专利名称：诊断支持系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于根据从测试主体收集的样本来推断测试主体患病可能性的诊断支持系统。
背景技术：
现有情况下，已知一种方法，用于利用蛋白质芯片通过肽谱(peptide mapping)来对诸如蛋白质的分子式和相互作用等进行泛函分析或识别(例如，专利文献1)。对于蛋白质芯片，已知的和具有不同类型结构的肽以矩阵形式被固定在诸如载玻片等基质上。对于固定到基质的肽，选择与蛋白质具有亲和力的物质(蛋白质标识物(proteinmarker))，它能够通过某一特定的疾病来表现它自己，特别是相互吸收和捕获蛋白质标识物以绑定到基质上。当将样本添加到这种蛋白质芯片并且进行孵化(incubate)时，与固定到基质上的物质相互作用的物质被绑定到基质上。在这种状态下，使用缓冲液等来冲洗蛋白质芯片，以去除没有被绑定到基质上并且不具有亲和性的成分。接下来，使用质量分析仪或荧光检测仪来测试蛋白质芯片，从而检测出蛋白质标识物的分子式。通过使用这种方法来观察与各种肽的相互作用，则可以确定通过某一特定疾病来表现它自己的蛋白质标识物的存在与否。
发明内容
不过，对于现有蛋白质芯片，为了检测作为通过特定疾病来表现自己的合适的蛋白质的蛋白质标识物，因此有必要将对每一个蛋白质标识物具有亲和力的合适物质固定到基质上。为此，该蛋白质芯片就成为适合该疾病的那种。因此，每一种疾病都需要不同的芯片，使得芯片的可用性范围较窄。对于多种疾病，如果想要确定蛋白质标识物的存在与否，就需要准备多个芯片，因此使得准备工作很繁琐。
鉴于上述情况，提出了本发明，并且本发明的目的是提供一种用于以简单方式来对各种疾病进行诊断支持并且广泛使用的系统。
根据本发明，提出了用于根据从测试主体收集的样本来推断测试主体患病可能性的诊断支持系统，该诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时，反映每一种成分的移动速度的移动参数与每一种成分的特性是相对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出患特定疾病状态的特征成分的移动参数；关系数据存储单元，用于存储示出了特征成分的特性和患特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从参数存储单元中读取特征成分的移动参数，并且根据该移动参数和诊断数据的移动参数从诊断数据中检测特征成分；以及推断处理单元，用于从关系数据存储单元中读取关系数据，并且通过参考关系数据，根据诊断数据特征成分的特性来推断检测主体患特定疾病的可能性。
这里，移动参数是每一成分在预定时间段内的移动量，或者是在预定距离内的一段时间的移动。根据本发明的诊断支持系统，根据构成诊断目标的疾病，从获得的诊断数据中检测特征成分，并且根据特征成分的特性来推断测试主体患病的可能性，使得无论构成诊断目标的疾病是何种类型，都可以相似的方式进行在获得诊断数据之前的样本分离。这可以使测试主体容易接收到对患各种疾病的可能性的推断，而不需要为构成诊断目标的每一种疾病制备不同的分离装置。本发明的诊断支持系统可用于推断人和动物患病的可能性。
这里，预定区域可以是位于芯片上的分离流动通道。通过使用包括有分离流动通道的芯片，可以将从测试主体收集的样本分离成多个成分。在这种情况下，不用使用具有亲和性的合适的物质吸收和捕获期望的蛋白质标识物，但通过让样本在分离流动通道中流动以将样本分离城多个成分并使每个成分的信息对应于移动参数来指定期望的特征成分和检测其特性，从而用于样本分离的芯片不依赖于特定的疾病，并且使用一种芯片就可以执行各种疾病的检测。
根据本发明的诊断支持系统，在获得诊断数据之后，根据诊断数据为每一种疾病执行合适处理，以推断患病的可能性，从而诸如用于样本分离的芯片等分离装置可以共用于各种疾病。这样提高了支持诊断的通用性。另外，当获得一个诊断数据时，根据它可以推断患各种疾病的可能性，因此通过简化处理可以快速地支持诊断。
在本发明的诊断支持系统中，与疾病相对应，参数存储单元能够分别存储对应于多个成分的多个移动参数，并且检测单元能够根据多个移动参数的相互关系检测特征成分。这样，通过使用多个成分的移动参数作为标准，可以检测特征成分，因此可以快速和高精确度地推断患病的可能性。
在本发明的诊断支持系统中，与疾病相对应，参数存储单元还可以存储与患特定疾病无关地检测到的标识物成分的移动参数，并且检测单元能够通过参考标识物成分的移动参数从诊断数据中检测相应的标识物成分，并且确定标识物成分的特性是否正确，并且当特性正确时检测特征成分，而当特性不正确时提示用户再次获得样本。这样，能够快速和高精确度地推断患病的可能性。
在本发明的诊断支持系统中，参数存储单元可以为多种疾病中的每一种存储特征成分的移动参数，并且对于每一种疾病，检测单元可以从参数存储单元中读取相应特征成分的移动参数，并且通过参考移动参数分别从诊断数据中检测特征成分。
在本发明的诊断支持系统中，参数存储单元可以为多种疾病中的每一种存储特征成分的移动参数，诊断数据获取单元可以接收作为诊断目标的疾病的选择以及诊断数据，并且根据由诊断数据获取单元接收的疾病选择，检测单元可以从参数存储单元中读取相应特征成分的移动参数，并且通过参考移动参数从诊断数据中检测特征成分。
在本发明的诊断支持系统中，特性可以是当具有预定波长的光照射到每一个分离的成分上时光的改变量。这里，光改变的量是由波长、反射角、反射量、透射量和吸收量，以及它们的组合中的任何一个来表示的。
根据本发明，提出一种用于根据从测试主体收集的样本来推断测试主体患病可能性的诊断支持系统，该诊断支持系统的特征是包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时反映每一种成分移动速度的移动参数，当根据性质来将每一成分进一步归类到多个成分中时表示出每一成分性质的性质参数，以及每一成分的特性是对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征性地示出患特定疾病状态的特征成分的移动参数和性质参数；关系数据存储单元，用于存储示出特征成分的特性和患特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从参数存储单元中读取特征成分的移动参数和性质参数，并且根据这些参数以及诊断数据的移动参数和性质参数从诊断数据中检测特征成分；以及推断处理单元，用于从关系数据存储单元中读取关系数据，并且通过参考关系数据，根据诊断数据的特征成分的特性来推断检测主体患特定疾病的可能性。
