(57)【要約】伝染病を分析するための方法及びシステムは、コンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いる。この方法及びシステムは、伝染病の伝染についての少なくとも２つのコンピュータベースのシミュレーションエンジンを利用する。伝染病の伝染は、第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの関数として分析される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病を分析するための方法であって、
第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの関数として前記伝染病の伝染を分析する工程と、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記伝染病の伝染を分析する工程は、該伝染病の伝染を観測する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
地理情報システムソフトウェアを用いて前記伝染病の伝染を観測する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記伝染病の伝染の前記分析に対する前記コンピュータベースのシミュレーションエンジンの影響を決定する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記伝染病の伝染を制御することに関連した決定をする工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、共通セットの基礎クラスを用いる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジン間を通過する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、決定性区画性エンジン、決定性ＯＤＥエンジン、個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジン、及び、個別ヒストリを保存する確率的エンジンのうちの１つである請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、決定性区画性エンジン、決定性ＯＤＥエンジン、個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジン、及び、個別ヒストリを保存する確率的エンジンのうちの１つである請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、病気の進行モデルを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、伝染力のモデルを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、部分母集団のモデルを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、混合のモデルを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
共通のフレームワークを用いて前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジン間を通過する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病を分析するための方法であって、
決定性区画性エンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
決定性ＯＤＥエンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
個別ヒストリを保存する確率的エンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
前記シミュレーションエンジンの関数として前記伝染病の伝染を分析する工程と、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項１６】
コンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病を分析するための方法であって、
第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、
第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて前記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、を具備し、
前記第１及び第２のシミュレーションエンジンは、伝染力のモデルと、部分母集団のモデルと、混合のモデルと、を含んでおり、
さらに、共通のフレームワークを用いて前記第１及び第２のシミュレーションエンジン間を通過する工程と、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの関数として前記伝染病の伝染を分析する工程と、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項１７】
伝染病の伝染を検査及び分析するためのシステムであって、
ユーザが前記伝染病に関連したデータを入力するための入力装置と、
該ユーザにより入力された前記データの関数として前記伝染病の伝染をシミュレートするための、該伝染病の第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンと、
前記伝染病の伝染をシミュレートするための前記第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンに接続された、前記伝染病の第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンと、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの結果を前記ユーザに対して表示するために、前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンに接続された視覚ディスプレイと、
