(57)【要約】【課題】個体の症状等をフィードバックしながら、個体に最適な薬物摂取を支援できる薬物摂取支援システム等を提供する。【解決手段】所定の薬物の薬物動態学的標準モデル３００および当該薬物の臨床治験データ３３０に基づいて生成された薬物動態学的標準データ３１を利用する薬物摂取支援システムであって、体内薬物濃度を測定する有機センサー１０と、ユーザＵの症状を示す体温を測定する体温センサー２０と、薬物動態学的標準データ３１と測定した体内薬物濃度との比較結果、および薬物動態学的標準データ３１と測定した体温との比較結果、に基づいて、薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を行う処理アルゴリズム３２と、を備えたものである。【選択図】図１
2007296214.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の薬物の薬物動態学的標準モデル、および当該薬物の臨床治験データに基づいて生
成された薬物動態学的標準データを利用する薬物摂取支援システムであって、
前記薬物を摂取した個体の体内における前記薬物の量または濃度、若しくは当該薬物の
代謝によって生成される物質の量または濃度を測定する第１測定手段と、
前記個体の症状を示すパラメータを測定する第２測定手段と、
前記薬物動態学的標準データと前記第１測定手段による測定結果との比較結果、および
前記薬物動態学的標準データと前記第２測定手段による測定結果との比較結果、に基づい
て、前記薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を行う支援処理手段と、
を備えていることを特徴とする薬物摂取支援システム。
【請求項２】
前記薬物動態学的標準データは、記録媒体に格納されて薬物摂取支援システム内に搭載
されるか、若しくはWEB site上に置かれて随時参照可能に構成されていることを特徴とす
る請求項１に記載の薬物摂取支援システム。
【請求項３】
前記支援処理手段は、前記薬物摂取支援処理として、前記個体に対する前記薬物の摂取
量を算出し、その算出結果を提示することを特徴とする請求項１または２に記載の薬物摂
取支援システム。
【請求項４】
前記支援処理手段は、前記薬物摂取支援処理として、前記個体に対する前記薬物の摂取
時間間隔または次回の摂取時刻を決定し、それを提示するか、若しくはそれに基づいて前
記薬物の摂取を促すための報知を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項
に記載の薬物摂取支援システム。
【請求項５】
前記支援処理手段は、前記薬物摂取支援処理として、前記第１測定手段および／または
前記第２測定手段による、測定時間間隔または次回の測定時刻を設定することを特徴とす
る請求項１ないし４のいずれか１項に記載の薬物摂取支援システム。
【請求項６】
前記第１測定手段および／または前記第２測定手段は、複数回の測定を行い、
前記第１測定手段および／または前記第２測定手段による測定結果の履歴を記憶する記
憶手段を備え、
前記支援処理手段は、前記第１測定手段および／または前記第２測定手段による今回の
測定結果に加え、前記記憶手段から読み出した前回の測定結果に基づいて、前記薬物摂取
支援処理を行うことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の薬物摂取支援
システム。
【請求項７】
前記支援処理手段は、前記記憶手段に記憶された、第１測定手段および／または前記第
２測定手段による複数回の測定結果の履歴を学習し、その学習結果に基づいて、前記薬物
摂取支援処理の処理内容を変更することを特徴とする請求項６に記載の薬物摂取支援シス
テム。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の薬物摂取支援システムにおける前記第１測定
手段および／または前記第２測定手段として機能することを特徴とする測定装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１ないし７のいずれか１項に記載の薬物摂取支援システムにお
ける各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬物摂取支援システム、測定装置およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医師や薬剤師から処方された薬物（医薬品）を、患者が確実に摂取できるように
、摂取時刻を通知するなど、薬物摂取を支援するためのシステムが各種提案されている（
例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−２０２６４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、上記のような薬物摂取を支援するためのシステムは、薬物の摂取量と摂取時
刻とを通知するのみであり、個体（個人）毎の症状の差または効果の差を考慮したもので
はない。したがって、指示通りに薬物を摂取しても、実際に効果があるのか、また摂取量
が適切であるかなどの不安は解消できない。
【０００４】
本発明は、上記の問題点に鑑み、個体の症状等をフィードバックしながら、個体に最適
な薬物摂取を支援できる薬物摂取支援システム、測定装置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】
