Development of web-based GIS system for visualizing and sharing infectious disease information, and its application to control a risk management for disease outbreaks.

开发基于网络的GIS系统，用于可视化和共享传染病信息，及其在控制疾病暴发风险管理中的应用。

• 批准号: 21590693
• 负责人: INOUE Masashi
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Tottori University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21590693/
• 关键词: 医療情報学; 感染症; 発生動向調査; 情報提供システム; 流行予測; GIS; Web; 可視化; Ajax; インターネット

A regional characteristics and variations of morbidity for pediatric infectious diseases and influenza are analyzed by use of the specialization coefficient which is presented as ratio between the national average number of reports and regional incidents. Regional morbidities of pediatric infectious diseases and influenza are shown in a bar graph to illustrate transition over 30 years, and specialization coefficient values are displayed in a map graph to clarify the regional characteristics and variations.A web-based data visualization system was developed to make the infectious disease surveillance data more comprehensible for medical personnel. The main feature of the system is that it automatically generates an animation or graphic images by using the collected numerical data which visualizes the time series and spatial shift of the case incidents of disease simultaneously on the home page. At this time, the information stored in the database system is influenza and eleven pediatric infectious diseases from 1999 to the present related to 47 prefectures in Japan.In addition, epidemic prediction values for the following year(12 months) were calculated using : a) the EPA(Economic Planning Agency) method and a synthetic method using trend analysis and multiple regression analysis, b) ARIMA FORECAST, and c) analogous vector fitting. The calculated prediction values were compared with actual measured values to discuss the utility of the algorithm.

利用全国平均报告数与地区平均报告数的比值--专门化系数，分析了儿童传染病和流感发病的地区特征和变化。为了使传染病监测数据更易于理解，开发了基于Web的传染病监测数据可视化系统。该系统的主要特点是，它自动生成动画或图形图像，通过使用收集的数字数据，可视化的时间序列和空间转移的病例发病率同时在主页上。此时，存储在数据库系统中的信息是与日本47个都道府县相关的1999年至今的流感和11种儿科传染病。（12个月）的计算方法为：（一）EPA（经济计划署）方法和使用趋势分析和多元回归分析的综合方法，B）ARIMA预测，和c）类似向量拟合。将计算的预测值与实际测量值进行比较，讨论该算法的实用性。

项目成果

RIAとHTML5を利用した感染症流行状況提供システムの構築とその評価

使用RIA和HTML5构建和评估传染病流行状况提供系统

• 发表时间: 2011
• 期刊: 第31回医療情報学連合大会講演論文集
• 作者: 井上仁;長谷川伸作;陶山昭彦;梯正之
• 通讯作者: 梯正之

小児感染症:流行現況の早期検知と流行予測のアルゴリズム

儿科传染病：早期发现和预测流行状况的算法

• 发表时间: 2011
• 期刊: 第31回医療情報学連合大会講演論文集
• 作者: 長谷川伸作;井上仁;陶山昭彦;梯正之
• 通讯作者: 梯正之

Development and evaluation of a forecasting model for infectious disease in japan usine time-series analysis

日本传染病预测模型的开发和评估使用时间序列分析

• 发表时间: 2011
• 作者: Masashi Inoue;Shinsaku Hasegawa;Akihiko Suyama
• 通讯作者: Akihiko Suyama

Development and evaluation of a forecasting model for infectious disease in japan using time-series analysis

使用时间序列分析开发和评估日本传染病预测模型

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of Epidemiology & Community Health
• 影响因子: 6.3
• 作者: Masashi Inoue;Shinsaku Hasegawa and Akihiko Suyama
• 通讯作者: Shinsaku Hasegawa and Akihiko Suyama

時系列分析による感染症流行予測の試み

尝试使用时间序列分析预测传染病爆发

• 发表时间: 2011
• 作者: 井上仁;長谷川伸作;陶山昭彦
• 通讯作者: 陶山昭彦