JP2012024439A - 血糖値予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】予測された血糖値を用いて適切に血糖の状態を判断しうる技術を提供する。
【解決手段】血糖値予測システムは、血糖値予測装置において、予測されたユーザーの予め設定された期間における予測血糖値を解析装置に送信し、解析装置において、血糖値予測装置から送信された予測血糖値に基づいて血糖状態を表す指標を算出し、解析装置に記憶されている前記指標の基準値と算出した指標とを比較した結果に応じた解析情報を生成して血糖値予測装置に送信する。
【選択図】図１１

Description

本発明は、血糖値予測システムに関する。

特許文献１には、ユーザーの摂取カロリーの履歴データおよび患者の消費カロリーの履歴データに基づいて、ユーザーの血糖値を予測する予測モデルを予め作成しておき、当該予測モデルを用いて、ユーザーの摂取カロリーおよび患者の消費カロリーから、ユーザーの血糖値を予測する技術が開示されている。

特開２００５−３２８９２４号公報

上記従来技術により、ユーザー自身で血糖値の変化を確認することはできるが、ユーザーによって入力された摂取カロリーや消費カロリーが適切でなく予測された血糖値に誤差が生じていたとしても、ユーザーは予測された血糖値により自分の血糖の状態を判断するしかない。
本発明は、予測された血糖値を用いて適切に血糖の状態を判断しうる技術を提供する。

上記課題を解決するため、本発明の請求項１に係る血糖値予測システムは、ユーザーの血糖値を予測する第１装置と、前記ユーザーの血糖の状態を解析する第２装置とを有し、
前記第１装置は、前記ユーザーが摂取したエネルギーを示す摂取エネルギー情報と前記ユーザーが消費したエネルギーを示す消費エネルギー情報とを取得する取得手段と、前記取得手段において取得された前記摂取エネルギー情報と前記消費エネルギー情報とを用いて前記ユーザーの血糖値の時系列変化を示す血糖値曲線を算出する算出手段と、前記算出手段において算出された前記血糖値曲線における予め定められた期間の時系列データを予測血糖値データとして前記第２装置へ送信する第１送信手段と、前記第１送信手段で送信した前記予測血糖値データに対する解析情報を前記第２装置から受信する第１受信手段とを備え、前記第２装置は、前記患者の前記予測血糖値データを前記第１装置から受信する第２受信手段と、前記受信手段が受信した前記予測血糖値データに基づいて前記ユーザーの血糖の状態を表す指標を算出する指標算出手段と、前記ユーザーに対して予め設定されている前記指標の基準値と前記指標算出手段で算出された指標とを比較した結果を含む前記解析情報を生成する生成手段と、前記生成手段で生成された前記解析情報を前記第１装置へ送信する第２送信手段とを備えることを特徴とする。この構成によれば、ユーザーは予測された血糖値に基づく解析情報により血糖の状態を適切に判断することができる。

請求項２に係る血糖値予測システムは、上記血糖値予測システムにおいて、前記第２装置は、前記基準値を示す前記ユーザーの血糖の状態を検査した検査結果と、当該検査の検査日とを記憶する記憶手段を備え、前記第２受信手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査日より前の予め定められた期間内の前記予測血糖値データを受信し、前記指標算出手段は、受信した前記予測血糖値データに基づいて前記指標データを算出し、前記生成手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査結果と算出された前記指標データとを比較した結果に対応する前記解析情報を生成することを特徴とする。この構成によれば、ユーザーは血糖の状態を検査した検査日以前の血糖の状態を判断することができる。

請求項３に係る血糖値予測システムは、上記血糖値予測システムにおいて、前記第２装置は、前記ユーザーの血糖の状態を表す検査結果と、当該検査の検査日とを記憶する記憶手段を備え、前記第２受信手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査日以降の予め定められた期間内の前記予測血糖値データを受信し、前記指標算出手段は、受信した前記予測血糖値データに基づいて前記指標を算出し、前記生成手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査結果に基づいて設定された前記検査日以降の前記指標の基準となる前記基準値と、算出された前記指標データとを比較した結果に対応する前記解析情報を生成することを特徴とする。この構成によれば、ユーザーは検査日以降の血糖の状態を推定することができる。

実施形態に係る血糖値予測システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る血糖値予測装置及び解析装置の構成例を示す図である。 （ａ）は、実施形態に係る食事メニュー情報の例を示す図である。（ｂ）は、実施形態に係る運動種別情報の例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、実施形態に係る履歴情報の例を示す図である。 実施形態に係る血糖値予測装置の機能構成例を示す図である。 （ａ）は、実施形態に係る第１予測曲線を説明する図である。（ｂ）は、実施形態に係る第２予測曲線を説明する図である。 （ａ）は、実施形態に係る患者情報の例を示す図である。（ｂ）は、実施形態に係る解析コメント情報の例を示す図である。 実施形態に係る解析装置の機能構成例を示す図である。 実施形態に係る血糖値予測装置の血糖値予測処理の動作フローを示す図である。 実施形態に係る血糖値予測装置の予測血糖値データ送信処理の動作フローを示す図である。 実施形態に係る解析装置の動作フローを示す図である。 （ａ）は、変形例（１）におけるＨｂＡ１ｃの目標データの例を示す図である。（ｂ）は、変形例（１）における解析結果の例を表す図である。

（概要）
本実施形態に係る血糖値予測システムは、図１に示すように、各患者（ユーザー）によって使用される血糖値予測装置１０（１０ａ，１０ｂ…１０ｎ）（第１装置）と、通信回線２０を介して各血糖値予測装置１０と接続された、医療機関に設置されている解析装置３０（第２装置）とで構成されている。
血糖値予測装置１０は、患者の血糖値の時系列変化を予測し、予測した時系列の血糖値データ（以下、予測血糖値データと称する）を、当該患者が通院する医療機関の解析装置３０に対して血糖値予測装置１０から送信する。解析装置３０は、血糖値予測装置１０から受信した患者の予測血糖値データから当該患者の血糖の状態を解析し、解析結果を当該患者の血糖値予測装置１０に送信する。