【０００５】
本発明の薬物摂取支援システムは、所定の薬物の薬物動態学的標準モデル、および当該
薬物の臨床治験データに基づいて生成された薬物動態学的標準データを利用する薬物摂取
支援システムであって、薬物を摂取した個体の体内における薬物の量または濃度、若しく
は当該薬物の代謝によって生成される物質の量または濃度を測定する第１測定手段と、個
体の症状を示すパラメータを測定する第２測定手段と、薬物動態学的標準データと第１測
定手段による測定結果との比較結果、および薬物動態学的標準データと第２測定手段によ
る測定結果との比較結果、に基づいて、薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理
を行う支援処理手段と、を備えていることを特徴とする。
【０００６】
この構成によれば、薬物動態学的標準モデルおよび臨床治験データに基づいて生成され
た薬物動態学的標準データを利用し、薬物を摂取した個体の体内における薬物の量または
濃度、若しくは当該薬物の代謝によって生成される物質の量または濃度（第１測定手段に
よる測定結果，体内薬物濃度）と、個体の症状を示すパラメータ（第２測定手段による測
定結果）と、の比較結果に基づいて、薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を
行うため、ユーザ（個体）に対し最適な薬物摂取を支援できる。これにより、必要量以上
の摂取を規制し、短期および長期的な薬害を防止することができる。また、誤った薬物の
種類、量の摂取を規制できるため、これらを起因とする医療事故を低減できる。
【０００７】
なお、「薬物動態学（Pharmacokinetics）」とは、薬物の吸収（absorption）、分布（
distribution）、代謝（metabolism）、排泄（excretion）といった４つの変動因子を統
合的に取り扱う学問を指す。また、「薬物動態学的標準モデル」とは、標準的代謝モデル
（薬物摂取後の経過時間と体内薬物濃度との標準的な関係をモデル化したものであり、第
１測定手段による測定結果の意味付けを与えるもの）と、標準的効果モデル（薬物摂取後
の経過時間とその効果をモデル化したものであり、第２測定手段による測定結果の意味付
けを与えるもの）とに基づくものである。また、「薬物の摂取に関する警告」とは、摂取
中止、摂取量の増減、医師の受診等を促す警告を含む。
【０００８】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、薬物動態学的標準データは、記録媒体に格納さ
れて薬物摂取支援システム内に搭載されるか、若しくはWEB site上に置かれて随時参照可
能に構成されていることが好ましい。
【０００９】
この構成によれば、薬物摂取支援システム内に搭載される場合、容易に（簡易な構成で
）薬物動態学的標準データを参照することができる。また、WEB site上に置かれて随時参
照可能に構成される場合、薬物動態学的標準データの更新が容易である。
【００１０】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、支援処理手段は、薬物摂取支援処理として、個
体に対する薬物の摂取量を算出し、その算出結果を提示することが好ましい。
【００１１】
この構成によれば、ユーザ（個体）に最適な薬物摂取量を提示するため、ユーザは安心
して薬物を摂取することができる。
【００１２】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、支援処理手段は、薬物摂取支援処理として、個
体に対する薬物の摂取時間間隔または次回の摂取時刻を決定し、それを提示するか、若し
くはそれに基づいて薬物の摂取を促すための報知を行うことが好ましい。
【００１３】
この構成によれば、ユーザ（個体）に最適な薬物の摂取時間間隔または次回の摂取時刻
を提示する場合、ユーザは提示された時間に基づいて薬物を摂取すれば良い。また、薬物
の摂取を促すための報知を行う場合、当該報知に従って薬物を摂取することで、飲み忘れ
を防止することができる。
【００１４】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、支援処理手段は、薬物摂取支援処理として、第
１測定手段および／または第２測定手段による測定時間間隔または次回の測定時刻を設定
することが好ましい。
【００１５】
この構成によれば、第１測定手段および／または第２測定手段による、測定時間間隔ま
たは次回の測定時刻を設定するため、ユーザ（個体）に最適な測定を行うことができる。
なお、設定した測定時間間隔または次回の測定時刻を提示したり、報知したりしても良い
。
【００１６】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、第１測定手段および／または第２測定手段は、
複数回の測定を行い、第１測定手段および／または第２測定手段による測定結果の履歴を
記憶する記憶手段をさらに備え、支援処理手段は、第１測定手段および／または第２測定
手段による今回の測定結果に加え、記憶手段から読み出した前回の測定結果に基づいて、
薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。
【００１７】
この構成によれば、第１測定手段および／または第２測定手段の連続する２回の測定結
果に基づいて薬物摂取支援処理を行うため、ユーザ（個体）の症状等、測定結果の経過を
