JP2017134474A - Insurance system, information providing server and insurance risk calculation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、がんを保障する保険における保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法の技術に関する。 The present invention relates to a technology of an insurance system, an information providing server, and an insurance risk calculation method in insurance that guarantees cancer.
被検者から送られた検体を基に、被検者の健康に関する診断を行い、この診断結果を基に、保険を設定することが行われている。 Based on the specimen sent from the subject, a diagnosis relating to the health of the subject is performed, and insurance is set based on the diagnosis result.
例えば、特許文献1には「ホームドクターセンター1の加入者2は、体調モニタリングデバイス4を身につけている。デバイス4が測定した体調データが家庭3のパソコン5に対して送信され、連絡経路7を介して家庭3からセンター1に送信される。加入者2から採血した血液がセンター1に対して送られる。センター1は、体調データを解析し、受け取った血液を自動検査システムによって検査する。体調データの解析結果と、血液検査の結果に基づいて、加入者の初期診断を行い、初期診断結果8と、それに基づくアドバイス9が加入者2に対して通知される。センター1は、医療機関10および保険機構11と連携して、加入者の病気の早期発見が可能となり、保険機構11は、初期診断結果を参照して加入者の支払うべき保険料を算定することによって、保険料の低減が可能とされる」ホームドクターシステム、血液収納用カプセルおよび注射装置が開示されている(要約参照)。
For example,
近年、線虫が、がん患者の尿に対しては誘引行動を示し、健常者の尿に対しては忌避行動を示すことが発見された。これにより、簡便・安価かつ被検者に負担がかからず精度のよいがん検査が可能となることが期待されている。この他にも、血液等、様々な生体物質を用いたがん検査が開発されている。
また、このようながん検査を利用した保険商品の実現も期待されている。しかし、このようながん検査の結果を基にした保険商品は実現も提示もされていない。
In recent years, it has been discovered that nematodes exhibit attracting behavior on the urine of cancer patients and repelling behavior on the urine of healthy individuals. Accordingly, it is expected that a cancer test with high accuracy can be performed easily and inexpensively without burdening the subject. In addition, cancer tests using various biological substances such as blood have been developed.
In addition, the realization of insurance products using such cancer tests is also expected. However, insurance products based on the results of such cancer tests have not been realized or presented.
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することを特徴とする。 The present invention has been made in view of such a background, and the present invention evaluates an appropriate cancer risk using a cancer test using a biological substance, and provides an insurance system using the cancer risk evaluation. It is characterized by providing.
前記した課題を解決するため、本発明は、被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、を有することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems, the present invention provides a test server that generates information related to cancer based on a biological substance acquired from a subject, and a risk indicating a relationship between the information related to cancer and the risk of insurance. An information providing server for calculating the insurance risk by comparing the information on the cancer acquired from the examination server with the risk information in the storage unit, the information providing server including a storage unit storing information; and the information And an insurance company server that sets insurance contents based on the insurance risk calculated by the providing server.
本発明によれば、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することができる。 According to the present invention, an appropriate cancer risk can be evaluated using a cancer test using a biological material, and an insurance system or the like using the cancer risk evaluation can be provided.
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面の説明において、同一の構成については同一の符号を適宜付与することとする。 Next, modes for carrying out the present invention (referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. In the description of each drawing, the same reference numerals are given to the same components as appropriate.
[システム構成]
図1は、本実施形態に係る保険システムの構成例を示す図である。
本実施形態に係る保険システムZは、情報提供サーバ1、医療機関マッチングサーバ5、端末3、保険会社サーバ2及び医療機関サーバ4がWAN(Wide Area Network)等のネットワーク16を介して、互いに接続している。
また、情報提供サーバ1には、検査センタサーバ6が接続している。
[System configuration]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an insurance system according to the present embodiment.
In the insurance system Z according to the present embodiment, the
An
情報提供サーバ1は、情報提供会社11に設置され、検査センタ14で行われたがん検査の結果を基に、保険のためのリスクを算出する等の処理を行う。ここで、「リスク」とは、保険会社12からみたリスクである。
医療機関マッチングサーバ5は、情報提供会社11に設置され、検査センタ14で行われたがん種別検査の結果に基づいて、医療機関13を抽出する処理等を行う。なお、本実施形態では、医療機関マッチングサーバ5が情報提供会社11に設置されているものとしているが、他の施設に設置されてもよい。
The
The medical
端末3は、被検者(又は、被検者の親族等)が個人的に所有している端末であり、携帯可能な電子機械、PC(Personal Computer)等である。
保険会社サーバ2は、保険会社12に設置されているサーバであり、がん検査の結果等を被検者に通知する等といった端末3との送受信や、がん検査によるリスク値に基づいた引受審査の結果の送信等を行う。なお、保険会社12は複数でもよく、この場合、各保険会社12には、少なくとも1台の保険会社サーバ2が設置されている。
医療機関サーバ4は、医療機関13に設置されているサーバであり、医療機関13で行われた確定診断の結果を送信する等の処理を行う。なお、確定診断とは、線虫での検査後、医療機関13で行われ、がんであるかどうかを確定するための詳細な(線虫を用いない)がん検査のことである。なお、医療機関13は複数でもよく、この場合、各医療機関13には、少なくとも1台の医療機関サーバ4が設置されている。
The
The
The medical institution server 4 is a server installed in the
検査センタサーバ6は、線虫によるがん検査を行う検査センタ14に設置され、がん検査の結果を情報提供サーバ1へ送信する等の処理を行う。なお、検査センタ14は複数でもよく、この場合、各検査センタ14には、少なくとも1台の検査センタサーバ6が設置されている。
なお、本実施形態では、各サーバ1,2,4〜6が、それぞれ別の装置となっているが、これに限らず各サーバ1,2,4〜6のうち、少なくとも2台の機能が1台のサーバに搭載されてもよい。
The
In this embodiment, each
さらに、図1に示すように情報提供サーバ1は、後記して説明するがんリスク評価モデル(リスク情報)131を有している。また、情報提供サーバ1には、被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126が接続されている。各DB121〜126の詳細は、後記する。
Furthermore, as shown in FIG. 1, the
そして、保険会社サーバ2には、被検者との保険契約に関する情報が格納されている契約情報DB21、がん検査結果等の通知先に関する情報である通知先情報DB22、提供された尿検体が本人のものであるかの確認がとれているか否かの情報が格納されている本人確認情報DB23を有している。通知先情報DB22及び本人確認情報DB23については後記する。
The
さらに、医療機関マッチングサーバ5には医療機関13に関する情報が格納されている医療機関DB51が接続されている。医療機関DB51についても後記する。
Furthermore, the medical
[情報提供サーバ]
図2は、本実施形態に係る情報提供サーバと、その周辺装置との構成例を示す機能ブロック図である。
情報提供サーバ1は、CPU(Central Processing Unit)102、メモリ101、HD(Hard Disk)等の記憶装置(記憶部)103及び通信インタフェース104が互いにバスによって接続されている。
また、情報提供サーバ1には、キーボードや、マウス等の入力装置105、ディスプレイや、プリンタ等の出力装置106が接続されている。
さらに、情報提供サーバ1は、情報読書装置107を介して被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126に接続している。情報読書装置107は、各DB121〜126の情報を読み取って情報提供サーバ1に送ったり、情報提供サーバ1から送られた情報を各DB121〜126に格納したりする。
[Information provision server]
FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the information providing server according to the present embodiment and its peripheral devices.
In the
The
In addition, the
メモリ101には、記憶装置103に格納されているプログラムがロードされ、CPU102によって実行されることにより、処理部110及び処理部110を構成する情報登録処理部111、検査ステータス更新部112、全がん処理部(リスク算出部,検査期間設定部)113、がん種別処理部(リスク算出部)114及び本人判定処理部115が具現化している。
The program stored in the
情報登録処理部111は、情報読書装置107を介して被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126に情報を格納する。
検査ステータス更新部112は、がん検査のステータスが変わると、被検者情報DB121の検査ステータスの欄(図21参照)の情報を更新する。
全がん処理部113は、検査センタ14で行われた全がん検査の結果を基に、保険のリスクに関する値(全がんリスク評価値(リスク))を算出する。
がん種別処理部114は、検査センタ14で行われたがん種別検査の結果を基に、保険のリスクに関する値(がん種別リスク評価値(リスク))を算出する。
本人判定処理部115は、検査センタ14から送られた尿検体のDNAに関する情報等を基に、提供された尿検体が本当に本人のものであるか否かを判定する。
The information
When the status of the cancer test changes, the test
The all
The cancer
The principal
なお、記憶装置103には、がんリスク評価モデル131が格納されている。がんリスク評価モデル131は、検査センタ14で行われたがん検査の結果からがんリスク評価値を算出するためのモデルである。がんリスク評価モデル131については後記する。なお、全がんリスク評価値及びがん種別リスク評価値を合わせて、がんリスク評価値と適宜称する。
The
(提携機関情報登録処理)
図3は、本実施形態に係る提携機関情報登録処理の流れを示す図である。なお、図3〜図9において、情報提供会社11の処理で説明されているものは、情報提供会社11のスタッフによる処理と、情報提供サーバ1による処理とが含まれている。同様に、保険会社12、医療機関13、検査センタ14における処理は、各施設におけるスタッフによる処理と、保険会社サーバ2、医療機関サーバ4、検査センタサーバ6による処理を含んでいる。また、被検者15の処理は、被検者15による処理と、端末3による処理とを含んでいる。
(Partner organization information registration process)
FIG. 3 is a diagram showing the flow of the affiliated institution information registration process according to the present embodiment. 3 to 9, what is described in the processing of the
まず、各保険会社12に設置されている保険会社サーバ2が、各々の保険会社12に関する情報(保険会社情報)を情報提供サーバ1へ送信し(S101)、情報提供サーバ1は、送信されたそれぞれの保険会社12に関する情報(保険会社情報)を記憶装置103に格納する(S102)。
また、各医療機関13に設置されている医療機関サーバ4が、各々の医療機関13に関する情報(医療機関情報)を医療機関マッチングサーバ5へ送信し(S103)、医療機関マッチングサーバ5は、送信されたそれぞれの医療機関13に関する情報(医療機関情報)を医療機関DB51に格納する(S104)。
そして、検査センタ14に設置されている検査センタサーバ6が情報提供サーバ1へ検査センタ14に関する情報(検査センタ情報)を送信し(S105)、情報提供サーバ1は送信された検査センタ14に関する情報(検査センタ情報)を記憶装置103に格納する(S106)。
First, the
Moreover, the medical institution server 4 installed in each
Then, the
(契約・更新処理)
図4は、本実施形態に係る契約・更新処理の流れを示す図である。
まず、被検者15は、自身が所有している端末3に申込情報や、告知情報を入力し(S201)、さらに、通知先設定を行う(S202)と、端末3は、保険会社サーバ2へ入力した情報を送信する。通知先とは、がん検査結果を通知する宛先である。なお、端末3は保険会社12が有する端末でもよい。
保険会社サーバ2は、申込情報、告知情報、通知先情報等を受信すると、通知先・本人確認情報登録処理を行う(S203)。通知先・本人確認情報登録処理は後記する。なお、ステップS203の処理は、保険の契約時に行う処理であって、更新時では省略されてもよい。また、契約時であれば、保険会社12は、ステップS202の段階で、尿検体を提供してもらってもよい。さらに、最初の契約段階で、保険会社12のスタッフが、後記する本人判定処理で尿のDNA(Deoxyribonucleic Acid)鑑定を行う旨を被検者15に通知してもよい。このようにすることで、他人の尿を尿検体として送付するといった不正を防止することができる。なお、尿検体は、契約時に保険会社12で採取しなくてもよく、後日、自宅等から送付されてもよい。
(Contract / Renewal process)
FIG. 4 is a diagram showing a flow of contract / update processing according to the present embodiment.
