JP2013174951A - 健診情報分析システム及び健診情報分析システムの動作方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象団体の健診結果が、良いか悪いを、より正確に、分かりやすく示す。
【解決手段】健康診断によって得られた検査結果を分析する健診情報分析システムであって、評価の対象となる団体に属する人によって構成される対象団体の前記検査結果を所定の範囲で区分した階層毎の人数の分布を作成する対象団体分布作成部と、前記対象団体に属さない人によって構成される参照集団の前記検査結果の前記階層毎の人数の分布を作成する参照集団分布作成部と、前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記検査結果が所定の基準値より悪い人数の差を算出する分布比較部と、前記人数の差に基づいて、検査項目を順位付けて出力する出力部と、を備える。
【選択図】図２６

Description

本発明は、健康診断の結果を分析するシステムに関する。

企業や健康保険組合（以下、健保と省略する）などの団体は、健康診断実施機関（以下、健診機関と省略する）と契約を結び、従業員や被保険者などの構成員の健康診断を実施している。このため、各団体は、構成員が健康診断を受診した費用を健診機関に支払っている。

健診機関は、健診の結果を受診者に報告し、顧客団体には、受診費用を請求し、官公庁への報告用のデータ、顧客団体の独自の健康管理活動に必要なデータを提供している。

企業や健保などの団体は、構成員の健康状態を維持するため、健診情報を活用することが求められている。また、健診機関は、顧客団体の健診の契約を維持・拡大するため、保有する健診情報を分析・活用して、顧客団体における健康維持・増進活動を支援することが必要となっている。

健診情報を分析・活用する技術として、健診情報の項目から任意に設定した計算式に基づいて健康度を求める方法、過去の健康度と現在の医療費の関係から将来の医療費を推定する方法、介入サービスの有無による医療費の差を推定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、健診情報を用いて、あらかじめ定めた疾病発症率の計算式に基づき疾病の発症率を計算し、罹りやすい疾病を予測して個人に推奨する検査項目を選定する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００４−３４１６１１号公報 特開２００８−７７６０３号公報

本明細書で開示される発明の主要な課題として、以下のものがある。

健診機関が顧客の団体に対して健診の結果を報告する場合、顧客団体に属する人の個別の健診結果に加えて、団体としての健康診断の結果が良いか、悪いか、また、改善傾向なのか、悪化傾向なのか、を分かりやすく示すことが求められている。

例えば、結果が良い項目や、改善している項目は、団体の健康維持の活動、従業員の努力を褒めるようにして、健康診断を継続的に受診する意欲を向上させ、自社の健康診断の健診の有効性を訴求して、健康診断の契約を維持する動機づけとすることができる。

また、結果が悪い項目、悪化している項目は、健康診断によって発見されたことに加え、この検査で見つかる病気の治療のための費用の削減など、検査の必要性を訴求して、健診の契約を維持する動機づけとすることができる。

しかし、団体として健康診断の結果が良いか悪いかを判断する場合、健診項目により単位や異常の基準が異なることや、疾病により平均的な異常者の割合が異なるなどによって基準が異なるため、複数の健診項目や疾病の中から、項目毎の良否を優先順位付けすることが求められる。

例えば、特許文献１には、複数の健診項目から健康度を求める方法や、健康度と医療費との関係、介入と医療費との関係から医療費を推定する方法が記載されている。しかし、特許文献１に記載された医療費の推定は、主に、介入サービスの効果を評価することや、介入対象者を選ぶことを目的としている。

また、仮に、健診項目に関連する医療費、疾病に関連する医療費などが推定できる場合、推定される医療費によって、優先順位付けする方法が考えられる。しかし、医療費は疾病の種類や症状によって異なるため、医療費は高額だが、人数が少ないために団体として対策が難しい疾病、医療費は大きくないが人数が多く対策が必要な疾病などを区別することができない課題がある。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、健康診断によって得られた検査結果を分析する健診情報分析システムであって、評価の対象となる団体に属する人によって構成される対象団体の前記検査結果を所定の範囲で区分した階層毎の人数の分布を作成する対象団体分布作成部と、前記対象団体に属さない人によって構成される参照集団の前記検査結果の前記階層毎の人数の分布を作成する参照集団分布作成部と、前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記検査結果が所定の基準値より悪い人数の差を算出する分布比較部と、前記人数の差に基づいて、検査項目を順位付けて出力する出力部と、を備える。

本発明の代表的な実施の形態によれば、対象団体の健診結果が、良いか悪いを、より正確に、分かりやすく示すことができる。

本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の健診情報管理部１２１に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の個人情報管理部１２２に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の団体情報管理部１２３に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の実施の形態の基準値管理部１２４に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の背景因子項目管理部１２５に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の指標管理部１２６に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の非可変項目管理部１２７に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の契約項目管理部１２８に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の課題項目抽出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の指標計算処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の対象団体分布作成処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の参照集団分布作成処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の分布比較処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、対象団体分布作成処理のステップＳ１３３において計算された対象団体の指標値の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、対象団体分布作成処理によって計算された対象団体の背景因子調整項目の組み合わせ別の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団分布作成処理のステップＳ１４２において計算された参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団分布作成処理によって計算された調整後の参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の調整前の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の調整後の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団の指標値の階層別の調整前の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、参照集団の指標値の階層別の調整後の人数分布を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、対象集団と調整後の参照集団との指標値の階層別の人数差を示す。 本発明の第１の実施形態の背景因子調整処理の具体例を説明する図であり、対象集団と調整後の参照集団との人数差を示す。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された相対異常者数の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された相対異常者数の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の変化算出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の変化算出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された相対異常者数の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の分布比較処理の別な例のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された未受診者数の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された未受診者数の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第１の実施形態の推奨健診項目抽出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の推奨健診項目抽出処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された推奨健診項目の分析結果の表示を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の背景因子項目決定処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態の健診情報分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の改善プログラム情報管理部２２１に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の改善プログラム履歴管理部２２２に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の改善プログラム効果管理部２２３に格納されるデータの構成を説明する図である。 本発明の第２の実施形態の改善プログラム提案処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態の健診情報分析システムによって導出された改善プログラムの費用対効果の分析結果の表示を説明する図である。

＜実施形態１＞
図１は、本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

本実施形態の健診情報分析システムは、サーバ１０１、データベース１０２及び端末装置１０３を備える。

サーバ１０１とデータベース１０２とは、サーバ１０１がデータベース１０２に格納されたデータにアクセス可能なように接続される。また、サーバ１０１と端末装置１０３とは、ネットワーク１０４を介して接続される。

サーバ１０１は、入力装置１１１、出力装置１１２、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）１１３、プログラムを格納するメモリ（図示省略）、記憶装置１１４及び通信インターフェース１１５を有する計算機である。

入力装置１１１は、キーボード及びマウスなどであり、管理者からの入力を受けるインターフェースである。出力装置１１２は、ディスプレイ装置及びプリンタなどであり、管理者が視認可能な形式で計算結果を出力する。

プロセッサ１１３は、メモリに格納されたプログラムを実行する。

メモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。プロセッサ１１３が、オペレーティングシステムを実行することによって、サーバ１０１の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、サーバ１０１が提供する機能が実現される。

通信インターフェース１１５は、サーバ１０１をネットワークに接続し、他の装置との通信を制御する。

記憶装置１１４は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１１３によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１１３によって実行されるプログラムは、記憶装置１１４から読み出され、メモリにロードされて、プロセッサ１１３によって実行される。

具体的には、記憶装置１１４は、制御部１３１、対象団体分布作成部１３２、参照集団分布作成部１３３、分布比較部１３４、指標値算出部１３５、治療状況判定部１３６、出力部１３７及び背景因子項目管理部１３８の各部を実装するためのプログラムを格納する。

制御部１３１は、所定のプログラムの実行によって、他の各部を呼び出して、本実施形態の健診情報分析システムの動作の全体を制御する。

対象団体分布作成部１３２は、所定のプログラムの実行によって、対象団体の指標の分布と背景因子項目の分布とを作成する（図１２参照）。

参照集団分布作成部１３３は、所定のプログラムの実行によって、参照集団の指標の分布と背景因子項目の分布とを作成する（図１３参照）。

分布比較部１３４は、所定のプログラムの実行によって、対象団体と参照集団との分布の面積差を求める（図１４参照）。

指標値算出部１３５は、所定のプログラムの実行によって、対象団体や参照集団に属する人の健診結果から指標を計算する（図１１参照）。

治療状況判定部１３６は、所定のプログラムの実行によって、対象団体及び参照集団から健診項目に関連する治療を行っている者を抽出する。

出力部１３７は、所定のプログラムの実行によって、健診情報分析システムによる分析結果を表示装置に表示する又はプリンタによって印刷するためのデータを出力する。

背景因子項目作成部１３８は、所定のプログラムの実行によって、背景因子項目管理部１２５（図６参照）のデータを生成する（図３４参照）。

データベース１０２は、サーバ１０１が健診情報を分析するためのデータ、すなわち、健診情報管理部１２１（図２参照）、個人情報管理部１２２（図３参照）、団体情報管理部１２３（図４参照）、基準値管理部１２４（図５参照）、背景因子項目管理部１２５（図６参照）、指標管理部１２６（図７参照）、非可変項目管理部１２７（図８参照）及び契約項目管理部１２８（図９参照）を格納する。

サーバ１０１は、物理的に一つの計算機上に構築されても、物理的には一つ又は複数の計算機上に構成された論理区画上に構築されてもよい。

なお、プロセッサ１１３によって実行されるプログラムは、不揮発性の記憶媒体又はネットワークを介して、サーバ１０１に提供される。このため、サーバ１０１は、記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を読み込むインターフェースを備えるとよい。

端末１０３は、通信インターフェース１４１、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）１４２、プログラムを格納するメモリ（図示省略）、入力装置１４３及び出力装置１４４、及び記憶装置（図示省略）を有する計算機である。

通信インターフェース１４１は、端末１０３をネットワークに接続し、他の装置との通信を制御する。

プロセッサ１４２は、メモリに格納されたプログラムを実行する。

端末１０３のメモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。プロセッサ１４２が、オペレーティングシステムを実行することによって、端末１０３の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、端末１０３が提供する機能が実現される。

入力装置１４３は、キーボード、マウス及びタッチパネルなどであり、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。出力装置１４４は、ディスプレイ装置及びプリンタなどであり、ユーザが視認可能な形式で処理結果を出力する。

端末１０３の記憶装置は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１４２によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１４２によって実行されるプログラムは、記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、プロセッサ１４２によって実行される。

端末１０３は、サーバ１０１から出力される計算結果を表示し、ユーザからの入力を受け付けるためのアプリケーション（例えば、ｗｅｂブラウザ）が動作すればよい。

図２は、本発明の第１の実施形態の健診情報管理部１２１に格納されるデータの構成を説明する図である。

健診情報管理部１２１は、健康診断の情報が格納されるデータベースであり、健診ＩＤ１２１０１、個人ＩＤ１２１０２、受診日１２１０３、受診時年齢１２１０４、身長１２１０５、体重１２１０６、ＢＭＩ１２１０７、ＧＯＴ１２１０８、ＧＰＴ１２１０９、血糖値１２１１０、喫煙１２１１１、間食１２１１２、運動１２１１３、糖尿病治療１２１１４、脂質異常治療１２１１５、高血圧治療１２１１６、家族病歴１２１１７及び職種１２１１８のデータを含む。

健診ＩＤ１２１０１は、健康診断を一意に識別する識別情報である。個人ＩＤ１２１０２は、受診者を一意に識別する識別情報である。受診日１２１０３は、健康診断が実施された年月日である。受診時年齢１２１０４は、健康診断の実施日における受診者の年齢である。

ＢＭＩ１２１０７は、受診者の肥満度を示す指標であり、身長１２１０５及び体重１２１０６から計算することができる。ＧＯＴ１２１０８及びＧＰＴ１２１０９は、逸脱酵素の血中濃度であり、肝機能を表す。血糖値１２１１０は、受診者の血糖値である。これらの身長１２１０５、体重１２１０６、ＢＭＩ１２１０７、ＧＯＴ１２１０８、ＧＰＴ１２１０９及び血糖値１２１１０は、健康診断によって得られる健診結果の一例であり、健診情報管理部１２１が他の種類の健診結果を含んでもよい。

喫煙１２１１１は、受診者に喫煙の習慣があるかを示し、間食１２１１２は、受診者に間食の習慣があるか（例えば、間食をするか、しないか）を示し、運動１２１１３は、受診者に運動の習慣（例えば、１週間の運動量運動が多いか、少ないか）があるかを示す。これらの喫煙１２１１１、間食１２１１２及び運動１２１１３は、健診における問診によって得られる健診結果の一例であり、健診情報管理部１２１が他の種類の生活習慣に関する問診の結果を含んでもよい。

糖尿病治療１２１１４は、受診者が糖尿病治療中であるかを示し、脂質異常治療１２１１５は、受診者が脂質異常（例えば、高脂血症）の治療中であるかを示し、高血圧治療１２１１６は、受診者が高血圧の治療中であるかを示す。なお、図示した例では、治療中である場合は「１」が記録される。これらの糖尿病治療１２１１４、脂質異常治療１２１１５及び高血圧治療１２１１６は、健診における問診によって得られる治療歴の一例であり、健診情報管理部１２１が他の種類の治療歴に関する情報を含んでもよい。

