JP4287212B2 - 健康指導支援システム及びそのソフトウェアを記録した媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
健康診断の結果から、健診受診者に対して行う健康指導を支援する健康指導支援システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
健康診断の結果から、疾病予防や健康維持のための指導を支援するシステムがある。例えば、特許文献1では、IF−THEN形式で記述したルールから指導内容を表示するシステムが紹介されている。医師、看護士、保健師などが指導すべき内容を、「もし〜ならば〜」というIF−THEN形式で知識を予め記述しておき、健診の結果から指導内容を表示する方法が紹介されている。
【0003】
【特許文献1】
特公平6−38798号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来例では、事前にIF−THEN形式で医師の知識を記述し、その知識を用いて指導のための情報を提示する。しかし、受診者に対して疾病の危険性を定量的に分かりやすく提示するという点については考慮されていなかった。さらに、受診者の改善すべき点と、改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示するという点については考慮されていなかった。さらに、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく示すことについては考慮されていなかった。
【0005】
本発明の目的は、上記課題を解決し、受診者に対して自分の疾病の危険性について定量的に分かりやすく提示できる健康指導支援システムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、受診者の改善すべき点と、その改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示できる健康指導支援システムを提供することにある。さらに、本発明の他の目的は、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく表示できる健康指導支援システムを提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明の健康指導支援システムは、蓄積した健診情報の項目の値または項目の値を演算して得られる値またはこれらを層別化して得られる値を条件とし、健康状態の変化や疾病発症を示す項目を結論として相関ルールマイニングによる分析を行った結果から、条件を組み合わせた条件部と結論を有する人の割合である発症率を有するルールを少なくとも一つ以上持つルールデータを準備するルールデータ準備手段と、指導対象となる人の健診結果である対象者健診結果を入力する対象者健診結果入力手段と、ルールデータの中から対象者健診結果に対応するルールを検索結果として取得するルール検索手段と、ルール検索手段で取得したルールの発症率を表示する指導内容表示手段とを有することを特徴としている。
【0007】
さらに、本発明の健康指導支援システムの指導内容表示手段は、ルール検索手段で取得したルールの条件部に含まれる条件を表示することを特徴としている。
【0008】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルール検索手段は、対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持つルールの中で、発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴としている。
【0009】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルールデータ準備手段は、相関ルールマイニングの結果得られるルールの支持度について、支持度が所定の値を満たすルールのみをルールデータとして採用することを特徴としている。
【0010】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルールデータ準備手段は、ルール間の統計的有意差を検定し、有意差があると検定されたルールみをルールデータとして採用することを特徴としている。
【0011】