考慮し、より適切に薬物摂取を支援できる。
【００１８】
上記の薬物摂取支援システムにおいて、支援処理手段は、記憶手段に記憶された、第１
測定手段および／または第２測定手段による複数回の測定結果の履歴を学習し、その学習
結果に基づいて、薬物摂取支援処理の処理内容を変更することが好ましい。
【００１９】
この構成によれば、第１測定手段および／または第２測定手段による複数回の測定結果
の履歴を学習するため、各ユーザ（個体）の体質や体調等に応じて、より適切に薬物摂取
を支援できる。
【００２０】
本発明の測定装置は、上記の薬物摂取支援システムにおける第１測定手段および／また
は第２測定手段として機能することを特徴とする。
【００２１】
本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の薬物摂取支援システムにおける各手段
として機能させるためのものであることを特徴とする。
【００２２】
これらを用いることにより、個体の症状等をフィードバックしながら、個体に最適な薬
物摂取を支援できる薬物摂取支援システムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施形態に係る薬物摂取支援システム、測定装置およびプログラムに
ついて、添付図面を参照しながら詳細に説明する。昨今より、解熱・鎮痛・抗炎症薬とし
て、アスピリンが広く用いられている。アスピリンは、消化管障害などの副作用を引き起
こす可能性があることが知られているため、その使用に際しては十分な注意が必要である
。また、近年では、アスピリンによる胃粘膜障害を軽減するため、アスピリン腸溶錠の使
用頻度が増加している。しかし、アスピリン腸溶錠は、錠剤の溶解、吸収、効果発現（症
状）にばらつきが生じやすいため、その血中濃度を把握することは適正使用の面から重要
であると考えられている。そういった背景に基づき、本実施形態では、アスピリンの摂取
（服用）支援を行うための薬物摂取支援システムを例に挙げて説明する。
【００２４】
図１は、薬物摂取支援システムＳＹのシステム構成図である。同図に示すように、薬物
摂取支援システムＳＹは、アスピリン（薬物）を摂取（服用）したユーザ（個体）Ｕの体
内薬物濃度を測定する有機センサー（第１測定手段）１０と、ユーザＵの体温（症状を示
すパラメータ）を測定する体温センサー（第２測定手段）２０と、これらの測定結果に基
づいて薬物の摂取に関する警告など薬物摂取支援のための処理（薬物摂取支援処理）を行
う薬物摂取支援装置３０と、により構成されている。
【００２５】
有機センサー１０は、薬物濃度検出部１１と、その検出値を増幅するためのアンプ１２
と、アンプ１２の出力をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器１３と、を有し、アスピリンを摂取
したユーザＵの血液中におけるアスピリン濃度を測定する。
【００２６】
また、有機センサー１０は、上記の電子回路系の他、少量の血液を採取するための穿刺
器と、採取した血液を付着させるための試験紙を収容する試験紙収容部と、測定開始を指
示するための測定ボタンと、を有し（いずれも図示省略）、ユーザＵが外出先でも気軽に
自己測定できるように、携帯可能な片手サイズの装置筐体となっている。ユーザＵが測定
ボタンを押下すると、試験紙収容部から送り出された試験紙が測定位置に自動的にセット
され、測定準備ＯＫを示すＬＥＤが点灯する。ユーザＵは、ＬＥＤ点灯状態において、穿
刺器を所定の部位（例えば指先）に穿刺し、血液を試験紙に付着させる。有機センサー１
０は、試験紙に付着された血液を、薬物濃度検出部１１で検出することで体内薬物濃度を
測定し、測定後、試験紙を筐体外部に排出する。
【００２７】
一方、体温センサー２０は、体温検出部２１と、その検出値を増幅するためのアンプ２
２と、アンプ２２の出力をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器２３と、を有し、アスピリンを摂
取したユーザＵの体温を測定する。なお、体温センサー２０は、一般的な体温計と同様の
装置構成であるため、詳細な説明を省略する。
【００２８】
薬物摂取支援装置３０は、アスピリンの薬物動態学的標準データ３１と、薬物摂取支援
処理を行うための処理アルゴリズム（支援処理手段）３２と、各種データを記憶するメモ
リ（記憶手段）３３と、各種情報を表示（ユーザＵに対して提示）するディスプレイ３４
と、アスピリンの摂取時刻等を報知するブザー３５と、の他、有機センサー１０および体
温センサー２０の測定結果を無線または有線接続によって取得するためのインターフェー
ス４０を有している。なお、アスピリンの薬物動態学的標準データ３１は、WEB siteやサ
ーバ、他の端末装置等に記憶させ、不図示のネットワークを介して取得する構成としても
よい。
【００２９】
薬物動態学的標準データ３１は、アスピリンの標準的代謝モデル３１０および標準的効
果モデル３２０から成る薬物動態学的標準モデル３００と、アスピリンの臨床治験データ
３３０と、に基づいて生成されるものである。「薬物動態学」とは、「Pharmacokinetics
」と英訳されるものであり、薬物の吸収（absorption）、分布（distribution）、代謝（
metabolism）、排泄（excretion）といった４つの変動因子を統合的に取り扱う学問を指
す。すなわち、本実施形態では、実際の臨床治験データ３３０による個人差を考慮した薬
