WO2021256460A1 - システム、情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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広明 松岡
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株式会社レボーン
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Definitions

  • the present invention relates to a system, an information processing device and a program.
  • PCR polymerase chain reaction: polymerase chain reaction
  • COVID-19 coronavirus infection
  • the present invention has decided to provide a system, an information processing device and a program that can support the determination of the presence or absence of the target disease based on the odor of the examinee.
  • a system includes a first measuring device, a first terminal, an information processing device, a second measuring device, and a second terminal.
  • the first measuring device includes a first detection unit.
  • the first detection unit includes an odor sensor, and is configured to be able to detect the odor of the exhaled breath of the subject by using the odor sensor.
  • the first terminal includes a first measurement information generation unit and a measurement information notification unit.
  • the first measurement information generation unit is configured to be able to generate the first measurement information based on the detection result of the first detection unit and the disease information.
  • the morbidity information is information indicating whether or not the subject is afflicted with a predetermined disease.
  • the measurement information notification unit is configured to be able to notify the information processing apparatus of the first measurement information generated by the first measurement information generation unit.
  • the information processing device includes a measurement information acquisition unit, a feature information generation unit, and a feature information providing unit.
  • the measurement information acquisition unit is configured to be able to acquire the first measurement information notified from the first terminal.
  • the feature information generation unit has a disease based on the first measurement information in which the morbidity information acquired by the measurement information acquisition unit indicates morbidity and the first measurement information in which the morbidity information acquired by the measurement information acquisition unit indicates non-morbidity. It is configured to be able to generate characteristic information indicating the characteristics of exhaled breath.
  • the feature information providing unit is configured to be able to provide the feature information generated by the feature information generating unit to the second terminal.
  • the second measuring device includes a second detection unit.
  • the second detection unit includes an odor sensor, and is configured to be able to detect the odor of the exhaled breath of the examinee by using the odor sensor.
  • the second terminal includes a second measurement information generation unit, a feature information holding unit, and a determination unit.
  • the second measurement information generation unit is configured to be able to generate a second measurement information based on the detection result of the second detection unit.
  • the feature information holding unit is configured to be able to hold the feature information provided by the information processing apparatus.
  • the determination unit is configured to be able to determine the possibility of morbidity of the examinee for the disease based on the second measurement information and the characteristic information.
  • the present invention it is possible to inspect whether or not a patient has a target disease in a relatively short time, and it is possible to support a diagnosis by a doctor.
  • the program for realizing the software appearing in the present embodiment may be provided as a non-transitory recording medium (Non-Transity Computer-Readable Medium) that can be read by a computer, or may be downloaded from an external server. It may be provided as possible, or it may be provided so that the program is started by an external computer and the function is realized by the client terminal (so-called cloud computing).
  • Non-Transity Computer-Readable Medium Non-Transity Computer-Readable Medium
  • the "part" may include, for example, a combination of hardware resources implemented by a circuit in a broad sense and information processing of software specifically realized by these hardware resources. ..
  • various information is handled in this embodiment, and these information are, for example, physical values of signal values representing voltage and current, and signal values as a bit aggregate of a binary number composed of 0 or 1. It is represented by high-low or quantum superposition (so-called qubit), and communication / operation can be executed on a circuit in a broad sense.
  • a circuit in a broad sense is a circuit realized by at least appropriately combining a circuit, a circuit, a processor, a memory, and the like. That is, an integrated circuit for a specific application (Application Specific Integrated Circuit: ASIC), a programmable logic device (for example, a simple programmable logic device (Simple Programmable Logic Device: SPLD), a composite programmable logic device (Complex Program)) It includes a programmable gate array (Field Programmable Gate Array: FPGA) and the like.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of the system according to the embodiment of the present invention.
  • the exhaled NPE of a non-affected person of the target disease and the exhaled PE of the affected person are compared, and the odor component S contained only in the exhaled PE of the affected person is identified.
  • the substance name of the odor component S and the origin (cause of occurrence) may be unknown, and the presence or absence of morbidity is determined by whether or not the odor component S is contained in the exhaled breath.
  • the exhaled breath of the examinee is measured will be described, but instead of the exhaled breath of the examinee, the sweat of the examinee and the odor of excrement may be measured.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of the configuration of the system 100. As shown in the figure, the system 100 is configured by connecting the information processing device 1 and the terminal 2 via the network 4. Further, a measuring device 3 is connected to the terminal 2.
  • the measuring device 3 converts the odor contained in the exhaled breath of the subject or the examinee into an electric signal and outputs it.
  • the subject is a collaborator who provides odor data for the target disease, and includes each of a person suffering from the disease and a person not suffering from the disease.
  • the examinee is a person who seeks a diagnosis of whether or not he / she has the disease.
  • the terminal 2 notifies the information processing device 1 of the measurement information of the subject measured by the measuring device 3. Further, the terminal 2 determines whether or not the examinee is affected by the measurement by the measuring device 3 by using the feature information acquired from the information processing device 1.
  • the terminal 2 can use a personal computer, a smartphone, a tablet, or the like.
  • the information processing device 1 processes the measurement information collected from the subject and generates the measurement information used when determining the presence or absence of morbidity of the examinee.
  • the information processing device 1 can use a computer such as a server.
  • the network 4 is a network including the Internet, and enables communication between the information processing device 1 and the terminal 2.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration of information processing device 1. As shown in the figure, the information processing apparatus 1 has a processing unit 11, a storage unit 12, a temporary storage unit 13, an external device connection unit 14, and a communication unit 15, and these components are included. Is electrically connected to the inside of the information processing apparatus 1 via the communication bus 16.
  • the processing unit 11 is realized by, for example, a central processing unit (CPU), operates according to a predetermined program stored in the storage unit 12, and realizes various functions.
  • CPU central processing unit
  • the storage unit 12 is a non-volatile storage medium that stores various information. This is realized by a storage device such as a hard disk drive (Hard Disk Drive: HDD) or a solid state drive (Solid State Drive: SSD).
  • the storage unit 12 can be arranged in another device capable of communicating with the information processing device 1.
  • the temporary storage unit 13 is a volatile storage medium. This is realized by, for example, a memory such as a random access memory (Random Access Memory: RAM), and temporarily stores information (arguments, arrays, etc.) required when the processing unit 11 operates.
  • a memory such as a random access memory (Random Access Memory: RAM)
  • RAM Random Access Memory
  • the external device connection unit 14 is a connection unit conforming to a standard such as a universal serial bus (Universal Serial Bus: USB) or a high-definition multimedia interface (High-Definition Multimedia Interface: HDMI), and is an input device such as a keyboard or the like.
  • a display device such as a monitor can be connected.
  • the communication unit 15 is, for example, a communication means conforming to a local area network (LAN) standard, and realizes communication between the information processing device 1 and a local area network or a network 4 such as the Internet via the information processing device 1. do.
  • LAN local area network
  • the information processing device 1 can be a computer for a general-purpose server, a personal computer, or the like, and the information processing device 1 can be configured by using a plurality of computers.
