JP6556063B2 - 保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法 - Google Patents
保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、がんを保障する保険における保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法の技術に関する。
被検者から送られた検体を基に、被検者の健康に関する診断を行い、この診断結果を基に、保険を設定することが行われている。
例えば、特許文献１には「ホームドクターセンター１の加入者２は、体調モニタリングデバイス４を身につけている。デバイス４が測定した体調データが家庭３のパソコン５に対して送信され、連絡経路７を介して家庭３からセンター１に送信される。加入者２から採血した血液がセンター１に対して送られる。センター１は、体調データを解析し、受け取った血液を自動検査システムによって検査する。体調データの解析結果と、血液検査の結果に基づいて、加入者の初期診断を行い、初期診断結果８と、それに基づくアドバイス９が加入者２に対して通知される。センター１は、医療機関１０および保険機構１１と連携して、加入者の病気の早期発見が可能となり、保険機構１１は、初期診断結果を参照して加入者の支払うべき保険料を算定することによって、保険料の低減が可能とされる」ホームドクターシステム、血液収納用カプセルおよび注射装置が開示されている（要約参照）。
近年、線虫が、がん患者の尿に対しては誘引行動を示し、健常者の尿に対しては忌避行動を示すことが発見された。これにより、簡便・安価かつ被検者に負担がかからず精度のよいがん検査が可能となることが期待されている。この他にも、血液等、様々な生体物質を用いたがん検査が開発されている。
また、このようながん検査を利用した保険商品の実現も期待されている。しかし、このようながん検査の結果を基にした保険商品は実現も提示もされていない。
また、このようながん検査を利用した保険商品の実現も期待されている。しかし、このようながん検査の結果を基にした保険商品は実現も提示もされていない。
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することを特徴とする。
前記した課題を解決するため、本発明は、被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、を有し、前記検査サーバは、前記尿に対して誘引行動を示した前記線虫の数である誘引反応数と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の数である前記線虫の数である忌避反応数とを基に、（誘引反応数−忌避反応数）／全線虫数を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、前記情報提供サーバは、前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とすることを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において記載する。
その他の解決手段は実施形態中において記載する。
本発明によれば、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することができる。
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面の説明において、同一の構成については同一の符号を適宜付与することとする。
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る保険システムの構成例を示す図である。
本実施形態に係る保険システムＺは、情報提供サーバ１、医療機関マッチングサーバ５、端末３、保険会社サーバ２及び医療機関サーバ４がＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワーク１６を介して、互いに接続している。
また、情報提供サーバ１には、検査センタサーバ６が接続している。
図１は、本実施形態に係る保険システムの構成例を示す図である。
本実施形態に係る保険システムＺは、情報提供サーバ１、医療機関マッチングサーバ５、端末３、保険会社サーバ２及び医療機関サーバ４がＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワーク１６を介して、互いに接続している。
また、情報提供サーバ１には、検査センタサーバ６が接続している。
情報提供サーバ１は、情報提供会社１１に設置され、検査センタ１４で行われたがん検査の結果を基に、保険のためのリスクを算出する等の処理を行う。ここで、「リスク」とは、保険会社１２からみたリスクである。
医療機関マッチングサーバ５は、情報提供会社１１に設置され、検査センタ１４で行われたがん種別検査の結果に基づいて、医療機関１３を抽出する処理等を行う。なお、本実施形態では、医療機関マッチングサーバ５が情報提供会社１１に設置されているものとしているが、他の施設に設置されてもよい。
医療機関マッチングサーバ５は、情報提供会社１１に設置され、検査センタ１４で行われたがん種別検査の結果に基づいて、医療機関１３を抽出する処理等を行う。なお、本実施形態では、医療機関マッチングサーバ５が情報提供会社１１に設置されているものとしているが、他の施設に設置されてもよい。
端末３は、被検者（又は、被検者の親族等）が個人的に所有している端末であり、携帯可能な電子機械、ＰＣ（Personal Computer）等である。
保険会社サーバ２は、保険会社１２に設置されているサーバであり、がん検査の結果等を被検者に通知する等といった端末３との送受信や、がん検査によるリスク値に基づいた引受審査の結果の送信等を行う。なお、保険会社１２は複数でもよく、この場合、各保険会社１２には、少なくとも１台の保険会社サーバ２が設置されている。
医療機関サーバ４は、医療機関１３に設置されているサーバであり、医療機関１３で行われた確定診断の結果を送信する等の処理を行う。なお、確定診断とは、線虫での検査後、医療機関１３で行われ、がんであるかどうかを確定するための詳細な（線虫を用いない）がん検査のことである。なお、医療機関１３は複数でもよく、この場合、各医療機関１３には、少なくとも１台の医療機関サーバ４が設置されている。
保険会社サーバ２は、保険会社１２に設置されているサーバであり、がん検査の結果等を被検者に通知する等といった端末３との送受信や、がん検査によるリスク値に基づいた引受審査の結果の送信等を行う。なお、保険会社１２は複数でもよく、この場合、各保険会社１２には、少なくとも１台の保険会社サーバ２が設置されている。
医療機関サーバ４は、医療機関１３に設置されているサーバであり、医療機関１３で行われた確定診断の結果を送信する等の処理を行う。なお、確定診断とは、線虫での検査後、医療機関１３で行われ、がんであるかどうかを確定するための詳細な（線虫を用いない）がん検査のことである。なお、医療機関１３は複数でもよく、この場合、各医療機関１３には、少なくとも１台の医療機関サーバ４が設置されている。
検査センタサーバ６は、線虫によるがん検査を行う検査センタ１４に設置され、がん検査の結果を情報提供サーバ１へ送信する等の処理を行う。なお、検査センタ１４は複数でもよく、この場合、各検査センタ１４には、少なくとも１台の検査センタサーバ６が設置されている。
なお、本実施形態では、各サーバ１，２，４〜６が、それぞれ別の装置となっているが、これに限らず各サーバ１，２，４〜６のうち、少なくとも２台の機能が１台のサーバに搭載されてもよい。
なお、本実施形態では、各サーバ１，２，４〜６が、それぞれ別の装置となっているが、これに限らず各サーバ１，２，４〜６のうち、少なくとも２台の機能が１台のサーバに搭載されてもよい。
さらに、図１に示すように情報提供サーバ１は、後記して説明するがんリスク評価モデル（リスク情報）１３１を有している。また、情報提供サーバ１には、被検者情報ＤＢ１２１、がん検査結果ＤＢ１２２、がんリスク評価結果ＤＢ１２３、確定診断結果ＤＢ１２４、本人確認情報ＤＢ１２５及び標準検査間隔情報ＤＢ１２６が接続されている。各ＤＢ１２１〜１２６の詳細は、後記する。
そして、保険会社サーバ２には、被検者との保険契約に関する情報が格納されている契約情報ＤＢ２１、がん検査結果等の通知先に関する情報である通知先情報ＤＢ２２、提供された尿検体が本人のものであるかの確認がとれているか否かの情報が格納されている本人確認情報ＤＢ２３を有している。通知先情報ＤＢ２２及び本人確認情報ＤＢ２３については後記する。
さらに、医療機関マッチングサーバ５には医療機関１３に関する情報が格納されている医療機関ＤＢ５１が接続されている。医療機関ＤＢ５１についても後記する。
［情報提供サーバ］
図２は、本実施形態に係る情報提供サーバと、その周辺装置との構成例を示す機能ブロック図である。
情報提供サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２、メモリ１０１、ＨＤ（Hard Disk)等の記憶装置（記憶部）１０３及び通信インタフェース１０４が互いにバスによって接続されている。
また、情報提供サーバ１には、キーボードや、マウス等の入力装置１０５、ディスプレイや、プリンタ等の出力装置１０６が接続されている。
さらに、情報提供サーバ１は、情報読書装置１０７を介して被検者情報ＤＢ１２１、がん検査結果ＤＢ１２２、がんリスク評価結果ＤＢ１２３、確定診断結果ＤＢ１２４、本人確認情報ＤＢ１２５及び標準検査間隔情報ＤＢ１２６に接続している。情報読書装置１０７は、各ＤＢ１２１〜１２６の情報を読み取って情報提供サーバ１に送ったり、情報提供サーバ１から送られた情報を各ＤＢ１２１〜１２６に格納したりする。
図２は、本実施形態に係る情報提供サーバと、その周辺装置との構成例を示す機能ブロック図である。
情報提供サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２、メモリ１０１、ＨＤ（Hard Disk)等の記憶装置（記憶部）１０３及び通信インタフェース１０４が互いにバスによって接続されている。
また、情報提供サーバ１には、キーボードや、マウス等の入力装置１０５、ディスプレイや、プリンタ等の出力装置１０６が接続されている。
さらに、情報提供サーバ１は、情報読書装置１０７を介して被検者情報ＤＢ１２１、がん検査結果ＤＢ１２２、がんリスク評価結果ＤＢ１２３、確定診断結果ＤＢ１２４、本人確認情報ＤＢ１２５及び標準検査間隔情報ＤＢ１２６に接続している。情報読書装置１０７は、各ＤＢ１２１〜１２６の情報を読み取って情報提供サーバ１に送ったり、情報提供サーバ１から送られた情報を各ＤＢ１２１〜１２６に格納したりする。
メモリ１０１には、記憶装置１０３に格納されているプログラムがロードされ、ＣＰＵ１０２によって実行されることにより、処理部１１０及び処理部１１０を構成する情報登録処理部１１１、検査ステータス更新部１１２、全がん処理部（リスク算出部，検査期間設定部）１１３、がん種別処理部（リスク算出部）１１４及び本人判定処理部１１５が具現化している。
情報登録処理部１１１は、情報読書装置１０７を介して被検者情報ＤＢ１２１、がん検査結果ＤＢ１２２、がんリスク評価結果ＤＢ１２３、確定診断結果ＤＢ１２４、本人確認情報ＤＢ１２５及び標準検査間隔情報ＤＢ１２６に情報を格納する。
検査ステータス更新部１１２は、がん検査のステータスが変わると、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄（図２１参照）の情報を更新する。
全がん処理部１１３は、検査センタ１４で行われた全がん検査の結果を基に、保険のリスクに関する値（全がんリスク評価値（リスク））を算出する。
がん種別処理部１１４は、検査センタ１４で行われたがん種別検査の結果を基に、保険のリスクに関する値（がん種別リスク評価値（リスク））を算出する。
本人判定処理部１１５は、検査センタ１４から送られた尿検体のＤＮＡに関する情報等を基に、提供された尿検体が本当に本人のものであるか否かを判定する。
検査ステータス更新部１１２は、がん検査のステータスが変わると、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄（図２１参照）の情報を更新する。
全がん処理部１１３は、検査センタ１４で行われた全がん検査の結果を基に、保険のリスクに関する値（全がんリスク評価値（リスク））を算出する。
がん種別処理部１１４は、検査センタ１４で行われたがん種別検査の結果を基に、保険のリスクに関する値（がん種別リスク評価値（リスク））を算出する。
本人判定処理部１１５は、検査センタ１４から送られた尿検体のＤＮＡに関する情報等を基に、提供された尿検体が本当に本人のものであるか否かを判定する。
なお、記憶装置１０３には、がんリスク評価モデル１３１が格納されている。がんリスク評価モデル１３１は、検査センタ１４で行われたがん検査の結果からがんリスク評価値を算出するためのモデルである。がんリスク評価モデル１３１については後記する。なお、全がんリスク評価値及びがん種別リスク評価値を合わせて、がんリスク評価値と適宜称する。
（提携機関情報登録処理）
図３は、本実施形態に係る提携機関情報登録処理の流れを示す図である。なお、図３〜図９において、情報提供会社１１の処理で説明されているものは、情報提供会社１１のスタッフによる処理と、情報提供サーバ１による処理とが含まれている。同様に、保険会社１２、医療機関１３、検査センタ１４における処理は、各施設におけるスタッフによる処理と、保険会社サーバ２、医療機関サーバ４、検査センタサーバ６による処理を含んでいる。また、被検者１５の処理は、被検者１５による処理と、端末３による処理とを含んでいる。
図３は、本実施形態に係る提携機関情報登録処理の流れを示す図である。なお、図３〜図９において、情報提供会社１１の処理で説明されているものは、情報提供会社１１のスタッフによる処理と、情報提供サーバ１による処理とが含まれている。同様に、保険会社１２、医療機関１３、検査センタ１４における処理は、各施設におけるスタッフによる処理と、保険会社サーバ２、医療機関サーバ４、検査センタサーバ６による処理を含んでいる。また、被検者１５の処理は、被検者１５による処理と、端末３による処理とを含んでいる。
まず、各保険会社１２に設置されている保険会社サーバ２が、各々の保険会社１２に関する情報（保険会社情報）を情報提供サーバ１へ送信し（Ｓ１０１）、情報提供サーバ１は、送信されたそれぞれの保険会社１２に関する情報（保険会社情報）を記憶装置１０３に格納する（Ｓ１０２）。
また、各医療機関１３に設置されている医療機関サーバ４が、各々の医療機関１３に関する情報（医療機関情報）を医療機関マッチングサーバ５へ送信し（Ｓ１０３）、医療機関マッチングサーバ５は、送信されたそれぞれの医療機関１３に関する情報（医療機関情報）を医療機関ＤＢ５１に格納する（Ｓ１０４）。
そして、検査センタ１４に設置されている検査センタサーバ６が情報提供サーバ１へ検査センタ１４に関する情報（検査センタ情報）を送信し（Ｓ１０５）、情報提供サーバ１は送信された検査センタ１４に関する情報（検査センタ情報）を記憶装置１０３に格納する（Ｓ１０６）。
また、各医療機関１３に設置されている医療機関サーバ４が、各々の医療機関１３に関する情報（医療機関情報）を医療機関マッチングサーバ５へ送信し（Ｓ１０３）、医療機関マッチングサーバ５は、送信されたそれぞれの医療機関１３に関する情報（医療機関情報）を医療機関ＤＢ５１に格納する（Ｓ１０４）。
そして、検査センタ１４に設置されている検査センタサーバ６が情報提供サーバ１へ検査センタ１４に関する情報（検査センタ情報）を送信し（Ｓ１０５）、情報提供サーバ１は送信された検査センタ１４に関する情報（検査センタ情報）を記憶装置１０３に格納する（Ｓ１０６）。
（契約・更新処理）
図４は、本実施形態に係る契約・更新処理の流れを示す図である。
まず、被検者１５は、自身が所有している端末３に申込情報や、告知情報を入力し（Ｓ２０１）、さらに、通知先設定を行う（Ｓ２０２）と、端末３は、保険会社サーバ２へ入力した情報を送信する。通知先とは、がん検査結果を通知する宛先である。なお、端末３は保険会社１２が有する端末でもよい。
