JP2022123042A - Health management system, health management method, and health management program - Google Patents

Health management system, health management method, and health management program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a health management system, a health management method, and a health management program for proposing an optimal intake mode of nutrients at each time by reflecting user's behavior and health condition.
SOLUTION: A health management system includes: an expectation item reception part 110 for receiving an input of an expectation item showing a content that a user expects to improve about the user's health condition, from the user; a nutrient proposal part 130 for proposing nutrients that the user should intake in order to achieve the expectation item; an intake history acquisition part 120 for allowing the user to acquire an intake history of nutrients proposed by the nutrient proposal part 130 and storing the intake history in a storage part 150; and a biological information acquisition part 140 for acquiring the user's biological information and storing the biological information in the storage part 150. The nutrient proposal part 130 newly proposes nutrients that the user should intake by using the latest biological information when the biological information acquired by the biological information acquisition part 140 is updated.
SELECTED DRAWING: Figure 2
COPYRIGHT: (C)2022,JPO&INPIT

Description

本発明は、健康管理システム、健康管理方法、および健康管理プログラムに関する。 The present invention relates to a health care system, health care method, and health care program.

従来、健康を考慮した食事内容を提案する食事提案システムが知られている。
例えば、特許文献1には、健康上のキーワードを入力すると、入力されたキーワードに関連づけられた機能性成分を有する食材を使用する食事メニューを、データベースから検索して提示する構成が開示されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known a meal proposal system that proposes meal contents in consideration of health.
For example, Patent Literature 1 discloses a configuration in which, when a keyword on health is entered, a meal menu using ingredients having functional ingredients associated with the entered keyword is retrieved from a database and presented. .

特開2014-021723号公報JP 2014-021723 A

しかしながら、従来の食事提案システムでは、ユーザの日常生活における健康状態の変化を反映させて、その時々における最適な食事メニューを提案するという点について、改善の余地があった。 However, conventional meal proposal systems have room for improvement in terms of reflecting changes in the user's health condition in their daily lives and proposing an optimal meal menu for each moment.

そこで本発明は、ユーザの行動や健康状態を反映させて、その時々において最適な栄養の摂取態様を提案することができる健康管理システムを提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a health management system that reflects a user's behavior and health condition and can propose an optimal nutritional intake mode for each occasion.

上記課題を解決するために、本発明の健康管理システムは、ユーザの健康状態に対して、ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、ユーザから受付ける期待項目受付部と、期待項目を実現するために、ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案部と、ユーザが、栄養提案部により提案された栄養素の摂取履歴を取得して、記憶部に記憶させる摂取履歴取得部と、ユーザの生体情報を取得して、記憶部に記憶させる生体情報取得部と、を備え、栄養提案部は、生体情報取得部により取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いてユーザが取得すべき栄養素を新たに提案する。 In order to solve the above-described problems, the health management system of the present invention includes: an expectation item receiving unit for receiving an input of an expectation item from the user indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user; a nutrition proposal unit that proposes nutrients to be obtained by the user, an intake history acquisition unit that acquires the intake history of the nutrients proposed by the nutrition proposal unit and stores the intake history in a storage unit; a biological information acquisition unit that acquires the user's biological information and stores it in the storage unit, and the nutrition proposal unit obtains the latest biological information when the biological information acquired by the biological information acquisition unit is updated. We propose a new nutrient that the user should obtain by using

また、生体情報取得部は、摂取履歴取得部により取得された摂取履歴が更新された際に、生体情報を新たに取得してもよい。 Further, the biological information acquisition unit may acquire new biological information when the intake history acquired by the intake history acquisition unit is updated.

また、摂取履歴取得部は、ユーザにより購入された栄養素を含む健康食品の購入履歴を取得して、記憶部に記憶させるとともに、購入履歴と、健康食品における1日あたりの推奨摂取量と、に基づいて、栄養素の摂取履歴を推定してもよい。 In addition, the intake history acquisition unit acquires the purchase history of health foods containing nutrients purchased by the user, and stores the purchase history in the storage unit. Based on this, the nutrient intake history may be estimated.

また、栄養提案部は、人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文から、栄養成分、および摂取態様が、人体に与える影響を示す影響項目を取得し、さらに影響の程度を数値で示す影響度を数値化する論文解析部と、食品又は栄養成分に期待する人体への効果を、期待項目として受付ける期待項目設定部と、影響項目および影響度に基づいて、期待項目を達成するのに好適な食品若しくは栄養成分の組み合わせ、又はこれらの好適な摂取態様を特定する摂取態様特定部と、を備えてもよい。 In addition, the Nutrition Suggestion Department obtains impact items that indicate the effects of nutritional components and intake patterns on the human body from papers on nutritional components that affect the human body and their intake patterns, and furthermore, numerically expresses the extent of the effects. An article analysis unit that quantifies the degree of influence shown, an expected item setting unit that accepts the effects on the human body expected from food or nutritional ingredients as expected items, and a section that achieves expected items based on the impact items and the degree of impact. A combination of food or nutrient ingredients suitable for , or an intake mode identification unit that specifies a preferred intake mode thereof.

また、上記課題を解決するために、本発明の健康管理方法は、コンピュータが、ユーザの健康状態に対して、ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、ユーザから受付ける期待項目受付ステップと、期待項目を実現するために、ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案ステップと、ユーザが、栄養提案ステップにより提案された栄養素の摂取履歴を取得して、記憶部に記憶させる摂取履歴取得ステップと、ユーザの生体情報を取得して、記憶部に記憶させる生体情報取得ステップと、を実行し、栄養提案ステップは、生体情報取得ステップにより取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いてユーザが取得すべき栄養素を新たに提案してもよい。 In order to solve the above-described problems, the health management method of the present invention provides an expectation item reception system in which a computer receives, from a user, an input of an expectation item indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user. a nutrition proposing step of proposing nutrients to be obtained by the user in order to realize the expected item; A history acquisition step and a biometric information acquisition step of acquiring biometric information of the user and storing it in a storage unit are executed, and the nutrition proposing step is performed when the biometric information acquired by the biometric information acquisition step is updated. , the latest biological information may be used to newly propose nutrients that the user should obtain.

また、上記課題を解決するために、本発明の健康管理プログラムは、コンピュータに、ユーザの健康状態に対して、ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、ユーザから受付ける期待項目受付機能と、期待項目を実現するために、ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案機能と、ユーザが、栄養提案機能により提案された栄養素の摂取履歴を取得して、記憶部に記憶させる摂取履歴取得機能と、ユーザの生体情報を取得して、記憶部に記憶させる生体情報取得機能と、を実現させ、栄養提案機能は、生体情報取得機能により取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いてユーザが取得すべき栄養素を新たに提案してもよい。 In order to solve the above-described problems, the health care program of the present invention provides a computer with an expectation item reception for receiving, from the user, an input of an expectation item indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user. A function, a nutrition proposal function that proposes nutrients that the user should acquire in order to realize the expected item, and an intake that the user acquires the intake history of the nutrients suggested by the nutrition proposal function and stores it in the storage unit. A history acquisition function and a biometric information acquisition function that acquires the user's biometric information and stores it in a storage unit are realized, and the nutrition proposal function is performed when the biometric information acquired by the biometric information acquisition function is updated , the latest biological information may be used to newly propose nutrients that the user should obtain.

本発明の健康管理システムは、生体情報取得部により取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いて前記ユーザが取得すべき栄養素を新たに提案する。
このため、ユーザの行動や健康状態を反映させて、その時々において最適な栄養の摂取態様を提案することができる。
The health management system of the present invention newly proposes nutrients to be acquired by the user using the latest biological information when the biological information acquired by the biological information acquisition unit is updated.
For this reason, it is possible to reflect the behavior and health condition of the user and propose the optimal nutritional intake mode at each time.

本発明の一実施形態に係る健康管理システム、およびその周辺の構成を示す模式図である。1 is a schematic diagram showing a configuration of a health care system and its surroundings according to an embodiment of the present invention; FIG. 図1に示す栄養摂取態様の健康管理システムの構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the health management system for the nutritional intake mode shown in FIG. 1; 図1に示す健康管理システムにおける処理フローを示すフロー図である。FIG. 2 is a flowchart showing a processing flow in the health care system shown in FIG. 1; 図1に示す栄養摂取態様の提案システムにおける処理フローを示すフロー図である。FIG. 2 is a flowchart showing a processing flow in the system for proposing nutritional intake modes shown in FIG. 1;

本発明の一実施形態について、図1から図4を参照しながら説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る健康管理システム100、およびその周辺の構成を示す模式図である。
健康管理システム100は、論文データベース30、販売データベース31、検査データベース32、およびユーザ端末10と、ネットワーク40を介して接続されている。このため、健康管理システム100は複数の論文データベース30から必要な情報を取得することができるとともに、ユーザ20に提案する処理結果を、ユーザ端末10に出力することができる。
One embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4. FIG.
FIG. 1 is a schematic diagram showing a health care system 100 according to one embodiment of the present invention and its peripheral configuration.
Health management system 100 is connected to article database 30 , sales database 31 , examination database 32 , and user terminal 10 via network 40 . Therefore, the health management system 100 can acquire necessary information from a plurality of article databases 30 and can output the processing result to be proposed to the user 20 to the user terminal 10 .

