JP2016134132A - Information processing system and program - Google Patents

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JP2016134132A JP2015010383A JP2015010383A JP2016134132A JP 2016134132 A JP2016134132 A JP 2016134132A JP 2015010383 A JP2015010383 A JP 2015010383A JP 2015010383 A JP2015010383 A JP 2015010383A JP 2016134132 A JP2016134132 A JP 2016134132A
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長石 道博
Michihiro Nagaishi
道博 長石
青木 永亘
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processing system, a program, or the like for automatically retrieving appropriate information useful to a user's health promotion and medial treatment by creating a retrieval condition on the basis of acquired information.SOLUTION: An information processing system 100 includes an information acquisition part 110 for acquiring a user's biological information and subjective symptom information, a retrieval condition creation part 120 for creating a retrieval condition to be used for retrieval processing of information about the user's health on the basis of the acquired biological information and subjective symptom information, and a medical knowledge database MDB, and a retrieval processing part 130 for executing retrieval processing to acquire retrieval result information on the basis of the created retrieval condition.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理システム及びプログラム等に関する。   The present invention relates to an information processing system, a program, and the like.

近年、自分の健康状態について、医者以外のアドバイスや情報をwebなどから求め、今の自分の症状は何が原因か、どんな治療を受ければよいかなどを個人で知ることが増えている。また通院中や治療中でも、同じように自分で独自に情報収集して、主治医の意見以外のセカンドオピニオンとして参考にしながら治療に臨む人が増えている。   In recent years, with regard to his / her health condition, advice and information other than that from a doctor have been sought from the web, etc., and the individual's knowledge of what is the cause of his / her current symptoms and what kind of treatment should be received is increasing. In addition, during hospital visits and treatments, there are an increasing number of people who are collecting information independently on their own and treating them as a second opinion other than the opinions of the attending physician.

近年では、ブログやホームページで、治療記録を闘病日記などの形で公開することが増えている。また、患者や医療関係者の掲示板やコミュニティーサイトも増えている。これにより、一般的な医学教科書的な情報ではなく、実際に病気にかかり治療している臨床に近い生データが入手できる環境ができてきたと言える。従って、このような情報サイトから適切な情報を探し出せれば、自分の健康増進や治療方針、対策などを自分で立てることができる。   In recent years, blogs and homepages have increasingly published treatment records in the form of fighting disease diaries and the like. There are also an increasing number of bulletin boards and community sites for patients and healthcare professionals. In this way, it can be said that an environment has been established in which raw data close to the clinical situation in which the disease is actually treated can be obtained, rather than general medical textbook information. Therefore, if you can find appropriate information from such information sites, you can make your own health promotion, treatment policy, countermeasures, and so on.

健康に役立つ情報の基になるデータベースを作る手法は種々知られている。例えば特許文献1には、個人の医療情報(健康情報)を保管し、ネットワーク経由での閲覧を行う手法が開示されている。また、特許文献2にも、医療情報を保管する医療総合情報システム(装置)が開示されている。   There are various known techniques for creating databases that serve as a basis for information useful for health. For example, Patent Document 1 discloses a technique for storing personal medical information (health information) and browsing through a network. Patent Document 2 also discloses a medical comprehensive information system (apparatus) that stores medical information.

特開2002−183316号公報JP 2002-183316 A 国際公開第2005/122033号International Publication No. 2005/122033

特許文献1や特許文献2のように、常時計測されるバイタル情報(生体情報)や自己医療データを蓄積して活用する手法は広く知られているが、ここでの活用とは医療機関や医師が判断する際の利用を想定している。そのため、今後の治療に役立つもの(薬や治療法等)を自分で判断できるだけの材料(情報)を揃えて、自動的に見せてくれるといった手法を開示するものではない。   As in Patent Document 1 and Patent Document 2, techniques for accumulating and utilizing vital information (biological information) and self-medical data that are constantly measured are widely known. Is assumed to be used when judging. For this reason, it does not disclose a method for automatically showing materials (information) that can be used for future treatments (drugs, treatments, etc.) that can be judged by oneself.

従って、現在はWebで自分が思い付いたキーワードで関連するサイトを探すか、質問サイトに自分の症状を質問し、適切な答えを待つ手法をとることがほとんどである。前者は、適切なキーワードの設定が非常に難しく、なかなか思うような情報を得ることができないという課題がある。一方後者は、質問文で説明できる内容が限られているし、自分の症状を客観的に表現することが難しく、思うような答えを得ることが難しい。   Therefore, most of the current methods are to search related sites with keywords that have come up on the Web, or to ask a question site about their symptoms and wait for an appropriate answer. The former has a problem that it is very difficult to set an appropriate keyword, and it is difficult to obtain information that you think. On the other hand, in the latter, the contents that can be explained by the question text are limited, and it is difficult to objectively express your symptoms and it is difficult to obtain the answer you want.

本発明の幾つかの態様によれば、取得した情報に基づいて検索条件を作成することで、ユーザーの健康増進、治療に役立つ適切な情報を自動で検索する情報処理システム及びプログラム等を提供することができる。   According to some aspects of the present invention, an information processing system, a program, and the like are provided that automatically search for appropriate information useful for promoting the health and treatment of a user by creating a search condition based on the acquired information. be able to.

本発明の一態様は、ユーザーの生体情報及び自覚症状情報を取得する情報取得部と、取得された前記生体情報及び前記自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部と、作成された前記検索条件に基づいて、前記検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部と、を含む情報処理システムに関係する。   One aspect of the present invention is that an information acquisition unit that acquires a user's biological information and subjective symptom information, information on the user's health based on the acquired biological information and subjective symptom information, and a medical knowledge database. Related to an information processing system comprising: a search condition creating unit for creating a search condition used for search processing; and a search processing unit for executing the search process and acquiring search result information based on the created search condition To do.

本発明の一態様では、ユーザーの生体情報と自覚症状情報を取得し、その2つと医療知識データベースを用いて検索条件を作成する。これにより、適切な検索条件を容易に作成することができるため、従来手法のように自覚症状情報から試行錯誤的に検索を繰り返す場合等に比べて、健康に関する情報の検索におけるユーザー負担を軽減すること等が可能になる。また、自覚症状情報だけでなく生体情報も用いるため、より適切な情報の絞り込みを行うこと等も可能になる。   In one aspect of the present invention, user biometric information and subjective symptom information are acquired, and a search condition is created using the two and a medical knowledge database. This makes it easy to create appropriate search conditions, reducing the burden on the user in searching for information related to health compared to the case where the search is repeated from subjective symptom information by trial and error as in the conventional method. It becomes possible. Further, since not only subjective symptom information but also biological information is used, more appropriate information can be narrowed down.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得された前記ユーザーの前記生体情報を含む前記検索条件を作成してもよい。   In the aspect of the invention, the search condition creating unit may create the search condition including the acquired biological information of the user based on the subjective symptom information and the medical knowledge database. Good.

これにより、取得したユーザーの生体情報を検索条件に含めることが可能になる。   Thereby, it becomes possible to include the acquired biometric information of the user in the search condition.

また、本発明の一態様では、前記情報取得部が、前記ユーザーの前記生体情報として数値データを取得した場合に、前記検索条件作成部は、前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得された前記ユーザーの前記生体情報の前記数値データに対応する所与の数値範囲を含む前記検索条件を作成してもよい。   In one aspect of the present invention, when the information acquisition unit acquires numerical data as the biological information of the user, the search condition generation unit is based on the subjective symptom information and the medical knowledge database. Then, the search condition including a given numerical range corresponding to the numerical data of the acquired biological information of the user may be created.

これにより、取得したユーザーの生体情報を検索条件に含める際に、数値そのものではなく数値範囲を用いるため、適切な検索を行うこと等が可能になる。   As a result, when the acquired user's biometric information is included in the search condition, a numerical range is used instead of the numerical value itself, so that an appropriate search can be performed.

また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、前記ユーザーの前記生体情報として、複数の前記生体情報を取得し、前記検索条件作成部は、前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得した複数の前記生体情報から、前記検索条件に含める前記生体情報の選択処理を行ってもよい。   In one aspect of the present invention, the information acquisition unit acquires a plurality of the biological information as the biological information of the user, and the search condition creation unit includes the subjective symptom information, the medical knowledge database, The biometric information to be included in the search condition may be selected from the acquired plurality of biometric information.

これにより、取得したユーザーの生体情報を検索条件に含める際に、自覚症状情報と医療知識データベースを用いて適切な絞り込みを行うこと等が可能になる。   Thereby, when including the acquired user's biometric information in the search condition, it becomes possible to appropriately narrow down using the subjective symptom information and the medical knowledge database.

また、本発明の一態様では、前記医療知識データベースは、複数の病気の各病気に対して、前記病気に関する症状を表す症状情報と、前記症状に対応する前記生体情報である対応生体情報とが関連づけられたデータベースであってもよい。   Moreover, in one aspect of the present invention, the medical knowledge database includes, for each of a plurality of diseases, symptom information indicating a symptom related to the illness and corresponding biometric information that is the biometric information corresponding to the symptom. It may be an associated database.

これにより、病気、症状情報、対応生体情報とが関連づけられた医療知識データベースを用いて処理を行うことが可能になる。   This makes it possible to perform processing using a medical knowledge database in which illness, symptom information, and corresponding biometric information are associated.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースに含まれる前記症状情報との比較処理を行って、前記医療知識データベースに含まれる複数の前記病気のうち、いずれの前記病気が前記ユーザーに関係するかを特定してもよい。   Moreover, in one aspect of the present invention, the search condition creating unit performs a comparison process between the subjective symptom information and the symptom information included in the medical knowledge database, and a plurality of the plurality of the included in the medical knowledge database. Of the illnesses, which illness is associated with the user may be identified.

これにより、ユーザーに関係する病気を特定し、特定結果を用いて検索条件を作成すること等が可能になる。   Thereby, it is possible to specify a disease related to the user and create a search condition using the specified result.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、特定された前記病気に関連づけられた前記対応生体情報に対応する前記ユーザーの前記生体情報を、前記検索条件に含める処理を行ってもよい。   In the aspect of the invention, the search condition creating unit may perform processing for including the biometric information of the user corresponding to the corresponding biometric information associated with the specified disease in the search condition. Good.

これにより、検索条件に含める生体情報を選択する際に、対応生体情報を用いること等が可能になる。   This makes it possible to use the corresponding biometric information when selecting the biometric information included in the search condition.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、特定された前記病気に関連づけられた前記症状情報を前記検索条件に含める処理を行ってもよい。   In the aspect of the invention, the search condition creating unit may perform a process of including the symptom information associated with the identified disease in the search condition.

これにより、検索条件に症状情報を含めることが可能になる。   Thereby, symptom information can be included in the search condition.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、特定された前記病気に関連づけられた前記対応生体情報と、前記ユーザーの前記生体情報とに基づいて、特定された前記病気に対応付けられた複数の前記症状情報から、前記検索条件に含める前記症状情報の選択処理を行ってもよい。   Moreover, in one aspect of the present invention, the search condition creating unit associates with the identified disease based on the corresponding biological information associated with the identified disease and the biological information of the user. The symptom information to be included in the search condition may be selected from the plurality of symptom information.

これにより、検索条件に症状情報を含める際に、病気の特定結果を用いること等が可能になる。   Thereby, when including symptom information in a search condition, it becomes possible to use a disease specific result.

また、本発明の一態様では、前記医療知識データベースは、薬情報と、当該薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースであり、前記情報取得部は、前記ユーザーの投薬情報を取得し、前記検索条件作成部は、前記投薬情報と、前記医療知識データベースの前記薬情報とに基づいて、前記検索条件を作成してもよい。   In one aspect of the present invention, the medical knowledge database is a database in which drug information is associated with side effect symptom information representing a side effect corresponding to the drug information, and the information acquisition unit The information may be acquired, and the search condition creation unit may create the search condition based on the medication information and the medicine information in the medical knowledge database.

これにより、薬に関する情報を用いて検索条件作成処理を行うこと等が可能になる。   This makes it possible to perform search condition creation processing using information related to medicine.

また、本発明の一態様では、前記検索条件作成部は、前記自覚症状情報により取得される情報を、さらに前記ユーザーの前記生体情報により絞り込む前記検索条件を作成してもよい。   In the aspect of the invention, the search condition creating unit may create the search condition that further narrows down the information acquired by the subjective symptom information by the biometric information of the user.

これにより、自覚症状情報のみを用いる場合に比べて適切な情報の絞り込みをできるため、検索条件を用いた検索処理を行うことで、より有用な情報を取得すること等が可能になる。   As a result, appropriate information can be narrowed down as compared with the case where only subjective symptom information is used, so that more useful information can be acquired by performing a search process using search conditions.

また、本発明の一態様では、前記ユーザーの前記生体情報は、生体情報検出装置により取得された情報、及び、前記ユーザーの健康診断の結果を表す健康診断結果情報の少なくとも一方の情報であってもよい。   In one aspect of the present invention, the biological information of the user is at least one of information acquired by a biological information detection device and health check result information indicating a result of the user's health check. Also good.

これにより、生体情報として生体情報検出装置からの情報や、健康診断結果情報を用いることが可能になる。   This makes it possible to use information from the biological information detection device and health check result information as biological information.

また、本発明の一態様では、前記自覚症状情報は、前記ユーザーが異常を感じた部位の情報、及び、前記ユーザーが異常を感じた前記部位に現れる症状を表す情報の少なくとも一方の情報であり、前記ユーザーにより入力される情報であってもよい。   Further, in one aspect of the present invention, the subjective symptom information is at least one of information on a part where the user feels abnormal and information indicating a symptom appearing on the part where the user feels abnormal. Information input by the user may be used.

これにより、自覚症状情報として、ユーザーにより入力された部位や当該部位に現れる症状の情報を用いることが可能になる。   This makes it possible to use, as subjective symptom information, information on a part input by the user and information on a symptom appearing in the part.

また、本発明の他の態様は、ユーザーの生体情報、及び投薬情報を取得する情報取得部と、取得された前記生体情報及び前記投薬情報と、医療知識データベースとに基づいて、前記ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部と、作成された前記検索条件に基づいて、前記検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部と、を含む情報処理システムに関係する。   According to another aspect of the present invention, the health of the user is based on the information acquisition unit that acquires the biological information and medication information of the user, the acquired biological information and medication information, and the medical knowledge database. Information processing comprising: a search condition creating unit that creates a search condition for use in a search process for information related to information; and a search processing unit that executes the search process and acquires search result information based on the created search condition Related to the system.

本発明の他の態様では、ユーザーの生体情報と投薬情報を取得し、その2つと医療知識データベースを用いて検索条件を作成する。これにより、適切な検索条件を容易に作成することができるため、従来手法のように自覚症状情報から試行錯誤的に検索を繰り返す場合等に比べて、健康に関する情報、特に薬に関する情報の検索におけるユーザー負担を軽減すること等が可能になる。   In another aspect of the present invention, the user's biological information and medication information are acquired, and a search condition is created using the two and the medical knowledge database. As a result, appropriate search conditions can be easily created. Therefore, compared to the case where the search is repeated by trial and error from subjective symptom information as in the conventional method, the search for information on health, especially information on drugs, is performed. It is possible to reduce the burden on the user.

また、本発明の一態様では、前記医療知識データベースは、薬情報と、前記薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースであり、前記検索条件作成部は、前記投薬情報と、前記医療知識データベースの前記薬情報とに基づいて、前記検索条件を作成してもよい。   In one aspect of the present invention, the medical knowledge database is a database in which drug information and side effect symptom information representing a side effect corresponding to the drug information are associated with each other, and the search condition creating unit includes the medication information And the search condition may be created based on the medicine information in the medical knowledge database.

これにより、薬情報と、副作用症状情報とが関連づけられた医療知識データベースを用いて処理を行うこと等が可能になる。   This makes it possible to perform processing using a medical knowledge database in which drug information and side effect symptom information are associated.

本発明の他の態様は、ユーザーの生体情報及び自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて作成される検索条件による、前記ユーザーの健康に関する情報の検索処理の要求処理を行う送信処理部と、作成された前記検索条件に基づく検索結果情報を取得する受信処理部と、取得した前記検索結果情報の表示処理を行う表示処理部として、コンピューターを機能させるプログラムに関係する。   According to another aspect of the present invention, there is provided a transmission processing unit that performs a request process of a search process for information related to the user's health according to a search condition created based on the user's biological information and subjective symptom information and a medical knowledge database; The present invention relates to a program that causes a computer to function as a reception processing unit that acquires search result information based on the generated search condition and a display processing unit that performs display processing of the acquired search result information.

