专利名称：医用模拟系统及其控制系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及辅助用医用模拟系统及其控制系统。
背景技术：
治病时一般除医生问诊外，还要对患者进行各种各样的检查。而且医生往往是根据患者的检查结果和临床观察等判断材料，凭借自己的经验和悟性选择治疗方法。
因此，如果计算机能提供对诊疗有用的信息的话，即可期望医生的诊疗更加切实有效。作为辅助诊疗的系统，如美国专利申请号6,421,633与5,971,922分别记载，已有预测血糖值的系统。这些系统通过预测患者的血糖值变化，向医生提供预测血糖值来帮助诊疗。
在选择适当的治疗方法时，人们希望医生能适当掌握引发疾病各种症状的诱因的基本机理。只要能够适当掌握基本机理，就可进行改善其机理的治疗，从而可望得到更恰当的治疗。然而，医生能够用于掌握机理的数据仅有检查患者所得到的检查值。如果该疾病仅凭检查值即可掌握机理还没有什么问题，而有些疾病仅从检查值是很难切实掌握机理的。
比如糖尿病，“血糖值”被用作显示该疾病的轻重程度。然而，“血糖值”说到底不过是结果，导致这种结果的胰岛素分泌不足、末梢胰岛素抵抗、肝糖摄取减退、肝糖释放亢进等病理从上述临床观察等是很难准确掌握的。
因此，仅靠向医生提供诸如美国专利号6,421,633及5,971,922那种血糖值的预测值依然难以准确把握患者的病理。又如遇糖尿病和心脏病等疾病，专科医生往往运用口服葡萄糖耐量试验(OGTT)和心电图、血压、脉搏的测定以及血液检查等检查结果诊断患者的病理，但是要从上述检查结果正确诊断病理需要丰富的经验，对于非专科医生来说很困难。因此，人们希望有一种系统能够有效地教育经验不足的医生和非专科医生，以便凭借检查结果即能正确诊断病理。
发明内容
本发明的范围只由后附权利要求书所规定，在任何程度上都不受这一节发明内容的陈述所限。
本发明所提供的医用模拟系统，包括接受反映某生物生物应答的生物应答信息输入的生物应答输入部分；生成生物模型以生成模仿生物应答的近似应答的生物模型生成器；根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息的病理特征获取部分；及同时输出上述生物应答信息和上述病理特征信息的输出部分。
其中所述输出部分可以输出显示生物应答随时变化的图形，作为所述生物应答信息。
其中所述输出部分可以输出具有与病理特征相关的复数个指标的雷达图表，作为所述病理特征信息。
本发明所提供的医用模拟系统，还包括接受所述病理特征信息输入的病理特征输入部分；及生成反映所输入的病理特征的生物模型、根据该生物模型取得近似应答信息的近似应答获取部分。
其中所述生物模型为模仿糖尿病病理的模型。
其中所述生物模型可以作为输入值接受葡萄糖摄取量，输出血糖值和血中胰岛素浓度。
其中所述生物模型由包含关于生物功能的数个参数的数理模型构成，所述病理特征获取部分根据所述生物模型的上述参数获取病理特征信息。
本发明还提供一种医用模拟系统，其包括接受反映生物病理特征的病理特征信息输入的病理特征输入部分；
生成反映所输入的病理特征的生物模型、根据该生物模型取得近似应答信息的近似应答获取部分；及同时输出上述病理特征信息和上述近似应答信息的输出部分。
其中所述输出部分可以输出显示近似应答随时变化的图形，作为所述近似应答信息。
本发明提供一个用于前述医用模拟系统的控制系统，其包括一个输入控制系统，用于通过输入设备接受反映某生物生物应答的生物应答信息的输入；一个模型生成控制系统，用于为生成模仿生物应答的近似应答而生成生物模型；一个特征信息获取系统，用于根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息；及一个显示控制系统，用于将上述生物应答信息和上述病理特征信息显示在显示器上。
图1为医用模拟系统的系统结构图；图2为服务器硬件结构框图；图3为生物模型整体结构图；图4为生物模型的胰脏模型结构图；图5为生物模型的肝脏模型结构图；图6为生物模型的胰岛素动态模型结构图；图7为生物模型的末梢组织模型结构图；图8为显示参数组生成处理顺序的流程图。
图9(a)为血糖值的实际口服葡萄糖耐量试验(OGTT)时系列数据；图9(b)为血中胰岛素浓度的实际口服葡萄糖耐量试验(OGTT)时系列数据；
图10为模板数据库的结构图；图11(a)为血糖值的模板数据库；图11(b)为胰岛素浓度的模板；图12(a)显示了对于血糖值模板OGTT时系列数据的误差总和；图12(b)显示了对于胰岛素浓度模板OGTT时系列数据的误差总和；图13为系统的操作画面；图14为OGTT数据输入画面；图15为显示OGTT检查结果的操作画面；图16为操作画面的病理分析结果显示(分析前)图；图17为操作画面的病理分析结果显示(分析中)图；图18为操作画面的病理分析结果显示(分析后)图；图19为处方内容输入画面；图20为病理分析结束及处方内容输入后的操作画面；
