WO2019130494A1 - コンピュータシステム、アラート方法及びプログラム - Google Patents

コンピュータシステム、アラート方法及びプログラム Download PDF

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WO2019130494A1
WO2019130494A1 PCT/JP2017/047009 JP2017047009W WO2019130494A1 WO 2019130494 A1 WO2019130494 A1 WO 2019130494A1 JP 2017047009 W JP2017047009 W JP 2017047009W WO 2019130494 A1 WO2019130494 A1 WO 2019130494A1
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WO
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data
disease
alert
epidemic
diagnosis
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PCT/JP2017/047009
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俊二 菅谷
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株式会社オプティム
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Publication date
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    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu

Definitions

  • the present invention relates to a computer system for diagnosing a disease, an alert method, and a program.
  • diagnosis of a user's medical condition is performed using an application installed in a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal.
  • Patent Document 1 merely diagnoses the medical condition at the time of diagnosis, and is not effective for the behavior of the user after diagnosis.
  • An object of the present invention is to provide a computer system, an alert method, and a program capable of preventing a disease suitable for a user's behavior.
  • the present invention provides the following solutions.
  • the present invention provides an acquisition means for acquiring epidemic data on an epidemic of a disease
  • the computer system acquires epidemic data on the epidemic of the disease, outputs question data on the disease to the user, and diagnoses the disease by obtaining answer data to the question data, An alert associated with the diagnosed disease is output based on the epidemic data.
  • the present invention is a category of computer system, but it exerts the same operation / effect according to the category in other categories such as a method or a program.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of an alert system 1.
  • FIG. 2 is an entire configuration diagram of the alert system 1.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the information terminal 100.
  • FIG. 4 is a flowchart showing schedule acquisition processing performed by the information terminal 100.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the trend data acquisition process performed by the information terminal 100.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an alert process performed by the information terminal 100.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a state in which response data is received.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a diagnostic result display screen.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a diagnostic result display screen.
  • FIG. 1 is a view for explaining an outline of an alert system 1 according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the alert system 1 is a computer system that includes an information terminal 100 and outputs an alert.
  • the information terminal 100 is not limited to one, and may be plural.
  • the information terminal 100 is not limited to an existing device, but may be a virtual device.
  • the alert system 1 may have a configuration in which external devices such as a computer and a terminal device (not shown) are connected, and these and the information terminal 100 can be communicated with each other.
  • the information terminal 100 is a terminal device capable of diagnosing a user's illness using an application installed therein. In such an application, the information terminal 100 executes a diagnosis by acquiring various data such as a user's vital sign, medical history, medication history, symptoms and the like.
  • the information terminal 100 is, for example, a mobile phone, a portable information terminal, a tablet terminal, a personal computer, as well as a netbook terminal, a slate terminal, an electronic book terminal, an electric appliance such as a portable music player, a smart glass, a head mounted display, etc. Wearable terminals and other goods.
  • diagnosis by the application described above is not limited to such a configuration, and can be appropriately changed. As a main point, it is possible to identify one or more corresponding diseases based on the input content received from the user If it is
  • the application installed in the information terminal 100 stores a database on various information (name of disease, medical condition, symptoms, therapy, etc.) necessary for diagnosis of disease.
  • This application diagnoses a disease based on this database and input contents received from the user described later.
  • this application notifies the user of an alert by outputting an alert voice, characters, and the like, based on the diagnosed disease and the epidemic data which is data on the disease in the epidemic .
  • the alert by the application mentioned above can be suitably changed not only in this structure. The point is that it is possible to output an alert related to the diagnosed disease based on the epidemic data.
  • the information terminal 100 acquires epidemic data on an epidemic of a disease (step S01).
  • the information terminal 100 includes the name of the disease currently in a pandemic, the place where the pandemic is occurring, the temperature at the time of the pandemic, and the period when the pandemic is expected to continue from an external device such as a communicablely connected computer not shown. Obtain the expected end date) from the start date.
  • the information terminal 100 acquires, for example, epidemic data from a database such as a government office or an infectious disease research institute.
  • the information terminal 100 is a result of diagnosis performed by another user who uses the diagnostic application (diagnosis date, disease name diagnosed, information on a place where the user made a diagnosis (for example, position information acquired from GPS), etc. Get trendy data based on).
  • the diagnostic application transmits the diagnostic result to the external device as diagnostic data in a form that can not identify the individual, and the diagnostic data is statistically processed by the external device to extract an epidemic disease.
  • the information terminal 100 acquires the epidemic disease extracted by the external device as epidemic data.
  • the information terminal 100 acquires fashion data by these two methods.
  • the information terminal 100 outputs question data on the disease to the user, and diagnoses the disease by obtaining response data to the question data (step S02).
  • the information terminal 100 for example, asks questions about the affected part (part or all of the body such as the head, face, neck, ears, eyes, mouth, arms, etc.) which is the site where the symptom occurs and the content of the actual symptom. Output as data.
  • the information terminal 100 may output the above-described question as a selection input to a plurality of options, or outputs a text box for prompting the user to perform character input and voice input using a virtual keyboard. It is also good.
  • the information terminal 100 outputs this question data by displaying it on the display unit that it has.
  • the information terminal 100 receives answer data indicating an answer to the question data.
  • the information terminal 100 receives answer data, for example, by receiving the above-described selection input, character input, or voice input.
  • the information terminal 100 may receive, as response data, an affected area image obtained by the user capturing an affected area with an imaging device that the information terminal 100 has. In this case, in the diagnosis described later, the affected area and its symptoms may be diagnosed by image analysis.
  • the information terminal 100 diagnoses a disease based on the received response data.
  • the information terminal 100 identifies the name of the disease and diagnoses the disease by referring to the diseased part in the received response data and the disease database corresponding to the diseased part corresponding to the symptom of the diseased part.
  • disease database disease names corresponding to the affected area and the symptoms in the affected area are registered.
  • the information terminal 100 outputs an alert related to the diagnosed disease based on the epidemic data (step S03).
  • the information terminal 100 refers to the user's schedule based on a schedule application, a website for schedule management, and the like.