这样，根据在预定区域中的移动速度不同以及与关系数据进行比较的性质来将样本归类到不同部分中，可以以较高精确度来推断患病的可能性。另外，根据一个诊断数据可以推断出患大量疾病的可能性。
在本发明的诊断支持系统中，与疾病相对应，参数存储单元可以存储分别对应于多个成分的多个移动参数和性质参数，并且检测单元能够根据多个移动参数和性质参数的相互关系从诊断数据中检测特征成分。
在本发明的诊断支持系统中，参数存储单元可以为多种疾病中的每一种存储特征成分的移动参数和性质参数，并且对于每一种疾病，检测单元可以从参数存储单元中读取移动参数和性质参数，并且通过参考移动参数和性质参数分别从诊断数据中检测特征成分。
在本发明的诊断支持系统中，参数存储单元可以为多种疾病中的每一种存储特征成分的移动参数和参考参数，诊断数据获取单元可以接收作为诊断目标的疾病的选择以及诊断数据，并且根据由诊断数据获取单元接收的疾病选择，检测单元可以从参数存储单元中读取相应特征成分的移动参数和性质参数，并且通过参考移动参数和性质参数从诊断数据中检测特征成分。
在本发明的诊断支持系统中，关系数据存储单元可以为多种疾病中的每一种存储关系数据，并且对于每一种疾病，推断处理单元可以从关系数据存储单元中读取关系数据，并且通过参考关系数据来推断测试主体患特定疾病的可能性。
在本发明的诊断支持系统中，关系数据存储单元可以为多种疾病中的每一种存储特征成分的关系数据，并且根据由诊断数据获取单元接收的疾病选择，推断处理单元可以读取相应疾病的关系数据，并且通过参考关系数据来推断测试主体患特定疾病的可能性。
在本发明的诊断支持系统中，特性可以是表示成分中存在特定物质的量的数据值，并且关系数据存储单元可以存储表示以该数据值作为变量的特性函数和患病可能性之间关系的关系数据。
本发明的诊断支持系统可以进一步包括例程存储单元，用于存储为多种疾病中的每一种获取诊断数据的例程，并且诊断数据获取单元在获取诊断数据之前可以接收作为诊断目标的疾病的选择，并且为了展示，可以根据该选择从例程存储单元中读取与相应疾病有关的获取例程。通过这样做，甚至在使用同一种芯片或分离装置的情况下也可以根据各种疾病通过合适的获取例程来获取诊断数据，因此可以以高精确度来推断患病的可能性。另外，通过向用户展示获取例程，可以提高用于获取诊断数据的例程的可复制性。另外，由此，可以以高精确度来推断患病的可能性。
本发明的诊断支持系统可以进一步包括诊断数据存储单元，用于存储对应于管理号的通过诊断数据获取单元获取的诊断数据；推断结果读取单元，用于输出对应于该管理号的由推断处理单元推断的推断结果；医生诊断结果接收单元，用于接收医生对于特定疾病的诊断结果以及管理号；以及关系数据更新单元，用于使用管理号作为关键字从诊断数据存储单元中读取相应的诊断数据，并且通过参考相应的诊断数据的特征成分的特性和医生的诊断结果来更新关系数据存储单元。这样，可以通过使用管理号作为关键字和还参考医生的诊断结果来更新关系数据存储单元，以便能够提高患病可能性的后续推断的精确度。
根据本发明，诸如用于样本分离的芯片等分离装置本身在患多种疾病的可能性的推断中是共用的，并且根据不同的疾病，诊断支持系统的处理也适当地有所不同，这就使得可以以高通用性来推断患各种疾病的可能性。
通过下面讲述的优选实施例以及与之相关的下面的附图，可以更清楚前面所述的目的和其它目的、特征和优点。
图1为框图，示出了本发明实施例中的诊断支持系统的结构；
图2示出了如图1所示的芯片；图3示出了通过诊断数据获取单元获取的诊断数据的一个例子；图4示出了参数存储单元的数据结构的一个例子；图5是使图3所示的诊断数据成为数值的图；图6示出了关系数据存储单元的数据结构的一个例子；图7示出了推断结果存储单元的数据结构的一个例子；图8示出了关系数据存储单元的数据结构的另一个例子；图9示出了关系数据存储单元的数据结构的又一个例子；图10为框图，示出了本发明实施例中的诊断支持系统；图11为流程图，示出了本发明实施例中的测量侧系统、推断处理系统和医院系统中的处理例程；图12为框图，示出了本发明实施例中的诊断支持系统；图13为框图，示出了本发明实施例中的诊断支持系统；图14为透视图，示出了本发明实施例中的芯片和测量单元；图15示出了通过诊断数据获取单元获得的诊断数据的一个例子。
具体实施例方式
(第一实施例)图1为框图，示出了本实施例中的诊断支持系统10的结构。
根据本实施例的诊断支持系统10根据诸如从测试主体收集的血液等样本来推断测试主体患病的可能性(患病可能性)。
诊断支持系统10具有诊断数据获取单元20、检测单元21、推断处理单元22、管理号授予单元23、数据写入单元24、数据库25、诊断目标选择接收单元30、推断结果读取单元32和医生诊断结果接收单元33。
芯片12包括样本移动经过的用于分离的流动通道，并且根据分子大小、分子量和等电离点(pH)等的差异来将样本分离成多个成分。测量单元14测量经过芯片12分离的样本中的成分的特性。在该实施例中，测量单元14为UV光谱分析设备。
诊断数据获取单元20获取诊断数据，其中通过测量单元14测量的每一个成分的特性和用于反映当根据在分离流动通道中的移动速度的差异对每一个成分进行分离时的移动速度的移动参数是对应的。这里，成分的特性是指当预定波长的光照射到每一个成分时通过测量单元14测出的吸收率。另外，移动参数是指在固定时间段内每一个成分的移动量。
图2示出了芯片12。图2(a)为芯片12的俯视图。芯片12包括样本引入单元104、分离流动通道112和形成于基质101上的样本收集单元106。芯片12并不限于图2所示的结构，并且可以具有任意结构。
虽然图中未示出，在芯片12中，例如电极也可以被放置在样本引入单元104和样本收集单元106中。当从样本引入单元104引入样本并且在位于样本引入单元104中的电极和样本收集单元106中的电极之间施加电压时，样本中的成分根据诸如分子量等性质以它们各自合适的速度向样本收集单元106移动。当在固定时间段内施加电压时，在分离流动通道112上分离出成分，如图所示。这里，从靠近样本引入单元104的一侧起，分离出成分a、成分b、成分c、成分d、成分e和成分f。
