JP2020166323A - Information provision system, information provision program - Google Patents

Information provision system, information provision program Download PDF

Info

Publication number
JP2020166323A
JP2020166323A JP2019063486A JP2019063486A JP2020166323A JP 2020166323 A JP2020166323 A JP 2020166323A JP 2019063486 A JP2019063486 A JP 2019063486A JP 2019063486 A JP2019063486 A JP 2019063486A JP 2020166323 A JP2020166323 A JP 2020166323A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
body composition
health
information
estimated
providing system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019063486A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
児玉 美幸
Yoshiyuki Kodama
美幸 児玉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tanita Corp
Original Assignee
Tanita Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tanita Corp filed Critical Tanita Corp
Priority to JP2019063486A priority Critical patent/JP2020166323A/en
Priority to PCT/JP2020/013916 priority patent/WO2020196812A1/en
Publication of JP2020166323A publication Critical patent/JP2020166323A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

To provide an information provision system capable of providing body composition or health information based on body composition even without a body composition meter.SOLUTION: An information provision system 10 comprises a medical checkup data acquisition unit 11 for acquiring medical checkup data, a body composition estimation unit 12 for estimating body composition using the medical checkup data, a health information acquisition unit 13 for obtaining health information using the estimated body composition, and an output unit 14 for outputting the body composition or health information.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、健康診断データを取得して情報を提供する情報提供システム及び情報提供プログラムに関する。 The present invention relates to an information providing system and an information providing program that acquires health diagnosis data and provides information.

従来、身長、体重、年齢、性別等の情報と測定により得られた人体の各部位の生体インピーダンスとに基づいて、体組成を測定する体組成計が知られている。 Conventionally, a body composition meter that measures body composition based on information such as height, weight, age, and sex and bioimpedance of each part of the human body obtained by measurement is known.

一方、健康診断では、血液検査等の検査によってHDLコレステロール、γ−GTP、血糖等の生化学検査値が測定される。健康診断では、さらに、これらの生化学検査値と、喫煙習慣、アルコール摂取習慣、運動習慣等の生活習慣とに基づいて、健康リスクの評価や健康維持ないし健康回復のためのアドバイスが行われることがある。 On the other hand, in the health examination, biochemical test values such as HDL cholesterol, γ-GTP, and blood glucose are measured by tests such as blood tests. In the health examination, health risk assessment and advice for maintaining or recovering health should be given based on these biochemical test values and lifestyle habits such as smoking habits, alcohol intake habits, and exercise habits. There is.

特開2009−5904号公報JP-A-2009-5904

しかしながら、健康診断の結果に基づくリスク評価やアドバイスは、一般論や傾向論に留まり、ユーザ個人の体組成を考慮して、どの程度の健康リスクがあるのか、どの程度の飲食制限をすればよいのか、あるいはどの程度の運動をすればよいかといった定量的な指標を与えることは困難であった。 However, risk evaluations and advice based on the results of health examinations are limited to general theory and tendency theory, and in consideration of the individual body composition of the user, how much health risk there is and how much eating and drinking restrictions should be applied. It was difficult to give a quantitative index such as how much exercise should be done.

体組成計を用いることで、自らの体組成を知ることができ、さらに、健康リスクの低い体組成や、目標とする体組成を得るために必要な飲食や運動等の生活習慣をアドバイスすることは可能である(例えば、特許文献1参照)。しかしながら、体組成計を有していない者は、そのような体組成の情報やアドバイス、健康リスク等の健康情報を得ることはできない。 By using a body composition meter, you can know your own body composition, and also advise on lifestyle habits such as eating and drinking and exercising necessary to obtain a body composition with low health risk and a target body composition. Is possible (see, for example, Patent Document 1). However, a person who does not have a body composition meter cannot obtain such body composition information, advice, and health information such as health risks.

本発明は、体組成計がない場合にも体組成又は体組成に基づく健康情報を得ることができる情報提供システムを提供することを目的の一つとする。 One of the objects of the present invention is to provide an information providing system capable of obtaining body composition or health information based on body composition even when there is no body composition meter.

本発明の一態様は、情報提供システムであって、健康診断データを取得する健康診断データ取得部と、前記健康診断データに基づいて体組成を推定する体組成推定部と、前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力する出力部とを備えた構成を有している。 One aspect of the present invention is an information providing system, which includes a health examination data acquisition unit that acquires health examination data, a body composition estimation unit that estimates body composition based on the health examination data, and the body composition or the above. It has a configuration including an output unit that outputs health information based on body composition.

この構成により、体組成計を用いなくても、健康診断データから体組成を推定して提供し、あるいは、体組成に基づく健康情報を提供できる。 With this configuration, it is possible to estimate and provide the body composition from the health diagnosis data or to provide the health information based on the body composition without using the body composition meter.

前記出力部は、前記健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報を出力してよく、あるいは、健康リスクを示す健康リスク情報を出力してよい。 As the health information, the output unit may output health guidance information that promotes maintenance or recovery of health, or may output health risk information indicating a health risk.

この構成により、ユーザは、健康診断結果に基づいて、健康診断データのどの項目を改善するために、どのような対策をすればよいかを具体的に理解することができる。 With this configuration, the user can concretely understand which item of the health diagnosis data should be improved and what kind of measures should be taken based on the health diagnosis result.

前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、少なくとも、身長、体重、及び生化学検査値を取得してよい。 The health examination data acquisition unit may acquire at least height, weight, and biochemical test values as the health examination data.

前記体組成推定部は、前記体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、BMI、細胞内液量、細胞外液量の少なくともいずれかを推定してよい。 The body composition estimation unit has the same body composition as fat percentage, fat mass, defatted fat mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass, and body water. At least one of rate, BMI, intracellular fluid volume, and extracellular fluid volume may be estimated.

前記体組成推定部は、前記健康診断データの変化(変化傾向又は変化傾向とその量)にも基づいて前記体組成を推定してよい。 The body composition estimation unit may estimate the body composition based on the change (change tendency or change tendency and its amount) of the health diagnosis data.

この構成により、単に健康診断データを用いる場合と比較してより正確に体組成を推定できる。 With this configuration, the body composition can be estimated more accurately than when the health diagnosis data is simply used.

