JP7160304B2 - 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法 - Google Patents

構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7160304B2
JP7160304B2 JP2018033340A JP2018033340A JP7160304B2 JP 7160304 B2 JP7160304 B2 JP 7160304B2 JP 2018033340 A JP2018033340 A JP 2018033340A JP 2018033340 A JP2018033340 A JP 2018033340A JP 7160304 B2 JP7160304 B2 JP 7160304B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
health condition
group
data
condition information
calculation formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018033340A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019148993A (ja
Inventor
裕一 木村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bioict
Original Assignee
Bioict
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bioict filed Critical Bioict
Priority to JP2018033340A priority Critical patent/JP7160304B2/ja
Publication of JP2019148993A publication Critical patent/JP2019148993A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7160304B2 publication Critical patent/JP7160304B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法、特に、集団に帰属する構成員個人の健康状態の把握と評価を容易にする構成員健康状態管理システム、その方法に関する。
会社、工場等の集団に属する構成員の健康状態を的確に判断し疾病予兆情報の分析から、構成員のフィジカル面とメンタル面の双方の疾病を予防すること、さらには疾病後の職場、社会復帰を支援することは、構成員の福利厚生水準を保ち、かつ、生産性の向上、会社、所属組織への信頼の醸成・向上、働き方改革において先進的に取り組むという社会的評価の認知向上を図るための喫緊の課題である。
各企業、団体がいわゆる健康経営に取り組むことにより、少子高齢化社会における課題である高齢者の職場での戦力化を安心安全に推進することができるだけでなく、医療費や介護費等の社会福祉費用の効率化が図られて健全な国家財政運営に資することができる。また、健康増進を通じた職場活性化や生産性の向上によって、企業、所属組織の生産性が向上して競争力、収益性、効率性、費用対効果が高まる効果が期待できる。これが普及すれば日本の産業競争力の飛躍的な向上に寄与する。
近年、健康経営が注目され、個人の健康管理グッズ、ITや健康デバイスを利用した各種のサービスが幅広く利用される。しかし、健康であるときも未病、罹病、罹病後のリハビリ、職場復帰、介護等のあらゆる健康状態を把握し状態に応じてよりQOL(生活の質)を高めるサポートの一元的な提供はなかった。さらに、企業や各種団体が健康経営を長期に継続して構成員の健康増進を安定的に図るためには、投資対効果の経済合理性が必須である。ところが、健康増進と生産性、業績、収益向上等の組織活動に及ぼす効果の検証ができるサービス、方法論は存在していない。そこで、健康増進が組織活動に及ぼす効果の検証できる機能を持つサービスが待ち望まれている。
さらに少子高齢化が進む我が国においては、今後高齢者の職場での戦力化が喫緊の課題であるものの、その実現のためには職場での認知症の発症や進行に備える体制が必須である。加えて、高齢者雇用の進展いかんにより職場での脳卒中、心筋梗塞等の増加が予想され、疾病予兆の把握、疾病予防の具体的な手段を持つことがリスクマネージメント、企業や組織の活動、及び高齢の構成員当人にとっても重要な問題になる。
従前、生活改善は個人の問題と考えられていた。しかし、構成員個人の集合である組織を考えた場合、構成員の健康状態の良否が企業の働きやすさ、やりがい、雰囲気、プレゼンティーイズム、組織へのロイヤリティーによる生産性の悪化または改善、さらには企業であれば、その業績との関連性も示唆されるようになっている。それゆえ、敢えて個人の生活習慣の領域にも踏み込み、改善を促すべきと社会の要請が変化している。また、国や地方自治体においても、構成員の医療費の抑制、ストレスの緩和等の重要度は高まっている。そのため、様々な組織による構成員の健康管理問題への取り組みの良否、その結果としての構成員の健康改善は企業の社会的責任として捉えられ、経営責任、コンプライアンスの点からも重要度が増している。
このような経緯から、従前、構成員の健康状態を効率よく管理するシステム、方法が提案されてきた(特許文献1、2、及び3等)。しかしながら、従前のシステム、方法等にあっては、構成員個人の健康状態の分析は可能ではあるものの、集団内における健康状態の相対比較を必ずしも実現する構成ではなかった。近年、健康状態に関する統計データ等は頻繁に更新されることが多い。また、健康状態に関しての新しい指標、分析方法も開発されている。そうすると、最新の統計、検査手法を素早く取り入れて直近の情報を構成員に反映させることができれば、より改善効果が高まると期待される。
そこで、国、種々の機関、組織が公表、保持しているデータを含め、ネットワーク上、非ネットワーク上に存在する各種の健康状態に関する資料の有効活用と、構成員の健康状態の管理を効率よく結びつけ、肥満、食習慣、運動不足、不適切な就業時間、睡眠状態、ストレス状態、喫煙、飲酒等の構成員個人の生活習慣にまで踏み込んだ生活習慣の改善指導、疾病予防のための種々の取り組みから構成員の個人の健康、未病、疾病、要介護等のそれぞれの状態の生活の質(QOL)の向上、並びに疾病及び重症化予防によるQOLの向上、改善、雇用者(企業)の取り組みの改善、さらには、部門全体等の構成員集団における改善に資する有効なシステム、方法等が望まれていた。
特開2010-191677号公報 特開2011-123579号公報 特開2016-206706号公報
本発明は前記の点に鑑みなされたものであり、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用して加工することによって、構成員の健康状態の管理に結び付け構成員の生活の質(QOL)の改善及び雇用者(企業)の取り組みの改善に資するとともに、部門全体等の構成員集団における改善にも資する構成員健康状態管理システム、その管理方法を提供するものである。
