JP6531241B1 - 効率化支援システム及び医療効率化支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の健康状態を示すデータを医療関連機関が保有していない場合でも、医療関連機関の担当者が比較的容易に対象者の健康状態を把握可能にする効率化支援システムを提供する。【解決手段】システムは、端末４１から対象者を識別可能な情報と、当該情報により識別される対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての対象者による同意を示す情報とを受信することを必要条件として（図１８／ＳＴＥＰ１００２‥ＹＥＳ）、対象者の前記健康状態情報及び少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を医療関連機関の端末５０へ送信する（図１８／ＳＴＥＰ１０１６）情報送信部１０４を備える。【選択図】図１８

Description

本発明は、効率化支援システム及び医療効率化支援方法に関する。

従来、対象者の健康診断の結果をもとに、当該対象者の受診が必要かどうかを判別し、その判別結果を記憶するシステムが知られている（特許文献１参照）。

特許文献１には、健康保険組合が所有するシステムであって、疾病管理指標データベースに記憶された傷病名の各診断基準と、健康診断検査データのうち最新の日付の健康保険組合の各組合員（被保険者）の検査データと、傷病名の各診断基準に該当する健康診断の検査項目の基準値とを比較し、異常の範囲の検査項目があれば、医療受診支援システム判別表の当該被保険者に対し医療関連機関で診察を受けるための受診指導が必要であることを判別結果として記録するシステムが開示されている。

健康保険組合の担当者は、この判別結果をもとに、被保険者に連絡等をすることにより、異常の検査項目がある被保険者に受診を促すことができる。

特開２００４−１６４１７３号公報

作業を効率化するためには、医療関連機関の担当者が、当該医療関連機関の端末等を介して被保険者の健康診断検査データにアクセスし、被保険者の健康状態を把握できるようにすることが好ましい。しかしながら、上述した特許文献１記載の技術では、健康診断検査データが保存されているのは健康保険組合のシステムであり、医療関連機関の端末等ではない。個人情報保護の観点等から、被保険者が利用する医療関連機関の担当者に、健康診断の検査データへのアクセス権が与えられているとは必ずしも限らない。

医療関連機関が被保険者に健診結果が印刷された紙面などを持参することを依頼することも考えられるが、被保険者が当該紙面を持参するのを忘れたり、当該紙面を紛失してしまったりした場合には、医療関連機関の担当者が、被保険者の健康状態を把握できず、医療の非効率化を招いていた。

そこで、本発明は、対象者の健康状態を示すデータを医療関連機関が保有していない場合でも、医療関連機関の担当者が比較的容易に対象者の健康状態を把握可能にする効率化支援システム及び医療効率化支援方法を提供することを目的とする。

本発明の効率化支援システムは、
対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と、
前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化する発症可能性数値化部と、
前記発症可能性数値化部により数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成する文書生成部と、
前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信する情報送信部と、
を備えることを特徴とする。

本発明の効率化支援システムによれば、発症可能性数値化部により、健康状態情報に基づいて、対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性が数値化される。

そして、文書生成部により、前記発症可能性数値化部により数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を識別可能な情報を含む前記対象者向けの対象者向けの文書が作成される。

この文書の印刷物を対象者が受領し、又は、この文書の電子データが対象者が使用する端末に送信され、当該端末で出力される等により、文書の内容を対象者が認識すれば、対象者に少なくとも１つの疾病の発症可能性を認識させることができる。この情報により、対象者に自身の疾病の発症可能性を認識させることができ、ひいては、当該対象者に、受診を促すことができる。

対象者の端末は、前記対象者を識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を前記医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを当該システムに送信することで、システムの情報送信部により、識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方が前記医療関連機関の端末へ送信される。

前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を当該情報を受信した医療関連機関の端末が医療関連機関の担当者が認識できる形式で出力することにより、医療関連機関の担当者に、比較的容易に対象者の健康状態を把握させることができうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
前記効率化支援システムは、レセプトデータから傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報を抽出するレセプト解析部を備え、
前記健康状態情報には、レセプトデータが含まれており、
前記情報送信部は、前記必要条件が満たされた場合、前記医療関連機関の端末へ前記レセプト解析部により抽出された対象者の傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報を送信するように構成されていることが好ましい。

当該構成の効率化支援システムによれば、レセプト解析部により、健康状態情報に含まれるレセプトデータから傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報が抽出される。

そして、情報送信部により、必要条件が満たされた場合、前記医療関連機関の端末へ前記レセプト解析部により抽出された対象者の傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報が送信される。

レセプトデータはいずれかの医療関連機関における診療の際に取得されるデータであるから、対象者のレセプトデータに含まれる傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種は、対象者の健康状態を精度よく示すと推察される。

これにより、対象者の個人情報の保護を図りながら、医療関連機関の担当者に対象者の健康状態を精度よく示す情報が提供されるので、医療関連機関の担当者に、より容易に対象者の健康状態を把握させることができうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部と
前記質問項目記憶部に記憶された前記質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれるかどうかを判定する質問項目関連判定部と、
前記質問項目記憶部に記憶された前記質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された質問項目を除外した一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備えることが好ましい。

先に述べたとおり、対象者の健康状態情報は、必要条件が満たされた場合に医療関連機関の端末に送信される。ここで、医療関連機関にすでに送信された情報に関連する質問項目については、改めて対象者に問う必要性は薄い。

この点に鑑みて構成された当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目関連判定部により、前記質問項目記憶部に記憶された前記質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれるかどうかが判定される。

そして、質問項目送信部により、前記質問項目記憶部に記憶された前記質問項目に関連付けられた情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された質問項目、すなわち、改めて対象者に問う必要性が薄い質問項目を除外した一又は複数の質問項目が前記対象者の端末に送信する。

従って、当該構成の効率化支援システムによれば、医療関連機関にすでに送信された情報を活用して質問項目を絞り込まれるので、作業の効率化が図られうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
処理日を認識する処理日認識部を備え、
前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
前記質問項目送信部は、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から所定の期間を経過していないことを必要条件として、当該質問項目を除外するように構成されていることが好ましい。

当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目送信部により、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から所定の期間を経過していないことを必要条件として、当該質問項目が除外される。

従って、当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目に対応した情報の鮮度に応じて質問項目を絞り込まれるので、作業の効率化が図られうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
処理日を認識する処理日認識部を備え、
前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
前記質問項目送信部は、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から当該質問項目に対応する期間を経過していないことを必要条件として、当該質問項目を除外するように構成されていることが好ましい。

質問項目には、例えば現在の症状に関する質問項目のように過去の情報から現在の状態を推定しにくい項目と、生活習慣に関する質問項目のようにある程度期間をおいても過去の情報から現在の状態を精度よく推定しやすい質問項目がある。

当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目送信部により、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から当該質問項目に対応する期間を経過していないことを必要条件として、当該質問項目が除外される。

除外された質問項目については、健康状態情報に含まれる情報から現在の状態を精度よく推定することが期待できる。

従って、当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目に対応した情報の鮮度に応じて質問項目を絞り込まれるので、作業の効率化が図られうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
前記質問項目送信部は、質問項目に対応する疾患の発症可能性が所定の値以下である質問項目を除外するように構成されていることが好ましい。

当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目送信部により、質問項目に対応する疾患の発症可能性が所定の値以下である質問項目が除外される。

従って、当該構成の効率化支援システムによれば、発症可能性に応じて質問項目を絞り込まれるので作業の効率化が図られうる。

本発明の効率化支援システムにおいて、
端末から受信した情報に基づいて第１指導又は第１指導とは異なる第２指導の申し込みを受け付ける申込受付部と、
前記第１指導及び前記第２指導においてされた質問項目を記憶する質問履歴記憶部とを備え、
前記質問項目送信部は、前記第１指導及び前記第２指導のうち一方のための一又は複数の質問項目から、前記質問履歴記憶部に記憶された前記第１指導及び第２指導のうち他方においてされた質問項目を除外するように構成されていることが好ましい。

作業の効率化のためには、指導の前に予め質問をしておくことが好ましい。しかし、複数の種類の指導がなされる場合、それぞれの指導で同様のことを問うことがある。

この点、当該構成の効率化支援システムによれば、質問項目送信部により、前前記第１指導及び前記第２指導のうち一方のための一又は複数の質問項目から、前記質問履歴記憶部に記憶された前記第１指導及び第２指導のうち他方においてされた質問項目が除外される。

これにより、他方の指導においてされた質問項目に応じて質問項目が絞り込まれるので、指導における効率化が図られる。

紙媒体に印刷された疾病注意情報の一例を示す図。 効率化支援システムの一例の全体構成図。 健康状態記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 発症可能性交換項目記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 変化相関項目記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 予測値情報記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 発症可能性数値情報記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 履歴記憶部に記憶された情報の一例を示す図。 効率化支援システムの処理の概要を示すフローチャートであり、図４Ａは、健康状態情報の取り出しから準備処理までの処理のフローチャートであり、図４Ｂは、健康状態予測処理から疾病注意情報の出力までの処理のフローチャートである。 準備処理のフローチャート。 図６Ａは、発症可能性相関項目抽出処理のフローチャートで、図６Ｂは、発症可能性算出モデル導出処理のフローチャート。 図７Ａは、変化相関項目抽出処理のフローチャートで、図７Ｂは、第２時点情報取得モデル導出処理のフローチャート。 健康状態予測処理のフローチャート。 予測部による第２時点における対象の人の予測される健康状態を示す情報を取得する処理内容の一例を示す図。 発症可能性数値化処理のフローチャート。 発症可能性数値化部による各人の疾病ごとの発症可能性を数値化する処理内容の一例を示す図。 発症可能性数値化部による各人の疾病ごとの第２時点における発症可能性を数値化する処理内容の一例を示す図。 注意情報生成処理のフローチャート。 疾病の発症可能性の数値と発症可能性の種別との変換テーブルの例を示す図。 疾病の発症可能性の種別と疾病注意情報の生成頻度との変換テーブルの例を示す図。 各疾病の発症可能性の種別と改善アドバイスとの変換テーブルの例を示す図。 疾病と合併症との変換テーブルの例を示す図。 図１５Ａは、質問項目情報の一例を示す図で、図１５Ｂは、質問履歴情報の一例を示す図。 入力情報送信処理のフローチャート。 図１７Ａは、識別番号入力画面の一例を示す図で、図１７Ｂは、情報共有への同意を求める画面の一例を示す図。 情報共有処理のフローチャート。 図１９Ａは、指導選択画面の一例を示す図で、図１９Ｂは、各質問項目と回答を受け付ける入力フォームとを含む画面の一例を示す図。 質問選択処理のフローチャート。 質問除外処理のフローチャート。