First, the subject 15 inputs application information and notification information to the
Upon receiving the application information, notification information, notification destination information, etc., the
次に、保険会社12は、被検者情報を情報提供サーバ1に送信し(S204)、情報提供サーバ1は送信された被検者情報を被検者情報DB121に格納する(S205)。
また、保険会社サーバ2は、被検者15から尿検体を取得すると、尿検体を検査センタ14へ送付する(S206)。なお、尿検体は契約時において保険会社12において採取されてもよいし、後日、被検者15が自宅等で採取して検査センタ14へ送付してもよい。
検査センタ14では、尿検体を用いて線虫による全がん検査を行い(S207)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S208)。
そして、情報提供サーバ1は、送信された全がん検査結果を用いて全がんリスク評価処理を行う(S209)。全がんリスク評価処理は後記する。
Next, the
In addition, when the
The
And the
そして、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果を保険会社サーバ2へ送信する(S210)。
保険会社12のスタッフは、送信された全がんリスク評価結果を基に引受審査を行い(S211)、さらに全がんリスク評価結果を基に保険料(保険内容)の設定を行う(S212)。
そして、保険会社サーバ2は引受審査結果を情報提供サーバ1へ送信し(S213)、情報提供サーバ1は送信された引受審査結果を被検者情報DB121に格納する(S214)。
And the
The staff of the
The
(がん検査処理)
図5は、本実施形態に係るがん検査処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ1は、被検者情報DB121における次回検査年月日(図21参照)等の情報を基に、がん検査を行う被検者15の抽出処理を行う(S301)。
そして、情報提供サーバ1は、被検者15の抽出処理の結果を保険会社サーバ2へ送信し(S302)、被検者15の抽出処理の結果、抽出された被検者の情報(被検者情報)を受信した保険会社サーバ2は、がん検査案内を抽出された端末3へ送信することで、被検者15にがん検査案内を行う(S303)。
がん検査案内を受信した端末3をみた被検者15は尿検体を検査センタ14へ送付する(S304)。
(Cancer test processing)
FIG. 5 is a diagram illustrating a flow of cancer test processing according to the present embodiment.
First, the
Then, the
The subject 15 viewing the
被検者15から尿検体を受け付けた検査センタ14は、全がん検査を行い(S305)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S306)。
そして、情報提供サーバ1は、検査センタサーバ6から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う(S307)。全がんリスク評価処理は後記する。
The
And the
(検査ステータス管理処理)
図6は、本実施形態に係る検査ステータス管理処理の流れを示す図である。
まず、検査センタサーバ6が、検査センタ14で行われているがん検査の進捗状況情報を情報提供サーバ1へ送信する(S401)。
そして、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、受信したがん検査の進捗状況情報を被検者情報DB121の検査ステータスの欄に格納することで、被検者情報DB121の検査ステータスを更新する(S402)。
次に、被検者15が、端末3を介して検査ステータスを情報提供サーバ1へ問い合わせると(S403)、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、後記して示す被検者情報DB121の検査ステータスの欄(図21参照)を検索して、検査ステータス情報を抽出する(S404)。
その後、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、抽出した検査ステータス情報を端末3へ送信し(S405)、端末3は、送信された検査ステータス情報を表示画面に表示する(S406)。これにより、被検者15はがん検査の進捗状況(ステータス)を確認することができる。
(Inspection status management process)
FIG. 6 is a diagram showing a flow of inspection status management processing according to the present embodiment.
First, the
Then, the examination
Next, when the subject 15 inquires of the
Thereafter, the inspection
(陰性時処理)
図7は、図5の全がん検査(S305)の結果、陰性と判定された際の処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果(陰性)を保険会社サーバ2へ送信する(S501)。
そして、保険会社サーバ2は、情報提供サーバ1から受信した全がんリスク評価結果(陰性)を端末3へ送信し(S502)、端末3は、送信された全がんリスク評価結果(陰性)を表示画面に表示する。
また、保険会社サーバ2は、情報提供サーバ1から受信した全がんリスク評価結果(陰性)を基に、インセンティブ付与処理を行う(S503)。
インセンティブ付与処理は、保険会社サーバ2が、連続して(例えば、5回連続して)全がん検査の結果が陰性である被検者15に対して、インセンティブを付与することを指示するものである。インセンティブとしては、例えば、レジャー施設の割引券である。
(Negative treatment)
FIG. 7 is a diagram showing the flow of processing when it is determined negative as a result of the whole cancer test (S305) in FIG.
First, the
And the
In addition, the
The incentive granting process instructs the
(陽性時処理)
図8は、図5の全がん検査(S305)の結果、陽性と判定された際の処理の流れを示す図である。
全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ1は、検査センタ14にがん種別検査の指示を送信する(S601)。
がん種別検査を指示された検査センタ14は、がん種別検査を行い(S602)、がん種別検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S603)。なお、がん種別検査は、それぞれのがん種に対応した線虫を用いて行われる。これらの線虫は、例えば、遺伝子操作等によって作り出されるものである。
情報提供サーバ1は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う(S604)。がん種別リスク評価処理は後記する。
その後、医療機関マッチングサーバ5及び保険会社サーバ2等が医療機関マッチング処理を行う(S605)。医療機関マッチング処理は後記する。
(Positive treatment)
FIG. 8 is a diagram showing a flow of processing when it is determined to be positive as a result of the whole cancer test (S305) in FIG.
As a result of all cancer tests, when it is determined as positive, the
The
The
Thereafter, the medical
医療機関マッチング処理の結果を確認した被検者15は、端末3を介して医療機関13の予約を行う(S611)。
医療機関13が予約を受け付けた後、被検者15が医療機関を訪れることで医療機関13は、確定診断を行い、医療機関サーバ4が、確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する(S612)。確定診断とは、一般的に医療機関13で行われているがん検査である。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ1は、確定診断結果を保険会社サーバ2へ送信する(S613)。
その後、保険会社サーバ2、検査センタ14、情報提供サーバ1等が、本人判定処理を行う(S614)。本人判定処理は後記する。なお、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
そして、保険会社12のスタッフは、確定診断結果及び本人判定処理の結果を基に保険の支払査定(請求前審査)を行う(S615)。
The subject 15 who has confirmed the result of the medical institution matching process makes a reservation for the
After the
The
Thereafter, the
Then, the staff of the
(治療中処理)
図9は、がん治療が行われている途中で行われる処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ1が、被検者15の抽出を行い(S701)、抽出した被検者15の情報(被検者情報)を保険会社サーバ2へ送信する(S702)。抽出基準は、前回のがん検査から設定された検査期間を経過している被検者15である。
そして、保険会社サーバ2は、抽出された被検者15の端末3へがん検査案内を送信することで、被検者15にがん検査の案内をする(S703)。
(Treatment during treatment)
FIG. 9 is a diagram illustrating a flow of processing performed while cancer treatment is being performed.
First, the
Then, the
がん検査案内を受信した端末3をみた被検者15は尿検体を検査センタ14へ送付する(S704)。
The subject 15 viewing the
被検者15から尿検体を受け付けた検査センタ14は、全がん検査を行い(S705)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S706)。
そして、情報提供サーバ1は、検査センタサーバ6から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う(S707)。全がんリスク評価処理は後記する。
全がん検査の結果、陰性であればステップS708へ処理が進み、陽性であればステップS721へ処理が進む。
The
And the
If the result of all cancer tests is negative, the process proceeds to step S708, and if positive, the process proceeds to step S721.
全がんリスク評価の結果、陰性と判定された場合、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果(陰性)を医療機関サーバ4と、保険会社サーバ2とへ送信する(S708)。
そして、保険会社サーバ2は、受信した全がんリスク評価結果(陰性)を端末3へ送信する(S709)。
As a result of the overall cancer risk evaluation, if it is determined to be negative, the
Then, the
一方、全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ1は、検査センタ14にがん種別検査の指示を送信する(S721)。
がん種別検査を指示された検査センタ14は、がん種別検査を行い(S722)、がん種別検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S723)。
情報提供サーバ1は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う(S724)。がん種別リスク評価処理は後記する。
On the other hand, if the result of all cancer tests is positive, the
The
The
その後、情報提供サーバ1は、がん種別リスク評価結果を医療機関サーバ4と、保険会社サーバ2とへ送信する(S725)。
そして、保険会社サーバ2は、受信したがん種別リスク評価結果を端末3へ送信する(S726)。
Thereafter, the
Then, the
また、がん種別リスク評価結果を受け付けた医療機関13は、確定診断を行い(S731)、医療機関サーバ4が、確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する(S732)。確定診断とは、医療機関13で一般的に行われているがん検査である。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ1は、確定診断結果を保険会社サーバ2へ送信する(S733)。
その後、保険会社サーバ2、検査センタ14、情報提供サーバ1等が、本人判定処理を行う(S734)。本人判定処理は後記する。前記したように、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
The
The
Thereafter, the
(標準検査間隔更新処理)
図10は、本実施形態に係る標準検査間隔更新処理の流れを示す図である。
情報提供サーバ1は、所定期間(例えば、年に一回)毎に、標準検査間隔の更新を行う(S801)。標準検査間隔とは、がんのリスクがない人が行う定期検査の間隔である。
このとき、情報提供会社11は、医療機関13で行われた確定診断結果を基に、標準検査間隔の更新を行う。標準検査間隔の更新については後記する。
(Standard inspection interval update process)
FIG. 10 is a diagram showing a flow of standard inspection interval update processing according to the present embodiment.
