算機は、前記第2の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第2の参加者の体質に関する体質情報と、前記第2の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出し、前記抽出された第1の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第1の類似指標として演算し、前記抽出された第1の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第2の類似指標として演算し、前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力する。   In order to solve the above problems, a lifestyle habit improvement support system of the present invention comprises a computer having a processor that performs arithmetic processing, a storage unit that can be read and written by the processor, and an interface connected to the processor, Basic information including age and gender of the first participant who participated in the health guidance in the storage unit, constitution information on the constitution of the first participant, and life on the living environment and lifestyle of the first participant In a lifestyle improvement support system that stores information and history information of the first participant in advance to support health guidance of the second participant, the calculator includes the age and gender of the second participant Accept basic information, constitution information about the constitution of the second participant, and living information about the living environment and lifestyle of the second participant, Basic search conditions are generated, the constitution information is set as a constitution search condition, the life information is set as a life search condition, and the basic information of the first participant stored in the storage unit Extracting the first participant corresponding to the basic search condition, calculating the constitution information of the extracted first participant and the similarity of the constitution search condition as a first similarity index, The extracted life information of the first participant and the similarity of the search condition of the life are calculated as a second similarity index, and the extracted first participant is compared with the second participant. The first similarity index and the second similarity index are output to the interface.

したがって、本発明によれば、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく他の参加者の履歴情報の参照が容易かつ的確に行えるようになり、「できる自信を得ることができるか」という点での過去または現在の参加者の健康管理の事例を提示できるようになる。   Therefore, according to the present invention, it becomes possible to easily and accurately refer to the history information of other participants based on the similarity of life information that is an item that can be changed by health management efforts. Can you present cases of past and present participants' health care in terms of

本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows embodiment of this invention and shows the structure of a lifestyle improvement assistance system. 本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows the outline | summary of the process by a lifestyle improvement assistance system. 本発明の実施の形態を示し、類似事例提示処理F30の処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows an example of the process of the similar case presentation process F30. 本発明の実施の形態を示し、参加候補者管理データベースD5のデータ構造の一例を説明する図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and demonstrates an example of the data structure of participation candidate management database D5. 本発明の実施の形態を示し、図3の体質情報検索条件入力ステップ1及び生活情報検索条件入力ステップ2で指導者端末装置200等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。FIG. 4 is a screen image showing an example of a screen output to a display device such as a leader terminal device 200 in the constitution information search condition input step 1 and the life information search condition input step 2 of FIG. 3 according to the embodiment of the present invention. . 本発明の実施の形態を示し、類似事例検索処理ステップ3の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows an example of the similar case search process step 3. FIG. 本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換例を示すグラフを示し、(a)はTG(トリグリセリド:中性脂肪)の検査値から異常指標への変換例を示し、(b)はHbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)の検査値から異常指標207への変換例を示し、(c)は男性のHDLから異常指標への変換例を示し、(d)は、女性のHDLから異常指標への変換例を示す。The embodiment of the present invention is shown, a graph showing an example of conversion from a test value to an abnormal index is shown, (a) shows an example of conversion from a test value of TG (triglyceride: neutral fat) to an abnormal index, ( b) shows an example of conversion from a test value of HbA1c (hemoglobin AI) to an abnormal index 207, (c) shows an example of conversion from male HDL to an abnormal index, and (d) shows an abnormality from female HDL to abnormal An example of conversion to an index is shown. 本発明の実施の形態を示し、参加者管理データベースD1に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。It is an example of the data structure of the information of the participant which shows embodiment of this invention and is stored in participant management database D1. 本発明の実施の形態を示し、減量結果データベースD4に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。It is an example of the data structure of the weight loss example of the participant which shows embodiment of this invention and is stored in the weight loss result database D4. 本発明の実施の形態を示し、経過情報データベースD2に格納されている参加者の生活情報の一例である。It is an example of the life information of the participant which shows embodiment of this invention and is stored in progress information database D2. 本発明の実施の形態を示し、体型の差を不一致度に変換するグラフを示し、(a)は参加候補者と参加者の服囲(または体重)の差を不一致度に変換する例を示し、(b)は参加候補者と参加者のBMIの差を不一致度に変換する例を示し、(c)は参加候補者と参加者の服囲(または体重)の差を不一致度に変換する他の例を示し、(d)は参加候補者と参加者のBMIの差を不一致度に変換する他の例を示す。The embodiment of this invention is shown, the graph which converts the difference of a body type into a mismatch degree is shown, (a) shows the example which converts the difference of a participant's and participant's clothes (or weight) into a mismatch degree. , (B) shows an example of converting the difference between the BMI of the participating candidate and the participant into the degree of inconsistency, and (c) converting the difference in the clothes (or weight) between the participating candidate and the participant into the degree of inconsistency. Another example is shown, and (d) shows another example in which the difference between the BMIs of the participation candidate and the participant is converted into the mismatch degree. 本発明の実施の形態を示し、図3の検索結果表示ステップ4にて実現された、指導者端末装置200等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。It is an example of the screen which showed embodiment of this invention and was implement | achieved by search result display step 4 of FIG. 3, and was displayed with personal computers, such as leader terminal device 200. FIG. 本発明の実施の形態を示し、図12のボタン409の「表示」を押下したときに表示する減量事例の詳細を表示する画面の一例である。FIG. 13 shows an embodiment of the present invention and is an example of a screen that displays details of a weight loss example that is displayed when “display” of a button 409 in FIG. 12 is pressed. 本発明の実施の形態を示し、図12に示したボタン412を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。It is an example of the screen which shows embodiment of this invention and displays all the weight reduction examples displayed when the button 412 shown in FIG. 12 is pressed down with a graph. 本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換の変形例を示すグラフであり、(a)はTG(トリグリセリド)の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、(b)はHbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、(c)は男性のHDLから異常指標への変換例の他の例を示し、(d)は、女性のHDLから異常指標への変換の他の例を示す。It is a graph showing an embodiment of the present invention, showing a modified example of conversion from a test value to an abnormal index, (a) shows another example of conversion from a test value of TG (triglyceride) to an abnormal index, (B) shows another example of conversion from a test value of HbA1c (hemoglobin AI) to an abnormal index, (c) shows another example of conversion from male HDL to an abnormal index, (d) Shows another example of conversion from female HDL to an abnormal index. 本発明の実施の形態を示し、図13に示した参加者の減量メニューと生活イベントの具体的な内容を示す画面イメージである。It is a screen image which shows embodiment of this invention and shows the concrete content of the weight loss menu of a participant and the life event which were shown in FIG. 本発明の実施の形態を示し、減量事例の詳細表示の変形例を示す。Embodiment of this invention is shown and the modification of the detailed display of a weight loss example is shown. 本発明の実施の形態を示し、減量事例のグラフ表示の変形例を示す。Embodiment of this invention is shown and the modification of the graph display of a weight loss example is shown. 本発明の実施の形態を示し、図2の類似事例提示処理F3で行われる処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows an example of the process performed by the similar case presentation process F3 of FIG. 本発明の実施の形態を示し、図19のステップ5で入力される検索事例条件の一例を示す画面イメージである。FIG. 20 shows the embodiment of the present invention, and is a screen image showing an example of search case conditions input in step 5 of FIG. 19. 本発明の実施の形態を示し、図19のステップ4の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。FIG. 20 is a screen image showing an example of the screen by the search result display in step 4 of FIG. 19 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態を示し、失敗事例を含む類似例をグラフで表示する画面の一例である。It is an example of the screen which shows embodiment of this invention and displays the similar example containing a failure example with a graph. 本発明の実施の形態を示し、失敗事例の参加者と成功事例の参加者の減量メニューの具体的な内容を示す画面イメージである。It is an example of a screen image which shows an embodiment of the present invention and shows the concrete contents of a weight loss menu of a participant of a failure example and a participant of a success example. 本発明の実施の形態を示し、図2の類似事例提示処理F80で行われる処理の他の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows the other example of the process performed by the similar case presentation process F80 of FIG. 本発明の実施の形態を示し、改善生活習慣検索条件入力ステップ6でサーバ400が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and shows the detailed process which the server 400 performs by the improved lifestyle search condition input step 6. FIG. 本発明の実施の形態を示し、図25のステップ321、323で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。FIG. 26 is a flowchart illustrating an example of a subroutine of a weight reduction pattern calculation process performed in steps 321 and 323 in FIG. 25 according to the embodiment of this invention. 本発明の実施の形態を示し、減量事例の成功事例を示す減量パターンの説明図である。It is explanatory drawing of the weight loss pattern which shows embodiment of this invention and shows the successful example of a weight loss example. 本発明の実施の形態を示し、指導対象の参加者の減量パターンの説明図である。It is explanatory drawing which shows embodiment of this invention and is a weight reduction pattern of the participant of guidance object. 本発明の実施の形態を示し、減量事例の失敗事例を示す減量パターンの説明図である。It is explanatory drawing of the weight loss pattern which shows embodiment of this invention and shows the failure example of a weight loss example. 本発明の実施の形態を示し、減量事例の一例を示し、指導対象の参加者の候補にならない減量パターンの説明図である。It is explanatory drawing of the weight loss pattern which shows embodiment of this invention, shows an example of a weight loss example, and cannot become a candidate of the guidance subject participant. 本発明の実施の形態の個人別プログラムデータベースD3に格納されている情報の一例である。It is an example of the information stored in the individual program database D3 of the embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態の食事カロリーデータベースD6の構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structure of the meal calorie database D6 of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の運動カロリーデータベースD7の構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structure of the exercise calorie database D7 of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の定期イベントデータベースD8の構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structure of the regular event database D8 of embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

本実施形態では、実施の形態を分かりやすく説明するために、減量を目的とした生活習慣改善プログラムへの適用した場合の形態について説明する。   In the present embodiment, in order to explain the embodiment in an easy-to-understand manner, an embodiment when applied to a lifestyle improvement program for the purpose of weight reduction will be described.

図1は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a lifestyle improvement support system according to an embodiment of the present invention.

本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムは、管理者端末装置100、指導者端末装置200、参加者端末装置300及びサーバ400を備える。管理者端末すく説明するために、保健指導の一例として減量を目的とした生活習慣改善プログラムを提供する生活習慣改善支援システムへ適用した場合の形態について説明する。また、本実施形態では生活習慣改善プログラムに取り組もうとする人を参加候補者、生活習慣改善プログラムに取り組んでいる人を参加者、参加候補者に参加を勧める人、若しくは参加者に生活習慣改善の指導を行う人を指導者と称する。参加候補者は、生活習慣改善プログラムに参加、取り組むことにより参加者に呼び名がかわることに注意されたい。   The lifestyle improvement support system according to the embodiment of the present invention includes an administrator terminal device 100, a leader terminal device 200, a participant terminal device 300, and a server 400. In order to explain the administrator terminal, a form when applied to a lifestyle improvement support system that provides a lifestyle improvement program for weight loss as an example of health guidance will be described. In addition, in this embodiment, the person who is going to work on the lifestyle improvement program is a candidate for participation, the person who is working on the lifestyle improvement program is the participant, the person who recommends participation to the participation candidate, or the participant A person who gives guidance is called a leader. It should be noted that potential participants change their names by participating and working on lifestyle improvement programs.

本実施形態で例とする生活習慣改善プログラムは、体重の5%を目標体重として90日間で減量するプログラムである。減量のための生活習慣を変える行動目標は、減量につながる行動が具体的に記載されたカード(減量メニュー=生活習慣改善情報)を選択することにより行う。このカードには、100kcalに相当する運動や食事(食事量を控えることや他のカロリーの低い食品に変更するなど)の行動が記載されている。以下、このカードを100kcalカードと称する。この100kcalカードは、具体的には、「ご飯を茶碗1/3杯減らす」、「オレンジジュースを100ml控える」、「20分歩く」などの行動が記載されている。参加者は、自ら実行可能な100kcalカードを予め選択しておく。このとき、同じ種類のカードを複数選択することも可能である。例えば、ジョギングを約20分実施する場合、「ジョギング10分」という100kcalカード(ジョギングは、体重に依存するが、おおよそ10分で100kcalの消費に相当)を2枚選択する。目標体重までの体重の減少量に応じて日々実施するカードの目標枚数を予め設定し、上述の予め選択した100kcalカードから目標とする枚数を実施することが行動目標となる。   The lifestyle improvement program exemplified in the present embodiment is a program for reducing the weight in 90 days with 5% of the body weight as a target body weight. The action goal for changing lifestyle for weight loss is performed by selecting a card (weight loss menu = lifestyle improvement information) that specifically describes an action that leads to weight loss. This card describes actions such as exercise equivalent to 100 kcal and meals (such as refraining from eating or changing to other foods with low calories). Hereinafter, this card is referred to as a 100 kcal card. Specifically, the 100 kcal card describes actions such as “reduce rice by 1/3 cup”, “refrain 100 ml of orange juice”, and “walk for 20 minutes”. The participant selects a 100 kcal card that can be executed by himself / herself in advance. At this time, a plurality of cards of the same type can be selected. For example, when jogging is performed for about 20 minutes, two 100 kcal cards of “jogging 10 minutes” (the jogging depends on the body weight but corresponds to the consumption of 100 kcal in about 10 minutes) are selected. An action target is to set a target number of cards to be executed every day according to the amount of weight reduction up to the target weight, and to execute the target number of cards from the 100 kcal card selected in advance.

生活習慣改善プログラム開始後、参加者は、朝(起床後、トイレに行った後)と夜(夕食をとった後)の体重、実施した全ての100kcalカードの種類と枚数、日々の生活イベント(飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤)の有無、生活習慣を変えることに関する自分なりのコメント(反省、言い訳、自画自賛など)を記録する。ここで、選択外の運動とは、100kcalで予め選択した運動以外の行った場合に記録する。また、減量開始から10日目、20日目、30日目など、10日毎にチェックポイントが設けられ、目標体重(以下、10日毎の目標体重)が設定されている。10日毎の目標体重とは、開始時の体重から90日後の目標体重までの体重減少量を9等分した減量途中段階での目標体重である。このチェックポイントの日において、その日の朝の体重が10日毎の目標体重以下である場合、このチェックポイントでの減量達成である。最終的に、減量開始から90日目の朝の体重が目標体重以下であった場合、減量に成功したとサーバで判定する。   After the start of the lifestyle improvement program, participants will be able to determine their weight in the morning (after getting up and going to the toilet) and night (after having dinner), the type and number of all 100 kcal cards that have been implemented, Record drinking parties, snacks, business trips, unselected exercises, late-night meals, poor physical condition, night shift), and your own comments on changing your lifestyle (reflecting, excuses, self-praise, etc.). Here, the unselected exercise is recorded when an exercise other than the exercise preselected at 100 kcal is performed. Also, check points are provided every 10 days, such as the 10th, 20th, and 30th days from the start of weight loss, and a target weight (hereinafter, target weight for every 10 days) is set. The target weight for every 10 days is the target weight in the middle of the weight reduction by dividing the weight loss from the starting weight to the target weight 90 days later by nine. On the day of this checkpoint, if the morning weight on that day is less than or equal to the target weight for every 10 days, the weight loss at this checkpoint has been achieved. Finally, if the body weight in the morning on the 90th day from the start of weight loss is less than or equal to the target weight, the server determines that the weight loss was successful.

本発明では、生活習慣改善プログラムの複数の参加者の減量事例が事例データベース(DB)に格納されており、この事例DBから参加候補者及び参加者に「できる自信」が得られる生活習慣改善事例を提示する。
装置100、指導者端末装置200、参加者端末装置300及びサーバ400は、ネットワーク500を介して接続されている。
In the present invention, weight loss cases of a plurality of participants of a lifestyle improvement program are stored in a case database (DB), and lifestyle improvement cases in which “can be confident” can be obtained from participating cases and participants from this case DB Present.
The device 100, the leader terminal device 200, the participant terminal device 300, and the server 400 are connected via a network 500.

管理者端末装置100、指導者端末装置200及び参加者端末装置300は、各々、プロセッサ、メモリ、通信インターフェース及びユーザインターフェースを備える計算機である。なお、これらの端末装置は、アプリケーションプログラム(例えば、ウェブブラウザ)が動作するPDAや携帯電話機等の携帯端末装置であってもよい。   The administrator terminal device 100, the leader terminal device 200, and the participant terminal device 300 are computers each including a processor, a memory, a communication interface, and a user interface. Note that these terminal devices may be portable terminal devices such as a PDA or a mobile phone on which an application program (for example, a web browser) operates.

サーバ400は、プロセッサ、メモリ、記憶装置及び通信インターフェースを備える計算機である。サーバ400には、参加準備処理手段M1、参加者データ入力・閲覧処理手段M2、介入指導処理手段M3、イベント処理手段M4及び類似事例提示手段M5を備える。これらの各機能は、メモリに格納されたプログラムによって提供される。   The server 400 is a computer including a processor, a memory, a storage device, and a communication interface. The server 400 includes participation preparation processing means M1, participant data input / browsing processing means M2, intervention guidance processing means M3, event processing means M4, and similar case presentation means M5. Each of these functions is provided by a program stored in the memory.

サーバ400の記憶装置Dには、参加者管理データベースD1、経過情報データベースD2、個人別プログラムデータベースD3、減量記録データベースD4、参加候補者管理データベースD5、食事カロリーデータベースD6、運動カロリーデータベースD7、定期イベントデータベースD8、指導記録データベースD9が格納される。なお、参加者管理データベースD1、経過情報データベースD2、個人別プログラムデータベースD3、減量記録データベースD4が事例データベースD100を構成する。事例データベースD100の参加者の記録は、過去の参加者(減量期間)が完了した参加者と、現在生活習慣改善プログラム(減量)を実施中の参加者の全てが含まれる。   The storage device D of the server 400 includes a participant management database D1, a progress information database D2, an individual program database D3, a weight loss recording database D4, a candidate candidate management database D5, a meal calorie database D6, an exercise calorie database D7, and a regular event. A database D8 and a guidance record database D9 are stored. The participant management database D1, the progress information database D2, the individual program database D3, and the weight loss recording database D4 constitute the case database D100. The records of the participants in the case database D100 include all of the participants who have completed the past participants (weight reduction period) and those who are currently implementing the lifestyle improvement program (weight reduction).

<データベースの構成>
以下に、各データベース(DB)の構成について説明する。まず、生活習慣改善プログラムに参加する参加者の情報を管理する参加者管理データベースD1は、図8に示すように構成される。
<Database configuration>
The configuration of each database (DB) will be described below. First, a participant management database D1 for managing information on participants who participate in the lifestyle improvement program is configured as shown in FIG.

また、生活習慣改善プログラムへの勧奨者または参加候補者の情報を管理する参加候補者管理データベースD5は、図4に示すように構成される。   Moreover, the participation candidate management database D5 which manages the information of the recommendation person or participation candidate for a lifestyle improvement program is comprised as shown in FIG.

図4は、本実施形態の参加候補者管理データベースD5のデータ構造の一例を説明する図である。図4において、基本情報101として参加候補者(または参加勧奨者。以下同様)性別及び年齢を格納し、102は体型を示す情報として、例えば、参加勧奨者の腹囲、BMI(Body Mass Index)、体重を格納し、103は検査値を示す情報として参加候補者の血糖、脂質、血圧及び薬品の服用中の有無を格納する。なお、異常がない場合でも、血糖、脂質、血圧を格納することができる。検査値103の詳細として、血糖のHbA1cはヘモグロビン・エィワンシーを示し、FBSは空腹時血糖値を示す。また、脂質のHDLはHDLコレステロールを示し、TGはトリグリセリド(中性脂肪)を示す。また、血圧の血圧(上)は収縮期血圧(最高血圧)、血圧(下)は拡張期血圧(最低血圧)である。   FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the data structure of the participation candidate management database D5 of the present embodiment. In FIG. 4, the basic information 101 stores the participation candidate (or participation recommended person, the same applies hereinafter) gender and age, and 102 indicates information indicating the body type, such as the waist circumference, BMI (Body Mass Index), The body weight is stored, and 103 stores the blood sugar, lipid, blood pressure, and presence / absence of taking medicine as information indicating the test value. Even when there is no abnormality, blood sugar, lipid, and blood pressure can be stored. As the details of the test value 103, HbA1c of blood glucose indicates hemoglobin A1C, and FBS indicates a fasting blood glucose level. In addition, HDL of lipid indicates HDL cholesterol, and TG indicates triglyceride (neutral fat). The blood pressure (upper) is systolic blood pressure (maximum blood pressure), and the blood pressure (lower) is diastolic blood pressure (minimum blood pressure).

上記基本情報101、体型102、検査値103は当該参加候補者の体質情報である。   The basic information 101, the body type 102, and the examination value 103 are constitutional information of the participating candidates.

104は、参加勧奨者の生活情報であって、喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に関する情報が格納される。これらは、参加候補者の行動により変えることができる可能性を有するものである。   104 is life information of the participation recommender, and stores information on smoking, lifestyle, work style, and job type. These have the possibility of being able to be changed by the behavior of the participating candidates.

121は、各々のデータ項目の表現形式である。基本情報101の性別は、0が男性、1が女性の2値で表現する。検査値103の薬剤服薬中は、0が服薬なし、1が服薬中の2値で表現する。具体的には、検査値103において血糖の薬剤服用中とは、血糖に影響のある薬を服用しているか否かを示すもので、0が服薬なし、1が服薬中となる。脂質、血圧においても同様である。   Reference numeral 121 denotes an expression format of each data item. The gender of the basic information 101 is represented by binary values of 0 for male and 1 for female. In the case of taking a medicine having a test value 103, 0 is not taken and 1 is represented by 2 values in taking medicine. Specifically, in the test value 103, “while taking a blood sugar medicine” indicates whether or not a medicine that affects blood sugar is being taken, with 0 being no medication and 1 being medication. The same applies to lipids and blood pressure.

