JP2007136009A - 医療用シミュレーションシステム及びそのコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】医師が疾患の病態を容易に把握できるようにする。
【解決手段】医療用シミュレーションシステムＳＳであって、生体の実際の生体応答を示す生体応答情報の入力を受け付ける生体応答入力部Ｗ１と、実際の生体応答を模した疑似応答を再現するための生体モデルを生成する生体モデル生成部と、生成された前記生体モデルに基づいて、当該生体の病態の特徴を示す病態特徴情報を取得する病態特徴取得部と、前記生体応答情報と前記病態特徴情報とを共に出力する出力部１３０と、を備えている。
【選択図】図２０

Description

本発明は、糖尿病などの診療支援に用いられる医療用シミュレーションシステム及びそのコンピュータプログラムに関するものである。

病気の治療に際しては、医師による問診に加え、患者に対して様々な検査が行われるのが一般的である。
そして、医師は、患者の検査結果や臨床所見などの判断材料に基づいて、自己の経験と勘を頼りに、治療方法を選択しているというのが現状である。

したがって、診療に役立つ情報がコンピュータによって提供されれば、医師による診療が、より的確に行われることを期待できる。
診療を支援するシステムとしては、特許文献１及び特許文献２に記載されているように、血糖値を予測するシステムがある。
これらのシステムは、患者の血糖値の変化を予測して、予測血糖値を医師に提供することにより、診療を支援するものである。

特開平１０−３３２７０４号公報 特開平１１−２９６５９８号公報

適切な治療方法を選択する際には、医師が、病気の各種症状の原因を構成する要因を適切に把握することが望まれる。要因を適切に把握できれば、その要因を改善する治療を行うことで、より適切な治療が期待できる。
しかし、医師が、要因を把握するために用いることができるデータは、患者を検査して得られる検査値ぐらいである。
検査値だけでも、医師が要因を把握できる疾患であればよいが、疾患によっては、検査値からだけでは、要因を適切に把握することが著しく困難な場合がある。

例えば、糖尿病の場合、その病気の程度を示す指標として「血糖値」が用いられる。しかし、「血糖値」は、あくまでも結果にすぎず、この結果をもたらしたインスリン分泌不全、末梢インスリン抵抗性、肝糖取込低下、肝糖放出亢進といった病態を、前記臨床所見等から的確に把握するのは容易ではない。

したがって、特許文献１及び２のような血糖値の予測値が医師に提供されるだけでは、患者の病態を的確に判断するのは依然として困難である。
また、例えば、糖尿病や心臓疾患等にあっては、通常、経口糖負荷試験や心電図、血圧、脈拍の測定、血液検査等の検査結果を用いて専門医が患者の病態を判断することになるが、前記検査結果から正確に病態を判断するには、豊富な経験を必要とし、非専門医には困難である。
そこで、検査結果から正確に病態を判断することができるように、経験の浅い医師や非専門医を教育する効果のあるシステムも要望されている。

そこで、本発明は、医師に対し、病態の適切な判断材料となる情報を提供することを目的する。
また、本発明の他の目的は、経験の浅い非専門医等の教育に使用できるシステム等を提供することにある。

本発明は、医療用シミュレーションシステムであって、生体の生体応答を示す生体応答情報の入力を受け付ける生体応答入力部と、生体応答を模した疑似応答を再現するための生体モデルを生成する生体モデル生成部と、生成された前記生体モデルに基づいて、当該生体の病態の特徴を示す病態特徴情報を取得する病態特徴取得部と、前記生体応答情報と前記病態特徴情報とを共に出力する出力部と、を備えている。

上記本発明によれば、生体の検査結果（例えば、糖尿病であればＯＧＴＴ検査結果）などの生体応答が入力されると、その生体応答を模した疑似応答を再現する生体モデルが生成される。この生体モデルは、生体の状態を示しているため、この生体モデルに基づいて、病態の特徴を示す情報を取得することができる。なお、前記生体応答には、経口糖負荷試験、心電図、血圧測定結果、脈拍の測定結果、血液検査結果等の生体の検査結果が含まれ、実際に生体から測定可能な情報であれば足りる。
そして、本発明では、入力された生体応答情報と病態特徴情報とが共に出力されるため、出力された病態特徴情報に基づいて、医師が病態を判断することができる。

しかも、病態特徴情報は、生体応答情報と共に出力されるため、医師は両者を対応付けて確認することができる。すなわち、「結果」としての生体応答情報と、その結果を生じる「原因」である病態特徴情報とを対応付けて把握することができる。この結果、疾患に関する「結果」と「原因」をともに把握でき、本システムを用いて経験を積み重ね、又は診断トレーニングを行うことで、診療のための学習効果が生じる。

前記出力部は、前記生体応答情報として、生体応答の時間的変化を示すグラフを出力するよう構成されているのが好ましい。
また、前記出力部は、前記病態特徴情報として、病態の特徴に関連した複数の指標を持つレーダーチャートを出力するよう構成されているのが好ましい。
上記情報は、単に数値出力してもよいが、これらの情報を上記のように出力することで、これらの情報を医師が視覚的に確認することができ、医師は、検査結果又は病態の特徴を容易に把握することができる。

前記病態特徴情報の入力を受け付ける病態特徴入力部を更に備え、入力された病態特徴が反映された生体モデルを生成して、当該生体モデルに基づく疑似応答情報を取得する疑似応答取得部を備えているのが好ましい。

病態特徴入力部を備えていることで、システムによって取得される病態特徴情報以外の病態特徴情報をシステムに入力することができる。
そして、疑似応答取得部では、入力された病態特徴が反映された生体モデルに基づく疑似応答が得られる。
したがって、医師等が、任意の病態特徴情報を入力すれば、その病態特徴情報に対応する疑似応答情報（応答情報が検査結果であれば、疑似検査結果）を確認することができ、病態と生体応答（検査結果等）との対応を効率的に学習することができる。

他の観点から見た本発明は、医療用シミュレーションシステムであって、生体の病態の特徴を示す病態特徴情報の入力を受け付ける病態特徴入力部と、入力された病態特徴が反映された生体モデルを生成して、当該生体モデルに基づく疑似応答情報を取得する疑似応答取得部と、前記病態特徴情報と前記疑似応答情報とを共に出力する出力部と、を備えていることを特徴とする。

上記本発明においても、医師等が、任意の病態特徴情報を入力すれば、その病態特徴情報に対応する疑似応答情報（応答情報が検査結果であれば、疑似検査結果）を確認することができ、病態と生体応答（検査結果等）との対応を効率的に学習することができる。

上記各発明において、前記生体モデルは、生体の機能に関する複数のパラメータを含む数理モデルによって構成されており、前記病態特徴取得部は、前記生体モデルの前記パラメータに基づいて病態特徴情報を取得するものであるのが好ましい。この場合、数理モデルによって生体を模したモデルが構成されているため、そのモデルのパラメータを変えることで、様々な病態を再現することができる。

なお、上記システムは、コンピュータを医療用シミュレーションシステムとして機能させるためのコンピュータプログラムを、コンピュータによって実行することによって実現される。

