(57)【要約】【課題】診断閾値として用いられる適切な値を簡易な手法によって得ることができる病変探知システム、病変探知方法およびプログラムを提供する。【解決手段】病変探知システムは、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロット部と、前記プロット部によってプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力部とを備え、前記出力部によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、前記プロット部は、複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う。【選択図】図１
2020024564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロット部と、
前記プロット部によってプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力部とを備え、
前記出力部によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、
前記プロット部は、前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う、
病変探知システム。
【請求項２】
前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のＢＭＩ（Body Mass Index）の値である、
請求項１に記載の病変探知システム。
【請求項３】
前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値であり、
前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である、
請求項１に記載の病変探知システム。
【請求項４】
前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であり、かつ、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか、あるいは、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるかが既知である、
請求項３に記載の病変探知システム。
【請求項５】
複数の糖尿病患者のＨＧＦの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる前記屈折点が、ＨＧＦの値１５００［ｐｇ／ｍＬ］を示し、
複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示す複数の点を結ぶ曲線である非糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる前記屈折点が、ＨＧＦの値２５００［ｐｇ／ｍＬ］を示す、
請求項４に記載の病変探知システム。
【請求項６】
前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のヘモグロビン（Ｈｂ）の値であり、
前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である、
請求項１に記載の病変探知システム。
【請求項７】
前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であり、かつ、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか、あるいは、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるかが既知である、
請求項６に記載の病変探知システム。
【請求項８】
複数の糖尿病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる前記屈折点が、ヘモグロビンの値２［μｇ／ｍＬ］を示し、
複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点を結ぶ曲線である非糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる前記屈折点が、ヘモグロビンの値７［μｇ／ｍＬ］を示す、
請求項７に記載の病変探知システム。
【請求項９】
前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のアルブミン−クレアチニン比（ＡＣＲ）の値であり、
前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病性腎症患者の検査値であるか、あるいは、腎症患者ではない糖尿病患者の検査値であるかが既知である、
請求項１に記載の病変探知システム。
【請求項１０】
複数の糖尿病患者のＡＣＲの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ＡＣＲ曲線に含まれる前記屈折点が、ＡＣＲの値３０を示す、
請求項９に記載の病変探知システム。
【請求項１１】
一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロットステップと、
前記プロットステップにおいてプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力ステップとを備える病変探知方法であって、
前記出力ステップにおいて出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、
前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記プロットステップにおける前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットが行われる、
病変探知方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロットステップと、
前記プロットステップにおいてプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力ステップと
を実行させるためのプログラムであって、
前記出力ステップにおいて出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、
前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記プロットステップにおける前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットが行われる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、病変探知システム、病変探知方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療データ等のやや特殊な統計的な数値データ分類する数値データ解析装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
特許文献１の図３には、健診データから、中性脂肪値として測定された値を持つ人に値の昇順にラベル付を行なって、ラベルをＸ軸、値をＹ軸としてプロットした図が記載されている。つまり、特許文献１の図３では、縦軸が中性脂肪値（健診値）に設定され、横軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の中性脂肪値（健診値）を示す複数の点が、中性脂肪値（健診値）が低い順に並べられ、プロットされている。
特許文献１では、特許文献１の図３に関し、健診値が上がるにつれて単純な相関関係が成り立たない、健診値が低すぎる場合も同様である、と指摘されている。また、健診値が上がれば上がる程、生体の機能が破壊され、非通常的なルールによって数値が異常に増加している、と指摘されている。
【０００３】
特許文献１の図４には、特許文献１の図３と同一データかつ同一グラフにおいて、非線形な増加が見られる箇所を、枠Ｆとして明示したものが記載されている。
特許文献１では、特許文献１の図４に関し、健診値の値４２０までは、生体内の通常のルールの増加であり、枠Ｆで囲んだ値４２０以降については、このルールとは異なるルール、例えば、中性脂肪を抑える役割を果たす機能が破壊されている等、での増加が見られる、と指摘されている。
また、特許文献１では、上述した理由などを分類基準として採用し、数値データを分類すれば、連続データを単純に区切るのとは異なり、定性的な差を反映した分類が可能となる、と指摘されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０３２２４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方、被験者の検査値（健診値）の種別によっては、特許文献１の図３および図４に記載された傾向を示さないものもある。
また、被験者の検査値（健診値）の種別によっては、特許文献１の図４の枠Ｆとは異なる値を診断閾値とすべきものもある。
【０００６】