保険会社サーバ２は、申込情報、告知情報、通知先情報等を受信すると、通知先・本人確認情報登録処理を行う（Ｓ２０３）。通知先・本人確認情報登録処理は後記する。なお、ステップＳ２０３の処理は、保険の契約時に行う処理であって、更新時では省略されてもよい。また、契約時であれば、保険会社１２は、ステップＳ２０２の段階で、尿検体を提供してもらってもよい。さらに、最初の契約段階で、保険会社１２のスタッフが、後記する本人判定処理で尿のＤＮＡ（Deoxyribonucleic Acid）鑑定を行う旨を被検者１５に通知してもよい。このようにすることで、他人の尿を尿検体として送付するといった不正を防止することができる。なお、尿検体は、契約時に保険会社１２で採取しなくてもよく、後日、自宅等から送付されてもよい。
図４は、本実施形態に係る契約・更新処理の流れを示す図である。
まず、被検者１５は、自身が所有している端末３に申込情報や、告知情報を入力し（Ｓ２０１）、さらに、通知先設定を行う（Ｓ２０２）と、端末３は、保険会社サーバ２へ入力した情報を送信する。通知先とは、がん検査結果を通知する宛先である。なお、端末３は保険会社１２が有する端末でもよい。
保険会社サーバ２は、申込情報、告知情報、通知先情報等を受信すると、通知先・本人確認情報登録処理を行う（Ｓ２０３）。通知先・本人確認情報登録処理は後記する。なお、ステップＳ２０３の処理は、保険の契約時に行う処理であって、更新時では省略されてもよい。また、契約時であれば、保険会社１２は、ステップＳ２０２の段階で、尿検体を提供してもらってもよい。さらに、最初の契約段階で、保険会社１２のスタッフが、後記する本人判定処理で尿のＤＮＡ（Deoxyribonucleic Acid）鑑定を行う旨を被検者１５に通知してもよい。このようにすることで、他人の尿を尿検体として送付するといった不正を防止することができる。なお、尿検体は、契約時に保険会社１２で採取しなくてもよく、後日、自宅等から送付されてもよい。
次に、保険会社１２は、被検者情報を情報提供サーバ１に送信し（Ｓ２０４）、情報提供サーバ１は送信された被検者情報を被検者情報ＤＢ１２１に格納する（Ｓ２０５）。
また、保険会社サーバ２は、被検者１５から尿検体を取得すると、尿検体を検査センタ１４へ送付する（Ｓ２０６）。なお、尿検体は契約時において保険会社１２において採取されてもよいし、後日、被検者１５が自宅等で採取して検査センタ１４へ送付してもよい。
検査センタ１４では、尿検体を用いて線虫による全がん検査を行い（Ｓ２０７）、検査センタサーバ６が全がん検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ２０８）。
そして、情報提供サーバ１は、送信された全がん検査結果を用いて全がんリスク評価処理を行う（Ｓ２０９）。全がんリスク評価処理は後記する。
また、保険会社サーバ２は、被検者１５から尿検体を取得すると、尿検体を検査センタ１４へ送付する（Ｓ２０６）。なお、尿検体は契約時において保険会社１２において採取されてもよいし、後日、被検者１５が自宅等で採取して検査センタ１４へ送付してもよい。
検査センタ１４では、尿検体を用いて線虫による全がん検査を行い（Ｓ２０７）、検査センタサーバ６が全がん検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ２０８）。
そして、情報提供サーバ１は、送信された全がん検査結果を用いて全がんリスク評価処理を行う（Ｓ２０９）。全がんリスク評価処理は後記する。
そして、情報提供サーバ１は、全がんリスク評価結果を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ２１０）。
保険会社１２のスタッフは、送信された全がんリスク評価結果を基に引受審査を行い（Ｓ２１１）、さらに全がんリスク評価結果を基に保険料（保険内容）の設定を行う（Ｓ２１２）。
そして、保険会社サーバ２は引受審査結果を情報提供サーバ１へ送信し（Ｓ２１３）、情報提供サーバ１は送信された引受審査結果を被検者情報ＤＢ１２１に格納する（Ｓ２１４）。
保険会社１２のスタッフは、送信された全がんリスク評価結果を基に引受審査を行い（Ｓ２１１）、さらに全がんリスク評価結果を基に保険料（保険内容）の設定を行う（Ｓ２１２）。
そして、保険会社サーバ２は引受審査結果を情報提供サーバ１へ送信し（Ｓ２１３）、情報提供サーバ１は送信された引受審査結果を被検者情報ＤＢ１２１に格納する（Ｓ２１４）。
（がん検査処理）
図５は、本実施形態に係るがん検査処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１は、被検者情報ＤＢ１２１における次回検査年月日（図２１参照）等の情報を基に、がん検査を行う被検者１５の抽出処理を行う（Ｓ３０１）。
そして、情報提供サーバ１は、被検者１５の抽出処理の結果を保険会社サーバ２へ送信し（Ｓ３０２）、被検者１５の抽出処理の結果、抽出された被検者の情報（被検者情報）を受信した保険会社サーバ２は、がん検査案内を抽出された端末３へ送信することで、被検者１５にがん検査案内を行う（Ｓ３０３）。
がん検査案内を受信した端末３をみた被検者１５は尿検体を検査センタ１４へ送付する（Ｓ３０４）。
図５は、本実施形態に係るがん検査処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１は、被検者情報ＤＢ１２１における次回検査年月日（図２１参照）等の情報を基に、がん検査を行う被検者１５の抽出処理を行う（Ｓ３０１）。
そして、情報提供サーバ１は、被検者１５の抽出処理の結果を保険会社サーバ２へ送信し（Ｓ３０２）、被検者１５の抽出処理の結果、抽出された被検者の情報（被検者情報）を受信した保険会社サーバ２は、がん検査案内を抽出された端末３へ送信することで、被検者１５にがん検査案内を行う（Ｓ３０３）。
がん検査案内を受信した端末３をみた被検者１５は尿検体を検査センタ１４へ送付する（Ｓ３０４）。
被検者１５から尿検体を受け付けた検査センタ１４は、全がん検査を行い（Ｓ３０５）、検査センタサーバ６が全がん検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ３０６）。
そして、情報提供サーバ１は、検査センタサーバ６から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う（Ｓ３０７）。全がんリスク評価処理は後記する。
そして、情報提供サーバ１は、検査センタサーバ６から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う（Ｓ３０７）。全がんリスク評価処理は後記する。
（検査ステータス管理処理）
図６は、本実施形態に係る検査ステータス管理処理の流れを示す図である。
まず、検査センタサーバ６が、検査センタ１４で行われているがん検査の進捗状況情報を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ４０１）。
そして、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、受信したがん検査の進捗状況情報を被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄に格納することで、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスを更新する（Ｓ４０２）。
次に、被検者１５が、端末３を介して検査ステータスを情報提供サーバ１へ問い合わせると（Ｓ４０３）、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、後記して示す被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄（図２１参照）を検索して、検査ステータス情報を抽出する（Ｓ４０４）。
その後、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、抽出した検査ステータス情報を端末３へ送信し（Ｓ４０５）、端末３は、送信された検査ステータス情報を表示画面に表示する（Ｓ４０６）。これにより、被検者１５はがん検査の進捗状況（ステータス）を確認することができる。
図６は、本実施形態に係る検査ステータス管理処理の流れを示す図である。
まず、検査センタサーバ６が、検査センタ１４で行われているがん検査の進捗状況情報を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ４０１）。
そして、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、受信したがん検査の進捗状況情報を被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄に格納することで、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスを更新する（Ｓ４０２）。
次に、被検者１５が、端末３を介して検査ステータスを情報提供サーバ１へ問い合わせると（Ｓ４０３）、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、後記して示す被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄（図２１参照）を検索して、検査ステータス情報を抽出する（Ｓ４０４）。
その後、情報提供サーバ１の検査ステータス更新部１１２は、抽出した検査ステータス情報を端末３へ送信し（Ｓ４０５）、端末３は、送信された検査ステータス情報を表示画面に表示する（Ｓ４０６）。これにより、被検者１５はがん検査の進捗状況（ステータス）を確認することができる。
（陰性時処理）
図７は、図５の全がん検査（Ｓ３０５）の結果、陰性と判定された際の処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１は、全がんリスク評価結果（陰性）を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ５０１）。
そして、保険会社サーバ２は、情報提供サーバ１から受信した全がんリスク評価結果（陰性）を端末３へ送信し（Ｓ５０２）、端末３は、送信された全がんリスク評価結果（陰性）を表示画面に表示する。
また、保険会社サーバ２は、情報提供サーバ１から受信した全がんリスク評価結果（陰性）を基に、インセンティブ付与処理を行う（Ｓ５０３）。
インセンティブ付与処理は、保険会社サーバ２が、連続して（例えば、５回連続して）全がん検査の結果が陰性である被検者１５に対して、インセンティブを付与することを指示するものである。インセンティブとしては、例えば、レジャー施設の割引券である。
図７は、図５の全がん検査（Ｓ３０５）の結果、陰性と判定された際の処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１は、全がんリスク評価結果（陰性）を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ５０１）。
そして、保険会社サーバ２は、情報提供サーバ１から受信した全がんリスク評価結果（陰性）を端末３へ送信し（Ｓ５０２）、端末３は、送信された全がんリスク評価結果（陰性）を表示画面に表示する。
また、保険会社サーバ２は、情報提供サーバ１から受信した全がんリスク評価結果（陰性）を基に、インセンティブ付与処理を行う（Ｓ５０３）。
インセンティブ付与処理は、保険会社サーバ２が、連続して（例えば、５回連続して）全がん検査の結果が陰性である被検者１５に対して、インセンティブを付与することを指示するものである。インセンティブとしては、例えば、レジャー施設の割引券である。
（陽性時処理）
図８は、図５の全がん検査（Ｓ３０５）の結果、陽性と判定された際の処理の流れを示す図である。
全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ１は、検査センタ１４にがん種別検査の指示を送信する（Ｓ６０１）。
がん種別検査を指示された検査センタ１４は、がん種別検査を行い（Ｓ６０２）、がん種別検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ６０３）。なお、がん種別検査は、それぞれのがん種に対応した線虫を用いて行われる。これらの線虫は、例えば、遺伝子操作等によって作り出されるものである。
情報提供サーバ１は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う（Ｓ６０４）。がん種別リスク評価処理は後記する。
その後、医療機関マッチングサーバ５及び保険会社サーバ２等が医療機関マッチング処理を行う（Ｓ６０５）。医療機関マッチング処理は後記する。
図８は、図５の全がん検査（Ｓ３０５）の結果、陽性と判定された際の処理の流れを示す図である。
全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ１は、検査センタ１４にがん種別検査の指示を送信する（Ｓ６０１）。
がん種別検査を指示された検査センタ１４は、がん種別検査を行い（Ｓ６０２）、がん種別検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ６０３）。なお、がん種別検査は、それぞれのがん種に対応した線虫を用いて行われる。これらの線虫は、例えば、遺伝子操作等によって作り出されるものである。
情報提供サーバ１は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う（Ｓ６０４）。がん種別リスク評価処理は後記する。
その後、医療機関マッチングサーバ５及び保険会社サーバ２等が医療機関マッチング処理を行う（Ｓ６０５）。医療機関マッチング処理は後記する。
医療機関マッチング処理の結果を確認した被検者１５は、端末３を介して医療機関１３の予約を行う（Ｓ６１１）。
医療機関１３が予約を受け付けた後、被検者１５が医療機関を訪れることで医療機関１３は、確定診断を行い、医療機関サーバ４が、確定診断結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ６１２）。確定診断とは、一般的に医療機関１３で行われているがん検査である。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ１は、確定診断結果を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ６１３）。
その後、保険会社サーバ２、検査センタ１４、情報提供サーバ１等が、本人判定処理を行う（Ｓ６１４）。本人判定処理は後記する。なお、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
そして、保険会社１２のスタッフは、確定診断結果及び本人判定処理の結果を基に保険の支払査定（請求前審査）を行う（Ｓ６１５）。
医療機関１３が予約を受け付けた後、被検者１５が医療機関を訪れることで医療機関１３は、確定診断を行い、医療機関サーバ４が、確定診断結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ６１２）。確定診断とは、一般的に医療機関１３で行われているがん検査である。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ１は、確定診断結果を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ６１３）。
その後、保険会社サーバ２、検査センタ１４、情報提供サーバ１等が、本人判定処理を行う（Ｓ６１４）。本人判定処理は後記する。なお、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
そして、保険会社１２のスタッフは、確定診断結果及び本人判定処理の結果を基に保険の支払査定（請求前審査）を行う（Ｓ６１５）。
（治療中処理）
図９は、がん治療が行われている途中で行われる処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１が、被検者１５の抽出を行い（Ｓ７０１）、抽出した被検者１５の情報（被検者情報）を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ７０２）。抽出基準は、前回のがん検査から設定された検査期間を経過している被検者１５である。
そして、保険会社サーバ２は、抽出された被検者１５の端末３へがん検査案内を送信することで、被検者１５にがん検査の案内をする（Ｓ７０３）。
