(57)【要約】【課題】  患者の状態を的確に把握するとともに特定の治療方法に対する治療効果の予測精度を向上させることができる治療効果予測システムを提供する。  【解決手段】  患者に対して治療を施した場合の治療効果をコンピュータによって予測する治療効果予測システム１００。患者の診療データから生成され当該患者の病態の特徴を示す病態情報を取得する病態情報取得手段３００と、患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースＤＢから、前記病態情報取得手段３００によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段４００と、この検索手段によって検索された病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段５００とを備えている。  【選択図】      図２
2006318162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者に対して治療を施した場合の治療効果をコンピュータによって予測する治療効果予測システムであって、
患者の診療データから生成され当該患者の病態の特徴を示す病態情報を取得する病態情報取得手段と、
患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースから、前記病態情報取得手段によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段と、
この検索手段によって検索された病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段と、を備えることを特徴とする治療効果予測システム。
【請求項２】
患者の診療データの入力を受け付ける入力受付手段を更に備えており、前記病態情報取得手段が、当該入力受付手段によって入力を受け付けた診療データに基づいて、前記患者の病態情報を生成するよう構成されている請求項１に記載の治療効果予測システム。
【請求項３】
前記病態情報取得手段が、
生体器官の機能が複数のパラメータを有する数理モデルによって表現された生体モデルを用いて生体の挙動をシミュレートする生体モデル駆動手段と、
前記入力受付手段によって入力を受け付けられた診療データに基づいて、当該患者に適合した前記生体モデルのパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段と、
このパラメータ値取得手段によって取得されたパラメータ値に基づいて、当該患者の病態情報を生成する病態情報生成手段とを備えている請求項２に記載の治療効果予測システム。
【請求項４】
前記データベースに、前記特定の治療方法を採用したときの病態情報の経時変化が格納されており、当該治療方法を採用したときの病態の経時変化が取得可能である請求項１〜３のいずれかに記載の治療効果予測システム。
【請求項５】
前記病態情報及び治療方法が、糖尿病に関するものである請求項１〜４のいずれかに記載の治療効果予測システム。
【請求項６】
前記病態情報が、インスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、末梢糖取込低下、肝糖取込低下及び肝糖放出亢進を示す情報のうち少なくとも１つを含む請求項５に記載の治療効果予測システム。
【請求項７】
前記治療効果をその程度に応じて複数の区分に区分けするとともに、これらの区分を、各区分の出現頻度又は出現確率とともに表示する表示手段を備えている請求項１〜６のいずれかに記載の治療効果予測システム。
【請求項８】
患者に対して治療を施した場合の治療効果を予測するために、コンピュータを、患者の診療データから生成された病態情報を取得する病態情報取得手段と、患者の病態の特徴を示す病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースから、前記病態情報取得手段によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段と、この検索手段によって検索された、病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段として作動させることを特徴とする、治療効果予測システム用のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
病気の治療に際しては、医師による問診に加え種々の検査を行なうのが一般的である。そして、医師は、得られた検査結果及び臨床所見を含む診療データに基づいて、自己の経験と勘を頼りに治療方法を選択しているというのが現状である。
【０００２】
ところで、自覚症状として現われた病気の各種症状の原因を構成する病態を分析するのに用いられるデータは、通常、直接に測定することができる検査値だけであるが、疾患によっては当該検査値のみでは患者の病態及び病態変化を的確に把握又は予測することは困難である。例えば、糖尿病の場合、その病気の程度を示す指標として「血糖値」が用いられるが、この「血糖値」はあくまでも結果に過ぎず、この結果をもたらすインスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、肝糖取込低下及び肝糖放出亢進といった病態を、前記臨床所見等から的確に把握するのは、専門医であっても容易ではない。そこで、診療に役立つ情報（診療支援情報）を医師に提供して診療を支援するシステムが開発されている（例えば、特許文献１及び２）。しかしながら、かかる従来のシステムは、検査結果をモニタリングしたり、検査値に応じて定められた薬剤の投与量を単純に提示する等の機能を有するのみであり、医師が十分に活用できる、すなわち、個々の患者の病態及び病態変化の判断に使用することができる診療支援情報を提供するものではない。
【０００３】
一方、医療の分野においては、治療効果についての情報（どの程度治癒するのか、又はどれ位の期間で治癒するのか等）も重要であり、従来より、特定の治療方法を採用した場合の治療効果についてのデータが蓄積されている。例えば、癌については、癌の種類と進行の程度に応じて、治療方法（外科的手術、放射線療法、化学療法等）と治療効果（５年生存率等）の関係に関するデータが蓄積されている。また、薬の分野においても、性別や年齢等が異なる被験者に対して、服用期間と薬の効果の関係を示すデータが蓄積されている。そして、これらのデータに基づいて、ある程度の治療効果を予測することが可能である。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−３３２７０４号公報
【特許文献２】特開平１１−２９６５９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前述したデータは、病気の種類や直接測定可能な検査値に基づくものであり、治療効果についてある程度の目安にはなるものの正確性に欠けており、治療効果の予測は依然として医師の経験に負うところが多いというのが現状である。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、直接測定可能な検査値から生成（変換）された病態情報の採用により患者の状態を的確に把握することができ、また、この病態情報と治療効果との関係を利用することにより、特定の治療方法に対する治療効果の予測精度を向上させることができる、治療効果予測システム及びそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の治療効果予測システムは、患者に対して治療を施した場合の治療効果をコンピュータによって予測する治療効果予測システム（以下、単にシステムともいう）であって、