  • the information terminal 100 refers to the schedule in the referred schedule, and the place to be visited, the action schedule, etc. include the place and the behavior in the epidemic data, and the diagnosed disease may be aggravated or affected by the prevalent disease. If there is, output an alert for this. At this time, the information terminal 100 may output this alert in accordance with the diagnosis result of the disease.
  • the information terminal 100 transmits answer data to an external device such as a computer or other terminal device (not shown), the external device executes a diagnosis, and transmits the diagnosis result to the information terminal 100. It may be configured to output. Also, the external device may be configured to output an alert related to the diagnosed disease based on the epidemic data. In this case, the external device may output the alert with reference to the user's schedule. Further, in the alert system 1, either or both of the information terminal 100 or the external device may execute any one or a plurality of the processes described above.
  • FIG. 2 is a diagram showing a system configuration of an alert system 1 according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the alert system 1 is a computer system configured of an information terminal 100.
  • the information terminal 100 is not limited to one, and may be plural. Further, the information terminal 100 is not limited to an existing device, but may be a virtual device. Also, it may be communicably connected to an external device such as a computer (not shown) or another terminal device via a public network or the like.
  • the information terminal 100 is the above-described terminal device provided with functions described later.
  • FIG. 3 is a diagram showing a functional block diagram of the information terminal 100. As shown in FIG. 3, the function of the alert system 1 which is a preferred embodiment of the present invention will be described.
  • FIG. 3 is a diagram showing a functional block diagram of the information terminal 100. As shown in FIG.
  • the information terminal 100 includes a central processing unit (CPU), a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and the like as the control unit 110, and a device for enabling communication with another device as the communication unit 120.
  • a device for enabling communication with another device as the communication unit 120.
  • it comprises a WiFi (Wireless Fidelity) compliant device compliant with IEEE 802.11.
  • the information terminal 100 includes, as the storage unit 130, a storage unit of data such as a hard disk, a semiconductor memory, a recording medium, and a memory card.
  • the information terminal 100 stores a disease database to be described later in the storage unit 130.
  • the information terminal 100 includes various devices such as a display unit for outputting and displaying data and images controlled by the control unit 110, and a touch panel, a keyboard, and an input unit such as a mouse. Equipped with
  • the control unit 110 reads a predetermined program to realize the fashion data acquisition module 150 in cooperation with the communication unit 120. In addition, in the information terminal 100, the control unit 110 reads a predetermined program to realize the storage module 160 in cooperation with the storage unit 130. In addition, in the information terminal 100, the control unit 110 reads a predetermined program to cooperate with the input / output unit 140 to manage the schedule management module 170, the application module 171, the question output module 172, the answer acceptance module 173, and the diagnosis module. An alert data acquisition module 175, a trend data acquisition module 176, a correlation determination module 177, a diagnosis result notification module 178, and an alert generation module 179 are realized.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a flowchart of the schedule acquisition process performed by the information terminal 100. The processing executed by each module described above will be described together with this processing.
  • the schedule management module 170 acquires the schedule of the user (step S10).
  • the schedule management module 170 acquires the user's schedule and the planned visit location as the user's schedule.
  • the schedule management module 170 acquires a user's schedule input to another application such as a schedule application or a calendar application which the user uses for managing his / her schedule. Also, the schedule management module 170 acquires the user's schedule from the website for schedule management and the like.
  • the schedule management module 170 extracts alert data such as the user's planned visit location and action schedule based on the acquired user's schedule (step S11).
  • the schedule management module 170 analyzes the texts of the user's schedule by executing specific keywords included in each schedule (scheduled visit places such as Tokyo business trip, Osaka business trip, etc., pick-up meetings, year-end meetings, etc. Extract the planned date etc.).
  • the schedule management module 170 classifies the user's schedule into visit schedule (place and date), action schedule (action content and date), and the like based on the extracted keywords.
  • the schedule management module 170 often extracts classified user schedules as data for alerting.
  • the storage module 160 stores the extracted data for alert (step S12). In step S12, the storage module 160 stores each classified user schedule as alert data.
  • the above-described schedule acquisition process may be performed at any timing before an alert is performed in the alert process described later. That is, the process may be performed in advance, may be performed simultaneously with the process of diagnosing a disease described later, or may be immediately before the process of performing an alert.
  • FIG. 5 is a diagram showing a flowchart of the trendy data acquisition process performed by the information terminal 100. As shown in FIG. The processing executed by each module described above will be described together with this processing.
  • the epidemic data acquisition module 150 acquires epidemic data on a disease (step S20).
  • the epidemic data acquisition module 150 acquires the epidemic data from a database such as a government office or an infectious disease research institute or a database from which a diagnostic application is provided.
  • the epidemic data acquisition module 150 is configured to transmit epidemic data on a currently epidemic disease (name of the currently epidemic disease, location of the epidemic, temperature at the time of the epidemic, etc.) from an external device (not shown) communicably connected. Acquire a period (such as the start date to the expected end date) in which the trend is considered to continue.
  • the epidemic data acquisition module 150 acquires such epidemic data by accessing a database such as a government office or an infectious disease research institute.
  • the epidemic data acquisition module 150 is a result of diagnosis performed by another user using the diagnostic application (diagnosis date, disease name diagnosed, information on location where the user made a diagnosis (for example, position information acquired from GPS) Etc.) to generate trend data.
  • the fashion data generated at this time is based on the result of the diagnosis performed in the alert process described later.
  • the fashion data acquisition module 150 acquires such fashion data by accessing a database of a provider of the diagnostic application.
  • the fashion data acquisition module 150 acquires fashion data by the two methods described above. In this way, it is possible to respond more quickly to epidemic data on an epidemic disease in addition to the epidemic data on an epidemic disease as compared to using only one database. Become.
  • the storage module 160 stores the acquired trend data (step S21).
  • the above-described fashion data acquisition process may be performed at any time before the alert is performed in the alert process described later. That is, the process may be performed in advance, may be performed simultaneously with the process of diagnosing a disease described later, or may be immediately before the process of performing an alert.
  • FIG. 6 is a diagram showing a flowchart of alert processing executed by the information terminal 100. As shown in FIG. The processing executed by each module described above will be described together with this processing.
