(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ装置による感染症流行の予測方法であって、
前記コンピュータ装置が、
感染症モニタリングの時系列データを取得するステップと、
前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、
前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、
流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップと、
を実行することを特徴とするコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項２】
前記時系列データは、Ｘ＝［ｘ０、ｘ１、ｘ２、…、ｘｔ］であり、時点０は既知の前の流行季節／非流行季節の転換点であり、時点ｔは所与の時点であり、ｒｔ表示は時点ｔから前の流行季節／非流行季節の転換点までの間隔であり、
前記コンピュータ装置が、前記時系列データの各感染症モニタリングデータに対応する時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算するステップを実行し
前記時系列データの各感染症モニタリングデータに対応する時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算するステップにおいては、前記コンピュータ装置がステップａとステップｂを実行し、
前記ステップａにおいて、時点ｔにおけるｒｔの取り得る値の確率を計算し、
（１）時刻ｔの実績値ｘｔが系列分布［ｘ０…ｘｔ−１］に基づく確率Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）、
0006950008.tif 000009
そのうちμ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の平均値で、σ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の標準偏差をし、
（２）前の時点ｒｔ−１の確率Ｐ（ｒｔ−１）を計算し、
ｒｔはすべて前の時点ｒｔ−１から転化して、ｒｔ＝ｒｔ−１＋１またはｒｔ＝０が得られ、
（３）ｒｔ−１からｒｔに転化する時の確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）を計算し、
Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）は調整可能なパラメータであり、Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）が大きければ大きいほど、次の時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点となる確率が高くなり、
前記ステップｂにおいて、時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点に属する確率Ｐｔ、すなわちＰｔ（ｒｔ）＝Ｐｔ−１（ｒｔ−１）＊Ｐｔ（ｒｔ｜ｒｔ−１）＊Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）を計算する、ことを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項３】
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点が得られるステップにおいて、
前記コンピュータ装置が、
予め設定された百分位数を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記予め設定された百分位数より大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の平均値を算出し、前記平均値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記平均値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の中央値を算出し、前記中央値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記中央値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、を実行することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項４】
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、発病数或いは発病率が含まれることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項５】
前記流行季節／非流行季節の転換点ごとにタイプを決定するステップにおいて、
前記コンピュータ装置が、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、あるいは、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項６】
前記感染症モニタリング時系列データを取得するステップにおいて、
前記コンピュータ装置が、前記感染症モニタリングデータから前記感染症モニタリング時系列データを構成するステップを備えることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項７】
前記確率系列における確率ピークを決定するステップにおいて、
前記コンピュータ装置が、確率系列における各確率とその前・後に隣接する確率の大きさを順に比較し、当該確率がその前・後に隣接する確率よりも大きい場合、当該確率が確率系列における確率ピークであると決定することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ装置による感染症流行の予測方法。
【請求項８】
少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドを記憶するための記憶装置と、少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドを実行するためのプロセッサとを含むコンピュータ装置であって、
前記プロセッサによって前記少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドが実行される際、
感染症モニタリングの時系列データを取得するステップと、
前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、
前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、
流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップと、を実現することを特徴とするコンピュータ装置。
【請求項９】
前記時系列データは、Ｘ＝［ｘ０、ｘ１、ｘ２、…、ｘｔ］であり、時点０は、既知の前の流行季節／非流行季節の転換点であり、時点ｔは所与の時点であり、ｒｔは時点ｔから前の流行季節／非流行季節の転換点までの間隔であり、前記時系列データの各感染症モニタリングデータに対応する時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算するステップは、ステップａとステップｂを備え、前記ステップａにおいて、時点ｔにおけるｒｔの取り得る値の確率を計算し、
（１）時刻ｔの実績値ｘｔが系列分布［ｘ０…ｘｔ−１］に基づく確率Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）、
0006950008.tif 000010
そのうちμ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の平均値を示し、σ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の標準偏差を示し、
（２）前の時点ｒｔ−１の確率Ｐ（ｒｔ−１）を計算し、
ｒｔはすべて前の時点ｒｔ−１から転化して、ｒｔ＝ｒｔ−１＋１またはｒｔ＝０が得られ、
（３）ｒｔ−１からｒｔに転化する時の確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）を計算し、
確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）は人為的に調整できるパラメータであり、
Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）が大きければ大きいほど、次の時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点となる確率が高くなり、
