JP2014119817A - 健康管理予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】容易に生活習慣変容の行動を喚起できる健康管理予測システムを提供する。
【解決手段】管理サーバは、個人の健康に関するデータとして個人の検査値データと、個人の生活習慣を含む生活習慣データと、個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションするために検査値データに基づいてあらかじめ定められた健康指標および健康リスクごとのパラメータとを記憶する記憶部と、検査値データと生活習慣データとパラメータにと基づいて、個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションする算出部と、算出部が算出したシミュレーションの結果をクライアント端末の表示部にグラフィカルに表示させる出力部と、を備え、クライアント端末は、シミュレーションの結果を表示する表示部と、シミュレーションの結果を前記管理サーバから受信して表示部に表示させる制御部と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、健康診断結果や、健康管理のために収集された個人の検査結果および既往歴・自覚症状を含む問診情報や生活習慣情報により健康指標や各種疾病リスクを予測する健康管理予測システムに関するものである。

従来から、個人の健康状態の尺度として、健康年齢・健康寿命等の健康指標や各種疾病リスク等を前提条件の変動により、血圧やコレステロール値等の様々な健康診断の結果についてシミュレーションを行って、その個人の健康管理に役立てる技術がある。例えば、特許文献１に開示された技術では、上述した健康指標や前提条件等の変動因子として検査項目の検査値を取得し、その変動因子を変更して様々なシミュレーションを行っている。

特開２００５−２０２９０１号公報

しかしながら、変動因子や健康診断の検査項目の意味を熟知していないと操作が難しく、健康状態の改善のための行動へつながりにくいという課題がある。また、特許文献１では、シミュレーション結果の表示が数値表現主体であり、個人にとって改善の度合いや所属母集団中の位置付け等が分かりにくく、生活習慣変容のトリガーとなりにくいという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、容易に生活習慣変容の行動を喚起できる健康管理予測システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる健康管理予測システムは、個人の健康に関するデータを用いて健康指標および健康リスクをシミュレーションする管理サーバが、その結果をネットワークに接続されたクライアント端末に表示させる健康管理予測システムであって、前記管理サーバは、前記個人の健康に関するデータとして前記個人の検査値データと、前記個人の生活習慣を含む生活習慣データと、前記個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションするために前記検査値データに基づいてあらかじめ定められた前記健康指標および健康リスクごとのパラメータとを記憶する記憶部と、前記検査値データと前記生活習慣データと前記パラメータとに基づいて、前記個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションする算出部と、前記算出部が算出したシミュレーションの結果を前記クライアント端末の表示部にグラフィカルに表示させる出力部と、を備え、前記クライアント端末は、前記シミュレーションの結果を表示する表示部と、前記シミュレーションの結果を前記管理サーバから受信して前記表示部に表示させる制御部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、容易に生活習慣変容の行動を喚起できる健康管理予測システムを提供することができる。

本実施の形態における健康管理予測システムの構成例を示す図である。 健康管理予測システムにおける処理の流れを示すイメージ図である。 検査値データの例を示す図である。 既往歴データの例を示す図である。 生活習慣属性データの例を示す図である。 基礎算出パラメータの例を示す図である。 基礎指標・リスク算出部が出力した健康リスクの予測結果の例を示す図である。 表示データ出力部がクライアント端末の表示部に表示させる様子を示す図である。 生活習慣変更データの例を示す図である。 シミュレーション処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる健康管理予測システムの実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に説明する健康指標とは、例えば、健康年齢・健康寿命といった個人の健康に関する指標である。また、健康リスクとは、例えば、死亡リスク・入院リスク・がんリスク・糖尿病リスクといった個人の死亡や医療に関するリスクをいうが、寝たきりになるリスク・車椅子生活になるリスク等を含めてもよい。

図１は、本実施の形態における健康管理予測システム１０００の構成例を示す図である。図１に示すように、健康管理予測システム１０００は、管理サーバ１００と、統計サーバ２００と、クライアント端末３００とがネットワークＮを介して接続されている。なお、ネットワークＮは、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）等の一般的な回線網である。まず、管理サーバ１００について説明する。

