(57)【要約】【課題】多元的ガス分析装置を用いて被験者から得たＶＯＣの成分プロファイル画像を得て、これから被験者の各種疾患への罹患状況や罹患リスク等を判定し、ヘルスケアに役立つサービスを提供する。【解決手段】人体に非侵襲で手軽に採取することができる検体に含まれる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）ガスを多元的ガス分析装置で分析し（分析装置１０２）、予め同定された罹患の成分プロファイル画像と比較対照して、疾病や特異的な疾病に関連する疾病を判定する（検出装置１０４）。情報提供装置１０５は、検出された疾病を検体提供者に通知するとともに、この疾病に関するヘルスケア情報（専門医、専門病院、メンタルケア、セカンドオピニオンなど）を検体提供者に通知する。【選択図】図３
2019039896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）生体由来検体に含まれる気体成分及び／または揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を分析する多元的ガス分析装置と、これにより得られた分析データから成分プロファイルを作成するソフトウエアと、このソフトウエアを有し成分プロファイルを出力する分析用コンピュータシステムと
（ｂ）健常及び／または疾病を罹患した生体から得た生体由来検体について前記（ａ）の分析用コンピュータシステムを適用して得た成分プロファイルデータを記憶する記憶手段と、成分プロファイルの画像加工処理を行うソフトウエアと、被験者における前記成分プロファイルに前記画像加工処理を施して得た画像（以下、「成分プロファイル画像」という。）を前記記憶手段内の成分プロファイルデータによるプロファイル画像と比較する画像比較ソフトウエアと、これらを有する判定用コンピュータシステムを含み、
被検者から得た生体由来検体について前記（ａ）の分析用コンピュータシステムを適用して成分プロファイルデータを得た後、これに前記（ｂ）の前記記憶手段内の成分プロファイルと、それぞれ成分プロファイル画像として比較を行うことにより、被験者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定する疾病判定システム。
【請求項２】
多元的ガス分析装置が、複数のガス成分を含む検体において、各成分の１または複数の物理的パラメーターの時間変化または各成分の複数の物理的パラメーターを測定することにより、各成分を２次元平面または３次元以上の空間にマッピングし得る分析装置である請求項１に記載の疾病判定システム。
【請求項３】
多元的ガス分析装置または多元的ガス分析装置と分析用コンピュータシステムは、遠隔地の医療機関もしくは検査センターその他の常設機関または被検者の自宅または被検者の携帯機器内にあり、測定により得られた分析データまたは成分プロファイルを通信し、分析用コンピュータシステムと判定用コンピュータシステムまたは判定用コンピュータシステムによって被験者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定する請求項１または２に記載の疾病判定システム。
【請求項４】
疾病罹患者または健常者から得られた分析データまたは成分プロファイルまたは成分プロファイル画像をビッグデータとして蓄積し、このビッグデータを自動解析する自立型ソフトウエアを有するコンピュータをサーバーとし、被検者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を自動判定する請求項１〜３のいずれかに記載の疾病判定システム。
【請求項５】
前記ビッグデータを自動解析する自立型ソフトウエアを有する仮想コンピュータ空間（クラウド）を用い、被検者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を自動判定する請求項４に記載の疾病判定システム。
【請求項６】
生体由来検体が、生体の尿、便、血液、唾液、汗その他の生体由来液体のいずれか及び／または呼気、体臭その他の生体由来気体のいずれかを含む請求項１〜５のいずれかに記載の疾病判定システム。
【請求項７】
疾病が、生物におけるウィルス感染、細菌感染、真菌感染その他の感染症、ヒトまたは動物における咽頭炎、肺炎、気管支炎、胃炎、腸炎、腎炎その他の炎症、各種の癌、高血圧関連疾患、糖尿病関連疾患、自己免疫疾患その他の疾患のいずれか１種以上である請求項１〜６のいずれかに記載の疾病判定システム。
