CN102824180A - 信息处理装置及用户终端 - Google Patents

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Abstract

本发明提供信息处理装置及用户终端。该供信息处理装置能够与用户终端进行通信，该用户终端根据第1活体成分获取第1指标值，将所获取的第1指标值提供给用户，该第1活体成分用于反映用户的第1活体成分状态并评价一定期间内的第1活体成分的代谢结果，该信息处理装置向用户终端发布用于在第1指标值的获取中使用的校准曲线数据。

Description

信息处理装置及用户终端
技术领域
本发明涉及信息处理装置及用户终端。
背景技术
近年来，存在糖尿病患者的数量在全世界范围内增加的倾向。糖尿病是指，慢性地持续表示血液中的葡萄糖浓度(血中葡萄糖浓度)的血糖值高的状态、即高血糖的疾病。在人体内，在将作为能量源的葡萄糖获取到细胞时，需要被称为胰岛素的激素，由于该胰岛素的分泌量减少，或者细胞对胰岛素的敏感性下降，使得葡萄糖溢出到血液中，成为高血糖。
在日本国内，目前据说糖尿病患者达到数百万人，据说如果包含称为糖尿病预备军的潜在的边界型糖尿病患者，则在全国达到数千万人。不用说是糖尿病患者，对于作为糖尿病预备军的边界型糖尿病患者，每天的血糖值管理极其重要。
目前，市场上销售有各种用于测量自己的血糖值的血糖值测量装置。例如，作为这样的血糖值测量装置，公知有用于进行血糖自我测量(SMBG：self-monitoring ofblood glucose)的SMBG测量装置、和进行持续血糖测量(CGM：Continuous GlucoseMonitoring)的CGM测量装置。SMBG是将使用穿刺设备从指尖等采取的血液附着到安装在测量器上的试验片来进行血糖值的测量的方法。另外，CGM是在皮下留置包含电极和与葡萄糖反应的酶的微型传感器，持续地测量皮下间质液中的葡萄糖浓度的方法。一般而言，在CGM测量装置中，以几日～几周左右的跨度，将葡萄糖传感器留置在皮下，每几十秒～几分钟间隔持续地测量血糖值。
作为评价体液中(血液或间质液中)的葡萄糖代谢能力的指标，例如可以例举空腹时血糖值(FPG)、基于口服葡萄糖耐受试验的血糖值(以下，也称为“OGTT”)等。这些FPG、OGTT，用于是否是边界型糖尿病的诊断判定中。
另一方面，作为评价一定期间的体液中的葡萄糖的代谢结果的指标，公知有糖化血红蛋白(HbA1c)。糖化血红蛋白是通过与葡萄糖结合的血红蛋白(血色素)来反映比当前时刻早2～3个月的血糖状态。因此，为了掌握患者的生活和症状，糖化血红蛋白成为对糖尿病护理有用的指标。目前，糖化血红蛋白需要用与血糖值不同的测量原理来进行测量。但是，近年来，从CGM测量装置求出的、从过去到当前的血糖值的平均值、即平均血糖值(AG：Average Glucose)与糖化血红蛋白(HbA1c)表现出密切的联系，对从平均血糖值估计当前的糖化血红蛋白、或者从目前的糖化血红蛋白能够估计平均血糖值进行了报告(例如，参照非专利文献1)。
除此以外，例如在专利文献1中，公开有使用了事先测量的血糖水平的、预测患者血液中的糖化血红蛋白(HbA1c)水平的方法。在该方法中，使用提前测量的血糖水平及糖化血红蛋白水平，导出对于血糖水平的糖化血红蛋白水平的举动的数学模型，在重新测量了糖化血红蛋白水平时更新上述数学模型。接着，使用该更新的数学模型、和今后要重新测量的血糖水平，预测糖化血红蛋白水平。
【专利文献1】日本特开平10-332704号公报
【专利文献2】日本专利4523082号公报
【专利文献3】国际公开第2007/091654号
【专利文献4】日本特表2003-528330号公报
【专利文献5】日本特表2005-535885号公报
【专利文献6】日本特开2009-210549号公报
【非专利文献1】Diabetes Care Volume 31Number 8August 2008，‘Translatingthe A1c assay into Estimated Average Glucose Values’，David M.Nathan (ADAG StudyGroup)
【非专利文献2】Diabetes Care Volume 33Number 8August 2010，‘2010Consensus Statement on the Worldwide Standardization of the Hemoglobin A1cMeasurement’
【非专利文献3】Diabetes Care Volume 33Number 9September 2010，‘Postchallenge Glucose，A1c，and Fasting Glucose as Predictors of Type 2Diabetes andCardiovascular Diseases’
【非专利文献4】Diabetes Care Volume 33Number 10October 2010，‘Impact ofA1c Screening Criterion on the Diagnosis ofPre-Diabetes Among U.S.Adults’
【非专利文献5】The Lancet，25June 2011(Early Online Publication)，‘HbA1c5·7-6·4％and impaired fasting plasma glucose for diagnosis of prediabetes and risk ofprogression to diabetes in Japan(TOPICS 3)：a longitudinal cohort study’
发明内容
此处，在根据用户的第1活体成分的测量值，获取用于反映第1活体成分的状态并评价其代谢结果的第1指标值，将第1指标值的获取结果提供给用户的用户终端中，要求根据第1活体成分高精度地求出第1指标值。本发明是鉴于上述问题而完成的，其目的在于，提供如下所述的技术：在能够与将用于反映用户的第1活体成分状态并评价其代谢结果的第1指标值提供给用户的用户终端进行通信的信息处理装置中，用户终端能够根据第1活体成分而高精度地获取第1指标值。
为了实现上述目的，本发明采用以下的结构。即、本发明的信息处理装置，其能够与用户终端进行通信，该用户终端根据第1活体成分获取第1指标值，将所获取的所述第1指标值提供给用户，其中，该第1指标值用于反映用户的所述第1活体成分的状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果，该信息处理装置向所述用户终端发布用于在所述第1指标值的获取中使用的校准曲线数据。根据上述结构，由于从信息处理装置向用户终端发布在用户终端根据第1活体成分的测量值获取第1指标值时使用的校准曲线数据，因此接收了该校准曲线数据的发布的用户终端能够高精度地获取第1指标值。
信息处理装置也可以构成为，具有存储装置，该存储装置存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据，获取从用户的检体实测的所述第1指标值的测量值和该用户的所述第1活体成分的测量值中的任意一方，作为第1测量值，在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据中分别代入所述第1测量值，分别获取与在所述第1指标值的测量值和所述第1活体成分的测量值中没有作为所述第1测量值获取的一方的未获取测量值对应的对应值，判定从各校准曲线数据获取的各对应值的背离量是否超过了规定的第1基准值，在判定为所述背离量超过了所述第1基准值的情况下，发送请求所述未获取测量值的测量值请求信息，将在所述测量值请求信息的发送后获取的所述未获取测量值作为第2测量值，根据所述第1测量值和所述第2测量值更新所述固有校准曲线数据，将更新后的所述固有校准曲线数据发送给所述用户终端。
在信息处理装置获取了第1活体成分的测量值作为第1测量值的情况下，在存储于存储装置的公共校准曲线数据和用户固有的固有校准曲线数据中分别代入所获取的上述第1测量值，分别求出与第1测量值对应的第1指标值(未获取测量值)的对应值。另一方面，在信息处理装置获取了第1指标值的测量值作为第1测量值的情况下，在公共校准曲线数据和固有校准曲线数据中分别代入所获取的第1指标值，求出对应的第1活体成分(未获取测量值)的值。由此，意味着从2种类的校准曲线数据获取的对应值的背离量越大，在存储于固有校准曲线数据中的校准曲线与存储于公共校准曲线数据中的校准曲线之间存在越大的差异。
因此，在本发明的信息处理装置中，在上述背离量超过了第1基准值的情况下，例如向用户终端发送测量值请求信息。此处，在用户终端与测量第1活体成分的测量器分离的情况下，也可以对该测量器发送上述测量值请求信息。此处，在各对应值的背离量超过了第1基准值的情况下，在各值上观察到显着性差异，例如判断为该显着性差异取决于用户的体质变化。上述的测量值请求信息是请求未获取活体成分的测量值(未获取测量值)的内容的信息。在信息处理装置获取了第1活体成分作为第1测量值的情况下，在测量值请求信息中请求测量第1指标值。另一方面，在信息处理装置获取了第1指标值作为第1测量值的情况下，在测量值请求信息中请求第1活体成分的测量值。
当测量值请求信息例如发送到用户终端时，在前者的情况下，例如是用户终端向用户报知请求作为测量未获取测量值的第1指标值的内容的信息。接收了该信息的用户例如利用测量装置来实测第1指标值。信息处理装置获取这样测量的第1指标值的测量值作为第2测量值。另一方面，在后者的情况下，例如用户终端从测量第1活体成分的测量器获取第1活体成分的测量值，将该测量值发送到信息处理装置。
信息处理装置重新获取的第2测量值与已经获取完成的第1测量值一起形成与在对应的用户的固有校准曲线数据中规定的第1活体成分和第1指标值有关的一组实测数据。因此，在信息处理装置中，使用第1测量值和第2测量值，更新与使用用户终端的用户对应的固有校准曲线数据。由此，例如被固有校准曲线数据规定的第1活体成分与第1指标值的相关关系接近被公共校准曲线数据规定的同样的相关关系。另外，由于如上所述更新的固有校准曲线数据发送到对应的用户的用户终端，因此例如能够通过在用户终端侧重新接收的数据更新固有校准曲线数据。由此，用户终端能够使用最新的固有校准曲线数据而从第1活体成分的测量值求出第1指标值。另外，根据信息处理装置，能够判别用户固有的固有校准曲线数据是否成为本来应该有的适当的状态，能够根据需要更新该固有校准曲线数据。
另外，本发明的信息处理装置，也可以在作为所述第1测量值获取所述第1活体成分的测量值，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，发送所述第1活体成分的修正请求信息。第1活体成分的修正请求信息是，例如请求再次发送对用户终端或上述第1活体成分的测量器实施了修正处理的第1活体成分的数据的内容的指令信息。接收到该修正请求信息的用户终端对第1活体成分的测量数据实施下述的修正处理，将其结果得到的修正完成测量值发送到信息处理装置。另外，此时，信息处理装置也可以构成为，根据在所述修正请求信息的发送后获取的所述第1活体成分的修正完成测量值和所述第2测量值，更新所述固有校准曲线数据。
另外，第1活体成分的测量值也可以是，通过在规定的基准期间内连续地测量该第1活体成分而获取的多个测量数据的平均值。例如，在第1活体成分为葡萄糖的情况下，也可以采用对在某基准期间内测量的葡萄糖浓度的多个测量数据进行平均而求出的平均葡萄糖浓度作为第1活体成分的测量值。另外，作为第1指标值，也可以是糖化血红蛋白的浓度。
此处，在所述第1活体成分的测量值为通过在规定的基准期间内连续地测量所述第1活体成分而获取的多个测量数据的平均值的情况下，所述第1活体成分的所述修正完成测量值也可以被计算为，经过缩短所述基准期间的基准期间缩短处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值、或经过去除在所述基准期间内规定的测量值变化幅度超过了容许值的测量数据的异常值去除处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值。
另外，本发明的信息处理装置，也可以在作为所述第1测量值获取所述第1指标值的测量值，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，判定为在从用户的检体实测所述第1指标值的测量装置上产生了异常或故障。
另外，所述公共校准曲线数据，也可以根据从多个被验者中的检体测量的所述第1活体成分的测量值和从该检体测量的所述第1指标值的测量值的相关关系来构建。另外，信息处理装置，也可以组装到从用户的检体测量第1指标值的测量装置中。当然，也可以用独立于该测量装置的服务器装置的方式来实现信息处理装置。另外，用户终端可以与从用户的检体测量第1活体成分的测量器一体地设置，也可以分离。在后者的情况下，用户终端及测量器也可以通过无线或有线来进行通信。
此处，本发明也可以作为能够与上述的任意一个信息处理装置通信的用户终端来实现。例如，也可以是用户终端能够显示根据从信息处理装置发布的固有校准曲线数据和第1活体成分的测量值获取的第1指标值的获取结果、及与第1活体成分的测量值有关的信息。
另外，本发明的用户终端，是根据第1活体成分获取第1指标值，将所获取的所述第1指标值提供给用户的用户终端，其中，该第1指标值用于反映用户的所述第1活体成分状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果。另外，用户终端也可以构成为，在规定的条件下更新用于在所述第1指标值的获取中使用的校准曲线数据。
例如，用户终端也可以构成为，具有存储装置，该存储装置存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据，获取从用户的检体实测的所述第1指标值的测量值和该用户的所述第1活体成分的测量值中的任意一方作为第1测量值，在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据中分别代入所述第1测量值，分别获取与在所述第1指标值的测量值和所述第1活体成分的测量值中没有作为所述第1测量值获取的一方的未获取测量值对应的对应值，判定从各校准曲线数据获取的各对应值的背离量是否超过了规定的第1基准值，在判定为所述背离量超过了所述第1基准值的情况下，重新获取所述未获取测量值作为第2测量值，同时，根据重新获取的第2测量值和所述第1测量值更新所述固有校准曲线数据。
另外，用户终端也可以构成为，在作为所述第1测量值获取所述第1活体成分的测量值，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，实施与所述第1活体成分的测量值有关的修正处理，根据实施所述修正处理后的所述第1活体成分的修正完成测量值和所述第2测量值更新所述固有校准曲线数据。
用户终端也可以构成为，作为所述第1测量值获取所述第1活体成分的测量值，在判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，判定为在从用户的检体实测所述第1指标值的测量装置上产生了异常或故障。
用户终端也可以构成为，获取用于评价所述第1活体成分的代谢能力的第2指标值。此时，用户终端也可以构成为，能够将与上述的第1指标值及第2指标值有关的获取结果显示在显示器上。此时，显示器也可以将第1指标值及第2指标值同时显示在显示器上。
另外，用户终端还可以具有：存储装置，其存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据；以及判定部，其对所获取的所述第1指标值及所述第2指标值，分别判定与针对每个所述指标值设定的规定的阈值之间的大小关系。并且，也可以构成为在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据中分别代入所述第1活体成分的测量值，获取与所代入的所述第1活体成分的测量值对应的各个作为所述第1指标值的固有校准曲线对应值和公共校准曲线对应值，在所述判定部中，对所获取的所述固有校准曲线对应值和所述公共校准曲线对应值，分别判定与设定为所述第1指标值的规定的阈值之间的大小关系，在对于所述固有校准曲线对应值及所述公共校准曲线对应值的判定结果不同的情况下，输出请求更新所述固有校准曲线数据的规定的更新请求信息。该更新请求信息包含例如向用户请求实测第1指标值的规定的实测请求信息。
此处，构成为在用户终端的存储装置中存储有通过用户的输入操作、来自便携式记录介质、外部装置的通信中的至少任意一个手段获取的第1指标值的实测值，当在存储装置中增加了新的第1指标值的实测值时，也可以根据该增加的第1指标值来更新存储装置中的固有校准曲线数据。
另外，本发明能够作为信息提供方法来实现。本发明能够提供如下所述的信息提供方法：能够与用户终端进行通信的信息处理装置向所述用户终端发布用于在第1指标值的获取中使用的校准曲线数据，其中，该用户终端根据第1活体成分获取所述第1指标值，将所获取的所述第1指标值提供给用户，其中，该第1指标值用于反映用户的所述第1活体成分状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果。
此处，当在信息处理装置的存储装置中存储有与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据的情况下，本发明的信息提供方法也可以具有：第1步骤，获取从用户的检体实测的所述第1指标值的测量值和该用户的所述第1活体成分的测量值中的任意一方作为第1测量值；第2步骤，在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据中分别代入所述第1测量值，分别获取与在所述第1指标值的测量值和所述第1活体成分的测量值中没有作为所述第1测量值获取的一方的未获取测量值对应的对应值；第3步骤，判定从各校准曲线数据获取的各对应值的背离量是否超过了规定的第1基准值；第4步骤，在判定为所述背离量超过了所述第1基准值的情况下，发送请求所述未获取测量值的测量值请求信息；第5步骤，将在所述测量值请求信息的发送后获取的所述未获取测量值作为第2测量值，根据所述第1测量值和所述第2测量值更新所述固有校准曲线数据；以及第6步骤，将更新后的所述固有校准曲线数据发送到所述用户终端。
另外，也可以还具有：第7步骤，当在第1步骤中作为所述第1测量值获取了所述第1活体成分的测量值，且在第3步骤中，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值时，发送所述第1活体成分的修正请求信息的；以及第8步骤，根据在所述修正请求信息的发送后获取的所述第1活体成分的修正完成测量值和所述第2测量值，更新所述固有校准曲线数据。
另外，本发明也可以作为用户终端中的显示器的显示方法来实现。本发明提供使用户的第1活体成分的测量值显示在用户终端的显示器上的显示方法，其特征在于，具有：指标值获取步骤，获取第1指标值和第2指标值，其中，该第1指标值用于反映所述第1活体成分的状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果，该第2指标值用于评价所述第1活体成分的代谢能力；以及显示步骤，使与在所述指标值获取步骤中获取的所述第1指标值和所述第2指标值有关的获取结果同时显示在显示器上。