  • FIG. 4 is a diagram showing the configuration of terminal 2. As shown in the figure, the terminal 2 has a processing unit 21, a storage unit 22, a temporary storage unit 23, an external device connection unit 24, a communication unit 25, an input unit 26, and a display unit 27. These components are electrically connected to each other inside the terminal 2 via the communication bus 28.
  • the processing unit 21 is realized by, for example, a central processing unit, operates according to a predetermined program stored in the storage unit 22, and realizes various functions.
  • the storage unit 22 is a non-volatile storage medium that stores various information.
  • the temporary storage unit 23 is a volatile storage medium. This is realized by a memory such as a random access memory, and temporarily stores information (arguments, arrays, etc.) required when the processing unit 21 operates.
  • the external device connection unit 24 is a connection unit conforming to a standard such as a universal serial bus (USB) or Bluetooth (registered trademark), and makes it possible to connect a measuring device 3 or the like.
  • a standard such as a universal serial bus (USB) or Bluetooth (registered trademark)
  • the communication unit 25 is, for example, a communication means conforming to a local area network (LAN) standard, and realizes communication between the information processing device 1 and a local area network or a network such as the Internet via the information processing device 1. ..
  • the communication unit 25 also includes a communication means capable of communicating via a mobile phone network.
  • the input unit 26 accepts operation input.
  • the display unit 27 displays information and the like on the screen.
  • the input unit 26 and the display unit 27 may be integrated as a touch panel.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of measuring device 3.
  • the measuring device 3 has an inlet 31, an outlet 32, a gas sensor group 33, a crystal oscillator sensor group 34, a conversion unit 35, and a connection unit 36.
  • the sensor may be a semiconductor type such as an oxide semiconductor type or an organic semiconductor type, an epoxy resin film or acetic acid.
  • Crystal oscillator type using vinyl resin film, Langmuir / Projet film, etc. as the sensitive film, surface acoustic wave (SAW: Surface Acoustic Wave) filter and bulk surface acoustic wave (FBAR: Film Bulk Acoustic Resonator) filter are used. It is possible to use various things such as.
  • the inflow port 31 is a portion through which the exhaled breath of the subject or the examinee flows into the measuring device 3, and a mouthpiece or the like is attached to the inlet 31.
  • a mouthpiece or the like is attached to the inlet 31.
  • air containing the odor is made to flow into the measuring device 3 from the inflow port 31 by using a pump or the like.
  • the outlet 32 is a portion for discharging the exhaled air or the like that has flowed into the measuring device 3 from the inlet 31.
  • the gas sensor group 33 is composed of a plurality of gas sensors, and is a sensor that detects gas such as carbon dioxide, carbon monoxide, methane, butane, and ammonia.
  • the crystal oscillator sensor group 34 is composed of a plurality of crystal oscillator sensors, and each crystal oscillator sensor has a crystal oscillator formed of a thin film having non-specific adsorption property and is different from each other.
  • the compound is vapor-deposited.
  • the compound to be vapor-deposited is, for example, D-phenylalanine, D-tyrosine, DL-cystidine, D-glucose, adenine, polyethylene and the like.
  • the resonance frequency changes due to the adhesion of the odor component, and the degree of adhesion of the odor component differs depending on the compound, so that each of the crystal oscillator sensors can detect a different odor. Since the details of the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34 are described in Patent Document 1, the description thereof is omitted here.
  • the conversion unit 35 converts the analog electric signal output from the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34 into a digital electric signal.
  • the connection unit 36 is a connection unit conforming to a standard such as a universal serial bus (USB) or Bluetooth (registered trademark), and is communicably connected to the terminal 2.
  • thermometer a thermometer, a hygrometer, a barometer, etc. are arranged in the measuring device 3, and the temperature, humidity, barometer, etc. obtained from these are arranged in the terminal 2 together with the outputs of the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34. You may be notified. Although the temperature, humidity, atmospheric pressure, etc. are omitted in the following description, they can be included in the measurement information and the characteristic information.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a functional configuration of the system 100.
  • the system 100 includes a measuring device 301 which is a first measuring device, a terminal 201 which is a first terminal, an information processing device 101, and a measuring device 302 which is a second measuring device.
  • a second terminal, a terminal 202 is provided.
  • the measuring device 301 and the measuring device 302, that is, the first measuring device and the second measuring device may be equivalent to each other, but they may have different configurations, and thus they will be described separately here. do.
  • the terminal 201 and the terminal 202 that is, the first terminal and the second terminal may have the same function, but can be made to have different functions, so that they are distinguished here. explain.
  • the measuring device 301 which is the first measuring device, includes a detection unit 311 which is a first detecting unit.
  • the detection unit 311 is configured to be able to detect the odor of the exhaled breath of the subject by using an odor sensor including at least a crystal oscillator sensor.
  • the odor sensor is, for example, the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34 described above.
  • the terminal 201 which is the first terminal, includes a measurement information generation unit 211, which is a first measurement information generation unit, and a measurement information notification unit 212.
  • the measurement information generation unit 211 is configured to be able to generate the first measurement information based on the detection result of the detection unit 311 and the morbidity information. Specifically, in the measurement information generation unit 211, the resonance frequency of each crystal oscillator sensor begins to change due to the odor component adhering to each of the crystal oscillator sensors of the crystal oscillator sensor group 34 of the detection unit 311. The value of the resonance frequency when the predetermined time elapses and the resonance frequency stabilizes is used as the detection result, and the detection result includes the morbidity information indicating whether or not the subject is afflicted with the predetermined disease. This is the first measurement information. The detection result includes information indicating that if there is a crystal oscillator sensor whose resonance frequency has not changed, that is, if there is a crystal oscillator sensor to which an odor component has not adhered. And.
  • the measurement information notification unit 212 is configured to be able to notify the information processing apparatus 101 of the first measurement information generated by the measurement information generation unit 211. It is also possible to configure the measurement information notification unit 212 to notify the information processing device 101 of the detection result of the detection unit 311 as it is without selecting a stable resonance frequency in the measurement information generation unit 211. Is.
  • the information processing device 101 includes a measurement information acquisition unit 111, a storage unit 112, a feature information generation unit 113, and a feature information providing unit 114.
  • the information processing device 101 is realized by a program that operates the information processing device 1 which is a computer as the information processing device 101. By operating this program, the information processing device 101 can be operated by the measurement information acquisition unit 111.
  • the storage unit 112, the feature information generation unit 113, and the feature information providing unit 114 are provided.
  • the measurement information acquisition unit 111 is configured to be able to acquire the first measurement information notified from the terminal 201. Specifically, the measurement information acquisition unit 111 obtains the detection result of detecting the odor of the subject's exhaled breath using at least an odor sensor including a crystal oscillator sensor and the morbidity information indicating whether or not the subject is afflicted with a predetermined disease. It is configured so that the measurement information including it can be acquired. Further, the measurement information acquisition unit 111 acquires measurement information including the resonance frequency of each of the plurality of crystal oscillator sensors included in the odor sensor after a predetermined time has elapsed from the start of detection as a detection result, but the detection unit 311 The detection result of may be acquired as it is.
