WO2017130540A1 - 保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法 - Google Patents

保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法 Download PDF

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WO2017130540A1
WO2017130540A1 PCT/JP2016/084612 JP2016084612W WO2017130540A1 WO 2017130540 A1 WO2017130540 A1 WO 2017130540A1 JP 2016084612 W JP2016084612 W JP 2016084612W WO 2017130540 A1 WO2017130540 A1 WO 2017130540A1
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WO
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information
cancer
insurance
subject
risk
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/084612
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English (en)
French (fr)
Inventor
真敬 荒木
坂入 実
範人 久野
隆秀 新家
元太 西川
貴禎 熊谷
卓也 赤司
聡 助口
真平 高見
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08Insurance

Definitions

  • the present invention relates to a technology for an insurance system, an information providing server, and an insurance risk calculation method in insurance that guarantees cancer.
  • a diagnosis regarding the health of the subject is performed, and insurance is set based on the diagnosis result.
  • Patent Document 1 states that “Subscriber 2 of home doctor center 1 wears physical condition monitoring device 4. Physical condition data measured by device 4 is transmitted to personal computer 5 at home 3, and communication path 7 The blood collected from the subscriber 2 is sent to the center 1.
  • the center 1 analyzes the physical condition data and inspects the received blood by an automatic inspection system.
  • the subscriber is initially diagnosed based on the analysis result of the physical condition data and the result of the blood test, and the initial diagnosis result 8 and advice 9 based on the result are notified to the subscriber 2.
  • the center 1 is a medical institution. 10 and the insurance mechanism 11 enable early detection of the illness of the subscriber, and the insurance mechanism 11 refers to the initial diagnosis result and the premium payable by the subscriber. By calculating, reducing the premium can and is the "family doctor system, blood accommodating capsules and injection device is disclosed (see Abstract).
  • the present invention has been made in view of such a background, and the present invention evaluates an appropriate cancer risk using a cancer test using a biological substance, and provides an insurance system using the cancer risk evaluation. It is characterized by providing.
  • the present invention provides a test server that generates information related to cancer based on a biological substance acquired from a subject, and a risk indicating a relationship between the information related to cancer and the risk of insurance.
  • An information providing server for calculating the insurance risk by comparing the information on the cancer acquired from the examination server with the risk information in the storage unit, the information providing server including a storage unit storing information; and the information And an insurance company server that sets insurance contents based on the insurance risk calculated by the providing server.
  • an insurance system or the like that evaluates an appropriate cancer risk by using a cancer test using a biological substance and uses the cancer risk evaluation.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an insurance system according to the present embodiment.
  • the information providing server 1, the medical institution matching server 5, the terminal 3, the insurance company server 2, and the medical institution server 4 are connected to each other via a network 16 such as a WAN (Wide Area Network). is doing.
  • An inspection center server 6 is connected to the information providing server 1.
  • the information providing server 1 is installed in the information providing company 11 and performs processing such as calculating a risk for insurance based on the result of a cancer test performed at the test center 14.
  • “risk” is a risk viewed from the insurance company 12.
  • the medical institution matching server 5 is installed in the information providing company 11 and performs a process of extracting the medical institution 13 based on the result of the cancer type examination performed at the examination center 14.
  • the medical institution matching server 5 is installed in the information providing company 11, but may be installed in another facility.
  • the terminal 3 is a terminal that is personally owned by a subject (or a relative of the subject), and is a portable electronic machine, a PC (Personal Computer), or the like.
  • the insurance company server 2 is a server installed in the insurance company 12, and exchanges with the terminal 3 such as notifying the subject of cancer test results, etc., and underwriting based on risk values from cancer tests Submit the results of the examination.
  • the medical institution server 4 is a server installed in the medical institution 13 and performs processing such as transmitting a result of a definitive diagnosis performed in the medical institution 13.
  • the definitive diagnosis is a detailed cancer test (without using a nematode) that is performed in the medical institution 13 after the nematode test and is used to determine whether the cancer is cancer.
  • a plurality of medical institutions 13 may be provided. In this case, at least one medical institution server 4 is installed in each medical institution 13.
  • the inspection center server 6 is installed in an inspection center 14 that performs a cancer test using a nematode, and performs processing such as transmitting the result of the cancer test to the information providing server 1.
  • a plurality of inspection centers 14 may be provided.
  • at least one inspection center server 6 is installed in each inspection center 14.
  • each server 1, 2, 4 to 6 is a separate device.
  • the present invention is not limited to this, and at least two of the servers 1, 2, 4 to 6 have functions. It may be mounted on one server.
  • the information providing server 1 has a cancer risk evaluation model (risk information) 131 which will be described later.
  • the information providing server 1 is connected to a subject information DB 121, a cancer test result DB 122, a cancer risk evaluation result DB 123, a definitive diagnosis result DB 124, an identity confirmation information DB 125, and a standard test interval information DB 126. Details of the DBs 121 to 126 will be described later.
  • the insurance company server 2 has contract information DB21, notification destination information DB22, and identification information DB23.
  • the contract information DB 21 stores information related to the insurance contract with the subject.
  • the notification destination information DB 22 stores information about notification destinations such as cancer test results.
  • the identity verification information DB 23 stores information as to whether or not it is confirmed whether the provided urine sample belongs to the subject.
  • the notification destination information DB 22 and the personal identification information DB 23 will be described later.
  • the medical institution matching server 5 is connected to a medical institution DB 51 in which information about the medical institution 13 is stored.
  • the medical institution DB 51 will also be described later.
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the information providing server according to the present embodiment and its peripheral devices.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a memory 101 a storage device (storage unit) 103 such as an HD (Hard Disk)
  • a communication interface 104 is connected to each other via a bus.
  • the information providing server 1 is connected to an input device 105 such as a keyboard and a mouse, and an output device 106 such as a display and a printer.
  • an input device 105 such as a keyboard and a mouse
  • an output device 106 such as a display and a printer.
  • the information providing server 1 stores information on the subject information DB 121, cancer test result DB 122, cancer risk evaluation result DB 123, confirmed diagnosis result DB 124, identification information DB 125, and standard test interval information DB 126 via the information reading device 107. Connected.
  • the information reading device 107 reads information from each DB 121 to 126 and sends it to the information providing server 1, or stores information sent from the information providing server 1 in each DB 121 to 126.
  • the program stored in the storage device 103 is loaded into the memory 101 and executed by the CPU 102, whereby the processing unit 110 and the information registration processing unit 111, the inspection status update unit 112, which constitute the processing unit 110, are all stored.
  • a cancer processing unit (risk calculation unit, examination period setting unit) 113, cancer type processing unit (risk calculation unit) 114, and identity determination processing unit 115 are embodied.
  • the information registration processing unit 111 transmits information to the subject information DB 121, cancer test result DB 122, cancer risk evaluation result DB 123, definitive diagnosis result DB 124, identification information DB 125, and standard test interval information DB 126 via the information reading device 107. Is stored.
  • the test status update unit 112 updates the information in the test status column (see FIG. 21) in the subject information DB 121.
  • the all cancer processing unit 113 calculates a value related to insurance risk (total cancer risk evaluation value (risk)) based on the results of all cancer tests performed at the test center 14.
  • the cancer type processing unit 114 calculates a value related to insurance risk (cancer type risk evaluation value (risk)) based on the result of the cancer type test performed at the test center 14.
  • the principal determination processing unit 115 determines whether or not the provided urine sample really belongs based on the information on the DNA of the urine sample sent from the test center 14.
  • the storage device 103 stores a cancer risk evaluation model 131.
  • the cancer risk evaluation model 131 is a model for calculating a cancer risk evaluation value from the result of a cancer test performed at the test center 14.
  • the cancer risk evaluation model 131 will be described later.
  • the total cancer risk evaluation value and the cancer type risk evaluation value are collectively referred to as a cancer risk evaluation value as appropriate.
  • FIG. 3 is a diagram showing the flow of the affiliated institution information registration process according to the present embodiment.
  • what is described in the processing of the information providing company 11 includes processing by the staff of the information providing company 11 and processing by the information providing server 1.
  • processing in the insurance company 12, the medical institution 13, and the inspection center 14 includes processing by staff in each facility and processing by the insurance company server 2, the medical institution server 4, and the inspection center server 6.
  • the processing of the subject 15 includes processing by the subject 15 and processing by the terminal 3.
  • the insurance company server 2 installed in each insurance company 12 transmits information about each insurance company 12 (insurance company information) to the information providing server 1 (S101), and the information providing server 1 is transmitted.
  • Information about each insurance company 12 (insurance company information) is stored in the storage device 103 (S102).
  • the medical institution server 4 installed in each medical institution 13 transmits information (medical institution information) regarding each medical institution 13 to the medical institution matching server 5 (S103), and the medical institution matching server 5 transmits the information.
  • the information (medical institution information) related to each of the medical institutions 13 is stored in the medical institution DB 51 (S104).
  • the inspection center server 6 installed in the inspection center 14 transmits information about the inspection center 14 (inspection center information) to the information providing server 1 (S105), and the information providing server 1 transmits the information about the inspection center 14 transmitted.
  • (Inspection center information) is stored in the storage device 103 (S106).
  • FIG. 4 is a diagram showing a flow of contract / update processing according to the present embodiment.
  • the subject 15 inputs application information and notification information to the terminal 3 owned by the subject 15 (S201), and further sets the notification destination (S202). Send the information entered to.
  • the notification destination is a destination for notifying a cancer test result.
  • the terminal 3 may be a terminal that the insurance company 12 has.
  • the insurance company server 2 Upon receiving the application information, notification information, notification destination information, etc., the insurance company server 2 performs notification destination / person identification information registration processing (S203).
  • the notification destination / identification information registration process will be described later. Note that the process of step S203 is a process performed at the time of insurance contract, and may be omitted at the time of update.
  • the insurance company 12 may have a urine sample provided in the stage of step S202. Further, at the initial contract stage, the staff of the insurance company 12 may notify the subject 15 that urine DNA (Deoxyribonucleic Acid) is to be identified in the identity determination process described later. By doing so, it is possible to prevent fraud such as sending another person's urine as a urine sample. Note that the urine sample may not be collected by the insurance company 12 at the time of the contract, and may be sent from a home or the like at a later date.
  • urine DNA Deoxyribonucleic Acid
  • the insurance company 12 transmits the subject information to the information providing server 1 (S204), and the information providing server 1 stores the transmitted subject information in the subject information DB 121 (S205).
  • the insurance company server 2 acquires a urine sample from the subject 15, the insurance company server 2 sends the urine sample to the examination center 14 (S206).
  • the urine sample may be collected at the insurance company 12 at the time of the contract, or the subject 15 may collect it at home or the like and send it to the examination center 14 at a later date.
  • the examination center 14 performs a whole cancer examination with nematodes using a urine sample (S207), and the examination center server 6 transmits the whole cancer examination result to the information providing server 1 (S208).
  • the information provision server 1 performs a whole cancer risk evaluation process using the transmitted all cancer test result (S209). The whole cancer risk assessment process will be described later.
  • the information provision server 1 transmits the whole cancer risk evaluation result to the insurance company server 2 (S210).
  • the staff of the insurance company 12 conducts an underwriting examination based on the transmitted whole cancer risk evaluation result (S211), and further sets an insurance premium (insurance content) based on the whole cancer risk evaluation result (S212).
  • the insurance company server 2 transmits the underwriting examination result to the information providing server 1 (S213), and the information providing server 1 stores the sent underwriting examination result in the subject information DB 121 (S214).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a flow of cancer test processing according to the present embodiment.
  • the information providing server 1 performs an extraction process of the subject 15 who performs a cancer test based on information such as the next examination date (see FIG. 21) in the subject information DB 121 (S301).
  • the information providing server 1 transmits the result of the extraction process of the subject 15 to the insurance company server 2 (S302).
  • the insurance company server 2 that has received (person information) transmits cancer test guidance to the extracted terminal 3 to provide cancer test guidance to the subject 15 (S303).
  • the subject 15 viewing the terminal 3 that has received the cancer test guidance sends the urine sample to the test center 14 (S304).
  • the test center 14 that has received the urine sample from the subject 15 performs a whole cancer test (S305), and the test center server 6 transmits the results of the whole cancer test to the information providing server 1 (S306). And the information provision server 1 performs a whole cancer risk evaluation process based on the whole cancer test result received from the test center server 6 (S307).
  • the whole cancer risk assessment process will be described later.
  • FIG. 6 is a diagram showing a flow of inspection status management processing according to the present embodiment.
  • the examination center server 6 transmits the progress status information (cancer progress status) of a cancer test performed at the examination center 14 to the information providing server 1 (S401).
  • the examination status update unit 112 of the information providing server 1 stores the received information on the progress status of the cancer examination in the examination status column (described later; see FIG. 21) of the subject information DB 121, thereby The inspection status in the person information DB 121 is updated (S402).
  • the examination status update unit 112 of the information providing server 1 stores the patient information DB 121 described later.
  • the inspection status column (see FIG. 21) is searched to extract inspection status information (S404). Thereafter, the inspection status update unit 112 of the information providing server 1 transmits the extracted inspection status information to the terminal 3 (S405), and the terminal 3 displays the transmitted inspection status information on the display screen (S406). Thereby, the subject 15 can confirm the progress (status) of the cancer test.
  • FIG. 7 is a diagram showing the flow of processing when it is determined negative as a result of the whole cancer test (S305) in FIG.
  • the information providing server 1 transmits a whole cancer risk evaluation result (negative) to the insurance company server 2 (S501).
  • the insurance company server 2 transmits the total cancer risk evaluation result (negative) received from the information provision server 1 to the terminal 3 (S502), and the terminal 3 transmits the total cancer risk evaluation result (negative). Is displayed on the display screen.
  • the insurance company server 2 performs incentive provision processing based on the whole cancer risk evaluation result (negative) received from the information providing server 1 (S503).
  • the incentive granting process instructs the insurance company server 2 to grant incentives to the subject 15 who is negative in the results of all cancer tests continuously (for example, five consecutive times). It is.
  • the incentive is, for example, a discount ticket for leisure facilities.
  • FIG. 8 is a diagram showing a flow of processing when it is determined to be positive as a result of the whole cancer test (S305) in FIG.
  • the information providing server 1 transmits a cancer type test instruction to the test center 14 (S601).
  • the inspection center 14 instructed to perform the cancer type inspection performs the cancer type inspection (S602), and transmits the cancer type inspection result to the information providing server 1 (S603).
  • the cancer type inspection is performed using nematodes corresponding to each cancer type. These nematodes are created by genetic manipulation, for example.
  • the information providing server 1 performs a cancer type risk evaluation process based on the transmitted cancer type test result (S604).
  • the cancer type risk assessment process will be described later.
  • the medical institution matching server 5 and the insurance company server 2 perform a medical institution matching process (S605).
  • the medical institution matching process will be described later.