图2(b)为模型图，示出了如图2(a)所示的芯片12沿A-A’方向的截面图和测量单元14。盖子部件102置于基质101上，并且分离流动通道112充满溶剂。测量单元14具有光源110、检测器111和扫描控制单元113。扫描控制单元113相对于芯片12移动光源110和检测器111。在这种状态下，从光源110辐射出预定波长的光；光源110沿着分离流动通道112进行扫描；并且通过检测器111对穿过每一个成分的光的吸收率进行检测。与处于分离流动通道112中的每一个成分的移动量相对应，诊断数据获取单元20(见图1)获取通过测量单元14测量出的每一个成分的吸收率。移动量是根据扫描控制单元113移动检测器111的量来检测的。另外，测量单元14可以通过波长在预定范围内的光来扫描每一个成分，并且测量穿过每一个成分的光的吸收率。在这种情况下，诊断数据获取单元20可以获取吸收光谱数据作为每一个成分的特性，并且可以从吸收光谱数据中获取特定波长的光的吸收率作为特性。
图3示出了通过诊断数据获取单元20获取的诊断数据的一个例子。这里，示出了当来自图2所示的光源110的光用于扫描以沿着芯片12的分离流动通道112照射光时，吸收率和移动量之间的关系。
再回到图1，诊断数据获取单元20可以控制测量单元14，以便可以获取特定疾病的合适诊断数据。在这种情况下，诊断数据获取单元20，例如，适当地设定从测量单元14的光源110(见图2)辐射出的光的波长。当样本为蛋白质时，通过使用例如波长λ＝280nm的光来测量每一个成分的光吸收率。
检测单元21在由诊断数据获取单元20所获得的疾病数据中检测用于推断测试主体患特定疾病的可能性的特征成分。当不能检测到特征成分时，检测单元21可以判断无法进行测量或者将测量的值设定为0％。
根据由检测单元21检测的特征成分的特性，推断处理单元22访问数据库25并且从所收集的样本来推断测试主体患有特定疾病的可能性。
管理号授予单元23对应于诊断数据来授予管理号。数据写入单元24将各种数据存储到数据库25中。
数据库25包括基本数据存储单元26、程序存储单元27、手册存储单元28、推断结果存储单元29、参数存储单元34和关系数据存储单元35。
对于多种疾病中的每一种来说，参数存储单元34存储多个成分的移动参数，这些参数构成索引，用于从用于推断测试主体患有各种疾病的可能性的诊断数据来检测特征成分。对应于每一种疾病，参数存储单元34存储例如特征性地示出患有各种疾病的状态的特征成分的移动参数，以及与患病无关地表现自身的标识物成分的移动参数。标识物成分可以是与从测试主体收集来的样本分开添加的标识物试剂。优选情况下，标识物试剂例如是具有高可复制性移动参数并且具有诸如细小的金颗粒、聚苯乙烯珠子或半导体量子点等特定成分的物质。在这种情况下，在将标识物试剂添加到从测试主体收集来的样本中之后，在芯片12上分离出样本中的成分。检测单元21从参数存储单元34读取这些成分的移动参数，并且根据所读取的移动参数和诊断数据的移动参数从诊断数据中检测特征成分。
图4示出了参数存储单元34的数据结构的一个例子。这里，对于多个标识物成分1～3中的每一个和与疾病A有关的特征成分，存储移动参数(移动量)。对于标识物成分1～3，还存储了特性(吸收率(％))。图5为将图3所示的诊断数据做成数值的图。检测单元21从参数存储单元34读取标识物成分的移动参数，并且对所读取的移动参数和诊断数据的成分a～f的移动参数进行比较，以从诊断数据的成分a～f中检测相应的标识物成分。检测单元21可以根据多个标识物成分的移动参数的相互关系从诊断数据中检测相应的标识物成分。另外，通过参考标识物成分的特性，检测单元21可以从诊断数据中检测相应的标识物成分。这里，成分a、成分c和成分f分别被检测为标识物成分1～3。接下来，检测单元21根据这些标识物成分1～3的移动参数的相互关系从诊断数据中检测特征成分。这里，成分b被检测为特征成分。
再回到图1，对于多种疾病中的每一种，关系数据存储单元35存储上述特征成分的特性与患有各种疾病的可能性之间的关系。在该实施例中，关系数据存储单元35存储用于表示以表示特征成分特性的数据值作为变量的特性函数和患有各疾病的可能性之间关系的关系数据。这里，数据值为吸收率。例如，特性函数为通过将特征成分的吸收率除以另一个成分的吸收率而获得的相对强度比。关系数据存储单元35可以存储特性函数。
图6示出了关系数据存储单元35的数据结构的一个例子。这里，存储了相对强度比和与疾病A有关的患病可能性之间的关系。这里，可以通过将图4所示的特征成分的吸收率除以标识物成分1的吸收率来计算相对强度比。例如，当相对强度比为0.5或以上时，患病的可能性为70％或以上；当相对强度比为0.3或以上并且低于0.5时，患病的可能性为40％或以上；当相对强度比为0.1或以上并且低于0.3时，患病的可能性为10％或以上；并且当相对强度比低于0.1时，患病的可能性低于10％，这些都被存储起来。
例如，在上面参照图4和图5讲述的例子中，成分b被检测为特征成分，并且成分a被检测为标识物成分1，因此相对强度比可以通过(成分b的吸收率)/(成分a的吸收率)来计算。这里，根据图5所示的吸收率，相对强度比为9/37＝0.24。在这种情况下，推断处理单元22推断出患上疾病A的可能性为10％或以上。
再回到图1，基本数据存储单元26存储用于多个样本的基本数据，其中每一个成分的移动参数和特性是对应的。数据写入单元24将对应于管理号的由诊断数据获取单元20获取的诊断数据作为基本数据存储在基本数据存储单元26中。这样，可以在基本数据存储单元26中不断地积累基本数据。存储在关系数据存储单元35中的特性与患病可能性之间的关系可以根据存储在基本数据存储单元26中的多个基本数据来计算得到。
程序存储单元27存储例如诸如检测单元21检测成分所用的例程和程序以及定义推断处理单元22分别对于各种疾病推断患病可能性所用的例程的分析程序等各种程序。另外，程序存储单元27还可以存储诊断数据获取单元20控制测量单元14所用的程序。
手册存储单元28存储诸如获取诊断数据的例程等手册。获取例程包括诸如收集样本的方法、调整浓度的方法和使用标识物的方法等制备样本的例程，以及诸如样本的测量波长等测量样本的例程。诊断数据获取单元20将这些获取例程提供给用户。手册存储单元28可以为每一种疾病存储这些手册。
推断结果存储单元29存储与管理号相对应的由推断处理单元22管理号推断出的推断结果。这样，用户可以使用管理号作为关键字来读取推断结果。图7示出了推断结果存储单元29的数据结构的一个例子。这里，对于多种疾病，对应于管理号存储相对强度比和患病可能性。例如，管理号0052的诊断数据是以如下方式存储的，即与疾病A有关的相对强度比为0.24，并且患病可能性为10％或以上，而与疾病B有关的相对强度比为0.5，并且患病可能性为20％或以上。
