以下、本発明を実施するため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。また、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
<<第1実施形態>>
以下、本発明の第1の実施形態について説明する。
<システム構成>
図1は、本発明の第1実施形態における健康サービス提供システムの構成例の概要を示す図である。
図1に示されるように、健康サービス提供システムは、計測装置100と、計測装置100と接続されるユーザ端末110と、ユーザ端末110とネットワークを介して有線通信及び/又は無線通信によって接続される管理サーバ120とを有する。必須の態様ではないが、健康サービス提供システムは、ビッグデータ記憶部135及び/又は事業所端末190をさらに有することが好ましい。ビッグデータ記憶部135及び/又は事業所端末190は、管理サーバ120とネットワークを介して接続可能に構成されることが好ましい。以下、健康サービス提供システムは、計測装置100と、ユーザ端末110と、管理サーバ120と、ビッグデータ記憶部135と、事業所端末190とを有するものとして説明する。
ユーザ端末110は、計測装置100と接続可能な端末であれば、特に限定されず、スマートフォン、タブレット端末、及びノート型パソコン等によって例示される従来技術の端末でよい。
すなわち、管理サーバ120は、ユーザ端末110等とネットワークを介して接続される。また、計測装置100は、ユーザ端末110と有線通信及び/又は無線通信によって接続される。
管理サーバ120は、ユーザ情報記憶部130と、事業所情報記憶部131と、分析結果記憶部132と、分析結果画面記憶部133と、サービス画面記憶部134と、活動データ分析部140と、分析結果画面生成部150と、分析結果画面提供部160と、サービス画面生成部170と、サービス画面提供部180と、アラート生成部181と、アラート提供部182と、を有する。
ユーザ情報記憶部130には、ユーザ情報200(後述、図2)が記憶されている。事業所情報記憶部131には、事業所情報300(後述、図3)が記憶されている。分析結果記憶部132には、分析結果310(後述、図3)が記憶されている。なお、事業所情報記憶部131は、分析結果記憶部132と同一のデータベースとしてもよい。
分析結果画面記憶部133には、分析結果画面1100(後述、図11)が記憶されている。サービス画面記憶部134には、サービス画面1400(後述、図12)が記憶されている。ビッグデータ記憶部135は、後述する平均数値情報900を抽出可能に構成されている。ビッグデータ記憶部135は、平均数値情報900を抽出可能な記憶装置等であれば特に限定されず、ハードディスク、半導体メモリ、NAS(Network Attached Storage)、SAN(Storage Area Network)、ファイルサーバ、及びクラウドストレージ等によって例示される各種の記憶装置及び/又は記憶システムでよい。ビッグデータ記憶部135は、管理サーバ120と別体に構成されていてもよく、管理サーバ120と一体に構成されていてもよい。以下、ビッグデータ記憶部135は、管理サーバ120と別体に構成されているものとして説明する。
活動データ分析部140は、通信部102とセンサ部103とを有する計測装置100と接続されたユーザ端末110から活動データ210を含むユーザ情報200を取得し、記憶する。必須の態様ではないが、ユーザ端末110は、表示部101及び/又は撮像部104をさらに有してもよい。以下、ユーザ端末110は、表示部101と、通信部102と、センサ部103と、撮像部104とを有するものとして説明する。
また、活動データ分析部140は、ユーザ情報記憶部130に記憶されているユーザ情報200及び活動データ210と、ビッグデータ記憶部135に記憶されている平均数値情報900とに基づいて、活動データ210の各項目に対応する結果項目400ごとに評価410を算出する。
また、活動データ分析部140は、算出した評価410に基づいて分析結果310を生成する。なお、平均数値情報900及び評価410の詳細は後述する。
分析結果画面生成部150は、生成された分析結果310に基づいて分析結果画面1100(後述、図11)を生成する。
分析結果画面提供部160は、生成された分析結果画面1100をユーザ端末110及び事業所端末190に提供する。
サービス画面生成部170は、評価410が所定数値未満である結果項目400が存在し、且つ、レベル510が第一の数値以上であるサービス生成用項目500が存在する場合に、分析結果310に基づいてサービス画面1400を生成する。なお、第一の数値は、例えば、「2」とできる。
サービス画面提供部180は、サービス画面生成部170がサービス画面1400を生成した場合に、生成したサービス画面1400をユーザ端末110及び事業所端末190に提供する。
アラート生成部181は、サービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値より大きい第二の数値であるサービス生成用項目500が存在する場合に、生成された分析結果310に基づいてアラート1700を生成する。なお、第二の数値は、例えば「5」とする。
アラート提供部182は、アラート生成部181がアラート1700を生成した場合に、生成したアラート1700を事業所端末190及びユーザ端末110に提供する。
<ユーザ情報記憶部>
図2は、第1実施形態における管理サーバのユーザ情報記憶部に記憶されているユーザ情報及び活動データの概要を示す図である。図2(a)は、第1実施形態における管理サーバ120のユーザ情報記憶部130に記憶されているユーザ情報200の構成例の概要を示す図である。
図2(a)に示されるように、ユーザ情報200は、ユーザIDと、氏名と、連絡先と、計測装置IDと、活動データ210等のデータ項目により構成される。
ユーザIDは、管理サーバ120が、ユーザを識別するための符号を示す。氏名は、ユーザの氏名を示す。連絡先は、ユーザの連絡先を示す。活動データ210は、ユーザ端末110が計測装置100から受信することで取得するデータの内容を示す(詳細は後述する)。
図2(b)は、第1実施形態における管理サーバ120のユーザ情報記憶部130に記憶されているユーザ情報200に含まれる活動データ210の構成例の概要を示す図である。活動データ210は、取得日、基本データ、血圧、心拍数、血糖値、歩数、食事画像等の情報を示す。
「取得日」は、管理サーバ120が、ユーザから活動データ210の入力を受け付けた日を示す。
「基本データ」は、ユーザ端末110がユーザから受け付けたユーザの年齢や身長、体重等の情報を示す。基本データを取得することにより、管理サーバ120は、後述する活動データ分析処理におけるビッグデータ記憶部135から平均数値情報900を抽出する際の基準とすることができる。
また、基本データを取得し活動データ分析処理を行うことにより、管理サーバ120は、分析結果310の結果項目400に含まれる「体脂肪率」等の評価410の算出と、「罹患リスク」、「疾患進行度」のレベル510の算出を行うことができる。
「血圧」は、ユーザ端末110が計測装置100から受け付けたユーザの最高血圧や最低血圧等の情報を示す。血圧を取得し、後述する活動データ分析処理を行うことにより、管理サーバ120は、分析結果310の結果項目400に含まれる、「ストレス度」等の評価410の算出と、「罹患リスク」、「疾患進行度」のレベル510の算出を行うことができる。
「心拍数」は、ユーザ端末110が計測装置100から受け付けたユーザの心拍数の情報を示す。心拍数を取得し、後述する活動データ分析処理を行うことにより、管理サーバ120は、分析結果310の結果項目400に含まれる、「ストレス度」等の評価410の算出と、「罹患リスク」、「疾患進行度」のレベル510の算出を行うことができる。
「歩数」は、ユーザ端末110が計測装置100から受け付けたユーザの歩数の情報を示す。歩数を取得し、後述する活動データ分析処理を行うことにより、管理サーバ120は、分析結果310の結果項目400に含まれる、「カロリー消費度」等の評価410の算出と、「罹患リスク」、「疾患進行度」のレベル510の算出を行うことができる。
「食事画像」は、ユーザ端末110が計測装置100から受け付けた食事の画像情報を示す。食事画像を取得し、後述する活動データ分析処理を行うことにより、管理サーバ120は、分析結果310の結果項目400に含まれる、「カロリー消費度」等の評価410の算出と、「罹患リスク」、「疾患進行度」のレベル510の算出を行うことができる。
なお、食事画像は、計測装置100が有する撮像部104又はユーザ端末110によって撮影された、ユーザが摂取する食事の内容を表す。管理サーバ120は、食事画像に映る食材の種類や容量等を周知手段である画像解析処理により判定し、ユーザが摂取したカロリーや糖分、脂肪量等を算出する。
<事業所情報記憶部>
図3は、第1実施形態における管理サーバの事業所情報記憶部に記憶されている事業所情報及び分析結果の概要を示す図である。図3(a)は、第1実施形態における管理サーバ120の事業所情報記憶部131に記憶されている事業所情報300の構成例の概要を示す図である。
図3(a)に示されるように、事業所情報300は、事業所IDと、事業所名と、連絡先と、所属ユーザIDと、分析結果310等のデータ項目により構成される。
事業所IDは、管理サーバ120が、事業所を識別するための符号を示す。事業所名は、事業所の名称を示す。所属ユーザIDは、事業所に例えば、会員登録等によって所属しているユーザのユーザIDを示す。分析結果310は、活動データ分析部140によって生成されるデータの内容を示す(詳細は後述する)。
図3(b)は、第1実施形態における管理サーバ120の事業所情報記憶部131に記憶されている事業所情報300に含まれる分析結果310の構成例の概要を示す図である。分析結果310は、結果項目400及びサービス生成用項目500から構成される。
結果項目400は、生成日、体脂肪率、ストレス度、カロリー消費度、等を含む。また、結果項目400の各項目は、算出された評価410の数値を有する。評価410は、例えば0から100までの数値で示され、「100」が最も優良であるとする。すなわち、評価410は、その数値が大きいほどユーザの健康状態が優良であることを示す。
サービス生成用項目500は、罹患リスク、疾患進行度を含む。また、サービス生成用項目500の各項目は、算出されたレベル510の数値を有する。レベル510は、例えば1から5までの数値で示され、「1」が最も優良であるとする。すなわち、レベル510は、その数値が小さいほどユーザの健康状態が優良であることを示す。
サービス生成用項目500のレベル510は、結果項目400の各項目についての評価410に基づいて算出される。例えば、結果項目400の「体脂肪率、ストレス度、カロリー消費度」についての評価410が「80、80、80」の場合、サービス生成用項目500の「罹患リスク、疾患進行度」のレベル510は、「1、1」のように示される。
また、レベル510は、後述する処理において取得データ分析部140がサービス画面1400を提供するか否かを判定する際の基準となる。さらに、レベル510は、提案サービスメニューの内容が決定される際の基準となる。
提案サービスメニューは、ユーザの健康問題改善を勧めるための提案サービスの内容を示す。提案サービスメニューは、事業所端末190及びユーザ端末110に提供されるサービス画面1400(詳細は後述する)に表示される。
また、提案サービスメニューは、サービス生成用項目500の種類及びサービス生成用項目500のレベル510の数値の大きさに応じて決定される。
例えば、サービス生成用項目500のうち「疾患進行度」のレベル510の数値が「3」の場合、提案サービスメニューは、「訪問看護」や「見守りサービス」という内容で決定される。あるいは、サービス生成用項目500のうち「罹患リスク」のレベル510の数値が「2」の場合、提案サービスメニューは、「オンライン問診」や「薬配達」という内容で決定される。
上記の他、提案サービスメニューは、AI問診、リハビリ、鍼灸、食事配達、マッサージ、AI食事管理、レシピ提供、往診、アラート送信、救急診療等を含む。これらがレベル510の大きさとどのように相関して決定されるかは、周知の医療知識及び汎用情報等により任意に設定できる。
なお、上記提案サービスメニューのうち「アラート送信」については、レベル510の数値が第二の数値(例えば「5」)の場合にのみ、後述する処理により提供される。
また、「見守りサービス」については、サービス生成用項目500の種類及びサービス生成用項目500のレベル510の数値の大きさに応じることなく、常に提供されるサービスとしても良い。
「生成日」は、管理サーバ120が、分析結果310を生成した日を示す。
「体脂肪率」は、後述する活動データ分析処理を行うことにより算出されたユーザの体脂肪率についての評価を示す。具体的には、評価410の数値によって示される。
「ストレス度」は、後述する活動データ分析処理を行うことにより算出されたユーザのストレスについての評価を示す。具体的には、評価410の数値によって示される。
「カロリー消費度」は、後述する活動データ分析処理を行うことにより算出されたユーザのカロリー消費についての評価を示す。具体的には、評価410の数値によって示される。
「罹患リスク」は、ユーザが新しい病気等に罹患しているリスクについてのレベルを示す。具体的には、罹患リスクはレベル510の数値によって示される。
罹患リスクは、結果項目400の種類、及びその評価410の数値、またユーザの基本データとの組み合わせ、及び過去の活動データ210からの経緯等によって人工知能(AI)により自動的に判定される。
例えば、算出された結果項目400の「体脂肪率、ストレス度」の評価410が「30、20」の場合、ユーザが新しい病気等を罹患した可能性があると判定され、罹患リスクは、そのレベル510が「2」等と判定される。
「疾患進行度」は、ユーザが有している疾患の進行度についてのレベルを示す。具体的には、疾患進行度はレベル510の数値によって示される。
疾患進行度は、結果項目400の種類、及びその評価410の数値、またユーザの基本データとの組み合わせ、及び過去の活動データ210からの経緯等によって人工知能(AI)により自動的に判定される。
例えば、算出された結果項目400の「20年1月25日の体脂肪率」の評価410が「80」から、「20年2月25日の体脂肪率」の評価410が「50」へと減少した場合、ユーザの疾患が少し進行したと判定され、疾患進行度は、そのレベル510が「2」等と判定される。
<全体処理>
図4は、第1実施形態における全体処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S401にて、管理サーバ120はユーザ情報取得処理及びユーザ情報記憶処理(図5で後述する)を行う。
次に、S402にて、管理サーバ120は事業所情報取得処理及び事業所情報記憶処理(図6で後述する)を行う。
次に、S403にて、管理サーバ120は活動データ分析処理(図9、図10で後述する)を行う。
次に、S404にて、管理サーバ120は分析結果画面生成処理及び分析結果画面記憶処理(図11、図12で後述する)を行う。
次に、S405にて、管理サーバ120は分析結果画面提供処理(図13で後述する)を行う。
次に、ユーザがサービス画面を生成すると判定した場合、S406にて、管理サーバ120はサービス画面生成処理及びサービス画面記憶処理(図14、図15で後述する)を行う。
次に、S407にて、管理サーバ120はサービス画面提供処理(図16で後述する)を行う。
次に、ユーザがアラートを生成すると判定した場合、S408にて、管理サーバ120はアラート生成処理及びアラート提供処理(図17~図19で後述する)を行う。
<ユーザ情報記憶処理>
図5は、第1実施形態におけるユーザ情報取得処理及びユーザ情報記憶処理の概要を示すフローチャートである。図5(a)は、第1実施形態におけるユーザ情報記憶処理の概要を示すフローチャートである。以下、管理サーバ120が、ユーザ情報200を記憶する方法について説明する。
まず、S501にて、管理サーバ120は、ユーザ情報入力画面をユーザ端末110に提供する。次に、S502にて、ユーザ端末110は、ユーザ情報入力画面をディスプレイに表示させる。
その後、ユーザが本発明に係るシステムを初めて利用する場合、S503にて、ユーザ端末110はユーザ情報200の入力をユーザから受け付ける。次に、S504にて、ユーザ端末110は、S503で入力を受け付けたユーザ情報200を管理サーバ120に送信する。
次に、S505にて、管理サーバ120は、S504で送信されたユーザ情報200を受信することにより、ユーザ情報200を取得する。次に、S506にて、管理サーバ120は、受信したユーザ情報200にユーザIDを付して、S503にて入力を受け付けたユーザ情報200をユーザ情報記憶部130に記憶する。
<ユーザ情報取得処理>
図5(b)は、第1実施形態におけるユーザ情報取得処理の概要を示すフローチャートである。以下、管理サーバ120が、ユーザ情報200を取得する方法について説明する。
ユーザが本発明に係るシステムを2回目以降利用する場合、S507にて、ユーザ端末110はユーザIDの入力をユーザから受け付ける。なお、ユーザIDは、ユーザ情報200に含まれる。
次に、S508にて、ユーザ端末110は、S507で入力を受け付けたユーザIDを管理サーバ120に送信する。
その後、S509にて、管理サーバ120は、S508で送信されたユーザIDのキーに対応するユーザ情報200をユーザ情報記憶部130から取得する。
<事業所情報記憶処理>
図6は、第1実施形態における事業所情報取得処理及び事業所情報記憶処理の概要を示す図である。図6(a)は、第1実施形態における事業所情報記憶処理の概要を示す図である。以下、管理サーバ120が、事業所情報300を記憶する方法について説明する。