前記ステップｂにおいて、時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点に属する確率Ｐｔ、すなわちＰｔ（ｒｔ）＝Ｐｔ−１（ｒｔ−１）＊Ｐｔ（ｒｔ｜ｒｔ−１）＊Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）を計算することを特徴とする請求項８記載のコンピュータ装置。
【請求項１０】
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点が得られるステップにおいて、
予め設定された百分位数を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記予め設定された百分位数より大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の平均値を算出し、前記平均値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記平均値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の中央値を算出し、前記中央値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記中央値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、を備えることを特徴とする請求項８記載のコンピュータ装置。
【請求項１１】
前記流行季節／非流行季節の転換点ごとにタイプを決定するステップにおいて、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、あるいは、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、
を備えることを特徴とする請求項８記載のコンピュータ装置。
【請求項１２】
少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドが格納された不揮発性可読記憶媒体であって、
前記少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドプロセッサによって実行される際、
感染症モニタリングの時系列データを取得するステップと、
前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、
前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、
流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップと、
を実現することを特徴とする不揮発性可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記時系列データは、Ｘ＝［ｘ０、ｘ１、ｘ２、…、ｘｔ］であり、時点０は、既知の前の流行季節／非流行季節の転換点であり、時点ｔは所与の時点であり、ｒｔは時点ｔから前の流行季節／非流行季節の転換点までの間隔であり、前記時系列データの各感染症モニタリングデータに対応する時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算するステップは、ステップａとステップｂを備え、前記ステップａにおいて、時点ｔにおけるｒｔの取り得る値の確率を計算し、
（１）時刻ｔの実績値ｘｔが系列分布［ｘ０…ｘｔ−１］に基づく確率Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）、
0006950008.tif 000011
そのうちμ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の平均値を示し、σ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の標準偏差を示し、
（２）前の時点ｒｔ−１の確率Ｐ（ｒｔ−１）を計算し、
ｒｔはすべて前の時点ｒｔ−１から転化して、ｒｔ＝ｒｔ−１＋１またはｒｔ＝０が得られ、
（３）ｒｔ−１からｒｔに転化する時の確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）を計算し、
確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）は人為的に調整できるパラメータであり、
Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）が大きければ大きいほど、次の時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点となる確率が高くなり、
前記ステップｂにおいて、時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点に属する確率Ｐｔ、すなわちＰｔ（ｒｔ）＝Ｐｔ−１（ｒｔ−１）＊Ｐｔ（ｒｔ｜ｒｔ−１）＊Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）を計算することを特徴とする請求項１２記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点が得られるステップにおいて、
予め設定された百分位数を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記予め設定された百分位数より大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の平均値を算出し、前記平均値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記平均値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、あるいは、
前記確率ピーク系列の中央値を算出し、前記中央値を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記中央値よりも大きい場合、前記確率ピークを流行季節／非流行季節の転換点とするステップと、を備えることを特徴とする請求項１２記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記流行季節／非流行季節の転換点ごとにタイプを決定するステップにおいて、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、あるいは、
前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値に基づき、前記流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１２記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本願発明は疾病予測技術分野に関し、特に感染症流行予測方法、コンピュータ装置及び不揮発性読み取り可能な記憶媒体に関する。本願は、２０１８年０４月１１日に中国特許局へ出願された中国出願番号２０１８１０３２２４２１．４、発明の名称：「感染症流行予測方法、コンピュータ装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体」に基づく優先権を主張しており、その出願の全内容は本明細書中に参照として組み入れられている。
【背景技術】
【０００２】  社会と自然環境の変化に伴い、感染症の病原体、伝播経路、発病の特徴及びその影響要素も大きく変化している背景の下で、如何感染症の突発的な公衆衛生事件を早期に認知し、早期に警戒・早期に警戒を呼び掛け、突発的な公衆衛生事件による損失を最小限に抑えられるよう、できるだけ早く対応策を講じることが公衆衛生分野で長期的に注目されてきた焦点であり、公衆衛生分野における応急処置の重要な内容でもある。【０００３】  突発的な公衆衛生事件に対する警戒は、関連データの収集・整理・分析と統合を通じて、コンピュータ、ネットワーク、通信など現代化の先進的な技術を用い、事件の兆候を監視・識別・判断・評価した上、関連機関と公衆に対して対処策を講じて準備を整えよう適時に警戒を呼び掛け、突発事件の発生をなるべく阻止するか、若しくは、突発事件による被害をなるべく軽減することに向け、実効性ある予防措置を遅滞なく実施することを目的とする。【０００４】  感染症の早期警戒にとっては、感染症流行予測が重要な一環である。【０００５】  現在の感染症流行予測について多くの場合は、感染症流行の数理モデルに基づき感染症流行閾値を計算し、感染症モニタリングデータと感染症流行閾値を比較して感染症の流行季節と非流行季節を分け、予測効果は異なるアルゴリズムによりそのパラメータの影響を受けて大きく左右され得るので、良い予測効果を得るために、パラメータを調整しなければならない。【０００６】  しかし、パラメータの調整には時間がずいぶんかかる。