上述した問題点に鑑み、本発明は、診断閾値として用いられる適切な値を簡易な手法によって得ることができる病変探知システム、病変探知方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者等は、鋭意研究において、被験者の検査値の種別によっては、診断閾値として用いられる値として、特許文献１の図４の枠Ｆよりも適切な値が簡易な手法によって得られることを見い出したのである。「診断閾値」は、「カットオフ値」とも呼ばれ、「特定の疾患群と非疾患群とを判別する検査の最適な値」である。「診断閾値」は、特定の疾患に対してのみ有効である。
【０００８】
本発明の一態様は、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロット部と、前記プロット部によってプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力部とを備え、前記出力部によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、前記プロット部は、前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う、病変探知システムである。
【０００９】
本発明者等は、鋭意研究において、複数の糖尿病患者のＢＭＩ（Body Mass Index）の値の分布が正規分布になることを見い出した。また、本発明者等は、一方の軸が糖尿病患者のＢＭＩの値に設定され、他方の軸が糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病患者のＢＭＩの値を示す点を、ＢＭＩの値が低い順またはＢＭＩの値が高い順に並べてプロットし、プロットされた複数の点を曲線（糖尿病患者ＢＭＩ曲線）で結ぶと、その曲線に明確な屈折点が含まれることを見い出した。
また、本発明者等は、鋭意研究において、複数の非糖尿病患者（糖尿病以外の生活習慣病患者）のＢＭＩの値の分布が正規分布になることを見い出した。また、本発明者等は、一方の軸が非糖尿病患者のＢＭＩの値に設定され、他方の軸が非糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の非糖尿病患者のＢＭＩの値を示す点を、ＢＭＩの値が低い順またはＢＭＩの値が高い順に並べてプロットし、プロットされた複数の点を曲線（非糖尿病患者ＢＭＩ曲線）で結ぶと、その曲線に明確な屈折点が含まれることを見い出した。
さらに、本発明者等は、鋭意研究において、糖尿病患者のＢＭＩ曲線に含まれる屈折点が示すＢＭＩの値と、非糖尿病患者のＢＭＩ曲線に含まれる屈折点が示すＢＭＩの値とが一致することを見い出した。
【００１０】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のＢＭＩ（Body Mass Index）の値であってもよい。
【００１１】
本発明者等は、鋭意研究において、一方の軸が、歯周病患者（詳細には、歯周炎患者）であるか、あるいは、歯周病患者ではない者（詳細には、歯周炎患者ではない者）であるかが既知の被験者のＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値に設定され、他方の軸がその被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者のＨＧＦの値を示す複数の点を、ＨＧＦの値が低い順またはＨＧＦの値が高い順に並べてプロットし、プロットされた複数の点を曲線（ＨＧＦ曲線）で結ぶと、その曲線に明確な屈折点が含まれることを見い出した。
また、本発明者等は、鋭意研究において、歯周病患者のＨＧＦの値を示す点が屈折点の一方の側に位置し、歯周病患者ではない者のＨＧＦの値を示す点が屈折点の他方の側に位置することを見い出した。つまり、本発明者等は、ＨＧＦ曲線に含まれる屈折点が示すＨＧＦの値を、歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であることを見い出した。
すなわち、本発明者等は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の被験者のＨＧＦの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の者の歯周病診断（詳細には、歯周炎診断）が可能になることを見い出したのである。
【００１２】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値であり、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であってもよい。
【００１３】
さらに、本発明者等は、鋭意研究において、被験者が糖尿病患者である場合のＨＧＦ曲線に含まれる屈折点が示すＨＧＦの値と、被験者が糖尿病患者ではない者（糖尿病以外の生活習慣病患者）である場合のＨＧＦ曲線に含まれる屈折点が示すＨＧＦの値とが異なることを見い出した。
つまり、本発明者等は、歯周病患者であるか否かが既知の糖尿病患者のＨＧＦの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者の高精度な歯周病診断が可能になることを見い出したのである。
また、本発明者等は、歯周病患者であるか否かが既知の糖尿病患者ではない者（糖尿病以外の生活習慣病患者）のＨＧＦの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者の高精度な歯周病診断が可能になることを見い出したのである。
【００１４】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であり、かつ、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか、あるいは、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるかが既知であってもよい。
【００１５】
本発明の一態様の病変探知システムでは、複数の糖尿病患者のＨＧＦの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる前記屈折点が、ＨＧＦの値１５００［ｐｇ／ｍＬ］を示し、複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示す複数の点を結ぶ曲線である非糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる前記屈折点が、ＨＧＦの値２５００［ｐｇ／ｍＬ］を示してもよい。
【００１６】
本発明者等は、鋭意研究において、一方の軸が、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の被験者のヘモグロビンの値に設定され、他方の軸がその被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者のヘモグロビンの値を示す複数の点を、ヘモグロビンの値が低い順またはヘモグロビンの値が高い順に並べてプロットし、プロットされた複数の点を曲線（ヘモグロビン曲線）で結ぶと、その曲線に明確な屈折点が含まれることを見い出した。
また、本発明者等は、鋭意研究において、歯周病患者のヘモグロビンの値を示す点が屈折点の一方の側に位置し、歯周病患者ではない者のヘモグロビンの値を示す点が屈折点の他方の側に位置することを見い出した。つまり、本発明者等は、ヘモグロビン曲線に含まれる屈折点が示すヘモグロビンの値を、歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であることを見い出した。
すなわち、本発明者等は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の被験者のヘモグロビンの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の者の歯周病診断が可能になることを見い出したのである。
【００１７】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のヘモグロビン（Ｈｂ）の値であり、複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であってもよい。
【００１８】
さらに、本発明者等は、鋭意研究において、被験者が糖尿病患者である場合のヘモグロビン曲線に含まれる屈折点が示すヘモグロビンの値と、被験者が糖尿病患者ではない者（糖尿病以外の生活習慣病患者）である場合のヘモグロビン曲線に含まれる屈折点が示すヘモグロビンの値とが異なることを見い出した。
つまり、本発明者等は、歯周病患者であるか否かが既知の糖尿病患者のヘモグロビンの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者の高精度な歯周病診断が可能になることを見い出したのである。
また、本発明者等は、歯周病患者であるか否かが既知の糖尿病患者ではない者（糖尿病以外の生活習慣病患者）のヘモグロビンの値から得られる診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者の高精度な歯周病診断が可能になることを見い出したのである。
【００１９】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知であり、かつ、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか、あるいは、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるかが既知であってもよい。