生活情報104において、喫煙の項目は、0が喫煙していない、1が喫煙中で表現する。生活習慣の項目の間食が多い項目は、0が間食が多くないことを示し、1は間食が多いことを表現する。飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動をしている、睡眠時間が不足しているなど、他の生活習慣の項目についても同様である。生活情報104の内、勤務形態の項目は、0が不規則な勤務が多くない、1が不規則な勤務が多いことを表現する。職種の項目は、0が事務作業が多くない、1が事務作業が多いで表現する。また、データ項目121のうち数値と記載されている項目(年齢、腹囲など)は、検査や測定をして得られた数値で表現する項目である。   In the life information 104, the smoking item is expressed as 0 not smoking and 1 smoking. For items having a large snack between lifestyle items, 0 indicates that there is not much snack, and 1 indicates that there is much snack. The same applies to other lifestyle items such as heavy drinking, frequent business trips, regular exercise, and lack of sleep time. Of the life information 104, the item of work style represents that 0 is not an irregular work and 1 is an irregular work. The item of job type is expressed with 0 being less office work and 1 being more office work. In addition, items (age, abdominal circumference, etc.) described as numerical values among the data items 121 are items expressed by numerical values obtained by examination or measurement.

この参加候補者管理データベースD5への入力は、後述するように図3に示すステップ1の体質情報検索条件入力において、基本情報101、体型102及び検査値103が入力される。また、ステップ2の生活情報検索条件入力では、生活情報104が入力される。   As input to the candidate management database D5, as will be described later, the basic information 101, the body type 102, and the examination value 103 are input in the constitution information retrieval condition input in step 1 shown in FIG. In the life information search condition input in step 2, the life information 104 is input.

図8は、事例データベースD100を構成する参加者管理データベースD1に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。参加者管理データベースD1は、図4で説明した参加候補者管理データベースD5と同様の構成であり、データ構造の項目である基本情報141、体型142、検査値143、生活情報144は、図4の参加候補者管理データベースD5の項目101〜104と同様の項目である。   FIG. 8 shows an example of the data structure of the participant information stored in the participant management database D1 constituting the case database D100. The participant management database D1 has the same configuration as the participation candidate management database D5 described with reference to FIG. 4. The basic information 141, the body type 142, the test value 143, and the life information 144, which are data structure items, are shown in FIG. The items are the same as the items 101 to 104 in the participation candidate management database D5.

これらの項目に格納された値は、参加者ID140で識別される生活習慣改善プログラムの参加者が、減量を開始する際の直近の健康診断の結果、あるいは、減量開始時点で新たに測定を行ったときの結果が格納されている。なお、参加者ID140は事例データベースD100内でユニークな識別子であり、生活習慣改善プログラムへの登録時にサーバ400により付与されるものである。なお、参加者管理データベースD1への入力については、後述する。   The values stored in these items are newly measured by the participants of the lifestyle improvement program identified by the participant ID 140 as a result of the most recent health check when starting weight reduction or at the start of weight reduction. The result is stored. The participant ID 140 is a unique identifier in the case database D100, and is given by the server 400 at the time of registration in the lifestyle improvement program. The input to the participant management database D1 will be described later.

図9は、事例データベースD100を構成する減量結果データベースD4に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。減量結果データベースD4は、参加者の減量結果を格納したものである。   FIG. 9 shows an example of the data structure of the participant weight loss case stored in the weight loss result database D4 constituting the case database D100. The weight loss result database D4 stores the weight loss results of the participants.

減量結果データベースD4は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ID151と、生活習慣改善プログラムを開始した日である開始日152と、生活習慣改善プログラムを終了した日である終了日153と、生活習慣改善プログラムを開始した時点での体重を格納する開始時体重154と、開示の腹囲を格納する開始時腹囲156と、開始時のBMIを格納する開始時BMI158と、生活習慣改善プログラムを終了した時点での体重を格納する終了時体重156と、終了時点の腹囲を格納する終了時腹囲157と、終了時点のBMIを格納する終了時BMI159と、減量開始時に設定した体重の目標値を格納する目標体重155と、生活習慣改善プログラムが終了したか否かを示すフラグを格納するプログラム終了フラグ160と、プログラム終了時に目標体重に達したか否かを示すフラグを格納する減量成功フラグ161から一人の参加者の結果が格納されている。なお、参加者が生活習慣改善プログラムを終了していない場合、終了日153は終了予定の日を格納し、減量成功フラグは直近の減量目標(本例では10日毎に設定)を達成したか否かを示す値が格納されている。   The weight loss result database D4 is a participant ID 151 for identifying a participant on the lifestyle improvement support system, a start date 152 that is a date when the lifestyle improvement program is started, and a date when the lifestyle improvement program is ended. An end date 153, a start weight 154 for storing the weight at the start of the lifestyle improvement program, a start abdominal circumference 156 for storing the disclosed waist circumference, a start BMI 158 for storing the start BMI, End weight 156 for storing the weight at the end of the habit improvement program, end abdominal circumference 157 for storing the abdominal circumference at the end time, end BMI 159 for storing the BMI at the end time, and the weight set at the start of weight loss A program for storing a target weight 155 for storing the target value and a flag indicating whether or not the lifestyle improvement program has ended A completion flag 160, weight loss success flag 161 one of the participants Results for storing a flag indicating whether or not reached the target weight is stored when the program terminates. If the participant has not finished the lifestyle improvement program, the end date 153 stores the scheduled end date, and the weight loss success flag has achieved the most recent weight loss target (set every 10 days in this example). Is stored.

図10は、事例データベースD100を構成する経過情報データベースD2に格納されている参加者の生活情報の一例である。経過情報データベースD2は、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納したものである。   FIG. 10 is an example of the participant's life information stored in the progress information database D2 constituting the case database D100. The progress information database D2 stores the daily lifestyle improvement records of the participants.

経過情報データベースD2は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ID131と、減量開始からの経過日数を格納する経過日数132と、経過日数の時点におけるバイタル情報(健康情報)133としては、例えば、朝の体重と夜の体重が格納され、行動記録134には参加者が行った行動の記録が格納され、目標管理135には当該経過日数132が、10日毎のチェックポイントに相当する場合には、当該経過日数における減量の目標値が格納されている。   The progress information database D2 includes a participant ID 131 for identifying a participant on the lifestyle improvement support system, an elapsed day number 132 for storing the elapsed days since the start of weight loss, and vital information (health information) at the time of the elapsed days As 133, for example, morning weight and night weight are stored, a record of actions performed by the participant is stored in the action record 134, and the elapsed days 132 are stored in the target management 135 as checkpoints every 10 days. Is stored, the target value of weight reduction in the elapsed days is stored.

行動記録134には、参加者の歩数と、実施した100kcalカードの種類の総数と、実施した100kcalカードのID(実施した100kcalカードの種類を特定するために予め割り当てられた識別子で格納)と、実施した100kcalカードの枚数(実施カードIDで特定された同一の100kcalカードを実施した枚数)、経過日数1132の当日における飲み会の有無と、間食の有無と、出張の有無と、選択外の運動の有無と、深夜の食事の有無と、体調不良の有無と、夜勤の有無と、コメントが格納されている。ここで、実施カードID及び実施カード枚数は、実施した100kcalカードの種類の総数に応じて複数格納されている。   In the action record 134, the number of steps of the participant, the total number of types of 100 kcal cards executed, the ID of the executed 100 kcal cards (stored with an identifier assigned in advance to specify the type of 100 kcal cards executed), Number of 100kcal cards implemented (number of identical 100kcal cards identified by implementation card ID), presence / absence of a drinking party, presence / absence of snacks, presence / absence of business trips, exercises not selected The presence / absence, presence / absence of late-night meals, presence / absence of poor physical condition, presence / absence of night shift, and comments are stored. Here, a plurality of execution card IDs and execution card numbers are stored in accordance with the total number of types of 100 kcal cards that have been executed.

目標管理135には、10日毎の目標体重とこの目標体重を達成したか否かを示す10日毎の減量達成フラグが格納されている。また、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納する経過情報データベースD2は、経過日数毎に作成される(Day+1、Day+2)。   The target management 135 stores a target weight for every 10 days and a weight reduction achievement flag for every 10 days indicating whether or not the target weight has been achieved. Moreover, the progress information database D2 which stores a participant's daily lifestyle improvement record is produced for every elapsed days (Day + 1, Day + 2).

図31は、事例データベースD100を構成する個人別プログラムデータベースD3に格納されている情報の一例である。   FIG. 31 shows an example of information stored in the individual program database D3 constituting the case database D100.

個人別プログラムデータベースD3は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導において参加者が設定した減量メニューが登録されるデータベースである。個人別プログラムデータベースD3は、参加者の識別子を格納する参加者ID301と、減量メニューの登録日を格納するプログラム登録日D302と、連番D303と、生活改善項目の食事メニューの識別子D304及び生活改善項目の運動メニューの識別子D305を含んでひとつのレコードが構成される。   The individual program database D3 is a database in which a weight reduction menu set by a participant in health guidance by the lifestyle improvement support system of the present embodiment is registered. The individual-specific program database D3 includes a participant ID 301 for storing the identifier of the participant, a program registration date D302 for storing the registration date of the weight reduction menu, a serial number D303, a food menu identifier D304 for life improvement items, and a life improvement. One record is configured including the item exercise menu identifier D305.

参加者の識別子ID301には、この生活習慣改善目標を設定した参加者の識別子が登録され、参加者管理データベースD1の参加者ID140、減量結果データベースD4の参加者ID151、経過情報データベースD2の参加者ID131と共通の識別子が使用される。プログラム登録日D302には、この改善項目が登録された年月日が登録される。   The identifier of the participant who set the lifestyle improvement target is registered in the identifier ID 301 of the participant, the participant ID 140 of the participant management database D1, the participant ID 151 of the weight loss result database D4, and the participant of the progress information database D2. An identifier common to the ID 131 is used. In the program registration date D302, the date on which this improvement item is registered is registered.

連番D303には、参加者が選択した減量メニューの参加者毎の連続番号が格納される。参加者が選択した減量メニューは、連番D303によって管理される。例えば、同じ減量メニューが同一参加者によって複数選択された場合は、同じ減量メニューが選択された数の番号が割り当てられる。   The serial number D303 stores a serial number for each participant in the weight reduction menu selected by the participant. The weight reduction menu selected by the participant is managed by the serial number D303. For example, when the same weight reduction menu is selected by the same participant, the number of the same weight reduction menu selected is assigned.

改善項目の食事メニューの識別子D304には、参加者によって選択された食事の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、食事カロリーデータベースD6の識別子D601と共通の識別子が使用される。   In the improvement item meal menu identifier D304, an identifier for uniquely identifying the meal weight reduction menu selected by the participant is registered, and an identifier common to the identifier D601 of the meal calorie database D6 is used.

改善項目の運動メニューの識別子D305には、参加者によって選択された運動の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、運動カロリーデータベースD7の識別子D701と共通の識別子が使用される。   In the exercise item identifier D305 of the improvement item, an identifier for uniquely identifying the exercise weight loss menu selected by the participant is registered, and an identifier common to the identifier D701 of the exercise calorie database D7 is used.

上記参加候補者管理データベースD1、経過情報データベースD2、個人別プログラムデータベースD3、減量結果データベースD4は、生活習慣改善支援システムを実施した参加者の生活習慣改善状況を示す事例データベースD100を構成する。すなわち、事例データベースD100は、参加者IDに基づいて体型や検査値あるいは生活情報と、生活習慣改善プログラムの実施状況と、実施した結果を参照することができる。   The participation candidate management database D1, the progress information database D2, the individual program database D3, and the weight loss result database D4 constitute a case database D100 indicating the lifestyle improvement status of the participants who have implemented the lifestyle improvement support system. That is, the case database D100 can refer to the body type, the test value, or the life information, the implementation status of the lifestyle improvement program, and the implemented result based on the participant ID.

図32は、本実施の形態の食事カロリーデータベースD6の構成を示す説明図である。   FIG. 32 is an explanatory diagram showing a configuration of the meal calorie database D6 of the present embodiment.

食事カロリーデータベースD6は、参加者に減量メニューとして提示される食事メニューが登録されるデータベースである。前述したように、食事カロリーデータベースD6に格納されている食事メニューは所定のカロリー(例えば、100kcal)毎に食事の種類及び食事量(食事を減らす量)が設定されている。   The meal calorie database D6 is a database in which a meal menu presented as a weight reduction menu to participants is registered. As described above, in the meal menu stored in the meal calorie database D6, the type of meal and the amount of meal (amount to reduce meals) are set for each predetermined calorie (for example, 100 kcal).

食事カロリーデータベースD6には、食事メニューの識別子D601、食事メニューカテゴリーD602、食事優先順位D604、食事メニュー名D603、食事メニュー単位D605、食事メニュー単位カロリーD606が格納される。   The meal calorie database D6 stores a meal menu identifier D601, a meal menu category D602, a meal priority order D604, a meal menu name D603, a meal menu unit D605, and a meal menu unit calorie D606.

食事メニューの識別子D601には、量を減らすべき食事の種類を一意に識別するための識別子が登録される。食事メニューカテゴリーD602には、量を減らすべき食事の種類が登録される。例えば、食事の種類が主食であれば”1”が、食事の種類が酒であれば”2”が、食事の種類が間食であれば”3”が、食事に関係しない場合には”9”が、カテゴリーD602に登録される。食事メニュー名D603には、この食事メニューで減らすべき食事の種類及び量が登録される。食事優先順位D604は、参加者に食事メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理M17で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。食事メニュー単位D605には、食事メニュー名D603の内容について、摂取する単位を格納する。例えば、摂取する食事の重量「g」や個数が格納される。食事メニュー単位カロリーD606には、食事メニュー名D605に設定された食事の熱量が格納される。本実施例では、食事メニュー単位カロリーD606に100kcalが設定される。   An identifier for uniquely identifying the type of meal whose amount is to be reduced is registered in the meal menu identifier D601. In the meal menu category D602, the type of meal whose amount is to be reduced is registered. For example, “1” if the meal type is staple food, “2” if the meal type is liquor, “3” if the meal type is snack, and “9” if the meal type is not related to meals. "Is registered in the category D602. In the meal menu name D603, the type and amount of meal to be reduced in this meal menu are registered. The meal priority order D604 stores a priority order for presenting a meal menu to the participant. This priority order is set in process M17 described later, and the smaller the value, the higher the priority order. The meal menu unit D605 stores a unit to be ingested with respect to the contents of the meal menu name D603. For example, the weight “g” and the number of meals to be ingested are stored. The meal menu unit calorie D606 stores the amount of heat of the meal set in the meal menu name D605. In this embodiment, 100 kcal is set in the meal menu unit calorie D606.

図33は、本実施の形態の運動カロリーデータベースD7の構成を示す説明図である。   FIG. 33 is an explanatory diagram showing the configuration of the exercise calorie database D7 of the present embodiment.

運動カロリーデータベースD7は、参加者に減量メニューとして提示される運動メニューが登録されるデータベースである。前述したように、運動カロリーデータベースD7に格納されている運動メニューは所定のカロリー(例えば、100kcal)毎に運動量が設定されている。   The exercise calorie database D7 is a database in which an exercise menu presented as a weight reduction menu to the participants is registered. As described above, in the exercise menu stored in the exercise calorie database D7, an exercise amount is set for each predetermined calorie (for example, 100 kcal).

運動カロリーデータベースD7は、運動メニューの識別子D701、運動メニューカテゴリーD702、運動優先順位D704、運動メニュー名D703、運動メニュー単位D705、運動メニューベース体重(男)D706、100kcal消費時間(男)、運動メニュー100kcal消費時間(男)D707、運動メニューベース体重(女)D708及び100kcal消費時間(女)D709を含む。   The exercise calorie database D7 includes an exercise menu identifier D701, exercise menu category D702, exercise priority D704, exercise menu name D703, exercise menu unit D705, exercise menu base weight (male) D706, 100 kcal consumption time (male), exercise menu 100kcal consumption time (male) D707, exercise menu base weight (female) D708 and 100kcal consumption time (female) D709.

運動メニューの識別子D701には、参加者が行うべき運動を一意に識別するための識別子が登録される。運動メニューカテゴリーD702には、参加者が行うべき運動の種類が登録される。例えば、運動が歩く又は走るであれば”1”が、運動がスポーツであれば”2”が、運動に関係しない場合には”9”が、カテゴリーD702に登録される。   In the exercise menu identifier D701, an identifier for uniquely identifying the exercise to be performed by the participant is registered. In the exercise menu category D702, the type of exercise to be performed by the participant is registered. For example, “1” is registered in the category D702 if the exercise is walking or running, “2” if the exercise is sport, and “9” if it is not related to the exercise.

運動優先順位D704には、参加者に運動メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理M17で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。   The exercise priority order D704 stores a priority order for presenting an exercise menu to the participant. This priority order is set in process M17 described later, and the smaller the value, the higher the priority order.

運動メニュー名D703には、この運動メニューで行うべき運動の種類が登録される。運動メニューベース体重(男)D706には、運動メニュー100kcal消費時間(男)D707に登録される運動時間の基準となる男性の体重(kg単位)が登録される。運動メニュー100kcal消費時間(男)D707には、男性の基準体重となる運動メニューベース体重(男)D706で、運動メニューD名1003を行ったときに、100kcalを消費するの必要な時間(分単位)が登録される。これは、同じ運動でも、参加者の体重によって消費カロリーが変わることから、運動メニューベース体重(男)D706は、参加者の体重に基づいた適切な運動量を算出するために使用される。具体的には、体重Wkgの人が100kcal消費するためには、下式のように、
運動時間=基準時間×基準体重/W
で計算される時間の運動が必要である。
In the exercise menu name D703, the type of exercise to be performed in this exercise menu is registered. In the exercise menu base weight (male) D706, the weight (in kg) of a man serving as a reference for the exercise time registered in the exercise menu 100 kcal consumption time (male) D707 is registered. The exercise menu 100 kcal consumption time (male) D707 includes the exercise menu base weight (male) D706, which is the standard weight of a man, and when the exercise menu D name 1003 is performed, the time required to consume 100 kcal (in minutes) ) Is registered. This is because the calorie consumption varies depending on the weight of the participant even in the same exercise, and the exercise menu base weight (male) D706 is used to calculate an appropriate amount of exercise based on the weight of the participant. Specifically, in order for a person with a weight of Wkg to consume 100 kcal,
Exercise time = standard time x standard weight / W
The motion of time calculated by is required.

例えば、体重80kgの参加者が100kcalを消費するために30分必要な運動の場合、40kgの参加者が100kcalを消費するためには60分の運動が必要であり、100kgの参加者が100kcalを消費するためには24分の運動が必要である。   For example, if an exercise with a weight of 80 kg requires an exercise of 30 minutes to consume 100 kcal, an exercise of 60 minutes is necessary for a 40 kg participant to consume 100 kcal. It takes 24 minutes of exercise to consume.

運動メニューベース体重(女)D708と運動メニュー100kcal消費時間(女)D709は、上記男性の基準体重と基準運動時間である運動メニューベース体重(男)D706と運動メニュー100kcal消費時間(男)D707と同様に、運動メニュー名D703について女性の基準体重と基準運動時間を設定した値が格納される。   The exercise menu base weight (female) D708 and the exercise menu 100 kcal consumption time (female) D709 are the above-mentioned male reference weight and the exercise time of the exercise menu base weight (male) D706 and the exercise menu 100 kcal consumption time (male) D707. Similarly, a value in which a female reference weight and a reference exercise time are set for the exercise menu name D703 is stored.

図34は、本実施の形態の定期イベントデータベースD8の構成を示す説明図である。   FIG. 34 is an explanatory diagram showing the configuration of the regular event database D8 of the present embodiment.

定期イベントデータベースD8は、参加者の状態(減量メニューの実施状況、体重の変化、参加者の回答状況等)から、指導が必要と判定されるイベントが格納されるデータベースである。定期イベントデータベースD8は、イベントの識別子D801、タイミングD802、条件D803、イベント内容D804、参加者メール文言の識別子D805及び指導者文言の識別子D806を含む。   The regular event database D8 is a database that stores events that are determined to be instructed from the state of the participant (the implementation status of the weight loss menu, the change in weight, the response status of the participant, etc.). The regular event database D8 includes an event identifier D801, a timing D802, a condition D803, an event content D804, a participant mail word identifier D805, and a leader word identifier D806.

イベントの識別子D801には、イベントを一意に識別するための識別子が登録される。タイミングD802には、イベントであると判定される時間的条件が登録される。なお、時間的条件を規定しないイベント(条件D803を満たせば何時でも発生するイベント)の場合は、タイミングD802に「随時」と登録される。   In the event identifier D801, an identifier for uniquely identifying an event is registered. In the timing D802, a time condition determined to be an event is registered. In the case of an event that does not define a temporal condition (an event that occurs any time if the condition D803 is satisfied), “as needed” is registered in the timing D802.

条件D803には、イベントを発行する条件(時間的条件以外)が登録される。条件D803のうち「介入判定OK」とは、介入判定処理手段M48及び図15のフローチャートで「介入判定OK」が出力されると実行するイベントを示す。   In the condition D803, a condition for issuing an event (other than a time condition) is registered. “Intervention determination OK” in the condition D803 indicates an event that is executed when “intervention determination OK” is output in the intervention determination processing means M48 and the flowchart of FIG.