【発明の概要】
。
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  以上の問題点に鑑みて、本発明は、高効率かつ迅速な感染症流行予測が実現できる感染症流行予測方法と装置、コンピュータ装置、不揮発性読み取り可能な記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  上記の課題を解決するために、本願発明の第１の態様に係る感染症流行の予測方法であって、
感染症モニタリングの時系列データを取得するステップと、
前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、
前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、
前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データに  おける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、
流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップと、を備えることを特徴とする感染症の予測方法を提供する。【０００９】  本願の第２の態様は、前記感染症流行予測方法を実現するために、少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドを記憶するための記憶装置と、少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドを実行するためのプロセッサとを含むコンピュータ装置を提供する。【００１０】  本願発明の第３の態様は、少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドが格納された不揮発性可読記憶媒体を提供し、前記感染症流行予測方法は、前記少なくとも１つのコンピュータ可読コマンドがプロセッサによって実行される際に実現する。
【発明の効果】
【００１１】  本願発明は感染症モニタリングの時系列データを獲得し、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップと、を含む。本願発明は、確率の計算は予測モデルのパラメータによる影響を受けないため、パラメータの調整に多大な時間がかかることを避け、効率的かつ迅速な感染症流行予測を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は本願発明の実施例１に係る感染症流行予測方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は本願発明の実施例２に係る感染症流行予測装置を示した構造図である。
【図３】図３は本願発明の実施例３に係るコンピュータ装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】  本発明の上記の目的、特徴及び利点をより明確に理解させるため、図面及び具体的な実施形態を参照しながら本発明を詳しく説明する。なお、矛盾しない限り、本発明の実施例及びその特徴を相互に組み合わせてもよい。
【００１４】  本発明を理解させるため、下記の明細書に具体的な細部が記載されているが、記述する実施例は本発明の一部実施例に過ぎず、全ての実施例ではない。
【００１５】  本発明の実施例に基づき、当業者が創造的労働をせずに取得したすべてのその他実施例は、すべて本発明の保護範囲に入る。
【００１６】  別段の定義がない限り、本願で使用されるすべての技術および科学用語は、本願発明の技術分野に属する技術者が通常理解する意味と同じである。
【００１７】  本願において、本明細書で使用される用語は、特定の実施例を説明するためのものだけであり、本願発明の範囲を制限する意図はない。
【００１８】  好ましくは、本願発明の感染症流行予測方法は、１つまたは複数のコンピュータ装置に適用されてもよい。
【００１９】  前記コンピュータ装置は、予め設定または記憶したコマンドに従い、数値の計算および／または情報処理を自動的に行うことができるデバイスであり、そのハードウェアは、マイクロプロセッサ、専用集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、プログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、デジタルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、組み込み式デバイスなどを含むが、これに限定されない。
【００２０】  前記コンピュータ装置は、デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、パームトップコンピュータ、クラウドサーバなどのコンピュータデバイスであっても良い。
【００２１】  前記コンピュータ装置はキーボード、マウス、リモコン、タッチパネル、または音響制御機器などを介してヒューマンコンピュータインタラクションを行う。
【００２２】実施例１
図１は本願発明の実施例１に係る感染症流行予測方法を示すフローチャートである。
【００２３】  前記感染症流行予測方法は、コンピュータ装置に適用される。
【００２４】  前記感染症流行予測方法は、感染症モニタリング時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、前記確率に基づき流行季節／非流行季節の転換点を決定し、かつ各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定し、それによって流行季節と非流行季節を区別する。
【００２５】  図１に示したように、前記感染症流行予測方法は、具体的には以下のステップを含む。
【００２６】  ステップ１０１では、感染症モニタリング時系列データを取得する。
【００２７】  予め設定された地域（例えば、省、市、地域）に、複数の監視拠点からなる感染症モニタリングネットワークを構築して、前記監視拠点から感染症モニタリングデータを採集し、前記感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データを構成する。
【００２８】  医療機関、学校、保育所、薬局などを監視拠点として選定してもよく、それぞれの監視対象者に対して感染症の監視を行い、データを採集する。
【００２９】  予め設定された条件を充足した場所を監視拠点として選定してもよい。
【００３０】  予め設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。
【００３１】  例えば、予め設定された在学生人数に達した学校、保育所を監視拠点として選定する。
【００３２】  また、薬局の例として、予め設定された規模（例えば日売上実績の統計に基づく規模）に達した薬局を監視拠点として選定する。
【００３３】  また、病院の例として、予め設定された規模（例えば１日あたりの外来診療人数実績の統計に基づく規模）に達した病院を監視拠点として選定する。
【００３４】  異なる時間帯の感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データが構成される。
【００３５】  例えば、１日単位で採集した感染症モニタリングデータから感染症モニタリングデータ時系列データを構成してもよい。
【００３６】  或いは、１週間単位で採集した感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【００３７】  医療機関（例えば主に病院を含む）は、感染症の大流行の予兆を最も早期発見することができる場所であり、感染症モニタリング作業を展開する最優先の選択肢である。
【００３８】  患者の診察状況に基づき、感染症のモニタリングデータを取得してもよい。
【００３９】  一部の感染症患者は早期症状を緩和するために、自分で薬局に行って薬を購入するので、薬局の薬品販売実績に基づき感染症モニタリングデータを取得してもよい。
【００４０】  児童と青少年は感染症のハイリスク集団及び感染症伝播における重要な一環であり、同ハイリスク集団に対するモニタリングも強化しなければならない。
【００４１】  学校と保育所は児童と青少年の感染症の発病状況を監視するのに良い場所である。
【００４２】  学校と保育所の児童と青少年の病欠状況に基づき、感染症モニタリングデータを得ることができる。
【００４３】  そのため、本願発明では主に医療機関、学校、保育所、薬局という３種類の場所を選んで感染症モニタリングデータの採集を行うようにする。
【００４４】  もちろん、前記データ源の選定は、他の実施形態でモニタリングデータのデータ源として他の重点対象集団や場所を追加したり置き換えたりすることを制限するものではない。
