Introduction on challenge to harmonize between the use and protection

of personal informationfor mobile and medical service

by Information Grand Voyage Project (METI)

Masaru KitsuregawaThe University of Tokyo, Director of the Center for Information Fusion

- Science Advisor of MEXT(Ministry of Education, Sports, Culture and Technologies)

- Principal Investigator of Info-plosion Project by MEXT

- Chair person of Steering Committee for Information Grand Voyage Project by METI(Ministry of Economy, Trade and Industry)

2

The Information Explosion (Info-plosion)

Info-plosion

3

Size of Cyber Space

Total amout of digital info.： ~500EB (IDC, Diverse and Exploding Digital Universe, 2008)

Total number of Web Pages： 1Trillion pages (Google Official Blog, 2008/7)

Average size of one web page： 300KB (WebSiteOptimization.com, 2008/4)

Deep Web is around 50 times bigger than surface Web (Sharman, 2001)

Opportunities

5

Info-plosion(Information Explosion)

Economic Value / Innovation

6

Information Fusion

Non-Web informationWeb Information

Blog, SNS

Corporate &Individual Web sites

Images, Videos and Music

Healthcare Information

Audio Visual Information

Spatialinformation

Purchase history information

A variety of DBs

Creation of innovations andEstablishment of an affluent society

Next generation information retrieval / analysis technology

Information Fusion sought by

the Information Grand Voyage Project

7

Triune Approach

Service Driven

Verify effectiveness and feasibility of the

next generation information retrieval /

analysis technology with 10 model services.

Technology Development

Develop the next generation

information retrieval / analysis

technology

Achieve the versatile and common

next generation information retrieval

/ analysis technology (Provide a

common platform technology)

Careful Reconsideration

of current Regulations

Establish and revise regulations for privacy and copyright protection.

Create a mechanism for smooth

distribution of intellectual property.

Prepare an environment for

development and demonstration

Structure of

the Information Grand Voyage Project

Information Grand Voyage ProjectMobile Personalized App. By Docomo

(2/23/2009) ‘My Life Assist’

Please enjoy Demo Video

9

10

Users

Service providers

My Life Services

Living info. storage service

info. of behavioral activities

Behavioral analysis service

Recommendation service

Provide behavioral info. analytical

results

Provide information

Recommenda-

tion

Provide “surprising” or “awakening” information by “behavior-liked matching”

Outing assist

service providers

Contents/Services

providers

Mining providers

Cell phone

assist service

Distribute information

House-hold

Railways & buses

Stations

Stores

Department stores

Restaurants

Walking

(1) NW access status Time, attributes, taste and targets

(2) # of passengers and attributesPeople’s flow and traffic lineIn-car NW access

(4) Behavioral feature in department storeRelationship between attributes and consumptionResponse to sales

(3) People’s flow and traffic line to each exit in stationFlow line trend, # of migrants and attributesNW access in station

(5) Relationship between pre NW access and visitOn the way behavioral feature

(6) Statistic and real time

consumer attitude

feature of in-store POS

data (7) Biological data such as

heart beat rate data and

walking distance data

RFID tag

POS

FeliCa

POS

Analyze people’s flow via camera

(each exit)

POS

GPS and camera

Instation location

Wireless LAN

FeliCa and in-car NW

PC, cell phone and information appliances

PrivacyAnonymization

Mobile phone assists you in the real life!

Mobile Service: My Life Assist(NTT DoCoMo)

11

利用者A 1週目User A

2nd week

12

利用者A 3週目利用者A 4週目利用者A 5週目User A

6th week

13

Tokyo station nowHallo! Why don’t you

come by XX?

One day, I got off work on time and opened my cell phone on the way

home …Well, I have worked overtime and came

home late for some days …

You can get contents related to your everyday behavior and your

potential desires.(When opening the folding cell phone, it starts)

Click!

Surprising proposal

which hasn't appeared

in his recent activity,

and matched to his

preference

On a day off, give a reward to yourself.(1) There are good restaurants selected by word of mouth!(2) Do you want to invest in yourself?

Propose a new finding by

predicting his next behavior

from his past data

I did a good job

this week. I will

give a reward to

myself!

