生物体功能推定装置及生物体功能推定方法与流程

1.本发明涉及生物体功能推定装置及生物体功能推定方法。


背景技术：

2.专利文献1中记载了测量及分析患者的血液的值，并计算药剂参数的药剂施予系统。
3.现有技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：日本特表2013-520718号公报


技术实现要素：

6.发明所要解决的课题
7.正确并且实时地评价入院期间的患者的肾功能对于提高治疗效果和抑制肾功能障碍等副作用发生都是重要的。但是，在以往的方法中，由于需要每次的血液检查、或用于评价的指标自身的特性或可靠性的问题，因此不能充分地达成肾功能评价。
8.本发明的目的在于不需要每次进行检查，而高精度地评价患者的生物体功能。
9.用于解决课题的手段
10.作为本发明的一个方式的生物体功能推定装置，其具备控制部，前述控制部基于根据药剂施予前的检查结果对患者的生物体功能进行评价而得到的评价值、和对前述患者施予的药剂的数据，预测前述患者的药剂反应，并根据所得到的预测值与在药剂施予后对前述药剂反应进行实测而得到的实测值的比较结果，校正前述评价值。
11.作为一个实施方式，前述控制部根据前述比较结果，对用于计算前述评价值的式子及系数中的至少任一者进行变更。
12.作为一个实施方式，前述数据包含药剂的种类、施予总量及每单位时间的施予量中的至少任一者。
13.作为一个实施方式，前述控制部针对在多个时间点的各自处的药剂施予预测前述药剂反应，并根据得到的新的预测值与在药剂施予后对前述药剂反应进行实测而得到的新的实测值的比较结果，校正前述评价值。
14.作为一个实施方式，前述控制部针对在前述多个时间点中的第1时间点之后的第2时间点的药剂施予，基于针对在前述第1时间点的药剂施予得到的前述评价值的校正后的值、和在前述第2时间点对前述患者施予的药剂的数据，预测前述药剂反应，并根据得到的新的预测值与在药剂施予后对前述药剂反应进行实测而得到的新的实测值的比较结果，进一步校正前述评价值。
15.作为一个实施方式，前述控制部将针对在前述多个时间点的各自处的药剂施予得到的、前述评价值的校正后的值作为临时的校正值进行记录，并使用所记录的多个临时的校正值来进一步校正前述评价值。
16.作为一个实施方式，前述控制部设定在前述多个时间点的各自处的药剂施予的模式。
17.作为一个实施方式，前述控制部根据针对在前述多个时间点的任意一个时间点的药剂施予所得到的新的预测值与新的实测值的比较结果，调整在下一个时间点以后的前述模式。
18.作为一个实施方式，前述控制部从预定的模式候选组中，选择按照各时间点而不同的模式候选作为前述模式。
19.作为一个实施方式，前述控制部通过设定药剂的施予次数及每单位时间的施予量中的至少任一者来设定前述模式。
20.作为一个实施方式，前述控制部通过设定药剂的施予时机来设定前述模式。
21.作为一个实施方式，前述控制部在设定前述模式时参照实际数据，前述实际数据表示过去的药剂施予与下述值中的至少任一者的历史，前述值为预测值及实测值以及评价值的校正后的值。
22.作为一个实施方式，前述实际数据中显示的历史包含其他患者的历史。
23.作为一个实施方式，前述控制部根据前述模式调整前述药剂反应的测量时机。
24.作为一个实施方式，前述控制部在预测前述药剂反应时，参照表示过去的药剂施予及药剂反应的历史的过程数据。
25.作为一个实施方式，前述过程数据中显示的历史包含其他患者的历史。
26.作为一个实施方式，前述控制部对向前述患者施予药剂的泵进行控制。
27.作为一个实施方式，前述控制部对测量前述药剂反应的传感器进行控制。
28.作为一个实施方式，前述生物体功能推定装置还具备输出前述评价值的校正后的值的输出部。
29.作为一个实施方式，前述控制部取得前述检查结果，并根据前述检查结果计算前述评价值。
30.作为一个实施方式，前述评价值是评价作为前述生物体功能的肾功能而得到的值，前述控制部对作为前述药剂反应的尿量进行预测。
31.作为本发明的一个方式的生物体功能推定方法，其为利用计算机，基于根据药剂施予前的检查结果对患者的生物体功能进行评价而得到的评价值、和对前述患者施予的药剂的数据，预测前述患者的药剂反应；利用泵，对前述患者施予药剂；利用传感器，在药剂施予后对前述药剂反应进行实测；利用前述计算机，根据得到的预测值与得到的实测值的比较结果，校正前述评价值。
32.发明的效果
33.根据本发明，能够不需要每次进行检查，而高精度地评价患者的生物体功能。
附图说明
34.[图1]为示出作为本发明的一个方式的系统的构成及功能的图。
[0035]
[图2]为示出作为本发明的一个方式的生物体功能推定装置的构成的框图。
[0036]
[图3]为示出第1实施方式涉及的系统的构成及功能的图。
[0037]
[图4]为示出第1实施方式涉及的生物体功能推定装置的运行的流程图。
[0038]
[图5]为示出第2实施方式涉及的系统的构成及功能的图。
[0039]
[图6]为示出第2实施方式涉及的生物体功能推定装置的运行的流程图。
[0040]
[图7]为示出第3实施方式涉及的系统的构成及功能的图。
[0041]
[图8]为示出第3实施方式涉及的生物体功能推定装置的运行的流程图。
[0042]
