これは、コレラ菌が発見される前の出来事であり、地理空間という要素を疫学に統合することで、未知の病原体の流行に対処することができた事例として有名です。これが、保健医療分野におけるGIS応用の最初とされています。GISは保健医療分野における有用なツール・オプションであるという位置づけは現在に至ってますます重要なものとなっています。現在では保健医療分野でも感染症だけでなく様々な分野でGISが積極的に活用されています。
地理情報システム|Geographic Information Systems(GIS)
GIS(Geographic Information System:地理情報システム)を用いた研究の紹介
1.GISとは?
What GIS means is various. As one of the definition of GIS, we can say GIS is a system which can combine between geographical map and any of the data in real world. GIS is really useful tool not only for area of health or medicine, but also any and all areas such as; economy, market, environment, education, military, and so on. In 19th century, Dr. John Snow made famous “Cholera Map” which is the first application of GIS to Health. However, only recently this tool has been generalized in the field of medicine. In the other words, we can say GIS is a tool for thinking geographically. For instance, visualization of simple epidemiological data by using GIS tool sometimes makes us realized how simple data has various means and novel ideas! GIS is fascinating tool if you use it effectively. We have experience of application of GIS to health especially in control of infectious diseases, and are trying to apply GIS method for various area.

2.保健医療とGIS

図 John Snowによるコレラマップ(Wikimedia Commonsより)
3.当教室のGISを用いた研究テーマ
1)感染症の流行パターンや集積性等の解析
インフルエンザ様疾患や感染性胃腸炎の空間的時間的伝播状況を空間的補間手法の一つであるKriging法等を用いて視覚化しました(Emerg Infect Dis 2004: PLoS One 2013: Epidemiol Infect 2015掲載)。
図 Emerg Infect Dis 2004より
長崎県諫早市におけるインフルエンザサーベイランスデータ(諫早医師会による)と地域の特性(特徴)をデータ化したGeodemographicsデータを用いて、地域の社会経済的背景とインフルエンザの罹患に一定の相関関係があることを示しました(BMC Infect Dis 2010掲載)。
図 インフルエンザの罹患率(A)とジオデモによる地域の社会特性(B)(BMC Infect Dis 2010より)
③ Weighted Standard Distance (加重標準距離)によるインフルエンザ流行パターン解析
日本におけるインフルエンザサーベイランスデータ(国立感染症研究所による)の過去10年の結果を基に、Weighted Standard Distanceという空間指標を用いてインフルエンザ流行のタイミングとインフルエンザ流行の空間的拡大に一定の関係があることを見出しました(Int J Health Geogr 2012掲載)。
図 Int J Health Geogr 2012より
2)サーベイランス情報の視覚化
長崎県諫早市の諫早医師会が毎年実施しているインフルエンザ流行調査に基づき、諫早市内のインフルエンザ流行状況をいち早く地図上に表示し、地域での流行に注意を喚起し予防に役立てています。
図 インフルエンザ流行地図の例(データ:諫早医師会より)
3)保健医療分野の見える化
新潟県内の3市町(新潟市、十日町市、阿賀町)で実施している高齢者の社会疫学調査(JAGES:日本老年学的評価研究、代表 千葉大学教授・近藤克則 の一環として実施)のデータに基づき、要介護リスク、生活習慣、社会経済指標、地域のネットワーク、周辺環境等を見える化し自治体に提供しています。
図 要介護リスクの見える化の例(新潟市JAGES2013調査による)
4)東日本大震災に対するレスポンス
震災に対する迅速な対応、震災後復興に関わる情報の提供等のためにGISを応用できる部分については最大限の努力をしてきました。
2011年3月の東日本大震災に続いて起きた福島第一原子力発電所の爆発事故による放射能汚染の状況を、新潟大学アイソトープ総合センターの技術と南相馬市教育委員会の協力により測定され、得られたデータを基に地図を作成し南相馬市に提供しています。
過去の線量率マップは南相馬市のホームページに掲載されています。

②新潟県内避難所・避難者数の状況
東日本大震災直後、新潟県庁からの発表情報に基づいて新潟県内の避難所データ(避難可能人数、住所、電話番号等)をgoogle mapに連日アップしてきました。このサイトはハーバード大学が作る災害ポータルサイトJapan Sendai Earthquake Data Portal Site上にも公開されました。
図 避難所データマップ(新潟県庁発表データに基づき作成)