TWI744512B - Computer program, terminal, prediction method and server - Google Patents
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Abstract
提高由氣象的資訊預測疾病出現症狀或重症 化的風險時的精度。 Improve the prediction of symptoms or severe illnesses based on meteorological information The accuracy of the risk of change.
電腦程式係用以使終端機實現以下功能 者:受理使用者的屬性的輸入的功能;及對使用者通知:由從表示疾病與氣象的關係之不同的複數模型之中對應所被輸入的屬性所選擇出的模型、與氣象預測的資訊所得之關於疾病的預測資訊的功能。 The computer program is used to make the terminal realize the following functions : The function of accepting the input of the user’s attributes; and notifying the user: the model selected from the multiple models representing the relationship between disease and weather and corresponding to the input attributes, and weather forecast information The function of the obtained predictive information about the disease.
Description
本發明係關於電腦程式、終端機、方法及伺服器。 The present invention relates to computer programs, terminals, methods and servers.
關於健康狀態與氣象的關係,若低氣壓接近,頭或腳即會疼痛;在雨後放晴之日,花粉症較為嚴重;晴天之日,中暑增多;若乾燥,肌膚即較粗糙等關係性,自以往以來作為生活上的智慧而為眾所週知。此外,已知使用將根據特定的論文或問卷等主觀資訊、及在氣象實驗室等受限的場所所取得的生物體資訊/環境資訊的要因加以組合的判別演算法,將廣泛一般大眾作為目標,提供經平均化的資訊。 Regarding the relationship between health and weather, if the low air pressure approaches, head or feet will be painful; hay fever will be more serious on sunny days after rain; heatstroke will increase on sunny days; if dry, the skin will be rougher. It has been known as the wisdom of life in the past. In addition, it is known to use a discrimination algorithm that combines the factors of subjective information such as specific papers or questionnaires, and biological information/environmental information obtained in restricted places such as meteorological laboratories to target the general public. , To provide averaged information.
例如,非專利文獻1係提供按每個地區表示花粉飛散狀況的花粉資訊。使用者係可藉由參照該花粉資訊,來預估花粉症出現症狀風險或重症化風險。
For example, Non-Patent
[非專利文獻1]https://tenki.jp/pollen/、2017年5月18 日檢索 [Non-Patent Document 1] https: //tenki.jp/pollen/, May 18, 2017 Day search
但是,對原本沒有花粉症的人而言,花粉資訊的重要度低。此外,關於患有花粉症的人,亦基於對花粉的感受性不同,即使為相同飛散量,亦有會重症化的人與不會重症化的人。此在其他疾病亦同,而不限於花粉症。 However, for people who do not have hay fever, the importance of pollen information is low. In addition, people with hay fever are also different in their susceptibility to pollen. Even if the amount of flying is the same, there are people who will become severely ill and those who will not. This is the same for other diseases, not limited to hay fever.
本發明係鑑於如此課題而完成者,其目的在提供可由氣象的資訊,按照性別、年齡、服藥狀況等之使用者的屬性,預測疾病出現症狀或重症化的風險,藉此提高預測精度的技術。 The present invention has been completed in view of such a problem, and its purpose is to provide a technology that can predict the risk of symptoms or aggravation of the disease according to the attributes of the user such as gender, age, medication status, etc., by providing meteorological information, thereby improving the accuracy of the prediction .
本發明之一態樣係關於電腦程式。該電腦程式係用以使終端機實現以下功能:受理使用者的屬性的輸入的功能;及對使用者通知:由從表示疾病與氣象的關係之不同的複數模型之中對應所被輸入的屬性所選擇出的模型、與氣象預測的資訊所得之關於疾病的預測資訊的功能。 One aspect of the present invention relates to computer programs. The computer program is used to enable the terminal to realize the following functions: the function of accepting the input of the user's attributes; and the notification to the user: corresponding to the input attributes from the plural models representing the relationship between disease and weather The selected model, and the function of predicting information about the disease obtained from the information of weather forecast.
本發明之其他態樣係伺服器。該伺服器係具備有:保持表示疾病與氣象的關係之不同的複數模型的保持手段;透過網路,由終端機接收使用者的屬性的收訊手 段;由被保持在保持手段的複數模型之中,選擇對應所取得的屬性的模型的選擇手段;透過網路,由氣象伺服器取得氣象預測的資訊的取得手段;由所被選擇出的模型、與所取得的氣象預測的資訊,導出關於疾病的預測資訊的導出手段;及將所導出的關於疾病的預測資訊,透過網路而傳送至終端機的送訊手段。 Another aspect of the present invention is a server. The server is equipped with: a holding means for holding different plural models representing the relationship between disease and weather; a receiver that receives the attributes of the user through the network through the terminal Segment; from among the plural models held in the holding means, the selection means for selecting the model corresponding to the acquired attributes; the means for obtaining weather forecast information from the weather server through the network; the selected model , And the obtained meteorological forecast information, the derivation means of deriving the forecast information about the disease; and the sending means of sending the derived forecast information about the disease through the network to the terminal.
其中,將以上構成要素的任意組合、或本發明之構成要素或表現,在裝置、方法、系統、電腦程式、儲存有電腦程式的記錄媒體等之間相互置換者,亦另外有效作為本發明之態樣。 Among them, any combination of the above constituent elements, or the constituent elements or expressions of the present invention, which are interchangeable among the devices, methods, systems, computer programs, recording media storing the computer programs, etc., are also effective as the present invention. State.
藉由本發明,可提高由氣象的資訊來預測疾病出現症狀或重症化的風險時的精度。 With the present invention, it is possible to improve the accuracy of predicting the occurrence of symptoms or the risk of severe disease based on meteorological information.