さらに、本発明の健康指導支援システムのルール検索手段は、対象者健診結果から得られる条件の組み合わせによる条件部を持ち、且つ、条件部の条件数が最も多いルールの中で、発症率が最も高いルールを検索結果とすることを特徴としている。
【0012】
さらに、本発明の健康指導支援システムの指導内容表示手段は、ルール検索手段で検索したルールを表示するときに、ルールの条件部と一致する条件の組み合わせを持つ人の人数とルールに該当する人の人数を表示することを特徴としている。
【0013】
また、本発明のコンピュータにより読み取り可能な媒体は、健康指導支援システムのソフトウェアを記録したことを特徴としている。
【0014】
また、本発明のコンピュータにより読み取り可能な媒体は、健康指導支援システムのルールデータを記録したことを特徴としている。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、図を用いて本発明の実施の形態を詳細に説明する。ここでは、健診後の受診者に医師などの専門家が本発明の健康指導支援システムを用いて健康指導を行う場合を想定して説明する。まず、図1から図4で概要について説明し、図5を用いて処理の流れを詳細に説明する。
【0016】
図1は、本発明の実施例の健康指導支援システムの一構成例を示す図である。図1に示す例では、健康指導支援システムは1台のコンピュータ装置101で動作する。コンピュータ装置101は、ディスプレイなどの表示装置102、キーボードやマウスなどの入力装置103、演算や処理を行うCPU104、ハードディスクやメモリなどの記憶装置105などで構成される。記録装置105には、健診指導支援システムのソフトウェア106と、健康診断の結果が記録された健診情報データ107、指導の元となるルールデータ108が記録されている。
【0017】
健康指導支援システムソフトウェア106は、健診情報を基にしたルールデータを準備するルールデータ準備手段111、指導対象者の健診結果を入力する対象者健診結果入力手段112、指導内容を表示装置102に表示する指導内容表示手段113、ルールデータ108から指導内容表示手段113で表示する指導内容のルールを検索して取得するルール検索手段114を有している。記憶装置105にある健康指導支援システムソフトウェア106、健診情報データ107、ルールデータ108は、必要に応じてCPU104に読み出され、処理が実行される。
【0018】
図2は、図1に示すルールデータ108の一例を示す図である。図2は、糖尿病の発症率に関するルールについて示している。条件部201が持つ複数の条件211〜214の組み合わせを持つ人の糖尿病の発症率202を示している。
【0019】
図3は、図1に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果を入力する前の状態を示す図である。また、図4は、図1に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果から発症率を表示した状態を示す図である。図3、図4は、指導内容表示手段113が表示手段102に表示した指導内容の表示画面301の例を示している。健診の項目321〜327から条件を選択し、予測ボタン312を押すと、発症率表示欄311に発症率を表示する。本例では、健診項目として年齢321、身長322、体重323、血糖値324、喫煙習慣325、飲酒日数326、家族病歴327を用いた場合を想定する。331〜334は年齢を選択するボタン、341は身長入力欄、351〜352は体重を選択するボタン、361〜363は血糖値を選択するボタン、371〜373は喫煙習慣を選択するボタン、381〜383は週当たりの飲酒日数を選択するボタン、391〜392は両親兄弟などの家族の糖尿病歴を選択するボタンである。
【0020】
図5は、本発明の実施例の健診指導支援システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。健康指導支援システムを開始すると(501)、まず、ルールデータ準備ステップ502を行う。ルールデータ準備ステップ502では、ルールデータ準備手段111により健診情報データ107を分析して、健診項目からなる条件の組み合わせた条件部と条件部毎の糖尿病発症率を示したルールデータ108を導出する。ルールデータ108は、図2に示すように、複数の条件を組み合わせた条件部201とその条件部を持つ人の疾病の発症率202を実際の健診情報から求めたデータである。例えば、ルール230は、年齢50代、BMI25以上、血糖値126以上、飲酒6〜7日という健診結果の人は、90%の人が糖尿病を発症するというルールを示している。ルールデータ108はこのような様々な条件の組み合わせを持つルールを用意する。ルールデータの具体的な導出方法の例については後述する。