図１〜図１４を参照しながら、本発明の効率化支援システムについて説明する。

（疾病注意情報）
疾病注意情報は、後述する注意情報生成処理（ＳＴＥＰ８０）において生成される、各人４０の疾病の発症可能性の数値と疾病の発症可能性の数値に応じて疾病の発症可能性に関する情報を含む情報である。

疾病注意情報は、例えば図１に示されるように、端末３０により紙媒体３２に印刷されて各人４０に対して提供される。

あるいは疾病注意情報は、図１に示される内容を含むドキュメントファイルとして端末３０により出力され、各人４０の利用するパソコン、タブレット、スマートフォンなどの端末４１にダウンロードされることにより提供されることとしてもよい。

疾病注意情報は、図１に示されるように、例えば各人４０の過去及び最も直近に取得された健康状態情報３２１、疾病ごとの発症可能性の改善方法に関する情報である改善アドバイス情報３２２、疾病の発症可能性の数値に応じて各人が発症する可能性のある疾病に起因して発症する可能性のある合併症に関する情報３２３、疾病ごとの発症可能性の数値を表すグラフ３２４、複数の人の全部又は一部により構成されるグループにおける各人の疾病ごとの発症可能性の順位に関する情報３２５、疾病ごとの前記第２時点における発症可能性の数値を含むグラフ３２６を含んでいる。

疾病注意情報は、さらに、各人の端末への指導アプリのダウンロードを促す情報３３１と、指導アプリへの識別情報の入力を促す情報３３２と、各人を識別する識別情報のＱＲコード（登録商標）３３３と、当該識別情報の文字情報３３４とを含んでいる。

なお、疾病注意情報は、これらすべての情報を必ずしも含んでいる必要はなく、一部を含むこととしてもよい。また、疾病注意情報の具体的な生成方法については後述する。

（効率化支援システム）
効率化支援システムは、図２に示されるように、効率化支援サーバ１０と、１又は複数の端末３０と、１又は複数の医療関連機関の端末５０とを備える。

効率化支援サーバ１０、１又は複数の端末３０及び１又は複数の医療関連機関の端末５０は、ＬＡＮやインターネット等の情報通信網２０を介して相互に通信可能に構成されている。なお、図２では１つの端末３０及び１つの医療関連機関の端末５０とを示している。

あるいは、効率化支援サーバ１０が端末３０及び医療関連機関の端末５０の一方または両方としても動作することとしてもよい。

（疾病注意情報提供支援サーバ）
効率化支援サーバ１０は、サーバ制御部１００と、サーバ記憶部１１０とを備えている。なお、効率化支援サーバ１０を構成するコンピュータの一部又は全部が端末３０及び医療関連機関の端末５０の一方または両方を構成するコンピュータにより構成されていてもよい。

サーバ制御部１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置、主記憶装置、及び入出力装置により構成されている。サーバ制御部１００は、１又は複数のプロセッサにより構成される。

サーバ制御部１００は、所定のプログラムを読み込んで実行することにより、後述の演算処理を実行する発症可能性数値化部１０１、予測部１０２、文書生成部１０３、情報送信部１０４、レセプト解析部１０５、質問項目関連判定部１０６、質問項目送信部１０７、処理日認識部１０８及び申込受付部１０９として機能する。

サーバ記憶部１１０は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置により構成されている。

サーバ記憶部１１０は、サーバ制御部１００の演算結果、又は端末３０から取り込んだ健康状態情報を記憶するように構成されている。

サーバ記憶部１１０は、健康状態記憶部１１１、発症可能性相関項目記憶部１１２、算出モデル記憶部１１３、変化相関項目記憶部１１４、予測モデル記憶部１１５、予測値情報記憶部１１６、発症可能性数値情報記憶部１１７、履歴記憶部１１８、変換テーブル記憶部１１９、質問項目記憶部１２０及び質問履歴記憶部１２１を備える。

健康状態記憶部１１１は、１又は複数の人の健康状態に関する情報を含む情報である健康状態情報を記憶している。

健康状態記憶部１１１は、例えば図３Ａに示されるように、各人４０を特定するＩＤ、健康状態情報の取得年月日、年齢、性別、身長、体重、腹囲、総コレステロール、γ−ＧＴ、尿酸値、血糖値、ＨｂＡ１ｃ、血圧、喫煙習慣、運動習慣、飲酒習慣及び治療中の疾病名で構成される、各人４０の健康状態に関する項目の情報及びそれに付随する情報のセットを１又は複数格納している。健康状態情報は、各人の健康診断の結果のデータ（以下、健康診断データという。）及び各人のレセプトデータを含む。サーバ制御部１００は、例えば、各人が加入する健康保険組合から提供されたＣＤ等の記憶媒体から健康状態情報を読み出し、または、当該健康状態情報をサーバ記憶部１１０に記憶しうる。サーバ制御部１００は、当該健康保険組合の端末から健康状態情報を受信し、受信した情報をサーバ記憶部１１０に記憶しうる。

なお、健康状態記憶部１１１は、同一のＩＤについて異なる取得年月日における当該情報のセットを複数格納しうる。

なお、健康状態記憶部１１１は、取得年月日がある一定の間隔（たとえば１年間）があいた情報セットを格納しうる。この１年間とは、厳密な意味での１年間のみならず、たとえば１０か月〜１４か月のようにある程度幅を持った期間であってもよいし、取得年度または取得年が異なる情報セットであってもよい。

以下、同一のＩＤについての当該情報のセットのうち、最も新しい取得年月日に取得された情報セットを「最新の健康状態情報」といい、２番目に新しい取得年月日に取得された情報セットであって当該取得年月日が最新の健康状態情報の取得年月日の所定期間前（たとえば１０カ月〜１４カ月前）の範囲に含まれる情報セットを「１年前の健康状態情報」といい、３番目に新しい取得年月日に取得された情報セットであって当該取得年月日が１年間の健康状態情報の取得年月日の所定期間前（たとえば１０カ月〜１４カ月前）の範囲に含まれる情報セットを「２年前の健康状態情報」という。

以下においては、上述した最新、１年前及び２年前の健康状態情報を使う場合の例を説明するが、これらに限られず、取得年月日がある程度の間隔があいた情報セットであればよい。取得時期が異なる情報セットの数は、３つに限られず、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。また、各人４０のそれぞれについて、その情報セットの取得時期は同一であってもよいし、異なっていてもよい。また、ある一人の人について取得時期が異なる情報セットが、最新、１年前及び２年前の健康状態情報と、１年前、２年前及び３年前の健康状態情報とのように、複数用いられてもよい。

健康状態記憶部１１１は、健康状態情報を、病院又は健康保険組合等の端末３０から、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの外部記憶媒体３１を介して、あるいは情報通信網２０を介して取り込む。

発症可能性相関項目記憶部１１２は、図３Ｂに示されるように、疾病名及び当該疾病の発症可能性と相関のある健康状態に関する項目のセットを１又は複数格納している。

算出モデル記憶部１１３は、後述する発症可能性算出モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０２）において発症可能性数値化部１０１が導出した、疾病ごとの発症可能性を算出するモデルを格納している。

変化相関項目記憶部１１４は、図３Ｃに示されるように、健康状態情報の一部またはすべての項目名及び当該項目それぞれの値の変化の大きさに相関のある健康状態情報の項目のセットを１又は複数格納している。

予測モデル記憶部１１５は、後述する第２時点情報取得モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０４）において予測部１０２が導出した、第１時点における健康状態情報を含む情報と、当該第１時点における健康状態情報と当該第１時点より前の時点の健康状態情報との間における変化の大きさを含む情報とを入力として当該第１時点より後の第２時点における健康状態を特定できる情報を出力とするモデルを１又は複数格納している。

なお、本実施例において、第１時点は、各人４０の最新の健康状態情報の取得年月日であり、第２時点は、例えば第１時点の１年後であり、第１時点より前の時点は、各人４０の１年前の健康状態情報の取得年月日である。

予測値情報記憶部１１６は、図３Ｄに示されるように、後述する健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）において予測部１０２が算出した、第２時点の年月日における各人４０の健康状態を示す数値及びそれに付随する情報のセットを１又は複数格納している。

なお、予測値情報記憶部１１６は、同一のＩＤについて第２時点の１年後である第３時点の年月日における健康状態を示す数値、さらに１年後である第４時点の年月日における健康状態を示す数値など、第２時点以降の将来の年月日における健康状態情報を示す数値を複数格納しうる。

発症可能性数値情報記憶部１１７は、図３Ｅに示されるように、発症可能性数値化処理（ＳＴＥＰ６０１）において発症可能性数値化部１０１が算出又は設定した糖尿病リスク、脂質異常症リスクなどの、各人４０の疾病ごとの発症可能性の数値、糖尿病リスク種別、脂質異常症リスク種別などの、各人４０の疾病ごとの発症可能性の数値に応じた種別を分類した情報及びこれらに付随する情報のセットである。

