JP2019148993A - Member health condition management system and member health condition management method - Google Patents

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Abstract

To provide a member health condition management system and a management method that contribute to improvement of quality of life of members and employer effort by acquiring various health condition information of the members and processing material of the health condition to serve management of the health condition of the members.SOLUTION: A member health condition management system, comprises: a data table configuration unit 110 aggregating an amount of a plurality of members of a plurality of types of health condition information related to one member to configure a total member data table; a standard calculation formula generation unit 120 generating a health condition standard calculation formula on the basis of a standard value related to the plurality of types of the health condition information; and an individual determination data generation unit 130 comparing the plurality of types of the health condition information related to the one member in the total member data table with the type of the health condition information corresponding to the plurality of types of the health condition information related to the one member included in the health condition standard calculation formula to generate individual determination data related to the one member.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法、特に、集団に帰属する構成員個人の健康状態の把握と評価を容易にする構成員健康状態管理システム、その方法に関する。   The present invention relates to a member health condition management system and a member health condition management method, and more particularly, to a member health condition management system and method for facilitating the understanding and evaluation of individual member health conditions belonging to a group.

会社、工場等の集団に属する構成員の健康状態を的確に判断し疾病予兆情報の分析から、構成員のフィジカル面とメンタル面の双方の疾病を予防すること、さらには疾病後の職場、社会復帰を支援することは、構成員の福利厚生水準を保ち、かつ、生産性の向上、会社、所属組織への信頼の醸成・向上、働き方改革において先進的に取り組むという社会的評価の認知向上を図るための喫緊の課題である。   Preventing both physical and mental illnesses of members by accurately determining the health status of members belonging to groups such as companies and factories and analyzing disease predictor information. Supporting the return is to maintain the welfare level of the members, improve productivity, cultivate and improve trust in the company and organization, and raise awareness of social evaluations that are advanced in work style reform. It is an urgent task to plan.

各企業、団体がいわゆる健康経営に取り組むことにより、少子高齢化社会における課題である高齢者の職場での戦力化を安心安全に推進することができるだけでなく、医療費や介護費等の社会福祉費用の効率化が図られて健全な国家財政運営に資することができる。また、健康増進を通じた職場活性化や生産性の向上によって、企業、所属組織の生産性が向上して競争力、収益性、効率性、費用対効果が高まる効果が期待できる。これが普及すれば日本の産業競争力の飛躍的な向上に寄与する。   Not only can each company and group work on so-called health management, it can not only safely and safely promote the workforce of senior citizens in the workplace, which is an issue in an aging society with a declining birthrate, but also social welfare such as medical expenses and nursing costs. Cost efficiency can be improved, which can contribute to sound national financial management. In addition, by revitalizing the workplace and improving productivity through health promotion, it is expected that the productivity of companies and organizations will be improved and competitiveness, profitability, efficiency, and cost effectiveness will increase. If this spreads, it will contribute to a dramatic improvement in Japan's industrial competitiveness.

近年、健康経営が注目され、個人の健康管理グッズ、ITや健康デバイスを利用した各種のサービスが幅広く利用される。しかし、健康であるときも未病、罹病、罹病後のリハビリ、職場復帰、介護等のあらゆる健康状態を把握し状態に応じてよりQOL(生活の質)を高めるサポートの一元的な提供はなかった。さらに、企業や各種団体が健康経営を長期に継続して構成員の健康増進を安定的に図るためには、投資対効果の経済合理性が必須である。ところが、健康増進と生産性、業績、収益向上等の組織活動に及ぼす効果の検証ができるサービス、方法論は存在していない。そこで、健康増進が組織活動に及ぼす効果の検証できる機能を持つサービスが待ち望まれている。   In recent years, health management has attracted attention, and various services using personal health management goods, IT and health devices are widely used. However, even when healthy, there is no centralized support to understand all health conditions such as non-illness, illness, rehabilitation after illness, return to work, nursing care, etc., and improve QOL (quality of life) according to the state. It was. Furthermore, economic rationality of return on investment is indispensable for companies and various organizations to maintain healthy management for a long time and to stably promote the health of members. However, there is no service or methodology that can verify the effects on organizational activities such as health promotion, productivity, performance, and profit improvement. Therefore, a service having a function of verifying the effect of health promotion on organizational activities is desired.

さらに少子高齢化が進む我が国においては、今後高齢者の職場での戦力化が喫緊の課題であるものの、その実現のためには職場での認知症の発症や進行に備える体制が必須である。加えて、高齢者雇用の進展いかんにより職場での脳卒中、心筋梗塞等の増加が予想され、疾病予兆の把握、疾病予防の具体的な手段を持つことがリスクマネージメント、企業や組織の活動、及び高齢の構成員当人にとっても重要な問題になる。   In Japan, where the birthrate is declining and the population is aging, it is an urgent task to improve the workforce of the elderly in the future. However, in order to achieve this, a system to prepare for the onset and progression of dementia in the workplace is essential. In addition, the number of strokes and myocardial infarction in the workplace is expected to increase due to the progress of employment of the elderly, and risk management, activities of companies and organizations, etc. It becomes an important problem for the elderly members.

従前、生活改善は個人の問題と考えられていた。しかし、構成員個人の集合である組織を考えた場合、構成員の健康状態の良否が企業の働きやすさ、やりがい、雰囲気、プレゼンティーイズム、組織へのロイヤリティーによる生産性の悪化または改善、さらには企業であれば、その業績との関連性も示唆されるようになっている。それゆえ、敢えて個人の生活習慣の領域にも踏み込み、改善を促すべきと社会の要請が変化している。また、国や地方自治体においても、構成員の医療費の抑制、ストレスの緩和等の重要度は高まっている。そのため、様々な組織による構成員の健康管理問題への取り組みの良否、その結果としての構成員の健康改善は企業の社会的責任として捉えられ、経営責任、コンプライアンスの点からも重要度が増している。   Previously, life improvement was considered an individual problem. However, when considering an organization that is a group of individual members, the health of the members is determined by the company's ease of work, satisfaction, atmosphere, presentism, and deterioration or improvement in productivity due to organizational loyalty. If it is a company, its relevance to its performance has also been suggested. Therefore, the demands of society are changing so that people should dare to step into the area of personal habits and encourage improvement. In addition, in the national and local governments, the importance of reducing medical costs for members and mitigating stress is increasing. For this reason, the success or failure of various members' efforts to address health management issues, and the resulting improvement in the health of their members, are regarded as corporate social responsibilities, and they are becoming increasingly important from the standpoint of management responsibility and compliance. Yes.

このような経緯から、従前、構成員の健康状態を効率よく管理するシステム、方法が提案されてきた(特許文献1、2、及び3等)。しかしながら、従前のシステム、方法等にあっては、構成員個人の健康状態の分析は可能ではあるものの、集団内における健康状態の相対比較を必ずしも実現する構成ではなかった。近年、健康状態に関する統計データ等は頻繁に更新されることが多い。また、健康状態に関しての新しい指標、分析方法も開発されている。そうすると、最新の統計、検査手法を素早く取り入れて直近の情報を構成員に反映させることができれば、より改善効果が高まると期待される。   From such circumstances, systems and methods for efficiently managing the health status of members have been proposed (Patent Documents 1, 2, and 3 etc.). However, in the conventional system, method, etc., although it is possible to analyze the health status of individual members, it is not necessarily a configuration that realizes a relative comparison of health status within a group. In recent years, statistical data and the like regarding health conditions are frequently updated. In addition, new indicators and analysis methods for health status have been developed. Then, if the latest statistics and inspection methods can be taken in quickly and the latest information can be reflected in the members, the improvement effect is expected to increase.

そこで、国、種々の機関、組織が公表、保持しているデータを含め、ネットワーク上、非ネットワーク上に存在する各種の健康状態に関する資料の有効活用と、構成員の健康状態の管理を効率よく結びつけ、肥満、食習慣、運動不足、不適切な就業時間、睡眠状態、ストレス状態、喫煙、飲酒等の構成員個人の生活習慣にまで踏み込んだ生活習慣の改善指導、疾病予防のための種々の取り組みから構成員の個人の健康、未病、疾病、要介護等のそれぞれの状態の生活の質(QOL)の向上、並びに疾病及び重症化予防によるQOLの向上、改善、雇用者(企業)の取り組みの改善、さらには、部門全体等の構成員集団における改善に資する有効なシステム、方法等が望まれていた。   Therefore, effective utilization of various health data on networks and non-networks, including data published and held by the country, various organizations, and organizations, and efficient management of the health of members Linkage, obesity, eating habits, lack of exercise, inappropriate working hours, sleep status, stress status, smoking, drinking, etc. Improvement of quality of life (QOL) of each state such as individual health, non-disease, illness, nursing care required, etc. from the efforts, improvement of QOL by prevention of illness and seriousness, improvement of employer (company) There has been a demand for effective systems and methods that contribute to the improvement of initiatives and the improvement of member groups such as the entire department.

