About PLOD
Currently, public health authorities (which collectively refer to organizations that manage public health in the national and local governments) use the standard format for patient and suspected cases published by the National Institute of Infectious Diseases as the format for describing information on infected persons.
However, there is no standard format for "patient movement" information, which can be expressed in a variety of ways. Currently, the information is collected through interviews through active epidemiological surveys, so it is expressed in free text in a table divided by days. Therefore, "patient movement" information is not expressed in a form that can be processed quantitatively, such as latitude and longitude. As a result, in order to conduct statistical analysis of patient movement and contact, it is necessary to "code" the information into some kind of nominal scale each time, and it is also difficult to conduct flexible analysis to elucidate the mode of infection.
The assessment of the risk of infection between patients and contacts is also left to human assessment using the behavioral and contact information described in the form. For example, among the strangers with whom the patient had contact during the period of infectivity, "an acquaintance with whom the patient had a prolonged conversation at close range without a mask" is considered high risk, while "a sales clerk with whom the patient had a very short contact at a short distance wearing a mask" is considered low risk. At public health centers, for example, this decision has been made manually by public health nurses.
Isn't it possible to automatically process the "movement" and "contact" of patients and contacts? Our research aims to establish a new methodology in public health and spatial epidemiology by computer processing of this very information. If such "knowledge processing technology" for infectious diseases can be realized, it will be possible to efficiently remove personal information from patient information collected by government agencies and semi-automate the process of creating press releases.
Such a technology does not exist and is an extremely challenging research topic. Public health experts and knowledge processing experts have collaborated to tackle this problem and have come up with a proposal for a standard format, PLOD, that can appropriately represent patient mobility information using standard "Semantic Web" technology. By describing patient movement information in this way, we aim to be able to "infer" contact between arbitrary patients and the possibility of infection. There is a lack of such technology in Europe and the United States, where the number of patients is exploding, and in Asian countries, where strong patient isolation policies are suppressing infections. As a powerful information technology for infectious disease control, Japan has the potential to lead the post-coronary world.
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現在、公衆衛生当局（国や地方自治体の公衆衛生を管理する組織をまとめて呼称します）においては感染者情報を記載する様式として国立感染症研究所の公開する患者・疑い症例の標準様式が利用されています。
しかし、多彩な表現をとりうる「患者の移動」情報については、標準のフォーマットが存在しません。現在は、積極的疫学調査を通じた聞き取りにより収集される情報であるため、日毎に区切られた表のなかに自由記載文での表現をとります。そのため「患者の移動」情報は、緯度・経度等の定量的な処理が可能な形で表現されていません。その結果、患者の移動や接触についての統計的な解析をするためには、逐一、何らかの名義尺度への「コーディング」を要すると共に、感染様式の解明に向けた柔軟な解析を行うことも困難な状況です。
また、患者と接触者の間における感染リスクの評価も、この様式に記載される行動や接触者情報を用いて人力による評価に委ねられています。たとえば、患者が感染性のある期間に接触した他人のうち、「マスク無く近距離での対話を長時間行った知人」はハイリスクと見なす一方で、「マスクをつけたうえで、少し距離を取り、ごく短時間接触しただけの店員」などは低リスクと見なします。この判断は、たとえば保健所においては、保健師により手作業で行われてきました。
この患者や接触者の「移動」や「接触」を、自動処理することは出来ないのでしょうか？我々の研究では、まさにこれらの情報をコンピュータ処理することで、公衆衛生や空間疫学における新たな方法論を確立することを目指しています。こうした感染症に関する「知識処理技術」が実現すれば、行政機関が収集した患者情報から個人情報を効率的に取り除き、プレスリリースを作成するまでを半自動化するような処理も可能となるでしょう。
こうした技術は今までに存在せず、極めて挑戦的な研究テーマです。この問題に、公衆衛生の専門家と知識処理の専門家が共同で取り組み、標準技術である「セマンティックWeb」技術を用いて患者の移動情報を適切に表現しうる標準フォーマット「PLOD」の提案に漕ぎ着けました。私たちは、患者の移動情報をこの方式で記述していくことにより、任意の患者間の接触や感染可能性を「推論処理」できるようになることを目指しています。このような技術は、患者数が爆発的に増大している欧米や、強力な患者隔離政策により感染を押さえ込めているアジア諸国においてはニーズに乏しく、感染症対策における強力な情報技術として、日本がポストコロナの世界をリードする可能性を秘めた技術と言えます。
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