2016.7.9FOSS4G2016 Hokkaido

CartoDB を使ったインフルエンザ患者数推移の可視化

新潟大学医歯学総合病院鈴木　翼

2016.6 　信濃川のほとりにて

JUST IN!!

2016.7.9FOSS4G2016 Hokkaido

CartoDB を使ったインフルエンザ患者数推移の可視化

新潟大学医歯学総合病院鈴木　翼

2016.6 　信濃川のほとりにて

CARTO

自己紹介• 鈴木 翼（すずき・つばさ）

• 大学病院で地域医療を担う医学生・研修医教育をしてます

• 医師、博士（医学）– 学位論文テーマ：小児に対するインフルエンザワクチンの有効性

• 専門：公衆衛生学、疫学（特に感染症、社会疫学分野）– GIS を使った感染症の空間疫学、救急搬送患者データ解析、 etc

• 日本医師会認定産業医、日本旅行医学会認定医

@hane_fuwa2

• 副業：新潟交響楽団打楽器奏者　　　　 中学校の部活で楽器のトレーナー

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参加の動機

• 保健医療分野では GIS はまだまだこれから

• 仕事では A○c 使いだが FOSS4G にも興味アリ

• 宴会部長の K 保女史に日本酒で釣られた

• 専門分野を生かして何か貢献ができないだろう

か・・・

4/49http://pictogram2.com/

今日のお話

• WebGIS 初心者の私が、初めて CARTOを使ってみた話

• 毎冬の話題になるインフルエンザの流行を、公開データを使って可視化しようとした話

• 医療分野の地域課題とかなんとか

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• インフルエンザウイルスによる感染症• 流行時期： 12 ～３月頃（北半球の温帯地域）

• 症状： 38℃ 以上の発熱、頭痛、関節痛、　筋肉痛、のどの痛み、鼻汁、咳　など

• 乳幼児や高齢者では肺炎や急性脳症を併発することも

• 日本での推定患者数：年間約 1600 万人–国民の 15% が罹る（小児では 30% ！）–ピーク時には 1 週間で約 200 万人

インフルエンザ

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インフルエンザ、それは人類と感染症の戦いの歴史

“The Burden of Disease and the Changing Task of Medicine” 　 http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp1113569

スペイン風邪（ 1918 ）全世界で 5000 万人が死亡

インフルエンザウイルスの発見（ 1933 ）

医療・衛生環境の発達ワクチンの普及

100 年前の死因第 1 位はインフルエンザ

・近年も世界的パンデミック (2009)・中国での H7N9型流行 (2013)・高病原性鳥インフルエンザなど、　未だに大流行への危機は潜在

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流行はどこから来てどこへ行くのか？

　可視化の取り組みはいろいろあるが…ML インフルエンザ流行前線情報 DB（全国の医師有志による）

△あくまで注意喚起のためのマップ △情報量に偏りが…

国立感染症研究所感染症情報センター

そもそも可視化するために必要なデータはどこに？7/49

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ん！

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ただ

きま

した。

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使用データ

• 北海道感染症情報センター

2015-16シーズン（ 2015.10 ～2016.4 ）の保健所管区別・定点医療機関 *

当たりインフルエンザ患者報告数http://www.iph.pref.hokkaido.jp/kansen/501/data.html

＊定点医療機関：感染症法に基づく感染症発生動向調査の観測用として定めた医療機関　道内におよそ 120カ所（非公表）

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Sign Up も Google アカウントで簡単。

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CARTO 上で、保健所管区 shp ファイルと 報告数 Excel ファイルを結合

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2015 年第 43 週

2015 年第 44 週

2015 年第 45 週

2015 年第 49 週

2015 年第 49 週

2015 年第 49 週

2015 年第 49 週

2015 年第 50 週

2015 年第 51 週

2015 年第 52 週

2015 年第 53 週

2016 年第 01 週

2016 年第 02 週

2016 年第 03 週

2016 年第 04 週

2016 年第 05 週

2016 年第 06 週

2016 年第 07 週

2016 年第 08 週

2016 年第 09 週

2016 年第 10 週

2016 年第 11 週

2016 年第 12 週

2016 年第 13 週

2016 年第 14 週

2016 年第 15 週

2016 年第 16 週

流行を色分けしてみた。

• 流行地域が道内を行ったり来たりする様子

• 一般的に、– 人が多い地域から人が少ない地域へ幹線に沿って– 平均気温が低い地域から高い地域へ　

　　　　　　動くといわれているのだが・・・40/49

流行がピークになる週をとってみた

• 西部から北東部に流行が広がる動きが　ありそうだ。

札幌市保健所管区 稚内保健所管区

釧路保健所管区

流行ピークになるまで約 1 か月半のブランク

2 月初旬にピーク 3 月中旬にピーク

3 月中旬にピーク

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まとめ• 公開されているインフルエンザ患者数

データを使って、流行を可視化できた！• 道路・鉄道網、人の流れとの関連• 気象条件との関連

（ ´-` ） .。 oO （今度は全国規模で　　　　　　　　　　　やりたいなぁ…）

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そう思った皆様、他県の現状をご覧ください。

先生、 PDF しかありません！

http://www2.pref.iwate.jp/~hp1353/kansen/pdf/2016/i2016-05.pdf 44/49

先生、過去のデータが消されてます！

http://www.pref.niigata.lg.jp/kenko/1232492573101.html 45/49

ということで。

• 厚労省にガツンと一言言ってくださる方

　今年の秋から来年春にかけて、全国各

地の感染症情報センターに散らばってい

る患者数データの収集をお手伝いしてく

ださる方、勧募。tsubasas@med.niigata-u.ac.jp

@hane_fuwa2

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もうひとこと言わせて

• 「地域課題の発見・解決」は、　　　　地域医療・地域保健でも重要なフレーズ

• しかし現状、一部の医療者でしか対応できていない。–個人情報を含むデータの問題–ツールがない、知らない–非医療者に助けを求めることへの抵抗感–逆に非医療者が手を伸ばすことの抵抗感

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データの問題

　⇒オープンデータがあるじゃないか！

ツールがない、知らない

　⇒ FOSS4G があるじゃないか！

非医療者に助けを求めることへの抵抗感

逆に非医療者が手を伸ばすことの抵抗感

　⇒そんなもの幻想です！

　　医療者は助けを求めています！

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一緒にやりませんか！

• 医療だからって及び腰にならないで！

• 外からの新しい発想大歓迎！

• 大学の人間として、人つなぎやデータ出しは協力できる範囲でお手伝いします

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ご清聴ありがとうございました。

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