特開2010−191677号公報JP 2010-191677 A 特開2011−123579号公報JP 2011-123579 A 特開2016−206706号公報JP, 2006-206706, A

本発明は前記の点に鑑みなされたものであり、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用して加工することによって、構成員の健康状態の管理に結び付け構成員の生活の質(QOL)の改善及び雇用者(企業)の取り組みの改善に資するとともに、部門全体等の構成員集団における改善にも資する構成員健康状態管理システム、その管理方法を提供するものである。   The present invention has been made in view of the above points, and it is possible to manage the health status of members by acquiring various health status information of members belonging to the site and processing them using various health status materials. Provide a member health condition management system and management method that contributes to improving the quality of life (QOL) of tying members and improving the efforts of employers (corporates) as well as improvements in the member group of the entire department, etc. To do.

すなわち、第1の態様は、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成部と、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成部と、前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成部とを備えることを特徴とする構成員健康状態管理システムに係る。   That is, a 1st aspect is related with the data table structure part which comprises the total member data table by gathering a plurality of types of health state information regarding one member, and a plurality of types of health state information. A standard calculation formula generation unit that generates a health condition standard calculation formula based on a reference value, a plurality of types of health status information relating to one member in the total member data table, and included in the health status standard calculation formula An individual-specific determination data generating unit that generates the individual-specific determination data for the one member by comparing the plurality of types of health-state information regarding the one member with the corresponding types of health-state information. It relates to the member health condition management system.

第2の態様は、前記基準算定式生成部において、複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して前記健康状態基準算定式を生成する第1の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。   The second aspect is the first aspect in which the reference calculation formula generation unit generates the health condition reference calculation formula by executing multiple regression analysis using a predetermined reference value related to a plurality of types of health condition information as a variable. Related to the health management system.

第3の態様は、前記基準算定式生成部において、ウェブサイトをクローラしてウェブページを検出し前記ウェブページより複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出する第2の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。   According to a third aspect, in the second aspect, the reference calculation formula generation unit detects a web page by crawling a website and extracts predetermined reference values related to a plurality of types of health state information from the web page. Member health management system.

第4の態様は、前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成部と、前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較部とを備える第1ないし3のいずれかの態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。   In a fourth aspect, the first group determination data is generated by aggregating the individual determination data of each member for the members of the first group to which the one member belongs, and the members of the first group A group-specific determination data generation unit that generates second group determination data by aggregating the individual determination data of each member for members of a second group different from the first group determination data and the second group The member health state according to any one of the first to third aspects, further comprising an inter-group data comparison unit that compares the determination data and generates inter-group comparison data relating to the comparison between the first group and the second group. Related to management system.

第5の態様は、前記個人別判定データまたは集団間比較データを報知する報知部を備える第4の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。   A 5th aspect concerns on the member health state management system as described in a 4th aspect provided with the alerting | reporting part which alert | reports the said determination data classified by individual or the comparison data between groups.

第6の態様は、コンピュータ部が、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成ステップと、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成ステップと、前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成ステップとを処理することを特徴とする構成員健康状態管理方法に係る。   In the sixth aspect, the computer unit aggregates a plurality of types of health status information related to one member for a plurality of members to form a total member data table, and a plurality of types of health states A standard calculation formula generation step for generating a health condition standard calculation formula based on a reference value related to information, a plurality of types of health status information on one member in the total member data table, and the health status standard calculation formula Processing the individual determination data generation step of generating the individual determination data regarding the one member by comparing the plurality of types of health state information regarding the one member and the corresponding type of health state information The present invention relates to a member health condition management method.

第7の態様は、前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成ステップと、前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較ステップとを備える第5の態様に記載の構成員健康状態管理方法。   In a seventh aspect, the first group determination data is generated by aggregating the individual determination data of each member for the members of the first group to which the one member belongs, and the members of the first group A group-specific determination data generation step of generating second group determination data by aggregating the individual determination data of each member for members of a second group different from the first group determination data and the second group The member health condition management method according to the fifth aspect, comprising: an inter-group data comparison step that compares the determination data to generate inter-group comparison data relating to the comparison between the first group and the second group.

本発明の構成員健康状態管理システムによると、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用して加工できるため、効率よく構成員の健康状態の管理に結び付けることができる。そして、構成員の生活の質(QOL)の改善、及び管理者、雇用者(企業等)の取り組みの改善に貢献可能となる。さらには、構成員の属する集団全体での健康状態の管理も容易となる。   According to the member health status management system of the present invention, since various health status information of members belonging to the member can be obtained and processed using various health status materials, the health status of the member can be efficiently managed. be able to. And it becomes possible to contribute to the improvement of the quality of life (QOL) of members and the improvement of the efforts of managers and employers (businesses, etc.). Furthermore, the health status of the entire group to which the members belong can be easily managed.

加えて、本発明の構成員健康状態管理方法によると、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得及び各種の健康状態に関する資料の活用の自動化等により低コストとしながらも質の高いサービスの提供が可能となる。   In addition, according to the member health condition management method of the present invention, it is possible to obtain a high quality service at a low cost by acquiring various health condition information of member members and automating utilization of various health condition materials. Provision is possible.

第1実施形態の構成員健康状態管理システムの概略構成図である。It is a schematic block diagram of the member health state management system of 1st Embodiment. 総構成員データテーブルの概要図である。It is a schematic diagram of a total member data table. 第2実施形態の構成員健康状態管理システムの概略構成図である。It is a schematic block diagram of the member health state management system of 2nd Embodiment. 第1実施形態の構成員健康状態管理方法の工程図である。It is process drawing of the member health condition management method of 1st Embodiment. 第2実施形態の構成員健康状態管理方法の工程図である。It is process drawing of the member health condition management method of 2nd Embodiment.

はじめに図1を用い第1実施形態の構成員健康状態管理システム1について説明する。ここで、本発明における「構成員」とは、企業(会社、工場、事業所、施設)等の従業員、自治体・各種団体の職員、地域住民、NPO等の所定の集団に属する者、各種の学校の学生・生徒・児童、介護施設等の入居者等であり、何らかの「集団に帰属する者」として定義する。   First, the member health condition management system 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. Here, the “member” in the present invention refers to an employee of a company (company, factory, office, facility) or the like, a staff member of a local government or various organizations, a local resident, a person belonging to a predetermined group such as an NPO, or the like. A student / student / child of a Japanese school, a tenant of a nursing care facility, etc., and is defined as some sort of “person belonging to a group”.

構成員健康状態管理システム1において、インターネット回線10(ネットワーク)に各種の端末11,12が接続される。同インターネット回線10にウェブサイトのサーバ21,22も接続される。そして、同インターネット回線10に本発明の主要な処理を実行するためのコンピュータ部100が接続されている。このように、構成員健康状態管理システム1では、有線または無線のネットワーク網を通じて各種の機器が接続される。端末11,12及びサーバ21,22の表記は図示上の便宜から2個とした。現実的には、インターネット回線10への接続個数は複数である。   In the member health condition management system 1, various terminals 11 and 12 are connected to the Internet line 10 (network). Website servers 21 and 22 are also connected to the Internet line 10. A computer unit 100 for executing the main processing of the present invention is connected to the Internet line 10. Thus, in the member health condition management system 1, various devices are connected through a wired or wireless network. The notations of the terminals 11 and 12 and the servers 21 and 22 are two for convenience of illustration. Actually, there are a plurality of connections to the Internet line 10.

端末11,12は、歩数計、血圧計、体温計、心拍計、血糖値計、疲労度測定器、睡眠活動量計、加速度計等の人体の状態を計測できる機器であり、スマートフォン、タブレット等も含まれる。そこで、前述の機器を通じて構成員の人体の状態を継時的に計測した結果はインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。なお、端末11,12の情報は、インターネット回線10を経由せず直接コンピュータ部100へ送信されることもある。   The terminals 11 and 12 are devices that can measure the state of the human body, such as a pedometer, blood pressure monitor, thermometer, heart rate monitor, blood glucose meter, fatigue level measuring device, sleep activity meter, and accelerometer. included. Therefore, the result of continuously measuring the state of the human body of the member through the above-described device is transmitted to the computer unit 100 through the Internet line 10. Note that the information of the terminals 11 and 12 may be transmitted directly to the computer unit 100 without going through the Internet line 10.