ユーザ端末10は、例えばユーザ20の個人パソコンである。ユーザ20は、ユーザ端末10を用いて、健康管理システム100から提案される栄養の摂取態様を確認することができる。ここで、栄養の摂取態様とは、食品若しくは栄養成分を用いた調理方法のことであり、例えば料理のメニュー、食品、およびそのレシピである。また、栄養の摂取態様は、料理に限られず、例えばサプリメントの調合方法のようなものであってもよい。 The user terminal 10 is, for example, a personal computer of the user 20 . The user 20 can use the user terminal 10 to check the nutrition intake mode suggested by the health management system 100 . Here, the mode of nutrient intake refers to cooking methods using food or nutrient components, such as cooking menus, foods, and recipes thereof. Also, the mode of nutrient intake is not limited to cooking, and may be, for example, a method of preparing supplements.

ネットワーク40は、健康管理システム100と各種の機器との間を相互に接続させるためのネットワークであり、例えば、無線ネットワークや有線ネットワークである。
具体的には、ネットワーク40は、ワイヤレスLAN(wireless LAN:WLAN)や広域ネットワーク(wide area network:WAN)、ISDNs(integrated service digital networks)、無線LANs、LTE(long term evolution)、LTE-Advanced、第4世代(4G)、第5世代(5G)、CDMA(code division multiple access)、WCDMA(登録商標)、イーサネット(登録商標)などである。
The network 40 is a network for interconnecting the health management system 100 and various devices, and is, for example, a wireless network or a wired network.
Specifically, the network 40 includes a wireless LAN (WLAN), a wide area network (WAN), ISDNs (integrated service digital networks), wireless LANs, LTE (long term evolution), LTE-Advanced, Fourth generation (4G), fifth generation (5G), CDMA (code division multiple access), WCDMA (registered trademark), Ethernet (registered trademark), and the like.

また、ネットワーク40は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網(Public Switched Telephone Network:PSTN)やブルートゥース(Bluetooth(登録商標))、ブルートゥースローエナジー(Bluetooth Low Energy)、光回線、ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)回線、衛星通信網などであってもよく、どのようなネットワークであってもよい。 In addition, the network 40 is not limited to these examples, for example, public switched telephone network (PSTN), Bluetooth (registered trademark), Bluetooth Low Energy, optical line, ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) line, satellite communication network, or any other network.

また、ネットワーク40は、例えば、NB-IoT(Narrow Band IoT)や、eMTC(enhanced Machine Type Communication)であってもよい。なお、NB-IoTやeMTCは、IoT向けの無線通信方式であり、低コスト、低消費電力で長距離通信が可能なネットワークである。 Also, the network 40 may be, for example, NB-IoT (Narrow Band IoT) or eMTC (enhanced Machine Type Communication). NB-IoT and eMTC are wireless communication schemes for IoT, and are networks capable of long-distance communication at low cost and low power consumption.

また、ネットワーク40は、これらの組み合わせであってもよい。また、ネットワーク40は、これらの例を組み合わせた複数の異なるネットワークを含むものであってもよい。例えば、ネットワーク40は、LTEによる無線ネットワークと、閉域網であるイントラネットなどの有線ネットワークとを含むものであってもよい。 Network 40 may also be a combination of these. Network 40 may also include multiple different networks that combine these examples. For example, the network 40 may include a wireless network based on LTE and a wired network such as an intranet, which is a closed network.

健康管理システム100は、好適な栄養摂取態様をユーザ20に対して提案する情報処理サーバである。健康管理システム100は、例えば人工知能により実現してもよい。以下、健康管理システム100の構成について詳述する。図2は、図1に示す健康管理システム100の構成を示すブロック図である。 The health management system 100 is an information processing server that proposes a suitable nutritional intake mode to the user 20 . Health management system 100 may be realized by artificial intelligence, for example. The configuration of the health care system 100 will be described in detail below. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the health care system 100 shown in FIG. 1. As shown in FIG.

図2に示すように、健康管理システム100は、期待項目受付部110と、摂取履歴取得部120と、栄養提案部130と、生体情報取得部140と、記憶部150と、入出力部160と、を備えている。
期待項目受付部110は、ユーザ20の健康状態に対して、ユーザ20が改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、ユーザ20からユーザ端末を介して受付ける。ここで、期待項目とは、食品又は栄養成分の摂取により、ユーザ20が期待する人体への効果を示す項目であり、例えば骨密度の向上や、肌の美白化、血圧の低下、体重および体脂肪率の低下等が該当する。
As shown in FIG. 2, the health management system 100 includes an expected item reception unit 110, an intake history acquisition unit 120, a nutrition proposal unit 130, a biological information acquisition unit 140, a storage unit 150, and an input/output unit 160. , is equipped with
Expectation item receiving unit 110 receives an input of an expectation item indicating the contents of improvement expected by user 20 with respect to the health condition of user 20 from user 20 via the user terminal. Here, the expected item is an item indicating the effect on the human body expected by the user 20 by ingestion of food or nutritional components, such as improvement of bone density, whitening of skin, reduction of blood pressure, weight and body weight. A decrease in fat percentage and the like correspond to this.

摂取履歴取得部120は、ユーザ20が、栄養提案部130により提案された栄養素の摂取履歴を取得して、後述する記憶部150に記憶させる。
摂取履歴取得部120は、ユーザ20により購入された栄養素を含む健康食品の購入履歴を、外部の販売データベースから取得して、記憶部150に記憶させる。この際、摂取履歴取得部120は、当該健康食品の情報として、1日あたりの推奨摂取量を取得する。
The intake history acquisition unit 120 acquires the intake history of nutrients proposed by the nutrition proposal unit 130 by the user 20 and stores the history in the storage unit 150 described later.
The intake history acquisition unit 120 acquires the purchase history of health foods containing nutrients purchased by the user 20 from an external sales database, and stores the purchase history in the storage unit 150 . At this time, the intake history acquisition unit 120 acquires the recommended intake amount per day as the information of the health food.

そして、摂取履歴取得部120は、購入履歴と、推奨摂取量と、に基づいて、栄養素の摂取履歴を推定し、記憶部150に記憶させる。すなわち、購入の事実に基づいて、摂取していると推定される栄養素の量を算出することで、日々の摂取の有無の確認を省略することができる。 Then, the intake history acquisition unit 120 estimates the intake history of nutrients based on the purchase history and the recommended intake amount, and stores the estimated intake history in the storage unit 150 . That is, by calculating the amount of nutrients presumed to be ingested based on the fact of purchase, it is possible to omit confirmation of daily ingestion.

生体情報取得部140は、ユーザ20の生体情報を取得して、記憶部150に記憶させる。ここで、生体情報とは、健康診断等の各種の検査で取得する検査結果の値であり、例えば身長、体重、体脂肪率、血圧、血液組成、血糖値、骨密度等である。
生体情報取得部140は、ユーザ20の生体情報を検査データベース32から取得する。検査データベース32には、定期的に行われる健康診断等によりユーザ20から取得した生体情報が蓄積されている。生体情報には、健康診断における各種検査の結果が含まれる。
The biometric information acquisition unit 140 acquires the biometric information of the user 20 and stores it in the storage unit 150 . Here, the biological information is values obtained from various examinations such as physical examinations, such as height, weight, body fat percentage, blood pressure, blood composition, blood sugar level, and bone density.
The biometric information acquisition unit 140 acquires the biometric information of the user 20 from the examination database 32 . In the examination database 32, biometric information obtained from the user 20 through periodic health examinations or the like is accumulated. The biological information includes the results of various examinations in health checkups.

記憶部150は、栄養提案部130が動作するうえで必要とする各種の制御プログラムや各種データを記憶する機能を有する。記憶部150は、例えば、HDD、SSD、フラッシュメモリなど各種の記憶媒体により実現される。 The storage unit 150 has a function of storing various control programs and various data necessary for the nutrition suggesting unit 130 to operate. The storage unit 150 is realized by various storage media such as HDD, SSD, and flash memory, for example.

