特開 2024-99972 医療支援システム、医療支援方法、医用情報処理装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024099972

(43)【公開日】2024-07-26

(54)【発明の名称】医療支援システム、医療支援方法、医用情報処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20240719BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023003635

(22)【出願日】2023-01-13

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】古賀 章浩

(72)【発明者】

【氏名】平田 宏司

(72)【発明者】

【氏名】渡邉 耕平

(72)【発明者】

【氏名】櫻井 康雄

(72)【発明者】

【氏名】出口 勝彰

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】個人差に対応した再生医療の提供を実現すること。
【解決手段】実施形態に係る医療支援システムは、データ取得部と、生成部と、表示部とを備える。データ取得部は、検査又は治療の対象者の生体情報データを取得する。生成部は、生体情報データに基づいて、対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。表示部は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査又は治療の対象者の生体情報データを取得するデータ取得部と、
前記生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する生成部と、
前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する表示部と、
を備える、医療支援システム。

【請求項2】

前記データ取得部は、時系列の前記生体情報データを取得し、
前記生成部は、前記時系列の生体情報データに基づいて前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項3】

前記細胞作製における成功の確率に関する情報は、細胞の樹立確率に関する情報を含む、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項4】

前記生体情報データは、前記対象者の血液の幹細胞含有率を含む、請求項３に記載の医療支援システム。

【請求項5】

前記生成部は、血液の幹細胞含有率と前記細胞の樹立確率との相関関係に基づいて、前記生体情報データに含まれる前記対象者の血液における幹細胞含有率から前記細胞の樹立確率に関する情報を生成する、請求項４に記載の医療支援システム。

【請求項6】

前記細胞作製における成功の確率に関する情報は、細胞の分化確率に関する情報を含む、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項7】

前記生成部は、前記対象者の疾患リスクの高い部位を示す情報を特定し、当該疾患リスクの高い部位について前記分化確率に関する情報を生成する、請求項６に記載の医療支援システム。

【請求項8】

前記生成部は、樹立された細胞の特性に基づいて、前記細胞の分化確率に関する情報を生成する、請求項６に記載の医療支援システム。

【請求項9】

前記生成部は、現在の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに生成する、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項10】

前記生成部は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに生成し、
前記表示部は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに表示する、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項11】

前記生体情報データは、前記対象者の年齢、身長及び体重、並びに血液の幹細胞含有率のうちの少なくとも１つ又は当該少なくとも１つに基づくデータを含む、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項12】

前記生成部は、前記対象者のＢＭＩ（Body Mass Index）の変化と幹細胞含有率の変化とから将来の幹細胞含有率を推定し、推定した幹細胞含有率に基づいて、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する、請求項２に記載の医療支援システム。

【請求項13】

前記表示部は、前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報とともに、当該将来の細胞作製に要する費用に関する情報を表示する、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項14】

前記生成部は、細胞の樹立確率に関する情報と細胞の保存期間とに基づいて、細胞の樹立時期に関する情報をさらに生成する、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項15】

前記細胞作製における成功の確率に関する情報は、ｉＰＳ（induced pluripotent stem）細胞の樹立確率に関する情報を含む、請求項１に記載の医療支援システム。

【請求項16】

検査又は治療の対象者の生体情報データを取得するステップと、
前記生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成するステップと、
前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示するステップと、
を含む、医療支援方法。

【請求項17】

医療従事者又は検査若しくは治療の対象者が使用する第１の端末とネットワークを介して通信可能な医用情報処理装置であって、
前記対象者の生体情報データを前記第１の端末又は他の装置から取得するデータ取得部と、
前記生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する生成部と、
前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を、前記ネットワークを介して前記第１の端末へ出力する出力部と、
を備える、医用情報処理装置。

【請求項18】

検査又は治療の対象者の生体情報データを取得するデータ取得部と、
前記生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する生成部と、
を備える、医用情報処理装置。

【請求項19】

コンピュータを、
検査又は治療の対象者の生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する生成手段、及び
前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医療支援システム、医療支援方法、医用情報処理装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

再生医療（例えば、ｉＰＳ（induced pluripotent stem）細胞を利用した臓器再生等）では、免疫拒絶リスクを低減するために、ＨＬＡ（Human Leukocyte Antigen：ヒト白血球型抗原）型が一致するドナーを探し、そのドナーから提供された細胞を利用した他家移植が行われている。しかしながら、他家移植では、免疫拒絶リスクの低減に一定の限界があるため、患者自身の細胞（例えば、血液等）を利用した自家移植による再生医療の実現が免疫拒絶リスクを避ける解決手段の１つとして検討されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１０－２７９３９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、個人差に対応した再生医療の提供を実現することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態に係る医療支援システムは、データ取得部と、生成部と、表示部とを備える。データ取得部は、検査又は治療の対象者の生体情報データを取得する。生成部は、前記生体情報データに基づいて、前記対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。表示部は、前記将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る医療支援システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る医療支援システムの概要を説明するための図である。

【図3A】図３Ａは、第１の実施形態に係る幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係を説明するための図である。

【図3B】図３Ｂは、第１の実施形態に係る幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係を説明するための図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る表示情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の処理手順の例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、第２の実施形態に係る医療支援システムの概要を説明するための図である。

【図7】図７は、第２の実施形態に係る表示情報の一例を示す図である。

【図8】図８は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置の処理手順の例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、図面を参照しながら、医療支援システム、医療支援方法、医用情報処理装置及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係る医療支援システム、医療支援方法、医用情報処理装置及びプログラムは、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。

