JP2019075071A - 保険料算定システム、保険料算定方法及びプログラム - Google Patents

保険料算定システム、保険料算定方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】認知症に適した基準で保険料を決定することができる保険料算定システム、保険料算定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】保険料算定システム120は、認知症保険への契約希望者が行った認知力テストの結果に基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する脳年齢推定部323と、推定した脳年齢に基づいて、契約希望者の保険料を決定する保険料決定部324と、を備える。【選択図】図5

Description

本発明は、認知症保険のための保険料算定システム等に関するものである。
一般に、生命保険などの保険においては、保険の契約希望者の契約時の実年齢に応じて保険料が決定されている(例えば特許文献1参照)。近年の保険商品として、認知症保険も発売されている。例えば、ある認知症保険では、アルツハイマー型などの認知症と診断され、時間や場所等の認識ができなくなるなどの症状が一定期間続いた場合に、保険金が支給されるように設計されている。
特開2011−165220号公報
認知症は、高齢なほどなりやすいと言われているが、若くてもなる。そのため、認知症保険について、他の生命保険と同様に、契約時の実年齢をもとに保険料を決定したのでは不十分となるおそれがある。
そこで、本発明は、認知症に適した基準で保険料を決定することができる保険料算定システム、保険料算定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る保険料算定システムは、認知症保険への契約希望者が行った認知力テストの結果及び契約希望者の脳画像の解析結果の少なくとも一方に基づいて契約希望者の脳年齢を推定する脳年齢推定部と、推定した脳年齢に基づいて契約希望者の保険料を決定する保険料決定部と、を備える。
本発明の一態様に係る保険料算定方法は、コンピュータによって実行される保険料算定方法であって、認知症保険への契約希望者が行った認知力テスト及び契約希望者の脳画像の解析結果の少なくとも一方の結果に基づいて契約希望者の脳年齢を推定することと、推定した脳年齢に基づいて契約希望者の保険料を決定することと、を含む。
本発明の一態様に係るプログラムは、保険料算定システムにネットワークを介して通信可能に接続された、認知症保険への契約希望者の情報通信端末において実行されるプログラムであって、情報通信端末を、
保険料算定システムより認知力テストを受信する手段と、
受信した認知力テストを契約希望者が情報通信端末で行った結果を、保険料算定システムに送信する手段と、
送信された認知力テストの結果に基づいて契約希望者の脳年齢を推定し、かつ、この推定した脳年齢に基づいて契約希望者の保険料を決定した保険料算定システムより、決定した保険料を受信する手段と、
して機能させる。
なお、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、1つの構成が有する機能が2つ以上の物理的構成により実現されても、2つ以上の構成の機能が1つの物理的構成により実現されてもよい。
本発明の保険料算定システム、保険料算定方法及びプログラムによれば、認知症に適した新たな基準で保険料を決定することが可能になる。
第1実施形態における保険料算定システム及び契約希望者の情報通信端末を含む情報処理システムの概略図である。 図1の情報通信端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図1の保険料算定システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 図1の保険料算定システムにおけるユーザ属性情報DBのレコードの一例を示す図である。 図1の保険料算定システムにおける保険料情報DBのレコードの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 認知力テストの一例を示す図である。 (A)は実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の得点分布(認知力テストの結果)を示す図であり、(B)は実年齢が30歳の健常者の得点分布(認知力テストの結果)を示す図である。 所定数のMCI患者の得点分布、実年齢が50歳の健常者の得点分布及び実年齢が60歳の健常者の得点分布と、有病率との関係を示す図である。 図1の情報通信端末及び保険料算定システムにおける処理の一例を示すフロー図である。 第2実施形態における保険料算定システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 契約希望者のMRI脳画像の一例を示す図である。 実年齢が60代の所定数の健常者の海馬の体積分布を示す図である。 (A)は実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の海馬体積分布を示す図であり、(B)は実年齢が30歳の健常者の海馬体積分布を示す図である。 図10の保険料算定システムにおける処理の一例を示すフロー図である。
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
<第1実施形態>
