Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7671482B2 - Information provision system and information provision program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7671482B2 - Information provision system and information provision program - Google Patents

Information provision system and information provision program Download PDF

Info

Publication number
JP7671482B2
JP7671482B2 JP2019063486A JP2019063486A JP7671482B2 JP 7671482 B2 JP7671482 B2 JP 7671482B2 JP 2019063486 A JP2019063486 A JP 2019063486A JP 2019063486 A JP2019063486 A JP 2019063486A JP 7671482 B2 JP7671482 B2 JP 7671482B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
body composition
health
information
estimated
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019063486A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020166323A (en
Inventor
美幸 児玉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tanita Corp
Original Assignee
Tanita Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tanita Corp filed Critical Tanita Corp
Priority to JP2019063486A priority Critical patent/JP7671482B2/en
Priority to PCT/JP2020/013916 priority patent/WO2020196812A1/en
Publication of JP2020166323A publication Critical patent/JP2020166323A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7671482B2 publication Critical patent/JP7671482B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Description

本発明は、健康診断データを取得して情報を提供する情報提供システム及び情報提供プログラムに関する。 The present invention relates to an information provision system and an information provision program that acquire health checkup data and provide information.

従来、身長、体重、年齢、性別等の情報と測定により得られた人体の各部位の生体インピーダンスとに基づいて、体組成を測定する体組成計が知られている。 Conventionally, body composition monitors are known that measure body composition based on information such as height, weight, age, and sex, and the bioimpedance of each part of the human body obtained by measurement.

一方、健康診断では、血液検査等の検査によってHDLコレステロール、γ-GTP、血糖等の生化学検査値が測定される。健康診断では、さらに、これらの生化学検査値と、喫煙習慣、アルコール摂取習慣、運動習慣等の生活習慣とに基づいて、健康リスクの評価や健康維持ないし健康回復のためのアドバイスが行われることがある。 Meanwhile, health checkups involve blood tests and other tests to measure biochemical test values such as HDL cholesterol, γ-GTP, and blood sugar. Health checkups may also include an assessment of health risks and advice on maintaining or restoring health based on these biochemical test values and lifestyle habits such as smoking habits, alcohol intake habits, and exercise habits.

特開2009-5904号公報JP 2009-5904 A

しかしながら、健康診断の結果に基づくリスク評価やアドバイスは、一般論や傾向論に留まり、ユーザ個人の体組成を考慮して、どの程度の健康リスクがあるのか、どの程度の飲食制限をすればよいのか、あるいはどの程度の運動をすればよいかといった定量的な指標を与えることは困難であった。 However, risk assessments and advice based on the results of health checkups are limited to generalities and trends, and it is difficult to provide quantitative indicators that take into account the user's individual body composition, such as the level of health risk, the level of dietary restrictions that should be imposed, or the amount of exercise that should be done.

体組成計を用いることで、自らの体組成を知ることができ、さらに、健康リスクの低い体組成や、目標とする体組成を得るために必要な飲食や運動等の生活習慣をアドバイスすることは可能である(例えば、特許文献1参照)。しかしながら、体組成計を有していない者は、そのような体組成の情報やアドバイス、健康リスク等の健康情報を得ることはできない。 By using a body composition scale, one can know one's own body composition, and it is also possible to receive advice on lifestyle habits such as diet and exercise necessary to achieve a body composition with low health risks and a target body composition (see, for example, Patent Document 1). However, those who do not own a body composition scale cannot obtain such body composition information or advice, or health information such as health risks.

本発明は、体組成計がない場合にも体組成又は体組成に基づく健康情報を得ることができる情報提供システムを提供することを目的の一つとする。 One of the objectives of the present invention is to provide an information provision system that allows users to obtain body composition or health information based on body composition even when they do not have a body composition meter.

本発明の一態様は、情報提供システムであって、健康診断データを取得する健康診断データ取得部と、前記健康診断データに基づいて体組成を推定する体組成推定部と、前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力する出力部とを備えた構成を有している。 One aspect of the present invention is an information provision system that includes a health check data acquisition unit that acquires health check data, a body composition estimation unit that estimates body composition based on the health check data, and an output unit that outputs the body composition or health information based on the body composition.

この構成により、体組成計を用いなくても、健康診断データから体組成を推定して提供し、あるいは、体組成に基づく健康情報を提供できる。 With this configuration, it is possible to estimate and provide body composition from health checkup data without using a body composition meter, or to provide health information based on body composition.

前記出力部は、前記健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報を出力してよく、あるいは、健康リスクを示す健康リスク情報を出力してよい。 The output unit may output, as the health information, health guidance information that encourages the maintenance or recovery of health, or health risk information that indicates health risks.

この構成により、ユーザは、健康診断結果に基づいて、健康診断データのどの項目を改善するために、どのような対策をすればよいかを具体的に理解することができる。 With this configuration, users can specifically understand what measures they should take to improve which items of their health checkup data based on the health checkup results.

前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、少なくとも、身長、体重、及び生化学検査値を取得してよい。 The health check data acquisition unit may acquire at least height, weight, and biochemical test values as the health check data.

前記体組成推定部は、前記体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、BMI、細胞内液量、細胞外液量の少なくともいずれかを推定してよい。 The body composition estimation unit may estimate at least one of the following body composition: fat percentage, fat mass, lean mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass, total body water percentage, BMI, intracellular fluid volume, and extracellular fluid volume.

前記体組成推定部は、前記健康診断データの変化(変化傾向又は変化傾向とその量)にも基づいて前記体組成を推定してよい。 The body composition estimation unit may estimate the body composition based on changes in the health check data (trends of change or the amount of change).

この構成により、単に健康診断データを用いる場合と比較してより正確に体組成を推定できる。 This configuration allows for more accurate estimation of body composition compared to simply using health check data.

前記情報提供システムは、通信ネットワークに接続されたコンピュータからなるものであってよく、前記健康診断データ取得部は、前記通信ネットワークを介して任意の端末から前記健康診断データを取得してよく、前記出力部は、前記健康診断データを取得した前記端末に対して、前記通信ネットワークを介して、当該健康診断データに基づいて推定された前記体組成又は前記体組成に基づく前記健康情報を送信してよい。 The information providing system may be comprised of a computer connected to a communication network, the health check data acquisition unit may acquire the health check data from any terminal via the communication network, and the output unit may transmit the body composition estimated based on the health check data or the health information based on the body composition via the communication network to the terminal that acquired the health check data.