【００４５】  例えば、ホテルを感染症モニタリングの範囲に組み入れ、ホテルの入居者の感染症モニタリングデータを採集してもよい。
【００４６】  必要に応じ、いずれかの種類の監視拠点（例えば医療機関）を選定し、そこから採集した感染症モニタリングデータで、感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【００４７】  例えば、病院から採集した感染症モニタリングデータで、感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【００４８】  或いは、複数種類の監視拠点から採集した感染症モニタリングデータを合わせて感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【００４９】  例えば、病院から採集した感染症モニタリングデータを主とし、薬局から採集した感染症モニタリングデータを補足として、感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【００５０】  感染症モニタリングデータには、感染症の受診数、受診率、発病数や発病率などが含まれてもよい。
【００５１】  例えば、病院などの医療機関（例えば、病院）から１日あたりの感染症（例えば、インフルエンザ）の受診数を感染症モニタリングデータとして採集してもよい。
【００５２】  また、学校の在学生から１日あたりの感染症（例えば、インフルエンザ）の発病数を感染症モニタリングデータとして採集してもよい。
【００５３】  ステップ１０２では、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得する。
【００５４】  時間の順に前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算する。
【００５５】  前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を、次のように計算する。
【００５６】  感染症モニタリング時系列データは、Ｘ＝［ｘ０、ｘ１、χ２、…、ｘｔ］であり、そのうち時点０は、既知の前の流行季節／非流行季節の転換点であり、時点ｔは、所定の時点である。
【００５７】  表示が時点ｔから前の流行季節／非流行季節の転換点までの間隔を示す。
【００５８】  時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＝０となる。
【００５９】  例えば、時点ｔ＝３は流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＝３＝０、かつｒｔ＝５＝２となり、時点ｔ＝５と、前の流行季節／非流行季節の転換点ｔ＝３との間隔は２である。
【００６０】  したがって、時点ｔにとっては、その次の時点ｒｔ＋１が流行季節／非流行季節の転換点でなければ、ｒｔ＋１＝ｒｔ＋１となり、その次の時点ｒｔ＋１が流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＋１＝０となる。
【００６１】  初期化時に時系列データにおける最初の時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を１に設定する。
【００６２】  すなわち
0006950008.tif 000002
【００６３】  時点ｔにおけるｒｔの取り得る値の確率には３つの要素がある。
【００６４】
0006950008.tif 000003
【００６５】  そのうちμ１：ｔ−１、が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の平均値を示し、σ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の標準偏差を示す。
【００６６】
0006950008.tif 000004
てｒｔ＝ｒｔ−１＋１またはｒｔ＝０となる。
【００６７】  （３）ｒｔ−１がｒｔの確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）に転化する。
【００６８】  確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）は人為的に調整できるパラメータである。
Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）が大きくなればなるほど、次の時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点となる確率が高くなる。
【００６９】  したがって、時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点に属する確率Ｐｔは次の通りである。
【００７０】
0006950008.tif 000005
以上の方法で時点０から時点ｔまで流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、以下の確率系列を得る。
Ｐ＝［Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｔ］
ステップ１０３では、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得る。
【００７１】  確率系列における各確率とその前・後に隣接する確率の大きさを順に比較し、確率系列における或る１つの確率がその前・後に隣接する確率よりも同時に大きい場合、当該確率は確率系列における確率ピークである。
【００７２】  例えば、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が隣接しており、Ｐ１＜Ｐ２かつＰ３＜Ｐ２の場合は、Ｐ２が確率系列における確率ピークとなる。
【００７３】  前記確率系列におけるすべての確率ピークから確率ピーク系列が構成される。
【００７４】  ステップ１０４では、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得る。
【００７５】  前記確率ピーク系列の予め設定された百分位数（または分位数）を算出し、前記予め設定された百分位数（または分位数）を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが予め設定された百分位数（または分位数）より大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点となる。
【００７６】  例えば、確率ピーク系列における第７０百分位数（または０．７分位数）を算出し、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記確率ピーク系列における第７０百分位数（または０．７分位数）より大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点となる。
【００７７】  或いは、前記確率ピーク系列の平均値を算出し、前記平均値を選別の閾値とし、確率ピーク系列における確率ピークが前記平均値よりも大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点である。
【００７８】  或いは、前記確率ピーク系列の中央値を算出し、前記中央値を選別の閾値とし、確率ピーク系列における確率ピークが前記中央値よりも大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点である。
【００７９】  ステップ１０５では、各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定し、前記タイプは上昇転換点と下降転換点を含む。
【００８０】  前記上昇転換点は感染症流行季節の起点（すなわち感染症非流行季節の終点）であり、前記下降転換点は感染症流行季節の終点（すなわち感染症非流行季節の起点）である。
【００８１】  上昇転換点から隣接の下降転換点までは感染症流行季節であり、下降転換点から隣接の上昇転換点までは感染症非流行季節である。
【００８２】  流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点に対応する感染症モニタリングデータが平均値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【００８３】  一方、前記流行季節／非流行季節の転換点に対応する感染症モニタリングデータが前記平均値より小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【００８４】  或いは、流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その次の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値を算出する、としてもよい。