  • the storage unit 112 stores the measurement information (first measurement information) acquired by the measurement information acquisition unit 111.
  • the storage unit 112 also stores the feature information generated by the feature information generation unit 113.
  • the feature information generation unit 113 has a first measurement information in which the morbidity information indicates morbidity and a first measurement information in which the morbidity information indicates non-morbidity. It is configured to be able to generate characteristic information indicating the characteristics of exhaled breath for a disease based on the measured information. That is, the feature information generation unit 113 exhales to the disease based on the detection result in which the morbidity information is included in the measurement information indicating the morbidity to the disease and the detection result in which the morbidity information is included in the measurement information indicating the non-morbidity to the disease. It is configured to be able to generate feature information indicating the features of.
  • the feature information generation unit 113 statistically processes a plurality of measurement information acquired by the measurement information acquisition unit 111, and appears only in the detection result in which the morbidity information is included in the measurement information indicating the morbidity of the disease among the detection results. Identify the characteristics. Further, the feature information generation unit 113 may perform machine learning based on the pair of the morbidity information and the detection result, and may generate the learned information for outputting the morbidity information by inputting the detection result as the feature information. ..
  • the feature information providing unit 114 is configured to be able to provide the feature information generated by the feature information generating unit 113 to the terminal 202, which is the second terminal.
  • the measuring device 302 which is the second measuring device, includes a detection unit 321 which is a second detecting unit.
  • the detection unit 321 is configured to be able to detect the odor of the exhaled breath of the examinee by using an odor sensor including at least a crystal oscillator sensor.
  • the odor sensor is, for example, the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34 described above.
  • the measuring device 302 may have the same configuration as the measuring device 301, but a part of the gas sensor group 33 and the crystal oscillator sensor group 34 is unnecessary when determining whether or not the patient is affected by the disease to be diagnosed. If it is clear, that is, if a sensor that does not affect the diagnosis result is included, the sensation can be omitted.
  • the terminal 202 which is the second terminal, includes a measurement information generation unit 221 which is a second measurement information generation unit, a feature information holding unit 223, and a determination unit 224.
  • the measurement information generation unit 221 is configured to be able to generate a second measurement information based on the detection result of the detection unit 321. Specifically, the measurement information generation unit 221 is configured to be able to generate measurement information based on the detection result obtained by detecting the odor of the exhaled breath of the examinee using at least an odor sensor including a crystal oscillator sensor.
  • the measurement information is the value of the resonance frequency of each of the plurality of crystal oscillator sensors included in the odor sensor after a predetermined time has elapsed from the start of detection.
  • the feature information holding unit 223 is configured to be able to hold the feature information provided by the information processing apparatus 101.
  • the characteristic information includes the resonance frequency when the characteristic information generation unit 113 generates the characteristic information by statistical processing and detects the odor of the exhaled breath of the affected person suffering from a predetermined disease by using the odor sensor. It is information indicating the range to be used. Further, when the feature information generation unit 113 generates the feature information by machine learning, the feature information is the odor of the exhaled breath of the affected person suffering from a predetermined disease and the exhaled breath of the non-affected person not suffering from the disease. It is learned information that outputs the presence or absence of illness by inputting measurement information by machine learning based on the odor of.
  • the determination unit 224 is configured to be able to determine the possibility of morbidity of the examinee for the disease based on the measurement information (second measurement information) and the characteristic information.
  • the determination unit 224 collates the measurement information with the feature information to determine the possibility of the examinee having a disease. Further, when the feature information generation unit 113 generates the feature information by machine learning, the determination unit 224 determines the possibility of morbidity of the examinee for the disease based on the measurement information and the feature information. Specifically, the determination unit 224 inputs the measurement information and outputs the determination as to whether or not the patient is suffering from the target disease.
  • the terminal 202 since the terminal 202 has the feature information holding unit 223, it can be used even in a so-called offline state in which communication with the information processing device 101 is not possible, and can be used as a diagnostic device.
  • this diagnostic device can be realized by operating a computer such as a smartphone, tablet, or personal computer with a program, and the diagnostic support device realized by a program that operates the computer as a diagnostic support device is measurement information. It includes a generation unit 221, a feature information holding unit 223, a determination unit, and 224.
  • the terminal 201 and the terminal 202 can be realized by the same program, and a terminal including the measurement information generation unit 211 or the measurement information generation unit 221, the measurement information notification unit 212, the feature information holding unit 223, and the determination unit 224 can be provided. You may do so.
  • FIG. 6 shows a configuration in which the terminal 201 and the terminal 202 are connected to the information processing apparatus 101 as a functional configuration of the system 100, but at the stage of collecting the measurement information of the exhaled breath of the subject, The terminal 202 and the measuring device 302 are unnecessary. Further, after the feature information is generated based on the sufficiently collected breath measurement information of the subject, the breath of the examinee is measured to make a diagnosis, but in this case, the terminal 201 and the measuring device 301 are unnecessary. Become.
  • the terminal 201 neither the terminal 201 nor the terminal 202 needs to constantly communicate with the information processing device 101, and the terminal 201 may communicate with the information processing device 101 when notifying the information processing device 101.
  • 202 may perform communication when acquiring feature information from the information processing apparatus 101. Therefore, if the measurement information and the feature information can be exchanged, the measurement information and the feature information may be exchanged via a means other than communication, for example, a storage medium such as a memory.
  • the odor sensor included in the first detection unit includes a crystal oscillator sensor
  • the odor sensor included in the second detection unit includes a crystal oscillator sensor.
  • the information processing device includes a measurement information acquisition unit, a feature information generation unit, and a feature information providing unit, and the measurement information acquisition unit detects the odor of the subject's breath using an odor sensor. It is configured to be able to acquire measurement information including morbidity information indicating whether or not the subject is afflicted with a predetermined disease, and the feature information generation unit has a detection result in which the morbidity information is included in the measurement information indicating morbidity with the disease.
  • the feature information indicating the characteristics of the exhaled breath for the disease can be generated, and the feature information providing unit is configured to generate the feature information.
  • An information processing device that can provide feature information to terminals.
  • the odor sensor includes a crystal oscillator sensor
  • the measurement information acquisition unit is a respective of a plurality of crystal oscillator sensors included in the odor sensor after a predetermined time has elapsed from the start of detection.
  • An information processing device that acquires measurement information including the resonance frequency as the detection result.
  • the feature information generation unit statistically processes a plurality of measurement information acquired by the measurement information acquisition unit, and among the detection results, the morbidity information is included in the measurement information indicating morbidity for the disease.
  • An information processing device that identifies features that appear only in the detection results.
  • the feature information generation unit performs machine learning based on the pair of the disease information and the detection result, and uses the learned information as the feature information to output the disease information by inputting the detection result.