患者の診療データから生成され当該患者の病態の特徴を示す病態情報を取得する病態情報取得手段と、
患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースから、前記病態情報取得手段によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段と、
この検索手段によって検索された病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段とを備えることを特徴としている。
【０００８】
本発明のシステムでは、患者の診療データから生成（変換）され当該患者の生体器官の機能の状態を表わす病態情報を用いて、患者に対し治療を施した場合の治療効果を予測している。この病態情報は、例えば糖尿病におけるインスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、肝糖取込低下及び肝糖放出亢進についての定量的な情報であり、糖尿病という疾患の原因を直接的に表現するものである。したがって、このような病態情報を採用することで、患者の状態を的確に把握することができる。また、予め作成しておいた、患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とを互いに対応付けたデータベースから、前記生成された病態情報をクエリーとして治療効果を取得している。すなわち、疾患の原因に直接関連する病態情報と関係付けられた治療効果に基づいて、患者に対し治療を施した場合の治療効果を予測しているので、病気の種類や測定値に基づき予測をしていた従来の手法に比べ予測の精度を向上させることができる。
【０００９】
患者の診療データの入力を受け付ける入力受付手段を更に備えており、前記病態情報取得手段が、当該入力受付手段によって入力を受け付けた診療データに基づいて、前記患者の病態情報を生成するよう構成されているのが好ましい。この場合、患者の診療データを入力するだけでシステム内で患者の病態情報を生成することができる。
【００１０】
前記病態情報取得手段は、
生体器官の機能が複数のパラメータを有する数理モデルによって表現された生体モデルを用いて生体の挙動をシミュレートする生体モデル駆動手段と、
前記入力受付手段によって入力を受け付けられた診療データに基づいて、当該患者に適合した前記生体モデルのパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段と、
このパラメータ値取得手段によって取得されたパラメータ値に基づいて、当該患者の病態情報を生成する病態情報生成手段とを備えることができる。
【００１１】
前記データベースに、前記特定の治療方法を採用したときの病態情報の経時変化が格納されており、当該治療方法を採用したときの病態の経時変化が取得可能であるのが好ましい。この構成によれば、任意の治療方法を採用したときの病態の経時変化、換言すれば治療効果の経時変化を把握することができ、この経時変化と現実の治療効果の経時変化を対比させることで、治療方法の妥当性を確認することができ、場合によっては途中で治療方法を変更する等きめ細やかな治療を施すことが可能になる。
【００１２】
前記病態情報及び治療方法を、糖尿病に関するものとすることができる。また、前記病態情報を、インスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、肝糖取込低下及び肝糖放出亢進を示す情報のうち少なくとも１つを含むものとすることができる。
前記治療効果をその程度に応じて複数の区分に区分けするとともに、これらの区分を、各区分の出現頻度又は出現確率とともに表示する表示手段を備えているのが好ましい。この場合、予測通りの治療効果が得られる可能性を定量的に把握することができ、治療方法の選択が容易になる。
【００１３】
また、本発明の治療効果予測システム用のプログラムは、患者に対して治療を施した場合の治療効果を予測するために、コンピュータを、患者の診療データから生成された病態情報を取得する病態情報取得手段と、患者の病態の特徴を示す病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースから、前記病態情報取得手段によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段と、この検索手段によって検索された病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段として作動させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の治療効果予測システム及びそのプログラムによれば、患者の状態を的確に把握するとともに特定の治療方法に対する治療効果の予測精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明のシステム及びそのプログラムの実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明のシステムの一実施の形態のハードウェア構成を示すブロック図であり、図２は本発明のシステムの一実施の形態の機能ブロックの全体構成図であり、図３は本発明のシステムによる治療効果予測の一例のフローチャートである。
本実施の形態のシステム１００は、患者に対して治療を施した場合の治療効果をコンピュータによって予測するものであり、図１に示されるように、本体１１０と、ディスプレイ１２０と、入力デバイス１３０とから主として構成されたコンピュータ１０ａによって構成されている。本体１１０は、ＣＰＵ１１０ａと、ＲＯＭ１１０ｂと、ＲＡＭ１１０ｃと、ハードディスク１１０ｄと、読出装置１１０ｅと、入出力インタフェース１１０ｆと、画像出力インタフェース１１０ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ１１０ａ、ＲＯＭ１１０ｂ、ＲＡＭ１１０ｃ、ハードディスク１１０ｄ、読出装置１１０ｅ、入出力インタフェース１１０ｆ、および画像出力インタフェース１１０ｈは、バス１１０ｉによってデータ通信可能に接続されている。
【００１６】
ＣＰＵ１１０ａは、ＲＯＭ１１０ｂに記憶されているコンピュータプログラムおよびＲＡＭ１１０ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、後述するようなアプリケーションプログラム１４０ａを当該ＣＰＵ１１０ａが実行することにより、後述するような各機能ブロックが実現され、コンピュータ１００ａがシミュレーションシステム１００として機能する。
ＲＯＭ１１０ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１０ａに実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＡＭ１１０ｃは、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１０ｃは、ＲＯＭ１１０ｂおよびハードディスク１１０ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１０ａの作業領域として利用される。