【0021】
次に、健診結果入力ステップ503において、指導対象者の健診結果を入力する。まず、表示装置102に図3の画面を表示し、指導対象者の健診結果の入力を待つ。そして、使用者が指導対象者の健診結果を321〜327の健診項目についてボタンや入力欄を入力装置103の操作により入力し、予測ボタン312を押すと、対象者健診結果入力手段112は入力された条件を取得する。ここでは、対象者の健診結果は、年齢40代(333)、身長170cm、体重72.3kg以上(352)、血糖値110〜125mg/dl(362)、喫煙習慣あり(373)、飲酒日数6〜7日/週(383)、家族病歴なし(391)を入力したものとする。
【0022】
次に、ルール検索ステップ504において、ルールデータ108の中から、健診結果入力ステップ503で入力された健診結果に該当するルールを検索する。まず、対象者健診結果入力手段112で取得した条件をルール検索手段114において、図2に示すルールの中から該当するルールを検索する。ここでは、ルールの中に全ての条件が一致するルールが無いので、入力した対象者の条件の組み合わせで出来る条件部を持つルールの中で発症率が最も高いルールを検索結果とする。図2のルールデータの中では、231〜234までのルールが対象者の条件の組み合わせで出来る条件部を持つが、その中から発症率が最も高いルール231を検索結果とする。
【0023】
次に、結果表示ステップ505において、指導内容表示手段113は表示装置102に結果を表示する。このときの結果表示は、図4のように、年齢40代(333)、身長170cm、体重72.3kg以上(352)、血糖値110〜125mg/dl(362)、喫煙習慣あり(373)、飲酒日数6〜7日/週(383)、家族病歴なし(391)のボタンが選択された状態で、発症率欄311に、ルール検索ステップ504で取得したルール231の発症率50%を表示する。
【0024】
そして、この健診結果入力ステップ503、ルール検索ステップ504、結果表示ステップ505を繰り返して発症率を予測して、同じ人の条件を変えた場合の発症率の変化、また、別の受診者の健診結果による発症率の表示を行い、指導を行う。そして、終了判断ステップ506で終了するように判断された場合、健康指導支援システムを終了(507)する。
【0025】
以上説明したように、健診情報を分析して条件の組み合わせに対する発症率を示すルールデータを求め、ルールデータから個人の健診結果に該当する疾病の発症率を提示するので、個人の疾病に対する危険性を定量的に分かりやすく表示することが出来る効果がある。さらに、健診結果の条件を変更しながら発症率を提示する予測を繰り返すことで、どのようにしたら発症率を低減できるかを試しながら自分の実施可能な疾病予防を知ることが出来る効果がある。健康改善による疾病発症率の低減の可能性も定量的に表示できる。
【0026】
また、上述した例では、本人の健診結果の条件を組み合わせてできるルールの中で最も発症率の高いルールを選択するので、本人にとって最もリスクの高い場合の発症率を示すことができ、本人の危機意識を高めて改善を促すことが出来る効果がある。
【0027】
次に、図6、図7を用いて、指導内容提示の別の方法について説明する。図6、図7は、発症率提示の元となった条件を表示する場合の画面の一例を示す図である。図6は図4と同じ結果を表示した場合、図7は図6で一つの条件を変更した場合の画面を示している。
【0028】
前述の例と同じように、健診結果入力ステップ503において、対象者の健診結果は、年齢40代(333)、身長170cm、体重72.3kg以上(352)、血糖値110〜125mg/dl(362)、喫煙習慣あり(373)、飲酒日数6〜7日/週(383)、家族病歴なし(391)であったものとする。この場合、前述の例と同様にルール検索ステップ504ではルール231を検索結果とする。その結果、結果表示ステップ505は、図6のように、発症率表示311に50%と表示するのに加え、検索結果のルール231の条件である年齢40代、体重72.3kg以上、血糖値110〜125mg/dl、飲酒日数6〜7日が分かるように、4つのボタン333、352、362、383の周囲に印として赤色の枠601、602、603、604を表示する。
【0029】
