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本サービスは、健診サービスを利用している企業や団体向けに提供される健康経営を実践するためのデータマイニングサービスです。 あらかじめ通知されたアカウントとパスワードを使って、ログインしてください。
※このコンテンツはデモ用です.

健康経営予報とは
-健康経営のためのビジュアルデータマイニング-

健康経営とは、企業が従業員の健康に配慮することによって、経営面においても大きな成果が期待できる、との基盤に立って、健康管理を経営的視点から考え、戦略的に実践していくことです。従業員の健康管理・健康づくりの推進は、単に医療費という経費の削減のみならず、生産性の向上、従業員の創造性の向上、企業イメージの向上等の効果が得られ、かつ企業におけるリスクマネジメントとしても重要です。

このような健康経営を実現するために、企業の健康管理のためのデータマイニングツールとして、健康経営予報をご提供いたします。健康経営予報は、年間○○万人の健康診断や生活習慣判定結果といったBIG DATAをもとに、

  1. さまざまなグラフやチャートを駆使したデータの視覚化
  2. 複数パラメータのクロスフィルタを活用した相関関係の発見
  3. ニューラルネットワークによる予測や相関関係の定量化

といった機能を提供することで、従業員の健康状態を統計的に管理し、改善のための取組をサポートします。

健康経営予報では、以下のようなデータをマイニングの対象としています。

  1. 健診判定結果
  2. 健康習慣判定(ブレスローの7つの健康習慣)
  3. 病歴・既往症
  4. 栄養バランス判定
  5. アレルギー判定
  6. メンタル判定
  7. パフォーマンス判定(ビジネス上の成果の評価)
プレゼン資料を見る.

健康ビッグデータ
-健康診断や問診、日々の健康パラメータの統計処理と予想方法-

健康経営予報では、健診判定結果、健康習慣判定、病歴・既往症といったデータの各要素値を[0.0-10.0]に正規化したうえで、視覚化や相関関係の発見を行います。ここでは、健診判定、健康習慣、健康チャート、健康予報のそれぞれについて、その算出方法を具体的に紹介します。

健診判定は、健康診断レポートの各判定項目に記載される判定区分を0~10の値に正規化したものをデータ値としています。 判定区分の基準値については、内臓脂肪症候群(メタボリックシンドローム)、糖尿病、高血圧症、高脂血症等の関係する学会のガイドラインをベースとしています。 健診判定項目数は、全部で29項目ありますが、個人の健診結果シートのレーダーチャートには、受診者が検査した項目のみが表示されます。

健康経営予報では、健診時に行う問診や毎日の健康アンケートの回答を、当時カリフォルニア大学教授であったブレスロー博士により広く知らしめられた「7つの健康習慣」の各項目の評価にマッピングを行い、0~10の値に正規化したものをデータ値としています。 「7つの健康習慣」と健康の関係性は、すでに、証明されたものですが、健康経営予報のクロスフィルタを使うと、健康習慣の各項目と健診判定項目の各項目の相関関係強度は、職種や性別、年齢によって、変化することが、一目瞭然となります。

健康チャートとして、

  1. 健診統計データ(クロスフィルタ)
  2. 健診結果・健康習慣分布図
  3. コンセプトマップ
  4. ネットワーク図
  5. 近接行列

の5つが用意されています。 これらを活用することで、健診結果、健康習慣の相関関係の発見や、時系列の変化、受診者のクラスタリングを視覚的に確認することができる。

健康予報は、一例として、正規化された健診判定結果と健康習慣の相関関係を時系列で、ニューラルネットワークにより学習させることで、翌年の健診判定結果を予想します。 健康経営予報のホームには、過去5年間の健康習慣と健診結果のレーダーチャートに加えて、翌年の健診結果のレーダーチャートが表示されます。 ホームでは、さらに、時系列で、健診結果・健康習慣分布図を見ることもできます。


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健診判定の詳細

各健診判定項目の健診判定区分は、下記のように正規化された値に変換されて、計算処理が行われます。

A1 異常なし(所見なし) 10.0
A2 有所見健康 9.0
A3 生活注意 8.0
B1 要経過観察 7.0
B2 経過観察中 6.0
G1 要再検査 5.0
G2 要精密再検査 4.0
C1 要医療(要治療) 3.0
C2 加療中(治療中) 2.0
R1 判定不能 -1
NC 受診なし -1