The
At this time, the
<詳細な処理手順>
(通知先・本人確認情報登録処理)
図11は、本実施形態に係る通知先・本人確認情報登録処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS203に相当する処理である。
まず、保険会社サーバ2は、通知先設定画面201を介して通知先情報を受け付け(S901)、尿検体の本人確認情報を受け付ける(S902)。通知先設定画面201については後記する。本人確認情報は、例えば、保険会社12で尿検体が採取された場合、スタッフが本人確認情報を入力することで、受付が行われる。従って、被検者15が個人的に尿検体を送付した場合等では、ステップS902の処理は省略されることとなる。
その後、保険会社サーバ2は、通知先情報を通知先情報DB22に格納し、本人確認情報を本人確認情報DB23に格納する(S903)。
<Detailed procedure>
(Notification destination / identification information registration process)
FIG. 11 is a flowchart showing a procedure of a notification destination / person identification information registration process according to the present embodiment. This process corresponds to step S203 in FIG.
First, the
Thereafter, the
図12は、本実施形態に係る通知先設定画面の例を示す図である。
通知先設定画面201は、保険会社12の端末等で表示され、保険会社12のスタッフが入力設定する画面である。
通知先設定領域211には、通知を受ける人の氏名、続柄、結果通知手段を入力する項目がある。図12の例では、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏が通知を受ける人として格納される。すなわち、がん検査の結果は、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏に通知される。
また、「山田太郎」氏には、メールと郵送によってがん検査の結果が通知され、「山田花子」氏には、メールと電話によって「山田太郎」氏のがん検査の結果が通知される。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a notification destination setting screen according to the present embodiment.
The notification
The notification
“Taro Yamada” will be notified of the results of the cancer test by email and mail, and “Yamada Hanako” will be notified of the results of the cancer test of “Taro Yamada” by email and phone. .
また、本人確認領域221には、保険会社12で尿検体を採取し、スタッフがそれを確認した場合に、チェックが入る。
A check is entered in the
(全がんリスク評価処理)
図13は、本実施形態に係る全がんリスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS209、図5のステップS307、図9のステップS707に相当する処理である。
まず、全がん処理部113は、検査センタ14から全がん検査結果を受信する(S1001)。全がん処理部113は、受信した全がん検査結果をがん検査結果DB122に格納する。
そして、全がん処理部113は、がん検査結果DB122と、がんリスク評価モデル131とを基に、全がんリスク評価値r(保険のリスクに関する情報)を算出する(S1002)。全がんリスク評価値rの算出方法については、後記する。
(Whole cancer risk assessment process)
FIG. 13 is a flowchart showing the procedure of the whole cancer risk evaluation process according to the present embodiment. This process corresponds to step S209 in FIG. 4, step S307 in FIG. 5, and step S707 in FIG.
First, the whole
The all-
そして、全がん処理部113は、算出された全がんリスク評価値rと各閾値α,β(α<β)とを比較する(S1011)。
ステップS1011の結果、β≦rである場合(S1011→β≦r)、全がん処理部113は、全がんリスク評価(保険のリスクに関する情報)として「陽性:疑いあり」と判定し(S1012)、ステップS1031へ処理を進める。
Then, the whole
When β ≦ r as a result of step S1011 (S1011 → β ≦ r), the all
ステップS1011の結果、r≦αである場合(S1011→r≦α)、全がん処理部113は、全がんリスク評価として「陰性:疑いなし」と判定し(S1013)、ステップS1021へ処理を進める。
ステップS1011の結果、α<r<βである場合(S1011→α<r<β)、全がん処理部113は、全がんリスク評価として「陰性:経過観察」と判定し(S1014)、ステップS1021へ処理を進める。
If r ≦ α as a result of step S1011 (S1011 → r ≦ α), the all
As a result of step S1011, when α <r <β (S1011 → α <r <β), the all-
ステップS1021において全がん処理部113は、前回の全がんリスク評価値r0と、今回の全がんリスク評価値r1とを比較する。
ステップS1021の結果、r0>r1の場合(S1021→r0>r1)、全がん処理部113は、改善傾向にあると判定し(S1022)、検査間隔を標準検査間隔(図26参照)に設定する(S1023)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
In step S1021, the all
If r0> r1 as a result of step S1021 (S1021 → r0> r1), the all
ステップS1021の結果、r0=r1の場合(S1021→r0=r1)、全がん処理部113は、変化なしと判定し(S1024)、検査間隔をこれまでと同じ検査間隔に設定する(S1025)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
If r0 = r1 as a result of step S1021 (S1021 → r0 = r1), the all
ステップ1021の結果、r0<r1の場合(S1021→r0<r1)、全がん処理部113は、悪化傾向にあると判定し(S1026)、検査間隔をこれまでより短い検査間隔に設定する(S1027)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
If r0 <r1 as a result of step 1021 (S1021 → r0 <r1), the entire
ステップS1031において、全がん処理部113は、がんリスク評価結果DB123を更新し、その後、全がん処理部113は被検者情報DB121を更新する(S1032)。なお、ステップS1032において、被検者情報DB121の検査ステータスの欄も更新される。
In step S1031, the all
(がん種別リスク評価処理)
図14は、本実施形態に係るがん種別リスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS604、図9のステップS724に相当する処理である。
まず、がん種別処理部114は、検査センタサーバ6からがん種別検査結果を受信する(S1101)。がん種別処理部114は、受信したがん種別検査結果をがん検査結果DB122に格納する。
次に、がん種別処理部114は、リスク評価を行うがん種を選択する(S1102)。ここでは、まだ、リスク評価が行われていないがん種が選択される。
そして、がん種別処理部114は、がん検査結果DB122と、がんリスク評価モデル131とを基に、リスク評価対象となっているがん種のがん種別リスク評価値r(保険のリスクに関する情報)を算出する(S1103)。がん種別リスク評価値rの算出方法は、図15〜図17で後記する。
(Cancer type risk assessment process)
FIG. 14 is a flowchart showing a procedure of cancer type risk evaluation processing according to the present embodiment. This process corresponds to step S604 in FIG. 8 and step S724 in FIG.
First, the cancer
Next, the cancer
Then, the cancer
そして、がん種別処理部114は、算出されたがん種別リスク評価値rと各閾値α,β(α<β)とを比較する(S1111)。
ステップS1111の結果、β≦rである場合(S1111→β≦r)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価(保険のリスクに関する情報)として「陽性:疑いあり」と判定し(S1112)、ステップS1121へ処理を進める。
Then, the cancer
If β ≦ r as a result of step S1111 (S1111 → β ≦ r), the cancer
ステップS1111の結果、r≦αである場合(S1111→r≦α)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価として「陰性:疑いなし」と判定し(S1113)、ステップS1121へ処理を進める。
ステップS1111の結果、α<r<βである場合(S1111→α<r<β)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価として「陰性:経過観察」と判定し(S1114)、ステップS1121へ処理を進める。
If r ≦ α as a result of step S1111 (S1111 → r ≦ α), the cancer
If α <r <β as a result of step S1111 (S1111 → α <r <β), the cancer
ステップS1121において、がん種別処理部114は、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了したか否かを判定する。
ステップS1121の結果、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了していない場合(S1121→No)、がん種別処理部114は、ステップS1102へ処理を戻す。
In step S <b> 1121, the cancer
As a result of step S1121, when the calculation of cancer type risk evaluation values has not been completed for all cancer types to be risk evaluated (S1121 → No), the cancer
ステップS1121において、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了している場合(S1121→Yes)、がん種別処理部114は、がんリスク評価結果DB123を更新し(S1131)、被検者情報DB121を更新する(S1132)。なお、ステップS1132において、被検者情報DB121の検査ステータスの欄も更新される。
In step S1121, when the calculation of the cancer type risk evaluation value has been completed for all the cancer types that are subject to risk evaluation (S1121 → Yes), the cancer
[がんリスク評価モデル]
ここで、がんリスク評価モデルについて説明する。
(反応数に基づくがんリスク評価モデル)
線虫301は、がん患者の尿に対して誘引行動を示し、健常者の尿に対して忌避行動を示す。
図15は、反応数に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、(a)は走性領域を示す図であり、(b)はがんリスク評価モデルを示す図である。
図15(a)に示す例では、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
そして、所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数が計数される。
尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数は、以下のように定義される。
すなわち、走性領域の中心(線虫301の滴下場所)で、図面縦方向に尿検体側と、尿検体とは反対側の2つの領域を定義する。そして、尿検体側の領域にいる線虫301の数が尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数となる。また、尿検体とは反対側の領域にいる線虫301の数が尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数となる。検査センタサーバ6からは、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、このような線虫301の数が送信される。
[Cancer risk assessment model]
Here, the cancer risk evaluation model will be described.
(Cancer risk assessment model based on the number of responses)
The
FIG. 15 is a diagram illustrating a cancer risk evaluation model based on the number of responses, (a) is a diagram illustrating a chemotaxis region, and (b) is a diagram illustrating a cancer risk evaluation model.