【００８５】  前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値よりも小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【００８６】  そうでなければ、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【００８７】  或いは、流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの中央値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その次の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの中央値を算出する。
【００８８】  前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値よりも小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【００８９】  そうでなければ、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【００９０】  次に、前記感染症流行予測方法について例を挙げて説明する。
【００９１】  ステップ１０１において、感染症モニタリング時系列データ［２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５］を取得し、そのうち２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５はそれぞれ時点０、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０に対応する。
【００９２】  ステップ１０２において、前記時系列データ［２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５］における各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列［０．０１、０．０２、０．０１、０．０３、０．０３、０．０６、０．０４、０．４、０．０２、０．０４、０．０５］を獲得する。
【００９３】  ステップ１０３において、確率系列［０．０１、０．０２、０．０１、０．０３、０．０３、０．０６、０．０４、０．４、０．０２、０．０４、０．０５］における確率ピーク値は、時点ｔ＝１の０．０２と、時点ｔ＝５の０．０６と、時点ｔ＝７の０．４と決定され、確率ピーク系列［０．０２、０．０６、０．４］が得られる。
【００９４】  ステップ１０４では、前記確率ピーク系列における［０．０２、０．０６、０．４］確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得る。
【００９５】  例えば、第０．２分位数の０．０２６を閾値とし、０．０２６以下の確率ピークをすべて削除し、すなわち、時点ｔ＝１の０．０２を削除し、残りの時点ｔ＝５の０．０６と時点ｔ＝７の０．４を残すと、時点ｔ＝５とｔ＝７は流行季節／非流行季節の転換点となる。
【００９６】  ステップ１０５において、時点ｔ＝５とｔ＝７が流行季節／非流行季節の転換点であるというタイプを判定する。
【００９７】  時点ｔ＝５前の感染症モニタリングデータは、［２、２．５、２、３、２］であり、平均値は２．３である。
【００９８】  時点ｔ＝５は４であり、かつ２．３より大きいため、時点ｔ＝５は上昇転換点となる。
【００９９】  時点ｔ＝７から時点ｔ＝５の間の感染症モニタリングデータは［４、３］であり、平均値は３．５である。
【０１００】  時点ｔ＝７は６であり、かつ３．５より大きいため、時点ｔ＝７は上昇転換点となる。
【０１０１】  なお、上記の例では２つの連続的な上昇転換点が現れ、１つ目の上昇転換点は感染症の流行季節の始まりを表し、２つ目の上昇転換点は、低リスクレベルの流行季節から高リスクレベルの流行季節に入ったことを表している。
【０１０２】  実施例１で開示した感染症流行予測方法は、感染症モニタリングの時系列データを獲得ステップと、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップを含む。
【０１０３】  実施例１は、確率の計算は予測モデルのパラメータによる影響を受けないため、パラメータの調整に多大な時間がかかることを避け、効率的かつ迅速な感染症流行予測を実現する。
【０１０４】実施例２
図２は本願発明の実施例２に係る感染症流行予測装置を示した構造図である。
【０１０５】  図２に示すように、前記感染症流行予測装置１０は、取得ユニット２０１、計算ユニット２０２、第１決定ユニット２０３、選別ユニット２０４、及び第２決定ユニット２０５、を備える。
【０１０６】  取得ユニット２０１は感染症モニタリング時系列データを取得するように構成される。
【０１０７】  予め設定された地域（例えば、省、市、地域）に、複数の監視拠点からなる感染症モニタリングネットワークを構築してもよく、前記監視拠点から感染症モニタリングデータを採集し、前記感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データを構成することができる。
【０１０８】  医療機関、学校と保育所、薬局などを監視拠点として選定してもよく、それぞれの監視対象者に対し感染症の監視を行い、データを採集する。
【０１０９】  予め設定された条件を充足した場所を監視拠点として選定してもよい。
【０１１０】  予め設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。
【０１１１】  例えば、予め設定された在学生人数に達した学校、保育所を監視拠点として選定する。
【０１１２】  また、薬局の例として、予め設定された規模（例えば日売上実績の統計に基づく規模）に達した薬局を監視拠点として選定する。
【０１１３】  また、病院の例として、予め設定された規模（例えば１日あたりの外来診療人数実績の統計に基づく規模）に達した病院を監視拠点として選定する。
【０１１４】  異なる時間帯の感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データが構成される。
【０１１５】  例えば、１日単位で採集した感染症モニタリングデータから感染症モニタリングデータ時系列データを構成してもよい。
【０１１６】  或いは、１週間単位で採集した感染症モニタリングデータから感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【０１１７】  医療機関（例えば主に病院を含む）は、感染症の大流行の予兆を最も早期発見することができる場所であり、感染症モニタリング作業を展開する最優先の選択肢である。
【０１１８】  患者の診察状況に基づき、感染症のモニタリングデータを取得してもよい。
【０１１９】  一部の感染症患者は早期症状を緩和するために、自分で薬局に行って薬を購入するので、薬局の薬品販売実績に基づき感染症モニタリングデータを取得してもよい。
【０１２０】  児童と青少年は感染症のハイリスク集団及び感染症伝播における重要な一環であり、同ハイリスク集団に対するモニタリングも強化しなければならない。
【０１２１】  学校と保育所は児童と青少年の感染症の発病状況を監視するのに良い場所である。
【０１２２】  学校と保育所の児童と青少年の病欠状況に基づき、感染症モニタリングデータを得てもよい。
【０１２３】  そのため、本願発明では主に医療機関、学校、保育所、薬局という３種類の場所を選んで感染症モニタリングデータの採集を行うようにする。
【０１２４】  もちろん、前記データ源の選定は、他の実施形態でモニタリングデータのデータ源として他の重点対象集団や場所を追加したり置き換えたりすることを制限するものではない。
【０１２５】  例えば、ホテルを感染症モニタリングの範囲に組み入れ、ホテルの入居者の感染症モニタリングデータを採集してもよい。
【０１２６】  必要に応じ、いずれかの種類の監視拠点（例えば医療機関）を選定してもよく、そこから採集した感染症モニタリングデータで、感染症モニタリング時系列データを構成する。
【０１２７】  例えば、病院から採集した感染症モニタリングデータで、感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【０１２８】  或いは、複数種類の監視拠点から採集した感染症モニタリングデータを合わせて感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【０１２９】  例えば、病院から採集した感染症モニタリングデータを主とし、薬局から採集した感染症モニタリングデータを補足として、感染症モニタリング時系列データを構成してもよい。
