JP7467324B2 - 介入効果推定装置及び介入効果推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、健康管理サービスによる介入施策の効果を推定する介入効果推定装置及び介入効果推定方法に関する。

生活習慣病の発症や重症化等を予防するための健康指導が広く行われている。非保険者などの集団を対象として健康指導（介入）を計画する際に、集団に介入が実施された場合の医療費を予測することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１６／１８１４９０号

個人を対象として介入が実施された場合、対象によって介入の効果が大きく変化する。このことに起因して、特許文献１の技術では、個人を対象として介入が実施された場合の医療費を精度よく予測できないという問題があった。

本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、個人を対象として介入が実施された場合の医療費を予測する精度を向上させることができる介入効果推定装置を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様の介入効果推定装置は、ユーザの生体状態を示す生体情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記生体状態に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を特定し、当該生体状態に基づいて、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定する特定部と、前記特定部が特定した前記非介入時医療費の推定値と、特定した前記介入後医療費の推定値とを前記ユーザに通知する通知部と、を備える。

前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体状態を第１仮想患者学習モデルに入力し、前記非介入時医療費の推定値を当該第１仮想患者学習モデルに出力させ、前記取得部が取得した前記生体状態を第２仮想患者学習モデルに入力し、前記介入後医療費の推定値を当該第２仮想患者学習モデルに出力させてもよい。前記介入効果推定装置は、前記生体状態の範囲を示す生体レベルと、前記非介入時医療費の推定値とが関連付けられた第１仮想患者情報テーブル、及び、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値とが関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを記憶する記憶部をさらに備え、前記特定部は、前記第１仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記非介入時医療費の推定値を特定し、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定してもよい。

前記記憶部は、前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供が終了した時点の介入後生体状態の推定値とが関連付けられた生体情報テーブルを記憶し、前記特定部は、前記生体情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態と同じ前記生体レベルに関連付けられた前記介入後生体状態の推定値を特定し、前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入後生体状態の推定値を前記ユーザに通知してもよい。

前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記介入施策とを関連付けて記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入施策を特定し、前記通知部は、特定した前記介入施策を前記ユーザに通知してもよい。

前記取得部は、ユーザの性格を示す性格情報を取得し、前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記性格情報とを関連付けて記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態と同じ前記生体レベルと、取得した前記性格情報とに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定してもよい。

前記介入施策をユーザが指示する指示情報を受け付ける受付部と、前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて、前記介入施策と、前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値とを関連付けて記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと、前記受付部が受け付けた前記介入施策とに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定してもよい。前記介入効果推定装置は、前記受付部が受け付けた前記指示情報において指示された前記介入施策が所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、前記通知部は、前記介入施策が前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記介入施策が前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知してもよい。

前記受付部は、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費をユーザが指示する費用指示情報を受け付け、前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて、前記介入施策と、前記生体レベルと、前記介入後医療費とを関連付けて記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと前記受付部が受け付けた前記介入後医療費とに関連付けられた前記介入施策を特定し、前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入施策を通知してもよい。

前記介入効果推定装置は、前記受付部が受け付けた前記費用指示情報において指示された前記介入後医療費が所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、前記通知部は、前記介入後医療費が前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記介入後医療費が前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知してもよい。

前記記憶部は、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けた後の疾病の危険性を示す疾病リスクとが関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記疾病リスクを特定し、前記通知部は、前記特定部が特定した疾病リスクを通知してもよい。

前記介入効果推定装置は、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けた後の前記疾病リスクをユーザが指示するリスク指示情報を受け付ける受付部をさらに備え、前記記憶部は、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記疾病リスクと、前記介入施策とが関連付けられた前記第２仮想患者情報テーブルを記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと前記リスク指示情報において指示された前記疾病リスクとに関連付けられた前記介入施策を特定し、前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入施策を通知してもよい。

前記介入効果推定装置は、前記受付部が受け付けた前記リスク指示情報において指示された前記疾病リスクが所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、前記通知部は、当該疾病リスクが前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記疾病リスクが前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知してもよい。

前記取得部は、ユーザの属性を示す属性情報を取得し、前記記憶部は、属性情報と、所定期間が経過した後の複数のユーザの前記非介入時医療費の統計量とが関連付けられた基準医療費テーブルを記憶し、前記特定部は、前記基準医療費テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記属性情報に関連付けられた前記非介入時医療費の統計量を特定し、前記通知部は、前記特定部が特定した前記非介入時医療費の統計量をユーザに通知してもよい。

前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値と、前記介入施策を提供する介入者が利用する介入者向け情報とを関連付けて記憶し、前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入者向け情報を特定し、前記通知部は、特定した前記介入者向け情報を前記介入者に通知してもよい。

本発明の第２の態様の介入効果推定方法は、コンピュータが実行する、ユーザの生体状態を示す生体情報を取得するステップと、前記生体状態の範囲を示す生体レベルと、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値とが関連付けられた第１仮想患者情報テーブルを参照して、取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記非介入時医療費の推定値を特定するステップと、前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値とが関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定するステップと、特定した前記非介入時医療費の推定値と、特定した前記介入後医療費の推定値とを前記ユーザに通知するステップと、を備える。

本発明によれば、個人を対象として介入が実施された場合の医療費を予測する精度を向上させるという効果を奏する。

第１の実施形態に係る介入効果推定システムの概要を説明するための図である。 携帯端末の構成を示す図である。 介入効果推定装置の構成を示す図である。 第１仮想患者情報テーブルの一例を示す図である。 第２仮想患者情報テーブルの一例を示す図である。 生体情報テーブルの例を示す図である。 仮想患者情報テーブルの別の例を示す図である。 通知部が各種の情報を携帯端末の表示部に通知する画面の例を示す。 図８とは異なる介入施策の提供を受けることをユーザが指示した場合の例を示す。 通知部が通知する類似事例を示す画像の例を示す。 介入効果推定装置による非介入時医療費及び介入後医療費の推定の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施形態の介入効果推定装置の構成を示す図である。

＜第１の実施形態＞
［介入効果推定システムの概要］
図１は、第１の実施形態に係る介入効果推定システムＳの概要を説明するための図である。図１は、介入効果推定システムＳの構成を示す。図１に示すように、介入効果推定システムＳは、携帯端末１００と、介入効果推定装置２００とを備える。