家族病歴１２１１７は、受診者の家族の病歴であり、職種１２１１８は受診者の職種である。健診情報管理部１２１が他の種類の個人情報を含んでもよい。

図３は、本発明の第１の実施形態の個人情報管理部１２２に格納されるデータの構成を説明する図である。

個人情報管理部１２２は、健康診断の受診者の情報が格納されるデータベースであり、個人ＩＤ１２２０１、氏名１２２０２、性別１２２０３、企業１２２０４、部門１２２０５、業種１２２０６及び地域１２２０７のデータを含む。

個人ＩＤ１２２０１は、受診者を一意に識別する識別情報であり、健診情報管理部１２１の個人ＩＤ１２１０２と同じ値が用いられる。氏名１２２０２は、受診者の氏名である。性別１２２０３は、受診者の性別である。企業１２２０４は、受診者が勤務する企業の識別情報である。部門１２２０５は、受診者が所属する部門の識別情報である。業種１２２０６は、受診者が勤務する業種の識別情報である。地域１２２０７は、受診者が勤務する場所の識別情報である。

図４は、本発明の第１の実施形態の団体情報管理部１２３に格納されるデータの構成を説明する図である。

団体情報管理部１２３は、受診者が所属する団体の情報が格納されるデータベースであり、団体ＩＤ１２３０１、団体属性１２３０２及び名称１２３０３のデータを含む。

団体ＩＤ１２３０１は、受診者が属する団体を一意に識別する識別情報である。団体属性１２３０２は、団体の属性を示す。名称１２３０３は、団体の名称である。

なお、図示した団体情報管理部１２３において、団体ＩＤ１２３０１＝Ｊ００００は、受診者全体の集団に割り当てられている。

図５は、本発明の実施の形態の基準値管理部１２４に格納されるデータの構成を説明する図である。

基準値管理部１２４は、健診で異常と判断される基準値が格納されるデータベースであり、項目１２４０１及び受診勧奨レベル１２４０２のデータを含む。項目１２４０１に規定された項目において受診勧奨レベル１２４０２の条件を満たす健診結果が得られた場合、医師による診断が推奨される。

例えば、図示する例では、ＢＭＩについては、受診勧奨レベルは設定されていないが、血糖値が、１２６以上であれば、医療機関における受診が勧奨され、中性脂肪が１５０以上であれば受診が勧奨される。

図６は、本発明の第１の実施形態の背景因子項目管理部１２５に格納されるデータの構成を説明する図である。

背景因子項目管理部１２５は、背景因子が格納されるデータベースであり、項目・指標１２５０１、項目１（１２５０２）、項目２（１２５０３）及び項目３（１２５０４）のデータを含む。

項目・指標１２５０１、健診項目や評価指標である。項目１〜３（１２５０２〜１２５０４）は、当該健診項目や評価指標に対する背景因子である。背景因子とは、健診項目や評価指標に影響する事項であり、例えば、受診者の職種や、家族に糖尿病患者がいるかが、血糖値に影響する。

このため、団体又は集団の検査結果の分布を比較する場合、団体及び集団の構成員の背景因子を同じ条件に揃えることが必要である（図１３のＳ１４１〜Ｓ１４３）。

図７は、本発明の第１の実施形態の指標管理部１２６に格納されるデータの構成を説明する図である。

指標管理部１２６は、健診結果を評価・分析するための指標を計算する方法（例えば、計算式、関数を呼び出すためのポインタ）が格納されるデータベースであり、評価指標１２６０１、健診項目１２６０２、指標値算出ロジック１２６０３及び異常値方向１２６０４のデータを含む。

評価指標１２６０１は、計算される指標の名称である。健診項目１２６０２は、この評価指標の計算に用いられる健診結果である。指標値算出ロジック１２６０３は、この評価指標の計算方法であり、例えば、計算式、関数を呼び出すためのポインタが記録される。異常値方向１２６０４は、この評価指標が大きい場合に異常値か、小さい場合に異常値かを示す。

例えば、分析項目ＢＭＩは、健診結果の身長及び体重を用いて、ＢＭＩ＝体重／（身長×身長）で計算することができる。

図８は、本発明の第１の実施形態の非可変項目管理部１２７に格納されるデータの構成を説明する図である。

非可変項目管理部１２７は、健診項目のうち自らの意思で変えることができない項目が格納されるデータベースであり、番号１２７０１及び項目１２７０２のデータを含む。

図９は、本発明の第１の実施形態の契約項目管理部１２８に格納されるデータの構成を説明する図である。

契約項目管理部１２８は、健康診断に関する各団体との契約内容が格納されるデータベースであり、団体ＩＤ１２８０１、契約開始１２８０２、契約終了１２８０３、身長・体重１２８０４、血糖値１２８０５、肝機能１２８０６、血圧１２８０７、脂質１２８０８、肺がん１２８０９、大腸がん１２８１０のデータを含む。

団体ＩＤ１２８０１は、受診者が属する団体を一意に識別する識別情報であり、団体情報管理部１２３の団体ＩＤ１２３０１と同じ値が用いられる。

契約開始１２８０２及び契約終了１２８０３は、それぞれ、その団体との健康診断の契約が開始及び終了した年月を示す。身長・体重１２８０４、血糖値１２８０５、肝機能１２８０６、血圧１２８０７、脂質１２８０８、肺がん１２８０９及び大腸がん１２８１０は、健康診断の内容であり、その団体に属する人が受診する内容を「１」で示す。

図１０は、本発明の第１の実施形態の課題項目抽出処理のフローチャートである。図１０に示す課題項目抽出処理では、参照集団との比較において対象団体で課題となる項目を抽出する。

まず、サーバ１０１の制御部１３１は、ユーザが端末１０３の入力装置１４３から入力した対象団体の指定を、通信インターフェース１１５を介して受け付け（Ｓ１０１）、指定された対象団体のデータを団体情報管理部１２３から取得する（Ｓ１０２）。

その後、制御部１３１は、取得した対象団体のデータから分析項目を一つ選択し（Ｓ１０３）、契約項目管理部１２８を参照して、対象団体が分析に必要な項目を契約しているかを確認する（Ｓ１０４）。

その結果、対象団体が分析に必要な項目を契約していなければ、ステップＳ１０３に戻り、次の分析項目を選択する。一方、対象団体が分析に必要な項目を契約していれば、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５において、指標値算出部１３５は、対象団体に属する人の健診結果から指標値を計算する。この指標値計算処理の詳細は、図１１を用いて後述する。

その後、対象団体分布作成部１３２は、対象団体について、計算された指標値に基づいて、指標の分布と、背景因子項目の分布とを作成する（Ｓ１０６）。この対象団体分布作成処理の詳細は、図１２を用いて後述する。

その後、対象団体以外のデータで、分析に必要な項目を契約している団体のデータを団体情報管理部１２３から参照集団として取得する（Ｓ１０７）。なお、参照集団は、対象団体と比較される母集団であり、健康診断を受診した全受診者としたり、年齢、職業、生活習慣などの条件で絞り込んだ者でもよい。

その後、指標値算出部１３５は、参照集団に属する人の健診結果から指標値を計算する。（Ｓ１０８）。この指標値計算処理の詳細は、図１１を用いて後述する。

その後、参照集団分布作成部１３３は、参照集団のデータを、背景因子を用いて調整し、指標値の分布を作成する（Ｓ１０９）。この参照集団分布作成処理の詳細は、図１３を用いて後述する。

その後、分布比較部１３４は、対象団体の分布と参照集団の分布との面積差を求める（Ｓ１１０）。この分布比較処理の詳細は、図１４を用いて後述する。

その後、制御部１３１は、全ての分析項目について計算が完了しているかを判定する（Ｓ１１１）。

その結果、一部の分析項目の計算が完了していなければ、制御部１３１は、ステップＳ１０３に戻り、次の分析項目を選択する。一方、全ての分析項目の計算が完了していれば、制御部１３１は、対象団体の分布と参照集団の分布との面積差に基づいて、分析項目の優先順位を決定する（Ｓ１１２）。

図１１は、本発明の第１の実施形態の指標値計算処理のフローチャートである。図１１に示す指標値計算処理は、サーバ１０１の指標値算出部１３５によって実行される。

まず、指標値算出部１３５は、課題項目抽出処理（図１０）等から渡されるパラメータから、分析すべき項目を取得する（Ｓ１２１）。

その後、指標管理情報１２６から、分析項目１２６０１に対応する指標値算出ロジック１２６０３を取得する（Ｓ１２２）。

その後、指標値算出ロジックで使用するデータを、健診情報管理部１２１から取得する（Ｓ１２３）。

その後、取得した指標値算出ロジックを用いて、個人のデータに対しする指標を算出する（Ｓ１２４）。

最後に、全員分の計算が完了したかを判定する（Ｓ１２５）。その結果、一部の対象者の計算が完了していなければ、ステップＳ１２４に戻り、次の対象者の計算をする。一方、全員分の計算が完了していれば、この処理を終了する。

図１２は、本発明の第１の実施形態の対象団体分布作成処理のフローチャートである。この対象団体分布作成処理は、サーバ１０１の対象団体分布作成部１３２によって実行される。

まず、対象団体に属する人の指標値を取得する。指標値は指標値計算処理（図１１）によって計算されている。また、当該取得した指標値に対する背景因子調整項目を背景因子調整項目管理部１２５から取得する（Ｓ１３１）。

次に、指標値の最大値と最小値とを取得して、取得した指標値の最大値と最小値の間隔を所定の数で除し、階層の間隔を決定する（Ｓ１３２）。なお、階層の数を予め定めてもよい。

次に、個人の指標値について、階層毎の度数（人数）を計算する（Ｓ１３３）。

その後、ステップＳ１３１で取得した背景因子調整項目の値を健診情報管理部１２１から取得する（Ｓ１３４）。

そして、取得した背景因子調整項目について、背景因子の組み合わせ別の人数を集計する（Ｓ１３５）。

その後、評価対象の指標について全背景因子の組み合わせの集計が完了しているかを判定する（Ｓ１３６）。その結果、一部の組み合わせの集計が完了していなければ、ステップＳ１３５に戻り、次の組み合わせを集計する。一方、全ての組み合わせの集計が完了していれば、この処理を終了する。

図１３は、本発明の第１の実施形態の参照集団分布作成処理のフローチャートである。この参照集団分布作成処理は、サーバ１０１の参照集団分布作成部１３３によって実行される。

まず、参照集団に属する人の指標値を取得する。指標値は指標値計算処理（図１１）によって計算されている。また、当該指標値に対する背景因子調整項目の値を健診情報管理部１２１から取得する（Ｓ１４１）。

次に、参照集団について、背景因子の組み合わせ別の人数と、背景因子と指標値の層の組み合わせ別の人数を集計する（Ｓ１４２）。

そして、下式を用いて、背景因子を考慮した参照集団の背景因子と指標値の層の組み合わせ別の人数を計算する（Ｓ１４３）。
参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の人数×対象団体の背景因子の組み合わせ別の人数／参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数

その後、全ての計算を完了しているかを判定する（Ｓ１４４）。その結果、一部の計算が完了していなければ、ステップＳ１４３に戻り、次の計算をする。一方、全ての計算が完了していれば、指標値の層別に人数を集計して（Ｓ１４５）、この処理を終了する。

図１４は、本発明の第１の実施形態の分布比較処理のフローチャートである。この分布比較処理は、対象団体と参照集団との分布の面積差を求める処理であり、サーバ１０１の分布比較部１３４によって実行される。

まず、対象団体分布作成処理（図１２）によって作成された対象団体の分布と、参照集団分布作成処理（図１３）によって作成された参照集団の分布とを取得する（Ｓ１５１）。対象団体の分布と参照集団の分布とは、記憶装置１１４のバッファ領域に一時的に記憶されている。

次に、参照集団について、人数分布が最大の指標値の層を求め、計算を開始する層に設定する（Ｓ１５２）。

そして、対象団体の指標値の層の人数から参照集団の指標値の層の人数を減じた値を、人数差の合計に加算する（Ｓ１５３）。

その後、指標値の層を１階層、異常値方向に移動する（Ｓ１５４）。

そして、異常値方向の全ての層について計算が完了しているかを判定する（Ｓ１５５）。その結果、一部の計算が完了していなければ、ステップＳ１５３に戻り、次の層について計算する。一方、全ての層について計算が完了していれば、人数差の合計を２つの集団の差に設定して（Ｓ１５６）、この処理を終了する。

次に、対象団体分布作成処理及び参照集団分布作成処理における背景因子の調整について、具体例を用いて説明する。

具体例では、血糖値を用い、血糖値の背景因子が年齢及び性別であると仮定し、年齢は４０未満と４０以上とで階層化し、性別は男女で区分する。なお、説明に用いる人数は例示であり、対象団体に属する人数も、参照集団に属する人数も１００人である。

まず、対象団体分布作成処理によって、対象団体の指標値の人数分布Ａ（図１５）及び対象団体の背景因子調整項目の組み合わせ別の人数分布Ｃ（図１６）を求める。ここで、対象団体の合計人数を変数Ｂに代入する。