并且，本发明的显示器的显示方法还具有判定步骤，在该判定步骤中，对在所述指标值获取步骤中获取的所述第1指标值和所述第2指标值，分别判定与针对每个指标值设定的规定的阈值之间的大小关系，在所述显示步骤中，为了以能够确定对于所述第1指标值和所述第2指标值各自的所述判定步骤的判定结果的方式进行显示，也可以将显示器的显示区域分为多个区域，且形成将所述显示区域与对于所述各指标值的判定结果一致的特定区域以能够与其他区域识别开的显示状态。
另外，在本发明的显示器的显示方法中，也可以在与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据中，分别代入所述第1活体成分的测量值，获取与所代入的所述第1活体成分的测量值对应的各个作为所述第1指标值的固有校准曲线对应值和公共校准曲线对应值，对于所获取的所述固有校准曲线对应值和所述公共校准曲线对应值，分别判定与设定为所述第1指标值的规定的阈值之间的大小关系，在对于所述固有校准曲线对应值和所述公共校准曲线对应值的判定结果不同的情况下，输出请求更新所述固有校准曲线数据的规定的更新请求信息。
另外，用于解决本发明的手段，可以尽可能地进行组合。
根据本发明，能够提供如下所述的技术：在能够与将用于反映用户的第1活体成分状态评价其代谢结果的第1指标值提供给用户的用户终端进行通信的信息处理装置中，用户终端能够根据第1活体成分而高精度地获取第1指标值。
附图说明
图1是第一实施方式的信息提供系统的系统结构图。
图2是第一实施方式的用户终端的结构框图。
图3是第一实施方式的服务器装置的结构框图。
图4是说明固有校准曲线数据的说明图。
图5是例示血糖值的时间推移的图。
图6是说明第一实施方式的服务器装置与用户终端之间的连接状态的说明图。
图7是用于说明公共校准曲线数据SCp的说明图。
图8是用于说明第一实施方式的第一控制的说明图。
图9是示出第一实施方式的第一控制例程的顺序的流程图。
图10是示出第一实施方式的固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。
图11是用于说明第一实施方式的异常值去除处理的说明图。
图12是用于说明第一实施方式的第二控制的说明图。
图13是示出第一实施方式的第二控制例程的顺序的流程图。
图14是示出第一实施方式的第二固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。
图15是示出第一实施方式的信息提供系统的其他系统构成例的图。
图16是说明第一实施方式的用户终端的基本显示模式的说明图。
图17是说明第一实施方式的用户终端的基本显示模式的第二说明图。
图18是说明第一实施方式的用户终端的AG显示模式的说明图。
图19是说明第一实施方式的用户终端的分析显示模式(分析基本画面)的说明图。
图20是说明第一实施方式的用户终端的分析显示模式(详细信息画面)的说明图。
图21是说明第一实施方式的用户终端的第二分析显示模式的说明图。
图22是说明第一实施方式的用户终端的通知显示模式的说明图。
图23是示出第一实施方式的FPG测量控制例程的顺序的流程图。
图24是说明第一实施方式的用户终端的FPG测量模式(FPG初始画面)的说明图。
图25是说明第一实施方式的用户终端的FPG测量模式(FPG继续中画面)的说明图。
图26是说明第一实施方式的用户终端的FPG测量模式(FPG结果输出画面)的说明图。
图27是示出第一实施方式的OGTT测量控制例程的顺序的流程图。
图28是说明第一实施方式的用户终端的OGTT测量模式(OGTT初始画面)的说明图。
图29是说明第一实施方式的用户终端的OGTT测量模式(OGTT继续中画面)的说明图。
图30是说明第一实施方式的用户终端的OGTT测量模式(OGTT结果输出画面)的说明图。
图31是第二实施方式的信息提供系统的系统结构图。
图32是示出第二实施方式的第三控制例程的顺序的流程图。
图33是示出第二实施方式的第三固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。
图34是示出第二实施方式的第四控制例程的顺序的流程图。
图35是说明第三实施方式的用户终端的同时显示模式的说明图。
图36是示出使第三实施方式的用户终端的显示模式成为同时显示模式时的处理流程的流程图。
图37是说明第三实施方式的同时显示模式的第2说明图。
图38是示出第三实施方式的第一校准曲线更新例程的处理流程的流程图。
图39是示出第三实施方式的第二校准曲线更新例程的处理流程的流程图。
图40是第三实施方式的SMBG测量装置的概略结构图。
图41是示出第四实施方式的第一校准曲线更新例程的处理流程的流程图。
图42是示出第四实施方式的第二校准曲线更新例程的处理流程的流程图。
符号说明
1...CGM测量器
2...用户终端
3...网络
4...服务器装置
5...测量装置
具体实施方式
以下，根据附图，例示地对本发明的实施方式进行说明。另外，关于记载于本实施方式的结构要素的尺寸、材质、形状、其相对位置等，只要是没有特别特定地记载，发明技术的范围不限定于这些记载。另外，对于各图中公共的结构要素附上相同的符号。
<第一实施方式>
[系统概略结构]
图1是第一实施方式的信息提供系统S的系统结构图。1是CGM测量器，2是用户终端，3是网络，4是服务器装置(信息处理装置)，5是测量装置。CGM测量器1和用户终端2协作而连续地测量(实测)包含在用户(患者)的间质液中的葡萄糖浓度、即血糖值。另外，在本实施方式中，虽然CGM测量器1和用户终端2作为单独的设备来构成，但是它们也可以构成为一体。
[用户侧]
<CGM测量器>
在CGM测量器1中设置有植入到用户的皮下来使用的葡萄糖传感器11、搭载有在CGM测量器1的规定的动作(例如，电压的施加或者与外部的通信等)中所需的处理器、存储器等电子部件的控制计算机(未图示)。CGM测量器1是通过粘接带等而贴附在用户的皮肤上，或者可以通过安装在皮带等而对用户进行安装。在本实施方式中，体液中的葡萄糖成分对应于本发明的第1活体成分。葡萄糖传感器11是利用电化学反应而检测特定成分的电化学传感器。在葡萄糖传感器11的前端侧形成有由葡萄糖氧化酶(GOD)、葡萄糖脱氢酶(GDH)等葡萄糖氧化还原酶，和由工作电极、对电极，参考电极等多个电极构成的传感器部。葡萄糖传感器11通过将该传感器部植入到皮下，由控制计算机控制针对电极的施加电压，来实施连续的血糖测量(CGM)。
<用户终端>
图2是第一实施方式的用户终端2的结构框图。用户终端2是具有用于显示CGM测量器1的测量结果的显示器的、用户(客户)侧的信息处理装置。如以下说明，用户终端2包含计算机结构。即、用户终端2具有处理器21、主存储装置22、操作部23、显示器24、便携式记录介质驱动装置25、网络接口26、辅助存储装置27、计时器28等，它们通过总线互相连接。
操作部23例如是操作按钮等，但是例如也可以是接触式的触控面板。从操作部23输入的数据输出到处理器21。网络接口26是进行与网络3之间的信息的输入输出的接口。网络3例如是适当地包含互联网、电话网、卫星网络等的通信网络。网络接口26与有线或无线网络连接，是用于连接到NIC(Network Interface Card)、无线LAN(Local Area Network)卡，移动电话网的无线回路等。通过网络接口26接收的数据等被输出到处理器21。
主存储装置22提供加载存储在辅助存储装置27中的程序的存储区域及作业区域，或作为缓存来使用。主存储装置22虽然例如是如RAM(Random Access Memory)那样的半导体存储器，但并不限定于此。辅助存储装置27存储各种程序、和在执行各程序时处理器21使用的数据。辅助存储装置27虽然例如是EPROM(ErasableProgrammable ROM)、硬盘(Hard Drive Disc)、闪存等，但并不限定于此。
辅助存储装置27具有测量数据存储部30、第一校准曲线存储部31、第二校准曲线存储部32、识别信息存储部33、事件履历存储部34、AG值存储部35、HbA1c值存储部36等。便携式记录介质驱动装置25对如闪存卡等的便携式记录介质进行驱动，读出记录在便携式记录介质中的数据。所读出的数据输出到处理器21。处理器21例如是CPU(Central Processing Unit)、或DSP(Digital Signal Processor)等。处理器21通过将保存在辅助存储装置27中的OS和各种应用程序加载到主存储装置22并执行，从而执行各种处理。
显示器24具有第一显示器24A、第二显示器24B，这些各显示器例如是液晶显示装置、等离子显示器面板、Cathode Ray Tube(CRT)或电致发光面板等。另外，用户终端2和CGM测量器1能够通过无线或有线来进行数据通信。该数据通信，例如利用无线通信手段(使用了红外线的IrDA、或者使用了2.4GHz频带的蓝牙等)，或者也可以通过USB(Universal Serial Bus)等线缆来进行数据通信。
[医疗机构侧]
<服务器装置>
服务器装置4是设置在医疗机构侧的通用的主计算机。服务器装置4以能够通过网络3与用户终端2进行通信的方式与用户终端2连接。图3是作为第一实施方式的信息处理装置的服务器装置4的结构框图。服务器装置4具有处理器41、主存储装置42、输入装置43、输出装置(监视器)44、便携式记录介质驱动装置45、网络接口46、辅助存储装置47、计时器48等，它们通过总线互相连接。另外，在本实施方式中，虽然通过独立于测量装置5的服务器装置4来实现本发明的信息处理装置，但是也可以将该信息处理装置组装到测量装置5。也就是说，也可以通过将图3所示的服务器装置4组装到测量装置5，作为具有对后述的糖化血红蛋白进行实测的测量功能和服务器功能的装置来实现。对于后者的构成例，以后会作为其他实施方式来进行详细说明。
输入装置43例如是键盘、鼠标等指示设备，从输入装置43输入的数据输出到处理器41。网络接口46是进行与网络3之间的信息的输入输出的接口，与用户终端2的网络接口26相同。通过网络接口46接收的数据等被输出到处理器41。
主存储装置42提供加载存储在辅助存储装置47中的程序的存储区域及作业区域，或者作为缓存来使用。主存储装置42例如是如RAM那样的半导体存储器。另外，处理器41例如是CPU或DSP，与用户终端2的处理器21相同。辅助存储装置47存储各种程序、和在执行各程序时处理器41使用的数据等。辅助存储装置47例如是EPROM、硬盘等。辅助存储装置47例如保存操作系统(OS)、其他各种应用程序。辅助存储装置47具有服务器侧校准曲线存储部52(第2校准曲线存储部)、AG值存储部53、HbA1c值存储部54等。便携式记录介质驱动装置45对便携式记录介质进行驱动，读出记录在便携式记录介质中的数据。所读出的数据被输出到处理器41。便携式记录介质例如是USB(Universal Serial Bus)闪存、闪存卡、CD(CompactDisc)、DVD(Digital Versatile Disc)等的记录介质。
输出装置44是示出处理器41的处理结果等的监视器。另外，服务器装置4能够通过无线或有线与测量装置5进行数据通信。数据通信例如利用无线通信手段(使用了红外线的IrDA或者使用了2.4GHz频带的蓝牙)，或者也可以通过USB(UniversalSerial Bus)等线缆进行数据通信。
<测量装置>
测量装置5是例如设置在医疗机构(例如医院或诊所等)，对包含在患者血液(检体)中的糖化血红蛋白(HbA1c)的浓度进行测量(实测)的装置。该测量装置5例如是利用了高效液相色谱(HPLC)的高效液相色谱装置(HPLC装置)，能够采用例如在专利文献3中公开的HPLC装置。测量装置5具有：通过光学方法从被验者(患者)的血液测量糖化血红蛋白(HbA1c)的浓度(以下，称为“HbA1c浓度”。)的测量单元(未图示)；以及搭载用于控制与HbA1c有关的测量处理、各种运算处理、测量结果的存储等测量装置整体的动作的处理器、存储器等电子部件的控制计算机(未图示)等。另外，测量装置5具有：收容了作为试料的血液的采血管；用于对从采血管采取的试料进行调制的试料调制单元；以及测光单元等、测量糖化血红蛋白浓度所需的各种装置。
测量装置5的糖化血红蛋白浓度的测量结果，通过有线或无线、或者如USB(Universal Serial Bus)闪存、闪存卡、CD(Compact Disc)，DVD(Digital Versatile Disc)等便携式记录介质，输入到服务器装置4。服务器装置4获取的各种数据存储在辅助存储装置47。另外，在来自测量装置5的各种数据通过通信而发送时，通过服务器装置4的网络接口46来接收，在各种数据记录在便携式记录介质时通过便携式记录介质驱动装置45从便携式记录介质读出数据。由此，从测量装置5获取的各种数据存储在辅助存储装置47。
[用户终端的显示方式]
CGM测量器1例如在几日～几周期左右的连续测量期间，使葡萄糖传感器11留置在皮下，连续地测量体液中(血液或间质液中)的葡萄糖浓度(以下，简单地称为“葡萄糖浓度”)。该“连续地”的意思，表示在使葡萄糖传感器11留置在皮下的状态下持续地测量葡萄糖浓度，不用说包含每隔规定时间测量葡萄糖浓度的方式。虽然可以任意设定葡萄糖浓度的测量频度，但是在本实施方式中是以隔几十秒～几分钟一次的频度测量葡萄糖浓度的方式设定。体液中的葡萄糖对应于第1活体成分。
用户终端2具有第一显示器24A及第二显示器24B。在第一显示器24A上显示与CGM测量器1测量的葡萄糖浓度有关的信息(以下，还称为Glu信息)(参照图1)。另外，显示在第一显示器24A上的Glu信息是以如下所述的方式设定的：在通过操作部23而受理来自用户的手动操作、或者满足预先设定的条件时，其显示方式变更。另外，用户终端2的显示器的数量不限定为特定数量，也可以是单一的画面分割在多个显示区域的方式。在第一显示器24A中，不仅显示当前的葡萄糖浓度，也可以显示某基准期间内的葡萄糖浓度的平均值、即平均葡萄糖浓度(AG：Average Glucose)。对于与显示器24的显示方式有关的变化，会在之后详细说明。
例如，在图1所示的显示方式中，在第一显示器24A的上段显示当前的葡萄糖浓度，在下段显示表示葡萄糖浓度的推移的图。另外，关于当前的葡萄糖浓度，使最近测量的葡萄糖浓度、即最新的葡萄糖浓度显示在第一显示器24A上。
接着，对CGM测量器1的基本动作进行说明。CGM测量器1对在形成葡萄糖传感器11的传感器部的电极之间(工作电极及对电极之间，或工作电极与参考电极之间)施加的电压进行控制，测量其响应电流值。当在工作电极与对电极之间、或工作电极与参考电极之间施加电压时，患者体液中的葡萄糖通过氧化还原酶而被氧化，由此取出的电子供给到工作电极。CGM测量器1的控制计算机(处理器)将供给到工作电极的电子的电荷量测量为响应电流。
测量了与包含在用户(患者)体液中的葡萄糖浓度有关的响应电流值的CGM测量器1将其响应电流值依次数据发送到用户终端2。用户终端2中的处理器21参照存储在辅助存储装置27中的第一校准曲线存储部31的第一校准曲线数据，将发送来的响应电流值转换为葡萄糖浓度。第一校准曲线数据是存储了表示通过葡萄糖传感器11测量的响应电流值与体液中的葡萄糖浓度之间的相关关系(对应关系)的校准曲线(标准曲线)的数据。该第一校准曲线数据例如是作为数学式或对应表而存储在第一校准曲线存储部31。
处理器21将如上所述运算的葡萄糖浓度的当前值，显示在第一显示器24A的上段。另外，处理器21从计时器28获取日期和时间信息，将与该日期和时间信息关联起来的葡萄糖浓度(测量值)存储在辅助存储装置27的测量值存储部30中。而且，处理器21根据存储在辅助存储装置27的葡萄糖浓度和日期和时间信息(测量日期和时间)，将葡萄糖浓度的时间推移显示在第一显示器24A的下段。可以任意地设定使葡萄糖浓度的时间推移显示在第一显示器24A上的时间轴。例如，在图1的例子中，从过去几小时到当前为止的范围内，显示葡萄糖浓度的时间推移。另外，通过受理基于用户的操作部23的手动操作，从而能够适当变更显示器24的显示模式。
关于显示在第一显示器24A中的Glu信息适合于将与比较短期的糖尿病护理有关的信息提供给用户，不适合提供与长期的糖尿病护理有关的信息。因此，本实施方式的用户终端2将与反映长期的血糖状态的指标、即糖化血红蛋白(HbA1c)有关的信息(以下，称为“HbA1c信息”)，与Glu信息一起显示在显示器24上。
糖化血红蛋白是与葡萄糖结合的血红蛋白，是反映以当前为基准过去2～3个月内的血糖状态的指标，更详细地说是反映葡萄糖的代谢结果的指标。在用户终端2中，通过同时第一显示器24A上所显示Glu信息和第二显示器24B上所显示HbA1c信息，从而向用户同时提供与短期的糖尿病护理有关的信息和与长期的糖尿病护理有关的信息。为了使用户掌握HbA1c浓度需要使用图1所示的测量装置5来进行测量。以往虽然容易向用户提供HbA1c浓度，但是近年来，例如如上述的非专利文献1中记载，平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关性越来越明显。在本实施方式中，HbA1c浓度对应于第1指标值。HbA1c浓度能够作为用于评价葡萄糖在一定期间内的代谢结果的指标值来使用。
本实施方式的用户终端2的处理器21通过对由CGM测量器1从当前到过去一定期间获取的葡萄糖浓度进行平均来计算平均葡萄糖浓度AG。另外，根据平均葡萄糖浓度AG来估计与平均葡萄糖浓度AG相关的HbA1c浓度，将该估计结果作为HbA1c信息显示在第二显示器24B中。
<固有校准曲线数据SCu>
图4是用于说明固有校准曲线数据SCu的内容的说明图。固有校准曲线数据SCu是规定(已反映)了用户固有(特定用户)的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关关系(对应关系)的校准曲线数据。固有校准曲线数据SCu存储在用户终端2的辅助存储装置27中的第二校准曲线存储部32。图中的虚线表示使用用户终端2的用户固有的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关关系。图中的标注(四边形)是在用户通过测量设备5实测了HbA1c浓度时，将其HbA1c浓度的实测值(以下，称为“HbA1c实测浓度”)与对应的平均葡萄糖浓度AG一起作为一组数据对(以下，称为“实测数据对”)进行的标注。优选在固有校准曲线数据SCu中至少包含两个以上该实测数据对。用户的固有校准曲线数据SCu是通过对后述的标准模型方程式依次加进用户固有的实测数据对来构建。
标准模型方程式是表示平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的标准的相关关系的标准模型，能够适当地采用各种公知模型。标准模型方程式例如可以是线性方程式，也可以是非线性方程式。此处，例示地将在非专利文献1中公开的下述数学式(1)应用为标准模型方程式。另外，也可以变形数学式(1)而导出下述数学式(2)，将此应用为标准模型方程式。
平均葡萄糖浓度AG(mg/dL)＝28.7*HbA1c(％)-46.7...(1)
HbA1c浓度(％)＝0.0348*AG(mg/dL)+1.63...(2)
与平均葡萄糖浓度AG的计算、及HbA1c浓度估计有关的处理如下。用户终端2的处理器21通过对存储在测量值存储部30中的葡萄糖浓度数据中从当前到过去一定期间(以下，称为“AG计算基准期间”)获取的葡萄糖浓度进行平均来计算平均葡萄糖浓度AG。AG计算基准期间是计算平均葡萄糖浓度AG时作为基准的期间。AG计算基准期间不限定在特定的期间，能够适当地变更。在本实施方式中，大致设定为几天～3个月的范围。例如，图5示出了过去120小时(5天)的葡萄糖浓度的推移，示出了该期间的平均葡萄糖浓度AG为189mg/dL的例子。处理器21计算的平均葡萄糖浓度AG，在与该AG计算基准期间的日期和时间信息关联起来的基础上，存储在辅助存储装置27的AG值存储部35中。另外，用户终端2计算的平均葡萄糖浓度AG也可以通过网络3发送到服务器装置4，存储在辅助存储装置47中的AG值存储部53。