現在赤色の枠がついている条件は、現在の発症率の元となった条件であり、且つ、発症率は、入力した条件の組み合わせで出来るルールの中で最も高い発症率を示している。従って、発症率を低下させたい場合は赤色の枠の付いた条件のいずれかを変更すれば、現在の発症率よりも低い発症率を有するルールを取得できる。ここでは、飲酒日数を減らすこととして、健診結果入力ステップ503で飲酒日数6〜7日(383)という条件を、飲酒日数1〜5日(382)という条件に変更し、予測ボタン312を押す。すると、ルール検索ステップ504では、ルール検索手段114によりルールデータ108を検索し、入力条件の組み合わせでできる条件部を持つルール232、233、234、235の中から、最も発症率の高いルール232を取得する。
【0030】
そして、結果表示ステップ505では、図7に示すような表示を行う。ここでは、発症率311にはルール232の40%が表示され、さらに図6と比較すると、飲酒日数6〜7日(383)の選択が解除され、飲酒日数1〜5日(382)が選択された状態になっている。そして、飲酒習慣6〜7日(383)のボタンについていた枠が無くなり、喫煙習慣あり(373)の周囲に赤い枠605が表示された状態となる。同様に、赤い枠の付いている血糖値324や体重323の条件を変更した場合を想定して予測を繰り返していくと、ルール238のような条件の組み合わせとなり、発症率2%という低い発症率が表示されることになる。利用者から見た場合、飲酒日数を削減する、体重を低下させる、血糖値を低下させる、というように提示された条件を変更することで、発症率が50%から40%、さらに2%へと低下する様子を見ることができ、提示された条件の改善によって疾病に対する危険性が低下する様子を定量的に参照できる。
【0031】
以上説明したように、本発明の健康指導支援システムでは、表示している発症率の元となった条件を明示することで、受診者の発症率を低下させるために、どの条件を改善すれば良いかについて分かりやすく提示できる効果がある。さらに、印のついた条件について改善した場合の条件を入力して発症率を予測することで、発症率がどのような値に変化するかを定量的に知ることができる効果がある。そして、印のついた条件を順次変更していくことで、どの条件をどのように改善すれば、どの程度病気の発症率を低減できるかということを定量的に分かりやすく知ることが出来る効果がある。
【0032】
また、上述のように、本発明の健康指導支援システムは、受診者が対象者健診結果入力手段112で入力した健診結果の組み合わせでできるルールの中から表示するルールを選択している。ルールデータの作成では、大量の健診結果データの組み合わせ演算により膨大な時間が必要となる可能性があるが、この方法を用いることで、必ずしもすべての組み合わせを計算する必要はなく、現実的な時間で計算可能な範囲で作成したルールデータを用いて発症率の提示を実行できる効果がある。
【0033】
次に、ルールデータ準備手段111において、健診情報データ107から図2に示すようなルールデータ108を作成する方法の一例について説明する。健診情報データ107は、大量の人の健診結果が蓄積されたデータで、個人の年齢や性別などの基本情報、体重、血液、尿、血圧、視力、X線などの様々な検査結果、喫煙や飲酒の習慣、自分や家族の病歴などを回答した問診結果、さらには、異常や疾病の有無に関する医師の判定結果などが記録されている。このような健診情報データの健康状態・生活習慣と、疾病との関係を分析して、図2のようなルールデータを作成する。
【0034】
ルールデータの作成は、まず、無効なデータを削除するなどのクレンジングを行い、次に健診情報の項目について演算や層別化により条件を作成し、最後に各条件の組み合わせに対する疾病発症者の割合を求める、という手順で行う。例えば、層別化では、年齢を30代、40代、50代に分ける、血糖値を110未満、110〜125、126以上の3つに分ける、身長と体重からBMI(Body Mass Index)を計算して25未満と25以上に分ける、などの層別化を行う。また、条件の組み合わせに対する疾病発症者の割合を求める方法としては、相関ルールマイニングによる分析を用いる。相関ルールマイニングでは、複数の条件と結論を指定すると、条件の組み合わせと結論の関係を網羅的に高速に計算する。そして、条件の組み合わせと結論の関係について、全体の中で条件の組み合わせと結論を持つ人の割合を示す支持度、条件の組み合わせを持つ人の中で結論を持つ人の割合を示す確信度などの値を取得できる。ここでは、層別化した値を条件とし、医師判定の項目から糖尿病について異常ありと判定されたものを糖尿病の発症として結論として分析を行う。その結果、確信度は組み合わされた条件を持つ人の中での疾病の発症率を示す。
