JP2016081321A - 感染症流行予測装置、感染症流行予測方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】地域に特化したミクロ的な感染症の予測を可能とする感染症流行予測装置を提供する。【解決手段】感染症流行予測装置１００は、入力部１０１と、流行予測部１０２と、を備える。入力部１０１は、第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、を入力する。流行予測部１０２は、第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、感染症流行予測装置、感染症流行予測方法及びプログラムに関する。

インフルエンザ等の感染症に対する予防的観点から、自治体、行政機関等が感染症の流行情報を公表することがある。例えば、国立感染症研究所の感染症疫学センターでは、「インフルエンザ流行レベルマップ」を公表している。インフルエンザ流行レベルマップでは、全国の医療機関を受診した患者数に基づき作成され、保健所ごとに基準値を超えた場合に注意報、警報を発する仕組みが構築されている。

特許文献１は、感染症で外来を受診した患者に関する報告数を利用する感染症予測システムを開示する。

特開２０１１−１２８９３５号公報

なお、上記先行技術文献の開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。

上述のように、国レベルでは感染症の予測が行われ、その公表が行われている。しかし、実際に感染症の治療にあたる医療機関が必要とするのは国レベルの感染症予測ではなく、より地域に特化したミクロ的な情報を必要としている。つまり、地域の医療機関では、当該地域にて「感染症がいつ頃流行するのか」や「患者はどの位発生するのか」といった情報の方がより重要である。地域の医療機関は、当該地域における感染症の詳細な予測を知ることができれば、必要な薬や人員等の確保が容易となり、患者に対してより適切な治療が提供できるためである。

本発明は、地域に特化したミクロ的な感染症の予測を可能とすることに寄与する感染症流行予測装置、感染症流行予測方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の視点によれば、第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する入力部と、前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う、流行予測部と、を備える感染症流行予測装置が提供される。

本発明の第２の視点によれば、第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力するステップと、前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行うステップと、を含む感染症流行予測方法が提供される。

本発明の第３の視点によれば、第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する処理と、前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う処理と、を感染症流行予測装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。

本発明の各視点によれば、地域に特化したミクロ的な感染症の予測を可能とすることに寄与する感染症流行予測装置、感染症流行予測方法及びプログラムが、提供される。

一実施形態の概要を説明するための図である。 第１の実施形態に係る感染症情報通知システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る感染症情報生成装置が感染症の流行予測を行う範囲を説明するための図である。 医療機関端末が出力する情報の一例を示す図である。 感染症情報生成装置の内部構成の一例を示す図である。 感染症の患者数の一例を示す図である。 図６に示す急患患者数と一般患者数それぞれの変化率を計算した結果を示す図である。 図７に示す急患患者数、一般患者数それぞれの変化率から増減傾向を判定した結果を示す図である。 感染症患者数の増減傾向と感染症の流行予測を規定したテーブル情報の一例である。 記憶部に格納されたテーブル情報の一例を示す図である。 感染症情報生成装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図６に示す急患患者数と一般患者数の変化をグラフ化した図である。 急患患者数と一般患者数の別の変化の一例を示す図である。 記憶部に格納されたテーブル情報の一例を示す図である。 ワクチン接種者の年代とワクチン摂取率との関係の一例を示す図である。 年代別の感染症患者数の一例を示す図である。 ワクチン接種者の年代及び感染者数と、感染症警報情報と、の関係を規定するテーブル情報の一例を示す図である。 風疹に関する情報を住民に周知するためのホームページの一例である。 第３の実施形態に係る感染症に関する情報の出力を説明するための図である。 各感染症流行予測地域における感染症の流行予測結果をビジュアル化した一例を示す図である。

初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。

上述のように、地域に特化したミクロ的な感染症の予測を可能とする感染症流行予測装置が望まれる。

そこで、一例として図１に示す感染症流行予測装置１００を提供する。感染症流行予測装置１００は、入力部１０１と、流行予測部１０２と、を備える。入力部１０１は、第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、を入力する。流行予測部１０２は、第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う。

感染症流行予測装置１００は、医療機関からの医学的な感染症情報として、第１の期間（例えば、休日や夜間）に医療機関を受診した第１の患者数（急患患者数）と、第２の期間（例えば、通常の診察時間）に医療機関を受診した第２の患者数（一般患者数）と、に基づいて感染症の流行予測を行う。感染症流行予測装置１００は、例えば、地域の救急医療を担当する急患センターの担当地域を、感染症の流行予測単位とする。感染症が流行する際には、例えば、一般患者数の増加に先駆けて急患患者数が増加するという特徴が認められる。感染症流行予測装置１００は、急患患者数と一般患者数という情報源の異なる２つの情報から、当該特徴を検出し、感染症の流行予測を行う。その結果、感染症流行予測装置１００は、急患センターが救急医療を担当するという比較的狭い地域における感染症の流行予測を行うことができる。即ち、感染症流行予測装置１００は、地域に特化したミクロ的な感染症の予測を行う。

