JP3995424B2 - Infectious disease transmission analysis system and its transmission simulation system - Google Patents

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【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Ｆ ｎ （ｘ）を、直線Ｆ ｎ ＝ｃ ｎ ｘ＋ｄ ｎ とすることができ、ｃ ｎ 及びｄ ｎ 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[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention relates to an infectious disease propagation analysis system and a propagation simulation system thereof, and more particularly to analyzing an infectious disease-specific propagation mechanism and performing a simulation on infectious disease propagation based on the analysis result.
[0002]
[Prior art]
  Conventionally, the onset status of infectious diseases such as tuberculosis, influenza, whooping cough, measles, etc. has been published by national or regional health organizations. This announcement alerts each medical institution or residents to take precautions and take preventive measures.
[0003]
  In Japan, for example, in the case of influenza, each health center reports its onset status to the Infectious Disease Information Center of the National Institute of Infectious Diseases once a week. A report has been issued. From this report, it is possible to ascertain the onset of influenza, the number of patients, etc.
  In foreign countries, health institutes use geographic information systems (GIS) to organize geographical information on infectious disease statistics, and display and announce the outbreak status of each region. ing. In Japan, this GIS is used to sort out the geographical distribution of infectious diseases.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
  However, statistical information on the onset of infectious diseases is published by organizing the geographical onset distribution by using GIS, but this geographical onset distribution only indicates quantitatively on the GIS where the onset occurred. Therefore, it is only possible to grasp the current situation regarding the onset of infectious diseases.
[0005]
  Even if the medical institution obtains the information of the geographical onset distribution, it has been necessary to analyze the epidemic of the infectious disease based on the past experience or the knowledge of the doctor. In addition, it was impossible to analyze the transmission mechanism unique to infectious diseases only with the information of this geographical onset distribution. For this reason, it has been difficult for medical institutions to take preventive measures against infectious diseases.
[0006]
  And, for example, in the case of influenza, what is the type of epidemic this time is identified, and how much vaccine should be prepared for which region, It was dealt with based on experience.
  Therefore, the present invention provides a system that can analyze a propagation mechanism of an infectious disease as a propagation index by creating a propagation rate correlation model and a time series onset density correlation model, and further using these propagation indices. An object of the present invention is to provide a system capable of performing transmission simulation of infectious diseases.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
  In order to solve the above problems, in the present invention, in the infectious disease transmission analysis system, at least on the onset of an infectious disease, the address and action path information on the plurality of onset persons, onset time information, and onset person information are included. Onset status storage means in which onset status information is stored in a database, map-related information storage means storing map information including at least a map for each area, and map attribute information including population density information for each area , Behavior information reading means for reading out the behavior information for each onset from the onset status storage means, and map information reading for reading out the map in units of areas related to the read behavior information from the map related information storage means Means and the behavior information relating to the plurality of affected individualsIs associated with the map,And an infection route analyzing means for identifying the action route relating to the overlapping place as the infection transmission place when the action route relating to a plurality of affected persons overlaps on the map.
[0008]
  And the infection tract analysis means includesFrom the onset status storage meansSaid related to a plurality of read out patientsOnset time informationOn the basis of the,Among the plurality of affected individuals,The onset time is included within the prescribed onset periodSelect the onset information of the first onset and the onset information of the second onset, and relate to the onset information of the first onset and the onset information of the second onsetThe behavior informationObtained in connection withSaidOn the mapThe place where the action routes overlap was specified as the infection transmission place.
[0009]
  Further, from the onset information relating to the plurality of onsetAggregatedBased on the number of affected individuals and the population density information for each area unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each affected individualFrom the calculated onset densityAn onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit is provided.
[0010]
  The onset density correlation model creating means creates the onset density correlation model from the onset number and the onset density for each zone unit for each predetermined time based on the onset time. Further, the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map related to the addresses of the plurality of onset and the onset time included in the onset status information related to each onset From each propagation speed and the population density read from the population density information for each area unit included in the map attribute information corresponding to the specified infection transmission place, the propagation speed with respect to the population density related to the area unit. Providing a propagation velocity correlation model creating means for creating a correlation model using a regression line;did.
[0011]
  Further, in the present invention, in the infectious disease transmission simulation system, at least on-site address and action path behavior information, onset time information, and onset information including onset information regarding infectious diseases are stored in a database. Onset status storage means, map information including at least a map of area units, map attribute information including map attribute information including population density information for each area unit, and the onset status storage means from the onset status storage means Action information reading means for reading out the action information for each person, map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read action information from the map related information storage means, and The behavior informationIs associated with the map,On the map, when the action routes related to a plurality of affected persons overlap, an infection route analysis means for identifying the action route related to the overlapped place as an infection transmission place of the infectious disease, and related to the addresses of the plurality of affected persons Each propagation speed of the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map and the onset time included in the onset status information related to each onset,IdentifiedPopulation density information for each unit included in the map attribute information corresponding to the infection transmission areaFrom the population density read fromCorrelation model by the regression line of the propagation speed with respect to the population density of the area unitMakeA propagation speed correlation model creating means, and a propagation speed index storage means for storing a propagation speed index for each predetermined time lapse of an infectious disease with respect to population density based on the created propagation speed correlation model for each predetermined time passage, When the infection source is designated by the input means, the map-related information corresponding to the infection source is read from the map-related information storage means, the population density of the area unit is obtained from the map-related information, and the propagation speed index The propagation speed index corresponding to the population density of the area unit related to the designated infection source site is read from the storage means, and the infection source site after a predetermined time has elapsed based on the propagation speed obtained from the propagation speed index Propagation range analysis means for calculating a propagation range by calculating the distance from the transmission range, and output means for outputting an analysis result by the propagation range analysis means.
[0012]
  Further, from the onset information relating to the plurality of onsetAggregatedBased on the number of affected individuals and the population density information for each area unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each affected individualFrom the calculated onset density, An onset density correlation model creating means for creating a correlation model by a regression line of an onset density with respect to the population density related to the area unit, and an onset density index of an infectious disease for the population density based on the created onset density correlation model An onset density index storage means that reads out the onset density index corresponding to the population density for each area unit within the propagation range, and for each area unit based on the population density information The number of patients was calculated.