再回到图1，诊断目标选择接收单元30从诊断支持系统10的用户那里接收疾病选择来作为诊断目标。在获取诊断数据之前，对应于诊断目标选择接收单元30接收到的疾病选择，诊断数据获取单元20从手册存储单元28读取与相应疾病有关的获取例程，用于展示给用户。
推断结果读取单元32接收来自用户的管理号，并且使用管理号作为关键字，从推断结果存储单元29中读取相应的推断结果，并展示给用户。可以通过例如在监视器上显示推断结果或者通过使用打印机等输出推断结果来将结果展示给用户。虽然图中未示出，诊断支持系统10可以具有用户识别功能，并且管理号授予单元23可以将用户ID和密码与管理号一起进行授予。在这种情况下，推断结果读取单元32可以在执行用户识别之后将推断结果展示给用户。
当测试主体已经在医院收到医生的诊断时，医生诊断结果接收单元33接收与管理号对应的医生的诊断结果。数据写入单元24根据由医生诊断结果接收单元33所接收的管理号，将对应于医生诊断结果的诊断数据存储在基本数据存储单元26中。这样可以提高存储在基本数据存储单元26中的诊断数据的有效性。另外，数据写入单元24可以使用管理号作为关键字从推断结果存储单元29读取相应的推断结果，并且通过参考推断结果的相对强度比和医生诊断结果，适当地更新关系数据存储单元35的关系数据。这样可以提高关系数据存储单元35的关系数据的精确度。
图8示出了关系数据存储单元35的数据结构的另一个例子。这里，相对强度比、在每一个相对强度比诊断数据是患病还是不患病，以及它们的边界组分比是根据存储在基本数据存储单元26中的多个基本数据进行存储的。这里，不患病表示被诊断为没有患病的状态，并且患病表示被诊断为患病的状态。相对强度比和组分比之间的关系根据包含在特征函数的成分性质和各种因素而显示出不同的模式。例如，可以归类成如图8(a)～(d)所示的模式。
在如图8(a)所示的模式中，当相对强度比几乎为0时，不患病的可能性是极高的，并且患病的可能性是随着相对强度比的增加而变高。另一方面，在如图8(b)所示的模式中，当相对强度比几乎为0时，患病的可能性是极高的，并且不患病的可能性是随着相对强度比的增加而变高。在如图8(c)所示的模式中，当相对强度比几乎为0时，患病的可能性是极高的；并且不患病的可能性是随着相对强度比的增加而变高；并且当相对强度比超过某一个点时，患病的可能性再次随着相对强度比的增加而变高。在如图8(d)所示的模式中，当相对强度比几乎为0时，不患病的可能性是极高的；并且患病的可能性是随着相对强度比的增加而变高；并且当相对强度比超过某一个点时，不患病的可能性再次随着相对强度比的增加而变高。
图9示出了关系数据存储单元35的数据结构的又一个例子。这里，相对强度比和组分比之间的关系可以归类成与图8所示类似的模式；不过，推断不患病和患病的可能性的方法与图8所示的方法是不同的。例如，当不患病的可能性超过预定的组分比时，推断为没有患病；而当患病的可能性超过预定的组分比时，推断为患病；并且当上述两者都不成立时，推断为处于边界。这里，假设预定组分比为50％，例如，在如图9(a)所示的模式中，当相对强度比为α时，不患病的可能性约为50％。因此，当相对强度比处于0～α之间时，推断测试主体没有患病。另外，在这种情况下，当相对强度比为β时，患病的可能性约为50％。因此，当相对强度比为β或以上时，推断测试主体患病。
根据本实施例的诊断支持系统10，并没有使用具有亲和力的合适物质吸附和捕获期望的蛋白质标识物，但是通过让样本在分离流动通道中流动以将样本分离成多种成分并且通过得到与移动参数相对应的每一个成分的信息，可以指定期望成分并且可提取其特性，因此用于样本分离的芯片与具体疾病无关，并且各种疾病的检测可以使用一种芯片来执行。对于推断患有多种疾病的可能性，芯片12自身是共用的，并且诊断支持系统10的处理根据疾病的不同而适当有所不同，因此根据一个诊断数据，就能够以高的通用性来推断患有各种疾病的可能性。
(第二实施例)
图10为框图，示出了本发明第二实施例中的诊断支持系统10。
在该实施例中，诊断支持系统10包括测量侧系统15、推断处理系统16、医院系统17、以及连接这些的网络50。这里，测量侧系统15包括诊断数据获取单元20、诊断目标选择接收单元30以及推断结果读取单元32，并且使用服务器15a经由网络50发送数据到推断处理系统16或从推断处理系统16接收数据。推断处理系统16包括检测单元21、推断处理单元22、管理号授予单元23、数据写入单元24、数据库25和数据读取单元37，并且使用服务器16a经由网络50发送数据到测量侧系统15和医院系统17，或从测量侧系统15和医院系统17接收数据。数据读取单元37从数据库25中读取各种数据。医院系统17包括医生诊断结果接收单元33，并且使用服务器17a经由网络50发送数据到推断处理系统16或从推断处理系统16接收数据。在该实施例中，与第一实施例相类似的组成元件使用相同的符号来表示，并且适当省略对它的讲述。另外在该实施例中，测量单元14是UV光谱分析设备。
图11为流程图，示出了该实施例中的测量侧系统15、推断处理系统16和医院系统17中的处理例程。下面还参考图10来进行讲述。
首先，在测量侧系统15中，当用户从诊断目标选择接收单元30中选择一疾病名称作为诊断目标时，该信息被发送到推断处理系统16(S10)。在推断处理系统16中，数据读取单元37从手册存储单元28读取测量例程，并且经由服务器16a将测量例程发送到测量侧系统15(S12)。在测量侧系统15中，测量例程被提供给用户(S14)。在步骤12，用于控制测量单元14的程序被读取，并且在这种情况下，诊断数据获取单元20根据控制程序来控制测量单元14。在测量单元14中，当测量芯片12上的样本中的成分特性时(S16)，诊断数据获取单元20获取分别对应于移动参数的样本中的成分特性来作为诊断数据(S18)。诊断数据被传送到推断处理系统16。