発症可能性数値情報記憶部１１７は、当該情報のセットを１又は複数格納している。

なお発症可能性数値情報記憶部１１７は、同一のＩＤについて異なる取得年月日における当該情報のセットを複数格納しうる。

履歴記憶部１１８は、図３Ｆに示されるように、各人４０ごとの最も新しい疾病注意情報が生成された年月日である注意情報最終生成年月日及びそれに付随する情報のセットを１又は複数格納している。

変換テーブル記憶部１１９は、図１４Ａ〜図１４Ｄに示されるように、効率化支援サーバ１０が各種の処理を実行する際に参照する変換テーブルを格納している。

質問項目記憶部１２０は、質問項目情報を格納している。質問項目情報は、例えば、図１５Ａに示されるように、各質問項目を識別する質問ＩＤと、各質問項目の内容と、各質問と対応する指導種別と、各質問項目に対応する健康診断データの項目と、各質問項目に対応するレセプトデータの項目と、各質問項目に対応する疾患の項目と、各質問項目に対応する疾患の発症可能性の閾値の項目と、各質問項目に対応する期間とを含む情報である。

質問履歴記憶部１２１は、質問履歴情報を格納している。質問履歴情報は、例えば、図１５Ｂに示されるように、各質問項目を識別する質問ＩＤと、質問を受けた人を識別するＩＤと、質問がなされた指導の種別を示す指導種別と、当該質問がなされた日を示す質問日を含む情報である。

（端末）
端末３０は、デスクトップコンピュータ、タブレット型端末、スマートフォンなどにより構成される。端末３０は、例えば、健康保険組合の担当者が使用する端末である。

端末３０は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置を備えており、１又は複数の人の健康状態情報及び効率化支援サーバ１０から受信した疾病注意情報が記憶されている。

端末３０は、例えば図１に示されるように、紙媒体３２に印刷して各人４０に対して、疾病注意情報を提供する。

あるいは、端末３０は、図１に示される内容を含むドキュメントファイルを出力し、当該ドキュメントファイルを各人４０の利用するパソコン、タブレット、スマートフォンなどの端末４１にダウンロードさせることにより疾病注意情報を提供することとしてもよい。

あるいは、効率化支援サーバ１０が、疾病注意情報の紙媒体３２への印刷又はドキュメントファイルの出力、及び各人への提供を行うこととしてもよい。

（医療関連機関の端末）
医療関連機関の端末５０は、デスクトップコンピュータ、タブレット型端末、スマートフォンなどにより構成される。医療関連機関の端末５０は、例えば、医師又は管理栄養士等の医療関連機関の担当者が使用する端末である。

医療関連機関の端末５０は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置を備えている。

医療関連機関の端末５０は、初期の状態では、各人４０の健康状態情報及び各疾病の発症可能性を示す情報に対するアクセス権限を与えられていない。

（処理の概要）
図４を参照して、効率化支援システムの処理の概要について説明する。

効率化支援システムは、図４Ａに示される、端末３０による健康状態情報の取り出し（ＳＴＥＰ１０）から効率化支援サーバ１０による準備処理（ＳＴＥＰ４０）までの処理と、図４Ｂに示される、効率化支援サーバ１０による健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）から端末３０による疾病注意情報の出力（ＳＴＥＰ１２０）までの処理とを実行する。

なお、効率化支援サーバ１０又は端末３０が健康状態情報又は健康状態情報の項目について処理を行う場合において、効率化支援サーバ１０又は端末３０が処理対象とする健康状態情報又は健康状態情報の項目は、その一部又は全部である。

図４Ａに示される処理は、各人４０の健康状態情報を蓄積するとともに図４Ｂに示される一連の処理の実行のための準備をする一連の処理であり、図４Ｂに示される処理は、疾病注意情報の生成及び送信のための一連の処理である。

端末３０及び効率化支援サーバ１０は、図４Ａに示される一連の処理と図４Ｂに示される一連の処理とを、そのすべてを一連の処理として一度に行ってもよいし、異なる頻度で行ってもよい。

まず、図４Ａに示される、端末３０による健康状態情報の取り出し（ＳＴＥＰ１０）から効率化支援サーバ１０による準備処理（ＳＴＥＰ４０）までの処理について説明する。

まず端末３０は、１又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶装置から取り出す（ＳＴＥＰ１０）。当該取り出しは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの外部記憶媒体３１に健康状態情報を格納することにより行われてもよいし、あるいは、情報通信網２０を介して送信先を特定して健康状態情報を送信することにより行われてもよい。

次に、効率化支援サーバ１０は、端末３０が取り出した健康状態情報を取り込み（ＳＴＥＰ２０）、健康状態記憶部１１１に記憶する（ＳＴＥＰ３０）。

その後、効率化支援サーバ１０は準備処理（ＳＴＥＰ４０）を実行し、健康状態情報の予測や疾病の発症可能性の数値化に必要な準備を行う。準備処理（ＳＴＥＰ４０）の詳細については後述する。

端末３０及び効率化支援サーバ１０は、図４Ａに示される一連の処理を、そのすべてを一連の処理として一度に行ってもよいし、あるいは例えば、ＳＴＥＰ１０〜３０のみを毎回行い、データが一定量蓄積されるごとや一定期間ごとにＳＴＥＰ４０を実行することとしてもよい。

次に、図４Ｂに示される、効率化支援サーバ１０による健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）から端末３０による疾病注意情報の出力（ＳＴＥＰ１２０）までの処理について説明する。

まず、予測部１０２が健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）を行う。

次に、発症可能性数値化部１０１が発症可能性数値化処理（ＳＴＥＰ６０）を実行して各人４０の疾病の発症可能性を数値化し、発症可能性数値情報を発症可能性数値情報記憶部１１７に記憶する（ＳＴＥＰ７０）。

続いて、文書生成部１０３が注意情報生成処理（ＳＴＥＰ８０）を実行して各人４０の少なくとも１つの疾病の発症可能性の数値を示す情報を含む疾病注意情報を生成し、情報送信部１０４が、発症可能性数値情報を含む疾病注意情報を端末３０に送信する（ＳＴＥＰ９０）。

なお、疾病の発症可能性の数値を示す情報は、疾病の発症可能性の数値を明確に示す情報のみならず、疾病の発症可能性の数値を大まかに（概略的に）示す情報であってもよい。例えば、疾病の発症可能性の数値を示す情報は、疾病の発症可能性の数値自体のみならず、疾病の発症可能性の数値を表すグラフ、疾病の発症可能性の数値を表す色等の情報であってもよい。

健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）、発症可能性数値化処理（ＳＴＥＰ６０）及び注意情報生成処理（ＳＴＥＰ８０）の詳細については後述する。

端末３０は、効率化支援サーバ１０から送信された発症可能性数値情報を含む疾患注意情報を受信して（ＳＴＥＰ１００）、記憶し（ＳＴＥＰ１１０）、出力をして（ＳＴＥＰ１２０）処理は終了する。

端末３０及び効率化支援サーバ１０は、図４Ｂに示される一連の処理を、そのすべてを一連の処理として一度に行ってもよいし、あるいは例えば、ＳＴＥＰ５０〜１１０までを毎回行い、データが一定量蓄積されるごとや一定期間ごとにＳＴＥＰ１２０を実行することとしてもよい。

（準備処理）
準備処理（ＳＴＥＰ４０）は、変化相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０１）、第２時点情報取得モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０２）、発症可能性相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０３）及び発症可能性算出モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０４）により構成される。

以下、図６及び図７を用いて、それぞれの処理の詳細について説明する。

なお、効率化支援サーバ１０は、これらの処理を、そのすべてを一連の処理として一度に行ってもよいし、それぞれを異なる頻度で行ってもよい。

（変化相関項目抽出処理）
変化相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０１）は、健康状態情報の各項目の値の変化の大きさと相関のある健康状態情報の項目を健康状態情報の分析により抽出する処理である。処理内容は図６Ａに示される通りであり、健康状態情報に含まれる項目ごと（ループＬ１）に行われる。

以下、健康状態情報の各項目の１年間の値の変化の大きさと相関のある健康状態情報の項目を抽出する場合について説明する。

まず、予測部１０２は、健康状態記憶部１１１に記憶されている複数の人の最新の健康状態情報の各項目の値と、１年前の健康状態情報の各項目の値と、２年前の健康状態情報の各項目の値とを取得する（ＳＴＥＰ４０１１）。

次に、予測部１０２は、取得した最新の健康状態情報の各項目の値と１年前の健康状態情報の各項目の値との差分を当該複数の人について計算する（ＳＴＥＰ４０１２）。

つまり例えば、ある人の最新の健康状態情報の値が、体重が８９、腹囲が８０、総コレステロールが１５０、血糖値が１２５であり、１年前の値が、体重が８６、腹囲が７８、総コレステロールが１５５、血糖値が１２４である場合、最新の健康状態情報の値と１年前の健康状態情報の値との差分は、体重が＋３、腹囲が＋２、総コレステロールが−５、血糖値が＋１となる。

続いて予測部１０２は、取得した１年前の健康状態情報の各項目の値と２年前の健康状態情報の各項目の値との差分を当該複数の人について計算する（ＳＴＥＰ４０１３）。

予測部１０２は、ＳＴＥＰ４０１２と同様の計算により、取得した１年前の健康状態情報の値と２年前の健康状態情報の値との差分を計算する。

次に、予測部１０２は、値の変化の大きさと相関のある健康状態情報の項目の抽出対象である健康状態情報の項目について、当該項目の値の変化の大きさに対する健康状態情報の各項目の相関の度合いを算出する（ＳＴＥＰ４０１４）。予測部１０２は、相関の度合いの算出を、例えば線形回帰分析により行う。

