JP7256171B2 - リアルタイム位置特定システム及び次世代シーケンスを使用した、医療施設内での感染伝播の予測、防止及び制御 - Google Patents

Description

本願は一般に、患者監視技術、患者治療施設監視技術、感染封じ込め技術、追跡システム技術、及び関連技術に関する。

感染制御は、院内感染又は医療関連感染（ＨＡＩ）との闘いに関する分野である。ＨＡＩは、病院環境、養護施設、リハビリテーション施設、診療所、又は他の臨床環境で発達が促進される感染である。この感染は、複数の手段により臨床環境における患者に広がる。医療スタッフは、感染、汚染された機器、ベッドリネン、又は飛沫（air droplet）を広げる可能性がある。感染は、別の感染した患者又は病院スタッフメンバから発生する可能性があるか、又は、場合によっては、感染源が特定されることができない。

米国疾病管理予防センターによれば、２０１１年に米国の急性期病院で推定７２２，０００件のＨＡＩインシデントが発生した。ＨＡＩの入院患者約７５，０００人が入院中に死亡した。すべてのＨＡＩの半分以上が集中治療室の外で発生した（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｄｃ．ｇｏｖ／ＨＡＩ／ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ／を参照）。ＨＡＩを予防することは、米国だけで２５０～３２０億ドルの節約をもたらす（例えば、Ｓｃｏｔｔ ＲＤ ＩＩによる「Ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔ ｍｅｄｉｃａｌ ｃｏｓｔｓ ｏｆ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｕ．Ｓ． ｈｏｓｐｉｔａｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ」、Ｄｉｓｅａｓｅｓ ＣＣｆｌ， ｅｄ．: Ｃｅｎｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｄｉｓｅａｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ: １－１３参照）。

ほとんどの国では、医療関連感染の監視システムが不足している。システムを持つ人々であっても、しばしば、感染を診断するための複雑さ及び標準化された基準の欠如に苦労する。これは、医療関連感染に関する信頼できるグローバルな情報を収集することを難しくするが、研究の結果は、毎年、世界中で数億人の患者が医療関連感染の影響を受けていることを明確に示す（例えばｈｔｔｐ:／／ｗｗｗ．ｗｈｏ．ｉｎｔ／ｇｐｓｃ／ｃｏｕｎｔｒｙ_ｗｏｒｋ／ｇｐｓｃ_ｃｃｉｓｃ_ｆａｃｔ_ｓｈｅｅｔ_ｅｎ．ｐｄｆ参照）。更に、エボラ、ＭＥＲＳ、ＳＡＲＳ、Ｈ１Ｎ１などの感染症の最近の発生は、医療機関が適切な感染制御プロトコルに従う必要性を強調している。

感染の拡大を防ぐには、２つの方法があり、これは、感染制御を改善するだけでなく、感染予防にも対処する。言い換えると、感染症が発生するときどのような措置を講じるかを説明する厳密なプロトコルに従うことが重要だが、そもそも感染の拡大を防止することも重要である。感染の拡大を防ぐためのソリューションは、監視対象の場所の出入り時に手指消毒剤が使用されるかどうかを監視することを含む。感染の広がりを追跡するのに、次世代シーケンス（ＮＧＳ）製品及びサービスが使用されることもできる。しかしながら、ＮＧＳベースのソリューションは、感染者が実際に別の感染者に感染を広める責任があるかどうかを決定するのに役立つが、ＮＧＳは、医療施設内の感染の正確な伝播経路について正確なフィードバックをすぐに提供することはできない。従って、ＮＧＳシステムを使用して感染の発生が確認された後、伝播経路の追跡に最大６週間かかる場合がある。このアプローチの明らかな欠点は、時間のかかる疫学調査が進行中に感染が広がり続けることができることである。

世界保健機関（ＷＨＯ）は、感染拡大のリスクを最小限に抑えるために従う必要のあるプロトコルに関する厳格なガイドラインを持つ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｐｒｏ．ｗｈｏ．ｉｎｔ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｄｏｃｓ／ｐｒａｃｔｉｃａｌ_ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ_ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ_ｃｏｎｔｒｏｌ．ｐｄｆ及びｈｔｔｐ:／／ｗｗｗ．ｗｈｏ．ｉｎｔ／ｃｓｒ／ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ＷＨＯ_ＣＤＳ_ＥＰＲ_２００７_６ｃ．ｐｄｆを参照）。ガイドラインの一部は実現及び従うのが簡単であるが、実現が難しいものもある。例えば、医療従事者と感染した患者との距離が１メートル未満のとき、医療従事者が異なるプロトコルセットに従うことを要求するプロトコルがある。視覚的観察に基づかれる斯かる距離制限の順守とは別に、今日の病院は、監視システムを利用して、推奨プロトコルが厳密に実現されることを確実にすることは行っていない。更に、感染症が発生した場合、感染した患者と接触した可能性のあるすべての個人の動きを追跡する通常のアプローチは、純粋に記憶に基づかれる。感染制御の目的で個々の患者及び医療従事者を追跡するのに、リアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）が使用されることができる。このコンプライアンスの側面に関して、努力がなされてきた（例えば、ＵＳ２０１２／０１１２８８３号を参照）。

本願は、新しく改善されたシステム及び方法を開示する。

開示される一態様では、感染症伝播追跡システムは、監視エリア内のタグの位置を追跡するよう構成されたリアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）を含む。少なくとも１つの電子プロセッサがＲＴＬＳと動作可能に通信して、監視エリア内のタグの位置を受信する。非一時的記憶媒体は、監視エリアのマップ、各ノードが人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンであるノードに関する情報を保存するノードデータベースであって、（ｉ）人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンとしての各ノードの識別と、（ｉｉ）人又はモバイルオブジェクトとして識別される各ノードに関連付けられるタグの識別と、（ｉｉｉ）マップゾーンとして識別される各ノードに関する上記マップ上の位置情報と、（ｉｖ）追跡される病原体に関する各ノードの感染尤度とを少なくとも含む、ノードに関する情報を格納するノードデータベース、及び追跡される病原体に関する１つ又は複数の伝播モード及び追跡される病原体に関する少なくとも１つのノード滞留時間を含む少なくとも追跡される病原体に関する感染伝播情報を格納する病原体データベースを格納する。非一時的記憶媒体は、感染症伝播追跡方法を実行するため、少なくとも１つの電子プロセッサにより読み出し可能及び実行可能な命令を含み、この方法は、ＲＴＬＳから受信した感染ノードに関連付けられるタグの位置を使用して、少なくとも１つの感染ノードのマップ上の経路を計算するステップであって、感染ノードが、感染基準を満たす追跡病原体ごとにゼロ以外の感染尤度を持つ、ステップと、
病原体データベースに格納される感染伝播情報を使用して、経路に沿ったマップ上の感染ゾーンを計算するステップと、感染ゾーンに接触する各ノードについて、追跡される病原体に関する少なくとも感染伝播情報に基づき、ノードデータベースにおける接触ノードの感染尤度を調整し、接触ノードの更新された感染尤度が感染基準を満たす場合、接触ノードを感染ノードとして指定するステップとを有する。

別の開示される態様では、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、監視エリアのマップを格納するマップデータベースを含む。ノードデータベースは、各ノードが人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンであるノードに関する情報を格納し、ノードデータベースは少なくとも、（ｉ）人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンとしての各ノードの識別と、（ｉｉ）人又はモバイルオブジェクトとして識別される各ノードに関連付けられるタグの識別と、（ｉｉｉ）マップゾーンとして識別される各ノードに関する上記マップ上の位置情報と、（ｉｖ）追跡される病原体に関する各ノードの感染尤度とを含むノードに関する情報を格納する。病原体データベースは、追跡される病原体に関する１つ又は複数の伝播モード及び追跡される病原体に関する少なくとも１つのノード滞留時間を含む少なくとも追跡される病原体に関する感染伝播情報を格納する。記憶媒体はまた、感染症伝播追跡方法を実行するために、少なくとも１つの電子プロセッサにより読み出し可能及び実行可能な命令を含み、この方法は、リアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）の１つ又は複数のタグリーダから、監視エリアにおけるＲＴＬＳの１つ又は複数のタグの位置を受信するステップと、ＲＴＬＳから受信した感染ノードに関連付けられるタグの位置を使用して、少なくとも１つの感染ノードのマップ上の経路を計算するステップであって、感染ノードが、感染基準を満たす追跡病原体ごとにゼロ以外の感染尤度を持つ、ステップと、病原体データベースに格納される感染伝播情報を使用して、経路に沿ったマップ上の感染ゾーンを計算するステップと、感染ゾーンに接触する各ノードについて、追跡される病原体に関する少なくとも感染伝播情報に基づき、ノードデータベースにおける接触ノードの感染尤度を調整し、接触ノードの更新された感染尤度が感染基準を満たす場合、接触ノードを感染ノードとして指定するステップとを有する。