在估计HbA1c浓度时，用户终端2的处理器21对储存在辅助存储装置27的AG值存储部35中的平均葡萄糖浓度AG进行读出。并且，处理器21通过访问第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu，能够求出HbA1c浓度的估计值(以下，称为“HbA1c估计浓度”)。
如上所述求出HbA1c估计浓度，例如如图1所示显示在第2显示器24B上。HbA1c估计浓度成为表示用户2～3个月左右之前的血糖状态的指标。另外，可以说HbA1c估计浓度是反映一定期间内的葡萄糖代谢结果的指标。在本实施方式的信息提供系统S中，能够使用户装置2同时显示当前的葡萄糖浓度(血糖值)Glu、一定期间内的葡萄糖浓度的时间推移、表示将来的血糖状态的HbA1c信息。由此，用户能够直观地更容易掌握当前的血糖状态与将来的血糖状态的相对关系，能够向用户提供有助于自身血糖状态管理的信息。另外，在本实施方式中，在假设最近(例如，几周左右的过去～当前)的平均葡萄糖浓度在今后也持续时，使用与平均葡萄糖浓度AG和HbA1c浓度有关的相同相关度，估计从当前开始未来2～3个月左右后的将来的HbA1c浓度。
如图6所示，医疗机构侧具备的服务器装置4以能够通信的方式通过网络3与多个用户终端2连接。另外，在图1中，在作图上，仅示出了一个用户终端2，而实际上，如图6所示多个用户终端2通过网络3与服务器装置4连接。
在图6中，将用户A、B、C、...分别使用(持有)的用户终端标记为2A、2B、2C、...。各用户例如在医疗机构开了CGM测量器1的处方时，例如通过对信息提供系统S的状况提供服务器进行用户登录，被赋予固有的用户识别信息编号。在用户终端2的辅助存储装置27中的识别信息存储部33中存储有包含该用户识别信息编号的用户识别信息。
图4所示的固有校准曲线数据SCu反映了每个用户的体质等特性，存储在其内部的校准曲线被修正。另外，存储在用户终端2的辅助存储装置27中的固有校准曲线数据SCu，在每次有新的固有校准曲线数据SCu从服务器装置4逐次向用户终端2发布时，被更新。在服务器装置4的服务器侧校准曲线存储部52中存储有：在各用户中共用的校准曲线数据、即公共用户校准曲线数据SCp；以及为对每个用户终端2发布而准备的固有校准曲线数据SCu。关于固有校准曲线数据SCu，如在图4中说明的那样，针对每个用户构建为固有的校准曲线数据。固有校准曲线数据SCu，在每次如上所述更新其内容时，通过网络3向对应的用户进行发布。
此处，各用户通过测量装置5测量的HbA1c浓度从测量装置5通过基于无线或有线的通信、或者便携式记录介质等，与用于识别用户的用户识别信息、其测量日期和时间(数据获取日期和时间信息)关联起来的基础上，存储在HbA1c值存储部54中。另外，在各用户的用户终端2中计算的平均葡萄糖浓度AG通过网络3发送到服务器装置4，从而各用户的平均葡萄糖浓度AG汇集到服务器装置4。另外，在从各用户的用户终端2发送来的数据(以下，称为用户发送数据)中，除了平均葡萄糖浓度AG以外，包含有用户识别信息和包含计算平均葡萄糖浓度AG时作为基础的AG计算基准期间的数据获取日期和时间信息等。
由此，当服务器装置4从任意一个用户接收(获取)用户发送数据时，处理器41根据用户识别信息确定数据的发送源(该发送源是指发送了用户发送数据的用户、或者该用户使用的用户终端2)。接着，处理器41将与用户识别信息对应的用户的平均葡萄糖浓度AG与用户识别信息及数据获取日期和时间信息关联起来存储在AG值存储部53中。例如，当用户A在医疗机构中使用测量装置5测量HbA1c浓度时，服务器装置4获取其HbA1c实测浓度。获取了HbA1c实测浓度的服务器装置4将该HbA1c实测浓度存储在HbA1c值存储部54中。
接着，处理器41根据与增加到HbA1c值存储部54中的HbA1c实测浓度对应的数据获取日期和时间信息及用户识别信息，确定新增加的HbA1c实测浓度为与用户A有关的数据，以及确定HbA1c的测量日期和时间。接着，处理器41访问AG值存储部53，在从用户A持有的用户终端2A接收而蓄积的与过去的平均葡萄糖浓度AG有关的数据中，读出HbA1c实测浓度和数据获取日期和时间近似的平均葡萄糖浓度AG。由此，形成由数据获取日期和时间互相对应的一组HbA1c实测浓度和平均葡萄糖浓度AG构成的实测数据对。接着，处理器41将如上所述形成的与用户A有关的实测数据对加入到用户A的固有校准曲线数据SCu，更新存储在辅助存储装置47的服务器侧校准曲线存储部52中的固有校准曲线数据SCu。另外，在实测数据对中使用的一组HbA1c实测浓度和平均葡萄糖浓度AG虽然优选其数据获取日期和时间接近，但是HbA1c是表示长期血糖状态的指标，具有其值很难在短期内敏感地变化的性质，因此只要双方的数据获取日期和时间没有相差过大则不会有问题。
此处，虽然为了方便，对用户A固有的固有校准曲线数据SCu的更新进行了说明，但是对于其他用户B、C、...的固有校准曲线数据SCu也相同。即、服务器装置4从其他用户B、C、...使用的用户终端2B、2C、...接收(获取)用户发送数据，另外，从测量装置5获取其他用户B、C、...的HbA1c实测浓度，从而与该获取数据对应的用户的固有校准曲线数据SCu与用户A的情况相同地被更新。由此构建的各用户的固有校准曲线数据SCu可以说是相对于标准模型方程式仅反映了用户本人的特性(体质等)的校准曲线数据。
<公共校准曲线数据SCp>
接着，对公共校准曲线数据SCp进行说明。图7是用于说明第一实施方式的存储在服务器装置4的辅助存储装置47中的公共校准曲线数据SCp的说明图。图示的公共校准曲线数据SCp是对于上述的标准模型方程式，通过加进所有用户A、B、C...的实测数据对(图中的标注)而修正了标准模型方程式的校准曲线数据。此处的实测数据对如上所述。即、在服务器装置4的处理器41形成了与任意一个用户有关的实测数据对时，作为例子在形成了用户A的实测数据对时，该实测数据对标注在用户A的固有校准曲线数据SCu和公共用户校准曲线数据SCp的双方。由此，与固有校准曲线数据SCu同样地在公共校准曲线数据SCp上也增加新的标注(实测数据对)。因此，与用户A的固有校准曲线数据SCu同样地，将新增加的实测数据对加进来，更新存储在辅助存储装置47的服务器侧校准曲线存储部52中的公共校准曲线数据SCp。另外，公共校准曲线数据SCp与固有校准曲线数据SCu之间的不同点在于，不是反映了特定用户的实测数据对而是反映了与多个用户有关的实测数据对。根据如上所述构筑的公共校准曲线数据SCp，各个用户的特性被平均，反映了所有用户平均的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关关系。
另外，在本实施方式中，虽然例示地说明了使用各用户的实测数据对来逐次更新公共校准曲线数据SCp的方式，但是没有必要一定使用该用户的实测数据对来进行更新。例如，在设置有测量装置5的医院等医疗机构中，也可以是多个被验者(患者)使用在该医疗机构中测量的葡萄糖浓度和与HbA1c浓度有关的测量数据来逐次更新公共校准曲线数据SCp。在医疗机构中，保有数量庞大的上述测量数据，适合构建反映了一般的被验者的葡萄糖浓度与HbA1c浓度之间的相关关系的公共校准曲线数据SCp。而且，公共校准曲线数据SCp也可以是使用从一般的学术论文引用的数据来规定了葡萄糖浓度与HbA1c浓度之间的相关关系的校准曲线数据。例如，也可以利用通过在非专利文献1的Figure.1中记载的回归线规定的相关关系。
服务器装置4在每次更新存储在辅助存储装置47的服务器侧校准曲线存储部52中的与任意一个用户有关的固有校准曲线数据SCu时，通过网络3向与被更新固有校准曲线数据SCu对应的用户使用的用户终端2发布更新后的固有校准曲线数据SCu。从服务器装置4接收了新的固有校准曲线数据SCu的用户终端2对存储在辅助存储装置27的第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu进行更新(改写)。由此，各用户的用户终端2在每次从服务器装置4收到固有校准曲线数据SCu的发布时，逐次将固有校准曲线数据SCu更新为最新版本。由此，用户终端2能够使用反映了所使用的用户的最新体质等的状态的固有校准曲线数据SCu来估计HbA1c浓度。
但是，用户的体质有时会随着时间的经过而变化，有时会通过受到了基于某些外部因素的错误(外部因素错误)影响的实测数据对而更新固有校准曲线数据SCu。作为外部因素错误的典型例，可以举出基于由CGM测量器1(包含葡萄糖传感器11)的故障、异常引起的平均葡萄糖浓度AG的计算误差、测量装置5的故障、异常等引起的HbA1c浓度的测量误差等的错误。
在这种情况下，固有校准曲线数据SCu有时从原本应该所在的线(状态)偏离得很大。当使用这样的固有校准曲线数据SCu来估计将来的HbA1c浓度时，其估计误差变大，从而存在用户错误地认识自己的血糖状态的问题。因此，在本实施方式的信息提供系统S中，具有检查在包含在固有校准曲线数据SCu的实测数据对中包含有异常值的可能性高不高的功能。并且，信息提供系统S判断当前的固有校准曲线数据SCu是否能够在某程度妥当的范围内规定了各个用户的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关关系。
<第一控制>
以下，对本实施方式的第一控制进行说明。图8是用于说明第一实施方式的第一控制的说明图。在第一控制中，对服务器装置4从任意一个用户的用户终端2接收了包含与平均葡萄糖浓度AG有关的信息的用户发送数据时的控制例进行说明。另外，第一控制是通过服务器装置4的处理器41将存储在辅助存储装置47中的程序加载到主存储装置42来执行。
此处，图8等价于图4所示的固有校准曲线数据SCu与图7所示的公共校准曲线数据SCp的叠加。例如，服务器装置4从某用户的用户终端2接收用户发送数据，获取图8的虚线所示的值的平均葡萄糖浓度AG(图中，C)。此时，服务器装置4的处理器41在与上述用户对应的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp中分别代入所获取的平均葡萄糖浓度AG(值C)，分别导出构成实测数据对的剩余的活体成分、即糖化血红蛋白(HbA1c)的对应值(图中，Vd1和Vd2)。此处，将与代入到固有校准曲线数据SCu中的平均葡萄糖浓度AG对应的HbA1c浓度(第1指标值)作为固有校准曲线对应值Vd1，与代入到公共校准曲线数据SCp的平均葡萄糖浓度AG对应的HbA1c浓度(第1指标值)作为公共校准曲线对应值Vd2。
在第一控制中，求出固有校准曲线对应值Vd1与公共校准曲线对应值Vd2之间的背离量、即对应值背离量ΔVd。该对应值背离量ΔVd在固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp中，作为表示在与相同平均葡萄糖浓度AG对应的HbA1c浓度的估计结果中产生何种程度的差异的指标来定位。因此，在第一控制中，根据对应值背离量ΔVd的大小，检查在包含于固有校准曲线数据SCu的实测数据对中包含异常值的可能性高不高，判定当前的固有校准曲线数据SCu是否为适当的状态。
以下，参照图9，对第一控制的具体的处理内容进行说明。图9是示出本实施方式的第一控制例程的顺序的流程图。本控制例程是服务器装置4的处理器41将存储在辅助存储装置47中的程序加载到主存储装置42来执行的。另外，本控制例程每隔规定期间重复执行。
首先，在步骤S101中，处理器41访问AG值存储部53，判定是否从任意一个用户增加了新的平均葡萄糖浓度AG。当在本步骤中判定为肯定时，处理器41检测到辅助存储装置47作为第1测量值重新获取了平均葡萄糖浓度AG，此时进入到步骤S102。另一方面，当在本步骤中判定为否定时，暂且结束本控制例程。
另外，对于各用户终端2向服务器装置4发送平均葡萄糖浓度AG的间隔、频度，用户能够任意地设定。另外，虽然AG计算基准期间是例如在几日～3月左右的范围内适当设定的，但是不限定于该范围。另外，在步骤S101中，处理器41也可以根据用户发送数据的用户识别信息及数据获取日期和时间信息确定数据的获取源、即获取源用户。并且，处理器41也可以读出存储在HbA1c值存储部54中的与该发信源用户有关的实测HbA1c值中测量时期比较近的实测HbA1c值来制作实测数据对。
在步骤S102中，处理器41根据用户发送数据的用户识别信息及数据获取日期和时间信息来确定数据的获取源、即获取源用户(或者，获取源用户使用的用户终端2)，访问与该获取源用户对应的服务器侧校准曲线存储部52。接着，处理器41在与获取源用户对应的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp中，分别代入所获取的平均葡萄糖浓度AG、即第1测量值，分别导出固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2。
在步骤S103中，处理器41判定对应值背离量ΔVd是否超过了规定的第1基准量A1。该对应值背离量ΔVd是作为固有校准曲线对应值Vd1与公共校准曲线对应值Vd2之差的绝对值来定义(ΔVd＝|Vd1-Vd2|)。当在本步骤中判定为否定(ΔVd≤A1)时，对应值背离量ΔVd维持充分小的值，判断为在获取源用户的用户终端2的固有校准曲线数据SCu中没有任何问题，进入到步骤S104。即、此时能够判断为与获取源用户有关的固有校准曲线数据SCu规定的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度的相关关系，当前处于适当的状态。
因此，在步骤S104中，处理器41在向获取源用户的用户终端2发送了规定的第1信息之后，暂且结束本控制例程。此处，接收了第1信息的用户终端2例如使第二显示器24B显示“是正常状态”的消息。此处，如上所述，当在步骤S103中判定为否定时，由于没有必要使用户做出某些积极的行动，因此没有必要一定要将上述的第1信息发送到用户终端2。因此，此时还可以省略步骤S104的处理。另一方面，在上述步骤S103中，在判定为肯定时(ΔVd＞A1)，进入到步骤S105。在步骤S105中，处理器41判定对应值背离量ΔVd是否超过了规定的第2基准值A2。第2基准值A2是设定为比第1基准值A1大的值的阈值。在本步骤中，在判定为否定(ΔVd≤A2)时进入到步骤S106，在判定为肯定时(ΔVd＞A2)进入到步骤S107。
在进入到步骤S106时，意味着对应值背离量ΔVd超过第1基准值A1且为第2基准值A2以下。此时，在固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2中观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于获取源用户的体质的变化。因此，在步骤S106中，处理器41向获取源用户的用户终端2发送第2信息，且在将固有校准曲线数据更新标志设定为打开之后(F←打开)，暂且结束本控制例程。另外，当固有校准曲线数据更新标志从关闭切换为打开时，成为进行后述的固有校准曲线数据更新控制例程的触发。
另外，第2信息是如下所述的信息：请求平均葡萄糖浓度AG和HbA1c浓度中在步骤S101中没有增加(没有获取)到AG值存储部53中的一方的未获取测量值的实测的测量值请求信息。此处HbA1c浓度相当于未获取测量值。当获取源用户的用户终端2接收第2信息(测量值请求信息)时，该处理器21例如使第二显示器24B显示“请通过指定的医疗机构对糖化血红蛋白的浓度进行实测”的消息。
接着，对步骤S107中的处理进行说明。进入到步骤S107意味着对应值背离量ΔVd超过了第2基准值A2。此时，在固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2中观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于CGM测量器1(包含葡萄糖传感器11)的故障、异常等外部因素错误。此时，在步骤S107中，处理器41在向获取源用户的用户终端2发送了第3信息之后，暂且结束本控制例程。
另外，当获取源用户的用户终端2接收第3信息时，用户终端2的处理器21例如使第二显示器24B显示“CGM测量器或传感器有可能存在异常，请更换为新的传感器或对CGM测量器进行维护”的消息。
另外，在上述的第一控制例程中，关于向用户终端2发送及报知第1信息～第3信息的方式，不限定于上述方式，例如也可以从用户终端2的扬声器(未图示)以声音来输出上述各消息。
接着，对固有校准曲线数据更新控制例程的具体处理进行说明。图10是示出本实施方式的固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。本例程也与第一控制例程同样地是通过服务器装置4的处理器41来执行的。另外，本控制例程是在固有校准曲线数据更新标志处于打开的状态时，每隔规定期间重复执行的。此处，如果在用户终端2的第二显示器24B上看到第2信息(测量值请求信息)的消息显示的获取源用户在医疗机构中的测量装置5中对体液中的HbA1c浓度进行实测，则其测量结果重新存储到服务器装置4的辅助存储装置47的HbA1c值存储部54中。
在步骤S201中，服务器装置4的处理器41访问HbA1c值存储部54。接着，在上述的第一控制中将第2信息发送到获取源用户的用户终端2之后，判定与该获取源用户有关的HbA1c实测浓度是否被重新增加(更新)。在本步骤中，在判定为没有更新新的HbA1c实测浓度时，结束本例程。此时，在经过规定期间之后再次执行本控制例程。另一方面，当在本步骤中判定为更新了新的HbA1c实测浓度时，处理器41检测到HbA1c值存储部54作为第2测量值重新获取了HbA1c实测浓度，进入到步骤S202。
新增加的HbA1c实测浓度(第2测量值)与用户识别信息、及数据获取日期和时间信息关联起来存储在HbA1c值存储部54中。因此，在步骤S202中，服务器装置4的处理器41将该HbA1c实测浓度(第2测量值)、与在第一控制的步骤S101中获取的平均葡萄糖浓度AG(第1测量值)为一对而作为实测数据对来使用，更新获取源用户的固有校准曲线数据SCu。接着，在步骤S203中，服务器装置4的处理器41将在步骤S202中更新的固有校准曲线数据SCu发布到对应的获取源用户的用户终端2。之后，服务器装置4的处理器41将固有校准曲线数据更新标志设定为关闭，结束本例程。
接着，对本实施方式的变形例进行说明。作为该变形例，在图9所示的第一控制例程的步骤S107中，加上第3信息将对于平均葡萄糖浓度AG的修正请求信息发送到获取源用户的用户终端2。该修正请求信息是如下所述的指令信息：请求对用户终端2发送实施第一变形例的异常值去除处理、或者第二变形例的基准期间缩短处理而对平均葡萄糖浓度AG进行了重新计算得到的修正平均葡萄糖浓度AG′。
图11是用于说明本实施方式的异常值去除处理的说明图。异常值去除处理是指从在AG计算基准期间中获取的葡萄糖浓度的测量数据去除异常值的处理。图示的图表示CGM测量器1测量的葡萄糖浓度的时间推移。在该图中，设定为每隔一分钟测量葡萄糖浓度。在异常值去除处理中，在每单位时间的葡萄糖浓度变化幅度(以下，称为葡萄糖浓度单位变化量)超过规定的容许值时，其标注作为表示异常值(跳跃值)的情况而被去除。在图11中，例如测量数据(标注)A、B作为异常值而被去除。于是，在AG计算基准期间，使用除去了异常值(测量数据A、B)之后的测量数据来对平均血糖值AG进行重新计算。另外，关于与葡萄糖浓度单位变化量有关的容许值，例如可以根据实验等经验规则来预先求出适当的值。
