(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューター装置による感染症クラス分け予測方法であって、
前記コンピューター装置が、
（１）感染症の流行期間と非流行期間を予測するための感染症予測モデルを確立するステップと、
（２）第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングするステップと、
（３）前記感染症予測モデルへテストデータを入力してテストデータの予測結果を得て、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしている場合、所定のステップを実行するステップと、
（４）前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルを調整してから前記所定のステップを実行するステップと、
（５）前記所定のステップにおいて調整された第二トレーニングデータを利用して、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるステップと、
（６）前記感染症予測モデルを利用して、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
（７）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
（８）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
（９）前記感染症リスクレベル分類の閾値に基づいて、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するステップと
を実行し、
前記テストデータの予測結果は、感染症流行期間と感染症非流行期間を備え、且つ少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記事前設定された条件は、少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記感染症モニタリングデータは、時系列データ及び感染症罹患データを備え、
前記感染症リスクレベルは、高リスクレベル、中リスクレベル、低リスクレベル、極低リスクレベルを備え、
前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ、前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用され、
前記第一トレーニングデータ、前記テストデータ、前記第二トレーニングデータは、いずれも感染症モニタリングデータであり、前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じデータ、或いは異なるデータであり、前記テストデータは、前記第二トレーニングデータ及び前記第一トレーニングデータと異なるデータであり、
前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、標準偏差はσｗ′、前記感染症リスクレベル分類の閾値はμｗ′＋ｋ＊σｗ′式で計算し、
前記所定のステップは、
前記感染症予測モデルを利用して、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
前記第二トレーニングデータに基づいて、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
前記感染症リスクレベル分類閾値に基づいて、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整するステップと、
を備えることを特徴とするコンピューター装置による感染症クラス分け予測方法。
【請求項２】
前記感染症予測モデルは、累積と予測モデル、指数加重移動平均値予測モデル、および移動パーセンタイル予測モデルを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（２）は、
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップ、を備えることを特徴とする請求項１または２に記載のコンピューター装置による感染症クラス分け予測方法。
【請求項４】
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して、前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップは、
前記第一トレーニングデータに対する感染症予測モデルの予測結果の精度、特異度、適時性を計算し、前記精度、特異度、適時性に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップを備えることを特徴とする請求項３に記載のコンピューター装置による感染症クラス分け予測方法。
【請求項５】
前記感染症モニタリングデータは、事前設定された区域内において複数の監視拠点で構成される感染症監視ネットワークを確立し、前記監視拠点から感染症モニタリングデータを取得することを特徴とする請求項１または２に記載のコンピューター装置による感染症クラス分け予測方法。
【請求項６】
感染症の流行期間と非流行期間を予測するための感染症予測モデルを確立するための確立ユニットと、
前記感染症予測モデルを第一トレーニングデータでトレーニングするためのトレーニングユニットと、
前記感染症予測モデルへテストデータを入力して前記テストデータの予測結果を得て、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記予測モデルを調整するためのテストユニットと、
第二トレーニングデータを利用して前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にある決定ユニットと、
前記感染症予測モデルを利用して、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期間に分類する；前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する；前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算する；前記感染症リスクレベル分類の閾値に基づいて、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するための予測ユニットと、
を備え、
前記テストデータの予測結果は、感染症流行期間と感染症非流行期間を備え、且つ少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記事前設定された条件は、少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記感染症リスクレベルは、高リスクレベル、中リスクレベル、低リスクレベル、極低リスクレベルを備え、
前記感染症モニタリングデータは、時系列データ及び感染症罹患データを備え、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ、前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用され、
前記第一トレーニングデータ、前記テストデータ、前記第二トレーニングデータは、いずれも感染症モニタリングデータであり、前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じデータ、或いは異なるデータであり、前記テストデータは、前記第二トレーニングデータ及び前記第一トレーニングデータと異なるデータであり、
前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、標準偏差はσｗ′、前記感染症リスクレベル分類の閾値はμｗ′＋ｋ＊σｗ′式で計算し、
前記決定ユニットは、
前記感染症予測モデルを利用して、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
第二トレーニングデータに基づいて、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
前記感染症リスクレベル分類閾値に基づいて、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整するステップと、を備えることを特徴とする感染症クラス分け予測装置。
【請求項７】
コンピューター装置であって、
前記コンピューター装置は、メモリおよびプロセッサを備え、前記メモリは、少なくとも１つのコンピューター可読命令を格納しており、前記プロセッサは、少なくとも１つのコンピューター可読命令を実行して、
（１）感染症の流行期間と非流行期間を予測するための感染症予測モデルを確立するステップと、
（２）第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングするステップと、
（３）前記感染症予測モデルへテストデータを入力して前記テストデータの予測結果を得て、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしている場合、所定のステップを実行するステップと、
（４）前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルを調整してから前記所定のステップを実行するステップと、
（５）前記所定のステップの第二トレーニングデータを利用して、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるステップと、
（６）前記感染症予測モデルを利用して、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
（７）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
（８）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