本実施形態に係る情報処理システムの構成例。The structural example of the information processing system which concerns on this embodiment. 図2(A)、図2(B)は本実施形態に係る情報処理システムを含むシステムの構成例。2A and 2B are configuration examples of a system including an information processing system according to the present embodiment. 図3(A)、図3(B)は生体情報検出装置の外観図。3A and 3B are external views of the biological information detection apparatus. 生体情報検出装置の他の外観図。The other external view of a biological information detection apparatus. 図5(A)〜図5(C)は医療知識データベースの具体例。5A to 5C are specific examples of a medical knowledge database. 検索条件作成処理を説明する図。The figure explaining search condition creation processing. 検索条件作成処理の具体例を説明する図。The figure explaining the specific example of search condition creation processing. 病気が特定された場合の検索条件の具体例。Specific examples of search conditions when a disease is identified. 本実施形態の検索処理の概念図。The conceptual diagram of the search process of this embodiment. 医療知識データベースの変形例。Modification of medical knowledge database. 医療知識データベースの他の変形例。Another modification of the medical knowledge database. 本実施形態の処理の流れを説明するシーケンス図。The sequence diagram explaining the flow of a process of this embodiment.

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。   Hereinafter, this embodiment will be described. In addition, this embodiment demonstrated below does not unduly limit the content of this invention described in the claim. In addition, all the configurations described in the present embodiment are not necessarily essential configuration requirements of the present invention.

1.本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。特許文献1や特許文献2に開示されているように、ユーザー(患者)の健康に関する情報を収集し、データベース化する手法は広く知られている。また、近年のインターネット、狭義にはSNS(Social Networking Service)の発達に伴い、健康に関する情報がネットワーク上に蓄積され、他者による閲覧が可能な状態となっている。例えば、所与の病気を患ったユーザーが自分の症状や投薬履歴等を日記形式で投稿したり、所与の病気に関するユーザーが多数集うコミュニティが形成され、当該コミュニティにおける情報交換が掲示板等に対する投稿履歴として残されることが考えられる。或いは、医療関係者(狭義には医師)のコミュニティが形成され、自身の治療の結果や研究結果等の知見をネットワーク上で交換し合うこともある。
1. First, the method of this embodiment will be described. As disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2, a technique for collecting information on the health of a user (patient) and creating a database is widely known. Further, with the recent development of the Internet, in a narrow sense, SNS (Social Networking Service), health-related information is accumulated on the network and can be viewed by others. For example, a user who suffers from a given illness posts his / her symptoms and medication history in a diary format, or a community is formed where many users related to the given illness are gathered, and information exchange in the community is posted to the bulletin board etc. It may be left as a history. Alternatively, a community of medical personnel (doctors in a narrow sense) is formed, and knowledge such as the results of treatment and research results may be exchanged on the network.

このように、自身の健康に関する情報を収集しようとした場合に、有用な情報がネットワーク上に多数存在しているという状況が実現されてきた。そのため、何らかの不調を感じた場合に、自分がどういった病気であるか、どのような対応をしたらよいかを、ネットワークからの情報により決定する、といったことが行われるようになってきた。また、既に医師による診察を受け、病名の特定や具体的な治療が行われている場合にも、その医師の診断が正しいか否かを自身で判断するためのセカンドオピニオンとして、ネットワーク上の情報を活用したいという要望も考えられる。   Thus, when trying to collect information about one's own health, a situation has been realized in which a lot of useful information exists on the network. For this reason, when something goes wrong, it is becoming possible to determine what kind of illness you have and what you should do with information from the network. In addition, even if a doctor has already been examined and the name of a disease or specific treatment has been performed, information on the network can be used as a second opinion to determine whether or not the doctor's diagnosis is correct. There may be a desire to utilize

しかし、このような情報源の活用は容易でない。例えば、自分が思いついたキーワードで検索を行う場合、適切なキーワードの設定が非常に難しい。例えば、頭痛や動悸といった自覚症状をキーワードとした場合、その症状が多くの病気で現れるものであれば、膨大な情報がヒットしてしまい情報の絞り込みに役立たない。また、思いつくままにキーワードを追加したのでは、実際の病気とは関係の薄いものまで検索条件に含まれてしまい、必要な情報が取得できない。さらにいえば、自分の症状を適切に(客観的に)把握すること自体が容易でない。例えば、「なんとなく体調が悪い」ことがわかっても、それがどの部位のどのような不調として現れているのか認識することが難しいことがある。また、「腹部」に異常が見られるとしても、それが「痛み」であるか「張り」であるかの判断に迷うこともあるし、痛みの強さは主観的な要素が強く客観的な評価ができないこともある。また、痛みの頻度等もタイマー等を用いて正確な計測を行うことは一般的でないため、「頻繁に」「ときどき」「まれに」といった表現もユーザー毎に異なる感覚で用いられる。   However, it is not easy to use such information sources. For example, when searching with a keyword that you came up with, it is very difficult to set an appropriate keyword. For example, when subjective symptoms such as headache and palpitation are used as keywords, if the symptom appears in many illnesses, a huge amount of information is hit and is not useful for narrowing down the information. Moreover, if keywords are added as they are conceived, even those that are not closely related to the actual disease are included in the search condition, and necessary information cannot be acquired. Furthermore, it is not easy to properly grasp (objectively) my symptoms. For example, even if it is known that “something is unwell”, it may be difficult to recognize what part of which part is appearing as what kind of disorder. Also, even if there is an abnormality in the “abdomen”, it may be difficult to judge whether it is “pain” or “tension”. Evaluation may not be possible. In addition, since it is not common to accurately measure the frequency of pain using a timer or the like, expressions such as “frequently”, “sometimes”, and “rarely” are used with different senses for each user.

結果として、ユーザーはキーワードを慎重に検討したり、或いは検索結果を見て試行錯誤しながら検索キーワードを調整していくといった作業が必要になる。また、検索結果に有用な情報とそうでない情報が混在する可能性が高く、検索結果に対してユーザー自身が取捨選択(整理)を行う必要も生じる。さらに、検索結果を整理するには、どのようなポイント(考え方)で行うかを考慮する必要があり、整理自体が難しかったり、可能であっても膨大な時間を要することもある。すなわち現状では、自分の健康状態が掴めない(状態がわからない)、或いは自分の状態について検索する手法がよくわからない(例えば、使うべき検索キーワードの選び方や検索結果の整理のポイントなどがわからない)ため、治療に役立つ情報を見つけるのは難しかった。   As a result, the user needs to carefully examine the keywords or adjust the search keywords by trial and error by looking at the search results. In addition, there is a high possibility that useful information and information that is not so are mixed in the search result, and the user himself / herself needs to select (organize) the search result. Furthermore, in order to organize the search results, it is necessary to consider what point (concept) to perform, and it may be difficult to organize itself or may take a long time even if possible. In other words, at present, I can't grasp my health condition (I don't know my condition), or I don't know how to search for my condition (for example, I don't know how to select a search keyword to use or the point of organizing search results) It was difficult to find useful information for treatment.

以上の点は、質問サイトに自分の症状を質問し、適切な答えを待つ手法をとる場合も同様である。具体的には、質問文で説明できる内容が限られる、或いは自分の症状を客観的に表現することが難しいという点が課題となり、思うような答えを得ることが難しい。具体的には、回答者の回答内容がユーザーの望むものではない可能性もある。或いは、複数の回答者が回答した場合には、その中から有用な回答を選び出す作業が必要となるし、1つの回答の中でも有用な部分とそうでない部分が生じる可能性もあり、ユーザーの負担は軽いものとは言えない。   The same applies to the case where a question site is asked about his / her symptoms and an appropriate answer is waited. Specifically, the content that can be explained in the question text is limited, or it is difficult to objectively express your symptoms, and it is difficult to obtain the answer you want. Specifically, the answer content of the respondent may not be what the user wants. Or, when multiple respondents respond, it is necessary to select a useful answer from among them, and there is a possibility that a useful part and a part that are not in one answer may occur, which is a burden on the user. Is not light.

そこで本出願人は、ユーザー個人の情報(自己健康情報)が取得された場合に、当該情報に基づいて適切な検索条件を自動で生成するシステムを提案する。具体的には、本実施形態に係る情報処理システム100は図1に示したように、ユーザーの生体情報、及び自覚症状情報を取得する情報取得部110と、取得された生体情報及び自覚症状情報と、医療知識データベースMDBとに基づいて、ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部120と、作成された検索条件に基づいて、検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部130を含む。   Therefore, the present applicant proposes a system that automatically generates an appropriate search condition based on information obtained when individual user information (self-health information) is acquired. Specifically, as illustrated in FIG. 1, the information processing system 100 according to the present embodiment includes an information acquisition unit 110 that acquires user's biological information and subjective symptom information, and acquired biological information and subjective symptom information. And a search condition creating unit 120 that creates a search condition used for a search process of information related to the user's health based on the medical knowledge database MDB, and a search result based on the created search condition. A search processing unit 130 for acquiring information is included.

ここで、生体情報(バイタル情報)とは、ユーザーの生命活動に起因して取得される情報である。なお本実施形態の生体情報は、一般的に「バイタルサイン」を測定する際に対象となる血圧、脈拍数、呼吸、体温に限定されるものではなく、他の情報を含んでもよい。例えば、生体情報は体重や体脂肪率を含んでもよいし、血液検査や尿検査の結果等を含んでもよい。また、本実施形態の生体情報はユーザーが何らかの生体情報検出装置(ウェアラブル型、非ウェアラブル型のいずれでもよい)を自ら操作して取得するものに限定されず、医療機関で行われる健康診断の結果等の情報であってもよい。   Here, the biological information (vital information) is information acquired due to the life activity of the user. Note that the biological information of the present embodiment is not limited to blood pressure, pulse rate, respiration, and body temperature, which are generally targets when measuring “vital sign”, and may include other information. For example, the biological information may include body weight and body fat percentage, and may include results of blood tests and urine tests. In addition, the biometric information of the present embodiment is not limited to the one that the user obtains by operating any biometric information detection device (either wearable type or non-wearable type) by himself / herself, and the result of a health check performed at a medical institution Such information may be used.

また、自覚症状情報とは、ユーザー自身が知覚する症状であり、種々の形式により表現される。例えば「頭が痛い」という文データであってもよいし、「頭痛」という単語データであってもよいし、複数の文から構成される文章データであってもよい。また、本実施形態の自覚症状情報は、「頭が『すごく』痛い」、「頭が『ときどき』痛い」といったような、強度や頻度の情報を含むものであってもよい。また、文データ、文章データに対して、後述する形態素解析処理等を行った結果も本実施形態の自覚症状情報に含まれるものとする。なお、自覚症状情報は上述したように症状が現れた部位(例えば「頭」)と、具体的な症状(例えば「痛い」)とにより構成されるが、部位を省略する等、その形式は種々の変形実施が可能である。   The subjective symptom information is a symptom perceived by the user himself and is expressed in various forms. For example, it may be sentence data “head hurts”, word data “headache”, or sentence data composed of a plurality of sentences. Further, the subjective symptom information of the present embodiment may include information on intensity and frequency such as “the head is“ very painful ”or“ the head is “sometimes” painful ”. In addition, the result of performing morphological analysis processing described later on sentence data and sentence data is also included in the subjective symptom information of this embodiment. The subjective symptom information is composed of a part where the symptom appears (for example, “head”) and a specific symptom (for example, “pain”) as described above. Can be implemented.

本実施形態の手法によれば、生体情報と自覚症状情報の両方を取得した上で、医療知識データベースMDBを利用して検索条件を生成する。従来手法では、上述したように自覚症状を主として用いてキーワード検索等を行っていたが、本実施形態ではさらに生体情報を用いることができるため、情報の適切な絞り込み等が可能になる。さらにその際、取得された情報をそのまま検索条件とするのではなく、医療知識データベースMDBを利用して検索条件を求めるため、例えば不要な生体情報、自覚症状情報を検索条件から外す等の処理が可能になり、より有用な情報を得やすくすることが可能である。   According to the method of this embodiment, after acquiring both biological information and subjective symptom information, a search condition is generated using the medical knowledge database MDB. In the conventional method, as described above, keyword search or the like is performed mainly using subjective symptoms. However, in the present embodiment, biometric information can be further used, and therefore, appropriate information can be narrowed down. In this case, the acquired information is not used as a search condition as it is, but the search condition is obtained using the medical knowledge database MDB. For example, unnecessary biological information and subjective symptom information are removed from the search condition. It is possible to make it easier to obtain more useful information.

また、本実施形態に係る検索条件作成部120は、自覚症状情報により取得される情報を、さらにユーザーの生体情報により絞り込む検索条件を作成するものであると言うことができる。つまり従来手法であれば、自覚症状情報をそのまま用いて試行錯誤的に検索を実行していたところ、本実施形態では生体情報を合わせて用いることで、情報の適切な絞り込みが可能になる。なお、具体的な絞り込み手法(検索条件の作成手法)については後述する。   In addition, it can be said that the search condition creating unit 120 according to the present embodiment creates a search condition for further narrowing down the information acquired from the subjective symptom information by the user's biological information. In other words, in the case of the conventional method, the subjective symptom information is used as it is and the search is performed by trial and error. However, in the present embodiment, it is possible to appropriately narrow down the information by using the biometric information together. A specific narrowing method (search condition creation method) will be described later.

以下、まず本実施形態に係る情報処理システム100や電子機器等の詳細な構成例について説明する。その後、生体情報と自覚症状情報の具体例、及び取得した各情報の変換処理を説明する。さらに、医療知識データベースMDBの具体的なデータ構造例を説明し、医療知識データベースMDBと生体情報、自覚症状情報を用いて検索条件を作成する処理の具体例を説明する。最後に、図12を用いて本実施形態の処理の流れを説明する。   Hereinafter, first, detailed configuration examples of the information processing system 100 and the electronic apparatus according to the present embodiment will be described. Thereafter, specific examples of biological information and subjective symptom information, and conversion processing of each acquired information will be described. Furthermore, a specific data structure example of the medical knowledge database MDB will be described, and a specific example of processing for creating a search condition using the medical knowledge database MDB, biological information, and subjective symptom information will be described. Finally, the processing flow of this embodiment will be described with reference to FIG.

2.システム構成例
本実施形態に係る情報処理システム100は、図1を用いて上述したように、情報取得部110と、検索条件作成部120と、検索処理部130を含む。ただし、情報処理システム100は、図1の構成に限定されず、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
2. System Configuration Example The information processing system 100 according to the present embodiment includes the information acquisition unit 110, the search condition creation unit 120, and the search processing unit 130 as described above with reference to FIG. However, the information processing system 100 is not limited to the configuration shown in FIG. 1, and various modifications such as addition of other components are possible.

情報取得部110は、ユーザーの生体情報及び自覚症状情報を取得する。情報取得部110は、例えば他の機器からの情報を取得するインターフェースとして実現されてもよく、図2(A)等を用いて後述するように他の機器からネットワークNEを介して情報を取得するのであれば、通信機能を有する通信部(受信処理部)として実現される。   The information acquisition unit 110 acquires the user's biological information and subjective symptom information. The information acquisition unit 110 may be realized as an interface for acquiring information from other devices, for example, and acquires information from other devices via the network NE as will be described later with reference to FIG. If it is, it is implement | achieved as a communication part (reception process part) which has a communication function.

検索条件作成部120は、情報取得部110が取得したユーザーの生体情報及び自覚症状情報と、医療知識データベースMDBとに基づいて検索条件を作成する。検索条件の作成処理については、医療知識データベースMDBの具体的な構成例と合わせて後述する。   The search condition creation unit 120 creates a search condition based on the user's biological information and subjective symptom information acquired by the information acquisition unit 110 and the medical knowledge database MDB. The search condition creation process will be described later together with a specific configuration example of the medical knowledge database MDB.

検索処理部130は、検索条件作成部120で作成された検索条件を用いて、検索処理を実行し、検索結果情報を取得する。図1の例では、検索対象は電子カルテデータベースECDBや、WebネットワークWE等を想定している。   The search processing unit 130 executes a search process using the search condition created by the search condition creation unit 120 and acquires search result information. In the example of FIG. 1, the search target is assumed to be an electronic medical record database ECDB, a Web network WE, or the like.

図2(A)に、本実施形態に係る情報処理システム100を含むシステムの具体的な実現例を説明する。図2(A)のシステムは、サーバーシステム200と、端末装置300と、生体情報検出装置(生体情報測定装置)400とを含み、それらはネットワークNEを介して接続されている。   FIG. 2A illustrates a specific implementation example of a system including the information processing system 100 according to the present embodiment. The system in FIG. 2A includes a server system 200, a terminal device 300, and a biological information detection device (biological information measurement device) 400, which are connected via a network NE.

本実施形態に係る情報処理システム100は、種々の形態により実現できるが、例えば図2のサーバーシステム200が情報処理システム100に対応し、端末装置300及び生体情報検出装置400は、処理対象となるユーザーにより使用される装置であってもよい。   The information processing system 100 according to the present embodiment can be realized in various forms. For example, the server system 200 in FIG. 2 corresponds to the information processing system 100, and the terminal device 300 and the biological information detection device 400 are processing targets. It may be a device used by a user.