100:疾病預測系統 100: Disease prediction system
102:疾病預測伺服器 102: Disease prediction server
104:醫療資料伺服器 104: Medical Data Server
106:氣象資料伺服器 106: Weather Data Server
108:攜帶型終端機 108: portable terminal
110:網路 110: Network
112:醫療大數據 112: Medical Big Data
114:氣象大數據 114: Weather Big Data
121:記憶體 121: memory
122:處理器 122: processor
123:通訊介面 123: Communication interface
124:顯示器 124: display
125:輸入介面 125: input interface
126:匯流排 126: Bus
302:資料取得部 302: Data Acquisition Department
304:資料解析部 304: Data Analysis Department
306:模型保持部 306: Model Holding Department
308:屬性收訊部 308: Property reception department
310:模型選擇部 310: Model Selection Department
312:預測取得部 312: Forecast Acquisition Department
314:風險導出部 314: Risk Derivation Department
316:送訊部 316: Communication Department
318:使用者資訊保持部 318: User Information Retention Department
320:實績資訊保持部 320: Performance Information Maintenance Department
400:初次登錄畫面 400: Initial login screen
402:初次登錄資訊輸入區域 402: Initial login information input area
404:送訊按鍵 404: Send button
406:登入畫面 406: login screen
408:ID區域 408: ID area
410:PW區域 410: PW area
412:送訊按鍵 412: Send button
414:風險預測畫面 414: Risk prediction screen
416:疾患選擇區域 416: Disease Selection Area
418:地區顯示區域 418: Area display area
420:日期顯示區域 420: Date display area
422:風險水準顯示區域 422: Risk level display area
424:推移顯示區域 424: Move display area
426:設定按鍵 426: Setting button
428:評語顯示區域 428: Comment display area
430:溫度圖表 430: Temperature Chart
432:天氣顯示區域 432: Weather display area
434:中風險區域 434: Medium Risk Area
436:低風險區域 436: Low Risk Area
438:日期時間顯示區域 438: Date and time display area
440:資訊登錄畫面 440: Information registration screen
442:健康狀態登錄區域 442: Health status login area
444:聲音登錄區域 444: Voice login area
446:受診履歷登錄區域 446: Examination history registration area
448:用藥記錄區域 448: Medication Record Area
450:備忘錄區域 450: Memo area
452:登錄按鍵 452: Login button
454:風險預測畫面 454: Risk Forecast Screen
456:日期顯示區域 456: Date display area
458:設定按鍵 458: Setting button
460:高風險區域 460: High-risk area
462:推移顯示區域 462: Move display area
464:風險水準顯示區域 464: Risk level display area
466:風險預測畫面 466: Risk Forecast Screen
468:日期顯示區域 468: Date display area
470:推移顯示區域 470: Move display area
472:設定按鍵 472: Setting button
474:登錄資料區域 474: Login data area
476:風險水準顯示區域 476: Risk level display area
圖1係顯示實施形態之疾病預測系統的系統構成之一例的模式圖。 Fig. 1 is a schematic diagram showing an example of the system configuration of the disease prediction system of the embodiment.
圖2係圖1的攜帶型終端機的硬體構成圖。 Fig. 2 is a hardware configuration diagram of the portable terminal of Fig. 1.
圖3係顯示圖1的疾病預測伺服器的功能及構成的區塊圖。 Fig. 3 is a block diagram showing the function and structure of the disease prediction server of Fig. 1.
圖4係顯示藉由圖3的資料取得部所生成的醫療輸入資料之一例的資料構造圖。 FIG. 4 is a data structure diagram showing an example of medical input data generated by the data acquisition unit in FIG. 3.
圖5係顯示藉由圖3的資料取得部所生成的氣象輸入資料之一例的資料構造圖。 Fig. 5 is a data structure diagram showing an example of weather input data generated by the data acquisition unit in Fig. 3.
圖6係用以說明圖3的資料解析部中的多元迴歸分析之一例的圖表。 Fig. 6 is a graph for explaining an example of multiple regression analysis in the data analysis unit of Fig. 3.
圖7係顯示圖3的模型保持部之一例的資料構造圖。 Fig. 7 is a data structure diagram showing an example of the model holding section of Fig. 3.
圖8(a)~(d)係顯示將風險指數分類成5個風險水準時的顯示例的模式圖。 Figure 8 (a) ~ (d) are schematic diagrams showing display examples when the risk index is classified into 5 risk levels.
圖9係顯示圖1的疾病預測系統中的處理流程的流程圖。 Fig. 9 is a flowchart showing the processing flow in the disease prediction system of Fig. 1.
圖10係初次登錄畫面的代表畫面圖。 Figure 10 is a representative screen diagram of the initial login screen.
圖11係登入畫面的代表畫面圖。 Figure 11 is a representative screen diagram of the login screen.
圖12係顯示現在的風險水準的風險預測畫面的代表畫面圖。 Fig. 12 is a representative screen diagram of the risk prediction screen showing the current risk level.
圖13係資訊登錄畫面的代表畫面圖。 Fig. 13 is a representative screen diagram of the information registration screen.
圖14係顯示未來的風險水準的風險預測畫面的代表畫面圖。 FIG. 14 is a representative screen diagram of the risk prediction screen showing the future risk level.
圖15係顯示過去的風險水準的風險預測畫面的代表畫面圖。 Fig. 15 is a representative screen diagram of a risk prediction screen showing past risk levels.
以下,對於各圖示所示之相同或同等的構成要素、構件、處理,係標註相同符號,且適當省略重複說明。此外,在各圖示中在說明上非為重要的構件的一部分係省略顯示。 Hereinafter, the same or equivalent constituent elements, members, and processes shown in the respective drawings are denoted by the same reference numerals, and repeated descriptions are appropriately omitted. In addition, a part of the members that are not important in the description in each figure is omitted from the display.
在實施形態中,係藉由將醫療資料與氣象資料相乘而創造新的價值。可藉由對照醫療資料與氣象資料,驗證有關疾病與氣象的關係的假設,開發精度高的模型。如上所示所被開發的模型係可在媒體或廠商或金融或自治團體等各種場域中,提供嶄新的服務或價值。例如,可提供藉由使用所被開發的模型,可看到氣象與疾病(病症)的因果關係,且預測疾病的發生地區或時期的服務。 In the implementation form, new value is created by multiplying medical data and weather data. By comparing medical data and meteorological data, hypotheses about the relationship between disease and weather can be verified, and a highly accurate model can be developed. The model system developed as shown above can provide new services or value in various fields such as media, manufacturers, finance, or autonomous organizations. For example, by using the developed model, it is possible to see the causal relationship between weather and disease (illness), and to predict the occurrence area or period of the disease.
實施形態係透過使用所提案的模型的服務,支援健康識能(health literacy)的提升,並且促進行動的變貌,藉此有助於健康社會的實現。此外,實施形態係透過使用所提案的模型的服務,促進氣象或環境對生物體所造成的影響的研究,以有助於實現與自然界調和的社會。 The implementation form supports the improvement of health literacy through services using the proposed model, and promotes the distortion of action, thereby contributing to the realization of a healthy society. In addition, the implementation mode promotes research on the impact of weather or the environment on living organisms through services using the proposed model, and contributes to the realization of a society that is in harmony with the natural world.