イベント内容D804には、このイベントに対して行われるアクションが登録される。すなわち、タイミングD802及び条件D803に登録された条件が満たされた場合、イベント内容D804に登録された指導が行われる。   In the event content D804, an action to be performed for this event is registered. That is, when the conditions registered in the timing D802 and the condition D803 are satisfied, the guidance registered in the event content D804 is performed.

参加者メール文言の識別子D805には、定型文言データベース(図示省略)の本文に予め登録されている文言のうち、参加者宛てに送信されるメールの本文として使用される文言の識別子が登録される。指導者文言の識別子D806には、定型文言データベース(図示省略)の本文に登録されている文言のうち、指導者に対してイベントチェックの結果を表示する際に使用される文言の識別子が登録される。   In the participant mail wording identifier D805, the wording identifier used as the text of the mail transmitted to the participant is registered among the words registered in advance in the text of the standard wording database (not shown). . In the instructor wording identifier D806, among the wording registered in the text of the standard wording database (not shown), the wording identifier used when displaying the result of the event check for the instructor is registered. The

条件D803に登録されている条件の中で、X日目目標とは、減量期間終了時に目標を達成するためにX日目に到達すべき体重であり、経過情報データベースD2の目標管理135の10日毎の目標体重であり、下式によって求められる。
開始時体重−((開始時体重−目標体重)×X/減量期間)
例えば、開始時に80kgの体重を90日間で3.5kg減量する目標を有する参加者の10日目の目標体重は、
80−((80−76.5)×10/90)=79.611[kg]
となり、20日目の目標体重は、
80−((80−76.5)×20/90)=79.222[kg]
となる。
Among the conditions registered in the condition D803, the X-day target is the weight that should be reached on the X-day to achieve the target at the end of the weight loss period, and is 10 of the goal management 135 of the progress information database D2. It is the target weight for each day, and is calculated by the following formula.
Start weight-((start weight-target weight) x X / weight loss period)
For example, the 10th day target weight of a participant who has the goal of losing 80 kg weight at the start to 3.5 kg in 90 days is:
80-((80-76.5) × 10/90) = 79.611 [kg]
The target weight on the 20th day is
80-((80-76.5) × 20/90) = 79.222 [kg]
It becomes.

定期イベントデータベースD8では、減量メニューの実施率を条件D803に設定することができる。これによって、参加者によって選択された減量メニューを実施できているか否か、システムが判断するので、実施できていない場合に減量メニューの変更を提案できる。これによって、指導者による判断のばらつきを抑制しつつ、参加者の減量経過に応じた適切かつ均質な指導を提供することができる。   In the regular event database D8, the implementation rate of the weight reduction menu can be set in the condition D803. As a result, the system determines whether or not the weight reduction menu selected by the participant has been implemented, so that it is possible to propose a change in the weight reduction menu if it has not been implemented. Accordingly, it is possible to provide appropriate and uniform guidance according to the weight loss process of the participant while suppressing variation in judgment by the leader.

指導記録データベースD9は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の履歴の情報が格納される。例えば、指導記録データベースD9には参加者の識別子と体重及び測定日時が格納される。   The guidance record database D9 stores information on the history of health guidance by the lifestyle improvement support system of the present embodiment. For example, the instruction record database D9 stores the identifier, weight, and measurement date and time of the participant.

図2は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing an outline of processing by the lifestyle habit improvement support system according to the embodiment of the present invention.

まず、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の参加者または参加候補者による自己の情報の入力を受け付ける。入力された参加者の情報(基本情報141、体型142、検査値143)は参加者管理データベースD1に登録される。また、参加候補者の情報(基本情報101、体型102、検査値103)は参加候補者管理データベースD5に登録される。また、サーバ400は、参加者に対して参加者ID140を付与して参加者管理データベースD1に登録する(F1)。   First, input of own information by a participant or a candidate for health guidance by the lifestyle improvement support system of the present embodiment is accepted. The entered participant information (basic information 141, body type 142, test value 143) is registered in the participant management database D1. In addition, information on the participation candidates (basic information 101, body type 102, examination value 103) is registered in the participation candidate management database D5. Further, the server 400 assigns a participant ID 140 to the participant and registers it in the participant management database D1 (F1).

次に、参加者または参加候補者に対して指導者が生活情報に関する問診を実施したとき、サーバ400は、問診結果を参加者管理データベースD1の生活情報144または参加候補者管理データベースD5の生活情報104に格納する(F2)。   Next, when the instructor conducts an inquiry regarding the living information to the participant or the candidate for participation, the server 400 displays the inquiry result as the living information 144 in the participant management database D1 or the living information in the candidate management database D5. It is stored in 104 (F2).

次に、サーバ400は、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムへの参加者または参加候補者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースD100から抽出して提示する(F3、F30)。   Next, the server 400 shows, from the case database D100, lifestyle improvement examples of past participants whose health condition and lifestyle are similar to those of the participants or candidates who participate in the lifestyle improvement program, which is a feature of the present invention. Extract and present (F3, F30).

ここで、生活習慣改善プログラムに参加するか否かは分からないが、自分と類似する事例が見たいという参加候補者に対しては、参加候補者に類似する過去の参加者の成功事例を提示する類似事例提示処理F30を行う。   Here, I don't know if I will participate in a lifestyle improvement program, but if I want to see a case similar to myself, I will show a success case of a past participant similar to the candidate. The similar case presentation process F30 is performed.

一方、生活習慣改善プログラムに参加する参加者に対しては、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例を提示する類似事例提示処理F3を行う。これらの類似事例提示処理F3、F30については、後に詳述する。なお、参加候補者に対する処理は類似事例提示処理F30で終了する。   On the other hand, for a participant who participates in the lifestyle improvement program, similar case presentation processing F3 for presenting success cases and failure cases of past participants similar to the participant is performed. These similar case presentation processes F3 and F30 will be described in detail later. In addition, the process with respect to a participating candidate is complete | finished by the similar case presentation process F30.

次に、サーバ400は、上記類似事例提示処理F3で提示された情報と、参加者管理データベースD1に登録された参加者の情報、及び、問診結果データベースD7に登録された問診に対する回答を参照して、参加者に適する食事メニューを食事カロリーデータベースD6から選択し、参加者に適する運動メニューを運動カロリーデータベースD7から選択し、選択された食事メニュー及び運動メニューをお勧めメニューとして参加者端末装置300に送信する。   Next, the server 400 refers to the information presented in the similar case presentation process F3, the participant information registered in the participant management database D1, and the answer to the interview registered in the interview result database D7. Then, a meal menu suitable for the participant is selected from the meal calorie database D6, an exercise menu suitable for the participant is selected from the exercise calorie database D7, and the selected meal menu and exercise menu are recommended menus as the participant terminal device 300. Send to.

これらの食事カロリーデータベースD6に格納されている食事メニュー、及び運動カロリーデータベースD7に格納されている運動メニューは所定のカロリー(例えば、100kcal)毎に、運動量及び食事量(食事を減らす量)が設定されている。なお、同じ運動でも、参加者の身体的特徴、例えば、体重によって消費カロリーが変わることから、参加者管理データベースD1に登録された参加者情報を参照して、所定の消費カロリー毎の運動量が計算される。   In the meal menu stored in the meal calorie database D6 and the exercise menu stored in the exercise calorie database D7, the amount of exercise and the amount of meal (amount to reduce meals) are set for each predetermined calorie (for example, 100 kcal). Has been. In addition, even in the same exercise, since the calorie consumption changes depending on the physical characteristics of the participant, for example, the weight, the exercise amount for each predetermined calorie consumption is calculated with reference to the participant information registered in the participant management database D1. Is done.

参加者端末装置300は、送信された食事メニュー及び運動メニューを、減量メニューとして参加者に提示する。参加者端末装置300は、参加者からの目標体重の入力を受け付ける。さらに、参加者端末装置300は、参加者による食事メニュー及び運動メニューの選択を受け付ける。これらの入力された目標体重、選択された食事メニュー及び選択された運動メニューによって、その参加者の減量プログラムが決定される。これらの入力された目標体重は、減量結果データベースD4の目標体重155に登録され、選択された食事メニュー及び運動メニューには、個人別プログラムデータベースD3に登録される(F4)。   The participant terminal device 300 presents the transmitted meal menu and exercise menu to the participant as a weight reduction menu. Participant terminal device 300 receives an input of a target weight from the participant. Further, the participant terminal device 300 accepts selection of a meal menu and an exercise menu by the participant. These input target weights, selected meal menus and selected exercise menus determine the participant's weight loss program. These input target weights are registered in the target weight 155 of the weight loss result database D4, and the selected meal menu and exercise menu are registered in the individual program database D3 (F4).

次に、参加者端末装置300は、参加者の日々のデータ(体重、減量メニューの実行状態や生活情報(行動情報))の入力を受け付ける。入力されたデータは、経過情報データベースD2に登録される(F5)。   Next, the participant terminal device 300 accepts input of the participant's daily data (weight, weight loss menu execution state and life information (behavior information)). The input data is registered in the progress information database D2 (F5).

次に、サーバ400は、所定のタイミングで(例えば、所定の期間毎に繰り返して)、経過情報データベースD2に登録されたデータが、定期イベントデータベースD8に登録されているイベントと合致するかを判定する(F6)。データの判定結果は、減量結果データベースD4、経過情報データベースD2及び指導記録データベースD6に登録される。   Next, the server 400 determines whether the data registered in the progress information database D2 matches the event registered in the periodic event database D8 at a predetermined timing (for example, repeatedly every predetermined period). (F6). The data determination result is registered in the weight loss result database D4, the progress information database D2, and the instruction record database D6.

この定期イベントデータベースD8に登録されているイベントは、本実施の形態の生活習慣改善支援システムの立ち上げ時に予め設定される。イベントとしては、例えば、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の日数(例えば、10日毎)になる度に、経過情報データベースD2を参照して、10日毎の目標体重を達成したか否かを判定するイベントや、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の満了日に達したときに減量の成功または失敗を判定するイベントなどが予め定期イベントデータベースD8に設定される。   The events registered in the regular event database D8 are set in advance when the lifestyle habit improvement support system of the present embodiment is started up. As an event, for example, every time the number of days elapsed since the start of the lifestyle improvement program of the participant reaches a predetermined number of days (for example, every 10 days), the target weight for every 10 days was achieved by referring to the progress information database D2 Events that determine whether or not, or events that determine success or failure of weight loss when the number of days elapsed since the start of the participant's lifestyle improvement program reaches a predetermined expiration date, are set in the regular event database D8 in advance. The

上記イベントチェック処理F6の結果、サーバ400は、10日毎の目標体重を達成した場合には、経過情報データベースD2の目標管理135の10日毎の減量成功フラグを「1」に設定し、目標体重を超過した場合には経過情報データベースD2の目標管理135の10日毎の減量成功フラグを「0」に設定する。   As a result of the event check process F6, when the target weight for every 10 days is achieved, the server 400 sets the weight loss success flag for every 10 days of the target management 135 of the progress information database D2 to “1” and sets the target weight to If it has exceeded, the successful weight reduction flag every 10 days of the target management 135 of the progress information database D2 is set to “0”.

また、上記イベントチェック処理F6の結果、サーバ400は、生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が終了日153に達した参加者については、経過情報データベースD2の最後のデータを参照し、体重が目標体重以下であれば減量結果データベースD4の減量成功フラグを1に設定し、そうでない場合には減量成功フラグを0に設定し、さらにプログラム終了フラグを1に設定し、経過情報データベースD2の最後の体重を終了時体重156に設定する。   As a result of the event check process F6, the server 400 refers to the last data in the progress information database D2 for the participants whose elapsed days from the start of the lifestyle improvement program have reached the end date 153, and the weight is the target. If the weight is less than or equal to the weight, the weight loss success flag in the weight loss result database D4 is set to 1, otherwise the weight loss success flag is set to 0, the program end flag is set to 1, and the last information in the progress information database D2 Set weight to end weight 156.

次に、サーバ400は、参加者が入力した経過情報データベースD2のデータに対するイベントチェック処理の結果を指導者端末装置200に送信する。指導者端末装置200は、受信した判定結果を表示する(F7)。   Next, the server 400 transmits the result of the event check process for the data in the progress information database D2 input by the participant to the instructor terminal device 200. The leader terminal device 200 displays the received determination result (F7).

次に、指導者は、表示された判定結果に基づいて、参加者に対してなすべきと判断した指導を実行する(F8)。この指導の実行は、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いて、電子メール等の手段によってなすこともでき、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いずに、電話等の手段によってなすこともできる。   Next, the instructor performs instruction determined to be given to the participant based on the displayed determination result (F8). The execution of this guidance can also be performed by means such as e-mail using the lifestyle improvement support system of the present embodiment, and the leader does not use the lifestyle improvement support system of the present embodiment. In addition, it can be made by means such as telephone.

この指導の際に、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースD100から抽出して提示する(F80)。当該参加者と類似する他の参加者の生活習慣改善状況を事例データベースD100から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。   At the time of this guidance, lifestyle improvement examples of past participants whose health condition and lifestyle are similar to those of the lifestyle improvement program participants, which is a feature of the present invention, are extracted from the case database D100 and presented ( F80). By extracting the lifestyle improvement status of other participants similar to the participant from the case database D100, the weight loss menu can be reconsidered.

そして、指導者端末装置200は、指導者がなすべきと判断した指導の実行の指示を受け付け、入力された指導の実行の指示から、指導の記録を生成する。また、指導者端末装置200は、指導者がなした指導の記録の入力を受け付ける。これらの生成された及び入力された指導の記録は、指導記録データベースD9に登録される(F9)。   And the leader terminal device 200 receives the instruction | indication of the instruction | indication of the instruction | indication which the instruction | indication which the instructor determined to perform, and produces | generates the record of instruction | indication from the instruction | indication of execution of instruction input. Moreover, the leader terminal device 200 receives an input of a record of guidance given by the leader. These generated and input instruction records are registered in the instruction record database D9 (F9).

上記の処理により、サーバ400の事例データベースD100には、生活習慣改善プログラムに参加したときの参加者の体質情報と生活情報104が登録され、生活習慣改善プログラムの実践によって参加者の日々の体重及び行動記録を格納した経過情報データベースD2が蓄積され、また、参加者が選択した減量メニューが個人別プログラムデータベースD3に蓄積され、減量期間が満了すると減量結果データベースD4の減量成功フラグ161が確定される。このように、上記F1〜F9の処理によって、全ての参加者の生活習慣改善プログラムの実施状況が事例データベースD100として蓄積される。   As a result of the above processing, the constitutional information and life information 104 of the participant who participated in the lifestyle improvement program are registered in the case database D100 of the server 400. The progress information database D2 storing the action record is accumulated, the weight reduction menu selected by the participant is accumulated in the individual program database D3, and the weight loss success flag 161 of the weight loss result database D4 is determined when the weight loss period expires. . Thus, the implementation status of the lifestyle habit improvement program for all the participants is accumulated as the case database D100 by the processes F1 to F9.

<類似事例提示処理F30>
次に、上記図2の参加候補者に対して実施する類似事例提示処理F30の詳細について以下に説明する。本実施形態の類似事例提示処理F30は、生活習慣改善プログラムの実施前の段階で、特にプログラムへの参加勧奨時に、参加候補者へ生活習慣改善プログラムの参加者の事例を提供する場合の例を示す。
<Similar case presentation process F30>
Next, details of the similar case presentation process F30 performed on the participation candidate in FIG. 2 will be described below. The similar case presentation process F30 of the present embodiment is an example in the case of providing a participant example of a lifestyle improvement program to a participating candidate at the stage before the implementation of the lifestyle improvement program, particularly when encouraging participation in the program. Show.

図3は、本実施形態の類似事例提示処理F30の処理の一例を示すフローチャートである。図3において、ステップ1は体質情報検索条件入力ステップであって、参加候補者の基本情報101、体型102や検査値103などの参加候補者が現時点では直ちに変更できない情報(以降、体質情報と称する)を指導者端末装置200等からサーバ400の参加候補者管理データベースD5へ入力する処理である。   FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of a similar case presentation process F30 according to this embodiment. In FIG. 3, step 1 is a constitutional information search condition input step. Information that cannot be changed immediately by participating candidates such as basic information 101 of the participating candidates, body type 102, and examination value 103 (hereinafter referred to as constitutional information). ) To the participation candidate management database D5 of the server 400 from the leader terminal device 200 or the like.

ステップ2は、参加候補者の現在の生活習慣と周囲環境などの参加候補者の行動により変えることができる情報(以降、生活情報104と称する)を指導者端末装置200等からサーバ400の参加候補者管理データベースD5へ入力する生活情報検索条件の入力処理である。   In step 2, information that can be changed by the participation candidate's actions such as the current lifestyle and surrounding environment of the participation candidate (hereinafter referred to as life information 104) is sent from the leader terminal device 200 or the like to the participation candidate of the server 400. It is an input process of the life information search condition input to the person management database D5.

上記体質情報検索条件入力ステップ1と生活情報検索条件入力ステップ2は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置200等の表示装置に表示された画面上に指示や数値を入力することにより実現される。   In the constitution information search condition input step 1 and the life information search condition input step 2, for example, an instruction or a numerical value is input on a screen displayed on a display device such as a leader terminal device 200 configured by a personal computer or the like. It is realized by.

ステップ3は類似事例検索処理ステップであって、上記体質情報検索条件入力ステップ1及び生活情報検索条件入力ステップ2で参加候補者管理データベースD5へ入力された参加候補者の情報に基づいて、事例データベースD100に予め格納された複数の参加者の過去の生活習慣改善の事例から、生活習慣の改善への「できる自信」を得るのに適した事例を検索するものである。本ステップ3は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置200等で後述するように処理される。   Step 3 is a similar case search processing step. Based on the information on the participation candidates input to the participation candidate management database D5 in the constitution information search condition input step 1 and the living information search condition input step 2, the case database A case suitable for obtaining a “confidence that can be done” for improvement of lifestyle is searched from past lifestyle improvement cases of a plurality of participants stored in advance in D100. This step 3 is processed as will be described later, for example, by the instructor terminal device 200 constituted by a personal computer or the like.

次に、ステップ4は検索結果表示ステップであって、類似事例検索処理ステップ3の処理結果を指導者端末装置200等の表示装置に表示して、参加候補者や指導者が視覚的に確認できる形で表示するものである。本ステップ4は、例えば、パーソナルコンピュータで構成された指導者端末装置200等の表示装置上に処理結果を数値やグラフで描画することで実現される。   Next, step 4 is a search result display step, in which the processing result of the similar case search processing step 3 is displayed on a display device such as the instructor terminal device 200, so that the participation candidate and the instructor can visually confirm. It is displayed in the form. This step 4 is realized by, for example, drawing the processing result as a numerical value or a graph on a display device such as the leader terminal device 200 configured by a personal computer.

上記処理により、例えば、生活習慣改善プログラムに参加した過去の参加者のうち、生活習慣改善に成功し、かつ、体質情報と生活情報が参加候補者に類似する参加者がどのような生活習慣改善プログラムを実践したのかを参加候補者に提示できる。   Through the above processing, for example, among the past participants who participated in the lifestyle improvement program, what lifestyle improvement is possible for participants who have succeeded in lifestyle improvement and whose constitutional information and lifestyle information are similar to the candidate candidates Can indicate to participants if they have practiced the program.

参加候補者は、自分の体質や生活情報に近い過去の参加者の生活習慣改善の成功事例を参照することで、自分が生活習慣改善プログラムに参加した場合には、どのようなプログラムを選択すれば成功することができるのかを知ることができ、生活習慣改善プログラムに参加する自信を得ることができる。   Candidates can choose what programs they want to participate in lifestyle improvement programs by referring to past lifestyle success stories of past participants who are close to their constitution and lifestyle information. You will know if you can succeed, and you will gain confidence in participating in lifestyle improvement programs.

図5は、上記体質情報検索条件入力ステップ1及び生活情報検索条件入力ステップ2で指導者端末装置200等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。   FIG. 5 is a screen image showing an example of a screen output to the display device such as the leader terminal device 200 in the constitution information search condition input step 1 and the life information search condition input step 2.

図5において、画面901は、上記体質情報検索条件入力ステップ1で行う参加候補者の基本情報903、体型902、検査値情報905、薬剤の服用状況(図中では服薬状況と表記)909及び生活情報907の入力領域が設定され、参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を指導者端末装置200等から参加候補者管理データベースD5へ入力できる。   In FIG. 5, a screen 901 displays basic information 903, body type 902, test value information 905, medication use status (denoted as medication status in the figure) 909, and lifestyles performed in the constitution information search condition input step 1 described above. An input area for the information 907 is set, and the participation candidate or the leader can input the respective information from the leader terminal device 200 or the like to the participation candidate management database D5.

基本情報903は、年齢、性別の入力項目で構成され、体型902は、胸囲、BMI、体重の入力項目で構成され、検査値情報905は、HbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)、FBS(空腹時血糖値)、HDL(HDLコレステロール)、TG(トリグリセリド)、血圧H(最高血圧)、血圧L(最低血圧)の入力項目で構成され、薬剤の服用状況909は、糖尿病、脂質異常、血圧に関する服用状況のチェックボックスで構成される。   Basic information 903 includes input items for age and gender, body type 902 includes input items for chest circumference, BMI, and weight, and test value information 905 includes HbA1c (hemoglobin A1 sea), FBS (fasting blood glucose level). ), HDL (HDL cholesterol), TG (triglyceride), blood pressure H (maximum blood pressure), blood pressure L (minimum blood pressure), and the medication status 909 includes diabetes, dyslipidemia, and blood pressure status. Consists of check boxes.