管理サーバ１００は、健康診断結果を用いて個人の健康指標や健康リスクをシミュレーションする装置である。図１に示すように、管理サーバ１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、通信部１３０とを有して構成されている。記憶部１１０は、個人健康データ１１１と、基礎算出パラメータ１１２と、変更算出パラメータ１１３と、組織・団体平均リスクデータ１１４とを記憶している。さらに、個人健康データ１１１は、本システムの利用者個人の健康に関するデータであり、検査値データ１１１１と、既往歴データ１１１２と、生活習慣属性データ１１１３とを有している。個人健康データ１１１は、あらかじめ記憶部１１０に記憶されているものとする。

検査値データ１１１１は、個人の健康診断や人間ドック等の結果を示すデータである。図３Ａは、検査値データ１１１１の例を示す図である。図３Ａに示すように、検査値データ１１１１は、個人の身長、体重、腹囲をはじめとする診断項目とその値とが対応付けて記憶されている。なお、図３Ａに示した検査値データ１１１１では、診断項目として２５項目を例として挙げているが、これらの項目数については任意に定めることができる。

既往歴データ１１１２は、検査値データ１１１１の各項目の診断結果を受けた個人の既往歴の有無を示すデータである。図３Ｂは、既往歴データ１１１２の例を示す図である。図３Ｂに示すように、既往歴データ１１１２は、心臓病、脳卒中をはじめとする疾病（図３Ｂでは７大疾病）について、その有無が対応付けて記憶されている。

生活習慣属性データ１１１３は、検査値データ１１１１の各項目の診断結果を受けた個人の性別や年齢といった属性情報と、その個人の習慣、運動習慣、休養、喫煙、飲酒等の生活習慣に関する生活習慣情報とを有したデータである。図３Ｃは、生活習慣属性データ１１１３の例を示す図である。図３Ｃに示すように、生活習慣属性データ１１１３は、その個人の飲酒状況や喫煙状況が記憶されている。図３Ｃに示した例では、喫煙はしておらず、１日あたり３５０ｍｌの酒類を摂取していることを示している。なお、図３Ｃでは、飲酒および喫煙について例示しているが、これら以外の生活習慣について項目を設けることとしてもよい。続いて、図１に戻って、基礎算出パラメータについて説明する。

基礎算出パラメータ１１２は、後述するように、個人（あるいは組織・団体）の健康指標や健康リスクをシミュレーションするためのパラメータである。基礎算出パラメータ１１２は、後述する統計サーバ２００によって提供（あるいは基礎指標・リスク算出部１２１により取得）され、あらかじめ記憶部１１０に記憶されている。

図４は、基礎算出パラメータ１１２の例を示す図である。図４に示すように、基礎算出パラメータ１１２は、疫学的手法により、健康リスクのシミュレーションをするための切り口（項目）を定めたものである。図４では、例えば、死亡リスク（全死亡）の場合には、リスク発生確率と、そのリスクが発生する程度を示すランクと個人の余命および健康年齢とを要素として、死亡リスク（全死亡）を算出することを示している。これと同様に、死亡リスク（全死亡）のうち、循環器疾患による死亡リスクや三大疾病による死亡リスクを算出する場合には、リスク発生確率と、そのリスクが発生する程度を示すランクを要素として、これらを原因とする死亡リスクを算出することを示している。また、これら同様に、医療リスク（入院）の場合には、リスク発生確率と、そのリスクが発生する程度を示すランクの他、入院日数や余命、健康年齢を考慮して、そのリスクを算出することを示している。

これらの死亡リスクや医療リスクは、後述する基礎指標・リスク算出部１２１によって算出されるが、個人健康データ１１１に含まれる検査値データ１１１１や既往歴データ１１１２、生活習慣属性データ１１１３を用いて様々な手法で算出してよい。すなわち、本実施の形態における健康管理予測システム１０００では、あらかじめ定められた基礎算出パラメータ１１２および個人健康データ１１１を用いて算出された健康リスクの予測結果を出力し、以下に示すシミュレーションを行う。