  • the application module 171 activates a diagnostic application (step S30).
  • the application module 171 activates the corresponding diagnostic application by receiving an activation input from the user, such as a tap input or an audio input.
  • an activation input from the user, such as a tap input or an audio input.
  • the question output module 172 outputs, as question data, a plurality of options and questions regarding the symptom in the affected area or the affected area, and a text box that receives direct input of symptoms in the affected area or the affected area from the user (step S31). In step S31, the question output module 172 displays the question data on the display unit.
  • the question output module 172 may output the question data by voice output or the like.
  • the answer acceptance module 173 accepts an answer to the question data as answer data (step S32).
  • the answer acceptance module 173 accepts answer data by accepting selection input for the above-described option, character input by a virtual keyboard, voice input by voice from the user, and the like.
  • the response receiving module 173 may receive, as response data, an affected area image obtained by imaging the affected area with an imaging device or the like.
  • the information terminal 100 may perform image analysis in a diagnosis process described later, identify an affected area and a symptom in the affected area, and perform diagnosis based on the identified result.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a state in which response data is received.
  • the question output module 172 displays a question display area 200
  • the answer acceptance module 173 displays an answer acceptance area 210 and a diagnosis icon 220.
  • the question display area 200 is an area for displaying the above-described question.
  • the question output module 172 displays in the question display area 200, "Where is the affected area?", "What kind of symptom is it?", And "How much is the pain?"
  • “a heart hurts” and “slightly” input by the user are displayed.
  • the question output module 172 additionally displays new question content in the question display area 200 based on the answer received from the user. Specifically, first, the question output module 172 displays a question on the affected area and its symptoms in the question display area 200. When the response receiving module 173 receives an input of “chest pain” from the user, the response receiving module 173 performs text analysis to confirm the input content and specify the affected area and the symptom. The question output module 172 displays a further question in the question display area 200 when the question for identifying the actual disease is required based on the identified result. In the present embodiment, the question corresponds to the new question content additionally displayed by “How much pain is it?”.
  • the answer acceptance module 173 displays “a little”, which has received an input as an answer to this question, in the answer acceptance area 210.
  • the answer acceptance module 173 receives an input operation to the diagnosis icon 220 to detect the completion of the input, and the diagnosis module 174 executes a diagnosis to be described later.
  • the diagnosis module 174 diagnoses based on the received response data (step S33).
  • the diagnosis module 174 diagnoses an affected area in the received response data and a disease corresponding to a symptom in the affected area.
  • the diagnosis module 174 diagnoses the disease based on the disease database registered in association with the affected part and the symptom, the disease name of the corresponding disease, the coping method, and the risk of the disease.
  • the disease database is stored in advance in the storage module 160.
  • the disease database stored in the storage module 160 will be described.
  • the storage module 160 stores a disease database acquired in advance from an external database, an external device or the like. This may be stored in a diagnostic application.
  • the disease database includes the affected area and the symptom at the affected area, the name of the actual disease, the method of treatment (eg, therapeutic agent, therapy), and the risk (eg, high numerical value for diseases requiring early treatment) In case of chronic disease, the dangerous disease is associated with a moderate numerical value, and the natural healing disease is associated with a low numerical value)
  • the diagnosis module 174 determines the disease associated with the affected area and symptoms based on the response data of “chest” as the affected area, “pain” as the symptom, and “little” as the magnitude. Refer to and identify the disease database. This time, the diagnostic module 174 identifies the corresponding disease as being "bronchial asthma". At this time, when a plurality of diseases are identified, the most likely disease is judged as the diagnosis result this time.
  • the diagnosis module 174 may determine not a single disease but a plurality of diseases as a diagnosis result. In this case, the possibility of each disease is judged.
  • the alert data acquisition module 175 acquires alert data (step S34).
  • the alert data acquisition module 175 acquires alert data stored in the storage module 160 by the above-described schedule acquisition process.
  • the fashion data acquisition module 176 acquires fashion data (step S35). In step S35, the fashion data acquisition module 176 acquires fashion data stored in the storage module 160 by the fashion data acquisition process described above.
  • step S34 The processing order of the process of step S34 and the process of step S35 may be reversed.
  • the correlation determination module 177 determines, based on the acquired alert data, the acquired epidemic data, and the result of the diagnosis performed by the diagnosis module 174, between the user's schedule, the current disease epidemic and the diagnosis result. It is determined whether or not there is a correlation (step S36). In step S36, the correlation determination module 177 determines whether there is a correlation between the user's visit schedule or the user's schedule in the alert data, the epidemic disease, and the diagnosis result.
  • the epidemic diseases referred to here include not only diseases that occur in many patients at specific places, but also diseases that progress due to specific behaviors.
  • the correlation determination module 177 determines, for example, the correlation between the user's planned visit location, the place where the disease is endemic, and the result of the diagnosis.
  • the correlation determination module 177 determines, for example, the correlation between the content of the user's action schedule, the content of progress of the disease, and the result of the diagnosis. Specifically, there is a correlation in the case where the user has an action plan (year-end party) in which the disease progresses (alcohol overdose) and the disease as a result of the diagnosis (esophagitis) progresses. (It is judged that excessive intake of alcohol may aggravate esophagitis).
  • the diagnosis result notification module 178 When the correlation determination module 177 determines that there is no correlation (NO in step S36), the diagnosis result notification module 178 outputs only the result of diagnosis (step S37). In step S37, the diagnosis result notification module 178 outputs the result of the diagnosis by displaying the result on the display unit, and notifies the user.
  • the alert generation module 179 If the correlation determination module 177 determines that there is a correlation (YES in step S36), the alert generation module 179 generates an alert associated with the diagnosis of a disease (step S38). In step S38, the alert generation module 179 generates an alert in accordance with the user's schedule. The alert generation module 179 generates, as an alert, for example, an illness that is likely to be aggravated as a result of a diagnosis due to a disease that is prevalent at a place scheduled to be visited and advice for preventing the deterioration. Also, the alert generation module 179 generates, as an alert, for example, that the disease resulting from the diagnosis may progress and advice for suppressing the progress according to the contents of the action schedule.