• List of restaurants in Yokohama

For relaxation

For stress release

For healing ...

Linked to information

Preview channel

Model Service 1 My Life Assist Service (NTT DoCoMo)

14

The acceptability of “My life assist service“

The results of the questionnaire （extract）

The rate of the concept acceptability of “My Life Assist Service” is high

The rate of “attractive” & “relatively attractive” is over 85% （397 answers）

The main reason of attractiveness is “Convenience” , “Service of NTT

DoCoMo” and “Fun”

n=397

37.0

64.0

31.5

9.820.2

10.

35.8 6.0 6.5

0

20

40

60

80

100

NTTド

コモ

だか

ら

便利

だか

ら

楽し

いか

ら

安心

だか

ら

魅力

的だ

から

不安

だか

ら

期待

でき

ない

から

必要

では

ない

から

魅力

を感

じな

いか

ら

（％）n=397

21.2%

65.7%

10.6%2.5%

魅力的まあ魅力的あまり魅力的ではない魅力的ではない

CEATEC

2.4%

PR by Poke-Mon

25.1%

others

22.9%

PR by Kanshin kukan

1.1%

PR by DoCoMo48.5%

AttractiveRelatively AttractiveNot paticularly AttractiveNot Attractive

Convenient

Service o

f NT

T D

oC

oM

o

Feel F

un

Feel safe

Attractive

Feel u

nsafe

Resu

lt is useless

Unnecessary

Not A

ttractive

Encouraging Results due to Service-driven Approach

15

Multi-mode Recommendation:Selecting and Combining Multiple Recommendation Engines

weight of

each engine

weight change of each engine (average of all users)

Behavior based Recommendation

other several months' learning would increase the weights of collaborative filterings

The platform integrates sub recommendation engines of the different characteristics.

The weight combination of sub recommendation engines adaptively changes based

on user's relevance feedbacks.

U2I user profile-based filtering

I2ICB content-based filtering

U2UPBfiltering based on similar users’

item evaluations

U2UCF user-based collaborative filtering

I2ICF item-based collaborative filtering

Non behavior based

Recommendation

16

Goal of the Information Grand Voyage Project

Harmonizing the protection of

individual information with its

utilization:

Making use of individual

(personal) data while ensuring

their security is guaranteed.

17

More than 60 percent of users

answered it is important to be

able to browse/edit their privacy

information by settings.

For users who answered they

were “very interested in the

security of their personal

information”, more than 90

percent of them said it was

important to browse/edit their

privacy information.

Not important at all

1.1%Not Important

4.9%

Relatively

Important30.0%

Important64.0%

Q25 Ability to control one's privacy

information by settings ｎ=267

Allowing users to

browse/edit their privacy information

85.6

54.0

35.9

60.0

31.8

13.4

42.1

46.2

20.0

4.9

0.0

4.0

17.9

20.0

0.4

1.0

0.0

0.0

0.0

62.9

0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0%

ｎ

267

97

126

39

5

Total

Very interested

Interested

Not interested

Not interested at all

Interest in the security of their privacy

informationQ25 Ability to control one's privacy

information by browsing/editting

Important Relatively important Not important Not important at all

18

渋

谷

Personal

History

Data Modeling

Infrastructure of

Privacy Information Protection

Recommendation engine

based on behavioral histories

IC card

railway ticket

More than 100 people

More than 50 people

More than10 people

地図使用承認（C)昭文社第49G096号

GPS

embedded

Mobile

PhoneAnalyzing behavioral data

resembled individuals or groups

Disclose

behavioral data

Recommended

Information

Secondary use

(Safety modeled

data)

Extracts frequency

of visit and time

Contents

Contents Providers

My Life Assist Service Marketing Companies

Let’s distribute

leaflets

to this area.

Users

purchasing

data

passage data stored

in station ticket gates

Detecting behavior

Forecasting behavior

Privacy Information Secured Distribution Technology

Multi-mode

Recommendation

We make it possible for users to obtain optimum information by predicting or detecting users’ personal history data.We developed “Modeling Technology of behavioral Information”, “Privacy Information Secured Distribution Technology“ and “Multi-mode Recommendation Technology” that is well-thought-out recommendation service.