この構成により、情報提供システムは、多くのユーザの健康診断データを収集することができ、これらの多くのユーザの健康診断データを分析することができる。 With this configuration, the information providing system can collect health checkup data from many users and analyze the health checkup data from these many users.

前記情報提供システムは、複数のユーザの前記体組成を統計的に処理して、前記複数のユーザの全体の健康情報を取得する健康情報取得部をさらに備えていてよく、前記出力部は、前記体組成に基づく健康情報として、前記複数のユーザの全体の健康情報を出力してよい。 The information providing system may further include a health information acquisition unit that statistically processes the body compositions of multiple users to acquire overall health information of the multiple users, and the output unit may output the overall health information of the multiple users as health information based on the body compositions.

この構成により、特定のユーザのグループについての健康情報を提供できる。 This configuration allows us to provide health information for specific groups of users.

前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断結果と健康診断目標値とを取得してよく、前記体組成推定部は、前記健康診断結果に基づいて、前記体組成として実測推定体組成を推定し、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定してよく、前記出力部は、前記実測推定体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力してよい。 The health check data acquisition unit may acquire health check results and health check target values as the health check data, the body composition estimation unit may estimate an actual estimated body composition as the body composition based on the health check results, and may estimate a target estimated body composition as the body composition based on the health check target values, and the output unit may output the actual estimated body composition and the target estimated body composition in a comparable manner.

この構成により、体組成計を用いなくても、健康診断結果と健康診断目標値との差を体組成の差として認識できる。 With this configuration, the difference between the health checkup results and the health checkup target values can be recognized as a difference in body composition without using a body composition meter.

前記情報提供システムは、体組成を測定して実測体組成を取得する体組成測定部をさらに備えていてよく、前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断目標値を取得してよく、前記体組成推定部は、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定してよく、前記出力部は、前記実測体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力してよい。 The information provision system may further include a body composition measurement unit that measures body composition to obtain an actual body composition, the health check data acquisition unit may obtain a health check target value as the health check data, the body composition estimation unit may estimate a target estimated body composition as the body composition based on the health check target value, and the output unit may output the actual body composition and the target estimated body composition in a comparable manner.

この構成により、健康診断データ取得部が、ユーザが目標とする健康診断データを取得することで、体組成推定部はユーザが目標とする体組成を推定することができる。そうすると、ユーザは、体組成測定部にて測定をしたときに、測定された体組成と体組成の目標値とを比較でき、目標とする健康診断値に近づいているか否かを体組成測定部による測定によって知ることができる。 With this configuration, the health checkup data acquisition unit acquires the user's targeted health checkup data, and the body composition estimation unit can estimate the user's targeted body composition. Then, when the user performs a measurement using the body composition measurement unit, the user can compare the measured body composition with the target body composition value, and can know whether or not the user is approaching the targeted health checkup value through the measurement by the body composition measurement unit.

本発明の一態様の情報提供プログラムは、コンピュータに、健康診断データを取得させ、前記健康診断データから体組成を推定させ、前記体組成又は前記体組成に基づく健康情報を出力させる構成を有している。 An information provision program according to one embodiment of the present invention has a configuration that causes a computer to acquire health checkup data, estimate body composition from the health checkup data, and output the body composition or health information based on the body composition.

この構成によっても、体組成計を用いなくても、健康診断データから体組成を推定して提供し、あるいは、体組成に基づく健康情報を提供できる。 With this configuration, body composition can be estimated and provided from health checkup data without using a body composition meter, or health information based on body composition can be provided.

図1は、本発明の実施の形態の情報提供システムを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an information providing system according to an embodiment of the present invention. 図2は、健康診断データ(生化学検査値)であるHDLコレステロール(横軸)と体組成である脂肪量(kg)(縦軸)との関係を示すグラフである。FIG. 2 is a graph showing the relationship between HDL cholesterol (horizontal axis) which is health checkup data (biochemical test value) and fat mass (kg) (vertical axis) which is body composition. 図3は、複数種類の健康診断データを重回帰式に入力して推定される脂肪量(横軸)と、実際に測定された脂肪量(縦軸)との関係を示すグラフである。FIG. 3 is a graph showing the relationship between fat mass (horizontal axis) estimated by inputting multiple types of health checkup data into a multiple regression equation and actually measured fat mass (vertical axis). 図4は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第1の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a first application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第2の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a second application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図6は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第2の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the second application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第3の応用例の構成を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a third application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention. 図8は、本発明の実施の形態の情報提供システムの第3の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the third application example of the information providing system according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。 Below, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the embodiment described below shows an example of how the present invention can be implemented, and the present invention is not limited to the specific configuration described below. When implementing the present invention, a specific configuration according to the embodiment may be appropriately adopted.

図1は、本発明の実施の形態の情報提供システムを示す図である。情報提供システム10は、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、健康情報取得部13と、出力部14とを備えている。健康診断データ取得部11は、ユーザが健康診断を受けて得られた健康診断結果の入力を受け付けることで健康診断データを取得する。健康診断データには、健康診断で検査される各項目の数値が含まれる。 Figure 1 is a diagram showing an information provision system according to an embodiment of the present invention. The information provision system 10 comprises a health checkup data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, a health information acquisition unit 13, and an output unit 14. The health checkup data acquisition unit 11 acquires health checkup data by accepting input of the health checkup results obtained when a user undergoes a health checkup. The health checkup data includes numerical values for each item examined in the health checkup.

人間ドック学会の平成30年度一日ドック基本検査項目表によれば、健康診断の検査項目には、身長、体重等を含む「身体計測」、血圧、心電図等を含む「生理」、胸部X線、腹部超音波等を含む「X線・超音波」、総コレステロール、HDLコレステロール、LDLコレステロール、γ-GTP、血糖等を含む「生化学」、赤血球、白血球等を含む「血液学」、CRP等を含む「血清学」、「尿」、「便」が含まれる。健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、これらの一部又は全部の計測値のデータを取得する。また、健康診断データには、被検者の年齢、性別、個人の識別データ等も含まれる。 According to the 2018 Basic Examination Items List for One-Day Medical Checkups from the Japanese Society of Health Checkups, the examination items for a medical checkup include "physical measurements" including height, weight, etc.; "physiology" including blood pressure, electrocardiogram, etc.; "X-ray/ultrasound" including chest X-ray, abdominal ultrasound, etc.; "biochemistry" including total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, γ-GTP, blood glucose, etc.; "hematology" including red blood cells, white blood cells, etc.; "serology" including CRP, etc.; "urine" and "stool." The medical checkup data acquisition unit 11 acquires data on some or all of these measurement values as medical checkup data. The medical checkup data also includes the subject's age, sex, personal identification data, etc.