（９）前記感染症リスクレベル分類の閾値に基づいて、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
を実現し、
前記テストデータの予測結果は、感染症流行期間と感染症非流行期間を備え、且つ少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記事前設定された条件は、少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記感染症リスクレベルは、高リスクレベル、中リスクレベル、低リスクレベル、極低リスクレベルを備え、
前記感染症モニタリングデータは、時系列データ及び感染症罹患データを備え、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ得て、前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用され、
前記第一トレーニングデータ、前記テストデータ、前記第二トレーニングデータは、いずれも感染症モニタリングデータであり、前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じデータ、或いは異なるデータであり、前記テストデータは、前記第二トレーニングデータ及び前記第一トレーニングデータと異なるデータであり、前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、標準偏差はσｗ′、前記感染症リスクレベル分類の閾値はμｗ′＋ｋ＊σｗ′式で計算し、
前記感染症予測モデルを利用して、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点の前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
第二トレーニングデータに基づいて、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
前記感染症リスクレベル分類閾値に基づいて、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整するステップと、
を備えることを特徴とするコンピューター装置。
【請求項８】
前記ステップ（２）は、
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップを備えることを特徴とする請求項７に記載のコンピューター装置。
【請求項９】
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択することにおいて、
第一トレーニングデータに対する感染症予測モデルの予測結果の精度、特異度、適時性を計算し、前記精度、特異度、適時性に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップを備えることを特徴とする請求項８に記載のコンピューター装置。
【請求項１０】
不揮発性可読記憶媒体であって、
前記不揮発性可読記憶媒体は、少なくとも１つのコンピューター可読命令を格納しており、前記少なくとも１つのコンピューター可読命令はプロセッサによって、
（１）感染症の流行期間と非流行期間を予測するための感染症予測モデルを確立するステップと、
（２）第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングするステップと、
（３）前記感染症予測モデルへテストデータを入力して前記テストデータの予測結果を得て、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしている場合、所定のステップを実行するステップと、
（４）前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルを調整してから前記所定のステップを実行するステップと、
（５）第二トレーニングデータを利用して、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにするステップと、
（６）前記感染症予測モデルを利用して、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
（７）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
（８）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
（９）前記感染症リスクレベル分類の閾値に基づいて、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
を実現し、
前記テストデータの予測結果は、感染症流行期間と感染症非流行期間を備え、且つ少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記事前設定された条件は、少なくとも精度、特異度、適時性のいずれかの１つを備え、
前記感染症モニタリングデータは、時系列データ及び感染症罹患データを備え、
前記感染症リスクレベルは、高リスクレベル、中リスクレベル、低リスクレベル、極低リスクレベルを備え、
前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ、前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用され、
前記第一トレーニングデータ、前記テストデータ、前記第二トレーニングデータは、いずれも感染症モニタリングデータであり、前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じデータ、或いは異なるデータであり、前記テストデータは、前記第二トレーニングデータ及び前記第一トレーニングデータと異なるデータであり、
前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、標準偏差はσｗ′、前記感染症リスクレベル分類の閾値はμｗ′＋ｋ＊σｗ′式で計算し、
前記所定のステップは、
前記感染症予測モデルを利用して、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点の前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
第二トレーニングデータに基づいて、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
前記感染症リスクレベル分類閾値に基づいて、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定するステップと、
前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整するステップと、
を備えることを特徴とする記憶媒体。
【請求項１１】
前記ステップ（２）は、
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップを備えることを特徴とする請求項１０に記載の記憶媒体。
【請求項１２】
前記感染症予測モデルへ前記第一トレーニングデータを入力して前記第一トレーニングデータの予測結果を得て、前記第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップは、
第一トレーニングデータに対する感染症予測モデルの予測結果の精度、特異度、適時性を計算し、前記精度、特異度、適時性に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択するステップを備えることを特徴とする請求項１１に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本願発明は、疾患予測技術の分野に関し、特に、感染症クラス分け予測方法および装置、コンピューター装置および不揮発性可読記憶媒体に関するものである。本願発明の請求内容は２０１８年０４月１１日に中国特許局に対し、中国国内優先権主張出願として出願しており（出願番号２０１８１０３２２４３２．２；発明の名称：「感染症クラス分け予測方法および装置、コンピューター装置および可読記憶媒体」）、上記優先権主張出願の全内容を引用して本願発明に組み込んでいる。
【背景技術】
【０００２】感染症の予測と早期警戒は、収集された感染症の疫病状況レポートと疫病状況のモニタリングデータ、疫病の発生地域と規模に対する総合評価と予測に基づいており、特定の範囲内で適切な方法を採用してイベント脅威警告を事前に通知して、その後タイムリーに発生と流行の兆しが見つかる。現在、感染症の疫病予測は、疾患監視情報システムの重要な部分となっている。【０００３】  しかし、既存の感染症クラス分け予測方法では、より良いクラス分け予測結果を取得できない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  以上の問題点に鑑みて、感染症リスクレベル判断の精度を向上させることができる感染症クラス分け予測方法および装置、コンピューター装置および不揮発性可読記憶媒体を提案する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】  上記の課題を解決するために、本願発明の第１の態様は、感染症クラス分け予測方法を提供して、前記感染症クラス分け予測方法は、
（１）感染症予測モデルを確立するステップと、
（２）第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングするステップとステップ、
（３）前記感染症予測モデルでテストデータを予測し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしている場合、ステップ（５）を実行するステップと、
（４）前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルを微調整してから前記ステップ（５）を実行するステップと、