[0013]
  In the onset density index storage means,The predeterminedEvery timeSaidThe incidence density index is stored, and the propagation range analysis means includesThe predetermined value based on the propagation speed obtained from the propagation speed index.Every timeCalculate the distance ofObtain the propagation range and correspond to the population density for each area unit within the propagation rangeThe predeterminedRead out the onset density index for each passage of time, and for each area unit based on the population density informationThe predeterminedThe number of onset patients over time was determined.
[0014]
  The propagation speed correlation model creating means obtains the propagation speed based on behavior information and onset time information included in the onset situation information newly taken into the onset situation storage means,The propagation speed is added to the propagation speed used when creating the propagation speed correlation model,Propagation velocity correlation modelFixThe propagation speed index of the infectious disease stored in the propagation speed index storage means is updated.
  The onset density correlation model creating means obtains the onset density with respect to the population density related to the onset area unit of the infectious disease based on the onset information included in the onset status information newly taken into the onset status storage means.In addition, the onset density is added to the onset density used when creating the onset density correlation model,Incidence density correlation modelFixThe onset density index stored in the onset density index storage means is updated.
[0015]
  The output means displays the propagation range of the analysis result by the propagation range analysis means as the ground.TopIn association with each area unit, or display by the propagation range analysis meansThe predeterminedThe propagation range of the analysis results and the number of affected persons for each passage of time are displayed in association with each area unit on the map information.
[0016]
  Further, in the infectious disease propagation analysis simulation system of the present invention, regarding infectious diseases, at least onset address information including onset addresses and action paths, onset time information, and onset information regarding onset patients is stored in a database. Onset status storage means, map information including at least a map of area units, map attribute information including map attribute information including population density information for each area unit, and the onset status storage means from the onset status storage means Action information reading means for reading out the action information for each person, map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read action information from the map related information storage means, and The behavior informationIs associated with the map,On the map, when the action routes related to a plurality of affected persons overlap, an infection route analysis means for identifying the action route related to the overlapped place as an infection transmission place of the infectious disease, and related to the addresses of the plurality of affected persons Each propagation speed of the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map and the onset time included in the onset status information related to each onset,IdentifiedPopulation density information for each unit included in the map attribute information corresponding to the infection transmission areaFrom the population density read fromPropagation velocity correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the propagation velocity with respect to the population density related to the area unit every predetermined time, and a population based on the generated propagation velocity correlation model for every predetermined time elapsed Propagation speed index storage means for storing a propagation speed index for each predetermined time lapse of infectious disease with respect to density, and the onset information relating to the plurality of onset personsAggregatedBased on the number of affected individuals and the population density information for each area unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each affected individualFrom the calculated onset density, An onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit, and an infectious disease onset density index for the population density based on the created onset density correlation model And when the infection source site is designated by the input unit, the map-related information corresponding to the infection source site is read from the map-related information storage unit, and the population of the area unit is read from the map-related information. Obtaining the density, reading the propagation speed index corresponding to the population density of the area unit of the designated infection source site from the propagation speed index storage means, based on the propagation speed obtained by the propagation speed index The distance from the infection source site after a predetermined time has elapsed is calculated to determine the transmission range, and the area unit within the transmission range is determined from the onset density index storage means. Read out each onset density index corresponding to each population density, an analysis means for obtaining the number of affected individuals for each area unit based on each onset density index and the population density information, a propagation range of the analysis result by the analysis means, Output means for outputting the number of patients.
[0017]
  In the onset density index storage means,The predeterminedEvery timeSaidAn onset density index is stored, and the analysis means includes thePredeterminedThe propagation range is obtained every time, and it corresponds to the population density for each area unit within the propagation range from the onset density index storage means.The predeterminedRead out the onset density index for each passage of time, and based on the onset density index and the population density information,The predeterminedObtain the number of onsets over time, the output means by the analysis meansThe predeterminedThe propagation range of the analysis results and the number of affected persons for each passage of time are displayed in association with each area unit on the map information.
[0018]
  Further, the propagation velocity correlation model creating means obtains the propagation velocity based on behavior information and onset time information included in the onset status information newly taken in the onset status storage means.In addition, the propagation velocity is added to the propagation velocity used when creating the propagation velocity correlation model,Propagation velocity correlation modelFixThe propagation speed index of the infectious disease stored in the propagation speed index storage means is updated, or the onset density correlation model creating means is updated to the onset status information newly taken into the onset status storage means. Based on the included information on the onset, obtain the onset density for the population density related to the onset area of the infectious diseaseIn addition, the onset density is added to the onset density used when creating the onset density correlation model,Incidence density correlation modelFixThe onset density index stored in the onset density index storage means is updated.
[0019]
  Further, in the infectious disease propagation simulation system of the present invention, regarding infectious diseases, at least address information and behavior route information regarding onset behavior, onset time information, and onset status information including onset information are stored in a database. Onset status storage means, map information including at least a map of area units, map attribute information including map attribute information including population density information for each area unit, and the onset person from the onset status storage means Action information reading means for reading the action information every time, map information reading means for reading the map in units of areas related to the read action information from the map related information storage means, and the plurality of affected persons The behavior informationIs associated with the map,On the map, when the action routes related to a plurality of affected persons overlap, an infection path analyzing means for identifying the action route related to the overlapping place as an infection transmission place of the infectious disease, and the onset related to the plurality of affected persons InformationAggregatedBased on the number of affected individuals and population density information for each area unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each affected individualFrom the calculated onset density, An onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit, and an infectious disease onset density index for the population density based on the created onset density correlation model And when the infection source is designated by the input unit, the map-related information corresponding to the infection source is read from the map-related information storage, and the population of the area unit is read from the map-related information. The density is obtained, and the area unit is stored from the onset density index storage means.PlaceReading the onset density index corresponding to the population density, the onset density index and the population densityAnd fromThe area alonePlaceAn onset number analysis means for obtaining the number of onset persons and an output means for outputting an analysis result by the onset number analysis means.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  Next, an embodiment relating to an infectious disease propagation analysis system and its propagation simulation system according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
  First, the analysis process of the infectious disease propagation mechanism will be described with reference to FIGS.
[0021]
  An overview of the onset of infectious diseases will be published from the Infectious Disease Information Center of the National Institute of Infectious Diseases. Detailed onset information on the onset of infectious diseases will be obtained from a medical institution that is a fixed point observation station. be able to.