図９は、がん治療が行われている途中で行われる処理の流れを示す図である。
まず、情報提供サーバ１が、被検者１５の抽出を行い（Ｓ７０１）、抽出した被検者１５の情報（被検者情報）を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ７０２）。抽出基準は、前回のがん検査から設定された検査期間を経過している被検者１５である。
そして、保険会社サーバ２は、抽出された被検者１５の端末３へがん検査案内を送信することで、被検者１５にがん検査の案内をする（Ｓ７０３）。
がん検査案内を受信した端末３をみた被検者１５は尿検体を検査センタ１４へ送付する（Ｓ７０４）。
被検者１５から尿検体を受け付けた検査センタ１４は、全がん検査を行い（Ｓ７０５）、検査センタサーバ６が全がん検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ７０６）。
そして、情報提供サーバ１は、検査センタサーバ６から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う（Ｓ７０７）。全がんリスク評価処理は後記する。
全がん検査の結果、陰性であればステップＳ７０８へ処理が進み、陽性であればステップＳ７２１へ処理が進む。
そして、情報提供サーバ１は、検査センタサーバ６から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う（Ｓ７０７）。全がんリスク評価処理は後記する。
全がん検査の結果、陰性であればステップＳ７０８へ処理が進み、陽性であればステップＳ７２１へ処理が進む。
全がんリスク評価の結果、陰性と判定された場合、情報提供サーバ１は、全がんリスク評価結果（陰性）を医療機関サーバ４と、保険会社サーバ２とへ送信する（Ｓ７０８）。
そして、保険会社サーバ２は、受信した全がんリスク評価結果（陰性）を端末３へ送信する（Ｓ７０９）。
そして、保険会社サーバ２は、受信した全がんリスク評価結果（陰性）を端末３へ送信する（Ｓ７０９）。
一方、全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ１は、検査センタ１４にがん種別検査の指示を送信する（Ｓ７２１）。
がん種別検査を指示された検査センタ１４は、がん種別検査を行い（Ｓ７２２）、がん種別検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ７２３）。
情報提供サーバ１は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う（Ｓ７２４）。がん種別リスク評価処理は後記する。
がん種別検査を指示された検査センタ１４は、がん種別検査を行い（Ｓ７２２）、がん種別検査結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ７２３）。
情報提供サーバ１は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う（Ｓ７２４）。がん種別リスク評価処理は後記する。
その後、情報提供サーバ１は、がん種別リスク評価結果を医療機関サーバ４と、保険会社サーバ２とへ送信する（Ｓ７２５）。
そして、保険会社サーバ２は、受信したがん種別リスク評価結果を端末３へ送信する（Ｓ７２６）。
そして、保険会社サーバ２は、受信したがん種別リスク評価結果を端末３へ送信する（Ｓ７２６）。
また、がん種別リスク評価結果を受け付けた医療機関１３は、確定診断を行い（Ｓ７３１）、医療機関サーバ４が、確定診断結果を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ７３２）。確定診断とは、医療機関１３で一般的に行われているがん検査である。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ１は、確定診断結果を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ７３３）。
その後、保険会社サーバ２、検査センタ１４、情報提供サーバ１等が、本人判定処理を行う（Ｓ７３４）。本人判定処理は後記する。前記したように、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
確定診断結果を受信した情報提供サーバ１は、確定診断結果を保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ７３３）。
その後、保険会社サーバ２、検査センタ１４、情報提供サーバ１等が、本人判定処理を行う（Ｓ７３４）。本人判定処理は後記する。前記したように、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
（標準検査間隔更新処理）
図１０は、本実施形態に係る標準検査間隔更新処理の流れを示す図である。
情報提供サーバ１は、所定期間（例えば、年に一回）毎に、標準検査間隔の更新を行う（Ｓ８０１）。標準検査間隔とは、がんのリスクがない人が行う定期検査の間隔である。
このとき、情報提供会社１１は、医療機関１３で行われた確定診断結果を基に、標準検査間隔の更新を行う。標準検査間隔の更新については後記する。
図１０は、本実施形態に係る標準検査間隔更新処理の流れを示す図である。
情報提供サーバ１は、所定期間（例えば、年に一回）毎に、標準検査間隔の更新を行う（Ｓ８０１）。標準検査間隔とは、がんのリスクがない人が行う定期検査の間隔である。
このとき、情報提供会社１１は、医療機関１３で行われた確定診断結果を基に、標準検査間隔の更新を行う。標準検査間隔の更新については後記する。
＜詳細な処理手順＞
（通知先・本人確認情報登録処理）
図１１は、本実施形態に係る通知先・本人確認情報登録処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ２０３に相当する処理である。
まず、保険会社サーバ２は、通知先設定画面２０１を介して通知先情報を受け付け（Ｓ９０１）、尿検体の本人確認情報を受け付ける（Ｓ９０２）。通知先設定画面２０１については後記する。本人確認情報は、例えば、保険会社１２で尿検体が採取された場合、スタッフが本人確認情報を入力することで、受付が行われる。従って、被検者１５が個人的に尿検体を送付した場合等では、ステップＳ９０２の処理は省略されることとなる。
その後、保険会社サーバ２は、通知先情報を通知先情報ＤＢ２２に格納し、本人確認情報を本人確認情報ＤＢ２３に格納する（Ｓ９０３）。
（通知先・本人確認情報登録処理）
図１１は、本実施形態に係る通知先・本人確認情報登録処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ２０３に相当する処理である。
まず、保険会社サーバ２は、通知先設定画面２０１を介して通知先情報を受け付け（Ｓ９０１）、尿検体の本人確認情報を受け付ける（Ｓ９０２）。通知先設定画面２０１については後記する。本人確認情報は、例えば、保険会社１２で尿検体が採取された場合、スタッフが本人確認情報を入力することで、受付が行われる。従って、被検者１５が個人的に尿検体を送付した場合等では、ステップＳ９０２の処理は省略されることとなる。
その後、保険会社サーバ２は、通知先情報を通知先情報ＤＢ２２に格納し、本人確認情報を本人確認情報ＤＢ２３に格納する（Ｓ９０３）。
図１２は、本実施形態に係る通知先設定画面の例を示す図である。
通知先設定画面２０１は、保険会社１２の端末等で表示され、保険会社１２のスタッフが入力設定する画面である。
通知先設定領域２１１には、通知を受ける人の氏名、続柄、結果通知手段を入力する項目がある。図１２の例では、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏が通知を受ける人として格納される。すなわち、がん検査の結果は、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏に通知される。
また、「山田太郎」氏には、メールと郵送によってがん検査の結果が通知され、「山田花子」氏には、メールと電話によって「山田太郎」氏のがん検査の結果が通知される。
通知先設定画面２０１は、保険会社１２の端末等で表示され、保険会社１２のスタッフが入力設定する画面である。
通知先設定領域２１１には、通知を受ける人の氏名、続柄、結果通知手段を入力する項目がある。図１２の例では、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏が通知を受ける人として格納される。すなわち、がん検査の結果は、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏に通知される。
また、「山田太郎」氏には、メールと郵送によってがん検査の結果が通知され、「山田花子」氏には、メールと電話によって「山田太郎」氏のがん検査の結果が通知される。
また、本人確認領域２２１には、保険会社１２で尿検体を採取し、スタッフがそれを確認した場合に、チェックが入る。
（全がんリスク評価処理）
図１３は、本実施形態に係る全がんリスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ２０９、図５のステップＳ３０７、図９のステップＳ７０７に相当する処理である。
まず、全がん処理部１１３は、検査センタ１４から全がん検査結果を受信する（Ｓ１００１）。全がん処理部１１３は、受信した全がん検査結果をがん検査結果ＤＢ１２２に格納する。
そして、全がん処理部１１３は、がん検査結果ＤＢ１２２と、がんリスク評価モデル１３１とを基に、全がんリスク評価値ｒ（保険のリスクに関する情報）を算出する（Ｓ１００２）。全がんリスク評価値ｒの算出方法については、後記する。
図１３は、本実施形態に係る全がんリスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ２０９、図５のステップＳ３０７、図９のステップＳ７０７に相当する処理である。
まず、全がん処理部１１３は、検査センタ１４から全がん検査結果を受信する（Ｓ１００１）。全がん処理部１１３は、受信した全がん検査結果をがん検査結果ＤＢ１２２に格納する。
そして、全がん処理部１１３は、がん検査結果ＤＢ１２２と、がんリスク評価モデル１３１とを基に、全がんリスク評価値ｒ（保険のリスクに関する情報）を算出する（Ｓ１００２）。全がんリスク評価値ｒの算出方法については、後記する。
そして、全がん処理部１１３は、算出された全がんリスク評価値ｒと各閾値α，β（α＜β）とを比較する（Ｓ１０１１）。
ステップＳ１０１１の結果、β≦ｒである場合（Ｓ１０１１→β≦ｒ）、全がん処理部１１３は、全がんリスク評価（保険のリスクに関する情報）として「陽性：疑いあり」と判定し（Ｓ１０１２）、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップＳ１０１１の結果、β≦ｒである場合（Ｓ１０１１→β≦ｒ）、全がん処理部１１３は、全がんリスク評価（保険のリスクに関する情報）として「陽性：疑いあり」と判定し（Ｓ１０１２）、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップＳ１０１１の結果、ｒ≦αである場合（Ｓ１０１１→ｒ≦α）、全がん処理部１１３は、全がんリスク評価として「陰性：疑いなし」と判定し（Ｓ１０１３）、ステップＳ１０２１へ処理を進める。
ステップＳ１０１１の結果、α＜ｒ＜βである場合（Ｓ１０１１→α＜ｒ＜β）、全がん処理部１１３は、全がんリスク評価として「陰性：経過観察」と判定し（Ｓ１０１４）、ステップＳ１０２１へ処理を進める。
ステップＳ１０１１の結果、α＜ｒ＜βである場合（Ｓ１０１１→α＜ｒ＜β）、全がん処理部１１３は、全がんリスク評価として「陰性：経過観察」と判定し（Ｓ１０１４）、ステップＳ１０２１へ処理を進める。
ステップＳ１０２１において全がん処理部１１３は、前回の全がんリスク評価値ｒ０と、今回の全がんリスク評価値ｒ１とを比較する。
ステップＳ１０２１の結果、ｒ０＞ｒ１の場合（Ｓ１０２１→ｒ０＞ｒ１）、全がん処理部１１３は、改善傾向にあると判定し（Ｓ１０２２）、検査間隔を標準検査間隔（図２６参照）に設定する（Ｓ１０２３）。その後、全がん処理部１１３は、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップＳ１０２１の結果、ｒ０＞ｒ１の場合（Ｓ１０２１→ｒ０＞ｒ１）、全がん処理部１１３は、改善傾向にあると判定し（Ｓ１０２２）、検査間隔を標準検査間隔（図２６参照）に設定する（Ｓ１０２３）。その後、全がん処理部１１３は、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップＳ１０２１の結果、ｒ０＝ｒ１の場合（Ｓ１０２１→ｒ０＝ｒ１）、全がん処理部１１３は、変化なしと判定し（Ｓ１０２４）、検査間隔をこれまでと同じ検査間隔に設定する（Ｓ１０２５）。その後、全がん処理部１１３は、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップ１０２１の結果、ｒ０＜ｒ１の場合（Ｓ１０２１→ｒ０＜ｒ１）、全がん処理部１１３は、悪化傾向にあると判定し（Ｓ１０２６）、検査間隔をこれまでより短い検査間隔に設定する（Ｓ１０２７）。その後、全がん処理部１１３は、ステップＳ１０３１へ処理を進める。
ステップＳ１０３１において、全がん処理部１１３は、がんリスク評価結果ＤＢ１２３を更新し、その後、全がん処理部１１３は被検者情報ＤＢ１２１を更新する（Ｓ１０３２）。なお、ステップＳ１０３２において、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄も更新される。
（がん種別リスク評価処理）
図１４は、本実施形態に係るがん種別リスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６０４、図９のステップＳ７２４に相当する処理である。
まず、がん種別処理部１１４は、検査センタサーバ６からがん種別検査結果を受信する（Ｓ１１０１）。がん種別処理部１１４は、受信したがん種別検査結果をがん検査結果ＤＢ１２２に格納する。
次に、がん種別処理部１１４は、リスク評価を行うがん種を選択する（Ｓ１１０２）。ここでは、まだ、リスク評価が行われていないがん種が選択される。
そして、がん種別処理部１１４は、がん検査結果ＤＢ１２２と、がんリスク評価モデル１３１とを基に、リスク評価対象となっているがん種のがん種別リスク評価値ｒ（保険のリスクに関する情報）を算出する（Ｓ１１０３）。がん種別リスク評価値ｒの算出方法は、図１５〜図１７で後記する。
図１４は、本実施形態に係るがん種別リスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６０４、図９のステップＳ７２４に相当する処理である。
まず、がん種別処理部１１４は、検査センタサーバ６からがん種別検査結果を受信する（Ｓ１１０１）。がん種別処理部１１４は、受信したがん種別検査結果をがん検査結果ＤＢ１２２に格納する。
次に、がん種別処理部１１４は、リスク評価を行うがん種を選択する（Ｓ１１０２）。ここでは、まだ、リスク評価が行われていないがん種が選択される。
そして、がん種別処理部１１４は、がん検査結果ＤＢ１２２と、がんリスク評価モデル１３１とを基に、リスク評価対象となっているがん種のがん種別リスク評価値ｒ（保険のリスクに関する情報）を算出する（Ｓ１１０３）。がん種別リスク評価値ｒの算出方法は、図１５〜図１７で後記する。
そして、がん種別処理部１１４は、算出されたがん種別リスク評価値ｒと各閾値α，β（α＜β）とを比較する（Ｓ１１１１）。
ステップＳ１１１１の結果、β≦ｒである場合（Ｓ１１１１→β≦ｒ）、がん種別処理部１１４は、がん種別リスク評価（保険のリスクに関する情報）として「陽性：疑いあり」と判定し（Ｓ１１１２）、ステップＳ１１２１へ処理を進める。
ステップＳ１１１１の結果、β≦ｒである場合（Ｓ１１１１→β≦ｒ）、がん種別処理部１１４は、がん種別リスク評価（保険のリスクに関する情報）として「陽性：疑いあり」と判定し（Ｓ１１１２）、ステップＳ１１２１へ処理を進める。
ステップＳ１１１１の結果、ｒ≦αである場合（Ｓ１１１１→ｒ≦α）、がん種別処理部１１４は、がん種別リスク評価として「陰性：疑いなし」と判定し（Ｓ１１１３）、ステップＳ１１２１へ処理を進める。