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項１８】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの前記結果を結合するように、かつ、前記視覚ディスプレイにおける情報を前記ユーザに対して表示するように設けられた、地理情報システムソフトウェアを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記地理情報システムは、前記伝染病の伝染を観測するために用いられる請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記地理情報システムは、前記伝染病の伝染の前記分析に対する前記コンピュータベースのシミュレーションエンジンの影響を決定するために用いられる請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記伝染病の伝染を制御することに関連した決定をするために用いられる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２２】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、共通セットのクラスを用いる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２３】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジン間を通過するように設けられた請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
前記第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、決定性区画性エンジン、決定性ＯＤＥエンジン、個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジン、及び、個別ヒストリを保存する確率的エンジンのうちの１つである請求項１７に記載のシステム。
【請求項２５】
前記第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、決定性区画性エンジン、決定性ＯＤＥエンジン、個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジン、及び、個別ヒストリを保存する確率的エンジンのうちの１つである請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、伝染力のモデルを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２７】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、部分母集団のモデルを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２８】
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、混合のモデルを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項２９】
共通のフレームワークを用いて前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの間を通過するための手段を含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項３０】
伝染病の伝染を検査及び分析するためのシステムであって、
ユーザが前記伝染病に関連したデータを入力するための入力装置と、
前記ユーザにより入力された前記データの関数として前記伝染病の伝染をシミュレートするための、該伝染病の決定性区画性エンジンと、
前記ユーザにより入力された前記データの関数として該伝染病の伝染をシミュレートするための、該伝染病の決定性ＯＤＥエンジンと、
前記ユーザにより入力された前記データの関数として該伝染病の伝染をシミュレートするための、該伝染病の個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別エンジンと、
前記ユーザにより入力された前記データの関数として該伝染病の伝染をシミュレートするための個別ヒストリを保存する確率的エンジンと、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの結果を前記ユーザに対して表示するために、前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンに接続された視覚ディスプレイと、
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項３１】
伝染病の伝染を検査及び分析するためのシステムであって、
ユーザが前記伝染病に関連したデータを入力するための入力装置と、
前記ユーザにより入力された前記データの関数として前記伝染病の伝染をシミュレートするための、該伝染病の第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンと、
前記伝染病の伝染をシミュレートするために、前記第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンに接続された、該伝染病の第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンと、を具備し、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンは、伝染力のモデルと、部分母集団のモデルと、混合のモデルと、を含んでおり、
さらに、共通のフレームワークを用いて前記第１及び第２のシミュレーションエンジン間を通過するための手段と、
前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの結果を前記ユーザに対して表示するために、前記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンに接続された視覚ディスプレイと、