まず、S601にて、管理サーバ120は、事業所情報入力画面を事業所端末190に提供する。次に、S602にて、事業所端末190は、事業所情報入力画面をディスプレイに表示させる。
その後、事業所が本発明に係るシステムを初めて利用する場合、S603にて、事業所端末190は事業所情報300の入力を事業所から受け付ける。次に、S604にて、事業所端末190は、S603で入力を受け付けた事業所情報300を管理サーバ120に送信する。
次に、S605にて、管理サーバ120は、S604で送信された事業所情報300を受信することにより、事業所情報300を取得する。次に、S606にて、管理サーバ120は、受信した事業所情報300に事業所IDを付して、S603にて入力を受け付けた事業所情報300を事業所情報記憶部131に記憶する。
<事業所情報取得処理>
図6(b)は、第1実施形態における事業所情報取得処理の概要を示すフローチャートである。以下、管理サーバ120が、事業所情報300を取得する方法について説明する。
事業所が本発明に係るシステムを2回目以降利用する場合、S607にて、事業所端末190は事業所IDの入力を事業所から受け付ける。なお、事業所IDは、事業所情報300に含まれる。
次に、S608にて、事業所端末190は、S607で入力を受け付けた事業所IDを管理サーバ120に送信する。
その後、S609にて、管理サーバ120は、S608で送信された事業所IDのキーに対応する事業所情報300を事業所情報記憶部131から取得する。
<計測装置>
図7は、第1実施形態における計測装置100の概要を示す図である。
図7(a)で示されるように、計測装置100は、表示部101と通信部102とセンサ部103と撮像部104とを有する。
通信部102は、図7(b)で示されるように、ユーザ端末110とリンク接続しデータを送信する。リンク接続は、例えばBluetooth(登録商標)等の近距離波による無線通信接続により行われる。
センサ部330は、計測装置100を装着するユーザの体温、心拍数、加速度、歩数等の情報を活動データ210として取得する。
なお、計測装置100の消費電力は、一般のスマートフォン端末等に比べて著しく少ない。計測装置100は専用のバッテリー又は電池により駆動し、バッテリーの充電及び電池交換を約5年間行わなくてもよい。また計測装置100は、寿命を延ばすための電池駆動に加えて、ソーラーパネル部を有するようにしても良い。
また、計測装置100は、通信部102を2系統有する構成とできる。すなわち、計測装置100は、管理サーバ120とネットワークを介して無線接続されることもできる。これにより、ユーザは、ユーザ端末100が破壊した時でも、計測装置100を利用して本発明に係る効果を得ることができる。なお、この通信部102は、その他、外部のユーザーインターフェイスにも接続でき各種センサ等の拡張が可能である。
上記特性により、ユーザは、自然災害時に充電ができない場合や、電波を利用できない場合でも、消費電力の少ない計測装置100によって、電波を利用せずに管理サーバ120とネットワークを介して無線通信接続を行える。
撮像部104は、計測装置100を装着した状態で、例えば食事の際の被写体を撮影するカメラである。撮像部104が撮影した食事画像は、例えばjpg等の画像データとして活動データ210に含まれ、一時保存される。
<データ取得処理>
図8は、第1実施形態における計測装置100からのデータ取得処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S801にて、計測装置100は、リンク状態がOnであるか否かを判定する。リンク状態がOnである場合、計測装置100は、全行程を終了する。
リンク状態がOffである場合、計測装置100は、工程S802へ進行する。
S802にて、計測装置100は、ユーザ端末110とリンク接続する。具体的には、計測装置100が有する通信部102を介して、計測装置100は、ユーザ端末110とリンク接続を行う。
次に、S803にて、計測装置100は、通信装置IDをユーザ端末110に送信する。次に、S804にて、計測装置100は、リンク状態を「On」に更新する。その後、S805にて、計測装置100は、S805で更新したリンク状態をユーザ端末110に送信する。
S806にて、計測装置100は、前回リンク状態をOffにした時以降の活動データ210をユーザ端末110に送信する。
次に、S807にて、ユーザ端末110は、S803で送信された通信装置IDと、S805で送信されたリンク状態と、S806で送信された活動データ210とを、ユーザ情報200として取得する。
次に、S808にて、ユーザ端末110は、S807で取得したユーザ情報200を管理サーバ120に送信する。
次に、S809にて、管理サーバ120は、S808で送信されたユーザ情報200を取得する。その後、S810にて、管理サーバ120は、S809で取得したユーザ情報200を、ユーザ情報記憶部130に記憶されているユーザ情報200に更新して記憶する。
また、S806の後、S811にて、計測装置100は、計測装置100を装着しているユーザが所望するタイミングでリンク状態をOffにする。
なお、本実施例の全行程のうち任意の過程において、ユーザがユーザ端末110と計測装置100とのリンク接続を切る場合、計測装置100は、リンク状態を「Off」に更新し、更新したリンク状態をユーザ端末110に送信する。
<平均数値情報の分析結果等との関係性>
図9は、第1実施形態における平均数値情報900の分析結果310等との関係性についての概要を示す図である。
図9に示されるように、平均数値情報900は、活動データ210の各項目についてユーザの基本データに含まれる例えば「性別、年齢、身長」等を抽出基準として、ビッグデータ記憶部135から抽出される平均値を示す。平均数値情報900に関し、ビッグデータ記憶部135から抽出基準を用いて抽出される値は、特に限定されず、例えば、平均値、中央値、最頻値、第1四分位数、及び第3四分位数等によって例示される、ビッグデータ記憶部135から抽出基準を用いて抽出されたデータに関する統計値等でよい。以下、ビッグデータ記憶部135から抽出基準を用いて抽出された平均数値情報900に含まれる値を平均値等とも称する。
例えば、ユーザの基本データが「男性、55歳、160cm」の時、平均数値情報900は、ビッグデータ記憶部135から「男性、55歳、160cm」と同一の条件をみたす、血圧、心拍数等の項目ごとの平均値等を抽出することにより取得される。
また、図9に示されるように、分析結果310は、活動データ210の各項目について、ユーザの活動データ210と平均数値情報900に含まれる平均値等とを比較することによって得られる。すなわち、活動データ210の各項目について、ユーザの活動データ210が、平均数値情報900に含まれる平均値等と比較して優れた数値であるか否かに応じて、分析結果310の評価410は、高い数値であるか否かが決定する。
例えば、ユーザの「歩数」の活動データ210が「7000歩」であって、平均数値情報900が「5000歩」である場合、ユーザの「歩数」についての評価410は「60」として示される。なお、評価410は、例えば、0から100までの数値とできるが特に限定されない。また、評価410の算出式は、特に限定されない。
また、図9に示されるように、分析結果画面1100は、分析結果310に基づいて生成される。サービス画面1400は、評価410が所定数値、例えば50未満である結果項目400、又はレベル510が所定数値、例えば2以上であるサービス生成用項目500に基づいて生成される。
このように、ユーザが有する基本データと同一条件についての平均値である平均数値情報900をビッグデータ記憶部135から抽出し、ユーザの行動に由来する活動データ210と比較することで、管理サーバ120は、ユーザの健康状態が平均からどの程度優れているかを分析できる。
また、評価410が所定数値、例えば50未満、である項目について、サービス画面1400を生成することにより、健康診断等の実施に伴う時間や労力を必要とせずに、管理サーバ120は、ユーザの健康問題を把握して最適な問題解決方法を提案できる。
<活動データ分析処理>
図10は、第1実施形態における活動データ分析処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S1001にて、管理サーバ120の活動データ分析部140は、ユーザ情報記憶部130からユーザ情報200を抽出する。
次に、S1002にて、活動データ分析部140は、S1001で抽出したユーザ情報200に含まれるユーザIDに対応する活動データ210を抽出する。
次に、S1003にて、活動データ分析部140は、S1002で抽出した活動データ210の各項目についての平均数値情報900をビッグデータ記憶部135から抽出する。
次に、S1004にて、活動データ分析部140は、S1003で抽出した平均数値情報900に基づいて、活動データ210の各項目に対応する結果項目400ごとに評価410を算出する。より具体的には、活動データ分析部140は、S1002で抽出した活動データ210の各項目について、当該活動データ210の数値と、S1003で抽出した平均数値情報900の数値とを比較することによって、評価410を算出する。
なお、活動データ分析部140は、活動データ210の各項目について、当該活動データ210の数値が平均数値情報900の数値と比較して優れた数値であるか否かに応じて、評価410の数値を決定する。
次に、S1005にて、活動データ分析部140は、S1004で算出した評価410に基づいて、分析結果310を生成する。活動データ分析部140は、活動データ210の各項目について、算出した評価410の数値と、ユーザIDと、生成日等とを紐付けて分析結果310を生成する。
次に、S1006にて、活動データ分析部140は、S1005で生成した分析結果310を分析結果記憶部132に記憶する。
次に、S1007にて、活動データ分析部140は、分析結果画面1100の生成を分析結果画面生成部150に要求する。
次に、S1008にて、活動データ分析部140は、S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうち評価410が所定数値、例えば50未満、である結果項目410が存在し、且つ、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値(例えば、「2」)以上であるサービス生成用項目500が存在するか否かを判定する。なお、所定数値は特に限定されない。
S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうち評価410が所定数値、例えば50未満、である結果項目410が存在しない場合、又は、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値(例えば、「2」)以上であるサービス生成用項目500が存在しない場合、活動データ分析部140は、本工程を終了する。
S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうち評価410が所定数値、例えば50未満、である結果項目410が存在し、且つ、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値(例えば、「2」)以上であるサービス生成用項目500が存在する場合、S1009にて、活動データ分析部140は、サービス画面1400の生成をサービス画面生成部170に要求する。
次に、S1010にて、活動データ分析部140は、S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうちレベル510が第二の数値(例えば、「5」)であるサービス生成用項目510が存在するか否かを判定する。
S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうちレベル510が第二の数値(例えば、「5」)であるサービス生成用項目510が存在しない場合、活動データ分析部140は、本工程を終了する。
S1005で生成した分析結果310に含まれる項目のうちレベル510が第二の数値(例えば、「5」)であるサービス生成用項目510が存在する場合、S1011にて、活動データ分析部140は、アラート1700の生成をアラート生成部181に要求する。
このように、ユーザが有する年齢や身長といった基本データと同一条件での平均値である平均数値情報900をビッグデータ記憶部135から抽出し、ユーザの行動に由来する活動データ210と比較することで、管理サーバ120は、ユーザの日常の健康状態がどの程度優れているかを分析できる。
<分析結果画面>
図11は、第1実施形態における分析結果画面1100の概念を示す図である。
図11(a)に示されるように、分析結果画面1100は、スコア表示領域1110と、第1チャート表示領域1120とを含む。
スコア表示領域1110は、活動データ210の各項目について算出された分析結果310のうち評価410の数値等を表示させる。なお、スコア表示領域1110が表示させる評価410の数値等の表示のさせ方については特に限定されない。
第1チャート表示領域1120は、活動データ210の各項目について算出された分析結果310のうち評価410の数値等を、例えば折れ線グラフや、ヒストグラム等のチャートにより表示させる。なお、第1チャート表示領域1120が表示させる評価410の数値等のチャート表示のさせ方については特に限定されない。
また、図11(b)に示されるように、分析結果画面1100は、第2チャート表示領域1130のみを含むものとしてもよい。この場合、分析結果画面1100は、スコア表示領域1110を含まないものとできる。
第2チャート表示領域1130は、活動データ210の各項目について算出された分析結果310のうち評価410の数値等を、第1チャート表示領域1120で表示されたチャートとは異なる形式の、例えばレーダーチャート等のチャートにより表示させる。なお、第2チャート表示領域1130が表示させる評価410の数値等のチャート表示のさせ方については特に限定されない。
このようにして、管理サーバ120は、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを必要とせずに、ユーザの健康状態を把握させることができる。また、分析結果画面1100が複数の異なるチャート表示領域を有することで、ユーザは、より多角的に健康状態を把握できる。
<分析結果画面生成処理及び分析結果画面記憶処理>
図12は、第1実施形態における分析結果画面生成処理及び分析結果画面記憶処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S1201にて、管理サーバ120の分析結果画面生成部150は、S1007で要求された分析結果画面1100の生成リクエストを受け付け、生成に要する分析結果310を分析結果記憶部132から抽出する。
次に、S1202にて、分析結果画面生成部150は、S1201で抽出した分析結果310に基づいて、分析結果画面1100を生成する。
次に、S1203にて、分析結果画面生成部150は、S1202で生成した分析結果画面1100を分析結果画面記憶部133に記憶する。
次に、S1204にて、分析結果画面生成部150は、分析結果画面1100の提供を分析結果画面提供部160に要求する。
<分析結果画面提供処理>
図13は、第1実施形態における分析結果画面提供処理の構成例の概要を示すフローチャートである。
まず、S1301にて、管理サーバ120の分析結果画面提供部160は、S1204で要求された分析結果画面1100の提供リクエストを受け付ける。
次に、S1302にて、分析結果画面提供部160は、S1203で記憶された分析結果画面1100を分析結果画面記憶部133から抽出する。
次に、S1303にて、分析結果画面提供部160は、分析結果画面1100を提供したい事業所IDに対応する事業所情報300を事業所情報記憶部131から抽出する。
次に、S1304にて、分析結果画面提供部160は、S1302で抽出した分析結果画面1100を事業所端末190に提供する。
次に、S1305にて、事業所端末190は、S1304で管理サーバ120から提供された分析結果画面1100を、端末のディスプレイに表示させる。
次に、S1306にて、分析結果画面提供部160は、S1303で抽出した事業所情報300に含まれる所属ユーザIDに対応したユーザ情報200をユーザ情報記憶部130から抽出する。
次に、S1307にて、分析結果画面提供部160は、S1302で抽出した分析結果画面1100をユーザ端末110に提供する。
次に、S1308にて、ユーザ端末110は、S1307で管理サーバ120から提供された分析結果画面1100を、端末のディスプレイに表示させる。
このようにして、管理サーバ120は、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを必要とせずに、ユーザの健康状態を把握させることができる。また、管理サーバ120は、事業所端末190に分析結果画面900を提供することで、世界中の医療機関と随時情報の交換を行い、遠隔診療を速やかに行うことができる。
<サービス画面>
図14は、第1実施形態におけるサービス画面1400の概念を示す図である。
図14(a)に示されるように、サービス画面1400は、コメント表示領域1410及び提案サービスメニュー表示領域1420を含む。
コメント表示領域1410は、分析結果310に含まれる結果項目400のうち評価410が所定数値、例えば50未満、である項目が何であるかを知らせるためのコメントを表示させる。また、コメント表示領域1410は、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値(例えば、「2」)以上であるサービス生成用項目500について、レベル510の数値に応じたコメントを表示させる。なお、コメント表示領域1410のコメント表示のさせ方については特に限定されない。
