JP5050401B2 - Drug intake support system - Google Patents

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Description

本発明は、薬物摂取支援システムに関するものである。 The present invention relates to drug intake support system.

従来、医師や薬剤師から処方された薬物(医薬品)を、患者が確実に摂取できるように、摂取時刻を通知するなど、薬物摂取を支援するためのシステムが各種提案されている( Conventionally, a drug (medicament) which is formulated from a doctor or pharmacist, so that the patient can be reliably ingested, such as notifying the ingestion time, a system for supporting drug intake has been proposed (
例えば、特許文献1)。 For example, Patent Document 1).
特開2005−202647号公報 JP 2005-202647 JP

ところが、上記のような薬物摂取を支援するためのシステムは、薬物の摂取量と摂取時刻とを通知するのみであり、個体(個人)毎の症状の差または効果の差を考慮したものではない。 However, a system for supporting drug intake as described above is only to notify the time of ingestion and intake of drugs, do not consider the difference between the difference or effects of the symptoms of each individual (personal) . したがって、指示通りに薬物を摂取しても、実際に効果があるのか、また摂取量が適切であるかなどの不安は解消できない。 Therefore, even when taking the drug as directed, whether there is indeed effective, also intake can not be solved anxiety such as whether it is appropriate.

本発明は、上記の問題点に鑑み、個体の症状等をフィードバックしながら、個体に最適な薬物摂取を支援できる薬物摂取支援システム、測定装置およびプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above problems, while feeding back the like symptoms in an individual, the individual optimal drug intake can support drug intake support system, and an object thereof is to provide a measuring apparatus and a program.

本発明の薬物摂取支援システムは、所定の薬物の薬物動態学的標準モデル、および当該薬物の臨床治験データに基づいて生成された薬物動態学的標準データを利用する薬物摂取支援システムであって、薬物を摂取した個体の体内における薬物の量または濃度、若しくは当該薬物の代謝によって生成される物質の量または濃度を測定する第1測定手段と、個体の症状を示すパラメータを測定する第2測定手段と、薬物動態学的標準データと第1測定手段による測定結果との比較結果、および薬物動態学的標準データと第2測定手段による測定結果との比較結果、に基づいて、薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を行う支援処理手段と、を備え、前記薬物動態学的標準データは、記録媒体に格納されて薬物摂取支援システム内に搭載 Drug intake support system of the present invention is a drug intake support system that utilizes pharmacokinetic standard model of a given drug, and the pharmacokinetic standard data generated on the basis of the clinical trial data for the drug, the amount or concentration of the drug in the body of an individual ingesting the drug, or the second measuring means for measuring a first measuring means for measuring the amount or concentration of a substance produced by the metabolism of the drug, a parameter indicating the condition of the individual When the comparison result between the measurement result of the pharmacokinetic standard data and the first measuring means, and pharmacokinetic standard data and the comparison result between the measurement result by the second measurement unit, based on a warning ingestion of drugs Bei example a support processing means for performing drug intake assistance process including, wherein the pharmacokinetic standard data is mounted is stored in the recording medium to the drug intake support system れるか、若しくはウェブサイト上に置かれて随時参照可能に構成され、前記支援処理手段は、薬物摂取支援処理として、第1測定手段および/または第2測定手段による測定時間間隔または次回の測定時刻を設定することを特徴とする。 Are either, or is referable configured at any time be placed on the web site, the support processing means, the drug intake support processing, first measuring means and / or the measurement time interval or the next measurement time by the second measurement means and sets the.

この構成によれば、薬物動態学的標準モデルおよび臨床治験データに基づいて生成された薬物動態学的標準データを利用し、薬物を摂取した個体の体内における薬物の量または濃度、若しくは当該薬物の代謝によって生成される物質の量または濃度(第1測定手段による測定結果,体内薬物濃度)と、個体の症状を示すパラメータ(第2測定手段による測定結果)と、の比較結果に基づいて、薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を行うため、ユーザ(個体)に対し最適な薬物摂取を支援できる。 According to this configuration, using a pharmacokinetic standard data generated on the basis of the pharmacokinetic standard models and clinical trials data, the amount or concentration of the drug in the body of an individual ingesting the drug or of the drug the amount of substance produced by metabolism or concentration (measurement result by the first measuring means, the body drug concentrations), a parameter indicating the condition of the individual (measurement result by the second measurement means), based on the comparison result of the drug to perform the drug intake assistance process comprising warning ingestion, can support optimal drug uptake to the user (an individual). これにより、必要量以上の摂取を規制し、短期および長期的な薬害を防止することができる。 This makes it possible to regulate the intake of more than the required amount, to prevent short-term and long-term injury. また、誤った薬物の種類、量の摂取を規制できるため、これらを起因とする医療事故を低減できる。 The type of wrong drug, since it is possible to regulate the intake amount can be reduced medical accidents them as due.

なお、「薬物動態学(Pharmacokinetics)」とは、薬物の吸収(absorption)、分布( It is to be noted that the "pharmacokinetic (Pharmacokinetics)", absorption of the drug (absorption), distribution (
distribution)、代謝(metabolism)、排泄(excretion)といった4つの変動因子を統合的に取り扱う学問を指す。 distribution), metabolism (metabolism), refers to the integrated handling academic four variations factors such excretion (excretion). また、「薬物動態学的標準モデル」とは、標準的代謝モデル(薬物摂取後の経過時間と体内薬物濃度との標準的な関係をモデル化したものであり、第1測定手段による測定結果の意味付けを与えるもの)と、標準的効果モデル(薬物摂取後の経過時間とその効果をモデル化したものであり、第2測定手段による測定結果の意味付けを与えるもの)とに基づくものである。 In addition, the "pharmacokinetic standard model" is a model of a standard relationship between standard metabolic model (elapsed time and the body drug concentrations after drug intake, the measurement results by the first measuring means meaning to give one) a, which the elapsed time and the effect of the standard effects model (after drug intake was modeled is based on assumed) to give meaning measurements by the second measurement means . また、「薬物の摂取に関する警告」とは、摂取中止、摂取量の増減、医師の受診等を促す警告を含む。 In addition, the "warning about the ingestion of the drug", including intake discontinued, intake amount of increase or decrease, the alert to visit, such as the doctor.

この構成によれば、薬物摂取支援システム内に搭載される場合、容易に(簡易な構成で)薬物動態学的標準データを参照することができる。 According to this arrangement, when mounted on the drug intake support system, it is possible to see easily (with a simple structure) pharmacokinetic standard data. また、 ウェブサイト上に置かれて随時参照可能に構成される場合、薬物動態学的標準データの更新が容易である。 Also, if referable configured at any time be placed on the web site, it is easy to update the pharmacokinetic standard data.

この構成によれば、第1測定手段および/または第2測定手段による、測定時間間隔または次回の測定時刻を設定するため、ユーザ(個体)に最適な測定を行うことができる。 According to this configuration, by the first measuring means and / or the second measuring means, for setting a measurement time interval or the next measurement time, it is possible to perform optimum measurement to the user (an individual).
なお、設定した測定時間間隔または次回の測定時刻を提示したり、報知したりしても良い。 It should be noted that, or presents the measurement time interval or the next measurement time has been set, may be or informed.

上記の薬物摂取支援システムにおいて、第1測定手段および/または第2測定手段は、 In the drug ingestion support system, the first measuring means and / or the second measuring means,
複数回の測定を行い、第1測定手段および/または第2測定手段による測定結果の履歴を記憶する記憶手段をさらに備え、支援処理手段は、第1測定手段および/または第2測定手段による今回の測定結果に加え、記憶手段から読み出した前回の測定結果に基づいて、 Was measured a plurality of times, further comprising storage means for storing a history of the measurement results by the first measuring means and / or the second measuring means, support processing means, time by the first measuring means and / or the second measuring means in addition to the measurement result, based on the previous measurement results read from the storage means,
薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。 It is preferable to carry out drug intake support processing.

この構成によれば、第1測定手段および/または第2測定手段の連続する2回の測定結果に基づいて薬物摂取支援処理を行うため、ユーザ(個体)の症状等、測定結果の経過を考慮し、より適切に薬物摂取を支援できる。 According to this arrangement, for performing drug intake support process based on two successive measurements of the first measurement means and / or the second measuring means, such as symptoms of users (individuals), taking into account the course of the measurement results then, it can support better drug intake.

上記の薬物摂取支援システムにおいて、支援処理手段は、記憶手段に記憶された、第1 In the drug ingestion support system, support processing means, stored in the storage means, first
測定手段および/または第2測定手段による複数回の測定結果の履歴を学習し、その学習結果に基づいて、薬物摂取支援処理の処理内容を変更することが好ましい。 You learn a plurality of measurement results of the history by the measuring means and / or the second measuring means, on the basis of the learning result, it is preferable to change the processing content of the drug intake support processing.

この構成によれば、第1測定手段および/または第2測定手段による複数回の測定結果の履歴を学習するため、各ユーザ(個体)の体質や体調等に応じて、より適切に薬物摂取を支援できる。 According to this arrangement, in order to learn a plurality of measurement results of the history by the first measuring means and / or the second measuring means, in accordance with the constitution and physical condition and the like of each user (individual), the better drug intake You can help.

以下、本発明の一実施形態に係る薬物摂取支援システム、測定装置およびプログラムについて、添付図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, drug intake support system according to an embodiment of the present invention, the measuring device and the program will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 昨今より、解熱・鎮痛・抗炎症薬として、アスピリンが広く用いられている。 From these days, as antipyretic-analgesic-antiinflammatory agents are aspirin are widely used. アスピリンは、消化管障害などの副作用を引き起こす可能性があることが知られているため、その使用に際しては十分な注意が必要である。 Aspirin, since it is known that it may cause side effects such as gastrointestinal disorders, there is a need for caution in use thereof. また、近年では、アスピリンによる胃粘膜障害を軽減するため、アスピリン腸溶錠の使用頻度が増加している。 In recent years, in order to reduce the gastric mucosal damage due to aspirin usage of aspirin enteric-soluble tablets are increasing. しかし、アスピリン腸溶錠は、錠剤の溶解、吸収、効果発現(症状)にばらつきが生じやすいため、その血中濃度を把握することは適正使用の面から重要であると考えられている。 However, aspirin enteric coated tablet, the dissolution of the tablet, absorption, and is easy to cause variation of effects (symptoms), it is considered to be important in terms of proper use to grasp the blood concentration. そういった背景に基づき、本実施形態では、アスピリンの摂取(服用)支援を行うための薬物摂取支援システムを例に挙げて説明する。 Such a basis of the background, in the present embodiment, the intake of aspirin (taken) the drug intake assistance system for assisting it will be described as an example.

図1は、薬物摂取支援システムSYのシステム構成図である。 Figure 1 is a system configuration diagram of a drug intake support system SY. 同図に示すように、薬物摂取支援システムSYは、アスピリン(薬物)を摂取(服用)したユーザ(個体)Uの体内薬物濃度を測定する有機センサー(第1測定手段)10と、ユーザUの体温(症状を示すパラメータ)を測定する体温センサー(第2測定手段)20と、これらの測定結果に基づいて薬物の摂取に関する警告など薬物摂取支援のための処理(薬物摂取支援処理)を行う薬物摂取支援装置30と、により構成されている。 As shown in the figure, drug intake support system SY includes an organic sensor (first measuring means) 10 for measuring the body drug concentrations of aspirin ingestion (drug) (dose) and user (individual) U, the user U drug performing a body temperature sensor (second measuring means) 20 for measuring the body temperature (parameter showing symptoms), the processing for these measurements to alert such as drug intake assistance ingestion of the drug based on the (drug intake support processing) intake and supporting device 30 is constituted by.

有機センサー10は、薬物濃度検出部11と、その検出値を増幅するためのアンプ12 Organic sensor 10, the drug concentration detection unit 11, an amplifier 12 for amplifying the detected value
と、アンプ12の出力をA/D変換するA/D変換器13と、を有し、アスピリンを摂取したユーザUの血液中におけるアスピリン濃度を測定する。 When an A / D converter 13 to the output of the amplifier 12 to convert A / D, you have to measure the aspirin concentration in the blood of the user U who took aspirin.

また、有機センサー10は、上記の電子回路系の他、少量の血液を採取するための穿刺器と、採取した血液を付着させるための試験紙を収容する試験紙収容部と、測定開始を指示するための測定ボタンと、を有し(いずれも図示省略)、ユーザUが外出先でも気軽に自己測定できるように、携帯可能な片手サイズの装置筐体となっている。 The organic sensor 10, in addition to the electronic circuit system, instructs the puncture device for collecting a small amount of blood, the test paper accommodating portion for accommodating a test strip for attaching the collected blood, a measurement start a measurement button for having a (all not shown), so that it can be freely self-determined in the user U go, has become a portable hand size of the device housing. ユーザUが測定ボタンを押下すると、試験紙収容部から送り出された試験紙が測定位置に自動的にセットされ、測定準備OKを示すLEDが点灯する。 When the user U presses measurement button, test paper fed from the test paper accommodating portion is automatically set in the measurement position, LED is lit indicating the measurement preparation OK. ユーザUは、LED点灯状態において、穿刺器を所定の部位(例えば指先)に穿刺し、血液を試験紙に付着させる。 User U, the LED lighting state, puncture the puncture device to a predetermined site (e.g. finger tip), depositing a blood test paper. 有機センサー1 Organic sensor 1
0は、試験紙に付着された血液を、薬物濃度検出部11で検出することで体内薬物濃度を測定し、測定後、試験紙を筐体外部に排出する。 0, the deposited blood on the test paper, the body drug concentrations were determined by detecting at a drug concentration detection unit 11, is discharged after the measurement, the test paper to the outside of the housing.

一方、体温センサー20は、体温検出部21と、その検出値を増幅するためのアンプ2 On the other hand, the body temperature sensor 20 includes a temperature detector 21, an amplifier 2 for amplifying the detected value
2と、アンプ22の出力をA/D変換するA/D変換器23と、を有し、アスピリンを摂取したユーザUの体温を測定する。 2, an A / D converter 23 which outputs the A / D conversion of the amplifier 22, has a, to measure the body temperature of the user U who took aspirin. なお、体温センサー20は、一般的な体温計と同様の装置構成であるため、詳細な説明を省略する。 Incidentally, the body temperature sensor 20 are the typical thermometer similar device configurations, and detailed description thereof will be omitted.

薬物摂取支援装置30は、アスピリンの薬物動態学的標準データ31と、薬物摂取支援処理を行うための処理アルゴリズム(支援処理手段)32と、各種データを記憶するメモリ(記憶手段)33と、各種情報を表示(ユーザUに対して提示)するディスプレイ34と、アスピリンの摂取時刻等を報知するブザー35と、の他、有機センサー10および体温センサー20の測定結果を無線または有線接続によって取得するためのインターフェース40を有している。 Drug intake support apparatus 30 includes a pharmacokinetic standard data 31 of aspirin, the processing algorithm (support processing unit) 32 for performing drug intake support processing, a memory (storage means) 33 for storing various data, various a display 34 for displaying information (presented to the user U), and the buzzer 35 which notifies the time of ingestion of aspirin or the like, other, for obtaining a measurement result of the organic sensor 10 and temperature sensor 20 by a wireless or wired connection It has the interface 40. なお、アスピリンの薬物動態学的標準データ31は、 ウェブサイトやサーバ、他の端末装置等に記憶させ、不図示のネットワークを介して取得する構成としてもよい。 Incidentally, pharmacokinetic standard data 31 of aspirin, websites and servers, and stored in such other terminal devices, may be acquired via a network (not shown).

薬物動態学的標準データ31は、アスピリンの標準的代謝モデル310および標準的効果モデル320から成る薬物動態学的標準モデル300と、アスピリンの臨床治験データ330と、に基づいて生成されるものである。 Pharmacokinetic standard data 31 are those where the pharmacokinetic standard model 300 consisting of standard metabolic model 310 and standard effects model 320 of aspirin, a clinical trial data 330 of aspirin, is generated based on the . 「薬物動態学」とは、「Pharmacokinetics The term "pharmacokinetics", "Pharmacokinetics
」と英訳されるものであり、薬物の吸収(absorption)、分布(distribution)、代謝( "And it is intended to be translated into English, drug absorption (Absorption), distribution (distribution), metabolism (
metabolism)、排泄(excretion)といった4つの変動因子を統合的に取り扱う学問を指す。 metabolism), refers to the integrated handling academic four variations factors such excretion (excretion). すなわち、本実施形態では、実際の臨床治験データ330による個人差を考慮した薬物動態学的標準データ31を参照しつつ、有機センサー10および体温センサー20の測定結果が正常範囲内であるか、または正常範囲を超えるか、または正常範囲を下回るか等に基づいて、薬物摂取支援処理を行うようになっている。 That is, in this embodiment, with reference to the pharmacokinetic standard data 31 in consideration of individual differences due to actual clinical trial data 330, or the measurement result of the organic sensor 10 and temperature sensor 20 is within the normal range, or or above the normal range, or based on whether such below the normal range, is adapted to perform drug intake support processing. 詳細については、後述する。 For more information, which will be described later.

また、標準的代謝モデル310とは、薬物摂取後の経過時間と体内薬物濃度との標準的な関係をモデル化したものを指し(図3(a)(b)参照)、有機センサー10による測定結果の意味付けを与えるものである。 Further, the standard metabolic model 310 refers to a model of a standard relationship between the elapsed time and the body drug concentration after drug intake (see FIG. 3 (a) (b)), measured by organic sensor 10 it is what gives the meaning of the results. また、標準的効果モデル320とは、薬物摂取後の経過時間との標準的な関係をモデル化したものを指し(図6(a)、(b)参照)、体温センサー20による測定結果の意味付けを与えるものである。 Further, the standard effects model 320 refers to a model of a standard relationship between the elapsed time after drug intake (FIG. 6 (a), the reference (b)), the meaning of the measurement result by temperature sensors 20 attached is intended to give.

処理アルゴリズム32は、薬物動態学的標準データ31と、有機センサー10および体温センサー20による測定結果との比較結果に基づいて、種々の薬物摂取支援処理を制御する。 Processing algorithm 32, the pharmacokinetic standard data 31, based on a result of comparison with the results measured by the organic sensor 10 and temperature sensor 20, controls the various drug intake support processing. 薬物摂取支援処理としては、アスピリンの摂取量を算出し、その算出結果を提示する処理、アスピリンの摂取時間間隔を決定し、これを提示する処理、有機センサー10および体温センサー20による測定時間間隔を設定する処理等を行う。 The drug intake support processing, to calculate the intake of aspirin, the process of presenting the result of the calculation to determine the intake time interval aspirin, process of presenting this, the measurement time interval by organic sensor 10 and temperature sensor 20 It performs a process such as setting. なお、本実施形態では、有機センサー10および体温センサー20による測定は、同時刻(同時)に行うものとする。 In the present embodiment, measurement by the organic sensor 10 and temperature sensor 20 shall be made at the same time (simultaneously).

メモリ33は、有機センサー10および体温センサー20による各ユーザUの測定結果の履歴を、不揮発に記憶するものである。 Memory 33, a measurement result of the history of each user U by organic sensor 10 and temperature sensor 20, and stores in a nonvolatile manner. 処理アルゴリズム32は、この測定結果の履歴を学習機能に利用し、各ユーザUの過去の測定結果と今回の測定結果とを統合的に判断することで、各ユーザUに最適な薬物摂取支援処理を制御できるようになっている。 Processing algorithm 32 utilizes the history of the measurement results to the learning function, the past measurement result and the current measurement result by comprehensively determining the optimal drug intake support processing to each user U of each user U It has to be able to control.

ディスプレイ34は、有機センサー10および体温センサー20による測定結果、アスピリンの摂取に関する警告、アスピリン摂取量の算出結果、アスピリンの摂取時間間隔または次回の摂取時刻、両センサー10,20による測定時間間隔または次回の測定時刻等を表示する。 Display 34, the result measured by the organic sensor 10 and temperature sensor 20, a warning ingestion of aspirin, the calculation result of aspirin intake, ingestion time interval or the next time of ingestion of aspirin, the measurement time interval or the next by both sensors 10 and 20 to display the measurement time, and the like. 摂取時間間隔または次回の摂取時刻のいずれを表示するか、また測定時間間隔または次回の測定時刻のいずれを表示するかは、不図示の表示モード切替スイッチにより設定可能となっている。 To display any of the ingestion time intervals or the next intake time, also to display any of the measurement time interval or the next measurement time, and can set the display mode changeover switch (not shown).

ブザー35は、アスピリンの摂取時刻、および両センサー10,20による測定時刻等を電子音により報知する。 The buzzer 35, the time of ingestion of aspirin, and the measurement time or the like by both sensors 10 and 20 to notify the electronic sounds. また、両センサー10,20による測定結果からユーザUに対して警告が必要な場合は、ディスプレイ34による警告表示と共に警告を促す報知を行う。 Moreover, if a warning is required for the user U from the measurement results by the both sensors 10 and 20, it performs a notification prompting the warning with a warning displayed by the display 34. なお、電子音の種類(パターン)の設定、並びに摂取時刻および測定時刻にそれぞれ報知を行うか否かの設定は、不図示の報知モード切替スイッチにより設定可能となっている。 The setting of the type of electronic sound (pattern), as well as whether or not each broadcast ingestion time and the measurement time setting is capable of setting a broadcast mode changeover switch (not shown).

次に、図2および図3を参照し、アスピリンの標準的代謝モデル310について説明する。 Next, with reference to FIGS. 2 and 3, it will be described standard metabolic model 310 of aspirin. 図2(a)は、アスピリンのコンパートメントモデルを示し、図2(b)は、体内におけるアスピリン濃度の時間変化の計算式を示している。 2 (a) shows a compartment model of aspirin, FIG. 2 (b) shows a calculation formula for the time variation of the aspirin concentration in the body. また、図3は、標準的代謝モデル310のグラフを示している。 Further, FIG. 3 shows a graph of standard metabolic model 310.

体内におけるアスピリン濃度が一次式で表されると仮定すると、コンパートメントモデル(Absorption-Excretion model)は、図2(a)のように示すことができる。 Assuming aspirin concentration in the body is represented by a linear equation, compartment model (Absorption-Excretion model) can be shown as in FIG. 2 (a). なお同図は、摂取量(投薬量)をY 0、アスピリン濃度(体内の薬量)をX(t)、吸収速度定数をα、除去速度定数をβ(但し、α>β)として示している。 Note the figure, intake (dose) of Y 0, aspirin concentration (body dose) X (t), shows the absorption rate constant alpha, a removal rate constant as a beta (where, alpha> beta) there.

同図(b)に示すように、薬物の吸収と排泄が一次反応に従うとすると、式(1)および式(2)が得られ、t=0のとき、Y=X 0として、式(1)、(2)を解くと、式( As shown in FIG. (B), the absorption and excretion of the drug is to follow the first-order reaction, Equations (1) and (2) is obtained when t = 0, as Y = X 0, the formula (1 ), and solving (2), formula (
3)が得られる。 3) can be obtained. 式(3)は、アスピリンの標準的代謝モデル310である、アスピリンの1回の摂取による経過時間tと、体内薬物濃度(アスピリン濃度)X(t)との関係を示したものである。 Equation (3) is a standard metabolic model 310 of aspirin, and the elapsed time t by a single ingestion of aspirin, it shows the relationship between the body drug concentrations (aspirin concentration) X (t).

図3(a)は、式(3)において、X 0 =1、α=0.2、β=0.1としたときの計算結果をグラフ化したものである。 3 (a) is, in equation (3), X 0 = 1 , α = 0.2, is a graph of the calculation results when the beta = 0.1. すなわち、当該グラフにおける体内薬物濃度X(t) That is, the body drug concentration X in the graph (t)
の変化(実線)は、アスピリンの標準的代謝モデル310を示している。 Changes in (solid line) shows a standard metabolic model 310 of aspirin.

なお、図3(a)は、アスピリンの1回の摂取による測定結果を示したものであるが、 3 (a) is, but shows the measurement results of a single ingestion of aspirin,
実際の症状の改善には複数回の摂取が必要である。 The improvement of the actual symptoms is required multiple times of intake. 図3(b)は、その複数回の摂取による測定結果を示したものである。 FIG. 3 (b) shows the results measured by the uptake of the plurality of times. つまり、複数回の摂取による体内薬物濃度の変化(実線)は、1回の摂取による体内薬物濃度の変化(一点鎖線)の時間経過上における重ね合わせで与えられるものと考えられる。 In other words, the change in the body drug concentrations by multiple ingestion (solid line) is considered to be given by superposition on the time course of changes in the body drug concentrations by single ingestion (dashed line). なお、図示Δtは、摂取時間間隔を示すものである。 Although illustration Δt shows the ingestion time intervals.
この摂取時間間隔Δtは、薬物摂取支援処理の一つとして、薬物摂取支援装置30がユーザUに提示するものである。 The intake time interval Δt, as one of drug intake supporting process, in which drug intake support device 30 presents to the user U.

次に、図4を参照し、アスピリンの代謝について説明する。 Next, with reference to FIG. 4, described aspirin metabolism. 同図(a)は、アスピリンの体内における代謝(分解)反応を示し、同図(b)は、有機センサー10による検出反応を示している。 FIG (a) shows the metabolism (degradation) reactions in the body of aspirin, FIG (b) shows a detection reaction by organic sensor 10.

同図(a)に示すように、アスピリンは、腸管での吸収過程、および肝臓でエステラーゼにより、急速に加水分解(脱アセチル化)され、サリチル酸になる。 As shown in FIG. 6 (a), aspirin, absorption process in the intestine, and by esterases in the liver rapidly hydrolyzed (deacetylation), the salicylic acid. また、同図(b) In addition, FIG. (B)
に示すように、(1)アスピリンと酵素が反応して電子(2e - )の授受(酸化・還元) As shown in, (1) Aspirin and enzyme are reacted electronic (2e -) exchange (oxidation-reduction)
を行い、(2)その酵素がMediator(Fe 3を含む化合物)と反応し、(3)Mediatorが電極に電子を渡す、といった3つの反応(酸化・還元反応)が電極(有機センサー10) Was carried out, (2) the enzyme reacts with Mediator (compound containing Fe 3), (3) Mediator passes electrons to the electrode, three reactions such (oxidation-reduction reaction) is electrode (organic sensor 10)
付近で起こることにより、有機センサー10による体内薬物濃度の検出が可能となる。 By occurring near, it is possible to detect body drug concentrations with organic sensor 10. すなわち、本実施形態では、摂取した薬物そのものの体内濃度(アスピリン濃度)を直接測定する方法(微量血液摂取方法)を用いている。 That is, in this embodiment uses a body concentration of ingested drug itself method for measuring (aspirin concentration) directly (trace blood intake process).

次に、図5および図6を参照し、薬物の標準的効果モデル320について説明する。 Next, with reference to FIGS. 5 and 6, it will be described standard effects model 320 of the drug. 図5(a)は、標準的効果モデル320の前提を示し、図5(b)は、アスピリン摂取後の体温変化の計算式を示している。 Figure 5 (a) shows the premise of the standard effects model 320, FIG. 5 (b) shows a calculation formula for temperature change after aspirin ingestion. また、図6は、標準的効果モデル320のグラフを示している。 Also, FIG. 6 shows a graph of the standard effects model 320.

図5(a)に示すように、本実施形態の標準的効果モデル320は、(1)薬物の効果は、体温(発熱)の減少によって表されると仮定する、(2)体温の減少量の時間変化は、体内中の薬物の濃度に比例すると仮定する(比例定数:γ)、といった2点を前提としている。 As shown in FIG. 5 (a), the standard effects model 320 of this embodiment, (1) the effect of a drug is assumed to be represented by a reduction in body temperature (fever), (2) reduction of body temperature time variation of an assumed (proportional constant: gamma) proportional to the concentration of drug in the body, presupposes two points such.

この前提に基づき、摂取前の体温(発熱時)をT 0 、摂取開始後t秒後の体温をT(t Based on this premise, before intake body temperature (during fever) T 0, the body temperature after ingestion after the start of t seconds T (t
)、t秒後の体温減少をΔT(t)とすると、同図(b)に示すように、式(4)が得られる。 ), When the body temperature decrease after t seconds and [Delta] T (t), as shown in FIG. (B), the formula (4) is obtained. また、式(4)の両辺をtで積分すると、式(5)が得られる。 Moreover, when integrating the both sides of the equation (4) in t, the equation (5) is obtained. したがって、摂取開始後t秒後の体温、すなわち標準的効果モデル320は、式(6)で表される。 Therefore, the body temperature after ingestion after starting t seconds, i.e. standard effects model 320 is represented by the formula (6).

図6(a)は、式(6)において、X 0 =1、α=0.2、β=0.1、γ=0.04 6 (a) is, in the equation (6), X 0 = 1 , α = 0.2, β = 0.1, γ = 0.04
としたときの計算結果をグラフ化したものである。 The calculation results when the is a graph of. すなわち、当該グラフにおける体温T That is, the body temperature T in the graph
(t)の変化(太点線)は、アスピリンの標準的効果モデル320を示している。 Changes in (t) (thick dotted line) shows a standard effects model 320 of aspirin.

なお、図6(a)は、アスピリンの1回の摂取による測定結果を示したものであるが、 Incidentally, FIG. 6 (a), but shows the measurement results of a single ingestion of aspirin,
体内薬物濃度の変化(図3(a)参照)と同様に、複数回の摂取による体温の変化(点線)が、1回の摂取による体温の変化(一点鎖線)の時間経過上における重ね合わせで与えられるとすると、その複数回の摂取による測定結果(体温減少)は、図6(b)のグラフにおける太点線で表される。 Similar to the change in the body drug concentrations (see FIG. 3 (a)), temperature change due to multiple intake (dotted line), a superposition of the time course of temperature change due to a single intake (dashed line) When given, the result measured by ingestion of the plurality of times (temperature decrease) is represented by the thick dotted line in the graph of FIG. 6 (b). なお、図示Δtは、図3(a)と同様に、アスピリンの摂取時間間隔を示すものである。 Although illustration Δt, similar to FIG. 3 (a), shows the uptake time interval aspirin.

次に、図7を参照し、薬物動態学的標準モデル300について説明する。 Next, with reference to FIG. 7, described pharmacokinetic standard model 300. 上記のとおり、薬物動態学的標準モデル300は、図2(b)の式(3)や図3(a)に示した標準的代謝モデル310と、図5(b)の式(6)や図6(b)に示した標準的効果モデル32 As described above, the pharmacokinetic standard model 300, the standard metabolic model 310 shown in equation (3) and FIGS. 3 (a) in FIG. 2 (b), the equation (6) shown in FIG. 5 (b) Ya Figure 6 standard effects model 32 shown in (b)
0とに基づいて、アスピリンの効能を模式的に示したものである。 Based on 0 and one in which the efficacy of aspirin is shown schematically.

図7のグラフに示すように、アスピリンの薬物動態学的標準モデル300から、アスピリンが吸収されるにつれて体温が下がっていく(平常値に近づいていく)ことが分かる。 As shown in the graph of FIG. 7, the pharmacokinetic standard model 300 of aspirin, (it approaches the normal value) body temperature goes down as aspirin is absorbed can be seen.
なお、図示実線は、図3(a)に示した式(3):体内薬物濃度X(t)の変化を示し、 Although not shown the solid line, the formula (3) shown in FIG. 3 (a): shows the change in the body drug concentrations X (t),
図示点線は、図6(a)に示した式(6):体温T(t)の変化を示している。 Illustrated dotted line formula (6) shown in FIG. 6 (a): it shows the change in body temperature T (t).

次に、図8を参照し、薬物動態学的標準データ31について説明する。 Next, with reference to FIG. 8, it will be described pharmacokinetic standard data 31. 同図(a)は、 FIG. (A) is,
薬物動態学的標準データ31のグラフを示し、同図(b)は、個人差に基づく統計的分布の表を示している。 Shows a graph of pharmacokinetic standard data 31, FIG. (B) shows a table of statistical distributions based on individual differences. 上記のとおり、薬物動態学的標準データ31は、薬物動態学的標準モデル300と、臨床治験データ330とに基づいて生成される(図1参照)。 As described above, the pharmacokinetic standard data 31, a pharmacokinetic standard model 300 is generated based on the clinical trial data 330 (see FIG. 1). つまり、実際の臨床治験データ330は、個人差に由来する統計的なばらつきが存在するが、そのばらつきの存在を、薬物動態学的標準モデル300と共に模式的に示したものが、同図(a In other words, the actual clinical trial data 330 is statistical variation from individual differences are present, the presence of the variation, those shown schematically with pharmacokinetic standard model 300, FIG. (A
)のグラフである。 ) Is a graph of.

すなわち、標準的代謝モデル310(体内薬物濃度X(t))を示す太実線を基準として、上下の細実線で体内薬物濃度X(t)の統計的なばらつきを示している。 That is, based on the thick solid line showing the standard metabolic model 310 (body drug concentrations X (t)), and the upper and lower thin solid line shows the statistical variations in the body drug concentrations X (t). また、標準的効果モデル320(体温T(t))を示す太点線を基準として、上下の細点線で体温T With reference to the bold dotted line shows the standard effects model 320 (body temperature T (t)), temperature T above and below the thin dotted line
(t)の統計的なばらつきを示している。 It shows the statistical dispersion of the (t).

また、同図(b)は、薬物動態学的標準モデル300と、臨床治験データ330とに基づいて算出したα、β、γ(個人の代謝に関わるパラメータ=標準代謝データ)、およびそれらの値の統計的分布のデータを示している。 Further, FIG. (B) includes a pharmacokinetic standard model 300, clinical trial data 330 and α is calculated on the basis of, beta, gamma (involving individual metabolic parameters = standard metabolism data), and their values It shows the statistical distribution of the data. すなわち、臨床治験データ330は、標準代謝データおよび統計的分布のデータに基づくものである。 That is, the clinical trial data 330 is based on data in the standard metabolic data and statistical distributions. 例えば、20歳〜24歳の男性の場合、α=0.2、β=0.1、γ=0.04に基づいて、薬物動態学的標準データ31が生成される。 For example, in the case of men age 20 to 24 years old, α = 0.2, β = 0.1, based on the gamma = 0.04, pharmacokinetic standard data 31 is generated. また、20歳〜24歳の女性の場合、α=0.15、β=0.99 In addition, in the case of 20-year-old to 24-year-old woman, α = 0.15, β = 0.99
、γ=0.034に基づいて、薬物動態学的標準データ31が生成される。 , Based on the gamma = 0.034, pharmacokinetic standard data 31 is generated.

次に、図9ないし図11を参照し、薬物摂取支援装置30(主として処理アルゴリズム32)による測定シーケンス1について説明する。 Next, with reference to FIGS. 9 to 11, it will be described measurement sequence 1 by drug intake assisting apparatus 30 (mainly processing algorithms 32). 図9は、測定シーケンス1を実行するための状態フラグを示し、図10ないし図12は、その状態フラグに基づく測定シーケンス1の一例を示している。 Figure 9 shows a state flag for performing measurement sequence 1, FIG. 10 to FIG. 12 shows an example of a measurement sequence 1 based on the state flag. 本実施形態では、有機センサー10および体温センサー20による今回の測定結果と、メモリ33から読み出した両センサー10,20の前回の測定結果に基づいて、薬物摂取支援処理を行うものとする。 In the present embodiment, and the current measurement result by organic sensor 10 and temperature sensor 20, based on the previous measurement results of both sensors 10 and 20 read out from the memory 33, it is assumed that the drug intake support processing.

図9(a)は、測定シーケンス1を実行するための状態フラグを説明する表である。 9 (a) is a table illustrating the status flag for performing measurement sequence 1. 同図(b)と併せて示すように、体温センサー20の測定結果が薬物動態学的標準データ3 As shown in conjunction with FIG. (B), measurement results pharmacokinetic standard data 3 of the body temperature sensor 20
1(図8(a)参照)で表される正常範囲(図示斜線部)を超える場合(体温が高い場合)、体温高を示す状態フラグTHの値は「1」となる。 1 (when the body temperature high) exceed the normal range represented by (see FIG. 8 (a) see) (shown hatched portion), the value of the status flag TH showing the body temperature high is "1". また、体温センサー20の測定結果が薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲を下回る場合(体温が低い場合)、 Also, if below the normal range measurements of body temperature sensor 20 is represented by pharmacokinetic standard data 31 (if temperature is low),
体温低を示す状態フラグTLの値は「1」となる。 The value of the status flag TL showing the hypothermia is "1". さらに、体温センサー20の測定結果が薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲内である場合、状態フラグTHおよびTLの値は「0」となる。 Further, when the measurement result of the temperature sensor 20 is within the normal range shown by the pharmacokinetic standard data 31, the value of the status flag TH and TL is "0".

一方、図9(a)および同図(c)に示すように、有機センサー10の測定結果が薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲(図示斜線部)を超える場合(アスピリン濃度が高い場合)、濃度高を示す状態フラグDHの値は「1」となる。 On the other hand, as shown in FIG. 9 (a) and FIG. (C), if (aspirin concentration above the normal range measurement results of the organic sensor 10 is represented by pharmacokinetic standard data 31 (shown hatched portion) when high), the value of the status flag DH showing a density-high is "1". また、有機センサー10の測定結果が薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲を下回る場合(アスピリン濃度が低い場合)、濃度低を示す状態フラグDLの値は「1」となる。 Also, (if low aspirin concentration) if below the normal range measurement results of the organic sensor 10 is represented by pharmacokinetic standard data 31, the value of the status flag DL indicating a low concentration is "1". さらに、有機センサー10の測定結果が薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲内である場合、状態フラグDHおよびDLの値は「0」となる。 Furthermore, if it is within the normal range measurement results of the organic sensor 10 is represented by pharmacokinetic standard data 31, the value of the status flag DH and DL is "0".

図10ないし図12の例に示すように、測定シーケンス1では、上記の状態フラグを用いて、測定時間間隔Δtの設定、各種警告(摂取中止、医師の受診を促すなど)、再測定の指示等の薬物摂取支援処理を行う。 As shown in the example of FIGS. 10 to 12, the measurement sequence 1, using the above status flag, set the measurement time interval Delta] t, various warning (intake discontinued, and encourage visits a physician), instruction remeasurement carry out the drug intake support processing and the like.

例えば、図10のEX1に示すように、前回の測定結果がTH=TL=0,DH=DL For example, as shown in EX1 in FIG. 10, the previous measurement result is TH = TL = 0, DH = DL
=0で、今回の測定結果がTH=TL=0,DHまたはDL=1の場合、再測定を指示する(ディスプレイ34上に提示する)と共に、測定時間間隔Δt=T1(T1<正常時の測定時間間隔T0)に設定する。 In = 0, the current measurement result is the case of TH = TL = 0, DH or DL ​​= 1, it instructs the remeasurement with (presented on display 34), the measurement time interval Delta] t = T1 (T1 <the normal set the measurement time interval T0). また、同図のEX2に示すように、前回の測定結果がT Further, as shown in the EX2 in this figure, the previous measurement result T
H=TL=0,DH=DL=0で、今回の測定結果がTL=1,DH=1の場合、再測定を指示すると共に、摂取量を減らす指示および摂取時間間隔を延ばす指示を行う。 In H = TL = 0, DH = DL = 0, if the current measurement result is TL = 1, DH = 1, instructs the re-measurement, an instruction to extend the instruction and ingestion time intervals reduce intake. このとき、ブザー35は、設定された摂取時間間隔に基づき、アスピリンの摂取時刻に合わせて、摂取を促すための報知を行う。 At this time, the buzzer 35, based on the set intake time intervals, in accordance with the time of ingestion of aspirin, for reporting to facilitate ingestion. さらに、同図のEX3に示すように、前回の測定結果がTH=TL=0,DH=DL=0で、今回の測定結果がTH=1の場合(DH,DLの値は任意)、測定および摂取の中止を指示すると共に、医師の受診を促す警告を行う。 Further, as shown in EX3 in the figure, the previous measurement results in TH = TL = 0, DH = DL = 0, if the current measurement result is TH = 1 (DH, the value of DL is optional), measured and instructs the discontinuation of the intake, a warning to prompt the consultation of a physician. このとき、ディスプレイ34による警告表示以外に、ブザー35による警告を行う。 At this time, in addition to warning display by the display 34, a warning by the buzzer 35.

このように、本実施形態の測定シーケンス1では、前回と今回の連続する2回の測定結果を利用することで、ユーザUの体温や体内薬物濃度の経過を考慮し、ユーザUに最適な薬物摂取支援処理を行うことができる。 Thus, the measurement sequence 1 of the present embodiment, by utilizing the two measurement results of consecutive current and previous, considering the progress of temperature and body drug concentrations of the user U, optimal drug users U intake support process can be carried out.

なお、図10ないし図12に示した処理以外にも、測定結果と薬物動態学的標準データ31との乖離度合いにより摂取量の増減や測定時間間隔の増減を行うなどの処理を加えることも可能である。 Incidentally, FIG. 10 through other than the process shown in FIG. 12, the measurement result and pharmacokinetic the degree of deviation between the standard data 31 can also be added to processing such as performing changes in increase or decrease the measurement time interval of intake it is.

また、前回と今回の2回の測定結果だけでなく、前々回の測定結果も考慮するなど、3 In addition, not only the previous and 2 times of the measurement results of this time, such as to take into account also the measurement results of the time before last, 3
回以上の測定結果に基づいて薬物摂取支援処理を行うことも可能である。 It is also possible to carry out drug intake support process based on the above measurements results.

さらに、過去の測定結果を学習し、その学習結果を利用して、判別処理や警告処理を行うようにしても良い。 Additionally, to learn the past measurement results, by using the result of learning may be executed determination processing and warning process. 例えば、体温や体内薬物濃度の変化パターンから、薬物動態学的標準モデル300に基づいて、そのユーザ(個体)Uの代謝に関わるパラメータα、β、γ For example, the parameter from a change pattern of temperature and body drug concentrations, based on the pharmacokinetic standard model 300, involved in the metabolism of the user (individual) U alpha, beta, gamma
を算出し、その算出結果を個人データとしてメモリ33に格納しておくことで、よりユーザUに最適な薬物摂取を支援することができる。 It calculates, by storing in memory 33 the calculation result as the personal data can support optimal drug uptake more user U. また、この個人データを参照可能に構成すれば、ユーザUが自分の代謝に関わるパラメータα、β、γを把握し、健康管理に役立てることができる。 Further, referring configured to enable this personal data may be user U parameters related to their metabolic alpha, beta, to grasp the gamma, help health care.

次に、図13を参照し、上記の測定シーケンス1とは異なる測定シーケンス2について説明する。 Next, with reference to FIG. 13, a description will be given different measurement sequence 2 from the measurement sequence 1 above. 上記の測定シーケンス1は、前回と今回の測定結果を利用したが、測定シーケンス2では、今回の測定結果のみで処理を行う点で異なる。 Measurement sequence 1 above, but using the results previous and the current measurement, the measurement sequence 2, except that performs only processing the current measurement results.

同図のフローチャートに示すように、測定回数カウンターn=0、測定時間隔Δt=T As shown in the flowchart of the figure, the number of measurements counter n = 0, the measurement time interval Delta] t = T
0(標準測定時間間隔)の状態から処理を開始し、最初に測定回数カウンターnをカウントアップする(S01)。 0 starts processing from the state of (standard measurement time interval), first counts up the number of measurements counter n (S01). 次に、一定時間(Δt)経過後、有機センサー10による体内濃度測定、および体温センサー20による体温測定を行い(S02)、まず体温が正常値(37.0℃未満)であるか否かを判別する(S03)。 Then, after a predetermined time (Delta] t) elapsed, body density measurements by organic sensor 10, and performs temperature measurement by temperature sensor 20 (S02), whether the first temperature is normal (less than 37.0 ° C.) to determine (S03).

測定した体温が正常値である場合は(S03:Yes)、処理を終了する(その時点でアスピリンの摂取を終了する,S04)。 If the measured temperature is normal value (S03: Yes), the processing is terminated (completed intake of aspirin at the time, S04). なお、測定した体温が正常値である場合に、即処理を終了するのではなく、予め定められた所定の測定回数に達したか否かを判別し、その結果、所定の測定回数に達した場合に、処理を終了するようにしても良い。 Incidentally, when the body temperature measured is normal value, instead of terminating the immediate processing, it is determined whether or not has reached a predetermined number of measurements previously determined, as a result, has reached a predetermined number of measurements in the case, it is also possible to end the process.

一方、測定した体温が正常値でない場合は(S03:No)、測定した体温が、薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲(図9(b)の斜線部参照)内であるか否かを判別する(S05)。 On the other hand, when the body temperature measured is not normal value (S03: No), whether the measured temperature is within the normal range shown by the pharmacokinetic standard data 31 (see the hatched portion in FIG. 9 (b)) to determine whether (S05). 測定した体温が正常範囲内である場合は(S05:Yes)、有機センサー10で測定した体内薬物濃度が、薬物動態学的標準データ31で表される正常範囲(図9(c)の斜線部参照)内であるか否かを判別する(S06)。 If the measured temperature is within the normal range (S05: Yes), the body drug concentrations measured in the organic sensor 10, the hatched portion of the normal range represented by pharmacokinetic standard data 31 (FIG. 9 (c) to determine whether it is within the reference) (S06). 測定した体内薬物濃度が正常範囲内である場合は(S06:Yes)、測定時間間隔Δt=T0に設定し( If the measured body drug concentration is within the normal range (S06: Yes), then set the measurement time interval Delta] t = T0 (
S07)、時間T0後に再測定を行う。 S07), performing the re-measured after the time T0.

また、測定した体温が正常範囲内でない場合も(S05:No)、有機センサー10で測定した体内薬物濃度が正常範囲内であるか否かを判別し(S08)、正常範囲内である場合は(S08:Yes)、測定回数カウンターnが最大測定回数N未満であるか否かを判別する(S09)。 Further, even when the body temperature measured is not within the normal range (S05: No), the body drug concentrations measured in the organic sensor 10 is judged whether it is within the normal range (S08), if it is within the normal range (S08: Yes), the number of measurements counter n is determined whether or not less than the maximum number of measurements n (S09). 測定回数カウンターnが最大測定回数N未満である場合は(S09 If the number of measurements counter n is less than the maximum number of measurements N is (S09
:Yes)、測定時間間隔Δt=T1(T1:要注意時測定時間間隔,但し、T1<T0 : Yes), the measurement time interval Δt = T1 (T1: caution during the measurement time interval, however, T1 <T0
)に設定し(S10)、時間T1後に再測定を行う。 ) Set to (S10), it performs re-measurement after a time T1.

また、測定回数カウンターnが最大測定回数Nに達した場合は(S09:No)、体温が正常範囲となっていないため(S05:No)、その旨の警告表示を行い(S11)、 Also, if the number of measurements counter n has reached the maximum number of measurements N (S09: No), since the temperature is not in the normal range (S05: No), a warning display to that effect (S11),
処理を終了する(S12)。 The process is ended (S12). なお、警告表示を行う際は、共にブザー35による警告報知を行う。 Note that when a warning display, a warning notification by a buzzer 35 together.

また、体温が正常範囲内であり(S05:Yes)、体内薬物濃度が正常範囲でない場合は(S06:No)、測定回数カウンターnが最大測定回数N未満であるか否かを判別し(S13)、最大測定回数N未満である場合は(S13:Yes)、測定時間間隔Δt The body temperature is falls within the normal range (S05: Yes), if the body drug concentrations not normal range (S06: No), the number of measurements counter n is determined whether or not less than the maximum number of measurements N (S13 ), if less than the maximum number of measurements N (S13: Yes), the measurement time interval Δt
=T1に設定する(S10)。 = Set to T1 (S10).

さらに、体温が正常範囲内であり(S05:Yes)、体内薬物濃度が正常範囲でなく(S06:No)、測定回数カウンターnが最大測定回数Nに達した場合(S13:No Furthermore, the body temperature is within the normal range (S05: Yes), instead of the normal range within drug concentrations (S06: No), if the number of measurements counter n has reached the maximum number of measurements N (S13: No
)、並びに体温および体内薬物濃度のいずれもが正常範囲でない場合(S08:No)、 ), And if none of temperature and body drug concentrations is not in the normal range (S08: No),
その旨の警告表示を行い(S14)、処理を終了する(S15)。 As a warning to the effect that was carried out (S14), and ends the process (S15).

このように、測定シーケンス2によれば、今回の測定結果のみで処理を行うことにより、測定シーケンスを簡易化することができ、制御負荷を小さくすることができる。 Thus, according to the measurement sequence 2, by performing current measurement results only treated, it is possible to simplify the measurement sequence, it is possible to reduce the control load.

なお、図13のフローチャートに示した例においても、過去の測定結果を学習し、その学習結果を利用して、判別処理や警告処理を行うようにしても良い。 Also in the example shown in the flowchart of FIG. 13, to learn the past measurement results, by using the result of learning may be executed determination processing and warning process. 例えば、体温を正常値であるか否か判別する場合(S03)、そのユーザUの平均体温が37.0℃を超える場合は、測定した体温がその平均体温+α以下であるか否かで、正常値であるか否かを判別しても良い。 For example, to determine whether the normal value body temperature (S03), when the average body temperature of the user U is higher than 37.0 ° C., the temperature was measured by whether the average temperature + alpha less either, it may determine whether the normal value. また、警告時に(S11,S14)、過去の測定結果においても同様の警告を行った旨や、そのユーザUにとって初めての警告となる旨などを表示しても良い。 Further, when the warning (S11, S14), the past to the effect and performing the same warning in the measurement result may be displayed such that as a first warning for the user U.

以上、説明したとおり、本実施形態によれば、薬物動態学的標準モデル300および臨床治験データ330に基づいて生成される薬物動態学的標準データ31と、測定した体内薬物濃度および体温と、の比較結果に基づいて、上記した種々の薬物摂取支援処理を行うため、ユーザ(個体)Uに対し最適な薬物摂取を支援できる。 As explained above, according to this embodiment, the pharmacokinetic standard data 31 that is generated based on the pharmacokinetic standard model 300 and clinical trials data 330, and the internal drug concentration and body temperature measured, the based on the comparison result, for performing various drug intake assistance process described above, it can support optimal drug uptake to the user (an individual) U. これにより、必要量以上の摂取を規制し、短期および長期的な薬害を防止することができる。 This makes it possible to regulate the intake of more than the required amount, to prevent short-term and long-term injury. また、誤った薬物の種類、量の摂取を規制できるため、これらを起因とする医療事故を低減できる。 The type of wrong drug, since it is possible to regulate the intake amount can be reduced medical accidents them as due.

また、薬物摂取支援処理の一つとして、ユーザUに最適な薬物摂取量を提示するため、 Further, as one of drug intake assistance process, for presenting the optimal drug intake to the user U,
ユーザUは安心して薬物を摂取することができる。 User U is able to ingest the drug with confidence. また、ユーザUに最適な薬物の摂取時間間隔を提示するため、ユーザUは提示された時間に基づいて薬物を摂取すれば良く、飲み忘れを防止することができる。 Moreover, for presenting the intake time interval optimal drug user U, the user U can be prevented may be ingested drugs based on the presentation time, drinking forgotten. さらに、薬物摂取支援処理の一つとして、ユーザUに最適な測定時間間隔Δtを設定するため、適切な測定を行うことができる。 Further, as one of drug intake assistance process, for setting the optimum measurement time interval Δt to the user U, it is possible to perform appropriate measurement.

なお、上記の実施形態では、体内のアスピリン濃度を測定するものとしたが、摂取したアスピリンそのものではなく、アスピリンの代謝によって生成される物質(サリチル酸) In the above embodiments, material has been assumed that the measure aspirin concentration in the body, rather than the ingested aspirin itself, produced by the metabolism of aspirin (salicylic acid)
の量を測定し、その測定結果から体内のアスピリン濃度を推定するようにしても良い。 Amount was measured, it may be from the measurement results to estimate the aspirin concentration in the body. 図14は、サリチル酸の量から残留アスピリンの量を推定する方法の説明図である。 Figure 14 is an explanatory diagram of a method for estimating the amount of residual aspirin from the amount of salicylic acid.

同図に示すように、摂取したアスピリンの代謝(分解)によって生成される、例えば尿中のサリチル酸の量を、(1)サリチル酸と酵素との反応、(2)酵素とMediatorとの反応、(3)Mediatorと電極との反応、の3つの酸化・還元反応を用いて測定することができる。 As shown in the figure, is produced by the metabolism of ingested aspirin (decomposition), for example, the amount of salicylic acid in the urine, (1) the reaction of salicylic acid and enzymes, (2) reaction of the enzyme with Mediator, ( 3) reaction of the Mediator and the electrode can be measured using three oxidation-reduction reaction.

そして、「{服用量―サリチル酸の量(=消費されたアスピリンの量)}=残留アスピリンの量」の計算式に基づいて、残留アスピリンの量を推定することができる。 Then, - based on the formula of "{dose amount of salicylic acid (= the amount of consumed aspirin)} = amount of residual aspirin", it is possible to estimate the amount of residual aspirin.

このように、摂取した薬物そのものではなく、当該薬物の代謝によって生成される物質の量を測定し、その測定結果から体内薬物濃度を推定することも可能である。 Thus, rather than ingested drug itself, measuring the amount of substance produced by the metabolism of the drug, it is also possible to estimate the body drug concentrations on the measurement results. この方法によれば、必ずしも血液採取を行う必要がないため、測定が容易である。 According to this method, it is not necessarily because it is not necessary to perform the blood collection, easy to measure.

また、上記の実施形態では、アスピリンの摂取(服用)支援を行うためのシステムを例に挙げて説明したが、その他の薬物にも適用可能である。 In the above embodiment has been described taking a system for performing the uptake (ingestion) Support aspirin as an example, it is applicable to other drugs. また、医薬品に限らず、各種サプリメント(健康補助食品)、ホルモン剤等にも適用可能である。 Further, not limited to pharmaceuticals, various supplements (dietary supplements), and an hormonal agent. また、ユーザUの症状を示すパラメータとしては、上記の体温に限らず、発汗量や疲労物質の量等を測定しても良い。 Further, as a parameter indicating the condition of the user U, not limited to the above body temperature, it may measure the amount or the like of perspiration and fatigue substance.

また、図10ないし図12に示した測定シーケンス2では、薬物の摂取時間間隔を指示(提示)したが、これに代えて、次回の摂取時刻を指示するようにしても良い。 Further, the measurement sequence 2 shown in FIGS. 10 to 12, instructs the intake time interval of the drug (presentation) was, but instead of this, it is also possible to instruct the next intake time.

また、図10ないし図13に示した測定シーケンス1,2では、測定時間間隔Δtを設定したが、これに代えて、次回の測定時刻を設定するようにしても良い。 Further, the measurement sequence 1 shown in FIGS. 10 to 13 has been set the measurement time interval Delta] t, in place of this, may be set for the next measurement time. また、上記の実施形態のように、ユーザUが自らの意志で測定を行う場合は、設定だけでなく測定時刻の提示および/または報知を行うようにしても良い。 Also, as in the above embodiment, the user U is when measuring voluntarily, may be performed presentation and / or notification of the measurement time as well as set.

また、測定時間間隔Δtについては、有機センサー10と体温センサー20とで、別々の設定を行うようにしても良い。 The measurement for the time interval Delta] t, in the organic sensor 10 and temperature sensor 20, may be performed separate settings. この場合、薬物の種類や量に応じて、それぞれの測定に最適な測定時間間隔Δtが算出されることが好ましい。 In this case, depending on the type and amount of drug, it is preferable that the optimal measurement time interval Δt in each of the measurement are calculated.

また、薬物摂取支援システムSYは、有機センサー10と、体温センサー20と、薬物摂取支援装置30と、により構成されるものとしたが、有機センサー10および体温センサー20の両機能を有する測定装置と、薬物摂取支援装置30と、により構成しても良い。 Also, drug intake support system SY includes an organic sensor 10, a temperature sensor 20, the drug intake assisting apparatus 30, it is assumed to be constituted by a measuring device having both functions of the organic sensor 10 and temperature sensor 20 , and drug intake support device 30 may be configured by. また、有機センサー10および体温センサー20を一体として薬物摂取支援装置30に組み込んだ構成としても良い。 It is also an organic sensor 10 and temperature sensor 20 as a configuration incorporating the drug intake support device 30 as a unit.

また、薬物摂取支援装置30と、医療機関(病院や薬局)によって運営される医療支援サーバとを、インターネット等のネットワークを介して接続し、薬物摂取支援装置30による測定結果(自己管理による測定結果)を、随時、医療支援サーバに送信するようにしても良い。 Also, a drug intake support device 30, and a medical support server operated by medical institutions (hospitals and pharmacies), connected via a network such as the Internet, drug intake support device 30 a measurement result by (the measurement result by self-management ) and, from time to time, it may be sent to the medical support server. この構成によれば、医療機関は、ユーザU(患者)の症状の経過等を把握しながら薬物を処方することができる。 According to this configuration, the medical institution is able to prescribe the drug while grasping the course like symptoms user U (patient). また、ユーザUにとっても、医療機関で診察を受ける際に、自分の症状を客観的に伝えられるため、適切な処置を受けることができる。 In addition, very to the user U, when receiving medical attention, because they are told their symptoms objectively, you can receive the appropriate treatment.

また、薬物摂取支援装置30は、1種類のみ成らず複数種類の薬物の摂取支援を受けられるように構成しても良い。 Also, drug intake support device 30 may be configured to receive the intake support multiple types of drugs not only the one type. この場合、メモリ33に記憶されている所定の薬物の測定結果の履歴を学習機能に利用して、他の薬物の薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。 In this case, by using the measurement result of the history of a given drug which is stored in the memory 33 to the learning function, it is preferable to carry out drug intake support processing other drugs. 例えば、アスピリンの代謝に関わるパラメータα、β、γを記憶しておき、これを他の薬物の標準的代謝モデル310や標準的効果モデル320に適用しても良い。 For example, parameters related to the metabolism of aspirin alpha, beta, stores the gamma, may be applied to this standard metabolic model 310 and standard effects model 320 of other drugs. また、所定の薬物摂取により異常が発生した場合は、それを個人の特性として記憶しておき、他の薬物の服用時に警告を発したり摂取量を制限したりなどに利用しても良い。 Further, when the abnormality by a given drug ingestion occurs, it is stored as a characteristic of the individual, it may be used like or restrict intake or warn when taking other drugs.