別の開示された態様において、感染症伝播追跡システムは、タグ及びタグリーダを含むリアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）を含み、タグリーダは、監視エリアを通じて分散され、監視エリアにおけるタグの位置を追跡するよう構成される。少なくとも１つの電子プロセッサがＲＴＬＳと動作可能に通信して、監視エリアにおけるタグの位置を受信する。非一時的な記憶媒体は、監視エリアのマップを格納する。ノードデータベースは、各ノードが人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンであるノードに関する情報を格納し、ノードデータベースは少なくとも、（ｉ）人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンとしての各ノードの識別と、（ｉｉ）人又はモバイルオブジェクトとして識別される各ノードに関連付けられるタグの識別と、（ｉｉｉ）マップゾーンとして識別される各ノードに関する上記マップ上の位置情報と、（ｉｖ）追跡される病原体に関する各ノードの感染尤度とを含むノードに関する情報を格納する。病原体データベースは、追跡される病原体に関する１つ又は複数の伝播モード及び追跡される病原体に関する少なくとも１つのノード滞留時間を含む少なくとも追跡される病原体に関する感染伝播情報を格納する。記憶媒体は、感染症伝播追跡方法を実行するために、少なくとも１つの電子プロセッサにより読み出し可能及び実行可能な命令を含み、この方法は、ＲＴＬＳから受信した感染ノードに関連付けられるタグの位置を使用して、少なくとも１つの感染ノードのマップ上の経路を計算するステップであって、感染ノードが、感染基準を満たす追跡病原体ごとにゼロ以外の感染尤度を持つ、ステップと、病原体データベースに格納される感染伝播情報を使用して、経路に沿ったマップ上の感染ゾーンを計算するステップと、感染ゾーンに接触する各ノードについて、追跡される病原体に関する少なくとも感染伝播情報に基づき、ノードデータベースにおける接触ノードの感染尤度を調整し、接触ノードの更新された感染尤度が感染基準を満たす場合、接触ノードを感染ノードとして指定するステップとを有する。ノードデータベースにおける接触ノードの感染尤度の調整は、式：ｐ＝ｆ（ｄ、ａ、ｔ、ｓ、γ、Ｈ、ｏ、ｉ、ｈ）により決定され、ｄは、２つのノード間の距離であり、ａは、上記２つのノード間の気流特性であり、ｔは、上記ノードの１つが関心病原体と最後に接触してから経過した時間であり、ｓは、上記ノードの表面のタイプであり、γは、上記ノード付近の温度であり、Ｈは、上記ノード付近の湿度値であり、ｏは、元の感染源と見なされる上記ノードからのノードの順序であり、ｉは、最初に感染してから上記ノードが互いに遭遇した回数であり、ｈは、衛生体制の実行である。

１つの利点は、感染症管理の空間的及び時間的側面に対処する、改善されたＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することにある。

別の利点は、感染制御に関するＷＨＯガイドラインに一層準拠したＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することにある。

別の利点は、病院スタッフからの口コミではなく、感染の広がりに関する定量化可能なデータを生成するＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することである。

別の利点は、医療記録からのデータではなく、接触追跡感染データをＲＴＬＳシステムに提供するＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することにある。

別の利点は、異なる空間範囲を持つ異なる疾患伝播経路を考慮し、リアルタイムで感染のリスクを計算することにより感染の広がりを追跡するＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することである。

別の利点は、疾患伝播ベクトルの病原体の生存期間が限られる状況において、感染伝播の尤度が減少することを考慮し、感染のリスクをリアルタイムで計算することにより、感染拡大の動的な追跡を行うＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムを提供することである。

別の利点は、ＲＴＬＳデータ及び特定の関心病原体の潜伏期間に関するデータを利用して、感染しているがまだ症状を呈していない個人を特定することにより、感染の拡大を防ぐシステムを提供することである。

別の利点は、ＮＧＳを使用して感染に関して検査される必要がある高リスクの個人（例：患者、医療スタッフなど）を示す選択戦略をシステムに提供することである。

別の利点は、ＮＧＳを使用して感染に関して検査される必要がある高リスクの部屋又は領域（病院の領域など）を示す選択戦略をシステムに提供することである。

別の利点は、電子医療記録（ＥＭＲ）、人口統計、検査室、ＮＧＳデータの組み合わせを使用して、どの患者が病院において感染するリスクが高いかを予測できるモデルを構築するシステムを提供することにある。ＲＴＬＳは、その後、プロトコル／ワークフローの異なるセットに基づき、リスクの高い患者が異なる方法で管理されることを確実にする。

別の利点は、機械学習アルゴリズムを使用してＲＴＬＳ、ＮＧＳ、ＥＭＲ、検査室データなどの組み合わせに基づき、経時的な医療施設のワークフローの弱点を特定し、病院独自の条件に基づきアラーム閾値を適応させるよう自動的に学習するシステムを提供することにある。

別の利点は、病院内のデータソースだけでなく、同様の設定が示される別の病院から引き出されたデータに基づき、医療施設の弱点を特定するよう自動的に学習するシステムを提供することにある。

所与の実施形態は、前述の利点の１つ、２つ、それ以上、若しくはすべてを提供し得、若しくは何ら提供せず、及び／又は本開示を読み理解するとき当業者に明らかになる他の利点を提供し得る。

一態様によるリアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）ベースの感染症追跡システムを概略的に示す図である。 図１のシステムの動作の態様を示す例示的なフローチャートを示す図である。 図１の追跡システムの使用例を概略的に示す図である。 図１の追跡システムの別の使用例を概略的に示す図である。 図１の追跡システムにより追跡される病原体に関連するデータのグラフを示す図である。 図１の追跡システムにより追跡される病原体を持つノードの確率のデータを示すグラフを示す図である。 図６の確率から病気のリスクのある個人を示す表を示す図である。

本開示は、様々な要素及び要素の配置、並びに様々なステップ及びステップの配置の形をとることができる。図面は、好ましい実施形態を例示する目的のためだけであり、本開示を限定するものとして解釈されるべきではない。

本願は、ＲＴＬＳデータ及び特定の関心病原体の潜伏期間に関するデータを利用して、感染しているがまだ症状を呈していない可能性がある個人を特定することにより、感染の拡大を防ぐ方法を説明する。感染管理には４つのフェーズがある。第１のフェーズでは、個人が感染性病原体と接触する（即ち、感染した個人又は汚染された資産と直接／間接的に接触する）。これは、病原体が個人の血流に入るポイントである。第２のフェーズでは、病原体は宿主の体（即ち、感染した個人）に根付いており、個人は感染する。しかしながら、感染者は症状を示さない。言い換えれば、これは、感染した個人が無言のキャリアになるポイントであり、感染源となる。このフェーズは、特に危険である。なぜなら、感染の目に見える兆候がないからである。これは、感染した個人が感染を他の人に簡単に広めることを可能にする。第３のフェーズでは、感染した個人が症状を示し始める。感染の最初の兆候は、症状の原因を特定するために必要な調査をトリガーすることができる。第４のフェーズでは、観察された症状が関心病原体によるものであることを検査結果が確認したら、必要な衛生プロトコルがすぐにその場に導入されることができる。例えば関連する個人が更なる検査に送られるか、若しくは隔離され、又は感染した部屋が消毒されることができる。

ヘルスケア環境における感染管理の問題に関しては、業界では現在２つのアプローチがある。第１のアプローチは感染制御に関係している。即ち、それは、感染の発生が検出された場合に必要なステップを指す。例えば、ＮＧＳは、特定の個人Ｘが、別の個人Ｙにより感染させられたかどうかを特定することを可能にする。しかしながら、感染の広がりの正確な軌跡、即ちどの経路に沿って感染が個人Ｘから個人Ｙに広がったかを特定するのには役立たない。

第２のアプローチは、感染予防に関係している。例えば、監視システムは、手指衛生プロトコルが守られるかどうかのチェックを提供することができる。

本書で開示される改善点では、ＲＴＬＳは、感染するリスクが高い可能性がある個人を継続的に識別するリスクモデルと組み合わされる。このモデルは、ＮＧＳテストを使用して更に評価されるべき個人を特定し、及び／又は予防対策を支援するための感染管理プロトコルの観点から医療施設の弱点を特定する。

本願は、病院（又は医療施設）後天性感染（ＨＡ１）の伝播を追跡又は監視するためのアプローチを開示する。開示されたアプローチは、接触経路を空間的及び時間的にマッピングするため、リアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）を採用している。

本願は特に、感染した（又は潜在的に感染した）人を追跡するためにＲＴＬＳを使用して、病院内の感染者の接触を追跡することに関する。ＲＴＬＳは現在、一部の病院で、患者の追跡、モバイル資産（例えばモバイルＸ線デバイス、ベッド）などの医療リソースの展開の監視などの目的で展開される。原則として、感染発生中に病原体の感染伝播経路を追跡するため、ＲＴＬＳを使用して、感染した患者を追跡し、感染した患者が接触した他の人を識別し、それらの個人が接触する人を追跡する、などが行われる。

しかしながら、この目的でのＲＴＬＳの使用は特定の困難を伴う。まず、ＲＴＬＳは、限られた空間解像度を持ち、これは、場所により変化する場合がある。例えば、ＲＴＬＳは、患者の病室では高い空間分解能で、廊下では粗い分解能で患者の位置を特定することができる。感染伝播の範囲は、伝播経路（接触、空中、又は飛沫）に基づき異なり、伝播の尤度は曝露時間に依存する場合がある。第二に、感染した個人のＲＴＬＳ追跡は、送信が一時的に遅延する可能性を考慮していない。例えば、感染者が一定の時間期間待合室を占有した後去り、その後看護師が待合室を掃除する場合、例えば待合室の表面の病原性汚染により、その看護師は感染する可能性がある。しかし、感染者と看護師とは決して接触したり、互いに近づいたりすることはなかった。