  • Information processing device to generate.
  • the characteristic information generation unit is configured to obtain the morbidity information. It is possible to generate characteristic information indicating the characteristics of exhaled breath for the disease based on the detection result included in the measurement information indicating the morbidity of the disease and the detection result included in the measurement information indicating the non-morbidity of the disease.
  • the feature information providing unit is a program configured to be able to provide the feature information to a terminal.
  • a program that operates a computer as a diagnostic support device includes a measurement information generation unit, a feature information holding unit, and a determination unit, and the measurement information generation unit is the smell of the breath of a examinee.
  • the measurement information generation unit is the smell of the breath of a examinee.
  • Is configured to be capable of generating measurement information based on detection results detected using at least an odor sensor including a crystal oscillator sensor, wherein the measurement information is applied to the odor sensor after a predetermined time has elapsed from the start of detection. It is the value of the resonance frequency of each of the plurality of crystal oscillator sensors included, and the feature information holding unit is configured to be able to hold the feature information, where the feature information is suffering from a predetermined disease.
  • the determination unit collates the measurement information with the feature information to obtain the above-mentioned information.
  • a program configured to enable a examinee to determine the likelihood of morbidity with the disease.
  • a program that operates a computer as a diagnostic support device the diagnostic support device includes a measurement information generation unit, a feature information holding unit, and a determination unit, and the measurement information generation unit is the smell of the exhaled breath of a examinee.
  • Is configured to be capable of generating measurement information based on detection results detected using at least an odor sensor including a crystal oscillator sensor, wherein the measurement information is applied to the odor sensor after a predetermined time has elapsed from the start of detection. It is the value of the resonance frequency of each of the plurality of crystal oscillator sensors included, and the feature information holding unit is configured to be able to hold the feature information, where the feature information is suffering from a predetermined disease. It is learned information that outputs the presence or absence of morbidity to the disease by inputting the measurement information by machine learning based on the odor of the exhaled breath of the affected person and the odor of the exhaled breath of the non-affected person who does not suffer from the disease.
  • the determination unit is a program configured to be able to determine the possibility of the examinee having the disease based on the measurement information and the characteristic information. Of course, this is not the case.
  • Information processing device 2 Terminal 3: Measuring device 4: Network 11: Processing unit 12: Storage unit 13: Temporary storage unit 14: External device connection unit 15: Communication unit 16: Communication bus 21: Processing unit 22: Storage unit 23: Temporary storage unit 24: External device connection unit 25: Communication unit 26: Input unit 27: Display unit 28: Information communication bus 31: Inflow port 32: Outlet 33: Gas sensor group 34: Crystal oscillator sensor group 35: Conversion Unit 36: Connection unit 100: System 101: Information processing device 111: Measurement information acquisition unit 112: Storage unit 113: Feature information generation unit 114: Feature information provision unit 201: Terminal 202: Terminal 211: Measurement information generation unit 212: Measurement Information notification unit 221: Measurement information generation unit 223: Feature information holding unit 224: Judgment unit 301: Measuring device 302: Measuring device 311: Detection unit 321: Detection unit NPE: Breath PE: Breath S: Component

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Abstract