【００１７】
ハードディスク１１０ｄは、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１０ａに実行させるための種々のコンピュータプログラムおよび当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。後述するアプリケーションプログラム１４０ａも、このハードディスク１１０ｄにインストールされている。また、このハードディスク１１０ｄには、後述するデータベースＤＢが格納されており、ＣＰＵ１１０ａがデータベースＤＢにアクセス可能となっている。
読出装置１１０ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、またはＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体１４０に記録されたコンピュータプログラムまたはデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体１４０には、コンピュータを本発明に係るシミュレーションシステムとして機能させるためのアプリケーションプログラム１４０ａが格納されており、コンピュータ１００ａが当該可搬型記録媒体１４０から本発明に係るアプリケーションプログラム１４０ａを読み出し、当該アプリケーションプログラム１４０ａをハードディスク１１０ｄにインストールすることが可能である。
【００１８】
なお、前記アプリケーションプログラム１４０ａは、可搬型記録媒体１４０によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ１００ａと通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、前記アプリケーションプログラム１４０ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにコンピュータ１００ａがアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク１１０ｄにインストールすることも可能である。
また、ハードディスク１１０ｄには、例えば米マイクロソフト社が製造販売するWindows（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラム１４０ａは当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００１９】
入出力インタフェース１１０ｆは、例えばUSB，IEEE1394，RS-232C等のシリアルインタフェース、SCSI，IDE，IEEE1284等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１０ｆには、キーボードおよびマウスからなる入力デバイス１３０が接続されており、ユーザが当該入力デバイス１３０を使用することにより、コンピュータ１００ａにデータを入力することが可能である。
画像出力インタフェース１１０ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ１２０に接続されており、ＣＰＵ１１０ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ１２０に出力するようになっている。ディスプレイ１２０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００２０】
以上のようなコンピュータ１００ａは、上記のアプリケーションプログラム１４０ａをＣＰＵ１１０ａが実行することによって、図２に示すような各機能ブロックを有するシステム１００として機能する。図２に示すように、システム１００は、患者の診療データの入力を受け付ける入力受付手段２００と、患者の病態の特徴を示す病態情報を取得する病態情報取得手段３００と、患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースから、前記病態情報取得手段３００によって取得された病態情報に近似した病態情報を検索する検索手段４００と、この検索手段４００によって検索された、病態情報に対応付けられた治療効果を前記データベースから取得する治療効果取得手段５００と、得られた治療効果を表示する表示手段６００との各機能ブロックを備えている。
【００２１】
そして、前記システムによれば、以下のようにして患者の治療効果の予測が行われる。すなわち、図３に示されるように、入力受付手段２００を介して患者の検査データが入力され、ＣＰＵ１１０ａがこの入力データを受け付ける（ステップＳ１）。この検査データは、疾患の内容や程度を知るために、患者の血液や尿等を用いて通常行われている各種検査から得られるデータであり、例えば、糖尿病については、血糖値、血中インスリン濃度等をあげることができる。
【００２２】
ついで、ＣＰＵ１１０ａは、前記検査データを用いて患者固有の病態情報を作成する（ステップＳ２）。病態情報とは、自覚症状として現われた病気の各種症状の原因を構成する病態についての情報であり、前記検査データの結果と関連性を有するものの、この結果そのものとは異なる情報である。例えば、糖尿病の場合、その病気の程度を示す指標として「血糖値」が用いられるが、この「血糖値」はあくまでも結果に過ぎず、この結果をもたらすインスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、肝糖取込低下及び肝糖放出亢進といった病態に関する情報が治療上重要である。「病態情報」とは、狭義には「定量的に把握された病態」を意味し、広義には「定量的に把握された病態及び検査値を含む患者情報」を意味する。例えば、糖尿病の場合、インスリン分泌不全度、末梢インスリン抵抗性度、肝糖取込低下度及び肝糖放出亢進度が狭義の病態情報であり、これらに患者の年齢、性別、体重、ＨｂＡｌｃ、ウェスト径、血圧等を加えたものが広義の病態情報である。本明細書では、特にことわらない限り、狭義の意味で病態情報という用語を用いている。
【００２３】
前記病態情報は、具体的には、図４に示されるように、生体器官の機能が複数のパラメータを有する数理モデルによって表現された生体モデルを用いて生体の挙動をシミュレートする生体モデル駆動手段３１０と、前記入力受付手段２００によって入力を受け付けられた診療データに基づいて、当該患者に適合した前記生体モデルのパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段３２０と、このパラメータ値取得手段３２０によって取得されたパラメータ値に基づいて、当該患者の病態情報を生成する病態情報生成手段３３０とで構成される病態情報取得手段３００により得ることができる。
【００２４】
ついで、ＣＰＵ１１０ａは、患者の病態の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが互いに対応付けられて格納されているデータベースＤＢから、ステップＳ２で（すなわち、前記病態情報取得手段３００によって）取得した病態情報に近似した病態情報を検索する（ステップＳ３）。データベースＤＢには、後に詳細に説明するように、複数の患者の病態情報と、当該患者に対し特定の治療方法を採用した場合の治療効果とが予め互いに対応付けられて格納されている。治療方法には、病気の治療に用いられるあらゆる手段が含まれ、一般的な治療方法である投薬以外にも、例えば外科的手術、運動療法、食事療法等を例示することができる。これらは、単独で採用される場合もあれば、組み合わせて採用される場合もある。例えば、糖尿病の場合、治療方法の例として、食事療法、運動療法、スルホニル尿素剤、速効型インスリン分泌促進剤、インスリン抵抗性改善剤、糖吸収阻害剤、インスリン製剤のいずれかまたは複数の組み合わせをあげることができる。そして、同じ病態であっても異なる治療方法が採られることがあるため、前記データベースＤＢには、病態情報の数に各病態情報に対して採られる治療方法の数を乗じた数のテンプレートを格納することができる。