一般に血糖値は血糖の状態の判断に用いられることが多いが、患者の健康状態、食事、運動等、患者の状態によって血糖値は変動する。そのため、血糖値が高い場合であっても血糖の状態が悪くない場合や、血糖値が低い場合であっても血糖の状態が悪い場合がある。医療機関では、血糖の状態を判断する指標として血液中のＨｂＡ１ｃを用いており、ＨｂＡ１ｃは一般に医療機関で検査されている。ＨｂＡ１ｃは、検査時点から１、２ヶ月前の血糖の状態を表すものとされており、ＨｂＡ１ｃの値がある一定の範囲内であれば正常であり、一定の範囲を超える場合には糖尿病であると判断され、ＨｂＡ１ｃによって糖尿病の進行具合を推定することができる。

本実施形態では、血糖値予測装置１０から解析装置３０に対して送信された検査日から２ヶ月前までの予測血糖値データに基づいて、各患者の血糖の状態が変化しているか否かを解析装置３０において判断する。以下、本実施形態に係る血糖値予測システム１の詳細について説明する。図２は、血糖値予測装置１０と解析装置３０の各構成を示す図である。以下、血糖値予測装置１０、解析装置３０の順に各部を説明する。

（血糖値予測装置１０）
血糖値予測装置１０は、患者の手首等に装着可能に構成されており、制御部１１０、活動量測定部１２０、操作部１３０、記憶部１４０、表示部１５０、計時部１６０、及び通信部１７０を備える。制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）のメモリーを含み、ＲＡＭをワーキングエリアとしてＲＯＭに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部１１０と接続されている各部を制御する。なお、制御部１１０の詳細については後述する。

活動量測定部１２０は、患者が消費した消費カロリーを求め、求めた消費カロリーを消費エネルギー情報として制御部１１０へ送出する。活動量測定部１２０は、例えば、患者の運動状態を検出するための加速度センサーや速度センサー等のセンサーを有し、患者の歩行や運動などの動作によって検出されたセンサーからの出力信号を予め定義された演算式を用いて消費カロリーに変換する。また、消費カロリーを精度よく求めるため、光、電気、圧力などの物理量を検出する手段を用いて、脈波ＲＲ間隔・体温・血圧・睡眠などの生体データを検出してもよい。

操作部１３０は、例えば、数字や文字等の入力キーを有する操作ボタン群を有し、患者によって操作された入力キーに対応する操作信号を制御部１１０へ送出する。本実施形態では、特に、操作部１３０は、測定された患者の血糖値データの入力を受付けると共に、患者が摂取した食事内容を示す食事情報や患者が行った運動内容を示す運動情報のデータの入力を受付ける。

記憶部１４０は、不揮発性の記憶媒体で構成され、医療機関における診察券番号等の患者を識別する識別情報（以下、患者ＩＤと称する）、患者の過去の血糖値に関する情報を含む履歴情報２００、食事メニュー情報２１１及び運動種別情報２１２等のテーブルを記憶している。ここで、食事メニュー情報２１１、運動種別情報２１２、履歴情報２００について順に説明する。

図３（ａ）は、食事メニュー情報２１１の一例を示す図である。食事メニュー情報２１１には、単品の食品名や料理名等の食事メニューと食事メニューに対応する摂取カロリーが記憶されている。食事メニュー情報２１１は、患者が食事情報を入力する際に参照される。
図３（ｂ）は、運動種別情報２１２の一例を示す図である。運動種別情報２１２には、運動種別と運動内容とが記憶されている。運動種別情報２１２は、患者が運動情報を入力する際に参照される。

次に、履歴情報２００について説明する。履歴情報２００には、図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａと、図４（ｂ）に示す行動情報２００ｂとが含まれている。血糖値情報２００ａには、例えば、患者が過去に糖尿病に関する教育入院を行ったとき等の、教育入院期間において測定された毎日の血糖値と行動履歴（食事と運動）とが記憶されている。
図４（ａ）には、一例として、２０１０年２月１日と２月２日の患者の血糖値情報２００ａを示している。この図の波形４１は、患者の血糖値の時系列変化を表している。また、時間軸における「朝食」「散歩」「昼食」・・・等は、患者が摂った食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。図４（ｂ）には、図４（ａ）の各行動履歴に対応する行動情報２００ｂを示しており、各行動履歴に対応する行動内容（食事内容、運動内容）と、行動内容に対応するカロリー（摂取カロリー、消費カロリー）とが対応づけられている。
例えば、図４（ａ）の２０１０年２月１日の朝食の食事内容は「和食Ａ」であり、和食Ａの摂取カロリーは「５００ｋｃａｌ」であったことを示している。また、図４（ａ）の２０１０年２月１日の午前に行った「散歩」の消費カロリーは「５０ｋｃａｌ」であったことを示している。このように、本実施形態では、履歴情報２００において、患者の過去の血糖値の変化と合わせて患者の行動に対する摂取カロリーと消費カロリーが記憶されている。

図２に戻り、構成の説明を続ける。表示部１５０は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成され、制御部１１０の制御の下、食事情報や運動情報の入力画面、血糖値の予測曲線等の各種画像を表示する。計時部１６０は、所定のクロックをカウントして時刻を計時する。通信部１７０は、通信回線２０と接続され、制御部１１０の制御の下、予め設定されたアドレスに基づいて解析装置３０との間で通信を確立し、解析装置３０との間で各種データを送受信する。