前記情報提供システムは、通信ネットワークに接続されたコンピュータからなるものであってよく、前記健康診断データ取得部は、前記通信ネットワークを介して任意の端末から前記健康診断データを取得してよく、前記出力部は、前記健康診断データを取得した前記端末に対して、前記通信ネットワークを介して、当該健康診断データに基づいて推定された前記体組成又は前記体組成に基づく前記健康情報を送信してよい。 The information providing system may consist of a computer connected to a communication network, and the health examination data acquisition unit may acquire the health examination data from an arbitrary terminal via the communication network. The output unit transmits the body composition estimated based on the health examination data or the health information based on the body composition to the terminal that has acquired the health examination data via the communication network. Good.

この構成により、情報提供システムは、多くのユーザの健康診断データを収集することができ、これらの多くのユーザの健康診断データを分析することができる。 With this configuration, the information providing system can collect the health diagnosis data of many users and can analyze the health diagnosis data of many of these users.

前記情報提供システムは、複数のユーザの前記体組成を統計的に処理して、前記複数のユーザの全体の健康情報を取得する健康情報取得部をさらに備えていてよく、前記出力部は、前記体組成に基づく健康情報として、前記複数のユーザの全体の健康情報を出力してよい。 The information providing system may further include a health information acquisition unit that statistically processes the body composition of the plurality of users to acquire the overall health information of the plurality of users, and the output unit may include the output unit. As health information based on body composition, the overall health information of the plurality of users may be output.

この構成により、特定のユーザのグループについての健康情報を提供できる。 This configuration can provide health information about a particular group of users.

前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断結果と健康診断目標値とを取得してよく、前記体組成推定部は、前記健康診断結果に基づいて、前記体組成として実測推定体組成を推定し、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定してよく、前記出力部は、前記実測推定体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力してよい。 The health examination data acquisition unit may acquire a health examination result and a health examination target value as the health examination data, and the body composition estimation unit actually measures and estimates the body composition based on the health examination result. The body composition may be estimated, and the target estimated body composition may be estimated as the body composition based on the health diagnosis target value, and the output unit can compare the actually measured estimated body composition with the target estimated body composition. You may output it.

この構成により、体組成計を用いなくても、健康診断結果と健康診断目標値との差を体組成の差として認識できる。 With this configuration, the difference between the health diagnosis result and the health diagnosis target value can be recognized as the difference in body composition without using a body composition meter.

前記情報提供システムは、体組成を測定して実測体組成を取得する体組成測定部をさらに備えていてよく、前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断目標値を取得してよく、前記体組成推定部は、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定してよく、前記出力部は、前記実測体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力してよい。 The information providing system may further include a body composition measuring unit that measures body composition and acquires an actually measured body composition, and the health examination data acquisition unit acquires a health examination target value as the health examination data. The body composition estimation unit may estimate the target estimated body composition as the body composition based on the health diagnosis target value, and the output unit may estimate the measured body composition and the target estimated body composition. The output may be comparable.

この構成により、健康診断データ取得部が、ユーザが目標とする健康診断データを取得することで、体組成推定部はユーザが目標とする体組成を推定することができる。そうすると、ユーザは、体組成測定部にて測定をしたときに、測定された体組成と体組成の目標値とを比較でき、目標とする健康診断値に近づいているか否かを体組成測定部による測定によって知ることができる。 With this configuration, the health diagnosis data acquisition unit acquires the health diagnosis data targeted by the user, so that the body composition estimation unit can estimate the body composition targeted by the user. Then, the user can compare the measured body composition with the target value of the body composition when the measurement is performed by the body composition measurement unit, and the body composition measurement unit determines whether or not the measured body composition is close to the target health diagnosis value. It can be known by the measurement by.

本発明の一態様の情報提供プログラムは、コンピュータに、健康診断データを取得させ、前記健康診断データから体組成を推定させ、前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力させる構成を有している。 The information providing program of one aspect of the present invention has a configuration in which a computer is made to acquire health examination data, estimate body composition from the health examination data, and output the body composition or health information based on the body composition. ing.

この構成によっても、体組成計を用いなくても、健康診断データから体組成を推定して提供し、あるいは、体組成に基づく健康情報を提供できる。 With this configuration, the body composition can be estimated and provided from the health diagnosis data, or the health information based on the body composition can be provided without using the body composition meter.

図1は、本発明の実施の形態の情報提供システムを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an information providing system according to an embodiment of the present invention. 図2は、健康診断データ(生化学検査値)であるHDLコレステロール(横軸)と体組成である脂肪量(kg)(縦軸)との関係を示すグラフである。FIG. 2 is a graph showing the relationship between HDL cholesterol (horizontal axis), which is health diagnosis data (biochemical test value), and fat mass (kg) (vertical axis), which is body composition. 図3は、複数種類の健康診断データを重回帰式に入力して推定される脂肪量(横軸)と、実際に測定された脂肪量(縦軸)との関係を示すグラフである。FIG. 3 is a graph showing the relationship between the fat mass estimated by inputting a plurality of types of health diagnosis data in a multiple regression equation (horizontal axis) and the actually measured fat mass (vertical axis). 図4は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第1の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a first application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第2の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a second application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図6は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第2の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a display screen by an output unit in a second application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第3の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a third application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図8は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第3の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen by an output unit in a third application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below show an example of the case where the present invention is carried out, and the present invention is not limited to the specific configuration described below. In carrying out the present invention, a specific configuration according to the embodiment may be appropriately adopted.

図1は、本発明の実施の形態の情報提供システムを示す図である。情報提供システム10は、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、健康情報取得部13と、出力部14とを備えている。健康診断データ取得部11は、ユーザが健康診断を受けて得られた健康診断結果の入力を受け付けることで健康診断データを取得する。健康診断データには、健康診断で検査される各項目の数値が含まれる。 FIG. 1 is a diagram showing an information providing system according to an embodiment of the present invention. The information providing system 10 includes a health diagnosis data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, a health information acquisition unit 13, and an output unit 14. The health examination data acquisition unit 11 acquires the health examination data by accepting the input of the health examination result obtained by the user undergoing the health examination. The health examination data includes the numerical values of each item examined in the health examination.

