(57)【要約】  第１の薬物である薬物Ａ、及び少なくとも１つの他の物質である物質Ｂを摂取する対象者によって経験される効果を検出及びモニタする際に使用する方法であって、（ａ）或る期間にわたり対象者の生理学的特性の複数の測定値を得るステップと、（ｂ）測定値を第１の薬物に関連する既定の識別特性である薬物Ａの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と薬物Ａの識別特性との差の測度Ａｄｉｆｆを計算するステップと、（ｃ）測定値を少なくとも１つの他の物質に関連する既定の識別特性である物質Ｂの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と物質Ｂの識別特性との差の測度Ｂｄｉｆｆを計算するステップと、（ｄ）測定値を対象者の所望の生理学的状態に関連する既定の識別特性であるＤＯ識別特性と比較し、且つそれにより測定値とＤＯ識別特性との差の測度ＤＯｄｉｆｆを計算するステップと、（ｅ）Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて出力を生成するステップとを含む、方法である。
2017516510.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の薬物である薬物Ａ、及び少なくとも１つの他の物質である物質Ｂを摂取する対象者によって経験される効果を検出及びモニタする際に使用する方法であって、
（ａ）或る期間にわたり前記対象者の生理学的特性の複数の測定値を得るステップと、
（ｂ）前記複数の測定値を前記第１の薬物に関連する第１の既定の識別特性である薬物Ａの識別特性と比較し、且つそれにより前記測定値と前記薬物Ａの識別特性との差の第１の測度Ａｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｃ）前記複数の測定値を前記少なくとも１つの他の物質に関連する第２の既定の識別特性である物質Ｂの識別特性と比較し、且つそれにより前記測定値と前記物質Ｂの識別特性との差の第２の測度Ｂｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｄ）前記複数の測定値を前記対象者の所望の生理学的状態に関連する第３の既定の識別特性であるＤＯ識別特性と比較し、且つそれにより前記測定値と前記ＤＯ識別特性との差の第３の測度ＤＯｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｅ）Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて出力を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
（ｆ）薬物Ａの投与に関係する第１のパラメータを変えるべきかどうか、又は物質Ｂの投与に関係する第２のパラメータを変えるべきかどうかを前記出力に基づいて判定するステップ
を更に含み、前記判定に応じて制御信号が生成され、前記制御信号は前記薬物Ａの前記投与についての前記第１のパラメータ及び／又は前記物質Ｂの前記投与についての前記第２のパラメータを自動薬物投与システムにより変えさせる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象者及び／又は医療専門家へのメッセージが前記出力に応じて生成され、前記メッセージは、好ましくは、薬害反応が前記対象者によって経験されている可能性があることを示す情報を含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の薬物Ａの識別特性は、薬物Ａが単独で摂取される場合の前記生理学的特性に関する期待値を含み、
前記第２の物質Ｂの識別特性は、物質Ｂが単独で摂取される場合の前記生理学的特性に関する期待値を含み、及び
前記第３のＤＯ識別特性は、前記対象者に施されている治療が成功する場合に予期されるであろう前記生理学的特性に関する値を含む、請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の測定値を薬物Ａと物質Ｂとの間の相互作用に関連する第４の既定の識別特性であるＡ−Ｂ間の相互作用の識別特性と比較し、且つそれにより前記複数の測定値と前記Ａ−Ｂ間の相互作用の識別特性との差の第４の測度Ａ−Ｂｄｉｆｆを計算するステップを更に含み、
ステップ（ｅ）は、Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、Ａ−Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて前記出力を生成するステップを含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の測度Ａｄｉｆｆ、前記第２の測度Ｂｄｉｆｆ、及び前記第３の測度ＤＯｄｉｆｆの１つ又は複数について、前記測度が既定の閾値を上回るかどうかを判定するステップを更に含む、請求項１乃至５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記対象者が更なる物質である物質Ｃを更に摂取しており、前記方法が、
前記複数の測定値を前記更なる物質に関連する第５の既定の識別特性である物質Ｃの識別特性と比較し、且つそれにより前記複数の測定値と前記物質Ｃの識別特性との差の第５の測度Ｃｄｉｆｆを計算するステップを更に含み、
ステップ（ｅ）は、Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、Ｃｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて前記出力を生成するステップを含む、請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の測度Ａｄｉｆｆ、前記第２の測度Ｂｄｉｆｆ、及び前記第３の測度ＤＯｄｉｆｆの１つ又は複数が複数の差分値を含み、前記複数における各差分値が単一の生理学的特性又は生理学的特性の組に関連する、請求項１乃至７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｅ）が、所与の差分値に関連する前記生理学的特性が前記対象者の病歴とどの程度関連しているか、所与の差分値に関連する前記生理学的特性が薬物Ａ及び／又は物質Ｂの予期される効果にどの程度関連しているか、所与の差分値に関連する前記生理学的特性の前記測定値の質、所与の差分値に関連する前記生理学的特性の前記測定値の変動のうちの１つ又は複数に基づいて、前記複数における前記差分値のそれぞれに重みを割り当てるステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
物質Ｂが薬物を含むか、又は物質Ｂが食物を含む、請求項１乃至９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
第１の薬物である薬物Ａ及び少なくとも１つの他の物質である物質Ｂを摂取する対象者によって経験される効果を検出及びモニタする際に使用する装置であって、
前記第１の薬物に関連する第１の既定の識別特性である薬物Ａの識別特性、前記少なくとも１つの他の物質に関連する第２の既定の識別特性である物質Ｂの識別特性、及び前記対象者の所望の生理学的状態に関連する第３の既定の識別特性であるＤＯ識別特性を記憶するメモリと、
前記メモリと通信する制御ユニットであって、
（ｉ）対象者の１つ又は複数の生理学的特性の複数の測定値をセンサから受信すること、
（ｉｉ）前記受信された複数の測定値を前記第１の薬物Ａの識別特性と比較し、且つそれにより前記複数の測定値と前記薬物Ａの識別特性との差の測度Ａｄｉｆｆを計算すること、