本発明に係るシステム及びコンピュータプログラムによれば、患者の検査結果等の生体応答情報とともに、病態特徴情報が出力されるため、病態特徴情報に基づいて医師が病態を容易に判断することができる。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明の医療用シミュレーションシステム（以下、単にシステムともいう）の実施の形態を詳細に説明する。
［システム全体構成］
図１は、医療用シミュレーションシステムＳＳを、サーバ−クライアントシステムとして構成した場合のシステム構成図を示している。

このシステムＳＳは、ＷｅｂサーバＳ１の機能を含むサーバＳと、サーバＳにネットワークを介して接続されたクライアント端末Ｃと、によって構成されている。クライアント端末Ｃは、医師等のユーザによって使用される。
前記クライアント端末Ｃは、ＷｅｂブラウザＣ１を備えている。このＷｅｂブラウザＣ１は、システムＳＳのユーザインターフェースとして機能し、ユーザは、ＷｅｂブラウザＣ１上で、入力、必要な操作を行うことができる。また、ＷｅｂブラウザＣ１には、サーバＳで生成されて送信された画面が出力される。

サーバＳは、クライアント端末ＣのＷｅｂブラウザＣ１からのアクセスを受け付けるＷｅｂサーバＳ１の機能を備えている。
また、サーバＳには、ＷｅｂブラウザＣ１で表示されるユーザインターフェース画面を生成するユーザインターフェイスプログラムＳ２がコンピュータ実行可能に搭載されている。このユーザインターフェイスプログラムＳ２は、ＷｅｂブラウザＣ１に表示される画面を生成してクライアント端末Ｃに送信したり、ＷｅｂブラウザＣ１上で入力された情報をクライアント端末Ｃから受け付ける機能を有している。
なお、クライアント端末Ｃは、サーバＳから、ＷｅｂブラウザＣ１に表示される画面の一部又は全部を生成する機能を実現するためのｊａｖａ（登録商標）アプレット等のプログラムをダウンロードして、画面の一部又は全部を生成し、ＷｅｂブラウザＣ１に画面を表示してもよい。

さらに、サーバＳは、病態シミュレータプログラムＳ３がコンピュータ実行可能に搭載されている。この病態シミュレータプログラムＳ３は、後述のように生体モデルに基づいて疾患に関するシミュレーションを行うためのものである。
また、サーバＳには、患者の検査結果等の各種データを有するデータベースＳ４が設けられており、システムＳＳに入力されたデータやシステムで生成されたデータその他のデータは、このデータベースＳ４に保存されている。

上記のように、サーバＳは、Ｗｅｂサーバとしての機能、インタフェース（画面）生成機能、病態シミュレータとしての機能を有している。
なお、図１では、医療用シミュレーションシステムの構成例として、ネットワーク接続されたサーバ−クライアントシステムを示しているが、本システムを、１つのコンピュータ上で構成してもよい。

図２は、前記サーバＳのハードウェア構成を示すブロック図である。前記サーバＳは、本体Ｓ１１０と、ディスプレイＳ１２０と、入力デバイスＳ１３０とから主として構成されたコンピュータによって構成されている。本体Ｓ１１０は、ＣＰＵＳ １１０ａと、ＲＯＭ Ｓ１１０ｂと、ＲＡＭ Ｓ１１０ｃと、ハードディスクＳ１１０ｄと、読出装置Ｓ１１０ｅと、入出力インタフェースＳ１１０ｆと、画像出力インタフェースＳ１１０ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ Ｓ１１０ａ、ＲＯＭ Ｓ１１０ｂ、ＲＡＭ Ｓ１１０ｃ、ハードディスクＳ１１０ｄ、読出装置Ｓ１１０ｅ、入出力インタフェースＳ１１０ｆ、及び画像出力インタフェースＳ１１０ｈは、バスＳ１１０ｉによってデータ通信可能に接続されている。

ＣＰＵＳ１１０ａは、ＲＯＭＳ１１０ｂに記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭＳ１１０ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、前記プログラムＳ２，Ｓ３などのアプリケーションプログラム１４０ａを当該ＣＰＵ１１０ａが実行することにより、後述するような各機能ブロックが実現され、コンピュータがシステムＳＳとして機能する。
ＲＯＭ Ｓ１１０ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵＳ１１０ａに実行されるコンピュータプログラムおよびこれに用いるデータ等が記録されている。

ＲＡＭ Ｓ１１０ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ Ｓ１１０ｃは、ＲＯＭ Ｓ１１０ｂ及びハードディスクＳ１１０ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ Ｓ１１０ａの作業領域として利用される。
ハードディスクＳ１１０ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ Ｓ１１０ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。プログラムＳ２，Ｓ３も、このハードディスクＳ１１０ｄにインストールされている。

読出装置１１０Ｓｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体Ｓ１４０に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体Ｓ１４０には、コンピュータを本発明のシステムとして機能させるためのアプリケーションプログラムＳ１４０ａ（Ｓ２，Ｓ３）が格納されており、コンピュータが当該可搬型記録媒体Ｓ１４０から本発明に係るアプリケーションプログラムＳ１４０ａを読み出し、当該アプリケーションプログラムＳ１４０ａをハードディスクＳ１１０ｄにインストールすることが可能である。

なお、前記アプリケーションプログラムＳ１４０ａは、可搬型記録媒体Ｓ１４０によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータと通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、前記アプリケーションプログラムがインターネット上のアプリケーションプログラム提供サーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスクＳ１１０ｄにインストールすることも可能である。
また、ハードディスクＳ１１０ｄには、例えば米マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラムＳ１４０ａ（Ｓ２，Ｓ３）は当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。

入出力インタフェースＳ１１０ｆは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、およびＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェースＳ１１０ｆには、キーボードおよびマウスからなる入力デバイスＳ１３０が接続されており、ユーザが当該入力デバイスＳ１３０を使用することにより、コンピュータにデータを入力することが可能である。
画像出力インタフェースＳ１１０ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイＳ１２０に接続されており、ＣＰＵＳ１１０ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイＳ１２０に出力するようになっている。ディスプレイＳ１２０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。

なお、前記クライアント端末Ｃのハードウェア構成も、前記サーバＳのハードウェア構成と略同様である。

［シミュレーションシステムにおける生体モデル］
図３は、本発明システムＳＳの病態シミュレータプログラムＳ３で用い生体モデルの一例の全体構成を示すブロック図である。この生体モデルは、特に、糖尿病に関連した生体器官を模したものであり、膵臓ブロック１、肝臓ブロック２、インスリン動態ブロック３及び末梢組織ブロック４から構成されている。

各ブロック１，２，３，４は、それぞれ入力と出力を有している。すなわち、膵臓ブロック１は、血中グルコース濃度６を入力とし、インスリン分泌速度７を出力としている。
肝臓ブロック２は、消化管からのグルコース吸収５、血中グルコース濃度６及びインスリン分泌速度７を入力とし、正味グルコース放出８及び肝臓通過後インスリン９を出力としている。
また、インスリン動態ブロック３は、肝臓通過後インスリン９を入力とし、末梢組織でのインスリン濃度１０を出力としている。
さらに、末梢組織ブロック４は、正味グルコース放出８及び末梢組織でのインスリン濃度１０を入力とし、血中グルコース濃度６を出力としている。