すなわち、第1の態様は、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成部と、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成部と、前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成部とを備えることを特徴とする構成員健康状態管理システムに係る。
第2の態様は、前記基準算定式生成部において、複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して前記健康状態基準算定式を生成する第1の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。
第3の態様は、前記基準算定式生成部において、ウェブサイトをクローラしてウェブページを検出し前記ウェブページより複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出する第2の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。
第4の態様は、前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成部と、前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較部とを備える第1ないし3のいずれかの態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。
第5の態様は、前記個人別判定データまたは集団間比較データを報知する報知部を備える第4の態様に記載の構成員健康状態管理システムに係る。
第6の態様は、コンピュータ部が、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成ステップと、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成ステップと、前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成ステップとを処理することを特徴とする構成員健康状態管理方法に係る。
第7の態様は、前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成ステップと、前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較ステップとを備える第5の態様に記載の構成員健康状態管理方法。
本発明の構成員健康状態管理システムによると、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用して加工できるため、効率よく構成員の健康状態の管理に結び付けることができる。そして、構成員の生活の質(QOL)の改善、及び管理者、雇用者(企業等)の取り組みの改善に貢献可能となる。さらには、構成員の属する集団全体での健康状態の管理も容易となる。
加えて、本発明の構成員健康状態管理方法によると、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得及び各種の健康状態に関する資料の活用の自動化等により低コストとしながらも質の高いサービスの提供が可能となる。
第1実施形態の構成員健康状態管理システムの概略構成図である。 総構成員データテーブルの概要図である。 第2実施形態の構成員健康状態管理システムの概略構成図である。 第1実施形態の構成員健康状態管理方法の工程図である。 第2実施形態の構成員健康状態管理方法の工程図である。
はじめに図1を用い第1実施形態の構成員健康状態管理システム1について説明する。ここで、本発明における「構成員」とは、企業(会社、工場、事業所、施設)等の従業員、自治体・各種団体の職員、地域住民、NPO等の所定の集団に属する者、各種の学校の学生・生徒・児童、介護施設等の入居者等であり、何らかの「集団に帰属する者」として定義する。
構成員健康状態管理システム1において、インターネット回線10(ネットワーク)に各種の端末11,12が接続される。同インターネット回線10にウェブサイトのサーバ21,22も接続される。そして、同インターネット回線10に本発明の主要な処理を実行するためのコンピュータ部100が接続されている。このように、構成員健康状態管理システム1では、有線または無線のネットワーク網を通じて各種の機器が接続される。端末11,12及びサーバ21,22の表記は図示上の便宜から2個とした。現実的には、インターネット回線10への接続個数は複数である。
端末11,12は、歩数計、血圧計、体温計、心拍計、血糖値計、疲労度測定器、睡眠活動量計、加速度計等の人体の状態を計測できる機器であり、スマートフォン、タブレット等も含まれる。そこで、前述の機器を通じて構成員の人体の状態を継時的に計測した結果はインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。なお、端末11,12の情報は、インターネット回線10を経由せず直接コンピュータ部100へ送信されることもある。
また、端末11,12は、尿検査、血液検査、視力検査、聴力検査、心電図検査、呼吸量検査、レントゲン検査、内視鏡検査、細菌・ウイルス感染検査、DNA検査(ゲノム分析)、血管内壁検査等を実施する医療機関及び各種検査機関(これら機関のコンピュータ、サーバ)も含まれる。端末である医療機関等のコンピュータまたはサーバに蓄積された構成員の人体の状態を計測した検査結果、診断報酬明細書、電子カルテ、お薬手帳等の情報もインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。
これに加え、構成員の管理者(企業の雇用者等)及び情報セキュリティ、コンプライアンス、ストレスチェック等を委託する業務委託先や産業医並びに健康保険組合が保有する作業負荷に係る就労時間、喫煙歴、車両運転時間、機械操作時間、危険作業従事時間、ストレス状態の判定に係るパソコンの打鍵状態記録、作業内容、ウェブ検索履歴、メール送受信状況分析、移動距離や時間、在籍場所履歴、コンタクト人員数等の労務に関するデータを蓄積した企業のコンピュータ、サーバも端末11,12に含まれる。これらの労務管理上の結果もインターネット回線10を通じてコンピュータ部100に送信される。
ウェブサイト25のサーバ21には、ウェブページ31のデータが格納されており、ウェブサイト26のサーバ22には、ウェブページ32のデータが格納されている。そのため、インターネット回線10へアクセス可能であれば、ウェブページ31,32等の閲覧が可能である。むろん、ウェブサイト、ウェブページの数は図示に限らず複数である。これらのウェブサイト、ウェブページとは、後述するように健康状態に関する情報が掲載されている内容に限られる。
