JP7310987B1 - Information processing server, information processing system, information processing method, and program - Google Patents
Information processing server, information processing system, information processing method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7310987B1 JP7310987B1 JP2022100160A JP2022100160A JP7310987B1 JP 7310987 B1 JP7310987 B1 JP 7310987B1 JP 2022100160 A JP2022100160 A JP 2022100160A JP 2022100160 A JP2022100160 A JP 2022100160A JP 7310987 B1 JP7310987 B1 JP 7310987B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- regional
- information processing
- medical data
- medical
- 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
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 121
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 7
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 33
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000012946 outsourcing Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
【課題】医療に関するデータを地域医療に活用する。【解決手段】個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得する医療データ取得部と、地域に関する地域データを取得する地域データ取得部と、前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データを生成する生成部と、前記地域医療データを出力する出力部と、を備える。【選択図】図4The object of the present invention is to utilize medical data in regional medical care. A medical data acquisition unit acquires medical data related to medical care received by an individual and includes information related to the address of the individual; a regional data acquisition unit acquires regional data related to an area; generating regional aggregated data by aggregating the medical data for each target region where the patient lives, extracting regional characteristic data indicating the characteristics of the target region from the regional data, and associating the regional characteristic data with the regional aggregated data A generator that generates regional medical data and an output unit that outputs the regional medical data. [Selection drawing] Fig. 4
Description
本発明は、情報処理サーバ、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing server, an information processing system, an information processing method, and a program.
医療に関するデータを利用する技術がある(例えば、特許文献1参照)。医療に関するデータとしては、例えば、国保データベース(KDB)システムから提供されるデータ(以下、KDBデータという)がある。KDBデータには、例えば、レセプトデータ、健康診断のデータ等が含まれる。KDBデータを分析することにより、例えば、各自治体は、地域住民の健康課題に沿った事業を立案する。
There is a technology that uses medical data (see
しかしながら、自治体によっては、KDBデータが有効に活用されていない場合があった。例えば、KDBシステムが複雑かつ機能が不足していると判断され独自のシステムが用意される場合があった。また、医療に関する知識とデータ分析に関する知識の両方を持つ職員が多くないためにKDBデータから課題を発見することが困難となる場合があった。また、KDBデータの分析を外部に委託した結果、高額な委託費用が発生し、肝心の健康増進に関する事業の実施に十分な予算が取れない、或いは、実施した事業の効果の検証が不十分となる場合があった。 However, in some local governments, KDB data were not effectively utilized. For example, there was a case where the KDB system was judged to be complicated and lacked functions, and a unique system was prepared. In addition, since there are not many staff members who have both knowledge about medical care and knowledge about data analysis, it is sometimes difficult to discover problems from KDB data. In addition, as a result of outsourcing the analysis of KDB data, high outsourcing costs are incurred, and it is not possible to secure a sufficient budget for the implementation of the essential health promotion project, or the verification of the effect of the implemented project is insufficient. There was a case.
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、医療に関するデータを地域医療に活用することができる情報処理サーバ、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide an information processing server, an information processing system, an information processing method, and a program that can utilize medical data for regional medical care. do.
本発明の情報処理サーバは、個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得する医療データ取得部と、地域に関する地域データを取得する地域データ取得部と、前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成する生成部と、前記地域医療データを出力する出力部と、を備える。 The information processing server of the present invention includes a medical data acquisition unit that acquires medical data related to medical care received by an individual and includes information related to the address of the individual, and a regional data acquisition unit that acquires regional data related to a region. Then, regionally aggregated data is generated by aggregating the medical data for each target region where the individual resides, and from the regional data, a call for interest in a business related to health promotion is made suitable for residents living in the target region. Regional medical data obtained by extracting regional feature data indicating the characteristics of the target region that can be a basis for proposing implementation in the above-mentioned mode, and associating the regional aggregate data with the regional feature data, wherein a generator for generating regional medical data including suggestions for implementation in an aspect; and an output unit for outputting the regional medical data.
本発明の情報処理システムは、上記に記載の情報処理サーバと、前記情報処理サーバから出力された前記地域医療データを表示する端末装置と、を備える。 An information processing system of the present invention includes the information processing server described above, and a terminal device that displays the regional medical data output from the information processing server.
本発明の、情報処理方法は、情報処理サーバであるコンピュータが行う情報処理方法であって、医療データ取得部が、個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得し、地域データ取得部が、地域に関する地域データを取得し、生成部が、前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成し、出力部が、前記地域医療データを出力する。 An information processing method of the present invention is an information processing method performed by a computer that is an information processing server, wherein the medical data acquisition unit is medical data related to medical treatment received by an individual, and includes information related to the address of the individual. medical data is acquired, a regional data acquisition unit acquires regional data related to a region, a generation unit generates regional aggregated data by aggregating the medical data for each target region where the individual lives, and from the regional data, Extracting area feature data indicating the characteristics of the target area that can be used as a basis for making a proposal to encourage interest in health promotion projects in a manner suitable for residents living in the target area, and extracting the area feature data. Regional medical data is generated by associating the regional characteristic data with the aggregated data, the regional medical data including a proposal for implementing the appeal in the mode, and an output unit outputs the regional medical data. .
