(57)【要約】【課題】本発明は感染症の「流行状況」を推定するのに役立つデータを一元的に収集した上で、流行、蔓延の予測を行うことを目的とする。【解決手段】本発明の感染症予測システムは、端末２００ａ，２００ｂ...と通信する通信制御部１と、上記端末２００ａ，２００ｂ...から送信され通信制御部１にて受信した毎週の感染症の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を算出し上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数で除算することで、予測定点観測値を算出する予測演算部１０ａと、予測演算部１０ａにより算出された予測定点観測値を表示するように制御する表示制御部１０ｂと、を有する制御部１０と、予測定点観測値を表示する表示部４とを備えたことを特徴とする。【選択図】  図２
2011128935.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末と通信自在な感染症予測システムであって、
上記端末と通信する通信制御部と、
上記端末から送信され上記通信制御部にて受信した毎週の感染症の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を算出し、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数で除算することで、予測定点観測値を算出する予測演算部と、上記予測演算部により算出された予測定点観測値を表示するように制御する表示制御部と、を有する制御部と、
上記予測定点観測値を表示する表示部と、
を備えたことを特徴とする感染症予測システム。
【請求項２】
上記予測演算部は、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の最大値及び最小値で除算することで、予測定点観測値の最小値及び最大値を算出することを更に特徴とする請求項１に記載の感染症予測システム。
【請求項３】
上記予測演算部は、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の９５％信頼区間の値で除算することで、予測定点観測値を算出することを更に特徴とする請求項１に記載の感染症予測システム。
【請求項４】
上記予測演算部は、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の最近所定数における９５％信頼区間の値で除算することで、予測定点観測値を算出することを更に特徴とする請求項１に記載の感染症予測システム。
【請求項５】
端末と通信自在な感染症予測システムであって、
上記端末と通信する通信制御部と、
上記端末から送信され上記通信制御部にて受信した毎週の感染症の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、新規患者数或いは累積患者数の推移を求め、
ゴンペルツ曲線
【数４】
2011128935.tif 000006
を用いて、当該ゴンペルツ曲線の０点を起点とした時間、即ち日数をｘの値とし、パラメータＫ，ｂ，ｃの値を任意に当てはめ、上記新規患者数或いは累積患者数の推移に適合する曲線を描くように予測値ｙより最小二乗法により曲線を算出する予測演算部と、上記予測演算部により算出された曲線を表示するように制御する表示制御部と、を有する制御部と、
上記予測演算部により算出された予測に係る曲線を表示する表示部と、
を備えたことを特徴とする感染症予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばインフルエンザ等の感染症の流行レベル等を予測する感染症予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、流行中の豚インフルエンザ由来の新型インフルエンザ（H1N1）を始め、近いうちに流行が予測される鳥インフルエンザ（H5N1）など、人類は未知の感染症が流行・蔓延するリスクに晒されている。２００９年、４月〜６月に海外（メキシコや米国）で豚インフルエンザが流行した際に、厚生労働省は、当時、ＷＨＯを始め、どの国々でも推奨されていなかった「水際対策」として国内に乗り入れる航空機の全面検疫を実施したが、その効果はほとんど認められなかった。
【０００３】
また、感染の状況を見ると沖縄県が８月に流行のピークを迎え、札幌が１０月末〜１１月にピークを迎えたように見える中、未だに感染症の流行指数である「定点医療機関当たりの患者数」が増え続けている都道府県もある。更に同じ都道府県であっても、人口の密集している都市部と過疎の地域では、「定点医療機関当たりの患者数」に大きな差が見られている。今後、様々な未知の感染症の流行が起こった場合には、「国レベル」の対策も重要である。「地域」、特に感染症対策の中心となる「保健所」の管轄領域程度（全国で５５８地域）の地域において、感染の発症、流行、蔓延を把握し、適切に対処する必要がある。