人間ドック学会の平成30年度一日ドック基本検査項目表によれば、健康診断の検査項目には、身長、体重等を含む「身体計測」、血圧、心電図等を含む「生理」、胸部X線、腹部超音波等を含む「X線・超音波」、総コレステロール、HDLコレステロール、LDLコレステロール、γ−GTP、血糖等を含む「生化学」、赤血球、白血球等を含む「血液学」、CRP等を含む「血清学」、「尿」、「便」が含まれる。健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、これらの一部又は全部の計測値のデータを取得する。また、健康診断データには、被検者の年齢、性別、個人の識別データ等も含まれる。 According to the 2018 1-day dock basic test item table of the Human Dock Society, the test items for health examination include "physical measurement" including height, weight, etc., "physiology" including blood sugar, electrocardiogram, etc., chest X-ray, "X-ray / ultrasound" including abdominal ultrasound, "biochemistry" including total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, γ-GTP, blood sugar, "hematology" including red blood cells, white blood cells, CRP, etc. Includes "serology," "urine," and "stool." The health diagnosis data acquisition unit 11 acquires data of some or all of these measured values as health diagnosis data. In addition, the health diagnosis data includes the age, gender, individual identification data, and the like of the subject.

体組成推定部12は、健康診断データ取得部11が取得した健康診断データに基づいて、その健康診断データに対応する体組成を推定する。図2は、健康診断データ(のうちの生化学検査値)であるHDLコレステロール(横軸)と体組成である脂肪量(kg)(縦軸)との関係を示すグラフである。図2に示すように、HDLコレステロールと脂肪量とは、おおむねHDLコレステロールが高いほど脂肪量が少ないという関係にあるが、そのばらつきは比較的大きく、HDLコレステロールから脂肪量を高精度に推定することは困難である。 The body composition estimation unit 12 estimates the body composition corresponding to the health diagnosis data based on the health diagnosis data acquired by the health diagnosis data acquisition unit 11. FIG. 2 is a graph showing the relationship between HDL cholesterol (horizontal axis), which is health diagnosis data (of which biochemical test values), and fat mass (kg) (vertical axis), which is body composition. As shown in FIG. 2, HDL cholesterol and fat mass are generally related to the fact that the higher the HDL cholesterol, the lower the fat mass, but the variation is relatively large, and the fat mass can be estimated with high accuracy from the HDL cholesterol. It is difficult.

しかしながら、複数種類の健康診断データを説明変数として、特定の体組成を目的変数とする重回帰分析を行うことで、健康診断データと体組成との相関関係を得ることができる。そこで、体組成推定部12は、複数種類の健康診断データを上記の重回帰分析によって得られた重回帰式に入力することで、推定すべき体組成を算出する。この重回帰式は、複数種類の健康診断データと推定すべき体組成との多数の組の関係を学習することで得られるものであり、学習モデルの一種である。この重回帰式は、推定すべき体組成ごとに用意されている。また、重回帰式は、年齢及び性別ごとに用意されている。体組成推定部12は、体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、BMI、細胞内液量、細胞外液量の一部又は全部を推定する。 However, it is possible to obtain a correlation between the health diagnosis data and the body composition by performing multiple regression analysis with a plurality of types of health diagnosis data as explanatory variables and a specific body composition as the objective variable. Therefore, the body composition estimation unit 12 calculates the body composition to be estimated by inputting a plurality of types of health diagnosis data into the multiple regression equation obtained by the above multiple regression analysis. This multiple regression equation is obtained by learning the relationship between a large number of pairs of health diagnosis data and body composition to be estimated, and is a kind of learning model. This multiple regression equation is prepared for each body composition to be estimated. In addition, multiple regression equations are prepared for each age and gender. The body composition estimation unit 12 has body composition such as fat percentage, fat mass, defatted fat mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass, and body water percentage. , BMI, intracellular fluid volume, and some or all of the extracellular fluid volume are estimated.

体組成推定部12が推定する体組成の例を挙げると以下のとおりである。例えば、体脂肪率は、健康診断データである身長、体重、性別、年齢、空腹時血糖値、空腹時血中インスリン、HbA1c、総コレステロール、HDLコレステロール、LDLコレステロール、トリグリセライド、GOT、GPT、γ−GTP、尿酸、最高血圧、最低血圧を説明変数とする重回帰式によって推定することができる。また、例えば、内臓脂肪面積は、体脂肪率で用いる説明変数に加えて、ウエスト周囲径、ヒップ周囲径を説明変数とする重回帰式によって推定することができる。このように、健康診断データのうちの身長、体重、生化学検査値は特に体組成を推定するのに好適に用いられる。 Examples of the body composition estimated by the body composition estimation unit 12 are as follows. For example, the body fat ratio is the health examination data such as height, weight, gender, age, fasting blood glucose level, fasting blood insulin, HbA1c, total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglyceride, GOT, GPT, γ-. It can be estimated by a multiple regression equation using GTP, uric acid, systolic blood pressure, and diastolic blood pressure as explanatory variables. Further, for example, the visceral fat area can be estimated by a multiple regression equation using the waist circumference and the hip circumference as explanatory variables in addition to the explanatory variables used for the body fat percentage. As described above, the height, weight, and biochemical test values in the health examination data are particularly preferably used for estimating the body composition.

図3は、複数種類の健康診断データを重回帰式に入力して推定される脂肪量(横軸)と、実際に測定された脂肪量(縦軸)との関係を示すグラフである。適切に重回帰式を生成することで、図3に示すように精度よく脂肪量を推定することができる。他の体組成についても同様に、複数種類の健康診断データを説明変数とし体組成を目的変数とする重回帰式に健康診断データを入力することで算出することができる。 FIG. 3 is a graph showing the relationship between the fat mass estimated by inputting a plurality of types of health diagnosis data in a multiple regression equation (horizontal axis) and the actually measured fat mass (vertical axis). By appropriately generating the multiple regression equation, the fat mass can be estimated accurately as shown in FIG. Similarly, other body compositions can be calculated by inputting the health diagnosis data into a multiple regression equation using a plurality of types of health diagnosis data as explanatory variables and the body composition as the objective variable.

健康情報取得部13は、体組成に基づいて健康情報を取得する。具体的には、健康情報取得部13は、健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報、及び健康リスクを示す健康リスク情報を取得する。健康指導情報は、例えば、摂取してよいカロリー量、制限すべきカロリー量、行うべき運動の種類と量等の情報である。健康リスク情報は、例えば、患う可能性のある疾患とその可能性の大きさ等の情報である。このように、健康情報取得部13は、健康情報として、具体的な内容と量を含む情報を取得する。 The health information acquisition unit 13 acquires health information based on the body composition. Specifically, the health information acquisition unit 13 acquires health guidance information that promotes maintenance or recovery of health and health risk information that indicates a health risk as health information. The health guidance information is, for example, information such as the amount of calories that can be ingested, the amount of calories that should be restricted, and the type and amount of exercise that should be performed. Health risk information is, for example, information such as a disease that may be affected and the magnitude of the possibility. In this way, the health information acquisition unit 13 acquires information including specific contents and amounts as health information.