【００２０】
本発明の一態様の病変探知システムでは、複数の糖尿病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる前記屈折点が、ヘモグロビンの値２［μｇ／ｍＬ］を示し、複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点を結ぶ曲線である非糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる前記屈折点が、ヘモグロビンの値７［μｇ／ｍＬ］を示してもよい。
【００２１】
本発明者等は、鋭意研究において、一方の軸が、糖尿病性腎症患者であるか、あるいは、腎症患者ではない糖尿病患者であるかが既知の被験者のアルブミン−クレアチニン比の値に設定され、他方の軸がその被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者のアルブミン−クレアチニン比の値を示す複数の点を、アルブミン−クレアチニン比の値が低い順またはアルブミン−クレアチニン比の値が高い順に並べてプロットし、プロットされた複数の点を曲線（アルブミン−クレアチニン比曲線）で結ぶと、その曲線に明確な屈折点が含まれることを見い出した。
また、本発明者等は、鋭意研究において、糖尿病性腎症患者のアルブミン−クレアチニン比の値を示す点が屈折点の一方の側に位置し、腎症患者ではない糖尿病患者のアルブミン−クレアチニン比の値を示す点が屈折点の他方の側に位置することを見い出した。つまり、本発明者等は、アルブミン−クレアチニン比曲線に含まれる屈折点が示すアルブミン−クレアチニン比の値を、糖尿病性腎症であるか否かの診断閾値として利用可能であることを見い出した。
すなわち、本発明者等は、糖尿病性腎症患者であるか、あるいは、腎症患者ではない糖尿病患者であるかが既知の被験者のアルブミン−クレアチニン比の値から得られる診断閾値を用いることによって、糖尿病性腎症患者であるか否かが不明の者の糖尿病性腎症診断が可能になることを見い出したのである。
【００２２】
本発明の一態様の病変探知システムでは、前記複数の被験者の検査値は、複数の被験者のアルブミン−クレアチニン比（ＡＣＲ）の値であり、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病性腎症患者の検査値であるか、あるいは、腎症患者ではない糖尿病患者の検査値であるかが既知であってもよい。
【００２３】
本発明の一態様の病変探知システムでは、複数の糖尿病患者のＡＣＲの値を示す複数の点を結ぶ曲線である糖尿病患者ＡＣＲ曲線に含まれる前記屈折点が、ＡＣＲの値３０を示してもよい。
【００２４】
本発明の一態様は、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロットステップと、前記プロットステップにおいてプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力ステップとを備える病変探知方法であって、前記出力ステップにおいて出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記プロットステップにおける前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットが行われる、病変探知方法である。
【００２５】
本発明の一態様は、コンピュータに、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットするプロットステップと、前記プロットステップにおいてプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムであって、前記出力ステップにおいて出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられ、前記複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合、または、前記複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、前記プロットステップにおける前記複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットが行われる、プログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、診断閾値として用いられる適切な値を簡易な手法によって得ることができる病変探知システム、病変探知方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】第１実施形態の病変探知システムの一例を示す図である。
【図２】第１実施形態の病変探知システムの第１適用例においてプロット点出力部によって出力された複数の点を示す図である。
【図３】図２に示す複数の点「◆」、複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の標準偏差σなどを説明するための図である。
【図４】図２に示す複数の点「◆」のＱ−Ｑプロットである。
【図５】第１実施形態の病変探知システムの第２適用例においてプロット点出力部によって出力された複数の点を示す図である。
【図６】第１実施形態の病変探知システムの第３適用例においてプロット点出力部によって出力された複数の点を示す図である。
【図７】図５に示す複数の点「●」と図６に示す複数の点「▲」とを比較して示した図である。
【図８】第１実施形態の病変探知システムの第４適用例においてプロット点出力部によって出力された複数の点を示す図である。
【図９】第１実施形態の病変探知システムの第５適用例においてプロット点出力部によって出力された複数の点を示す図である。
【図１０】図８に示す複数の点「●」と図９に示す複数の点「▲」とを比較して示した図である。
【図１１】第１実施形態の病変探知システムの第６適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。
【図１２】第２実施形態の病変探知システムの一例を示す図である。
【図１３】第２実施形態の病変探知システムにおいて実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の病変探知システム、病変探知方法およびプログラムの実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００２９】
＜第１実施形態＞
図１は第１実施形態の病変探知システム１の一例を示す図である。
図１に示す例では、病変探知システム１が、プロット部１２と、プロット点出力部１３とを備えている。プロット部１２は、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットする。
プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する。
【００３０】
上述したように、本発明者等は、鋭意研究において、複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合には、プロット部１２によってプロットされる複数の点を結ぶ曲線に、明確な屈折点が含まれることを見い出した。
そこで、第１実施形態の病変探知システム１では、複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合に、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う。この場合に、プロット点出力部１３によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点は、臨床検査における診断閾値として用いられる。
【００３１】
また、上述したように、本発明者等は、鋭意研究において、複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合には、プロット部１２によってプロットされる複数の点を結ぶ曲線に、明確な屈折点が含まれることを見い出した。
そこで、第１実施形態の病変探知システム１では、複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合に、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う。この場合に、プロット点出力部１３によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点は、臨床検査における診断閾値として用いられる。
【００３２】
＜第１適用例＞
図２は第１実施形態の病変探知システム１の第１適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図２において、縦軸は、被験者の検査値としてのＢＭＩ（Body Mass Index）の値を示しており、横軸は、被験者としての糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者を示している。
【００３３】