  First, about the map information which concerns on the area which concerns on the onset of infectious disease, what was normally equipped with GIS can be used. However, the minimum unit for studying the onset of infectious diseases is the town / chome, this unit is set as the primary area unit, the wider area is the secondary area unit as the municipality area, and the tertiary area as the prefecture unit. Set as unit. As map attribute data of the map information, the total number, the number by gender, the number by age group, the area, the population density, etc. are made into a database for each area unit.
[0022]
  On the other hand, by developing information on the onset location and behavioral path of each affected person on the GIS from the onset status information, how the infection spread between affected persons, how the scale of infection is in time series It is possible to grasp the geographical relevance of the change.
  That is, the home address of the affected person, the location of work or school location, the regular visit location, etc. included in the detailed information on the onset status are point data, the route to commute or school, the route to the regular visit location, etc. Is a database of text data such as the date and time (hereinafter referred to as the onset time) considered to be onset and the age, sex, and occupation of the onset as attribute data of the onset.
[0023]
  By deploying and superimposing these data on the onset status on the GIS, it is possible to identify the facility or route where the affected person is most likely infected with the infectious disease as the site of transmission of infection. The propagation speed of the infectious disease can be obtained from the onset time of the disease.
  Moreover, the time series onset density can be calculated | required by totaling the onset location developed on GIS for every said primary area unit, and arranging in time series by onset time.
[0024]
  Here, the method of obtaining the transmission speed necessary for realizing the transmission mechanism analysis of infectious diseases will be described in detail.
  First, point data and line data are read out as the first onset person and displayed on the GIS screen for the onset person who has the earliest onset time from the onset situation database within the onset situation examination range of a certain infectious disease.
[0025]
  An example of the displayed GIS screen is shown in FIG. In FIG. 1, the map information is displayed on screen X.11It is displayed by being divided into primary areas, and a railway is laid, and station E1To EThreeIs shown.
  Here, depending on the home address and the work place location included in the point data, the symptom house A and the work place W using the GIS functionAIs displayed on the GIS screen. The commuting route included in the line data is displayed on the GIS screen in the same manner.
[0026]
  Screen X11Then, the first onset person goes out of the onset person's home A at the onset time, and the station E2Board at station EThreeGet off at work place WACommute to work, the action path of the first onset is RAIs displayed (broken line) and specified.
  Next, onset based on the onset situation database is searched for an onset person whose onset time is earlier than the onset time of the first onset person from the primary area unit to which the first onset person belongs. However, at this time, the person living with the 1st onset is excluded.
[0027]
  And if the affected person is not found in the primary area unit, the next wide secondary area including the primary areaunitThe search range is expanded to search from the earliest onset time. If still not found, the search range is expanded in units of the tertiary area. Searching from the smallest unit is less likely to occur as the range is expanded.Considering thatThis is to increase search efficiency.
[0028]
  Further, when searching for the second onset candidate, when the onset time of the second onset candidate is, for example, 72 hours or more from the onset time of the first onset, Since the onset of the No. onset candidate is suspicious of whether it is due to infection from the No. 1 onset in time, if only the onset of the onset time after 72 hours is found, The search for the second onset candidate is finished.
[0029]
  When the second onset candidate is found, the point data and the line data are read from the onset situation database as in the case of the first onset, and the screen X11The superimposing process is performed on the action path of the first onset person displayed on the screen. The result is displayed on screen X in FIG.12It was shown to.
  Screen X12Then, action path R of the first onset personAIn addition to action path RBIt is shown. Action route RBIs station E from the candidate B home2And EThreeWork place W viaBIt leads to. Screen X12In the example shown in FIG.AAnd action route RBIs station E2And station EThreeIt overlaps with the section. From this, it can be estimated that the first onset person and the onset candidate have a high probability of being infected in the section.
[0030]
  So screen X13As shown in FIG. 4, the candidate for the onset searched this time is determined to be the second onset, and the station E where the action path of the first onset and the second onset overlaps.2And station EThreeThe interval between and is the infection route, and the infectious disease transmission site.
  Screen X12The behavior path R of the first affected personAAnd R 2 behavioral path RBHowever, when the infection source is different, these action routes do not always overlap. Therefore, screen X12In the action route RBIs the action path RAIf it does not overlap with the first onset, the onset who has been searched this time cannot be the second onset, so the onset with the earliest onset time is searched again after the onset time of the onset found this time.
[0031]
  And if the affected person is found, screen X12As shown, the behavioral path of the affected person is the behavioral path R of the first affected person.AWhether it overlaps with. In this search process, the searched action path of the onset person is the action path R of the first onset person.ARepeat until it overlaps. However, at this time as well, there is a time limit as described above. For example, if the onset time is 72 hours or more is not searched and there is no candidate for the second onset in that range, the infection route is determined. The analysis of infectious disease transmission is terminated because it cannot be identified.
[0032]
  In the example shown in FIGS. 1 to 3, the transmission route is specified based on the line data as the transmission place. Next, referring to FIG. 4 and FIG. A case where a place or facility to visit becomes a propagation area will be described.
  Screen X11In the same manner as in the case shown in (3), based on the onset status database, the onset person with the earliest onset time within the onset period of a certain infectious disease is searched. This onset person is set as the first onset person, and point data and line data relating to the onset person are read out. Then, these data are associated with the map information on the GIS, and as shown in FIG.twenty oneTo display.
[0033]
  Screen Xtwenty oneThen, the first onset person is action route R from home CCA state in which the facility M is regularly visited via is shown.
  As in the case where the infection route is based on line data, the selection of the second onset candidate candidate is based on the onset status database, and the first onset person Search from the primary zone unit to which it belongs. In addition, from the person who lives with the first onset and the onset of the first onset, for example, those who have developed after 72 hours or more are excluded from the search, and the primary area to be searched If there are no onset candidates in the unit, the search range is expanded sequentially.
[0034]
  Here, if the second onset candidate candidate is found, the point data and the line data relating to the onset person are read from the onset situation database. Then, in association with the map information on the GIS, the action path R of the first onset personCThe action path R of the second candidateDAre superimposed. This is shown in screen X in FIG.twenty twoIt was shown to.