ステップＳ１１１１の結果、α＜ｒ＜βである場合（Ｓ１１１１→α＜ｒ＜β）、がん種別処理部１１４は、がん種別リスク評価として「陰性：経過観察」と判定し（Ｓ１１１４）、ステップＳ１１２１へ処理を進める。
ステップＳ１１１１の結果、α＜ｒ＜βである場合（Ｓ１１１１→α＜ｒ＜β）、がん種別処理部１１４は、がん種別リスク評価として「陰性：経過観察」と判定し（Ｓ１１１４）、ステップＳ１１２１へ処理を進める。
ステップＳ１１２１において、がん種別処理部１１４は、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了したか否かを判定する。
ステップＳ１１２１の結果、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了していない場合（Ｓ１１２１→Ｎｏ）、がん種別処理部１１４は、ステップＳ１１０２へ処理を戻す。
ステップＳ１１２１の結果、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了していない場合（Ｓ１１２１→Ｎｏ）、がん種別処理部１１４は、ステップＳ１１０２へ処理を戻す。
ステップＳ１１２１において、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了している場合（Ｓ１１２１→Ｙｅｓ）、がん種別処理部１１４は、がんリスク評価結果ＤＢ１２３を更新し（Ｓ１１３１）、被検者情報ＤＢ１２１を更新する（Ｓ１１３２）。なお、ステップＳ１１３２において、被検者情報ＤＢ１２１の検査ステータスの欄も更新される。
［がんリスク評価モデル］
ここで、がんリスク評価モデルについて説明する。
（反応数に基づくがんリスク評価モデル）
線虫３０１は、がん患者の尿に対して誘引行動を示し、健常者の尿に対して忌避行動を示す。
図１５は、反応数に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１５（ａ）に示す例では、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数が計数される。
尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数は、以下のように定義される。
すなわち、走性領域の中心（線虫３０１の滴下場所）で、図面縦方向に尿検体側と、尿検体とは反対側の２つの領域を定義する。そして、尿検体側の領域にいる線虫３０１の数が尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数となる。また、尿検体とは反対側の領域にいる線虫３０１の数が尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数となる。検査センタサーバ６からは、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、このような線虫３０１の数が送信される。
ここで、がんリスク評価モデルについて説明する。
（反応数に基づくがんリスク評価モデル）
線虫３０１は、がん患者の尿に対して誘引行動を示し、健常者の尿に対して忌避行動を示す。
図１５は、反応数に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１５（ａ）に示す例では、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数が計数される。
尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数は、以下のように定義される。
すなわち、走性領域の中心（線虫３０１の滴下場所）で、図面縦方向に尿検体側と、尿検体とは反対側の２つの領域を定義する。そして、尿検体側の領域にいる線虫３０１の数が尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数となる。また、尿検体とは反対側の領域にいる線虫３０１の数が尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の数となる。検査センタサーバ６からは、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、このような線虫３０１の数が送信される。
そして、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は、図１３のステップＳ１００２や、図１４のステップＳ１１０３において、以下の式（１）により反応数に基づく走性解析値（線虫３０１の誘引行動又は忌避行動の度合い）を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫３０１の数を忌避反応数と称する。
走性解析値＝（誘引反応数−忌避反応数）／全線虫数 ・・・ （１）
なお、ここでは、全がん処理部１１３や、がん種別処理部１１４が走性解析値を算出するとしているが、検査センタサーバ６が走性解析値を算出し、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、検査センタサーバ６が走性解析値を情報提供サーバ１へ送信してもよい。以下の、図１６や、図１７における手法でも同様である。
次に、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は、図１５（ｂ）に示すような、がんリスク曲線を用いてリスク評価値を算出する。
がんリスク曲線は、横軸が式（１）で算出される走性解析値となっており、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は、算出された走性解析値に対応するリスク評価値を算出する。なお、リスク評価値は、全がん処理部１１３が算出すれば全がんリスク評価値となり、がん種別処理部１１４が算出すればがん種別リスク評価値となる。
次に、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は、図１５（ｂ）に示すような、がんリスク曲線を用いてリスク評価値を算出する。
がんリスク曲線は、横軸が式（１）で算出される走性解析値となっており、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は、算出された走性解析値に対応するリスク評価値を算出する。なお、リスク評価値は、全がん処理部１１３が算出すれば全がんリスク評価値となり、がん種別処理部１１４が算出すればがん種別リスク評価値となる。
また、図１５（ｂ）に示すように、がんリスク評価値を２つの閾値α，βを設けられている。すなわち、リスク評価値をｒとすると、ｒ≦αであれば、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は「陰性・疑いなし」と判定する。また、α＜ｒ＜βであれば、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は「陰性・経過観察」と判定する。さらに、β≦ｒであれば、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は陽性・疑いありと判定する。
（反応速度に基づくがんリスク評価モデル）
図１６は、反応速度に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１６（ａ）に示す例では、図１５（ａ）と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、線虫３０１の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離が線虫３０１毎に計測される。
そして、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離を線虫３０１毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の平均移動速度が算出される。
同様に、尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離を線虫３０１毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の平均移動速度が算出される。
図１６は、反応速度に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１６（ａ）に示す例では、図１５（ａ）と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、線虫３０１の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離が線虫３０１毎に計測される。
そして、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離を線虫３０１毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の平均移動速度が算出される。
同様に、尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離を線虫３０１毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の平均移動速度が算出される。
そして、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は以下の式（２）により反応速度に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の平均移動速度を誘引反応速度と称し、忌避行動を示した線虫３０１の平均移動速度を忌避反応速度と称する。
走性解析値＝誘引反応速度−忌避反応速度 ・・・ （２）
なお、反応速度に基づくリスク評価値の算出方法を図１６（ｂ）に示すが、横軸が式（２）に基づく走性解析値（ｍｍ／ｓｅｃ）であること以外は、図１５（ｂ）と同様であるので、ここでの説明を省略する。
（反応分布に基づくがんリスク評価モデル）
図１７は、反応分布に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）は計数結果を示す図であり、（ｃ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１７（ａ）に示す例では、図１５（ａ）と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、線虫３０１の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離が線虫３０１毎に計測される。
このとき、例えば、走性領域の中心（線虫３０１が滴下された箇所）から同心円の区分領域５０１〜５０３を設定し、区分領域５０１〜５０３毎に、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び忌避行動を示した線虫３０１の数が計数される。
図１７は、反応分布に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、（ａ）は走性領域を示す図であり、（ｂ）は計数結果を示す図であり、（ｃ）はがんリスク評価モデルを示す図である。
図１７（ａ）に示す例では、図１５（ａ）と同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫３０１が滴下される。
そして、線虫３０１の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫３０１の移動距離が線虫３０１毎に計測される。
このとき、例えば、走性領域の中心（線虫３０１が滴下された箇所）から同心円の区分領域５０１〜５０３を設定し、区分領域５０１〜５０３毎に、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数及び忌避行動を示した線虫３０１の数が計数される。
図１７（ｂ）に計数結果を示す。
図１７（ｂ）に示すように、区分領域５０１〜５０３毎に誘引行動を示した線虫３０１の数及び忌避行動を示した線虫３０１の数が計数されている。ちなみに、図１７（ｂ）において、縦軸上方が誘引行動を示した線虫３０１の数であり、縦軸下方が忌避行動を示した線虫３０１の数となる。
図１７（ｂ）に示すように、区分領域５０１〜５０３毎に誘引行動を示した線虫３０１の数及び忌避行動を示した線虫３０１の数が計数されている。ちなみに、図１７（ｂ）において、縦軸上方が誘引行動を示した線虫３０１の数であり、縦軸下方が忌避行動を示した線虫３０１の数となる。
そして、全がん処理部１１３及びがん種別処理部１１４は以下の式（３）により反応分布に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫３０１の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫３０１の数を忌避反応数と称する。
走性解析値＝（Σ（距離×誘引反応数）−Σ（距離×忌避反応数））／全線虫数 ・・・ （３）
ここで、距離は、各区分領域の中心値である。例えば、図１７（ｂ）を参照すると、区分領域５０１に該当する距離は１．０ｍｍであり、区分領域５０２に該当する距離は２．０ｍｍである。
また、Σは、区分領域毎に足し合わせることを意味している。例えば、Σ（距離×誘引反応数）は、区分領域５０１での（距離×誘引反応数）＋区分領域５０２での（距離×誘引反応数）＋区分領域５０３での（距離×誘引反応数）を意味している。
なお、ここでは、計算を簡単にするため、図１７（ａ）に示すように、区分領域５０１〜５０３に分けて、各区分領域５０１〜５０３毎に線虫数を計数したが、式（３）の距離を各々の線虫３０１の移動距離として、一匹ずつの移動距離を式（３）に代入してもよい。
また、Σは、区分領域毎に足し合わせることを意味している。例えば、Σ（距離×誘引反応数）は、区分領域５０１での（距離×誘引反応数）＋区分領域５０２での（距離×誘引反応数）＋区分領域５０３での（距離×誘引反応数）を意味している。
なお、ここでは、計算を簡単にするため、図１７（ａ）に示すように、区分領域５０１〜５０３に分けて、各区分領域５０１〜５０３毎に線虫数を計数したが、式（３）の距離を各々の線虫３０１の移動距離として、一匹ずつの移動距離を式（３）に代入してもよい。
なお、反応分布に基づくリスク評価値の算出方法を図１７（ｃ）に示すが、横軸が式（３）に基づく走性解析値（ｍｍ）であること以外は、図１５（ｂ）と同様であるので、ここでの説明を省略する。
なお、本実施形態では、がんリスクを、ｒ≦α、α＜ｒ＜β、β≦ｒの３段階で評価しているが、これ以外でもよい。
（医療機関マッチング処理）
図１８は、本実施形態に係る医療機関マッチング処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６０５に相当する処理である。
医療機関マッチングサーバ５は、情報提供会社１１から医療機関マッチング依頼を受け付ける（Ｓ１２０１）。
そして、医療機関マッチングサーバ５は、情報提供サーバ１から被検者情報を受け付ける（Ｓ１２０２）。このとき、医療機関マッチングサーバ５が受け付ける被検者情報は、後記する被検者情報ＤＢ１２１のレコードである。
さらに、医療機関マッチングサーバ５は、情報提供サーバ１から被検者のがん種別リスク評価結果を受け付ける（Ｓ１２０３）。
次に、医療機関マッチングサーバ５は医療機関１３の抽出を行う（Ｓ１２０４）。ステップＳ１２０４において、医療機関マッチングサーバ５は以下の処理を行う。
図１８は、本実施形態に係る医療機関マッチング処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６０５に相当する処理である。
医療機関マッチングサーバ５は、情報提供会社１１から医療機関マッチング依頼を受け付ける（Ｓ１２０１）。
そして、医療機関マッチングサーバ５は、情報提供サーバ１から被検者情報を受け付ける（Ｓ１２０２）。このとき、医療機関マッチングサーバ５が受け付ける被検者情報は、後記する被検者情報ＤＢ１２１のレコードである。
さらに、医療機関マッチングサーバ５は、情報提供サーバ１から被検者のがん種別リスク評価結果を受け付ける（Ｓ１２０３）。
次に、医療機関マッチングサーバ５は医療機関１３の抽出を行う（Ｓ１２０４）。ステップＳ１２０４において、医療機関マッチングサーバ５は以下の処理を行う。