  • the subject 15 who has confirmed the result of the medical institution matching process makes a reservation for the medical institution 13 via the terminal 3 (S611). After the medical institution 13 accepts the reservation, the medical institution 13 performs a definitive diagnosis when the subject 15 visits the medical institution, and the medical institution server 4 transmits the definitive diagnosis result to the information providing server 1 (S612). ).
  • a definitive diagnosis is a cancer test that is generally performed in a medical institution 13.
  • the information providing server 1 that has received the confirmed diagnosis result transmits the confirmed diagnosis result to the insurance company server 2 (S613). Thereafter, the insurance company server 2, the inspection center 14, the information providing server 1 and the like perform identity determination processing (S614). The identity determination process will be described later.
  • the person determination process after completing the definitive diagnosis, by performing the person determination process, only the suspicious urine sample can be subjected to the person determination process as a result of the definitive diagnosis, and all the tests can be avoided, thereby improving efficiency. be able to.
  • the identity determination process may be performed on all urine samples. Then, the staff of the insurance company 12 performs an insurance payment assessment (pre-billing examination) based on the final diagnosis result and the result of the person determination process (S615).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a flow of processing performed while cancer treatment is being performed.
  • the information providing server 1 extracts the subject 15 (S701), and transmits the extracted information about the subject 15 (subject information) to the insurance company server 2 (S702).
  • the extraction criterion is the subject 15 who has passed the examination period set since the previous cancer examination.
  • the insurance company server 2 provides cancer test guidance to the subject 15 by transmitting cancer test guidance to the extracted terminal 3 of the subject 15 (S703).
  • the subject 15 viewing the terminal 3 that has received the cancer test guidance sends the urine sample to the test center 14 (S704).
  • the examination center 14 that has received the urine sample from the subject 15 performs a whole cancer examination (S705), and the examination center server 6 transmits the whole cancer examination result to the information providing server 1 (S706). And the information provision server 1 performs a whole cancer risk evaluation process based on the whole cancer test result received from the test center server 6 (S707).
  • the whole cancer risk assessment process will be described later. If the result of all cancer tests is negative, the process proceeds to step S708, and if positive, the process proceeds to step S721.
  • the information providing server 1 transmits the overall cancer risk evaluation result (negative) to the medical institution server 4 and the insurance company server 2 (S708). Then, the insurance company server 2 transmits the received all-cancer risk evaluation result (negative) to the terminal 3 (S709).
  • the information providing server 1 transmits a cancer type test instruction to the test center 14 (S721).
  • the inspection center 14 instructed to perform the cancer type inspection performs the cancer type inspection (S722), and transmits the cancer type inspection result to the information providing server 1 (S723).
  • the information providing server 1 performs a cancer type risk evaluation process based on the transmitted cancer type test result (S724).
  • the cancer type risk assessment process will be described later.
  • the information providing server 1 transmits the cancer type risk evaluation result to the medical institution server 4 and the insurance company server 2 (S725). Then, the insurance company server 2 transmits the received cancer type risk evaluation result to the terminal 3 (S726).
  • the medical institution 13 that has received the cancer type risk evaluation result performs a definitive diagnosis (S731), and the medical institution server 4 transmits the definitive diagnosis result to the information providing server 1 (S732).
  • the definitive diagnosis is a cancer test that is generally performed in the medical institution 13.
  • the information providing server 1 that has received the confirmed diagnosis result transmits the confirmed diagnosis result to the insurance company server 2 (S733).
  • the insurance company server 2, the inspection center 14, the information providing server 1 and the like perform identity determination processing (S734).
  • the identity determination process will be described later. As described above, after the definitive diagnosis is completed, by performing the person determination process, only a suspicious urine sample as a result of the definitive diagnosis can be subjected to the person determination process. Thereby, since 100% inspection can be avoided, the efficiency can be improved.
  • the identity determination process may be performed on all urine samples.
  • FIG. 10 is a diagram showing a flow of standard inspection interval update processing according to the present embodiment.
  • the information providing server 1 updates the standard inspection interval every predetermined period (for example, once a year) (S801).
  • the standard test interval is the interval between regular tests performed by people who are not at risk for cancer.
  • the information provider 11 updates the standard examination interval based on the result of the definite diagnosis performed at the medical institution 13. The update of the standard inspection interval will be described later.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a procedure of a notification destination / person identification information registration process according to the present embodiment. This process corresponds to step S203 in FIG.
  • the insurance company server 2 receives notification destination information via the notification destination setting screen 201 (S901), and receives identity confirmation information of a urine sample (S902).
  • the notification destination setting screen 201 will be described later.
  • the staff confirmation information is accepted by the staff inputting the person confirmation information.
  • the process of step S902 is omitted.
  • the insurance company server 2 stores the notification destination information in the notification destination information DB 22 and stores (registers) the personal identification information in the personal identification information DB 23 (S903).
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a notification destination setting screen according to the present embodiment.
  • the notification destination setting screen 201 is a screen that is displayed on a terminal of the insurance company 12 or the like and is input and set by the staff of the insurance company 12.
  • the notification destination setting area 211 includes items for inputting the name, relationship, and result notification means of the person receiving the notification.
  • “Taro Yamada” who is the person to be inspected and his wife “Hanako Yamada” are stored as persons to be notified. That is, the result of the cancer test is notified to “Taro Yamada” who is the subject of the test and “Hanako Yamada” who is his wife.
  • “Taro Yamada” will be notified of the results of the cancer test by email and mail, and “Yamada Hanako” will be notified of the results of the cancer test of “Taro Yamada” by email and phone. .
  • a check is entered when a urine sample is collected by the insurance company 12 and confirmed by the staff.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the procedure of the whole cancer risk evaluation process according to the present embodiment. This process corresponds to step S209 in FIG. 4, step S307 in FIG. 5, and step S707 in FIG.
  • the whole cancer processing unit 113 receives a whole cancer test result from the examination center 14 (S1001).
  • the all cancer processing unit 113 stores the received all cancer test results in the cancer test result DB 122.
  • the all-cancer processing unit 113 calculates a total cancer risk evaluation value r (information on insurance risk) based on the cancer test result DB 122 and the cancer risk evaluation model 131 (S1002). The method for calculating the total cancer risk evaluation value r will be described later.
  • the whole cancer processing unit 113 compares the calculated total cancer risk evaluation value r with each of the threshold values ⁇ and ⁇ ( ⁇ ⁇ ) (S1011).
  • ⁇ ⁇ r as a result of step S1011 (S1011 ⁇ ⁇ ⁇ r)
  • the all cancer processing unit 113 determines “positive: suspected” as the all cancer risk evaluation (information on insurance risk) ( S1012), the process proceeds to step S1031.
  • step S1011 determines “negative: no doubt” as the all cancer risk evaluation (S1013), and the process proceeds to step S1021.
  • step S1013 determines “negative: no doubt” as the all cancer risk evaluation
  • step S1024 determines “negative: follow-up” as the overall cancer risk evaluation
  • step S1021 the all cancer processing unit 113 compares the previous total cancer risk evaluation value r0 with the current total cancer risk evaluation value r1. If r0> r1 as a result of step S1021 (S1021 ⁇ r0> r1), the all-cancer processing unit 113 determines that there is an improvement trend (S1022), and sets the examination interval to the standard examination interval ( (Refer to the standard inspection interval) (S1023). Thereafter, all cancer processing section 113 advances the process to step S1031.
  • step 1021 If r0 ⁇ r1 as a result of step 1021 (S1021 ⁇ r0 ⁇ r1), the entire cancer treatment unit 113 determines that the cancer tends to deteriorate (S1026), and sets the examination interval to a shorter examination interval than before ( S1027). Thereafter, all cancer processing section 113 advances the process to step S1031.
  • step S1031 the all cancer processing unit 113 updates the cancer risk evaluation result DB 123, and then the all cancer processing unit 113 updates the subject information DB 121 (S1032).
  • step S1032 the examination status column (see FIG. 26) of the subject information DB 121 is also updated.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a procedure of cancer type risk evaluation processing according to the present embodiment. This process corresponds to step S604 in FIG. 8 and step S724 in FIG.
  • the cancer type processing unit 114 receives a cancer type test result from the test center server 6 (S1101).
  • the cancer type processing unit 114 stores the received cancer type test result in the cancer test result DB 122.
  • the cancer type processing unit 114 selects a cancer type for which risk evaluation is performed (S1102).
  • cancer types that have not yet been risk-assessed are selected.
  • the cancer type processing unit 114 is based on the cancer test result DB 122 and the cancer risk evaluation model 131, and the cancer type risk evaluation value r (insurance risk of the cancer type that is a risk evaluation target). Information) is calculated (S1103).
  • the method for calculating the cancer type risk evaluation value r will be described later with reference to FIGS.
  • the cancer type processing unit 114 compares the calculated cancer type risk evaluation value r with the respective threshold values ⁇ and ⁇ ( ⁇ ⁇ ) (S1111). If ⁇ ⁇ r as a result of step S1111 (S1111 ⁇ ⁇ ⁇ r), the cancer type processing unit 114 determines “positive: suspected” as cancer type risk evaluation (information on insurance risk) ( (S1112), the process proceeds to step S1121.
  • step S1111 determines “negative: no doubt” as the cancer type risk evaluation (S1113), and the process proceeds to step S1121.
  • step S1121 determines “negative: follow-up” as the cancer type risk evaluation (S1114), The process proceeds to step S1121.
  • step S ⁇ b> 1121 the cancer type processing unit 114 determines whether calculation of cancer type risk evaluation values has been completed for all cancer types to be risk evaluated. As a result of step S1121, when the calculation of cancer type risk evaluation values has not been completed for all cancer types to be risk evaluated (S1121 ⁇ No), the cancer type processing unit 114 returns the process to step S1102. .
  • step S1121 when the calculation of the cancer type risk evaluation value has been completed for all the cancer types that are subject to risk evaluation (S1121 ⁇ Yes), the cancer type processing unit 114 stores the cancer risk evaluation result DB 123.
  • the subject information DB 121 is updated (S1131).
  • step S1132 the examination status column of the subject information DB 121 is also updated.
  • FIG. 15A and 15B are diagrams showing a cancer risk evaluation model based on the number of reactions
  • FIG. 15A is a diagram showing a chemotaxis region (part 1)
  • FIG. 15B is a diagram showing a cancer risk evaluation model ( Part 1).
  • a urine sample is dropped at the left end of the drawing
  • a nematode 301 is dropped at the center of a chemotaxis region such as a culture medium.
  • the number of nematodes 301 that showed an attracting action on the urine sample and the number of nematodes 301 that showed a repelling action on the urine sample are counted.
  • the number of nematodes 301 that have shown attracting behavior to urine samples and the number of nematodes 301 that have shown repellent behavior to urine samples are defined as follows. That is, at the center of the chemotaxis region (dropping place of the nematode 301), two regions on the urine sample side and the opposite side of the urine sample are defined in the vertical direction of the drawing.
  • the number of nematodes 301 in the urine sample side region is the number of nematodes 301 that have attracted the urine sample.
  • the number of nematodes 301 in the area opposite to the urine sample is the number of nematodes 301 that showed repelling behavior with respect to the urine sample. From the examination center server 6, the number of such nematodes 301 is transmitted as the whole cancer analysis result or the cancer type analysis result.
  • the all cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 perform the chemotaxis analysis value (nematode 301) based on the number of reactions according to the following equation (1).
  • the degree of attraction or repelling behavior is calculated.
  • the number of nematodes 301 that have shown an attracting action to a urine sample is referred to as an attracting reaction number
  • the number of nematodes 301 that has shown a repelling action is referred to as a repelling reaction number.
  • the all cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 calculate the chemotaxis analysis value.
  • the test center server 6 calculates the chemotaxis analysis value, and the all cancer analysis result or As the cancer type analysis result, the test center server 6 may transmit the chemotaxis analysis value to the information providing server 1.
  • the whole cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 calculate a risk evaluation value using a cancer risk curve as shown in FIG. 15B.
  • the cancer risk curve is a chemotaxis analysis value calculated by the equation (1) on the horizontal axis, and the all cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 correspond to the calculated chemotaxis analysis value.
  • the risk evaluation value becomes the all cancer risk evaluation value if calculated by the all cancer processing unit 113, and becomes the cancer type risk evaluation value if calculated by the cancer type processing unit 114.
  • the risk evaluation value is provided with two threshold values ⁇ and ⁇ . That is, assuming that the risk evaluation value is r, if r ⁇ ⁇ , the all cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 determine “negative / no doubt”. Further, if ⁇ ⁇ r ⁇ , the whole cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 determine “negative / follow-up”. Furthermore, if ⁇ ⁇ r, the all cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 determine that there is a positive / suspect.
  • FIG. 16A and 16B are diagrams showing a cancer risk evaluation model based on the reaction rate
  • FIG. 16A is a diagram (part 2) showing a chemotaxis region
  • FIG. 16B is a diagram showing a cancer risk evaluation model ( Part 2).
  • a urine sample is dropped at the left end of the drawing
  • a nematode 301 is dropped at the center of a chemotaxis region such as a culture medium.
  • the moving distance of the nematode 301 that has shown the attracting action to the urine sample and the moving distance of the nematode 301 that has shown the repelling action to the urine sample are Is measured.
  • the movement distance of the nematode 301 showing the attracting action with respect to the urine sample is added for each nematode 301, and finally divided by a predetermined time, whereby the nematode 301 showing the attracting action with respect to the urine sample.
  • the average moving speed is calculated.
  • the nematode which showed the repellent action with respect to the urine sample was added by adding the moving distance of the nematode 301 which showed the repellent action with respect to the urine sample for each nematode 301 and finally dividing by a predetermined time. An average moving speed of 301 is calculated.
  • the whole cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 calculate the chemotaxis analysis value based on the reaction rate by the following equation (2).
  • the average moving speed of the nematode 301 showing the attracting action on the urine sample is referred to as an attracting reaction speed
  • the average moving speed of the nematode 301 showing the repelling action is called a repelling reaction speed.
  • FIG. 17A to 17C are diagrams showing cancer risk evaluation models based on the response distribution
  • FIG. 17A is a diagram showing the chemotaxis region (part 3)
  • FIG. 17B is a diagram showing the counting results.
  • 17C is a diagram (part 3) illustrating a cancer risk evaluation model.
  • FIG. 17A as in FIG. 15A, a urine sample is dropped at the left end of the drawing, and a nematode 301 is dropped at the center of a chemotaxis region such as a culture medium.
  • the moving distance of the nematode 301 that has shown the attracting action to the urine sample and the moving distance of the nematode 301 that has shown the repelling action to the urine sample are different for each nematode 301. Is measured.
  • concentric segmented areas 501 to 503 are set from the center of the chemotaxis area (where the nematode 301 is dropped), and the urine specimen is shown to be attracted to each of the segmented areas 501 to 503.
  • the number of nematodes 301 and the number of nematodes 301 showing repelling behavior are counted.
  • FIG. 17B shows the counting result.
  • the number of nematodes 301 showing the attracting behavior and the number of nematodes 301 showing the repelling behavior are counted for each of the divided regions 501 to 503.