グルコース吸収５は、生体モデル外部から与えられるデータである。本実施形態において、グルコース吸収に関するデータは、入力する検査データ（生体応答）の種類に応じて、あらかじめ定められた値を記憶させておく。
また、それぞれの機能ブロック１〜４は、シミュレータプログラムがサーバ２のＣＰＵによって実行されることにより実現される。

つぎに、前述した例における各ブロックの詳細について説明する。なお、ＦＧＢ及びＷｓはそれぞれ空腹時血糖値（ＦＧＢ＝ＢＧ（０））及び想定体重を示しており、またＤＶｇ及びＤＶｉはそれぞれグルコースに対する分布容量体積及びインスリンに対する分布容量体積を示している。

［生体モデルの膵臓ブロック］
膵臓ブロック１の入出力の関係は、以下の微分方程式（１）を用いて記述することができる。また、微分方程式（１）と等価な、図４に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（１）：
ｄＹ／ｄｔ ＝ −α｛Ｙ（ｔ）−β（ＢＧ（ｔ）−ｈ）｝
（ただし、ＢＧ（ｔ）＞ ｈ）
＝ −αＹ（ｔ） （ただし、ＢＧ（ｔ）＜=ｈ）
ｄＸ／ｄｔ ＝ −Ｍ・Ｘ（ｔ）＋Ｙ（ｔ）
ＳＲ（ｔ） ＝ Ｍ・Ｘ（ｔ）
変数：
ＢＧ（ｔ）：血糖値
Ｘ（ｔ） ：膵臓から分泌可能なインスリン総量
Ｙ（ｔ） ：グルコース刺激に対しＸ（ｔ）に新たに供給されるインスリン供給速度
ＳＲ（ｔ）：膵臓からのインスリン分泌速度
パラメータ：
ｈ ：インスリン供給を刺激できるグルコース濃度のしきい値
α ：グルコース刺激に対する追従性
β ：グルコース刺激に対する感受性
Ｍ ：単位濃度あたりの分泌速度
ここで、図３における膵臓ブロック１への入力である血糖値６はＢＧ（ｔ）と対応し、また出力であるインスリン分泌速度７はＳＲ（ｔ）と対応する。

図４のブロック線図において、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、７は膵臓からのインスリン分泌速度ＳＲ（ｔ）、１２はインスリン供給を刺激できるグルコース濃度のしきい値ｈ、１３はグルコース刺激に対する感受性β、１４はグルコース刺激に対する追従性α、１５は積分要素、１６はグルコース刺激に対して新たに供給されるインスリン供給速度Ｙ（ｔ）、１７は積分要素、１８は膵臓から分泌可能なインスリン総量Ｘ（ｔ）、１９は単位濃度当たりの分泌速度Ｍをそれぞれ示している。

［生体モデルの肝臓ブロック］
肝臓ブロック２の入出力の関係は、以下の微分方程式（２）を用いて記述することができる。また、微分方程式（２）と等価な、図５に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（２）：
ｄＩ_４（ｔ）／ｄｔ ＝ α２｛−Ａ_３Ｉ_４（ｔ） ＋ (1−Ａ_７)・ＳＲ（ｔ） ｝
Ｇｏｆｆ（ＦＧＢ） ＝ ｆ１ (ただし ＦＧＢ＜ｆ３）
＝ ｆ１ ＋ ｆ２・(ＦＧＢ−ｆ３)
(ただしＦＧＢ＞＝ｆ３）
Ｆｕｎｃ１（ＦＧＢ）＝ ｆ４ − ｆ５・(ＦＧＢ−ｆ６)
Ｆｕｎｃ２（ＦＧＢ）＝ｆ７／ＦＧＢ
ｂ１(Ｉ_４（ｔ）)＝ ｆ８｛1 ＋ ｆ９・Ｉ４（ｔ）｝
ＨＧＵ（ｔ） ＝ｒ・Ｆｕｎｃ１（ＦＧＢ）・ｂ１(Ｉ_４（ｔ）)・ＲＧ（ｔ）＋ (1−r)・Ｋｈ・ＢＧ（ｔ）・Ｉ_４（ｔ） （ただしＨＧＵ（ｔ）＞＝０）
ＨＧＰ（ｔ） ＝ Ｉ_４ｏｆｆ・Ｆｕｎｃ２（ＦＧＢ）・ｂ２＋Ｇ_ｏｆｆ（ＦＧＢ）−Ｉ_４（ｔ）・Ｆｕｎｃ２（ＦＧＢ）・ｂ２ （ただしＨＧＰ（ｔ）＞= ０）
ＳＧＯ（ｔ） ＝ＲＧ（ｔ）＋ ＨＧＰ（ｔ）−ＨＧＵ（ｔ）
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ） ＝ Ａ_７ＳＲ（ｔ）
変数：
ＢＧ（ｔ）：血糖値（血液単位体積あたりのグルコース濃度）
ＳＲ（ｔ）：膵臓からのインスリン分泌速度
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）：肝臓通過後のインスリン
ＲＧ（ｔ） ：消化管からのグルコース吸収
ＨＧＰ（ｔ） ：肝糖放出
ＨＧＵ（ｔ） ：肝糖取込
ＳＧＯ（ｔ） ：肝臓からの正味グルコース
Ｉ_４（ｔ） ：肝インスリン濃度
パラメータ：
Ｋｈ ：単位インスリン、単位グルコース当たりの肝臓でのインスリン依存グルコース取り込み速度
Ａ_７ ：肝臓でのインスリン取り込み率
Ｇｏｆｆ ：基礎代謝に対するグルコース放出速度
ｂ２ ：肝糖放出抑制率に関する調整項
ｒ ：インスリン非依存性肝糖取り込みへの分配率
α２ ：インスリン刺激に対する追従性
Ｉ_４ｏｆｆ ：肝糖放出が抑制されるインスリン濃度のしきい値
関数：
Ｇｏｆｆ（ＦＧＢ）： 基礎代謝に対するグルコース放出速度
Ｆｕｎｃ１（ＦＧＢ）： 消化管からのグルコース刺激に対する肝糖取り込み率
Ｆｕｎｃ２（ＦＧＢ）： インスリン刺激に対する肝糖放出抑制率
ｆ１〜ｆ９ ： 上記の3要素の表現にあたって用いた定数
ｂ１（Ｉ_４（ｔ））： 肝糖取り込み率に関する調整項
ここで、図３における肝臓ブロックへの入力である、消化管からのグルコース吸収５はＲＧ（ｔ）、血糖値６はＢＧ（ｔ）、インスリン分泌速度７はＳＲ（ｔ）とそれぞれ対応し、また出力である正味グルコース放出８はＳＧＯ（ｔ）、肝臓通過後インスリン９はＳＲｐｏｓｔ（ｔ）とそれぞれ対応している。

