(57)【要約】【課題】臨床検査や治療を、品質やコストなど様々な面で向上させる検査サーバを提供する。【解決手段】この検査サーバは、疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による疾患の有無の診断の結果の入力が可能な複数の検査端末とネットワークを介して通信する通信部と、複数の検査端末から、少なくとも検査の結果および診断の結果を含む検査情報を取得し、取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、記憶された複数の検査情報の統計処理によって、検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、検査端末からの要求に応じて、統計処理の結果を通信部により応答させるように構成された制御部とを具備する。【選択図】図７
2015207111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による前記疾患の有無の診断の結果の入力が可能な複数の検査端末とネットワークを介して通信する通信部と、
前記複数の検査端末から、少なくとも前記検査の結果および前記診断の結果を含む検査情報を前記通信部により取得し、
前記取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、
前記記憶された複数の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、
前記検査端末からの要求に応じて、前記統計処理の結果を前記通信部により応答させるように構成された制御部と
を具備する検査サーバ。
【請求項２】
請求項１に記載の検査サーバであって、
前記検査情報は、患者に関する属性情報をさらに含むものであり、
前記制御部は、予め指定された属性を満足する検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出するように構成された
検査サーバ。
【請求項３】
請求項２に記載の検査サーバであって、
前記検査情報は、前記検査の結果として数値化された検査データを含み、
前記制御部は、患者の属性毎に前記検査データをグループ化し、前記グループ毎に、疾病の有無を分離するスレッシュルド値を変化させながら感度および特異度を算出し、前記感度及び前記特異度に基づきスレッシュルド値を算出するように構成された
検査サーバ。
【請求項４】
請求項１に記載の検査サーバであって、
前記制御部は、同一の検査対象に対して実施された複数の種類の検査の感度および特異度の少なくともいずれか一方を比較し、前記検査対象に対する優位な検査の種類を判定するように構成された
検査サーバ。
【請求項５】
請求項１に記載の検査サーバであって、
前記制御部は、前記算出された感度および特異度をもとに、陽性的中率および陰性的中率のうち少なくとも１つを算出して前記通信部により応答させるように構成された
検査サーバ。
【請求項６】
通信部が、疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による前記疾患の有無の診断の結果の入力が可能な複数の検査端末とネットワークを介して通信し、
制御部が、前記複数の検査端末から、少なくとも前記検査の結果および前記診断の結果を含む検査情報を前記通信部により取得し、
前記取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、
前記記憶された複数の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、
前記検査端末からの要求に応じて、前記統計処理の結果を前記通信部により応答させる
検査方法。
【請求項７】
複数の検査端末と、前記検査端末とを具備する検査システムであって、
前記複数の検査端末が、
疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による前記疾患の有無の診断の結果の入力が可能な入力部を有し、
前記検査サーバが、
前記検査端末とネットワークを介して通信する通信部と、
前記複数の検査端末から、少なくとも前記検査の結果および前記診断の結果を含む検査情報を前記通信部により取得し、
前記取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、
前記記憶された複数の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、
前記検査端末からの要求に応じて、前記統計処理の結果を前記通信部により応答させるように構成された制御部とを有する
検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、検査情報を統計処理することが可能な検査サーバ、検査方法および検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、臨床医療において行われる検査は、患者の治療を進める上で、ますます重要となっている。そして臨床検査のために、数多くの検査機器や検査キット、検査方法が開発されている。
【０００３】
検査システムをネットワークに対応したクライアント・サーバ・システムとして構築することも行われている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、例えばコンピュータで構成されるインテリジェンスモジュール１０５が、試験システム１５０などのデータ収集モジュールから、患者試験結果を直接接続またはネットワーク１４０を介して受け取る。インテリジェンスモジュールは、患者試験結果を解析して患者資料が炎症性腸疾患またはその臨床的サブタイプと関連しているか否かを決定するための疾患分類処理を実行する。そして、処理により行われた決定は、クライアントシステム１３０に提供される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１２−５０８３８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本技術の目的は、臨床検査や治療を、品質やコストなど様々な面で向上させる検査サーバ、検査方法、および検査システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る検査サーバは、
疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による前記疾患の有無の診断の結果の入力が可能な複数の検査端末とネットワークを介して通信する通信部と、
前記複数の検査端末から、少なくとも前記検査の結果および前記診断の結果を含む検査情報を前記通信部により取得し、
前記取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、
前記記憶された複数の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、
前記検査端末からの要求に応じて、前記統計処理の結果を前記通信部により応答させるように構成された制御部とを具備する。
【０００８】
前記検査情報は、患者に関する属性情報をさらに含むものであり、
前記制御部は、予め指定された属性を満足する検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出するように構成されてもよい。
【０００９】
前記検査情報は、前記検査の結果として数値化された検査データを含み、
前記制御部は、患者の属性毎に前記検査データをグループ化し、前記グループ毎に、疾病の有無を分離するスレッシュルド値を変化させながら感度および特異度を算出し、前記感度及び前記特異度に基づきスレッシュルド値を算出するように構成されてもよい。
【００１０】
前記制御部は、同一の検査対象に対して実施された複数の種類の検査の感度および特異度の少なくともいずれか一方を比較し、前期検査対象に対する優位な検査の種類を判定するように構成されてもよい。
【００１１】
前記検査情報は、前記検査の結果として数値化された検査データを含み、
前記制御部は、患者の属性毎に前記検査データをグループ化し、前記グループ毎に、疾病の有無を分離するスレッシュルド値を変化させながら感度および特異度を算出し、最良のスレッシュルド値を算出するように構成されてもよい。