  • the number of nematodes 301 that show an attracting action is on the top of the vertical axis
  • the number of nematodes 301 that shows the avoidance action is on the bottom of the vertical axis.
  • the whole cancer processing unit 113 and the cancer type processing unit 114 calculate the chemotaxis analysis value based on the reaction distribution by the following equation (3).
  • the number of nematodes 301 that have shown an attracting action to a urine sample is referred to as an attracting reaction number
  • the number of nematodes 301 that has shown a repelling action is referred to as a repelling reaction number.
  • the distance is the center value of each segmented area.
  • the distance corresponding to the segmented area 501 is 1.0 mm
  • the distance corresponding to the segmented area 502 is 2.0 mm.
  • means adding up for each divided region.
  • ⁇ (distance ⁇ number of attracting reactions) is (distance ⁇ number of attracting reactions) in the segmented area 501+ (distance ⁇ number of attracted reactions) in the segmented area 502+ (distance ⁇ number of attracted reactions) in the segmented area 503.
  • the number of nematodes is counted for each of the divided areas 501 to 503 as shown in FIG. 17A. May be substituted for the movement distance of each nematode 301 into the expression (3).
  • the cancer risk is evaluated in three stages of r ⁇ ⁇ , ⁇ ⁇ r ⁇ , and ⁇ ⁇ r.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the procedure of the medical institution matching process according to the present embodiment. This process corresponds to step S605 in FIG.
  • the medical institution matching server 5 receives a medical institution matching request from the information providing company 11 (S1201). Then, the medical institution matching server 5 receives the subject information from the information providing server 1 (S1202). At this time, the subject information received by the medical institution matching server 5 is a record of the subject information DB 121 described later. Furthermore, the medical institution matching server 5 receives the cancer type risk evaluation result of the subject from the information providing server 1 (S1203). Next, the medical institution matching server 5 extracts the medical institution 13 (S1204). In step S1204, the medical institution matching server 5 performs the following processing.
  • the medical institution matching server 5 extracts an area where the subject 15 resides from the subject information. (2) Next, the medical institution matching server 5 extracts the cancer type of the subject 15 from the cancer type risk evaluation result information. (3) Next, the medical institution matching server 5 searches the medical institution DB 51 using the extracted region and the cancer type as a key, and extracts the medical institution 13.
  • the medical institution matching server 5 transmits information (matching result) regarding the medical institution 13 extracted together with the subject ID of the subject 15 to the information providing server 1 (S1211). Then, the information providing server 1 that has received the subject ID and the information (matching result) about the medical institution 13 receives the information about the medical institution 13, the subject ID, and the cancer type evaluation risk of the subject 15. Information about the value is transmitted to the insurance company server 2 (S1212).
  • the insurance company server 2 generates a result guide based on the transmitted information on the medical institution 13 (S1221). Results guidance will be described later.
  • the insurance company server 2 refers to the notification destination information DB 22 and determines whether or not the subject 15 is included in the notification destination (S1222).
  • the insurance company server 2 transmits a result guidance to the notification destination terminal 3 (S1223).
  • the insurance company server 2 notifies the information providing server 1 that the result guidance has been transmitted.
  • the result guidance is transmitted to the terminal 3 of the notification destination (other than the subject) (S1224).
  • the receptionist who has received the result guidance notifies the subject 15 of the content of the result guidance, and then transmits information indicating that the content of the result guidance has been notified to the insurance company server 2.
  • the insurance company server 2 that has received the information indicating that the content of the result guidance has been notified from the receptionist receives the cancer-announced information of the content of the result guidance (S1225). By doing in this way, it is possible to guide the results to 15 examinees, and the staff of the insurance company 12 can provide the 15 examinees even if the 15 recipients are not included in the notification destination. It is possible to confirm that the content of the result guidance has been communicated.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a procedure of identity determination processing according to the present embodiment. This process corresponds to step S614 in FIG. 8 and step S734 in FIG. Note that the processing of FIG. 19 partially includes the processing of the information providing company 11.
  • the medical institution server 4 transmits the confirmed diagnosis result of the subject 15 to the information providing server 1 together with the subject ID.
  • the definitive diagnosis result includes information on the degree of cancer progression. This process corresponds to step S612 in FIG. 8 or step S732 in FIG.
  • the identity determination processing unit 115 of the information providing server 1 receives the definitive diagnosis result, the received cancer progression S is compared with the average discovery progression S ave to determine whether or not S ave ⁇ S. (S1301).
  • the average degree of discovery is the average degree of progression of cancer at the time of a definitive diagnosis, which is statistically obtained based on the definitive diagnosis information so far.
  • the confirmed diagnosis information so far is information held in the confirmed diagnosis result DB 124 of the information providing server 1.
  • the identity determination processing unit 115 advances the process to step S1311. If the result of step S1301 is S ave ⁇ S (S1301 ⁇ No), since the degree of progress of the subject 15 is higher than the average degree of discovery, the identity determination processing unit 115 transmits to the insurance company server 2 a recommendation to determine the identity of the urine sample (S1302).
  • step S1302 may be performed.
  • the staff of the insurance company 12 that has received the recommendation to recommend the identity determination of the urine sample determines whether or not to request the identity determination of the urine sample, and transmits the determination content via the insurance company server 2.
  • step S1311 the identity determination processing unit 115 determines whether or not there is a request for identity determination of the urine sample from the insurance company 12 (S1311).
  • the reason for performing the process of step S1311 is as follows. That is, if “Yes” is determined in step S1301, the degree of progress of the subject 15 has not progressed above the average, so the possibility of impersonation is low. This is because there is a possibility of requesting to do so.
  • step S1311 If the result of step S1311 is that there is no request for identity determination of the urine sample (S1311 ⁇ No), the identity determination processing unit 115 ends the process. If the result of step S1311 is that there is a request for identity determination of the urine sample (S1311 ⁇ Yes), the identity determination processing unit 115 advances the processing to step S1312.
  • step S1312 the identity determination processing unit 115 searches the subject information DB 121 to determine whether or not there is an identity confirmation flag for the subject 15 (see FIG. 21). If the result of step S1312 is that there is an identity confirmation flag for the subject 15 (S1312 ⁇ yes), the identity determination processing unit 115 advances the processing to step S1321.
  • the case where the identity verification flag is present is a case where the urine sample is collected by the insurance company 12 and the staff of the insurance company 12 confirms that the urine sample belongs to the person.
  • the identity determination processing unit 115 requests the medical institution server 4 to send an identity-confirmed urine sample.
  • the personally confirmed urine sample is, for example, a urine sample collected by the insurance company 12 or a urine sample collected at the time of a definitive diagnosis. Since the definitive diagnosis requires the person to go to the medical institution 13, the urine sample collected at the definitive diagnosis is confirmed by the medical institution 13 to be his / her own. Then, when the information providing company 11 receives the identity-confirmed urine sample sent by the medical institution 13 (S1313), the identity determination processing unit 115 advances the process to step S1321.
  • step S1321 the information providing company 11 sends the urine sample confirmed in step S1313 and the urine sample sent from 15 subjects in the past to the test center 14, and requests DNA extraction (S1321). ).
  • the personally confirmed urine sample is a urine sample collected by the insurance company 12 or a urine sample collected at the time of a definitive diagnosis.
  • the test center 14 from which the DNA request has been extracted extracts the DNA of the urine sample that has been confirmed by the person and the urine sample that has been sent from the 15 subjects in the past, and transmits the extracted DNA information to the information providing server 1. (S1322).
  • the identity determination processing unit 115 of the information providing server 1 that has received the DNA information determines the identity of the urine sample (S1331). In other words, the person determination processing unit 115 determines whether or not the DNA of the urine sample that has been confirmed by the person matches the DNA of the urine sample that has been sent from the subject 15 in the past.
  • the result of step S1331 is stored in the identity determination result column (see FIG. 21) of the subject information DB 121, the identity confirmation information DB 125, and the like. Then, the person determination processing unit 115 transmits the result (person determination result) of step S1331 to the insurance company server 2 (S1332). If the urine sample is not the subject, the insurance company 12 can determine that the insurance money is not paid to the subject 15 in the payment assessment in step S615 of FIG.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a cancer test result notification screen according to the present embodiment. Note that the screen shown in FIG. 20 is displayed on the display screen of the terminal 3.
  • the cancer test result notification screen 601 includes a cancer test result display area 610, a recommended medical institution display area 620, and a medical institution search area 630.
  • a cancer test result display area 610 includes an area 611 that shows the results of all cancer tests, an area 612 that shows the results of cancer type tests, and an area 613 that shows information about the subject 15. And have.
  • region 611 indicating the results of all cancer tests and the region 612 indicating the results of cancer type tests are the results determined by the processing in steps S1012 to S1014 in FIG. 13 and S1112 to S1114 in FIG. Risk assessment results) are displayed.
  • the medical institution search area 630 is a display for performing the medical institution matching process of FIG. 18 under different conditions when the medical institution 13 convenient for the subject 15 is not displayed in the recommended medical institution display area 620. It is.
  • the search button 631 of the medical institution search area 630 is selected and input via the input device 105, a screen for inputting medical institution search conditions (not shown) is displayed.
  • the subject 15 inputs information related to the search condition (the nearest station of the desired medical institution 13) as the medical institution search condition
  • the medical institution matching server 5 performs the medical institution matching shown in FIG. 18 based on the search condition. Processing is performed, and a new medical institution 13 is extracted.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating a configuration example of subject information according to the present embodiment.
  • Subject information DB 121 includes subject ID, contract insurance company, insurance policy number, subject name, date of birth, gender, validity flag, contract date, maturity date, region, history of cancer. , Cancer Prevalence, Notification Items, Test Interval (Latest), Last Test Date, Next Test Date (Scheduled), Test Status, Test Guide Last Send Date, Identity Confirmation Flag, Identity Confirmed Test Time, Identity
  • Each column includes the date of determination, the result of the person's determination, and the inspection number not applicable to the person.
  • an identification number uniquely assigned to the subject 15 who has joined the insurance is stored.
  • the name of the insurance company 12 with which the subject 15 contracts is stored.
  • the insurance policy number column the number of the insurance policy assigned by the insurance company 12 to the subject 15 is stored, and “-” is stored before the underwriting examination, and after the underwriting examination and in the contract. If there is, the policy number is stored in step S214 of FIG.
  • the name of the subject is the name of the subject 15, the date of birth is the date of birth of the subject 15, and the gender is the gender of the subject 15.
  • the validity flag column stores information on whether or not the insurance contract of the subject 15 is valid. For example, “1” is stored in the valid state, and “1” is stored in the invalid state. -"Is stored.
  • the contract date is the contract date of the insurance contract in the subject 15, and the maturity date is the maturity date of the insurance contract in the subject 15.
  • the area where the subject 15 lives is stored in the area column.
  • the history of cancer is a history of cancer in the subject 15, and information about whether the subject 15 currently has cancer is stored in the presence of cancer.
  • the notification items include columns for surgery history, hospital history, illness history, drugs being taken, and whether or not there is a disorder.
  • the history of surgery in the subject 15 is stored in the column of operation history
  • the past history of visit in the subject 15 is stored in the column of visit history
  • the past in the subject 15 is stored in the column of disease history.
  • the disease history of is stored.
  • information on the medicine that the subject 15 is currently taking is stored.
  • Information regarding the presence or absence of a failure in the subject 15 is stored in the column for the presence or absence of a failure.
  • the inspection interval is information that is updated by the processing in steps S1023, S1025, and S1027 in FIG.
  • the previous examination date column stores information on the examination date of the subject 15 in the previous examination.
  • the next inspection date (planned) column stores information on the next inspection date calculated based on the inspection interval stored in the inspection interval column.
  • the examination status column information on the current progress (status) of the cancer examination (waiting for urine sample, during risk assessment, completion of risk assessment, etc.) is stored.
  • the column of the examination guidance last transmission date the date on which the result of the extraction process of the subject 15 for sending the cancer examination guidance to the subject 15 is transmitted in step S302 of FIG. 5 is stored.
  • the column of the person confirmation flag information regarding whether or not the urine sample has been confirmed to be the person himself / herself by a third party such as the insurance company 12 in the past is stored.
  • the column of the identity-confirmed examination time information on how many times the examination (all cancer examinations) has been confirmed in the past is stored.
  • the date on which the person determination process in FIG. 19 is performed is stored in the column for the person determination execution date.
  • the result of the personal identification process in FIG. 19 is stored in the personal identification result column. If the result of the person determination process is “NG” (that is, if the possibility of impersonation is high), the examination number using a urine sample that may be impersonated is stored in the column of the examination number not applicable to the person Is done.
  • the subject ID is information that is issued and stored by the information registration processing unit 111 of the information providing server 1 when the subject information is stored in step S205 of FIG. It is.
  • the items of contract insurance company to notification information are information included in the information transmitted from the insurance company server 2 in step S204 of FIG. 4, and are stored in the stage of step S205. Information.
  • the items from the inspection interval (latest) to the next inspection date (plan) are information stored in steps S1023, S1025, and S1027 of FIG.
  • the inspection status item is information that the inspection status update unit 112 stores whenever the inspection status changes.
  • the items of the identity confirmation flag and the identity-confirmed inspection time are information included in the information transmitted from the insurance company server 2 in step S204 of FIG. 4, and are information stored in the step of step S205.
  • the items of the non-applicable examination number, the identification date, and the identification result are information stored in the stage of step S1331 in FIG.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration example of a cancer test result DB according to the present embodiment.
  • the cancer test result DB 122 includes columns for an examination number, an evaluation ID, a subject ID, an examination type, an examination date, a specimen storage condition, a chemotaxis analysis value, a nematode condition, and a laboratory condition.
  • An identification number uniquely assigned to the cancer test is stored in the column of the test number.
  • an identification number for linking with the cancer risk evaluation result DB 123 is stored.
  • An identification number for linking with the subject information DB 121 is stored in the subject ID column.
  • Information on the type of cancer test performed is stored in the column of test type. Types of cancer tests include all cancers (all cancer tests), stomach cancer (stomach cancer tests), and breast cancer (breast cancer tests).
  • the examination date column the date on which the target cancer examination was performed is stored.
  • the sample storage condition includes columns for a sample collection date, a sample receipt date, a sample state, and a sample storage temperature.
  • sample here refers to “urine sample”.
  • the date of collection of the urine sample is stored in the sample collection date column.
  • the date of receipt of the urine sample by the test center 14 is stored as the sample receipt date.
  • As the sample state the result of confirming the state of the urine sample in the examination center 14 is stored. “ ⁇ ” indicates that the state of the urine sample is good.
  • the specimen storage temperature stores the temperature at which the urine specimen is stored in the test center 14.
  • the chemotaxis analysis values are the chemotaxis analysis values based on the number of reactions described in FIGS. 15A and 15B, the chemotaxis analysis values based on the reaction rate (mm / sec) described in FIGS. 16A and 16B, and are described in FIGS. 17A to 17C.
  • the column of the chemotaxis analysis value based on the number of reactions stores the chemotaxis analysis value calculated based on the formula (1).