【0008】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医療支援システム１００の構成の一例を示す図である。例えば、図１に示すように、本実施形態に係る医療支援システム１００は、端末装置１と、データサーバ２と、医用情報処理装置３とを含み、ネットワーク４を介して相互に通信可能に接続されている。ここで、ネットワーク４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）を含む。なお、図１に示すネットワーク４には、その他種々の装置及びシステムが接続される場合でもよい。

【0009】

端末装置１は、病院内に勤務する医師や検査技師などの医療従事者や、検査若しくは治療の対象者によって各種情報の入力や、閲覧などが行われる装置（第１の端末）である。例えば、端末装置１は、医療従事者や対象者により操作されるパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話等によって実現される。例えば、端末装置１は、対象者の生体情報データの入力を受け付け、受け付けた生体情報データをデータサーバ２や、医用情報処理装置３に送信する。また、端末装置１は、医用情報処理装置３から処理結果を受信して、受信した処理結果を自装置のディスプレイに表示する。ここで、端末装置１のディスプレイは、表示部の一例である。なお、処理結果については、後に詳述する。

【0010】

データサーバ２は、対象者の生体情報データを保管する。具体的には、データサーバ２は、ネットワーク４を介して端末装置１から生体情報データを受信し、当該生体情報データを自装置内の記憶回路に記憶させて保管する。例えば、データサーバ２は、対象者の年齢、身長及び体重、幹細胞含有率を含む血液検査の結果、バイオマーカーの解析結果などを含む生体情報データを保管する。

【0011】

医用情報処理装置３は、医療支援システム１００における各装置から種々の情報を取得して、取得した情報を用いて各種の情報処理を行う。具体的には、医用情報処理装置３は、対象者の生体情報データを取得し、取得した生体情報データに基づいて、対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。例えば、医用情報処理装置３は、サーバやワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。

【0012】

医用情報処理装置３は、再生医療サービスを提供する管理会社によって管理され、例えば、通信インターフェース３１と、入力インターフェース３２と、ディスプレイ３３と、記憶回路３４と、処理回路３５とを備える。

【0013】

通信インターフェース３１は、医用情報処理装置３と、ネットワーク４を介して接続された外部装置（端末装置１やデータサーバ２など）との間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。具体的には、通信インターフェース３１は、処理回路３５に接続されており、外部装置から受信したデータを処理回路３５に送信、又は、処理回路３５から受信したデータを外部装置に送信する。例えば、通信インターフェース３１は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。

【0014】

入力インターフェース３２は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力インターフェース３２は、処理回路３５に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換して処理回路３５に送信する。例えば、入力インターフェース３２は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力インターフェース、及び音声入力インターフェース等によって実現される。なお、本明細書において、入力インターフェース３２は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ送信する電気信号の処理回路も入力インターフェース３２の例に含まれる。

【0015】

ディスプレイ３３は、各種情報及び各種データを表示する。具体的には、ディスプレイ３３は、処理回路３５に接続されており、処理回路３５から受信した各種情報及び各種データを表示する。例えば、ディスプレイ３３は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する。例えば、ディスプレイ３３は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、タッチパネル等によって実現される。ここで、ディスプレイ３３は、表示部の一例である。

【0016】

記憶回路３４は、各種データ及び各種プログラムを記憶する。具体的には、記憶回路３４は、処理回路３５に接続されており、処理回路３５から受信したデータを記憶、又は、記憶しているデータを読み出して処理回路３５に送信する。例えば、記憶回路３４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。なお、記憶回路３４は、医用情報処理装置３とネットワーク４を介して接続されたクラウドコンピュータにより実現されることとしてもよい。

【0017】

処理回路３５は、医用情報処理装置３の全体を制御する。例えば、処理回路３５は、入力インターフェース３２を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、各種処理を行う。例えば、処理回路３５は、外部装置から送信されたデータを、通信インターフェース３１を介して受信し、受信したデータを記憶回路３４に格納する。また、例えば、処理回路３５は、記憶回路３４から受信したデータを通信インターフェース３１に送信することで、当該データを外部装置に送信する。また、例えば、処理回路３５は、記憶回路３４から受信したデータをディスプレイ３３に表示する。また、処理回路３５は、対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成して表示させる処理を実行する。

【0018】

例えば、処理回路３５は、図１に示すように、制御機能３５１と、データ取得機能３５２と、生成機能３５３と、出力機能３５４とを実行する。ここで、データ取得機能３５２は、データ取得部の一例である。また、生成機能３５３は、生成部の一例である。また、出力機能３５４は、出力部の一例である。

【0019】

制御機能３５１は、入力インターフェース３２を介した操作に応じて、種々のＧＵＩ（Graphical User Interface）や、種々の表示情報をディスプレイ３３に表示するように制御する。例えば、制御機能３５１は、生成機能３５５によって生成された表示情報をディスプレイ３３に表示させる。

【0020】

データ取得機能３５２は、検査又は治療の対象者の生体情報データを取得する。なお、データ取得機能３５２による処理については、後に詳述する。

【0021】

生成機能３５３は、生体情報データに基づいて、対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。なお、生成機能３５３による処理については、後に詳述する。

【0022】

出力機能３５４は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を、ネットワーク４を介して端末装置１（第１の端末）へ出力する。なお、出力機能３５４による処理については、後に詳述する。

【0023】

上述した処理回路３５は、例えば、プロセッサによって実現される。その場合に、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３４に記憶される。そして、処理回路３５は、記憶回路３４に記憶された各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、処理回路３５は、各プログラムを読み出した状態で、図１に示した各処理機能を有することとなる。