以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態に係る感染症情報通知システムの構成の一例を示す図である。図２を参照すると、感染症情報通知システムは、医療機関端末１０−１〜１０−ｎ（但し、ｎは正の整数。以下同じ）と、自治体端末２０と、感染症情報生成装置３０と、を含んで構成される。なお、以降の説明において、医療機関端末１０−１〜１０−ｎを区別する特段の理由がない場合には、単に「医療機関端末１０」と表記する。

感染症情報通知システムを構成する各装置は、ネットワーク（図示せず）を介して相互に通信可能に構成されている。但し、情報の入出力に係る手段をネットワークに限定する趣旨ではなく、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の外部記憶装置を用いて情報（データ）の入出力を行ってもよい。

医療機関端末１０は、病院、診療所等の医療機関に設置される端末である。

自治体端末２０は、医療機関端末１０が設置されている地域を管轄する自治体等に設置される端末である。

感染症情報生成装置３０は、医療機関端末１０から情報を取得し、当該取得した情報に基づき感染症の流行予測を行い、当該流行予測に基づいた感染症警報情報を生成する装置である。即ち、感染症情報生成装置３０は、感染症の予測を行う感染症流行予測装置としての機能と、感染症の予測を行った地域に関する感染症の流行を警報する感染症警報情報生成装置としての機能と、を有する。

感染症情報生成装置３０は、比較的狭い範囲における感染症の流行予測を行う。感染症情報生成装置３０が、感染症の流行予測を行う単位（地域、エリア）は後述する。

自治体の担当者は、自治体端末２０を介して感染症警報情報を取得し、当該感染症警報情報に応じて行動する。例えば、担当者は、感染症が流行しそうな地域の住人や医療関係者を対象としたメッセージを自治体のホームページに掲載する。あるいは、自治体の担当者は、感染症警報情報に応じて、地域の医療関係者に流行が予想される感染症に有効なワクチンを確保するように要請する。

次に、感染症情報生成装置３０が感染症の流行予測を行う地域について説明する。

図３は、感染症情報生成装置３０が感染症の流行予測を行う範囲を説明するための図である。感染症情報生成装置３０は、１つの急患センターが救急医療を担う地域を１単位として、当該地域における感染症の流行予測を行う。

図３を参照すると、急患センター２００−１が救急医療を担当する地域が、１台の感染症情報生成装置３０が感染症の流行予測を行う単位である。急患センター２００−２が救急医療を担当する地域は、別の感染症情報生成装置３０が感染症の流行予測を行う。なお、以降の説明において、１台の感染症情報生成装置３０が感染症の流行予測を行う地域を、「感染症流行予測地域」と表記する。通常、感染症流行予測地域には、急患センターに加え、医師自らが経営等を行っている診療所が含まれる。感染症情報生成装置３０は、感染症流行予測地域に含まれる急患センター及び診療所等の医療機関から情報の提供を受ける。

例えば、図３を参照すると、感染症流行予測地域３０１における感染症の流行予測を行う感染症情報生成装置３０は、急患センター２００−１、診療所２０１−１及び診療所２０１−２から感染症に関する情報の提供を受ける。一方、感染症流行予測地域３０２を担当する感染症情報生成装置３０は、急患センター２００−２及び診療所２０１−３から感染症に関する情報の提供を受ける。このように、感染症情報生成装置３０は、急患センターと診療所という異なる情報源から医学的な感染症情報を取得する。なお、急患センター及び診療所のそれぞれには、少なくとも１台の医療機関端末１０が設置される。

次に、医療機関端末１０が出力する情報（急患センター、診療所から提供される感染症情報）について説明する。

図４は、医療機関端末１０が出力する情報の一例を示す図である。急患センターに設置された医療機関端末１０は、休日や夜間に急患センターを受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者数を感染症ごとに集計し、感染症情報生成装置３０に出力する（図４（ａ）参照）。診療所に設置された医療機関端末１０は、当該診療所を受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者数を感染症ごとに集計し、感染症情報生成装置３０に出力する（図４（ｂ）参照）。なお、感染症に罹患していると診断された患者数には、少なくとも当該感染症が発症している患者の数が含まれる。あるいは、感染症に罹患していると診断された患者数は、当該感染症が発症している患者数と未だ発症していない患者数の合計でもよい。