図3(A)〜図4に生体情報(狭義には脈波情報)を収集する生体情報検出装置400の外観図の一例を示す。本実施形態の生体情報検出装置400はバンド部10とケース部30とセンサー部40を有する。ケース部30はバンド部10に取り付けられる。センサー部40は、ケース部30に設けられる。   FIGS. 3A to 4 show examples of external views of a biological information detection apparatus 400 that collects biological information (pulse wave information in a narrow sense). The biological information detection apparatus 400 according to this embodiment includes a band unit 10, a case unit 30, and a sensor unit 40. The case part 30 is attached to the band part 10. The sensor unit 40 is provided in the case unit 30.

バンド部10はユーザーの手首に巻き付けて生体情報検出装置400を装着するためのものである。バンド部10はバンド穴12、バックル部14を有する。バックル部14はバンド挿入部15と突起部16を有する。ユーザーは、バンド部10の一端側を、バックル部14のバンド挿入部15に挿入し、バンド部10のバンド穴12にバックル部14の突起部16を挿入することで、生体情報検出装置400を手首に装着する。なお、バンド部10は、バックル部14の代わりに尾錠を有する構成としてもよい。   The band unit 10 is for wrapping around the wrist of the user and mounting the biological information detection device 400. The band part 10 has a band hole 12 and a buckle part 14. The buckle portion 14 has a band insertion portion 15 and a projection portion 16. The user inserts one end side of the band unit 10 into the band insertion unit 15 of the buckle unit 14, and inserts the protrusion 16 of the buckle unit 14 into the band hole 12 of the band unit 10, whereby the biological information detection device 400 is configured. Wear on your wrist. In addition, the band part 10 is good also as a structure which has a buckle instead of the buckle part 14. FIG.

ケース部30は、生体情報検出装置400の本体部に相当するものである。ケース部30の内部には、センサー部40や不図示の回路基板等の生体情報検出装置400の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部30は、これらの構成部品を収納する筐体である。   The case part 30 corresponds to the main body part of the biological information detecting device 400. Various components of the biological information detection apparatus 400 such as the sensor unit 40 and a circuit board (not shown) are provided inside the case unit 30. That is, the case part 30 is a housing for housing these components.

ケース部30には発光窓部32が設けられている。発光窓部32は透光部材により形成されている。そしてケース部30には、フレキシブル基板に実装されたインターフェースとしての発光部が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部32を介してケース部30の外部に出射される。   The case part 30 is provided with a light emitting window part 32. The light emitting window 32 is formed of a light transmissive member. The case portion 30 is provided with a light emitting portion as an interface mounted on a flexible substrate, and light from the light emitting portion is emitted to the outside of the case portion 30 through the light emitting window portion 32.

生体情報検出装置400は、図2(A)等に示すようにユーザーの手首に装着され、当該装着された状態で脈波情報(広義には生体情報)の計測が行われる。具体的には、センサー部40は発光部と受光部を有する光電センサーを含み、当該光電センサーを用いて脈波情報を計測する。なお、光電センサーを用いた脈波情報の計測については広く知られた手法であるため詳細な説明は省略する。また、生体情報検出装置400の装着部位は足首、指、上腕などでもよい。   The biological information detection apparatus 400 is worn on the user's wrist as shown in FIG. 2A and the like, and pulse wave information (biological information in a broad sense) is measured in the worn state. Specifically, the sensor unit 40 includes a photoelectric sensor having a light emitting unit and a light receiving unit, and measures pulse wave information using the photoelectric sensor. Note that measurement of pulse wave information using a photoelectric sensor is a well-known technique, and thus detailed description thereof is omitted. Further, the wearing part of the biological information detection apparatus 400 may be an ankle, a finger, an upper arm, or the like.

また、生体情報検出装置400は図3(A)〜図4のバンド型(腕時計型)のものに限定されず、胸に装着するバンド型装置、頸部等に貼り付ける装置、メガネ型(顔装着型)装置等、種々の装置を用いることが可能である。さらに、搭載されるセンサーも光電センサーに限定されず、超音波センサーや体動センサー(例えば加速度センサー)、GPS受信機などの位置センサー等、種々のセンサーを利用可能である。   The biological information detection device 400 is not limited to the band type (watch type) shown in FIGS. 3A to 4, but is a band type device worn on the chest, a device attached to the neck, etc., and a glasses type (face) Various devices such as a wearable device can be used. Furthermore, the sensor to be mounted is not limited to the photoelectric sensor, and various sensors such as an ultrasonic sensor, a body motion sensor (for example, an acceleration sensor), and a position sensor such as a GPS receiver can be used.

生体情報検出装置400により検出された生体情報は、ネットワークNEを介してサーバーシステム200に送信され、サーバーシステム200(情報処理システム100)の情報取得部110により取得される。ここでのネットワークNEは、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)などにより実現することができ、有線・無線を問わない。   The biological information detected by the biological information detection device 400 is transmitted to the server system 200 via the network NE, and is acquired by the information acquisition unit 110 of the server system 200 (information processing system 100). The network NE here can be realized by a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), or the like, regardless of wired or wireless.

また、ネットワークNEは、Bluetooth(登録商標)等の短距離無線通信(NFC)を含んでもよい。そのため、生体情報検出装置400と端末装置300が短距離無線通信により接続され、端末装置300がインターネット等によりサーバーシステム200に接続されるという実施形態も考えられる。つまり、生体情報検出装置400からの生体情報をサーバーシステム200で取得する場合に、端末装置300等の他の装置を介した通信をおこなってもよい。具体的には、生体情報が生体情報検出装置400から短距離無線通信で端末装置300に送信され、当該生体情報がインターネット等を介してサーバーシステム200に送信されるという形態が可能である。或いは、生体情報検出装置400と、端末装置300とをUSB(Universal Serial Bus)やmicroUSB等を用いて有線接続してもよい。   The network NE may include short-range wireless communication (NFC) such as Bluetooth (registered trademark). Therefore, an embodiment in which the biological information detection device 400 and the terminal device 300 are connected by short-range wireless communication and the terminal device 300 is connected to the server system 200 by the Internet or the like is also conceivable. That is, when biometric information from the biometric information detection apparatus 400 is acquired by the server system 200, communication via another apparatus such as the terminal apparatus 300 may be performed. Specifically, the biometric information can be transmitted from the biometric information detection device 400 to the terminal device 300 by short-range wireless communication, and the biometric information can be transmitted to the server system 200 via the Internet or the like. Alternatively, the biological information detection device 400 and the terminal device 300 may be connected by wire using a USB (Universal Serial Bus), a microUSB, or the like.

端末装置300は、図2(A)ではスマートフォンのような小型携帯端末を示したが、これに限定されずPC等の据え置き型の機器であってもよい。端末装置300は、狭義には入力部(キーボードやマウス、タッチパネル等の操作部)及び表示部を含む。ユーザーは、端末装置300を操作して、自身が知覚した異常(症状)である自覚症状情報を入力し、サーバーシステム200に対して送信する。そして、サーバーシステム200(情報処理システム100)の情報取得部110が、当該自覚症状情報を取得する。   Although the terminal device 300 is a small portable terminal such as a smartphone in FIG. 2A, the terminal device 300 is not limited to this and may be a stationary device such as a PC. The terminal device 300 includes an input unit (an operation unit such as a keyboard, a mouse, and a touch panel) and a display unit in a narrow sense. The user operates the terminal device 300 to input subjective symptom information that is an abnormality (symptom) perceived by the user, and transmits it to the server system 200. Then, the information acquisition unit 110 of the server system 200 (information processing system 100) acquires the subjective symptom information.

また、詳細については後述するが、本実施形態の生体情報は、図3(A)〜図4に示したようなウェアラブル型の生体情報検出装置で検出されるものに限定されず、据え置き型の生体情報検出装置で測定されるものや、病院等での健康診断の結果を表す健康診断結果情報も含むものである。据え置き型の生体情報検出装置がネットワークNEに接続可能な場合、或いは健康診断の結果が電子データ化されており、当該電子データがネットワークNEに接続可能な装置に保存されている場合、ユーザーの生体情報を各装置からサーバーシステム200に対して送信することが可能である。つまり本実施形態では、生体情報は端末装置300から送信されるものに限定されない。また、各装置がネットワークNEに接続できない等の理由により、生体情報がプリントアウトされる(紙媒体で取得される)ことも考えられる。そのような場合には、当該生体情報を端末装置300に入力し、端末装置300を介してサーバーシステム200に対して送信してもよい。   Although details will be described later, the biometric information of the present embodiment is not limited to that detected by the wearable biometric information detection device as shown in FIGS. It includes information measured by a biological information detection device and health check result information indicating the result of a health check in a hospital or the like. When the stationary biological information detection device can be connected to the network NE, or when the health check result is converted into electronic data and the electronic data is stored in the device that can be connected to the network NE, Information can be transmitted from each device to the server system 200. That is, in the present embodiment, the biological information is not limited to that transmitted from the terminal device 300. It is also conceivable that biometric information is printed out (obtained by a paper medium) because each device cannot be connected to the network NE. In such a case, the biological information may be input to the terminal device 300 and transmitted to the server system 200 via the terminal device 300.

以上の流れによりサーバーシステム200においてユーザーの生体情報及び自覚症状情報が取得されたら、サーバーシステム200は検索条件作成部120による検索条件の作成処理、検索処理部130による検索処理を行って検索結果情報を取得する。   After the user's biological information and subjective symptom information are acquired in the server system 200 by the above flow, the server system 200 performs search condition creation processing by the search condition creation unit 120 and search processing by the search processing unit 130 to obtain search result information. To get.

なお、サーバーシステム200は、1つのサーバー装置(処理装置)により構成されてもよいがこれに限定されず、複数のサーバー装置の集合として実現されてもよい。例えば、サーバーシステム200はデータベースサーバーや、アプリケーションサーバー等の集合であってもよい。その場合、各サーバー装置は相互に関連をもって動作可能であればよいため、物理的に近い位置に設けられる必要はなく、離れた位置に配置され、ネットワークNEにより接続される形態であってもよい。また、図1では医療知識データベースMDBは情報処理システム100の外部にあるものとしたがこれには限定されず、サーバーシステム200が医療知識データベースMDBを含んでもよい。さらにいえば、検索処理の対象となる電子カルテデータベースECDBについても、情報処理システム100の外部にある実施形態には限定されず、サーバーシステム200に含まれてもよい。   The server system 200 may be configured by one server device (processing device), but is not limited thereto, and may be realized as a set of a plurality of server devices. For example, the server system 200 may be a set of database servers, application servers, and the like. In that case, since each server apparatus should just be able to operate | move in relation with each other, it is not necessary to be provided in the physically close position, The form arrange | positioned in the distant position and connected by network NE may be sufficient. . In FIG. 1, the medical knowledge database MDB is external to the information processing system 100. However, the present invention is not limited to this, and the server system 200 may include the medical knowledge database MDB. Furthermore, the electronic medical record database ECDB to be searched is not limited to the embodiment outside the information processing system 100 and may be included in the server system 200.

サーバーシステム200により検索結果情報が取得されたら、当該検索結果情報はユーザーが閲覧可能な状態とする必要がある。検索結果の提示手法は種々考えられ、例えばサーバーシステム200においてプリントアウトが実行され、サーバーを管理する立場にある者(例えば検索サービス提供者等)が印刷物をユーザーに対して郵送するものであってもよい。或いは、検索結果情報をネットワークNEを介して端末装置300に対して送信し、端末装置300の表示部において当該検索結果情報を表示してもよい。この点において、検索結果情報は、検索結果そのものを表す情報であってもよいし、検索結果を表示する表示画面の情報(或いは表示制御用の情報)であってもよい。   When the search result information is acquired by the server system 200, the search result information needs to be in a state that can be browsed by the user. There are various search result presentation methods. For example, a printout is executed in the server system 200, and a person in charge of managing the server (for example, a search service provider) mails a printed matter to the user. Also good. Alternatively, the search result information may be transmitted to the terminal device 300 via the network NE, and the search result information may be displayed on the display unit of the terminal device 300. In this respect, the search result information may be information representing the search result itself, or may be information on a display screen that displays the search result (or display control information).

また、以上では端末装置300及び生体情報検出装置400がユーザーにより操作されるものとしたがこれには限定されない。例えば、本実施形態に係る検索サービスを、医療機関、公的機関、或いは民間のサービス事業者等が提供し、端末装置300(及び必要に応じて生体情報検出装置400)をそれらの機関等が管理してもよい。例えば、端末装置は医療機関等に設置されたPCであり、生体情報検出装置400はユーザーが購入する、或いは医療機関から貸与されるものであってもよい。この場合、例えば自覚症状情報の入力や、健康診断結果情報の端末装置300における入力等を、ユーザーの依頼を受けた医療機関関係者等が実行してもよい。また、検索結果情報の表示やプリントアウトを医療機関関係者等が実行し、説明を付して検索結果情報をユーザーに提供するといった実施形態も可能である。   In the above description, the terminal device 300 and the biological information detection device 400 are operated by the user. However, the present invention is not limited to this. For example, a search service according to the present embodiment is provided by a medical institution, a public institution, or a private service provider, and the terminal device 300 (and the biological information detection device 400 as necessary) is provided by the institution. May be managed. For example, the terminal device may be a PC installed in a medical institution or the like, and the biological information detection device 400 may be purchased by a user or lent from a medical institution. In this case, for example, input of subjective symptom information, input of health check result information in the terminal device 300, and the like may be executed by a medical institution-related person who receives a user request. In addition, an embodiment in which a medical institution or the like executes display or printout of search result information and provides search result information to a user with an explanation is also possible.

また、自覚症状情報等の入力と、検索結果情報の表示の両方を共通の端末装置300において実行する必要はなく、異なる装置において実行してもよい。また、図3(A)〜図4では表示部を有さない生体情報検出装置400を示したが、生体情報検出装置400が表示部を含んでもよい。その場合、自覚症状情報等の入力と、検索結果情報の表示の少なくとも一方を生体情報検出装置400において実行してもよい。   Further, both the input of subjective symptom information and the display of search result information need not be executed in the common terminal device 300, and may be executed in different devices. 3A to 4 show the biological information detection device 400 that does not have a display unit, the biological information detection device 400 may include a display unit. In that case, at least one of the input of subjective symptom information and the display of search result information may be executed in the biological information detection apparatus 400.

また、本実施形態の手法は情報処理システム100に適用されるものには限定されない。例えば、ユーザーの生体情報及び自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて作成される検索条件による、ユーザーの健康に関する情報の検索処理の要求処理を行う送信処理部と、作成された検索条件に基づく検索結果情報を取得する受信処理部と、取得した検索結果情報の表示処理を行う表示処理部として、コンピューターを機能させるプログラムに適用できる。   Further, the method of the present embodiment is not limited to that applied to the information processing system 100. For example, a transmission processing unit that performs a request process of a search process for information related to a user's health based on a search condition created based on the user's biological information and subjective symptom information and a medical knowledge database, and the created search condition The present invention can be applied to a program that causes a computer to function as a reception processing unit that acquires search result information based thereon and a display processing unit that performs display processing of the acquired search result information.

このようにすれば、情報処理システム100に対して適切な検索要求を実行し、且つ検索結果情報の取得及び表示を行うことが可能になる。このプログラムは、例えば情報処理システム100がサーバーシステム200により実現される場合に、図2(A)の端末装置300に搭載され、端末装置300を用いた検索サービスの実現に利用可能である。本実施形態に係るプログラムは、一例としては、スマートフォンである端末装置300上で動作するアプリケーションであってもよい。   In this way, it is possible to execute an appropriate search request to the information processing system 100 and to acquire and display search result information. For example, when the information processing system 100 is realized by the server system 200, this program is installed in the terminal device 300 of FIG. 2A and can be used for realizing a search service using the terminal device 300. As an example, the program according to the present embodiment may be an application that operates on the terminal device 300 that is a smartphone.

また、以上では本実施形態に係る情報処理システム100がサーバーシステム200により実現されるものとしたがこれには限定されない。例えば、本実施形態に係る情報処理システム100はサーバーシステム200ではなく、端末装置300により実現されてもよい。この場合の構成例が図2(B)である。PC等の端末装置、特にスマートフォン等の携帯端末装置は、サーバーシステム200に比べれば処理性能や記憶領域、バッテリー容量に制約があることが多いが、近年の性能向上を考慮すれば、十分な処理性能等を確保可能となることも考えられる。よって、処理性能等の要求が満たされるのであれば、端末装置300を本実施形態に係る情報処理システム100とすることが可能である。   In the above description, the information processing system 100 according to the present embodiment is realized by the server system 200. However, the present invention is not limited to this. For example, the information processing system 100 according to the present embodiment may be realized by the terminal device 300 instead of the server system 200. A configuration example in this case is shown in FIG. A terminal device such as a PC, particularly a mobile terminal device such as a smartphone, is often limited in processing performance, storage area, and battery capacity as compared to the server system 200, but sufficient processing can be performed in consideration of recent performance improvements. It may be possible to ensure performance and the like. Therefore, the terminal device 300 can be the information processing system 100 according to the present embodiment as long as the processing performance and the like are satisfied.