【0024】

なお、処理回路３５は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、処理回路３５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。また、処理回路３５が有する各処理機能は、回路等のハードウェアとソフトウェアとの混合によって実現されても構わない。また、ここでは、各処理機能に対応するプログラムが単一の記憶回路３４に記憶される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、各処理機能に対応するプログラムが複数の記憶回路が分散して記憶され、処理回路３５が、各記憶回路から各プログラムを読み出して実行する構成としても構わない。なお、処理回路３５が有する各処理機能の一部は、医用情報処理装置３とネットワーク４を介して接続されたクラウドコンピュータにより実現されることとしてもよい。

【0025】

以上、本実施形態に係る医療支援システム１００の構成例について説明した。かかる構成のもと、医療支援システム１００は、個人差に対応した再生医療の提供を実現する。上述したように、再生医療では、免疫拒絶リスクを避ける解決手段の１つとして、自家移植が検討されているが、再生医療の対象者（患者）毎の細胞には必ず個人差があるため、広く医療として提供するには、この個人差を吸収して、必要な細胞、臓器等を確実に樹立・分化し提供することが求められる。しかしながら、現状では、細胞、臓器等の樹立・分化の生物学的機序に不明な点も残り、幅広い個人差を吸収して適切な品質で自家移植を提供することは難しい。

【0026】

そこで、本実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者の生体情報データに基づいて、当該対象者の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成することで、個人差に対応した再生医療の提供を実現する。ここで、本実施形態に係る医療支援システム１００は、細胞作製における成功の確率に関する情報として、ｉＰＳ細胞の樹立の成功の確率に関する情報を生成する。

【0027】

以下、図２を用いて、第１の実施形態に係る医療支援システム１００の概要を説明する。図２は、第１の実施形態に係る医療支援システム１００の概要を説明するための図である。例えば、医療支援システム１００においては、図２に示すように、自身の生体情報データを提供することを許諾した提供者（患者）から生体情報データを取得して、生体情報データに基づく分析を行う。

【0028】

提供者は、検査や治療の対象者であり、再生医療サービス（ここでは、ｉＰＳ細胞提供サービス）を受けることを検討している人である。このような提供者は、例えば、毎年受信する定期健康診断（人間ドッグ等）の結果を、生体情報データとして医療支援システム１００に提供する。ここで、生体情報データは、図２に示すように、例えば、年齢、ＢＭＩ（Body Mass Index）、血液検査での幹細胞含有率等を含む。また、ＢＭＩや幹細胞含有率は、毎年の結果に基づく経時変化の情報も含む。

【0029】

医療支援システム１００においては、医用情報処理装置３が、上記した生体情報データを端末装置１又はデータサーバ２から取得して、取得した生体情報データに基づく分析を行う。具体的には、医用情報処理装置３は、図２に示すように、現時点でのｉＰＳ細胞樹立確率と、現在の生活を続けた場合の将来のｉＰＳ細胞樹立確率とを予測する。

【0030】

これにより、提供者は、現時点でのｉＰＳ細胞樹立確率が良ければ、今のうちにサービスを申し込むことを検討することができる。また、提供者は、現時点でのｉＰＳ細胞樹立確率が悪ければ、現在の生活を続けた場合の将来のｉＰＳ細胞樹立確率に基づいて、生活習慣の改善によりｉＰＳ細胞樹立確率が改善するか否かを検討し、改善の可能性がある場合には、生活習慣を改善して申し込むことを検討することができる。

【0031】

また、医用情報処理装置３は、ｉＰＳ細胞樹立確率に基づいて、ｉＰＳ細胞作製に係る費用を算出して提示することもできる。具体的には、医用情報処理装置３は、現時点でのｉＰＳ細胞樹立確率とその費用、及び、生活習慣を改善した場合のｉＰＳ細胞樹立確率とその費用を提供者に提示する。

【0032】

提供者は、提示された情報（ｉＰＳ細胞樹立確率とその費用）を確認して、最終的な決定を行う。一般的に、ｉＰＳ細胞の樹立確率が高ければ、ｉＰＳ細胞作製に係る費用を抑えることができる。したがって、提示された情報をもとに最終的な決定を行うことで、提供者は、品質の高いｉＰＳ細胞提供サービスを低価格で利用することができるというメリットを受けることができる。また、ｉＰＳ細胞提供サービスを提供する管理会社は、より広い患者に適切な価格で、個人差に対応した再生医療の提供を実現することができる。

【0033】

また、上述したように、実際のｉＰＳ細胞の樹立確率を提示することで、健康不安意識が高い患者だけではなく、健康不安意識が低い若い年代の対象者のサービス利用へのモチベーションアップを図ることもできる。一般に、若年層では、ｉＰＳ細胞の樹立確率が高く、良好なｉＰＳ細胞を作成できる割合が高いが、健康不安意識が低いため、再生医療サービス（ｉＰＳ細胞提供サービス）を利用するモチベーションが低い。しかしながら、このような若年層に対して、自身の現時点のｉＰＳ細胞の樹立確率と将来のｉＰＳ細胞の樹立確率を提示することで、ｉＰＳ細胞提供サービスに関する理解が得られ、サービス利用を促すことができる。

【0034】

また、生活習慣の改善によりｉＰＳ細胞の樹立確率が改善した場合に、再生医療サービスの利用料を割引することで、体質改善してサービス利用する動機付けを行うようにしてもよい。