在图11中说明的异常值去除处理，是通过用户终端2的处理器21将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22来执行的。处理器21通过计算经过异常值去除处理后获取的葡萄糖浓度的测量数据(以下，称为异常值去除完成测量数据)的平均值来求出修正平均葡萄糖浓度AG′，再次发送到服务器装置4。该修正平均葡萄糖浓度AG′与本发明中的第1活体成分的修正完成测量值对应。
如上所述，当通过用户终端2的处理器21而将修正平均葡萄糖浓度AG′发送到服务器装置4时，将此作为触发，再次开始在图9中说明的第一控制例程。其结果，使用修正平均葡萄糖浓度AG′，进行图9所示的各处理。在修正平均葡萄糖浓度AG′中，由于去除了包含在葡萄糖浓度的测量数据中的异常值，因此可以认为在第一控制中计算的对应值背离量ΔVd减少的结果，对应值背离量ΔVd很难超过第2基准值A2。
接着，对第二变形例的基准期间缩短处理进行说明。该基准期间缩短处理是缩短AG计算基准期间的处理。用户终端2的处理器21根据经过基准期间缩短处理获取的葡萄糖浓度的测量数据，计算修正平均葡萄糖浓度AG′。例如，当AG计算基准期间在初始设定中被设定为3个月左右时，也可以通过实施基准期间缩短处理，将AG计算基准期间缩短到1个月左右。另外，作为基准期间缩短处理的其他变化，也可以在AG计算基准期间中的葡萄糖浓度的测量数据中，求出葡萄糖浓度单位变化量超过容许值的频度超过规定的阈值而频发的期间(以下，称为异常值频出期间)，通过从AG计算基准期间排除该异常值频出期间而缩短AG计算基准期间。
由此，用户终端2的处理器21将经过基准期间缩短处理而获取的修正平均葡萄糖浓度AG′再次发送到服务器装置4。接着，将此作为触发，开始在图9中说明的第一控制例程。此时，根据修正平均葡萄糖浓度AG′进行图9所示的各处理。此时，在修正平均葡萄糖浓度AG′的计算中，根据在从AG计算基准期间中除去了异常值频出期间的剩余期间获取的葡萄糖浓度的测量数据进行计算。因此，在第一控制中计算的对应值背离量ΔVd减少的结果，对应值背离量ΔVd很难超过第二基准值A2。
另外，关于第一变形例的异常值去除处理和第二变形例的基准期间缩短处理，可以分别择一地实施一方，也可以实施双方。例如，首先可以实施异常值去除处理(基准期间缩短处理)，之后在通过实施第一控制例程得到的对应值背离量ΔVd超过第2基准值A2时，进行基准期间缩短处理(异常值去除处理)。
<第二控制>
接着，对本实施方式的第二控制进行说明。图12是用于说明第一实施方式的第二控制的说明图。图12与图8相同，是叠加了固有校准曲线数据SCu与公共校准曲线数据SCp的图。在第二控制中，对服务器装置4从测量装置5获取了与任意一个用户有关的HbA1c实测浓度时的控制例进行说明。另外，在第二控制中，也通过服务器装置4的处理器41将存储在辅助存储装置47中的程序加载到主存储装置42来执行。
例如，服务器装置4从测量装置5获取了某用户的HbA1c实测浓度(图12中，D)。此时，服务器装置4的处理器41对与上述用户对应的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp，分别代入所获取的HbA1c浓度(值D)。其结果，分别导出与和HbA1c浓度一起构成实测数据对的剩余的活体成分、即平均葡萄糖浓度AG对应的对应值(图中，Vd1′和Vd2′)。此处，将与代入到固有校准曲线数据SCu中的HbA1c实测浓度对应的平均葡萄糖浓度AG作为固有校准曲线对应值Vd1′。并且，将与代入到公共校准曲线数据SCp中的HbA1c实测浓度对应的平均葡萄糖浓度AG作为公共校准曲线对应值Vd2′。接着，在第二控制中也与第一控制相同，求出固有校准曲线对应值Vd1′与公共校准曲线对应值Vd2′之间的背离量、即对应值背离量ΔVd′。并且，根据所求出的对应值背离量ΔVd′的大小，检查包含于固有校准曲线数据SCu中的实测数据对中包含异常值的可能性高不高，判定当前的固有校准曲线数据SCu是否为适当的状态。
以下，参照图13对第二控制的具体的处理内容进行说明。图13是示出本实施方式的第二控制例程的顺序的流程图。本控制例程是服务器装置4的处理器41将存储在辅助存储装置47中的程序加载到主存储装置42来执行。另外，本控制例程每隔规定期间重复执行。
首先，在步骤S301中，处理器41访问HbA1c值存储部54，判定是否从任意一个用户重新增加了HbA1c实测浓度。当在本步骤中判定为肯定时，处理器41检测到HbA1c值存储部54作为第1测量值重新获取了HbA1c实测浓度。此时，进入到步骤S302。另一方面，当在本步骤中判定为否定时，暂且结束本控制例程。在步骤S302中，处理器41根据与HbA1c实测浓度关联起来存储在HbA1c值存储部54中的用户识别信息，确定HbA1c实测浓度的获取源、即获取源用户(或者，获取源用户的用户终端2)。并且，处理器41访问与获取源用户对应的服务器侧校准曲线存储部52，通过分别在与获取源用户对应的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp，作为第一测量值代入所获取的HbA1c实测浓度，分别导出固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′。另外，在步骤S302中，处理器41根据与HbA1c实测浓度关联起来存储在HbA1c值存储部54中的数据获取日期和时间信息，从AG值存储部53读出测量时期近似的平均葡萄糖浓度AG来制作实测数据对。
在步骤S303中，处理器41判定对应值背离量ΔVd′是否超过了规定的第1基准量A1′。该对应值背离量ΔVd′被定义为固有校准曲线对应值Vd1′与公共校准曲线对应值Vd2′之差的绝对值(ΔVd′＝|Vd1′-Vd2′|)。当在本步骤中判定为否定(ΔVd′≤A1′)时，对应值背离量ΔVd′维持为充分小的值，判断为获取源用户的用户终端2的固有校准曲线数据SCu中没有任何问题，进入到步骤S304。此时，能够判断为与获取源用户有关的固有校准曲线数据SCu规定的平均葡萄糖浓度AG与HbA1c浓度之间的相关关系，当前处于适当的状态。
因此，在步骤S304中，处理器41在向获取源用户的用户终端2发送了第1信息之后，暂且结束本控制例程。此处，接收了第1信息的用户终端2例如使第二显示器24B显示“是正常状态”的消息。
另外，与第一控制同样，在本步骤中没有必要使用户作出某些积极的行动。因此，也可以省略将第1信息发送到用户终端2的步骤S304的处理，直接结束本控制例程。另外，关于向用户终端2发送及报知第1信息的方式，不限于上述方式，例如也可以从用户终端2的扬声器(未图示)以声音来输出上述消息。
另一方面，在上述步骤S303中，在判定为肯定时(ΔVd′＞A1′)，进入到步骤S305。在该步骤S305中，进一步判定对应值背离量ΔVd′是否超过了规定的第2基准值A2′。第2基准值A2′是设定为比第1基准值A1′大的值的阈值。在本步骤中，在判定为否定(ΔVd′≤A2′)时进入到步骤S306。另一方面，在本步骤中，在判定为肯定时(ΔVd′＞A2′)，进入到步骤S307。
在进入到步骤S306时，意味着对应值背离量ΔVd′超过第1基准值A1′且为第2基准值A2′以下。此时，在固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′中观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于获取源用户的体质的变化。因此，在步骤S306中，处理器41向获取源用户的用户终端2发送第4信息，且在将第二固有校准曲线数据更新标志设定为打开之后(F←打开)，暂且结束本控制例程。
另外，当第二固有校准曲线数据更新标志从关闭切换为打开时，成为进行后述的第二固有校准曲线数据更新控制例程的触发。另外，第4信息是如下所述内容的指令信息：请求计算在平均葡萄糖浓度AG和HbA1c浓度中、在步骤S301中HbA1c值存储部54没有获取的一方的平均葡萄糖浓度AG并发送。
接着，对步骤S307中的处理进行说明。前进到步骤S307意味着对应值背离量ΔVd′超过了第二基准值A2′。此时，在固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′中观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于测量装置5的故障、异常等外部因素错误。此时，服务器装置4的处理器41例如向输出装置44的监视器(显示器)显示输出“请检查测量装置中是否存在异常、故障”的消息。或者，也可以从输出装置44的扬声器(未图示)通过声音输出上述消息。当本步骤的处理结束时，暂且结束本控制例程。另外，在本控制中，在确认为测量装置5中没有异常、故障时，也可以进行步骤306的处理。
接着，对第二固有校准曲线数据更新控制例程进行说明。图14示出第一实施方式的第二固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。本例程也与第二控制例程同样，是通过服务器装置4的处理器41来执行。另外，本控制例程在第二固有校准曲线数据更新标志处于打开的状态时，每隔规定期间重复执行。
首先，对在第二控制例程的步骤S306中接收了服务器装置4发送的第4信息的获取源用户的用户终端2进行的处理进行说明。第4信息是如上所述请求平均葡萄糖浓度AG的计算及计算结果的发送的内容的指令信息。在该第4信息中包含有在第二控制例程的步骤S301中服务器装置4获取的HbA1c实测浓度的数据获取日期和时间信息。接收了第4信息的用户终端2的处理器21以HbA1c实测浓度的测量时期包含在其AG计算基准期间中的方式，执行平均葡萄糖浓度AG的计算处理。另外，能够将此时的AG计算基准期间设定在适当的期间。计算出平均葡萄糖浓度AG作为第2测量值而发送到服务器装置4。
接着，当开始第二固有校准曲线数据更新控制例程时，首先在步骤S401中，服务器装置4的处理器41访问辅助存储装置47中的AG值存储部53。接着，处理器41在上述第二控制中将第4信息发送到获取源用户的用户终端2之后，判定作为第2测量值是否重新增加(更新)与该获取源用户有关的平均葡萄糖浓度AG。由此，处理器41判别AG值存储部53作为第2测量值是否重新获取了平均葡萄糖浓度AG。顺便说一下，如果将通过收到第4信息指令的获取源用户的用户终端2运算的平均葡萄糖浓度AG发送到服务器装置4，则该计算结果重新存储到服务器装置4的辅助存储装置47中的AG值存储部53。
在本步骤中，在判定为作为第2测量值没有更新新的平均葡萄糖浓度AG时，直接结束本例程。此时，在经过规定的期间之后再次执行本控制例程。另一方面，当在本步骤中判定为作为第2测量值更新新的平均葡萄糖浓度AG时，进入到步骤S402。
新增加到AG值存储部53中的平均葡萄糖浓度AG(第2测量值)与用户识别信息及数据获取日期和时间信息关联起来存储。因此，在步骤S402中，服务器装置4的处理器41将该平均葡萄糖浓度AG(第2测量值)与在第二控制例程的步骤S301中获取的HbA1c实测浓度(第1测量值)为一对而作为实测数据对来使用，更新获取源用户的固有校准曲线数据SCu。
接着，在步骤S403中，服务器装置4的处理器41将在步骤S402中更新的固有校准曲线数据SCu发送到对应的获取源用户中的用户终端2。之后，服务器装置4的处理器41将第二固有校准曲线数据更新标志设定为关闭，结束本例程。
如上所述，根据本实施方式的信息提供系统S，通过使用户终端2的显示器24同时显示有助于短期的糖尿病护理Glu信息、和与体液中的葡萄糖有关的有助于掌握长期的代谢结果的HbA1c信息的双方，从而能够向用户提供易用性优秀的信息终端。此时，由于用于在用户终端2中估计HbA1c浓度的固有校准曲线数据SCu从随时服务器装置4发布，因此能够将用户终端2中的固有校准曲线数据SCu始终维持在良好的状态。并且，在根据平均葡萄糖浓度AG估计HbA1c浓度时，虽然将对于各用户使用固有的固有校准曲线数据SCu为前提，但是能够根据各用户公用的公共校准曲线数据SCp与各个用户不同的固有校准曲线数据SCu之间的相对关系，判断固有校准曲线数据SCu作为与用户的当前体质相称的校准曲线是否妥当。即、判别各用户中的当前的固有校准曲线数据SCu是否处于原本应该所处的状态，根据需要更新该固有校准曲线数据SCu，在有可能存在外部因素错误时能够唤起注意。
另外，在本实施方式中，也可以适当组合第一控制及第二控制的控制内容来执行。例如，服务器装置4在作为第1测量值获取了来自用户终端2的平均葡萄糖浓度AG和HbA1c实测浓度中的任意一方、且对应值背离量超过了第1基准量时，也可以作为第2测量值获取另一方的测量值，同时，使用该第2测量值和已经获取完成的第1测量值，更新对应的用户的固有校准曲线数据SCu。
[其他系统构成例]
接着，对信息提供系统S的系统构成例的变化进行说明。本实施方式的信息提供系统S，在不脱离本发明的要旨的范围能够采用各种方式。
图15是示出第一实施方式的信息提供系统S的其他系统构成例的图。在上述为止的系统构成例中，虽然采用了作为通用计算机的服务器装置4独立地具备本发明的信息处理装置的系统构成例，但是也可以组装到图15所示的测量装置5A内。此时，能够作为表示具有测量装置5A的结构的一部分的框图而引用图3所示的结构框图。如上所述，本发明的信息处理装置可以作为与测量HbA1c浓度的测量装置独立的服务器装置4来实现，也可以作为组装到该测量装置内的计算机来实现。在后者的情况下，也能够应用上述为止的各种控制。
[用户终端的显示模式]
接着，对信息提供系统S的用户终端2的显示模式进行说明。如上所述，用户终端2具有显示器24(第一显示器24A及第二显示器24B)，使第一显示器24A显示Glu信息，使第二显示器24B显示HbA1c信息。对于针对用户终端2的显示器24的与Glu信息及HbA1c信息有关的显示模式，准备各种模式，具体地讲是通过处理器21使用存储在辅助存储装置27中的各种数据来执行各种程序来实现。
《基本显示模式》
图16及图17是说明用户终端2的基本显示模式的说明图。在该基本显示模式中，使第一显示器24A显示比较短期间(在图16的例子中，过去2小时)的葡萄糖浓度的推移曲线(履历曲线)、及当前的葡萄糖浓度。显示葡萄糖浓度的推移曲线的时间轴的范围不特别限定，并且，也能够通过受理用户对操作部23的手动操作来适当变更。
本实施方式的用户终端2根据从CGM测量器1的测量数据计算的平均葡萄糖浓度AG，求出例如反映未来几个月的将来的血糖状态的HbA1c估计浓度。换言之，当前的HbA1c估计浓度是根据例如几个月之前测量的葡萄糖浓度的测量结果来估计。
在第二显示器24B中，以用实线连结表示过去的HbA1c估计浓度的标注与表示当前的HbA1c估计浓度的标注、用虚线连结表示当前的HbA1c估计浓度的标注与表示将来的HbA1c估计浓度的标注的方式来显示。而且，在图17所示的例子中，通过将表示过去及当前的HbA1c估计浓度的标注作为亮灯显示方式、将表示将来的HbA1c估计浓度的标注作为闪烁显示方式，从而使双方的显示方式不同。由此，有助于直观地快速掌握显示在第二显示器24B中的各标注是否表示到当前为止的HbA1c估计浓度、或者表示将来的HbA1c估计浓度。
作为日本国内的糖尿病的诊断基准，如果满足(1)空腹时血糖值(FPG)为126mg/dL以上、(2)基于75g口服葡萄糖耐受试验的血糖值(OGTT)为200mg/dL以上、(3)随时血糖值为200mg/dL以上、(4)血红蛋白A1c浓度为6.5％以上中的任意一个条件则判定为“糖尿病型”，改日重新检查，当在重新检查中也满足上述(1)～(4)中的任意一个条件，则诊断为“糖尿病”。另外，如果满足(1)～(3)的任意一个条件、(5)糖尿病的典型的症状(口渴、多饮、多尿等)、(6)存在糖尿病性视网膜病变中的任意一个条件，则不经过重新检查而诊断为“糖尿病”。另外，如果(1)小于110mg/dL、且(2)小于140mg/dL，则作为“正常型”，将既不是“糖尿病型”也不是“正常型”的类型分类为“边界型”。另外，称为糖尿病预备军的“边界型”，进一步分类为以下的三个类型(型)。“边界型”一般也称呼为边界型糖尿病(不是正式的疾病)，转移到“糖尿病型”的比率高，认为是即使当前不是糖尿病，将来糖尿病发病风险高的群体。
<IFG型(空腹时血糖异常型)>
关于IFG型，在空腹时血糖值(FPG)处于110mg/dL以上、小于126mg/dL的范围时，判断为符合该类型。该FPG能够定义为从餐后经过时间而成为空腹状态的血糖值，例如，采用在餐后经过了8～12小时左右之后的血糖值。
<IGT型(耐受时耐糖能力异常型)>
关于IGT型，在基于75g口服葡萄糖耐受试验的血糖值(OGTT)处于140mg/dL以上、小于200mg/dL的范围时，判断为符合该类型。75g口服葡萄糖耐受试验是在摄取了75g的葡萄糖(例如，葡萄糖水溶液)之后，例如测量30分钟后、60分钟后、90分钟后、120分钟后的血糖值的试验。另外，葡萄糖摄取后的血糖值的测量时间、测量次数等有时也与上述不同。
<IFG+IGT型(合并型)>
IFG+IGT型是相当于上述IFG型及IGT型双方的类型，在空腹时血糖值(FPG)处于110mg/dL以上且126mg/dL以下的范围、且基于75g口服葡萄糖耐受试验的血糖值(OGTT)处于140mg/dL以上且小于200mg/dL的范围时，相当于该合并型。另外，关于与如上所述的糖尿病的诊断基准有关的记载，作为例子可以本申请的发明人在发明创作时在日本国内通过日本糖尿病学会制定糖尿病诊断的诊断基准，虽然充分估计到随着时间的经过诊断基准被修订，或者每个国家其诊断基准不同，但该诊断基准的具体内容并不对本发明的应用和其技术范围产生任何影响。
如上所述，在HbA1c浓度中，6.5％的数值对糖尿病护理具有重要的意义。因此，在用户终端2中，在通过处理器21求出的HbA1c估计浓度为规定的基准浓度Vsh以上时，使针对第二显示器24B的HbA1c估计浓度的输出显示方式突出显示。
在本实施方式中，虽然基准浓度Vsh被设定为6.5％，但是也可以适当变更。另外，作为HbA1c估计浓度成为基准浓度Vsh以上时的突出显示的方式，可以举出相比于在通常显示方式中使用的颜色(例如，黑色)优选使用醒目的颜色(例如，红色)。例如，在本实施方式中，在将平均葡萄糖浓度AG代入到固有校准曲线数据SCu中得到的HbA1c估计浓度小于基准浓度Vsh(6.5％)时，作为通常显示方式用黑色来标注，在基准浓度Vsh(6.5％)以上时，作为突出显示方式用红色来标注。由此，用户可以从第二显示器24B一眼就能清楚掌握HbA1c浓度的估计结果是否为基准浓度Vsh(6.5％)以上。但是，突出显示的方式为例示的方式，也可以采用其他方式。
另外，用户终端2的处理器21求出HbA1c估计浓度的频度是能够根据用户终端2的规格而变更的设计事项。用户终端2的处理器21在每次求出新的HbA1c估计浓度时，更新第二显示器24B中的HbA1c信息。
《AG显示模式》
图18是说明用户终端2的AG显示模式的说明图。该AG显示模式是使平均葡萄糖浓度AG、及与AG计算基准期间对应的葡萄糖浓度的推移曲线(履历曲线)显示在第一显示器24A上的模式。此处，AG显示模式，将HbA1c估计浓度成为基准浓度Vsh以上的值作为触发而从基本显示模式自动地进行切换。具体地讲，用户终端2的处理器21在每次计算HbA1c估计浓度时判定该值是否为基准浓度Vsh以上。此处，在被判定为否定时(HbA1c估计浓度＜Vsh)，显示模式维持为基本显示模式。另一方面，在被判定为肯定时(HbA1c估计浓度≥Vsh)，从处理器21向显示器24输出指令，显示模式从基本显示模式切换到AG显示模式。由此，在HbA1c估计浓度成为基准浓度Vsh以上时，容易掌握成为求出HbA1c估计浓度的基础的平均葡萄糖浓度AG和与AG计算基准期间对应的葡萄糖浓度的推移，很方便。