次に、参照集団分布作成処理のＳ１４２において、参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数分布Ｄ（図１７）を求める。対象団体の人数分布Ｃ（図１６）と、参照集団の人数分布Ｄ（図１７）とを比較すると、対象団体と参照集団とでは背景因子の組み合わせ別の人数（分布）が異なることが分かる。ここで、参照集団の合計人数をＥと定義する。

参照集団分布作成処理による背景因子の調整によって、図１８に示すように、調整後の参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数分布は、対象団体の背景因子の組み合わせ別の人数分布Ｃ（図１５）と等しくなる。

具体的には、参照集団分布作成処理のステップＳ１４２において、参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の人数分布Ｆ（図１９）を算出する。その後、ステップＳ１４３において、下式を用いて、参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の調整後の人数分布Ｇ（図２０）を算出する。

Ｇ＝Ｆ×（Ｃ／Ｂ）／（Ｄ／Ｅ）
上式において、Ｆは参照集団の背景因子と指標値の層との組み合わせ別の人数分布（図１９）であり、Ｃは対象団体の人数分布（図１６）であり、Ｂは対象団体の背景因子の組み合わせ別の合計人数であり、Ｄは参照集団の背景因子の組み合わせ別の人数分布（図１７）であり、Ｅは参照集団の合計人数である。

背景因子と指標値の層との組み合わせ別の人数分布の計算が完了した後、参照集団分布作成処理のステップＳ１４５において、指標値の階層別に人数を合計する。調整前の参照集団の指標値の人数分布を図２１に示す。なお、この例では、説明の便宜のため、指標値の層毎に人数を単純に合計すると、参照集団の人数分布（図２１）は対象団体の人数分布（図１５）と同じになっている。

調整後の参照集団の指標値の人数分布Ｈを図２２に示す。なお、分布比較処理（図１４のステップＳ１２５）において定められる計算開始の層は、血糖値が８０〜９９の層となる。

次に、分布比較処理（図１４のステップＳ１５３）において、対象集団の指標値の層別の人数から調整後の参照集団の指標値の層別の人数を減じ、両集団の人数差を計算する。そして、計算された人数差を合計し、両集団の人数分布の面積差Ｉを求める（図２３）。

対象集団と調整後の参照集団との指標値の層別の人数の差を図２４に図示する。このように、参照集団の背景因子の人数分布を、対象集団の背景因子の人数分布と揃えることによって、参照集団の分布が変化する。

次に、分析結果の表示方法（計算された面積差の見せ方）の例について説明する。

図２５、図２６、図２８、図３０、図３１、図３３は、本発明の第１の実施形態の健診情報分析システムによって導出された相対異常者数の分析結果の表示を説明する図である。

例えば、図２５に示す様に、分析結果は、相対異常者数を表す棒グラフ形式で表示され、各健診項目において、参照集団中の異常者数に比べ、対象団体中の異常者数がどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各棒の面積で示す。

例えば、図２５（Ａ）は、健診の検査項目である、「ＢＭＩ」、「血糖値」、「収縮期血圧」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より多く、「ＨＤＬ」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より少ないことを示す。

また、図２５（Ｂ）は、問診の結果、「飲酒量」、「喫煙量」、「間食回数」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より多く、「運動量」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より少ないことを示す。

また、図２５（Ｃ）は、疾病発症リスクにおいて、「糖尿病」、「メタボリックシンドローム」、「高血圧」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より多く、「脂質異常症」において、対象団体の異常者数の割合が参照集団の異常者数の割合より少ないことを示す。

次に、図２５に示す相対異常者数の棒グラフを作成する方法について、図１０に示すフローチャートに従って、具体的に説明する。

まず、ステップＳ１０１で、ある団体（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００１の団体）が指定される。

次に、ステップＳ１０２で、個人情報管理部１２２（図３）を参照し、団体ＩＤがＪ０００１の団体（対象団体）に属する人の個人ＩＤを取得し、該取得した個人ＩＤの健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１０３で、指標管理部１２６（図７）から、評価指標を一つ選択する（例えば、最初にＢＭＩを選択）。

次に、ステップＳ１０４で、契約項目を契約項目管理部１２８（図９）から取得し、選択した評価指標自体又は選択した評価指標の計算に必要な健診情報（例えば、ＢＭＩの計算に必要な体重及び身長）が、対象団体の契約項目に含まれているかを確認する。

次に、ステップＳ１０５（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、対象団体に属する人の身長及び体重からＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１０６（対象団体分布作成処理（図１２））で、対象団体に属する人のＢＭＩの分布を求める。また、背景因子調整項目管理部１２５（図６）を参照して、当該評価指標の背景因子調整項目（例えば、ＢＭＩに対する「職種」）を取得し、該取得した個人ＩＤの職種を健診情報管理部１２１（図２）から取得し、職種別のＢＭＩの分布を求める。

次に、ステップＳ１０７で、契約項目管理部１２８（図９）を参照して、参照集団の団体ＩＤ、すなわち、ＢＭＩの計算に使用される身長及び体重の測定を契約している他の団体の団体ＩＤ（Ｊ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４・・・）を取得する。

次に、ステップＳ１０８（指標値計算処理（図１１））で、参照集団に属する人の身長及び体重を健診情報管理部１２１（図２）から取得し、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、取得した身長及び体重からＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１０９（参照集団分布作成処理（図１３））で、計算したＢＭＩの分布を求める。このとき、ＢＭＩの背景因子調整項目（職種）について、対象団体の職種毎の分布を用いて、参照集団の分布を調整する。

その後、ステップＳ１１０（分布比較処理（図１４））で、ステップＳ１０６で作成した対象団体のＢＭＩの分布と、ステップＳ１０９で作成した参照集団のＢＭＩの分布との面積差を計算する。

その後、ステップＳ１１１で、指標管理部１２６に含まれる全ての評価指標について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない評価指標がある場合、ステップＳ１０３に戻り、指標管理部１２６（図７）から、次の評価指標（例えば、血糖値）を選択し、ステップＳ１０４からＳ１１０の処理を繰り返す。

全ての評価指標について計算が完了した後に、ステップＳ１１２で、各指標（ＢＭＩ、血糖値など）について、悪化方向の人数を正とした場合の、各層における参照集団の人数と対象団体の人数との差を計算する。これを、検査項目、問診、疾病発症リスクに分類し、各分類において対象団体の方が参照集団より悪い状態の人数が多い順に並べてグラフを表示する。

また、図２６に示す様に、分析結果は度数分布の形式で表示することができる。度数分布による表示では、当該健診項目において、参照集団中の異常者数に比べ、対象団体中の異常者数が、どの辺りでどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各分布の面積で示すことができる。図２６に示す度数分布による表示では、横軸に表される区間（層）において、参照集団の度数の面積（人数×区間の幅）と、対象団体の度数の面積（人数×区間の幅）とによって、対象団体が、参照集団に対して、どの程度良いか悪いかを知ることができる。

図２６に示す度数分布は、ステップＳ１０６で作成した対象団体のＢＭＩの分布と、ステップＳ１０９で作成した参照集団のＢＭＩの分布とを重ねて表示することによって作成する。

度数分布を表示するためのインターフェースは、例えば、図２５に示す棒グラフをクリックして、特定の評価指標を選択することによって、選択された項目の度数分布を表示するものでよい。

例えば、図２６（Ａ）は、健診の検査項目である「ＢＭＩ」についての、対象団体と参照集団との度数分布が示されており、対象団体において、ＢＭＩが高めの人の割合が多くなっていることが分かる。

また、図２６（Ｂ）は、問診における「飲酒量」についての度数分布であり、図２６（Ｃ）は、疾病発症リスクにおける「糖尿病」リスクについての度数分布である。

なお、図２６中の縦の細い破線は、参照集団における人数のピーク（最頻値）を示す。

具体的には、図２６の度数分布は、対象団体分布作成処理（図１２）のステップＳ１３２で決定された階層を横軸に設定し、ステップＳ１３３で決定された階層別人数を縦軸に設定して、対象団体の度数分布を作成する。また、参照集団分布作成処理（図１３）のステップＳ１４３番目で決定された階層別人数を縦軸に設定して、参照集団の度数分布を作成する。

以上に説明したように、第１の実施形態の課題項目抽出処理では、対象団体について、対象団体分布作成部１３２が作成した、健診結果や疾病に関する指標値の階層別の人数分布と、対象団体以外の参照集団について参照集団分布作成部１３３が作成した、健診結果や指標値の階層別の人数分布とを、分布比較部１３４で比較することによって、各健診結果や指標値が、対象団体にとって良い結果であるか、悪い結果であるかを分かりやすく示すことができる（図２５、図２６）。

特に、分布比較部１３４が、対象団体と参照集団とを比較して、悪い状態にある人の人数を求めるので、各健診結果や指標値について、悪い状態にある人がどの程度多いかを正確に比較することができる。

さらに、参照集団分布作成部１３３が、背景因子（例えば、男女比、年齢層別の割合、職種など）の割合を対象団体と合わせた健診結果や指標値の分布を作成し、分布比較部１３４が、参照集団の分布と対象団体の分布を比較する。このため、対象団体と男女比や年齢構成や職種などが同程度の他の集団と比べて、悪い状態にある人が多いか少ないかを提示することができる。

さらに、背景因子項目管理部１２５が、健診結果や評価値と受診者が変えられない項目（職種、家族病歴など）との関係を管理し、参照集団分布作成部１３３が、対象団体と背景因子を揃えた参照集団の分布を作成し、分布比較部１３４が、参照集団の分布と対象団体の分布とを比較する。これによって、対象団体と参照集団との間で、職種や家族病歴などの受診者が変えることができない項目を揃えることができ、健診項目及び指標値の分布について、より正しく評価することができる。

＜異常者数の変化＞
次に、第１の実施形態における異常者数の変化を算出する処理について説明する。

図２７Ａ及び図２７Ｂは、本発明の第１の実施形態の変化算出処理のフローチャートである。

まず、サーバ１０１の制御部１３１は、ユーザが端末１０３の入力装置１４３から入力した対象団体及び評価すべき年の指定を、通信インターフェース１１５を介して受け付け（Ｓ１６１）、指定された対象団体のデータを団体情報管理部１２３から取得する（Ｓ１６２）。

その後、制御部１３１は、取得した対象団体のデータから分析項目を一つ選択し（Ｓ１６３）、契約項目管理部１２８を参照して、対象団体が分析に必要な項目を契約しているかを確認する（Ｓ１６４）。

その結果、対象団体が分析に必要な項目を契約していなければ、ステップＳ１６３に戻り、次の分析項目を選択する。一方、対象団体が分析に必要な項目を契約していれば、ステップＳ１６５に進む。

ステップＳ１６５において、指標値算出部１３５は、ステップＳ１６１で指定された年の健診結果から、対象団体に属する人の指標値を計算する。この指標値計算処理の詳細は、図１１に示す通りである。

その後、対象団体分布作成部１３２は、対象団体について、計算された指標値の分布と、背景因子項目の分布とを作成する（Ｓ１６６）。この対象団体分布作成処理の詳細は、図１２に示す通りである。

その後、指標値算出部１３５は、指定年の前年の健診結果から、対象団体に属する人の指標値を計算する（Ｓ１６７）。この指標値計算処理の詳細は、図１１に示す通りである。

その後、参照集団分布作成部１３３は、対象団体の指定年の前年のデータを、指定年の背景因子を用いて調整し、指標値の分布を作成する（Ｓ１６８）。この対象団体の指定年の前年の分布を作成する処理の詳細は、図１３に示す通りである。

その後、分布比較部１３４は、対象団体の指定年分布と前年の分布との面積差を計算する（Ｓ１６９）この分布比較処理の詳細は、図１４に示す通りである。

その後、制御部１３１は、対象団体以外のデータで、分析に必要な項目を契約している団体（参照集団）のデータを団体情報管理部１２３から取得する（Ｓ１７０）。

その後、指標値算出部１３５は、指定年の健診結果から、参照集団に属する人の指標値を計算する（Ｓ１７１）。この指標値計算処理の詳細は、図１１に示す通りである。

その後、参照集団分布作成部１３３は、参照集団の指定年のデータを、対象団体の背景因子を用いて調整し、指標値の分布を作成する（Ｓ１７２）。この参照集団分布作成処理の詳細は、図１３に示す通りである。

その後、指標値算出部１３５は、指定年の前年の健診結果から、参照集団に属する人の指標値を計算する（Ｓ１７３）。この指標値計算処理の詳細は、図１１に示す通りである。

その後、参照集団分布作成部１３３は、参照集団の指定年の前年のデータを、指定年の背景因子を用いて調整し、指標値の分布を作成する（Ｓ１７４）。この参照集団分布作成処理の詳細は、図１３に示す通りである。

その後、分布比較部１３４は、対象団体の指定年の分布と前年の分布との面積差を求める（Ｓ１７５）。この分布比較処理の詳細は、図１４に示す通りである。

その後、制御部１３１は、全ての分析項目について計算が完了しているかを判定する（Ｓ１７６）。

その結果、一部の分析項目の計算が完了していなければ、制御部１３１は、ステップＳ１６３に戻り、次の分析項目を選択する。一方、全ての分析項目の計算が完了していれば、制御部１３１は、対象団体の面積差と参照集団の面積差とに基づいて、分析項目の優先順位を決定する（Ｓ１７７）。