すなわち例えば、腹囲の値の変化の大きさに対する各項目の相関の度合いを算出する場合においては、予測部１０２は、対象の人の腹囲の変化の大きさである１年前の健康状態情報と最新の健康状態間との間における腹囲の差分を目的変数とし、当該人の２年前の健康状態情報と１年前の健康状態間との間における腹囲の差分、当該人の１年前の腹囲の値及び当該人の１年前の健康状態情報に含まれる各項目の値を説明変数としたモデルを用いて、各項目の係数を線形回帰分析により求める。

上記のような分析によって得られる健康状態情報各項目の係数の絶対値の大きいものが、腹囲の値の変化の大きさに対する相関の度合いが高い健康状態情報の項目（例えば喫煙習慣、運動習慣、飲酒習慣、年齢及び性別）である。

続いて予測部１０２は、健康状態情報の項目から、相関の度合いの高い項目を一定数抽出する（ＳＴＥＰ４０１５）。予測部１０２は、例えば、健康状態情報の項目から、相関の度合いの高い順に１０項目を選び出すなどの方法により相関の度合いの高い項目を抽出する。

そして予測部１０２は、例えば図３Ｃに示されるような形式にて、対象の健康状態情報の項目名を予測対象として、抽出された項目名を当該健康状態情報の項目の値の変化と相関のある項目としてそれぞれ変化相関項目記憶部１１４に記憶する（ＳＴＥＰ４０１６）。

予測部１０２は、健康状態情報のすべての項目についてのこれらの処理（ＳＴＥＰ４０１１〜４０１６）を終えたときにはループＬ１を抜け、変化相関項目抽出処理を終了する。

（第２時点情報取得モデル準備処理）
第２時点情報取得モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０２）は、任意の時点における任意の人の健康状態情報を含む情報を入力として当該時点より後の時点における当該人の健康状態を示す情報を出力とするモデルである第２時点情報取得モデルに用いる定数及び健康状態情報の各項目の係数を導出し、当該モデルを生成又は更新する処理である。

処理内容は図６Ｂに示される通りであり、健康状態情報の項目ごと（ループＬ２）に行われる。

まず、予測部１０２は、健康状態記憶部１１１に記憶されている複数の人の最新の健康状態情報の各項目の値と、１年前の健康状態情報の各項目の値と、２年前の健康状態情報の各項目の値とを取得する（ＳＴＥＰ４０２１）。

次に、予測部１０２は、取得した最新の健康状態情報の各項目の値と１年前の健康状態情報の各項目の値との差分を当該複数の人について計算する（ＳＴＥＰ４０２２）。

続いて予測部１０２は、取得した１年前の健康状態情報の各項目の値と２年前の健康状態情報の各項目の値との差分を当該複数の人について計算する（ＳＴＥＰ４０２３）。

次に、予測部１０２は、変化相関項目記憶部１１４に記憶された情報を参照し、対象の項目の値の変化の大きさと相関のある健康状態情報の項目名を取得する（ＳＴＥＰ４０２４）。

すなわち例えば、対象の項目が腹囲である場合、予測部１０２は、健康状態情報の項目の値の変化と相関のある項目として変化相関項目記憶部１１４に記憶された健康状態情報の項目名が喫煙習慣、運動習慣、飲酒習慣、年齢及び性別であることを認識する。

なお、一の装置が情報を「認識する」とは、一の装置が他の装置から当該情報を受信すること、一の装置が当該一の装置に接続された記憶媒体に記憶された情報を読み取ること、一の装置が当該一の装置に接続されたセンサから出力された信号に基づいて情報を取得すること、一の装置が、受信した情報又は記憶媒体に記憶された情報又はセンサから取得した情報に基づいて、所定の演算処理（計算処理又は検索処理など）を実行することにより当該情報を導出すること、一の装置が他の装置による演算処理結果としての当該情報を当該他の装置から受信すること、一の装置が当該受信信号にしたがって内部記憶装置又は外部記憶装置から当該情報を読み取ること等、当該情報を取得するためのあらゆる演算処理が実行されることを意味する。

次に、予測部１０２は、対象の健康状態情報の項目の第２時点情報取得モデルに用いる定数及び健康状態情報の各項目の係数を導出する（ＳＴＥＰ４０２５）。このモデルは、変化相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０１）におけるモデルと同種であり、例えば線形回帰モデルである。

すなわち例えば、腹囲の第２時点情報取得モデルを生成又は更新する場合においては、予測部１０２は、対象の人の腹囲の変化の大きさである１年前の健康状態情報と最新の健康状態間との間における腹囲の差分を目的変数とし、当該人の２年前の健康状態情報と１年前の健康状態間との間における腹囲の差分、当該人の１年前の腹囲の値及び当該人の１年前の健康状態情報に含まれる項目のうち腹囲の変化の大きさと相関のある項目の値を説明変数としたモデルの、定数及び各項目の係数を線形回帰分析により求める。

予測部１０２は、このような処理により求めた定数、各項目の係数を線形回帰分析の式に当てはめることにより、対象の健康状態情報の項目の第２時点情報取得モデルを生成する（ＳＴＥＰ４０２６）。

予測部１０２は、生成した健康状態の各項目の第２時点情報取得モデルを予測モデル記憶部１１５に記憶する（ＳＴＥＰ４０２７）。

なお、すでに健康状態の当該項目の第２時点情報取得モデルが予測モデル記憶部１１５に記憶されている場合は、予測部１０２は、生成した第２時点情報取得モデルで上書きをして記憶することで、健康状態の当該項目の第２時点情報取得モデルを更新する。

予測部１０２は、健康状態情報のすべての項目についてのこれらの処理（ＳＴＥＰ４０２１〜４０２７）を終えたときにはループＬ２を抜け、第２時点情報取得モデル準備処理を終了する。

（発症可能性相関項目抽出処理）
発症可能性相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０３）は、各疾病の発症可能性と相関のある項目を健康状態情報の分析により抽出する処理である。処理内容は、図７Ａに示される通りであり、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されている疾病ごと（ループＬ３）に行われる。

まず、発症可能性数値化部１０１は、健康状態記憶部１１１に記憶されている複数の人の健康状態情報から、対象の疾病の発症有無が分かる人の最新の健康状態情報を抽出する（ＳＴＥＰ４０３１）。

発症可能性数値化部１０１は、疾病の発症有無が分かるか否かを、例えば健康状態情報に含まれる治療中の疾病名を参照して判定する。

すなわち例えば、治療中の疾病名に何らかの疾病名がある場合及び治療中の疾病名がないことが明確に記載されている場合は疾病の発症有無が分かるものと判定し、治療中の疾病名に値が存在しない場合は、疾病の発症有無が分からないと判定する。

次に、発症可能性数値化部１０１は、対象の疾病の発症に対する健康状態情報の各項目の相関の度合いを算出する（ＳＴＥＰ４０３２）。発症可能性数値化部１０１は、例えばロジスティック回帰分析により相関の度合いを算出する。

すなわち例えば、糖尿病の発症に対する各項目の相関の度合いを算出する場合においては、発症可能性数値化部１０１は、対象の人の糖尿病の発症確率を目的変数とし、当該人の健康状態情報に含まれる各項目の値を説明変数としたモデルの、各項目の偏回帰係数をロジスティック回帰分析により求める。

上記のような分析によって得られる健康状態情報の各項目の偏回帰係数の絶対値の大きいものが、糖尿病の発症に対する相関の度合いが高い項目である。

続いて、発症可能性数値化部１０１は、健康状態情報の項目から、相関の度合いの高い項目を一定数抽出する（ＳＴＥＰ４０３３）。発症可能性数値化部１０１は、例えば、相関の度合いの高い順に１０項目を選び出すなどの方法により抽出する。

そして、発症可能性数値化部１０１は、例えば図３Ｂに示されるような形式にて、対象の疾病名を疾病名として、抽出された項目名を各疾病の発症可能性と相関のある項目としてそれぞれ発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶する（ＳＴＥＰ４０３４）。

発症可能性数値化部１０１は、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されているすべての疾病についてのこれらの処理（ＳＴＥＰ４０３１〜４０３４）を終えたときにはループＬ３を抜け、発症可能性相関項目抽出処理を終了する。

（発症可能性算出モデル準備処理）
発症可能性算出モデル準備処理（ＳＴＥＰ４０４）は、任意の時点における任意の人の健康状態情報を入力として当該人の疾病ごとの発症可能性の数値を出力とするモデルである発症可能性算出モデルに用いる定数及び健康状態情報の各項目の係数を導出する処理である。処理内容は、図７Ｂに示される通りであり、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されている疾病ごと（ループＬ４）に行われる。

まず、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性相関項目記憶部１１２を参照し、対象の疾病の発症可能性と相関のある健康状態情報の項目名を取得する（ＳＴＥＰ４０４１）。

すなわち例えば、対象の疾病が糖尿病である場合、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性と相関のある項目として記憶されたものが、血糖値、腹囲、飲酒習慣、ＨｂＡ１ｃ、運動習慣、喫煙習慣、身長、体重、年齢及び性別であることを認識する。

次に、発症可能性数値化部１０１は、健康状態記憶部１１１に記憶されている複数の人の最新の健康状態情報の各項目のうち、ＳＴＥＰ４０４１にて取得された対象の疾病の発症可能性と相関のある健康状態情報の各項目の値を抽出する（ＳＴＥＰ４０４２）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、対象の疾病の発症可能性算出モデルに用いる定数及び健康状態情報の各項目の係数を導出する（ＳＴＥＰ４０４３）。このモデルは、発症可能性相関項目抽出処理（ＳＴＥＰ４０３）におけるモデルと同種であり、例えばロジスティック回帰モデルである。

すなわち例えば、糖尿病の発症可能性に対する発症可能性算出モデルを生成又は更新する場合においては、発症可能性数値化部１０１は、対象の人の糖尿病の発症確率を目的変数とし、ＳＴＥＰ４０４２にて抽出した対象の疾病の発症可能性と相関のある項目の値を説明変数としたモデルの、定数及び各項目の偏回帰係数をロジスティック回帰分析により求める。