【００１２】
前記制御部は、前記算出された感度および特異度をもとに、陽性的中率および陰性的中率のうち少なくとも１つを算出して前記通信部により応答させるように構成されてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本技術によれば、臨床検査や治療を、品質やコストなど様々な面で向上させることが出来る。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ある疾患の臨床検査を、ある検査方法により行った際の状態を表す図である。
【図２】陽性的中率および陰性的中率と有病率の関係を表したグラフである。
【図３】本技術を採用する検査システム１０が、検査端末と検査サーバ４０とを、ネットワークを介して接続した構成であることを示す図である。
【図４】検査サーバ４０が一般的なコンピュータにより構成される場合のブロック図である。
【図５】データベース４７ａを構成する各レコードにおける、各フィールド（項目）の例を示す図である。
【図６】検査端末が検査機器と一般的なコンピュータにより構成される場合のブロック図である。
【図７】検査システム１０における全体的な処理の流れについて説明するフローチャートである。
【図８】有病率を集計し算出する処理の詳細について説明するフローチャートである。
【図９】検査サーバによる感度および特異度の算出処理（その１）を示すフローチャートである。
【図１０】検査サーバによる感度および特異度の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
【図１１】検査対象を前立腺癌とする検査端末の動作を示すフローチャートである。
【図１２】検査対象を前立腺癌とする検査サーバの動作を示すフローチャートである。
【図１３】検査サーバが検査対象に対する優位な検査方法を提示する手順を示すフローチャートである。
【図１４】数値化された検査結果を評価するスレッショルド値を説明する図である。
【図１５】図１４に対応するＲＯＣ図を示す図である。
【図１６】現実的なスレッショルド値を説明する図である。
【図１７】図１６に対応するＲＯＣ図を示す図である。
【図１８】属性情報によりグルーピングされた場合のスレッショルド値を説明する図である。
【図１９】図１８に対応するＲＯＣ図を示す図である。
【図２０】検査データのグルーピングリストの作成手順を示すフローチャートである。
【図２１】検査データのグルーピングリストから、グループ毎のスレッショルド値を算出する手順を示すフローチャートである。
【図２２】複数のグループ毎の最良のスレッショルド値数を用いて疾患の有無を分離する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００１６】
［背景について］
臨床現場において用いられる検査機器や検査薬、検査キット（以下、まとめて検査機器と呼ぶ）には、検査機器が罹患患者を正しく陽性と判定できる精度を示す感度と、非罹患者を正しく陰性と判定できる精度を示す特異度が定義されている。これらの精度は、検査機器の製造時に特定できるものである。これまで、臨床検査では、これらの指標を参考にして、検査機器により検査結果に対する医師の最終判断が行われてきた。
【００１７】
これに対し、検査機器が示す陽性または陰性という結果に対して、患者が実際に罹患しているか否かを示す確からしさを示す指標として、陽性的中率および陰性的中率という指標がある。
【００１８】
陽性的中率および陰性的中率は、臨床現場において検査機器を用いて疾患の診断を下す医師にとり、検査結果の確からしさを表す非常に重要な指標である。何故重要かは、後述する。この陽性的中率および陰性的中率は、検査機器の感度および特異度と、有病率とから計算することが出来る。逆に言えば、感染症などにおいて有病率が時々刻々と変化する場合、これらの指標の値も時々刻々と変化してしまう。
【００１９】
本技術では、この時々刻々と変化する有病率、感度および特異度を適切に扱うことにより、例えば感染症のパンデミックに際して、検査端末を用いて医師がより的確な診断を下せるように助けることが、この検査システムの開発目的の一つである。
【００２０】
すなわち、感染に関する情報を公共機関が提供する例は既に存在するが、各検査機器や各患者に対応してきめ細かい情報を即時的に提供することは困難であった。このようなきめ細かい情報を即時的に提供する事も、本検査システムの開発目的の一つである。
【００２１】
［感度、特異度を算出するために必要なデータについて］
ここで、感度、特異度を算出するために必要なデータについて説明する。図１は、ある疾患の臨床検査を、ある検査方法にて行った結果を表している。
【００２２】
ここで、真陽性ａは、検査機器により陽性という結果が出て、医師が確かにその患者が疾患に罹患していると最終判断を下したケース（検査陽性／診断陽性）に該当する人数である。
偽陰性ｂは、検査機器により陰性という結果が出たが、医師によりその患者は罹患しているという最終判断が下されたケース（検査陰性／診断陽性）に該当する人数である。
偽陽性ｃは、検査機器により陽性という結果が出たが、医師によりその患者はその疾患に罹患していないという最終判断を下したケース（検査陽性／診断陰性）に該当する人数である。
真陰性ｄは、検査機器により陰性という結果が出て、かつ医師が確かにその患者がその疾患に罹患していないという最終判断を下したケース（検査陰性／診断陰性）に該当する人数である。
【００２３】
有病率、感度および特異度は上記の真陽性ａ、偽陰性ｂ、偽陽性ｃ、真陰性ｄの各値を用いて次のように求められる。
有病率＝（ａ＋ｂ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）
感度＝ａ／（ａ＋ｂ）
特異度＝ｄ／（ｃ＋ｄ）
【００２４】
その他、陽性、陰性、陽性率、陰性率、陽性的中率、陰性的中率、疾患数、非疾患数、総数および正診率は、上記の真陽性ａ、偽陰性ｂ、偽陽性ｃ、真陰性ｄの各値を用いて以下のように求められる。
陽性＝ａ＋ｃ
陰性＝ｂ＋ｄ
陽性率＝（ａ＋ｃ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）
陰性率＝（ｂ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）
陽性的中率＝ａ／（ａ＋ｃ）
陰性的中率＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
疾患数＝ａ＋ｂ
非疾患数＝ｃ＋ｄ
総数＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ
正診率＝（ａ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）
【００２５】
なお、疾患や検査方法が複数ある場合は、疾患と検査方法の組み合わせごとに、この図のような表を作成することが出来る。
【００２６】
［有病率と陽性的中率、有病率と陰性的中率との関係について］
次に、有病率と陽性的中率、有病率と陰性的中率との関係について説明する。
まず、ベイズの定理により、ある検査を患者に対して行って、実際に罹患している確率（オッズ）は、その検査を行う前に、その検査で陽性になる検査前オッズと尤度比を用いて、以下の数式（１）のように表される。
【００２７】
検査後オッズ＝検査前オッズ×尤度比      （１）
【００２８】
また、オッズ（Ω）は、確率（ｐ）を用いて以下の数式（２）で表される。
Ω=ｐ／（１−ｐ）      （２）
【００２９】
なお、数式（２）より、確率（ｐ）は、オッズ（Ω）を用いて以下の数式（３）で表される。
ｐ＝Ω／（１＋Ω）      （３）
【００３０】
また、検査陽性後オッズは、検査前オッズと陽性尤度比（後述）を用いて、以下の数式（４）で表される。
検査陽性後オッズ＝検査前オッズ×陽性尤度比      （４）
【００３１】
また、検査陰性後オッズは、検査前オッズと陰性尤度比（後述）を用いて、以下の数式（５）で表される。
検査陰性後オッズ＝検査前オッズ×陰性尤度比      （５）
【００３２】
ここで、他の指標の関係についても、その定義式を、以下の数式（６）から数式（１１）で示しておく。
【００３３】
有病率＝疾患数／総数      （６）
検査前オッズ＝有病率／（１−有病率)      （７）
検査陽性後オッズ＝陽性的中率／（１−陽性的中率）      （８）