さらにいえば、端末性能の向上、或いは利用形態等を考慮した場合、生体情報検出装置400により本実施形態に係る情報処理システム100が実現される実施形態も否定されない。この場合、情報取得部110は同一装置内の生体センサー(例えば図4のセンサー部40)からの情報を取得することになる。生体情報検出装置400により情報処理システム100が実現される場合、当該情報処理システム100では、大量のユーザーを対象として検索条件の作成(及び検索処理の実行)をする必要性は低く、生体情報検出装置400を使用する1又は少数のユーザーを対象とすればよい。つまり、生体情報検出装置400の処理性能等でもユーザーの要求を満たす可能性は十分考えられる。   Furthermore, in consideration of improvement in terminal performance or usage pattern, an embodiment in which the information processing system 100 according to the present embodiment is realized by the biological information detection device 400 is not denied. In this case, the information acquisition unit 110 acquires information from a biological sensor (for example, the sensor unit 40 in FIG. 4) in the same device. When the information processing system 100 is realized by the biological information detection device 400, the information processing system 100 is low in necessity for creating search conditions (and executing search processing) for a large number of users. One or a small number of users using the device 400 may be targeted. In other words, the possibility of satisfying the user's request is also conceivable in the processing performance of the biological information detecting apparatus 400.

また、以上ではサーバーシステム200、端末装置300、生体情報検出装置400のいずれか1つの装置により情報処理システム100が実現されるものとしたがこれに限定されることもない。例えば、ユーザーの生体情報及び自覚症状情報の取得、取得した情報と医療知識データベースMDBを用いた検索条件作成処理、検索条件を用いた検索処理が、複数の装置の分散処理により実現されてもよい。具体的には、サーバーシステム200、端末装置300、生体情報検出装置400のうちの少なくとも2つ以上の装置により情報処理システム100が実現されてもよい。或いは、他の装置において本実施形態に係る処理を行ってもよく、本実施形態に係る情報処理システム100は種々の装置(或いは装置の組み合わせ)により実現が可能である。   In the above description, the information processing system 100 is realized by any one of the server system 200, the terminal device 300, and the biological information detection device 400. However, the present invention is not limited to this. For example, acquisition of a user's biological information and subjective symptom information, search condition creation processing using the acquired information and the medical knowledge database MDB, and search processing using the search conditions may be realized by distributed processing of a plurality of devices. . Specifically, the information processing system 100 may be realized by at least two or more of the server system 200, the terminal device 300, and the biological information detection device 400. Alternatively, the processing according to the present embodiment may be performed in another device, and the information processing system 100 according to the present embodiment can be realized by various devices (or combinations of devices).

3.生体情報と自覚症状情報
次に、本実施形態に係る生体情報、自覚症状情報の詳細について説明するとともに、検索条件作成処理のために生体情報等に対して行われる前処理(変換処理)について説明する。
3. Next, the biological information and subjective symptom information according to the present embodiment will be described in detail, and preprocessing (conversion processing) performed on the biological information and the like for the search condition creation processing will be described. To do.

本実施形態に係るユーザーの生体情報は、生体情報検出装置400により取得された情報、及び、ユーザーの健康診断の結果を表す健康診断結果情報の少なくとも一方の情報である。   The biometric information of the user according to the present embodiment is at least one of information acquired by the biometric information detection device 400 and health check result information representing a result of the user's health check.

上述したように、生体情報検出装置400は、図3(A)〜図4に示したようなバンド型装置であってもよいし、他のウェアラブル型の装置であってもよいし、据え置き型の装置であってもよい。据え置き型の装置とは、例えば医療機関等に設置される血圧計等が考えられる。   As described above, the biological information detection device 400 may be a band type device as shown in FIGS. 3A to 4, another wearable type device, or a stationary type. The apparatus may be used. As the stationary apparatus, for example, a blood pressure monitor installed in a medical institution or the like can be considered.

つまり、ユーザーの生体情報とは、ユーザー自身が計測した結果、日常的に(狭義には常時)計測されるデータであり、具体的にはユーザーの現時点での状態をリアルタイムに表す情報である。具体的には生体情報は、脈拍(心拍)、体温、血圧、血糖、心電等である。   That is, the user's biological information is data that is measured on a daily basis (always in a narrow sense) as a result of the user's own measurement, and is specifically information that represents the current state of the user in real time. Specifically, the biological information includes a pulse (heartbeat), body temperature, blood pressure, blood glucose, electrocardiogram, and the like.

ウェアラブル型の生体情報検出装置400を用いる場合、高頻度で(例えば常時)生体情報を検出することが可能である。例えば、図3(A)〜図4に示した生体情報検出装置400(脈拍計)であれば、4秒に1回程度の頻度で、長時間(例えば数十時間)に渡って脈波情報を連続計測することが可能である。   When the wearable biological information detection apparatus 400 is used, biological information can be detected with high frequency (for example, constantly). For example, in the case of the biological information detection apparatus 400 (pulse meter) shown in FIGS. 3A to 4, the pulse wave information has a frequency of about once every 4 seconds for a long time (for example, several tens of hours). Can be continuously measured.

脈波情報として脈拍数を取得する場合、4秒当たり1つの脈拍数が取得されることになるため、1日の計測でも数千〜1万以上の数値データが取得される。その場合、その全てを検索条件の作成に用いてしまうと処理負荷が大きくなる。よって、多数の情報が取得された場合に、検索条件作成部120は、当該情報に対して前処理を行い、当該前処理の結果を検索条件作成処理に用いてもよい。   When acquiring the pulse rate as the pulse wave information, one pulse rate is acquired per 4 seconds, and therefore, numerical data of several thousand to 10,000 or more is acquired even in one-day measurement. In that case, if all of them are used for creating search conditions, the processing load increases. Therefore, when a large amount of information is acquired, the search condition creating unit 120 may perform preprocessing on the information and use the result of the preprocessing for the search condition creating process.

具体的には、時系列的に取得される複数の生体情報から、ユーザーの状態を表す特徴的な情報を求めればよい。一例としては、複数の数値データの平均値、中央値、最大値、最小値等、統計的な値を求めてもよい。統計値を求める対象の期間は種々の設定が可能であるが、例えば1日ごと、1週間ごとの統計値を求めればよい。   Specifically, characteristic information representing the user's state may be obtained from a plurality of pieces of biological information acquired in time series. As an example, a statistical value such as an average value, median value, maximum value, minimum value, etc. of a plurality of numerical data may be obtained. The period for which the statistical value is obtained can be set in various ways. For example, the statistical value may be obtained every day or every week.

或いは、生体情報の特性を考慮して前処理の内容を変更してもよい。例えば、生体情報として脈波情報を測定する場合、脈拍数は睡眠中に低くなり、運動中は高くなることが知られている。よって、生体情報検出装置400から取得される他の情報(例えば体動情報)等を用いて睡眠判定や運動判定を行い、睡眠中と運動中でそれぞれ分けて、上記統計値を求める処理を行ってもよい。例えば、睡眠中のみを前処理の対象としてもよく、さらには統計値として最低値を求めるようにするといった変形実施も可能である。その場合、対象ユーザーが取り得る脈拍数の最低値(最低心拍数、基底心拍数)を前処理により求めることが可能になる。   Alternatively, the content of the preprocessing may be changed in consideration of the characteristics of the biological information. For example, when measuring pulse wave information as biological information, it is known that the pulse rate decreases during sleep and increases during exercise. Therefore, sleep determination and exercise determination are performed using other information (for example, body motion information) acquired from the biological information detection device 400, and processing for obtaining the statistical value is performed separately during sleep and during exercise. May be. For example, only during sleep may be set as a target for preprocessing, and further, a modification may be made such that a minimum value is obtained as a statistical value. In that case, it becomes possible to obtain the minimum value (minimum heart rate, base heart rate) of the pulse rate that the target user can take by preprocessing.

また、据え置き型の生体情報検出装置400を用いる場合、ウェアラブル型装置と比較した場合に取得されるデータ数は少ないと考えられる。よって、その場合には取得した生体情報をそのまま検索条件作成処理に用いてもよい。或いは、上述した例と同様に何らかの統計値を求めてもよい。   Further, when the stationary biological information detection apparatus 400 is used, it is considered that the number of data acquired when compared with the wearable apparatus is small. Therefore, in that case, the acquired biological information may be used as it is for the search condition creation process. Or you may obtain | require some statistical values similarly to the example mentioned above.

また、健康診断結果情報とは、血液検査の結果、レントゲン検査の結果、心電図の測定結果、視力聴力の測定結果等である。健康診断では、医療機関に設置され、専門家により操作されるような機器、設備を利用可能であるため、個人で取得可能な生体情報には含まれないような情報を取得することが可能である。ただし、心電図が医療機関の機器でも、ホルター心電計のような持ち運び可能な機器でも取得可能であることを考慮すればわかるように、生体情報検出装置400をユーザー自身が操作して取得する生体情報と、健康診断結果情報の内容が重複することは妨げられない。   The health check result information includes blood test results, X-ray test results, electrocardiogram measurement results, visual acuity hearing measurement results, and the like. In medical examinations, equipment and facilities that are installed in medical institutions and operated by specialists can be used, so it is possible to obtain information that is not included in biometric information that can be obtained by individuals. is there. However, as can be understood from the fact that an electrocardiogram can be acquired by either a medical institution device or a portable device such as a Holter electrocardiograph, a living body acquired by operating the biological information detection device 400 by the user himself / herself. It is not prevented that the information and the contents of the health examination result information overlap.

健康診断結果情報は、多数の値、多数の結果が取得されることは想定されないため、前処理としては項目ごとに整理する処理を行えばよい。なお、健康診断結果情報の各情報は種々の形式により表現可能である。例えば血液検査により所与の成分の血中濃度(或いは含有量)を求める場合には、当該濃度(量)を表す数値データを用いればよい。或いはレントゲン検査であれば、取得されたレントゲン画像データそのものであってもよいし、異常部分の拡大図データでもよい。或いは、レントゲン画像に対する医師の所見を表す文章データや、当該文章データに対する形態素解析処理の結果でもよい。また、心電図であれば、心電波形そのものでもよいし、R波等の特徴的な波形の情報であってもよいし、「右脚ブロック」「完全脚ブロック」といった異常所見の情報であってもよい。   Since it is not assumed that many values and many results are acquired for the health check result information, the pre-processing may be performed for each item. Each piece of information on the health check result information can be expressed in various formats. For example, when the blood concentration (or content) of a given component is obtained by a blood test, numerical data representing the concentration (amount) may be used. Alternatively, in the case of an X-ray examination, the acquired X-ray image data itself may be used, or enlarged view data of an abnormal part may be used. Alternatively, it may be text data representing a doctor's findings on the X-ray image or a result of morphological analysis processing on the text data. In the case of an electrocardiogram, it may be an electrocardiogram waveform itself, information on a characteristic waveform such as an R wave, or information on abnormal findings such as “right leg block” and “complete leg block”. Also good.

また、近年では健康診断結果情報が電子データ化されることもある。その場合には、ユーザーが健康診断結果情報を手動入力するのではなく、電子データである健康診断結果情報をサーバーシステム200に対して送信する処理を行えばよい。   In recent years, health check result information may be converted to electronic data. In that case, instead of the user manually inputting the health check result information, a process of transmitting the health check result information as electronic data to the server system 200 may be performed.

また、自覚症状情報は、ユーザーが異常を感じた部位の情報、及び、ユーザーが異常を感じた部位に現れる症状を表す情報の少なくとも一方の情報であり、ユーザーにより入力される情報である。ユーザーによる入力は、例えば上述したように図2(A)の端末装置300で行う。   The subjective symptom information is at least one of information on a part where the user feels abnormality and information indicating a symptom appearing on the part where the user feels abnormality, and is information input by the user. For example, as described above, the input by the user is performed by the terminal device 300 in FIG.

自覚症状情報は、ユーザーが自発的に入力する文章でもよいし、あらかじめ用意された質問項目に対する回答であってもよい。自覚症状情報は、自身の健康に関する情報を見つけ出すときのユーザーの基本意思、意図や現在の状況を表す基本的な情報となる。   The subjective symptom information may be a sentence that the user voluntarily inputs, or may be an answer to a question item prepared in advance. The subjective symptom information is basic information representing a user's basic intention, intention, and current situation when finding out information about his / her health.

一般的なWeb検索を考えればわかるように、検索処理では検索ワードを含む情報が求められる。つまり、文章データを検索キーワードとした場合、同一の意味となる文章を含む検索対象(例えば検索キーワードと同一の意味の文章が含まれるWebページ)があっても、語順や助詞等に差があれば検索結果から除外されてしまう。そのため、検索キーワードは1又は複数の単語とすることが望ましい。   As can be understood from a general Web search, information including a search word is required in the search process. In other words, when sentence data is used as a search keyword, there is a difference in word order, particle, etc. even if there is a search target containing a sentence having the same meaning (for example, a Web page containing a sentence having the same meaning as the search keyword). Will be excluded from the search results. Therefore, it is desirable that the search keyword is one or more words.

よって本実施形態では、自覚症状情報として文データや文章データが入力された場合には、そこから必要な単語を抜き出す前処理を行い、当該前処理の結果を検索条件作成処理に用いるとよい。具体的には、検索条件作成部120は、取得した自覚症状情報に対して公知の形態素解析処理等の自然言語処理を行えばよい。形態素解析処理では、品詞の解析もできるため、例えば名詞に分類された単語と、人体の部位辞書(或いは医療関係の辞書)とを比較して、ユーザーが異常を感じている部位を特定し検索条件作成処理に用いればよい。   Therefore, in the present embodiment, when sentence data or sentence data is input as subjective symptom information, it is preferable to perform a preprocessing for extracting a necessary word therefrom and use the result of the preprocessing for a search condition creation process. Specifically, the search condition creating unit 120 may perform natural language processing such as known morphological analysis processing on the acquired subjective symptom information. The morphological analysis process can also analyze the part of speech, so for example, compare a word classified as a noun with a human body region dictionary (or medical dictionary) to identify and search for a region where the user feels abnormal What is necessary is just to use for condition creation processing.

また、症状(病状)については、名詞、形容詞、動詞、副詞等を候補とすればよい。例えば、ユーザーが所与の部位に痛みを感じている場合、「痛い」「痛む」「痛み」等の種々の表現があり得るため、そのいずれにも対応可能としておくとよい。また上述したように、「すごく」「ときどき」といった程度や頻度を表す語を、本実施形態の自覚症状情報に含めてもよい。また、文データ、文章データに病名を表す名詞が含まれる場合、当該病名を本実施形態の自覚症状情報に含めてもよい。   In addition, nouns, adjectives, verbs, adverbs, etc. may be candidates for symptoms (medical conditions). For example, when the user feels pain at a given site, there are various expressions such as “pain”, “pain”, and “pain”. Further, as described above, words representing the degree and frequency such as “very” and “sometimes” may be included in the subjective symptom information of this embodiment. When sentence data and sentence data include nouns representing disease names, the disease names may be included in the subjective symptom information of the present embodiment.

4.医療知識データベースの具体例と検索条件作成処理
次に、医療知識データベースMDBを用いた、検索条件作成部120での検索条件作成処理の詳細について説明する。
4). Specific Example of Medical Knowledge Database and Search Condition Creation Processing Next, details of the search condition creation processing in the search condition creation unit 120 using the medical knowledge database MDB will be described.

本実施形態に係る医療知識データベースMDBは、複数の病気の各病気に対して、病気に関する症状を表す症状情報と、症状に対応する生体情報である対応生体情報とが関連づけられたデータベースであってもよい。   The medical knowledge database MDB according to the present embodiment is a database in which, for each of a plurality of diseases, symptom information indicating symptoms related to the disease and corresponding biological information that is biological information corresponding to the symptoms are associated with each other. Also good.

医療知識データベースMDBの具体例を図5(A)〜図5(C)に示す。図5(A)が医療知識データベースMDBに含まれる1つ病気についてのデータ構造であり、医療知識データベースMDBは図5(A)に示した構造のデータを複数含むデータベースである。1つの病気は、当該病気の病名と、当該病気の患者が異常を感じる部位と、当該部位においてみられる症状とが関連づけられており、さらに、当該部位における症状に対応する対応生体情報が関連づけられる。   Specific examples of the medical knowledge database MDB are shown in FIGS. 5 (A) to 5 (C). FIG. 5A shows a data structure for one disease included in the medical knowledge database MDB. The medical knowledge database MDB is a database including a plurality of data having the structure shown in FIG. One disease is associated with a disease name of the disease, a site where the patient with the disease feels abnormal, and a symptom observed at the site, and further, corresponding biometric information corresponding to the symptom at the site is associated. .