[图9]为示出第4实施方式涉及的系统的构成及功能的图。
[0043]
[图10]为示出第4实施方式涉及的生物体功能推定装置的运行的流程图。
具体实施方式
[0044]
以下，参照附图说明本发明。
[0045]
在各图中，对相同或相对应的部分赋予相同标记。在各实施方式的说明中，针对相同或相对应的部分适当地省略或简化说明。
[0046]
参照图1来说明作为本发明的一个方式的系统10的结构。
[0047]
图1中示出的系统10具备生物体功能推定装置20、数据库30、泵40、传感器50。
[0048]
生物体功能推定装置20直接或经lan等网络与数据库30、泵40及传感器50连接并能够通信。“lan”为局域网的缩写。
[0049]
就生物体功能推定装置20而言，作为一例，其可设置于医院，但也可以设置于数据中心等其他设施。生物体功能推定装置20为例如pc或服务器计算机等通用计算机或专用计算机。“pc”为个人计算机(personal computer)的缩写。
[0050]
作为一例，数据库30设置在医院，但也可以设置于数据中心等其他设施。数据库30为例如rdbms。“rdbms”为关系数据库管理系统(relational database management system)的缩写。作为一例，数据库30与生物体功能推定装置20分开，但也可以与生物体功能推定装置20一体化。
[0051]
泵40设置在医院。泵40例如为输液泵或注射泵。泵40也可以为智能泵。
[0052]
传感器50设置在医院。传感器50为例如尿量传感器、体温传感器、血压传感器、脉搏传感器或呼吸传感器。
[0053]
参照图2，对作为本发明的一个方式的生物体功能推定装置20的结构进行说明。
[0054]
生物体功能推定装置20具备控制部21、存储部22、通信部23、输入部24、输出部25。
[0055]
控制部21包括至少1个处理器、至少1个专用电路或他们的组合。处理器为cpu或gpu等通用处理器，或特化为特定的处理的专用处理器。“cpu”为中央处理器(central processing unit)的缩写。“gpu”为图形处理器(graphics processing unit)的缩写。专用电路为例如fpga或asic。“fpga”为现场可编程逻辑门阵(field-programmable gate array)的缩写。“asic”为专用集成电路(application specific integrated circuit)的缩写。控制部21一边控制生物体功能推定装置20的各部，一边执行生物体功能推定装置20的运行涉及的处理。
[0056]
存储部22包括至少1个半导体存储器、至少1个磁存储器、至少1个光存储器，或他们之中至少2种的组合。半导体存储器为例如ram或rom。“ram”为随机存取存储器(random access memory)的缩写。“rom”为只读存储器(read only memory)的缩写。ram为例如sram或dram。“sram”为静态随机存储器(static random access memory)的缩写。“dram”为动态随机存储器(dynamic random access memory)的缩写。rom为例如eeprom。“eeprom”为电可
擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read only memory)的缩写。存储部22作为例如主存储装置、辅助存储装置或cpu缓存发挥功能。在存储部22中存储用于生物体功能推定装置20的运行的数据和通过生物体功能推定装置20的运行得到的数据。数据库30也可以通过构建在存储部22中而与生物体功能推定装置20一体化。
[0057]
通信部23包括至少1个通信用接口。通信用接口为例如lan接口。通信部23接收用于生物体功能推定装置20的运行的数据，另外发送通过生物体功能推定装置20的运行得到的数据。
[0058]
输入部24包括至少1个输入用接口。输入用接口为例如物理密钥、电容密钥、点击设备、与显示器一体设置的触摸屏或话筒。输入部24接受输入用于生物体功能推定装置20的运行的数据的操作。输入部24也可以作为外部的输入设备连接于生物体功能推定装置20以代替设置于生物体功能推定装置20。作为连接方式，例如能够使用usb、hdmi(注册商标)或bluetooth(注册商标)等任意的方式。“usb”为通用串行总线(universal serial bus)的缩写。“hdmi”(注册商标)为高清多介质接口(high-definition multimedia interface)的缩写。
[0059]
输出部25包括至少1个输出用接口。输出用接口例如为显示器或扬声器。显示器为例如lcd或有机el显示器。“lcd”为液晶显示器(liquid crystal display)的缩写。“el”为电致发光(electro luminescence)的缩写。输出部25输出通过生物体功能推定装置20的运行而得到的数据。输出部25也可以作为外部的输出设备而与生物体功能推定装置20连接，以代替设置于生物体功能推定装置20。作为连接方式，例如能够使用usb、hdmi(注册商标)或bluetooth(注册商标)等任意的方式。
[0060]