例えば、コメント表示領域1410は、分析結果310に含まれる「ストレス度」の評価410が「47」である場合、コメントとして「ストレス度のスコアが低いです」等を表示させる。また、分析結果310に含まれる「罹患リスク」のレベル510が「2」である場合、コメントとして「疾患〇〇、〇〇の可能性があります」等を表示させる。
なお、上記コメントに係る〇〇の疾患名は、分析結果310の結果項目400の種類、及びその評価410の数値、またユーザの基本データとの組み合わせ、及び過去の活動データ210からの経緯等によって人工知能(AI)により自動的に判定される。例えば、結果項目400のうち「体脂肪率、ストレス度」の評価410が「30、20」の場合、上記コメントに係る〇〇の疾患名は、「糖尿病」や「脳卒中」と判定される。
このように、日数が経過するにつれてユーザ情報200の取得に伴うユーザの活動データ210の蓄積量が増え、人工知能(AI)による判定の正確性が向上するため、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得、分析、その後のサービス画面1400の提供等を通じて、ユーザの健康管理についてのPDCAサイクルを効率よく実現できる。
提案サービスメニュー表示領域1420は、分析結果310に含まれる結果項目400のうち評価410が所定数値、例えば50未満、である項目についての、また、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のうちレベル510が第一の数値(例えば、「2」)以上であるサービス生成用項目500についての問題改善を勧めるための提案サービスメニューを表示させる。なお、提案サービスメニュー表示領域1420の表示のさせ方については特に限定されない。
また、図14(b)で示されるように、提案サービスメニューは、レベル510の数値に応じて、内容が決定される。例えば、サービス生成用項目500のうち「罹患リスク」のレベル510の数値が「2」の場合、提案サービスメニューは、「オンライン問診」や「薬配達」という内容で決定される。
あるいは、例えば、サービス生成用項目500のうち「疾患進行度」のレベル510の数値が「3」の場合、提案サービスメニューは、「訪問看護」や「見守りサービス」という内容で決定される。
また、レベル510の数値が大きいほどユーザの健康問題について重篤度が高いことを示すため、提案サービスメニューは、分析結果310に含まれるサービス生成用項目500のレベル510の数値が大きくなるに従って、健康サービスの高度性や緊急性の高いものを構成する。なお、提案サービスメニューの内容については特に限定されない。
このように、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得と同時に活動データ210の結果を反映した健康サービスメニューを提供することにより、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを低減し、ユーザに日常の健康管理を容易に行わせるための健康サービスを提案することが可能となる。
また、事業所は、分析した結果生成された罹患リスク・疾患進行度を容易に把握でき、健康問題に対する最適な解決方法を迅速にユーザに提供できる。
さらに、ユーザは、分析した結果生成された罹患リスク・疾患進行度を容易に把握でき、健康問題に対する最適な解決方法を迅速に把握できる。
<サービス画面生成処理及びサービス画面記憶処理>
図15は、第1実施形態におけるサービス画面生成処理及びサービス画面記憶処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S1501にて、管理サーバ120のサービス画面生成部170は、S1009で要求されたサービス画面1400の生成リクエストを受け付け、生成に要する分析結果310を分析結果記憶部132から抽出する。
次に、S1502にて、サービス画面生成部170は、S1501で抽出した分析結果310に基づいて、サービス画面1400を生成する。
次に、S1503にて、サービス画面生成部170は、S1502で生成したサービス画面1400をサービス画面記憶部134に記憶する。
次に、S1504にて、サービス画面生成部170は、サービス画面1400の提供をサービス画面提供部180に要求する。
<サービス画面提供処理>
図16は、第1実施形態におけるサービス画面提供処理の構成例の概要を示すフローチャートである。
まず、S1601にて、管理サーバ120のサービス画面提供部180は、S1504で要求されたサービス画面1400の提供リクエストを受け付ける。
次に、S1602にて、サービス画面提供部180は、S1503で記憶されたサービス画面1400をサービス画面記憶部134から抽出する。
次に、S1603にて、サービス画面提供部180は、サービス画面1400を提供したい事業所IDに対応する事業所情報300を事業所情報記憶部131から抽出する。
次に、S1604にて、サービス画面提供部180は、S1602で抽出したサービス画面1400を事業所端末190に提供する。
次に、S1605にて、事業所端末190は、S1604で管理サーバ120から提供されたサービス画面1400を、端末のディスプレイに表示させる。
次に、S1606にて、サービス画面提供部180は、S1603で抽出した事業所情報300に含まれる所属ユーザIDに対応したユーザ情報200をユーザ情報記憶部130から抽出する。
次に、S1607にて、サービス画面提供部180は、S1602で抽出したサービス画面1400をユーザ端末110に提供する。
次に、S1608にて、ユーザ端末110は、S1607で管理サーバ120から提供されたサービス画面1400を、端末のディスプレイに表示させる。
このように、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得と同時に活動データ210の結果を反映した健康サービスメニューを提供することにより、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを低減し、ユーザに日常の健康管理を容易に行わせるための健康サービスを提案することが可能となる。
また、管理サーバ120は、事業所端末190にサービス画面1400を提供することで、世界中の医療機関と随時情報の交換を行い、遠隔診療を速やかに行うことができる。さらに、事業所は、分析した結果生成された罹患リスク・疾患進行度を容易に把握でき、健康問題に対する最適な解決方法を迅速にユーザに提供できる。
また、日数が経過するにつれてユーザ情報200の取得に伴うユーザの活動データ210の蓄積量が増え、人工知能(AI)による判定の正確性が向上するため、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得、分析、その後のサービス画面1400の提供等を通じて、ユーザの健康管理についてのPDCAサイクルを効率よく実現できる。
さらに、ユーザは、分析した結果生成された罹患リスク・疾患進行度を容易に把握でき、健康問題に対する最適な解決方法を迅速に把握できる。
<アラート>
図17は、第1実施形態におけるアラート1700の概要を示す図である。
図17(a)に示されるように、アラート1700は、アラート表示領域1710を含む。
アラート表示領域1710は、レベル510が第二の数値(例えば、「5」)であるサービス生成用項目500について、サービス生成用項目500の種類に応じたコメントを表示させる。なお、アラート表示領域1710の表示のさせ方については特に限定されない。
例えば、アラート表示領域1710は、レベル510が第二の数値(例えば、「5」)であるサービス生成用項目500が「罹患リスク」である場合、コメントとして「疾患〇〇の罹患のおそれがあります」等を表示させる。
なお、上記コメントに係る〇〇の疾患名は、分析結果310の結果項目400の種類、及びその評価410の数値、またユーザの基本データとの組み合わせ、及び過去の活動データ210からの経緯等によって人工知能(AI)により自動的に判定される。例えば、結果項目400のうち「体脂肪率、ストレス度」の評価410が「30、20」の場合、上記コメントに係る〇〇の疾患名は、「糖尿病」や「脳卒中」と判定される。
図17(b)に示されるように、アラート1700は、管理サーバ120からユーザ端末110に提供される。また、ユーザ端末110と計測装置100がリンク接続されている状態の時、アラート1700は、計測装置100の表示部101に表示される。この際、計測装置100は、表示部101の背景色が所定色に変化してアラート1700を表示させる。
このように、管理サーバ120は、計測装置100から取得したユーザの活動データ210の分析を通じて、罹患リスク・疾患進行度が著しく高い場合にアラート1700をユーザに対し提供することにより、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを低減しつつ、健康についての重篤度・緊急性の高いユーザに対し、健康サービスを受けることを促すことができる。
<アラート生成処理>
図18は、第1実施形態におけるアラート生成処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S1801にて、管理サーバ120のアラート生成部181は、S1011で要求されたアラート1700の生成リクエストを受け付け、生成に要する分析結果310を分析結果記憶部132から抽出する。
次に、S1802にて、アラート生成部181は、S1801で抽出した分析結果310に基づいて、アラート1700を生成する。
次に、S1803にて、アラート生成部181は、S1802で生成したアラート1700の提供をアラート提供部182に要求する。
<アラート提供処理>
図19は、第1実施形態におけるアラート提供処理の概要を示すフローチャートである。
まず、S1901にて、管理サーバ120のアラート提供部182は、S1803で要求されたアラート1700の提供リクエストを受け付ける。
次に、S1902にて、アラート提供部182は、アラート1700を提供したい事業所IDに対応する事業所情報300を事業所情報記憶部131から抽出する。
次に、S1903にて、アラート提供部182は、S1902で抽出したアラート1700を事業所端末190に提供する。
次に、S1904にて、事業所端末190は、S1903で管理サーバ120から提供されたアラート1700を、端末のディスプレイに表示させる。
次に、S1905にて、アラート提供部182は、S1902で抽出した事業所情報300に含まれる所属ユーザIDに対応したユーザ情報200をユーザ情報記憶部130から抽出する。
次に、S1906にて、アラート提供部182は、S1902で抽出したアラート1700をユーザ端末110に提供する。
次に、S1907にて、ユーザ端末110は、S1906で管理サーバ120から提供されたアラート1700を、端末のディスプレイに表示させる。
次に、S1908にて、ユーザ端末110は、リンク状態が「On」であるか否かを判定する。リンク状態が「Off」である場合、ユーザ端末110は、本行程を終了する。リンク状態が「On」である場合、ユーザ端末110は、工程S1909へ進行する。
S1909にて、ユーザ端末110は、提供されたアラート1700をリンク接続している計測装置100に送信する。
S1910にて、計測装置100は、表示部101の背景色を所定の色に変化させてアラート1700を表示させる。
このように、計測装置100は、表示部101の背景色を所定の色に変化させてアラート1700を表示させることにより、ユーザに対し、ユーザの健康についての重篤度・緊急性の高さをより強く印象付けることができる。また、管理サーバ120は、事業所端末190にアラート1700を提供することで、世界中の医療機関と随時情報の交換を行い、遠隔診療を速やかに行うことができる。
<第1実施形態の使用例>
続いて、本実施形態における健康サービス提供システムの使用例を説明する。
〔活動データの提供〕
患者等は、計測装置100を手首に装着する等して、患者等の活動データ210を計測する。ユーザ端末110は、データ取得処理を行い、活動データ210を取得し、管理サーバ120に送信する。管理サーバ120は、ユーザ情報記憶部130に受信した活動データ210等を記憶する。
〔活動データの分析〕
管理サーバ120は、活動データ分析処理を行い、ビッグデータ記憶部135から平均数値情報900を抽出し、活動データ210と平均数値情報900とを比較する等して評価410及び分析結果310を生成する。管理サーバ120は、分析結果画面提供処理を行い、分析結果画面1100を生成する。管理サーバ120は、評価410及び/又は分析結果310が各種の条件を満たす場合、サービス画面1400の生成をサービス画面生成部170に要求する。また、管理サーバ120は、分析結果310が定められた条件を満たす場合、アラート1700の生成をアラート生成部181に要求する。
〔サービス画面等の生成〕
サービス画面1400の生成をサービス画面生成部170に要求した場合、管理サーバ120は、サービス画面提供処理を行い、分析結果310、疾患に関する疾患情報、及び/又は疾患情報に対応する提案サービスメニュー等を含むサービス画面1400を生成する。アラート1700の生成をアラート生成部181に要求した場合、管理サーバ120は、疾患情報に関するコメントを含むアラート1700を生成する。
〔サービス画面等の表示〕
ユーザ端末110は、管理サーバ120による分析結果画面1100、サービス画面1400、及び/又はアラート1700の提供に応じて、提供された分析結果画面1100、サービス画面1400、及び/又はアラート1700をユーザ端末のディスプレイに表示させる。
<第1実施形態の効果>
以上説明した本発明の第1実施形態によれば、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得と同時に活動データ210の結果を反映した健康サービスメニューを提供することにより、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを低減し、ユーザに日常の健康管理を容易に行わせるための健康サービスを提案することが可能となる。
また、日数が経過するにつれてユーザ情報200の取得に伴うユーザの活動データ210の蓄積量が増え、人工知能(AI)による判定の正確性が向上するため、管理サーバ120は、ユーザからの活動データ210の取得、分析、その後のサービス画面1400の提供等を通じて、ユーザの健康管理についてのPDCAサイクルを効率よく実現できる。
また、管理サーバ120は、ユーザの活動データ210の分析を通じ算出した罹患リスク・疾患進行度の重篤度が、例えば、著しく高い場合にアラート1700を提供し、重篤度に関わらず見守りサービスや薬配達等を提供することにより、ユーザの通院や健康診断に伴う時間や労力のコストを低減しつつ、健康についての重篤度に応じた最適な健康サービスをユーザに提供できる。
管理サーバ120において実行される一連の処理により、患者等がユーザ端末110を利用して活動データを提供する場合に、このユーザ端末110から提供される患者等の活動データ210に基づいて生活習慣の分析結果310を生成し、生成した分析結果310に基づく「罹患リスク」及び/又は「罹患進行度」を含む疾患情報と対応する提案サービスを含むサービス画面1400を生成できる。したがって、生成したサービス画面1400を介して、活動データ210を反映したサービスを提案できる。
管理サーバ120によれば、活動データ210だけでなく、活動データ210に基づいて分析された生活習慣をも反映したサービスを提案し得る。さらに、分析結果310に基づく疾患情報をも反映したサービスを提案し得る。したがって、活動データ210だけでなく、活動データ210に基づく各種の情報をも反映したサービスを提案し得る。
人間が活動データを評価する場合、評価の基準となる基準情報を用いなければ、評価する人間の主観や恣意的な判断等が評価に含まれ得る。そのため、人間が基準情報を用いずに行った評価に基づいて疾患情報を生成する場合に、評価に含まれる主観や恣意的な判断等によって疾患情報の客観性に改善の余地があり得る。客観性に改善の余地がある疾患情報に基づいて生成される分析結果もまた、客観性に改善の余地があり得る。
活動データ分析処理において、平均数値情報900等の基準情報に基づいて活動データ210に対する評価を生成するため、評価する人間の主観や恣意的な判断等の影響を抑え得る。したがって、客観性において改善された評価410を生成し得る。このように生成された評価410に基づいて疾患情報を生成し、生成された疾患情報に基づいて分析結果310を生成するため、客観性において改善された分析結果310を生成し得る。
患者等の活動データ210が健康状態に問題を抱えている可能性を示唆する場合に、患者等は、健康状態に問題を抱えている可能性について精査する医療サービス、及び/又は健康状態の問題に対応する医療サービス等の有益なサービスをさらに必要とし得る。患者等が何らかの疾患に罹患している可能性がある場合に、患者等は、疾患に罹患している可能性について精査する医療サービス、及び/又は疾患の治療に関する医療サービス等の有益なサービスをさらに必要とし得る。これらの両方の可能性が示唆される場合には、患者等は、有益なサービスをよりいっそう必要とし得る。
活動データ分析処理において、例えば、評価410及び疾患情報が上述の可能性を示している場合に対応する条件等の患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に対応する所定の条件を満たす場合に提案サービスを含むサービス画面1400の生成をサービス画面生成部170に要求するため、患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に、患者等にとって有益なサービスを提案し得る。