図５のブロック線図において、５は消化管からのグルコース吸収ＲＧ（ｔ）、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、７は膵臓からのインスリン分泌速度ＳＲ（ｔ）、８は肝臓からの正味グルコースＳＧＯ（ｔ）、９は肝臓通過後のインスリンＳＲｐｏｓｔ（ｔ）、２４は肝臓のインスリン通過率（１−Ａ７）、２５はインスリン刺激に対する追従性α２、２６は肝臓通過後のインスリン分配速度Ａ３、２７は積分要素、２８は肝インスリン濃度I_４（ｔ）、９はインスリン依存性肝糖取り込み分配率（１−ｒ）、３０は単位インスリン、単位グルコース当たりの肝臓でのインスリン依存グルコース取り込み速度Ｋｈ、３１はインスリン非依存性肝糖取り込みへの分配率ｒ、３２は消化管からのグルコース刺激に対する肝糖取り込み率Ｆｕｎｃ１（ＦＧＢ）、３３は肝糖取り込み率に関する調整項ｂ１（Ｉ_４（ｔ））、３４は肝糖取込ＨＧＵ（ｔ）、３５は肝糖放出が抑制されるインスリン濃度のしきい値Ｉ_４ｏｆｆ、３６はインスリン刺激に対する肝糖放出抑制率Ｆｕｎｃ２（ＦＧＢ）、３７は肝糖放出抑制率に関する調整項ｂ２、３８は基礎代謝に対するグルコース放出速度、３９は肝糖放出ＨＧＰ（ｔ）、４０は肝臓でのインスリン取り込み率Ａ_７を示している。

［生体モデルのインスリン動態ブロック］
インスリン動態分泌の入出力の関係は、以下の微分方程式（３）を用いて記述することができる。また、微分方程式（３）と等価な、図６に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（３）：
ｄＩ_１（ｔ）／ｄｔ ＝ −Ａ_３Ｉ_１（ｔ）＋Ａ_５Ｉ_２（ｔ）＋Ａ_４Ｉ_３（ｔ）＋ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）
ｄＩ_２（ｔ）／ｄｔ＝ Ａ_６Ｉ_１（ｔ）− Ａ_５Ｉ_２（ｔ）
ｄＩ_３（ｔ）／ｄｔ＝Ａ_２Ｉ_１（ｔ） − Ａ_１Ｉ_３（ｔ）
変数：
ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）：肝臓通過後のインスリン
Ｉ_１（ｔ） ：血中インスリン濃度
Ｉ_２（ｔ） ：インスリン非依存組織でのインスリン濃度
Ｉ_３（ｔ） ：末梢組織でのインスリン濃度
パラメータ：
Ａ_１ ：末梢組織でのインスリン消失速度
Ａ_２ ：末梢組織へのインスリン分配率
Ａ_３ ：肝臓通過後のインスリン分配速度
Ａ_４ ：末梢組織通過後のインスリン流出速度
Ａ_５ ：インスリン非依存組織でのインスリン消失速度
Ａ_６ ：インスリン非依存組織へのインスリン分配率
ここで、図３におけるインスリン動態ブロックの入力である肝臓通過後のインスリン９は、ＳＲｐｏｓｔ（ｔ）と対応し、また出力である末梢組織でのインスリン濃度１０は、Ｉ_３（ｔ）と対応する。

図６のブロック線図において、９は肝臓通過後のインスリンＳＲｐｏｓｔ（ｔ）、１０は末梢組織でのインスリン濃度Ｉ_３（ｔ）、５０は積分要素、５１は肝臓通過後のインスリン分配速度Ａ_３、５２は血中インスリン濃度Ｉ_１（ｔ）、５３は末梢組織へのインスリン分配率Ａ_２、５４は積分要素、５５は末梢組織でのインスリン消失速度Ａ１、５６は末梢組織通過後のインスリン流出速度Ａ_４、５７はインスリン非依存組織へのインスリン分配率Ａ_６、５８は積分要素、５９はインスリン非依存組織でのインスリン濃度Ｉ_２（ｔ）、６０はインスリン非依存組織でのインスリン消失速度Ａ_５をそれぞれ示している。

［生体モデルの末梢組織ブロック］
末梢組織ブロック４の入出力の関係は、以下の微分方程式（４）を用いて記述することができる。また、微分方程式（４）と等価な、図７に示されるブロック線図を用いて表現することもできる。
微分方程式（４）：
ｄＢＧ´／ｄｔ＝ＳＧＯ（ｔ）−ｕ* Ｇｏｆｆ（ＦＧＢ）−Ｋｂ（ＢＧ´（ｔ）−ＦＢＧ´）−Ｋｐ・Ｉ_３（ｔ）・ＢＧ´（ｔ）
変数：
ＢＧ´（ｔ） ：血糖値（単位体重あたりのグルコース濃度）
(ただしＢＧ[ｍｇ／ｄｌ]、ＢＧ´[ｍｇ／ｋｇ])
ＳＧＯ（ｔ） ：肝臓からの正味グルコース
Ｉ_３（ｔ） ：末梢組織でのインスリン濃度
ＦＢＧ´ ：空腹時血糖（ただしＦＢＧ´＝ＢＧ´（０））
パラメータ：
Ｋｂ ：末梢組織でのインスリン非依存グルコース消費速度
Ｋｐ ：単位インスリン、単位グルコースあたりの
末梢組織でのインスリン依存グルコース消費速度
ｕ ：基礎代謝に対するグルコース放出速度のうち
基礎代謝に対するインスリン非依存グルコース消費が占める割合
関数：
Ｇｏｆｆ（ＦＧＢ）：基礎代謝に対するグルコース放出速度
ｆ１〜ｆ３ ：Ｇｏｆｆの表現にあたって用いた定数
ここで、図３における末梢組織ブロックへの入力である末梢組織でのインスリン濃度１０はＩ_３（ｔ）、肝臓からの正味グルコース８はＳＧＯ（ｔ）とそれぞれ対応し、また出力である血糖値６はＢＧ（ｔ）と対応する。

図７のブロック線図において、６は血糖値ＢＧ（ｔ）、８は肝臓からの正味グルコースＳＧＯ（ｔ）、１０は末梢組織でのインスリン濃度Ｉ_３（ｔ）、７０は基礎代謝に対するインスリン非依存グルコース消費速度ｕ* Ｇｏｆｆ（ＦＧＢ）、７１は積分要素、７２は末梢組織でのインスリン非依存グルコース消費速度Ｋｂ、７３は単位インスリン、単位グルコース当たりの末梢組織でのインスリン依存グルコース消費速度Ｋｐ、７４は単位変換定数Ｗｓ／ＤＶｇをそれぞれ示している。

図３に示されるように、本システムを構成するブロック間の入力、出力は、相互に接続されているため、消化管からのグルコース吸収５を与えることで、血糖値、インスリン濃度の時系列変化を、数式に基づいて計算し、シミュレートすることができる。

本システムの微分方程式の計算には、例えばＥ−Ｃｅｌｌ（慶應義塾大学公開ソフトウェア）やＭａｔＬａｂ（マスワークス社製品）を用いることができるが、他の計算システムを用いてもよい。