顺便说一下，用户终端2的各显示器24A、24B成为接触式的触控面板。在AG显示模式下，用户终端2的处理器21在第二显示器24B的规定区域显示图标A、图标B、图标C。该图标A、B、C是分别与后述的分析显示模式、第二分析显示模式、通知显示模式对应的图标。当处理器21检测用户触摸任意一个图标时，进行将用户终端2的显示模式切换到与用户选择的图标对应的显示模式的控制。另外，也可以不是如上所述地是触控面板，而是用户在通过操作光标按钮将光标对准到任意一个图标的基础上按下确定按钮等，将受理来自用户的操作部23的输入操作作为触发来进行上述显示模式的切换。
《分析显示模式》
图19及图20是说明用户终端2的分析显示模式的说明图。图19被称为分析显示模式中的分析基本画面，图20被称为分析显示模式中的详细信息画面。如上所述，在AG显示模式下，当检测到用户触摸了图标A时，处理器21将第一显示器24A切换到图19所示的画面。另外，分析显示模式下的第二显示器24B的显示方式例如与基本显示模式相同。另外，在图19所示的分析显示模式下的分析基本画面中，将在AG显示模式下显示在第一显示器24A上的与AG计算基准期间对应的葡萄糖浓度之中、比规定阈值Vsh2高的葡萄糖浓度的区域(以下，称为“高血糖区域”)，例如通过进行涂布显示来突出显示。由此，能够一眼就掌握过去特别是葡萄糖浓度高的期间。另外，规定高血糖区域的阈值Vsh2的具体数值能够通过用户终端2的规格等来适当设定。
而且在该分析显示模式下，当检测到用户触摸了第一显示器24A中的高血糖区域的任意一个部分时，处理器21将与用户触摸的部分对应的时期的详细信息画面显示到第一显示器24A。与用户触摸的部分对应的时期是指葡萄糖浓度的推移图中的时间轴上的时期。以下，参照图20对详细信息画面进行说明。
如图20所示，在详细信息画面中，日期和时间、事件种类、葡萄糖浓度作为一组信息按照时序进行显示。在图中，“MEAL”事件意味着“进餐”，“EXER”事件意味着“运动”。另外，“11/20MEAL 280”是指11/20的餐后的葡萄糖浓度为280mg/dL。另外，“11/20EXER 110”是指11/20的运动后的葡萄糖浓度为110mg/dL。另外，事件种类不限于上述“MEAL”(进餐)、“EXER”(运动)，例如能够增加“BATH”(洗澡)等适当的事件。
用户在经历(执行)各种事件时，以与各事件种类对应的方式操作操作部23。例如，在用户终端2中设置有与各事件的每一个对应的事件按钮(例如，进餐按钮、运动按钮等)，也可以由用户按下与事件对应的按钮。或者，也可以在用户每次经历各种事件时，从用户受理使用光标按钮、确定按钮进行的按钮操作。用户终端2的处理器21，当检测到与事件关联的来自用户的按钮操作时，将进行了按钮操作的日期和时间信息、此时的葡萄糖浓度及事件种类关联起来作为事件履历信息而存储到辅助存储装置27的事件履历存储部34。
另一方面，在受理了从分析显示模式的分析基本画面对详细信息画面的、用户的切换请求时(也就是说，在用户触摸了高血糖区域的任意一个部分时)，用户终端2的处理器21从辅助存储装置27的事件履历存储部34读出包含与用户触摸的部分对应的时期的规定期间的事件履历信息。接着，处理器21使从事件履历存储部34读出的事件履历信息按照时序显示在第一显示器24A上。
一般，葡萄糖浓度通过进餐而上升，通过进行运动而下降。在分析显示模式的详细信息画面中，这样以能够对比的方式向用户提供显著引起葡萄糖浓度的波动的各种事件、和与该事件对应的葡萄糖浓度的详细数据。因此，用户能够根据与过去的高血糖区域对应的详细信息数据，自己分析估计HbA1c值上升的原因。由此，能够以使用方便的方式提供对用户的糖尿病护理有用的信息。
《第二分析显示模式》
图21是说明用户终端2的第二分析显示模式的说明图。用户终端2的处理器21，当检测到在AG显示模式下用户触摸了图标B时，将第一显示器24A切换到图21所示的画面。在图21所示的第二分析显示模式下，在AG计算基准期间内标注显示能够判断为FPG(空腹时血糖值)的葡萄糖浓度的测量数据、或与OGTT接近的状态下的葡萄糖浓度的测量数据。具体地讲，处理器21根据葡萄糖浓度的推移图案是否与对应于预先规定的FPG或OGTT的推移图案近似或一致这一点、和从通过用户按下进餐按钮起的经过时间等，确定能够判断为与FPG或OGTT相当的葡萄糖浓度的测量数据。并且，处理器21使上述确定的测量数据标注显示在第一显示器24A中的葡萄糖浓度的图上。由此，用户能够容易掌握过去的FPG和OGTT。
《通知显示模式》
图22是说明用户终端2的通知显示模式的说明图。在该通知显示模式下，显示应向用户报知的信息。当检测到在上述的AG显示模式下用户触摸了图标C时，处理器21切换到图22所示的显示方式。在通知显示模式下，在第一显示器24A上与基本显示模式同样地显示葡萄糖浓度的推移曲线及当前的葡萄糖浓度，将第二显示器24B切换到图示的通知画面。作为该状况，由于成为HbA1c估计浓度达到作为基准浓度Vsh的6.5％以上的状况，因此在该通知画面中，例如显示“建议到医疗机构实施空腹时血糖值的测量或口服葡萄糖耐受试验。”的消息，敦促用户实施上述检查。另外，也可以结合如上所述的画面显示，或者代替画面显示，从用户终端2的扬声器(未图示)通过声音输出上述消息。另外，用户终端2的处理器21，在显示在第二显示器24B中的通知画面中、上述的针对用户的报知消息的下方，显示“FPG测量模式”、“OGTT测量模式”的文字。接着，当通过用户操作了操作部23的操作按钮，或者通过用户触摸了触控面板中的“FPG测量模式”或“OGTT测量模式”的显示部分时，处理器21开始执行通过用户选择的测量模式的控制。
<FPG测量模式>
在通知显示模式下，当用户选择“FPG测量模式”时，用户终端2的处理器21将此作为触发而开始执行FPG测量控制。图23是示出本实施方式的FPG测量控制例程的顺序的流程图。本控制例程是通过用户终端2的处理器21将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22来执行的。
FPG测量控制是使用CGM测量器1来测量FPG(空腹时血糖值)的控制。当开始本控制例程时，在步骤S501中，处理器21在第二显示器24B上显示FPG初始画面。例如，如图24所示，在第二显示器24B上显示“开始FPG(空腹时血糖值)的测量。”、“餐后？”、“是”、“否”等消息(FPG初始画面)。
用户通过操作按钮或触控面板的操作部23的操作，选择(确定)“是”、“否”。在步骤S502中，处理器21在检测到用户选择了“否”时，处理器21在第二显示器24B上显示一定时间的“请进餐。”。并且，处理器21在经过上述一定期间之后，例如通过显示图24所示的FPG初始画面，受理用户对操作部23的操作。
另外，在步骤S502中，处理器21在检测到用户选择了“是”时，进入到步骤S503。另外，即使在步骤S502中经过了规定期间也没有受理到用户对操作部23的操作时，也可以暂且退出本例程，回到上述的基本显示模式。
在步骤S503中，处理器21从计时器28接收当前的日期和时间信息，计算FPG的试验结束时刻(以下，称为FPG试验结束时刻)。该试验结束时刻是从开始FPG之后经过了进行FPG检查所需的时间(以下，称为FPG所需时间)之后的时刻，例如能够计算以当前的时刻为基准经过FPG所需时间之后的时刻作为FPG试验结束时刻。另外，在本实施方式中，虽然将FPG所需时间设定在例如8～12小时左右的范围，但是并不限定于该范围。另外，作为变形例，也可以在FPG初始画面中，例如使“请输入最后进餐完的时刻。”的消息显示在第二显示器24B中，受理来自用户的对操作部23的操作的时刻输入。此时，在步骤S503中，可以对用户输入的时刻(最近的进餐时刻)加上FPG所需时间而求出FPG的试验结束预定时刻。在该变形例中，也可以当在FPG初始画面中即使等待一定时间以上也没有受理到来自用户的时刻输入操作时，使本控制例程暂且结束。
接着，在步骤S504中，处理器21在第二显示器24B中显示FPG继续中画面。如图25所示，该FPG继续中画面显示例如“FPG(空腹时血糖值)的测量中。”、“试验结束时刻为○点□分。在此之前请不要进餐。”的消息。另外，关于此处的试验结束时刻，显示在步骤S503中计算的时刻。接着，在经过一定时间之后，进入到步骤S505的处理。
在步骤S505中，处理器21从计时器28接收当前的日期和时间信息，判定是否达到FPG试验结束时刻。在本步骤中，在判定为尚未达到FPG试验结束时刻时，回到步骤S504。接着，在经过一定期间之后，再次进入到步骤S505的判定处理。在步骤S505中，在判定为已经到了FPG试验结束时刻时，进入到步骤S506。
在步骤S506中，处理器21从辅助存储装置27中的测量数据存储部30读出最新的葡萄糖浓度的测量数据，使作为FPG输出的FPG结果输出画面显示在第二显示器24B上。例如，如图26所示，处理器21使“FPG(空腹时血糖值)的测量结束。”、“FPG为○○mg/dL。”的消息显示在第二显示器24B上(FPG结果输出画面)。另外，在本步骤中，也可以在所得到的FPG(空腹时血糖值)小于110mg/dL时显示“FPG(空腹时血糖值)的值没有问题”的消息。另外，也可以在FPG处于110mg/dL以上～小于126mg/dL的范围时，显示“符合边界型糖尿病的可能性高，因此建议在医疗机构重新检查FPG。”的消息。另外，也可以在FPG为126mg/dL以上时，显示“符合糖尿病的可能性高，因此强烈建议在医疗机构重新检查FPG。”的消息。
当本步骤的处理结束时暂且结束本控制例程。另外，处理器21也可以在本控制例程结束时，使用户终端2的显示模式恢复为基本显示模式。另外，关于如在本控制例程中说明的针对显示器24的显示消息，也可以合并来自用户终端2的扬声器(未图示)的声音输出来进行。
<OGTT测量模式>
接着，对上述的“OGTT测量模式”进行说明。在通知显示模式下，当用户选择“OGTT测量模式”时，处理器21开始执行OGTT测量控制。图27是示出本实施方式的OGTT测量控制例程的顺序的流程图。本控制例程是用户终端2的处理器21通过将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22来执行的。OGTT测量控制是使用CGM测量器1来实施OGTT的测量的控制。当开始本控制例程时，在步骤S601中，用户终端2的处理器21使第二显示器24B显示OGTT初始画面。例如，如图28所示，处理器21使第二显示器24B显示“开始口服葡萄糖耐受试验。”、“是”、“否”等消息(OGTT初始画面)。
用户通过对操作按钮或触控面板的操作部23的操作，选择(确定)“是”、“否”。在步骤S602中，处理器21在检测到用户选择了“否”时，回到步骤S601。此时，显示图28所示的OGTT初始画面，受理用户对操作部23的操作。另外，在步骤S602中，处理器21在检测到用户选择了“是”时，进入到步骤S603。另外，也可以在步骤S602中即使经过了规定期间也没有受理到用户对操作部23的操作时，暂且退出本例程，回到上述的基本显示模式。
在步骤S603中，判定是否已口服了葡萄糖。具体地讲，处理器21使第二显示器24B显示“已经口服了葡萄糖？”的消息。用户通过对操作按钮或触控面板的操作部23的操作，选择(确定)“是”、“否”。在步骤S603中，处理器21在检测到用户选择了“否”时，使第二显示器24B显示一定时间的“请口服葡萄糖。”的消息之后，再次在步骤S603中显示“已经口服了葡萄糖？”的消息。之后，进行上述判定处理。处理器21在检测到用户选择了“是”时，判断为已经口服了葡萄糖，进入到步骤S604。
在步骤S604中，处理器21向计时器28发出指令，开始经过时间ΔTm的计测。处理器21从计时器28接收当前的日期和时间信息，将从此时经过了2小时(120分钟)之后的时刻计算为OGTT的结束预定时刻。在接下来的步骤S605中，处理器21使第二显示器24B显示OGTT继续中画面。如图29所示，该OGTT继续中画面例如显示“继续口服葡萄糖耐受试验中。”、“试验的结束时刻为○点□分。在此之前请不要进餐。”的消息。关于此处的试验结束时刻，显示步骤S604中计算的时刻。接着，处理器21在经过一定时间之后，进入到步骤S606的处理。
在步骤S606中，处理器21判定经过时间ΔTm是否经过了OGTT所需时间ΔTmb。OGTT所需时间ΔTmb是口服葡萄糖耐受试验所需的时间，此处虽然设定为2小时(120分钟)，但并不一定限定于此。当在本步骤中判定为否定时(ΔTm＜ΔTmb)，回到步骤S605。并且，在经过一定期间之后，再次进入到步骤S606的判定处理。在步骤S606中，在判定为肯定时(ΔTm≥ΔTmb)、即在判定为经过时间ΔTm经过了OGTT所需时间ΔTmb(120分钟)时，进入到步骤S607。
在步骤S607中，处理器21从辅助存储装置27中的测量数据存储部30读出从开始口服葡萄糖耐受试验起经过了30分钟、60分钟、90分钟、120分钟时的葡萄糖浓度的测量数据。并且，处理器21将所读出的测量数据作为OGTT结果输出画面显示到第二显示器24B上。如图30所示，该OGTT结果输出画面使第二显示器24B显示例如“口服葡萄糖耐受试验结束。”的消息、“耐受后30分钟：○○mg/dL，耐受后60分钟：○○mg/dL，耐受后90分钟：○○mg/dL，耐受后120分钟：○○mg/dL”的测量结果。
在本步骤中，在耐受后120分钟的葡萄糖浓度(2h-PG值)小于140mg/dL时，处理器21也可以使第二显示器24B显示“口服葡萄糖耐受试验的结果没有问题”的消息。另外，也可以在2h-PG值处于140mg/dL以上～小于200mg/dL的范围时，处理器21使第二显示器24B显示“符合边界型糖尿病的可能性高，因此建议在医疗机构重新检查口服葡萄糖耐受试验。”的消息。另外，也可以在2h-PG值为200mg/dL以上时，处理器21使第二显示器24B显示“符合糖尿病的可能性高，因此强烈建议在医疗机构重新检查口服葡萄糖耐受试验。”的消息。另外，作为本步骤的其他方式，例如也可以仅显示耐受后120分钟的葡萄糖浓度(2h-PG值)。
当结束本步骤的处理时，暂且结束本控制例程。另外，处理器21也可以在结束本控制例程时，使用户终端2的显示模式恢复为基本显示模式。另外，关于如在本控制例程中说明的针对显示器24的显示消息，也可以合并来自用户终端2的扬声器(未图示)的声音输出来进行。
<第二实施方式>
接着，对本发明的第二实施方式进行说明。在上述为止的第一实施方式中，对将用于更新存储在用户终端2的辅助存储装置27的第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu的同校准曲线数据组入到测量装置5，或者从独立于此的服务器装置4发布的方式进行了说明。相对于此，在第二实施方式中，用户终端2的处理器21根据用户终端2从CGM测量器1获取的葡萄糖浓度(第1活体成分的测量值)、或者通过用户的实测数据输入操作等获取的HbA1c实测浓度，判定存储在自身的辅助存储装置27中的固有校准曲线数据SCu是否妥当。并且，在判定为固有校准曲线数据SCu不妥当时，更新固有校准曲线数据SCu。
图31是第二实施方式的信息提供系统S的系统结构图。图示的CGM测量器1、测量装置5与第一实施方式的装置相同。第二实施方式的用户终端2的基本方式与第一实施方式相同，能够使Glu信息和HbA1c信息显示在显示器24上这一点是相同的。另外，在第一实施方式中说明的用户终端2的显示方式，也可以应用到第二实施方式中。
在本实施方式的用户终端2中，在辅助存储装置27的第二校准曲线存储部32中，除了固有校准曲线数据SCu(参照图4)以外，还存储有公共校准曲线数据SCp(参照图7)。关于固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp，与第一实施方式中的说明相同。另外，本实施方式中的公共校准曲线数据SCp是根据由从多个被验者(例如，医疗机构中的患者)的检体测量的血糖值及实测的糖化血红蛋白(HbA1c)的测量值的组合构成的多个实测数据对来构建的。
<第三控制>
图32是示出第三控制例程的顺序的流程图。第三控制例程是用户终端2中的处理器21在每隔规定期间将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22中来执行的。
在步骤S701中，用户终端2的处理器21访问辅助存储装置27的AG值存储部35，判定在AG值存储部35中是否增加有新的平均葡萄糖浓度AG。当在本步骤中判定为肯定时，处理器21检测到AG值存储部35重新获取了平均葡萄糖浓度AG作为第1测量值，进入到步骤S702。另一方面，当在本步骤中判定为否定时，暂且结束本控制例程。在步骤S702中，处理器21访问第二校准曲线存储部32。并且，处理器21在存储在第二校准曲线存储部32中固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp中分别代入上述获取的平均葡萄糖浓度AG作为第1测量值。由此，处理器21分别导出固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2。关于固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2，与第一实施方式中的说明相同。
在步骤S703中，处理器21判定对应值背离量ΔVd是否超过了规定的第1基准量A1。该对应值背离量ΔVd被定义为固有校准曲线对应值Vd1与公共校准曲线对应值Vd2之差的绝对值(ΔVd＝|Vd1-Vd2|)。当在本步骤中判定为否定(ΔVd≤A1)时，对应值背离量ΔVd维持充分小的值，判断为在存储于用户终端2的第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu没有任何问题。此时，直接结束本控制例程。或者，处理器21也可以在使第二显示器24B显示例如“是正常状态”的消息，或者从用户终端2的扬声器(未图示)通过声音输出该消息之后，结束本控制例程。
另一方面，在上述步骤S703中，在判定为肯定时(ΔVd＞A1)，进入到步骤S704。在步骤S704中，进一步判定对应值背离量ΔVd是否超过了规定的第2基准值A2。第2基准值A2是设定为比第1基准值A1大的值的阈值。在本步骤中，在判定为否定(ΔVd≤A2)时进入到步骤S705，在判定为肯定时(ΔVd＞A2)进入到步骤S706。在进入到步骤S705时，意味着对应值背离量ΔVd超过第1基准值A1且为第2基准值A2以下。此时，在固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2上观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于使用用户终端2的用户的体质变化。
因此，在步骤S705中，处理器21输出请求输入平均葡萄糖浓度和HbA1c浓度中、在步骤S701中AG值存储部35没有获取的一方的活体成分，此处是HbA1c浓度的测量结果的测量值请求信号。当通过处理器21输出测量值请求信号时，在从用户终端2向用户输出第1报知信息的同时第三固有校准曲线数据更新标志被设定为打开(F←打开)。