具体的なデータ例を図5(B)に示す。ここで、例えば病気=糖尿病であり、部位=胸、症状=動悸、である場合に対応生体情報=心拍(或いは脈拍)となる。対応生体情報とは、関連づけられた部位における症状を特徴的に現す(症状に起因して値が正常値と異なる値になることが想定される)生体情報である。上記の例であれば、動悸を感じる場合には脈拍数が高くなったり、或いは脈拍数が時系列で極端に変化することになる。   A specific example of data is shown in FIG. Here, for example, when disease = diabetes, region = chest, symptom = palpitation, corresponding biometric information = heartbeat (or pulse). Corresponding biometric information is biometric information that characteristically represents a symptom at an associated site (it is assumed that the value is different from a normal value due to the symptom). In the above example, when feeling palpitation, the pulse rate becomes high, or the pulse rate changes extremely in time series.

或いは、症状「むくみ」の場合、血圧が上昇すると考えられるため、対応生体情報として血圧を紐付ければよい。この医療知識データベースMDBのデータ構造は、一般的な医学的知識体系ではなく、患者の視点から、自覚症状、気になる症状がどこの部位で起こり、それはバイタルの何に反映されるかということを関連付ける形で構築すればよい。   Alternatively, in the case of the symptom “swelling”, the blood pressure is considered to increase, and therefore the blood pressure may be associated as the corresponding biometric information. The data structure of this medical knowledge database MDB is not a general medical knowledge system, but from the patient's point of view, where subjective symptoms and worrisome symptoms occur and what are reflected in the vitals You can build it by associating.

なお、図5(A)に示したデータ構造を実現するデータベースは種々考えられるが、一例としては図5(C)に示したものを用いればよい。   Note that various databases for realizing the data structure shown in FIG. 5A can be considered, but as an example, the database shown in FIG. 5C may be used.

医療知識データベースMDBと生体情報、自覚症状情報からどのように検索条件を作成するかは種々の手法が考えられる。本実施形態では例えば、検索条件作成部120は、自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、取得されたユーザーの生体情報を含む検索条件を作成してもよい。   Various methods are conceivable as to how to create a search condition from the medical knowledge database MDB, biological information, and subjective symptom information. In the present embodiment, for example, the search condition creation unit 120 may create a search condition including the acquired user biometric information based on the subjective symptom information and the medical knowledge database.

本実施形態における検索条件の記述手法は種々考えられるが、例えばWeb検索エンジンを利用する際の記述手法と同様のものを用いればよい。具体的には単語(或いは数値や数値範囲)を一検索単位として、当該検索単位を論理演算により結びつければよい。例えばWebページの検索において、単語A,B,Cを記述すれば、それはそれぞれ「Aを含むWebページ」、「Bを含むWebページ」、「Cを含むWebページ」を検索対象とすることになる。そして、ユーザーの所望する情報に応じて、A且つB且つC、或いはA又はB又はC、或いはそれ以外といったように、3つの検索条件の組み合わせ方を決定すればよい。前者であればAND条件となるため、ABCの全てを含むWebページだけが抽出されるのに対して、後者であればOR条件となるため、ABCの少なくとも1つを含むWebページが抽出される。広く用いられているWeb検索エンジンでは、”A B”のように単語をスペースでつなぐとAND条件を表し、”(A B)”のように単語をスペースでつないだ上でカッコでくくるとOR条件を表すが、論理演算の表現手法は種々の変形実施が可能である。   Various description methods of search conditions in the present embodiment are conceivable. For example, the same description method as that used when using a Web search engine may be used. Specifically, a word (or a numerical value or a numerical value range) may be used as one search unit, and the search unit may be connected by a logical operation. For example, in the search for a Web page, if the words A, B, and C are described, the search targets are “Web page including A”, “Web page including B”, and “Web page including C”, respectively. Become. Then, according to the information desired by the user, the combination of the three search conditions may be determined such as A and B and C, or A or B or C, or other. Since the former is an AND condition, only Web pages including all ABCs are extracted, whereas the latter is an OR condition, and Web pages including at least one ABC are extracted. . In a widely used Web search engine, connecting a word with a space such as “A B” represents an AND condition, and ORing when a word is connected with a space like “(A B)” Although the condition is expressed, various modifications can be made to the expression method of the logical operation.

つまり、本実施形態において、「ユーザーの生体情報を含む検索条件」との記載は、ユーザーの生体情報が上記検索条件の一部として記述されていることを表している。上述の例であれば、ABCに対応する箇所に、ユーザーの生体情報を記述すればよい。その際、生体情報の項目を表す情報(例えば「脈拍数」)と、実際の数値(或いは後述するように数値範囲)の両方を記述対象としてもよい。本実施形態の他の箇所でも、「・・・を含む検索条件」或いは「検索条件に・・・を含める」という記載がみられるが、当該記載の意味するところも同様である。すなわち、複数の検索単位(狭義には単語)と、各検索単位を結びつける論理演算とから検索条件を記述する際に、検索単位として特定の情報を記載することに対応する。つまり、検索条件作成部120は、自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、取得されたユーザーの生体情報を検索条件に記載する(追加する)処理を行う、との言い換えが可能である。   That is, in the present embodiment, the description “search condition including user's biometric information” indicates that the user's biometric information is described as part of the search condition. In the above example, the user's biometric information may be described in a location corresponding to ABC. At that time, both information representing the item of biological information (for example, “pulse rate”) and an actual numerical value (or a numerical range as will be described later) may be set as the description target. In other parts of the present embodiment, the description “search conditions including...” Or “include... In the search conditions” can be found, but the meaning of the description is also the same. That is, it corresponds to describing specific information as a search unit when describing a search condition from a plurality of search units (words in a narrow sense) and a logical operation linking each search unit. That is, the search condition creation unit 120 can be rephrased as a process of describing (adding) the acquired user biometric information in the search condition based on the subjective symptom information and the medical knowledge database. .

上述したように、ユーザーの生体情報としては種々の情報が取得可能である。生体情報はそのときのユーザーの状態を反映する情報であるため、当該生体情報を検索条件に含めることで、ユーザーと状態が近い他のユーザーの情報(電子カルテや闘病ブログ)を検索可能である。このようにすれば、検索結果情報に含まれる情報は、ユーザーにも関係する情報である可能性が高く、ユーザーが自身の状態を判断する上で有用と言える。   As described above, various kinds of information can be acquired as the biological information of the user. Since biometric information is information that reflects the user's state at that time, it is possible to search for information (electronic medical records and fighting disease blogs) of other users who are close to the user by including the biometric information in the search conditions. . In this way, the information included in the search result information is likely to be information related to the user, and can be said to be useful for the user to determine his / her own state.

この際、情報取得部110が、ユーザーの生体情報として数値データを取得した場合には、検索条件作成部120は、自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、取得されたユーザーの生体情報の数値データに対応する所与の数値範囲を含む検索条件を作成してもよい。   At this time, when the information acquisition unit 110 acquires numerical data as the user's biometric information, the search condition creation unit 120 acquires the acquired biometric information of the user based on the subjective symptom information and the medical knowledge database. A search condition including a given numerical range corresponding to the numerical data may be created.

例えば、安静状態にしているのに脈拍数が高く、120といった値が検出される場合を考える。この場合「脈拍数*120」(ここでの*はAND条件を表す。以下、式(1)等においても同様)という検索条件を作成したとしても有効な検索処理は行えない。なぜなら、上記条件では、仮に情報源となる電子カルテデータベースECDBや、Webページ等に脈拍数が121となる情報が記載されていたとしても、120≠121であることから、当該情報は検索結果に含まれなくなってしまう。安静時の脈拍数が121であれば、当該情報は対象ユーザーと似たような状態であるユーザーの情報である可能性があるため、検索結果に含めたいところ、それができないことになる。   For example, consider a case where the pulse rate is high and a value of 120 is detected even though the patient is in a resting state. In this case, even if a search condition of “pulse rate * 120” (* here represents an AND condition; the same applies to equation (1) and the like below) is created, an effective search process cannot be performed. Because, under the above conditions, even if information that the pulse rate is 121 is described in the electronic medical record database ECDB, which is an information source, or a web page, 120 ≠ 121, the information is included in the search result. It will not be included. If the pulse rate at rest is 121, there is a possibility that the information is information on a user in a state similar to the target user.

ここでは、「安静時であるのに脈拍数が非常に高い」という状態と、同様の状態である情報を検索したいのであり、非常に狭い具体例を表しているに過ぎない120という数値データそのものを用いる必要性は低い。よって本実施形態では、例えば「脈拍数*(100−140)」といった数値範囲を検索条件とする。このようにすれば、脈拍数が100以上140以下の情報については、検索対象となる。そのため、数値データが完全に一致しなくとも、近い状態にある情報は検索結果に含まれることになり、実用的な検索処理を実現できる。   Here, we want to search for information that is similar to the state of "the pulse rate is very high even at rest", and the numerical data itself of 120, which merely represents a very narrow example. The need to use is low. Therefore, in this embodiment, a numerical range such as “pulse rate * (100-140)” is used as a search condition. In this way, information with a pulse rate of 100 or more and 140 or less is a search target. Therefore, even if the numerical data does not completely match, information in a close state is included in the search result, and a practical search process can be realized.

上述したように、情報取得部110は、ユーザーの生体情報として、複数の生体情報を取得することが想定される。その場合、検索条件作成部120は、自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、取得した複数の生体情報から、検索条件に含める生体情報の選択処理を行ってもよい。   As described above, it is assumed that the information acquisition unit 110 acquires a plurality of pieces of biological information as the biological information of the user. In that case, the search condition creating unit 120 may perform a process of selecting biometric information to be included in the search condition from a plurality of acquired biometric information based on the subjective symptom information and the medical knowledge database.

生体情報として複数の情報を取得したとしても、ユーザーが病気になった場合にその全てで異常値が現れるものではない。例えば、脈拍数と血圧が高くなるが、他の生体情報は正常範囲と変わらない、という病気をユーザーが患っていた場合、脈拍数と血圧以外のユーザーの生体情報を検索条件に含めたとしても、それらは健康な人と変わりがないため、上記病気に関する情報がヒットする可能性は低く、ユーザーにとって有用な情報の提供が難しい。つまり、ユーザーから種々の生体情報が取得できたとしても、その全てを検索条件とするのではなく、適切な情報を絞り込むことで、検索結果を有用なものとすることが可能である。なお、選択処理により選択される生体情報は、異常値を示すものだけには限定されない。例えば、第1の生体情報は異常値だが第2の生体情報は正常範囲である、という組み合わせが特徴的である病気であれば、正常範囲である第2の生体情報も検索条件に含めることが望ましい。つまり、どの生体情報を検索条件に含めるかの観点は、正常異常を用いてもよいがこれに限定されず、個々の病気の特性を考慮して決定してもよい。   Even if a plurality of pieces of information are acquired as biometric information, abnormal values do not appear in all of them when a user becomes ill. For example, if a user suffers from a disease in which the pulse rate and blood pressure increase, but other biological information does not change from the normal range, the user's biological information other than the pulse rate and blood pressure may be included in the search conditions. Since they are the same as healthy people, there is a low possibility that information on the disease will be hit, and it is difficult to provide useful information for users. That is, even if various types of biological information can be acquired from the user, it is possible to make the search result useful by narrowing down appropriate information instead of using all of them as search conditions. Note that the biological information selected by the selection process is not limited to only information indicating an abnormal value. For example, if the disease is characterized by a combination in which the first biological information is an abnormal value but the second biological information is in the normal range, the second biological information in the normal range may be included in the search condition. desirable. That is, the viewpoint of which biological information is included in the search condition may be normal or abnormal, but is not limited thereto, and may be determined in consideration of the characteristics of individual diseases.

医療知識データベースMDBと自覚症状情報を用いて、どのように検索条件に含める生体情報を選択するかは、種々の手法が考えられる。本実施形態では、検索条件作成部120は、自覚症状情報と、医療知識データベースMDBに含まれる症状情報との比較処理を行って、医療知識データベースに含まれる複数の病気のうち、いずれの病気がユーザーに関係するかを特定してもよい。   There are various methods for selecting biometric information to be included in the search condition using the medical knowledge database MDB and subjective symptom information. In the present embodiment, the search condition creation unit 120 performs a comparison process between the subjective symptom information and the symptom information included in the medical knowledge database MDB, and any of the illnesses included in the medical knowledge database is determined. It may be specified whether it relates to the user.

具体的な処理の流れを図6を用いて説明する。まず上述したように、自覚症状情報に対して形態素解析処理を行う。図6では、形態素解析処理の結果、n個の要素(単語)が取得されたものとしており、当該要素を図の左の1,2,3,…,nに示している。   A specific processing flow will be described with reference to FIG. First, as described above, morphological analysis processing is performed on subjective symptom information. In FIG. 6, it is assumed that n elements (words) have been acquired as a result of the morphological analysis process, and the elements are indicated by 1, 2, 3,..., N on the left side of the figure.

次に、要素1,2,3,…,nが、医療知識データベースMDBにある,各病気の症状のデータ構造に合致(類似)するかを調べる。図6のように、要素1,2,3,…,nと同じものが、α病なら何個、β病なら何個というようにカウントし、合致する数が多い病気を当該ユーザーに関連する病気の候補であると特定すればよい。図6の例では、α病ではA1が要素1に、A2が要素2に、A3が要素3に、Anが要素nにそれぞれ合致している。また、β病では、B1が要素1に、B2が要素2に合致しているが、他の要素は合致していないことになる。なお、ここでの「合致」は完全一致に限定されず、類似度に応じたスコアづけを行ってもよい。例えば、自覚症状情報から取得された要素と、医療知識データベースMDBに含まれるデータが完全一致する場合には1.0、類似する場合には類似度に応じて0.0〜1.0で数値化してもよい。ここでの類似度は、例えば類語辞書等を用いることで求められる。   Next, it is checked whether the elements 1, 2, 3,..., N match (similar) the data structure of each disease symptom in the medical knowledge database MDB. As shown in FIG. 6, the same elements 1, 2, 3,..., N are counted as how many if there is α disease, how many if there is β disease, and the number of matches is related to the user. What is necessary is just to specify that it is a disease candidate. In the example of FIG. 6, in the α disease, A1 matches element 1, A2 matches element 2, A3 matches element 3, and An matches element n. In β disease, B1 matches element 1 and B2 matches element 2, but the other elements do not match. Note that “match” here is not limited to perfect match, and scoring according to similarity may be performed. For example, when the element acquired from the subjective symptom information and the data included in the medical knowledge database MDB are completely coincident with each other, the numerical value is 1.0 to 1.0 depending on the similarity. May be used. The similarity here is obtained by using, for example, a synonym dictionary or the like.

また、合致数の単純なカウント、或いはスコアの単純なカウントに基づいて病気の候補を特定してもよいがこれには限定されない。例えば、特定の部位、或いは特定の症状の重みを大きくしてもよい。例えば、所与の病気では頭痛が多くの患者に見られる典型的な症状である場合、部位=頭、症状=痛みに対応する重みを、他の部位、症状に比べて大きくしてカウントを行ってもよい。或いは、頭に異常が現れその具体的な症状は多様である場合には「部位=頭」の重みだけ大きくすることも可能であるし、痛みが多くみられるがその部位は患者によって異なるのであれば「症状=痛み」の重みだけ大きくしてもよく、種々の変形実施が可能である。   In addition, a disease candidate may be specified based on a simple count of matches or a simple count of scores, but is not limited thereto. For example, the weight of a specific part or a specific symptom may be increased. For example, if a headache is a typical symptom seen in many patients for a given disease, the weight corresponding to the site = head, symptom = pain is increased compared to other sites and symptoms, and counting is performed. May be. Or, if abnormalities appear in the head and the specific symptoms are diverse, it is possible to increase the weight of “part = head” and there is a lot of pain, but the part may vary depending on the patient. For example, the weight of “symptom = pain” may be increased, and various modifications can be made.