その後、対象団体の面積差と参照集団の面積差とを軸にして、分析項目をグラフ化する（Ｓ１７８）。

また、図２８に示す様に、分析結果は散布図の形式で表示することができる。散布図による表示は、対象団体及び参照集団における昨年度と今年度との異常者数の変化を、例えばパーセント（又は、人数）によって示す。

例えば、図２８（Ａ）は、横軸に参照集団の異常者数の増減を、縦軸に対象団体の異常者数の増減を設定した散布図である。なお、異常者数は、全人数に対する割合でも、人数でもよい。図２８（Ａ）によると、血糖値の異常者数は、対象団体において減少し、参照集団において増加していることが分かる。図２８（Ｂ）及び図２８（Ｃ）に、血糖値に関する対象団体及び参照集団における昨年度と今年度との異常者数の度数分布を示す。図２８（Ｂ）によると、対象団体における血糖値の異常者数は昨年度より今年度の方が減少しており、図２８（Ｃ）によると、参照集団における血糖値の異常者数は昨年度より今年度の方が増加していることが分かる。

さらに、図２８（Ａ）によると、中性脂肪の異常者数は、対象団体及び参照集団において増加していることが分かる。また、ＨＤＬコレステロールの異常者数は、対象団体及び参照集団において減少しており、両者の減少度合いは同程度であることが分かる。また、収縮期血圧の異常者数は、対象団体及び参照集団において減少しており、参照集団の減少度合いの方が大きいことが分かる。

次に、図２８（Ａ）に示す相対異常者数の散布図を作成する方法について、図２７Ａ、図２７Ｂに示すフローチャートに従って、具体的に説明する。

まず、ステップＳ１６１で、ある団体及び評価対象の年（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００１の団体、対象年＝２００９年）が指定される。

次に、ステップＳ１６２で、個人情報管理部１２２（図３）を参照し、団体ＩＤがＪ０００１の団体（対象団体）に属する人の個人ＩＤを取得し、該取得した個人ＩＤの対象年（２００９年）の健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１６３で、指標管理部１２６（図７）から、評価指標を一つ選択する（例えば、最初にＢＭＩを選択）。

次に、ステップＳ１６４で、契約項目管理部１２８（図９）を参照し、選択した評価指標自体又は選択した評価指標の計算に必要な健診結果（ＢＭＩの計算に必要な体重及び身長）が対象団体の契約項目に含まれているかを確認する。

次に、ステップＳ１６５（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、対象団体に属する人の２００９年の身長及び体重から２００９年のＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１６６（対象団体分布作成処理（図１２））では、対象団体に属する人の２００９年のＢＭＩの分布を求める。また、背景因子調整項目管理部１２５（図６）を参照して、当該評価指標の背景因子調整項目（例えば、ＢＭＩに対する「職種」）を取得し、該取得した個人ＩＤの職種を健診情報管理部１２１（図２）から取得し、職種別のＢＭＩの分布を求める。

次に、ステップＳ１６７（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、対象団体に属する人の指定年の前年（２００８年）の身長及び体重からＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１６８（参照集団分布作成処理（図１３））で、計算した２００８年のＢＭＩの分布を求める。このとき、ＢＭＩの背景因子調整項目（職種）について、対象団体の２００９年の職種毎の分布を用いて、対象団体の２００８年の分布を調整する。

その後、ステップＳ１６９（分布比較処理（図１４））で、ステップＳ１６６で作成した対象団体の２００９年のＢＭＩの分布と、ステップＳ１６８で作成した対象団体の２００８年ＢＭＩの分布との面積差を計算する。

次に、ステップＳ１７０で、契約項目管理部１２８（図９）を参照して、参照集団の団体ＩＤ、すなわち、ＢＭＩの計算に使用される身長及び体重の測定を契約している他の団体の団体ＩＤ（Ｊ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４・・・）を取得する。

次に、ステップＳ１７１（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、参照集団（団体ＩＤがＪ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４の団体）に属する人の２００９年の身長及び体重からＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１７２（参照集団分布作成処理（図１３））で、計算したＢＭＩの分布を求める。このとき、ＢＭＩの背景因子調整項目（職種）について、対象団体の２００９年の職種毎の分布を用いて、参照集団の２００９年の分布を調整する。

次に、ステップＳ１７３（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、参照集団に属する人の指定年の前年（２００８年）の身長及び体重からＢＭＩを計算する。

次に、ステップＳ１７４（参照集団分布作成処理（図１３））で、計算したＢＭＩの分布を求める。このとき、ＢＭＩの背景因子調整項目（職種）について、対象団体の２００９年の職種毎の分布を用いて、参照集団の２００８年の分布を調整する。

その後、ステップＳ１７５（分布比較処理（図１４））で、ステップＳ１７２で作成した参照集団の２００９年のＢＭＩの分布と、ステップＳ１７４で作成した参照集団の２００８年ＢＭＩの分布との面積差を計算する。

その後、ステップＳ１７６で、全ての評価指標（指標管理部１２６に含まれる全ての評価指標）について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない評価指標がある場合、ステップＳ１６３に戻り、指標管理部１２６（図７）から、次の評価指標（例えば、血糖値）を選択し、ステップＳ１６４からＳ１７５の処理を繰り返す。

全ての評価指標について計算が完了している場合、ステップＳ１７７で、対象団体の面積差と参照集団の面積差の差から評価指標を順位付ける。

最後に、ステップＳ１７８で、図２８（Ａ）の散布図を作成する。具体的には、横軸は、ステップＳ１７５で計算した２００８年の参照集団の異常者数を基準（中央）として、２００９年の参照集団の異常者数と２００８年の参照集団の異常者数との差を、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より少ない場合は減少側に、また、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より多い場合は増加側になるように、評価指標毎にプロットする。縦軸は、ステップＳ１６９で計算した２００８年の対象団体の異常者数を基準（中央）として、２００９年の対象団体の異常者数と２００８年の対象団体の異常者数との差を、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より少ない場合は減少側に、また、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より多い場合は増加側になるように、評価指標毎にプロットする。このとき、ステップＳ１７７で付けられた順位に従って、上位から順に所定数の評価指標をプロットすればよい。

図２８（Ｂ）に示す対象団体の度数分布はステップ１６６及びステップ１６８で作成した対象団体の分布を重ねて表示することによって作成することができる。また、図２８（Ｃ）に示す参照集団の度数分布はステップ１７２及びステップ１７４で作成した参照集団の分布を重ねて表示することによって作成することができる。

なお、度数分布（図２８（Ｂ）、図２８（Ｃ））を表示するためのインターフェースは、例えば、図２８（Ａ）に示す散布図にプロットされた指標をクリックして、特定の評価指標を選択することによって、選択された項目の度数分布を表示するものでよい。

以上に説明したように、第１の実施形態の変化算出処理では、分布比較部１３４が、対象団体の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、悪い状態にある人数の差を求め、参照集団の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、悪い状態にある人数の差を求め、求められた二つの人数差（変化量）を比較し、この二つの人数差の関係から、対象団体の健診結果の変化を評価することによって、参照集団の変化量を基準にして、対象団体の改善量を評価することができる。

例えば、対象団体において、血圧が高い人が減少していても、参照集団における悪い状態にある人の変化量（減少量）の方が大きい場合は、対象団体としては改善が不十分で、まだ改善の可能性があると評価できる。また、中性脂肪が高い状態の人数が増加していても、参照集団の方が大きく増加している場合は、中性脂肪が高い人は増えているが、他と比べれば抑制できていると評価できる。このように、顧客団体に対して、悪い状態の人が増えているか減っているか、また、増減が他の団体と比べてどうかを分かりやすく提示することができる（図２８）。

＜受診勧奨レベルの判定＞
次に、第１の実施形態における受診勧奨レベルの判定処理について説明する。受診勧奨レベルの判定処理においては、課題項目抽出処理（図１０のステップＳ１１０）から、前述した分布比較処理（図１４）に代えて、図２９に示す分布比較処理が呼び出される。

図２９は、本発明の第１の実施形態の分布比較処理の別な例のフローチャートである。図２９に示す分布比較処理は、分布比較部１３４によって実行され、対象団体の分布と参照集団の分布とを基準値を用いて比較し、両者の面積差を求める。

まず、対象団体分布作成処理（図１２）によって作成された対象団体の分布と、参照集団分布作成処理（図１３）によって作成された参照集団の分布とを取得する（Ｓ１８１）。対象団体の分布と参照集団の分布とは、記憶装置１１４のバッファ領域に一時的に記憶されている。

その後、基準値管理部１２４の受診勧奨レベル１２４０２に該当すると判定される分布中の指標値の層を取得する（Ｓ１８２）。

そして、対象団体の指標値の層の人数から参照集団の指標値の層の人数を減じ、計算された人数差を、人数差の合計に加算する（Ｓ１８３）。

そして、指標値の層を異常値方向に１段階移動する（Ｓ１８４）。

その後、受診勧奨レベルに該当すると判定された全ての層の計算が完了しているかを判定する（Ｓ１８５）。

その結果、一部の層の計算が完了していなければ、ステップＳ１８３に戻り、次の層について計算をする。一方、全ての層の計算が完了していれば、人数差の合計を両集団の差とする（Ｓ１８６）。

図３０は、検査結果が受診勧奨レベルであるが、受診をしていない未受診者の数を分析した結果の表示を説明する図である。

例えば、図３０（Ａ）に示す様に、相対未受診者数を棒グラフ形式で表示し、各健診項目において、参照集団中の未受診者数に比べ、対象団体中の未受診者数がどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各棒の面積で示す。

また、図３０（Ｂ）に示す様に、相対未受診者数を度数分布の形式で表示することができる。検査結果が受診勧奨レベルを超える未受診者が、参照集団と比較し、対象団体において、どの辺りでどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各分布の面積で示す。なお、治療中の者は分布外に、棒グラフの形式で表示してもよい。

次に、図３０に示す受診勧奨レベル未受診者数の棒グラフを作成する方法について、図１０に示すフローチャートに従って、具体的に説明する。

まず、ステップＳ１０１で、ある団体（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００１の団体）が指定される。

次に、ステップＳ１０２で、個人情報管理部１２２（図３）を参照し、団体ＩＤがＪ０００１の団体（対象団体）に属する人の個人ＩＤを取得し、該取得した個人ＩＤの健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１０３で、基準値管理部１２４（図５）を参照し、受診勧奨レベルが設定されている評価指標を一つ、指標管理部１２６（図７）から選択する（例えば、最初に血糖値を選択）。

次に、ステップＳ１０４で、対象団体の契約項目を契約項目管理部１２８（図９）から取得し、選択した評価指標自体又は選択した評価指標の計算に必要な健診結果が契約項目に含まれているかを確認する。具体的には、血糖値が契約項目に含まれているかを確認する。

次に、ステップＳ１０５（指標値計算処理（図１１））で、取得した健診結果から血糖値を取得する。なお、血糖値に関しては、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）が定義されていないので、健診情報をそのまま使用する。

次に、ステップＳ１０６（対象団体分布作成処理（図１２））では、対象団体に属する人の血糖値の分布を求める。また、背景因子調整項目管理部１２５（図６）を参照して、当該評価指標の背景因子調整項目（血糖値に対する「職種」「家族病歴」）を取得し、該取得した個人ＩＤの職種及び家族病歴を健診情報管理部１２１（図２）から取得し、職種別、家族病歴別の血糖値の分布を求める。

次に、ステップＳ１０７で、契約項目管理部１２８（図９）を参照して、参照集団の団体ＩＤ、すなわち、血糖値の測定を契約している他の団体の団体ＩＤ（Ｊ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４・・・）を取得する。

次に、ステップＳ１０８（指標値計算処理（図１１））で、参照集団（団体ＩＤがＪ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４）に属する人の血糖値を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１０９（参照集団分布作成処理（図１３））で、血糖値の分布を求める。このとき、血糖値の背景因子調整項目（職種、家族病歴）について、対象団体の職種毎及び家族病歴毎の分布を用いて、参照集団の分布を調整する。また、健診情報管理部１２１（図２）からの治療中の情報（糖尿病治療１２１１４）を取得し、糖尿病治療中の人を別に集計する。

その後、ステップＳ１１０（分布比較処理（図２９））で、ステップＳ１０６で作成した対象団体の血糖値の分布と、ステップＳ１０９で作成した参照集団の血糖値の分布との面積差を計算する。このとき、面積差は、基準値管理部（図５）の受診勧奨レベル（血糖値では、１２６以上）についての面積差を計算する。

その後、ステップＳ１１１で、指標管理部１２６に含まれる全ての評価指標について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない評価指標がある場合、ステップＳ１０３に戻り、指標管理部１２６（図７）から、次の評価指標（例えば、血糖値）を選択し、ステップＳ１０４からＳ１１０の処理を繰り返す。

全ての評価指標について計算が完了した後に、ステップＳ１１２で、各指標（ＢＭＩ、血糖値など）について、悪化方向の人数を正とした場合の、各層における参照集団の受診勧奨レベルの人数と対象団体の受診勧奨レベルの人数との差を計算する。これを、検査項目、問診、疾病発症リスクに分類し、各分類において対象団体の方が参照集団より悪い状態の人数が多い順に並べてグラフを表示する。