圖1係顯示實施形態之疾病預測系統100的系統構成之一例的模式圖。疾病預測系統100係具備有:疾病預測伺服器102、醫療資料伺服器104、氣象資料伺服器106、及攜帶型終端機108。疾病預測伺服器102、醫療資料伺服器104、氣象資料伺服器106、攜帶型終端機108係均與網際網路等網路110相連接,透過網路110進行通訊。其中,圖1係顯示一例者,各要素的數量並無限制。
FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the system configuration of the
醫療資料伺服器104係被解析醫療相關資料的企業(以下稱為醫療資料解析企業)所經營,保持醫療大數據112。使用者係定期,例如一年一次在醫療機構接受
健康診斷(定期健康診斷、綜合性健康檢查等)。使用者係在自己加入的健康保險公會或其他保險機構所合作的醫療機構接受健康診斷。使用者係在接受健康診斷之後,以書面或電子式接收健康診斷的結果(以下稱為健檢結果)。各醫療機構係對使用者所加入的保險者或使用者的事業主通知使用者的健檢結果。其中,除了健檢結果之外,使用者在醫療機構接受一般診療時所生成的處方箋資料亦被提供給使用者所加入的健康保險的保險者。如上所示,保險者或事業主係蓄積自己的被保險人或從業人員的健檢結果或處方箋資料。
The
醫療資料解析企業係可與大多保險者或事業主簽約,由簽約後的保險者或事業主取入健檢結果或處方箋資料且匿名化處理,來建構醫療大數據112。該取入亦可例如定期(例如月次)彙總進行。醫療資料解析企業亦可透過智慧型手機、平板終端機或行動電話等攜帶型終端機108而由使用者直接取得健檢結果或處方箋資料。
Medical data analysis companies can sign contracts with most insurers or business owners, and the insurers or business owners after signing the contract can obtain the results of health examinations or prescriptions and anonymize them to construct medical
氣象資料伺服器106係被解析氣象相關資料的企業(以下稱為氣象資料解析企業)所經營,保持氣象大數據114。氣象資料解析企業係進行關於氣象/環境/防災等的調查解析或資訊提供。氣象資料解析企業係按每個地區(例如250m網格(mesh)單位)、每個時間段(例如分鐘單位),收集風向風速、氣溫、日較差、濕度、日射量、放射收支量、雨量等氣象資料,建構氣象大數據114。氣象資料伺服器106係根據被保持在氣象大數據114
的過去的氣象資料,按照預定的預測演算法,生成氣象預測的資訊。氣象預測的資訊係包含:例如某地點之某將來的時間段中的風向風速或氣溫或日較差或平年差或濕度的預測值。
The
疾病預測伺服器102係分別由醫療資料伺服器104取得被保持在醫療大數據112的醫療資料,由氣象資料伺服器106取得被保持在氣象大數據114的氣象資料。疾病預測伺服器102係藉由對照所取得的醫療資料與氣象資料,生成表示疾病與氣象的關係之不同的複數模型。模型係依使用者的屬性而異,例如10幾歲男性用的模型與40幾歲女性用的模型並不同。關於模型的生成,容後敘述。
The
疾病預測伺服器102係透過網路110取得攜帶型終端機108的使用者的屬性,選擇與所取得的屬性相對應的模型。疾病預測伺服器102係由氣象資料伺服器106透過網路110取得氣象預測的資訊,由所取得的氣象預測的資訊與所選擇出的模型,導出關於疾病的預測資訊。疾病預測伺服器102係透過網路110而將關於疾病的預測資訊傳送至攜帶型終端機108。
The
攜帶型終端機108的使用者係由下載網站透過網路110將疾病預測應用程式(以下稱為疾病預測APP程式)下載在攜帶型終端機108且進行安裝。或此外,疾病預測APP程式亦可預安裝在攜帶型終端機108。疾病預測APP程式係對以疾患/地區/年齡/性別等所特定的目標層,
配訊成為行動變貌始端之有價值的資訊。疾病預測APP程式亦可藉由醫療資料解析企業、氣象資料解析企業、疾病預測伺服器102的管理體的任一者來提供。藉由攜帶型終端機108執行疾病預測APP程式,藉此,攜帶型終端機108係透過網路110而與疾病預測伺服器102進行通訊,且實現各種功能。以下,說明藉由攜帶型終端機108(的CPU(Central Processing Unit,中央處理單元)等處理單元)執行疾病預測APP程式所實現的功能作為攜帶型終端機108的功能。該等功能係實際上疾病預測APP程式使攜帶型終端機108實現的功能。
The user of the
圖2係圖1的攜帶型終端機108的硬體構成圖。攜帶型終端機108若為可安裝疾病預測APP程式來執行,亦可為任何終端機。攜帶型終端機108係包含:記憶體121、處理器122、通訊介面123、顯示器124、及輸入介面125。該等要素係分別連接於匯流排126,且透過匯流排126而彼此進行通訊。
Fig. 2 is a hardware configuration diagram of the
記憶體121係用以記憶資料或程式的記憶區域。資料或程式係可恆久記憶在記憶體121,亦可暫時記憶。尤其,記憶體121係記憶疾病預測APP程式。處理器122係藉由執行被記憶在記憶體121的程式,尤其疾病預測APP程式,實現攜帶型終端機108中的各種功能。通訊介面123係用以在與攜帶型終端機108的外部之間進行資料之傳送接收的介面。例如,通訊介面123係包含:用以在行動電話的無線通訊網進行存取的介面、或用以在無線
LAN(Local Area Network,區域網路)進行存取的介面等。此外,通訊介面123亦可包含例如USB(Universal Serial Bus,通用串列匯流排)等有線網路的介面。顯示器124係用以顯示各種資訊的元件,例如液晶顯示器或有機EL(Electroluminescence,電激發光)顯示器等。輸入介面125係用以受理來自使用者的輸入的元件。輸入介面125係包含:例如設在顯示器124上的觸控面板、或各種輸入鍵等。
The
圖3係顯示圖1的疾病預測伺服器102的功能及構成的區塊圖。在此所示之各區塊,在硬體上係可由以電腦的CPU為首的元件或機械裝置來實現,在軟體上係可藉由電腦程式等來實現,但是在此係描繪出藉由該等的合作所實現的功能區塊。因此,該等功能區塊係可藉由硬體、軟體的組合,而以各種形式來實現,為涉及本說明書之該領域熟習該項技術者可理解。
FIG. 3 is a block diagram showing the function and structure of the
疾病預測伺服器102係具備有:資料取得部302、資料解析部304、模型保持部306、屬性收訊部308、模型選擇部310、預測取得部312、風險導出部314、送訊部316、使用者資訊保持部318、及實績資訊保持部320。
The
生成模型時,資料取得部302係透過網路110,由醫療資料伺服器104取得處方箋資料,或未透過網路110而由醫療資料伺服器104直接取得。所取得的處方箋資料係包
含:醫科處方箋、及調劑處方箋。處方箋資料的項目係包含:年齡或性別等患者資訊、診療年月或診療實際天數或總點數(醫療費)等處方箋資訊、傷病名或診療開始年月或轉換期等傷病資訊、醫藥品名或給藥量等醫藥品資訊、及實施日或診療行為(手術、放射線治療等)等診療行為資訊。
When generating the model, the
資料取得部302係透過網路110,由醫療資料伺服器104取得總冊資料,或未透過網路110而由醫療資料伺服器104直接取得。總冊資料係包含:本人家族(血緣關係)、觀察開始年月、觀察結束年月、及結束理由。藉此,可進行觀察總體的設定,母體變得更為明確。