该第1报知信息是例如使第二显示器24B显示的“请在指定的医疗机构实测糖化血红蛋白的浓度，输入其测量结果”的消息。另外，当第三固有校准曲线数据更新标志从关闭切换到打开时，成为进行后述的第三固有校准曲线数据更新控制例程的触发。当结束本步骤的处理时暂且结束本控制例程。另一方面，在进入到步骤S706的处理时，意味着对应值背离量ΔVd超过了第2基准值A2。此时，在固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2上观察到显着性差异，判定为该显着性差异取决于CGM测量器1(包含葡萄糖传感器11)的故障、异常等外部因素错误。此时，在步骤S706中，从用户终端2向用户输出第2报知信息。该第2报知信息是例如使第二显示器24B显示的“在CGM测量器或传感器上有可能存在异常，因此请更换为新的传感器或维护CGM测量器”的消息。当结束本步骤的处理时暂且结束本控制例程。另外，关于上述的第1报知信息、第2报知信息，例如也可以从用户终端2的扬声器(未图示)以声音输出上述的各消息。
接着，对第三固有校准曲线数据更新控制例程的具体处理进行说明。图33是示出本实施方式的第三固有校准曲线数据更新控制例程的顺序的流程图。本例程，也与第三控制例程同样，通过用户终端2的处理器21来执行。另外，本控制例程，在第三固有校准曲线数据更新标志为打开的状态时，每隔规定期间重复执行。观察到显示在用户终端2的第二显示器24B中的第1报知信息的消息的用户，使用医疗机构中的测量装置5测量自己的HbA1c浓度。由此得到的HbA1c实测浓度通过操作部23的按钮输入操作来输入，作为第2测量值存储在HbA1c值存储部36中。另外，HbA1c值存储部36存储通过用户对操作部23的输入操作、来自便携式记录介质、外部装置的通信中的至少任意一个手段来获取的HbA1c实测浓度。对于除此以外的外部装置，可以例举服务器装置4和测量装置5等。另外，关于便携式记录介质，例如可以例示USB(Universal Serial Bus)闪存、闪存卡等。
在步骤S801中，用户终端2的处理器21访问HbA1c值存储部36。接着，在上述的第三控制中输出了测量值请求信号(第1报知信息)之后，判定是否重新增加(更新)了HbA1c值存储部36中的HbA1c实测浓度。在本步骤中，在判定为没有更新新的HbA1c实测浓度时，直接结束本例程。此时，在经过规定期间之后再次执行本控制例程。另一方面，当在本步骤中判定为更新了新的HbA1c实测浓度时，处理器21检测到HbA1c值存储部36重新获取了HbA1c实测浓度作为第2测量值。此时，处理器21进入到步骤S802。在步骤S802中，用户终端2的处理器21将该HbA1c实测浓度(第2测量值)、和在图32的第三控制的步骤S701中获取的平均葡萄糖浓度AG(第1测量值)为一对作为实测数据对来使用，更新存储在第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu。当结束本步骤的处理时暂且结束本控制例程。
另外，当在上述第三控制的步骤S704中判定为对应值背离量ΔVd超过了第2基准值A2时，处理器21也可以实施与辅助存储装置27的AG值存储部35作为第1测量值获取的平均葡萄糖浓度AG有关的修正处理。作为该修正处理，例如可以例举在第一实施方式中说明的异常值去除处理(第一变形例)、或基准期间缩短处理(第二变形例)。这些各处理的内容与在第一实施方式中叙述的处理内容相同，省略其详细的说明。接着，用户终端2的处理器21实施异常值去除处理或基准期间缩短处理等修正处理来计算修正平均血糖值AG′(第1活体成分的修正完成测量值)。根据该计算的结果，处理器21根据第1活体成分的修正完成测量值(第1测量值)和上述HbA1c实测浓度(第2测量值)来更新固有校准曲线数据SCu。另外，可以择一地实施异常值去除处理和基准期间缩短处理中的任意一方，也可以依次实施双方。
<第四控制>
接着，对第二实施方式中的第四控制进行说明。第四控制是与第一实施方式的第二控制对应的控制。图34是示出第四控制例程的顺序的流程图。该第四控制例程是用户终端2中的处理器21每隔规定期间将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22来执行的。
当开始本控制例程时，首先在步骤S901中，用户终端2的处理器21访问辅助存储装置27的HbA1c值存储部36，判定HbA1c实测浓度是否被重新增加(更新)。当在本步骤中判定为肯定时，检测到HbA1c值存储部36作为第1测量值重新获取了HbA1c实测浓度，进入到步骤S902。另一方面，当在本步骤中判定为否定时，暂且结束本控制例程。
接着，在步骤S902中，用户终端2的处理器21访问第二校准曲线存储部32。并且，处理器21在存储于第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp上，分别代入上述所获取的HbA1c实测浓度作为第1测量值，分别导出固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′。
接着，在步骤S903中，处理器21判定对应值背离量ΔVd′是否超过了规定的第1基准量A1′。该对应值背离量ΔVd′被定义为固有校准曲线对应值Vd1′与公共校准曲线对应值Vd2′之差的绝对值(ΔVd′＝|Vd1′-Vd2′|)。当在本步骤中判定为否定(ΔVd′≤A1′)时，对应值背离量ΔVd′维持为充分小的值，判断为在用户终端2的第二校准曲线存储部32中存储的固有校准曲线数据SCu没有任何问题。此时，直接结束本控制例程。或者，处理器21也可以在例如使第二显示器24B显示“是正常状态”的消息，或者从用户终端2的扬声器(未图示)通过声音输出该消息之后，结束本控制例程。
另一方面，在步骤S903中，在判定为肯定时(ΔVd′＞A1′)，进入到步骤S904。在步骤S904中，进一步判定对应值背离量ΔVd′是否超过了规定的第2基准值A2′。第2基准值A2′是设定为比第1基准值A1′大的值的阈值。在本步骤中，在判定为否定(ΔVd′≤A2′)时进入到步骤S905。另一方面，当在本步骤中判定为肯定时(ΔVd′＞A2′)，进入到步骤S906。在从步骤S904进入到步骤S905时，判断为在固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′上观察到显着性差异。判定为该显着性差异例如取决于用户的体质变化。因此，处理器21从辅助存储装置27的AG值存储部35读出平均葡萄糖浓度AG和HbA1c浓度中、在步骤S901中HbA1c值存储部36没有作为第1测量值获取的一方的测量值、即平均葡萄糖浓度AG(未获取测量值)，获取为第2测量值。此处，从AG值存储部35获取的平均葡萄糖浓度AG的AG计算基准期间可以包含在步骤S901中检测到的HbA1c实测浓度的测量日期和时间。当结束本步骤的处理时进入到步骤S907。
另一方面，在从步骤S904进入到步骤S906时，判断为在固有校准曲线对应值Vd1′和公共校准曲线对应值Vd2′上观察到显着性差异。判定为显着性差异取决于测量装置5的故障、异常等外部因素错误。因此，在本步骤中，从用户终端2向用户输出第3报知信息。该第3报知信息例如是显示在第二显示器24B上的“在测量装置有可能存在异常、故障。建议再次测量糖化血红蛋白”的消息、或是从用户终端2的扬声器(未图示)输出的上述消息的声音输出。
在步骤S907中，用户终端2的处理器21根据从AG值存储部35作为第2测量值读出的平均葡萄糖浓度AG、在步骤S901中HbA1c值存储部36作为第1测量值获取的HbA1c实测浓度的一对，更新存储在用户终端2的辅助存储装置27中的固有校准曲线数据SCu。当结束本步骤的处理时暂且结束本控制例程。
在以上的第二实施方式中，也可以适当组合第三控制和第四控制的控制内容来执行。例如，用户终端2在作为第1测量值来获取了平均葡萄糖浓度AG和HbA1c实测浓度中的任意一方、且对应值背离量超过了第1基准量时，也可以在作为第2测量值获取另一方的测量值的同时，使用该第2测量值和已经获取完成的第1测量值的一对来更新固有校准曲线数据SCu。
<第三实施方式>
接着，对本发明的第三实施方式进行说明。本实施方式的信息提供系统S的系统结构与第一实施方式相同(参照图1)。在本实施方式中，对作为用户终端2的显示模式之一准备的“同时显示模式”进行说明。
用户终端2例如当通过操作部23受理到用户的操作时，显示模式变更为同时显示模式。例如，操作部23的任意一个按钮也可以分配为选择同时显示模式的同时显示模式按钮。该同时显示模式是使反映用户的血糖状态的多个指标值同时显示在显示器24上的显示模式。多个指标值例如是用于评价葡萄糖在一定期间的代谢结果的第1指标值、和用于评价葡萄糖的代谢能力的第2指标值。作为第1指标值，采用反映长期的血糖状态的指标值，例如反映过去几个月内的葡萄糖的代谢结果的指标值、即HbA1c浓度。另一方面，作为第2指标值，能够例举FPG、OGTT等。在本实施方式中，作为第2指标值采用FPG、OGTT中的至少任意一方。但是，作为第2指标值，可以采用FPG、OGTT以外的指标。
近年来，提倡将HbA1c浓度与FPG、OGTT等同样地，在判定是否为边界型糖尿病时应考虑，并通过组合FPG或OGTT等第2指标值、和如HbA1c浓度那样的第1指标值，高精度地预测从“边界型”到“糖尿病型”的将来的进展。例如，存在如下所述的报告：在作为第2指标值的FPG是否处于110mg/dL以上且小于126mg/dL的范围的条件、和作为第1指标值的HbA1c浓度是否处于高范围(5.7～6.4％)的条件中，相比于满足任意一方的条件情况，在满足双方条件时，将来引发糖尿病的概率变高。因此，通过组合与血糖状态有关的第1指标值、和第2指标值，能够高精度地预测将来从“边界型”进展到“糖尿病型”的风险、即预测糖尿病发病风险是否高。
因此，用户终端2在选择了“同时显示模式”时，使与血糖状态有关的第1指标值和第2指标值双方同时显示在第二显示器24B中。图35是说明用户终端2的同时显示模式的说明图。图36是示出使用户终端2的显示模式为同时显示模式时的处理流程的流程图。本流程图的各步骤的处理是用户终端2的处理器21通过存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22来实现的。另外，在本流程图中，将作为第2指标值采用FPG的情况为例进行说明。
在步骤S1001中，处理器21读出存储在辅助存储装置27的AG值存储部53中的平均葡萄糖浓度AG的最新值。接着，在步骤S1002中，根据在步骤S1001中读出的平均葡萄糖浓度AG来获取作为第1指标值的HbA1c浓度。具体地讲，处理器21通过将在步骤S1001中读出的平均葡萄糖浓度AG代入到存储在辅助存储装置27的第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu，从而求出HbA1c估计浓度。而且，处理器21访问辅助存储装置27的测量值存储部30，读出FPG。由于CGM测量器1在几日～几周左右的测量期间连续地测量血糖值Glu，因此关于FPG也存储在测量值存储部30中。因此，处理器21从测量值存储部30读出与FPG对应的葡萄糖浓度的测量数据。由此，处理器21能够获取HbA1c浓度和FPG。
另外，FPG是在餐前(从刚进餐开始例如8～12小时之后)的空腹时测量的葡萄糖浓度。在用户终端2中，在操作部23的任意一个按钮中，分配有在进餐时按下的进餐按钮。处理器21在每次通过用户按下进餐按钮时，将“进餐”的事件信息与日期和时间信息关联起来作为事件履历信息存储到事件履历存储部34中。由此，处理器21通过访问事件履历存储部34，能够获取用户进餐的日期和时间。因此，例如通过从测量值存储部30读出从进餐的日期和时间经过了规定时间(例如，8～12小时左右)之后的血糖值Glu，从而能够获取FPG。或者，用户终端2也可以具备自动地检测FPG的功能。例如，也可以在经时地推移的葡萄糖浓度达到峰值(极大值)之后，在从葡萄糖浓度下降到比规定阈值低的值为止开始该状态维持了规定时间(例如，8～12小时左右)以上时，将该期间中的葡萄糖浓度的测量值采用为FPG。例如，处理器21访问辅助存储装置27的测量值存储部30，通过读出上述条件成立的测量数据，能够获取FPG。具体地讲，处理器21从存储在测量值存储部30中的葡萄糖浓度的测量数据，将在峰值(极大值)以后表示比规定的阈值低的值的测量数据确定为FPG候选数据。并且，处理器21判定从FPG候选数据的测量日期和时间到上述规定时间内测量的各测量数据的值是否小于上述阈值。并且，也可以在该各测量数据的值小于阈值时，将上述FPG候选数据的值正式地获取为FPG。
接着，在步骤S1003中，处理器21判定在步骤S1002中获取的HbA1c浓度(第1指标值)及FPG(第2指标值)各自与对每个指标值设定的规定的阈值的大小关系。此处，作为例示，将对于HbA1c浓度的阈值设定为5.7％、6.4％，将对于FPG的阈值设定为110mg/dL、126mg/dL。执行本步骤的处理器21作为判定部39来进行工作。但是，能够适当地变更上述阈值。
在步骤S1004中，为了以能够确定关于作为第1指标值的HbA1c估计浓度、及作为第2指标值的FPG各自的上述判定结果的方式进行显示，将第二显示器24B的显示区域分为多个区域，且为将该显示区域中与对于各指标值的判定结果一致的特定区域以能够与其他区域识别开的显示状态。与此同时，意味着将与在步骤S1002中获取的HbA1c估计浓度(第1指标值)和FPG(第2指标值)有关的获取结果，同时显示在第二显示器24B中。
如图35所示，第二显示器24B的显示区域被分割为区域A～D这四个区域。此处，区域A是FPG小于110mg/dL、且HbA1c估计浓度小于5.7％的区域。区域B是FPG小于110mg/dL、并且HbA1c估计浓度为5.7％以上且小于6.4％的区域。区域C是FPG为110mg/dL以上且小于126mg/dL、并且HbA1c估计浓度小于5.7％的区域。区域D是FPG为110mg/dL以上且小于126mg/dL、并且HbA1c估计浓度为5.7％以上且小于6.4％的区域。
当举出具体例时，例如在步骤S1002中获取的FPG为105mg/dL，HbA1c估计浓度为6.0％。此时，作为与对于HbA1c估计浓度和FPG各自的判定结果一致的特定的区域，区域B符合。因此，处理器21以成为能够将特定区域B与其他区域A、C、D识别开的显示状态的方式，控制第二显示器24B的显示方式。例如，也可以仅明亮地显示区域B，暗淡地显示其他区域A、C、D。但是，只要是在第二显示器24B的显示区域中，能够将与关于HbA1c浓度和FPG的各判定结果一致的特定区域与其他区域识别的方式，则也可以采用其他识别方法。当步骤S1004的处理结束时，结束本处理流程。
如上所述，根据本控制的显示器的显示方法，能够将对于掌握与体液中的葡萄糖有关的长期的代谢结果有用的HbA1c浓度(第1指标值)、和对于把握体液中的葡萄糖的代谢能力有用的FPG(第2指标值)同时显示在显示器中。因此，用户能够容易掌握双方的指标值当前处于何种状态。并且，由于将显示器24的显示区域分为多个区域，以能够将与对于各指标值的判定结果一致的特定区域与其他区域识别的方式来显示，因此用户能够视觉地直观地掌握将来从边界型转移到糖尿病的风险的程度。也就是说，由于用户能够简单地预测引发糖尿病的概率，因此能够向用户提供使用方便的信息终端装置(用户终端)。
<同时显示模式的变形例>
图37是说明用户终端2的同时显示模式的第2说明图。在图37所示的变形例中，作为第2指标值采用FPG及OGTT。在本变形例中，与上述实施方式的不同点在于，对于第2指标值采用多个指标值。在应用本变形例时，在图36的步骤S1002中，用户终端2的处理器21除了HbA1c浓度和FPG，还可以获取OGTT。更具体地讲，处理器21可以从辅助存储装置27的测量值存储部30读出最近存储的OGTT。
在本变形例中，用户终端2在操作部23的任意一个按钮上分配用于在开始口服葡萄糖耐受试验时按下的OGTT按钮。用户在口服了75g的葡萄糖的时刻，按下OGTT按钮。处理器21当检测到用户按下OGTT按钮时，将“OGTT”的事件信息作为与日期和时间信息关联起来的事件履历信息来存储到事件履历存储部34中。用户终端2的处理器21访问事件履历存储部34，获取最近按下了OGTT按钮的日期和时间信息。并且，通过在从按下了OGTT按钮的日期和时间经过了120分钟之后从测量值存储部30读出对应的葡萄糖浓度的测量数据，从而能够获取OGTT。
另外，在本变形例的情况下，在图36的步骤S1003中，处理器21判断OGTT是否为预先确定的阈值以上。关于对OGTT的阈值，例如能够例示140mg/dL、200mg/dL。并且，处理器21除了HbA1c浓度和FPG，对OGTT也判定其获取值与阈值之间的大小关系。并且，在步骤S1004中，使与所获取的HbA1c浓度、FPG、OGTT有关的获取结果，同时显示在第二显示器24B中。并且，作为针对第二显示器24B的各指标的显示方式，在图37所示的例子中采用文氏图形式。
在第二显示器24B的显示区域中，首先，分割为区域X、Y、Z区域。区域X是与FPG为110mg/dL以上且小于126mg/dL的各指标值的判定结果对应的区域。区域Y是与OGTT为140mg/dL以上且小于200mg/dL的各指标值的判定结果对应的区域。区域Z是与HbA1c浓度为5.7％以上且小于6.4％的各指标值的判定结果对应的区域。
而且，在区域X～Z的相互重叠的部分上设置有区域xy、yz、zx、xyz。区域xy对应于仅有区域X与Y重叠的部分。因此，区域xy是与FPG为110mg/dL以上且小于126mg/dL、OGTT为140mg/dL以上且小于200mg/dL、HbA1c浓度小于5.7％的各指标值的判定结果对应的区域。区域yz对应于仅有区域Y与Z重叠的部分。因此，区域yz是与OGTT为140mg/dL以上且小于200mg/dL、HbA1c浓度为5.7％以上且小于6.4％、FPG小于110mg/dL的各指标值的判定结果对应的区域。区域zx对应于仅有区域Z与X重叠的部分。因此，区域zx是与HbA1c浓度为5.7％以上且小于6.4％、FPG为110mg/dL且小于126mg/dL、OGTT小于140mg/dL的各指标值的判定结果对应的区域。区域xyz对应于区域X、Y、Z全部重叠的部分。因此，区域xyz是与FPG为110mg/dL以上且小于126mg/dL、OGTT为140mg/dL以上且小于200mg/dL、HbA1c浓度为5.7％以上且小于6.4％的各指标值的判定结果对应的区域。
此处，当举出具体例时，例如在步骤S1002中获取的FPG为115mg/dL、OGTT为150mg/dL、HbA1c浓度为6.0％。此时，作为与对于各指标值的步骤S1003中的判定结果一致的特定区域，区域xyz符合。因此，在步骤S1004中，处理器21是以成为在第二显示器24B的显示区域中，能够将区域xyz与其他区域识别开的显示状态的方式，控制第二显示器24B的显示方式。例如，在图37所示的例子中，通过在区域xyz的内部进行标注显示，能够将区域xyz识别为其他区域。由此，用户可以视觉地一眼掌握当前的各指标值的状态为与区域xyz对应的状态。根据本变形例，由于作为反映体液中的葡萄糖的代谢能力的第2指标值，采用多种指标值，因此能够更高精度地向用户提供与将来糖尿病的发病风险有关的信息。也就是说，能够以更方便地方式向用户提供对用户的糖尿病护理有用的信息。
<固有校准曲线数据SCu的更新>
接着，对本实施方式的存储在用户终端2中的固有校准曲线数据SCu的更新进行说明。图38是示出本实施方式的第一校准曲线更新例程的处理流程的流程图。此处，对服务器装置4从任意一个用户的用户终端2接收了包含与平均葡萄糖浓度AG有关的信息的用户发送数据时的控制例进行说明。另外，第一校准曲线更新例程是服务器装置4的处理器41将存储在辅助存储装置47中的程序加载到主存储装置42，从而每隔规定期间重复执行的。