本発明の、プログラムは、情報処理サーバであるコンピュータに、個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得させ、地域に関する地域データを取得させ、前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成させ、前記地域医療データを出力させる、プログラムである。 The program of the present invention causes a computer, which is an information processing server, to acquire medical data relating to medical care received by an individual and including information relating to the address of the individual, acquire regional data relating to an area, and Generate regionally aggregated data by aggregating the medical data for each target region in which an individual lives, and from the regional data, make a call for interest in a business related to health promotion in a manner suitable for residents living in the target region. Regional medical data obtained by extracting regional characteristic data indicating the characteristics of the target area that can be a basis for proposing to implement the medical treatment, and associating the regional aggregated data with the regional characteristic data, wherein the call is made in the above mode A program for generating regional medical data including suggestions for implementation and for outputting the regional medical data.
本発明によれば、医療に関するデータを地域医療に活用することができる。 According to the present invention, medical data can be utilized for regional medical care.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(情報処理システム1の構成について)
情報処理システム1は、医療に関するデータを地域医療に活用するためのシステムである。図1は、実施形態による情報処理システム1の構成例を示すブロック図である。情報処理システム1は、例えば、情報処理サーバ10と、自治体サーバ20と、保険DB30と、地域DB40とを備える。
(Regarding the configuration of the information processing system 1)
The
保険DB30は、医療に関するデータである医療データAを格納するデータベースである。以下の説明では、医療データAとして、国保データベース(KDB)システムから提供されるデータ(以下、KDBデータという)を用いる場合を例示して説明するが、これに限定されることはなく、医療に関する任意のデータを用いることが可能である。
The
医療データAには、例えば、レセプトデータ、及び健診データが含まれる。レセプトデータは患者が受けた保険診療に係る医療報酬の明細書である。健診データは、定期健康診断等の結果である。レセプトデータには、介護報酬の明細書等が含まれていてもよい。なお、医療データAには、レセプトデータ、及び健診データのうち少なくとも1つが含まれていればよく、すべてが含まれていなくともよい。また、医療データAに、レセプトデータ、及び健診データ以外の医療に関するデータが含まれていてもよい。 The medical data A includes, for example, receipt data and health checkup data. Receipt data is a statement of medical fees related to insurance medical treatment received by a patient. Health checkup data are the results of regular health checkups and the like. The receipt data may include a detailed statement of care fees and the like. The medical data A may include at least one of the medical receipt data and the health checkup data, and may not include all of them. Moreover, the medical data A may include medical data other than the receipt data and the health checkup data.
また、医療データAは、レセプトデータ、及び健診データをまとめたデータであってもよい。例えば、医療データAとして、KDBデータにある国保の医療レセプトデータ、後期高齢者医療の医療レセプト、及び介護保険の介護レセプトを突合して、処理しやすくまとめたCSV突合データが用いられてもよい。 Also, the medical data A may be data in which the receipt data and the health checkup data are put together. For example, as the medical data A, CSV matching data that is easy to process by matching medical receipt data of National Health Insurance, medical receipt of medical care for the elderly in the KDB data, and nursing care receipt of long-term care insurance may be used.
地域DB40は、地域に関するデータである地域データBを格納するデータベースである。以下の説明では、地域データBとして、総務省統計局から提供される国勢調査等の結果を用いる場合を例示して説明するが、これに限定されることはなく、地域に関する任意のデータを用いることが可能である。
The
地域データBには、例えば、国勢調査、及び家計調査の結果が含まれる。国勢調査は国内の人及び世帯の実態を調査したものである。家計調査は、世帯の家計の収入・支出,貯蓄・負債などを調査したものである。なお、地域データBには、国勢調査、及び家計調査の結果のうち少なくとも1つが含まれていればよく、すべてが含まれていなくともよい。また、地域データBに、国勢調査、及び家計調査の結果以外の地域に関するデータが含まれていてもよい。 Regional data B includes, for example, results of national census and household survey. The national census is a survey of the actual conditions of people and households in the country. The Family Income and Expenditure Survey is a survey of household income/expenditure, savings/debt, etc. Note that the regional data B may include at least one of the results of the national census and the family budget survey, and may not include all of them. Also, the regional data B may include regional data other than the results of the national census and the family budget survey.
自治体サーバ20は、自治体が管理するコンピュータである。自治体サーバ20には、保険DB30から医療データAが提供される。なお、自治体サーバ20が、市区町村などに係る自治体で管理されるものである場合には、各県の国保連等を介して医療データAが提供されてもよい。この場合において、各県の国保連等における独自のシステムにより医療データAが更に加工されて、市区町村に係る自治体サーバ20に提供されてもよい。
The
自治体サーバ20は、医療データAのデータ分析を、情報処理サーバ10に依頼する。例えば、自治体サーバ20は、医療データAにおける個人情報をマスクし、個人情報をマスクした医療データA(以下、医療データA#という)を、情報処理サーバ10に送信する。ここでの個人情報は、例えば、患者の氏名などである。自治体サーバ20は、医療データA#を情報処理サーバ10に送信することにより、医療データAのデータ分析を情報処理サーバ10に依頼する。
The
情報処理サーバ10は、医療データA#を分析するコンピュータである。情報処理サーバ10は、自治体サーバ20によって送信された医療データA#を受信する。また、情報処理サーバ10は、地域DB40から地域データBを取得する。情報処理サーバ10は、医療データA#と地域データBとを用いて、地域医療データCを生成する。
The
地域医療データCは、医療データA#を地域医療に活用できるように加工したデータである。地域医療データCでは、医療データA#を地域ごとに集約し、地域ごとに集約した医療データA#に、その地域の特徴を対応づけたデータである。 Regional medical data C is data obtained by processing medical data A# so that it can be used for regional medical care. The regional medical data C is data in which the medical data A# is aggregated for each region, and the characteristics of the region are associated with the medical data A# aggregated for each region.