The
資料取得部302係透過網路110,由醫療資料伺服器104取得地區資料,或不透過網路110而由醫療資料伺服器104直接取得。地區資料係包含:患者所受診(因此已作成處方箋)的醫療機構的所在地、及患者的居住地。若無法特定個人,係使用郵遞區號前三碼。
The
資料取得部302係統合所取得的處方箋資料、總冊資料、及地區資料,生成醫療輸入資料。醫療輸入資料係表示什麼屬性的使用者何時、在何地、有什麼樣的疾病。醫療輸入資料的項目係包含例如:年齡、性別、地區、年月日、疾患、重症度、有無住院、有無手術、受診頻度、受診診療科、醫療費、及處方藥劑。
The
圖4係顯示藉由資料取得部302所生成的醫療
輸入資料之一例的資料構造圖。醫療輸入資料係將特定地區的地區ID、患者的年齡(年代)、患者的性別、患者的疾患、受診日、重症度、有無發作、有無住院、有無手術、及患者數建立對應來進行保持。地區ID亦可為例如以JIS X 0401所規定的都道府縣碼或全國地方公共團體碼。重症度係以1-5等五階段表示,5最為重傷。重症度係根據例如經處方或經使用的藥劑的種類及量來決定。例如,圖4最上面一行的資料係表示必須住院及手術之重症度4的異位性皮膚炎,在4月1日在地區13受診之0~4歲女性患者有5人。
Fig. 4 shows the medical treatment generated by the
返回圖3,資料取得部302係透過網路110而由氣象資料伺服器106取得氣象資料。所取得的氣象資料的項目係包含例如以下。
Returning to FIG. 3, the
氣象相關項目:雲量、降水量、風向、風速、氣溫、濕度、日照時間、積雪深、降雪量、氣壓。 Meteorological related items: cloud cover, precipitation, wind direction, wind speed, temperature, humidity, sunshine time, snow depth, snowfall, air pressure.
環境相關項目:SO2(二氧化硫)、NO(一氧化氮)、NO2(二氧化氮)、NOX(氮氧化物)、CO(一氧化碳)、OX(光化氧化劑)、NMHC(非甲烷碳氫化合物)、CH4(甲烷)、THC(全碳化氫)、SPM(浮遊粒子狀物質)、PM2.5(微小粒子狀物質)、SP(浮遊粉塵)、黃砂、杉木花粉、檜木花粉、火山灰、UV(紫外線)。 Environmental related items: SO 2 (sulfur dioxide), NO (nitrogen monoxide), NO 2 (nitrogen dioxide), NO X (nitrogen oxide), CO (carbon monoxide), O X (photochemical oxidant), NMHC (non-methane) Hydrocarbons), CH 4 (methane), THC (total hydrocarbons), SPM (plankton particulate matter), PM2.5 (fine particulate matter), SP (plankton dust), yellow sand, cedar pollen, cypress pollen , Volcanic ash, UV (ultraviolet rays).
所取得的氣象資料的地區係以觀測地點或預測地區(例如200m網格)予以指定。所取得的氣象資料的時間間隔係例如分鐘單位、小時單位、天單位、週單位、月
單位。資料取得部302係藉由將所取得的氣象資料的格式配合醫療輸入資料的格式,生成氣象輸入資料。
The area of the acquired weather data is designated by the observation location or prediction area (for example, a 200m grid). The time interval of the acquired weather data is such as minute unit, hour unit, day unit, week unit, month
unit. The
圖5係顯示藉由資料取得部302所生成的氣象輸入資料之一例的資料構造圖。氣象輸入資料係將地區ID、日期時間(時間段)、氣壓、降水量、氣溫、露點溫度、蒸氣壓、濕度、及風速建立對應來進行保持。
FIG. 5 is a data structure diagram showing an example of weather input data generated by the
返回圖3,資料解析部304係統合藉由資料取得部302所生成的醫療輸入資料、及氣象輸入資料,生成解析對象資料。資料解析部304係在統合時,以例如地區ID及時間段(受診日、日期時間)為鍵值(key)。資料解析部304係將解析對象資料以使用者的屬性及地區進行細分化。例如資料解析部304係以使用者的性別及年代以及地區,來區分解析對象資料。藉此,生成關於地區1的0~4歲女性的解析對象資料、關於地區1的0~4歲男性的解析對象資料、關於地區1的5~9歲女性的解析對象資料、關於地區2的0~4歲女性的解析對象資料等。
Returning to FIG. 3, the
資料解析部304係對性別、年代及地區別的解析對象資料的各個,進行解析對象資料之中以由醫療輸入資料而來的資料項目為目的變數、以由氣象輸入資料而來的資料項目為說明變數的多元迴歸分析。藉此,按性別、年代、疾患及地區,生成模型。例如,藉由多元迴歸分析,決定被使用在用以算出表示某地區的某年代/性別的使用者的某疾患的出現症狀風險的指數之由
氣象輸入資料而來的資料項目及伴隨該資料項目的模型係數。資料解析部304係將所生成的模型的資訊登錄在模型保持部306。
The
圖6係用以說明資料解析部304中之多元迴歸分析之一例的圖表。在圖6所示之圖表中,X軸、Y軸、Z軸係分別表示氣溫、平年差、風險指數。風險指數係表示哮喘的出現症狀或發作的風險,根據由醫療輸入資料而來的哮喘的患者數及重症度來算出。圖表的資料點係對應針對九州/沖繩地方未滿10歲男性的解析對象資料的記入(entry)。資料解析部304係對圖6所示之圖表的資料點的集合,進行以哮喘的風險指數為目的變數、以氣溫及平年差為說明變數的多元迴歸分析,決定對各說明變數的模型係數。
FIG. 6 is a graph for explaining an example of multiple regression analysis in the
在模型中,疾病的風險指數R係藉由以下式1予以算出。
In the model, the disease risk index R is calculated by the following
R=a×氣溫+b×平年差...(式1) R=a×temperature+b×average annual difference...(Equation 1)
在此,a係氣溫的模型係數(以下稱為氣溫係數),b係平年差的模型係數(以下稱為平年差係數)。 Here, a is the model coefficient of the temperature (hereinafter referred to as the temperature coefficient), and b is the model coefficient of the average annual difference (hereinafter referred to as the average annual difference coefficient).