携帯端末１００は、例えば、スマートフォンである。携帯端末１００は、ネットワークを介して介入効果推定装置２００と通信する。携帯端末１００は、ユーザの生体状態を入力するユーザの操作を受け付ける。生体状態は、例えば、血圧又は食事における塩分の摂取量である。

介入効果推定装置２００は、ネットワークを介して携帯端末１００と接続されているサーバである。介入効果推定装置２００は、健康管理サービス事業者が提供する健康指導サービスへのユーザの加入を促進する。介入効果推定装置２００は、健康指導サービスへのユーザの加入を目的として、介入施策を実施した場合に、ユーザの医療費がどの程度減少される効果があるかを推定する。

介入施策は、例えば、１日に歩く歩数を増加させることや、食事により摂取する塩分量を低減させること等の各種の指導を提供するものである。介入施策は、例えば介入者が電話においてユーザを指導することによりユーザに提供される。介入施策は、携帯端末１００のアプリによりユーザに提供されてもよい。介入効果推定装置２００は、推定した結果をユーザに通知する。

以下、介入効果推定システムＳの処理の流れを説明する。携帯端末１００は、受け付けた生体状態を示す生体情報を介入効果推定装置２００へ送信する（図１中の（１））。介入効果推定装置２００は、生体状態の範囲を示す複数の生体レベルのうち、取得した生体情報が示す生体状態がどの生体レベルに属するかを特定する。

介入効果推定装置２００は、特定した生体レベルに基づいて、ユーザが健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を特定する。介入効果推定装置２００は、特定した生体レベルに基づいて、ユーザが介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定する（図１中の（２））。介入効果推定装置２００は、特定した非介入時医療費の推定値と、特定した介入後医療費の推定値とを携帯端末１００へ送信する（図１中の（３）、（４））。携帯端末１００は、受信した非介入時医療費及び介入後医療費の推定値をユーザに通知する。このようにして、介入効果推定装置２００は、ユーザの生体状態に対応する非介入時医療費及び介入後医療費を推定するので、非介入時医療費及び介入後医療費の推定精度を向上させることができる。

［携帯端末の構成］
図２は、携帯端末１００の構成を示す図である。携帯端末１００は、タッチパネル１１、通信部１２、表示部１３、記憶部１４及び制御部１５を備える。タッチパネル１１は、表示部１３に対するユーザの操作を検出する。通信部１２は、ネットワークを介して、介入効果推定装置２００と通信するための無線通信モジュールである。表示部１３は、文字や画像等を表示する。記憶部１４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を含む記憶媒体である。記憶部１４は、制御部１５が実行するプログラムを記憶している。

制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１５は、記憶部１４が記憶しているプログラムを実行することにより、操作受付部１５１、通信制御部１５２及び表示制御部１５３として機能する。

操作受付部１５１は、タッチパネル１１を介して、ユーザの操作を受け付ける。例えば、操作受付部１５１は、生体状態を入力するユーザの操作を受け付ける。操作受付部１５１は、ユーザが服用している医薬品を入力するユーザの操作を受け付ける。操作受付部１５１は、ユーザの属性を入力するユーザの操作を受け付ける。属性は、例えば、ユーザの性別又は年齢である。操作受付部１５１は、受け付けた生体状態、医薬品及び属性を示す情報を通信制御部１５２へ出力する。

操作受付部１５１は、提供を受けることを希望する介入施策をユーザが指示する操作を受け付ける。操作受付部１５１は、受け付けた介入施策を示す施策指示情報を通信制御部１５２へ出力する。

通信制御部１５２は、通信部１２を介して、介入効果推定装置２００と通信する。通信制御部１５２は、操作受付部１５１が受け付けた生体状態を示す生体情報を介入効果推定装置２００へ送信する。通信制御部１５２は、ユーザが服用している医薬を示す医薬情報を介入効果推定装置２００へ送信する。通信制御部１５２は、ユーザの属性を示す属性情報を介入効果推定装置２００へ送信する。通信制御部１５２は、施策指示情報を介入効果推定装置２００へ送信する。

通信制御部１５２は、介入施策を示す情報を介入効果推定装置２００から受信する。通信制御部１５２は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を介入効果推定装置２００から受信する。所定期間は、例えば、ユーザの年間の医療費が現在の年間の医療費より増加することが想定される期間である。通信制御部１５２は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を介入効果推定装置２００から受信する。通信制御部１５２は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けた後の疾病の危険性を示す疾病リスクを示す情報を介入効果推定装置２００から受信する。通信制御部１５２は、受信した非介入時医療費の推定値、介入後医療費の推定値及び疾病リスクを示す情報を表示制御部１５３へ出力する。

表示制御部１５３は、各種の情報を表示部１３に表示する。表示制御部１５３は、非介入時医療費の推定値と、介入後医療費の推定値とを表示する。表示制御部１５３は、疾病リスクを表示する。表示制御部１５３は、介入施策を表示する。

［介入効果推定装置の構成］
図３は、介入効果推定装置２００の構成を示す図である。介入効果推定装置２００は、通信部２１、記憶部２２及び制御部２３を備える。通信部２１は、ネットワークを介して、携帯端末１００と通信するためのインターフェースである。記憶部２２は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含む記憶媒体である。記憶部２２は、制御部２３が実行するプログラムを記憶している。記憶部２２は、制御部２３のワークメモリとして使用される。制御部２３は、例えばＣＰＵである。制御部２３は、記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部２３１、受付部２３２、特定部２３３及び通知部２３４として機能する。

取得部２３１は、通信部２１を介して、携帯端末１００から各種の情報を取得する。取得部２３１は、ユーザの生体状態を示す生体情報を取得する。取得部２３１は、ユーザが服用している医薬品を示す服薬情報を取得する。取得部２３１は、ユーザの属性を示す属性情報を取得する。

また、取得部２３１は、ユーザの性格を示す性格情報を取得する。例えば、記憶部２２には、ユーザが回答した性格分析用のアンケートへの回答の内容を介入者が分析すること等により特定されたユーザの性格が性格情報として記憶されている。性格情報は、例えば、勤勉さ又は協調性等の性格を示す。取得部２３１は、介入後医療費の推定値の特定に利用するため、この性格情報を記憶部２２から取得する。取得部２３１は、取得した生体情報、服薬情報及び性格情報を特定部２３３へ出力する。