Infrastructure of

Privacy Information Protection

Common Platform Technology

Primary use

（anonymous

・

encrypted

processing

Anonimization

My Life Assist Service NTT DOCOMO, Inc.

19

19

ID

氏名 住所 TEL E-mail Address

Sex

Date of birth

年齢

JIP code

Heigh

t

Weight

Body fat

perc

entage

Blo

od

pre

ssure

Pulse

Alc

ohol

intake

Sm

oking

amount

Date

of

medical

checku

p

1 寺崎 史郎沖縄県 横浜市青葉

区青葉台90-9495-

7715

5760067@exampl

e.comF 1924/5/27 86 804-7826 159 66 24 108 69

20 00 00.000,

122 00 00.000623 31 1998/9/12

2 大内 健人埼玉県 京都市東山

区池殿町80-5907-

2739

1287807@exampl

e.comM 1986/10/9 48 387-8011 156 93 9 143 65

45 59 59.999,

153 59 59.999272 34 2002/3/14

3 細井 由紀恵岩手県 板野郡土成

町郡80-9485-

520

4310722@exampl

e.comF 1968/4/30 49 152-1720 160 97 2 110 89

20 00 00.000,

153 59 59.999369 26 2002/9/18

4 杉原 次郎青森県 日向市向江

町80-5435-

9005

3198118@exampl

e.comF 1987/11/5 26 5-5341 167 54 42 147 77

45 59 59.999,

122 00 00.00092 11 2006/4/8

5 豊島 里奈香川県 碧南市港本

町80-3382-

362

7892951@exampl

e.comM 1948/11/19 84 406-1731 184 67 44 142 72

+33 35 42.374,

+130 24 21.035929 9 2004/10/5

6 石井 愛美北海道 有田郡金屋

町立石90-4395-

843

3348760@exampl

e.comF 1928/7/2 29 80-4525 182 70 44 86 70

20 00 00.000,

122 00 00.000595 26 1995/2/27

7 藤崎 知良兵庫県 水沢市東半

郷90-3060-

1105

622059@example.

comM 1993/3/5 23 954-6338 165 89 18 135 79

45 59 59.999,

153 59 59.999578 18 1994/7/17

8 辻 春奈三重県 諫早市富川

町50-5266-

4611

8071627@exampl

e.comF 1947/6/9 52 605-9922 185 84 43 163 66

20 00 00.000,

153 59 59.999809 29 1996/8/17

9 末永 達夫千葉県 相馬郡鹿島

町鹿島80-6440-

8583

1662009@exampl

e.com女 1991/6/28 70 201-211 173 96 40 128 61

45 59 59.999,

122 00 00.000393 31 1999/4/13

Suppression

Anony

mous

ID

6ce3e7c

dab519b

6fe0

ed45f3a

834c87a

d5

C0a8ce3

07611a5

40

C13b5f6

bd8ccd7

6742

138c074

3ccb076

d

906cd3a

ad80994

fe

C60e94c

bd5561b

3d

3d0420a

3a7d700

31

570238c

c8fb162

3c2b

Pseudo

IDGeneralization Suppression Suppression

80

40

40

20

80

20

20

50

70

Generalization

Mesh

code

30220000

68537799

30530709

68227090

50303312

30220000

68537799

30530709

68227090

Generalization

(mesh)

Okinawa

Saitama

Iwate

Aomori

Kagawa

Hokkaido

Hyogo

Mie

Chiba

Prefecture

Age

Personal Information Anonymization

Well-modeled behavioral log effectively improves quality of location based

services (forecasting Ad delivery, drop-in navigation, digital help in daily-life).

Trip Pattern Modeling of Behavior Logsin My Life Assist Platform by NTT DOCOMO/NEC

• While traditional location based services are just transient and ephemeral, trip pattern modeling approach enables more behavior conscious services.

• Trip patterns enable behavior prediction of each user

• Trip patterns help to find a range of activity of each user

• Easy use of such logs may potentially cause unexpected identification or over-profiling

• Ensuring K-Anonymity is essential and has been demonstrated to be effective against identification.

• Another approach would also be needed against over-profiling.

