JP6450986B1 - ヘルスケア支援サーバ、ヘルスケア支援方法、及びコンピュータで読み取り可能なプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ヘルスケア支援サーバは、健康管理対象者の、属性情報を記憶する属性情報記憶部と、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」である統合パーソナリティ情報記憶部と、健康に関わるデータであるヘルス情報記憶部と、錯覚・バイアスにおけるアルゴリズムであるバイアス情報記憶部と、健康管理対象者への質問調査項目を記憶する調査情報記憶部と、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」ごとに異なる行動変容ストーリー情報記憶部と、健康管理対象者に動機を行うパターン化したガイダンス・パターン情報記憶部と、各記憶部の情報と質問調査項目に基づき判定する「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」手段と、健康管理対象者へ伝わりやすい提供タイミングを分析する伝え方最適化処理手段と、を備える。
【選択図】図3
Description
また、健康を害しており何かしらの専門家の助けを必要としている人が対象者である場合や健康に対して関心が高い人が対象者である場合などにおいては、健康自体が目的化するため当該健康管理対象者の動機づけとしてはある程度体系化した考え方がある。しかし健康について特段現状の問題が無い人を対象とした場合には、それらの人を動機づける手法として体系化されたものはなく、個別対応となっている状況である。
そこで本発明の目的は、本人のヘルスケアにおける支援内容を、健康自体が目的ではない健康管理対象者に対しての伝え方も考慮した上で個人別に最適化するものである。
<概要>
図1に示すように、ヘルスケア支援システムは、ヘルスケア支援サーバ100、複数のユーザ端末200〜800、健康管理対象者のユーザ端末200〜800を通して健康管理対象者へサービス提供している顧客企業の顧客企業端末900を含む。ヘルスケア支援サーバ100は、ネットワーク1を介して顧客企業端末900、及び、ユーザ端末200〜800と接続される。
<構成>
以下、図3に基づいてヘルスケア支援サーバ100について説明する。図面3はヘルスケア支援サーバ100のシステム機能構成図である。ヘルスケア支援サーバ100は、通信部110と、処理部1200と、記憶部1300と、情報出力部140とを備えて構成される。
詳細なサーベイの構成については、学術的なエビデンスのあるビッグファイブや脳科学によってその信頼性(再検査信頼性、内的整合性)と妥当性(内容的妥当性、並存的妥当性、予測妥当性、構成概念妥当性)が検証されているモデルを基礎として活用している。
<動作>
図6は図2に示すアカウント関連処理Aのフロー図である。ユーザ端末200〜800、または、顧客企業端末900等から、アカウント情報共にデータが入力されることで、ネットワーク1を介しヘルスケア支援サーバ100の通信部110にデータが受信される。通信部110が受信したデータはデータ判断部1211によってアカウント情報処理部1212へ振り分けられる(ステップA01)。これを受けてアカウント情報処理部1212はアカウント情報記憶部1310を参照しアカウント情報の有無を照会する(ステップA02)。アカウント情報が無い場合にはアカウント情報の取得を行い、アカウント情報記憶部に記憶して(ステップA06)、ステップA07に進む。アカウント情報がある場合には直ちにステップA07に進む。
図7は図2に示した「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」判定処理Pのフロー図を示している。ユーザ端末200、400、500、700及び顧客企業端末900を介して、アカウント情報と共に「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」判定処理スタートとなる信号が受信される事で、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」判定処理Pがスタートする。この前提として、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する事に対しての健康管理対象者の同意がとれているものとする。
「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」分析部1220はステップP05により受信した「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」のサーベイ情報のうち、「心のものさし」判定処理においては、EQ代表されるような自分の感情についてのリテラシーの有無(情動察知能力、情動消化能力、情動理解能力、情動管理能力)や活用度(上述の感情についてのリテラシーをどれだけ使用しているのか)を加味したサーベイ情報を統計処理し、分布をパーセンタイルによって数値化する事で特性判断を行う。具体的にはEQなどで使われている自己効力感は「今の自分の感情を言葉にできる」という問いに対し、「まったくあてはまらない」0点、「少し当てはまる」1点、「あてはまる」2点、「よくあてはまる」3点、「非常によくあてはまる」4点から選択してもらう事で数値化できる。ヘルスケアにおいては、自己効力感が強いか否かは意思決定の有無に大きく影響するため、自己効力感の弱い健康管理対象者に対しては、より身近な将来において、より具体的な成功のイメージを伝えることが有効になる。その為分析にあったってはヘルス情報記憶部1350も使用し計算される(ステップP09)。
また、適切なタイミングは行動変容ストーリー情報記憶部1360に記憶されているタイミングと、ユーザ提供情報記憶部1370に記憶されている実例とを比較し、健康管理対象者の使用しているユーザ端末に近いものを選択する(J24)。
<補足>
