特許 5830488 健康情報管理装置、方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5830488

(24)【登録日】2015年10月30日

(45)【発行日】2015年12月9日

(54)【発明の名称】健康情報管理装置、方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/22 20120101AFI20151119BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20151119BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/22 130

   A61B5/00 G

【請求項の数】5

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2013-90470(P2013-90470)

(22)【出願日】2013年4月23日

(65)【公開番号】特開2014-215691(P2014-215691A)

(43)【公開日】2014年11月17日

【審査請求日】2014年7月30日

(73)【特許権者】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(72)【発明者】

【氏名】池田 美穂

(72)【発明者】

【氏名】今野 理洋

(72)【発明者】

【氏名】中村 亨

(72)【発明者】

【氏名】渡邉 茂道

(72)【発明者】

【氏名】石榑 康雄

(72)【発明者】

【氏名】藤村 香央里

(72)【発明者】

【氏名】白石 将浩

(72)【発明者】

【氏名】林 真弓

(72)【発明者】

【氏名】前田 裕二

【審査官】 松野 広一

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−３１１５３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０３３９０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２３７８０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−１８９４４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１１７９８７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−５０／３４

Ａ６１Ｂ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

利用者の健康情報とそれに関連する背景情報を記憶するデータベース及び利用者が使用する利用者端末との間でそれぞれデータ伝送が可能な健康情報管理装置であって、
前記利用者の健康情報を前記データベースから読み出し、この読み出された健康情報から周期的な変化の規則性を有する周期を抽出し、当該抽出された周期を単位として前記データベースから健康情報またはそれに関連する背景情報を複数周期分読み出し、当該読み出された複数周期分の健康情報またはそれに関連する背景情報から前記抽出された周期内における前記健康情報または背景情報の変化の共通パターンを抽出する周期パターン抽出手段と、
前記抽出された周期を単位として前記データベースから健康情報とそれに関連する背景情報をそれぞれ読み出し、予め設定した予測アルゴリズムに従い、前記読み出された健康情報及び背景情報の自他への影響度と影響期間を導出して、その結果をもとに前記健康情報の変化の予測パターンを抽出する予測パターン抽出手段と、
前記データベースから読み出された健康情報、前記抽出された周期パターンを表す情報、および前記抽出された予測パターンを表す情報を前記利用者端末へ送信する送信手段と
を具備することを特徴とする健康情報管理装置。

【請求項2】

前記送信手段は、前記データベースから読み出された健康情報と、前記抽出された周期パターンを表す情報と、前記抽出された予測パターンを表す情報とを、同一時系列上で比較可能な状態で並べて表示する表示データを生成し、この生成された表示データを前記利用者端末へ送信することを特徴とする請求項１記載の健康情報管理装置。

【請求項3】

利用者の健康情報とそれに関連する背景情報を記憶するデータベース及び利用者が使用する利用者端末との間でそれぞれデータ伝送が可能な健康情報管理装置が実行する健康情報管理方法であって、
前記利用者の健康情報を前記データベースから読み出し、この読み出された健康情報から周期的な変化の規則性を有する周期を抽出し、当該抽出された周期を単位として前記データベースから健康情報またはそれに関連する背景情報を複数周期分読み出し、当該読み出された複数周期分の健康情報またはそれに関連する背景情報から前記抽出された周期内における前記健康情報または背景情報の変化の共通パターンを抽出する過程と、
前記抽出された周期を単位として前記データベースから健康情報とそれに関連する背景情報をそれぞれ読み出し、予め設定した予測アルゴリズムに従い、前記読み出された健康情報及び背景情報の自他への影響度と影響期間を導出して、その結果をもとに前記健康情報の変化の予測パターンを抽出する過程と、
前記データベースから読み出された健康情報、前記抽出された周期パターンを表す情報、および前記抽出された予測パターンを表す情報を前記利用者端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする健康情報管理方法。

【請求項4】

前記送信する過程は、前記データベースから読み出された健康情報と、前記抽出された周期パターンを表す情報と、前記抽出された予測パターンを表す情報とを、同一時系列上で比較可能な状態で並べて表示する表示データを生成し、この生成された表示データを前記利用者端末へ送信することを特徴とする請求項３記載の健康情報管理方法。

