(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
感染症の発症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、
少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、
前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、
読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、
前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、を有する感染症伝播解析システム。
【請求項２】
前記感染路解析手段は、前記発症状況格納手段から読み出された複数の発症者に係る前記発症時刻情報に基づいて、該複数の発症者の中から該発症時刻が所定の発症期間内に含まれる第１号発症者の発症者情報と第２号発症者の発症者情報を選定し、第１号発症者の発症者情報と第２号発症者の発症者情報に係る前記行動情報に関連して得られた前記地図上の行動経路が重なる場所を前記感染伝播地として特定する請求項１に記載の感染症伝播解析システム。
【請求項３】
前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段を有する請求項１又は２に記載の感染症伝播解析システム。
【請求項４】
前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症時刻に基づいて所定時間経過毎に、前記発症者数と区域単位毎の発症密度とから、前記発症密度相関モデルを作成する請求項３に記載の感染症伝播解析システム。
【請求項５】
前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求められた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを作成する伝播速度相関モデル作成手段を有する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の感染症伝播解析システム。
【請求項６】
感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、
少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、
前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、
読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、
前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、
前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求めた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを作成する伝播速度相関モデル作成手段と、
作成された前記伝播速度相関モデルに基づいて人口密度に対する感染症の伝播速度指標を格納する伝播速度指標格納手段と、
感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記伝播速度指標格納手段から、該指定された感染源地に係る前記区域単位の人口密度に対応する前記伝播速度指標を読み出し、該伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて所定時間経過後の前記感染源地からの距離を算出して伝播範囲を求める伝播範囲解析手段と、
前記伝播範囲解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を有する感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項７】
前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、
作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段と、を有し、
前記伝播範囲解析手段は、前記伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記発症密度指標を読み出し、前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の発症者数を求める請求項６に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項８】
前記発症密度指標格納手段には、前記所定時間経過毎の前記発症密度指標が格納されている請求項７に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項９】
前記伝播範囲解析手段は、前記伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて前記所定時間経過毎の距離を算出して前記伝播範囲を求め、該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記所定時間経過毎の前記発症密度指標を読み出し、前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の前記所定時間経過毎の発症者数を求める請求項８に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１０】
前記伝播速度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた発症状況情報に含まれる行動情報、発症時刻情報に基づいて伝播速度を求め、該伝播速度を前記伝播速度相関モデル作成時に利用した伝播速度に追加して、前記伝播速度相関モデルを修正し、前記伝播速度指標格納手段に格納された前記感染症の前記伝播速度指標を更新する請求項６乃至９のいずれか一項に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１１】
前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた前記発症状況情報に含まれる発症者情報に基づいて、前記感染症の発症区域単位に係る人口密度に対する発症密度を求め、該発症密度を前記発症密度相関モデル作成時に利用した発症密度に追加して、前記発症密度相関モデルを修正し、前記発症密度指標格納手段に格納された前記発症密度指標を更新する請求項７乃至９のいずれか一項に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１２】
前記出力手段は、前記伝播範囲解析手段による解析結果の伝播範囲を、前記地図上で区域単位毎に関連付けて表示する請求項６乃至１１のいずれか一項に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１３】