【０００４】
ここで、現在、例えば、国立感染症研究所の感染症情報センターでは、「インフルエンザ流行レベルマップ」を発表しており、厚生労働省・感染症サーベランス事情により、全国約５０００のインフルエンザ定点医療機関を受診したインフルエンザ患者数が週ごとに把握され、過去の患者発生状況をもとに基準値を設け、保健所ごとにその基準値を超えると注意報や警報が発生する仕組みを構築している。
【０００５】
新興感染症への対応は通常の保健医療の範囲を超えた「災害医療」であり、災害医療の知識に加え、感染状況の把握には統計や疫学の専門的知識が必要であること、また、今後の流行の予測には数理モデルなどを利用した情報学の知識が必要となる。しかし、これらの学問を教育する公衆衛生大学院が、 米国では４０校以上あるにも関わらず、日本には２校しかなく（２０００年に出来た京都大学、２００７年に出来た東京大学のみ）、保健所に勤務する医師、看護師、保健師は、このような新興感染症への対応や予測に関する知識や技術を持っていないのが現状である。
【０００６】
また、新たに発生した新興感染症の感染力、毒性等は未知であるため、当初から「どのような広がりを見せるのか」、「いつピークを迎えるのか」、「何人くらいの患者が発生するのか」、「患者の中で集中治療を必要とする重症患者はいつ、どのくらい発生するのか」という質問には答える事は難しい。この事で、行政や医療機関も「いつ」、「どのくらいの数の」患者が来院するのか、薬は十分足りるのか、入院ベッドをどの程度準備すべきかといった明確な指針を立てることが難しい。
【０００７】
尚、インフルエンザの流行予測を行うものとして、例えば特許文献１では、外気条件に基づいてインフルエンザの流行の予測を行って、その予測を表示するインフルエンザ予測表示装置等が開示されている。即ち、同技術では、絶対湿度、気温、及び水蒸気圧のいずれかがそのそれぞれに設定された所定基準値以下となったときを、インフルエンザ流行状態としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−２７０９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、国内の実情にあった感染症発症、流行、蔓延、患者数推測などに利用できる予測モデルやプログラムは存在しない。２００９年も７月、８月頃には、９月頃にピークを迎え、流行期間は１２週間程度という予想であったが、１１月になった現時点でも流行が続いている。厚生労働省や前述したような国立感染症研究所が出す情報は、「国レベル」の情報で人口密度や周囲の環境（オフィス街なのか住宅街なのか）などを考慮した場合、十把一絡げに地方の感染症対策には利用できない。実際に地域の医療現場で求められているのは、「今から１〜２週間の間、どうなるのか」という情報で、具体的な対策立案に使える情報であるが、国からは「一般的な情報」しか出されない。
【００１０】
そこで、本発明は上述の技術的な課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、医療機関、保健所の他、学校、薬局、コールセンターへの問い合わせなどの「流行状況」を推定するのに役立つデータを一元的に収集した上で、流行、蔓延の予測を行い、地域で必要な医療リソース（夜間・休日の医師数、入院ベッド数、人工呼吸器の数等）を推定し、行政の施策、或いは医療機関ごとの対応や連携に活用し、一人でも多くの患者を救うことが可能な感染症予測システムを提供することにある
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述技術的な課題を解決するため、本発明の第１の態様では、端末と通信自在な感染症予測システムであって、上記端末と通信する通信制御部と、上記端末から送信され上記通信制御部にて受信した毎日の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、それぞれの保健所管轄領域においてある週の定点が１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を算出し、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数で除算することで、予測定点観測値を算出する予測演算部と、上記予測演算部により算出された予測定点観測値を表示するように制御する表示制御部と、を有する制御部と、
上記予測定点観測値を表示する表示部と、を備えたことを特徴とする感染症予測システムが提供される。
【００１２】