  • the alert generation module 179 may generate an alert based on the diagnosis result and the trend data regardless of the schedule of the user.
  • the process executed by the correlation determination module 177 may be determined based on the epidemic data and the result of diagnosis whether there is a correlation between the current epidemic of the disease and the diagnostic result. If there is a correlation, the alert generation module 179 may generate, as an alert, a warning that the disease resulting from the diagnosis may be aggravated by the disease during the epidemic, and to prevent the deterioration.
  • the alert generation module 179 may generate, as an alert, the possibility that the disease resulting from the diagnosis may progress and advice for suppressing the progress.
  • the diagnosis result notification module 178 outputs the generated alert together with the result of diagnosis (step S39).
  • the diagnosis result notification module 178 outputs the result of the diagnosis and the alert by displaying the result on the display unit, and notifies the user.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a diagnostic result display screen displayed by the diagnostic result notification module 178.
  • the diagnosis result notification module 178 displays a diagnosis result display area 300, an alert display area 310, and an end icon 320 as a diagnosis result display screen.
  • the diagnosis result display area 300 is an area for displaying a diagnosis result.
  • the alert display area 310 is an area for displaying an alert.
  • the diagnosis result notification module 178 displays the result of the present diagnosis in the diagnosis result display area 300.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a diagnostic result display screen displayed by the diagnostic result notification module 178.
  • the diagnosis result notification module 178 displays a diagnosis result display area 300, an alert display area 310, and an end icon 320 as a diagnosis result display screen.
  • the diagnosis result display area 300 is an area for displaying a diagnosis result.
  • the alert display area 310 is an area for displaying an alert.
  • the diagnosis result notification module 178 displays the result of the present diagnosis in the diagnosis result display area 300.
  • the diagnosis result notification module 178 displays an alert related to the diagnosed disease in the alert display area 310. In FIG. 8, a place to be visited, a currently epidemic disease at this place, that the disease resulting from the diagnosis may be aggravated and advice for preventing the aggravation are displayed.
  • the diagnosis result notification module 178 detects the completion of the display by accepting the input operation to the end icon 320, and ends the display of the definite diagnosis result.
  • FIG. 9 is a view showing an example of a diagnostic result display screen displayed by the diagnostic result notification module 178.
  • the diagnosis result notification module 178 displays a diagnosis result display area 300, an alert display area 310, and an end icon 320 as a diagnosis result display screen.
  • the diagnosis result display area 300 is an area for displaying the diagnosis result as in FIG.
  • the alert display area 310 is an area for displaying an alert as in FIG.
  • the diagnosis result notification module 178 displays the result of the present diagnosis in the diagnosis result display area 300. Similar to FIG. 8, FIG. 9 displays the disease name, the possibility, the coping method, and the degree of risk.
  • the diagnosis result notification module 178 displays an alert related to the diagnosed disease in the alert display area 310.
  • FIG. 9 shows the contents of the action schedule, that there is a possibility that the disease resulting from the diagnosis may progress along with the action schedule, and advice for preventing the progress.