また、健康管理システム100は、制御プログラムを記憶部150に記憶し、当該解析プログラムを実行することで、実現すべき各機能を実現することとしてよい。ここでいう各機能とは、期待項目受付機能、栄養提案機能、栄養摂取履歴取得機能、および生体情報取得機能を少なくとも含んでいる。 Also, the health management system 100 may implement each function to be implemented by storing the control program in the storage unit 150 and executing the analysis program. Each function here includes at least an expected item reception function, a nutrition proposal function, a nutrition intake history acquisition function, and a biological information acquisition function.

また、記憶部150は、記憶する各種データのひとつとして、後述する論文解析部131が論文データから取得した影響項目(効果項目)を、これを実現する栄養素と関連付けて記憶する。影響項目とは、栄養成分および摂取態様が、人体に与える影響を示す内容であり、例えば骨密度の向上効果や、肌の美白効果や、血圧の低下、体重および体脂肪率の低下等が該当する。 In addition, the storage unit 150 stores, as one of various types of data to be stored, influence items (effect items) acquired from the article data by the article analysis unit 131 described later in association with nutrients that realize the effects. Influence items are contents that indicate the effects of nutritional components and intake methods on the human body. do.

また、記憶部150は、記憶する各種データのひとつとして、後述する論文解析部131が論文データから取得した影響度を、これを実現する栄養素と関連付けて記憶する。影響度とは、影響項目として人体に作用する影響の程度を定量的に数値で表現したデータである。すなわち、数値が大きいほど、人体に与える影響が大きいとされる。
例えば、影響度としては、<ビタミンC1:美肌効果40・老化防止効果30>、<レモン:美肌効果20・老化防止効果15>等のように示される。なお、この説明で例示した各数値は、あくまで表示態様の例示であり、技術的根拠に基づくものではない。
また、記憶部150は、記憶する各種データのひとつとして、ユーザ端末10からユーザ20が入力した期待項目を記憶する。
In addition, the storage unit 150 stores, as one of the various types of data to be stored, the degree of influence acquired from the article data by the article analysis unit 131, which will be described later, in association with the nutrient that realizes this. The degree of influence is data that quantitatively expresses the degree of influence acting on the human body as an influence item. That is, the larger the numerical value, the greater the impact on the human body.
For example, the degree of influence is indicated as <vitamin C1: skin beautifying effect 40/antiaging effect 30>, <lemon: skin beautifying effect 20/antiaging effect 15>, and the like. Note that each numerical value exemplified in this description is merely an example of a display mode, and is not based on a technical basis.
The storage unit 150 also stores, as one of the various types of data to be stored, the expected item input by the user 20 from the user terminal 10 .

栄養提案部130は、健康管理システム100の各部を制御するコンピュータであり、例えば、中央処理装置(CPU)やマイクロプロセッサ、ASIC、FPGAなどであってもよい。 Nutrition proposal unit 130 is a computer that controls each unit of health management system 100, and may be, for example, a central processing unit (CPU), microprocessor, ASIC, FPGA, or the like.

栄養提案部130は、期待項目を実現するために、ユーザ20が取得すべき栄養素を提案する。栄養提案部130は、生体情報取得部140により取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いてユーザ20が取得すべき栄養素を新たに提案する。
栄養提案部130は、論文解析部131、期待項目設定部132、および摂取態様特定部133を備えている。
The nutrition proposal unit 130 proposes nutrients that the user 20 should acquire in order to achieve the expected items. When the biometric information acquired by the biometric information acquisition unit 140 is updated, the nutrition proposal unit 130 newly proposes nutrients that the user 20 should acquire using the latest biometric information.
Nutrition proposal unit 130 includes article analysis unit 131 , expected item setting unit 132 , and intake mode identification unit 133 .

論文解析部131は、論文データベース30に保存された論文から、栄養成分、および摂取態様が、人体に与える影響を示す影響項目を取得し、さらに影響の程度を数値で示す影響度を数値化して取得する。論文解析部131は、例えばテキストマイニング等により、論文データから影響項目を取得し、記憶部150に記憶させる。 The thesis analysis unit 131 acquires, from the thesis stored in the thesis database 30, an effect item indicating the effect that the nutritional component and the intake mode have on the human body, and further quantifies the degree of impact, which indicates the degree of the effect numerically. get. The paper analysis unit 131 acquires influence items from the paper data by, for example, text mining, and stores them in the storage unit 150 .

また、論文解析部131は、論文を構成するチャプター毎に、影響項目と関連する評価項目を設定し、複数の評価項目と対応するパラメータを集計することで、影響項目および影響度を取得する。ここで、チャプターとは論文を構成する要素であり、背景、目的、方法、結果、考察、図表等に分類される。
この点について、以下に詳述する。なお、ここで説明する取得方法は例示であり、その他の取得方法を採用してもよい。なお、論文にチャプターが無い場合には、論文解析部131は、論文を構成するチャプター毎に論文の解析を行わなくてもよい。
In addition, the paper analysis unit 131 sets an impact item and an evaluation item related to each chapter constituting the paper, and aggregates the parameters corresponding to the plurality of evaluation items, thereby obtaining the impact item and the degree of impact. Here, a chapter is an element that constitutes a paper, and is classified into background, purpose, method, result, consideration, chart, and the like.
This point will be described in detail below. Note that the acquisition method described here is an example, and other acquisition methods may be adopted. Note that if the thesis does not have chapters, the thesis analysis unit 131 does not need to analyze the thesis for each chapter that constitutes the thesis.

論文解析部131はまず、論文のチャプターのうち、Result(結果)部分に記載されている文章あるいは図表(Figureやtable)から対照群vs検証群として、(検証群値÷対照群値×100)の値を「比較指数」とする。
ここで、検証群とは、論文における検証目的と対応するデータ群であり、検証群値とは、検証群を構成するデータそれぞれが示す値の総和を指す。また、対照群とは、検証群と比較するために用いられるデータ群であり、対照群値とは、対照群を構成するデータそれぞれが示す値の総和を指す。
First, the paper analysis unit 131, from the sentences or charts (Figures and tables) described in the Result part of the chapter of the paper, as the control group vs the verification group, (verification group value ÷ control group value × 100) is the "comparison index".
Here, the verification group is a data group corresponding to the purpose of verification in the paper, and the verification group value refers to the total sum of the values indicated by the data constituting the verification group. Further, the control group is a data group used for comparison with the verification group, and the control group value refers to the total sum of the values indicated by the respective data constituting the control group.

次に、「比較指数」が100未満の場合、(100-比較指数)とした値を、「減少比較指数」とし、「比較指数」が100以上の場合、(比較指数-100)とした値を、「上昇比較指数」とする。
そして、Result(結果)部分に記載されている文章あるいは図表(Figureやtable)から検証目的を把握して、各検証目的の「減少比較指数」ならびに「上昇比較指数」を算出する。
Next, if the "comparative index" is less than 100, the value (100-comparative index) is set as the "reduced comparative index", and if the "comparative index" is 100 or more, the value is (comparative index-100). is the “upward comparison index”.
Then, the verification purpose is grasped from the sentences or charts (Figures and tables) described in the Result section, and the "comparison decrease index" and "comparison increase index" for each verification purpose are calculated.

次に論文解析部131は、論文のチャプターのうち、Protocol若しくはMethod等の方法部分に記載されている文章あるいは図表から、食品あるいは栄養成分の「名称」「使用量」「使用期間」を抽出する。そして、(使用量×使用期間)を「使用ストレス値」とする。
また、論文解析部131は、Protocol若しくはMethodなど方法部分とResult(結果)部分から検証群を使用量別や使用期間別など特定して、例えば検証群A、検証群B・・・というように検証群ごとに「比較指数」「減少比較指数」「上昇比較指数」を算出する。
Next, the article analysis unit 131 extracts the "name", "amount used", and "period of use" of the food or nutritional component from the sentences or charts described in the method part such as Protocol or Method among the chapters of the article. . Then, (usage amount×usage period) is defined as the “usage stress value”.
In addition, the paper analysis unit 131 specifies the verification group by usage amount or usage period from the method part such as Protocol or Method and the Result part, for example, verification group A, verification group B, etc. Calculate the “comparison index”, “decrease comparison index” and “increase comparison index” for each verification group.