受付部２３２は、通信部２１を介して携帯端末１００と通信する。受付部２３２は、ユーザが提供を受けることを希望する介入施策を指示する施策指示情報を受け付ける。受付部２３２は、受け付けた施策指示情報を特定部２３３へ出力する。

［非介入時医療費の特定］
特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体状態に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を特定する。特定部２３３は、記憶部２２に記憶された第１仮想患者情報テーブルを参照することにより、非介入時医療費の推定値を特定する。第１仮想患者情報テーブルには、生体レベルと、非介入時医療費の推定値とが関連付けられている。

図４は、第１仮想患者情報テーブルの一例を示す図である。特定部２３３は、記憶部２２に記憶されている過去の複数のユーザの生体情報、非介入時医療費等の履歴を示すユーザ履歴情報を分析し、類似する履歴を有するユーザを同じグループに分類することにより、複数のユーザを複数のグループに分ける。特定部２３３は、それぞれのグループを代表する仮想的な患者のモデル（以下、仮想患者像という）をグループごとに作成することにより、図４の下側に示す第１仮想患者情報テーブルを作成する。

図４の例では、第１仮想患者情報テーブルにおいて血圧を示す生体情報が記憶されている。第１仮想患者情報テーブルでは、仮想患者像と、性別と、年齢と、血圧と、疾病リスクと、非介入時医療費の推定値とが関連付けられている。例えば、最上段に示すように、仮想患者像「Ｘ」と、性別「男」と、年齢「３０代」と、血圧の生体レベル「１２０～１３０ｍｍＨｇ」と、疾病リスク「低高血圧」と、非介入時医療費の推定値「１０，０００円」とが関連付けて記憶されている。

特定部２３３は、第１仮想患者テーブルを記憶部１４から読み出す。特定部２３３は、第１仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた非介入時医療費の推定値を特定する。例えば、特定部２３３は、取得部が取得した属性情報が性別「男」及び年齢「４６歳」を示し、取得した生体情報が１３５ｍｍＨｇの血圧を示す場合、性別「男」と、年齢「４０代」と、１３５ｍｍＨｇの血圧に対応する生体レベル「１３０～１４０ｍｍＨｇ」に関連付けられた仮想患者像「Ｙ」の非介入時医療費の推定値「３０，０００円」を特定する。特定部２３３は、特定した非介入時医療費を示す情報を通知部２３４へ出力する。

［介入後医療費の推定値の特定］
特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体状態に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定する。介入施策は、例えば、ユーザが歩く一日当たりの歩数を増加させるための指導、又はユーザが食事により摂取する一日当たりの塩分量を減少させるための指導である。特定部２３３は、記憶部２２に記憶されている第２仮想患者情報テーブルを参照することにより、介入後医療費の推定値を特定する。第２仮想患者情報テーブルには、生体レベルと、介入後医療費の推定値と、介入施策と、ユーザの性格を示す性格情報と、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けた後の疾病の危険性を示す疾病リスクと、が関連付けられている。また、第２仮想患者情報テーブルは、介入施策、疾病リスク及び性格情報のうちのいずれか１つ以上を備えていなくてもよい。

図５は、第２仮想患者情報テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、特定部２３３は、過去の複数のユーザの生体情報、介入施策、介入後医療費等の履歴を示すユーザ履歴情報を分析し、類似する履歴を有するユーザ同士を同じグループに分類することにより、複数のユーザを複数のグループに分ける。過去のユーザを複数のグループに分ける。特定部２３３は、それぞれのグループを代表する仮想患者像をグループごとに作成することにより、第２仮想患者情報テーブルを作成する。

図５に示す第２仮想患者情報テーブルでは、仮想患者像と、ユーザが歩く１日当たりの歩数を増加させる介入施策と、ユーザが食事により摂取する１日当たりの塩分量を削減させる介入施策と、血圧と、疾病リスクと、介入後医療費の推定値とが関連付けて記憶されている。例えば、中段に示す例では、仮想患者像「Ｙ」と、ユーザが歩く１日当たりの歩数を５千歩から７千歩に増加させる介入施策と、ユーザが食事により摂取する１日当たりの塩分量を１３ｇから１１ｇに減少させる介入施策と、血圧の生体レベルが１２０～１３０ｍｍＨｇであることと、介入施策を受けた後の疾病リスクとして低高血圧になる可能性があることと、介入後医療費が１０，０００円であることが関連付けて記憶されている。

特定部２３３は、第２仮想患者テーブルを記憶部１４から読み出す。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた介入後医療費の推定値を特定する。例えば、特定部２３３は、取得部が取得した生体情報が１１４ｍｍＨｇの血圧を示す場合、１１４ｍｍＨｇに対応する血圧の生体レベル「１１０～１２０ｍｍＨｇ」に関連付けられた仮想患者像「Ｘ」の介入後医療費の推定値「５，０００円」を特定する。特定部２３３は、特定した介入後医療費を示す情報を通知部２３４へ出力する。

［介入施策の特定］
特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた介入施策を特定してもよい。例えば、特定部２３３は、取得部が取得した生体情報が１２２ｍｍＨｇの血圧を示す場合、血圧の生体レベル「１２０～１３０ｍｍＨｇ」に関連付けられた仮想患者像「Ｙ」の介入施策を特定する。図５の中段に示すように、仮想患者像「Ｙ」には、ユーザが歩く１日当たりの歩数を５千歩から７千歩に増加させる介入施策と、ユーザが食事により摂取する１日当たりの塩分量を１３ｇから１１ｇに減少させる介入施策とが関連付けられており、特定部２３３は、この２つの介入施策を特定する。特定部２３３は、特定した介入施策を示す情報を通知部２３４へ出力する。

［疾病リスクの特定］
特定部２３３は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けた後の疾病の危険性を示す疾病リスクを特定してもよい。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた疾病リスクを特定してもよい。