在步骤S1101中，服务器装置4的处理器41访问AG值存储部53，判定是否从任意一个用户增加了新的平均葡萄糖浓度AG。当在本步骤中判定为肯定时进入到步骤S1102，在判定为否定时结束本例程。
在步骤S1102中，处理器41根据用户发送数据的用户识别信息及数据获取日期和时间信息确定数据的获取源、即获取源用户。处理器41访问与特定的获取源用户使用的用户终端2对应的服务器侧校准曲线存储部52访问。另外，处理器41在与获取源用户对应的固有校准曲线数据SCu及共有校准曲线数据SCp中，分别代入所获取的平均葡萄糖浓度AG。并且，在固有校准曲线数据SCu及共有校准曲线数据SCp中，分别将与所代入的平均葡萄糖浓度AG对应的HbA1c浓度(第1指标值)分别导出为固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2(参照图8)。关于固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2，与在第一实施方式中叙述的相同。
在步骤S1103中，处理器41分别对固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2，判定与设定为HbA1c浓度的阈值之间的大小关系。如在图36中说明，此处的阈值例如设定为5.7％、6.4％。并且，接着在步骤S1104中，处理器41判定对于固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2各自的判定结果是否不同。在对于固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2各自的判定结果为不同时进入到步骤S1105，否则结束本例程。
在上述的步骤S1103中，说明对于固有校准曲线对应值Vd1及公共校准曲线对应值Vd2的各判定结果相互不同的状况。例如，在将固有校准曲线对应值Vd1获取为5.5％，将公共校准曲线对应值Vd2获取为5.9％时，对于各对应值Vd1、Vd2的判定结果相互不同。此处，考虑将固有校准曲线对应值Vd1、公共校准曲线对应值Vd2分别与第2指标值、即FPG组合而制作的组合数据A(Vd1、FPG)、组合数据B(Vd2、FPG)。如果使用如上所述的组合数据A、B，根据图36的处理流程，将用户终端2控制为同时显示模式，则在第二显示器24B中被分为多个的显示区域中，各组合数据A、B所属的区域相互不同。由此，此时可以认为在固有校准曲线数据SCu和公共校准曲线数据SCp之间存在显着性差异。能够判断为该显着性差异，例如取决于用户的体质变化，或者取决于CGM测量器1(包含葡萄糖传感器11)的故障、异常等外部因素错误。
因此，在步骤S1105中，处理器41向获取源用户的用户终端2发送规定的更新请求信息。更新请求信息是向获取源用户请求实测第1指标值、即HbA1c浓度的实测请求信息。当获取源用户的用户终端2接收更新请求信息(实测请求信息)时，处理器21例如使第二显示器24B显示“请在指定的医疗机构实测糖化血红蛋白浓度”的消息M1。另外，也可以与该消息一起显示“CGM测量器或传感器有可能存在异常，因此请更换为新的传感器或维护CGM测量器”的消息M2。或者，也可以根据固有校准曲线对应值Vd1与公共校准曲线对应值Vd2之差X是否为阈值α以上，选择消息的种类。例如，也可以在差X小于阈值α时输出消息M1，在差X为阈值α以上时输出消息M2。另外，这些消息代替针对显示器的显示，也可以从用户终端2的扬声器(未图示)通过声音输出。而且，在本步骤中，固有校准曲线数据更新标志被设定为打开(F←打开)。当固有校准曲线数据更新标志从关闭切换为打开时，成为执行后述的第二校准曲线更新例程的触发。
另外，在本控制例中，虽然例示了在组合数据A(Vd1、FPG)及组合数据B(Vd2、FPG)中，作为第2指标值的FPG一致的情况，但是组合数据A的FPG与组合数据B的FPG表示的值也可以彼此不同。此时，在步骤S1103中，处理器41可以判定对FPG(第2指标值)确定的规定的阈值、与包含在各组合数据中的FPG的大小关系。并且，在步骤S1104中，处理器41在判定为有关包含在各组合数据A(Vd1、FPG1)、组合数据B(Vd2、FPG2)中的第1指标值与对应于第1指标值的阈值的大小关系的判定结果、及有关第2指标值与对应于第2指标值的阈值的大小关系的判定结果，任何部分都不同时，进入到步骤S1105，可以进行向用户终端2发送更新请求信息的处理。另外，上述一系列的处理内容，在后述的第四实施方式中，也可以在执行用户终端2的处理器21的第一校准曲线更新例程(参照图41)中应用。即、与上述的图38的步骤S1103～S1105有关的变形处理例，能够作为与后述的图41的步骤S1303～S1305有关的变形处理例来引用。
另外，公共用户校准曲线数据SCp也可以例如通过性别、年龄层等条件而被分类。例如，在公共用户校准曲线数据SCp中，如仅使用男性的实测数据对来构建的校准曲线数据SCpA、仅使用女性的实测数据对来构建校准曲线数据SCpB、使用30岁被验者的实测数据对来构建的校准曲线数据SCpC、使用40岁被验者的实测数据对来构建的校准曲线数据SCpD、...等，也可以将多个公共用户校准曲线数据SCp存储在服务器装置4的辅助存储装置47中。此时，在上述控制的步骤S1103中，可以仅导出与多个公共用户校准曲线数据SCp对应的数量的公共校准曲线对应值Vd2(Vd2A、Vd2B、Vd2C、Vd2D、...)。并且，在步骤S1104中，在Vd2A、Vd2B、Vd2C、Vd2D、...中的任意一个判定结果，与固有校准曲线对应值Vd1的判定结果不同时，可以在步骤S1105中向用户终端2发送更新请求信息，提醒用户更新固有校准曲线数据SCu。
接着，对第二校准曲线更新例程的具体的处理进行说明。图39是示出本实施方式的第二校准曲线更新例程的处理流程的流程图。本例程也与第一校准曲线更新例程同样通过服务器装置4的处理器41来执行。另外，本控制例程，在固有校准曲线数据更新标志为打开的状态时，每隔规定期间重复执行。此处，在用户终端2的第二显示器24B上确认了更新请求信息(测量请求信息)的消息显示的用户，在使用医疗机构中的测量装置5实测了HbA1c浓度时，将该实测结果重新存储在服务器装置4的辅助存储装置47的HbA1c值存储部54中。
在步骤S1201中，服务器装置4的处理器41访问HbA1c值存储部54。并且，处理器41判定是否重新增加(更新)了存储在HbA1c值存储部54中的HbA1c实测浓度的数据。在本步骤中，在判定为没有增加(更新)了HbA1c实测浓度的数据时，结束本例程。另一方面，在增加(更新)了HbA1c实测浓度的数据时，进入到步骤S1202。
此处，增加到HbA1c值存储部54中的HbA1c实测浓度的数据与用户识别信息、及数据获取日期和时间信息关联起来存储。因此，在步骤S1202中，处理器41将该HbA1c实测浓度、与在图38的步骤S1101中获取的平均葡萄糖浓度AG为一对而使用为实测数据对，更新存储在服务器侧校准曲线存储部52中的获取源用户的固有校准曲线数据SCu。接着，在步骤S1203中，处理器41将在步骤S1202中更新的固有校准曲线数据SCu发布到对应的获取源用户的用户终端2。之后，处理器41将固有校准曲线数据更新标志设定为关闭，结束本例程。
此处，对上述的第二校准曲线更新例程的变形例进行说明。在步骤S1202中，服务器装置4的处理器41，当在HbA1c值存储部54中增加了新的HbA1c实测浓度的数据时，将新增加的HbA1c实测浓度的数据发送到获取源用户的用户终端2。
从服务器装置4通过网络接口26接收了HbA1c实测浓度的数据的用户终端2将HbA1c实测浓度的数据存储在辅助存储装置27的实测值存储部36中。用户终端2的处理器21能够根据从服务器装置4接收的HbA1c实测浓度、和与此对应的平均葡萄糖浓度AG的实测数据对，更新存储在辅助存储装置27的第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu。
如上所述，根据信息提供系统S的固有校准曲线数据SCu的更新方法，虽然HbA1c浓度的估计以使用各用户固有的固有校准曲线数据SCu为基本，但是能够根据公共校准曲线数据SCp与固有校准曲线数据SCu的相对关系来判断固有校准曲线数据SCu是否为本来应该有的状态。并且，根据需要，能够更新用户终端2的固有校准曲线数据SCu。
[其他系统构成例]
本实施方式的用户终端2也可以是用于进行血糖自我测量(SMBG：self-monitoring of blood glucose)的SMBG测量装置。图40是SMBG测量装置200的概略结构图。SMBG测量装置200使用生物传感器205通过电化学的方法进行血液的测量。SMBG测量装置200具有壳体201、显示器202、操作按钮203、传感器插入口204。另外，虽然省略图示，但是SMBG测量装置200具有搭载了在SMBG测量装置200的规定动作(例如，电压的施加或者与外部的通信等)中所需的CPU、RAM、ROM等电子部件的电路基板。
如图40所示，在壳体201上设置有显示器202及多个操作按钮203。多个操作按钮203是为了进行各种设定、测量的开始，结束等动作而使用的。多个操作按钮203也可以是接触式的触控面板。显示器202在显示测量结果和错误的同时，显示设定时的操作顺序和操作状况等。SMBG测量装置200通过将保持了作为试料的血液的生物传感器205安装到传感器插入口204，从而能够测量葡萄糖浓度。例如，每隔数小时使用生物传感器205来测量葡萄糖浓度，至少选择2点的测量数据来平均，从而能够计算平均葡萄糖浓度AG。因此，与上述的用户终端2同样，通过在SMBG测量装置200的存储装置内存储用户固有的固有校准曲线数据SCu，从而能够从所测量的葡萄糖浓度适当地估计HbA1c浓度。并且，作为显示器202的显示模式的一个，能够准备如在图35、图37中所示的同时显示模式。另外，上述的固有校准曲线数据SCu的更新的控制，也能够在SMBG测量装置200中应用。
<第四实施方式>
接着，对第四实施方式进行说明。在第四实施方式中，对由用户终端2的处理器21进行存储在用户终端2的辅助存储装置27中的固有校准曲线数据SCu是否妥当的判定，在判定为不妥当时更新固有校准曲线数据SCu的结构进行说明。本实施方式的信息提供系统S的系统结构与第二实施方式相同(参照图31)。
图41是示出本实施方式的第一校准曲线更新例程的处理流程的流程图。第一校准曲线更新例程是用户终端2中的处理器21每隔规定期间将存储在辅助存储装置27中的程序加载到主存储装置22中来执行的。在步骤S1301中，用户终端2的处理器21访问辅助存储装置27的AG值存储部35，判定在AG值存储部35中是否增加了新的平均葡萄糖浓度AG。当在本步骤中判定为肯定时进入到步骤S1302，当在本步骤中判定为否定时结束本控制例程。在步骤S1302中，处理器21访问第二校准曲线存储部32，在存储于第二校准曲线存储部32中的固有校准曲线数据SCu及公共校准曲线数据SCp中，分别代入上述所获取的平均葡萄糖浓度AG，获取固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2。
在步骤S1303中，处理器21对固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2分别判定与HbA1c浓度的规定的阈值的大小关系。此处，对于HbA1c浓度的阈值，例如被设定为5.7％、6.4％。在步骤S1304中，处理器21判定固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2的判定结果是否互相不同。此处，用户终端2的处理器21执行存储在辅助存储装置27中的程序，通过进行本步骤中的上述判定，从而处理器21作为判定部来进行工作。在本步骤中，在固有校准曲线对应值Vd1和公共校准曲线对应值Vd2的判定结果相互不同时进入到步骤S1305，否则结束本例程。
在步骤S1305中，处理器21输出请求更新固有校准曲线数据的更新请求信息。该更新请求信息是向用户请求第1指标值、即HbA1c浓度的实测的实测请求信息。在本步骤中，处理器21使在第三实施方式中说明的消息M1显示在第二显示器24B上。另外，也可以与该消息一起显示上述消息M2。另外，与第三实施方式同样，也可以根据固有校准曲线对应值Vd1与公共校准曲线对应值Vd2之差X是否为阈值α以上，选择消息的种类。另外，这些消息也可以代替针对显示器的显示，从用户终端2的扬声器(未图示)通过声音输出。而且，在本步骤中，固有校准曲线数据更新标志被设定为打开(F←打开)。当固有校准曲线数据更新标志从关闭切换为打开时，成为执行后述的第二校准曲线更新例程的触发。
接着，对本实施方式的第二校准曲线更新例程进行说明。图42是示出本实施方式的第二校准曲线更新例程的处理流程的流程图。本例程，也与第一校准曲线更新例程同样地通过处理器21来执行。另外，本控制例程，在固有校准曲线数据更新标志为打开的状态时，每隔规定期间重复执行。此处，当在用户终端2的第二显示器24B上确认了更新请求信息(测量请求信息)的消息显示的用户使用医疗机构中的测量装置5，实测了HbA1c浓度时，该实测结果被重新存储在服务器装置4的辅助存储装置47的HbA1c值存储部54(实测值获取部)中。另外，在HbA1c值存储部36中存储有通过用户对操作部23的输入操作、来自便携式记录介质、服务器装置4或测量装置5等外部装置的通信中的至少任意一个方法获取的HbA1c实测浓度。
在步骤S1401中，处理器21访问HbA1c值存储部36。并且，处理器21判定是否重新增加了在HbA1c值存储部36中存储的HbA1c实测浓度的数据。在本步骤中，在判定为没有增加(更新)了HbA1c实测浓度的数据时，结束本例程。另一方面，在增加(更新)了HbA1c实测浓度的数据时，进入到步骤S1402。此处，增加到HbA1c值存储部36中的HbA1c实测浓度的数据与用户识别信息、及数据获取日期和时间信息关联起来存储。因此，在步骤S1402中，处理器21将该HbA1c实测浓度、和与其数据获取日期和时间信息对应的平均葡萄糖浓度AG的组合作为实测数据对，更新存储在辅助存储装置27中的固有校准曲线数据SCu。之后，处理器21将固有校准曲线数据更新标志设定为关闭，结束本例程。
如上所述，在第四实施方式的固有校准曲线数据SCu的更新方法中，也与第三实施方式同样，能够根据公共校准曲线数据SCp与固有校准曲线数据SCu的相对关系，判断固有校准曲线数据SCu是否为本来应该有的状态。并且，根据需要，能够更新用户终端2的固有校准曲线数据SCu。
[与计算机可读介质有关的说明]
在以上说明的本实施方式中的任意一个功能也可以被编码化而存储在计算机可读介质的存储区域中。此时，用于实现其功能的程序能够通过该计算机可读介质提供到计算机、或组装到机械或者装置的计算机。计算机、或组装到机械或者装置的计算机通过从计算机可读介质的存储区域读出程序而执行该程序，从而能够实现其功能。
此处，计算机可读介质是指在通过电气的、磁气的、光学的、化学的、物理的或机械的作用蓄积程序及数据等的信息的同时，在能够读入到计算机中的状态下保持该信息的记录介质。在如上所述的记录介质中，作为能够从计算机卸下的装置，例如有软盘、光磁盘、CD-ROM、CD-R/W、DVD、DAT、8mm磁带、存储卡等。另外，作为固定在计算机中的记录介质有硬盘或ROM等。另外，关于实施本发明的方式，能够尽可能包含各实施方式的组合。另外，也可以在不脱离本发明的要旨的范围内对上述的实施方式实施各种变更。

Claims (15)

1.一种信息处理装置，其能够与用户终端进行通信，该用户终端根据第1活体成分获取第1指标值，将所获取的所述第1指标值提供给用户，其中，该第1指标值用于反映用户的所述第1活体成分的状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果，
该信息处理装置向所述用户终端发布用于在所述第1指标值的获取中使用的校准曲线数据。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
该信息处理装置具有存储装置，该存储装置存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据，
获取从用户的检体实测的所述第1指标值的测量值和该用户的所述第1活体成分的测量值中的任意一方，作为第1测量值，
在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据各自中代入所述第1测量值，分别获取与所述第1指标值的测量值和所述第1活体成分的测量值中没有作为所述第1测量值获取的一方的未获取测量值对应的对应值，
判定从各校准曲线数据获取的各对应值的背离量是否超过了规定的第1基准值，
在判定为所述背离量超过了所述第1基准值的情况下，发送请求所述未获取测量值的测量值请求信息，
将在所述测量值请求信息的发送后获取的所述未获取测量值作为第2测量值，根据所述第1测量值和所述第2测量值更新所述固有校准曲线数据，
将更新后的所述固有校准曲线数据发送给所述用户终端。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，
在作为所述第1测量值获取所述第1活体成分的测量值，并判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，发送所述第1活体成分的修正请求信息，
根据在所述修正请求信息的发送后获取的所述第1活体成分的修正完成测量值和所述第2测量值，更新所述固有校准曲线数据。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述第1活体成分的测量值是通过在规定的基准期间内连续地测量所述第1活体成分而获取的多个测量数据的平均值，
所述第1活体成分的所述修正完成测量值被计算为，经过缩短所述基准期间的基准期间缩短处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值、或经过去除在所述基准期间内规定的测量值变化幅度超过了容许值的测量数据的异常值去除处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值。
5.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，
在作为所述第1测量值获取所述第1指标值的测量值，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，判定为在从用户的检体实测所述第1指标值的测量装置上产生了异常或故障。
6.根据权利要求2至5中的任意一项所述的信息处理装置，其中，
所述公共校准曲线数据根据从多个被验者中的检体测量的所述第1活体成分的测量值和从该检体测量的所述第1指标值的测量值的相关关系来构建。
7.一种用户终端，其根据第1活体成分获取第1指标值，将所获取的所述第1指标值提供给用户，其中，该第1指标值用于反映用户的所述第1活体成分的状态并评价一定期间内的所述第1活体成分的代谢结果。
8.根据权利要求7所述的用户终端，其中，
在规定的条件下更新用于在所述第1指标值的获取中使用的校准曲线数据。
9.根据权利要求8所述的用户终端，其中，
该用户终端具有存储装置，该存储装置存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据，