前記出力手段は、前記伝播範囲解析手段による前記所定時間経過毎の解析結果の伝播範囲及び発症者数を、前記地図情報上で区域単位毎に関連付けて表示する請求項９に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１４】
感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、
少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、
前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、
読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、
前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、
前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求めた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを作成する伝播速度相関モデル作成手段と、
作成された前記伝播速度相関モデルに基づいて人口密度に対する感染症の伝播速度指標を格納する伝播速度指標格納手段と、
前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、
作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段と、
感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記伝播速度指標格納手段から、該指定された感染源地に係る前記区域単位の人口密度に対応する前記伝播速度指標を読み出し、該伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて前記所定時間経過後の前記感染源地からの距離を算出して伝播範囲を求め、前記発症密度指標格納手段から該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する各発症密度指標を読み出し、該各発症密度指標と前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の発症者数を求める解析手段と、
前記解析手段による解析結果の伝播範囲及び発症者数を出力する出力手段と、を有する感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１５】
前記発症密度指標格納手段には、前記所定時間経過毎の前記発症密度指標が格納されており、
前記解析手段は、前記所定時間経過毎に前記伝播範囲を求め、前記発症密度指標格納手段から該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記所定時間経過毎の前記発症密度指標を読み出し、該発症密度指標と前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の時間経過毎の発症者数を求め、
前記出力手段は、前記解析手段による前記所定時間経過毎の解析結果の伝播範囲及び発症者数を、前記地図情報上で区域単位毎に関連付けて表示する請求項１４に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１６】
前記伝播速度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた発症状況情報に含まれる行動情報、発症時刻情報に基づいて伝播速度を求め、該伝播速度を前記伝播速度相関モデル作成時に利用した伝播速度に追加して、前記伝播速度相関モデルを修正し、前記伝播速度指標格納手段に格納された前記感染症の前記伝播速度指標を更新する請求項１４又は１５に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１７】
前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた前記発症状況情報に含まれる発症者情報に基づいて、前記感染症の発症区域単位に係る人口密度に対する発症密度を求め、該発症密度を前記発症密度相関モデル作成時に利用した発症密度に追加して、前記発症密度相関モデルを修正し、前記発症密度指標格納手段に格納された前記発症密度指標を更新する請求項１４乃至１６のいずれか一項に記載の感染症伝播シミュレーションシステム。
【請求項１８】
感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、
少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、
前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、
読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、
前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、
前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、
作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段と、
感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記発症密度指標格納手段から該区域単位の人口密度に対応する前記発症密度指標を読み出し、該発症密度指標と前記人口密度とから当該区域単位の発症者数を求める発症者数解析手段と、
前記発症者数解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を有する感染症伝播シミュレーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、感染症伝播解析システム及びその伝播シミュレーションシステムに関し、特に、感染症固有の伝播メカニズムについて解析し、この解析結果に基づいて感染症の伝播に関するシミュレーションを行うことに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、感染症、例えば、結核、インフルエンザ、百日咳、麻疹等について、国或いは地域の保健機関から、それらの発症状況が公表されている。この公表により、各医療機関に、或いは、住民に対して、注意を喚起し、予防措置を講ずるように促している。
【０００３】
我が国の場合には、例えば、インフルエンザであれば、各保健所からは、週に１回、その発症状況が国立感染症研究所の感染症情報センターに報告され、同センターは、その報告を纏めて報告書を出している。この報告書により、インフルエンザの発症地域、発症者数等を把握することができる。