前記ステップ（５）の第二トレーニングデータを利用して、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスクのレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにするステップと、
（６）前記感染症予測モデルを利用して、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するステップと、
（７）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するステップと、
（８）前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するステップと、
（９）前記感染症リスクレベル分類の閾値に従って、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するステップとを含むことを特徴とする感染症クラス分け予測方法。【０００６】  本願発明の第２の態様は、感染症クラス分け予測装置を提供して、前記感染症クラス分け予測装置は、
感染症予測モデルを確立するための確立ユニットと、
前記感染症予測モデルを第一トレーニングデータでトレーニングするためのトレーニングユニットと、
前記感染症予測モデルでテストデータを予測し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判断し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記予測モデルを微調整するためのテストユニットと、
第二トレーニングデータを利用して前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するためのクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにするための決定ユニットと、
前記感染症予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期間に分類する；前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する；前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に基づいて、感染症リスクレベル分類の閾値を計算する；前記感染症リスクレベル分類の閾値に基づいて、前記測定する時点の感染症リスクレベルを判定するための予測ユニットと、
を備えることを特徴とする感染症クラス分け予測装置。【０００７】  本願発明の第３の態様は、コンピューター装置を提供して、
前記コンピューター装置は、メモリおよびプロセッサを備え、前記メモリは、少なくとも１つのコンピューター可読命令を格納しており、前記プロセッサは、少なくとも１つのコンピューター可読命令を実行して、上記の感染症クラス分け予測方法を実現することを特徴するコンピューター装置。【０００８】  本願発明の第４の態様は、不揮発性可読記憶媒体を提供して、
前記不揮発性可読記憶媒体は、少なくとも１つのコンピューター可読命令を格納しており、前記少なくとも１つのコンピューター可読命令はプロセッサによって、感染症クラス分け予測方法を実現することを特徴する不揮発性可読記憶媒体。
【発明の効果】
【０００９】  本願発明は、感染症予測モデルをトレーニングおよびテストし、最適化された感染症予測モデルを取得し、最適化された感染症予測モデルを使用して、測定する時点の前の感染症モニタリングデータを予測し、前記感染症予測モデルに基づいてクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、測定する時点の前の各時点での予測結果と前記クラス分け時間ウィンドウサイズに従って測定する時点の感染症リスクレベルを判定する。感染症リスクレベルの判定に使用される時間ウィンドウサイズは、前記感染症予測モデルに基づいて決定されるため、本願発明は、感染症リスクレベルの決定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本願の実施例１に提供される感染症クラス分け予測方法のフローチャートである。
【図２】図２は、図１のステップ１０５の詳細なフローチャートである。
【図３】図３は、本願発明の実施例２に提供される感染症クラス分け予測装置の構成図である。
【図４】図４は、本願発明の実施例３に提供されるコンピューター装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】  好ましくは、本願発明の感染症クラス分け予測方法は、１つあるいは複数のコンピューター装置に適用される。
【００１２】  実施例１
図１は、本願発明の実施例１に提供される感染症クラス分け予測方法のフローチャートである。前記感染症クラス分け予測方法は、測定する時点の前の感染症モニタリングデータに従って、測定する時点での感染症リスクレベルを予測することができる。
【００１３】  図１に示されるように、感染症クラス分け予測方法は、具体的には以下のステップを含む。
【００１４】  ステップ１０１では、感染症予測モデルが確立される。
【００１５】  前記感染症予測モデルは、感染症モニタリングデータに基づいて、感染症の流行期間と非流行期間を予測するために使用される。
【００１６】  前記感染症モニタリングデータは時系列データである。前記感染症モニタリングデータには、感染症の受診数、受診率、発生数、発生率などの感染症罹患データが含まれる場合がある。例えば、医療機関（例えば病院）から感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を感染症モニタリングデータとする。また、学校から学生の感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の発生数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の発生数を感染症モニタリングデータとする。例えば、医療機関（例えば病院）から感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を感染症モニタリングデータとする。
【００１７】  事前設定された区域（例えば、省、市、地域）において複数の監視拠点で構成される感染症監視ネットワークを確立し、前記監視拠点から感染症モニタリングデータを取得する。医療機関、学校、保育施設、薬局などを監視拠点として選択して、対応するターゲットの感染症監視とデータ収集を行う。事前設定された条件を満たす場所を監視拠点として選択する。前記事前設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。例えば、学生数が事前設定された数に達する学校と保育施設を監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの売上高で統計）が事前設定規模に達する薬局を、監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの受診人数で統計）が事前設定規模に達する病院を監視拠点として選択する。
【００１８】  異なる時点での感染症罹患データは、前記感染症モニタリングデータ（すなわち、時系列データ）を構成する。例えば、日単位で収集された感染症罹患データを感染症モニタリングデータとする。あるいは、週単位で収集された感染症罹患データを感染症モニタリングデータとする。
【００１９】  医療機関（主に病院を含む）は、感染症の早期発生兆候を把握できるのに最適な場所であり、感染症監視の最優先である。患者の受診状況に基づいて感染症モニタリングデータを取得する。
【００２０】  一部の感染症患者中には、早期症状を緩和するために薬局へ薬を買いに行く人もいるので、薬局での薬の販売状況に基づいて感染症モニタリングデータを取得する。
【００２１】  児童や青少年は、感染症発生のリスクが高い対象、および感染症の伝播における重要な部分であるため、このターゲットへの監視も強化されるべきである。学校や保育施設は、児童や青少年の感染症発生を監視するのに適した場所である。学校や保育施設での児童や青少年の休暇状況に基づいて、感染症モニタリングデータを取得する。
【００２２】  したがって、本願発明では、感染症モニタリングデータを収集するために医療機関、学校、保育施設および薬局が主に選択される。もちろん、上記のデータ源の選択については、他の実施形態において他の注目されるターゲットまたは場所を監視のデータ源として追加または置換することができる。例えば、ホテルを感染症監視区域に含めて、ホテルの入居者の感染症モニタリングデータが取得できる。
【００２３】  必要に応じて、任意のタイプの監視拠点（例えば医療機構）によって収集された感染症モニタリングデータのみを取得する。例えば、病院で収集された感染症モニタリングデータのみを取得する。あるいは、複数のタイプの監視拠点から収集された感染症モニタリングデータを組み合わせることができる。例えば、病院で収集された感染症モニタリングデータを主とし、薬局から収集された感染症モニタリングデータを補足とする。
【００２４】  前記感染症予測モデルには、ＣＵＳＵＭ（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｓｕｍ、累積和）予測モデル、ＥＷＭＡ（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ、指数加重移動平均）予測モデル、および移動パーセンタイル予測モデルが含まれている。この３つのモデルを以下に個別に紹介する。
【００２５】  （１）ＣＵＳＵＭ予測モデル
ＣＵＳＵＭ予測モデルでは、実際の値（すなわち、感染症モニタリングデータ）と基準値との小さな偏差を累積することにより増幅効果を達成し、予測プロセスにおける小さな偏差の感度を向上させ、偏差が閾値を超えている程度蓄積すると、ターニングポイントが出たと考えられ、つまり、感染症は非流行期から流行期に移行する。