図５の例では、特定部２３３は、取得部が取得した生体情報が１３４ｍｍＨｇの血圧を示す場合、１３４ｍｍＨｇに対応する血圧の生体レベル「１３０～１４０ｍｍＨｇ」に関連付けられた仮想患者「Ｚ」の疾病リスク「中高血圧」を特定する。この疾病リスクは、ユーザが介入施策の提供を受けた後に中高血圧である可能性があることを示す。中高血圧は、高血圧を３段階に分けたときの２段階目にリスクが高い高血圧である。また、特定部２３３は、高血圧に関する疾病リスクを特定するものに限定されない。例えば、特定部２３３は、糖尿病に関する疾病リスクを特定してもよい。

［性格に基づく医療費の特定］
また、特定部２３３は、ユーザの性格に対応する介入後医療費を特定してもよい。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを記憶部１４から読み出す。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルと、取得部２３１が取得した性格情報とに関連付けられた介入後医療費の推定値を特定してもよい。性格情報は、例えば、勤勉性、不安神経症傾向、協調性等の性格を示す。介入後医療費は、ユーザの勤勉性、不安神経症傾向及び協調性等の性格の影響を受けやすい。特定部２３３は、ユーザの性格に対応する介入後医療費の推定値を特定するので、介入後医療費の推定の精度を向上させることができる。

［介入施策の提供終了時の生体状態の推定値の特定］
特定部２３３は、健康管理サービスによる介入施策の提供が終了した時点の生体状態（以下、介入後生体状態ともいう）の推定値を特定してもよい。特定部２３３は、記憶部２２が記憶している生体情報テーブルを参照して、介入後生体状態の推定値を特定する。生体情報テーブルには、生体レベルと、介入後生体状態の推定値とが関連付けられている。

図６には、生体情報テーブルの例を示す図である。図６の例では、生体情報テーブルには、仮想患者像と、ユーザが歩く１日当たりの歩数を増加させる介入施策と、ユーザが食事により摂取する１日当たりの塩分量を減少させる介入施策と、介入施策の提供を受ける前の血圧を示す生体レベルと、介入施策の提供が終了した時点の血圧の推定値と、介入後医療費とが関連付けられている。

特定部２３３は、生体情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態と同じ生体レベルに関連付けられた介入後生体状態の推定値を特定する。例えば、特定部２３３は、取得部２３１が取得した介入前の血圧が１１７ｍｍＨｇである場合、この血圧に対応する生体レベル「１１０～１２０ｍｍＨｇ」に関連付けられた仮想患者像Ｘの介入後の血圧「１００～１１０ｍｍＨｇ」を介入後生体状態の推定値として特定する。特定部２３３は、特定した介入後の血圧「１００～１１０ｍｍＨｇ」を示す情報を通知部２３４へ出力する。

［指示された介入施策に対応する介入後医療費の推定値の特定］
特定部２３３は、健康管理サービスによる複数の介入施策のうち、受付部２３２が受け付けた指示情報において指示された介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定してもよい。

図７は、仮想患者情報テーブルの別の例を示す図である。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルと、受付部２３２が受け付けた介入施策とに関連付けられた介入後医療費の推定値を特定する。

例えば、取得部２３１が取得した血圧が１３７ｍｍＨｇであるものとする。このとき、１日当たりの歩数を３千歩から８千歩に増加させる介入施策と、食事により摂取する１日当たりの塩分量を１５ｇから１２ｇに減少させる介入施策とを受付部２３２が受け付けたものとする。特定部２３３は、１３７ｍｍＨｇの血圧に対応する生体レベル「１３０～１４０ｍｍＨｇ」と、１日当たりの歩数を３千歩から８千歩に増加させる介入施策と、食事により摂取する１日当たりの塩分量を１５ｇから１２ｇに減少させる介入施策とに関連付けられた仮想患者像Ｚ１の介入後医療費「３０，０００円」を特定する。

同じユーザが、別の介入施策を選択したものとする。取得部２３１は、同じ１３７ｍｍＨｇの血圧を示す生体情報を取得したものとする。このとき、１日当たりの歩数を３千歩から１万歩に増加させる介入施策と、食事により摂取する１日当たりの塩分量を１５ｇから７ｇに減少させる介入施策とを受付部２３２が受け付けたものとする。特定部２３３は、血圧の生体レベル「１３０～１４０ｍｍＨｇ」と、１日当たりの歩数を３千歩から１万歩に増加させる介入施策と、食事により摂取する１日当たりの塩分量を１５ｇから７ｇに減少させる介入施策とに関連付けられた仮想患者像Ｚ２の介入後医療費「１０，０００円」を特定する。

特定部２３３は、ユーザに類似する生体状態である別のユーザが介入施策の提供を受けたときの様子を示す類似事例情報を特定する。記憶部１４には、生体状態の範囲を示す生体レベルと、類似事例を示す類似事例情報とが関連付けられた類似事例テーブルが記憶されている。類似事例情報は、例えば、ユーザに類似する生体状態の別のユーザが介入施策の提供を受けたときの様子を紹介する文字もしくは画像、又はこの別のユーザをインタビューした動画である。

特定部２３３は、記憶部２２から類似事例テーブルを読み出す。特定部２３３は、読み出した類似事例テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた類似事例情報を特定する。特定部２３３は、特定した類似事例情報を通知部２３４へ出力する。

特定部２３３は、ユーザと同じ属性の複数のユーザの非介入時医療費の統計量（以下、基準医療費ともいう）を特定してもよい。属性は、例えば、ユーザの性別又は年齢である。統計量は、例えば、平均値である。記憶部２２には、属性を示す属性情報と、基準医療費とが関連付けられた基準医療費テーブルが記憶されている。特定部２３３は、記憶部２２から基準医療費テーブルを読み出す。特定部２３３は、基準医療費テーブルを参照して、取得部２３１が取得した属性情報に関連付けられた基準医療費を特定する。特定部２３３は、特定した基準医療費を示す情報を通知部２３４へ出力する。

［学習済みの機械学習モデルによる非介入時医療費及び介入後医療費の推定］
また、特定部２３３は、第１仮想患者情報テーブル及び第２仮想患者情報テーブルを参照して、それぞれ非介入時医療費及び介入後医療費を特定する例に限定されない。例えば、特定部２３３は、学習済みの機械学習モデルを利用して、非介入時医療費及び介入後医療費の推定値を特定してもよい。