を具備することを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
本発明は、大まかにいえば伝染病分析（ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ）に関し、特に、伝染病のモデル伝染感度分析（ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ ｍｏｄｅｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ）に関する。
【０００２】
【背景技術】
有効な伝染病分析、監視及び制御は、公立保健当局及び伝染病専門家による情報に基づいた決定に依存する。伝染病の伝搬系は、複雑かつ非線形性なものであるので、これら専門家は、該専門家の決定に関連した複雑性を理解するのに役立つモデルに頼ることが多い。これら専門家は、流行病のコースを予測し、介入（ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）の有効性を評価し、リソースを効率的に割り当て、どの薬及びワクチンデザインが最も効果的であるかを決定し、及び、伝染病の蔓延を最大限に抑える方法を総合的にするために、モデルを用いる。
【０００３】
モデリングの目標は、理解の簡単化及び容易化を維持しつつ、系の性質（ｂｅｈａｖｉｏｒ）の関連した様相（ｒｅｌｅｖａｎｔ ａｓｐｅｃｔ）をとらえるモデルを定式化することである。これは、抽象化（ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ）及び単純化（ｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）によって実現される。
【０００４】
モデルは抽象化したもの（ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎｓ）である。現実性は高度に複雑であり、この複雑性は、数学的フォーム（ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｆｏｒｍ）（モデルタイプ）内にある重要な構成要素を表現するように現実性を抽象化することにより、扱いやすいものとされる。すべてのモデルは、抽象化したものであるので、「間違ったもの」である。というのは、すべてのモデルは、現実性を完全には表現していないので、モデル化された系のすべての性質をとらえることができないからである。モデルは、抽象化したものであるので、特定の問題に関連があると考えられるシステムの構造及び性質の様相をとらえるときにのみ有用である。
【０００５】
モデルは、単純化したもの（ｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）である。複雑な現実性を単純化することは、理解可能な数学的モデルを定式化するために必要とされる。よって、単純化とシステムの性質を十分に表現するためのモデルの能力との間には、力（ｄｙｎａｍｉｃ）及び緊張（ｔｅｎｓｉｏｎ）が存在する。
【０００６】
モデルは、仮定に依存する。単純化は、限定的な仮定をすることによって実現され、かかる仮定の多くは、モデルタイプに固有のものである。よって、モデリングにおいて最も重要な問題の１つは、モデルの結果及び決定の感度を、モデルタイプ及び複雑性の仮定に対する結果に基づいて決定することである。抽象化が適切であるかどうかをどのように決定することができるのか？現実性を単純化し過ぎていることをどのように認識するのか？これらの２つの問題は、すべての数学的モデルの根底に存在しており、ＭＴＳＡにより回答される基本的な問題である。
【０００７】
モデルを定式化する際には、モデルタイプ及び複雑性に関して重要な選択がなされる。モデルタイプは、系、例えば、従来の微分方程式モデル対離散事象モデル、又は、決定性モデル対確率論モデル、を表現するのに用いられる数学的な手法である。モデルの複雑性は、モデル構築の間において用いられる抽象化及び単純化の量によって決定される。作業量が増大していることは、モデルタイプ及び複雑性の選択がシミュレーション結果と病気制御決定（ｄｉｓｅａｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｄｅｃｉｓｉｏｎ）に著しい影響を与えてきているということを証明している。これにもかかわらず、たいていの分析では、モデルのパラメータ値のみに対する感度を評定する。モデルタイプ及び複雑性の仮定に対する感度は、モデル伝染感度分析（ＭＴＳＡ）ソフトウェアがないので、困難なものとなっている。この新しい用語は、伝染制御の決定がどれだけモデルタイプ及び複雑性の仮定に対して感度があるかについての分析を示す。ＭＴＳＡソフトウェアがないと、決定をする者は、提案されたコースの実施がよい選択であるかどうか、又は、この実施がモデルタイプ及び複雑性に対して非常に感度があるゆえにモデル選択のアーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）になっているかどうか、をほとんど評定することができない。ＭＴＳＡをサポートするためには、我々は、様々なモデルタイプをサポートし、我々に共通のインターフェイスを提供し、かつ、モデルの１つのフォームから別のフォームへのシームレスな伝染（ｓｅａｍｌｅｓｓ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）を提供する、シミュレーションツールを必要とする。伝染病の伝染系モデルは、水系感染性クリプトスポリジウム（Ｗａｔｅｒｂｏｒｎｅ Ｃｒｙｐｔｏｓｐｏｒｉｄｉａ）病のような伝染病から伝染の危険性を低減するための別の手法について費用及び便益の分析をする際に重要な役割を果たす。クリプトスポリジウム病は、動物の貯蔵器（ｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ）を介して伝染するが、家族内、関連のない個別間では、汚染された水を摂取することにより伝染する。これらの様々な伝染モードは、人間母集団（ｈｕｍａｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ）におけるクリプトスポリジウム伝染病の成長、性質及び動学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）に強烈な影響を与えうる。環境保護庁（ＥＰＡ）は、免疫無防備状態の間でのクリプトスポリジウム病の危険性を低減すべく多大なリソースを費やしている。環境保護庁の介入（Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）は、費用のかかるものであり、かつ、クリプトスポリジウム病による死という危険を冒して、水施設（ｗａｔｅｒ ｐｌａｎｔ）にオゾン処理を施すこと、及び、個別の家庭に水フィルタを設けることを含む。よって、正しい結論に達しない場合には、経済的なコストだけでなく甚大な人的コストをも必要とすることになる。モデル伝染感度分析は、クリプトスポリジウム病の伝染を制御するための水施設（ｗａｔｅｒ ｓａｎｉｔａｔｉｏｎ）を、水処理施設に振り向けるべきか、又は、ＨＩＶ感染に苦しんでいるような危険な個別の世帯に振り向けるべきか、を正確に決定する我々の能力を、実質的に向上させるであろう。