図５は、基礎指標・リスク算出部１２１が出力した健康リスクの予測結果の例を示す図である。図５に示すように、健康リスクの予測結果は、基礎算出パラメータ１１２と同様の項目を有し、各項目には健康リスクとして算出された結果が記録されている。図５に示す例では、死亡リスク（全死亡）、循環器疾患による死亡リスク、三大疾病による死亡リスクはゼロであり、そのリスクが発生する程度も低い（ランクＡ）であり、余命および健康年齢は、それぞれ４０年および３５年であることを示している。また、入院や通院による医療リスクはなく、そのリスクが発生する程度も低い（ランクＡ）であるものの、図３Ｂに示したように、肝臓病の既往歴があるため、調剤薬局に通う必要がある確率は１０％であり、そのリスクが発生する程度はランクＡに比べてやや高い（ランクＡ’）ことを示している。このように、後述する基礎指標・リスク算出部１２１が死亡リスクや医療リスクを算出し、その予測結果を個人健康データ１１１として記憶部１１０に記憶されている各個人ごとに出力する。

変更算出パラメータ１１３は、後述するシミュレーションを行う際に、基礎算出パラメータ１１２から修正した項目の値を示すパラメータであり、図４に示した基礎算出パラメータ１１２と同様の項目を有している。変更算出パラメータ１１３も基礎算出パラメータ１１２と同様に、後述する統計サーバ２００によって提供（あるいは変更指標・リスク算出部１２３により取得）され、基礎算出パラメータ１１３が変更される都度、記憶部１１０に記憶される。続いて、図１に戻って、組織・団体平均リスクパラメータ１１４について説明する。

組織・団体平均リスクデータ１１４は、基礎算出パラメータ１１２および変更算出パラメータ１１３、個人健康データ１１１から基礎指標・リスク算出部１２１が出力した各個人の健康リスクの予測結果を、企業の部門等の組織毎に集計し、その平均値をとったものである。組織・団体平均リスクデータ１１４は、後述する基礎指標・リスク算出部１２１や変更指標・リスク算出部１２３によって、個人の健康リスクの予測結果を出力する都度集計し、その平均値が算出され、記憶部１１０に記憶される。この場合、組織が複数階層に跨っている（例えば、◎◎事業部○○部門△△課の場合には３階層に跨っている。）場合には、その階層毎に予測結果が集計され、その平均値が算出される。そして、後述する表示データ出力部１２４が、クライアント端末３００の表示部３２０にシミュレーションの結果を出力する際に、個人の健康リスクの予測結果とともに、その個人が属する企業等の組織の平均的な健康リスクの予測結果を出力し、表示部３２０上に表示させる。本実施の形態では、組織・団体平均リスクデータ１１４を組織の部門を例に記載しているが、事業所、会社、健保組合等の様々な組織毎に集計してもよい。続いて、図１に戻って、制御部１２０について説明する。

図１に示すように、制御部１２０は、基礎指標・リスク算出部１２１と、生活習慣差分算出部１２２と、変更指標・リスク算出部１２３と、表示データ出力部１２４とを有して構成されている。

基礎指標・リスク算出部１２１は、個人健康データ１１１および基礎算出パラメータ１１２を用いて、死亡リスクや医療リスクを算出し、その予測結果を基礎健康指標・リスクデータとして出力する。これらの手法については、上述したように様々な手法を適用することができる。

生活習慣差分算出部１２２は、基礎指標・リスク算出部１２１が出力し、表示データ出力部１２４がクライアント端末３００の表示部３２０に健康リスクの予測結果を表示させ、その後、変更算出パラメータ１１３によって健康リスクを算出するための条件として生活習慣属性データ１１１３の内容が変更され、その変更内容を示す生活習慣変更データがクライアント端末３００から入力された場合に、個人健康データ１１１として既に記憶されている生活習慣属性データ１１１３との差分を、生活習慣差分データとして出力する。例えば、生活習慣差分算出部１２２は、ある個人が生活習慣として１日当たりの喫煙本数が２０本から１０本に減った場合には、その差分である１０本がその個人の喫煙本数であるとして生活慣属性データ１１１３を出力する。