開示されたアプローチは、これらの困難及びその他を克服する。開示された追跡は、例えばＲＴＬＳが限定的な追跡を提供する廊下において、患者の最も可能性の高い経路を推定する。感染ゾーンは、例えば飛沫伝播の場合、経路のいずれかの側に１メートルなど、この経路に沿って規定される。感染ゾーンは、追加的な情報に基づき調整されることができる。例えば、患者がしばらくの間１つの場所に留まる場合、その拡張された占有率に基づきゾーンが拡張されるか、又は部屋全体を満たすように拡張されることができる。

開示された追跡アプローチは、「伝播」の概念を拡張して、「ノード」のペア間の伝播をより広く包含する。この場合、ノードは人とすることができるが、場所（即ち空間的「ゾーン」）、資産又は他のモバイルオブジェクト（移動型Ｘ線デバイス、患者用ベッドなど）とすることもできる。従って、患者が待合室を占有するとき、患者から待合室への伝播尤度が存在する。看護師が後で待合室を掃除するとき、待合室から看護師への伝播尤度がある。伝播の追跡は、伝播の既知の時間制約に基づき動的である。従って、例えば、既知の病原体が表面を汚染し、その後２時間感染し続ける場合、待合室の感染尤度は２時間後にゼロにリセットされる場合がある（実際の伝播確率をより正確に表すため、オプションで感染の尤度は、時間の関数としてゼロに減衰するように設定されることができる。）。

感染性接触経路の動的追跡では、他の利用可能な情報も考慮されることができる。例えば、一部のＲＴＬＳは、衛生石鹸ディスペンサーなどの衛生装置の使用状況を監視する機能がある。これが利用できる場合、看護師が病室における患者と対話し、患者の病室において衛生装置が使用されないとき、ＲＴＬＳからのこの情報を使用して、看護師への感染伝播の尤度が増加されることができる。温度及び／又は湿度が自動的に監視されることができ、この情報は伝播の尤度を推定する際に考慮されることができる（例えば、表面上の既知の病原体の存在が湿度に依存する場合）。別の例として、２つのノードが病原体を除去できるＨＥＰＡフィルターを持たないＨＶＡＣ回路で接続される場合、これらのノード間の感染尤度はこの情報に基づき増加されることができる。

開示された感染性接触追跡システムの実施形態は、様々な要素を含む。ＲＴＬＳは、ＲＦＩＤ、ＷｉＦｉ、赤外線、超音波、又は他のタグ読み取り技術を採用するタグ／リーダーシステムにより実現されてもよい。病院のマップが提供される。これは、ＲＴＬＳにより監視される空間ゾーンの描写と、補助監視ステーション（例えば温度センサー、湿度センサー、衛生装置の使用状況センサー）、部屋の表面の種類（表面媒介伝達に関連）、ＨＶＡＣ回路経路など他の顕著な情報とを含む。コンピュータは、非一時的な記憶媒体（ハードドライブ、光ディスク、フラッシュメモリ、又は他の電子記憶媒体など）に格納され、コンピュータにより読み出し可能及び実行可能な命令により、これらのデバイスからのデータを用いて上記の感染接触追跡を実行するよう、プログラムされる。出力は例えば、感染尤度があるノード（人、場所、及び資産）のリストであり、これは、時間に依存する場合がある。感染する可能性が最も高いノードの迅速な評価を促進するため、感染基準が適用されることができる。これにより、感染基準を満たすノードのみがリストされる。斯かるアプローチでは、感染基準は、感染したノードを明確に識別するものと見なされるべきではなく、フォローアップテストが実行されるべき感染尤度が十分高いノードを識別するものと見なされることに留意されたい（例えば感染に関して個人を検査する、モバイルオブジェクトの表面をスワイプして病原体汚染を検査する、感染基準を満たす空間ゾーンにおける空気の検査を実行するなど）。有利なことに、斯かる感染基準を使用することは、感染する可能性が最も高い人物、オブジェクト、及び／又は場所の識別を提供し、これにより限られた検査リソースの効率的な割り当ての原則的根拠が提供される。

本願のＲＴＬＳシステムが、以下より詳細に説明される。ＲＴＬＳシステムは、医療機器、スタッフ、及び患者の即時又はリアルタイムの追跡及び管理を提供する。このタイプのソリューションは、医療施設がワークフローの非効率性を把握し、コストを削減し、臨床品質を向上させることを可能にする。ＲＴＬＳシステムは、さまざまなタグ（バッジなどの他の命名法で呼ばれる場合がある）、プラットフォーム（Ｗｉ－Ｆｉ、赤外線、超音波など）、ハードウェアインフラストラクチャ（タグリーダ及びタグエキサイター。外部からエネルギーを供給される必要があるパッシブタグの場合）及び他の要素（例えばサーバコンピュータ、及びタグ付きエンティティの追跡などのＲＴＬＳ処理を実行するためサーバで読み取りかつ実行可能なソフトウェアを格納する非一時的な記憶媒体）を含む。通常、ＲＴＬＳは、機器又は人に取り付けられる小さなＩＤバッジ若しくは他の種類のタグから無線信号を受信する専用の固定位置センサー（即ちタグリーダ）、又は機器若しくは人に取り付けられるＩＤバッジ若しくは他の種類のタグに位置情報を提供する固定ビーコン（ＲＦ、赤外線、若しくは超音波ビーコン）で構成される。各タグは、自身の固有ＩＤをリアルタイムで送信する。選択される技術に基づき、システムは、タグを位置特定し、及び従ってタグ付けされたエンティティの場所を特定する。ソリューションに基づき、さまざまな程度の空間粒度が実現されることができる。基本的なＲＴＬＳソリューションは、病院のユニット又はフロアでの追跡を可能にするが、臨床グレードのシステムは、部屋、ベッド、ベイ、更には棚レベルの追跡におけるより詳細な空間粒度を実現することができる。更に、空間的な粒度は、タグリーダのタイプ及び分布／密度に基づき、場所により異なる場合がある。例えば、空間範囲が比較的狭い各病室において１つ又は複数のタグリーダ又はビーコンが設置される場合、病室での追跡精度は高くなる。対照的に、病院の廊下に沿ってより小さな密度のタグリーダ又はビーコンが配置されると、廊下におけるより粗い空間解像度が提供される。

開示されたＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡又は監視システムでは、ＲＴＬＳシステムを使用して、感染症制御に関するＷＨＯ規制に一層忠実に疾患伝播が追跡される。ＷＨＯは、３つの異なる伝播経路による感染の拡大を防ぐためのプロトコルの概要を説明している。直接接触;空気伝播;飛沫伝播である。接触予防策は、患者との直接的な接触及び患者の環境におけるアイテムとの間接的な接触による伝播を減らすよう設計される。空中予防策は、サイズが５ミクロン未満の核を持つ液滴が空中に拡散されるときに伝播が発生する空中伝播経路により広がる病気の伝播を減らすよう設計される。これらの粒子は、長時間空気中に浮遊したままになる。飛沫予防策は、影響を受けやすい人と大きな粒子の液滴（即ち、５ミクロン以上）との適切な接触による、病気の伝播を減らすよう設計される。これらの液滴は通常、咳又はくしゃみの際に感染者から発生する。通常、大きな粒子は限られた時間だけ空気中に浮遊し、発生源から１ｍ以内に沈殿する。

これらの予防措置を考慮するとき、感染が以下を介して広がる可能性があることは明らかである。（１）感染した患者との直接の身体的接触。（２）近接により空気を介した即時接触（部屋間で換気を共有する場合）。（３）感染した患者により感染した空気との遅延接触。 （４）感染した患者と直接物理的に接触した個人との間接的な物理的接触。（５）感染した患者と直接物理的に接触していたオブジェクトとの間接的な物理的接触。瞬時に発生する感染拡大の最初の２つのモードとは別に、残りの方法は、長期間にわたる感染の広がりを伴う。例えば、感染した患者が触れたオブジェクトは、その後の５時間感染性を維持する場合がある。所与の病原体は、これらの経路のサブセットのみを介して伝播可能である場合がある点にも留意されたい。例えば一部の病原体は、空中伝播では伝播されることができない。更に、所与の遅延経路に関する感染寿命は、病原体の種類及び病原体がさらされる環境条件の種類に依存する。

感染の拡大又は感染症の発生の場合、病院の管理者が、感染源、感染の拡大方法、感染拡大の原因になっている個人、現在感染している（又は感染する可能性が高い）個人、特定の個人が感染した時間、消毒が必要な病院の部分などを含む、いくつかの要因を知ることが重要である。これらの要因を決定するため、ほとんどの病院管理者は、病院内のさまざまなワークフロー／プロセスに関する既存の知識に依存する。彼らはまた、感染した個人のケアに関与した患者及び臨床／非臨床スタッフに関する情報を含む病院記録を参照する場合がある。感染が広がった可能性のあるすべての接触点を追跡するため、過去のある時点で相互作用した可能性があるすべての患者及び介護者にインタビューが行われる。