ここで、健康状態情報とは、構成員の身体の状態を定量的に把握可能な指標である。例えば、歩数計による1日の歩行数、血圧計による高低血圧、1日の血圧変動、体温計による体温変化、心拍数の変動、一定期間内の血糖値の変動、生理不順(体温変化)、疲労度測定器による疲労の蓄積、睡眠活動量計による睡眠の質と時間、加速度計による運動量である。また、尿検査による尿中の糖及びタンパク質量、血液検査による血糖値(一日の変化)、血球量、コレステロール値、肝機能、抗体値、性ホルモン量、視力検査による視力の値、聴力検査による聴力の高低、心電図検査による心音、不整脈の検出、呼吸量検査による呼気体積、レントゲン検査による肺、骨の異常検出、内視鏡検査による食道、胃、直腸の荒れ具合、細菌・ウイルス感染検査による感染の種類と感染の程度、DNA検査(ゲノム分析)による病気になりやすいゲノム配列の有無と発症リスク分析等である。さらには、月間就労時間、喫煙歴(喫煙年数)、月間車両運転時間、月間機械操作時間、月間危険作業従事時間等の労務管理し得る時間や期間の情報である。
具体的な数値として表される指標については、その数値が用いられる。不整脈の有無等の相対的な良否に委ねられる指標については、例えば3段階(高リスク:3点、中リスク:2点、低リスク:1点)、または該否判定(+1または-1)等の区分化した数値点数が予め付与される。このように、個別の健康状態情報は全て数値化される。こうすると、コンピュータ部100における各種演算の処理は容易となる。
インターネット回線10に接続されるコンピュータ部100には、CPU等のプロセッサ、ASIC、FPGA等を実装し演算機能を有する演算部101、前述の健康状態情報に関する各種データ及び必要なプログラムを記憶する記憶部102(ROM,RAM,HDD,SSD等を含む。)が備えられる。また、処理後の結果のデータを構成員及び雇用者等に出力する出力部300も備えられる。出力部300は報知部であり、いわゆる個人や後述の集団、組織に結果を通知してその改善を促すレコメンド機能等も担う。さらに、図示しないものの適宜データの入出力のインターフェース、データの読み取りを行う読取部、バッファ、ディスプレイ等の表示部も備えられる。一般にコンピュータ部100は、公知のパーソナルコンピュータまたはサーバ等により構成される。
第1実施形態のコンピュータ部100(及び演算部101)は、データテーブル構成部110、基準算定式生成部120、及び個人別判定データ生成部130に対応する。コンピュータ部100に備えられる記憶部102は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別判定データ(D3)等の各種データを記憶する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶する。
出力部300は、コンピュータ部100(及び演算部101)における演算結果、すなわち、構成員個人への通知、及び構成員の雇用者(企業)へデータを比較した結果等の各種情報を出力(送信)する。具体的には、紙に印刷するプリンタ、構成員個人に電子メール、メッセージアプリケーション等により通知するメールサーバ、企業の人事、総務担当、産業医、一部の情報については各種の健康増進、疾病予防、医療、介護を担う各種外部機関のサーバに通知する、管理サーバ等の適宜である。以下、各部を説明する。
データテーブル構成部110は、まず、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を集める。健康状態情報の集約は前述のとおり、各端末11,12よりインターネット回線10を通じて、もしくは直接コンピュータ部100に入力される。そして、データテーブル構成部110は複数の構成員分の複数種類の健康状態情報を集約し、該当する構成員分の総構成員データテーブル(D1)を構成する。当該総構成員データテーブル(D1)は記憶部102に記憶(格納)する。
図2の概要図は総構成員データテーブル(D1)の一例であり、行列よりなる表である。この例によると、行に対象となる構成員の「性別(男性:M,女性:F)」、「年齢(歳)」、「身長(cm)」、「体重(kg)」、「1日の平均歩数(歩)」、「1日の平均睡眠時間(時間)」、「1か月間の就労時間(時間)」等の健康状態情報の項目が集約される。図2には具体的に示してはいないものの、各種の健康状態情報についての集約の時点が問題となる。そこで、健康状態情報毎にその取得の「年月日」、さらには必要に応じて時刻も各項目に付加される。
そして、列に各構成員別の前記の健康状態情報の項目の数値も集約される。この結果、健康状態情報の項目と構成員の状態が対応する表として一覧可能となる。また、全て数値化されているため事後の加工(データ処理)も容易である。総構成員データテーブル(D1)を構成する健康状態情報の項目は、図示の表に限られることはなく、任意であり必要に応じて取捨選択され、組み替えることができる。例えば、構成員の管理者、雇用者の業種により、または重点項目により適宜変更される。例えば、血中コレステロール値(その評価点)等の健康状態情報の追加も可能である。
基準算定式生成部120は、前述の複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)を生成する。健康状態基準算定式(D2)の生成は限定されることはなく、健康状態情報毎の所定の基準値を活用する限り適宜である。例えば、健康状態情報毎の所定の基準値と、個々の構成員の健康状態情報の検査値等との乖離量の集計等が勘案される。ただし、このような集計としてしまうと、個々の健康状態情報の寄与量等が埋没してしまい最終的な評価が難しくなる場合もある。
さらに正確に、構成員個人の総合的な健康状態情報の把握に際し、複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式(D2)を生成することができる。健康状態基準算定式(D2)は記憶部102に記憶(格納)される。
例えば、健康状態基準算定式(D2α)とそのスコア値(S)を求めるに際し、健康状態情報の中から「BMI」、「診断時の収縮期血圧」、「診断時の拡張期血圧」、「診断時の空腹期血糖値」を選択する。この場合、基準算定式生成部120は、「構成員(M)のスコア値(S)={α1×BMI+α2×診断時の収縮期血圧+α3×診断時の拡張期血圧+α4×診断時の空腹期血糖値+α0}」とする健康状態基準算定式(D2)を生成する。式中、α1、α2、α3、α4は係数であり、α0は定数である。
もしくは、健康状態基準算定式(D2β)とそのスコア値(S)を求めるに際し、健康状態情報の中から「BMI」、「1日の平均歩数」、「1日の平均睡眠時間」を選択する。この場合、基準算定式生成部120は、「構成員(M)のスコア値(SM2)={β1×BMI+β2×1日の平均歩数+β3×1日の平均睡眠時間+β0}」とする健康状態基準算定式(D2)を生成する。式中、β1、β2、β3は係数であり、β0は定数である。
基準算定式生成部120における基準値の算出については、さらに次のとおり補足することができる。例えば、20歳で健診データがすべて基準値内(しかも、例えば基準値内であって更に中央値±10%以内)の人のスコアを800点、すべて基準値から外れた人のスコア値を200~0点(外れ程度に応じて)として決定する。そこに24時間バイタルデータや遺伝子検査の結果(これらを総称してその他の健康状態情報と言う。)を加味して、基準値を0~1000点の幅に設定する。
上記で定めたスコア値から外れる人の評価項目毎の減点算定式を使って、基準算定式生成部120は個人のスコア値を算定する算定式を求め、個人別の健診データ、その他の健康状態情報の入力を通じて最終スコア値を算定する。