変更指標・リスク算出部１２３は、生活習慣差分算出部１２２が出力した差分データと、変更算出パラメータ１１３とを用いて、基礎指標・リスク算出部１２１と同様に、差分データを反映した死亡リスクや医療リスクを算出し、その予測結果を変更健康指標・リスクデータとして出力する。

表示データ出力部１２４は、基礎指標・リスク算出部１２１が出力した基礎健康指標リスクデータや変更指標・リスク算出部１２３が出力した変更健康指標リスクデータをクライアント端末３００の表示部３２０に表示可能な形式で表示させる。

図６は、表示データ出力部１２４がクライアント端末３００の表示部３２０に表示させる様子を示す図である。図６に示すように、表示データ出力部１２４は、基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータの各値を、グラフ形式や表形式、チャート形式で視覚的に理解しやすい形式で表示させる。図６に示す例では、表示データ出力部１２４は、基礎健康指標リスクデータに含まれる健康年齢や健康寿命（余命）を棒グラフで表示させる。なお、変更健康指標リスクデータがない場合には、その部分を空欄のまま表示させる。そして、生活習慣属性データ１１１３の内容が変更され、その変更内容を示す生活習慣変更データがクライアント端末３００から入力された場合、基礎健康指標リスクデータとともに変更健康指標リスクデータを表示させる。なお、図６に示す例では、生活習慣属性データ１１１３の内容が変更される場合について説明しているが、体重や腹囲等の検査値データ１１１１に含まれる各項目の入力。表示欄を設け、これらの内容を変更することとしてもよい。

また、表示データ出力部１２４は、基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータに含まれる各種のリスク（死亡リスク、医療リスク、これらの下位の入院リスクや通信リスク、三大疾病リスク等）をレーダチャートで表示させる。また、表示データ出力部１２４は、変更健康指標リスクデータがある場合には、基礎健康指標リスクデータとともにレーダチャートで変更後の各種のリスクを表示させる。図６に示す例では、表示データ出力部１２４は、現在の内容として基礎健康指標リスクデータのレーダチャートとともに、変更後の内容として変更健康指標リスクデータのレーダチャートが重ねて表示されている。

さらに、表示データ出力部１２４は、記憶部１１０に記憶されている組織・団体平均リスクデータを、基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータとともにレーダチャートに各種のリスクを表示させる。図６に示す例では、表示データ出力部１２４は、基礎健康指標リスクデータを実線で表示し、変更健康指標リスクデータを点線で表示し、組織・団体平均リスクデータを一点鎖線で表示していることを示している。なお、図６では、クライアント端末３００が組織・団体平均リスクデータの選択（図示している例ではプルダウンによる選択）を受け付けた場合には、選択された部門等の組織・団体平均リスクデータを基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータとともに表示させる。なお、これらの表示においては、画面全体の見やすさを考慮して、棒グラフ等の他のグラフやチャート形式で表示させたり、シミュレーションの結果改善した項目を強調表示させることとしてもよい。

また、表示データ出力部１２４は、記憶部１１０に記憶されている生活習慣属性データ１１１３を、各項目ごとに表形式で表示させる。図６に示す例では、表示データ出力部１２４は、現在の内容として、喫煙本数、飲酒状況のほか、食事の摂取量、運動状況、睡眠時間等の各項目を表示しているが、これらは全て図３Ｃに示した生活習慣属性データ１１１３に含まれる情報である。そして、表示データ出力部１２４は、生活習慣属性データ１１１３の内容が変更され、その変更内容を示す生活習慣変更データがクライアント端末３００から入力された場合、その内容を変更後の内容として、現在の内容とともに並列して表示させる。

このように、表示データ出力部１２４が、現在の基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータと、変更後の基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータとを１つの画面上に重ねて、あるいは並列して表示させるので、その個人は容易に変更後の内容での健康指標や健康リスクを把握することができる。なお、生活習慣属性データ１１１３の内容が変更され、その変更内容を示す生活習慣変更データがクライアント端末３００から入力され、シミュレーションの実行指示（図６に示す例では、シミュレーションボタン）を受け付けると、その実行指示に従って、変更指標・リスク算出部１２３が変更後の内容である差分データを反映した死亡リスクや医療リスクを算出して変更健康指標・リスクデータを出力し、表示データ出力部１２４が、その変更後の内容を変更健康指標リスクデータとして表示させることとなる。