また、例えば、図３１に示す様に、分析結果は散布図の形式で表示することができる。散布図による表示は、対象団体及び参照集団における昨年度と今年度との未受診者数の変化を示す。

例えば、図３１（Ａ）は、横軸に参照集団の未受診者数の増減を設定し、縦軸に対象団体の未受診者数の増減を設定した散布図である。なお、未受診者数は、全人数に対する割合でも、人数でもよい。図３１（Ａ）によると、血糖値の未受診者数は、対象団体において減少し、参照集団において増加していることが分かる。図３１（Ｂ）及び図３１（Ｃ）に、血糖値に関する対象団体及び参照集団における昨年度と今年度との未受診者数の度数分布を示す。図３１（Ｂ）によると、対象団体における血糖値の未受診者数は昨年度より今年度の方が減少しており、図３１（Ｃ）によると、参照集団における血糖値の未受診者数は昨年度より今年度の方が増加していることが分かる。

さらに、図３１（Ａ）によると、中性脂肪の未受診者数は、対象団体及び参照集団において増加していることが分かる。また、ＨＤＬコレステロールの未受診者数は、対象団体及び参照集団において減少しており、両者の減少度合いは同程度であることが分かる。また、収縮期血圧の未受診者数は、対象団体及び参照集団において減少しており、参照集団の減少度合いの方が大きいことが分かる。

次に、図３１（Ａ）に示す未受診者数の散布図を作成する方法について、図２７Ａ、図２７Ｂに示すフローチャートに従って、具体的に説明する。図３１（Ａ）に示す未受診者数の散布図は、前述した変化算出処理（図２７Ａ、図２７Ｂ）によって作成されるが、ステップＳ１６９及びステップＳ１７５からは、分布比較処理（図１４）に代えて、図２９に示す分布比較処理が呼び出される。

まず、ステップＳ１６１で、ある団体及び評価対象の年（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００１の団体、対象年＝２００９年）が指定される。

次に、ステップＳ１６２で、個人情報管理部１２２（図３）を参照し、団体ＩＤがＪ０００１の団体（対象団体）に属する人の個人ＩＤを取得し、該取得した個人ＩＤの対象年（２００９年）の健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１６３で、基準値管理部１２４（図５）を参照し、指標管理部１２６（図７）から、受診勧奨レベルが設定されている評価指標を一つ選択する（例えば、最初に血糖値を選択）。

次に、ステップＳ１６４で、契約項目管理部１２８（図９）を参照し、選択した評価指標自体（例えば、血糖値）又は選択した評価指標の計算に必要な健診結果が対象団体の契約項目に含まれているかを確認する。

次に、ステップＳ１６５（指標値計算処理（図１１））で、取得した健診情報から２００９年の血糖値を取得する。なお、血糖値に関しては、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）が定義されていないので、健診情報をそのまま使用する。

次に、ステップＳ１６６（対象団体分布作成処理（図１２））では、対象団体に属する人の２００９年の血糖値の分布を求める。また、背景因子調整項目管理部１２５（図６）を参照して、当該評価指標の背景因子調整項目（血糖値に対する「職種」「糖尿病家族病歴」）を取得し、該取得した個人ＩＤの職種及び糖尿病家族病歴を健診情報管理部１２１（図２）から取得し、対象団体の２００９年の職種別、糖尿病家族病歴別の血糖値の分布を求める。

次に、ステップＳ１６７（指標値計算処理（図１１））で、取得した健診情報から指定年の前年（２００８年）の血糖値を取得する。

次に、ステップＳ１６８（参照集団分布作成処理（図１３））で、対象団体の２００８年の血糖値の分布を求める。このとき、血糖値の背景因子調整項目（職種、糖尿病家族病歴）について、２００９年の職種毎及び家族病歴毎の分布を用いて、２００８年の分布を調整する。また、健診情報管理部１２１（図２）からの治療中の情報（糖尿病治療１２１１４）を取得し、糖尿病治療中の人を別に集計する。

その後、ステップＳ１６９（分布比較処理（図２９））で、ステップＳ１６６で作成した対象団体の２００９年の血糖値の分布と、ステップＳ１６８で作成した対象団体の２００８年血糖値の分布との面積差を計算する。

次に、ステップＳ１７０で、契約項目管理部１２８（図９）を参照して、参照集団の団体ＩＤ、すなわち、血糖値の測定を契約している他の団体の団体ＩＤ（Ｊ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４・・・）を取得する。

次に、ステップＳ１７１（指標値計算処理（図１１））で、参照集団（団体ＩＤがＪ０００２、Ｊ０００３、Ｊ０００４の団体）に属する人の２００９年の血糖値を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１７２（参照集団分布作成処理（図１３））で、参照集団の２００９年の血糖値の分布を求める。このとき、血糖値の背景因子調整項目（職種、糖尿病家族病歴）について、対象団体の２００９年の職種毎及び家族病歴毎の分布を用いて、参照集団の２００９年の分布を調整する。

次に、ステップＳ１７３（指標値計算処理（図１１））で、指標管理部１２６の指標値算出ロジック（図７の１２６０３）に従って、参照集団に属する人の指定年の前年（２００８年）の血糖値を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１７４（参照集団分布作成処理（図１３））で、参照集団の２００８年の血糖値の分布を求める。このとき、血糖値の背景因子調整項目（職種）について、対象団体の２００９年職種毎の分布を用いて、参照集団の２００８年の分布を調整する。

その後、ステップＳ１７５（分布比較処理（図２９））で、ステップＳ１７２で作成した参照集団の２００９年の血糖値の分布と、ステップＳ１７４で作成した参照集団の２００８年血糖値の分布との面積差を計算する。

その後、ステップＳ１７６で、全ての評価指標（指標管理部１２６に含まれる全ての評価指標）について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない評価指標がある場合、ステップＳ１６３に戻り、指標管理部１２６（図７）から、次の評価指標を選択し、ステップＳ１６４からＳ１７５の処理を繰り返す。

全ての評価指標について計算が完了している場合、ステップＳ１７７で、対象団体の面積差と参照集団の面積差の差から評価指標を順位付ける。

最後に、ステップＳ１７８で、図３１（Ａ）のグラフを作成する。具体的には、横軸は、ステップＳ１７５で計算した２００８年の参照集団の異常者数を基準（中央）として、２００９年の参照集団の異常者数と２００８年の参照集団の異常者数との差を、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より少ない場合は減少側に、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より多い場合は増加側になるように、評価指標毎にプロットする。縦軸は、ステップＳ１６９で計算した２００８年の対象団体の異常者数を基準（中央）として、２００９年の対象団体の異常者数と２００８年の対象団体の異常者数との差を、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より少ない場合は減少側に、２００９年の異常者数が２００８年の異常者数より多い場合は増加側になるように、評価指標毎にプロットする。このとき、ステップＳ１７７で付けられた順位に従って、上位から順に所定数の評価指標をプロットすればよい。

図３１（Ｂ）に示す対象団体の度数分布はステップ１６６及びステップ１６８で作成した対象団体の分布を重ねて表示することによって作成することができる。また、図３１（Ｃ）に示す参照集団の度数分布はステップ１７２及びステップ１７４で作成した参照集団の分布を重ねて表示することによって作成することができる。

なお、度数分布（図３１（Ｂ）、図３１（Ｃ））を表示するためのインターフェースは、例えば、図３１（Ａ）に示す散布図にプロットされた指標をクリックして、特定の評価指標を選択することによって、選択された項目の度数分布を表示するものでよい。

以上に説明したように、第１の実施形態の受診勧奨レベル判定処理では、治療状況判定部１３６が、問診結果から、受診者が治療中であるかを判定し、対象団体分布作成部１３２及び参照集団分布作成部１３３が、治療中の人を除外した健診項目又は指標値の分布を算出する。そして、分布比較部１３４が、治療が必要なレベルにあるが治療を受けていない人の人数を比較する。これによって、治療が必要なレベルにあって治療を受けていない人が、他の団体と比べて多いか少ないかを容易に判定することができる（図３０）。

また、分布比較部１３４が、対象団体と参照集団とにおいて治療が必要なレベルにあって治療を受けていない人の今年度と前年度の分布の人数差を算出するので、対象団体と参照集団との関係から、治療が必要な受診者が参照集団と比べて、増えているか、減っているかを評価することができる（図３１）。

健診結果が悪い人に早期に治療を受けさせることは、健康診断の重要な目的の一つであり、受診勧奨レベル判定処理によって、医師による診断が必要な未治療者が多いか、少ないかを評価することができる。また、未治療者が少ない、又は、未治療者が減ったデータを示すことによって、健診機関における受診者への治療勧奨活動の優秀さを示すことができる。

＜推奨健診項目の抽出＞
次に、第１の実施形態における推奨健診項目抽出処理について説明する。

図３２Ａ及び図３２Ｂは、本発明の第１の実施形態の推奨健診項目抽出処理のフローチャートである。

まず、サーバ１０１の制御部１３１は、ユーザが端末１０３の入力装置１４３から入力した対象団体の指定を、通信インターフェース１１５を介して受け付け（Ｓ１９１）、指定された対象団体のデータを団体情報管理部１２３から取得する（Ｓ１９２）。

その後、制御部１３１は、契約項目管理部１２８を参照して、対象団体が契約していない項目を選択する（Ｓ１９３）。

その後、制御部１３１は、背景因子項目管理部１２５から、指標値に対する背景因子調整項目を取得し（Ｓ１９４）、背景因子の各項目について、背景因子の階層の組み合わせ別の人数を集計する（Ｓ１９５）。

その後、対象の指標について全背景因子の組み合わせの集計が完了しているかを判定する（Ｓ１９６）。

その結果、一部の指標の集計が完了していなければ、ステップＳ１９５に戻り、次の指標について集計をする。一方、全ての指標の集計が完了していれば、制御部１３１は、対象団体以外のデータで、選択した項目を契約している団体を参照集団として、
参照集団に属する人の健診情報を健診情報管理部１２１から取得する（Ｓ１９７）。

その後、指標値算出部１３５は、参照集団に属する人の健診結果から指標値を計算する（Ｓ１９８）。この指標値計算処理の詳細は、図１１に示す通りである。

その後、参照集団分布作成部１３３は、背景因子を用いて参照集団のデータを調整し、指標値の分布を作成する（Ｓ１９９）。この参照集団分布作成処理の詳細は、図１３に示す通りである。

その後、参照集団について、背景因子を調整しない分布を計算する（Ｓ２００）。

その後、分布比較部１３４は、背景因子を調整した参照集団の分布と、背景因子を調整しなかった参照集団の分布との面積差を計算する（Ｓ２０１）。この分布比較処理の詳細は、図１４に示す通りである。

その後、制御部１３１は、全ての分析項目について計算が完了しているかを判定する（Ｓ２０２）。

その結果、一部の分析項目の計算が完了していなければ、制御部１３１は、ステップＳ１９３に戻り、次の分析項目を選択する。一方、全ての分析項目の計算が完了していれば、制御部１３１は、対象団体の分布と参照集団の分布との面積差から、分析項目の優先順位を決定する（Ｓ２０３）。

図３３は、検査結果から推定される異常者数から推奨される健診項目を分析した結果の表示を説明する図である。

例えば、図３３（Ａ）に示す様に、異常者数の推定値を表す棒グラフ形式で表示することができる。図３３（Ａ）の棒グラフでは、各健診項目において、参照集団中の異常者数に比べ、対象団体中の異常者数の推定値がどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各棒の面積で示す。

また、図３３（Ｂ）に示す様に、異常者数の推定値を表す度数分布の形式で表示することができる。図３３（Ｂ）の棒グラフでは、検査結果で異常が推定される者が、参照集団と比較し、対象団体において、どの辺りでどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の各分布の面積で示す。

次に、図３３（Ａ）に示す異常者数の推定値を表す棒グラフを作成する方法について、図３２Ａ、図３２Ｂに示すフローチャートに従って、具体的に説明する。

まず、ステップＳ１９１で、ある団体（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００２の団体）が指定される。

次に、ステップＳ１９２で、個人情報管理部１２２（図３）を参照し、対象団体（団体ＩＤがＪ０００２の団体）に属する人の個人ＩＤを取得し、該取得した個人ＩＤの健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１９３で、対象団体が契約していない項目（例えば、肝機能）を契約項目管理部１２８（図９）から取得する。

次に、ステップＳ１９４で、背景因子調整項目管理部１２５（図６）を参照して、当該非契約項目の背景因子調整項目（肝機能（ＧＯＴ、ＧＰＴ）に対する「職種」、「肝炎家族病歴」）を取得する。

次に、ステップＳ１９５、Ｓ１９６において、ステップＳ１９２で取得した健診情報から、背景因子項目毎の人数（例えば、肝機能について、職種及び家族病歴の層別人数）を集計する。

次に、ステップＳ１９７で、対象団体以外の団体（参照集団）で、肝機能の検査を契約している団体の団体ＩＤ（Ｊ０００１、Ｊ０００４）を契約項目管理部１２８（図９）から取得し、団体ＩＤがＪ０００１、Ｊ０００４の団体（参照集団）に属する人の健診情報を健診情報管理部１２１（図２）から取得する。