【請求項８】
生体がヒトであり、請求項１〜７のいずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験者またはその親族等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システム。
【請求項９】
生体がヒト以外の動植物であり、請求項１〜７のいずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験動植物の所有者または栽培者等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、各種疾病の罹患状況や罹患リスク等の疾病判定システム及びこれらについてのヘルスケア情報の提供を行うためのヘルスケアサービス提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  感染症疾患、悪性腫瘍、炎症性疾患等の各種疾患を早期に発見・予測して適切な治療・予防に役立てることは、健康、医療、介護分野におけるサービスの充実及び社会福祉コストの抑制が社会問題とされている現代において喫緊の課題である。【０００３】  このような中、人体に非侵襲であり、手軽に採取することができる検体を用いて、迅速に結果を確認することができる技術開発が進められており、例えば、人体の呼気を採取し、その呼気に含まれる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）ガスから因果関係のある疾患を推定するものがある。【０００４】  例えば、特許文献１では、癌が疑われる患者から採取された呼吸ガスにおいて癌特異ＶＯＣのイオン化断片の分子量が（ｉ）６９、（ｉｉ）１３１及び（ｉｉｉ）１８１である物質の有無を測定する工程を含む癌診断のための情報提供方法が提案されている。これはｅ−ｎｏｓｅ（電子鼻）とＧＣ−ＭＳで構成されている機器を利用して、前記物質を検出するものである。【０００５】  ここで、電子鼻とは、複数のＶＯＣに対応する複数のセンサーを有する機器である。一般的に安価で製作され、小型で持ち運びも可能である反面、同一化合物の分析結果が装置によって異なったり、同一装置による分析結果でさえ時間ごとに異なったりするなど、装置内・装置間での再現性に乏しい。【０００６】  一方、ＧＣ−ＭＳ（ガスクロマトグラフ質量分析計）は真空の形成が必要となるため、装置が高価で大型である。特許文献１では、両者を併用しているため、結局、廉価な分析装置を小型化することには成功していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２０１６−５０４５９１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  このため、呼気等の生体由来検体を利用し、その呼気に含まれる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）ガスから因果関係のある疾患を推定する確実性が高く低廉な疾病判定システム及びヘルスケアサービス提供システムが求められている。本発明は、ＶＯＣを利用して、各種疾患の罹患状況や罹患リスク等のヘルスケア情報に役立ち得るサービス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】
【０００９】  本発明は、上記課題を解決するために、以下のシステムを提供する。
［１］（ａ）生体由来検体に含まれる気体成分及び／または揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を分析する多元的ガス分析装置と、これにより得られた分析データから成分プロファイルを作成するソフトウエアと、このソフトウエアを有し成分プロファイルを出力する分析用コンピュータシステムと
（ｂ）健常及び／または疾病を罹患した生体から得た生体由来検体について前記（ａ）の分析用コンピュータシステムを適用して得た成分プロファイルデータを記憶する記憶手段と、成分プロファイルの画像加工処理を行うソフトウエアと、被験者における前記成分プロファイルに前記画像加工処理を施して得た画像（以下、「成分プロファイル画像」という。）を前記記憶手段内の成分プロファイルデータによるプロファイル画像と比較する画像比較ソフトウエアと、これらを有する判定用コンピュータシステムを含み、