次に、論文解析部131は、各検証群のうちResult(結果)部分の文章若しくは図表において統計学的有意差(P<0.05若しくはP<0.01)が示されている検証群を「ポジティブ検証群」とする。ここで、統計学的有意差Pは、観察された差の統計学的信頼性を示す値であり、統計学的手法に則り求められる。
また、論文解析部131は、各検証群のうちResult(結果)部分の文章若しくは図表において統計学的有意差(P<0.05若しくはP<0.01)が示されていない検証群を「ネガティブ検証群」とする。
そして、検証群ごとの「使用ストレス値」を算出する。また、検証群ごとに(減少比較指数or上昇比較指数÷使用ストレス値)を「効果指数」とする。
Next, the paper analysis unit 131 selects a verification group in which a statistically significant difference (P < 0.05 or P < 0.01) is shown in the text or chart of the Result part of each verification group. Call it the “positive validation group”. Here, the statistically significant difference P is a value indicating the statistical reliability of the observed difference, and is obtained according to a statistical method.
In addition, the paper analysis unit 131 selects a verification group in which a statistically significant difference (P < 0.05 or P < 0.01) is not shown in the text or chart of the Result part of each verification group as ""negative verification group".
Then, the “usage stress value” for each verification group is calculated. In addition, for each verification group, (decrease comparison index or increase comparison index / use stress value) is defined as the "effect index".

そして論文解析部131は、「ポジティブ検証群」のうち「使用ストレス値」が最小のものを「最小使用ストレス値」とする。また、論文解析部131は、「ポジティブ検証群」のうち「使用ストレス値」が最大のものを「最大使用ストレス値」とする。 Then, the thesis analysis unit 131 sets the minimum "use stress value" in the "positive verification group" as the "minimum use stress value". Further, the article analysis unit 131 sets the maximum "use stress value" in the "positive verification group" as the "maximum use stress value".

また、論文解析部131は、「最小使用ストレス値」の検証群の「減少比較指数」または「上昇比較指数」を「最小使用ストレス時減少比較指数」または「最小使用ストレス時上昇比較指数」とする。
また、論文解析部131は、「最大使用ストレス値」の検証群の「減少比較指数」または「上昇比較指数」を「最大使用ストレス時減少比較指数」または「最大使用ストレス時上昇比較指数」とする。
In addition, the thesis analysis unit 131 sets the “comparison decrease index” or the “comparison increase index” of the verification group of the “minimum use stress value” as the “comparison decrease index during minimum use stress” or the “comparison increase index during minimum use stress”. do.
In addition, the article analysis unit 131 sets the “comparative decrease index” or “comparative increase index” of the verification group of the “maximum use stress value” as the “comparative decrease index during maximum use stress” or the “comparative increase index during maximum use stress”. do.

また、論文解析部131は、((最小使用ストレス時減少比較指数、or最小使用ストレス時上昇比較指数)÷最小使用ストレス値))を「最小減少効果値」または「最小上昇効果値」とする。
また、論文解析部131は、((最大使用ストレス時減少比較指数、or最大使用ストレス時上昇比較指数)÷最大使用ストレス値)を「最大減少効果値」または「最大上昇効果値」とする。
In addition, the thesis analysis unit 131 sets ((comparative decrease index at minimum use stress, or increase comparison index at minimum use stress)/minimum use stress value)) as the “minimum decrease effect value” or the “minimum increase effect value”. .
Further, the thesis analysis unit 131 sets ((comparative decrease index at maximum use stress, or increase comparison index at maximum use stress)/maximum use stress value) as the “maximum decrease effect value” or the “maximum increase effect value”.

また、論文解析部131は、論文のチャプターのうち、Abstract(概要)、若しくはintroduction(背景)部分から論文の主目的に対する効果判断に最適な検証結果(図表)における「最小減少効果値」または「最小上昇効果値」または「最大減少効果値」または「最大上昇効果値」を選出し、「論文効果値」とする。 In addition, the thesis analysis unit 131 selects the "minimum reduction effect value" or " Select the minimum increase effect value, maximum decrease effect value, or maximum increase effect value, and make it the thesis effect value.

また、論文解析部131は、前述した各項目を論文パラメータとする。すなわち、この説明では論文パラメータは、「比較指数」、「減少比較指数」、「上昇比較指数」、「名称」、「使用量」、「使用期間」、「使用ストレス値」、「ポジティブ検証群」、「ネガティブ検証群」、「効果指数」、「最小使用ストレス値」、「最大使用ストレス値」、「最小使用ストレス時減少比較指数」、「最小使用ストレス時上昇比較指数」、「最小減少効果値」、「最小上昇効果値」、「最大減少効果値」、「最大上昇効果値」、および「論文効果値」のいずれかを指す。この論文パロメータを後述する摂取態様特定部133が使用する。 Also, the paper analysis unit 131 uses each of the above-described items as a paper parameter. That is, in this description, the article parameters are "comparison index", "decrease comparison index", "increase comparison index", "name", "use amount", "use period", "use stress value", "positive validation group , ``negative test group'', ``efficacy index'', ``minimum use stress value'', ``maximum use stress value'', ``decrease comparison index at minimum use stress'', ``increase comparison index at minimum use stress'', ``minimum decrease Effect Size”, “Minimum Increased Effect Size”, “Maximum Decrease Effect Size”, “Maximum Increased Effect Size”, and “Thesis Effect Size”. This article parameter is used by the intake mode identification unit 133, which will be described later.

期待項目設定部132は、食品又は栄養成分に期待する人体への効果を、期待項目として受付ける。期待項目設定部132は、ユーザ端末10を介して期待項目受付部110に入力された期待項目を記憶部150に記憶する。
摂取態様特定部133は、影響項目および影響度に基づいて、期待項目を達成するのに好適な食品等の摂取態様を特定する。
The expected item setting unit 132 receives, as an expected item, an effect on the human body expected from the food or nutritional component. The expected item setting unit 132 stores in the storage unit 150 the expected item input to the expected item receiving unit 110 via the user terminal 10 .
The intake manner identification unit 133 identifies an intake manner of food or the like suitable for achieving the expected item based on the influence item and the degree of influence.

摂取態様特定部133は、期待項目に相当する影響項目を特定し、その影響項目と対応する影響度が最大値を示すように、好適な食品等の摂取態様を特定する。以下に、摂取態様特定部133による好適な食品等の摂取態様の特定方法について詳述する。
摂取態様特定部133は、前述した各「論文パラメータ」を用いて食品若しくは栄養成分の組み合わせを分析する。すなわち、摂取態様特定部133は、同じ食品若しくは栄養成分での「平均論文パラメータ」を算出し、各食品若しくは栄養成分としての「論文効果値」などの平均値を求める。
The intake mode identification unit 133 identifies an influencing item corresponding to the expected item, and identifies a preferable ingestion mode of food or the like so that the degree of influence corresponding to the influencing item shows the maximum value. A method for identifying a suitable intake mode of food or the like by the intake mode identification unit 133 will be described in detail below.
The intake mode identification unit 133 analyzes the combination of foods or nutrient components using each of the above-described “paper parameters”. That is, the intake mode identification unit 133 calculates the “average article parameter” for the same food or nutritional component, and obtains the average value of the “article effect value” and the like for each food or nutritional component.

また、摂取態様特定部133は、異なる食品若しくは栄養成分の「論文パラメータ」の平均値から、組み合わせた場合の「論文効果」などの相乗効果の期待値を算出し、期待値を参考にして調合に活かす。
また、論文において栄養成分としての論文効果値の場合は、その栄養成分を含む食品を特定し、食品としての使用量を算出する。例えば、食品何グラムを摂取することで、栄養成分を何グラム摂取することができる等である。
In addition, the intake mode identification unit 133 calculates the expected value of the synergistic effect such as the "paper effect" when combined from the average value of the "paper parameter" of different foods or nutritional components, and prepares with reference to the expected value make use of
In addition, in the case of the article effect value as a nutritional ingredient in the article, the food containing the nutritional ingredient is specified, and the amount used as the food is calculated. For example, by ingesting how many grams of food, how many grams of nutritional components can be ingested.

また、摂取態様特定部133は、使用する食品の原価計算を自動で行い商品コストを計算してもよい。この際、使用する食品の一般的な栄養成分(カロリーや炭水化物、たんぱく質、脂質、ビタミン、ミネラル、アミノ酸、脂肪酸、水分等)の使用量に応じて、商品コストを算出する。 In addition, the intake mode identification unit 133 may automatically calculate the cost of the food to be used to calculate the product cost. At this time, the product cost is calculated according to the amount of general nutritional components (calories, carbohydrates, proteins, lipids, vitamins, minerals, amino acids, fatty acids, water, etc.) of the food used.

また、摂取態様特定部133は、厚生労働省の日本人の栄養摂取基準などを用いてもよい。具体的には、年齢、性別、身体活動量、月経有無などに応じた各栄養成分摂取基準に対して、調合した食品(商品)に含まれる各種栄養成分が1日および1食(1日の摂取基準÷3)での充足率(調合した食品の推定各栄養成分量÷各栄養成分の摂取基準量×100)を算出する。 In addition, the intake pattern identification unit 133 may use the Japanese Nutrition Intake Standards of the Ministry of Health, Labor and Welfare. Specifically, each nutritional ingredient contained in the prepared food (product) is required to meet the intake standards for each nutritional ingredient according to age, gender, amount of physical activity, and whether or not menstruation is present. Calculate the sufficiency rate (estimated amount of each nutrient in the prepared food/standard intake of each nutrient x 100).