また、外国では、保健衛生機関が、感染症の発生状況を示す感染症統計情報を、地理情報システム（ＧＩＳ）を活用して地理的に整理し、各地域の発生状況を表示し、公表している。我が国においても、このＧＩＳを利用して感染症に関する地理的発症分布の整理を行うようになってきている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、感染症の発症状況に関する統計情報を、ＧＩＳ利用により地理的発症分布を整理し公表しているが、この地理的発症分布は、発症がどこであったかをＧＩＳ上で定量的に示しているだけであり、感染症の発症状況に関する現状把握に止まるものである。
【０００５】
医療機関等は、この地理的発症分布の情報を得ても、感染症の流行等の分析には、過去の経験、或いは医師の知識を踏まえて分析しなければならなかった。また、この地理的発症分布の情報だけでは、感染症固有の伝播メカニズムを解析することは不可能であった。そのため、医療機関等は、感染症に対する予防策を講じることが難しかった。
【０００６】
そして、例えば、インフルエンザの場合には、今回流行する型が何であるかを特定し、さらに、流行するインフルエンザに対応するワクチンを、どの地域にはどれだけの量を用意すればよいか、過去の経験に基づいて対処していた。
そこで、本発明は、感染症の伝播メカニズムを、伝播速度相関モデルと時系列発症密度相関モデルとを作成することにより、伝播指標として解析できるシステムを提供し、さらに、これらの伝播指標を用いて感染症の伝播シミュレーションを行うことができるシステムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するために、本発明では、感染症伝播解析システムにおいて、感染症の発症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、を備えた。
【０００８】
そして、前記感染路解析手段は、前記発症状況格納手段から読み出された複数の発症者に係る前記発症時刻情報に基づいて、該複数の発症者の中から該発症時刻が所定の発症期間内に含まれる第１号発症者の発症者情報と第２号発症者の発症者情報を選定し、第１号発症者の発症者情報と第２号発症者の発症者情報に係る前記行動情報に関連して得られた前記地図上の行動経路が重なる場所を前記感染伝播地として特定するようにした。
【０００９】
さらに、前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段を備えることとした。
【００１０】
前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症時刻に基づいて所定時間経過毎に、前記発症者数と区域単位毎の発症密度とから、前記発症密度相関モデルを作成するようにした。さらに、前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求められた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを作成する伝播速度相関モデル作成手段を備えることとした。
【００１１】
また、本発明では、感染症伝播シミュレーションシステムにおいて、感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求めた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを作成する伝播速度相関モデル作成手段と、作成された所定時間経過毎の前記伝播速度相関モデルに基づいて人口密度に対する感染症の所定時間経過毎の伝播速度指標を格納する伝播速度指標格納手段と、感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記伝播速度指標格納手段から、該指定された感染源地に係る前記区域単位の人口密度に対応する前記伝播速度指標を読み出し、該伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて所定時間経過後の前記感染源地からの距離を算出して伝播範囲を求める伝播範囲解析手段と、前記伝播範囲解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えた。
【００１２】
さらに、前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段とを備え、前記伝播範囲解析手段は、前記伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記発症密度指標を読み出し、前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の発症者数を求めるようにした。
【００１３】
そして、前記発症密度指標格納手段には、前記所定時間経過毎の前記発症密度指標が格納されていることとし、前記伝播範囲解析手段は、前記伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて前記所定時間経過毎の距離を算出して前記伝播範囲を求め、該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記所定時間経過毎の前記発症密度指標を読み出し、前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の前記所定時間経過毎の発症者数を求めることとした。
【００１４】
前記伝播速度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた発症状況情報に含まれる行動情報、発症時刻情報に基づいて伝播速度を求め、該伝播速度を前記伝播速度相関モデル作成時に利用した伝播速度に追加して、前記伝播速度相関モデルを修正し、前記伝播速度指標格納手段に格納された前記感染症の前記伝播速度指標を更新することとした。
前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた前記発症状況情報に含まれる発症者情報に基づいて、前記感染症の発症区域単位に係る人口密度に対する発症密度を求め、該発症密度を前記発症密度相関モデル作成時に利用した発症密度に追加して、前記発症密度相関モデルを修正し、前記発症密度指標格納手段に格納された前記発症密度指標を更新することとした。
【００１５】
前記出力手段は、前記伝播範囲解析手段による解析結果の伝播範囲を、前記地図上で区域単位毎に関連付けて表示することとし、或いは、前記伝播範囲解析手段による前記所定時間経過毎の解析結果の伝播範囲及び発症者数を、前記地図情報上で区域単位毎に関連付けて表示することとした。
【００１６】