  • the chemotaxis analysis value calculated based on the formula (2) is stored in the column of the chemotaxis analysis value based on the reaction distribution.
  • the chemotaxis analysis value calculated based on the equation (3) is stored.
  • the nematode condition has columns for nematode type and growth days.
  • the nematode type column the type of nematode used for the cancer test is stored.
  • the growth days column stores the number of growth days of the nematode at the time of the cancer test.
  • the laboratory conditions have columns for implementation temperature and number of implementations.
  • the column of the execution temperature stores the environmental temperature when the cancer test is performed.
  • the number of cancer tests is stored in the number of executions column.
  • each column of the chemotaxis analysis value stored in each column of the chemotaxis analysis value stores an average value of the chemotaxis analysis values of cancer tests performed for the number of times of execution.
  • the record of the test number “A0001” is the result of all cancer tests, it is transmitted in step S208 in FIG. 4, step S306 in FIG. 5, and step S706 in FIG. Information stored after step S1001. Since the records of examination numbers “B0001” and “B0002” are the results of the cancer type examination, they are transmitted in step S603 in FIG. 8 and step S723 in FIG. 9, and stored after step S1101 in FIG. Information.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a configuration example of the cancer risk evaluation result DB according to the present embodiment.
  • the cancer risk evaluation result DB 123 has columns of evaluation ID, subject ID, execution place, total cancer risk evaluation value (%), total cancer risk determination, recommended examination period, and cancer type risk evaluation. ing.
  • the evaluation ID is an identification number uniquely assigned for each cancer risk evaluation and cancer type risk evaluation.
  • An identification number for linking with the subject information DB 121 is stored in the subject ID column.
  • the name of the place (examination center 14 etc.) where the cancer test using nematodes has been performed is stored in the field of the implementation location.
  • the risk evaluation value calculated in step S1002 of FIG. 13 is stored in the column of all cancer risk evaluation values.
  • the result of determination in steps S1012 to S1014 in FIG. 13 is stored in the column for determining overall cancer risk.
  • the cancer type risk evaluation column stores the risk evaluation value (%) that is the cancer type risk evaluation value calculated in step S1103 in FIG. 14 and the determination results in steps S1112 to S1114.
  • step S209 in FIG. 4 Since the record with the evaluation ID “1506-25580” is the result of all cancer risk evaluation, it is stored in step S209 in FIG. 4, step S307 in FIG. 5, and step S707 in FIG. 9 (step S1031 in FIG. 13). Information.
  • the record with the evaluation ID “1506-30681” is the information stored in step S604 in FIG. 8 and step S724 in FIG. 9 (step S1131 in FIG. 14) because it is the result of the cancer type risk evaluation.
  • FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration example of a definitive diagnosis result DB according to the present embodiment.
  • the definitive diagnosis result DB 124 includes columns for definitive diagnosis ID, result reception date, definitive diagnosis medical institution ID, subject ID, and definitive diagnosis result.
  • the column of the definitive diagnosis ID is an identification number uniquely given to the definitive diagnosis in the medical institution 13.
  • the result reception date column the date on which the information providing company 11 has received information on the targeted diagnosis from the medical institution 13 is stored.
  • the identification number of the medical institution 13 where the definitive diagnosis is performed is stored.
  • An identification number for linking with the subject information DB 121 is stored in the subject ID column.
  • the definitive diagnosis result in the medical institution 13 is stored in the cancer type. Note that the example of FIG. 24 indicates that uterine cancer is “stage I”.
  • Each item of the definitive diagnosis result DB 124 stores information sent from the medical institution server 4 in step S612 of FIG. 8 and step S732 of FIG.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating a configuration example of the personal identification information DB according to the present embodiment.
  • the identity verification information DB 125 includes columns for examination number, subject ID, and identity determination result. In the column of the examination number, an identification number for linking with the cancer examination result DB 122 is stored. An identification number for linking with the subject information DB 121 is stored in the subject ID column.
  • the identity determination result includes columns for an implementation date, a requester, and a DNA analysis result.
  • the implementation date column stores the date on which the identity determination of the urine sample based on the DNA information in step S1331 in FIG. 19 was performed.
  • the requester column information on the insurance company 12 that requested the DNA test (person identification process) is stored.
  • the DNA analysis result the result of the identity determination process of the urine sample based on the DNA information transmitted in step S1322 of FIG. 19 is stored.
  • the items of the inspection number, the inspection ID, and the requester are information transmitted and stored in the previous stage of step S1301 in FIG.
  • FIG. 26 is a diagram illustrating a configuration example of the standard inspection interval information DB according to the present embodiment.
  • the standard examination interval information DB 126 has columns for an update date, the number of cancer detections by stage, and the next all cancer standard examination interval.
  • the date of renewal of the next all cancer standard test interval is stored in the renewal date column. In the example of FIG. 26, it is updated once a year, but is not limited thereto.
  • the column of the number of cancer detections by stage the number of cancers detected in each stage from the previous update of the standard test interval to the update of the next all cancer standard test interval is stored.
  • the standard test interval for the next all-cancer test calculated based on the number of cancer detections by stage is stored.
  • the next all cancer standard inspection interval is an interval of a periodic inspection performed next by a person who does not have cancer.
  • FIG. 27 is a diagram for explaining a method for determining a standard inspection interval according to the present embodiment.
  • a curve 701 is a curve showing the cumulative distribution of each stage in the previous year (for example, 2015).
  • a curve 702 is a curve showing the cumulative distribution of each stage in the current year (for example, 2016). From FIG. 27, it can be seen that this year, for example, the ratio of cancers detected at stage I and below is decreasing and tends to deteriorate as a whole (if the curve moves to the left side of the page, it tends to improve) ).
  • the information providing server 1 if the information providing server 1 is in a worsening tendency compared to the previous year, the information providing server 1 shortens the standard inspection interval by, for example, six months, and conversely, if the information providing server 1 is in a positive trend,
  • the upper and lower limits of the standard inspection interval are set in advance, and the standard inspection interval is set within the range.
  • the column of the next all-cancer standard test interval of FIG. 26 is set according to the annual performance value based on the result of the clinical research.
  • Each item of the standard inspection interval information DB 126 is information stored at the stage of step S801 in FIG.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating a configuration example of the medical institution DB according to the present embodiment.
  • the medical institution DB 51 includes columns for a medical institution ID, a name of a medical institution, a treatable cancer type, and a location.
  • An identification number uniquely assigned to the medical institution 13 is stored in the medical institution ID column.
  • the name of the target medical institution 13 is stored in the medical institution name column.
  • the location is the location of the target medical institution 13.
  • Each item of the medical institution DB 51 is information stored in step S104 of FIG.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating a configuration example of a notification destination information DB according to the present embodiment.
  • the notification destination information DB 22 has columns for application ID, notification destination name, relationship, and notification means.
  • application ID an identification number assigned when the subject 15 applies is stored.
  • the name of the person to be notified when the result of the cancer test is notified is stored in the column of the name of the notification destination.
  • the relationship of the corresponding notification target person is stored in the relationship column.
  • “Hanako Yamada” has the same application ID as “Taro Yamada”, and thus is recognized as a related person of “Taro Yamada”.
  • the notification means has the fields of mail, mail, telephone, and visit as means for notifying the test result, “1” is stored for the means desired by the notification target person, and the means not desired by the notification target person Stores “0”.
  • the notification destination information DB 22 is information stored in step S903 in FIG.
  • FIG. 30 is a diagram illustrating a configuration example of the personal identification information DB according to the present embodiment.
  • the identity verification information DB 23 includes columns for application ID, subject name, and identity verification flag.
  • an identification number for linking with the notification destination information is stored.
  • the name of the subject 15 who performs the cancer test is stored.
  • a flag indicating whether or not the urine sample belongs to the person is stored in the column of the person confirmation flag.
  • “1” is stored when the urine sample is confirmed to be the original, and “ ⁇ ” is stored when the urine sample is not confirmed to be the original. Is stored.
  • the personal identification information DB 23 is information stored in step S903 in FIG.
  • cancer risk evaluation is performed based on information on nematode attracting behavior / repelling behavior on the urine sample of the subject 15, but if it is biological information obtained from the subject 15, It is not limited to information on attracting and repelling behavior of nematodes.
  • blood information or information obtained from saliva may be used.
  • cancer tests that do not use nematodes such as blood cancer tests (invasion / non-invasive tests) This embodiment can be applied regardless of whether or not.
  • insurance using a cancer test can be established.
  • insurance using a cancer test using a nematode can be established.
  • the subject 15 can receive the cancer test in a very simple and non-invasive manner by simply providing a urine sample, which leads to the promotion of the cancer test, Early detection becomes possible, and the cure rate by treatment improves. And by early detection and improvement of the complete cure rate, even if cancer is discovered, you can enjoy peace of mind such as early rehabilitation and curbing treatment costs.
  • the insurance company 12 can suppress the treatment cost by early detection of cancer by the cancer test using biometric information, so that the loss rate can be improved. Specifically, according to the insurance according to the present embodiment, the insurance company 12 can reduce the treatment cost by early detection of cancer by using a cancer test by nematodes, so that the loss ratio can be improved. it can. Furthermore, cancer risk can be evaluated by cancer tests using biological information, such as nematodes, so that if there is no cancer risk at the time of enrollment, the insurance company 12 may accept enrollment even for those with cancer experience. it can. Thereby, the insurance company 12 can improve sales.
  • the insurance company 12 can grasp
  • the insurance company 12 is able to detect metastasis, recurrence, etc. at an early stage by cancer testing with nematodes (especially cancer type testing). Insurance payment can be suppressed.
  • the information provider 11 can develop a platform-type business that is used by many examinees 15, insurance companies 12, medical institutions 13, and inspection centers 14, so that a stable and highly profitable business can be realized. Can be deployed.
  • the nematode cancer test since the nematode cancer test is used, simple, quick, low cost and early detection for reducing the risk of insurance accidents becomes possible.
  • a search is performed by a medical institution matching process. By introducing the medical institution 13 that has been made to the subject 15, it is possible to improve the consultation rate for cancer testing and promote early detection and early treatment. Then, by performing the identity determination process, it is possible to prevent impersonation of the urine sample and to reduce the moral risk.
  • screening and risk calculation can be realized by performing a whole cancer test.
  • a cancer type test it is possible to realize a highly accurate test and risk calculation for each cancer type.
  • an efficient cancer test can be performed by performing a cancer type test. Then, the information providing server 1 according to the present embodiment sets the examination period of the subject according to the calculated risk evaluation value (total cancer risk evaluation value), so that the movement corresponding to the cancer risk is performed.
  • a cancer test can be performed in a proper and appropriate examination period.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to having all the configurations described.
  • a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment.
  • Each of the devices 1 to 6, each configuration, function, each unit, each of the DBs 121 to 126, 21 to 23, 51, etc. is implemented by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. It may be realized. Further, as shown in FIG. 2, the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by a processor such as the CPU 102.
  • control lines and information lines are those that are considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily shown on the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are connected to each other.