次に、ステップＳ１９８（指標値計算処理（図１１））で、取得した健診情報からＧＯＴ及びＧＰＴを取得する。なお、該非契約項目（肝機能）について、指標値算出ロジックが定義されている場合、指標管理部１２６（図７の１２６０３）から取得した指標値算出ロジックに従って、非契約項目に関する計算をする。

次に、ステップＳ１９９（参照集団分布作成処理（図１３））で、参照集団の肝機能（ＧＯＴ、ＧＰＴ）の分布を求める。このとき、ＧＯＴ、ＧＰＴの背景因子調整項目（職種、肝炎家族病歴）について、ステップＳ１９５で作成した対象団体の職種毎及び肝炎家族病歴毎の分布を用いて、参照集団の分布を調整する。これによって、対象団体の人数分布を推定することができる。

次に、ステップＳ２００（対象団体分布作成処理（図１２））では、参照集団に属する人の肝機能（ＧＯＴ、ＧＰＴ）の分布を求める。なお、ステップＳ２００では、背景因子を調整しない。

次に、ステップＳ２０１（分布比較処理（図１４））では、ステップＳ１９９で作成した対象団体の肝機能の推定分布と、ステップＳ２００で作成した参照集団の肝機能の分布との面積差を計算する。

その後、ステップＳ２０２で、全ての非契約項目（契約項目管理部１２８に含まれ、対象団体が契約していない項目（例えば、肺がん、大腸がんなど））について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない契約項目がある場合、ステップＳ１９３に戻り、次の契約項目を契約項目管理部１２８（図９）から選択し、ステップＳ１９４からＳ２０１の処理を繰り返す。

最後に、ステップＳ２０３で、各指標（肝機能、肺がん、大腸がんなど）について、悪化方向の人数を正とした場合の、各層における、参照集団の人数と対象団体（推定値）の人数との差を計算する。これを、対象団体の方が参照集団より悪い状態の人数が多い順に並べてグラフを表示する。

図３３（Ｂ）に示す異常者数の推定値の度数分布は、ステップＳ１９９で作成した対象団体の肝機能の推定分布と、ステップＳ２００で作成した参照集団の肝機能の分布とを重ねて表示することによって作成することができる。

度数分布を表示するためのインターフェースは、例えば、図３３（Ａ）に示す棒グラフをクリックして、特定の評価指標を選択することによって、選択された項目の度数分布を表示するものでよい。

以上に説明したように、第１の実施形態の推奨健診項目抽出処理では、顧客団体が契約していない項目について、対象団体と背景因子を揃えた参照集団の分布（対象集団の推定分布）を計算し、参照集団の分布と対象集団の推定分布との間で、悪い状態にある人数差を計算し、この人数差に基づいて、対象団体が契約していない項目を出力することによって、顧客団体が健診を実施していない項目のうち、異常者が多い可能性が高い項目を抽出することができる。これによって、健診機関は、異常者が多い可能性がある項目の健康診断を顧客団体に提案することができ、顧客団体との契約交渉において、新たな健診項目を獲得しやすくなる。

＜背景因子項目の生成＞
次に、第１の実施形態における背景因子生成処理について説明する。

図３４は、本発明の第２の実施形態の背景因子項目決定処理のフローチャートである。この背景因子項目決定処理は、背景因子項目作成部１３８によって実行される。

まず、背景因子項目作成部１３８は、指標管理情報１２６から評価指標１２６０１を一つ選択する（Ｓ２１１）。

その後、指標値と非可変問診項目との間で重回帰分析を行い、非可変問診項目に対する指標値の係数を計算する（Ｓ２１２）。

その後、指標値の係数が有意と判定される非可変問診項目を、背景因子調整項目に登録する（Ｓ２１３）。

その後、全ての指標値について計算が完了しているかを判定する（Ｓ２１４）。

その結果、一部の指標値の計算が完了していなければ、ステップＳ２１１に戻り、次の指標値を選択する。一方、全ての指標値の計算が完了していれば、この処理を終了する。

以上に説明したように、第１の実施形態の背景因子生成処理では、背景因子を自動的に生成するので、統計学的に有意な背景因子を的確に生成することができる。すなわち、背景因子項目作成部１３８が、指標毎に調整すべき背景項目を自動的に決定するので、健診機関毎に問診項目が異なる場合や、検査項目や問診項目を追加した場合などでも、背景因子項目を容易に決定することができる。このため、指標に寄与する項目のみを背景因子に設定し、背景因子を適切に調整をすることができる。

ここまで、第１の実施形態の健診情報分析システムの様々な機能について説明したが、これらの機能が全て実装される必要はなく、一つ以上の機能を様々な組み合わせで実装することができる。

健診結果が集団として改善しているか否かを検討する場合、健診項目の平均値や、特許文献１で示された試算された医療費などについて、前年度の値と今年度の値を比較することによって、改善しているかを判定する方法が考えられる。しかし、改善の程度や、悪化の程度を、より詳細に分析することによって、顧客団体によりきめ細かな情報提供をする方法は提案されていなかったが、本発明によって前年度と今年度の改善や悪化の程度をより詳細に分析することが可能となる。

健診結果が良いか悪いかを判断する方法として、自団体だけでなく、他の集団の健診情報と比較する方法、例えば、特許文献１の方法を応用して他の集団の医療費を推定し、それを自団体と比較することで、健診結果の良否を順位付ける方法が考えられる。しかし、自団体と他の集団との男女比や年齢層が異なる場合、平均的な検査結果や発症する病気の割合なども異なり、両団体の健診結果の比較が難しい。特に、対象とした団体の構成員が、主にデスクワークの事務職なのか、外回りの営業職なのか、製造部員なのかなど、業種や職種によっても生活習慣が異なるため、単純には団体間で比較できなかったが、本発明によって業種や職種を考慮した比較が可能となる。

健康診断は、検査値が異常な人に改善を促すとともに、治療が必要な人に早期に医療機関の受診を勧奨して治療を受けさせることも重要な役割である。そのため、健診結果の良否として、医療機関の受診が必要なレベルであるが受診していない人の数も評価の重要な観点である。治療が必要な人が受診することは、健診機関としての受診勧奨活動が良好であることを示す指標となる。本発明によって、受診勧奨活動が良好度を示す指標を評価することができる。

健診機関は、顧客団体と健診項目単位で契約するため、契約を拡大するためには、顧客団体に必要な健診項目を訴求することが重要である。健診項目の追加を推奨する方法として、例えば、特許文献２において、個人毎の疾病リスクから健診項目の組み合わせを最適化する方法が示されている。しかし、健診費用を個人が全額を負担する場合には、個人単位の組み合わせでよいが、団体と契約とする場合、個人毎の健診の金額が異なるため、実際での利用は難しかったが、本発明によって必要な健診項目を顧客団体に訴求することが可能となる。

健診機関が、健診結果から顧客団体としての健康状態を把握する場合、対象とする顧客団体のデータと他の集団のデータとを比較することによって、どの健診項目について、状態の悪い人が対象顧客団体に多いかを知ることができ、対策を検討することができる。

しかし、健診項目の中には、企業や健康保険組合などの団体による働きかけや、個人の努力では変えることができない項目が存在する。例えば、業種、職種、家族の病歴などは、本人の意思や変えることが難しいが、健診結果に影響する。健康状態の良否の程度や、改善の程度を評価する上では、このような変えられない項目の割合が異なる集団と比較しても、対象団体に属する人の健康状態の良さ（悪さ）や、改善量（悪化量）を正しく評価できない場合がある。

例えば、糖尿病において、親や兄弟などの家族が糖尿病である場合、遺伝的に糖尿病を発症する可能性が高い。しかし、対象団体と比較される他の集団において、家族の糖尿病歴がある人が少ない場合、対象団体の血糖値の検査結果が、相対的に悪くなる可能性がある。このため、意思や行動によって変えることができない項目を揃えた上で、対象団体と他の集団とを比較することが望ましい。

一方、病気や指標によって関連する項目は異なり、検査項目や問診項目は健診機関毎に異なるので、指標別に背景とする項目を設定するためには専門的知識や手間を必要とする。また、背景の調整に複数の項目を使用する場合、背景項目の層の組み合わせに該当する人が０人になるなど、背景を正しく調整できない可能性があり、意味のある項目に背景項目を限定する必要がある。しかし、本発明によって、背景が異なる団体間で適切な比較が可能となる。

＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。

第２の実施形態では、計算された指標値値に基づいて、改善プログラムを提案する。

なお、第２の実施形態において、前述した第１の実施形態と同じ構成、機能及び処理には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。

図３５は、本発明の第２の実施形態の健診情報分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

本実施形態の健診情報分析システムは、サーバ１０１、データベース１０２及び端末装置１０３を備える。

サーバ１０１とデータベース１０２とは、サーバ１０１がデータベース１０２に格納されたデータにアクセス可能なように接続される。また、サーバ１０１端末装置１０３とは、ネットワーク１０４を介して接続される。

記憶装置１１４は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、具体的には、記憶装置１１４は、制御部１３１、対象団体分布作成部１３２、参照集団分布作成部１３３、分布比較部１３４、指標値算出部１３５、治療状況判定部１３６、改善プログラム評価部２３１、対策項目選定部２３２、改善プログラム効果推定部２３３及び改善プログラム順位付け部２３４の各部を実装するためのプログラムを格納する。

改善プログラム評価部２３１は、所定のプログラムの実行によって、改善プログラムを評価する。改善プログラム効果推定部２３２は、所定のプログラムの実行によって、改善プログラムの効果を推定する。改善プログラム順位付け部２３３は、所定のプログラムの実行によって、改善プログラムに優先順位を付ける。

データベース１０２は、サーバ１０１が健診情報を分析するためのデータ、すなわち、健診情報管理部１２１（図２参照）、個人情報管理部１２２（図３参照）、団体情報管理部１２３（図４参照）、基準値管理部１２４（図５参照）、背景因子項目管理部１２５（図６参照）、指標管理部１２６（図７参照）、改善プログラム情報管理部２２１（図３６参照）、改善プログラム履歴管理部２２２（図３７参照）及び改善プログラム効果管理部２２３（図３８参照）を格納する。

図３６は、本発明の第２の実施形態の改善プログラム情報管理部２２１に格納されるデータの構成を説明する図である。

改善プログラム情報管理部２２１は、受診者に提案される改善プログラムの情報が格納されるデータベースであり、プログラムＩＤ２２１０１、プログラム名２２１０２、適用条件２２１０３、一人当たりコスト２２１０４及び効果指標２２１０５のデータを含む。

プログラムＩＤ２２１０１は、受診者に提案される改善プログラムを一意に識別する識別情報である。プログラム名２２１０２は、受診者に提案される改善プログラムの名称であり、改善プログラムの内容を簡単に示す。適用条件２２１０３は、改善プログラムが適用される受診者の条件である。一人当たりコスト２２１０４は、改善プログラムを受診者に適用した場合に必要な費用であり、所定期間（例えば、１年）あたりの金額である。効果指標２２１０５は、改善プログラムの実施に対する効果を評価するための指標である。

具体的には、プログラムＩＤが「ＰＲＧ０００１」のプログラムは、１日の歩数を競う「歩数アップ競争」であり、全員が対象となり、そのコストは１年あたり３６００円であり、ＢＭＩによって効果を評価することができる。

また、プログラムＩＤが「ＰＲＧ０００２」のプログラムは、食事を宅配される低カロリー食にする「低カロリー食宅配」であり、血糖値が１１０を超え１２６未満であり、かつ、ＢＭＩが２５以上の人が対象となり、そのコストは１年あたり１２０００円であり、ＢＭＩ及び血糖値によって効果を評価することができる。

また、プログラムＩＤが「ＰＲＧ０００３」の改善プログラムは、食塩を減らすための生活指導を定期的に受ける「減塩指導」であり、収縮期血圧が１３０以上の者が対象となり、そのコストは１年あたり２００００円であり、血圧によって効果を評価することができる。

図３７は、本発明の第２の実施形態の改善プログラム履歴管理部２２２に格納されるデータの構成を説明する図である。

改善プログラム履歴管理部２２２は、受診者が属する団体に適用される改善プログラムの情報が格納されるデータベースであり、団体ＩＤ２２２０１、実施時期２２２０２、プログラムＩＤ２２２０３及び適用条件２２２０４のデータを含む。

団体ＩＤ２２２０１は、受診者が属する団体を一意に識別する識別情報であり、団体情報管理部１２３の団体ＩＤ１２３０１と同じ値が用いられる。

実施時期２２２０２は、その団体に、このプログラムが適用された時期（開始年月日及び終了年月日）である。プログラムＩＤ２２２０３は、受診者に提案される改善プログラムを一意に識別する識別情報であり、改善プログラム情報管理部２２１のプログラムＩＤ２２１０１と同じ値が用いられる。適用条件２２２０４は、改善プログラムが適用される受診者の条件であり、改善プログラム情報管理部２２１の適用条件２２１０３と同じ条件が規定される。

図３８は、本発明の第２の実施形態の改善プログラム効果管理部２２３に格納されるデータの構成を説明する図である。

改善プログラム効果管理部２２３は、改善プログラムの効果の図るための指標が格納されるデータベースであり、プログラムＩＤ２２３０１、プログラム名２２３０２、適用条件２２３０３、対象項目２２３０４ 、分布区分２２３０５、２２３０７、２２３０９、２２３１１及び効果量２２３０６、２２３０８、２２３１０、２２３１２のデータを含む。