なお、以降の説明において、休日夜間に急患センターを受診した患者を急患患者、診療所を受診した患者を一般患者とそれぞれ表記する。

医療機関端末１０が感染症に罹患した患者数を感染症情報生成装置３０に提供するタイミングは、半日ごと、日ごと等予め定めたタイミングとする。つまり、医療機関端末１０は、感染症に罹患していると診断された患者数を定期的に感染症情報生成装置３０に出力する。第１の実施形態では、医療機関端末１０は、日ごとに感染症の患者数を集計し、感染症情報生成装置３０に提供する。

次に、感染症情報生成装置３０の構成について説明する。

図５は、感染症情報生成装置３０の内部構成の一例を示す図である。図５を参照すると、感染症情報生成装置３０は、入力部３１と、流行予測部３２と、情報生成部３３と、出力部３４と、記憶部３５と、を含んで構成される。なお、感染症情報生成装置３０を構成する各部は、内部バスにより相互に接続されており、必要なデータの授受が可能に構成されている。

入力部３１は、医療機関端末１０が出力する感染症ごとの患者数を入力する手段である。入力部３１は、各医療機関端末１０が出力する情報を記憶部３５に記憶する。その際、入力部３１は、感染症ごとに急患患者数と一般患者数を集計し、記憶部３５に記憶する。例えば、図６を参照すると、入力部３１は、インフルエンザについて急患センターから取得した患者数を、急患患者数として記憶部３５に登録する。同様に、入力部３１は、感染症流行予測地域に含まれる各診療所から取得した患者数の合計を一般患者数として記憶部３５に登録する。

なお、入力部３１が、記憶部３５に情報を登録するタイミングは予め定められている。具体的には、各医療機関端末１０からの情報取得が終了した後に、入力部３１は、急患患者数と一般患者数を集計し記憶部３５に登録する。例えば、入力部３１は、日付が変わるタイミングにて、前日の急患患者数と一般患者数を集計し、記憶部３５に登録するように設計される。

なお、感染症流行予測地域には多数の診療所が含まれ、それぞれの診療所が感染症情報生成装置３０に提供する感染症の患者数は少数であっても、それらの合計（一般患者数の合計）は急患センターが提供する急患患者数よりも多くなると考えられる。

流行予測部３２は、記憶部３５に格納された情報に基づき、感染症の流行予測を行う手段である。具体的には、流行予測部３２は、入力部３１が記憶部３５に感染症の患者数を登録するたびに、急患患者数と一般患者数それぞれの変化率を計算する。

図７は、図６に示す急患患者数と一般患者数それぞれの変化率を計算した結果を示す図である。図７を参照すると、例えば、２月１日〜２月４日までの急患患者数は一律４人であるため、その変化率は０％と計算される。２月５日には、急患患者が急増し、変化率は４００（（２０−４）／４×１００）％と計算される。

次に、流行予測部３２は、計算した変化率と予め定めた閾値を比較し、急患患者数及び一般患者数それぞれの増減傾向を決定する。例えば、流行予測部３２は、急患患者数に関する変化率が第１の閾値よりも高ければ、急患患者数の増減傾向を「増加」に分類する。流行予測部３２は、急患患者数に関する変化率が第２の閾値よりも低ければ、急患患者数の増減傾向を「減少」に分類する。また、流行予測部３２は、急患患者数に関する変化率が第２の閾値以上であり、第１の閾値以下（第２の閾値≦変化率≦第１の変化率）の場合に、急患患者数の増減傾向を「安定」に分類する。

同様に、流行予測部３２は、一般患者数の増減傾向を「増加」、「安定」、「減少」のいずれかに分類する。

図８は、図７に示す急患患者数、一般患者数それぞれの変化率から増減傾向を判定した結果を示す図である。図８においては、第１の閾値を１０％、第２の閾値を−１０％として増減傾向を判定している。なお、上記の閾値は例示であって、急患患者数、一般患者数それぞれの増減傾向を判定する閾値を限定する趣旨ではない。閾値は、感染症の種別や地域の特性等を考慮し、医療関係者、自治体の担当者等による協議により決定するのが望ましい。

次に、流行予測部３２は、急患患者数、一般患者数それぞれの増減傾向に基づき、感染症の流行予測を行う。具体的には、流行予測部３２は、記憶部３５に登録されたテーブル情報であって、感染症患者数の増減傾向と感染症の流行予測を規定したテーブル情報を参照し、感染症の流行予測を行う。

図９は、感染症患者数の増減傾向と感染症の流行予測を規定したテーブル情報の一例である。図９を参照すると、例えば、急患患者数及び一般患者数の増減傾向がともに「増加」であれば、流行予測部３２は、感染症（図９の例ではインフルエンザ）が「流行中」と判定する。また、流行予測部３２は、急患患者数及び一般患者数のいずれか一方の増減傾向が「増加」であって、他方の増減傾向が「安定」の場合には、感染症に「流行の兆候あり」と判定する。