発症可能性数値化部１０１は、このような処理により求めた定数、各項目の偏回帰係数をロジスティック回帰分析の式に当てはめることにより、対象の疾病の発症可能性算出モデルを生成する（ＳＴＥＰ４０４４）。

発症可能性数値化部１０１は、生成又は更新した各疾病の発症可能性算出モデルを算出モデル記憶部１１３に記憶する（ＳＴＥＰ４０４５）。

なお、すでに当該疾病の発症可能性算出モデルが算出モデル記憶部１１３に記憶されている場合は、発症可能性数値化部１０１は、生成した発症可能性算出モデルで上書きをして記憶することで、健康状態の当該項目の発症可能性算出モデルを更新する。

発症可能性数値化部１０１は、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されたすべての疾病についてこれらの処理（ＳＴＥＰ４０４１〜ＳＴＥＰ４０４５）を終えたときにはループＬ４を抜け、発症可能性数値化モデル処理を終了する。
（健康状態予測処理）
健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）は、各人４０の第２時点における予測される健康状態を示す情報を取得する処理である。当該処理の詳細については、図８及び図９を用いて説明する。

処理内容は図８に示される通りであり、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるＩＤごと（ループＬ５）に行われる。また、ＳＴＥＰ５０３〜５０６については、健康状態情報の項目ごと（ループＬ６）に行われる。

まず予測部１０２は、健康状態記憶部１１１から、対象のＩＤの１年前の健康状態情報Ｊ１及び最新の健康状態情報Ｊ２を取得する（ＳＴＥＰ５０１、図９）。

次に、予測部１０２は、取得した最新の健康状態情報の各項目の値と１年前の健康状態情報の各項目の値との差分Ｊ１１を当該ＩＤについて計算する（ＳＴＥＰ５０２、図９）。

なお、例えば運動習慣や喫煙習慣のように、数値での測定がなされない項目については、予測部１０２は、最新の健康状態情報の値と１年前の健康状態情報の値との差分Ｊ１１を求めて続く処理において処理の対象に含めてもよいし、最新の健康状態情報の値と１年前の健康状態情報の値との差分Ｊ１１を求めずかつ続く処理において処理の対象に含めないこととしてもよい。

数値での測定がなされない項目について処理対象に含める場合は、予測部１０２は、例えば喫煙習慣であれば、習慣ありを１と、習慣なしを０とするなどのように、各項目の値を数値に置き換えて取り扱う。

次に、予測部１０２は、変化相関項目記憶部１１４を参照し、対象の健康状態情報の項目の変化の大きさと相関のある健康状態情報の項目を取得する（ＳＴＥＰ５０３）。

次に、予測部１０２は、対象の健康状態情報の項目について、対象のＩＤの最新の健康状態情報から、対象の健康状態情報の項目の変化の大きさと相関のある項目Ｊ１３を抽出する（ＳＴＥＰ５０４、図９）。

すなわち例えば、対象の健康状態情報の項目が腹囲である場合、健康状態情報の項目の値の変化と相関のある項目として記憶されたものは喫煙習慣、運動習慣、飲酒習慣、年齢及び性別であるため、予測部１０２は、これらの項目の値を当該ＩＤの最新の健康状態情報から抽出する。

次に、予測部１０２は、予測モデル記憶部１１５を参照し、対象の健康状態情報の項目の第２時点情報取得モデルＦ１を取得する（ＳＴＥＰ５０５、図９）。

次に、予測部１０２は、対象のＩＤの対象の項目の最新の値と１年前の値との差分Ｊ１１、対象のＩＤの対象の項目の最新の値Ｊ１２及び対象の項目と相関のある各項目Ｊ１３の値に基づいて対象のＩＤの対象の項目の第２時点における値を算出する（ＳＴＥＰ５０６、図９）。

予測部１０２は、ＳＴＥＰ５０５にて取得したモデルＦ１に、対象の項目の最新の値と１年前の値との差分Ｊ１１、最新の値Ｊ１２及び対象の項目と相関のある各項目Ｊ１３の値を入力することにより、対象の健康状態情報の項目の最新の値と第２時点における値との差分の予測値Ｖ１を算出する（図９）。

さらに予測部１０２は、得られたＶ１と予測対象の項目の最新の値Ｊ１２とを足し合わせて、第２時点である１年後の予測対象の項目の予測値Ｖ２を取得する（図９）。

予測部１０２は、対象の健康状態情報の項目の最新の値と第２時点における値との差分の予測値Ｖ１の例えば９５％信頼区間の値を求めることとしてもよい。

この場合、予測部１０２は、対象の健康状態情報の項目の最新の値と第２時点における値との差分の予測値Ｖ１及び対象の項目の第２時点の予測値Ｖ２として一定の幅のある値を取得することができる（図９）。

そして、予測部１０２は、ＳＴＥＰ５０６にて算出した対象のＩＤの対象の項目の第２時点における値を予測値情報記憶部１１６に記憶する（ＳＴＥＰ５０７）。

予測部１０２は、健康状態情報のすべての項目についてＳＴＥＰ５０３〜５０７の処理を終えた時にはループＬ６を抜け、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるすべてのＩＤについてＳＴＥＰ５０１〜５０７の処理を終えた時にはループＬ５を抜け、健康状態予測処理を終了する。
（発症可能性数値化処理）
発症可能性数値化処理（ＳＴＥＰ６０）は、各人４０の最新及び第２時点の疾病の発症可能性を数値化する処理である。当該処理の詳細については、図１０〜１２を用いて説明する。

なお、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性数値化処理による各人４０の疾病ごとの発症可能性の数値化を任意の頻度により繰り返し行う。

処理内容は図１０に示される通りであり、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるＩＤごと（ループＬ７）に行われる。また、ＳＴＥＰ６０２〜６０９については、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されている疾病ごと（ループＬ８）に行われる。

まず、発症可能性数値化部１０１は、健康状態記憶部１１１に記憶されている対象のＩＤの最新の健康状態情報、予測値情報記憶部１１６に記憶されている対象のＩＤの第２時点の健康状態情報、発症可能性数値情報記憶部１１７に記憶されている対象のＩＤの１年前の発症可能性数値情報を取得する（ＳＴＥＰ６０１）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性相関項目記憶部を参照し、対象の疾病の発症可能性と相関のある健康状態情報の項目を取得する（ＳＴＥＰ６０２）。

続いて、発症可能性数値化部１０１は、疾病ごとの発症可能性と相関のある項目の値を対象のＩＤの最新の健康状態情報から抽出する（ＳＴＥＰ６０３）。

以下、対象の疾病が糖尿病である場合を例として本処理を説明する。

すなわち、疾病の発症可能性と相関のある項目として記憶されたものは血糖値、腹囲、飲酒習慣、ＨｂＡ１ｃ、運動習慣、喫煙習慣、身長、体重、年齢、性別であるため、発症可能性数値化部１０１は、これらの項目の値を対象のＩＤの最新の健康状態情報Ｊ３から抽出する（図１１）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、算出モデル記憶部１１３を参照し、糖尿病の発症可能性算出モデルＦ２を取得する（ＳＴＥＰ６０４、図１１）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、ＳＴＥＰ６０３にて抽出した糖尿病の発症可能性と相関のある各項目Ｊ３１の値に基づいて、対象のＩＤの対象の疾病の最新の発症可能性を数値化する（ＳＴＥＰ６０５、図１１）。

発症可能性数値化部１０１は、ＳＴＥＰ６０４にて取得したモデルＦ２に、ＳＴＥＰ６０３にて抽出した糖尿病の発症可能性と相関のある各項目Ｊ３１の値を入力し、対象の疾病の最新の発症可能性の数値Ｖ３を算出する（図１１）。

なお、例えば対象の疾病が脂質異常症である場合は、発症可能性数値化部１０１は、脂質異常症の発症可能性と相関のある項目Ｊ３２に基づき、脂質異常症用の発症可能性算出モデルＦ３を用いて最新の発症可能性を数値化する（図１１）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、対象の疾病の発症可能性と相関のある項目の値を対象のＩＤの第２時点における予測される健康状態を示す情報から抽出する（ＳＴＥＰ６０６）。

すなわち、糖尿病の発症可能性と相関のある項目として記憶された健康状態情報の項目は血糖値、腹囲、飲酒習慣、ＨｂＡ１ｃ、運動習慣、喫煙習慣、身長、体重、年齢、性別であるため、発症可能性数値化部１０１は、これらの項目の値をＳＴＥＰ６０１にて取得した対象のＩＤの第２時点における健康状態情報Ｊ４から抽出する（図１２）。

なお、健康状態予測処理（ＳＴＥＰ５０）において、予測部１０２が、運動習慣や喫煙習慣などの数値での測定がなされない項目について処理の対象に含めなかった場合は、発症可能性数値化部１０１は、これらの情報については、対象のＩＤの最新の健康状態情報Ｊ３から抽出する（図１２）。

次に、発症可能性数値化部１０１は、抽出した糖尿病の発症可能性と相関のある項目Ｊ４１に基づいて、対象のＩＤの対象の疾病の第２時点の発症可能性を数値化する（ＳＴＥＰ６０７）。

この処理を実行する際には、ＳＴＥＰ６０４で取得した発症可能性算出モデルＦ２を再度用いる。

当該モデルに、ＳＴＥＰ６０５にて抽出した糖尿病の発症可能性と相関のある各項目Ｊ４１の値を入力し、対象のＩＤの対象の疾病の第２時点の発症可能性の数値Ｖ４を算出する（図１２）。