検査陰性後オッズ＝陰性的中率／（１−陰性的中率）      （９）
陽性尤度比＝感度／（１−特異度）
＝（真陽性数／疾患数）／（偽陽性数／非疾患数）      （１０）
陰性尤度比＝（１−感度）／特異度
＝（偽陰性数／疾患数）／（真陰性数／非疾患数）      （１１）
【００３４】
以上の数式より、陽性的中率および陰性的中率は、有病率、感度および特異度を用いて下記の数式（１２）および数式（１３）により表される。
【００３５】
陽性的中率＝感度×有病率／(感度×有病率＋(1−有病率)(1−特異度))  （１２）
陰性的中率＝特異度×(１−有病率)／(特異度×(１−有病率)＋有病率×(１−感度))  （１３）
【００３６】
なお、上記の数式は、確率（ｐ）を用いて表しても、オッズ（Ω）を用いて表してもよく、得られる情報は同義のものとなる。
【００３７】
次に、陽性的中率および陰性的中率と有病率の関係をさらに詳しく見ていく。図２は、陽性的中率および陰性的中率と有病率の関係を表したグラフである。なお、この検査で用いる検査機器では、感度９０％、特異度９０％であるとしている。
【００３８】
この図から、例えば有病率が５０％のとき、すなわち診断した患者のうち実際に罹患していた患者の数が半分程度のときには、陽性的中率および陰性的中率とも９０％程度であり、検査結果を信頼することが出来ることが分かる。
【００３９】
しかし、例えば、有病率が５％程度のとき、すなわち１００人診断して罹患者が５人程度のときには、陽性的中率が３０％程度であり、検査結果を信頼することは難しくなることが分かる。
【００４０】
この図には表していないが、診断の精度を上げるために、例えば感度が９９％である検査機器を用いた場合でも、有病率が極めて低い場合、陽性的中率が５０％を下回り、検査結果の信頼性が低くなってしまう。
【００４１】
［陽性的中率、陰性的中率に基づく治療方針の提示について］
次に、陽性的中率、陰性的中率に基づく治療方針を検査サーバにて特定し、その結果を検査端末に送信して提示する構成を説明する。
【００４２】
（ＭＲＳＡ感染での重要な指標について）
ここでは、ＭＲＳＡ（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus、メチシリン耐性黄色ブドウ球菌）への感染を例に説明する。
【００４３】
院内感染を防ぐために、ＭＲＳＡ感染者に対しては個別管理を行う必要がある。個別管理では、個別部屋の費用などの感染防止対策費用や、医療従事者の手洗い、エプロン着用などの負担が必要になる。
【００４４】
これらの負担を極力減らす為には、本当にその患者がＭＲＳＡに罹患しているか否かを正しく診断することが重要である。検査方法には、遺伝子検査や、イムノアッセイ、培養検査などがある。これらの検査により、ＭＲＳＡへの罹患の有無を検査し、MRSA非感染者を正しくＭＲＳＡ陰性であると示すことが出来れば、個別管理しなければならない罹患者の数を減らすことが出来、感染防止対策費用を減らすことが出来る。この観点から、ＭＲＳＡ感染に関しては、陰性的中率が重要となる。
【００４５】
□（ＭＲＳＡ感染で提示する方針の例について）
次に、有病率、感度、特異度および陰性的中率がどの程度であるときに、どのような方針を採るべきかについて、具体例を挙げる。
【００４６】
例えば、感度８５％、特異度９０％の検査方法を使用するとき、有病率が４０％以下であれば、この検査の陰性的中率は９０％以上となるので、検査サーバは、その検査を実施する事を推奨するように検査端末の医師に提示する。
【００４７】
有病率が４０％より高ければ、この検査の陰性的中率は９０％未満となるので、検査サーバは、この検査を推奨せず、別のより高感度な検査方法を実行する事を推奨する提示を行うか、または検査はせず患者の個別管理を行う事を推奨するように検査端末の医師に提示する。
【００４８】
同様に、感度９０％、特異度９０％の検査方法を使用するとき、有病率が５０％以下であれば、陰性的中率は９０％以上となるので、検査の実行が推奨される。もし有病率が５０％を超えていれば、陰性的中率は９０％未満となるので、検査サーバは、その検査の実行を推奨せず、別のより高感度な検査方法を推奨するか、または患者の個別管理を行う事を推奨するように検査端末の医師に提示する。
【００４９】
同様に、感度９５％、特異度９０％の検査方法を使用するとき、有病率が６６．７％以下のとき、陰性的中率は９０％以上となるので、検査を推奨する。もし有病率が６６．７％より高ければ、陰性的中率は９０％未満となるので、検査サーバは、検査を推奨せず、別のより高感度な検査方法を推奨するか、または患者の個別管理を推奨するように検査端末の医師に提示する。
【００５０】
（有病率に基づいた検査方法の推奨について）
次に、有病率に基づいて、検査サーバはどのような検査方法を医師に推奨できるかを説明する。
【００５１】
上述のとおり、感度、特異度、有病率、および陰性的中率には、所定の関係がある。そこで、有病率が３０％のとき、陰性的中率を９０％以上としたい場合、感度７７％、特異度９０％以上の検査方法を使用すればよいことが分かる。
【００５２】
また、有病率が４０％のとき、陰性的中率を９０％以上としたい場合、感度８５％、特異度９０％以上の検査方法を使用すればよいことが分かる。
【００５３】
また、有病率が５０％のとき、陰性的中率を９０％以上としたい場合、感度９０％、特異度９０％以上の検査方法を使用すればよいことが分かる。
【００５４】
また、有病率が６０％のとき、陰性的中率を９０％以上としたい場合、感度９３％、特異度９０％以上の検査方法を使用すればよいことが分かる。
【００５５】
このことは、具体的な事例に当てはめると、例えば、検査サーバは、検査端末の医師に対し、実行すべき検査方法を次のように推奨することである。すなわち、有病率が３０％のときには、感度は低いがコストを抑えられるイムノクロマトキットの使用を推奨し、有病率が５０％のときには、高コストだが感度が高い遺伝子検査キットや、検査時間は長いが感度が高い培養検査を推奨することが考えられる。
【００５６】
なお、検査システムでは、検査を行う医療機関で実行可能な検査方法のリストを保持しておき、感度、特異度、有病率、および陰性的中率に基づいて、最適な検査方法を医師に推奨するようにしてもよい。
【００５７】
［有病率の具体例について］
次に、上述した有病率の具体例について説明する。ここでは、年代、地域、時期、年齢、コミュニティなどに応じて有病率が変化する例を説明する。
【００５８】
（年代に応じて有病率が変化する例）
まず、薬剤耐性菌の有病率が、年代を経るに従って変化している様子を説明する。ここでの説明は、米国のＣＤＣ（Centers for Disease Control and Prevention、アメリカ疾病管理予防センター）の作成した、薬剤耐性菌の罹患率の変化に関する情報に基づいている。なお、罹患率と有病率は類似の指標であり、ここでは有病率と読み替えて説明する。
【００５９】
米国における黄色ブドウ球菌のうちメチシリン耐性黄色ブドウ球菌（ＭＲＳＡ）の割合は、１９８０年では約５％であったのに対し、１９９０年では約３０％、２０００年では約５０％と変化している。同様に、腸球菌のうちのバンコマイシン耐性腸球菌（Vancomycin-resistant Enterococcus、ＶＲＥ）の割合や肺炎球菌のうちのフルオロキノロン耐性肺炎球菌（Fluoroquinolone-resistant Pseudomonas Aeruginosa、ＦＱＲＰ）の割合は、１９９０年には２％以下であったのに対し、２０００年では２０％以上と変化している。
【００６０】
このように、薬剤耐性菌の有病率は年代と共に変化しているため、診断の精度を高めるためには、検査を行う時に最新の有病率を把握していることは重要である。
【００６１】
（地域（国）に応じて有病率が変化する例）
次に、薬剤耐性菌の有病率が、地域（国）により変化する様子を説明する。ここでの説明は、European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS)のEuro Surveillance 2008 Nov 20 Volume 13, Issue 47の資料に基づいている。この資料は、ヨーロッパにおける国別の薬剤耐性菌の有病率を示したものである。
【００６２】