体組成と健康情報との関係は、年齢及び性別ごとにあらかじめテーブルに記憶されている。ここで、健康情報は、一種類の体組成によって決定されてもよいし、複数の体組成によって決定されてもよい。例えば、脂肪率が高い場合には、脂分の摂取を制限すべきであるが、同時に基礎代謝も高い場合には脂分摂取制限の度合いは小さくてよい。また、例えば、脂肪率が高い場合には、肥満対策として摂取エネルギーを制限すべきであるが、脂肪率が高いだけでなく同時に基礎代謝が低い場合は、食後高血糖のリスクがより高まりやすいことから、糖質を重点的に制限するとともに、蛋白質の摂取は増やすべきである。また、例えば、脂肪率が高くても基礎代謝が充分に高い場合は、軽めの摂取エネルギー制限程度でよく、蛋白質量摂取の増加も重視しなくてもよい。このように、健康情報取得部13は、複数種類の体組成から健康情報を決定してよい。 The relationship between body composition and health information is stored in the table in advance for each age and gender. Here, the health information may be determined by one kind of body composition or may be determined by a plurality of body compositions. For example, when the fat ratio is high, the intake of fat should be restricted, but when the basal metabolism is also high, the degree of restriction of fat intake may be small. In addition, for example, when the fat percentage is high, the energy intake should be limited as a measure against obesity, but when the fat percentage is high and the basal metabolism is low at the same time, the risk of postprandial hyperglycemia is likely to increase. Therefore, carbohydrate intake should be increased while limiting carbohydrates. Further, for example, when the basal metabolism is sufficiently high even if the fat percentage is high, a light energy intake limit may be sufficient, and an increase in protein mass intake may not be emphasized. In this way, the health information acquisition unit 13 may determine health information from a plurality of types of body compositions.

出力部14は、体組成推定部12で推定された体組成、及び健康情報取得部13で取得された健康情報を出力する。これらの情報の出力形式は、表示、音声出力、その他の出力形式であってよい。 The output unit 14 outputs the body composition estimated by the body composition estimation unit 12 and the health information acquired by the health information acquisition unit 13. The output format of this information may be display, audio output, or other output format.

上記の健康診断データ取得部11、体組成推定部12、健康情報取得部13、及び出力部14は、コンピュータが本実施の形態の情報提供プログラムを実行することにより実現される。健康診断データ取得部11は、外部装置から有線で健康診断データを取得するインターフェース、外部装置から無線通信によって健康診断データを取得する通信モジュール、記憶媒体から健康診断を読み出すメディアリーダ、又はユーザの操作入力を受け付ける操作入力装置であってよい。体組成推定部12及び健康情報取得部13は、情報提供プログラムに従って動作するCPU、RAM、ROMを含むシステムであってよい。また、出力部14は、ディスプレイやスピーカであってよい。 The health diagnosis data acquisition unit 11, body composition estimation unit 12, health information acquisition unit 13, and output unit 14 are realized by the computer executing the information providing program of the present embodiment. The health examination data acquisition unit 11 is an interface for acquiring health examination data by wire from an external device, a communication module for acquiring health examination data by wireless communication from an external device, a media reader for reading a health examination from a storage medium, or a user operation. It may be an operation input device that accepts input. The body composition estimation unit 12 and the health information acquisition unit 13 may be a system including a CPU, RAM, and ROM that operate according to an information providing program. Further, the output unit 14 may be a display or a speaker.

以上のように、本実施の形態の情報提供システム10によれば、健康診断データから体組成を推定できる。よって、体組成計を有していない者であっても、自分の体組成を知ることができる。ユーザが過去の健康診断データを保有している場合には、体組成推定部12が当該過去の健康診断データに基づいて体組成を推定することで、ユーザは自分の過去の体組成を知ることができる。 As described above, according to the information providing system 10 of the present embodiment, the body composition can be estimated from the health diagnosis data. Therefore, even a person who does not have a body composition meter can know his / her own body composition. When the user has past health diagnosis data, the body composition estimation unit 12 estimates the body composition based on the past health diagnosis data, so that the user knows his / her past body composition. Can be done.

また、本実施の形態の情報提供システム10によれば、体組成計を有していない場合にも、体組成に基づく健康情報の提供を受けることができる。健康診断を受けた者は、健康診断結果に基づいて医師等から健康指導情報や健康リスク情報等の健康情報を得ることも可能であるが、その場合には一般論や傾向論になりがちであるところ、本実施の形態では、体組成を推定した上で、推定した体組成に基づいて健康情報を提供するので、より具体的で定量的な健康情報を提供できる。これは、健康診断データは、体組成を原因として生じる現象面を捉えたものであるということができるからである。そのため、原因である体組成を推定することで具体的かつ定量的な健康情報を提供できることになる。 Further, according to the information providing system 10 of the present embodiment, even if the body composition meter is not provided, health information based on the body composition can be provided. Those who have undergone a health examination can obtain health information such as health guidance information and health risk information from doctors based on the results of the health examination, but in that case, it tends to be a general theory or a tendency theory. However, in the present embodiment, since the body composition is estimated and the health information is provided based on the estimated body composition, more specific and quantitative health information can be provided. This is because it can be said that the health diagnosis data captures the phenomenon aspect caused by the body composition. Therefore, it is possible to provide specific and quantitative health information by estimating the body composition that is the cause.

以下、上記の情報提供システム10の具体的な応用例及び変形例を説明する。 Hereinafter, specific application examples and modification examples of the above information providing system 10 will be described.

図4は、情報提供システムの第1の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、通信ネットワーク上のサーバコンピュータによって構成される。情報提供システム10は、通信ネットワーク20に接続されており、複数の端末装置30も通信ネットワーク20に接続可能である。通信ネットワーク20は、インターネットであっても専用ネットワークであってもよい。情報提供システム10と各端末装置30とは通信ネットワーク20を介して互いに通信を行う。端末装置30は、例えば、スマートフォンやパソコンであってよい。 FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a first application example of the information providing system. In this example, the information providing system 10 is composed of a server computer on a communication network. The information providing system 10 is connected to the communication network 20, and a plurality of terminal devices 30 can also be connected to the communication network 20. The communication network 20 may be the Internet or a dedicated network. The information providing system 10 and each terminal device 30 communicate with each other via the communication network 20. The terminal device 30 may be, for example, a smartphone or a personal computer.