具体实施例方式以下参照
医用模拟系统的实施方式。
图1显示了在以医用模拟系统SS为服务器客户端系统情况下的系统结构图。
此系统SS由具有WEB服务器S1功能的服务器S和通过网络与服务器S连接的客户终端C组成。客户终端C由医生等用户使用。上述客户终端C有WEB浏览器C1。此WEB浏览器C1具有系统SS的用户接口的功能，用户在WEB浏览器C1上可以进行输入和必要的操作。WEB浏览器C1显示服务器S生成并输送的画面。
服务器S具备接受客户终端C从WEB浏览器C1访问的WEB服务器S1的功能。服务器S还搭载有计算机可执行的用户接口程序S2，以生成在WEB浏览器C1显示的用户接口画面。此用户接口程序S2能够生成显示于WEB浏览器C1的画面，输送到客户终端C，或从客户终端C接受在WEB浏览器C1上输入的信息。客户终端C还可以从服务器S下载用于生成显示于WEB浏览器C1的部分或全部画面的Java小应用程序等程序，生成部分或全部画面，并将画面显示在WEB浏览器C1上。
服务器S还搭载有计算机可执行的病理模拟程序S3。此病理模拟程序S3如后所述，功能为根据生物模型进行有关疾病的模拟。服务器S设有含患者的检查结果等各种数据的数据库S4，通过系统SS输入的数据和系统生成的数据等数据均保存在此数据库S4。
如上所述，服务器S具有WEB服务器的功能、接口(画面)生成功能和病理模拟器的功能。图1作为医用模拟系统的结构例示了与网络连接的服务器客户端系统，也可以在一台计算机上组成本系统。
图2为上述服务器S的硬件结构框图。上述服务器S的构成为主要由主机S110、显示器S120和输入设备S130组成的计算机。主机S110主要由CPUS110a、ROM(只读存储器)S110b、RAM(随机存储器)S110c、硬盘S110d、可读设备S110e、输出入接口S110f和图像输出接口S110h构成，CPUS110a、ROM S110b、RAM S110c、硬盘S110d、可读设备S110e、输出入接口S110f和图像输出接口S110h由总线S110i连接，可进行数据通信。
CPUS 110a可执行ROM S110b中存储的计算机程序和RAMS110c装载的计算机程序。通过该CPUS110a执行上述程序S2、S3等应用程序140a，即可实现后述各功能块，从而使计算机发挥系统SS功能。
ROM S110b由掩模可编程序的只读存储器(MASK ROM)、PROM、EPROM、EEPROM等构成，存储CPUS110a执行的计算机程序和用于执行这些程序的数据等。
RAM S110c由SRAM或DRAM等构成。RAM S110c用于读取存储在ROM S110b和硬盘S110d中的计算机程序。并在执行这些计算机程序时作为CPU S110a的运行空间来利用。
硬盘S110d装有操作系统和应用程序等让CPU S110a执行的各种计算机程序及执行该计算机程序所用的数据。程序S2、S3也装入此硬盘S110d。
可读设备110Se由软盘驱动器、CD-ROM驱动器或DVD-ROM驱动器等构成，可读取携带式存储媒介S140上存储的计算机程序或数据。携带式存储媒介S140存有使计算机发挥本发明系统功能的应用程序S140a(S2，S3)，计算机可从携带式存储媒介S140读取有关本发明的应用程序S140a，将该应用程序S140a装入硬盘S110d。
上述应用程序S140a不仅由携带式存储媒介S140提供，还可由通过电气通信线路(不分有线无线)与计算机进行可通信连接的外部设备通过上述电气通信线路提供。比如上述应用程序存储在因特网上的提供应用程序的服务器计算机硬盘内，因此，可访问此服务器计算机，下载该计算机程序，装入硬盘S110d。
硬盘S110d装有提供诸如美国微软公司制造销售的Windows(注册商标)等图形用户界面环境的操作系统。在以下说明中，与本实施方式相关的应用程序S140a(S2，S3)均在该操作系统上运行。
输出入接口S110f由诸如USB、IEEE 1394、RS-232C等串行接口、SCSI、IDE、IEEE 1284等并行接口和D/A转换器、A/D转换器等模拟接口等组成。输出入接口S110f连接有键盘和鼠标等输入设备S130，用户使用该输入设备S130可向计算机输入数据。
图像输出接口S110h与由LCD或CRT等构成的显示器S120连接，根据CPU S110a提供的图像数据向显示器S120输出图像信号，显示器S120根据输入的图像信号显示图像(画面)。
上述客户终端C的硬盘结构也与上述服务器S的硬盘结构大致相同。