重回帰分析は、まず簡易的に説明変数を固定する。そして、ある個人のスコア値が重回帰式の係数と定数をどの値にすれば、算定された個人別スコアに最も近づくかを計算し、その結果から再計算して、説明変数のどれがどのくらいその個人に効いているかを判定するために活用する。
基準算定式生成部120における健康状態基準算定式(D2)の生成に際し、健康状態情報の項目を予め絞っておくことにより特定の項目との関連性を読み解くこと、さらには、健康状態情報の項目間の密接さ等も把握できる。そこで、得られたスコア値と当該構成員の実際の健康状態との関連性を踏まえ、事後的に疫学的なアドバイスも可能である。さらには、予め健康状態情報の項目を規定しておくことにより、必要以上の項目と演算量の増大を防ぎながら効率的にスコア値の算出が可能である。むろん、健康状態基準算定式は前述の式に限られることはなく、システムの運用状況に伴って健康状態情報を随時の追加、変更することができる。また、変更後の連続性を担保するための補正係数を加味することができる。
さらに加えて、基準算定式生成部120は、公知のウェブサイト25,26をクローラ(crawler)してウェブページ31,32(ホームページ)を自動的に検出することもできる。そして、ウェブページ31,32より複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出することができる。いわゆる、基準算定式生成部120はボット(bot)等として機能し、健康状態情報に関する所定の基準値を記憶部102に記憶(格納)する。
この説明から把握されるように、健康状態基準算定式(D2)の生成では、随時最新の情報に更新される。しかも、公知のウェブサイトからの取得、基準テーブルの形成は自動化されており、省力化が可能である。このため、本発明のシステムの利用者は常に最新の情報を活用することができる。しかも低コストとしながらも質の高いサービスの提供が可能となる。つまり、システム等の導入の障壁は低いといえる。
個人別判定データ生成部130は、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と、健康状態基準算定式(D2)に含まれた一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報とを比較する。そして、一の構成員に関する個人別判定データ(D3)を生成する。
個人別判定データ(D3)の生成は、健康状態基準算定式(D2)に個々の構成員の健康状態情報の数値(測定値)の代入によりスコア値(S)として算出可能である。例えば、或る構成員(M)の健康状態基準算定式(D2α)のスコア値(S)(つまり個人別判定データ(D3))を求める場合、構成員(M)の健康状態情報の測定値「BMI」、「診断時の収縮期血圧」、「診断時の拡張期血圧」、「診断時の空腹期血糖値」を健康状態基準算定式(D2α)に代入する。健康状態基準算定式(D2β)のスコア値(S)も同様に代入により算出できる。
個人別判定データ生成部130は、総構成員データテーブル(D1)及び健康状態基準算定式(D2)は記憶部102から呼び出す。また、生成された個人別判定データ(D3)を記憶部102に記憶(格納)する。
その後、出力部300等は、構成員本人及び構成員の雇用者・管理者、産業医、一部の情報については各種の健康増進、疾病予防、医療、介護を担う各種外部機関のサーバに対し、書面による印刷を含め、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知する。出力等の方法は適宜である。むろん、個人別判定データ(D3)に基づく情報は、経時の追跡により改善を確認する必要から、一定期間保存される。
前述の個人別判定データ(D3)に基づく判定、評価によると、構成員個人の個別の健康状態情報について、国、地方、集団の統計等と比較される。そこで、構成員個人は個々の健康状態情報の良否について意識し、改善に取り組むことが可能となる。
出力部300は、報知部として機能することから、構成員本人及び前述の関係者等への情報の出力に加えて、個人別判定データ、各種のスコア値も日々比較・可視化してユーザに提供する。そして、ユーザが健康増進のやり方や進捗を知ることにより行動に結び付けることが可能となる。出力部300は、いわゆるPDCA機能等を補完し得る。このように行動計画のレコメンド(提案)等が可能となり、より効果を高めることができる。
出力部300からの効率的な提案のため、コンピュータ部100は、さらに、ルールエンジン部310を備える。ルールエンジン部310は、構成員個人(後述の実施形態では集団)の所定期間(日々、1か月間等)の取り組みが個人別判定データ(D3)、スコア値等に与える影響を分析して、どのような取り組みを先に実行すると効果的か、どのような組み合わせが効果的かを推定する。例えば、ルールエンジン310部は、ジョギングを毎日10分か、隔日で1時間とするべきか等を導き出す。ルールエンジン部310は、構成員個人の最適な対応メニューを自動生成して提供する機能を有する。また、過重負荷のリスク分析を行い、該当する構成員に対して出力部を通じて「これ以上頑張るな」等の警告も報知する。
次に図3を用い第2実施形態の構成員健康状態管理システム2について説明する。第2実施形態の構成員健康状態管理システム2は、構成員の属する集団とさらにそれ以外の他の集団を比較することにより集団全体の動向を把握可能とするシステムである。構成員健康状態管理システム2において、インターネット回線10、端末11,12、コンピュータ部100、出力部300(報知部)、ルールエンジン部310等は第1実施形態のシステムと同様である。さらに、サーバ13,14が加えられている。これらのサーバは、健診により取得した健康状態情報、さらには、日々変化する生体情報から取得した健康状態情報を蓄積する。
第2実施形態のコンピュータ部100(及び演算部101)は、データテーブル構成部110、基準算定式生成部120、個人別判定データ生成部130、集団別判定データ生成部140、及び集団間データ比較部150に対応する。コンピュータ部100に備えられる記憶部102は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データを記憶する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶する。なお、データテーブル構成部110ないし個人別判定データ生成部130までは共通であるため、個々の説明を省略する。
集団別判定データ生成部140は、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)を集約して第1集団判定データ(D4)を生成する。さらに、集団別判定データ生成部140は、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約して第2集団判定データ(D5)を生成する。第1集団と第2集団の語句は、集団間を区別する上での便宜上の表現である。なお、比較する集団がさらに複数(第3集団、第4集団等)に拡張するとしても、同様の繰り返しにより集団間の比較は可能である。