情報提供システム10の健康診断データ取得部11は、通信ネットワーク20を介して任意の端末装置30から健康診断データを取得する。また、出力部14は、健康診断データを送信してきた端末装置30に対して、通信ネットワーク20を介して体組成情報や健康情報を送信する。この構成により、端末装置30のユーザは、自己の健康診断データを端末装置30に入力して情報提供システム10に送信すると、情報提供システム10から、自己の健康診断データから推定された体組成の情報や健康情報を受信して、端末装置30にて出力(表示)することができる。 The health examination data acquisition unit 11 of the information providing system 10 acquires health examination data from an arbitrary terminal device 30 via the communication network 20. In addition, the output unit 14 transmits body composition information and health information to the terminal device 30 that has transmitted the health diagnosis data via the communication network 20. With this configuration, when the user of the terminal device 30 inputs his / her own health examination data into the terminal device 30 and transmits it to the information providing system 10, the body composition estimated from the information providing system 10 from his / her own health examination data. Information and health information can be received and output (displayed) on the terminal device 30.

端末装置30には、ユーザが健康診断データを入力する機能、入力された健康診断データを情報提供システム10に送信する機能、及び情報提供システム10から送信されてきた体組成及び健康情報を表示する機能を備えている。これらの機能は専用のアプリケーションプログラムによって実現されてもよく、汎用のブラウジングアプリケーションを用いて実現されてもよい。 The terminal device 30 displays a function for the user to input health examination data, a function for transmitting the input health examination data to the information providing system 10, and a body composition and health information transmitted from the information providing system 10. It has a function. These functions may be realized by a dedicated application program or may be realized by using a general-purpose browsing application.

また、図4に示すように、情報提供システム10にはデータベース40が接続されており、データベース40には分析装置50が接続されている。データベース40には、健康診断データ取得部11が複数の端末装置30から受信した健康診断データを記憶する。分析装置50は、データベース40に記憶された多数の健康診断データを分析する。この分析は、統計分析であってよく、あるいは何らかの機械学習であってもよい。これにより、情報提供システム10が収集した多くのユーザの健康診断データを分析できる。 Further, as shown in FIG. 4, a database 40 is connected to the information providing system 10, and an analyzer 50 is connected to the database 40. The database 40 stores the health diagnosis data received from the plurality of terminal devices 30 by the health diagnosis data acquisition unit 11. The analyzer 50 analyzes a large number of health examination data stored in the database 40. This analysis may be a statistical analysis or some machine learning. As a result, it is possible to analyze the health diagnosis data of many users collected by the information providing system 10.

また、本例において、健康診断データに所属グループ(例えば、会社、学校、地域等)の情報が付加されてもよい。この場合には、健康情報取得部13は、推定された体組成を所属グループごとに統計的に処理して、グループ全体の健康情報を取得してよい。これにより、会社、学校、地域といったグループ単位で健康指導情報や健康リスク情報を提供することができる。 Further, in this example, information on the group (for example, company, school, area, etc.) to which the health examination data belongs may be added. In this case, the health information acquisition unit 13 may statistically process the estimated body composition for each group to acquire the health information of the entire group. As a result, health guidance information and health risk information can be provided for each group such as a company, school, or community.

図5は、情報提供システムの第2の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、携帯端末、具体的には、タッチディスプレイを備えたスマートフォンによって構成される。情報提供システム10は、上記の実施の形態と同様に、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、健康情報取得部13と、出力部14とを備えている。これらの機能は、スマートフォンが専用のアプリケーションプログラム(以下、単に「アプリ」という。)を実行することにより実現される。 FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a second application example of the information providing system. In this example, the information providing system 10 is composed of a mobile terminal, specifically, a smartphone provided with a touch display. The information providing system 10 includes a health diagnosis data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, a health information acquisition unit 13, and an output unit 14, as in the above embodiment. These functions are realized by the smartphone executing a dedicated application program (hereinafter, simply referred to as "application").

アプリは、健康診断データとして、実際の健康診断によって得られた結果(以下、「健康診断結果」という。)と、健康診断の目標値(以下、「健康診断目標値」という。)とを分けて入力する機能を備えている。健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、健康診断結果と、健康診断目標値をそれぞれ取得する。なお、健康診断データは、ユーザがタッチディスプレイを操作して入力してもよく、アプリ外のファイルからアプリにインポートすることで入力してもよく、あるいは、アプリの機能を用いて健康診断の結果を印刷した媒体をカメラで撮影して文字認識をすることで入力してもよい。 The application divides the result obtained by the actual health examination (hereinafter referred to as "health examination result") and the target value of the health examination (hereinafter referred to as "health examination target value") as the health examination data. It has a function to input. The health examination data acquisition unit 11 acquires the health examination result and the health examination target value as the health examination data, respectively. The health examination data may be input by the user by operating the touch display, may be input by importing from a file outside the application into the application, or the result of the health examination using the function of the application. You may input by taking a picture of the printed medium with a camera and performing character recognition.

また、健康診断データ取得部11は、健康診断結果から自動計算により健康診断目標値を取得してもよいし、ユーザによる上記の入力によって健康診断目標値を取得してもよい。自動計算により健康診断目標値を取得する場合には、情報提供システム10には、年齢、性別、身長、体重等に応じたその者の標準的な健康診断値がテーブルとして記憶されており、あるいは、年齢、性別、身長、体重等に応じた標準的な健康診断値を演算するアルゴリズムが記憶されており、健康診断データ取得部11は、これらのテーブル又はアルゴリズムを用いて健康診断結果から健康診断目標値を取得する。 In addition, the health examination data acquisition unit 11 may acquire the health examination target value by automatic calculation from the health examination result, or may acquire the health examination target value by the above input by the user. When the health check target value is acquired by automatic calculation, the information providing system 10 stores the person's standard health check value according to age, gender, height, weight, etc. as a table, or An algorithm for calculating a standard health check value according to age, gender, height, weight, etc. is stored, and the health check data acquisition unit 11 uses these tables or algorithms to perform a health check based on the health check results. Get the target value.