情報処理サーバ10は、例えば、県ごと、或いは、市区町村ごとなど、自治体の行政区画を集約の単位として医療データA#を集約する。これにより、自治体が、行政区画ごとの地域医療の実態を把握することができる。
The
或いは、情報処理サーバ10は、郵便番号に対応付けされた地域を集約の単位として医療データA#を集約するようにしてもよい。郵便番号は全国的に統一されたコード体系が用いられており、郵便物を区分するために設定されたものであることから、情報(ここでは、医療データA#)を地域ごとに集約する指標としてそのまま適用することができる。
Alternatively, the
しかも、郵便番号は、市区町村などの行政区画よりも、やや細かい丁目などの区画を単位として設定されている場合が多く、自治体が特徴を把握したい地域に対応させる区分としても適切である。例えば、郵便番号に対応する区分ごとにその地域の特徴を抽出し、似たような特徴を有する地域を統合してもよい。 In addition, postal codes are often set in units of divisions such as chome, which are slightly smaller than administrative divisions such as municipalities, and are appropriate as divisions that correspond to areas that local governments want to understand the characteristics of. For example, the feature of each area may be extracted for each division corresponding to the postal code, and the areas having similar features may be integrated.
一方、医療データA#に患者の住所が示されている場合には、その住所に基づいて、郵便番号に対応する地域の区分よりも細かい区分にて医療データA#を集約することが可能である。しかし、患者の住所に基づいて医療データA#を集約しようとすると、地域が細かくなり過ぎて、地域の特徴と対応づけることが困難となる可能性がある。 On the other hand, if the patient's address is indicated in the medical data A#, it is possible to collect the medical data A# based on the address in a finer division than the regional division corresponding to the postal code. be. However, if the medical data A# is aggregated based on the patient's address, the area may become too fine and it may be difficult to associate it with the characteristics of the area.
これに対し、地域を集約する単位として郵便番号を用いることにより、集約する地域の単位が細かくなり過ぎることなく、自治体が把握したい地域に対応させた適切な区分にて全体的に網羅することが可能となる。 On the other hand, by using the postal code as a unit for aggregating regions, it is possible to comprehensively cover the appropriate divisions corresponding to the regions that local governments want to grasp without making the unit of aggregating regions too fine. It becomes possible.
また、情報処理サーバ10は、地域ごとに集約した医療データA#に、その地域の特徴を対応づける。ここでの地域の特徴は、任意の特徴であってよいが、例えば、地域において、健康増進に関する事業に関心を持たせるための施策を提案する根拠となり得る特徴である。このような地域の特徴を提示することにより、自治体が、地域ごとに集約した医療データA#に基づいて設定した課題に対し、その地域の住民に適した勧奨及び介入等を行うことができる施策を立案することが可能となる。
Further, the
ここでの勧奨及び介入等は、任意であってよいが、例えば、電話を用いた勧奨及び介入(アウトバンドコール)がある。また、SMS、医療機関、調剤薬局、折込チラシ、ダイレクトメール、配達地域を指定した郵便物(タウンプラス)、地域イベントなどを介して勧奨及び介入等を行うことができる。 Recommendations and interventions here may be arbitrary, but there are, for example, recommendations and interventions using telephones (outbound calls). In addition, recommendations and interventions can be made through SMS, medical institutions, dispensing pharmacies, insert leaflets, direct mail, postal items (Town Plus) specifying delivery areas, local events, and the like.
例えば、公共交通機関の利用する住民の比率が高い地域であれば、公共交通機関、例えばバスなどに、「健康診断を受けましょう」と呼びかけるような広告を出すような対策を立案することができる。地域の特徴に応じた施策を立案することによって、健康増進に関する事業への関心を高めることができ、例えば、健康診断の受診率を向上させるような効果が期待できる。 For example, in an area where the proportion of residents who use public transportation is high, it is possible to propose measures such as placing advertisements on public transportation, such as buses, calling on people to take a health checkup. can. By formulating measures according to the characteristics of the region, it is possible to raise interest in projects related to health promotion.
地域の特徴は、例えば、乳幼児比率、ティーン比率、1人暮らし比率、夫婦のみ世帯比率、高齢二人暮らし比率、大家族世帯比率、核家族世帯比率、三世代世帯比率、戸建世帯比率、集合住宅世帯比率、賃貸世帯比率、長期居住者比率、有配偶者男性比率、有配偶者女性比率、就業男性比率、就業女性比率、自営比率、一次産業人口比率、二次産業人口比率、三次産業人口比率、長時間就労者比率、自市内通勤者比率、遠方通勤者比率、賃金給与世帯比率、年金世帯比率、年収700万円以上世帯比率、公共交通機関利用者比率、徒歩通勤者比率、車バイク利用者比率、大卒者比率、高卒未満比率などである。 Area characteristics include infant ratio, teen ratio, single-person household ratio, couple-only household ratio, elderly two-person household ratio, large-family household ratio, nuclear-family household ratio, three-generation household ratio, detached-house household ratio, and clusters. Ratio of residential households, ratio of rental households, ratio of long-term residents, ratio of men with spouse, ratio of women with spouse, ratio of working men, ratio of working women, self-employed ratio, ratio of primary industry population, ratio of secondary industry population, tertiary industry population ratio, ratio of long working hours, ratio of commuters within own city, ratio of long-distance commuters, ratio of wage earning households, ratio of pension households, ratio of households with an annual income of 7 million yen or more, ratio of users of public transportation, ratio of commuters on foot, car These include the ratio of motorcycle users, the ratio of university graduates, and the ratio of less than high school graduates.