［生体モデル生成部］
図３〜図７に示す上述の生体モデルによって、個々の患者の生体器官をシミュレートするには、個々の患者に応じた特性を有する生体モデルを生成する必要がある。具体的には、生体モデルのパラメータと変数の初期値とを、個々の患者に応じて決定し、決定されたパラメータ及び初期値を生体モデルに適用して、個々の患者に対応した生体モデルを生成する必要がある（なお、以下では、特に区別しなければ、変数の初期値も生成対象のパラメータに含めるものとする）。

このため、本システムＳＳのサーバ２は、生体モデル生成部としての機能を実現するため、生体モデルの内部パラメータの組である内部パラメータセット（以下、単に「パラメータセット」ということがある）を求め、求めたパラメータセットが適用された生体モデルを生成する機能を有している。なお、この機能は、病態シミュレータプログラムＳ３によって実現されている。
生体モデル生成部によって生成されたパラメータセットを前記生体モデルに与えることで、生体モデル演算部が、生体器官の機能のシミュレートを行って、実際の生体応答（検査結果）を模した疑似応答を出力することができる。

［パラメータセット生成部］
以下、実際の患者（生体）の検査結果（生体応答）に基づき、その患者の生体器官を模した生体モデルを形成するためのパラメータセットを生成するパラメータセット生成部について説明する。

［ＯＧＴＴ時系列データ入力：ステップＳ１−１］
図８は、システムＳＳのパラメータセット生成部が、生体モデルのパラメータセットを求める処理手順を示している。同図に示すように、パラメータを求めるには、まず、実際の検査結果（生体応答）としてのＯＧＴＴ（Oral Glucose Tolerance Test;経口ブドウ糖負荷試験）時系列データの入力処理（ステップＳ１−１）が行われる。
ＯＧＴＴ時系列データは、生体モデルによってシミュレートしようとする患者に対して実際に行った検査であるＯＧＴＴ（所定量のブドウ糖液を経口負荷して血糖値や血中インスリン濃度の時間的変化を測定）の結果であり、本システムは、クライアント端末３から、実際の生体応答（実際の検査値）として入力を受け付ける。ここでは、ＯＧＴＴ時系列データとして、ＯＧＴＴグルコースデータ（血糖値変動データ）と、ＯＧＴＴインスリン（血中インスリン濃度変動データ）の２つが入力される。

図９は、入力されるＯＧＴＴ時系列データとしての血糖値変動データ（図９（ａ））及び血中インスリン濃度変動データ（図９（ｂ））の例を示している。
図９（ａ）の血糖値変動データは、図３〜図７に示す生体モデルにおける出力項目の一つである血糖値ＢＧ（ｔ）の時間的変化に対応した実測データである。
また、図９（ｂ）の血中インスリン濃度変動データは、図３〜図７に示す生体モデルにおける出力項目の一つである血中インスリン濃度I_１(t)の時間的変化に対応した実測データである。

［テンプレートマッチング：ステップＳ１−２］
次に、本システムＳＳは、入力されたＯＧＴＴ時系列データと、テンプレートデータベースＤＢ１のテンプレートとのマッチングを行う。なお、テンプレートデータベースＤＢ１は、サーバＳのデータベース２４に含まれる１つのデータベースである。
テンプレートデータベースＤＢ１は、図１０に示すように、テンプレートとなる生体モデルの参照用出力値Ｔ１，Ｔ２，・・と、当該参照用出力値を発生させるパラメータセットＰＳ＃０１，ＰＳ＃０２・・とが対応付けられた複数組のデータが予め格納されたものである。参照用出力値とパラメータセットの組を作成するには、任意の参照用出力値に対して、適当なパラメータセットを割り当てたり、逆に任意のパラメータセットを選択した場合の生体モデルの出力を生体シミュレーションシステムで求めたりすればよい。

図１１は、テンプレート（参照用出力値）Ｔ１の例を示している。図１１（ａ）は、テンプレートとしての血糖値変動データであり、図３〜図７に示す生体モデルにおける出力項目の一つである血糖値ＢＧ（ｔ）の時間的変化に対応した参照用時系列データである。図１１（ｂ）は、テンプレートとしての血中インスリン濃度変動データであり、図３〜図７に示す生体モデルにおける出力項目の一つである血中インスリン濃度I_１(t)の時間的変化に対応した参照用時系列データである。

システムＳＳは、上記テンプレートデータベースＤＢ１の各参照用時系列データと、ＯＧＴＴ時系列データとの類似度を演算する。類似度は、誤差総和を求めることによって得られる。誤差総和は、次式によって得られる。
誤差総和＝αΣ｜ＢＧ（０）−ＢＧｔ（０）｜＋βΣ｜ＰＩ（０）−ＰＩｔ（０）｜
＋αΣ｜ＢＧ（１）−ＢＧｔ（１）｜＋βΣ｜ＰＩ（１）−ＰＩｔ（１）｜
＋αΣ｜ＢＧ（２）−ＢＧｔ（２）｜＋βΣ｜ＰＩ（２）−ＰＩｔ（２）｜
＋・・・
＝α｛Σ｜ＢＧ（ｔ）−ＢＧｔ（ｔ）｜｝＋β｛Σ｜ＰＩ（ｔ）−ＰＩｔ（ｔ）｜｝
ここで、
ＢＧ：入力データの血糖値[mg/dl]
ＰＩ：入力データの血中インスリン濃度［μU/ml］
ＢＧｔ：テンプレートの血糖値[mg/dl]
ＰＩｔ：テンプレートの血中インスリン濃度［μU/ml］
ｔ：時間［分］
また、α及びβは規格化に用いる係数であり、
α＝１／Average｛ΣＢＧ（ｔ）｝
β＝１／Average｛ΣＰＩ（ｔ）｝
定式のAverageはテンプレートデータベースＤＢ１に格納された全テンプレートに対する平均値を指す。

図１２は、テンプレートＴ１に対するＯＧＴＴ時系列データの誤差総和（規格化なし）を示しており、具体的には、図１２（ａ）は、図９（ａ）の血糖値と図１１（ａ）の血糖値との誤差を示しており、図１２（ｂ）は、図９（ｂ）のインスリンと図１１（ｂ）のインスリンの誤差を示している。
図９の入力データ（１０分間隔の０分から１８０分のデータ）と、図１１のテンプレートＴ１についてみると、
Σ｜ＢＧ（ｔ）−ＢＧｔ（ｔ）｜＝２９
Σ｜ＰＩ（ｔ）−ＰＩｔ（ｔ）｜＝２０
となる。ここで、α＝０．０００３５、β＝０．００１０５とすると、
誤差総和＝（０．０００３５×２９）＋（０．００１０５×２０）
＝０．０３１１５

上記のようにして、ＣＰＵ１００ａは、テンプレートデータベースＤＢ１中の各テンプレートについて誤差総和を求め、誤差総和（類似度）が最小となるテンプレート、すなわちＯＧＴＴ時系列データに最も近似するテンプレートを決定する（ステップＳ１−２）。