（１）まず、医療機関マッチングサーバ５は、被検者情報から被検者１５が居住している地域を抽出する。
（２）次に、医療機関マッチングサーバ５は、がん種別リスク評価結果の情報から被検者１５のがん種を抽出する。
（３）次に、医療機関マッチングサーバ５は、抽出した地域と、がん種をキーとして、医療機関ＤＢ５１を検索し、医療機関１３を抽出する。
（２）次に、医療機関マッチングサーバ５は、がん種別リスク評価結果の情報から被検者１５のがん種を抽出する。
（３）次に、医療機関マッチングサーバ５は、抽出した地域と、がん種をキーとして、医療機関ＤＢ５１を検索し、医療機関１３を抽出する。
医療機関１３の抽出をすると、医療機関マッチングサーバ５は、被検者１５の被検者ＩＤとともに抽出した医療機関１３に関する情報（マッチング結果）を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ１２１１）。
そして、被検者ＩＤと、医療機関１３に関する情報（マッチング結果）とを受信した情報提供サーバ１は、医療機関１３に関する情報と、被検者ＩＤと、被検者１５のがん種別評価リスク値に関する情報とを保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ１２１２）。
そして、被検者ＩＤと、医療機関１３に関する情報（マッチング結果）とを受信した情報提供サーバ１は、医療機関１３に関する情報と、被検者ＩＤと、被検者１５のがん種別評価リスク値に関する情報とを保険会社サーバ２へ送信する（Ｓ１２１２）。
保険会社サーバ２は、送信された医療機関１３に関する情報と、とを基に、結果案内を生成する（Ｓ１２２１）。結果案内については後記する。
次に、保険会社サーバ２は、通知先情報ＤＢ２２を参照し、通知先に被検者１５本人が含まれているか否かを判定する（Ｓ１２２２）。
ステップＳ１２２２の結果、通知先に被検者１５本人が含まれている場合（Ｓ１２２２→Ｙｅｓ）、保険会社サーバ２は、通知先の端末３へ結果案内を送信する（Ｓ１２２３）。その後、保険会社サーバ２は情報提供サーバ１へ結果案内を送信した旨を通知する。
ステップＳ１２２２の結果、通知先に被検者１５本人が含まれていない場合（Ｓ１２２２→Ｎｏ）、通知先（本人以外）の端末３に結果案内を送信する（Ｓ１２２４）。
結果案内を受け付けた受付人は、被検者１５本人に結果案内の内容を告知した後、保険会社サーバ２に結果案内の内容を告知した旨の情報を送信する。
受付人から結果案内の内容を告知した旨の情報を受信した保険会社サーバ２は、結果案内の内容の告知済みの情報を受け付ける（Ｓ１２２５）。このようにすることで、被検者１５本人に結果案内を行うことができ、保険会社１２のスタッフは、通知先に被検者１５本人が含まれていない場合でも、被検者１５本人に結果案内の内容が伝わったことを確認することができる。
次に、保険会社サーバ２は、通知先情報ＤＢ２２を参照し、通知先に被検者１５本人が含まれているか否かを判定する（Ｓ１２２２）。
ステップＳ１２２２の結果、通知先に被検者１５本人が含まれている場合（Ｓ１２２２→Ｙｅｓ）、保険会社サーバ２は、通知先の端末３へ結果案内を送信する（Ｓ１２２３）。その後、保険会社サーバ２は情報提供サーバ１へ結果案内を送信した旨を通知する。
ステップＳ１２２２の結果、通知先に被検者１５本人が含まれていない場合（Ｓ１２２２→Ｎｏ）、通知先（本人以外）の端末３に結果案内を送信する（Ｓ１２２４）。
結果案内を受け付けた受付人は、被検者１５本人に結果案内の内容を告知した後、保険会社サーバ２に結果案内の内容を告知した旨の情報を送信する。
受付人から結果案内の内容を告知した旨の情報を受信した保険会社サーバ２は、結果案内の内容の告知済みの情報を受け付ける（Ｓ１２２５）。このようにすることで、被検者１５本人に結果案内を行うことができ、保険会社１２のスタッフは、通知先に被検者１５本人が含まれていない場合でも、被検者１５本人に結果案内の内容が伝わったことを確認することができる。
（本人判定処理）
図１９は、本実施形態に係る本人判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６１４、図９のステップＳ７３４に相当する処理である。なお、図１９の処理において、一部、情報提供会社１１の処理が含まれる。
まず、医療機関サーバ４は、被検者ＩＤとともに、被検者１５の確定診断結果を情報提供サーバ１へ送信する。確定診断結果には、がん進行度に関する情報が含まれている。この処理は、図６のステップＳ６１２や、図９のステップＳ７３２に相当する処理である。
情報提供サーバ１の本人判定処理部１１５は確定診断結果を受信すると、受信したがん進行度Ｓと、平均発見進行度Ｓａｖeとを比較し、Ｓａｖe≧Ｓであるか否かを判定する（Ｓ１３０１）。平均発見進行度とは、これまでの確定診断情報に基づいて統計的に得られる、確定診断時のがんの平均的な進行度である。これまでの確定診断情報は、情報提供サーバ１の確定診断結果ＤＢ１２４に保持されている情報である。
ステップＳ１３０１の結果、Ｓａｖe≧Ｓである場合（Ｓ１３０１→Ｙｅｓ）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３１１へ処理を進める。
ステップＳ１３０１の結果、Ｓａｖe＜Ｓである場合（Ｓ１３０１→Ｎｏ）、平均発見進行度より、被検者１５の進行度が進んでいることから、なりすまし等の疑いが高いため、本人判定処理部１１５は、保険会社サーバ２へ尿検体の本人判定を推奨する旨を送信する（Ｓ１３０２）。なお、Ｓａｖｅ≧Ｓの場合でも、ステップＳ１３０２の処理が行われてもよい。
尿検体の本人判定を推奨する旨を受け付けた保険会社１２のスタッフは、尿検体の本人判定を依頼するか否かを決定し、保険会社サーバ２を介して決定内容を送信する。
図１９は、本実施形態に係る本人判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８のステップＳ６１４、図９のステップＳ７３４に相当する処理である。なお、図１９の処理において、一部、情報提供会社１１の処理が含まれる。
まず、医療機関サーバ４は、被検者ＩＤとともに、被検者１５の確定診断結果を情報提供サーバ１へ送信する。確定診断結果には、がん進行度に関する情報が含まれている。この処理は、図６のステップＳ６１２や、図９のステップＳ７３２に相当する処理である。
情報提供サーバ１の本人判定処理部１１５は確定診断結果を受信すると、受信したがん進行度Ｓと、平均発見進行度Ｓａｖeとを比較し、Ｓａｖe≧Ｓであるか否かを判定する（Ｓ１３０１）。平均発見進行度とは、これまでの確定診断情報に基づいて統計的に得られる、確定診断時のがんの平均的な進行度である。これまでの確定診断情報は、情報提供サーバ１の確定診断結果ＤＢ１２４に保持されている情報である。
ステップＳ１３０１の結果、Ｓａｖe≧Ｓである場合（Ｓ１３０１→Ｙｅｓ）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３１１へ処理を進める。
ステップＳ１３０１の結果、Ｓａｖe＜Ｓである場合（Ｓ１３０１→Ｎｏ）、平均発見進行度より、被検者１５の進行度が進んでいることから、なりすまし等の疑いが高いため、本人判定処理部１１５は、保険会社サーバ２へ尿検体の本人判定を推奨する旨を送信する（Ｓ１３０２）。なお、Ｓａｖｅ≧Ｓの場合でも、ステップＳ１３０２の処理が行われてもよい。
尿検体の本人判定を推奨する旨を受け付けた保険会社１２のスタッフは、尿検体の本人判定を依頼するか否かを決定し、保険会社サーバ２を介して決定内容を送信する。
情報提供サーバ１が、保険会社サーバ２から決定内容を受信すると（Ｓ１３０３）、本人判定処理部１１５は、ステップＳ１３１１へ処理をすすめる。
ステップＳ１３１１において、本人判定処理部１１５は、保険会社１２から尿検体の本人判定の依頼があったか否かを判定する（Ｓ１３１１）。ここで、ステップＳ１３０１において「Ｙｅｓ」が判定されても、ステップＳ１３１１の処理を行う理由は以下の通りである。
すなわち、ステップＳ１３０１で「Ｙｅｓ」が判定された場合、被検者１５の進行度が平均よりも進んでいないので、なりすましの可能性は低いのであるが、保険会社１２が念のため本人判定をしてほしいと依頼する可能性があるためである。
ステップＳ１３１１において、本人判定処理部１１５は、保険会社１２から尿検体の本人判定の依頼があったか否かを判定する（Ｓ１３１１）。ここで、ステップＳ１３０１において「Ｙｅｓ」が判定されても、ステップＳ１３１１の処理を行う理由は以下の通りである。
すなわち、ステップＳ１３０１で「Ｙｅｓ」が判定された場合、被検者１５の進行度が平均よりも進んでいないので、なりすましの可能性は低いのであるが、保険会社１２が念のため本人判定をしてほしいと依頼する可能性があるためである。
ステップＳ１３１１の結果、尿検体の本人判定の依頼がない場合（Ｓ１３１１→Ｎｏ）、本人判定処理部１１５は、処理を終了する。
ステップＳ１３１１の結果、尿検体の本人判定の依頼がある場合（Ｓ１３１１→Ｙｅｓ）、本人判定処理部１１５は、ステップＳ１３１２へ処理を進める。
ステップＳ１３１１の結果、尿検体の本人判定の依頼がある場合（Ｓ１３１１→Ｙｅｓ）、本人判定処理部１１５は、ステップＳ１３１２へ処理を進める。
ステップＳ１３１２において、本人判定処理部１１５は、被検者情報ＤＢ１２１を検索して、被検者１５の本人確認フラグ（図２１参照）があるか否かを判定する。
ステップＳ１３１２の結果、被検者１５の本人確認フラグがある場合（Ｓ１３１２→あり）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３２１へ処理を進める。本人確認フラグがある場合とは、保険会社１２で尿検体が採取され、保険会社１２のスタッフによって尿検体が本人のものであることが確認されている場合である。
ステップＳ１３１２の結果、被検者１５の本人確認フラグがない場合（Ｓ１３１２→なし）、本人判定処理部１１５は、医療機関サーバ４へ本人確認済み尿検体の送付を依頼する。本人確認済み尿検体とは、例えば、保険会社１２で採取された尿検体や、確定診断時に採取された尿検体である。確定診断には、本人が医療機関１３に出向いて行う必要があるので、確定診断時に採取された尿検体は、医療機関１３によって本人のものであることが確かめられている。
そして、医療機関１３が送付した本人確認済み尿検体を情報提供会社１１が受け付けると（Ｓ１３１３）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３２１へ処理を進める。
ステップＳ１３１２の結果、被検者１５の本人確認フラグがある場合（Ｓ１３１２→あり）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３２１へ処理を進める。本人確認フラグがある場合とは、保険会社１２で尿検体が採取され、保険会社１２のスタッフによって尿検体が本人のものであることが確認されている場合である。
ステップＳ１３１２の結果、被検者１５の本人確認フラグがない場合（Ｓ１３１２→なし）、本人判定処理部１１５は、医療機関サーバ４へ本人確認済み尿検体の送付を依頼する。本人確認済み尿検体とは、例えば、保険会社１２で採取された尿検体や、確定診断時に採取された尿検体である。確定診断には、本人が医療機関１３に出向いて行う必要があるので、確定診断時に採取された尿検体は、医療機関１３によって本人のものであることが確かめられている。
そして、医療機関１３が送付した本人確認済み尿検体を情報提供会社１１が受け付けると（Ｓ１３１３）、本人判定処理部１１５はステップＳ１３２１へ処理を進める。
ステップＳ１３２１において、情報提供会社１１は、ステップＳ１３１３で受け付けた本人確認済みの尿検体及び過去において被検者１５本人から送付された尿検体を検査センタ１４へ送付し、ＤＮＡ抽出を依頼する（Ｓ１３２１）。ここで、本人確認済み尿検体とは、保険会社１２で採取された尿検体もしくは確定診断時に採取された尿検体である。
そして、ＤＮＡ依頼を抽出された検査センタ１４は、本人確認済み尿検体及び過去において被検者１５本人から送付された尿検体のＤＮＡを抽出し、抽出したＤＮＡ情報を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ１３２２）。
そして、ＤＮＡ依頼を抽出された検査センタ１４は、本人確認済み尿検体及び過去において被検者１５本人から送付された尿検体のＤＮＡを抽出し、抽出したＤＮＡ情報を情報提供サーバ１へ送信する（Ｓ１３２２）。
ＤＮＡ情報を受信した情報提供サーバ１の本人判定処理部１１５は、尿検体の本人判定を行う（Ｓ１３３１）。すなわち、本人判定処理部１１５は、本人確認済み尿検体のＤＮＡと、過去において被検者１５本人から送付された尿検体のＤＮＡとが一致しているか否かを判定する。ステップＳ１３３１の結果は、被検者情報ＤＢ１２１の本人判定結果の欄（図２１参照）や、本人確認情報ＤＢ１２５等に格納される。
そして、本人判定処理部１１５は、保険会社サーバ２へステップＳ１３３１の結果（本人判定結果）を送信する（Ｓ１３３２）。尿検体が本人のものではない場合、保険会社１２は、図８のステップＳ６１５の支払査定において、被検者１５に保険金を支払わないといった判定を行うことができる。
そして、本人判定処理部１１５は、保険会社サーバ２へステップＳ１３３１の結果（本人判定結果）を送信する（Ｓ１３３２）。尿検体が本人のものではない場合、保険会社１２は、図８のステップＳ６１５の支払査定において、被検者１５に保険金を支払わないといった判定を行うことができる。
［検査結果画面］
図２０は、本実施形態に係るがん検査結果通知画面の例を示す図である。なお、図２０に示す画面は、端末３の表示画面に表示されるものである。
がん検査結果通知画面６０１は、がん検査結果表示領域６１０と、推奨医療機関表示領域６２０と、医療機関検索領域６３０とを有する。
図２０に示すように、がん検査結果表示領域６１０は、全がん検査の結果を示す領域６１１と、がん種別検査の結果を示す領域６１２と、被検者１５の情報を示す領域６１３とを有している。なお、全がん検査の結果を示す領域６１１と、がん種別検査の結果を示す領域６１２は、図１３のステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４や、図１４のＳ１１１２〜Ｓ１１１４における処理で判定された結果（がんリスク評価結果）が表示される。
図２０は、本実施形態に係るがん検査結果通知画面の例を示す図である。なお、図２０に示す画面は、端末３の表示画面に表示されるものである。
がん検査結果通知画面６０１は、がん検査結果表示領域６１０と、推奨医療機関表示領域６２０と、医療機関検索領域６３０とを有する。
図２０に示すように、がん検査結果表示領域６１０は、全がん検査の結果を示す領域６１１と、がん種別検査の結果を示す領域６１２と、被検者１５の情報を示す領域６１３とを有している。なお、全がん検査の結果を示す領域６１１と、がん種別検査の結果を示す領域６１２は、図１３のステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４や、図１４のＳ１１１２〜Ｓ１１１４における処理で判定された結果（がんリスク評価結果）が表示される。
また、推奨医療機関表示領域６２０には、図１８の医療機関マッチング処理の結果抽出された医療機関１３に関する情報が表示される。
そして、医療機関検索領域６３０は、被検者１５によって都合のよい医療機関１３が推奨医療機関表示領域６２０に表示されていない場合、条件を変えて図１８の医療機関マッチング処理を行うための表示である。入力装置１０５を介して医療機関検索領域６３０の検索ボタン６３１が選択入力されると、図示しない医療機関検索条件を入力する画面が表示される。被検者１５は、医療機関検索条件に、検索条件（希望する医療機関１３の最寄り駅等）に関する情報を入力すると、医療機関マッチングサーバ５が該検索条件を基に、図１８の医療機関マッチング処理を行い、新たに医療機関１３を抽出する。
そして、医療機関検索領域６３０は、被検者１５によって都合のよい医療機関１３が推奨医療機関表示領域６２０に表示されていない場合、条件を変えて図１８の医療機関マッチング処理を行うための表示である。入力装置１０５を介して医療機関検索領域６３０の検索ボタン６３１が選択入力されると、図示しない医療機関検索条件を入力する画面が表示される。被検者１５は、医療機関検索条件に、検索条件（希望する医療機関１３の最寄り駅等）に関する情報を入力すると、医療機関マッチングサーバ５が該検索条件を基に、図１８の医療機関マッチング処理を行い、新たに医療機関１３を抽出する。