なお、健康状態予測処理のＳＴＥＰ５０６において、予測部１０２が対象の項目の第２時点の予測値Ｖ２として一定の幅のある値を取得し、予測値情報記憶部１１６に記憶している場合には、発症可能性数値化部１０１は、対象の疾病の第２時点の発症可能性の数値Ｖ４として、幅のある値を算出することができる。（図１２）
この場合、発症可能性数値化部１０１は、例えば疾病の発症可能性と相関のある各項目Ｊ４１の値のそれぞれの最大値、中央値及び最小値を取得し、最大値だけの組み合わせ、最小値だけの組み合わせ、最大値、中央値及び最小値による任意の組み合わせなどの様々なパターンで発症可能性算出モデルＦ２に入力して対象の疾病の第２時点の発症可能性の数値Ｖ４を算出し、得られた算出結果の値のうち最大の値を当該疾病の発症可能性の数値Ｖ４の最大値、得られた算出結果の値のうち最小の値を当該疾病の発症可能性の数値Ｖ４の最小値として算出する（図１２）。

また、例えば対象の疾病が脂質異常症である場合は、発症可能性数値化部１０１は、脂質異常症の発症可能性と相関のある項目Ｊ４２に基づき、脂質異常症用の発症可能性算出モデルＦ３を用いて最新の発症可能性を数値化する（図１２）。

続いて、発症可能性数値化部１０１は、対象のＩＤの最新、第２時点及び１年前の疾病の発症可能性の数値に応じた発症可能性の種別を設定する（ＳＴＥＰ６０８）。

発症可能性数値化部１０１は、例えば変換テーブル記憶部１１９に記憶された図１４Ａに示されるような変換テーブルを上から順に参照することで発症可能性の種別を判定し、設定する。

すなわち例えばある疾病の発症可能性の数値が１５１〜２００であれば、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性の種別を４と設定する。

あるいは例えば、ある疾病の発症可能性の数値が発症可能性の種別の４及び３には該当せず、発症可能性の数値はいずれも１００以下だが前回と比して５０以上上昇した疾病が１つ以上ある場合は、発症可能性数値化部１０１は、発症可能性の種別を２と設定する。

発症可能性数値化部１０１は、発症可能性の数値が前回と比して５０以上上昇した疾病が１つ以上あるか否かの判定を、例えばＳＴＥＰ６０５にて算出した対象のＩＤの各疾病の最新の発症可能性の数値とＳＴＥＰ６０１にて取得した当該ＩＤの当該疾病の１年前の発症可能性数値情報の値とを比較し、発症可能性の数値が５０以上上昇した疾病が１つ以上あるか否かにより行う。

あるいは例えば、発症可能性数値化部１０１は、ある疾病の発症可能性の発症可能性の種別の４〜２の何れにも該当しないが、第２時点の発症可能性の数値が１００以上であれば、発症可能性の種別を１と設定する。

そして、発症可能性数値化部１０１は、対象のＩＤの最新の疾病の発症可能性数値情報及び発症可能性の種別を発症可能性数値情報記憶部１１７に、対象のＩＤの第２時点の疾病の発症可能性数値情報を予測値情報記憶部１１６に、それぞれ記憶する（ＳＴＥＰ６０９）。

発症可能性数値化部１０１は、発症可能性相関項目記憶部１１２に記憶されているすべての疾病についてＳＴＥＰ６０２〜６０９の処理を終えた時にはループＬ８を抜け、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるすべてのＩＤについてＳＴＥＰ６０１〜６０９の処理を終えたときに、発症可能性数値化処理を終了する。

（注意情報生成処理）
注意情報生成処理（ＳＴＥＰ８０）は、各人４０の疾病の発症可能性の数値に応じて疾病の発症可能性に関する情報を含む疾病注意情報を生成する処理である。処理内容は、図１３に示される通りであり、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるＩＤごと（ループＬ９）に行われる。

なお、文書生成部１０３による疾病注意情報の生成は任意の頻度により繰り返し行われる。

まず、文書生成部１０３は、対象のＩＤの最新の発症可能性の種別を取得し（ＳＴＥＰ８０１）、当該発症可能性の種別に応じた疾病注意情報の生成頻度を認識する（ＳＴＥＰ８０２）。

文書生成部１０３は、例えば変換テーブル記憶部１１９に記憶された図１４Ｂに示されるような変換テーブル参照して、対象のＩＤの最新の疾病の発症可能性の種別に応じた疾病注意情報の生成頻度を認識する。

すなわち例えば文書生成部１０３は、対象のＩＤの疾病の発症可能性の種別の最大値が４である場合に、対象のＩＤの疾病注意情報の生成頻度を毎月と設定する。

そして、文書生成部１０３は、対象のＩＤについて疾病注意情報を前回生成してから、疾病注意情報の生成頻度以上の時間を経過しているか否かを判定する（ＳＴＥＰ８０３）。

文書生成部１０３は、当該判定を、図３Ｆに示されるような注意情報最終年月日情報を参照し、各対象のＩＤの注意情報最終年月日と、注意情報当該処理を行っている日付とを比較して、生成頻度以上の時間を経過しているか否かを判定することにより行う。

例えば、発症可能性の数値はいずれも１００以下だが前回と比して５０以上上昇した疾病が１つ以上ある場合は発症可能性の種別が２に設定されているので、疾病注意情報の生成頻度は半年に１回であるので、文書生成部１０３は、当該ＩＤについての注意情報最終年月日から半年を経過していれば、生成頻度以上の時間を経過していると判定し、経過していなければ生成頻度以上の時間を経過していないと判定する。

当該判定が否定的（ＳＴＥＰ８０３：ＮＯ）であれば、当該ＩＤについては、疾病注意情報を生成する頻度の条件を満たしていないので、文書生成部１０３は、ＳＴＥＰ８０４〜８０５を実行せずに、次の人に処理の対象者を移したうえでＳＴＥＰ８０１以降の処理を繰り返す。

一方当該判定が肯定的（ＳＴＥＰ８０３：ＹＥＳ）であれば、当該ＩＤについては、疾病注意情報を生成する頻度の条件を満たしているので、文書生成部１０３は、疾病注意情報を作成するため、対象のＩＤの最新の健康状態情報、１年前の健康状態情報及び第２時点の健康状態情報を取得する（ＳＴＥＰ８０４）。

そして、文書生成部１０３は、対象のＩＤの疾病の最新及び第２時点のいずれか一方又は両方の発症可能性の数値に応じて疾病注意情報を生成する（ＳＴＥＰ８０５）。

文書生成部１０３は、例えば変換テーブル記憶部１１９に記憶された図１４Ｃに示されるような変換テーブルを参照して、改善アドバイス情報３２２を生成する。

例えば文書生成部１０３は、糖尿病の発症可能性の種別が４である場合に、「肥満を解消する、食事量を減らす、動物性脂肪や糖質（特に清涼飲料水）の過度な摂取を控える…」などの疾病と発症可能性の種別に対応する改善アドバイスを取得することにより改善アドバイス情報３２２を生成する。

なお、文書生成部１０３は、疾病の発症可能性の数値が一定値以上である疾病についてのみ前記改善アドバイス情報を生成するように構成されてもよい。

文書生成部１０３は、例えば変換テーブル記憶部１１９に記憶された図１４Ｄに示されるような変換テーブルを参照して合併症に関する情報３２３を生成する。

例えば文書生成部１０３は、糖尿病を発症している又は発症する可能性のある者に対しては、「心筋梗塞、脳卒中、腎不全」などの合併症に関する情報を取得することにより合併症に関する情報３２３を生成する。

文書生成部１０３は、疾病ごとの発症可能性の数値を表すグラフ３２４を、疾病ごとの発症可能性の数値が高い順に並べるように構成されてもよい。

文書生成部１０３は、例えば同じ性別かつ同じ年代であるＩＤごとに複数の人の全部又は一部により構成されるグループを作成し、当該グループ内の各ＩＤの疾病ごとの発症可能性の順位を計算することにより各人４０の疾病ごとの発症可能性の順位に関する情報３２５を生成する。

文書生成部１０３は、当該グループ内の実順位を計算し、例えば１９７５人中の５０位などと表してもよいし、あるいは、当該グループ内の順位を１００人中の順位に置き換えて計算し、小数点以下の数値がある場合は四捨五入し、１００人中３位などと表してもよい。

あるいは、例えば端末３０から各人４０の勤務先名、勤務先の業種、職種などの情報を効率化支援サーバ１０が取り込み、文書生成部１０３は、それらの情報に基づいて複数の人の全部又は一部により構成されるグループを作成することとしてもよい。

なお、文書生成部１０３は、改善アドバイス情報３２２、合併症に関する情報３２３、複数の人の全部又は一部により構成されるグループにおける各ＩＤの疾病ごとの発症可能性の順位に関する情報３２５などの情報を、各ＩＤの疾病ごとの最新の発症可能性の数値だけでなく、疾病ごとの第２時点における発症可能性の数値に基づいて生成することとしてもよい。

次に、文書生成部１０３は、疾病注意情報にその対象者を識別する識別情報を含めて履歴記憶部１１８に記憶する（ＳＴＥＰ８０６）。端末３０は、例えば、この識別情報を元に、図１のＱＲコード（登録商標）３３３及び文字情報３３４を作成しうる。

次に、文書生成部１０３は、疾病注意情報のＩＤごとの生成年月日を履歴記憶部１１８に記憶する（ＳＴＥＰ８０７）。

文書生成部１０３は、健康状態記憶部１１１に記憶されている健康状態情報に含まれるすべてのＩＤについてこれらの処理（ＳＴＥＰ８０１〜８０６）が終わったときにはループＬ９を抜け、注意情報生成処理を終了する。

（入力情報送信処理）
次に、図１６〜図１７を参照して、入力情報送信処理について説明する。

本処理は、例えば、紙媒体３２を受領した人（以下、適宜「対象者」という。）の端末４１で実行されうる。例えば、対象者が、紙媒体３２のアプリのダウンロードを促す情報３３１に従って、対象者が使用する端末４１にアプリをインストールし、当該アプリを起動すると、端末４１がアプリに従って本処理を実行する。