【0035】
これらの方法により、蓄積された健診情報から図2に示すような条件の組み合わせと定量的な発症率を持つルールデータを取得できる。そして、このようにして求めた定量的な発症率を受診者に提示しているので、実際の健診結果を根拠としているということを受診者に分かりやすく伝達できる効果がある。さらに、受診者にとっては、自分の健診結果も含めた健診の結果を分析した結果から得られた発症率ということで、提示された発症率から自分の身近な病気であることを感じることができ、疾病予防の意識を高めることができる効果がある。また、分析に相関ルールマイニングを用いることで、健診情報からルールデータを作成する処理を高速に実行できる効果がある。
【0036】
また、上述した例では、ルールデータに採用するルールについて特に規定していないが、ある条件を満たすルールのみをルールデータとして採用するようにしてもよい。例えば、相関ルールマイニングでは、全体の中で条件の組み合わせと結論の関係を示す支持度を求めることができるが、この支持度がある値以上を示すものだけをルールデータとして採用するようにしてもよい。組み合わせの条件の数を増加させた場合に、該当する人数が少なくなってしまう組み合わせも存在する。例えば、条件に該当する人が2人しか存在せず、その中で1人のみが発症するというルールがあっても、この発症率50%は正しい発症率を示しているとは言いがたい。そこで、相関ルールマイニングの結果得られるルールの支持度に下限を設け、支持度の低いルールを除くことで、該当人数が少ないルール(信頼性の低いルール)をルールデータから除外できる効果がある。
【0037】
また、ルールデータの採用する条件として、ルール間の有意差検定を行ってもよい。例えば、条件A、B、Cが存在した場合に、条件A、Bの場合の発症率と、条件A、B、Cの場合の発症率について統計的な有意差の検定を行い、有意差が存在すると判定された場合にのみ条件A、B、Cをルールデータとして採用するようにしてもよい。この場合、利用者に提示される発症率は統計的な有意差を持つルールのみとすることができ、受診者の健診結果の条件を改善した場合の発症率の変化が、統計的に意味があることを保証することができる効果がある。
【0038】
また、上述した例では、ルール検索手段114でルールデータから表示するルールを選択するときに、入力した条件を組み合わせてできるルールの中で発症率が最も高いものを選択する方法について説明したが、入力した条件を組み合わせてできるルールの中で組み合わせの条件数が最も多いルールを選択するようにしてもよい。例えば、40代、BMI25以上、血糖値110〜125、喫煙やめた人の場合、この条件を組み合わせてできるルール233、234、236のうち、条件数が最も多く、且つ、発症率の最も高いルール236を選択し、発症率25%を表示する。
【0039】
このように、ルールデータから条件数が最も多いルールを選択することで、指導を受ける人にとって、より自分の状態に近い発症率を提示される効果がある。また、生活習慣などを改善している場合などには、改善の効果がより強調されて表示される効果がある。また、条件数が最も多いルールが複数存在した場合には、その中から発症率が最も高いルールを選択して表示してもよい。
【0040】
また、上述の図5を用いた例では、システム開始時にルールデータ準備ステップ502でルールデータを実際に演算する方法について示したが、予め演算したルールデータを用意しておき、ルールデータ準備ステップ502では、ルールデータをシステムに読み込む処理のみを行うこととしても良い。この方法により、システム開始時の負荷を軽減できる効果がある。
【0041】
また、これまで述べた例では、1台のコンピュータで動作するシステムを例として説明したが、複数のコンピュータを組み合わせて使用しても良い。例えば、健診情報データ107を蓄積してルールデータを求める演算を行う高性能のコンピュータを別途用意し、この結果のルールデータを、実際に指導を行うコンピュータに配布するようにしてもよい。このようにすることで、コンピュータに負荷がかかるルールデータを求めるための演算を切り離し、指導を行うコンピュータのコストを低減できる。また、別の例として、表示および入力を行うコンピュータを別のコンピュータとして利用してもよい。例えば、World Wide Webの仕組みを使用して、webブラウザで表示や入力を行うようにしてもよい。このようにすることで、医師が受診者に指導する場合に利用するだけでなく、一般個人が自分で健診結果を入力して改善方法を考えるために利用することもできる。