図1に示すように、情報処理システム100は、ユーザ(認知症保険への契約希望者)の情報通信端末110と、保険料算定システム120とがネットワーク130に接続可能に構成されている。保険料算定システム120は、認知症保険のための認知力テストを情報通信端末110に提供し、その認知力テストの結果から認知症保険の保険料を決定する情報処理装置である。保険料算定システム120は、一つ又は複数のコンピュータにより構成される。ネットワーク130は、LAN、WAN、有線あるいは無線のネットワーク、又は、インターネットなどで構成される。
情報通信端末110は、通信機能、表示機能及びカメラ機能等を有するコミュニケーション装置又はコンピュータで構成される。情報通信端末110は、例えば、携帯電話又はスマートフォン、PDA又はタブレット型のコンピュータといったモバイル端末で構成される。一例を挙げると、情報通信端末110は、iPhone(登録商標)ブランドのスマートフォンである。他の実施態様では、情報通信端末110は、デスクトップ型又はラップトップ型のコンピュータで構成される。情報通信端末110は、保険料算定システム120が提供する認知力テスト等のサービスを利用するためのソフトウェア(例えば、ウェブブラウザやアプリケーション)を有している。情報通信端末110は、認知症保険への契約希望者が認知力テストを行うのに使用される。契約希望者が行った認知力テストの結果は、情報通信端末110がネットワーク130を介して保険料算定システム120と通信することにより、保険料算定システム120に送信される。
図2は、情報通信端末110のハードウェア構成を示すブロック図である。情報通信端末110は、通信インタフェース200、ユーザインタフェース210、演算処理部220、記憶部230及びカメラ240を備えている。カメラ240は、例えば、契約希望者が認知力テストを行っている最中に契約希望者の顔を撮影する。
通信インタフェース200は、移動体通信用アンテナ201及び無線アンテナ202を有している。情報通信端末110は、移動体通信用アンテナ201を通じてネットワーク130に接続され、保険料算定システム120との間でデータ通信を行う。また、情報通信端末110は、無線アンテナ202を通じて例えばウエアラブルデバイスに接続され、ウエアラブルデバイスとの間でデータ通信を行う。無線アンテナ202は、例えば、Bluetooth(登録商標)や、NFCといった所定の規格に対応したものを用いることができる。
ユーザインタフェース210は、タッチパネル211及びマイクロフォン212を有している。タッチパネル211は、表示装置及び入力装置の両方の機能を備える。タッチパネル211の表示機能は液晶などのディスプレイにより構成され、ディスプレイの画面上に認知力テスト等が表示される。タッチパネル211の入力機能は、タッチセンサにより構成され、ディスプレイの画面上での契約希望者の指触操作(タップやスワイプなどの操作)を検知する。マイクロフォン212は、音声入力装置として機能する。その他、周知のように、ハードキーやボタン、スピーカーなどもユーザインタフェース210に含めることができる。
演算処理部220は、1つ以上のプロセッサからなり、CPUやMPU等によって構成される。演算処理部220は、各種入力に基づいて、記憶部230に記憶されたプログラム、モジュール及び/又は命令を実行することで、種々の機能部を動作させる。このプログラム等は、例えばネットワーク130を介してダウンロードされることで情報通信端末110にインストールされる。演算処理部220は、種々の機能部として、入力受付部221、送信部222、受信部223及び表示制御部224を有している。入力受付部221は、ユーザインタフェース210を介して契約希望者からの入力を受け付ける。例えば、入力受付部221は、タッチパネル211の操作により入力される、認知力テストに対する回答を受け付ける。送信部222は、通信インタフェース200を介して保険料算定システム120に種々の情報を送信する。例えば、送信部222は、入力受付部221で受け付けた、認知力テストに対する回答結果を移動体通信用アンテナ201を介して保険料算定システム120に送信する。受信部223は、通信インタフェース200を介して保険料算定システム120から種々の情報を受信する。例えば、受信部223は、保険料算定システム120から、認知力テスト及び決定した保険料を受信する。表示制御部224は、例えば、保険料算定システム120から受信した認知力テストなどの各種情報をタッチパネル211に表示させる。
記憶部230は、ハードディスクドライブ、SSD、RAMなどの記憶装置によって構成され、演算処理部220における処理の実行に必要な各種プログラムや、各種プログラムの実行に必要なデータ等を記憶する。記憶部230は、不揮発性メモリを含むことができ、不揮発性メモリは、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を備える。また、記憶部230は、保険料算定システム120が提供する認知力テスト等のサービスを利用するためのソフトウェアを記憶する。また、記憶部230は、契約希望者がユーザインタフェース210を介して入力した情報を記憶する。例えば、記憶部230は、契約希望者の生年月日、年齢、性別、身長、体重、住所地、職業、職種のほか、認知力テストに対する回答などの各種情報を記憶する。また、記憶部230は、カメラ240による撮影データを記憶するほか、保険料算定システム120から送信される各種情報を一時的に記憶する。
図3は、保険料算定システム120のハードウェア構成を示すブロック図である。保険料算定システム120は、通信インタフェース310、演算処理部320及び記憶部330を備えている。通信インタフェース310は、保険料算定システム120をネットワーク130に接続する。演算処理部320は、1つ以上のプロセッサからなり、CPUやMPU等によって構成される。演算処理部320は、各種入力に基づいて、記憶部330に記憶されたプログラム、モジュール及び/又は命令を実行することで、種々の機能部を動作させる。このプログラム等は、CD−ROMやUSBメモリなどの記憶媒体に記憶されるか、あるいはネットワーク130を介してダウンロードされることで、コンピュータにインストールされる。