流行予測部３２は、一般患者数の増減傾向が「増加」、急患患者数の増減傾向が「減少」の場合には、感染症に「収束の兆候あり」と判定する。一方、流行予測部３２は、一般患者数の増減傾向が「減少」、急患患者数の増減傾向が「増加」の場合には、「亜種が流行する兆候あり」と判定する。なお、図９におけるハイフン「−」は、感染症の流行予測が行われないことを示す。

例えば、図８を参照すると、２月５日における急患患者数の増減傾向は「増加」、一般患者数の増減傾向は「安定」である。従って、流行予測部３２は、２月５日時点での感染症の流行予測を「流行の兆候あり」に設定する。また、２月８日における急患患者数の増減傾向は「減少」、一般患者数の増減傾向は「増加」であるので、流行予測部３２は、２月８日時点での感染症の流行予測を「収束の兆候あり」に設定する。

流行予測部３２は、感染症の流行予測結果を情報生成部３３に引き渡す。情報生成部３３は、感染症の流行予測結果と、記憶部３５に格納されたテーブル情報に基づき、感染症警報情報を生成する。

図１０は、記憶部３５に格納されたテーブル情報の一例を示す図である。例えば、図１０を参照すると、感染症の流行予測が「流行中」である場合は、情報生成部３３は、感染症警報情報に「警報」を設定する。感染症の流行予測が「流行の兆候あり」や「収束の兆候あり」の場合は、情報生成部３３は、感染症警報情報に「注意」を設定する。さらに、感染症の流行予測が「亜種が流行する兆候あり」の場合は、「警報」や「注意」以上に地域の住民等の注意を喚起する必要があるため、情報生成部３３は、感染症警報情報に「特別警報」を設定する。

なお、記憶部３５に格納するテーブル情報の内容（感染症の流行予測と警報レベル）は、医療関係者や自治体の担当者等の協議により決定されるのが望ましい。

このように、情報生成部３３は、感染症の流行予測に応じた感染症警報情報を記憶部３５から取得し、出力部３４に引き渡す。出力部３４は、感染症警報情報を、ネットワーク等を介して自治体端末２０に送信する。

感染症情報生成装置３０の動作をまとめると図１１のとおりとなる。感染症情報生成装置３０は、医療機関端末１０から感染症に関する急患患者数、一般患者数を入力する（ステップＳ０１）。感染症情報生成装置３０は、急患患者数及び一般患者数の変化率を計算する（ステップＳ０２）。感染症情報生成装置３０は、患者数の変化率と予め定めた閾値を比較し、急患患者数及び一般患者数それぞれの増減傾向を算出する（ステップＳ０３）。感染症情報生成装置３０は、患者数の増減傾向と感染症の流行予測を規定したテーブル情報に基づき、感染症の流行予測を行う（ステップＳ０４）。感染症情報生成装置３０は、感染症の流行予測結果から感染症警報情報を生成し、当該感染症警報情報を自治体端末２０に出力する（ステップＳ０５）。

図１２は、図６に示す急患患者数と一般患者数の変化をグラフ化した図である。図１２の左側の縦軸は急患患者数を示し、右側の縦軸は一般患者数を示す。

初めに、図１２に示すように感染症患者数が推移した場合に、一般患者数の増減傾向から感染症の流行予測を行う場合を考える。この場合、例えば、２月７日から２月８日にかけて一般患者数が増加し始めるので、２月８日の時点にて「感染症が流行する兆候あり」と判定されると考えられる。

しかし、急患患者数に着目すると、２月４日から２月５日にかけて急患患者数が急増しているのが確認される。そのため、感染症情報生成装置３０は、２月５日の時点にて、感染症が流行する兆候があると判定する。感染症情報生成装置３０が、感染症が「流行する兆候あり」と判定すると、感染症情報生成装置３０から感染症警報情報として「注意」が自治体端末２０に出力される。その結果、当該感染症警報情報に接した自治体の担当者は、２月５日の時点にて適切な行動を取ることできる。つまり、感染症情報生成装置３０は、自治体の担当者に対し、感染症拡大の可能性を早期に警告できる。

感染症情報生成装置３０は、一般患者数の増減傾向に変化がないにも関わらず一般患者に先行して急患患者が増加するという感染症の特徴に着目し、当該特徴を感染症の流行予測に利用している。一方、急患患者数と一般患者数という２つの情報の増減傾向に着目せず、単に感染症患者数の増減だけで感染症の流行予測を行うと、対策が後手にまわる可能性がある。つまり、感染症の患者数の増減だけで感染症の流行予測を行うと、上述のように、２月８日が到来しなければ感染症が「流行する兆候あり」と判定されないので、自治体の担当者による対応が遅れる可能性がある。