また、端末11,12は、尿検査、血液検査、視力検査、聴力検査、心電図検査、呼吸量検査、レントゲン検査、内視鏡検査、細菌・ウイルス感染検査、DNA検査(ゲノム分析)、血管内壁検査等を実施する医療機関及び各種検査機関(これら機関のコンピュータ、サーバ)も含まれる。端末である医療機関等のコンピュータまたはサーバに蓄積された構成員の人体の状態を計測した検査結果、診断報酬明細書、電子カルテ、お薬手帳等の情報もインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。   Terminals 11 and 12 are urine test, blood test, vision test, hearing test, electrocardiogram test, respiratory test, X-ray test, endoscopy, bacterial / virus infection test, DNA test (genome analysis), blood vessel inner wall It also includes medical institutions that perform inspections and various inspection institutions (computers and servers of these institutions). Information such as examination results, diagnostic remuneration statements, electronic medical records, medicine notebooks, etc., measured on the state of members' bodies accumulated in a computer or server of a medical institution as a terminal is also transmitted to the computer unit 100 through the Internet line 10. Is done.

これに加え、構成員の管理者(企業の雇用者等)及び情報セキュリティ、コンプライアンス、ストレスチェック等を委託する業務委託先や産業医並びに健康保険組合が保有する作業負荷に係る就労時間、喫煙歴、車両運転時間、機械操作時間、危険作業従事時間、ストレス状態の判定に係るパソコンの打鍵状態記録、作業内容、ウェブ検索履歴、メール送受信状況分析、移動距離や時間、在籍場所履歴、コンタクト人員数等の労務に関するデータを蓄積した企業のコンピュータ、サーバも端末11,12に含まれる。これらの労務管理上の結果もインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。   In addition to this, working hours and smoking history related to the workload of the members' managers (employees, etc.) and outsourcing contractors and industrial physicians entrusted with information security, compliance, stress checks, etc. and the health insurance association , Vehicle operation time, machine operation time, dangerous work engagement time, personal computer keystroke recording related to stress state determination, work content, web search history, email transmission / reception status analysis, travel distance and time, enrollment history, number of contacts Also included in the terminals 11 and 12 are computers and servers of companies that have accumulated data relating to such labor. These labor management results are also transmitted to the computer unit 100 through the Internet line 10.

ウェブサイト25のサーバ21には、ウェブページ31のデータが格納されており、ウェブサイト26のサーバ22には、ウェブページ32のデータが格納されている。そのため、インターネット回線10へアクセス可能であれば、ウェブページ31,32等の閲覧が可能である。むろん、ウェブサイト、ウェブページの数は図示に限らず複数である。これらのウェブサイト、ウェブページとは、後述するように健康状態に関する情報が掲載されている内容に限られる。   The server 21 of the website 25 stores data of the web page 31, and the server 22 of the website 26 stores data of the web page 32. Therefore, if the Internet line 10 is accessible, the web pages 31, 32, etc. can be browsed. Of course, the number of websites and web pages is not limited to that shown in the figure. These websites and web pages are limited to the contents on which information on the health condition is posted as described later.

ここで、健康状態情報とは、構成員の身体の状態を定量的に把握可能な指標である。例えば、歩数計による1日の歩行数、血圧計による高低血圧、1日の血圧変動、体温計による体温変化、心拍数の変動、一定期間内の血糖値の変動、生理不順(体温変化)、疲労度測定器による疲労の蓄積、睡眠活動量計による睡眠の質と時間、加速度計による運動量である。また、尿検査による尿中の糖及びタンパク質量、血液検査による血糖値(一日の変化)、血球量、コレステロール値、肝機能、抗体値、性ホルモン量、視力検査による視力の値、聴力検査による聴力の高低、心電図検査による心音、不整脈の検出、呼吸量検査による呼気体積、レントゲン検査による肺、骨の異常検出、内視鏡検査による食道、胃、直腸の荒れ具合、細菌・ウイルス感染検査による感染の種類と感染の程度、DNA検査(ゲノム分析)による病気になりやすいゲノム配列の有無と発症リスク分析等である。さらには、月間就労時間、喫煙歴(喫煙年数)、月間車両運転時間、月間機械操作時間、月間危険作業従事時間等の労務管理し得る時間や期間の情報である。   Here, the health condition information is an index capable of quantitatively grasping the physical condition of the member. For example, the number of walks per day with a pedometer, high and low blood pressure with a sphygmomanometer, fluctuations in blood pressure with a sphygmomanometer, changes in body temperature with a thermometer, fluctuations in heart rate, fluctuations in blood sugar levels within a certain period, irregular physiology (changes in body temperature), fatigue It is the accumulation of fatigue by a degree meter, the quality and time of sleep by a sleep activity meter, and the amount of exercise by an accelerometer. In addition, urine sugar and protein levels by urinalysis, blood glucose levels by blood test (daily changes), blood cell volume, cholesterol levels, liver function, antibody levels, sex hormone levels, visual acuity values by visual acuity tests, audiometry Level of hearing by ECG, heart sound by ECG, detection of arrhythmia, expiration volume by respiratory test, lung and bone abnormality by X-ray examination, esophageal, stomach, rectal roughness by endoscopy, bacterial / viral infection test The type of infection and the degree of infection, the presence or absence of a genomic sequence that is likely to cause illness by DNA testing (genome analysis), and risk analysis. Furthermore, it is information on time and period in which labor management can be performed such as monthly working hours, smoking history (smoking years), monthly vehicle operation time, monthly machine operation time, and monthly dangerous work engagement time.

具体的な数値として表される指標については、その数値が用いられる。不整脈の有無等の相対的な良否に委ねられる指標については、例えば3段階(高リスク:3点、中リスク:2点、低リスク:1点)、または該否判定(+1または−1)等の区分化した数値点数が予め付与される。このように、個別の健康状態情報は全て数値化される。こうすると、コンピュータ部100における各種演算の処理は容易となる。   For an index expressed as a specific numerical value, the numerical value is used. As for the index that is entrusted to relative quality, such as the presence or absence of arrhythmia, for example, three stages (high risk: 3 points, medium risk: 2 points, low risk: 1 point), or the determination (+1 or -1) The segmented numerical points are given in advance. Thus, all the individual health condition information is digitized. In this way, various calculation processes in the computer unit 100 are facilitated.

インターネット回線10に接続されるコンピュータ部100には、CPU等のプロセッサ、ASIC、FPGA等を実装し演算機能を有する演算部101、前述の健康状態情報に関する各種データ及び必要なプログラムを記憶する記憶部102(ROM,RAM,HDD,SSD等を含む。)が備えられる。また、処理後の結果のデータを構成員及び雇用者等に出力する出力部300も備えられる。出力部300は報知部であり、いわゆる個人や後述の集団、組織に結果を通知してその改善を促すレコメンド機能等も担う。さらに、図示しないものの適宜データの入出力のインターフェース、データの読み取りを行う読取部、バッファ、ディスプレイ等の表示部も備えられる。一般にコンピュータ部100は、公知のパーソナルコンピュータまたはサーバ等により構成される。   A computer unit 100 connected to the Internet line 10 includes a processor such as a CPU, an ASIC, an FPGA, etc., and a calculation unit 101 having a calculation function. 102 (including ROM, RAM, HDD, SSD, etc.). Moreover, the output part 300 which outputs the data of the result after a process to a member, an employer, etc. is also provided. The output unit 300 is a notifying unit, and also has a recommendation function for notifying a so-called individual, a group or organization described later, and promoting the improvement. In addition, although not shown, an appropriate data input / output interface, a reading unit for reading data, a display unit such as a buffer, a display, and the like are also provided. In general, the computer unit 100 is configured by a known personal computer or a server.

第1実施形態のコンピュータ部100(及び演算部101)は、データテーブル構成部110、基準算定式生成部120、及び個人別判定データ生成部130に対応する。コンピュータ部100に備えられる記憶部102は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別判定データ(D3)等の各種データを記憶する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶する。   The computer unit 100 (and the calculation unit 101) of the first embodiment corresponds to the data table configuration unit 110, the reference calculation formula generation unit 120, and the individual determination data generation unit 130. The storage unit 102 included in the computer unit 100 stores various data such as a total member data table (D1), a health condition standard calculation formula (D2), and individual determination data (D3). It also stores various data and programs necessary for system operation.

出力部300は、コンピュータ部100(及び演算部101)における演算結果、すなわち、構成員個人への通知、及び構成員の雇用者(企業)へデータを比較した結果等の各種情報を出力(送信)する。具体的には、紙に印刷するプリンタ、構成員個人に電子メール、メッセージアプリケーション等により通知するメールサーバ、企業の人事、総務担当、産業医、一部の情報については各種の健康増進、疾病予防、医療、介護を担う各種外部機関のサーバに通知する、管理サーバ等の適宜である。以下、各部を説明する。   The output unit 300 outputs (sends) various information such as a calculation result in the computer unit 100 (and the calculation unit 101), that is, a notification to individual members and a result of comparing data to the member's employer (company). ) Specifically, a printer that prints on paper, a mail server that notifies individual members by e-mail, message applications, etc., corporate personnel, general affairs, industrial physicians, and some information on various health promotion and disease prevention It is appropriate as a management server or the like for notifying a server of various external organizations responsible for medical care and nursing care. Hereinafter, each part will be described.