記憶部２２には、第１仮想患者学習モデル及び第２仮想患者学習モデルが記憶されている。第１仮想患者学習モデル及び第２仮想患者学習モデルは、それぞれ学習済みの機械学習モデルである。第１仮想患者学習モデル及び第２仮想患者学習モデルは、例えば、図４及び図５のユーザ履歴情報に基づいて生成される。特定部２３３は、第１仮想患者学習モデルを記憶部２２から読み出す。特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体状態を第１仮想患者学習モデルに入力し、非介入時医療費の推定値を第１仮想患者学習モデルに出力させる。また、特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体状態を第１仮想患者学習モデルに入力し、非介入時医療費の推定値と、介入施策又は疾病リスク等とを第１仮想患者学習モデルに出力させてもよい。

特定部２３３は、第２仮想患者学習モデルを記憶部２２から読み出す。特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体情報を第２仮想患者学習モデルに入力し、介入後医療費の推定値を第２仮想患者学習モデルに出力させてもよい。また、特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体情報を第２仮想患者学習モデルに入力し、介入後医療費の推定値と、介入施策又は疾病リスク等とを第２仮想患者学習モデルに出力させてもよい。また、特定部２３３は、学習済みの機械学習モデル以外の方法で非介入時医療費及び介入後医療費を特定してもよい。

通知部２３４は、通信部２１を介して、携帯端末１００と通信する。例えば、通知部２３４は、特定部２３３が特定した非介入時医療費の推定値と、特定した介入後医療費の推定値とをユーザに通知する。通知部２３４は、特定部２３３が特定した介入後生体状態の推定値をユーザに通知する。通知部２３４は、特定部２３３が特定した介入施策をユーザに通知する。通知部２３４は、特定部２３３が特定した疾病リスクをユーザに通知する。

図８は、通知部２３４が各種の情報を携帯端末１００の表示部１３に通知する画面の例を示す。図８の左側上段には、ユーザの現在の血圧が１５０ｍｍＨｇであることを示す。図８の左側中段には、現在の疾病リスクとしてユーザが重高血圧であることを示す。図８の左側下段には、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに現在から５年が経過した後の非介入時医療費の推定値が年間１１０，０００円であることを示す。

図８の中央には、ユーザが摂取する塩分量を１日当たり３ｇ減少させる介入施策と、ユーザが歩く歩数を１日当たり５千歩増加させる介入施策とを示す。図８の右側上段には、５か月間の介入施策を実施した後の血圧の推定値が１３０～１４０ｍｍＨｇであることを示す。図８の左側上段の現在の血圧（１５０ｍｍＨｇ）と比較すると、介入施策の提供により血圧が低下することが分かる。

図８の右側中段には、健康管理サービスによる介入施策の提供を５か月間受けた後の疾病リスクとしてユーザが中高血圧である可能性があることを示す。図８の右側下段には、健康管理サービスによる介入施策の提供を５か月間受けた時点から５年が経過した後の非介入時医療費の推定値が年間３０，０００円であることを示す。

図９は、図８とは異なる介入施策の提供を受けることをユーザが指示した場合の例を示す。図９の例では、ユーザが摂取する塩分量を１日当たり８ｇ減少させる介入施策と、ユーザが歩く歩数を１日当たり７千歩増加させる介入施策とを示す。図９の例では、５か月間の介入施策を実施した後の血圧の推定値は、図８の例よりも低い１２０～１３０ｍｍＨｇとなる。図９の右側中段の疾病リスクは、ユーザが低高血圧となる可能性があることを示す。低高血圧は、図８の中高血圧よりも軽度の高血圧である。このようにして、ユーザは、図８及び図９に示す介入施策の提供を受けた後の疾病リスクを互いに比較することにより、提供を受けることを希望する介入施策を選択する際に参考にすることができる。図９の右側下段に示す介入後医療費の推定値は、年間１０，０００円であり、図８の介入後医療費の推定値（３０，０００円）よりも低くなっている。

［類似事例の通知］
通知部２３４は、特定部２３３が特定した類似事例情報が示す類似事例をユーザに通知する。図１０は、通知部２３４が通知する類似事例を示す画像の例を示す。図１０には、ユーザに類似する生体状態のユーザとして「体験者Ｙさん」の事例を示す。図１０の左側には、体験者Ｙさんの性別「男性」や年齢「５６歳」、体験者Ｙさんが「中度高血圧」であり、血圧が「１５０／９５」ｍｍＨｇであることを示す。図１０には、体験者Ｙさんが介入施策の提供を受けた体験談を話すインタビュー動画が表示される。

図１０の右側には、体験者Ｙさんが介入施策の提供を受けている期間中の体験者Ｙさんの生体状態の変化を示す。体験者Ｙさんの歩数及び運動時間は介入施策の提供を受けている期間中に徐々に増加したことが分かる。一方、体験者Ｙさんの血圧及び体重は介入施策の提供を受けている期間中に増減しながら最終的に減少したことが分かる。

通知部２３４は、特定部２３３が特定した基準医療費をユーザに通知する。通知部２３４は、ユーザと同じ属性の複数のユーザの非介入値医療費の統計量をユーザに通知するので、ユーザは自身の非介入時医療費を同じ属性の他のユーザの非介入時医療費の統計量と比較することができ、健康管理サービス事業者が提供する健康指導サービスに加入するか否かを判断する際の判断材料として利用することができる。

［介入効果推定装置による医療費の推定の処理手順］
図１１は、介入効果推定装置２００による非介入時医療費及び介入後医療費の推定の処理手順を示すフローチャートである。この処理手順は、例えば、携帯端末１００の操作受付部１５１がユーザの生体状態を入力するユーザの操作を受け付けたときに開始する。

まず、取得部２３１は、ユーザの生体状態を示す生体情報を携帯端末１００から取得する（Ｓ１０１）。特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体情報に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を特定する（Ｓ１０２）。特定部２３３は、取得部２３１が取得した生体情報に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定する（Ｓ１０３）。通知部２３４は、特定部２３３が特定した非介入時医療費の推定値と、特定した介入後医療費の推定値とをユーザに通知し（Ｓ１０４）、処理を終了する。