【０１３０】  感染症モニタリングデータには、感染症の受診数、受診率、発病数や発病率などが含まれてもよい。
【０１３１】  例えば、病院などの医療機関（例えば、病院）から１日あたりの感染症（例えば、インフルエンザ）の受診数を感染症モニタリングデータとして採集してもよい。
【０１３２】  また、学校の在学生から１日あたりの感染症（例えば、インフルエンザ）の発病数を感染症モニタリングデータとして採集してもよい。
【０１３３】  計算ユニット２０２は、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するように構成される。
【０１３４】  時間の順に前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算する。
【０１３５】  前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を、次のように計算する。
【０１３６】  感染症モニタリング時系列データは、Ｘ＝［ｘ０、ｘ１、ｘ２、…、ｘｔ］であり、そのうち時点０は、既知の前の流行季節／非流行季節の転換点であり、時点ｔは、所与の時点である。
【０１３７】  が表示時点ｔから前の流行季節／非流行季節の転換点までの間隔を示す。
【０１３８】  時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＝０となる。
【０１３９】  例えば、時点ｔ＝３は流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＝３＝０、かつｒｔ＝５＝２となり、時点ｔ＝５と、前の流行季節／非流行季節の転換点ｔ＝３との間隔は２である。
【０１４０】  したがって、時点ｔにとっては、その次の時点ｒｔ＋１が流行季節／非流行季節の転換点でなければ、ｒｔ＋１＝ｒｔ＋１となり、その次の時点ｒｔ＋１が流行季節／非流行季節の転換点であれば、ｒｔ＋１＝０となる。
【０１４１】  初期化時に時系列データにおける最初の時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を１に設定する。
【０１４２】
0006950008.tif 000006
【０１４３】  時点ｔにおけるｒｔの取り得る値の確率には３つの要素がある。
【０１４４】  （１）時点ｔの実績値ｘｔが［ｘ０…ｘｔ−１］系列分布に基づく確率Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）、
0006950008.tif 000007
【０１４５】  そのうちμ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の平均値を示し、σ１：ｔ−１が［ｘ０、…、ｘｔ−１］の標準偏差を示す。
【０１４６】
0006950008.tif 000008
てｒｔ＝ｒｔ−１＋１またはｒｔ＝０となる。
【０１４７】  （３）ｒｔ−１がｒｔの確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）に転化する。
【０１４８】  確率Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）は人為的に調整できるパラメータである。
Ｐ（ｒｔ｜ｒｔ−１）が大きくなればなるほど、次の時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点となる確率が高くなる。
【０１４９】  したがって、時点ｔが流行季節／非流行季節の転換点に属する確率Ｐｔは次の通りである：
Ｐｔ（ｒｔ）＝Ｐｔ−１（ｒｔ−１）＊Ｐｔ（ｒｔ｜ｒｔ−１）＊Ｐ（ｘｔ｜ｘ１：ｔ−１）
以上の方法で時点０から時点ｔまで流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、以下の確率系列を得る。しかし
Ｐ＝［Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｔ］
第１決定ユニット２０３は、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るように構成される。
【０１５０】  確率系列における各確率とその前・後に隣接する確率の大きさを順に比較し、確率系列における或る１つの確率がその前・後に隣接する確率よりも同時に大きい場合、当該確率は確率系列における確率ピークである。
【０１５１】  例えば、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が隣接しており、Ｐ１＜Ｐ２かつＰ３＜Ｐ２の場合は、Ｐ２が確率系列における確率ピークとなる。
【０１５２】  前記確率系列におけるすべての確率ピークから確率ピーク系列が構成される。
【０１５３】  選別ユニット２０４は、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得るように構成される。
【０１５４】  前記確率ピーク系列の予め設定された百分位数（または分位数）を算出し、前記予め設定された百分位数（または分位数）を選別の閾値とし、前記確率ピーク系列における確率ピークが予め設定された百分位数（または分位数）より大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点となる。
【０１５５】  例えば、確率ピーク系列における第７０百分位数（または０．７分位数）を算出し、前記確率ピーク系列における確率ピークが前記確率ピーク系列における第７０百分位数（または０．７分位数）より大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点となる。
【０１５６】  或いは、前記確率ピーク系列の平均値を算出し、前記平均値を選別の閾値とし、確率ピーク系列における確率ピークが前記平均値よりも大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点である。
【０１５７】  或いは、前記確率ピーク系列の中央値を算出し、前記中央値を選別の閾値とし、確率ピーク系列における確率ピークが前記中央値よりも大きい場合、前記確率ピークは流行季節／非流行季節の転換点である。
【０１５８】  第２決定ユニット２０５は、上昇転換点と下降転換点を含む各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するように構成される。
【０１５９】  前記上昇転換点は感染症流行季節の起点（すなわち感染症非流行季節の終点）であり、前記下降転換点は感染症流行季節の終点（すなわち感染症非流行季節の起点）である。
【０１６０】  上昇転換点から隣接の下降転換点までは感染症流行季節であり、下降転換点から隣接の上昇転換点までは感染症非流行季節である。
【０１６１】  流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値を算出し、前記流行季節／非流行季節の転換点に対応する感染症モニタリングデータが平均値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【０１６２】  一方、前記流行季節／非流行季節の転換点に対応する感染症モニタリングデータが前記平均値より小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【０１６３】  或いは、流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その次の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの平均値を算出する、としてもよい。
【０１６４】  前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値よりも小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【０１６５】  そうでなければ、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの平均値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【０１６６】  或いは、流行季節／非流行季節の転換点ごとに、前記時系列データにおける前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その前の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの中央値、及び前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点（前記流行季節／非流行季節の転換点を含まない。その次の流行季節／非流行季節の転換点を含む）までの中央値を算出する。