例えば、地域医療データCは、地域ごとの健康診断を受信した住民の比率に、その地域における公共交通機関の利用する住民の比率を対応づけた情報である。これにより、健康診断の受診率が良い地域と悪い地域とを区分することが容易となる。また、公共交通機関の利用する住民の比率などの地域の特徴が対応づけられることにより、例えば、健康診断の受診率が悪い地域において、受診率を向上させる取り組みとして、公共交通機関を利用することができるか否かを判断することが容易となる。 For example, the regional medical data C is information in which the percentage of residents who have received health checkups in each area is associated with the percentage of residents who use public transportation in that area. As a result, it becomes easy to distinguish between areas where the health checkup rate is good and areas where the rate is low. In addition, by associating regional characteristics such as the ratio of residents who use public transportation, it is possible to use public transportation as an initiative to improve the health checkup rate in areas where the health checkup rate is low. It becomes easy to judge whether it is possible or not.
このように、地域医療データCにおいて、医療データA#を地域ごとに集約されることにより、地域ごとの課題を発見し易くすることができる。また、地域医療データCにおいて、地域ごとに集約した医療データA#に、その地域の特徴を対応づけられることにより、その地域における課題を解決する手段を見出し易くすることが可能である。 In this way, in the regional medical data C, by aggregating the medical data A# for each region, problems for each region can be easily discovered. In addition, in the regional medical data C, by associating the medical data A# aggregated for each region with the characteristics of the region, it is possible to easily find means for solving problems in the region.
情報処理サーバ10は、生成した地域医療データCを、自治体サーバ20に送信する。自治体サーバ20は、情報処理サーバ10から地域医療データCを受信する。自治体サーバ20は、受信した地域医療データを用いて、地域における医療施策、例えば、健康診断等の課題を発見したり、その地域で実施した健康増進に関する事業の効果を検証したりする。なお、この場合において、自治体サーバ20は、地域医療データCにおける医療データA#においてマスクされていた個人情報を復元させるようにしてもよい。
The
(情報処理システム1の処理について)
ここで、図2を用いて、情報処理システム1が行う処理について説明する。図は、情報処理システム1が行う処理の流れを示すシーケンス図である。
(Regarding the processing of the information processing system 1)
Here, processing performed by the
まず、保険DB30は、自治体サーバ20に医療データAを送信することにより、医療データAを提供する(ステップS10)。例えば、自治体サーバ20は、定期的に、保険DB30から医療データAを受信する。或いは、自治体サーバ20は、任意のタイミングで医療データAを提供するように保険DB30に要求し、要求に応じた保険DB30から医療データAを受信するようにしてもよい。
First, the
自治体サーバ20は、医療データAにおける個人情報をマスクする個人情報マスク処理を行う(ステップS11)。例えば、自治体サーバ20は、医療データAにおける、患者の氏名を、乱数などの文字列に置き換えることにより、個人情報をマスクする。自治体サーバ20は、個人情報をマスクした医療データA#を情報処理サーバ10に送信する(ステップS12)。情報処理サーバ10は、自治体サーバ20から医療データA#を受信し(ステップS13)、受信したデータを地域ごとに集約する。
The
一方、地域DB40は、地域データBを情報処理サーバ10に送信する(ステップS15)。例えば、情報処理サーバ10は、任意のタイミングで地域データBを提供するように地域DB40に要求し、要求に応じた地域DB40から地域データBを受信する(ステップS16)。情報処理サーバ10は、地域データBから、地域ごとに、その地域における特徴を抽出した地域特徴データを生成する(ステップS17)。
On the other hand, the
情報処理サーバ10は、地域医療データCを生成する(ステップS18)。情報処理サーバ10は、医療データA#を地域ごとに集約した地域集約データに、その地域における特徴を抽出した地域特徴データを対応づけた地域医療データCを生成する。情報処理サーバ10は、生成した地域医療データCを自治体サーバ20に送信する(ステップS19)。自治体サーバ20は、地域医療データCを情報処理サーバ10から受信し、受信した地域医療データCを表示する(ステップS20)。
The
(地域医療データCについて)
ここで、図3を用いて、地域医療データCについて説明する。図3は、実施形態の地域医療データCの例を示す図である。図3の例では、自治体サーバ20に表示された地域医療データCの例が示されている。
(Regarding regional medical data C)
Here, the regional medical data C will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of regional medical data C according to the embodiment. In the example of FIG. 3, an example of regional medical data C displayed on the
図3に示すように、地域医療データCは、例えば、地域ごとに集約した医療データを示す集約医療データC1と、その地域における特徴を示す地域特徴データC2により構成される。 As shown in FIG. 3, the regional medical data C includes, for example, aggregated medical data C1 indicating medical data aggregated for each region, and regional feature data C2 indicating features in the region.
集約医療データC1として、特定健診受診率_現状把握と題したデータが例示されている。集約医療データC1には、市区町村ごとの受診率を示す棒グラフ、市区町村ごとの受診率の分布を示す地図、年度ごとの受診率の月推移を示す折れ線グラフ、年度ごとの受信者数を示す棒グラフなど、データを可視化したグラフや地図が表示される。このように、グラフや地図を用いた表示を行うことにより、地域ごとの課題を、自治体の職員などが直観的に把握することができるようにする。 As the consolidated medical data C1, the data titled "Specific health check-up rate_understanding of current situation" is exemplified. The consolidated medical data C1 includes a bar graph showing the consultation rate by municipality, a map showing the distribution of the consultation rate by municipality, a line graph showing the monthly transition of the consultation rate by year, and the number of recipients by year. Graphs and maps that visualize data, such as bar graphs showing By displaying graphs and maps in this way, local government officials and others can intuitively grasp the issues of each region.