［第１の実施形態の介入効果推定装置による効果］
第１の実施形態によれば、特定部２３３は、ユーザの生体状態がどの生体レベルに属するかを特定し、特定した生体レベルに基づいて、非介入時医療費及び介入後医療費の推定値を特定する。このようにして、特定部２３３は、非介入時医療費及び介入後医療費を推定する精度を向上させることができる。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、介入後医療費の目標額をユーザが指示する場合の例について説明する。携帯端末１００の操作受付部１５１は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の目標額をユーザが指示する操作を受け付ける。この目標額は、ユーザが介入施策の提供を受けてから所定期間経過後に年間の医療費をどれくらいの額に抑えたいかの希望を示す。操作受付部１５１は、受け付けた介入後医療費の目標額を示す費用指示情報を通信制御部１５２へ出力する。通信制御部１５２は、費用指示情報を介入効果推定装置２００へ送信する。

図１２は、第２の実施形態の介入効果推定装置３００の構成を示す図である。介入効果推定装置３００は、判定部３０１を備える点を除いて、図３の介入効果推定装置２００と同様である。図３と同様の構成については図３と同じ符号を付して説明を省略する。

受付部２３２は、費用指示情報を携帯端末１００から受け付ける。受付部２３２は受け付けた費用指示情報を特定部２３３及び判定部３０１へ出力する。

特定部２３３は、費用指示情報が示す介入後医療費の目標額を達成するのに要する介入施策を特定する。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを記憶部２２から読み出す。

特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルと、受付部２３２が受け付けた介入後医療費とに関連付けられた介入施策を特定する。例えば、特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が生体情報として取得した１３５ｍｍＨｇの血圧と、年間１００，０００円の介入後医療費とに関連付けられた、ユーザが１日に歩く歩数を５千歩から１万歩増加させる介入施策を特定する。特定部２３３は、特定した介入施策を示す情報を通知部２３４へ出力する。

判定部３０１は、受付部２３２が受け付けた費用指示情報において指示された介入後医療費が所定条件を満たしているか否かを判定する。所定条件は、例えば、指示された介入後医療費が第２仮想患者テーブルに記憶されている介入施策により実現可能であることである。例えば、年齢が５０代のユーザの２０年後の介入医療費として、年間５，０００円が指示された場合、どのような介入施策を実施したとしても指示された介入後医療費を実現できる可能性は低い。この場合に、判定部３０１は、指示された介入後医療費が所定条件を満たしていないと判定する。一方、判定部３０１は、指示された介入後医療費が第２仮想患者テーブルに記憶されている介入施策により実現可能である場合には、指示された介入後医療費が所定条件を満たしていると判定する。判定部３０１は、判定結果を示す情報を通知部２３４へ出力する。

通知部２３４は、特定部２３３が特定した介入施策を通知する。例えば、通知部２３４は、携帯端末１００の表示部１３に介入施策を表示させる。通知部２３４は、施策指示情報において指示された介入後医療費が所定条件を満たしていないと判定部３０１が判定した場合に、介入後医療費が所定条件を満たしていないことをユーザに通知する。例えば、通知部２３４は、介入後医療費が所定条件を満たしていないことを示すメッセージを表示部１３に表示する。

［ユーザが疾病リスクの目標を指示する変形例］
第２の実施形態では、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けて所定期間が経過した後の介入後医療費の目標額をユーザが指示する場合の例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けた後の疾病リスクの目標をユーザが指示してもよい。

携帯端末１００の操作受付部１５１は、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けた後の疾病リスクの目標をユーザが指示する操作を受け付ける。この目標は、ユーザが介入施策の提供を受けた後に疾病リスクをどの程度軽減したいかの希望を示す。操作受付部１５１は、受け付けた疾病リスクの目標を示すリスク指示情報を通信制御部１５２へ出力する。通信制御部１５２は、リスク指示情報を介入効果推定装置２００へ送信する。

受付部２３２は、リスク指示情報を携帯端末１００から受け付ける。受付部２３２は、受け付けたリスク指示情報を特定部２３３及び判定部３０１へ出力する。

特定部２３３は、リスク指示情報が示す疾病リスクの目標を達成するのに要する介入施策を特定する。例えば、ユーザが疾病リスクとして重高血圧の危険性があると通知されたものとする。この場合に、ユーザが疾病リスクの目標として低高血圧を指示すると、特定部２３３は、ユーザが低高血圧には該当するが、中高血圧及び重高血圧には該当しないという程度にまで高血圧が改善するに要する介入施策を特定する。

特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを記憶部２２から読み出す。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルと、リスク指示情報において指示された疾病リスクとに関連付けられた介入施策を特定する。特定部２３３は、特定した介入施策を示す情報を通知部２３４へ出力する。

判定部３０１は、受付部２３２が受け付けたリスク指示情報において指示された疾病リスクが所定条件を満たしているか否かを判定する。所定条件とは、例えば、リスク指示情報において指示された疾病リスクの目標が医学的に適切であるか否かである。例えば、現在の疾病リスクとして重高血圧であると判定されたユーザが介入施策の提供を受けている期間中に正常血圧まで血圧を下げることは、身体への負担が大きくなることがある。この場合に、判定部３０１は、リスク指示情報において指示された疾病リスクの目標が所定条件を満たしていないと判定する。一方、判定部３０１は、指示された疾病リスクの目標が医学的に適切である場合には、指示された介入後医療費が所定条件を満たしていると判定する。判定部３０１は、判定結果を示す情報を通知部２３４へ出力する。

通知部２３４は、特定部２３３が特定した介入施策を通知する。例えば、通知部２３４は、携帯端末１００の表示部１３に介入施策を表示させる。通知部２３４は、リスク指示情報において指示された疾病リスクが所定条件を満たしていないと判定部３０１が判定した場合に、疾病リスクが所定条件を満たしていないことをユーザに通知する。例えば、通知部２３４は、疾病リスクが所定条件を満たしていないことを示すメッセージを表示部１３に表示する。

［介入施策が所定条件を満たすか否かを判定する変形例］
第２の実施形態では、判定部３０１は、ユーザが指示した介入後医療費の目標額が所定条件を満たすか否かを判定する場合の例について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、判定部３０１は、受付部２３２が受け付けた施策指示情報において指示された介入施策が所定条件を満たしているか否かを判定してもよい。