  Screen Xtwenty twoIn the example of No. 2 onset candidate from home D to action route RDA regular visit to the facility M is shown. Here, both of them regularly visit the common facility M, and since it can be determined that the second onset candidate has a high probability of being infected from the first onset in the facility M, the second onset The candidate is identified as the second onset person.
[0035]
  If the 2nd onset person is identified, the propagation time is calculated from the onset time of the 1st onset person and the 2nd onset person.AmongFind the distance and calculate the propagation velocity. If there is no overlapping part of the action path of the onset candidate on the GIS, the next onset candidate search is performed and the screen Xtwenty twoThe same processing as shown in the above is performed. Even in this case, there is a time limit from the onset time.
[0036]
  As described above, a transmission place related to infection of an infectious disease in a specific period and a specific area is specified, and the transmission speed can be obtained.
  By the way, in the case of infection, if the degree of contact between people increases, the onset due to the infection will increase accordingly, and the speed of infection will increase.Conceivable. In other words, in areas where the population density is high, the density of infection is high and the infection rate can be expected to be high.
[0037]
  For this reason, a propagation rate correlation model for population density and an onset density correlation model for population density in time series are created based on an onset situation database based on past cases as indicators of propagation mechanisms.
  Hereinafter, a specific example of the index created in this way will be described with reference to FIGS.
[0038]
  FIG. 6 shows an example of a propagation velocity correlation model with respect to population density. The horizontal axis represents the population density x, and the vertical axis represents the propagation velocity V.
  In accordance with the infectious disease propagation rate analysis process described above, an infection propagation place is specified for each onset period included in the onset state database of the infectious disease, and the propagation speed is obtained. Then, the area unit to which the propagation area belongs is obtained on the GIS, the population density of the area unit is read from the attribute information database, and the propagation speed against the population density is plotted in the correlation diagram.
[0039]
  FIG. 6 shows a correlation diagram created by obtaining propagation speeds for all the past cases of the infectious disease included in the onset situation database and plotting them in association with the population density (indicated by black dots). It is. Therefore, based on the correlation diagram of FIG. 6, a correlation function V (x) of the propagation speed with respect to the population density regarding the infectious disease is obtained.Here, the correlation function V (x) can be a straight line V = ax + b, as shown in the correlation diagram of FIG. The straight lines V a and b are determined by, for example, a well-known method of obtaining a regression line that minimizes the sum of squares of the distances from the respective plot points.This correlation function V (x) is a propagation velocity correlation model, and an index of propagation velocity with respect to population density x can be created from this function.
[0040]
  Next, FIG. 7 shows an example of an onset density correlation model with respect to population density in a time series. In the figure, the horizontal axis represents the population density x, and the vertical axis represents the onset density F. Time series t1, T2, ..., tn,... Indicates the onset elapsed time of the infectious disease. If the time interval is, for example, 12 hours, the onset elapsed time t1Is 12 hours later, t2Indicates after 24 hours.
[0041]
  In order to create an onset density correlation model, first, point data and text data related to the infectious disease are read from the onset status database, and the number of patients in each primary zone is counted for each elapsed time on GIS. To do. Then, the onset density of each zone unit is calculated from the total number of affected individuals for each primary zone unit and for each onset time.
[0042]
  Here, since the population density related to the area unit for which the onset density was calculated is included in the attribute information database, the population density of each applicable area unit is read, and the calculated onset density is used as the population density of the area unit. In relation to the graph, a plot (indicated by a black dot) is plotted on the correlation diagram for each onset time. And for every onset time, the correlation function F of the onset density with respect to the population densityn(X) is obtained.The correlation function F for each onset time lapse n. n (X) is a straight line F n = C n x + d n And c n And d n Can be obtained as a regression line of F to x for each elapsed time, as in the case of the correlation function V (x) of the propagation velocity.
[0043]
  In this way, a time series onset density correlation model relating to the infectious disease can be created. In the example of FIG. 7, the onset density increases and the infection increases with the onset time, and if the epidemic of the infectious disease is settled, the correlation function FnIf the slope of (x) becomes gentle at each onset time, it indicates that the epidemic of the infectious disease is settled.
  This correlation function FnAccording to the onset density correlation model according to (x), it is possible to obtain an index related to the onset density with respect to the population density for each onset time passage.
[0044]
  Next, for the infectious diseases described abovepropagationAn infectious disease propagation analysis system according to the present embodiment based on the mechanism analysis principle, and a propagation simulation using a propagation velocity correlation model and an onset density correlation model created by the propagation analysis system will be described with reference to the drawings.
  FIG. 8 shows a system block diagram of the infectious disease propagation analysis system and the propagation simulation system. These systems include an input unit 1, a control unit 2, an analysis unit 3, a map information database 5, an attribute information database 6, an onset situation database 7, and a storage unit 8.
[0045]
  The input unit 1 can input or instruct data necessary for operating the system, and also includes an interface for capturing necessary data from the outside via the communication information system.
  The control unit 2 performs GIS system control, and performs data reading from each database, storage or reading control to the storage unit, and operation control of each unit.
[0046]
  As shown in FIG. 9, the analysis unit 3 includes an onset density analysis unit 31, a propagation speed analysis unit 32, an infection route analysis unit 33, an infection propagation place setting unit 34, a propagation simulation analysis unit 35, and an onset density correlation model creation unit. 36, and a propagation velocity correlation model creating means 37 is included.
  The output unit 4 includes display means, can display various data such as map information, can display the simulation analysis result, and can print out these display images. An interface for transmitting the analysis result to another system may be included.
[0047]
  The map information database 5 stores map data for displaying a map on the GIS.
  In addition, the map information database 5 includes polygon data that is a unit of area for examining the onset of infectious diseases, and the town block area is a secondary unit that is a wider unit as the primary unit of the minimum unit. A municipality area is set as the area unit, and a prefectural area is set as the tertiary area unit.
[0048]
  The attribute information database 6 stores data such as the total number, number by gender, number by age group, area area, population density, etc. regarding the population as attribute data associated with each area unit of the map information.
  The onset status database 7 includes point data, line data, and text data. As the point data, line data such as the address of the onset person's home address, the location of work or school place, the location of regular visit places, etc. Each data relating to the onset status of the onset time, age, sex occupation, etc. of the onset person is stored as text data such as a commuting or attending school route, a route to a regularly visited place, and the like.