このアプローチにはいくつかの問題がある。まず、接触の追跡は、非常に粗いデータに基づかれる（例えば、インタビューから収集される情報は、純粋に記憶に基づかれる）。第二に、医療記録から情報を収集することは、感染がどのように広がったか、又は病院内のどの部屋が消毒される必要があるかを簡単に追跡できるように正確な接触追跡データを提供するほどの細かさを提供するものではない。第三に、病原体は長期間体外で生存することができる。これは、感染源が部屋を離れた後も、部屋が感染したままになる可能性があることを意味する。これは、インタビュー（即ち、記憶）から得られた情報に基づく接触追跡を非常に困難にする。第四に、感染の広がりを追跡し、又は感染の広がりのリスクをリアルタイムで計算することは不可能である。

本願は、感染症が発生しそうな場合、アラーム通知を提供し、及び／又は感染したノード（人、資産、又は場所）のスクリーニングを提供して、回復リソースを効率的に展開することを提供する。例えば、病原体の拡散を追跡するための強力なツールは、次世代の遺伝子配列決定（ＮＧＳ）である。現代のＮＧＳシステムは、人特有の病原体株を特定するのに十分なきめの細かい遺伝情報を提供できる。例えば、人Ａが人Ｂを感染させ、次に人Ｂが人Ｃを感染させる場合、人Ｂに感染する病原体株は、ＮＧＳにより検出可能な特定の変異を持つ人Ａに感染する株であり、次に、人Ｃに感染する病原体株は、ＮＧＳにより再び検出可能な特定の更なる変異を持つ人Ｂに感染する株である。配列及びそれらの違い（変異）を評価することにより、感染経路Ａ→Ｂ→Ｃが決定されることができる。

他のより一般的な回復リソースは、感染する可能性のある人の検疫、及び汚染された場所又は資産の消毒を含む。

しかしながら、これらの回復リソースの割り当ては、タイムクリティカルであり、しばしば、考えられるすべての感染者に対してＮＧＳを実行したり、感染した可能性のあるすべての人を隔離したり、又は包括的な消毒を実行したりすること、などは実際的ではない。

本願は、開示された感染性接触追跡を活用し、回復リソースの割り当てにおけるガイダンスを提供する。ＲＴＬＳベースの追跡の出力は、斯かるガイダンスに使用されることができるノード感染尤度を提供する。感染確率の動的（一時的）更新を改善することにより、追加のガイダンスが提供されることができる。例えば、病原体が、症状が現れる前に１２時間の潜伏期間を持つ場合、感染者として識別されたが１２時間後に無症候性である人は、感染していないと再分類されることができる。感染性接触経路は、初期の伝播ベクトルとしてその人に依存する枝を削除することにより更新されることができる。別の例として、以前に同定されていない病原体が接触又は飛沫のみにより伝播する病原体であると同定される場合（空中伝播ではなく）、空中伝播のみに依存する任意の感染性接触経路の枝が除去されることができる。

アラートモードでは、検疫下にない人、又は消毒を受けていない場所若しくは資産への感染尤度が高いことを追跡が検出する場合、潜在的な感染及び疑わしいノードを識別するアラートがそれらのノードの感染尤度と共に送信されることができる。この情報は、新しい情報がシステムに入力されるとき動的に更新されることができる（例えば、病原体の識別、症候性にならずに潜伏期間を過ぎた疑いのある人など）。

図１を参照すると、例示的な感染症伝播追跡システム１０が示される。追跡システム１０は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ１４及びＲＦＩＤタグリーダ１６を備えたリアルタイム位置特定システム（ＲＴＬＳ）１２を含む。タグリーダ１６は、監視エリアＡ全体に分散されており、監視エリア内のタグ１４の位置を追跡するよう構成される。例えば、タグ１４は、１つ又は複数のノード１８（例えば、患者、医療専門家、医療機器などのモバイルオブジェクト、監視エリアＡにおけるゾーンなど）に取り付けられるか、又は他の態様で固定される。タグ１４は、他の用語、例えば、バッジ、追跡チップなどにより参照されてもよい。本書で使用される「タグ」という用語は、斯かる代替命名法を包含するものとして意図される。タグリーダ１６は、追跡される人又はモバイルオブジェクトが横断する（例えば、病室、廊下、医療専門家のワークステーションなどの）監視エリアＡ全体に分散される。いくつかの例では、監視エリアＡは、２次元のエリア（即ち病院の１つの階）であり、他の例では、監視エリアは、３次元のエリア（即ち病院の複数階）とすることができる。タグリーダ１６は、対応するタグ１４から位置データを受信するよう構成され、これにより、タグリーダが対応するノード１８を追跡することが可能にされる。最も単純な設計では、タグリーダは例えば５メートルの動作範囲を持ち、そのタグリーダにより検出される任意のタグは、タグリーダの半径５メートル以内にあることがわかっている。他の設計では、動作範囲が重複する２つ又は３つ以上のタグリーダが協調して動作して、三角測量などを用いて、タグをより正確に位置特定することができる。更に他の設計では、単一のタグリーダが、フェーズドアレイトランスデューサ、回転トランスデューサなどを使用して方向情報を提供することができる。これらは、ＲＴＬＳ測距及び角度付け技術の単なる例であり、より一般的には、ＲＴＬＳ１２は、任意の適切な追跡技術を使用して、監視エリアＡに存在するタグに関するリアルタイム位置情報を提供することができる。加えて、タグリーダ１６は、追跡される特定のタグ１４（及び従って対応するノード１８）を決定するため、対応するタグ１４からタグ識別情報を受信するよう構成される。

タグ識別情報は、さまざまな形式をとることができる。例えばアクティブタグ設計では、タグ１４は、オンボードの電池式マイクロプロセッサ又はマイクロコントローラと、タグ１４がタグリーダ１６に送信するタグ識別子番号などを保存する関連する非一時的メモリ（例えば、フラッシュ、ＰＲＯＭ、又は他の電子メモリチップ）を含む。パッシブタグ設計では、タグリーダ１６によりタグ１４に送信される無線周波数エネルギーが、タグに電力を供給し、そのタグ識別子を送信するようタグを駆動する。それほど洗練されていない設計では、各タグは、異なる周波数で送信することができ、タグは、その応答周波数により識別される。これらは、タグ識別技術の単なる例示であり、より一般的には、ＲＴＬＳ１２は、タグリーダ１６に検出／追跡されるタグのリアルタイム識別を提供するための任意の適切なタグ識別技術を使用し得る。オプションで、ＲＴＬＳ１２は、業界で規定されたＲＴＬＳ標準、例えば、ＩＳＯ／ＩＥＣ２４７３０－１又はその変形に準拠することができる。

他の実施形態では、ＲＴＬＳ１２は、１つ又は複数のタグ１５、ビーコン又はタグリーダ１７、無線周波数追跡通信局１９及びサーバ２１を含む赤外線識別（ＩＲＩＤ）システムを含むことができる。タグ１５は、病院スタッフメンバ若しくは患者により着用されるか、又はノード１８に取り付けられるよう構成される。タグ１５は、ＩＲ受信機及びＲＦトランシーバ（図示省略）を含む。ビーコン１７は、監視エリアＡの天井に取り付けられるよう構成され、ＩＲ信号をブロードキャストすることにより監視エリアにおける特定のゾーンをカバーする。ビーコン１７は、特定のゾーンを表す一意のＩＤでＩＲ信号をブロードキャストするよう構成される。識別（ＩＤ）は、監視エリアＡにおける特定のゾーンにマッピングされる。通信局１９は、ＲＦ信号を介してタグ１５と通信するよう構成される。使用中、ビーコン１７は、監視エリアＡにおけるゾーンを表す一意のＩＲＩＤをブロードキャストするよう構成される。ゾーンにおける対応するタグ１５は、ＩＲ受信機を介してビーコン１７からＩＲＩＤを受信する。タグ１５は、感知されたＩＲＩＤをＲＦ信号を介して通信局１９に報告するよう構成される。スター１９は、ＩＲＩＤをサーバ２１に報告するよう構成され、サーバは、ＩＲＩＤを対応するゾーンにマッピングするよう構成される（これは、ＲＴＬＳ１２のインストーラにより設定され得る）。他の実施形態では、ＲＴＬＳ１２は例えば、ＲＦ、超音波、赤外線又は視覚技術を用いる他の任意の位置識別システムを含むことができる。

例示的な感染症伝播追跡システム１０はまた、典型的な要素を備えたコンピュータ、撮像ワークステーション又は他の電子データ処理装置２０を含む。典型的な要素は例えば、少なくとも１つの電子プロセッサ２２、少なくとも１つのユーザ入力デバイス（例えば、マウス、キーボード、トラックボール、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチ、代替現実／仮想現実のヘッドセット若しくはゴーグルなどの埋め込み画面を備えたデバイスなど）２４、及びインタラクティブな異常／病変挿入グラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）（図示省略）が表示されるディスプレイデバイス２６である。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイス２６は、コンピュータ２０とは別個の要素であり得る。他の実施形態では、ワークステーション２０は、次世代遺伝的配列決定（ＮＧＳ）デバイス４０と通信している。

少なくとも１つの電子プロセッサ２２は、少なくとも１つの電子プロセッサ１６により読み出し可能及び実行可能な命令を格納する非一時的記憶媒体（図示省略）と動作可能に接続され、感染症伝播追跡方法又はプロセス１００を実行し、必要に応じて他の処理を実行する（例えばＲＴＬＳ１２からのデータ取得）。非一時的記憶媒体は例えば、ハードディスクドライブ、ＲＡＩＤ又は他の磁気記憶媒体；ソリッドステートドライブ、フラッシュドライブ、電子的に消去可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）又は他の電子メモリ；光ディスク又は他の光学ストレージ；それらのさまざまな組み合わせ；などを含むことができる。いくつかの例では、感染症伝播追跡方法又はプロセス１００は、クラウド処理により実行され得る。

