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
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
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
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
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
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
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
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
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