图3的框图显示了用本发明系统SS的病理模拟程序S3生成的生物模型的一例的整体结构。此生物模型特别模拟了与糖尿病有关的生物器官，由胰脏模块1、肝脏模块2、胰岛素动态模块3及末梢组织模块4组成。
各模块1、2、3、4分别有各自的输出和输入。即，胰脏模块1以血中葡萄糖浓度6为输入，以胰岛素分泌速度7为输出。肝脏模块2以从消化道吸收葡萄糖5、血中葡萄糖浓度6和胰岛素分泌速度7为输入，以净葡萄糖释放8和通过肝脏后的胰岛素9为输出。胰岛素动态模块3以通过肝脏后胰岛素9为输入，以末梢组织中的胰岛素浓度10为输出。末梢组织模块4以净葡萄糖释放8和末梢组织中的胰岛素浓度10为输入，以血中葡萄糖浓度6为输出。
吸收葡萄糖5为生物模型外部提供的数据。在本实施方式中，有关吸收葡萄糖的数据，根据输入的检查数据(生物应答)种类，预先存储一定的值。各功能块1～4通过服务器2的CPU执行模拟程序来实现。
下面详细说明上述例案中的各模块。另，FGB和Ws分别表示空腹时血糖值(FGB＝BG(0))和估计体重，DVg和DVi分别表示对葡萄糖的分布容量体积和对胰岛素的分布容量体积。
胰脏模块1的输出入关系可以用以下微分方程式(1)来表述。也可用与微分方程式(1)同等的图4所示框图表达。
微分方程式(1)dY/dt＝-α{Y(t)-β(BG(t)-h)}(但是，BG(t)＞h)＝-αY(t) (但是，BG(t)＜＝h)dX/dt＝-M·X(t)+Y(t)SR(t)＝M·X(t)变量
BG(t)血糖值X(t)胰脏可分泌的胰岛素总量Y(t)针对葡萄糖刺激，X(t)重新提供的胰岛素供应速度SR(t)胰脏分泌胰岛素的速度参数h可刺激胰岛素供应的葡萄糖浓度的阈值α对葡萄糖刺激的反应性β对葡萄糖刺激的敏感性M每个单位浓度的分泌速度在此，图2中向胰脏模块1输入的血糖值6与BG(t)对应，作为输出数据的胰岛素分泌速度7与SR(t)对应。
在图4的框图中，6为血糖值BG(t)、7为胰脏的胰岛素分泌速度SR(t)、12为可刺激胰岛素供应的葡萄糖浓度的阈值h、13为对葡萄糖刺激的敏感性β、14为对葡萄糖刺激的反应性α、15为积分要素、16为针对葡萄糖刺激，重新提供的胰岛素供应速度Y(t)、17为积分要素、18为胰脏可分泌的胰岛素总量X(t)、19为每个单位浓度的分泌速度M。
肝脏模块2的输出入关系可用以下微分方程式(2)表述。也可用与微分方程式(2)对等的图5所示框图表达。
微分方程式(2)dI4(t)/dt＝α2{-A3I4(t)+(1-A7)·SR(t)}Goff(FGB)＝f1(但FGB＜f3)＝f1+f2·(FGB-f3)(但FGB＞＝f3)Func1(FGB)＝f4-f5·(FGB-f6)Func2(FGB)＝f7/FGB
b1(I4(t))＝f8{1+f9·I4(t)}HGU(t)＝r·Func1(FGB)·b1(I4(t))·RG(t)+(1-r)·Kh·BG(t)·I4(t)(但HGU(t)＞＝0)HGP(t)＝I4off·Func2(FGB)·b2+Goff(FGB)-I4(t)·Func2(FGB)·b2 (但HGP(t)＞＝0)SGO(t)＝RG(t)+HGP(t)-HGU(t)SRpost(t)＝A7SR(t)变量BG(t)血糖值SR(t)胰脏的胰岛素分泌速度SRpost(t)通过肝脏后的胰岛素RG(t)从消化道吸收葡萄糖HGP(t)肝糖排出HGU(t)肝糖摄入SGO(t)肝脏排出的净葡萄糖I4(t)肝胰岛素浓度参数Kh每个单位胰岛素、单位葡萄糖在肝脏中的胰岛素依赖型葡萄糖摄取速度A7肝脏中的胰岛素摄入率Goff对于基础代谢的葡萄糖释放速度b2关于肝糖释放抑制率的调整项r对非胰岛素依赖型肝糖摄入的分配率α2对胰岛素刺激的反应性I4off肝糖释放得到抑制的胰岛素浓度阈值函数Goff(FGB)对于基础代谢葡萄糖释放速度Func1(FGB)对于来自消化道的葡萄糖刺激的肝糖摄取率Func2(FGB)对于胰岛素刺激的肝糖释放抑制率f1～f9在表达上述三要素时使用的常数b1(I4(t))关于肝糖摄取率的调整项在此，作为对图2中肝脏模块的输入值从消化道吸收的葡萄糖5对应RG(t)、血糖值6对应BG(t)、胰岛素分泌速度7对应SR(t)，作为输入值的净葡萄糖释放8与SGO(t)、通过肝脏后的胰岛素9与SRpost(t)对应。