[0049]
  The storage unit 8 not only stores programs necessary for system operation, but also stores an onset density correlation model, a propagation velocity correlation model, and a propagation simulation analysis result.
  The operation process of the analysis system configured as described above will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS.
[0050]
  The flowchart in FIG. 10 relates to processing for analyzing the propagation mechanism of infectious diseases, and is divided into onset density analysis and propagation speed analysis, and will be described from the onset density analysis processing.
  First, population density data for each area unit is read from the attribute information database 6 (step S1).
[0051]
  On the other hand, point data, line data, and text data are read from the onset situation database 7 (step S6), and each data is developed on the GIS (step S2).
  Here, the onset density analysis means 31 tabulates the number of persons in each zone for each onset elapsed time on the GIS based on the point data and text data related to the infectious disease read from the onset state database 7. Then, for each zone unit and for each onset time, the onset density for each zone unit is calculated from the total number of affected individuals (step S3).
[0052]
  Next, the onset density correlation model creation means 36 selects the population density of each area unit corresponding to the area unit for which the onset density is calculated from the map attribute information data, and uses the calculated onset density for the population of the area unit. In relation to the density, it is plotted in a correlation diagram for each onset time course, and for each onset time course, the correlation function F of the onset density against the population density as shown in FIG.n(X) is obtained (step S4).
[0053]
  Since the time series onset density correlation model relating to the infectious disease has been created, the control unit 2 stores the time series onset density correlation model in the storage unit 8 (step S5). If the correlation model is stored, the correlation function F can be obtained by inputting population density data.nAccording to (x), an index relating to the onset density with respect to the population density for each onset time can be obtained.
[0054]
  Next, infectious disease transmission rate analysis is performed. On the GIS, in step S2, point data, line data, and text data are developed from the onset condition database 7 for each zone unit.
  The propagation velocity analysis means 32 designates the onset period of a certain infectious disease, searches the point data and the line data, selects the onset of the earliest onset time, and identifies this onset as the first onset ( Step S7).
[0055]
  Next, the infection route analysis means 33 associates with the map information based on the point data and the line data related to the first onset person, and displays the action route on the GIS screen as shown in FIG. 1 (step S8). Screen X11According to the above, the action route RA of the first onset person is displayed.
  On the other hand, if the first onset person is selected in step S7, the propagation velocity analyzing means 32 searches and identifies the second onset person with the onset time earlier than the first onset person based on the onset situation database. (Step S9). The search range starts from the primary unit of the smallest unit to which the first onset belongs, and when no applicable onset is found within the primary unit, the primary zoneunitIf it is still not found in the next wide secondary area unit including, it is sequentially expanded to the tertiary area unit.
[0056]
  However, when the second onset person is searched, the onset person is the same person living with the first onset person, or the onset time of the onset person is a predetermined time or more from the onset time of the first onset person. If it has elapsed, the search for the second onset subject within the designated onset period is terminated, assuming that the subject is not affected by infection. And the next onset period is designated and it restarts from the specific process of the 1st onset person in the said period.
[0057]
  When the second onset person is found, the infection route analyzing means 33, based on the point data and the line data relating to the onset person, the screen X in FIG.12As shown in Figure 2, the action path of the second onset person is superimposed on the action path of the first onset personRuProcessing is performed (step S8).
  Therefore, if the overlap location can be specified for both action routes as a result of the superimposition process, this overlap location is specified as the propagation place (step S10). This propagation place includes a point such as an infected facility or an infection route, and is stored in the storage unit 8.
[0058]
  However, in step S8, when the action routes are not overlapped in the action route superimposition process, the process returns to step S9, and the second onset person with the next onset time is specified again. Then, the action route is superimposed on the next second onset person, and the propagation place in the onset period is specified. In step S10, the propagation speed analysis means 32, when the propagation place is specified, is the time of onset of the first onset person and the second onset person.CarvedThen, the propagation time is obtained, and the distance between the two is obtained from the GIS (step S11), and the propagation speed relating to the propagation place is calculated from the propagation time and the distance between the two (step S12).
[0059]
  Here, when a plurality of past onset cases are stored in the onset situation database 7, the process returns to step S7, a new onset period is designated, and the first onset person and the second onset in that period are designated. The onset person is identified, and the processing from step S7 to step S12 is repeated. And the propagation velocity in each onset period is calculated.
  Next, when the propagation speed has been calculated in step S12, the propagation speed correlation model creation means 37 obtains the primary area unit to which the propagation area belongs on the GIS, and the propagation speed with respect to the population density of the area unit. Are plotted in the correlation diagram. Based on the propagation speed of all past cases of the infectious disease included in the onset situation database, a correlation function V (x) of the propagation speed with respect to the population density related to the infectious disease is obtained, and the propagation speed correlation model as shown in FIG. Is created (step S13).
[0060]
  The control unit 2 stores the created propagation velocity correlation model in the storage unit 8 (step S5). From this correlation model, an index of propagation speed with respect to population density x can be obtained.
  So far, the analysis process of the onset density and propagation speed regarding the propagation mechanism of the infectious disease and the creation process of the onset density correlation model and the propagation speed correlation model have been described.
[0061]
  Next, processing for infectious disease propagation simulation analysis using the onset density correlation model and the propagation velocity correlation model will be described with reference to the flowchart of FIG.
  Here, a case will be described in which a simulation analysis is performed as to how an infectious disease that has developed will spread from now on when the infectious disease begins to develop. However, in the propagation simulation analysis in this case, since the propagation analysis regarding the present case is performed before the simulation analysis, the same onset as shown in FIG. 10 is included in the first half of the processing flow shown in FIG. Includes density and propagation velocity analysis. And this onset case is reflected in the index of the onset density correlation model and the propagation velocity correlation model.
[0062]
  First, it is assumed that onset status data regarding an infectious disease that has developed this time has been acquired from a medical institution. The onset status data includes the latest onset case, and the latest onset status data is stored in the onset status database 7 from the input unit 1. Further, when there is a change in the population density data, the population density data in the attribute information database 6 is updated.
[0063]
  Next, the control unit 2 starts the GIS by designating the corresponding simulation area from the latest onset condition data (step S20). This can also specify a simulation area from the input unit 1.