  • the diagnosis result notification module 178 detects the completion of the display by accepting the input operation to the end icon 320, and ends the display of the definite diagnosis result.
  • the information terminal 100 transmits answer data to an external device such as a computer or other terminal device (not shown), the external device executes a diagnosis, and transmits the diagnosis result to the information terminal 100. It may be configured to output. Further, in the alert system 1, either or both of the information terminal 100 or the external device may execute any one or a plurality of the processes described above.
  • the above-described means and functions are realized by a computer (including a CPU, an information processing device, and various terminals) reading and executing a predetermined program.
  • the program is provided, for example, in the form of being provided from a computer via a network (SaaS: software as a service).
  • the program is provided in the form of being recorded on a computer-readable recording medium such as, for example, a flexible disk, a CD (such as a CD-ROM), and a DVD (such as a DVD-ROM or a DVD-RAM).
  • the computer reads the program from the recording medium, transfers the program to an internal storage device or an external storage device, stores it, and executes it.
  • the program may be recorded in advance in a storage device (recording medium) such as, for example, a magnetic disk, an optical disk, or a magneto-optical disk, and may be provided from the storage device to the computer via a communication line.

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Abstract

【課題】ユーザの行動に適した病気の予防を行うことが可能なコンピュータシステム、アラート方法及びプログラムを提供することを目的とする。 【解決手段】コンピュータシステムは、病気の流行に関する流行データを取得し、ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行い、前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力する。コンピュータシステムは、ユーザのスケジュールや訪問予定場所に基づいてアラートを出力する。コンピュータシステムは、診断の結果に基づいて、流行データを取得する。コンピュータシステムは、アラートを、診断の結果とともに出力する。

Description

コンピュータシステム、アラート方法及びプログラム
　本発明は、病気の診断をするコンピュータシステム、アラート方法及びプログラムに関する。
　近年、スマートフォンやタブレット端末等の端末装置にインストールしたアプリケーションを利用し、ユーザの病状の診断を行うことが行われている。
　このような診断として、ユーザのバイタルサイン、既往歴、年齢等の様々な情報を利用して病状を診断する構成が開示されている（特許文献１参照）。
特開２０１７－１３１４９５号公報
　しかしながら、特許文献１の構成では、診断時点における病状を診断するものに過ぎず、診断後のユーザの行動に対して有効なものではなかった。
　本発明の目的は、ユーザの行動に適した病気の予防を行うことが可能なコンピュータシステム、アラート方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明では、以下のような解決手段を提供する。
　本発明は、病気の流行に関する流行データを取得する取得手段と、
　ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行う診断手段と、
　前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力する出力手段と、
　を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。
　本発明によれば、コンピュータシステムは、病気の流行に関する流行データを取得し、ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行い、前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力する。
　ここで、本発明は、コンピュータシステムのカテゴリであるが、方法又はプログラム等の他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。
　本発明によれば、ユーザの行動に適した病気の予防を行うことが可能なコンピュータシステム、アラート方法及びプログラムを提供することが可能となる。
図１は、アラートシステム１の概要を示す図である。 図２は、アラートシステム１の全体構成図である。 図３は、情報端末１００の機能ブロック図である。 図４は、情報端末１００が実行する予定取得処理を示すフローチャートである。 図５は、情報端末１００が実行する流行データ取得処理を示すフローチャートである。 図６は、情報端末１００が実行するアラート処理を示すフローチャートである。 図７は、回答データを受け付けた状態の一例を示す図である。 図８は、診断結果表示画面の一例を示す図である。 図９は、診断結果表示画面の一例を示す図である。
　以下、本発明を実施するための最良の形態について、図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
　［アラートシステム１の概要］
　本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態であるアラートシステム１の概要を説明するための図である。アラートシステム１は、情報端末１００から構成され、アラートを出力するコンピュータシステムである。
　なお、図１において、情報端末１００は、１つに限らず複数であってもよい。また、情報端末１００は、実在する装置に限らず仮想的な装置であってもよい。また、アラートシステム１は、図示していないコンピュータや端末装置等の外部装置を有し、これらと情報端末１００とがデータ通信可能に接続される構成であってもよい。
　情報端末１００は、自身にインストールされたアプリケーションを利用して、ユーザの病気を診断することが可能な端末装置である。このようなアプリケーションにおいて、情報端末１００は、ユーザのバイタルサイン、既往歴、投薬歴、症状等の様々なデータを取得することにより、診断を実行する。情報端末１００は、例えば、携帯電話、携帯情報端末、タブレット端末、パーソナルコンピュータに加え、ネットブック端末、スレート端末、電子書籍端末、携帯型音楽プレーヤ等の電化製品や、スマートグラス、ヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブル端末や、その他の物品である。
　なお、上述したアプリケーションによる診断は、このような構成に限らず、適宜変更可能であり、要点としては、ユーザから受け付けた入力内容に基づいて、該当する一又は複数の病気を特定することが可能であればよい。