データテーブル構成部110は、まず、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を集める。健康状態情報の集約は前述のとおり、各端末11,12よりインターネット回線10を通じて、もしくは直接コンピュータ部100に入力される。そして、データテーブル構成部110は複数の構成員分の複数種類の健康状態情報を集約し、該当する構成員分の総構成員データテーブル(D1)を構成する。当該総構成員データテーブル(D1)は記憶部102に記憶(格納)する。   The data table configuration unit 110 first collects a plurality of types of health condition information regarding one member. As described above, the aggregation of the health condition information is input from the terminals 11 and 12 to the computer unit 100 through the Internet line 10 or directly. Then, the data table configuration unit 110 aggregates a plurality of types of health status information for a plurality of members, and configures a total member data table (D1) for the corresponding members. The total member data table (D1) is stored (stored) in the storage unit 102.

図2の概要図は総構成員データテーブル(D1)の一例であり、行列よりなる表である。この例によると、行に対象となる構成員の「性別(男性:M,女性:F)」、「年齢(歳)」、「身長(cm)」、「体重(kg)」、「1日の平均歩数(歩)」、「1日の平均睡眠時間(時間)」、「1か月間の就労時間(時間)」等の健康状態情報の項目が集約される。図2には具体的に示してはいないものの、各種の健康状態情報についての集約の時点が問題となる。そこで、健康状態情報毎にその取得の「年月日」、さらには必要に応じて時刻も各項目に付加される。   The schematic diagram of FIG. 2 is an example of the total member data table (D1), and is a table composed of a matrix. According to this example, “Gender (male: M, female: F)”, “age (year)”, “height (cm)”, “weight (kg)”, “1 day” Items of health status information such as “average number of steps (steps)”, “average daily sleeping hours (hours)”, and “monthly working hours (hours)” are collected. Although not specifically shown in FIG. 2, the time of aggregation of various health condition information becomes a problem. Therefore, for each health condition information, the “date of month” of the acquisition and, if necessary, the time are added to each item.

そして、列に各構成員別の前記の健康状態情報の項目の数値も集約される。この結果、健康状態情報の項目と構成員の状態が対応する表として一覧可能となる。また、全て数値化されているため事後の加工(データ処理)も容易である。総構成員データテーブル(D1)を構成する健康状態情報の項目は、図示の表に限られることはなく、任意であり必要に応じて取捨選択され、組み替えることができる。例えば、構成員の管理者、雇用者の業種により、または重点項目により適宜変更される。例えば、血中コレステロール値(その評価点)等の健康状態情報の追加も可能である。   The column also summarizes the numerical values of the items of the health status information for each member. As a result, it is possible to list the items of the health state information and the member states as corresponding tables. In addition, since everything is digitized, subsequent processing (data processing) is easy. The items of the health condition information constituting the total member data table (D1) are not limited to the table shown in the figure, and can be arbitrarily selected and rearranged as necessary. For example, it is appropriately changed depending on the manager of the member, the type of business of the employer, or the priority item. For example, health status information such as blood cholesterol level (its evaluation score) can be added.

基準算定式生成部120は、前述の複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)を生成する。健康状態基準算定式(D2)の生成は限定されることはなく、健康状態情報毎の所定の基準値を活用する限り適宜である。例えば、健康状態情報毎の所定の基準値と、個々の構成員の健康状態情報の検査値等との乖離量の集計等が勘案される。ただし、このような集計としてしまうと、個々の健康状態情報の寄与量等が埋没してしまい最終的な評価が難しくなる場合もある。   The reference calculation formula generation unit 120 generates a health condition reference calculation formula (D2) based on the reference values related to the plurality of types of health condition information described above. The generation of the health condition standard calculation formula (D2) is not limited, and is appropriate as long as a predetermined standard value for each health condition information is utilized. For example, taking into account the amount of divergence between a predetermined reference value for each health condition information and a test value or the like of each member's health condition information. However, if such a total is used, the contribution amount of each health condition information is buried, and the final evaluation may be difficult.

さらに正確に、構成員個人の総合的な健康状態情報の把握に際し、複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式(D2)を生成することができる。健康状態基準算定式(D2)は記憶部102に記憶(格納)される。   More precisely, when comprehending the overall health status information of individual members, multiple regression analysis is performed using a predetermined reference value regarding a plurality of types of health status information as a variable to generate a health status criteria calculation formula (D2) be able to. The health condition standard calculation formula (D2) is stored (stored) in the storage unit 102.

例えば、健康状態基準算定式(D2α)とそのスコア値(S)を求めるに際し、健康状態情報の中から「BMI」、「診断時の収縮期血圧」、「診断時の拡張期血圧」、「診断時の空腹期血糖値」を選択する。この場合、基準算定式生成部120は、「構成員(M)のスコア値(S)={α1×BMI+α2×診断時の収縮期血圧+α3×診断時の拡張期血圧+α4×診断時の空腹期血糖値+α0}」とする健康状態基準算定式(D2)を生成する。式中、α1、α2、α3、α4は係数であり、α0は定数である。 For example, when calculating the health condition reference formula (D2α) and its score value (S M ), “BMI”, “systolic blood pressure at diagnosis”, “diastolic blood pressure at diagnosis” from the health condition information, Select “Fasting blood glucose level at diagnosis”. In this case, the reference calculation formula generation unit 120 determines that “the score value (S M ) of the member (M) = {α1 × BMI + α2 × systolic blood pressure at diagnosis + α3 × diastolic blood pressure at diagnosis + α4 × hungry at diagnosis” The health condition standard calculation formula (D2) is generated as “stage blood glucose level + α0}”. In the formula, α1, α2, α3, and α4 are coefficients, and α0 is a constant.

もしくは、健康状態基準算定式(D2β)とそのスコア値(S)を求めるに際し、健康状態情報の中から「BMI」、「1日の平均歩数」、「1日の平均睡眠時間」を選択する。この場合、基準算定式生成部120は、「構成員(M)のスコア値(SM2)={β1×BMI+β2×1日の平均歩数+β3×1日の平均睡眠時間+β0}」とする健康状態基準算定式(D2)を生成する。式中、β1、β2、β3は係数であり、β0は定数である。 Alternatively, when obtaining the health condition standard calculation formula (D2β) and its score value (S M ), select “BMI”, “average daily steps”, and “average sleep time per day” from the health status information. To do. In this case, the reference calculation formula generation unit 120 sets the health state as “score value (S M2 ) of member (M) = {β1 × BMI + β2 × average daily step count + β3 × daily average sleep time + β0}”. A reference calculation formula (D2) is generated. In the formula, β1, β2, and β3 are coefficients, and β0 is a constant.

基準算定式生成部120における基準値の算出については、さらに次のとおり補足することができる。例えば、20歳で健診データがすべて基準値内(しかも、例えば基準値内であって更に中央値±10%以内)の人のスコアを800点、すべて基準値から外れた人のスコア値を200〜0点(外れ程度に応じて)として決定する。そこに24時間バイタルデータや遺伝子検査の結果(これらを総称してその他の健康状態情報と言う。)を加味して、基準値を0〜1000点の幅に設定する。   The calculation of the reference value in the reference calculation formula generation unit 120 can be further supplemented as follows. For example, at the age of 20, all the medical examination data are within the reference value (and, for example, within the reference value and within the median value ± 10%), the score of 800 points, the score value of all the people who are outside the reference value Determined as 200 to 0 points (depending on the degree of deviation). Taking into account the results of 24-hour vital data and genetic tests (collectively referred to as other health condition information), the reference value is set to a range of 0 to 1000 points.

上記で定めたスコア値から外れる人の評価項目毎の減点算定式を使って、基準算定式生成部120は個人のスコア値を算定する算定式を求め、個人別の健診データ、その他の健康状態情報の入力を通じて最終スコア値を算定する。   Using the deduction calculation formula for each evaluation item of the person who deviates from the score value defined above, the standard calculation formula generation unit 120 obtains a calculation formula for calculating the individual's score value, and the individual medical examination data and other health The final score value is calculated through the input of state information.