【００２５】
図１８は任意の１患者に関して蓄積されたデータを示す図である。このデータは糖尿病を想定したものであり、縦軸のコントロール不良度としては、インスリン分泌不全度、末梢インスリン抵抗性度、肝糖取込低下度及び肝糖放出亢進度が考えられる。コントロール不良度は、前記インスリン分泌不全度等の程度に応じて適宜の数に数値化したものであり、値が小さくなるほど治療効果が大きいことを示している。また、図１９は、多数の患者に関して蓄積されたデータを基に作成されたテンプレートの例を示す図である。この例は、過去に得られた同様の病態情報をもつ患者に対して治療を行った際に得られた治療効果に関する度数を表示している。ここで、度数とは、所定の治療効果（この治療効果は、前記コントロール不良度のように数値化してもよいし、血糖値等の検査値を一定範囲毎に区分けしてもよい）が得られた、蓄積された過去の症例数とすることができる。また、図２０は、同一の病態情報に対して異なる治療がなされた場合のテンプレートの例を示す図である。
【００２６】
前記検索は、ステップＳ２で取得された病態情報をクエリーとして行われ、ＣＰＵ１１０ａにより、この病態情報に近似している病態情報がデータベースＤＢに格納されているか否かの判定が行われる（ステップＳ４）。そして、近似している病態情報がデータベースＤＢに格納されている場合は、ＣＰＵ１１０ａは、この近似している病態情報に対応付けられた治療効果を、データベースＤＢから取得し、システムのディスプレイ１２０に表示させ（ステップＳ５）、処理を終了する。一方、近似している病態情報がデータベースＤＢに格納されていない場合は、ＣＰＵ１１０ａは、治療効果の表示を行わずに処理を終了する。
【００２７】
以上が本発明のシステムによる治療効果予測の概要であるが、つぎに主要な工程について、糖尿病を例にとって詳細に説明をする。
１．病態情報の取得
図５は本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例の全体構成を示す機能ブロック図である。図５に示されるように、本実施の形態のシステムで用いる生体モデルは、膵臓ブロック１、肝臓ブロック２、インスリン動態ブロック３及び末梢組織ブロック４から構成されており、各ブロックはそれぞれ入力と出力を有している。すなわち、膵臓ブロック１は、血中グルコース濃度６を入力とし、インスリン分泌速度７を出力としている。肝臓ブロック２は、消化管からのグルコース吸収５、血糖値６及びインスリン分泌速度７を入力とし、正味グルコース放出８及び肝臓通過後インスリン９を出力としている。また、インスリン動態ブロック３は、肝臓通過後インスリン９を入力とし、末梢組織でのインスリン濃度１０を出力としている。さらに、末梢組織ブロック４は、正味グルコース放出８及び末梢組織でのインスリン濃度１０を入力とし、血糖値６を出力としている。グルコース吸収５は、外部から与えられるデータであり、この機能は例えば入力デバイス１３０を用いてユーザが検査データ等を入力することにより実現される。また、これらの機能ブロック１〜４は、ＣＰＵ１１０ａがアプリケーションプログラム１４０ａを実行することにより実現される。
【００２８】
そして、病態情報を取得する手段３００は、前述したように、生体器官の機能が複数のパラメータを有する数理モデルによって表現された生体モデルを用いて生体の挙動をシミュレートする生体モデル駆動手段３１０と、前記入力受付手段２００によって入力を受け付けられた診療データに基づいて、当該患者に適合した前記生体モデルのパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段３２０と、このパラメータ値取得手段３２０によって取得されたパラメータ値に基づいて、当該患者の病態情報を生成する病態情報生成手段３３０とで構成されており、前記ＣＰＵ１１０ａがアプリケーションプログラム１４０ａを実行することにより、コンピュータ１００ａが、生体器官の機能を表現する数理モデルから導かれる所定の演算式を記憶するデータベース、及びこのデータベースから前記演算式を取得し、生体モデルに入力された値に基づいて出力値を演算する演算手段等として機能するように構成されている。なお、前述した患者に適合したパラメータ値は、シミュレーションの結果得られた値と実際の検査値とが所定の誤差範囲内に収まるように、例えば後述する遺伝的アルゴリズムの手法等を用いて求めることができる。
【００２９】
つぎに、前述した例における各ブロックの詳細について説明する。なお、ＦＢＧ及びＷｓはそれぞれ空腹時血糖値（ＦＢＧ＝ＢＧ（０））及び想定体重を示しており、またＤＶｇ及びＤＶｉはそれぞれグルコースに対する分布容量体積及びインスリンに対する分布容量体積を示している。
【００３０】
膵臓ブロック１の入出力の関係は、以下の微分方程式（１）を用いて記述することができる。また、微分方程式（１）と等価な、図６に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（１）：
ｄＹ／ｄｔ  ＝  −α｛Ｙ（ｔ）−β（ＢＧ（ｔ）−ｈ）｝（ただし、ＢＧ（ｔ）＞ ｈ）
＝  −αＹ（ｔ）（ただし、ＢＧ（ｔ）＜＝ ｈ）
ｄＸ／ｄｔ  ＝  −Ｍ・Ｘ（ｔ）＋Ｙ（ｔ）
ＳＲ（ｔ）   ＝  Ｍ・Ｘ（ｔ）
変数：
ＢＧ（ｔ）：血糖値
Ｘ（ｔ）  ：膵臓から分泌可能なインスリン総量
Ｙ（ｔ）  ：グルコース刺激に対して新たに供給されるインスリン供給速度
ＳＲ（ｔ）：膵臓からのインスリン分泌速度
パラメータ：
ｈ ：インスリン供給を刺激できるグルコース濃度のしきい値
α  ：グルコース刺激に対する追従性
β  ：グルコース刺激に対する感受性
Ｍ ：単位濃度あたりの分泌速度
ここで、図５における膵臓ブロック１への入力である血糖値６はＢＧ（ｔ）と対応し、また出力であるインスリン分泌速度７はＳＲ（ｔ）と対応する。
【００３１】
図６のブロック線図において、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、７は膵臓からのインスリン分泌速度ＳＲ（ｔ）、１２はインスリン供給を刺激できるグルコース濃度のしきい値ｈ、１３はグルコース刺激に対する感受性β、１４はグルコース刺激に対する追従性α、１５は積分要素、１６はグルコース刺激に対して新たに供給されるインスリン供給速度Ｙ（ｔ）、１７は積分要素、１８は膵臓から分泌可能なインスリン総量Ｘ（ｔ）、１９は単位濃度当たりの分泌速度Ｍをそれぞれ示している。
【００３２】
肝臓ブロック２の入出力の関係は、以下の微分方程式（２）を用いて記述することができる。また、微分方程式（２）と等価な、図７に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（２）：
ｄＩ４（ｔ）／ｄｔ  ＝ α２｛−Ａ３Ｉ４（ｔ） ＋ (１−Ａ７)・ＳＲ（ｔ） ｝
Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）  ＝ ｆ１(ただし ＦＢＧ＜ｆ３）