【００２６】  感染症モニタリングデータＸが正規分布に従い、ｗがＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズであり、初期ＣＵＳＵＭ値Ｃ０＝０である場合、時点ｔでのＣＵＳＵＭ値Ｃｔと閾値Ｈｔは次のとおり。
【００２７】
0006893259.tif 000002
ｗはＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズであり、例えば、感染症モニタリングデータＸが毎日の感染症罹患データである場合、ｗは７を取ることができ、７日間（つまり１週間）を意味する。μｗは時点ｔ−ｗからｔ−１（長さはｗ）までＸの平均値であり、σｗは時点ｔ−ｗからｔ−１（長さはｗ）までＸの標準偏差である。ｋ１は調整可能なパラメーターであり、通常は（０，３）の値を取る。
【００２８】  Ｃｔが閾値Ｈｔ＝ｈσｔより大きい場合、感染症の流行期間に入ったと見なされる。ｈは調整可能なパラメーターであり、通常は１、２、３を取る。σｔは、時点ｔでの履歴データの標準偏差である。
【００２９】  Ｃｔは、前の時点の値に基づいて生成される次の時点の値であり、ＣｔとＨｔによれば、感染症の流行期間と非流行期間の開始を迅速に判断できる。  ＣＵＳＵＭ値Ｃｔが閾値Ｈｔより大きい場合、流行期間に入る。ＣＵＳＵＭ値Ｃｔが閾値Ｈｔ以下の場合、感染症の非流行期間に入る。
【００３０】  （２）ＥＷＭＡ予測モデル
ＥＷＭＡは、指数関数的に減少する加重移動平均である。各値の加重影響は、時間とともに指数関数的に減少し、データが新しいほどその加重影響力は強くなるが、旧データでも特定の加重値を与える。
【００３１】
0006893259.tif 000003
時点ｔでのＥＷＭＡ値は次のとおり。
【００３２】
0006893259.tif 000004
時点ｔでのＥＷＭＡ値ＺｔがＵＣＬより大きい場合、感染症流行期間に入ったと見なされる。
【００３３】  定数λは重み係数であり、通常は（０，１）の値を取る。
【００３４】  ｋ２は調整可能なパラメーターであり、通常は（０，３）の値を取る。
【００３５】  Ｚｔは、前の時点の値に基づいて生成される次の時点の値であり、ＺｔとＵＣＬによれば、流行期と非流行期の開始を迅速に判断できる。ＺｔがＵＣＬより大きい場合、流行期に入る。ＣＵＳＵＭ値ＺｔがＵＣＬ以下の場合、感染症の非流行期間に入る。
【００３６】  （３）移動パーセンタイル予測モデル
移動パーセンタイル予測モデルでは、観測週の過去前期週とその前後の事前設定週（例えば、前後２週間）の感染症モニタリングデータをベースラインデータとし、指定されたパーセンタイル（例えば、Ｐ５、Ｐ１０、．．．  、Ｐ９０、Ｐ９５、Ｐ１００）を候補早期警戒閾値として計算し、早期警戒モデルを確立する。
【００３７】  例えば、２０１４年の第３週のインフルエンザＩＬＩインデックスのＰ８０値は、２０１２−２０１３年の第１−５週、計１０週間の発生率の第８０パーセンタイルを表し、２０１４年の第３週の早期警戒閾値として採用される。２０１４年の第２０週のＰ７５値は、２０１２−２０１３年の第１８−２２週、計１０週間の発生率の第７５パーセンタイルを表し、２０１４年の第３週の早期警戒閾値として採用される。
【００３８】  感染症モニタリングデータが早期警戒閾値と比較され、感染症モニタリングデータが早期警戒閾値よりも大きい場合は、感染症流行期間に入る。感染症モニタリングデータが早期警戒閾値以下の場合は、感染症の非流行期間に入る。
【００３９】  ステップ１０２では、第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングする。
【００４０】  第一トレーニングデータは感染症モニタリングデータである。第一トレーニングデータによる前記感染症予測モデルへのトレーニングとは、つまり、前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータを予測し、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択する。
【００４１】  例えば、ＣＵＳＵＭ予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズｗ、パラメーターｋ１とｈを調整する。
【００４２】  また、ＥＷＭＡ予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記ＥＷＭＡ予測モデルの重み係数λとパラメーターｋ２を調整する。
【００４３】  また、移動パーセンタイル予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って適切なパーセンタイル（例えば、第８０パーセンタイル）を前記移動パーセント予測モデルの早期警戒閾値として選択する。
【００４４】  具体的には、前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータを予測し、第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択する。
【００４５】  実際の感染症流行期間／非流行期間は医学的方法によって定義される。第一トレーニングデータに対する前記感染症予測モデルの予測結果のプリセットインデックスを計算し、前記プリセットインデックスに従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択できる。例えば、第一トレーニングデータに対する前記感染症予測モデルの予測結果の精度、特異度と適時性の３つの指標を計算し、前記３つの指標に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択できる。
【００４６】  精度、特異度、適時性という３つの指標の計算方法は次のとおりである。
【００４７】  精度＝有効早期警戒の日数／実際の感染症流行期間の合計日数ｘ１００％。
【００４８】  特異度＝早期警戒なしの日数／実際の感染症非流行期間の合計日数ｘ１００％。
【００４９】  適時性（すなわち、遅延期間）＝有効早期警戒の感染症流行期間の開始日−実際の感染症流行期間の開始日。
【００５０】  前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータの感染症流行期間を予測するとき、特定の日が感染症流行期間であると予測され、実際の感染症流行期間の範囲内にある場合、有効早期警戒として記録する。
【００５１】  ステップ１０３：前記感染症予測モデルでテストデータを予測し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判定し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たす場合、ステップ１０５を実行する。
【００５２】  前記テストデータは感染症モニタリングデータである。前記感染症予測モデルでテストデータを予測することは、トレーニング後の感染症予測モデルが要件を満たしているかどうかを検証することを目指している。
【００５３】  テストデータの予測結果のプリセットインデックス（例えば、精度、特異度、適時性）を計算し、前記テストデータの予測結果のプリセットインデックスに従って、トレーニング後の感染症予測モデルが事前設定された条件を満たしているかどうかを判定できる。例えば、前記テストデータの予測結果の精度が事前設定された精度に達しているかどうかを判定し、および／または前記テストデータの予測結果の特異度が事前設定された特異度に達しているかどうかを判定し、および／または前記テストデータの予測結果の適時性が事前設定された適時性に達しているかどうかを判定する。前記テストデータの予測結果の精度が事前設定された精度に達し、および／または前記テストデータの予測結果の特異度が事前設定された特異度に達し、および／または前記テストデータの予測結果の適時性が事前設定された適時性に達する場合、前記感染症予測モデルが事前設定された条件を満たすと判断され、最適化された感染症予測モデルが取得される。
【００５４】  ステップ１０４では、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルを微調整してから、ステップ１０５を実行する。
【００５５】  前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルのパラメータをさらに調整する。
【００５６】  例えば、前記テストデータに対する前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズｗ、パラメーターｋ１とｈをさらに調整する。
【００５７】  また、前記テストデータに対する前記ＥＷＭＡ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記ＥＷＭＡ予測モデルの重み係数λとパラメーターｋ２をさらに調整する。
【００５８】  また、前記テストデータに対する前記ＥＷＭＡ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、第７５パーセンタイル（第８０パーセンタイルを第７５パーセンタイルに調整する）を移動パーセンタイル予測モデルの早期警戒閾値として取る。
【００５９】  ステップ１０５では、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するための時間ウィンドウサイズ（以下、クラス分け時間ウィンドウサイズと呼ぶ）を第二トレーニングデータで決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにする。
【００６０】  第二トレーニングデータは、感染症モニタリングデータである。前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じでも異なってもよい。
【００６１】  クラス分け時間ウィンドウサイズは、前記感染症予測モデルに基づいて感染症リスクレベルを判定する精度を確保することが目的である。
【００６２】  クラス分け時間ウィンドウサイズを決定する過程では、クラス分け時間ウィンドウサイズを調整し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルで低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにする。