【請求項5】

請求項１または２に記載の健康情報管理装置が具備する前記各手段が実行する処理を、前記健康情報管理装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、個人の健康情報を収集して保存し活用するシステムで使用される健康情報管理装置、方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、個人の健康に関する情報は、カルテ情報は医療機関、健診の情報は健診機関や保険者、運動情報はフィットネスクラブ、体重等の情報は家庭というように、様々な場所に散在している。このため、個人が自身の健康情報を活用しようとすると、例えば該当する情報をそれぞれの機関等が運用するサーバ等にアクセスして取得しなければならず、手続や操作がきわめて面倒である。

【0003】

そこで、個人の健康に関する様々な情報を一元的に管理・活用することを可能にするＰＨＲ（Personal Health Record）システムが提案されている。ＰＨＲシステムを利用すれば、個人が自らの意思で自身の健康に関する複数の情報を簡単に取得できるようになり、これにより自身の健康状態を適切に把握して健康増進や生活習慣病予防に役立てることが可能となる。

【0004】

ところで、ＰＨＲシステムを利用した健康管理サービスとして、サービスサーバにおいて個人ごとに例えば体重の時系列変化を折れ線グラフ等により表した情報を作成し、この情報を利用者からの要求に応じて利用者端末へ送信するサービスが提案されている（例えば非特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】「ｄｏｃｏｍｏ（登録商標） Ｈｅａｌｔｈｃａｒａ）」、インターネット＜URL: http://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2011/11/30_00.html＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、非特許文献１に記載された技術は、単に体重等の測定値の時系列変化を折れ線グラフ等により表示するものに過ぎず、現在の測定値を過去の測定値と単純比較することしかできない。また、単に測定値が表示されるだけであるため、変化が生じた場合にその原因を推測し難い。

【0007】

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その主たる目的は、健康情報の変化をその周期性を考慮した変化パターンとして提示できるようにし、これにより利用者が自身の健康状態の特異な変化を簡単かつ正確に把握できるようにした健康情報管理装置、方法及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、利用者の健康情報とそれに関連する背景情報を記憶するデータベース及び利用者が使用する利用者端末との間でそれぞれデータ伝送が可能な健康情報管理装置にあって、先ず上記利用者の健康情報を上記データベースから読み出し、この読み出された健康情報から周期的な変化の規則性を有する周期を抽出し、当該抽出された周期を単位として前記データベースから健康情報またはそれに関連する背景情報を複数周期分読み出し、当該読み出された複数周期分の健康情報またはそれに関連する背景情報から上記抽出された周期内における上記健康情報または背景情報の変化の共通パターンを抽出する。続いて、上記抽出された周期を単位として上記データベースから健康情報とそれに関連する背景情報をそれぞれ読み出し、予め設定した予測アルゴリズムに従い、上記読み出された健康情報及び背景情報の自他への影響度と影響期間を導出して、その結果をもとに上記健康情報の変化の予測パターンを抽出する。そして、上記データベースから読み出された健康情報、上記抽出された周期パターンを表す情報、および上記抽出された予測パターンを表す情報を上記利用者端末へ送信するようにしたものである。

【0010】

この発明の第２の観点は、上記データベースから読み出された健康情報と、上記抽出された周期パターンを表す情報と、上記抽出された予測パターンを表す情報とを、同一時系列上で比較可能な状態で並べて表示する表示データを生成し、この生成された表示データを上記利用者端末へ送信するようにしたものである。

【発明の効果】

【0011】

この発明の第１の観点によれば、自身の健康情報の実測データが、当該健康情報の周期的な変化を表す周期パターンと共に提示されるので、利用者は健康情報の実測データの変化が周期性のある日常的なものであるのか、それとも突発的な非日常的なものであるのかを適切に判断することが可能となる。

【0012】

さらに、健康情報の変化を予測する際に、当該健康情報と関連性を有する背景情報の変化も考慮して予測されるので、健康情報の変化のみから予測する場合に比べ高精度の予測を行うことができる。