＝ ｆ１ ＋ ｆ２・(ＦＢＧ−ｆ３)(ただしＦＢＧ＞＝ｆ３）
Ｆｕｎｃ１（ＦＢＧ）＝ ｆ４ − ｆ５・(ＦＢＧ−ｆ６) 
Ｆｕｎｃ２（ＦＢＧ）＝ｆ７／ＦＢＧ
ｂ１(Ｉ４（ｔ）)＝ ｆ８｛１ ＋ ｆ９・Ｉ４（ｔ）｝
ＨＧＵ（ｔ）      ＝ｒ・Ｆｕｎｃ１（ＦＢＧ）・ｂ１(Ｉ４（ｔ）)・ＲＧ（ｔ）＋ (１                      −r)・Ｋｈ・ＢＧ（ｔ）・Ｉ４（ｔ） （ただしＨＧＵ（ｔ）＞＝ ０）
ＨＧＰ（ｔ）      ＝ Ｉ４ｏｆｆ・Ｆｕｎｃ２（ＦＢＧ）・ｂ２＋Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）−Ｉ４（ｔ）・Ｆｕｎｃ２（ＦＢＧ）・ｂ２  （ただしＨＧＰ（ｔ）＞＝ ０）
ＳＧＯ（ｔ）      ＝ＲＧ（ｔ）＋ ＨＧＰ（ｔ）−ＨＧＵ（ｔ）
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ） ＝ Ａ７ＳＲ（ｔ）
変数：
ＢＧ（ｔ）：血糖値
ＳＲ（ｔ）：膵臓からのインスリン分泌速度
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）：肝臓通過後のインスリン
ＲＧ（ｔ）：消化管からのグルコース吸収
ＨＧＰ（ｔ）：肝糖放出
ＨＧＵ（ｔ）：肝糖取込
ＳＧＯ（ｔ）   ：肝臓からの正味グルコース
Ｉ４（ｔ）：肝インスリン濃度
パラメータ：
Ｋｈ      ：単位インスリン、単位グルコース当たりの肝臓糖取り込み速度
Ａ７      ：肝臓でのインスリン取り込み率
Ｇｏｆｆ ：基礎代謝に対するグルコース放出速度
ｂ２      ：肝糖放出抑制率に関する調整項
ｒ        ：インスリン非依存性肝糖取り込み分配率
α２    ：肝インスリンに対する伝播効率
Ｉ４ｏｆｆ  ：肝糖放出が抑制されるインスリン濃度のしきい値
関数：
Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）： 基礎代謝に対するグルコース放出速度
Ｆｕｎｃ１（ＦＢＧ）： 消化管からのグルコース刺激に対する肝糖取り込み率
Ｆｕｎｃ２（ＦＢＧ）： インスリン刺激に対する肝糖放出抑制率
ｆ１〜ｆ９  ： 上記の３要素の表現にあたって用いた定数
ｂ１（Ｉ４（ｔ））： 肝糖取り込み率に関する調整項
ここで、図５における肝臓ブロックへの入力である、消化管からのグルコース吸収５はＲＧ（ｔ）、血糖値６はＢＧ（ｔ）、インスリン分泌速度７はＳＲ（ｔ）とそれぞれ対応し、また出力である正味グルコース放出８はＳＧＯ（ｔ）、肝臓通過後インスリン９はＳＲｐｏｓｔ（ｔ）とそれぞれ対応している。
【００３３】
図７のブロック線図において、５は消化管からのグルコース吸収ＲＧ（ｔ）、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、７は膵臓からのインスリン分泌速度ＳＲ（ｔ）、８は肝臓からの正味グルコースＳＧＯ（ｔ）、９は肝臓通過後のインスリンＳＲｐｏｓｔ（ｔ）、２４は肝臓のインスリン通過率（１−Ａ７）、２５は肝インスリンに対する伝播効率α２、２６は肝臓通過後のインスリン分配速度Ａ３、２７は積分要素、２８は肝インスリン濃度I４（ｔ）、２９はインスリン依存性肝糖取り込み分配率（１−ｒ）、３０は単位インスリン、単位グルコース当たりの肝臓糖取り込み速度Ｋｈ、３１はインスリン非依存性肝糖取り込み分配率ｒ、３２は消化管からのグルコース刺激に対する肝糖取り込み率Ｆｕｎｃ１（ＦＢＧ）、３３は肝糖取り込み率に関する調整項ｂ１（Ｉ４（ｔ））、３４は肝糖取込ＨＧＵ（ｔ）、３５は肝糖放出が抑制されるインスリン濃度のしきい値Ｉ４ｏｆｆ、３６はインスリン刺激に対する肝糖放出抑制率Ｆｕｎｃ２（ＦＢＧ）、３７は肝糖放出抑制率に関する調整項ｂ２、３８は基礎代謝に対するグルコース放出速度、３９は肝糖放出ＨＧＰ（ｔ）、４０は肝臓でのインスリン取り込み率Ａ７を示している。
【００３４】
インスリン動態分泌の入出力の関係は、以下の微分方程式（３）を用いて記述することができる。また、微分方程式（３）と等価な、図８に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（３）：
ｄＩ１（ｔ）／ｄｔ ＝ −Ａ３Ｉ１（ｔ）  ＋Ａ５Ｉ２（ｔ）  ＋  Ａ４Ｉ３（ｔ）  ＋ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）  
ｄＩ２（ｔ）／ｄｔ＝  Ａ６Ｉ１（ｔ）−  Ａ５Ｉ２（ｔ）
ｄＩ３（ｔ）／ｄｔ＝Ａ２Ｉ１（ｔ）  −  Ａ１Ｉ３（ｔ）
変数：
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）：肝臓通過後のインスリン
Ｉ１（ｔ）        ：血中インスリン濃度
Ｉ２（ｔ）        ：インスリン非依存組織でのインスリン濃度
Ｉ３（ｔ）        ：末梢組織でのインスリン濃度
パラメータ：
Ａ１   ：末梢組織でのインスリン消失速度
Ａ２   ：末梢組織へのインスリン分配率
Ａ３  ：肝臓通過後のインスリン分配速度
Ａ４  ：末梢組織通過後のインスリン流出速度
Ａ５   ：インスリン非依存組織でのインスリン消失速度
Ａ６  ：インスリン非依存組織へのインスリン分配率
ここで、図２におけるインスリン動態ブロックの入力である肝臓通過後のインスリン９は、ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）と対応し、また出力である末梢組織でのインスリン濃度１０は、Ｉ３（ｔ）と対応する。
【００３５】
図８のブロック線図において、９は肝臓通過後のインスリンＳＲｐｏｓｔ（ｔ）、１０は末梢組織でのインスリン濃度Ｉ３（ｔ）、５０は積分要素、５１は肝臓通過後のインスリン分配速度Ａ３、５２は血中インスリン濃度Ｉ１（ｔ）、５３は末梢組織へのインスリン分配率Ａ２、５４は積分要素、５５は末梢組織でのインスリン消失速度Ａ１、５６は末梢組織通過後のインスリン流出速度Ａ４、５７はインスリン非依存組織へのインスリン分配率Ａ６、５８は積分要素、５９はインスリン非依存組織でのインスリン濃度Ｉ２（ｔ）、６０はインスリン非依存組織でのインスリン消失速度Ａ５をそれぞれ示している。
【００３６】
末梢組織ブロック４の入出力の関係は、以下の微分方程式（４）を用いて記述することができる。また、微分方程式（４）と等価な、図９に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（４）：
ｄＢＧ´／ｄｔ  ＝  ＳＧＯ（ｔ）−ｕ* Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）−Ｋｂ・ＢＧ´（ｔ）−                      Ｋｐ・Ｉ３（ｔ）・ＢＧ´（ｔ）
変数：
ＢＧ´（ｔ）   ：血糖値
(ただしＢＧ[ｍｇ／ｄ１]、ＢＧ´[ｍｇ／ｋｇ])  
ＳＧＯ（ｔ）  ：肝臓からの正味グルコース
Ｉ３（ｔ）   ：末梢組織でのインスリン濃度
パラメータ：
Ｋｂ  ：末梢組織でのインスリン非依存グルコース消費速度
Ｋｐ   ：単位インスリン、単位グルコースあたりの
末梢組織でのインスリン依存グルコース消費速度
ｕ    ：基礎代謝に対するグルコース放出速度のうち
基礎代謝に対するインスリン非依存グルコース消費が占める割合
関数：
Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）：基礎代謝に対するグルコース放出速度