在图5的框图中，5表示从消化道吸收的葡萄糖RG(t)、6表示血糖值BG(t)、7表示胰脏的胰岛素分泌速度SR(t)、8表示来自肝脏的净葡萄糖SGO(t)、9为通过肝脏后的胰岛素SRpost(t)、24为肝脏的胰岛素通过率(1-A7)、25为对胰岛素的反应性α2、26为通过肝脏后的胰岛素分配速度A3、27为积分要素、28为肝胰岛素浓度I4(t)、29为胰岛素依赖型肝糖摄取分配率(1-r)、30为单位胰岛素和单位葡萄糖在肝脏中的胰岛素依赖型葡萄糖摄取速度Kh、31为非胰岛素依赖型肝糖摄取分配率r、32为对来自消化道的葡萄糖刺激肝糖的摄取率Func1(FGB)、33为关于肝糖摄取率的调整项b1(I4(t))、34为肝糖摄入HGU(t)、35为肝糖释放得到抑制的胰岛素浓度阈值I4off、36为对于胰岛素刺激肝糖释放抑制率Func2(FGB)、37为关于肝糖释放抑制率调整项b2、38为对基础代谢葡萄糖释放速度、39为肝糖释放HGP(t)、40表示肝脏中胰岛素的摄取率A7。
胰岛素动态分泌的输出入关系可用以下微分方程式(3)表述。也可用与微分方程式(3)同等的图6所示框图表达。
微分方程式(3)dI1(t)/dt＝-A3I1(t)+A5I2(t)+A4I3(t)+SRpost(t)dI2(t)/dt＝A6I1(t)-A5I2(t)dI3(t)/dt＝A2I1(t)-A1I3(t)变量SRpost(t)通过肝脏后的胰岛素I1(t)血中胰岛素浓度I2(t)非胰岛素依赖型组织中的胰岛素浓度I3(t)末梢组织中的胰岛素浓度参数A1末梢组织中的胰岛素消失速度A2末梢组织中的胰岛素分配率A3通过肝脏后的胰岛素分配速度A4通过末梢组织后的胰岛素流出速度A5在非胰岛素依赖型组织中的胰岛素消失速度A6针对非胰岛素依赖型组织的胰岛素分配率在此，通过肝脏后的胰岛素9作为图2中胰岛素动态模块的输入值与SRpost(t)对应，输出值末梢组织中的胰岛素浓度10与I3(t)对应。
在图6的框图中，9表示通过肝脏后的胰岛素SRpost(t)、10表示末梢组织中的胰岛素浓度I3(t)、50表示积分要素、51为通过肝脏后的胰岛素分配速度A3、52为血中胰岛素浓度I1(t)、53为对末梢组织的胰岛素分配率A2、54为积分要素、55为末梢组织中的胰岛素消失速度A1、56通过末梢组织后的胰岛素流出速度A4、57为针对非胰岛素依赖型组织的胰岛素分配率A6、58为积分要素、59为非胰岛素依赖型组织中的胰岛素浓I2(t)、60表示在非胰岛素依赖型组织中的胰岛素消失速度A5。
末梢组织模块4的输出入关系可用以下微分方程式(4)表述。也可用与微分方程式(4)对等的图7所示框图表达。
微分方程式(4)dBG′/dt＝SGO(t)-u*Goff(FGB)-Kb(BG′(t)-FBG′)-Kp·I3(t)·BG′(t)变量BG′(t)血糖值(但BG[mg/d1]、BG′[mg/kg])SGO(t)来自肝脏的净葡萄糖I3(t)末梢组织中的胰岛素浓度FBG′空腹时血糖(但FBG′＝BG(0))参数Kb在末梢组织中非胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度Kp每单位胰岛素和单位葡萄糖在末梢组织中胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度u在对于基础代谢的葡萄糖排出速度中，非胰岛素依赖型葡萄糖对于基础代谢的消耗所占比例函数Goff(FGB)对于基础代谢葡萄糖的释放速度f1～f3在表达Goff时所用的常数在此，末梢组织中的胰岛素浓度10作为图2中末梢组织模块的输入值与I3(t)对应，来自肝脏的净葡萄糖8与SGO(t)对应，作为输出的血糖值6与BG(t)对应。
在图7的框图中，6代表血糖值BG(t)、8为来自肝脏的净葡萄糖SGO(t)、10为末梢组织中的胰岛素浓度I3(t)、70为对于基础代谢的非胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度u*Goff(FGB)、71为积分要素、72为在末梢组织中非胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度Kb、73为每单位胰岛素和单位葡萄糖在末梢组织中的胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度Kp、74表示单位变换常数Ws/DVg。
如图2所示，构成本系统的各模块之间的输出输入相互连接，因此，只要给予从消化道吸收的葡萄糖5，就可以根据算式计算、模拟血糖值和胰岛素浓度的时系列变化。
本系统的微分方程式计算可以使用诸如E-Cell(庆应义塾大学公开的软件)和MatLab(The Math Works，Inc产品)，也可以使用其他计算系统。
要用图3～图7所示上述生物模型模拟各个患者的生物器官，必须生成具有符合每个患者特征的生物模型。具体而言，要根据各个患者决定生物模型的参数和变量的初始值，再将所定参数和变量初始值应用于生物模型，生成适合各患者的生物模型(以下如无特别明示，则生成对象的参数也包含变量初始值)。