ＥＡＲＳＳの資料によると、２００７年における腸球菌のうちのＶＲＥの割合はアイルランド、ギリシャで３０％以上、イギリスで３０−２０％、チェコで２０−１０％、イタリア、ドイツ、ポルトガルで１０−５％、スペイン、フランス、スイス、オーストリアなどで５−１％、ノルウェー、スウェーデン、フィンランド、ポーランドなどで１％以下となっている。
【００６３】
このように、有病率は地域や国によっても異なるため、診断の精度を高めるためには検査を行う地域の有病率を把握していることは重要である。
【００６４】
（インフルエンザウイルスの有病率の例１）
次に、インフルエンザウイルスの有病率が、時期や地域によって変動する様子を説明する。ここでは、東京都健康安全研究センターの資料を用いる。この資料は、定点あたりのインフルエンザの患者数を時期ごとおよび年ごとに表したものである。
【００６５】
この資料によると、インフルエンザウイルスの有病率は、６月、７月に少ない一方、２月、３月は例年高い傾向がある。しかし、その傾向の中でも、流行開始時期は各年で異なり、その有病率も大きく異なる。さらに、２００９年に流行したパンデミック株(H1pdm) のように、例年は流行しない１０月、１１月、１２月に有病率が高くなる場合もある。
【００６６】
また、ここでは図示しないが、国立感染症研究所の病原微生物検出情報（IASR、http://idsc.nih.go.jp/iasr/influ.html）でも、地方衛生研究所から、感染症発生動向調査の報告として、定点およびその他の医療機関、保健所等における病原体の感染件数が報告されている。このＩＡＳＲによると、インフルエンザウイルスの流行時期および流行地域に差があることがわかる。さらには、インフルエンザウイルスの型によっても流行時期や流行地域に差があることがわかる。
【００６７】
このように、インフルエンザウイルスの有病率は、年によっても、時期によっても、ウイルス型によっても大きく異なる。そのため、診断の精度を高めるためには検査を行う際に、非常に迅速かつ継続的に、有病率情報を収集できる検査システムが有効になる。
【００６８】
（インフルエンザウイルスの有病率の例２）
次に、インフルエンザウイルスの有病率が、患者の年齢や所属するコミュニティによって変動する様子を説明する。ここでは厚生労働省と奈良県郡山保健所の資料を用いて説明する。この資料は、厚生労働省の感染症発生動向調査における、年齢階級別の推計受診者数を表したものである。
【００６９】
この資料によると、０−１４歳、特に５−９歳におけるインフルエンザウイルスの有病率が、他の年齢階級と比較して高い傾向にある。すなわち、有病率は、年齢階級によって、大きく変化していることがわかる。
【００７０】
そのため、被検者の年齢に応じて、最適な有病率を用いて検査結果を判断することが重要である。
【００７１】
また、患者が所属するコミュニティによっても、有病率は異なる。例えば、奈良県郡山保健所が報告している「２０１２−２０１３シーズンにおけるインフルエンザ発生状況について」では、小学生低学年におけるインフルエンザウイルスの有病率が高い、という報告例がある。例えば、２０１１−２０１２シーズンにおける、ある小学校の小学生１年生の有病率は３０％以上であった、という報告例がある。
【００７２】
一方、厚生労働省の入院サーベイランス、感染症発生動向調査によると、日本における２０１１−２０１２年シーズンにおけるインフルエンザウイルス様の有病率は、１６４８万人と推計されている。２０１０年の国勢調査の結果から、日本の人口を１億２８００万人とすると、インフルエンザウイルスの有病率は、最高値でも１２．９％となり、奈良県の例とは異なっている。すなわち、コミュニティによってインフルエンザウイルスの有病率が異なることが示唆されている。
【００７３】
そのため、被検者の所属するコミュニティに応じて、最適な有病率を用いて検査結果を判断することが重要となる。
【００７４】
以上、有病率の具体例について説明した。
【００７５】
［検査システムの構成について］
次に、本技術に係る第１の実施形態の検査システムの全体構成について説明する。本実施形態の検査システムでは、クライアント・サーバの構成を採用する。図３は、本実施形態の検査システム１０が、検査端末２０と検査サーバ４０とを、ネットワークを介して接続した構成であることを示す図である。この図にあるように、本技術を採用する検査システム１０では、クライアントとなる複数の検査端末２０が、各国、各地域、各施設に分散して配置されており、それらの検査端末２０が、ネットワーク３０を介して、検査サーバ４０と接続されている。
【００７６】
（クライアント・サーバ構成を採る理由）
まず、本技術を採用する検査システム１０が、クライアント・サーバ構成であることが望ましい理由について、説明する。
【００７７】
本技術では、最新の有病率、感度、特異度を用いることがポイントの一つである。これら有病率、感度、特異度は、上述の定義から分かるように、検査総数が大きければ大きいほど、計算される有病率の精度が高まる。
【００７８】
そして、検査総数を大きくするためには、１つの検査端末２０において数多く検査するアプローチと、数多くの検査端末２０から検査結果を収集するアプローチとがある。本実施形態では、数多くの検査端末２０から検査結果を収集するアプローチを実現するために、検査システム１０の構成として、検査サーバ４０と複数の検査端末２０からなる、クライアント・サーバ構成を採用している。
【００７９】
この構成を採ることにより、クライアントである検査端末２０の数をできる限り増やすことが可能となる。この結果、検査サーバ４０にて求められる有病率，感度、特異度の精度を向上させることができる。
【００８０】
（検査サーバ４０の構成について）
次に、検査サーバ４０のハードウェア構成について説明する。検査サーバ４０は、専用のハードウェアやソフトウェアにより構成されていてもよいし、一般的なコンピュータにより構成されてもよい。検査サーバ４０が一般的なコンピュータにより構成される場合のブロック図を図４に示す。
【００８１】
同図に示すように、検査サーバ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４３、操作入力部４４、ネットワークインターフェイス部４５、表示部４６、及び記憶部４７を有し、これら各ブロックがバス４８を介して接続されている。
【００８２】
ＲＯＭ４２は、各種の処理を実行するためのファームウェア等の複数のプログラムやデータを固定的に記憶する。ＲＡＭ４３は、ＣＰＵ４１の作業用領域として用いられ、ＯＳ（Operating System）、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。
【００８３】
記憶部４７は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部４７には、ＯＳや各種アプリケーション、各種データに加え、後述するデータベース４７ａが記憶される。
【００８４】
ネットワークインターフェイス部４５は、検査端末２０と情報のやりとりを行う為のネットワーク３０と結ばれており、検査端末２０から情報を収集したり、検査端末２０に加工した情報を提供したりする。
【００８５】
ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２や記憶部４７に格納された複数のプログラムのうち、操作入力部４４から与えられる命令に対応するプログラムをＲＡＭ４３に展開し、当該展開されたプログラムにしたがって、表示部４６及び記憶部４７を適宜制御する。
【００８６】
また、ＣＰＵ４１は、ネットワーク３０およびネットワークインターフェイス部４５を介して検査端末２０から収集した情報に基づき、データベース４７ａを更新する。そして、ＣＰＵ４１は、検査端末２０から受信した情報の要求が指定する条件に基づき、データベース４７ａから必要な情報を抽出し、集計して各検査端末２０に返信する。
【００８７】
操作入力部４４は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の操作装置である。
【００８８】
表示部４６は、例えば液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等である。当該表示部４６は、検査サーバ４０に内蔵されていてもよいし、外部接続されていてもよい。
【００８９】
以上、検査サーバ４０の構成について説明した。
【００９０】
（データベース４７ａについて）