活動データ分析処理において、分析結果310に含まれる項目のうちレベル510が第二の数値であるサービス生成用項目510が存在する場合にアラート1700の生成をアラート生成部181に要求するため、患者等は、何らかの疾患に罹患し得る場合に、ユーザ端末110を通じて疾患情報に関する情報を把握し得る。これにより、患者等にとってよりいっそう有益なサービスを提案可能な管理装置を提供できる。
ユーザ端末110と管理サーバ120とを無線接続可能に構成し得るため、管理サーバ120は、管理サーバ120とユーザ端末110とを有線接続することなく、ユーザ端末110から提供される活動データ210を取得し得る。これにより、管理サーバ120とユーザ端末110とを有線接続できない状況であっても活動データ210を取得し得る。したがって、患者等からより確実に取得した活動データ210等を用いて、患者等にとって有益なサービスを提案可能な管理サーバ120を提供できる。
<<第2実施形態>>
以下、本発明の第2の実施形態について説明する。
<管理システム2001>
図20は、第2実施形態に係る管理システム2001のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示す、ブロック図である。
管理システム2001は、少なくとも、管理装置2002と、管理装置2002に活動データを提供可能な1以上の計測端末2003と、管理装置2002及び計測端末2003を通信可能に接続するネットワークNとを含んで構成される。
以下、計測端末2003を介して活動データを提供する患者や介護施設利用者等を患者等あるいは単に被管理者とも称し、医師、看護師、ケアマネージャー等に例示される管理装置2002の利用者を医師等あるいは単に利用者とも称する。
〔管理装置2002〕
管理装置2002は、少なくとも、制御部2021、記憶部2022、及び通信部2023を含んで構成される。
[制御部2021]
制御部2021は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、及びROM(Read Only Memory)等を備える。
制御部2021は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて記憶部2022及び/又は通信部2023と協働することで、管理装置2002におけるソフトウェア構成の要素である、活動データ受信部2211、活動データ分析部2212、サービス画面生成部2213、通知部2214、助言付与部2215、及び時系列情報送信部2216等を実現する。
必須の態様ではないが、活動データ分析部2212は、活動データに関する基準情報に基づいて活動データに関する評価を生成する評価生成部2212A(図示せず)、評価に基づいて疾患情報を生成する疾患情報生成部2212B(図示せず)、及び評価及び疾患情報に基づいて分析結果を生成する分析結果生成部2212C(図示せず)を含むことが好ましい。評価生成部2212A、疾患情報生成部2212B、及び分析結果生成部2212Cを含む活動データ分析部2212について、後に図29を用いてより詳細に説明する。
[記憶部2022]
記憶部2022は、データやファイルが記憶される装置であって、ハードディスク、半導体メモリ、記録媒体、及びメモリカード等によるデータのストレージ部を有する。記憶部2022は、ネットワークを介してNAS(Network Attached Storage)、SAN(Storage Area Network)、クラウドストレージ、ファイルサーバ及び/又は分散ファイルシステム等の記憶装置又は記憶システムとの接続を可能にする仕組みを有してもよい。
記憶部2022には、少なくとも、マイクロコンピューターで実行される制御プログラム、計測端末2003に関する端末情報を格納する端末情報テーブル2221、及び活動データに関する情報を格納する活動データテーブル2222等が記憶されている。
(端末情報テーブル2221)
図21は、端末情報テーブル2221の一例を示す図である。図21に示す端末情報テーブル2221には、計測端末2003を識別可能な「計測端末ID」と、活動データ受信の可否に関する「受信可否」と、活動データに関する「受信状態」と、最後に活動データを受信した日時に関する「最終受信日時」とが関連付けられて格納されている。
計測端末IDを含むことにより、端末情報の取得及び格納が容易になる。受信可否を含むことにより、端末IDによって識別される計測端末2003から活動データを受信可能であるか否かを判別し得る。受信状態を含むことにより、計測端末IDによって識別される計測端末2003から活動データを受信済であるか未受信であるかを識別し得る。最終受信日時を含むことにより、活動データを受信してからの経過時間を把握し得る。
図21の端末ID「C0001」には、計測端末ID「C0001」によって識別される計測端末2003について、活動データの受信可否が「受信可能」であり、活動データの受信状態が「受信済」であり、最終受信日時が2020年4月1日14時であることが格納されている。これにより、計測端末ID「C0001」によって識別される計測端末2003について、2020年4月1日14時から所定時間が経過するまで活動データを受信する処理を実行しないよう、管理装置2002を制御し得る。
(活動データテーブル2222)
図22は、活動データテーブル2222の一例を示す図である。図22に示す活動データテーブル2222には、活動データを識別する「活動データID」と、活動データを提供した計測端末2003を識別する「計測端末ID」と、活動データを提供した「患者等」と、活動データが提供された「日時」と、「血圧」、「脈拍」、及び「運動量」を含む「活動データ」とが関連付けられて格納されている。
活動データIDを含むことにより、活動データの取得及び格納が容易になる。計測端末IDを含むことにより、ある計測端末2003から提供された活動データを他の計測端末2003から提供された活動データと取り違えることを防げる。患者等を含むことにより、被管理者から提供された活動データを他の患者等から提供された活動データと取り違えることを防げる。日時を含むことにより、活動データの時系列における変化を把握し得る。活動データを含むことにより、活動データに基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。活動データが血圧を含むことにより、血圧に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。活動データが脈拍を含むことにより、脈拍に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。活動データが運動量を含むことにより、運動量に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。
図22の活動データID「V0001」には、計測端末ID「C0001」によって識別される計測端末2003から提供された、患者等「山田太郎」に関する2020年4月1日12時における活動データが格納されている。格納された活動データは、患者等である山田太郎について、収縮期血圧(最高血圧とも称する。)が130であり、拡張期血圧(最低血圧とも称する。)が70であり、脈拍が70であり、運動量が1582kcalであることを示している。これにより、患者等「山田太郎」の2020年4月1日12時における、血圧・脈拍・運動量を含む活動データを取得し得る。
また、活動データID「V0002」には、計測端末ID「C0001」によって識別される計測端末2003から提供された患者等「山田太郎」に関する2020年4月1日13時における活動データが格納されている。すなわち、上述の活動データID「V0001」に格納された活動データと異なる日時における患者等「山田太郎」に関する活動データが格納されている。格納された活動データは、患者等である山田太郎について、収縮期血圧が145であり、拡張期血圧が80であり、脈拍が85であり、運動量が1614kcalであることを示している。これらの活動データは、2020年4月1日12時における活動データから変化している。このように、同じ被管理者について、異なる日時における活動データを格納可能であるため、活動データの時系列における変化を把握し得る。
活動データは、血圧、脈拍、運動量、血糖値、体温、患者等が歩いた歩数、身長、体重、体脂肪率等の患者等の生体データ、摂取カロリー、食事時間等の患者等の食事に関するデータ、及び/又はストレス度等の患者等の精神状態に関するデータ等によって例示される被管理者の活動に関するデータを含む活動データであれば、特に限定されない。
活動データは、患者等の血圧及び脈拍を含むことが好ましい。活動データが患者等の血圧及び脈拍を含むことにより、患者等の血圧及び脈拍に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。活動データは、患者等の運動量を含むことが好ましい。活動データが患者等の運動量を含むことにより、患者等の運動量に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。活動データは、患者等が歩いた歩数を含むことが好ましい。活動データが、患者等が歩いた歩数を含むことにより、患者等が歩いた歩数に基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。
(基準情報テーブル2223)
記憶部2022には、さらに、活動データに関する基準情報を記憶する基準情報テーブル2223が格納されることが好ましい。基準情報テーブル2223が格納されることにより、基準情報に基づいて活動データに対する評価を生成し得る。基準情報に基づいて活動データに対する評価を生成することについては、後により詳細に説明する。以下、記憶部2022は、基準情報テーブル2223を格納するものとして説明を行う。
図23は、基準情報テーブル2223の一例を示す図である。図23に示す基準情報テーブル2223には、基準情報を識別する「基準情報ID」と、いずれの活動データに対する基準情報であるかを示す「項目」と、項目に関する活動データに対する「基準情報」と、基準情報に基づく「評価」とが関連付けられて格納されている。
基準情報IDを含むことにより、基準情報の取得及び格納が容易になる。項目を含むことにより、活動データが複数の項目を含む場合であっても、それぞれの項目に関する基準情報を提供し得る。基準情報を含むことにより、活動データに対する基準情報を提供し得る。評価を含むことにより、基準情報に基づく活動データの評価を生成し得る。
基準情報は、活動データに関する基準を示す情報を含んでいれば特に限定されず、活動データが示す値に対して所定の上限を示す基準情報を含んでもよく、活動データが示す値に対して所定の下限を示す基準情報を含んでもよく、活動データが示す値に対して特定の上限と特定の下限を示す基準情報を含んでもよい。活動データが示す値に対する上限及び/又は下限を示す基準情報を含むことにより、活動データが示す値と基準情報が示す上限及び/又は下限との比較によって関連付けられた評価を生成し得る。
基準情報は、活動データに関する平均値、中央値、最頻値、第1四分位数、及び第3四分位数等によって例示される活動データに関する統計値を含んでもよい。基準情報が活動データに関する統計値を含むことにより、活動データと統計値との比較によって関連付けられた評価を生成し得る。
例えば、図23の基準情報ID「R0001」には、活動データに関する項目「血圧」に関し、基準情報「収縮期140以上、及び/又は拡張期90以上」と評価「高血圧I」とを関連付けた情報が格納されている。この情報に基づいて、項目に関する活動データ(この例では、血圧)が基準情報に示す基準(この例では、収縮期血圧140以上、及び/又は拡張期血圧90以上)を満たす場合に、項目及び基準情報と関連付けられた評価(この例では、高血圧I)を生成し得る。
(疾患情報テーブル2224)
記憶部2022に基準情報テーブル2223が格納される場合、記憶部2022には、さらに、評価に基づく疾患情報を記憶する疾患情報テーブル2224が格納されることが好ましい。疾患情報テーブル2224が格納されることにより、基準情報テーブル2223に格納された基準情報を用いて生成した評価に基づいて疾患情報を生成し得る。評価に基づいて疾患情報を生成することについては、後により詳細に説明する。
図24は、疾患情報テーブル2224の一例を示す図である。図24に示す疾患情報テーブル2224には、疾患情報を識別する「疾患情報ID」と、評価に関する「評価条件」と、「疾患リスク」及び/又は「疾患進行度」を含む「疾患情報」とが関連付けられて格納されている。
疾患情報IDを含むことにより、疾患情報の取得及び格納が容易になる。評価に関する評価条件を含むことにより、評価が条件を満たした場合に該評価に基づく疾患情報を提供し得る。疾患リスク及び/又は疾患進行度を含む疾患情報を含むことにより、評価に基づく疾患情報を生成し得る。
評価条件に格納される情報は、基準情報テーブル2223に基づく評価に基づいて疾患情報を生成する条件を示すことが可能な情報であれば、特に限定されない。例えば、評価条件に評価を格納し、該評価が生成された場合に関連付けられた疾患情報を生成することを示してもよい。また、例えば、評価条件に所定期間と特定数と評価とを関連付けた情報を格納し、所定期間に評価が生成された回数が特定数以上である場合に関連付けられた疾患情報を生成することを示してもよい。
疾患情報は、疾患リスク、及び/又は疾患進行度の少なくとも一方を含む疾患情報であれば特に限定されず、疾患リスクを含んでいてもよく(図24の疾患情報ID「D0004」等)、疾患進行度を含んでいてもよく(図24の疾患情報ID「D0001」等)、疾患リスクと疾患進行度の両方を含んでいてもよい(図24の疾患情報ID「D0003」等)。
例えば、図24の疾患情報ID「D0001」には、活動データに関する評価条件「高血圧I」に関し、関連する疾患リスクが格納されていないことを示す「-」と、疾患進行度「I度高血圧」と、を関連付けた情報が格納されている。この情報に基づいて、活動データに関する評価(この例では、「高血圧I」)が生成された場合に、評価条件と関連付けられた疾患情報(この例では、疾患進行度「I度高血圧」を含む疾患情報)を生成し得る。
また、図24の疾患情報ID「D0003」には、活動データに関する評価「1日に3回以上の高血圧I」と、疾患リスク「高血圧症の疑い強し」と、疾患進行度「I度高血圧」とを関連付けた情報が格納されている。この情報に基づいて、所定の期間(この例では、「1日」)に活動データに関する評価(この例では、「高血圧I」)が生成された数が特定数以上(この例では、「3回以上」)である場合に、評価と関連付けられた疾患情報(この例では、疾患リスク「高血圧症の疑い強し」、及び疾患進行度「I度高血圧」を含む疾患情報)を生成し得る。
(分析結果テーブル2225)
記憶部2022には、さらに、活動データ等に基づいて生成され、生成された日時と関連付けられた分析結果を記憶する分析結果テーブル2225が格納されることが好ましい。分析結果テーブル2225を格納することにより、分析結果の時系列における変化を把握し得る。日時と関連付けられた分析結果に基づく、分析結果の時系列における変化を把握可能な分析結果時系列情報については、後により詳細に説明する。
図25は、分析結果テーブル2225の一例を示す図である。図25に示す分析結果テーブル2225には、分析結果を識別する「分析結果ID」と、分析結果と関連付けられた「患者等」と、分析結果が生成された「日時」と、「血圧」、「脈拍」、「運動量」、「評価」、及び「疾患情報」を含む分析結果と、が関連付けられて格納されている。
分析結果IDを含むことにより、分析結果の取得及び格納が容易になる。患者等を含むことにより、患者等と関連付けられた分析結果を他の患者等と関連付けられた分析結果と取り違えることを防げる。日時を含むことにより、分析結果の時系列における変化を把握し得る。疾患情報を有する分析結果を含むことにより、分析結果に基づく疾患情報と対応する提案サービスを含む画面を生成し得る。
分析結果は、活動データ、及び疾患情報を含む生活習慣の分析結果であれば、特に限定されず、例えば、活動データテーブル2222に格納される各種の活動データ、これら各種の活動データのそれぞれに対する評価、及び/又は評価に基づく疾患情報を含んでよい。分析結果が活動データテーブル2222に格納される各種の活動データを含むことにより、これら各種の活動データに対する評価を生成し得る。分析結果が各種の活動データのそれぞれに対する評価を含むことにより、評価に基づく分析結果を生成し得る。分析結果が評価に基づく疾患情報を含むことにより、疾患情報に対応する提案サービスを含む画面を生成し得る。
疾患情報は、分析結果に基づく疾患リスクと疾患進行度との少なくともいずれか一方を含む疾患情報であれば、特に限定されない。疾患情報が分析結果に基づく疾患リスクを含むことにより、疾患リスクと対応するサービスを提案し得る。疾患情報が疾患進行度を含むことにより、疾患進行度と対応するサービスを提案し得る。
図25の分析結果ID「A0001」には、患者等「山田太郎」の2020年4月1日12時における分析結果が格納されている。分析結果は、患者等である山田太郎について、収縮期血圧が130であり、拡張期血圧が70であり、脈拍が70であり、運動量が1582kcalであり、評価及び疾患情報が「-」、すなわち、活動データに関する評価及び疾患情報が生成されていないことを示している。この分析結果が格納されていることにより、患者等である山田太郎の2020年4月1日12時における分析結果と対応する提案サービスを含む画面を生成し得る。