（ｉｉｉ）前記受信された複数の測定値を前記第２の物質Ｂの識別特性と比較し、且つそれにより前記複数の測定値と前記物質Ｂの識別特性との差の測度Ｂｄｉｆｆを計算すること、
（ｉｖ）前記受信された複数の測定値を前記第３のＤＯ識別特性と比較し、且つそれにより前記複数の測定値と前記ＤＯ識別特性との差の測度ＤＯｄｉｆｆを計算すること、及び
（ｖ）Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて出力を生成すること
を行う、制御ユニットと
を含む、装置。
【請求項１２】
薬物Ａの投与についてのパラメータ及び／又は物質Ｂの投与についてのパラメータを出力に応じて変える、請求項１１に記載の装置を含む薬物投与システム。
【請求項１３】
請求項１１に記載の装置を含む、対象者の生理学的パラメータを検出し、及び警告を制御するための医療器具又はシステムであって、前記警告は前記出力に依存する、医療器具又はシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載の装置を含む携帯電話であって、センサは前記携帯電話に含まれるカメラである、携帯電話。
【請求項１５】
通信ネットワークからダウンロード可能であり、且つ／又はコンピュータ可読及び／若しくはマイクロプロセッサ実行可能媒体上に記憶されるコンピュータプログラムにおいて、請求項１又は２に記載の方法を実施するためのプログラムコード命令を含むことを特徴とする、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬物の効果及び相互作用をモニタ及び識別する際に使用する方法並びに装置に関する。より具体的には、本発明は、薬物を摂取する対象者に対するその薬物の効果を非侵襲的にモニタ及び識別するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
処方薬による治療は様々な病状及び医学的障害を治療するために広く使用されている。多くの処方薬は対象者の副作用及び薬害反応を引き起こし、かなりの不快感及び低い生活の質の原因となり得る。更に、多くの処方薬は他の薬物及び／又は食物と相互作用し、そのため、そうした他の薬物／食物と一緒に摂取される場合に意図された通りに機能しない。薬物間の相互作用及び／又は薬物−食物間の相互作用は、治療濃度域が狭い処方薬（ワルファリン、リドカイン、ジゴキシン、リチウム、フェニトイン等）が有毒になり、低い投与レベルでも多くの深刻な副作用及び強い薬害反応を引き起こす可能性があることを意味し得る。
【０００３】
この問題を軽減するための、医療専門家によって使用されるシステムが米国特許出願公開第２００２／００９５３１３号で説明されている。この米国’３１３号のシステムは、全ての投与及び薬物オーダがビルトイン誤り訂正システムを有するコンピュータを使用して生成されることを必要とする。誤り訂正システムは、所与の対象者にどの薬物が既に投与されているか及び／又は対象者が食べる食物に関するデータ、並びに薬物間の相互作用及び薬物−食物間の相互作用に関する情報を含むデータベースにアクセスすることができる。対象者に新たな薬物が投与されると、システムはデータベースを使用して新たな薬物と既に投与されている薬物及び／又は対象者が食べる食物との間の相互作用を確認し、相互作用が見つかる場合に警告を発生させる。
【０００４】
対象者によって使用されるための代替的システムが欧州特許出願公開第１３６３２２５号で説明されている。この欧州’２２５号のシステムは、バーコード付き加入者カード及びバーコード読取機を有する装置を利用者に与え、バーコードは利用者を一意に識別する。利用者は製品（例えば食品又は市販薬）のバーコード及び自分の加入者カードを走査し、装置がそのバーコード情報を、ユーザプロファイル（利用者の処方、アレルギ、持病に関する情報、及び／又は製品成分に関する他の利用者固有の情報を含む）及び製品の成分を（例えばインターネット接続を使用して１つ又は複数の中央データベースにアクセスすることによって）調べるアプリケーションに伝達する。アプリケーションは成分をユーザプロファイルと比較し、比較結果が利用者に返信される。
【０００５】
これらのシステムは何れも、所与の対象者によって経験され得る食物及び薬物の相互作用が、知られている薬物及び食物の相互作用のデータベースのみに基づいて識別されるという欠点がある。データベース内に記録されていない相互作用を検出することはできず、対象者が実際に経験する副作用及び／又は薬害反応を検出又はモニタすることができない。但し、多様な異なる処方薬、市販薬、及び食料が入手可能であることは、所与の薬物と別の薬物又は食物とのあり得る組合せのうちの殆どでなくても多くが薬害反応について検査されていないことを意味する。更に、薬物が、その薬物と相互作用する可能性がある他の複数の薬物及び／又は食物と一緒に摂取されることがしばしばあり得る。その場合、相互作用が記録されている可能性は低く、その結果生じる副作用を第一原理から予測するのは困難であり得る。
【０００６】
従って、所与の薬物を摂取する対象者によって実際に経験される、薬物間の相互作用及び／又は薬物−食物間の相互作用による副作用及び薬害反応を検出できることが望ましい。対象者によって経験される実際の副作用及び薬害反応を知ることにより、例えば処方されている薬物投与量を変えることによってかかる副作用及び薬害反応を軽減するための措置を取ることができる。このようにして、対象者の健康及び生活の質がかなり改善され得る。更に、深刻な薬害反応が回避され得るように、かかる副作用及び薬害反応を早期に検出することが望ましい。
【０００７】
特定の薬物を摂取する対象者によって経験される副作用及び薬害反応を対象者、介護者、又は医師が検出且つ／又はモニタできるようにすることが望まれ得る状況の例は下記を含む。
−  対象者が活動的で普通の日常生活を送ることを望むが、深刻な副作用及び薬害反応によって引き起こされる不快感又は倦怠感が原因でそれができない場合；
−  治療の効果を改善するために、又は毒性を回避するために、特定の病状について薬物投与量が治療中に変えられる必要があるかどうかを介護者又は医師が判断することを望む場合；
−  対象者が現在の薬物治療と共に新たな特定の薬物又は食物を摂取し始めることを望む場合；
−  リスクの高い対象者、例えば肝不全又は腎不全を有する者の治療を医師又は介護者が厳密に管理することを望む場合；
−  副作用及び薬害反応を最小限にするために、特定の対象者向けの最良の薬物投与量を医師が決定することを望む場合；
−  処方された薬物投与量に誤りがあったかどうかを発見するため；
−  薬物を投与する最良の時間を決定するため；
−  少ない投与レベルでも有毒になり得る、治療濃度域が狭い薬物の投与を医師が厳密に管理することを望む場合。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、所与の対象者が摂取している薬物に対する副作用又は薬害反応を経験しているかどうかについての高信頼の判定を行うことができる改善された方法及び装置が求められている。かかる方法及び装置は、副作用及び薬害反応の発生を検出するために、並びに薬物治療を調節した結果としてのかかる副作用及び薬害反応の進行をモニタするために自宅で又は病院でのモニタリングシステム内で使用され得る。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