また、地域医療データCでは、集約医療データC1に、地域特徴データC2が対応づけられている。例えば、集約医療データC1に表示された市区町村ごとの受診率の分布を示す地図において、ある地域Eがクリックされると、その地域に対応する地域特徴データC2が表示される。地域特徴データC2には、その地域の特徴として、地域Eにおける乳幼児比率や、長時間労働者比率などのランクが表示される。このように、その地域の特徴として、ランクを表示させることにより、対象とする地域が、他の地域と比較してどのように特徴づけられているのかを把握し易くすることができる。 In the regional medical data C, the aggregated medical data C1 is associated with regional characteristic data C2. For example, when an area E is clicked on the map showing the distribution of consultation rates for each municipality displayed in the consolidated medical data C1, the area feature data C2 corresponding to that area is displayed. In the area feature data C2, ranks such as the ratio of infants in the area E and the ratio of long working hours are displayed as the characteristics of the area. In this way, by displaying the rank as the feature of the area, it is possible to easily grasp how the target area is characterized in comparison with other areas.
(情報処理サーバ10の構成について)
ここで、情報処理サーバ10の構成について、図4を用いて説明する。図4は、実施形態による情報処理サーバ10の構成例を示すブロック図である。情報処理サーバ10は、例えば、クラウド装置、サーバ装置、PCなどにより実現される。
(Regarding the configuration of the information processing server 10)
Here, the configuration of the
情報処理サーバ10は、例えば、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。通信部11は、自治体サーバ20及び地域DB40と通信を行う。
The
記憶部12は、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、RAM(Random Access read/write Memory)、ROM(Read Only Memory)などの記憶媒体、あるいはこれらの組合せによって構成される。記憶部12は、情報処理サーバ10の各種処理を実行するためのプログラム、及び各種処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。
The
制御部13は、情報処理サーバ10がハードウェアとして備えるCPU(Central Processing Unit)にプログラムを実行させることによって実現される。制御部13は、例えば、医療データ取得部130と、地域データ取得部131と、生成部132と、出力部133とを備える。
The
医療データ取得部130は、医療データを取得する。医療データは、患者など個人が受けた医療に関する医療データであって、その個人の住所に関する情報を含む。医療データ取得部130は、例えば、保険DB30から提供される医療データを、通信部11を介して取得する。医療データ取得部130は、取得した医療データを、生成部132に出力する。
The medical
地域データ取得部131は、地域データを取得する。地域データ取得部131は、例えば、地域DB40から提供される地域データを、通信部11を介して取得する。地域データ取得部131は、取得した地域データを生成部132に出力する。
The regional
生成部132は、医療データと地域データを用いて地域医療データを生成する。生成部132は、医療データを、患者など個人が住む対象地域ごとに集約した地域集約データを生成する。
The
生成部132は、地域データから、対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出する。例えば、生成部132は、自治体の行政区画を対象地域として、地域集約データを生成する。生成部132は、郵便番号に対応づけられた地域を対象地域として、地域集約データを生成するようにしてもよい。
The
生成部132は、地域集約データに、地域特徴データを対応づけることによって地域医療データを生成する。生成部132は、地域データから、対象地域における住民の構成比や生活様式の傾向を示す情報を地域特徴データとして抽出する。例えば、生成部132は、地域データから、対象地域における公共交通機関の利用状況を示す情報を、地域特徴データとして抽出する。
The
また、生成部132は、地域特徴データに基づく提案であって、対象地域に住む住民に、健康増進に関する事業に関心を持たせるための施策の提案を含む、地域医療データを生成するようにしてもよい。
In addition, the generating
出力部133は、地域医療データを出力する。出力部133は、例えば、地域医療データを、通信部11を介して自治体サーバ20に送信することによって、地域医療データを出力する。
The
(情報処理サーバ10の処理について)
ここで、図5を用いて、情報処理サーバ10の処理について説明する。図5は、実施形態の情報処理サーバ10が行う処理の流れを示すフローチャートである。情報処理サーバ10は、医療データA#を取得する(ステップS101)。情報処理サーバ10は、医療データA#を用いて、郵便番号に対応する地域ごとに、医療データA#を集約した地域集約データを生成する(ステップS102)。情報処理サーバ10は、地域データBを取得する(ステップS103)。情報処理サーバ10は、地域データBを用いて、郵便番号に対応する地域ごとの地域の特徴を示す地域特徴データを生成する(ステップS104)。情報処理サーバ10は、郵便番号に対応する地域ごとに、地域集約データと地域特徴データとを対応づけて地域医療データCを生成する(ステップS105)。情報処理サーバ10は、生成した地域医療データCを出力する(ステップS106)。
(Processing of information processing server 10)
Here, processing of the
以上説明したように、実施形態の情報処理サーバ10は、医療データ取得部130と、地域データ取得部131と、生成部132と、出力部133を備える。医療データ取得部130は、医療データ(医療データA又は医療データA#)を取得する。医療データは、患者などの個人が受けた医療に関する医療データであって、個人の住所に関する情報を含む情報である。地域データ取得部131は、地域データBを取得する。地域データBは、地域に関する情報である。生成部132は、地域医療データCを生成する。地域医療データCは、地域集約データに地域特徴データを対応づけた情報である。地域集約データは個人が住む対象地域ごとに、医療データを集約した情報である。地域特徴データは、地域データから抽出した対象地域の特徴を示す情報である。出力部133は、地域医療データCを出力する。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、患者などの個人が受けた医療に関する医療データが地域ごとに集約され、さらに、その地域の特徴と対応づけられた情報を、提示することができる。したがって、医療に関するデータを地域医療に活用することができる。
As described above, the