圖7係顯示模型保持部306之一例的資料構造圖。模型保持部306係針對哮喘,按性別/年代及按地區,保持氣溫係數a與平年差係數b。其中,在本例中係說明將氣溫及平年差作為說明變數的情形,但是解析的結
果,亦考慮其他項目,例如日較差或濕度成為較佳的說明變數的情形。
FIG. 7 is a data structure diagram showing an example of the
返回圖3,說明使用如上所述所生成的模型之提供給使用者的價值。屬性收訊部308係透過網路110,由攜帶型終端機108接收攜帶型終端機108的使用者的屬性、對象疾患及地區。所接收的使用者的屬性係包含:使用者的年代、及性別。
Return to Figure 3 to explain the value provided to users using the model generated as described above. The
模型選擇部310係由被保持在模型保持部306的複數模型之中,選擇對應藉由屬性收訊部308所取得的屬性、疾患及地區的模型。例如,模型選擇部310係參照模型保持部306,取得對應所取得的性別、年代、疾患及地區的模型係數,亦即氣溫係數及平年差係數。
The
預測取得部312係透過網路110,由氣象資料伺服器106取得所取得的地區中的氣象預測的資訊。
The
風險導出部314係由藉由模型選擇部310所選擇的模型、與藉由預測取得部312所取得的氣象預測的資訊,導出關於疾病的預測資訊。例如,風險導出部314係將所取得的氣溫係數及平年差係數以及所取得的預測氣溫及預測平年差代入式1,藉此算出某疾患的風險指數。風險導出部314係將所算出的風險指數分類成複數水準(以下稱為風險水準)。
The
圖8(a)~(d)係顯示將風險指數分類成5個風 險水準時之顯示例的模式圖。圖8(a)係表示以5個本文表示風險指數的大小的情形。圖8(b)係顯示以圖表表示風險指數的時間變化的情形。圖8(c)係顯示以5個圖形(此時為化身及其數量)表示風險指數的大小的情形。圖8(d)係顯示以分布圖表示風險指數的地理上的分布的情形。 Figure 8(a)~(d) shows that the risk index is classified into 5 winds A schematic diagram of the display example of the risk level. Figure 8(a) shows a situation where the size of the risk index is represented by five texts. Figure 8(b) shows a graph showing the time change of the risk index. Figure 8(c) shows a situation where 5 graphs (in this case, avatars and their numbers) are used to express the size of the risk index. Figure 8(d) shows a distribution diagram showing the geographical distribution of the risk index.
或此外,風險導出部314亦可將風險指數分類成3個風險水準。此時,風險導出部314係例如使用二個臨限值RH、RL(RH>RL),藉由以下之判定基準,分類風險指數。
Or in addition, the
(1)若為風險指數R≧RH,為風險水準3(危險) (1) If the risk index is R≧RH, it is risk level 3 (dangerous)
(2)若為RH>風險指數R≧RL,為風險水準2(注意) (2) If RH>risk index R≧RL, it is risk level 2 (note)
(3)若為RL>風險指數R,為風險水準1(安全) (3) If RL>risk index R, it is risk level 1 (safe)
返回圖3,送訊部316係將藉由風險導出部314所導出的關於疾病的預測資訊,透過網路110而傳送至攜帶型終端機108。例如,送訊部316係將所導出的將來的風險水準的時間序列資料傳送至攜帶型終端機108。
Returning to FIG. 3, the transmitting
說明藉由以上構成所為之疾病預測系統100的動作。
The operation of the
圖9係顯示圖1的疾病預測系統100中的處理流程的流程圖。攜帶型終端機108係若透過輸入介面125而由使用者受理用以起動疾病預測APP程式的指示時,即起動疾病預測APP程式(S902)。例如,攜帶型終端機108係若檢測對顯示在顯示器124的疾病預測APP程式的圖標(icon)的輕敲(tap)時,即起動疾病預測APP程式。若初次登錄完畢
(S904的Y),處理係進至步驟S908。若非為初次登錄完畢(S906的N),處理係進至步驟S906。
FIG. 9 is a flowchart showing the processing flow in the
在步驟S906中,攜帶型終端機108係藉由與疾病預測伺服器102進行通訊來執行初次登錄處理。攜帶型終端機108係生成初次登錄畫面(後述)而使其顯示在顯示器124,藉此由使用者受理初次登錄資訊亦即登入ID、密碼、性別、年齡、出生年月日、處方藥的輸入。攜帶型終端機108係將所被輸入的初次登錄資訊登錄在記憶體121,並且透過網路110而傳送至疾病預測伺服器102。疾病預測伺服器102係接收初次登錄資訊,且登錄在疾病預測伺服器102的使用者資訊保持部318。在初次登錄處理中,攜帶型終端機108亦可使利用規約顯示在顯示器124,而且,受理使用者對該利用規約的同意/非同意。利用規約係包含:例如關於個人資訊處理的規定或關於資料處理的規定。
In step S906, the
在步驟S908中,攜帶型終端機108係生成登入畫面(後述)而使其顯示在顯示器124,藉此由使用者受理登入資訊亦即使用者ID及密碼的輸入。攜帶型終端機108係將所被輸入的使用者ID及密碼,透過網路110而傳送至疾病預測伺服器102。疾病預測伺服器102係使用所接收到的使用者ID及密碼,進行使用者認證。疾病預測伺服器102係將使用者認證的結果,透過網路110而傳送至攜帶型終端機108。其中,亦可在攜帶型終端機108進行使用者認證。
In step S908, the
攜帶型終端機108係若使用者認證的結果表示失敗,將該要旨通知使用者,圖求使用者ID及密碼的再度輸入。攜帶型終端機108係若使用者認證的結果表示成功,將被保持在攜帶型終端機108的使用者的性別/年齡、成為對象的疾患、及使用攜帶型終端機108的測位功能(例如GPS等)所取得的攜帶型終端機108的位置,透過網路110而傳送至疾病預測伺服器102(S910)。其中,亦可取代在步驟S910中傳送性別/年齡,而使用在步驟S906中被登錄在疾病預測伺服器102的使用者資訊保持部318的使用者的性別/年齡。此外,攜帶型終端機108亦可藉由使使用者輸入來取得攜帶型終端機108的位置。