記憶部330は、ハードディスクドライブ、SSD、RAMなどの記憶装置によって構成され、演算処理部320における処理の実行に必要な各種プログラムや、各種プログラムの実行に必要なデータ等を記憶している。記憶部330は、不揮発性メモリを含むことができ、不揮発性メモリは、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を備える。また、記憶部330は、保険料算定システム120において実行される方法を利用するためのソフトウェア(例えば、ウェブブラウザやアプリケーション)を記憶している。また、記憶部330は、ユーザ属性情報DB331及び保険料情報DB332を記憶している。
ユーザ属性情報DB331は、図4に示すように、契約希望者に対応付けて、契約希望者の年齢及び性別などの情報が記憶されている。ユーザ属性情報DB331に記憶される情報は、契約希望者からの事前の提供によって保険会社等のデータベースに登録された情報であってもよいし、あるいは、契約希望者によって情報通信端末110を通じて入力された情報であってもよい。
保険料情報DB332は、図5に示すように、脳年齢の所定範囲ごとに、互いに異なる保険料を規定したテーブル334を有している。脳年齢とは、現在の脳の状態を年齢で表した指標である。脳年齢は、必ずしも実年齢とは一致しない年齢である。このテーブル33では、脳年齢が31〜35歳の保険料を月額650円と規定している。また、テーブル334では、脳年齢を5歳ごとに分けて保険料を規定しているが、年齢幅はこれに限るものではなく、例えば1歳、3歳又は10歳等の所定範囲ごとに分けて、互いに異なる保険料を規定してもよい。テーブル334に規定された保険料は、詳細を後述するように、脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである。
再び図3に戻って説明するに、演算処理部320は、種々の機能部として、テスト提供部321、テスト結果取得部322、脳年齢推定部323、保険料決定部324及び保険料提示部325を備えている。
テスト提供部321は、通信インタフェース310を介して情報通信端末110に認知力テストを提供する。認知力テストとは、脳の認知機能をチェックするためのテストをいう。認知力テストの内容は、例えば、足し算や引き算などの計算、ストループ、N−Back、単語早記などを挙げることができるが、これらに限られない。具体例を挙げると、図6A及び6Bに示すような「順唱」及び「逆唱」に関するテスト、図6Cに示すような「ストループ」に関するテスト、図6D及び6Eに示すような「足し算」及び「引き算」に関するテスト、図6Fに示すようなN−Back(ここでは1-Back)に関するテスト、図6Gに示すような「即時再生」(単語想起)に関するテストである。これらのテストを任意に又はすべて組み合させることで、認知力テストを構成している。
テスト結果取得部322は、通信インタフェース310を介して情報通信端末110から認知力テストの結果を取得又は受信する。認知力テストの結果は、契約希望者が、テスト提供部321から提供された認知力テストについて、情報通信端末110のタッチパネル211及びマイクロフォン212を使用して回答したものである。認知力テストの結果は、例えば認知力テストに対する契約希望者の反応時間(回答時間)や正解数に基づいて、スコア化される(以下、このスコア化されたものを「認知力スコア」という。)。認知力スコアの情報は、記憶部330に一時的に記憶される。
脳年齢推定部323は、テスト結果取得部322が取得した認知力テストの結果に基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する。具体的には、脳年齢推定部323は、取得した認知力スコアに基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する。図7を用いて具体的に説明する。図7(A)は、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の得点分布(認知力スコア)を示している。この得点分布は、例えば20歳〜100歳までの全年齢について等しい数(例えば50人)の健常者が行った認知力テストの結果(認知力スコア)を正規分布として表したものである。また、図7(B)は、実年齢が30歳の健常者(例えば50人)が行った認知力テストの結果(認知力スコア)を正規分布として表したものである。ここで、例えば図7(A)に示すように、実年齢が50歳の契約希望者A氏の認知力スコアが70点だったとする。この70点の認知力スコアは、図7(B)に示すように、実年齢が30歳の健常者の平均スコアである。したがって、脳年齢推定部323は、この50歳の契約希望者A氏の脳年齢を30歳であると推定する。このように、脳年齢推定部323は、契約希望者の認知力スコアを、予め取得している複数の年齢にわたる健常者の認知力スコアの得点分布に参照し、その得点分布のうち、契約希望者の認知力スコアに最も近い平均スコアの得点分布を有する実年齢を、その契約希望者の脳年齢と推定する。なお、図7(A)及び(B)には、所定数(例えば50人)のMCI患者が行った認知力テストの認知力スコアの得点ゾーンも示している。MCI(Mild Cognitive Impairment: 軽度認知障害)とは、認知機能は低下しているが、日常生活には支障がない状態をいう。MCIは、認知機能が低下して日常生活に支障が出ている状態の認知症とは区別される。