【００６３】  図２を参照すると、クラス分け時間ウィンドウサイズを決定するステップとは、具体的には以下のとおりである。
【００６４】  ステップ２０１：前記感染症予測モデルで、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点の前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。
【００６５】  前記クラス分け時間ウィンドウサイズの初期値はプリセット値、例えば３であり、ステップ２０１−２０５を介して適切なサイズ、例えば７に調整される。
【００６６】  ステップ２０２：第二トレーニングデータに従って、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。
【００６７】  ステップ２０３：前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に従って、感染症リスクレベル分類の閾値を計算する。このステップは、下記のステップ１０８の説明を参照する。
【００６８】  ステップ２０４：第二トレーニングデータに対応する感染症リスクレベル分類閾値に従って、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定する。このステップは、下記のステップ１０９の説明を参照する。
【００６９】  ステップ２０５：前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定する。
【００７０】  ステップ２０６：前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベル及び中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整する。
【００７１】  クラス分け時間ウィンドウサイズを最適な値に調整するために、異なる第二トレーニングデータで上述の方法に従ってクラス分け時間ウィンドウサイズを複数回調整できる。
【００７２】  ステップ１０６では、前記感染症予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。
【００７３】  例えば、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。また、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。また、前記移動パーセンタイルモデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。
【００７４】  ステップ１０７では、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。
【００７５】  ステップ１０７では、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内におけるすべての感染症非流行期間を統計し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内におけるすべての感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。例えば、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内に３つの感染症非流行期間が含まれる場合、前記３つの感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。前記平均値と標準偏差は、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータを計算して求められた平均値と標準偏差である。
【００７６】  ステップ１０８では、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に従って、感染症リスクレベル分類の閾値を計算する。
【００７７】  前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ得る。前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用される。
【００７８】  特定の実施例では、前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、
0006893259.tif 000005
0006893259.tif 000006
ベル分類の閾値はμｗ′＋６＊σｗ′、前記中低レベル分類の閾値はμｗ′＋４＊σｗ′、前記中低レベル分類の閾値はμｗ′＋２＊σｗ′である。
【００７９】  他の実施例では、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、他の量と種類が含まれ得る。例えば、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値および中低レベル分類の閾値が含まれ得る。また、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、極高／高レベル分類の閾値、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ得る。
【００８０】  ステップ１０９では、前記感染症リスクレベル分類の閾値に従って、前記測定する時点での感染症リスクレベルを判定する。
【００８１】  例えば、前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記高中レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは高リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記高中レベル分類の閾値より小さく、前記高中レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは中リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記中低レベル分類の閾値より小さく、前記低／極低レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは低リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記低／極低レベル分類の閾値より小さい場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは低／極低リスクレベルであると判定される。
【００８２】  特定の実施例では、感染症クラス分け予測のために、ＣＵＳＵＭ予測モデル、ＥＷＭＡ予測モデル、および移動パーセンタイル予測モデルを組み合わせることができる。具体的には、ステップ１０１−１０９の方法に従って、ＣＵＳＵＭ予測モデルに基づいて測定する時点が第一感染症リスクレベルであると判定し、ＥＷＭＡ予測モデルに基づいて測定する時点が第二感染症リスクレベルであると判定し、移動パーセンタイル予測モデルに基づいて測定する時点が第三の感染症リスクレベルであると判定し、前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに従って最終的な感染症リスクレベルを取得する。前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに少なくとも２つの感染症リスクレベルが一致しているかどうかを判断し、前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに少なくとも２つの感染症リスクレベルが一致している場合、この一致している感染症リスクレベルが最終的な感染症リスクレベルとして使用される。
【００８３】  実施例１の感染症クラス分け予測方法で、感染症予測モデルをトレーニングおよびテストし、最適化された感染症予測モデルを取得し、最適化された感染症予測モデルを使用して測定する時点の前の感染症モニタリングデータを予測し、前記感染症予測モデルに基づいてクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、測定する時点の前の各時点での予測結果と前記クラス分け時間ウィンドウサイズに従って、測定する時点の感染症リスクレベルを判定する。感染症リスクレベルの判定に使用される時間ウィンドウサイズは、感染症予測モデルに基づいて決定されるため、実施例１により感染症リスクレベルの判定の精度を向上させることができる。
【００８４】  実施例２
図３は、本願発明の実施例２に提供される感染症クラス分け予測装置の構成図である。図３に示すように、前期感染症クラス分け予測装置１０には、確立ユニット３０１、トレーニングユニット３０２、テストユニット３０３、決定ユニット３０４、および予測ユニット３０５が含まれ得る。
【００８５】  確立ユニット３０１は、感染症予測モデルを確立するように構成される。
【００８６】  前記感染症予測モデルは、感染症モニタリングデータに基づいて、感染症の流行期間と非流行期間を予測するために使用される。
【００８７】  前記感染症モニタリングデータは時系列データである。前記感染症モニタリングデータには、感染症の受診数、受診率、発生数、発生率などの感染症罹患データが含まれる場合がある。例えば、医療機関（例えば病院）から感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を感染症モニタリングデータとする。また、学校から学生の感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の発生数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の発生数を感染症モニタリングデータとする。例えば、医療機関（例えば病院）から感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、感染症（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を感染症モニタリングデータとする。