: trip between trip-ends

: k-anonymized trip end (k >= 5)

Home

Store Ａ

Store B

Store C

Office

Customer’s Office

Navigating users to store

A/B on the way home

Navigating users to

their favorite store C

Delivering leaflets

prior to going home

Shop A’s

coupon

Shop B’s

leaflet

Shop C’s

Mobile

Ad.

地図使用承認（C)昭文社第49G096号

K-Anonymity enforcement has effectively been applied to utilizing location

information (current position, forecast destination, etc.).

Applying ℓ-Diversity would be useful to handle more sensitive information.

Anonymization Approachin My Life Assist Platform by NTT DOCOMO/NEC

• To handle and combine more

sensitive information (in this case,

home and other private spots),

applying ℓ-Diversity would be

needed and now under

consideration.

• Ensuring k-Anonymity (also ℓ-

Diversity) realizes better balance

between users’ benefit and risk.

• k-Anonymity prevents from

being identified.

• ℓ-Diversity also prevents from

being over-profiled (trip to

“Hospital” can be hidden by

combining with other trips).

k-Anonymized trip pattern

k=2

k=4

k=2

k=2 k=2

k=4

Residence

Residence

ShopHospital

k-Anonymized trip pattern with ℓ-Diversified

ℓ=2

ℓ=2

: trip pattern for each user: anonymized trip pattern

(k-Anonymity): combined trip ends to ensure ℓ-Diversity

Hospital

Anonymity is ensured, but still

others would know this person

often visit to the hospital !

Sensitive spots can be

hidden by combining

with other trips

(k: lower limit of people to be clustered, ℓ: lower limit to keep varieties of sensitive profiles/properties)

22

Our concern and approach to the next step

Our concern (from the results of our experiment)

To define type of information to “protect and use” by each

service :.

To find the practical anonymisation technologies :

To make consensus of how to balance the use of individual

information with regulation

Our approach

Discussing new framework to classify type of information

to “personal / individual / privacy” and so on

Different protection levels for different services

Analyzing various algorithms to test performance in the

field trial and develop reference codes

Preparing the official guideline to clarify the concern and

feasibility to protect and use that classified information.

Conclusion

23

Global collaboration

Why?

No shared definition in the global community

Many conflicts around the global economy

Becoming the obstruction of business in the globe

Japan hopes to collaborate together

To clarify concerns

To share the process to solve problems

To implement and standardize technologies

Important Partnership

International organizations such as OECD, APEC, and ISO

Business Community

Consumer

Our expectation

24

Thanks

Unfortunately I do not have enough

time to introduce health care

application. But I have some slides.

Back Up Slides for Sensor based

Application for Healthcare

25

26

QOL improvement

by information as medicine

To improve anyone’s QOL by information as medicine,

it should be recognized their own lifestyle.

However…

Long Time Monitoring is needed.

Patient may feel stress.

Record by interview will be incorrect.

Patient sometimes will fib.

Accelerometer enables…

To record their history automatically.

Not to depend their own memory.

To alert when it detects overloaded.

59 people in 83 increased taking

exercise.

improvement of exercise : 7.68%

standard deviation : 19.5

many of people took action like

walking, standing, and so on,

instead of use of elevator.

