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インフルエンザ流行のサーベイランスシステム(Google flu trends)

またしてもGoogle.すごいというか,アイデアがすごい.

11/11日発表.

Explore flu trends across the U.S.

流行予測ではなく,実際の流行状況をいち早く集約するシステム.従来のCDCのシステムより2週間早く情報が得られるとのこと.

別にgoogleが感染症事業に乗り出したわけではなく,あくまでgoogleは検索という横軸で全ての物事を考える.これまでの医療からのアイデアは定点観測や実際の届け出症例数などから流行を把握するのだが,全く違う視点から,その時期にどれだけのインフルエンザに関しての検索がなされるかを追いかけることで,流行を把握するということ.

仕組みは,

How does this work?

に.

検索する人が必ずしもインフルエンザとは限らない,という反論は当然織り込み済みで,それでも,一定の検索内容(ここのレシピは企業秘密のようだが,単なる「インフルエンザ」の検索ではなく,「流行」「治療」など何らかの組み合わせの検索の頻度を見るのだろう.単に「these search queries」としかか表現されていない)からその地域ごとのトレンドを見るとCDCの従来の報告とマッチするとのこと.

Of course, not every person who searches for “flu” is actually sick, but a pattern emerges when all the flu-related search queries from each state and region are added together. We compared our query counts with data from a surveillance system managed by the U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and discovered that some search queries tend to be popular exactly when flu season is happening. By counting how often we see these search queries, we can estimate how much flu is circulating in various regions of the United States.

実際に上記のリンクでの過去のCDCとのデータとのマッチ(実際の%には少しずれがあるが,流行の立ち上がり時期,終息時期などは良くマッチしている)しているグラフが過去5年にわたって示され,この方法論はNatureにもacceptされた,とのこと.(方法論をもっと詳しく知りたい人は論文の下書きを見ることが出来ます)CDCの報告は実際の流行から1-2週遅れるが,googleはほぼリアルタイムとのこと.

なんと言ってもこのアイデアがすごいと思います.

注意点としては

このサービスが公開になったのはつい先日なので,今年のシーズンで一致するかどうか,最初の検証(validation phase).
州毎の流行データはこれまでCDCでは公表されていなかったようで,google flu trendsがこれから実施する州毎の流行報告は検証する対照がない(gold standard)
ILI%と形で報告される(医師への総受診数におけるInfluenza like illnessの割合)ので,実際のinfluenzaがどのぐらいかは分からない.

といったあたりでしょうか

コンセプトは流用できるので日本でも是非やっていただきたいところです.(但し日本人の検索行動が米国人と同じかは検証が必要)

また 生データをCSVファイルにてダウンロードも出来るので2次研究にも使えます(open source)

前書きのところで少し触れられていますが,花粉症トレンドや日焼けトレンドなどにも応用されることになるのでしょうか.

知恵とテクノロジーは人のしあわせのために..

Tag Healthcare Management !(blog紹介)

Tag Healthcare Management !(blog紹介)

blog上では匿名なので匿名のままで
先日彼女にSTFMで会って「いつまでも私のblogにリンクを張ってくれない」といわれた.リンクを張るときは紹介のentryを書いたとき.がこれまでの通例.彼女のことを紹介するのに,何からどうやって書いて,どのぐらいまとめればいいのか想像も付かないから結局ずっと書けないでいた.頑張って書いてみようと思う

もうかれこれ6ー7年ぐらいのつきあいになるだろうか.
彼女は僕にとっては運命の人である.そして因縁の人である.
彼女に言わせると僕たちは前世でも関係があって命のやりとりをした,ということになっている.
周りから見ても僕たちは特別な関係にあるのではないか,と勘ぐられてもおかしくないつきあい.実際僕たちは特別な関係にある.但し妻に迷惑がかかったり妻を悲しませるような関係ではない.

conflict managementのセッションをするときに引用する内容で
「人間関係は初めは表面的な物で,深い相互理解に至るにはconflictを経由する必要がある(だから衝突はその為の試金石として前向きに取り組みましょう)」
というのがある.

彼女は僕に会う前から僕のことを嫌っていた.僕はしばらくしてから彼女は苦手なタイプだと思った.当時はそれでも根気よく向き合う若さが自分にあった.
気が付いたら絵に描いたように深い相互理解になっていた.という感じ.
彼女からは絶大なる信頼と許容を感じている.それは私自身の欠点も全部含めた上での許容である.
僕も彼女の欠点は一杯知っているけれど,まあそれはそれで,裏返せば長所ですから,という感じ.
彼女は僕のいるところで家庭医になり(僕が家庭医にしたのかは不明),公衆衛生を学んだ立場から「システムで物を考える」ということばかり話していたせいか,英国へhealth care managementを学びに留学することになった.

現時点では完全に両者が同等であり,お互いに教え,学び,サポートし,尊敬する関係にある.
最近の僕の生き方も随分彼女に影響された.

一体一生のうちでどれだけの人とこれだけの関係が築けるのだろう.

彼女はこの10年ぐらいで大幅に変わった.少なくとも私から見れば.本質は変わっていないかもしれないが,表現型は.それは僕が昔からその本質は変わっていないが,その表現型が10年ほどで大幅に変わったのと似ているのではないかと思う.

今多くの人のキャリアを見ているが医師のキャリアで2回目の重要な時期は6-7年目から10年目ぐらいにあるような気がする.(1回目はもちろん最初の2-3年)

「いつ死んでもいい」が最近の彼女の口癖だが,彼女にはこれからしばらくの間世界に貢献してもらわねばならない.

とにかく彼女はパワフルである.
「日差しが強いほど影も濃い」明るい人ほど内面は傷つきやすかったり,いろんな事を気にしていたりする.彼女も例外ではない.ただ随分丸くなりましたね.年の功か.聞けなくなると寂しくなるのが当時もてあましていた毒舌だったりするのですが...

Tagというnicknameはもちろん彼女の名前から来ているのだが
その意味に付箋,目印,そして注意深くフォローする,という動詞としての意味などがあることも彼女は意図していたのだろうか.
とにかく興味のあるあらゆる事に首をつっこんで足跡を残し,いろんな事をかぎ回っている.

これからも家族ぐるみのつきあいよろしくお願いします.

しかしホントに私的なまとまりのないentryになってしまいました.ま,narrativeも家庭医療の重要な要素ですから.

次はtarogoさんかな...