【0035】

以上、第１の実施形態に係る医療支援システム１００の概要について説明した。次に、第１の実施形態に係る医療支援システム１００による処理の詳細について説明する。

【0036】

（生体情報データの取得処理）
第１の実施形態に係るデータ取得機能３５２は、ｉＰＳ細胞の樹立確率の分析に対する対象者の申し込みに応じて、当該対象者の生体情報データを取得する。例えば、医療従事者又は対象者本人によって操作された端末装置１からｉＰＳ細胞の樹立確率の分析の申し込みを受信すると、データ取得機能３５２は、端末装置１又はデータサーバ２から対象者の生体情報データを取得する。

【0037】

ここで、データ取得機能３５２によって取得される生体情報データは、対象者の年齢、身長及び体重、並びに血液の幹細胞含有率のうちの少なくとも１つ又は当該少なくとも１つに基づくデータを含む。例えば、生体情報データは、対象の年齢、ＢＭＩ、血液の幹細胞含有率を含む。なお、上記した生体情報データの例はあくまでも一例であり、その他の情報（例えば、血中コレステロール値など）を含む場合でもよい。

【0038】

データ取得機能３５２は、対象者から定期的収集された上記生体情報データを取得する。すなわち、データ取得機能３５２は、時系列の生体情報データを取得する。これにより、データ取得機能３５２は、例えば、ＢＭＩの経時変化や、幹細胞含有率の経時変化などの情報を取得することができる。

【0039】

（現時点のｉＰＳ細胞の樹立確率の推定処理）
第１の実施形態に係る生成機能３５３は、細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。ここで、細胞作製における成功の確率に関する情報は、細胞の樹立確率に関する情報を含み、本実施形態では、ｉＰＳ細胞の樹立確率に関する情報である。

【0040】

生成機能３５３は、データ取得機能３５２によって取得された生体情報データに基づいて、現在の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。具体的には、生成機能３５３は、血液の幹細胞含有率と細胞の樹立確率との相関関係に基づいて、生体情報データに含まれる対象者の血液における幹細胞含有率から細胞の樹立確率に関する情報を生成する。すなわち、生成機能３５３は、幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係に基づいて、対象者の血液における幹細胞含有率から対象者のｉＰＳ細胞の樹立確率を推定する。

【0041】

図３Ａ及び図３Ｂは、第１の実施形態に係る幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係を説明するための図である。ここで、図３Ａは、幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係を評価する手法を説明するための図を示す。また、図３Ｂは、縦軸にｉＰＳ細胞の樹立確率を示し、横軸に幹細胞含有率を示したグラフを示す。

【0042】

以下、幹細胞含有率とｉＰＳ細胞の樹立確率との相関関係を、ＣＤ３４陽性細胞率と、ＳｅＶ（Sendai Virus：センダイウイルス）の感染効率との関係によって評価した場合の結果を説明する。図３Ａに示すように、この評価では、まず、単核球（市販品もしくはボランティア血液由来）を培養して、培養後の細胞におけるＣＤ３４陽性細胞の割合（ＣＤ３４陽性細胞率）を取得する。なお、ＣＤ３４陽性細胞とは、幹細胞が発するマーカー（信号）であるＣＤ３４が陽性となった細胞（すなわち、幹細胞）である。したがって、ＣＤ３４陽性細胞率は、培養後の細胞における幹細胞の含有率を示す。

【0043】

次に、抽出したＣＤ３４陽性細胞にセンダイウイルスを感染させ、ｉＰＳ細胞を作製するための初期化因子をＣＤ３４陽性細胞に導入させる。そして、細胞内のＧＦＰ（Green Fluorescent Protein）陽性の有無により、センダイウイルスの感染の有無を評価し、センダイウイルスが感染した細胞を１つずつ単一ウェルで培養して、ｉＰＳ細胞の樹立の有無を評価する。

【0044】

図３Ｂは、幹細胞含有率としてＣＤ３４陽性細胞率を用い、ｉＰＳ細胞の樹立確率としてセンダイウイルスの感染効率（ＣＤ３４陽性細胞に対してセンダイウイルスが感染した率）を用いた場合のグラフを示す。また、図３Ｂは、人種、性別、年齢が異なる５人について、ＣＤ３４陽性細胞率とセンダイウイルスの感染効率とを取得し、取得した値をプロットしたグラフを示す。図３Ｂに示すように、ＣＤ３４陽性細胞率とセンダイウイルスの感染効率とは相関があり、幹細胞含有率からｉＰＳ細胞の樹立確率が推定可能であることがわかる。なお、図３Ｂに示すグラフはあくまでも一例である。

【0045】

例えば、生成機能３５３は、図３Ｂに示すＣＤ３４陽性細胞率（幹細胞含有率）とセンダイウイルスの感染効率（ｉＰＳ細胞の樹立確率）との相関関係に基づいて、対象者のｉＰＳ細胞の樹立確率を推定する。一例を挙げると、生成機能３５３は、対象者の生体情報データから現時点のＣＤ３４陽性細胞率の数値を抽出する。そして、生成機能３５３は、ＣＤ３４陽性細胞率とセンダイウイルスの感染効率との相関関係に基づいて、抽出したＣＤ３４陽性細胞率の数値からセンダイウイルスの感染効率の数値を推定する。なお、この場合、データ取得機能３５２によって取得される生体情報データに含まれる幹細胞含有率は、ＣＤ３４陽性細胞率である。