诊断单元21通过访问参数存储单元34检测特征成分等(S20)。这里，检测单元确定诊断数据是否正确(S22)。例如，诊断数据正确与否可以根据与特定疾病存在与否无关地表现自己的标识物成分的特性来确定。通过标识物成分的特性是否位于预定范围内等等可来确定。当这些成分的特性低于预定范围时，则恐怕样本的浓度太低而无法准确得到特征成分的特性。另外，当这些成分的特性高于预定范围时，例如当这些成分的特性饱和时，则恐怕无法准确获得特征成分的特性等，这使得无法执行正确的推断。为此，当在步骤22中诊断数据不正确时(S22中的“否”)，测量侧系统15获知这一事实，并且测量侧系统15询问用户是否再次执行测量(S24)。当用户希望再次执行测量时(S24中的“是”)，例程返回到步骤14，其中通过提供测量信息再次执行测量。另一方面，当在步骤24中用户不希望再次执行测量时(S24中的“否”)，则测量侧系统15给出无法进行推断这一事实(S26)，并且结束诊断处理。当在步骤22中诊断数据是正确的时(S22中的“是”)，则管理号授予单元23将管理号授予诊断数据，并且将管理号通知给测量侧系统15(S28)。当诊断数据获取单元20已经获得诊断数据时，可以执行管理号的授予和通知。此时，数据写入单元24可以将对应于管理号的诊断数据存储在基本数据存储单元26中。接下来，推断处理单元22通过访问关系数据存储单元35来推断患病的可能性(S30)。数据写入单元24将通过推断处理单元22所获得的对应于管理号的推断结果存储到推断结果存储单元29中(S32)。
当用户通过将管理号输入到测量侧系统15中来请求读取推断结果时(S34)，推断结果读取单元32使用管理号作为关键字从推断结果存储单元29中读取相应的推断结果，并且在测量侧系统15中将推断结果提供给用户(S38)。
这里，例如，当通过诊断支持系统10接收到推断结果的测试主体收到医生的诊断时，从医院系统17中的医生诊断结果接收单元33输入管理号和医生诊断结果(S40)。在推断处理系统16中，数据写入单元24使用管理号作为关键字，读取存储在推断结果存储单元29中的推断结果，并且通过参考医生诊断结果来更新关系数据存储单元35(S42)。
在该实施例中，测量侧系统15可以是与医院系统17集成为一体的，并且可以位于医院的门诊部等地。在这种情况下，在门诊部，从诸如从测试主体上采集的血液等体液收集了一份样本，并且在包括有根据性质来分离样本的分离流动通道的生物芯片上，将蛋白质成分分离。对于这些成分，在测量单元14中测量特性以获取诊断数据。
为了推断测试主体患病的可能性，必须要参考各种数据，并且也需要花时间进行分析。因此，可以构建如下系统，即其中只有样本的收集和测量是在门诊部执行的，而用于推断的分析可以在与门诊部分开的分析中心执行。这样，在每一个门诊部不放置用于分析的高速设备的情况下就能够执行患病推断，从而甚至在位置较远的门诊部也能获得测试主体患病可能性的推断结果。
根据该实施例中的诊断支持系统10，即使样本的测量在位置较远处执行，则也能经由网络50将诊断数据传送到推断处理系统16，因此能够快速推断出患各种疾病的可能性。
(第三实施例)图12为框图，示出了本发明第三实施例中的诊断支持系统10。
在该实施例中，诊断支持系统10包括测量侧系统15、管理系统18、医院系统17，以及连接这些系统的网络50。这里，第三实施例与第二实施例的不同之处在于检测单元21和推断处理单元22包括在测量侧系统15中。管理系统18包括管理号授予单元23、数据写入单元24、数据库25和数据读取单元37。在本实施例中，与第一和第二实施例类似的组件用类似的符号表示，因此适当地省略了其说明。另外在该实施例中，测量单元14为UV光谱分析设备。
在该实施例中，管理系统18布置得可从多个测量侧系统15访问。这样，多个测量侧系统15可以共享各种数据，并且在数据库25中可以积累更多的基本数据等，因此推断患病可能性的精确度更高。
(第四实施例)图13为框图，示出了本发明第四实施例中的诊断支持系统10。
在该实施例中，诊断支持系统10与图1所示的第一实施例的诊断支持系统10的不同之处在于它没有诊断目标选择接收单元30。在该实施例中，与第一实施例类似的组件用类似的符号表示，并且适当地省略其说明。另外在该实施例中，测量单元14为UV光谱分析设备。在该实施例中，诊断支持系统10根据从一个测试主体获取的诊断数据，分别推断多种疾病的患病可能性。
在该实施例中，对于每一种疾病，检测单元21从参数存储单元34中读取相应的特征成分的移动参数，并且通过参考移动参数分别从诊断数据来检测特征成分。对于每一种疾病，推断处理单元22从关系数据存储单元35读取关系数据，并且通过参考关系数据来推断提供样本的测试主体患有特定疾病的可能性。
以这种方式，根据本实施例中的诊断支持系统10，对于多种疾病，可以从一个诊断数据来推断患病的可能性，因此通过存储在数据库中的特征成分的移动参数和关系数据，可以集体地推断患有各种疾病的可能性。
(第五实施例)在上述第一至第四实施例中，讲述是通过以其中测量单元14是UV光谱分析设备的情况作为例子来进行的。该实施例与第一至第四实施例的不同之处在于测量单元14为质谱设备。另外在该实施例中，诊断支持系统10的结构与第一至第四实施例中所示的类似。在该实施例中，诊断数据获取单元20获取诊断数据，其中当让样本流经芯片12的分离流动通道112并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时反映每一种成分移动速度的移动参数、当根据性质将每一种成分进一步归类成多种成分时表明每一种成分性质的性质参数，以及每一种成分的特性是对应的。这里，移动参数是对于固定距离每一种成分的移动时间。另外，当对在芯片12中分离的多个成分进行电离时，性质参数是每一个片断的分子量。另外，成分特性是用于表明每一个片断存在数量的数据。
图14为透视图，示出了本实施例中的芯片12和测量单元14。芯片12与第一实施例中所讲述的类似。测量单元14是电喷雾电离质谱设备(ESIMS)。测量单元14具有成分收集机构114、电喷雾管115和质谱单元117。成分收集机构114在每一个固定时间段内从芯片12的样本收集单元106收集成分，并且将成分引入电喷雾管115。将高电压施加到电喷雾管115的顶端，并且电离成分以通过从电喷雾管115喷射成分来将其引入到质谱单元117。根据离子的质量和电荷将被引入到质谱单元117中的成分分离成多个片断，以便进行检测。这样，根据分子量可以对每一种成分进行分离。测量单元14测量每一个片断的质谱数据。诊断数据获取单元20根据移动参数来获取每一种成分的质谱数据。这里，移动参数是每一种成分到达样本收集单元106所用的时间。根据成分收集机构114收集来自样本收集单元106的每一个成分的时序，可以检测移动参数。
在该实施例中，对于多种疾病中的每一种，参数存储单元34存储多个成分的移动参数和性质参数，这些参数构成索引，用于从诊断数据来检测用于推断患各疾病的可能性的特征成分。检测单元21从参数存储单元34读取特征成分的移动参数和性质参数，并且根据这些参数以及诊断数据的移动参数和性质参数从诊断数据检测特征成分。