また、急患患者数と一般患者数の増減傾向から感染症の流行予測を行うと、亜種による感染症の流行も早期に予測できる。

図１３は、急患患者数と一般患者数の別の変化の一例を示す図である。図１３では、感染症が流行し、その後、当該感染症の亜種による感染症が拡大した場合の急患患者数、一般患者数の一例を示す。上述のように、一般患者数の増減傾向だけに依拠して感染症の流行予測を行うと、一般患者数が急増する２月１０日の時点にて「亜種が流行する兆候があり」と判定されると考えられる。

しかし、２月５日から２月６日にかけて急患患者数が増加し、同期間では一般患者数は減少している。この場合、感染症情報生成装置３０は、感染症の流行予測として「亜種が流行する兆候あり」を設定する（図９参照）。そのため、感染症情報生成装置３０は、早期に（図１３の例では２月６日の時点）「亜種が流行する兆候あり」という感染症の予測結果を得ることができる。

感染症情報生成装置３０は、当該予測結果に応じて、感染症警報情報に「特別警報」を設定し、自治体端末２０に出力する。その結果、当該感染症警報情報に接した自治体の担当者は、２月６日の時点にて、亜種による感染症の拡大に備えた適切な行動を取ることができる。

以上のように、第１の実施形態に係る感染症情報生成装置３０は、急患センターから急患患者数を取得し、一般の診療所から一般患者数を取得する。感染症情報生成装置３０は、これら情報源が異なる２つの医学的な感染症情報から、感染症の流行予測を行う。その結果、感染症情報生成装置３０は、感染症が流行する兆候を早期、且つ、正確に把握できる。また、感染症の流行予測を行う地域として、例えば、地域の救急医療を担当する急患センターの担当地域が設定される。即ち、感染症情報生成装置３０は、比較的狭い地域に関する感染症の流行予測を行い、当該地域に特化した感染症に関する情報を自治体等に的確なタイミングにて提供できる。

［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

第２の実施形態に係る感染症情報生成装置３０ａの構成は、感染症情報生成装置３０の構成と相違する点は存在しないので、図５に相当する説明を省略する。

第２の実施形態に係る感染症情報生成装置３０ａは、感染症に罹患している患者の数と、当該感染症に対応したワクチン接種者の数と、に基づいて感染症警報情報を生成する。つまり、第２の実施形態に係る感染症情報生成装置３０ａは、第１の実施形態にて説明した第１の感染症警報情報に加え、ワクチン接種者の数に基づいて第２の感染症警報情報を生成する。感染症情報生成装置３０ａは、生成した２つの感染症警報情報を、自治体端末２０に出力する。

感染症情報生成装置３０ａには、感染症流行予測地域の住人に関するワクチン接種情報を予め入力しておく。具体的には、少なくとも住人の年齢（又は生年月日）と当該住人のワクチン接種の状況を、感染症ごとに入力しておく。なお、ワクチン接種に関する情報は、感染症流行予測地域を管轄する自治体や医療機関等から取得される。

第２の実施形態に係る情報生成部３３は、感染症の患者数及びワクチン接種情報と、記憶部３５に格納されたテーブル情報と、に基づき感染症警報情報を生成する。

図１４は、記憶部３５に格納されたテーブル情報の一例を示す図である。情報生成部３３は、感染症の患者数に対し、閾値処理を施すことで、感染症の患者数を「多い」、「少ない」、「なし」の３種類に分類する。同様に、情報生成部３３は、ワクチン接種者の数に対し、閾値処理を施すことで、ワクチン接種者を「多い」、「少ない」、「なし」に分類する。

情報生成部３３は、記憶部３５に格納されたテーブル情報から、分類された患者数及びワクチン接種者数に対応する情報を取得し、感染症警報情報に設定する。例えば、図１４を参照すると、感染症（図１４の例では風疹）患者の数が多く、当該感染症に対応するワクチン接種者の数が多い場合には、情報生成部３３は、感染症警報情報として「特別警報」を設定する。上記の場合は、ワクチン接種者が多いにも関わらず感染症患者が多い状況であるため、ワクチンの効果が期待できない可能性がある。そのため、より一層感染症が拡大する可能性を考慮し、感染症警報情報に「特別警報」が設定される。

また、感染者が「なし」の状況であっても、当該感染症に対するワクチン接種者が「なし」、且つ、当該感染症に季節性が認められる場合には、当該感染症が流行すると考えられる時期に、情報生成部３３は、感染症警報情報に「注意」を設定する。