物動態学的標準データ３１を参照しつつ、有機センサー１０および体温センサー２０の測
定結果が正常範囲内であるか、または正常範囲を超えるか、または正常範囲を下回るか等
に基づいて、薬物摂取支援処理を行うようになっている。詳細については、後述する。
【００３０】
また、標準的代謝モデル３１０とは、薬物摂取後の経過時間と体内薬物濃度との標準的
な関係をモデル化したものを指し（図３（ａ）（ｂ）参照）、有機センサー１０による測
定結果の意味付けを与えるものである。また、標準的効果モデル３２０とは、薬物摂取後
の経過時間との標準的な関係をモデル化したものを指し（図６（ａ）、（ｂ）参照）、体
温センサー２０による測定結果の意味付けを与えるものである。
【００３１】
処理アルゴリズム３２は、薬物動態学的標準データ３１と、有機センサー１０および体
温センサー２０による測定結果との比較結果に基づいて、種々の薬物摂取支援処理を制御
する。薬物摂取支援処理としては、アスピリンの摂取量を算出し、その算出結果を提示す
る処理、アスピリンの摂取時間間隔を決定し、これを提示する処理、有機センサー１０お
よび体温センサー２０による測定時間間隔を設定する処理等を行う。なお、本実施形態で
は、有機センサー１０および体温センサー２０による測定は、同時刻（同時）に行うもの
とする。
【００３２】
メモリ３３は、有機センサー１０および体温センサー２０による各ユーザＵの測定結果
の履歴を、不揮発に記憶するものである。処理アルゴリズム３２は、この測定結果の履歴
を学習機能に利用し、各ユーザＵの過去の測定結果と今回の測定結果とを統合的に判断す
ることで、各ユーザＵに最適な薬物摂取支援処理を制御できるようになっている。
【００３３】
ディスプレイ３４は、有機センサー１０および体温センサー２０による測定結果、アス
ピリンの摂取に関する警告、アスピリン摂取量の算出結果、アスピリンの摂取時間間隔ま
たは次回の摂取時刻、両センサー１０，２０による測定時間間隔または次回の測定時刻等
を表示する。摂取時間間隔または次回の摂取時刻のいずれを表示するか、また測定時間間
隔または次回の測定時刻のいずれを表示するかは、不図示の表示モード切替スイッチによ
り設定可能となっている。
【００３４】
ブザー３５は、アスピリンの摂取時刻、および両センサー１０，２０による測定時刻等
を電子音により報知する。また、両センサー１０，２０による測定結果からユーザＵに対
して警告が必要な場合は、ディスプレイ３４による警告表示と共に警告を促す報知を行う
。なお、電子音の種類（パターン）の設定、並びに摂取時刻および測定時刻にそれぞれ報
知を行うか否かの設定は、不図示の報知モード切替スイッチにより設定可能となっている
。
【００３５】
次に、図２および図３を参照し、アスピリンの標準的代謝モデル３１０について説明す
る。図２（ａ）は、アスピリンのコンパートメントモデルを示し、図２（ｂ）は、体内に
おけるアスピリン濃度の時間変化の計算式を示している。また、図３は、標準的代謝モデ
ル３１０のグラフを示している。
【００３６】
体内におけるアスピリン濃度が一次式で表されると仮定すると、コンパートメントモデ
ル（Absorption-Excretion model）は、図２（ａ）のように示すことができる。なお同図
は、摂取量（投薬量）をＹ0、アスピリン濃度（体内の薬量）をＸ（ｔ）、吸収速度定数
をα、除去速度定数をβ（但し、α＞β）として示している。
【００３７】
同図（ｂ）に示すように、薬物の吸収と排泄が一次反応に従うとすると、式（１）およ
び式（２）が得られ、ｔ＝０のとき、Ｙ＝Ｘ0として、式（１）、（２）を解くと、式（
３）が得られる。式（３）は、アスピリンの標準的代謝モデル３１０である、アスピリン
の１回の摂取による経過時間ｔと、体内薬物濃度（アスピリン濃度）Ｘ（ｔ）との関係を
示したものである。
【００３８】
図３（ａ）は、式（３）において、Ｘ0＝１、α＝０．２、β＝０．１としたときの計
算結果をグラフ化したものである。すなわち、当該グラフにおける体内薬物濃度Ｘ（ｔ）
の変化（実線）は、アスピリンの標準的代謝モデル３１０を示している。
【００３９】
なお、図３（ａ）は、アスピリンの１回の摂取による測定結果を示したものであるが、
実際の症状の改善には複数回の摂取が必要である。図３（ｂ）は、その複数回の摂取によ
る測定結果を示したものである。つまり、複数回の摂取による体内薬物濃度の変化（実線
）は、１回の摂取による体内薬物濃度の変化（一点鎖線）の時間経過上における重ね合わ
せで与えられるものと考えられる。なお、図示Δｔは、摂取時間間隔を示すものである。
この摂取時間間隔Δｔは、薬物摂取支援処理の一つとして、薬物摂取支援装置３０がユー
ザＵに提示するものである。
【００４０】
次に、図４を参照し、アスピリンの代謝について説明する。同図（ａ）は、アスピリン
の体内における代謝（分解）反応を示し、同図（ｂ）は、有機センサー１０による検出反
応を示している。
【００４１】
同図（ａ）に示すように、アスピリンは、腸管での吸収過程、および肝臓でエステラー
ゼにより、急速に加水分解（脱アセチル化）され、サリチル酸になる。また、同図（ｂ）
に示すように、（１）アスピリンと酵素が反応して電子（２ｅ-）の授受（酸化・還元）
を行い、（２）その酵素がMediator（Ｆｅ3を含む化合物）と反応し、（３）Mediatorが
電極に電子を渡す、といった３つの反応（酸化・還元反応）が電極（有機センサー１０）
付近で起こることにより、有機センサー１０による体内薬物濃度の検出が可能となる。す