被検者から得た生体由来検体について前記（ａ）の分析用コンピュータシステムを適用して成分プロファイルデータを得た後、これに前記（ｂ）の前記記憶手段内の成分プロファイルと、それぞれ成分プロファイル画像として比較を行うことにより、被験者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定する疾病判定システム。
［２］多元的ガス分析装置が、複数のガス成分を含む検体において、各成分の１または複数の物理的パラメーターの時間変化または各成分の複数の物理的パラメーターを測定することにより、各成分を２次元平面または３次元以上の空間にマッピングし得る分析装置である前記［１］に記載の疾病判定システム。
［３］多元的ガス分析装置または多元的ガス分析装置と分析用コンピュータシステムは、遠隔地の医療機関もしくは検査センターその他の常設機関または被検者の自宅または被検者の携帯機器内にあり、測定により得られた分析データまたは成分プロファイルを通信し、分析用コンピュータシステムと判定用コンピュータシステムまたは判定用コンピュータシステムによって被験者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定する前記［１］または［２］に記載の疾病判定システム。
［４］疾病罹患者または健常者から得られた分析データまたは成分プロファイルまたは成分プロファイル画像をビッグデータとして蓄積し、このビッグデータを自動解析する自立型ソフトウエアを有するコンピュータをサーバーとし、被検者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を自動判定する前記［１］〜［３］のいずれかに記載の疾病判定システム。
［５］前記ビッグデータを自動解析する自立型ソフトウエアを有する仮想コンピュータ空間（クラウド）を用い、被検者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を自動判定する前記［４］に記載の疾病判定システム。
［６］生体由来検体が、生体の尿、便、血液、唾液、汗その他の生体由来液体のいずれか及び／または呼気、体臭その他の生体由来気体のいずれかを含む前記［１］〜［５］のいずれかに記載の疾病判定システム。
［７］疾病が、生物におけるウィルス感染、細菌感染、真菌感染その他の感染症、ヒトまたは動物における咽頭炎、肺炎、気管支炎、胃炎、腸炎、腎炎その他の炎症、各種の癌、高血圧関連疾患、糖尿病関連疾患、自己免疫疾患その他の疾患のいずれか１種以上である前記［１］〜［６］のいずれかに記載の疾病判定システム。
［８］生体がヒトであり、前記［１］〜［７］のいずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験者またはその親族等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システム。
［９］生体がヒト以外の動植物であり、前記［１］〜［７］のいずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験動植物の所有者または栽培者等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システム。
【発明の効果】
【００１０】  本発明は、人体に非侵襲的であり、手軽に採取可能な検体を用いて、迅速に疾病罹患の有無やその段階を判定することができ、悪性腫瘍など疾病の早期発見の可能性を高めることができる。また、判定をパターン認識等の画像判定に依拠しているため、疾病の機序解明とは別にいわば疫学的に判定精度や判定可能な範囲を拡大することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る疾病判定システムの一部を示すブロック図である。
【図２】ＦＡＩＭＳシステムの概略を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るヘルスケアサービス提供方法を説明するための図である。
【図４】本発明の判定システムの概略を示すブロック図である。
【図５】本発明の判定システムの概略を示すブロック図である。
【図６】本発明の判定システムの原理を示す模式図である。