また、実施形態の情報処理サーバ10は、生成部132は、自治体の行政区画を対象地域として、地域集約データを生成する。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、自治体が医療の実態を把握したい地域区分の単位で情報を提供することができ、医療に関するデータを、自治体における地域医療に活用することができる。
Further, in the
また、実施形態の情報処理サーバ10は、生成部132は、郵便番号に対応づけられた地域を対象地域として、地域集約データを生成する。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、郵便番号に対応する地域区分の単位で情報を提供することができ、医療に関するデータを、政策を立てやすい地域ごとにまとめることができる。
Further, in the
また、実施形態の情報処理サーバ10は、生成部132は、地域データから対象地域における住民の構成比や生活様式の傾向を示す情報を、地域特徴データとして抽出する。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、医療データに、地域における住民の構成比や生活様式の傾向を特徴づけることができ、その地域の住民への勧奨及び介入等に有効な手段を把握し易くすることができる。
Further, in the
また、実施形態の情報処理サーバ10は、生成部132は、地域データから抽出した対象地域における公共交通機関の利用状況を示す情報を、地域特徴データとする。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、医療データに、地域における公共交通機関の利用状況を特徴づけることができ、その地域の住民への勧奨及び介入等に公共交通機関を利用することが有効か否かを判断し易くすることができる。
In the
また、実施形態の情報処理サーバ10は、生成部132は、地域特徴データに基づく提案であって、対象地域に住む住民に、健康増進に関する事業に関心を持たせるための施策の提案を含む地域医療データを生成する。これにより、実施形態の情報処理サーバ10では、地域の特徴に応じて事業に関心を持たせるための施策を提案することができ、その地域に有効な勧奨及び介入等を提案することが可能となる。
Further, in the
以上説明したように、実施形態の情報処理システム1は、情報処理サーバ10と自治体サーバ20(端末装置の一例)を備える。自治体サーバ20は、情報処理サーバ10から出力された地域医療データCを表示する。これにより、実施形態の情報処理システム1では、地域医療データCを自治体サーバ20に表示させることができ、医療に関するデータを地域医療に活用することができる。
As described above, the
(実施形態の変形例)
ここで、実施形態の変形例について、図6を用いて説明する。図6は、実施形態の変形例における情報処理システム1の構成例を示すブロック図である。本変形例では、保険DB30に代えて、情報処理サーバ10が保険事業者サーバ50を介して医療データA#を取得する点において、上述した実施形態と相違する。
(Modification of embodiment)
Here, a modified example of the embodiment will be described with reference to FIG. 6 . FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example of the
情報処理システム1は、例えば、情報処理サーバ10と、自治体サーバ20と、地域DB40と、保険事業者サーバ50を備える。
The
保険事業者サーバ50は、保険事業者が管理するコンピュータである。保険事業者サーバ50には、医療データAが記憶されている。保険事業者サーバ50は、医療データAのデータ分析を、情報処理サーバ10に依頼する。例えば、保険事業者サーバ50は、医療データAにおける個人情報をマスクし、医療データA#を、情報処理サーバ10に送信する。これにより、保険事業者サーバ50は、医療データAのデータ分析を情報処理サーバ10に依頼する。
The insurance company server 50 is a computer managed by an insurance company. Medical data A is stored in the insurance provider server 50 . The insurance provider server 50 requests the data analysis of the medical data A to the
情報処理サーバ10は、保険事業者サーバ50からの依頼に応じて医療データA#を分析し、医療データA#と地域データBとを用いて、地域医療データCを生成する。情報処理サーバ10が地域医療データCを生成する方法は、上述した実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
情報処理サーバ10は、生成した地域医療データCを保険事業者サーバ50に送信する。この場合において、情報処理サーバ10は、地域医療データCを、自治体サーバ20に送信するようにしてもよい。
The
以上説明したように、実施形態の変形例にかかる情報処理システム1は、情報処理サーバ10と保険事業者サーバ50(端末装置の一例)を備える。保険事業者サーバ50は、情報処理サーバ10から出力された地域医療データCを表示する。これにより、実施形態の変形例にかかる情報処理システム1では、地域医療データCを保険事業者サーバ50に表示させることができ、医療に関するデータを地域医療に活用することができる。
As described above, the
なお、上述した実施形態では、自治体サーバ20が、個人情報をマスクした医療データA#を情報処理サーバ10に送信する場合を例示して説明した。しかしながら、これに限定されない。個人情報をマスクした医療データA#を情報処理サーバ10に送信するか、或いは、個人情報をマスクする前の医療データAを情報処理サーバ10に送信するかは、自治体からのニーズ等に応じて決定されてよい。
In the above-described embodiment, the case where the
自治体サーバ20から個人情報をマスクする前の医療データAを受信した場合、情報処理サーバ10は、例えば、医療データAにおける個人情報をマスクすることによって、医療データA#を生成し、生成した医療データA#を用いて、地域医療データCを生成するための処理を行う。そして、情報処理サーバ10は、生成した地域医療データCにおける医療データA#においてマスクされていた個人情報を復元させ、個人情報が復元された地域医療データCを、自治体サーバ20に送信する。
When the medical data A before masking the personal information is received from the
また、上述した実施形態において、情報処理サーバ10と自治体サーバ20との間で行わるデータの送受信は、オフラインで行われてもよいし、オンラインで行われてもよい。ここでのオフラインは、汎用の通信ネットワークを介さずに行うデータの送受信であり、例えば、データをHDD(Hard Disk Drive)等の記憶媒体に記憶させ、データを記憶させた物理的な記憶媒体が運搬されることによって行われるデータの送受信である。また、ここでのオンラインとは汎用の通信ネットワークを介して行うデータの送受信である。
In the above-described embodiment, data transmission/reception between the
上述した実施形態における情報処理システム1及び情報処理サーバ10の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
All or part of the
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and design and the like are included within the scope of the gist of the present invention.