また、図25の分析結果ID「A0002」には、患者等「山田太郎」の2020年4月1日13時における分析結果が格納されている。分析結果は、患者等である山田太郎について、収縮期血圧が145であり、拡張期血圧が80であり、脈拍が85であり、運動量が1614kcalであり、活動データに関する「高血圧I」との評価と、「I度高血圧」を示す疾患情報とを有することを示している。この分析結果は、2020年4月1日12時における分析結果から変化している。このように、同じ患者等について、異なる日時における分析結果を格納可能であるため、分析結果の時系列における変化を把握し得る。
(助言テーブル2226)
記憶部2022に分析結果テーブル2225が格納される場合、記憶部2022には、さらに、分析結果に付与された助言を記憶する助言テーブル2226が格納されることが好ましい。助言テーブル2226が格納されることにより、分析結果に付与された助言を記憶し得る。分析結果に付与された助言の利用については、後により詳細に説明する。
図26は、助言テーブル2226の一例を示す図である。図26に示す助言テーブル2226には、助言を識別する「助言ID」と、助言を付与した「利用者」を識別可能な情報と、助言が付与された「日時」と、助言と対応付けられた分析結果を識別可能な「分析結果ID」と、「助言」とが関連付けられて格納されている。これにより、分析結果に付与された助言及び助言が付与された日時を提供し得る。また、分析結果と助言との対応付けである対応情報を提供し得る。
利用者は、管理装置2002の利用者を識別可能な情報であれば、特に限定されず、例えば、医師、看護師、ケアマネージャー等に例示される医師等を識別可能な情報でよい。分析結果IDは、助言と対応付けられた分析結果を識別可能であれば特に限定されず、例えば、図25に示した分析結果テーブル2225に記憶された分析結果IDと対応する分析結果IDでよい。助言は、分析結果に関する助言であれば、特に限定されず、例えば、分析結果に関する文章を用いた助言、分析結果に関する画像を用いた助言、及び分析結果に関する音声を用いた助言のいずれか1以上を含む助言でよい。
例えば、図26の助言ID「S0001」には、利用者「看護師」と、日時「2020/04/01 15:00」と、分析結果ID「A0002」と、を関連付けた情報が格納されている。この情報に基づいて、図25に例示した、評価「高血圧I」及び疾患情報「I度高血圧」を有する分析結果「A0002」に看護師が付与した「運動後の一時的なもので、問題ありません。」との助言を取得し、利用し得る。このように、助言テーブル2226に分析結果IDと関連付けられた助言を格納することにより、分析結果について、健康管理に関するサービスの提案を必要とするか否か等の判断に活用可能な助言を付与し、利用し得る。
[通信部2023]
図20に戻る。通信部2023は、管理装置2002を計測端末2003その他の機器と通信可能にするためのデバイスを有する。デバイスの種類は特に限定されるものでなく、例えばイーサネット規格に対応したネットワークカード、IEEE802.11に準拠したWi-Fi(Wireless Fidelity)対応デバイス等を有する。通信手段は、特に限定されず、例えば、無線通信や有線通信等の手段で行われる。無線通信プロトコル又は規格は、特に限定されず、例えば、IEEE 802.11 a/b/g/n/ax/ba/EHT等のWireless Fidelity(WiFi)(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、近距離無線通信(NFC)、radio frequency identifier(RFID)、及び携帯通信(例えば、Long Term Evolution(LTE)、LTE-Advanced(LTE-A)、第5世代(5G))の少なくとも1つが含まれる場合がある。有線通信のためのモジュールとして、例えば、ユニバーサルシリアルバス(USB)、高精細度マルチメディアインターフェイス(HDMI(登録商標))、Recommended Standard 232(RS-232)が挙げられる。
必須の態様ではないが、通信部2023は、無線通信を可能にする無線デバイスを含み、無線通信によって計測端末2003と通信可能であることが好ましい。これにより、管理装置2002は、管理装置2002と計測端末2003とを有線接続することなく、計測端末2003から提供される活動データを取得し得る。これにより、管理装置2002と計測端末2003とを有線接続できない状況であっても活動データを取得し得る。したがって、通信部2023が無線デバイスを含み、無線通信によって計測端末2003と通信可能であることにより、患者等からより確実に取得した活動データ等を用いて、患者等にとって有益なサービスを提案可能な管理装置2002を提供できる。
通信部2023が無線デバイスを含む場合、該無線デバイスは、無線通信を用いて同時に接続可能な計測端末2003の数が所定数以下に制限される無線デバイスでもよい。該無線デバイスが無線通信を用いて同時に接続可能な端末の数が所定数以下に制限される無線デバイスであることにより、無線通信において利用可能な電波帯域に関する制限、及び/又は無線通信に用いる通信デバイスによる制限がある場合でも、無線通信によって計測端末2003と通信し得る。このような無線デバイスとして、例えば、IEEE 802.11 a/b/g/n/ax/ba/EHT等のWireless Fidelity(WiFi)(登録商標)に対応した無線デバイス、Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイス、近距離無線通信(NFC)に対応した無線デバイス等が挙げられる。
必須の態様ではないが、通信部2023は、管理装置2002と別体に構成された管理装置側無線デバイスWとネットワークNを介して接続可能に構成されることが好ましい。管理装置2002と別体に構成された管理装置側無線デバイスWとネットワークNを介して接続可能に構成されることにより、管理装置側無線デバイスWを管理装置2002から離れた場所に配置できる。これにより、管理装置2002から離れた位置にある計測端末2003から提供される活動データを、管理装置側無線デバイスWを介して受信し得る。管理装置側無線デバイスWの数は、特に限定されず、1又は複数の管理装置側無線デバイスWと接続可能に通信部2023を構成してよい。
〔管理装置側無線デバイスW〕
管理装置側無線デバイスWは、管理装置2002と別体に構成され、無線通信によって計測端末2003と通信可能であれば特に限定されず、通信部2023に含まれる無線デバイスと同様に構成してよい。管理装置側無線デバイスWは、中でも、Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを含むことが好ましい。数メートルから数十メートル程度の近距離での簡易な情報のやりとりに適したBluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを含むことにより、管理装置側無線デバイスWと計測端末2003との距離が数メートルから数十メートル程度の近距離である場合に、管理装置側無線デバイスWと計測端末2003とは、電波を使い簡易な情報のやりとりを行う無線通信を行い得る。Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを用いた無線通信は、赤外線通信等より無線通信に用いる電磁波の指向性が少ないため、管理装置側無線デバイスWに対する計測端末2003の方向、及び/又は計測端末2003に対する管理装置側無線デバイスWの方向による、無線通信への悪影響を軽減し得る。したがって、より多くの状況において、活動データを取得し得る。Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを用いた通信は、パスキーを用いて通信内容を暗号化可能であるため、被管理者でも利用者でもない第三者による活動データの傍受等を防ぎ得る。すなわち、活動データの傍受に関する被管理者の恐れを軽減し、より多くの被管理者から活動データを提供され得る。管理システム2001が備える管理装置側無線デバイスWの数は、特に限定されず、1又は複数の管理装置側無線デバイスWを備える構成でよい。以下、管理システム2001は、管理装置側無線デバイスWを含むものとして説明する。
〔計測端末2003〕
計測端末2003は、管理装置2002に患者等の活動データを提供可能な端末である。計測端末2003は、管理装置2002に患者等の活動データを提供可能な端末であれば特に限定されず、例えば、被管理者の手首に装着されて患者等の活動データを計測し、Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスによって計測端末2003に無線通信を用いて計測した活動データを提供可能に構成された、スマートバンド、スマートウォッチ等によって例示されるウェアラブル端末が挙げられる。管理システム2001が備える計測端末2003の数は、特に限定されず、1又は複数の計測端末2003を備える構成でよい。計測端末2003は、血圧計、脈拍計、歩数計、運動量計、体温計、及び/又は血糖値計等によって例示される、被管理者の活動データを計測可能な従来技術の計測器を1以上含むことが好ましい。計測端末2003が被管理者の活動データを計測可能な従来技術の計測器を1以上含むことにより、患者等の活動データを管理装置2002に提供できる。
〔表示端末2004〕
必須の態様ではないが、管理システム2001は、管理装置2002から分析結果等を受信し、表示可能な表示端末2004を備えることが好ましい。表示端末2004を備えることにより、活動データに関する分析結果等を表示するサービスを提案し得る。表示端末2004は、少なくとも、制御部2041、記憶部2042、及び通信部2043を含んで構成される。表示端末2004は、特に限定されず、例えば、スマートフォン、タブレット端末等によって例示される、患者等が携帯可能な携帯端末や、スマートバンド、スマートウォッチ等によって例示される、患者等の身体の一部に装着可能なウェアラブル端末等が挙げられる。
必須の態様ではないが、表示端末2004は、計測部2044を含むことが好ましい。表示端末2004が計測部2044を含むことにより、表示端末2004は、患者等の活動データを取得し、管理装置2002に提供し得る。
必須の態様ではないが、表示端末2004は、表示部2045を含むことが好ましい。表示部2045を含むことにより、表示端末2004は、管理装置2002から提案サービス画面、分析結果時系列情報、及び/又は助言等を受信し、表示部2045に表示し得る。表示部2045を用いた提案サービス画面等の表示については、後により詳細に説明する。
必須の態様ではないが、表示端末2004が表示部2045を含む場合、表示端末2004は、入力部(図示せず)を含むことが好ましい。入力部を含むことにより、表示端末2004を利用する被管理者等は、入力部を介して管理装置2002に提案サービス画面の送信、分析結果時系列情報の送信、及び/又は助言の送信等を指令し得る。また、表示端末2004を利用する被管理者等は、入力部を介して複数の助言のうちいずれか1以上を指定し得る。表示端末2004を利用する被管理者等が入力部を介して複数の助言のうちいずれか1以上を指定することについては、後により詳細に説明する。
[制御部2041]
制御部2041のハードウェア構成は、制御部2021と同様である。制御部2041は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて記憶部2042、通信部2043、計測部2044、表示部2045、及び/又は入力部と協働することで、表示端末2004におけるソフトウェア構成の要素である、分析結果受信部2411、助言受信部2412、及び表示制御部2413等を実現する。
[記憶部2042]
記憶部2042のハードウェア構成は、記憶部2022と同様である。記憶部2042には、少なくとも、マイクロコンピューターで実行される制御プログラム等が記憶されている。
[通信部2043]
通信部2043のハードウェア構成は、通信部2023と同様である。
必須の態様ではないが、通信部2043は、無線通信を可能にする無線デバイスを含み、無線通信によって管理装置2002と通信可能であることが好ましい。これにより、表示端末2004は、管理装置2002と表示端末2004とを有線接続することなく、管理装置2002に活動データを提供し得る。これにより、管理装置2002と計測端末2003とを有線接続できない状況であっても活動データを提供し得る。
管理装置2002の通信部2023が管理装置2002と別体に構成された管理装置側無線デバイスWとネットワークNを介して接続可能に構成される場合、通信部2043は、Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを含むことが好ましい。近距離での簡易な情報のやりとりに適したBluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを含むことにより、管理装置側無線デバイスWと計測端末2003との距離が数メートルから数十メートル程度の場合に、管理装置側無線デバイスWと計測端末2003とは、電波を使い簡易な情報のやりとりを行う無線通信を行い得る。Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを用いた無線通信は、赤外線通信等より無線通信に用いる電磁波の指向性が少ないため、管理装置側無線デバイスWに対する計測端末2003の方向、及び/又は計測端末2003に対する管理装置側無線デバイスWの方向による、無線通信への悪影響を軽減し得る。したがって、より多くの状況において、活動データを提供し得る。Bluetooth(登録商標)に対応した無線デバイスを用いた通信は、パスキーを用いて通信内容を暗号化可能であるため、被管理者でも利用者でもない第三者による活動データの傍受等を防ぎ得る。すなわち、活動データの傍受に関する被管理者の恐れを軽減し、より多くの被管理者からの活動データを提供し得る。
[計測部2044]
計測部2044は、被管理者の活動データを取得可能な計測部であれば、特に限定されず、血圧計、脈拍計、歩数計、運動量計、体温計、及び/又は血糖値計等によって例示される、被管理者の活動データを計測可能な従来技術の計測器を1以上含む計測部でよい。
計測部2044は、異なる日時において被管理者の活動データを計測し、計測した活動データの時系列情報を記憶可能に構成されていることが好ましい。計測部2044が異なる日時において被管理者の活動データを計測し、計測した活動データの時系列情報を記憶可能に構成されていることにより、管理装置2002等からの指令に応じて、指令を行った管理装置2002等に活動データの時系列情報を提供し得る。これにより、管理装置2002と計測端末2003との間の通信回数を減らし得る。通信回数を減らし得るため、複数の計測端末2003が無線通信によって管理装置2002に活動データを提供する場合、無線通信に用いる通信帯域の利用を抑え、他の計測端末2003から管理装置2002への活動データの提供を容易にする効果も期待し得る。
[表示部2045]
表示部2045の種類は、後述する分析結果時系列情報及び/又は助言を表示可能であれば特に限定されず、例えば、モニタ、タッチパネル、プロジェクタ等が挙げられる。
[入力部]
入力部の種類は、複数の助言のうちいずれか1以上を指定可能であれば特に限定されず、例えば、タッチパネル、ソフトウェアキーボード、音声を認識するマイク、外部の装置から入力を受信する通信デバイス、キーボード、マウス等が挙げられる。
[ネットワークN]
ネットワークNの種類は、管理装置2002と計測端末2003とを通信可能に接続するネットワークであれば特に限定されず、例えば、パーソナルエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、イントラネット、エクストラネット、インターネット、Wi-Fiネットワーク、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)に準拠したバスネットワーク、あるいはこれらを含むネットワークを複数組み合わせたネットワーク等が挙げられる。
ネットワークNは、無線通信可能なネットワークを含むことが好ましい。ネットワークNが無線通信可能なネットワークを含むことにより、管理装置2002と計測端末2003とを有線接続することなく、管理装置2002と計測端末2003との間における活動データの提供が行われ得る。これにより、管理装置2002と計測端末2003とを有線接続できない状況であっても、活動データの提供が行われ得る。
〔健康管理処理のメインフローチャート〕
図27は、管理装置2002で実行される健康管理処理の一例を示すメインフローチャートである。以下では、図27を参照しながら、管理装置2002で行われる健康管理処理の好ましい手順について説明する。
[ステップS2010:活動データ受信処理]
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、計測端末2003から活動データを受信する活動データ受信処理を行う(ステップS2010)。制御部2021は、処理をステップS2020に移す。ステップS2010において行われる活動データ受信処理の好ましい手順について、後に図28を用いてより詳細に説明する。
活動データ受信部2211を実行し、計測端末2003から活動データを受信する活動データ受信処理を行うことにより、計測端末2003から活動データを受信し得る。
[ステップS2020:活動データ分析処理]
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212を実行し、ステップS2010において受信した活動データを分析し、活動データに基づく分析結果等を生成する活動データ分析処理を行う(ステップS2020)。制御部2021は、処理をステップS2030に移す。ステップS2020において行われる活動データ分析処理の好ましい手順について、後に図29を用いてより詳細に説明する。