保険料決定部324は、脳年齢推定部323が推定した脳年齢に基づいて、契約希望者の保険料を決定する。例えば、保険料決定部324は、脳年齢推定部323が推定した脳年齢を、保険料情報DB332のテーブル334に参照して、契約希望者の保険料を決定する。一例を挙げると、推定した脳年齢が31歳の場合、テーブル334における「脳年齢:31〜35歳」に該当するため、保険料として月額650円に決定される。保険料決定部324が決定した保険料の情報は、記憶部330に一時的に記憶される。
ここで、保険料情報DB332のテーブル334に規定された保険料は、脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである。この有病率の考慮について図8を例に説明する。図8は、図7と同様の図であり、ここでは有病率の説明のために3つの得点分布(正規分布)を示している。この3つの得点分布は、実年齢が50歳の健常者の得点分布N(μ50、σ50)、実年齢が60歳の健常者の得点分布N(μ60、σ60)及びMCI患者の得点分布N(μMCI、σMCI)である。μは平均であり、σは標準偏差である。図8に示すように、年齢(実年齢及び脳年齢)が60歳の有病率は、得点分布N(μ60、σ60)と得点分布N(μMCI、σMCI)とが重なる部分S60の面積によって表される。図8より、この面積は、50歳の有病率を表す、得点分布N(μ50、σ50)と得点分布N(μMCI、σMCI)とが重なる部分の面積よりも大きいことが分かる。これは、60歳の有病率は50歳の有病率よりも高いことを意味している。
脳年齢f(x)における有病率P(f(x))に関して、計算式を示すと、例えば以下のとおりである。
ここで、xは、実年齢である。なお、実年齢xと脳年齢f(x)との関係は、例えば以下のとおり表すことができる。
そして、有病率P(f(x))を考慮した脳年齢f(x)における保険料Y(x)は、例えば、以下のとおり表すことができる。
Y(x)=P(f(x))×R
ここで、Rは、均した通算の補償額である。
このようにして、脳年齢ごとに有病率を考慮した保険料を算出すると、1歳ごとの脳年齢で規定した保険料をテーブル334に記憶させることができる。あるいは、図5に示したように、テーブル334には、5歳ごとの脳年齢で規定した保険料を記憶させてもよい。この場合には、その年齢幅(例えば31歳〜35歳)における保険料の平均値をとればよい。このように、所定数のMCI患者が行った認知力テストの結果と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者が行った認知力テストの結果とに基づいて、脳年齢の所定範囲ごとの有病率を計算し、この計算した有病率を疾患リスクとして考慮して、脳年齢の所定範囲ごとの保険料をテーブル334に規定している。
保険料提示部325は、保険料決定部324が決定した保険料を情報通信端末110に提示する。例えば、保険料提示部325は、決定した保険料を通信インタフェース310を介して情報通信端末110に送信する。その結果、情報通信端末110は、決定した保険料を受信し、情報通信端末110の画面に、決定した保険料が表示される。詳細は言及しないが、同画面には、契約希望者が行った認知力テストの認知力スコアや、これに基づいて推定された脳年齢についても表示されてもよい。
なお、上述の保険料算定システム120は、上記機能を持つものであれば、特に制限はなく、クラウド・コンピューティングなどであってもよい。また、保険料算定システム120を複数のコンピュータによって構成する場合、例えば、演算処理部320の各機能部のためのコンピュータと、記憶部330の各データベース(331、332)のためのコンピュータとに分けることができる。また、演算処理部320の各機能部についてもコンピュータを分けることができる。例えば、テスト提供部321、テスト結果取得部322及び保険料提示部325のためのコンピュータ(ユーザとの直接インタフェースを果たすもの)と、脳年齢推定部323及び保険料決定部324のためのコンピュータ(前者のコンピュータと記憶部330のためのコンピュータとの仲介を果たすもの)とに分けることができる。
図9は、情報通信端末110及び保険料算定システム120における処理の一例を示すフロー図である。まず、保険料算定システム120は、契約希望者の情報通信端末110に認知力テストを送信し(S1000)、情報通信端末110がこれを受信する(S1001)。契約希望者が情報通信端末110にて認知力テストを行うと、情報通信端末110は、その結果を保険料算定システム120に送信し(S1002)、保険料算定システム120はこれを受信する(S1003)。保険料算定システム120は、受信した認知力テストの結果(認知力スコア)に基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する(S1004)。そして、保険料算定システム120は、この推定した脳年齢に基づいて、契約希望者の保険料を決定する(S1005)。このとき、保険料情報DB332のテーブル334を参照する(S1006)。その後、保険料算定システム120は、決定した保険料を情報通信端末110に送信し(S1007)、情報通信端末110は、これを受信する(S1008)。
このような本実施形態によれば、認知症保険に関して、認知症に適した基準(脳年齢)で保険料を決定することができる。なお、認知症保険の内容(保険期間や補償内容等)は、適宜設計することができる。例えば、保険期間を1年間として、1年後の再契約時に契約希望者に再度認知力テストを行わせ、その結果に応じて保険料を決定してもよい。あるいは保険期間を複数年としてもよい。また、認知症であると診断された場合に給付する保険金についても適宜設計することができ、さらには、給付するものに、見舞金のほか、薬などの直接的な物品での支払い、付帯サービスの割引特典などを追加することもできる。
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
例えば、有病率を計算する前提として、所定数のMCI患者が行った認知力テストの結果を用いたが、これに代えて、所定数の認知症患者が行った認知力テストの結果を用いることも可能である。
また、情報通信端末110として、契約希望者のものを前提としたが、情報通信端末110は、契約希望者に関連した装置であればよい。契約希望者に関連した装置とは、例えば、契約希望者が保険会社にて認知力テストを行う場合に、保険会社から契約希望者に貸与される装置をも含む趣旨である。
また、契約希望者がMCI又は認知症の状態でないことを前提に、契約希望者の認知力テストの結果に基づいて脳年齢を推定したが、保険料算定システム120は、その前に契約希望者がMCIの状態か否かを判断してもよい。例えば、保険料算定システム120は、契約希望者の認知力テストの結果(認知力スコア)が、MCI患者又は認知症患者が行った認知力テストの認知力スコアの得点ゾーン(参照:図7)に含まれるか、又はこの得点分布の平均(参照:図8)であるかどうかを判断してもよい。そして、そうでないと判断した場合には、保険料算定システム120は、上記のように脳年齢を推定する一方、そうであると判断した場合には、保険料算定システム120は、脳年齢を推定せず、契約希望者に通院することを勧める旨の情報を情報通信端末110に提供してもよい。
ところで、契約希望者ではない者が、契約希望者になりかわって認知力テストを受けることが想定される。そこで、これを防止するために、保険料算定システム120は、認知力テストに対して、なりすまし対策を実行してもよい。なりすまし対策の一例として、認知力テスト中の契約希望者の画像を用いる方法がある。具体例を挙げると、認知力テスト中に情報通信端末110のカメラ240で契約希望者の顔を撮影し、その撮影した画像を保険料算定システム120に送信する。保険料算定システム120は、受信した画像を解析して、年齢及び性別のデモグラを推定する。そして、保険料算定システム120は、この推定した年齢及び性別を、ユーザ属性情報DB331に記憶されている契約希望者の年齢及び性別と照合し、契約希望者本人であるか否かを判定する。
なりすまし対策の別の例としては、認知力スコアの異常を検知する方法もある。具体例を挙げると、保険料算定システム120は、契約希望者が行った認知力テストの認知力スコアが、同年代の健常者の認知力スコアに比べて異常に高い(例えば2σ以上の認知力スコア)か否かを判定する。そして、異常に高いと判定した場合には、保険料算定システム120は、認知力テストを行ったのは契約希望者本人ではない、と判定する。その他のなりすまし対策としては、例えば、保険料算定システム120が、契約希望者に免許証等の写真入り身分証明書の写真を提供する要求する。そして、保険料算定システム120は、契約希望者から提供された写真の画像を、認知力テスト中にカメラ240で撮影した契約希望者の画像と照合することで、契約希望者本人であるか否かを判定する。
<第2実施形態>
次に、第2実施形態について、第1実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第1実施形態との共通点については同一又は同様の符号を付して説明を省略する。
図10は、第2実施形態に係る保険料算定システム1120のハードウェア構成を示すブロック図である。図3に示した保険料算定システム120と同様に、保険料算定システム1120は、通信インタフェース1310、演算処理部1320及び記憶部1330を備え、記憶部1330は、ユーザ属性情報DB1331及び保険料情報DB1332を記憶している。保険料情報DB1332が有するテーブル1334は、図5に示したテーブル334と同様に、脳年齢の所定範囲ごとに、互いに異なる保険料を規定しており、この互いに異なる保険料は、脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものとなっている。演算処理部1320は、種々の機能部として、図3に示した演算処理部320と同様に、脳年齢推定部1323、保険料決定部1324及び保険料提示部1325を備えていると共に、さらに、脳画像解析部1326を備えている。
脳画像解析部1326は、契約希望者の脳画像を解析する。契約希望者の脳画像は、例えば、契約希望者が今回の保険契約に際して病院等の医療機関で撮影したもらったMRI脳画像である。脳画像解析部1326は、契約希望者の脳画像を解析することで、例えば、契約希望者の脳における、認知症に関連する特徴部位の体積を算出する。このような特徴部位は、代表的には海馬であるが、これに限らず、例えば、海馬傍回、縁上回、上前頭回、前帯状皮質、頭頂葉背側、側頭葉頂部、灰白質体積及び白質体積のいずれかを一つ以上含んでいてもよい。特徴部位と脳の機能との関係については広く知られているように、例えば、海馬は短期記憶、縁上回は作業記憶、上前頭回は実行機能、前帯状皮質は計算機能、頭頂葉背側は空間認知、側頭葉頂部は意味記憶などに影響があるが、これらが複合的に関係しあって各認知機能に影響を及ぼすことになる。脳画像の解析から各特徴部位の体積を算出する方法として、例えば、表面形態計測法である Surface-Based Morphometry (SBM)を用いた代表的なツールとしてFreeSurferの利用等があげられる。以下では、説明の便宜上、脳画像解析部1326が、契約希望者の海馬の体積を算出する例を説明する。