体組成推定部12は、健康診断データ取得部11が取得した健康診断データに基づいて、その健康診断データに対応する体組成を推定する。図2は、健康診断データ(のうちの生化学検査値)であるHDLコレステロール(横軸)と体組成である脂肪量(kg)(縦軸)との関係を示すグラフである。図2に示すように、HDLコレステロールと脂肪量とは、おおむねHDLコレステロールが高いほど脂肪量が少ないという関係にあるが、そのばらつきは比較的大きく、HDLコレステロールから脂肪量を高精度に推定することは困難である。 The body composition estimation unit 12 estimates the body composition corresponding to the health checkup data acquired by the health checkup data acquisition unit 11 based on the health checkup data. Figure 2 is a graph showing the relationship between HDL cholesterol (horizontal axis), which is the health checkup data (a biochemical test value among them), and fat mass (kg) (vertical axis), which is body composition. As shown in Figure 2, HDL cholesterol and fat mass are generally related in that the higher the HDL cholesterol, the lower the fat mass, but the variation is relatively large, and it is difficult to estimate fat mass with high accuracy from HDL cholesterol.

しかしながら、複数種類の健康診断データを説明変数として、特定の体組成を目的変数とする重回帰分析を行うことで、健康診断データと体組成との相関関係を得ることができる。そこで、体組成推定部12は、複数種類の健康診断データを上記の重回帰分析によって得られた重回帰式に入力することで、推定すべき体組成を算出する。この重回帰式は、複数種類の健康診断データと推定すべき体組成との多数の組の関係を学習することで得られるものであり、学習モデルの一種である。この重回帰式は、推定すべき体組成ごとに用意されている。また、重回帰式は、年齢及び性別ごとに用意されている。体組成推定部12は、体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、細胞内液量、細胞外液量の一部又は全部を推定する。 However, by performing a multiple regression analysis with a specific body composition as a response variable and a plurality of types of medical checkup data as explanatory variables, it is possible to obtain a correlation between the medical checkup data and the body composition. Therefore, the body composition estimation unit 12 calculates the body composition to be estimated by inputting the plurality of types of medical checkup data into a multiple regression equation obtained by the above multiple regression analysis. This multiple regression equation is obtained by learning the relationship between many pairs of the plurality of types of medical checkup data and the body composition to be estimated, and is a type of learning model. This multiple regression equation is prepared for each body composition to be estimated. In addition, a multiple regression equation is prepared for each age and sex. The body composition estimation unit 12 estimates some or all of the following as the body composition: fat percentage, fat mass, fat-free mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass , total body water percentage, intracellular fluid volume, and extracellular fluid volume.

体組成推定部12が推定する体組成の例を挙げると以下のとおりである。例えば、体脂肪率は、健康診断データである身長、体重、性別、年齢、空腹時血糖値、空腹時血中インスリン、HbA1c、総コレステロール、HDLコレステロール、LDLコレステロール、トリグリセライド、GOT、GPT、γ-GTP、尿酸、最高血圧、最低血圧を説明変数とする重回帰式によって推定することができる。また、例えば、内臓脂肪面積は、体脂肪率で用いる説明変数に加えて、ウエスト周囲径、ヒップ周囲径を説明変数とする重回帰式によって推定することができる。このように、健康診断データのうちの身長、体重、生化学検査値は特に体組成を推定するのに好適に用いられる。 Examples of body composition estimated by the body composition estimation unit 12 are as follows. For example, body fat percentage can be estimated by a multiple regression equation with the medical checkup data of height, weight, sex, age, fasting blood glucose level, fasting blood insulin, HbA1c, total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglyceride, GOT, GPT, γ-GTP, uric acid, systolic blood pressure, and diastolic blood pressure as explanatory variables. Also, for example, visceral fat area can be estimated by a multiple regression equation with the explanatory variables of waist circumference and hip circumference in addition to the explanatory variables used for body fat percentage. In this way, height, weight, and biochemical test values from the medical checkup data are particularly suitable for use in estimating body composition.

図3は、複数種類の健康診断データを重回帰式に入力して推定される脂肪量(横軸)と、実際に測定された脂肪量(縦軸)との関係を示すグラフである。適切に重回帰式を生成することで、図3に示すように精度よく脂肪量を推定することができる。他の体組成についても同様に、複数種類の健康診断データを説明変数とし体組成を目的変数とする重回帰式に健康診断データを入力することで算出することができる。 Figure 3 is a graph showing the relationship between fat mass (horizontal axis) estimated by inputting multiple types of health checkup data into a multiple regression equation and the actually measured fat mass (vertical axis). By appropriately generating a multiple regression equation, it is possible to estimate fat mass with high accuracy, as shown in Figure 3. Other body compositions can also be calculated similarly by inputting health checkup data into a multiple regression equation that uses multiple types of health checkup data as explanatory variables and body composition as the response variable.

健康情報取得部13は、体組成に基づいて健康情報を取得する。具体的には、健康情報取得部13は、健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報、及び健康リスクを示す健康リスク情報を取得する。健康指導情報は、例えば、摂取してよいカロリー量、制限すべきカロリー量、行うべき運動の種類と量等の情報である。健康リスク情報は、例えば、患う可能性のある疾患とその可能性の大きさ等の情報である。このように、健康情報取得部13は、健康情報として、具体的な内容と量を含む情報を取得する。 The health information acquisition unit 13 acquires health information based on body composition. Specifically, the health information acquisition unit 13 acquires, as health information, health guidance information that encourages the maintenance or recovery of health, and health risk information that indicates health risks. The health guidance information is, for example, information on the amount of calories that can be ingested, the amount of calories that should be restricted, the type and amount of exercise that should be performed, etc. The health risk information is, for example, information on diseases that may be suffered from and the degree of the possibility of such diseases. In this way, the health information acquisition unit 13 acquires, as health information, information including specific contents and amounts.