为此，本系统SS的服务器2为了实现作为生物模型生成器的功能，可以求出作为生物模型内部参数组的内部参数组(以下有时简称为“参数组”)，并生成符合所得参数的生物模型。此功能通过病理模拟程序S3来实现。
将生物模型生成部分生成的参数组提供给上述生物模型，生物模型演算部分即可进行生物器官功能的模仿，输出模拟实际生物应答(检查结果)的近似应答。
下面对根据患者(生物)的实际检查结果(生物应答)生成参数组以形成模仿该患者生物器官的生物模型的参数组生成部分进行说明。
图8显示了系统SS的参数组生成部分求生物模型参数组的处理顺序。如该图所示，求参数，首先要进行作为实际检查结果(生物应答)的OGTT(Oral Glucose Tolerance Test；口服葡萄糖耐量试验)时系列数据的输入处理(步骤S1-1)。
OGTT时系列数据是对要用生物模型模拟的患者实施的检查-OGTT(口服一定量的葡萄糖液，测定血糖值和血中胰岛素浓度的随时变化)的结果，本系统从客户终端3接受输入，作为实际生物应答(实际检查值)。在此，输入OGTT葡萄糖数据(血糖值动态数据)和OGTT胰岛素(血中胰岛素浓度动态数据)二项数据作为OGTT时系列数据。
图9(a)例示了作为OGTT时系列数据输入的血糖值动态数据，图9(b)例示了作为OGTT时系列数据输入的血中胰岛素浓度动态数据。
图9(a)的血糖值动态数据是根据图2～图7所示生物模型中输出项之一的血糖值BG(t)在每个时间的变化实际测定的数据。
图9(b)的血中胰岛素浓度动态数据则是根据图2～图7所示生物模型中输出项之一的血中胰岛素浓度I1(t)随时的变化实际测定的数据。
接着，本系统SS将进行所输入的OGTT时系列数据与模板数据库DB1的模板匹配。模板数据库DB1是包含在服务器S的数据库24中的一个。
模板数据库DB1如图10所示，预先收录了作为模板的生物模型的参照用输出值T1、T2、··和产生该参照用输出值的参数组PS#01、PS#02··成对组成的数组数据。要组成参照用输出值与参数组的组对，只要给任意一个参照用输出值分配适当参数组或反过来选择任意参数组时用生物模拟系统求出生物模型的输出值即可。
图11(a)和图11(b)显示了模板(参照用输出值)T1的一例。图11(a)是作为模板的血糖值动态数据，为与图2～图7所示生物模型的输出项之一的血糖值BG(t)的随时变化相对应的参照用时系列数据。图11(b)是作为模板的血中胰岛素浓度动态数据，是与图2～图7所示生物模型输出项之一的血中胰岛素浓度I1(t)的随时变化相对应的参照用时系列数据。
系统SS演算上述模板数据库DB1的各参照用时系列数据与OGTT时系列数据的近似度。近似度通过求误差总和获得。误差总和由下列式子求得。
误差总和＝α∑|BG(0)-BGt(0)|+β∑|PI(0)-PIt(0)|+α∑|BG(1)-BGt(1)|+β∑|PI(1)-PIt(1)|+α∑|BG(2)-BGt(2)|+β∑|PI(2)-PIt(2)|+…＝α{∑|BG(t)-BGt(t)|}+β{∑|PI(t)-PIt(t)|}在此，BG输入数据的血糖值[mg/dl]PI输入数据的血中胰岛素浓度[μU/ml]BGt模板的血糖值[mg/dl]PIt模板血中胰岛素浓度[μU/ml]t时间[分]另，α和β为用于标准化的系数，α＝1/Average{∑BG(t)}β＝1/Average{∑PI(t)}格式化的Average指相对于模板数据库DB1内收存的全部模板的平均值。
图12(a)表示对于模板T1的OGTT时系列数据的血糖值误差总和(未标准化)，图12(b)则显示了胰岛素误差总和。具体而言，图12(a)表示图9(a)的血糖值与图11(a)的血糖值的误差，图12(b)表示图9(b)的胰岛素与图11(b)的胰岛素误差。
就图9(a)和图9(b)的输入数据(从0分到180分每隔10分钟的数据)和图11(a)和图11(b)的模板T1来看，结果为∑|BG(t)-BGt(t)|＝29∑|PI(t)-PIt(t)|＝20在此，设α＝0.00035、β＝0.00105，则误差总和＝(0.00035×29)+(0.00105×20)＝0.03115如上所述，CPU 100a就模板数据库DB1中的各模板求出误差总和，决定误差总和(近似度)最小的模板、即最接近OGTT时系列数据的模板(步骤S1-2)。
在步骤S1-3，系统SS从模板数据库DB1获得对应于在步骤S1-2中决定的模板的参数组。即，获取对应于模板T1的参数组PS#01(参照图10)。
下表为如上所得参数组PS#01中所包含的参数值的具体数值例。
与模板T1对应的参数组PS#01