  The onset density analysis processing (step S22) based on the latest acquired onset status data is the same processing as steps S1 to S3 in the flowchart of FIG. 10, and the propagation speed analysis processing based on the latest onset status data. (Step S25) is the same processing as Step S6 to Step S12 in the flowchart of FIG.
[0064]
  Therefore, the onset density correlation model creating means 36 adds the onset density obtained in step 22 to the time series onset density correlation model stored in the storage unit 8, and the correlation function Fn(X) is corrected (step S23). The model is stored in the storage unit 8.
  Further, the propagation velocity correlation model creating unit 37 adds the propagation velocity obtained in step S25 to the propagation velocity correlation model stored in the storage unit 8 and corrects the correlation function V (x) (step S26). .
[0065]
  ThenpropagationThe simulation analysis means 35 calculates the time series onset density corresponding to the area unit from the onset density correlation model based on the population density for each primary area unit belonging to the designated area, andPropagation speedThe propagation speed corresponding to the area is obtained from the correlation model, and the corresponding data is set for each area on the GIS (step S27).
[0066]
  here,propagationThe simulation analysis means 35For example,In the course of the propagation velocity analysis process in step S25, that is, the propagation place specified in step S10 in FIG.Do. This starting point is set as the infection source (step S28).In addition, the source of infection is not limited to the transmission area, and may be any place where the population density can be specified.
  When the infection source is, for example, a facility, the starting point is one point on the map, but when the infection source is the infection route and is linear on the map, a simulation is performed. The starting point of the analysis may be considered as a plurality of starting points arranged on the line.
[0067]
  The simulation time is set from the input unit 1 (step S29). This determines from what time the onset of the infectious disease is performed to which time the simulation analysis is performed.
  Once the simulation time is set,propagationThe simulation analysis means 35 starts simulation analysis. First, the primary zone unit to which the infection source site that is the starting point of the simulation analysis belongs is set as the first infection source zone, the propagation speed of the first infection source zone is read, the propagation speed, and the onset elapsed time t1Distance to propagate in the onset elapsed time based on the time interval t until(First propagation distance)And a second zone unit included in the propagation distance range from the starting point is selected and set as the second infection source zone. At this time, whether or not the area unit is included in this range is determined based on the position of the center of gravity of each area unit.
[0068]
  Then, for all of the first and second source areas, the onset elapsed time t1The onset density is read out, and the onset elapsed time t for each zone unit1Calculate the number of people who develop symptoms. Then, the propagation speed is read for the second infection source area.
  Furthermore, the propagation speed of the second source area and the onset elapsed time t1To t2The second propagation distance is calculated based on the time interval t until. And the 3rd primary area unit in the range of the 2nd propagation distance from the barycentric point of the 2nd infection source area is chosen, and it is set as the 3rd infection source area. The third source area selected here does not include the first and second source areas.
[0069]
  And about all the 1st thru | or 3rd infection source area, onset elapsed time t2The onset density is read out, and the onset elapsed time t for each zone unit2Calculate the number of people who develop symptoms. Also here, the propagation speed of the third infection source area is read, and the third propagation distance is calculated.
  By such a processing procedure, this process is repeated until the onset elapsed time reaches the set simulation time, and the number of persons with onset for each onset time is calculated (step S30).
[0070]
  When the infection source site is an infection route, the first propagation distance is calculated for each of a plurality of starting points, and the second infection source area is selected within the range of the first propagation distances extending from the plurality of starting points. Is called.
  Based on the number of onsets for each onset time calculated so far, the propagation state of the infectious disease is displayed on the screen of the output unit 4. Specific examples thereof are shown in FIGS. Here, when the place of propagation is a facility, depending on the number of affected individuals in each area, the hatched density is shown differently for each area, and the number of affected persons changes as the onset time elapses Is displayed.
[0071]
  Screen X shown in FIG.31Then, the origin of infection is A, and the elapsed time t1The propagation state in is shown. Screen X shown in FIG.32Then, onset elapsed time t2And the screen X in FIG.33Then, onset elapsed time tThreeThis shows that the number of affected people is increasing in the direction of higher population density along the railway.
[0072]
  In FIGS. 12 to 14, the propagation state of the infection is expressed by the shade of each area unit according to the elapsed time of onset, but it may be classified by color instead of the shade, and the propagation speed.Are equalYou may represent an area unit by the isoline which connected with the gravity center point. Each screen may be sequentially displayed by frame advance according to the onset elapsed time. Further, it may be printed out by the output unit 4.
[0073]
  So far, the explanation has been about the case of conducting a simulation analysis of how the infectious disease that has developed this time is transmitted, but regardless of the fact that this time the onset occurred, the simulation analysis was performed by setting the transmission place that assumed the infection. It can be performed.
  In this case, the processing in steps S21 to S26 is not necessary in the flowchart shown in FIG.
[0074]
  In step S20, a simulation area including a transmission area that is assumed to be infected is designated. In step S21, the time series onset density of each area unit included in the simulation area is determined from the stored onset density correlation model, and the population of each area unit. Corresponding to the density, the propagation velocity is obtained from the propagation velocity correlation model corresponding to the population density of each area unit, and those data are set on the GIS.
[0075]
  In step S28, an assumed infection source may be set, and the subsequent simulation analysis processing is the same as in steps S29 to S31.
  The result of simulation analysis of the propagation of infectious diseases in this way is stored in the storage unit 8 for storage (step S32). If saved, it can be re-displayed at any time without performing simulation analysis again.
[0076]
  As described above, according to the infectious disease transmission analysis system and the infectious disease transmission simulation system according to the present embodiment,, DepartureFrom the viewpoint of contact between the affected individuals in the daily behavior of the sick, it is possible to provide an analysis system based on the time series onset density and propagation speed for the transmission mechanism of the infectious disease.
  Since the infectious disease transmission simulation system according to the present embodiment is applied to the GIS, it can be constructed as an infectious disease surveillance GIS, for example, the number of onsets related to infectious diseases can be easily predicted, and the demand for vaccines The amount is easy to grasp and the development is easy. In addition, it becomes possible to secure appropriate medicines. In particular, in the case of infectious diseases that prevail periodically, it becomes easy to take preventive measures in advance, so that it is possible to prevent socio-economic losses.