体組成と健康情報との関係は、年齢及び性別ごとにあらかじめテーブルに記憶されている。ここで、健康情報は、一種類の体組成によって決定されてもよいし、複数の体組成によって決定されてもよい。例えば、脂肪率が高い場合には、脂分の摂取を制限すべきであるが、同時に基礎代謝も高い場合には脂分摂取制限の度合いは小さくてよい。また、例えば、脂肪率が高い場合には、肥満対策として摂取エネルギーを制限すべきであるが、脂肪率が高いだけでなく同時に基礎代謝が低い場合は、食後高血糖のリスクがより高まりやすいことから、糖質を重点的に制限するとともに、蛋白質の摂取は増やすべきである。また、例えば、脂肪率が高くても基礎代謝が充分に高い場合は、軽めの摂取エネルギー制限程度でよく、蛋白質量摂取の増加も重視しなくてもよい。このように、健康情報取得部13は、複数種類の体組成から健康情報を決定してよい。 The relationship between body composition and health information is stored in advance in a table for each age and sex. Here, the health information may be determined by one type of body composition or multiple body compositions. For example, if the fat percentage is high, fat intake should be restricted, but if the basal metabolism is also high at the same time, the degree of fat intake restriction may be small. Also, for example, if the fat percentage is high, energy intake should be restricted as a measure against obesity, but if not only the fat percentage is high but the basal metabolism is also low, the risk of postprandial hyperglycemia is more likely to increase, so carbohydrates should be restricted intensively and protein intake should be increased. Also, for example, if the fat percentage is high but the basal metabolism is sufficiently high, only a light restriction on energy intake may be sufficient, and increasing protein intake may not be emphasized. In this way, the health information acquisition unit 13 may determine health information from multiple types of body composition.

出力部14は、体組成推定部12で推定された体組成、及び健康情報取得部13で取得された健康情報を出力する。これらの情報の出力形式は、表示、音声出力、その他の出力形式であってよい。 The output unit 14 outputs the body composition estimated by the body composition estimation unit 12 and the health information acquired by the health information acquisition unit 13. The output format of this information may be a display, an audio output, or another output format.

上記の健康診断データ取得部11、体組成推定部12、健康情報取得部13、及び出力部14は、コンピュータが本実施の形態の情報提供プログラムを実行することにより実現される。健康診断データ取得部11は、外部装置から有線で健康診断データを取得するインターフェース、外部装置から無線通信によって健康診断データを取得する通信モジュール、記憶媒体から健康診断を読み出すメディアリーダ、又はユーザの操作入力を受け付ける操作入力装置であってよい。体組成推定部12及び健康情報取得部13は、情報提供プログラムに従って動作するCPU、RAM、ROMを含むシステムであってよい。また、出力部14は、ディスプレイやスピーカであってよい。 The above-mentioned health check data acquisition unit 11, body composition estimation unit 12, health information acquisition unit 13, and output unit 14 are realized by a computer executing the information provision program of this embodiment. The health check data acquisition unit 11 may be an interface that acquires health check data from an external device via a wired connection, a communication module that acquires health check data from an external device via wireless communication, a media reader that reads out health check data from a storage medium, or an operation input device that accepts user operation input. The body composition estimation unit 12 and health information acquisition unit 13 may be a system including a CPU, RAM, and ROM that operate according to the information provision program. The output unit 14 may be a display or a speaker.

以上のように、本実施の形態の情報提供システム10によれば、健康診断データから体組成を推定できる。よって、体組成計を有していない者であっても、自分の体組成を知ることができる。ユーザが過去の健康診断データを保有している場合には、体組成推定部12が当該過去の健康診断データに基づいて体組成を推定することで、ユーザは自分の過去の体組成を知ることができる。 As described above, the information providing system 10 of this embodiment can estimate body composition from health checkup data. Therefore, even people who do not own a body composition meter can know their own body composition. If the user has past health checkup data, the body composition estimation unit 12 estimates the body composition based on the past health checkup data, allowing the user to know their past body composition.

また、本実施の形態の情報提供システム10によれば、体組成計を有していない場合にも、体組成に基づく健康情報の提供を受けることができる。健康診断を受けた者は、健康診断結果に基づいて医師等から健康指導情報や健康リスク情報等の健康情報を得ることも可能であるが、その場合には一般論や傾向論になりがちであるところ、本実施の形態では、体組成を推定した上で、推定した体組成に基づいて健康情報を提供するので、より具体的で定量的な健康情報を提供できる。これは、健康診断データは、体組成を原因として生じる現象面を捉えたものであるということができるからである。そのため、原因である体組成を推定することで具体的かつ定量的な健康情報を提供できることになる。 In addition, according to the information provision system 10 of this embodiment, even if a person does not have a body composition meter, he or she can be provided with health information based on body composition. A person who has undergone a health check can obtain health information such as health guidance information and health risk information from a doctor or the like based on the results of the health check, but such information tends to be generalized or based on trends. In contrast, in this embodiment, body composition is estimated and then health information is provided based on the estimated body composition, so that more specific and quantitative health information can be provided. This is because health check data can be said to capture the phenomena caused by body composition. Therefore, by estimating the body composition, which is the cause, specific and quantitative health information can be provided.

以下、上記の情報提供システム10の具体的な応用例及び変形例を説明する。 Specific application examples and modified examples of the above-mentioned information provision system 10 are described below.

図4は、情報提供システムの第1の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、通信ネットワーク上のサーバコンピュータによって構成される。情報提供システム10は、通信ネットワーク20に接続されており、複数の端末装置30も通信ネットワーク20に接続可能である。通信ネットワーク20は、インターネットであっても専用ネットワークであってもよい。情報提供システム10と各端末装置30とは通信ネットワーク20を介して互いに通信を行う。端末装置30は、例えば、スマートフォンやパソコンであってよい。 Figure 4 is a block diagram showing the configuration of a first application example of the information provision system. In this example, the information provision system 10 is configured by a server computer on a communication network. The information provision system 10 is connected to a communication network 20, and multiple terminal devices 30 can also be connected to the communication network 20. The communication network 20 may be the Internet or a dedicated network. The information provision system 10 and each terminal device 30 communicate with each other via the communication network 20. The terminal device 30 may be, for example, a smartphone or a personal computer.

情報提供システム10の健康診断データ取得部11は、通信ネットワーク20を介して任意の端末装置30から健康診断データを取得する。また、出力部14は、健康診断データを送信してきた端末装置30に対して、通信ネットワーク20を介して体組成情報や健康情報を送信する。この構成により、端末装置30のユーザは、自己の健康診断データを端末装置30に入力して情報提供システム10に送信すると、情報提供システム10から、自己の健康診断データから推定された体組成の情報や健康情報を受信して、端末装置30にて出力(表示)することができる。 The health checkup data acquisition unit 11 of the information provision system 10 acquires health checkup data from any terminal device 30 via the communication network 20. The output unit 14 also transmits body composition information and health information via the communication network 20 to the terminal device 30 that has transmitted the health checkup data. With this configuration, when a user of the terminal device 30 inputs his/her own health checkup data into the terminal device 30 and transmits it to the information provision system 10, the user can receive body composition information and health information estimated from his/her own health checkup data from the information provision system 10 and output (display) it on the terminal device 30.

