JP2019204212A5 - - Google Patents
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Description
２．２．３ 固定端末のハードウェア構成例
次に、固定端末５０のハードウェア構成例について説明する。図５は、本実施形態に係る固定端末５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態に係る固定端末５０は、制御部５１、記憶部５２、通信部５３、操作部５４、及び、表示部５５を備える。
次に、固定端末５０のハードウェア構成例について説明する。図５は、本実施形態に係る固定端末５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態に係る固定端末５０は、制御部５１、記憶部５２、通信部５３、操作部５４、及び、表示部５５を備える。
１０年以内のＡＳＣＶＤ発症リスクは、心臓発作、虚血性脳卒中等の動脈硬化性心血管疾患（ＡＳＣＶＤ）が、１０年以内に発症する可能性を予測し、数値化したものである。１０年以内のＡＳＣＶＤ発症リスクは、例えば、ＡＣＣ／ＡＨＡによる心血管系リスクガイドライン（2013 ACC/AHA Guideline on the Assessment of Cardiovascular Risk）に基づいて、算出される。リスク算出部８３によるリスク算出処理については、後述する。
次に、プロセッサ８０ａは、生体情報及び評価用算出値Ａに基づいて、１０年以内のＡＳＣＶＤ発症リスク（10-Year Risk of Hard ASCVD Event）Ｒを算出する（Ｓ１０３）。
また、入力情報表示部９１では、最高血圧の血圧値（Systolic ＢＰ）について、評価対象者の最高血圧の血圧値（ｍｍＨｇ）が表示される。
図１３は、評価対象者が、男性であり、白人であり、５０才であり、総コレステロール値が１５０ ｍｇ／ｄＬであり、ＨＤＬコレステロール値が５０ ｍｇ／ｄＬであり、降圧剤を使用済みであり、最高血圧の血圧値が１５０ ｍｍＨｇであり、喫煙者であり、糖尿病患者である場合の一例を示す。
３． 実施形態等の共通構成
リスク管理装置（１：８０）は、評価対象者の生体パラメータに関する生体情報と前記評価対象者の行動パラメータに関する行動情報を取得する取得部（２：８２）と、取得された前記生体情報及び前記行動情報に基づいてイベント発症率を算出するリスク算出部（３：８３）と、前記生体情報及び前記行動情報の中から改善可能因子となる生体パラメータ及び行動パラメータを選択する選択部（４：８４）と、前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する寄与度を算出する寄与度算出部（５：８５）と、前記寄与度算出部（５：８５）での算出結果を表す出力データを生成する生成部（６：８６）と、を備える。
リスク管理装置（１：８０）は、評価対象者の生体パラメータに関する生体情報と前記評価対象者の行動パラメータに関する行動情報を取得する取得部（２：８２）と、取得された前記生体情報及び前記行動情報に基づいてイベント発症率を算出するリスク算出部（３：８３）と、前記生体情報及び前記行動情報の中から改善可能因子となる生体パラメータ及び行動パラメータを選択する選択部（４：８４）と、前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する寄与度を算出する寄与度算出部（５：８５）と、前記寄与度算出部（５：８５）での算出結果を表す出力データを生成する生成部（６：８６）と、を備える。
Claims (8)
- 評価対象者の生体パラメータに関する生体情報と前記評価対象者の行動パラメータに関する行動情報を取得する取得部と、
取得された前記生体情報及び前記行動情報に基づいてイベント発症率を算出するリスク算出部と、
前記生体情報及び前記行動情報の中から改善可能因子となる生体パラメータ及び行動パラメータを選択する選択部と、
前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する寄与度を算出する寄与度算出部と、
前記寄与度算出部での算出結果を表す出力データを生成する生成部と、
を備え、
前記寄与度算出部は、前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する評価値を算出し、算出された前記評価値を合計した加算値を算出し、算出された前記加算値に対する前記生体パラメータの前記評価値及び前記行動パラメータの前記評価値のそれぞれの割合を前記寄与度として算出し、
前記改善可能因子は、前記イベント発症率の増加に寄与する悪影響因子と前記イベント発症率の減少に寄与する好影響因子とを含み、
前記寄与度算出部は、前記改善可能因子のうち前記悪影響因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて算出された前記評価値の合計値を前記加算値として算出する、
リスク管理装置。 - 前記リスク算出部は、前記イベント発症率として、動脈硬化性心血管疾患の発症リスクを算出する、請求項１に記載のリスク管理装置。
- 前記取得部は、前記生体情報として、人種、性別、年齢、血圧値、コレステロール値、糖尿病の有無及び遺伝情報のうちの少なくとも１つを取得する、請求項１に記載のリスク管理装置。
- 前記取得部は、前記行動情報として、喫煙状況及び睡眠時間のうちの少なくとも一方を取得する、請求項１に記載のリスク管理装置。
- 前記選択部は、前記改善可能因子として、血圧値、コレステロール値、糖尿病の有無、喫煙の有無及び睡眠時間のうちの少なくとも１つを選択する、請求項１に記載のリスク管理装置。
- 前記生成部は、前記出力データとして、前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータの前記寄与度を相互に比較可能な画像データを生成する、請求項１に記載のリスク管理装置。
- 請求項１乃至６のいずれか１項に記載のリスク管理装置が備える各部の機能をプロセッサに実行させる、リスク管理プログラム。
- 評価対象者に関するイベント発症率を管理する装置が実行するリスク管理方法であって、
前記評価対象者の生体パラメータに関する生体情報と前記評価対象者の行動パラメータに関する行動情報とを取得する過程と、
取得された前記生体情報及び前記行動情報に基づいてイベント発症率を算出する過程と、
前記生体情報及び前記行動情報に含まれる複数の前記生体パラメータ及び前記行動パラメータの中から改善可能因子となる生体パラメータ及び行動パラメータを選択する過程と、
前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する寄与度を算出する過程と、
前記寄与度の算出結果を表す出力データを生成する過程と、
を備え、
前記寄与度を算出する過程は、前記改善可能因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて前記イベント発症率に対する評価値を算出し、算出された前記評価値を合計した加算値を算出し、算出された前記加算値に対する前記生体パラメータの前記評価値及び前記行動パラメータの前記評価値のそれぞれの割合を前記寄与度として算出し、
前記改善可能因子は、前記イベント発症率の増加に寄与する悪影響因子と前記イベント発症率の減少に寄与する好影響因子とを含み、
前記寄与度を算出する過程は、前記改善可能因子のうち前記悪影響因子として選択された前記生体パラメータ及び前記行動パラメータのそれぞれについて算出された前記評価値の合計値を前記加算値として算出する、
リスク管理方法。
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| CN201980027559.4A CN112074916A (zh) | 2018-05-22 | 2019-05-21 | 风险管理装置、风险管理方法以及风险管理程序 |
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| PCT/JP2019/020043 WO2019225577A1 (ja) | 2018-05-22 | 2019-05-21 | リスク管理装置、リスク管理方法及びリスク管理プログラム |
| US17/097,571 US12004880B2 (en) | 2018-05-22 | 2020-11-13 | Risk management device, risk management method, and non-temporary recording medium in which risk management program is stored |
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| JP2018097906A JP7131073B2 (ja) | 2018-05-22 | 2018-05-22 | リスク管理装置、リスク管理方法及びリスク管理プログラム |
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Family Applications (1)
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| JP2018097906A Active JP7131073B2 (ja) | 2018-05-22 | 2018-05-22 | リスク管理装置、リスク管理方法及びリスク管理プログラム |
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