本発明の第２の態様では、端末と通信自在な感染症予測システムであって、上記端末と通信する通信制御部と、上記端末から送信され上記通信制御部にて受信した毎日の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、新規患者数或いは累積患者数の推移を求め、ゴンペルツ曲線
【数１】
2011128935.tif 000003
を用いて、当該ゴンペルツ曲線の０点を起点とした時間、即ち日数をｘの値とし、パラメータＫ，ｂ，ｃの値を任意に当てはめ、上記新規患者数或いは累積患者数の推移に適合する曲線を描くように予測値ｙより最小二乗法により曲線を算出する予測演算部と、上記予測演算部により算出された曲線を表示するように制御する表示制御部と、を有する制御部と、上記予測演算部により算出された予測に係る曲線を表示する表示部と、を備えたことを特徴とする感染症予測システムが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る感染症予測システムによれば、医療機関、保健所の他、学校、薬局、コールセンターへの問い合わせなどの「流行状況」を推定するのに役立つデータを一元的に収集した上で、流行、蔓延の予測を行い、地域で必要な医療リソース（夜間・休日の医師数や入院ベッド数、人工呼吸器の数等）を推定し、行政の施策、或いは医療機関ごとの対応や連携に活用し、一人でも多くの患者を救うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係る感染症予測システムの役割について詳述する概念図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る感染症予測システムの構成図である。
【図３】患者一覧画面の一例を示す図である。
【図４】外来患者データ入力画面の一例を示す図である。
【図５】入院患者データ入力画面の一例を示す図である。
【図６】感染症で外来を受診した患者の報告数を週ごとに集計したデータを示す図である。
【図７】入院患者数を週ごとに集計したデータを示す図である。
【図８】毎週のＩＣＵ入室者数の集計データを示す図である。
【図９】定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を示す図である。
【図１０】感染症で外来を受診した患者数からの定点数の推定値（奈良市）を示す図である。
【図１１】ゴンペルツ曲線を示す図である。
【図１２】感染症で外来を受診した患者の推移と予測（累積感染症で外来を受診した患者数（県全体））を示す図である。
【図１３】新規患者数の推移と予測（１日当たりの新規感染症で外来を受診した患者数（県全体））を示す図である。
【図１４】１日当たりの新規患者数予測（奈良県全体）を示す図である。
【図１５】１日当たりの入院患者予測（入院率＝０．５％と仮定した場合）を示す図である。
【図１６】感染症で外来を受診した患者の推移と予測（累積感染症で外来を受診した患者数（奈良市））を示す図である。
【図１７】新規患者数の推移と予測（１日当たりの新規感染症で外来を受診した患者数（奈良市））を示す図である。
【図１８】奈良県における新型インフルエンザ患者の分布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の感染症予測システムに係る好適な実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、本発明の感染症予測システムは、以下の記述に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、適宜変更可能である。
【００１６】
本実施形態に係る感染症予測システムは、医療機関、保健所の他、学校、薬局、コールセンターへの問い合わせなど「流行状況」を推定するのに役立つデータを一元的に収集した上で、流行、蔓延の予測を行い、地域で必要な医療リソース（夜間・休日の医師数、入院ベッド数、人工呼吸器の数など）を推定し、行政の施策、あるいは医療機関ごとの対応や連携に活用し、一人でも多くの患者を救済するものである。
【００１７】
先ず図１を参照して、本発明の一実施形態に係る感染症予測システムの役割について詳述する。この図１に示されるように、感染症予測システム１００は、診療機関からの感染者の報告データや保健所からの定点医療機関の観測数、学校・薬局などからのデータを受信し、更に他の地域、論文などの情報や知識を得て、１〜２週間の間の新規患者数、入院患者数、重症化患者数等を予測し、医療機関や行政、住民に対して情報提供を行うものである。診療機関からの感染者の報告データや保健所からの定点医療機関の観測数、学校・薬局などからのデータは、統一されたフォーマットに従って各機関等に設置された端末より感染症予測システム１００に送信されるようになっている。
【００１８】
次に図２には本発明の一実施形態に係る感染症予測システムの構成を示し説明する。