［パラメータセット獲得：ステップＳ１−４］
さらに、ステップＳ１−３では、システムＳＳは、ステップＳ１−２において決定されたテンプレートに対応するパラメータセットを、テンプレートデータベースＤＢ１から獲得する。つまり、テンプレートＴ１に対応するパラメータセットＰＳ＃０１が得られる（図１０参照）。
下記表１は、このようにして得られたパラメータセットＰＳ＃０１に含まれるパラメータ値の具体的数値例を示している。

なお、パラメータセット（生体モデル）を生成する方法は、上記のようなテンプレートマッチングに限られるものではない。例えば、パラメータセットを遺伝的アルゴリズムによって生成してもよい。つまり、パラメータセットの初期集団をランダムに発生させ、初期集団に含まれるパラメータセット（個体）に対して、選択・交叉・突然変異処理を行って、新たな子集団を生成するというように、パラメータセットの生成に遺伝的アルゴリズムを適用することができる。かかる遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータセットの生成方法においては、生成されたパラメータセットのうち、入力された生体応答（検査結果）に近似した疑似応答を出力するパラメータセットを採用することができる。
このように、生体モデル生成部は、入力され生体応答を模した疑似応答を出力できる生体モデルを生成できるものであれば、その具体的生成方法は特に限定されない。

［疑似応答取得部（生体モデル演算部）］
システムＳＳは、上記パラメータセットＰＳ＃０１が、生体モデルに与えられると、その生体モデルに基づき演算を行い、入力されたＯＧＴＴ時系列データを模した疑似応答情報（血糖値及びインスリン濃度の時系列変化）を出力する機能を有している（システムＳＳの疑似応答取得部（生体モデル演算部）としての機能）。
つまり、システムＳＳでは、生成された生体モデルに基づき、患者の生体器官のシミュレーションを行うことができる。なお、この機能は、病態シミュレータプログラムＳ３によって実現されている。
また、生成されたパラメータセットは、病態特徴情報を取得するためにも用いられるが、この点については、後述する。

［ユーザインターフェース（入出力部）］
図１３は、サーバＳのユーザインターフェイスプログラムＳ２によって生成されるシステム操作画面を示している。この画面は、サーバＳ２からクライアントＣに送信されて、当該クライアントＣのＷｅｂブラウザＣ１上に表示される。医師等のユーザは、この画面上で、情報を入力したり、情報を閲覧することができる。

図１３の画面は、主に、操作部１００、検査履歴表示部１１０、検査データ表示部１２０、病態解析結果表示部１３０、処方データ表示部１４０を備えている。
操作部１００は、各種データを入力して登録するためのデータ入力部１０１と、登録したデータを修正する登録内容修正部１０２、診察終了操作を行う診察終了部１０３、ログアウトを行うログアウト部１０４を備えている。

［データ入力部１０１］
前記データ入力部１０１は、基本検査結果（図１３の検査データ表示部１２０に表示されている検査項目の検査結果）を登録するための「検査結果の登録」ボタン１０１ａ、患者への処方内容を登録するための「処方内容の登録」ボタン１０１ｂ、ＯＧＴＴの検査結果（生体応答）を登録するための「ＯＧＴＴデータの登録」ボタン１０１ｃ、病態解析を行ってその結果を登録するための「病態解析の登録」ボタン１０１ｄを備えている。

［基本検査検入力１０１ａ］
「検査結果の登録」ボタン１０１ａがクリックされると、検査結果の入力画面（図示省略）が表示され、図１３の検査データ表示部１２０に表示されている基本検査項目について、それぞれ、検査結果を入力することができる。検査結果が入力されてデータベースＳ４に登録されると、検査履歴表示部１１０には、その登録日（診察日）とともに検査結果が登録されていることが「○」印で表示される。

［処方内容入力１０１ｂ］
「処方内容の登録」ボタン１０１ｂがクリックされると、その患者への処方内容の入力画面が表示され、入力した処方内容をデータベースＳ４に登録することができる。処方内容が入力されて登録されると、検査履歴表示部１１０には、その登録日（診察日）とともに処方内容が登録されていることが「○」印で表示される。
なお、処方内容の入力画面については、後述する。

［ＯＧＴＴ入力（生体応答入力部）１０１ｃ］
「ＯＧＴＴデータの登録」ボタン１０１ｃがクリックされると、図１４に示すように、ＯＧＴＴデータ入力画面（ウィンドウ）Ｗ１が開いて表示される。
この画面Ｗ１には、検査時間の入力ボックス列Ｗ１ａと、血糖値の入力ボックス列Ｗ１ｂと、インスリン濃度（ＩＲＩ）の入力ボックス列Ｗ１ｃと、を備えており、実際の検査結果であるＯＧＴＴデータとして、血糖値及びインスリン濃度の時系列変化を入力することができる。
血糖値及びインスリン濃度の数値を入力した後、画面Ｗ１の登録ボタンＷ１Ｒをクリックすると、その内容は、データベースＳ４に登録される。
ＯＧＴＴデータが登録されると、検査履歴表示部１１０には、その登録日（診察日）とともに、ＯＧＴＴデータが登録されていることが「○」印で表示される。
なお、この画面Ｗ１で入力されたデータは、図９及び病態解析結果表示部１３０に示す血糖値及びインスリン濃度の時系列変化を示すグラフを描く際に、元となるデータである。

［病態解析１０１ｄ］
「病態解析の登録」ボタン１０１ｄは、がクリックされると、病態シミュレータプログラムＳ３によって、ＯＧＴＴデータを用いてシミュレーションが行われ、病態の解析が実行されて、病態の特徴を示す病態特徴情報の取得が行われる。なお、取得された病態特徴情報は、ＯＧＴＴデータと関連付けてデータベースＳ４に登録される。病態解析の詳細については、後述する。

［検査履歴表示部１１０］
検査履歴表示部１１０では、診察日ごとに、（一般）検査、ＯＧＴＴ、処方の登録があるか否かを表示している。なお、登録がないところは「×」印で示されている。
この検査履歴表示部１１０は、検査データ表示部１２０及び処方データ表示部１４０の表示を切り替える表示切替操作部としても機能し、診察日の日付部分をクリックしたり、「○」印をクリックすることで、図１３の画面の表示内容を、その日付や「○」印に対応した表示に切り替えることができる。

［検査データ表示部１２０］
検査データ表示部１２０は、患者の基本検査結果又はＯＧＴＴ結果を表示するためのものである。図１３は、検査データ表示部１２０に、基本検査結果が表示されている状態を示しており、図１５は、検査データ表示部１２０に、ＯＧＴＴ結果が表示されている状態を示している。
検査データ表示部１２０に基本検査結果が表示されている場合には、「ＯＧＴＴ結果を表示」ボタン１２１が表示され（図１３参照）、ＯＧＴＴ結果が表示されている場合には、「基本検査結果を表示」ボタン１２２が表示される（図１５参照）。これらのボタン１２１，１２２をクリックすることで、両結果の表示切替を行うことができる。