基本情報903としての性別はプルダウンメニュー904で、男性または女性を入力できる。生活情報検索条件入力ステップ2で行う生活情報907の入力領域も同一画面901上に設定され、同様に参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を入力できる。生活情報907は、参加候補者管理データベースD5の生活情報104の喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に対応するチェックボックスで構成され、チェックされた項目は参加候補者管理データベースD5の生活情報104の値が「1」として入力され、チェックされない項目は生活情報104の値が「0」として入力される。   The gender as the basic information 903 can be input from the pull-down menu 904 for male or female. The input area of the life information 907 performed in the life information search condition input step 2 is also set on the same screen 901, and the participation candidate or the leader can input the respective information in the same manner. The life information 907 includes check boxes corresponding to smoking, lifestyle, work style, and occupation in the life information 104 of the participation candidate management database D5, and the checked items are those of the life information 104 of the participation candidate management database D5. The value is input as “1”, and the value of the life information 104 is input as “0” for an item that is not checked.

基本情報903、体型902、検査値情報905、薬剤の服用状況909及び生活情報907の各項目の入力完了後、検索ボタン908を押下することで、次の処理ステップである類似事例検索処理ステップ3が起動される。   After completing the input of each item of basic information 903, body type 902, test value information 905, medication use status 909, and life information 907, the search button 908 is pressed to perform the similar case search processing step 3 as the next processing step. Is activated.

なお、基本情報903、体型902、検査値情報905、薬剤の服用状況909、生活情報907は、参加候補者管理データベースD5の基本情報101、体型102、検査値103、生活情報104にそれぞれ格納される。   The basic information 903, the body type 902, the test value information 905, the medication use status 909, and the life information 907 are stored in the basic information 101, the body type 102, the test value 103, and the life information 104 of the participation candidate management database D5, respectively. The

図6は、本実施形態の類似事例検索処理ステップ3の一例を示すフローチャートである。このフローチャートはサーバ400の類似事例提示手段M5で実行される。   FIG. 6 is a flowchart showing an example of the similar case search processing step 3 of the present embodiment. This flowchart is executed by the similar case presenting means M5 of the server 400.

図6において、先ず、年齢、性別の検索範囲を決定する(1300)。これは、体質情報検索条件入力ステップ1で入力された参加候補者の体質情報に含まれる基本情報101(年齢、性別)を基準にして、実際に生活習慣改善プログラムを実施した参加者の減量事例を参加者管理データベースD1から検索する範囲を決定する。この検索範囲は、例えば、性別は完全一致(例えば、参加候補者が男性の場合は男性のみ検索)とし、年齢は参加候補者管理データベースD5の年齢から所定の範囲を検索条件(基本検索条件)とし、例えば、5歳下から5歳上まで(例えば、参加候補者が43歳の場合、37歳から48歳までの参加者の減量事例を検索)と決定する。   In FIG. 6, first, the search range of age and gender is determined (1300). This is a weight loss example of a participant who actually implemented a lifestyle improvement program based on the basic information 101 (age, gender) included in the constitution information of the candidate candidates entered in the constitution information search condition input step 1 Is searched from the participant management database D1. This search range is, for example, a gender match (for example, search for only males if the participation candidate is male), and a search condition (basic search condition) for a predetermined range from the age in the participation candidate management database D5. For example, it is determined from 5 years old to 5 years old (for example, when a candidate for participation is 43 years old, search for weight loss cases of participants from 37 years old to 48 years old).

次に、体質情報検索条件入力ステップ1で入力された参加候補者の体質情報に含まれる検査値103を異常指標に変換する(1301)。検査値103には多くの健康な人が含まれる正常範囲(基準値)が存在する。異常指標は、この検査値の基準値より増加(高値)の場合を1、減少(低値)の場合が−1として、−1から1の範囲で検査結果の値と異常の有無の内容(高値、低値)、程度を示す指標である。つまり、検査結果である検査値103の各項目の値(検査値)が、予め設定した正常範囲にあれば異常指標を0とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも低ければ異常指標を−1とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも高ければ異常指標を1とする。   Next, the examination value 103 included in the constitution information of the participating candidates input in the constitution information search condition input step 1 is converted into an abnormality index (1301). The test value 103 has a normal range (reference value) including many healthy people. The abnormality index is 1 when increasing (high value) and -1 when decreasing (low value) than the reference value of the inspection value, and the value of the inspection result and the content of presence / absence of abnormality in the range of −1 to 1 ( (High value, low value) and an index indicating the degree. That is, if the value (inspection value) of each item of the inspection value 103 as the inspection result is within a preset normal range, the abnormality index is set to 0, and if the inspection value is lower than the preset normal range, the abnormality index is − If the inspection value is higher than a preset normal range, the abnormality index is set to 1.

図7(a)は、TG(トリグリセリド:中性脂肪)の検査値から異常指標への変換例である。横軸201がTGの値、縦軸202が異常指標202の値である。TGの基準値(正常範囲)は、30から149であるので、基準値の範囲(244)では異常指標202は0、30未満(243)では異常指標は−1、150以上(245)では異常指標は1として検査値103のTGの検査値を異常指標202に変換する。   FIG. 7A shows an example of conversion from a test value of TG (triglyceride: neutral fat) to an abnormal index. The horizontal axis 201 is the value of TG, and the vertical axis 202 is the value of the abnormality index 202. Since the reference value (normal range) of TG is 30 to 149, the abnormality index 202 is 0 in the reference value range (244), the abnormality index is −1 if it is less than 30 (243), and abnormal if it is 150 or more (245). The index is set to 1, and the TG inspection value of the inspection value 103 is converted into the abnormality index 202.

図7(b)はHbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)の検査値から異常指標207への変換例である。横軸206がHbA1cの値、縦軸が異常指標207の値である。HbA1cの基準値は、4.3から5.8であるので、基準値の範囲(249)では異常指標は0、4.3未満(248)では異常指標は−1、5.8を越える場合(250)では異常指標207は1として変換する。   FIG. 7B shows an example of conversion from the test value of HbA1c (hemoglobin AI) to the abnormal index 207. The horizontal axis 206 is the value of HbA1c, and the vertical axis is the value of the abnormality index 207. Since the standard value of HbA1c is 4.3 to 5.8, the abnormal index is 0 in the standard value range (249), and the abnormal index exceeds −1, 5.8 if it is less than 4.3 (248). In (250), the abnormality index 207 is converted as 1.

図7(c)は、男性のHDLから異常指標への変換例である。また、図7(d)は、女性のHDLから異常指標への変換例である。図7(c)、(d)において、横軸211、216がHDLの値、縦軸212が異常指標の値である。HDLの基準値は、男性と女性で異なる。このため、性別に応じて異なる変換を行う。また、HDLコレステロールは、動脈硬化を引き起こすコレステロールを肝臓に戻す働きがあり、値が低いことの方が問題である。このため、HDLの値が低い場合、異常指標を1と設定する。男性の場合(図7(c))、HDLの基準値は、41から80であるので、基準値の範囲(254)では異常指標は0、41未満(255)では異常指標212は1、80を越える場合(253)では異常指標は−1として変換する。女性の場合(図7(d))、HDLの基準値は、41から90であるので、基準値の範囲(259)では異常指標は0、41未満(260)では異常指標は1、90を越える場合(258)では異常指標は−1として変換する。図7(c)と図7(d)のどちらの変換を適用するかの判断は、基本情報101の性別の値を用いて自動的に行う。また、図示していないが、他の検査値(FBS、血圧(上)、血圧(下))に関しても同様に異常指標への変換を行う。   FIG. 7C shows an example of conversion from male HDL to an abnormal index. FIG. 7D is an example of conversion from female HDL to an abnormal index. 7C and 7D, the horizontal axes 211 and 216 are HDL values, and the vertical axis 212 is an abnormal index value. The standard value of HDL differs between men and women. For this reason, different conversions are performed according to sex. In addition, HDL cholesterol has a function of returning cholesterol that causes arteriosclerosis to the liver, and a lower value is a problem. For this reason, when the value of HDL is low, the abnormality index is set to 1. In the case of males (FIG. 7C), the reference value of HDL is 41 to 80, so that the abnormality index is 0 in the reference value range (254), and the abnormality index 212 is 1, 80 in less than 41 (255). When exceeding (253), the abnormality index is converted as -1. In the case of a woman (FIG. 7 (d)), the reference value of HDL is 41 to 90. Therefore, the abnormality index is 0 in the reference value range (259), and the abnormality index is 1, 90 in less than 41 (260). If it exceeds (258), the abnormality index is converted as -1. The determination as to which conversion of FIG. 7C or FIG. 7D is applied is automatically performed using the gender value of the basic information 101. Although not shown, other test values (FBS, blood pressure (upper), blood pressure (lower)) are similarly converted into abnormal indices.

次に、図6に戻り、事例データベースD100から参加者の減量事例を読み出す(1302)。事例データベースD100は、上述のように生活習慣改善支援プログラムの参加者の減量事例を格納したもので、図6に示した体質情報、生活情報の参加者管理データベースD1の他、生活習慣改善プログラムに参加中の日々の行動記録(体重、歩数、食事や運動の状況、生活習慣や勤務形態など)を格納した経過情報データベースD2や生活習慣改善プログラムの結果を格納する減量結果データベースD4である。本実施形態では、この事例データベースD100に格納された参加者と、現在類似事例の提示対象となっている参加候補者との類似性を計算するために、後述するステップ1303からステップ1307の処理を行っていない参加者について上記図8〜図10に示した事例データベースD100から減量事例を読み出す。   Next, returning to FIG. 6, the participant's weight loss case is read from the case database D100 (1302). The case database D100 stores the weight loss cases of the participants of the lifestyle improvement support program as described above. In addition to the constitution management information and lifestyle information participant management database D1 shown in FIG. It is a progress information database D2 storing daily action records (weight, number of steps, meal and exercise status, lifestyle, work style, etc.) during participation, and a weight loss result database D4 storing results of lifestyle improvement programs. In the present embodiment, in order to calculate the similarity between the participant stored in the case database D100 and the participation candidate who is currently the target of presentation of the similar case, the processing from step 1303 to step 1307 described later is performed. A weight loss case is read from the case database D100 shown in FIGS.

なお、ステップ1302で読み出す減量事例は、ステップ1301で決定された年齢、性別の検索範囲に含まれる減量事例である。この処理は、事例データベースD100の参加者管理データベースD1に格納された基本情報141から、性別が参加候補者と一致し、かつ、年齢が参加候補者の年齢から所定の範囲内の参加者ID140を抽出し、この参加者ID140に対応する減経過情報データベースD2及び量結果データベースD4のデータを読み込む。   The weight loss example read in step 1302 is a weight loss example included in the age and gender search range determined in step 1301. This process is based on the basic information 141 stored in the participant management database D1 of the case database D100, and the participant ID 140 whose gender matches the participant candidate and whose age is within a predetermined range from the participant candidate's age. Extraction is performed, and data in the decrease information database D2 and the quantity result database D4 corresponding to the participant ID 140 are read.

次に、ステップ1303では、上記ステップ1302で読み出した事例データベースD100の減量結果データベースD4に格納されている減量成功フラグ161の値を確認し、その値が1で減量に成功している事例のみ、以降の処理(ステップ304からステップ307)を行うようにする。   Next, in step 1303, the value of the weight reduction success flag 161 stored in the weight loss result database D4 of the case database D100 read out in step 1302 is confirmed. The subsequent processing (step 304 to step 307) is performed.

これにより、生活習慣改善プログラムを完了した参加者のうち成功者のみを抽出し、参加候補者に対して、減量の失敗事例を不用意に表示することによる「できる自信」の喪失を未然に防ぐことができるようになる。   As a result, only successful candidates are extracted from participants who have completed the lifestyle improvement program, and loss of “confidence” can be prevented beforehand by inadvertently displaying failed cases of weight loss to participating candidates. Will be able to.

次に、上記ステップ1302で読み出した参加者管理データベースD1の体質情報に含まれる検査値143を異常指標に変換する(1304)。この処理は、先述のステップ1301で説明した内容と同様の処理をステップ1302で読み出し、ステップ1303で抽出した事例データベースD100の値(減量に成功した参加者管理データベースD1の検査値143)に対して行う。具体的には、検査値143に格納されたHbA1c、FBS、HDL、TG、血圧(上)、血圧(下)を図7(a)〜(d)に示した異常指標に変換する。   Next, the examination value 143 included in the constitution information of the participant management database D1 read out in step 1302 is converted into an abnormal index (1304). In this process, the same process as described in Step 1301 is read in Step 1302, and the value of the case database D100 extracted in Step 1303 (the examination value 143 of the participant management database D1 that has succeeded in weight reduction) is used. Do. Specifically, HbA1c, FBS, HDL, TG, blood pressure (upper), and blood pressure (lower) stored in the test value 143 are converted into the abnormal indices shown in FIGS.

次に、検索条件(体質情報検索条件入力ステップ1で入力された参加候補者の体質情報)と事例データベースD100から読み出した減量事例の体質情報との不一致度及び絶対不一致度を算出する(1305)。   Next, the degree of inconsistency and the degree of absolute disagreement between the search condition (the constitution information of the candidate candidate inputted in the constitution information retrieval condition input step 1) and the constitution information of the weight loss case read from the case database D100 are calculated (1305). .

先ず、参加候補者の情報と参加者の情報の不一致度を算出する。この算出は、参加候補者の体型102と、減量に成功した参加者の体型142の不一致度を求める処理と、参加候補者の検査値103と、減量に成功した参加者の検査値143の不一致度を求める処理に分けて行う。以下の説明では、上記ステップ1303で抽出した減量に成功した参加者を減量事例とする。   First, the degree of inconsistency between the candidate information and the participant information is calculated. This calculation is based on the process of obtaining the disagreement between the body type 102 of the participant candidate and the body type 142 of the participant who succeeded in the weight loss, the test value 103 of the participant candidate, and the test value 143 of the participant who succeeded in the weight loss. It is divided into processing to obtain the degree. In the following description, the participant who succeeded in the weight reduction extracted in step 1303 is defined as a weight reduction example.

体型の不一致度を求める処理は、先ず、参加候補者の腹囲に対する減量事例の腹囲の差(腹囲差)を割合(%)で算出する。例えば、参加候補者の腹囲をA(K)、減量事例の腹囲をA(S)とすると、
(A(K)−A(S))/100
を腹囲差(割合)として減量事例毎に算出する。この値を腹囲の不一致度に変換する。この変換は、例えば、図11(a)に示す変換グラフにより行う。
In the process of obtaining the body type mismatch degree, first, a difference (abdominal circumference difference) of the abdominal circumference of the weight loss case with respect to the abdominal circumference of the participating candidate is calculated as a ratio (%). For example, if the candidate's waist circumference is A (K) and the weight loss case's waist circumference is A (S),
(A (K) -A (S)) / 100
Is calculated for each weight loss case as the abdominal circumference difference (ratio). This value is converted to the abdominal circumference inconsistency. This conversion is performed using, for example, a conversion graph shown in FIG.

図11(a)において横軸が算出した腹囲差、縦軸が不一致度である。腹囲差が−5%以上5%以下の場合、不一致度は0とし、腹囲差が5%より大きく10%以下の場合は不一致度=0.5、腹囲差が10%より大きい場合は不一致度=1、腹囲差が−10%以上−5%未満の場合は不一致度=−0.5、腹囲差が−10未満の場合は不一致度=−1とする。図11(a)により得られた腹囲の不一致度をAとする。   In FIG. 11A, the horizontal axis represents the calculated abdominal circumference difference, and the vertical axis represents the degree of mismatch. When the abdominal circumference difference is -5% or more and 5% or less, the degree of inconsistency is 0, when the abdominal circumference difference is greater than 5% and less than 10%, the degree of inconsistency is 0.5, and when the abdominal circumference difference is greater than 10%, the degree of inconsistency = 1, the degree of disagreement is −0.5 when the abdominal circumference difference is −10% or more and less than −5%, and the degree of disagreement is −1 when the abdominal circumference difference is less than −10. Assume that the abdominal girth inconsistency obtained in FIG.

体重に関しても腹囲と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。例えば、参加候補者の体重をB(K)、減量事例の体重をB(S)とすると、
(B(K)−B(S))/100
を体重の不一致度として算出し、図11(a)の変換グラフを用いて体重の不一致度Bを算出する。
As for the weight, the degree of inconsistency between the participating candidate and the weight loss case is calculated in the same manner as the waist circumference. For example, if the weight of the participating candidate is B (K) and the weight of the weight loss case is B (S),
(B (K) -B (S)) / 100
Is calculated as the weight mismatch degree, and the weight mismatch degree B is calculated using the conversion graph of FIG.

BMIに関しても腹囲、体重と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。但し、BMIの場合は、腹囲、体重とは異なる変換グラフを用いる。参加候補者のBMIをC(K)、減量事例のBMIをC(S)とすると、
(C(K)−C(S))/100
をBMIの不一致度として算出し、図11(b)の変換グラフを用いてBMIの不一致度Cを算出する。BMIの不一致度Cの算出に上記図11(a)の体重と同じ変換グラフを用いると、BMIの算出に体重と身長を用いていることにより、体重に比較してBMIの不一致度が過小評価される問題が生じる。このため、BMIの不一致度Cの算出には、体重の不一致度を求めるグラフとは異なる図11(b)のような変換グラフを用いることで上記の影響を低減することができる効果がある。また、参加候補者と参加者の体型の値の差から不一致度に変換を求めるグラフとしては、図11(c)のように、服囲の差と不一致度が連続的に変化するグラフや、図11(d)のようにBMIの差と不一致度が連続的に変化するグラフを用いてもよい。
As for BMI, the degree of disagreement between the participation candidate and the weight loss case is calculated in the same manner as the waist circumference and weight. However, in the case of BMI, a conversion graph different from the waist circumference and weight is used. If the candidate candidate's BMI is C (K) and the weight loss case BMI is C (S),
(C (K) -C (S)) / 100
Is calculated as the BMI mismatch degree, and the BMI mismatch degree C is calculated using the conversion graph of FIG. When the same conversion graph as the weight in FIG. 11A is used to calculate the BMI mismatch C, the weight and height are used to calculate the BMI, so that the BMI mismatch is underestimated compared to the weight. Problems arise. Therefore, the calculation of the BMI mismatch degree C has an effect of reducing the above-described influence by using a conversion graph as shown in FIG. 11B different from the graph for obtaining the weight mismatch degree. In addition, as a graph for obtaining conversion from the difference between the values of the participation candidate and the participant's body shape into the degree of inconsistency, as shown in FIG. A graph in which the difference in BMI and the degree of inconsistency change continuously as shown in FIG.

次に、参加候補者と減量事例の検査値の不一致度を算出する。この検査値の不一致度は、上記ステップ1301で求めた参加候補者のHbA1c、FBS、HDL、TG、血圧(上)、血圧(下)の各々の異常指標と、上記ステップ1304で求めた減量事例の各異常指標に関して、ステップ1301で算出した参加候補者の異常指標から、ステップ1303で算出した減量事例の異常指標を減算することで各検査値の不一致度を算出する。   Next, the degree of inconsistency between the participation candidate and the test value of the weight loss case is calculated. The degree of disagreement between the test values is the abnormal index of each of the candidate candidates HbA1c, FBS, HDL, TG, blood pressure (upper), blood pressure (lower) obtained in step 1301 and the weight loss example obtained in step 1304. For each abnormal index, the inconsistency degree of each test value is calculated by subtracting the abnormal index of the weight loss example calculated in step 1303 from the abnormal index of the participant candidate calculated in step 1301.

参加候補者のHbA1cの異常指標をD(K)、減量事例のHbA1cの異常指標をD(S)とすると、
D=(D(K)−D(S))/2
を算出し、HbA1cの不一致度Dとする。ここで、参加候補者と減量事例の異常指標の差を2で割るのは、不一致度を−1から+1の範囲に正規化するためである。この処理により、他の算出指標と重み付けを一致させることが可能になる効果がある。同様にFBSの参加候補者の異常指標をE(K)、減量事例の異常指標をE(S)として、
E=(E(K)−E(S))/2
をFBSの不一致度Eとして算出する。
Assuming that the abnormal index of HbA1c of the participation candidate is D (K) and the abnormal index of HbA1c of the weight loss example is D (S),
D = (D (K) -D (S)) / 2
Is calculated as the mismatch degree D of HbA1c. Here, the reason why the difference between the abnormal index of the participating candidate and the weight loss case is divided by 2 is to normalize the degree of inconsistency in the range of −1 to +1. This process has the effect of making it possible to match the weights with other calculated indices. Similarly, the abnormal index of FBS participation candidates is E (K), and the abnormal index of weight loss cases is E (S).
E = (E (K) -E (S)) / 2
Is calculated as FBS mismatch E.

さらに、参加候補者のHDLの異常指標をF(K)、減量事例のHDLの異常指標をF(S)とし、
F=(F(K)−F(S))/2
をHDLの不一致度Eとして算出する。
Furthermore, the HDL abnormality index of the participating candidate is F (K), the HDL abnormality index of the weight loss case is F (S),
F = (F (K) −F (S)) / 2
Is calculated as the HDL mismatch E.

また、参加候補者のTGの異常指標をG(K)、減量事例のTGの異常指標をG(S)として、
G=(G(K)−G(S))/2
をTGの不一致度Gとして算出する。
Also, G (K) is the TG abnormality index of the participating candidates, and G (S) is the TG abnormality index of the weight loss case.
G = (G (K) -G (S)) / 2
Is calculated as the TG mismatch degree G.

また、参加候補者の血圧(上)の異常指標をH(K)とし、減量事例の血圧(上)の異常指標をH(S)とし、
H=H((K)−H(S))/2
を血圧(上)の不一致度Hとして算出する。
In addition, the abnormal indicator of the blood pressure (upper) of the participation candidate is H (K), the abnormal indicator of the blood pressure (upper) of the weight loss example is H (S),
H = H ((K) -H (S)) / 2
Is calculated as the discrepancy degree H of blood pressure (upper).