[0077]
【The invention's effect】
  In the present invention, it is possible to provide a system capable of analyzing a propagation mechanism specific to an infectious disease. Further, by analyzing the propagation mechanism, an onset density correlation model and a propagation velocity correlation model relating to infection transmission can be created. A system capable of performing simulation analysis of infection transmission can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a behavioral path by an affected person.
FIG. 2 is a diagram in which action paths by other onset persons are superimposed on the action path by the onset person shown in FIG.
FIG. 3 is a diagram showing an example in which an infection route is displayed in the behavior route shown in FIG. 2;
FIG. 4 is a diagram showing another example of a behavioral path by an affected person.
FIG. 5 is a diagram in which an action point by another onset person is superimposed on the action route by the onset person shown in FIG. 4 and an infection point is displayed.
[Fig. 6]It is the figure which showed the example of the correlation model of the propagation speed with respect to population density with the plot figure.
[Fig. 7]It is the figure which showed the example of the correlation model of the onset density with respect to population density with the plot figure by a time series.
[Fig. 8]It is a figure which shows the block configuration of the infectious disease propagation analysis system by this embodiment, and its simulation system.
FIG. 9It is a figure which shows the detailed block structure of the analysis part shown by FIG.
FIG. 10It is a figure which shows the flowchart of the process regarding the onset density analysis and propagation speed analysis in this embodiment.
FIG. 11 is a diagram illustrating a flowchart of processing related to simulation analysis in the present embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing an example of a simulation analysis result displayed as an image and displaying a first stage of onset.
FIG. 13 is a diagram showing the second stage of the onset, following the image display of FIG. 12;
FIG. 14 is a diagram showing the third stage of the onset following the image display of FIG. 13;
[Explanation of symbols]
1 ... Input section
2. Control unit
3 ... Analysis part
31. Incidence density analysis means
32 ... Propagation velocity analysis means
33 ... infection route analysis means
34 ...infectionPropagation location setting means
35 ...propagationSimulation analysis means
36. Means for creating onset density correlation model
37 ... Propagation velocity correlation model creation means
4 ... Output section
5 ... Map information database
6 ... Attribute information database
7 ... Onset database
8 ... Memory part

Claims (18)

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。With regard to the onset of infectious diseases, at least the onset status storage means for storing the onset status information including the address and behavioral information on the behavioral path, the onset time information, and the onset information on the plurality of onset patients,
Map-related information storage means for storing at least map information including a map for each area and map attribute information including population density information for each area;
Action information reading means for reading out the action information for each of the affected persons from the onset status storage means;
Map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read behavior information from the map related information storage means;
The behavior information relating to the plurality of affected persons is associated with the map , and on the map, when the action routes relating to the plurality of affected persons overlap, the action route relating to the overlapping place is defined as an infection transmission place of the infectious disease. An infectious disease transmission analysis system comprising: 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。  The infection path analyzing means includes the onset time within a predetermined onset period among the plurality of onset persons based on the onset time information relating to the plurality of onset persons read from the onset condition storage means. Related to the behavioral information related to the onset information of the first onset and the onset information of the second onset The infectious disease transmission analysis system according to claim 1, wherein a place where the action routes on the map obtained in this way overlap is specified as the infection transmission place. 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。Based on the number of patients who have been aggregated from the information of those who have the onset, and population density information for each unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each of the patients 3. The infectious disease propagation analysis system according to claim 1, further comprising an onset density correlation model creating unit that creates a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit. 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。The infection onset according to claim 3 , wherein the onset density correlation model creating means creates the onset density correlation model from the number of onset patients and the onset density for each zone unit for every predetermined time based on the onset time. Disease transmission analysis system. 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。 Each propagation of the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map related to the addresses of the plurality of onset and the onset time included in the onset status information relating to each onset From the speed and the population density read from the population density information for each area unit included in the map attribute information corresponding to the specified infection transmission area, the regression line of the propagation speed with respect to the population density related to the area unit The infectious disease propagation analysis system according to any one of claims 1 to 4, further comprising a propagation velocity correlation model creation means for creating a correlation model according to the above. 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。With regard to infectious diseases, at least an onset status storage means for storing onset information including a plurality of onset addresses and behavioral path behavior information, onset time information, and onset information in a database, and
Map-related information storage means for storing at least map information including a map for each area and map attribute information including population density information for each area;
Action information reading means for reading out the action information for each of the affected persons from the onset status storage means;
Map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read behavior information from the map related information storage means;
The behavior information relating to the plurality of affected persons is associated with the map , and on the map, when the action routes relating to the plurality of affected persons overlap, the action route relating to the overlapping place is defined as an infection transmission place of the infectious disease. An infection path analysis means to identify;
Each propagation speed of the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map related to the addresses of the plurality of onset and the onset time included in the onset status information relating to each onset And the population density read from the population density information for each area unit included in the map attribute information corresponding to the specified infection transmission area, from the regression line of the propagation speed with respect to the population density according to the area unit and the propagation velocity correlation model creating means to create the correlation model,
A propagation velocity index storage means for storing heat播速degree indicator of infection for population density based on the previous SL propagation velocity correlation model created,
When the infection source is designated by the input means, the map-related information corresponding to the infection source is read from the map-related information storage means, the population density of the area unit is obtained from the map-related information, and the propagation speed index The propagation speed index corresponding to the population density of the area unit related to the designated infection source site is read from the storage means, and the infection source site after a predetermined time has elapsed based on the propagation speed obtained from the propagation speed index A propagation range analysis means for calculating a propagation range by calculating a distance from
An infectious disease transmission simulation system comprising: output means for outputting an analysis result by the transmission range analysis means. 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。Based on the number of patients who have been aggregated from the information of those who have the onset, and population density information for each unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each of the patients An onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit,
An onset density index storage means for storing an onset density index of an infectious disease with respect to a population density based on the created onset density correlation model,