重回帰分析は、まず簡易的に説明変数を固定する。そして、ある個人のスコア値が重回帰式の係数と定数をどの値にすれば、算定された個人別スコアに最も近づくかを計算し、その結果から再計算して、説明変数のどれがどのくらいその個人に効いているかを判定するために活用する。   In the multiple regression analysis, first, explanatory variables are simply fixed. Then, the value of the score and the constant of the multiple regression equation for a certain individual is calculated as to the closest to the calculated individual score, recalculated from the result, and how much of the explanatory variable is Use it to determine if it works for that individual.

基準算定式生成部120における健康状態基準算定式(D2)の生成に際し、健康状態情報の項目を予め絞っておくことにより特定の項目との関連性を読み解くこと、さらには、健康状態情報の項目間の密接さ等も把握できる。そこで、得られたスコア値と当該構成員の実際の健康状態との関連性を踏まえ、事後的に疫学的なアドバイスも可能である。さらには、予め健康状態情報の項目を規定しておくことにより、必要以上の項目と演算量の増大を防ぎながら効率的にスコア値の算出が可能である。むろん、健康状態基準算定式は前述の式に限られることはなく、システムの運用状況に伴って健康状態情報を随時の追加、変更することができる。また、変更後の連続性を担保するための補正係数を加味することができる。   When generating the health condition standard calculation formula (D2) in the standard calculation formula generation unit 120, the health condition information items are narrowed down in advance to understand the relevance with a specific item, and further, the health condition information items The closeness between them can also be grasped. Therefore, epidemiological advice is possible after the fact, based on the relationship between the obtained score value and the actual health status of the member. Furthermore, by prescribing the items of the health condition information in advance, it is possible to efficiently calculate the score value while preventing an increase in the number of items and the calculation amount more than necessary. Of course, the health condition standard calculation formula is not limited to the above formula, and health status information can be added or changed as needed according to the operation status of the system. Moreover, the correction coefficient for ensuring the continuity after a change can be considered.

さらに加えて、基準算定式生成部120は、公知のウェブサイト25,26をクローラ(crawler)してウェブページ31,32(ホームページ)を自動的に検出することもできる。そして、ウェブページ31,32より複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出することができる。いわゆる、基準算定式生成部120はボット(bot)等として機能し、健康状態情報に関する所定の基準値を記憶部102に記憶(格納)する。   In addition, the reference calculation formula generation unit 120 can also automatically detect the web pages 31 and 32 (homepage) by crawling the known websites 25 and 26. And the predetermined reference value regarding multiple types of health condition information can be extracted from the web pages 31 and 32. A so-called reference calculation formula generation unit 120 functions as a bot or the like, and stores (stores) a predetermined reference value related to health state information in the storage unit 102.

この説明から把握されるように、健康状態基準算定式(D2)の生成では、随時最新の情報に更新される。しかも、公知のウェブサイトからの取得、基準テーブルの形成は自動化されており、省力化が可能である。このため、本発明のシステムの利用者は常に最新の情報を活用することができる。しかも低コストとしながらも質の高いサービスの提供が可能となる。つまり、システム等の導入の障壁は低いといえる。   As can be understood from this explanation, in the generation of the health condition standard calculation formula (D2), the information is updated as needed. In addition, acquisition from a publicly known website and formation of a reference table are automated, and labor saving is possible. For this reason, the user of the system of the present invention can always use the latest information. Moreover, it is possible to provide high-quality services at a low cost. In other words, it can be said that the barriers to the introduction of systems and the like are low.

個人別判定データ生成部130は、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、健康状態基準算定式(D2)に含まれた一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較する。そして、一の構成員に関する個人別判定データ(D3)を生成する。   The individual-specific determination data generation unit 130 includes a plurality of types of health state information regarding one member in the total member data table (D1) and a plurality of types regarding one member included in the health state standard calculation formula (D2). Compare health status information with corresponding types of health status information. Then, individual-specific determination data (D3) relating to one member is generated.

個人別判定データ(D3)の生成は、健康状態基準算定式(D2)に個々の構成員の健康状態情報の数値(測定値)の代入によりスコア値(S)として算出可能である。例えば、或る構成員(M)の健康状態基準算定式(D2α)のスコア値(S)(つまり個人別判定データ(D3))を求める場合、構成員(M)の健康状態情報の測定値「BMI」、「診断時の収縮期血圧」、「診断時の拡張期血圧」、「診断時の空腹期血糖値」を健康状態基準算定式(D2α)に代入する。健康状態基準算定式(D2β)のスコア値(S)も同様に代入により算出できる。 The generation of the individual-specific determination data (D3) can be calculated as a score value (S M ) by substituting numerical values (measured values) of the health condition information of individual members into the health condition standard calculation formula (D2). For example, when the score value (S M ) (that is, individual-specific determination data (D3)) of the health condition standard calculation formula (D2α) of a certain member (M) is obtained, the health condition information of the member (M) is measured. The values “BMI”, “systolic blood pressure at diagnosis”, “diastolic blood pressure at diagnosis”, and “fasting blood glucose level at diagnosis” are substituted into the health condition reference calculation formula (D2α). The score value (S M ) of the health condition standard calculation formula (D2β) can be similarly calculated by substitution.

個人別判定データ生成部130は、総構成員データテーブル(D1)及び健康状態基準算定式(D2)は記憶部102から呼び出す。また、生成された個人別判定データ(D3)を記憶部102に記憶(格納)する。   The individual-specific determination data generation unit 130 calls the total member data table (D1) and the health condition standard calculation formula (D2) from the storage unit 102. The generated individual determination data (D3) is stored (stored) in the storage unit 102.

その後、出力部300等は、構成員本人及び構成員の雇用者・管理者、産業医、一部の情報については各種の健康増進、疾病予防、医療、介護を担う各種外部機関のサーバに対し、書面による印刷を含め、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知する。出力等の方法は適宜である。むろん、個人別判定データ(D3)に基づく情報は、経時の追跡により改善を確認する必要から、一定期間保存される。   After that, the output unit 300 and the like provide information about the members themselves, their employers / administrators, industrial physicians, and some information to servers of various external organizations responsible for various health promotion, disease prevention, medical care, and nursing care. Notify by e-mail, message application, etc., including written printing. A method such as output is appropriate. Of course, the information based on the individual-specific determination data (D3) is stored for a certain period because it is necessary to confirm improvement by tracking over time.

前述の個人別判定データ(D3)に基づく判定、評価によると、構成員個人の個別の健康状態情報について、国、地方、集団の統計等と比較される。そこで、構成員個人は個々の健康状態情報の良否について意識し、改善に取り組むことが可能となる。   According to the determination and evaluation based on the individual determination data (D3) described above, individual health condition information of individual members is compared with national, local, and group statistics. Therefore, the individual members can be aware of the quality of the individual health condition information and work on improvement.

出力部300は、報知部として機能することから、構成員本人及び前述の関係者等への情報の出力に加えて、個人別判定データ、各種のスコア値も日々比較・可視化してユーザに提供する。そして、ユーザが健康増進のやり方や進捗を知ることにより行動に結び付けることが可能となる。出力部300は、いわゆるPDCA機能等を補完し得る。このように行動計画のレコメンド(提案)等が可能となり、より効果を高めることができる。   Since the output unit 300 functions as a notification unit, in addition to outputting information to the members themselves and the above-mentioned related parties, the individual determination data and various score values are compared and visualized daily and provided to the user. To do. And it becomes possible for a user to connect with action by knowing the method and progress of health promotion. The output unit 300 can complement a so-called PDCA function or the like. In this way, it is possible to recommend an action plan (suggestion), and the effect can be further enhanced.

出力部300からの効率的な提案のため、コンピュータ部100は、さらに、ルールエンジン部310を備える。ルールエンジン部310は、構成員個人(後述の実施形態では集団)の所定期間(日々、1か月間等)の取り組みが個人別判定データ(D3)、スコア値等に与える影響を分析して、どのような取り組みを先に実行すると効果的か、どのような組み合わせが効果的かを推定する。例えば、ルールエンジン310部は、ジョギングを毎日10分か、隔日で1時間とするべきか等を導き出す。ルールエンジン部310は、構成員個人の最適な対応メニューを自動生成して提供する機能を有する。また、過重負荷のリスク分析を行い、該当する構成員に対して出力部を通じて「これ以上頑張るな」等の警告も報知する。   For efficient proposal from the output unit 300, the computer unit 100 further includes a rule engine unit 310. The rule engine unit 310 analyzes the influence of the individual period (daily, one month, etc.) of the individual members (group in the embodiment described later) on the individual determination data (D3), the score value, etc. Estimate what kind of efforts are effective first and what combination is effective. For example, the rule engine 310 unit derives whether jogging should be 10 minutes every day or 1 hour every other day. The rule engine unit 310 has a function of automatically generating and providing an optimum correspondence menu for individual members. Also, risk analysis of overload is performed, and warnings such as “Don't work harder” are reported to the corresponding members through the output unit.