端末装置30には、ユーザが健康診断データを入力する機能、入力された健康診断データを情報提供システム10に送信する機能、及び情報提供システム10から送信されてきた体組成及び健康情報を表示する機能を備えている。これらの機能は専用のアプリケーションプログラムによって実現されてもよく、汎用のブラウジングアプリケーションを用いて実現されてもよい。 The terminal device 30 has a function for the user to input health checkup data, a function for transmitting the input health checkup data to the information providing system 10, and a function for displaying the body composition and health information transmitted from the information providing system 10. These functions may be realized by a dedicated application program or may be realized by using a general-purpose browsing application.

また、図4に示すように、情報提供システム10にはデータベース40が接続されており、データベース40には分析装置50が接続されている。データベース40には、健康診断データ取得部11が複数の端末装置30から受信した健康診断データを記憶する。分析装置50は、データベース40に記憶された多数の健康診断データを分析する。この分析は、統計分析であってよく、あるいは何らかの機械学習であってもよい。これにより、情報提供システム10が収集した多くのユーザの健康診断データを分析できる。 As shown in FIG. 4, a database 40 is connected to the information providing system 10, and an analysis device 50 is connected to the database 40. The database 40 stores the health checkup data received by the health checkup data acquisition unit 11 from multiple terminal devices 30. The analysis device 50 analyzes the large amount of health checkup data stored in the database 40. This analysis may be a statistical analysis or some kind of machine learning. This makes it possible to analyze the health checkup data of many users collected by the information providing system 10.

また、本例において、健康診断データに所属グループ(例えば、会社、学校、地域等)の情報が付加されてもよい。この場合には、健康情報取得部13は、推定された体組成を所属グループごとに統計的に処理して、グループ全体の健康情報を取得してよい。これにより、会社、学校、地域といったグループ単位で健康指導情報や健康リスク情報を提供することができる。 In addition, in this example, information on the group to which the user belongs (e.g., company, school, region, etc.) may be added to the health checkup data. In this case, the health information acquisition unit 13 may statistically process the estimated body composition for each group to acquire health information for the entire group. This makes it possible to provide health guidance information and health risk information on a group basis, such as a company, school, or region.

図5は、情報提供システムの第2の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、携帯端末、具体的には、タッチディスプレイを備えたスマートフォンによって構成される。情報提供システム10は、上記の実施の形態と同様に、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、健康情報取得部13と、出力部14とを備えている。これらの機能は、スマートフォンが専用のアプリケーションプログラム(以下、単に「アプリ」という。)を実行することにより実現される。 Figure 5 is a block diagram showing the configuration of a second application example of the information provision system. In this example, the information provision system 10 is configured by a mobile terminal, specifically, a smartphone equipped with a touch display. As in the above embodiment, the information provision system 10 includes a health check data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, a health information acquisition unit 13, and an output unit 14. These functions are realized by the smartphone executing a dedicated application program (hereinafter simply referred to as an "app").

アプリは、健康診断データとして、実際の健康診断によって得られた結果(以下、「健康診断結果」という。)と、健康診断の目標値(以下、「健康診断目標値」という。)とを分けて入力する機能を備えている。健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、健康診断結果と、健康診断目標値をそれぞれ取得する。なお、健康診断データは、ユーザがタッチディスプレイを操作して入力してもよく、アプリ外のファイルからアプリにインポートすることで入力してもよく、あるいは、アプリの機能を用いて健康診断の結果を印刷した媒体をカメラで撮影して文字認識をすることで入力してもよい。 The app has a function for inputting the results obtained by the actual health check (hereinafter referred to as "health check result") and the target value of the health check (hereinafter referred to as "health check target value") separately as health check data. The health check data acquisition unit 11 acquires the health check result and the health check target value as health check data. The health check data may be input by the user operating the touch display, or may be input by importing the data from a file outside the app into the app, or may be input by using the app's functions to take a picture of a medium on which the health check result is printed with a camera and perform character recognition.

また、健康診断データ取得部11は、健康診断結果から自動計算により健康診断目標値を取得してもよいし、ユーザによる上記の入力によって健康診断目標値を取得してもよい。自動計算により健康診断目標値を取得する場合には、情報提供システム10には、年齢、性別、身長、体重等に応じたその者の標準的な健康診断値がテーブルとして記憶されており、あるいは、年齢、性別、身長、体重等に応じた標準的な健康診断値を演算するアルゴリズムが記憶されており、健康診断データ取得部11は、これらのテーブル又はアルゴリズムを用いて健康診断結果から健康診断目標値を取得する。 The health checkup data acquisition unit 11 may acquire the health checkup target value by automatic calculation from the health checkup result, or may acquire the health checkup target value by the above-mentioned input by the user. When acquiring the health checkup target value by automatic calculation, the information provision system 10 stores a table of standard health checkup values for the person according to age, sex, height, weight, etc., or stores an algorithm for calculating standard health checkup values according to age, sex, height, weight, etc., and the health checkup data acquisition unit 11 acquires the health checkup target value from the health checkup result using these tables or algorithms.

体組成推定部12は、健康診断結果及び健康診断目標値のそれぞれに基づいて、体組成を推定する(以下、健康診断結果に基づいて推定された体組成を「実測推定体組成」といい、健康診断目標値に基づいて推定された体組成を「目標推定体組成」という。)。 The body composition estimation unit 12 estimates body composition based on the health check results and the health check target values (hereinafter, the body composition estimated based on the health check results is referred to as the "actual estimated body composition," and the body composition estimated based on the health check target values is referred to as the "target estimated body composition").

健康情報取得部13は、改善すべき体組成がある場合には、実測推定体組成を目標推定値組成にするための健康指導情報を取得する。このために、健康情報取得部13は、改善すべき体組成の種類ごとに、体組成の変化量に応じた飲食制限及び運動の内容及び量の情報が記憶されている。 When there is a body composition to be improved, the health information acquisition unit 13 acquires health guidance information for changing the actual estimated body composition to a target estimated composition. For this purpose, the health information acquisition unit 13 stores information on dietary restrictions and the content and amount of exercise according to the amount of change in body composition for each type of body composition to be improved.