行動ごとの時間割合増減

-16

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

静か

に座

る

リク

ライ

ニン

グ

座位

での

食事

座位

での

会話

立位

での

会話

オフ

ィス

ワー

ク

タイ

プ

着替

え

会話

をし

なが

ら食

事を

する

静か

に立

つ

立っ

てタ

バコ

を吸

う

座っ

てタ

バコ

を吸

う

バス

に乗

る（座

位）

バス

に乗

る（立

位）

電車

に乗

る（座

位）

電車

に乗

る（立

位）

エレ

ベー

タで

上る

エレ

ベー

タで

下る

エス

カレ

ータ

ーで

立っ

て上

る

エス

カレ

ータ

ーで

立っ

て下

る

エス

カレ

ータ

ーで

歩い

て上

る

エス

カレ

ータ

ーで

歩い

て下

る

車に

乗る

ゆっ

くり

した

歩行

（54m

/分

未満

）

ゆっ

くり

した

歩行

（54m

/分

）

普通

歩行

（67m

/分

）

歩行

（81m

/分

）

やや

速歩

（94m

/分

）

速歩

（95～

100m

/分

程度

）

かな

り速

歩（107m

/分

）

坂道

を上

る

坂道

を下

る

ラン

ニン

グ：134m

/分

ラン

ニン

グ：161m

/分

階段

を上

がる

階段

を下

りる

階段

を駆

け下

りる

階段

を駆

け上

がる

自転

車に

乗る

：16km

/時

未満

サイ

クリ

ング

（約

20km

/時

）

自転

車：立

ち漕

ぎ

スト

レッ

チン

グ、

ヨガ

ウェ

イト

トレ

ーニ

ング

（軽

・中

等度

）

庭の

草む

しり

キャ

ッチ

ボー

ル（フ

ット

ボー

ル、

野球

)

縄跳

び

60回

/分

　3分

～5分

程度

踏み

台昇

降運

動（速

度自

由）

増減

Visualization and objectification of daily life enables to arrange information as

medicine to improve their life.

Simplification of finding their lifestyle reduces the burden sharing each other.

27

Information As Medicine without IT for Diabetes

Change of HbA1c by Information As Medicine (IAS) Change of Understanding of disease

Examination

result

Patient appeal

Measuring Blood sugar, weight, blood pressure

Daily living information

MealGuideline for

Diabetes

糖尿病クリニカルパス（網膜症なし・腎症2期・神経障害なし・足病変なし・動脈硬化なし）：日めくり式パス

ID　　　　00000000　　　患者氏名　　西田　大介　　　　　・34 才　　 性別　 男　 ・ 　女　　 診察医　　中島　直樹 ※生活動作F、知識・教育Kに関してはオプションシートを参照してください。

診察医（　　中島　直樹　　　　　） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

OC VC 時刻 内容/アクション 01 食事療法ができている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

02 運動療法ができている（実測値を記入） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

H01 身体所見、神経系、眼所見、皮膚、下肢、口腔が異常がない 03 薬物療法の管理ができている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

H02 高血糖、低血糖がない 01 服薬（内服薬・インスリン）について理解できている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

H03 合併症の検査所見がない 02 疾患（糖尿病）について理解できている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

F01 食事療法ができている 03 食事（食事療法）について理解できている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

F02 運動療法ができている 04 運動（運動療法）について理解できている □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

F03 薬物療法の管理ができている

K01 服薬（内服薬・インスリン）について理解できている

K02 疾患（糖尿病）について理解できている 01 糖尿病網膜症がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

K03 食事（食事療法）について理解できている 01 糖尿病腎症がない □ バリアンス □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

K04 運動（運動療法）について理解できている 01 糖尿病神経障害がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

K05 生活（フットケア、禁煙、飲酒、民間療法）の注意点について理解できている 01 糖尿病足病変がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

C01 合併症がない 01 動脈硬化性疾患がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

（単位：ヶ月目） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

01 血糖値（空腹時・食後） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

02 HbA1c（グリコアルブミン） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

04 胸腹部単純X線　※青項目施行不可の場合は、専門医に検査受診 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

05 心電図（非負荷）　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

06 尿中アルブミン □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

07 尿中蛋白定量 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

08 振動覚域検査・アキレス腱反射 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

09 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

10 PWV・ABI　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

11 頸部血管エコー　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

12 足部診察 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

13 口腔内診察 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

14 腹部エコー　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

15 眼科受診 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

16 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

17 歯科受診 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

18 内服薬確認 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

19 教育シート評価 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

20 運動指導　（適宜） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

21 食事指導　（適宜） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

22 生活習慣病指導管理料記載、あるいは特定疾患指導管理料記載 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

23 在宅自己注射指導管理料記載 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

24 自己測定記載？検討中 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

25 針加算記載？検討中 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 感覚障害がない（感覚鈍麻・知覚過敏など） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 振動覚低下がない[適正値：≧10] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 アキレス腱反射の消失がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 自律神経障害がない（起立性低血圧・発汗障害・勃起障害など） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 【教育・指導管理】 【事務局よりお知らせ】

01 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

01 口渇・多飲・多尿・体重減少・易疲労がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

02 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

02 HbA1c[適正値：＜6.5%] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 尿中アルブミン[適正値：30～300mg/g・Cre] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 【共有情報・その他】