次に、データベース４７ａ内に格納されるレコードの構成例について説明する。図５は、データベース４７ａを構成する各レコードにおける、各フィールド（項目）の例を示す図である。なお、これらの項目を検査情報と呼ぶ。
【００９１】
検査情報は、機器ＩＤ、患者ＩＤ、検体ＩＤ、検査日付、住所、国、性別、年齢、検査結果、医師の診断結果、疾患ＩＤ、検査方法ＩＤ、発症からの経過日数、などの複数の項目の情報で構成される
【００９２】
（検査端末２０の構成について）
次に、検査端末２０のハードウェア構成について説明する。検査端末２０は、専用のハードウェアやソフトウェアにより構成されていてもよいし、検査機器と一般的なコンピュータにより構成されてもよい。検査端末２０が検査機器と一般的なコンピュータにより構成される場合のブロック図を図６に示す。
【００９３】
同図に示すように、検査端末２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、操作入力部２４、ネットワークインターフェイス部２５、表示部２６、記憶部２７、および検査機器２８を有し、これら各ブロックがバス２９を介して接続されている。なお、検査サーバ４０の構成要素と同じ機能を持つ構成要素については、説明を省略する。
【００９４】
ネットワークインターフェイス部２５は、検査サーバ４０と情報のやりとりを行う為のネットワーク３０と結ばれており、検査サーバ４０に情報を送信したり、検査サーバ４０で加工された情報を受信したりする。
【００９５】
ＣＰＵ２１は、ネットワーク３０およびネットワークインターフェイス部２５を介して検査サーバ４０から受信した情報を表示部２６を介してユーザである医師に提示したり、受信した情報に基づき後述する様々な処理を行ったりする。また、ＣＰＵ２１は、検査機器２８での検査結果や疾患の診断を行った医師の最終的な診断結果を、ネットワーク３０およびネットワークインターフェイス部２５を介して、検査サーバ４０に送信する。
【００９６】
検査機器２８は、実際に疾患の検査を行う機器である。検査の結果は、ＣＰＵ４１により読み取られ、検査を行った医師に表示部２６を介して提示されたり、ネットワーク３０を介して検査サーバ４０に送信されたりする。なお、検査機器として検査キットを使用する場合、検査端末２０が自動で検査結果を読み取ってもよいし、検査結果が手動で検査端末２０に入力されてもよい。
【００９７】
［検査システム１０の処理の流れについて］
次に、検査システム１０の動作を説明する。
【００９８】
なお、この検査システムでは、１以上の検査端末２０から検査サーバ４０に検査情報が送信される。検査端末２０から検査サーバ４０に送られてきた検査情報はデータベース４７ａに随時蓄積されていく。検査サーバ４０は、例えば、一定の時間周期で検査情報の集計処理を開始する。
【００９９】
検査サーバ４０では、予め指定された条件別の検査情報について集計処理が行われ、集計処理の結果として、条件別の有病率、感度、特異度などが値が求められる。ここで、条件とは、検査方法の種類（検査方法ＩＤ）、発症からの経過日数、性別、年齢、場所・グループ、これらの組み合わせなどである。検査情報の集計処理は、上記の真陽性ａ、偽陰性ｂ、偽陽性ｃ、真陰性ｄの各値を用いて行われる。
【０１００】
以下、検査システム１０の動作の詳細を説明する。
【０１０１】
（１．検査システム１０の全体的な動作）
図７は、検査システム１０の全体的な動作の例を示すフローチャートである。
なお、検査サーバ４０のデータベース４７ａには、既に１以上の検査端末２０から収集された複数の検査情報が蓄積されていることとする。
【０１０２】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、データベース４７ａから、予め指定された条件を満足する検査情報を抽出する。条件としては、検査方法ＩＤ、発症からの経過日数などが指定される。
【０１０３】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、データベース４７ａから抽出された検査情報をもとに有病率、感度、特異度を集計する（ステップＳ１０）。この集計処理は、一定時間（例えば１時間や１日ごと）のサイクルで開始されてもよいし、人為的に指示されたタイミングで開始されてもよい。
【０１０４】
検査端末２０のＣＰＵ２１が、検査サーバ４０から、最新の有病率、感度、特異度の情報をダウンロードする（ステップＳ２０）。なお、このダウンロードは、検査端末２０からのプル通信により行われてもよいし、検査サーバ４０からのプッシュ通信により行われてもよい。
【０１０５】
検査端末２０のＣＰＵ２１が、上述した数式（１２）および数式（１３）に従い、陽性的中率および陰性的中率の算出を行う（ステップＳ３０）。
【０１０６】
検査端末２０のＣＰＵ２１が、検査サーバ４０より取得した有病率、さらには算出された陽性的中率および陰性的中率を、表示部２６を介してユーザである医師に提示する（ステップＳ４０）。
【０１０７】
次に、検査端末２０のユーザ（医師）は、患者の症例に対して、検査機器２８を用いて検査を実施する（ステップＳ５０）。検査機器２８による検査の結果は、例えば、検査端末２０に自動的に、医師から手入力によって検査端末２０に入力される。検査結果は表示部２６に表示される。
【０１０８】
さらに、医師は、検査端末２０の表示部２６に表示された、有病率、陽性的中率、陰性的中率、および検査結果を参考に、検査を実施した症例に対する診断を行う。医師の診断結果は検査端末２０に手入力によって入力される（ステップＳ６０）。ここで、診断結果は、少なくとも、疾患ＩＤ、検査方法ＩＤ、陽性／陰性、発症からの経過日数などの情報を含む。
【０１０９】
この後、検査端末２０のＣＰＵ２１は、医師により予め入力された患者情報、検査結果および診断結果を含む検査情報を生成し、検査サーバ４０に送信する（ステップＳ７０）。
【０１１０】
なお、患者情報は、Patient ID（患者ＩＤ）、Address（住所、行政区域）、Country（国）、Gender（性別）、Age（年齢）、所属（組織、会社、その他のグループ）など、患者に関する各種の属性情報を含む。これらの患者情報は、医師などによって予め検査端末２０に入力され、登録されている。
【０１１１】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、検査端末２０より送られてきた検査情報をデータベース４７ａに登録する（ステップＳ８０）。この後、処理はステップＳ１０に戻り、上記の処理が繰り返される。
【０１１２】
（２．検査サーバ４０による有病率の算出処理）
次に、図８を参照して、検査サーバ４０による有病率の算出処理を説明する。
【０１１３】
最初に、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、集計時にカウントアップに用いる変数である診断総件数および疾患件数をゼロクリアして初期化する（ステップＳ１１）。
【０１１４】
次に、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、データベース４７ａに保存されている検査情報において、処理対象の条件を満たす検査情報をすべて読み出したかどうかを判定する（ステップＳ１２）。ここで、処理対象の条件は、例えば、特定の検査方法ＩＤなどを含む。
【０１１５】
データベース４７ａに処理対象の条件を満たす検査情報が残っている場合（ステップＳ１２のＮ）、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、検査情報を１件読み込み（ステップＳ１３）、診断総件数を１だけカウントアップする（ステップＳ１４）。
【０１１６】
次に、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、読み込んだ検査情報の中の診断結果が陽性であるか否かを判断する（ステップＳ１５）。陽性である場合（ステップＳ１５のＹ）、ＣＰＵ４１は疾患件数を１だけカウントアップする（ステップＳ１６）。
【０１１７】
また、データベース４７ａから読み込んだ当該検査情報の中の診断結果が陰性である場合（ステップＳ１５のＮ）、データベース４７ａに処理対象の条件を満たす次の検査情報があれば（ステップＳＡ１２のＹ）、この検査情報を読み出し、ステップＳ１３からステップ１５またはステップＳ１６の動作を繰り返す。
【０１１８】