生物体功能推定装置20的功能通过用相当于控制部21的处理器来执行作为本发明的一个方式的程序而实现。即，生物体功能推定装置20的功能通过软件来实现。程序通过使计算机执行生物体功能推定装置20的运行来使计算机作为生物体功能推定装置20而发挥功能。即，计算机通过根据程序执行生物体功能推定装置20的运行来作为生物体功能推定装置20发挥功能。
[0061]
程序能够存储在非暂态计算机可读介质。非暂态计算机可读介质例如为磁记录装置、光盘、光磁记录介质或rom。程序的流通例如通过售卖、转让或租借存储有程序的dvd或cd-rom等可移动介质来进行。“dvd”为数字通用光盘(digital versatile disc)的缩写。“cd-rom”为只读光盘存储器(compact disc read only memory)的缩写。也可以将程序预先存储在服务器的存储器(storage)，通过从服务器向其他计算机传送程序，从而使程序流通。也可以将程序作为程序产品进行提供。
[0062]
例如将存储在可移动介质中的程序或从服务器传送的程序临时存储在计算机的主存储装置。然后，计算机通过处理器读取存储在主存储装置中的程序，通过处理器执行根据读取到的程序的处理。计算机也可以从可移动介质直接读取程序并根据程序执行处理。每当程序从服务器传送至计算机时，计算机可以根据接收到的程序执行处理。也可以不进行从服务器至计算机的程序的传送，而通过仅由执行指示及取得结果来实现功能的所谓asp型的服务来执行处理。“asp”为应用服务提供商(application service provider)的缩写。程序中包括供于基于电子计算机处理用的信息且为基于程序的数据。例如，虽然不是对计算机的直接的指令但具有规定计算机的处理的性质的数据属于“基于程序的数据”。
[0063]
生物体功能推定装置20的一部分或全部的功能也可以通过相当于控制部21的专用电路来实现。即，生物体功能推定装置20的一部分或全部的功能也可以通过硬件来实现。
[0064]
参照图1及图2，对作为本发明的一个方式的系统10的功能进行说明。该功能相当于作为本发明的一个方式的生物体功能推定方法。
[0065]
数据库30保持设备测量值、检查数据及电子病历数据等院内数据。检查数据包含药剂施予前的检查结果。
[0066]
生物体功能推定装置20的控制部21经通信部23从数据库30取得院内数据。控制部21根据院内数据所包含的药剂施予前的检查结果来评价患者的生物体功能。作为结果，得到评价值ve。生物体功能为例如肾功能、心功能、肺功能或肝功能等内脏功能。生物体功能的评价中，不仅可以使用药剂施予前的检查结果，也可以使用院内数据中包含的药剂施予前的设备测量值及电子病历数据。作为一个变形例，也可以通过与生物体功能推定装置20不同的装置来评价患者的生物体功能。即，生物体功能推定装置20的控制部21也可以经通信部23从根据药剂施予前的检查结果来评价患者的生物体功能的其他装置取得评价值ve。
[0067]
生物体功能推定装置20的控制部21经通信部23从泵40或监视及控制泵40的设备取得对患者施予的药剂的数据dm。数据dm包含药剂的种类、施予总量及每单位时间的施予量中的至少任一者。
[0068]
生物体功能推定装置20的控制部21基于评价值ve和药剂的数据dm而预测患者的药剂反应。作为结果，得到预测值vp。药剂反应例如为尿量、体温、血压、脉搏或呼吸等生命体征、或生命体征的变化。
[0069]
泵40对患者施予药剂。传感器50在药剂施予后对药剂反应进行实测。作为结果，得到实测值vm。
[0070]
生物体功能推定装置20的控制部21经通信部23从传感器50取得实测值vm。
[0071]
生物体功能推定装置20的控制部21根据预测值vp与实测值vm的比较结果来校正评价值ve。
[0072]
根据上述方式，不需要每次进行检查就能够高精度地评价患者的生物体功能。
[0073]
以下，参照附图对作为图1及图2所示的方式的具体示例的若干实施方式进行说明。
[0074]
(第1实施方式)
[0075]
本实施方式中，如图3所示，通过数据库30保持的院内数据包含作为药剂施予前的检查结果的血液检查值。院内数据中包含的血液检查值例如为cre、bun/cre、egfr、alb、或炎症标志物。“cre”为肌酸酐的值。“bun/cre”为血液中含有的尿素氮的浓度除以肌酸酐的浓度而得的值。“egfr”为估算肾小球滤过率。“alb”为白蛋白的值。院内数据中包含的血液检查值也可以为cys-c。“cys-c”为血清胱抑素c的值。院内数据中包含的电子病历数据例如为血压或脉搏。
[0076]
本实施方式中，评价值ve是对作为生物体功能的肾功能进行评价所得到的值。评价值ve为例如gfr或egfr。“gfr”为肾小球滤过率。生物体功能推定装置20的控制部21对作为药剂反应的每单位时间的尿量进行预测。传感器50对作为药剂反应的每单位时间的尿量进行实测。即，传感器50为尿量传感器。
[0077]
参照图4，对本实施方式涉及的生物体功能推定装置20的运行进行说明。
[0078]