【0013】

この発明の第３の観点によれば、健康情報の実測データと、周期パターンを表す情報と、予測パターンを表す情報とが、同一時系列上で比較可能な状態で並べて一覧表示される。このため、利用者は健康情報の実測データを、周期パターンを表す情報及び予測パターンと容易に比較することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】この発明の一実施形態に係る健康情報管理装置を含むＰＨＲサービスシステムの構成を利用者端末と共に示した図。

【図2】図１に示したＰＨＲサービスシステムの中核をなすＰＨＲサーバの機能構成を示すブロック図。

【図3】図２に示したＰＨＲサーバが実行する健康情報管理処理の手順と処理内容を示すフローチャート。

【図4】図３に示した健康情報管理処理のうち周期パターン抽出処理の処理手順を示すシーケンス図。

【図5】図３に示した健康情報管理処理のうち予測パターン抽出処理の処理手順を示すシーケンス図。

【図6】図３に示した健康情報管理処理のうち周期パターン抽出処理の処理内容を示す図。

【図7】図３に示した健康情報管理処理のうち予測パターン抽出処理の処理内容を示す図。

【図8】この発明の一実施形態の実施例１として利用者本人の健康管理を行う場合の動作を示す図。

【図9】この発明の一実施形態の実施例２として利用者の健康指導を行う場合の動作を示す図。

【図10】この発明の一実施形態の実施例３として高齢者見守りを行う場合の動作を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る健康情報管理装置を含むＰＨＲサービスシステムの構成を利用者端末と共に示す図である。
ＰＨＲサービスシステムＳＳは、例えば健康サービス事業者がＷｅｂ上で管理運用するもので、健康情報管理装置としてのＰＨＲサーバＳＶと、利用者ＩＤデータベースＵＤと、健康情報データベースＨＤと、背景情報データベースＢＤを備えている。

【0016】

サービス利用者はそれぞれ自身の利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎを用いて、上記ＰＨＲサービスシステムＳＳとの間で広域エリアネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）ＮＷ１を介してデータ通信を行う。利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎとしては、自宅等に設置されたパーソナル・コンピュータ、スマートフォンやタブレット型端末等の携帯端末が用いられ、いずれの利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎも上記ＰＨＲサービスシステムＳＳに対しアクセスするためのブラウザ機能を有している。

【0017】

図２は、上記ＰＨＲサービスシステムＳＳの機能構成を示すブロック図である。
利用者ＩＤデータベースＵＤには、利用者の識別情報（利用者ＩＤ）に対応付けて、利用者の属性情報と共にパスワード等の認証情報が予め記憶されている。

【0018】

健康情報データベースＨＤには、利用者ＩＤに対応付けて当該利用者の健康情報が記憶されている。健康情報には、利用者本人が登録した自身の体重や胴周等の身体の計測データ、体脂肪率や体温、血圧、脈拍、血糖値等のバイタルデータ、利用者本人又はフィットネスクラブのオペレータが登録した歩数やランニング距離、スイミング距離等の運動データ、医師等の医療スタッフが登録するカルテ情報、薬剤師が登録する服用中の薬のデータ等が含まれる。これらのデータには、何れも計測年月日と時刻を表すタイムスタンプ情報が付与されている。

【0019】

背景情報データベースＢＤには、上記健康情報が計測されたときの状況を表す背景情報が上記健康情報とタイムスタンプ情報等により関連付けられて記憶されている。背景情報には、例えば場所、気象、食事、水分摂取量、服薬状況、活動量、姿勢、動作、睡眠時間（就寝時刻と起床時刻）、気分、イベント等が含まれる。またデータ形式は、テキストデータ以外に写真等の画像データでもよい。

【0020】

ＰＨＲサーバＳＶは、制御ユニット１と、ＷＡＮ通信インタフェース２と、ＬＡＮ通信インタフェース３を備える。ＷＡＮ通信インタフェース２は、上記利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎとの間で上記広域エリアネットワークＮＷ１により規定されるプロトコルに従いデータ通信を行う。ＬＡＮ通信インタフェース３は、上記利用者ＩＤデータベースＵＤ、健康情報データベースＨＤ及び背景情報データベースＢＤとの間で、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）ＮＷ２で規定されるプロトコルに従いデータ通信を行う。

【0021】

制御ユニット１はＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、この実施形態を実施するために必要な制御処理機能として、操作受付制御部１１と、周期パターン抽出部１２と、予測パターン抽出部１３と、出力制御部１４を有している。なお、これらの制御処理機能は何れも、図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