また、摂取態様特定部133は、予め指定された食品若しくは栄養成分を用いて、期待項目を達成するのに好適な食品等の摂取態様を特定してもよい。すなわち、ユーザ20がユーザ端末10から入出力部160に入力することで指定した食品若しくは栄養成分を用いて、食品等の好適な摂取態様を特定する。この場合には、ユーザ20から指定された食品若しくは栄養成分だけを用いてもよいし、指定されたものに加えて、その他の食品若しくは栄養成分を用いてもよい。 In addition, the intake manner identification unit 133 may identify an intake manner of a food or the like suitable for achieving an expected item by using pre-designated foods or nutritional components. That is, by using the food or nutritional components specified by the user 20 inputting from the user terminal 10 to the input/output unit 160, the preferred intake mode of the food or the like is specified. In this case, only the food or nutritional component specified by the user 20 may be used, or other food or nutritional component may be used in addition to the specified one.

なお、摂取態様特定部133は、前述した方法に限られず、その他の方法により好適な食品等の摂取態様を特定してもよい。
例えば、記憶部150が、好適な食品等の摂取態様を特定するために用いる特定モデルを記憶している。特定モデルには、期待項目と、期待項目を実現するために好適な食品等の摂取態様が関連づけられている。
そして、摂取態様特定部133が、特定モデルを用いて、期待項目と対応する好適な食品等の摂取態様を選出することで特定してもよい。
It should be noted that the intake mode identification unit 133 is not limited to the above-described method, and may identify the preferable intake mode of food or the like by other methods.
For example, the storage unit 150 stores a specific model used for specifying a preferred mode of intake of food or the like. The specific model is associated with an expected item and an intake mode of food or the like suitable for realizing the expected item.
Then, the intake manner identification unit 133 may use the identification model to select and identify an intake manner such as a suitable food item corresponding to the expected item.

入出力部160は、図1に示すネットワーク40を介して、論文データベース30から、論文データを受信したり、ユーザ端末10から期待項目を受信したりする通信インターフェースである。
入出力部160はまた、ユーザ20からユーザ端末10に入力された解析指示を受付ける。入出力部160は、各種データを受付けると、栄養提案部130に伝達する。
入出力部160はまた、栄養提案部130で処理されたデータを、ユーザ端末10に送信する機能も有している。すなわち入出力部160は、栄養提案部130で処理されたデータを、ユーザ端末に対して送信することで、ユーザ20が確認できるようにする。
The input/output unit 160 is a communication interface for receiving article data from the article database 30 and receiving expected items from the user terminal 10 via the network 40 shown in FIG.
The input/output unit 160 also receives an analysis instruction input from the user 20 to the user terminal 10 . Input/output unit 160 receives various data and transmits the data to nutrition proposal unit 130 .
The input/output unit 160 also has a function of transmitting data processed by the nutrition proposal unit 130 to the user terminal 10 . That is, the input/output unit 160 allows the user 20 to confirm the data processed by the nutrition proposal unit 130 by transmitting the data to the user terminal.

次に、図3を用いて、健康管理システム100の制御フローについて説明する。図4は、図1に示す健康管理システム100における処理フローを示すフロー図である。
まず、期待項目受付部110に、ユーザ20が、栄養素の摂取により期待する健康上の効果である期待項目を入力する(S501)。次に、栄養提案部130が、入力された期待項目に従って、論文データを前述のように参照して、ユーザ20が取得すべき栄養素を提案する(S502)。次に、摂取履歴取得部120が、ユーザ20の購入情報を販売データベース31から取得する(S503)。
Next, the control flow of health management system 100 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the processing flow in health management system 100 shown in FIG.
First, the user 20 inputs an expected item, which is a health effect expected from nutrient intake, to the expected item receiving unit 110 (S501). Next, according to the input expected items, the nutrition proposal unit 130 refers to the article data as described above and proposes nutrients that the user 20 should acquire (S502). Next, the intake history acquisition unit 120 acquires the purchase information of the user 20 from the sales database 31 (S503).

また、生体情報取得部140が、ユーザ20の生体情報を検査データベース32から取得する(S504)。この際、生体情報としては、ユーザ20の期待項目に即した検査により取得した生体情報であることが必要となる。
次に、栄養提案部130は、ユーザ20の生体情報が、ユーザ20の期待項目を達成できているかどうかを判断する(S505)。そして、期待項目を達成できている場合には(S505のYes)、全体の処理が終了する。一方、期待項目を達成できていない場合(505のNo)には、再度、栄養提案部130が、ユーザ20が取得すべき栄養素を提案する(S502)。
Also, the biometric information acquisition unit 140 acquires the biometric information of the user 20 from the examination database 32 (S504). At this time, the biometric information must be biometric information acquired through examinations that meet the expectations of the user 20 .
Next, the nutrition proposal unit 130 determines whether or not the biometric information of the user 20 meets the expectations of the user 20 (S505). Then, if the expected item has been achieved (Yes in S505), the entire process ends. On the other hand, if the expected items have not been achieved (No in 505), the nutrition proposal unit 130 again proposes nutrients that the user 20 should acquire (S502).

この際、栄養提案部130は、最新の生体情報を基に、取得すべき栄養素を提案する。そして、前述したように、摂取履歴取得部120が、購入情報を販売データベース31から取得する(S503)し、生体情報取得部140が、生体情報を検査データベース32から取得する。栄養提案部130は、期待項目を達成できるまで、この処理を繰り返す。 At this time, the nutrition proposal unit 130 proposes nutrients to be acquired based on the latest biological information. Then, as described above, the intake history acquisition unit 120 acquires purchase information from the sales database 31 (S503), and the biological information acquisition unit 140 acquires biological information from the examination database 32. Nutrition proposal unit 130 repeats this process until the expected item is achieved.

具体例を挙げて説明すると、例えば期待項目として、ユーザ20が血圧の低下を目的として、血圧値の目標値を入力する。この場合、栄養提案部130は血圧を下げるような栄養素およびその摂取態様を提案する。
そして、摂取履歴取得部120は、購入情報として、血圧を下げるサプリ等をユーザ20が購入した情報を、その製品情報とともに、販売データベース31から取得する。そして、生体情報取得部140はユーザ20の生体情報として、血圧の測定結果を、検査データベース32から取得する。そして、栄養提案部130は、血圧値が目標値を達成しているかどうかを判断する。
To give a specific example, for example, the user 20 inputs a target blood pressure value as an expected item for the purpose of lowering blood pressure. In this case, the nutrition proposal unit 130 proposes nutrients and their intake manners that lower blood pressure.
Then, the intake history acquisition unit 120 acquires, as the purchase information, the information that the user 20 has purchased a blood pressure-lowering supplement or the like from the sales database 31 together with the product information. Then, the biological information acquisition unit 140 acquires the blood pressure measurement result from the examination database 32 as the biological information of the user 20 . Then, nutrition proposal unit 130 determines whether the blood pressure value has achieved the target value.

次に、図4を用いて、栄養提案部130の制御フローについて説明する。図4は、図1に示す栄養提案部130における処理フローを示すフロー図である。
まず、ユーザ20が、入出力部160にユーザ端末10を用いて各種データを入力する(S601)。次に、論文解析ステップとして、論文解析部131が例えば前述した方法により論文データを解析する(S602)。
Next, the control flow of the nutrition proposal unit 130 will be described with reference to FIG. 4 . FIG. 4 is a flow diagram showing a processing flow in nutrition proposal section 130 shown in FIG.
First, the user 20 inputs various data to the input/output unit 160 using the user terminal 10 (S601). Next, as an article analysis step, the article analysis unit 131 analyzes the article data by, for example, the method described above (S602).

次に、期待項目設定ステップとして、期待項目設定部132が、期待項目を受付ける。(S603)。この際、期待項目設定部132は、ユーザ20が期待項目受付部110に入力した期待項目を、記憶部150に記憶する。 Next, as an expected item setting step, the expected item setting unit 132 receives an expected item. (S603). At this time, the expected item setting unit 132 stores the expected item input by the user 20 into the expected item receiving unit 110 in the storage unit 150 .