［病態解析結果表示部（生体応答情報と病態特徴情報の出力部）１３０］
図１５及び図１６に示すように、病態解析結果表示部１３０は、検査データ表示部１２０に、ＯＧＴＴ検査結果が表示されているときに、そのＯＧＴＴ検査結果（生体応答）に対応したグラフ表示１３１と、そのＯＧＴＴ検査結果に基づいて解析された病態特徴情報のレーダーチャート表示１３２とを行うためのものである。また、病態解析結果表示部１３０には、病態解説文を表示する病態解説部１３３も設けられている（図１８参照）。

グラフ１３１には、実際のＯＧＴＴ検査結果における血糖値の時系列変化１３１ａと、実際のＯＧＴＴ検査結果におけるインスリン濃度の時系列変化１３１ｂとが表示されている。
なお、図１５では、ＯＧＴＴ検査結果は入力されているが、病態解析が未解析である状態を示している。したがって、ＯＧＴＴ結果のグラフ１３１は表示されているが、病態特徴情報のレーダーチャートは非表示である。

［病態シミュレーション解析（病態特徴取得と疑似応答取得）］
図１５及び図１６に示すように、ＯＧＴＴ検査結果が画面に表示された状態で、「病態解析の登録」ボタン１０１ｄをクリックすると、シミュレーションが実行され、病態解析（病態特徴情報の取得）と、ＯＧＴＴ検査結果の再現値（疑似応答の取得）とが行われる。なお、図１７は、解析中の画面表示を示している。

シミュレーションにおいては、実際のＯＧＴＴ検査結果（生体応答情報）を模した再現値（疑似応答情報）を出力できる生体モデルを構成するパラメータセットが演算により求められる。そして、システムＳＳは、そのパラメータセットが適用された生体モデルの出力値として、ＯＧＴＴ検査結果の再現値（疑似応答情報）を求める（システムＳＳの疑似応答取得機能）。
図１８に示すように、ＯＧＴＴの再現値（血糖再現値１３１ｃ及び再現ＩＲＩ１３１ｄ）は、病態解析結果表示部１３０のグラフ表示１３１において、実際のＯＧＴＴ検査結果（検査血糖値１３１ａ及び検査ＩＲＩ１３１ｂ）とともに表示される。

医師等のユーザは、このグラフ表示１３１における実検査結果（生体応答情報）及びシミュレータによる再現値（疑似応答情報）の双方を見比べることで、両値が近似し、シミュレータの生体モデルが、実際の患者の生体器官を的確に模倣しているものであるか否かを確認することができる。なお、図１８のグラフ表示１３１によれば、実検査結果と再現値は良く近似しており、シミュレータで生成された生体モデルが適切なものであることがわかる。

［病態特徴取得部］
また、システムＳＳは、生成された生体モデル（のパラメータセット）に基づいて、患者の病態の特徴を示す病態特徴情報を求める（システムＳＳの病態特徴情報取得機能）。
図１８に示すように、本実施形態では、病態特徴の指標として、空腹時血糖１３２ａ、基礎分泌１３２ｂ、追加分泌１３２ｃ、分泌感度１３２ｄ、肝糖新生抑制１３２ｅ、糖処理能１３２ｆ、処理感度１３２ｇが採用されている。
これらの指標は、病態の特徴を良く表しているものとして採用されており、特に、治療によって改善可能な生体機能が採用されている。

ここで、空腹時血糖１３２ａは、生体モデルの変数である血糖値ＢＧ（ｔ＝０）から算出される。基礎分泌１３２ｂは、生体モデルの変数である空腹時インスリンＩ_１(ｔ＝０)から算出される。追加分泌は、Ｉ_１(ｔ) の積分値から算出される。分泌感度１３２ｄは、生体モデルのパラメータであるグルコース刺激に対する感受性βから算出される。肝糖新生抑制１３２ｅは、生体モデルの変数である肝糖放出ＨＧＴＰ（ｔ）から算出される。糖処理能１３２ｆは、生体モデルの変数である肝臓からの正味グルコースＳＧＯ（ｔ）及び血糖値ＢＧ（ｔ）から算出される。処理感度１３２ｇは、生体モデルのパラメータである単位インスリン、単位グルコースあたりの末梢組織でのインスリン依存グルコース消費速度Ｋｐから算出される。

このように、生体モデルは、生体器官の特性を示すパラメータ（変数を含む）を持つ数理モデルによって構成されているため、生体モデルのパラメータ値は、病態に関連した値を示している。したがって、これらのパラメータに基づいて、病態の特徴を示す病態特徴情報を算出することができる。

なお、図１８のレーダーチャート１３２では、病態特徴情報の指標ごとの値がスコアリングされて表示されており、単位や数値幅の異なる各指標の値の良否について比較可能となっている。

図１８のレーダーチャート１３２では、末梢での糖処理能に関係する糖処理能１３２ｆ及び処理感度１３２ｇが比較的低いことがわかる。したがって、レーダチャート（病態特徴情報の出力）をみた医師は、末梢での糖処理能を改善する治療方針が有効であると容易に判断することができる。

しかも、実際のＯＧＴＴ検査結果１３１ａ，１３１ｂと病態特徴情報１３２が同一画面上に表示されているため、医師は、両者を見比べて、ＯＧＴＴ検査結果のグラフ形状と病態の関連性を学習することができる。したがって、このシステムＳＳを実際に使用して経験を積むことで、ＯＧＴＴ検査結果から病態を把握するための効果的な学習効果が期待できる。

しかも、ＯＧＴＴ検査結果（生体応答）の入力画面には、実際の検査結果（生体応答情報）でなく、任意の値を入力することができる。そして、その任意の値についての検査結果再現値（疑似応答情報）と病態特徴情報の出力を得ることができる。したがって、医師は、任意の検査結果値（生体応答情報）を入力してみて、その場合にどのような病態となるのかを知ることができる。よって、実際の患者のデータがなくても、適当な検査結果を入力して、どのような出力が得られるかを確認するというトレーニング的な使用を行うことができる。
つまり、本システムＳＳは、非専門医や経験の浅い医師が学習するためのトレーニング用にも使用できる。

また、図１８の病態解析結果表示部１３０が設けられていることで、医師等のユーザは容易に患者の病態を把握できるとともに、検査結果と病態の関連性についての学習効果が得られ、しかも、実際の検査結果と再現値が表示されているため、表示された病態特徴情報の正確性の判断できるとともに、誤った学習を行うことが防止されている。

さらに、病態解析結果表示部１３０では、病態解析処理が終了すると、病態解説表示部１３３において、病態解説文が表示される。病態解説文は予めデータベースＳ４に登録されており、生成された生体モデル（のパラメータ）に対応する病態解説文がシステムによって選択され、選択された文が病態解説表示部１３３に表示される。なお、「病態詳細を表示」ボタン１３４をクリックすると、さらに詳細な解説文が別ウィンドウに表示される。

このように病態解説文を表示することで、レーダーチャート１３２に表示された病態特徴情報の理解が容易に行え、医師が病態把握をより一層的確に行うことができる。

以上のようにして、医師が病態を把握し、治療方針を決定して処方内容が決まると、本システムＳＳには、その処方内容を登録することができる。すなわち、「処方内容の登録」ボタン１０１ｂをクリックすると、図１９に示す「処方内容登録画面Ｗ２が表示される。医師は、この画面Ｗ２上で、薬剤名等を入力することができる。処方内容を入力した後、画面Ｗ２の登録ボタンＷ２Ｒをクリックすると、処方内容がデータベースＳ４に登録される。
なお、図２０は、病態解析処理が終了し、処方内容を登録した後のＷｅｂブラウザＣ１の画面を示している。