【0046】

このように、生成機能３５３は、対象者のＣＤ３４陽性細胞率の数値からセンダイウイルスの感染効率を推定することで、対象者のｉＰＳ細胞の樹立確率を推定する。

【0047】

（将来のｉＰＳ細胞の樹立確率の推定処理）
生成機能３５３は、時系列の生体情報データに基づいて将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。具体的には、生成機能３５３は、時系列の生体情報データにおける幹細胞含有率の変化に基づいて、将来の幹細胞含有率を推定し、推定した幹細胞含有率に基づいて、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。

【0048】

例えば、生成機能３５３は、データ取得機能３５２によって取得された時系列の生体情報データからＣＤ３４陽性細胞率の経時変化を取得する。そして、生成機能３５３は、取得したＣＤ３４陽性細胞率の経時変化の傾向に基づいて、将来（所定の期間後）におけるＣＤ３４陽性細胞率の数値を推定する。さらに、生成機能３５３は、上述したＣＤ３４陽性細胞率とセンダイウイルスの感染効率との相関関係に基づいて、推定したＣＤ３４陽性細胞率の数値からセンダイウイルスの感染効率の数値を推定する。これにより、生成機能３５３は、将来（所定の期間後）におけるｉＰＳ細胞の樹立確率を推定する。

【0049】

また、生成機能３５３は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに生成する。具体的には、生成機能３５３は、対象者のＢＭＩの変化と幹細胞含有率の変化とから将来の幹細胞含有率を推定し、推定した幹細胞含有率に基づいて、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。

【0050】

例えば、生成機能３５３は、データ取得機能３５２によって取得された時系列の生体情報データからＣＤ３４陽性細胞率の経時変化と、ＢＭＩの経時変化とを取得する。そして、生成機能３５３は、ＣＤ３４陽性細胞率とＢＭＩの値との対応関係から、対象者のＢＭＩが変化した場合のＣＤ３４陽性細胞率を推定する。一例を挙げると、生成機能３５３は、ＢＭＩの値が標準の範囲内に含まれていない対象者が、生活習慣を変更してＢＭＩの値を標準の範囲内とした場合のＣＤ３４陽性細胞率を推定する。

【0051】

（ｉＰＳ細胞樹立の最適時期の推定処理）
生成機能３５３は、細胞の樹立確率に関する情報と細胞の保存期間とに基づいて、細胞の樹立時期に関する情報をさらに生成する。具体的には、生成機能３５３は、推定したｉＰＳ細胞の樹立確率と、ｉＰＳ細胞の保存期間中の経年劣化とに基づいて、対象者にとってｉＰＳ細胞を樹立するのに最適な時期を推定する。

【0052】

例えば、生成機能３５３は、対象者の年齢から再生医療を適用する年齢までの期間を算出し、算出した期間内でどの時期にｉＰＳ細胞を樹立するのが最適であるかを推定する。なお、再生医療を適用する年齢は、対象者の既往歴や、再生医療サービスを利用した患者の平均などに基づいて設定される。

【0053】

かかる場合には、生成機能３５３は、対象者のｉＰＳ細胞の樹立確率が上記期間においてどのように変化するか（将来の経時変化）を推定する。そして、生成機能３５３は、推定したｉＰＳ細胞の樹立確率の将来の経時変化と、ｉＰＳ細胞の保存期間と劣化（例えば、分化が失敗する確率）との対応関係とに基づいて、対象者にとってｉＰＳ細胞を樹立するのに最適な時期を推定する。例えば、生成機能３５３は、上記期間の各時期におけるｉＰＳ細胞の樹立確率それぞれに対して、それぞれの保存期間に対応する劣化を加味した場合に、分化の成功に対して最も影響が少ない時期を、最適な時期として推定する。一例を挙げると、生成機能３５３は、分化が成功する細胞数が最も多くなる時期を、最適な時期として推定する。

【0054】

（表示情報の生成処理）
生成機能３５３は、推定した情報に関する表示情報を生成する。具体的には、生成機能３５３は、対象者のｉＰＳ細胞の樹立確率を含む表示情報を生成する。図４は、第１の実施形態に係る表示情報の一例を示す図である。例えば、生成機能３５３は、図４に示すように、（I）現時点のｉＰＳ細胞の樹立確率と、（II）生活習慣を改善した後のｉＰＳ細胞の樹立確率と、（III）ｉＰＳ細胞の最適樹立時期と、を含む分析結果を表示するための表示情報を生成する。

【0055】

ここで、（I）現時点には、「ｉＰＳ細胞の樹立確率：Ａ％」の他、現時点でｉＰＳ細胞を樹立した場合の「値段：Ｂ円」を含ませることもできる。また、（II）改善後には、「ｉＰＳ細胞の樹立確率：Ｄ％」の他、改善後のＢＭＩの値「Ｃ以下」や、改善後にｉＰＳ細胞を樹立した場合の「値段：Ｅ円」を含ませることもできる。なお、ｉＰＳ細胞の樹立確率ごとの費用に関する情報は、予め記憶回路３４に格納されており、生成機能３５３は、当該情報を記憶回路３４から読み出すことで、図４に示す値段の情報を取得する。

【0056】

（表示情報の表示処理）
制御機能３５１は、生成機能３５３によって生成された表示情報をディスプレイ３３に表示させる。例えば、制御機能３５１は、図４に示す情報をディスプレイ３３に表示させる。すなわち、ディスプレイ３３は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する。また、ディスプレイ３３は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに表示する。また、ディスプレイ３３は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報とともに、当該将来の細胞作製に要する費用に関する情報を表示する。