非一時的記憶媒体は、１つ又は複数のデータベースを含むことができる。例えば、非一時的記憶媒体は、監視エリアＡのマップ３０を含むマップデータベース２８を記憶する。マップ３０は、病院のフロアプランレイアウトを含むことができ、空間ゾーン間のＨＶＡＣリンケージ、サニタリーディスペンサーモニターに関する情報（ＲＴＬＳ１２により監視される場合）などの情報も含むことができる。

非一時的記憶媒体は、ノード１８に関連する情報を含むノードデータベース３２を更に記憶する。例示的な実施形態では、ノード１８は、３つのタイプであり得る。それは、患者及びスタッフノード、医療機器などのモバイルオブジェクトノード、及び監視エリアＡ（又はそのエリアＡのマップ３０）において規定される空間ゾーン又はエリアに対応するマップゾーンノードである。有利には、本書で更に詳述されるように、これらの３種類のノードを提供することは、直接接触を介した（感染者と接触者とを表すノードの交差点を追跡することによる）、表面媒介を介した（感染者のモバイルオブジェクトノードとの接触と、その後のモバイルオブジェクトノードと第２の人との接触を追跡することによる）、又は空中経路若しくは液滴経路を介した（感染者とマップゾーンノードとの接触と、その後の第２の人とそのマップゾーンノードとの接触を追跡することによる）感染性病原体伝播の追跡を可能にする。本書で使用される「モバイルユニット」又は「モバイルオブジェクト」（及びその変形）という用語は、例えば人が携帯することにより、ある空間ゾーンから別の空間ゾーンに時々移動すると予想されるオブジェクトを指す。モバイルオブジェクトの例は、移動Ｘ線装置、移動超音波装置、ある病室から別の病室へ時折移動されることが予想される血管内送達システム、給水ポンプ、輸液ポンプなどのさまざまな医療資産を含む。加えて、ノードデータベース３２は、表面上の病原体の居住を推定するため、モバイルオブジェクトの種類に関連する情報を保存してもよい。例えば、光沢のある金属表面を備えたオブジェクトは、多孔質表面を備えたオブジェクトよりもはるかに短い病原体居住性を持つ場合がある。加えて、本書で使用する場合、監視エリアＡにおけるゾーン（即ち、マップゾーン）は、病院の部屋全体若しくは部屋の一部を指し、又は廊下などの他の空間ゾーンであってもよい。更に、これらのゾーンは、監視エリアＡにおける場所に基づき、分類されることができる。病原体伝播の追跡を目的としたマップゾーンの選択又は描写は、ＲＴＬＳ１２の空間解像度、アーキテクチャにより規定される自然な空間描写（例えば、小さな部屋が１つのマップゾーンとして適切に選択されることができる）、又は使用法（例えば待合室では、患者用椅子を含む待合室を１つのマップゾーンとして規定し、受付エリアを別のマップゾーンとして規定するのが理にかなっている）などの要因に依存する。

ノードデータベース３２は、ノード１８に関する情報を格納する。一例では、ノードデータベース３２は、各ノード１８の人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンとしての識別に関連する情報を格納する。別の例では、ノードデータベース３２は、人又はモバイルオブジェクトとして識別される各ノード１８に関連付けられるタグ１４の識別に関連する情報を格納する。更なる例では、ノードデータベース３２は、マップゾーンとして識別される各ノード１８に関するマップ３０上の位置情報を保存する。更に別の例では、ノードデータベース３２は、追跡される病原体に関する各ノードの感染尤度に関する情報を保存する。いくつかの実施形態では、感染尤度は、０から１の間の範囲の連続的又は段階的な値であり得、１の値はほぼ確実な感染を示し、０の値はほぼ確実な非感染を示し、中間値例えば０．７は、感染の中間的な尤度を示す。他の実施形態では、感染尤度は、ゼロ（感染していない）又は１（感染している）のバイナリ値であり得る。

更なる例では、非一時的記憶媒体は、少なくとも追跡される病原体の伝播情報を記憶するよう構成された病原体データベース３４を含むことができる。伝播情報は、追跡される病原体についての１つ又は複数の伝播モード（例えば、接触、空中、飛沫など）を含むことができる。本書で使用される「病原体」（及びその変異体）という用語は、病原体データベース３４内の伝播情報の保守的推定値が割り当てられた単一の病原体、病原体のクラス、又は未知の病原体を指す（即ち、保守的であるとは、感染尤度を過大評価する可能性が高い）。所与の病原体が特定の経路により伝播されることができない場合（例えば、空中経路で伝播されることができない場合）、病原体データベース３４はこの情報を適切に保存する。加えて、病原体データベース３４は、追跡される病原体に関する少なくとも１つのノード滞留時間を保存するよう構成される。滞留時間は、いくつかの例では、伝播モードの関数とすることができる。例えば、病原体は、（通常はより長い）空気汚染の滞留時間と（通常はより短い）液滴汚染の滞留時間とを持ち、表面汚染については他の滞留時間を持つ（表面の種類に基づき更に分割される）。他の例では、滞留時間は、ノードデータベース３２に格納されたノード１８に関する更なる情報に依存する可能性がある。更なる例では、滞留時間は、温度及び湿度（他の要因の中でも）の関数、並びに異なる滞留時間を当然に持つ異なるタイプのノード１８（即ち、人、オブジェクト、又はゾーン）の関数であり得る。病原体データベース３４に格納された病原体に関する情報は好ましくは、専門家の疫学文献から得られ、最新の医学知識を反映するために時折更新されてもよい。いくつかの例では、病原体情報が病原体データベース３４に入力されることができる。例えば、病院が以前に特定の病原体の問題を経験しておらず、初めて病原体を経験する状況において、感染症の発生を疑う場合、ユーザはこの病原体情報を入力することができる。

ワークステーション２０は、１つ又は複数の他のデータベース（図示省略）（例えば、電子医療記録（ＥＭＲ）データベース、画像保管及び通信システム（ＰＡＣＳ）データベースなど）と電子通信することができる点を理解されたい。加えて、これらのデータベース３０、３２、３４は、単一のデータベース又は一対のデータベースであり得る。

図１に示されるように、電子プロセッサ２２は、ＲＴＬＳベースの感染症伝播追跡を実行するようプログラムされる。例えば、電子プロセッサ２２は、ＲＴＬＳのタグリーダ１６から監視エリアＡ内のタグ１４の位置を受信するためにＲＴＬＳ１２と動作可能に通信している。非一時的媒体は、感染症伝播追跡方法１００を実行するため、少なくとも１つの電子プロセッサ２２により読み出し可能及び実行可能な命令を含む。一部の実施形態では、同じ電子プロセッサ２２は、ＲＴＬＳ１２のソフトウェア要素の実現も実行する。一方、他の実施形態では、ＲＴＬＳ１２のソフトウェア要素は、異なるコンピューティングデバイス又はシステム（図示省略）上で実現される。

ここで図２を参照し、引き続き図１を参照すると、感染症伝播追跡方法１００の例示的な実施形態がフローチャートとして概略的に示される。ステップ１０２では、ＲＴＬＳ１２から受信した感染ノードに関連付けられるタグ１４の位置を使用して、少なくとも１つの感染ノード１８のマップ３０における経路が計算される。例えば、感染したノード１８は、感染基準を満たす追跡される病原体のそれぞれに対する非ゼロの感染尤度を持つ。いくつかの例では、感染基準は、ユーザ（例えば医療専門家）が、ユーザ入力デバイス２４を介して、ノードデータベース３２内の感染ノード１８を選択し、感染ノードを感染尤度のパーセント（例えば、２５％、５０％、１００％など）を持つものとしてラベリングすることを含むことができる。図４に示されるように、すべての感染ノード１８がラベル付けされると、各感染ノードを通過する経路３０が決定されることができる。

図３は、マップ３０（又はマルチフロアマップの場合にはマップ３０の１つのフロア）の例を示す。マップ３０は、タグリーダ１６又はビーコン１７が配置され得るいくつかのゾーンＺ（破線で描かれている）を示す。各ゾーンＺは、ＲＴＬＳ１２によりタグ１４が検出及び位置特定されることができる空間領域を表す。別の言い方をすると、ＲＴＬＳ１２は、所与のタグがどのゾーンＺ内に配置されるかをいつでも特定することができる。図３に示されるように、タグリーダ１６は、第１のゾーンにおける第１の位置１にある対応するノード１８の位置を第２のゾーンにおける第２の位置２まで追跡する。次に、経路３５が決定され、第１の場所と第２の場所との間でマッピングされる。一般に、経路３５の決定は、追跡されるノード１８に対応するタグ１４の位置の時系列に基づき行われる。しかしながら、追加の経路近似処理が採用されてもよい。例えば、ノード１８がＲＴＬＳ１２によりカバーされていないエリアを横断する場合、処理は、例えば、カバーされていない領域を通るノード１８の平均速度を仮定して、ＲＴＬＳ１２によりカバーされていないエリアで経路３５を補間するために採用されてもよい。他の例では、人の動きをより厳密に表すのに、経路３５が平滑化されることができる。