ステップＳ１２において、データベース４７ａに保存されている検査情報において、処理対象の条件を満たす検査情報がなくなった場合（ステップＳ１２のＹ）、ＣＰＵ４１は、数式（６）に従い、診断総件数および疾患件数から有病率を算出する（ステップＳ１７）。なお、数式（６）は以下のとおりである。
【０１１９】
有病率  ＝  疾患数  ／  総数  （６）
【０１２０】
なお、上記の説明では、検査サーバ４０で有病率を求めることとしたが、検査サーバ４０以外、あるいは本検査システム１０の外部で計算された有病率の値を取得するようにしてもよい。外部から有病率の値を取得する方法としては、ネットワーク３０を経由する方法のほか、論文などの文献から有病率の数値を人為的に抽出し、手入力する方法でもよい。論文などから数値を手入力する際には、入力を簡略化するための規格があることが望ましい。
【０１２１】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、有病率が算出される都度、これを検査端末２０に送信するようにしてもよい。
あるいは、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、算出された有病率の値を保持し、検査端末２０からのリクエストを受けたとき、有病率の値を検査端末２０に応答するようにしてもよい。
【０１２２】
（３．検査サーバ４０による感度および特異度の算出処理（その１））
例えば、呼吸器感染症の場合、鼻腔や咽頭に存在する病原体の数は、病気を発症してからの経過時間と共に変動することが知られている。病原体の数の変化と共に、検査の感度および特異度も変動する。そのため、患者の属性情報の１つである、患者が発症してからの経過時間に応じて適切な感度および特異度の値を用いることにより、求める陽性的中率および陰性的中率の精度を向上させることが出来る。
【０１２３】
次に、検査サーバ４０による感度および特異度の算出の動作を説明する。
この検査サーバ４０による感度および特異度の算出は、上記の有病率の算出とは非同期で行われる。
【０１２４】
図９は、検査サーバ４０による感度および特異度の算出処理（その１）を示すフローチャートである。
【０１２５】
ここで、処理対象の条件として、検査方法ＩＤが予め決められていることとする。
【０１２６】
まず、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、感度および特異度の算出に用いられる各変数を初期化する（ステップＳ２１）。感度および特異度の算出に用いられる変数としては、検査陽性／診断陰性（真陽性）の件数、検査陽性／診断陰性（偽陽性）の件数、検査陰性／診断陽性（偽陰性）の件数、検査陰性／診断陰性（真陰性）の件数などがある。
【０１２７】
次に、ＣＰＵ４１は、データベース４７ａにおいて予め決められた処理対象の条件を満たす検査情報を全て読んだか否かを判断する（ステップＳ２２）。
【０１２８】
データベース４７ａに処理対象の条件を満たす検査情報が残っている場合（ステップＳ２２のＮ）、ＣＰＵ４１は、検査情報を１件読み込む（ステップＳ２３）。
【０１２９】
次に、ＣＰＵ４１は、読み込んだ検査情報に含まれる発症からの経過時間が予め決められた日数内であるかどうかを判定する（ステップＳ２４）。ここで、予め決められた日数は、検査対象の疾患の種類にもよるが、例えば１週間などである。
【０１３０】
発症からの経過時間が予め決められた日数内でない場合には（ステップＳ２４のＮ）、ＣＰＵ４１はデータベース４７ａから次の検査情報を読み込み、この検査情報についてステップＳ２４の処理を再度行う。
【０１３１】
発症からの経過時間が予め決められた日数内である場合（ステップＳ２４のＹ）、ＣＰＵ４１は、その検査情報に含まれる検査結果および診断結果の各情報を取り出し、これらの情報の組み合わせをもとに感度および特異度の算出に用いられる上記の各変数を更新する（ステップＳ２５−ステップ３１）。
【０１３２】
ここで、検査結果と診断結果との組み合わせには、
・検査結果が陽性でかつ診断結果が陽性（検査陽性／診断陰性：真陽性）、
・検査結果が陽性でかつ診断結果が陰性（検査陽性／診断陰性：偽陽性）、
・検査結果が陰性でかつ診断結果が陽性（検査陰性／診断陽性：偽陰性）、
・検査結果が陰性でかつ診断結果が陰性（検査陰性／診断陰性：真陰性）
がある。
【０１３３】
ＣＰＵは、取得した１つの検査情報について、上記の組み合わせをもとに、上記の検査陽性／診断陰性（真陽性）の件数、検査陽性／診断陰性（偽陽性）の件数、検査陰性／診断陽性（偽陰性）の件数、検査陰性／診断陰性（真陰性）の件数の各変数のいずれか１つをインクリメントする。
【０１３４】
この後、ＣＰＵ４１は、ステップＳ２２に戻り、データベース４７ａにおいて予め決められた処理対象の条件を満たす検査情報を全て読んだか否かを判断する。この判断で、予め決められた処理対象の条件を満たす検査情報を全て読んだことが判断された場合（ステップＳ２２のＹ）、ＣＰＵ４１は、感度の計算（ステップＳ３２）、特異度の計算（ステップＳ３３）を行う。
【０１３５】
ここで、感度の計算は、
感度＝真陽性の件数／（真陽性の件数＋偽陰性の件数）
により行われる。
【０１３６】
特異度の計算は、
特異度＝真陰性の件数／（偽陽性の件数＋真陰性の件数）
により行われる。
【０１３７】
以上の処理は、例えば、一定時間ごと（例えば毎時、毎日定時、毎週定日時）に開始される。
【０１３８】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、感度および特異度が算出される都度、感度および特異度の各値を検査端末２０に送信するようにしてもよい。
あるいは、検査端末２０からのリクエストを受けたとき、感度および特異度の各値を検査端末２０に応答するようにしてもよい。
【０１３９】
また、図９のフローチャートには示されていないが、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、有病率、感度および特異度をもとに陽性的中率および陰性的中率の算出を行うこともできる。陽性的中率および陰性的中率の算出は、上述した数式（１２）および数式（１３）に従って行われる。
【０１４０】
なお、陽性的中率および陰性的中率は、有病率、感度および特異度を用いずに、真陽性の件数、偽陽性の件数、偽陰性の件数、真陰性の件数から求めるようにしてもよい。
【０１４１】
算出された陽性的中率および陰性的中率の各値は、算出される都度、検査端末２０に送信されるようにしてもよい。
あるいは、検査端末２０からのリクエストを受けたとき、陽性的中率および陰性的中率の各値を検査端末２０に応答するようにしてもよい。
【０１４２】
このように検査サーバ４０において陽性的中率および陰性的中率が求められ、検査端末２０に送信される場合には、図７のフローチャートにおいて検査端末２０で陽性的中率および陰性的中率を算出処理（ステップＳ３０）はスキップされる。
【０１４３】
（４．検査サーバ４０による感度および特異度の算出処理（その２））
図１０は、検査サーバ４０による感度および特異度の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
【０１４４】
本算出処理は、図９に示した算出処理のフローチャートにステップＳ２４Ａを付加したものである。
【０１４５】
ステップＳ２４Ａでは、経過日数が予め指定された日数以内であることを満足する検査情報について、これが予め指定された患者属性を満足するものであるかどうかを判定する。
【０１４６】
ここで、予め指定された患者属性とは、患者の年代、性別、地理条件などである。
患者の年代は、例えば、１０歳未満、１０歳台、２０歳台のように区分される。その中から任意の年代が予め指定された患者属性の１つとして与えられる。
【０１４７】
地理条件は、例えば、Address（住所、行政区域）、Country（国）、所属（組織、会社、その他のグループ）などである。また、ある地点より半径５０ｋｍ内といったかたちで地理条件が与えられてもよい。地理条件は、患者の住所の他、患者が頻繁に出向く職場の場所、その他のコミュニティの集合場所などであってもよい。
【０１４８】
そしてＣＰＵ４１は、属性によって絞り込まれた検査情報について、この検査情報に含まれる検査結果および診断結果の各情報を取り出し、これらの情報の組み合わせをもとに感度および特異度の算出に用いられる上記の各変数を更新する（ステップＳ２５−ステップ３１）。
【０１４９】
これにより、経過日数に加えて、年代別の感度および特異度、男女別の感度および特異度、地理条件別の感度および特異度などを得ることができる。