また、参加候補者の血圧(下)の異常指標をI(K)、減量事例の血圧(下)の異常指標をI(S)とし、
I=I((K)−I(S))/2
を血圧(下)の不一致度Iとして算出する。
In addition, the abnormal indicator of the blood pressure (lower) of the participating candidate is I (K), the abnormal indicator of the blood pressure (lower) of the weight loss case is I (S),
I = I ((K) -I (S)) / 2
Is calculated as the discrepancy degree I of blood pressure (lower).

最後に、上記より算出した全ての体質及び検査値の不一致度の総和、A+B+C+D+E+F+G+H+Iを算出する。この算出した値を体質情報の不一致度Xとする。この体質情報の不一致度Xは、値が正の値になればなるほど、事例データベースD100から読み出した参加者(減量事例)の健康状態がより良好な状態(疾病の発症リスクが低い状態)であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて事例データベースD100から読み出した参加者(減量事例)の健康状態がより注意すべき状態(疾病の発症リスクが高い状態)であることになる。このように不一致度Xに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の健康状態が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。   Finally, the sum of the disagreements of all constitutions and test values calculated from the above, A + B + C + D + E + F + G + H + I is calculated. The calculated value is set as the disagreement degree X of the constitution information. As the disagreement degree X of the constitution information becomes a positive value, the health state of the participant (weight loss case) read from the case database D100 is better (a state where the risk of developing the disease is lower). In other words, the more negative the value, the higher the health of the participant (weight loss case) read from the case database D100 than the candidate for participation (the risk of disease development is higher). State). In this way, by giving the discrepancy degree X a positive value and a negative value, whether the health status of the weight loss case is good or bad with respect to the participating candidates themselves, not just the degree of discrepancy It will be possible to grasp including.

次に、各々の体質情報の不一致度の絶対値の和である|A|+|B|+|C|+|D|+|E|+|F|+|G|+|H|+|I|を算出し、この算出した値を体質情報の絶対不一致度XX(第1の類似指標)とする。この体質情報の絶対不一致度XXは、0から5の値をとり、5以上の値の場合は、全て5に設定する。   Next, | A | + | B | + | C | + | D | + | E | + | F | + | G | + | H | + |, which is the sum of absolute values of the disagreement levels of each constitution information I | is calculated, and the calculated value is set as the absolute disagreement XX (first similarity index) of the constitution information. The absolute disagreement degree XX of the constitution information takes a value from 0 to 5, and is set to 5 when the value is 5 or more.

次に、検索条件(体質情報検索条件入力ステップ2で入力された参加候補者の生活情報104)と事例データベースD100から読み出した減量事例の生活情報144との不一致度及び絶対不一致度を算出する(1306)。先ず、参加候補者と減量事例の生活情報の不一致度を算出する。   Next, the degree of inconsistency and the degree of absolute inconsistency between the search condition (participant's life information 104 input in the constitution information search condition input step 2) and the weight loss case life information 144 read from the case database D100 are calculated ( 1306). First, the degree of disagreement between the participation candidate and the life information of the weight loss example is calculated.

これは、生活情報である喫煙、間食が多い、飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動していない、睡眠時間が不足している、不規則な勤務が多い、事務作業が多いという各々の項目に関して、参加候補者の値である参加候補者管理データベースD5に書き込んだ生活情報104の値から減量事例の参加者管理データベースD1の生活情報144の値を減算する。ここで、参加候補者管理データベースD5の生活情報104と、参加者管理データベースD1の生活情報144の各項目の値は、0または1が格納されている。   This is because there are many smoking, daily snacks, a lot of drinking, many business trips, not regularly exercising, lack of sleep time, many irregular work, many office work. For the item, the value of the life information 144 in the participant management database D1 of the weight loss case is subtracted from the value of the life information 104 written in the participation candidate management database D5, which is the value of the participation candidate. Here, the value of each item of the life information 104 of the participation candidate management database D5 and the life information 144 of the participant management database D1 stores 0 or 1.

参加候補者の喫煙の項目の値をL(K)、減量事例の喫煙の項目の値をL(S)とすると、
L=(L(K)−L(S))
を算出し、喫煙の不一致度Lとする。同様に参加候補者の間食が多い項目の値をM(K)、減量事例の間食が多い項目の値をM(S)とし、
M=(M(K)−M(S))
を間食が多い項目の不一致度Mとする。
If the value of the smoking item of the participation candidate is L (K) and the value of the smoking item of the weight loss example is L (S),
L = (L (K) −L (S))
Is calculated as the inconsistency L of smoking. Similarly, M (K) is the value for items with a large snack between participating candidates, and M (S) is the value for items with a large snack between weight loss cases.
M = (M (K) -M (S))
Is the discrepancy degree M of items with a lot of snacks.

また、参加候補者の飲酒が多い項目の値をN(K)、減量事例の飲酒が多い項目の値をN(S)とし、
N=(N(K)−N(S))
を飲酒が多い項目の不一致度Nとする。
Also, let N (K) be the value of the item with a lot of drinking by participating candidates, and N (S) be the value of the item with heavy drinking in the weight loss case.
N = (N (K) -N (S))
Is the discrepancy degree N of items with a lot of drinking.

また、参加候補者の出張が多い項目の値をO(K)、減量事例の出張が多い項目の値をO(S)とし、
O=(O(K)−O(S))
を出張が多い項目の不一致度Oとする。
In addition, the value of an item with many business trips of participating candidates is O (K), the value of an item with many business trips of weight loss cases is O (S),
O = (O (K) -O (S))
Is the discrepancy degree O of items with many business trips.

また、参加候補者の定期的に運動していない項目の値をP(K)、減量事例の定期的に運動していない項目の値をP(S)とし、
P=(P(K)−P(S))
を定期的に運動していない項目の不一致度Pとする。
In addition, the value of the item of the candidate who is not exercising regularly is P (K), the value of the item of the weight loss example that is not exercising regularly is P (S),
P = (P (K) -P (S))
Is the inconsistency P of items that are not regularly exercising.

また、参加候補者の睡眠時間が不足している項目の値をQ(K)、減量事例の睡眠時間が不足している項目の値をQ(S)とし、
Q=(L(K)−Q(S))
を睡眠時間が不足している項目の不一致度Qとする。
In addition, the value of the item for which the sleeping time of the participating candidate is insufficient is Q (K), the value of the item for which the sleeping time of the weight loss example is insufficient is Q (S),
Q = (L (K) -Q (S))
Is a discrepancy degree Q of items for which sleep time is insufficient.

また、参加候補者の不規則な勤務が多い項目の値をR(K)、減量事例の不規則な勤務が多い項目の値をR(S)とし、
R=(R(K)−R(S))
を不規則な勤務が多い項目の不一致度Rとする。
Also, R (K) is the value of the item that has a lot of irregular work for the candidate, and R (S) is the value of the item that has a lot of irregular work in the weight loss case.
R = (R (K) -R (S))
Is the discrepancy degree R of items with a lot of irregular work.

また、参加候補者の事務作業が多い項目の値をT(K)、減量事例の事務作業が多い項目の値をT(S)とすると、
T=(T(K)−T(S))
を事務作業が多い項目の不一致度Tとする。
Also, let T (K) be the value of an item with a lot of clerical work for participating candidates, and T (S) be the value of an item with a lot of clerical work in a weight loss case
T = (T (K) -T (S))
Is a discrepancy degree T of items with a lot of office work.

最後に、上記で算出した全ての生活情報の項目の不一致度の総和、L+M+N+O+P+Q+R+Tを算出する。この算出した値を生活情報の不一致度Yとする。この不一致度Yは、値が正の値になればなるほど、減量事例の生活状況がより良好な状態(体型や検査値の異常につながりにくい状態)であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて減量事例の生活状況がより注意すべき状態(体型や検査値の異常につながりやすい状態)であることになる。このように生活情報の不一致度Yに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の生活状況が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。   Finally, the sum of the inconsistencies of all items of life information calculated above, L + M + N + O + P + Q + R + T, is calculated. This calculated value is defined as the disagreement degree Y of life information. The discrepancy degree Y indicates that the more positive the value is, the better the living situation of the weight loss example is (the more difficult it is to lead to abnormalities in body shape and test values), and the negative value becomes negative. The more it becomes, the more conversely, the life situation of the weight loss case should be more careful than the participation candidate (a state that tends to lead to an abnormality in the body type and the test value). In this way, by giving positive and negative values to the disagreement degree Y of the life information, not only the degree of disagreement but also the life situation of the weight loss case is good or bad based on the participation candidate himself / herself It becomes possible to grasp including the state.

次に、各々の生活情報の不一致度の絶対値の和である|L|+|M|+|N|+|O|+|P|+|Q|+|R|+|T|を算出し、この算出した値を生活情報の絶対不一致度YY(第2の類似指標)とする。この生活情報の絶対不一致度YYは、0から8の値をとり、5以上の値の場合は、全て5に設定する。   Next, | L | + | M | + | N | + | O | + | P | + | Q | + | R | + | T |, which is the sum of absolute values of the disagreement levels of each life information, is calculated. The calculated value is set as the absolute mismatch degree YY (second similarity index) of the life information. The absolute disagreement degree YY of the life information takes a value from 0 to 8, and is set to 5 when the value is 5 or more.

次に、ステップ1307では、上記ステップ1305で算出された体質情報の絶対不一致度XXと、ステップ1306で算出された生活情報の絶対不一致度YYを用いて、総合不一致度Zを算出する(1307)。総合不一致度Zは、体質情報の絶対不一致度XXと生活情報の絶対不一致度YYの値を足したもので表現される。したがって総合不一致度Zの値は、0から10の値をとる。   Next, in step 1307, the total mismatch Z is calculated using the absolute mismatch XX of the constitution information calculated in step 1305 and the absolute mismatch YY of the life information calculated in step 1306 (1307). . The total mismatch Z is expressed by adding the absolute mismatch XX of the constitution information and the absolute mismatch YY of the life information. Therefore, the value of the total mismatch degree Z takes a value from 0 to 10.

以上のステップ1303から1307の処理を減量事例(減量に成功した参加者)の全ての事例データベースD100に対して行ったかどうかを判定し(ステップ1308)、行っていない場合は、ステップ1302に戻って、ステップ1303から1307の処理を繰り返す。   It is determined whether or not the processing in steps 1303 to 1307 has been performed for all the case databases D100 of the weight reduction cases (participants who have succeeded in weight reduction) (step 1308). If not, the processing returns to step 1302. Steps 1303 to 1307 are repeated.

上記のステップ1303から1307の処理を行い、体質情報の不一致度X及び生活情報の不一致度Yと、体質情報の絶対不一致度XX及び生活情報の絶対不一致度YY、総合不一致度Zが算出された減量事例が、処理の対象となっている参加候補者の類似事例の検索結果となる。   After performing the above steps 1303 to 1307, the constitutional information inconsistency degree X and the life information inconsistency degree Y, the constitutional information absolute inconsistency degree XX, the living information absolute disagreement degree YY, and the total inconsistency degree Z are calculated. The weight loss case becomes a search result of similar cases of the candidate candidates to be processed.

図12は、図3の検索結果表示ステップ4にて実現された、指導者端末装置200等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。図12において、401が類似事例検索結果の画面、407は類似事例の検索結果の表示領域、402から406と411は、検索結果の表示方法を変更するボタンである。本表示例では、ステップ3で検索された減量事例のうち統合一致度(統合不一致度Zの変換値)が最大から5つの事例のみを表示するようにしている。すなわち、参加者または参加候補者に類似し、かつ、生活習慣改善プログラムに成功した参加者の情報が、類似の指標(統合一致度)の順に表示される。   FIG. 12 is an example of a screen displayed on a personal computer such as the instructor terminal device 200 realized in the search result display step 4 of FIG. In FIG. 12, 401 is a similar case search result screen, 407 is a similar case search result display area, and 402 to 406 and 411 are buttons for changing the search result display method. In this display example, only the five cases having the maximum integrated coincidence (the conversion value of the integrated inconsistency Z) among the weight loss cases retrieved in step 3 are displayed. In other words, information on the participants who are similar to the participants or the candidate candidates and who have succeeded in the lifestyle improvement program are displayed in the order of similar indices (integrated matching degrees).

表示領域407の「一致度」は、上記図6の1307に示した統合不一致度Zを変換した総合一致度の値であり、総合一致度=10−総合不一致度Zである。   The “matching degree” in the display area 407 is a value of the total matching degree obtained by converting the integrated mismatching degree Z shown in 1307 of FIG. 6, and the total matching degree = 10−the total mismatching degree Z.

また、表示領域407の「体重・健康状態」は、体質情報の絶対不一致度XXを変換した体質情報の絶対一致度であり、5−体質情報の絶対不一致度XXを示し、「生活環境・周囲環境」は生活情報の絶対不一致度YYを変換した生活情報の絶対一致度であり、5−生活情報の絶対不一致度YYを示し、「年齢」、「性別」、「開始時体重」、「終了時体重」は参加者管理データベースD1及び減量結果データベースD4の値であり、「減少量」は「開始時体重」から「終了時体重」を差し引いた差分である。   The “weight / health state” in the display area 407 is the absolute coincidence degree of the constitutional information obtained by converting the absolute disparity degree XX of the constitutional information, and indicates the absolute disparity degree XX of the constitutional information. “Environment” is an absolute coincidence degree of life information obtained by converting an absolute disagreement degree YY of life information, and indicates 5-an absolute disagreement degree YY of life information, “age”, “sex”, “weight at start”, “end” The “time weight” is a value in the participant management database D1 and the weight loss result database D4, and the “decrease amount” is a difference obtained by subtracting the “weight at the end” from the “weight at the start”.

表示領域407にどの事例を表示するかは、この表示方法を変更するボタン(403、405、411等)により決定される。これにより、表示領域の大きさが限られている場合でも、多くの検索結果から必要な減量事例のみを表示することができる。   Which case is displayed in the display area 407 is determined by buttons (403, 405, 411, etc.) for changing the display method. Thereby, even when the size of the display area is limited, only the necessary weight loss examples can be displayed from many search results.

408は検索結果の一例であり、ステップ3で算出された減量事例の総合不一致度Zを変換した一致度、体質情報の絶対不一致度XXを変換した体型・健康状態、生活情報の絶対不一致度YYを変換した生活習慣・周囲環境、年齢、性別、開始時体重、終了時体重、減少量を表示する。   408 is an example of the search result, the degree of coincidence obtained by converting the total inconsistency Z of the weight loss case calculated in Step 3, the body type / health state obtained by converting the absolute disagreement XX of the constitution information, and the absolute disagreement YY of the life information The lifestyle, surrounding environment, age, gender, start weight, end weight, and amount of decrease are displayed.

ここで、検索結果408の「一致度」、「体重・健康状態」、「生活習慣・周囲環境」が各不一致度を変換した値である理由は、次の通りである。   Here, the reason why the “coincidence”, “weight / health state”, and “lifestyle / environment” in the search result 408 are values obtained by converting the inconsistencies are as follows.

図6で求めた各不一致度Zは値が小さいほど一致している(参加候補者とよく類似している減量事例、望ましい事例)ことを示す値であり、値が大きいほどよいものと認識する人の感覚と異なる。そこで、各不一致度を上述したように変換をした後に表示する。この変換により、参加候補者や指導者の感覚にあった形で検索結果を表示することができるようになる。   Each of the inconsistencies Z obtained in FIG. 6 is a value indicating that the smaller the value is, the more consistent (a weight reduction case that is more similar to the candidate for participation, a desirable case). Different from human senses. Therefore, each inconsistency is displayed after conversion as described above. By this conversion, it becomes possible to display the search results in a form suitable for the feeling of the participation candidate or the instructor.

ボタン402「全ての一致順」は、統合一致度の高い順に上位5つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ3で得られた全ての減量事例を総合一致度順(または総合不一致度順)に並びかえ、上位(または下位)から5つを選択して表示することにより実現する。   The button 402 “all matching orders” is a button for displaying the top five weight loss cases in descending order of the integrated matching degree. All the weight loss cases obtained in step 3 are rearranged in the order of overall matching degree (or order of total mismatching degree), and five are selected from the upper (or lower) levels and displayed.

ボタン403の「体型・健康状態の一致順」は、体質情報の絶対一致度の高い順に上位5つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ3で得られた全ての減量事例を体質情報の絶対一致度順(または絶対不一致度順)に並びかえ、その上位(または下位)から5つを選択して表示することにより実現する。   The button 403 “order of matching of body shape / health state” is a button for displaying the top five weight loss cases in descending order of the absolute matching degree of the constitution information. All weight loss cases obtained in step 3 are rearranged in the order of absolute coincidence (or order of absolute disagreement) in the constitutional information, and five are selected from the upper (or lower) orders for display.

ボタン404「生活習慣・周囲環境の一致順」は、生活情報の絶対一致度の高い順に上位5つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ3で得られた全ての減量事例を生活情報の絶対一致度順(または絶対不一致度順)に並びかえ、その上位(または下位)から5つを選択して表示することにより実現する。   The button 404 “order of matching of lifestyle habits and surrounding environment” is a button for displaying the top five weight loss cases in descending order of the degree of absolute matching of life information. This is realized by rearranging all weight loss cases obtained in step 3 in the order of absolute coincidence (or order of absolute disagreement) of life information, and selecting and displaying five from the upper (or lower) order.

ボタン405の「自分より良い人のみ表示」は、参加候補者より健康状態や生活習慣が良い減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ3で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Xと生活情報の不一致度Yが共に0以上の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。   The button 405 “Display only people better than yourself” is a button that displays only weight loss cases that are better in health and lifestyle than the participating candidates. Of all the weight loss cases obtained in step 3, only the weight loss cases in which the disagreement degree X of the constitutional information and the disagreement degree Y of the life information are both 0 or more are displayed.

ボタン405の「自分より悪い人のみ表示」は、逆に、参加候補者より健康状態や生活習慣が悪いと思われる減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ3で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Xと生活情報の不一致度Yが共に0以下の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。   On the other hand, the “display only people worse than yourself” button 405 is a button for displaying only weight loss cases that are considered to be worse in health and lifestyle than the participating candidates. Of all the weight loss cases obtained in Step 3, only the weight loss cases where the disagreement degree X of the constitutional information and the disagreement degree Y of the life information are both 0 or less are displayed.

ボタン411の「体重減少量の高い順」は、減量事例を減少量の高い順に並びかえて表示するボタンである。表示領域407に表示されている減量事例を減少量順に並びかえて再表示することで実現する。   The button 411 “in order of increasing weight loss” is a button for displaying the cases of weight loss in order of decreasing amount. This is achieved by rearranging the weight reduction examples displayed in the display area 407 by rearranging them in the order of the reduction amount.

ボタン409の「表示」は、408の検索結果の減量事例の詳細を後述するように表示するボタンである。   The “display” button 409 is a button for displaying details of the weight loss example of the search result 408 as described later.

図13は、図12のボタン409の「表示」を押下したときに表示する減量事例(減量を実施した参加者)の詳細を表示する画面の一例である。図13は、図12の表示領域407内から選択された参加者について、具体的な生活習慣改善プログラムの経過をグラフにて表示するものである。   FIG. 13 is an example of a screen that displays details of a weight reduction example (participant who has performed weight reduction) displayed when the “display” button 409 in FIG. 12 is pressed. FIG. 13 displays a specific progress of the lifestyle improvement program in a graph for the participant selected from the display area 407 of FIG.

図13において、減量事例の詳細表示画面601には図、日々記録した朝体重、夜体重、歩数のグラフ602と、100kcalカードの実施状況と生活イベント603を表示する。グラフ602には、体重604を折れ線グラフで、歩数を棒グラフで表示する。   In FIG. 13, the detailed display screen 601 of the weight loss example displays a graph 602 of morning weight, night weight, and the number of steps recorded daily, an implementation status of a 100 kcal card, and a life event 603. The graph 602 displays the weight 604 as a line graph and the number of steps as a bar graph.

図中606は減量開始から10日目の目標体重、607は朝の体重、608は夜の体重、609は歩数、610は20日目の目標体重である。ここでは、10日目のチェックポイントは、朝の体重607が目標体重606を上回っており目標未達成、20日目のチェックポイントは、朝の体重が目標体重610を下回っており目標達成した状態を示している。これらの情報は、ボタン409で選択された参加者IDを参加者管理データベースD1から取得し、参加者IDが一致する経過情報データベースD2のバイタル133を経過日数132毎にサーバ400がデータを読み込んで表示する。   In the figure, 606 is the target weight on the 10th day from the start of weight loss, 607 is the morning weight, 608 is the night weight, 609 is the number of steps, and 610 is the target weight on the 20th day. Here, the check point on the 10th day is that the morning weight 607 is higher than the target weight 606 and the target is not achieved, and the check point on the 20th day is that the morning weight is lower than the target weight 610 and the target is achieved. Is shown. For these pieces of information, the participant ID selected by the button 409 is acquired from the participant management database D1, and the server 400 reads the vital 133 of the progress information database D2 with the same participant ID every lapsed days 132. indicate.