ステップ１０４では、病原体データベース３４に保存された感染伝播情報を使用して、経路３５に沿ったマップ３０において感染ゾーン３６が計算される。図３に示されるように、約１ｍの感染ゾーン３６が、経路３５のいずれかのサイズでマークされる。１ｍ境界は、感染の拡大を防ぐためにＷＨＯにより規定された基準に基づかれる。経路３５の周囲の感染ゾーン３６の幅は、感染したノード１８が各マップゾーンで費やす時間（感染したノード１８が所与のマップゾーンでより多くの時間を費やす場合、感染ゾーン３６が広げられることができる）、又は伝播が追跡される特定の病原体の空中滞留時間（例えば、病原体の空中滞留時間が長い場合は感染ゾーン３６が広げられることができ、空中滞留時間が短い場合又は空中経路で伝播されることができない場合は感染ゾーン３６が狭くされることができる）などさまざまな要因に基づき、調整されることができる。

この調整は、特定の感染領域が失われる可能性を補うことができる。これを防ぐために、ユーザはＷＨＯで指定された１ｍよりも大きな安全マージンを指定することができる。これは、感染した個人が行方不明になる可能性を低減又は排除し、これにより、偽陰性の低下をもたらす。（一方、このアクションは、影響を受けていない個人を感染した個人として識別する可能性を増やし、これにより偽陽性を増加させる。）。ＲＴＬＳ１２は、どの個人が感染され、感染拡大の責任があるかを識別するさまざまなリスクモデルを計算するため、以前に収集された位置データがさまざまな危険ゾーン閾値を使用して後処理されることを可能にする。

ステップ１０６で、感染ゾーン３６に接触する各ノード１８について、ノードデータベース２８における接触ノードの感染尤度が、少なくとも追跡される病原体に関する感染伝播情報に基づき調整され、接触ノードの更新された感染尤度が、感染基準を満たす場合、接触ノードが感染ノードとして指定される。「接触ノード」は、追跡される病原体により感染ゾーン３６が汚染されるとみなされる時間間隔にわたり、その位置が感染ゾーン３６と交差するノードである。病原体伝播に関する時間間隔は、モバイルオブジェクトの表面（モバイルオブジェクトノードの場合）における病原体汚染の滞留時間、又はマップゾーンノードの場合における空気中若しくは表面における病原体汚染の滞留時間に依存する。同様に、人を表すノードの場合、通常、無症候性の潜伏期間があり、潜伏期間では、感染した人は伝染させるが、症状を示さない。その人が症状を示すことなくこの潜伏期間が経過する場合、その人は感染していないと結論付けられることができ、ノード感染尤度がゼロにリセットされることができる。

病原体汚染の滞留時間を考慮するため、いくつかの実施形態では、ノードのリスト内の各ノード１８について時間依存感染尤度値が決定される。この場合、対応するノードは、時間とともにゼロに減少する感染尤度を持つと決定される。ここで、尤度は、人ノードの場合潜伏期間の終わりにゼロに達し（人間が無症候性のままであると仮定）、又はモバイルオブジェクト若しくはマップゾーンノードの場合病原体汚染寿命の終わりにゼロに達する。人ノードの場合、人間が症候性になった場合、その人ノードに関する感染尤度は１（確実に感染している）にリセットされることができ、この１の感染尤度は、人ノードが感染した（例えば、感染ゾーン３６と接触した）時点までさかのぼって伝播されることができる。ノード１８の感染尤度は時間とともに減少し、最終的にはゼロになる。他の例では、時間に依存する値は、対応するノード１８がもはや感染していないというインジケーションを受信するとゼロに設定される（例えば、無症候性のままの人の潜伏期間の経過後、又は表面若しくは空気汚染として病原体の滞留時間の経過後）。

更なる実施形態において、少なくとも１つのノード１８の時間依存値は、タグリーダ１６の１つから、タグリーダにより追跡される２つの対応するノード間の経路３２が変化しないという複数の測定値を受信するとき増加される。言い換えれば、ノード１８が移動を停止したとき（例えば、ノードが病院内を移動している患者であり、患者を移動している医療専門家が一時的に停止するとき）、対応するタグ１４（又は１５）とタグリーダ１６（又はビーコン１７及び通信システム１９）との間の距離は同じである。これが起こるとき、ノード１８（即ち患者）が再び動いていることをＲＴＬＳ１２が確実に認識できるよう、時間依存値が増加される。これは、図４に示される。（特定のゾーンに指定される）特定の所定の時間内にノード１８がそのゾーンから出ていないことをＲＴＬＳ１２が検出するとき、拡大ゾーンＹで示されるように、感染ゾーン３６がエリア全体をカバーするように拡張される。

他の実施形態では、ＲＴＬＳ１２は、監視エリアＡに配置された衛生ステーション３８の使用の監視を含み、マップ３０は、ＲＴＬＳにより監視された衛生ステーションの位置を含む。この実施形態では、ノードデータベース３２における接触ノード１８の感染尤度の調整は、感染ゾーン３６と接触する衛生ステーション３８の監視された使用に更に基づかれる。

更なる実施形態では、ノードデータベース３２における接触ノード１８の感染尤度の調整は、少なくとも２つのノード間の距離、２つのノード間の気流特性、ノードの１つが関心病原体と最後に接触してから経過した時間、ノードの表面のタイプ、ノードの近くの温度、ノードの近くの湿度値、元の感染源と見なされるノードからのノードの順序、最初に感染してからノードが互いに遭遇した回数、衛生体制の実行、を含むいくつかの要因に機能的に依存する。

例えば、ＲＴＬＳ１２は、すべてのノード１８の位置をリアルタイムに監視するので、どのノードのペアがエッジで接続される必要があるかを確認するためチェックを継続的に計算する。そうである場合、少なくとも１つの電子プロセッサ２２は、エッジに重みを割り当てるようプログラムされる。ノード１８に割り当てられた重みは、一方のノードが他方に感染する確率に対応する。両方のノード１８が互いに感染する位置にある場合、エッジはより高い確率、即ち重みが割り当てられる。１つのノードが別のノードに感染する確率が特定の閾値ｐよりも高い場合、２つのノード間にエッジが割り当てられます。ここで、ｐ（エッジに割り当てられた重み）は、ｐ＝ｆ（ｄ、ａ、ｔ、ｓ、Ｔ、Ｈ、ｏ、ｉ、ｈ）、（１）として計算される。ここで、ｄは、２つのノード間の距離（即ち、ノード間の可能な限り最も近い距離）であり、ａは、２つのノードが共通のＨＶＡＣシステムを介して接続される場合の２つのノード間の気流特性（例えば、風速／圧力など）であり、ｔは、ノードが関心病原体と最後に接触してから経過した時間であり、ｓは、ノードを支配的に規定する表面のタイプ（非多孔質／繊維／など）であり、Ｔは、上記ノード付近の温度であり、Ｈは、ノード付近の湿度であり、ｏは、元の感染源と見なされる上記ノードからのノードの順序であり、ｉは、最初に感染してからノードが互いに遭遇した回数であり、ｈは、衛生レジームの実行である（例えば、看護師が手指消毒剤を使用するとき、部屋が消毒されるなど）。図５は、ｄ、ａ、ｓ、Ｔ、Ｈ、ｏ、ｉ、及びｈに特定の値が与えられた場合、ｐが異なる病原体に対してどのように時間（ｔ）にわたり変化するかを説明するグラフを示す。図５に示されるように、「上」曲線は、第１病原体Ａに関するデータであり、「下」曲線は、第２病原体Ｂに関するデータである。

重みがすべてのエッジに割り当てられると、システム１０は、図６に示されるように、各ノードＮが別のノードに感染する確率Ｐを記述する重み付き有向グラフを生成する。システム１０は、ＲＴＬＳ１２インストールからのリアルタイムデータストリームとして連続的に重みを計算する。場合によっては、２つのノード間のエッジが消える場合がある（例えば、感染性病原体が体外にある時間が特定の期間を超えるとき、感染したエンティティが衛生プロトコルを実行するとき、例えば感染者との接触を介して感染した看護師が消毒液で手を洗浄するときなど）。図７に示されるように、感染のリスクが最も高い個人を特定するのに、これらの確率が使用されることができる。図７は、個人に焦点を当てているが、資産（病院のベッド、衛生ステーションなど）及びゾーン（病室、廊下など）についても同じ考え方が適用されることができる。

ステップ１０８では、感染領域の尤度を備えるノード１８のリストが、医療専門家が見るために表示デバイス２６に表示されることができる。いくつかの例では、ノードのリストは、感染基準を満たす感染尤度を持つノード１８を含む。

ステップ１１０で、感染基準を満たす各ノード１８がスクリーニングされて、各ノードに関する次世代遺伝子配列決定（ＮＧＳ）リソースの割り当てが決定される。そのため、感染基準を満たす各ノード１８の感染尤度が、病原体データベース３４に保存された情報から計算される。ＮＧＳリソースの割り当ては、更新された感染尤度に基づき決定される。いくつかの例では、経路３５と接触した各ノード１８に関する感染尤度が検出される。検出された感染尤度が所定の閾値を超えるとき、ノード１８が感染していることを示すアラーム（例えば、表示デバイス２６に表示される）が生成される。ＮＧＳリソースの割り当ては、アラームが生成されたノード１８に対して決定される。ＮＧＳデバイス４０は、個人のゲノムを配列決定するよう構成された測定デバイスであり、これは、感染したノード１８にＮＧＳ療法を施すかどうかを決定するために使用される。