【課題】受診者の匂いに基づいて、対象とする疾患の罹患の有無の判定を支援することのできるシステム、情報処理装置及びプログラムを提供すること。 【解決手段】本発明の一態様によれば、システムが提供される。このシステムは、第１の測定装置と、第１の端末と、情報処理装置と、第２の測定装置と、第２の端末とを備える。第１の測定装置は、第１の検出部を備える。第１の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、被験者の呼気の匂いを検出可能に構成される。第１の端末は、第１の測定情報生成部と、測定情報通知部とを備える。第１の測定情報生成部は、第１の検出部の検出結果と罹患情報とに基づく第１の測定情報を生成可能に構成される。罹患情報は、所定の疾患に対する被験者の罹患の有無を示す情報である。測定情報通知部は、第１の測定情報生成部が生成した第１の測定情報を情報処理装置に通知可能に構成される。情報処理装置は、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備える。測定情報取得部は、第１の端末から通知される第１の測定情報を取得可能に構成される。特徴情報生成部は、測定情報取得部が取得した罹患情報が罹患を示す第１の測定情報と、測定情報取得部が取得した罹患情報が非罹患を示す第１の測定情報とに基づいて疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成される。特徴情報提供部は、特徴情報生成部が生成した特徴情報を第２の端末に提供可能に構成される。第２の測定装置は、第２の検出部を備える。第２の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、受診者の呼気の匂いを検出可能に構成される。第２の端末は、第２の測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備える。第２の測定情報生成部は、第２の検出部の検出結果に基づく第２の測定情報を生成可能に構成される。特徴情報保持部は、情報処理装置から提供された特徴情報を保持可能に構成される。判定部は、第２の測定情報と特徴情報とに基づいて受診者の疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される。

Description

システム、情報処理装置及びプログラム
　本発明は、システム、情報処理装置及びプログラムに関する。
　近年、医学等の発展に伴って、様々な疾患の原因が究明されている。しかしながら、特定の疾患に罹患しているか否かを診断するには、時間を要することもあり、例えば、新型コロナウィルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）の感染を検査するＰＣＲ（ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ　ｃｈａｉｎ　ｒｅａｃｔｉｏｎ：ポリメラーゼ連鎖反応）法では、数時間から１日の時間を要している（２０２０年５月末）。
　ところで、大腸がんに罹患している者の識別や、血糖値の異常を犬が検知することが可能であることが知られており、特に、後者は、低血糖アラート犬として、育成もすすめられている。これらの検知は、犬の鋭敏な嗅覚によるものと推定されている。
　一方、「匂い」に関しても、様々な研究が進められており、複数の水晶振動子センサを用いて香り品質を特定するシステムも提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
国際公開第２０１９／１１７０９９号
　しかしながら、匂いにより罹患の有無を判定する場合、対象とする疾患の罹患者に特有の匂い成分を特定することができなければ、犬の育成を効率的に行うことができず、また、これらの方法を普及させるには、多大な時間を要することが想定される。
　本発明では上記事情を鑑み、受診者の匂いに基づいて、対象とする疾患の罹患の有無の判定を支援することのできるシステム、情報処理装置及びプログラムを提供することとした。
　本発明の一態様によれば、システムが提供される。このシステムは、第１の測定装置と、第１の端末と、情報処理装置と、第２の測定装置と、第２の端末とを備える。第１の測定装置は、第１の検出部を備える。第１の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、被験者の呼気の匂いを検出可能に構成される。第１の端末は、第１の測定情報生成部と、測定情報通知部とを備える。第１の測定情報生成部は、第１の検出部の検出結果と罹患情報とに基づく第１の測定情報を生成可能に構成される。罹患情報は、所定の疾患に対する被験者の罹患の有無を示す情報である。測定情報通知部は、第１の測定情報生成部が生成した第１の測定情報を情報処理装置に通知可能に構成される。情報処理装置は、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備える。測定情報取得部は、第１の端末から通知される第１の測定情報を取得可能に構成される。特徴情報生成部は、測定情報取得部が取得した罹患情報が罹患を示す第１の測定情報と、測定情報取得部が取得した罹患情報が非罹患を示す第１の測定情報とに基づいて疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成される。特徴情報提供部は、特徴情報生成部が生成した特徴情報を第２の端末に提供可能に構成される。第２の測定装置は、第２の検出部を備える。第２の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、受診者の呼気の匂いを検出可能に構成される。第２の端末は、第２の測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備える。第２の測定情報生成部は、第２の検出部の検出結果に基づく第２の測定情報を生成可能に構成される。特徴情報保持部は、情報処理装置から提供された特徴情報を保持可能に構成される。判定部は、第２の測定情報と特徴情報とに基づいて受診者の疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される。
　本発明の一態様によれば、比較的短時間で、対象とする疾患に罹患しているか否かを検査することができ、医師による診断を支援することが可能となる。
本発明の実施形態に係るシステムの概要を説明するための図である。 システム１００の構成の概略を示した図である。 情報処理装置１の構成を示した図である。 端末２の構成を示した図である。 測定装置３の構成を示した図である。 システム１００の機能的な構成を示すブロック図である。
　以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
　ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ　Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
　また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
　また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。
１．システムの概要
　図１は、本発明の実施形態に係るシステムの概要を説明するための図である。このシステムでは、対象とする疾患の非罹患者の呼気ＮＰＥと罹患者の呼気ＰＥとを比較し、罹患者の呼気ＰＥにのみ含まれる匂い成分Ｓを特定する。ただし、匂い成分Ｓの物質名や、由来（発生原因）については不明であってよく、罹患の有無の判定は、呼気中に匂い成分Ｓが含まれるか否かによって行う。なお、以下では、受診者の呼気を測定対象とする例を説明するが、受診者の呼気に代えて、受診者の汗や排泄物の匂いを測定対象としてもよい。
２．システムの構成
　図２は、システム１００の構成の概略を示した図である。同図に示すように、システム１００は、情報処理装置１と端末２とがネットワーク４を介して接続されて構成される。また、端末２には、測定装置３が接続されている。
　測定装置３は、被験者や受診者の呼気中に含まれる匂いを電気信号に変換して出力する。被験者とは、対象とする疾患に対する匂いデータの提供協力者であり、当該疾患の罹患者と非罹患者のそれぞれを含む。受診者は、当該疾患に罹患しているか否かの診断を求める者である。
　端末２は、測定装置３で測定した被験者の測定情報を情報処理装置１に通知する。また、端末２は、情報処理装置１から取得した特徴情報を利用して測定装置３で測定した受診者の罹患の有無を判定する。なお、端末２は、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット等を利用することができる。
　情報処理装置１は、被験者から収集した測定情報を処理し、受診者の罹患の有無を判定する際に用いる測定情報を生成する。なお、情報処理装置１は、サーバ等のコンピュータを利用することができる。
　ネットワーク４は、インターネットを含むネットワークであり、情報処理装置１と端末２の間の通信を可能にする。
３．情報処理装置１の構成
　図３は、情報処理装置１の構成を示した図である。同図に示すように、情報処理装置１は、処理部１１と、記憶部１２と、一時記憶部１３と、外部装置接続部１４と、通信部１５とを有しており、これらの構成要素が情報処理装置１の内部において通信バス１６を介して電気的に接続されている。
　処理部１１は、例えば、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）により実現されるもので、記憶部１２に記憶された所定のプログラムに従って動作し、種々の機能を実現する。
　記憶部１２は、様々な情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である。これは、例えばハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスにより実現される。なお、記憶部１２は、情報処理装置１と通信可能な別の装置に配するようにすることも可能である。
