VisualHealth.Navi の考え方はとてもシンプルで、その基本は標準化値の採用にあります。

標準化値は、血中コレステロール値や中性脂肪値などの臨床検査での値をまちまちな測定単位の検査絶対値を、全ての検査で共通の無名数である標準相対値に変換したものです。
標準化値の持つ性質や特長・メリットを以下にご紹介します。
VisualHealth.Navi 特長
VisualHealth.Navi 製品
    
標準値・・・健診データを的確に理解し有効に活用
検査項目に共通の判断指標
検査項目に共通の判断指標
検査項目に共通の判断指標
健康診断や臨床検査の結果は、必ずしも有効に使われていません。

現在の検査絶対値は、検査項目によりまちまちの単位で、その意味するところが分かり難い上、年齢に関わらず一定の基準値と比較しています。多くの検査結果は基準値と比べて高いか低いかといった判定にとどまり、個々の受診者にとって、その値が持つ意味まで言及し説明されることはほとんどありません。受診者が的確に自身の健康状況を把握するには、十分な情報とはいえません。
医療の専門家ではない受診者自身がもっと理解しやすい客観的な判定基準が必要です。

健診データ分析表示(臨床検査値標準化)システム:VisualHealth.Naviでは、「基準値」を更に展開し、性・年齢別に調整した「標準化健診値」を算出し、性や年齢相応の健康維持、健康管理のための正しい情報を把握できるようにしています。
検査値を性別・年齢別に標準化値で表わし、基準の100と比較することで、誰もが数値の持つ意味を容易に理解することを可能としています。「標準化健診値」(標準化値)従来の検査値が絶対値であるの比べ、性年齢を考慮した相対値といえます。

VisualHealth.Naviは医師・保健師からの情報:健診データを基に、一人一人の健康状態について適切なサポート情報を提供します。やはり適切な医療情報は医師・保健師によらなければならないと考えるからです。分かり易い診療情報を提供することによって、医師や保健師の指導がより的確に受診者に伝わると共に、受診者自身も健康状態を分かり易い形で理解して、予防に努めることができます。
  
検査項目に共通の判断指標
多くの検査値が、性や年齢により変動します。

例えば空腹時血糖値では基準値として[109]mg/dLと言う値が使われていることは、多くの方がごぞんじだと思います。[109]を越えると検査報告書に検査値が赤字で印字されたり、↑マークが付きがっかりされた方も多いと思います。この基準値は年齢に関係なく、20才の人も60才の人も同じです。

検査値の値が年令や性別によって、その持つ意味が大きく違うことは、よく言われています。実際どのように性や年令が影響しているのかを見てみましょう。
  20才の人にとって109の検査値は、同年代100人の中で、高い方から2〜3人目になります。109と言う検査値は基準値でありながら、異端な値となります。
しかし同じ109の検査値が55才では、その値の示す意味が大きく変わってきます。55才という年代の中では、109と言う検査値は、ほぼ平均の値となります。
このように多くの(ほとんどの)検査項目では、年令によって、その検査値の持つ意味が大きく違ってきます。同様に同じ値の検査値の持つ意味は男女によっても違いが出てきます。
VisualHealtn.Naviでは検査値から性・年齢に応じた健康状態を判定しますので、検査結果をより身近なデータとして理解していただくことができます。
基準値109を性別年齢別にみると
○男性55才 ○女性55才
○男性20才 ○女性20才
ボーダーグラフは中心が平均です。黄色の領域には10%(上下5%)の、赤の領域には5%(上下2.5%)程度の人しか属しません。ボーダグラフの両端に行くほど、検査値は、その年代・性では異端であることを示しています。
  
 
検査項目に共通の判断指標
VisualHealth.Naviでは、全ての検査項目・性年齢で [100] が基準(平均)

標準化値では、検査データが性別年令別に見た平均値を基準として、その人の検査値がどの程度に平均から離れた(外れた)位置にあるかを示しています。検査項目に拘わらず平均を[100と]しますので、、標準化値が[100]に近いほど、性別年令別に見た平均値に近いことを示しています。

[100を]平均として、[80〜120](±2×標準偏差)の領域には95%の人が含まれ、同様に、[85〜115](±1.5×標準偏差)の領域には85%の、[90〜110](±1×標準偏差)の領域には68%の人が含まれることを表します。