プログラムＩＤ２２３０１は、受診者に提案される改善プログラムを一意に識別する識別情報であり、改善プログラム情報管理部２２１のプログラムＩＤ２２１０１と同じ値が用いられる。プログラム名２２３０２は、受診者に提案される改善プログラムの名称であり、改善プログラム情報管理部２２１のプログラム名２２１０２と同じ名称が規定される。適用条件２２３０３は、改善プログラムが適用される受診者の条件であり、改善プログラム情報管理部２２１の適用条件２２１０３と同じ条件が規定される。

対象項目２２３０４は、改善プログラムの効果を評価するために用いられる健診項目である。なお、図には、一つの健診項目を記載したが、一つのエントリに複数の健診項目が定義されてもよい。

分布区分２２３０５、２２３０７、２２３０９、２２３１１及び効果量２２３０６、２２３０８、２２３１０、２２３１２は、分布区分に対応する効果量のポイントが規定される。効果量は、度数分布上の当該区分の度数の変化量であり、過去の当該プログラムを適用した実績から算出される。

例えば、プログラムＩＤ＝ＰＲＧ０００１の「歩数アップ競争」において、ＢＭＩが１８より少ない区分の度数は変化せず、１８≦ＢＭＩ＜２２の区分の度数は２だけ増加し、２２≦ＢＭＩ＜２５の区分の度数は３だけ増加し、２５≦ＢＭＩ＜２７の区分の度数は３だけ減少することが期待される。

図３９は、本発明の第２の実施形態の改善プログラム提案処理のフローチャートである。

まず、サーバ１０１の制御部１３１は、改善プログラム実施前後の健診情報を、改善プログラム履歴管理部２２２から取得する（Ｓ２２１）。

その後、対象団体分布作成部１３２は、改善プログラム実施前の分布と改善プログラム実施後の分布とを作成する（Ｓ２２２）。

その後、改善プログラム評価部２３１は、実施前と実施後の分布の差から効果量を抽出し、改善プログラム効果管理部２２３に格納する（Ｓ２２３）。

そして、制御部１３１は、全ての改善プログラムの実績について計算が完了したかを判定する（Ｓ２２４）。その結果、一部の改善プログラムの実績について計算が完了していなければ、ステップＳ２２２に戻り、次の改善プログラムの実績について計算する。一方、全ての改善プログラムの実績について計算が完了していれば、制御部１３１は、対象団体の指定を受け付ける（Ｓ２２５）。

そして、制御部１３１は、参照集団と比較することによって、対象団体の課題項目を抽出する（Ｓ２２６）。この課題項目抽出処理の詳細は、図１０に示す通りである。

そして、制御部１３１は、優先順位に従って対策項目を選択する（Ｓ２２７）。そして、改善プログラム評価部２３１は、選択された対策項目が対象となる改善プログラムを選択する（Ｓ２２８）。

その後、改善プログラム評価部２３１は、改善プログラム効果管理部２２３に基づいて、対象団体の分布を変形し、変形後の対象団体の分布と参照集団の分布との面積差を計算する（Ｓ２２９）。

その後、改善プログラム評価部２３１は、ステップＳ２０８で選択された改善プログラムの単価に人数を乗じて、改善プログラムの総コストを計算する（Ｓ２３０）。

その後、制御部１３１は、全ての改善プログラムの組み合わせについて計算が完了したかを判定する（Ｓ２３１）。その結果、一部の改善プログラムの組み合わせについて計算が完了していなければ、ステップＳ２０８に戻り、次の改善プログラムの組み合わせについて計算する。一方、全ての改善プログラムの組み合わせについて計算が完了していれば、改善プログラム順位付け部２３４は、改善プログラム適用時の対象団体の分布と参照集団の分布との残差と、総コストとの関係から、原点からの距離を計算し、距離が近いものから優先順位を付ける（Ｓ２３２）。

図４０は、本発明の第２の実施形態の健診情報分析システムによって導出された、改善プログラムの費用対効果の分析結果の表示を説明する図である。

例えば、図４０（Ａ）に示す様に、改善プログラムの総コストを縦軸に設定し、参照集団からの対象団体の乖離を横軸に設定して、改善プログラムをプロットすることによって、改善プログラムの費用対効果を分析することができる。

また、図４０（Ｂ）に示す様に、対象団体に改善プログラムを適用した場合に推定される異常者数を度数分布の形式で表示することができる。すなわち、対象団体に改善プログラムを適用した場合に推定される異常者数を参照集団と比較し、どの辺りでどの程度多いか又は少ないかを、グラフ中の分布の面積で示す。

次に、図４０（Ａ）に示す改善プログラムの費用対効果のグラフを作成する方法について、図３９に示すフローチャートに従って、具体的に説明する。

まず、ステップＳ２２１で、改善プログラム履歴管理部２２２（図３７）から、改善プログラムの情報を取得する。例えば、プログラムＩＤがＰＲＧ０００１の改善プログラムは、団体ＩＤがＪ０００１の団体で２００９年４月から２０１０年３月まで実施しているので、団体ＩＤがＪ０００１の団体の改善プログラムの開始時（２００９年４月）より前の１年（２００８年４月から２００９年３月）と、改善プログラムの終了時（２０１０年３月）より後の１年（２０１０年４月から２０１１年３月）の健診情報を取得する。また、プログラムＩＤがＰＲＧ０００１の改善プログラムは、団体ＩＤがＪ０００４の団体でも２００９年４月から２０１０年３月まで実施しているので、２００８年４月から２００９年３月、及び、２０１０年４月から２０１１年３月における団体ＩＤがＪ０００４の団体の健診情報を取得する。同様に、プログラムＩＤがＰＲＧ０００２の改善プログラムについては、２００８年４月から２００９年３月及び２０１０年４月から２０１１年３月における団体ＩＤがＪ０００２の団体の健診情報を取得し、プログラムＩＤがＰＲＧ０００３の改善プログラムについては、２００８年４月から２００９年３月と２０１０年４月から２０１１年３月における団体ＩＤがＪ０００３の団体の健診情報を取得する。

次に、ステップＳ２２２では、改善プログラム情報管理部２２１（図３６）を参照して、プログラムＩＤがＰＲＧ０００１の改善プログラムの効果指標がＢＭＩなので、改善プログラム実施前の健診情報（団体ＩＤがＪ０００１の団体の２００８年４月から２００９年３月の身長及び体重と、団体ＩＤがＪ０００４の団体の２００８年４月から２００９年３月の身長及び体重）を用いて、指標値計算処理（図１１）によってＢＭＩを計算し、対象団体分布作成処理（図１２）によってＢＭＩの分布を作成する。さらに、プログラム実施後の健診情報（団体ＩＤがＪ０００１の団体の２０１０年４月から２０１１年３月の身長及び体重と、団体ＩＤがＪ０００４の団体の２０１０年４月から２０１１年３月の身長及び体重）を用いて、指標値計算処理（図１１）によってＢＭＩを計算し、参照集団分布作成処理（図１３）によってＢＭＩの分布を作成する。

次に、ステップＳ２２３では、分布比較処理（図１４）によって、改善プログラム実施前の分布と実施後の分布とから、分布の層（区分）毎に、実施前の人数から実施後の人数を減じ、この差分を改善プログラム効果管理部２２３（図３８参照）の効果量２２３０６、２２３０８、２２３１０、２２３１２に記録する。

その後、ステップＳ２２４で、全ての改善プログラム（改善プログラム情報管理部２２１に含まれる全ての改善プログラム）について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない評価指標がある場合、ステップＳ２２２に戻り、改善プログラム情報管理部２２１（図３６）から、次の改善プログラム（例えば、プログラムＩＤがＰＲＧ０００２、ＰＲＧ０００３の改善プログラム）を選択し、ステップＳ２２２からＳ２２３の処理を繰り返す。

次に、ステップＳ２２５で、ある団体（例えば、図４の団体ＩＤがＪ０００１の団体）が指定される。

次に、ステップＳ２２６で、課題項目抽出処理（図１０）によって、団体ＩＤがＪ０００１の団体の各項目（評価指標）について、対象団体の人数分布と参照集団の人数分布とを作成し、両分布の人数差を求める。

次に、ステップＳ２２７では、ステップＳ２２６で求めた各評価指標における対象団体の分布と参照集団の分布との差において、健診結果が悪い人が最も多い項目を対策項目として選択する。例えば、対象団体のＢＭＩが、参照集団のＢＭＩと比較して悪い人が最も大きい項目である場合、ＢＭＩが選択される。

次に、ステップＳ２２８では、改善プログラム効果管理部２２３（図３８）を参照し、選択された対策項目（ＢＭＩ）が対策項目になっている改善プログラムを一つ（例えば、プログラムＩＤがＰＲＧ０００１のプログラム）選択する。

次に、ステップＳ２２９では、ステップＳ２２６で作成した、対象団体のＢＭＩの分布を、改善プログラム効果管理部２２３（図３８参照）の分布区分２２３０５、２２３０７、２２３０９、２２３１１、及び、効果量２２３０６、２２３０８、２２３１０、２２３１２に基づいて変形する。例えば、対象団体のＢＭＩの分布において、ＢＭＩが１８以上２２未満の人数が１０人であった場合、効果量が＋２なので、１０＋２＝１２を１０にするように（１０／１２倍）、分布を変形する。同様に、分布の全ての階層（分布区分）について、計算をして分布を変形する。そして、変形した分布と、ステップＳ２２６で作成された参照集団のＢＭＩの分布との面積差を、分布比較処理（図１４）によって求める。

次に、ステップＳ２３０で、改善プログラム情報管理部２２１（図３６）から、改善プログラムの適用条件２２１０３及び一人当たりコスト２２１０４を取得し、総コストを計算する。例えば、プログラムＩＤがＰＲＧ０００１の改善プログラムの適用条件が全員であり、コストは３６００円／年であるため、団体ＩＤがＪ０００１の団体の人数×３６００で総コストを計算することができる。

その後、ステップＳ２３１で、改善プログラム効果管理部２２３（図３８）を参照し、ＢＭＩが対策項目になっている全てのプログラム（ＰＲＧ０００２）、及び、それらの組み合わせ（ＰＲＧ０００１とＰＲＧ０００２）について計算が完了したことを確認する。計算が完了していない改善プログラムがある場合、ステップＳ２２８に戻り、改善プログラム効果管理部２２３（図３８）から改善プログラムを一つ選択し、ステップＳ２２８からＳ２３０の処理を繰り返す。

最後に、ステップＳ２３２で、図４０（Ａ）のグラフを作成する。具体的には、ステップＳ２２９で求めた面積差（人数差）を横軸に設定し、ステップＳ２３０で計算した総コストを縦軸に設定し、改善プログラム及び改善プログラムの組み合わせ毎にプロットする。このとき、プロットすべき改善プログラムの数が多い場合、原点からの距離が小さい改善プログラムを優先的に表示するとよい。

図４０（Ｂ）に示す度数分布は、ステップＳ２２６で求めた対象団体及び参照集団の分布と、ステップＳ２２９で求めた変形後の対象団体の分布を重ねて表示することによって作成することができる。

なお、度数分布（図４０（Ｂ））を表示するためのインターフェースは、例えば、図４０（Ａ）のグラフにプロットされた改善プログラムをクリックして、特定の改善プログラムを選択することによって、選択された改善プログラムの度数分布を表示するものでよい。

以上に説明したように、本発明の第２の実施形態では、改善プログラム効果管理部２２３が改善プログラムによる分布の変化を管理し、改善プログラム効果推定部２３３が改善プログラムの実施による分布の変化を算出するので、改善プログラムを適用した後の分布を算出することができる。

さらに、改善プログラム順位付け部２３４が、改善プログラム効果推定部２３３で算出された改善プログラム適用後の推定分布と参照集団の分布との面積差と、指導コストとの関係から、改善プログラムを推奨する順位を定めるので、改善プログラムの適用結果が参照集団に最も近づき、かつ、低コストの改善プログラムを選択できる。

さらに、改善プログラム履歴管理部２２２が、改善プログラムを適用した団体及び適用時期を管理し、改善プログラム評価部２３１が、実際の改善プログラム実施結果から、改善プログラムによる分布の変化を算出するので、実際の改善プログラムの実績に基づいて、改善プログラムの効果（分布の変化）を正確に求めることができる。

健診機関は、顧客団体の健診結果が、他の団体と比較して悪い場合、顧客団体は、他の集団と同程度の健診結果を得るための対策が必要となる。本発明によって、問題となっている項目に関する人数の分布を他の団体に近づけるための改善方法を、健診機関が提供することができる。