端末４１は、その画像表示部に、識別番号入力画面を出力する（図１６／ＳＴＥＰ９０２）。例えば、図１７Ａに示されるように、識別番号入力画面Ｍ１は、識別番号の入力を促す表示Ｍ１１と、ＱＲコード（登録商標）読み取りを促す表示Ｍ１２と、ボタンＭ１３とを含む。

端末４１は、タッチパネル等の入力装置を介して、ボタンＭ１３の押圧操作を検出したか否かを判定する（図１６／ＳＴＥＰ９０４）。

当該判定結果が否定的である場合（図１６／ＳＴＥＰ９０４‥ＮＯ）、端末４１は、図１６／ＳＴＥＰ９０４の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図１６／ＳＴＥＰ９０４‥ＹＥＳ）、端末４１は、タッチパネル等の入力装置を介して入力された情報を認識する（図１６／ＳＴＥＰ９０６）。

端末４１は、その画像表示部に、情報共有への同意を求める画面を出力する（図１６／ＳＴＥＰ９０８）。例えば、図１７Ｂに示されるように、情報共有への同意を求める画面Ｍ２は、「続行することにより、サービス利用規約及び個人情報保護方針を理解し、それに同意することを了承します」との、対象者に対して対象者の健康状態情報の医療関連機関への共有に対して同意を求める旨の表示Ｍ２１が含まれている。端末４１は、入力装置を介した対象者の操作に応じて、サービス利用規約及び個人情報保護方針の内容を読み込み、読み込んだ画像表示部に出力するように構成されている。

情報共有への同意を求める画面Ｍ２は、さらに、登録操作を続行するためのボタンＭ２２と、年齢及び性別等の本人の属性を示す情報の入力を促す表示Ｍ２３とが含まれている。

端末４１は、タッチパネル等の入力装置を介して、ボタンＭ１３の押圧操作を検出したか否かを判定する（図１６／ＳＴＥＰ９１０）。

当該判定結果が否定的である場合（図１６／ＳＴＥＰ９１０‥ＮＯ）、端末４１は、図１６／ＳＴＥＰ９１０の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図１６／ＳＴＥＰ９１０‥ＹＥＳ）、端末４１は、タッチパネル等の入力装置を介して入力された情報を認識する（図１６／ＳＴＥＰ９１２）。

端末４１は、通信装置を介して、図１６／ＳＴＥＰ９０６及び図１６／ＳＴＥＰ９１２で認識された入力された情報（識別番号、対象者の属性を示す情報）と、対象者による医療機関への対象者の健康状態情報の共有に同意を示す情報とを効率化支援サーバ１０に送信する。（図１６／ＳＴＥＰ９１４）。

以上により、本処理が終了する。

（情報共有処理）
次に、図１８を参照しながら、情報共有処理の詳細を説明する。サーバ制御部１００は、情報共有処理を定期的または不定期に繰り返し実行する。

情報送信部１０４は、端末から情報を受信したか否かを判定する（図１８／ＳＴＥＰ１００２）。

当該判定結果が否定的である場合（図１８／ＳＴＥＰ１００２‥ＮＯ）、情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１００２の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図１８／ＳＴＥＰ１００２‥ＹＥＳ）、情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１００２で受信した情報に含まれる対象者の識別番号を認識する。対象者の識別番号は、対象者を一意に識別することができる情報であり、例えば、対象者の健康状態情報を識別するＩＤであってもよい。情報送信部１０４は、当該識別番号に基づいて、対象者の健康状態情報を識別するＩＤを認識できる。

情報送信部１０４は、当該識別番号に基づいて、健康状態記憶部１１１を参照し、例えば、図３Ａに示される対象者の健康状態情報を認識する（図１８／ＳＴＥＰ１００６）。健康状態情報には、前述したように、対象者の年齢、性別等の対象者の属性を示す情報が含まれうる。

情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１００２で受信した情報に含まれる対象者の属性を示す情報を認識する（図１８／ＳＴＥＰ１００８）。

情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１００８で認識された対象者の属性を示す情報と、図１８／ＳＴＥＰ１００６で認識された対象者の健康状態情報とを対比する（図１８／ＳＴＥＰ１０１０）。

情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１００８で認識された対象者の属性を示す情報と、図１８／ＳＴＥＰ１００６で認識された対象者の健康状態情報とが整合しているか否かを判定する（図１８／ＳＴＥＰ１０１２）。情報送信部１０４は、例えば、対象者の属性を示す情報と、対象者の対応する健康状態情報とが同一である場合に当該判定結果を肯定的と評価してもよい。また、情報送信部１０４は、対象者の属性を示す情報に含まれる年齢が、対象者の対応する健康状態情報に含まれる年齢よりも１歳上など、所定の範囲内の差分がある場合でも、当該判定結果を肯定的と評価してもよい。

当該判定結果が否定的である場合（図１８／ＳＴＥＰ１０１２‥ＮＯ）、情報送信部１０４は、本処理を終了する。

当該判定結果が肯定的である場合（図１８／ＳＴＥＰ１０１２‥ＹＥＳ）、レセプト解析部１０５は、健康状態情報に含まれるレセプトデータから対象者の傷病名、処方履歴及び通院履歴を認識する（図１８／ＳＴＥＰ１０１４）。例えば、情報送信部１０４は、レセプトデータの傷病名レコードから対象者の傷病名を取得してもよいし、レセプトデータの診療行為レコードにより示される診療行為又はレセプトデータの医薬品レコードに示される薬剤に基づいて対象者の傷病名を推定してもよい。また、情報送信部１０４は、レセプトデータの医薬品レコードから対象者に対する処方履歴を認識してもよい。情報送信部１０４は、レセプトデータの作成日を参照することにより、通院履歴を認識してもよい。

情報送信部１０４は、図１８／ＳＴＥＰ１０１４で認識された対象者の傷病名、処方履歴及び通院履歴、図３Ａの対象者の健康状態情報並びに図３Ｅに示される各疾病の発症可能性を示す情報を含む情報を医療関連機関の端末５０へ送信する（図１８／ＳＴＥＰ１０１６）。

申込受付部１０９は、指導選択画面を対象者の端末に送信する（図１８／ＳＴＥＰ１０１８）。例えば、図１９Ａに示されるように、指導選択画面Ｍ３は、第１の指導の予約申し込みを受け付けるボタンＭ３１と、第２の指導の予約申し込みを受け付けるボタンＭ３１とを含む。第１の指導と第２の指導は、その指導の種別が互いに異なる指導（例えば、医師による遠隔診療、医師による対面診療又は管理栄養士による栄養指導）である。

サーバ制御部１００は、質問選択処理を実行する（図１８／ＳＴＥＰ１１００）。

質問選択処理の詳細については後述する。

以上により、本処理が終了する。

（質問選択処理）
次に、図２０を参照して、図１８／ＳＴＥＰ１１００の質問選択処理の詳細を説明する。

申込受付部１０９は、端末から情報を受信したか否かを判定する（図２０／ＳＴＥＰ１１０２）。

当該判定結果が否定的である場合（図２０／ＳＴＥＰ１１０２‥ＮＯ）、申込受付部１０９は、図２０／ＳＴＥＰ１１０２の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２０／ＳＴＥＰ１１０２‥ＹＥＳ）、申込受付部１０９は、図２０／ＳＴＥＰ１１０２で受信した情報に含まれる選択された指導を示す情報を認識する（図２０／ＳＴＥＰ１１０４）。

質問項目送信部１０７は、質問項目記憶部１２０を参照して、図２０／ＳＴＥＰ１１０４で認識された指導に対応する各質問項目を認識する（図２０／ＳＴＥＰ１１０６）。例えば、図２０／ＳＴＥＰ１１０４で認識された指導が第２指導であるとする。この場合、質問項目送信部１０７は、質問項目記憶部１２０に記憶された、質問項目情報（図１５Ａ参照）を参照して、図２０／ＳＴＥＰ１１０４で認識された指導の指導種別に対応する質問ＩＤ「１」「２」「３」「４」の質問項目を認識する。

処理日認識部１０８は、処理時点の日付（処理日）を認識する（図２０／ＳＴＥＰ１１０８）。処理日認識部１０８は、効率化支援サーバ１０内部の時計部を参照することにより、処理日を認識してもよいし、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバと通信することにより、処理日を認識してもよい。

サーバ制御部１００は、各質問項目ごとにループして質問除外処理（図２０／ＳＴＥＰ１２００）を実行する。質問除外処理の詳細は後述する。

質問項目送信部１０７は、図２０／ＳＴＥＰ１１０６で認識された質問項目のうち、質問除外処理で除外されなかった質問項目を送信する（図２０／ＳＴＥＰ１１１０）。

当該質問項目を受信した端末は、例えば、図１９Ｂに示されるように、各質問項目を示す表示Ｍ４１と回答を受け付ける入力フォームとを含む画面Ｍ４をその画像表示部に出力する。このようにして、選択された指導の指導種別に対応した質問項目が端末に送信されうる。

（質問除外処理）
次に、図２１を参照して、図２０／ＳＴＥＰ１２００の質問除外処理の詳細を説明する。

質問項目関連判定部１０６は、健康状態記憶部１１１を参照し、図２０／ＳＴＥＰ１１０６で認識された各質問項目に対応する対象者の最新の健康状態情報とその健康状態情報の取得日とを認識する（図２０／ＳＴＥＰ１２０２）。例えば、質問項目関連判定部１０６は、質問項目情報に含まれる、各質問項目に対応する健康状態情報の種別を認識する。例えば、図１５Ａに示される例では、質問項目関連判定部１０６は、図２０／ＳＴＥＰ１１０６で認識された質問ＩＤ「１」「２」に対応する健康診断データの「既往歴」「喫煙習慣」、レセプトデータに対応する「傷病名レコード」との健康状態情報の項目を認識する。質問項目関連判定部１０６は、認識した健康状態情報の項目「既往歴」「喫煙習慣」「傷病名レコード」に基づいて、例えば図３Ａに示される対象者（例えば、ＩＤ「Ａ０１」）の健康状態情報のうち、当該認識した健康状態情報の項目に対応する情報（例えば、「喫煙習慣」について「喫煙習慣あり」）とその取得日（２０１８年４月８日）を認識する。