【０１６７】  前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値よりも小さい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は上昇転換点となる。
【０１６８】  そうでなければ、前記流行季節／非流行季節の転換点からその前の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値が、前記流行季節／非流行季節の転換点からその次の流行季節／非流行季節の転換点までの中央値よりも大きい場合、前記流行季節／非流行季節の転換点は下降転換点となる。
【０１６９】  次に、前記感染症流行予測装置について例を挙げて説明する。
【０１７０】  取得ユニット２０１は、感染症モニタリング時系列データ［２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５］を取得し、そのうち２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５はそれぞれ時点０、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０に対応する。
【０１７１】  計算ユニット２０２は、前記時系列データ［２、２．５、２、３、２、４、３、６、７、６、５］における各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列［０．０１、０．０２、０．０１、０．０３、０．０３、０．０６、０．０４、０．４、０．０２、０．０４、０．０５］を獲得する。
【０１７２】  第１決定ユニット２０３は、確率系列［０．０１、０．０２、０．０１、０．０３、０．０３、０．０６、０．０４、０．４、０．０２、０．０４、０．０５］における確率ピーク値が、時点ｔ＝１の０．０２と、時点ｔ＝５の０．０６と、時点ｔ＝７の０．４と決定され、確率ピーク系列［０．０２、０．０６、０．４］が得られる。
【０１７３】  選別ユニット２０４は、前記確率ピーク系列における［０．０２、０．０６、０．４］確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得る。
【０１７４】  例えば、第０．２分位数の０．０２６を閾値とし、０．０２６以下の確率ピークをすべて削除し、すなわち、時点ｔ＝１の０．０２を削除し、残りの時点ｔ＝５の０．０６と時点ｔ＝７の０．４を残すと、時点ｔ＝５とｔ＝７は流行季節／非流行季節の転換点となる。
【０１７５】  第２決定ユニット２０５は、時点ｔ＝５とｔ＝７が流行季節／非流行季節の転換点であるというタイプを判定する。
【０１７６】  時点ｔ＝５前の感染症モニタリングデータは、［２、２．５、２、３、２］であり、平均値は２．３である。
【０１７７】  時点ｔ＝５は４であり、かつ２．３より大きいため、時点ｔ＝５は上昇転換点となる。
【０１７８】  時点ｔ＝７から時点ｔ＝５の間の感染症モニタリングデータは［４、３］であり、平均値は３．５である。
【０１７９】  時点ｔ＝７は６であり、かつ３．５より大きいため、時点ｔ＝７は上昇転換点となる。
【０１８０】  なお、上記の例では２つの連続的な上昇転換点が現れ、１つ目の上昇転換点は感染症の流行季節の始まりを表し、２つ目の上昇転換点は、低リスクレベルの流行季節から高リスクレベルの流行季節に入ったことを表している。
【０１８１】  実施例２で開示した感染症流行予測装置１０は、感染症モニタリングの時系列データを獲得するステップと、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータ別の対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するステップと、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るステップと、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき前記時系列データにおける流行季節／非流行季節の転換点を得るステップと、流行季節／非流行季節ごとに、流行季節の起点である上昇転換点と、流行季節の終点である下降転換点を含む転換点のタイプを決定するステップを含む。
【０１８２】  実施例２は、確率の計算は予測モデルのパラメータによる影響を受けないため、効率的かつ迅速な感染症流行予測を実現する。
【０１８３】実施例３
図３は本願発明の実施例３に係るコンピュータ装置の模式図である。
【０１８４】  前記コンピュータ装置１は、記憶装置２０と、プロセッサ３０と、記憶装置２０に格納されプロセッサ３０で実行可能な、感染症流行予測プログラムなどのコンピュータ可読コマンド４０とを備える。
【０１８５】  プロセッサ３０は、前記コンピュータ可読コマンドを実行することにより、例えば、図１に示すステップ１０１〜１０５のような、前記感染症流行予測方法の実施例におけるステップを実現する。
【０１８６】  ステップ１０１では、感染症モニタリング時系列データを取得する。
【０１８７】  ステップ１０２では、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得する。
【０１８８】  ステップ１０３では、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得る。
【０１８９】  ステップ１０４では、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得る。
【０１９０】  ステップ１０５では、各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定し、前記タイプは上昇転換点と下降転換点を含む。
【０１９１】  或いは、前記プロセッサ３０は、コンピュータ可読コマンド４０を実行することにより、前記感染症流行予測実施例における各モジュール／ユニット（例えば図２に示すユニット（２０１〜２０５））の機能を実現する。
【０１９２】  取得ユニット２０１は感染症モニタリング時系列データを取得するように構成される。
【０１９３】  計算ユニット２０２は、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するように構成される。
【０１９４】  第１決定ユニット２０３は、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るように構成される。
【０１９５】  選別ユニット２０４は、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得るように構成される。
【０１９６】  第２決定ユニット２０５は、上昇転換点と下降転換点を含む各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するように構成される。
【０１９７】  一例として、前記コンピュータ可読コマンド４０は、１つまたは複数のモジュール／ユニットに分けられる。
【０１９８】  前記１つまたは複数のモジュール／ユニットが前記記憶装置２０に格納され、前記プロセッサ３０により実行され、本願発明の機能を実現するように構成されてもよい。
【０１９９】  １つまたは複数の前記モジュール／ユニットは、前記コンピュータ可読コマンド４０が前記コンピュータ装置１で実行されるプロセスを記述する為の、特定の機能を実現することができる一連のコンピュータ可読コマンドセグメントであってもよい。
【０２００】  例えば、図２に示すように、コンピュータ可読コマンド４０は、取得ユニット２０１、計算ユニット２０２、第１決定ユニット２０３、選別ユニット２０４、第２決定ユニット２０５に分割されてもよく、各ユニットの具体的な機能は実施例２を参照してください。
【０２０１】  前記コンピュータ装置１は、デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、パームトップコンピュータ、クラウドサーバなどのコンピュータデバイスであっても良い。
【０２０２】  当業者であれば理解できるように、前記模式図３はコンピュータ装置１の一例に過ぎず、コンピュータ装置１に関し、何の限定をも示唆することも意図しておらず、例えば、前記コンピュータ装置は入出力機器、ネットワークアクセス機器、バス等を含んでいてもよく、図示よりも多くなったり少なくなったりした構成要素を含んでも、一部の構成要素を組み合わせていても、他の異なった構成要素を搭載したりしてもよい。
【０２０３】  前記プロセッサ３０は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であっても、他の汎用処理装置、デジタル信号処理装置（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、既成のプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）あるいは他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリート素子またはトランジスタ論理デバイス、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。