活動データ分析処理を行うことにより、患者等が計測端末2003を利用して活動データを提供する場合に、この計測端末2003から提供される患者等の活動データに基づいて生活習慣の分析結果を生成し得る。
[ステップS2030:サービス画面生成処理]
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働してサービス画面生成部2213を実行し、ステップS2020において生成した分析結果等に基づく提案サービスを含む提案サービス画面を生成するサービス画面生成処理を行う(ステップS2030)。制御部2021は、処理をステップS2010に移し、ステップS2010からステップS2030を繰り返す。ステップS2030において行われるサービス画面生成処理の好ましい手順について、後に図30を用いてより詳細に説明する。
サービス画面生成処理を行うことにより、患者等が計測端末2003を利用して活動データを提供する場合に、この計測端末2003から提供される患者等の活動データに基づいて生成した分析結果に基づく疾患情報と対応する提案サービスを含む画面を生成し得る。したがって、生成した画面を介して、活動データを反映したサービスを提案し得る。また、活動データだけでなく、活動データに基づいて分析された生活習慣をも反映したサービスを提案し得る。したがって、活動データだけでなく、活動データに基づく各種の情報をも反映したサービスを提案し得る。
[活動データ受信処理]
図28は、管理装置2002で実行される活動データ受信処理の一例を示すフローチャートである。以下、図28を用いて、図27のステップS2010で行われる活動データ受信処理の好ましい手順について説明する。
(ステップS2011:接続可能な計測端末があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、接続可能な計測端末2003があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2011)。接続可能な計測端末2003があるならば、制御部2021は、処理をステップS2012に移す。接続可能な計測端末2003がないならば、制御部2021は、活動データ受信処理を終了し、処理をステップS2020に移す。
接続可能な計測端末2003があるか否かを判別する処理を行うことにより、接続可能な計測端末2003がある場合にのみ、制御部2021は、計測端末2003から提供される活動データを受信する処理を実行できる。これにより、接続可能な計測端末2003がない場合に、制御部2021等に活動データを受信する処理に関する負荷が生じることを軽減し得る。
(ステップS2012:活動データを受信可能な計測端末があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、接続可能な計測端末2003について、端末情報テーブル2221を参照し、活動データを受信可能な計測端末2003があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2012)。
端末情報テーブル2221を参照し、活動データを受信可能な計測端末2003があるか否かを判別する手段は、特に限定されず、例えば、端末情報テーブル2221に格納された受信可否が「受信可能」であり、かつ、受信状態が「未受信」である端末IDによって識別される計測端末2003があるか否かを判別する手段等でよい。
無線通信では、無線通信において利用可能な電波帯域に関する制限、及び/又は無線通信に用いる通信デバイスによる制限等によって無線通信を用いて同時に接続可能な計測端末2003の数が比較的少ない数に制限され得る。無線通信による接続において接続対象となる計測端末2003の総数が同時に接続可能な計測端末2003の数より多い場合、同時に接続可能な計測端末2003の数の制限により、管理装置2002は、接続対象となる計測端末2003のすべてと同時に接続できず、同時に接続されなかった計測端末2003から活動データを受信できない可能性がある。
端末情報テーブル2221を参照し、活動データを受信可能な計測端末2003があるか否かを判別する手段が端末情報テーブル2221に格納された受信可否が「受信可能」であり、かつ、受信状態が「未受信」である端末IDによって識別される計測端末2003があるか否かを判別する手段であることにより、活動データの送信元であった計測端末2003(受信状態が「受信済」である端末IDによって識別される計測端末2003)と、活動データの送信元であった計測端末2003と異なる計測端末2003(受信状態が「未受信」である端末IDによって識別される計測端末2003)とを判別できる。これにより、利用可能な電波帯域に関する制限、及び/又は無線通信に用いる通信デバイスによる制限等によって無線通信を用いて同時に接続可能な計測端末2003の数が計測端末2003の総数より少ない所定数に制限される場合でも、活動データの送信元であった計測端末2003と異なる計測端末2003があるか否かを判別し、活動データの送信元であった計測端末2003と異なる計測端末2003から活動データを受信し得る。
活動データを受信可能な計測端末2003があるならば、制御部2021は、処理をステップS2013に移す。活動データを受信可能な計測端末2003がないならば、制御部2021は、処理をステップS2014に移す。
(ステップS2013:活動データを受信可能な所定数以下の計測端末から活動データを受信)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、接続可能かつ活動データを受信可能な計測端末2003について、所定数以下の計測端末2003から活動データを受信し、端末情報テーブル2221に格納された受信状態を「受信済」に変更し、最終受信日時を現在の日時に変更する処理を行う(ステップS2013)。制御部2021は、処理をステップS2016に移す。
接続可能かつ活動データを受信可能な計測端末2003について、所定数以下の計測端末2003から活動データを受信する処理を行うことにより、管理装置2002は、活動データを受信可能な計測端末2003、例えば、活動データの送信元であった計測端末2003と異なる計測端末2003から活動データを受信し得る。これにより、利用可能な電波帯域に関する制限、及び/又は無線通信に用いる通信デバイスによる制限等によって無線通信を用いて同時に接続可能な計測端末2003の数が計測端末2003の総数より少ない所定数に制限される場合でも、所定数を上回る数の計測端末2003から活動データを受信し得る。したがって、活動データをより確実に受信し、活動データに基づくサービスを提案し得る。
活動データを受信した計測端末2003について、端末情報テーブル2221に格納された受信状態を「受信済」に変更する処理を行うことにより、活動データの送信元であった計測端末2003を判別可能とし得る。接続可能かつ活動データを受信可能な計測端末2003について、端末情報テーブル2221に格納された最終受信日時を現在の日時に変更処理を行うことにより、該計測端末2003から活動データを最後に受信した日時を取得し得る。
必須の態様ではないが、データ受信処理は、ステップS2014及びステップS2015によって実現される、活動データの受信から所定時間が経過した所定数以下の計測端末2003から活動データを受信する処理を含むことが好ましい。これにより、活動データを受信した計測端末2003について、所定時間が経過した場合に、活動データの受信を開始及び/又は完了した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データを受信し得る。
(ステップS2014:受信から所定時間が経過した計測端末があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、接続可能な計測端末2003について、受信から所定時間が経過した計測端末2003があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2014)。受信から所定時間が経過した計測端末2003があるならば、制御部2021は、処理をステップS2015に移す。受信から所定時間が経過した計測端末2003がないならば、制御部2021は、活動データ受信処理を終了し、処理をステップS2020に移す。
計測端末2003は、管理装置2002に活動データを提供した後も、活動データを計測及び蓄積し得る。したがって、管理装置2002に活動データを提供した後も、管理装置2002に提供されていない活動データが存在し得る。活動データの送信元であった計測端末2003とは異なる計測端末2003から活動データを受信する場合、活動データを提供した後に計測端末2003が計測及び蓄積した活動データを受信できない可能性がある。
接続可能な計測端末2003について、受信から所定時間が経過した計測端末2003があるか否かを判別する処理を行うことにより、活動データを受信した計測端末2003について、所定時間が経過した場合に、管理装置2002は、活動データの受信を開始及び/又は完了した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データを受信し得る。したがって、活動データを提供した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データをより確実に受信し、活動データに基づくサービスを提案し得る。接続可能な計測端末2003について、受信から所定時間が経過した計測端末2003があるか否かを判別する処理は特に限定されず、端末情報テーブル2221に格納された端末IDそれぞれについて、端末IDと関連付けられた最終受信日時と現在時刻とを比較することで、受信から所定時間が経過した計測端末2003があるか否かを判別する処理等でよい。
(ステップS2015:受信から所定時間が経過した所定数以下の計測端末から活動データを受信)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ受信部2211を実行し、接続可能かつ受信から所定時間が経過した計測端末2003について、所定数以下の計測端末2003から活動データを受信し、端末情報テーブル2221に格納された受信状態を「受信済」に変更し、最終受信日時を現在の日時に変更する処理を行う(ステップS2015)。制御部2021は、処理をステップS2016に移す。
接続可能かつ受信から所定時間が経過した計測端末2003について、所定数以下の計測端末2003から活動データを受信する処理を行うことにより、活動データを受信した計測端末2003について、所定時間が経過した場合に、管理装置2002は、活動データの受信を開始及び/又は完了した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データを受信し得る。したがって、活動データを提供した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データをより確実に受信し、活動データに基づくサービスを提案し得る。
活動データを受信した計測端末2003について、端末情報テーブル2221に格納された受信状態を「受信済」に変更する処理を行うことにより、活動データの送信元であった計測端末2003を判別可能とし得る。接続可能かつ活動データを受信可能な計測端末2003について、端末情報テーブル2221に格納された最終受信日時を現在の日時に変更処理を行うことにより、該計測端末2003から活動データを最後に受信した日時を取得し得る。
(ステップS2016:活動データを格納)
制御部2021は、記憶部2022と協働して活動データ受信部2211を実行し、活動データを提供した計測端末2003を識別する端末IDと、活動データを提供した被管理者と、活動データを受信した日時と、受信した活動データとを関連付けて活動データテーブル2222に格納する処理を行う(ステップS2016)。制御部2021は、活動データ受信処理を終了し、処理をステップS2020に移す。
活動データを提供した計測端末2003を識別する端末IDと、活動データを提供した被管理者と、活動データを受信した日時と、受信した活動データとを関連付けて活動データテーブル2222に格納する処理を行うことにより、端末IDによって識別される計測端末2003が活動データの送信元であることを記憶させ得る。また、端末IDによって識別される計測端末2003について、活動データを受信した日時を記憶させ得る。
必須の態様ではないが、ステップS2012において、端末情報テーブル2221を参照し、活動データを受信可能な計測端末2003があるか否かを判別する手段が端末情報テーブル2221に格納された受信可否が「受信可能」であり、かつ、受信状態が「未受信」である端末IDによって識別される計測端末2003があるか否かを判別する手段である場合、複数ある計測端末2003のすべてから活動データを受信して格納した場合に、制御部2021は、端末情報テーブル2221に格納された受信状態「受信済」と関連付けられた活動データそれぞれについて、受信状態を「未受信」に変更する処理を実行することが好ましい。複数ある計測端末2003のすべてから活動データを受信して格納した場合であるか否かを判別する処理は、特に限定されず、例えば、複数ある計測端末2003のすべてについて、計測端末2003を識別する端末IDが受信状態「受信済」と関連付けられて端末情報テーブル2221に格納されているか否かを判別する処理でよい。
受信状態を「未受信」に変更する処理を行うことにより、活動データを受信した計測端末2003について、複数ある計測端末2003のすべてから活動データを受信した場合に、活動データの受信を開始及び/又は完了した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データを受信し得る。したがって、活動データを開始及び/又は完了した後に該計測端末2003が提供可能となった活動データをより確実に受信し、活動データに基づくサービスを提案し得る。
[活動データ分析処理]
図29は、管理装置2002で実行される活動データ分析処理の一例を示すフローチャートである。以下、図29を用いて、図27のステップS2020で実行される活動データ分析処理の好ましい手順について説明する。
(ステップS2021:評価対象となる活動データがあるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する評価生成部2212Aを実行し、評価対象となる活動データがあるか否かを判別する処理を行う(ステップS2021)。データ受信処理において活動データを受信しており、評価対象となる活動データがあるならば、制御部2021は、処理をステップS2022に移す。データ受信処理において活動データを受信しておらず、評価対象となる活動データがないならば、制御部2021は、処理をステップS2023に移す。
評価対象となる活動データがあるか否かを判別する処理を行うことにより、データ受信処理において受信した評価対象となる活動データがある場合に、制御部2021は、評価対象となる活動データに対する評価を生成する処理を実行し得る。
(ステップS2022:評価対象となる活動データ1つを選択し、基準情報に基づいて評価を生成)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する評価生成部2212Aを実行し、評価対象となる活動データ1つを選択し、基準情報テーブル2223に格納された基準情報に基づいて評価を生成する処理を行う(ステップS2022)。制御部2021は、処理をステップS2021に移す。
評価対象となる活動データ1つを選択し、基準情報テーブル2223に格納された基準情報に基づいて評価を生成する処理を行うことにより、評価対象となる活動データがある場合に、制御部2021は、該活動データに対し、基準情報に基づく評価を生成し得る。
基準情報テーブル2223に格納された基準情報が活動データに関する上限及び/又は下限を示す基準情報である場合に基準情報テーブル2223に格納された基準情報に基づいて評価を生成する処理について、より詳細に説明する。制御部2021は、評価対象となる活動データについて、該活動データに対応する項目と関連付けられた基準情報を基準情報テーブル2223から取得して参照し、評価対象となる活動データについて、基準情報が示す上限、及び/又は下限を満たす値を示す活動データであるか否かを判別する。基準情報が示す上限、及び/又は下限を満たす値を示す活動データである場合、基準情報と関連付けられた評価を生成する。基準情報が示す上限、及び/又は下限を満たす値を示す活動データでない場合、基準情報と関連付けられた評価を生成しない。これにより、基準情報テーブル2223に格納された基準情報に基づいて、活動データに対する評価を生成し得る。
基準情報テーブル2223に格納された基準情報が活動データに関する統計値である場合に基準情報テーブル2223に格納された基準情報に基づいて評価を生成する処理は、活動データと統計値とを比較して評価を生成する処理であれば特に限定されず、例えば、活動データと統計値との差及び/又は比が所定の範囲である場合に基準情報と関連付けられた評価を生成する処理、活動データと統計値との差及び/又は比に基づく指数に基づいて評価を生成する処理等が挙げられる。
(ステップS2023:新たな疾患情報を生成可能な評価があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する疾患情報生成部2212Bを実行し、ステップS2022で生成された評価のうちに新たな疾患情報を生成可能な評価があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2023)。新たな疾患情報を生成可能な評価があるならば、制御部2021は、処理をステップS2024に移す。新たな疾患情報を生成可能な評価がないならば、制御部2021は、処理をステップS2025に移す。