（制御部１１０の機能構成）
図５は、上述した制御部１１０の機能を中心とする機能構成図である。制御部１１０は、取得手段の一例である摂取エネルギー取得部１１１及び消費エネルギー取得部１１２と、算出部１１３、解析部１１４、生成部１１５、送信制御部１１６を含む。摂取エネルギー取得部１１１は、患者が入力した血糖値データと、摂取エネルギー情報として患者が入力した食事情報を操作部１３０から取得し、取得した食事情報と食事メニュー情報２１１に基づいて、食事情報に対する摂取カロリーを求める。消費エネルギー取得部１１２は、患者の消費エネルギー情報として消費カロリーを活動量測定部１２０から一定時間毎に取得する。

算出部１１３は、摂取エネルギー取得部１１１で求めた摂取カロリーと予め定められた第１の予測アルゴリズムに基づいて、摂取カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第１予測曲線と称する）を求める。また、算出部１１３は、消費エネルギー取得部１１２で取得された消費カロリーと予め定められた第２の予測アルゴリズムに基づいて、消費カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第２予測曲線と称する）を求める。

ここで、第１予測曲線と第２予測曲線の算出について説明する。図６（ａ）は、本実施形態における第１予測曲線の一例を示す図である。第１予測曲線は、摂取カロリーと第１の予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第１予測曲線は、遅延期間ｄ１、上昇期間ｄ２、平衡期間ｄ３、および下降期間ｄ４を有する。以下、各期間における血糖値曲線を求める第１の予測アルゴリズムの一例を説明する。

遅延期間ｄ１は、食事を開始してから、食事開始時における血糖値（基準値）Ｃ０を超えるまでの期間を示している。遅延期間ｄ１には、食事の開始時点から予め定められた時間（例えば、１５分）が設定されており、食事開始時の血糖値Ｃ０を維持する。なお、食事開始時の血糖値Ｃ０は、当該時刻において患者が測定した血糖値を用いるが、測定できなかった場合には、例えば、予め設定された患者の血糖値の標準値等を用いるようにしてもよい。

上昇期間ｄ２は、遅延期間ｄ１の終期から始まり、血糖値が上昇を開始して血糖値がピークとなる値（ピーク値）に到達するまでの期間を示している。ピーク値は、傾きｓ１で血糖値が上昇し、食事開始時の血糖値Ｃ０に血糖値の上昇値ｈ１１を合算した値である。
血糖値の上昇値ｈ１１は、例えば、ｈ１１＝（摂取カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数α）で求められる。本実施形態では、インスリン分泌量と係数α（＞０）は、患者に応じて予め設定された固定値である。なお、インスリン分泌量及び係数は、予め設定された固定値だけなく、患者の属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて定められた値や可変値であってもよい。

平衡期間ｄ３は、上昇期間ｄ２の終期から血糖値のピーク値を維持する期間であり、本実施形態では、予め定義された固定値が設定されている。なお、例えば、摂取カロリーと患者に固有の係数とを乗算した値を、前回の摂取カロリーとの差に応じた係数で除算する等、摂取カロリーと予め定められた演算式とを用いて平衡期間ｄ３を求めるようにしてもよい。

下降期間ｄ４は、平衡期間ｄ３の終期から血糖値が傾きｓ２で下降を開始して基準値に到達するまでの期間を示している。つまり、下降期間ｄ４は、血糖値がピーク値から基準値（食事開始時の血糖値Ｃ０）に戻るまでの期間である。傾きｓ２は、例えば、ｓ２＝（摂取カロリー）×（係数β）で求められる。本実施形態では、係数βは、患者に応じて予め定められた固定値（＜０）であるが、患者の属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて予め定められた値や可変値であってもよい。

次に、第２予測曲線について説明する。図６（ｂ）は、本実施形態における第２予測曲線の一例を示す図である。第２予測曲線は、消費カロリーと第２の予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第２予測曲線は、遅延期間ｅ１と下降期間ｅ２を含んで構成されている。以下、各期間における血糖値曲線を求める第２の予測アルゴリズムの一例を説明する。

遅延期間ｅ１は、運動を開始してから血糖値が下降し始めるまでの期間を示し、運動開始時の血糖値が維持される期間である。本実施形態では、遅延期間ｅ１には、予め定められた期間（例えば、２分）が設定されている。下降期間ｅ２は、遅延期間ｅ１の終期から傾きｓ３（単位時間当たりの血糖値の低下量Δｃ）で血糖値が下降する期間である。低下量Δｃは、例えば、Δｃ＝（消費カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数γ）で求められる。消費カロリーは、活動量測定部１２０において計測された患者の消費カロリーであり、本実施形態では、患者が運動を意識していない通常の動作時においても活動量測定部１２０により患者の消費カロリーが算出されて逐次入力される。インスリン分泌量は患者に応じて予め設定された固定値であり、係数γ（＜０）は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、患者の属性に応じて定められた固定値であってもよい。

図５に戻り、説明を続ける。解析部１１４は、摂取エネルギー情報として操作部１３０から入力された食事情報と対応する履歴情報２００を抽出する抽出条件を用いて履歴情報２００を抽出し、抽出した履歴情報２００を用いて当該食事情報に対する患者の血糖値の変化傾向を解析する。

具体的には、例えば、入力された食事情報が和食Ａの場合、和食Ａを摂取したときの血糖値の変化を表す波形として、和食Ａを摂取した時点から次の行動（食事又は運動）が行われるまでの期間の波形データが抽出される。図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａの例では、２０１０年２月１日の朝食を摂取した時点から次の行動、つまりウォーキングが行われるまでの期間の波形データが抽出される。なお、ウォーキングが行われなければ、朝食を摂取した時点から昼食を摂取するまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、同じ食事内容を摂取したときの血糖値の変化を表す波形を第１モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出した複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該食事情報に対する血糖値の変化傾向を示す第１モデル波形を生成する。