所与の処方薬は、典型的には人体に幾つかの異なる態様で影響を及ぼし、従ってその使用は心拍、血圧、心調律、呼吸数、中核体温、水和状態、運動、姿勢、音声品質、体重、視覚、聴覚レベル、尿排出量等の様々な生理学的特性の変化、並びに眼及び皮膚の外観の変化を引き起こし得る。本発明は、薬物治療を受けている対象者の生理学的変化を検出し、その生理学的変化を投与されている薬物の副作用に、及び／又は薬物間の相互作用若しくは薬物−食物間の相互作用による薬害反応に結び付ける。従って、薬物を摂取する対象者の生理学的特性を測定することにより、所与の薬物に対する副作用又は薬害反応の発生が検出及びモニタされ得る。このことは、潜在的に深刻な又は命を脅かす副作用又は薬害反応の発生、並びに過去に記録されていない可能性がある薬物間の相互作用及び／又は薬物−食物間の相互作用の存在を対象者、介護者、及び／又は医師が通告されることを可能にする。
【００１０】
本発明の第１の態様によれば、第１の薬物である薬物Ａ、及び少なくとも１つの他の物質である物質Ｂを摂取する対象者によって経験される効果を検出及びモニタする際に使用する方法が提供され、この方法は、
（ａ）或る期間にわたり対象者の生理学的特性の複数の測定値を得るステップと、
（ｂ）測定値を第１の薬物に関連する既定の識別特性である薬物Ａの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と薬物Ａの識別特性との差の測度Ａｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｃ）測定値を少なくとも１つの他の物質に関連する既定の識別特性である物質Ｂの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と物質Ｂの識別特性との差の測度Ｂｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｄ）測定値を対象者の所望の生理学的状態に関連する既定の識別特性であるＤＯ識別特性と比較し、且つそれにより測定値とＤＯ識別特性との差の測度ＤＯｄｉｆｆを計算するステップと、
（ｅ）Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて出力を生成するステップと
を含む。
【００１１】
本発明の第２の態様によれば、第１の薬物である薬物Ａ及び少なくとも１つの他の物質である物質Ｂを摂取する対象者によって経験される効果を検出及びモニタする際に使用する装置も提供され、この装置は、
第１の薬物に関連する第１の既定の識別特性である薬物Ａの識別特性、少なくとも１つの他の物質に関連する第２の既定の識別特性である物質Ｂの識別特性、及び対象者の所望の生理学的状態に関連する第３の既定の識別特性であるＤＯ識別特性を記憶するように構成されるメモリと、
メモリと通信する制御ユニットであって、
（ｉ）対象者の１つ又は複数の生理学的特性の測定値をセンサから受信すること、
（ｉｉ）受信された測定値を薬物Ａの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と薬物Ａの識別特性との差の測度Ａｄｉｆｆを計算すること、
（ｉｉｉ）測定値を物質Ｂの識別特性と比較し、且つそれにより測定値と物質Ｂの識別特性との差の測度Ｂｄｉｆｆを計算すること、
（ｉｖ）測定値をＤＯ識別特性と比較し、且つそれにより測定値とＤＯ識別特性との差の測度ＤＯｄｉｆｆを計算すること、及び
（ｖ）Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆを組み合わせて出力を生成すること
を行うように構成される、制御ユニットと
を含む。
【００１２】
装置はセンサに取外し可能に結合可能であり得、又はセンサが装置に含まれ得る。
【００１３】
本発明の第４の態様によれば、本発明の第２の態様の装置を含む薬物投与システムも提供される。一実施形態では、薬物投与システムがピルディスペンサ又は薬物注入ポンプを含む。
【００１４】
本発明の第５の態様によれば、対象者の生理学的パラメータを検出し、及び警告を制御するための医療器具又はシステムも提供される。この医療器具又はシステムは本発明の第２の態様の装置を含む。この医療器具又はシステムは、病院内の患者の生命徴候をモニタするベッドサイドモニタであり得る。
【００１５】
本発明の第６の態様によれば、本発明の第２の態様の装置を含むスマートフォンも提供される。対象者の生命徴候をモニタするためにスマートフォンに含まれるカメラが使用される。薬害反応が経験されていることを示す情報を含む対象者へのメッセージをスマートフォン上のディスプレイが表示し得る。
【００１６】
本発明の第７の態様によれば、コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラム製品も提供され、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、コンピュータ又はプロセッサが本発明の第１の態様による方法を実行するように構成される。コンピュータプログラム製品は通信ネットワークからダウンロード可能であり得、且つ／又はコンピュータ可読及び／若しくはマイクロプロセッサ実行可能媒体内に記憶され得る。
【００１７】
本発明をより良く理解するために、及び本発明を実行に移すことができる方法をより明確に示すために、次に添付図面が例としてのみ参照される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一実施形態による、薬物に関連する効果をモニタ及び識別するための装置の図である。
【図２】本発明の全般的な実施形態による、薬物に関連する効果をモニタ及び識別する際に使用する方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の特定の実施形態による、図２の方法の実装形態を示すブロック図である。
【図４】本発明の特定の実施形態による、図２の方法の実装形態を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態による、薬物に関連する効果をモニタ及び識別する際に使用する装置を示す。この装置は、対象者１の１つ又は複数の生理学的特性を測定するための少なくとも１つのセンサ２に取外し可能に結合される。この装置はセンサに無線結合され得る。好ましくは、少なくとも１つのセンサ２が非侵襲的であり、少なくとも半連続的に測定を行うように構成される。測定される１つ又は複数の生理学的特性は、例えば心拍、血圧、心調律、呼吸数、中核体温、運動、音声品質、眼の外観、皮膚の外観、体重、姿勢、水和状態、視覚、聴力レベル、尿レベル等を含み得る。一部の実施形態では、幾つかの異なる物理的特性又は生理学的特性が測定され得るように、装置が様々な異なるセンサ２に結合される。センサは別の装置に組み込まれ得、又は装置に含まれ得る。
【００２０】
センサ２は、対象者の物理的特性又は生理学的特性を測定可能な任意の装置であり得る。センサ２は、例えば加速度計、ＧＰＳレシーバ、温度計、血圧計、人工呼吸器、ＥＣＧ、ＥＥＧ、又は他の電気センサを含み得る。少なくとも１つのセンサ２を使用し、或る期間にわたる対象者の１つ又は複数の側面がモニタされ得る。上記のものを含む多くの異なる物理的特性及び生理学的特性の測定値を得るための様々なシステム及び方法が当技術分野で知られている。
【００２１】
この装置は、通信リンク７によって少なくとも１つのセンサ２に接続される制御ユニット３を含む。一部の実施形態では、制御ユニットが通信リンク８によって遠隔サーバ５にも接続される。制御ユニット３と少なくとも１つのセンサ２との間の通信リンク７は、好ましくはWi-Fi（登録商標）、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）等のプロトコルを利用する無線である。但し、制御ユニット３とセンサとの間でデータが伝達されることを可能にする任意の形式の有線接続又は無線接続が使用され得ることが理解されよう。更に、幾つかのセンサがある場合、センサのそれぞれへの通信リンクは全てが同じ種類である必要はない。このことは、もしある場合は制御ユニット３と遠隔サーバ５との間の通信リンク８にも当てはまる。図示の実施形態では、通信リンク８がインターネット４を介して制御ユニット３と遠隔サーバ５との間でデータを伝達する。