そして、摂取態様特定ステップとして、摂取態様特定部133が例えば前述した方法により食品等の好適な摂取態様を特定する(S604)。
そして最後に、入出力部160が、ユーザ端末10に処理結果を出力する(S605)。これにより、ユーザ20は、ユーザ端末10にアクセスすることで、提案システムによる処理結果を確認することができる。
Then, as an intake mode identification step, the intake mode identification unit 133 identifies a preferred intake mode of food or the like by, for example, the method described above (S604).
Finally, the input/output unit 160 outputs the processing result to the user terminal 10 (S605). Thereby, the user 20 can confirm the processing result by the proposed system by accessing the user terminal 10 .

以上説明したように、本発明の健康管理システムによれば、生体情報取得部140により取得された生体情報が更新された際に、最新の生体情報を用いて前記ユーザ20が取得すべき栄養素を新たに提案する。
このため、ユーザ20の行動や健康状態を反映させて、その時々において最適な栄養の摂取態様を提案することができる。
As described above, according to the health care system of the present invention, when the biometric information acquired by the biometric information acquisition unit 140 is updated, the nutrients to be acquired by the user 20 are determined using the latest biometric information. Propose new.
Therefore, it is possible to reflect the behavior and health condition of the user 20 and propose the optimal nutrition intake mode at each time.

また、生体情報取得部140は、摂取履歴が更新された際に、生体情報を新たに取得する。このため、ユーザ20が栄養提案部130から提案された栄養素を取得したのちに、当該栄養素がユーザ20の身体に与えた影響を、生体情報取得部140が取得する生体情報により確認することができる。これにより、ユーザ20の生体情報として、最新の情報を確認することで、栄養提案部130が、ユーザ20が取得すべき栄養素として、精度の高い提案をすることができる。 Moreover, the biometric information acquiring unit 140 acquires new biometric information when the intake history is updated. Therefore, after the user 20 acquires the nutrients suggested by the nutrition proposal unit 130, the effect of the nutrients on the body of the user 20 can be confirmed by the biological information acquired by the biological information acquiring unit 140. . Accordingly, by confirming the latest information as the biological information of the user 20, the nutrition proposal unit 130 can highly accurately propose nutrients that the user 20 should obtain.

また、摂取履歴取得部120は、購入履歴と、健康食品における1日あたりの推奨摂取量と、に基づいて、栄養素の摂取履歴を推定する。このため、ユーザ20が実際に取得した栄養素の量を管理する必要が無く、ユーザ20の利便性を確保することができる。 In addition, the intake history acquisition unit 120 estimates the intake history of nutrients based on the purchase history and the recommended daily intake of health foods. Therefore, there is no need to manage the amount of nutrients actually obtained by user 20, and convenience for user 20 can be ensured.

また、本発明の論文解析部131は、人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文から、栄養成分および摂取成分が、人体に与える影響を示す影響項目を取得する。さらに影響の程度を数値で示す影響度を数値化して取得する。
このため、例えばデータベースに各種の情報を入力する作業を行う必要が無いとともに、現在に至るまで膨大に蓄積された論文データから、過去に遡って有益な情報を取得して活用することができる。従って、このようにして取得した栄養成分に関する情報を用いることで、栄養の摂取態様を効率的かつ効果的に提案することができる。
Further, the thesis analysis unit 131 of the present invention acquires an effect item indicating the effect of the nutrient component and the ingested component on the human body from the nutrient component that affects the human body and the ingestion mode of the nutrient component. Furthermore, the degree of influence, which indicates the degree of influence numerically, is quantified and acquired.
For this reason, for example, there is no need to input various types of information into a database, and it is possible to retroactively acquire and utilize useful information from the huge amount of article data that has been accumulated up to the present. Therefore, by using the information about nutritional components acquired in this way, it is possible to efficiently and effectively propose a mode of nutritional intake.

また、論文解析部131が、論文におけるチャプター毎にパラメータを集計するので、論文の全体から効率的にパラメータを集計することができる。
また、期待項目設定部132が、ユーザ20の期待項目を設定するので、ユーザ20それぞれが求める効果に対して、摂取態様特定部133が、食品等の最適な摂取態様を特定することができる。
In addition, since the article analysis unit 131 aggregates the parameters for each chapter in the article, it is possible to efficiently aggregate the parameters from the entire article.
In addition, since the expected item setting unit 132 sets the expected item of the user 20, the intake mode specifying unit 133 can specify the optimal intake mode of food or the like for the effect desired by each user 20. FIG.

また、摂取態様特定部133が、期待項目に相当する影響項目を特定し、その影響項目と対応する影響度が最大値を示すように、食品等の好適な摂取態様を特定するので、摂取態様特定部133が定量的に判断することで、確実に好適な摂取態様を特定することができる。 In addition, since the intake mode identification unit 133 identifies an influencing item corresponding to the expected item, and specifies a suitable intake mode of food or the like so that the degree of influence corresponding to the influencing item shows the maximum value, the intake mode can be Quantitative determination by the specifying unit 133 makes it possible to reliably specify a preferred mode of intake.

上記実施形態に係る装置は、上記実施形態に限定されるものではなく、他の手法により実現されてもよいことは言うまでもない。以下、各種変形例について説明する。
例えば、栄養提案部130が備えている論文解析部131、期待項目設定部132、および摂取態様特定部133は、それぞれが独立した装置であってもよい。すなわち、健康管理システム100が、論文解析装置、期待項目設定装置、摂取態様特定装置をそれぞれ備えていてもよい。
It goes without saying that the devices according to the above embodiments are not limited to the above embodiments, and may be realized by other techniques. Various modifications will be described below.
For example, the article analysis unit 131, the expected item setting unit 132, and the intake pattern identification unit 133 included in the nutrition proposal unit 130 may be independent devices. In other words, the health management system 100 may each include an article analysis device, an expected item setting device, and an intake pattern identification device.

また、上記実施形態のプログラムは、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てもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。記憶媒体は、HDDやSDDなど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ことができる。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。 Moreover, the program of the above embodiment may be provided in a state stored in a computer-readable storage medium. The storage medium can store the program in a "non-temporary tangible medium". A storage medium may include any suitable storage medium such as an HDD, an SDD, or a suitable combination of two or more thereof. Storage media may be volatile, non-volatile, or a combination of volatile and non-volatile. Note that the storage medium is not limited to these examples, and may be any device or medium as long as it can store the program.

また、健康管理システム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(通信ネットワークや放送波等)を介して、健康管理システム100に提供されてもよい。健康管理システム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。 Also, the health care system 100 can implement the functions of the functional units shown in each embodiment by, for example, reading a program stored in a storage medium and executing the read program. Also, the program may be provided to the health care system 100 via any transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.). The health management system 100 realizes the functions of a plurality of functional units shown in each embodiment, for example, by executing a program downloaded via the Internet or the like.

また、当該プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript(登録商標)などのスクリプト言語、Objective―C、Java(登録商標)などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装してもよい。 Further, the program may be implemented using, for example, a scripting language such as ActionScript or Javascript (registered trademark), an object-oriented programming language such as Objective-C or Java (registered trademark), a markup language such as HTML5, or the like. good.

健康管理システム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。また、健康管理システム100の各機能部は、上記実施形態に示した機能を実現する1または複数の回路によって実現されてもよく、1の回路により複数の機能部の機能が実現されることとしてもよい。 At least part of the processing in health care system 100 may be realized by cloud computing configured by one or more computers. Further, each functional unit of the health management system 100 may be implemented by one or more circuits that implement the functions shown in the above embodiments, and it is assumed that one circuit implements the functions of multiple functional units. good too.

また、本開示の実施形態を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を1つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、各実施形態に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。 Also, although the embodiments of the present disclosure have been described based on the drawings and examples, it should be noted that a person skilled in the art can easily make various modifications and modifications based on the present disclosure. Therefore, it should be noted that these variations and modifications are included within the scope of this disclosure. For example, the functions included in each means, each step, etc. can be rearranged so as not to be logically inconsistent, and it is possible to combine a plurality of means, steps, etc. into one or divide them. . Also, the configurations shown in the respective embodiments may be appropriately combined.

<付記>
本発明の論文解析装置は、下記の構成であってもよい。
<Appendix>
The article analysis apparatus of the present invention may have the following configuration.