　一時記憶部１３は、揮発性の記憶媒体である。これは、例えばランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリにより実現され、処理部１１が動作する際に一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶する。
　外部装置接続部１４は、例えばユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ：ＵＳＢ）や高精細度マルチメディアインターフェース（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＨＤＭＩ）といった規格に準じた接続部であり、キーボード等の入力装置やモニタ等の表示装置を接続可能としている。
　通信部１５は、例えばローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）規格に準じた通信手段であり、情報処理装置１とローカルエリアネットワークやこれを介したインターネット等のネットワーク４との間の通信を実現する。
　なお、情報処理装置１には、汎用のサーバ向けのコンピュータやパーソナルコンピュータ等を利用することが可能であり、複数のコンピュータを用いて情報処理装置１を構成することも可能である。
４．端末２の構成
　図４は、端末２の構成を示した図である。同図に示すように、端末２は、処理部２１と、記憶部２２と、一時記憶部２３と、外部装置接続部２４と、通信部２５と、入力部２６と、表示部２７とを有しており、これらの構成要素が端末２の内部において情通信バス２８を介して電気的に接続されている。
　処理部２１は、例えば、中央処理装置により実現されるもので、記憶部２２に記憶された所定のプログラムに従って動作し、種々の機能を実現する。
　記憶部２２は、様々な情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である。
　一時記憶部２３は、揮発性の記憶媒体である。これは、例えばランダムアクセスメモリ等のメモリにより実現され、処理部２１が動作する際に一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶する。
　外部装置接続部２４は、例えばユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ：ＵＳＢ）やブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））といった規格に準じた接続部であり、測定装置３等を接続可能にする。
　通信部２５は、例えばローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）規格に準じた通信手段であり、情報処理装置１とローカルエリアネットワークやこれを介したインターネット等のネットワークとの間の通信を実現する。また、通信部２５は、携帯電話網を介して通信可能な通信手段も含む。
　入力部２６は、操作入力を受け付ける。表示部２７は、情報等を画面表示する。なお、入力部２６と表示部２７は、タッチパネルとして一体化されていてもよい。
　なお、端末２には、汎用のスマートフォンやタブレット端末等を利用することが可能である。
５．測定装置３の構成
　図５は、測定装置３の構成を示した図である。同図に示すように、測定装置３は、流入口３１と、流出口３２と、ガスセンサ群３３と、水晶振動子センサ群３４と、変換部３５と、接続部３６とを有している。なお、ここでは、ガスセンサ群３３と水晶振動子センサ群３４を用いた測定装置３について説明するが、センサには、酸化物半導体式、有機半導体式といった半導体式のものや、エポキシ樹脂膜や酢酸ビニル樹脂膜、ラングミューア・プロジェット膜等を感応膜に用いた水晶振動子式、表面弾性波（ＳＡＷ：Ｓｕｒｆａｃｅ　Ａｃｏｕｓｔｉｃ　Ｗａｖｅ）フィルタやバルク弾性波（ＦＢＡＲ：Ｆｉｌｍ　Ｂｕｌｋ　Ａｃｏｕｓｔｉｃ　Ｒｅｓｏｎａｔｏｒ）フィルタを用いたもの等、様々なものを用いることが可能である。
　流入口３１は、被験者や受診者の呼気を測定装置３内に流入させる部分であり、マウスピース等が装着される。なお、呼気以外の汗や排泄物の匂いを対象とする場合は、ポンプ等を利用して流入口３１から匂いを含む空気を測定装置３内に流入させる。また、流出口３２は、流入口３１から測定装置３内に流入した呼気等を排出する部分である。
　ガスセンサ群３３は、複数のガスセンサにより構成されるものであり、二酸化炭素、一酸化炭素、メタン、ブタン、アンモニア等のガスを検知するセンサである。
　水晶振動子センサ群３４は、複数の水晶振動子センサにより構成されるもので、各々の水晶振動子センサは、非特異的吸着性を有する薄膜により形成された水晶振動子を有し、それぞれ異なる化合物が蒸着されている。蒸着される化合物は、例えば、Ｄフェニルアラニン、Ｄ－チロシン、ＤＬ－セスチジン、Ｄグルコース、アデニン、ポリエチレン等である。これらは、いずれも、匂いの成分の付着により、共振周波数が変化するもので、匂い成分の付着具合は、化合物によって異なるため、水晶振動子センサの各々が異なる匂いを検知することができる。なお、ガスセンサ群３３及び水晶振動子センサ群３４の詳細については、特許文献１に記載されているため、ここでの説明は省略する。
　変換部３５は、ガスセンサ群３３及び水晶振動子センサ群３４から出力されるアナログの電気信号をディジタルの電気信号に変換する。接続部３６は、例えばユニバーサルシリアルバス（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ：ＵＳＢ）やブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））といった規格に準じた接続部であり、端末２と通信可能に接続される。
　なお、測定装置３に、温度計、湿度計、気圧計等を配設し、これらから得られた温度、湿度、気圧等をガスセンサ群３３及び水晶振動子センサ群３４の出力とともに、端末２に通知するようにしてもよい。温度、湿度、気圧等については、以下の説明では省略するが、測定情報や特徴情報に、これらを含めることが可能である。
６．システム１００の機能的構成
　次に、システム１００の機能について説明する。図６は、システム１００の機能的な構成を示すブロック図である。
　同図に示すように、システム１００は、第１の測定装置である測定装置３０１と、第１の端末である端末２０１と、情報処理装置１０１と、第２の測定装置である測定装置３０２と、第２の端末である端末２０２とを備える。なお、測定装置３０１と測定装置３０２、つまり、第１の測定装置と第２の測定装置は、同等のものであってもよいが、別の構成とすることもできるため、ここでは区別して説明する。同様に、端末２０１と端末２０２、つまり第１の端末と第２の端末は、同等の機能を有してもよいが、別の機能を有するようにすることができるため、ここでは、区別して説明する。
　第１の測定装置である測定装置３０１は、第１の検出部である検出部３１１を備える。検出部３１１は、少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて、被験者の呼気の匂いを検出可能に構成される。この匂いセンサは、例えば、前述したガスセンサ群３３と水晶振動子センサ群３４である。
　第１の端末である端末２０１は、第１の測定情報生成部である測定情報生成部２１１と、測定情報通知部２１２とを備える。
　測定情報生成部２１１は、検出部３１１の検出結果と罹患情報とに基づく第１の測定情報を生成可能に構成される。具体的には、測定情報生成部２１１は、検出部３１１の水晶振動子センサ群３４の水晶振動子センサのそれぞれに匂い成分が付着することにより、各水晶振動子センサの共振周波数が変化を始めてから、所定の時間が経過し、共振周波数が安定した際の共振周波数の値を、検出結果とし、これに、所定の疾患に対する被験者の罹患の有無を示す情報である罹患情報を含めたものを第１の測定情報とする。なお、検出結果には、共振周波数が変化しなかった水晶振動子センサがあった場合、つまり、匂い成分が付着しなかった水晶振動子センサが存在した場合は、その旨を示す情報を含めるものとする。
　測定情報通知部２１２は、測定情報生成部２１１が生成した第１の測定情報を情報処理装置１０１に通知可能に構成される。なお、測定情報生成部２１１で安定した共振周波数を選択せずに、検出部３１１の検出結果を、測定情報通知部２１２が、そのままの状態で情報処理装置１０１に通知するよう構成することも可能である。
　情報処理装置１０１は、測定情報取得部１１１と、蓄積部１１２と、特徴情報生成部１１３と、特徴情報提供部１１４とを備える。なお、情報処理装置１０１は、コンピュータである情報処理装置１を情報処理装置１０１として動作させるプログラムにより実現されるもので、このプログラムを動作させることにより、情報処理装置１０１は、測定情報取得部１１１と、蓄積部１１２と、特徴情報生成部１１３と、特徴情報提供部１１４とを備えるようになる。
　測定情報取得部１１１は、端末２０１から通知される第１の測定情報を取得可能に構成される。具体的には、測定情報取得部１１１は、被験者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果と被験者の所定の疾患に対する罹患の有無を示す罹患情報とを含む測定情報を取得可能に構成される。また、測定情報取得部１１１は、検出開始から所定時間が経過した後の匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数を検出結果として含む測定情報を取得するが、検出部３１１の検出結果を、そのままの状態で取得するようにしてもよい。
　蓄積部１１２は、測定情報取得部１１１が取得した測定情報（第１の測定情報）を、蓄積する。また、蓄積部１１２は、特徴情報生成部１１３が生成した特徴情報も蓄積する。