【０００８】
インフルエンザ免疫法政策は、インフルエンザ伝染系の理解に基礎を置いている。現在の免疫法の努力は、危険な個別（例えば、若者、年配者、肺炎のような生命を脅かす肺感染症を被りがちなすべての人）に焦点を合わせている。しかしながら、インフルエンザの伝染に基づくデータによれば、家族内での伝染確率は、母集団における伝染を持続するのに必要なレベルよりも著しく低いということが示されている。それではなぜ伝染病は伝染するのか？１つの仮説では、強力な変異性伝染病（ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｃｏｎｔａｇｉｏｕｓｎｅｓｓ）が、学校のようなセッティング（ｓｅｔｔｉｎｇ）における高い伝染レベル、及び、家庭のような低い伝染セッティングの要因となっている。このことは、免疫法方策は、死亡率を低減すべく危険な個別に焦点を合わせるだけでなく、伝染病を制御すべく高い伝染性を有する個別にも焦点を合わせるべきである、ということを強烈に示唆している。別の免疫法政策を効率的に評価するための研究をデザインすることは、困難な仕事であり、かつ、結果の安定性及び正確性を保証するにはモデル伝染感度分析を必要とする。
【０００９】
最近のＨＩＶについての研究では、感染者が原発性ウィルス血症（ｐｒｉｍａｒｙ ｖｉｒｅｍｉａ）の段階にあるときに、同性愛者間及び異性愛者間の両方において伝染確率が増大するということ、及び、この増大した伝染確率は、血液及び精液中の向上したウィルス粒子濃度によって生ずるということが説明されている。この報告は、原発性ウィルス血症の間において血清（ｓｅｒｕｍ）ウィルス粒子濃度を低減することに焦点を合わせる介入方策を示唆している。モデルベースの分析によれば、このような方策はＨＩＶの伝染を制御するのに非常に効果的であろうということが説明されている（Ｋｏｏｐｍａｎ， Ｊａｃｑｕｅｚ ｅｔ ａｌ． １９９７）。この方策は、伝染コースにおいて感染する個別の総数を劇的に減少させるべく、原発性ウィルス血症の比較的短い段階でのウィルス粒子濃度を低減させることしか必要としない。モデル伝染感度分析は、個別における薬及びワクチンの有効度に対する、母集団における予防接種プロトコルの利益及び有効性をより正確に評価することにより、薬及びワクチンを導入する見込みを保持する。
本発明は、上述したような問題のうちの１つ以上に向けられる。
【００１０】
【発明の開示】
本発明の１つの態様では、コンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病を分析するための方法が提供される。この方法は、第１のコンピュータベースのモデルを用いて上記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、第２のコンピュータベースのモデルを用いて上記伝染病の伝染をシミュレートする工程と、を含む。この方法は、さらに、上記第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの関数として上記伝染病の伝染を分析する工程を含む。
【００１１】
本発明の別の態様では、伝染病の伝染を検査及び分析するためのシステムが提供される。このシステムは、ユーザが上記伝染病に関連したデータを入力するための入力装置と、上記ユーザに対して情報を表示するための視覚ディスプレイと、を含む。このシステムは、さらに、上記伝染病の伝染をモデリングするための第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを含む。
【００１２】
本発明は、伝染病の分析、監視及び制御に関する決定に対するモデル仮定の影響を評価するためのソフトウェアツールにおいて実施される。たいていの分析では、モデルのパラメータ値における変化のみに対する感度を考慮し、モデルフォーム（例えば、決定性［ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ］対確率性［ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ］、ＯＤＥ対離散的個別［ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ］）の仮定が結果及び付随した決定にどのような影響を与えるかについては無視している。
【００１３】
本発明は、パラメータ値に対する感度だけでなくモデルタイプ及び複雑性に対する感度をも、分析することが可能である。第２に、本発明は、決定者に対してモデル伝染感度分析を行う能力を与える共通フレームワークにおいて、多数、例えば４つのシミュレーションエンジンを実行させうる。第３に、本発明は、地理情報システム（ＧＩＳ）と連結するソフトウェアと、伝染病の伝染系分析内で扱いうる地理的及び社会的範囲を扱うことを可能とする空間的分析ツールと、を開発する。
【００１４】
本発明は、非現実的なモデル仮定が悪い決定につながらないことを保証する。モデル伝染感度分析は、モデルの基礎となっている仮定を系統的に緩和することにより、しっかりと病気の監視しかつ決定を制御する我々の能力を著しく高めうる。この考えは、この重要な機会を十分に利用するために、上記方法及びソフトウェアを適所に配置する。
【００１５】
【発明を実施するための最良の形態】
本発明のその他の利点は、容易に理解可能なものである。というのは、当該利点は、添付図面に関連して考慮すれば以下の詳細な説明を参照することによって容易に理解可能なものであるからである。