【0057】

（情報の出力処理）
出力機能３５４は、生成機能３５３によって生成された情報（例えば、表示情報）を、通信インターフェース３１を介してネットワーク４に接続された他の装置に出力する。例えば、出力機能３５４は、図４に示す情報を端末装置１に出力する。すなわち、医療支援システム１００では、ネットワーク４を介した他の装置からの分析依頼を受領し、分析結果を送信する分析サービスも提供することができる。

【0058】

次に、医用情報処理装置３による処理の手順について、図５を用いて説明する。図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置３の処理手順の例を示すフローチャートである。

【0059】

例えば、図５に示すように、本実施形態では、データ取得機能３５２が、端末装置１又はデータサーバ２から対象者の生体情報データを取得する（ステップＳ１０１）。この処理は、例えば、処理回路３５が、データ取得機能３５２に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0060】

続いて、生成機能３５３が、取得された生体情報データに含まれる幹細胞含有率に基づいて、ｉＰＳ細胞の樹立確率を推定する（ステップＳ１０２）。ここで、生成機能３５３は、現時点のｉＰＳ細胞の樹立確率と、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率とをそれぞれ推定する。この処理は、例えば、処理回路３５が、生成機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0061】

続いて、生成機能３５３が、ｉＰＳ細胞の樹立確率に基づいて、ｉＰＳ細胞作製に係る費用を算出する（ステップＳ１０３）。この処理は、例えば、処理回路３５が、生成機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0062】

続いて、生成機能３５３が、ｉＰＳ細胞の最適な樹立時期を推定して（ステップＳ１０４）、表示情報を生成する（ステップＳ１０５）。この処理は、例えば、処理回路３５が、生成機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0063】

続いて、制御機能３５１が、ディスプレイ３３に表示情報を表示させる。（ステップＳ１０６）。この処理は、例えば、処理回路３５が、制御機能３５１に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0064】

なお、図５においては、ｉＰＳ細胞の最適な樹立時期の推定を含む処理手順について説明したが、ｉＰＳ細胞の最適な樹立時期の推定を含まない場合でもよい。また、図５においては、ｉＰＳ細胞作製に係る費用の算出を含む処理手順について説明したが、ｉＰＳ細胞作製に係る費用の算出を含まない場合でもよい。また、図５においては、現時点のｉＰＳ細胞の樹立確率と、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率とをそれぞれ推定する場合の処理手順について説明したが、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率のみを推定する場合でもよい。

【0065】

上述したように、第１の実施形態によれば、データ取得機能３５２は、検査又は治療の対象者の生体情報データを取得する。生成機能３５３は、生体情報データに基づいて、対象者の生体試料に基づく将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。ディスプレイ３３は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を表示する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者ごとに将来の細胞作製における成功の確率を取得することができ、対象者ごとの個人差に対応した再生医療の提供を実現することを可能にする。

【0066】

また、第１の実施形態によれば、データ取得機能３５２は、時系列の生体情報データを取得する。生成機能３５３は、時系列の生体情報データに基づいて将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者の傾向に応じた将来の細胞作製における成功の確率を取得することを可能にする。

【0067】

また、第１の実施形態によれば、細胞作製における成功の確率に関する情報は、細胞の樹立確率に関する情報を含む。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、個人差に対応した細胞の樹立に関する情報を提供することを可能にする。

【0068】

また、第１の実施形態によれば、生体情報データは、対象者の血液の幹細胞含有率を含む。また、第１の実施形態によれば、生成機能３５３は、血液の幹細胞含有率と細胞の樹立確率との相関関係に基づいて、生体情報データに含まれる対象者の血液における幹細胞含有率から細胞の樹立確率に関する情報を生成する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、細胞の樹立確率に関する情報を容易に推定することを可能にする。

【0069】

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５３は、現在の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに生成する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者ごとに現時点の細胞作製における成功の確率を取得することができ、対象者ごとの個人差により対応した再生医療の提供を実現することを可能にする。

【0070】

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５３は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに生成する。ディスプレイ３３は、生活習慣を変更した場合の将来の細胞作製における成功の確率に関する情報をさらに表示する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、将来の細胞作製における成功の確率の改善の可能性を提示することを可能にする。

【0071】

また、第１の実施形態によれば、生体情報データは、対象者の年齢、身長及び体重、並びに血液の幹細胞含有率のうちの少なくとも１つ又は当該少なくとも１つに基づくデータを含む。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者ごとの特性を示す情報を取得することを可能にする。

【0072】

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５３は、対象者のＢＭＩの変化と幹細胞含有率の変化とから将来の幹細胞含有率を推定し、推定した幹細胞含有率に基づいて、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報を生成する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、生活習慣を改善した場合の幹細胞含有率の変化を容易に推定することを可能にする。

【0073】

また、第１の実施形態によれば、ディスプレイ３３は、将来の細胞作製における成功の確率に関する情報とともに、当該将来の細胞作製に要する費用に関する情報を表示する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、適切な価格での再生医療サービスの提供を可能にする。

【0074】

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５３は、細胞の樹立確率に関する情報と細胞の保存期間とに基づいて、細胞の樹立時期に関する情報をさらに生成する。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、適切なタイミングでの再生医療サービスの利用を可能にする。

【0075】

また、第１の実施形態によれば、生細胞作製における成功の確率に関する情報は、ｉＰＳ細胞の樹立確率に関する情報を含む。したがって、第１の実施形態に係る医療支援システム１００は、ｉＰＳ細胞の樹立確率の提供を可能にする。