また、本発明の感染症伝播解析シミュレーションシステムにおいて、感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、前記複数の発症者の住所に関連した前記地図上から得た該各発症者の位置情報と該各発症者に係る前記発症状況情報に含まれる発症時刻とから求めた前記感染症の各伝播速度と、特定された前記感染伝播地に対応する前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報から読み取られた人口密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する前記伝播速度の回帰直線による相関モデルを所定時間経過毎に作成する伝播速度相関モデル作成手段と、作成された所定時間経過毎の前記伝播速度相関モデルに基づいて人口密度に対する感染症の所定時間経過毎の伝播速度指標を格納する伝播速度指標格納手段と、前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段と、感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記伝播速度指標格納手段から、該指定された感染源地に係る前記区域単位の人口密度に対応する前記伝播速度指標を読み出し、該伝播速度指標により得られる伝播速度に基づいて前記所定時間経過後の前記感染源地からの距離を算出して伝播範囲を求め、前記発症密度指標格納手段から該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する各発症密度指標を読み出し、該各発症密度指標と前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の発症者数を求める解析手段と、前記解析手段による解析結果の伝播範囲及び発症者数を出力する出力手段とを備えた。
【００１７】
そして、前記発症密度指標格納手段には、前記所定時間経過毎の前記発症密度指標が格納されており、前記解析手段は、前記所定時間経過毎に前記伝播範囲を求め、前記発症密度指標格納手段から該伝播範囲内に係る区域単位毎の人口密度に対応する前記所定時間経過毎の前記発症密度指標を読み出し、該発症密度指標と前記人口密度情報に基づき当該区域単位毎の前記所定時間経過毎の発症者数を求め、前記出力手段は、前記解析手段による前記所定時間経過毎の解析結果の伝播範囲及び発症者数を、前記地図情報上で区域単位毎に関連付けて表示することとした。
【００１８】
さらに、前記伝播速度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた発症状況情報に含まれる行動情報、発症時刻情報に基づいて伝播速度を求め、該伝播速度を前記伝播速度相関モデル作成時に利用した伝播速度に追加して、前記伝播速度相関モデルを修正し、前記伝播速度指標格納手段に格納された前記感染症の前記伝播速度指標を更新し、或いは、前記発症密度相関モデル作成手段は、前記発症状況格納手段に新たに取り込まれた前記発症状況情報に含まれる発症者情報に基づいて、前記感染症の発症区域単位に係る人口密度に対する発症密度を求め、該発症密度を前記発症密度相関モデル作成時に利用した発症密度に追加して、前記発症密度相関モデルを修正し、前記発症密度指標格納手段に格納された前記発症密度指標を更新することとした。
【００１９】
また、本発明の感染症伝播シミュレーションシステムにおいて、感染症に関して、少なくとも、複数の発症者に関する住所と行動経路の行動情報、発症時刻情報、発症者情報を含む発症状況情報がデータベース化されて格納される発症状況格納手段と、少なくとも区域単位の地図を含む地図情報と、区域単位毎の人口密度情報を含む地図属性情報とを格納した地図関連情報格納手段と、前記発症状況格納手段から前記発症者毎に前記行動情報を読み出す行動情報読出手段と、読み出された前記行動情報に関連した区域単位の前記地図を前記地図関連情報格納手段から読み出す地図情報読出手段と、前記複数の発症者に係る前記行動情報を前記地図に関連付け、該地図上において、複数の発症者に係る行動経路が重なる場合に、該重なる場所に係る行動経路を前記感染症の感染伝播地と特定する感染路解析手段と、前記複数の発症者に係る前記発症者情報から集計された発症者数と、該各発症者の前記行動情報に関連した地図の前記地図属性情報に含まれる区域単位毎の人口密度情報とに基づいて算出された発症密度とから、前記区域単位に係る人口密度に対する発症密度の回帰直線による相関モデルを作成する発症密度相関モデル作成手段と、作成された前記発症密度相関モデルに基づいた人口密度に対する感染症の発症密度指標を格納する発症密度指標格納手段と、感染源地が入力手段によって指定されたとき、地図関連情報格納手段から該感染源地に対応する前記地図関連情報を読み出し、該地図関連情報から当該区域単位の人口密度を求め、前記発症密度指標格納手段から該区域単位の人口密度に対応する前記発症密度指標を読み出し、該発症密度指標と前記人口密度とから当該区域単位の発症者数を求める発症者数解析手段と、前記発症者数解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えた。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明による感染症伝播解析システム及びその伝播シミュレーションシステムに関する実施形態について、図を参照しながら以下に説明する。
先ず、感染症の伝播メカニズムの解析処理について、図１乃至図５を参照して説明する。
【００２１】
感染症の発症状況の概要については、国立感染症研究所の感染症情報センターから公表されるが、その感染症の発症者に関する詳細な発症状況情報は、定点観測所である医療機関から取得することができる。
先ず、感染症の発症に係る地域に係る地図情報については、通常、ＧＩＳに備えられたものを使用することができる。ただ、感染症の発症状況検討の最小単位を町・丁目として、この単位を１次区域単位と設定し、さらに広い単位を市町村区域として２次区域単位と、そして、都道府県単位として３次区域単位と設定する。その地図情報の地図属性データとして、各区域単位に、人口に関してその総数、男女別数、５歳階級別数、面積、人口密度等をデータベース化しておく。
【００２２】
一方、発症状況情報から、各発症者の発症場所や行動経路に関わる情報をＧＩＳ上に展開することにより、発症者間で感染がどのように伝播したか、感染の規模が時系列でどのように変化したかについて、その地理的関連性を把握することができる。
即ち、発症状況の詳細情報に含まれる、発症者の自宅住所、就業又は就学場所の所在地、定期的な訪問場所等はポイントデータとして、通勤又は通学の経路、定期的な訪問場所への経路等はラインデータとして、また、発症したと考えられる日時（以下、発症時刻という。）、発症者の年齢・性別・職業等のテキストデータは発症者の属性データとしてデータベース化しておく。
【００２３】
これらの発症状況の各データをＧＩＳ上に展開し重ね合わせることにより、発症者が当該感染症に感染した可能性が大きい施設又は経路を感染伝播地として特定することができ、さらに、発症者間の発症時刻から当該感染症の伝播速度を求めることができる。
また、ＧＩＳ上に展開した発症場所を前記１次区域単位毎に集計し、発症時刻によって時系列に整理することにより、時系列発症密度を求めることができる。
【００２４】
ここで、感染症の伝播メカニズム解析を実現するために必要な伝播速度の求め方について詳述する。
先ず、発症状況データベースから、ある感染症の発症状況検討範囲内において、最も早く発症した発症時刻の発症者について、第１号発症者としてポイントデータ及びラインデータを読み出し、ＧＩＳ画面に表示する。
【００２５】
表示されたＧＩＳ画面の一例を図１に示す。図１においては、地図情報が、画面Ｘ11内に１次区域単位で区分されて表示され、そして、鉄道が敷設され、駅Ｅ1乃至Ｅ3を配置された状態が示されている。