If the result of the user authentication indicates failure, the
疾病預測伺服器102係接收使用者的年齡/性別與對象疾患與攜帶型終端機108的位置,由模型保持部306之中,選擇對應該等的模型係數(S912)。疾病預測伺服器102係由氣象資料伺服器106取得氣象預測的資訊(S914)。疾病預測伺服器102係由所被選擇出的模型係數與所取得的氣象預測的資訊,導出對象疾患的將來的風險水準(S916)。疾病預測伺服器102係將所被導出之將來的風險水準,透過網路110而傳送至攜帶型終端機108(S918)。
The
攜帶型終端機108係根據所接收到的將來的風險水準,生成風險預測畫面(後述),且使其顯示在顯示器124(S920)。風險預測畫面係以時間序列表示對象疾患的將來的風險水準的畫面。風險預測畫面係將過去的風險
水準配合將來的風險水準而以時間序列表示。過去的風險水準亦可藉由攜帶型終端機108讀出過去由疾病預測伺服器102接收而保持的風險水準來取得。或此外,疾病預測伺服器102亦可由所被選擇出的模型係數與由氣象資料伺服器106所取得的過去的氣象的資訊(例如AMeDAS(Automated Meteorological Data Acquisition System:自動氣象資料收集系統)的觀測值或地上實況),導出風險水準,且將所導出的過去的風險水準提供給攜帶型終端機108。
The
攜帶型終端機108係在風險預測畫面中,由使用者受理資訊登錄的要求。攜帶型終端機108係按照該要求,生成資訊登錄畫面(後述)而使其顯示在顯示器124,藉此受理過去或現在的時點中的健康狀態/醫療資訊的輸入(S922)。健康狀態/醫療資訊係包含:表示健康狀態的資訊、關於受診的資訊及關於投藥的資訊。
The
攜帶型終端機108係將所被輸入的健康狀態/醫療資訊與使用者ID被建立對應的資料,透過網路110,傳送至疾病預測伺服器102(S924)。疾病預測伺服器102係將所接收到的使用者ID與健康狀態/醫療資訊建立對應而登錄在實績資訊保持部320(S926)。疾病預測伺服器102係參照被保持在實績資訊保持部320的資訊,按每位使用者更新模型(S928)。經更新的模型係被使用在下次的風險水準的導出。
The
在實績資訊保持部320係保持有在過去某時點的使用者的健康狀態的實績值。另一方面,可由對該使用者所選擇出的模型、及過去相同時點的氣象的資訊,導出過去相同時點的風險水準。在步驟S928中,以減小如上所示所導出的風險水準與健康狀態的實績值的背離的方式,調整模型係數。該調整係依每位使用者進行,因此即使原本在二位使用者使用相同模型,亦有依之後的調整,二位使用者的模型係數成為不同者的情形。
The actual performance
圖10係初次登錄畫面400的代表畫面圖。初次登錄畫面400係具有:受理初次登錄資訊的輸入的初次登錄資訊輸入區域402、及送訊按鍵404。使用者係在初次登錄資訊輸入區域402輸入資訊,且輕敲送訊按鍵404。如此一來,攜帶型終端機108係取得被輸入至初次登錄資訊輸入區域402的資訊作為初次登錄資訊,且傳送至疾病預測伺服器102。
FIG. 10 is a representative screen diagram of the
圖11係登入畫面406的代表畫面圖。登入畫面406係具有:受理登入ID的輸入的ID區域408、受理密碼的輸入的PW區域410、及送訊按鍵412。使用者係在ID區域408、PW區域410輸入資訊,且輕敲送訊按鍵412。如此一來,攜帶型終端機108係分別取得被輸入至ID區域408、PW區域410的資訊作為登入ID、密碼,且傳送至疾病預測伺服器102。
FIG. 11 is a representative screen diagram of the
圖12係表示現在的風險水準的風險預測畫面414的代表畫面圖。風險預測畫面414係具有:疾患選擇區
域416;對應在步驟S910中被送訊的位置的地區顯示區域418;顯示現在的日期的日期顯示區域420;顯示比現在稍微之後,例如30分鐘後的風險水準的風險水準顯示區域422;及顯示氣象及風險水準的時間上的推移的推移顯示區域424。
FIG. 12 is a representative screen diagram of the
在疾患選擇區域416係顯示現在所選擇的對象疾患(圖12的情形為哮喘)。疾患選擇區域416係構成為可選擇其他疾患。例如若使用者指定疾患選擇區域416的下拉標記,即顯示可選擇的疾患一覽,使用者係由該一覽之中,選擇所希望的疾患。攜帶型終端機108係取得所被選擇出的疾患作為對象疾患,針對所取得之新的對象疾患,再度執行步驟S910,在步驟S918中取得針對該對象疾患的將來的風險水準,根據所取得的風險水準,再構成風險預測畫面414。
In the
在風險水準顯示區域422係顯示比現在稍微之後的(亦即不久的將來的)風險水準。使用者係藉由觀看該顯示,可掌握不久的將來的對象疾患的出現症狀風險或重症化風險。該顯示係即使為相同疾患、相同區域、相同時刻,亦依使用者而異。
In the risk
推移顯示區域424係具有:設定按鍵426、表示有關將來的風險水準或氣象預測的評語的評語顯示區域428、表示氣溫的時間上的推移的溫度圖表430、表示天氣變化的天氣顯示區域432、表示風險水準的時間上的推移的中風險區域434及低風險區域436、及顯示日期時間的日
期時間顯示區域438。分別在推移顯示區域424中,伴隨設定按鍵426所顯示的箭號表示現在,在其左側顯示過去的氣象及過去的風險水準的資訊,在其右側顯示將來的氣象及將來的風險水準的資訊。
The
若使用者指定(例如輕敲)設定按鍵426,攜帶型終端機108係受理該指定作為來自使用者的資訊登錄的要求,使資訊登錄畫面440顯示於顯示器124。圖13係資訊登錄畫面440的代表畫面圖。資訊登錄畫面440係例如對於推移顯示區域424,以彈跳視窗的形式顯示。資訊登錄畫面440係具有:以選擇形式輸入使用者的現在的健康狀態的健康狀態登錄區域442;用以激發使用者之聲音輸入的聲音登錄區域444;用以登錄受診履歷的受診履歷登錄區域446;用以登錄投藥履歷的用藥記錄區域448;受理備忘錄的輸入的備忘錄區域450;及登錄按鍵452。在健康狀態登錄區域442係被輸入針對對象疾患(圖13的情形為哮喘)的健康狀態的好壞。若使用者輕敲聲音登錄區域444,即起動預定的聲音輸入介面。攜帶型終端機108係透過該介面,取得使用者的發話,且由所取得的發話,檢測疲勞度。若使用者輕敲登錄按鍵452,攜帶型終端機108係取得被輸入至健康狀態登錄區域442、受診履歷登錄區域446、用藥記錄區域448及備忘錄區域450的資訊及所被檢測到的疲勞度作為健康狀態/醫療資訊,儲存在記憶體121,並且傳送至疾病預測伺服器102。
If the user designates (for example, taps) the
返回圖12,評語顯示區域428係顯示:有關將來的風險水準的風險評語(圖12的情形為「今夜要注意」)、及有關氣象預測的氣象評語(圖12的情形為「注意氣溫下降」)。氣象評語係根據氣象預測的資訊而生成。風險評語係根據將來的風險水準而生成。風險評語係包含:時間段部分(圖12的情形為「今夜」)、及風險部分(圖12的情形為「注意」)。時間段部分係與對應顯示評語顯示區域428的推移顯示區域424上的部位的時刻或時間段相對應。風險部分係與該時刻或時間段中的風險水準相對應。例如,若風險水準以1~5等五階段表示,風險部分係成為由「危險、嚴重警戒、警戒、注意、安全」之中,對應風險水準來作選擇者。