【図７】ＦＡＩＭＳによる画像プロファイルの一例を示す写真である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】  本発明は、第一の実施形態において、生体における疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定するシステムを提供する。
【００１３】  ここで、生体は生物の組織体であれば特に限定されないが、好ましくは、ヒトの身体（人体）、その他の哺乳動物、魚類、昆虫、エビ、カニその他の節足動物、植物等である。本発明は好適には人体に適用されるが、家畜類、ペット、養殖生物や農作物に対しても適用可能である。
【００１４】  本発明では、生体由来検体を検体とする。ここで、生体由来検体とは、生体の尿、便、血液、その他の生体由来液体、呼気、体臭その他の生体由来気体である。その他の生体由来液体とは、例えば、唾液、汗、涙、リンパ液、乳汁、胃液、腸液、浸潤液、腹水等の生体からの分泌液、生体内の滞留液、組織液等であり、生体に由来する液体をすべて含む。体臭は身体全体から発する臭気のほか、例えば、口臭や脇臭などを含む。その他の生体由来気体とは傷口や患部から発する気体などであり、生体に由来する気体をすべて含む。また、ヒトにあってはその一部をすりつぶす等の加工を施して得られるスラリー、ヒト以外の動植物にあってはその全部または一部をすりつぶす等の加工を施して得られるスラリー、これらのスラリーを濾過するなどして得られる液体・固体・気体も含まれる。
【００１５】  図５に本発明の判定システムの概略をブロック図として示す。
本発明では、生体由来検体の気相を分析する。検体が気体の場合にはそのまままたは凝縮もしくは圧縮等の前処理を施して、検体が液体・固体・スラリーの場合には、そのまままたは加熱しての中の成分の少なくとも一部を揮発性化合物として蒸発させて気相を生成する。これらの気体は揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を含むことが知られており、本発明ではこれを分析する。
【００１６】  分析は多元的ガス分析装置により行う。
本発明において、多元的ガス分析装置とは、検体中の各成分を２次元平面または３次元空間にマッピングし得る分析データを出力する分析装置を意味する。典型的には、複数のガス成分を含む検体において、各成分の１の物理的パラメーターの時間変化または各成分の２以上の物理的パラメーターを測定するが、最終的に検体中の各成分を２次元平面または３次元空間にマッピングし得る手法であれば特に限定されない。多元的ガス分析装置の例としては、ＩＭＳ、ＦＡＩＭＳ等が挙げられる。
【００１７】  分析データからは、成分プロファイル作成ソフトウエアにより上記のマッピングを施したデータ（以下、「成分プロファイル」という）を生成する。
ここまでは、分析用コンピュータシステムにより行う。
【００１８】  多元的ガス分析装置は分析用コンピュータシステムと一体をなすものでもよいが、好ましくは物理的に分離した装置である。多元的ガス分析装置は、その測定原理にもよるが、好ましくは、遠隔地の医療機関もしくは検査センターその他の常設機関または被検者の自宅または被検者の携帯機器内に設置される。
【００１９】  検査センターは独立した施設でもよいが、ドラッグストア、コンビニエンスストア、スーパーマーケット等の小売店、学校や保育園等の教育施設、駅の構内、市役所やその出張所等に併設されていてもよい。
【００２０】  多元的ガス分析装置が分析用コンピュータシステムと一体をなさない場合でも、多元的ガス分析装置は分析用コンピュータシステムの制御下にあり、ガス分析時の条件（圧力、温度、液体・固体検体の場合は加熱プロファイル）が制御されることが好ましい。いずれにしても多元的ガス分析装置で得られたデータからは、分析用コンピュータシステムを経て成分プロファイルが生成される。
【００２１】  これは検体中の各成分を２次元平面または３次元空間にマッピングしたものであり、成分の濃度や強度を含んでいることが好ましい（これらを含んで多次元に展開してもよい）。
【００２２】  本発明では、このようにして得られた成分プロファイルは、判定用コンピュータシステムに送信される。
【００２３】  判定用コンピュータシステムは、成分プロファイルデータを記憶する記憶手段を有している。この記憶手段には、過去に得た健常及び／または疾病を罹患した生体（動植物等も含むが、以下、単純に「健常者及び／または疾病罹患者」ともいう）の成分プロファイルデータが記憶されている。また、後述の画像加工処理を施して生成した成分プロファイル画像を記憶していてもよい。