この図２に示されるように、感染症予測システム１００は、通信制御部１、全体の制御を司る制御部２、メモリ等からなる記憶部３、表示部４、操作入力部５、データベース（以下、ＤＢと略記する）６を有した構成となっている。そして、感染症予測システム１００は、インターネット等のネットワーク３００を介して、診療機関や定点医療機関、薬局や学校に設置された端末２００ａ、２００ｂ...と通信自在に接続されている。
【００１９】
このような構成において、制御部２は全体の制御を司るものであり、記憶部３に格納されたプログラム１０を読み出し、実行することで、予測演算部１０ａ、表示制御部１０ｂとして機能する。各端末２００ａ，２００ｂ...からネットワーク３００を介して送信されてきたデータは感染症予測システム１００の通信制御部１にて受信され、収集されたデータは制御部２によりＤＢ６に格納される。この収集されたデータに基づいて、予測演算部１０ａが詳細は後述するような演算により感染症の予測を行い、表示制御部１０ｂがその結果を例えばグラフやマップ形式で表示部４に表示する。この予測演算部１０ａによる予測に際して、各種のパラメータは操作入力部５の操作により入力される。予測演算の結果については、表示部４に表示されるほか、通信制御部１を介して各端末２００ａ，２００ｂにも送信され、閲覧可能となる。
【００２０】
次に図３乃至図５には、端末２００ａ、２００ｂ...等で表示される各種入力画面の一例を示し説明する。
【００２１】
図３には、患者一覧画面の一例を示し説明する。
【００２２】
この図３に示されるように、この患者一覧画面では、外来患者検索入力項目として、氏名（イニシャル）、生年月日、性別、郵便番号、発症日、ローカルＩＤ、システムＩＤ、医療機関、診断日、保健所等が入力可能となっている。
【００２３】
図４には、外来患者データ入力画面の一例を示し説明する。
【００２４】
この図４に示されるように、この外来患者データ入力画面では、患者情報として氏名（イニシャル）や郵便番号、生年月日、性別が入力可能である。さらに、疾患情報として、発症日、診断年月日、症状、体温、迅速検査の結果等が入力可能である。また、リスクファクターの有無として、年齢、妊娠・出産、糖尿病治療、心疾患、呼吸器疾患、腎疾患、免疫抑制状態・その他の状態が選択入力可能となっている。また、処方・転帰についても選択入力可能となっている。これらのリスクファクターや処方などの入力項目は感染症の種類によって決定される。
【００２５】
図５には入院患者データ入力画面の一例を示し説明する。
【００２６】
この図５に示されるように、入院患者データ入力画面では、患者情報として、氏名（イニシャル）や郵便番号、生年月日、性別、入院経路、入院適応となった日、入院日時が入力可能となっている。さらに、身体・検査所見として、血圧、脈拍、意識、体温、白血球数、ＳｐＯ２、ＣＲＰ、胸部Ｘ線所見、治療内容が入力可能となっている。さらに、入院時情報として、基礎疾患等、ワクチン接種の有無、入院の理由、酸素投与の有無、リスクファクターが入力可能となっている。以上のほか、入院先も入力可能となっている。これらのリスクファクターや処方などの入力項目は感染症の種類によって決定される。
【００２７】
診療機関、定点医療機関、学校・薬局、保健所、地方自治体などに設置された端末２００ａ、２００ｂ...によりこれら情報が入力され、本実施形態に係る感染症予測システム１００に送信され、ＤＢ６により、これら情報が一元管理されることになる。
【００２８】
このように一元管理されたデータから、次のようなデータが制御部２の予測演算部１０ａにより集計されることになる。
【００２９】
即ち、図６には毎週の感染症患者の報告数の集計結果を示している。この例では奈良市、郡山、葛城、桜井、吉野、内吉野、そして県全体の各週の感染症で外来を受診した患者の報告数及び累積患者数が示されている。この表から、県全体としては、感染症で外来を受診した患者の報告者数は漸増しているのがわかる。図７には毎週の入院患者数の集計結果を示している。この例では奈良市、郡山、葛城、桜井、吉野、内吉野、そして県全体の各週の感染症で外来を受診した患者の入院患者の報告数及び累積入院患者数が示されている。そして、図８には毎週のＩＣＵ入室者数の集計結果を示している。この例では奈良市、郡山、葛城、桜井、吉野、内吉野、そして県全体の各週のＩＣＵ入室者数が示されている。
【００３０】
以下、制御部２の予測演算部１０ａが、これらの集計データに基づいて、翌週の各保健所管轄毎の定点観測値の予測を行う手法を説明する。
【００３１】
制御部２の予測演算部１０ａは、上記集計データに基づいて、定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を算出する。その結果は、図９に示される通りである。この例では、各週毎に、奈良市、郡山、葛城、桜井、吉野、内吉野、県全体の定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数、及びその中央値、平均値、最小値、最大値を算出している。