611は100kcalカードの実施度を表示する領域で、個人別プログラムデータベースD3に予め登録した日々実施する100Kcalカード(食事メニューまたは運動メニュー)の目標枚数(または登録数)に対して、実際に実施したカードの総枚数の割合(実施率)を求め、この割合を3種類のアイコンで表示する。619は実施率30%未満、620は実施率30%以上70%未満、621は実施率70%以上を示すアイコンである。612から618は、順に、飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤の生活イベントを表示する領域で、当該イベントが記録された場合は、アイコン624が経過情報データベースD2の経過日数132に対応する位置に表示される。図13では、10日目の100kcalカードの実施率は70%以上(アイコン622)で、選択外の運動(623)を行ったことを示している。   611 is an area for displaying the degree of implementation of the 100 kcal card, which was actually implemented for the target number (or number of registrations) of the 100 Kcal card (meal menu or exercise menu) that is carried out daily in the individual program database D3. The ratio (implementation ratio) of the total number of cards is obtained, and this ratio is displayed with three types of icons. 619 is an implementation rate of less than 30%, 620 is an implementation rate of 30% to less than 70%, and 621 is an icon indicating an implementation rate of 70% or more. Reference numerals 612 to 618 indicate areas for displaying drinking events, snacks, business trips, unselected exercises, late-night meals, poor physical condition, and night shift life events. When the events are recorded, an icon 624 is displayed as progress information. It is displayed at a position corresponding to the elapsed days 132 of the database D2. In FIG. 13, the implementation rate of the 100 kcal card on the 10th day is 70% or more (icon 622), indicating that the exercise (623) outside the selection was performed.

このように参加候補者と体質(現時点ので健康状態)や生活習慣が類似した他人の減量事例が実例として詳細に表示されるので、他人の行動とそれによって生じる結果を観察して学習する(観察学習)ことが可能になる。この観察学習により、参加候補者は自分自身でも生活習慣を改善する努力が実行できる「自信」を獲得できるようになる。   In this way, the weight loss cases of other people who have similar constitutions (health state at present) and lifestyle habits are displayed in detail as actual examples, so you can learn by observing other people's actions and the resulting results (observation) Learning). With this observational learning, the candidate can acquire “confidence” that can make efforts to improve his / her lifestyle.

図12において、ボタン412「グラフ表示」は、表示領域407に表示されている全ての減量事例をグラフで表示するボタンである。   In FIG. 12, a button 412 “graph display” is a button for displaying all the weight loss examples displayed in the display area 407 as a graph.

図14は、図12に示したボタン412を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。全ての減量事例のグラフ表示画面501に、散布図502として減量事例を表示する。   FIG. 14 is an example of a screen that displays all weight reduction cases displayed as a graph when the button 412 shown in FIG. 12 is pressed. A weight reduction example is displayed as a scatter diagram 502 on the graph display screen 501 of all weight loss examples.

グラフの中央503は、体質情報の絶対一致度及び生活情報の絶対一致度が共に最大値である5の領域で、換言すれば体質情報の絶対不一致度XX及び生活情報の絶対不一致度YYが0の領域で、参加候補者の体質情報と生活情報が一致する点である。したがって、中央503に近い黒丸のアイコン508、510等が現在対象となっている参加候補者に近い参加者の事例であることが容易に理解できる。   The center 503 of the graph is an area of 5 where the absolute coincidence degree of the constitutional information and the absolute coincidence degree of the life information are both the maximum values. In other words, the absolute disagreement degree XX of the constitutional information and the absolute disagreement degree YY of the life information are 0. In this area, the constitution information and life information of the participating candidates match. Therefore, it can be easily understood that the black circle icons 508, 510, etc. near the center 503 are examples of the participants close to the current candidate candidates.

横軸(506、507)は生活情報(図中では生活習慣・周囲環境と表記)の絶対一致度(5−生活情報の絶対不一致度YY)であり、縦軸(504、505)は、体質情報(図中では体型・健康状態と表記)の絶対一致度(5−体質情報の絶対不一致度XX)を表す。但し、生活情報の不一致度Yが0以上の場合は横軸506の方向にプロットし、0以下の場合は、横軸507の方向にプロットする。体質情報の不一致度についても同様に、体質情報の不一致度Xが0以上の場合は縦軸504の方向に、体質情報の不一致度Xが0以下(負値)の場合は縦軸505の方向にプロットする。これにより、参加候補者に比較して健康状態が良好な減量事例は縦軸504の方向(グラフの上部)に、注意すべき状態の減量事例は縦軸505の方向(グラフの下部)にプロットされる。また、参加候補者に比較して生活状況が良好な減量事例は横軸506の方向(グラフの右側)に、注意すべき状態の減量事例は横軸507の方向(グラフの左側)にプロットされる。   The horizontal axis (506, 507) is the absolute coincidence (5-absolute disagreement YY of life information) of the life information (indicated as lifestyle habits and surrounding environment in the figure), and the vertical axis (504, 505) is the constitution This represents the absolute coincidence (5-absolute disagreement XX of constitution information) of information (denoted body type / health state in the figure). However, when the disagreement degree Y of the life information is 0 or more, it is plotted in the direction of the horizontal axis 506, and when it is 0 or less, it is plotted in the direction of the horizontal axis 507. Similarly, regarding the disagreement degree of the constitutional information, when the disagreement degree X of the constitutional information is 0 or more, it is in the direction of the vertical axis 504, and when the disagreement degree X of the constitutional information is 0 or less (negative value), it is the direction of the vertical axis 505. Plot to. Thus, weight loss cases with better health compared to the participating candidates are plotted in the direction of the vertical axis 504 (upper part of the graph), and weight loss cases in a state of caution are plotted in the direction of the vertical axis 505 (lower part of the graph). Is done. In addition, weight loss cases with better living conditions compared to participating candidates are plotted in the direction of the horizontal axis 506 (right side of the graph), and weight loss cases in a state of caution are plotted in the direction of the horizontal axis 507 (left side of the graph). The

具体的には、図12の408に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が5、生活情報の絶対一致度が4である。この参加者の事例では図示していないが、生活情報の不一致度が1である減量事例である。この場合、生活情報の不一致度が0以上であるので、図14上では、横軸506の方向に、黒丸のアイコン508としてプロットされる。図中509は、この黒丸のアイコンの減量事例の体重の減少量(5.1kg)の表示である。他の例として、図12の410に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が4、生活情報の絶対一致度が4である。図示していないが、体質情報の不一致度が−1、生活情報の不一致度が1である減量事例である。この場合、体質情報の不一致度が0以下、生活情報の不一致度が0以上であるので、図14上では、縦軸505、横軸506の方向に、黒丸のアイコン510がプロットされ、体重の減少量(5.5kg)を表示する。   Specifically, in the weight loss example shown at 408 in FIG. 12, the absolute coincidence degree of the constitution information is 5 and the absolute coincidence degree of the life information is 4. Although not illustrated in this participant's case, it is a weight loss case where the disagreement degree of life information is 1. In this case, since the disagreement degree of the life information is 0 or more, it is plotted as a black circle icon 508 in the direction of the horizontal axis 506 on FIG. In the figure, 509 is a display of the weight loss (5.1 kg) of the weight loss example of the black circle icon. As another example, the weight loss example indicated by 410 in FIG. 12 has an absolute coincidence degree of 4 constitutional information and an absolute coincidence degree of life information of 4. Although not shown, it is a weight loss example in which the disagreement degree of the constitutional information is -1 and the disagreement degree of the life information is 1. In this case, since the disagreement degree of the constitutional information is 0 or less and the disagreement degree of the life information is 0 or more, a black circle icon 510 is plotted in the direction of the vertical axis 505 and the horizontal axis 506 on FIG. The amount of decrease (5.5 kg) is displayed.

次に、本実施形態における類似事例を検索して表示する一連の手順について説明する。   Next, a series of procedures for searching for and displaying similar cases in the present embodiment will be described.

先ず、図3の体質情報検索条件入力ステップ1において、サーバ400は指導者端末装置200等から参加候補者の体型と検査値に関する情報を含む体質情報を取り込む。具体的には、図5に示す入力画面901を参加候補者自身(あるいは参加候補者の状況を確認した指導者)が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、基本情報903、体型602、検査値情報905、薬剤の服用状況909を入力する。入力した内容は、サーバ400に予め用意された図4に示した参加候補者管理データベースD5に格納される。   First, in the constitution information search condition input step 1 in FIG. 3, the server 400 takes in constitution information including information on the participant's body shape and examination values from the leader terminal device 200 or the like. Specifically, the participation candidate himself (or a leader who confirmed the situation of the participation candidate) displays the basic information 903 and the body type 602 on the input screen 901 shown in FIG. 5 based on the current situation of the participation candidate. The test value information 905 and the medication status 909 are input. The input contents are stored in the participation candidate management database D5 shown in FIG.

次に、図3の生活状況検索条件入力ステップ2において、参加候補者の生活習慣と周囲環境に関する情報を含む生活情報を取り込む。具体的には、図5に示す入力画面901を参加候補者自身(あるいは参加候補者の状況を確認した指導者)が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、生活情報907を入力する。入力した内容は、予め用意された図4に示したデータ構造を格納可能なデータ格納領域に格納される。   Next, in the living condition search condition input step 2 in FIG. 3, living information including information on the lifestyle and surrounding environment of the participating candidates is captured. Specifically, the participation candidate himself (or a leader who confirmed the situation of the participation candidate) inputs the living information 907 on the input screen 901 shown in FIG. 5 based on the current situation of the participation candidate. . The input contents are stored in a data storage area in which the data structure shown in FIG. 4 prepared in advance can be stored.

次に、上記の入力が完了した後、図5に示す入力画面901の検索ボタン908を押下すると、図3の類似事例検索処理ステップ3が起動し、体質情報検索条件入力ステップ1及び生活状況検索条件入力ステップ2において参加候補者管理データベースD5に取り込まれた参加候補者の体質情報及び生活情報に類似した減量事例について事例データベースD100を検索し、類似性を示す各指標の算出を行う。具体的には、図6に示した処理手順に従って、図8に示したデータ構造を有する事例データベースD100の参加者管理データベースD1に格納された複数の他の参加者の減量事例から、性別が参加候補者と一致し、年齢が参加候補者の5歳下から5歳上までの範囲、かつ、減量に成功している事例(参加者)に対して、体質情報の不一致度X、絶対不一致度XX、生活情報の不一致度Y、絶対不一致度YY、総合不一致度Zをそれぞれ算出する。   Next, when the search button 908 on the input screen 901 shown in FIG. 5 is pressed after the above input is completed, the similar case search processing step 3 in FIG. 3 is started, and the constitution information search condition input step 1 and the life situation search are performed. In the condition input step 2, the case database D100 is searched for weight loss cases similar to the constitution information and life information of the participation candidates taken into the participation candidate management database D5, and each index indicating similarity is calculated. Specifically, according to the processing procedure shown in FIG. 6, gender participates from a plurality of other participant weight loss cases stored in the participant management database D1 of the case database D100 having the data structure shown in FIG. Consistency information inconsistency X and absolute disagreement for cases (participants) that match the candidate, have an age range from 5 to 5 years old, and have succeeded in weight loss XX, life information mismatch Y, absolute mismatch YY, and overall mismatch Z are calculated.

最後に、図3の類似事例検索処理ステップ3で検索と指標の算出を行った減量事例を、検索結果表示ステップ4にて表示する。具体的には、上述したように図12、図13、図14に示す形で表示する。   Finally, the weight loss cases for which the search and index calculation are performed in the similar case search processing step 3 in FIG. 3 are displayed in the search result display step 4. Specifically, it is displayed in the form shown in FIGS. 12, 13, and 14 as described above.

図15は、図7に示した検査値を異常指標に変換の変形例を示し、(a)はTG(トリグリセリド)の検査値から異常指標202への変換例を示し、(b)はHbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)の検査値から異常指標207への変換例を示し、(c)は男性のHDLから異常指標212への変換例を示し、(d)は、女性のHDLから異常指標217への変換例を示す。   FIG. 15 shows a modification example of converting the test value shown in FIG. 7 into an abnormal index, (a) shows a conversion example from the test value of TG (triglyceride) to the abnormal index 202, and (b) shows HbA1c ( (C) shows a conversion example from male HDL to abnormal index 212, and (d) shows conversion from female HDL to abnormal index 217. An example of conversion is shown.

生活習慣改善プログラムが減量を対象とする場合、減量対象となった参加者の検査値は基準の範囲を超える場合が多い。そこで、図15の変形例では、図7のように検査値が基準の範囲から外れたときに1また−1とするのではなく、予め設定した下限値から上限値まで連続的に検査値と異常指標の関係を変化させるようにした。   When the lifestyle improvement program targets weight loss, the test values of participants who are targeted for weight loss often exceed the standard range. Therefore, in the modification of FIG. 15, when the inspection value is out of the reference range as shown in FIG. 7, instead of 1 or −1, the inspection value is continuously set from the preset lower limit value to the upper limit value. Changed the relationship between abnormal indicators.

例えば、図15(a)のTG(トリグリセリド)の検査値から異常指標202への変換は、TGの値が30から400の間で、異常指標が−1から1の間で比例するように変換グラフが設定される。図7(a)の例では、TGの値が30以下で異常指標が−1となり、TGの値が150以上で異常指標が1となる変換グラフを示した。これに対して、図15(a)では、TGの値が400までの間で異常指標が1まで変化するため、TGの値が150以上の参加者または参加候補者の間で異常指標の細かな比較が可能となり、異常指標が相対的に高いまたは低いのかを判定することができる。   For example, the conversion from the test value of TG (triglyceride) in FIG. 15A to the abnormality index 202 is performed so that the value of TG is proportional to between 30 and 400 and the abnormality index is proportional to between −1 and 1. A graph is set. The example of FIG. 7A shows a conversion graph in which the TG value is 30 or less, the abnormality index is -1, the TG value is 150 or more, and the abnormality index is 1. On the other hand, in FIG. 15A, since the abnormality index changes to 1 while the TG value is up to 400, the abnormality index is fine among participants or participation candidates with a TG value of 150 or more. Comparison is possible, and it can be determined whether the abnormality index is relatively high or low.

同様に、図15(b)ではHbA1c(ヘモグロビン・エィワンシー)の検査値が4.0〜8.0の間で異常指標が−1から1の間で連続的に変化するように設定し、図15(c)では男性のHDLが30〜100の間で異常指標が1〜−1の間で連続的に変化するように設定し、図15(d)では女性のHDLが30〜110の間で異常指標が1〜−1の間で連続的に変化するように設定する。検査値から異常指標への変換を連続的にすることで、異常指標による参加者(または参加候補者)の細かな比較が可能となる。   Similarly, in FIG. 15 (b), the test value of HbA1c (hemoglobin AI) is set so as to continuously change between −1 and 1 while the test value is 4.0 to 8.0. In 15 (c), the male HDL is set between 30 and 100 so that the abnormal index continuously changes between 1 and -1, and in FIG. 15 (d), the female HDL is between 30 and 110. The abnormality index is set so as to continuously change between 1 and -1. By continuously converting the test value to the abnormal index, it is possible to make a detailed comparison of participants (or participating candidates) based on the abnormal index.

図16は、上記図13に示した参加者が、どのような減量メニューを実施し、また、どのような生活イベントが発生したのかを、減量メニューと生活イベントの項目毎に頻度を示す棒グラフで表示したものである。上記図13の画面から所定のキー入力(例えば、ファンクションキー)等によりサーバ400は、指導者端末装置200等に図16の画面701を表示させる。   FIG. 16 is a bar graph showing what weight reduction menu the participant shown in FIG. 13 performs and what kind of life event has occurred for each item of the weight reduction menu and the life event. It is displayed. The server 400 causes the instructor terminal device 200 or the like to display the screen 701 in FIG. 16 by a predetermined key input (for example, a function key) from the screen in FIG.

上記図16の画面701には、図13の参加者が選択した100kcalカードの実施状況を示す領域702と、参加者が選択した100kcalカードの種類と実施状況を示す領域704と、生活イベントの発生頻度を示す領域706が設定される。   The screen 701 in FIG. 16 includes an area 702 indicating the implementation status of the 100 kcal card selected by the participant in FIG. 13, an area 704 indicating the type and implementation status of the 100 kcal card selected by the participant, and the occurrence of a life event. An area 706 indicating the frequency is set.

領域702には、生活習慣改善プログラムの期間(減量期間)中に参加者が選択した100Kcalカードの実施枚数703が棒グラフにて表示される。カードの実施枚数703は、選択された参加者のIDから経過情報データベースD2の行動記録134の「実施カード枚数」を全ての減量期間についてサーバ400が集計し、この集計した値を棒グラフとして表示する。   In an area 702, the number of executed 100Kcal cards 703 selected by the participant during the lifestyle improvement program period (weight loss period) is displayed as a bar graph. As for the number of cards executed 703, the server 400 adds up the “number of executed cards” in the action record 134 of the progress information database D2 from the selected participant ID for all the weight reduction periods, and displays the totaled value as a bar graph. .

領域704には、参加者が選択した100Kcalカードの項目709〜718と、各項目の実施枚数が棒グラフにて表示される。サーバ400は、参加者が選択した100Kcalカードの項目709〜718は、個人別プログラムデータベースD3に登録された当該参加者の100Kcalカード(食事メニュー、運動メニュー)のID(D304,D305)を取得し、食事カロリーデータベースD6または運動カロリーデータベースD7からメニュー名(D603、D703)を取得して項目709〜718に表示する。そして、サーバ400は当該参加者の経過情報データベースD2から行動記録134のうち実施カードIDを取得し、減量期間内の実施カードID毎に出現頻度を集計し、集計した値をID毎に対応する項目709〜718の棒グラフとして表示する。   In the area 704, items 709 to 718 of the 100 Kcal card selected by the participant and the number of implemented items are displayed in a bar graph. The server 400 acquires the IDs (D304, D305) of the 100 Kcal card (meal menu, exercise menu) of the participant registered in the individual program database D3 for the items 709 to 718 of the 100 Kcal card selected by the participant. The menu names (D603, D703) are acquired from the meal calorie database D6 or the exercise calorie database D7 and displayed in the items 709 to 718. And the server 400 acquires implementation card ID among the action records 134 from the said participant's progress information database D2, totals appearance frequency for every implementation card ID in a weight reduction period, and respond | corresponds the total value for every ID. It displays as a bar graph of items 709-718.

領域706には、減量期間中に参加者に発生した生活イベントの項目719〜725と、各項目の発生頻度が棒グラフにて表示される。サーバ400は、選択された参加者のIDから経過情報データベースD2の行動記録134の生活イベントがYESの項目を集計し、この集計した値を各項目719〜725毎に棒グラフとして表示する。   In a region 706, items 719 to 725 of life events that occurred in the participants during the weight loss period and the occurrence frequency of each item are displayed in a bar graph. The server 400 totals items in which the life event in the action record 134 of the progress information database D2 is YES from the selected participant ID, and displays the total value as a bar graph for each item 719 to 725.

参加候補者は、減量に成功した参加者がどのような100Kcalカードを選択して実施したのかを知ることができ、さらに、選択した参加者の生活イベントがどのような状況であったのかを知ることができる。すなわち、参加候補者は図16の画面から、自分と体質情報と生活習慣が類似するとサーバ400が判定した参加者について、具体的な減量メニュー(100Kcalカード)の選択と、生活イベントの状況を棒グラフから取得し、生活習慣改善プログラムへの参加に対する自信をつけることができる。   Candidates can know what kind of 100Kcal card the participant who succeeded in weight loss has selected and implemented, and also know what situation the life event of the selected participant was be able to. That is, for the participants who have determined that the server 400 determines that their constitution information and lifestyle are similar to each other from the screen of FIG. 16, the participant candidates select a specific weight loss menu (100 Kcal card) and the status of the life event. And gain confidence in participating in lifestyle improvement programs.

図17は、図13の減量事例の詳細表示の変形例を示す。図13の減量事例の詳細表示では、減量に成功した参加者の生活イベントについて、減量期間の経過日毎に各生活イベントの有無をアイコン624で表示した。このため、生活イベントのうち、出張614や夜勤618等の発生パターンから、個人を特定される可能性がある。そこで、図17に示す減量事例の詳細表示では、生活イベントの発生状況については、減量期間の経過日を10日単位で区切り、10日間の生活イベントの発生頻度をグラフの濃淡で示すことで、個人の特定を難しくしながら、参加候補者に対して生活イベントの発生状況を示唆するようにしたものである。   FIG. 17 shows a modification of the detailed display of the weight loss example of FIG. In the detailed display of the weight loss example in FIG. 13, the presence / absence of each life event is displayed with an icon 624 for each day of the weight loss period for the life event of the participant who succeeded in weight reduction. For this reason, among the life events, there is a possibility that an individual is specified from the occurrence pattern of business trip 614, night shift 618, and the like. Therefore, in the detailed display of the weight loss example shown in FIG. 17, regarding the occurrence status of the life event, the elapsed date of the weight loss period is divided in units of 10 days, and the occurrence frequency of the life event for 10 days is indicated by the shading of the graph. While it is difficult to identify individuals, it suggests the occurrence of life events to participating candidates.

図17において、生活イベントのうち、例えば、飲み会612の発生頻度では、10日間のうち5日以上飲み会があったときにはグラフ632のパターンで表示を行い、10日間のうち1日以上飲み会があったときにはグラフ634のパターンで表示を行う。他の生活イベントについても、同様に、発生日数に応じて表示するパターンを予め設定しておき、選択した参加者の経過情報データベースD2から行動記録134を集計することで、10日間毎の生活イベントのパターンを表示する。なお、表示するパターンは予め設定したしきい値に応じて模様や色など適宜変更すればよい。   In FIG. 17, for example, in the frequency of occurrence of a drinking party 612 among the life events, when there is a drinking party for 5 days or more in 10 days, the pattern 632 is displayed and the drinking party is held for 1 day or more in 10 days. When there is, display is performed with the pattern of the graph 634. Similarly, for other life events, a pattern to be displayed according to the number of days of occurrence is set in advance, and the action records 134 are totaled from the progress information database D2 of the selected participant, so that every 10 days of life events Display the pattern. Note that the pattern to be displayed may be appropriately changed according to a preset threshold value.

