(57)【要約】【課題】            従来、骨粗鬆症の適切な治療薬剤及びその処方は専門医でなければ非常に困難であり、その専門医にしても経験、知識に基いての決定事項となるもので、その経験や知識を身につけるには多くの時間が必要となる点であり、その専門医の決定した薬剤も、必ずしも個々の患者に最適であるとは限らないものであったという点である。また、決定のためのパラメーターが多岐にわたり、専門医であっても再現性は保証しえない点である。【解決手段】        コンピュータにインストールされて使用されるソフトウェアであって、骨粗鬆症のリスク因子である少なくとも年齢、性別、骨密度及び骨折の既往を個々の患者ごとにデータベースに保存管理し、その各要因の併合状況を事前に検討決定されたプロトコルと照合し、推奨薬を提示することとする。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにインストールされて使用されるソフトウェアであって、骨粗鬆症のリスク因子である少なくとも年齢、性別、骨密度及び骨折の既往を個々の患者ごとにデータベースに保存管理し、その各要因の併合状況を事前に検討決定されたプロトコルと照合し、推奨薬を提示することを特徴とする骨粗鬆症の推奨薬の提示システム。
【請求項２】
前記した４つのリスク因子は変数として、１桁の数値に変換し、その数値を使用して４次元ベクトルを計算し、その結果を格納し、その格納された数値に基いて推奨薬を提示することを特徴とする請求項１に記載の骨粗鬆症の推奨薬の提示システム。
【請求項３】
個々の患者のデータは患者のＩＤを基本として、氏名、生年月日、性別を必要要件としてデータベースに事前に入力済となっていることを特徴とする請求項１または２に記載の骨粗鬆症の推奨薬の提示システム。
【請求項４】
骨密度データも上記に加えて、データに事前に入力済となっていることを特徴とする請求項１から３のうち１項に記載の骨粗鬆症の推奨薬の提示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は骨粗鬆症の患者個々に対し、最適と考えられる薬剤を種々のデータを基にして既存のプロトコルと照合し、画面に提示することができる、コンピュータにインストールされて使用されるソフトウェアである骨粗鬆症の推奨薬の提示システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
骨粗鬆症は骨多孔症ともいわれ、大概的にはカルシウム不足やコラーゲン構造の劣化のため骨が柔らかく、もろくなる症状であり、高齢の女性に多い。これは閉経後の女性ホルモン不足も要因と考えられている。従来は、この骨粗鬆症の治療薬、及び処方の決定は医師の経験や知識によって決定されている。
【０００３】
しかし、骨粗鬆症は、年齢や性別に関係なく発症するもので、個々の患者によっても状況は異なっているもので、一概に好適な薬剤は決定できるものではない。多くの場合、医師は専門知識がなくとも薬剤や処方の選択決定を迫られることも少なくないのが実情である。
【０００４】
また、一つの参考として、骨粗鬆症用のプロトコルも作成されている。このプロトコルでは、基準を年齢として、全年齢、閉経後〜６５歳以下、６５〜７５歳、７５歳以上に分け、それに、脆弱性骨折の有無を０、１、２以上として分類し、骨密度の％を加味したものとなっており、カルシウム剤、ビタミンＤ薬、選択的エストロゲン受容体モジュレーター（ＳＥＲＭ）等を対応させ、その有効度を表わしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
出願人は、本願発明について、先行する技術文献を調査したが、格別に本願発明と関連し、類似していると思われる文献は発見できなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本願発明が解決しようとする問題点は、従来、骨粗鬆症の適切な治療薬剤及びその処方は専門医でなければ非常に困難であり、その専門医にしても経験、知識に基いての決定事項となるもので、その経験や知識を身につけるには多くの時間が必要となる点であり、その専門医の決定した薬剤も、必ずしも個々の患者に最適であるとは限らないものであったという点である。また、決定のためのパラメーターが多岐にわたり、専門医であっても再現性は保証しえない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記した問題点を解決するために、本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは、コンピュータにインストールされて使用されるソフトウェアであって、骨粗鬆症のリスク因子である少なくとも年齢、性別、骨密度及び骨折の既往を個々の患者ごとにデータベースに保存管理し、その各要因の併合状況を事前に検討決定されたプロトコルと照合し、推奨薬を提示することを特徴としている。