体組成推定部12は、健康診断結果及び健康診断目標値のそれぞれに基づいて、体組成を推定する(以下、健康診断結果に基づいて推定された体組成を「実測推定体組成」といい、健康診断目標値に基づいて推定された体組成を「目標推定体組成」という。)。 The body composition estimation unit 12 estimates the body composition based on each of the health diagnosis result and the health diagnosis target value (hereinafter, the body composition estimated based on the health diagnosis result is referred to as "measured estimated body composition". The body composition estimated based on the health diagnosis target value is called "target estimated body composition").

健康情報取得部13は、改善すべき体組成がある場合には、実測推定体組成を目標推定値組成にするための健康指導情報を取得する。このために、健康情報取得部13は、改善すべき体組成の種類ごとに、体組成の変化量に応じた飲食制限及び運動の内容及び量の情報が記憶されている。 When there is a body composition to be improved, the health information acquisition unit 13 acquires health guidance information for setting the actually measured estimated body composition to the target estimated value composition. For this purpose, the health information acquisition unit 13 stores information on the content and amount of eating and drinking restrictions and exercise according to the amount of change in body composition for each type of body composition to be improved.

出力部14は、実測推定体組成と目標推定体組成と健康情報とをタッチディスプレイに表示する。このとき、出力部14は、実測推定体組成と目標推定体組成とを比較可能な形式で表示し、かつ、それらの差分、即ち実測推定体組成から目標推定体組成になるために必要な体組成変化量も表示する。これにより、体組成計を用いなくても、健康診断結果と健康診断目標値との差を体組成の差として認識できる。 The output unit 14 displays the actually measured estimated body composition, the target estimated body composition, and the health information on the touch display. At this time, the output unit 14 displays the actually measured estimated body composition and the target estimated body composition in a comparable format, and the difference between them, that is, the body required to obtain the target estimated body composition from the actually measured estimated body composition. The amount of composition change is also displayed. As a result, the difference between the health diagnosis result and the health diagnosis target value can be recognized as the difference in body composition without using a body composition meter.

図6は、第2の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。この画面では、健康診断データであるγ−GTPに関連する体組成として、体重、脂肪量、基礎代謝量が示されており、「目標」の列には目標推定体組成が示されており、「現状」の列には実測推定体組成が示されており、「目標まであと」の列には、実測推定体組成を目標推定体組成にするため(即ち、γ−GTPを正常値にするため)に必要な体組成の変化量(増減量)が示されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the second application example. On this screen, body weight, fat mass, and basal metabolic rate are shown as body composition related to γ-GTP, which is health diagnosis data, and the target estimated body composition is shown in the "target" column. The "Current status" column shows the actually measured estimated body composition, and the "After reaching the target" column shows the actually measured estimated body composition to be the target estimated body composition (that is, set γ-GTP to a normal value). Therefore, the amount of change (increase / decrease) in body composition required for) is shown.

図6の画面では、更に、健康情報として、健康指導情報と健康リスク情報とが示されている。具体的には、実測推定体組成を目標推定体組成にするために必要な飲食の制限内容及び所定期間あたりの制限量、並びに運動の内容及び所定期間あたりの量、実測推定体組成を維持したときに罹患する可能性がある疾患名と罹患率が示されている。 On the screen of FIG. 6, health guidance information and health risk information are further shown as health information. Specifically, the content of food and drink restrictions and the amount of restriction per predetermined period required to make the actually measured body composition the target estimated body composition, the content of exercise, the amount per predetermined period, and the actually measured estimated body composition were maintained. The names and morbidities of the diseases that can sometimes occur are shown.

この応用例によれば、ユーザは、健康診断結果に基づいて、健康診断データのどの項目を改善するために、どのような対策をすればよいかを具体的に理解することができる。 According to this application example, the user can concretely understand which item of the health diagnosis data should be improved and what kind of measures should be taken based on the health diagnosis result.

図7は、情報提供システムの第3の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、携帯端末、具体的には、タッチディスプレイ及び近距離無線通信機能を備えたスマートフォンによって構成される。情報提供システム10は、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、出力部14とを備えている。本例においても、情報提供システム10の各機能はアプリによって実現される。 FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a third application example of the information providing system. In this example, the information providing system 10 is composed of a mobile terminal, specifically, a smartphone having a touch display and a short-range wireless communication function. The information providing system 10 includes a health diagnosis data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, and an output unit 14. Also in this example, each function of the information providing system 10 is realized by the application.

情報提供システム10は、外部の体組成測定装置60と近距離無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)による通信)により、無線通信を行う。体組成測定装置60として、4極又は8極の電極及びそれらの微弱の電流を流す回路を用いて生体インピーダンスを測定し、測定された生体インピーダンス、体重、身長、年齢等の情報から脂肪量、筋肉量、骨量等の体組成を算出する従来の体組成計を用いることができる。 The information providing system 10 performs wireless communication with an external body composition measuring device 60 by short-range wireless communication (for example, communication by Bluetooth (registered trademark)). As a body composition measuring device 60, bioimpedance is measured using 4-pole or 8-pole electrodes and a circuit through which a weak current is passed, and the amount of fat is determined from the measured bioimpedance, weight, height, age, etc. A conventional body composition meter that calculates body composition such as muscle mass and bone mass can be used.

健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、健康診断目標値を取得する。健康診断目標値の取得の方法は第2の応用例と同様である。体組成推定部12は、健康診断目標値に基づいて、体組成として目標推定体組成を推定する。一方で、情報提供システム10は、体組成測定装置60から、体組成測定装置60にて測定された体組成(以下、「実測体組成」という。)を取得する。出力部14は、体組成推定部12にて推定された目標推定体組成と、体組成測定装置60から取得した実測体組成とを比較可能な形式で表示する。 The health diagnosis data acquisition unit 11 acquires the health diagnosis target value as the health diagnosis data. The method of acquiring the health diagnosis target value is the same as that of the second application example. The body composition estimation unit 12 estimates the target estimated body composition as the body composition based on the health diagnosis target value. On the other hand, the information providing system 10 acquires the body composition measured by the body composition measuring device 60 (hereinafter, referred to as "measured body composition") from the body composition measuring device 60. The output unit 14 displays the target estimated body composition estimated by the body composition estimation unit 12 and the actually measured body composition acquired from the body composition measuring device 60 in a comparable format.