ｆ１〜ｆ３       ：Ｇｏｆｆの表現にあたって用いた定数
ここで、図２における末梢組織ブロックへの入力である末梢組織でのインスリン濃度１０はＩ３（ｔ）、肝臓からの正味グルコース８はＳＧＯ（ｔ）とそれぞれ対応し、また出力である血糖値６はＢＧ（ｔ）と対応する。
【００３７】
図９のブロック線図において、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、８は肝臓からの正味グルコースＳＧＯ（ｔ）、１０は末梢組織でのインスリン濃度Ｉ３（ｔ）、７０は基礎代謝に対するインスリン非依存グルコース消費速度ｕ* Ｇｏｆｆ（ＦＢＧ）、７１は積分要素、７２は末梢組織でのインスリン非依存グルコース消費速度Ｋｂ、７３は単位インスリン、単位グルコース当たりの末梢組織でのインスリン依存グルコース消費速度Ｋｐ、７４は単位変換定数Ｗｓ／ＤＶｇをそれぞれ示している。
【００３８】
図５に示されるように、前記ブロック間の入力、出力は、相互に接続されているため、消化管からのグルコース吸収５を与えることで、血糖値、インスリン濃度の時系列変化を、数式に基づいて計算し、シミュレートすることができる。
このように逐次的に算出した血糖値、インスリン濃度は、ディスプレイ１２０に表示することが可能である。これによって、前述のように生体器官を模擬した結果をユーザが容易に確認することができる。
前述した微分方程式の計算には、例えばＥ−Ｃｅｌｌ（慶應義塾大学公開ソフトウェア）やＭＡＴＬＡＢ（マスワークス社製品）を用いることができるが、他の計算システムを用いてもよい。
【００３９】
パラメータ値の取得
前記パラメータ値は、例えば、以下のパラメータセット推定処理により取得（生成）することができる。
図２３は、遺伝的アルゴリズム（以下、単に「ＧＡ」ともいう）によるパラメータセット推定処理を示している。
ＧＡによるパラメータ値の生成は、図２３に示されるように、パラメータセットの初期集団を生成する処理（ステップＳ１−６−１）、適応度評価処理（ステップＳ１−６−２）、選択・交叉・突然変異処理（ステップＳ１−６−４）、終了判定処理（ステップＳ１−６−３，Ｓ１−６−５）によって行われる。
【００４０】
以下、図２３のアルゴリズムを詳述する。
［初期集団生成：ステップＳ１−６−１］
本システムは、下記表１に示すような、生体モデルのパラメータのそれぞれについての探索範囲の情報を有している。表１の探索範囲は、人間が取り得る値の範囲であり、以下、表１の探索範囲を基本探索範囲という。
本システムは、パラメータごとに表１の最小値と最大値の範囲内で乱数を発生させることで、パラメータセットＰＳをランダムに自動生成する機能を有している。以下、このようにして得られたパラメータセットＰＳを「個体」と呼ぶことがある。
【００４１】
【表１】
2006318162.tif 000003
【００４２】
ＣＰＵ１１０ａが表１の探索範囲内でパラメータごとに乱数を発生させる処理を繰り返すことで、複数（例えば、１０個）のパラメータセットＰＳからなる初期集団を生成することができる。
【００４３】
［適応度評価：ステップＳ１−６−２］
本システム（ＣＰＵ１１０ａ）は、生成された個体に対して適応度評価を行い、（初期）集団中の個体ＰＳの中から一部の個体ＰＳを選択・抽出する。  
適応度評価には、実測のＯＧＴＴ時系列データがリファレンスとして用いられる。リファレンスとなる実測のデータ（生体応答）は、本システムが、生体モデルの出力として再現したいデータであり、生成されたパラメータセットを適用した生体モデルでもリファレンスと同様の応答が得られれば、その個体は、実測値への適応性が高いといえる。
そこで、生成されたパラメータセットの適応度評価は、生成されたパラメータセットを適用した生体モデルの出力（血糖値データ、インスリン濃度データ）と、リファレンス（ＯＧＴＴグルコースデータ、ＯＧＴＴインスリンデータ）との類似度（適応度）を判定することで行う。
【００４４】
［選択：ステップＳ１−６−４−１］
続いて、本システム（１１０ａ）は、所定の選択基準、例えば適応度の高さ、に基づき、（初期）集団の中から、一部（例えば４個体）を選択し、「親」とする。なお、選択基準としては、「適応度の高いもの」に限らず、後の世代の「子」において適応度が高くなることを期待して、適応度が低い「親」が一部含まれるような基準であってもよい。
【００４５】
［交叉：ステップＳ１−６−４−２］
前記「選択」によって「親」として選ばれた個体群に対し、本システム（ＣＰＵ１１０ａ）は、以下の手順で「子」となる新しい２個体を生成する。
まず、（１）選択された個体群から任意に２個体を選ぶ。次に、（２）個体同士の交叉回数（交換対象となるパラメータの数）を求める。交叉確率をＸＲ（０〜１の範囲）とすると、交叉回数は次式で定められる。
交叉回数  ＝  [ＸＲ  ×  １個体がもつパラメータ数]
ただし、[]はガウス記号である。（例）[３．１４]＝３
続いて、（３）交叉ポイントを求める。交叉ポイントは、１からパラメータ数（表１の場合「２２」）までの整数値を、“交叉回数”回ランダムに発生させることで求められる。
最後に、（４）新しい個体の生成が行われる。具体的には、（１）で選んだ２個体に対し、（３）で定めた交叉ポイントのパラメータを交換し、新しい２個体を生成する。
上記（１）〜（４）の処理を繰り返すことで、「選択」によって減った個体数分（前記例では６個体）の新個体（子）を生成し、新たな集団を生成する。
【００４６】
［突然変異：ステップＳ１−６−４−３］
さらに、本システム（ＣＰＵ１１０ａ）は、新集団のすべての個体に対し、突然変異確率ＭＲ（０〜１の範囲）により以下の手順で各個体の各パラメータを変化させる。
例えば、突然変異処理は、ある個体のあるパラメータについて、０〜１の範囲で乱数Ｒを発生させ、Ｒ  ≦  ＭＲ  であれば、表２に示す探索範囲内で乱数を発生させ、元のパラメータの値と置き換える。同様の処理を、すべての個体の全てのパラメータについて行う。
【００４７】
［終了条件判定処理：ステップＳ１−６−３，Ｓ１−６−５］
図２３に示されるように、ステップＳ１−６−２〜Ｓ１−６−４までの処理は、繰り返し行われるが、ステップＳ１−６−２において適応度評価処理を行った結果、現在の集団の中に所定の基準以上に適応度の高い個体がある場合には、ＣＰＵ１１０ａはＧＡの処理を終了し、集団の中で最高の適応度の個体（パラメータセット）を推定結果とする（ステップＳ１−６−３）。
また、ステップＳ１−６−２〜Ｓ１−６−４（適応度評価〜突然変異）までの処理の繰り返し回数がある回数を超えた場合には、ＣＰＵ１１０ａはＧＡの処理を終了し、集団の中で最高の適応度の個体（パラメータセット）を推定結果とする（ステップＳ１−６−５）。終了条件としての繰り返し回数としては、例えば、３００回とすることができる。
以上の生体モデルパラメータセット推定処理によって求められたパラメータが、生体モデルに与えられると、入力されたＯＧＴＴ時系列データに近似した出力を生成できるため、患者の生体器官を適切にシミュレーションすることができる。
【００４８】
シミュレーションの例
つぎに、本システムを用いて血糖値、血中インスリン濃度、肝糖取込及び肝糖放出の時系列変化をシミュレートした例を示す。この例において、各ブロックのパラメータの一例として、表２に示される値を用いた。
【００４９】
【表２】
2006318162.tif 000004
【００５０】
また、微分方程式を計算するに当たり、変数の初期値の一例として表３の値を用いた。
【００５１】
【表３】
2006318162.tif 000005
【００５２】