【０００８】
また、本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは、前記した４つのリスク因子は変数として、１桁の数値に変換し、その数値を使用して４次元ベクトルを計算し、その結果を格納し、その格納された数値に基いて推奨薬を提示することを特徴としている。
【０００９】
さらに、本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは、個々の患者のデータは患者のＩＤを基本として、氏名、生年月日、性別を必要要件としてデータベースに事前に入力済となっていることを特徴としている。
【００１０】
そして、本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは、骨密度データも上記に加えて、データに事前に入力済となっていることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは上記のように構成されている。そのため、格別に経験や知識を有する専門医でなくとも、データに基づいて各患者に最適と思われる推奨薬が解り、患者に対し、知らしめることができ、少なくとも投薬、処方の決定の一助とすることができ、外来診療を支援することができる。
【００１２】
加えて、推奨された薬剤の投与、処方の結果、関連する検査結果、治療に関するアンケート結果も入力してデータベース管理することでプロトコルに対する治療成績を解析し、プロトコル自体をアップデートすることもでき、具体的かつ明瞭なエビデンスに基く投薬、処方の提案を行なうことができ、プロトコルのリスク因子係数を調整し、改善していくこともできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明を実施した骨粗鬆症の推奨薬の提示システムのフローチャート図である。
【図２】事前にデータベースに患者の基本情報を入力するフローチャート図である。
【図３】事前にデータベースに患者の骨密度の検査データを入力するフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図面として示し、実施例で説明したように構成したことで実現した。
【実施例１】
【００１５】
次に、図面を参照して本発明の好ましい実施の一例を説明する。コンピュータにインストールされているソフトウェアを起動させ、スタートさせ、患者個人のＩＤを入力する。そのＩＤに関し、既存の病院側データとリンクしているデータベースＤＢへ問い合わせがなされ、そのＩＤが確かに存在しているか否かをチェックし、否の場合エラーメッセージと表示し、再入力を促す。
【００１６】
前記ＩＤの存在が確認されると、次いで、該ＩＤの患者の基本情報（氏名、生年月日、性別）をデータベースＤＢに問い合わせ、生年月日より現在年齢を計算し、その年齢、性別を変数にして格納する（ｖ-ＡＧＥ＝年齢、ｖ-ＭＦ＝性別）。
【００１７】
次いで、患者ＩＤが一致する最新の骨密度データをデータベースＤＢに問い合わせる。最新データが存在しているとその骨密度データを変数として格納する（ｖ-ＹＡＭ＝骨密度データ）。
【００１８】
その後、既存の椎体骨折数を入力し、その入力された数値は適切か否かがチェックされる。不適切の場合、エラーメッセージを表示して、数値の再入力を促す。数値が適切と判断されると、その既存の椎体骨折数を変数として格納する（ｖ-ＦＢＮ＝既存の椎体骨折数）。
【００１９】
次いで、必要となる前記した４種の変数として適切な数値が入力された状態として揃っているか否かがチェックされ、不十分とされるとエラーメッセージを表示して必要な数値の設定入力を促す。十分と判断されると順にｖ-ＡＧＥの値をリスク評価して１桁の数値に変換し、変数ｖ1に格納する。ここで、数値は大きい程リスクが大となる。次に、ｖ-ＭＦの値をリスク評価し、１桁の数値に変換し、変数ｖ２に格納する。ここでも数値が大きい程リスクは大となる。
【００２０】
次には、ｖ-ＹＡＭの値をリスク評価して、１桁の数値に変換し、ｖ３に格納する。ここでも数値は大きい程リスクは大となる。最後にｖ-ＦＢＮの値をリスク評価し、１桁の数値に変換して変数ｖ４に格納する。やはり、数値は大きい程リスクは大となる。
【００２１】
そして、前記したｖ１〜ｖ４を使用して４次元ベクトルを計算し、結果を変数ｖｅｃ-ＲＩＳＫに格納する。この４次元ベクトルｖｅｃ-ＲＩＳＫに一致する推奨薬名をデータベースＤＢへ問い合わせ、データがある時にその結果が推奨薬として表示される。該当データがない場合はエラーメッセージ表示となる。
【００２２】