　情報端末１００にインストールされたアプリケーションは、病気の診断に必要な各種情報（病名、病状、症状、療法等）に関するデータベースが格納される。このアプリケーションは、このデータベースと後述するユーザから受け付けた入力内容とに基づいて、病気の診断を行う。また、このアプリケーションは、後述する通り、診断した病気と、流行中の病気に関するデータである流行データとに基づいて、アラートを音声、文字、その他を出力することにより、アラートを、ユーザに通知する。
　なお、上述したアプリケーションによるアラートは、この構成に限らず、適宜変更可能である。要点としては、流行データに基づいて、診断した病気に関連したアラートを出力することが可能であればよい。
　情報端末１００は、病気の流行に関する流行データを取得する（ステップＳ０１）。情報端末１００は、図示していない通信可能に接続されたコンピュータ等の外部装置から、現在流行中の病気の病名、流行している場所、流行する際の気温、流行が続くと考えられる期間（開始年月日から予想終了年月日）を取得する。情報端末１００は、例えば、官公庁や感染症研究所等のデータベースから流行データを取得する。また、情報端末１００は、診断用アプリケーションを利用する他のユーザが行った診断結果（診断日、診断した病名、このユーザが診断を行った場所に関する情報（例えば、ＧＰＳから取得する位置情報）等）に基づいて、流行データを取得する。診断用アプリケーションは、診断結果を、個人を特定不可能な形式の診断データとして、外部装置に送信し、この診断データを、外部装置が統計処理することにより、流行の病気を抽出する。情報端末１００は、この外部装置が抽出した流行の病気を、流行データとして取得する。情報端末１００は、これらの二つの方法により、流行データを取得する。
　情報端末１００は、ユーザに対して、病気に関する質問データを出力し、この質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行う（ステップＳ０２）。情報端末１００は、例えば、症状が発生している部位である患部（頭、顔、首、耳、目、口、腕等の身体の一部又は全部）及び実際の症状の内容に関する質問を質問データとして出力する。このとき、情報端末１００は、上述した質問を、複数の選択肢への選択入力として出力してもよいし、仮想的なキーボードによる文字入力や音声入力をユーザへ促すためのテキストボックスを出力してもよい。情報端末１００は、この質問データを、自身が有する表示部に表示することにより出力する。
　情報端末１００は、この質問データに対する回答を示す回答データを受け付ける。情報端末１００は、例えば、上述した選択入力、文字入力又は音声入力を受け付けることにより、回答データを受け付ける。なお、情報端末１００は、自身が有する撮影装置によりユーザが患部を撮影した患部画像を、回答データとして受け付けてもよい。この場合、後述する診断において、画像解析により、患部及びその症状を診断すればよい。
　情報端末１００は、受け付けた回答データに基づいて、病気の診断を行う。情報端末１００は、受け付けた回答データにおける患部及びこの患部の症状に該当する病気を患部及び症状を登録した病気データベースを参照することにより、病気の病名を特定し、病気の診断を行う。この病気データベースは、患部とこの患部における症状とに該当する病気の病名が登録されたものである。
　情報端末１００は、流行データに基づいて、診断した病気に関連したアラートを出力する（ステップＳ０３）。情報端末１００は、スケジュールアプリケーションや、スケジュール管理用のＷｅｂサイト等に基づいて、ユーザのスケジュールを参照する。情報端末１００は、参照したスケジュールにおける予定を参照し、訪問予定の場所、行動予定等に流行データにおける場所や行動が含まれており、かつ診断した病気が悪化又は流行する病気に罹患する可能性がある場合、これに対するアラートを出力する。このとき、情報端末１００は、病気の診断結果にあわせて、このアラートを出力してもよい。
　以上が、アラートシステム１の概要である。
　なお、上述した各処理は、必ずしも情報端末１００単体により実行する構成でなくてもよい。例えば、アラートシステム１は、情報端末１００が、図示していないコンピュータや他の端末装置等の外部装置に、回答データを送信し、外部装置が、診断を実行し、診断結果を情報端末１００に出力する構成であってもよい。また、外部装置が、流行データに基づいて、診断した病気に関連したアラートを出力する構成であってもよい。この場合、外部装置がユーザのスケジュールを参照し、アラートを出力すればよい。また、アラートシステム１は、上述した各処理の何れか又は複数の処理を、情報端末１００又は外部装置の何れか又は双方が実行してもよい。
　［アラートシステム１のシステム構成］
　図２に基づいて、本発明の好適な実施形態であるアラートシステム１のシステム構成について説明する。図２は、本発明の好適な実施形態であるアラートシステム１のシステム構成を示す図である。アラートシステム１は、情報端末１００から構成されるコンピュータシステムである。なお、情報端末１００は、１つに限らず、複数であってもよい。また、情報端末１００は、実在する装置に限らず、仮想的な装置であってもよい。また、公衆回線網等により図示していないコンピュータや他の端末装置等の外部装置と通信可能に接続されていてもよい。
　情報端末１００は、後述の機能を備えた上述した端末装置である。
　［各機能の説明］
　図３に基づいて、本発明の好適な実施形態であるアラートシステム１の機能について説明する。図３は、情報端末１００の機能ブロック図を示す図である。
　情報端末１００は、制御部１１０として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部１２０として、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイスを備える。また、情報端末１００は、記憶部１３０として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。情報端末１００は、記憶部１３０に後述する病気データベースを記憶する。また、情報端末１００は、入出力部１４０として、制御部１１０で制御したデータや画像等を出力表示する表示部や、ユーザからの入力を受け付けるタッチパネルやキーボード、マウス等の入力部等の各種デバイスを備える。
　情報端末１００において、制御部１１０が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部１２０と協働して、流行データ取得モジュール１５０を実現する。また、情報端末１００において、制御部１１０が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部１３０と協働して、記憶モジュール１６０を実現する。また、情報端末１００において、制御部１１０が所定のプログラムを読み込むことにより、入出力部１４０と協働して、予定管理モジュール１７０、アプリケーションモジュール１７１、質問出力モジュール１７２、回答受付モジュール１７３、診断モジュール１７４、アラート用データ取得モジュール１７５、流行データ取得モジュール１７６、相関判断モジュール１７７、診断結果通知モジュール１７８、アラート生成モジュール１７９を実現する。
　［予定取得処理］
　図４に基づいて、アラートシステム１が実行する予定取得処理について説明する。図４は、情報端末１００が実行する予定取得処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
　予定管理モジュール１７０は、ユーザの予定を取得する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、予定管理モジュール１７０は、ユーザのスケジュールや訪問予定場所を、ユーザの予定として取得する。予定管理モジュール１７０は、ユーザが自身の予定管理に使用するスケジュールアプリケーションやカレンダーアプリケーション等の他のアプリケーションに入力されたユーザの予定を取得する。また、予定管理モジュール１７０は、予定管理用のＷｅｂサイト等から、ユーザの予定を取得する。
　予定管理モジュール１７０は、取得したユーザの予定に基づいて、ユーザの訪問予定場所や、行動予定等のアラート用データを抽出する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、予定管理モジュール１７０は、ユーザの予定を、テキスト解析することにより、各予定に含まれる特定のキーワード（東京出張、大阪出張等の訪問予定場所、送迎会、忘年会等の行動予定、予定の日付等）を抽出する。予定管理モジュール１７０は、ユーザの予定を、抽出したキーワードに基づいて、訪問予定（場所及び日付）、行動予定（行動内容及び日付）等に分類する。予定管理モジュール１７０は、分類したユーザの予定を、アラート用データとして其々抽出する。
　記憶モジュール１６０は、抽出したアラート用データを記憶する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、記憶モジュール１６０は、分類したユーザの予定の其々を、アラート用データとして記憶する。
　以上が、予定取得処理である。