The said propagation range analysis means reads the said onset density parameter | index corresponding to the population density for every area unit which concerns on the said propagation range, and calculates | requires the number of onset persons for every said area unit based on the said population density information. Infection transmission simulation system. 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。  The infectious disease propagation simulation system according to claim 7, wherein the onset density index storage means stores the onset density index for each predetermined time. 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。The propagation range analysis means calculates the distance for each predetermined time based on the propagation speed obtained from the propagation speed index, obtains the propagation range, and corresponds to the population density for each area unit within the propagation range. The infectious disease propagation simulation system according to claim 8 , wherein the onset density index for each elapse of the predetermined time is read, and the number of onset persons for the elapse of the predetermined time for each area unit is obtained based on the population density information. 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。The propagation velocity correlation model creating means obtains a propagation velocity based on behavior information and onset time information included in the onset situation information newly taken into the onset situation storage means , and creates the propagation velocity correlation model 10. The propagation speed correlation model is modified in addition to the propagation speed used at times, and the propagation speed index of the infectious disease stored in the propagation speed index storage means is updated. Infectious disease transmission simulation system described in 1. 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。The onset density correlation model creating means obtains the onset density with respect to the population density related to the onset area unit of the infectious disease based on the onset information included in the onset status information newly taken into the onset status storage means. The onset density is added to the onset density used when the onset density correlation model was created, the onset density correlation model is corrected, and the onset density index stored in the onset density index storage means is updated. The infectious disease transmission simulation system according to any one of Items 9 to 9. 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。  The infectious disease propagation simulation system according to any one of claims 6 to 11, wherein the output unit displays a propagation range of an analysis result by the propagation range analysis unit in association with each area unit on the map. 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。  The infectious disease transmission according to claim 9, wherein the output means displays the propagation range and the number of affected persons of the analysis result for each predetermined time elapsed by the propagation range analyzing means in association with each area unit on the map information. Simulation system. 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。With regard to infectious diseases, at least an onset status storage means for storing onset information including a plurality of onset addresses and behavioral path behavior information, onset time information, and onset information in a database, and
Map-related information storage means for storing at least map information including a map for each area and map attribute information including population density information for each area;
Action information reading means for reading out the action information for each of the affected persons from the onset status storage means;
Map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read behavior information from the map related information storage means;
The behavior information relating to the plurality of affected persons is associated with the map , and on the map, when the action routes relating to the plurality of affected persons overlap, the action route relating to the overlapping place is defined as an infection transmission place of the infectious disease. An infection path analysis means to identify;
Each propagation speed of the infectious disease obtained from the location information of each onset obtained from the map related to the addresses of the plurality of onset and the onset time included in the onset status information relating to each onset And the population density read from the population density information for each area unit included in the map attribute information corresponding to the specified infection transmission area, from the regression line of the propagation speed with respect to the population density according to the area unit and the propagation velocity correlation model creating means to create the correlation model,
A propagation velocity index storage means for storing heat播速degree indicator of infection for population density based on the previous SL propagation velocity correlation model created,
Based on the number of patients who have been aggregated from the information of those who have the onset, and population density information for each unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each of the patients An onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit,
An onset density index storage means for storing an onset density index of an infectious disease with respect to the population density based on the created onset density correlation model;
When the infection source is designated by the input means, the map-related information corresponding to the infection source is read from the map-related information storage means, the population density of the area unit is obtained from the map-related information, and the propagation speed index The propagation speed index corresponding to the population density of the area unit related to the designated infection source site is read from the storage means, and the infection source after the predetermined time has elapsed based on the propagation speed obtained from the propagation speed index A propagation range is calculated by calculating a distance from the ground, and each onset density index corresponding to the population density for each area unit within the propagation range is read from the onset density index storage means, and each onset density index and the population Analytical means for determining the number of affected individuals per area unit based on density information,
An infectious disease propagation simulation system comprising: an output unit that outputs a transmission range of the analysis result by the analyzing unit and the number of onset patients. 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。In the onset density index storage means, the onset density index for each predetermined time has been stored,
The analysis means obtains the propagation range for each predetermined time, and determines the onset density index for each predetermined time corresponding to the population density for each area unit within the propagation range from the onset density index storage means. Read out, determine the number of onset per time course for each area unit based on the onset density index and the population density information,
15. The infectious disease propagation simulation system according to claim 14, wherein the output means displays the propagation range and the number of affected persons of the analysis result for each predetermined time elapsed by the analyzing means in association with each area unit on the map information. . 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。The propagation velocity correlation model creating means obtains a propagation velocity based on behavior information and onset time information included in the onset situation information newly taken into the onset situation storage means , and creates the propagation velocity correlation model The infectious disease according to claim 14 or 15 , wherein, in addition to the propagation velocity sometimes used, the propagation velocity correlation model is modified to update the propagation velocity index of the infection stored in the propagation velocity index storage means. Propagation simulation system. 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。The onset density correlation model creating means obtains the onset density with respect to the population density related to the onset area unit of the infectious disease based on the onset information included in the onset status information newly taken into the onset status storage means. The onset density is stored in the onset density index storage unit by adding the onset density to the onset density used in creating the onset density correlation model , correcting the onset density correlation model , and updating the onset density index stored in the onset density index storage unit. The infection transmission simulation system as described in any one of thru | or 16. 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。With regard to infectious diseases, at least an onset status storage means for storing onset information including a plurality of onset addresses and behavioral path behavior information, onset time information, and onset information in a database, and
Map-related information storage means for storing at least map information including a map for each area and map attribute information including population density information for each area;
Action information reading means for reading out the action information for each of the affected persons from the onset status storage means;
Map information reading means for reading out the map in units of areas related to the read behavior information from the map related information storage means;
The behavior information relating to the plurality of affected persons is associated with the map , and on the map, when the action routes relating to the plurality of affected persons overlap, the action route relating to the overlapping place is defined as an infection transmission place of the infectious disease. An infection path analysis means to identify;
Based on the number of patients who have been aggregated from the information of those who have the onset, and population density information for each unit included in the map attribute information of the map related to the behavior information of each of the patients An onset density correlation model creating means for creating a correlation model based on a regression line of the onset density with respect to the population density related to the area unit,
An onset density index storage means for storing an onset density index of an infectious disease with respect to the population density based on the created onset density correlation model;
When the infection source is designated by the input means, the map-related information corresponding to the infection source is read from the map-related information storage means, the population density of the area unit is obtained from the map-related information, and the onset density index reading the onset density index corresponding to population density compartment area unit of the storage unit, and progressors analysis unit for obtaining the progressors number of the area units of the said population density and emitting diseases density index,
An infectious disease transmission simulation system comprising: output means for outputting an analysis result by the number of onset analysis means.
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