【００２４】  また、判定用コンピュータシステムは、成分プロファイルの画像加工処理を行うソフトウエアを有しており、被験者（被験動植物も含む）における前記成分プロファイルに画像加工処理を施して成分プロファイル画像を生成する。
【００２５】  判定用コンピュータシステムは、被験者から得た成分プロファイル画像を前記記憶手段内の成分プロファイル画像（記憶手段に記憶されているのが成分プロファイルデータに留まる場合はこれに画像加工処理を施して生成した成分プロファイル画像）と比較する画像比較ソフトウエアを有しており、それぞれ成分プロファイル画像として比較を行うことにより、被験者の疾病罹患の有無及びその種類及び／または程度を判定する。
【００２６】  例えば、図６は同じ条件で同一原理の多元的ガス分析装置で測定した特定の二元的成分プロファイル画像である。図６（Ａ）は被験者から得た成分プロファイル画像を模式的に示したものであり、図６（Ｂ）は健常者から得た成分プロファイル画像を模式的に示したものであり、図６（Ｃ）は特定のガン患者から得た成分プロファイル画像を模式的に示したものである。この場合、画像比較により被験者の成分プロファイルは健常者により近いと判定される。特許文献１に代表される従来技術では、分析対象とする検体が特定の物質を含有するか否かを検討していたが、本発明において検討するのは成分プロファイル画像である。
【００２７】  具体的には何らかの記憶された成分プロファイル画像を、診断対象の被験者から得た成分プロファイル画像と画像分析技術により比較対照することにより、被験者が何らかの疾病に罹患しているか否かを確率的に判定するものであって、プロファイルを構成する個別のプロット等がいかなる物質（化合物・イオン断片等）に対応するかを特定する必要がない。このため、ＧＣ−ＭＳのような大型で高価な装置が不要である。
【００２８】  また、判定は画像分析技術に依拠しているため、疾病における代謝の研究やＶＯＣ生成機序の解明を行うことなく、迅速な判定が可能になる。
【００２９】  なお、分析用コンピュータシステムと判定用コンピュータシステムの機能分担は相対的なものであり、多元的ガス分析装置により得られた生データが通信回線を通じてサーバーに送信され、このサーバーに配置された分析用コンピュータシステムが生データを成分プロファイルに加工して判定用コンピュータシステムに送る構成も本発明に含まれる。また、分析用コンピュータシステムと判定用コンピュータシステムが実質的に一体となっている構成でもよい。
【００３０】  コンピュータシステムは自立型ソフトウエアを有する仮想コンピュータ空間（クラウド）に存在してもよい。
また、成分プロファイル画像及び／または成分プロファイルデータはビッグデータとして蓄積されることが好ましい。
【００３１】  本発明において診断される疾病は特に限定されないが、例えば、生物におけるウィルス感染、細菌感染、真菌感染その他の感染症、ヒトまたは動物における咽頭炎、肺炎、気管支炎、胃炎、腸炎、腎炎その他の炎症、各種の癌、高血圧関連疾患、糖尿病関連疾患、自己免疫疾患等が挙げられる。
【００３２】  例えば、ウィルス感染、細菌感染、真菌感染においては、感染したウィルス、細菌、真菌が特異的な代謝産物を生じることが知られており、疾病罹患者に特異的なＶＯＣを生じる場合がある他、特異的な代謝プロセスにより特異的なＶＯＣの生成パターンを有する。
【００３３】  また、ヒトまたは動物における炎症でも、炎症じたいまたはそれに対する免疫作用により特異的な代謝産物を生じることが知られており、疾病罹患者に特異的なＶＯＣを生じる場合がある他、特異的な代謝プロセスにより特異的なＶＯＣの生成パターンを有する。特に咽頭炎、肺炎、気管支炎、胃炎、腸炎、腎炎では直接に生体内のガスや液体等にこれらのＶＯＣを含むために本発明は有効に機能する。
【００３４】  また、ヒトまたは動物における各種の癌、高血圧関連疾患、糖尿病関連疾患、自己免疫疾患等でも、疾病による損傷個所またはそれに対する免疫その他の生体防御反応（恒常性維持機能を含む）により特異的な代謝産物を生じることが知られており、疾病罹患者に特異的なＶＯＣを生じる場合がある他、特異的な代謝プロセスにより特異的なＶＯＣの生成パターンを有する。
【００３５】  癌の種類は特に限定されないが、食道癌、胃癌、十二指腸癌、大腸癌、胆嚢癌、膵臓癌等の消化器系や咽頭癌、喉頭癌、肺癌等の呼吸系、腎臓癌では直接に生体内のガスや液体等にこれらのＶＯＣを含むために本発明は有効に機能する。