受付部２３２は、第１の実施形態と同様に、ユーザが提供を受けることを希望する介入施策を指示する施策指示情報を携帯端末１００から受け付ける。受付部２３２は、受け付けた介入施策を特定部２３３及び判定部３０１へ出力する。特定部２３３の動作については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

判定部３０１は、受付部２３２が受け付けた施策指示情報において指示された介入施策が所定条件を満たしているか否かを判定する。所定条件は、例えば、介入施策の負荷が適切であることである。

より詳しくは、記憶部２２には、介入施策と、所定条件とが関連付けられた条件テーブルが記憶されている。例えば、条件テーブルには、ユーザが歩く歩数を１日当たり２万歩増加させる介入施策と、（１）ユーザの年齢が５０代以下であること、又は（２）血圧が正常であることを満たすことを要求する所定条件とが関連付けて記憶されている。

判定部３０１は、条件テーブルを記憶部２２から読み出す。判定部３０１は、読み出した条件テーブルを参照して、受付部２３２が受け付けた施策指示情報が指示する介入施策に関連付けられた所定条件を特定する。判定部３０１は、取得部２３１が取得したユーザの生体情報等を参照して、介入施策が特定した所定条件を満たすか否かを判定する。

一例としては、６０代のユーザが重高血圧であるものとする。判定部３０１は、このユーザが１日当たりの歩数を２万歩増加させる介入施策を指示する施策指示情報を受付部２３２が受け付けた場合に、介入施策が所定条件を満たすか否かを判定する。判定部３０１は、このユーザが上述する（１）及び（２）をいずれも満たさないため、介入施策が所定条件を満たさないと判定する。一方、判定部３０１は、血圧が正常である５０代のユーザが１日当たりの歩数を２万歩増加させる介入施策を指示する施策指示情報を受付部２３２が受け付けた場合に、ユーザが上述する（１）及び（２）をいずれも満たすため、介入施策が所定条件を満たすと判定する。

通知部２３４は、施策指示情報において指示された介入施策が所定条件を満たしていないと判定部３０１が判定した場合に、介入施策が所定条件を満たしていないことをユーザに通知する。例えば、通知部２３４は、介入施策が所定条件を満たしていないことを示すメッセージを表示部１３に表示する。

［介入者向け情報の通知］
また、通知部２３４は、介入施策を提供する介入者が利用する介入者向け情報を通知してもよい。介入者向け情報は、例えば、介入後医療費等を特定する根拠となる臨床論文、介入施策において介入施策の効果を向上させる歩き方を示す動画、又は食事の塩分量を削減した献立の作り方を示す動画等である。介入者向け情報は、介入施策において処方する医薬品として推奨する医薬品の例を示す医師向けの情報であってもよい。

記憶部２２が記憶している第２仮想患者情報テーブルにおいて生体レベルと、介入後医療費の推定値と、介入者向け情報とが関連付けられていてもよい。特定部２３３は、第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得部２３１が取得した生体状態に対応する生体レベルに関連付けられた介入者向け情報を特定する。特定部２３３は、特定した介入者向け情報を通知部２３４へ出力する。

通知部２３４は、特定部２３３が特定した介入者向け情報を介入者に通知する。例えば、通知部２３４は、介入者向け情報を介入者の携帯端末に表示させる。通知部２３４は、ユーザと介入者との両方の携帯端末に介入者向け情報を表示させてもよい。

[介入施策の実施状況を示す情報を受け付ける変形例］
携帯端末１００の操作受付部１５１は、介入施策の実施状況を入力するユーザの操作を受け付けてもよい。例えば、操作受付部１５１は、介入施策の提供中又は提供後にユーザが歩いた１日当たりの歩数、ユーザが食事により摂取した塩分量、又は医薬品を服用したか否かを入力する操作を受け付けてもよい。操作受付部１５１は、介入施策の提供中又は提供後に測定されたユーザの生体状態の入力を受け付けてもよい。操作受付部１５１は、受け付けた実施状況を示す情報と、介入施策の提供中又は提供後に測定された生体状態を示す生体情報とを通信制御部１５２へ出力する。

携帯端末１００の通信制御部１５２は、介入施策の実施状況を示す情報と、介入施策の提供中又は提供後に測定された生体状態を示す生体情報とを介入効果推定装置へ送信する。介入効果推定装置の受付部２３２は、介入施策の実施状況を示す情報と、介入施策の提供中又は提供後に測定された生体状態を示す生体情報とを携帯端末１００から受け付ける。判定部３０１は、受け付けた介入施策の実施状況が適切であるかを判定する。例えば、ユーザが歩く１日当たりの歩数が不足していないか、ユーザが食事により摂取するカロリーが多すぎないか、ユーザが医薬品の服用を忘れていないかを判定する。判定部３０１は、ユーザの生体状態が悪化しているか否かを判定する。また、判定部３０１は、ユーザが短期間に過剰な運動をすることを抑制するため、ユーザが歩いた１日当たりの歩数が過剰でないかを判定する。判定部３０１は、判定結果を示す情報を通知部２３４へ出力する。

通知部２３４は、判定部３０１の判定結果をユーザ及び介入者に通知する。例えば、通知部２３４は、ユーザが歩いた１日当たりの歩数が不足していると判定部３０１が判定した場合に、ユーザが歩く１日当たりの歩数が不足していることを示すメッセージをユーザ及び介入者の携帯端末に表示する。通知部２３４は、ユーザの血圧等の生体状態が悪化していると判定部３０１が判定した場合に、生体状態が悪化していることを示すメッセージをユーザ及び介入者の携帯端末に表示する。通知部２３４は、ユーザの歩いた１日当たりの歩数が過剰であると判定部３０１が判定した場合に、ユーザの歩いた１日当たりの歩数が過剰であることを示すメッセージをユーザ及び介入者の携帯端末に表示する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

１１ タッチパネル
１２ 通信部
１３ 表示部
１４ 記憶部
１５ 制御部
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 制御部
１００ 携帯端末
１５１ 操作受付部
１５２ 通信制御部
１５３ 表示制御部
２００ 介入効果推定装置
２３１ 取得部
２３２ 受付部
２３３ 特定部
２３４ 通知部
３００ 介入効果推定装置
３０１ 判定部