1…情報処理システム
10…情報処理サーバ
130…医療データ取得部
131…地域データ取得部
132…生成部
133…出力部
20…自治体サーバ
30…保険DB
40…地域DB
50…保険事業者サーバ
REFERENCE SIGNS
40 Regional DB
50 ... insurance business server
Claims (8)
地域に関する地域データを取得する地域データ取得部と、
前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成する生成部と、
前記地域医療データを出力する出力部と、
を備える情報処理サーバ。 a medical data acquisition unit that acquires medical data relating to medical care received by an individual, the medical data including information relating to the address of the individual;
a regional data acquisition unit that acquires regional data about a region;
A form suitable for residents living in the target area to generate regional aggregated data by aggregating the medical data for each target area in which the individual resides, and from the regional data, to make a call for interest in a business related to health promotion. Regional medical data obtained by extracting regional characteristic data indicating the characteristics of the target area that can be the basis for making a proposal to be implemented in the above, and by associating the regional aggregated data with the regional characteristic data, wherein the call is made according to the aspect a generator for generating regional medical data including suggestions for implementing
an output unit that outputs the regional medical data;
Information processing server.
請求項1に記載の情報処理サーバ。 The generation unit generates the regional aggregation data with administrative divisions of local governments as the target regions.
The information processing server according to claim 1.
請求項1に記載の情報処理サーバ。 The generation unit generates the regional aggregation data with the region associated with the postal code as the target region.
The information processing server according to claim 1.
請求項1に記載の情報処理サーバ。 The generation unit extracts information indicating trends in social activities among lifestyles in the target area from the area data as the area feature data , and makes a proposal to implement the call according to the trends in social activities . generating said regional medical data comprising;
The information processing server according to claim 1.
請求項4に記載の情報処理サーバ。 The generation unit uses information indicating the usage status of public transportation in the target area extracted from the area data as the area feature data, and places an advertisement on the public transportation according to the usage status to call the user. generating said regional medical data including suggestions for implementing
The information processing server according to claim 4.
前記情報処理サーバから出力された前記地域医療データを表示する端末装置と、
を備える情報処理システム。 an information processing server according to any one of claims 1 to 5;
a terminal device that displays the regional medical data output from the information processing server;
An information processing system comprising
医療データ取得部が、個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得し、
地域データ取得部が、地域に関する地域データを取得し、
生成部が、前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成し、
出力部が、前記地域医療データを出力する、
情報処理方法。 An information processing method performed by a computer that is an information processing server,
A medical data acquisition unit acquires medical data relating to medical care received by an individual, the medical data including information relating to the address of the individual;
A regional data acquisition unit acquires regional data about a region,
A generation unit generates regional aggregated data by aggregating the medical data for each target region where the individual resides, and from the regional data , generates a call to encourage interest in a business related to health promotion to residents living in the target region. Regional medical data obtained by extracting regional characteristic data indicating the characteristics of the target area that can be a basis for proposing implementation in a manner suitable for the medical treatment, and associating the regional aggregate data with the regional characteristic data, wherein the appeal generating regional medical data containing suggestions for implementing the above aspect;
the output unit outputs the regional medical data;
Information processing methods.
個人が受けた医療に関する医療データであって、前記個人の住所に関する情報を含む医療データを取得させ、
地域に関する地域データを取得させ、
前記個人が住む対象地域ごとに前記医療データを集約した地域集約データを生成し、前記地域データから、健康増進に関する事業に関心を持たせるための呼びかけを、前記対象地域に住む住民に適した態様にて実施する提案をする根拠となり得る前記対象地域の特徴を示す地域特徴データを抽出し、前記地域集約データに前記地域特徴データを対応づけた地域医療データであって、前記呼びかけを前記態様にて実施するための提案を含む地域医療データを生成させ、
前記地域医療データを出力させる、
プログラム。 on the computer that is the information processing server,
obtaining medical data relating to medical care received by an individual, the medical data including information relating to the address of the individual;
Get regional data about the region,
A form suitable for residents living in the target area to generate regional aggregated data by aggregating the medical data for each target area where the individual resides, and from the regional data , to make a call for interest in a business related to health promotion. Regional medical data obtained by extracting regional characteristic data indicating the characteristics of the target area that can be the basis for making a proposal to be implemented in the above, and by associating the regional aggregated data with the regional characteristic data, wherein the call is made according to the aspect generate community health data including recommendations for implementation in
outputting the regional medical data;
program.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022100160A JP7310987B1 (en) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | Information processing server, information processing system, information processing method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022100160A JP7310987B1 (en) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | Information processing server, information processing system, information processing method, and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7310987B1 true JP7310987B1 (en) | 2023-07-19 |
JP2024001481A JP2024001481A (en) | 2024-01-10 |
Family
ID=87201254
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022100160A Active JP7310987B1 (en) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | Information processing server, information processing system, information processing method, and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7310987B1 (en) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002269242A (en) | 2001-03-09 | 2002-09-20 | Shimizu Corp | Hospital-user number prediction system |