もっとも、本発明はここに例示した疾病以外にも適用可能である。
【００３６】  また、疾患には、進行に応じて代謝プロセスに変化を生じるものが存在する。例えば、癌における進行ステージは単に癌の大きさだけでなく代謝プロセスの変化を反映している。このため、本発明は、癌における進行ステージやその他の疾病における程度を判定するのにも適用可能である。
【００３７】  また、疾病には相互に関連するものがあることが知られている。例えば、糖尿病では血管壁等の糖化が進行することにより血管系の疾患を生じることも知られており、本発明によれば、現在の罹患状況のみならず、前記ビッグデータに基づいて潜在的な疾病を検出することができる。また、１つの検体を分析するだけで予見可能性のある疾病を複数検出することができ、１つの検体で他の疾病の検査が可能になるなど、検査・診断の効率化にもつながる。
【００３８】  本発明は、第二の実施形態において、生体がヒトであり、上記いずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験者またはその親族等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システムを提供する。また、生体がヒト以外の動植物であり、上記いずれかに記載の疾病判定システムにより得られた結果を被験動植物の所有者または栽培者等の関係者及び／または団体・法人等に直接または間接に通知するヘルスケアサービス提供システムも提供される。
【００３９】  本発明によれば、疾病に関する診断情報のみならず、疾病に関するルヘルスケア情報を提供することができる。専門医、専門病院、メンタルケア、セカンドオピニオン等のヘルスケア情報が含まれる。
【００４０】実施例
以下、本発明の実施の形態について図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る疾病判定システム１０の一部を示すブロック図であり、一般的にはＣＰＵ及びメモリーを含むコンピュータ資源を用いて構成される。なお、測定対象となる測定データは、任意の多元的ガス分析装置によって測定されるが、ここではＦＡＩＭＳシステム１を代表例として示す。測定データは多元的ガス分析装置から分析用コンピュータシステム直に入力されて測定データＤＢ２に格納された多元的ガス分析装置によるデータであってもよく、スマートフォンや外部測定機器等から外部通信により測定データＤＢ２に格納された多元的ガス分析装置によるデータであってもよい。
【００４１】  測定データＤＢ２に格納される多元的ガス分析装置によるデータは、供試流体ガスに含まれる化学物質に関連した情報として、成分プロファイルデータを含む。例えば、後述するＦＡＩＭＳシステムであれば、電界電圧Ｖｄと補償電圧Ｖｃの２つの変量に応じて変化するイオン電流の波形データやスペクトル特性を有する。スペクトル特性には、ピーク振幅、ピーク幅、勾配、ピーク間隔、ピーク崇、位相、不連続点、電界電圧と補償電圧との特性などが含まれる。
【００４２】  分析手段３は、被検者の検体を気相分析することで得られた成分プロファイルデータから被検者の成分プロファイル画像を得る。データ格納部としての第１ＤＢ６には、過去に測定された罹患者や健常者の成分プロファイル画像が格納されている。
【００４３】  照合手段４は、成分プロファイル画像と、第１ＤＢ６に格納された成分プロファイル画像とを照合する。検出手段５は、照合手段４における照合の結果、第１ＤＢ６に格納されているＶＯＣガスに起因する特異的な疾病を照合する。照合の結果、特異的な疾病が検出されれば、検出手段（判定手段）５によって疾病が出力・表示される。また、第１ＤＢ６には、類似の成分プロファイル画像を有する疾病についての成分プロファイル画像も格納されており、検出手段５によって関連する疾病が出力・表示される。第１ＤＢ６には、予め同定された罹患の成分プロファイル画像と非罹患の成分プロファイル画像が格納され、罹患と非罹患との成分プロファイル画像の関連特徴がランダムフォレスト、スパースロジスティック回帰、サポートベクターマシン等によって適切に区別して分類されている。
