感染症サベイランス事業における流行分析・予測支援システムの開発とその公開実験

本研究では、感染症サーベイランス事業のデータを活用し、医療機関における診療や住民の保健・予防に一層役立てるための総合的な保健情報システムの確立をめざしてきた。本年度の研究によりそのための基本的なノウハウを確立する事ができた。まず、感染症サーベイランス事業のデータに基づく流行状況の分析法、流行の予測法、予測も含めた分析結果の広報様式では、広島県の1983年から1995年までの13年間にわたる週報情報から、17種目の感染症について定点当たりの報告数のデータを時系列解析し、予測モデルを開発した。このモデルは、元データを対数変換し、トレンドと季節性を除去した後、自己回帰モデルを適用するタイプのものである。予測力の最も高い感染症では、決定係数(=R^2)が0.8以上となっている。次に、情報ネットワークとの接続を含む基本的な計算機システムでは、インターネットとの接続、ホームページの開設やデータ管理のための既存ソフトウェアの活用などについて検討した。この結果は、LANを介して、あるいは電話回線を通して、ネットワークと接続し、サーベイランス情報公開システムにアクセスし、情報を引き出すことが可能とするものである。今後、これらの基本的なノウハウを統合し、公開実験の実施も含めて、地域保健情報システムの一環として役立てる方向をめざしてゆきたい。また、ノートパソコン上にサーベイランスデータの管理と流行解析・予測システムを実現し、機動的に現場で役立てることも実現したい。

本研究では、感染症サーベイランス事業のデータを活用し、医療機関における診療や住民の保健・予防に一層役立てるための総合的な保健情報システムの確立をめざしてきた。本年度の研究によりそのための基本的なノウハウを確立する事ができた。まず、感染症サーベイランス事業のデータに基づく流行状況の分析法、流行の予測法、予測も含めた分析結果の広報様式では、広島県の1983年から1995年までの13年間にわたる週報情報から、17種目の感染症について定点当たりの報告数のデータを時系列解析し、予測モデルを開発した。このモデルは、元データを対数変換し、トレンドと季節性を除去した後、自己回帰モデルを適用するタイプのものである。予測力の最も高い感染症では、決定係数(=R^2)が0.8以上となっている。次に、情報ネットワークとの接続を含む基本的な計算機システムでは、インターネットとの接続、ホームページの開設やデータ管理のための既存ソフトウェアの活用などについて検討した。この結果は、LANを介して、あるいは電話回線を通して、ネットワークと接続し、サーベイランス情報公開システムにアクセスし、情報を引き出すことが可能とするものである。今後、これらの基本的なノウハウを統合し、公開実験の実施も含めて、地域保健情報システムの一環として役立てる方向をめざしてゆきたい。また、ノートパソコン上にサーベイランスデータの管理と流行解析・予測システムを実現し、機動的に現場で役立てることも実現したい。