図７は、生活習慣変更データの例を示す図である。図７に示すように、生活習慣変更データは、生活習慣属性データ１１１３の各項目を変更した値（どの程度増減させたか）と、その値における健康年齢や健康寿命（余命）、各種のリスクとが対応付けられたデータである。生活習慣変更データが管理サーバ１００に送信されると、変更指標・リスク算出部１２３による変更後の各種リスクの算出が行われ、表示データ出力部１２４が、その内容を含む変更健康指標・リスクデータを出力し、図６に示したようにクライアント端末３００の表示部３２０に表示される。続いて、図１に戻って、通信部１３０について説明する。

通信部１３０は、例えば、モデムやＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信装置から構成され、統計サーバ２００やクライアント端末３００との間で上述した各種データを送受信する。続いて、統計サーバ２００について説明する。

統計サーバ２００は、個人健康データ１１１を用いて上述した基礎算出パラメータ１１２を提供し、または変更後の個人健康データ１１１を用いて上述した変更算出パラメータ１１３を提供する装置である。図１に示すように、統計サーバ２００は、記憶部２１０と、制御部２２０と、通信部２３０とを有して構成されている。

記憶部２１０は、基礎算出パラメータ１１２や変更算出パラメータ１１３を記憶するものである。これらのパラメータは、例えば、予測リスク項目としてどのような内容の項目を設定するか等については、様々な疫学的手法によってあらかじめ定められている。

制御部２２０は、個人健康データ１１１から基礎算出パラメータ１１２や変更算出パラメータ１１３を作成し、作成したこれらのパラメータを管理サーバ１００に送信して、記憶部１１０に記憶させる。例えば、制御部２２０は、提供された各個人の個人健康データ１１１が、過去に提供された各個人の個人健康データ１１１と比べて年代別にみてデータ数に偏りがある場合等には、その偏りを補正した上で新たな基礎算出パラメータ１１２や変更算出パラメータ１１３を作成し、そのパラメータを管理サーバ１００に送信して、記憶部１１０に記憶させる。

通信部２３０は、通信部１３０と同様に、例えば、モデムやＮＩＣ等の通信装置から構成され、管理サーバ１００やクライアント端末３００との間で上述した各種データを送受信する。続いて、クライアント端末３００について説明する。

クライアント端末３００は、基礎算出パラメータ１１２や変更算出パラメータ１１３、および個人健康データ１１１を用いて、基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータを表示したり、あるいは表示されたこれらのデータに対してシミュレーションを行う端末である。図１に示すように、クライアント端末３００は、入力受付部３１０と、表示部３２０と、印刷部３３０と、制御部３４０と、通信部３５０とを有して構成されている。

入力受付部３１０は、キーボード等の一般的な入力装置であり、クライアント端末３００の操作者（例えば、健康診断や人間ドックの結果を説明する医師やその補助者等）から、変更された生活習慣変更データ１１１３や検査値データ１１１１等の個人健康データ１１１の入力、あるいは組織・団体平均リスクデータの部課の選択等の種々の操作を受け付ける。

表示部３２０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の一般的なディスプレイ装置であり、表示データ出力部１２４が出力した基礎健康指標リスクデータや変更健康指標リスクデータ、あるいはこれらのデータに含まれる各種のリスクのレーダチャートやシミュレーション結果等、図６に示した内容を表示する。

印刷部３３０は、レーザプリンタ等の一般的な印刷機器であり、表示部３２０が表示した内容を用紙等の媒体に印刷する。利用者は、上述した内容が印刷された用紙等の媒体を持ち帰る等して各自保管することができる。

制御部３４０は、クライアント端末３００の各部の動作を制御する。また、通信部３５０は、通信部１３０等と同様の通信装置から構成され、管理サーバ１００や統計サーバ２００との間で上述した各種データを送受信する。