【００４４】  照合手段４では、一般的に多元的ガス分析装置から得られた成分プロファイル画像の照合を行い、そのＶＯＣガスの主成分を分析してガス成分の特定（パターン特定、量の特定）を行う必要はないが、特定のガス成分の検出を行って判定精度を高めることも可能である。照合手段４や判定手段５にはＡＩ（人工知能）解析やメタ解析を追加することもできる。また、第１ＤＢ６には、被検者のスペクトルを格納しておき、疾病に対するその後の病理的照合が終わった後に、個人情報を削除した上で他の利用者の疾病についての照合データとして用いることができる。
【００４５】  図３は、本発明のこの実施形態に係るヘルスケアサービス提供システムを説明するための模式図であり、模式的には、利用者（被験者等）１００、分析センター用コンピュータシステム１０２、サービスセンター１０３内の検出装置１０４及び情報提供装置１０５から構成される。なお、分析装置１０２及び検出装置１０４を同一センター内に配置してもよく、両装置を一体化していてもよい。
【００４６】  利用者１００の呼気、尿、便、血液等の検体を気相データとして分析装置に入力する必要はあるが、呼気であれば利用者１００が所有する情報端末１０１の流入口に直接取り込むことができ、或いは専門の分析センターに出向いて分析装置１０２の流入口に取り込むことができる。
【００４７】  分析装置１０２や情報端末１０１では、検体を気相分析してスペクトルを得て、検体に含まれるＶＯＣガスを同定する分析機能が実行される。或いは、検体を気相分析してスペクトルを得る分析機能が実行される。
【００４８】  検出装置１０４では、分析装置１０２や情報端末１０１での分析結果からＶＯＣガスに起因する特異的な疾病を検出する検出機能が実行され、特異的な疾病や関連する疾病が検出される。
【００４９】  情報提供装置１０５では、特異的な疾病や関連する疾病を診断結果として利用者１００の情報端末１０１に送信することで、検査・健診サービスを提供する。また、検査・診断結果に応じて、専門医や専門病院・介護施設等の紹介、メンタルケアの紹介、セカンドオピニオン等の総合的な相談窓口の案内などを情報端末１０１に送信することもできる。これらの情報を得た利用者１００は、インターネット、電話、メール、ＦＡＸなどを通じて情報にアクセスすることができ、総合的なヘルスケア支援や医療支援を電話相談などで受けることが可能となる。
【００５０】  多元的ガス分析装置は種々のものが用いられるが、一例として、ＩＭＳ及びＤＭＳとしても知られ、大気圧で気相イオンを分離できる高電界非対称波形イオン移動度スペクトロメトリー（ＦＡＩＭＳ）が利用できる。ＦＡＩＭＳでは、得られる情報は衝突断面積ではなく移動度の電場依存性であるために直接構造の判定はできない反面、より高い目的イオンの選択性能を持つ。具体的には、すなわち、ＦＡＩＭＳは、まず、電界電圧に対して補償電圧を変化させることにより２次元のスペクトルが得られ、さらに、電界電圧を変化させることにより３次元のスペクトルが得られることが知られて。おり、このそして、この２次元及び／又は３次元のスペクトルを解析することにより、には測定対象であるとなったイオン化されたＶＯＣガスの情報が含まれ、スペクトルを解析することによりガスの成分の特定（パターン特定、量の特定）が可能となる。
【００５１】  図２は、ＦＡＩＭＳシステム１の概略を示すブロック図である。ヘルスケア機器に搭載されるＦＡＩＭＳシステム１の例としては、オウルストーン（Ｏｗｌｓｔｏｎｅ）社製のＦＡＩＭＳデバイスやザイオネクス（ＳＩＯＮＥＸ）社製のｍｉｃｒｏＤＭｘが挙げられる。また、コンパクトで携帯が可能な分析システムとして数十ミリメートル角のＭＥＮＳを用いたチップタイプのデバイスが提供されており、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ等の携帯可能な端末に搭載することも可能である。
【００５２】  ＦＡＩＭＳシステム１は、温度センサー１６を有する加熱フィルター１４に結合された流入口１２によって構成され、加熱フィルター１４の出口流１８は、ＦＡＩＭＳセンサー２４に接続されたイオナイザー２２を含むＦＡＩＭＳコア２０に接続されている。ＦＡＩＭＳコア２０は、温度センサー２６、圧力（絶対圧）センサー２８、ヒーター３０も有している。
【００５３】  ＦＡＩＭＳコア２０の出口流３２はスクラバー３４に接続され、スクラバー３４は流量コントローラー３６に接続される。流量コントローラー３６の出口流３８は、流出口４２に接続された出口側流量コントローラー４０に接続される。ＦＡＩＭＳシステム１は、周囲湿度センサー４４と周囲温度センサー４６とを適切な位置に配置して、システム外部の周囲条件を監視する。