新たな疾患情報を生成可能な評価があるか否かを判別する処理を行うことにより、新たな疾患情報を生成可能な評価がある場合に、該評価に基づく疾患情報を生成する処理を行い得る。
(ステップS2024:新たな疾患情報を生成可能な評価1つを選択し、選択された評価に基づき疾患情報を生成)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する疾患情報生成部2212Bを実行し、ステップS2022で生成された評価のうち新たな疾患情報を生成可能な評価1つを選択し、疾患情報テーブル2224に格納された疾患情報を用い、選択された評価に基づいて疾患情報を生成する処理を行う(ステップS2024)。制御部2021は、処理をステップS2023に移す。
疾患情報テーブル2224に格納された疾患情報を用い、選択された評価に基づいて疾患情報を生成する処理について、より詳細に説明する。制御部2021は、生成された評価について、疾患情報テーブル2224に選択された評価を含む評価条件と関連付けられた疾患情報が記憶されているか否かを判別する。関連付けられた疾患情報が記憶されている場合、生成された評価が該疾患情報と関連付けられた評価条件を満たすか否かを判別し、満たすならば、該疾患情報を生成する。関連付けられた疾患情報が記憶されていない場合、疾患情報を生成しない。
(ステップS2025:評価、及び疾患情報が生成されたか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する分析結果生成部2212Cを実行し、ステップS2022で生成された評価、及びステップS2024で生成された疾患情報があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2025)。生成された評価、及び生成された疾患情報があるならば、制御部2021は、処理をステップS2026に移す。生成された評価、又は生成された疾患情報のいずれかがないならば、制御部2021は、活動データ分析処理を終了し、処理をステップS2030に移す。
ステップS2022で生成された評価、及びステップS2024で生成された疾患情報があるか否かを判別する処理を行うことにより、生成された評価、及び生成された疾患情報がある場合に、生成された評価、及び生成された疾患情報に基づく分析結果を生成する処理を実行し得る。
(ステップS2026:評価及び疾患情報に基づく分析結果を生成)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して活動データ分析部2212に関する分析結果生成部2212Cを実行し、ステップS2022で生成された評価、及びステップS2024で生成された疾患情報に基づく分析結果を生成し、分析結果テーブル2225に格納する処理を行う(ステップS2026)。制御部2021は、活動データ分析処理を終了し、処理をステップS2030に移す。
ステップS2022で生成された評価、及びステップS2024で生成された疾患情報に基づく分析結果を生成し、分析結果テーブル2225に格納する処理を行うため、受信した活動データについて、基準情報テーブル2223に格納された基準情報、及び疾患情報テーブル2224に格納された疾患情報に基づいて分析した分析結果を生成し得る。
人間が活動データを評価する場合、評価の基準となる基準情報を用いなければ、評価する人間の主観や恣意的な判断等が評価に含まれ得る。そのため、人間が基準情報を用いずに行った評価に基づいて疾患情報を生成する場合に、評価に含まれる主観や恣意的な判断等によって疾患情報の客観性に改善の余地があり得る。客観性に改善の余地がある疾患情報に基づいて生成される分析結果もまた、客観性に改善の余地があり得る。
ステップS2021及びステップS2022において評価生成部2212Aを実行することにより、基準情報に基づいて活動データに対する評価を生成するため、評価する人間の主観や恣意的な判断等の影響を抑え得る。したがって、客観性において改善された評価を生成し得る。ステップS2023及びステップS2024において疾患情報生成部2212Bを実行し、ステップS2025及びステップS2026において分析結果生成部2212Cを実行することにより、このように生成された評価に基づいて疾患情報を生成し、生成された疾患情報に基づいて分析結果を生成するため、客観性において改善された分析結果を生成し得る。
[サービス画面生成処理]
図30は、管理装置2002で実行されるサービス画面生成処理の一例を示すフローチャートである。以下、図30を用いて、図27のステップS2030において行われるサービス画面生成処理の好ましい手順について説明する。
(ステップS2031:所定の条件を満たす評価及び疾患情報があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働してサービス画面生成部2213を実行し、提案サービスを含む画面の生成に関する所定の条件を満たす評価及び疾患情報があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2031)。所定の条件を満たす評価及び疾患情報があるならば、制御部2021は、処理をステップS2032に移す。所定の条件を満たす評価及び疾患情報がないならば、制御部2021は、処理をステップS2034に移す。
所定の条件を満たす評価及び疾患情報があるか否かを判別する処理を行うことにより、制御部2021は、所定の条件を満たす評価及び疾患情報がある場合に提案サービス画面を生成する処理を実行できる。
患者等の活動データが健康状態に問題を抱えている可能性を示唆する場合に、患者等は、健康状態に問題を抱えている可能性について精査する医療サービス、及び/又は健康状態の問題に対応する医療サービス等の有益なサービスをさらに必要とし得る。患者等が何らかの疾患に罹患している可能性がある場合に、患者等は、疾患に罹患している可能性について精査する医療サービス、及び/又は疾患の治療に関する医療サービス等の有益なサービスをさらに必要とし得る。これらの両方の可能性が示唆される場合には、患者等は、有益なサービスをよりいっそう必要とし得る。
提案サービスを含む画面の生成に関する所定の条件は、提案サービスを含む画面の生成に関する条件であれば、特に限定されない。所定の条件は、評価及び疾患情報が上述の可能性を示している場合に対応する条件を含むことが好ましい。所定の条件が評価及び疾患情報が上述の可能性を示している場合に対応する条件を含むことにより、患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に対応する所定の条件を満たす場合に提案サービスを含む画面を生成するため、患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に、患者等にとって有益なサービスを提案し得る。
(ステップS2032:提案サービス画面を生成)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働してサービス画面生成部2213を実行し、疾患情報と対応する提案サービスを含む提案サービス画面を生成する処理を行う(ステップS2032)。制御部2021は、処理をステップS2033に移す。
疾患情報と対応する提案サービスを含む提案サービス画面を生成する処理を行うことにより、所定の条件によって判別される患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に提案サービスを含む画面を生成するため、患者等がサービスをよりいっそう必要とする場合に、患者等にとって有益なサービスを提案し得る。
提案サービス画面に含まれる情報は、疾患情報と対応する提案サービスを含めば、特に限定されず、例えば、疾患情報の閲覧を提案するサービス、分析結果及び疾患情報の閲覧を提案するサービス、疾患情報と対応する医療サービスを提案するサービス、分析結果及び疾患情報と対応する医療サービスを提案するサービス等が挙げられる。
(ステップS2033:提案サービス画面を送信)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働してサービス画面生成部2213を実行し、ステップS2032で生成した提案サービス画面を外部の装置に送信する処理を行う(ステップS2033)。制御部2021は、処理をステップS2034に移す。
提案サービス画面を送信される外部の装置は、特に限定されず、例えば、表示端末2004、医師、看護師、ケアマネージャー等に例示される医療施設等の従業員が利用する管理者端末、及び/又は患者等の家族・保険担当者等に例示される患者等の関係者が利用する関係者端末等が挙げられる。
ステップS2032で生成した提案サービス画面を外部の装置に送信する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等、管理者端末を利用する従業員、及び/又は関係者端末を利用する関係者等にサービスを提案し、該サービスを患者等に提供し得る。
必須の態様ではないが、分析結果が複数ある場合、制御部2021は、記憶部2022、及び通信部2023と協働して助言付与部2215を実行し、複数の分析結果のそれぞれに対して任意に付与された助言を受信し、助言を識別可能なIDと、助言を付与した利用者と、助言を受信した日時と、分析結果を識別可能な分析結果IDと、該助言と、を対応づけて助言テーブル2226に格納してもよい。これにより、医師や、看護師、ケアマネージャー等に例示される、管理装置2002の利用者は、分析結果に助言を付与できる。
助言付与部2215を実行した場合、制御部2021は、記憶部2022、及び通信部2023と協働して時系列情報送信部2216を実行し、分析結果を時系列で表示可能な分析結果時系列情報、分析結果に関する管理装置2002の利用者からの助言、及び該助言と分析結果との対応情報を表示端末2004に送信することが好ましい。時系列情報送信部2216が分析結果と助言との対応づけである対応情報を端末2004に送信するため、表示端末2004を利用する患者等は、表示端末2004が受信した対応情報を介して管理装置2002の利用者からの助言を取得し得る。したがって、医師等によって例示される管理装置2002の利用者は、分析結果に助言を付与することによって、患者等に助言を与え得る。よって、管理装置2002の利用者からの助言を患者等に与えるサービスを提案し得る。
時系列情報送信部2216を実行することにより、分析結果の時系列における変化を把握するために役立ち得る分析結果時系列情報を提供するサービスを提案し得る。また、管理装置2002の利用者からの助言を患者等に与えるサービスを提案し、分析結果時系列情報を提供するサービスを提案した場合、対応情報を用いて時系列で表示された分析結果から、分析結果に対応する助言を取得可能とするサービスをさらに提案し得る。
必須の態様ではないが、制御部2021は、ステップS2034及びステップS2035の処理を含む通知処理をさらに行うことが好ましい。通知処理を行うことにより、患者等は、何らかの疾患に罹患し得る場合に、端末を通じて疾患情報に関する情報を把握し得る。
(ステップS2034:特定の条件を満たす疾患情報があるか否かを判別)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して通知部2214を実行し、特定の条件を満たす疾患情報があるか否かを判別する処理を行う(ステップS2031)。特定の条件を満たす疾患情報があるならば、制御部2021は、処理をステップS2035に移す。特定の条件を満たす疾患情報がないならば、制御部2021は、サービス画面生成処理を終了し、処理をステップS2010に移し、ステップS2010からステップS2035の処理を繰り返す。
特定の条件を満たす疾患情報があるか否かを判別する処理を行うことにより、特定の条件を満たす疾患情報がある場合に通知する処理を実行できる。特定の条件は、特に限定されず、例えば、患者等が何らかの疾患に罹患し得る場合に満たされる条件、患者等が何らかの疾患に罹患し、該疾患の進行度が特定の進行度以上である場合に満たされる条件、等でよい。
(ステップS2035:疾患情報に関する情報を通知)
制御部2021は、記憶部2022及び通信部2023と協働して通知部2214を実行し、疾患情報に関する情報を表示端末2004に通知する処理を行う(ステップS2035)。制御部2021は、サービス画面生成処理を終了し、処理をステップS2010に移し、ステップS2010からステップS2035の処理を繰り返す。
疾患情報に関する情報を表示端末2004に通知する処理を行うことにより、患者等は、特定の条件によって判別される何らかの疾患に罹患し得る場合に、表示端末2004を通じて疾患情報に関する情報を把握し得る。これにより、患者等にとってよりいっそう有益なサービスを提案可能な管理装置2002を提供できる。
ステップS2010からステップS2035に係る手順を管理装置2002に実行させることにより、患者等が計測端末2003を利用して活動データを提供する場合に、この計測端末2003から提供される患者等の活動データに基づいて生活習慣の分析結果を生成し、生成した分析結果に基づく疾患情報と対応する提案サービスを含む画面を生成できる。したがって、生成した画面を介して、活動データを反映したサービスを提案できる。
ステップS2010からステップS2035に係る手順を管理装置2002に実行させることにより、活動データだけでなく、活動データに基づいて分析された生活習慣をも反映したサービスを提案し得る。さらに、分析結果に基づく疾患情報をも反映したサービスを提案し得る。したがって、活動データだけでなく、活動データに基づく各種の情報をも反映したサービスを提案し得る。
したがって、ステップS2010からステップS2035に係る手順を管理装置2002に実行させることにより、患者等から取得した活動データ等を用いて、患者等にとって有益なサービスを提案可能な管理装置2002を提供できる。
管理装置2002が分析結果を時系列で表示可能な分析結果時系列情報、分析結果に関する医師等からの助言、及び該助言と分析結果との対応情報を表示端末2004に送信する場合、表示端末2004は、分析結果を時系列で表示する分析結果時系列情報表示処理を行うことが好ましい。分析結果時系列情報表示処理を行うことにより、分析結果の時系列における変化を把握するために役立ち得る分析結果時系列情報を提供するサービスを提案し得る。
〔分析結果時系列情報表示処理のメインフローチャート〕
図31は、表示端末2004で実行される分析結果時系列情報表示処理の一例を示すフローチャートである。以下では、図31を参照しながら、管理装置2002が分析結果を時系列で表示可能な分析結果時系列情報、分析結果に関する医師等からの助言、及び該助言と分析結果との対応情報を表示端末2004に送信する場合に、表示端末2004が行う分析結果時系列情報表示処理の好ましい手順について説明する。
(ステップS2041:分析結果時系列情報を受信したか否かを判別)
制御部2041は、記憶部2042及び通信部2043と協働して分析結果受信部2411を実行し、分析結果時系列情報を管理装置2002から受信したか否かを判別する処理を行う(ステップS2041)。分析結果時系列情報を管理装置2002から受信したならば、制御部2041は、処理をステップS2042に移す。分析結果時系列情報を管理装置2002から受信していないならば、制御部2041は、処理をステップS2047に移す。
分析結果時系列情報を受信したか否かを判別する処理を行うことにより、制御部2041は、分析結果時系列情報を受信した場合に分析結果を時系列で表示する処理を実行できる。
(ステップS2042:助言を受信したか否かを判別)
制御部2041は、記憶部2042及び通信部2043と協働して助言受信部2412を実行し、助言及び対応情報を管理装置2002から受信したか否かを判別する処理を行う(ステップS2042)。助言及び対応情報を管理装置2002から受信したならば、制御部2041は、処理をステップS2043に移す。助言等を管理装置2002から受信していないならば、制御部2041は、処理をステップS2046に移す。
助言及び対応情報を受信したか否かを判別する処理を行うことにより、制御部2041は、助言を受信した場合に、助言一覧を表示する処理を実行できる。
(ステップS2043:助言一覧を表示するよう制御)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043及び表示部2045と協働して表示制御部2413を実行し、対応情報を介してステップS2042で受信した助言の一覧を表示するよう表示部2045を制御する処理を行う(ステップS2043)。制御部2041は、処理をステップS2044に移す。
対応情報を介してステップS2042で受信した助言の一覧を表示するよう表示部2045を制御する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等は、表示端末2004が受信した対応情報を介して管理装置2002の利用者からの助言を取得し得る。したがって、医師等は、分析結果に助言を付与することによって、患者等に助言を与え得る。よって、医師等からの助言を患者等に与えるサービスを提案し得る。
(ステップS2044:指定情報を受信したか否かを判別)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043、及び入力部と協働して表示制御部2413を実行し、表示端末2004を利用する患者等から指定情報を受信したか否かを判別する処理を行う(ステップS2044)。指定情報を受信したならば、制御部2041は、処理をステップS2045に移す。指定情報を受信していないならば、制御部2041は、処理をステップS2046に移す。
表示部2045に分析結果時系列情報を表示するサービスを提案した場合において、表示端末2004を利用する患者等から指定情報を受信したか否かを判別する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等が複数の助言のうちいずれか1以上を指定したときに、助言に対応づけられる分析結果を含む範囲に分析結果時系列情報の表示範囲を制御して助言に対応づけられた分析結果を含む範囲を表示するサービスを提案し得る。