ここで、健康管理予測システム１０００における処理の流れについて説明する。図２は、健康管理予測システム１０００における処理の流れを示すイメージ図である。上述したように、健康管理予測システム１０００では、基礎指標・リスク算出部１２１が、利用者個人の個人健康データ１１１および基礎算出パラメータ１１２を受け取って健康リスクの予測結果を基礎健康指標・リスクデータを出力すると、表示データ出力部１２４は、その基礎健康指標・リスクデータと組織・団体平均リスクデータを図６に示した形式に変換して出力する。そして、利用者は、クライアント端末３００の表示部３２０にグラフィカルに表示されたレーダチャートやシミュレーション結果の内容を目視して自身の健康状況を確認する。

その後、入力受付部３１０が、例えば、生活習慣を変更した場合を想定した生活習慣変更データの入力を受け付けると、生活習慣差分算出部１２２は、個人健康データ１１１および入力された生活習慣変更データとから生活習慣差分データを生成する。そして、変更指標・リスク算出部１２３が、変更算出パラメータ１１３を参照して、生活習慣差分データの内容を反映した変更健康指標・リスクデータを生成し、表示データ出力部１２４が、その内容をクライアント端末３００の表示部３２０に表示させる。このように、各個人の健康指標や健康リスクをグラフィカルに図表やグラフ、チャートで表示しつつ、各個人の生活習慣や健康診断の検査値の各項目を変更して、その結果をシミュレーションするので、各個人は、自身の健康指標や健康リスクについて、その変化を視覚的に容易に認識することができる。続いて、健康管理予測システム１０００で行われるシミュレーション処理について説明する。

図８は、シミュレーション処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、シミュレーション処理では、まず、基礎指標・リスク算出部１２１は、個人健康データ１１１を取り込み（ステップＳ８０１）、取り込んだ個人健康データ１１１と基礎算出パラメータ１１２とを用いてその個人の基礎指標・リスクを算出して基礎健康指標・リスクデータを生成し（ステップＳ８０２）、表示データ出力部１２４は、生成された基礎健康指標・リスクデータを、クライアント端末３００の表示部３２０に表示させ（ステップＳ８０３）。

その後、医師等との間でその個人が生活習慣等についてのヒアリングを受けた後、入力受付部３１０が、生活習慣変更データの入力を受け付けると（ステップＳ８０４）、生活習慣差分算出部１２２が、入力された生活習慣変更データと、個人健康データ１１１とを比較して生活習慣差分データを生成した後、変更指標・リスク算出部１２３が、変更算出パラメータ１１３と生活習慣差分データとを用いて変更指標・リスクを算出して変更健康指標・リスクデータを生成し（ステップＳ８０５）、表示データ出力部１２４は、生成された変更健康指標・リスクデータを、クライアント端末３００の表示部３２０に表示させ（ステップＳ８０６）。そして、さらに変更があるか否かを入力受付部３１０が受け付けて、制御部３４０は、変更がない（終了）と判定した場合（ステップＳ８０７；Ｙｅｓ）、図８に示したシミュレーション処理を終了する。一方、制御部３４０が、変更がある（終了しない）と判定した場合（ステップＳ８０７；Ｎｏ）、ステップＳ８０４に戻って、以降の処理を繰り返す。

このように、本実施形態におけるシミュレーション処理を行うことにより、個人に対して容易に生活習慣変容の行動を喚起することができる。具体的には、変動因子として定量的に表された生活習慣や個人健康データを使用して、個人の健康状態をシミュレーションしつつ生活習慣病の予防・改善策を提示するので、その個人にとって、具体的対策行動につながりやすくなる。また、シミュレーション結果の表示も単に結果値を表示するのではなく、改善の度合い、母集団中の位置づけ、各種の疾病リスク等のバランス等をグラフィカルに視覚的に見せるので、容易にその結果を認識することができる。そして、自分の健康度を客観的かつ直感的に把握でき、生活習慣の変容の強い動機付けとすることができる。また、バランスよく改善効果を得られるためにはどの生活習慣をどのように変容させていけばよいかの具体策を自ら見出すことが可能となる。

本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、管理サーバと統計サーバとを１つのサーバとして構成したり、あるいはさらにクライアント端末が有する機能を含めた１つのサーバによって、上述したシミュレーション処理を行うことももちろん可能である。