图15示出了通过诊断数据获取单元20获取的诊断数据的一个例子。这里，示出了在直到到达样本收集单元106的时间、分子量和由这些所定义的每一个成分的峰值强度之间的关系。例如，根据分子量将被分离成图14中的成分f的样本进一步分离成多个成分。
在该实施例中，为由芯片12的分离流动通道112所分离的每一个成分获取质谱图，因此通过比较这些质谱图可以更为准确地推断患有各种疾病的可能性。例如，当根据成分的分子大小来在分离流动通道112中执行分离时，时间轴是反映每一个成分的分子大小的轴。因此，可以形成由分子大小的不同和分子量的不同所确定的成分的峰值强度分布图。通过比较得到的分布图，可以快速推断患病的可能性。
如上所述，在该实施例中，通过参考由多个参数确定的成分特性，可以更为精确和详尽地推断出患多种疾病的可能性。
这里，在上述第一至第五实施例中的诊断支持系统10的组件可以是其任意组合，并且可以构造为经由网络50适当地连接。另外，可以将测量单元14与诊断支持系统10的任意组件集成在一起。例如，测量单元14、诊断数据获取单元20、检测单元21、推断处理单元22和数据库25可以被集成在一起。另外，测量单元14和诊断数据获取单元20可以集成地构造，并且可以构造为由网络50连接到推断处理单元22和数据库25。进而，诊断数据获取单元20、检测单元21、推断处理单元22和数据库25可以构造成每一个被放置在物理上较远的位置上并且经由网络连接起来。
另外，为了检测由芯片12分离的每一个成分的移动参数，可以将多个分离流动通道112平行地形成在芯片12上，并且可以将标识物试剂引入一个分离流动通道并且让其与从测试主体收集来的样本同时移动通过分离流动通道112，以便通过标识物试剂的位置来检测每一个成分的移动参数。
另外，在上述实施例中，芯片12可以构造成不仅可以通过分子大小来分离样本，还可以根据诸如像蛋白质等样本一般所具有的等电离点等其他特性来分离样本。
权利要求书(按照条约第19条的修改)1.(修改)一种用于根据从测试主体收集的样本来推断所述测试主体患病可能性的诊断支持系统，所述诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时，反映每一种成分的移动速度的移动参数与每一种成分的特性是相对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出患特定疾病的特征成分的所述移动参数和与患所述特定疾病无关地检测到的标识物成分的所述移动参数；关系数据存储单元，用于存储示出了所述特征成分的所述特性和患所述特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从所述参数存储单元中读取所述特征成分的所述移动参数，并且根据该移动参数和所述诊断数据的所述移动参数从所述诊断数据中检测所述特征成分；以及推断处理单元，用于从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据，根据所述诊断数据的所述特征成分的所述特性来推断所述检测主体患所述特定疾病的可能性，其中所述检测单元通过参考所述标识物成分的所述移动参数从所述诊断数据中检测相应的标识物成分，并且确定标识物成分的所述特性是否正确，并且，当特性正确时检测所述特征成分，而当特性不正确时提示用户再次获得样本。
2.如权利要求1所述的诊断支持系统，其中与所述疾病相对应，所述参数存储单元存储分别对应于多个成分的多个所述移动参数；所述检测单元根据多个所述移动参数的相互关系检测所述特征成分。
3.(删除)
4.(修改)如权利要求1或2所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数，并且对于每一种疾病，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应的特征成分的所述移动参数，并且通过参考移动参数分别从所述诊断数据中检测所述特征成分。
5.(修改)如权利要求1、2和4中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数，所述诊断数据获取单元接收作为诊断目标的疾病的选择以及所述诊断数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病的选择，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应特征成分的所述移动参数，并且通过参考移动参数从所述诊断数据中检测所述特征成分。
6.(修改)如权利要求1、2、4和5中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述特性是当预定波长的光照射到每一个所述分离的成分上时光的改变量。
7.一种用于根据从测试主体收集的样本来推断所述测试主体患病可能性的诊断支持系统，所述诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时反映每一种成分的移动速度的移动参数，当根据性质来将每一成分进一步归类到多个成分中时表示出每一成分性质的性质参数，以及每一成分的特性都是对应的；
参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出忠特定疾病的状态的特征成分的所述移动参数和所述性质参数；关系数据存储单元，用于存储示出了所述特征成分的所述特性和患所述特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从所述参数存储单元中读取所述特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且根据这些参数以及所述诊断数据的所述移动参数和所述性质参数从所述诊断数据中检测所述特征成分；以及推断处理单元，用于从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据，根据所述诊断数据的所述特征成分的所述特性来推断所述检测主体患所述特定疾病的可能性。