步骤s101中，控制部21取得药剂施予前的检查结果。具体而言，控制部21经通信部23从数据库30收集院内数据中包含的血液检查值及电子病历数据等肾功能评价用的数据。作为一个变形例，控制部21也可以接受由医生或护士等使用者经触摸屏等输入部24输入的肾功能评价用的数据。或者，控制部21也可以接受经电子病历数据或触摸屏等输入部24输入的甲状腺功能障碍或存在一部分的恶性肿瘤疾病等在肾功能评价时应该考虑的疾病的有无。
[0079]
步骤s102中，控制部21根据在步骤s101中取得的检查结果对药剂施予前的患者的肾功能进行评价。即，控制部21根据药剂施予前的检查结果来计算评价值ve。例如，控制部21将在步骤s101收集的数据中包含的血液检查值及电子病历数据的值代入肾功能评价用的式子来计算gfr或egfr。或者，控制部21将在步骤s101收集的数据中包含的egfr乘以系数来计算gfr。在计算前者的情况下，针对有无疾病等未数值化的信息，将被规范化或数值化为能够代入式子的形式的状态的信息代入式子。控制部21将得到的评价值ve保存到存储部22中。
[0080]
在步骤s102之后，若药剂施予次数未达到阈值vt，则进行步骤s103的处理。阈值vt可以为1以上的任意的值，但在本实施方式中设为2以上的值。
[0081]
步骤s103中，控制部21取得向患者施予的药剂的数据dm。具体而言，控制部21经通信部23从泵40或监视及控制泵40的设备取得将要施予的药剂的数据dm。作为一个变形例，控制部21也可以接受由医生或护士等使用者经触摸屏等输入部24输入的药剂的数据dm。
[0082]
在步骤s104中，控制部21基于在步骤s102中得到的评价值ve、和在步骤s103取得的药剂的数据dm，对与患者的肾功能相关联的作为药剂反应的每单位时间的尿量进行预测。具体而言，控制部21参照在存储部22中预先存储的表而确定评价值ve与药剂的数据dm的组合所对应的预测值vp，其中，药剂的数据dm中包含药剂的种类、施予总量及每单位时间的施予量中的至少任一者。或者，控制部21将评价值ve和药剂的数据dm代入预先定义的式子来计算预测值vp，其中，药剂的数据dm中包含药剂的种类、施予总量及每单位时间的施予量中的至少任一者。
[0083]
步骤s105中，在利用泵40进行一定时间的药剂施予后，控制部21取得利用传感器50对作为与患者的肾功能相关联的药剂反应的每单位时间的尿量进行实测的结果。具体而言，控制部21经通信部23从传感器50取得实测值vm。作为一个变形例，控制部21也可以接受由医生或护士等使用者经触摸屏等输入部24输入的实测值vm。
[0084]
步骤s106中，控制部21根据在步骤s104中得到的预测值vp与在步骤s105中得到的实测值vm的比较结果，对在步骤s102中得到的评价值ve进行校正。具体而言，控制部21根据预测值vp与实测值vm的比较结果，对在步骤s102用于计算评价值ve的式子及系数中的至少任一者进行变更。例如，控制部21校正在步骤s102应用的肾功能评价用的式子，以减小预测值vp与实测值vm之差。或者，在步骤s102中能够应用的肾功能评价用的式子有多个的情况下，控制部21重新选择使用的式子，以减小预测值vp与实测值vm之差。或者，控制部21校正在步骤s102中egfr所乘的系数，以减小预测值vp与实测值vm之差。然后，在步骤s102中，控制部21使用校正后的式子及系数中的至少任一者来再次计算评价值ve。例如，控制部21将在步骤s101中收集的数据中包含的血液检查值、及电子病历数据的值代入校正后的肾功能评价用的式子来再次计算gfr或egfr。即，控制部21校正gfr或egfr。或者，控制部21将在步
骤s101收集的数据中包含的egfr乘以校正后的系数来再次计算gfr。即，控制部21校正gfr。控制部21以校正后的值覆盖保存在存储部22中的评价值ve。
[0085]
在步骤s102之后，若药剂施予次数达到阈值vt，则进行步骤s107的处理。
[0086]
步骤s107中，输出部25输出评价值ve的校正后的值。具体而言，控制部21使显示器等输出部25显示覆盖保存在存储部22中的评价值ve的校正后的值。
[0087]
本实施方式中，由于阈值vt设定为2以上的值，因此在多个时间点对患者施予药剂。控制部21针对在多个时间点各自处的药剂施予预测药剂反应，并根据得到的新的预测值vp与在药剂施予后对药剂反应进行实测而得到的新的实测值vm的比较结果，对评价值ve进行校正。具体而言，控制部21针对多个时间点中的第1时间点之后的第2时间点的药剂施予，基于针对在第1时间点的药剂施予得到的评价值ve的校正后的值、和在第2时间点对患者施予的药剂的数据dm，预测药剂反应，并根据得到的新的预测值与在药剂施予后对药剂反应进行实测而得到的新的实测值vm的比较结果，进一步校正评价值ve。
[0088]
例如，控制部21针对在时间点t1的药剂施予进行步骤s103至步骤s106的处理来校正评价值ve。其结果为在步骤s102中得到评价值ve的校正后的值。控制部21针对在之后的时间点t2的药剂施予进行步骤s103至步骤s106的处理来校正评价值ve的校正后的值。即，控制部21进一步校正评价值ve。其结果为在步骤s102中得到评价值ve的进一步校正后的值。在设阈值vt＝n且n》2时，控制部21针对在之后的时间点t3至时间点tn中的各自处的药剂施予也进行步骤s103至步骤s106的处理来进一步校正评价值ve。如此，在本实施方式中，控制部21递归地校正评价值ve。