【００２２】
一部の実施形態では、この装置が利用者に情報を与えるための、例えば対象者が薬物に対する薬害反応を経験している可能性があることを警告するためのディスプレイ及びスピーカ（不図示）を更に含む。そのような一部の実施形態では、ディスプレイ及び／又はスピーカが制御ユニット３と同じ装置に統合される。
【００２３】
近年、非影響測定用の非接触遠隔ＰＰＧ（ｒＰＰＧ：remote PPG）装置（本明細書ではカメラｒＰＰＧ装置とも呼ばれる）が導入されている。遠隔ＰＰＧは、関心対象者から離して配置される光源、又はより広くは放射源を利用する。同様に、検出器、例えばカメラ又は光検出器も関心対象者から離して配置され得る。従って、遠隔光電脈波システム及び装置は非影響的であり、医療並びに非医療の日常的な応用に良く適していると考えられる。
【００２４】
Verkruysse et al.,“Remote plethysmographic imaging using ambient light”, Optics Express, 16 (26), 22 December 2008, pp. 21434-21445は、周囲光並びに赤色、緑色、及び青色チャネルを使用する従来の消費者レベルのビデオカメラを使用して光電脈波信号が遠隔的に測定され得ることを示す。
【００２５】
Wieringa, et al.,“Contactless Multiple Wavelength Photoplethysmographic Imaging: A First Step Toward“SpO2 Camera”Technology,”Ann. Biomed. Eng. 33, 1034-1041 (2005)は、様々な波長におけるプレチスモグラフ信号の測定に基づく動脈血酸素飽和度の非接触イメージング用の遠隔ＰＰＧシステムを開示する。このシステムは、モノクロＣＭＯＳカメラと、３つの異なる波長のＬＥＤを有する光源とを含む。カメラは、３つの異なる波長において対象者の３つの動画を逐次的に取得する。単一波長の動画から脈拍数が明らかにされ得るのに対し、酸素飽和度を明らかにするには波長が異なる少なくとも２つの動画が必要とされる。これらの測定は、一度に１つの波長のみを使用して暗室内で行われる。
【００２６】
一実施形態では、装置がスマートフォンに含まれる。センサは、例えばスマートフォンに組み込まれるＲＧＢカメラを含み得る。カメラにより、ＰＰＧ技術を使用し、拍出血液量によって引き起こされる皮膚の光吸収率の微細な変化、即ち血液量パルスによって引き起こされる人間の皮膚の周期的な色変化によって明らかにされる生命徴候が測定され得る。人の生命徴候、例えば心拍（ＨＲ：heart rate）、呼吸数（ＲＲ：respiration rate）、動脈血酸素飽和度は人の現在の状態の指標及び深刻な医療事象の強力な予測因子の役割を果たす。この理由から、生命徴候は入院患者及び外来患者の治療環境、自宅において、又は更なる保健、娯楽、及びフィットネス環境内で広範にモニタされる。
【００２７】
更なる実施形態では、対象者の生理学的パラメータを検出し、警告を制御するための医療器具又はシステムに装置が含まれる。医療器具又はシステムは、病院内の患者の生命徴候をモニタするためのベッドサイドモニタ又は患者モニタとすることができる。典型的な患者モニタリングシステムは様々な生理値を測定し、ＥＣＧ、呼吸、ＳｐＯ２、血圧等の測定値を与えることができる。生理学的パラメータを検出するための本発明による医療器具又はシステムにおいて、患者に投与される薬物への副作用及び／又は薬害反応が原因で、検出された生理学的パラメータが予め設定された限界を上回る又は下回る場合、警告が生成される。
【００２８】
一部の実施形態では、薬物の投与に関係する１つ又は複数のパラメータを直接制御するために装置によって与えられる出力に依存する制御信号が使用され得るように、装置が自動薬物投与システム（例えば不図示のピルディスペンサ又は薬物注入ポンプ）に（有線又は無線で）接続可能である。
【００２９】
制御ユニット３は、通信インタフェース、メモリ、及び処理ユニット（不図示）を含む。通信インタフェースは、少なくとも１つのセンサ２と通信リンク７を確立するように構成される。好ましくは、通信リンク７は制御ユニット３が少なくとも１つのセンサ２との双方向通信に関与することを可能にし、それにより制御ユニットはセンサからデータを受信することができ、センサに制御情報を伝送することもできる。制御ユニット３が遠隔サーバ５に接続される実施形態では、通信インタフェースは、例えば電気通信網を使用して遠隔サーバと通信リンク８を確立するようにも構成される。好ましくは、通信リンク８は制御ユニット３が遠隔サーバ５との双方向通信に関与することを可能にする。一部の実施形態では、制御ユニット３が、通信インタフェースを介して遠隔装置６（例えば携帯電話、ポケベル、コンピュータ、ファックス機等）にメッセージを伝送するように構成され、例えば装置は医療専門家によって使用される。メッセージは、例えばＳＭＳ、ファックス、又は電子メールメッセージとすることができる。制御ユニットが遠隔サーバに接続される一部の実施形態では、遠隔サーバ５がメッセージを遠隔装置６に伝送するように追加で又は代替的に構成され得る。
【００３０】
装置に含まれるメモリはデータを記憶するように構成される。様々な健康状態に関する生理学的識別特性を含む少なくとも１つのデータベースがメモリ上に記憶される。一部の代替的実施形態では、少なくとも１つのデータベースが遠隔サーバ（例えば遠隔サーバ５）のメモリ上に記憶され、制御ユニット３によってアクセスされ得る。少なくとも１つのデータベースは、少なくとも１つの薬物に関連する生理学的識別特性（即ち特定の薬物に関連する識別特性）を含む。好ましくは、データベースは、それぞれが異なる薬物に関連する複数の薬物に関連する生理学的識別特性を含む。薬物に関連する生理学的識別特性とは、対象者の生理機能に対して薬物が有することが予期される効果の表現である。データベースは、少なくとも１つの食物に関連する生理学的識別特性（即ち特定の食物に関連する識別特性）も含む。好ましくは、データベースは、それぞれが異なる食物に関連する複数の食物に関連する生理学的識別特性を含む。食物に関連する生理学的識別特性とは、対象者の生理機能に対して食物が有することが予期される効果の表現である。薬物関連識別特性又は食物関連識別特性の１つ又は複数が対象者に固有であり得る。
【００３１】
一部の実施形態では、少なくとも１つのデータベースが、少なくとも１つの薬物間の相互作用に関係する生理学的識別特性及び／又は少なくとも１つの薬物−食物間の相互作用に関係する生理学的識別特性を追加で含む。薬物間の相互作用に関係する識別特性とは、一緒に摂取される２つの薬物が対象者の生理機能に対して有することが予期される効果の表現である。同様に、薬物−食物間の相互作用に関係する生理学的識別特性とは、一緒に摂取される薬物と食物との生理学的効果の表現である。好ましくは、データベースは複数の薬物間の相互作用の識別特性及び複数の薬物−食物間の相互作用の識別特性を含む。
【００３２】