【００８８】  事前設定された区域（例えば、省、市、地域）において複数の監視拠点で構成される感染症監視ネットワークを確立し、前記監視拠点から感染症モニタリングデータを取得する。医療機関、学校、保育施設、薬局などを監視拠点として選択して、対応するターゲットの感染症監視とデータ収集を行う。事前設定された条件を満たす場所を監視拠点として選択できる。前記事前設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。例えば、学生数が事前設定された数に達する学校と保育施設を監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの売上高で統計）が事前設定規模に達する薬局を、監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの受診人数で統計）が事前設定規模に達する病院を監視拠点として選択する。
【００８９】  異なる時点での感染症罹患データは、前記感染症モニタリングデータ（すなわち、時系列データ）を構成する。例えば、日単位で収集された感染症罹患データを感染症モニタリングデータとする。あるいは、週単位で収集された感染症罹患データを感染症モニタリングデータとする。
【００９０】  医療機関（主に病院を含む）は、感染症の早期発生兆候を把握するのに最適な場所であり、感染症監視の最優先である。患者の受診状況に基づいて感染症モニタリングデータを取得する。
【００９１】  一部の感染症患者の中には、早期症状を緩和するために薬局へ薬を買いに行く人もいるので、薬局での薬の販売状況に基づいて感染症モニタリングデータを取得する。
【００９２】  児童や青少年は、感染症発生のリスクが高い対象、および感染症の伝播における重要な部分であるため、このターゲットへの監視も強化されるべきである。学校や保育施設は、児童や青少年の感染症発生を監視するのに適した場所である。学校や保育施設での児童や青少年の休暇状況に基づいて、感染症モニタリングデータを取得する。
【００９３】  したがって、本願発明では、感染症モニタリングデータを収集するために医療機関、学校、保育施設および薬局が主に選択される。もちろん、上記のデータ源の選択については、他の実施形態において他の注目されるターゲットまたは場所を監視のためのデータ源として追加または置換することができる。例えば、ホテルを感染症監視区域に含めて、ホテルの入居者の感染症モニタリングデータを取得する。
【００９４】  ニーズに応じて、任意のタイプの監視拠点によって収集された感染症モニタリングデータのみを取得する。例えば、病院で収集された感染症モニタリングデータのみを取得する。あるいは、複数のタイプの監視拠点から収集された感染症モニタリングデータを組み合わせることができる。例えば、病院で収集された感染症モニタリングデータを主とし、薬局から収集された感染症モニタリングデータを補足とする。
【００９５】  前記感染症予測モデルには、ＣＵＳＵＭ（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｓｕｍ、累積和）予測モデル、ＥＷＭＡ（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ、指数加重移動平均）予測モデル、および移動パーセンタイル予測モデルが含まれている。この３つのモデルを以下に個別に紹介する。
【００９６】  （１）ＣＵＳＵＭ予測モデル
ＣＵＳＵＭ予測モデルでは、実際の値（すなわち、感染症モニタリングデータ）と基準値との小さな偏差を累積することにより増幅効果を達成し、予測プロセスにおける小さな偏差の感度を向上させ、偏差が閾値を超えている程度蓄積すると、ターニングポイントが出たと考えられ、つまり、感染症は非流行期から流行期に移行した。
【００９７】  感染症モニタリングデータＸが正規分布に従い、ｗがＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズであり、初期ＣＵＳＵＭ値Ｃ０＝０である場合、時点ｔでのＣＵＳＵＭ値Ｃｔと閾値Ｈｔは次のとおり。
【００９８】
0006893259.tif 000007
ｗはＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズである。例えば、感染症モニタリングデータＸが毎日の感染症罹患データである場合、ｗは７を取ることができ、７日間（つまり１週間）を意味する。μｗは時点ｔ−ｗからｔ−１（長さはｗ）までＸの平均値であり、σｗは時点ｔ−ｗからｔ−１（長さはｗ）までＸの標準偏差である。ｋ１は調整可能なパラメーターであり、通常は（０，３）の値を取る。
【００９９】  Ｃｔが閾値Ｈｔ＝ｈσｔより大きい場合、感染症の流行期間に入ったと見なされる。ｈは調整可能なパラメーターであり、通常は１、２、３を取る。σｔは、時点ｔでの履歴データの標準偏差である。
【０１００】  Ｃｔは、前の時点の値に基づいて生成される次の時点の値であり、ＣｔとＨｔによれば、感染症の流行期間と非流行期間の開始を迅速に判断できる。  ＣＵＳＵＭ値Ｃｔが閾値Ｈｔより大きい場合、流行期間に入る。ＣＵＳＵＭ値Ｃｔが閾値Ｈｔ以下の場合、感染症の非流行期間に入る。
【０１０１】  （２）ＥＷＭＡ予測モデル
ＥＷＭＡは、指数関数的に減少する加重移動平均である。各値の加重影響は、時間とともに指数関数的に減少し、データが新しいほどその加重影響力は強くなるが、旧データでも特定の加重値を与える。
【０１０２】
0006893259.tif 000008
時点ｔでのＥＷＭＡ値は次のとおり。
【０１０３】
0006893259.tif 000009
時点ｔでのＥＷＭＡ値ＺｔがＵＣＬより大きい場合、感染症流行期間に入ったと見なされる。
【０１０４】  定数λは重み係数であり、通常は（０，１）の値を取る。
【０１０５】  ｋ２は調整可能なパラメーターであり、通常は（０，３）の値を取る。
【０１０６】  Ｚｔは、前の時点の値に基づいて生成される次の時点の値であり、ＺｔとＵＣＬによれば、流行期と非流行期の開始を迅速に判断できる。ＺｔがＵＣＬより大きい場合、流行期に入る。ＣＵＳＵＭ値ＺｔがＵＣＬ以下の場合、感染症の非流行期間に入る。
【０１０７】  （３）移動パーセンタイル予測モデル
移動パーセンタイル予測モデルでは、観測週の過去前期週とその前後の事前設定週（例えば、前後２週間）の感染症モニタリングデータをベースラインデータとし、指定されたパーセンタイル（例えば、Ｐ５、Ｐ１０、．．．  、Ｐ９０、Ｐ９５、Ｐ１００）を候補早期警戒閾値として計算し、早期警戒モデルを確立する。
【０１０８】  例えば、２０１４年の第３週のインフルエンザＩＬＩインデックスのＰ８０値は、２０１２−２０１３年の第１−５週、計１０週間の発生率の第８０パーセンタイルを表し、２０１４年の第３週の早期警戒閾値として採用される。２０１４年の第２０週のＰ７５値は、２０１２−２０１３年の第１８−２２週、計１０週間の発生率の第７５パーセンタイルを表し、２０１４年の第３週の早期警戒閾値として採用される。
【０１０９】  感染症モニタリングデータが早期警戒閾値と比較され、感染症モニタリングデータが早期警戒閾値よりも大きい場合は、感染症流行期間に入る。感染症モニタリングデータが早期警戒閾値以下の場合は、感染症の非流行期間に入る。
【０１１０】  トレーニングユニット３０２では、第一トレーニングデータで前記感染症予測モデルをトレーニングする。
【０１１１】  第一トレーニングデータは感染症モニタリングデータである。第一トレーニングデータによる前記感染症予測モデルへのトレーニングとは、つまり、前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータを予測し、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択する。
【０１１２】  例えば、ＣＵＳＵＭ予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズｗ、パラメーターｋ１とｈを調整する。
【０１１３】  また、ＥＷＭＡ予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って前記ＥＷＭＡ予測モデルの重み係数λとパラメーターｋ２を調整する。
【０１１４】  また、移動パーセンタイル予測モデルで第一トレーニングデータへの感染症予測を行い、第一トレーニングデータの予測結果に従って適切なパーセンタイル（例えば、第８０パーセンタイル）を前記移動パーセント予測モデルの早期警戒閾値として選択する。
【０１１５】  具体的には、前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータを予測し、第一トレーニングデータの予測結果を実際の感染症流行期間／非流行期間分類結果と比較し、比較結果に従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択する。
【０１１６】  実際の感染症流行期間／非流行期間は医学的方法によって定義される。第一トレーニングデータに対する前記感染症予測モデルの予測結果のプリセットインデックスを計算し、前記プリセットインデックスに従って前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択できる。例えば、第一トレーニングデータに対する前記感染症予測モデルの予測結果の精度、特異度と適時性の３つの指標を計算し、前記３つの指標に基づいて前記感染症予測モデルのパラメーターを調整または選択できる。
【０１１７】  精度、特異度、適時性という３つの指標の計算方法は次のとおりである。
【０１１８】  精度＝有効早期警戒の日数／実際の感染症流行期間の合計日数ｘ１００％。
【０１１９】  特異度＝早期警戒なしの日数／実際の感染症非流行期間の合計日数ｘ１００％。
【０１２０】  適時性（すなわち、遅延期間）＝有効早期警戒の感染症流行期間の開始日−実際の感染症流行期間の開始日。