【０１５０】
また、患者属性として、問診情報、現在・過去の投薬情報、既往症、体温、血圧、体重などの身体情報、運動の程度、食事の量や種類、睡眠時間などの生活習慣に関する情報を用いてもよい。この場合、当然ながら、検査情報の項目として、上記の情報が追加される必要がある。
【０１５１】
（５．検査結果と診断結果とに有意な相関がある検査方法の感度および特異度の算出）
次に、検査結果と診断結果との相関により絞り込まれた検査方法の感度および特異度の算出処理を説明する。
【０１５２】
１つの検査対象に対して、複数の種類の検査方法が存在する場合、各々の検査方法に対して得られる感度および特異度の精度が高めることができれば、医師による検査方法の選定のために有意な情報を提供することができる。
【０１５３】
例えば、前立腺癌の検査方法について簡単に説明する。前立腺癌の検査方法には、検査機器を使用するものとして、ＰＳＡ検査、遺伝子多型解析による検査、組織検査（Needle biopsy）などがある。これらの検査は、結果が数値データとして得られる。前立腺癌に対する医師による診断方法としては、直腸診断、超音波検査などがあり、これらの方法は医師により陽性／陰性が判断されることによって行われる。
【０１５４】
本例では、検査サーバ４０において、ＣＰＵ４１が検査結果である数値データの群と医師による診断結果との間に有意な相関があるかどうかを判定する。ＣＰＵ４１は、有意な相関があることが判定された数値データの群に対応する検査方法について感度および特異度を算出し、以後の検査対象（前立腺癌）に対する検査診断項目として、その検査方法による検査結果と診断結果の各項目を追加するように構成されている。
【０１５５】
次に、この動作を、検査対象が前立腺癌である場合を想定してより詳しく説明する。
【０１５６】
図１１は、検査対象を前立腺癌とする検査端末２０の動作を示すフローチャートである。
図１２は、検査対象を前立腺癌とする検査サーバ４０の動作を示すフローチャートである。
【０１５７】
ここで、１つの検査対象（前立腺癌）に対する複数の検査方法として、ＰＳＡ検査、遺伝子多型解析による検査と、組織検査（Needle blopsy）の３種類を想定する。このうち、医師の診断結果との相関を求める検査方法は遺伝子多型解析による検査と組織検査（Needle blopsy）の２種類とする。
【０１５８】
検査端末２０のユーザである医師は、検査端末２０に患者情報を入力する（ステップＳ１０１）。医師は、上記の３種類の検査方法による検査の結果を検査端末２０に入力する（ステップＳ１０２、１０３、１０４）。その後、医師は、検査結果などを参考に診断を行い、診断結果を検査端末２０に入力する（ステップＳ１０５）。
【０１５９】
この後、検査端末２０のＣＰＵ２１は、医師により予め入力された患者情報、検査結果および診断結果を含む検査情報を生成し、検査サーバ４０に送信し、データベース４７ａに保存させる（ステップＳ１０６）。
【０１６０】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、データベース４７ａに保存された検査情報から、遺伝子多型解析による検査結果と、これに対応する医師による診断結果を１以上読み出す。検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、遺伝子多型解析の検査結果と診断結果との相関を求める（ステップＳ１２１）。
【０１６１】
続いて、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、データベース４７ａに保存された検査情報から、遺伝子多型解析による検査結果と、これに対応する医師による診断結果を１以上読み出す。検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、組織検査（Needle blopsy）の診断結果と診断結果との相関を求める（ステップＳ１２２）。
【０１６２】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、ステップＳ１２１で求められた遺伝子多型解析の検査結果と診断結果との相関として有意な相関があるかどうかを判定する（ステップＳ１２３）。有意な相関がある場合、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、遺伝子多型解析の検査方法を処理対象の条件として、上記の（４．検査サーバ４０による感度および特異度の算出（その２））を実行する。これにより、遺伝子多型解析の検査方法について感度および特異度を算出する（ステップＳ１２４）。
【０１６３】
検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、ステップＳ１２２で求められた組織検査（Needle blopsy）の検査結果についても同様に有意な相関があるかどうかを判定し（ステップＳ１２５）、有意な相関があれば、組織検査（Needle blopsy）の検査方法についても感度および特異度を算出する（ステップＳ１２６）。
【０１６４】
相関を求める方法としては、ＡＮＯＶＡ（分散分析）などを利用できる。ＡＮＯＶＡ（分散分析）は、データの変動を、複数の水準をもとに、変動誤差に相当する意味のない変動と意味のある変動の分散を分け、その分散比を求めることで、意味のある変動が誤差変動に比べて十分に大きい場合に、要因による変動があると判定する方法である。すなわち、検査方法が要因であり、その検査方法によって数値化された検査データの群に意味のある変動が発生するかどうかが、上記の有意な相関の有無として、ＡＮＯＶＡ（分散分析）によって得られる。
【０１６５】
さらに、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、以後、相関があることが判定された検査方法を、医師が前立腺癌の検査指針を決定する際に参考にする検査項目に追加するなどして、その検査方法の検査情報がより多く検査サーバ４０に収集されるようにする（ステップＳ１２７、Ｓ１２８）。これにより、算出される感度および特異度の精度を、より高めることができる。
【０１６６】
以上、前立腺癌の検査方法について例示したが、本方式は、その他の検査対象に対する複数の検査方法についても同様に適用可能である。
ＰＳＡ検査結果と医師による診断結果との相関を求め、ＰＳＡ検査の感度および特異度を算出するようにしてもよい。
【０１６７】
なお、上記では、数値化された検査データと診断結果との相関を算出することとしたが、数値化された検査データと患者の属性との組み合わせと、診断結果との相関を算出するようにしてもよい。例えば、遺伝子多型解析の検査結果が"Ａ"、年代が"４０歳以上"、性別が"男"、居住国が"日本"と、診断結果が"疾患有り"との相関などを算出するようにしてもよい。これにより、未知であった疾患因子を発見できる可能性がある。また、刻一刻と検査対象の株が変化するような場合において、感度と特異度をその都度更新することができる。
【０１６８】
（６．検査対象に対する優位な検査方法の提示）
この例では、図１３に示すように、検査サーバ４０のＣＰＵ４１が、同一の検査対象（疾病）に対して複数の検査方法Ａ、Ｂについて算出された感度を比較して、例えば感度が最も高い検査方法を判定し（ステップＳ１３１）、この検査方法を、検査対象に対する優位な検査方法として判定し（ステップＳ１３２，１３３）、この判定結果を検査端末２０のユーザに通知する（ステップＳ１３４）。
【０１６９】
対象期間として、例えば一週間などの短い期間を指定して感度を算出することによって、時々刻々と検査対象の株が変化するなかで、その都度、最も優位な検査方法を検査端末２０のユーザに推奨することができる。
【０１７０】
なお、図１３の例は、疾病の特徴として偽陰性を避けるべく、感度を基準に、推奨する検査方法を判断する場合を示したが、特異度の優劣と組み合わせた判断条件を用いてもよい。
【０１７１】
さらに、この場合も、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、予め指定された性別、年代、地理条件などの患者属性で検査情報を絞り込んで、感度や特異度を算出するようにしてもよい。
【０１７２】
（７．感度、特異度を優位にするようなカットオフ値の設定）
数値化された検査結果について、理想的には、図１４に示すように、ある閾値（スレッショルド値）をもって疾患有りと疾患無しの患者群を分離することが望ましい。