人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析装置であって、
前記各チャプターは文章および図表を含み、
前記各チャプターから前記論文が示す前記影響項目を取得するとともに、
前記論文が示す前記影響度として、最小減少効果値、最小上昇効果値、最大減少効果値、および最大上昇効果値を、下記の(1)~(8)の手順により算出する論文解析装置。
(1)前記各チャプターのうち、結果部分から検証目的を把握して、前記論文における検証目的であるデータ群である検証群の総和を指す検証群値と、検証群と比較するために用いられるデータ群である対照群の総和を指す対照群値と、を読み取る。
(2)検証群値/対照群値×100の値を比較指数として算出し、前記比較指数が100未満の場合には、100-前記比較指数とした値を、減少比較指数として算出する。
(3)前記各チャプターのうち、方法部分から、食品あるいは栄養成分の名称、使用量、使用期間、を読み取り、検証群毎に、前記使用量×前記使用期間を、使用ストレス値として算出する。
(4)前記減少比較指数/前記使用ストレス値を、減少効果指数として算出する。
(5)前記結果部分において、検証群のうち、統計学的有意差が示されている検証群をポジティブ検証群とする。
(6)前記ポジティブ検証群のうち、前記使用ストレス値が最小の値を、最小使用ストレス値とする。
(7)前記最小使用ストレス値が属する検証群における減少比較指数を、最小使用ストレス時減少比較指数とする。
(8)最小使用ストレス時減少比較指数/最小使用ストレス値を、最小減少効果値として算出する。
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A thesis analysis device that acquires an impact item indicating the
each chapter includes text and diagrams;
Acquiring the impact items indicated by the paper from each chapter,
An article analysis apparatus for calculating a minimum reduction effect value, a minimum increase effect value, a maximum reduction effect value, and a maximum increase effect value as the degree of influence indicated by the article, according to the following procedures (1) to (8).
(1) It is used to grasp the verification purpose from the result part of each chapter, and to compare the verification group value, which is the sum of the verification group, which is the data group that is the verification purpose in the paper, with the verification group. A control group value indicating the total sum of the control group, which is the data group, is read.
(2) Calculate the value of verification group value/control group value×100 as a comparison index, and when the comparison index is less than 100, calculate the value obtained as 100−the comparison index as a reduced comparison index.
(3) Read the name of the food or nutritional ingredient, the amount used, and the period of use from the method portion of each chapter, and calculate the amount used×the period of use as the use stress value for each verification group.
(4) Calculate the reduction comparison index/the use stress value as a reduction effect index.
(5) In the result part, among the verification groups, the verification group showing a statistically significant difference is defined as the positive verification group.
(6) The minimum use stress value in the positive verification group is set as the minimum use stress value.
(7) The reduction comparison index in the verification group to which the minimum use stress value belongs is defined as the reduction comparison index under minimum use stress.
(8) Calculate the reduction comparison index at the time of minimum use stress/minimum use stress value as the minimum reduction effect value.

人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析装置であって、
前記各チャプターは文章および図表を含み、
前記各チャプターから前記論文が示す前記影響項目を取得するとともに、
前記論文が示す前記影響度として、最小減少効果値、最小上昇効果値、最大減少効果値、および最大上昇効果値を、下記の(1)~(8)の手順により算出する論文解析装置。
(1)前記各チャプターのうち、結果部分から検証目的を把握して、前記論文における検証目的であるデータ群である検証群の総和を指す検証群値と、検証群と比較するために用いられるデータ群である対照群の総和を指す対照群値と、を読み取る。
(2)検証群値/対照群値×100の値を比較指数として算出し、前記比較指数が100以上の場合には、前記比較指数-100とした値を、上昇比較指数として算出する。
(3)前記各チャプターのうち、方法部分から、食品あるいは栄養成分の名称、使用量、使用期間、を読み取り、検証群毎に、前記使用量×前記使用期間を、使用ストレス値として算出する。
(4)前記減少比較指数/前記使用ストレス値を、減少効果指数として算出する。
(5)前記結果部分において、検証群のうち、統計学的有意差が示されている検証群をポジティブ検証群とする。
(6)前記ポジティブ検証群のうち、前記使用ストレス値が最小のものを、最小使用ストレス値とする。
(7)前記最小使用ストレス値が属する検証群における上昇比較指数を、最小使用ストレス時上昇比較指数とする。
(8)最小使用ストレス時上昇比較指数/最小使用ストレス値を、最小上昇効果値として算出する。
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A thesis analysis device that acquires an impact item indicating the
each chapter includes text and diagrams;
Acquiring the impact items indicated by the paper from each chapter,
An article analysis apparatus for calculating a minimum reduction effect value, a minimum increase effect value, a maximum reduction effect value, and a maximum increase effect value as the degree of influence indicated by the article, according to the following procedures (1) to (8).
(1) It is used to grasp the verification purpose from the result part of each chapter, and to compare the verification group value, which is the sum of the verification group, which is the data group that is the verification purpose in the paper, with the verification group. A control group value indicating the total sum of the control group, which is the data group, is read.
(2) Calculate the value of verification group value/control group value x 100 as a comparison index, and when the comparison index is 100 or more, calculate the value obtained by subtracting the comparison index from -100 as an increase comparison index.
(3) Read the name of the food or nutritional ingredient, the amount used, and the period of use from the method portion of each chapter, and calculate the amount used×the period of use as the use stress value for each verification group.
(4) Calculate the reduction comparison index/the use stress value as a reduction effect index.
(5) In the result part, among the verification groups, the verification group showing a statistically significant difference is defined as the positive verification group.
(6) The one with the smallest use stress value in the positive verification group is set as the minimum use stress value.
(7) The increase comparison index in the verification group to which the minimum use stress value belongs is set as the increase comparison index at minimum use stress.
(8) Calculate the ratio of the increase comparison index at the time of minimum use stress/minimum use stress value as the minimum increase effect value.

人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析装置であって、
前記各チャプターは文章および図表を含み、
前記各チャプターから前記論文が示す前記影響項目を取得するとともに、
前記論文が示す前記影響度として、最小減少効果値、最小上昇効果値、最大減少効果値、および最大上昇効果値を、下記の(1)~(8)の手順により算出する論文解析装置。
(1)前記各チャプターのうち、結果部分から検証目的を把握して、前記論文における検証目的であるデータ群である検証群の総和を指す検証群値と、検証群と比較するために用いられるデータ群である対照群の総和を指す対照群値と、を読み取る。
(2)検証群値/対照群値×100の値を比較指数として算出し、前記比較指数が100未満の場合には、100-前記比較指数とした値を、減少比較指数として算出する。
(3)前記各チャプターのうち、方法部分から、食品あるいは栄養成分の名称、使用量、使用期間、を読み取り、検証群毎に、前記使用量×前記使用期間を、使用ストレス値として算出する。
(4)前記減少比較指数/前記使用ストレス値を、減少効果指数として算出する。
(5)前記結果部分において、検証群のうち、統計学的有意差が示されている検証群をポジティブ検証群とする。
(6)前記ポジティブ検証群のうち、前記使用ストレス値が最大の値を、最大使用ストレス値とする。
(7)前記最大使用ストレス値が属する検証群における減少比較指数を、最大使用ストレス時減少比較指数とする。
(8)最大使用ストレス時減少比較指数/最大使用ストレス値を、最大減少効果値として算出する。
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A thesis analysis device that acquires an impact item indicating the
each chapter includes text and diagrams;
Acquiring the impact items indicated by the paper from each chapter,
An article analysis apparatus for calculating a minimum reduction effect value, a minimum increase effect value, a maximum reduction effect value, and a maximum increase effect value as the degree of influence indicated by the article, according to the following procedures (1) to (8).
(1) It is used to grasp the verification purpose from the result part of each chapter, and to compare the verification group value, which is the sum of the verification group, which is the data group that is the verification purpose in the paper, with the verification group. A control group value indicating the total sum of the control group, which is the data group, is read.
(2) Calculate the value of verification group value/control group value×100 as a comparison index, and when the comparison index is less than 100, calculate the value obtained as 100−the comparison index as a reduced comparison index.
(3) Read the name of the food or nutritional ingredient, the amount used, and the period of use from the method portion of each chapter, and calculate the amount used×the period of use as the use stress value for each verification group.
(4) Calculate the reduction comparison index/the use stress value as a reduction effect index.
(5) In the result part, among the verification groups, the verification group showing a statistically significant difference is defined as the positive verification group.
(6) The maximum use stress value in the positive verification group is set as the maximum use stress value.
(7) The decrease comparison index in the verification group to which the maximum use stress value belongs is defined as the decrease comparison index under maximum use stress.
(8) Calculate the maximum use stress reduction index/maximum use stress value as the maximum reduction effect value.