［ＤＢ情報］
（被検者情報ＤＢ）
図２１は、本実施形態に係る被検者情報の構成例を示す図である。
被検者情報ＤＢ１２１は、被検者ＩＤ、契約保険会社、保険証券番号、被検者氏名、生年月日、性別、有効フラグ、契約年月日、満期年月日、地域、がん既往歴、がん有病、告知事項、検査間隔（最新）、前回検査年月日、次回検査年月日（予定）、検査ステータス、検査案内最終送信日、本人確認フラグ、本人確認済検査回目、本人判定実施年月日、本人判定結果、本人非該当検査番号の各欄を有している。
被検者ＩＤの欄には、当該保険に加入している被検者１５に対して一意に付与される識別番号が格納される。
契約保険会社の欄には、被検者１５が契約している保険会社１２が格納される。
保険証券番号の欄には、被検者１５に対して保険会社１２が付与する保険証券の番号であり、引受審査前であれば「−」が格納され、引受審査後であり契約中であれば、図４のステップＳ２１４で、その保険証券番号が格納される。
（被検者情報ＤＢ）
図２１は、本実施形態に係る被検者情報の構成例を示す図である。
被検者情報ＤＢ１２１は、被検者ＩＤ、契約保険会社、保険証券番号、被検者氏名、生年月日、性別、有効フラグ、契約年月日、満期年月日、地域、がん既往歴、がん有病、告知事項、検査間隔（最新）、前回検査年月日、次回検査年月日（予定）、検査ステータス、検査案内最終送信日、本人確認フラグ、本人確認済検査回目、本人判定実施年月日、本人判定結果、本人非該当検査番号の各欄を有している。
被検者ＩＤの欄には、当該保険に加入している被検者１５に対して一意に付与される識別番号が格納される。
契約保険会社の欄には、被検者１５が契約している保険会社１２が格納される。
保険証券番号の欄には、被検者１５に対して保険会社１２が付与する保険証券の番号であり、引受審査前であれば「−」が格納され、引受審査後であり契約中であれば、図４のステップＳ２１４で、その保険証券番号が格納される。
被検者氏名は、被検者１５の氏名であり、生年月日は被検者１５の生年月日であり、性別は被検者１５の性別である。
有効フラグの欄には、被検者１５の保険契約が有効状態であるか否かに関する情報が格納されており、例えば、有効状態であれば「１」が格納され、失効状態であれば「−」が格納される。
契約年月日は被検者１５における保険契約の契約年月日であり、満期年月日は被検者１５における保険契約の満期年月日である。
地域の欄には被検者１５が居住している地域が格納される。
がん既往歴は、被検者１５におけるがんの既往歴であり、がん有病は現在において被検者１５ががんを発病しているか否かに関する情報が格納される。
有効フラグの欄には、被検者１５の保険契約が有効状態であるか否かに関する情報が格納されており、例えば、有効状態であれば「１」が格納され、失効状態であれば「−」が格納される。
契約年月日は被検者１５における保険契約の契約年月日であり、満期年月日は被検者１５における保険契約の満期年月日である。
地域の欄には被検者１５が居住している地域が格納される。
がん既往歴は、被検者１５におけるがんの既往歴であり、がん有病は現在において被検者１５ががんを発病しているか否かに関する情報が格納される。
告知事項は、手術歴、通院歴、疾病歴、服用中の薬、障害有無の各欄を有している。
手術歴の欄には被検者１５における過去の手術歴が格納され、通院歴の欄には被検者１５における過去の通院歴が格納され、疾病歴の欄には被検者１５における過去の疾病歴が格納される。
また、服用中の薬の欄には被検者１５が、現在服用している薬に関する情報が格納されている。
障害の有無の欄には、被検者１５における障害の有無に関する情報が格納されている。
手術歴の欄には被検者１５における過去の手術歴が格納され、通院歴の欄には被検者１５における過去の通院歴が格納され、疾病歴の欄には被検者１５における過去の疾病歴が格納される。
また、服用中の薬の欄には被検者１５が、現在服用している薬に関する情報が格納されている。
障害の有無の欄には、被検者１５における障害の有無に関する情報が格納されている。
検査間隔（最新）の欄には、現在における被検者１５の検査間隔に関する情報が格納されている。検査間隔は、図１３のステップＳ１０２３，Ｓ１０２５，Ｓ１０２７の処理で更新される情報である。
前回検査年月日の欄には、前回における被検者１５の検査年月日に関する情報が格納されている。
次回検査年月日（予定）の欄には、検査間隔の欄に格納されている検査間隔に基づいて算出される次回の検査年月日に関する情報が格納されている。
前回検査年月日の欄には、前回における被検者１５の検査年月日に関する情報が格納されている。
次回検査年月日（予定）の欄には、検査間隔の欄に格納されている検査間隔に基づいて算出される次回の検査年月日に関する情報が格納されている。
検査ステータスの欄には、現在におけるがん検査の進捗状況（ステータス）に関する情報（尿検体待ち、リスク評価中、リスク評価完了等）が格納される。
検査案内最終送信日の欄には、図５のステップＳ３０２で、被検者１５にがん検査案内を送るための被検者１５の抽出処理の結果が送信された日にちが格納される。
検査案内最終送信日の欄には、図５のステップＳ３０２で、被検者１５にがん検査案内を送るための被検者１５の抽出処理の結果が送信された日にちが格納される。
本人確認フラグの欄には、過去において、保険会社１２等の第３者によって尿検体が本人のものであると確認されたことがあるか否かに関する情報が格納される。
本人確認済検査回目の欄には、過去において何回目の検査（全がん検査）が本人確認済みであるのかの情報が格納される。
本人判定実施年月日の欄には、図１９における本人判定処理が行われた年月日が格納される。
本人判定結果の欄には、図１９における本人判定処理の結果が格納される。
本人非該当検査番号の欄には、本人判定処理の結果、「ＮＧ」であった場合（すなわち、なりすましの可能性が高い場合）、なりすましの可能性がある尿検体を用いた検査番号が格納される。
本人確認済検査回目の欄には、過去において何回目の検査（全がん検査）が本人確認済みであるのかの情報が格納される。
本人判定実施年月日の欄には、図１９における本人判定処理が行われた年月日が格納される。
本人判定結果の欄には、図１９における本人判定処理の結果が格納される。
本人非該当検査番号の欄には、本人判定処理の結果、「ＮＧ」であった場合（すなわち、なりすましの可能性が高い場合）、なりすましの可能性がある尿検体を用いた検査番号が格納される。
被検者情報ＤＢ１２１の各項目のうち、被検者１５ＩＤは図４のステップＳ２０５において被検者情報が格納される際に、情報提供サーバ１の情報登録処理部１１１が発行し、格納する情報である。
被検者情報ＤＢ１２１の各項目のうち、契約保険会社〜告知情報の項目は、図４のステップＳ２０４で保険会社サーバ２から送信される情報に含まれる情報であり、ステップＳ２０５の段階で格納される情報である。
被検者情報ＤＢ１２１の各項目のうち、契約保険会社〜告知情報の項目は、図４のステップＳ２０４で保険会社サーバ２から送信される情報に含まれる情報であり、ステップＳ２０５の段階で格納される情報である。
検査間隔（最新）〜次回検査年月日（予定）の項目は、図１３のステップＳ１０２３，Ｓ１０２５，Ｓ１０２７において、格納される情報である。
検査ステータスの項目は、検査ステータス更新部１１２が検査のステータスが変化するたびに格納する情報である。
本人確認フラグ及び本人確認済検査回目の項目は、図４のステップＳ２０４で保険会社サーバ２から送信される情報に含まれる情報であり、ステップＳ２０５の段階で格納される情報である。
本人非該当検査番号、本人判定実施年月日、本人判定結果の項目は、図１９のステップＳ１３３１の段階で格納される情報である。
検査ステータスの項目は、検査ステータス更新部１１２が検査のステータスが変化するたびに格納する情報である。
本人確認フラグ及び本人確認済検査回目の項目は、図４のステップＳ２０４で保険会社サーバ２から送信される情報に含まれる情報であり、ステップＳ２０５の段階で格納される情報である。
本人非該当検査番号、本人判定実施年月日、本人判定結果の項目は、図１９のステップＳ１３３１の段階で格納される情報である。
（がん検査結果ＤＢ）
図２２は、本実施形態に係るがん検査結果ＤＢの構成例を示す図である。
がん検査結果ＤＢ１２２には、検査番号、評価ＩＤ、被検者ＩＤ、検査種別、検査日、検体貯蔵条件、走性解析値、線虫条件、検査室条件の各欄を有する。
検査番号の欄には、がん検査に対して一意に付与される識別番号が格納される。
評価ＩＤの欄には、がんリスク評価結果ＤＢ１２３とリンクするための識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
検査種別の欄には、行われたがん検査の種別に関する情報が格納される。がん検査の種別としては、全がん（全がん検査）、胃がん（胃がん検査）、乳がん（乳がん検査）等がある。
検査日の欄には、対象となるがん検査が行われた年月日が格納される。
図２２は、本実施形態に係るがん検査結果ＤＢの構成例を示す図である。
がん検査結果ＤＢ１２２には、検査番号、評価ＩＤ、被検者ＩＤ、検査種別、検査日、検体貯蔵条件、走性解析値、線虫条件、検査室条件の各欄を有する。
検査番号の欄には、がん検査に対して一意に付与される識別番号が格納される。
評価ＩＤの欄には、がんリスク評価結果ＤＢ１２３とリンクするための識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
検査種別の欄には、行われたがん検査の種別に関する情報が格納される。がん検査の種別としては、全がん（全がん検査）、胃がん（胃がん検査）、乳がん（乳がん検査）等がある。
検査日の欄には、対象となるがん検査が行われた年月日が格納される。
検体貯蔵条件は、検体採取日、検体受領日、検体状態及び検体貯蔵温度の各欄を有する。ちなみに、ここで「検体」とは「尿検体」を指す。
検体採取日の欄には尿検体が採取された年月日が格納される。
検体受領日は、検査センタ１４が尿検体を受領した年月日が格納される。
検体状態は、検査センタ１４において尿検体の状態を確認した結果が格納される。なお、「○」は尿検体の状態が良好であることを示している。
検体貯蔵温度は、検査センタ１４において尿検体が貯蔵されているときの温度が格納される。
検体採取日の欄には尿検体が採取された年月日が格納される。
検体受領日は、検査センタ１４が尿検体を受領した年月日が格納される。
検体状態は、検査センタ１４において尿検体の状態を確認した結果が格納される。なお、「○」は尿検体の状態が良好であることを示している。
検体貯蔵温度は、検査センタ１４において尿検体が貯蔵されているときの温度が格納される。
走性解析値は、反応数による走性解析値、反応速度（ｍｍ／ｓｅｃ）による走性解析値、反応分布による走性解析値（ｍｍ）の各欄を有している。
反応数による走性解析値の欄には、式（１）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応速度による走性解析値の欄には、式（２）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応分布による走性解析値の欄には、式（３）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応数による走性解析値の欄には、式（１）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応速度による走性解析値の欄には、式（２）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
反応分布による走性解析値の欄には、式（３）に基づいて算出された走性解析値が格納される。
線虫条件は、線虫種類及び生育日数の各欄を有する。
線虫種類の欄には、がん検査に用いられた線虫の種類が格納される。
生育日数の欄には、がん検査時における線虫の生育日数が格納される。
線虫種類の欄には、がん検査に用いられた線虫の種類が格納される。
生育日数の欄には、がん検査時における線虫の生育日数が格納される。
検査室条件は、実施温度及び実施回数の各欄を有する。
実施温度の欄は、がん検査を行った際における環境温度が格納される。
実施回数の欄には、がん検査を行った回数が格納される。すなわち、走性解析値の各欄に格納される走性解析値の各欄には、実施回数分行ったがん検査の走性解析値の平均値が格納される。
実施温度の欄は、がん検査を行った際における環境温度が格納される。
実施回数の欄には、がん検査を行った回数が格納される。すなわち、走性解析値の各欄に格納される走性解析値の各欄には、実施回数分行ったがん検査の走性解析値の平均値が格納される。
がん検査結果ＤＢ１２２において、検査番号「Ａ０００１」のレコードは、全がん検査の結果であるので、図４のステップＳ２０８、図５のステップＳ３０６、図９のステップＳ７０６で送信され、図１３のステップＳ１００１の後で、格納された情報である。また、検査番号「Ｂ０００１」及び「Ｂ０００２」のレコードは、がん種別検査の結果であるので、図８のステップＳ６０３、図９のステップＳ７２３で送信され、図１４のステップＳ１１０１の後で、格納された情報である。
（がんリスク評価結果ＤＢ）
図２３は、本実施形態に係るがんリスク評価結果ＤＢの構成例を示す図である。
がんリスク評価結果ＤＢ１２３は、評価ＩＤ、被検者ＩＤ、実施場所、全がんリスク評価値（％）、全がんリスク判定、推奨検査期間、がん種別リスク評価の各欄を有している。
評価ＩＤは、全がんリスク評価及びがん種別リスク評価毎に一意に付与される識別番号である。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
実施場所の欄には、線虫によるがん検査が行われた場所（検査センタ１４等）である。
全がんリスク評価値の欄には、図１３のステップＳ１００２で算出されたリスク評価値である。
全がんリスク判定の欄には、図１３のステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４における判定の結果が格納される。
図２３は、本実施形態に係るがんリスク評価結果ＤＢの構成例を示す図である。
がんリスク評価結果ＤＢ１２３は、評価ＩＤ、被検者ＩＤ、実施場所、全がんリスク評価値（％）、全がんリスク判定、推奨検査期間、がん種別リスク評価の各欄を有している。
評価ＩＤは、全がんリスク評価及びがん種別リスク評価毎に一意に付与される識別番号である。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
実施場所の欄には、線虫によるがん検査が行われた場所（検査センタ１４等）である。
全がんリスク評価値の欄には、図１３のステップＳ１００２で算出されたリスク評価値である。
全がんリスク判定の欄には、図１３のステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４における判定の結果が格納される。
推奨検査期間の欄には、図１３のステップＳ１０２３，Ｓ１０２５，Ｓ１０２７で設定された検査間隔である。
がん種別リスク評価の欄には、図１４のステップＳ１１０３で算出されたがん種別リスク評価値であるリスク評価値（％）と、Ｓ１１１２〜Ｓ１１１４における判定の結果が格納される。
がん種別リスク評価の欄には、図１４のステップＳ１１０３で算出されたがん種別リスク評価値であるリスク評価値（％）と、Ｓ１１１２〜Ｓ１１１４における判定の結果が格納される。
なお、評価ＩＤ「１５０６−２５５８０」のレコードは、全がんリスク評価の結果であるので、図４のステップＳ２０９、図５のステップＳ３０７及び図９のステップＳ７０７（図１３のステップＳ１０３１）で格納される情報である。また、評価ＩＤ「１５０６−３０６８１」のレコードは、がん種別リスク評価の結果であるので、図８のステップＳ６０４及び図９のステップＳ７２４（図１４のステップＳ１１３１）で格納される情報である。
（確定診断結果ＤＢ）
図２４は、本実施形態に係る確定診断結果ＤＢの構成例を示す図である。
確定診断結果ＤＢ１２４には、確定診断ＩＤ、結果受信日、確定診断医療機関ＩＤ、被検者ＩＤ、確定診断結果の各欄を有する。
確定診断ＩＤの欄には、医療機関１３における確定診断に対して一意に付与される識別番号である。
結果受信日の欄には、医療機関１３から情報提供会社１１が、対象となる確定診断の情報を受信した年月日が格納される。
確定診断医療機関ＩＤの欄には、確定診断が行われた医療機関１３の識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