【００３２】
続いて、制御部２の予測演算部１０ａは、次式により予測定点観測値を算出する。
予測定点観測値＝感染症で外来を受診した患者数の実測値／地域係数
即ち、感染症で外来を受診した患者数の実測値（／日）を地域係数で除算することで、予測定点観測値を算出する。ここで、「地域係数」とは、定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数であるが、先ほど算出した最大値を用いて予測最小値を算出し、最小値を用いて予測最大値を算出した結果は、図１０に示される通りである。ここでは、奈良市の予測結果を示した。この図１０における予測最小値の推移と予測最大値の推移とより、最小と最大の幅は取り得るとの仮定の下、翌週の各保健所管轄毎の定点観測値の予測を行うことができるのである。
【００３３】
ここで、定点１．０当たりの１日当たりの感染症で外来を受診した患者数が正規分布をとるものと仮定すると、平均値をとると、多くの場合には、そのプラスマイナス１標準偏差（ＳＤ）の範囲に６８．３％の確率で値が収まり、そのプラスマイナス２ＳＤの範囲に９５．４％の確率で値が収まるといわれている。値が１０，２０...と集まり、正規分布を取るようになるとプラスマイナス２ＳＤの方がより狭い範囲での予測が可能となってくる。しかるに、この平均値よりプラスマイナス１．９６ＳＤの範囲を「９５％信頼区間」と称しているが、ある程度、値が定まってきたところで、９５％信頼区間の値に基づいて予測定点観測値を求めるように切り替えてもよい。さらに、最近ｘ（例えばｘ＝８〜１２）週分の９５％信頼区間の値に基づいて予測定点観測値を求めるように切り替えてもよい。
【００３４】
次に感染症で外来を受診した患者の患者数、累積患者数から、成長曲線を用いて、感染症で外来を受診した患者の推移を予測する手法について詳細に説明する。
【００３５】
本実施形態では、成長曲線としてゴンペルツ曲線を用いる。これは、Ｓ字型の曲線であって、時間ｘが経過するに連れて、増加が止まり、所定値Ｋに近づいていく成長曲線であり、変曲点を中心にした左右の対称性はないのが特徴である。
【００３６】
具体的には、図１１にゴンペルツ曲線を示す。累積値をｙとし、時間をｘとした場合にゴンペルツ曲線は次式により定義される。
【数２】
2011128935.tif 000004
【００３７】
この実施形態では、図１１のゴンペルツ曲線の０点を起点とした時間、即ち日数をｘの値としている。即ち、どこを０点にするかを任意に決定して、そこからの日数を定めている。そして、上記数式により感染症で外来を受診した患者数、累積患者数の推移を予測する。
【００３８】
図１２は、感染症で外来を受診した患者の推移と予測の結果を示しており、図１３は、新規患者数の推移と予測の結果を示している。この例では、予測演算部１０ａは、シナリオ１〜３までの３つのシナリオの下、ｂ，ｃの値を調整してｙの値を算出し、最小二乗法により近似式を求め表示制御部１０ｂによりカーブを描いている。
【００３９】
ここで、ｂ，ｃの値は次のように定められている。
シナリオ１：  ｂ＝０．１    ｃ＝０．０１５
シナリオ２：  ｂ＝０．０９  ｃ＝０．０１６
シナリオ３：  ｂ＝０．０８  ｃ＝０．０１７
尚、Ｋの値は１０％と任意に定められている。
【００４０】
このｂ，ｃの値を調整しながら、累積患者数に関するカーブとフィットするカーブとなるように調整していく。そのとき、過去１０日か２週間分くらいの範囲で、最小二乗法により最もフィットするカーブを求めている。
【００４１】
実際に予測された１日当たりの新規患者数予測（奈良県全体）の結果は、図１４の表に示される通りである。そして、１日当たりの入院患者数予測（奈良県全体）の結果は、入院率を０．５％と仮定し、図１５に示されるように求めることができる。
【００４２】
また、感染症で外来を受診した患者の推移と予測（累積感染症で外来を受診した患者数（奈良市））の結果は図１６に示される通りであり、新規患者数の推移と予測（１日当たりの新規感染症で外来を受診した患者数（奈良市））の結果は図１７に示される通りである。いずれの場合も、上記シナリオ１〜３の下で、ｂ，ｃの値を調整しながら、累積患者数、或いは新規患者数に関するカーブとフィットするカーブとなるように調整がなされている。
【００４３】
なお、過去の近似式を保存しておき、それを読み出して流行の状況が分かるように用いることができる。即ち、一つ式で描けないようなフェーズがある場合に、最初のフェーズではどのような推移がなされ、そのあとのフェーズではどのような推移がなされるか、予測することも可能となってくる。
【００４４】
また、図１５では、入院率のみから入院数を算出したが、オッズ比を更に加味してもよいことは勿論である。この場合、入院数は次式により算出される。