詳細には、図２中に「●」で示す複数の点は、複数（図２に示す例では、１２５名）の糖尿病患者のＢＭＩの値を示している。図２に示す例では、縦軸がＢＭＩの値に設定され、横軸が糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病患者のＢＭＩの値を示す複数の点「●」が、ＢＭＩの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図２に示すように、複数の点「●」を結ぶ曲線（図示せず）には、２つの明確な屈折点が含まれる。複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる屈折点とは、複数の点「●」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図２に示す例では、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点が、ＢＭＩの値２０を示す。また、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点が、ＢＭＩの値３０を示す。
【００３４】
図２中に「▲」で示す複数の点は、複数（図２に示す例では、１７１名）の非糖尿病患者（詳細には、糖尿病以外の生活習慣病患者）のＢＭＩの値を示している。図２に示す例では、縦軸がＢＭＩの値に設定され、横軸が糖尿病以外の生活習慣病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値を示す複数の点「▲」が、ＢＭＩの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図２に示すように、複数の点「▲」を結ぶ曲線（図示せず）には、２つの明確な屈折点が含まれる。複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる屈折点とは、複数の点「▲」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図２に示す例では、複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点が、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点と同様に、ＢＭＩの値２０を示す。また、複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点が、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点と同様に、ＢＭＩの値３０を示す。
【００３５】
図２中に「◆」で示す複数の点は、上述した糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値を示している。図２に示す例では、縦軸がＢＭＩの値に設定され、横軸が糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者に設定された２次元座標上に、糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値を示す複数の点「◆」が、ＢＭＩの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図２に示すように、複数の点「◆」を結ぶ曲線（図示せず）には、２つの明確な屈折点が含まれる。複数の点「◆」を結ぶ曲線に含まれる屈折点とは、複数の点「◆」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図２に示す例では、複数の点「◆」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点が、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点、および、複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる１つ目の屈折点と同様に、ＢＭＩの値２０を示す。また、複数の点「◆」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点が、複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点、および、複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる２つ目の屈折点と同様に、ＢＭＩの値３０を示す。
【００３６】
図３は図２に示す複数の点「◆」、複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の標準偏差σなどを説明するための図である。
図３に示すように、複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の「平均」は、値２５になる。複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の「＋σ（＝１×標準偏差）」は、値２８．５になる。複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の「＋２σ（＝２×標準偏差）」は、値３２になる。複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の「−σ（＝−１×標準偏差）」は、値２１．５になる。複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値の「−２σ（＝−２×標準偏差）」は、値１８になる。
【００３７】
図４は図２に示す複数の点「◆」（糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値）のＱ−Ｑプロット（Quantile-Quantileプロット）である。図４において、横軸は、標準正規分布の分位点を示しており、縦軸は、検査値（ＢＭＩの値）の分位点を示している。
図４に示すように、図２に示す複数の点「◆」のＱ−Ｑプロットは、図４中の直線に沿って並ぶため、図２中の複数の点「◆」が示す複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者のＢＭＩの値は、正規分布に従っていると考えることができる。
【００３８】
図４に示すように、複数の被験者（複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者）の検査値（ＢＭＩの値）の分布は、正規分布である。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第１適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図２に示す複数の点「◆」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＢＭＩの値）に設定され、他方の軸が被験者（糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者（複数の糖尿病患者および糖尿病以外の生活習慣病患者）の検査値（ＢＭＩの値）を示す複数の点「◆」を、検査値（ＢＭＩの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図２参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「◆」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「◆」を結ぶ曲線に含まれる屈折点（ＢＭＩの値２０を示す１つ目の屈折点、および、ＢＭＩの値３０を示す２つ目の屈折点）が、臨床検査における診断閾値として用いられる。
【００３９】
また、複数の被験者（複数の糖尿病患者）の検査値（ＢＭＩの値）の分布も、正規分布である。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第１適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図２に示す複数の点「●」）のプロットを行ってもよい。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＢＭＩの値）に設定され、他方の軸が被験者（糖尿病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者（複数の糖尿病患者）の検査値（ＢＭＩの値）を示す複数の点「●」を、検査値（ＢＭＩの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図２参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「●」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「●」を結ぶ曲線に含まれる屈折点（ＢＭＩの値２０を示す１つ目の屈折点、および、ＢＭＩの値３０を示す２つ目の屈折点）が、臨床検査における診断閾値として用いられる。
【００４０】