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Abstract

生体情報によるがん検査を利用することで、損害率を改善するために、被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を算出する検査センタサーバ(6)と、記憶装置に、前記がんに関する情報と、保険のリスク評価値との関係を示すがんリスク評価モデル(131)を格納し、前記検査センタサーバ(6)から取得した前記がんに関する情報と、前記がんリスク評価モデル(131)とを比較することで、前記保険のリスク評価値を算出する情報提供サーバ(1)と、前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスク評価値を基に、保険内容を設定する保険会社サーバ(2)と、を有する。

Description

保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法
 本発明は、がんを保障する保険における保険システム、情報提供サーバ及び保険リスク算出方法の技術に関する。
 被検者から送られた検体を基に、被検者の健康に関する診断を行い、この診断結果を基に、保険を設定することが行われている。
 例えば、特許文献1には「ホームドクターセンター1の加入者2は、体調モニタリングデバイス4を身につけている。デバイス4が測定した体調データが家庭3のパソコン5に対して送信され、連絡経路7を介して家庭3からセンター1に送信される。加入者2から採血した血液がセンター1に対して送られる。センター1は、体調データを解析し、受け取った血液を自動検査システムによって検査する。体調データの解析結果と、血液検査の結果に基づいて、加入者の初期診断を行い、初期診断結果8と、それに基づくアドバイス9が加入者2に対して通知される。センター1は、医療機関10および保険機構11と連携して、加入者の病気の早期発見が可能となり、保険機構11は、初期診断結果を参照して加入者の支払うべき保険料を算定することによって、保険料の低減が可能とされる」ホームドクターシステム、血液収納用カプセルおよび注射装置が開示されている(要約参照)。
特開2001-249996号公報
 近年、線虫が、がん患者の尿に対しては誘引行動を示し、健常者の尿に対しては忌避行動を示すことが発見された。これにより、簡便・安価かつ被検者に負担がかからず精度のよいがん検査が可能となることが期待されている。この他にも、血液等、様々な生体物質を用いたがん検査が開発されている。
 また、このようながん検査を利用した保険商品の実現も期待されている。しかし、このようながん検査の結果を基にした保険商品は実現も提示もされていない。
 このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することを特徴とする。
 前記した課題を解決するため、本発明は、被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、を有することを特徴とする。
 その他の解決手段については、実施形態中で説明する。
 本発明によれば、生体物質によるがん検査を用いて、適切ながんリスクを評価し、そのがんリスク評価を活用した保険システム等を提供することができる。
本実施形態に係る保険システムの構成例を示す図である。 本実施形態に係る情報提供サーバと、その周辺装置との構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る提携機関情報登録処理の流れを示す図である。 本実施形態に係る契約・更新処理の流れを示す図である。 本実施形態に係るがん検査処理の流れを示す図である。 本実施形態に係る検査ステータス管理処理の流れを示す図である。 全がん検査の結果、陰性と判定された際の処理の流れを示す図である。 全がん検査の結果、陽性と判定された際の処理の流れを示す図である。 がん治療が行われている途中で行われる処理の流れを示す図である。 本実施形態に係る標準検査間隔更新処理の流れを示す図である。 本実施形態に係る通知先・本人確認情報登録処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る通知先設定画面の例を示す図である。 本実施形態に係る全がんリスク評価処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係るがん種別リスク評価処理の手順を示すフローチャートである。 走性領域を示す図(その1)である。 がんリスク評価モデルを示す図(その1)である。 走性領域を示す図(その2)である。 がんリスク評価モデルを示す図(その2)である。 走性領域を示す図(その3)である。 計数結果を示す図である。 がんリスク評価モデルを示す図(その3)である。 本実施形態に係る医療機関マッチング処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る本人判定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係るがん検査結果通知画面の例を示す図である。 本実施形態に係る被検者情報DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係るがん検査結果DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係るがんリスク評価結果DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る確定診断結果DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る標準検査間隔情報DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る標準検査間隔の決定方法を説明するための図である。 本実施形態に係る医療機関DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る通知先情報DBの構成例を示す図である。 本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。
 次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面の説明において、同一の構成については同一の符号を適宜付与することとする。
[システム構成]
 図1は、本実施形態に係る保険システムの構成例を示す図である。
 本実施形態に係る保険システムZは、情報提供サーバ1、医療機関マッチングサーバ5、端末3、保険会社サーバ2及び医療機関サーバ4がWAN(Wide Area Network)等のネットワーク16を介して、互いに接続している。
 また、情報提供サーバ1には、検査センタサーバ6が接続している。
 情報提供サーバ1は、情報提供会社11に設置され、検査センタ14で行われたがん検査の結果を基に、保険のためのリスクを算出する等の処理を行う。ここで、「リスク」とは、保険会社12からみたリスクである。
 医療機関マッチングサーバ5は、情報提供会社11に設置され、検査センタ14で行われたがん種別検査の結果に基づいて、医療機関13を抽出する処理等を行う。なお、本実施形態では、医療機関マッチングサーバ5が情報提供会社11に設置されているものとしているが、他の施設に設置されてもよい。
 端末3は、被検者(又は、被検者の親族等)が個人的に所有している端末であり、携帯可能な電子機械、PC(Personal Computer)等である。
 保険会社サーバ2は、保険会社12に設置されているサーバであり、がん検査の結果等を被検者に通知する等といった端末3との送受信や、がん検査によるリスク値に基づいた引受審査の結果の送信等を行う。なお、保険会社12は複数でもよく、この場合、各保険会社12には、少なくとも1台の保険会社サーバ2が設置されている。
 医療機関サーバ4は、医療機関13に設置されているサーバであり、医療機関13で行われた確定診断の結果を送信する等の処理を行う。なお、確定診断とは、線虫での検査後、医療機関13で行われ、がんであるかどうかを確定するための詳細な(線虫を用いない)がん検査のことである。なお、医療機関13は複数でもよく、この場合、各医療機関13には、少なくとも1台の医療機関サーバ4が設置されている。
 検査センタサーバ6は、線虫によるがん検査を行う検査センタ14に設置され、がん検査の結果を情報提供サーバ1へ送信する等の処理を行う。なお、検査センタ14は複数でもよく、この場合、各検査センタ14には、少なくとも1台の検査センタサーバ6が設置されている。
 なお、本実施形態では、各サーバ1,2,4~6が、それぞれ別の装置となっているが、これに限らず各サーバ1,2,4~6のうち、少なくとも2台の機能が1台のサーバに搭載されてもよい。
 さらに、図1に示すように情報提供サーバ1は、後記して説明するがんリスク評価モデル(リスク情報)131を有している。また、情報提供サーバ1には、被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126が接続されている。各DB121~126の詳細は、後記する。
 そして、保険会社サーバ2は、契約情報DB21、通知先情報DB22及び本人確認情報DB23を有している。契約情報DB21には、被検者との保険契約に関する情報が格納されている。通知先情報DB22には、がん検査結果等の通知先に関する情報が格納されている。本人確認情報DB23には、提供された尿検体が本人のものであるかの確認がとれているか否かの情報が格納されている。通知先情報DB22及び本人確認情報DB23については後記する。
 さらに、医療機関マッチングサーバ5には医療機関13に関する情報が格納されている医療機関DB51が接続されている。医療機関DB51についても後記する。
[情報提供サーバ]
 図2は、本実施形態に係る情報提供サーバと、その周辺装置との構成例を示す機能ブロック図である。
 情報提供サーバ1は、CPU(Central Processing Unit)102、メモリ101、HD(Hard Disk)等の記憶装置(記憶部)103及び通信インタフェース104が互いにバスによって接続されている。
 また、情報提供サーバ1には、キーボードや、マウス等の入力装置105、ディスプレイや、プリンタ等の出力装置106が接続されている。
 さらに、情報提供サーバ1は、情報読書装置107を介して被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126に接続している。情報読書装置107は、各DB121~126の情報を読み取って情報提供サーバ1に送ったり、情報提供サーバ1から送られた情報を各DB121~126に格納したりする。
 メモリ101には、記憶装置103に格納されているプログラムがロードされ、CPU102によって実行されることにより、処理部110及び処理部110を構成する情報登録処理部111、検査ステータス更新部112、全がん処理部(リスク算出部,検査期間設定部)113、がん種別処理部(リスク算出部)114及び本人判定処理部115が具現化している。
 情報登録処理部111は、情報読書装置107を介して被検者情報DB121、がん検査結果DB122、がんリスク評価結果DB123、確定診断結果DB124、本人確認情報DB125及び標準検査間隔情報DB126に情報を格納する。
 検査ステータス更新部112は、がん検査のステータスが変わると、被検者情報DB121の検査ステータスの欄(図21参照)の情報を更新する。
 全がん処理部113は、検査センタ14で行われた全がん検査の結果を基に、保険のリスクに関する値(全がんリスク評価値(リスク))を算出する。
 がん種別処理部114は、検査センタ14で行われたがん種別検査の結果を基に、保険のリスクに関する値(がん種別リスク評価値(リスク))を算出する。
 本人判定処理部115は、検査センタ14から送られた尿検体のDNAに関する情報等を基に、提供された尿検体が本当に本人のものであるか否かを判定する。
 なお、記憶装置103には、がんリスク評価モデル131が格納されている。がんリスク評価モデル131は、検査センタ14で行われたがん検査の結果からがんリスク評価値を算出するためのモデルである。がんリスク評価モデル131については後記する。なお、全がんリスク評価値及びがん種別リスク評価値を合わせて、がんリスク評価値と適宜称する。
(提携機関情報登録処理)
 図3は、本実施形態に係る提携機関情報登録処理の流れを示す図である。なお、図3~図9において、情報提供会社11の処理で説明されているものは、情報提供会社11のスタッフによる処理と、情報提供サーバ1による処理とが含まれている。同様に、保険会社12、医療機関13、検査センタ14における処理は、各施設におけるスタッフによる処理と、保険会社サーバ2、医療機関サーバ4、検査センタサーバ6による処理を含んでいる。また、被検者15の処理は、被検者15による処理と、端末3による処理とを含んでいる。
 まず、各保険会社12に設置されている保険会社サーバ2が、各々の保険会社12に関する情報(保険会社情報)を情報提供サーバ1へ送信し(S101)、情報提供サーバ1は、送信されたそれぞれの保険会社12に関する情報(保険会社情報)を記憶装置103に格納する(S102)。
 また、各医療機関13に設置されている医療機関サーバ4が、各々の医療機関13に関する情報(医療機関情報)を医療機関マッチングサーバ5へ送信し(S103)、医療機関マッチングサーバ5は、送信されたそれぞれの医療機関13に関する情報(医療機関情報)を医療機関DB51に格納する(S104)。
 そして、検査センタ14に設置されている検査センタサーバ6が情報提供サーバ1へ検査センタ14に関する情報(検査センタ情報)を送信し(S105)、情報提供サーバ1は送信された検査センタ14に関する情報(検査センタ情報)を記憶装置103に格納する(S106)。
(契約・更新処理)
 図4は、本実施形態に係る契約・更新処理の流れを示す図である。
 まず、被検者15は、自身が所有している端末3に申込情報や、告知情報を入力し(S201)、さらに、通知先設定を行う(S202)と、端末3は、保険会社サーバ2へ入力した情報を送信する。通知先とは、がん検査結果を通知する宛先である。なお、端末3は保険会社12が有する端末でもよい。
 保険会社サーバ2は、申込情報、告知情報、通知先情報等を受信すると、通知先・本人確認情報登録処理を行う(S203)。通知先・本人確認情報登録処理は後記する。なお、ステップS203の処理は、保険の契約時に行う処理であって、更新時では省略されてもよい。また、契約時であれば、保険会社12は、ステップS202の段階で、尿検体を提供してもらってもよい。さらに、最初の契約段階で、保険会社12のスタッフが、後記する本人判定処理で尿のDNA(Deoxyribonucleic Acid)鑑定を行う旨を被検者15に通知してもよい。このようにすることで、他人の尿を尿検体として送付するといった不正を防止することができる。なお、尿検体は、契約時に保険会社12で採取しなくてもよく、後日、自宅等から送付されてもよい。
 次に、保険会社12は、被検者情報を情報提供サーバ1に送信し(S204)、情報提供サーバ1は送信された被検者情報を被検者情報DB121に格納する(S205)。
 また、保険会社サーバ2は、被検者15から尿検体を取得すると、尿検体を検査センタ14へ送付する(S206)。なお、尿検体は契約時において保険会社12において採取されてもよいし、後日、被検者15が自宅等で採取して検査センタ14へ送付してもよい。
 検査センタ14では、尿検体を用いて線虫による全がん検査を行い(S207)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S208)。
 そして、情報提供サーバ1は、送信された全がん検査結果を用いて全がんリスク評価処理を行う(S209)。全がんリスク評価処理は後記する。
 そして、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果を保険会社サーバ2へ送信する(S210)。
 保険会社12のスタッフは、送信された全がんリスク評価結果を基に引受審査を行い(S211)、さらに全がんリスク評価結果を基に保険料(保険内容)の設定を行う(S212)。
 そして、保険会社サーバ2は引受審査結果を情報提供サーバ1へ送信し(S213)、情報提供サーバ1は送信された引受審査結果を被検者情報DB121に格納する(S214)。
(がん検査処理)
 図5は、本実施形態に係るがん検査処理の流れを示す図である。
 まず、情報提供サーバ1は、被検者情報DB121における次回検査年月日(図21参照)等の情報を基に、がん検査を行う被検者15の抽出処理を行う(S301)。
 そして、情報提供サーバ1は、被検者15の抽出処理の結果を保険会社サーバ2へ送信し(S302)、被検者15の抽出処理の結果、抽出された被検者の情報(被検者情報)を受信した保険会社サーバ2は、がん検査案内を抽出された端末3へ送信することで、被検者15にがん検査案内を行う(S303)。
 がん検査案内を受信した端末3をみた被検者15は尿検体を検査センタ14へ送付する(S304)。
 被検者15から尿検体を受け付けた検査センタ14は、全がん検査を行い(S305)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S306)。
 そして、情報提供サーバ1は、検査センタサーバ6から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う(S307)。全がんリスク評価処理は後記する。
(検査ステータス管理処理)
 図6は、本実施形態に係る検査ステータス管理処理の流れを示す図である。
 まず、検査センタサーバ6が、検査センタ14で行われているがん検査の進捗状況情報(がん進捗状況)を情報提供サーバ1へ送信する(S401)。
 そして、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、受信したがん検査の進捗状況の情報を被検者情報DB121の検査ステータスの欄(後記;図21参照)に格納することで、被検者情報DB121の検査ステータスを更新する(S402)。
 次に、被検者15が、端末3を介して検査ステータスを情報提供サーバ1へ問い合わせると(S403)、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、後記して示す被検者情報DB121の検査ステータスの欄(図21参照)を検索して、検査ステータス情報を抽出する(S404)。
 その後、情報提供サーバ1の検査ステータス更新部112は、抽出した検査ステータス情報を端末3へ送信し(S405)、端末3は、送信された検査ステータス情報を表示画面に表示する(S406)。これにより、被検者15はがん検査の進捗状況(ステータス)を確認することができる。
(陰性時処理)
 図7は、図5の全がん検査(S305)の結果、陰性と判定された際の処理の流れを示す図である。
 まず、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果(陰性)を保険会社サーバ2へ送信する(S501)。
 そして、保険会社サーバ2は、情報提供サーバ1から受信した全がんリスク評価結果(陰性)を端末3へ送信し(S502)、端末3は、送信された全がんリスク評価結果(陰性)を表示画面に表示する。
 また、保険会社サーバ2は、情報提供サーバ1から受信した全がんリスク評価結果(陰性)を基に、インセンティブ付与処理を行う(S503)。
