新型コロナ・予測モデルによる重症者数等シミュレーション

掲載日:2021年10月6日

新着情報

2021年10月6日 9月26日以降の推計を掲載しました

 

 

予測モデルの概要

  • 「GoogleAI・COVID-19感染予測(日本版)」や人流のオープンデータ、ワクチン接種状況等のデータを加味し「中等症」及び「重症」となる患者数を中心に推計するモデルを開発しました。
  • 例えば、現在からある割合の人流が抑制されると、地域別の「重症者」「入院者」「療養者」について、「最もよく起こる」、「最良」、「最悪」の3パターンの予測がどう変化するかなど、表及びグラフでシミュレーションすることが可能となりました。
  • これにより、「人流」「ワクチン接種率」等の変化の割合等が療養者数や入院者数に与える影響について、シミュレーションが実施可能になるなど、有効な新型コロナ感染防止対策の影響度を測りやすくなります。

共同開発者

神奈川県立保健福祉大学

新型コロナ感染者情報分析EBPMプロジェクト分析チーム

チームリーダー

共同開発者1

Yoo,Byung-Kwang

ヘルスイノベーション研究科 教授
イノベーション政策研究センター センター長

略歴
米国カリフォルニア大学デービス校医学部公衆衛生学科准教授/米国ニューヨーク州ロチェスター医学部公衆衛生学科助教授/米国連邦政府疾病管理予防センター(CDC)ヘルス・エコノミスト・予防効果フェロー/米国スタンフォード大学医療政策センター研究員/国立大阪病院整形外科臨床研修医 など

メンバー

共同開発者2

吉田 穂波
ヘルスイノベーション研究科 教授
イノベーション政策研究センター 研究員

聖路加国際病院産婦人科医師/ハーバード公衆衛生大学院リサーチフェロー/国立保健医療科学院主任研究官/神奈川県技幹などを経て現職

共同開発者3

渡邊 亮
ヘルスイノベーション研究科 准教授
イノベーション政策研究センター 研究員

公衆衛生学修士(専門職)、博士(商学)/東京医科大学助教、神奈川県庁などを経て、2018年より神奈川県立保健福祉大学/医療情報技師

共同開発者4

江頭 勇紀
ヘルスイノベーション研究科 修士2年
イノベーション政策研究センター インターン

 予測モデルによるシミュレーション

神奈川県全体の重症者数、入院者数、療養者数について、今後の推移を予測しました。

(1)重症者

2021年9月26日以降28日間の予測

重症者

注釈 表示しているグラフはワクチン接種率のペースが現在と同程度、かつ人流に大きな変化がない場合の予測

(2)入院者

2021年9月26日以降28日間の予測

入院者

注釈 表示しているグラフはワクチン接種率のペースが現在と同程度、かつ人流に大きな変化がない場合の予測
(3)療養者

2021年9月26日以降28日間の予測

療養者

注釈 表示しているグラフはワクチン接種率のペースが現在と同程度、かつ人流に大きな変化がない場合の予測

 

過去のシミュレーション

2021年9月22日

本文ここまで
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  • 未病の改善
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