ワクチン接種者の多寡の分類をより細かく設定してもよい。

図１５は、ワクチン接種者の年代とワクチン摂取率との関係の一例を示す図である。図１５を参照すると、年代（年齢）によってワクチン摂取率にばらつきがあることが理解できる。ワクチン摂取率にばらつきがあると、当該ばらつきに応じて感染症の患者数もまたばらつくと考えられる（図１６参照）。

このような年齢、年代別のワクチン摂取率の違いを考慮し、情報生成部３３は、年代別の感染症警報情報を生成してもよい。具体的には、図１７に示すようなワクチン接種者の年代及び感染者数と、感染症警報情報と、の関係を規定するテーブル情報を記憶部３５に登録し、情報生成部３３は、当該情報に基づいて感染症警報情報を生成してもよい。

ワクチン接種者の詳細（年代、感染者数）に基づいて、感染症警報情報が生成されることで、自治体からよりきめ細かい情報提供が可能となる。

図１８は、風疹に関する情報を住民に周知するためのホームページの一例である。図１８では、感染症情報生成装置３０ａが、ある地域にて「風疹が流行する兆候あり」と予測し、０歳〜２０歳までの年代における風疹患者が多く、且つ、当該年代のワクチン接種率が高い場合を想定している。

例えば、自治体の担当者は、第１の実施形態にて説明した感染症警報情報（第１の感染症警報情報；感染症の流行予測に基づき生成された情報）に基づき、メッセージ４０１を作成し、第２の実施形態にて説明した感染症警報情報（第２の感染症警報情報；ワクチン接種者の数に基づき生成された情報）に基づき、メッセージ４０２を作成することができる。

以上のように、第２の実施形態に係る感染症情報生成装置３０ａは、感染症の患者数と当該感染症に対応するワクチン接種者の数に基づいて生成した感染症警報情報を自治体端末２０に提供する。このような感染症警報情報に接した自治体の担当者は、地域住民、医療機関、あるいは教育機関（学校、幼稚園等）に対する事前対策が迅速に行える。

［第３の実施形態］
続いて、第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

第１の実施形態に係る感染症情報生成装置３０は、自装置が属する感染症流行予測地域を管轄する自治体端末２０に対し、感染症警報情報を出力している。しかし、感染症情報生成装置３０は、他の感染症流行予測地域を管轄する自治体端末２０に感染症警報情報を出力してもよい。

例えば、図１９に示すように、感染症流行予測地域３１１における感染症の流行が「警報」のレベルであれば、第３の実施形態に係る感染症情報生成装置３０ｂは、隣接する感染症流行予測地域３１２、３１３の自治体端末２０に向けて「注意」に係る感染症警報情報を出力する。

感染症情報生成装置３０ｂは、第２の実施形態にて説明したワクチン摂取率を利用した感染症警報情報を出力してもよい。例えば、図１９に示す感染症流行予測地域３１２のワクチン摂取率が低ければ、感染症情報生成装置３０ｂは、当該地域の自治体端末２０に向けて「警報」に係る感染症警報情報を出力する。また、図１９に示す感染症流行予測地域３１３のワクチン摂取率が高ければ、感染症情報生成装置３０ｂは、当該地域の自治体端末２０に向けて「注意」に係る感染症警報情報を出力する。このように、感染症情報生成装置３０ｂは、隣接する感染症流行予測地域におけるワクチン接種率に応じて、当該地域に通知する警報レベルを切り替えてもよい。

あるいは、ワクチン摂取率の低い感染症流行予測地域に対しては、感染症流行予測地域同士が隣接していなくとも、感染症情報生成装置３０ｂは、当該地域の自治体端末２０に向けて「注意」に係る感染症警報情報を出力してもよい。例えば、図１９に示す感染症流行予測地域３１４のワクチン摂取率が低ければ、感染症流行予測地域３１１の感染症情報生成装置３０ｂは、当該地域の自治体端末２０に向けて「注意」に係る感染症警報情報を出力してもよい。

以上のように、自地域の感染症警報情報を他地域に伝達する必要があると判断した場合には、感染症情報生成装置３０ｂは、状況に応じた感染症警報情報を生成し、他の地域を管轄する自治体端末２０に出力する。より詳細には、感染症情報生成装置３０ｂの情報生成部３３は、自装置が担当する感染症流行予測地域とは異なる地域に関する感染症警報情報を生成する。さらに、出力部３４は、当該他の感染症流行予測地域を管轄する自治体に設置された自治体端末２０に生成した感染症警報情報を出力する。その結果、未だ感染症が流行していない自治体の担当者は、感染症に対して事前対策が迅速に行える。