WO2005122033A1 (en) | 2004-06-08 | 2005-12-22 | Intellectual Property Bank Corp. | Medical total information apparatus and medical total information system |
JP2006059107A (en) | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Kitakyushu City | Method for analyzing health in each area |
JP2009211114A (en) | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Yoshikatsu Iizuka | Implementation plan analysis system and implementation plan analysis program |
JP2012177976A (en) | 2011-02-25 | 2012-09-13 | Fukuoka Univ | Medical information processing system |
JP2018124960A (en) | 2016-07-14 | 2018-08-09 | 株式会社東芝 | Local inclusion care business system |
JP2019087239A (en) | 2017-11-08 | 2019-06-06 | 株式会社東芝 | Regional comprehensive care undertaking system |
JP2019168860A (en) | 2018-03-22 | 2019-10-03 | 株式会社日立製作所 | Data analysis device and program |
JP2019185408A (en) | 2018-04-11 | 2019-10-24 | コニカミノルタ株式会社 | Health information management server and health information management system |
CN111403050A (en) | 2020-04-02 | 2020-07-10 | 广东高航知识产权运营有限公司 | Urban population disease monitoring system based on big data |
JP2021089523A (en) | 2019-12-03 | 2021-06-10 | 株式会社日立製作所 | Health-medical care data analysis system and health-medical care data analysis method |
-
2022
- 2022-06-22 JP JP2022100160A patent/JP7310987B1/en active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002269242A (en) | 2001-03-09 | 2002-09-20 | Shimizu Corp | Hospital-user number prediction system |
WO2005122033A1 (en) | 2004-06-08 | 2005-12-22 | Intellectual Property Bank Corp. | Medical total information apparatus and medical total information system |
JP2006059107A (en) | 2004-08-19 | 2006-03-02 | Kitakyushu City | Method for analyzing health in each area |
JP2009211114A (en) | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Yoshikatsu Iizuka | Implementation plan analysis system and implementation plan analysis program |
JP2012177976A (en) | 2011-02-25 | 2012-09-13 | Fukuoka Univ | Medical information processing system |
JP2018124960A (en) | 2016-07-14 | 2018-08-09 | 株式会社東芝 | Local inclusion care business system |
JP2019087239A (en) | 2017-11-08 | 2019-06-06 | 株式会社東芝 | Regional comprehensive care undertaking system |
JP2019168860A (en) | 2018-03-22 | 2019-10-03 | 株式会社日立製作所 | Data analysis device and program |
JP2019185408A (en) | 2018-04-11 | 2019-10-24 | コニカミノルタ株式会社 | Health information management server and health information management system |
JP2021089523A (en) | 2019-12-03 | 2021-06-10 | 株式会社日立製作所 | Health-medical care data analysis system and health-medical care data analysis method |
CN111403050A (en) | 2020-04-02 | 2020-07-10 | 广东高航知识产权运营有限公司 | Urban population disease monitoring system based on big data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2024001481A (en) | 2024-01-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Van Minh et al. | Prevalence of tobacco smoking in Vietnam: findings from the Global Adult Tobacco Survey 2015 | |
Axhausen et al. | Fatigue in long-duration travel diaries | |
Sexton et al. | Appropriate uses and considerations for online surveying in human dimensions research | |
Mitani | Influences of resources and subjective dispositions on formal and informal volunteering | |
Sawicki et al. | Surveying the extent of PPGIS practice in the United States | |
Davis | Rural and urban women entrepreneurs $ sa comparison of service needs and delivery methods priorities | |
Aschauer et al. | Time use, mobility and expenditure: an innovative survey design for understanding individuals’ trade-off processes | |
Dobers | Acceptance of biogas plants taking into account space and place | |
Volkov et al. | Complaint behaviour: a study of the differences between complainants about advertising in Australia and the population at large | |
Peronard et al. | User motivation for broadband: A rural Danish study | |
Watkins et al. | Exploring the image of the black country as a tourist destination | |
Turk et al. | Using a smokeless tobacco control mass media campaign and other synergistic elements to address social inequalities in India | |
JP2020053053A (en) | Information processor, information processing method, and program | |
Boellstorff et al. | Audience preferences for water resource information from extension and other sources | |
Rutten et al. | Isolated and skeptical: social engagement and trust in information sources among smokers | |
JP7310987B1 (en) | Information processing server, information processing system, information processing method, and program | |
Abas et al. | Interpersonal deviance, organizational deviance and socio-emotional factors at work: the role of socio-demographic traits | |
Carrillo et al. | Efficient delivery of subsidies to the poor: Improving the design of a cash transfer program in Ecuador | |
McCann et al. | Association between Child Tax Credit advance payments and food insufficiency in households experiencing economic shocks | |
Karlíèek et al. | Social networking sites in the Czech Republic: An empirical study | |
Piotrowski et al. | Transparency and local government websites | |
Czarnecki et al. | Using geographic information system analyses to monitor large-scale distribution of nicotine replacement therapy in New York City | |
Aminpour et al. | The choice of message and messenger to drive behavior change that averts the health impacts of wildfires: an online randomized controlled experiment | |
Holloway et al. | Unequal avoidance: Disparities in smoke-induced out-migration | |
Gigliotti et al. | REASONS ANGLERS DID NOT RESPOND TO AN INTERNET SURVEY AND EVALUATION OF DATA QUALITY. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221003 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20221003 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221220 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230307 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230427 |
|
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: 20230606 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230619 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7310987 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |