WO2004098402A1 - 診断支援システムおよび携帯端末 - Google Patents

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WO2004098402A1
WO2004098402A1 PCT/JP2004/006034 JP2004006034W WO2004098402A1 WO 2004098402 A1 WO2004098402 A1 WO 2004098402A1 JP 2004006034 W JP2004006034 W JP 2004006034W WO 2004098402 A1 WO2004098402 A1 WO 2004098402A1
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WO
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morbidity
support system
user
processing unit
mobile terminal
Prior art date
Application number
PCT/JP2004/006034
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English (en)
French (fr)
Inventor
Kazuhiro Iida
Toru Sano
Wataru Hattori
Original Assignee
Nec Corporation
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Publication date
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Priority to US10/554,532 priority patent/US20060206010A1/en
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/41—Detecting, measuring or recording for evaluating the immune or lymphatic systems
    • A61B5/411—Detecting or monitoring allergy or intolerance reactions to an allergenic agent or substance
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • G—PHYSICS
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a diagnosis support system that determines the likelihood of a disease having a different degree of onset depending on the position and time.
  • allergic diseases such as pollinosis (hay fever), in which pollen such as trees, grasses and weeds enter the nose and eyes, causing nasal discharge, tearing eyes, sneezing, and power itch.
  • pollen such as trees, grasses and weeds enter the nose and eyes, causing nasal discharge, tearing eyes, sneezing, and power itch.
  • allergens that cause allergies (allergens) begin to dissolve.
  • Leukocytes produce antibodies (IgE antibodies) by an immune reaction to this antigen.
  • the antibody causes mast cells to release histamine and the like, which are allergic substances. Allergens such as histamine stimulate nerves and cells, causing the above-mentioned hay fever symptoms.
  • hay fever a disease that anyone can develop when antibodies accumulated in the body become saturated, there is a possibility that hay fever may occur even in those who did not have hay fever until the previous year. There is.
  • a seal coated with an antigen is attached to the skin of a subject, or the antigen is injected into the subject to observe an inflammatory reaction.
  • Methods and tests for examining IgE antibodies in patient fluids and tests for eosinophils are known. In tests that look for IgE antibodies in patients' body fluids, serum It is often used.
  • As a test for eosinophils a method is known in which nasal discharge is applied to a slide glass, stained, and then observed under a microscope to determine the number of eosinophils. This test can help distinguish colds from hay fever, mainly because neutrophils increase in the case of colds.
  • Patent Document 1 describes that a sensor for measuring the amount of histamine can be realized by using an enzyme for histamine.
  • Patent Document 1 JP-A-10-170514
  • Non-patent Document 1 Tetsuya Kondo et al., Aichi Prefectural Institute of Industrial Technology, Abstracts of 2001 Annual Meeting of the Japanese Society for Agricultural Chemistry P322 (2001)
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a system for easily providing diagnosis support for determining the possibility of a disease having a different likelihood of onset depending on the position and time. To provide a stem. Another object of the present invention is to provide a system for distributing or presenting the presence status of a patient suffering from such a disease, the presence status of a causative substance of the disease, or a prediction of the presence status of these.
  • a diagnosis support system that includes a mobile terminal and an analysis center connected via a network, and that determines the possibility of a user using the mobile terminal to suffer from a disease.
  • the mobile terminal includes a detection unit that detects whether or not a characteristic component characteristic of disease is present in a sample collected from the user, and a result of the detection performed by the detection unit that indicates the symptom of the user.
  • a transmission processing unit that transmits the data to the analysis center.
  • the analysis center is a data acquisition unit that acquires symptom data in association with the position of the mobile terminal when the symptom data is transmitted from the mobile terminal, and a reference that shows the symptom data and the characteristics that occur in patients with the disease.
  • the morbidity calculating unit for calculating the morbidity of the user having the disease, and the morbidity of the diseased person for each area based on the morbidity of a plurality of users and the corresponding position.
  • an estimation processing unit for estimating the presence status.
  • the area refers to a zone within a predetermined range. The area can be defined by, for example, setting an X axis and a y axis on a map.
  • the analysis center may further include a distribution unit that distributes the likelihood of disease and the presence status to the mobile terminal.
  • the disease is a disease having a different likelihood of onset depending on the position and time.
  • diseases include, for example, allergic diseases such as hay fever, diseases caused by locally occurring factors such as noise, odor, and photochemical smota, and infectious diseases such as influenza and severe acute respiratory syndrome (SARS).
  • SARS severe acute respiratory syndrome
  • a user who uses a mobile terminal is a user who holds a mobile terminal.
  • the reference parameters may include data indicative of characteristics of an affected individual and data indicative of characteristics of an unaffected individual.
  • the morbidity calculating unit can calculate the morbidity by comparing the symptom data with such a reference parameter or a reference value calculated based on the reference parameter.
  • the morbidity calculating unit can calculate the morbidity using various mathematical models. For example, based on a data set of symptom data and -La Nore network (eg Handbook of Neural Computation, Part C, Fiesler, E. and Beale, R. eds.,
  • the mobile terminal can send the location and date along with the symptom data, create a new neural network using these data as input parameters, and calculate the morbidity in consideration of the location and date. I can do it.
  • the morbidity calculating unit can also calculate morbidity by cluster classification, which is a type of multivariate analysis (for example, see Masaaki Miyamoto, "Introduction to Cluster Analysis", Morikita Publishing Co., 1999).
  • the reference parameter can be a typical data group.
  • the morbidity calculation unit uses a decision tree classification method such as ID3 (for example, C4.5-Programs for machine learning-, J. Ross Awake lan ed., Morgan aufmann
  • the reference parameter can be a classification rule.
  • the result of the diagnosis can be reflected in the reference parameter.
  • the diagnosis support system of the present invention it is possible to estimate the existence status of a disease-affected patient for each area based on the possibility of suffering from the disease.
  • the diagnosis support system can distribute the presence status of such an affected person via a network or the like. As a result, many people can grasp the onset of a certain disease in each area, use it for disease prevention, and be able to get their own disease according to their own symptoms and the onset of other people. It can be used to determine gender.
  • the estimation processing unit can estimate the presence status of the causative substance that causes the disease for each area based on the presence status of the disease sufferer. In this way, it is possible to estimate the presence state of the causative substance in each area subdivided with high accuracy.
  • the diagnosis support system can distribute the presence state of such a causative substance via a network or the like. This allows many people to It is possible to grasp the presence of the causative agent of a disease with a certain condition, and use it to judge the possibility of own morbidity according to the patient's own symptoms and the presence of the causative agent.
  • the analysis center may further include a map information storage unit that stores map information including information on the building, and the estimation processing unit may determine a disease possibility of a plurality of users; Based on the corresponding position and the information on the building included in the map information, it is possible to estimate the presence status of a disease sufferer for each area in units of a building.
  • the data acquisition unit can acquire the symptom data in association with the date and time of creation of the symptom data.
  • the presence status can be estimated for each area and for each period based on the corresponding position and date and time.
  • the “date and time when the symptom data was created” includes, for example, the date and time when the user collected his or her body fluid or the like as a sample, the date and time when the detection unit detected the presence or absence of the characteristic component, Can be the date and time when the symptom data was sent to the analysis center and the date and time when the analysis center received the symptom data.
  • the diagnosis support system of the present invention the ability to estimate the onset of the disease and the presence of the causative substance for each area and for each period based on the likelihood of suffering from a certain disease S it can.
  • the diagnosis support system can predict the onset state and the presence state of the causative substance based on the onset state and the presence state of the causative substance for each area and each period. Further, the diagnosis support system can distribute such prediction via a network or the like. This allows many people to take action on the disease as anticipated.
  • the analysis center corrects the likelihood of disease in accordance with the presence status in the area including the corresponding position and the period including the date and time, and the correction processing unit And a distribution processing unit that distributes the corrected morbidity to the mobile terminal.
  • the analysis center determines the morbidity determined based on the symptom data in an area including the corresponding position and a period including the date and time. It can further include a distribution processing unit that distributes the presence status to the mobile terminal.
  • the mobile terminal receives the morbidity and the presence status in the area including the corresponding position, and corrects the morbidity according to the presence status. And a correction processing unit.
  • a diagnosis support system for judging the possibility of illness, wherein data acquisition is performed in which symptom data indicating a symptom of a subject is acquired in association with a symptom data creation position and a creation date and time. And a susceptibility calculation unit that calculates the likelihood that the subject is affected by the disease based on the symptom data and reference parameters that indicate the characteristics of the disease.
  • a diagnosis support system comprising: an estimation processing unit for estimating the presence status of a diseased patient; and a correction processing unit for correcting the likelihood of the disease in accordance with the presence status at the position and the date and time.
  • the subject can transmit to the diagnosis support system from the mobile terminal or the fixed terminal.
  • the “position where the symptom data is created” may be, for example, a position where the symptom occurs in the subject.
  • the position of the mobile terminal when the subject transmits the symptom data to the analysis center can be referred to as the “symptom data creation position”.
  • the “date and time when the symptom data was created” may be, for example, the day B temple when the symptom occurred in the subject.
  • the estimation processing unit can estimate the presence status of the causative substance that causes the disease, for each area and for each period, based on the presence status of the disease sufferer.
  • the diagnosis support system may further include a map information storage unit that stores map information including information on the building, and the estimation processing unit may determine the morbidity of a plurality of users and the corresponding position. Based on the information on the building included in the map information and the information on the building, it is possible to estimate the presence status of the disease sufferer for each area in units of the building.
  • the diagnosis support system of the present invention accepts, from a user, a display processing unit that displays the presence status estimated by the estimation processing unit together with the map information, and a selection of a point included in the map information displayed by the display processing unit. And a selection receiving unit, and the display processing unit can display the presence status of the affected person at the point selected by the user in association with the date and time. For example, when the user clicks a building on the map, the display processing unit Can be displayed, and at the same time, the presence status of the disease sufferer and the presence status of the causative substance can be displayed for each area in the building.
  • the map information can include information for each room of the building, and the estimation processing unit determines the morbidity of a plurality of users, the corresponding position, and the map. Based on the information for each room of the building included in the information, it is possible to estimate the presence status of the diseased patient in each area in units of rooms, and the diagnosis support system uses the presence information estimated by the estimation processing unit.
  • the display processing unit may further include a display processing unit that displays the situation together with the building included in the map information, and a selection receiving unit that receives a selection of a point included in the map information displayed by the display processing unit from a user in units of a room.
  • the display processing unit can display the presence status of the affected person in the room selected by the user.
  • the display processing unit can display the building two-dimensionally or three-dimensionally.
  • the data acquisition unit can acquire data indicating whether or not a characteristic component characteristically indicating the presence of a disease exists in a sample collected from a subject.
  • the morbidity calculating unit can calculate the morbidity of the subject having the disease based on the data indicating whether or not the characteristic component exists and the reference parameter.
  • the terminal on the subject side can be provided with a detection unit for detecting whether or not a characteristic component characteristic of disease is present in the collected sample.
  • the “date and time when the symptom data was created” means, for example, the date and time when the subject collected his / her own sample, the date and time when the subject detected the presence or absence of the characteristic component by the detection unit, and the subject sent the symptom data to the analysis center.
  • the date and time of transmission and the date when the analysis center receives the symptom data can be the temple B.
  • the data acquisition unit can acquire symptom data in the same area and the same period from a plurality of subjects, respectively, and the morbidity calculation unit can acquire the symptom data of the plurality of subjects.
  • the morbidity can be calculated for each, and the existence status acquisition unit can estimate the presence status of the causative substance in the area and period based on the morbidity of a plurality of subjects.
  • the data acquisition unit acquires a plurality of symptom data in different areas or different periods from the subject, and the morbid possibility calculation unit The morbidity can be calculated for each of the symptom data, and the correction processing unit corrects the morbidity based on the correspondence relationship between the plurality of morbidities and the plurality of existence states in the corresponding areas and periods. be able to.
  • the data acquisition unit may perform the same operation as that performed when the subject collects the sample in an area or period different from when the data indicating whether the characteristic component is present is acquired. It is possible to obtain information on whether or not a symptom has developed, and the morbidity calculating unit has obtained information from the subject based on the data and the information indicating whether or not the characteristic component exists. The morbidity of the subject at the time can be calculated, and the correction processing unit calculates the morbidity based on the correspondence between the plurality of morbidities and the presence of the plurality of causative substances in the corresponding area and period. Can be corrected
  • a diagnosis support system for judging the possibility of illness, wherein data for acquiring symptom data indicating a symptom of a subject is associated with a symptom data creation position and a creation date and time. And a morbidity calculator that calculates the likelihood that the subject will have the disease based on the symptom data and reference parameters that describe the characteristics that occur in the affected person.
  • a diagnosis support system comprising: an estimation processing unit that predicts the presence status of a disease-affected patient for each area or period based on the morbidity calculated based on a plurality of symptom data. Be done
  • a mobile terminal used in a diagnosis support system including an analysis center for determining a possibility that a user has a disease based on symptom data indicating a symptom of the user.
  • Detecting unit detects the presence or absence of characteristic components characteristic of disease in the collected sample, and transmits the detection result by the detecting unit to the analysis center as symptom data indicating the user's symptoms
  • a mobile terminal characterized by including a transmission processing unit.
  • the morbidity determined based on the symptom data and the presence status of the causative agent causing the disease at the position and date and time when the sample was collected are received from the analysis center. Receiver and corrects the possibility of morbidity according to the existence situation And a correction processing unit.
  • the user inputs information on whether or not the user has developed the same symptoms as when the user took the sample.
  • a morbidity calculator that calculates the morbidity of the user when acquiring information from the user based on the information and the morbidity determined based on the symptom data.
  • the receiving unit can also receive the presence status at the position and the date and time at which the user has input the information, and the correction processing unit can receive the presence status at the position and the date and time respectively corresponding to the plurality of morbidities. The possibility of morbidity can be corrected based on the correspondence relationship with the existence status of the disease.
  • FIG. 1 is a diagram showing a diagnosis support system including a mobile terminal and an analysis center according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a mobile terminal and an analysis center according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a chip according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a sectional view taken along the line C-C ′ of FIG. 4 (a).
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a data structure of an analysis information storage unit shown in FIG. 2.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a data structure of a data storage unit shown in FIG. 2.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a data structure of an estimation result storage unit shown in FIG. 2.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a data structure of a user information storage unit illustrated in FIG. 2.
  • FIG. 10 is a diagram statistically showing the morbidity of a plurality of users in a certain area and period.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a data structure of an area information storage unit shown in FIG. 2.
  • FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the morbidity calculated by the morbidity calculator based on the symptom data of a certain user and the presence status of the causative agent of hay fever at the corresponding date and time and position.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the mobile terminal and the analysis center according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a medical questionnaire.
  • FIG. 16 is a diagram showing a screen on which the presence state of the causative substance distributed by the estimation processing unit is displayed together with map information.
  • FIG. 17 is a diagram showing a structure of a sample separation part of the chip.
  • FIG. 18 is a view showing another example of the chip shown in FIG. 3.
  • FIG. 19 is a view showing another example of the chip shown in FIG. 3.
  • FIG. 20 is a diagram showing a connector for connecting the chip described with reference to FIG. 19 to an external light source or detector.
  • FIG. 21 is a diagram showing the change over time of the presence state of a causative substance at a certain point on the map information shown in FIG.
  • FIG. 1 is a diagram showing a diagnosis support system including a mobile terminal 14 and an analysis center 20 according to the first embodiment of the present invention.
  • the diagnosis support system determines whether or not the user has hay fever.
  • the user of the mobile terminal 14 transmits, from the mobile terminal 14, symptom data indicating its own symptom to the analysis center 20 for determining whether or not the person is suffering from hay fever.
  • the symptom data is data indicating whether or not a sample such as nasal discharge or blood collected from a user contains a characteristic component characteristic of hay fever.
  • a chip 101 containing a coloring agent or the like that develops a color due to the presence of such a characteristic component is used. Characteristic components include, for example, histamine, IgE, leukotriene and the like. The configuration of the chip 101 will be described later.
  • the mobile terminal 14 is a mobile phone or a PDA (Personal Digital Assistant) having a communication function.
  • the mobile terminal 14 includes a detection unit 16 that detects the coloring of the coloring agent of the chip 101. Further, the mobile terminal 14 is configured to be able to present the judgment result transmitted from the analysis center 20 to the user.
  • a user who wants to receive a diagnosis of hay fever purchases chip 101 in advance.
  • the user collects his or her bodily fluid such as nasal discharge or blood, introduces the bodily fluid into the chip 101 as a sample, and acts on the color developing agent.
  • the detection unit 16 of the mobile terminal 14 detects the coloring of the coloring agent of the chip 101.
  • the mobile terminal 14 transmits the detection result to the analysis center 20 as symptom data indicating the symptom of the user.
  • it is assumed that the process from the time when the user collects his / her own body fluid to the time when the user transmits the symptom data to the analysis center 20 is continuously performed in the same place within a predetermined time.
  • the analysis center 20 determines the likelihood that the user is suffering from hay fever based on the symptom data transmitted from the user and reference parameters indicating characteristics occurring in the affected person. Then, the determined morbidity is transmitted to the mobile terminal 14. Thus, the user of the mobile terminal 14 can know the possibility of hay fever by a simple method without going to a hospital or a laboratory.
  • the analysis center 20 acquires the position information of the mobile terminal 14 when the user transmitted the symptom from the mobile terminal 14.
  • the steps from the time when the user collects his or her own body fluid to the time when the symptom data is transmitted to the analysis center 20 are performed continuously.
  • the processing can be performed on the assumption that the position of the mobile terminal 14 at the time of transmitting the data is the position where the user has experienced a symptom.
  • the analysis center 20 determines the presence status of the hay fever sufferer and the cause of the hay fever. Estimate the existence of the causative substance.
  • the analysis center 20 can correct the morbidity of each user according to the presence of such an affected patient or a causative substance.
  • the analysis center 20 can distribute the presence status of the affected patient and the causative substance for each area to a plurality of users, or can publish the information on a web page or the like via a network.
  • the area should be able to specify the area arbitrarily according to the range that the user wants to know. it can.
  • the area may be, for example, a region, a region specified by a place name, a building, or a room in a building.
  • the analysis center 20 can also map the distribution of the status of affected patients and the presence of causative substances on each area, and distribute and publish them.
  • the analysis center 20 can obtain data indicating the diagnosis results when a user undergoes a doctor's diagnosis or a more precise test at a hospital or laboratory, and the diagnosis results can be affected. This can be reflected in the reference parameters used to determine gender.
  • the analysis center 20 can also obtain, from the user, information specifying the causative substance that causes such a symptom, together with the symptom data.
  • the causative agent can be identified using a chip in which multiple allergens that can cause hay fever are introduced into different reservoirs.
  • the user introduces his / her bodily fluid into the chip configured as described above as a sample, and reacts the sample with various allergens.
  • Whether or not the user has an allergic disease to any of the allergens can be specified by detecting whether or not an antibody (IgE) binding to a specific antigen exists in the body fluid of the user.
  • enzyme-linked immunosorbent assay ELISA
  • a user introduces a sample into a chip and reacts it with an allergen, and then removes an unreacted sample by washing.
  • a secondary antibody attached to an antibody (primary antibody) such as IgE is introduced into the chip to react with the sample, and the unreacted secondary antibody is washed away.
  • An enzyme is attached to the secondary antibody.
  • a coloring substance that develops a color when decomposed by an enzyme attached to the secondary antibody is introduced into the chip. In this case, the coloring substance develops a color in the reservoir in which antibodies such as IgE are generated. Therefore, by associating the type of the allergen introduced into the reservoir with the degree of coloring, the user's power S can be identified as an allergen to any allergen. Can be determined.
  • the user transmits the detection result using this chip and the detection result using the above-described chip 101 from the mobile terminal 14 to the analysis center 20. Presence can be estimated.
  • Allergic diseases such as hay fever may or may not develop depending on the amount of the causative substance (pollen). Therefore, during the period when pollen is scattered, the hay fever patient repeatedly develops or remits many times, and every time it develops, it is necessary to distinguish it from other symptoms such as a cold. Furthermore, allergic diseases such as hay fever have the same abundance of pollutants and other causative substances. However, it may or may not occur depending on the patient's constitution. In this case, a user diagnosed as having hay fever at a hospital or the like may have more symptoms due to hay fever than a user who has been diagnosed as having the same symptom. Can be estimated to be high. By making use of the diagnostic results diagnosed in the hospital and "correcting the criterion for the individual", each individual user can perform accurate diagnostics for each user.
  • a user diagnosed with hay fever in a hospital or the like has a different degree of onset depending on the amount of pollen scattered. By receiving the inspection results from the analysis center 20 each time, it is possible to take measures against pollen.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of mobile terminal 14 and analysis center 20 in the present embodiment.
  • the analysis center 20 includes an analysis processing unit 22 and a database 50.
  • the analysis processing unit 22 includes a data acquisition unit 26, an estimation processing unit 34, a disease possibility calculation unit 36, a correction processing unit 38, a transmission processing unit 40, an analysis information updating unit 42, and a distribution processing unit 44. including.
  • the database 50 includes a data storage unit 52, an analysis information storage unit 54, an estimation result storage unit 56, a user information storage unit 58, an area information storage unit 60, and a map information storage unit 62.
  • the components of the analysis center 20 are, in terms of hardware components, a CPU, a memory, and a program for realizing the components shown in the figure loaded in the arbitrary computer, and a hard disk for storing the program. It will be understood by those skilled in the art that the power realized by the storage unit, such as the network interface, and the network connection interface are variously modified. Each figure to be described below shows a functional unit block which is not a hardware unit configuration.
  • the data acquisition unit 26 acquires symptom data from the mobile terminal 14.
  • the data acquisition unit 26 can acquire the symptom data of the user in association with the creation position and the creation date and time of the symptom data.
  • the “date and time when the symptom data was created” includes, for example, the date and time when the user collected his or her bodily fluid, the date and time when the user detected the characteristic component using the chip 101, and the user generated the color of the chip 101 using the mobile terminal 14. Date and time of detection, or user The date and time when the symptom data was sent from End 14 can be used. Further, the date and time when the analysis center 20 acquires the symptom data may be used as “the date and time when the symptom data was created”. Such date and time may be determined based on the timekeeping function of the mobile terminal 14 or the timekeeping function of the analysis center 20, or may be determined by a user input.
  • the “location where symptom data is created” may be, for example, the location information of the mobile terminal 14 when the user using the mobile terminal 14 transmits the symptom data to the analysis center 20.
  • the position information of the mobile terminal 14 can be acquired by using the position detection function of the base station of the mobile phone network according to the radio wave reception state of the mobile terminal 14. In addition, when the user holds the mobile terminal 14 with the GPS function, it is possible to obtain the mobile terminal 14 using the GPS positioning function. In addition, the user can input the location information of the user from the mobile terminal 14. The location information of the mobile terminal 14 is transmitted to the analysis center 20 together with the symptom data.
  • the position information can also be three-dimensional information including a height that is not only two-dimensional information.
  • the data acquisition unit 26 can also transmit a questionnaire for allowing the user of the mobile terminal 14 to input the subjective symptoms of the user.
  • the data acquisition unit 26 can also acquire, as symptom data, a response to the medical questionnaire input by the user via the mobile terminal 14.
  • the data acquisition unit 26 writes the symptom data into the data storage unit 52 in association with the location and date and time of creation of the symptom data.
  • the morbidity calculator 36 calculates the morbidity of the user suffering from hay fever based on the symptom data and the reference parameters.
  • the analysis information storage unit 54 stores reference parameters that the morbidity calculation unit 36 refers to when calculating morbidity.
  • the analysis information storage unit 54 can also store the inquiry sheet transmitted by the data acquisition unit 26.
  • the data storage unit 52 stores the morbidity of hay fever calculated by the morbidity calculator 36 based on the symptom data in association with the symptom data.
  • the estimation processing unit 34 refers to the data storage unit 52, and based on the morbidity, the position, and the date and time of a plurality of users, the presence status of the hay fever patient and the cause of the hay fever.
  • the presence status of the causative substance is estimated for each area and each period.
  • the analysis center 20 includes a means for acquiring information such as scattering information of a causative substance that causes hay fever and information such as weather.
  • the estimation processing unit 34 can also estimate the presence status of the hay fever sufferer and the presence status of the causative substance in consideration of such information.
  • the presence state of the causative substance is estimated based on the symptom data transmitted from the users at various positions, and therefore, it is attached to a conventional slide glass or the like disposed at a predetermined position.
  • the number of pollens By counting the number of pollens, it is possible to determine the abundance of the causative substance in a more subdivided area, and to accurately determine the presence of the causative substance, compared to the method of measuring the amount of pollen that becomes an allergen by counting the number of pollens. Can be estimated.
  • the estimation processing unit 34 can also predict the presence status of a person suffering from hay fever and the presence status of a causative substance of hay fever.
  • the estimation processing unit 34 obtains the symptom data obtained from each user, the creation date and time and the creation position of the symptom data, personal information of the user such as a doctor diagnosis result, the calculation result of the morbidity calculation unit 36 based on the symptom data,
  • the presence status of hay fever sufferers and the presence status of hay fever-causing substances are predicted, taking into account external measurement information such as scattering information of the causative substance causing the hay fever and information on the weather.
  • the prediction by the estimation processing unit 34 can be performed using various mathematical models.
  • the estimation result storage unit 56 stores the presence status of the hay fever affected person, the presence status of the causative substance, and the prediction results thereof estimated by the estimation processing unit 34 for each area and each period.
  • the distribution processing unit 44 performs a process of distributing the presence status of hay fever sufferers, the presence status of causative substances, and the prediction results thereof to other users and the like for each area and each period.
  • the map information storage unit 62 stores the map information.
  • the distribution processing unit 44 can distribute the hay fever sufferer and the presence of the causative substance together with the map information stored in the map information storage unit 62. This makes it possible to ascertain the presence of hay fever sufferers and causative substances in an area and for a certain period of time by other users, which can be used for prevention and judgment of the possibility of own illness.
  • the map information storage unit 62 can also include information on buildings in the area included in the map information.
  • the estimation processing unit 34 determines whether a person suffers from hay fever and an original It is also possible to estimate the presence status of the agent. Further, the map information may include information for each room of the building. This makes it possible to further subdivide and estimate the presence of hay fever sufferers and the presence of causative substances.
  • the distribution processing unit 44 For example, it can be distributed to a building manager or the like. Accordingly, when the diagnostic support system of the present invention is applied to, for example, diagnostic support for a disease caused by bad smell or noise, it is possible to encourage a building manager to remove such a cause.
  • FIG. 16 is a diagram showing a screen on which the presence state of the causative substance distributed by the distribution processing unit 44 is displayed together with the map information. For example, when the user selects a certain area from the map information shown in FIG. 16 (a), the distribution processing unit 44, as shown in FIG. 16 (b), determines the causative substance of each area included in the area. Data can be delivered in a format that displays presence status. In addition, as shown in Fig. 16 (c), the presence status of the causative substance for each building can be distributed, and the presence status of the causative substance at a specific floor or room in a certain building can be distributed. it can.
  • the distribution processing unit 44 can receive an input of a position desired to be distributed from the user, and distribute the data so that the presence state of the causative substance at the position is displayed in time series.
  • FIG. 21 is a diagram showing a temporal change in the presence state of the causative substance at a certain point of the building shown in FIG. 16 (c) when the user selects the point.
  • the distribution processing unit 44 distributes data as shown in FIG. 21 to the user.
  • the presence status of the causative substance is shown as the vertical axis, but the distribution processing unit 44 can also deliver a graph with the morbidity and the presence status of the affected individual for each user as the vertical axis.
  • the user information storage unit 58 stores a user ID, a user's mail address, and the like for each user.
  • the area information storage unit 60 stores position information of a plurality of areas.
  • the correction processing unit 38 refers to the data storage unit 52 and the estimation result storage unit 56, and obtains the symptom data acquired from the user, the presence status of the hay fever patient at the creation position and date and time of the symptom data, and the like. The possibility of hay fever is corrected in consideration of the presence of the causative substance.
  • the correction processing unit 38 can also correct the possibility of hay fever in consideration of the presence status of hay fever sufferers and the prediction result of the presence of causative substances at the acquisition date and time of the symptom data acquired from the user. it can.
  • the transmission processing unit 40 transmits the morbidity calculated by the morbidity calculation unit 36 and the morbidity corrected by the correction processing unit 38 to the mobile terminal 14.
  • the data acquisition unit 26 receives a user ID together with symptom data from the user.
  • the transmission processing unit 40 can refer to the user information storage unit 58 based on the user ID and can be affected by the user's mail address. Send sex.
  • the analysis information updating unit 42 receives a diagnosis result obtained by a doctor's diagnosis from the user of the mobile terminal 14, a hospital, a laboratory, or the like, and, based on the diagnosis result, information such as reference parameters stored in the analysis information storage unit 54. To update. Update of the reference parameter will be described later.
  • the mobile terminal 14 includes a detection unit 16, a transmission / reception unit 18, and an input / output unit 19.
  • the detection unit 16 is, for example, a spectrophotometer, a fluorometer, a CCD camera, or the like.
  • the transmission / reception unit 18 transmits the detection result detected by the detection unit 16 to the analysis center 20 as symptom data indicating the symptom of the user. Further, the transmitting / receiving unit 18 receives the morbidity calculated by the morbidity calculating unit 36 and the morbidity corrected by the correction processing unit 38 from the analysis center 20.
  • the transmitting / receiving unit 18 transmits the received morbidity to the input / output unit 19.
  • the input / output unit 19 outputs the morbidity to a display unit or the like (not shown) and presents it to the user.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the chip 101 according to the present embodiment.
  • the chip 101 is characterized by the presence of pollinosis, for example, histamine, IgE, or a characteristic component such as leukotriene is contained in the body fluid of the subject, and if so, to what extent.
  • pollinosis for example, histamine, IgE, or a characteristic component such as leukotriene is contained in the body fluid of the subject, and if so, to what extent.
  • ELISA a fluorescence method
  • a method using a sensor Non-Patent Document 1
  • the sensor When a sensor is used, the sensor may be provided in a chip 101 shape or may be provided on the mobile terminal 14 side.
  • EIA immunoassay
  • Examples of detection of IgE using the EIA method include Oriton IgE “Chemifa” and Nippon Chemifa Corporation.
  • ELISA can be used.
  • the chip 101 is configured to have a size that can be carried by a user.
  • the tip 101 according to the present embodiment is used in combination with a sample collecting device 120 such as a cotton swab, a dropper, or an injection needle for collecting a body fluid of a user.
  • the chip 101 includes a sample introduction unit 102, a pretreatment unit 104, a sample separation unit 106, a detection reaction unit 108, and a waste liquid reservoir 110.
  • the chip 101 can be made of, for example, plastic. By forming a groove and a reservoir in a plastic plate, the sample introduction unit 102, the pretreatment unit 104, the sample separation unit 106, the detection A reaction section 108, a waste liquid reservoir 110, and the like are provided.
  • the chip 101 can be provided with a lid, and can have a configuration in which the sample introduction part 102 and the waste liquid reservoir 110 are opened. A dried sample is set in the pretreatment unit 104 and the sample separation unit 106.
  • Lysozyme chloride for example, is introduced into the pretreatment section 104 as a viscosity reducing agent.
  • a sample is introduced from the sample introduction section 102, the sample is mixed with lysozyme chloride to make the sample viscous. Properties can be reduced.
  • the pH of the sample can also be adjusted by appropriately introducing a buffer into the pretreatment section 104.
  • a filter may be provided to remove impurities.
  • the sample separation unit 106 the sample is separated, the cells are removed, and only the liquid component is introduced into the detection reaction unit 108.
  • the chip 101 can be made of, for example, an elastic material such as silicon, glass, quartz, various plastic materials, or rubber.
  • the sample separation unit 106 is a finoletor composed of an obstacle having a gap (for example, 0.1 ⁇ m to 1 ⁇ m) through which cells and their destroyed structures cannot pass. Obstacles can be pillars, side-by-side walls, twisted yarns, or porous bodies.
  • the sample separation section 106 can be realized by a groove provided in such a material and a columnar pillar 225 disposed in the groove.
  • the sample passes through the gap between the pillars 225.
  • the pillar 225 becomes an obstacle, and the passage time in the sample separation unit 106 becomes longer.
  • Those having a small molecular size pass through the gap between the pillars 225 relatively smoothly, and pass through the sample separation section 106 in a shorter time than those having a large molecular size. Thereby, the cells can be removed and only the liquid component can be introduced into the detection reaction section 108.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the mobile terminal 14 according to the present embodiment. Here, a case where the detection unit 16 is a spectrophotometer will be described as an example.
  • the mobile terminal 14 is provided with a chip insertion section 131 for inserting the chip 101.
  • FIG. 4A shows a state in which the chip 101 has not been inserted into the mobile terminal 14, and FIG. 4B shows a state in which the chip 101 has been inserted into the mobile terminal 14.
  • the mobile terminal 14 has a battery pack 140, an antenna 141, a function button group 143, a display unit 145, and the like, similarly to a mobile terminal such as a general mobile phone.
  • the force detection reaction unit 108 in which the detection reaction unit 108 is provided in the mobile terminal 14 is configured separately from the mobile terminal 14, and is a device connected to the mobile terminal 14. You can also. As a result, the configuration of the mobile terminal 14 body can be simplified, and a sample such as a body fluid can be prevented from adhering to the mobile terminal 14.
  • the mobile terminal 14 and the device including the detection reaction unit 108 may be connected by wire or wirelessly. These may be connected by a wireless communication means such as Bluetooth or may be connected via a USB terminal.
  • the device including the detection reaction unit 108 preferably has a waterproof structure, and more preferably a washable structure.
  • FIG. 5 is a cross-sectional view taken along the line CC ′ of FIG. 4 (a).
  • the chip insertion unit 131 of the mobile terminal 14 is provided with the detection unit 16.
  • the detection unit 16 includes a light source 133a and a light source 133b that irradiate light, and a light receiving unit 135a and a light receiving unit 135b that detect light from the light sources 133a and 133b, respectively.
  • the light source 133a and the light source 133b are provided at positions where the detection reaction unit 108 of the chip 101 can be irradiated with light when the chip 101 is inserted into the chip insertion unit 131.
  • the light receiving unit 135a and the light receiving unit 135b are provided at positions where light transmitted through the detection reaction unit 108 can be detected.
  • One of light source 133a and light source 133b can be used to illuminate a reference reservoir.
  • a packing 137 having a convex portion 139 for holding the chip 101 is provided in the chip insertion portion 131 of the mobile terminal 14.
  • the chip 101 is provided with a concave portion that fits with the convex portion 139 of the packing 137, and these are fitted so that the chip 101 can be securely attached to the chip insertion portion 131. .
  • This ensures that the light from the light sources 133a and 133b irradiates the detection reaction part 108 of the chip 101, and that the light transmitted through the detection reaction part 108 is reliably received by the light receiving part 135a and the light reception part 135a. The light can be received by the unit 135b.
  • the light receiving unit 135a and the light receiving unit 135b convert the intensity of the received transmitted light into a current (the intensity of the current or the level of the voltage).
  • the detection unit 16 includes a calculation unit that calculates the transmittance based on the current values converted by the light receiving units 135a and 135b.
  • Light source 133a and light source 133b may be, for example, light emitting diodes.
  • the light receiving section 135a and the light receiving section 135b can be, for example, phototransistors.
  • the mobile terminal 14 has a light splitting unit for splitting light emitted from the light sources 133a and 133b through an optical filter or the like and irradiating light of a predetermined wavelength. You can also. This makes it possible to detect the abundance of the characteristic component having a peak at a specific wavelength.
  • the mobile terminal 14 stores the date and time when the chip 101 was inserted into the chip input unit 131 or the date and time when the detection unit 16 detected the color development of the detection reaction unit 108 of the chip 101 in association with the detection result.
  • Power S can.
  • the transmitting / receiving unit 18 (see FIG. 2) can transmit these dates and times to the analysis center 20 as the date and time when the symptom data was created.
  • the transmission / reception unit 18 transmits the transmittance detected by the detection unit 16 to the analysis center 20 as symptom data indicating the user's symptom, together with a diagnosis application, based on an instruction from the user.
  • the transmitting / receiving unit 18 can transmit the symptom data in any format.
  • the transmitting / receiving unit 18 can quantify the transmittance at the mobile terminal 14 and transmit the quantized transmittance to the analysis center 20. As a result, the amount of data communication from the mobile terminal 14 to the analysis center 20 can be reduced, and communication charges can be reduced. Thus, by transmitting the detection result detected by the detection unit 16 to the analysis center 20, the objectivity of the symptom data of the user can be maintained.
  • the detection unit 16 may be configured to detect the light absorption or the scattering.
  • the configuration of the chip 101 and the configuration of the detection unit 16 of the mobile terminal 14 are not limited to those described above, but may be various configurations.
  • a sample separation section 106 and a detection reaction section 108 can be provided on the flow channel 128, and an optical waveguide 132 can be formed below the detection reaction section 108.
  • the optical waveguide 132 is formed of, for example, a quartz material or an organic polymer material. Can be.
  • the optical waveguide 132 is configured to have a higher refractive index than the surrounding material. In this case, light is introduced into the optical waveguide 132 from the side surface of the chip 101, and similarly, light is extracted from the side surface of the chip 101.
  • FIG. 18 (b) is a cross-sectional view along the line DD ′ in FIG. 18 (a).
  • FIG. 18 (c) is a diagram illustrating a side surface on which the light projecting optical waveguide 132c and the light receiving optical waveguide 132d of FIG. 18 (a) are formed.
  • a light source for introducing light into the light emitting optical waveguide 132c of the chip 101 and a detector for receiving light from the light receiving optical waveguide 132d are provided on the side wall or the bottom surface of the mobile terminal 14, for example. be able to.
  • the light-emitting optical waveguide 132c and the light-receiving optical waveguide 132d of the chip 101 are brought into contact with the side surface or the bottom surface of the mobile terminal 14 or the like, so that the light Light from the introduction and detection reaction section 108 can be detected.
  • the chip 101 may have a configuration as shown in FIG. Also in this case, the detection reaction unit 108 is provided on the channel 128.
  • the chip 101 can be made of a material having a metallic luster or a material having a refractive index lower than the refractive index of the sample, at least in a region where the detection reaction section 108 is provided. In this way, the light introduced from the light introducing section 121a into the flow path 128 is transmitted along the detection reaction section 108 while being confined in the sample, using the sample as the core material and the chip 101 as the cladding material. The light can be extracted from the light extraction unit 121b.
  • the detection unit 16 of the mobile terminal 14 is a detection reaction unit of the chip having the structure shown in FIGS. 18 and 19.
  • FIG. 20 is a diagram showing a connector for connecting the chip 101 described with reference to FIG. 19 to an external light source or detector.
  • the mobile terminal 14 can be configured to include such a connector.
  • the connector 160 includes a support body 142 that accommodates and supports the chip 101, and a slide portion 166a and a slide portion 166b that hold the light emitting optical fiber 164a and the light receiving optical fiber 164b, respectively.
  • the slide portion 166a and the slide portion 166b are configured such that when the chip 101 is accommodated in the support body 142 and each of the slide portions 166a is slid in the direction of the arrow, the connection portion of the chip 101 Light emitting optical fiber 164a and light receiving optical fiber 164b at 121a and connection 121b Are held, so that the light emitting optical fiber 164a and the light receiving optical fiber 164b are connected to each other.
  • FIG. 20 (c) it is possible to adopt a configuration in which the light projecting optical fiber 164a and the light receiving optical fiber 164b are inserted into the connecting portion 121a and the connecting portion 121b of the chip 101, respectively. In this manner, in the chip 101, the optical path L can be earned along the detection reaction section 108, and the components in the sample existing in the detection reaction section 108 can be detected with high accuracy.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the data structure of the analysis information storage unit 54 shown in FIG.
  • the analysis information storage unit 54 stores comparison data as reference parameters.
  • the reference parameters are statistically the same as described with reference to Figs. 3 to 5 using the body fluid of the subject actually diagnosed by the doctor as a sample, and the transmittance and the presence or absence of disease are statistically measured. Is set based on the calculated data.
  • the morbidity when the transmittance is 0 15% is “++”
  • the morbidity when the transmittance is 16 30% is “ten”
  • morbidity is "10”, the permeability is 51-70%, the morbidity is “1”, and if the permeability is 71-85%, the morbidity is "1", the permeability is 86-
  • the morbidity in the case of 100% is set to “——”.
  • "+++”, “++”, “+”, “_”, “-”, "-” indicate that the likelihood of hay fever is high.
  • the analysis information updating unit 42 shown in FIG. 2 compares the diagnosis result based on the diagnosis result of the doctor with the calculation result of the morbidity calculated by the morbidity calculating unit 36, and calculates the difference between the calculation result and the diagnosis result. In the case where there is a deviation in the parameters, the reference parameters in the analysis information storage unit 54 are updated. For example, in a form in which the morbidity calculating unit 36 calculates the morbidity of a user based on the comparison data as shown in FIG. 6, the user who has calculated that the morbidity calculating unit 36 has a low morbidity is determined by a doctor. If many cases are calculated as having hay fever, the analysis information updating unit 42 updates the setting of the analysis information storage unit 54 so that the possibility of morbidity in each transmittance range increases. can do.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the data structure of the data storage unit 52 shown in FIG.
  • the data storage unit 52 includes a user ID column, a position (X, y) column, a date and time column, a symptom data column, and a morbidity column.
  • the user ID column holds a user ID for identifying the user's mobile terminal 14. You.
  • the user ID may also include general personal identification information such as a service contract number or an insurance card number, but the analysis center 20 shall acquire this legally.
  • the position (x, y) column holds the position of the user, and the date and time column holds the date and time when the symptom data was created.
  • the symptom data column holds the symptom data acquired by the data acquisition unit 26, and the morbidity column holds the possibility that each user calculated by the morbidity calculation unit 36 has hay fever.
  • the position information is represented by the force on the X axis and the y axis.
  • the position information may be a place name or a building name.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the data structure of the estimation result storage unit 56 shown in FIG.
  • the estimation result storage unit 56 includes an area number column, a period column, and an existence status column.
  • the area No. column holds a number for identifying a predetermined area.
  • the period column includes the date column and the time column.
  • the presence status column holds the presence status of the causative substance that causes hay fever in the associated area and period.
  • "++", “++", “+”, and "-" indicate that the abundance of the causative substance is high.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the user information storage unit 58 shown in FIG.
  • the user information storage unit 58 includes a user ID column, a mail address column, a name column, an age column, and a doctor diagnosis column.
  • the user ID column holds a user ID for identifying a user.
  • the mail address field holds the mail address of the mobile terminal 14 held by the user.
  • the name column holds the name of the user, and the age column holds the age of the user.
  • the physician diagnosis column holds information on whether or not hay fever has been diagnosed, for example, if a doctor has previously diagnosed as having hay fever. Here, for example, "10" indicates a case of hay fever diagnosed by a doctor, "1" indicates a diagnosis of no hay fever, and a blank indicates no diagnosis.
  • the user with user ID "1” is "Hanako Yamamoto", 25 years old, has an e-mail address of "aaa@bcd.co.jp", and is diagnosed with hay fever by a doctor's diagnosis. When acquiring user information, it shall be acquired legally.
  • the morbidity calculation unit 36 can calculate the morbidity with reference to the diagnosis result of the doctor when calculating the morbidity of the user.
  • the analysis information storage unit 54 stores, in addition to the comparison data shown in FIG. One-sided comparison data can be separately stored. In the case of a user who has been diagnosed as having hay fever by a doctor, it can be set so that the possibility of morbidity is high even if the transmittance is high. In Fig.
  • the comparison data is set so that the morbidity is calculated as "++" when the transmittance is 16-30%, but for a user who has been diagnosed with hay fever by a doctor, For example, even if the transmittance is 16 30%, the comparison data may be set so that the morbidity is calculated as “++”.
  • the estimation processing unit 34 can estimate the existence state in consideration of the morbidity of each user and the diagnosis result of the doctor. . For example, the proportion of users diagnosed with hay fever by doctors among users with a high likelihood is high and the proportion of users diagnosed with hay fever by doctors among users with low likelihood is low. It can be estimated that the amount of the causative substance is high during the period.
  • Fig. 10 is a diagram statistically showing the morbidity of a plurality of users in a certain area and period. In this area and period, the data acquisition unit 26 has acquired symptom data of 100 users.
  • 40 users were calculated as “+++”, 30 were calculated as “++”, 10 were calculated as “+”, and “ ⁇ ”.
  • the number of calculated users is 10, the number of users calculated as “——” is 5, and the number of users calculated as “——” is 5.
  • Total power of users Calculating the percentage of users with each morbidity, 40% of users were calculated as having a morbidity of “++”, 30% were calculated as having a morbidity of 30%, and “10%”.
  • the estimation processing unit 34 can estimate the presence status of the causative substance in the area and the period according to, for example, the proportion of users whose morbidity is calculated as “++” or “++”.
  • the analysis information storage unit 54 also stores information relating to what criterion is used to estimate the presence status.
  • the estimation processing unit 34 also performs statistical processing on the number of affected patients diagnosed as having hay fever by a doctor among users.
  • the total number of users diagnosed as having hay fever by a doctor is 50.
  • the morbidity calculator 36 The likelihood of morbidity was calculated as "+++” for 26 users, "++" for 18 users, “+” for 5 users, and "-" for 0 users, one user was calculated as “one”, and zero users were calculated as “——”.
  • the estimation processing unit 34 calculates the morbidity as “++” or “++” by the morbidity calculating unit 36 among the users diagnosed as having hay fever by the doctor's diagnosis.
  • the presence status of the causative substance in the area and period can be estimated in consideration of the ratio of users.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the data structure of the area information storage unit 60 shown in FIG.
  • the area information storage unit 60 includes an area No. column, a start point position (X, y) column, and an end point position (x, y) column.
  • the area No. column corresponds to the area ⁇ ⁇ column shown in FIG. 6, and each area is set in a range surrounded by the X axis and the y axis passing through the start point position and the end point position, respectively.
  • FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the morbidity calculated by the morbidity calculator 36 based on the symptom data of a certain user and the presence of the causative agent of hay fever at the corresponding date and time and position.
  • the morbidity based on the symptom data obtained from the user with the user ID “1” on March 25, 2003 at 10:11 is calculated as “++”.
  • the presence of the causative substance of hay fever at the position where the user power S is also estimated to be “++++”. Therefore, the correction processing unit 38 keeps the possibility of illness at this time as “++”.
  • the morbidity based on the symptom data obtained from this user at 12:15 on March 26, 2003 was calculated as “++”.
  • the correction processing unit 38 corrects, for example, the morbidity at this time to “ten”. As described above, the correction processing unit 38 corrects the morbidity of the user based on the morbidity of the same user at a plurality of dates and times and the presence state of the causative substance in the corresponding area and period. .
  • the abundance of a causative substance with a high morbidity calculated based on symptom data If so, it can be calculated that the likelihood of having hay fever is high.
  • the morbidity calculated based on the symptom data is high despite the low abundance of the causative agent of hay fever, a disease unrelated to the presence of the causative agent, such as a cold, is not hay fever. Can be calculated to be more likely to be affected.
  • the abundance of the causative substance of hay fever is low, hay fever is likely to occur, but hay fever symptoms will not occur. Even if the probability is low, it can be calculated that the person may have hay fever.
  • the morbidity calculated based on the symptom data is low despite the high abundance of the causative substance of hay fever, it can be calculated that the likelihood of hay fever is high.
  • the correction processing unit 38 compares the morbidity at each date and time with the presence status, and calculates the morbidity calculated based on the symptom data and the causative substance of pollinosis.
  • the morbidity can also be corrected based on the correspondence between the abundance and the abundance.
  • the user When sending the symptom data to the analysis center 20, the user needs to collect the body fluid every time and detect the presence or absence of the characteristic component by the chip 101 once. Detects the presence or absence of a patient and analyzes whether or not the same symptom is present at that time, and information on whether the symptom is lighter or heavier than at that time, by answering the questionnaire as symptom data Can be sent to the center 20.
  • the morbidity calculating unit 36 can calculate the morbidity of hay fever each time based on the response to the questionnaire from the user and the symptom data obtained when the body fluid is collected.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of mobile terminal 14 and analysis center 20 in the present embodiment.
  • the user causes the chip 101 to emit a characteristic component, and the detection unit 16 of the mobile terminal 14 detects the characteristic component (S10).
  • the mobile terminal 14 transmits the detection result of the characteristic component to the analysis center 20 as symptom data indicating the user's symptom (S12) 0
  • the data acquisition unit 26 generates the symptom data, the date and time of its creation, and its creation The position is obtained (S14).
  • the data acquisition unit 26 writes the symptom data in the data storage unit 52 in association with the position and the date and time (S16).
  • Morbidity calculator 36 Calculates the possibility that the user has hay fever with reference to the analysis information storage unit 54 based on the symptom data (S18), and stores the possibility of illness in the data storage unit 52 (S20).
  • the estimation processing unit 34 estimates the presence status of the causative substance that causes hay fever for each area and for each predetermined period (S24). Is stored in the estimation result storage unit 56 (S26).
  • the correction processing unit 38 refers to the data storage unit 52 and the estimation result storage unit 56, and based on the morbidity calculated by the morbidity calculation unit 36 and the presence state of the causative substance, the morbidity of each user. Is corrected (S28).
  • the transmission processing unit 40 transmits the morbidity corrected by the correction processing unit 38 to the mobile terminal 14 (S30). At this time, the transmission processing unit 40 can transmit the morbidity before correction to the mobile terminal 14. Further, the estimation processing unit predicts the presence state of the causative substance (S32).
  • a method for predicting the presence status for example, a method using an autoregressive model (for example, actual time series analysis)
  • the distribution processing unit 44 distributes the presence state of the causative substance or its prediction to the user (S36).
  • the distribution processing unit 44 can also acquire the user ID of the user together with the request for transmission of the presence status of the causative substance and its prediction from the user, and refers to the user information storage unit 58 to indicate that the user has an allergic disease. It is possible to transmit information based on the past history of the user, such as transmitting the presence status of the antigen. Further, the distribution processing unit 44 can publish the presence status and prediction of the causative substance on a web page or the like. Note that, as shown in step 22, after the possibility of being affected is transmitted to the mobile terminal 14, the correction processing by the correction processing unit 38 can be performed.
  • the analysis center 20 in the present embodiment based on the symptom data transmitted from the mobile terminal 14 by the user, the power of whether or not the user is suffering from hay fever is quickly calculated and the estimation result is moved.
  • the transmission to the terminal 14 allows the user to quickly know his / her hay fever possibility.
  • the symptom data obtained from many users By estimating the presence of the causative agent of the hay fever, it can be fed back to the calculation of the morbidity of the user or provided to other users. As a result, many people can accurately grasp the presence of the causative substance of hay fever.
  • the possibility of hay fever is corrected according to the presence of a causative substance that can be determined only by the symptoms of each user, and the likelihood of hay fever can be calculated accurately.
  • the chip 101 can also be manufactured at low cost by providing the existence state of such a causative substance for a fee and applying the fee obtained from the recipient to the manufacturing cost of the chip 101.
  • the presence status of the causative substance on a web page or the like it can be provided together with the advertising information. In this way, the advertising fee can be allocated to the manufacturing cost of the chip 101.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of the mobile terminal 14 according to the second embodiment of the present invention.
  • the present embodiment is different from the first embodiment in that mobile terminal 14 has correction processing section 38. Also in the present embodiment, the analysis center 20 has a configuration similar to that of the first embodiment shown in FIG. Here, the analysis center 20 has a correction processing unit 38.
  • the mobile terminal 14 includes a correction processing unit 38, a data writing unit 70, and a storage unit in addition to the configuration described with reference to FIGS. 2, 4, and 5 in the first embodiment. And 72 inclusive.
  • the storage unit 72 includes an occurrence status storage unit 74 and a pre-correction morbidity storage unit 76.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated.
  • the transmission / reception unit 18 receives the morbidity calculated by the morbidity calculation unit 36 and the presence status estimated by the estimation processing unit 34 from the analysis center 20.
  • the data writing unit 70 writes the morbidity and presence status received by the transmission / reception unit 18 into the pre-correction morbidity storage unit 76 and the occurrence status storage unit 74, respectively.
  • Correction processing unit 38 reads out the morbidity and the presence status of the causative substance at the corresponding position and date and time from the pre-correction morbidity storage unit 76 and the occurrence status storage unit 74, and considers the user's Correct the gender.
  • the user of the mobile terminal 14 can know the possibility of own hay fever based on the possibility of transmission transmitted from the analysis center 20, and corrects according to the presence state of the causative substance.
  • the morbidity corrected by the processing unit 38 can be known, and the morbidity can be detected with higher accuracy.
  • the presence or absence of the characteristic component is detected by the chip 101, and after receiving the possibility of morbidity from the analysis center 20, it is checked whether the same symptoms as those at that time appear or not. Taking into account the presence status of the causative substance transmitted from the mobile terminal 14, the possibility of hay fever morbidity is reduced in the time series by half IJ on the mobile terminal 14 side.
  • the mobile terminal 14 may have a structure without the detection unit 16.
  • the user of the mobile terminal 14 can receive the medical questionnaire from the analysis center 20 and transmit the answer to the medical questionnaire to the analysis center 20 as symptom data.
  • the correction processing unit 38 provided in the analysis center 20 or the mobile terminal 14 determines the morbidity determined based on multiple sets of symptom data at different locations or times, and the causative substance of hay fever at the corresponding location and time. The possibility of morbidity can be corrected based on the existence status of the disease.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of an inquiry sheet.
  • the questionnaire includes whether or not a “runny nose” appears, whether or not “sneezing” occurs, whether or not there is “sore throat”, whether or not there is “itching of eyes”, and whether or not “tears eyes” Are configured to be entered, for example, in a five-point scale.
  • the amount of coloring by the coloring agent of the chip 101 and the abundance of the causative substance can be distributed in combination with a color chart that associates the above.
  • the user can determine the abundance of the causative substance based on the color chart, input the determination result to the mobile terminal 14, and transmit the determination result to the analysis center 20.
  • the user inputs the position and date and time at which the symptom of the symptom data occurred from the terminal, and transmits it to the analysis center 20 in association with the symptom data.
  • the analysis center 20 can estimate the presence status of the causative substance of the hay fever, and corrects the morbidity according to the presence status of the causative substance. You can also.
  • the analysis center 20 can include means for acquiring the scattering status of each of the causative substances for a plurality of causative substances. It is also possible to estimate the presence status for each causative substance, taking into account information on the affected individual whose substance has been identified. In this case, the analysis center 20 can also estimate the causative substance indicating the symptom of the disease, in consideration of the existence status of each causative substance and the morbidity of each user. This makes it possible to estimate the antigen causing allergic disease by a simple and inexpensive method.
  • hay fever was described as an example, but the measurement method of EIA, ELISA, or immunochromatography was introduced into chip 101 by appropriately changing the primary antibody used. By doing so, it will be possible to conduct tests for the occurrence of severe acute respiratory syndrome (SARS), influenza tests, and house dust tests.
  • SARS severe acute respiratory syndrome
  • identification information may be added to the chip 101, and when the symptom data and the location data are transmitted from the mobile terminal 14 to the analysis center 20, the identification information of the chip 101 may be transmitted at the same time.
  • the identification information By including the information of the supplier of chip 101, the type of chip 101, and the manufacturing number as the identification information, morbidity information and forecast information can be provided only to those who purchased chip 101 from a specific chip supplier. In addition to providing services, product management of the chip 101 can be performed.

Abstract

　診断支援システムは、ネットワークを介して接続された移動端末（１４）と解析センター（２０）とを含み、移動端末（１４）を保持するユーザの疾患の罹患可能性を判断する。解析センター（２０）は、ユーザの症状を示す症状データを、移動端末（１４）から症状データの作成位置および作成日時に対応付けて取得するデータ取得部（２６）と、症状データと疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照パラメータとに基づき、ユーザが疾患に罹患している罹患可能性を判断する罹患可能性計算部（３６）と、複数のユーザの罹患可能性と対応する位置および日時とに基づき、エリア毎および期間毎に疾患の罹患者の存在状況を推定する推定処理部（３４）と、を含む。

Description

明 細 書
診断支援システムおよび携帯端末
技術分野
[0001] 本発明は、位置や時間に応じて発症しやすさが異なる疾患の罹患可能性を判断す る診断支援システムに関する。
背景技術
[0002] 近年、樹木、草、雑草等の花粉が鼻や目の中に入ることにより鼻汁が流れたり、涙 目、くしゃみ、力ゆみが起きたりする花粉症 (枯草熱)等のアレルギー性疾患の罹患 者が増えている。花粉が体内に入ると、アレルギーを起こす抗原（アレルゲン）が花粉 力 溶け出す。この抗原への免疫反応により、白血球が抗体 (IgE抗体）を作り出す。 再び同じ抗原が体内に入ると、抗体が肥満細胞にアレルギー原因物質となるヒスタミ ン等を放出させる。ヒスタミン等のアレルギー原因物質が神経および細胞を刺激する ことにより、上記のような花粉症の症状が引き起こされる。
[0003] このような花粉症の症状は風邪の初期症状と非常によく似ており、また、花粉症の 原因としてよく知られているスギ花粉の飛散時期は 1月下旬から 4月頃と風邪がはや る時期と重なっている。また、花粉症は体内に蓄積された抗体が飽和状態になると誰 でも発症し得る疾患であるため、前年まで花粉症に罹患してレ、なかった人でも花粉 症になってレ、る可能性がある。
[0004] さらに、花粉症等のアレルギー性疾患は、患者の体質だけでなく原因物質 (花粉） の存在量に応じて、発症が軽くなつたり重くなつたりする。そのため、花粉が飛散する 時期には、花粉症の疾患者は、何度も発症や緩解を繰り返し、発症する都度、風邪 などの他の症状との判別が必要となる。そのため花粉症の罹患者であっても、風邪な のか花粉症の症状なのかを判断するのは困難である。
[0005] 花粉症に罹患しているか否力を診断する方法としては、たとえば抗原を塗布したシ ールを被験者の皮膚に貼り付けたり、抗原を被験者に注射する等して炎症反応を観 察する方法、患者の体液に含まれる IgE抗体を調べる検査や好酸球を調べる検査が 知られている。患者の体液に含まれる IgE抗体を調べる検査では、体液として血清が 用いられることが多レ、。好酸球を調べる検査としては、鼻汁をスライドガラスに塗って 染色した後、顕微鏡で観察して好酸球の数を検査する方法が知られている。風邪の 場合は主として好中球が増えることから、この検査により、風邪と花粉症との区別をす ること力 Sできる。
[0006] また、抗原の刺激により患者の体液中に遊離するヒスタミンの量を測定することによ つても起因となる抗原を検索することが可能である。特許文献 1には、ヒスタミンに対 する酵素を用いることでヒスタミンの量を測定するセンサーが実現できることが記載さ れている。
[0007] 特許文献 1 :特開平 10— 170514号公報
非特許文献 1 :近藤徹弥ほか、愛知県産業技術研究所、平成 13年度 日本農芸化 学会大会講演要旨集 P322 (2001)
[0008] 発明の開示
[0009] しかし、従来知られているような診断は、病院や検査機関での検査が必要であった ため、手間がかかっていた。また、検査結果が出るまでに時間力 Sかかるという問題も あった。そのため、初期の段階では風邪なのか花粉症なのかの判断が付かず、適切 な薬を選択できずに症状が改善されないということがあった。さらに、通常、起因とな る抗原を特定するのには費用力 Sかかるという問題もあった。
[0010] また、従来、所定位置に配置したスライドガラス等に付着した花粉の数を数えること でアレルゲンとなる花粉量を測定する方法が知られている。しかし、このような方法で はスライドガラス等を配置したエリアにおける花粉量を把握することしかできなかった 。また、花粉量が少ないと予報された地域でも、その地域内にある建物によっては室 内に花粉が蓄積されており、花粉症の症状が発生することがある。
[0011] 本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、本発明の目的は、位置や時間に 応じて発症しやすさが異なる疾患の罹患可能性を判断する診断支援を簡易に行うシ ステムを提供することにある。本発明の別の目的は、このような疾患の罹患者の存在 状況や疾患の原因物質の存在状況、またはこれらの存在状況の予測を配信または 提示するシステムを提供することにある。
[0012] より詳しくは、（1)ユーザが現在いる場所で、花粉症と他の病気との鑑別をすること を支援し、（2)ユーザが、発症可能性や原因物質の存在量という情報を地図情報と 関連づけて把握することを支援し、 （3)花粉症であるユーザが、花粉症を発症しやす い地域に行きそうになった場合に警戒情報を送るなどのサービスを提供することにあ る。
[0013] 本発明によれば、ネットワークを介して接続された移動端末と解析センターとを含み 、移動端末を用いるユーザの疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムが提 供される。移動端末は、ユーザから採取した試料中に疾患の罹患を特徴的に示す特 徴成分が存在するか否力、を検出する検出部と、検出部による検出結果をユーザの症 状を示す症状データとして解析センターに送信する送信処理部と、を含む。解析セ ンタ一は、症状データを、移動端末から症状データが送信されたときの移動端末の 位置に対応付けて取得するデータ取得部と、症状データと疾患の罹患者に発生する 特徴を示す参照パラメータとに基づき、ユーザが疾患に罹患している罹患可能性を 計算する罹患可能性計算部と、複数のユーザの罹患可能性と対応する位置とに基 づき、エリア毎に疾患の罹患者の存在状況を推定する推定処理部と、を含む。ここで 、エリアとは、所定範囲の地帯のことである。エリアは、たとえば、地図上に X軸および y軸で設定して定めることができる。なお、解析センターは、罹患可能性や存在状況 を移動端末に配信する配信部をさらに含むこともできる。
[0014] ここで、疾患とは、位置や時間に応じて発症しやすさが異なる疾患である。このよう な疾患として、たとえば花粉症等のアレルギー性疾患、騒音、悪臭、光化学スモッタ 等局所的に発生する原因により生じる疾患、インフルエンザや重症急性呼吸器症候 群（SARS)等感染性の疾患等を挙げることができる。移動端末を用いるユーザとは、 移動端末を保持してレ、るユーザのことである。
[0015] 参照パラメータは、罹患者の特徴を示すデータおよび非罹患者の特徴を示すデー タを含むことができる。罹患可能性計算部は、症状データをこのような参照パラメータ 、または参照パラメータに基づき算出された基準値と比較して罹患可能性を計算す ること力 Sできる。
[0016] また、罹患可能性計算部は、種々の数理モデルを用いて罹患可能性を計算するこ とができる。たとえば、症状データと医者による診断結果のデータセットに基づきニュ ーラノレネットワーク (たとえば Handbook of Neural Computation, Part C, Fiesler, E. and Beale, R. eds.，
Institute of physics publishing (Bristol) and Oxford University Press(New
York), 1997参照）を作成し、ユーザから送信される症状データを入力して罹患可能 性の計算結果を得ることもできる。この場合、移動端末からは症状データとともに位置 および日時を送信することもでき、これらのデータを入力パラメータとして新たなニュ 一ラルネットワークを作成し、位置および日時をも考慮して罹患可能性を計算するこ とあできる。
[0017] また、罹患可能性計算部は、多変量解析の一種であるクラスター分類 (たとえば宮 本正明 「クラスター分析入門」 森北出版株式会社， 1999参照）により罹患可能性 を計算することもでき、この場合、参照パラメータは典型データ群とすることができる。 さらに、罹患可能性計算部は、 ID3等の決定木分類方法（たとえば C4.5 - Programs for machine learning-, J. Ross 醒 lan ed.， Morgan aufmann
publishers, 1993.参照）を利用して罹患可能性を計算することもでき、この場合、参照 パラメータは分類規則とすることができる。さらに、本発明の診断支援システムを利用 して罹患可能性の判断を受けたユーザが医者の診断を受けた場合、その診断結果 を参照パラメータに反映することもできる。
[0018] 本発明の診断支援システムによれば、ある疾患に罹患している罹患可能性に基づ き、エリア毎にその疾患の罹患者の存在状況を推定することができる。診断支援シス テムは、ネットワーク等を介して、このような罹患者の存在状況を配信することができる 。これにより、多くの人々がエリア毎のある疾患の発症状況を把握することができ、発 症状況を疾患の予防に活用したり、 自分の症状と他人の発症状況とに応じて自己の 罹患可能性の判断に活用したりすることができる。
[0019] 本発明の診断支援システムにおいて、推定処理部は、疾患の罹患者の存在状況 に基づき、エリア毎に疾患の原因となる原因物質の存在状況を推定することができる 。このようにすれば、精度よぐ細分化されたそれぞれのエリアにおける原因物質の存 在状況を推定することができる。診断支援システムは、ネットワーク等を介して、このよ うな原因物質の存在状況を配信することができる。これにより、多くの人々がエリア毎 のある疾患の原因物質の存在状況を把握することができ、 自分の症状と原因物質の 存在状況とに応じて自己の罹患可能性の判断に活用することができる。
[0020] 本発明の診断支援システムにおいて、解析センターは、建物に関する情報を含む 地図情報を記憶する地図情報記憶部をさらに含むことができ、推定処理部は、複数 のユーザの罹患可能性と、対応する位置と、および地図情報に含まれる建物に関す る情報とに基づき、建物を単位とするエリア毎に疾患の罹患者の存在状況を推定す ること力 sできる。
[0021] 本発明の診断支援システムにおいて、データ取得部は、症状データを症状データ の作成日時にも対応付けて取得することができ、推定処理部は、複数のユーザの罹 患可能性と、対応する位置および日時とに基づき、エリア毎および期間毎に存在状 況を推定することができる。
[0022] ここで、「症状データの作成日時」とは、たとえば、ユーザが自分の体液等を試料と して採取した日時、ユーザが検出部により特徴成分の存在の有無を検出した日時、 ユーザが症状データを解析センターに送信した日時、解析センターが症状データを 受信した日時とすることができる。
[0023] 本発明の診断支援システムにおいて、ある疾患に罹患している罹患可能性に基づ き、エリア毎および期間毎にその疾患の発症状況および原因物質の存在状況を推 定すること力 Sできる。診断支援システムは、このようなエリア毎および期間毎の発症状 況および原因物質の存在状況に基づき、発症状況や原因物質の存在状況の予測を 行うことができる。また、診断支援システムは、ネットワーク等を介して、このような予測 を配信することができる。これにより、多くの人々が予測に応じてその疾患への対策を たてて行動をすることができる。
[0024] 本発明の診断支援システムにおいて、解析センターは、罹患可能性を、対応する 位置が含まれるエリアおよび日時が含まれる期間における存在状況に応じて補正す る補正処理部と、補正処理部が補正した罹患可能性を移動端末に配信する配信処 理部と、をさらに含むことができる。
[0025] 本発明の診断支援システムにおいて、解析センターは、症状データに基づき判断 された罹患可能性を、対応する位置が含まれるエリアおよび日時が含まれる期間に おける存在状況とともに移動端末に配信する配信処理部をさらに含むことができる。
[0026] 本発明の記載の診断支援システムにおいて、移動端末は、罹患可能性および対応 する位置が含まれるエリアにおける存在状況を受信する受信部と、罹患可能性を存 在状況に応じて補正する補正処理部と、をさらに含むことができる。
[0027] 本発明によれば、疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムであって、被験 者の症状を示す症状データを、症状データの作成位置および作成日時に対応付け て取得するデータ取得部と、症状データと疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照 パラメータとに基づき、被験者が疾患に罹患している罹患可能性を計算する罹患可 能性計算部と、エリア毎および期間毎に、疾患の罹患者の存在状況を推定する推定 処理部と、罹患可能性を、位置および日時における存在状況に応じて補正する補正 処理部と、を含むことを特徴とする診断支援システムが提供される。
[0028] 被験者は、移動端末または固定端末から診断支援システムに送信することができる 。ここで、「症状データの作成位置」とは、たとえば、被験者に症状が生じた位置とす ることができる。被験者が移動端末から症状データを送信する場合、被験者が症状 データを解析センターに送信したときの移動端末の位置を「症状データの作成位置」 とすることができる。 「症状データの作成日時」とは、たとえば、被験者に症状が生じた 日 B寺とすることができる。
[0029] 推定処理部は、疾患の罹患者の存在状況に基づき、エリア毎および期間毎に、疾 患の原因となる原因物質の存在状況を推定することができる。
[0030] 本発明の診断支援システムにおいて、建物に関する情報を含む地図情報を記憶 する地図情報記憶部をさらに含むことができ、推定処理部は、複数のユーザの罹患 可能性と、対応する位置と、および地図情報に含まれる建物に関する情報とに基づ き、建物を単位とするエリア毎に疾患の罹患者の存在状況を推定することができる。
[0031] 本発明の診断支援システムは、推定処理部が推定した存在状況を地図情報ととも に表示する表示処理部と、表示処理部が表示した地図情報に含まれる地点の選択 をユーザから受け付ける選択受付部と、をさらに含むことができ、表示処理部は、ュ 一ザが選択した地点における罹患者の存在状況を日時に対応付けて表示すること ができる。表示処理部は、たとえばユーザが地図上の建物をクリックすると、その建物 を表示するとともに、その建物の中のエリア毎の疾患の罹患者の存在状況や原因物 質の存在状況を表示することができる。
[0032] 本発明の診断支援システムにおいて、地図情報は、建物の部屋毎の情報を含むこ とができ、推定処理部は、複数のユーザの罹患可能性と、対応する位置と、および地 図情報に含まれる建物の部屋毎の情報とに基づき、部屋を単位とするエリア毎に疾 患の罹患者の存在状況を推定することができ、当該診断支援システムは、推定処理 部が推定した存在状況を地図情報に含まれる建物とともに表示する表示処理部と、 表示処理部が表示した地図情報に含まれる地点の選択を部屋単位でユーザから受 け付ける選択受付部と、をさらに含むことができ、表示処理部は、ユーザが選択した 部屋における罹患者の存在状況を表示することができる。ここで、表示処理部は、建 物を二次元で表示することもでき、また三次元表示することもできる。
[0033] 本発明の診断支援システムにおいて、データ取得部は、被験者から採取した試料 中に疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分が存在するか否かを示すデータを取得す ること力 Sでき、罹患可能性計算部は、特徴成分が存在するか否力を示すデータと参 照パラメータとに基づき、被験者が疾患に罹患している罹患可能性を計算することが できる。この場合、被験者側の端末には、ユーザ力 採取した試料中に疾患の罹患 を特徴的に示す特徴成分が存在するか否力を検出する検出部を設けることができる 。ここで、「症状データの作成日時」とは、たとえば、被験者が自分の試料を採取した 日時、被験者が検出部により特徴成分の存在の有無を検出した日時、被験者が症 状データを解析センターに送信した日時、解析センターが症状データを受信した日 B寺とすることができる。
[0034] 本発明の診断支援システムにおいて、データ取得部は、同一エリアおよび同一期 間における症状データを複数の被験者からそれぞれ取得することができ、罹患可能 性計算部は、複数の被験者の症状データそれぞれについて罹患可能性を計算する ことができ、存在状況取得部は、複数の被験者の罹患可能性に基づき、当該エリア および期間における原因物質の存在状況を推定することができる。
[0035] 本発明の診断支援システムにおいて、データ取得部は、被験者から、異なるエリア または異なる期間における複数の症状データを取得し、罹患可能性計算部は、複数 の症状データそれぞれについて罹患可能性を計算することができ、補正処理部は、 複数の罹患可能性とそれぞれ対応するエリアおよび期間における複数の存在状況と の対応関係に基づき、罹患可能性を補正することができる。
[0036] 本発明の診断支援システムにおいて、データ取得部は、特徴成分が存在するか否 力、を示すデータを取得したときとは異なるエリアまたは期間において、被験者が試料 を採取したときと同様の症状を発症しているか否かに関する情報を取得することがで き、罹患可能性計算部は、特徴成分が存在するか否かを示すデータと情報とに基づ き、被験者から情報を取得したときの被験者の罹患可能性を計算することができ、補 正処理部は、複数の罹患可能性とそれぞれ対応するエリアおよび期間における複数 の原因物質の存在状況との対応関係に基づき、罹患可能性を補正することができる
[0037] 本発明によれば、疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムであって、被験 者の症状を示す症状データを、症状データの作成位置および作成日時に対応付け て取得するデータ取得部と、症状データと疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照 パラメータとに基づき、被験者が疾患に罹患している罹患可能性を計算する罹患可 能性計算部と、異なるエリアまたは異なる期間における複数の症状データに基づき 計算された罹患可能性に基づき、エリア毎または期間毎に、疾患の罹患者の存在状 況を予測する推定処理部と、を含むことを特徴とする診断支援システムが提供される
[0038] 本発明によれば、ユーザの症状を示す症状データに基づき、当該ユーザが疾患に 罹患している罹患可能性を判断する解析センターを含む診断支援システムで用いら れる移動端末であって、ユーザ力 採取した試料中に疾患の罹患を特徴的に示す 特徴成分が存在するか否力、を検出する検出部と、検出部による検出結果をユーザの 症状を示す症状データとして解析センターに送信する送信処理部と、を含むことを特 徴とする移動端末が提供される。
[0039] 本発明の記載の移動端末において、解析センターから、症状データに基づき判断 された罹患可能性と、試料を採取した位置および日時における疾患の原因となる原 因物質の存在状況とを受信する受信部と、罹患可能性を存在状況に応じて補正する 補正処理部と、をさらに含むことができる。
[0040] 本発明の移動端末において、ユーザが試料を採取したときとは異なる位置または 日時において、ユーザが試料を採取したときと同様の症状を発症しているか否かに 関する情報の入力をユーザから受け付ける入力受付部と、症状データに基づき判断 された罹患可能性と、情報とに基づき、ユーザから情報を取得したときのユーザの罹 患可能性を計算する罹患可能性計算部と、をさらに含むことができ、受信部は、ユー ザが情報を入力した位置および日時における存在状況をも受信することができ、補 正処理部は、複数の罹患可能性とそれぞれ対応する位置および日時における複数 の存在状況との対応関係に基づき、罹患可能性を補正することができる。
[0041] 本発明によれば、位置や時間に応じて発症しやすさが異なる疾患の罹患可能性を 判断する診断支援を簡易に行うシステムが提供される。
図面の簡単な説明
[0042] 上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実 施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
[0043] [図 1]本発明の実施の形態における移動端末および解析センターを含む診断支援シ ステムを示す図である。
[図 2]本発明の実施の形態における移動端末および解析センターの構成を示すプロ ック図である。
[図 3]本実施の形態におけるチップの一例を示す図である。
[図 4]本発明の形態における移動端末の一例を示す図である。
[図 5]図 4 (a)の C一 C '断面図である。
[図 6]図 2に示した解析情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
[図 7]図 2に示したデータ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
[図 8]図 2に示した推定結果記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
[図 9]図 2に示したユーザ情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
[図 10]あるエリアおよび期間における複数のユーザの罹患可能性を統計的に示す図 である。
[図 11]図 2に示したエリア情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 [図 12]あるユーザの症状データに基づき罹患可能性計算部が計算した罹患可能性 と対応する日時および位置における花粉症の原因物質の存在状況との関係を示す 図である。
[図 13]本発明の実施の形態における移動端末および解析センターの処理手順を示 すフローチャートである。
[図 14]本発明の実施の形態における移動端末の構成を示すブロック図である。
[図 15]問診票の一例を示す図である。
[図 16]推定処理部により配信された原因物質の存在状況が地図情報とともに表示さ れた画面を示す図である。
[図 17]チップの試料分離部の構造を示す図である。
[図 18]図 3に示したチップの他の例を示す図である。
[図 19]図 3に示したチップの他の例を示す図である。
[図 20]図 19を参照して説明したチップを外部の光源や検出器と接続するためのコネ クタを示す図である。
[図 21]図 16に示した地図情報上のある地点における原因物質の存在状況の経時変 化を示す図である。
発明を実施するための最良の形態
[0044] (第一の実施の形態）
[0045] 図 1は、本発明の第一の実施の形態における移動端末 14および解析センター 20 を含む診断支援システムを示す図である。本実施の形態において、診断支援システ ムは、ユーザが花粉症に罹患してレ、るか否力、を判断する。
[0046] 移動端末 14のユーザは、花粉症に罹患しているか否かを判断するための自己の 症状を示す症状データを移動端末 14から解析センター 20に送信する。本実施の形 態において、症状データは、ユーザから採取した鼻汁や血液等の試料中に花粉症 の罹患を特徴的に示す特徴成分が含まれるか否かを示すデータである。ここでは、こ のような特徴成分の存在により発色する発色剤等を含むチップ 101を用いる。特徴 成分としては、たとえばヒスタミン、 IgE、またはロイコトリェン等を挙げることができる。 チップ 101の構成については後述する。 [0047] 移動端末 14は、通信機能を有する携帯電話や PDA (Personal Digital Assist ant)等である。移動端末 14は、チップ 101の発色剤の発色を検出する検出部 16を 含む。また、移動端末 14は、解析センター 20から送信される判断結果をユーザに提 示可能に構成される。
[0048] 本実施の形態において、花粉症の診断を受けたいユーザは、予めチップ 101を購 入しておく。ユーザは、 自分の鼻汁や血液等の体液を採取し、その体液を試料として チップ 101に導入し、発色剤と作用させる。その後、移動端末 14の検出部 16により、 チップ 101の発色剤の発色を検出する。移動端末 14は、検出結果をユーザの症状 を示す症状データとして解析センター 20に送信する。本実施の形態において、ユー ザが自分の体液を採取してから症状データを解析センター 20に送信するまでのェ 程は連続して同じ場所で一定時間内に行われるものとする。
[0049] 解析センター 20は、ユーザから送信された症状データと花粉症の罹患者に発生す る特徴を示す参照パラメータとに基づき、そのユーザが花粉症に罹患している罹患 可能性を判断し、判断した罹患可能性を移動端末 14に送信する。これにより、移動 端末 14のユーザは病院や検査機関等に行くことなぐ簡易な方法で自己の花粉症 の罹患可能性を知ることができる。
[0050] また、解析センター 20は、ユーザが移動端末 14から症状を送信したときの移動端 末 14の位置情報を取得する。上述したように、本実施の形態において、ユーザが自 分の体液を採取してから症状データを解析センター 20に送信するまでの工程は連 続して行われるので、ユーザが移動端末 14から症状データを送信したときの移動端 末 14の位置をユーザに症状が生じた位置と仮定して処理を行うことができる。解析セ ンター 20は、複数のユーザの症状データおよび各症状データが送信されたときの各 移動端末 14の位置情報に基づレ、て、花粉症の罹患者の存在状況および花粉症の 原因となる原因物質の存在状況を推定する。解析センター 20は、このような罹患者 や原因物質の存在状況に応じて、各ユーザの罹患可能性を補正することができる。 また、解析センター 20は、エリア毎の罹患者や原因物質の存在状況を複数のユーザ に配信したり、ネットワークを介してウェブページ等で公開することもできる。ここで、ェ リアは、ユーザが知りたい範囲によってその面積を任意に指定できるようにすることが できる。エリアは、たとえば、地方、地名で指定される地域、建物、建物の一部屋とす ることもできる。解析センター 20は、エリア毎の罹患者や原因物質の存在状況を地図 上にマッピングして配信および公開することもできる。さらに、解析センター 20は、ュ 一ザが病院や検査機関において、医者の診断やより精密な検査を受けた場合、その 診断結果を示すデータを取得することができ、それらの診断結果を罹患可能性を判 断する際の参照パラメータに反映させることができる。
[0051] また、解析センター 20は、ユーザから症状データと共に、そのような症状を発症す る原因物質を特定する情報を取得することもできる。原因物質は、花粉症の原因とな り得る複数のアレルゲンを異なる液溜めに導入したチップを用いて特定することがで きる。ユーザはこのように構成されたチップに自分の体液を試料として導入し、試料と 種々のアレルゲンとを反応させる。ユーザがいずれかのアレルゲンに対してアレルギ 一性疾患を有するか否かは、ユーザの体液中に特定の抗原に結合する抗体 (IgE) が存在するか否力を検出することで特定できる。この方法として、固相酵素免疫測定 法（ELISA)を用いることができる。この方法において、まず、ユーザは、チップに試 料を導入してアレルゲンと反応させた後、未反応の試料を洗浄除去する。次いで、チ ップに IgE等の抗体（1次抗体）に付着する二次抗体を導入して試料と反応させ、未 反応の二次抗体を洗浄除去する。二次抗体には酵素が付けられている。次いで、二 次抗体に付けられた酵素により分解されると発色する発色物質をチップに導入する。 このようにすると、 IgE等の抗体が生じた液溜めにおいて発色物質が発色するため、 液溜めに導入したアレルゲンの種類と発色度合いとを対応付けることにより、ユーザ 力 Sどのアレルゲンに対してアレルギー性疾患を有するかを判断することができる。ュ 一ザが移動端末 14からこのチップを用いた検出結果と上述したチップ 101を用いた 検出結果を解析センター 20に送信することにより、解析センター 20において、原因 物質毎に罹患者および原因物質の存在状況を推定することができる。
[0052] 花粉症等のアレルギー性疾患は、原因物質 (花粉）の存在量に応じて、発症したり しなかったりする。そのため、花粉が飛散する時期には、花粉症の疾患者は、何度も 発症や緩解を繰り返し、発症する都度、風邪などの他の症状との判別が必要となる。 さらに花粉症等のアレルギー性疾患は、花粉などの原因物質の存在量が同じ場合 でも患者の体質に応じて発症したりしなかったりする。この場合、病院等で花粉症で あると診断されたユーザは、同じような症状であっても、そうではないと診断されたュ 一ザよりも花粉症が原因で症状がでている可能性が高くなると推定できる。ユーザ個 人が病院で診断された診断結果を利用して「判定基準を個人向けに補正する」こと により、ユーザ毎の診断を正確に行うことができるようになる。
[0053] また、病院等で花粉症であると診断されたユーザも、花粉の飛散量によって発症の 度合いが異なってくるため、チップ 101を用いて時間および場所毎に検查を行レ、、そ の都度解析センター 20からの検查結果を受け取ることにより、花粉に対する対策をと ること力 Sできる。
[0054] 図 2は、本実施の形態における移動端末 14および解析センター 20の構成を示す ブロック図である。
[0055] 解析センター 20は、解析処理部 22およびデータベース 50を含む。解析処理部 22 は、データ取得部 26と、推定処理部 34と、罹患可能性計算部 36と、補正処理部 38 と、送信処理部 40と、解析情報更新部 42と、配信処理部 44とを含む。
[0056] データベース 50は、データ記憶部 52と、解析情報記憶部 54と、推定結果記憶部 5 6と、ユーザ情報記憶部 58と、エリア情報記憶部 60と、地図情報記憶部 62とを含む
[0057] 解析センター 20の各構成要素は、ハードウェアコンポーネントでいえば、任意のコ ンピュータの CPU、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプロダラ ム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用 インターフェースを中心に実現される力 その実現方法、装置にはいろいろな変形例 力あることは、当業者には理解されるところである。これから説明する各図は、ハード ウェア単位の構成ではなぐ機能単位のブロックを示している。
[0058] データ取得部 26は、移動端末 14から症状データを取得する。データ取得部 26は 、ユーザの症状データをその症状データの作成位置および作成日時に対応付けて 取得すること力 Sできる。 「症状データの作成日時」とは、たとえば、ユーザが自分の体 液を採取した日時、ユーザがチップ 101を用いて特徴成分を検出した日時、ユーザ が移動端末 14を用いてチップ 101の発色を検出した日時、またはユーザが移動端 末 14から症状データを送信した日時とすることができる。また、解析センター 20が症 状データを取得した日時を「症状データの作成日時」とすることもできる。このような日 時は移動端末 14の計時機能または解析センター 20の計時機能に基づき決定され てもよく、ユーザの入力により決定されてもよい。
[0059] 「症状データの作成位置」とは、たとえば、移動端末 14を用いるユーザが症状デー タを解析センター 20に送信したときの移動端末 14の位置情報とすることができる。移 動端末 14の位置情報は、移動端末 14の電波受信状態により、携帯電話網の基地 局の位置検出機能を用いて取得することができる。また、ユーザが GPS機能付きの 移動端末 14を保持している場合、 GPS測位機能を用いて取得することもできる。ま た、ユーザに移動端末 14から自分のいる位置情報を入力させることもできる。移動端 末 14の位置情報は、症状データとともに解析センター 20に送信される。位置情報は 、二次元の情報だけでなぐ高さも含めた三次元の情報とすることもできる。
[0060] データ取得部 26は、移動端末 14から症状データを取得すると、移動端末 14のュ 一ザにそのユーザの自覚症状を入力させるための問診票を送信することもできる。デ ータ取得部 26は、移動端末 14を介してユーザから入力された問診票に対する回答 をも症状データとして取得することができる。
[0061] データ取得部 26は、症状データをその症状データの作成位置および作成日時に 対応付けてデータ記憶部 52に書き込む。
[0062] 罹患可能性計算部 36は、症状データと参照パラメータとに基づき、そのユーザが 花粉症に罹患している罹患可能性を計算する。解析情報記憶部 54は、罹患可能性 計算部 36が罹患可能性を計算する際に参照する参照パラメータを記憶する。解析 情報記憶部 54は、データ取得部 26が送信する問診票をも記憶することができる。デ ータ記憶部 52は、罹患可能性計算部 36が症状データに基づき計算したユーザの花 粉症の罹患可能性を症状データに対応付けて記憶する。
[0063] 推定処理部 34は、データ記憶部 52を参照して、複数のユーザの罹患可能性、位 置、および日時に基づき、花粉症の罹患者の存在状況、および花粉症の原因となる 原因物質の存在状況をエリア毎および期間毎に推定する。解析センター 20は、たと えば花粉症の原因となる原因物質の飛散情報や天気等の情報を取得する手段を含 むことができ、推定処理部 34は、これらの情報をも考慮して花粉症の罹患者の存在 状況や原因物質の存在状況を推定することができる。本実施の形態における診断支 援システムによれば、様々な位置にいるユーザから送信される症状データに基づき 原因物質の存在状況を推定するので、従来の所定位置に配置したスライドガラス等 に付着した花粉の数を数えることでアレルゲンとなる花粉量を測定する方法よりも、さ らに細分化されたエリアにおける原因物質の存在量等を把握することができ、原因物 質の存在状況を精度よく推定することができる。
[0064] さらに、推定処理部 34は、花粉症の罹患者の存在状況や花粉症の原因物質の存 在状況を予測することもできる。推定処理部 34は、各ユーザから取得した症状デー タ、その症状データの作成日時および作成位置、医者診断結果等そのユーザの個 人情報、症状データに基づく罹患可能性計算部 36の計算結果、およびたとえば花 粉症の原因となる原因物質の飛散情報や天気等の情報等の外部計測情報を考慮し て、花粉症の罹患者の存在状況や花粉症の原因物質の存在状況を予測する。推定 処理部 34による予測は、種々の数理モデルを用いて行うことができる。推定結果記 憶部 56は、推定処理部 34が推定した花粉症の罹患者の存在状況、原因物質の存 在状況やこれらの予測結果をエリア毎および期間毎に記憶する。
[0065] 配信処理部 44は、エリア毎および期間毎の花粉症の罹患者の存在状況、原因物 質の存在状況やこれらの予測結果を他のユーザ等に配信する処理を行う。
[0066] 地図情報記憶部 62は、地図情報を記憶する。配信処理部 44は、地図情報記憶部 62に記憶された地図情報とともに花粉症の罹患者や原因物質の存在状況を配信す ること力 Sできる。これにより、他のユーザがあるエリアおよび期間における花粉症の罹 患者や原因物質の存在状況を把握することができ、予防や自分の罹患可能性の判 断に活用することができる。
[0067] また、地図情報記憶部 62は、地図情報に含まれるエリアの建物に関する情報を含 むこともでき、推定処理部 34は、建物を単位とするエリア毎に花粉症の罹患者や原 因物質の存在状況を推定することもできる。さらに、地図情報は、建物の部屋毎の情 報を含むこともできる。これにより、花粉症の罹患者や原因物質の存在状況をより細 分化して推定することができる。また、配信処理部 44は、このような推定結果を、たと えば建物の管理者等に配信することもできる。これにより、本発明の診断支援システ ムをたとえば悪臭や騒音が原因の疾患の診断支援に適用する場合、建物の管理者 にそのような原因を排除する処理を促すことができる。
[0068] 図 16は、配信処理部 44により配信された原因物質の存在状況が地図情報とともに 表示された画面を示す図である。配信処理部 44は、たとえば図 16 (a)に示した地図 情報の中からユーザがある領域を選択すると、図 16 (b)に示すように、その領域に含 まれるエリア毎の原因物質の存在状況が表示される形式でデータを配信することが できる。また、図 16 (c)に示すように、建物毎の原因物質の存在状況を配信すること もでき、ある建物の中のある特定の階や部屋における原因物質の存在状況を配信す ることもできる。さらに、配信処理部 44は、ユーザから配信を希望する位置の入力を 受け付け、その位置における原因物質の存在状況が時系列的に表示されるようにデ ータを配信することもできる。図 21は、図 16 (c)に示した建物のある地点をユーザが 選択した場合に、その地点における原因物質の存在状況の経時変化を示す図であ る。配信処理部 44は、図 21に示すようなデータをユーザに配信する。図 21において 、原因物質の存在状況を縦軸として示したが、配信処理部 44は、ユーザ毎の罹患可 能性や罹患者の存在状況を縦軸としたグラフを配信することもできる。
[0069] 図 2に戻り、ユーザ情報記憶部 58は、ユーザ毎に、ユーザ ID、ユーザのメールアド レス等を記憶する。エリア情報記憶部 60は、複数のエリアの位置情報を記憶する。
[0070] 補正処理部 38は、データ記憶部 52および推定結果記憶部 56を参照して、ユーザ から取得した症状データと、その症状データの作成位置および日時における花粉症 の罹患者の存在状況や原因物質の存在状況とを考慮して、ユーザの花粉症の罹患 可能性を補正する。補正処理部 38は、ユーザから取得した症状データの取得日時 における花粉症の罹患者の存在状況や原因物質の存在状況の予測結果を考慮し てユーザの花粉症の罹患可能性を補正することもできる。
[0071] 送信処理部 40は、罹患可能性計算部 36により計算された罹患可能性および補正 処理部 38により補正された罹患可能性を移動端末 14に送信する。データ取得部 26 は、ユーザから症状データとともにユーザ IDを受け付ける。送信処理部 40は、ユー ザ IDに基づき、ユーザ情報記憶部 58を参照してユーザのメールアドレスに罹患可能 性を送信する。
[0072] 解析情報更新部 42は、移動端末 14のユーザや病院 ·検査機関等から医者の診断 による診断結果を受け付け、診断結果に基づき、解析情報記憶部 54に記憶された 参照パラメータ等の情報を更新する。参照パラメータの更新については後述する。
[0073] 移動端末 14は、検出部 16、送受信部 18、および入出力部 19を含む。ここで、検 出部 16は、たとえば分光光度計、蛍光光度計、または CCDカメラ等である。送受信 部 18は、検出部 16が検出した検出結果をユーザの症状を示す症状データとして解 析センター 20に送信する。また、送受信部 18は、解析センター 20から罹患可能性 計算部 36が計算した罹患可能性や補正処理部 38により補正された罹患可能性を 受信する。送受信部 18は、受信した罹患可能性を入出力部 19に伝達する。入出力 部 19は、罹患可能性を表示部等（不図示）に出力し、ユーザに提示する。
[0074] 次にチップ 101の構成の具体例を説明する。
[0075] 図 3は、本実施の形態におけるチップ 101の一例を示す図である。本実施の形態 において、チップ 101は、花粉症の罹患を特徴的に示す、たとえばヒスタミン、 IgE, またはロイコトリェン等の特徴成分が被験者の体液に含まれるか否か、含まれる場合 どの程度含まれるかを検出するために用いられる。たとえば、ヒスタミンを検出する場 合、 ELISA、蛍光法、センサを用いた方法 (非特許文献 1)を用いることができる。セ ンサを用いる場合、センサは、チップ 101状に設けてもよぐまた移動端末 14側に設 けることもできる。また、 IgEを検出する場合、 EIA法 (免疫測定法）を用いることがで きる。 EIA法を用いて IgEを検出している例としてはオリトン IgE「ケミファ」、 日本ケミフ ァ株式会社を挙げることができる。また、ロイコトリェンを検出する場合、 ELISAを用 レ、ることができる。
[0076] チップ 101は、ユーザが携帯可能な大きさに構成される。また、本実施の形態にお けるチップ 101は、綿棒、スポイト、または注射針等ユーザの体液を採取するための 試料採取器具 120と組み合わせて用いられる。チップ 101は、試料導入部 102と、前 処理部 104と、試料分離部 106と、検出反応部 108と、廃液溜 110とを含む。チップ 101は、たとえばプラスチックにより構成することができ、プラスチック板に溝および液 溜めを形成することにより、試料導入部 102、前処理部 104、試料分離部 106、検出 反応部 108、および廃液溜 110等が設けられる。また、ここでは図示していないが、 チップ 101にはフタを設けることができ、試料導入部 102や廃液溜 110が開口された 構成とすることができる。前処理部 104や試料分離部 106には、乾燥した試料がセッ 卜される。
[0077] 前処理部 104には、たとえば粘稠性低下剤として塩化リゾチームが導入されており 、試料導入部 102から試料が導入されると、塩化リゾチームと混合されることにより試 料の粘稠性を低下することができる。また、前処理部 104に適宜バッファを導入する ことにより、試料の pHを調整することもできる。さらに、前処理部 104において、フィル タを設けておき、不純物を除去することもできる。試料分離部 106において、試料が 分離され、細胞が除去されて液体成分のみが検出反応部 108に導入される。
[0078] 次に、図 17を参照して、チップ 101の試料分離部 106の構造の例を説明する。図 1 7は、図 3の試料分離部 106の構造を詳細に示したものである。チップ 101は、たとえ ばシリコン、ガラス、石英、各種プラスチック材料、またはゴム等の弾性材料により構 成すること力 Sできる。試料分離部 106は、細胞やその破壊された構造物が通り抜けら れないサイズ (たとえば 0· 1 μ m— 1 μ m)の隙間を有する障害物で構成されたフィノレ タである。障害物は、隣立する柱（ピラー）でも並列された壁でも、撚糸でも、多孔質 体でもよレ、。ここで、試料分離部 106はこのような材料に設けられた溝部および溝部 内に配置された円柱形状のピラー 225により実現することができる。このように構成さ れた試料分離部 106において、ピラー 225間の間隙を試料が透過する。ここで、分 子サイズが大きい程、ピラー 225が障害となり、試料分離部 106での通過時間が長く なる。分子サイズの小さいものは、ピラー 225間の間隙を比較的スムーズに通過し、 分子サイズが大きいものに比べて短時間で試料分離部 106を通過する。これにより、 細胞を除去して液体成分のみを検出反応部 108に導入することができる。
[0079] 図 3に戻り、検出反応部 108には特徴成分の存在により発色する発色剤が導入さ れている。特徴成分がヒスタミンの場合、発色剤としては、たとえばジァゾカップリング 剤等を用いることができる。なお、検出反応部 108は、複数の液溜めを含むことがで き、このうち一つの液溜めには発色剤を導入せず、参照用の液溜めとして用いること あでさる。 [0080] 図 4は、本実施の形態における移動端末 14の一例を示す図である。ここでは、検出 部 16が分光光度計である場合を例として説明する。移動端末 14には、チップ 101を 挿入するためのチップ挿入部 131が設けられている。図 4 (a)は、移動端末 14にチッ プ 101が揷入されていない状態を示し、図 4 (b)は、移動端末 14にチップ 101が揷 入された状態を示す。移動端末 14は、一般的な携帯電話等の移動端末と同様、電 池パック 140、アンテナ 141、機能ボタン群 143と、および表示部 145等を有する。
[0081] なお、ここでは移動端末 14に検出反応部 108が設けられた形態を示した力 検出 反応部 108は、移動端末 14とは別に構成され、移動端末 14に接続される装置とす ることもできる。これにより、移動端末 14本体の構成を簡易にすることができるとともに 、移動端末 14に体液等の試料が付着するのを防ぐこともできる。この場合、移動端末 14と検出反応部 108を含む装置とは、有線で接続されても無線で接続されてもよい 。これらはたとえば、 USB端子を介して接続されてもよぐ Bluetooth等の無線通信手 段で接続されてもよい。また、検出反応部 108を含む装置は、防水構成とすることが 好ましぐ洗浄可能な構成とすることが好ましい。
[0082] 図 5は、図 4 (a)の C-C'断面図である。
[0083] 図 5に示すように、移動端末 14のチップ挿入部 131には検出部 16が設けられる。
検出部 16は、光を照射する光源 133aおよび光源 133bと、ならびにこれらの光源 13 3aおよび光源 133bからの光をそれぞれ検出する受光部 135aおよび受光部 135bと を含む。光源 133aおよび光源 133bは、チップ揷入部 131にチップ 101が挿入され たときにチップ 101の検出反応部 108に光を照射することが可能な位置に設けられ る。受光部 135aおよび受光部 135bは、検出反応部 108を透過した光を検出可能な 位置に設けられる。光源 133aおよび光源 133bの一方は参照用の液溜めに光を照 射するのに用いることができる。移動端末 14のチップ揷入部 131内には、チップ 101 を保持するための凸部 139が形成されたパッキン 137が設けられる。図示していない が、チップ 101にはパッキン 137の凸部 139と嵌合する凹部が設けられてよぐこれら が嵌合することにより、チップ 101をチップ揷入部 131に確実に装着することができる 。これにより、光源 133aおよび光源 133bからの光が確実にチップ 101の検出反応 部 108に照射され、検出反応部 108を透過した光を確実に受光部 135aおよび受光 部 135bにより受光することができる。
[0084] 受光部 135aおよび受光部 135bは、受光した透過光の強度を電流（電流の強弱、 または電圧の高低）に変換する。図示していないが、検出部 16は、受光部 135aおよ び受光部 135bが変換した電流値に基づき透過度を算出する演算部を含む。光源 1 33aおよび光源 133bは、たとえば発光ダイオードとすることができる。また、受光部 1 35aおよび受光部 135bは、たとえばフォトトランジスタとすることができる。なお、ここ では図示していないが、移動端末 14は、光源 133aおよび光源 133bからの出射光 を、光学フィルタを通す等して分光し、所定波長の光を照射するための分光部を有 することもできる。このようにすれば、特定の波長にピークを有するような特徴成分の 存在量を検出することができる。
[0085] 移動端末 14は、チップ 101がチップ揷入部 131に揷入された日時、または検出部 16がチップ 101の検出反応部 108の発色を検出した日時を検出結果に対応付けて 記憶すること力 Sできる。送受信部 18 (図 2参照）は、これらの日時を症状データ作成 日時として解析センター 20に送信することができる。送受信部 18は、ユーザからの 指示に基づき、検出部 16が検出した透過度をユーザの症状を示す症状データとし て診断申込と共に解析センター 20に送信する。なお、送受信部 18は症状データを どのような形式で送信することもでき、たとえば移動端末 14におレ、て透過度を量子化 して解析センター 20に送信することもできる。これにより、移動端末 14から解析センタ 一 20までのデータの通信量を低減することができ、通信料を低減することができる。 このように、検出部 16が検出した検出結果を解析センター 20に送信することにより、 ユーザの症状データの客観性を保つことができる。
[0086] なお、ここでは、検出部 16が透過度を検出するとして説明したが、検出部 16は、吸 光度や散乱度を検出するよう構成することもできる。
[0087] また、チップ 101の構成および移動端末 14の検出部 16の構成は、上述したものに 限られず、種々の構成とすることができる。
[0088] たとえば、図 18 (a)に示すように、試料分離部 106および検出反応部 108を流路 1 28上に設け、検出反応部 108の下方に光導波路 132を形成することもできる。ここで 、光導波路 132は、たとえば石英系材料または有機系ポリマー材料により形成するこ とができる。光導波路 132は、周囲の材料よりも屈折率が高くなるように構成される。 この場合、光導波路 132にはチップ 101の側面から光が導入され、同様に、チップ 1 01の側面から光が取り出される。図 18 (b)は、図 18 (a)における D-D'断面図である 。図 18 (c)は、図 18 (a)の投光用光導波路 132cおよび受光用光導波路 132dが形 成された側面を示す図である。この場合、たとえば、移動端末 14の側壁または底面 等にチップ 101の投光用光導波路 132cへ光を導入する光源および受光用光導波 路 132dからの光を受光するための検出器を設けておくことができる。このような構成 にすれば、移動端末 14の側壁または底面等にチップ 101の投光用光導波路 132c および受光用光導波路 132dが露出した面を接触させることにより、検出反応部 108 への光の導入および検出反応部 108からの光の検出を行うことができる。
[0089] さらに、チップ 101は図 19に示すような構成とすることもできる。この場合も検出反 応部 108は流路 128上に設けられる。ここで、チップ 101は、少なくとも検出反応部 1 08が設けられた領域において、金属光沢のある材料や、試料の屈折率より屈折率の 低い材料により構成することができる。このようにすれば、試料をコア材とし、チップ 1 01をクラッド材として、光導入部 121aから流路 128に導入された光を試料中に閉じ こめたまま検出反応部 108に沿って伝達させ、光取り出し部 121bから取り出すことが できる。
[0090] 移動端末 14の検出部 16は図 18および図 19に示した構造のチップの検出反応部
108における照射光の透過度を検出可能に構成される。
[0091] 図 20は、図 19を参照して説明したチップ 101を外部の光源や検出器と接続するた めのコネクタを示す図である。移動端末 14は、このようなコネクタを含む構成とするこ とができる。
[0092] コネクタ 160は、チップ 101を収容して支持する支持体 142と、それぞれ投光用光 ファイバ 164aおよび受光用光ファイバ 164bを保持するスライド部 166aおよびスライ ド部 166bを含む。
[0093] 図 20 (b)に示すように、スライド部 166aおよびスライド部 166bは、支持体 142にチ ップ 101が収容され、それぞれ矢印の方向にスライドされたときに、チップ 101の接続 部 121aおよび接続部 121bに投光用光ファイバ 164aおよび受光用光ファイバ 164b がそれぞれ接続されるように、投光用光ファイバ 164aおよび受光用光ファイバ 164b を保持する。これにより、図 20 (c)に示すように、チップ 101の接続部 121aおよび接 続部 121b内に投光用光ファイバ 164aおよび受光用光ファイバ 164bをそれぞれ挿 入した構成とすることができる。このようにすれば、チップ 101において、検出反応部 108に沿って光路 Lをかせぐことができ、検出反応部 108中に存在する試料中の成 分を精度よく検出することができる。
[0094] 図 6は、図 2に示した解析情報記憶部 54のデータ構造の一例を示す図である。ここ では、解析情報記憶部 54が、参照パラメータとして比較データを記憶してレ、る例を示 す。参照パラメータは、実際に医者により診断を受けた被験者の体液を試料として図 3—図 5を参照して説明したのと同様に透過度を測定した際の透過度と罹患の有無と を統計的に算出したデータに基づいて設定される。ここでは、透過度が 0 15%の 場合の罹患可能性が「 + + +」、透過度が 16 30%の場合の罹患可能性が「十十」 、透過度が 31— 50%の場合の罹患可能性が「十」、透過度が 51— 70%の場合の罹 患可能性が「一」、透過度が 71— 85%の場合の罹患可能性が「一」、透過度が 86— 100%の場合の罹患可能性が「——」であると設定されている。ここで、「 + + +」、「 + +」、「 +」、「_」、「——」、「——」の順で花粉症に罹患している可能性が高いことを 示す。
[0095] なお、図 2に示した解析情報更新部 42は、医者の診断結果による診断結果と罹患 可能性計算部 36による罹患可能性の計算結果を比較して、計算結果と診断結果の 間にずれが生じているような場合、解析情報記憶部 54の参照パラメータを更新する 。たとえば、罹患可能性計算部 36が図 6に示したような比較データに基づきユーザの 罹患可能性を計算する形態において、罹患可能性計算部 36が罹患可能性が低いと 計算したユーザが医者により花粉症に罹患していると計算される例が多く発生するよ うな場合、解析情報更新部 42は、各透過度の範囲に対する罹患可能性が高くなるよ うに解析情報記憶部 54の設定を更新することができる。
[0096] 図 7は、図 2に示したデータ記憶部 52のデータ構造の一例を示す図である。データ 記憶部 52は、ユーザ ID欄、位置 (X, y)欄、 日時欄、症状データ欄、および罹患可 能性欄を含む。ユーザ ID欄は、ユーザの移動端末 14を識別するユーザ IDを保持す る。ユーザ IDは、その他にもサービス契約番号や、保険証の番号等の一般的個人識 別情報を含んでもよいが、解析センター 20は、これを適法に取得するものとする。位 置 (x， y)欄は、ユーザの位置を保持し、 日時欄は、症状データの作成日時を保持す る。症状データ欄は、データ取得部 26が取得した症状データを保持し、罹患可能性 欄は罹患可能性計算部 36により計算された各ユーザが花粉症に罹患している可能 性を保持する。なお、ここで位置情報を、 X軸および y軸で表した力 位置情報は、地 名や建物名とすることもできる。
[0097] 図 8は、図 2に示した推定結果記憶部 56のデータ構造の一例を示す図である。推 定結果記憶部 56は、エリア No.欄、期間欄、および存在状況欄を含む。エリア No. 欄は、所定のエリアを識別する番号を保持する。期間欄は年月日欄および時間欄を 含む。存在状況欄は、対応付けられたエリアおよび期間における花粉症の原因とな る原因物質の存在状況を保持する。ここで、たとえば、「+ + +」、「+ +」、「 +」、「― 」の順で、原因物質の存在量が高いことを示す。
[0098] 図 9は、図 2に示したユーザ情報記憶部 58のデータ構造の一例を示す図である。
ユーザ情報記憶部 58は、ユーザ ID欄、メールアドレス欄、名前欄、年齢欄、および 医者診断欄を含む。ユーザ ID欄は、ユーザを識別するためのユーザ IDを保持する 。メーノレアドレス欄は、ユーザが保持する移動端末 14のメールアドレスを保持する。 名前欄はユーザの名前、年齢欄はユーザの年齢を保持する。医者診断欄は、たとえ ば過去に医者で花粉症に罹患しているか否かの診断を受けたか否力 \診断を受け た場合、花粉症と診断されたか否かに関する情報を保持する。ここでは、たとえば、 医者の診断を受けて花粉症と診断された場合「十」、花粉症ではないと診断された場 合「一」、診断を受けていない場合ブランクで示される。たとえば、ユーザ ID「1」のュ 一ザは「山本ハナコ」で、 25歳、メールアドレスが「aaa@bcd. co. jp」、医者の診断 で花粉症と診断されている。なお、ユーザ情報を取得するときは、これを適法に取得 するものとする。
[0099] 図 2に戻り、罹患可能性計算部 36は、ユーザの罹患可能性を計算する際に、医者 の診断結果を参照して罹患可能性を計算することができる。たとえば、解析情報記憶 部 54は、図 6に示した比較データに加えて、医者により花粉症であると診断されたュ 一ザ用の比較データを別途記憶することができる。医者により花粉症であると診断さ れたユーザの場合、透過度が高くても、罹患可能性が高くなるように設定することが できる。図 6では、透過度が 16— 30%の場合は罹患可能性が「 + +」と計算されるよ う比較データが設定されているが、医者により花粉症と診断されているユーザの場合 は、たとえば、透過度が 16 30%であっても、罹患可能性が「 + + +」と計算される よう比較データを設定してもよい。
[0100] また、推定処理部 34は、花粉症の原因物質の存在状況を推定する際に、各ユー ザの罹患可能性と医者の診断結果とを考慮して存在状況を推定することができる。た とえば、罹患可能性が高いユーザにおける医者により花粉症と診断されたユーザの 割合が高ぐ罹患可能性が低いユーザにおける医者により花粉症と診断されたユー ザの割合が低レ、エリアや期間におレ、ては原因物質の存在量が高レ、と推定することが できる。
[0101] 図 10は、あるエリアおよび期間における複数のユーザの罹患可能性を統計的に示 す図である。このエリアおよび期間において、データ取得部 26は、 100人のユーザ の症状データを取得している。ここで、罹患可能性が「+ + +」と計算されたユーザは 40人、「 + +」と計算されたユーザは 30人、「 +」と計算されたユーザは 10人、「-」と 計算されたユーザは 10人、「——」と計算されたユーザは 5人、「——」と計算されたュ 一ザは 5人である。ユーザの総数力 各罹患可能性のユーザの割合を算出すると、 罹患可能性が「 + + +」と計算されたユーザは 40%、「 + +」と計算されたユーザは 3 0%、「十」と計算されたユーザは 10%、「-」と計算されたユーザは 10%、「一」と計 算されたユーザは 5%、「——」と計算されたユーザは 5%となる。推定処理部 34は、 たとえば、罹患可能性が「 + + +」または「 + +」と計算されたユーザの割合に応じて 、そのエリアおよび期間における原因物質の存在状況を推定することができる。解析 情報記憶部 54は、どのような基準で存在状況の推定を行うかに関する情報をも記憶 する。
[0102] 推定処理部 34は、ユーザのうち、医者により花粉症であると診断された罹患者の人 数についても統計処理を行う。ここで、ユーザのうち医者により花粉症の罹患者であ ると診断されたユーザの総数は 50人である。このうち、罹患可能性計算部 36により 罹患可能性が「+ + +」と計算されたユーザは 26人、「 + +」と計算されたユーザは 1 8人、「 +」と計算されたユーザは 5人、「-」と計算されたユーザは 0人、「一」と計算さ れたユーザは 1人、「——」と計算されたユーザは 0人である。ユーザの総数から各罹 患可能性のユーザの割合を算出すると、罹患可能性が「 + + +」と計算されたユー ザは 52%、「+ +」と計算されたユーザは 36%、「 +」と計算されたユーザは 10%、「 ―」と計算されたユーザは 0%、「- -」と計算されたユーザは 2%、「—— -」と計算された ユーザは 0%となる。推定処理部 34は、医者の診断により花粉症の罹患者であると 診断されたユーザのうち、罹患可能性計算部 36により罹患可能性が「 + + +」または 「 + +」と計算されたユーザの割合をも考慮して、そのエリアおよび期間における原因 物質の存在状況を推定することができる。
[0103] 図 11は、図 2に示したエリア情報記憶部 60のデータ構造の一例を示す図である。
エリア情報記憶部 60は、エリア No.欄、始点位置 (X, y)欄、および終点位置 (x， y) 欄を含む。エリア No.欄は図 6に示したエリア Νο·欄に対応し、各エリアは、始点位 置および終点位置をそれぞれ通る X軸および y軸で囲まれた範囲に設定される。
[0104] 図 12は、あるユーザの症状データに基づき罹患可能性計算部 36が計算した罹患 可能性と対応する日時および位置における花粉症の原因物質の存在状況との関係 を示す図である。たとえば、 2003年 3月 25日 10時 11分にユーザ ID「1」のユーザか ら取得した症状データに基づく罹患可能性は「+ + +」と計算されている。このとき、 このユーザ力 Sいる位置における花粉症の原因物質の存在状況も「 + + +」と推定さ れている。そのため、補正処理部 38は、このときの罹患可能性を「 + + +」のままにし ておく。一方、 2003年 3月 26日 12時 15分にこのユーザから取得した症状データに 基づく罹患可能性は「+ +」と計算されている。このとき、このユーザがいる位置にお ける花粉症の原因物質の存在状況は「一」と推定されている。そのため、補正処理部 38は、たとえば、このときの罹患可能性を「十」に補正する。このように、補正処理部 3 8は、複数の日時または位置における同じユーザの罹患可能性と対応するエリアおよ び期間における原因物質の存在状況とに基づき、このユーザの罹患可能性を補正 する。
[0105] たとえば、症状データに基づき計算した罹患可能性が高ぐ原因物質の存在量も 高い場合、花粉症に罹患している可能性が高いと計算することができる。一方、花粉 症の原因物質の存在量が低いにも関わらず、症状データに基づき計算した罹患可 能性が高い場合、花粉症ではなぐたとえば風邪等、原因物質の存在とは関係のな い疾患に罹患している可能性が高いと計算することができる。また、花粉症の原因物 質の存在量が低レ、場合、花粉症に罹患してレ、ても花粉症の症状が生じなレ、可能性 が高いため、症状データに基づき計算された罹患可能性が低くても、花粉症に罹患 している可能性があると計算することができる。また、花粉症の原因物質の存在量が 高いにも関わらず、症状データに基づき計算された罹患可能性が低い場合、花粉症 に罹患していない可能性が高いと計算することができる。
[0106] また、補正処理部 38は、各日時における罹患可能性と存在状況とを個々に比較す るのではなぐ症状データに基づき計算された罹患可能性の高低と花粉症の原因物 質の存在量の高低との対応関係に基づき、罹患可能性を補正することもできる。
[0107] ユーザは、解析センター 20に症状データを送る際に毎回体液を採取してチップ 10 1により特徴成分の存在の有無を検出する必要はなぐ一度体液を採取してチップ 1 01により特徴成分の存在の有無を検出し、そのときと同様の症状が出ているか否か や、そのときと比較して症状が軽いか重いかに関する情報を問診票への回答のかた ちで症状データとして解析センター 20に送信することができる。解析センター 20にお いて、罹患可能性計算部 36は、ユーザからの問診票の回答および体液を採取した 際の症状データとに基づき、各回毎に花粉症の罹患可能性を計算することができる
[0108] 図 13は、本実施の形態における移動端末 14および解析センター 20の処理手順を 示すフローチャートである。
[0109] まず、移動端末 14において、ユーザがチップ 101を用いて特徴成分を発色させ、 移動端末 14の検出部 16により特徴成分を検出する（S10)。移動端末 14は、特徴成 分の検出結果をユーザの症状を示す症状データとして解析センター 20に送信する（ S12) 0解析センター 20において、データ取得部 26は症状データ、その作成日時、 およびその作成位置を取得する（S14)。データ取得部 26は、症状データを位置お よび日時に対応付けてデータ記憶部 52に書き込む（S16)。罹患可能性計算部 36 は、症状データに基づき、解析情報記憶部 54を参照してそのユーザが花粉症に罹 患している可能性を計算し (S18)、罹患可能性をデータ記憶部 52に記憶する（S20
) 0
[0110] 推定処理部 34は、複数のユーザから送信されたデータに基づき、エリア毎、および 所定の期間毎の花粉症の原因となる原因物質の存在状況を推定し (S24)、その結 果を推定結果記憶部 56に記憶する（S26)。補正処理部 38は、データ記憶部 52お よび推定結果記憶部 56を参照して、罹患可能性計算部 36により計算された罹患可 能性および原因物質の存在状況に基づき、各ユーザの罹患可能性を補正する（S2 8)。送信処理部 40は、補正処理部 38が補正した罹患可能性を移動端末 14に送信 する（S30)。このとき、送信処理部 40は、補正前の罹患可能性も移動端末 14に送 信すること力 Sできる。また、推定処理部 34は、原因物質の存在状況を予測する（S32 )。ここで、存在状況の予測方法としては、たとえば、 自己回帰モデルによる方法 (た とえば時系列解析の実際
I,赤池弘次監修，朝倉書店，東京， 1994.、時系列解析の実際 II，赤池弘次監修，朝 倉書店，東京，
1995.参照）によって実現することができる。他のユーザから原因物質の存在状況や その予測の送信要求があると（S34)、配信処理部 44は、そのユーザに原因物質の 存在状況やその予測を配信する（S36)。配信処理部 44は、ユーザから原因物質の 存在状況やその予測の送信要求と共にそのユーザのユーザ IDを取得することもでき 、ユーザ情報記憶部 58を参照して、そのユーザがアレルギー性疾患を示す抗原に 関する存在状況を送信する等、ユーザの過去の履歴に即した情報を送信することが できる。また、配信処理部 44は、原因物質の存在状況や予測をウェブページ等に公 開することもできる。なお、ステップ 22に示すように、罹患可能性を移動端末 14に送 信した後に補正処理部 38による補正処理を行うこともできる。
[0111] 本実施の形態における解析センター 20によれば、ユーザが移動端末 14から送信 した症状データに基づき、ユーザが花粉症に罹患しているか否力、を迅速に計算して 推定結果を移動端末 14に送信するので、ユーザは迅速に自分の花粉症の罹患可 能性を知ることができる。また、多数のユーザ力も得られた症状データに基づき、花 粉症の原因物質の存在状況を推定することにより、ユーザの罹患可能性の計算にフ イードバックさせたり他のユーザに提供することができる。これにより、多くの人が花粉 症の原因物質の存在状況を正確に把握することができる。このように、ユーザの花粉 症の罹患可能性を個々のユーザの症状だけでなぐ原因物質の存在状況等に応じ て補正するため、精度よく花粉症の罹患可能性を計算することができる。
[0112] チップ 101を購入して症状データを送信したユーザだけでなぐそれ以外の人も、 花粉症の原因物質の存在状況を知ることにより、 自己の症状と原因物質の存在状況 とを比較することにより、自分が花粉症か否かを判断することが可能となる。このような 原因物質の存在状況を有料で提供して被提供者から得られた料金をチップ 101の 製造費にあてることにより、チップ 101を安価に製造することもできる。また、原因物質 の存在状況をウェブページ等で提供する際に、広告情報とともに提供することもでき る。このようにすると、広告料金をチップ 101の製造費にあてることもできる。
[0113] (第二の実施の形態）
[0114] 図 14は、本発明の第二の実施の形態における移動端末 14の構成を示すブロック 図である。
[0115] 本実施の形態においては、移動端末 14が補正処理部 38を有する点で、第一の実 施の形態と異なる。本実施の形態においても、解析センター 20は、図 2に示した第一 の実施の形態と同様の構成を有する。ここで、解析センター 20は補正処理部 38を有
[0116] 移動端末 14は、第一の実施の形態において図 2、図 4および図 5を参照して説明し た構成に加えて、補正処理部 38と、データ書込部 70と、記憶部 72とを含む。記憶部 72は、発生状況記憶部 74と補正前罹患可能性記憶部 76とを含む。本実施の形態 において、第一の実施の形態と同様の構成要素には同様の符号を付し、適宜説明 を省略する。
[0117] 本実施の形態において、送受信部 18は、解析センター 20から罹患可能性計算部 36が計算した罹患可能性、および推定処理部 34が推定した存在状況を受信する。 データ書込部 70は、送受信部 18が受信した罹患可能性および存在状況を補正前 罹患可能性記憶部 76および発生状況記憶部 74にそれぞれ書き込む。補正処理部 38は、補正前罹患可能性記憶部 76および発生状況記憶部 74から罹患可能性およ び対応する位置および日時おける原因物質の存在状況と読み出し、これらを考慮し てユーザの花粉症の罹患可能性を補正する。
[0118] これにより、移動端末 14のユーザは、解析センター 20から送信された罹患可能性 に基づき、自己の花粉症の罹患可能性を知ることができるとともに、原因物質の存在 状況に応じて補正処理部 38により補正された罹患可能性を知ることもでき、より精度 よく罹患可能性を検知することができる。また、一度体液を採取してチップ 101により 特徴成分の存在の有無を検出し、解析センター 20から罹患可能性を受け取った後 は、そのときと同様の症状が出ているか否かと、解析センター 20から送信される原因 物質の存在状況とを考慮して移動端末 14側で花粉症の罹患可能性を時系列的に 半 IJ断することちでさる。
[0119] 以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それ らの各構成要素の組合せ等にいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も 本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
[0120] たとえば、移動端末 14は検出部 16を有しない構造とすることもできる。この場合、た とえば、移動端末 14のユーザは解析センター 20から問診票を受け取り、問診票に対 する回答を症状データとして解析センター 20に送信することができる。解析センター 20または移動端末 14に設けられた補正処理部 38は、位置または時期が異なる複数 回の症状データに基づきそれぞれ判断された罹患可能性と、対応する位置および時 期における花粉症の原因物質の存在状況とに基づき、罹患可能性を補正することが できる。問診票への回答だけでは花粉症とたとえば風邪等他の疾患との区別が付き にくいが、花粉症の原因物質の存在状況との対応関係に基づき罹患可能性を補正 することにより、精度よく花粉症に罹患しているか否力 ^判断することができる。
[0121] 図 15は、問診票の一例を示す図である。ここで、問診票は、「鼻水」が出るかどうか 、「くしゃみ」がでるかどうか、「のどの痛み」があるかどうか、「目のかゆみ」があるかどう か、「涙目」かどうかの項目をそれぞれたとえば 5段階評価で入力するように構成され ている。
[0122] さらに、チップ 101とともに、チップ 101の発色剤による発色量と原因物質の存在量 とを対応付けたカラーチャートを組み合わせて配布することもできる。この場合、ユー ザにカラーチャートをもとに原因物質の存在量を判断させ、その判断結果を移動端 末 14に入力させて解析センター 20に送信させるようにすることもできる。
[0123] また、以上の実施の形態において、ユーザが移動端末 14から症状データを送信す るとして説明したが、ユーザは、パーソナルコンピュータなど、固定の端末から症状デ ータを送信する形態とすることもできる。この場合、ユーザは症状データの症状が生 じた位置および日時を端末から入力し、症状データに対応付けて解析センター 20に 送信する。これにより、以上の実施の形態で説明したのと同様に、解析センター 20は 、花粉症の原因物質の存在状況を推定することができ、原因物質の存在状況に応じ て罹患可能性を補正することもできる。
[0124] さらに、解析センター 20は、複数の原因物質について、原因物質毎の飛散状況を 取得する手段を含むことができ、推定処理部 34は、このような飛散状況や医者の診 断により原因物質が特定されている罹患者に関する情報を考慮して、原因物質毎に 存在状況を推定することもできる。この場合、解析センター 20は、原因物質毎の存在 状況と各ユーザの罹患可能性とを考慮して、各ユーザが罹患の症状を示す原因物 質を推定することもできる。これにより、簡易かつ安価な方法でアレルギー性疾患の 起因となる抗原を推定することができる。
[0125] なお、以上の実施の形態では、花粉症を例として説明したが、測定方法である EIA 、 ELISA、または免疫クロマトグラフィー法は、用いる一次抗体を適宜変更して、チッ プ 101に導入しておくことにより、重症急性呼吸器症候群 (SARS : Severe Acute Respiratory Syndrome)の罹患検査、インフルエンザ検査、ハウスダスト検査等を行う こと力 Sできる。
[0126] また、チップ 101にも識別情報を付与しておき、移動端末 14から症状データや位 置データを解析センター 20に送る際に、チップ 101の識別情報も同時に送信するこ ともできる。その識別情報としてチップ 101の供給者の情報やチップ 101の種類、製 造番号を含ませることにより、特定のチップ供給者からチップ 101を購入した人だけ に罹患可能性情報や予報情報を提供するサービスが可能になる他，チップ 101の製 品管理を行うことができる。

Claims

請求の範囲
[1] ネットワークを介して接続された移動端末と解析センターとを含み、前記移動端末 を保持するユーザの疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムであって、 前記移動端末は、
前記ユーザから採取した試料中に前記疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分が存 在するか否かを検出する検出部と、
前記検出部による検出結果をユーザの症状を示す症状データとして前記解析セン ターに送信する送信処理部と、を含み、
前記解析センターは、
前記症状データを、前記移動端末から前記症状データが送信されたときの前記移 動端末の位置に対応付けて取得するデータ取得部と、
前記症状データと前記疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照パラメータとに基 づき、前記ユーザが前記疾患に罹患している罹患可能性を計算する罹患可能性計 算部と、
複数の前記ユーザの前記罹患可能性と対応する前記位置とに基づき、エリア毎に 前記疾患の罹患者の存在状況を推定する推定処理部と、を含むことを特徴とする診 断支援システム。
[2] 請求の範囲第 1項に記載の診断支援システムにおいて、
前記解析センターは、
建物に関する情報を含む地図情報を記憶する地図情報記憶部をさらに含み、 前記推定処理部は、複数の前記ユーザの前記罹患可能性と、対応する前記位置と 、および前記地図情報に含まれる建物に関する情報とに基づき、建物を単位とする エリア毎に前記疾患の罹患者の存在状況を推定することを特徴とする診断支援シス テム。
[3] 請求の範囲第 1項または第 2項に記載の診断支援システムにおいて、
前記推定処理部は、前記疾患の罹患者の存在状況に基づき、エリア毎に前記疾 患の原因となる原因物質の存在状況を推定することを特徴とする診断支援システム。
[4] 請求の範囲第 1項乃至第 3項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、 前記データ取得部は、前記症状データを前記症状データの作成日時にも対応付 けて取得し、
推定処理部は、複数の前記ユーザの前記罹患可能性と、対応する前記位置およ び前記日時とに基づき、エリア毎および期間毎に前記存在状況を推定することを特 徴とする診断支援システム。
[5] 請求の範囲第 4項に記載の診断支援システムにおいて、
前記解析センターは、
前記罹患可能性を、対応する前記位置が含まれるエリアおよび前記日時が含まれ る期間における前記存在状況に応じて補正する補正処理部と、
前記補正処理部が補正した前記罹患可能性を前記移動端末に配信する配信処理 部と、
をさらに含むことを特徴とする診断支援システム。
[6] 請求の範囲第 4項に記載の診断支援システムにおいて、
前記解析センターは、前記症状データに基づき計算された前記罹患可能性を、対 応する前記位置が含まれるエリアおよび前記日時が含まれる期間における前記存在 状況とともに前記移動端末に配信する配信処理部をさらに含むことを特徴とする診 断支援システム。
[7] 請求の範囲第 6項に記載の診断支援システムにおいて、
前記移動端末は、
前記罹患可能性および対応する前記位置が含まれるエリアにおける前記存在状況 を受信する受信部と、
前記罹患可能性を前記存在状況に応じて補正する補正処理部と、
をさらに含むことを特徴とする診断支援システム。
[8] 疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムであって、
被験者の症状を示す症状データを、前記症状データの作成位置および作成日時 に対応付けて取得するデータ取得部と、
前記症状データと前記疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照パラメータとに基 づき、前記被験者が前記疾患に罹患してレ、る罹患可能性を計算する罹患可能性計 算部と、
エリア毎および期間毎に、前記疾患の罹患者の存在状況を推定する推定処理部と 前記罹患可能性を、前記位置および日時における前記存在状況に応じて補正す る補正処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
[9] 請求の範囲第 8項に記載の診断支援システムにおいて、
建物に関する情報を含む地図情報を記憶する地図情報記憶部をさらに含み、 前記推定処理部は、複数の前記ユーザの前記罹患可能性と、対応する前記位置と 、および前記地図情報に含まれる建物に関する情報とに基づき、建物を単位とする エリア毎に前記疾患の罹患者の存在状況を推定することを特徴とする診断支援シス テム。
[10] 請求の範囲第 9項に記載の診断支援システムにおいて、
前記推定処理部が推定した存在状況を前記地図情報とともに表示する表示処理 部と、
前記表示処理部が表示した地図情報に含まれる地点の選択をユーザから受け付 ける選択受付部と、
をさらに含み、
前記表示処理部は、ユーザが選択した地点における罹患者の存在状況を日時に 対応付けて表示することを特徴とする診断支援システム。
[11] 請求の範囲第 9項に記載の診断支援システムにおいて、
前記地図情報は、建物の部屋毎の情報を含み、
前記推定処理部は、複数の前記ユーザの前記罹患可能性と、対応する前記位置と 、および前記地図情報に含まれる建物の部屋毎の情報とに基づき、部屋を単位とす るエリア毎に前記疾患の罹患者の存在状況を推定し、
当該診断支援システムは、前記推定処理部が推定した存在状況を前記地図情報 に含まれる建物とともに表示する表示処理部と、
前記表示処理部が表示した地図情報に含まれる地点の選択を前記部屋単位でュ 一ザ力 受け付ける選択受付部と、
をさらに含み、
前記表示処理部は、ユーザが選択した部屋における罹患者の存在状況を表示す ることを特徴とする診断支援システム。
[12] 請求の範囲第 8項乃至第 11項レ、ずれかに記載の診断支援システムにおレ、て、 前記推定処理部は、前記疾患の罹患者の存在状況に基づき、エリア毎および期間 毎に、前記疾患の原因となる原因物質の存在状況を推定することを特徴とする診断 支援システム。
[13] 請求の範囲第 8項乃至第 12項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、 前記データ取得部は、同一エリアおよび同一期間における前記症状データを複数 の被験者からそれぞれ取得し、
前記罹患可能性計算部は、前記複数の被験者の前記症状データそれぞれについ て前記罹患可能性を計算し、
前記存在状況取得部は、前記複数の被験者の前記罹患可能性に基づき、当該ヱ リアおよび期間における前記存在状況を推定することを特徴とする診断支援システム
[14] 請求の範囲第 8項乃至第 13項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、 前記データ取得部は、前記被験者から、異なるエリアまたは異なる期間における複 数の前記症状データを取得し、
前記罹患可能性計算部は、前記複数の症状データそれぞれについて前記罹患可 能性を計算し、
前記補正処理部は、複数の前記罹患可能性とそれぞれ対応する前記エリアおよび 期間における複数の前記存在状況との対応関係に基づき、前記罹患可能性を補正 することを特徴とする診断支援システム。
[15] 請求の範囲第 8項乃至第 14項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、 前記データ取得部は、前記被験者から採取した試料中に疾患の罹患を特徴的に 示す特徴成分が存在するか否かを示すデータを取得し、
前記罹患可能性計算部は、前記特徴成分が存在するか否かを示すデータと前記 参照パラメータとに基づき、前記被験者が前記疾患に罹患している罹患可能性を計 算することを特徴とする診断支援システム。
[16] 請求の範囲第 15項に記載の診断支援システムにおいて、
前記データ取得部は、前記特徴成分が存在するか否かを示すデータを取得したと きとは異なるエリアまたは期間において、前記被験者が前記試料を採取したときと同 様の症状を発症しているか否かに関する情報を取得し、
前記罹患可能性計算部は、前記特徴成分が存在するか否かを示すデータと前記 情報とに基づき、前記被験者から前記情報を取得したときの前記被験者の前記罹患 可能性を計算し、
前記補正処理部は、複数の前記罹患可能性とそれぞれ対応する前記エリアおよび 期間における複数の前記原因物質の存在状況との対応関係に基づき、前記罹患可 能性を補正することを特徴とする診断支援システム。
[17] 請求の範囲第 16項に記載の診断支援システムにおいて、
前記被験者は、移動端末を用いるユーザであって、
前記データ取得部は、前記移動端末から前記症状データを取得し、前記移動端末 から前記症状データが送信されたときの当該移動端末の位置を前記症状データに 対応付けて取得することを特徴とする診断支援システム。
[18] 疾患の罹患可能性を計算する診断支援システムであって、
被験者の症状を示す症状データを、前記症状データの作成位置および作成日時 に対応付けて取得するデータ取得部と、
前記症状データと前記疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照パラメータとに基 づき、前記被験者が前記疾患に罹患してレ、る罹患可能性を計算する罹患可能性計 算部と、
異なるエリアまたは異なる期間における複数の前記症状データに基づき計算され た前記罹患可能性に基づき、エリア毎または期間毎に、前記疾患の罹患者の存在状 況を予測する推定処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
[19] ユーザの症状を示す症状データに基づき、当該ユーザが疾患に罹患している罹患 可能性を判断する解析センターを含む診断支援システムで用いられる移動端末であ つて、
前記ユーザから採取した試料中に疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分が存在す るか否かを検出する検出部と、
前記検出部による検出結果をユーザの症状を示す症状データとして前記解析セン タ一に送信する送信処理部と、
を含むことを特徴とする移動端末。
[20] 請求の範囲第 19項に記載の移動端末において、
前記解析センターから、前記症状データに基づき判断された前記罹患可能性と、 前記試料を採取した位置および日時における前記疾患の原因となる原因物質の存 在状況とを受信する受信部と、
前記罹患可能性を前記存在状況に応じて補正する補正処理部と、
をさらに含むことを特徴とする移動端末。
[21] 請求の範囲第 20項に記載の移動端末において、
前記ユーザが前記試料を採取したときとは異なる位置または日時において、前記 ユーザが前記試料を採取したときと同様の症状を発症しているか否かに関する情報 の入力をユーザから受け付ける入力受付部と、
前記症状データに基づき判断された前記罹患可能性と、前記情報とに基づき、前 記ユーザから前記情報を取得したときの前記ユーザの前記罹患可能性を計算する 罹患可能性計算部と、
をさらに含み、
前記受信部は、前記ユーザが前記情報を入力した位置および日時における前記 存在状況をも受信し、
前記補正処理部は、複数の前記罹患可能性とそれぞれ対応する前記位置および 日時における複数の前記存在状況との対応関係に基づき、前記罹患可能性を補正 することを特徴とする移動端末。
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