In the example shown in FIG. 15A, a urine sample is dropped at the left end of the drawing, and a
Then, after a predetermined time, the number of
The number of
That is, at the center of the chemotaxis region (dropping place of the nematode 301), two regions on the urine sample side and the opposite side of the urine sample are defined in the vertical direction of the drawing. The number of
そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、図13のステップS1002や、図14のステップS1103において、以下の式(1)により反応数に基づく走性解析値(線虫301の誘引行動又は忌避行動の度合い)を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫301の数を忌避反応数と称する。
Then, the all
走性解析値=(誘引反応数−忌避反応数)/全線虫数 ・・・ (1) Analyzed value of chemotaxis = (number of attracting reactions−number of repelling reactions) / total number of nematodes (1)
なお、ここでは、全がん処理部113や、がん種別処理部114が走性解析値を算出するとしているが、検査センタサーバ6が走性解析値を算出し、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、検査センタサーバ6が走性解析値を情報提供サーバ1へ送信してもよい。以下の、図16や、図17における手法でも同様である。
次に、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、図15(b)に示すような、がんリスク曲線を用いてリスク評価値を算出する。
がんリスク曲線は、横軸が式(1)で算出される走性解析値となっており、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、算出された走性解析値に対応するリスク評価値を算出する。なお、リスク評価値は、全がん処理部113が算出すれば全がんリスク評価値となり、がん種別処理部114が算出すればがん種別リスク評価値となる。
Here, the all
Next, the whole
The cancer risk curve is a chemotaxis analysis value calculated by the equation (1) on the horizontal axis, and the all
また、図15(b)に示すように、がんリスク評価値を2つの閾値α,βを設けられている。すなわち、リスク評価値をrとすると、r≦αであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は「陰性・疑いなし」と判定する。また、α<r<βであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は「陰性・経過観察」と判定する。さらに、β≦rであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は陽性・疑いありと判定する。
Further, as shown in FIG. 15B, the cancer risk evaluation value is provided with two threshold values α and β. That is, assuming that the risk evaluation value is r, if r ≦ α, the all
(反応速度に基づくがんリスク評価モデル)
図16は、反応速度に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、(a)は走性領域を示す図であり、(b)はがんリスク評価モデルを示す図である。
図16(a)に示す例では、図15(a)と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
そして、線虫301の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離が線虫301毎に計測される。
そして、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離を線虫301毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の平均移動速度が算出される。
同様に、尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離を線虫301毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の平均移動速度が算出される。
(Cancer risk assessment model based on reaction rate)
FIG. 16 is a view showing a cancer risk evaluation model based on the reaction rate, (a) is a view showing a chemotaxis region, and (b) is a view showing a cancer risk evaluation model.
In the example shown in FIG. 16A, as in FIG. 15A, a urine sample is dropped at the left end of the drawing, and a
Then, after a predetermined time from the dropping of the
Then, the movement distance of the
Similarly, the nematode which showed the repellent action with respect to the urine sample was added by adding the moving distance of the
そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は以下の式(2)により反応速度に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の平均移動速度を誘引反応速度と称し、忌避行動を示した線虫301の平均移動速度を忌避反応速度と称する。
Then, the whole
走性解析値=誘引反応速度−忌避反応速度 ・・・ (2) Analyzed value of chemotaxis = attractive reaction rate−repellent reaction rate (2)
なお、反応速度に基づくリスク評価値の算出方法を図16(b)に示すが、横軸が式(2)に基づく走性解析値(mm/sec)であること以外は、図15(b)と同様であるので、ここでの説明を省略する。 In addition, although the calculation method of the risk evaluation value based on reaction rate is shown in FIG.16 (b), except that a horizontal axis is a chemotaxis analysis value (mm / sec) based on Formula (2), FIG.15 (b) ), The description thereof is omitted here.
(反応分布に基づくがんリスク評価モデル)
図17は、反応分布に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、(a)は走性領域を示す図であり、(b)は計数結果を示す図であり、(c)はがんリスク評価モデルを示す図である。
図17(a)に示す例では、図15(a)と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
そして、線虫301の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離が線虫301毎に計測される。
このとき、例えば、走性領域の中心(線虫301が滴下された箇所)から同心円の区分領域501〜503を設定し、区分領域501〜503毎に、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び忌避行動を示した線虫301の数が計数される。
(Cancer risk assessment model based on reaction distribution)
FIG. 17 is a diagram showing a cancer risk evaluation model based on a reaction distribution, (a) is a diagram showing a chemotaxis region, (b) is a diagram showing a counting result, and (c) is a cancer. It is a figure which shows a risk evaluation model.
In the example shown in FIG. 17A, as in FIG. 15A, a urine sample is dropped at the left end of the drawing, and a
Then, after a predetermined time from the dropping of the
At this time, for example, concentric
図17(b)に計数結果を示す。
図17(b)に示すように、区分領域501〜503毎に誘引行動を示した線虫301の数及び忌避行動を示した線虫301の数が計数されている。ちなみに、図17(b)において、縦軸上方が誘引行動を示した線虫301の数であり、縦軸下方が忌避行動を示した線虫301の数となる。
FIG. 17B shows the counting result.
As shown in FIG. 17 (b), the number of
そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は以下の式(3)により反応分布に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫301の数を忌避反応数と称する。
Then, the whole
走性解析値=(Σ(距離×誘引反応数)−Σ(距離×忌避反応数))/全線虫数 ・・・ (3) Analytical value of chemotaxis = (Σ (distance × number of attracting responses) −Σ (distance × number of repellent responses)) / total number of nematodes (3)
ここで、距離は、各区分領域の中心値である。例えば、図17(b)を参照すると、区分領域501に該当する距離は1.0mmであり、区分領域502に該当する距離は2.0mmである。
また、Σは、区分領域毎に足し合わせることを意味している。例えば、Σ(距離×誘引反応数)は、区分領域501での(距離×誘引反応数)+区分領域502での(距離×誘引反応数)+区分領域503での(距離×誘引反応数)を意味している。
なお、ここでは、計算を簡単にするため、図17(a)に示すように、区分領域501〜503に分けて、各区分領域501〜503毎に線虫数を計数したが、式(3)の距離を各々の線虫301の移動距離として、一匹ずつの移動距離を式(3)に代入してもよい。
Here, the distance is the center value of each segmented area. For example, referring to FIG. 17B, the distance corresponding to the
Further, Σ means adding up for each divided region. For example, Σ (distance × number of attracting reactions) is (distance × number of attracting reactions) in the
Here, in order to simplify the calculation, the number of nematodes is counted for each of the divided
なお、反応分布に基づくリスク評価値の算出方法を図17(c)に示すが、横軸が式(3)に基づく走性解析値(mm)であること以外は、図15(b)と同様であるので、ここでの説明を省略する。 In addition, although the calculation method of the risk evaluation value based on reaction distribution is shown in FIG.17 (c), except that the horizontal axis | shaft is the chemotaxis analysis value (mm) based on Formula (3), FIG.15 (b) Since it is the same, description here is abbreviate | omitted.
なお、本実施形態では、がんリスクを、r≦α、α<r<β、β≦rの3段階で評価しているが、これ以外でもよい。 In the present embodiment, the cancer risk is evaluated in three stages of r ≦ α, α <r <β, and β ≦ r.
(医療機関マッチング処理)
図18は、本実施形態に係る医療機関マッチング処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS605に相当する処理である。
医療機関マッチングサーバ5は、情報提供会社11から医療機関マッチング依頼を受け付ける(S1201)。
そして、医療機関マッチングサーバ5は、情報提供サーバ1から被検者情報を受け付ける(S1202)。このとき、医療機関マッチングサーバ5が受け付ける被検者情報は、後記する被検者情報DB121のレコードである。
さらに、医療機関マッチングサーバ5は、情報提供サーバ1から被検者のがん種別リスク評価結果を受け付ける(S1203)。
次に、医療機関マッチングサーバ5は医療機関13の抽出を行う(S1204)。ステップS1204において、医療機関マッチングサーバ5は以下の処理を行う。
(Medical institution matching processing)
FIG. 18 is a flowchart showing the procedure of the medical institution matching process according to the present embodiment. This process corresponds to step S605 in FIG.
The medical
Then, the medical
Furthermore, the medical
Next, the medical
(1)まず、医療機関マッチングサーバ5は、被検者情報から被検者15が居住している地域を抽出する。
(2)次に、医療機関マッチングサーバ5は、がん種別リスク評価結果の情報から被検者15のがん種を抽出する。
(3)次に、医療機関マッチングサーバ5は、抽出した地域と、がん種をキーとして、医療機関DB51を検索し、医療機関13を抽出する。
(1) First, the medical
(2) Next, the medical
(3) Next, the medical
医療機関13の抽出をすると、医療機関マッチングサーバ5は、被検者15の被検者IDとともに抽出した医療機関13に関する情報(マッチング結果)を情報提供サーバ1へ送信する(S1211)。
そして、被検者IDと、医療機関13に関する情報(マッチング結果)とを受信した情報提供サーバ1は、医療機関13に関する情報と、被検者IDと、被検者15のがん種別評価リスク値に関する情報とを保険会社サーバ2へ送信する(S1212)。
When the
Then, the
保険会社サーバ2は、送信された医療機関13に関する情報と、とを基に、結果案内を生成する(S1221)。結果案内については後記する。
次に、保険会社サーバ2は、通知先情報DB22を参照し、通知先に被検者15本人が含まれているか否かを判定する(S1222)。
ステップS1222の結果、通知先に被検者15本人が含まれている場合(S1222→Yes)、保険会社サーバ2は、通知先の端末3へ結果案内を送信する(S1223)。その後、保険会社サーバ2は情報提供サーバ1へ結果案内を送信した旨を通知する。
ステップS1222の結果、通知先に被検者15本人が含まれていない場合(S1222→No)、通知先(本人以外)の端末3に結果案内を送信する(S1224)。
結果案内を受け付けた受付人は、被検者15本人に結果案内の内容を告知した後、保険会社サーバ2に結果案内の内容を告知した旨の情報を送信する。
受付人から結果案内の内容を告知した旨の情報を受信した保険会社サーバ2は、結果案内の内容の告知済みの情報を受け付ける(S1225)。このようにすることで、被検者15本人に結果案内を行うことができ、保険会社12のスタッフは、通知先に被検者15本人が含まれていない場合でも、被検者15本人に結果案内の内容が伝わったことを確認することができる。
The
Next, the
As a result of step S1222, when 15 subjects are included in the notification destination (S1222 → Yes), the
As a result of step S1222, when the subject 15 is not included in the notification destination (S1222 → No), the result guidance is transmitted to the
The receptionist who has received the result guidance notifies the subject 15 of the content of the result guidance, and then transmits information indicating that the content of the result guidance has been notified to the
The
(本人判定処理)
図19は、本実施形態に係る本人判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS614、図9のステップS734に相当する処理である。なお、図19の処理において、一部、情報提供会社11の処理が含まれる。
まず、医療機関サーバ4は、被検者IDとともに、被検者15の確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する。確定診断結果には、がん進行度に関する情報が含まれている。この処理は、図6のステップS612や、図9のステップS732に相当する処理である。
情報提供サーバ1の本人判定処理部115は確定診断結果を受信すると、受信したがん進行度Sと、平均発見進行度Saveとを比較し、Save≧Sであるか否かを判定する(S1301)。平均発見進行度とは、これまでの確定診断情報に基づいて統計的に得られる、確定診断時のがんの平均的な進行度である。これまでの確定診断情報は、情報提供サーバ1の確定診断結果DB124に保持されている情報である。
ステップS1301の結果、Save≧Sである場合(S1301→Yes)、本人判定処理部115はステップS1311へ処理を進める。
ステップS1301の結果、Save<Sである場合(S1301→No)、平均発見進行度より、被検者15の進行度が進んでいることから、なりすまし等の疑いが高いため、本人判定処理部115は、保険会社サーバ2へ尿検体の本人判定を推奨する旨を送信する(S1302)。なお、Save≧Sの場合でも、ステップS1302の処理が行われてもよい。
尿検体の本人判定を推奨する旨を受け付けた保険会社12のスタッフは、尿検体の本人判定を依頼するか否かを決定し、保険会社サーバ2を介して決定内容を送信する。
(Person identification processing)
FIG. 19 is a flowchart showing a procedure of identity determination processing according to the present embodiment. This process corresponds to step S614 in FIG. 8 and step S734 in FIG. Note that the processing of FIG. 19 partially includes the processing of the
First, the medical institution server 4 transmits the confirmed diagnosis result of the subject 15 to the
When the identity
As a result of step S1301, when S ave ≧ S (S1301 → Yes), the identity
If the result of step S1301 is S ave <S (S1301 → No), since the degree of progress of the subject 15 is higher than the average degree of discovery, the identity
The staff of the
情報提供サーバ1が、保険会社サーバ2から決定内容を受信すると(S1303)、本人判定処理部115は、ステップS1311へ処理をすすめる。
ステップS1311において、本人判定処理部115は、保険会社12から尿検体の本人判定の依頼があったか否かを判定する(S1311)。ここで、ステップS1301において「Yes」が判定されても、ステップS1311の処理を行う理由は以下の通りである。
すなわち、ステップS1301で「Yes」が判定された場合、被検者15の進行度が平均よりも進んでいないので、なりすましの可能性は低いのであるが、保険会社12が念のため本人判定をしてほしいと依頼する可能性があるためである。
When the
In step S1311, the identity
That is, if “Yes” is determined in step S1301, the degree of progress of the subject 15 has not progressed above the average, so the possibility of impersonation is low. This is because there is a possibility of requesting to do so.