ここで、ポイントデータに含まれる自宅住所と就業場所所在地により、ＧＩＳ機能を用いて発症者宅Ａと就業場所ＷAをＧＩＳ画面に表示する。そして、ラインデータに含まれる通勤経路についても同様にＧＩＳ画面に表示する。
【００２６】
画面Ｘ11では、第１号発症者は、発症時刻に発症者宅Ａから出かけ、駅Ｅ2で乗車し、駅Ｅ3で降車し、就業場所ＷAに通勤していることが分かり、第１号発症者の行動経路が、ＲAとして表示（破線）され、特定される。
次に、発症状況データベースに基づいて、第１号発症者の発症時刻に次いで早い発症時刻の発症者を、第１号発症者が属する１次区域単位から検索する。ただし、このとき、第１号発症者の同居人は除くものとする。
【００２７】
そして、１次区域単位内で該当する発症者が見つからない場合には、当該１次区域を含む次に広い２次区域単位に検索範囲を拡大し、発症者時刻の早い順に検索する。それでも見つからない場合には、その３次区域単位に検索範囲を拡大していく。最小単位から検索するのは、範囲が拡大されれば、それだけ感染の確度が低くなることを考慮し、検索効率を高めるためである。
【００２８】
また、第２号発症者候補を検索する際に、第２号発症者候補の発症時刻が、第１号発症者の発症時刻から、例えば、７２時間以上経過している場合には、第２号発症者候補の発症は、時間的に見て、第１号発症者からの感染によるものであるかどうかが疑わしくなるため、７２時間以上経過した発症時刻の発症者しか見つからない場合には、第２号発症者候補の検索を終了する。
【００２９】
第２号発症者候補が見つかった場合には、第１号発症者のときと同様に、発症状況データベースから、ポイントデータ及びラインデータを読み出し、画面Ｘ11に表示された第１号発症者の行動経路に重ね合わせ処理を行う。その結果を、図２の画面Ｘ12に示した。
画面Ｘ12では、第１号発症者の行動経路ＲAに加えて、発症者候補の行動経路ＲBが示されている。行動経路ＲBは、発症者候補の自宅Ｂから、駅Ｅ2及びＥ3を経由して就業場所ＷBに至るものである。画面Ｘ12に示された例では、行動経路ＲAと行動経路ＲBは、駅Ｅ2と駅Ｅ3との区間で重なっている。このことから、第１号発症者と発症者候補とは、当該区間に於いて感染した蓋然性が高いと推定できる。
【００３０】
そこで、画面Ｘ13に示されるように、今回検索された発症者候補を第２号発症者と判断して特定し、第１号発症者と第２号発症者の行動経路が重なる駅Ｅ2と駅Ｅ3との区間を感染経路とし、当該感染症の伝播地とする。
なお、画面Ｘ12には、第１号発症者の行動経路ＲAと第２号発症者の行動経路ＲBが重なった例を示したが、感染源が異なる場合には、これらの行動経路が重なるとは限らない。そのため、画面Ｘ12において、行動経路ＲBが行動経路ＲAと重ならないときには、今回検索した発症者を第２号発症者とはできないので、今回検索した発症者の発症時刻に次いで早い発症時刻の発症者を再度検索する。
【００３１】
そして、該当する発症者が見つかったならば、画面Ｘ12の様に、その発症者の行動経路が第１号発症者の行動経路ＲAと重なるかどうかを判定する。この検索処理を、検索した発症者の行動経路が第１号発症者の行動経路ＲAと重なるまで繰り返す。ただ、このときも、上述したように、時間的制限があり、例えば、発症時刻が７２時間以上経過したものは検索せず、その範囲で第２号発症者の候補がなければ、感染経路を特定できないとして、感染症伝播の解析を終了する。
【００３２】
以上の図１乃至図３で示された例では、伝播地の特定として、感染経路がラインデータに基づく場合についてであったが、次に、図４及び図５を参照して、定期的に訪れる場所又は施設が伝播地となる場合を説明する。
画面Ｘ11で示した場合と同様に、発症状況データベースに基づいて、ある感染症の発症期間内で発症時刻の最も早い発症者を検索する。この発症者を第１号発症者とし、当該発症者に係るポイントデータ及びラインデータを読み出す。そして、これらのデータをＧＩＳ上の地図情報に関連付け、図４に示されるように、画面Ｘ21に表示する。
【００３３】
画面Ｘ21では、第１号発症者が、自宅Ｃから行動経路ＲCを経由して施設Ｍに定期的に訪れた様子が示されている。
第２号発症者候補の選択は、感染経路がラインデータに基づく場合と同様に、発症状況データベースに基づいて、第１号発症者に次いで早い発症時刻の発症者を、第１号発症者が属する１次区域単位から検索する。なお、第１号発症者の同居人、及び、第１号発症者の発症時刻から、例えば、７２時間以上経過して発症した発症者は、検索対象外とし、また、検索すべき１次区域単位に発症者候補がいなければ、順次検索範囲を拡大していく。
【００３４】
ここで、第２号発症者候補が見つかったならば、発症状況データベースから当該発症者に係るポイントデータとラインデータを読み出す。そして、ＧＩＳ上の地図情報と関連付けて、第１号発症者の行動経路ＲCに第２号発症者候補の行動経路ＲDを重ね合わせる。その様子を、図５の画面Ｘ22に示した。
画面Ｘ22の例では、第２号発症者候補が自宅Ｄから行動経路ＲDを経由して施設Ｍに定期的に訪れた様子が現れている。ここで、両者は、共通する施設Ｍに定期的に訪れており、施設Ｍにおいて、第２号発症者候補は、第１号発症者から感染した蓋然性が高いと判断できるので、第２号発症者候補を第２号発症者と特定する。
【００３５】
第２号発症者が特定されたならば、第１号発症者と第２号発症者の発症時刻から伝播時間を求め、さらに、ＧＩＳ上から両者間の距離を求めて、伝播速度を算出する。なお、発症者候補の行動経路が、ＧＩＳ上で重なる部分がない場合には、次の発症者候補を検索し、画面Ｘ22に示したと同様の処理を行う。この場合でも、発症時刻からの時間的制限がなされる。
【００３６】
以上の様にして、特定の期間及び特定地域における感染症の感染に係る伝播地が特定され、そして、その伝播速度を求めることができる。
ところで、感染症の感染には、人と人との接触度合いが高ければ、それだけ感染による発症も増加することになり、また、その感染する速さも早いと考えられる。つまり、人口密度が高い地域では、感染する密度も高く、また、感染速度も速いと予想することができる。
【００３７】
この様なことから、伝播メカニズムの指標として、過去事例による発症状況データベースに基づき、人口密度に対する伝播速度相関モデルと、時系列による人口密度に対する発症密度相関モデルを作成する。
以下に、この様にして作成された指標の具体例について、図６及び図７を参照しながら説明する。
【００３８】
図６は、人口密度に対する伝播速度相関モデルの一例を示した。横軸は、人口密度ｘを、縦軸は伝播速度Ｖを表している。
上述した感染症の伝播速度の解析処理に従って、当該感染症の発症状況データベースに含まれる発症期間毎に、感染伝播地を特定し、その伝播速度を求める。そして、当該伝播地が属する区域単位をＧＩＳ上で求めて、当該区域単位の人口密度を属性情報データベースから読み取り、人口密度に対する伝播速度を相関図中にプロットする。
【００３９】