人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析装置であって、
前記各チャプターは文章および図表を含み、
前記各チャプターから前記論文が示す前記影響項目を取得するとともに、
前記論文が示す前記影響度として、最小減少効果値、最小上昇効果値、最大減少効果値、および最大上昇効果値を、下記の(1)~(8)の手順により算出する論文解析装置。
(1)前記各チャプターのうち、結果部分から検証目的を把握して、前記論文における検証目的であるデータ群である検証群の総和を指す検証群値と、検証群と比較するために用いられるデータ群である対照群の総和を指す対照群値と、を読み取る。
(2)検証群値/対照群値×100の値を比較指数として算出し、前記比較指数が100以上の場合には、前記比較指数-100とした値を、上昇比較指数として算出する。
(3)前記各チャプターのうち、方法部分から、食品あるいは栄養成分の名称、使用量、使用期間、を読み取り、検証群毎に、前記使用量×前記使用期間を、使用ストレス値として算出する。
(4)前記上昇比較指数/前記使用ストレス値を上昇効果指数として算出する。
(5)前記結果部分において、検証群のうち、統計学的有意差が示されている検証群をポジティブ検証群とする。
(6)前記ポジティブ検証群のうち、前記使用ストレス値が最大のものを、最大使用ストレス値とする。
(7)前記最大使用ストレス値が属する検証群における上昇比較指数を、最大使用ストレス時上昇比較指数とする。
(8)最大使用ストレス時上昇比較指数/最大使用ストレス値を、最大上昇効果値として算出する。
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A thesis analysis device that acquires an impact item indicating the
each chapter includes text and diagrams;
Acquiring the impact items indicated by the paper from each chapter,
An article analysis apparatus for calculating a minimum reduction effect value, a minimum increase effect value, a maximum reduction effect value, and a maximum increase effect value as the degree of influence indicated by the article, according to the following procedures (1) to (8).
(1) It is used to grasp the verification purpose from the result part of each chapter, and to compare the verification group value, which is the sum of the verification group, which is the data group that is the verification purpose in the paper, with the verification group. A control group value indicating the total sum of the control group, which is the data group, is read.
(2) Calculate the value of verification group value/control group value x 100 as a comparison index, and when the comparison index is 100 or more, calculate the value obtained by subtracting the comparison index from -100 as an increase comparison index.
(3) Read the name of the food or nutritional ingredient, the amount used, and the period of use from the method portion of each chapter, and calculate the amount used×the period of use as the use stress value for each verification group.
(4) Calculate the increase comparison index/the use stress value as an increase effect index.
(5) In the result part, among the verification groups, the verification group showing a statistically significant difference is defined as the positive verification group.
(6) Among the positive verification groups, the maximum use stress value is set as the maximum use stress value.
(7) The increase comparison index in the verification group to which the maximum use stress value belongs is defined as the increase comparison index at maximum use stress.
(8) Calculate the ratio of the increase comparison index under maximum use stress/maximum use stress value as the maximum increase effect value.

10 ユーザ
20 ユーザ端末
30 論文データベース
31 販売データベース
32 検査データベース
100 健康管理システム
110 期待項目受付部
120 摂取履歴取得部
130 栄養提案部
140 生体情報取得部
150 記憶部
160 入出力部
10 User 20 User terminal 30 Article database 31 Sales database 32 Examination database 100 Health management system 110 Expected item reception unit 120 Intake history acquisition unit 130 Nutrition proposal unit 140 Biological information acquisition unit 150 Storage unit 160 Input/output unit

Claims (5)

ユーザの健康状態に対して、前記ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、前記ユーザから受付ける期待項目受付部と、
前記期待項目を実現するために、前記ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案部と、
前記ユーザにより購入された前記栄養素を含む健康食品の購入履歴を取得して、前記購入履歴と、前記健康食品における1日あたりの推奨摂取量と、に基づいて、前記栄養素の摂取履歴を推定する摂取履歴取得部と、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析部と、
を備え、
前記栄養提案部は、前記生体情報取得部により取得された前記生体情報が更新された際に、最新の前記生体情報を用いて前記ユーザが取得すべき栄養素を新たに提案する健康管理システム。
an expectation item reception unit that receives, from the user, an input of an expectation item indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user;
a nutrition proposal unit that proposes nutrients that the user should obtain in order to achieve the expected item;
A purchase history of health foods containing the nutrient purchased by the user is obtained, and an intake history of the nutrient is estimated based on the purchase history and recommended daily intake of the health food. an intake history acquisition unit;
a biometric information acquisition unit that acquires biometric information of the user;
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. a paper analysis unit that acquires an impact item indicating and a degree of impact quantified as the degree of the impact;
with
A health management system in which the nutrition proposing unit newly proposes nutrients to be acquired by the user using the latest biological information when the biological information acquired by the biological information acquiring unit is updated.
前記生体情報取得部は、前記摂取履歴取得部により取得された前記摂取履歴が更新された際に、前記生体情報を新たに取得することを特徴とする請求項1に記載の健康管理システム。 2. The health management system according to claim 1, wherein the biological information acquisition unit newly acquires the biological information when the intake history acquired by the intake history acquisition unit is updated. 前記栄養提案部は、
食品又は栄養成分に期待する人体への効果を、期待項目として受付ける期待項目設定部と、
前記影響項目および前記影響度に基づいて、前記期待項目を達成するのに好適な食品若しくは栄養成分の組み合わせ、又はこれらの好適な摂取態様を特定する摂取態様特定部と、を備えていることを特徴とする請求項1又は2に記載の健康管理システム。
The nutrition proposal unit
an expected item setting unit that accepts, as expected items, effects on the human body expected from food or nutritional components;
an intake mode identification unit that identifies a combination of food or nutritional ingredients suitable for achieving the expected item, or a preferred mode of intake thereof, based on the impact item and the degree of impact; 3. A health care system according to claim 1 or 2.
コンピュータが、
ユーザの健康状態に対して、前記ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、前記ユーザから受付ける期待項目受付ステップと、
前記期待項目を実現するために、前記ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案ステップと、
前記ユーザにより購入された前記栄養素を含む健康食品の購入履歴を取得して、前記購入履歴と、前記健康食品における1日あたりの推奨摂取量と、に基づいて、前記栄養素の摂取履歴を推定する摂取履歴取得ステップと、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析ステップと、
を実行し、
前記栄養提案ステップは、前記生体情報取得ステップにより取得された前記生体情報が更新された際に、最新の前記生体情報を用いて前記ユーザが取得すべき栄養素を新たに提案する健康管理方法。
the computer
an expectation item receiving step of receiving, from the user, an input of an expectation item indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user;
a nutrition proposal step of suggesting nutrients that the user should obtain in order to achieve the expected item;
A purchase history of health foods containing the nutrient purchased by the user is obtained, and an intake history of the nutrient is estimated based on the purchase history and recommended daily intake of the health food. an intake history acquisition step;
a biometric information acquisition step of acquiring biometric information of the user;
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A paper analysis step of acquiring an impact item indicating and the degree of impact quantified as the degree of the impact;
and run
In the health care method, the nutrition proposing step newly proposes nutrients to be acquired by the user using the latest biological information when the biological information acquired by the biological information acquiring step is updated.
コンピュータに、
ユーザの健康状態に対して、前記ユーザが改善を期待する内容を示す期待項目の入力を、前記ユーザから受付ける期待項目受付機能と、
前記期待項目を実現するために、前記ユーザが取得すべき栄養素を提案する栄養提案機能と、
前記ユーザにより購入された前記栄養素を含む健康食品の購入履歴を取得して、前記購入履歴と、前記健康食品における1日あたりの推奨摂取量と、に基づいて、前記栄養素の摂取履歴を推定する摂取履歴取得機能と、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得機能と、
人体に影響を与える栄養成分、およびその摂取態様に関する論文のうち、前記論文を構成する各チャプターから、複数のパラメータを集計することで、前記栄養成分、および前記摂取態様が、前記人体に与える影響を示す影響項目と、前記影響の程度として数値化された影響度と、を取得する論文解析機能と、
を実現させ、
前記栄養提案機能は、前記生体情報取得機能により取得された前記生体情報が更新された際に、最新の前記生体情報を用いて前記ユーザが取得すべき栄養素を新たに提案する健康管理プログラム。
to the computer,
an expectation item reception function for receiving, from the user, an input of an expectation item indicating what the user expects to improve with respect to the health condition of the user;
a nutrition suggestion function that suggests nutrients that the user should acquire in order to achieve the expected item;
A purchase history of health foods containing the nutrient purchased by the user is obtained, and an intake history of the nutrient is estimated based on the purchase history and recommended daily intake of the health food. Ingestion history acquisition function,
a biometric information acquisition function for acquiring biometric information of the user;
Among articles on nutritional components and intake patterns that affect the human body, a plurality of parameters are aggregated from each chapter that constitutes the article to determine the effects of the nutritional components and the intake patterns on the human body. A paper analysis function that acquires an impact item indicating and the degree of impact quantified as the degree of the impact;
to realize
The nutrition proposal function is a health management program that newly proposes nutrients to be obtained by the user using the latest biological information when the biological information obtained by the biological information obtaining function is updated.
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