そして、上記スコアが最も高い病気を特定し、特定された病気の対応生体情報とユーザーの生体情報の対応づけを行う。図6では、α病の対応生体情報がC1〜Cnであるため、それに対応するユーザーの生体情報が取得されているかどうかの判定を行う。図6の例では、C1,C2,Cnについては対応するユーザーの生体情報が取得されていたため、ユーザーの生体情報を対応付ける(例えばユーザーの生体情報の値を格納する)。一方、C3については対応するユーザーの生体情報が取得されなかったため、対応づけが行われない。また、ユーザーの生体情報についても、その全てが対応付けに用いられるわけではなく、C1〜Cnに対応しない生体情報については利用されないことになる。   Then, the disease having the highest score is identified, and the corresponding biometric information of the identified disease is associated with the user's biometric information. In FIG. 6, since the biometric information corresponding to the α disease is C1 to Cn, it is determined whether or not the biometric information of the user corresponding to the α disease is acquired. In the example of FIG. 6, since biometric information of the corresponding user has been acquired for C1, C2, and Cn, the biometric information of the user is associated (for example, the value of the biometric information of the user is stored). On the other hand, since the biometric information of the corresponding user has not been acquired for C3, no association is performed. Also, not all of the user's biometric information is used for association, and biometric information that does not correspond to C1 to Cn is not used.

図6の流れを具体的な病気を用いて説明したものが図7である。図5(B)に示したように、糖尿病に対しては、異常を感じる部位、症状、対応生体情報として「足」「むくみ」「血圧」、「のど」「かわき」「体温」、「胸」「動悸」「脈拍」の3つが関連づけられている。また、腎臓病に対しては、異常を感じる部位、症状、対応生体情報として「足」「むくみ」「血圧」、「NULL(特に部位を限定しない)」「血尿」「尿検査結果」、の2つが関連づけられる。   FIG. 7 illustrates the flow of FIG. 6 using specific diseases. As shown in FIG. 5 (B), for diabetes, “feet”, “swelling”, “blood pressure”, “throat”, “kawaki”, “body temperature”, “chest” "Palpit" and "Pulse" are related. In addition, for kidney disease, the part, symptom, and corresponding biometric information that feels abnormal include “foot”, “swelling”, “blood pressure”, “NULL (particularly, no particular limitation)”, “hematuria”, and “urine test result”. Two are related.

そして、ユーザーが入力した自覚症状情報から、「足」「むくみ」「のど」「かわき」「胸」「動悸」の6つの要素が取得されたとする。この場合、自覚症状情報と、糖尿病に関連づけられた症状情報(部位と症状)の情報を比較した場合、6つが一致する。それに対して、自覚症状情報と、腎臓病に関連づけられた症状情報(部位と症状)の情報を比較した場合、「足」と「むくみ」については一致するが、それ以外は一致しない。この場合、一致数が糖尿病では6つ、腎臓病では2つであるため、仮に上述した類似度や重みづけを用いないものとすれば、ユーザーに関連する病気の候補としては糖尿病が特定されることになる。   Then, it is assumed that six elements “foot”, “swelling”, “throat”, “kawaki”, “chest”, and “palpitations” are acquired from the subjective symptom information input by the user. In this case, when the subjective symptom information is compared with the information on the symptom information (part and symptom) associated with diabetes, the six match. On the other hand, when comparing subjective symptom information and symptom information (parts and symptoms) associated with kidney disease, “foot” and “swell” match, but the others do not match. In this case, since the number of matches is 6 for diabetes and 2 for kidney disease, if the similarity and weighting described above are not used, diabetes is identified as a candidate for a disease related to the user. It will be.

病気が特定されたら、検索条件作成部120は、特定された病気に関連づけられた対応生体情報に対応するユーザーの生体情報を、検索条件に含める処理を行う。   When the disease is specified, the search condition creating unit 120 performs a process of including the user's biometric information corresponding to the corresponding biometric information associated with the specified disease in the search condition.

上述した糖尿病の例であれば、対応生体情報として「血圧」「体温」「脈拍」の3つが特定できたため、ユーザーの生体情報のうち、上記3つを選択して検索条件に含めればよい。その際、上述したようにユーザーの生体情報の値(狭義には上記前処理により求められた値)をそのまま用いるのではなく、ある程度の数値範囲とすることが望ましい。例えば、生体情報から取得された血圧値が110、脈拍数が65、体温が36.0(℃)であるとすれば、下式(1)を含む検索式を作成すればよい。なお、*は上述したようにAND条件を表し、+はOR条件を表す。なお、数値範囲は下式(1)に限定されず、種々の変形実施が可能である。
血圧*(90−140)+脈拍数*(60−73)+体温*(35.5−36.5)
・・・・・(1)
In the above-described example of diabetes, since three corresponding blood pressure information, “body temperature”, and “pulse” can be specified as the corresponding biological information, the above three of the user's biological information may be selected and included in the search condition. At this time, as described above, it is desirable that the value of the user's biological information (the value obtained by the above preprocessing in a narrow sense) is not used as it is, but a certain numerical range. For example, if the blood pressure value acquired from the biological information is 110, the pulse rate is 65, and the body temperature is 36.0 (° C.), a search expression including the following expression (1) may be created. Note that * represents an AND condition as described above, and + represents an OR condition. The numerical range is not limited to the following formula (1), and various modifications can be made.
Blood pressure * (90-140) + pulse rate * (60-73) + body temperature * (35.5-36.5)
(1)

このようにすれば、ユーザーの生体情報のうち、当該ユーザーが患っている可能性が高い病気に結びつけられた生体情報を選択できるため、有用な検索結果を取得しやすくできる。図7の例であれば、心電や尿酸値も取得できているが、それらを検索条件から除外することが可能である。なお、糖尿病は種々の合併症を引き起こすことから、心電や尿酸値に異常が見られる患者も少なくない。上述の説明は、糖尿病に関する検索処理において、心電や尿酸値が全く不要であるとの意味ではなく、場合によっては糖尿病患者を対象とした場合に、心電や尿酸値が検索条件に含まれてもよい。例えば、本実施形態では病気を特定する際に、1つではなく複数の病気を特定してもよい。よって、ユーザーによっては糖尿病と動脈硬化の2つが特定されたり、糖尿病と高尿酸血症の2つが特定されたりする。前者であれば、動脈硬化の対応生体情報として心電が対応付けられるはずであり、その場合には心電も検索条件に含まれる。同様に、後者であれば高尿酸血症の対応生体情報として尿酸値が対応付けられるはずであり、その場合には尿酸値も検索条件に含まれる。   In this way, since it is possible to select biometric information associated with a disease that is highly likely to be affected by the user from the biometric information of the user, it is possible to easily obtain useful search results. In the example of FIG. 7, the electrocardiogram and the uric acid value can also be acquired, but these can be excluded from the search conditions. In addition, since diabetes causes various complications, many patients have abnormalities in electrocardiogram and uric acid level. The above description does not mean that no electrocardiogram or uric acid value is required in the search process related to diabetes. In some cases, the electrocardiogram or uric acid value is included in the search condition when targeting a diabetic patient. May be. For example, in the present embodiment, when specifying a disease, a plurality of diseases may be specified instead of one. Thus, depending on the user, diabetes and arteriosclerosis are identified, or diabetes and hyperuricemia are identified. In the former case, an electrocardiogram should be associated as the biometric information corresponding to arteriosclerosis. In that case, the electrocardiogram is also included in the search condition. Similarly, in the latter case, the uric acid value should be associated as the corresponding bioinformation of hyperuricemia, and in that case, the uric acid value is also included in the search condition.

また、以上ではユーザーの生体情報を検索条件に含める手法を説明したが、検索条件はこれに限定されない。具体的には、検索条件作成部120は、特定された病気に関連づけられた症状情報を検索条件に含める処理を行ってもよい。   Moreover, although the method of including a user's biometric information in search conditions was demonstrated above, search conditions are not limited to this. Specifically, the search condition creating unit 120 may perform a process of including symptom information associated with the identified disease in the search condition.

ユーザーの自覚症状を検索キーワードとすることで、同じような症状で苦しんでいる人の情報を取得できる可能性があり、当該情報はユーザー自身の症状への対処に有用である。しかし従来手法として述べたように、自覚症状をそのまま検索キーワードとしたのでは問題も多い。その点、本実施形態の手法であれば医療知識データベースMDBを用いて病気を特定し、特定結果から検索条件に含める症状情報を決定するため、適切な検索処理が可能である。   By using a user's subjective symptom as a search keyword, there is a possibility that information on a person suffering from a similar symptom may be acquired, and this information is useful for dealing with the user's own symptom. However, as described in the conventional method, there are many problems if subjective symptoms are directly used as search keywords. In that respect, if the technique of the present embodiment is used, a medical knowledge database MDB is used to specify a disease, and symptom information to be included in a search condition is determined from the specified result, so that an appropriate search process is possible.

図7の例であれば、病気として糖尿病が特定できるので、医療知識データベースMDBで糖尿病に関連づけられている症状情報(部位及び症状)、すなわち、「足」「むくみ」「のど」「かわき」「胸」「動悸」という6要素を検索条件に含めればよい。この場合は、結果として入力した自覚症状情報の全てが検索条件に含まれることになるが、これは自覚症状がたまたま糖尿病特有のものしか出ていなかったということなので特に問題がない。例えば、ユーザーが自覚症状情報として、上記の6要素の他に「頭」「痛み」といった情報を入力していた場合、特定される病気が糖尿病であれば、その2つの要素は検索条件から除外される。なぜなら、「頭」「痛み」は糖尿病において特徴的なものでないためであり、本実施形態の手法を用いることで、そのような重要度の低い自覚症状を検索条件から除外可能である。   In the example of FIG. 7, since diabetes can be identified as a disease, symptom information (parts and symptoms) associated with diabetes in the medical knowledge database MDB, that is, “foot”, “swelling”, “throat”, “kawaki”, “ Six elements such as “chest” and “palpitations” may be included in the search condition. In this case, all of the subjective symptom information input as a result is included in the search condition. This is because there is no particular problem because the subjective symptom happened to be unique to diabetes. For example, when the user inputs information such as “head” and “pain” in addition to the above six elements as subjective symptom information, if the specified disease is diabetes, the two elements are excluded from the search condition. Is done. This is because “head” and “pain” are not characteristic in diabetes, and by using the method of this embodiment, subjective symptoms of such low importance can be excluded from the search conditions.

なお、特定された病気に関連づけられた病状情報は全て検索条件に含めてよいが、他の変形実施も可能である。例えば、特定された病気に関連づけられた病状情報のうち、ユーザーが入力した自覚症状情報と対応しないものを除外してもよい。例えば、ユーザーが「足」「むくみ」「のど」「かわき」の4つは入力したが、「胸」「動悸」は入力しなかったという場合、「胸」「動悸」の2つを検索条件から除外してもよい。   Note that all the medical condition information associated with the specified disease may be included in the search condition, but other variations are possible. For example, information that does not correspond to the subjective symptom information input by the user may be excluded from the medical condition information associated with the specified disease. For example, if the user has entered 4 "foot", "swelling", "throat", and "kawaki" but not "chest" or "palpitations", the search conditions are 2 "chest" and "palpitations" May be excluded.

或いは、検索条件作成部120は、特定された病気に関連づけられた対応生体情報と、ユーザーの生体情報とに基づいて、特定された病気に対応付けられた複数の症状情報から、検索条件に含める症状情報の選択処理を行ってもよい。   Alternatively, the search condition creating unit 120 includes, in the search condition, a plurality of pieces of symptom information associated with the identified disease based on the corresponding biological information associated with the identified disease and the user's biological information. Symptom information selection processing may be performed.

図7の例の場合であって、ユーザーの生体情報として、血圧と脈拍は入力されていたが、体温は入力されていなかったケースを考える。この場合、ユーザーの体温の情報がないため、体温が平常値より高くなっているか否かがわからない。そのため、対象ユーザーの体温が平常値であり、「のど」の「かわき」をユーザーが感じていないという可能性を否定できない。その場合、検索条件に「のど」「かわき」を入れることで、ユーザーの状態にそぐわない検索結果が取得されるおそれもある。よって一例としては、対応生体情報に合致する項目がユーザーの生体情報として取得されていない場合には、当該対応生体情報に対応する症状情報を検索条件から除外してもよい。   In the case of the example in FIG. 7, a case is considered in which blood pressure and pulse are input as the user's biological information, but body temperature is not input. In this case, since there is no information on the user's body temperature, it is not known whether the body temperature is higher than the normal value. For this reason, the body temperature of the target user is a normal value, and the possibility that the user does not feel the “throat” of “throat” cannot be denied. In that case, by adding “throat” and “kawaki” to the search condition, there is a possibility that a search result that does not match the user's state may be acquired. Therefore, as an example, when an item that matches the corresponding biometric information is not acquired as the biometric information of the user, the symptom information corresponding to the corresponding biometric information may be excluded from the search condition.

或いは、対応生体情報に合致する項目がユーザーの生体情報として取得されている場合であっても、ユーザーの生体情報が正常範囲にある場合には、当該対応生体情報に対応する症状情報を検索条件から除外するといった実施形態も可能である。例えば、糖尿病で「足」の「むくみ」を感じる場合、血圧が高くなることが想定される。それに対して、ユーザーの生体情報である血圧値が正常範囲にあれば、当該ユーザーは「足」の「むくみ」が生じていない可能性がある。つまり、ユーザーの生体情報の具体的な数値範囲等を用いた上で、症状情報を検索条件に含めるか否かを判定してもよい。この場合、医療知識データベースMDBは対応生体情報として項目名のみを保持するのではなく、正常範囲や異常範囲等の情報も併せて保持していてもよい。   Alternatively, even if an item that matches the corresponding biological information is acquired as the user's biological information, if the user's biological information is in the normal range, the symptom information corresponding to the corresponding biological information is searched for Embodiments such as excluding from the above are also possible. For example, if you feel “swelling” of your “foot” due to diabetes, it is assumed that your blood pressure will increase. On the other hand, if the blood pressure value, which is the user's biological information, is in the normal range, the user may not have “swelling” of the “foot”. That is, it may be determined whether or not the symptom information is included in the search condition after using a specific numerical range of the user's biological information. In this case, the medical knowledge database MDB does not hold only the item name as the corresponding biometric information, but may also hold information such as a normal range and an abnormal range.

以上の処理により得られる検索条件の一例を下式(2)に示す。下式(2)では、図8に示す病気αが特定され、医療知識データベースMDBには、αの病名として「a」、症状情報のうち、部位としてb1,b2,・・・、症状としてc1,c2,・・・、対応生体情報としてd1,d2,・・・が関連づけられ、且つd1,d2,・・・に対応するユーザーの生体情報としてv1,v2が取得された場合を想定している。また、v1,v2は上述したように所与の数値範囲であってもよい。
検索式=a*(b1*c1 + b2*c2 + ・・・) + (v1 + v2 + ・・・) ・・・・・(2)
An example of the search condition obtained by the above processing is shown in the following formula (2). In the following formula (2), the disease α shown in FIG. 8 is specified. In the medical knowledge database MDB, “a” is used as the disease name of α, b1, b2,. , C2,..., D1, d2,... Are associated as corresponding biometric information, and v1, v2 are acquired as user biometric information corresponding to d1, d2,. Yes. Further, v1 and v2 may be given numerical ranges as described above.
Search formula = a * (b1 * c1 + b2 * c2 + ...) + (v1 + v2 + ...) (2)

ただし検索条件(検索式)はこれに限定されず種々の変形実施が可能である。例えば、下式(3)や下式(4)でもよい。また、上述した手法により選択された生体情報、症状情報が含まれればよいため、(2)〜(4)の以外の検索式であってもよい。
検索式=a*(b1*c1*v1 + b2*c2*v2+・・・) ・・・・・(3)
検索式=a*(b1 + b2・・・) + a*(c1 + c2・・・) + (v1 + v2 + ・・・)
・・・・・(4)
However, the search condition (search formula) is not limited to this, and various modifications can be made. For example, the following formula (3) or the following formula (4) may be used. Moreover, since it is only necessary to include biological information and symptom information selected by the above-described method, a search expression other than (2) to (4) may be used.
Search formula = a * (b1 * c1 * v1 + b2 * c2 * v2 + ...) (3)
Search formula = a * (b1 + b2 ...) + a * (c1 + c2 ...) + (v1 + v2 + ...)
(4)

上式(2)〜(4)からわかるように、本実施形態では生体情報、つまりユーザーの生データを検索条件に入れる。実際に治療を受けている人がいれば,その人の血圧などのデータが闘病日記などによく書かれている。また、医療機関でも、適切な血圧の幅や危険な値のガイドラインなどが公開されている。そこで、自分の生体情報で検索を絞れば,自分の症状に近い人の状態を知ることができる。例えば、同じ症状で同じくらいの人は、どんな薬を処方されているのか、実際に効果があるのかなど大変参考になる情報を取得できる。それをもとに、医師に薬の追加処方を提案するなどが可能となる。   As can be seen from the above formulas (2) to (4), in this embodiment, biometric information, that is, user raw data is included in the search condition. If there is a person who is actually being treated, data such as the blood pressure of that person is often written in the diary. In addition, medical institutions also disclose appropriate blood pressure ranges and guidelines for dangerous values. Therefore, by narrowing down the search with your own biometric information, you can know the status of people who are close to your symptoms. For example, the same number of people with the same symptoms can obtain very helpful information such as what drugs are prescribed and whether they are actually effective. Based on this, it is possible to propose additional prescriptions to the doctor.