この様にして、発症状況データベースに含まれる当該感染症の過去事例の全てについて伝播速度を求め、人口密度に対応付けてプロット（黒点で示す）することにより作成した相関図が、図６に示される。そこで、図６の相関図に基づいて、当該感染症に関する人口密度に対する伝播速度の相関関数Ｖ（ｘ）を求める。ここで、相関関数Ｖ（ｘ）を、図６の相関図中に示されるように、直線Ｖ＝ａｘ＋ｂとすることができる。この直線Ｖのａ及びｂは、例えば、各プロット点からの距離の２乗和を最小にするという周知の回帰直線の求め方により決められる。この相関関数Ｖ（ｘ）が伝播速度相関モデルであり、この関数から、人口密度ｘに対する伝播速度の指標を作成することができる。
【００４０】
次に、図７に、時系列による、人口密度に対する発症密度相関モデルの例を示した。図中、横軸は、人口密度ｘを、そして、縦軸は、発症密度Ｆを表しており、時系列ｔ1、ｔ2、…、ｔn、…は、感染症の発症経過時間を示しており、その時間間隔を、例えば、１２時間とすれば、発症経過時間ｔ1は１２時間後を、ｔ2は２４時間後を示している。
【００４１】
発症密度相関モデルを作成するには、先ず、発症状況データベースから、当該感染症に係るポイントデータとテキストデータを読み出し、ＧＩＳ上で、発症経過時間毎に各１次区域単位における発症者数を集計する。そして、１次区域単位毎に、かつ、発症時間経過毎に、集計された発症者数から各区域単位の発症密度を算出する。
【００４２】
ここで、発症密度を算出できた区域単位に係る人口密度は、属性情報データベースに含まれているので、該当する各区域単位の人口密度を読み取り、算出された発症密度を当該区域単位の人口密度に関連付けて、発症時間経過毎で相関図にプロット（黒点で示す）する。そして、発症時間経過毎に、人口密度に対する発症密度の相関関数Ｆn（ｘ）を求める。なお、発症時間経過ｎ毎の相関関数Ｆｎ（ｘ）を、直線Ｆｎ＝ｃｎｘ＋ｄｎとすることができ、ｃｎ及びｄｎは、伝播速度の相関関数Ｖ（ｘ）の場合と同様に、経過時間毎のＦのｘへの回帰直線として求めることができる。
【００４３】
この様にして、当該感染症に係る時系列発症密度相関モデルを作成できる。図７の例では、発症時間経過毎に、発症密度が上昇し、感染が増していることを示しており、感染症の流行が収まれば、相関関数Ｆn（ｘ）の傾きが、発症時間経過毎に緩くなれば、その感染症の流行が収まっていくことを示している。
この相関関数Ｆn（ｘ）による発症密度相関モデルによれば、発症時間経過毎の人口密度に対する発症密度に関する指標を得ることができる。
【００４４】
次に、以上で説明した感染症の伝播メカニズム解析原理に基づいた本実施形態による感染症の伝播解析システムと、伝播解析システムによって作成される伝播速度相関モデル及び発症密度相関モデルを用いた伝播シミュレーションについて、図を参照しながら説明する。
図８に、感染症の伝播解析システム及び伝播シミュレーションシステムを構成するシステムブロック図を示した。これらのシステムは、入力部１、制御部２、解析部３、地図情報データベース５、属性情報データベース６、発症状況データベース７、そして記憶部８で構成されている。
【００４５】
入力部１は、システムを操作していく上で必要なデータの入力又は指示を行えるものであり、また、通信情報システムを介して外部から必要なデータを取り込むためのインターフェイスも含まれる。
制御部２は、ＧＩＳのシステム制御を行うものであり、各データベースからのデータ読み出し、或いは記憶部への記憶又は読み出しの制御、各部の動作制御を行う。
【００４６】
解析部３は、図９に示されるように、発症密度解析手段３１、伝播速度解析手段３２、感染経路解析手段３３、感染伝播地設定手段３４、伝播シミュレーション解析手段３５、発症密度相関モデル作成手段３６、そして伝播速度相関モデル作成手段３７を含んでいる。
出力部４は、表示手段を含み、地図情報等の各種データを画像表示でき、シミュレーション解析結果を画像表示することができるとともに、これらの表示画像をプリントアウトすることもできる。また、解析結果を他のシステムに伝送するインターフェイスを含んでいても良い。
【００４７】
地図情報データベース５は、ＧＩＳ上で地図を表示するための地図データを格納している。
また、地図情報データベース５には、感染症発症状況を検討する区域単位となるポリゴンデータが含まれており、最小単位である１次区域単位としては町丁目区域が、さらに広い単位である２次区域単位としては市区町村区域が、そして、３次区域単位としては都道府県区域が、という構成に設定されている。
【００４８】
属性情報データベース６には、地図情報の各区域単位に関連付けられた属性データとして、人口に関しその総数、男女別数、５歳階級別数、区域面積、人口密度等のデータが格納されている。
発症状況データベース７には、ポイントデータ、ラインデータ及びテキストデータが含まれ、ポイントデータとして、発症者の自宅住所、就業又は就学場所の所在地、定期的な訪問場所の所在地等の、ラインデータとして、通勤又は通学の経路、定期的な訪問場所への経路等の、さらに、テキストデータとして、発症時刻、発症者の年齢・性別職業等の発症状況に関する各データが格納されている。
【００４９】
記憶部８は、システム動作上必要なプログラムを記憶しておくばかりでなく、発症密度相関モデルや伝播速度相関モデル、そして、伝播シミュレーション解析結果を記憶する。
この様に構成された解析システムの動作処理について、図１０及び図１１に示したフローチャートを用いて説明する。
【００５０】
図１０のフローチャートは、感染症の伝播メカニズムを解析するための処理に関するものであり、発症密度解析と伝播速度解析とに分かれるので、発症密度解析の処理から説明する。
先ず、属性情報データベース６から、各区域単位の人口密度データを読み込む（ステップＳ１）。
【００５１】
一方、発症状況データベース７から、ポイントデータ、ラインデータ及びテキストデータを読み込み（ステップＳ６）、ＧＩＳ上に各データを展開する（ステップＳ２）。
ここで、発症密度解析手段３１は、発症状況データベース７から読み込まれた当該感染症に係るポイントデータとテキストデータにより、ＧＩＳ上で、発症経過時間毎に各区域単位における発症者数を集計する。そして、区域単位毎に、かつ、発症時間経過毎に、集計された発症者数から各区域単位の発症密度を算出する（ステップＳ３）。
【００５２】
次に、発症密度相関モデル作成手段３６は、発症密度が算出された区域単位に対応する各区域単位の人口密度を、地図属性情報データから選択し、算出された発症密度を当該区域単位の人口密度に関連付けて、発症時間経過毎で相関図にプロットし、そして、発症時間経過毎に、図７に示されるような人口密度に対する発症密度の相関関数Ｆn（ｘ）を求める（ステップＳ４）。
【００５３】
これで、当該感染症に係る時系列の発症密度相関モデルが作成されたので、制御部２は、記憶部８に、時系列の発症密度相関モデルを記憶する（ステップＳ５）。相関モデルを記憶しておくと、人口密度データの入力により、相関関数Ｆn（ｘ）に従って、発症時間経過毎の人口密度に対する発症密度に関する指標を得ることができる。
【００５４】
次に、感染症の伝播速度解析の処理を行う。ＧＩＳ上には、ステップＳ２において、区域単位毎に、発症状況データベース７からポイントデータ、ラインデータ及びテキストデータが展開されている。
伝播速度解析手段３２は、ある感染症の発症期間を指定し、ポイントデータ及びラインデータを検索して最も早い発症時刻の発症者を選定し、この発症者を第１号発症者と特定する（ステップＳ７）。
【００５５】