出力部14は、実測推定体組成と目標推定体組成と健康情報とをタッチディスプレイに表示する。このとき、出力部14は、実測推定体組成と目標推定体組成とを比較可能な形式で表示し、かつ、それらの差分、即ち実測推定体組成から目標推定体組成になるために必要な体組成変化量も表示する。これにより、体組成計を用いなくても、健康診断結果と健康診断目標値との差を体組成の差として認識できる。 The output unit 14 displays the actual estimated body composition, the target estimated body composition, and the health information on the touch display. At this time, the output unit 14 displays the actual estimated body composition and the target estimated body composition in a format that allows comparison, and also displays the difference between them, i.e., the amount of change in body composition required to change from the actual estimated body composition to the target estimated body composition. This allows the difference between the health check result and the health check target value to be recognized as a difference in body composition, even without using a body composition meter.

図6は、第2の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。この画面では、健康診断データであるγ-GTPに関連する体組成として、体重、脂肪量、基礎代謝量が示されており、「目標」の列には目標推定体組成が示されており、「現状」の列には実測推定体組成が示されており、「目標まであと」の列には、実測推定体組成を目標推定体組成にするため(即ち、γ-GTPを正常値にするため)に必要な体組成の変化量(増減量)が示されている。 Figure 6 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the second application example. This screen shows body weight, fat mass, and basal metabolic rate as body composition related to γ-GTP, which is health check data, the "Goal" column shows the target estimated body composition, the "Current Status" column shows the actual estimated body composition, and the "Remaining until goal" column shows the amount of change (increase or decrease) in body composition required to change the actual estimated body composition to the target estimated body composition (i.e., to bring γ-GTP to a normal value).

図6の画面では、更に、健康情報として、健康指導情報と健康リスク情報とが示されている。具体的には、実測推定体組成を目標推定体組成にするために必要な飲食の制限内容及び所定期間あたりの制限量、並びに運動の内容及び所定期間あたりの量、実測推定体組成を維持したときに罹患する可能性がある疾患名と罹患率が示されている。 The screen in FIG. 6 further shows health guidance information and health risk information as health information. Specifically, the screen shows the details of dietary restrictions and the amount of restrictions per specified period necessary to change the actual estimated body composition to the target estimated body composition, as well as the details of exercise and the amount per specified period, and the names and incidence rates of diseases that may be contracted if the actual estimated body composition is maintained.

この応用例によれば、ユーザは、健康診断結果に基づいて、健康診断データのどの項目を改善するために、どのような対策をすればよいかを具体的に理解することができる。 According to this application example, the user can specifically understand what measures should be taken to improve which items of health checkup data based on the health checkup results.

図7は、情報提供システムの第3の応用例の構成を示すブロック図である。この例では、情報提供システム10は、携帯端末、具体的には、タッチディスプレイ及び近距離無線通信機能を備えたスマートフォンによって構成される。情報提供システム10は、健康診断データ取得部11と、体組成推定部12と、出力部14とを備えている。本例においても、情報提供システム10の各機能はアプリによって実現される。 Figure 7 is a block diagram showing the configuration of a third application example of the information provision system. In this example, the information provision system 10 is configured by a mobile terminal, specifically, a smartphone equipped with a touch display and short-range wireless communication capabilities. The information provision system 10 includes a health check data acquisition unit 11, a body composition estimation unit 12, and an output unit 14. In this example as well, each function of the information provision system 10 is realized by an app.

情報提供システム10は、外部の体組成測定装置60と近距離無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)による通信)により、無線通信を行う。体組成測定装置60として、4極又は8極の電極及びそれらの微弱の電流を流す回路を用いて生体インピーダンスを測定し、測定された生体インピーダンス、体重、身長、年齢等の情報から脂肪量、筋肉量、骨量等の体組成を算出する従来の体組成計を用いることができる。 The information providing system 10 wirelessly communicates with an external body composition measuring device 60 via short-range wireless communication (e.g., communication via Bluetooth (registered trademark)). The body composition measuring device 60 can be a conventional body composition scale that measures bioimpedance using four- or eight-pole electrodes and a circuit that passes a weak current through them, and calculates body composition such as fat mass, muscle mass, and bone mass from information such as the measured bioimpedance, weight, height, and age.

健康診断データ取得部11は、健康診断データとして、健康診断目標値を取得する。健康診断目標値の取得の方法は第2の応用例と同様である。体組成推定部12は、健康診断目標値に基づいて、体組成として目標推定体組成を推定する。一方で、情報提供システム10は、体組成測定装置60から、体組成測定装置60にて測定された体組成(以下、「実測体組成」という。)を取得する。出力部14は、体組成推定部12にて推定された目標推定体組成と、体組成測定装置60から取得した実測体組成とを比較可能な形式で表示する。 The health checkup data acquisition unit 11 acquires health checkup target values as health checkup data. The method of acquiring the health checkup target values is the same as in the second application example. The body composition estimation unit 12 estimates a target estimated body composition as the body composition based on the health checkup target values. Meanwhile, the information provision system 10 acquires the body composition measured by the body composition measurement device 60 (hereinafter referred to as "actual body composition") from the body composition measurement device 60. The output unit 14 displays the target estimated body composition estimated by the body composition estimation unit 12 and the actual body composition acquired from the body composition measurement device 60 in a format that allows comparison.

図8は、第3の応用例における出力部による表示画面の例を示す図である。この画面では、図6と同様に、健康診断データであるγ-GTPに関連する体組成として、体重、脂肪量、基礎代謝量が「目標」、「現状」、「目標まであと」の各列に示されており、「目標」の列には目標推定体組成が示されている。本応用例では、「現状」の列には、体組成測定装置60で測定された実測体組成が示され、「目標まであと」の列には、実測体組成を目標推定体組成にするため(即ち、γ-GTPを正常値にするため)に必要な体組成の変化量(増減量)が示されている。 Figure 8 is a diagram showing an example of a display screen by the output unit in the third application example. In this screen, similar to Figure 6, body weight, fat mass, and basal metabolic rate are shown in the "Target", "Current Status", and "Remaining to Goal" columns as body composition related to γ-GTP, which is health check data, and the "Target" column shows the target estimated body composition. In this application example, the "Current Status" column shows the actual body composition measured by the body composition measuring device 60, and the "Remaining to Goal" column shows the amount of change (increase or decrease) in body composition required to bring the actual body composition into the target estimated body composition (i.e., to bring γ-GTP into the normal value).