なわち、本実施形態では、摂取した薬物そのものの体内濃度（アスピリン濃度）を直接測
定する方法（微量血液摂取方法）を用いている。
【００４２】
次に、図５および図６を参照し、薬物の標準的効果モデル３２０について説明する。図
５（ａ）は、標準的効果モデル３２０の前提を示し、図５（ｂ）は、アスピリン摂取後の
体温変化の計算式を示している。また、図６は、標準的効果モデル３２０のグラフを示し
ている。
【００４３】
図５（ａ）に示すように、本実施形態の標準的効果モデル３２０は、（１）薬物の効果
は、体温（発熱）の減少によって表されると仮定する、（２）体温の減少量の時間変化は
、体内中の薬物の濃度に比例すると仮定する（比例定数：γ）、といった２点を前提とし
ている。
【００４４】
この前提に基づき、摂取前の体温（発熱時）をＴ0、摂取開始後ｔ秒後の体温をＴ（ｔ
）、ｔ秒後の体温減少をΔＴ（ｔ）とすると、同図（ｂ）に示すように、式（４）が得ら
れる。また、式（４）の両辺をｔで積分すると、式（５）が得られる。したがって、摂取
開始後ｔ秒後の体温、すなわち標準的効果モデル３２０は、式（６）で表される。
【００４５】
図６（ａ）は、式（６）において、Ｘ0＝１、α＝０．２、β＝０．１、γ＝０．０４
としたときの計算結果をグラフ化したものである。すなわち、当該グラフにおける体温Ｔ
（ｔ）の変化（太点線）は、アスピリンの標準的効果モデル３２０を示している。
【００４６】
なお、図６（ａ）は、アスピリンの１回の摂取による測定結果を示したものであるが、
体内薬物濃度の変化（図３（ａ）参照）と同様に、複数回の摂取による体温の変化（点線
）が、１回の摂取による体温の変化（一点鎖線）の時間経過上における重ね合わせで与え
られるとすると、その複数回の摂取による測定結果（体温減少）は、図６（ｂ）のグラフ
における太点線で表される。なお、図示Δｔは、図３（ａ）と同様に、アスピリンの摂取
時間間隔を示すものである。
【００４７】
次に、図７を参照し、薬物動態学的標準モデル３００について説明する。上記のとおり
、薬物動態学的標準モデル３００は、図２（ｂ）の式（３）や図３（ａ）に示した標準的
代謝モデル３１０と、図５（ｂ）の式（６）や図６（ｂ）に示した標準的効果モデル３２
０とに基づいて、アスピリンの効能を模式的に示したものである。
【００４８】
図７のグラフに示すように、アスピリンの薬物動態学的標準モデル３００から、アスピ
リンが吸収されるにつれて体温が下がっていく（平常値に近づいていく）ことが分かる。
なお、図示実線は、図３（ａ）に示した式（３）：体内薬物濃度Ｘ（ｔ）の変化を示し、
図示点線は、図６（ａ）に示した式（６）：体温Ｔ（ｔ）の変化を示している。
【００４９】
次に、図８を参照し、薬物動態学的標準データ３１について説明する。同図（ａ）は、
薬物動態学的標準データ３１のグラフを示し、同図（ｂ）は、個人差に基づく統計的分布
の表を示している。上記のとおり、薬物動態学的標準データ３１は、薬物動態学的標準モ
デル３００と、臨床治験データ３３０とに基づいて生成される（図１参照）。つまり、実
際の臨床治験データ３３０は、個人差に由来する統計的なばらつきが存在するが、そのば
らつきの存在を、薬物動態学的標準モデル３００と共に模式的に示したものが、同図（ａ
）のグラフである。
【００５０】
すなわち、標準的代謝モデル３１０（体内薬物濃度Ｘ（ｔ））を示す太実線を基準とし
て、上下の細実線で体内薬物濃度Ｘ（ｔ）の統計的なばらつきを示している。また、標準
的効果モデル３２０（体温Ｔ（ｔ））を示す太点線を基準として、上下の細点線で体温Ｔ
（ｔ）の統計的なばらつきを示している。
【００５１】
また、同図（ｂ）は、薬物動態学的標準モデル３００と、臨床治験データ３３０とに基
づいて算出したα、β、γ（個人の代謝に関わるパラメータ＝標準代謝データ）、および
それらの値の統計的分布のデータを示している。すなわち、臨床治験データ３３０は、標
準代謝データおよび統計的分布のデータに基づくものである。例えば、２０歳〜２４歳の
男性の場合、α＝０．２、β＝０．１、γ＝０．０４に基づいて、薬物動態学的標準デー
タ３１が生成される。また、２０歳〜２４歳の女性の場合、α＝０．１５、β＝０．９９
、γ＝０．０３４に基づいて、薬物動態学的標準データ３１が生成される。
【００５２】
次に、図９ないし図１１を参照し、薬物摂取支援装置３０（主として処理アルゴリズム
３２）による測定シーケンス１について説明する。図９は、測定シーケンス１を実行する
ための状態フラグを示し、図１０ないし図１２は、その状態フラグに基づく測定シーケン
ス１の一例を示している。本実施形態では、有機センサー１０および体温センサー２０に
よる今回の測定結果と、メモリ３３から読み出した両センサー１０，２０の前回の測定結
果に基づいて、薬物摂取支援処理を行うものとする。
【００５３】
図９（ａ）は、測定シーケンス１を実行するための状態フラグを説明する表である。同
図（ｂ）と併せて示すように、体温センサー２０の測定結果が薬物動態学的標準データ３
１（図８（ａ）参照）で表される正常範囲（図示斜線部）を超える場合（体温が高い場合
）、体温高を示す状態フラグＴＨの値は「１」となる。また、体温センサー２０の測定結
果が薬物動態学的標準データ３１で表される正常範囲を下回る場合（体温が低い場合）、
体温低を示す状態フラグＴＬの値は「１」となる。さらに、体温センサー２０の測定結果
が薬物動態学的標準データ３１で表される正常範囲内である場合、状態フラグＴＨおよび
ＴＬの値は「０」となる。
【００５４】