次に図3を用い第2実施形態の構成員健康状態管理システム2について説明する。第2実施形態の構成員健康状態管理システム2は、構成員の属する集団とさらにそれ以外の他の集団を比較することにより集団全体の動向を把握可能とするシステムである。構成員健康状態管理システム2において、インターネット回線10、端末11,12、コンピュータ部100、出力部300(報知部)、ルールエンジン部310等は第1実施形態のシステムと同様である。さらに、サーバ13,14が加えられている。これらのサーバは、健診により取得した健康状態情報、さらには、日々変化する生体情報から取得した健康状態情報を蓄積する。   Next, the member health condition management system 2 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. The member health condition management system 2 of the second embodiment is a system that makes it possible to grasp the trends of the entire group by comparing the group to which the member belongs and another group other than the group to which the member belongs. In the member health condition management system 2, the Internet line 10, the terminals 11, 12, the computer unit 100, the output unit 300 (notification unit), the rule engine unit 310, and the like are the same as the system of the first embodiment. Further, servers 13 and 14 are added. These servers accumulate health status information acquired from medical examinations, and further health status information acquired from biological information that changes from day to day.

第2実施形態のコンピュータ部100(及び演算部101)は、データテーブル構成部110、基準算定式生成部120、個人別判定データ生成部130、集団別判定データ生成部140、及び集団間データ比較部150に対応する。コンピュータ部100に備えられる記憶部102は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データを記憶する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶する。なお、データテーブル構成部110ないし個人別判定データ生成部130までは共通であるため、個々の説明を省略する。   The computer unit 100 (and the calculation unit 101) of the second embodiment includes a data table configuration unit 110, a reference calculation formula generation unit 120, an individual determination data generation unit 130, an individual determination data generation unit 140, and an inter-group data comparison. Corresponds to the portion 150. The storage unit 102 provided in the computer unit 100 includes a total member data table (D1), a health condition reference calculation formula (D2), individual determination data (D3), first group determination data (D4), and second group determination. Various data such as data (D5) and inter-group comparison data (D6) are stored. It also stores various data and programs necessary for system operation. Note that the data table configuration unit 110 to the individual-specific determination data generation unit 130 are the same, and thus the description thereof is omitted.

集団別判定データ生成部140は、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)を集約して第1集団判定データ(D4)を生成する。さらに、集団別判定データ生成部140は、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約して第2集団判定データ(D5)を生成する。第1集団と第2集団の語句は、集団間を区別する上での便宜上の表現である。なお、比較する集団がさらに複数(第3集団、第4集団等)に拡張するとしても、同様の繰り返しにより集団間の比較は可能である。   The group-specific determination data generation unit 140 aggregates the individual-specific determination data (D3) of each member for the members of the group to which one member belongs (first group), and obtains the first group determination data (D4). Generate. Furthermore, the group-specific determination data generation unit 140 also aggregates the individual determination data (D3) of each member for members of a group (second group) different from the members of the first group, thereby determining the second group. Data (D5) is generated. The terms of the first group and the second group are expressions for convenience in distinguishing between the groups. Even if the groups to be compared are further expanded to a plurality of groups (third group, fourth group, etc.), comparison between groups can be performed by the same repetition.

前述のとおり、個人別判定データ(D3)は数値化されている。そこで、個人別判定データ(D3)の集約に際し、集団別判定データ生成部140は、当該集団を構成する構成員の一部または全部の個人別判定データ(D3)を、総計または平均(相加平均、相乗平均、または調和平均)、中央値の算定等の数理的(または統計的)に処理し、第1集団判定データ(D4)を生成する。そして、第1集団とは別の第2集団(同一企業内の別事業所、別会社、別自治体等の各種の集団)についても、同様に集団別判定データ生成部140は、第2集団を構成する構成員の一部または全部の個人別判定データ(D3)から数理的(または統計的)な処理を経て第2集団判定データ(D5)を生成する。こうすると、数値の多少により、当該集団に属する構成員全体の傾向が把握可能となる。   As described above, the individual determination data (D3) is digitized. Therefore, when the individual-specific determination data (D3) is aggregated, the group-specific determination data generation unit 140 adds a part or all of the individual determination data (D3) of the members constituting the group to the total or average (additive). The first group determination data (D4) is generated by mathematically (or statistically) processing such as calculation of an average, geometric average, or harmonic average) and median. For the second group different from the first group (various groups such as different business establishments, different companies, and other local governments in the same company), the group-specific determination data generation unit 140 similarly selects the second group. Second group determination data (D5) is generated through mathematical (or statistical) processing from part or all of the individual determination data (D3) of the constituent members. In this way, the tendency of the entire members belonging to the group can be grasped depending on the numerical value.

集団間データ比較部150は、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)の双方の数値同士の比較を行う。そして、集団間データ比較部150は、第1集団と第2集団の比較に基づいた集団間比較データ(D6)を生成する。数値同士の比較は通常「差」として求められる。なお、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等も記憶部102は記憶(格納)する。   The inter-group data comparison unit 150 compares the numerical values of both the first group determination data (D4) and the second group determination data (D5). Then, the inter-group data comparison unit 150 generates inter-group comparison data (D6) based on the comparison between the first group and the second group. Comparison between numerical values is usually obtained as “difference”. The storage unit 102 also stores (stores) the first group determination data (D4), the second group determination data (D5), the inter-group comparison data (D6), and the like.

例えば、第1集団に属する構成員についての第1集団判定データ(D4)は相加平均による算出から数値「87.43」、第2集団に属する構成員についての第2集団判定データ(D5)は相加平均による算出から数値「85.67」であるとする。この場合、双方の差、すなわち集団間比較データ(D6)は「1.76」(数値差、差分値)である。従って、集団間比較データ(D6)の数値比較(正・負の関係も含む。)を通じて、より優良な集団との差が具体的に把握され、現状からの当該集団の改善点が認識される。このような比較をさらに他の集団との間でも繰り返すことにより、他の集団との間における相対化、改善事項が把握可能となる。   For example, the first group determination data (D4) for the members belonging to the first group is a numerical value “87.43” from the arithmetic mean calculation, and the second group determination data (D5) for the members belonging to the second group Is a numerical value “85.67” based on arithmetic mean calculation. In this case, the difference between the two, that is, the inter-group comparison data (D6) is “1.76” (numeric difference, difference value). Therefore, through numerical comparison of the comparison data (D6) between groups (including positive / negative relationship), the difference from the better group is specifically grasped, and the improvement point of the group from the current situation is recognized. . By repeating such comparison with other groups, it becomes possible to grasp relativity and improvement items with other groups.

第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)から導き出される集団間比較データ(D6)は、その由来からわかるように、比較的限られた項目同士の比較である。そのため、集団間比較データ(D6)は、集団内における特定の健康状態情報を他の集団の特定の健康状態情報と比較する場合において有効である。さらに、集団間の比較について、構成員個人の複数の健康状態情報の相互間の関連性を踏まえた上で総合的な良否比較にも拡張することができる。集団間における比較の標本数の増加に伴い、疫学的な知見も蓄積する。そこで、今後の活用の途も広がる。   The inter-group comparison data (D6) derived from the first group determination data (D4) and the second group determination data (D5) is a comparison between relatively limited items as can be seen from its origin. Therefore, the inter-group comparison data (D6) is effective when comparing specific health condition information in the group with specific health condition information of another group. Furthermore, the comparison between groups can be expanded to a comprehensive quality comparison in consideration of the relevance among a plurality of health status information of individual members. As the number of comparative samples increases between populations, epidemiological findings also accumulate. Therefore, the way of future use will expand.

さらに、前述の記憶部102は、一の構成員の個人による改善の推移、併せて、組織、集団別の日々の変化、組織としての取り組みの前後の比較を可能に各種のデータを蓄積する。そこで、ルールエンジン部310による推定精度は向上し、これに基づく出力部300(報知部)からの報知も可能となる。   Furthermore, the above-described storage unit 102 accumulates various types of data so that a change in improvement by an individual of one member, daily changes by organization and group, and comparison before and after the efforts as an organization can be compared. Therefore, the estimation accuracy by the rule engine unit 310 is improved, and notification from the output unit 300 (notification unit) based on this is also possible.

図4の工程図を用い本発明の第1実施形態の構成員健康状態管理方法(M1)について説明する。すなわち、コンピュータ部100(図1参照)は、データテーブル構成ステップ(S110)、基準算定式生成ステップ(S120)、個人別判定データ生成ステップ(S130)、出力ステップ(S300)(報知ステップ)を処理する。また、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)も処理に付加される。各ステップの実行、処理については、前述のコンピュータ部100における各部の説明と共通するため、重複説明は省略する。   The member health condition management method (M1) according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the process diagram of FIG. That is, the computer unit 100 (see FIG. 1) processes the data table configuration step (S110), the reference calculation formula generation step (S120), the individual determination data generation step (S130), and the output step (S300) (notification step). To do. A data storage step (S400) (not shown) is also added to the process. Since the execution and processing of each step is the same as the description of each unit in the computer unit 100 described above, a duplicate description is omitted.