前述のとおり、個人別判定データ(D3)は数値化されている。そこで、個人別判定データ(D3)の集約に際し、集団別判定データ生成部140は、当該集団を構成する構成員の一部または全部の個人別判定データ(D3)を、総計または平均(相加平均、相乗平均、または調和平均)、中央値の算定等の数理的(または統計的)に処理し、第1集団判定データ(D4)を生成する。そして、第1集団とは別の第2集団(同一企業内の別事業所、別会社、別自治体等の各種の集団)についても、同様に集団別判定データ生成部140は、第2集団を構成する構成員の一部または全部の個人別判定データ(D3)から数理的(または統計的)な処理を経て第2集団判定データ(D5)を生成する。こうすると、数値の多少により、当該集団に属する構成員全体の傾向が把握可能となる。
集団間データ比較部150は、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)の双方の数値同士の比較を行う。そして、集団間データ比較部150は、第1集団と第2集団の比較に基づいた集団間比較データ(D6)を生成する。数値同士の比較は通常「差」として求められる。なお、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等も記憶部102は記憶(格納)する。
例えば、第1集団に属する構成員についての第1集団判定データ(D4)は相加平均による算出から数値「87.43」、第2集団に属する構成員についての第2集団判定データ(D5)は相加平均による算出から数値「85.67」であるとする。この場合、双方の差、すなわち集団間比較データ(D6)は「1.76」(数値差、差分値)である。従って、集団間比較データ(D6)の数値比較(正・負の関係も含む。)を通じて、より優良な集団との差が具体的に把握され、現状からの当該集団の改善点が認識される。このような比較をさらに他の集団との間でも繰り返すことにより、他の集団との間における相対化、改善事項が把握可能となる。
第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)から導き出される集団間比較データ(D6)は、その由来からわかるように、比較的限られた項目同士の比較である。そのため、集団間比較データ(D6)は、集団内における特定の健康状態情報を他の集団の特定の健康状態情報と比較する場合において有効である。さらに、集団間の比較について、構成員個人の複数の健康状態情報の相互間の関連性を踏まえた上で総合的な良否比較にも拡張することができる。集団間における比較の標本数の増加に伴い、疫学的な知見も蓄積する。そこで、今後の活用の途も広がる。
さらに、前述の記憶部102は、一の構成員の個人による改善の推移、併せて、組織、集団別の日々の変化、組織としての取り組みの前後の比較を可能に各種のデータを蓄積する。そこで、ルールエンジン部310による推定精度は向上し、これに基づく出力部300(報知部)からの報知も可能となる。
図4の工程図を用い本発明の第1実施形態の構成員健康状態管理方法(M1)について説明する。すなわち、コンピュータ部100(図1参照)は、データテーブル構成ステップ(S110)、基準算定式生成ステップ(S120)、個人別判定データ生成ステップ(S130)、出力ステップ(S300)(報知ステップ)を処理する。また、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)も処理に付加される。各ステップの実行、処理については、前述のコンピュータ部100における各部の説明と共通するため、重複説明は省略する。
データテーブル構成ステップ(S110)では、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報が、複数の構成員分集約される。そして総構成員データテーブル(D1)が構成される(図2参照)。データテーブル構成ステップ(S110)はデータテーブル構成部110において処理される。
基準算定式生成ステップ(S120)では、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)が生成される。健康状態基準算定式(D2)の詳細、説明は前述のとおりである。基準算定式生成ステップ(S120)は基準算定式生成部120において処理される。
個人別判定データ生成ステップ(S130)では、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)が生成される。すなわち、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報が読み出される。併せて、健康状態基準算定式(D2)に含まれたその一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報も読み出される。そして、相互の健康状態情報の比較から、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)が生成される。個人別判定データ生成ステップ(S130)は個人別判定データ生成部130において処理される。
出力ステップ(S300)(報知ステップ)では、構成員本人及び構成員の管理者、雇用者等に対し、書面による印刷、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知される。出力ステップ(S300)は出力部300において処理される。
図5の工程図を用い本発明の第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M2)について説明する。すなわち、コンピュータ部100(図3参照)は、データテーブル構成ステップ(S110)、基準算定式生成ステップ(S120)、個人別判定データ生成ステップ(S130)、集団別判定データ生成ステップ(S140)、集団間データ比較ステップ(S150)、出力ステップ(S300)(報知ステップ)を処理する。また、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)も処理に付加される。各ステップの実行、処理については、前述のコンピュータ部100における各部の説明と共通するため、重複説明は省略する。
第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M2)におけるデータテーブル構成ステップ(S110)ないし個人別判定データ生成ステップ(S130)までは、前述の第1実施形態の構成員健康状態管理方法(M1)と同様である。
これに続いて、集団別判定データ生成ステップ(S140)では、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)が集約されて第1集団判定データ(D4)が生成される。さらに、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約されて第2集団判定データ(D5)が生成される。集団別判定データ生成ステップ(S140)は集団別判定データ生成部140において処理される。
集団間データ比較ステップ(S150)では、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)とは比較され、第1集団と第2集団の比較に関する集団間比較データ(D6)が生成される。集団間データ比較ステップ(S150)は集団間データ比較部150において処理される。