[0089]
作为本实施方式的一个变形例，控制部21也可以将针对多个时间点各自处的药剂施予得到的、评价值ve的校正后的值作为临时的校正值进行记录，并使用所记录的多个临时的校正值来对评价值ve进行进一步校正。
[0090]
例如，控制部21针对在1个以上的时间点的药剂施予进行步骤s103至步骤s106的处理来递归地校正评价值ve。步骤s107中，控制部21将评价值ve的递归地校正后的值记录为临时的校正值c1。控制部21针对另外的1个以上的时间点的药剂施予，也进行步骤s103至步骤s106的处理来递归地校正评价值ve。步骤s107中，控制部21将评价值ve的递归地校正后的值记录为临时的校正值c2。结果，记录有多个临时的校正值。临时的校正值的数量也可以为3个以上。控制部21使用这些多个临时的校正值来确定评价值ve的最终的输出值。即，控制部21进一步校正评价值ve。作为确定最终的输出值的方法，能够使用平均值的计算、中值的计算、一元回归分析、多元回归分析、多项式回归或正则化等任意的方法。
[0091]
如上所述，本实施方式中，生物体功能推定装置20的控制部21基于根据药剂施予前的检查结果对患者的肾功能进行评价而得到的评价值ve、和对患者施予的药剂的数据dm，预测患者的尿量。控制部21根据所得到的预测值vp与在药剂施予后对尿量进行实测而得到的实测值vm的比较结果，校正评价值ve。
[0092]
根据本实施方式，不需要每次进行检查就能够高精度地评价患者的肾功能。
[0093]
本实施方式中，根据药剂施予次数是否达到阈值vt来选择是进行步骤s103的处理还是进行步骤s107的处理，但也可以使用预测值vp与实测值vm之差以代替药剂施予次数。即，也可以在预测值vp与实测值vm之差大于特定的阈值的情况下，选择步骤s103的处理，在特定的阈值以下的情况下，选择步骤s107的处理。
[0094]
或者，也可以使用针对药剂施予次数的阈值vt、和针对预测值vp与实测值vm之差的阈值这两者。在该情况下，也能够将选择步骤s107的处理的条件设为满足双方的阈值的情况，在预测值vp与实测值vm之差不小于特定的阈值的情况下，若满足对药剂施予次数的阈值vt则也能够选择步骤s107的处理。此外，即使不满足针对药剂施予次数的阈值vt，在预测值vp与实测值vm之差不小于特定的阈值的情况下，也能够选择步骤s107的处理。像这样通过组合2个阈值，能够配合使用场景而对输出肾功能评价值所需要的时间的上限值进行设定，同时得到高精度的肾功能评价值。
[0095]
肾功能评价的最正确的指标是通过对肾小球的菊粉(inulin)排泄速度进行实测而得到的gfr。但是，菊粉不存在于体内。因此，为了测量，需要点滴施予菊粉，并且需要严格地采尿或完全排尿、及多次采血。如此，gfr的测量非常复杂并且伴有患者负担。因此，除了在肾疾病患者或肾移植供体等要求严格的功能评价的情况以外，临床实践中不使用gfr。
[0096]
现在使用的是代替标志物。使用将作为来自生物体的排出物的肌酸酐的血清中浓度、体重、年龄及性别代入估算式来计算的eccr。或者，使用根据血清cre、年龄及性别来计算的egfr。“eccr”为估算肌酸酐清除率。作为实测值有实测ccr，但ccr的测量需要采血和正确测量的24小时尿量。因此，通常临床上为了得到给药指南而测量ccr的情况极为罕见。“ccr”为肌酸酐清除率。
[0097]
作为结果，临床实践中作为肾功能评价来实施的是血清cre的测量及eccr或egfr的计算。但是，由于这些方法需要血液检查，因此存在实施频率有限、并且不能进行实时的肾功能评价的课题。并且，存在所计算的eccr或egfr不正确的课题。与菊粉不同，肌酸酐不仅在肾小球滤过还在肾小管中分泌，因此ccr比gfr高20％至30％左右。此外，针对血清cre，在肌肉量减少的肌肉减少症患者及许多老年人中未检测到肾功能的下降。即，表现为肾功能良好。85岁以上的人中，有50％以上患有肌肉减少症。日本国内患病人数为约370万人。此外，在icu中，即使是年轻的患者，也会因为需要暂时卧床而导致肌肉量下降。对这样的患者，若使用血清cre计算eccr或egfr，则肾功能的评价值被计算得比真实值高。“icu”为重症监护室(intensive care unit)的缩写。
[0098]
若未正确评价肾功能而给药，则由于对肾功能下降的患者施予正常用量的肾排泄型药物而存在产生副作用的风险、或存在产生药物性肾损害的风险。特别是所计算的eccr或egfr为很难判断是过大值的60ml/min至100ml/min左右时，施予设计变得困难。例如，对ckd的患者，特别需要适当地肾功能评价。“ckd”为慢性肾脏病(chronic kidney disease)的缩写。
[0099]
此外，作为临床实践中进行的肾功能评价，有cys-c或bun/cre，但与cre、eccr及egfr相同，需要每次的血液检查，因此不适合实时的肾功能评价。此外，针对测量精度也存在课题。
[0100]
血清胱抑素c在全身表达，其产生量及速度固定，不易被炎症及年龄等外在因素左右。而且，分泌至细胞外的胱抑素c在短时间内接受肾小球滤过后，99％在近曲小管被再吸收而受到异化，因此不会再循环到血液中。因此，认为血清cys-c由肾小球滤过率确定。但是，已知末期肾功能衰竭患者中egfr的预测精度下降。此外，还表明进行大量或长期的类固醇(steroid)施予的患者中，血清cys-c比真实值更高。并且，血清cys-c也受甲状腺功能障碍及一部分的恶性肿瘤疾病的存在的影响。