添付図面を参照するに、本発明は、与えられた伝染病の伝染を検査（ｒｅｖｉｅｗ）及び分析するためのシステム１００及び方法２００を提供する。
【００１６】
図１を具体的に参照するに、システム１００は、好ましくは、コンピュータ１０２、例えば汎用コンピュータのようなコンピュータで実行するソフトウェアにより実施される。コンピュータ１０２は、陰極線管（ＣＲＴ）装置又はフラットパネルディスプレイのようなディスプレイ１０４と、キーボード、マウス及び／又はマイクロフォンのような入力装置１０６と、を含む。コンピュータ１０２は、伝染病、例えば、クリプトスポリジウム、インフルエンザ又はＨＩＶのような伝染病の伝染をモデリングするための少なくとも２つのコンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８を、このコンピュータ１０２に格納している。好ましくは、システム１００は、第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８Ａ、第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８Ｂ、第３のコンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８Ｃ、及び、第４のコンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８Ｄを含む。
【００１７】
伝染病に関するデータは、ユーザ１１０によって入力される。ユーザ１１０は、上記コンピュータベースのシミュレーションエンジンに対してパラメータを入力し、視覚ディスプレイ１０４に表示された結果を再検討する。好ましくは、システム１００は、地理情報システム（ＧＩＳ）ソフトウェアを使用して、モデル結果を、表示し、組織化し、及び、該モデル結果の分析を支援する。好適なＧＩＳソフトウェアは、「ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ」の名称で知られた、ＥＳＲＩ ｏｆ Ｒｅｄｌａｎｄｓ， ＣＡより利用可能である。このＧＩＳソフトウェアは、第１コンピュータベースのモデルの結果と第２コンピュータベースのモデルとを結合し、上記視覚ディスプレイにおいてユーザに対して情報を表示し、伝染病の伝染を観測し、かつ、伝染病の伝染の分析に対するコンピュータベースのシミュレーションエンジンの影響を決定するように、構成されている。視覚ディスプレイ１０４に表示された結果に基づいて、ユーザ１１０は、伝染病の伝染を制御することに関連する決定をすることができる。
【００１８】
好ましい実施の形態では、コンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８は、Ｃ＋＋プログラム言語によって書かれる。このシミュレーションエンジンは、共通のセットのクラスを用いて構築される。これにより、システム１００は、ユーザ１１０によってなされた決定に対する、上記エンジンが有するタイプ及び複雑性の効果についての分析を容易とするべく、コンピュータベースのシミュレーションエンジン１０８間の通過（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）が可能となる。
【００１９】
エンジン１０８は、タイプ及び／又は複雑性の点において異なっている。好ましい実施の形態において後述するように、モデルは、以下のタイプのうちの１つである。
・決定性区画性（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔａｌ）エンジン
・決定性ＯＤＥエンジン
・個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散的個別（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）エンジン
・個別ヒストリを保存する確率的エンジン
例えば、システム１００には、４つのコンピュータベースのシミュレーションエンジンが含まれる。各エンジンは、上記のように識別されたタイプのうちの１つであり、タイプ及び／又は複雑性によって異なりうる。
【００２０】
図２を具体的に参照するに、コンピュータベースのシミュレーションを用いて伝染病を分析するための方法２００が提供される。この方法は、以下に示す工程を含む。
・第１のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病の伝染をシミュレートする工程（第１の処理工程２０２）
・第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンを用いて伝染病の伝染をシミュレートする工程（第２の処理工程２０４）
・第１及び第２のコンピュータベースのシミュレーションエンジンの関数として、伝染病の伝染を分析する工程（第３の工程２０６）
【００２１】
シミュレーションエンジンとソフトウェアを通過するモデルの複雑性の構成要素とについて、特定の要求条件（ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）が定式化される。これら要求条件は、以下のものを決定する。
・伝染病の伝染系をモデリングするためのシミュレーションエンジン
・モデリングを目的として地理的部分母集団を識別するための空間的方法、及び、シミュレーションエンジン間で緩和されうるモデルの複雑性の構成要素
・視覚化技術を含むシステム１００とユーザインターフェイスとの相関性（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）
・ＯＤＥ及び個別レベルモデルにおいて実行されるような、離散的及び確率的方法のための、伝染病モデル及びシミュレーション手法は、適切に開発され、かつ、新しいＭＴＳＡソフトウェアをほとんど変更することなく実行するよう意図されている。
【００２２】
その他の特徴が、病気制御における実質的な利益を有するシミュレーションエンジンに組み込まれうる。すなわち、当該特徴には、以下のものが含まれる。
・一体化した空間的及び社会的範囲（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）
・ＧＩＳインターフェイス、及び、地理的母集団を識別するための多変量空間的分析方法
・緩和モデルのタイプ及び複雑性の仮定