ステップS1311の結果、尿検体の本人判定の依頼がない場合(S1311→No)、本人判定処理部115は、処理を終了する。
ステップS1311の結果、尿検体の本人判定の依頼がある場合(S1311→Yes)、本人判定処理部115は、ステップS1312へ処理を進める。
If the result of step S1311 is that there is no request for identity determination of the urine sample (S1311 → No), the identity
If the result of step S1311 is that there is a request for identity determination of the urine sample (S1311 → Yes), the identity
ステップS1312において、本人判定処理部115は、被検者情報DB121を検索して、被検者15の本人確認フラグ(図21参照)があるか否かを判定する。
ステップS1312の結果、被検者15の本人確認フラグがある場合(S1312→あり)、本人判定処理部115はステップS1321へ処理を進める。本人確認フラグがある場合とは、保険会社12で尿検体が採取され、保険会社12のスタッフによって尿検体が本人のものであることが確認されている場合である。
ステップS1312の結果、被検者15の本人確認フラグがない場合(S1312→なし)、本人判定処理部115は、医療機関サーバ4へ本人確認済み尿検体の送付を依頼する。本人確認済み尿検体とは、例えば、保険会社12で採取された尿検体や、確定診断時に採取された尿検体である。確定診断には、本人が医療機関13に出向いて行う必要があるので、確定診断時に採取された尿検体は、医療機関13によって本人のものであることが確かめられている。
そして、医療機関13が送付した本人確認済み尿検体を情報提供会社11が受け付けると(S1313)、本人判定処理部115はステップS1321へ処理を進める。
In step S1312, the identity
If the result of step S1312 is that there is an identity confirmation flag for the subject 15 (S1312 → yes), the identity
As a result of step S1312, when there is no identity confirmation flag of the subject 15 (S1312 → None), the identity
Then, when the
ステップS1321において、情報提供会社11は、ステップS1313で受け付けた本人確認済みの尿検体及び過去において被検者15本人から送付された尿検体を検査センタ14へ送付し、DNA抽出を依頼する(S1321)。ここで、本人確認済み尿検体とは、保険会社12で採取された尿検体もしくは確定診断時に採取された尿検体である。
そして、DNA依頼を抽出された検査センタ14は、本人確認済み尿検体及び過去において被検者15本人から送付された尿検体のDNAを抽出し、抽出したDNA情報を情報提供サーバ1へ送信する(S1322)。
In step S1321, the
Then, the
DNA情報を受信した情報提供サーバ1の本人判定処理部115は、尿検体の本人判定を行う(S1331)。すなわち、本人判定処理部115は、本人確認済み尿検体のDNAと、過去において被検者15本人から送付された尿検体のDNAとが一致しているか否かを判定する。ステップS1331の結果は、被検者情報DB121の本人判定結果の欄(図21参照)や、本人確認情報DB125等に格納される。
そして、本人判定処理部115は、保険会社サーバ2へステップS1331の結果(本人判定結果)を送信する(S1332)。尿検体が本人のものではない場合、保険会社12は、図8のステップS615の支払査定において、被検者15に保険金を支払わないといった判定を行うことができる。
The identity
Then, the person
[検査結果画面]
図20は、本実施形態に係るがん検査結果通知画面の例を示す図である。なお、図20に示す画面は、端末3の表示画面に表示されるものである。
がん検査結果通知画面601は、がん検査結果表示領域610と、推奨医療機関表示領域620と、医療機関検索領域630とを有する。
図20に示すように、がん検査結果表示領域610は、全がん検査の結果を示す領域611と、がん種別検査の結果を示す領域612と、被検者15の情報を示す領域613とを有している。なお、全がん検査の結果を示す領域611と、がん種別検査の結果を示す領域612は、図13のステップS1012〜S1014や、図14のS1112〜S1114における処理で判定された結果(がんリスク評価結果)が表示される。
[Inspection result screen]
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a cancer test result notification screen according to the present embodiment. Note that the screen shown in FIG. 20 is displayed on the display screen of the
The cancer test
As shown in FIG. 20, a cancer test
また、推奨医療機関表示領域620には、図18の医療機関マッチング処理の結果抽出された医療機関13に関する情報が表示される。
そして、医療機関検索領域630は、被検者15によって都合のよい医療機関13が推奨医療機関表示領域620に表示されていない場合、条件を変えて図18の医療機関マッチング処理を行うための表示である。入力装置105を介して医療機関検索領域630の検索ボタン631が選択入力されると、図示しない医療機関検索条件を入力する画面が表示される。被検者15は、医療機関検索条件に、検索条件(希望する医療機関13の最寄り駅等)に関する情報を入力すると、医療機関マッチングサーバ5が該検索条件を基に、図18の医療機関マッチング処理を行い、新たに医療機関13を抽出する。
In the recommended medical
The medical
[DB情報]
(被検者情報DB)
図21は、本実施形態に係る被検者情報の構成例を示す図である。
被検者情報DB121は、被検者ID、契約保険会社、保険証券番号、被検者氏名、生年月日、性別、有効フラグ、契約年月日、満期年月日、地域、がん既往歴、がん有病、告知事項、検査間隔(最新)、前回検査年月日、次回検査年月日(予定)、検査ステータス、検査案内最終送信日、本人確認フラグ、本人確認済検査回目、本人判定実施年月日、本人判定結果、本人非該当検査番号の各欄を有している。
被検者IDの欄には、当該保険に加入している被検者15に対して一意に付与される識別番号が格納される。
契約保険会社の欄には、被検者15が契約している保険会社12が格納される。
保険証券番号の欄には、被検者15に対して保険会社12が付与する保険証券の番号であり、引受審査前であれば「−」が格納され、引受審査後であり契約中であれば、図4のステップS214で、その保険証券番号が格納される。
[DB information]
(Subject information DB)
FIG. 21 is a diagram illustrating a configuration example of subject information according to the present embodiment.
In the column of the subject ID, an identification number uniquely assigned to the subject 15 who has joined the insurance is stored.
In the column of the contract insurance company, the
In the insurance policy number column, the number of the insurance policy assigned by the
被検者氏名は、被検者15の氏名であり、生年月日は被検者15の生年月日であり、性別は被検者15の性別である。
有効フラグの欄には、被検者15の保険契約が有効状態であるか否かに関する情報が格納されており、例えば、有効状態であれば「1」が格納され、失効状態であれば「−」が格納される。
契約年月日は被検者15における保険契約の契約年月日であり、満期年月日は被検者15における保険契約の満期年月日である。
地域の欄には被検者15が居住している地域が格納される。
がん既往歴は、被検者15におけるがんの既往歴であり、がん有病は現在において被検者15ががんを発病しているか否かに関する情報が格納される。
The name of the subject is the name of the subject 15, the date of birth is the date of birth of the subject 15, and the gender is the gender of the subject 15.
The validity flag column stores information on whether or not the insurance contract of the subject 15 is valid. For example, “1” is stored in the valid state, and “1” is stored in the invalid state. -"Is stored.
The contract date is the contract date of the insurance contract in the subject 15, and the maturity date is the maturity date of the insurance contract in the subject 15.
The area where the subject 15 lives is stored in the area column.
The history of cancer is a history of cancer in the subject 15, and information about whether the subject 15 currently has cancer is stored in the presence of cancer.
告知事項は、手術歴、通院歴、疾病歴、服用中の薬、障害有無の各欄を有している。
手術歴の欄には被検者15における過去の手術歴が格納され、通院歴の欄には被検者15における過去の通院歴が格納され、疾病歴の欄には被検者15における過去の疾病歴が格納される。
また、服用中の薬の欄には被検者15が、現在服用している薬に関する情報が格納されている。
障害の有無の欄には、被検者15における障害の有無に関する情報が格納されている。
The notification items include columns for surgery history, hospital history, illness history, drugs being taken, and whether or not there is a disorder.
The history of surgery in the subject 15 is stored in the column of operation history, the past history of visit in the subject 15 is stored in the column of visit history, and the past in the subject 15 is stored in the column of disease history. The disease history of is stored.
Further, in the medicine column being taken, information on the medicine that the subject 15 is currently taking is stored.
Information regarding the presence or absence of a failure in the subject 15 is stored in the column for the presence or absence of a failure.
検査間隔(最新)の欄には、現在における被検者15の検査間隔に関する情報が格納されている。検査間隔は、図13のステップS1023,S1025,S1027の処理で更新される情報である。
前回検査年月日の欄には、前回における被検者15の検査年月日に関する情報が格納されている。
次回検査年月日(予定)の欄には、検査間隔の欄に格納されている検査間隔に基づいて算出される次回の検査年月日に関する情報が格納されている。
Information on the current examination interval of the subject 15 is stored in the examination interval (latest) column. The inspection interval is information that is updated by the processing in steps S1023, S1025, and S1027 in FIG.