第1及び第2実施形態の構成員健康状態管理方法(M1,M2)に共通して、データ記憶ステップ(S400)(図示せず)では、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別状態判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データが記憶(格納)される。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶、記憶される。各種のデータ、プログラム等は、コンピュータ部100の記憶部102において処理される。
第1実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P1)は、データテーブル構成機能(F110)、基準算定式生成機能(F120)、個人別判定データ生成機能(F130)を有し、これらの各機能を実行する。
第2実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P2)は、コンピュータ部100に、データテーブル構成機能(F110)、基準算定式生成機能(F120)、個人別判定データ生成機能(F130)、集団別判定データ生成機能(S140)、集団間データ比較機能(S150)を有し、これらの各機能を実行する。
第1及び第2実施形態の構成員健康状態管理プログラム(P1,P2)に共通して、当該プログラムは出力機能(F300)(報知機能)、データ記憶機能(F400)も実行する。各機能は前述の構成員健康状態管理システム1及び2、並びに構成員健康状態管理方法(M1,M2)と共通であるため、重複する説明を省略する。
データテーブル構成機能(F110)は、一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を複数の構成員分集約する。そして総構成員データテーブル(D1)を構成する(図2参照)。データテーブル構成機能(F110)はデータテーブル構成部110により実行される。
基準算定式生成機能(F120)は、複数種類の健康状態情報に関する基準値に基づいて健康状態基準算定式(D2)を生成する。健康状態基準算定式(D2)の詳細は前述のとおりである。基準算定式生成機能(F120)は基準データ抽出部120により実行される。
個人別判定データ生成機能(F130)は、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)を生成する。すなわち、総構成員データテーブル(D1)における一の構成員に関する複数種類の健康状態情報を読み出す。併せて、基準抽出データ(D2)に含まれたその一の構成員に関する複数種類の健康状態情報と対応する種類の健康状態情報も読み出す。そして、相互の健康状態情報の比較から、一の構成員に関する個人別状態判定データ(D3)を生成する。個人別判定データ生成機能(F130)は個人別判定データ生成部130により実行される。
集団別判定データ生成機能(F140)は、一の構成員の属する集団(第1集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)を集約して第1集団判定データ(D4)を生成する。さらに、この第1集団の構成員と異なる集団(第2集団)の構成員についての各構成員の個人別判定データ(D3)も集約して第2集団判定データ(D5)を生成する。集団別判定データ生成機能(F140)は集団別判定データ生成部140により実行処理される。
集団間データ比較機能(F150)は、第1集団判定データ(D4)と第2集団判定データ(D5)の双方の数値同士の比較を行う。そして、第1集団と第2集団の比較に基づいた集団間比較データ(D6)を生成する。集団間データ比較機能(F150)は集団間データ比較部150により実行処理される。
データ記憶機能(F400)は、総構成員データテーブル(D1)、健康状態基準算定式(D2)、個人別状態判定データ(D3)、第1集団判定データ(D4)、第2集団判定データ(D5)、集団間比較データ(D6)等の各種データを記憶(格納)する。また、システムの作動に必要な各種のデータ、プログラム等も記憶、格納する。各種のデータ、プログラム等は、コンピュータ部100の記憶部102により実行される。データ記憶機能(F400)は各実施形態に対応しており、それぞれに必要なデータが記憶される。
出力機能(F300)(報知機能)は、構成員本人及び構成員の雇用者、管理者等に対し、書面による印刷、電子メール、メッセージアプリケーション等により通知する。出力機能(F300)は出力部300により実行される。
当該構成員健康状態管理プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶する。記憶媒体は、HDD、SDD等の任意の適切な記憶媒体、またはこれらの2つ以上の適切な組合せを含む。記憶媒体は、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでもよい。なお、記憶媒体はこれらの例に限られず、プログラムを記憶可能であれば、どのようなデバイスまたは媒体であってもよい。
なお、構成員健康状態管理システム1の端末11,12及びコンピュータ部100は、例えば、記憶媒体に記憶されたプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することによって、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現することができる。また、当該プログラムは、任意の伝送媒体(通信ネットワーク等)を介して、端末11,12への提供も可能である。端末11,12及びコンピュータ部100は、例えば、インターネット等を介してダウンロードしたプログラムを実行することにより、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現する。
なお、当該プログラムは、例えば、オブジェクト指向プログラミング言語等のマークアップ言語などを用いて実装できる。端末11,12及びコンピュータ部100における処理の少なくとも一部は、1以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。
本発明の構成員健康状態管理システム、構成員健康状態管理方法は、所属の構成員の各種の健康状態情報の取得とともに各種の健康状態に関する資料を活用することによって、構成員の健康状態の管理、取り組みの改善に貢献し得る。さらに構成員の所属する集団における健康状態の管理、取り組みの改善にも貢献し得る。そのため、構成員個人に対し、または属する集団に対して、よりきめ細かい助言等も可能となる。
1,2 構成員健康状態管理システム
10 インターネット回線
11,12 端末
13,14,21,22 サーバ
25,26 ウェブサイト
31,32 ウェブページ
100 コンピュータ部
101 演算部
102 記憶部
110 データテーブル構成部
120 基準算定式生成部
130 個人別判定データ生成部
140 集団別判定データ生成部
150 集団間データ比較部
300 出力部(報知部)
310 ルールエンジン部