また、複数の被験者（複数の糖尿病以外の生活習慣病患者）の検査値（ＢＭＩの値）の分布も、正規分布である。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第１適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図２に示す複数の点「▲」）のプロットを行ってもよい。詳細には、詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＢＭＩの値）に設定され、他方の軸が被験者（糖尿病以外の生活習慣病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者（複数の糖尿病以外の生活習慣病患者）の検査値（ＢＭＩの値）を示す複数の点「▲」を、検査値（ＢＭＩの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図２参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「▲」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「▲」を結ぶ曲線に含まれる屈折点（ＢＭＩの値２０を示す１つ目の屈折点、および、ＢＭＩの値３０を示す２つ目の屈折点）が、臨床検査における診断閾値として用いられる。
【００４１】
＜第２適用例＞
図５は第１実施形態の病変探知システム１の第２適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図５において、縦軸は、被験者の検査値としてのＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値（詳細には、被験者の洗口吐出液中のＨＧＦ濃度）を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病患者を示している。
図５において、「Ｐｅｒｉｏ  ０」、「Ｐｅｒｉｏ  １」、「Ｐｅｒｉｏ  ２」、「Ｐｅｒｉｏ  ３」は、ペリオスクリーン（登録商標）（サンスター株式会社製）による判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「●」は、歯周病患者ではない糖尿病患者のＨＧＦの値を示している。「Ｐｅｒｉｏ  ４」、「Ｐｅｒｉｏ  ５」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「●」は、歯周病患者である糖尿病患者のＨＧＦの値を示している。
【００４２】
つまり、図５中に「●」で示す複数の点は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の、複数（図５に示す例では、６５名）の糖尿病患者のＨＧＦの値を示している。図５に示す例では、縦軸がＨＧＦの値に設定され、横軸が糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病患者のＨＧＦの値を示す複数の点「●」が、ＨＧＦの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図５に示すように、複数の点「●」を結ぶ曲線（図示せず）には、明確な屈折点が含まれる。複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点とは、複数の点「●」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図５に示す例では、複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点が、ＨＧＦの値１５００［ｐｇ／ｍＬ］を示す。
【００４３】
図５に示す例では、歯周病患者ではない糖尿病患者のＨＧＦの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の左下側に位置する。一方、歯周病患者である糖尿病患者のＨＧＦの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の右上側に位置する。
つまり、図５に示す例では、糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる屈折点が示すＨＧＦの値（１５００［ｐｇ／ｍＬ］）を、糖尿病患者が歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であると言える。
【００４４】
上述したように、第１実施形態の病変探知システム１の第２適用例では、複数の被験者の検査値（ＨＧＦの値）のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である。詳細には、複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である。さらに、複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか否かが既知である（複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であることが既知である）。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第２適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図５に示す複数の点「●」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＨＧＦの値）に設定され、他方の軸が被験者（歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではないかが既知の糖尿病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値（ＨＧＦの値）を示す複数の点「●」を、検査値（ＨＧＦの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図５参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「●」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点（ＨＧＦの値１５００［ｐｇ／ｍＬ］を示す屈折点）は、臨床検査における診断閾値（糖尿病患者が歯周病であるか否かを診断するための閾値）として用いられる。
その結果、第１実施形態の病変探知システム１の第２適用例では、上述した診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者の歯周病診断を簡易に行うことができる。具体的には、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者のＨＧＦの値が１５００［ｐｇ／ｍＬ］以上である場合に、その糖尿病患者が歯周病である可能性が高いと診断することができる。また、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者のＨＧＦの値が１５００［ｐｇ／ｍＬ］未満である場合に、その糖尿病患者が歯周病ではない可能性が高いと診断することができる。
図５に示す例では、ＨＧＦ濃度として、被験者の洗口吐出液中のＨＧＦ濃度が用いられるが、他の例では、ＨＧＦ濃度として、被験者の血液中のＨＧＦ濃度を用いてもよい。
【００４５】
＜第３適用例＞
図６は第１実施形態の病変探知システム１の第３適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図６において、縦軸は、被験者の検査値としてのＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病以外の生活習慣病患者を示している。
図６において、「Ｐｅｒｉｏ  ０」、「Ｐｅｒｉｏ  １」、「Ｐｅｒｉｏ  ２」、「Ｐｅｒｉｏ  ３」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「▲」は、歯周病患者ではない糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示している。「Ｐｅｒｉｏ  ４」、「Ｐｅｒｉｏ  ５」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「▲」は、歯周病患者である糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示している。
【００４６】
つまり、図６中に「▲」で示す複数の点は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の、複数（図６に示す例では、１０９名）の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示している。図６に示す例では、縦軸がＨＧＦの値に設定され、横軸が糖尿病以外の生活習慣病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示す複数の点「▲」が、ＨＧＦの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図６に示すように、複数の点「▲」を結ぶ曲線（図示せず）には、明確な屈折点が含まれる。複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点とは、複数の点「▲」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図６に示す例では、複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点が、ＨＧＦの値２５００［ｐｇ／ｍＬ］を示す。