［病態特徴入力部と疑似応答取得部］
図２１は、病態解析結果表示部１３０において、病態特徴情報を入力する処理を示している。レーダーチャート表示１３２の各指標１３２ａ〜１３２ｇの値は、マウスポインタでの操作で、変更可能となっている。つまり、病態特徴情報をレーダーチャート表示１３２上の操作で入力可能となっている。
図２１では、糖処理能１３２ｆと処理感度１３２ｇの指標の値がマウスポインタで変更されている。この結果、システムＳＳが生成した病態特徴情報のレーダーチャートＣ１のうち糖処理能１３２ｆと処理感度１３２ｇの値が改善された新レーダーチャートＣ２が得られている。

レーダーチャートの各指標の値が変更されると、前記疑似応答取得部（生体モデル演算部）は、血糖値及びインスリン濃度の再現値を算出し、変更された病態での再現値１３１ｅ，１３１ｆが表示される。

すなわち、病態特徴情報が入力されると、システムＳＳは、入力された病態特徴情報に対応して生体モデルのパラメータを変更して新たな生体モデルを生成する。そして、入力された病態特徴が生体モデルのパラメータに反映された生体モデルに基づいて疑似応答取得部（生体モデル演算部）が演算して、疑似応答である再現値１３１ｅ，１３１ｆが求められる。

このように、システムＳＳが、病態特徴情報の入力機能と、入力された病態特徴情報によるＯＧＴＴ再現値出力機能とを有していることで、現在の病態を治療によって改善した場合に、どのようなＯＧＴＴ検査結果が期待できるのかを予め確認することができる。したがって、医師は治療効果を容易に予測できる。また、病態特徴情報をいろいろ変化させてみることで、どの病態指標を改善すれば効果的な治療となるかを確認でき、的確な治療方針策定にも役立つ。

なお、本実施形態では、病態特徴情報の入力をレーダーチャート上で行ったが、その入力方法は特に限定されず、数値入力によって行っても良い。

［病態特徴情報出力の変形例］
図２２は、病態特徴情報出力の変形例を示している。前述のレーダーチャート１３２では、７つの指標を有していたが、図２２では、肝糖代謝能１１３２ａ、インスリン分泌能１１３２ｂ、末梢インスリン感受性１１３２ｃの３つの指標を持つレーダーチャート１１３２が採用されている。

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、生体応答情報や病態特徴情報は、実施形態として例示したものに限定されるものではない。また、生体応答情報及び病態特徴情報並びにその他の情報の出力は、画面表示に限られず、紙などの媒体への出力であってもよい。
なお、生体応答情報及び病態特徴情報並びにその他の情報に関し、入力形式と出力形式が同じである必要はない。例えば、上記実施形態における生体応答情報（ＯＧＴＴ検査結果）の入力は、数値入力形式で行われ、その出力はグラフ出力形式で行われている。このように同一の情報に関し、入力と出力での形式は異なっていても良い。

医療用シミュレーションシステムのシステム構成図である。 サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 生体モデルの全体構成図である。 生体モデルの膵臓モデルの構成を示すブロック線図である。 生体モデルの肝臓モデルの構成を示すブロック線図である。 生体モデルのインスリン動態モデルの構成を示すブロック線図である。 生体モデルの末梢組織モデルの構成を示すブロック線図である。 パラメータセット生成処理手順を示すフローチャートである。 実測ＯＧＴＴ時系列データであり、（ａ）は血糖値、（ｂ）は血中インスリン濃度である。 テンプレートデータベースＤＢ１の構成図である。 テンプレートデータであり、（ａ）は血糖値、（ｂ）はインスリン濃度である。 テンプレートＴ１に対するＯＧＴＴ時系列データの誤差総和を示す図であり、（ａ）は血糖値、（ｂ）はインスリン濃度である。 システムの操作画面である。 ＯＧＴＴデータ入力画面である。 ＯＧＴＴ検査結果が表示された操作画面である。 操作画面の病態解析結果表示部（解析前）を示す図である。 操作画面の病態解析結果表示部（解析中）を示す図である。 操作画面の病態解析結果表示部（解析後）を示す図である。 処方内容入力画面である。 病態解析終了及び処方内容入力後の操作画面である。 病態特徴入力を示す操作画面である。 病態特徴情報を示すレーダーチャートの変形例である。

符号の説明

ＳＳ 医療用シミュレーションシステム
１膵臓ブロック
２肝臓ブロック
３インスリン動態ブロック
４末梢組織ブロック
５消化管からのグルコース吸収
６血糖値
７インスリン分泌速度
８正味グルコース放出
９肝臓通過後インスリン
１０末梢組織でのインスリン濃度
Ｗ１ ＯＧＴＴデータ入力画面（生体応答入力部）
１３０ 病態解析結果表示部（出力部）

Claims (7)

1. 医療用シミュレーションシステムであって、
   生体の生体応答を示す生体応答情報の入力を受け付ける生体応答入力部と、
   生体応答を模した疑似応答を再現するための生体モデルを生成する生体モデル生成部と、
   生成された前記生体モデルに基づいて、当該生体の病態の特徴を示す病態特徴情報を取得する病態特徴取得部と、
   前記生体応答情報と前記病態特徴情報とを共に出力する出力部と、
   を備えていることを特徴とする医療用シミュレーションシステム。
2. 前記出力部は、前記生体応答情報として、生体応答の時間的変化を示すグラフを出力するよう構成されていることを特徴とする請求項１記載の医療用シミュレーションシステム。
3. 前記出力部は、前記病態特徴情報として、病態の特徴に関連した複数の指標を持つレーダーチャートを出力するよう構成されていることを特徴とする請求項１又は２記載の医療用シミュレーションシステム。
4. 前記病態特徴情報の入力を受け付ける病態特徴入力部を更に備え、
   入力された病態特徴が反映された生体モデルを生成して、当該生体モデルに基づく疑似応答情報を取得する疑似応答取得部を備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の医療用シミュレーションシステム。
5. 医療用シミュレーションシステムであって、
   生体の病態の特徴を示す病態特徴情報の入力を受け付ける病態特徴入力部と、
   入力された病態特徴が反映された生体モデルを生成して、当該生体モデルに基づく疑似応答情報を取得する疑似応答取得部と、
   前記病態特徴情報と前記疑似応答情報とを共に出力する出力部と、
   を備えていることを特徴とする医療用シミュレーションシステム。
6. 前記生体モデルは、生体の機能に関する複数のパラメータを含む数理モデルによって構成されており、
   前記病態特徴取得部は、前記生体モデルの前記パラメータに基づいて病態特徴情報を取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の医療用シミュレーションシステム。
7. コンピュータを、請求項１〜６のいずれかに記載の医療用シミュレーションシステムとして機能させるためのコンピュータプログラム。

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