【０２０４】  汎用処理装置は、マイクロプロセッサであっても良く、または前記プロセッサ３０は前記コンピュータ装置１の各部を様々なインターフェースおよび回線で接続するいかなる通常のプロセッサなどであってもよい。
【０２０５】  前記記憶装置２０は、コンピュータ可読コマンド４０および／またはモジュール／ユニットを記憶するために使用されてもよい。
【０２０６】  前記プロセッサ３０は、前記記憶装置２０に記憶されたコンピュータ可読コマンド４０および／またはモジュール／ユニットを運行するか実行し、及び記憶装置２０に記憶されたデータを呼び出すことにより、前記コンピュータ装置１の様々な機能を実現するように構成されてもよい。
【０２０７】  記憶装置２０は主に、オペレーティングシステム、少なくとも一つの機能に必要なアプリケーションプログラム（例えば音声再生機能、映像再生機能）などを記憶する為のプログラム記憶領域と、コンピュータ装置１の運用に伴い作成したデータ（例えばオーディオデータや電話帳）を記憶するデータ為の記憶領域を含んでもよい。
【０２０８】  さらに、記憶装置２０は、ハードディスク、内部メモリ、プラグイン型ハードディスク、スマート・メモリカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ  Ｃａｒｄ、  ＳＭＣ）、ＳＤメモリーカードＳｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）、フラッシュメモリカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または他の揮発性固体記憶装置など、高速ランダムアクセス記憶装置や、不揮発性記憶装置を含んでもよい。
【０２０９】  前記コンピュータ装置１にて統合したモジュール／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、かつ独立した製品として販売または使用される場合、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。
【０２１０】  このような理解に基づき、本願発明において前記実施例を実現する方法のフローの全部または一部は、上述した様々な方法の実施例のステップを実現する為の不揮発性記憶媒体に格納されたコンピュータ可読コマンドがプロセッサによって実行された時に、関連するハードウェアを制御して実現されてもよい。
【０２１１】  そのうち、前記コンピュータ可読コマンドは、ソースコード形式、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コンピュータ可読コマンドコードを含んでもよい。
【０２１２】  前記コンピュータ可読記憶媒体は、前記コンピュータ可読コマンドコードを搭載した任意のエンティティまたは装置、記録媒体、ＵＳＢメモリ、ポータブルハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、コンピュータ記憶装置、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ，Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセス記憶装置（ＲＡＭ，Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、電気搬送波信号、通信信号、およびソフトウェア配布媒体などを含んでもよい。
【０２１３】  なお、前記コンピュータ可読媒体に含まれるコンテンツは、司法管轄区域内の法律および特許実践の要求に応じて適切に増減してもよく、例えば、或る司法管轄区域では、法律および特許実践に基づき、不揮発性可読媒体は電気搬送波信号や電気通信信号を含まない。
実施例４
本実施例は、プロセッサによって実行される時に、上述した疾患異常データ検出方法の実施例におけるステップ、例えば、図１に示すステップ１０１〜１０５を実現するためのコンピュータ可読コマンドを格納する不揮発性可読記憶媒体を提供する。
【０２１４】  ステップ１０１では、感染症モニタリング時系列データを取得する。
【０２１５】  ステップ１０２では、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得する。
【０２１６】  ステップ１０３では、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得る。
【０２１７】  ステップ１０４では、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得る。
【０２１８】  ステップ１０５では、各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定し、前記タイプは上昇転換点と下降転換点を含む。
【０２１９】  あるいは、前記コンピュータ可読コマンドがプロセッサにより実行される時に、前記装置実施例における各モジュール／ユニット（例えば図２に示すユニット２０１〜２０５）の機能が実現される。
【０２２０】  取得ユニット２０１は感染症モニタリング時系列データを取得するように構成される。
【０２２１】  計算ユニット２０２は、前記時系列データにおける各感染症モニタリングデータの対応時点が流行季節／非流行季節の転換点に属する確率を計算し、確率系列を獲得するように構成される。
【０２２２】  第１決定ユニット２０３は、前記確率系列における確率ピークを決定して確率ピーク系列を得るように構成される。
【０２２３】  選別ユニット２０４は、前記確率ピーク系列における確率ピークを選別し、選別した確率ピークに基づき、前記時系列データの流行季節／非流行季節の転換点を得るように構成される。
【０２２４】  第２決定ユニット２０５は、上昇転換点と下降転換点を含む各流行季節／非流行季節の転換点のタイプを決定するように構成される。
本願発明で提供されるいくつかの実施例で開示されたコンピュータ装置および方法は、他の方法で実施されてもよいことを理解されたい。
【０２２５】  例えば、前記コンピュータ装置の実施例は単に例示的なものであり、例えばユニットの分割は、論理的な機能分割のみであり、実際の実装時に別の分割方法を採用してもよい。
【０２２６】  また、本願発明の各実施例における各機能ユニットは、１つのユニットに統合されていてもよく、様々な物理的な実体に別々に存在してもよく、２つあるいは複数のユニットが同一のユニットに統合されていてもよい。
【０２２７】  前記統合ユニットは、ハードウェアの形態で、またはハードウェア化のソフトウェア機能モジュールの形態で実施されてもよい。
【０２２８】  当業者にとって、本願発明は、上述の例示的な実施例の詳細に限定されるものではなく、本願発明の精神または基本的な特徴を逸脱することなく、他の具体的な形で本願発明を実現することができることは明らかである。
【０２２９】  したがって、いずれの点から見ても、実施例が例示的なものであり、これを根拠として本願発明を限定解釈することは許されない。
【０２３０】  本願発明の権利範囲は上記の説明に限定されるものではなく、添付する特許請求の範囲によるものである。
【０２３１】  上記の説明は、特許請求の範囲の等価要件の意味および範囲内に含まれるすべての変化をなるべく本出願に網羅するよう意図したことに過ぎない。
【０２３２】  特許請求の範囲内のいかなる図面や符号も、特許請求の範囲を制限するものと見なされてはならない。
【０２３３】  また、明らかなように、「含む」という言葉は他のユニットやステップを除外するものではなく、単数の場合でも複数が除外されない。
【０２３４】  コンピュータ装置の請求項に記載される複数のユニットまたはコンピュータ装置は、ソフトウェアまたはハードウェアにより、同一のユニットまたはコンピュータ装置によって実現されてもよい。
【０２３５】  「第１」、「第２」などの単語は名称を表すために使用され、特定の順序を表すものではない。
【０２３６】  最後に、前述の実施例は、本願発明のソリューションを説明するため例示的なものであり、これを根拠として、本願発明を限定解釈することは許されない。
【０２３７】  上述したような好ましい実施例により、本願発明を詳しく説明したが、同技術分野の一般的な技術者にとって理解しやすいように、本願発明で説明したソリューションを変更したり、技術的特徴を同質的に置き換えたりしても、本願発明のソリューションの精神と本願発明の権利範囲を離脱させることができない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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