標準化値が[120]以上か[80]以下であるということは、性年齢別に見て5%以下(上下ではその半分2.5%以下)のグループに属することになりますから、あまり一般的ではないことを示唆しています。下図ではグラフの中の面積を人数の割合と考えてください。[80]以下、[120]以上の部分の占める面積が極めて小さいことが分かります。具体的には100人の中で標準化値120以上の値の人は2人程度しかいないということになります。

VisualHealth.Naviでは標準化値[85〜115]または[80〜120]を健康基準範囲とし、臨床検査値の基準値の定義から、性年令的に一般的な検査値であると判定しています。
標準化値は 検査項目に共通で 年齢性別に拘わらず
 平均=「100」     1標準偏差=「10」
として検査(絶対)値から算出した無名数
基準値と標準化値   
  
検査項目に共通の判断指標
VisualHealth.Naviは、健診データをビジュアル化し、解析や判定の効率と精度を高めます。

レーダーチャート、ボーダーグラフ、散布図、折れ線グラフ、相関分布図、メタボリック判定、階層判定などさまざまなチャート表現で異なる視点から検査結果を分析し把握・理解できます。検査全体を鳥瞰的に見渡すことと、個々の検査項目を詳細に検討することが可能です。
  チャート間の連携
チャート間移動
例えばレーダチャートで選択表示中のデータをボーダチャートなど別のチャートで表示します。チャートを変える事で新たな視点でデータを把握できます。
ポイント背景チャート表示(時系列から健診日データへ、集団から個人健診日データへ)
時系列や集団表示されているデータの中から、チャート上の特定のデータポイントをクリックするだけで、そのポイントデータ健診時の全体データとチャートを表示します。特異データの背景を把握することが出来ます。
抽出群背景チャート表示(特異群の抽出と傾向分析)
集団データが表示されているチャートから特異なグループと思われる領域を指定し、そこに含まれる群を抽出し、その内容を参照します。これによってさまざまな検査値間の相関関係などを把握することができます。
チャート例   
個人と集団(グループ)分析
個人と集団の健診データを同じ視点のチャートで表現できます。集団は各種の条件設定によりグループの抽出形成が可能です。(集団は保健指導版のみ)
チャート例   
      
  
 
標準値・・・家庭での健康管理から医療機関での保健指導まで
    
主な機能
VisualHealth.Naviでは、個人と集団を対象とした、健診データの分析・判定機能が用意されています。

個人では健診日毎や時系列で表示でき留のを始め、健診データを元に、メタボリックシンドロームや生活習慣病の判定、特定健診階層化判定などの管理指導チャートの表示も可能です。

集団(グループ)では、全体分布状況や平均、傾向分析などができます。任意に設定したグループ毎に健診項目、メタボリック・階層化判定の集計分析も可能で、職場など集団に対する保健指導の機能も充実しています。
随所で各種統計、集計、個票のエクセル出力が可能ですので、応用範囲を広げることが可能です。
* 提供される機能はプロダクトによって異なります。
  個人健診データの分析表示
基本分析チャート
健診日毎のデータと共にレーダーチャート、ボーダーチャートで表示します。健診項目値のバランスや問題箇所がよくわかります。メタボリックシンドローム該当者やBMI近値者の検査値パターンを比較して、その関連性を把握し易く表示できます。
時系列分析チャート
全健診日、指定健診日、最近指定健診回、などの指定により健診データを時系列でその推移を表示します。
チャートは散布図、折れ線グラフ、マルチ散布図が利用でき、テーブル表示も可能です。
管理・指導チャート
メタボリック、保健指導階層化の判定表示ができます。個人票、結果通知票などのドキュメントも出力できます。
チャート例   
集団(グループ)健診データの分析表示
基本分布チャート
任意のグループ全体やグループ毎の健診値分布状況を、ボーダーチャート、散布図などで表示します。
マルチ散布図では、生活習慣、血液、腎、肝など基本分類や個別によりマルチ表示する健診項目の設定ができます。
集計分析チャート
任意のグループ全体やグループ毎の健診値平均を、レーダーチャート、ボーダーチャートで表示し、相関散布ではチャート上で特異群の抽出も可能です。健診項目の値範囲を指定して群を定め、その群の取る健診データの傾向を表示することもできます。
判定集計では、健診項目毎、メタボリック、特定健診階層化による各種チャート、集計、リスクグラフ、などの表示と共に、集計、個別データのエクセル出力も可能です。
管理チャート
CSV形式の外部健診データの取り込み、健診値入力、データ管理、集団の個人票出力などができます。
チャート例   
   
活用シーンと製品
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アプリケーションやデータについては GPA Talks もご覧ください。 
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