 インセンティブ付与処理は、保険会社サーバ2が、連続して(例えば、5回連続して)全がん検査の結果が陰性である被検者15に対して、インセンティブを付与することを指示するものである。インセンティブとしては、例えば、レジャー施設の割引券である。
(陽性時処理)
 図8は、図5の全がん検査(S305)の結果、陽性と判定された際の処理の流れを示す図である。
 全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ1は、検査センタ14にがん種別検査の指示を送信する(S601)。
 がん種別検査を指示された検査センタ14は、がん種別検査を行い(S602)、がん種別検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S603)。なお、がん種別検査は、それぞれのがん種に対応した線虫を用いて行われる。これらの線虫は、例えば、遺伝子操作等によって作り出されるものである。
 情報提供サーバ1は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う(S604)。がん種別リスク評価処理は後記する。
 その後、医療機関マッチングサーバ5及び保険会社サーバ2等が医療機関マッチング処理を行う(S605)。医療機関マッチング処理は後記する。
 医療機関マッチング処理の結果を確認した被検者15は、端末3を介して医療機関13の予約を行う(S611)。
 医療機関13が予約を受け付けた後、被検者15が医療機関を訪れることで医療機関13は、確定診断を行い、医療機関サーバ4が、確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する(S612)。確定診断とは、一般的に医療機関13で行われているがん検査である。
 確定診断結果を受信した情報提供サーバ1は、確定診断結果を保険会社サーバ2へ送信する(S613)。
 その後、保険会社サーバ2、検査センタ14、情報提供サーバ1等が、本人判定処理を行う(S614)。本人判定処理は後記する。なお、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができ、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
 そして、保険会社12のスタッフは、確定診断結果及び本人判定処理の結果を基に保険の支払査定(請求前審査)を行う(S615)。
(治療中処理)
 図9は、がん治療が行われている途中で行われる処理の流れを示す図である。
 まず、情報提供サーバ1が、被検者15の抽出を行い(S701)、抽出した被検者15の情報(被検者情報)を保険会社サーバ2へ送信する(S702)。抽出基準は、前回のがん検査から設定された検査期間を経過している被検者15である。
 そして、保険会社サーバ2は、抽出された被検者15の端末3へがん検査案内を送信することで、被検者15にがん検査の案内をする(S703)。
 がん検査案内を受信した端末3をみた被検者15は尿検体を検査センタ14へ送付する(S704)。
 被検者15から尿検体を受け付けた検査センタ14は、全がん検査を行い(S705)、検査センタサーバ6が全がん検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S706)。
 そして、情報提供サーバ1は、検査センタサーバ6から受信した全がん検査結果を基に全がんリスク評価処理を行う(S707)。全がんリスク評価処理は後記する。
 全がん検査の結果、陰性であればステップS708へ処理が進み、陽性であればステップS721へ処理が進む。
 全がんリスク評価の結果、陰性と判定された場合、情報提供サーバ1は、全がんリスク評価結果(陰性)を医療機関サーバ4と、保険会社サーバ2とへ送信する(S708)。
 そして、保険会社サーバ2は、受信した全がんリスク評価結果(陰性)を端末3へ送信する(S709)。
 一方、全がん検査の結果、陽性と判定された場合、情報提供サーバ1は、検査センタ14にがん種別検査の指示を送信する(S721)。
 がん種別検査を指示された検査センタ14は、がん種別検査を行い(S722)、がん種別検査結果を情報提供サーバ1へ送信する(S723)。
 情報提供サーバ1は、送信されたがん種別検査結果を基に、がん種別リスク評価処理を行う(S724)。がん種別リスク評価処理は後記する。
 その後、情報提供サーバ1は、がん種別リスク評価結果を医療機関サーバ4と、保険会社サーバ2とへ送信する(S725)。
 そして、保険会社サーバ2は、受信したがん種別リスク評価結果を端末3へ送信する(S726)。
 また、がん種別リスク評価結果を受け付けた医療機関13は、確定診断を行い(S731)、医療機関サーバ4が、確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する(S732)。確定診断とは、医療機関13で一般的に行われているがん検査である。
 確定診断結果を受信した情報提供サーバ1は、確定診断結果を保険会社サーバ2へ送信する(S733)。
 その後、保険会社サーバ2、検査センタ14、情報提供サーバ1等が、本人判定処理を行う(S734)。本人判定処理は後記する。前記したように、確定診断を終えた後で、本人判定処理を行うことで、確定診断の結果、疑わしい尿検体のみを本人判定処理にかけることができる。これにより、全数検査をさけることができるので、効率を向上させることができる。なお、本人判定処理はすべての尿検体に対して行われてもよい。
(標準検査間隔更新処理)
 図10は、本実施形態に係る標準検査間隔更新処理の流れを示す図である。
 情報提供サーバ1は、所定期間(例えば、年に一回)毎に、標準検査間隔の更新を行う(S801)。標準検査間隔とは、がんのリスクがない人が行う定期検査の間隔である。
 このとき、情報提供会社11は、医療機関13で行われた確定診断結果を基に、標準検査間隔の更新を行う。標準検査間隔の更新については後記する。
<詳細な処理手順>
(通知先・本人確認情報登録処理)
 図11は、本実施形態に係る通知先・本人確認情報登録処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS203に相当する処理である。
 まず、保険会社サーバ2は、通知先設定画面201を介して通知先情報を受け付け(S901)、尿検体の本人確認情報を受け付ける(S902)。通知先設定画面201については後記する。本人確認情報は、例えば、保険会社12で尿検体が採取された場合、スタッフが本人確認情報を入力することで、受付が行われる。従って、被検者15が個人的に尿検体を送付した場合等では、ステップS902の処理は省略されることとなる。
 その後、保険会社サーバ2は、通知先情報を通知先情報DB22に格納し、本人確認情報を本人確認情報DB23に格納(登録)する(S903)。
 図12は、本実施形態に係る通知先設定画面の例を示す図である。
 通知先設定画面201は、保険会社12の端末等で表示され、保険会社12のスタッフが入力設定する画面である。
 通知先設定領域211には、通知を受ける人の氏名、続柄、結果通知手段を入力する項目がある。図12の例では、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏が通知を受ける人として格納される。すなわち、がん検査の結果は、検査を受ける本人である「山田太郎」氏と、その妻である「山田花子」氏に通知される。
 また、「山田太郎」氏には、メールと郵送によってがん検査の結果が通知され、「山田花子」氏には、メールと電話によって「山田太郎」氏のがん検査の結果が通知される。
 また、本人確認領域221には、保険会社12で尿検体を採取し、スタッフがそれを確認した場合に、チェックが入る。
(全がんリスク評価処理)
 図13は、本実施形態に係る全がんリスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS209、図5のステップS307、図9のステップS707に相当する処理である。
 まず、全がん処理部113は、検査センタ14から全がん検査結果を受信する(S1001)。全がん処理部113は、受信した全がん検査結果をがん検査結果DB122に格納する。
 そして、全がん処理部113は、がん検査結果DB122と、がんリスク評価モデル131とを基に、全がんリスク評価値r(保険のリスクに関する情報)を算出する(S1002)。全がんリスク評価値rの算出方法については、後記する。
 そして、全がん処理部113は、算出された全がんリスク評価値rと各閾値α,β(α<β)とを比較する(S1011)。
 ステップS1011の結果、β≦rである場合(S1011→β≦r)、全がん処理部113は、全がんリスク評価(保険のリスクに関する情報)として「陽性:疑いあり」と判定し(S1012)、ステップS1031へ処理を進める。
 ステップS1011の結果、r≦αである場合(S1011→r≦α)、全がん処理部113は、全がんリスク評価として「陰性:疑いなし」と判定し(S1013)、ステップS1021へ処理を進める。
 ステップS1011の結果、α<r<βである場合(S1011→α<r<β)、全がん処理部113は、全がんリスク評価として「陰性:経過観察」と判定し(S1014)、ステップS1021へ処理を進める。
 ステップS1021において全がん処理部113は、前回の全がんリスク評価値r0と、今回の全がんリスク評価値r1とを比較する。
 ステップS1021の結果、r0>r1の場合(S1021→r0>r1)、全がん処理部113は、改善傾向にあると判定し(S1022)、検査間隔を標準検査間隔(図26の次回全がん標準検査間隔参照)に設定する(S1023)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
 ステップS1021の結果、r0=r1の場合(S1021→r0=r1)、全がん処理部113は、変化なしと判定し(S1024)、検査間隔をこれまでと同じ検査間隔に設定する(S1025)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
 ステップ1021の結果、r0<r1の場合(S1021→r0<r1)、全がん処理部113は、悪化傾向にあると判定し(S1026)、検査間隔をこれまでより短い検査間隔に設定する(S1027)。その後、全がん処理部113は、ステップS1031へ処理を進める。
 ステップS1031において、全がん処理部113は、がんリスク評価結果DB123を更新し、その後、全がん処理部113は被検者情報DB121を更新する(S1032)。なお、ステップS1032において、被検者情報DB121の検査ステータスの欄(図26参照)も更新される。
(がん種別リスク評価処理)
 図14は、本実施形態に係るがん種別リスク評価処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS604、図9のステップS724に相当する処理である。
 まず、がん種別処理部114は、検査センタサーバ6からがん種別検査結果を受信する(S1101)。がん種別処理部114は、受信したがん種別検査結果をがん検査結果DB122に格納する。
 次に、がん種別処理部114は、リスク評価を行うがん種を選択する(S1102)。ここでは、まだ、リスク評価が行われていないがん種が選択される。
 そして、がん種別処理部114は、がん検査結果DB122と、がんリスク評価モデル131とを基に、リスク評価対象となっているがん種のがん種別リスク評価値r(保険のリスクに関する情報)を算出する(S1103)。がん種別リスク評価値rの算出方法は、図15~図17で後記する。
 そして、がん種別処理部114は、算出されたがん種別リスク評価値rと各閾値α,β(α<β)とを比較する(S1111)。
 ステップS1111の結果、β≦rである場合(S1111→β≦r)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価(保険のリスクに関する情報)として「陽性:疑いあり」と判定し(S1112)、ステップS1121へ処理を進める。
 ステップS1111の結果、r≦αである場合(S1111→r≦α)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価として「陰性:疑いなし」と判定し(S1113)、ステップS1121へ処理を進める。
 ステップS1111の結果、α<r<βである場合(S1111→α<r<β)、がん種別処理部114は、がん種別リスク評価として「陰性:経過観察」と判定し(S1114)、ステップS1121へ処理を進める。
 ステップS1121において、がん種別処理部114は、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了したか否かを判定する。
 ステップS1121の結果、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了していない場合(S1121→No)、がん種別処理部114は、ステップS1102へ処理を戻す。
 ステップS1121において、リスク評価対象となるすべてのがん種についてがん種別リスク評価値の算出が完了している場合(S1121→Yes)、がん種別処理部114は、がんリスク評価結果DB123を更新し(S1131)、被検者情報DB121を更新する(S1132)。なお、ステップS1132において、被検者情報DB121の検査ステータスの欄も更新される。
[がんリスク評価モデル]
 ここで、がんリスク評価モデルについて説明する。
(反応数に基づくがんリスク評価モデル)
 線虫301は、がん患者の尿に対して誘引行動を示し、健常者の尿に対して忌避行動を示す。
 図15A及び図15Bは、反応数に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、図15Aは走性領域を示す図(その1)であり、図15Bはがんリスク評価モデルを示す図(その1)である。
 図15Aに示す例では、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
 そして、所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数が計数される。
 尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数は、以下のように定義される。
 すなわち、走性領域の中心(線虫301の滴下場所)で、図面縦方向に尿検体側と、尿検体とは反対側の2つの領域を定義する。そして、尿検体側の領域にいる線虫301の数が尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数となる。また、尿検体とは反対側の領域にいる線虫301の数が尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の数となる。検査センタサーバ6からは、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、このような線虫301の数が送信される。
 そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、図13のステップS1002や、図14のステップS1103において、以下の式(1)により反応数に基づく走性解析値(線虫301の誘引行動又は忌避行動の度合い)を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫301の数を忌避反応数と称する。
走性解析値=(誘引反応数-忌避反応数)/全線虫数 ・・・ (1)
 なお、ここでは、全がん処理部113や、がん種別処理部114が走性解析値を算出するとしているが、検査センタサーバ6が走性解析値を算出し、全がん解析結果又はがん種別解析結果として、検査センタサーバ6が走性解析値を情報提供サーバ1へ送信してもよい。以下の、図16や、図17における手法でも同様である。
 次に、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、図15Bに示すような、がんリスク曲線を用いてリスク評価値を算出する。
 がんリスク曲線は、横軸が式(1)で算出される走性解析値となっており、全がん処理部113及びがん種別処理部114は、算出された走性解析値に対応するリスク評価値を算出する。なお、リスク評価値は、全がん処理部113が算出すれば全がんリスク評価値となり、がん種別処理部114が算出すればがん種別リスク評価値となる。
 また、図15Bに示すように、リスク評価値には2つの閾値α,βを設けられている。すなわち、リスク評価値をrとすると、r≦αであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は「陰性・疑いなし」と判定する。また、α<r<βであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は「陰性・経過観察」と判定する。さらに、β≦rであれば、全がん処理部113及びがん種別処理部114は陽性・疑いありと判定する。
(反応速度に基づくがんリスク評価モデル)
 図16A及び図16Bは、反応速度に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、図16Aは走性領域を示す図(その2)であり、図16Bはがんリスク評価モデルを示す図(その2)である。
 図16Aに示す例では、図15Aと同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
 そして、線虫301の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離が線虫301毎に計測される。
 そして、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離を線虫301毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の平均移動速度が算出される。
 同様に、尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離を線虫301毎に足し合わせ、最後に所定時間で除算することにより、尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の平均移動速度が算出される。
 そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は以下の式(2)により反応速度に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の平均移動速度を誘引反応速度と称し、忌避行動を示した線虫301の平均移動速度を忌避反応速度と称する。
 走性解析値=誘引反応速度-忌避反応速度 ・・・ (2)
 なお、反応速度に基づくリスク評価値の算出方法を図16Bに示すが、横軸が式(2)に基づく走性解析値(mm/sec)であること以外は、図15Bと同様であるので、ここでの説明を省略する。
(反応分布に基づくがんリスク評価モデル)
 図17A~図17Cは、反応分布に基づくがんリスク評価モデルを示す図であり、図17Aは走性領域を示す図(その3)であり、図17Bは計数結果を示す図であり、図17Cはがんリスク評価モデルを示す図(その3)である。
 図17Aに示す例では、図15Aと同様、図面左端に尿検体が滴下され、培地等の走性領域の中心に線虫301が滴下される。