一方、図９（ａ）および同図（ｃ）に示すように、有機センサー１０の測定結果が薬物
動態学的標準データ３１で表される正常範囲（図示斜線部）を超える場合（アスピリン濃
度が高い場合）、濃度高を示す状態フラグＤＨの値は「１」となる。また、有機センサー
１０の測定結果が薬物動態学的標準データ３１で表される正常範囲を下回る場合（アスピ
リン濃度が低い場合）、濃度低を示す状態フラグＤＬの値は「１」となる。さらに、有機
センサー１０の測定結果が薬物動態学的標準データ３１で表される正常範囲内である場合
、状態フラグＤＨおよびＤＬの値は「０」となる。
【００５５】
図１０ないし図１２の例に示すように、測定シーケンス１では、上記の状態フラグを用
いて、測定時間間隔Δｔの設定、各種警告（摂取中止、医師の受診を促すなど）、再測定
の指示等の薬物摂取支援処理を行う。
【００５６】
例えば、図１０のＥＸ１に示すように、前回の測定結果がＴＨ＝ＴＬ＝０，ＤＨ＝ＤＬ
＝０で、今回の測定結果がＴＨ＝ＴＬ＝０，ＤＨまたはＤＬ＝１の場合、再測定を指示す
る（ディスプレイ３４上に提示する）と共に、測定時間間隔Δｔ＝Ｔ１（Ｔ１＜正常時の
測定時間間隔Ｔ０）に設定する。また、同図のＥＸ２に示すように、前回の測定結果がＴ
Ｈ＝ＴＬ＝０，ＤＨ＝ＤＬ＝０で、今回の測定結果がＴＬ＝１，ＤＨ＝１の場合、再測定
を指示すると共に、摂取量を減らす指示および摂取時間間隔を延ばす指示を行う。このと
き、ブザー３５は、設定された摂取時間間隔に基づき、アスピリンの摂取時刻に合わせて
、摂取を促すための報知を行う。さらに、同図のＥＸ３に示すように、前回の測定結果が
ＴＨ＝ＴＬ＝０，ＤＨ＝ＤＬ＝０で、今回の測定結果がＴＨ＝１の場合（ＤＨ，ＤＬの値
は任意）、測定および摂取の中止を指示すると共に、医師の受診を促す警告を行う。この
とき、ディスプレイ３４による警告表示以外に、ブザー３５による警告を行う。
【００５７】
このように、本実施形態の測定シーケンス１では、前回と今回の連続する２回の測定結
果を利用することで、ユーザＵの体温や体内薬物濃度の経過を考慮し、ユーザＵに最適な
薬物摂取支援処理を行うことができる。
【００５８】
なお、図１０ないし図１２に示した処理以外にも、測定結果と薬物動態学的標準データ
３１との乖離度合いにより摂取量の増減や測定時間間隔の増減を行うなどの処理を加える
ことも可能である。
【００５９】
また、前回と今回の２回の測定結果だけでなく、前々回の測定結果も考慮するなど、３
回以上の測定結果に基づいて薬物摂取支援処理を行うことも可能である。
【００６０】
さらに、過去の測定結果を学習し、その学習結果を利用して、判別処理や警告処理を行
うようにしても良い。例えば、体温や体内薬物濃度の変化パターンから、薬物動態学的標
準モデル３００に基づいて、そのユーザ（個体）Ｕの代謝に関わるパラメータα、β、γ
を算出し、その算出結果を個人データとしてメモリ３３に格納しておくことで、よりユー
ザＵに最適な薬物摂取を支援することができる。また、この個人データを参照可能に構成
すれば、ユーザＵが自分の代謝に関わるパラメータα、β、γを把握し、健康管理に役立
てることができる。
【００６１】
次に、図１３を参照し、上記の測定シーケンス１とは異なる測定シーケンス２について
説明する。上記の測定シーケンス１は、前回と今回の測定結果を利用したが、測定シーケ
ンス２では、今回の測定結果のみで処理を行う点で異なる。
【００６２】
同図のフローチャートに示すように、測定回数カウンターｎ＝０、測定時間隔Δｔ＝Ｔ
０（標準測定時間間隔）の状態から処理を開始し、最初に測定回数カウンターｎをカウン
トアップする（Ｓ０１）。次に、一定時間（Δｔ）経過後、有機センサー１０による体内
濃度測定、および体温センサー２０による体温測定を行い（Ｓ０２）、まず体温が正常値
（３７．０℃未満）であるか否かを判別する（Ｓ０３）。
【００６３】
測定した体温が正常値である場合は（Ｓ０３：Ｙｅｓ）、処理を終了する（その時点で
アスピリンの摂取を終了する，Ｓ０４）。なお、測定した体温が正常値である場合に、即
処理を終了するのではなく、予め定められた所定の測定回数に達したか否かを判別し、そ
の結果、所定の測定回数に達した場合に、処理を終了するようにしても良い。
【００６４】
一方、測定した体温が正常値でない場合は（Ｓ０３：Ｎｏ）、測定した体温が、薬物動
態学的標準データ３１で表される正常範囲（図９（ｂ）の斜線部参照）内であるか否かを
判別する（Ｓ０５）。測定した体温が正常範囲内である場合は（Ｓ０５：Ｙｅｓ）、有機
センサー１０で測定した体内薬物濃度が、薬物動態学的標準データ３１で表される正常範
囲（図９（ｃ）の斜線部参照）内であるか否かを判別する（Ｓ０６）。測定した体内薬物
濃度が正常範囲内である場合は（Ｓ０６：Ｙｅｓ）、測定時間間隔Δｔ＝Ｔ０に設定し（
Ｓ０７）、時間Ｔ０後に再測定を行う。
【００６５】
また、測定した体温が正常範囲内でない場合も（Ｓ０５：Ｎｏ）、有機センサー１０で
測定した体内薬物濃度が正常範囲内であるか否かを判別し（Ｓ０８）、正常範囲内である
場合は（Ｓ０８：Ｙｅｓ）、測定回数カウンターｎが最大測定回数Ｎ未満であるか否かを
判別する（Ｓ０９）。測定回数カウンターｎが最大測定回数Ｎ未満である場合は（Ｓ０９
：Ｙｅｓ）、測定時間間隔Δｔ＝Ｔ１（Ｔ１：要注意時測定時間間隔，但し、Ｔ１＜Ｔ０
）に設定し（Ｓ１０）、時間Ｔ１後に再測定を行う。
【００６６】
また、測定回数カウンターｎが最大測定回数Ｎに達した場合は（Ｓ０９：Ｎｏ）、体温
が正常範囲となっていないため（Ｓ０５：Ｎｏ）、その旨の警告表示を行い（Ｓ１１）、