一方、生体情報だけでは十分な情報が検索できない。なぜなら、生体情報だけでは、該当する可能性のある病気がたくさん見つかってしまい、どれが適切な情報であるかの判断が難しくなると考えられるためである。病名が分かっていればその病名(例えば糖尿病)で検索したり、病名がわからなければ自覚症状や気になることなどで、どんな病気の可能性があるのか検索し、その上で生体情報で絞るという手順を経ることで、自分に合った症状を見つけることが容易である。この概念を示したものが図9である。   On the other hand, sufficient information cannot be searched with only biological information. This is because it is thought that it is difficult to determine which is appropriate information because only a lot of possible diseases can be found by using only biological information. If you know the name of the disease, search by the name of the disease (for example, diabetes), or if you don't know the name of the disease, search for possible illnesses, such as subjective symptoms and concerns, and then narrow down by biometric information Through this procedure, it is easy to find symptoms that suit you. FIG. 9 shows this concept.

また本実施形態では、自覚症状情報から抽出した要素1,2,3,…,nだけで検索するのではなく、医療知識データベースMDBを使い、自分の状態に一番適合しそうな病気を推定し、推定した病気で現れる可能性の症状に関する医学的な項目で検索をかけるので、見つかる情報の有用性が高いという効果がある。   In this embodiment, instead of searching only with the elements 1, 2, 3,..., N extracted from the subjective symptom information, the medical knowledge database MDB is used to estimate the disease that is most likely to be suitable for the user's condition. Because the search is performed on medical items related to symptoms that may appear in the estimated disease, the usefulness of the information found is high.

5.変形例
以上では、情報取得部110の取得する情報がユーザーの生体情報と自覚症状情報であり、医療知識データベースMDBに含まれる情報が症状情報と対応生体情報である例について説明した。しかし、取得する情報、及び医療知識データベースMDBの構成は上述したものに限定されず、他の変形実施が可能である。
5. In the above, an example in which the information acquired by the information acquisition unit 110 is the user's biological information and subjective symptom information, and the information included in the medical knowledge database MDB is symptom information and corresponding biological information has been described. However, the information to be acquired and the configuration of the medical knowledge database MDB are not limited to those described above, and other modifications can be made.

例えば、ユーザーが自身の病気についてある程度見当が付いている、或いは、医師による診断を受けて病名が確定され既に治療を始めているような場合、ユーザーは上述した例に比べて詳細な情報、すなわち自身の病気を治す、或いは症状を緩和させる具体的な手段を知りたいと考えるはずである。さらに具体的に言えば、同じ病気の人はどのような薬を投与されているか、投与される量はどの程度であるか、投与された薬によりどのような効果があったか、或いは投与された薬でどのような副作用が出るか、また当該副作用はどの程度のものであるか、といった情報に対する要求が強いと考えられる。   For example, if the user has some idea of his / her illness, or if the name of the illness has been confirmed after diagnosis by a doctor and treatment has already started, the user will be given more detailed information than the above example, i.e. You will want to know the specific means of curing your illness or alleviating your symptoms. More specifically, what drugs are being administered to people with the same illness, how much is being administered, what effect was given by the drugs being administered, or drugs being administered Therefore, it is considered that there is a strong demand for information on what kind of side effect occurs and how much the side effect is.

このことを考えれば、本実施形態に係る情報処理システム100は、ユーザーの生体情報、及び投薬情報を取得する情報取得部110と、取得された生体情報及び投薬情報と、医療知識データベースとに基づいて、ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部120と、作成された検索条件に基づいて、検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部130を含むものであってもよい。   Considering this, the information processing system 100 according to the present embodiment is based on the information acquisition unit 110 that acquires the user's biological information and medication information, the acquired biological information and medication information, and the medical knowledge database. A search condition creation unit 120 for creating a search condition used for a search process for information related to the user's health, and a search processing unit 130 for executing the search process and acquiring search result information based on the created search condition. It may be included.

情報処理システム100の構成は図1と同様であるが、情報取得部110が取得する情報がユーザーの生体情報と投薬情報になっており、検索条件作成部120での検索条件作成処理にも投薬情報が用いられている。ここでの投薬情報とは、ユーザーが投与された(服用している)薬の情報である。投薬情報は、処方箋やお薬手帳を参照してユーザーが端末装置300等で手動入力することが考えられる。ただし近年では、処方箋等が電子データとして管理されるケースも増えており、その場合には情報取得部110は当該電子データを取得するものであってもよい。   The configuration of the information processing system 100 is the same as in FIG. 1, but the information acquired by the information acquisition unit 110 is the user's biometric information and medication information, and the search condition creation processing in the search condition creation unit 120 is also administered. Information is used. The medication information here is information on a drug administered (taken) by the user. It is conceivable that the user manually inputs medication information with the terminal device 300 or the like with reference to a prescription or a medicine notebook. However, in recent years, cases where prescriptions and the like are managed as electronic data are increasing, and in this case, the information acquisition unit 110 may acquire the electronic data.

また、投薬情報は実際にユーザーに投与された薬の情報に限定されず、ユーザーが投与を希望する薬や、投与が予定されている薬等、実際にはまだ投与されていない薬の情報を含んでもよい。その場合、既に投与されている薬と投与されていない薬とを同等に扱うことは妨げられないが、投与済みか否かを表す情報を投薬情報に含めておき、投与済みの薬とそうでない薬を分けて処理してもよい。これは、実際に投与されている薬の方が重要度が高いと考えられるためである。   In addition, medication information is not limited to information on medications actually administered to users, but information on medications that have not been administered yet, such as medications that the user wants to administer or drugs that are scheduled to be administered. May be included. In that case, it is not precluded to treat the drug already administered and the drug not administered equally, but information indicating whether or not the drug has been administered is included in the medication information, and the drug already administered and not You may treat medicine separately. This is because the drug actually administered is considered to be more important.

この場合の医療知識データベースMDBは、図10に示したように、薬情報と、当該薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースであってもよい。図10は図5(B)と同様に医療知識データベースMDBに含まれる複数の病気のうちの1つの病気を表すデータ構造であり、医療知識データベースMDBは図10の構造のデータを病気数に対応する数だけ含むデータベースである。   As shown in FIG. 10, the medical knowledge database MDB in this case may be a database in which drug information and side effect symptom information representing side effects corresponding to the drug information are associated with each other. FIG. 10 is a data structure representing one of a plurality of diseases included in the medical knowledge database MDB, as in FIG. 5B. The medical knowledge database MDB corresponds to the number of diseases in the structure of FIG. This database contains as many as you want.

図10の例では、薬情報は薬品名(成分名)であり、副作用症状情報とは、副作用の現れる部位と、当該部位での症状である。ただし、薬情報は商品名等を含むものであってもよい。また、副作用症状情報を他の形式で記述してもよい。また、図10では医療知識データベースMDBは副作用症状情報に対応する生体情報である副作用対応生体情報も含んでいる。図10の例であれば、「のど」の「かわき」という副作用は体温を分析ことで検出可能であり、「胃」の「吐き気」は体温や脈拍、「眠気」は呼吸を分析することで検出可能であることを示している。この副作用症状情報と副作用対応生体情報の関係は、図5(A)、図5(B)に示した症状情報と対応生体情報の関係と同様である。   In the example of FIG. 10, the drug information is a drug name (component name), and the side effect symptom information is a site where a side effect appears and a symptom at the site. However, the medicine information may include a product name or the like. Further, the side effect symptom information may be described in other formats. In FIG. 10, the medical knowledge database MDB also includes side effect compatible biometric information that is biometric information corresponding to the side effect symptom information. In the example of FIG. 10, the side effect of “throat” of “throat” can be detected by analyzing body temperature, “nausea” of “stomach” can be detected by body temperature and pulse, and “sleepiness” can be analyzed by analyzing breathing. This indicates that it can be detected. The relationship between the side effect symptom information and the side effect corresponding biometric information is the same as the relationship between the symptom information and the corresponding biometric information shown in FIGS. 5 (A) and 5 (B).

そして、検索条件作成部120は、投薬情報と、医療知識データベースの薬情報とに基づいて、検索条件を作成する。具体的には、検索条件作成部120は投薬情報を取得した場合に、必要に応じて前処理を行う。例えば、商品名や薬品名等、表現の揺らぎを整理してもよい。   Then, the search condition creating unit 120 creates a search condition based on the medication information and the medicine information in the medical knowledge database. Specifically, the search condition creation unit 120 performs preprocessing as necessary when medication information is acquired. For example, fluctuations in expressions such as product names and drug names may be arranged.

そして、投薬情報と医療知識データベースMDBの薬情報との比較処理を行う。その際、図6、図7を用いて上述した例と同様に、複数の病気からユーザーに関連する病気を特定する処理を行ってもよい。一例としては、投薬情報と薬情報の一致度合いをカウントして、最もスコアの高い病気を特定する。しかし、図10のような医療知識データベースMDBを用いるケースでは、ユーザーは自身が関心を持っている(自身が患っている)病気を既に特定できている場合も多い。つまり、情報取得部110は病気情報の取得を行ってもよい。ここで病気情報とは、病気を特定する情報であり、例えばユーザーにより入力される情報である。この場合、病気情報により病気を特定可能であるため、投薬情報と医療知識データベースMDBの薬情報との比較処理は特定された病気を対象として行えばよい。   Then, a comparison process between the medication information and the medication information in the medical knowledge database MDB is performed. At that time, similarly to the example described above with reference to FIGS. 6 and 7, processing for specifying a disease related to the user from a plurality of diseases may be performed. As an example, the degree of coincidence between medication information and medication information is counted to identify the disease with the highest score. However, in the case where the medical knowledge database MDB as shown in FIG. 10 is used, the user often has already identified the disease he / she is interested in (i.e. suffers from). That is, the information acquisition unit 110 may acquire disease information. Here, the disease information is information for specifying a disease, for example, information input by a user. In this case, since the disease can be identified by the disease information, the comparison process between the medication information and the drug information in the medical knowledge database MDB may be performed for the identified disease.

検索条件作成部120は、特定された病気に関連づけられた薬情報のうち、少なくとも投薬情報に対応する情報を含む検索条件を作成する。例えば、投薬情報として「薬A」が入力されており、病気として病気Aが特定された場合、病気Aに対応付けられた薬A〜薬Nのうち、少なくとも薬Aを検索条件に含める。   The search condition creating unit 120 creates a search condition including at least information corresponding to the medication information among the medication information associated with the identified disease. For example, when “drug A” is input as the medication information and the disease A is specified as the disease, at least the drug A among the drugs A to N associated with the disease A is included in the search condition.

このようにすれば、ユーザーと同じ病気(或いは同じであると判定された病気)を患っており、ユーザーに投与された(或いは投与される可能性のある)薬を投与された他の患者に関係する情報を取得することができる。これにより、薬の効果や副作用等、ユーザーが関心を持っているであろう情報を適切に提示することが可能になる。   In this way, to other patients who have the same illness (or illness that has been determined to be the same) as the user, and who have been administered (or possibly administered) to the user Relevant information can be acquired. This makes it possible to appropriately present information that the user may be interested in, such as drug effects and side effects.

その際、薬Aに関連づけられた副作用症状情報を検索条件に含めてもよい。図10の例であれば「のど」と「かわき」である。このようにすれば、具体的な副作用の内容が記載された情報を検索処理で見つけることが可能になる。   At that time, side effect symptom information associated with the medicine A may be included in the search condition. In the example of FIG. 10, “throat” and “kawaki”. In this way, it is possible to find information in which specific side effect details are described by search processing.

また、特定された病気に対応付けられており、且つ投薬情報とは合致しない他の薬についても検索条件に含めてもよい。上述の例であれば、薬B〜薬Nはユーザーの投薬情報と対応しない。しかし、薬B〜薬Nは病気Aを患っている患者であれば投与される可能性がある以上、当該薬の処方結果等を示す情報はユーザーにとって有用な場合もある。よって、投薬情報に対応する薬Aに比べれば重要度は低いものの、薬B〜薬Nを検索条件に含めることは妨げられない。   In addition, other medicines that are associated with the specified disease and do not match the medication information may be included in the search condition. In the above example, medicines B to N do not correspond to the user's medication information. However, since medicine B to medicine N can be administered to patients suffering from disease A, information indicating the prescription result of the medicine may be useful to the user. Therefore, although it is less important than the medicine A corresponding to the medication information, it is not hindered to include medicines B to N in the search conditions.

また、薬情報に関連づけられた副作用対応生体情報を特定し、当該副作用対応生体情報に対応するユーザーの生体情報を検索条件に含めてもよい。図10の例の場合、薬Aの副作用によりのどのかわきを感じている患者は、体温上昇がみられる。つまり、病気Aで薬Aを処方された患者の電子カルテや闘病日記に含まれる体温情報は、薬Aによる副作用の程度を表す情報として利用することが可能である。よってユーザーの体温を検索条件に含めることでより効果的な検索を実行することが可能になる。例えば、ユーザー自身の体温(体温変化)を含む所与の体温範囲を検索条件に含めることで、薬Aによる副作用がユーザーと同程度である情報を取得できる。そのため、現時点における副作用への対処法等、ユーザーにとって利用価値の高い情報を取得可能となる。或いは、あえてユーザー自身の体温(体温変化)よりも高い所与の体温範囲を検索条件に含めることで、ユーザーの副作用が悪化した場合の対処法等を検索することもできる。   Moreover, the biometric information corresponding to the side effect associated with the drug information may be specified, and the biometric information of the user corresponding to the biometric information corresponding to the side effect may be included in the search condition. In the case of the example in FIG. 10, the patient who feels irritated by the side effect of medicine A has an increase in body temperature. That is, the body temperature information included in the electronic medical record or the illness diary of a patient who has been prescribed the medicine A for the disease A can be used as information indicating the degree of side effects caused by the medicine A. Therefore, a more effective search can be executed by including the user's body temperature in the search condition. For example, by including a given body temperature range including the user's own body temperature (body temperature change) in the search condition, it is possible to acquire information that has the same side effect as that of the drug A. For this reason, it is possible to acquire information that is highly useful to the user, such as how to deal with side effects at the present time. Alternatively, it is also possible to search for a countermeasure or the like when the user's side effects worsen by including a given body temperature range higher than the user's own body temperature (body temperature change) in the search condition.

また、以上の変形例では自覚症状情報を用いない例を説明したがこれに限定されず、自覚症状情報と投薬情報を併せて用いてもよい。具体的には、情報取得部は、ユーザーの生体情報と自覚症状情報、及びユーザーの投薬情報を取得する。また、医療知識データベースは、複数の病気の各病気に対して、病気に関する症状を表す症状情報と、症状に対応する生体情報である対応生体情報とが関連づけられたデータベースであり、且つ、薬情報と、当該薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースである。   Moreover, although the example which does not use subjective symptom information was demonstrated in the above modification, it is not limited to this, You may use subjective symptom information and medication information together. Specifically, the information acquisition unit acquires the user's biological information and subjective symptom information, and the user's medication information. In addition, the medical knowledge database is a database in which symptom information indicating symptoms related to illnesses and corresponding biometric information that is biometric information corresponding to the symptoms are associated with each of a plurality of illnesses, and drug information And a side effect symptom information representing a side effect corresponding to the drug information.

この場合の医療知識データベースMDBのデータ構造例を図11に示す。図11は図5(A)と同様に医療知識データベースMDBに含まれる複数の病気のうちの1つの病気を表すデータ構造であり、医療知識データベースMDBは図11の構造のデータを病気数に対応する数だけ含むデータベースである。   An example of the data structure of the medical knowledge database MDB in this case is shown in FIG. FIG. 11 is a data structure representing one disease among a plurality of diseases included in the medical knowledge database MDB as in FIG. 5A, and the medical knowledge database MDB corresponds to the number of diseases in the structure of FIG. This database contains as many as you want.

病気に対して症状情報と、対応生体情報が関連づけられる点は図5(A)と同様である。図11では、さらに症状情報に対して、当該症状情報により表される症状を治す(或いは緩和する)薬である薬情報が対応付けられる。また、薬情報には、図10と同様に当該薬の副作用を表す副作用症状情報と、副作用対応生体情報とが関連づけられる。   Similar to FIG. 5A, the symptom information and the corresponding biological information are associated with the disease. In FIG. 11, drug information that is a drug that cures (or alleviates) the symptoms represented by the symptom information is further associated with the symptom information. Similarly to FIG. 10, the drug information is associated with side effect symptom information representing side effects of the drug and biological information corresponding to side effects.