さらに、この例において規格化を行うに当たり、基準値の一例として表４の値を用いた。
【００５３】
【表４】
2006318162.tif 000006
【００５４】
なお、消化管からのグルコース吸収速度は、図１０に示される値を用いた。
前記条件でシミュレートした結果について、血糖値６の時系列変動を図１１に、血中インスリン濃度４９の時系列変動を図１２に、肝糖取込の時系列変動を図１３に、肝糖放出の時系列変動を図１４にそれぞれ示す。また、参照用の血糖値を図１５に、参照用の血中インスリン濃度を図１６にそれぞれ示す。
以上のように、本システムを用いることで、グルコース吸収に伴う血糖値、血中インスリン濃度、肝糖取込及び肝糖放出の時系列変動を、生理的変動をよく近似したかたちで再現することができる。また、本システムで用いるモデルは、血糖値の制御に関与する膵臓、肝臓、インスリン動態及び末梢組織にそれぞれ対応するブロックを構成要素として含むため、医学的にその意味を理解しやすいものである。
【００５５】
２．治療効果予測のためのデータベース
治療効果予測のためのデータベースＤＢには、病態情報と治療方法とをキーとして、期待される治療効果が格納される。
病態情報は、患者の状態を１または複数の数値で表現され、例えば前記病態情報取得手段３００を用いて算出された、インスリン分泌不全のスコア、末梢インスリン抵抗性のスコア、肝糖取込低下のスコア及び肝糖放出亢進のスコアを用いることができる（狭義の病態情報）。または、前記スコアに加え、年齢、性別、体重等のコード化可能な患者属性を加えたものを病態情報とすることもできる（広義の病態情報）。
【００５６】
治療方法は、前述したように、疾患に対して取りうる治療方法の組み合わせをコード化したものであり、例えば糖尿病に対しては、食事療法、運動療法、スルホニル尿素剤、速攻型インスリン分泌促進剤、インスリン抵抗性改善剤、糖吸収阻害剤、インスリン製剤のいずれかまたは複数の組み合わせに対して、固有のコードを割り当てたものを用いることができる。
治療効果とは、治療によって期待される病態の改善量を数値によって表現したものであり、例えば糖尿病に対しては、期待される血糖値の降下量とその確率を組としたもののリストを用いることができる。
表５〜７は、それぞれ病態情報、治療方法のコード化及び治療効果の一例を示している。
【００５７】
【表５】
2006318162.tif 000007
【００５８】
【表６】
2006318162.tif 000008
【００５９】
【表７】
2006318162.tif 000009
【００６０】
前記病態情報はリレーショナルデータベースに格納される。表８〜９はその一例を示しており、テーブル１は、フィールド「インスリン分泌不全」、「末梢インスリン抵抗性」、「肝糖取込低下」、「肝糖放出亢進」、「年齢」、「性別」、「体重」、「治療方法」及び「期待治療効果番号」を有している。また、テーブル２は、フィールド「治療効果番号」、血糖値降下量」及び「確率」を有している
【００６１】
【表８】
2006318162.tif 000010
【００６２】
【表９】
2006318162.tif 000011
【００６３】
テーブル２に格納すべきデータは、例えば以下のようにして作成することができる。
（１）ステップ１：治療成績データベースを作成する
多数の患者について、治療前の病態を前記病態情報として治療成績データベースに蓄積する。治療開始時に、採用した治療法をコード化し、同データベースに蓄積する。また、治療後に、治療効果を蓄積する。
リレーショナルデータベースに治療成績を格納する例を表１０に示す。
テーブル３は、フィールド「患者ＩＤ」、「インスリン分泌不全」、「末梢インスリン抵抗性」、「肝糖取込低下」、「肝糖放出亢進」、「年齢」、「性別」、「体重」、「治療方法」及び「治療効果」を有している。
【００６４】
【表１０】
2006318162.tif 000012
【００６５】
（２）ステップ２：治療成績データベースから、治療効果を算出する
テーブル３のレコードを病態情報毎に分類し、治療効果の確率度数分布を作成する。
例えば、前記テーブル３から、末梢インスリン抵抗性のスコアが １０から３０、肝糖取込低下のスコアが ３０から５０、肝糖放出亢進のスコアが ３０から５０、インスリン分泌不全のスコアが ５０から７０、年齢が ６０から７０、性別が １、体重が ７０から９０、治療法が３であるレコードを取り出すためには、SQL言語を用いて
ＳＥＬＥＣＴ 治療効果 ＦＲＯＭテーブル３ ＷＨＥＲＥ 末梢インスリン抵抗性 ＢＥＴＷＥＥＮ １０ ＡＮＤ ３０ ＡＮＤ  肝糖取込低下  ＢＥＴＷＥＥＮ ３０ ＡＮＤ ５０ ＡＮＤ肝糖放出亢進 ＢＥＴＷＥＥＮ ３０ ＡＮＤ ５０ ＡＮＤ インスリン分泌不全 ＢＥＴＷＥＥＮ ５０ ＡＮＤ ７０ＡＮＤ年齢 ＢＥＴＷＥＥＮ ６０ ＡＮＤ ７０ＡＮＤ 性別 ＝ １ ＡＮＤ体重 ＢＥＴＷＥＥＮ ７０ ＡＮＤ ９０ ＡＮＤ 治療法 ＝ ３
と記述する。前記例では、患者IDが１、２、５、６であるレコードの治療効果フィールドが出力される。
出力された治療効果： １０、４０、４０、３５
この出力から、治療効果の確率度数分布を作成する。このとき、各階級値の幅は任意に定めることができる。例えば、血糖値の降下量であれば、各階級の幅を２０ｍｇ／ｄｌとすることができる。
【００６６】
この場合、前記治療効果の一例に従うならば、確率度数分布は ２０未満が ０.２５、２０から３９が ０.２５、４０から５９が ０.５となる。
この治療効果に対応する病態情報の代表値としては、例えばレコードを取り出す際に用いた各フィールドの値の中央値を用いることができる。すなわち、前記の例では、末梢インスリン抵抗性スコアが ２０、肝糖取込低下スコアが ４０、肝糖放出亢進スコアが４０、インスリン分泌不全スコアが ６０、年齢が ６５、性別が １、体重が ７５、治療法が３という病態情報を代表値とすることができる。
表１１〜１２は、それぞれ治療効果及び対応する病態情報の代表値の一例を示している。
【００６７】
【表１１】
2006318162.tif 000013
【００６８】
【表１２】
2006318162.tif 000014
【００６９】
（３）治療効果をデータベースに蓄積する
ステップ２で得られた治療効果を、前述したテーブル１、２に蓄積する。前記治療効果をEE、病態情報の代表値をPとする。
まず、治療効果番号として、重複のない一意な番号Ｎｉを取得する。続いて、テーブル１に病態プロファイル代表値ＰおよびＮｉから構成されるレコードＲを追加する。さらに、Ｎｉ、治療効果ＥＥの各階級値と確率を、テーブル２に追加する。
【００７０】
３．データベースの検索
前記病態情報取得手段により得られる特定の患者における病態情報をクエリーとして、前記データベースの検索が、例えばつぎのようにして行われる。すなわち、図２１に示されるように、特定の患者のおける病態情報に対して、治療方法毎に、類似度（近似している度合い）の基準を満たし、かつ最もよく類似するレコードを出力する。
より詳細には、まず、病態情報取得手段により得られる特定の患者における病態情報（クエリーＱ）を入力する（ステップＳ１１）。そして、すべてのレコードＲｉがデータベースＤＢから順次読み出され（ステップＳ１２）、前記クエリーＱとレコードＲｉとの距離ｄがＣＰＵ１１０ａにより算出される（ステップＳ１３）。
【００７１】
この距離ｄの算出は、例えば、つぎのようにして行うことができる。なお、ある治療方法Ｍに対応する距離の最小値ｄｍｉｎ[Ｍ]の初期値を無限大（∞）とする。
まず、ＱとＲｉの各フィールド「性別」が不一致の場合、ｄｉ＝ 無限大とする。