Claims (14)

1. ユーザの生体状態を示す生体情報と、ユーザの性格を示す性格情報とを取得する取得部と、
   前記取得部が取得した前記生体状態に基づいて、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値を特定し、当該生体状態に基づいて、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値を特定する特定部と、
   前記特定部が特定した前記非介入時医療費の推定値と、特定した前記介入後医療費の推定値とを前記ユーザに通知する通知部と、
   前記生体状態の範囲を示す生体レベルと、前記非介入時医療費の推定値とが関連付けられた第１仮想患者情報テーブル、及び、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記性格情報とが関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを記憶する記憶部と、を備え、
   前記特定部は、前記第１仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記非介入時医療費の推定値を特定し、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態と同じ前記生体レベルと、取得した前記性格情報とに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定する、
   介入効果推定装置。
2. 前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体状態を第１仮想患者学習モデルに入力し、前記非介入時医療費の推定値を当該第１仮想患者学習モデルに出力させ、前記取得部が取得した前記生体状態を第２仮想患者学習モデルに入力し、前記介入後医療費の推定値を当該第２仮想患者学習モデルに出力させる、
   請求項１に記載の介入効果推定装置。
3. 前記記憶部は、前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供が終了した時点の介入後生体状態の推定値とが関連付けられた生体情報テーブルを記憶し、
   前記特定部は、前記生体情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態と同じ前記生体レベルに関連付けられた前記介入後生体状態の推定値を特定し、
   前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入後生体状態の推定値を前記ユーザに通知する、
   請求項１に記載の介入効果推定装置。
4. 前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記介入施策とを関連付けて記憶し、
   前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入施策を特定し、
   前記通知部は、特定した前記介入施策を前記ユーザに通知する、
   請求項１又は３に記載の介入効果推定装置。
5. 前記介入施策をユーザが指示する指示情報を受け付ける受付部と、
   前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて、前記介入施策と、前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値とを関連付けて記憶し、
   前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと、前記受付部が受け付けた前記介入施策とに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定する、
   請求項１、３又は４に記載の介入効果推定装置。
6. 前記受付部が受け付けた前記指示情報において指示された前記介入施策が所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、
   前記通知部は、前記介入施策が前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記介入施策が前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知する、
   請求項５に記載の介入効果推定装置。
7. 前記受付部は、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費をユーザが指示する費用指示情報を受け付け、
   前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて、前記介入施策と、前記生体レベルと、前記介入後医療費とを関連付けて記憶し、
   前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと前記受付部が受け付けた前記介入後医療費とに関連付けられた前記介入施策を特定し、
   前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入施策を通知する、
   請求項５又は６に記載の介入効果推定装置。
8. 前記受付部が受け付けた前記費用指示情報において指示された前記介入後医療費が所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、
   前記通知部は、前記介入後医療費が前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記介入後医療費が前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知する、
   請求項７に記載の介入効果推定装置。
9. 前記記憶部は、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けた後の疾病の危険性を示す疾病リスクとが関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを記憶し、
   前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記疾病リスクを特定し、
   前記通知部は、前記特定部が特定した疾病リスクを通知する、
   請求項１、３から８のいずれか一項に記載の介入効果推定装置。
10. 前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けた後の前記疾病リスクをユーザが指示するリスク指示情報を受け付ける受付部をさらに備え、
    前記記憶部は、前記生体レベルと、前記介入後医療費の推定値と、前記疾病リスクと、前記介入施策とが関連付けられた前記第２仮想患者情報テーブルを記憶し、
    前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルと前記リスク指示情報において指示された前記疾病リスクとに関連付けられた前記介入施策を特定し、
    前記通知部は、前記特定部が特定した前記介入施策を通知する、
    請求項９に記載の介入効果推定装置。
11. 前記受付部が受け付けた前記リスク指示情報において指示された前記疾病リスクが所定条件を満たしているか否かを判定する判定部をさらに備え、
    前記通知部は、当該疾病リスクが前記所定条件を満たしていないと前記判定部が判定した場合に、前記疾病リスクが前記所定条件を満たしていないことを前記ユーザに通知する、
    請求項１０に記載の介入効果推定装置。
12. 前記取得部は、ユーザの属性を示す属性情報を取得し、
    前記記憶部は、属性情報と、所定期間が経過した後の複数のユーザの前記非介入時医療費の統計量とが関連付けられた基準医療費テーブルを記憶し、
    前記特定部は、前記基準医療費テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記属性情報に関連付けられた前記非介入時医療費の統計量を特定し、
    前記通知部は、前記特定部が特定した前記非介入時医療費の統計量をユーザに通知する、
    請求項１、３から１１のいずれか一項に記載の介入効果推定装置。
13. 前記記憶部は、前記第２仮想患者情報テーブルにおいて前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値と、前記介入施策を提供する介入者が利用する介入者向け情報とを関連付けて記憶し、
    前記特定部は、前記第２仮想患者情報テーブルを参照して、前記取得部が取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記介入者向け情報を特定し、
    前記通知部は、特定した前記介入者向け情報を前記介入者に通知する、
    請求項１、３から１２のいずれか一項に記載の介入効果推定装置。
14. コンピュータが実行する、
    ユーザの生体状態を示す生体情報と、ユーザの性格を示す性格情報とを取得するステップと、
    前記生体状態の範囲を示す生体レベルと、健康管理サービスによる介入施策の提供を受けずに所定期間が経過した後の非介入時医療費の推定値とが関連付けられた第１仮想患者情報テーブルを参照して、取得した前記生体状態に対応する前記生体レベルに関連付けられた前記非介入時医療費の推定値を特定するステップと、
    前記生体レベルと、前記健康管理サービスによる前記介入施策の提供を受けて前記所定期間が経過した後の介入後医療費の推定値と、前記性格情報が関連付けられた第２仮想患者情報テーブルを参照して、取得した前記生体状態と同じ前記生体レベルと、取得した前記性格情報とに関連付けられた前記介入後医療費の推定値を特定するステップと、
    特定した前記非介入時医療費の推定値と、特定した前記介入後医療費の推定値とを前記ユーザに通知するステップと、
    を備える、介入効果推定方法。

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