データテーブル構成ステップ(S110)では、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報が、複数の構成員分集約される。そして総構成員データテーブル(D1)が構成される(図2参照)。データテーブル構成ステップ(S110)はデータテーブル構成部110において処理される。   In the data table configuration step (S110), a plurality of types of health status information relating to one member are aggregated for a plurality of members. Then, the total member data table (D1) is constructed (see FIG. 2). The data table configuration step (S110) is processed in the data table configuration unit 110.

基準算定式生成ステップ(S120)では、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)が生成される。健康状態基準算定式(D2)の詳細、説明は前述のとおりである。基準算定式生成ステップ(S120)は基準算定式生成部120において処理される。   In the reference calculation formula generation step (S120), the health condition reference calculation formula (D2) is generated based on the reference values regarding the plurality of types of health condition information. The details and explanation of the health condition standard calculation formula (D2) are as described above. The reference calculation formula generation step (S120) is processed in the reference calculation formula generation unit 120.

個人別判定データ生成ステップ(S130)では、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)が生成される。すなわち、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報が読み出される。併せて、健康状態基準算定式(D2)に含まれたその一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報も読み出される。そして、相互の健康状態情報の比較から、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)が生成される。個人別判定データ生成ステップ(S130)は個人別判定データ生成部130において処理される。   In the individual determination data generation step (S130), individual state determination data (D3) relating to one member is generated. That is, a plurality of types of health condition information relating to one member in the total member data table (D1) are read out. In addition, a plurality of types of health status information related to the one member included in the health status standard calculation formula (D2) are also read out. And individual state determination data (D3) regarding one member is generated from the comparison of the mutual health state information. The individual determination data generation step (S130) is processed in the individual determination data generation unit 130.

出力ステップ(S300)(報知ステップ)では、構成員本人及び構成員の管理者、雇用者等に対し、書面による印刷、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知される。出力ステップ(S300)は出力部300において処理される。   In the output step (S300) (notification step), the member himself / herself, the administrator of the member, the employer, etc. are notified by written printing, e-mail, message application, or the like. The output step (S300) is processed in the output unit 300.

図5の工程図を用い本発明の第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M2)について説明する。すなわち、コンピュータ部100(図3参照)は、データテーブル構成ステップ(S110)、基準算定式生成ステップ(S120)、個人別判定データ生成ステップ(S130)、集団別判定データ生成ステップ(S140)、集団間データ比較ステップ(S150)、出力ステップ(S300)(報知ステップ)を処理する。また、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)も処理に付加される。各ステップの実行、処理については、前述のコンピュータ部100における各部の説明と共通するため、重複説明は省略する。   The member health condition management method (M2) according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to the process chart of FIG. That is, the computer unit 100 (see FIG. 3) includes a data table configuration step (S110), a reference calculation formula generation step (S120), an individual determination data generation step (S130), an individual determination data generation step (S140), The inter-data comparison step (S150) and the output step (S300) (notification step) are processed. A data storage step (S400) (not shown) is also added to the process. Since the execution and processing of each step is the same as the description of each unit in the computer unit 100 described above, a duplicate description is omitted.

第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M2)におけるデータテーブル構成ステップ(S110)ないし個人別判定データ生成ステップ(S130)までは、前述の第1実施形態の構成員健康状態管理方法(M1)と同様である。   From the data table configuration step (S110) to the individual determination data generation step (S130) in the member health status management method (M2) of the second embodiment, the member health status management method (M1) of the first embodiment described above. ).

これに続いて、集団別判定データ生成ステップ(S140)では、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)が集約されて第1集団判定データ(D4)が生成される。さらに、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約されて第2集団判定データ(D5)が生成される。集団別判定データ生成ステップ(S140)は集団別判定データ生成部140において処理される。   Subsequently, in the group-specific determination data generation step (S140), the individual determination data (D3) of each member for the members of the group (first group) to which one member belongs is aggregated to the first. Group determination data (D4) is generated. Furthermore, individual determination data (D3) of each member regarding members of a group (second group) different from the members of the first group is also aggregated to generate second group determination data (D5). The group-specific determination data generation step (S140) is processed in the group-specific determination data generation unit 140.

集団間データ比較ステップ(S150)では、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)とは比較され、第1集団と第2集団の比較に関する集団間比較データ(D6)が生成される。集団間データ比較ステップ(S150)は集団間データ比較部150において処理される。   In the inter-group data comparison step (S150), the first group determination data (D4) and the second group determination data (D5) are compared, and inter-group comparison data (D6) relating to the comparison between the first group and the second group. Generated. The inter-group data comparison step (S150) is processed in the inter-group data comparison unit 150.

第1及び第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M1,M2)に共通して、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)では、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別状態判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データが記憶(格納)される。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶、記憶される。各種のデータ、プログラム等は、コンピュータ部100の記憶部102において処理される。   In common with the member health condition management methods (M1, M2) of the first and second embodiments, in the data storage step (S400) (not shown), the total member data table (D1), health condition standard calculation Various data such as formula (D2), individual state determination data (D3), first group determination data (D4), second group determination data (D5), and inter-group comparison data (D6) are stored (stored). . In addition, various data and programs necessary for system operation are also stored and stored. Various data, programs, and the like are processed in the storage unit 102 of the computer unit 100.

第1実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P1)は、データテーブル構成機能(F110)、基準算定式生成機能(F120)、個人別判定データ生成機能(F130)を有し、これらの各機能を実行する。   The member health condition management program (P1) of the first embodiment has a data table configuration function (F110), a standard calculation formula generation function (F120), and an individual determination data generation function (F130). Execute.

第2実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P2)は、コンピュータ部100に、データテーブル構成機能(F110)、基準算定式生成機能(F120)、個人別判定データ生成機能(F130)、集団別判定データ生成機能(S140)、集団間データ比較機能(S150)を有し、これらの各機能を実行する。   The member health condition management program (P2) according to the second embodiment has a data table configuration function (F110), a reference calculation formula generation function (F120), an individual determination data generation function (F130), a group A determination data generation function (S140) and an inter-group data comparison function (S150) are provided, and each of these functions is executed.

第1及び第2実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P1,P2)に共通して、当該プログラムは出力機能(F300)(報知機能)、データ記憶機能(F400)も実行する。各機能は前述の構成員健康状態管理システム1及び2、並びに構成員健康状態管理方法(M1,M2)と共通であるため、重複する説明を省略する。   In common with the member health condition management programs (P1, P2) of the first and second embodiments, the program also executes an output function (F300) (notification function) and a data storage function (F400). Each function is common to the above-described member health condition management systems 1 and 2 and the member health condition management method (M1, M2), and thus a duplicate description is omitted.

データテーブル構成機能(F110)は、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を複数の構成員分集約する。そして総構成員データテーブル(D1)を構成する(図2参照)。データテーブル構成機能(F110)はデータテーブル構成部110により実行される。   The data table configuration function (F110) aggregates a plurality of types of health status information for one member for a plurality of members. Then, the total member data table (D1) is configured (see FIG. 2). The data table configuration function (F110) is executed by the data table configuration unit 110.

基準算定式生成機能(F120)は、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)を生成する。健康状態基準算定式(D2)の詳細は前述のとおりである。基準算定式生成機能(F120)は基準データ抽出部120により実行される。   The reference calculation formula generation function (F120) generates a health condition reference calculation formula (D2) based on reference values related to a plurality of types of health condition information. The details of the health condition standard calculation formula (D2) are as described above. The reference calculation formula generation function (F120) is executed by the reference data extraction unit 120.

個人別判定データ生成機能(F130)は、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)を生成する。すなわち、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を読み出す。併せて、基準抽出データ(D2)に含まれたその一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報も読み出す。そして、相互の健康状態情報の比較から、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)を生成する。個人別判定データ生成機能(F130)は個人別判定データ生成部130により実行される。   The individual determination data generation function (F130) generates individual state determination data (D3) related to one member. That is, a plurality of types of health state information regarding one member in the total member data table (D1) are read out. In addition, a plurality of types of health status information related to the one member included in the reference extraction data (D2) are also read out. And the individual state determination data (D3) regarding one member is produced | generated from the comparison of mutual health condition information. The individual determination data generation function (F130) is executed by the individual determination data generation unit 130.

集団別判定データ生成機能(F140)は、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)を集約して第1集団判定データ(D4)を生成する。さらに、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約して第2集団判定データ(D5)を生成する。集団別判定データ生成機能(F140)は集団別判定データ生成部140により実行処理される。   The group-specific determination data generation function (F140) aggregates the individual determination data (D3) of each member for the members of the group to which one member belongs (first group), and collects the first group determination data (D4). ) Is generated. Furthermore, individual determination data (D3) of each member for members of a group (second group) different from the members of the first group is also aggregated to generate second group determination data (D5). The group-specific determination data generation function (F140) is executed by the group-specific determination data generation unit 140.

集団間データ比較機能(F150)は、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)の双方の数値同士の比較を行う。そして、第1集団と第2集団の比較に基づいた集団間比較データ(D6)を生成する。集団間データ比較機能(F150)は集団間データ比較部150により実行処理される。   The inter-group data comparison function (F150) compares the numerical values of both the first group determination data (D4) and the second group determination data (D5). Then, inter-group comparison data (D6) based on the comparison between the first group and the second group is generated. The inter-group data comparison function (F150) is executed by the inter-group data comparison unit 150.

データ記憶機能(F400)は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別状態判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データを記憶(格納)する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶、格納する。各種のデータ、プログラム等は、コンピュータ部100の記憶部102により実行される。データ記憶機能(F400)は各実施形態に対応しており、それぞれに必要なデータが記憶される。   The data storage function (F400) includes a total member data table (D1), health condition reference calculation formula (D2), individual condition determination data (D3), first group determination data (D4), and second group determination data ( D5) and various data such as group comparison data (D6) are stored (stored). It also stores and stores various data and programs necessary for system operation. Various data, programs, and the like are executed by the storage unit 102 of the computer unit 100. The data storage function (F400) corresponds to each embodiment, and necessary data is stored in each.

出力機能(F300)(報知機能)は、構成員本人及び構成員の雇用者、管理者等に対し、書面による印刷、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知する。出力機能(F300)は出力部300により実行される。   The output function (F300) (notification function) notifies the member himself / herself and the member's employer, manager, etc., by written printing, e-mail, message application, or the like. The output function (F300) is executed by the output unit 300.

当該構成員健康状態管理プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶する。記憶媒体は、HDD、SDD等の任意の適切な記憶媒体、またはこれらの2つ以上の適切な組合せを含む。記憶媒体は、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでもよい。なお、記憶媒体はこれらの例に限られず、プログラムを記憶可能であれば、どのようなデバイスまたは媒体であってもよい。   The member health condition management program is provided in a state of being stored in a computer-readable storage medium. The storage medium stores the program in “a tangible medium that is not temporary”. The storage medium includes any appropriate storage medium such as HDD, SDD, or an appropriate combination of two or more thereof. The storage medium may be volatile, non-volatile, or a combination of volatile and non-volatile. The storage medium is not limited to these examples, and any device or medium may be used as long as it can store the program.

なお、構成員健康状態管理システム1の端末11,12及びコンピュータ部100は、例えば、記憶媒体に記憶されたプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することによって、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現することができる。また、当該プログラムは、任意の伝送媒体(通信ネットワーク等)を介して、端末11,12への提供も可能である。端末11,12及びコンピュータ部100は、例えば、インターネット等を介してダウンロードしたプログラムを実行することにより、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現する。   Note that the terminals 11 and 12 and the computer unit 100 of the member health status management system 1 read out a program stored in a storage medium and execute the read program, for example, thereby a plurality of functional units shown in each embodiment. The function can be realized. In addition, the program can be provided to the terminals 11 and 12 via any transmission medium (communication network or the like). For example, the terminals 11 and 12 and the computer unit 100 execute the program downloaded via the Internet or the like, thereby realizing the functions of the plurality of functional units shown in the embodiments.

なお、当該プログラムは、例えば、オブジェクト指向プログラミング言語等のマークアップ言語などを用いて実装できる。端末11,12及びコンピュータ部100における処理の少なくとも一部は、1以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。   The program can be implemented using, for example, a markup language such as an object-oriented programming language. At least some of the processes in the terminals 11 and 12 and the computer unit 100 may be realized by cloud computing including one or more computers.

本発明の構成員健康状態管理システム、構成員健康状態管理方法は、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用することによって、構成員の健康状態の管理、取り組みの改善に貢献し得る。さらに構成員の所属する集団における健康状態の管理、取り組みの改善にも貢献し得る。そのため、構成員個人に対し、または属する集団に対して、よりきめ細かい助言等も可能となる。   The member health status management system and the member health status management method of the present invention manage the health status of members by acquiring various health status information of members belonging to the member and utilizing various health status materials. , Can contribute to the improvement of initiatives. Furthermore, it can contribute to health management and improvement of efforts in the group to which members belong. Therefore, more detailed advice can be given to individual members or to the group to which the members belong.

1,2 構成員健康状態管理システム
10 インターネット回線
11,12 端末
13,14,21,22 サーバ
25,26 ウェブサイト
31,32 ウェブページ
100 コンピュータ部
101 演算部
102 記憶部
110 データテーブル構成部
120 基準算定式生成部
130 個人別判定データ生成部
140 集団別判定データ生成部
150 集団間データ比較部
300 出力部(報知部)
310 ルールエンジン部
1, 2 member health condition management system 10 Internet line 11, 12 terminal 13, 14, 21, 22 server 25, 26 web site 31, 32 web page 100 computer unit 101 arithmetic unit 102 storage unit 110 data table configuration unit 120 standard Calculation formula generation unit 130 Individual determination data generation unit 140 Group determination data generation unit 150 Inter-group data comparison unit 300 Output unit (notification unit)
310 Rule Engine

Claims (7)

一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成部と、
複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成部と、
前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成部とを備える
ことを特徴とする構成員健康状態管理システム。
A data table configuration unit that aggregates a plurality of types of health status information related to one member to form a total member data table;
A reference calculation formula generation unit that generates a health condition reference calculation formula based on reference values for multiple types of health status information;
A plurality of types of health status information related to one member in the total member data table and a type of health status corresponding to the plurality of types of health status information related to the one member included in the health status reference calculation formula A member health condition management system comprising: an individual determination data generation unit that compares the information and generates individual determination data related to the one member.
前記基準算定式生成部において、複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して前記健康状態基準算定式を生成する請求項1に記載の構成員健康状態管理システム。   2. The member health condition management system according to claim 1, wherein in the reference calculation formula generation unit, the health condition reference calculation formula is generated by performing multiple regression analysis using a predetermined reference value related to a plurality of types of health status information as a variable. . 前記基準算定式生成部において、ウェブサイトをクローラしてウェブページを検出し前記ウェブページより複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出する請求項2に記載の構成員健康状態管理システム。   The member health condition management system according to claim 2, wherein the reference calculation formula generation unit detects a web page by crawling a website and extracts a predetermined reference value related to a plurality of types of health condition information from the web page. 前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成部と、
前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較部と
を備える請求項1ないし3のいずれか1項に記載の構成員健康状態管理システム。
The first group determination data is generated by aggregating the individual determination data of each member for the members of the first group to which the one member belongs, and the second group is different from the members of the first group A group-specific determination data generation unit that generates the second group determination data by aggregating the individual determination data of each member with respect to
An inter-group data comparison unit that compares the first group determination data and the second group determination data to generate inter-group comparison data related to the comparison between the first group and the second group. The member health condition management system according to any one of the above.
前記個人別判定データまたは集団間比較データを報知する報知部を備える請求項4に記載の構成員健康状態管理システム。   The member health condition management system according to claim 4, further comprising a notifying unit that notifies the individual determination data or the inter-group comparison data. コンピュータ部が、
一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成ステップと、
複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成ステップと、
前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成ステップとを処理する
ことを特徴とする構成員健康状態管理方法。
Computer part
A data table configuration step for aggregating a plurality of types of health information related to one member for a plurality of members to form a total member data table;
A standard calculation formula generation step for generating a health condition standard calculation formula based on a reference value for multiple types of health status information;
A plurality of types of health status information related to one member in the total member data table and a type of health status corresponding to the plurality of types of health status information related to the one member included in the health status reference calculation formula A member health condition management method comprising: processing individual determination data generation step of generating individual determination data related to the one member by comparing with information.
前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成ステップと、
前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較ステップと
を備える請求項5に記載の構成員健康状態管理方法。
The first group determination data is generated by aggregating the individual determination data of each member for the members of the first group to which the one member belongs, and the second group is different from the members of the first group A group-specific determination data generation step of generating the second group determination data by aggregating the individual determination data of each member with respect to
The inter-group data comparison step of comparing the first group determination data and the second group determination data to generate inter-group comparison data relating to the comparison between the first group and the second group. Member health condition management method.
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