また、解析部１１４は、操作部１３０から入力された運動情報と対応する履歴情報２００を抽出する抽出条件を用いて履歴情報２００を抽出し、抽出した履歴情報２００を用いて当該運動情報に対する患者の血糖値の変化傾向を解析する。本実施形態では、活動量測定部１２０により患者の消費カロリーが逐次算出されるように構成されているが、算出された消費カロリーがどのような動作を行ったときのものであるかを区別するために、通常の動作以外の運動については、患者が運動を行う前に運動種別を入力する。

具体的には、例えば、入力された運動情報がウォーキングである場合には、ウォーキングを行ったときの血糖値の変化を表す波形として、図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａにおける２０１０年２月１日のウォーキング開始時から次の行動、つまり軽食を摂取するまでの波形データが抽出される。このようにして、同じ運動を行ったときの血糖値の変化を表す波形を第２モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出された複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該運動情報に対する血糖値の変化傾向を示す第２モデル波形を生成する。

生成部１１５は、算出部１１３において算出された第１予測曲線及び第２予測曲線を、解析部１１４の解析結果に基づいて変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線を統合して予測血糖値曲線を生成する。
具体的には、生成部１１５は、第１予測曲線の上昇期間ｄ２における血糖値のピーク値までの上昇量ｈ１１と、第１モデル波形のピーク値までの上昇量とを比較し、上昇量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の上昇量ｈ１１が第１モデル波形の上昇量となるように係数αを調整する。また、生成部１１５は、第１予測曲線の平衡期間ｄ３と、第１モデル波形において血糖値のピーク値が継続する継続期間とを比較し、平衡期間ｄ３と継続期間との差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の平衡期間ｄ３を継続期間と一致させるように平衡期間ｄ３を設定する。なお、第１モデル波形において、血糖値のピーク値が予め定められた閾値Δｃｔｈの範囲内で下降している期間はピーク値が継続しているものとし、閾値Δｃｔｈの範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。

また、生成部１１５は、第１予測曲線の下降期間ｄ４においてピーク値から血糖値が低下した低下量（ｈ１１）と、第１モデル波形のピーク値から血糖値が低下した低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の下降期間ｄ４におけ低下量（ｈ１１）が第１モデル波形における低下量となるように、傾きｓ２の係数βを調整する。

生成部１１５は、第２予測曲線についても第１予測曲線と同様に変形する。具体的には、生成部１１５は、第２予測曲線の下降期間ｅ２における血糖値の単位時間当たりの低下量Δｃと、第２モデル波形における血糖値の単位時間当たりの低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第２予測曲線の低下量Δｃを第２モデル波形における低下量となるように係数γを調整する。
生成部１１５は、上記のようにして第１予測曲線と第２予測曲線を各々変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を記憶部１４０に記憶する。

送信制御部１１６は、操作部１３０から入力されたＨｂＡ１ｃの次回検査日より２ヶ月前までの期間における予測血糖値データを、記憶部１４０に記憶された予測血糖値曲線から時間情報と共に抽出し、記憶部１４０に記憶されている患者ＩＤと抽出した予測血糖値データとを対応づけて通信部１７０に出力して解析装置３０に送信する。なお、本実施形態では、患者が操作部１３０を介して次回検査日を入力する例であるが、例えば、２ヶ月毎にＨｂＡ１ｃの検査を行うことが決まっているような場合には、予測血糖値曲線の予め設定された時点から２ヶ月毎に、過去２ヶ月分の予測血糖値データを抽出して通信部１７０に出力して自動送信するようにしてもよい。また、本実施形態では、予測血糖値データの抽出期間として、次回検査日より過去２ヶ月分の予測血糖値データを抽出する例であるが、過去１ヶ月間や、３ヶ月間又は４ヶ月間等の期間の予測血糖値データを抽出するようにしてもよい。

（解析装置３０）
図２に戻り、解析装置３０の構成について説明する。解析装置３０は、制御部３１０、操作部３２０、表示部３３０、通信部３４０、及び記憶部３５０を備える。制御部３１０は、ＣＰＵとＲＯＭ及びＲＡＭのメモリーを含み、ＲＡＭをワーキングエリアとしてＲＯＭに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部３１０と接続されている各部を制御する。なお、制御部３１０の詳細については後述する。
操作部３２０は、数字や文字等の入力キーを有するキーボードやマウス等を有し、医師等の利用者の操作に対応する操作信号を制御部３１０に送出する。表示部３３０は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成され、制御部３１０の制御の下、各種画像を表示する。通信部３４０は、通信回線２０と接続されており、制御部３１０の制御の下、指示された血糖値予測装置１０と通信を確立してデータの送受信を行う。

記憶部３５０は、ハードディスク等の記憶媒体で構成され、図７（ａ）に示す患者情報３５１と図７（ｂ）に示す解析コメント情報３５２等のデータを記憶する。図７（ａ）に示すように、患者情報３５１には、患者毎の患者ＩＤ、患者名、検査日、血糖値、ＨｂＡ１ｃなど、患者毎の検査データが記憶されている。また、図７（ｂ）に示すように、解析コメント情報３５２には、解析結果パターンと解析コメントとが記憶されている。これらのデータの詳細は後述する。