Claims (7)

  1. 一の構成員に関する複数種類の健康状態情報の数値を、医療機関または検査機関からインターネット回線を通じて取得可能とし、人体の状態を計測できる端末の機器を通じて一の構成員の人体の状態を継時的に計測してインターネット回線を通じてまたはインターネット回線を経由せずに取得可能とし、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成部と、
    複数種類の健康状態情報の数値に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成部と、
    前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報の数値の代入によりスコア値として算出して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成部と、
    処理後の結果のデータを出力する出力部とを備える
    ことを特徴とする構成員健康状態管理システム。
  2. 一の構成員に関する複数種類の健康状態情報の数値を、医療機関または検査機関からインターネット回線を通じて取得可能とし、人体の状態を計測できる端末の機器を通じて一の構成員の人体の状態を継時的に計測してインターネット回線を通じてまたはインターネット回線を経由せずに取得可能とし、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成部と、
    複数種類の健康状態情報の数値に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成部と、
    前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報の数値の代入によりスコア値として算出して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成部と、
    前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成部と、
    前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較部と
    処理後の結果のデータを出力する出力部とを備える
    ことを特徴とする構成員健康状態管理システム。
  3. 前記出力部からの出力際して、
    一の構成員の所定期間の取り組みが前記個人別判定データに与える影響を分析して、一の構成員の最適な対応メニューを自動生成するルールエンジン部を備える請求項1または2に記載の構成員健康状態管理システム。
  4. 前記基準算定式生成部において、ウェブサイトをクローラしてウェブページを検出し前記ウェブページより複数種類の健康状態情報に関する所定の基準値を抽出する請求項1ないし3のいずれか1項に記載の構成員健康状態管理システム。
  5. 前記個人別判定データまたは集団間比較データを報知する報知部を備える請求項4に記載の構成員健康状態管理システム。
  6. コンピュータ部が、
    一の構成員に関する複数種類の健康状態情報の数値を、医療機関または検査機関からインターネット回線を通じて取得可能とし、人体の状態を計測できる端末の機器を通じて一の構成員の人体の状態を継時的に計測してインターネット回線を通じてまたはインターネット回線を経由せずに取得可能とし、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成ステップと、
    複数種類の健康状態情報の数値に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成ステップと、
    前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報の数値の代入によりスコア値として算出して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成ステップと、
    処理後の結果のデータを出力する出力ステップとを処理する
    ことを特徴とする構成員健康状態管理方法。
  7. コンピュータ部が、
    一の構成員に関する複数種類の健康状態情報の数値を、医療機関または検査機関からインターネット回線を通じて取得可能とし、人体の状態を計測できる端末の機器を通じて一の構成員の人体の状態を継時的に計測してインターネット回線を通じてまたはインターネット回線を経由せずに取得可能とし、複数の構成員分集約して総構成員データテーブルを構成するデータテーブル構成ステップと、
    複数種類の健康状態情報の数値に関する所定の基準値を変数として重回帰分析を実行して健康状態基準算定式を生成する基準算定式生成ステップと、
    前記総構成員データテーブルにおける一の構成員に関する複数種類の健康状態情報前記健康状態基準算定式に含まれた前記一の構成員に関する前記複数種類の健康状態情報の数値の代入によりスコア値として算出して前記一の構成員に関する個人別判定データを生成する個人別判定データ生成ステップと、
    前記一の構成員の属する第1集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第1集団判定データを生成するとともに、前記第1集団の構成員とは異なる第2集団の構成員について各構成員の前記個人別判定データを集約して第2集団判定データを生成する集団別判定データ生成ステップと、
    前記第1集団判定データと前記第2集団判定データとを比較して前記第1集団と前記第2集団の比較に関する集団間比較データを生成する集団間データ比較ステップと、
    処理後の結果のデータを出力する出力ステップとを処理する
    ことを特徴とする構成員健康状態管理方法。