リソースの割り当てを決定するため、関心病原体の潜伏期間に関する情報が決定される。一例では、ＲＴＬＳシステム１２が、医療専門家（即ち、看護師）が既知の感染患者と接触し、適切な衛生プロトコルに従わない（例えば、患者と相互作用した後に手を洗わない）ことを検出する場合、システムは、この違反が発生した時間を記録する。次に、この違反が発生してから経過した時間を追跡するためシステムはカウンターを開始する。システムは、病原体の潜伏期間が過ぎた瞬間にアラームを生成する（例えば、表示デバイス２６において、又は監視エリアＡに設置されたスピーカーシステム（図示省略）を通じて）。例えば、病原体の潜伏期間が３０時間の場合、システムは最初の違反が検出されてから３０時間後にアラームを生成する。この例では、看護師が感染している場合、看護師はこの段階で無言のキャリアとなる。即ち、症状は現れていない。

アラームが生成されると、感染の疑いのある個人（この場合は看護師）は、ＲＴＬＳシステムにより検出される３０時間前の衛生プロトコルの違反により、実際に感染したかどうかを確認するために必要な検査を受けるように求められる。検査は、ＮＧＳ（次世代の遺伝子配列決定）テストとすることができる。一般的に、誰が感染したかを確認するため、部門は検査のために多数の個人を送る必要がある。なぜなら、どの個人が感染症にかかるリスクが高いかについての知識が不足しているからである。これは、高コストをもたらし、非常に面倒で時間のかかる作業にもなる可能性がある。感染症伝播追跡システム１０は、医療施設が、更なる健康診断／検査（例えばＮＧＳ検査）のために最もリスクが高いと考えられる個人のみを送ることを可能にする。

他の例では、感染症伝播追跡システム１０は、機械学習分類アルゴリズム（例えば、電子プロセッサ２２により実現可能なロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、決定木など）を使用して、歴史的な電子医療記録（ＥＭＲ）、検査データ、及び人口統計データの組み合わせを分析することができ、特定の病院での滞在中にどの患者がＨＡＩを取得する傾向があるかが予測される。例えば、免疫系が弱い患者は感染をより受けやすくなる可能性があることを分析は示すことができる。分析はまた、より弱い免疫システムと特定の侵襲的処置との組み合わせが感染を引き起こす可能性がより高いかもしれないことを示す場合がある。所見が何であれ、それらが、データが分析される特定の医療施設に固有のものであることを強調することが重要である。例えば、高温で湿度の高い場所にある病院は、温帯で乾燥した気候にある病院と比較して、ＨＡＩに関して異なる結果をもたらす可能性がある。

どのタイプの患者がＨＡＩに感染するリスクが高いかをアルゴリズムが強調したら、リスクの高い患者に対して異なるワークフローセットが実行されることを確実にするため、ＲＴＬＳ１２が使用されることができる。例えば、機械学習アルゴリズムによりＨＡＩを取得するリスクが高いと特定された入院患者は、患者に付き添う看護師の数を制限する異なるケアワークフローのセットに従うことを要求される場合がある。この特殊なワークフローへの適合は、ＲＴＬＳ１２によりリアルタイムに監視されることができ、逸脱するとアラートが生成されることをもたらす。この情報は、ＲＴＬＳデータを用いるだけでなく、医療施設に存在する他のデータソース、例えば、ＥＭＲ、看護情報システムのデータ、検査室のデータ、放射線データ、及び撮像システム（例えばＣＴ／ｉＸＲなどのマシン）からのマシンログをそれと組み合わせることにより、監視されることができる。

有利なことに、機械学習アルゴリズムを使用してＲＴＬＳ、ＥＭＲ、検査室データ、看護情報システムデータを遡及的に分析することにより、患者がＨＡＩを取得する可能性を大幅に高める条件を自動的に識別することが想定される。斯かる分析は、医療施設のケア経路内の「弱点」を特定し、ケアの質を高めることを可能にする。

他の例では、手指衛生プロトコル衛生ステーション３８が厳密に守られていないとき、リアルタイムアラートを生成するのに、ＲＴＬＳ１２が使用されることができる。感染症伝播追跡システム１０は、特に手指衛生コンプライアンスレベルが低いとき、あまりにも多くのアラームを生成するリスクがある。あまりにも多いアラームの生成は、実際には逆の効果がある。例えば人々は、システムにいらいらし、アラートを完全に無視し始める。これを防ぐため、最終的にＨＡＩをもたらす最小手指衛生率を確認するのに、データが分析されることができる。例えば、手指衛生プロトコルへの適合性が８２％を下回るとき、ＨＡＩが急激に増加することをデータが示す場合がある。同様に、適合率が９３％を超えるとき、ＨＡＩの率は一般に、履歴データに基づきほとんど無視できる率に低下することが示される場合もある。斯かる所見に基づき、感度が低くなることを確実にするよう、アラームの閾値が調整されることができる。感度は、個人のパフォーマンスを考慮に入れることにより、これに基づき適応されることもできる。例えば、個人のコンプライアンス率が低いとき、最初は感度が低いとすることができる。しかし、コンプライアンス率が上昇し始めると、感度率も上昇する可能性がある。これは、個人のパフォーマンスを徐々に改善するのに役立つ。ＮＧＳデータを使用して、衛生プロトコルにループホールがあるかどうかが確認されることができる。ＲＴＬＳ１２データはコンプライアンス率がわずかに低いことを示すが、ＮＧＳデータが病原体の拡散を示さない場合、この情報が衛生管理アプリケーションのアラームの調整方法を決定するために使用されることもできる。

有利には、医療施設内の弱点を識別する学習プロセスを高速化するため、感染症伝播追跡システム１０が、関心病院と同様の条件を持つとみなされる他の病院からのデータ／所見を活用できる。従って、感染症伝播追跡システム１０は、病院における条件について学習するが、類似の特徴を持つ１つ又は複数の他の病院からのデータを使用して最初にアラーム閾値を設定する。アラームは、病院の特定のニーズに適合される。なぜなら、病院自体からより多くのデータが収集されるからである。

ステップ１１２で、ＮＧＳスクリーニングはオプションで、感染したノード１８のリストを適切に更新するため、感染症伝播追跡システム１０にフィードバックされる。例えば、人であるノード１８が追跡される病原体に関してＮＧＳ又は別の検査によりスクリーニングされる場合、その人は、追跡される病原体に感染していることがわかっている場合は検査結果が陽性、又は追跡される病原体に感染していないことがわかっている場合は陰性となる場合がある。その人が追跡される病原体について検査結果が陰性である場合、システム１０は、その人を感染していないとして再指定することにより応答する。更に、その人に関して感染尤度がゼロに設定され、及び追跡される病原体について検査結果が陰性である人が感染ゾーンと接触したことだけでゼロでない感染尤度を持つ任意のノードに関して、感染尤度はゼロに設定される。これは、ＮＧＳが提供する、人が感染していないという確かな知識を反映する。

逆に、人であるノード１８が追跡される病原体に関するＮＧＳ又は別の検査によりスクリーニングされ、その人の検査結果が陽性である場合、システム１０は、その人が感染しているという確かな知識を示すため、その人の感染尤度を最大値に設定することにより応答し、及び追跡される病原体についての検査結果が陽性である人の感染ゾーンに接触したノードデータベース３２における接触ノードの感染尤度を上方に調整する。

信頼性が非常に高いためＮＧＳ検査が説明されるが、追跡される病原体の性質に基づき、人が実際に感染しているかどうかを検出するのに他の検査が使用されることができる。

ステップ１１４では、追跡される病原体をより詳細に識別する情報が感染症伝播追跡システム１０に提供されてもよい。例えば、追跡される病原体株を特定するＮＧＳデータが受信されることができる。別の例として、追跡される病原体が以前に未知であった場合、ＮＧＳ及び／又は臨床検査が病原体を明確に特定する場合がある。斯かる場合、追跡される病原体に関する感染伝播情報は例えば、現在特定される病原体の特定の株又はタイプに関する病原体データベース３４から感染伝播情報をロードすることにより、適切に修正される。この改善された感染伝播情報により、経路に沿ったマップ上の感染ゾーンが、修正された感染伝播情報を使用して再計算され、接触ノードの感染尤度は、修正された感染伝播情報に基づき（更に）調整される。説明上の例として、特定された病原体の特定の株が空中伝播の影響を受けにくいと仮定する。この場合、この可能な感染経路の排除を反映するため、感染ゾーンが狭められることができる。同様に、表面上の病原体の寿命などが調整され、潜伏期間が調整されることもできる。これらは、感染尤度の調整をもたらすことができる。例えば、空中伝播のみによって感染した可能性のあるノードは、感染尤度がゼロになるように調整されることができる。なぜなら、修正された感染伝播情報が空中伝播ベクトルを除外しているからである。