なお、図２を参照して説明した感染症情報通知システムの構成は例示であって、種々の変形が考えられる。例えば、感染症情報生成装置３０の有する感染症警報情報生成装置としての機能（情報生成部３３）を、別装置として切り出して各自治体に設置してもよい。あるいは、当該機能を自治体端末２０に組み込んでもよい。この場合には、感染症情報生成装置３０は、感染症の流行予測結果を、感染症警報情報生成装置や自治体端末２０に向けて出力する。

また、図３を参照して説明した感染症流行予測地域の設定は例示であって、感染症流行予測地域の設定には種々の変形が考えられる。例えば、２つの急患センターの距離が近い場合には、当該２つの急患センターが救急医療を担当する地域を１つの感染症流行予測地域に設定してもよい。

あるいは、急患センターに指定されている病院には、一般患者を診療する外来部が設定されているのが通常である。この場合、休日夜間に救急医療を受診した患者は急患患者、通常の診察時間に外来部を受診した患者は一般患者にそれぞれ振り分け、それぞれの患者数を感染症情報生成装置３０に提供する。

また、１台の感染症情報生成装置３０が、複数の感染症流行予測地域における感染症の流行予測を行ってもよい。例えば、図３に示す２つの感染症流行予測地域３０１、３０２における感染症の流行予測を１台の感染症情報生成装置３０が行ってもよい。つまり、感染症流行予測地域ごとに感染症の流行予測がなされればよい。

図９に示すテーブル情報は一例であって、感染症患者数の増減傾向と感染症の流行予測の関係を限定する趣旨ではない。感染症患者数の増減傾向と流行予測の関係は、多くのサンプル（感染症患者の数とその推移）に対するデータ解析により決定するのが望ましい。

また、第１の実施形態では、急患患者数や一般患者数の増減傾向を「増加」、「安定」、「減少」の３種に分類したが、より細かい増減傾向を設定してもよい。例えば、「急増」、「微増」、「安定」、「微減」、「急減」のように患者数を５種類の増減傾向に分類してもよい。

第１〜第３の実施形態では、感染症情報生成装置３０による感染症の流行予測結果を、自治体の担当者による事前準備に利用する場合について説明した。しかし、感染症情報生成装置３０による感染症の流行予測結果は、他の用途にも使用できる。例えば、図２０に示すように、各感染症流行予測地域における感染症の流行予測結果をビジュアル化することで、感染症の拡大する様子の解析に利用してもよい。

感染症情報生成装置３０の流行予測部３２、情報生成部３３等の各部が行う処理は、感染症情報生成装置３０に搭載されたコンピュータに、そのハードウェアを用いて、上述した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現できる。つまり、流行予測部３２等が行う機能を何らかのハードウェア、及び／又は、ソフトウェアで実行する手段があればよい。

さらに、コンピュータの記憶部に、上述したコンピュータプログラムをインストールすることにより、コンピュータを感染症流行予測装置として機能させることができる。さらにまた、上述したコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより感染症流行予測方法を実行することができる。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。

また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。

［付記１］
第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する入力部と、
前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う、流行予測部と、
を備える感染症流行予測装置。
［付記２］
前記流行予測部は、第１地域を感染症の流行予測単位とする、付記１の感染症流行予測装置。
［付記３］
前記流行予測部による感染症の流行予測に基づいて、前記第１地域に関する感染症の流行を警報する第１の感染症警報情報を生成する情報生成部をさらに備える、付記２の感染症流行予測装置。
［付記４］
前記流行予測部は、
所定期間における前記第１の患者数の増減に関する第１増減傾向、所定期間における前記第２の患者数の増減に関する第２増減傾向をそれぞれ算出すると共に、
前記第１及び第２増減傾向に基づき、感染症の流行予測を行う、付記２又は３の感染症流行予測装置。
［付記５］
前記第１及び第２増減傾向と、感染症の流行予測と、の関係を規定するテーブル情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記流行予測部は、前記テーブル情報を参照し、前記第１及び第２増減傾向から感染症の流行予測結果を取得する、付記４の感染症流行予測装置。
［付記６］
前記情報生成部は、感染症の患者数と、ワクチン接種者の数と、に基づいて、感染症の流行を警報する第２の感染症警報情報をさらに生成する、付記３乃至５のいずれか一に記載の感染症流行予測装置。
［付記７］
前記第１及び／又は第２の感染症警報情報を、前記第１地域を管轄する自治体に設置された端末に出力する、出力部をさらに備える付記６の感染症流行予測装置。
［付記８］
前記情報生成部は、
年代別の感染症の患者数と、年代別のワクチン接種者の数と、に基づいて、前記第２の感染症警報情報を生成する、付記６又は７の感染症流行予測装置。
［付記９］
前記情報生成部は、前記第１地域に隣接する第２地域に関する前記第１の感染症警報情報を生成し、
前記出力部は、前記第２地域を管轄する自治体に設置された端末に前記第１の感染症警報情報を出力する、付記７又は８の感染症流行予測装置。
［付記１０］
前記第１の患者数は、休日又は夜間に医療機関を受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者の数であり、
前記第２の患者数は、医療機関の通常の診察時間として予め定められた時間帯に医療機関を受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者の数である、付記１乃至９のいずれか一に記載の感染症流行予測装置。
［付記１１］
前記入力部は、前記第１の患者数に関する情報を前記第１地域に存在する急患センターから取得し、前記第２の患者数に関する情報を前記第２地域に存在する診療所から取得する、付記９又は１０の感染症流行予測装置。
［付記１２］
第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力するステップと、
前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行うステップと、
を含む感染症流行予測方法。
［付記１３］
第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する処理と、
前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う処理と、
を感染症流行予測装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
なお、付記１２の形態及び付記１３の形態は、付記１の形態と同様に、付記２の形態〜付記１１の形態に展開することが可能である。