The previous examination date column stores information on the examination date of the subject 15 in the previous examination.
The next inspection date (planned) column stores information on the next inspection date calculated based on the inspection interval stored in the inspection interval column.
検査ステータスの欄には、現在におけるがん検査の進捗状況(ステータス)に関する情報(尿検体待ち、リスク評価中、リスク評価完了等)が格納される。
検査案内最終送信日の欄には、図5のステップS302で、被検者15にがん検査案内を送るための被検者15の抽出処理の結果が送信された日にちが格納される。
In the examination status column, information on the current progress (status) of the cancer examination (waiting for urine sample, during risk assessment, completion of risk assessment, etc.) is stored.
In the column of the examination guidance last transmission date, the date on which the result of the extraction process of the subject 15 for sending the cancer examination guidance to the subject 15 is transmitted in step S302 of FIG. 5 is stored.
本人確認フラグの欄には、過去において、保険会社12等の第3者によって尿検体が本人のものであると確認されたことがあるか否かに関する情報が格納される。
本人確認済検査回目の欄には、過去において何回目の検査(全がん検査)が本人確認済みであるのかの情報が格納される。
本人判定実施年月日の欄には、図19における本人判定処理が行われた年月日が格納される。
本人判定結果の欄には、図19における本人判定処理の結果が格納される。
本人非該当検査番号の欄には、本人判定処理の結果、「NG」であった場合(すなわち、なりすましの可能性が高い場合)、なりすましの可能性がある尿検体を用いた検査番号が格納される。
In the column of the person confirmation flag, information regarding whether or not the urine sample has been confirmed to be the person himself / herself by a third party such as the
In the column of the identity-confirmed examination time, information on how many times the examination (all cancer examinations) has been confirmed in the past is stored.
The date on which the person determination process in FIG. 19 is performed is stored in the column for the person determination execution date.
The result of the personal identification process in FIG. 19 is stored in the personal identification result column.
If the result of the person determination process is “NG” (that is, if the possibility of impersonation is high), the examination number using a urine sample that may be impersonated is stored in the column of the examination number not applicable to the person Is done.
被検者情報DB121の各項目のうち、被検者15IDは図4のステップS205において被検者情報が格納される際に、情報提供サーバ1の情報登録処理部111が発行し、格納する情報である。
被検者情報DB121の各項目のうち、契約保険会社〜告知情報の項目は、図4のステップS204で保険会社サーバ2から送信される情報に含まれる情報であり、ステップS205の段階で格納される情報である。
Among the items in the
Of the items in the
検査間隔(最新)〜次回検査年月日(予定)の項目は、図13のステップS1023,S1025,S1027において、格納される情報である。
検査ステータスの項目は、検査ステータス更新部112が検査のステータスが変化するたびに格納する情報である。
本人確認フラグ及び本人確認済検査回目の項目は、図4のステップS204で保険会社サーバ2から送信される情報に含まれる情報であり、ステップS205の段階で格納される情報である。
本人非該当検査番号、本人判定実施年月日、本人判定結果の項目は、図19のステップS1331の段階で格納される情報である。
The items from the inspection interval (latest) to the next inspection date (plan) are information stored in steps S1023, S1025, and S1027 in FIG.
The inspection status item is information that the inspection
The items of the identity confirmation flag and the identity-confirmed inspection time are information included in the information transmitted from the
The items of the non-applicable examination number, the identification date, and the identification result are information stored in the stage of step S1331 in FIG.
(がん検査結果DB)
図22は、本実施形態に係るがん検査結果DBの構成例を示す図である。
がん検査結果DB122には、検査番号、評価ID、被検者ID、検査種別、検査日、検体貯蔵条件、走性解析値、線虫条件、検査室条件の各欄を有する。
検査番号の欄には、がん検査に対して一意に付与される識別番号が格納される。
評価IDの欄には、がんリスク評価結果DB123とリンクするための識別番号が格納される。
被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
検査種別の欄には、行われたがん検査の種別に関する情報が格納される。がん検査の種別としては、全がん(全がん検査)、胃がん(胃がん検査)、乳がん(乳がん検査)等がある。
検査日の欄には、対象となるがん検査が行われた年月日が格納される。
(Cancer test result DB)
FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration example of a cancer test result DB according to the present embodiment.
The cancer
An identification number uniquely assigned to the cancer test is stored in the column of the test number.
In the column of evaluation ID, an identification number for linking with the cancer risk
An identification number for linking with the
Information on the type of cancer test performed is stored in the column of test type. Types of cancer tests include all cancers (all cancer tests), stomach cancer (stomach cancer tests), and breast cancer (breast cancer tests).
In the examination date column, the date on which the target cancer examination was performed is stored.
検体貯蔵条件は、検体採取日、検体受領日、検体状態及び検体貯蔵温度の各欄を有する。ちなみに、ここで「検体」とは「尿検体」を指す。
検体採取日の欄には尿検体が採取された年月日が格納される。
検体受領日は、検査センタ14が尿検体を受領した年月日が格納される。
検体状態は、検査センタ14において尿検体の状態を確認した結果が格納される。なお、「○」は尿検体の状態が良好であることを示している。
検体貯蔵温度は、検査センタ14において尿検体が貯蔵されているときの温度が格納される。
The sample storage condition includes columns for a sample collection date, a sample receipt date, a sample state, and a sample storage temperature. Incidentally, “sample” here refers to “urine sample”.
The date of collection of the urine sample is stored in the sample collection date column.
The date of receipt of the urine sample by the
As the sample state, the result of confirming the state of the urine sample in the
The specimen storage temperature stores the temperature at which the urine specimen is stored in the
走性解析値は、反応数による走性解析値、反応速度(mm/sec)による走性解析値、反応分布による走性解析値(mm)の各欄を有している。
反応数による走性解析値の欄には、式(1)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応速度による走性解析値の欄には、式(2)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応分布による走性解析値の欄には、式(3)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
The chemotaxis analysis value has columns of the chemotaxis analysis value based on the number of reactions, the chemotaxis analysis value based on the reaction rate (mm / sec), and the chemotaxis analysis value based on the reaction distribution (mm).
The column of the chemotaxis analysis value based on the number of reactions stores the chemotaxis analysis value calculated based on the formula (1).
In the column of the chemotaxis analysis value based on the reaction rate, the chemotaxis analysis value calculated based on the formula (2) is stored.
In the column of the chemotaxis analysis value based on the reaction distribution, the chemotaxis analysis value calculated based on the equation (3) is stored.
線虫条件は、線虫種類及び生育日数の各欄を有する。
線虫種類の欄には、がん検査に用いられた線虫の種類が格納される。
生育日数の欄には、がん検査時における線虫の生育日数が格納される。
The nematode condition has columns for nematode type and growth days.
In the nematode type column, the type of nematode used for the cancer test is stored.
The growth days column stores the number of growth days of the nematode at the time of the cancer test.
検査室条件は、実施温度及び実施回数の各欄を有する。
実施温度の欄は、がん検査を行った際における環境温度が格納される。
実施回数の欄には、がん検査を行った回数が格納される。すなわち、走性解析値の各欄に格納される走性解析値の各欄には、実施回数分行ったがん検査の走性解析値の平均値が格納される。
The laboratory conditions have columns for implementation temperature and number of implementations.
The column of the execution temperature stores the environmental temperature when the cancer test is performed.
The number of cancer tests is stored in the number of executions column. In other words, each column of the chemotaxis analysis value stored in each column of the chemotaxis analysis value stores an average value of the chemotaxis analysis values of cancer tests performed for the number of times of execution.
がん検査結果DB122において、検査番号「A0001」のレコードは、全がん検査の結果であるので、図4のステップS208、図5のステップS306、図9のステップS706で送信され、図13のステップS1001の後で、格納された情報である。また、検査番号「B0001」及び「B0002」のレコードは、がん種別検査の結果であるので、図8のステップS603、図9のステップS723で送信され、図14のステップS1101の後で、格納された情報である。
In the cancer
(がんリスク評価結果DB)
図23は、本実施形態に係るがんリスク評価結果DBの構成例を示す図である。
がんリスク評価結果DB123は、評価ID、被検者ID、実施場所、全がんリスク評価値(%)、全がんリスク判定、推奨検査期間、がん種別リスク評価の各欄を有している。
評価IDは、全がんリスク評価及びがん種別リスク評価毎に一意に付与される識別番号である。
被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
実施場所の欄には、線虫によるがん検査が行われた場所(検査センタ14等)である。
全がんリスク評価値の欄には、図13のステップS1002で算出されたリスク評価値である。
全がんリスク判定の欄には、図13のステップS1012〜S1014における判定の結果が格納される。
(Cancer risk assessment result DB)
FIG. 23 is a diagram illustrating a configuration example of the cancer risk evaluation result DB according to the present embodiment.
The cancer risk
The evaluation ID is an identification number uniquely assigned for each cancer risk evaluation and cancer type risk evaluation.
An identification number for linking with the
The column of the execution place is a place (
The column of total cancer risk evaluation values is the risk evaluation value calculated in step S1002 of FIG.
The result of determination in steps S1012 to S1014 in FIG. 13 is stored in the column for all cancer risk determination.
推奨検査期間の欄には、図13のステップS1023,S1025,S1027で設定された検査間隔である。
がん種別リスク評価の欄には、図14のステップS1103で算出されたがん種別リスク評価値であるリスク評価値(%)と、S1112〜S1114における判定の結果が格納される。
The column of the recommended inspection period is the inspection interval set in steps S1023, S1025, and S1027 in FIG.
In the column of cancer type risk evaluation, the risk evaluation value (%) that is the cancer type risk evaluation value calculated in step S1103 of FIG. 14 and the determination results in S1112 to S1114 are stored.
なお、評価ID「1506−25580」のレコードは、全がんリスク評価の結果であるので、図4のステップS209、図5のステップS307及び図9のステップS707(図13のステップS1031)で格納される情報である。また、評価ID「1506−30681」のレコードは、がん種別リスク評価の結果であるので、図8のステップS604及び図9のステップS724(図14のステップS1131)で格納される情報である。 Since the record with the evaluation ID “1506-25580” is the result of the overall cancer risk evaluation, it is stored in step S209 in FIG. 4, step S307 in FIG. 5, and step S707 in FIG. 9 (step S1031 in FIG. 13). Information. Further, since the record with the evaluation ID “1506-30683” is the result of the cancer type risk evaluation, it is information stored in step S604 in FIG. 8 and step S724 in FIG. 9 (step S1131 in FIG. 14).