・シミュレーションエンジン間を通過するための共通フレームワーク
地理学は、様々な方法によって処理された伝染病の一部となる。第１に、個別（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）、群（ｇｒｏｕｐ）及び母集団（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）は、地理的場所及び空間的範囲を有しており、これらは時間によって不変又は可変である。第２に、接触ネットワークは、伝染事象が発生する場所と伝染因子（ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ ａｇｅｎｔ）が通る空間的パスとによって定められる地理的投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を有する。地理学の重要性は、システムによって変化する。クリプトスポリジウムのような水系感染性症は、水の流れが仲介する伝染モデルを有する。これらの例では、水の分布系は、伝染する病気を理解するのに重要である。いくつかの病気では、社会的及び行動的（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ）要素は、病気の伝染についての重要な決定要素であり、接触ネットワークのｍａは、空間的範囲及び社会的範囲の両方を有する。好ましくは、シミュレーションエンジン１０８のうちの１つ以上は、
（１）地理的空間において個別及び母集団の識別を表現すること、及び、（２）空間的範囲及び社会的範囲の両方を組み込んだ地図として接触ネットワークを表現すること、を含む。
【００２３】
好ましくは、シミュレーションエンジン１０８の１つ以上は、また以下のことを含む。
・空間的な集塊性（ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ）クラスタ化、すなわち、民族性（ｅｔｈｎｉｃｉｔｙ）、社会経済的状態（ｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｔａｔｕｓ）、及び人種（ｒａｃｅ）を含む多変量特性に基づいて、地理的部分母集団を識別するための統計的方法及びソフトウェア。空間的な集塊性クラスタ化の技術は、特に、伝染病の伝染モデルに組み込むための群及び母集団の識別に非常に適している。
・空間−時間情報システム、すなわち、特定のアプリケーションについてカスタマイズされるオブジェクトモデルを構築するための構築ブロック（ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｂｌｏｃｋ）を提供する、空間−時間データモデル。この空間−時間データモデルは、２つのレベル、すなわち、データ構造レベル及びアプリケーションレベルで実行される。データ構造レベルで定められるオブジェクトは、アプリケーションに特化したオブジェクト（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｏｂｊｅｃｔ）を構築するための基礎である。
このモデルは、従来方式のＧＩＳで用いられるダイアド［ｄｉａｄ］（何を、どこで）から、伝染病モデリングのために必要なダイアド（何を、どこで、いつ）にまで広がる。オブジェクトは、モデリングされるエンティティ［ｅｎｔｉｔｙ］（すなわち、人又は母集団）を識別し、空間−時間座標は、時空的な場所［ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ］（例えば、緯度、経度、高度及び日付）であり、属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）は、モデリングされるエンティティ及びこれの環境（例えば、病気状態、社会経済的状態すなわちＳＥＳ、露出状態、予防接種済み等）を記述する変数に対する観測結果（ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ）である。この属性は、ＭＴＳＡプログラミングツールにより与えられるオブジェクト定義を拡張することにより、アプリケーションレベルで定められる。これにより、ＭＴＳＡ基礎（ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ）ライブラリにより与えられる全体の機能性（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）を保持するカスタム（ｃｕｓｔｏｍ）オブジェクトをデザインするための効果的なメカニズムが得られる。
【００２４】
図３及び図４を参照するに、クラス図３００は、データ構造レベルで表現されるオブジェクトから構築される。よって、状態図４００及びクラス図３００は、典型的にはアプリケーション固有（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ）のものである。図３及び図４における図は、伝染病についてデザインされているが、通常、慢性疾患を表現するのにも十分である。状態図４００は、４つの状態、すなわち、「危険（ａｔ−ｒｉｓｋ）」４０２、「病気の開始（ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ）」４０４、「病気の検出」４０６、「免疫（ｉｍｍｕｎｉｔｙ）」４０８及び「死」４１０を有する、被験者の病気感受性（ｄｉｓｅａｓｅ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）を表現する。これらの状態は、モデル被験者に用いられるオブジェクトの属性である。
【００２５】
クラス図は、オブジェクトである「被験者」３０２及び「母集団」３０４、並びに、クラスである「危険因子」３０６、「空間」３０８及び「時間」３１０を示す。クラスとオブジェクトとの関係は、ダイヤモンドとして示されており、「露出（ｅｘｐｏｓｕｒｅ）」３１２、「交絡（ｃｏｎｆｏｕｎｄｉｎｇ）」３１４、「内包（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ）」３１６、「隣接（ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）」３１８及び「包含（ｃｏｎｔａｉｎｍｅｎｔ）」３２０を含む。線は、論理的接続及びクラス関係（関係「露出」及びクラス「時間」は、線が交差するのを防止するために２回現れている）を示す。