【0042】
また、上述の図3、図4、図6、図7を用いて説明した例では、年齢、身長、体重、血糖値、喫煙習慣、飲酒日数、家族病歴を条件とする例について説明したが、他の条件を用いても良い。健診情報に含まれる、各種の検査、問診などによる生活習慣、医師の判断などあらゆる項目を条件として使用してもよい。また、上述した例では、表示する発症率として糖尿病の発症率を例として説明したが、他の疾病に関する発症率を用いても良い。糖尿病の他に、高脂血症、高血圧、腎疾患など、健診の項目や生活習慣が関連するあらゆる疾病に対して使用できる。また、発症率として、複数の疾病を組み合わせて表示するようにしてもよい。
【0043】
また、上述の図3、図4、図6、図7を用いて説明した例では、対象者健診結果入力手段112での健診結果の入力は、ボタンなどで入力する方法について説明したが、他の方法を用いてもよい。例えば、テキスト入力欄を設けてキーボードなどから入力したり、スライドバー型の入力I/Fを設けて数値を設定するようにしてもよい。様々なユーザインターフェイスを使用できる。
【0044】
また、上述の例では、利用者が入力装置103を用いて健診結果を入力する方法について示したが、対象者健診結果入力手段112が受診者の健診結果を健診情報データ107などの健診情報が蓄積されたデータベースから取得するようにしてもよい。これにより、利用者が自分で健診結果を入力する手間を省略できる。
【0045】
また、上述の例では受診者の今回の健診結果と、改善した場合について同じ場所に表示しているが、別に表示するようにしてもよい。例えば、今回の健診結果を表示する欄と、改善する場合について入力し、表示する欄を別個に設けても良い。この場合、受診者の健診結果を参照しながら改善する条件を入力できる。
【0046】
また、上述の例では表示する発症率の条件を表示する際に、ボタンの周りに枠を表示する方法について説明したが、他の方法を用いて表示してもよい。例えば、ボタンの色を変える、文字の色を変えるなどの方法が考えられる。また、血糖値や喫煙習慣など項目全体を明示する方法もある。表示する発症率の条件を表示する方法であれば、あらゆる方法を使用できる。
【0047】
次に、発症率を表示する際に、ルールに該当する人数を表示する例について説明する。図8は指導内容表示手段113で発症率を表示する際に、図4または図6の画面上にルールに該当する人数を表示する場合の一例を示す図である。表示領域801に、全体の人数802を表示している。そして、図4や図6で表示したルール231の発症率50%について、ルールの条件に該当した人の人数804と、ルールに該当して発症した人の人数803を表示している。ここでは、20000人分の健診情報を分析した結果に基づいており、ルールの条件に該当した人は100人、その中で発症した人は50人であり、ルール231の発症率50%は100人中50人が発症したということから求められたことを示している。
【0048】
このように、発症率を表示する際に分析に用いた人数や、ルールに該当した人数を表示することで、表示している発症率がどのようなデータを基にして、どのような根拠に基づいて提示しているかを分かりやすく提示できる効果がある。また、本システムを用いて指導する医師や指導を受ける受診者は、この人数を見ることで、表示された発症率が信頼できるかどうか自分で判断できる効果がある。特に、受診者にとっては、発症した実際の人数が提示されることで、表示された発症率を自分の身近なこととして感じられる効果がある。
【0049】
また、本発明の健康指導支援システムは、ソフトウェアプログラムとしてFDやCD−ROMなどの物理媒体、ネットワークなどの通信媒体を経由して配布してもよい。これにより、コンピュータ装置そのものを所有している場合には、ソフトウェアのみを入手して本システムを使用できる。
【0050】
また、本発明の健康指導支援システムのルールデータは、FDやCD−ROMなどの物理媒体、ネットワークなどの通信媒体を経由して配布しても良い。これにより、自分の健康指導支援システムにおいて健診情報からルールデータを作成する必要がなく、外部で分析されたルールデータを用いて健康指導支援システムを利用できる。
【0051】
【発明の効果】