Returning to Figure 12, the
推移顯示區域424係在視覺上通知風險水準的時間上的推移。在圖12中,推移顯示區域424係包含:中風險區域434、及低風險區域436。中風險區域434係進行加上網線或加上顏色(紅、藍、綠等)。低風險區域436係加上比中風險區域434為更粗的網線或加上更淺的顏色、或為無色的區域。中風險區域434係表示哮喘的風險水準為五階段的2,亦即為注意水準,低風險區域436係表示該風險水準為1,亦即為安全水準。
The
圖14係顯示未來的風險水準的風險預測畫面454的代表畫面圖。若使用者在圖12所示之風險預測畫面414以左向擦滑,攜帶型終端機108係使畫面以左向橫向捲動,使圖14所示之風險預測畫面454顯示。風險預測畫面
454係具有:疾患選擇區域416;地區顯示區域418;顯示未來的日期的日期顯示區域456;顯示未來的風險水準的風險水準顯示區域464;及顯示氣象及風險水準的時間上的推移的推移顯示區域462。
FIG. 14 is a representative screen diagram of the
在風險水準顯示區域464係顯示未來的風險水準。使用者係藉由觀看該顯示,可掌握未來的對象疾患的出現症狀風險或重症化風險。該顯示係即使為相同疾患、相同地區、相同時刻,亦依使用者而異。
In the risk
推移顯示區域462係具有:設定按鍵458、評語顯示區域428、溫度圖表430、天氣顯示區域432、表示風險水準的時間上的推移的高風險區域460、及日期時間顯示區域438。在推移顯示區域462中,伴隨設定按鍵458所顯示的箭號表示顯示對象的未來的時點。
The
若使用者指定設定按鍵458,攜帶型終端機108係受理該指定作為來自使用者的地點登錄的要求,使地點登錄畫面(未圖示)顯示在顯示器124。使用者係可透過地點登錄畫面來指定所希望的地區。攜帶型終端機108係針對被指定的地區,再度執行步驟S910,在步驟S918中取得針對該地區的將來的風險水準,根據所取得的風險水準,再構成風險預測畫面454。
When the user designates the
推移顯示區域462係在視覺上通知風險水準的時間上的推移。在圖14中,推移顯示區域462係包含高風險區域460。高風險區域460係加上比中風險區域434更濃密的網線或更深的顏色。高風險區域460係表示哮喘的
風險水準為五階段的3,亦即警戒水準。
The
圖15係顯示過去的風險水準的風險預測畫面466的代表畫面圖。若使用者在圖12所示之風險預測畫面414以右向擦滑(swipe),攜帶型終端機108係使畫面以右向橫向捲動,使圖15所示之風險預測畫面466顯示。風險預測畫面466係具有:疾患選擇區域416;地區顯示區域418;顯示過去的日期的日期顯示區域468;顯示過去的風險水準的風險水準顯示區域476;及顯示氣象及風險水準的時間上的推移的推移顯示區域470。
FIG. 15 is a representative screen diagram of the
在風險水準顯示區域476係顯示過去的風險水準。推移顯示區域470係具有:設定按鍵472、溫度圖表430、天氣顯示區域432、低風險區域436、日期時間顯示區域438、及登錄資料區域474。在推移顯示區域470中,伴隨設定按鍵472所顯示的箭號表示顯示對象的過去時點。
In the risk
若使用者指定設定按鍵472,攜帶型終端機108係受理該指定作為來自使用者之資訊登錄的要求,使資訊登錄畫面顯示於顯示器124。該資訊登錄畫面係除了不具聲音登錄區域444之外,具有與圖13所示之資訊登錄畫面440相同的構成。
If the user designates the
登錄資料區域474係表示在與顯示該區域的推移顯示區域470上的部位相對應的時刻或時間段,透過資訊登錄畫面而登錄有健康狀態/醫療資訊。若使用者指定登錄資料區域474,攜帶型終端機108係受理該指定作為
健康狀態/醫療資訊的閱覽的要求。攜帶型終端機108係參照記憶體121而讀出對應登錄資料區域474的健康狀態/醫療資訊,且使其顯示在顯示器124。
The
在上述之實施形態中,保持部之例係硬碟或半導體記憶體。此外,根據本說明書之記載,可藉由未圖示之CPU、或所被安裝的應用程式的模組、或系統程式的模組、或暫時記憶由硬碟讀出的資料內容的半導體記憶體等來實現各部,為涉及本說明書之該領域熟習該項技術者可理解。 In the above-mentioned embodiment, examples of the holding portion are a hard disk or a semiconductor memory. In addition, according to the description in this manual, the CPU, or the module of the installed application program, or the module of the system program, or the semiconductor memory that temporarily stores the contents of the data read from the hard disk, can be used It is understandable for those who are familiar with the technology in the field related to this specification to realize each part.
藉由本實施形態之疾病預測系統100,選擇對應使用者的屬性的模型,對該使用者通知由所被選擇的模型與氣象預測的資訊所導出的將來的對象疾患的風險水準。因此,所被通知的風險水準係成為對應使用者的屬性者,因此可提高該風險水準的精度。
With the
小孩與大人、男性與女性對疾患的感受性不同。此外,根據本發明人等精心研究,在疾病與氣象之間係具有意的相關。在本實施形態中,係實現將該等二個事項組合,且將經個人化的疾病預測提供給使用者的疾病預測APP程式。 Children and adults, men and women have different susceptibility to disease. In addition, according to the intensive research of the present inventors, there is a significant correlation between disease and weather. In this embodiment, a disease prediction APP program that combines these two items and provides personalized disease prediction to the user is realized.