健康経営予報で扱う健診判定項目は、以下のとおりです。各項目の詳細については、検査結果の解説(日本予防医学協会)を参照してください。

  1. 総合判定
  2. 体測分類判定
  3. 視力分類判定
  4. 血圧分類判定
  5. 尿蛋白分類判定
  6. 尿潜血分類判定
  7. 尿糖分類判定
  8. 尿ウロ分類判定
  9. 聴力分類判定
  10. 診察分類判定
  11. 胸部X線分類判定
  12. 喀痰分類判定
  13. 胃部分類判定
  14. 大腸分類判定
  15. 心電図分類判定
  16. 眼底分類判定
  17. 眼圧分類判定
  18. 超音波分類判定
  19. 婦人科分類判定
  20. 肝機能分類判定
  21. 血中脂質分類判定
  22. 腎機能分類判定
  23. 糖代謝分類判定
  24. 尿酸分類判定
  25. 炎症系分類判定
  26. 白血球分類判定
  27. 貧血分類判定
  28. 膵機能分類判定
  29. その他分類判定

健康習慣の詳細

健康予報では、健診時に行う問診や毎日の健康アンケートの回答を、1当時カリフォルニア大学教授であったブレスロー博士により広く知らしめられた「7つの健康習慣」の各項目の評価にマッピングして、健康の動向を解析しています。

 

ブレスローの7つの健康習慣
  1. 喫煙をしない
  2. 定期的に運動をする
  3. 飲酒は適量を守るか、しない
  4. 1日7-8時間の睡眠をとる
  5. 適正体重を維持する
  6. 朝食を食べる
  7. 間食をしない

 

これらの健康習慣は、どれも特別なことではありませんが、自覚できたからといって、仕事や家庭環境など、さまざまな理由で、簡単に改善することはできないケースも多いはずです。健康予報では、毎年の問診や日々の健康アンケートの回答を判断して、「7つの健康習慣」それそれのレベルを算出するとともに、健康習慣のレベルと健診判定結果の関係性を見つけ出していきます。

※以下の表は、問診項目と「7つの健康習慣」の対応関係を示しています.

健康習慣対応表

- 問診項目と「7つの健康習慣」の対応表 -

喫煙 運動 飲酒 睡眠 体重 朝食 間食
運動を週に2回以上する
睡眠を7~8時間とる
ストレスを適度に感じる
労働時間は9時間以下である
6ヶ月前と比較して体の調子が悪くなった
毎日の生活に満足している
朝食をほぼ毎日とる
栄養のバランスを考えている
食事を1日3回ほぼ決まった時間に食べる
間食、夜食が習慣になっている
ゆっくりよくかんで食べる
食事は就寝2時間前までに終わらせる
塩辛いものをよく食べる
緑黄色野菜をよく食べる
果物をよく食べる
毎食、ごはん、パン、麺のいずれかを食べる
毎食、蛋白質食品を食べる
こってりした肉料理をよく食べる
フライやトンカツなど油で揚げたものをよく食べる
海藻類や小魚をよく食べる
乳製品(牛乳、ヨーグルト、チーズ)をよく食べる
インスタント食品や加工食品をよく食べる
洋・和菓子、スナック菓子を平均して1日2種類(個)以上食べる
ジュース・缶コーヒーを1日平均2本(2杯)以上飲む
歩くことが好きである
通勤に歩行や自転車を取り入れている
1日1回10分以上歩いている
1時間程度続けて歩いても疲れない
現在、余暇に月1回以上スポーツをしている
山や海、川など自然の中で過ごすことが好きである
学生時代に運動関係のクラブ活動をしていた
仕事や家事で身体を動かすことが多い
外出する機会が多い
今の体重から減量したい
「はい」の方は、何キロくらい減量したいですか

関係強度:(ネガティブ)[-] ~ (ポジティブ)[+]


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健康チャートの詳細

健診データ解析のためのチャートとして、以下の5つを用意しています.

  1. 健診統計データ(クロスフィルタ)
  2. 健診結果・健康習慣分布図
  3. コンセプトマップ
  4. ネットワーク図
  5. 近接行列

以下では、それぞれのチャートについて解説します。

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健康予報の詳細

健康経営予報では、正規化された健診判定結果と健康習慣の相関関係を時系列で、ニューラルネットワークにより学習させることで、翌年の健診判定結果の予想を表示しています。


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