【００４７】
図６に示す例では、歯周病患者ではない糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示す点「▲」の多くが、上述した屈折点の左下側に位置する。一方、歯周病患者である糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値を示す点「▲」の多くが、上述した屈折点の右上側に位置する。
つまり、図６に示す例では、非糖尿病患者ＨＧＦ曲線に含まれる屈折点が示すＨＧＦの値（２５００［ｐｇ／ｍＬ］）を、糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であると言える。
【００４８】
上述したように、第１実施形態の病変探知システム１の第３適用例では、複数の被験者の検査値（ＨＧＦの値）のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である。詳細には、複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である。さらに、複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるか否かが既知である（複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であることが既知である）。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第３適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図６に示す複数の点「▲」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＨＧＦの値）に設定され、他方の軸が被験者（歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではないかが既知の糖尿病以外の生活習慣病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値（ＨＧＦの値）を示す複数の点「▲」を、検査値（ＨＧＦの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図６参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「▲」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ＨＧＦ曲線）に含まれる屈折点（ＨＧＦの値２５００［ｐｇ／ｍＬ］を示す屈折点）は、臨床検査における診断閾値（糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病であるか否かを診断するための閾値）として用いられる。
その結果、第１実施形態の病変探知システム１の第３適用例では、上述した診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者の歯周病診断を簡易に行うことができる。具体的には、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値が２５００［ｐｇ／ｍＬ］以上である場合に、その糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病である可能性が高いと診断することができる。また、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者のＨＧＦの値が２５００［ｐｇ／ｍＬ］未満である場合に、その糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病ではない可能性が高いと診断することができる。
図６に示す例では、ＨＧＦ濃度として、被験者の洗口吐出液中のＨＧＦ濃度が用いられるが、他の例では、ＨＧＦ濃度として、被験者の血液中のＨＧＦ濃度を用いてもよい。
【００４９】
図７は図５に示す複数の点「●」と図６に示す複数の点「▲」とを比較して示した図である。図７において、縦軸は、被験者の検査値としてのＨＧＦ（肝細胞増殖因子）の値を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病患者または糖尿病以外の生活習慣病患者を示している。
【００５０】
＜第４適用例＞
図８は第１実施形態の病変探知システム１の第４適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図８において、縦軸は、被験者の検査値としてのヘモグロビン（Ｈｂ）の値（詳細には、被験者の洗口吐出液中のヘモグロビン濃度）を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病患者を示している。
図８において、「Ｐｅｒｉｏ  ０」、「Ｐｅｒｉｏ  １」、「Ｐｅｒｉｏ  ２」、「Ｐｅｒｉｏ  ３」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「●」は、歯周病患者ではない糖尿病患者のヘモグロビンの値を示している。「Ｐｅｒｉｏ  ４」、「Ｐｅｒｉｏ  ５」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「●」は、歯周病患者である糖尿病患者のヘモグロビンの値を示している。
【００５１】
つまり、図８中に「●」で示す複数の点は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の、複数（図８に示す例では、６５名）の糖尿病患者のヘモグロビンの値を示している。図８に示す例では、縦軸がヘモグロビンの値に設定され、横軸が糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点「●」が、ヘモグロビンの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図８に示すように、複数の点「●」を結ぶ曲線（図示せず）には、明確な屈折点が含まれる。複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点とは、複数の点「●」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図８に示す例では、複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点が、ヘモグロビンの値２［μｇ／ｍＬ］を示す。
【００５２】
図８に示す例では、歯周病患者ではない糖尿病患者のヘモグロビンの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の左下側に位置する。一方、歯周病患者である糖尿病患者のヘモグロビンの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の右上側に位置する。
つまり、図８に示す例では、糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる屈折点が示すヘモグロビンの値（２［μｇ／ｍＬ］）を、糖尿病患者が歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であると言える。
【００５３】
上述したように、第１実施形態の病変探知システム１の第４適用例では、複数の被験者の検査値（ヘモグロビンの値）のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である。詳細には、複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である。さらに、複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であるか否かが既知である（複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病患者の検査値であることが既知である）。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第４適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図８に示す複数の点「●」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ヘモグロビンの値）に設定され、他方の軸が被験者（歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではないかが既知の糖尿病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値（ヘモグロビンの値）を示す複数の点「●」を、検査値（ヘモグロビンの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図８参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「●」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点（ヘモグロビンの値２［μｇ／ｍＬ］を示す屈折点）は、臨床検査における診断閾値（糖尿病患者が歯周病であるか否かを診断するための閾値）として用いられる。