入院数＝外来患者数×入院率×オッズ比
ここで、オッズ比は、リスクファクターや年齢等により定まる。これらのリスクファクターは感染症の種類によって定まってくる。
【００４５】
例えば、妊娠している女性の入院リスクが２倍と仮定すると、オッズ比は２.０となる。もし、この女性が糖尿病を持ち、仮に糖尿病のリスクが３倍であるとすると、オッズ比はそれらを積算した６．０となる。外来患者は種々のリスクを持った幅広い年齢層で構成されるが、オッズ比により重みづけを行いながら、適正な入院数を算出することができる。尚、重症率、死亡率を用いれば、重症化予測、死亡数予測を行うことも可能である。
【００４６】
実際の患者の分布は、図１８に示されるようなマップによっても表示可能である。即ち、同図では、各定点医療機関毎に、その流行レベルを色分けして表示しているので、定点毎、更には地域の流行レベルを視覚により把握することが可能となる。
【００４７】
以上説明したように、本発明の一実施形態によれば、端末２００ａ，２００ｂ...と通信自在な感染症予測システム１００であって、端末２００ａ，２００ｂ...と通信する通信制御部１と、端末２００ａ，２００ｂ...から送信され通信制御部１にて受信した毎週の感染症の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数を算出し、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数で除算することで、予測定点観測値を算出する予測演算部１０ａと、予測演算部１０ａにより算出された予測定点観測値を表示するように制御する表示制御部１０ｂと、を有する制御部２と、予測定点観測値を表示する表示部４とを備えたことを特徴とする感染症予測システムが提供される。
【００４８】
上記予測演算部１０ａは、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の最大値及び最小値で除算することで、予測定点観測値の最小値及び最大値を算出することを更に特徴としてもよい。
【００４９】
上記予測演算部１０ａは、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の９５％信頼区間の値で除算することで、予測定点観測値を算出することを更に特徴としてもよい。
【００５０】
上記予測演算部１０ａは、上記感染症で外来を受診した患者の報告数を定点１．０当たりの１日の感染症で外来を受診した患者数の最近所定数における９５％信頼区間の値で除算することで、予測定点観測値を算出することを更に特徴としてもよい。
【００５１】
また、本発明の一実施形態によれば、端末２００ａ，２００ｂ...と通信自在な感染症予測システム１００であって、端末２００ａ，２００ｂ...と通信する通信制御部１と、端末２００ａ，２００ｂ...から送信され通信制御部１にて受信した毎週の感染症の感染症で外来を受診した患者の報告数に基づいて、新規患者数或いは累積患者数の推移を求め、
ゴンペルツ曲線
【数３】
2011128935.tif 000005
を用いて、当該ゴンペルツ曲線の０点を起点とした時間、即ち日数をｘの値とし、パラメータＫ，ｂ，ｃの値を任意に当てはめ、上記新規患者数或いは累積患者数の推移に適合する曲線を描くように予測値ｙより最小二乗法により曲線を算出する予測演算部１０ａと、予測演算部１０ａにより算出された曲線を表示するように制御する表示制御部１０ｂと、を有する制御部と、予測演算部１０ａにより算出された予測に係る曲線を表示する表示部４とを備えたことを特徴とする感染症予測システムが提供される。
【００５２】
従って、本発明の実施形態に係る感染症予測システムによれば、行政、医療機関、保健所は、災害医療、パブリックヘルス、インフォマティクスや数理モデルの特殊な知識を持たなくても、指定されたフォーマットに沿った形でデータを入力することで、対策に必要な情報を得ることができる
【符号の説明】
【００５３】
１  通信制御部
２  制御部
３  記憶部
４  表示部
５  操作入力部
６  ＤＢ
１０  プログラム
１０ａ  予測演算部
１０ｂ  表示制御部
１００  感染症予測システム
２００  端末
３００  ネットワーク
【図１】
2011128935.tif 000007
【図２】
2011128935.tif 000008
【図３】
2011128935.tif 000009
【図４】
2011128935.tif 000010
【図５】
2011128935.tif 000011
【図６】
2011128935.tif 000012
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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