8.(修改)一种用于根据从测试主体收集的样本来推断所述测试主体患病可能性的诊断支持系统，所述诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动来将样本分离成多个成分时的移动参数，当根据性质来将每一成分进一步归类到多个成分中时表示出每一成分性质的性质参数，以及每一成分的特性都是对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出患特定疾病的状态的特征成分的所述移动参数和所述性质参数；关系数据存储单元，用于存储示出了所述特征成分的所述特性和患所述特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从所述参数存储单元中读取所述特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且根据这些参数以及所述诊断数据的所述移动参数和所述性质参数从所述诊断数据中检测所述特征成分；以及推断处理单元，用于从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据，根据所述诊断数据的所述特征成分的所述特性来推断所述检测主体患所述特定疾病的可能性。
9.(修改)如权利要求7或8所述的诊断支持系统，其中与所述疾病相对应，所述参数存储单元存储分别对应于多个成分的多个所述移动参数和所述性质参数，并且所述检测单元根据所述多个移动参数和所述性质参数的相互关系从所述诊断数据中检测所述特征成分。
10.(修改)如权利要求7到9中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且对于每一种疾病，所述检测单元从所述参数存储单元中读取所述移动参数和所述性质参数，并且通过参考移动参数和所述性质参数分别从所述诊断数据中检测所述特征成分。
11.(修改)如权利要求7到9中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数和所述参考参数，所述诊断数据获取单元接收作为诊断目标的疾病的选择以及所述诊断数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病选择，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且通过参考移动参数和性质参数从所述诊断数据中检测所述特征成分。
12.(修改)如权利要求4或10所述的诊断支持系统，其中所述关系数据存储单元为多种疾病中的每一种存储所述关系数据，并且对于每一种疾病，所述推断处理单元从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据来推断出所述测试主体患所述特定疾病的可能性。
13.(修改)如权利要求5或11所述的诊断支持系统，其中所述关系数据存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述关系数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病选择，所述推断处理单元读取相应疾病的所述关系数据，并且通过参考关系数据来推断出所述测试主体患所述特定疾病的可能性。
14.(修改)如权利要求1、2和4至13中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述特性是表示所述成分中存在特定物质的量的数据值，并且所述关系数据存储单元存储表示以所述数据值作为变量的特性函数和所述患病可能性之间关系的关系数据。
15.(修改)如权利要求1、2和4至14中的任何一个所述的诊断支持系统，进一步包括例程存储单元，用于存储为多种疾病中的每一种获取所述诊断数据的例程，并且其中所述诊断数据获取单元在获取所述诊断数据之前接收作为诊断目标的疾病的选择，并且为了显示，根据该选择从所述例程存储单元中读取与相应疾病有关的所述获取例程。
16.(修改)如权利要求1、2和4至1 5中的任何一个所述的诊断支持系统，进一步包括诊断数据存储单元，用于存储对应于管理号的通过所述诊断数据获取单元所获取的所述诊断数据；推断结果读取单元，用于输出对应于所述管理号的由所述推断处理单元推断的推断结果；医生诊断结果接收单元，用于接收医生对于特定疾病的诊断结果以及所述管理号；以及关系数据更新单元，用于使用所述管理号作为关键字从所述诊断数据存储单元中读取相应的诊断数据，并且通过参考相应的诊断数据的所述特征成分的所述特性和所述医生的诊断结果来更新所述关系数据存储单元。
17.(增加)如权利要求1、2和4至16中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述预定区域是位于芯片上的分离流动通道。
权利要求
1.一种用于根据从测试主体收集的样本来推断所述测试主体患病可能性的诊断支持系统，所述诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时，反映每一种成分的移动速度的移动参数与每一种成分的特性是相对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出患特定疾病状态的特征成分的所述移动参数；关系数据存储单元，用于存储示出了所述特征成分的所述特性和患所述特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从所述参数存储单元中读取所述特征成分的所述移动参数，并且根据该移动参数和所述诊断数据的所述移动参数从所述诊断数据中检测所述特征成分；以及推断处理单元，用于从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据，根据所述诊断数据的所述特征成分的所述特性来推断所述检测主体患所述特定疾病的可能性。
2.如权利要求1所述的诊断支持系统，其中与所述疾病相对应，所述参数存储单元存储分别对应于多个成分的多个所述移动参数；所述检测单元根据多个所述移动参数的相互关系检测所述特征成分。
3.如权利要求1或2所述的诊断支持系统，其中与疾病相对应，所述参数存储单元还存储与患所述特定疾病无关地检测到的标识物成分的所述移动参数，并且所述检测单元通过参考所述标识物成分的所述移动参数从所述诊断数据中检测相应的标识物成分，并且确定标识物成分的所述特性是否正确，并且，当特性正确时检测所述特征成分，而当特性不正确时提示用户再次获得样本。
4.如权利要求1至3中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数，并且对于每一种疾病，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应的特征成分的所述移动参数，并且通过参考移动参数分别从所述诊断数据中检测所述特征成分。