以上のように、図17のように生活イベントは、所定の期間(例えば、10日間)内での発生頻度を表示することで、生活習慣改善プログラムの参加者が特定されるのを抑制しながら、参加候補者に生活習慣改善プログラムの成功事例の生活イベントの発生状況を提示することができる。   As described above, the life event as shown in FIG. 17 displays the frequency of occurrence within a predetermined period (for example, 10 days), while suppressing the identification of participants in the lifestyle improvement program. , It is possible to present the status of occurrence of life events of successful examples of lifestyle improvement programs to participating candidates.

図18は、図14の減量事例のグラフ表示の変形例を示す。図18の減量事例のグラフは、図14のグラフに統合一致度の円グラフ521,522を加え、軸504,506のメモリを統合一致度に置き換えたもので、その他の構成は図14と同様である。   FIG. 18 shows a modification of the graph display of the weight loss example of FIG. The weight loss example graph of FIG. 18 is obtained by adding the integrated coincidence pie charts 521 and 522 to the graph of FIG. 14 and replacing the memories of the axes 504 and 506 with the unified coincidence, and the other configurations are the same as FIG. It is.

図18では、円グラフ521,522により、類似例の検索対象となっている参加候補者の体質情報及び生活情報のアイコン503に近い参加者の事例を容易に識別することができる。   In FIG. 18, the pie charts 521 and 522 can easily identify an example of a participant who is close to the constitution information and life information icon 503 of the candidate candidate who is the search target of the similar example.

<類似事例提示処理F3>
図19は、図2のF3で行われる参加者に対する類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図2の類似事例提示処理F3では、これから生活習慣改善プログラムを開始する参加者が減量メニューを選択する初期設定(F4)を行う際、あるいは初期設定の直前などに、過去の減量事例から成功した事例と、失敗した事例の双方を参照可能とし、より参加者に適した減量メニューの選択を行うことを推進する。
<Similar case presentation process F3>
FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of similar case presentation processing for a participant performed in F3 of FIG. In the similar case presentation process F3 in FIG. 2, a participant who starts a lifestyle improvement program from now on succeeds from past weight loss cases, such as when performing initial setting (F4) for selecting a weight loss menu, or immediately before the initial setting. Make it possible to refer to both cases and failed cases, and promote the selection of weight loss menus that are more suitable for participants.

この類似事例提示処理F3では、前記図3の参加候補者に対する類似事例提示処理F30の検索対象に、過去の参加者の成功事例に加えて失敗事例を含み、体質情報検索条件入力(ステップ1)と生活情報検索条件入力(ステップ2)では参加者の情報を用いる点が相違点である。   In the similar case presentation process F3, the search target of the similar case presentation process F30 for the participation candidate in FIG. 3 includes a failure case in addition to a past participant's success case, and the constitution information search condition input (step 1) The difference is that the participant information is used in the life information search condition input (step 2).

なお、過去の参加者の失敗事例は、減量結果データベースD4のプログラム終了フラグ160が「1」(終了)で、かつ、減量成功フラグが「0」(不成功)の参加者が失敗事例となる。   Note that failure cases of past participants are failure cases where the program end flag 160 of the weight reduction result database D4 is “1” (end) and the weight loss success flag is “0” (unsuccessful). .

図19の処理は、前記図3に示した図2のF80で行われる類似事例提示処理に、ステップ5の検索事例条件入力を加え、この検索事例条件を含んで新たに指導対象となる参加者に対する類似事例をサーバ400が事例データベース100から抽出する点が図3と相違し、また、ステップ1及びステップ2では、図3の参加候補者に代わって、指導対象になる参加者の体質情報と生活情報を入力する点が相違し、その他は同様の構成である。   The process of FIG. 19 adds the search case condition input of step 5 to the similar case presentation process performed in F80 of FIG. 2 shown in FIG. 3, and a participant who newly becomes an instruction target including the search case condition. 3 is different from FIG. 3 in that the server 400 extracts similar cases from the case database 100, and in step 1 and step 2, the constitution information of the participants to be instructed is replaced with the participation candidates in FIG. The point of inputting life information is different, and the rest is the same configuration.

図20は、図19のステップ5で入力する検索事例条件の一例を示す画面イメージである。図20は、前記図5に示した、体質情報検索条件入力(ステップ1)と生活情報検索条件入力(ステップ2)の入力画面901に、検索事例条件として検索範囲910を加えたものである。   FIG. 20 is a screen image showing an example of the search case condition input in step 5 of FIG. FIG. 20 is obtained by adding a search range 910 as a search case condition to the input screen 901 of the constitution information search condition input (step 1) and the life information search condition input (step 2) shown in FIG.

図20の検索範囲910は、類似例に失敗した参加者の事例(失敗事例)を含めるか否かのチェックボックスで、当該入力欄をクリックすることなどで成功事例に加えて失敗事例の検索を加える。   A search range 910 in FIG. 20 is a check box for whether or not to include a case (failure case) of a participant who failed in a similar case, and search for a failure case in addition to the success case by clicking the input field. Add.

その他の構成は図5と同様である。本実施形態では、体質情報検索条件入力(ステップ1)と生活情報検索条件入力(ステップ2)の入力画面901に、検索事例条件の入力欄を設ける例を示したが、検索事例条件を他の画面で構成してもよい。   Other configurations are the same as those in FIG. In the present embodiment, an example in which an input field for search case conditions is provided on the input screen 901 of the constitution information search condition input (step 1) and the life information search condition input (step 2) is shown. You may comprise with a screen.

図20において、前記図5と同様にして指導対象となる参加者の体質情報及び生活情報を入力してから、失敗事例を類似例に加えるか否かを検索範囲910で設定し、検索ボタン908をクリックすることで類似例の検索が前記図3と同様に行われる。上述したように、検索範囲910で失敗事例が設定されている場合には、サーバ400は事例データベース100から減量の成功者と失敗者の双方から類似例を検索し、失敗事例については後述するように識別する。   In FIG. 20, after inputting the constitutional information and life information of the participant to be instructed in the same manner as in FIG. 5, whether or not to add the failure example to the similar example is set in the search range 910, and the search button 908 By clicking, a similar example search is performed in the same manner as in FIG. As described above, when a failure case is set in the search range 910, the server 400 searches the case database 100 for similar cases from both successful and unsuccessful weight loss, and the failure case will be described later. To identify.

図21は、図19のステップ4の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。図21は、図12の画面イメージと同一の構成であるが、成功事例に加えて失敗した参加者の事例414が含まれている点が相違する。   FIG. 21 is a screen image showing an example of the screen by the search result display in step 4 of FIG. FIG. 21 has the same configuration as that of the screen image of FIG. 12 except that a failed participant case 414 is included in addition to the successful case.

図21の失敗事例414は、上述のようにプログラム終了フラグ160が「1」(終了)で、かつ、減量成功フラグが「0」のデータであり、成功事例とは異なる背景または彩色で表示される。図21の失敗事例では、指導対象となる参加者に対する一致度=9.0、体質情報の一致度=4、生活情報の一致度=4で体重の減少量が4.0のデータである。この失敗事例414を含む類似例について、グラフ表示ボタン412をクリックすると、サーバ400は図22で示すグラフを指導者端末装置200等に出力する。   The failure case 414 in FIG. 21 is data in which the program end flag 160 is “1” (end) and the weight loss success flag is “0” as described above, and is displayed in a background or color different from the success case. The In the failure example of FIG. 21, the degree of coincidence with respect to the participants to be instructed is 9.0, the degree of coincidence of constitutional information = 4, the degree of coincidence of life information = 4, and the weight loss is 4.0. When the graph display button 412 is clicked for a similar example including the failure case 414, the server 400 outputs the graph shown in FIG. 22 to the instructor terminal device 200 or the like.

図22は、図14と同様の構成で、上位5つの一致度の類似例を示す図21の事例をグラフ化したものである。   FIG. 22 is a graph of the example of FIG. 21 showing similar examples of the top five matching degrees with the same configuration as FIG.

図22において、失敗事例は黒い四角形のアイコン520に対応し、成功事例は黒丸のアイコン510、509等で表示される。縦軸504、横軸506などの構成は図14と同様である。   In FIG. 22, the failure case corresponds to a black square icon 520, and the success case is displayed with black circle icons 510, 509, and the like. The configuration of the vertical axis 504 and the horizontal axis 506 is the same as that in FIG.

図21の失敗事例414は、図22のアイコン520で表示され、体質情報の一致度=4、生活情報の一致度=4で体重の減少量が4.0のデータである。成功事例と失敗事例のアイコンを異なる形状や色で表示することで、成功事例と失敗事例を明確に識別できる。   The failure case 414 in FIG. 21 is data that is displayed by the icon 520 in FIG. 22 and whose constitutional information coincidence degree = 4, life information coincidence degree = 4, and the weight loss is 4.0. By displaying the success case and failure case icons in different shapes and colors, the success case and failure case can be clearly identified.

図23は、図16と同様の構成で、上位5つの一致度の類似例を示す図21の事例をグラフ化したものである。この画面は、上記図21の画面から失敗事例414を選択して所定のキー入力(例えば、ファンクションキー)等によりサーバ400は、指導者端末装置200等に図23の画面701を表示させる。   FIG. 23 is a graph of the example of FIG. 21 showing similar examples of the top five matching degrees with the same configuration as FIG. In this screen, the server 400 causes the instructor terminal device 200 to display the screen 701 in FIG. 23 by selecting the failure case 414 from the screen in FIG. 21 and inputting a predetermined key (for example, a function key).

サーバ400は、選択された失敗事例414の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域730に表示し、図21に表示された成功事例の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域731に表示する。なお、失敗事例414と対比する成功事例については、失敗事例414に一致度が近い成功事例等、予め設定した成功事例をサーバ400で選択するように設定すればよい。   The server 400 displays the details of the weight reduction menu selected by the participant of the selected failure case 414 in the area 730, and displays the details of the weight reduction menu selected by the participant of the successful case displayed in FIG. To do. Note that the success case compared with the failure case 414 may be set so that the server 400 selects a success case set in advance, such as a success case having a degree of coincidence close to the failure case 414.

成功事例の参加者が選択した減量メニューの領域731については、図16と同様で、図21の成功事例の参加者が選択した100kcalカードの実施状況を示す棒グラフ703と、成功事例の参加者が選択した100kcalカードの種類と実施状況を示す領域704が設定される。   The weight loss menu area 731 selected by the success case participant is the same as in FIG. 16, and the bar graph 703 showing the implementation status of the 100 kcal card selected by the success case participant in FIG. An area 704 indicating the type and implementation status of the selected 100 kcal card is set.

一方、失敗事例の減量メニューの領域732については、失敗事例414の参加者が選択した100kcalカードの実施状況を示す棒グラフ741と、成功事例の参加者が選択した100kcalカードの種類と実施状況を棒グラフで示す領域733が設定される。なお、領域733の棒グラフは、実施回数が少ない減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しづらいのかを示唆することができる。また、成功事例の領域704では、実施回数が多い減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しやすいのかを示唆することができる。   On the other hand, for the failure case weight reduction menu area 732, a bar graph 741 indicating the implementation status of the 100 kcal card selected by the participant of the failure example 414, and a bar graph indicating the type and implementation status of the 100 kcal card selected by the participant of the success example An area 733 indicated by is set. It should be noted that the bar graph in the region 733 can indicate which of the weight reduction menus is difficult to implement by displaying the weight reduction menus in the descending order of the number of executions. Moreover, in the success example area 704, it is possible to suggest which weight reduction menu is easy to implement by displaying the weight reduction menus in the order of the number of executions in order.

このように、新たに指導対象となる参加者に、過去の生活習慣改善プログラムの事例の内、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例414を提示することで、減量メニューなどの選択に役立てることができる。つまり、指導者及び新たな参加者は、当該参加者と基本情報141が類似する過去の参加者の事のうち、体質情報と生活情報が近い過去の成功事例の参加者が選択した減量メニューを選択することで、新たな参加者に生活習慣改善プログラムを成功させる自信を付けることができる。また、当該参加者に類似する過去の参加者の失敗事例を提示することで、どのような減量メニューが実行しづらいかを理解することが可能となり、生活習慣改善プログラムに失敗するのを抑制することができる。   Thus, the weight reduction menu can be obtained by presenting the success case and failure case 414 of the past participant similar to the participant among the cases of the past lifestyle improvement program to the participant who is newly instructed. It can be used for selection. That is, the instructor and the new participant can use the weight loss menu selected by the past successful case participants whose constitution information and life information are similar among the past participants whose basic information 141 is similar to the participant. By choosing, new participants can be confident that their lifestyle improvement program will succeed. In addition, by presenting failure cases of past participants similar to the participant, it becomes possible to understand what kind of weight loss menu is difficult to execute, and suppress failure in lifestyle improvement programs be able to.

<類似事例提示処理F80>
上記図2のF8では、所定の周期(例えば、10日毎、但し初回は11に目)で指導者が参加者に対して指導を行う。この所定の周期の指導の際に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースD100から抽出して提示する(F80)。
<Similar case presentation process F80>
In F8 of FIG. 2, the instructor provides guidance to the participant at a predetermined cycle (for example, every 10 days, but the first time is 11). In the guidance of this predetermined cycle, the lifestyle improvement examples of past participants whose health condition and lifestyle are similar to the participants of the lifestyle improvement program are extracted from the case database D100 and presented (F80).

この類似例提示処理F80では、上記類似事例提示処理F3,F30とは異なり、生活習慣改善プログラムが完了した参加者のみならず、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者も類似事例の検索対象とする。   In the similar example presentation process F80, unlike the similar case presentation processes F3 and F30, not only participants who have completed the lifestyle improvement program but also participants who are implementing the lifestyle improvement program are searched for similar cases. To do.

これにより、指導対象の参加者と体質情報及び生活情報が類似する全ての参加者の生活習慣改善状況を事例データベースD100から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。   Thereby, the weight reduction menu can be reconsidered by extracting from the case database D100 the lifestyle improvement status of all participants whose constitution information and life information are similar to the participant to be instructed.

上記類似事例提示処理F3、F30では、新たな参加者または参加候補者に対して生活習慣改善プログラムの成功事例(または失敗事例)を提示することで、参加者または参加候補者に生活習慣改善プログラムを完遂できることを示唆する。一方、類似事例提示処理F80では、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対して、成功した参加者の事例を提示するのに留まらず、生活習慣改善プログラムに失敗した事例や生活習慣改善プログラムの実施中の事例を提示することで、指導対象の参加者に対して減量メニューの再考などを示唆して生活習慣改善プログラムを成功させることが目的となる。   In the similar case presentation processes F3 and F30, the lifestyle improvement program is presented to the participant or the candidate candidate by presenting the successful case (or failure example) of the lifestyle improvement program to the new participant or candidate. It is suggested that can be completed. On the other hand, the similar case presentation process F80 is not limited to presenting successful participant cases to participants who are carrying out lifestyle improvement programs, and examples of cases where lifestyle improvement programs have failed or lifestyle improvement programs. The purpose of this program is to suggest a reconsideration of the weight loss menu for participants who are instructed to make a lifestyle improvement program successful.

図24は、図2のF80で行われる類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図24の類似事例提示処理F80は、指導者端末装置200または参加者端末装置300からの指令によりサーバ400で起動され、検索結果が前記端末に送信される。   FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of similar case presentation processing performed in F80 of FIG. The similar case presentation process F80 of FIG. 24 is started by the server 400 in response to a command from the leader terminal device 200 or the participant terminal device 300, and a search result is transmitted to the terminal.

図24では、前記図19の類似事例提示処理F3に、指導対象の参加者の減量パターン(生活習慣改善プログラムの改善パターン)と事例データベースD100の他の参加者の減量パターンを設定する改善生活習慣検索条件入力ステップ6を加え、ステップ3の類似例検索処理で、ステップ6で求めた減量パターンが一致する事例から前記第1の実施形態と同様に類似例の抽出を行うようにしたもので、その他の構成は前記図19の類似事例提示処理F3と同様である。   24, in the similar case presentation process F3 of FIG. 19, an improved lifestyle that sets a weight loss pattern (improvement pattern of a lifestyle improvement program) of participants to be instructed and a weight loss pattern of other participants in the case database D100. A search condition input step 6 is added, and in the similar example search process of step 3, similar examples are extracted from the case where the weight loss patterns obtained in step 6 match as in the first embodiment. Other configurations are the same as those of the similar case presentation process F3 of FIG.

なお、ステップ6では、減量パターンによる絞り込みを行わず、図12の検索結果表示画面等に減量パターンの一致または不一致を表示するようにしても良い。   In step 6, it is also possible to display the match or mismatch of the weight reduction pattern on the search result display screen of FIG.

図25は、改善生活習慣検索条件入力ステップ6でサーバ400が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。   FIG. 25 is a flowchart showing detailed processing executed by the server 400 in the improved lifestyle search condition input step 6.

ステップ321では、サーバ400が指導対象の参加者IDと指導対象日(10日毎)を指導者端末装置200または参加者端末装置300から受け付ける。そして、サーバ400は参加者ID、指導対象日から事例データベースD100を構成する経過情報データベースD2を抽出し、当該参加者ID131が一致し、指導対象日と一致する経過日数132のデータで、目標管理135の10日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンIを後述する図26の処理により設定する。   In step 321, the server 400 receives the participant ID to be instructed and the instruction target date (every 10 days) from the instructor terminal device 200 or the participant terminal device 300. Then, the server 400 extracts the progress information database D2 constituting the case database D100 from the participant ID and the guidance target date, and the target management is performed with the data of the elapsed days 132 that match the participant ID 131 and the guidance target date. With reference to 135, a reduction achievement flag every 10 days, a reduction pattern I is set by the process of FIG.

次に、他の参加者についても、事例データベースD100を構成する経過情報データベースD2を読み出して(ステップ322)、参加者毎に指導対象日に経過日数132が一致するデータについて、目標管理135の10日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンJを後述する図26の処理により設定する(ステップ323)。   Next, for the other participants, the progress information database D2 constituting the case database D100 is read (step 322), and the data of which the elapsed days 132 coincide with the guidance target date for each participant is set to 10 in the goal management 135. With reference to the daily reduction achievement flag, the reduction pattern J is set by the processing of FIG. 26 described later (step 323).

そして、ステップ324では、上記ステップ323で求めた他の参加者の減量パターンJが、指導対象の参加者の減量パターンIと一致するか否かを判定する。減量パターンJが指導対象の参加者の減量パターンIに一致していれば、ステップ325へ進んで類似例の候補として一時的に保存する。類似例の候補はサーバ400の記憶装置に格納しておけばよい。一方、減量パターンJが指導対象の参加者の減量パターンIに一致していなければ、減量パターンJを破棄する。   In step 324, it is determined whether or not the weight loss pattern J of the other participant obtained in step 323 matches the weight loss pattern I of the participant to be instructed. If the weight loss pattern J matches the weight loss pattern I of the participant to be instructed, the process proceeds to step 325 and is temporarily stored as a candidate for a similar example. The similar example candidates may be stored in the storage device of the server 400. On the other hand, if the weight loss pattern J does not match the weight loss pattern I of the participant to be instructed, the weight loss pattern J is discarded.

次にステップ326では、事例データベースD100の経過情報データベースD2について全ての参加者について減量パターンJの算出が完了したか否かを判定し、完了していなければステップ322へ戻って上記処理を繰り返す。一方、全ての参加者について減量パターンJの算出が完了すると、ステップ6の処理を完了して次の類似例検索処理(ステップ3)に進む。   Next, in step 326, it is determined whether or not the calculation of the weight loss pattern J has been completed for all participants in the progress information database D2 of the case database D100. If not completed, the process returns to step 322 and the above processing is repeated. On the other hand, when the calculation of the weight loss pattern J is completed for all the participants, the process of step 6 is completed, and the process proceeds to the next similar example search process (step 3).

図26は、上記図25のステップ321、323で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。   FIG. 26 is a flowchart showing an example of a subroutine for calculating the reduction pattern performed in steps 321 and 323 of FIG.

まず、ステップ351では、着目している参加者について、経過情報データベースD2から指導対象日に一致する経過日数132のデータを検索する。そして、検索した経過情報データベースD2のデータについて、目標管理135の10日毎の減量達成フラグが「1」(達成)であるか否かを判定し、「0」(未達)であればステップ352へ進み、「1」であればステップ352へ進み357へ進む。   First, in step 351, the data of elapsed days 132 that coincide with the guidance target date is searched from the progress information database D2 for the participant who is paying attention. Then, with respect to the data of the retrieved progress information database D2, it is determined whether or not the weight reduction achievement flag every 10 days of the target management 135 is “1” (achieved). If “1”, the process proceeds to step 352 and proceeds to 357.

「0」の場合のステップ352では、現在読み込んだ参加者のN日目(指導対象日)のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が30%以下であればステップ353へ進み、目標達成率が30%を超えていればステップ354に進む。例えば、指導対象日N=40で40日目の情報を読み込んだ場合、同一の参加者の10日目、20日目、30日目のデータを読み込んで目標達成率を求める。   In step 352 in the case of “0”, a target achievement rate is obtained by adding up the weight reduction achievement flags of past data rather than the data on the Nth day (guidance target date) of the currently read participant, and the target achievement rate is 30. If it is less than or equal to%, the process proceeds to step 353, and if the target achievement rate exceeds 30%, the process proceeds to step 354. For example, when the information on the 40th day is read with the instruction target date N = 40, the data on the 10th day, the 20th day, and the 30th day of the same participant is read to obtain the target achievement rate.

ステップ353では、N日目が目標未達で、かつ、N日目以前の目標達成率が30%以下であるため減量パターン=0に設定する。   In step 353, since the target is not achieved on the Nth day and the target achievement rate before the Nth day is 30% or less, the reduction pattern = 0 is set.