所望の結果の生理学的識別特性も、制御ユニット３のメモリ上に、或いは制御ユニット３によってアクセスされ得る遠隔サーバのメモリ上に記憶される。この識別特性は、１つ又は複数の薬物による治療成功後の対象者の予期される生理学的状態の表現である。多くの場合、治療の所望の結果は完全に健康な対象者であり、その場合、所望の結果の生理学的識別特性は全ての生理学的特性の正常値を含む。但し、それは必ずしもそうであるとは限らない。例えば段階ごとの治療を要する患者では、所与の薬物療法の所望の結果は、患者が患っている幾つかの健康状態のうちの或る特定の健康状態を治療し又は改善することであり得る。これらの場合、所望の結果の生理学的識別特性は、他の健康状態の影響を受ける生理学的特性の異常値を含み得る。段階ごとの治療レジメンの様々な段階について、幾つかの異なる所望の結果の識別特性が規定され得ることが理解されよう。更に、対象者の基礎を成す健康状態の変化を反映するように、所望の結果の識別特性が治療の経過中に更新され得る。好ましくは、所望の結果の識別特性は対象者に固有である（即ち、対象である対象者の特定の特徴を考慮に入れる）。所望の結果の識別特性が対象者の基礎を成す健康状態に少なくとも部分的に基づく場合、その識別特性は必然的に対象者固有になることが理解されよう。
【００３３】
生理学的識別特性のそれぞれは、測定可能な生理学的特性に基づいて定められる。例えば、ベシル酸アムロジピン（Norvasc）及び酒石酸メトプロロール（Lopressor）等の降圧薬は、概して対象者の血圧の変化を引き起こす。従ってこれらの薬物についての薬物に関連する生理学的識別特性は、その薬物を摂取する人に特有であることが分かっている血圧値を含む。薬物が多岐にわたる異なる生理学的特性に影響することが分かっている場合、その薬物についての薬物関連識別特性は、好ましくは影響を受ける生理学的特性それぞれの典型的な（薬物の影響を受けた）値を含む。
【００３４】
一部の実施形態では、識別特性の１つ又は複数が、影響を受ける生理学的特性の時系列表現の形式を取り得る。一部の実施形態では、識別特性の１つ又は複数が信号を含む。一部の実施形態では、識別特性の１つ又は複数が信号から計算される特徴を含む。例えば、ＥＣＧ信号から様々な心拍パラメータが計算され得る。信号は、例えば所与の測定装置の出力とすることができ、又は１つ若しくは複数の測定装置の出力に基づき得る。かかる信号は時間領域内、周波数領域内、又はその両方の中で表わされ得る。かかる信号はＥＣＧ信号のように連続的とすることができ、又は血圧測定のように離散的であり得る。
【００３５】
一部の実施形態では、識別特性の１つ又は複数が、影響を受ける生理学的特性に基づいて構築される統計モデル（ガウス混合モデル、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等）を含み得る。一部の実施形態では、（臨床試験データから構築される）所与の特徴の組の確率分布を計算することによって、例えばデータのヒストグラムを計算することによって識別特性を生成するために統計モデリングが使用される。かかる実施形態では、識別特性が計算済みのヒストグラムを含む。一部の実施形態では、ガウス分布やコーシー分布等の既定の分布にデータを適合させることによって識別特性が生成される。統計モデルは、１つ若しくは複数の信号を使用して、又は１つ若しくは複数の信号から計算される特徴を使用して生成され得る。
【００３６】
一部の実施形態では、識別特性の１つ又は複数が様々な物理的特性又は生理学的特性について個々に生成される。識別特性の１つ又は複数は、複数の物理的特性又は生理学的特性の組合せに基づいて生成され得る。組合せは特徴レベルで行われ得る。例えばＥＣＧ、呼吸、皮膚コンダクタンス、及び血圧信号は、様々な統計的特徴を信号ごとに計算し、計算済みの特徴の全てをベクトルへと組み合わせることによって結合され得る。一部の実施形態では、これらのベクトルが１つ又は複数の識別特性として直接使用される。他の実施形態では、例えば特徴の代表的な組を特徴のより大きい組から選択するための自動学習法を使用して識別特性を生成するためにベクトルが使用される。
【００３７】
一部の実施形態では、識別特性の少なくとも一部が対象者に固有でない。かかる識別特性は、多数の対象者の研究に基づいて、対象の状況に典型的であると決定されている値で構成される。例えば対象者に固有でない薬物関連識別特性は、影響を受ける幾つかの生理学的特性のそれぞれに関する時系列又は信号を含むことができ、各時系列又は信号は、管理された状態（例えば臨床試験）で投薬される多数の対象者から得られる測定値を使用して計算される。一部の実施形態では、対象者に固有でない識別特性を構成する値又は信号がコンピュータモデルによって生成され得、モデルは、管理された状態で投薬される多数の対象者からのデータを使用して作成される。
【００３８】
一部の実施形態では、識別特性の少なくとも一部が対象者に固有である。対象者に固有の薬物関連識別特性が、例えば管理された状態で対象者に対象の薬物のみを与え（即ちその特定の薬物と相互作用し得る他の任意の薬物又は食物を摂取していないことを確実にし）、治療中の対象者の生理学的特性の測定値を記録することによって特定の薬物について作成され得る。記録される測定値は、時系列又は信号ベースの識別特性を生成するために直接使用され得、又は統計モデルに入力してモデルベースの識別特性を生成することができる。或いは、対象者の病歴、体重、年齢、服用遵守記録等の対象者固有の要素に基づいて識別特性に含まれる生理学的特性又は特徴を異なるように重み付けすることにより、管理された状態で投薬される多数の対象者から得られるデータ（以下、臨床試験データと呼ぶ）を使用して生成される識別特性が対象者固有にされ得る。例えば患者が高血圧を有する場合、血圧の特徴が、尿排出量等の血圧とは無関係の物理的特性よりも強く重み付けされ得る。対象者固有の食物関連の、薬物間の相互作用及び／又は薬物−食物間の相互作用の識別特性が作成され得ることが理解されよう。
【００３９】
処理ユニットは、メモリ内に記憶されるデータにアクセスできるように、及びメモリにデータを保存できるようにメモリにつながれる。処理ユニットは通信インタフェースにもつながれ、それにより処理ユニットは少なくとも１つのセンサ２と、及びもしある場合は遠隔サーバ５とデータを送受信することができる。
【００４０】
制御ユニット３は、以下で説明され、図２に示されている薬物効果モニタリング方法を実施することができる。或いは制御ユニット３は、少なくとも１つのセンサ２によって取得されるデータ、及び／又はセンサ２によって取得されるデータに基づいて制御ユニット３によって生成されるデータを遠隔中央サーバ５に伝送することができる。遠隔中央サーバ５の処理ユニットは、図２に示されている方法内のステップの一部を実施することができる。
【００４１】
図２は、本発明の一実施形態による、対象者に対する薬物（薬物Ａ）の効果をモニタリングする際に使用するための方法を示す。対象者は、薬物Ａと共に第２の物質（物質Ｂ）を摂取していることが分かっている。
【００４２】
ステップ１０１で、対象者の１つ又は複数の物理的特性又は生理学的特性の複数の値が或る期間にわたって測定される。一部の実施形態では、測定される生理学的特性が、薬物Ａの性質及び／若しくは物質Ｂの性質に関係する要素、並びに／又は対象者に固有の他の要素に基づいて選択される。好ましい実施形態では、これらの測定がセンサ２によって行われる。好ましくは、測定は或る期間にわたって連続的に又は半連続的に行われる。一部の実施形態では期間が予め定められている。一部の実施形態では期間が不定である（即ちシステムが動作している間、測定が連続的に行われる）。次いで、センサ２によって取得される測定値が制御ユニット３に伝達される。一部の実施形態では、新たな測定値が取得される度にこの伝達が行われる。代替的実施形態では、センサ２が直近に取得された測定値を期間満了時に制御ユニット３に伝達するように構成される。一部の実施形態では、制御ユニット３が受信済みの測定値をそのメモリ内のデータベースに記憶する。
【００４３】