[0101]
针对bun/cre，由于使用血清ccr，因此具有与血清ccr相同的课题。
[0102]
根据本实施方式，通过采用1个以上的反馈系统，能够不使用血液检查而更正确地推定肾功能。并且，由于反馈是实时进行的，因此能够正确且实时地评价入院期间的患者的肾功能。
[0103]
(第2实施方式)
[0104]
主要说明与第1实施方式的差异。
[0105]
本实施方式中，如图5所示，为了提高肾功能的评价精度，推定最适合评价值ve的校正的药剂施予模式，并按照推定的模式指示药剂施予。作为药剂施予模式，在规定的处方的范围内，选择将药剂从低用量起阶段性地增量的模式、和将药剂从高用量起阶段性地减量的模式中的至少任一者。因此，所施予的药剂的总量符合处方。
[0106]
参照图6，对本实施方式的生物体功能推定装置20的运行进行说明。
[0107]
关于步骤s201至步骤s206的处理，由于与第1实施方式的步骤s101至步骤s106的处理相同，因此省略说明。
[0108]
步骤s207中，控制部21根据在步骤s204中得到的预测值vp与在步骤s205中得到的实测值vm的比较结果，调整下次以后的药剂施予的模式。具体而言，控制部21控制泵40，通过设定药剂的施予次数及每单位时间的施予量中的至少任一者来将药剂施予的模式设定为上述模式。
[0109]
本实施方式中，控制部21参照在存储部22预先存储的多个药剂施予模式，进行步骤s207中的药剂施予模式的调整。由于在步骤s202得到的预测值vp持续变动，因此即使在反复进行步骤s202至步骤s206的处理，预测值vp与实测值vm之差也不收敛的情况下，也能够选择最适合的药剂施予模式以得到稳定的预测值vp。
[0110]
每次进行步骤s202至步骤s206的处理时，在步骤s202中得到的预测值vp变动大的情况下，其主要因素有时为在步骤s205中得到的实测值vm的大小不适当。在作为实测值vm的每单位时间的尿量过少的情况下，测量值容易由测量上的误差而导致偏差，从而在此基础上算出的预测值vp产生偏差。另一方面，在每单位时间的尿量过多的情况下，由于在反复步骤s201至步骤s206的处理期间产生的尿量的变动量也变大，因此预测值vp大幅变动。每单位时间的尿量取决于肾功能与药剂施予量的平衡。因此，在规定的处方的范围内，通过实施从低用量阶段性地增加药剂施予、或从高用量阶段性地减少药剂施予，能够得到尿量不过少且不过多的测量点，作为结果，能够得到稳定的预测值vp。
[0111]
存储部22中存储了多个药剂施予模式，既能够从低用量阶段性地增加药剂，也能够从高用量阶段性地减少药剂。此外，例如，即使在从低用量阶段性地增加药剂的情况下，也能够选择维持低用量及高用量的时间长度不同的各种药剂施予模式。然后，通过使用最适合的药剂施予模式，在不抑制必要的药效的范围内，能够更多地获得为了得到预测值vp而可得到最适合的实测值vm的测量点。
[0112]
作为步骤s207中的药剂施予模式，根据在步骤s204得到的预测值vp与在步骤s205得到的实测值vm的差值、实测值vm自身的大小，以及实测值vm的变动量，自动选择最适合的药剂施予模式。此外，基于患者状态或过去的实际情况等，也能够经触摸屏等输入部24指定要使用的药剂施予模式、或不使用的药剂施予模式，还能够预先设定优先使用的药剂施予模式。
[0113]
本实施方式中，控制部21在存储部22中保存实测值vm，并且计算实测值vm的变动量。作为变动量的计算方法，能够使用求出与上次值的差异的方法、使用实测值vm的时间导数的方法、或评价标准偏差或偏差的方法等通常使用的计算方法。
[0114]
关于步骤s208的处理，由于与第1实施方式的步骤s107的处理相同，因此省略说明。
[0115]
如上所述，本实施方式中，控制部21设定在多个时间点各自处的药剂施予的模式。具体而言，控制部21根据针对在多个时间点的任意一个时间点的药剂施予所得到的新的预测值vp与新的实测值vm的比较结果，调整在下一个时间点以后的药剂施予的模式。
[0116]
根据本实施方式，即使在一过性地实测值vm在得到预测值vp的基础上不在适量范围并且预测值vp持续变动的情况下，由于能够选择最适合的药剂施予模式来得到稳定的预测值vp，因此肾功能的推定精度及测量效率仍提高。
[0117]
本实施方式中，根据药剂施予次数是否达到阈值vt选择是进行步骤s203的处理还是进行步骤s208的处理，但也可以与第1实施方式同样地，代替药剂施予次数而使用预测值vp与实测值vm之差。或者，也可以使用针对药剂施予次数的阈值vt、和针对预测值vp与实测值vm之差的阈值这两者。即使在任意情况下，也能够基于预测值vp与实测值vm之差、或实测值vm自身的大小或变动量，通过步骤s207的处理选择适当的药剂施予模式。
[0118]
作为本实施方式的一个变形例，控制部21也可以从预定的模式候选组中，选择各时间点不同的模式候选来作为药剂施予的模式。
[0119]
作为本实施方式的一个变形例，控制部21也可以在设定药剂施予的模式时，参照表示过去的药剂施予、和预测值vp及实测值vm、及评价值ve的校正后的值中的至少任一者的历史的实际数据da。实际数据da中显示的历史也可以包含其他患者的历史。