【０１２１】  前記感染症予測モデルで第一トレーニングデータの感染症流行期間を予測するとき、特定の日が感染症流行期間であると予測され、実際の感染症流行期間の範囲内にある場合、有効早期警戒として記録する。
【０１２２】  テストユニット３０３：前記感染症予測モデルでテストデータを予測し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たしているかどうかを判定し、前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、感染症予測モデルを微調整する。
【０１２３】  前記テストデータは感染症モニタリングデータである。前記感染症予測モデルでテストデータを予測することは、トレーニング後の感染症予測モデルが要件を満たしているかどうかを検証することを目指している。
【０１２４】  テストデータの予測結果のプリセットインデックス（例えば、精度、特異度、適時性）を計算し、前記テストデータの予測結果のプリセットインデックスに従って、トレーニング後の感染症予測モデルが事前設定された条件を満たしているかどうかを判定できる。例えば、前記テストデータの予測結果の精度が事前設定された精度に達しているかどうかを判定し、および／または前記テストデータの予測結果の特異度が事前設定された特異度に達しているかどうかを判定し、および／または前記テストデータの予測結果の適時性が事前設定された適時性に達しているかどうかを判定する。前記テストデータの予測結果の精度が事前設定された精度に達し、および／または前記テストデータの予測結果の特異度が事前設定された特異度に達し、および／または前記テストデータの予測結果の適時性が事前設定された適時性に達する場合、前記感染症予測モデルが事前設定された条件を満たすと判断され、最適化された感染症予測モデルが取得される。
【０１２５】  前記テストデータの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記感染症予測モデルのパラメータをさらに調整する。
【０１２６】  例えば、前記テストデータに対する前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルの時間ウィンドウサイズｗ、パラメーターｋ１とｈをさらに調整する。
【０１２７】  また、前記テストデータに対する前記ＥＷＭＡ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、前記ＥＷＭＡ予測モデルの重み係数λとパラメーターｋ２をさらに調整する。
【０１２８】  また、前記テストデータに対する前記ＥＷＭＡ予測モデルの予測結果が事前設定された条件を満たさない場合、第７５パーセンタイル（第８０パーセンタイルを第７５パーセンタイルに調整する）を移動パーセンタイル予測モデルの早期警戒閾値として取る。
【０１２９】  決定ユニット３０４では、前記感染症予測モデルに基づく感染症リスクレベルを判定するための時間ウィンドウサイズ（以下、クラス分け時間ウィンドウサイズという）を第二トレーニングデータで決定し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルに基づいて低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにする。
【０１３０】  第二トレーニングデータは、感染症モニタリングデータである。前記第二トレーニングデータは、前記第一トレーニングデータと同じでも異なっていてもよい。
【０１３１】  クラス分け時間ウィンドウサイズは、前記感染症予測モデルに基づいて感染症リスクレベルの精度を確保するために決定される。
【０１３２】  クラス分け時間ウィンドウサイズを決定するプロセスでは、クラス分け時間ウィンドウサイズを調整し、前記感染症予測モデルに基づいて中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルと判定された時点は、実際の感染症流行期間内にあり、前記感染症予測モデルで低リスクレベルおよび中リスク未満のレベルと判定された時点は実際の感染症非流行期間内にあるようにする。
【０１３３】  決定ユニット３０４は、次の方法に従ってクラス分け時間ウィンドウサイズを決定する。
【０１３４】  （１）第二トレーニングデータに従って、前記感染症予測モデルで、事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記事前設定された時点の前のクラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。
【０１３５】  前記クラス分け時間ウィンドウサイズの初期値はプリセット値、例えば３であり、決定ユニット３０４調整後は、適切なサイズ、例えば７に調整される。
【０１３６】  （２）第二トレーニングデータに従って、前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。
【０１３７】  （３）前記事前設定された時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に従って、感染症リスクレベル分類の閾値を計算する。
【０１３８】  （４）前記感染症リスクレベル分類閾値に従って、前記事前設定された時点の感染症リスクレベルを判定する。
【０１３９】  （５）前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にあるかどうか、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルである場合、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にあるかどうかを判定する。
【０１４０】  （６）前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが中リスクレベルおよび中リスク以上のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症流行期間内にある、または前記事前設定された時点での感染症リスクレベルが低リスクおよび中リスク未満のレベルであり、前記事前設定された時点が実際の感染症非流行期間内にある場合、前記クラス分け時間ウィンドウサイズを調整する。
【０１４１】  クラス分け時間ウィンドウサイズを最適な値に調整するために、異なる第二トレーニングデータで上述の方法に従ってクラス分け時間ウィンドウサイズを複数回調整できる。
【０１４２】  予測ユニット３０５は、前記感染症予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類するように使用される。
【０１４３】  例えば、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。また、前記ＣＵＳＵＭ予測モデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。また、前記移動パーセンタイルモデルで、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における各時点を予測し、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症流行期間と感染症非流行期に分類する。
【０１４４】  予測ユニット３０５は、また前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算するように使用される。
【０１４５】  前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内におけるすべての感染症非流行期間を統計し、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内におけるすべての感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。例えば、測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内に３つの感染症非流行期間が含まれる場合、前記３つの感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差を計算する。前記平均値と標準偏差は、前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータを計算して求められた平均値と標準偏差である。
【０１４６】  予測ユニット３０５は、また前記測定する時点前の前記クラス分け時間ウィンドウサイズの時間内における感染症非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値と標準偏差に従って、感染症リスクレベル分類の閾値を計算するように使用される。
【０１４７】  前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ得る。前記高中レベル分類の閾値は、高リスクレベルと中リスクレベルを分類するために使用され、前記中低レベル分類の閾値は中リスクレベルと低リスクレベルを分類するために使用され、前記低／極低レベル分類の閾値は低リスクレベルと極低リスクレベルを分類するために使用される。
【０１４８】特定の実施例では、前記非流行期間の感染症モニタリングデータの平均値はμｗ′、標
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の閾値はμｗ′＋６＊σｗ′、前記中低レベル分類の閾値はμｗ′＋４＊σｗ′、前記中低レベル分類の閾値はμｗ′＋２＊σｗ′である。
【０１４９】  他の実施例では、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、他の量と種類が含まれ得る。例えば、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、高中レベル分類の閾値および中低レベル分類の閾値が含まれ得る。また、前記感染症リスクレベル分類の閾値には、極高／高レベル分類の閾値、高中レベル分類の閾値、中低レベル分類の閾値、および低／極低レベル分類の閾値が含まれ得る。