【００２６】
このクラス図３００は、統一モデリング言語を用いて構築された。例えば、「母集団」は、ｎ人の被験者により構成され、「１対多数（１ ｔｏ ｍａｎｙ）」の関係により示されている。属性である、出生率、移入率、移出率等は、母集団、時間（期間［ｄｕｒａｔｉｏｎ］）及び地理的空間（空間的範囲）のすべてに関連している。このクラス図は、システム１００のオブジェクトモデルの基礎であり、様々な利点を有している。
・このクラス図は、時間を通した個別及び母集団についての情報を記録するので、個別のヒストリお帯びモデル結果を調べることが可能となる。
・このクラス図は、空間的及び時間的な場所に索引を付けるので、接触ネットワークの地理的マップ及び病気マップを作成するのに必要な情報を調べることができる。
・このクラス図は、伝染系のモデリングのために必要な空間的、時間的及び社会的な範囲を扱う。
・このクラス図は、総合的及び柔軟なものであり、継承（ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ）を用いてアプリケーションレベルでのオーバヘッド（ｏｖｅｒｈｅａｄ）を低減する。
【００２７】
ＧＩＳソフトウェアに対するリンクによって、ソフトウェアを空間的決定支援システム（ｓｐａｔｉａｌ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｓｕｐｐｏｒｔ ｓｙｓｔｅｍ）に統合するためのシームレスなメカニズムが得られる。これは、ＧＩＳファイルフォーマットを用いて、及び、Ａｒｃ Ｖｉｅｗリンクを介して、実現される。これによって、Ａｒｃ Ｖｉｅｗのリレーショナルデータベースマネジメント（ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ ｄａｔａ ｂａｓｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ； ＲＤＢＭ）能力に影響が与えられ、存在する空間分析ソフトウェアとの間でデータを交換するためのメカニズム（Ａｒｃ Ｖｉｅｗに対する共通リンク）が得られる。Ａｒｃ Ｖｉｅｗに対する共通リンクは、Ａｒｃ Ｖｉｅｗの拡張として実現されよう。拡張は、Ａｒｃ Ｖｉｅｗに対して機能性（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）を追加するのに便利な方法である。拡張は、Ａｒｃ Ｖｉｅｗに対して新しいボタン及びメニュー選択を追加し、この拡張によって、Ａｒｃ Ｖｉｅｗは、さらなるデータフォーマットを表示、利用及び準備することができる。この拡張は、アベニュースクリプト（Ａｖｅｎｕｅ ｓｃｒｉｐｔ）として作成され、このアベニュースクリプトは、この後、拡張として保存される。この拡張は、Ａｒｃ Ｖｉｅｗに対して「ＭＴＳＡ」スピードボタンを追加しうる。このボタンをクリックすれば、ユーザは、データセット、変数及びフィールドを定めて、我々のソフトウェアとの間で共有すること（例えばデータベース接続を確立すること）ができ、この後には、ＭＴＳＡを実行することができる。
モデル伝染感度分析に対するキーは、シミュレーションエンジン間で通過しつつモデル複雑性仮定を緩和する能力である。
【００２８】
モデル伝染病伝染系において用いられるモデルタイプ及び複雑性の範囲を表現する４つのシミュレーションエンジンタイプが識別されている。
エンジン１：各区画（ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ）が母集団の部分を表現するようなＯＤＥとして形式化された決定性区画性モデル。これらは、大規模の、完全に混合された母集団におけるポイントタイム（ｐｏｉｎｔ−ｔｉｍｅ）接触を仮定する。
エンジン２：個人だけでなく性的なカップル又は家族のような伝染ユニットを表現する区画（ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ）を有する決定性ＯＤＥモデル。これは、接触が期間（ｄｕｒａｔｉｏｎ）を有しない以前のエンジンにおける仮定を緩和する。
エンジン３：個別ヒストリを保存しない連続時間における確率的離散個別モデル。確率論的事項（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｉｔｙ）は、形式１及び２とは異なりモデル仮定に対するシミュレーションの忠実性を保ちつつどのユニットが計算的効率を最大限とするかに基づいて個別又は母集団のいずれかにおいてシミュレーションされうる。このエンジンは、小規模の混合ユニットに帰せられる確率的影響をとらえることができる。
エンジン４：個別ヒストリを保存する確率的モデル。個別因子による過去のヒストリを保存することにより、モデルの性質（ｂｅｈａｖｉｏｒ）を完全に診査することが容易となり、また、過去の事象は、モデルパラメータにより表現されたような現在の行動的傾向（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｔｅｎｄｅｎｃｙ）に影響を与えることができる。
【００２９】
図５を参照するに、モデル伝染感度システム（ＭＴＳＡ）ソフトウェアアプリケーション５０２において実施される伝染病の伝染の分析のためのシステム５００が示されている。ＭＴＳＡソフトウェアアプリケーション５０２は、大きなボックスである「ＭＴＳＡソフトウェア」により示されており、入力を準備するためのモジュール５０４と、シミュレーションを実行するためのモジュール５０６と、結果を扱うためのモジュール５０８と、から構成される。決定者５１０は、ＭＴＳＡソフトウェアのボックス５０２の左にいる簡単に描かれた人物により表現される。モデルタイプ及び複雑性に対する入力は、決定者５１０と、地理、空間的部分母集団及び混合場所（ｍｉｘｉｎｇ ｓｉｔｅ）を定める外部地理情報システムとによって、与えられる。モデルタイプ及び複雑性の変化がモデル出力に対してどのような影響を与えるかを比較及び対照するグラフィックス及び表の数値結果として、結果が決定者５１０に与えられる。これらの結果はまた、費用及び便益の分析のために外部決定支援ツール５１２（例えばスプレッドシート）にもインポートされうる。決定者５１０は、モデルタイプ及び複雑性に関する仮定を、これらの仮定がモデル出力と該出力から得られる決定とに対してどのような影響を与えるかを決定することにより、評価する。この結果、モデル伝染感度分析がなされる。