系统SS还具有以下功能当上述参数组PS#01提供给生物模型时，根据该生物模型进行演算，并输出模仿所输入的OGTT时系列数据的近似应答信息(血糖值及胰岛素浓度的时系列变化)。(作为系统SS近似应答获取部分(生物模型演算部分)的功能)。
即，系统SS可以根据生成的生物模型进行患者生物器官的模拟。此功能由病理模拟程序S3实现。
生成的参数组也可用于获取病理特征信息，关于这一点以后详述。
图13为服务器S的用户接口程序S2生成的系统操作画面。此画面被服务器S2传送至客户端C，显示在该客户端C的Web浏览器C1上。医生等用户可在此画面上输入信息、阅览信息。
图13的画面主要有操作部分100、检查履历显示部分110、检查数据显示部分120、病理分析结果显示部分130、处方数据显示部分140。
操作部分100有用于输入各种数据登录的数据输入组101、修正登录数据的登录内容修正组102、结束诊察的诊察结束组103和注销用的注销组104。
上述数据输入组101具有用于登录基本检查结果(图13的检查数据显示部分120显示的检查项目的检查结果)的“检查结果登录”键101a、用于登录给患者开具的处方内容的“处方内容登录”键101b、用于登录OGTT检查结果(生物应答)的“OGTT数据登录”键101c以及进行病理分析并登录其结果的“病理分析登录”键101d。
点击“检查结果登录”键101a，则显示检查结果的输入画面(图示略)，可以就图13的检查数据显示部分120所显示的基本检查项目分别输入检查结果。检查结果输入后，登录到数据库S4，检查履历显示部分110将在显示该登录日(就诊日)的同时，用“○”标志表示检查结果已登录。
点击“处方内容登录”键101b，则显示给该患者开具的处方内容的输入画面，可以将输入的处方内容登录到数据库S4。处方内容输入后一登录，则检查履历显示部分110显示该登录日(就诊日)的同时，用“○”标志表示处方内容已登录。
另，关于处方内容的输入画面以后还会详述。
点击“OGTT数据登录”键101c，则如图14所示，OGTT数据输入画面(窗口)W1打开。
此画面W1有检查时间输入框组W1a、血糖值输入框组W1b和胰岛素浓度(IRI)输入框组W1c，可以输入血糖值和胰岛素浓度的时系列变化作为实际检查结果的OGTT据。
输入血糖值和胰岛素浓度的数值后，按画面W1的登录键W1R，则该内容被登录到数据库S4。
OGTT数据登录后，检查履历显示部分110显示该登录日(就诊日)的同时，用“○”标志表示OGTT数据已登录。
在此画面W1输入的数据在绘制图9(a)、图9(b)和病理分析结果显示部分130的显示血糖值和胰岛素浓度时系列变化的图表时作为依据。
点击“病理分析登录”键101d，则病理模拟程序S3用OGTT数据进行模拟，进行病理分析获得显示病理特征的病理特征信息。所获得的病理特征信息将同OGTT数据链接地存入数据库S4。关于病理分析以后详述。
在检查履历显示部分110，显示是否每个就诊日的(一般)检查、OGTT和处方都有登录，没有登录的地方用“×”表示。
此检查履历显示部分110还具有切换检查数据显示部分120和处方数据显示部分140的显示切换操作功能，点击就诊日的日期或“○”标志即可将图13画面的显示内容切换为与该日期和“○”相应的内容。
检查数据显示部分120用于显示患者的基本检查结果或OGTT结果。图13显示了基本检查结果在检查数据显示部分120的显示状态，图15为OGTT结果在检查数据显示部分120的显示状态。
检查数据显示部分120如显示基本检查结果，则出现“显示OGTT结果”键121(参照图13)，如显示OGTT结果，则出现“显示基本检查结果”键122(参照图15)。点击这些键121、122即可在两结果显示之间切换。
32f和处理感度132g得到改善的新雷达图表C2。
一旦雷达图表的各指标值变更，上述近似应答获取部分(生物模型演算部分)就会算出血糖值和胰岛素的再现值，从而显示出变更后的病理的再现值131e、131f。
即，输入病理特征信息后，系统SS会针对相应的所输入的病理特征信息改变生物模型参数，生成新的生物模型。并且，近似应答获取部分(生物模型演算部分)会根据所输入的用生物模型参数反映病理特征的生物模型，求出作为近似应答的再现值131e，131f。
如此，系统SS具有病理特征信息输入功能、根据输入的病理特征信息获得的OGTT再现值输出功能，因此，当拟通过治疗改善目前的病情时，可以预先确认可以期待何种OGTT检查结果。因此，医生可以轻而易举地预测疗效。还可以通过变换多种病理特征信息，确认改善哪个病理指标可以得到好的疗效，对决定正确的治疗方针发挥作用。
在本实施方式中，病理特征信息是通过在雷达图表上的操作而输入的，但并不限于此输入方法，也可通过数值输入进行。