処理を終了する（Ｓ１２）。なお、警告表示を行う際は、共にブザー３５による警告報知
を行う。
【００６７】
また、体温が正常範囲内であり（Ｓ０５：Ｙｅｓ）、体内薬物濃度が正常範囲でない場
合は（Ｓ０６：Ｎｏ）、測定回数カウンターｎが最大測定回数Ｎ未満であるか否かを判別
し（Ｓ１３）、最大測定回数Ｎ未満である場合は（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、測定時間間隔Δｔ
＝Ｔ１に設定する（Ｓ１０）。
【００６８】
さらに、体温が正常範囲内であり（Ｓ０５：Ｙｅｓ）、体内薬物濃度が正常範囲でなく
（Ｓ０６：Ｎｏ）、測定回数カウンターｎが最大測定回数Ｎに達した場合（Ｓ１３：Ｎｏ
）、並びに体温および体内薬物濃度のいずれもが正常範囲でない場合（Ｓ０８：Ｎｏ）、
その旨の警告表示を行い（Ｓ１４）、処理を終了する（Ｓ１５）。
【００６９】
このように、測定シーケンス２によれば、今回の測定結果のみで処理を行うことにより
、測定シーケンスを簡易化することができ、制御負荷を小さくすることができる。
【００７０】
なお、図１３のフローチャートに示した例においても、過去の測定結果を学習し、その
学習結果を利用して、判別処理や警告処理を行うようにしても良い。例えば、体温を正常
値であるか否か判別する場合（Ｓ０３）、そのユーザＵの平均体温が３７．０℃を超える
場合は、測定した体温がその平均体温＋α以下であるか否かで、正常値であるか否かを判
別しても良い。また、警告時に（Ｓ１１，Ｓ１４）、過去の測定結果においても同様の警
告を行った旨や、そのユーザＵにとって初めての警告となる旨などを表示しても良い。
【００７１】
以上、説明したとおり、本実施形態によれば、薬物動態学的標準モデル３００および臨
床治験データ３３０に基づいて生成される薬物動態学的標準データ３１と、測定した体内
薬物濃度および体温と、の比較結果に基づいて、上記した種々の薬物摂取支援処理を行う
ため、ユーザ（個体）Ｕに対し最適な薬物摂取を支援できる。これにより、必要量以上の
摂取を規制し、短期および長期的な薬害を防止することができる。また、誤った薬物の種
類、量の摂取を規制できるため、これらを起因とする医療事故を低減できる。
【００７２】
また、薬物摂取支援処理の一つとして、ユーザＵに最適な薬物摂取量を提示するため、
ユーザＵは安心して薬物を摂取することができる。また、ユーザＵに最適な薬物の摂取時
間間隔を提示するため、ユーザＵは提示された時間に基づいて薬物を摂取すれば良く、飲
み忘れを防止することができる。さらに、薬物摂取支援処理の一つとして、ユーザＵに最
適な測定時間間隔Δｔを設定するため、適切な測定を行うことができる。
【００７３】
なお、上記の実施形態では、体内のアスピリン濃度を測定するものとしたが、摂取した
アスピリンそのものではなく、アスピリンの代謝によって生成される物質（サリチル酸）
の量を測定し、その測定結果から体内のアスピリン濃度を推定するようにしても良い。図
１４は、サリチル酸の量から残留アスピリンの量を推定する方法の説明図である。
【００７４】
同図に示すように、摂取したアスピリンの代謝（分解）によって生成される、例えば尿
中のサリチル酸の量を、（１）サリチル酸と酵素との反応、（２）酵素とMediatorとの反
応、（３）Mediatorと電極との反応、の３つの酸化・還元反応を用いて測定することがで
きる。
【００７５】
そして、「｛服用量―サリチル酸の量（＝消費されたアスピリンの量）｝＝残留アスピ
リンの量」の計算式に基づいて、残留アスピリンの量を推定することができる。
【００７６】
このように、摂取した薬物そのものではなく、当該薬物の代謝によって生成される物質
の量を測定し、その測定結果から体内薬物濃度を推定することも可能である。この方法に
よれば、必ずしも血液採取を行う必要がないため、測定が容易である。
【００７７】
また、上記の実施形態では、アスピリンの摂取（服用）支援を行うためのシステムを例
に挙げて説明したが、その他の薬物にも適用可能である。また、医薬品に限らず、各種サ
プリメント（健康補助食品）、ホルモン剤等にも適用可能である。また、ユーザＵの症状
を示すパラメータとしては、上記の体温に限らず、発汗量や疲労物質の量等を測定しても
良い。
【００７８】
また、図１０ないし図１２に示した測定シーケンス２では、薬物の摂取時間間隔を指示
（提示）したが、これに代えて、次回の摂取時刻を指示するようにしても良い。
【００７９】
また、図１０ないし図１３に示した測定シーケンス１，２では、測定時間間隔Δｔを設
定したが、これに代えて、次回の測定時刻を設定するようにしても良い。また、上記の実
施形態のように、ユーザＵが自らの意志で測定を行う場合は、設定だけでなく測定時刻の
提示および／または報知を行うようにしても良い。
【００８０】
また、測定時間間隔Δｔについては、有機センサー１０と体温センサー２０とで、別々
の設定を行うようにしても良い。この場合、薬物の種類や量に応じて、それぞれの測定に
最適な測定時間間隔Δｔが算出されることが好ましい。
【００８１】
また、薬物摂取支援システムＳＹは、有機センサー１０と、体温センサー２０と、薬物
摂取支援装置３０と、により構成されるものとしたが、有機センサー１０および体温セン
サー２０の両機能を有する測定装置と、薬物摂取支援装置３０と、により構成しても良い
。また、有機センサー１０および体温センサー２０を一体として薬物摂取支援装置３０に
組み込んだ構成としても良い。
【００８２】