なお、第3の応用例は、情報提供システム10が健康情報取得部13を備えていないが、第2の応用例と同様に、健康情報取得部13を設けてもよい。この場合には、体組成測定装置60で測定された実測体組成は、健康情報取得部13にも入力され、第2の応用例と同様に、健康情報取得部13にて実測体組成を目標推定体組成にするための健康情報が取得されて、出力部14で図6に示すような形式で出力されてよい。 In the third application example, the information providing system 10 does not include a health information acquisition unit 13, but as in the second application example, a health information acquisition unit 13 may be provided. In this case, the actual body composition measured by the body composition measuring device 60 is also input to the health information acquisition unit 13, and as in the second application example, health information for adjusting the actual body composition to a target estimated body composition is acquired by the health information acquisition unit 13, and this may be output by the output unit 14 in a format as shown in FIG. 6.

第3の応用例によれば、体組成測定装置で体組成を測定するごとに、測定された体組成と健康診断データを改善するための目標推定体組成とを比較して、それらの間にどの程度の差があるか、体組成が目標推定体組成に近づいているかを確認することができる。 According to the third application example, each time body composition is measured with a body composition measuring device, the measured body composition can be compared with a target estimated body composition for improving health checkup data to determine the extent of difference between them and whether the body composition is approaching the target estimated body composition.

なお、上記の実施の形態及びその応用例では、体組成推定部12は、健康診断データに基づいて体組成を推定したが、体組成推定部12は、健康診断データに加えて、健康診断データの変化にも基づいて体組成を推定してよい。すなわち、同じ健康診断データであっても、増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかによって、また、その度合い(変化量)によって、異なる体組成が推定されてよい。さらに過去の変化傾向も併せて判断してもよい。すなわち、直近の傾向(例えば増加傾向)が、以前は減少傾向であった場合と安定傾向であった場合とで、体組成の推定に異なる影響を与えてもよい。これにより、単に健康診断データを用いる場合と比較してより正確に体組成を推定できる。 In the above embodiment and its application example, the body composition estimation unit 12 estimates the body composition based on the medical checkup data. However, the body composition estimation unit 12 may estimate the body composition based on the changes in the medical checkup data in addition to the medical checkup data. That is, even for the same medical checkup data, different body compositions may be estimated depending on whether the data is increasing or decreasing and on the degree (amount of change). Furthermore, past trends in change may also be determined. That is, the most recent trend (e.g., an increasing trend) may have a different effect on the estimation of the body composition depending on whether the data was previously decreasing or stable. This allows the body composition to be estimated more accurately than when simply using medical checkup data.

10 情報提供システム
11 健康診断データ取得部
12 体組成推定部
13 健康情報取得部
14 出力部
20 通信ネットワーク
30 端末装置
40 データベース
50 分析装置
60 体組成測定装置
REFERENCE SIGNS LIST 10 Information provision system 11 Health checkup data acquisition unit 12 Body composition estimation unit 13 Health information acquisition unit 14 Output unit 20 Communication network 30 Terminal device 40 Database 50 Analysis device 60 Body composition measurement device

Claims (11)

健康診断データを取得する健康診断データ取得部と、
生体インピーダンスに基づいて推定可能な体組成を、前記健康診断データに基づいて、体組成計を用いずに推定する体組成推定部と、
前記体組成推定部により推定された前記体組成又は前記体組成推定部により推定された前記体組成に基づく健康情報を出力する出力部と、
を備えた、情報提供システム。
A health checkup data acquisition unit that acquires health checkup data;
a body composition estimation unit that estimates a body composition that can be estimated based on bioelectrical impedance based on the health checkup data without using a body composition meter ;
an output unit that outputs the body composition estimated by the body composition estimation unit or health information based on the body composition estimated by the body composition estimation unit;
An information provision system equipped with:
前記出力部は、前記健康情報として、健康の維持又は回復を促す健康指導情報を出力する、請求項1に記載の情報提供システム。 The information providing system according to claim 1, wherein the output unit outputs health guidance information for promoting the maintenance or recovery of health as the health information. 前記出力部は、前記健康情報として、健康リスクを示す健康リスク情報を出力する、請求項1に記載の情報提供システム。 The information providing system according to claim 1, wherein the output unit outputs health risk information indicating health risks as the health information. 前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、少なくとも、身長、体重、及び生化学検査値を取得する、請求項1から3のいずれかに記載の情報提供システム。 The information provision system according to any one of claims 1 to 3, wherein the medical examination data acquisition unit acquires at least height, weight, and biochemical test values as the medical examination data. 前記体組成推定部は、前記体組成として、脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、細胞内液量、細胞外液量の少なくともいずれかを推定する、請求項1から4のいずれかに記載の情報提供システム。 The information provision system according to any one of claims 1 to 4, wherein the body composition estimation unit estimates at least one of the following as the body composition: fat percentage, fat mass, lean mass, muscle mass, visceral fat mass, visceral fat level, visceral fat area, subcutaneous fat mass, basal metabolic rate, bone mass, total body water percentage, intracellular fluid volume, and extracellular fluid volume. 前記体組成推定部は、前記健康診断データの変化にも基づいて前記体組成を推定する、請求項1から5のいずれかに記載の情報提供システム。 The information provision system according to any one of claims 1 to 5, wherein the body composition estimation unit estimates the body composition based also on changes in the health checkup data. 前記情報提供システムは、通信ネットワークに接続されたコンピュータからなり、
前記健康診断データ取得部は、前記通信ネットワークを介して任意の端末から前記健康診断データを取得し、
前記出力部は、前記健康診断データを取得した前記端末に対して、前記通信ネットワークを介して、当該健康診断データに基づいて推定された前記体組成又は前記体組成に基づく前記健康情報を送信する、請求項1から6のいずれかに記載の情報提供システム。
The information providing system comprises a computer connected to a communication network,
the medical examination data acquisition unit acquires the medical examination data from an arbitrary terminal via the communication network;
7. The information providing system according to claim 1, wherein the output unit transmits the body composition estimated based on the health checkup data or the health information based on the body composition to the terminal that acquired the health checkup data via the communication network.
複数のユーザの前記体組成を統計的に処理して、前記複数のユーザの全体の健康情報を取得する健康情報取得部をさらに備え、
前記出力部は、前記体組成に基づく健康情報として、前記複数のユーザの全体の健康情報を出力する、請求項1から7のいずれかに記載の情報提供システム。
A health information acquisition unit that statistically processes the body compositions of a plurality of users to acquire overall health information of the plurality of users,
The information providing system according to claim 1 , wherein the output unit outputs overall health information of the plurality of users as the health information based on the body composition.
前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断結果と健康診断目標値とを取得し、
前記体組成推定部は、前記健康診断結果に基づいて、前記体組成として実測推定体組成を推定し、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定し、
前記出力部は、前記実測推定体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力する、請求項1から8のいずれかに記載の情報提供システム。
the health checkup data acquisition unit acquires a health checkup result and a health checkup target value as the health checkup data;
the body composition estimation unit estimates an actual estimated body composition as the body composition based on the medical examination result, and estimates a target estimated body composition as the body composition based on the medical examination target value;
The information providing system according to claim 1 , wherein the output section outputs the measured estimated body composition and the target estimated body composition in a manner that allows them to be compared.
体組成を測定して実測体組成を取得する体組成測定部をさらに備え、
前記健康診断データ取得部は、前記健康診断データとして、健康診断目標値を取得し、
前記体組成推定部は、前記健康診断目標値に基づいて、前記体組成として目標推定体組成を推定し、
前記出力部は、前記実測体組成と前記目標推定体組成とを比較可能に出力する、請求項1から8のいずれかに記載の情報提供システム。
A body composition measuring unit is further provided to measure body composition and obtain an actual body composition.
the health checkup data acquisition unit acquires health checkup target values as the health checkup data;
the body composition estimation unit estimates a target estimated body composition as the body composition based on the health check target value;
The information providing system according to claim 1 , wherein the output section outputs the measured body composition and the target estimated body composition in a manner that allows them to be compared.
コンピュータに、
健康診断データを取得させ、
生体インピーダンスに基づいて推定可能な体組成を、前記健康診断データに基づいて、体組成計を用いずに推定させ、
推定された前記体組成又は推定された前記体組成に基づく健康情報を出力させる、
情報提供プログラム。
On the computer,
Obtain health check data,
A body composition that can be estimated based on bioelectrical impedance is estimated based on the medical examination data without using a body composition meter ;
outputting the estimated body composition or health information based on the estimated body composition;
Informational program.
JP2019063486A 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system and information provision program Active JP7671482B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019063486A JP7671482B2 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system and information provision program
PCT/JP2020/013916 WO2020196812A1 (en) 2019-03-28 2020-03-27 Information providing system, information providing program, and non-transitory computer-readable storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019063486A JP7671482B2 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system and information provision program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020166323A JP2020166323A (en) 2020-10-08
JP7671482B2 true JP7671482B2 (en) 2025-05-02