ステップ１０２で、測定値が識別特性と比較される。このステップは、測定値を薬物Ａの薬物関連識別特性（薬物Ａの識別特性）と比較することを含む。好ましい実施形態では、薬物Ａの識別特性が、１つ又は複数の物理的特性又は生理学的特性に関する経時変化する期待値の組を含む。かかる実施形態では、期待値が提供される物理的特性又は生理学的特性が、好ましくはセンサ２によって測定される生理学的特性を含み又はかかる生理学的特性と同じである。期待値とは、薬物Ａを単独で摂取する対象者について予期され得る生理学的特性の値である。
【００４４】
一部の実施形態では、測定値を薬物Ａの識別特性と比較することが（その処理ユニットを使用して）制御ユニット３によって行われる。比較は、生理学的特性ごとの測定値を、薬物Ａの識別特性を構成するそれらの特性の期待値と比較することによって行われ得る。好ましくは、比較は、測定値と薬物Ａの識別特性との差の測度（Ａｄｉｆｆ）を計算することを含む。測定値と薬物Ａの識別特性との差は、薬物Ａと物質Ｂとの間の相互作用（即ち物質Ｂがあることで薬物Ａの効果がどのように変わるか）を表す。従って、Ａｄｉｆｆは、対象者に対する及び薬物Ａの機能に対する物質Ｂの効果に依存する。
【００４５】
測度Ａｄｉｆｆは、生理学的特性ごとの差を個々に計算し、それらの差を組み合わせることによって計算され得る。或いは、測定される生理学的特性の一部又は全てがＡｄｉｆｆの計算内でまとめて扱われ得る。好ましい実施形態では、測定値から抽出される複数の特徴が一緒に解析される。
【００４６】
一部の実施形態、例えば識別特性が時系列ベースの実施形態では、比較は測定値が対応する期待値から逸脱するかどうか（及び逸脱の程度）を判定することを含む。そのような一部の実施形態では、比較は測定値が対応する期待値から既定の逸脱閾値を上回って逸脱するかどうかを判定することを含む。そのような一部の実施形態では、測定値の少なくとも一部が対応する期待値から既定の逸脱閾値を上回って逸脱すると判定することに応答してＡｄｉｆｆが計算される。好ましくは、閾値は対象者の病歴、投与されている薬物の種類、及び／又は測定データの質等の要素に基づいて定められる。一部の実施形態では、システムの動作中に変えられ得るように閾値が動的に更新可能である。
【００４７】
一部の実施形態、例えば識別特性が時間領域信号を含む実施形態では、比較は差異信号（difference signal）のエネルギを使用して誤差信号を計算することを含む。識別特性がベクトルを含む実施形態では、ベクトルの差が計算され、ＭＳＥ（平均二乗誤差）（又は他の任意の類似性メトリク）が計算される。
【００４８】
識別特性が統計モデルを含む実施形態では、測定値をモデルに入力することによってＡｄｉｆｆが計算され得る。一部の実施形態では、Ａｄｉｆｆを計算することが統計的検定（例えば単純な分散分析（ＡＮＯＶＡ：analysis of variance）検定、共分散分析（ＡＮＣＯＶＡ：analysis of covariance）検定、又は他のより高度な統計的検定）を適用し、測定値と識別特性との差が統計的に有意かどうかを判定することを含む。一部の実施形態では、Ａｄｉｆｆを計算することが、１つ若しくは複数の生理学的特性及び／又は特徴について予期される統計モデルに対する、測定値が入力されている統計モデルの適合度を評価することを含む。
【００４９】
一部の実施形態では、Ａｄｉｆｆを計算することが、自動学習技法（音声認識及び関連分野で一般に使用されるもの等）を使用することを含む。例えば、分類又は尤度計算システムを訓練するために、臨床試験データから計算される特徴が使用され得る。訓練は、サポートベクタマシン、ベイズ学習、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等の技法を使用して行われ得る。その後、これらのモデルに測定データがどの程度適合するかが明らかにされる。
【００５０】
ステップ１０２は、薬物関連識別特性（物質Ｂが別の薬物である場合）又は食物関連識別特性（物質Ｂが食物である場合）であり得る物質Ｂに関する識別特性（物質Ｂの識別特性）と測定値を比較することも含む。好ましい実施形態では、物質Ｂの識別特性が１つ又は複数の物理的特性又は生理学的特性に関する経時変化する期待値の組を含む。かかる実施形態では、期待値が提供される物理的特性又は生理学的特性が、センサ２によって測定される生理学的特性を含み又はかかる生理学的特性と同じである。期待値とは、物質Ｂを単独で摂取する対象者について予期され得る生理学的特性の値である。好ましくは、物質Ｂの識別特性と測定値の比較が、薬物Ａの識別特性と測定値の比較と同じ態様で行われる。測定値を物質Ｂの識別特性と比較することは、測定値と物質Ｂの識別特性との差の測度（Ｂｄｉｆｆ）を計算することを含む。測定値と物質Ｂの識別特性との差は、物質Ｂと薬物Ａとの間の相互作用（即ち薬物Ａがあることで物質Ｂの効果がどのように変わるか）を表す。従って、Ｂｄｉｆｆは、対象者に対する及び物質Ｂの機能に対する薬物Ａの効果に依存する。好ましくは、測度Ｂｄｉｆｆは測度Ａｄｉｆｆと同様に計算される。
【００５１】
ステップ１０２は、測定値を所望の結果の識別特性（ＤＯ識別特性）と比較することも含む。一部の実施形態では、ＤＯ識別特性が１つ又は複数の物理的特性又は生理学的特性に関する経時変化する期待値の組を含む。かかる実施形態では、期待値が提供される物理的特性又は生理学的特性が、センサ２によって測定される生理学的特性を含み又はかかる生理学的特性と同じである。期待値とは、患者に施されている治療が成功する場合に予期され得る生理学的特性の値である。好ましくは、ＤＯ識別特性と測定値の比較が、薬物Ａの識別特性と測定値の比較及び／又は薬物Ｂの識別特性と測定値の比較と同じ態様で行われる。測定値をＤＯ識別特性と比較することは、測定値とＤＯ識別特性との差の測度（ＤＯｄｉｆｆ）を計算することを含む。好ましくは、測度ＤＯｄｉｆｆが測度Ａｄｉｆｆ及び／又は測度Ｂｄｉｆｆと同様に計算される。
【００５２】
任意選択的に、ステップ１０２は、薬物Ａ及び物質Ｂの相互作用を表す識別特性（即ち物質Ｂが薬物である場合は薬物間の相互作用の識別特性、又は物質Ｂが食物である場合は薬物−食物間の相互作用の識別特性）と測定値を比較することも含む（かかる相互作用の識別特性が入手できる場合）。かかる比較の結果は、例えば測定値とＡ−Ｂ間の相互作用の識別特性との差の測度（Ａ−Ｂｄｉｆｆ）を含む。好ましくは、測度ＤＯｄｉｆｆが測度Ａｄｉｆｆ及び／又は測度Ｂｄｉｆｆと同様に計算される。
【００５３】
一部の実施形態では、差の測度（即ちＡｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、ＤＯｄｉｆｆ、Ａ−Ｂｄｉｆｆ）の１つ又は複数が、例えば様々な生理学的特性又は特徴に関する複数の差分値を含む。差分値は、例えば個々の生理学的特性又は特徴について計算され得る。或いは、幾つかの生理学的特性又は特徴の組合せ若しくは集まりに基づいて単一の差分値が生成され得る。好ましくは、例えば治療薬物療法の臨床管理並びに／又は対象者の健康状態及び病歴に対して、最も関連性のある生理学的特性又は特徴について個々の差分値が生成される一方、関連性がより低い生理学的特性又は特徴は組み合わせられ又はまとめられる。
【００５４】
ステップ１０４で、差の測度Ａｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ、及びＤＯｄｉｆｆ（及びもしある場合はＡ−Ｂｄｉｆｆ）が出力をもたらすために組み合わせられる。組み合わせは、各識別特性を異なるように重み付けすることによって適応的な態様で行われる。差の測度が複数の差分値を含む実施形態では、識別特性に重み付けすることが、差の測度に含まれるそれぞれの差分値に区別的に重み付けすることを含み得る。
【００５５】