(確定診断結果DB)
図24は、本実施形態に係る確定診断結果DBの構成例を示す図である。
確定診断結果DB124には、確定診断ID、結果受信日、確定診断医療機関ID、被検者ID、確定診断結果の各欄を有する。
確定診断IDの欄には、医療機関13における確定診断に対して一意に付与される識別番号である。
結果受信日の欄には、医療機関13から情報提供会社11が、対象となる確定診断の情報を受信した年月日が格納される。
確定診断医療機関IDの欄には、確定診断が行われた医療機関13の識別番号が格納される。
被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
確定診断結果の欄には、医療機関13における確定診断の結果が、がん種別に格納される。なお、図24の例では、子宮がんが「ステージI」であることを示している。
(Confirmed diagnosis result DB)
FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration example of a definitive diagnosis result DB according to the present embodiment.
The definitive
The column of the definitive diagnosis ID is an identification number uniquely given to the definitive diagnosis in the
In the result reception date column, the date on which the
In the column of the definitive diagnosis medical institution ID, the identification number of the
An identification number for linking with the
In the column of the definite diagnosis result, the definitive diagnosis result in the
確定診断結果DB124の各項目は、図8のステップS612及び図9のステップS732で医療機関サーバ4から送られた情報が格納されたものである。
Each item of the definite
(本人確認情報DB)
図25は、本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。
本人確認情報DB125は、検査番号、被検者ID、本人判定結果の各欄を有している。
検査番号の欄には、がん検査結果DB122とリンクするための識別番号が格納される。
被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
本人判定結果は、実施日、依頼者、DNA解析結果の各欄を有する。
実施日の欄には、図19のステップS1331におけるDNA情報に基づいた尿検体の本人判定が行われた年月日が格納される。
依頼者の欄には、DNA検査(本人判定処理)を依頼した保険会社12に関する情報が格納される。
DNA解析結果には、図19のステップS1322で送信されたDNA情報に基づいた尿検体の本人判定処理の結果が格納される。
(Personal identification information DB)
FIG. 25 is a diagram illustrating a configuration example of the personal identification information DB according to the present embodiment.
The identity
In the column of the examination number, an identification number for linking with the cancer
An identification number for linking with the
The identity determination result includes columns for an implementation date, a requester, and a DNA analysis result.
The implementation date column stores the date on which the identity determination of the urine sample based on the DNA information in step S1331 in FIG. 19 was performed.
In the requester column, information on the
In the DNA analysis result, the result of the identity determination process of the urine sample based on the DNA information transmitted in step S1322 of FIG. 19 is stored.
本人確認情報DB125において、検査番号、検査ID及び依頼者の各項目は、図19のステップS1301の前段階で送信され、格納された情報である。
In the personal
(標準検査間隔情報DB)
図26は、本実施形態に係る標準検査間隔情報DBの構成例を示す図である。
標準検査間隔情報DB126は、更新年月日、ステージ別がん発見件数及び次回全がん標準検査間隔の各欄を有している。
更新年月日の欄には、次回全がん標準検査間隔が更新された年月日が格納される。図26の例では、1年に1回更新されているが、これに限らない。
ステージ別がん発見件数の欄には、前回における標準検査間隔の更新から、今回の次回全がん標準検査間隔の更新の間での各ステージのがんの発見件数が格納される。
次回全がん標準検査間隔の欄には、ステージ別がん発見件数に基づいて算出された次回全がん検査の標準検査間隔が格納される。ここで、次回全がん標準検査間隔は、がんが存在していない人が次に行う定期検査の間隔である。
(Standard inspection interval information DB)
FIG. 26 is a diagram illustrating a configuration example of the standard inspection interval information DB according to the present embodiment.
The standard examination
The date of renewal of the next all cancer standard test interval is stored in the renewal date column. In the example of FIG. 26, it is updated once a year, but is not limited thereto.
In the column of the number of cancer detections by stage, the number of cancers detected in each stage from the previous update of the standard test interval to the update of the next all cancer standard test interval is stored.
In the column for the next all-cancer standard test interval, the standard test interval for the next all-cancer test calculated based on the number of cancer detections by stage is stored. Here, the next all cancer standard inspection interval is an interval of a periodic inspection performed next by a person who does not have cancer.
図27は、本実施形態に係る標準検査間隔の決定方法を説明するための図である。
図27において、曲線701は、前年(例えば、2015年)における各ステージの累積分布を示す曲線である。そして、曲線702は、今年(例えば、2016年)における各ステージの累積分布を示す曲線である。図27から、今年は、例えば、ステージI以下でがんが発見されている割合が低下し、全体として悪化している傾向にあることが分かる(紙面左側に曲線が移動すれば好転傾向にある)。このように、前年と比較して悪化傾向にあれば、情報提供サーバ1は、標準検査間隔を、例えば、6ヶ月短くし、逆に好転傾向にあれば、情報提供サーバ1は、標準検査間隔を、例えば、6ヶ月長くする(ただし、標準検査間隔は、予め上下限が設定されており、その範囲内で標準検査間隔の設定が行われる)。ちなみに、初年度では、臨床研究の結果による年間実績値に応じて、図26の次回全がん標準検査間隔の欄が設定される。
FIG. 27 is a diagram for explaining a method for determining a standard inspection interval according to the present embodiment.
In FIG. 27, a
標準検査間隔情報DB126の各項目は、図10のステップS801の段階で格納される情報である。
Each item of the standard inspection
(医療機関DB)
図28は、本実施形態に係る医療機関DBの構成例を示す図である。
医療機関DB51は、医療機関ID、医療機関名、診療可能がん種及び所在地の各欄を有する。
医療機関IDの欄には、医療機関13に対して一意に付与される識別番号が格納される。
医療機関名の欄には、対象となる医療機関13の名称が格納される。
診療可能がん種の欄は、対象となる医療機関13において、診療可能ながん種に関する情報が格納される。
所在地は、対象となる医療機関13の所在地である。
(Medical institution DB)
FIG. 28 is a diagram illustrating a configuration example of the medical institution DB according to the present embodiment.
The
An identification number uniquely assigned to the
The name of the target
In the column of cancer types that can be treated, information on cancer types that can be treated in the
The location is the location of the target
医療機関DB51の各項目は、図3のステップS104で格納される情報である。
Each item of the
(通知先情報DB)
図29は、本実施形態に係る通知先情報DBの構成例を示す図である。
通知先情報DB22は、申込ID、通知先氏名、続柄、通知手段の各欄を有している。
申込IDの欄には、被検者15が申し込んだ際に付与される識別番号が格納される。
通知先氏名の欄には、がん検査の結果を通知する際の通知対象者の氏名が格納される。
続柄の欄には該当する通知対象者の続柄が格納される。
なお、図29の例において、「山田花子」氏は、「山田太郎」氏と同じ申込IDを有しているため、「山田太郎」氏の関係者と認識される。続柄から「山田太郎」氏が被検者15本人であり、「山田花子」氏がその妻である。
通知手段は、検査結果の通知を行う手段としてメール、郵送、電話、訪問の各欄を有し、通知対象者が希望する手段については「1」が格納され、通知対象者が希望しない手段については「0」が格納される。
(Notification destination information DB)
FIG. 29 is a diagram illustrating a configuration example of a notification destination information DB according to the present embodiment.
The notification
In the column of application ID, an identification number assigned when the subject 15 applies is stored.
The name of the person to be notified when the result of the cancer test is notified is stored in the column of the name of the notification destination.
The relationship of the corresponding notification target person is stored in the relationship column.
In the example of FIG. 29, “Hanako Yamada” has the same application ID as “Taro Yamada”, and thus is recognized as a related person of “Taro Yamada”. From the relationship, “Taro Yamada” is 15 examinees, and “Hanako Yamada” is his wife.
The notification means has the fields of mail, mail, telephone, and visit as means for notifying the test result, “1” is stored for the means desired by the notification target person, and the means not desired by the notification target person Stores “0”.
図29の例では、被検者15本人である「山田太郎」氏は、メール及び郵送による検査結果の通知を希望し、その妻である「山田花子」氏は、メール及び電話による検査結果の通知を希望している。
なお、通知先情報DB22は、図11のステップS903で格納される情報である。
In the example of FIG. 29, “Taro Yamada” who is the subject 15 wants to notify the test result by mail and mail, and his wife “Hanako Yamada” I would like to be notified.
The notification
(本人確認情報DB)
図30は、本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。
本人確認情報DB23は、申込ID、被検者氏名及び本人確認フラグの各欄を有している。
申込IDの欄には、通知先情報とリンクするための識別番号が格納される。
被検者氏名の欄には、がん検査を行う被検者15の氏名が格納されている。
本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであるか否かを示すフラグが格納されている。本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであることが確認されている場合、「1」が格納され、尿検体が本人のものであることが確認されていない場合、「−」が格納される。
なお、本人確認情報DB23は、図11のステップS903で格納される情報である。
(Personal identification information DB)
FIG. 30 is a diagram illustrating a configuration example of the personal identification information DB according to the present embodiment.
The identity
In the column of application ID, an identification number for linking with the notification destination information is stored.
In the column of the subject name, the name of the subject 15 who performs the cancer test is stored.
A flag indicating whether or not the urine sample belongs to the person is stored in the column of the person confirmation flag. In the column of the person confirmation flag, “1” is stored when the urine sample is confirmed to be the person's own, and “−” is stored when the urine sample is not confirmed to be the person's own. Is stored.
The personal
本実施形態では、被検者15の尿検体に対する線虫の誘引行動・忌避行動の情報を基に、がんリスク評価を行っているが、被検者15から得られる生体情報であれば、線虫の誘引行動・忌避行動の情報に限らない。例えば、血液情報や、唾液から得られる情報等でもよい。
また、尿検体に対する線虫の誘引・忌避行動に基づくがん検査の他に、血液によるがん検査等、線虫を用いないがん検査に対しても、(浸襲・非浸襲な検査を問わず)本実施形態を適用できる。
In the present embodiment, cancer risk evaluation is performed based on information on nematode attracting behavior / repelling behavior on the urine sample of the subject 15, but if it is biological information obtained from the subject 15, It is not limited to information on attracting and repelling behavior of nematodes. For example, blood information or information obtained from saliva may be used.
In addition to cancer tests based on nematode attracting and repelling behavior on urine specimens, cancer tests that do not use nematodes such as blood cancer tests (invasion / non-invasive tests) This embodiment can be applied regardless of whether or not.