図11は、ある契約希望者のMRI脳画像1400を示している。脳画像解析部1326は、MRI脳画像1400を解析することで、左海馬1410Lの体積と右海馬1410Rの体積を算出し、その合計の体積を算出する。図12は、実年齢が60代の健常者の海馬の体積分布(正規分布)をしている。図12では、例えば図11の契約希望者が60代で、その算出した合計の海馬体積が「5865.83mm3」であった場合に、その契約希望者は同年代の体積分布の中で下位5%程度に位置することを例示している。脳画像解析部1326による解析結果(算出した海馬の体積の情報)は、記憶部1330に一時的に記憶される。
脳年齢推定部1323は、脳画像解析部1326による解析結果に基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する。図13を用いて具体的に説明する。図13(A)は、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の海馬体積分布を示している。この海馬体積分布は、例えば20歳〜100歳までの全年齢について等しい数(例えば50人)の健常者の脳画像の解析結果(海馬の体積の算出結果)を正規分布として表したものである。また、図13(B)は、実年齢が30歳の健常者(例えば50人)の脳画像の解析結果(海馬の体積の算出結果)を正規分布として表したものである。ここで、例えば図13(A)に示すように、実年齢が50歳の契約希望者B氏の海馬体積が8000mm3だったとする。この8000mm3の海馬体積は、図13(B)に示すように、実年齢が30歳の健常者の平均値である。したがって、脳年齢推定部1323は、この50歳の契約希望者B氏の脳年齢を30歳であると推定する。このように、脳年齢推定部1323は、契約希望者の海馬体積を、予め取得している複数の年齢にわたる健常者の海馬体積分布に参照し、その体積分布のうち、契約希望者の海馬体積に最も近い平均値の体積分布を有する実年齢を、その契約希望者の脳年齢と推定する。なお、図13(A)及び(B)には、所定数(例えば50人)のMCI患者の海馬体積ゾーンも示している。
保険料決定部1324は、脳年齢推定部1323が推定した脳年齢を、例えば、保険料情報DB1332のテーブル1334に参照して、契約希望者の保険料を決定する。テーブル1334に規定される保険料は、脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものであり、この有病率の考慮については、図8に関して説明したのと同様である。すなわち、図8の「スコア分布」、「得点分布」及び「認知力スコア」をそれぞれ「海馬体積分布」、「海馬体積分布」及び「海馬体積」と置き換えることができる。したがって、本実施形態においては、所定数の認知症患者又はMCI患者の脳画像の解析結果(海馬体積の算出結果)と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の脳画像の解析結果(海馬体積の算出結果)とに基づいて、脳年齢の所定範囲ごとの有病率が計算され、この計算した有病率を疾患リスクとして考慮して、脳年齢の所定範囲ごとの保険料をテーブル1334に規定している。
第1実施形態の場合と同様に、上述の保険料算定システム1120は、上記機能を持つものであれば、特に制限はなく、クラウド・コンピューティングなどであってもよい。また、保険料算定システム1120を複数のコンピュータによって構成する場合、例えば、演算処理部1320の各機能部のためのコンピュータと、記憶部1330の各データベース(1331、1332)のためのコンピュータとに分けることができる。また、演算処理部1320の各機能部についても複数のコンピュータを分けることができる。例えば、脳画像解析部1326のためのコンピュータと、脳年齢推定部1323及び保険料決定部1324のためのコンピュータと、保険料提示部1325のためのコンピュータとに分けることができる。
図14は、保険料算定システム1120における処理の一例を示すフロー図である。まず、保険料算定システム1120は、契約希望者の脳画像を解析する(S2000)。次いで、その解析結果に基づいて、契約希望者の脳年齢を推定する(S2001)。そして、この推定した脳年齢に基づいて、契約希望者の保険料を決定する(S2002)。このとき、保険料情報DB1332のテーブル1334を参照する(S2003)。したがって、本実施形態によっても、第1実施形態と同様に、認知症保険に関して、認知症に適した基準(脳年齢)で保険料を決定することができる。なお、上記同様に、本実施形態についても適宜変更することができる。
<変形例>
第1実施形態と第2実施形態とを組み合わることも可能である。一例を挙げると、脳年齢を推定する基礎データとして、認知症保険への契約希望者が行った認知力テストの結果と、この契約希望者の脳画像の解析結果との両方を用いることができる。この場合、どちらか一方に高い比重を置いて脳年齢を推定するようにしてもよい。また、脳年齢を推定する基礎データとして、契約希望者の海馬の体積の算出結果と海馬とは別の一以上の特徴部位の体積の算出結果との両方を用いてもよい。この場合、海馬の体積の算出結果に高い比重を置いて脳年齢を推定するとよい。これは、海馬は短期記憶に影響する箇所であり、短期記憶の衰えから他の認知ドメインの衰退に波及するからである。なお、図7で示した正規分布は1変量(認知力スコア)で表現されているが、これは多変量(例えば、認知力スコア及び海馬体積からなる2変量や、海馬体積及び海馬とは別の特徴部位の体積からなる2変量など)であっても同様である。