　なお、上述した予定取得処理は、後述するアラート処理において、アラートが行われる以前のタイミングであれば、どのようなタイミングで行われてもよい。すなわち、予め実行しておいてもよいし、後述する病気の診断を行う処理と同時であってもよいし、アラートを行う処理の直前であってもよい。
　［流行データ取得処理］
　図５に基づいて、アラートシステム1が実行する流行データ取得処理について説明する。図５は、情報端末１００が実行する流行データ取得処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
　はじめに、流行データ取得モジュール１５０は、病気に関する流行データを取得する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０において、流行データ取得モジュール１５０は、官公庁や感染症研究所等のデータベースや診断用アプリケーションの提供元のデータベースからこの流行データを取得する。流行データ取得モジュール１５０は、図示していない通信可能に接続された外部装置から、現在流行中の病気に関する流行データ（現在流行中の病気の病名、流行している場所、流行する際の気温、流行が続くと考えられる期間（開始年月日から予想終了年月日）等）を取得する。流行データ取得モジュール１５０は、このような流行データを、官公庁や感染症研究所等のデータベースにアクセスすることにより取得する。また、流行データ取得モジュール１５０は、診断用アプリケーションを利用した他のユーザが行った診断結果（診断日、診断した病名、このユーザが診断を行った場所に関する情報（例えば、ＧＰＳから取得する位置情報）等）に基づいた流行データを生成する。このとき生成される流行データは、後述するアラート処理において行われた診断の結果に基づいたものである。流行データ取得モジュール１５０は、このような流行データを診断用アプリケーションの提供元のデータベースにアクセスすることにより取得する。
　流行データ取得モジュール１５０は、上述した二つの方法により、流行データを取得する。このようにすることにより、一つのデータベースのみを利用する場合と比較して、現在流行している病気に関する流行データに加えて、流行しつつある病気に関する流行データにもいち早く対応することが可能となる。
　記憶モジュール１６０は、取得した流行データを記憶する（ステップＳ２１）。
　以上が、流行データ取得処理である。
　なお、上述した流行データ取得処理は、後述するアラート処理において、アラートが行われる以前のタイミングであれば、どのようなタイミングで行われてもよい。すなわち、予め実行しておいてもよいし、後述する病気の診断を行う処理と同時であってもよいし、アラートを行う処理の直前であってもよい。
　［アラート処理］
　図６に基づいて、アラートシステム１が実行するアラート処理について説明する。図６は、情報端末１００が実行するアラート処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
　はじめに、アプリケーションモジュール１７１は、診断用アプリケーションを起動する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０において、アプリケーションモジュール１７１は、ユーザからのタップ入力や音声入力等による起動入力を受け付けることにより、該当する診断用アプリケーションを起動する。以下の各処理は、アプリケーションが実際の処理を実行していくものとして説明する。
　質問出力モジュール１７２は、患部や該当患部における症状に関する複数の選択肢や質問、ユーザから患部や該当患部における症状の直接入力を受け付けるテキストボックス等を、質問データとして出力する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において、質問出力モジュール１７２は、質問データを、表示部に表示する。
　なお、質問出力モジュール１７２は、質問データを、音声出力等により出力してもよい。
　回答受付モジュール１７３は、質問データに対する回答を、回答データとして受け付ける（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において、回答受付モジュール１７３は、上述した選択肢に対する選択入力、仮想的なキーボードによる文字入力又はユーザからの音声による音声入力等を受け付けることにより、回答データを受け付ける。
　なお、回答受付モジュール１７３は、撮影装置等により患部を撮影した患部画像を、回答データとして受け付けてもよい。この場合、情報端末１００は、後述する診断の処理において、画像解析を行い、患部及びこの患部における症状を特定し、特定した結果に基づいて診断を行えばよい。
　図７に基づいて、回答受付モジュール１７３が受け付ける回答データについて説明する。図７は、回答データを受け付けた状態の一例を示す図である。図７において、質問出力モジュール１７２は、質問表示領域２００を表示し、回答受付モジュール１７３は、回答受付領域２１０、診断アイコン２２０を表示する。質問表示領域２００は、上述した質問を表示する領域である。図７において、質問出力モジュール１７２は、質問表示領域２００に、「患部はどこですか？」、「どのような症状ですか？」、「痛みはどの程度ですか「？」を表示する。回答受付領域２１０には、ユーザが入力した「胸が痛い」、「少し」を表示する。質問出力モジュール１７２は、この質問表示領域２００に、ユーザから受け付けた回答に基づいて、新たな質問内容を追加的に表示する。具体的には、はじめに、質問出力モジュール１７２は、質問表示領域２００に、患部及びその症状に対する質問を表示する。回答受付モジュール１７３が、これに対してユーザから「胸が痛い」との入力を受け付けた場合、テキスト解析を行うことにより、入力内容を確認し、患部及び症状を特定する。質問出力モジュール１７２は、特定した結果に基づいて、実際の病気を特定するための質問が必要である場合、さらなる質問を、質問表示領域２００に表示する。本実施形態では、「痛みはどの程度ですか？」が追加的に表示した新たな質問内容に該当する。回答受付モジュール１７３は、この質問の回答として入力を受け付けた「少し」を、回答受付領域２１０に表示する。回答受付モジュール１７３は、診断アイコン２２０への入力操作を受け付けることにより、入力の完了を検出し、診断モジュール１７４は、後述する診断を実行する。
　診断モジュール１７４は、受け付けた回答データに基づいて、診断を行う（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、診断モジュール１７４は、受け付けた回答データにおける患部及びこの患部における症状に該当する病気を診断する。診断モジュール１７４は、患部及び症状と、これに該当する病気の病名と、対処方法と、病気の危険度とが対応付けられて登録された病気データベースに基づいて病気を診断する。病気データベースは、予め記憶モジュール１６０に記憶されている。
　［病気データベース］
　記憶モジュール１６０が記憶する病気データベースについて説明する。記憶モジュール１６０は、外部データベースや外部装置等から、予め取得した病気データベースを記憶しておく。これは、診断用アプリケーションに格納されたものであってもよい。病気データベースは、上述した通り、患部及びこの患部における症状と、実際の病気の病名と、対処方法（例えば、治療薬、療法）と、危険度（例えば、早期治療が必要な病気には高い数値、慢性化した場合危険な病気には中程度の数値、自然治癒する病気には低い数値）とが対応付けられている
　診断モジュール１７４は、上述した例において、患部として「胸」、その症状として「痛み」、その大きさとして「少し」との回答データに基づいて、これらの患部及び症状に対応付けられた病気を、病気データベースを参照して特定する。今回、診断モジュール１７４は、該当する病気を、「気管支喘息」であるものと特定する。このとき、複数の病気が特定された場合、最も可能性が高い病気を、今回の診断結果として判断する。
　なお、診断モジュール１７４は、複数の病気を特定した場合、一の病気ではなく、複数の病気を診断結果として判断してもよい。この場合、其々の病気に対して、可能性を判断する。
　アラート用データ取得モジュール１７５は、アラート用データを取得する（ステップＳ３４）。ステップＳ３４において、アラート用データ取得モジュール１７５は、上述した予定取得処理により記憶モジュール１６０が記憶したアラート用データを取得する。
　流行データ取得モジュール１７６は、流行データを取得する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５において、流行データ取得モジュール１７６は、上述した流行データ取得処理により記憶モジュール１６０が記憶した流行データを取得する。
　なお、ステップＳ３４の処理と、ステップＳ３５の処理とは、処理の順序が逆であってもよい。