03 尿中蛋白定量 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 血清クレアチニン[適正値：≦1.0] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 脂質[適正値：＜150（TG）]（空腹時の時のみ測定） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 収縮期血圧[適正値：≦130mmHg] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 拡張期血圧[適正値：≦80mmHg] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 胸腹部単純X線で異常がない　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 心電図（非負荷）で異常がない　 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 【薬剤処方】

03 PWV・ABIで異常がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 頸部血管エコーで異常がない □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 腹部エコーで異常がない（脂肪肝など） □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

03 肥満がない[適正値：BMI≦25] □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □

©Saiseikai Kumamoto Hospital　　（コード番号；2005/02/19）

年 月 日 （ ）生活

動作F

アウトカム

知識・教育K □ □05

生活（フットケア、禁煙、飲酒、民間療法）の注意点について理解できている

□ □ □ □

合併症C

□ □ □ □□ □

検査・処置T

生化学検査（ミニマムセット：中性脂肪，総コレステロール，HDLコレステロール，尿素窒素，クレアチニン，尿酸，AST，ALT，γ-GTP）

①神経伝達速度②心電図R波間隔変動③振動覚閾値検査：専門医検査（※08に異常があった場合のみ2ヵ月後）

糖尿病専門医もしくは腎臓専門医受診（栄養指導含む：塩分・タンパク）

患者状態H

足病変がない（足背動脈の拍動低下・消失・壊疽・潰瘍・胼胝形成・浮腫） ※3ヶ月目より腎症2期オプションシート追加口腔内異常がない（齲歯・歯周病の症状・歯牙脱落・舌・口腔内感染症の症状）

血糖（空腹時）[適正値：80≦血糖＜130]または（食後）[適正値：140≦血糖＜180]

脂質[適正値：＜200（TC），＜120（LDL）]※動脈硬化がある場合[適正値：＜180（TC)，＜100（LDL）]

※3ヶ月目に服薬についてのご指導をいただきましたが、ご理解が不足しているようです。再度ご指導をお願いいたします。

先々月

　　合併症に変化があればご記入ください

○　インスリン　無（現状）　　→　○　腎症　2期（現状）　→　○　網膜症　無（現状）　 →

○　神経障害　無（現状）　 →

○　動脈硬化症　無（現状）　 →

○　足病変　無（現状）　 →

基本シート：インスリン　（無・　有）

先々月

網膜症

先月

足病変　０（無）

HbA1c（％）

No１（２期）

8

6

7

5以下

No２（３期）

No３（４期）No１（単純網膜症）

No１（有）

　０（無）

9

　０（無）

No１（有）

No１（有）　０（無）

　０（無）

No２（増殖前網膜症）

HbA1c（％）腎症

No１（２期）

8

6

7

5以下

No２（３期）

No１（単純網膜症）

神経障害

No１（有）

　０（無）

9

動脈硬化症

No１（有）

No１（有）　０（無）

　０（無）

No２（増殖前網膜症）

先月

　　合併症に変化があればご記入ください

○　インスリン　無（現状）　　→　○　腎症　2期（現状）　→　○　網膜症　無（現状）　 →

○　神経障害　無（現状）　 →

○　動脈硬化症　無（現状）　 →

○　足病変　無（現状）　 →

Doctor

Disease

Control

Exercise

Critical path

“Treatment plan”

Interviews by phone or mail

A few times a monthHandwork with

manual

現在理解度

入会時理解度

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

70～79.9

80～89.9

90～98.9

99～100With IASWithout IAS12

10

8

6

4

n.s. p<0.05

12

10

8

6

4

Without IAS12

10

8

6

4before after

HbA

1c (

%) n.s. p<0.05

12

10

8

6

4

With IAS

before after

7.5％↓

7.1％

2828

Collecting method of personal data

患者

Personal

history

Platform system of Information As Medicine

Acceleration

sensor

Weight

Scale

Blood

pressure

Sphygmomanometer

Blood

sugar

Blood sugar meter

Automatic collection of

measurement results

Information As Medicine

Internet

Collection of

questionnaire

Understanding

Subjective

symptoms

Mobile phone

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