上記したフローにより、各患者個人に最も適切、有効と思われる推奨薬名が多くのデータを基として表示されることとなり、格別に経験や知識のない医者であっても投薬、処方を決定もしくはその決定の一助とすることができる。
【００２３】
ここで、一般的に推奨される薬剤は、カルシウム薬、女性ホルモン薬、活性型ビタミンＤ3薬、ビタミンＫ2薬、ヒスモスホネート薬、ＳＥＲＭ、カルシトニン薬、副甲状腺ホルモン薬、抗ＲＡＮＫＬ抗体薬、その他であり、その他には機能性蛋白質等も含まれる。ここで、ＳＥＲＭは前述したように、選択的エストロゲン受容体モジュレータであり、骨のエストロゲン受容体には作用するが、乳房等に存在するエストロゲン受容体には作用しないように調節した薬で、特に女性用となる。また、抗ＲＡＮＫＬ抗体薬は、骨破壊細胞の形成、活性化に欠かせないたんぱく質であるＲＡＮＫＬをターゲットとした完全ヒト型モノクローナル抗体で、骨移転した癌細胞が破骨細胞への分化を促進してしまうことで、破骨細胞の形成を抑制する。例えばデノスマブ（商品名、第一三共）が知られている。今後は、カテプシンＫ阻害剤オダナカチブ、ＰＴＨｒＰアナログ製剤アバロパラタイド、抗スクレロスチン抗体製剤ロモソズマブ等の新薬の登場により次々に治療薬が追加される。
【００２４】
ここで、上記した推奨薬の提示システムの前提となる患者個人の基本情報をデータベースＤＢに入力する手順を図２に基いて説明する。スタート後に、患者個人に付与されたＩＤを入力して、その入力データは適切か否かを判断する。不適切な場合、エラーメッセージを表示して再入力を促す。
【００２５】
入力データが適切とされた場合、ｖ-ＩＤ＝患者ＩＤとして変数に格納し、データベースＤＢに患者ＩＤの問い合わせを行ない、その患者ＩＤが存在しているか否かを判断する。一致する場合は、患者の基本情報の修正か否かが表示され、修正事項がない場合、問い合わせのみで終了となり、修正の場合、既存情報の修正として処理を継続し、問い合わせ結果を変数ｖ-ＮＡＭＥ、ｖ-ＢＯＤ、ｖ-ＭＦにそれぞれ格納する。その後、もしくは、前記患者ＩＤが存在するか否かの判断で否とされた場合、新規登録として処理を継続し、患者氏名の入力がなされ、入力されたデータが適切か否かが判断され、否の場合、エラーメッセージを表示して再入力を促す。
【００２６】
次いで、患者生年月日を入力し、適切な場合ｖ-ＢＯＤ＝患者生年月日として変数に格納する。入力データが不適切とされた場合は、エラーメッセージを表示し、再入力を促す。
【００２７】
次には、患者性別の入力を行い、適切な場合ｖ-ＭＦ＝患者性別として変数に格納する。入力データが不適切をされた場合は、エラーメッセージを表示して再入力を促す。
【００２８】
必要な変数ｖ-ＩＤ、ｖ-ＮＡＭＥ、ｖ-ＢＯＤ、ｖ-ＭＦに適切なデータが入力された状態で揃っている場合、患者の基本情報データとしてデータベースＤＢに保存する。不十分な場合、エラーメッセージを表示し、必要なデータの設定を促す。
【００２９】
また、事前に患者の骨密度データをデータベースＤＢに保存する手順を図３を参照して説明する。スタート後に患者個人に付与されたＩＤを入力して、その入力されたデータが適切か否かを判断する。不適切な場合、エラーメッセージを表示して再入力を促す。
【００３０】
ＩＤデータが適切な場合、ｖ-ＩＤ＝患者ＩＤとして変数に格納する。データベースＤＢに患者ＩＤを問い合わせ、患者ＩＤが存在しない場合、エラーメッセージを表示して再入力を促す。存在する場合、それを保存し、データベースＤＢに患者ＩＤが一致する患者基本情報（氏名、生年月日、性別）をデータベースＤＢに問い合わせる。
【００３１】
その後、この手順は絶対的に必要なものではないが、患者情報を画面に表示して、患者本人に確認させ、次いで、検査結果から骨密度データ入力を行なう。入力されたデータが不適切の場合、エラーメッセージを表示して再入力を促す。適切な場合、ｖ-ＹＡＭ＝骨密度として変数に格納し、検査日等の付帯情報と一緒に骨密度データをデータベースＤＢに保存する。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明に係る骨粗鬆症の推奨薬の提示システムは上述のように構成されている。この推奨薬の提示システムの基本思想は、この骨粗鬆症に限らず、他の多くの疾病に関し、個々の患者の各々に最適となる推奨薬の提示を行なうシステムに十分に応用実施することができる。
【符号の説明】
【００３３】
ＤＢ    データベース
【図１】
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【図２】
2018010390.tif 000004
【図３】
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