フィールド「性別」が共に一致した場合、以下のステップでＱとＲｉの距離を算出する。
Ｑのうち、フィールド「末梢インスリン抵抗性」、「肝糖取込低下」、「肝糖放出亢進」、「インスリン分泌不全」、「年齢」及び「体重」の値を、縦ベクトルＶｑで表す。
Ｖｑ＝(ＩＲｑ, ＧＵｑ，ＧＲｑ,ＩＳｑ,Ａｑ,ＢＭｑ)t （ただしｔは転置行列）
ここに、
ＩＲｑ：末梢インスリン抵抗性のスコア
ＧＵｑ：肝糖取込低下のスコア
ＧＲｑ：肝糖放出亢進のスコア
ＩＳｑ：インスリン分泌不全のスコア
Ａｑ：年齢
ＢＭｑ：体重
である。
【００７２】
同様に、データベースから取り出したレコードＲｉについて、縦ベクトルＶｉで表す。
Ｖｉ＝(ＩＲｉ,ＧＵｉ，ＧＲｉ,ＩＳｉ,Ａｉ,ＢＭｉ)t （ただしtは転置行列）
距離ｄｉは、ベクトルＶｑとＶｉのマハラノビス距離として算出される。マハラノビス距離は、ベクトルの各要素に相関がある場合、各要素の分散を考慮することで、ユークリッド距離と比較して、より適切な類似度の指標を与えるとされている。マハラノビス距離を算出するために、あらかじめデータベースに格納された全ての「末梢インスリン抵抗性」、「肝糖取込低下」、「肝糖放出亢進」、「インスリン分泌不全」、「年齢」及び「体重」について、分散・共分散行列Σを計算しておく。
ｄｉは、Σを用いて
【数１】
2006318162.tif 000015
として求められる。
【００７３】
ＣＰＵ１１０ａは、こうして得られた距離ｄを、治療方法Ｍに対応する距離の最小値ｄｍｉｎ[Ｍ]と比較し、距離ｄがｄｍｉｎ[Ｍ]よりも小さければ、ｄをｄｍｉｎ[Ｍ]とし（ステップＳ１５）、ＲｉをＲｍｉｎ[Ｍ]とし（ステップＳ１６）、演算を進める。
そして、各治療方法について得られたｄｍｉｎ[Ｍ]が、各治療方法毎に設定された基準値よりも小さければ、該当するＲｍｉｎ[Ｍ]を出力し、すべてのｄｍｉｎ[Ｍ]が基準値よりも大きければ、「該当なし」と出力する。
【００７４】
与えられた病態情報に最も類似したＲｍｉｎが得られた場合、治療効果は、例えば、次のようにして出力することができる。
Ｒｍｉｎのうち、「治療効果番号」フィールドの値をＥとする。このＥをクエリーとして、テーブル２で合致するレコードを全て出力する。これは、標準的なリレーショナルデータベースであれば、ＳＱＬ言語を用いて、
ＳＥＬＥＣＴ * ＦＲＯＭ テーブル２  ＷＨＥＲＥ治療効果番号 ＝Ｅ
と記述することで実現可能である。
そして、ここで得られたレコードを、「血糖降下量」フィールドの値で昇順に整列することで、治療効果と確率を表示することができる。
【００７５】
図２２はこのような表示の例を示しており、この例では、治療方法としてＳＵ剤とＡＧＩ剤を服用する場合、及びＴＺＤ剤を服用するとともに運動療法を行う場合について、治療効果の予測が棒グラフで表示されている。各グラフにおいて、横軸は食後血糖値の降下量を示しており、縦軸は前記降下量が達成される確率を示している。また、血糖値は２０ｍｇ／ｄｌ刻みで区分けされている。画面左上には、患者の病態情報が表示されており、また各図の下方には、治療効果に対応する病態情報の代表値（レコードを取り出す際に用いた各フィールドの値の中央値）が表示されている。この表示より、当該患者については、治療方法としてＴＺＤ剤を服用するとともに運動療法を行う場合の方が、大きな治療効果が予測されることが分かる。
【００７６】
なお、図２２に示される例では、治療開始後所定期間（例えば、６ヵ月）経過時の治療効果を表示しているが、データベース作成時に、治療開始後１ヵ月、３ヵ月、６ヵ月、１年という具合に、治療期間のフィールドを設けておけば、治療効果を経時的に表示させることもできる。この場合に、各治療期間（１ヵ月、３ヵ月・・・）毎に治療効果の平均値を算出し、横軸に治療期間、縦軸に治療効果としてグラフ化すると、特定の治療方法を採用したときに予測される治療効果の経時変化を一目で把握することができる。また、治療効果に代えて、又は治療効果とともに、病態情報の経時変化をデータベースに格納しておけば、特定の治療方法を採用したときに予測される病態の経時変化を一目で把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明のシステムの一実施の形態のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明のシステムの一実施の形態の全体構成図である。
【図３】本発明のシステムによる治療効果予測の一例のフローチャートである。
【図４】本発明のシステムにおける情報取得手段の一例のブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例の全体構成を示す機能ブロック図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例における膵臓モデルの構成を示すブロック線図である。
【図７】本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例における肝臓モデルの構成を示すブロック線図である。
【図８】本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例におけるインスリン動態モデルの構成を示すブロック線図である。
【図９】本発明の一実施の形態に係るシステムで用いる生体モデルの一例における末梢組織モデルの構成を示すブロック線図である。
【図１０】本発明の一例において入力として用いるグルコース吸収速度を示すグラフである。
【図１１】本発明の一例においてシミュレートされた血糖値を示すグラフである。
【図１２】本発明の一例においてシミュレートされた血中インスリン濃度を示すグラフである。
【図１３】本発明の一例においてシミュレートされた肝糖取込を示すグラフである。
【図１４】本発明の一例においてシミュレートされた肝糖放出を示すグラフである。
【図１５】参照用の血糖値を示すグラフである。
【図１６】参照用の血中インスリン濃度を示すグラフである。
【図１７】本発明で用いる生体モデルの一例の全体構成を示す図である。
【図１８】任意の１患者に関して蓄積されたデータを示す図である。
【図１９】多数の患者に関して蓄積されたデータを基に作成されたテンプレートの例を示す図である。
【図２０】同一の病態情報に対して異なる治療がなされた場合のテンプレートの例を示す図である。
【図２１】特定の患者における病態情報をクエリーとしてデータベースを検索する方法の一例を示す図である。
【図２２】表示手段により表示される画面の一例を示す図である。
【図２３】遺伝的アルゴリズムによるパラメータセット推定処理を示す図である。
【符号の説明】
【００７８】
１膵臓ブロック
２肝臓ブロック
３インスリン動態ブロック
４末梢組織ブロック
５消化管からのグルコース吸収
６血糖値
７インスリン分泌速度
８正味グルコース放出
９肝臓通過後インスリン
１０末梢組織でのインスリン濃度
１００治療効果予測システム
２００入力受付手段
３００病態情報取得手段
３１０生体モデル駆動手段
３２０パラメータ取得手段
３３０病態情報生成手段
４００検索手段
５００治療効果取得手段
６００表示手段
【図１】
2006318162.tif 000016
【図２】
2006318162.tif 000017
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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