(ステップS2045:指定情報に対応する分析結果時系列情報を表示するよう制御)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043及び表示部2045と協働して表示制御部2413を実行し、指定情報に対応する分析結果時系列情報及び対応情報に関する対応画像を表示するよう制御する処理を行う(ステップS2045)。制御部2041は、処理をステップS2047に移す。
指定情報に対応する分析結果時系列情報を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示部に分析結果時系列情報を表示し、端末を利用する患者等がこの表示を用いて分析結果の時系列における変化を把握し得るサービスを提案し得る。対応情報に対応する対応画像を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等が分析結果に対応する助言の有無を把握し得る。また、表示端末2004を利用する患者等がこの対応画像を選択して対応する助言を取得し得るサービスを提案し得る。
指定情報に対応する分析結果時系列情報を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等が複数の助言のうちいずれか1以上を指定したときに、助言に対応づけられる分析結果を含む範囲に分析結果時系列情報の表示範囲を制御して助言に対応づけられた分析結果を含む範囲を表示するサービスを提案し得る。
(ステップS2046:分析結果時系列情報を表示するよう制御)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043及び表示部2045と協働して表示制御部2413を実行し、分析結果時系列情報及び対応情報に関する対応画像を表示するよう制御する処理を行う(ステップS2046)。制御部2041は、処理をステップS2047に移す。
分析結果時系列情報を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示部2045に分析結果時系列情報を表示し、表示端末2004を利用する患者等がこの表示を用いて分析結果の時系列における変化を把握し得るサービスを提案し得る。対応情報に対応する対応画像を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等が分析結果に対応する助言の有無を把握し得る。また、表示端末2004を利用する患者等がこの対応画像を選択して対応する助言を取得し得るサービスを提案し得る。
(ステップS2047:選択情報を受信したか否かを判別)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043及び表示部2045と協働して表示制御部2413を実行し、選択された1以上の対応画像を識別可能な選択情報を受信したか否かを判別する処理を行う(ステップS2047)。選択情報を受信したならば、制御部2041は、処理をステップS2048に移す。選択情報を受信していないならば、制御部2021は、処理をステップS2041に移し、ステップS2041からステップS2048の処理を繰り返す。
(ステップS2048:対応する助言を表示するよう制御)
制御部2041は、記憶部2042、通信部2043及び表示部2045と協働して表示制御部2413を実行し、選択情報に対応する助言を表示するよう制御する処理を行う(ステップS2046)。制御部2021は、処理をステップS2041に移し、ステップS2041からステップS2048の処理を繰り返す。
対応する助言を表示するよう制御する処理を行うことにより、表示端末2004を利用する患者等が分析結果に対応する助言の表示を指令し、該助言を取得して利用し得るサービスを提案し得る。
<システム2001の使用例>
続いて、本実施形態におけるシステム2001の使用例を説明する。
〔活動データの提供〕
患者等は、計測端末2003を装着する等して、患者等の活動データを計測する。患者等は、管理装置側無線デバイスWと計測端末2003とが無線通信可能である場所に移動し、管理装置側無線デバイスWを介して計測端末2003が計測した活動データを管理装置2002に提供する。管理装置2002の制御部2021は、活動データ受信部2211を実行し、接続可能かつ活動データを受信可能な計測端末2003があることを判別し、活動データを受信可能な計測端末2003から活動データを受信し、受信した活動データを格納する、一連の処理を行う。これにより、患者等の活動データが計測端末2003から管理装置2002に提供され、提供された活動データが管理装置2002に格納される。
〔活動データの分析〕
管理装置2002の制御部2021は、活動データ分析部2212を実行し、受信した活動データについて、基準情報に基づいて評価を生成し、生成された評価に基づいて疾患情報を生成し、生成された評価及び生成された疾患情報に基づいて分析結果を生成する一連の処理を行う。これにより、患者等が計測端末2003を介して提供した活動データに関する分析結果が生成される。
〔サービス画面の生成〕
管理装置2002の制御部2021は、サービス画面生成部2213を実行し、所定の条件を満たす評価及び疾患情報について、疾患情報と対応する提案サービスを含む画面を生成し、生成された画面を表示端末2004に送信する一連の処理を行う。管理装置2002の制御部2021は、管理装置2002は、通知部2214を実行し、疾患情報が特定の条件を満たす場合に、疾患情報に関する情報を表示端末2004に通知する処理を行う。
〔サービス画面の表示〕
表示端末2004の制御部2041は、サービス画面を受信し、表示部2045に表示する。
上述の一連の手順により、患者等が計測端末2003を利用して活動データを提供する場合に、この計測端末2003から提供される患者等の活動データに基づいて生活習慣の分析結果を生成し、生成した分析結果に基づく疾患情報と対応する提案サービスを含む画面を生成できる。したがって、生成した画面を介して、活動データを反映したサービスを提案できる。
また、上述の一連の手順により、活動データだけでなく、活動データに基づいて分析された生活習慣をも反映したサービスを提案し得る。さらに、分析結果に基づく疾患情報をも反映したサービスを提案し得る。したがって、活動データだけでなく、活動データに基づく各種の情報をも反映したサービスを提案し得る。
〔時系列情報等の送信〕
管理装置2002の制御部2021は、助言付与部2215を実行し、分析結果に付与された助言及び助言と分析結果とを対応づける対応情報である分析結果IDを格納する。管理装置2002の制御部2021は、時系列情報送信部2216を実行し、分析結果を時系列で表示可能な分析結果時系列情報、分析結果に関する管理装置2002の利用者(例えば、医師等)からの助言、及び該助言と分析結果との対応情報を表示端末2004に送信する。
〔分析結果時系列情報、助言、及び対応情報の受信〕
表示端末2004の制御部2041は、分析結果受信部2411を実行し、分析結果時系列情報を受信する。表示端末2004の制御部2041は、表示制御部2413を実行し、助言、及び対応情報を受信し、受信した助言の一覧を表示するよう表示部2045を制御する。
図32は、表示端末2004の表示部2045における表示の一例であり、表示制御部2413が複数の助言を表示部2045に表示させたときの一例である。図33は、図32から続く表示の一例であり、表示制御部2413が分析結果時系列情報を表示部2045に表示させたときの一例である。以下、図32及び図33を用いて、分析結果時系列情報、助言、及び対応情報の受信及び表示について説明する。
図32に示す表示例において、表示部2045は、助言一覧を表示する助言一覧表示領域2045Aと、分析結果時系列情報を表示する分析結果時系列情報表示領域2045Bと、患者等を表示する患者等表示領域2045Cと、を含む。
図32に示す表示例において、第1助言2045A1a、第2助言2045A1b、第3助言2045A1c、及び第4助言2045A1dを含む複数の助言2045A1が助言一覧表示領域2045Aに表示されている。符号2045A1は、これらの助言を総括するものとする。第1助言2045A1a、第2助言2045A1b、第3助言2045A1c、及び第4助言2045A1dのそれぞれは、図26に示す助言テーブル2226のID「S0001」に格納された助言、ID「S0002」に格納された助言、ID「S0003」に格納された助言、及びID「S0004」に格納された助言に対応している。
複数の助言2045A1が助言一覧表示領域2045Aに表示されることにより、表示端末2004を利用する患者等は、表示端末2004が受信した対応情報を介して管理装置2002の利用者からの助言を取得し得る。したがって、医師等は、分析結果に助言を付与することによって、患者等に助言を与え得る。よって、医師等からの助言を患者等に与えるサービスを提案し得る。
医師等からの助言を患者等に与えるサービスに関し、図32に示す表示例では、看護師が付与した第2助言2045A1b「佐藤さんが、立ちくらみのようです。」を取得した医師は、立ちくらみを起こした患者等(佐藤さん)に対する検査を指示する第3助言2045A1c「明日の朝に検査の予定を入れてください。」を付与する。医師が付与した第3助言2045A1cを取得したケアマネージャー(ケアマネ)は、第3助言2045A1cに従って検査の予定を入れたことを示す第4助言2045A1d「明日の朝9時に検査を入れました」を付与する。患者等(佐藤さん)は、表示端末2004を介して第2助言2045A1b~第4助言2045A1dを取得し、第2助言2045A1b~第4助言2045A1dに従って検査を受けるサービスを提供され得る。
図32に示す表示例において、助言の指定に用いられる第1助言指定画像2045A2a、第2助言指定画像2045A2b、及び第3助言指定画像2045A2cが助言一覧表示領域2045Aに表示されている。符号2045A2は、これらの助言指定画像を総括するものとする。第1助言指定画像2045A2a、第2助言指定画像2045A2b、及び第3助言指定画像2045A2cは、それぞれ、第1助言2045A1a、第2助言2045A1b、及び第3助言2045A1cに対応付けられている。
助言一覧表示領域2045Aに助言指定画像2045A2が表示され、助言指定画像2045A2のそれぞれが助言2045A1と対応付けられていることにより、表示端末2004を利用する患者等は、助言指定画像2045A2を用いて、対応付けられた助言2045A1を指定し得る。
図32に示す表示例において、分析結果の時系列における変化を把握し得る情報である第1分析結果時系列情報2045B1a、第2分析結果時系列情報2045B1b、及び第3分析結果時系列情報2045B1cが分析結果時系列情報表示領域2045Bに表示されている。符号2045B1は、これらの分析結果時系列情報を総括するものとする。
分析結果時系列情報表示領域2045Bに分析結果時系列情報2045B1が表示されることにより、表示部2045に分析結果時系列情報を表示し、表示端末2004を利用する患者等がこの表示を用いて分析結果の時系列における変化を把握し得るサービスを提案し得る。
図32に示す表示例において、図25におけるID「A0001」に対応する分析結果と、ID「A0002」に対応する分析結果とを含む分析結果時系列情報2045B1が表示されている。表示端末2004を利用する患者等は、分析結果時系列情報2045B1を用いて、ID「A0001」に対応する分析結果が生成された時点から、ID「A0002」に対応する分析結果が生成された時点までにおける分析結果の時系列における変化を把握し得る。
図32に示す表示例において、ID「A0002」に対応する分析結果に助言が付与されていることを示す第1対応画像2045B2aが分析結果時系列情報表示領域2045Bに表示されている。また、図33に示す表示例において、ID「A0004」に対応する分析結果に助言が付与されていることを示す第2対応画像2045B2bが分析結果時系列情報表示領域2045Bに表示されている。符号2045B1は、これらの分析結果時系列情報を総括するものとする。
対応画像2045B2が分析結果時系列情報表示領域2045Bに表示されていることにより、表示端末2004の利用者は、分析結果時系列情報から付与された助言を指定し、該助言を取得し得る。表示端末2004の利用者が分析結果時系列情報から付与された助言を指定し、該助言を取得する手段として、例えば、利用者が入力部を介して対応画像2045B2を指定する情報を表示端末2004に送信し、対応画像2045B2を指定する情報を受信した表示端末2004が対応画像2045B2と対応する助言を助言一覧表示領域2045Aに表示するよう、表示部2045を制御する手段が挙げられる。
〔助言の指定〕
図32に戻る。表示端末2004を利用する患者等は、助言指定画像2045A2を用いて複数の助言2045A1のうちいずれか1以上を指定する指定情報を送信する。表示端末2004の制御部2041は、表示制御部2413を実行し、指定情報を受信し、分析結果時系列情報の表示範囲を指定された助言に対応付けられる分析結果を含む範囲に制御する。
図33は、表示端末2004を利用する患者等が図32に示す第1助言指定画像2045A2aを用いて第1助言2045A1a「佐藤さんが、立ちくらみのようです。」を指定し、分析結果時系列情報2045B1の表示範囲を指定された第1助言2045A1aに対応付けられる分析結果(図25の分析結果ID「A0004」に対応する分析結果)を含む範囲に制御した状態を示している。
第1助言2045A1aは、図26に示す助言テーブル2226のID「S0002」に格納された助言と対応し、分析結果ID「A0004」によって、図25に示す分析結果テーブル2225の分析結果ID「A0004」に格納された分析結果と対応付けられている。
図33に示す表示例では、分析結果時系列情報2045B1の表示範囲は、分析結果ID「A0004」に格納された分析結果を含む範囲に制御されている。また、分析結果ID「A0004」に格納された分析結果に対応する患者等である「佐藤花子」が患者等表示領域2045Cに表示されている。
分析結果時系列情報2045B1の表示範囲が分析結果ID「A0004」に格納された分析結果を含む範囲に制御されていることにより、表示端末2004を利用する患者等は、第1助言2045A1aと対応する分析結果及び該分析結果の時系列における変化を把握し得る。したがって、表示部2045に分析結果時系列情報を表示し、表示端末2004を利用する患者等がこの表示を用いて分析結果の時系列における変化を把握し得るサービスを提案し得る。
分析結果ID「A0004」に格納された分析結果に対応する患者等である「佐藤花子」が患者等表示領域2045Cに表示されていることにより、表示端末2004を利用する患者等は、分析結果時系列情報がいずれの患者等のものであるか把握し得る。
〔対応画像の選択〕
図32に戻る。表示端末2004を利用する患者等は、複数の対応画像2045B2のうちいずれか1以上を指定する選択情報を送信する。表示端末2004の制御部2041は、表示制御部2413を実行し、選択情報を受信し、選択情報に助言に対応付けられる助言を表示するよう表示部2045を制御する。
図34は、図32から続く表示の一例であり、対応画像2045B2aを選択する選択情報の受信に応じて、表示制御部2413が対応画像2045B2aに関する助言2045A1d(図26の助言ID「S0001」に対応する助言)を表示部2045に表示させたときの一例である。表示端末2004を利用する患者等は、血圧の上昇を示す分析結果ID「A0002」に関する助言を取得するために、対応画像2045B2aを選択する。表示制御部2413は、対応画像2045B2aを選択する選択情報の受信に応じて、表示制御部2413が対応画像2045B2aに関する助言2045A1d(図26の助言ID「S0001」に対応する助言)を表示するよう制御する。これにより、図34に示す表示例では、助言ID「S0001」に対応する助言「運動後の一時的なもので、問題ありません。」が表示されている。したがって、表示端末2004を利用する患者等がこの助言を取得し、利用し得る。分析結果時系列情報によって分析結果の変化を把握した患者等が対応画像及び対応情報を介して分析結果に対応する助言を取得することにより、患者等は、他の利用者が付与した助言を利用し得る。
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。たとえば、ユーザ端末110は、スマートフォン以外にも、ノート型PCや、タブレット端末等の様々な形態の端末を全て含むものである。
また、上記した実施の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、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換しても良い。
また、上記の各構成、機能、処理部は、それらの一部又は全部を、ハードウェア(例えば、集積回路)で実現してもよい。また、上記の各構成、機能、処理部は、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、実行するネットワーク経由もしくはディスク等記憶媒体によるインストール型のソフトウェア、また、ASP等のネットワーク型アプリケーションで実現してもよい。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、メモリや、ハードディスク、SSD(SolidStateDrive)等の記録装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。