尚、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」判定処理Pにおいて処理部1200は、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」のサーベイ情報の分析だけでなく、受信した映像・画像・音声情報の分析も踏まえ、総合的に「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を分析する機能も有する。ここで映像情報の分析とは、映像から無意識に支配されている情動を読み取るものであり、具体的には、ミリ秒単位での表情の変化や、瞳孔の開き、脈拍の速さ、声帯の緊張による声色、顔面の紅潮、発汗具合等を活用する事を言う。また、画像情報の分析とは、健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を分析するものであり、具体的には健康管理対象者の服装や表情等から、統計及び経験則に基づいた分析を行うものである。文字情報とは、健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を分析するものであり、具体的には健康管理対象者の選択する言葉から、統計及び経験則に基づいた分析を行うものである。音声情報の分析とは、音声を文字に変換し文字情報として分析されるものと、それ以外の要素を分析するものとに分かれる。それ以外の要素とは、音声のスピード、抑揚、声帯の緊張による声色等から無意識に支配されている情動を読み取るものである。これによりアンケートによらず、映像と音声等によらない誤差率の少ないサーベイの方法が可能となる。
Claims (6)
- ヘルスケアの支援内容を個人別に最適化するヘルスケア支援サーバであって、
健康管理対象者ごとに当該健康管理対象者の属性情報を記憶する属性情報記憶部及び前記健康管理対象者ごとに当該健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」である統合パーソナリティ情報を記憶する統合パーソナリティ情報記憶部を有する個別情報記憶部と、
医学的に検証された健康に関わる様々なデータであるヘルス情報を記憶するヘルス情報記憶部、脳科学によって解明した各種の錯覚・バイアスにおけるアルゴリズム情報であるバイアス情報を記憶したバイアス情報記憶部、前記健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定するために当該健康管理対象者に問い合わせる質問調査項目を記憶する調査情報記憶部、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」ごとに異なる行動変容ステージの移行に関する意思決定パターンである行動変容ストーリー情報を記憶する行動変容ストーリー情報記憶部、及び前記健康管理対象者に提示する動機づけ情報をパターン化したガイダンス・パターン情報を記憶するガイダンス・パターン情報記憶部を有する共通基礎情報記憶部と、
前記健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているヘルス情報及びバイアス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」手段と、
前記健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている行動変容ストーリー情報と、に基づいて、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているガイダンス・パターン情報の中から、当該健康管理対象者に伝えたい内容に適したガイダンス・パターンを選択し、当該選択したガイダンス・パターンに基づいた動機づけ情報が当該健康管理対象者へ伝わりやすい提供タイミングを分析する伝え方最適化処理手段と、を備え、
前記「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」手段は、前記健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているバイアス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のこころの癖を判定し、
前記健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のあたまの癖を判定し、
前記共通基礎情報記憶部に記憶されているヘルス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の頭のものさし及び心のものさしを判定し、
前記こころの癖、前記あたまの癖、前記頭のものさし、前記心のものさしの判定結果と、前記こころの癖及び前記心のものさしに設定された重みづけと、前記あたまの癖及び前記頭のものさしに設定された重みづけと、に基づいて、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する
ことを特徴とするヘルスケア支援サーバ。 - 請求項1に記載のヘルスケア支援サーバであって、
前記共通基礎情報記憶部は、過去に前記健康管理対象者に提供した動機づけ及び当該動機づけ情報の提供タイミングを記憶するユーザ提供情報記憶部を更に有し、
前記伝え方最適化処理手段は、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている過去の動機づけ情報に基づいて、前記選択したガイダンス・パターンから動機づけ情報を自動生成すると共に、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている過去の動機付け情報の提供タイミングに基づいて、当該自動生成した動機づけ情報の提供タイミングを分析する
ことを特徴とするヘルスケア支援サーバ。 - ヘルスケアの支援内容を個人別に最適化するヘルスケア支援方法であって、
健康管理対象者ごとに当該健康管理対象者の属性情報、及び「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」である統合パーソナリティ情報を記憶し、
医学的に検証された健康に関わる様々なデータであるヘルス情報、脳科学によって解明した各種の錯覚・バイアスにおけるアルゴリズム情報であるバイアス情報、前記健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定するために当該健康管理対象者に問い合わせる質問調査項目、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」ごとに異なる行動変容ステージの移行に関する意思決定パターンである行動変容ストーリー情報、及び前記健康管理対象者に提示する動機づけ情報をパターン化したガイダンス・パターン情報を記憶し、
前記健康管理対象者に関連付けて記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記記憶されているヘルス情報及びバイアス情報と、前記記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定し、