図11の例では、病気Aでは、部位Aに症状Aという症状が現れ、それは生体情報Aをみることで検出可能であり、且つ部位Aの症状Aは薬Aを用いて対応できることを示している。また、図11では薬Aを用いることで部位A’に症状A’という副作用が現れる可能性があり、当該副作用は生体情報A’をみることで検出可能であることも示している。   In the example of FIG. 11, in disease A, the symptom A appears in the site A, which can be detected by looking at the biological information A, and the symptom A in the site A can be handled using the medicine A. Yes. FIG. 11 also shows that the use of medicine A may cause a side effect called symptom A ′ at site A ′, and the side effect can be detected by looking at biometric information A ′.

検索条件作成部120は、投薬情報と、医療知識データベースの薬情報とに基づいて、検索条件を作成する。例えば、図6、図7を用いて上述した手法と同様の手順でユーザーに関係する病気を特定し、その後、図10を用いて上述した手法と同様に、特定された病気に関連する薬情報と投薬情報との比較処理を行って検索条件を作成すればよい。それぞれの具体的な手順については上述したとおりであるため、さらなる説明は省略する。   The search condition creating unit 120 creates a search condition based on the medication information and the medicine information in the medical knowledge database. For example, the disease related to the user is identified by the same procedure as the method described above with reference to FIGS. 6 and 7, and then the drug information related to the identified disease is determined as in the method described above with reference to FIG. The search condition may be created by performing a comparison process between the drug and the medication information. Since each specific procedure is as described above, further description is omitted.

このようにすれば、図5(A)或いは図10の医療知識データベースMDBを用いる場合に比べて、より詳細な検索処理が可能になる。また、検索条件作成処理は種々の変形実施が可能である。例えば自覚症状情報に含まれる部位と症状の比較対象として、医療知識データベースMDBの症状情報だけでなく、副作用症状情報を対象としてもよい。例えば「のど」が「かわく」という自覚症状があった場合、それが糖尿病によるものなのか、他の病気に対して薬Aを投与したからなのかを一般のユーザーが区別することは難しい。よって、検索条件作成処理や検索処理において、その両方の可能性を考慮することで、より適切な処理を行うことが可能になる。例えば自覚症状情報から病気の特定を行う際、医療知識データベースMDBの症状情報に合致した場合も、副作用症状情報に合致した場合もスコアが高くなるようにする。その際、症状情報に合致した場合と副作用症状情報に合致した場合でスコアに差を設ける、或いは薬情報と投薬情報が合致しなければ自覚症状情報が副作用症状情報に合致してもスコアを与えない等、種々の変形実施が可能である。   In this way, more detailed search processing can be performed as compared with the case where the medical knowledge database MDB of FIG. 5A or FIG. 10 is used. In addition, the search condition creation process can be variously modified. For example, not only the symptom information of the medical knowledge database MDB but also the side effect symptom information may be targeted as a comparison target between the site included in the subjective symptom information and the symptom. For example, when there is a subjective symptom that “throat” is “drinking”, it is difficult for a general user to distinguish whether it is due to diabetes or because medicine A is administered for other diseases. Therefore, more appropriate processing can be performed by considering both possibilities in search condition creation processing and search processing. For example, when identifying a disease from subjective symptom information, the score is increased both when it matches the symptom information of the medical knowledge database MDB and when it matches the side effect symptom information. At that time, if there is a difference in the score between the case that matches the symptom information and the case that matches the side effect symptom information, or if the drug information and medication information do not match, the score is given even if the subjective symptom information matches the side effect symptom information Various modifications are possible, such as no.

6.処理の詳細
以上で説明した本実施形態の処理の流れを、図12のシーケンス図を用いて説明する。なお、図12では本実施形態の情報処理システム100がサーバーシステム200により実現され、生体情報が生体情報検出装置400からサーバーシステム200へ直接送信され、自覚症状情報の入力及び検索結果情報の表示が端末装置300で行われる例を示すが、種々の変形実施が可能なことは上述したとおりである。
6). Details of Processing The processing flow of the present embodiment described above will be described with reference to the sequence diagram of FIG. In FIG. 12, the information processing system 100 of the present embodiment is realized by the server system 200, the biological information is directly transmitted from the biological information detecting device 400 to the server system 200, and subjective symptom information is input and search result information is displayed. Although the example performed by the terminal device 300 is shown, various modifications can be made as described above.

この処理が開始されると、まず生体情報検出装置400が生体情報の検出処理を行い(S101)、検出した生体情報をサーバーシステム200に対して送信する(S102)。サーバーシステム200は、送信された生体情報を受信し(S103)、図1等には不図示の記憶部に記憶する。   When this process is started, the biological information detection apparatus 400 first performs a biological information detection process (S101), and transmits the detected biological information to the server system 200 (S102). The server system 200 receives the transmitted biological information (S103) and stores it in a storage unit (not shown) in FIG.

また、端末装置300はユーザーの操作に基づいて自覚症状情報をサーバーシステム200に対して送信し(S104)、サーバーシステム200は、送信された自覚症状情報を受信し(S105)、図1等には不図示の記憶部に記憶する。   Further, the terminal device 300 transmits subjective symptom information to the server system 200 based on the user's operation (S104), and the server system 200 receives the transmitted subjective symptom information (S105), as shown in FIG. Is stored in a storage unit (not shown).

なお、S101〜S105の処理は図12に示した順序、回数に限定されず、種々の変形実施が可能である。例えば図3(A)〜図4に示した生体情報検出装置400では、生体情報の検出処理(S101)は4秒に1回実行される。生体情報の送信処理(S102)は、S101の実行ごとに行われてもよいし、ある程度の生体情報を蓄積した後に行ってもよい。自覚症状情報の送信(S103)はユーザーが希望する任意のタイミングで実行可能である。つまり、S106までに、以降の処理を実行可能な程度の生体情報、自覚症状情報を取得できていればよく、タイミングや回数は図12のものに限定されない。   Note that the processing of S101 to S105 is not limited to the order and number of times shown in FIG. 12, and various modifications can be made. For example, in the biological information detection apparatus 400 shown in FIGS. 3A to 4, the biological information detection process (S101) is executed once every 4 seconds. The biometric information transmission process (S102) may be performed each time S101 is executed, or may be performed after a certain amount of biometric information is accumulated. The transmission of the subjective symptom information (S103) can be executed at an arbitrary timing desired by the user. That is, it is only necessary to acquire biological information and subjective symptom information to the extent that the subsequent processing can be performed by S106, and the timing and number of times are not limited to those in FIG.

サーバーシステム200で生体情報と自覚症状情報が取得されたら、ユーザーの操作に基づいて端末装置300から検索結果の要求処理が行われる(S106)。サーバーシステム200は当該要求を受信し(S107)、S103で受信した生体情報と、S105で受信した自覚症状情報と、医療知識データベースMDBを用いて検索条件を作成する(S108)。   When the biometric information and the subjective symptom information are acquired by the server system 200, a search result request process is performed from the terminal device 300 based on a user operation (S106). The server system 200 receives the request (S107), and creates a search condition using the biological information received in S103, the subjective symptom information received in S105, and the medical knowledge database MDB (S108).

そして、作成した検索条件を用いて、WebネットワークWEや電子カルテデータベースECDBを対象として検索処理を行い、検索結果情報を取得する(S109)。そして、検索結果情報を、S107で受信した要求の送信元である端末装置300に対して送信する(S110)。端末装置300は、検索結果情報を受信し(S111)、受信した検索結果情報を表示する(S112)。   Then, using the created search condition, search processing is performed for the Web network WE and the electronic medical record database ECDB, and search result information is acquired (S109). Then, the search result information is transmitted to the terminal device 300 that is the transmission source of the request received in S107 (S110). The terminal device 300 receives the search result information (S111), and displays the received search result information (S112).

なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また情報処理システムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。   Although the present embodiment has been described in detail as described above, it will be easily understood by those skilled in the art that many modifications can be made without departing from the novel matters and effects of the present invention. Accordingly, all such modifications are intended to be included in the scope of the present invention. For example, a term described at least once together with a different term having a broader meaning or the same meaning in the specification or the drawings can be replaced with the different term in any part of the specification or the drawings. Further, the configuration and operation of the information processing system are not limited to those described in the present embodiment, and various modifications can be made.

10 バンド部、12 バンド穴、14 バックル部、15 バンド挿入部、
16 突起部、30 ケース部、32 発光窓部、40 センサー部、
100 情報処理システム、110 情報取得部、120 検索条件作成部、
130 検索処理部、200 サーバーシステム、300 端末装置、
400 生体情報検出装置、ECDB 電子カルテデータベース、
MDB 医療知識データベース、NE ネットワーク、WE Webネットワーク
10 band part, 12 band hole, 14 buckle part, 15 band insertion part,
16 Projection part, 30 Case part, 32 Light emission window part, 40 Sensor part,
100 information processing system, 110 information acquisition unit, 120 search condition creation unit,
130 search processing unit, 200 server system, 300 terminal device,
400 biological information detection device, ECDB electronic medical record database,
MDB medical knowledge database, NE network, WE web network

Claims (16)

ユーザーの生体情報及び自覚症状情報を取得する情報取得部と、
取得された前記生体情報及び前記自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて、前記ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部と、
作成された前記検索条件に基づいて、前記検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
An information acquisition unit for acquiring user biometric information and subjective symptom information;
A search condition creating unit that creates a search condition used for a search process of information related to the user's health based on the acquired biological information and the subjective symptom information, and a medical knowledge database;
Based on the created search condition, a search processing unit that executes the search process and acquires search result information;
An information processing system comprising:
請求項1において、
前記検索条件作成部は、
前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得された前記ユーザーの前記生体情報を含む前記検索条件を作成することを特徴とする情報処理システム。
In claim 1,
The search condition creation unit
An information processing system that creates the search condition including the acquired biological information of the user based on the subjective symptom information and the medical knowledge database.
請求項2において、
前記情報取得部が、前記ユーザーの前記生体情報として数値データを取得した場合に、
前記検索条件作成部は、
前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得された前記ユーザーの前記生体情報の前記数値データに対応する所与の数値範囲を含む前記検索条件を作成することを特徴とする情報処理システム。
In claim 2,
When the information acquisition unit acquires numerical data as the biometric information of the user,
The search condition creation unit
Based on the subjective symptom information and the medical knowledge database, the search condition including a given numerical range corresponding to the numerical data of the acquired biological information of the user is created. Processing system.
請求項2又は3において、
前記情報取得部は、
前記ユーザーの前記生体情報として、複数の前記生体情報を取得し、
前記検索条件作成部は、
前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースとに基づいて、取得した複数の前記生体情報から、前記検索条件に含める前記生体情報の選択処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
In claim 2 or 3,
The information acquisition unit
A plurality of the biological information is acquired as the biological information of the user,
The search condition creation unit
An information processing system which performs selection processing of the biological information included in the search condition from the plurality of acquired biological information based on the subjective symptom information and the medical knowledge database.
請求項1乃至4のいずれかにおいて、
前記医療知識データベースは、
複数の病気の各病気に対して、前記病気に関する症状を表す症状情報と、前記症状に対応する前記生体情報である対応生体情報とが関連づけられたデータベースであることを特徴とする情報処理システム。
In any one of Claims 1 thru | or 4,
The medical knowledge database is
An information processing system, which is a database in which symptom information representing symptoms related to a plurality of illnesses is associated with corresponding biometric information that is biometric information corresponding to the symptoms.
請求項5において、
前記検索条件作成部は、
前記自覚症状情報と、前記医療知識データベースに含まれる前記症状情報との比較処理を行って、前記医療知識データベースに含まれる複数の前記病気のうち、いずれの前記病気が前記ユーザーに関係するかを特定することを特徴とする情報処理システム。
In claim 5,
The search condition creation unit
Comparing the subjective symptom information with the symptom information included in the medical knowledge database to determine which of the illnesses included in the medical knowledge database is related to the user An information processing system characterized by specifying.
請求項6において、
前記検索条件作成部は、
特定された前記病気に関連づけられた前記対応生体情報に対応する前記ユーザーの前記生体情報を、前記検索条件に含める処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
In claim 6,
The search condition creation unit
An information processing system that performs processing for including the biometric information of the user corresponding to the corresponding biometric information associated with the identified disease in the search condition.
請求項6又は7において、
前記検索条件作成部は、
特定された前記病気に関連づけられた前記症状情報を前記検索条件に含める処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
In claim 6 or 7,
The search condition creation unit
An information processing system that performs a process of including the symptom information associated with the identified disease in the search condition.
請求項8において、
前記検索条件作成部は、
特定された前記病気に関連づけられた前記対応生体情報と、前記ユーザーの前記生体情報とに基づいて、特定された前記病気に対応付けられた複数の前記症状情報から、前記検索条件に含める前記症状情報の選択処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
In claim 8,
The search condition creation unit
The symptom to be included in the search condition from a plurality of the symptom information associated with the identified disease based on the corresponding biological information associated with the identified disease and the biological information of the user An information processing system for performing information selection processing.
請求項5乃至9のいずれかにおいて、
前記医療知識データベースは、薬情報と、当該薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースであり、
前記情報取得部は、
前記ユーザーの投薬情報を取得し、
前記検索条件作成部は、
前記投薬情報と、前記医療知識データベースの前記薬情報とに基づいて、前記検索条件を作成することを特徴とする情報処理システム。
In any one of Claims 5 thru | or 9,
The medical knowledge database is a database in which drug information is associated with side effect symptom information representing side effects corresponding to the drug information,
The information acquisition unit
Obtain medication information for the user,
The search condition creation unit
An information processing system that creates the search condition based on the medication information and the medicine information in the medical knowledge database.
請求項1乃至10のいずれかにおいて、
前記検索条件作成部は、
前記自覚症状情報により取得される情報を、さらに前記ユーザーの前記生体情報により絞り込む前記検索条件を作成することを特徴とする情報処理システム。
In any one of Claims 1 thru | or 10.
The search condition creation unit
The information processing system is characterized in that the search condition for narrowing down the information acquired by the subjective symptom information by the biometric information of the user is created.
請求項1乃至11のいずれかにおいて、
前記ユーザーの前記生体情報は、生体情報検出装置により取得された情報、及び、前記ユーザーの健康診断の結果を表す健康診断結果情報の少なくとも一方の情報であることを特徴とする情報処理システム。
In any one of Claims 1 thru | or 11,
The information processing system according to claim 1, wherein the biological information of the user is at least one of information acquired by a biological information detection device and health check result information representing a result of the user's health check.
請求項1乃至12のいずれかにおいて、
前記自覚症状情報は、前記ユーザーが異常を感じた部位の情報、及び、前記ユーザーが異常を感じた前記部位に現れる症状を表す情報の少なくとも一方の情報であり、前記ユーザーにより入力される情報であることを特徴とする情報処理システム。
In any one of Claims 1 to 12,
The subjective symptom information is at least one of information on a part where the user feels abnormal and information indicating a symptom appearing on the part where the user feels abnormal, and is information input by the user. An information processing system characterized by being.
ユーザーの生体情報、及び投薬情報を取得する情報取得部と、
取得された前記生体情報及び前記投薬情報と、医療知識データベースとに基づいて、前記ユーザーの健康に関する情報の検索処理に用いる検索条件を作成する検索条件作成部と、
作成された前記検索条件に基づいて、前記検索処理を実行して検索結果情報を取得する検索処理部と、
を含むことを特徴とする情報処理システム。
An information acquisition unit for acquiring user biometric information and medication information;
A search condition creating unit for creating a search condition used for a search process of information related to the user's health, based on the acquired biological information and the medication information, and a medical knowledge database;
Based on the created search condition, a search processing unit that executes the search process and acquires search result information;
An information processing system comprising:
請求項14において、
前記医療知識データベースは、薬情報と、前記薬情報に対応する副作用を表す副作用症状情報とが関連づけられたデータベースであり、
前記検索条件作成部は、
前記投薬情報と、前記医療知識データベースの前記薬情報とに基づいて、前記検索条件を作成することを特徴とする情報処理システム。
In claim 14,
The medical knowledge database is a database in which drug information is associated with side effect symptom information representing side effects corresponding to the drug information,
The search condition creation unit
An information processing system that creates the search condition based on the medication information and the medicine information in the medical knowledge database.
ユーザーの生体情報及び自覚症状情報と、医療知識データベースとに基づいて作成される検索条件による、前記ユーザーの健康に関する情報の検索処理の要求処理を行う送信処理部と、
作成された前記検索条件に基づく検索結果情報を取得する受信処理部と、
取得した前記検索結果情報の表示処理を行う表示処理部として、
コンピューターを機能させることを特徴とするプログラム。
A transmission processing unit that performs a request process of a search process for information related to the user's health according to a search condition created based on the user's biological information and subjective symptom information and a medical knowledge database;
A reception processing unit for acquiring search result information based on the created search condition;
As a display processing unit that performs display processing of the acquired search result information,
A program characterized by operating a computer.
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