上述の脳年齢の概念を認知症保険の保険金の給付判定に用いることも可能である。例えば、認知症保険の契約者の脳年齢f(x)と判断される認知力スコアxがMCI患者の認知力スコアのスコア分布と重ね合わせたときにP(X > x) < 0.95などと設定できる閾値を超えた場合に、この契約者はMCIである確率が95%以上であるから保険金の給付に足る、という判定を行う。ここで、P(X > x)とは、脳年齢f(x)と判断される認知力スコアxがMCI患者の認知力スコアのスコア分布と重ね合わせたときの累積密度であり、また、閾値(ここでは95%)は例えば保険金の給付側が適宜設定することが可能である。そして、このような給付判定についても、上述の保険料算定システム(120、1120)で行うように設計することができる。なお、念のため付言すると、上述の保険料算定システム(120、1120)は、例えば上記の認知力テストを、MCIのリスク度合いを評価するために使用しているのであって、MCIの認定(確定診断)のために使用しているのではない。
100…情報処理システム、110…情報通信端末、120…保険料算定システム、130…ネットワーク、200…通信インタフェース、201…移動体通信用アンテナ、202…無線アンテナ、210…ユーザインタフェース、211…タッチパネル、212…マイクロフォン、220…演算処理部、221…入力受付部、222…送信部、223…受信部、224…表示制御部、230…記憶部、240…カメラ、310…通信インタフェース、320…演算処理部、321…テスト提供部、322…テスト結果取得部、323…脳年齢推定部、324…保険料決定部、325…保険料提示部、330…記憶部、331…ユーザ属性情報DB、332…保険料情報DB、334…テーブル、1120…保険料算定システム、1310…通信インタフェース、1320…演算処理部、1323…脳年齢推定部、1324…保険料決定部、1325…保険料提示部、1326…脳画像解析部、1330…記憶部、1331…ユーザ属性情報DB、1332…保険料情報DB、1334…テーブル、1400…MRI脳画像、1410L…左海馬、1410R…右海馬

Claims (14)

  1. 認知症保険への契約希望者が行った認知力テストの結果及び前記契約希望者の脳画像の解析結果の少なくとも一方に基づいて、当該契約希望者の脳年齢を推定する脳年齢推定部と、
    推定した脳年齢に基づいて、前記契約希望者の保険料を決定する保険料決定部と、
    を備えた、保険料算定システム。
  2. 脳年齢の所定範囲ごとに、互いに異なる保険料を規定したテーブルを記憶する記憶部を備え、
    前記保険料決定部は、推定した脳年齢を前記テーブルに参照して、前記契約希望者の保険料を決定する、請求項1に記載の保険料算定システム。
  3. 前記テーブルに規定された互いに異なる保険料は、所定数の認知症患者又はMCI患者が行った認知力テストの結果と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者が行った認知力テストの結果とに基づいて計算された、前記脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである、請求項2に記載の保険料算定システム。
  4. 前記テーブルに規定された互いに異なる保険料は、所定数の認知症患者又はMCI患者の脳画像の解析結果と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の脳画像の解析結果とに基づいて計算された、前記脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである、請求項2に記載の保険料算定システム。
  5. 前記契約希望者が入力可能な装置に前記認知力テストを提供するテスト提供部と、
    前記装置から前記認知力テストの結果を取得するテスト結果取得部と、を備え、
    前記脳年齢推定部は、取得した認知力テストの結果に基づいて、前記脳年齢を推定する、請求項1から3のいずれか一項に記載の保険料算定システム。
  6. 前記装置は、前記契約希望者に関連した情報通信端末であり、
    前記保険料算定システムは、前記情報通信端末とネットワークを介して通信可能に接続されている、請求項5に記載の保険料算定システム。
  7. 前記契約希望者の脳画像の解析結果は、前記契約希望者の脳における、認知症に関連する特徴部位の体積の算出結果を含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の保険料算定システム。
  8. コンピュータによって実行される保険料算定方法であって、
    認知症保険への契約希望者が行った認知力テストの結果及び前記契約希望者の脳画像の解析結果の少なくとも一方に基づいて、当該契約希望者の脳年齢を推定することと、
    推定した脳年齢に基づいて、前記契約希望者の保険料を決定することと、
    を含む、保険料算定方法。
  9. 脳年齢の所定範囲ごとに、互いに異なる保険料を規定したテーブルを記憶することをさらに含んでおり、
    前記契約希望者の保険料を決定することは、推定した脳年齢を前記テーブルに参照することを含む、請求項8に記載の保険料算定方法。
  10. 前記テーブルに規定された互いに異なる保険料は、所定数の認知症患者又はMCI患者が行った認知力テストの結果と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者が行った認知力テストの結果とに基づいて計算された、前記脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである、請求項9に記載の保険料算定方法。