図8は、第3の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。この画面では、図6と同様に、健康診断データであるγ−GTPに関連する体組成として、体重、脂肪量、基礎代謝量が「目標」、「現状」、「目標まであと」の各列に示されており、「目標」の列には目標推定体組成が示されている。本応用例では、「現状」の列には、体組成測定装置60で測定された実測体組成が示され、「目標まであと」の列には、実測体組成を目標推定体組成にするため(即ち、γ−GTPを正常値にするため)に必要な体組成の変化量(増減量)が示されている。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the third application example. On this screen, as in FIG. 6, the body weight, fat mass, and basal metabolic rate are the "target", "current status", and "after reaching the target" columns as the body composition related to the health diagnosis data γ-GTP. The target estimated body composition is shown in the "Target" column. In this application example, the "current state" column shows the actually measured body composition measured by the body composition measuring device 60, and the "after reaching the target" column shows the measured body composition to be the target estimated body composition. The amount of change (increase / decrease) in body composition required for (that is, to bring γ-GTP to a normal value) is shown.

なお、第3の応用例は、情報提供システム10が健康情報取得部13を備えていないが、第2の応用例と同様に、健康情報取得部13を設けてもよい。この場合には、体組成測定装置60で測定された実測体組成は、健康情報取得部13にも入力され、第2の応用例と同様に、健康情報取得部13にて実測体組成を目標推定体組成にするための健康情報が取得されて、出力部14で図6に示すような形式で出力されてよい。 In the third application example, the information providing system 10 does not include the health information acquisition unit 13, but the health information acquisition unit 13 may be provided as in the second application example. In this case, the measured body composition measured by the body composition measuring device 60 is also input to the health information acquisition unit 13, and the health information acquisition unit 13 targets the measured body composition as in the second application example. Health information for obtaining the estimated body composition may be acquired and output by the output unit 14 in the format shown in FIG.

第3の応用例によれば、体組成測定装置で体組成を測定するごとに、測定された体組成と健康診断データを改善するための目標推定体組成とを比較して、それらの間にどの程度の差があるか、体組成が目標推定体組成に近づいているかを確認することができる。 According to the third application example, each time the body composition is measured by the body composition measuring device, the measured body composition is compared with the target estimated body composition for improving the health diagnosis data, and between them. It is possible to confirm how much the difference is and whether the body composition is close to the target estimated body composition.

なお、上記の実施の形態及びその応用例では、体組成推定部12は、健康診断データに基づいて体組成を推定したが、体組成推定部12は、健康診断データに加えて、健康診断データの変化にも基づいて体組成を推定してよい。すなわち、同じ健康診断データであっても、増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかによって、また、その度合い(変化量)によって、異なる体組成が推定されてよい。さらに過去の変化傾向も併せて判断してもよい。すなわち、直近の傾向(例えば増加傾向)が、以前は減少傾向であった場合と安定傾向であった場合とで、体組成の推定に異なる影響を与えてもよい。これにより、単に健康診断データを用いる場合と比較してより正確に体組成を推定できる。 In the above embodiment and its application example, the body composition estimation unit 12 estimates the body composition based on the health diagnosis data, but the body composition estimation unit 12 adds the health diagnosis data to the health diagnosis data. The body composition may be estimated based on the change in. That is, even with the same health examination data, different body compositions may be estimated depending on whether the data is increasing or decreasing, and depending on the degree (change amount). Furthermore, past change trends may also be judged. That is, the most recent tendency (for example, an increasing tendency) may have a different influence on the estimation of body composition depending on whether the tendency is a decreasing tendency or a stable tendency in the past. As a result, the body composition can be estimated more accurately than when the health diagnosis data is simply used.

10 情報提供システム
11 健康診断データ取得部
12 体組成推定部
13 健康情報取得部
14 出力部
20 通信ネットワーク
30 端末装置
40 データベース
50 分析装置
60 体組成測定装置
10 Information provision system 11 Health diagnosis data acquisition unit 12 Body composition estimation unit 13 Health information acquisition unit 14 Output unit 20 Communication network 30 Terminal equipment 40 Database 50 Analyzer 60 Body composition measurement equipment

Claims (11)