 そして、線虫301の滴下から所定時間後、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の移動距離及び尿検体に対して忌避行動を示した線虫301の移動距離が線虫301毎に計測される。
 このとき、例えば、走性領域の中心(線虫301が滴下された箇所)から同心円の区分領域501~503を設定し、区分領域501~503毎に、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数及び忌避行動を示した線虫301の数が計数される。
 図17Bに計数結果を示す。
 図17Bに示すように、区分領域501~503毎に誘引行動を示した線虫301の数及び忌避行動を示した線虫301の数が計数されている。ちなみに、図17Bにおいて、縦軸上方が誘引行動を示した線虫301の数であり、縦軸下方が忌避行動を示した線虫301の数となる。
 そして、全がん処理部113及びがん種別処理部114は以下の式(3)により反応分布に基づく走性解析値を算出する。以下、尿検体に対して誘引行動を示した線虫301の数を誘引反応数と称し、忌避行動を示した線虫301の数を忌避反応数と称する。
走性解析値=(Σ(距離×誘引反応数)-Σ(距離×忌避反応数))/全線虫数 ・・・ (3)
 ここで、距離は、各区分領域の中心値である。例えば、図17Bを参照すると、区分領域501に該当する距離は1.0mmであり、区分領域502に該当する距離は2.0mmである。
 また、Σは、区分領域毎に足し合わせることを意味している。例えば、Σ(距離×誘引反応数)は、区分領域501での(距離×誘引反応数)+区分領域502での(距離×誘引反応数)+区分領域503での(距離×誘引反応数)を意味している。
 なお、ここでは、計算を簡単にするため、図17Aに示すように、区分領域501~503に分けて、各区分領域501~503毎に線虫数を計数したが、式(3)の距離を各々の線虫301の移動距離として、一匹ずつの移動距離を式(3)に代入してもよい。
 なお、反応分布に基づくリスク評価値の算出方法を図17Cに示すが、横軸が式(3)に基づく走性解析値(mm)であること以外は、図15Bと同様であるので、ここでの説明を省略する。
 なお、本実施形態では、がんリスクを、r≦α、α<r<β、β≦rの3段階で評価しているが、これ以外でもよい。
(医療機関マッチング処理)
 図18は、本実施形態に係る医療機関マッチング処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS605に相当する処理である。
 医療機関マッチングサーバ5は、情報提供会社11から医療機関マッチング依頼を受け付ける(S1201)。
 そして、医療機関マッチングサーバ5は、情報提供サーバ1から被検者情報を受け付ける(S1202)。このとき、医療機関マッチングサーバ5が受け付ける被検者情報は、後記する被検者情報DB121のレコードである。
 さらに、医療機関マッチングサーバ5は、情報提供サーバ1から被検者のがん種別リスク評価結果を受け付ける(S1203)。
 次に、医療機関マッチングサーバ5は医療機関13の抽出を行う(S1204)。ステップS1204において、医療機関マッチングサーバ5は以下の処理を行う。
 (1)まず、医療機関マッチングサーバ5は、被検者情報から被検者15が居住している地域を抽出する。
 (2)次に、医療機関マッチングサーバ5は、がん種別リスク評価結果の情報から被検者15のがん種を抽出する。
 (3)次に、医療機関マッチングサーバ5は、抽出した地域と、がん種をキーとして、医療機関DB51を検索し、医療機関13を抽出する。
 医療機関13の抽出をすると、医療機関マッチングサーバ5は、被検者15の被検者IDとともに抽出した医療機関13に関する情報(マッチング結果)を情報提供サーバ1へ送信する(S1211)。
 そして、被検者IDと、医療機関13に関する情報(マッチング結果)とを受信した情報提供サーバ1は、医療機関13に関する情報と、被検者IDと、被検者15のがん種別評価リスク値に関する情報とを保険会社サーバ2へ送信する(S1212)。
 保険会社サーバ2は、送信された医療機関13に関する情報と、とを基に、結果案内を生成する(S1221)。結果案内については後記する。
 次に、保険会社サーバ2は、通知先情報DB22を参照し、通知先に被検者15本人が含まれているか否かを判定する(S1222)。
 ステップS1222の結果、通知先に被検者15本人が含まれている場合(S1222→Yes)、保険会社サーバ2は、通知先の端末3へ結果案内を送信する(S1223)。その後、保険会社サーバ2は情報提供サーバ1へ結果案内を送信した旨を通知する。
 ステップS1222の結果、通知先に被検者15本人が含まれていない場合(S1222→No)、通知先(本人以外)の端末3に結果案内を送信する(S1224)。
 結果案内を受け付けた受付人は、被検者15本人に結果案内の内容を告知した後、保険会社サーバ2に結果案内の内容を告知した旨の情報を送信する。
 受付人から結果案内の内容を告知した旨の情報を受信した保険会社サーバ2は、結果案内の内容のがん告知済みの情報を受け付ける(S1225)。このようにすることで、被検者15本人に結果案内を行うことができ、保険会社12のスタッフは、通知先に被検者15本人が含まれていない場合でも、被検者15本人に結果案内の内容が伝わったことを確認することができる。
(本人判定処理)
 図19は、本実施形態に係る本人判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図8のステップS614、図9のステップS734に相当する処理である。なお、図19の処理において、一部、情報提供会社11の処理が含まれる。
 まず、医療機関サーバ4は、被検者IDとともに、被検者15の確定診断結果を情報提供サーバ1へ送信する。確定診断結果には、がん進行度に関する情報が含まれている。この処理は、図8のステップS612や、図9のステップS732に相当する処理である。
 情報提供サーバ1の本人判定処理部115は確定診断結果を受信すると、受信したがん進行度Sと、平均発見進行度Saveとを比較し、Save≧Sであるか否かを判定する(S1301)。平均発見進行度とは、これまでの確定診断情報に基づいて統計的に得られる、確定診断時のがんの平均的な進行度である。これまでの確定診断情報は、情報提供サーバ1の確定診断結果DB124に保持されている情報である。
 ステップS1301の結果、Save≧Sである場合(S1301→Yes)、本人判定処理部115はステップS1311へ処理を進める。
 ステップS1301の結果、Save<Sである場合(S1301→No)、平均発見進行度より、被検者15の進行度が進んでいることから、なりすまし等の疑いが高いため、本人判定処理部115は、保険会社サーバ2へ尿検体の本人判定を推奨する旨を送信する(S1302)。なお、Save≧Sの場合でも、ステップS1302の処理が行われてもよい。
 尿検体の本人判定を推奨する旨を受け付けた保険会社12のスタッフは、尿検体の本人判定を依頼するか否かを決定し、保険会社サーバ2を介して決定内容を送信する。
 情報提供サーバ1が、保険会社サーバ2から決定内容を受信すると(S1303)、本人判定処理部115は、ステップS1311へ処理を進める。
 ステップS1311において、本人判定処理部115は、保険会社12から尿検体の本人判定の依頼があったか否かを判定する(S1311)。ここで、ステップS1301において「Yes」が判定されても、ステップS1311の処理を行う理由は以下の通りである。
 すなわち、ステップS1301で「Yes」が判定された場合、被検者15の進行度が平均よりも進んでいないので、なりすましの可能性は低いのであるが、保険会社12が念のため本人判定をしてほしいと依頼する可能性があるためである。
 ステップS1311の結果、尿検体の本人判定の依頼がない場合(S1311→No)、本人判定処理部115は、処理を終了する。
 ステップS1311の結果、尿検体の本人判定の依頼がある場合(S1311→Yes)、本人判定処理部115は、ステップS1312へ処理を進める。
 ステップS1312において、本人判定処理部115は、被検者情報DB121を検索して、被検者15の本人確認フラグ(図21参照)があるか否かを判定する。
 ステップS1312の結果、被検者15の本人確認フラグがある場合(S1312→あり)、本人判定処理部115はステップS1321へ処理を進める。本人確認フラグがある場合とは、保険会社12で尿検体が採取され、保険会社12のスタッフによって尿検体が本人のものであることが確認されている場合である。
 ステップS1312の結果、被検者15の本人確認フラグがない場合(S1312→なし)、本人判定処理部115は、医療機関サーバ4へ本人確認済み尿検体の送付を依頼する。本人確認済み尿検体とは、例えば、保険会社12で採取された尿検体や、確定診断時に採取された尿検体である。確定診断には、本人が医療機関13に出向いて行う必要があるので、確定診断時に採取された尿検体は、医療機関13によって本人のものであることが確かめられている。
 そして、医療機関13が送付した本人確認済み尿検体を情報提供会社11が受け付けると(S1313)、本人判定処理部115はステップS1321へ処理を進める。
 ステップS1321において、情報提供会社11は、ステップS1313で受け付けた本人確認済みの尿検体及び過去において被検者15本人から送付された尿検体を検査センタ14へ送付し、DNA抽出を依頼する(S1321)。ここで、本人確認済み尿検体とは、保険会社12で採取された尿検体もしくは確定診断時に採取された尿検体である。
 そして、DNA依頼を抽出された検査センタ14は、本人確認済み尿検体及び過去において被検者15本人から送付された尿検体のDNAを抽出し、抽出したDNA情報を情報提供サーバ1へ送信する(S1322)。
 DNA情報を受信した情報提供サーバ1の本人判定処理部115は、尿検体の本人判定を行う(S1331)。すなわち、本人判定処理部115は、本人確認済み尿検体のDNAと、過去において被検者15本人から送付された尿検体のDNAとが一致しているか否かを判定する。ステップS1331の結果は、被検者情報DB121の本人判定結果の欄(図21参照)や、本人確認情報DB125等に格納される。
 そして、本人判定処理部115は、保険会社サーバ2へステップS1331の結果(本人判定結果)を送信する(S1332)。尿検体が本人のものではない場合、保険会社12は、図8のステップS615の支払査定において、被検者15に保険金を支払わないといった判定を行うことができる。
[検査結果画面]
 図20は、本実施形態に係るがん検査結果通知画面の例を示す図である。なお、図20に示す画面は、端末3の表示画面に表示されるものである。
 がん検査結果通知画面601は、がん検査結果表示領域610と、推奨医療機関表示領域620と、医療機関検索領域630とを有する。
 図20に示すように、がん検査結果表示領域610は、全がん検査の結果を示す領域611と、がん種別検査の結果を示す領域612と、被検者15の情報を示す領域613とを有している。なお、全がん検査の結果を示す領域611と、がん種別検査の結果を示す領域612は、図13のステップS1012~S1014や、図14のS1112~S1114における処理で判定された結果(がんリスク評価結果)が表示される。
 また、推奨医療機関表示領域620には、図18の医療機関マッチング処理の結果抽出された医療機関13に関する情報が表示される。
 そして、医療機関検索領域630は、被検者15によって都合のよい医療機関13が推奨医療機関表示領域620に表示されていない場合、条件を変えて図18の医療機関マッチング処理を行うための表示である。入力装置105を介して医療機関検索領域630の検索ボタン631が選択入力されると、図示しない医療機関検索条件を入力する画面が表示される。被検者15は、医療機関検索条件に、検索条件(希望する医療機関13の最寄り駅等)に関する情報を入力すると、医療機関マッチングサーバ5が該検索条件を基に、図18の医療機関マッチング処理を行い、新たに医療機関13を抽出する。
[DB情報]
(被検者情報DB)
 図21は、本実施形態に係る被検者情報の構成例を示す図である。
 被検者情報DB121は、被検者ID、契約保険会社、保険証券番号、被検者氏名、生年月日、性別、有効フラグ、契約年月日、満期年月日、地域、がん既往歴、がん有病、告知事項、検査間隔(最新)、前回検査年月日、次回検査年月日(予定)、検査ステータス、検査案内最終送信日、本人確認フラグ、本人確認済検査回目、本人判定実施年月日、本人判定結果、本人非該当検査番号の各欄を有している。
 被検者IDの欄には、当該保険に加入している被検者15に対して一意に付与される識別番号が格納される。
 契約保険会社の欄には、被検者15が契約している保険会社12の名称が格納される。
 保険証券番号の欄には、被検者15に対して保険会社12が付与する保険証券の番号が格納され、引受審査前であれば「-」が格納され、引受審査後であり契約中であれば、図4のステップS214で、その保険証券番号が格納される。
 被検者氏名は、被検者15の氏名であり、生年月日は被検者15の生年月日であり、性別は被検者15の性別である。
 有効フラグの欄には、被検者15の保険契約が有効状態であるか否かに関する情報が格納されており、例えば、有効状態であれば「1」が格納され、失効状態であれば「-」が格納される。
 契約年月日は被検者15における保険契約の契約年月日であり、満期年月日は被検者15における保険契約の満期年月日である。
 地域の欄には被検者15が居住している地域が格納される。
 がん既往歴は、被検者15におけるがんの既往歴であり、がん有病は現在において被検者15ががんを発病しているか否かに関する情報が格納される。
 告知事項は、手術歴、通院歴、疾病歴、服用中の薬、障害有無の各欄を有している。
 手術歴の欄には被検者15における過去の手術歴が格納され、通院歴の欄には被検者15における過去の通院歴が格納され、疾病歴の欄には被検者15における過去の疾病歴が格納される。
 また、服用中の薬の欄には被検者15が、現在服用している薬に関する情報が格納されている。
 障害有無の欄には、被検者15における障害の有無に関する情報が格納されている。
 検査間隔(最新)の欄には、現在における被検者15の検査間隔に関する情報が格納されている。検査間隔は、図13のステップS1023,S1025,S1027の処理で更新される情報である。
 前回検査年月日の欄には、前回における被検者15の検査年月日に関する情報が格納されている。
 次回検査年月日(予定)の欄には、検査間隔の欄に格納されている検査間隔に基づいて算出される次回の検査年月日に関する情報が格納されている。
 検査ステータスの欄には、現在におけるがん検査の進捗状況(ステータス)に関する情報(尿検体待ち、リスク評価中、リスク評価完了等)が格納される。
 検査案内最終送信日の欄には、図5のステップS302で、被検者15にがん検査案内を送るための被検者15の抽出処理の結果が送信された日にちが格納される。
 本人確認フラグの欄には、過去において、保険会社12等の第3者によって尿検体が本人のものであると確認されたことがあるか否かに関する情報が格納される。
 本人確認済検査回目の欄には、過去において何回目の検査(全がん検査)が本人確認済みであるのかの情報が格納される。
 本人判定実施年月日の欄には、図19における本人判定処理が行われた年月日が格納される。
 本人判定結果の欄には、図19における本人判定処理の結果が格納される。
 本人非該当検査番号の欄には、本人判定処理の結果、「NG」であった場合(すなわち、なりすましの可能性が高い場合)、なりすましの可能性がある尿検体を用いた検査番号が格納される。
 被検者情報DB121の各項目のうち、被検者IDは図4のステップS205において被検者情報が格納される際に、情報提供サーバ1の情報登録処理部111が発行し、格納する情報である。
 被検者情報DB121の各項目のうち、契約保険会社~告知情報の項目は、図4のステップS204で保険会社サーバ2から送信される情報に含まれる情報であり、ステップS205の段階で格納される情報である。
 検査間隔(最新)~次回検査年月日(予定)の項目は、図13のステップS1023,S1025,S1027において、格納される情報である。
 検査ステータスの項目は、検査ステータス更新部112が検査のステータスが変化するたびに格納する情報である。
 本人確認フラグ及び本人確認済検査回目の項目は、図4のステップS204で保険会社サーバ2から送信される情報に含まれる情報であり、ステップS205の段階で格納される情報である。
 本人非該当検査番号、本人判定実施年月日、本人判定結果の項目は、図19のステップS1331の段階で格納される情報である。
(がん検査結果DB)
 図22は、本実施形態に係るがん検査結果DBの構成例を示す図である。
 がん検査結果DB122には、検査番号、評価ID、被検者ID、検査種別、検査日、検体貯蔵条件、走性解析値、線虫条件、検査室条件の各欄を有する。
 検査番号の欄には、がん検査に対して一意に付与される識別番号が格納される。
 評価IDの欄には、がんリスク評価結果DB123とリンクするための識別番号が格納される。
 被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
 検査種別の欄には、行われたがん検査の種別に関する情報が格納される。がん検査の種別としては、全がん(全がん検査)、胃がん(胃がん検査)、乳がん(乳がん検査)等がある。
 検査日の欄には、対象となるがん検査が行われた年月日が格納される。
 検体貯蔵条件は、検体採取日、検体受領日、検体状態及び検体貯蔵温度の各欄を有する。ちなみに、ここで「検体」とは「尿検体」を指す。
 検体採取日の欄には尿検体が採取された年月日が格納される。
 検体受領日は、検査センタ14が尿検体を受領した年月日が格納される。
 検体状態は、検査センタ14において尿検体の状態を確認した結果が格納される。なお、「○」は尿検体の状態が良好であることを示している。
 検体貯蔵温度は、検査センタ14において尿検体が貯蔵されているときの温度が格納される。
 走性解析値は、図15A及び図15Bで説明した反応数による走性解析値、図16A及び図16Bで説明した反応速度(mm/sec)による走性解析値、図17A~図17Cで説明した反応分布による走性解析値(mm)の各欄を有している。
 反応数による走性解析値の欄には、式(1)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
 反応速度による走性解析値の欄には、式(2)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
 反応分布による走性解析値の欄には、式(3)に基づいて算出された走性解析値が格納される。
 線虫条件は、線虫種類及び生育日数の各欄を有する。
 線虫種類の欄には、がん検査に用いられた線虫の種類が格納される。
 生育日数の欄には、がん検査時における線虫の生育日数が格納される。
 検査室条件は、実施温度及び実施回数の各欄を有する。
 実施温度の欄は、がん検査を行った際における環境温度が格納される。
 実施回数の欄には、がん検査を行った回数が格納される。すなわち、走性解析値の各欄に格納される走性解析値の各欄には、実施回数分行ったがん検査の走性解析値の平均値が格納される。