【００３０】
ＭＴＳＡソフトウェア５０２は、変化する複雑性のモデルをトラバースする能力を含む。４つの構造的要素、すなわち、病気の進行モデル、伝染力モデル、部分母集団のモデル、及び、混合のモデルをほとんど確実に含む。
【００３１】
病気進行モデル：基本的な構造的要素は、病気の進行モデル（１つ又は複数のモデル）である。「１つ又は複数のモデル」を用いるのは、病気の進行モデルがいくつかの部分群（ｓｕｂｇｒｏｕｐ）ごとに異なりうるからである。このことは、我々が伝染に影響を与える個人の病気の成長段階をモデリングすることが必要なことから、重要である。よって、伝染性（ｉｎｆｅｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｉｎｆｅｃｔｅｄｓ）は、通常、病気が進行するにつれて変化する。加えて、接触率（ｒａｔｅ）は、伝染に関して重要であり、病気が進行するにつれて変化しうる。病気の進行モデルは、各母集団の部分群ごとについて必要とされる。
【００３２】
伝染力モデル：病気の進行モデルのそれぞれについて、我々は、伝染力モデルを必要とする。このことは、我々が、様々な部分群の接触率、該部分群間の混合、及び、これら様々な部分群についての接触ごとの伝染確率を定めることを必要とする。これにより、実質的には、各部分群についての病気の進行モデルに組み込むための病気の伝染モデルが得られる。
【００３３】
部分母集団：実際の母集団は同種のものではなく、様々な部分母集団のメンバは、すべての他の個人を用いて、ｎ混合（ｎ ｍｉｘ）をランダムに行う。よって、母集団は、該母集団の中に、民族性（ｅｔｈｎｉｃｉｔｙ）、社会経済的状態（ｓｏｃｉｏ−ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｔａｔｕｓ）、及び人種（ｒａｃｅ）において相違する部分母集団を有し、これらの相違は、病気の伝染率に影響を与える。２つの主要な方法は、部分母集団混合内で比較されるような部分母集団間で混合する範囲と、接触ごとの伝染確率が、特定群の習慣又は慣習、例えば料理の準備によって異なりうるということである。母集団の部分母集団もまた地理的場所によって定められ、かかる部分母集団は、社会経済的状態及び民族性状態によって定められる部分母集団と交差する。さらには、１つの病気の伝染について関連した部分母集団は、様々な病気の伝染に重要な部分母集団とは相違しうる。この結果、特定の病気のそれぞれについて重要な部分母集団の定義の問題を検査しなくてはならない。
【００３４】
病気の伝染をモデリングする際にさらに困難な問題の１つは、個人間での病気の伝染接触につながる混合工程に対してモデリングを行うことである。最も一般的に用いられる仮定は、個人は、母集団における他の個人とランダムに接触するというものである。部分母集団間での接触の点では、これは一般的には比例混合（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｍｉｘｉｎｇ）とよばれている。他の群との接触率と比較されるような群接触率内で変化する可能性を与えるような方法であって、混合をモデリングするためのその他のさらに複雑な方法が多数存在する。最も汎用性のある方法のうち２つは、選択混合（ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ ｍｉｘｉｎｇ）及び構造型混合（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｍｉｘｉｎｇ）とよばれる。選択混合では、群内混合（ｗｉｔｈｉｎ−ｇｒｏｕｐ ｍｉｘｉｎｇ）について群接触のうちの任意部分を確保することができるが、確保していないすべての接触は、比例混合がなされる。構造型混合は、たいていの接触が特定の集合場所又は活動において発生又は開始されるということを考慮する。群接触の任意部分が各活動に割り当てられるが、各活動での混合は比例混合であると仮定される。
【００３５】
これらの複雑性要素は、好ましくは、あるシミュレーションエンジンから別のシミュレーションエンジンに通過するためのフレームワークを構成する統一（ｕｎｉｆｙｉｎｇ）オブジェクトモデル内で定式化される。この抽象化は、各シミュレーションエンジンの固有入力条件を満足するようにモデル入力を変形させるために具体的にデザインされ、また、複雑性仮定を緩和するためにシミュレーションエンジンの間を通過するためのパスを与える。このオブジェクトモデルは、オブジェクト志向分析及びデザイン（ＯＯＡ＆Ｄ）を用いて構築されうる。ＯＯＡ＆Ｄは、これまでにないプログラミング効率を達成する比較的新しい技術である。維持、変形及びプログラムすることが本来的に困難であるモノリシック（ｍｏｎｏｌｉｔｈｉｃ）な「スパゲッティコード（ｓｐａｇｈｅｔｔｉ ｃｏｄｅ）」の時代は終わっている。シミュレーションエンジン１０８は、クラスであって該クラスの関係がシステムアーキテクチュアを定めるクラスを用いて、構築される。オブジェクトデザインは、実行（ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ）を計画（ｐｒｏｊｅｃｔ）するのに重要である。なぜならば、オブジェクトデザインは、最終結果物（ｅｎｄ ｐｒｏｄｕｃｔ）を長期的に維持することに影響を与えるからであり、また、効率的かつ明確なデザインは、すべてのプログラミングタスクを劇的に合理化するからである。
【００３６】
本発明については、上述した技術に照らして、様々な変更及び変形を施すことが可能である。本発明は、別記請求項の範囲内において具体的に記載されたもの以外の方法でも実施することが可能なものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明の一実施の形態に係る伝染病の伝染を分析するためのシステムのブロック図である。
【図２】
図２は、本発明の一実施の形態に係る伝染病の伝染を分析するための方法のフロー図である。
【図３】
図３は、本発明の一実施の形態に係るクラス図のブロック図である。
【図４】
図４は、本発明の一実施の形態に係る状態図のブロック図である。
【図５】
図５は、本発明の別の実施の形態に係る伝染病の伝染を分析するためのシステムのブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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