[0120]
(第3实施方式)
[0121]
主要说明与第1实施方式的差异。
[0122]
本实施方式中，如图7所示，为了提高肾功能的评价精度，推定最适合评价值ve的校正的药剂施予模式，按照推定出的模式指示药剂施予，并且指示尿量的测量时机。药剂施予模式中，包括在规定的处方的范围内的施予量的增减，以及急速施予固定量的急速施予(bolus)或停止施予的步骤，根据这些药剂施予模式的变更，选择反复利用传感器50进行测量的步骤的模式。
[0123]
参照图8，对本实施方式的生物体功能推定装置20的运行进行说明。
[0124]
本实施方式中，将用于在步骤s302预测值vp与实测值vm的比较结果计算评价值ve的推定式、和与该推定式对应的药剂施予模式的多个组合在存储部22存储。然后，通过选择最适合的药剂施予模式，能够得到更高精度的评价值ve。
[0125]
关于步骤s301至步骤s306的处理，由于与第1实施方式的步骤s101至步骤s106的处理相同，因此省略说明。
[0126]
步骤s307中，控制部21根据在步骤s304中得到的预测值vp与在步骤s305得到的实测值vm的比较结果，调整以后的药剂施予的模式。具体而言，控制部21控制泵40来设定药剂的施予次数及每单位时间的施予量中的至少任一者，并且通过设定药剂的施予时机来将药剂施予的模式设定为上述模式。作为药剂的施予时机，不仅可以设定药剂施予的时间点，也可以设定是否停止连续施予中的药剂的施予、或在停止的情况下是否再次施予药剂。
[0127]
每单位时间的尿量取决于肾功能与药剂施予量的平衡。在药剂为利尿剂的情况下，通常通过使施予量增加来增加每单位时间的尿量，但该增加趋势各不相同。就增加趋势而言，以将利尿剂施予量标绘于横轴、将尿量于纵轴时的斜率或标绘形状、变化的连续性、或阈值的有无等表示。增加趋势与欲求的肾功能密切相关。因此，在规定的处方的范围内，对于急速施予利尿剂时的尿量响应性的预测值vp与实测值vm的组合、对停止施予时的尿量响应性的预测值vp与实测值vm的组合、对有意识地使施予量增减时的尿量的波动的预测值vp与实测值vm的组合中，能够分别得到不同的预测值vp与实测值vm的差异的收敛模式。然后，能够分别从其中得到不同的3个评价值ve。根据药剂施予模式的不同，预测值vp与实测值vm的差异的收敛的程度也不同，因此在该3个评价值ve之间，作为肾功能评价值的推定精度也不同。因此，通过准备用于根据预测值vp和实测值vm计算评价值ve的式子、和与其对应的药剂施予模式的多个组合，能够选择在反复进行步骤s302至步骤s308的处理时，预测值vp与实测值vm的差异充分小的药剂施予模式，而作为用于得到高精度的评价值ve的最适合的药剂施予模式，从而得到目标肾功能评价值。
[0128]
此外，通过准备用于由预测值vp和实测值vm计算评价值ve的式子、和与其对应的药剂施予模式的多个组合，在使用机械学习方法计算评价值ve时，能够将该多个组合分别作为不同的解释变量使用。解释变量为用于推定评价值ve的输入信息。能够将该多个组合作为随机森林方法中的个别的回归树使用、或作为机械学习中的正则化使用。这些分别在多个药剂施予模式中，都是预测值vp与实测值vm的差异收敛得充分地小来得到评价值ve，但得到的各评价值ve不同，在不能判断使用哪个评价值ve的情况下，是特别有效方法。
[0129]
在反复步骤s302至步骤s308的处理的情况下，针对各种药剂施予模式，测量预测值vp和实测值vm的组合。以与药剂施予模式相关的形式，将得到的预测值vp、实测值vm和评价值ve的组合存储于存储部22。在该情况下，也可以将预测值vp、实测值vm和评价值ve的组合作为时间序列数据而以与药剂施予模式相关的形式存储于存储部22。
[0130]
步骤s308中，控制部21根据在步骤s307中调整的药剂施予模式，对作为药剂反应的尿量的测量时机进行调整。具体而言，控制部21控制传感器50来调整尿量的测量时机，使其与在步骤s307中调整的药剂施予的模式一致。本实施方式中，在改变了药剂施予模式时，正确地测量与该施予模式对应的尿量响应性会影响评价值ve的推定精度。因此，通过以使药剂施予和尿量测量的实施时机一致的方式进行尿量测量，能够得到高精度的评价值ve。
[0131]
针对步骤s309的处理，由于与第1实施方式的步骤s107的处理相同，因此省略说明。
[0132]
根据本实施方式，由于能够采用在药剂施予模式发生各种变化时的尿量响应性来推定肾功能，因此肾功能的推定精度提高。
[0133]
本实施方式中，根据药剂施予次数是否达到阈值vt来选择是进行步骤s303的处理还是进行步骤s309的处理，但也可以与第1实施方式同样地，代替药剂施予次数而使用预测值vp与实测值vm之差。或者，也可以使用针对药剂施予次数的阈值vt、和针对预测值vp与实测值vm之差的阈值这两者。在任一情况下，可以按照预定的模式改变多种药剂施予模式来进行测量，或者也可以根据在药剂施予后得到的评价值ve的值或偏差等，从预先保存到存储部22中的若干候选之中自动地筛选药剂施予模式。此外，也可以通过反复进行相同的药剂施予模式而使对特定的药剂施予模式得到的预测值vp和实测值vm的组合、及在其后得到