　相関判断モジュール１７７は、取得したアラート用データと、取得した流行データと、診断モジュール１７４が行った診断の結果とに基づいて、ユーザの予定と、現在の病気の流行と、診断結果との間に相関があるか否かを判断する（ステップＳ３６）。ステップＳ３６において、相関判断モジュール１７７は、アラート用データにおけるユーザの訪問予定又はユーザの行動予定と、流行の病気と、診断の結果との間の相関の有無を判断する。ここでいう流行の病気には、特定の場所で多くの患者が発生している病気だけではなく、特定の行動により進行する病気も含まれる。相関判断モジュール１７７は、例えば、ユーザの訪問予定の場所と、病気が流行中の場所と、診断の結果との間の相関を判断する。具体的には、このユーザが訪問予定の場所（東京出張）において、流行中の病気（マイコプラズマ肺炎）が存在し、診断の結果の病気（気管支喘息）と類似するものである場合、相関がある（気管支喘息をこじらせた場合、悪化する可能性がある）と判断する。また、相関判断モジュール１７７は、例えば、ユーザの行動予定の内容と、病気が進行する内容と、診断の結果との間の相関を判断する。具体的には、このユーザが行動予定（忘年会）において、病気が進行する内容（アルコールの過剰摂取）が存在し、診断の結果の病気（食道炎）が進行するものである場合、相関がある（アルコールの過剰摂取により食道炎が悪化する可能性がある）と判断する。
　相関判断モジュール１７７は、相関がないと判断した場合（ステップＳ３６　ＮＯ）、診断結果通知モジュール１７８は、診断の結果のみを出力する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７において、診断結果通知モジュール１７８は、この診断の結果を、表示部に表示することにより出力し、ユーザに通知する。
　相関判断モジュール１７７は、相関があると判断した場合（ステップＳ３６　ＹＥＳ）、アラート生成モジュール１７９は、病気の診断に関連したアラートを生成する（ステップＳ３８）。ステップＳ３８において、アラート生成モジュール１７９は、ユーザの予定にあわせたアラートを生成する。アラート生成モジュール１７９は、例えば、訪問予定の場所で流行中の病気により、診断の結果の病気が悪化する恐れがあること及び悪化を防止するためのアドバイスを、アラートとして、生成する。また、アラート生成モジュール１７９は、例えば、行動予定の内容により、診断の結果の病気が進行する恐れがあること及び進行を抑えるためのアドバイスを、アラートとして、生成する。
　なお、アラート生成モジュール１７９は、ユーザの予定によらずに、診断結果と流行データとに基づいて、アラートを生成してもよい。この場合、相関判断モジュール１７７が実行する処理を、流行データと、診断の結果とに基づいて、現在の病気の流行と、診断結果との間に相関があるか否かを判断すればよい。アラート生成モジュール１７９は、相関がある場合、流行中の病気により診断の結果の病気が悪化する恐れがあること及び悪化を防止するためのアドバイスを、アラートとして生成すればよい。また、アラート生成モジュール１７９は、診断の結果の病気が進行する恐れがあること及び進行を抑えるためのアドバイスを、アラートとして、生成すればよい。
　診断結果通知モジュール１７８は、生成したアラートを、診断の結果とともに出力する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９において、診断結果通知モジュール１７８は、この診断の結果及びアラートを、表示部に表示することにより出力し、ユーザに通知する。
　図８に基づいて、診断結果通知モジュール１７８が表示する診断結果表示画面の一例について説明する。図８は、診断結果通知モジュール１７８が表示する診断結果表示画面の一例を示す図である。図８において、診断結果通知モジュール１７８は、診断結果表示画面として、診断結果表示領域３００、アラート表示領域３１０、終了アイコン３２０を表示する。診断結果表示領域３００は、診断結果を表示する領域である。アラート表示領域３１０は、アラートを表示する領域である。診断結果通知モジュール１７８は、今回の診断の結果を、診断結果表示領域３００に表示する。図８では、病気の病名を表示、この病気の可能性を５段階評価として表示、この病気の対処方法を表示、この病気の危険度を１０段階評価として表示している。診断結果通知モジュール１７８は、診断した病気に関連したアラートを、アラート表示領域３１０に表示する。図８では、訪問予定の場所、この場所での現在流行中の病気、診断の結果の病気が悪化する恐れがあること及び悪化を防止するためのアドバイスを表示している。診断結果通知モジュール１７８は、終了アイコン３２０への入力操作を受け付けることにより、表示の完了を検出し、確定診断結果の表示を終了する。
　図９に基づいて、診断結果通知モジュール１７８が表示する診断結果表示画面の一例について説明する。図９は、診断結果通知モジュール１７８が表示する診断結果表示画面の一例を示す図である。図９において、診断結果通知モジュール１７８は、診断結果表示画面として、診断結果表示領域３００、アラート表示領域３１０、終了アイコン３２０を表示する。診断結果表示領域３００は、図８と同様に、診断結果を表示する領域である。アラート表示領域３１０は、図８と同様に、アラートを表示する領域である。診断結果通知モジュール１７８は、今回の診断の結果を、診断結果表示領域３００に表示する。図９では、図８と同様に、病名、可能性、対処方法、危険度を表示している。診断結果通知モジュール１７８は、診断した病気に関連したアラートを、アラート表示領域３１０に表示する。図９では、行動予定の内容、この行動予定に伴なって診断の結果の病気が進行する恐れがあること及び進行を防止するためのアドバイスを表示している。診断結果通知モジュール１７８は、終了アイコン３２０への入力操作を受け付けることにより、表示の完了を検出し、確定診断結果の表示を終了する。
　以上が、アラート処理である。
　なお、上述した各処理は、必ずしも情報端末１００単体により実行する構成でなくてもよい。例えば、アラートシステム１は、情報端末１００が、図示していないコンピュータや他の端末装置等の外部装置に、回答データを送信し、外部装置が、診断を実行し、診断結果を情報端末１００に出力する構成であってもよい。また、アラートシステム１は、上述した各処理の何れか又は複数の処理を、情報端末１００又は外部装置の何れか又は双方が実行してもよい。
　上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ－ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置又は外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
　１　アラートシステム、１００　情報端末

Claims (7)

  1. 　病気の流行に関する流行データを取得する取得手段と、
    　ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行う診断手段と、
    　前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力する出力手段と、
    　を備えることを特徴とするコンピュータシステム。
  2. 　前記出力手段は、前記流行データと前記ユーザのスケジュールとに基づいて、前記アラートを出力する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  3. 　前記出力手段は、前記流行データと前記ユーザの訪問予定場所とに基づいて、前記アラートを出力する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  4. 　前記取得手段は、前記診断の結果に基づいて、前記流行データを取得する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  5. 　前記出力手段は、前記アラートを、前記診断の結果とともに出力する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  6. 　コンピュータシステムが実行するアラート方法であって、
    　病気の流行に関する流行データを取得するステップと、
    　ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行うステップと、
    　前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力するステップと、
    　を備えることを特徴とするアラート方法。
  7. 　コンピュータシステムに、
    　病気の流行に関する流行データを取得するステップ、
    　ユーザに対して病気に関する質問データを出力し、当該質問データに対する回答データを得ることで、病気の診断を行うステップ、
    　前記流行データに基づいて、前記診断した病気に関連したアラートを出力するステップ、
    　を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
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