 がん検査結果DB122において、検査番号「A0001」のレコードは、全がん検査の結果であるので、図4のステップS208、図5のステップS306、図9のステップS706で送信され、図13のステップS1001の後で、格納された情報である。また、検査番号「B0001」及び「B0002」のレコードは、がん種別検査の結果であるので、図8のステップS603、図9のステップS723で送信され、図14のステップS1101の後で、格納された情報である。
(がんリスク評価結果DB)
 図23は、本実施形態に係るがんリスク評価結果DBの構成例を示す図である。
 がんリスク評価結果DB123は、評価ID、被検者ID、実施場所、全がんリスク評価値(%)、全がんリスク判定、推奨検査期間、がん種別リスク評価の各欄を有している。
 評価IDは、全がんリスク評価及びがん種別リスク評価毎に一意に付与される識別番号である。
 被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
 実施場所の欄には、線虫によるがん検査が行われた場所(検査センタ14等)の名称等が格納される。
 全がんリスク評価値の欄には、図13のステップS1002で算出されたリスク評価値が格納される。
 全がんリスク判定の欄には、図13のステップS1012~S1014における判定の結果が格納される。
 推奨検査期間の欄には、図13のステップS1023,S1025,S1027で設定された検査間隔が格納される。
 がん種別リスク評価の欄には、図14のステップS1103で算出されたがん種別リスク評価値であるリスク評価値(%)と、ステップS1112~S1114における判定の結果が格納される。
 なお、評価ID「1506-25580」のレコードは、全がんリスク評価の結果であるので、図4のステップS209、図5のステップS307及び図9のステップS707(図13のステップS1031)で格納される情報である。また、評価ID「1506-30681」のレコードは、がん種別リスク評価の結果であるので、図8のステップS604及び図9のステップS724(図14のステップS1131)で格納される情報である。
(確定診断結果DB)
 図24は、本実施形態に係る確定診断結果DBの構成例を示す図である。
 確定診断結果DB124には、確定診断ID、結果受信日、確定診断医療機関ID、被検者ID、確定診断結果の各欄を有する。
 確定診断IDの欄には、医療機関13における確定診断に対して一意に付与される識別番号である。
 結果受信日の欄には、医療機関13から情報提供会社11が、対象となる確定診断の情報を受信した年月日が格納される。
 確定診断医療機関IDの欄には、確定診断が行われた医療機関13の識別番号が格納される。
 被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
 確定診断結果の欄には、医療機関13における確定診断の結果が、がん種別に格納される。なお、図24の例では、子宮がんが「ステージI」であることを示している。
 確定診断結果DB124の各項目は、図8のステップS612及び図9のステップS732で医療機関サーバ4から送られた情報が格納されたものである。
(本人確認情報DB)
 図25は、本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。
 本人確認情報DB125は、検査番号、被検者ID、本人判定結果の各欄を有している。
 検査番号の欄には、がん検査結果DB122とリンクするための識別番号が格納される。
 被検者IDの欄には、被検者情報DB121とリンクするための識別番号が格納される。
 本人判定結果は、実施日、依頼者、DNA解析結果の各欄を有する。
 実施日の欄には、図19のステップS1331におけるDNA情報に基づいた尿検体の本人判定が行われた年月日が格納される。
 依頼者の欄には、DNA検査(本人判定処理)を依頼した保険会社12に関する情報が格納される。
 DNA解析結果には、図19のステップS1322で送信されたDNA情報に基づいた尿検体の本人判定処理の結果が格納される。
 本人確認情報DB125において、検査番号、検査ID及び依頼者の各項目は、図19のステップS1301の前段階で送信され、格納された情報である。
(標準検査間隔情報DB)
 図26は、本実施形態に係る標準検査間隔情報DBの構成例を示す図である。
 標準検査間隔情報DB126は、更新年月日、ステージ別がん発見件数及び次回全がん標準検査間隔の各欄を有している。
 更新年月日の欄には、次回全がん標準検査間隔が更新された年月日が格納される。図26の例では、1年に1回更新されているが、これに限らない。
 ステージ別がん発見件数の欄には、前回における標準検査間隔の更新から、今回の次回全がん標準検査間隔の更新の間での各ステージのがんの発見件数が格納される。
 次回全がん標準検査間隔の欄には、ステージ別がん発見件数に基づいて算出された次回全がん検査の標準検査間隔が格納される。ここで、次回全がん標準検査間隔は、がんが存在していない人が次に行う定期検査の間隔である。
 図27は、本実施形態に係る標準検査間隔の決定方法を説明するための図である。
 図27において、曲線701は、前年(例えば、2015年)における各ステージの累積分布を示す曲線である。そして、曲線702は、今年(例えば、2016年)における各ステージの累積分布を示す曲線である。図27から、今年は、例えば、ステージI以下でがんが発見されている割合が低下し、全体として悪化している傾向にあることが分かる(紙面左側に曲線が移動すれば好転傾向にある)。このように、前年と比較して悪化傾向にあれば、情報提供サーバ1は、標準検査間隔を、例えば、6ヶ月短くし、逆に好転傾向にあれば、情報提供サーバ1は、標準検査間隔を、例えば、6ヶ月長くする(ただし、標準検査間隔は、予め上下限が設定されており、その範囲内で標準検査間隔の設定が行われる)。ちなみに、初年度では、臨床研究の結果による年間実績値に応じて、図26の次回全がん標準検査間隔の欄が設定される。
 標準検査間隔情報DB126の各項目は、図10のステップS801の段階で格納される情報である。
(医療機関DB)
 図28は、本実施形態に係る医療機関DBの構成例を示す図である。
 医療機関DB51は、医療機関ID、医療機関名、診療可能がん種及び所在地の各欄を有する。
 医療機関IDの欄には、医療機関13に対して一意に付与される識別番号が格納される。
 医療機関名の欄には、対象となる医療機関13の名称が格納される。
 診療可能がん種の欄は、対象となる医療機関13において、診療可能ながん種に関する情報が格納される。
 所在地は、対象となる医療機関13の所在地である。
 医療機関DB51の各項目は、図3のステップS104で格納される情報である。
(通知先情報DB)
 図29は、本実施形態に係る通知先情報DBの構成例を示す図である。
 通知先情報DB22は、申込ID、通知先氏名、続柄、通知手段の各欄を有している。
 申込IDの欄には、被検者15が申し込んだ際に付与される識別番号が格納される。
 通知先氏名の欄には、がん検査の結果を通知する際の通知対象者の氏名が格納される。
 続柄の欄には該当する通知対象者の続柄が格納される。
 なお、図29の例において、「山田花子」氏は、「山田太郎」氏と同じ申込IDを有しているため、「山田太郎」氏の関係者と認識される。続柄から「山田太郎」氏が被検者15本人であり、「山田花子」氏がその妻である。
 通知手段は、検査結果の通知を行う手段としてメール、郵送、電話、訪問の各欄を有し、通知対象者が希望する手段については「1」が格納され、通知対象者が希望しない手段については「0」が格納される。
 図29の例では、被検者15本人である「山田太郎」氏は、メール及び郵送による検査結果の通知を希望し、その妻である「山田花子」氏は、メール及び電話による検査結果の通知を希望している。
 なお、通知先情報DB22は、図11のステップS903で格納される情報である。
(本人確認情報DB)
 図30は、本実施形態に係る本人確認情報DBの構成例を示す図である。
 本人確認情報DB23は、申込ID、被検者氏名及び本人確認フラグの各欄を有している。
 申込IDの欄には、通知先情報とリンクするための識別番号が格納される。
 被検者氏名の欄には、がん検査を行う被検者15の氏名が格納されている。
 本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであるか否かを示すフラグが格納されている。本人確認フラグの欄には、尿検体が本人のものであることが確認されている場合、「1」が格納され、尿検体が本人のものであることが確認されていない場合、「-」が格納される。
 なお、本人確認情報DB23は、図11のステップS903で格納される情報である。
 本実施形態では、被検者15の尿検体に対する線虫の誘引行動・忌避行動の情報を基に、がんリスク評価を行っているが、被検者15から得られる生体情報であれば、線虫の誘引行動・忌避行動の情報に限らない。例えば、血液情報や、唾液から得られる情報等でもよい。
 また、尿検体に対する線虫の誘引・忌避行動に基づくがん検査の他に、血液によるがん検査等、線虫を用いないがん検査に対しても、(浸襲・非浸襲な検査を問わず)本実施形態を適用できる。
 本実施形態によれば、がん検査を利用した保険を確立することができる。特に、本実施形態によれば、線虫を用いたがん検査を利用した保険を確立することができる。
 線虫によるがん検査において、被検者15は、尿検体を提供するだけという非常に簡易で非浸襲な方法でがん検査をうけることができ、がん検査の受診促進につながるため、早期発見が可能となり、さらに、治療による完治率が向上する。そして、早期発見と、完治率の向上により、たとえ、がんが発見されたとしても早期の社会復帰、治療費の抑制といった安心を享受することができる。
 また、本実施形態に係る保険によれば、生体情報を利用したがん検査により保険会社12はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。具体的には、本実施形態に係る保険によれば、線虫によるがん検査を利用することにより保険会社12はがんの早期発見により治療費が抑制できるので、損害率を改善することができる。
 さらに、線虫等による、生体情報を用いたがん検査により、がんリスクを評価できるので、加入時点でがんリスクがない場合は、保険会社12はがん経験者でも加入を受け付けることができる。これにより、保険会社12は売上を向上させることができる。
 そして、がんリスク評価結果を保険会社12が把握できるので、保険会社12は、がん罹患リスクの高い被検者15へも能動的にサービスを提供することができる。これにより、保険会社12は売上を向上させることができる。
 さらに、がんの治療中及び治療後においても、線虫によるがん検査(特に、がん種別検査)で、早期に転移、再発等を発見することができるため、保険会社12は、2次保険金の支払いを抑制することができる。
 また、情報提供会社11は、多くの被検者15、保険会社12、医療機関13、検査センタ14に利用してもらうプラットフォーム型のビジネスを展開することができるので、安定かつ高収益のビジネスを展開することができる。
 さらに、線虫によるがん検査を利用するため、保険事故リスクの低減に向けた簡単、迅速、低コスト及び早期発見が可能となる。
 また、がん検査のリスク評価値に応じて、個別に適切な検査タイミングを被検者15に通知したり、がん検査の結果、陽性と判定された場合には、医療機関マッチング処理によって検索させた医療機関13を被検者15に紹介したりすることで、がん検査の受診率を向上させ、早期発見及び早期治療の促進を図ることができる。
 そして、本人判定処理が行われることにより、尿検体のなりすましを防止することができ、モラルリスクを低下させることができる。
 なお、本実施形態によれば、全がん検査を行うことで、スクリーニングや、リスクの算出を実現することができる。また、本実施形態によれば、がん種別検査を行うことで、がん種毎に精度の高い検査や、リスクの算出を実現することができる。
 また、本実施形態によれば、全がん検査を行った後、がん種別検査を行うことで、効率的ながん検査をすることができる。
 そして、本実施形態の情報提供サーバ1は、算出されたリスク評価値(全がんリスク評価値)に応じて、被検者の検査期間を設定することで、がんのリスクに応じた動的かつ適切な検査期間でがん検査を行うことが可能となる。
 本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
 また、前記した各装置1~6、各構成、機能、各部、各DB121~126,21~23,51等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図2に示すように、前記した各構成、機能等は、CPU102等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、HD(Hard Disk)に格納すること以外に、メモリ101や、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(Integrated Circuit)カードや、SD(Secure Digital)カード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に格納することができる。
 また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
 1   情報提供サーバ
 2   保険会社サーバ
 3   端末
 4   医療機関サーバ
 5   医療機関マッチングサーバ
 6   検査センタサーバ(検査サーバ)
 11  情報提供会社
 12  保険会社
 13  医療機関
 14  検査センタ
 103 記憶装置(記憶部)
 111 情報登録処理部
 112 検査ステータス更新部
 113 全がん処理部(リスク算出部、検査期間設定部)
 114 がん種別処理部(リスク算出部)
 115 本人判定処理部
 121 被検者情報DB
 122 がん検査結果DB
 123 がんリスク評価結果DB
 124 確定診断結果DB
 125 本人確認情報DB
 126 標準検査間隔情報DB
 131 がんリスク評価モデル(リスク情報)
 201 通知先設定画面
 301 線虫
 601 がん検査結果通知画面
 Z   保険システム

Claims (17)

  1.  被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバと、
     前記がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を備えて、前記検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する情報提供サーバと、
     前記情報提供サーバが算出した前記保険のリスクを基に、保険内容を設定する保険会社サーバと、
     を有することを特徴とする保険システム。
  2.  前記生体物質は、被検者の尿であり、
     前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
     ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。
  3.  前記がんに関する情報は、すべてのがん種に対する情報である
     ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。
  4.  前記がんに関する情報は、がん種毎に対する情報である
     ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。
  5.  前記がんに関する情報は、前記がん種毎に対する情報と、すべてのがん種に対する情報であり、
     前記検査サーバは、
     がん検査の結果、前記すべてのがん種について陽性であった場合、前記がん種毎に関する情報を生成する
     ことを特徴とする請求項4に記載の保険システム。
  6.  少なくとも医療機関における診療可能ながん種の情報及び所在地に関する情報を有する医療機関情報を有し、
     前記がん種毎に対する情報と、被検者の住所と、を基に、前記医療機関の抽出を行う医療機関マッチングサーバ
     を有することを特徴とする請求項4に記載の保険システム。
  7.  前記情報提供サーバは、
     算出した前記保険のリスクに応じて、被検者の検査期間を設定する
     ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。
  8.  前記情報提供サーバは、
     検査センタから送信された被検者本人のものと分かっている尿検体に関する情報と、検査対象となっている尿検体に関する情報と、を比較することで、前記検査対象となっている尿検体が前記被検者本人のものであるか否かを判定する
     ことを特徴とする請求項2に記載の保険システム。
  9.  前記保険会社サーバは、
     前記検査サーバによって生成されたがんに関する情報を通知する通知先の情報を格納した記憶部を備え、前記保険のリスクに関する情報を前記通知先へ通知する
     ことを特徴とする請求項1に記載の保険システム。
  10.  前記通知先の情報は、前記被検者とは別の人物の情報を設定することが可能であり、
     前記通知先の情報に前記被検者の情報が含まれていない場合、前記保険会社サーバが、前記通知先に前記保険のリスクに関する情報と通知した後、前記通知先が前記被検者に前記保険のリスクに関する情報を通知した旨の情報を受け付ける
     ことを特徴とする請求項9に記載の保険システム。
  11.  がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部と、
     被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出するリスク算出部と、
     を有することを特徴とする情報提供サーバ。
  12.  前記生体物質は、被検者の尿であり、
     前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
     ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。
  13.  前記がんに関する情報は、すべてのがん種に対する情報である
     ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。
  14.  前記がんに関する情報は、がん種毎に対する情報である
     ことを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。
  15.  算出した前記保険のリスクに応じて、被検者の検査期間を設定する検査期間設定部
     を有することを特徴とする請求項11に記載の情報提供サーバ。
  16.  がんに関する情報と保険のリスクとの関係を示すリスク情報を格納した記憶部を有する情報提供サーバが、
     被検者から取得した生体物質を基に、がんに関する情報を生成する検査サーバから取得した前記がんに関する情報と、前記記憶部のリスク情報とを比較することで、前記保険のリスクを算出する
     ことを特徴とする保険リスク算出方法。
  17.  前記生体物質は、被検者の尿であり、
     前記がんに関する情報は、前記尿に対する線虫の誘引行動又は忌避行動の度合いである
     ことを特徴とする請求項16に記載の保険リスク算出方法。
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