（制御部３１０）
次に、本実施形態に係る制御部３１０の機能構成について説明する。図８は、制御部３１０を中心とする機能構成図である。制御部３１０は、指標算出部３１１と生成部３１２を有する。
指標算出部３１１は、通信部３４０から入力された患者毎の予測血糖値データから当該患者のＨｂＡ１ｃを算出する。血糖値の積分値とＨｂＡ１ｃとは相関関係を有しており、本実施形態では、指標算出部３１１において、時系列の予測血糖値データの波形を積分し、積分値に対するＨｂＡ１ｃを予め定義された演算式により求める。なお、ＨｂＡ１ｃに対する積分値を予め定めた変換テーブルをＲＯＭ等に記憶し、当該変換テーブルを参照して積分値に対するＨｂＡ１ｃを求めるようにしてもよい。

生成部３１２は、指標算出部３１１において求められた各患者の予測血糖値データに基づくＨｂＡ１ｃの値（以下、推定値と称する）と、当該患者のＨｂＡ１ｃの基準値として、患者情報３５１における当該患者のＨｂＡ１ｃの検査データの値（以下、検査値と称する）とを比較し、比較結果に応じた解析情報を生成する。
具体的には、検査値と推定値の差を求め、検査値と推定値の差が予め設定されている閾値を超えているか否かを判断すると共に、検査値と推定値の差と閾値との差分を求める。なお、比較対象となる検査データは、予測血糖値データが抽出された期間の最終日以降の検査日であって、当該最終日に最も近い検査日のＨｂＡ１ｃが特定される。つまり、例えば、患者Ｂの２０１０年３月１日〜４月３０日までの推定値と検査値とを比較する場合には、図７（ａ）の患者情報３５１の患者Ｂの検査データ例において、２０１０年５月１日のＨｂＡ１ｃ「７．２」が検査値として特定される。

また、生成部３１２は、解析コメント情報３５２から比較結果に対応する解析結果パターンの解析コメントを選択する。図７（ｂ）に示すように、解析コメント情報３５２には、解析結果パターンとして、検査値と推定値の差が閾値以上であって検査値より推定値が大きい場合（推定値＞検査値）と、検査値と推定値の差が閾値以上であって検査値より推定値が小さい場合（推定値＜検査値）と、検査値と推定値との差が閾値の範囲内の場合（検査値≒推定値）が設定されており、各解析結果パターンに対応する解析コメント情報が設定されている。この例において、解析結果パターン「推定値＞検査値」の場合には、解析コメント３５２ａとして、例えば、「検査値に基づく過去２ヶ月の血糖状態と推定値に基づく過去２ヶ月の血糖状態とが適合していない」、「血糖値予測装置１０において過去２ヶ月間における摂取エネルギー情報の入力が多い、又は消費エネルギー情報の入力が少ない」、「予測アルゴリズムにおける係数の補正が必要、「過去２ヶ月間に健康状態・生活環境に変化があったか」等が設定されている。
また、解析結果パターン「推定値＜検査値」の場合には、解析コメント３５２ｂとして、例えば、「検査値に基づく過去２ヶ月の血糖状態と推定値に基づく過去２ヶ月の血糖状態とが適合していない」、「血糖値予測装置１０において過去２ヶ月間における摂取エネルギー情報の入力が少ない、又は消費エネルギー情報の入力が多い」、「予測アルゴリズムにおける係数の補正が必要」、「過去２ヶ月間に健康状態・生活環境に変化があったか」等が設定されている。
また、解析結果パターン「検査値≒推定値」の場合には、解析コメント３５２ｃとして、例えば、「検査値に基づく過去２ヶ月の血糖状態と推定値に基づく過去２ヶ月の血糖状態とが適合している」、「過去２ヶ月間における摂取エネルギー情報や消費エネルギー情報の入力が適切に行われている」、「過去２ヶ月間は治療プランに沿った血糖の状態である」等が設定されている。なお、生成部３１２は、選択した解析コメントと比較結果と患者ＩＤとを含む解析情報を記憶部３５０に記憶すると共に、通信部３４０に出力する。

（動作）
次に、本実施形態に係る血糖値予測システム１の動作について説明する。まず、血糖値予測装置１０の血糖値予測処理、及び予測血糖値データ送信処理の動作について説明する。
（血糖値予測装置１０の血糖値予測処理）
図９は、血糖値予測装置１０における血糖値予測処理の動作フローを示している。本実施形態では、患者によって毎日朝食前に血糖値が実測される。血糖値予測装置１０は、その実測値を用いて、食事情報が入力される毎、患者の消費カロリーが測定される毎に血糖値の予測を行い、予測血糖値曲線を出力する。患者は、実測した血糖値のデータを血糖値予測装置１０の操作部１３０を介して入力する。制御部１１０は、操作部１３０を介して入力された血糖値データを入力時間と共に受付けると、入力された血糖値データを基準値Ｃ０として設定し、血糖値予測処理を開始する（ステップＳ１１）。

患者が操作部１３０を介して食事情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、食事メニュー情報２１１の食事メニューを表示部１５０に表示し、患者からの入力を受付ける（ステップＳ１２）。制御部１１０は、操作部１３０を介して食事メニューが患者によって入力されると（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、摂取エネルギー情報として、入力された食事メニューに対応する摂取カロリーを食事メニュー情報２１１から選択し、選択した摂取カロリーに対する第１予測曲線を第１の予測アルゴリズムを用いて算出する（ステップＳ１３）。制御部１１０は、ステップＳ１２において入力された食事メニューに対応する履歴情報２００を抽出し、食事情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第１モデル波形を生成する（ステップＳ１４）。

制御部１１０は、ステップＳ１３において算出された第１予測曲線における各期間（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）の血糖値変化と、ステップＳ１４において生成された第１モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第１予測曲線を変形する（ステップＳ１５）。
また、制御部１１０は、消費エネルギー情報として、活動量測定部１２０において一定時間毎に計測される患者の消費カロリーを活動量測定部１２０から受付け（ステップＳ１６）、受付けた消費カロリーに対する第２予測曲線を第２の予測アルゴリズムを用いて算出する（ステップＳ１７）。