显示了病理特征信息输出的异例。前述雷达图表132中有7个指标，而在显示了病理特征信息输出的异例采用了只有肝糖代谢能力1132a、胰岛素分泌能力1132b和末梢组织胰岛素敏感性1132c三个指标的雷达图表1132。
本发明不仅限于上述实施方式，可有多种多样的变种。比如生物应答信息、病理特征信息及其他信息的输出不仅是画面显示，也可以向纸张等媒介输出。另，关于生物应答信息、病理特征信息及其他信息，输入形式和输出形式不必一致。比如，上述实施方式中的生物应答信息(OGTT检查结果)的输入是以数值输入形式进行的，其输出则以图形输出方式进行。如此，同一信息，其输入和输出的方式可以不同。
前述的详细说明及附图是通过文字解释和图示来进行的，其目的不在于限定权利要求的保护范围。本说明书中的具体实施方式
的各个变种对于普通技术人员来说显而易见，并处于权利要求及其等同技术的保护范围内。理特征信息(系统SS的病理特征信息获取功能)。
如图18所示，在本实施方式中，采用空腹时血糖132a、基础分泌132b、追加分泌132c、分泌感度132d、肝糖新生抑制132e、糖处理能力132f、处理感度132g作为病理特征的指标。
这些指标被认为能充分表现病理特征，特别是通过治疗可以改善的生物功能。
在此，空腹时血糖132a由生物模型的变量血糖值BG(t＝0)计算求出；基础分泌132b由生物模型的变量空腹时胰岛素I1(t＝0)求出；追加分泌由I1(t＝)的积分值求得；分泌感度132d由生物模型的参数对葡萄糖刺激的敏感性β求得；肝糖新生抑制132e由生物模型的变量肝糖释放HGTP(t)求出；糖处理能力132f由生物模型的变量肝脏的净葡萄糖SGO(t)和血糖值BG(t)算出；处理感度132g由生物模型的参数—每单位胰岛素和每单位葡萄糖在末梢组织中的胰岛素依赖型葡萄糖消耗速度Kp求出。
如上所述，因为生物模型由具有表现生物器官特征的参数(含变量)的数理模型构成，故生物模型的参数值显示的是与病理相关的值。因此，根据这些参数即可计算出反映病理特征的病理特征信息。
在图18的雷达图表132，各个病理特征信息指标的值划圆表示出来，可以直接比较单位和数值幅度各异的各指标值的好坏。
从图18的雷达图表132可以看出，有关末梢组织中糖处理能力的糖处理能力132f和处理感度132g比较低。因此，看了雷达图表(病理特征信息输出)的医生可以很容易地判断改善末梢组织中的糖处理能力的治疗方针有效。
另外，实际OGTT检查结果131a、131b与病理特征信息132显示在同一画面上，医生可以通过比较二者，学习OGTT检查结果的图形形状与病理的相关性。因此通过实际使用此系统SS积累经验，即可期待取得从OGTT检查结果把握病理的有效学习效果。
而且，OGTT检查结果(生物应答)的输入画面可以输入非实际检查结果(生物应答信息)的任意数值，并获得关于该任意值的检查结果再现值(近似应答信息)和病理特征信息的输出。因此，医生可以试着输入任意检查结果值(生物应答信息)来了解在这种情况下会发生何种病变。如此，即使没有实际患者的数据也可输入适当检查结果，观察会得到什么样的输出结果。
也就是说，本系统SS也可作为非专科医生和缺乏经验的医生学习训练之用。
另，通过设置图18的病理分析结果显示部分130，便于医生等用户把握患者的病理，同时有效地学习检查结果和病理的相关性。又因显示实际检查结果和再现值，可判断所显示的病理特征信息的正确性并防止进行误学习。
在病理分析结果显示部分130，当病理分析处理结束后，会在病理说明显示部分133显示病理说明方字。病理说明文字预先录入在数据库S4，由系统选择与生成的生物模型(的参数)相对应的病理说明文字，选择的文字显示在病理说明显示部分133。另外，点击“显示详细病理”键134就会在另一个窗口显示更详细的说明文。
通过如此显示病理文字说明，显示在雷达图表132上的病理特征信息更易于理解，医生可以更准确地把握病理。
如上所述，当医生把握病理、决定治疗方针、决定处方内容后，本系统SS可以登录该处方内容。即，点击“处方内容登录”键101b，则出现图19“处方内容登录”画面W2。医生在此画面W2上可以输入药名等。输入处方内容后，点击画面W2的登录键W2R，则处方内容登录到数据库S4。
图20在病理分析处理结果后显示登录处方内容后的Web浏览器C1的画面。
在病理分析结果显示部分130显示输入病理特征信息的处理。雷达图表显示部分132的各指标132a～132g的值可以通过操作鼠标变更。即，可在雷达图表显示部分132上输入病理特征信息。糖处理能力132f和处理感度132g的指标值被鼠标操作更改，其结果，获得了系统SS生成的病理特征信息雷达图表C1中糖处理能力132f和处理感度132g得到改善的新雷达图表C2。