JP2018033340A 2018-02-27 2018-02-27 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法 Active JP7160304B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018033340A JP7160304B2 (ja) 2018-02-27 2018-02-27 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018033340A JP7160304B2 (ja) 2018-02-27 2018-02-27 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019148993A JP2019148993A (ja) 2019-09-05
JP7160304B2 true JP7160304B2 (ja) 2022-10-25

Family

ID=67849328

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018033340A Active JP7160304B2 (ja) 2018-02-27 2018-02-27 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7160304B2 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7563690B2 (ja) 2020-11-10 2024-10-08 株式会社Splink 情報処理方法及びプログラム

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002063278A (ja) 2000-08-22 2002-02-28 Shotaro Katsuki 健康度評価システム及びその記録媒体並びに健康度評価方法
JP2005515521A (ja) 2000-09-20 2005-05-26 ボディーワン インコーポレイテッド インテリジェント・オンライン・コミュニティの自動化成長方法、システム及びソフトウェア
JP2006127264A (ja) 2004-10-29 2006-05-18 Aruze Corp 健康管理システム及び、情報処理装置、サーバ
JP2013174951A (ja) 2012-02-23 2013-09-05 Hitachi Medical Corp 健診情報分析システム及び健診情報分析システムの動作方法
JP2015111438A (ja) 2015-01-20 2015-06-18 ヘルスグリッド株式会社 生体情報の評価システム及び評価方法
JP2016139310A (ja) 2015-01-28 2016-08-04 株式会社野村総合研究所 ヘルスケアシステム
JP2017037489A (ja) 2015-08-10 2017-02-16 株式会社リコー 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法
JP2017068831A (ja) 2015-09-30 2017-04-06 日通システム株式会社 労務管理システム、労務管理方法、および、労務管理プログラム
JP2017117469A (ja) 2015-12-22 2017-06-29 国立研究開発法人理化学研究所 リスク評価方法、リスク評価装置及びリスク評価プログラム

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002063278A (ja) 2000-08-22 2002-02-28 Shotaro Katsuki 健康度評価システム及びその記録媒体並びに健康度評価方法
JP2005515521A (ja) 2000-09-20 2005-05-26 ボディーワン インコーポレイテッド インテリジェント・オンライン・コミュニティの自動化成長方法、システム及びソフトウェア
JP2006127264A (ja) 2004-10-29 2006-05-18 Aruze Corp 健康管理システム及び、情報処理装置、サーバ
JP2013174951A (ja) 2012-02-23 2013-09-05 Hitachi Medical Corp 健診情報分析システム及び健診情報分析システムの動作方法
JP2015111438A (ja) 2015-01-20 2015-06-18 ヘルスグリッド株式会社 生体情報の評価システム及び評価方法
JP2016139310A (ja) 2015-01-28 2016-08-04 株式会社野村総合研究所 ヘルスケアシステム
JP2017037489A (ja) 2015-08-10 2017-02-16 株式会社リコー 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法
JP2017068831A (ja) 2015-09-30 2017-04-06 日通システム株式会社 労務管理システム、労務管理方法、および、労務管理プログラム
JP2017117469A (ja) 2015-12-22 2017-06-29 国立研究開発法人理化学研究所 リスク評価方法、リスク評価装置及びリスク評価プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019148993A (ja) 2019-09-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Goodman et al. Peer reviewed: defining and measuring chronic conditions: imperatives for research, policy, program, and practice
US10546239B2 (en) Causal network generation system and data structure for causal relationship
Kyriacos et al. Monitoring vital signs using early warning scoring systems: a review of the literature
JP6662535B2 (ja) 生活習慣管理支援装置および生活習慣管理支援方法
Fowler-Brown et al. Risk of cardiovascular events and death—does insurance matter?
JP6512648B1 (ja) ソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法
Riegel et al. Electronically monitored medication adherence predicts hospitalization in heart failure patients
Rochefort et al. Patient and nurse staffing characteristics associated with high sitter use costs
Scharpf et al. Functional status outcome measures in home health care patients with heart failure
WO2018066465A1 (ja) フレイル評価システム
Lafta et al. An intelligent recommender system based on predictive analysis in telehealthcare environment
CN107106024A (zh) 用于在生命体征采样频率有限时的分数置信度区间估计的方法
JP7229491B1 (ja) 学習装置および推定システム
Xue et al. Clinical productivity of primary care nurse practitioners in ambulatory settings
Lawrance et al. Use of cumulative mortality data in patients with acute myocardial infarction for early detection of variation in clinical practice: observational study
Brown et al. Ambulance alerting to hospital: the need for clearer guidance
Heath et al. Medical generalists: connecting the map and the territory
JP7160304B2 (ja) 構成員健康状態管理システム及び構成員健康状態管理方法
Capan et al. Using electronic health records and nursing assessment to redesign clinical early recognition systems
Bolen et al. The validation of work-related self-reported asthma exacerbation
JP7082809B2 (ja) 構成員健康状態管理システム、構成員健康状態管理方法、及び構成員健康状態管理プログラム
Kreif et al. Exploiting nonsystematic covariate monitoring to broaden the scope of evidence about the causal effects of adaptive treatment strategies
Zarabzadeh et al. Variation in health care providers’ perceptions: decision making based on patient vital signs
JP6436515B1 (ja) 疾病注意情報提供支援システム
JP6531241B1 (ja) 効率化支援システム及び医療効率化支援方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210127

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20210127

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20210127

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210402

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211129

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211207

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220104

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220517

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220531

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220927

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221005

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7160304

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150