【0022】

操作受付制御部１１は、利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎにおいてブラウザ機能を用いた所定の要求操作が行われた場合に、その操作要求情報をＷＡＮ通信インタフェース２を介して受信する。そして、この操作要求に応じて、ＬＡＮ通信インタフェース３からローカルエリアネットワークＮＷ２介して利用者情報データベースＵＤに対しアクセスし、要求元の利用者の認証を要求する処理を行う。

【0023】

周期パターン抽出部１２は、以下の処理機能を有する。
(1) 本人確認が終了した利用者ＩＤをもとに、上記ＬＡＮ通信インタフェース３からローカルエリアネットワークＮＷ２介して健康情報データベースＨＤに対しアクセスし、該当する利用者の健康情報を取得する処理。
(2) 上記取得した健康情報をもとにその変化の規則性を有する周期の候補を選択して、この中から規則性が最も顕著な周期を選択する処理。
(3) 上記選択された周期を１単位として、上記健康情報データベースＨＤ又は背景情報データベースＢＤから健康情報又は背景情報を複数周期分読み出す処理。
(4) 上記読み出された複数周期分の健康情報又は背景情報を統計的に比較及び分析することにより周期内における変化の共通パターンを抽出して、この抽出された共通パターンを上記選択された周期における周期パターンとして出力する処理。

【0024】

予測パターン抽出部１３は、図示しないプログラムメモリに予め格納されている予測アルゴリズムの実行プログラムに従い、上記健康情報データベースＨＤ及び背景情報データベースＢＤに記憶されている健康情報とその背景情報の、自他への影響度と影響期間（潜伏〜発現〜収束）を導出する。そして、この導出結果をもとに、上記健康情報の変化の予測パターンを導出する処理を行う。

【0025】

出力制御部１４は、上記周期パターン抽出部１２により抽出された周期パターンと、上記予測パターン抽出部１３により抽出された予測パターンと、上記健康情報データベースＨＤに記憶されている健康情報（生の計測データ）とを比較し、その比較結果を表す表示データを生成する。そして、この生成された表示データを、ＷＡＮ通信インタフェース２から要求元の利用者端末ＵＴ１〜ＵＴｎに向け送信する処理を行う。

【0026】

（動作）
次に、以上のように構成されたＰＨＲサーバＳＶによる健康情報管理動作を説明する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。また、図４及び図５にはそれぞれ周期パターン抽出処理及び予測パターン抽出処理の処理手順を示すシーケンス図を、また図６及び図７にはそれぞれ周期パターン抽出処理及び予測パターン抽出処理の処理内容をそれぞれ示している。

【0027】

（１）操作の受付処理
利用者が自身の利用者端末ＵＴ１において、そのブラウザ機能を使用して自身の健康情報の閲覧要求操作を行ったとする。例えば、自身の血圧の変化の周期パターンを表すグラフの表示を要求する操作を行ったとする。
そうするとＰＨＲサーバＳＶでは、ステップＳ１において操作受付制御部１１が起動し、この操作受付制御部１１の制御の下で先ず利用者の本人認証が行われる。この認証は、利用者情報データベースＵＤに対し、例えば利用者が入力した利用者ＩＤとパスワードを照会することによりなされる。

【0028】

（２）周期パターンの抽出
上記照会に対する利用者情報データベースＵＤからの応答によって本人であることが確認されると、ＰＨＲサーバＳＶでは次にステップＳ２において周期パターン抽出部１２が起動する。そして、この周期パターン抽出部１２の制御の下、周期パターンの抽出処理が以下のように行われる。

【0029】

すなわち、先ず利用者ＩＤをもとに、健康情報データベースＨＤから該当する利用者の一定期間分（例えば１年分）の健康情報が読み出される。続いて、この読み出された健康情報をもとにその変化の規則性を有する周期の候補が選択され、さらにこの候補の中から規則性が最も顕著な周期が選択される。上記規則性を有する周期の選択は周知のデータマイニングの手法を用いて行われる。