一旦雷达图表的各指标值变更，上述近似应答获取部分(生物模型演算部分)就会算出血糖值和胰岛素的再现值，从而显示出变更后的病理的再现值131e、131f。
即，输入病理特征信息后，系统SS会针对相应的所输入的病理特征信息改变生物模型参数，生成新的生物模型。并且，近似应答获取部分(生物模型演算部分)会根据所输入的用生物模型参数反映病理特征的生物模型，求出作为近似应答的再现值131e，131f。
如此，系统SS具有病理特征信息输入功能、根据输入的病理特征信息获得的OGTT再现值输出功能，因此，当拟通过治疗改善目前的病情时，可以预先确认可以期待何种OGTT检查结果。因此，医生可以轻而易举地预测疗效。还可以通过变换多种病理特征信息，确认改善哪个病理指标可以得到好的疗效，对决定正确的治疗方针发挥作用。
在本实施方式中，病理特征信息是通过在雷达图表上的操作而输入的，但并不限于此输入方法，也可通过数值输入进行。
显示了病理特征信息输出的异例。前述雷达图表132中有7个指标，而在显示了病理特征信息输出的异例采用了只有肝糖代谢能力1132a、胰岛素分泌能力1132b和末梢组织胰岛素敏感性1132c三个指标的雷达图表1132。
本发明不仅限于上述实施方式，可有多种多样的变种。比如生物应答信息、病理特征信息及其他信息的输出不仅是画面显示，也可以向纸张等媒介输出。另，关于生物应答信息、病理特征信息及其他信息，输入形式和输出形式不必一致。比如，上述实施方式中的生物应答信息(OGTT检查结果)的输入是以数值输入形式进行的，其输出则以图形输出方式进行。如此，同一信息，其输入和输出的方式可以不同。
前述的详细说明及附图是通过文字解释和图示来进行的，其目的不在于限定权利要求的保护范围。本说明书中的具体实施方式
的各个变种对于普通技术人员来说显而易见，并处于权利要求及其等同技术的保护范围内。
权利要求
1.一种医用模拟系统，包括接受反映某生物生物应答的生物应答信息输入的生物应答输入部分；生成生物模型以生成模仿生物应答的近似应答的生物模型生成器；根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息的病理特征获取部分；及同时输出上述生物应答信息和上述病理特征信息的输出部分。
2.如权利要求1所述的医用模拟系统，其特征在于所述输出部分可以输出显示生物应答随时变化的图形，作为所述生物应答信息。
3.如权利要求1所述医用模拟系统，其特征在于所述输出部分可以输出具有与病理特征相关的复数个指标雷达图表，作为所述病理特征信息。
4.如权利要求1所述的医用模拟系统，其特征在于还包括接受所述病理特征信息输入的病理特征输入部分；及生成反映所输入的病理特征的生物模型、根据该生物模型取得近似应答信息的近似应答获取部分。
5.如权利要求1所述的医用模拟系统，其特征在于所述生物模型为模仿糖尿病病理的模型。
6.如权利要求1所述的医用模拟系统，其特征在于所述生物模型作为输入值接受葡萄糖摄取量，输出血糖值和血中胰岛素浓度。
7.如权利要求1-6中任一所述的医用模拟系统，其特征在于所述生物模型由包含关于生物功能的数个参数的数理模型构成，所述病理特征获取部分根据所述生物模型的上述参数获取病理特征信息。
8.一种医用模拟系统，包括接受反映生物病理特征的病理特征信息输入的病理特征输入部分；生成反映所输入的病理特征的生物模型、根据该生物模型获取近似应答信息的近似应答获取部分；及同时输出上述病理特征信息和上述近似应答信息的输出部分。
9.如权利要求8所述的医用模拟系统，其特征在于所述输出部分可以输出显示近似应答随时变化的图形，作为所述近似应答信息。
10.一个用于医用模拟系统的控制系统，其包括一个输入控制系统，用于通过输入设备接受反映某生物生物应答的生物应答信息的输入；一个模型生成控制系统，用于为生成模仿生物应答的近似应答而生成生物模型；一个特征信息获取系统，用于根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息；及一个显示控制系统，用于将上述生物应答信息和上述病理特征信息显示在显示器上。
全文摘要
一种医用模拟系统，其包括接受反映生物实际生物应答的生物应答信息输入的生物应答输入部分；生成生物模型以再现模仿实际生物应答的近似应答的生物模型生成器；根据生成的上述生物模型获取反映该生物病理特征的病理特征信息的病理特征获取部分；可同时输出上述生物应答信息和上述病理特征信息的输出部分。
文档编号G06Q50/22GK101015445SQ20061014974
公开日2007年8月15日 申请日期2006年11月20日 优先权日2005年11月21日
发明者高地泰浩, 斉藤太计雄, 清家圣嘉, 高畑隆之 申请人:希森美康株式会社