また、薬物摂取支援装置３０と、医療機関（病院や薬局）によって運営される医療支援
サーバとを、インターネット等のネットワークを介して接続し、薬物摂取支援装置３０に
よる測定結果（自己管理による測定結果）を、随時、医療支援サーバに送信するようにし
ても良い。この構成によれば、医療機関は、ユーザＵ（患者）の症状の経過等を把握しな
がら薬物を処方することができる。また、ユーザＵにとっても、医療機関で診察を受ける
際に、自分の症状を客観的に伝えられるため、適切な処置を受けることができる。
【００８３】
また、薬物摂取支援装置３０は、１種類のみ成らず複数種類の薬物の摂取支援を受けら
れるように構成しても良い。この場合、メモリ３３に記憶されている所定の薬物の測定結
果の履歴を学習機能に利用して、他の薬物の薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。例
えば、アスピリンの代謝に関わるパラメータα、β、γを記憶しておき、これを他の薬物
の標準的代謝モデル３１０や標準的効果モデル３２０に適用しても良い。また、所定の薬
物摂取により異常が発生した場合は、それを個人の特性として記憶しておき、他の薬物の
服用時に警告を発したり摂取量を制限したりなどに利用しても良い。
【００８４】
また、薬物摂取支援装置３０は、１人だけでなく複数人で利用できるように構成しても
良い。この場合、測定対象となる人物を判別する手段（例えば、体内薬物濃度や体温の測
定時に、ユーザ番号を示すスイッチを押してから測定を開始するなど）を設け、その対象
者別に測定結果を記憶し、対象者別に薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。また、家
族（血縁関係）で、１台の薬物摂取支援装置３０を利用する場合は、他の家族の測定結果
を考慮しつつ、薬物摂取支援処理を行うようにしても良い（例えば薬物摂取により遺伝を
主要因とするような異常が発見された場合は、他の家族が同じ薬物を摂取する際に摂取時
に警告を行うなど）。
【００８５】
その他、薬物摂取支援システムＳＹのシステム構成、薬物摂取支援装置３０の装置構成
、薬物摂取支援処理の処理工程など、本発明を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【００８６】
また、上記の例に示した、薬物摂取支援システムＳＹや薬物動態学的標準データ３１の
他、薬物摂取支援装置３０内の各構成要素（各機能）をプログラムとして提供することも
可能である。また、そのプログラムを記録媒体（図示省略）に格納して提供することも可
能である。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ、メモリカード（コンパ
クトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、メモリースティック等）、コンパクト
ディスク、光磁気ディスク、デジタルバーサタイルディスクおよびフレキシブルディスク
等を利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】薬物摂取支援システムのシステム構成図である。
【図２】標準的代謝モデルを説明するための図である。
【図３】標準的代謝モデルをグラフ化した図である。
【図４】アスピリンの代謝について説明するための図である。
【図５】標準的効果モデルを説明するための図である。
【図６】標準的効果モデルをグラフ化した図である。
【図７】薬物動態学的標準モデルを説明するための図である。
【図８】薬物動態学的標準データを説明するための図である。
【図９】薬物摂取支援装置による測定シーケンス１を実行するための状態フラグを説明するための図である。
【図１０】図９の状態フラグに基づく測定シーケンス１の一例を示す図である。
【図１１】図１０に続く、測定シーケンス１の一例を示す図である。
【図１２】図１１に続く、測定シーケンス１の一例を示す図である。
【図１３】薬物摂取支援装置による測定シーケンス２を示すフローチャートである。
【図１４】薬物の代謝によって生成される物質から残留薬物の量を推定する方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０：有機センサー，２０：体温センサー，３０：薬物摂取支援装置，３１：薬物動態
学的標準データ，３２：処理アルゴリズム，３３：メモリ，３４：ディスプレイ，３５：
ブザー，３００：薬物動態学的標準モデル，３１０：標準的代謝モデル，３２０：標準的
効果モデル，３３０：臨床治験データ，ＳＹ：薬物摂取支援システム，Ｕ：ユーザ（個体
）
【図１】
2007296214.tif 000003
【図２】
2007296214.tif 000004
【図３】
2007296214.tif 000005
【図４】
2007296214.tif 000006
【図５】
2007296214.tif 000007
【図６】
2007296214.tif 000008
【図７】
2007296214.tif 000009
【図８】
2007296214.tif 000010
【図９】
2007296214.tif 000011
【図１０】
2007296214.tif 000012
【図１１】
2007296214.tif 000013
【図１２】
2007296214.tif 000014
【図１３】
2007296214.tif 000015
【図１４】
2007296214.tif 000016