  11. 前記テーブルに規定された互いに異なる保険料は、所定数の認知症患者又はMCI患者の脳画像の解析結果と、実年齢が複数の範囲にわたる所定数の健常者の脳画像の解析結果とに基づいて計算された、前記脳年齢の所定範囲ごとの有病率を考慮して算出されたものである、請求項9に記載の保険料算定方法。
  12. 前記契約希望者が入力可能な装置に前記認知力テストを提供することと、
    前記装置から前記認知力テストの結果を取得することと、をさらに含み、
    前記脳年齢の推定は、取得した認知力テストの結果に基づいてなされる、請求項8から10のいずれか一項に記載の保険料算定方法。
  13. 前記装置は、前記契約希望者に関連した情報通信端末であり、
    前記コンピュータは、前記情報通信端末とネットワークを介して通信可能に接続されている、請求項12に記載の保険料算定方法。
  14. 保険料算定システムにネットワークを介して通信可能に接続された、認知症保険への契約希望者の情報通信端末において実行されるプログラムであって、
    前記情報通信端末を、
    前記保険料算定システムより認知力テストを受信する手段と、
    受信した認知力テストを前記契約希望者が前記情報通信端末で行った結果を、前記保険料算定システムに送信する手段と、
    送信された認知力テストの結果に基づいて前記契約希望者の脳年齢を推定し、かつ、この推定した脳年齢に基づいて前記契約希望者の保険料を決定した前記保険料算定システムより、決定した保険料を受信する手段と、
    して機能させるプログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022045181A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 日本電気株式会社 契約支援装置、契約支援システム、及び契約支援方法
KR102561397B1 (ko) * 2022-08-19 2023-07-31 (주)휴먼아이티솔루션 디지털 헬스케어 서비스 상의 인지능력 관련 보험 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007286933A (ja) * 2006-04-18 2007-11-01 Jtb Corp 旅行計画提案システムとそれを実現するためのコンピュータプログラムとその方法
JP2010012176A (ja) * 2008-07-07 2010-01-21 Hamamatsu Photonics Kk 脳疾患診断システム
JP2013078552A (ja) * 2011-10-04 2013-05-02 Ibaraki Prefecture 脳機能を検査するシステム、方法及びプログラム
WO2015064665A1 (ja) * 2013-10-31 2015-05-07 株式会社アラヤ・ブレイン・イメージング 個人特性予測システム、個人特性予測方法及び記録媒体
JP2017522927A (ja) * 2014-06-03 2017-08-17 サムスン ライフ パブリック ウェルフェア ファウンデーションSamsung Life Public Welfare Foundation 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007286933A (ja) * 2006-04-18 2007-11-01 Jtb Corp 旅行計画提案システムとそれを実現するためのコンピュータプログラムとその方法
JP2010012176A (ja) * 2008-07-07 2010-01-21 Hamamatsu Photonics Kk 脳疾患診断システム
JP2013078552A (ja) * 2011-10-04 2013-05-02 Ibaraki Prefecture 脳機能を検査するシステム、方法及びプログラム
WO2015064665A1 (ja) * 2013-10-31 2015-05-07 株式会社アラヤ・ブレイン・イメージング 個人特性予測システム、個人特性予測方法及び記録媒体
JP2017522927A (ja) * 2014-06-03 2017-08-17 サムスン ライフ パブリック ウェルフェア ファウンデーションSamsung Life Public Welfare Foundation 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"7大生活習慣病入院一時給付保険「からだプラス」を販売開始", [ONLINE], JPN6021048917, 31 March 2017 (2017-03-31), ISSN: 0004656120 *
"新発売!認知症専用介護保険/安心介護認知症保険", [ONLINE], JPN6021048915, 22 March 2016 (2016-03-22), ISSN: 0004656121 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022045181A1 (ja) * 2020-08-27 2022-03-03 日本電気株式会社 契約支援装置、契約支援システム、及び契約支援方法
KR102561397B1 (ko) * 2022-08-19 2023-07-31 (주)휴먼아이티솔루션 디지털 헬스케어 서비스 상의 인지능력 관련 보험 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체

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