以上に説明した第２の実施形態の健診情報分析システムは、単独で、又は、第１の実施形態の一つ以上の機能と組み合わせで実装することができる。

１０１ サーバ
１０２ データベース
１０３ 端末装置
１０４ ネットワーク
１１１ 入力装置
１１２ 出力装置
１１３ プロセッサ（ＣＰＵ）
１１４ 記憶装置
１１５ 通信インターフェース
１２１ 健診情報管理部
１２２ 個人情報管理部
１２３ 団体情報管理部
１２４ 基準値管理部
１２５ 背景因子項目管理部
１２６ 指標管理部
１２７ 非可変項目管理部
１２８ 契約項目管理部
１３１ 制御部
１３２ 対象団体分布作成部
１３３ 参照集団分布作成部
１３４ 分布比較部
１３５ 指標値算出部
１３６ 治療状況判定部
１３７ 出力部
１３８ 背景因子項目管理部
２３１ 改善プログラム評価部
２３２ 対策項目選定部
２３３ 改善プログラム効果推定部
２３４ 改善プログラム順位付け部
２２１ 改善プログラム情報管理部
２２２ 改善プログラム履歴管理部
２２３ 改善プログラム効果管理部

Claims (15)

1. 健康診断によって得られた検査結果を分析する健診情報分析システムであって、
   評価の対象となる団体に属する人によって構成される対象団体の前記検査結果を所定の範囲で区分した階層毎の人数の分布を作成する対象団体分布作成部と、
   前記対象団体に属さない人によって構成される参照集団の前記検査結果の前記階層毎の人数の分布を作成する参照集団分布作成部と、
   前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記検査結果が所定の基準値より悪い人数の差を算出する分布比較部と、
   前記人数の差に基づいて、検査項目を順位付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする健診情報分析システム。
2. 前記検査結果から評価のための指標値を算出する指標値算出部を備え、
   前記対象団体分布作成部は、前記対象団体の前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
   前記参照集団分布作成部は、前記参照集団の前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
   前記分布比較部は、前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差を算出し、
   前記出力部は、前記指標値の人数の差に基づいて、評価指標を順位付けて出力することを特徴とする請求項１に記載の健診情報分析システム。
3. 前記検査結果又は前記指標値に影響を及ぼすため、母集団毎に調整すべき背景因子を管理する背景因子項目管理部、を備え、
   前記対象団体分布作成部は、算出しようとする前記検査結果又は前記指標値に関する背景因子を前記背景因子管理部から取得し、前記対象団体の背景因子の層別の人数を算出し、
   前記参照集団分布作成部は、前記参照集団の検査項目又は指標値の背景因子の層別の人数を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて分布を調整し、
   前記分布比較部は、前記対象団体の分布と前記調整された参照集団の分布とを比較し、前記人数の差を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の健診情報分析システム。
4. 前記対象団体分布作成部は、前記対象団体の今年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、当該対象団体の前年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、
   前記参照集団分布作成部は、前記参照集団の今年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、当該参照集団の前年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、
   前記分布比較部は、
   前記対象団体の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差である第１の人数差を求め、
   前記参照集団の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差である第２の人数差を求め、
   前記第１の人数差と前記第２の人数差とを比較し、前記対象団体の検査結果又は指標値の改善又は悪化の量を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の健診情報分析システム。
5. 前記検査結果又は前記指標値について、医療機関における受診が必要なレベルを示す基準値を管理する基準値管理部と、
   前記受診者の問診結果から、当該受診者が前記検査結果又は前記指標値に関する治療を行っているかを判断する治療状況判定部と、を備え、
   前記対象団体分布作成部及び前記参照集団分布作成部は、前記治療中と判定された人を除外して、前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
   前記分布比較部は、前記対象団体と前記参照集団と、又は、前年度と今年度とについて、前記基準値管理部を参照して、前記受診が必要なレベルを示す値にある人数の差を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の健診情報分析システム。
6. 顧客団体の検査項目の契約の状況を管理する契約項目管理部を備え、
   前記対象団体分布作成部は、前記対象団体の検査結果又は指標値に影響がある背景因子の層別の人数を算出し、
   前記参照集団分布作成部は、前記契約項目管理部を参照して、前記対象団体が契約していない検査結果又は指標値の背景因子の層別の人数を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて調整した第２の参照集団の分布を作成し、
   前記分布比較部は、前記検査項目又は前記指標値について、前記参照集団の分布と前記第２の参照集団の分布とを比較し、前記第２の参照集団において、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差を算出することを特徴とする請求項３に記載の健診情報分析システム。
7. 自らの意思で変えることができない検査項目を非可変項目として管理する非可変項目管理部と、
   前記検査結果又は前記指標値の背景因子のうち、前記検査結果又は前記指標値への影響が大きい背景因子を非可変項目として、前記背景因子項目管理部に登録する背景因子項目作成部と、を備えることを特徴とする請求項３に記載の健診情報分析システム。
8. 健康診断の受診者に適用される改善プログラムの適用条件及びコストを管理する改善プログラム情報管理部と、
   前記改善プログラムの実施履歴を管理する改善プログラム履歴管理部と、
   前記改善プログラムによって改善する検査結果又は指標値の人数の分布の変化量を管理する改善プログラム効果管理部と、
   前記改善プログラムの効果を評価する改善プログラム評価部と、
   前記改善プログラムの効果を推定する改善プログラム効果推定部と、
   前記改善プログラムを順位付けする改善プログラム順位付け部と、を備え、
   前記対象団体分布作成部は、改善プログラム実施前後の年の前記対象団体の前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、算出しようとする指標に関する背景因子を前記背景因子項目管理部から取得し、前記対象団体の背景因子の層別の人数を算出し、
   前記参照集団分布作成部は、改善プログラム実施前後の年の前記参照集団の前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、前記参照集団の検査項目又は指標値の人数の分布を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて調整し、
   前記分布比較部は、前記対象団体の分布と前記調整された参照集団の分布とを比較し、
   前記改善プログラム評価部は、
   前記改善プログラムを実施している団体の情報を、前記改善プログラム履歴管理部から取得し、
   前記対象団体分布作成部によって作成された改善プログラム実施団体の改善プログラム実施前後の健診情報から、前記改善プログラムの効果を評価するための検査項目又は評価指標の、当該改善プログラム実施前後の年の人数の分布の差を求め、
   該人数の差から改善プログラムの効果を算出し、
   前記算出された効果を前記改善プログラム効果管理部に格納し、
   前記改善プログラム効果推定部は、
   前記分布比較部によって比較された分布の人数の差が大きい項目を要対策項目として選定し、
   前記選定された要対策項目を改善可能な改善プログラム及び当該改善プログラムの効果量を前記改善プログラム効果管理部から取得し、
   前記対象団体分布作成部によって作成された対象団体の現在の分布に、前記取得した改善プログラムの効果量を適用した場合に、前記改善プログラムが適用された対象団体において、前記検査項目又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の変化を求め、
   前記改善プログラム順位付け部は、
   前記改善プログラム効果推定部によって求められた変化後の分布と、参照集団分布作成部によって層別人数が調整された参照集団の分布とを比較して、健康状態が悪い状態にある人数を示す面積差を求め、
   前記面積差と改善プログラムの実施費用との関係から、改善プログラムを順位付けすることを特徴とする請求項３に記載の健診情報分析システム。
9. 健康診断によって得られた検査結果を、計算機を用いて分析する健診情報分析方法であって、
   前記計算機は、評価の対象となる団体に属する人によって構成される対象団体の前記検査結果を保持するデータベースを有し、
   前記方法は、
   評価の対象となる団体に属する人によって構成される対象団体の前記検査結果を所定の範囲で区分した階層毎の人数の分布を作成する対象団体分布作成手順と、
   前記対象団体に属さない人によって構成される参照集団の前記検査結果の前記階層毎の人数の分布を作成する参照集団分布作成手順と、
   前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記検査結果が所定の基準値より悪い人数の差を算出する分布比較手順と、
   前記人数の差に基づいて、検査項目を順位付けて出力する出力手順と、を含むことを特徴とする健診情報分析システムの動作方法。
10. 前記方法は、前記検査結果から評価のための指標値を算出する指標値算出部を含み、
    前記対象団体分布作成手順では、前記対象団体の前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
    前記参照集団分布作成手順では、前記参照集団の前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
    前記分布比較手順では、前記対象団体の分布と前記参照集団の分布とを比較し、前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差を算出し、
    前記出力手順では、前記指標値の人数の差に基づいて、評価指標を順位付けて出力することを特徴とする請求項９に記載の健診情報分析システムの動作方法。
11. 前記方法は、前記検査結果又は前記指標値に影響を及ぼすため、母集団毎に調整すべき背景因子を管理する背景因子項目管理手順、を含み、
    前記対象団体分布作成手順では、算出しようとする前記検査結果又は前記指標値に関する背景因子を前記背景因子管理部から取得し、前記対象団体の背景因子の層別の人数を算出し、
    前記参照集団分布作成手順では、前記参照集団の検査項目又は指標値の背景因子の層別の人数を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて分布を調整し、
    前記分布比較手順では、前記対象団体の分布と前記調整された参照集団の分布とを比較し、前記人数の差を算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載の健診情報分析システムの動作方法。
12. 前記対象団体分布作成手順では、前記対象団体の今年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、当該対象団体の前年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、
    前記参照集団分布作成手順では、前記参照集団の今年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、当該参照集団の前年度の検査結果又は指標値に関する人数の分布を作成し、
    前記分布比較手順では、
    前記対象団体の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差である第１の人数差を求め、
    前記参照集団の前年度の分布と今年度の分布とを比較し、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差である第２の人数差を求め、
    前記第１の人数差と前記第２の人数差とを比較し、前記対象団体の検査結果又は指標値の改善又は悪化の量を算出することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一つに記載の健診情報分析システムの動作方法。
13. 前記方法は、前記受診者の問診結果から、当該受診者が前記検査結果又は前記指標値に関する治療を行っているかを判断する治療状況判定手順、を含み、
    前記データベースは、前記検査結果又は前記指標値について、医療機関における受診が必要なレベルを示す基準値を管理し、
    前記対象団体分布作成手順及び前記参照集団分布作成手順では、前記治療中と判定された人を除外して、前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、
    前記分布比較手順では、前記対象団体と前記参照集団と、又は、前年度と今年度とについて、前記基準値管理部を参照して、前記受診が必要なレベルを示す値にある人数の差を算出することを特徴とする請求項９から１２のいずれか一つに記載の健診情報分析システムの動作方法。
14. 前記データベースは、顧客団体の検査項目の契約の状況を管理し、
    前記対象団体分布作成手順では、前記対象団体の検査結果又は指標値に影響がある背景因子の層別の人数を算出し、
    前記参照集団分布作成手順では、前記契約項目管理部を参照して、前記対象団体が契約していない検査結果又は指標値の背景因子の層別の人数を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて調整した第２の参照集団の分布を作成し、
    前記分布比較手順では、前記検査項目又は前記指標値について、前記参照集団の分布と前記第２の参照集団の分布とを比較し、前記第２の参照集団において、前記検査結果又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の差を算出することを特徴とする請求項９から１３のいずれか一つに記載の健診情報分析システムの動作方法。
15. 前記データベースは、健康診断の受診者に適用される改善プログラムの適用条件及びコストと、前記改善プログラムの実施履歴と、前記改善プログラムによって改善する検査結果又は指標値の人数の分布の変化量と、を管理し、
    前記方法は、
    前記改善プログラムの効果を評価する改善プログラム評価手順と、
    前記改善プログラムの効果を推定する改善プログラム効果推定手順と、
    前記改善プログラムを順位付けする改善プログラム順位付け手順と、を含み、
    前記対象団体分布作成手順では、改善プログラム実施前後の年の前記対象団体の前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、算出しようとする指標に関する背景因子を前記データベースから取得し、前記対象団体の背景因子の層別の人数を算出し、
    前記参照集団分布作成手順では、改善プログラム実施前後の年の前記参照集団の前記検査項目又は前記指標値の階層毎の人数の分布を作成し、前記参照集団の検査項目又は指標値の人数の分布を、前記対象団体の背景因子の層別の人数に合わせて調整し、
    前記分布比較手順では、前記対象団体の分布と前記調整された参照集団の分布とを比較し、
    前記改善プログラム評価手順では、
    前記改善プログラムを実施している団体の情報を、前記データベースから取得し、
    前記対象団体分布作成手順によって作成された改善プログラム実施団体の改善プログラム実施前後の健診情報から、前記改善プログラムの効果を評価するための検査項目又は評価指標の、当該改善プログラム実施前後の年の人数の分布の差を求め、
    該人数の差から改善プログラムの効果を算出し、
    前記算出された効果を前記データベースに格納し、
    前記改善プログラム効果推定手順では、
    前記分布比較手順によって比較された分布の人数の差が大きい項目を要対策項目として選定し、
    前記選定された要対策項目を改善可能な改善プログラム及び当該改善プログラムの効果量を前記データベースから取得し、
    前記対象団体分布作成手順によって作成された対象団体の現在の分布に、前記取得した改善プログラムの効果量を適用した場合に、前記改善プログラムが適用された対象団体において、前記検査項目又は前記指標値が所定の基準値より悪い人数の変化を求め、
    前記改善プログラム順位付け手順では、
    前記改善プログラム効果推定手順によって求められた変化後の分布と、参照集団分布作成手順によって層別人数が調整された参照集団の分布とを比較して、健康状態が悪い状態にある人数を示す面積差を求め、
    前記面積差と改善プログラムの実施費用との関係から、改善プログラムを順位付けすることを特徴とする請求項１１に記載の健診情報分析システムの動作方法。

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