　特徴情報生成部１１３は、測定情報取得部１１１が取得した測定情報（第１の測定情報）のうち、罹患情報が罹患を示す第１の測定情報と、罹患情報が非罹患を示す第１の測定情報とに基づいて疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成される。つまり、特徴情報生成部１１３は、罹患情報が疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果と、罹患情報が疾患に対する非罹患を示す測定情報に含まれる検出結果とに基づいて、疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成されるものである。
　例えば、特徴情報生成部１１３は、測定情報取得部１１１が取得した複数の測定情報を統計処理し、検出結果のうち、罹患情報が疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果にのみ出現する特徴を特定する。また、特徴情報生成部１１３は、罹患情報と検出結果との組に基づいて機械学習を行い、検出結果を入力として罹患情報を出力する学習済み情報を、特徴情報として生成するようにしてもよい。
　特徴情報提供部１１４は、特徴情報生成部１１３が生成した特徴情報を第２の端末である端末２０２に提供可能に構成される。
　第２の測定装置である測定装置３０２は、第２の検出部である検出部３２１を備える。検出部３２１は、少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて、受診者の呼気の匂いを検出可能に構成される。この匂いセンサは、例えば、前述したガスセンサ群３３と水晶振動子センサ群３４である。この測定装置３０２は、測定装置３０１と同じ構成であってもよいが、診断対象となる疾患への罹患の有無の判定に際して、ガスセンサ群３３と水晶振動子センサ群３４の一部が不要であることが明らかである場合、つまり、診断結果に影響を与えることの無いセンサが含まれている場合には、当該センセを省略することができる。
　第２の端末である端末２０２は、第２の測定情報生成部である測定情報生成部２２１と、特徴情報保持部２２３と、判定部２２４とを備える。
　測定情報生成部２２１は、検出部３２１の検出結果に基づく第２の測定情報を生成可能に構成される。
具体的には、測定情報生成部２２１は、受診者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果に基づく測定情報を生成可能に構成されるものである。測定情報は、検出開始から所定時間が経過した後の匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数の値である。
　特徴情報保持部２２３は、情報処理装置１０１から提供された特徴情報を保持可能に構成される。特徴情報は、特徴情報生成部１１３が統計処理により、これを生成した場合には、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂いを匂いセンサを用いて検出した場合の共振周波数が含まれる範囲を示す情報である。また、特徴情報生成部１１３が機械学習により特徴情報を生成した場合には、特徴情報は、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂い及び疾患に罹患していない非罹患者の呼気の匂いに基づく機械学習により、測定情報を入力として疾患への罹患の有無を出力する学習済み情報である。
　判定部２２４は、測定情報（第２の測定情報）と特徴情報とに基づいて受診者の疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される。特徴情報生成部１１３が統計処理により特徴情報を生成した場合には、判定部２２４は、測定情報と特徴情報とを照合して、受診者の疾患に対する罹患の可能性を判定する。また、特徴情報生成部１１３が機械学習により特徴情報を生成した場合には、判定部２２４は、測定情報と特徴情報とに基づいて受診者の疾患に対する罹患の可能性を判定する。具体的には、判定部２２４は、測定情報を入力として、対象の疾患に罹患しているか否かの判定を出力とする。
　また、端末２０２は、特徴情報保持部２２３を有しているため、情報処理装置１０１との通信ができない、いわゆるオフラインの状態であっても利用することができ、診断装置として利用することができる、なお、この診断装置は、コンピュータであるスマートフォンやタブレット、パーソナルコンピュータをプログラムで動作させることで実現することができ、コンピュータを診断支援装置として動作させるプログラムにより実現される診断支援装置は、測定情報生成部２２１と、特徴情報保持部２２３と、判定部と２２４を備える。
　なお、端末２０１と端末２０２を同一のプログラムにより実現し、測定情報生成部２１１又は測定情報生成部２２１と、測定情報通知部２１２、特徴情報保持部２２３、判定部２２４を備えた端末を提供できるようにしてもよい。
７．その他
　図６では、システム１００の機能的な構成として、情報処理装置１０１に、端末２０１と端末２０２とが接続されている構成を示しているが、被験者の呼気の測定情報を収集する段階では、端末２０２と測定装置３０２は不要である。また、十分に収集した被験者の呼気の測定情報に基づいて特徴情報を生成した後は、受診者の呼気を測定して診断を行うが、この際には、端末２０１と測定装置３０１は不要となる。
　また、端末２０１と、端末２０２は、いずれも、情報処理装置１０１と常時通信を行う必要はなく、端末２０１は、測定情報を情報処理装置１０１に通知する際に、通信を行えばよく、端末２０２は、情報処理装置１０１から特徴情報を取得する際に、通信を行えばよい。したがって、測定情報や特徴情報を授受できれば、通信以外の手段、例えば、メモリ等の記憶媒体を介して測定情報や特徴情報の授受を行ってもよい。
　本発明は、次に記載の各態様で提供されてもよい。
　前記システムにおいて、前記第１の検出部が備える匂いセンサは、水晶振動子センサを含み、前記第２の検出部が備える匂いセンサは、水晶振動子センサを含むシステム。
　情報処理装置であって、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備え、前記測定情報取得部は、被験者の呼気の匂いを匂いセンサを用いて検出した検出結果と前記被験者の所定の疾患に対する罹患の有無を示す罹患情報とを含む測定情報を取得可能に構成され、前記特徴情報生成部は、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果と、前記罹患情報が前記疾患に対する非罹患を示す測定情報に含まれる検出結果とに基づいて、前記疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成され、前記特徴情報提供部は、前記特徴情報を端末に提供可能に構成される情報処理装置。
　前記情報処理装置において、前記匂いセンサは、水晶振動子センサを含み、前記測定情報取得部は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数を前記検出結果として含む測定情報を取得する情報処理装置。
　前記情報処理装置において、前記特徴情報生成部は、前記測定情報取得部が取得した複数の測定情報を統計処理し、前記検出結果のうち、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果にのみ出現する特徴を特定する情報処理装置。
　前記情報処理装置において、前記特徴情報生成部は、前記罹患情報と前記検出結果との組に基づいて機械学習を行い、検出結果を入力として罹患情報を出力する学習済み情報を、前記特徴情報として生成する情報処理装置。
　コンピュータを情報処理装置として動作させるプログラムであって、前記情報処理装置は、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備え、前記測定情報取得部は、被験者の呼気の匂いを匂いセンサを用いて検出した検出結果と前記被験者の所定の疾患に対する罹患の有無を示す罹患情報とを含む測定情報を取得可能に構成され、前記特徴情報生成部は、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果と、前記罹患情報が前記疾患に対する非罹患を示す測定情報に含まれる検出結果とに基づいて、前記疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成され、前記特徴情報提供部は、前記特徴情報を端末に提供可能に構成されるプログラム。
　コンピュータを診断支援装置として動作させるプログラムであって、前記診断支援装置は、測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備え、前記測定情報生成部は、受診者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果に基づく測定情報を生成可能に構成され、ここで、前記測定情報は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数の値であり、前記特徴情報保持部は、特徴情報を保持可能に構成され、ここで、前記特徴情報は、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂いを前記匂いセンサを用いて検出した場合に、前記共振周波数が含まれる範囲を示す情報であり、前記判定部は、前記測定情報と前記特徴情報とを照合して、前記受診者の前記疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成されるプログラム。