次いで、感染経路解析手段３３は、第１号発症者に係るポイントデータ及びラインデータに基づいて地図情報に関連付け、図１に示されるように、行動経路をＧＩＳ画面に表示する（ステップＳ８）。画面Ｘ11によれば、第１号発症者の行動経路ＲＡが表示される。
一方、伝播速度解析手段３２は、ステップＳ７において、第１号発症者が選定されたならば、第１号発症者に次いで早い発症時刻の第２号発症者を発症状況データベースに基づき検索し特定する（ステップＳ９）。検索範囲は、第１号発症者の属する最小単位の１次区域単位から始め、当該１次区域単位内で該当する発症者が見つからない場合には、当該１次区域単位を含む次に広い２次区域単位に、それでも見つからない場合には、その３次区域単位に順次拡大する。
【００５６】
ただ、第２号発症者を検索したとき、当該発症者が第１号発症者の同居人であるか、又は当該発症者の発症時刻が、第１号発症者の発症時刻から、所定時間以上経過している場合には、感染による発症者ではないとして、指定した発症期間内での第２号発症者の検索を終了する。そして、次の発症期間を指定し、当該期間における第１号発症者の特定処理からやり直す。
【００５７】
感染経路解析手段３３は、第２号発症者が見つかった場合には、当該発症者に係るポイントデータ及びラインデータに基づいて、図２の画面Ｘ12に示めされるように、第２号発症者の行動経路を第１号発症者の行動経路に重ね合わせる処理を行う（ステップＳ８）。
そこで、重ね合わせ処理の結果、両者の行動経路に関して重なり場所を特定できる場合には、この重なり場所を伝播地と特定する（ステップＳ１０）。この伝播地には、感染した施設等の地点、或いは感染経路が含まれ、記憶部８に記憶される。
【００５８】
しかし、ステップＳ８において、行動経路の重ね合わせ処理で、両者の行動経路が重ならないときには、ステップＳ９に戻り、発症時間が次に早い第２号発症者を特定し直す。そして、次の第２号発症者について行動経路の重ね合わせ処理を行い、当該発症期間における伝播地の特定を行う。ステップＳ１０において、伝播速度解析手段３２は、伝播地が特定されると、第１号発症者と第２号発症者の発症時刻から伝播時間を求め、さらに、ＧＩＳ上から両者間の距離を求め（ステップＳ１１）、この伝播時間と両者間の距離から、当該伝播地に係る伝播速度を算出する（ステップＳ１２）。
【００５９】
ここで、発症状況データベース７に過去の発症事例が複数格納されている場合には、ステップＳ７に戻って、新たな発症期間を指定し、当該期間に於ける第１号発症者と第２号発症者とを特定し、ステップＳ７からステップＳ１２の処理を繰り返す。そして、それぞれの発症期間に於ける伝播速度を算出する。
次いで、ステップＳ１２において、伝播速度を算出し終えたならば、伝播速度相関モデル作成手段３７は、当該伝播地が属する１次区域単位をＧＩＳ上で求めて、当該区域単位の人口密度に対する伝播速度を相関図中にプロットする。発症状況データベースに含まれる当該感染症の全過去事例の伝播速度に基づいて、当該感染症に関する人口密度に対する伝播速度の相関関数Ｖ（ｘ）を求め、図６に示されるような伝播速度相関モデルを作成する（ステップＳ１３）。
【００６０】
制御部２は、作成された伝播速度相関モデルを記憶部８に記憶する（ステップＳ５）。この相関モデルから、人口密度ｘに対する伝播速度の指標を求めることができる。
これまで、感染症の伝播メカニズムに関する発症密度と伝播速度の解析処理と、発症密度相関モデルと伝播速度相関モデルの作成処理について説明してきた。
【００６１】
次に、発症密度相関モデルと伝播速度相関モデルを用いて、感染症の伝播シミュレーション解析の処理について、図１１のフローチャートを参照して説明する。
ここでは、感染症が今回発症し始めたときに、これから、発症した感染症がどのように伝播していくかをシミュレーション解析する場合について説明する。ただ、この場合における伝播シミュレーション解析では、シミュレーション解析の前に、今回の発症事例に関する伝播解析を行うことになるので、図１１に示した処理フローの前半には、図１０に示したと同様の発症密度及び伝播速度の解析処理が含まれる。そして、今回の発症事例が、発症密度相関モデルと伝播速度相関モデルの指標に反映されるようになっている。
【００６２】
先ず、今回発症した感染症に関する発症状況データを医療機関から取得したものとする。この発症状況データには、最新の発症事例が含まれており、入力部１から最新の発症状況データを発症状況データベース７に格納しておく。また、人口密度データに変更がある場合には、属性情報データベース６の人口密度データを更新しておく。
【００６３】
次に、制御部２は、最新の発症状況データから該当するシミュレーション地域を指定してＧＩＳを起動する（ステップＳ２０）。これは、入力部１からシミュレーション地域を指定することもできる。
取り込まれた最新の発症状況データに基づく発症密度解析処理（ステップＳ２２）は、図１０のフローチャートにおけるステップＳ１乃至ステップＳ３と同様の処理であり、また、最新の発症状況データに基づく伝播速度解析処理（ステップＳ２５）は、図１０のフローチャートにおけるステップＳ６乃至ステップＳ１２と同様の処理である。
【００６４】
そこで、発症密度相関モデル作成手段３６は、ステップ２２において求められた発症密度を、記憶部８に記憶されている時系列発症密度相関モデルに追加し、相関関数Ｆn（ｘ）を修正する（ステップＳ２３）。そのモデルが記憶部８に記憶される。
また、伝播速度相関モデル作成手段３７は、ステップＳ２５において求められた伝播速度を、記憶部８に記憶されている伝播速度相関モデルに追加し、相関関数Ｖ（ｘ）を修正する（ステップＳ２６）。
【００６５】
次いで、伝播シミュレーション解析手段３５は、指定された地域に属する１次区域単位毎の人口密度に基づいて発症密度相関モデルから当該区域単位に該当する時系列発症密度を、そして、伝播速度相関モデルから当該区域に該当する伝播速度をそれぞれ求め、ＧＩＳ上に各区域単位に該当データを設定する（ステップＳ２７）。
【００６６】
ここで、伝播シミュレーション解析手段３５は、例えば、ステップＳ２５における伝播速度解析処理の過程で、つまり、図１０のステップＳ１０で特定された伝播地を記憶部８から読み出し、シミュレーション解析の起点とする。この起点を感染源地として設定する（ステップＳ２８）。なお、感染源地は、伝播地に限られるものでなく、人口密度が特定できる場所であればどこでもよい。
なお、感染源地が、例えば、施設である場合には、その起点は、地図上では一点であるが、その感染源地が感染経路であり、地図上で線状である場合には、シミュレーション解析の起点がその線上に並んだ複数の起点と考えればよい。
【００６７】
入力部１から、シミュレーション時間の設定を行う（ステップＳ２９）。これは、シミュレーション解析を当該感染症の発症時点からどの時点まで行うのかを決めるものである。
シミュレーション時間が設定されると、伝播シミュレーション解析手段３５は、シミュレーション解析を開始する。先ず、シミュレーション解析の起点である感染源地が属する当該１次区域単位を第１感染源区域とし、第１感染源区域の伝播速度を読み出し、該伝播速度と、発症経過時間ｔ1までの時間間隔ｔとに基づいて、発症経過時間で伝播する距離（第１伝播距離）を算出し、起点からの伝播距離範囲に含まれる第２の区域単位を選定し、第２感染源区域とする。このとき、その区域単位がこの範囲に含まれるかどうかの判断は、各区域単位の重心点位置を基準として行う。