重みは、例えば対象者の（現在及び過去の）状態に従って、対象者が治療を受けている特定の健康状態に対する生理学的特性の相対的重要性に従って、測定済みの生理学的特性ごとのデータの質に従って、且つ／又は測定済みの各生理学的特性の変動に従って割り当てられ得る。例えば対象者が高血圧の過去を有する場合、音声品質、体重、中核体温、尿排出量等、高血圧にあまり関係がないことが分かっている特徴に関連する値よりも、血圧の特徴に関連する値に対してより強い重みが割り当てられ得る。対象者が糖尿病等の別の併発状態も有する場合、血糖に関連する値にも比較的強い重みが割り当てられる。別の例として、特定の生理学的特性が、モニタされる他の生理学的特性に対して比較的高い変動を示すことが認められている場合、その生理学的特性に関連する値に比較的強い重みが割り当てられ得る。別の例として、生理学的特性に関するデータの質が低い場合、その生理学的特性に関連する値に比較的弱い重みが割り当てられ得る。一部の実施形態では、例えば特性の生理学的特性に関連するデータの質又は変動が変わる場合、システムの動作中に重みが動的に更新される。そのような一部の実施形態では、新たな情報が取得されるときの更新を行うために、自己学習アルゴリズム（Ｋ平均クラスタリング、Ｋ最近傍、又は他の任意の教師なし学習アルゴリズム等）が使用される。
【００５６】
重みは、合計して１になるように定められる（即ちｗ１＋ｗ２＋ｗ３＋ｗ４＋．．＝１）。組み合わせられる値の数に応じて重みの数が変わる。一部の実施形態では、対象者に関する病歴情報を入手できない場合、且つ測定済みの生理学的特性のそれぞれに関するデータの質（例えば信号対雑音比、欠損値、挿入値、信号形状、信号振幅、信号持続時間に関して決定される）が等しい場合、全ての重みが等しくなる。しかし、そうなる可能性は低く、それは薬物治療が一般に特定の効果（例えば血圧の下降）を実現するように計画されるからであり、そのため一部の生理学的特性が常に他の生理学的特性よりも関連する。所与の差分値、例えば血圧の特徴に関連する差分値に対して、重みの和が引き続き１になるようにその差分値に対する重みを一定の増加因子ｗ１＋ｄｅｌｔａだけ強めることにより、従って組合せにおける他の差分値の全てについて重みを減らすことにより、比較的強い重みが割り当てられ得る。
【００５７】
一部の実施形態では、組み合わせることが、差の測度Ａｄｉｆｆ及びＤＯｄｉｆｆを加算することを含む。そのような一部の実施形態では、組み合わせることが、差の測度Ａｄｉｆｆ及びＤＯｄｉｆｆの加重和を計算することを含む。一部の実施形態では、組み合わせることが、差の測度に含まれる個々の差分値の加重和を計算することを含む。
【００５８】
組み合わせることは、差の測度Ａｄｉｆｆ及びＢｄｉｆｆ（並びにもしある場合はＡ−Ｂｄｉｆｆ）を比較してそれらの相対的有意性を評価することを含み得る。一部の実施形態では、ＤＯｄｉｆｆに対する薬物Ａ及び物質Ｂの相対的重要性を推定するためにその比較結果が使用される。そのような一部の実施形態では、組み合わせることが、１つ又は複数の尤度、例えばＤＯｄｉｆｆが薬物Ａに関係する要因によって引き起こされる尤度、ＤＯｄｉｆｆが物質Ｂに関係する要因によって引き起こされる尤度、ＤＯｄｉｆｆが知られている薬物Ａ−物質Ｂ間の相互作用に関係する要因によって引き起こされる尤度、及び／又はＤＯｄｉｆｆが未知の要因によって引き起こされる尤度を計算することを含む。これらの尤度を計算するために自動学習技法が使用され得る。尤度の計算は反復的とすることができ、そのため薬物Ａ及び／又は物質Ｂに関連するパラメータ並びに結果として生じる測定値によって明らかにされる生理学的効果が変更されるときに尤度が更新される。一部の実施形態では、出力が１つ又は複数のかかる尤度を含む。
【００５９】
従って本発明の実施形態は、（測定値によって明らかにされる）患者に対する薬害反応が薬物Ａによって引き起こされたか、又は物質Ｂによって引き起こされたかを判定することを可能にし、それは対象者の生理学的特性に対する薬物Ａ及び物質Ｂの効果（従ってパラメータの対応する分布）が異なるからである。従って、所与の効果が薬物Ａによるものである確率又は物質Ｂによるものである確率が、例えば上記の方法を使用して計算され得る。理解されるように、対象者に固有の情報を有することは有益であり、この計算の精度を高めるために使用され得る。
【００６０】
一部の実施形態では、出力が例えば対象者へのメッセージを生成することを含み、メッセージは（もしあれば）装置のディスプレイ上に表示され且つ／又は（もしあれば）装置のスピーカによって発せられ得る。一部の実施形態では、メッセージが対象者に関連する遠隔装置６及び／又は医療専門家に関連する遠隔装置６に伝送される。かかる実施形態では、メッセージが例えばＳＭＳ、ファックス、又は電子メールメッセージを含み得る。メッセージは警告メッセージとすることができる。メッセージは、例えば注意、投薬についての勧告、又は対象者への助言を含み得る。一部の実施形態では、メッセージが薬物Ａと物質Ｂとの間の相互作用の深刻度のレベルを示す情報を含み得る。一部の実施形態では、メッセージが緊急度（例えばどれ位すぐ介入が施されるべきか）を示し得る。一部の実施形態では、例えば深刻な又は命を脅かす薬害反応又は副作用を対象者が経験していることを出力が示す場合、信号が装置によって又は装置が通信する遠隔装置によって警告を発せさせることができる。他の実施形態では、出力が自動薬物投与システム用の命令を含み得る。一部の実施形態では、対象者の治療薬物履歴の記録を容易にするために、出力が例えば制御ユニット３又は遠隔サーバ５上に記憶されるデータベース内に記録され得る。
【００６１】
この方法は更なるステップ１０６を含むことができ、ステップ１０６では、出力に基づいて制御信号が生成される。例えば、ＤＯｄｉｆｆが薬物Ａに関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、好ましい実施形態では、ピルディスペンサ又は薬物投与システム（例えば薬物注入ポンプ）用の制御信号が、薬物Ａの投与に関する１つ又は複数のパラメータを変えるための命令を含む。好ましくは、かかる実施形態では、変更の効果が後の測定値を用いて明らかにされ得るように、１つのパラメータのみを変えるための命令を信号が含む。他方で、ＤＯｄｉｆｆが物質Ｂに関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、好ましい実施形態では、信号が物質Ｂの投与に関するパラメータを変えるための命令を含む。ＤＯｄｉｆｆが薬物Ａ−物質Ｂ間の相互作用に関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、一部の実施形態では信号は対象者による物質Ｂの摂取を減らす又は止める勧告を含む。
【００６２】
一部の実施形態では、対象者へのメッセージ並びに薬物Ａ又は物質Ｂの投与を変えるための制御信号が出力に基づいて生成され得る。一部の実施形態では複数のメッセージが生成され得、例えば対象者へのメッセージ及び医療専門家へのメッセージが両方生成され得る。これらのメッセージは同じ種類のものでなくてもよいことが理解されよう。
【００６３】
従って図２の方法は、対象者の生理学的特性の測定値、並びに対象者によって摂取されていることが分かっている物質全ての識別特性、対象者の治療の所望の結果である物理的状態に関する識別特性、及び任意選択的に対象者によって摂取されている物質間の相互作用に関する識別特性を使用して治療の効果を正確にモニタし、起こり得る任意の薬害反応及び／又は薬物相互作用を迅速に検出する。従って本発明は、対象者の薬物治療の時宜を得た介入を促進して深刻な薬害反応を防ぎ、有益な効果を最適化することができる。
【００６４】