【0030】

次に、上記選択された周期を単位として、上記健康情報データベースＨＤ又は背景情報データベースＢＤから健康情報又は背景情報が予め設定された複数の周期分読み出される。そして、この読み出された複数周期分の健康情報又は背景情報が統計的に比較及び分析され、これにより周期内の変化の共通パターンが抽出される。

【0031】

図６にこの周期パターンの抽出処理内容の一例を示す。例えば、いま健康情報の変化の規則性が最も顕著な周期がＴｈだったとすると、図６（ａ）に示すように健康情報データベースＨＤから健康情報が上記周期Ｔｈごとに分割されて読み出される。そして、この読み出された各健康情報は図６（ｂ）に示すように比較され、この比較結果をもとに図６（ｃ）に示すように健康情報の共通パターンが抽出される。なお、この共通パターンの抽出処理においてもデータマイニングが使用される。

【0032】

かくして、例えば健康情報（例えば血圧）の季節変動、月変動、週変動、日変動が抽出される。この抽出された健康情報の変化の周期パターンを表す情報は、図４に示すように要求元の利用者端末ＵＴ１に単独で送信し、表示することも可能である。

【0033】

（３）予測パターンの抽出
ＰＨＲサーバＳＶでは、続いてステップＳ３において予測パターン抽出部１３が起動する。そして、この予測パターン抽出部１３の制御の下、予測パターンの抽出処理が以下のように行われる。
すなわち、先ず図５に示すように健康情報データベースＨＤ及び背景情報データベースＢＤから、利用者が先に指定した種類の健康情報（例えば血圧）とその背景情報が読み出される。そして、上記周期パターン抽出部１２で設定された周期Ｔｈがパラメータとして与えられ、図示しないプログラムメモリに格納されている予測アルゴリズムの実行プログラムに従い、上記読み出された健康情報及びその背景情報の、自他への影響度と影響期間（潜伏〜発現〜収束）が導出される。そしてこの導出結果をもとに、上記任意の健康情報の変化の予測パターンが導出される。

【0034】

図７にこの予測パターンの抽出処理内容の一例を示す。いま過去の健康情報の周期内変化が図７（ａ）に示すものだったとし、この状態である時に健康情報に影響を与える外的要因が発生したとする。この場合、当該外的要因は背景情報に含まれている。したがって、この背景情報の変化を過去の変化パターンと比較することで、対応する健康情報の変化パターンを予測できる。例えば、図７（ｂ）に示すように健康情報の変化パターンとして、低下せずに上昇する変化パターンＰ１が予測される。ちなみに、背景情報を考慮しない場合には、過去の健康情報の変化パターンのみから予測されるため、図７（ｂ）のＰ２に示すような変化が予測される。なお、図７（ｂ）のＰ０は健康情報の実測値の変化パターンを示すものである。

【0035】

（４）表示データの送信
以上のように周期パターン及び予測パターンが抽出されると、ＰＨＲサーバＳＶでは最後にステップＳ４において、出力制御部１４の制御の下で、上記抽出された周期パターン、予測パターン及び健康情報の実測データを同一時系列上で並べて表示するための表示データが生成される。そして、この生成された表示データは、要求元の利用者端末ＵＴ１へ送信される。

【0036】

利用者端末ＵＴ１では、上記ＰＨＲサーバＳＶから送られた表示データがディスプレイに表示される。したがって、利用者はこの表示データから健康情報の周期パターンと、予測パターンと、実測値とを同一時系列上で並べて比較することができ、これにより健康情報の変化の原因等について把握することが可能となる。

【0037】

例えば、健康情報の周期パターンと予測パターンとがずれているときには、健康情報へ周期パターンからのずれを発生させるような背景情報があることを把握できる。また、予測パターンと実測値とがずれているときには、背景情報から予測できる範囲外の変化が発生したことを把握できる。

【0038】

（効果）
以上詳述したように本実施形態では、健康情報データベースＨＤ及び背景情報データベースＢＤにそれぞれ健康情報とそれに関連する背景情報を記憶しておく。そして、先ず上記健康情報から規則的な変化が含まれる周期を見つけて、この周期で健康情報又は背景情報を分割しながら読み出して周期内における変化の共通パターンを抽出する。次に、予測アルゴリズムの実行プログラムに従い、上記健康情報データベースＨＤ及び背景情報データベースＢＤに記憶されている健康情報及びその背景情報の、自他への影響度と影響期間（潜伏〜発現〜収束）を導出することにより健康情報の変化の予測パターンを導出する。そして、上記周期パターン、予測パターン及び健康情報の実測データを同一時系列上で並べて表示するための表示データを生成し、利用者端末ＵＴ１へ送信するようにしている。