例

以下は、開示された動作を実行するために電子プロセッサ２２において実現される２つのアルゴリズムの例である。

例１（接触及び飛沫の予防策の場合）：

看護師Ｎ１は、部屋Ｒ１に入り、ベッドＢ１に横たわっている患者Ｐ１に会う。

Ｎ１はＰ１のケアを担当している

Ｐ１は、病原体ＰＧ１が関与する、現在検出されていない感染性の症状Ｍ１に苦しんでいる。

ＰＧ１は、接触を介してのみ拡散されることができ、即ち、飛沫又は空中伝播を介しては拡散されることができない。

ＰＧ１は、特定の条件下（例えば特定の温度、湿度など）において体外で５日間の既知の寿命を持つ。

Ｎ１は、いくつかの検査のため車椅子Ｗ１でＰ１を別の部門に運ぶ。

システムは、同じゾーン内又はＰ１、Ｎ１、Ｗ１の１ｍ内にあるすべてのエンティティを監視し、病院におけるすべてのタグ付きエンティティに関する位置情報をサーバに保存する。

Ｎ１及びＰ１がＲ１を離れてから３０分後、看護師Ｎ２が部屋に入り、偶然Ｂ１と物理的に接触してＲ１を離れる。

Ｎ２はＰ１の担当ではない。

１日後、Ｐ１は症状Ｍ１に対応する症状を発症する。

３日後、Ｎ１及びＮ２は症状Ｍ１に対応する症状に苦しんでいることが判明する。

感染制御マネージャーＩ１にはＮ１がＰ１から感染をキャッチしたことは明らかであるが、Ｎ２がどのように感染をキャッチしたかは不明である。

パラメータがシステムに入力される。システムは有向グラフを形成する。

有向グラフは、Ｂ１とＮ２の間にエッジが存在することを示す。

Ｂ１、Ｐ１、Ｎ１、Ｗ１、Ｎ２を含むエッジも存在する。

Ｂ１、Ｐ１、Ｎ１、Ｗ１、及びＮ２とエッジを共有しているすべての資産は消毒される。

Ｂ１、Ｐ１、Ｎ１、Ｗ１、及びＮ２とエッジを共有しているすべての人は、隔離され、及び／又は適切な治療を処方される。

例２（空中予防策の場合）：

患者Ｐ１は部屋Ｒ１のベッドＢ１に横たわっている。

Ｐ１は、病原体ＰＧ１が関与する、現在検出されていない感染性の病状Ｍ１に苦しんでいる。

ＰＧ１は、空中伝播を介して拡散されることができる。

ＰＧ１の寿命は、体外で５時間である。

看護師Ｎ２は、いくつかの備品をピックアップするため、Ｐ１がＲ１に配置されてから１時間後に部屋Ｒ２に入る。

部屋Ｒ１及びＲ２は換気を共有する。

看護師Ｎ２が、Ｒ２においてＰＧ１を吸い込む。

Ｎ２は、２４時間後にＭ１を発症する。

パラメータがシステムに入力される。システムは有向グラフを形成する。

有向グラフは、Ｒ１とＲ２の間の換気が共有されるため、Ｐ１とＮ２の間にエッジが存在することを示す。

Ｐ１は隔離された換気のある部屋に移動され、Ｎ２は隔離される。

本開示が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。前述の詳細な説明を読み及び理解すると、他者は、修正及び変更を思いつくことができる。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、斯かるすべての修正及び変更を含むものとして解釈されることが意図される。

Claims (10)

1. 感染症伝播追跡システムであって、
   監視エリア内のタグの位置を追跡するリアルタイムの位置特定システムＲＴＬＳと、
   前記監視エリア内のタグの位置を受信するため前記ＲＴＬＳと動作可能に通信する少なくとも１つの電子プロセッサと、
   非一時的な記憶媒体とを有し、前記非一時的記憶媒体が、
   前記監視エリアのマップと、
   ノードに関する情報を保存するノードデータベースであって、各ノードが、人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンであり、（ｉ）人、モバイルオブジェクト、又はマップゾーンとしての各ノードの識別と、（ｉｉ）人又はモバイルオブジェクトとして識別される各ノードに関連付けられるタグの識別と、（ｉｉｉ）マップゾーンとして識別される各ノードに関する前記マップ上の位置情報と、（ｉｖ）追跡される病原体に関する各ノードの感染尤度とを少なくとも含む前記ノードに関する情報を格納する、ノードデータベースと、
   前記追跡される病原体に関する１つ又は複数の伝播モード及び前記追跡される病原体に関する少なくとも１つのノード滞留時間を含む少なくとも前記追跡される病原体に関する感染伝播情報を格納する病原体データベースと、
   感染症伝播追跡方法を実行するために、前記少なくとも１つの電子プロセッサにより読み出し可能かつ実行可能な命令とを含み、前記方法が、
   前記ＲＴＬＳから受信した感染ノードに関連付けられた前記タグの位置を使用して、少なくとも１つの感染ノードの前記マップにおける経路を計算するステップであって、感染ノードが、感染基準を満たす前記追跡される病原体ごとに非ゼロ感染尤度を持つ、ステップと、
   前記病原体データベースに保存される前記感染伝播情報を使用して、前記経路に沿った前記マップにおける感染ゾーンを計算するステップと、
   前記感染ゾーンに接触する各ノードについて、前記追跡される病原体に関する少なくとも前記感染伝播情報に基づき、前記ノードデータベースにおける接触ノードの感染尤度を調整し、前記接触ノードの更新された感染尤度が前記感染基準を満たす場合、前記接触ノードを感染ノードとして指定するステップと、
   前記感染基準を満たす各ノードについて、各ノードをスクリーニングし、各ノードに関する次世代の遺伝子配列ＮＧＳリソースの割り当てを決定するステップであって、前記割り当ては、感染尤度が所定の閾値を超えた前記感染基準を満たすノードへのＮＧＳリソースの割り当てに基づいて決定されるステップとを有する、システム。
2. 前記少なくとも１つの電子プロセッサが、表示デバイスに、前記感染基準を満たす感染尤度を備えるノードのリストを表示するように更にプログラムされる、請求項１のシステム。
3. 前記少なくとも１つの電子プロセッサが、前記ノードのリスト内の各ノードについて、対応するノードがゼロの感染尤度を持つと決定される時間依存値を決定するように更にプログラムされる、請求項２に記載のシステム。
4. 前記少なくとも１つの電子プロセッサが、対応するノードがもはや感染していないというインジケーションを受信すると、前記時間依存値をゼロに設定するよう更にプログラムされる、請求項３に記載のシステム。
5. 前記ＲＴＬＳが、
   （１）無線周波数識別ＲＦＩＤタグ及びＲＦＩＤタグリーダ、又は（２）赤外線ＩＲ受信機及び無線周波数ＲＦトランシーバーを含むタグと、
   前記監視エリアにＩＲ信号を送信し、前記タグにより検出された一意のＩＤでＩＲ信号を出力するモニターと、
   前記タグにより検出されたＩＲＩＤを読み取るように動作するＲＦ追跡通信局とのいずれかを含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記ＲＴＬＳが、前記監視エリアに分散される衛生ステーションの使用状況の監視を含み、
   前記マップは、前記ＲＴＬＳにより監視される前記衛生ステーションの場所を含み、
   前記ノードデータベース内の前記接触ノードの感染尤度の調整が、前記感染ゾーンと接触する前記衛生ステーションの監視された使用に更に基づかれる、請求項２乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記ノードデータベースにおける前記接触ノードの感染尤度の調整が、前記感染ノードと前記接触ノードとの間の距離、前記感染ノードが前記追跡される病原体と接触してから経過した時間、前記感染ノードがモバイルオブジェクト又はマップゾーンである場合前記感染ノードの表面のタイプ、前記ノード付近の温度、前記ノード付近の湿度値、元の感染源と見なされる前記ノードからのノードの順序、最初に感染してから前記ノードが互いに遭遇した回数、衛生体制の実行の１つ又は複数に機能的に依存する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記ノードデータベースにおける前記接触ノードの感染尤度の調整が、ｐ＝ｆ（ｄ、ａ、ｔ、ｓ、Ｔ、Ｈ、ｏ、ｉ、ｈ）により決定され、
   ｄは、２つのノード間の距離であり、ａは、前記２つのノード間の気流特性であり、ｔは、前記ノードの１つが関心病原体と最後に接触してから経過した時間であり、ｓは、前記ノードの表面のタイプであり、Ｔは、前記ノード付近の温度であり、Ｈは、前記ノード付近の湿度値であり、ｏは、元の感染源と見なされる前記ノードからのノードの順序であり、Ｉは、最初に感染してから前記ノードが互いに遭遇した回数であり、ｈは、衛生体制の実行である、請求項７に記載のシステム。
9. 各ノードをスクリーニングして、各ノードに関する次世代の遺伝子配列ＮＧＳリソースの割り当てを決定するステップが、
   前記感染基準を満たす各ノードの感染尤度を更新するステップと、
   前記更新された感染尤度に基づきＮＧＳリソースの割り当てを決定するステップとを含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 各ノードをスクリーニングして、各ノードに関する次世代の遺伝子配列ＮＧＳリソースの割り当てを決定するステップが、
    前記経路と接触した各ノードに関する感染尤度を検出するステップと、
    前記検出された感染尤度が所定の閾値を超えるとき、前記ノードが感染しているというアラームを生成するステップと、
    前記アラームが生成された前記ノードに関するＮＧＳリソースの割り当てを決定するステップとを含む、請求項１乃至９のいずれか一項に記載のシステム。

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