本実施形態によれば、がん検査を利用した保険を確立することができる。特に、本実施形態によれば、線虫を用いたがん検査を利用した保険を確立することができる。
線虫によるがん検査において、被検者15は、尿検体を提供するだけという非常に簡易で非浸襲な方法でがん検査をうけることができ、がん検査の受診促進につながるため、早期発見が可能となり、さらに、治療による完治率が向上する。そして、早期発見と、完治率の向上により、たとえ、がんが発見されたとしても早期の社会復帰、治療費の抑制といった安心を享受することができる。
According to this embodiment, insurance using a cancer test can be established. In particular, according to the present embodiment, insurance using a cancer test using a nematode can be established.
In the nematode cancer test, the subject 15 can receive the cancer test in a very simple and non-invasive manner by simply providing a urine sample, which leads to the promotion of the cancer test, Early detection becomes possible, and the cure rate by treatment improves. And by early detection and improvement of the complete cure rate, even if cancer is discovered, you can enjoy peace of mind such as early rehabilitation and curbing treatment costs.
また、本実施形態に係る保険によれば、生体情報を利用したがん検査により保険会社12はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。具体的には、本実施形態に係る保険によれば、線虫によるがん検査を利用することにより保険会社12はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。
さらに、線虫等による、生体情報を用いたがん検査により、がんリスクを評価できるので、加入時点でがんリスクがない場合は、保険会社12はがん経験者でも加入を受け付けることができる。これにより、保険会社12は売上を向上させることができる。
In addition, according to the insurance according to the present embodiment, the
Furthermore, cancer risk can be evaluated by cancer tests using biological information, such as nematodes, so that if there is no cancer risk at the time of enrollment, the
そして、がんリスク評価結果を保険会社12が把握できるので、保険会社12は、がん罹患リスクの高い被検者15へも能動的にサービスを提供することができる。これにより、保険会社12は売上を向上させることができる。
さらに、がんの治療中及び治療後においても、線虫によるがん検査(特に、がん種別検査)で、早期に転移、再発等を発見することができるため、保険会社12は、2次保険金の支払いを抑制することができる。
また、情報提供会社11は、多くの被検者15、保険会社12、医療機関13、検査センタ14に利用してもらうプラットフォーム型のビジネスを展開することができるので、安定かつ高収益のビジネスを展開することができる。
And since the
In addition, during and after cancer treatment, the
In addition, the
さらに、線虫によるがん検査を利用するため、保険事故リスクの低減に向けた簡単、迅速、低コスト及び早期発見が可能となる。
また、がん検査のリスク評価値に応じて、個別に適切な検査タイミングを被検者15に通知したり、がん検査の結果、陽性と判定された場合には、医療機関マッチング処理によって検索させた医療機関13を被検者15に紹介したりすることで、がん検査の受診率を向上させ、早期発見及び早期治療の促進を図ることができる。
そして、本人判定処理が行われることにより、尿検体のなりすましを防止することができ、モラルリスクを低下させることができる。
Furthermore, since the nematode cancer test is used, simple, quick, low cost and early detection for reducing the risk of insurance accidents becomes possible.
In addition, according to the risk evaluation value of the cancer test, if the test result is individually notified to the subject 15 or is determined to be positive as a result of the cancer test, a search is performed by a medical institution matching process. By introducing the
Then, by performing the identity determination process, it is possible to prevent impersonation of the urine sample and to reduce the moral risk.
なお、本実施形態によれば、全がん検査を行うことで、スクリーニングや、リスクの算出を実現することができる。また、本実施形態によれば、がん種別検査を行うことで、がん種毎に精度の高い検査や、リスクの算出を実現することができる。
また、本実施形態によれば、全がん検査を行った後、がん種別検査を行うことで、効率的ながん検査をすることができる。
そして、本実施形態の情報提供サーバ1は、算出されたリスク評価値(全がんリスク評価値)に応じて、被検者の検査期間を設定することで、がんのリスクに応じた動的かつ適切な検査期間でがん検査を行うことが可能となる。
According to the present embodiment, screening and risk calculation can be realized by performing a whole cancer test. In addition, according to the present embodiment, by performing a cancer type test, it is possible to realize a highly accurate test and risk calculation for each cancer type.
Moreover, according to this embodiment, after performing all cancer tests, an efficient cancer test can be performed by performing a cancer type test.
Then, the
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to having all the configurations described. In addition, a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、前記した各装置1〜6、各構成、機能、各部、各DB121〜126,21〜23,51等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図2に示すように、前記した各構成、機能等は、CPU102等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、HD(Hard Disk)に格納すること以外に、メモリ101や、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(Integrated Circuit)カードや、SD(Secure Digital)カード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
In addition, each of the above-described
In each embodiment, control lines and information lines are those that are considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily shown on the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are connected to each other.
1 情報提供サーバ
2 保険会社サーバ
3 端末
4 医療機関サーバ
5 医療機関マッチングサーバ
6 検査センタサーバ(検査サーバ)
11 情報提供会社
12 保険会社
13 医療機関
14 検査センタ
103 記憶装置(記憶部)
111 情報登録処理部
112 検査ステータス更新部
113 全がん処理部(リスク算出部、検査期間設定部)
114 がん種別処理部(リスク算出部)
115 本人判定処理部
121 被検者情報DB
122 がん検査結果DB
123 がんリスク評価結果DB
124 確定診断結果DB
125 本人確認情報DB
126 標準検査間隔情報DB
131 がんリスク評価モデル(リスク情報)
201 通知先設定画面
301 線虫
601 がん検査結果通知画面
Z 保険システム
DESCRIPTION OF
11
111 Information
114 Cancer type processing unit (risk calculation unit)
115 Identity
122 Cancer test result DB
123 Cancer risk assessment result DB
124 Definitive diagnosis result DB
125 Identification information DB
126 Standard inspection interval information DB
131 Cancer risk assessment model (risk information)
201 Notification
Claims (17)
前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、
前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、
を有することを特徴とする保険システム。 A test server that generates information about cancer based on biological material obtained from the subject;
A storage unit storing risk information indicating a relationship between information on the cancer and insurance risk is provided, and the information on the cancer acquired from the examination server is compared with the risk information in the storage unit. An information providing server for calculating the insurance risk;
Based on the insurance risk calculated by the information providing server, an insurance company server that sets insurance content;
An insurance system characterized by comprising:
前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。 The biological material is a subject's urine,
The insurance system according to claim 1, wherein the information about the cancer is a degree of nematode attracting behavior or repelling behavior with respect to the urine.
ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。 The insurance system according to claim 1, wherein the information on cancer is information on all cancer types.
ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。 The insurance system according to claim 1, wherein the information on cancer is information for each cancer type.
前記検査サーバは、
がん検査の結果、前記すべてのがん種について陽性であった場合、前記がん種毎に関する情報を生成する
ことを特徴とする請求項4に記載の保険システム。 The information on the cancer is information on each cancer type and information on all cancer types,
The inspection server
The insurance system according to claim 4, wherein when all cancer types are positive as a result of a cancer test, information on each cancer type is generated.
前記がん種毎に対する情報と、被検者の住所と、を基に、前記医療機関の抽出を行う医療機関マッチングサーバ
を有することを特徴とする請求項4に記載の保険システム。 At least medical institution information with information on cancer types that can be treated at medical institutions and information on locations,
The insurance system according to claim 4, further comprising a medical institution matching server that extracts the medical institution based on the information for each cancer type and the address of the subject.
算出した前記保険のリスクに応じて、被検者の検査期間を設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。 The information providing server includes:
The insurance system according to claim 1, wherein an inspection period of the subject is set according to the calculated insurance risk.
検査センタから送信された被検者本人のものと分かっている尿検体に関する情報と、検査対象となっている尿検体に関する情報と、を比較することで、前記検査対象となっている尿検体が前記被検者本人のものであるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項2に記載の保険システム。 The information providing server includes:
By comparing the information on the urine sample known to be the subject himself / herself transmitted from the examination center with the information on the urine sample to be examined, the urine sample to be examined is obtained. The insurance system according to claim 2, wherein it is determined whether or not the subject belongs.
前記検査サーバによって生成されたがんに関する情報を通知する通知先の情報を格納した記憶部を備え、前記保険のリスクに関する情報を前記通知先へ通知する
ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。 The insurance company server
The storage unit storing information on a notification destination for notifying information on cancer generated by the examination server, the information on the risk of the insurance is notified to the notification destination. Insurance system.
前記通知先の情報に前記被検者の情報が含まれていない場合、前記保険会社サーバが、前記通知先に前記保険のリスクに関する情報と通知した後、前記通知先が前記被検者に前記保険のリスクに関する情報を通知した旨の情報を受け付ける
ことを特徴とする請求項9に記載の保険システム。 The information of the notification destination can set information of a person different from the subject,
If the information of the subject is not included in the information of the notification destination, the insurance company server notifies the notification destination of information on the risk of the insurance, and then the notification destination notifies the subject of the subject. The insurance system according to claim 9, wherein information indicating that information on insurance risk has been notified is received.
被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出するリスク算出部と、
を有することを特徴とする情報提供サーバ。 A storage unit that stores risk information that shows the relationship between cancer information and insurance risk;
Based on the biological material acquired from the subject, the risk of the insurance is calculated by comparing the information on the cancer acquired from the test server that generates information on cancer with the risk information in the storage unit A risk calculator to
An information providing server characterized by comprising:
前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。 The biological material is a subject's urine,
The information providing server according to claim 11, wherein the information on the cancer is a degree of nematode attracting behavior or repelling behavior with respect to the urine.
ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。 The information providing server according to claim 11, wherein the information on cancer is information on all cancer types.
ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。 The information providing server according to claim 11, wherein the information on cancer is information for each cancer type.
を有することを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。 The information providing server according to claim 11, further comprising: an inspection period setting unit that sets an inspection period of the subject according to the calculated insurance risk.
被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する
ことを特徴とする保険リスク算出方法。 An information providing server having a storage unit storing risk information indicating a relationship between information about cancer and insurance risk,
Based on the biological material acquired from the subject, the risk of the insurance is calculated by comparing the information on the cancer acquired from the test server that generates information on cancer with the risk information in the storage unit Insurance risk calculation method characterized by
前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
ことを特徴とする請求項16に記載の保険リスク算出方法。 The biological material is a subject's urine,
The insurance risk calculation method according to claim 16, wherein the information on the cancer is a degree of nematode attracting behavior or repelling behavior with respect to the urine.
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