　コンピュータを診断支援装置として動作させるプログラムであって、前記診断支援装置は、測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備え、前記測定情報生成部は、受診者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果に基づく測定情報を生成可能に構成され、ここで、前記測定情報は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数の値であり、前記特徴情報保持部は、特徴情報を保持可能に構成され、ここで、前記特徴情報は、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂い及び前記疾患に罹患していない非罹患者の呼気の匂いに基づく機械学習により、前記測定情報を入力として前記疾患への罹患の有無を出力する学習済み情報であり、前記判定部は、前記測定情報と前記特徴情報とに基づいて前記受診者の前記疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成されるプログラム。
　もちろん、この限りではない。
　また、上記のプログラムを格納する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供してもよい。
１　　　：情報処理装置
２　　　：端末
３　　　：測定装置
４　　　：ネットワーク
１１　　：処理部
１２　　：記憶部
１３　　：一時記憶部
１４　　：外部装置接続部
１５　　：通信部
１６　　：通信バス
２１　　：処理部
２２　　：記憶部
２３　　：一時記憶部
２４　　：外部装置接続部
２５　　：通信部
２６　　：入力部
２７　　：表示部
２８　　：情通信バス
３１　　：流入口
３２　　：流出口
３３　　：ガスセンサ群
３４　　：水晶振動子センサ群
３５　　：変換部
３６　　：接続部
１００　：システム
１０１　：情報処理装置
１１１　：測定情報取得部
１１２　：蓄積部
１１３　：特徴情報生成部
１１４　：特徴情報提供部
２０１　：端末
２０２　：端末
２１１　：測定情報生成部
２１２　：測定情報通知部
２２１　：測定情報生成部
２２３　：特徴情報保持部
２２４　：判定部
３０１　：測定装置
３０２　：測定装置
３１１　：検出部
３２１　：検出部
ＮＰＥ　：呼気
ＰＥ　　：呼気
Ｓ　　　：成分

Claims (9)

  1. 　システムであって、
    　第１の測定装置と、第１の端末と、情報処理装置と、第２の測定装置と、第２の端末とを備え、
    　前記第１の測定装置は、第１の検出部を備え、
    　　前記第１の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、被験者の呼気の匂いを検出可能に構成され、
    　前記第１の端末は、第１の測定情報生成部と、測定情報通知部とを備え、
    　　前記第１の測定情報生成部は、前記第１の検出部の検出結果と罹患情報とに基づく第１の測定情報を生成可能に構成され、ここで、前記罹患情報は、所定の疾患に対する前記被験者の罹患の有無を示す情報であり、
    　　前記測定情報通知部は、前記第１の測定情報生成部が生成した第１の測定情報を前記情報処理装置に通知可能に構成され、
    　前記情報処理装置は、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備え、
    　　前記測定情報取得部は、前記第１の端末から通知される第１の測定情報を取得可能に構成され、
    　　前記特徴情報生成部は、前記測定情報取得部が取得した前記罹患情報が罹患を示す第１の測定情報と、前記測定情報取得部が取得した前記罹患情報が非罹患を示す第１の測定情報とに基づいて前記疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成され、
    　　前記特徴情報提供部は、前記特徴情報生成部が生成した特徴情報を前記第２の端末に提供可能に構成され、
    　前記第２の測定装置は、第２の検出部を備え、
    　　前記第２の検出部は、匂いセンサを備え、該匂いセンサを用いて、受診者の呼気の匂いを検出可能に構成され、
    　前記第２の端末は、第２の測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備え、
    　　前記第２の測定情報生成部は、前記第２の検出部の検出結果に基づく第２の測定情報を生成可能に構成され、
    　　前記特徴情報保持部は、前記情報処理装置から提供された特徴情報を保持可能に構成され、
    　　前記判定部は、前記第２の測定情報と前記特徴情報とに基づいて前記受診者の前記疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される
    　システム。
  2. 　請求項１に記載のシステムにおいて、
    　前記第１の検出部が備える匂いセンサは、水晶振動子センサを含み、
    　前記第２の検出部が備える匂いセンサは、水晶振動子センサを含む
    　システム。
  3. 　情報処理装置であって、
    　測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備え、
    　前記測定情報取得部は、被験者の呼気の匂いを匂いセンサを用いて検出した検出結果と前記被験者の所定の疾患に対する罹患の有無を示す罹患情報とを含む測定情報を取得可能に構成され、
    　前記特徴情報生成部は、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果と、前記罹患情報が前記疾患に対する非罹患を示す測定情報に含まれる検出結果とに基づいて、前記疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成され、
    　前記特徴情報提供部は、前記特徴情報を端末に提供可能に構成される
    　情報処理装置。
  4. 　請求項３に記載の情報処理装置において、
    　前記匂いセンサは、水晶振動子センサを含み、
    　前記測定情報取得部は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数を前記検出結果として含む測定情報を取得する
    　情報処理装置。
  5. 　請求項３又は請求項４に記載の情報処理装置において、
    　前記特徴情報生成部は、前記測定情報取得部が取得した複数の測定情報を統計処理し、前記検出結果のうち、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果にのみ出現する特徴を特定する
    　情報処理装置。
  6. 　請求項３又は請求項４に記載の情報処理装置において、
    　前記特徴情報生成部は、前記罹患情報と前記検出結果との組に基づいて機械学習を行い、検出結果を入力として罹患情報を出力する学習済み情報を、前記特徴情報として生成する
    　情報処理装置。
  7. 　コンピュータを情報処理装置として動作させるプログラムであって、
    　前記情報処理装置は、測定情報取得部と、特徴情報生成部と、特徴情報提供部とを備え、
    　　前記測定情報取得部は、被験者の呼気の匂いを匂いセンサを用いて検出した検出結果と前記被験者の所定の疾患に対する罹患の有無を示す罹患情報とを含む測定情報を取得可能に構成され、
    　　前記特徴情報生成部は、前記罹患情報が前記疾患に対する罹患を示す測定情報に含まれる検出結果と、前記罹患情報が前記疾患に対する非罹患を示す測定情報に含まれる検出結果とに基づいて、前記疾患に対する呼気の特徴を示す特徴情報を生成可能に構成され、
    　　前記特徴情報提供部は、前記特徴情報を端末に提供可能に構成される
    　プログラム。
  8. 　コンピュータを診断支援装置として動作させるプログラムであって、
    　前記診断支援装置は、測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備え、
    　　前記測定情報生成部は、受診者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果に基づく測定情報を生成可能に構成され、ここで、前記測定情報は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数の値であり、
    　　前記特徴情報保持部は、特徴情報を保持可能に構成され、ここで、前記特徴情報は、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂いを前記匂いセンサを用いて検出した場合に、前記共振周波数が含まれる範囲を示す情報であり、
    　　前記判定部は、前記測定情報と前記特徴情報とを照合して、前記受診者の前記疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される
    　プログラム。
  9. 　コンピュータを診断支援装置として動作させるプログラムであって、
    　前記診断支援装置は、測定情報生成部と、特徴情報保持部と、判定部とを備え、
    　　前記測定情報生成部は、受診者の呼気の匂いを少なくとも水晶振動子センサを含む匂いセンサを用いて検出した検出結果に基づく測定情報を生成可能に構成され、ここで、前記測定情報は、検出開始から所定時間が経過した後の前記匂いセンサに含まれる複数の水晶振動子センサのそれぞれの共振周波数の値であり、
    　　前記特徴情報保持部は、特徴情報を保持可能に構成され、ここで、前記特徴情報は、所定の疾患に罹患している罹患者の呼気の匂い及び前記疾患に罹患していない非罹患者の呼気の匂いに基づく機械学習により、前記測定情報を入力として前記疾患への罹患の有無を出力する学習済み情報であり、
    　　前記判定部は、前記測定情報と前記特徴情報とに基づいて前記受診者の前記疾患に対する罹患の可能性を判定可能に構成される
    　プログラム。
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