【0039】

したがって、利用者は、健康情報の変化の周期パターンにより、現在の健康情報の変化が周期性のある日常的なものであるのか、それとも突発的な非日常的なものであるのかを適切に把握することが可能となる。また、健康情報の変化を予測する際に、当該健康情報と関連性を有する背景情報の変化も考慮して予測することで、健康情報の変化のみから予測する場合に比べ高精度の予測を行うことができる。

【0040】

例えば、図８に示すように利用者が自身の体重や血圧等を健康情報として健康情報データベースＨＤに登録すると共に、当該体重や血圧を計測した日の飲食物のメニューや運動メニュー、服用している薬の種類や量（処方箋）の情報を背景情報データベースＢＤに登録する。このようにすると、体重や血圧の変化がその周期パターンと共に利用者端末ＵＴに表示され、さらに飲食物のメニューや運動メニュー、服用している薬の種類や量（処方箋）等の背景情報を考慮して予測された体重や血圧の変化パターンが表示される。このため、利用者はこれらの表示された情報をもとに、自身の健康状態を適切に把握して、健康管理に役立てることができる。

【0041】

また、図９に示すように、利用者が患者の場合に、その健康情報の変化パターンをその周期パターンと予測パターンと共に掛かり付けの医師の端末に送信して表示させるようにすると、医師はこの表示された情報から患者の健康状態をより正確に診断することが可能となり、その結果より適切な健康指導や治療を行うことが可能となる。また、患者にとっても、客観的なデータに基づく説明を受けることができるので、体質改善や治療に対し納得して取り組むことが可能となる。

【0042】

さらに、図１０に示すように、利用者が高齢者の場合に、その健康情報の変化パターンをその周期パターンと予測パターンと共に医療機関や見守りセンタの端末に送信して表示させることで、医師や介護士はこの表示された情報から高齢者の容態をより的確に把握することが可能となる。そして、危険な変化が通知された場合には、高齢者の自宅や施設に速やかに駆け付けることが可能となる。

【0043】

［他の実施形態］
前記実施形態では、抽出された周期パターン、予測パターン及び健康情報の実測データを同一時系列上で並べて表示するための表示データを生成し、利用者端末ＵＴ１へ送信するようにした。しかし、この表示データに加えて、上記周期パターン、予測パターン及び健康情報の実測データの比較結果から判定できる情報や、この判定情報に応じて例えばアドバイス情報データベースから検索できる健康管理についてのアドバイス情報を利用者端末ＵＴ１へ送信するようにしてもよい。

【0044】

また、前記実施形態ではＰＨＲサーバＳＶと各データベースＵＤ，ＨＤ，ＢＤとをローカルエリアネットワークＮＷ２を介して接続するようにしたが、各データベースＵＤ，ＨＤ，ＢＤをクラウドネットワーク上に設置し、ＰＨＲサーバＳＶからインターネット等の広域エリアネットワークＮＷ１を介して各データベースＵＤ，ＨＤ，ＢＤに対しアクセスするようにしてもよい。また、ＰＨＲサーバＳＶと各データベースＵＤ，ＨＤ，ＢＤとを１つの装置に収容してもよい。

【0045】

その他、ＰＨＲサーバの構成、周期パターン及び予測パターンの抽出処理の手順と処理内容、表示データの構成、健康情報及び背景情報の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

【0046】

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

【符号の説明】

【0047】

ＳＳ…ＰＨＲサービスシステム、ＳＶ…ＰＨＲサーバ、ＵＤ…利用者ＩＤデータベース、ＨＤ…健康情報データベース、ＢＤ…背景情報データベース、ＵＴ１〜ＵＴｎ…利用者端末、ＮＷ１…広域エリアネットワーク、ＮＷ２…ローカルエリアネットワーク、１１…操作受付制御部、１２…周期パターン抽出部、１３…予測パターン抽出部、１４…出力制御部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】