ステップ354では、N日目よりも過去のデータの目標達成率が70%以上であるか否かを判定する。目標達成率が70%以上であれば減量パターン=2に設定し、目標達成率が70%未満かつ30%超では減量パターン=1に設定する。   In step 354, it is determined whether the target achievement rate of the past data from the Nth day is 70% or more. If the target achievement rate is 70% or more, the reduction pattern = 2 is set, and if the target achievement rate is less than 70% and more than 30%, the reduction pattern = 1 is set.

上記ステップ351の判定で「1」の場合のステップ357では、現在読み込んだ参加者のN日目のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が30%以下であればステップ359へ進み、目標達成率が30%を超えていればステップ358に進む。   In the step 357 in the case of “1” in the determination of the above step 351, the target achievement rate is obtained by adding the reduction achievement flags of the past data rather than the N-th day data of the currently read participant to obtain the target achievement rate. If it is 30% or less, the process proceeds to step 359, and if the target achievement rate exceeds 30%, the process proceeds to step 358.

ステップ358では、N日目が目標達成で、かつ、N日目以前の目標達成率が30%以下であるため減量パターン=3に設定する。   In step 358, since the goal is achieved on the Nth day and the goal achievement rate before the Nth day is 30% or less, the reduction pattern = 3 is set.

ステップ359では、N日目よりも過去のデータの目標達成率が70%以上であるか否かを判定する。目標達成率が70%以上であれば減量パターン=5に設定し、目標達成率が70%未満かつ30%超では減量パターン=4に設定する。   In step 359, it is determined whether the target achievement rate of the past data from the Nth day is 70% or more. If the target achievement rate is 70% or more, the reduction pattern is set to 5. If the target achievement rate is less than 70% and more than 30%, the reduction pattern is set to 4.

上記処理により、減量パターンは0〜5に分類され、減量パターンの値が大きいほど、N日目の目標達成率と過去の目標達成率が良く、生活習慣改善プログラムの進捗状況が良いことを示している。   By the above processing, the weight loss pattern is classified into 0 to 5, and the larger the weight loss pattern value, the better the goal achievement rate and the past goal achievement rate on the Nth day, and the better the progress of the lifestyle improvement program. ing.

例えば、指導対象の参加者が経過日数132=40日目の指導を受ける際に図28で示すような減量状況であったとする。この場合、N日目が目標未達で、過去の目標達成率が30%超えであるので、図26より減量パターンI=2となる。   For example, it is assumed that the participant to be instructed is in a weight reduction situation as shown in FIG. In this case, the target has not been reached on the Nth day, and the past target achievement rate exceeds 30%, so the reduction pattern I = 2 from FIG.

次に、他の参加者の例として、図27の参加者は、40日目が未達で、過去(10日〜30日)の目標達成率が70%以上のため、減量パターンJ=2となって、指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。   Next, as another example of the participant, since the participant in FIG. 27 has not reached the 40th day and the target achievement rate in the past (10th to 30th) is 70% or more, the weight loss pattern J = 2 And accumulated as candidates for similar cases of participants to be instructed.

また、他の参加者の例として、図29の参加者は、40日目が未達で、過去(10日〜30日)の目標達成率が70%以上のため、減量パターンJ=2となって、この参加者の事例も指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。   In addition, as another example of the participant, the participant in FIG. 29 has not reached the 40th day and the target achievement rate in the past (10th to 30th) is 70% or more, so the weight loss pattern J = 2 Thus, this participant case is also accumulated as a candidate for a similar case of the participant to be instructed.

さらに、他の参加者の例として、図30の参加者は、40日目が達成で、過去(10日〜30日)の目標達成率が30%〜70%のため、減量パターンJ=4となって、この参加者の事例は指導対象の参加者の類似事例の候補から除外される。   Furthermore, as another example of the participant, the participant in FIG. 30 achieves the 40th day and the target achievement rate in the past (10th to 30th) is 30% to 70%, so the weight loss pattern J = 4 Thus, the participant's case is excluded from the similar case candidates of the target participant.

こうして、図24のステップ6では、指導対象の指導対象日における指導対象の参加者の減量パターンと一致する事例データベースD100の減量パターンの参加者を事例の候補として抽出する。   In this way, in step 6 of FIG. 24, the participant of the weight reduction pattern in the case database D100 that matches the weight reduction pattern of the guidance target participant on the guidance target date is extracted as a case candidate.

そして、ステップ3では、上記図19のステップ3と同様に検索した類似事例のうち、ステップ6の事例の候補となった参加者を類似事例として出力する。   Then, in step 3, among the similar cases retrieved in the same manner as in step 3 of FIG. 19, the participant who is a candidate for the case in step 6 is output as a similar case.

ステップ4の検索結果では、指導対象の参加者とN日目の減量パターンが一致する減量事例が表示されることになる。減量パターンが一致する類似事例には、図27の参加者(事例)のように、40日目が未達でも最終的に減量に成功した事例と、図29の参加者のように40日目が未達で、それ以降も未達で減量に失敗した事例が含まれる。これらのデータについて、図13のグラフから生活イベントの発生パターンや、図16で示した減量メニューの詳細などを表示することで、指導対象の参加者の今後について、減量メニューの見直しや、生活イベントなどに対する注意を具体的に行うことが可能となる。   In the search result of Step 4, a weight loss example in which the weight reduction pattern on the Nth day coincides with the participant to be instructed. The similar cases with the same weight loss pattern include a case where the 40th day was not reached, as in the case of a participant (case) in FIG. Is not achieved, and after that, it has not been achieved and the weight loss has been included. About these data, the occurrence pattern of the life event and the details of the weight loss menu shown in FIG. 16 are displayed from the graph of FIG. It is possible to give specific attention to the above.

以上のように、本発明によれば、生活習慣改善プログラムを実施する以前の参加候補者については、生活習慣改善プログラムでは何を実行することで生活習慣の改善に成功することができるのかを、参加候補者の体質情報と生活習慣が類似する成功事例から提示することで、参加候補者に対して生活習慣改善プログラムに参加する自信を付与することができる。   As described above, according to the present invention, for the participation candidates prior to the implementation of the lifestyle improvement program, what can be succeeded in improving the lifestyle by executing the lifestyle improvement program, By presenting from the success case where the constitution information of the candidate for participation and the lifestyle are similar, the confidence to participate in the lifestyle improvement program can be given to the candidate for participation.

また、生活習慣改善プログラムを開始する新たな参加者に対しては、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューを選択し、生活イベントは何を気をつければよいのかを自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例から知ることができ、さらに、自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例で、どのような生活イベントまたは減量メニューで失敗したのかを知ることができ、減量メニューの正しい選択や、生活イベントの注意点を示唆することができる。   In addition, for new participants who start a lifestyle improvement program, what kind of weight loss menu should be selected and what should be taken into account in order to succeed in improving the lifestyle through the lifestyle improvement program It is possible to know from past cases where the constitution information and life information are similar to you, and in the past cases where the constitution information and life information are similar to you, in what life event or weight loss menu It is possible to know whether it has failed, and it is possible to suggest the correct selection of the weight loss menu and the caution points for life events.

さらに、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対しては、自分と体質情報と生活習慣が類似し、かつN日目の減量パターンが一致する事例から、成功事例と失敗事例を提示することにより、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューに変更し、生活イベントは何を気をつければよいのかを高精度で提示することが可能となる。   In addition, for participants who are implementing a lifestyle improvement program, present success cases and failure cases from cases where the constitutional information and lifestyle are similar to each other and the weight loss pattern on the Nth day is the same. Thus, in order to succeed in improving lifestyle with the lifestyle improvement program, it is possible to present with high accuracy what kind of weight loss menu to change and what should be taken into account in the lifestyle event.

以上の構成により、生活習慣改善プログラムを提供する本発明の生活習慣改善支援システム及び生活習慣改善方法は、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく処理が行えるようになり、参加候補者に対して「自分も同じ改善ができるかどうか」という点での過去の参加者の体重管理事例を提示できるようになる効果がある。また、減量を開始する前の段階(参加勧奨時F30、最初の行動目標設定時F3,F4)と、減量を開始した後の段階(途中での行動目標見直し時F80)とに応じて、適切な健康管理事例を検索して表示できる、という効果がある。   With the above configuration, the lifestyle improvement support system and lifestyle improvement method of the present invention that provides a lifestyle improvement program can perform processing based on the similarity of lifestyle information, which can be changed by health management efforts. , There is an effect that it becomes possible to present the weight management cases of past participants in terms of “whether they can make the same improvement” to the participating candidates. Appropriate depending on the stage before starting weight loss (F30 when recommending participation, F3 and F4 when setting the first action target) and the stage after starting weight reduction (F80 when reviewing the action target halfway) It is possible to search and display various health management cases.

なお、上記実施形態では、生活習慣改善支援システムとして体重を管理する生活習慣改善プログラムに適用した例を示したが、生活習慣改善プログラムとしてはこれに限定されるものではなく、血圧や血糖値を管理する生活習慣改善支援システムに適用することができる。この場合、BMI、腹囲、体重の増減は管理する項目に応じて適宜設定すればよい。   In the above embodiment, an example of application to a lifestyle improvement program for managing body weight as a lifestyle improvement support system has been shown, but the lifestyle improvement program is not limited to this, and blood pressure and blood sugar levels are not limited to this. It can be applied to a lifestyle improvement support system that is managed. In this case, BMI, waist circumference, and weight increase / decrease may be set as appropriate according to the items to be managed.

類似事例の検索処理(ステップ3)では、服薬中の有無を不一致度の算出に加えても良い。あるいは、服薬中の参加者または参加候補者の類似事例検索処理では、検査値を無視して同種の服薬中の参加者を類似事例の候補として検索しても良い。この場合、同種の服薬中の参加者が存在しない場合、当該服薬に係る異常指標が最大値として上記した類似事例の検索処理を行っても良い。   In the similar case search process (step 3), the presence or absence of medication may be added to the calculation of the inconsistency. Alternatively, in the similar case search process of the participant or participating candidate who is taking medicine, the test value may be ignored and the participant who is taking the same kind may be searched as a candidate of similar case. In this case, when there is no participant who is taking the same kind of medicine, the above-described similar case search process may be performed with the abnormal index related to the medicine taken as the maximum value.

また、類似事例の検索処理(ステップ3)では、経過情報データベースD2に正確な情報が記録されている参加者のみを対象としても良く、日々のデータや参加者管理データベースが欠落している参加者は除外することで、類似事例の検索処理の精度を向上させることができる。   In addition, in the similar case search process (step 3), only participants whose accurate information is recorded in the progress information database D2 may be targeted, and participants whose daily data or participant management database is missing are included. By excluding, it is possible to improve the accuracy of the search process for similar cases.

また、上記不一致度は、参加候補者よりも減量事例の方が値が良い場合と悪い場合を分けて演算し、悪い場合の不一致度が0の場合のみ表示を行うようにしてもよい。   Further, the degree of inconsistency may be calculated separately when the weight loss example has a better value than the participation candidate, and may be displayed only when the degree of inconsistency is 0.

絶対不一致度XXの算出は、A×A+B×B+C×C+D×D+E×E+F×F+G×G+H×H+I×Iを算出し、2乗類似度XXとしてもよい。   The absolute disagreement XX may be calculated by calculating A * A + B * B + C * C + D * D + E * E + F * F + G * G + H * H + I * I to obtain the square similarity XX.

また、上記絶対不一致度YYの算出は、L×L+M×M+N×N+O×O+P×P+Q×Q+R×R+T×Tを算出し、2乗類似度YYとしてもよい。   Further, the absolute mismatch degree YY may be calculated as L × L + M × M + N × N + O × O + P × P + Q × Q + R × R + T × T to obtain the square similarity YY.

また、検査値に関わる類似指標(不一致度X)は、各々の検査値に対する発症リスクに応じた重み付けを行った検査値の異常指標を用いてもよい。   Further, as the similarity index (inconsistency X) related to the test value, an abnormal index of the test value obtained by weighting each test value according to the onset risk may be used.

以上のように、本発明は生活習慣を改善することで健康管理を行う生活習慣改善支援システム及び方法に適用することができる。   As described above, the present invention can be applied to a lifestyle improvement support system and method for performing health management by improving lifestyle.

200 指導者端末装置
300 参加者端末装置
400 サーバ
D100 事例データベース
D1 参加者管理データベース
D2 経過情報データベース
D3 個人別プログラムデータベース
D4 減量結果データベース
M2 参加者データ入力・閲覧処理手段
M5 類似事例提示手段
200 leader terminal device 300 participant terminal device 400 server D100 case database D1 participant management database D2 progress information database D3 individual program database D4 weight loss result database M2 participant data input / view processing means M5 similar case presentation means

Claims (12)

演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第1の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第1の参加者の体質に関する体質情報と、前記第1の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第1の参加者の履歴情報を予め格納して第2の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、
前記計算機は、
前記第2の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第2の参加者の体質に関する体質情報と、前記第2の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出し、
前記抽出された第1の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第1の類似指標として演算し、
前記抽出された第1の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第2の類似指標として演算し、
前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
An age and gender of a first participant who participated in health guidance in the storage unit, comprising a computer having a processor for performing arithmetic processing, a storage unit readable and writable by the processor, and an interface connected to the processor The basic information including the constitution information on the constitution of the first participant, the life information on the living environment and lifestyle of the first participant, and the history information of the first participant are stored in advance. In the lifestyle improvement support system that supports the health guidance of 2 participants,
The calculator is
Accept basic information including age and sex of the second participant, constitution information about the constitution of the second participant, and living information about the living environment and lifestyle of the second participant,
Basic search conditions are generated from the basic information, the constitution information is set as a constitution search condition, the life information is set as a life search condition,
Extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit;
Calculating the extracted first participant constitution information and the similarity of the constitution retrieval condition as a first similarity index;
Calculating the degree of similarity between the extracted life information of the first participant and the search condition of the life as a second similarity index;
The lifestyle improvement support system, wherein the first similarity index and the second similarity index of the extracted first participant and the second participant are output to the interface.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第1の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第1の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出する際に、前記第1の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了し、かつ、前記保健指導に成功した第1の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The history information includes information indicating whether or not the first participant's health guidance has been completed, and information indicating whether or not the first participant has succeeded in health guidance,
When extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit, refer to the history information of the first participant A lifestyle improvement support system, wherein the first participant who has completed the health guidance and succeeded in the health guidance is extracted.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第1の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第1の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出する際に、前記第1の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了した第1の参加者を抽出し、
前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記保健指導に成功しなかった第1の参加者に所定の識別子を付与することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The history information includes information indicating whether or not the first participant's health guidance has been completed, and information indicating whether or not the first participant has succeeded in health guidance,
When extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit, refer to the history information of the first participant , Extract the first participant who completed the health guidance,
When the extracted first participant is output the first similarity index and the second similarity index with the second participant to the interface, the first health instruction was not successful. A lifestyle improvement support system characterized by assigning a predetermined identifier to a participant.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、第1の参加者及び第2の参加者の体質情報の変化の履歴を保持し、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出する際には、
前記履歴情報から第2の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、前記履歴情報から第1の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、
前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当し、かつ、前記第1の参加者の体質情報の変化のパターンが前記第2の参加者の体質情報の変化のパターンに一致する第1の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The history information holds a history of changes in constitution information of the first participant and the second participant,
When extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit,
A pattern of change in the constitution information of the second participant is calculated from the history information, a pattern of change in the constitution information of the first participant is calculated from the history information,
Of the basic information of the first participant, the basic search condition is met, and the change pattern of the constitution information of the first participant is the change pattern of the constitution information of the second participant. A lifestyle improvement support system characterized by extracting matching first participants.
請求項2に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第2の参加者は、前記保健指導に参加していない参加候補者であることを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 2,
The lifestyle improvement support system, wherein the second participant is a candidate who has not participated in the health guidance.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記第2の参加者の体質の検索条件及び生活の検索条件と前記第1の類似指標及び第2の類似指標の相対的な位置関係を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
A search condition for the constitution of the second participant when the first similarity index and the second similarity index with the second participant are output to the interface for the extracted first participant. And a lifestyle improvement support system that outputs a relative positional relationship between a life search condition and the first similarity index and the second similarity index to the interface.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記抽出された第1の参加者の履歴情報を前記記憶部から取得し、当該履歴情報を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The history of the extracted first participant when outputting the first similarity index and the second similarity index with the second participant for the extracted first participant to the interface A lifestyle habit improvement support system characterized in that information is acquired from the storage unit and the history information is output to the interface.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第1の類似指標は、前記第2の参加者の体質の検索条件と前記抽出された第1の参加者の体質情報の不一致度を含み、
前記第2の類似指標は、前記第2の参加者の生活の検索条件と前記抽出された第1の参加者の生活情報の不一致度を含むことを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The first similarity index includes a disagreement between the second participant constitution constitution search condition and the extracted first participant constitution information,
The lifestyle improvement support system, wherein the second similarity index includes a degree of inconsistency between the search condition for the life of the second participant and the extracted life information of the first participant.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第1の参加者の体質情報は、前記第1の参加者の検査値を含み、
前記第2の参加者の体質情報は、前記第2の参加者の検査値を含み、
前記抽出された第1の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第1の類似指標として演算する際には、
前記第1の参加者の検査値を予め設定した基準で第1の異常指標に変換し、前記第2の参加者の検査値を予め設定した基準で第2の異常指標に変換し、前記第1の異常指標と第2の異常指標を予め設定した基準で比較した結果を前記第1の類似指標として演算することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The constitution information of the first participant includes a test value of the first participant,
The constitution information of the second participant includes a test value of the second participant,
When calculating the constitutional information of the extracted first participant and the similarity between the constitutional search conditions as a first similarity index,
The first participant's test value is converted into a first abnormality index according to a preset criterion, the second participant's test value is converted into a second abnormality index according to a preset criterion, and the first A lifestyle improvement support system characterized in that a result of comparing one abnormality index and a second abnormality index with a preset criterion is calculated as the first similarity index.
請求項1に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第1の参加者の体質に関する体質情報は、前記第1の参加者の第1の服薬状況を含み、
前記第2の参加者の体質に関する体質情報は、前記第2の参加者の第2の服薬状況を含み、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出する際には、
前記第2の参加者の第2服薬状況に一致する前記第1の服薬状況を有する第1の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
The lifestyle improvement support system according to claim 1,
The constitution information on the constitution of the first participant includes a first medication status of the first participant,
The constitution information on the constitution of the second participant includes a second medication situation of the second participant,
When extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit,
A lifestyle improvement support system, wherein a first participant having the first medication status that matches the second medication status of the second participant is extracted.
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第1の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第1の参加者の体質に関する体質情報と、前記第1の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第1の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を備えた生活習慣改善支援システムで第2の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援方法であって、
前記計算機が、前記第2の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第2の参加者の体質に関する体質情報と、前記第2の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けるステップと、
前記計算機が、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件をとして設定するステップと、
前記計算機が、前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第1の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第1の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第1の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第2の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力するステップと、
を含むことを特徴とする生活習慣改善支援方法。
A processor that performs arithmetic processing, a storage unit that is readable and writable by the processor, and an interface connected to the processor, the storage unit including the age and gender of the first participant who participated in health guidance A computer in which basic information, constitution information about the constitution of the first participant, life information about the living environment and lifestyle of the first participant, and history information of the first participant are stored in advance A lifestyle improvement support method for supporting health guidance of a second participant in a lifestyle improvement support system,
The computer receives basic information including the age and sex of the second participant, constitution information about the constitution of the second participant, and living information about the living environment and lifestyle of the second participant Steps,
The computer generates a basic search condition from the basic information, sets the constitution information as a constitution retrieval condition, and sets the life information as a life retrieval condition;
The computer extracting a first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit;
The calculator calculates the constitution information of the extracted first participant and the similarity of the constitution search condition as a first similarity index;
The computer calculates the extracted life information of the first participant and the similarity of the search condition of the life as a second similarity index;
The computer outputting the first similarity index and the second similarity index with the second participant for the extracted first participant to the interface;
A lifestyle improvement support method characterized by including:
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第1の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第1の参加者の体質に関する体質情報と、前記第1の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第1の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を制御するプログラムであって、
第2の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第2の参加者の体質に関する体質情報と、前記第2の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付ける手順と、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定する手順と、
前記記憶部に格納された前記第1の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第1の参加者を抽出する手順と、
前記抽出された第1の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第1の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第1の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第2の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第1の参加者について前記第2の参加者との前記第1の類似指標及び第2の類似指標を前記インターフェースに出力する手順と、
を前記計算機に実行させることを特徴とするプログラム。
A processor that performs arithmetic processing, a storage unit that is readable and writable by the processor, and an interface connected to the processor, the storage unit including the age and gender of the first participant who participated in health guidance Control a computer in which basic information, constitution information relating to the constitution of the first participant, living information relating to the living environment and lifestyle of the first participant, and history information of the first participant are stored in advance. A program,
Receiving basic information including age and sex of the second participant, constitution information about the constitution of the second participant, and living information about the living environment and lifestyle of the second participant;
Generating basic search conditions from the basic information, setting the constitution information as a constitution search condition, and setting the life information as a life search condition;
A procedure for extracting the first participant corresponding to the basic search condition from the basic information of the first participant stored in the storage unit;
Calculating the constitution information of the extracted first participant and the similarity of the constitution condition search condition as a first similarity index;
A procedure for calculating the extracted life information of the first participant and the similarity of the search condition of the life as a second similarity index;
Outputting the first similarity index and the second similarity index of the extracted first participant with the second participant to the interface;
Is executed by the computer.
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