また、薬物摂取支援装置30は、1人だけでなく複数人で利用できるように構成しても良い。 Also, drug intake support device 30 may be configured to be available by a plurality of persons as well as one. この場合、測定対象となる人物を判別する手段(例えば、体内薬物濃度や体温の測定時に、ユーザ番号を示すスイッチを押してから測定を開始するなど)を設け、その対象者別に測定結果を記憶し、対象者別に薬物摂取支援処理を行うことが好ましい。 In this case, means for determining the person to be measured (for example, when measuring the body drug concentrations and body temperature, such as to start the measurement by pressing a switch to indicate user number) provided to store the measurement results by the subject , it is preferable to perform the subject separately from drug intake support processing. また、家族(血縁関係)で、1台の薬物摂取支援装置30を利用する場合は、他の家族の測定結果を考慮しつつ、薬物摂取支援処理を行うようにしても良い(例えば薬物摂取により遺伝を主要因とするような異常が発見された場合は、他の家族が同じ薬物を摂取する際に摂取時に警告を行うなど)。 Further, in the family (kinship), when using a single drug intake support device 30, taking into account the measured results of other family members, it may be performed drug intake support processing (eg by drug intake genetic If an abnormality such as the main factor has been discovered, such as other family members is a warning at the time of intake at the time of taking the same drug).

その他、薬物摂取支援システムSYのシステム構成、薬物摂取支援装置30の装置構成、薬物摂取支援処理の処理工程など、本発明を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。 Other system configurations of drug intake support system SY, the device configuration of drug intake support apparatus 30, such as a process of drug intake support processing, can be appropriately changed without departing from the present invention.

また、上記の例に示した、薬物摂取支援システムSYや薬物動態学的標準データ31の他、薬物摂取支援装置30内の各構成要素(各機能)をプログラムとして提供することも可能である。 Also, shown in the example above, other drug intake support system SY and pharmacokinetic standard data 31, it is also possible to provide the components of the drug intake support device 30 (each function) as a program. また、そのプログラムを記録媒体(図示省略)に格納して提供することも可能である。 It is also possible to provide the program stored in the recording medium (not shown). 記録媒体としては、CD−ROM、フラッシュROM、メモリカード(コンパクトフラッシュ(登録商標)、スマートメディア、メモリースティック等)、コンパクトディスク、光磁気ディスク、デジタルバーサタイルディスクおよびフレキシブルディスク等を利用することができる。 The recording medium, CD-ROM, a flash ROM, a memory card (Compact Flash, SmartMedia, memory stick, etc.), can be utilized compact disc, a magneto-optical disk, a digital versatile disk, a flexible disk or the like.

薬物摂取支援システムのシステム構成図である。 It is a system configuration diagram of a drug intake support system. 標準的代謝モデルを説明するための図である。 It is a diagram for explaining the standard metabolic model. 標準的代謝モデルをグラフ化した図である。 It is a diagram showing a graph of the standard metabolic model. アスピリンの代謝について説明するための図である。 Is a diagram for describing the metabolism of aspirin. 標準的効果モデルを説明するための図である。 It is a diagram for explaining the standard effects model. 標準的効果モデルをグラフ化した図である。 It is a diagram showing a graph of the standard effects model. 薬物動態学的標準モデルを説明するための図である。 It is a diagram for explaining the pharmacokinetic standard model. 薬物動態学的標準データを説明するための図である。 Pharmacokinetic standard data is a diagram for explaining the. 薬物摂取支援装置による測定シーケンス1を実行するための状態フラグを説明するための図である。 It is a diagram for explaining a state flag for performing measurement sequence 1 by drug intake support apparatus. 図9の状態フラグに基づく測定シーケンス1の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a measurement sequence 1 based on the state flag of Fig. 図10に続く、測定シーケンス1の一例を示す図である。 Subsequent to FIG. 10 is a diagram showing an example of a measurement sequence 1. 図11に続く、測定シーケンス1の一例を示す図である。 Subsequent to FIG. 11 is a diagram showing an example of a measurement sequence 1. 薬物摂取支援装置による測定シーケンス2を示すフローチャートである。 Is a flow chart showing a measurement sequence 2 by drug intake support apparatus. 薬物の代謝によって生成される物質から残留薬物の量を推定する方法を説明するための図である。 It is a diagram for explaining a method of estimating the amount of residual drug from the substance produced by the metabolism of the drug.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

10:有機センサー,20:体温センサー,30:薬物摂取支援装置,31:薬物動態学的標準データ,32:処理アルゴリズム,33:メモリ,34:ディスプレイ,35: 10: Organic Sensors, 20: temperature sensor, 30: drug intake support apparatus, 31: Pharmacokinetic standard data, 32: processing algorithms, 33: memory, 34: display, 35:
ブザー,300:薬物動態学的標準モデル,310:標準的代謝モデル,320:標準的効果モデル,330:臨床治験データ,SY:薬物摂取支援システム,U:ユーザ(個体) Buzzer, 300: pharmacokinetic standard model, 310: standard metabolic model, 320: standard effects model, 330: clinical trial data, SY: drug intake support system, U: user (individual)

Claims (3)

  1. 所定の薬物の薬物動態学的標準モデル、および当該薬物の臨床治験データに基づいて生成された薬物動態学的標準データを利用する薬物摂取支援システムであって、 A given drug pharmacokinetic standard model, and drug intake support system that utilizes pharmacokinetic standard data generated on the basis of the clinical trial data for the drug,
    前記薬物を摂取した個体の体内における前記薬物の量または濃度、若しくは当該薬物の代謝によって生成される物質の量または濃度を測定する第1測定手段と、 A first measuring means for measuring the amount or concentration, or amount or concentration of a substance produced by the metabolism of the drug of the drug in the body of an individual ingesting the drug,
    前記個体の症状を示すパラメータを測定する第2測定手段と、 A second measuring means for measuring a parameter indicative of the condition of the individual,
    前記薬物動態学的標準データと前記第1測定手段による測定結果との比較結果、および前記薬物動態学的標準データと前記第2測定手段による測定結果との比較結果、に基づいて、前記薬物の摂取に関する警告を含む薬物摂取支援処理を行う支援処理手段と、 The pharmacokinetic standard data and comparison of the measurement result by the first measuring means results, and the pharmacokinetic standard data and comparison of the measurement result by the second measuring means results, based on, of the drug and support processing means for performing a drug intake support process, including a warning about intake,
    を備え、 Equipped with a,
    前記薬物動態学的標準データは、記録媒体に格納されて薬物摂取支援システム内に搭載されるか、若しくはウェブサイト上に置かれて随時参照可能に構成され The pharmacokinetic standard data is either stored in the recording medium is mounted on the drug intake support system, or be referable configured at any time be placed on the web site,
    前記支援処理手段は、前記薬物摂取支援処理として、前記第1測定手段および/または前記第2測定手段による、測定時間間隔または次回の測定時刻を設定することを特徴とする薬物摂取支援システム Said support processing means, said a drug intake assistance process, the first measuring means and / or said second measuring means by, drug intake support system and sets the measurement time interval or the next measurement time
  2. 前記第1測定手段および/または前記第2測定手段は、複数回の測定を行い、 Said first measuring means and / or the second measuring unit performs multiple measurements,
    前記第1測定手段および/または前記第2測定手段による測定結果の履歴を記憶する記憶手段を備え、 Comprising storage means for storing a history of the measurement results by the first measuring means and / or said second measuring means,
    前記支援処理手段は、前記第1測定手段および/または前記第2測定手段による今回の測定結果に加え、前記記憶手段から読み出した前回の測定結果に基づいて、前記薬物摂取支援処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の薬物摂取支援システム。 It said support processing means, said first measuring means and / or addition to the current measurement result by the second measuring means, based on the measurement result of the previous read from the storage unit, to make the drug intake support processing drug intake support system according to claim 1, wherein.
  3. 前記支援処理手段は、前記記憶手段に記憶された、第1測定手段および/または前記第2測定手段による複数回の測定結果の履歴を学習し、その学習結果に基づいて、前記薬物摂取支援処理の処理内容を変更することを特徴とする請求項に記載の薬物摂取支援システム。 Said support processing means, stored in said storage means, learns a plurality of measurement results of the history by the first measuring means and / or said second measuring means, on the basis of the learning result, the drug intake support processing drug intake support system according to claim 2, characterized in that to change the processing content.
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