患者は、操作部１３０を介して運動情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、運動種別情報２１２を表示部１５０に表示し、患者からの入力を受付ける（ステップＳ１８）。制御部１１０は、運動情報として、操作部１３０を介して運動種別が患者によって入力されると（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、入力された運動情報に対応する履歴情報２００を抽出し、運動情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第２モデル波形を生成する（ステップＳ１９）。制御部１１０は、ステップＳ１７において算出された第２予測曲線における期間ｅ２の血糖値変化と、ステップＳ１９において生成された第２モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第２予測曲線を変形する（ステップＳ２０）。

制御部１１０は、第１予測曲線と第２予測曲線とを同一時間軸上で統合させた予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ１２において、患者により食事情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ１６の処理を行う。また、ステップＳ１８において、患者により運動情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１８：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ２１の処理を行う。
なお、患者によって入力された血糖値データと食事情報と運動情報は、患者の過去の血糖値に関する情報として制御部１１０により記憶部１４０の履歴情報２００として記憶されるようにしてもよい。

（血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理）
次に、血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理の動作について説明する。図１０は、血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理の動作フローを示している。本実施形態では、患者によって指定されたＨｂＡ１ｃの検査日の入力に応じて予測血糖値データを送信する処理を行う。

患者が次回検査日の入力画面を表示する操作を操作部１３０を介して行うと、制御部１１０は、操作部１３０を介して指示された次回検査日の入力画面を表示部１５０に表示して検査日の入力を受付ける（ステップＳ３１）。制御部１１０は、表示部１５０に表示された入力画面において、操作部１３０を介して次回検査日の入力を受付けると（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、記憶部１４０に記憶されている予測血糖値曲線から、入力された次回検査日から２ヶ月前までの時間情報を含む予測血糖値データを抽出すると共に、記憶部１４０から患者ＩＤを読み出し、抽出した予測血糖値データと読み出した患者ＩＤとを対応づけて通信部１７０に送出する（ステップＳ３２）。制御部１１０は、通信部１７０を介して、予測血糖値データと患者ＩＤを解析装置３０に対して送信する（ステップＳ３３）。制御部１１０は、ステップＳ３１において次回検査日の入力画面を表示させる操作が行われなければ（ステップＳ３１：ＮＯ）、処理を終了する。

（解析装置３０の動作）
次に、解析装置３０の動作について説明する。図１１は、解析装置３０の動作フローを示している。解析装置３０の制御部３１０は、通信部３４０を介して、血糖値予測装置１０から予測血糖値データと患者ＩＤとを受信すると（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、記憶部３５０の患者情報３５１における患者ＩＤと受信した患者ＩＤとを照合し、解析対象の患者の予測血糖値データであるか否かを判断する（ステップＳ４２）。

制御部３１０は、受信した患者ＩＤと患者情報３５１における患者ＩＤとが一致している場合には、受信した予測血糖値データが解析対象の患者のデータであると判断し（ステップＳ４２：ＹＥＳ）、受信した予測血糖値データを積分し、予め定められた演算式に積分値を代入してＨｂＡ１ｃ（推定値）を算出する（ステップＳ４３）。これにより、予測血糖値データの予測最終日時点におけるＨｂＡ１ｃの推定値が算出される。

制御部３１０は、受信した予測血糖値データに含まれる時間情報の最終日（予測最終日）と患者情報３５１の検査日とを参照し、推定値と比較するためのＨｂＡ１ｃ（検査値）を抽出する（ステップＳ４４）。制御部３１０は、ステップＳ４４において抽出した検査値とステップ４３において算出した推定値との差を算出し、検査値と推定値の比較結果に対応する解析コメントを選択して解析情報を生成する（ステップＳ４５）。即ち、制御部３１０は、ステップＳ４５において、検査値と推定値との差が閾値の範囲を超えている場合において、検査値より推定値が大きい場合には、記憶部３５０における解析コメント情報３５２の解析パターン「推定値＞検査値」に対応する解析コメント３５２ａを抽出する。また、制御部３１０は、検査値と推定値との差が閾値の範囲を超えている場合において、検査値より推定値が小さい場合には、解析コメント情報３５２の解析パターン「推定値＜検査値」に対応する解析コメント３５２ｂを抽出する。また、制御部３１０は、検査値と推定値との差が閾値範囲内である場合には、解析コメント情報３５２の解析パターン「検査値≒推定値」に対応する解析コメント３５２ｃを抽出する。

そして、制御部３１０は、ステップＳ４５の算出結果を含む比較結果と抽出した解析コメントと受信した患者ＩＤとを対応づけた解析情報を記憶部３５０に記憶すると共に、通信部３４０を介して、予測血糖値データの送信元である血糖値予測装置１０に対し解析情報を送信する（ステップＳ４６）。なお、ステップＳ４１において、予測血糖値データと患者ＩＤとが通信部３４０において受信されなかった場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、また、ステップＳ４２において、受信した患者ＩＤと患者情報３５１における患者ＩＤとが一致しない場合には（ステップＳ４２：ＮＯ）、制御部３１０は処理を終了する。

上述した実施形態では、医療機関において検査されたＨｂＡ１ｃの検査値と、当該検査値が得られた検査日以前の２ヶ月間の予測血糖値データに基づくＨｂＡ１ｃ（推定値）とが比較される。そのため、医療機関においては、検査日以前における患者の血糖状態を確認することができる。また、患者は、解析装置３０から受信した解析情報により、検査日前の血糖状態が検査値の血糖状態と適合しているか否かを確認することができると共に、摂取エネルギーや消費エネルギーの入力が適切であったか否か等を確認することができる。

＜変形例＞
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、以下のように変形させて実施してもよい。また、以下の変形例を組み合わせてもよい。