【0076】

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、細胞作製における成功の確率に関する情報として、ｉＰＳ細胞の樹立の成功の確率に関する情報を生成する場合について説明した。第２の実施形態では、細胞作製における成功の確率に関する情報として、細胞の分化確率に関する情報を生成する場合について説明する。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態と比較して、データ取得機能３５２による処理と、生成機能３５３による処理とが異なる。以下、これらを中心に説明する。

【0077】

まず、図６を用いて、第２の実施形態に係る医療支援システム１００の概要を説明する。図６は、第２の実施形態に係る医療支援システム１００の概要を説明するための図である。例えば、第２の実施形態に係る医療支援システム１００においては、図６に示すように、自身の生体情報データを提供することを許諾した提供者（患者）から生体情報データを取得して、生体情報データに基づく分析を行う。

【0078】

第２の実施形態に係る生体情報データは、図６に示すように、例えば、アラート内容を含めた、年齢、ＢＭＩ、血液検査での幹細胞含有率等の結果である。また、ＢＭＩや幹細胞含有率は、毎年の結果に基づく経時変化の情報も含む。ここで、アラート内容とは、再検査が必要となる検査結果（例えば、胃がんや大腸がんのＣＥＡ、ＣＡ－１９－９などのがんマーカーの陽性結果など）である。

【0079】

第２の実施形態に係る医療支援システム１００においては、医用情報処理装置３が、上記した生体情報データを端末装置１又はデータサーバ２から取得して、取得した生体情報データに基づく分析を行う。具体的には、医用情報処理装置３は、図６に示すように、アラート内容に対応する対象臓器へのｉＰＳ細胞からの分化確率について、現時点の確率と、現在の生活を続けた場合の将来の確率とを予測する。

【0080】

これにより、提供者は、現時点での分化確率が良ければ、今のうちに臓器分化のサービスに申し込むことを検討することができる。また、提供者は、現時点での分化確率が悪ければ、現在の生活を続けた場合の将来の分化確率に基づいて、生活習慣の改善により分化確率が改善するか否かを検討し、改善の可能性がある場合には、生活習慣を改善して申し込むことを検討することができる。

【0081】

また、医用情報処理装置３は、対象臓器へのｉＰＳ細胞からの分化確率に基づいて、臓器分化に係る費用を算出して提示することもできる。具体的には、医用情報処理装置３は、現時点での分化確率とその費用、及び、生活習慣を改善した場合の分化確率とその費用を提供者に提示する。

【0082】

提供者は、提示された情報（分化確率とその費用）を確認して、最終的な決定を行う。一般的に、ｉＰＳ細胞から臓器への分化には長い期間と多額の費用を要する。また、分化確率が低い場合、より費用を要することとなる。したがって、提示された情報をもとに最終的な決定を行うことで、提供者は、より分化確率の高いサービスを低価格で利用することができるというメリットを受けることができる。また、サービスを提供する管理会社は、より広い患者に適切な価格で、個人差に対応した再生医療の提供を実現することができる。

【0083】

以上、第２の実施形態に係る医療支援システム１００の概要について説明した。次に、第２の実施形態に係る医療支援システム１００による処理の詳細について説明する。

【0084】

（生体情報データの取得処理）
第２の実施形態に係るデータ取得機能３５２は、対象臓器へのｉＰＳ細胞からの分化確率の分析に対する対象者の申し込みに応じて、当該対象者の生体情報データを取得する。例えば、医療従事者又は対象者本人によって操作された端末装置１から分化確率の分析の申し込みを受信すると、データ取得機能３５２は、端末装置１又はデータサーバ２から対象者の生体情報データを取得する。ここで、データ取得機能３５２によって取得される生体情報データは、上記したアラート内容を含む。

【0085】

（現時点の分化確率の推定処理）
第２の実施形態に係る生成機能３５３は、対象者の疾患リスクの高い部位を示す情報を特定し、当該疾患リスクの高い部位について分化確率に関する情報を生成する。具体的には、生成機能３５３は、データ取得機能３５２によって取得された生体情報データに含まれるアラート内容に基づいて、対象者の疾患リスクの高い部位を特定する。そして、生成機能３５３は、特定した部位（対象の臓器）へのｉＰＳ細胞からの分化確率を推定する。

【0086】

ここで、生成機能３５３は、樹立された細胞の特性に基づいて、細胞の分化確率に関する情報を生成する。例えば、生成機能３５３は、対象者の血液をもとに予備的に樹立されたｉＰＳ細胞の特性を取得し、取得した特性に基づいて、対象の臓器への分化確率を推定する。すなわち、生成機能３５３は、実際に樹立されたｉＰＳ細胞の特性から、当該ｉＰＳ細胞が対象の臓器に分化しやすいか否かを推定する。

【0087】

ここで、ｉＰＳ細胞の特性は、例えば、バイオマーカーによって得られてもよい。例えば、発生の初期において、細胞は、内胚葉、中胚葉、外肺葉の三胚葉に分化する。そして、内胚葉、中胚葉、外肺葉は、それぞれ分化する組織・器官が決まっている。そこで、生成機能３５３は、実際に樹立されたｉＰＳ細胞に対して実行された上記三胚葉に関するバイオマーカーの解析結果を取得し、取得した解析結果に基づいて、ｉＰＳ細胞が対象の臓器に分化しやすいか否かを推定する。

【0088】

例えば、対象の臓器が大腸である場合、生成機能３５３は、ｉＰＳ細胞に対する内胚葉マーカーの解析結果に基づいて、分化確率を推定する。すなわち、生成機能３５３は、ｉＰＳ細胞において内胚葉マーカーの強い発現が確認された場合に、分化確率が高いと推定する。一方、ｉＰＳ細胞において内胚葉マーカーの発現が弱い場合、生成機能３５３は、分化確率が低いと推定する。