その結果、第１実施形態の病変探知システム１の第４適用例では、上述した診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者の歯周病診断を簡易に行うことができる。具体的には、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者のヘモグロビンの値が２［μｇ／ｍＬ］以上である場合に、その糖尿病患者が歯周病である可能性が高いと診断することができる。また、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病患者のヘモグロビンの値が２［μｇ／ｍＬ］未満である場合に、その糖尿病患者が歯周病ではない可能性が高いと診断することができる。
図８に示す例では、ヘモグロビン濃度として、被験者の洗口吐出液中のヘモグロビン濃度が用いられるが、他の例では、ヘモグロビン濃度として、被験者の血液中のヘモグロビン濃度を用いてもよい。
【００５４】
＜第５適用例＞
図９は第１実施形態の病変探知システム１の第５適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図９において、縦軸は、被験者の検査値としてのヘモグロビン（Ｈｂ）の値を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病以外の生活習慣病患者を示している。
図９において、「Ｐｅｒｉｏ  ０」、「Ｐｅｒｉｏ  １」、「Ｐｅｒｉｏ  ２」、「Ｐｅｒｉｏ  ３」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「▲」は、歯周病患者ではない糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示している。「Ｐｅｒｉｏ  ４」、「Ｐｅｒｉｏ  ５」は、ペリオスクリーンによる判定結果を示しており、それらに対応する複数の点「▲」は、歯周病患者である糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示している。
【００５５】
つまり、図９中に「▲」で示す複数の点は、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の、複数（図９に示す例では、１０９名）の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示している。図９に示す例では、縦軸がヘモグロビンの値に設定され、横軸が糖尿病以外の生活習慣病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示す複数の点「▲」が、ヘモグロビンの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図９に示すように、複数の点「▲」を結ぶ曲線（図示せず）には、明確な屈折点が含まれる。複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点とは、複数の点「▲」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図９に示す例では、複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点が、ヘモグロビンの値７［μｇ／ｍＬ］を示す。
【００５６】
図９に示す例では、歯周病患者ではない糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示す点「▲」の多くが、上述した屈折点の左下側に位置する。一方、歯周病患者である糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値を示す点「▲」の多くが、上述した屈折点の右上側に位置する。
つまり、図９に示す例では、非糖尿病患者ヘモグロビン曲線に含まれる屈折点が示すヘモグロビンの値（７［μｇ／ｍＬ］）を、糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病であるか否かの診断閾値として利用可能であると言える。
【００５７】
上述したように、第１実施形態の病変探知システム１の第５適用例では、複数の被験者の検査値（ヘモグロビンの値）のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である。詳細には、複数の被験者の検査値のそれぞれが、歯周病患者の検査値であるか、あるいは、歯周病患者ではない者の検査値であるかが既知である。さらに、複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であるか否かが既知である（複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病以外の生活習慣病患者の検査値であることが既知である）。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第５適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図９に示す複数の点「▲」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ヘモグロビンの値）に設定され、他方の軸が被験者（歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではないかが既知の糖尿病以外の生活習慣病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値（ヘモグロビンの値）を示す複数の点「▲」を、検査値（ヘモグロビンの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図９参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「▲」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「▲」を結ぶ曲線（非糖尿病患者ヘモグロビン曲線）に含まれる屈折点（ヘモグロビンの値７［μｇ／ｍＬ］を示す屈折点）は、臨床検査における診断閾値（糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病であるか否かを診断するための閾値）として用いられる。
その結果、第１実施形態の病変探知システム１の第５適用例では、上述した診断閾値を用いることによって、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者の歯周病診断を簡易に行うことができる。具体的には、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値が７［μｇ／ｍＬ］以上である場合に、その糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病である可能性が高いと診断することができる。また、歯周病患者であるか否かが不明の糖尿病以外の生活習慣病患者のヘモグロビンの値が７［μｇ／ｍＬ］未満である場合に、その糖尿病以外の生活習慣病患者が歯周病ではない可能性が高いと診断することができる。
図９に示す例では、ヘモグロビン濃度として、被験者の洗口吐出液中のヘモグロビン濃度が用いられるが、他の例では、ヘモグロビン濃度として、被験者の血液中のヘモグロビン濃度を用いてもよい。
【００５８】
図１０は図８に示す複数の点「●」と図９に示す複数の点「▲」とを比較して示した図である。図１０において、縦軸は、被験者の検査値としてのヘモグロビン（Ｈｂ）の値を示しており、横軸は、被験者としての、歯周病患者であるか、あるいは、歯周病患者ではない者であるかが既知の糖尿病患者または糖尿病以外の生活習慣病患者を示している。
【００５９】
＜第６適用例＞
図１１は第１実施形態の病変探知システム１の第６適用例においてプロット点出力部１３によって出力された複数の点を示す図である。図１１において、縦軸は、被験者の検査値としてのアルブミン−クレアチニン比（ＡＣＲ）の値を示しており、横軸は、被験者としての、腎症患者であるか、あるいは、腎症患者ではない者であるかが既知の糖尿病患者を示している。
【００６０】
つまり、図１１中に「●」で示す複数の点は、腎症患者であるか、あるいは、腎症患者ではない者であるかが既知の、複数の糖尿病患者のＡＣＲの値を示している。図１１に示す例では、縦軸がＡＣＲの値に設定され、横軸が糖尿病患者に設定された２次元座標上に、複数の糖尿病患者のＡＣＲの値を示す複数の点「●」が、ＡＣＲの値が低い順に左側から並べられてプロットされている。
図１１に示すように、複数の点「●」を結ぶ曲線（図示せず）には、明確な屈折点が含まれる。複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＡＣＲ曲線）に含まれる屈折点とは、複数の点「●」を結ぶ曲線の傾きが大きく変化する点である。
図１１に示す例では、複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＡＣＲ曲線）に含まれる屈折点が、ＡＣＲの値３０を示す。