【０１７３】
ＲＯＣ（Receiver Operator Characteristic）図という手法がある。図１５に示すように、ＲＯＣ図は、スレッショルド値を１ステップずつずらしながら、感度と"１−特異度"を算出した結果をプロットしたものである。図１４の例では、疾患有りの疾患群と疾患無しの患者群とを分離できる最良のスレッショルド値が存在する。
【０１７４】
しかし、図１６に示すように、現実的には単一のスレッショルド値で疾患有りの疾患群と疾患無しの患者群とを分離できないことが多い。図１７は、単一のスレッショルド値で疾患有りの疾患群と疾患無しの患者群とを分離できない場合のＲＯＣ図を示す。
【０１７５】
図１７のようなＲＯＣ図において、最良のスレッショルド値は、理想状態からの距離が最小となる位置に対応する値である。
【０１７６】
それに対して、図１８に示すように、ある患者属性により検査データのグルーピングを行うことにより、図１９に示すように、より理想状態に近いスレッショルド値が得られる場合がある。
【０１７７】
図２０は検査データのグルーピングリストの作成手順を示すフローチャートである。図２１は作成された検査データのグルーピングリストから、グループ毎のスレッショルド値を算出する手順を示すフローチャートである。
【０１７８】
図１９に示すように、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、検査結果データベース４７ａから、予め指定された患者属性を満足する検査データを読み出し、１つのグループに属する検査データとしてグルーピングリストに登録する。同様に、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、予め指定された別の患者属性を満足する検査データを読み出し、別のグループに属する検査データとしてグルーピングリストに登録する。この処理を予め指定された患者属性毎に繰り返す。これにより、検査データのグルーピングリストが作成される。
【０１７９】
次に、この作成された検査データのグルーピングリストに対して、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、グループ毎に、スレッショルド値を１ステップずつ変更しながら感度と"１−特異度"を算出し、理想状態からの距離が最小となる値を各々求める。そして、検査サーバ４０のＣＰＵ４１は、グループ毎の理想状態からの距離が最小となる値の中で最小の値を、感度と特異度を優位にするようなカットオフ値として設定する。
【０１８０】
なお、上記の説明では、グループ毎の最良のスレッショルド値を、ＲＯＣ図で理想状態からの距離が最小となるものとしたが、他の方法によりグループ毎の最良のスレッショルド値を決定してもよい。
【０１８１】
上記の説明では、各グループの最良のスレッショルド値の中で最小の値を、感度と特異度を優位にするようなカットオフ値として設定することとしたが、本技術はこれに限定されない。他の方法により選ばれる値をカットオフ値として設定するようにしてもよい。
【０１８２】
グルーピングリストは、１つの種類の検査データを対象に作成されるものとしたが、複数の種類の検査データの組み合わせを対象にグルーピングリストが作成されてもよい。
【０１８３】
各グループの最良のスレッショルド値の中で１つの値（最小値）を設定することとしたが、グループ毎の最良のスレッショルド値の中の複数を用いて、疾患の有無を分離するようにしてもよい。
【０１８４】
例えば、図２２に示すように、グループＧｐ＿Ａの最良のスレッショルド値とグレープＧｐ＿Ｂの最良のスレッショルド値が設定された場合を想定する。この場合、いずれのグループにおいても最良のスレッショルド値を超えた検査対象（患者）を疾患有りとする。これにより、単一のスレッショルド値を用いた場合よりも優れた感度および特異度での検査が可能となる。
【０１８５】
［本実施形態による効果について］
本実施形態の検査システム１０により、例えば、以下の様な効果を得ることが出来る。
検査キットにおける感度や特異度として、その検査キットが臨床開発される時点で求められる値だけではなく、市販後の実際の検査実績に基づいて、感度および特異度を求めることができる。それにより、実際とは解離しやすい検査キットの感度や特異度といった性能について、より最新、より正確、より実際に即した情報を医療従事者に提供できるようになる。その結果、医師はより正確な診断を下せるようになる。
【０１８６】
実際とは解離しやすい検査キットとは、例えば、次のような疾患用のキットである。
１．検査キットが使用される時期によって、検査対象の感度や特異度が変化する場合、たとえば、インフルエンザウイルスのような変化を生じる感染症。
２．多数の遺伝子多型が関与しており、関連する遺伝子多型が新たにみつかる疾病。
３．遺伝要因に加えて、環境要因が多様に関与する疾病。
【０１８７】
［補足事項］
その他、本技術は、上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１８８】
［本技術の別の構成］
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
【０１８９】
（１）疾患の有無の検査の結果および当該検査に関する医師による前記疾患の有無の診断の結果の入力が可能な複数の検査端末とネットワークを介して通信する通信部と、
前記複数の検査端末から、少なくとも前記検査の結果および前記診断の結果を含む検査情報を前記通信部により取得し、
前記取得された複数の検査情報を記憶部に記憶させ、
前記記憶された複数の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出し、
前記検査端末からの要求に応じて、前記統計処理の結果を前記通信部により応答させるように構成された制御部と
を具備する検査サーバ。
【０１９０】
（２）上記（１）に記載の検査サーバであって、
前記検査情報は、発症からの経過時間の情報をさらに含むものであり、
前記制御部は、予め指定された発症からの経過時間内の検査情報の統計処理によって、前記検査の感度および特異度のうち少なくとも一方を算出するように構成された
検査サーバ。
【０１９１】
（３）上記（１）または（２）に記載の検査サーバであって、
前記検査情報は、前記検査の結果として数値化された検査データを含み、
前記制御部は、患者の属性毎に前記検査データをグループ化し、前記グループ毎に、疾病の有無を分離するスレッシュルド値を変化させながら感度および特異度を算出し、前記感度及び前記特異度に基づきスレッシュルド値を算出するように構成された
検査サーバ。
【０１９２】
（４）上記（１）ないし（３）のいずれかに記載の検査サーバであって、
前記制御部は、同一の検査対象に対して実施された複数の種類の検査の感度および特異度の少なくともいずれか一方を比較し、前記検査対象に対する優位な検査の種類を判定するように構成された
検査サーバ。
【０１９３】
（５）上記（１）ないし（４）のいずれかに記載の検査サーバであって、
前記制御部は、前記算出された感度および特異度をもとに、陽性的中率および陰性的中率のうち少なくとも１つを算出して前記通信部により応答させるように構成された
検査サーバ。
【符号の説明】
【０１９４】
１０  …  検査システム
２０  …  検査端末
２１  …  ＣＰＵ
２２  …  ＲＯＭ
２３  …  ＲＡＭ
２４  …  操作入力部
２５  …  ネットワークインターフェイス部
２６  …  表示部
２７  …  記憶部
２８  …  検査機器
３０  …  ネットワーク（インターネット）
４０  …  検査サーバ
４１  …  ＣＰＵ
４２  …  ＲＯＭ
４３  …  ＲＡＭ
４４  …  操作入力部
４５  …  ネットワークインターフェイス部
４６  …  表示部
４７  …  記憶部
４７ａ…  データベース４７ａ
【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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【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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