本発明の健康指導支援システムによれば、健康指導時に受診者に対して自分の疾病の危険性(疾病の発症率)について定量的に分かりやすく提示でき、また、受診者の改善すべき点と、その改善による疾病の危険性の変化について定量的に分かりやすく提示でき、さらに、提示された内容がどのような根拠に基づいているのかについて受診者に分かりやすく表示できる。
【0052】
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例の健康指導支援システムの一構成例を示す図。
【図2】図1に示すルールデータ108の一例を示す図。
【図3】図1に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果を入力する前の状態を示す図。
【図4】図1に示す指導内容表示手段が表示手段に表示した指導内容の表示画面の例を示す図であり、受診者の健診結果から発症率を表示した状態を示す図。
【図5】本発明の実施例の健診指導支援システムの処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図6】発症率提示の元となった条件を表示した画面の一例を示す図であり、図4と同じ結果を表示した場合の例を示す図。
【図7】発症率提示の元となった条件を表示した画面の一例を示す図であり、図6から条件を変更した場合の結果の一例を示す図。
【図8】指導内容表示手段で発症率を表示する際に、画面上にルールに該当する人数を表示する場合の一例を示す図。
【符号の説明】
101…健康指導支援システム、102…表示装置、103…入力装置、104…CPU、105…記憶装置、106…健康指導支援システムソフトウェア、107…健診情報データ、108…ルールデータ、111…ルールデータ準備手段、112…対象者健診結果入力手段、113…指導内容表示手段、114…ルール検索手段、201…条件部、202発症率、211〜214…条件、230〜239…ルール、301…画面、311…発症率表示領域、312…予測ボタン、321〜327…健診項目、331〜392…条件入力ボタン、502…ルールデータ準備ステップ、503…健診結果入力ステップ、504…ルール検索ステップ、505…結果表示ステップ、506…終了判断ステップ、601〜605…条件表示枠、801…該当人数表示画面、802…全体人数表示領域、803…発症者数表示領域、804…条件該当者数表示領域。
Claims (1)
- 入力装置、表示装置、CPU、記憶装置を有するコンピュータ装置を用い、健診結果から疾病予防・健康増進のための情報を提示する健康指導支援システムであって、
蓄積した健診情報の項目の値または前記項目の値を演算して得られる値またはこれらを層別化して得られる値を条件とし、健康状態の変化や疾病発症を示す項目を結論として相関ルールマイニングにより前記条件の組み合わせに対する前記健康状態の変化もしくは疾病発症の発症率を求めたルールを少なくとも一つ以上格納したルールデータ格納手段と、
前記健診情報の項目の値の条件を入力させるボタンと、疾病発症率を、前記表示装置に表示する指導内容表示手段と、
前記入力装置を用いて、前記表示装置に表示されたボタンを操作させ、指導対象となる人の健診結果を入力させる対象者健診結果入力手段と、
前記対象者健診結果入力手段で入力された前記条件を組み合わせてできるルールの中から、発症率が最も高いルールを前記ルールデータ格納手段の中から検索結果として取得するルール検索手段とを有し、
前記指導内容表示手段は、前記ルール検索手段で取り出したルールの発症率の値を疾病発症率として表示し、前記健診情報の項目の値の条件を入力させる前記ボタンの中で、前記取り出したルールに含まれる条件に該当する項目の前記ボタンに印を表示し、
前記入力装置を用い、前記対象者健診結果入力手段によって、前記印の表示されたボタンとは異なるボタンが同じ項目のボタンの中から入力された場合に、前記ルール検索手段は、さらに、入力された条件を組み合わせてできるルールの中から、発症率が最も高いルールを前記ルールデータ格納手段の中から再検索結果として取得し、前記指導内容表示手段は、前記ルール検索手段で取り出したルールの発症率の値を疾病発症率として表示し、前記健診情報の項目の値の条件を入力させる前記ボタンの中で、前記取り出したルールに含まれる条件に該当する項目の前記ボタンに印を表示することを特徴とする健康指導支援システム。
Priority Applications (1)
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