確定診断結果の欄には、医療機関１３における確定診断の結果が、がん種別に格納される。なお、図２４の例では、子宮がんが「ステージＩ」であることを示している。
図２４は、本実施形態に係る確定診断結果ＤＢの構成例を示す図である。
確定診断結果ＤＢ１２４には、確定診断ＩＤ、結果受信日、確定診断医療機関ＩＤ、被検者ＩＤ、確定診断結果の各欄を有する。
確定診断ＩＤの欄には、医療機関１３における確定診断に対して一意に付与される識別番号である。
結果受信日の欄には、医療機関１３から情報提供会社１１が、対象となる確定診断の情報を受信した年月日が格納される。
確定診断医療機関ＩＤの欄には、確定診断が行われた医療機関１３の識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
確定診断結果の欄には、医療機関１３における確定診断の結果が、がん種別に格納される。なお、図２４の例では、子宮がんが「ステージＩ」であることを示している。
確定診断結果ＤＢ１２４の各項目は、図８のステップＳ６１２及び図９のステップＳ７３２で医療機関サーバ４から送られた情報が格納されたものである。
（本人確認情報ＤＢ）
図２５は、本実施形態に係る本人確認情報ＤＢの構成例を示す図である。
本人確認情報ＤＢ１２５は、検査番号、被検者ＩＤ、本人判定結果の各欄を有している。
検査番号の欄には、がん検査結果ＤＢ１２２とリンクするための識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
本人判定結果は、実施日、依頼者、ＤＮＡ解析結果の各欄を有する。
実施日の欄には、図１９のステップＳ１３３１におけるＤＮＡ情報に基づいた尿検体の本人判定が行われた年月日が格納される。
依頼者の欄には、ＤＮＡ検査（本人判定処理）を依頼した保険会社１２に関する情報が格納される。
ＤＮＡ解析結果には、図１９のステップＳ１３２２で送信されたＤＮＡ情報に基づいた尿検体の本人判定処理の結果が格納される。
図２５は、本実施形態に係る本人確認情報ＤＢの構成例を示す図である。
本人確認情報ＤＢ１２５は、検査番号、被検者ＩＤ、本人判定結果の各欄を有している。
検査番号の欄には、がん検査結果ＤＢ１２２とリンクするための識別番号が格納される。
被検者ＩＤの欄には、被検者情報ＤＢ１２１とリンクするための識別番号が格納される。
本人判定結果は、実施日、依頼者、ＤＮＡ解析結果の各欄を有する。
実施日の欄には、図１９のステップＳ１３３１におけるＤＮＡ情報に基づいた尿検体の本人判定が行われた年月日が格納される。
依頼者の欄には、ＤＮＡ検査（本人判定処理）を依頼した保険会社１２に関する情報が格納される。
ＤＮＡ解析結果には、図１９のステップＳ１３２２で送信されたＤＮＡ情報に基づいた尿検体の本人判定処理の結果が格納される。
本人確認情報ＤＢ１２５において、検査番号、検査ＩＤ及び依頼者の各項目は、図１９のステップＳ１３０１の前段階で送信され、格納された情報である。
（標準検査間隔情報ＤＢ）
図２６は、本実施形態に係る標準検査間隔情報ＤＢの構成例を示す図である。
標準検査間隔情報ＤＢ１２６は、更新年月日、ステージ別がん発見件数及び次回全がん標準検査間隔の各欄を有している。
更新年月日の欄には、次回全がん標準検査間隔が更新された年月日が格納される。図２６の例では、１年に１回更新されているが、これに限らない。
ステージ別がん発見件数の欄には、前回における標準検査間隔の更新から、今回の次回全がん標準検査間隔の更新の間での各ステージのがんの発見件数が格納される。
次回全がん標準検査間隔の欄には、ステージ別がん発見件数に基づいて算出された次回全がん検査の標準検査間隔が格納される。ここで、次回全がん標準検査間隔は、がんが存在していない人が次に行う定期検査の間隔である。
図２６は、本実施形態に係る標準検査間隔情報ＤＢの構成例を示す図である。
標準検査間隔情報ＤＢ１２６は、更新年月日、ステージ別がん発見件数及び次回全がん標準検査間隔の各欄を有している。
更新年月日の欄には、次回全がん標準検査間隔が更新された年月日が格納される。図２６の例では、１年に１回更新されているが、これに限らない。
ステージ別がん発見件数の欄には、前回における標準検査間隔の更新から、今回の次回全がん標準検査間隔の更新の間での各ステージのがんの発見件数が格納される。
次回全がん標準検査間隔の欄には、ステージ別がん発見件数に基づいて算出された次回全がん検査の標準検査間隔が格納される。ここで、次回全がん標準検査間隔は、がんが存在していない人が次に行う定期検査の間隔である。
図２７は、本実施形態に係る標準検査間隔の決定方法を説明するための図である。
図２７において、曲線７０１は、前年（例えば、２０１５年）における各ステージの累積分布を示す曲線である。そして、曲線７０２は、今年（例えば、２０１６年）における各ステージの累積分布を示す曲線である。図２７から、今年は、例えば、ステージＩ以下でがんが発見されている割合が低下し、全体として悪化している傾向にあることが分かる（紙面左側に曲線が移動すれば好転傾向にある）。このように、前年と比較して悪化傾向にあれば、情報提供サーバ１は、標準検査間隔を、例えば、６ヶ月短くし、逆に好転傾向にあれば、情報提供サーバ１は、標準検査間隔を、例えば、６ヶ月長くする（ただし、標準検査間隔は、予め上下限が設定されており、その範囲内で標準検査間隔の設定が行われる）。ちなみに、初年度では、臨床研究の結果による年間実績値に応じて、図２６の次回全がん標準検査間隔の欄が設定される。
図２７において、曲線７０１は、前年（例えば、２０１５年）における各ステージの累積分布を示す曲線である。そして、曲線７０２は、今年（例えば、２０１６年）における各ステージの累積分布を示す曲線である。図２７から、今年は、例えば、ステージＩ以下でがんが発見されている割合が低下し、全体として悪化している傾向にあることが分かる（紙面左側に曲線が移動すれば好転傾向にある）。このように、前年と比較して悪化傾向にあれば、情報提供サーバ１は、標準検査間隔を、例えば、６ヶ月短くし、逆に好転傾向にあれば、情報提供サーバ１は、標準検査間隔を、例えば、６ヶ月長くする（ただし、標準検査間隔は、予め上下限が設定されており、その範囲内で標準検査間隔の設定が行われる）。ちなみに、初年度では、臨床研究の結果による年間実績値に応じて、図２６の次回全がん標準検査間隔の欄が設定される。
標準検査間隔情報ＤＢ１２６の各項目は、図１０のステップＳ８０１の段階で格納される情報である。
（医療機関ＤＢ）
図２８は、本実施形態に係る医療機関ＤＢの構成例を示す図である。
医療機関ＤＢ５１は、医療機関ＩＤ、医療機関名、診療可能がん種及び所在地の各欄を有する。
医療機関ＩＤの欄には、医療機関１３に対して一意に付与される識別番号が格納される。
医療機関名の欄には、対象となる医療機関１３の名称が格納される。
診療可能がん種の欄は、対象となる医療機関１３において、診療可能ながん種に関する情報が格納される。
所在地は、対象となる医療機関１３の所在地である。
図２８は、本実施形態に係る医療機関ＤＢの構成例を示す図である。
医療機関ＤＢ５１は、医療機関ＩＤ、医療機関名、診療可能がん種及び所在地の各欄を有する。
医療機関ＩＤの欄には、医療機関１３に対して一意に付与される識別番号が格納される。
医療機関名の欄には、対象となる医療機関１３の名称が格納される。
診療可能がん種の欄は、対象となる医療機関１３において、診療可能ながん種に関する情報が格納される。
所在地は、対象となる医療機関１３の所在地である。
医療機関ＤＢ５１の各項目は、図３のステップＳ１０４で格納される情報である。
（通知先情報ＤＢ）
図２９は、本実施形態に係る通知先情報ＤＢの構成例を示す図である。
通知先情報ＤＢ２２は、申込ＩＤ、通知先氏名、続柄、通知手段の各欄を有している。
申込ＩＤの欄には、被検者１５が申し込んだ際に付与される識別番号が格納される。
通知先氏名の欄には、がん検査の結果を通知する際の通知対象者の氏名が格納される。
続柄の欄には該当する通知対象者の続柄が格納される。
なお、図２９の例において、「山田花子」氏は、「山田太郎」氏と同じ申込ＩＤを有しているため、「山田太郎」氏の関係者と認識される。続柄から「山田太郎」氏が被検者１５本人であり、「山田花子」氏がその妻である。
通知手段は、検査結果の通知を行う手段としてメール、郵送、電話、訪問の各欄を有し、通知対象者が希望する手段については「１」が格納され、通知対象者が希望しない手段については「０」が格納される。
図２９は、本実施形態に係る通知先情報ＤＢの構成例を示す図である。
通知先情報ＤＢ２２は、申込ＩＤ、通知先氏名、続柄、通知手段の各欄を有している。
申込ＩＤの欄には、被検者１５が申し込んだ際に付与される識別番号が格納される。
通知先氏名の欄には、がん検査の結果を通知する際の通知対象者の氏名が格納される。
続柄の欄には該当する通知対象者の続柄が格納される。
なお、図２９の例において、「山田花子」氏は、「山田太郎」氏と同じ申込ＩＤを有しているため、「山田太郎」氏の関係者と認識される。続柄から「山田太郎」氏が被検者１５本人であり、「山田花子」氏がその妻である。
通知手段は、検査結果の通知を行う手段としてメール、郵送、電話、訪問の各欄を有し、通知対象者が希望する手段については「１」が格納され、通知対象者が希望しない手段については「０」が格納される。
図２９の例では、被検者１５本人である「山田太郎」氏は、メール及び郵送による検査結果の通知を希望し、その妻である「山田花子」氏は、メール及び電話による検査結果の通知を希望している。
なお、通知先情報ＤＢ２２は、図１１のステップＳ９０３で格納される情報である。
なお、通知先情報ＤＢ２２は、図１１のステップＳ９０３で格納される情報である。
（本人確認情報ＤＢ）
図３０は、本実施形態に係る本人確認情報ＤＢの構成例を示す図である。
本人確認情報ＤＢ２３は、申込ＩＤ、被検者氏名及び本人確認フラグの各欄を有している。
申込ＩＤの欄には、通知先情報とリンクするための識別番号が格納される。
被検者氏名の欄には、がん検査を行う被検者１５の氏名が格納されている。
本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであるか否かを示すフラグが格納されている。本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであることが確認されている場合、「１」が格納され、尿検体が本人のものであることが確認されていない場合、「−」が格納される。
なお、本人確認情報ＤＢ２３は、図１１のステップＳ９０３で格納される情報である。
図３０は、本実施形態に係る本人確認情報ＤＢの構成例を示す図である。
本人確認情報ＤＢ２３は、申込ＩＤ、被検者氏名及び本人確認フラグの各欄を有している。
申込ＩＤの欄には、通知先情報とリンクするための識別番号が格納される。
被検者氏名の欄には、がん検査を行う被検者１５の氏名が格納されている。
本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであるか否かを示すフラグが格納されている。本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであることが確認されている場合、「１」が格納され、尿検体が本人のものであることが確認されていない場合、「−」が格納される。
なお、本人確認情報ＤＢ２３は、図１１のステップＳ９０３で格納される情報である。
本実施形態では、被検者１５の尿検体に対する線虫の誘引行動・忌避行動の情報を基に、がんリスク評価を行っているが、被検者１５から得られる生体情報であれば、線虫の誘引行動・忌避行動の情報に限らない。例えば、血液情報や、唾液から得られる情報等でもよい。
また、尿検体に対する線虫の誘引・忌避行動に基づくがん検査の他に、血液によるがん検査等、線虫を用いないがん検査に対しても、（浸襲・非浸襲な検査を問わず）本実施形態を適用できる。
また、尿検体に対する線虫の誘引・忌避行動に基づくがん検査の他に、血液によるがん検査等、線虫を用いないがん検査に対しても、（浸襲・非浸襲な検査を問わず）本実施形態を適用できる。
本実施形態によれば、がん検査を利用した保険を確立することができる。特に、本実施形態によれば、線虫を用いたがん検査を利用した保険を確立することができる。
線虫によるがん検査において、被検者１５は、尿検体を提供するだけという非常に簡易で非浸襲な方法でがん検査をうけることができ、がん検査の受診促進につながるため、早期発見が可能となり、さらに、治療による完治率が向上する。そして、早期発見と、完治率の向上により、たとえ、がんが発見されたとしても早期の社会復帰、治療費の抑制といった安心を享受することができる。
線虫によるがん検査において、被検者１５は、尿検体を提供するだけという非常に簡易で非浸襲な方法でがん検査をうけることができ、がん検査の受診促進につながるため、早期発見が可能となり、さらに、治療による完治率が向上する。そして、早期発見と、完治率の向上により、たとえ、がんが発見されたとしても早期の社会復帰、治療費の抑制といった安心を享受することができる。
また、本実施形態に係る保険によれば、生体情報を利用したがん検査により保険会社１２はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。具体的には、本実施形態に係る保険によれば、線虫によるがん検査を利用することにより保険会社１２はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。
さらに、線虫等による、生体情報を用いたがん検査により、がんリスクを評価できるので、加入時点でがんリスクがない場合は、保険会社１２はがん経験者でも加入を受け付けることができる。これにより、保険会社１２は売上を向上させることができる。
さらに、線虫等による、生体情報を用いたがん検査により、がんリスクを評価できるので、加入時点でがんリスクがない場合は、保険会社１２はがん経験者でも加入を受け付けることができる。これにより、保険会社１２は売上を向上させることができる。
そして、がんリスク評価結果を保険会社１２が把握できるので、保険会社１２は、がん罹患リスクの高い被検者１５へも能動的にサービスを提供することができる。これにより、保険会社１２は売上を向上させることができる。
さらに、がんの治療中及び治療後においても、線虫によるがん検査（特に、がん種別検査）で、早期に転移、再発等を発見することができるため、保険会社１２は、２次保険金の支払いを抑制することができる。
また、情報提供会社１１は、多くの被検者１５、保険会社１２、医療機関１３、検査センタ１４に利用してもらうプラットフォーム型のビジネスを展開することができるので、安定かつ高収益のビジネスを展開することができる。
さらに、がんの治療中及び治療後においても、線虫によるがん検査（特に、がん種別検査）で、早期に転移、再発等を発見することができるため、保険会社１２は、２次保険金の支払いを抑制することができる。
また、情報提供会社１１は、多くの被検者１５、保険会社１２、医療機関１３、検査センタ１４に利用してもらうプラットフォーム型のビジネスを展開することができるので、安定かつ高収益のビジネスを展開することができる。
さらに、線虫によるがん検査を利用するため、保険事故リスクの低減に向けた簡単、迅速、低コスト及び早期発見が可能となる。
また、がん検査のリスク評価値に応じて、個別に適切な検査タイミングを被検者１５に通知したり、がん検査の結果、陽性と判定された場合には、医療機関マッチング処理によって検索させた医療機関１３を被検者１５に紹介したりすることで、がん検査の受診率を向上させ、早期発見及び早期治療の促進を図ることができる。
そして、本人判定処理が行われることにより、尿検体のなりすましを防止することができ、モラルリスクを低下させることができる。
また、がん検査のリスク評価値に応じて、個別に適切な検査タイミングを被検者１５に通知したり、がん検査の結果、陽性と判定された場合には、医療機関マッチング処理によって検索させた医療機関１３を被検者１５に紹介したりすることで、がん検査の受診率を向上させ、早期発見及び早期治療の促進を図ることができる。
そして、本人判定処理が行われることにより、尿検体のなりすましを防止することができ、モラルリスクを低下させることができる。
なお、本実施形態によれば、全がん検査を行うことで、スクリーニングや、リスクの算出を実現することができる。また、本実施形態によれば、がん種別検査を行うことで、がん種毎に精度の高い検査や、リスクの算出を実現することができる。
また、本実施形態によれば、全がん検査を行った後、がん種別検査を行うことで、効率的ながん検査をすることができる。