本発明は、例えば、医療機関、健診機関およびその他健康関連業界等で実施する健康診断、健康管理・指導サービス等に広く適用することが可能である。また、企業・健保組合・自治体等での従業員・組合員・住民向けの生活習慣病対策・指導にも応用することができる。

１０００ 健康管理予測システム
１００ 管理サーバ
１１０ 記憶部
１１１ 個人健康データ
１１１１ 検査値データ
１１１２ 既往歴データ
１１１３ 生活習慣属性データ
１１２ 基礎算出パラメータ
１１３ 変更算出パラメータ
１１４ 組織・団体平均リスクデータ
１２０ 制御部
１３０ 通信部
２００ 統計サーバ
２１０ 記憶部
２２０ 制御部
２３０ 通信部
３００ クライアント端末
３１０ 入力受付部
３２０ 表示部
３３０ 印刷部
３４０ 制御部
３５０ 通信部
Ｎ ネットワーク。

Claims (6)

1. 個人の健康に関するデータを用いて健康指標および健康リスクをシミュレーションする管理サーバが、その結果をネットワークに接続されたクライアント端末に表示させる健康管理予測システムであって、
   前記管理サーバは、
   前記個人の健康に関するデータとして前記個人の検査値データと、前記個人の生活習慣を含む生活習慣データと、前記個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションするために前記検査値データに基づいてあらかじめ定められた前記健康指標および健康リスクごとのパラメータとを記憶する記憶部と、
   前記検査値データと前記生活習慣データと前記パラメータとに基づいて、前記個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションする算出部と、
   前記算出部が算出したシミュレーションの結果を前記クライアント端末の表示部にグラフィカルに表示させる出力部と、を備え、
   前記クライアント端末は、
   前記シミュレーションの結果を表示する表示部と、
   前記シミュレーションの結果を前記管理サーバから受信して前記表示部に表示させる制御部と、
   を備えることを特徴とする健康管理予測システム。
2. 前記管理サーバは、
   前記クライアント端末から前記シミュレーションの結果に対する生活習慣の差分を示す変更データを受信し、受信した前記変更データと前記生活習慣データと前記検査値データとに基づいて、前記変更データを反映した後の前記個人の健康指標および健康リスクをシミュレーションする変更算出部をさらに備え、
   前記クライアント端末は、
   前記シミュレーションの結果に対する変更データを受け付ける入力受付部をさらに備え、
   前記制御部が、前記入力受付部が受け付けた前記変更データを前記管理サーバに送信する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の健康管理予測システム。
3. 前記管理サーバは、
   前記算出部が、前記個人が属する組織または団体ごとに健康指標および健康リスクのシミュレーションの結果を集計してその平均値を算出し、
   前記記憶部が、前記個人が属する組織または団体ごとの平均値を記憶し、
   前記出力部が、前記個人のシミュレーションの結果と、前記組織または団体ごとのシミュレーションの結果の平均値とを併せて表示させる、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の健康管理予測システム。
4. 前記管理サーバは、
   前記算出部が、指定された前記健康指標および健康リスクのシミュレーションの結果を前記組織または団体の階層ごとに集計してその平均値を算出し、
   前記記憶部が、前記組織または団体の階層ごとに前記平均値を記憶し、
   前記出力部が、前記個人のシミュレーションの結果と、前記組織または団体の階層ごとのシミュレーションの結果の平均値とを併せて表示させ、
   前記クライアント端末は、
   前記入力受付部が、前記階層の指定を受け付け、
   前記表示部が、指定された前記階層のシミュレーションの結果および前記平均値を併せて表示し、
   前記制御部は、指定された前記階層を前記管理サーバに送信する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の健康管理予測システム。
5. 前記出力部は、前記シミュレーションの結果を、棒グラフまたはレーダチャートによりグラフィカルに前記クライアントの表示部に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の健康管理予測システム。
6. 前記算出部は、前記個人の死亡リスク、入院リスク、通信リスク、罹患リスクを予測リスク項目として前記シミュレーションを実行する、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の健康管理予測システム。

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