南アフリカにおけるマラリア感染者数予測・早期警戒システム−マラリア天気予報−

蚊によって媒介されるマラリアは、毎年3億件の症例と30−50万人の犠牲者が出ている感染症である。
その大半がアフリカの子供たちで、現状の対処法では撲滅には程遠く、新たなア的にアーカイブしています。

そしてDIAS計算基盤上で、それらのデータを用いてディープラーニング(深層学習)を用いたマラリア流行予測モデルを実行

プローチが必要となっています。

し、3-4か月先の流行予測情報を算出しています。
この手法は気（Science and Technology Research Partnership for

ローチと言えます。

長崎大学熱帯医学研究所の皆川昇教授らがプロジェクトを立大流行となりましたが、このシステムは予測を的中し、その後もそこで、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラム事業
Sustainable Development：SATREPS）として、2014年にち上げ、南部アフリカにおけるマラリア流行予測の技術開発を開始しました。

候を予測し、感染症の流行を予測する世界初の画期的なアプ
南アフリカにおけるマラリアは2016-2017年度に20年ぶりの流行発生傾向を高精度で予測することが出来ています。DIAS

は現地医療機関向けインターフェース・一般向けインターDIAS（Data Integration and Analysis System：以下、フェース・現場向けスマホアプリの３つのインターフェースを開取得システム・運用プラットフォームの構築と利用インター

DIASを使ったタイムリーな予報と警報発出により、事前に薬のDIASという）では、2017年から皆川昇教授らと連携し、データフェースの開発を開始しました。気候予測データは、国立研究開発法人海洋研究開発機構（以下、JAMSTECという）の地球シミュレータで生成された結果を利用し、その気候予測データと、現地政府や医療機関が作成する気象観測データおよびマラリア患者数データをDIASにリアルタイム投入し、情報を統合発し、予測結果を発信、現在も運用中です。

備蓄や殺虫剤散布による予防が実現するとともに、住民への告知が容易になり、コミュニティレベルの対策が可能となった結果、現地の住民の意識改革にも繋がり、マラリア撲滅への非常に有効な対策法になりました。

マラリア患者数の予測精度を高めることを目指し、機械学習に基づく予測の検討を開始。長期にわたる時系列データを学習する必要があるためLSTMネットワークを採用。
患者数に加えて、気温・降水量を外力として与え、LSTM予測モデルの学習を実行。

https://diasjp.net/

Malaria Infection Prediction/
Early Warning System in South Africa-Malaria Forecast-Every year, malaria afflicts 300 million people worldwideand claims 300,000 to 500,000 lives, the majority of whom
are children of Africa. With current countermeasures, eradication of this disease remains elusive and the situation calls
for a new approach.
In 2014, Professor Noboru Minakawa’s team from Nagasaki University Institute of Tropical Medicine started aproject under the Science and Technology ResearchPartnership for Sustainable Development (SATREPS)
program to develop a technology that could predict thetransmission of Malaria in South Africa.
Data Integration and Analysis System (DIAS) began
working with Professor Minakawa’s team in 2017 to build
the data retrieval system and operating platform, and develop its user interface. We utilized Japan Agency for
Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC)-generated global simulator for the climate forecast data, which
was then integrated into DIAS along with the weather
forecast data and malaria patient count data from local
municipalities and medical institutions.
Applying the climate prediction data, we execute a Malaria

Transmission Prediction model using deep learning on theDIAS platform to calculate malarial transmission 3-4
months ahead. This innovative approach of combining theweather forecast to predict the transmission of an infectious
disease is the first of its kind.
In 2016-2017, when an outbreak occurred for the firsttime in 20 years, this model produced an accurate prediction, and since then has been able to predict the malarial
transmission trend with high accuracy. We developed threedifferent interfaces for local stakeholders: medical institutions, the general public, and smartphone app for residents.
These apps are still in used today to share predictions.
Using the DIAS platform to produce a forecast and issue
a warning in a timely manner has helped in taking preventative measures such as spraying insecticides and stocking
medicines in advance. Furthermore, easy access to an
early warning system allows for a more community-levelapproach, which has raised overall awareness among thelocal residents. Overall, this system has proven to be very
effective in combating malaria.

To predict the number of malaria patients with higher accuracy, we began to use machine learning to make projections. We performed a time series analysis
using LTSM network because it covers a longer period of time and fed temperature and rainfall data in addition to patient count to run an LSTM predictive model.
Predicting Malaria Cases in South Africa Using DL

Utilizing Deep Learning

App interface for local public services and agencies

Predicting Malaria Cases in South Africa Using DL
App for on-site workers

・Using machine learning to predict malaria cases(Example of time series data of malaria cases)

・Time series analysis with long-term dependencies →LSTM（Long Short-Term Memory）
・Run predictive model using malaria cases andmeteorological data (air temperature, precipitation)

Projection level by Province

Projection level by Municipality

https://diasjp.net/

Mararia Forecast App by DIAS