【００５４】  ＦＡＩＭＳシステム１は、流量コントローラー３６の出口流３８に接続された入力端と、ＦＡＩＭＳコア２０の入口にあたる出口流１８に接続された出力端とを有する再循環流路４５を有する。再循環流路４５は、フィルター４８に接続されたスクラバー４７を含み、フィルター４８は温度センサー５２を有するヒーター５０に接続される。
【００５５】  スクラバー３４，４７は、両者が一体化したスクラバーユニットであってもよい。スクラバー３４，４７はクリーンドライ希釈フローを維持するために必要であり、炭素等を素材とする。スクラバーの粒径や多孔性を調整することにより、有効なローパスフィルターとして機能し、ポンプの脈動によるスペクトル生成の影響を除外することができる。
【００５６】  加熱フィルター１４及びヒーター５０は、検体に含まれるＶＯＣガス等の気体成分の放出を制御し、ＦＡＩＭＳコア２０内のヒーター３０よりも好ましくは高い温度でＦＡＩＭＳコア２０に流入する気体の昇温を行う。拡散熱伝達を効率よくするためには、経路長が短く表面積が広い方が有効であるが、ＦＡＩＭＳコア２０の入口において検体のハングアップやシステム汚染を増加させる要因にもなることから、熱伝達を補助する機構として、加熱フィルター１４及びヒーター５０を設けている。
【００５７】  ＦＡＩＭＳコア２０に流入する気体は、温度センサー２６及び絶対圧センサー２８からの読取り値に基づいて好適な条件（圧力、流量）でコントロールされている。これにより、電場対数密度の比が一定に保たれるよう適切な補償電圧がＦＡＩＭＳセンサー２４に印加される。
【００５８】  再循環流路４５においては、希釈比を調整するために流量コントローラー３６及び出口流量コントローラー４０が制御されており、ＦＡＩＭＳセンサー２４の感度を低い検体濃度で高め、高い検体濃度で低めている。ＦＡＩＭＳセンサー２４においてイオン化された化学物質の濃度があるレベルを超えると電流値の測定可能範囲を超えてしまい測定精度が低下する一方、イオン化された化学物質の濃度が低すぎるとノイズの除去が難しくなることから、ノイズの除去とスペクトル生成に最適な条件を見出している。
【００５９】  また、例えば、加熱フィルター１４及びヒーター５０との相互作用によって、低温であれば分子量又は分子サイズが小さいものが先に放出され、温度を上げることで分子量又は分子サイズが大きいものが順番に放出されるので、分子量又は分子サイズの違いによる分析が可能である。
【００６０】  ＦＡＩＭＳセンサー２４の典型的なものは、非対称電界イオン移動度スペクトロメータ又は微分型電気移動度スペクトロメータと呼ばれるイオン移動度センサーであり、空気中の物質（分子）をイオン化し、イオン化された分子の移動度の差に基づくスペクトルを出力する。このようなセンサーを用いた分析機器は、特定成分に敏感なセンサーであり、分析可能な範囲内では、ほとんど全ての成分の有無及び強度（濃度）を数秒間、濃度ｐｐｂ単位、均一精度で分析することができる。
【００６１】  図７にＦＡＩＭＳによる画像プロファイルの一例を示す。これは健常者の尿を試料としたものである。同種のデータを多数得ることにより、ある疾病について陽性（Ｐ）である場合と陰性（Ｎ）である場合とをプロファイル画像により識別した結果を図４に示す。
このように、検体から得られた成分プロファイル画像を既存のデータと画像比較することにより、ある疾病への罹患や罹患確率、発症確率などを検出することができ、さらには、関連する疾病の存在を予測して検出することができる。例えば、ある成分プロファイル画像においては、複数の疾病も発症しているという罹患状況を判定することができる。
【００６２】  例えば、重篤な喘息患者と健常者との呼気を分析して成分プロファイル画像とし、さらには好酸球喘息と非好酸球喘息との区別ができることで、利用者個人に対してより効果的な薬物治療を行うことができる。
【符号の説明】
【００６３】１  多元的ガス分析装置（ＦＡＩＭＳシステム）
１０  ヘルスケア機器
１００  利用者
１０１  情報端末
１０２  分析装置
１０３  サービスセンター
１０４  検出装置
１０５  情報提供装置
【図１】
2019039896.tif 000003
【図２】
2019039896.tif 000004
【図３】
2019039896.tif 000005
【図４】
2019039896.tif 000006
【図５】
2019039896.tif 000007
【図６】
2019039896.tif 000008
【図７】
2019039896.tif 000009