（１）上述した実施形態では、検査日以前の予測血糖値データに基づくＨｂＡ１ｃと当該検査日に検査されたＨｂＡ１ｃとを比較し、検査日以前の患者の血糖状態について解析する例であったが、検査日以降の予測血糖値データを用いて次の検査までの血糖の状態を解析するようにしてもよい。具体的には、血糖値予測装置１０において、所定の検査日以降の予測血糖値データを一定期間毎（例えば一月毎）に解析装置３０に送信するように構成する。解析装置３０には、ＨｂＡ１ｃの基準値として、例えば、図１２（ａ）の実線５１で示す、上記所定の検査日に測定したＨｂＡ１ｃから一定期間毎の目標となるＨｂＡ１ｃ（以下、目標値）を医師等により操作部３２０を介して記憶部３５０に設定する。解析装置３０は、血糖値予測装置１０から送信された一定期間毎の予測血糖値データを実施形態と同様の方法でＨｂＡ１ｃに変換する。解析装置３０は、図１２（ｂ）に示すように、実線５２で示す予測血糖値データに基づくＨｂＡ１ｃ（推定値）と、実線５１で示す目標値とを一定期間毎に比較し、比較結果や推定値と目標値との差に応じた解析コメントを血糖値予測装置１０に対して送信するようにしてもよい。

本変形例の解析コメントとしては、例えば、推定値が目標値より大きい場合には、目標値に到達するための食事制限や運動量を指示する情報であってもよいし、推定値が目標値より小さい場合には、目標値を修正した新たな治療プランを示す情報であってもよい。また、推定値と目標値との差が一定値以上である場合には、血糖値予測装置１０の予測アルゴリズムの補正が必要であることを示す解析コメントを解析装置３０から血糖値予測装置１０に対して送信するようにしてもよい。

本変形例では、次の検査日までの患者の血糖状態を事前に医師等が確認することができるので、患者の血糖状態に応じて治療プランの変更や、予測アルゴリズムの補正等の対応を迅速に行うことができる。なお、本変形例では、医師等により検査結果に基づくＨｂＡ１ｃの目標値が記憶部３５０に予め設定される例であるが、目標値を求めるための予め定義された演算式に検査結果の値を代入することで目標値が設定されてもよい。

（２）また、上述した実施形態では、予め定義された血糖値の予測アルゴリズムを用いて血糖値の予測曲線を生成する例であったが、非線形回帰分析や時系列解析等の手法を用い、これらの手法により推定されたモデルに患者によって入力された食事情報や運動情報等のデータを当てはめて血糖値を予測するように構成してもよい。

（３）また、上述した実施形態では、摂取カロリーを用いた第１の予測アルゴリズムの例を説明したが、食事内容に含まれる糖質量、ＧＩ値、脂質量等を用いた予測アルゴリズムを適用してもよい。この場合には、食事内容に対応する糖質量、ＧＩ値、脂質量等の成分を予め定義したテーブルを記憶部１４０に記憶するように構成してもよいし、患者によって食事情報が入力された際に、摂取エネルギー取得部１１１において、当該食事情報に対応する成分データを有線又は無線通信により外部から取得するように構成してもよい。

（４）また、上述した実施形態では、履歴情報２００として、患者の過去の教育入院期間において測定された血糖値と行動履歴が記憶される例であったが、患者の血糖値に関する時系列データであればこれ以外のデータであってもよい。例えば、自宅で測定された患者の血糖値と行動履歴の時系列データでもよいし、患者と同様の特性（病状や体質等）を有する他の糖尿病患者の血糖値と行動履歴の時系列データであってもよい。

（５）また、上述した実施形態では、患者により食事情報が逐次入力されることにより摂取エネルギー情報を取得する例を説明したが、摂取エネルギー情報を取得する方法はこれに限定されない。例えば、摂取エネルギー取得部１１１において、食事内容を撮影した画像データと撮影時刻を含む撮影データを外部から有線又は無線通信により取得し、取得した撮影データの画像データを画像解析して、予め定義された食事内容と対応する画像データが含まれている場合には、その食事内容に応じた摂取カロリーを摂取エネルギー情報として用いるようにしてもよい。

（６）また、上述した実施形態では、摂取エネルギー情報は患者が食事を摂取する際に入力され、消費エネルギー情報は活動量測定部１２０において一定時間毎に計測される例であったが、摂取エネルギー取得部１１１と消費エネルギー取得部１１２が摂取エネルギー情報と消費エネルギー情報を各々取得するタイミングはこれに限定されない。例えば、現時点より過去に行った運動情報や摂取した食事情報を時間情報と合わせて患者から入力を受付けるようにしてもよいし、将来行う予定の運動情報や摂取予定の食事情報を時間情報と合わせて患者から入力を受付けるようにしてもよい。
なお、摂取エネルギー取得部１１１や消費エネルギー取得部１１２において過去の運動情報や食事情報が取得された場合には、当該過去の時点に遡って、当該食事情報と運動情報に基づいて第１予測曲線及び第２予測曲線を再計算すると共に、当該食事情報と運動情報に基づいて血糖値の変化傾向を再解析して予測血糖値曲線を生成しなおすようにしてもよい。また、摂取エネルギー取得部１１１や消費エネルギー取得部１１２において将来の運動情報や食事情報が取得された場合には、実施形態と同様に、算出部１１３において当該将来の運動情報と食事情報に基づく第１予測曲線及び第２予測曲線を算出し、生成部１１５において予測血糖値曲線（Ａ）を生成する。また、現時点と将来の時点の間の予測血糖値曲線（Ｂ）として、例えば、生成部１１５において、現時点より過去の予測血糖値曲線を平均化した予測血糖値曲線を生成し、現時点における予測血糖値曲線、予測血糖値曲線（Ｂ）、予測血糖値曲線（Ａ）を順次結線するようにしてもよい。