質問項目関連判定部１０６は、対象者について、質問項目に対応する情報があるか否かを判定する（図２１／ＳＴＥＰ１２０４）。例えば、上述した例では、質問項目関連判定部１０６は、質問項目に対応する健康状態情報の項目「喫煙習慣」については、ＩＤ「Ａ０１」について、対応する情報「喫煙習慣あり」があると判定する。また、質問項目関連判定部１０６は、質問項目に対応する対象者の健康状態情報の項目「既往歴」「傷病名レコード」については、対応する情報がないと判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２０４‥ＹＥＳ）、質問項目送信部１０７は、当該情報の取得日が、処理日から所定期間内であるか否かを判定する（図２０／ＳＴＥＰ１２０６）。所定期間は、例えば、一律に定められた期間であってもよいし、図１５Ａに示されるように、質問項目ごとに定められた期間であってもよい。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２０６‥ＹＥＳ）、質問項目送信部１０７は、当該質問項目を除外する（図２１／ＳＴＥＰ１２１８）。

ＳＴＥＰ１２０４又はＳＴＥＰ１２０６の判定結果が否定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２０４‥ＮＯ又は図２１／ＳＴＥＰ１２０６‥ＮＯ）、質問項目送信部１０７は、質問履歴記憶部１２１を参照し、質問履歴情報に含まれる対象者に対する質問項目及び質問日を認識する（図２１／ＳＴＥＰ１２０８）。例えば、図１５Ｂに示される例では、質問項目送信部１０７は、ＩＤ「Ａ０１」に対応する質問ＩＤ「１」「２」とその質問日の２０１７年１２月１日を認識する。

質問項目送信部１０７は、質問履歴情報に含まれる質問項目の質問日が処理日から所定期間内であるか否かを判定する（図２１／ＳＴＥＰ１２１０）。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２１０‥ＹＥＳ）、質問項目送信部１０７は、当該質問項目を除外する（図２１／ＳＴＥＰ１２１８）。

当該判定結果が否定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２１０‥ＮＯ）、質問項目送信部１０７は、質問項目記憶部１２０を参照し、質問項目に対応する疾患とその発症可能性の閾値とを認識する（図２１／ＳＴＥＰ１２１２）。例えば、図１５Ａに示される例では、質問項目送信部１０７は、質問ＩＤ「４」に対応する疾患「糖尿病」と、その閾値「１００」を認識する。

質問項目送信部１０７は、発症可能性数値情報記憶部１１７を参照し、図２１／ＳＴＥＰ１２１２で認識された疾患に対する、対象者の発症可能性を示す数値を認識する（図２１／ＳＴＥＰ１２１４）。例えば、ＩＤ「Ａ０１」に対応する疾患「糖尿病」の発症可能性を示す数値「１５６」を認識する。

質問項目送信部１０７は、図２１／ＳＴＥＰ１２１４で認識された当該疾患の発症可能性が、図２１／ＳＴＥＰ１２１２で認識された閾値以下であるか否かを判定する（図２１／ＳＴＥＰ１２１６）。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２１６‥ＹＥＳ）、質問項目送信部１０７は、当該質問項目を除外する（図２１／ＳＴＥＰ１２１８）。

当該判定結果が否定的である場合（図２１／ＳＴＥＰ１２１０‥ＮＯ）、サーバ制御部１００は、本処理を終了する。

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態の一例について説明したが、本発明の実施形態はこれに限定されない。

たとえば、発症可能性数値化部１０１が各疾病の発症可能性を数値化する際に用いるモデル又は予測部１０２が第１時点より後の第２時点における対象の人の予測される健康状態を示す情報を取得する際に用いるモデルにかえて、ディープラーニングやサポートベクターマシン等の識別機を用いてもよい。

１０…効率化支援サーバ、１００…サーバ制御部、１０１…発症可能性数値化部、１０２…予測部、１０３…文書生成部、１０４…情報送信部、１１０…サーバ記憶部、１１１…健康状態記憶部、１１２…発症可能性相関項目記憶部、１１３…算出モデル記憶部、１１４…変化相関項目記憶部、１１５…予測モデル記憶部、１１６…予測値情報記憶部、１１７…発症可能性数値情報記憶部、１１８…履歴記憶部、１１９…変換テーブル記憶部、２０…情報通信網、３０…端末、４０…各人。

Claims (9)

1. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化する発症可能性数値化部と、
   前記発症可能性数値化部により数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成する文書生成部と、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信する情報送信部と、
   処理日を認識する処理日認識部と、
   前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備え、
   前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
   前記質問項目送信部は、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記一又は複数の質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から所定の期間を経過していないことを必要条件として、質問項目を除外するように構成されていることを特徴とする効率化支援システム。
2. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化する発症可能性数値化部と、
   前記発症可能性数値化部により数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成する文書生成部と、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信する情報送信部と、
   処理日を認識する処理日認識部と、
   前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備え、
   前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
   前記質問項目送信部は、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記一又は複数の質問項目のうち、前記処理日認識部により認識された前記処理日が前記情報の取得日から当該質問項目に対応する期間を経過していないことを必要条件として、質問項目を除外するように構成されていることを特徴とする効率化支援システム。
3. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化する発症可能性数値化部と、
   前記発症可能性数値化部により数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成する文書生成部と、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信する情報送信部と、
   前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備え、
   前記質問項目送信部は、質問項目に対応する疾患の発症可能性が所定の値以下である質問項目を除外するように構成されていることを特徴とする効率化支援システム。
4. 請求項１〜３のうちいずれか１項記載の効率化支援システムにおいて、
   前記効率化支援システムは、レセプトデータから傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報を抽出するレセプト解析部を備え、
   前記健康状態情報には、レセプトデータが含まれており、
   前記情報送信部は、前記必要条件が満たされた場合、前記医療関連機関の端末へ前記レセプト解析部により抽出された対象者の傷病名、処方履歴及び通院履歴のうち少なくとも１種を示す情報を送信するように構成されていることを特徴とする効率化支援システム。
5. 請求項１〜４のうちいずれか１項記載の効率化支援システムにおいて、
   前記対象者の健康状態についての一又は複数の質問項目を記憶する質問項目記憶部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された前記一又は複数の質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれるかどうかを判定する質問項目関連判定部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された前記質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された質問項目を除外した一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備えることを特徴とする効率化支援システム。
6. 請求項１〜５のうちいずれか１項記載の効率化支援システムにおいて、
   端末から受信した情報に基づいて第１指導又は第１指導とは異なる第２指導の申し込みを受け付ける申込受付部と、
   前記第１指導及び前記第２指導においてされた質問項目を記憶する質問履歴記憶部と、
   前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部と、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信部とを備え、
   前記質問項目送信部は、前記第１指導及び前記第２指導のうち一方のための一又は複数の質問項目から、前記質問履歴記憶部に記憶された前記第１指導及び第２指導のうち他方においてされた質問項目を除外するように構成されていることを特徴とする効率化支援システム。
7. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部とを備えるコンピュータが実行する方法であって、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化するステップと、
   数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成するステップと、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信するステップと、
   処理日を認識するステップと、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信ステップとを含み、
   前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
   前記質問項目送信ステップは、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記一又は複数の質問項目のうち、前記処理日を認識するステップにより認識された前記処理日が前記情報の取得日から所定の期間を経過していないことを必要条件として、質問項目を除外するステップであることを特徴とする効率化支援方法。
8. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部とを備えるコンピュータが実行する方法であって、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化するステップと、
   数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成するステップと、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信するステップと、
   処理日を認識するステップと、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信ステップとを含み、
   前記健康状態情報は、当該情報の取得日を含み、
   前記質問項目送信ステップは、質問項目に対応する情報が前記対象者の健康状態情報に含まれると判定された前記一又は複数の質問項目のうち、前記処理日を認識するステップにより認識された前記処理日が前記情報の取得日から当該質問項目に対応する期間を経過していないことを必要条件として、質問項目を除外するステップであることを特徴とする効率化支援方法。
9. 対象者を含む一又は複数の人の健康状態に関する情報を含む健康状態情報を記憶する健康状態記憶部と前記対象者の健康状態についての質問項目を記憶する質問項目記憶部とを備えるコンピュータが実行する方法であって、
   前記健康状態記憶部に記憶された前記健康状態情報に基づいて対象者の少なくとも１つの疾病の発症可能性を数値化するステップと、
   数値化された前記対象者の前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報と、前記対象者を一意に識別可能な情報とを含む前記対象者向けの文書を生成するステップと、
   前記文書に含まれる前記対象者を一意に識別可能な情報と、前記対象者を識別可能な情報により識別される前記対象者の個人情報を医療関連機関へ開示することについての前記対象者による同意を示す情報とを端末から受信することを必要条件として、前記対象者を一意に識別可能な情報により識別される前記対象者の前記健康状態情報及び前記少なくとも１つの疾病の発症可能性を示す情報の一方または両方を前記医療関連機関の端末へ送信するステップと、
   前記質問項目記憶部に記憶された一又は複数の質問項目を前記対象者の端末に送信する質問項目送信ステップとを含み、
   前記質問項目送信ステップは、質問項目に対応する疾患の発症可能性が所定の値以下である質問項目を除外するステップであることを特徴とする効率化支援方法。