【０１５０】  予測ユニット３０５は、さらに前記感染症リスクレベル分類の閾値に従って、前記測定する時点での感染症リスクレベルを判定するように使用される。
【０１５１】  例えば、前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記高中レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは高リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記高中レベル分類の閾値より小さく、前記高中レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは中リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記中低レベル分類の閾値より小さく、前記低／極低レベル分類の閾値以上である場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは低リスクレベルであると判定される。前記測定する時点での感染症モニタリングデータが前記低／極低レベル分類の閾値より小さい場合、前記測定する時点での感染症リスクレベルは低／極低リスクレベルであると判定される。
【０１５２】  特定の実施例では、前記感染症クラス分け予測装置１０は、ＣＵＳＵＭ予測モデル、ＥＷＭＡ予測モデル、および移動パーセンタイル予測モデルを組み合わせて感染症クラス分け予測を実行できる。具体的には、前記感染症クラス分け予測装置１０により、ＣＵＳＵＭ予測モデルに基づいて測定する時点が第一感染症リスクレベルであると判定し、ＥＷＭＡ予測モデルに基づいて測定する時点が第二感染症リスクレベルであると判定し、移動パーセンタイル予測モデルに基づいて測定する時点が第三の感染症リスクレベルであると判定し、前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに従って最終的な感染症リスクレベルを取得する。前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに少なくとも２つの感染症リスクレベルが一致しているかどうかを判断できる。前記第一感染症リスクレベル、前記第二感染症リスクレベル、および前記第三の感染症リスクレベルに少なくとも２つの感染症リスクレベルが一致している場合、この一致している感染症リスクレベルが最終的な感染症リスクレベルとして使用される。
【０１５３】  実施例２の感染症クラス分け予測装置１０で、感染症予測モデルをトレーニングおよびテストし、最適化された感染症予測モデルを取得し、最適化された感染症予測モデルを使用して測定する時点の前の感染症モニタリングデータを予測する。前記感染症予測モデルに基づいてクラス分け時間ウィンドウサイズを決定し、測定する時点の前の各時点での予測結果と前記クラス分け時間ウィンドウサイズに従って、測定する時点の感染症リスクレベルを判定する。感染症リスクレベルの判定に使用される時間ウィンドウサイズは、感染症予測モデルに基づいて決定されるため、実施例２により感染症リスクレベルの判定の精度を向上させることができる。
【０１５４】  実施例３
図４は、本願発明の実施例３に提供されるコンピューター装置の模式図である。コンピューター装置１には、メモリ２０、プロセッサ３０、およびコンピューター可読命令４０を備え、前記コンピューター可読命令４０は、メモリ２０に格納され、前記プロセッサ３０上で実行し、例えば、感染症クラス分け予測プログラムである。前記プロセッサ３０は、前記コンピューター可読命令４０を実行するとき、図１に示されるステップ１０１−１０９など、上述の感染症クラス分け予測方法の実施例におけるステップを実現する。あるいは、前記プロセッサ３０は、コンピューター可読命令４０を実行するとき、図３のユニット３０１−３０５など、上述の装置の実施例における各モジュール／ユニットの機能を実現する。
【０１５５】  実例として、本願発明を完了するには、前記コンピューター可読命令４０は、メモリ２０に格納され、プロセッサ３０によって実行される１つ以上のモジュール／ユニットに分割されてもよい。前記１つ以上のモジュール／ユニットは、コンピューターデバイス１内のコンピューター可読命令４０の実行プロセスを記述するための特定の機能を実行することができる一連のコンピューター可読命令セグメントであり得る。例えば、前記コンピューター可読命令４０は、図３の確立ユニット３０１、トレーニングユニット３０２、テストユニット３０３、決定ユニット３０４、および予測ユニット３０５に分割され、各ユニットの具体的な機能については、実施例２を参照する。
【０１５６】  前記コンピューターデバイス１は、デスクトップコンピューター、ノートブックパソコン、パームトップコンピューター、およびクラウドサーバなどのコンピューティングデバイスである。前記模式図である図４は、コンピューターデバイス１の単なる例であり、コンピューターデバイス１への制限を構成するものではなく、図示よりも多いまたは少ないコンポーネントを含んでもよく、あるいはいくつかのコンポーネントまたは異なるコンポーネントを組み合わせてもよい、例えば前記コンピューターデバイス１にはまた、入力および出力デバイス、ネットワークアクセスデバイス、バスなどが含まれ得ることを当業者は理解するであろう。
【０１５７】  前記プロセッサ３０は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であってもよく、または他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ  、ＦＰＧＡ）またはその他のプログラム可能なロジックデバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサでもよく、このプロセッサ３０は従来のプロセッサなどでもよく、前記プロセッサ３０はコンピューター装置１の制御センターであり、様々なインターフェースおよび回線を使用してコンピューター装置１全体を接続する。
【０１５８】  前記メモリ２０は、前記コンピューター可読命令４０および／またはモジュール／ユニットを格納するために使用され、前記プロセッサ３０は、前記メモリ２０に格納されたコンピューター可読命令および／またはモジュール／ユニットをランニングまたは実行し、前記メモリ２０に格納されたデータを呼び出すことにより、コンピューター装置１の様々な機能を実現する。前記メモリ２０には、主にストレージプログラム領域およびストレージデータ領域が含まれ、そのうち、ストレージプログラム領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションなど（音声再生機能、画像再生機能など）を格納することができ、ストレージデータ領域は、  コンピューター装置１の使用に応じて作成されたデータ（音声データ、電話帳など）を格納することができる。さらに、メモリ２０には、高速ランダムアクセスメモリ、またはハードディスク、メモリ、プラグインハードディスク、スマートメモリカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）、少なくとも１つのディスクストレージデバイス、フラッシュデバイスなどの不揮発性メモリ、またはその他の揮発性ソリッドステートストレージデバイスが含まれる。
【０１５９】  前記コンピュータデバイス１によって統合されたモジュール／ユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形態で実装され、独立した製品として販売または使用される場合、コンピューター可読記憶媒体に格納する。このような理解に基づいて、本願発明では、前述の実施例方法のプロセスのすべてまたは一部を実施し、不揮発性可読記憶媒体に格納されるコンピューター可読命令によって関連するハードウェアで実施することができ、このコンピューター可読命令は、プロセッサによって実行されるとき、上述の各方法実施例のステップを実現する。ここで、前記コンピューター可読命令には、ソースコード、オブジェクトコード形式、実行可能ファイルまたは何らかの中間形式などの形態であり得るコンピューター可読命令コードが含まれる。前記不揮発性可読媒体には、コンピューター可読命令コードを運ぶことができるエンティティまたはデバイス、記録媒体、Ｕディスク、モバイルハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、コンピューターメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、電気搬送波信号、電気通信信号、およびソフトウェア配布媒体などが含まれ得る。不揮発性可読媒体に含まれるコンテンツは、司法管轄区域の立法と特許慣行の要件に応じて適切に増減できることに特に注意すべきである。例えば、一部の法域では、不揮発性可読媒体には、立法と特許の慣行に応じて電気搬送波信号および電気通信信号が含まれていない。
【０１６０】  さらに、「含む」という言葉は、他のユニットまたはステップを除外せず、単数形は複数形を除外しないことを理解されたい。コンピューターデバイスの請求項に記載されている複数のユニットまたはコンピューターデバイスは、同じユニットまたはコンピューターデバイスによってソフトウェアまたはハードウェアを介して実現できる。第一、第二などの単語は名称を示すために使用され、特定の順序を示すものではない。
【０１６１】  最後的には、上記の実施例は、本願発明の技術的解決策を説明するためにのみ使用され、それに限定されないことに留意されたい。本願発明は、好ましい実施例を参照して詳細に説明されるが、当業者は、本願発明の技術的解決策の趣旨と範囲から逸脱することなく、本願発明の技術的解決策を修正または同等に置換できることを理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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