获取从用户的检体实测的所述第1指标值的测量值和该用户的所述第1活体成分的测量值中的任意一方，作为第1测量值，
在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据各自中代入所述第1测量值，分别获取与所述第1指标值的测量值和所述第1活体成分的测量值中没有作为所述第1测量值获取的一方的未获取测量值对应的对应值，
判定从各校准曲线数据获取的各对应值的背离量是否超过了规定的第1基准值，
在判定为所述背离量超过了所述第1基准值的情况下，重新获取所述未获取测量值作为第2测量值，并且根据重新获取的第2测量值和所述第1测量值更新所述固有校准曲线数据。
10.根据权利要求9所述的用户终端，其中，
在作为所述第1测量值获取所述第1活体成分的测量值，判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，实施与所述第1活体成分的测量值有关的修正处理，
根据所述修正处理的实施后的所述第1活体成分的修正完成测量值和所述第2测量值更新所述固有校准曲线数据。
11.根据权利要求10所述的用户终端，其中，
所述第1活体成分的测量值是通过在规定的基准期间内连续地测量所述第1活体成分而获取的多个测量数据的平均值，
所述第1活体成分的所述修正完成测量值被计算为，经过缩短所述基准期间的基准期间缩短处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值、或经过去除在所述基准期间内规定的测量值变化幅度超过了容许值的测量数据的异常值去除处理而获取的所述第1活体成分的多个测量数据的平均值。
12.根据权利要求9所述的用户终端，其中，
在作为所述第1测量值获取所述第1指标值的测量值，并判定为所述背离量超过了比所述第1基准值大的规定的第2基准值的情况下，判定为在从用户的检体实测所述第1指标值的测量装置上产生了异常或故障。
13.根据权利要求9至12中的任意一项所述的用户终端，其中，
所述公共校准曲线数据根据从多个被验者中的检体测量的所述第1活体成分的测量值和从该检体测量的所述第1指标值的测量值的相关关系来构建。
14.根据权利要求7所述的用户终端，其中，
所述用户终端获取用于评价所述第1活体成分的代谢能力的第2指标值。
15.根据权利要求14所述的用户终端，其中，
该用户终端还具有：
存储装置，其存储与所述第1活体成分和所述第1指标值有关的、反映了用户固有的相关关系的固有校准曲线数据和公共校准曲线数据；以及
判定部，其对所获取的所述第1指标值和所述第2指标值各自，判定与针对每个所述指标值设定的规定阈值之间的大小关系，
在所述公共校准曲线数据和所述固有校准曲线数据各自中代入所述第1活体成分的测量值，获取与所代入的所述第1活体成分的测量值对应的各个作为所述第1指标值的固有校准曲线对应值和公共校准曲线对应值，
在所述判定部中，对所获取的所述固有校准曲线对应值和所述公共校准曲线对应值各自，判定与对所述第1指标值设定的规定阈值之间的大小关系，
在针对所述固有校准曲线对应值和所述公共校准曲线对应值的判定结果不同的情况下，输出请求更新所述固有校准曲线数据的规定的更新请求信息。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105534475A (zh) * 2015-06-30 2016-05-04 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种生理参数数据更新方法及系统
CN107064120A (zh) * 2016-01-14 2017-08-18 欧宝士股份有限公司 携带型信息终端以及携带型信息终端的控制方法
CN108324284A (zh) * 2017-01-20 2018-07-27 华广生技股份有限公司 生理参数监测系统
CN110678895A (zh) * 2017-05-18 2020-01-10 松下知识产权经营株式会社 生活辅助系统、生活辅助方法及程序

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9949672B2 (en) * 2009-12-17 2018-04-24 Ascensia Diabetes Care Holdings Ag Apparatus, systems and methods for determining and displaying pre-event and post-event analyte concentration levels
US10095659B2 (en) 2012-08-03 2018-10-09 Fluke Corporation Handheld devices, systems, and methods for measuring parameters
US8920628B2 (en) * 2012-11-02 2014-12-30 Roche Diagnostics Operations, Inc. Systems and methods for multiple analyte analysis
US20170224215A1 (en) * 2013-01-18 2017-08-10 Ostar Meditech Corp. Ward cloud system and method for calibrating time and accuracy of intelligent electronic vital-sign monitoring device thereof
BR112015020002B1 (pt) * 2013-02-21 2022-07-12 University Of Virginia Patent Foundation Sistema e método implementado por computador para proporcionar estimativa em tempo real de hemoglobina glicosilada (hbalc) de paciente e meio não transitório capaz de ser lido por computador
CN105408898B (zh) * 2013-03-15 2019-05-28 弗兰克公司 测量数据的自动记录和图形生成
US9766270B2 (en) 2013-12-30 2017-09-19 Fluke Corporation Wireless test measurement
JP2015150276A (ja) * 2014-02-17 2015-08-24 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 ヘルスケアシステムおよびヘルスケア機器
WO2016049080A1 (en) * 2014-09-22 2016-03-31 Dexcom, Inc. System and method for mode switching
JP6649060B2 (ja) * 2015-11-30 2020-02-19 株式会社人間と科学の研究所 心身状態診断支援装置および生体情報管理システム
JP6768371B2 (ja) * 2016-06-24 2020-10-14 日本光電工業株式会社 生体情報表示装置、生体情報表示方法、プログラム及び記憶媒体
EP4277322A3 (en) 2016-07-20 2024-01-24 Dexcom, Inc. System and method for wireless communication of glucose data
CN110049723B (zh) * 2016-10-18 2022-10-11 德克斯康公司 分析物数据的通信系统和方法
US11032855B2 (en) 2016-10-18 2021-06-08 Dexcom, Inc. System and method for communication of analyte data
US11412994B2 (en) * 2016-12-30 2022-08-16 Medtrum Technologies Inc. System and method for algorithm adjustment applying motions sensor in a CGM system
US10925547B2 (en) * 2017-01-16 2021-02-23 Bionime Corporation System for monitoring physiological condition
SG11201909689TA (en) * 2017-06-20 2019-11-28 Chan Sidney Soong Ling Method and system for monitoring a diabetes treatment plan
US11083852B2 (en) 2017-12-12 2021-08-10 Bigfoot Biomedical, Inc. Insulin injection assistance systems, methods, and devices
US11116899B2 (en) 2017-12-12 2021-09-14 Bigfoot Biomedical, Inc. User interface for diabetes management systems and devices
US11077243B2 (en) 2017-12-12 2021-08-03 Bigfoot Biomedical, Inc. Devices, systems, and methods for estimating active medication from injections
US11197964B2 (en) 2017-12-12 2021-12-14 Bigfoot Biomedical, Inc. Pen cap for medication injection pen having temperature sensor
US11464459B2 (en) * 2017-12-12 2022-10-11 Bigfoot Biomedical, Inc. User interface for diabetes management systems including flash glucose monitor
US10987464B2 (en) 2017-12-12 2021-04-27 Bigfoot Biomedical, Inc. Pen cap for insulin injection pens and associated methods and systems
WO2019118532A1 (en) 2017-12-12 2019-06-20 Bigfoot Biomedical, Inc. Medicine injection and disease management systems, devices, and methods
JP6809618B2 (ja) * 2018-05-15 2021-01-06 住友電気工業株式会社 管理装置、管理方法および管理プログラム
JP7205145B2 (ja) * 2018-10-02 2023-01-17 カシオ計算機株式会社 電子時計及び表示方法
US11484210B1 (en) * 2019-06-20 2022-11-01 Waleed Bahaa El Deen Abdul Raheem Ahmed Methods and systems for early detection of diabetes and advising those considered pre diabetic or diabetic
JP7282298B2 (ja) * 2019-07-31 2023-05-29 アークレイ株式会社 推定方法及び平均血糖値推定システム
JPWO2021140997A1 (zh) * 2020-01-09 2021-07-15
EP3905002A1 (en) * 2020-03-23 2021-11-03 F. Hoffmann-La Roche AG Poct instrument and poct system
US11596359B2 (en) 2020-04-09 2023-03-07 Medtronic Minimed, Inc. Methods and systems for mitigating sensor error propagation
WO2022114010A1 (ja) * 2020-11-30 2022-06-02 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0881495A1 (en) * 1997-05-30 1998-12-02 Nokia Mobile Phones Ltd. Diabetes management
CN1422136A (zh) * 2000-03-29 2003-06-04 弗吉尼亚大学专利基金会 用于从自监控数据估计糖尿病中血糖控制的方法,系统,和计算机程序产品
CN1444821A (zh) * 2000-05-31 2003-09-24 爱科来株式会社 远程数据管理系统和测定数据的搜集方法
CN1518716A (zh) * 2001-06-22 2004-08-04 爱科来株式会社 信息通信系统
CN1688244A (zh) * 2002-08-13 2005-10-26 弗吉尼亚大学专利基金会 用于处理自我监测血糖(smbg)数据从而提高糖尿病患者自我管理的方法、系统和计算机程序产品
CN101088469A (zh) * 2006-03-31 2007-12-19 生命扫描有限公司 糖尿病管理方法和系统

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030013947A1 (en) * 2001-07-10 2003-01-16 Frattarola Joseph R. Method and apparatus for non-invasive blood analyte detector
US8538703B2 (en) 2002-08-13 2013-09-17 University Of Virginia Patent Foundation Method, system, and computer program product for the processing of self-monitoring blood glucose(SMBG)data to enhance diabetic self-management
JP2004229973A (ja) * 2003-01-31 2004-08-19 Kenji Ogaki 光学的ＨｂＡ１ｃの無侵襲測定器
JP2007097654A (ja) * 2005-09-30 2007-04-19 Fujifilm Corp 血液情報測定装置
WO2007091654A1 (ja) 2006-02-09 2007-08-16 Arkray, Inc. 液体クロマトグラフィ装置
EP1980851A3 (en) 2007-03-30 2014-03-12 Tanita Corporation Blood sugar condition estimation method and apparatus
CN101772793B (zh) * 2008-03-21 2012-07-25 爱科来株式会社 医疗设备
US8221346B2 (en) * 2008-04-24 2012-07-17 Arkray, Inc. Blood sugar level control system
JP5261026B2 (ja) * 2008-05-22 2013-08-14 株式会社タニタ 血糖値測定装置および食後平均血糖値の測定方法
US9289168B2 (en) * 2008-12-29 2016-03-22 Medtronic Minimed, Inc. System and/or method for glucose sensor calibration
US20100330598A1 (en) * 2009-06-26 2010-12-30 Roche Diagnostics Operations, Inc. METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR PROVIDING BOTH AN ESTIMATED TRUE MEAN BLOOD GLUCOSE VALUE AND ESTIMATED GLYCATED HEMOGLOBIN (HbA1C) VALUE FROM STRUCTURED SPOT MEASUREMENTS OF BLOOD GLUCOSE
RU2539366C2 (ru) * 2009-06-30 2015-01-20 АРКРЭЙ, Инк. Устройство для непрерывного анализа и система регулирования компонента образца

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0881495A1 (en) * 1997-05-30 1998-12-02 Nokia Mobile Phones Ltd. Diabetes management
CN1422136A (zh) * 2000-03-29 2003-06-04 弗吉尼亚大学专利基金会 用于从自监控数据估计糖尿病中血糖控制的方法,系统,和计算机程序产品
CN1444821A (zh) * 2000-05-31 2003-09-24 爱科来株式会社 远程数据管理系统和测定数据的搜集方法
CN1518716A (zh) * 2001-06-22 2004-08-04 爱科来株式会社 信息通信系统
CN1688244A (zh) * 2002-08-13 2005-10-26 弗吉尼亚大学专利基金会 用于处理自我监测血糖(smbg)数据从而提高糖尿病患者自我管理的方法、系统和计算机程序产品
CN101088469A (zh) * 2006-03-31 2007-12-19 生命扫描有限公司 糖尿病管理方法和系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105534475A (zh) * 2015-06-30 2016-05-04 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种生理参数数据更新方法及系统
CN107064120A (zh) * 2016-01-14 2017-08-18 欧宝士股份有限公司 携带型信息终端以及携带型信息终端的控制方法
CN108324284A (zh) * 2017-01-20 2018-07-27 华广生技股份有限公司 生理参数监测系统
CN110678895A (zh) * 2017-05-18 2020-01-10 松下知识产权经营株式会社 生活辅助系统、生活辅助方法及程序

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