【００６８】
次いで、第１及び第２感染源区域の全てについて、発症経過時間ｔ1の発症密度を読み出し、区域単位毎に発症経過時間ｔ1での発症者数を算出する。そして、第２感染源区域について、伝播速度を読み出す。
さらに、第２感染源区域の伝播速度と、発症経過時間ｔ1からｔ2までの時間間隔ｔとに基づいて、第２伝播距離を算出する。そして、また、第２感染源区域の重心点から第２伝播距離の範囲内にある第３の１次区域単位を選定し、第３感染源区域とする。ここで選定される第３感染源区域には、第１及び第２感染源区域を含めない。
【００６９】
そして、第１乃至第３感染源区域の全てについて、発症経過時間ｔ2の発症密度を読み出し、区域単位毎に発症経過時間ｔ2での発症者数を算出する。ここにおいても、第３感染源区域の伝播速度を読み出し、第３伝播距離を算出する。
この様な処理手順により、発症経過時間が設定したシミュレーション時間になるまで、この処理が繰り返され、発症時間経過毎の発症者数が算出される（ステップＳ３０）。
【００７０】
なお、感染源地が感染経路の場合には、第１伝播距離が複数の起点毎に算出され、第２感染源区域の選択は、複数の起点からそれぞれ延びる第１伝播距離の範囲内で行われる。
これまでに算出された発症時間経過毎の発症者数に基づいて、出力部４の画面に、感染症の伝播状態を表示する。その具体例を、図１２乃至図１４に示した。ここでは、伝播地が施設である場合について、各区域単位の発症者数の多さに応じて、区域単位毎に斜線密度に差をつけて示し、発症経過時間が経つにつれて発症者数の推移を表示した。
【００７１】
図１２に示した画面Ｘ31では、感染源地を起点Ａとし、発症経過時間ｔ1における伝播状態を示している。図１３に示した画面Ｘ32では、発症経過時間ｔ2における状態を、そして、図１４の画面Ｘ33では、発症経過時間ｔ3の状態を示しており、鉄道に沿った人口密度が高い方向に発症者数が多くなっていることを示している。
【００７２】
なお、図１２乃至図１４では、感染の伝播状態を、発症経過時間を追って、発症者数の多さを区域単位毎の濃淡で表したが、濃淡でなく色別でもよく、また、伝播速度が等しい区域単位をその重心点によって結んだ等値線で表してもよい。そして、各画面を発症経過時間に応じてコマ送りで順次表示してもよい。さらに、出力部４でプリントアウトしてもよい。
【００７３】
これまで説明では、今回発症した感染症がどのように伝播していくかをシミュレーション解析する場合についてであったが、今回発症したことに関係なく、感染を想定した伝播地を設定してシミュレーション解析を行うことができる。
この場合には、図１１に示されたフローチャートにおいて、ステップＳ２１乃至ステップＳ２６の処理を必要としない。
【００７４】
ステップＳ２０において、感染を想定した伝播地を含むシミュレーション地域を指定し、ステップＳ２１において、シミュレーション地域に含まれる各区域単位の時系列発症密度を記憶されている発症密度相関モデルから各区域単位の人口密度に対応して、また、伝播速度を伝播速度相関モデルから各区域単位の人口密度に対応してそれぞれ求め、ＧＩＳ上にそれらのデータを設定する。
【００７５】
ステップＳ２８では、想定した感染源地を設定すればよく、以降のシミュレーション解析処理は、ステップＳ２９からステップＳ３１までと同様である。
この様にして感染症の伝播をシミュレーション解析した結果については、保存するため、記憶部８に記憶する（ステップＳ３２）。保存しておけば、再度シミュレーション解析を行わなくとも、いつでも再表示することができる。
【００７６】
以上のように、本実施形態による感染症伝播解析システム及び感染症伝播シミュレーションシステムによれば、発症者の日常行動における発症者間の接触を視点として、感染症の伝播メカニズムについて、時系列発症密度と伝播速度に基づいた解析システムを提供できる。
本実施形態による感染症伝播シミュレーションシステムをＧＩＳに適用しているので、感染症サーベイランスＧＩＳとして構築することができ、例えば、感染症に係る発症者数を簡単に予測することができ、ワクチンの需要量を把握しやすく、その開発を容易にしている。また、適切な薬剤の確保等が可能となる。特に、周期的に流行する感染症の場合には、事前に予防措置を講じ易くなるため、社会経済面での損失を防げる。
【００７７】
【発明の効果】
本発明では、感染症固有の伝播メカニズムを解析できるシステムを提供でき、さらに、伝播メカニズムの解析によって、感染症伝播に係る発症密度相関モデルと伝播速度相関モデルを作成でき、これらのモデルを用いて感染症伝播のシミュレーション解析を行うことができるシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  発症者による行動経路の一例を示す図である。
【図２】  図１に示した発症者による行動経路に他の発症者による行動経路を重ねて表示した図である。
【図３】  図２に示した行動経路において、感染経路を表示した例を示す図である。
【図４】  発症者による行動経路の他の例を示す図である。
【図５】  図４に示した発症者による行動経路に他の発症者による行動経路を重ね、感染地点を表示した図である。
【図６】  人口密度に対する伝播速度の相関モデルの例をプロット図で示した図である。
【図７】  人口密度に対する発症密度の相関モデルの例を時系列によるプロット図で示した図である。
【図８】  本実施形態による感染症伝播解析システム及びそのシミュレーションシステムのブロック構成を示す図である。
【図９】  図８に示された解析部の詳細ブロック構成を示す図である。
【図１０】  本実施形態における発症密度解析及び伝播速度解析に関する処理のフローチャートを示す図である。
【図１１】  本実施形態におけるシミュレーション解析に関する処理のフローチャートを示す図である。
【図１２】  シミュレーション解析結果について画像表示した例を示し、発症の第１段階を表示した図である。
【図１３】  図１２の画像表示に続くものであり、発症の第２段階を表示した図である。
【図１４】  図１３の画像表示に続くものであり、発症の第３段階を表示した図である。
【符号の説明】
１…入力部
２…制御部
３…解析部
３１…発症密度解析手段
３２…伝播速度解析手段
３３…感染経路解析手段
３４…感染伝播地設定手段
３５…伝播シミュレーション解析手段
３６…発症密度相関モデル作成手段
３７…伝播速度相関モデル作成手段
４…出力部
５…地図情報データベース
６…属性情報データベース
７…発症状況データベース
８…記憶部
【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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【図６】
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【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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