【0089】

（将来の分化確率の推定処理）
生成機能３５３は、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率に基づいて、将来の分化確率を推定する。具体的には、生成機能３５３は、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率が上がる（改善する）場合には、将来の分化確率が上がると推定し、将来のｉＰＳ細胞の樹立確率が下がる場合には、将来の分化確率が下がると推定する。すなわち、生成機能３５３は、第１の実施形態において説明したように、時系列の生体情報データから将来のｉＰＳ細胞の樹立確率を推定し、推定した樹立確率に基づいて、現時点の分化確率が上がるか、或いは、下がるかを推定する。

【0090】

（表示情報の生成処理）
生成機能３５３は、対象の臓器へのｉＰＳ細胞からの分化確率を含む表示情報を生成する。図７は、第２の実施形態に係る表示情報の一例を示す図である。例えば、生成機能３５３は、図７に示すように、（I）現時点の対象臓器への分化確率と、（II）生活習慣を改善した後の対象臓器への分化確率と、を含む分析結果を表示するための表示情報を生成する。

【0091】

ここで、（I）現時点には、「対象臓器への分化確率：Ｆ％」の他、現時点で対象臓器に分化させた場合の「値段：Ｇ円」を含ませることもできる。また、（II）改善後には、「対象臓器への分化確率：Ｉ％」の他、改善後のＢＭＩの値「Ｈ以下」や、改善後に対象臓器へ分化させた場合の「値段：Ｊ円」を含ませることもできる。なお、分化確率ごとの費用に関する情報は、予め記憶回路３４に格納されており、生成機能３５３は、当該情報を記憶回路３４から読み出すことで、図７に示す値段の情報を取得する。

【0092】

次に、第２の実施形態に係る医用情報処理装置３による処理の手順について、図８を用いて説明する。図８は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置３の処理手順の例を示すフローチャートである。

【0093】

例えば、図８に示すように、本実施形態では、データ取得機能３５２が、端末装置１又はデータサーバ２から対象者の生体情報データを取得する（ステップＳ２０１）。この処理は、例えば、処理回路３５が、データ取得機能３５２に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0094】

続いて、生成機能３５３が、生体情報データに基づいて対象の臓器を特定し、ｉＰＳ細胞の予備樹立を経た対象の臓器への分化確率を推定する（ステップＳ２０２）。ここで、生成機能３５３は、現時点の分化確率と、将来の分化確率とをそれぞれ推定する。この処理は、例えば、処理回路３５が、生成機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0095】

続いて、生成機能３５３が、分化確率に基づいて、対象臓器への分化に係る費用を算出して（ステップＳ２０３）、表示情報を生成する（ステップＳ２０４）。この処理は、例えば、処理回路３５が、生成機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0096】

続いて、制御機能３５１が、ディスプレイ３３に表示情報を表示させる。（ステップＳ１０６）。この処理は、例えば、処理回路３５が、制御機能３５１に対応するプログラムを記憶回路３４から呼び出して実行することにより実現される。

【0097】

なお、図８においては、対象臓器への分化に係る費用の算出を含む処理手順について説明したが、対象臓器への分化に係る費用の算出を含まない場合でもよい。

【0098】

上述したように、第２の実施形態によれば、細胞作製における成功の確率に関する情報は、細胞の分化確率に関する情報を含む。したがって、第２の実施形態に係る医療支援システム１００は、個人差に対応した分化確率に関する情報を提供することを可能にする。

【0099】

また、第２の実施形態によれば、生成機能３５３は、対象者の疾患リスクの高い部位を示す情報を特定し、当該疾患リスクの高い部位について分化確率に関する情報を生成する。したがって、第２の実施形態に係る医療支援システム１００は、対象者ごとに異なる対象臓器への分化確率を推定することができ、個人差に対応した再生医療の提供を実現することを可能にする。

【0100】

また、第２の実施形態によれば、生成機能３５３は、樹立された細胞の特性に基づいて、細胞の分化確率に関する情報を生成する。したがって、第２の実施形態に係る医療支援システム１００は、細胞の分化確率を推定することを可能にする。

【0101】

（その他の実施形態）
上述した実施形態では、対象者の体質の改善をＢＭＩによって判定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られず、例えば、血中コレステロールなどの指標が用いられる場合でもよい。

【0102】

なお、上述した実施形態では、本明細書におけるデータ取得部、生成部、出力部を、それぞれ、処理回路のデータ取得機能、生成機能、出力機能によって実現する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本明細書におけるデータ取得部、生成部、出力部は、実施形態で述べたデータ取得機能、生成機能、出力機能によって実現する他にも、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又は、ハードウェアとソフトウェアとの混合によって同機能を実現するものであっても構わない。

【0103】

また、上述した実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、又は、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））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。

【0104】

ここで、プロセッサによって実行される医用情報処理プログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、この医用情報処理プログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、この医用情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、この医用情報処理プログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体から医用情報処理プログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

【0105】

また、上述した実施形態及び変形例において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0106】

また、上述した実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

【0107】

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、個人差に対応した再生医療の提供を実現することができる。

【0108】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0109】

１ 端末装置
３ 医用情報処理装置
３３ ディスプレイ
１００ 医療支援システム
３５２ データ取得機能
３５３ 生成機能
３５４ 出力機能

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】