【００６１】
図１１に示す例では、腎症患者ではない糖尿病患者のＡＣＲの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の左下側に位置する。一方、腎症患者である糖尿病患者（糖尿病性腎症患者）のＡＣＲの値を示す点「●」の多くが、上述した屈折点の右上側に位置する。
つまり、図１１に示す例では、糖尿病患者ＡＣＲ曲線に含まれる屈折点が示すＡＣＲの値３０を、糖尿病患者が糖尿病性腎症であるか否かの診断閾値として利用可能であると言える。
【００６２】
上述したように、第１実施形態の病変探知システム１の第６適用例では、複数の被験者の検査値（ＡＣＲの値）のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である。詳細には、複数の被験者の検査値のそれぞれが、糖尿病性腎症患者の検査値であるか、あるいは、腎症患者ではない糖尿病患者の検査値であるかが既知である。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１の第６適用例では、プロット部１２が、複数の被験者の検査値を示す複数の点（図１１に示す複数の点「●」）のプロットを行う。詳細には、プロット部１２は、一方の軸が検査値（ＡＣＲの値）に設定され、他方の軸が被験者（腎症患者であるか、あるいは、腎症患者ではないかが既知の糖尿病患者）に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値（ＡＣＲの値）を示す複数の点「●」を、検査値（ＡＣＲの値）が低い順に左側から並べてプロットする（図１１参照）。プロット点出力部１３は、プロット部１２によってプロットされた複数の点「●」を視覚認識可能に出力する。プロット点出力部１３によって出力された複数の点「●」を結ぶ曲線（糖尿病患者ＡＣＲ曲線）に含まれる屈折点（ＡＣＲの値３０を示す屈折点）は、臨床検査における診断閾値（糖尿病患者が糖尿病性腎症であるか否かを診断するための閾値）として用いられる。
その結果、第１実施形態の病変探知システム１の第６適用例では、上述した診断閾値を用いることによって、腎症患者であるか否かが不明の糖尿病患者の糖尿病性腎症診断を簡易に行うことができる。具体的には、腎症患者であるか否かが不明の糖尿病患者のＡＣＲの値が３０以上である場合に、その糖尿病患者が糖尿病性腎症である可能性が高いと診断することができる。また、腎症患者であるか否かが不明の糖尿病患者のＡＣＲの値が３０未満である場合に、その糖尿病患者が糖尿病性腎症ではない可能性が高いと診断することができる。
【００６３】
換言すれば、従来においては、一般的に、正規分布曲線の両端２ＳＤ（＝±２×標準偏差）をとることによって、臨床検査における基準値（診断閾値）が設定されていた。あるいは、従来においては、臨床検査における基準値を設定するために、ＲＯＣ（受信者動作特性）が利用されていた。
従来手法において設定される基準値の境界はシャープなものではなく、閾値の設定は常にあいまいさが残るものであった。従って、これまでの手法で決められた基準値を超えているからといって、疾患と診断できる検査はごくわずかであった。
上述したように、本発明者等は、鋭意研究において、一方の軸が検査値に設定され、他方の軸が被験者に設定された２次元座標上に、複数の被験者の検査値を示す複数の点を、検査値が低い順または検査値が高い順に並べてプロットすると、複数の点を結ぶ曲線に屈折点が含まれ、その屈折点が臨床検査における診断閾値として利用可能であることを見い出した。
第１実施形態の病変探知システム１では、プロット部１２によって複数の点がプロットされ、プロット点出力部１３によって複数の点が視認可能に出力される。プロット点出力部１３によって出力された複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が、臨床検査における診断閾値として用いられる。
そのため、第１実施形態の病変探知システム１では、診断閾値として用いられる適切な値を簡易な手法によって得ることができ、疾患の診断を容易にすることができる。
詳細には、第１実施形態の病変探知システム１によれば、診断基準のあいまいさを抑制することができる。また、基準値（診断閾値）が設定されていない新たな検査の基準値を決定することができる。また、これまでの基準を見直すことができる。
疾患群別に分けて屈折点を見い出すことにより、疾患群ごとの基準値（診断閾値）を決定することができる。例えば、上述したように、糖尿病患者群と、糖尿病以外の生活習慣病患者群とでは、歯周炎と診断するための異なる基準値を決定することができる。
他の疾患マーカーにおいても、患者をあるパラメータを用いてグループ分けすることにより、疾患と診断するための基準値（診断閾値）が異なる可能性がある。例えば年齢層別にグループ分けすることにより、疾患と診断するための基準値（診断閾値）が、ある年齢層と、他の年齢層とで異なる可能性がある。
【００６４】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の病変探知システム、病変探知方法およびプログラムの第２実施形態について、添付図面を参照して説明する。
第２実施形態の病変探知システム１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の病変探知システム１と同様に構成されている。従って、第２実施形態の病変探知システム１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の病変探知システム１と同様の効果を奏することができる。
【００６５】
図１２は第２実施形態の病変探知システム１の一例を示す図である。
図１２に示す例では、病変探知システム１が、取得部１１と、プロット部１２と、プロット点出力部１３と、閾値出力部１４と、判定部１５とを備えている。取得部１１は、被験者と被験者の検査値との関係を示すデータを取得する。
プロット部１２は、第１実施形態の病変探知システム１のプロット部１２と同様に、複数の点のプロットを行う。プロット点出力部１３は、第１実施形態の病変探知システム１のプロット点出力部１３と同様に、複数の点を視覚認識可能に出力する。
閾値出力部１４は、プロット部１２によってプロットされた複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が示す検査値（例えば図５に示す例では、１５００［ｐｇ／ｍＬ］）を診断閾値として出力する。
判定部１５は、取得部１１が取得したデータに戻づいて、複数の被験者の検査値の分布が正規分布であるか否かを判定する。また、判定部１５は、取得部１１が取得したデータに、患者のデータであるか否かの情報（例えば図５に示す例では、歯周病患者のデータであるか否かの情報、歯周病患者ではない者のデータであるか否かの情報、糖尿病患者のデータであるか否かの情報、糖尿病以外の生活習慣病患者のデータであるか否かの情報）が書き込まれているか否かを判定する。
【００６６】
図１３は第２実施形態の病変探知システム１において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図１３に示す例では、ステップＳ１において、取得部１１が、被験者と被験者の検査値との関係を示すデータを取得する。
次いで、ステップＳ２において、判定部１５が、プロット部１２によるプロットを行うか否かの判定を行う。詳細には、判定部１５が、ステップＳ１において取得されたデータに戻づいて、複数の被験者の検査値の分布が正規分布であるか否かを判定する。また、判定部１５は、ステップＳ１において取得されたデータに、患者のデータであるか否かの情報が書き込まれているか否かを判定する。
複数の被験者の検査値の分布が正規分布である場合には、ステップＳ３に進む。また、ステップＳ１において取得されたデータに、患者のデータであるか否かの情報が書き込まれている場合、つまり、複数の被験者の検査値のそれぞれが患者の検査値であるか否かが既知である場合にも、ステップＳ３に進む。
一方、複数の被験者の検査値の分布が正規分布でない場合であって、ステップＳ１において取得されたデータに、患者のデータであるか否かの情報が書き込まれていない場合には、図１３に示すルーチンを終了する。
ステップＳ３において、プロット部１２は、複数の被験者の検査値を示す複数の点のプロットを行う。
次いで、ステップＳ４では、プロット点出力部１３が、ステップＳ３においてプロットされた複数の点を視覚認識可能に出力する。
次いで、ステップＳ５において、閾値出力部１４は、ステップＳ３においてプロットされた複数の点を結ぶ曲線に含まれる屈折点が示す検査値を診断閾値として出力する。
【００６７】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。上述した各実施形態および各例に記載の構成を適宜組み合わせてもよい。
【００６８】
なお、上述した実施形態における病変探知システム１が備える各部の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【００６９】
１…病変探知システム、１１…取得部、１２…プロット部、１３…プロット点出力部、１４…閾値出力部、１５…判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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