そして、本実施形態の情報提供サーバ１は、算出されたリスク評価値（全がんリスク評価値）に応じて、被検者の検査期間を設定することで、がんのリスクに応じた動的かつ適切な検査期間でがん検査を行うことが可能となる。
また、本実施形態によれば、全がん検査を行った後、がん種別検査を行うことで、効率的ながん検査をすることができる。
そして、本実施形態の情報提供サーバ１は、算出されたリスク評価値（全がんリスク評価値）に応じて、被検者の検査期間を設定することで、がんのリスクに応じた動的かつ適切な検査期間でがん検査を行うことが可能となる。
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記した各装置１〜６、各構成、機能、各部、各ＤＢ１２１〜１２６，２１〜２３，５１等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図２に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ１０２等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤ（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリ１０１や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
１ 情報提供サーバ
２ 保険会社サーバ
３ 端末
４ 医療機関サーバ
５ 医療機関マッチングサーバ
６ 検査センタサーバ（検査サーバ）
１１ 情報提供会社
１２ 保険会社
１３ 医療機関
１４ 検査センタ
１０３ 記憶装置（記憶部）
１１１ 情報登録処理部
１１２ 検査ステータス更新部
１１３ 全がん処理部（リスク算出部、検査期間設定部）
１１４ がん種別処理部（リスク算出部）
１１５ 本人判定処理部
１２１ 被検者情報ＤＢ
１２２ がん検査結果ＤＢ
１２３ がんリスク評価結果ＤＢ
１２４ 確定診断結果ＤＢ
１２５ 本人確認情報ＤＢ
１２６ 標準検査間隔情報ＤＢ
１３１ がんリスク評価モデル（リスク情報）
２０１ 通知先設定画面
３０１ 線虫
６０１ がん検査結果通知画面
Ｚ 保険システム
２ 保険会社サーバ
３ 端末
４ 医療機関サーバ
５ 医療機関マッチングサーバ
６ 検査センタサーバ（検査サーバ）
１１ 情報提供会社
１２ 保険会社
１３ 医療機関
１４ 検査センタ
１０３ 記憶装置（記憶部）
１１１ 情報登録処理部
１１２ 検査ステータス更新部
１１３ 全がん処理部（リスク算出部、検査期間設定部）
１１４ がん種別処理部（リスク算出部）
１１５ 本人判定処理部
１２１ 被検者情報ＤＢ
１２２ がん検査結果ＤＢ
１２３ がんリスク評価結果ＤＢ
１２４ 確定診断結果ＤＢ
１２５ 本人確認情報ＤＢ
１２６ 標準検査間隔情報ＤＢ
１３１ がんリスク評価モデル（リスク情報）
２０１ 通知先設定画面
３０１ 線虫
６０１ がん検査結果通知画面
Ｚ 保険システム
Claims (20)
- 被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、
前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、
前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、
を有し、
前記検査サーバは、
前記尿に対して誘引行動を示した前記線虫の数である誘引反応数と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の数である前記線虫の数である忌避反応数とを基に、（誘引反応数−忌避反応数）／全線虫数を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記情報提供サーバは、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険システム。 - 被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、
前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、
前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、
を有し、
前記検査サーバは、
前記尿に対して誘引行動を示した前記線虫の平均速度である誘引反応速度と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の平均速度である忌避反応速度とを基に、誘引反応速度−忌避反応速度を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記情報提供サーバは、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険システム。 - 被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、
前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、
前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、
を有し、
前記検査サーバは、
前記線虫の行動領域に対して、前記線虫が分注された箇所を中心として、同心円状に複数の区分領域を設定し、前記尿に対する前記線虫が誘引行動を行う側を誘引側とし、前記尿に対して前記線虫が忌避行動を行う側を忌避側とした場合、前記誘引側及び前記忌避側のそれぞれについて、前記区分領域まで移動した前記線虫の数を、前記区分領域毎に計数し、前記線虫が分注された箇所から、それぞれの前記区分領域の中心までの距離を中心距離とすると、それぞれの前記区分領域毎に、それぞれの前記区分領域で計数した前記線虫の数に、対応する前記区分領域における前記中心距離を乗算した結果を、すべての前記区分領域について足し合わせた線虫移動距離を誘引側及び忌避側のそれぞれについて算出し、（誘引側の線虫移動距離−忌避側の線虫移動距離）／全線虫数を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記情報提供サーバは、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険システム。 - 前記がんに関する情報は、すべてのがん種に対する情報である
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の保険システム。 - 前記がんに関する情報は、がん種毎に対する情報である
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の保険システム。 - 前記がんに関する情報は、前記がん種毎に対する情報と、すべてのがん種に対する情報であり、
前記検査サーバは、
がん検査の結果、前記すべてのがん種について陽性であった場合、前記がん種毎に関する情報を生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の保険システム。 - 少なくとも医療機関における診療可能ながん種の情報及び所在地に関する情報を有する医療機関情報を有し、
前記がん種毎に対する情報と、被検者の住所と、を基に、前記医療機関の抽出を行う医療機関マッチングサーバ
を有することを特徴とする請求項５に記載の保険システム。 - 前記情報提供サーバは、
算出した前記保険のリスクに応じて、被検者の検査期間を設定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の保険システム。 - 前記情報提供サーバは、
検査センタから送信された被検者本人のものと分かっている尿検体に関する情報と、検査対象となっている尿検体に関する情報と、を比較することで、前記検査対象となっている尿検体が前記被検者本人のものであるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の保険システム。 - 前記保険会社サーバは、
前記検査サーバによって生成されたがんに関する情報を通知する通知先の情報を格納した記憶部を備え、前記保険のリスクに関する情報を前記通知先へ通知する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の保険システム。 - 前記通知先の情報は、前記被検者とは別の人物の情報を設定することが可能であり、
前記通知先の情報に前記被検者の情報が含まれていない場合、前記保険会社サーバが、前記通知先に前記保険のリスクに関する情報と通知した後、前記通知先が前記被検者に前記保険のリスクに関する情報を通知した旨の情報を受け付ける
ことを特徴とする請求項１０に記載の保険システム。 - がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部と、
被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出するリスク算出部と、
を有し、
ｘ軸を、前記がんに関する情報である走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記リスク算出部は、
検査サーバが、前記尿に対して誘引行動を示した前記線虫の数である誘引反応数と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の数である前記線虫の数である忌避反応数とを基に、（誘引反応数−忌避反応数）／全線虫数を計算することによって、得られる前記走性解析値を受信し、
受信した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする情報提供サーバ。 - がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部と、
被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出するリスク算出部と、
を有し、
ｘ軸を、前記がんに関する情報である走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記リスク算出部は、
検査サーバが、前記尿に対して誘引行動を示した前記線虫の平均速度である誘引反応速度と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の平均速度である忌避反応速度とを基に、誘引反応速度−忌避反応速度を計算することによって、得られる前記走性解析値を受信し、
受信した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする情報提供サーバ。 - がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部と、
被検者から取得した尿に対する線虫の誘引行動及び忌避行動を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部の前記リスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出するリスク算出部と、
を有し、
ｘ軸を、前記がんに関する情報である走性解析値とし、ｙ軸をリスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、前記リスク情報として設定されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されており、
前記リスク算出部は、
検査サーバが、前記線虫の行動領域に対して、前記線虫が分注された箇所を中心として、同心円状に複数の区分領域を設定し、前記尿に対する前記線虫が誘引行動を行う側を誘引側とし、前記尿に対して前記線虫が忌避行動を行う側を忌避側とした場合、前記誘引側及び前記忌避側のそれぞれについて、前記区分領域まで移動した前記線虫の数を、前記区分領域毎に計数し、前記線虫が分注された箇所から、それぞれの前記区分領域の中心までの距離を中心距離とすると、それぞれの前記区分領域毎に、それぞれの前記区分領域で計数した前記線虫の数に、対応する前記区分領域における前記中心距離を乗算した結果を、すべての前記区分領域について足し合わせた線虫移動距離を誘引側及び忌避側のそれぞれについて算出し、（誘引側の線虫移動距離−忌避側の線虫移動距離）／全線虫数を計算することによって、得られる前記走性解析値を受信し、
受信した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする情報提供サーバ。 - 前記がんに関する情報は、すべてのがん種に対する情報である
ことを特徴とする請求項１２から請求項１４のいずれか一項に記載の情報提供サーバ。 - 前記がんに関する情報は、がん種毎に対する情報である
ことを特徴とする請求項１２から請求項１４のいずれか一項に記載の情報提供サーバ。 - 算出した前記保険のリスクに応じて、被検者の検査期間を設定する検査期間設定部
を有することを特徴とする請求項１２から請求項１４のいずれか一項に記載の情報提供サーバ。 - 検査サーバが、
被検者から取得した尿に対して誘引行動を示した線虫の数である誘引反応数と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の数である前記線虫の数である忌避反応数とを基に、（誘引反応数−忌避反応数）／全線虫数を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報として記憶部に格納されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されている情報提供サーバが、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険リスク算出方法。 - 検査サーバが、
被検者から取得した尿に対して誘引行動を示した線虫の平均速度である誘引反応速度と、前記尿に対して忌避行動を示した前記線虫の平均速度である忌避反応速度とを基に、誘引反応速度−忌避反応速度を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報として記憶部に格納されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されている情報提供サーバが、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険リスク算出方法。 - 検査サーバは、
線虫の行動領域に対して、前記線虫が分注された箇所を中心として、同心円状に複数の区分領域を設定し、被検者から取得した尿に対する前記線虫が誘引行動を行う側を誘引側とし、前記尿に対して前記線虫が忌避行動を行う側を忌避側とした場合、前記誘引側及び前記忌避側のそれぞれについて、前記区分領域まで移動した前記線虫の数を、前記区分領域毎に計数し、前記線虫が分注された箇所から、それぞれの前記区分領域の中心までの距離を中心距離とすると、それぞれの前記区分領域毎に、それぞれの前記区分領域で計数した前記線虫の数に、対応する前記区分領域における前記中心距離を乗算した結果を、すべての前記区分領域について足し合わせた線虫移動距離を誘引側及び忌避側のそれぞれについて算出し、（誘引側の線虫移動距離−忌避側の線虫移動距離）／全線虫数を計算することによって、前記がんに関する情報である走性解析値を算出し、
ｘ軸を、前記走性解析値とし、ｙ軸を、リスク評価値とした座標において、ｙ＝ｆ（ｘ）となるような曲線であるリスク評価曲線が、がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報として記憶部に格納されているとともに、前記リスク評価値にα＜βとなるような所定の閾値であるα及びβが設定されている情報提供サーバが、
前記検査サーバが算出した前記走性解析値をｘ１とし、リスク評価値をｒ＝ｆ（ｘ１）とした場合、ｒ≦αであれば、前記保険のリスクを「陰性・疑いなし」とし、α＜ｒ＜βであれば、前記保険のリスクを「陰性・経過観察」とし、β≦ｒであれば、前記保険のリスクを「陽性・疑いあり」とする
ことを特徴とする保険リスク算出方法。
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