若為有小孩的父母,藉由在父母的攜帶型終端機108登錄小孩而非自己的屬性,可得知將來小孩哮喘發作或重症化的風險,因此可預先採取對策。
If a parent has a child, by registering the child's attributes in the parent's
此外,在本實施形態之疾病預測系統100中,疾病預測APP程式係構成為使用者可選擇成為對象的
疾病。藉此,依使用者,在意的疾病不同,可依使用者的需求,提供配合的資訊。
In addition, in the
此外,在本實施形態之疾病預測系統100中,風險預測畫面係構成為可由使用者受理資訊登錄的指示。此外,風險預測畫面係構成為可由之後閱覽所登錄的健康狀態/醫療資訊。因此,使用者係可閱覽自己所登錄的過去的健康狀態/醫療資訊,使用者便利性提升。
In addition, in the
此外,在本實施形態之疾病預測系統100中,係根據所登錄的健康狀態/醫療資訊,調整使用者的模型。因此,可進行該使用者用模型的更加個人化,風險水準的預測精度更加提升。此外,將經調整的模型的詳細內容,例如說明變數的變更或模型係數的增減等,通知使用者,藉此可對使用者提供新的察覺。例如,若使用者針對自己的哮喘,相信原因是氣溫變化時,若對使用者通知因模型的調整而濕度的模型係數大於氣溫的模型係數,使用者可察覺實際上必須注意濕度。藉此,促使使用者的行動變貌。
In addition, in the
此外,在本實施形態之疾病預測系統100中,所被登錄的健康狀態/醫療資訊係透過網路110而被傳送至疾病預測伺服器102,且在該處被蓄積。因此,疾病預測伺服器102的管理者係可取得以時間序列記錄有使用者的健康狀態或投藥的實績的資料。該管理者係可將如上所示所蓄積的資料使用在例如流行病學的研究,或藥的
效用等追蹤調查。或者,此外,若使用者採取對疾患之預定的預防對策時,係可驗證藉由所蓄積的資料,在預防對策有什麼程度的效果。
In addition, in the
以上說明實施形態之疾病預測系統100的構成與動作。該實施形態為例示,在各構成要素或各處理的組合可能有各種變形例,而且如此之變形例亦在本發明之範圍內,乃為該領域熟習該項技術者所理解。
The configuration and operation of the
在實施形態中,係說明疾病預測APP程式被安裝在攜帶型終端機的情形,但是並不限於此,亦可例如透過攜帶型終端機的瀏覽器,藉由HTML程式來實現。或此外,亦可提供記錄有疾病預測APP程式的記錄媒體。 In the embodiment, the case where the disease prediction APP program is installed in the portable terminal is described, but it is not limited to this, and it can also be implemented by, for example, an HTML program through the browser of the portable terminal. Or in addition, a recording medium with a disease prediction APP program can also be provided.
在實施形態中,係說明在疾病預測伺服器102進行模型的選擇與氣象預測的取得與風險的導出的情形,但是並不限於此,亦可在攜帶型終端機108設置該等功能的至少一個。此時,模型係數等所需資訊係透過網路110,由疾病預測伺服器102被傳送至攜帶型終端機108。
In the embodiment, it is explained that the
在實施形態中,係說明疾病預測伺服器102、醫療資料伺服器104、及氣象資料伺服器106分別形成為不同個體而存在的情形,但是並不限於此,亦可設置兼具例如疾病預測伺服器102的功能、與醫療資料伺服器104的功能的一個伺服器,亦可設置兼具疾病預測伺服器102的功能、與氣象資料伺服器106的功能的一個伺服
器。
In the embodiment, the case where the
在實施形態中,係說明使將來的風險水準及其時間上的推移顯示在顯示器124的情形,但是並不限於此,若關於將來的風險水準的資訊被通知給使用者即可,亦可藉由例如聲音或振動來通知使用者。
In the embodiment, it is explained that the future risk level and its time transition are displayed on the
在實施形態中,主要說明由表示哮喘與氣象的關係的模型,導出哮喘的出現症狀風險的情形,但是並不限於此。亦可例如生成表示大氣污染的程度與呼吸器系統疾患的關係的模型、或表示氣候與皮膚疾患的關係的模型、或表示天氣與精神疾患的關係的模型等且加以使用。或此外,以疾患而言,亦可不僅哮喘,而以感冒或異位性皮膚炎或頭痛或中風或腦梗塞或心肌梗塞為對象。 In the embodiment, it is mainly explained that the risk of occurrence of symptoms of asthma is derived from a model representing the relationship between asthma and weather, but it is not limited to this. For example, a model representing the relationship between the degree of air pollution and respiratory system diseases, a model representing the relationship between climate and skin disorders, or a model representing the relationship between weather and mental disorders, etc. may be generated and used. Or, in terms of disease, not only asthma, but also colds, atopic dermatitis, headaches, strokes, cerebral infarctions, or myocardial infarctions.
在實施形態中,係說明可選擇對象疾患的情形,但是不限於此,例如攜帶型終端機取得各種疾患的風險水準,且對使用者通知其中風險水準相對較高的疾患的資訊。即使為相同的氣象條件,疾患的風險水準亦可能依使用者的屬性而異。例如,有氣溫較低時,關於未滿10歲的男性,哮喘的風險水準高於其他疾患的風險水準,關於80歲~89歲女性,心肌梗塞的風險水準高於其他疾患(包括哮喘)的風險水準的情形。在如上所示之情形下,疾病預測APP程式係對應使用者的屬性,決定且通知風險水準相對較高的疾患,藉此可提供使用者更有用的資訊。 In the embodiment, it is explained that the target disease can be selected, but it is not limited to this. For example, the portable terminal obtains the risk level of various diseases, and informs the user of the information of the disease with a relatively high risk level. Even under the same weather conditions, the risk level of the disease may vary according to the attributes of the user. For example, when the temperature is low, the risk level of asthma for men under 10 is higher than that of other diseases, and for women aged 80 to 89, the risk of myocardial infarction is higher than that of other diseases (including asthma). The risk level situation. In the situation shown above, the disease prediction APP program determines and informs the disease with a relatively high risk level according to the user's attributes, thereby providing the user with more useful information.
在實施形態中,係說明疾病預測伺服器102由醫療資料伺服器104透過網路110而取得處方箋資料等醫療資料的情形,但是並不限於此。亦可例如疾病預測伺服器的管理者在模型生成時離線(off line)取得處方箋資料,與氣象資料對照。因此所作成的模型係靜態者,在疾病預測伺服器係儲存所作成的模型。其中,如實施形態所示,疾病預測伺服器102線上與醫療資料伺服器104合作,若動態作成模型時,可定期自動更新模型,故較為合適。
In the embodiment, the case where the
100:疾病預測系統 100: Disease prediction system
102:疾病預測伺服器 102: Disease prediction server
104:醫療資料伺服器 104: Medical Data Server
106:氣象資料伺服器 106: Weather Data Server
108:攜帶型終端機 108: portable terminal
110:網路 110: Network
112:醫療大數據 112: Medical Big Data
114:氣象大數據 114: Weather Big Data
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