（７）また、上述した実施形態では、解析装置３０において、検査値と推定値との差分が一定値以上である場合には、血糖値予測装置１０における予測アルゴリズムの補正が必要であることを示す解析コメントを血糖値予測装置１０に送信する例であったが、解析装置３０において検査値に基づいて予測アルゴリズムにおけるパラメータの補正情報を生成し、解析コメントと共に血糖値予測装置１０に送信するようにしてもよい。この場合には、解析装置３０において、検査値と推定値との差が閾値範囲内でない場合において、その差と閾値との差分が一定値以上であるか否かを判断する。閾値との差分が一定値以上であるには、例えば、第１の予測アルゴリズムで算出される血糖値のピーク値や第２の予測アルゴリズムで算出される単位時間当たりの血糖値の低下量が、当該差分に応じて予め設定された値となるように、第１の予測アルゴリズム又は第２の予測アルゴリズムにおけるパラメータを調整した結果を補正情報として送信してもよい。

（８）また、上述した実施形態では、ＨｂＡ１ｃの検査値と推定値とを比較した結果に応じた解析情報を解析装置３０から血糖値予測装置１０に送信する例であったが、解析装置３０において、受信した予測血糖値の変化に応じて医師等が作成した治療プランや予測血糖値を修正した修正情報を解析情報と共に血糖値予測装置１０に送信するようにしてもよい。

（９）また、上述した実施形態では、血糖状態を表す指標としてＨｂＡ１ｃを算出する例を用いたが、例えば、血糖状態を表す指標として、予測血糖値曲線における予め設定された期間の予測血糖値データの中から空腹時の予測血糖値（食事直前の予測血糖値）と食後２時間後の予測血糖値の平均値等を算出するようにしてもよいし、ＨｂＡ１ｃと空腹時血糖値及び食後２時間後の血糖値の組合せを指標としてもよい。この場合には、予め設定された期間の食事タイミングを含む予測血糖値データを血糖値予測装置１０から解析装置３０に送信するようにしてもよいし、血糖値予測装置１０において、予め設定された期間における空腹時の予測血糖値と食後２時間後の予測血糖値の時系列データを予測血糖値曲線から抽出して解析装置３０に送信するようにしてもよい。

（１０）また、上述した実施形態では、運動種別を患者が操作部１３０を介して入力する例を用いたが、例えば、活動量測定部１２０において測定された消費カロリーに基づいて運動種別を判定してもよいし、血糖値予測装置１０において、活動量測定部１２０に設けられた加速度センサーから出力された加速度を表す出力値から運動種別を判定してもよい。なお、この場合には、消費カロリーに応じた運動種別を示す情報や加速度値に応じた運動種別を示す情報が予め設定されたテーブルを記憶部１４０に記憶するように構成してもよい。

１…血糖値予測システム、１０…血糖値予測装置、３０…解析装置、１１０，３１０…制御部、１１１…摂取エネルギー取得部、１１２…消費エネルギー取得部、１１３…算出部、１１４…解析部、１１５，３１２…生成部、１２０…活動量測定部、１３０，３２０…操作部、１４０，３５０…記憶部、１５０，３３０…表示部、１６０…計時部、１７０，３４０…通信部，３１１…指標算出部

Claims (3)

1. ユーザーの血糖値を予測する第１装置と、前記ユーザーの血糖の状態を解析する第２装置とを有し、
   前記第１装置は、
   前記ユーザーが摂取したエネルギーを示す摂取エネルギー情報と前記ユーザーが消費したエネルギーを示す消費エネルギー情報とを取得する取得手段と、
   前記取得手段において取得された前記摂取エネルギー情報と前記消費エネルギー情報とを用いて前記ユーザーの血糖値の時系列変化を示す血糖値曲線を算出する算出手段と、
   前記算出手段において算出された前記血糖値曲線における予め定められた期間の時系列データを予測血糖値データとして前記第２装置へ送信する第１送信手段と、
   前記第１送信手段で送信した前記予測血糖値データに対する解析情報を前記第２装置から受信する第１受信手段とを備え、
   前記第２装置は、
   前記患者の前記予測血糖値データを前記第１装置から受信する第２受信手段と、
   前記受信手段が受信した前記予測血糖値データに基づいて前記ユーザーの血糖の状態を表す指標を算出する指標算出手段と、
   前記ユーザーに対して予め設定されている前記指標の基準値と前記指標算出手段で算出された指標とを比較した結果を含む前記解析情報を生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成された前記解析情報を前記第１装置へ送信する第２送信手段と
   を備えることを特徴とする血糖値予測システム。
2. 前記第２装置は、
   前記基準値を示す前記ユーザーの血糖の状態を検査した検査結果と、当該検査の検査日とを記憶する記憶手段を備え、
   前記第２受信手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査日より前の予め定められた期間内の前記予測血糖値データを受信し、
   前記指標算出手段は、受信した前記予測血糖値データに基づいて前記指標を算出し、
   前記生成手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査結果と算出された前記指標データとを比較した結果に対応する前記解析情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の血糖値予測システム。
3. 前記第２装置は、
   前記ユーザーの血糖の状態を表す検査結果と、当該検査の検査日とを記憶する記憶手段を備え、
   前記第２受信手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査日以降の予め定められた期間内の前記予測血糖値データを受信し、
   前記指標算出手段は、受信した前記予測血糖値データに基づいて前記指標を算出し、
   前記生成手段は、前記記憶手段に記憶されている前記検査結果に基づいて設定された前記検査日以降の前記指標の基準となる前記基準値と、算出された前記指標データとを比較した結果に対応する前記解析情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の血糖値予測システム。

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