Family

ID=72611560

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019063486A Active JP7671482B2 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Information provision system and information provision program

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7671482B2 (en)
WO (1) WO2020196812A1 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7782823B2 (en) * 2020-07-31 2025-12-09 株式会社タニタ Health assessment system, health assessment program, and health assessment server
JP6913810B1 (en) * 2020-11-18 2021-08-04 株式会社オプティム Programs, methods, information processing equipment, and systems
KR102598935B1 (en) * 2021-06-03 2023-11-07 주식회사 올리브헬스케어 Method and system for providing health management interface

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149830A (en) 2000-11-13 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd Health management method, advice device and health management system
JP2002355222A (en) 2001-03-28 2002-12-10 Yamato Scale Co Ltd Health information display
JP2004157596A (en) 2002-11-01 2004-06-03 Junichi Ninomiya Health management system and health management method
JP2006107222A (en) 2004-10-07 2006-04-20 Hitachi Ltd Health guidance support system
JP2015103154A (en) 2013-11-27 2015-06-04 花王株式会社 Health management system

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008027293A (en) * 2006-07-24 2008-02-07 Toshiba Corp Ideal body support device
JP4393492B2 (en) * 2006-09-13 2010-01-06 株式会社フィジオン Standing body composition measuring device
JP2009005904A (en) * 2007-06-28 2009-01-15 Tanita Corp Body composition measuring apparatus and body composition measuring method
JP5033541B2 (en) * 2007-08-29 2012-09-26 株式会社日立メディコ Waist circumference estimation device
JP2012034770A (en) * 2010-08-05 2012-02-23 Panasonic Electric Works Co Ltd Diathesis determination device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002149830A (en) 2000-11-13 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd Health management method, advice device and health management system
JP2002355222A (en) 2001-03-28 2002-12-10 Yamato Scale Co Ltd Health information display
JP2004157596A (en) 2002-11-01 2004-06-03 Junichi Ninomiya Health management system and health management method
JP2006107222A (en) 2004-10-07 2006-04-20 Hitachi Ltd Health guidance support system
JP2015103154A (en) 2013-11-27 2015-06-04 花王株式会社 Health management system

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020196812A1 (en) 2020-10-01
JP2020166323A (en) 2020-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6914896B2 (en) Health condition diagnosis system
CN108206058A (en) Human body comprehensive health risk Forecasting Methodology and system
EP3636156B1 (en) Information processing system for user state estimation using vital data correlation and avatar display
CN104217095A (en) Human-body health function-status evaluating model
CN110689938A (en) A health monitoring integrated machine and health monitoring management system
CN104239415A (en) Health information data monitoring system and monitoring method thereof
JP7671482B2 (en) Information provision system and information provision program
KR20160036954A (en) System and method for measuring biological ages
CN108847284B (en) Human biological age estimation device and system
JP6142266B2 (en) Health management system and activity meter
JP2015111438A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
JP2020194198A (en) Information provision system and information provision program
JP2013239192A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
CN210467338U (en) Health monitoring all-in-one machine
JP2016048531A (en) Blood glucose level information management device, blood glucose level information management system, and blood glucose level improvement promotion sheet
JP4785294B2 (en) Health information display device
US20240389949A1 (en) Systems, methods, and apparatuses for implementing cloud-based health, nutritional, and body composition analysis
US20250054592A1 (en) System and method for analysis of advice in health management action
JP2010207272A (en) Biological information evaluation system and evaluation method
JP2018134211A (en) Brain information analysis device and brain information imitation calculation device
US12444046B2 (en) Predicting health or disease from user captured images or videos
JP4132768B2 (en) Health information display device
KR20160024083A (en) Medical Fitness Biological Age measurement system and apparatus
JP2024029883A (en) Health management devices, health management methods, and programs
CN110537226A (en) Health management auxiliary system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220323

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230502

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230629

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230831

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20231031

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240126

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20240208

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20240308

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20241022

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250414

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7671482

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150