前記健康管理対象者に関連付けて記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記記憶されている行動変容ストーリー情報と、に基づいて、前記記憶されているガイダンス・パターン情報の中から、当該健康管理対象者に伝えたい内容に適したガイダンス・パターンを選択し、当該選択したガイダンス・パターンに基づいた動機づけ情報が当該健康管理対象者へ伝わりやすい提供タイミングを分析し、
前記「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」の判定は、
前記健康管理対象者に関連付けて記憶されている属性情報と、前記記憶されているバイアス情報と、前記記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のこころの癖を判定し、
前記健康管理対象者に関連付けて前記記憶されている属性情報と、前記記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のあたまの癖を判定し、
前記記憶されているヘルス情報と、前記記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の頭のものさし及び心のものさしを判定し、
前記こころの癖、あたまの癖、頭のものさし、心のものさしの判定結果と、こころの癖及び心のものさしに設定された重みづけと、あまたの癖及び頭のものさしに設定された重みづけと、に基づいて、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する
ことを特徴とするヘルスケア支援方法。 - 請求項3に記載のヘルスケア支援方法であって、
過去に健康管理対象者に提供した動機づけ及び当該動機づけ情報の提供タイミングを更に記憶し、
前記記憶されている過去の動機づけ情報に基づいて、前記選択したガイダンス・パターンから動機づけ情報を自動生成し、
前記記憶されている過去の動機付け情報の提供タイミングに基づいて、当該自動生成した動機づけ情報の提供タイミングを分析する
ことを特徴とするヘルスケア支援方法。 - コンピュータで読み取り可能なプログラムであって、
当該プログラムは、ヘルスケアの支援内容を個人別に最適化するヘルスケア支援サーバを実現するものであり、
当該ヘルスケア支援サーバは、
健康管理対象者ごとに当該健康管理対象者の属性情報を記憶する属性情報記憶部及び健康管理対象者ごとに当該健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」である統合パーソナリティ情報を記憶する統合パーソナリティ情報記憶部を有する個別情報記憶部と、
医学的に検証された健康に関わる様々なデータであるヘルス情報を記憶するヘルス情報記憶部、脳科学によって解明した各種の錯覚・バイアスにおけるアルゴリズム情報であるバイアス情報を記憶したバイアス情報記憶部、健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定するために当該健康管理対象者に問い合わせる質問調査項目を記憶する調査情報記憶部、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」ごとに異なる行動変容ステージの移行に関する意思決定パターンである行動変容ストーリー情報を記憶する行動変容ストーリー情報記憶部、及び、健康管理対象者に提示する動機づけ情報をパターン化したガイダンス・パターン情報を記憶するガイダンス・パターン情報記憶部を有する共通基礎情報記憶部と、
健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているヘルス情報及びバイアス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」手段と、
健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報及び統合パーソナリティ情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている行動変容ストーリー情報と、に基づいて、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているガイダンス・パターン情報の中から、当該健康管理対象者に伝えたい内容に適したガイダンス・パターンを選択し、当該選択したガイダンス・パターンに基づいた動機づけ情報が当該健康管理対象者へ伝わりやすい提供タイミングを分析する伝え方最適化処理手段と、を備え、
前記「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」手段は、
健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されているバイアス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のこころの癖を判定し、
健康管理対象者に関連付けて前記個別情報記憶部に記憶されている属性情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者のあたまの癖を判定し、
前記共通基礎情報記憶部に記憶されているヘルス情報と、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている質問調査項目を用いて当該健康管理対象者から取得した情報と、に基づいて、当該健康管理対象者の頭のものさし及び心のものさしを判定し、
前記のこころの癖、あたまの癖、頭のものさし、心のものさしの判定結果と、こころの癖及び心のものさしに設定された重みづけと、あまたの癖及び頭のものさしに設定された重みづけと、に基づいて、「ヘルスケアの意思決定に関わる特性」を判定する
ことを特徴とするコンピュータで読み取り可能なプログラム。 - 請求項5に記載のコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、
前記共通基礎情報記憶部は、過去に健康管理対象者に提供した動機づけ及び当該動機づけ情報の提供タイミングを記憶するユーザ提供情報記憶部を更に有し、
前記伝え方最適化処理手段は、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている過去の動機づけ情報に基づいて、前記選択したガイダンス・パターンから動機づけ情報を自動生成すると共に、前記共通基礎情報記憶部に記憶されている過去の動機付け情報の提供タイミングに基づいて、当該自動生成した動機づけ情報の提供タイミングを分析する
ことを特徴とするコンピュータで読み取り可能なプログラム。
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