的评价值ve的偏差变小。
[0134]
并且，以若干药剂施予模式进行步骤s302至s308的处理的结果，在任意药剂施予模式预测值vp都收敛，但在预测值vp与实测值vm的差异不能充分小的情况下，也可以使用每个药剂施予模式中得到的多个评价值ve来得到最终的评价值ve。在该情况下，作为得到最终的评价值ve的方法，能够选择任意的方法。例如，可以将多个评价值ve的平均值或中央值作为最终的评价值ve进行计算，也可以通过一元回归分析、多元回归分析、多项式回归或正则化求出最终的评价值ve。
[0135]
存储部22中，也能够将过去对不同患者进行肾功能评价时所使用的检查结果及有无基础疾病等院内数据、和用于使预测值vp与实测值vm之差变小的有效的药剂施予模式相关联地进行记录。然后，在对当前的对象选择最适合的药剂施予模式时，能够根据当前的对象的肾功能评价时使用的检查结果、及有无基础疾病等来自院内数据，参照类似的患者信息，优先选择在过去的类似患者中有效的药剂施予模式。并且，能够将各药剂施予模式的预测值vp的收敛的程度、或预测值vp与实测值vm的差异的减少趋势自身作为参照数据，基于存储在存储部22中的过去的数据，优先选择在类似的情况下有效的药剂施予模式。
[0136]
(第4实施方式)
[0137]
主要说明与第3实施方式的差异。
[0138]
本实施方式中，如图9所示，记录针对特定的药剂施予的药剂反应的过程数据dp。过程数据dp包括记录有患者的入院期间的每日的变化、及上次出院后至再次入院时的变化的数据。在预测与肾功能相关联的药剂反应时，参照过程数据dp。过程数据dp中显示的历史也可以包括其他患者的历史。
[0139]
参照图10，对本实施方式的生物体功能推定装置20的运行进行说明。
[0140]
关于步骤s401至步骤s403的处理，与第3实施方式的步骤s301至步骤s303的处理相同，因此省略说明。
[0141]
在步骤s404中，控制部21在对作为药剂反应的尿量进行预测时，参照表示过去的药剂施予及药剂反应的历史的过程数据dp。具体而言，控制部21分析由过程数据dp显示的历史，并提取患者固有的药剂反应的特性。控制部21在参照预先存储于存储部22的表来确定预测值vp的情况下，根据患者固有的药剂反应的特性来校正所确定的预测值vp。或者，控制部21在应用预先定义的式子计算预测值vp的情况下，根据患者固有的药剂反应的特性来校正计算出的预测值vp。
[0142]
关于步骤s405的处理，由于与第3实施方式的步骤s305的处理相同，因此省略说明。
[0143]
在步骤s406中，控制部21将泵40的药剂施予的时间、施予的药剂的种类及量、在步骤s405中得到的实测值vm作为过程数据dp的一部分进行记录。
[0144]
关于步骤s407至步骤s410的处理，由于与第3实施方式的步骤s306至步骤s309的处理相同，因此省略说明。
[0145]
根据本实施方式，在求预测值vp时，能够参照包含实测值vm的肾功能评价用的各种数据及药剂的数据dm、以及过程数据dp，因此能够得到更接近真实值的预测值vp。因此，能够减少反复进行步骤s402至步骤s409的处理的次数，缩短在步骤s410中输出肾功能评价值所需要的时间。
[0146]
减少反复步骤s402至步骤s409的处理的次数，缩短在步骤s410中输出肾功能评价值所需要的时间，在例如icu那样的需要实时评价患者的肾功能的情况下是重要的。
[0147]
也就是说，根据本实施方式，由于提高了基于药剂反应的预测值vp的预测精度，因此能够缩短输出肾功能评价值所需要的时间，在如实时监测这样的使用方法中，也能够保证或提高肾功能的推定精度。
[0148]
作为本实施方式的一个变形例，控制部21也可以在每次得到预测值vp和实测值vm时更新过程数据dp。由此，能够得到更接近真实值的预测值vp。
[0149]
就控制部21而言，在作为表示过去的药剂施予及药剂反应的历史的过程数据dp而保管有过去应用的各种施予模式下的预测值vp和实测值vm的组合的情况下，通过使用这些进行机械学习，也能够得到更合适于测量对象的个别的预测值vp。
[0150]
本实施方式中，根据药剂施予次数是否达到阈值vt来选择是进行步骤s403的处理还是进行步骤s410的处理，但也可以与第1实施方式同样地，使用预测值vp与实测值vm之差来代替药剂施予次数。或者，也可以使用针对药剂施予次数的阈值vt、和对预测值vp与实测值vm之差的阈值这两者。在任何情况下，在反复步骤s402至步骤s409的处理时，也能够参照过程数据dp以预测与肾功能相关联的药剂反应。
[0151]
本发明不限定于上述实施方式。例如，可以合并框图中记载的多个框，或者也可以分割1个框。代替根据描述时间序列执行流程图中描述的多个步骤，也可以根据执行各步骤的装置的处理能力或根据需要而并行地或以不同的顺序执行流程图中描述的多个步骤。此外，能够在不脱离本发明主旨的范围内进行变更。
[0152]
附图标记说明
[0153]
10 系统
[0154]
20 生物体功能推定装置
[0155]
21 控制部
[0156]
22 存储部
[0157]
23 通信部
[0158]
24 输入部
[0159]
25 输出部
[0160]
30 数据库
[0161]
40 泵
[0162]
50 传感器