なお、引用した上記の特許文献の開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

１０、１０−１〜１０−ｎ 医療機関端末
２０ 自治体端末
３０、３０ａ、３０ｂ 感染症情報生成装置
３１、１０１ 入力部
３２、１０２ 流行予測部
３３ 情報生成部
３４ 出力部
３５ 記憶部
１００ 感染症流行予測装置
２００−１、２００−２ 急患センター
２０１−１〜２０１−３ 診療所
３０１、３０２、３１１〜３１４ 感染症流行予測地域
４０１、４０２ メッセージ

Claims (13)

1. 第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する入力部と、
   前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う、流行予測部と、
   を備える感染症流行予測装置。
2. 前記流行予測部は、第１地域を感染症の流行予測単位とする、請求項１の感染症流行予測装置。
3. 前記流行予測部による感染症の流行予測に基づいて、前記第１地域に関する感染症の流行を警報する第１の感染症警報情報を生成する情報生成部をさらに備える、請求項２の感染症流行予測装置。
4. 前記流行予測部は、
   所定期間における前記第１の患者数の増減に関する第１増減傾向、所定期間における前記第２の患者数の増減に関する第２増減傾向をそれぞれ算出すると共に、
   前記第１及び第２増減傾向に基づき、感染症の流行予測を行う、請求項２又は３の感染症流行予測装置。
5. 前記第１及び第２増減傾向と、感染症の流行予測と、の関係を規定するテーブル情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記流行予測部は、前記テーブル情報を参照し、前記第１及び第２増減傾向から感染症の流行予測結果を取得する、請求項４の感染症流行予測装置。
6. 前記情報生成部は、感染症の患者数と、ワクチン接種者の数と、に基づいて、感染症の流行を警報する第２の感染症警報情報をさらに生成する、請求項３乃至５のいずれか一項に記載の感染症流行予測装置。
7. 前記第１及び／又は第２の感染症警報情報を、前記第１地域を管轄する自治体に設置された端末に出力する、出力部をさらに備える請求項６の感染症流行予測装置。
8. 前記情報生成部は、
   年代別の感染症の患者数と、年代別のワクチン接種者の数と、に基づいて、前記第２の感染症警報情報を生成する、請求項６又は７の感染症流行予測装置。
9. 前記情報生成部は、前記第１地域に隣接する第２地域に関する前記第１の感染症警報情報を生成し、
   前記出力部は、前記第２地域を管轄する自治体に設置された端末に前記第１の感染症警報情報を出力する、請求項７又は８の感染症流行予測装置。
10. 前記第１の患者数は、休日又は夜間に医療機関を受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者の数であり、
    前記第２の患者数は、医療機関の通常の診察時間として予め定められた時間帯に医療機関を受診した患者であって、感染症に罹患していると診断された患者の数である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の感染症流行予測装置。
11. 前記入力部は、前記第１の患者数に関する情報を前記第１地域に存在する急患センターから取得し、前記第２の患者数に関する情報を前記第２地域に存在する診療所から取得する、請求項９又は１０の感染症流行予測装置。
12. 第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力するステップと、
    前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行うステップと、
    を含む感染症流行予測方法。
13. 第１の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第１の患者数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間にて医療機関を受診し、感染症に罹患していると診断された第２の患者数と、をそれぞれ入力する処理と、
    前記第１及び第２の患者数に基づき感染症の流行予測を行う処理と、
    を感染症流行予測装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。

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