図３及び図４は本発明の特定の実施形態を示し、この実施形態では本発明が薬物Ａで治療されているが同時に第２の薬物である薬物Ｂを使用していることも分かっている対象者をモニタするために使用される。この実施形態では、装置の制御ユニットが、もしある場合は薬物Ａの投与パラメータにどのような変更が必要であり得るか、及び薬物Ａの効果が薬物Ｂを同時に使用することによって変わっている可能性があるかどうかを明らかにするように構成される。かかるパラメータは、例えば投与量、摂取頻度、薬物の形状因子等を含み得る。図２の方法は、薬物Ｂに関する薬物関連生理学的識別特性（薬物Ｂの識別特性）が物質Ｂの識別特性に対応する状態で上記のように実行される。ステップ１０４及びステップ１０６は出力をもたらす結合システムによって実行される。
【００６５】
対象者の生理学的特性の測定値３１とＤＯ識別特性との差３４を最小限にすることが望ましいことが理解されよう。測定値３１がＤＯ識別特性にほぼ一致する場合、治療は成功しており、薬物Ａ及び／又は薬物Ｂの投与を（更に）調節する必要はない。しかし、薬物治療の間、とりわけ早い段階で、例えば薬害反応、投与されている薬物間の相互作用、投与されている薬物と他の物質（他の薬物又は食物であり得る）との間の相互作用が原因で、又は一方若しくは両方の薬物の投与パラメータ（投与レベル等）が準最適であることが原因で測定値３１がＤＯ識別特性と異なる場合がある。しかし図３によって示されている例にあるように、２つの薬物が投与されている場合、治療がどのように変更されなければならないかが決定され得る前に、何れの薬物が悪影響を引き起こしているかを突き止めなければならない。
【００６６】
悪影響の原因を突き止めることは、測定値３１を薬物Ａの識別特性及び薬物Ｂの識別特性と比較することによって実現され得る。この例では、対象者が過去に薬物Ａを単独で摂取しており、この治療の間のそれらの生理学的特性の測定値が記録されており、そのため薬物Ａの識別特性は対象者に固有である（即ち過去に記録された測定値に基づく）。対象者は過去に薬物Ｂを単独で摂取しておらず、そのため薬物Ｂの識別特性は対象者固有ではない。測定値と薬物Ａの識別特性との間の計算済みの差の測度３５が、結合システムを使用して測定値と薬物Ｂの識別特性との間の計算済みの差の測度３６、及び測定値とＤＯ識別特性との間の計算済みの差の測度３４と組み合わせられ（即ちステップ１０５が行われ）出力をもたらす。
【００６７】
差の測度３４が薬物Ａの投与に関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、薬物Ａの投与パラメータの１つ又は複数を調節することに関する情報を含む出力信号３０が生成される。図示の例では、薬物Ａの摂取レジメンを調節するために出力信号３０に含まれる情報が使用される。他方で、差の測度３４が薬物Ｂの投与に関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、出力信号３０は薬物Ｂの投与パラメータの１つ又は複数を調節することに関する情報を含む。差の測度３４が薬物Ａと薬物Ｂとの間の相互作用によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、薬物Ａの投与パラメータを変えるか薬物Ｂの投与パラメータを変えるかを、結合ユニットが薬物Ａ及び／若しくは薬物Ｂに関係する要因、並びに／又は対象者の病歴に応じて決定する。この決定に従って出力信号３０が生成される。
【００６８】
１つ又は複数の薬物投与パラメータの調節に関係する情報の代わりに、又はかかる情報に加えて、出力信号は潜在的に起こる薬害反応、副作用、薬物間の相互作用、及び／又は薬物−食物間の相互作用に関する情報を含み得る。薬物Ａ及び／又は薬物Ｂの投与パラメータの調節は手動で、例えば対象者の処方を変える医療専門家によって行われ得る。一部の代替的実施形態では、対象者が薬物Ａ及び薬物Ｂを自動で投与するシステムにつながれ、その場合、出力信号は薬物Ａ又は薬物Ｂの投与パラメータを変更するためのシステムへの直接的な命令を含み得る。図４によって示されるように、薬物投与フィードバック情報に加えて警告が出され得る。
【００６９】
２つの異なる薬物を摂取するだけでなく、知られている生理学的効果（食物Ｃの識別特性で表わされる）を有する食物（食物Ｃ）を対象者が定期的に消費する場合、図３及び図４の装置及び方法が拡張され得ることが理解されよう。更なる特定の実施形態（不図示）では、測定値３１と食物Ｃの識別特性との差の測度（この差の測度は薬物Ａ及び薬物Ｂがあることで食物Ｃの効果がどのように変わるかを表す）が計算され、差の測度３４、３５、及び３６と組み合わせられる。この実施形態では、例えば差の測度３４が食物Ｃの投与に関係する要因によって引き起こされたという高い尤度を出力が含む場合、出力信号３０は対象者による食物Ｃの摂取についてのパラメータの１つ又は複数を調節することに関する情報を含み得る。
【００７０】
追加の食物及び／又は薬物も対象者によって摂取される事例に対処するために、本発明の装置及び方法が同様の態様で拡張され得ることが理解されよう。
【００７１】
代替的構成もあり得ることに留意すべきである。例えば一部の代替的実施形態では、センサ２が従来の薬理学的モニタリング手法、例えば特定の処方薬又は生体分子を標的とする免疫学的検定を用いる治療薬物モニタリングと共に使用される。かかる実施形態は、診断を改善するために、他の医療目的で対象者をモニタリングするために、又は投薬過誤を検出するために有用である。
【００７２】
従って、治療の効果をモニタし、副作用、薬害反応、薬物−食物間の相互作用、及び／又は薬物間の相互作用の発生を検出するために、薬物による治療中に対象者がモニタされることを可能にする方法及び装置が提供される。
【００７３】
本発明が図面及び上記の説明で詳細に図示され説明されてきたが、かかる図面及び説明は限定的ではなく説明的又は例示的と見なされるべきであり、本発明は開示された実施形態に限定されない。
【００７４】
特許請求の範囲に記載の本発明を実施する際、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲を検討することにより、開示された実施形態に対する改変形態が当業者によって理解され、もたらされ得る。特許請求の範囲では、「含む」という語は他の要素又はステップを排除せず、不定冠詞「１つの（a）」又は「１つの（an）」は複数形を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲内で挙げられる幾つかのアイテムの機能を果たすことができる。或る手段が互いに異なる従属請求項で列挙されるという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用されてはならないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に供給されるか、又は他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適切な媒体上に記憶／分散され得るが、インターネット又は他の有線又は無線通信システムによって等、他の形態で分散され得る。特許請求の範囲内の如何なる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈すべきではない。
【図１】
2017516510.tif 000003
【図２】
2017516510.tif 000004
【図３】
2017516510.tif 000005
【図４】
2017516510.tif 000006
【国際調査報告】
2017516510.tif 000007
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2017516510.tif 000009