健康診断データを取得する健康診断データ取得部と、
前記健康診断データに基づいて体組成を推定する体組成推定部と、
前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力する出力部と、
を備えた、情報提供システム。
The Health Examination Data Acquisition Department, which acquires health examination data,
A body composition estimation unit that estimates body composition based on the health diagnosis data,
An output unit that outputs the body composition or health information based on the body composition,
Information provision system equipped with.
前記出力部は、前記健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報を出力する、請求項1に記載の情報提供システム。 The information providing system according to claim 1, wherein the output unit outputs health guidance information that promotes maintenance or recovery of health as the health information. 前記出力部は、前記健康情報として、健康リスクを示す健康リスク情報を出力する、請求項1に記載の情報提供システム。 The information providing system according to claim 1, wherein the output unit outputs health risk information indicating a health risk as the health information. 前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、少なくとも、身長、体重、及び生化学検査値を取得する、請求項1から3のいずれかに記載の情報提供システム。 The information providing system according to any one of claims 1 to 3, wherein the health examination data acquisition unit acquires at least height, weight, and biochemical test values as the health examination data. 前記体組成推定部は、前記体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、BMI、細胞内液量、細胞外液量の少なくともいずれかを推定する、請求項1から4のいずれかに記載の情報提供システム。 The body composition estimation unit has, as the body composition, fat ratio, fat mass, defatted fat mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass, and body water. The information providing system according to any one of claims 1 to 4, which estimates at least one of the rate, BMI, intracellular fluid volume, and extracellular fluid volume. 前記体組成推定部は、前記健康診断データの変化にも基づいて前記体組成を推定する、請求項1から5のいずれかに記載の情報提供システム。 The information providing system according to any one of claims 1 to 5, wherein the body composition estimation unit estimates the body composition based on a change in the health diagnosis data. 前記情報提供システムは、通信ネットワークに接続されたコンピュータからなり、
前記健康診断データ取得部は、前記通信ネットワークを介して任意の端末から前記健康診断データを取得し、
前記出力部は、前記健康診断データを取得した前記端末に対して、前記通信ネットワークを介して、当該健康診断データに基づいて推定された前記体組成又は前記体組成に基づく前記健康情報を送信する、請求項1から6のいずれかに記載の情報提供システム。
The information providing system consists of a computer connected to a communication network.
The health examination data acquisition unit acquires the health examination data from an arbitrary terminal via the communication network, and obtains the health examination data.
The output unit transmits the body composition estimated based on the health diagnosis data or the health information based on the body composition to the terminal that has acquired the health diagnosis data via the communication network. , The information providing system according to any one of claims 1 to 6.
複数のユーザの前記体組成を統計的に処理して、前記複数のユーザの全体の健康情報を取得する健康情報取得部をさらに備え、
前記出力部は、前記体組成に基づく健康情報として、前記複数のユーザの全体の健康情報を出力する、請求項1から7のいずれかに記載の情報提供システム。
Further provided with a health information acquisition unit that statistically processes the body composition of the plurality of users and acquires the overall health information of the plurality of users.
The information providing system according to any one of claims 1 to 7, wherein the output unit outputs overall health information of the plurality of users as health information based on the body composition.
前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断結果と健康診断目標値とを取得し、
前記体組成推定部は、前記健康診断結果に基づいて、前記体組成として実測推定体組成を推定し、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定し、
前記出力部は、前記実測推定体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力する、請求項1から8のいずれかに記載の情報提供システム。
The health examination data acquisition unit acquires the health examination result and the health examination target value as the health examination data.
The body composition estimation unit estimates the actual measurement estimated body composition as the body composition based on the health diagnosis result, and estimates the target estimated body composition as the body composition based on the health diagnosis target value.
The information providing system according to any one of claims 1 to 8, wherein the output unit outputs the actually measured estimated body composition and the target estimated body composition in a comparable manner.
体組成を測定して実測体組成を取得する体組成測定部をさらに備え、
前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断目標値を取得し、
前記体組成推定部は、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定し、
前記出力部は、前記実測体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力する、請求項1から8のいずれかに記載の情報提供システム。
Further equipped with a body composition measuring unit for measuring body composition and acquiring measured body composition,
The health examination data acquisition unit acquires a health examination target value as the health examination data, and obtains the health examination target value.
The body composition estimation unit estimates the target estimated body composition as the body composition based on the health diagnosis target value.
The information providing system according to any one of claims 1 to 8, wherein the output unit outputs the actually measured body composition and the target estimated body composition in a comparable manner.
コンピュータに、
健康診断データを取得させ、
前記健康診断データから体組成を推定させ、
前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力させる、
情報提供プログラム。
On the computer
Get health check data
The body composition is estimated from the health diagnosis data, and the body composition is estimated.
To output the body composition or health information based on the body composition.
Information provision program.
JP2019063486A 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system, information provision program Pending JP2020166323A (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019063486A JP2020166323A (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system, information provision program
PCT/JP2020/013916 WO2020196812A1 (en) 2019-03-28 2020-03-27 Information providing system, information providing program, and non-transitory computer-readable storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019063486A JP2020166323A (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system, information provision program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2020166323A true JP2020166323A (en) 2020-10-08

Family

ID=72611560

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019063486A Pending JP2020166323A (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system, information provision program

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2020166323A (en)
WO (1) WO2020196812A1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220163771A (en) * 2021-06-03 2022-12-12 주식회사 올리브헬스케어 Method and system for providing health management interface

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149830A (en) * 2000-11-13 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd Health management method, advice device and health management system
JP2002355222A (en) * 2001-03-28 2002-12-10 Yamato Scale Co Ltd Health information display
JP2004157596A (en) * 2002-11-01 2004-06-03 Junichi Ninomiya System and method for health management
JP2006107222A (en) * 2004-10-07 2006-04-20 Hitachi Ltd Health guidance support system
JP2008027293A (en) * 2006-07-24 2008-02-07 Toshiba Corp Ideal body type support device
JP2009005904A (en) * 2007-06-28 2009-01-15 Tanita Corp Body composition measuring instrument and method
JP2009050596A (en) * 2007-08-29 2009-03-12 Hitachi Medical Corp Abdominal girth estimating apparatus

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149830A (en) * 2000-11-13 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd Health management method, advice device and health management system
JP2002355222A (en) * 2001-03-28 2002-12-10 Yamato Scale Co Ltd Health information display
JP2004157596A (en) * 2002-11-01 2004-06-03 Junichi Ninomiya System and method for health management
JP2006107222A (en) * 2004-10-07 2006-04-20 Hitachi Ltd Health guidance support system
JP2008027293A (en) * 2006-07-24 2008-02-07 Toshiba Corp Ideal body type support device
JP2009005904A (en) * 2007-06-28 2009-01-15 Tanita Corp Body composition measuring instrument and method
JP2009050596A (en) * 2007-08-29 2009-03-12 Hitachi Medical Corp Abdominal girth estimating apparatus

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220163771A (en) * 2021-06-03 2022-12-12 주식회사 올리브헬스케어 Method and system for providing health management interface
KR102598935B1 (en) * 2021-06-03 2023-11-07 주식회사 올리브헬스케어 Method and system for providing health management interface

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020196812A1 (en) 2020-10-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104239415B (en) A kind of health and fitness information data monitoring system and its monitoring method
CN102084368B (en) Heart age assessment
CN113488139A (en) Health tracking device
JP2020162834A (en) Health information providing system and health information providing program
JP2022516586A (en) Body analysis
Pham et al. Effectiveness of consumer-grade contactless vital signs monitors: a systematic review and meta-analysis
CN104700140B (en) Multifunctional body is suitable can detection device
JP2016194821A (en) Insurance contract support device, insurance contract support method and insurance contract support program
Bikia et al. Leveraging the potential of machine learning for assessing vascular ageing: state-of-the-art and future research
TWI522957B (en) Blood-sugar level analysis system,device and method thereof
WO2020196812A1 (en) Information providing system, information providing program, and non-transitory computer-readable storage medium
WO2018155447A1 (en) Brain information analyzing device and brain information simulation computing device
JP2018175488A (en) Health support device, health support system, health support method, and program of health support device
JP2015111438A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
Kim et al. Comparing the standards of one metabolic equivalent of task in accurately estimating physical activity energy expenditure based on acceleration
JP5033541B2 (en) Waist circumference estimation device
JP4785294B2 (en) Health information display device
JP6992505B2 (en) Information processing equipment, methods and programs
JP2010207272A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
CN110200599A (en) A kind of pulse wave detecting method, terminal device and system
JP2013239192A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
JP6721408B2 (en) Judgment device
Kumar et al. ISSK-an integrated self service kiosk for health monitoring and management
KR101469864B1 (en) Metabolic syndrome biological Age measurement system and apparatus
JP4132768B2 (en) Health information display device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220323

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230502

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230629

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230831

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20231031

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240126

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20240208

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20240308