5.如权利要求1至4中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数，所述诊断数据获取单元接收作为诊断目标的疾病的选择以及所述诊断数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病的选择，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应特征成分的所述移动参数，并且通过参考移动参数从所述诊断数据中检测所述特征成分。
6.如权利要求1至5中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述特性是当具有预定波长的光照射到每一个所述分离的成分上时光的改变量。
7.一种用于根据从测试主体收集的样本来推断所述测试主体患病可能性的诊断支持系统，所述诊断支持系统包括诊断数据获取单元，用于获取诊断数据，其中当让样本在预定区域中移动并且根据移动速度的不同将样本分离成多个成分时反映每一种成分的移动速度的移动参数，当根据性质来将每一成分进一步归类到多个成分中时表示出每一成分性质的性质参数，以及每一成分的特性都是对应的；参数存储单元，与疾病相对应，用于存储特征地示出患特定疾病的状态的特征成分的所述移动参数和所述性质参数；关系数据存储单元，用于存储示出了所述特征成分的所述特性和患所述特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元，用于从所述参数存储单元中读取所述特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且根据这些参数以及所述诊断数据的所述移动参数和所述性质参数从所述诊断数据中检测所述特征成分；以及推断处理单元，用于从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据，根据所述诊断数据的所述特征成分的所述特性来推断所述检测主体患所述特定疾病的可能性。
8.如权利要求7所述的诊断支持系统，其中与所述疾病相对应，所述参数存储单元存储分别对应于多个成分的多个所述移动参数和所述性质参数，并且所述检测单元根据所述多个移动参数和所述性质参数的相互关系从所述诊断数据中检测所述特征成分。
9.如权利要求7或8所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且对于每一种疾病，所述检测单元从所述参数存储单元中读取所述移动参数和所述性质参数，并且通过参考移动参数和所述性质参数分别从所述诊断数据中检测所述特征成分。
10.如权利要求7或8所述的诊断支持系统，其中所述参数存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述移动参数和所述参考参数，所述诊断数据获取单元接收作为诊断目标的疾病的选择以及所述诊断数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病选择，所述检测单元从所述参数存储单元中读取相应特征成分的所述移动参数和所述性质参数，并且通过参考移动参数和性质参数从所述诊断数据中检测所述特征成分。
11.如权利要求4或9所述的诊断支持系统，其中所述关系数据存储单元为多种疾病中的每一种存储所述关系数据，并且对于每一种疾病，所述推断处理单元从所述关系数据存储单元中读取所述关系数据，并且通过参考关系数据来推断出所述测试主体患所述特定疾病的可能性。
12.如权利要求5或10所述的诊断支持系统，其中所述关系数据存储单元为多种疾病中的每一种存储所述特征成分的所述关系数据，并且根据由所述诊断数据获取单元接收的疾病选择，所述推断处理单元读取相应疾病的所述关系数据，并且通过参考关系数据来推断出所述测试主体患所述特定疾病的可能性。
13.如权利要求1至12中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述特性是表示所述成分中存在特定物质的量的数据值，并且所述关系数据存储单元存储表示以所述数据值作为变量的特性函数和所述患病可能性之间关系的关系数据。
14.如权利要求1至13中的任何一个所述的诊断支持系统，进一步包括例程存储单元，用于存储为多种疾病中的每一种获取所述诊断数据的例程，并且其中所述诊断数据获取单元在获取所述诊断数据之前接收作为诊断目标的疾病的选择，并且为了显示，根据该选择从所述例程存储单元中读取与相应疾病有关的所述获取例程。
15.如权利要求1至14中的任何一个所述的诊断支持系统，进一步包括诊断数据存储单元，用于存储对应于管理号的通过所述诊断数据获取单元所获取的所述诊断数据；推断结果读取单元，用于输出对应于所述管理号的由所述推断处理单元推断的推断结果；医生诊断结果接收单元，用于接收医生对于特定疾病的诊断结果以及所述管理号；以及关系数据更新单元，用于使用所述管理号作为关键字从所述诊断数据存储单元中读取相应的诊断数据，并且通过参考相应的诊断数据的所述特征成分的所述特性和所述医生的诊断结果来更新所述关系数据存储单元。
16.如权利要求1至15中的任何一个所述的诊断支持系统，其中所述预定区域是位于芯片上的分离流动通道。
全文摘要
一种诊断支持系统(10)，包括诊断数据获取单元(20)，用于获取诊断数据，其中当使用芯片(12)将从测试主体收集的样本分成多个成分时，反映每一种成分移动速度的移动参数与每一种成分的特性是相对应的；参数存储单元(34)，与疾病对应，用于存储示出患特定疾病的状态的特征成分的移动参数；关系数据存储单元(35)，用于存储示出特征成分的特性和患特定疾病的可能性之间关系的关系数据；检测单元(21)，用于通过访问参数存储单元(34)，根据特征成分的移动参数和诊断数据的移动参数从诊断数据中检测特征成分；以及推断处理单元(22)，用于根据所检测的特征成分的特性，通过访问关系数据存储单元(35)来推断检测主体患病的可能性。
文档编号G01N33/53GK1759311SQ20048000619
公开日2006年4月12日 申请日期2004年2月26日 优先权日2003年3月14日
发明者服部涉, 佐野亨, 马场雅和, 饭田一浩, 川浦久雄, 井口宪幸, 染谷浩子 申请人:日本电气株式会社