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更新日:2023年11月30日
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下水疫学調査を用いた新型コロナ感染予測を行っています。
下水疫学調査を用いた2つの予測モデルの概要予測モデル(新規感染者数)予測モデル(入院者数・重症者数)
2023年6月23日 5類移行後、予測に必要なデータの切り替えに伴うシステム改修作業により、 しばらくの間、予測モデル(入院者数・重症者数)の更新を停止します。 |
本プロジェクトによるGoogle AIを用いたコロナ感染予測の更新は2022年2月に停止していましたが、次の特徴を持つ新たな予測モデルを用いて2023年3月から予測を再開しました。
下水疫学調査が実施されている相模川流域について、1週間後の週当たり新規感染者数を推定します。新規感染者数については、2022年9月26日の新型コロナ全数届出の見直しにより、神奈川県内で感染者の全数把握が簡略化されました。本推定は、「全数把握が簡略化されなかった場合に報告されるであろう新規感染者」と解釈できます。本推定モデル(PRESENSモデル*)は、共同研究者である、北海道大学の北島正章准教授の研究グループが開発しました。
(※)https://www.hokudai.ac.jp/news/2023/01/covid-19-5.html(別ウィンドウで開きます)
予測モデル(新規感染者数)
2023年
下水疫学調査から得られる下水中新型コロナウイルスの定量値、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」となる患者数を推計するモデルを開発しました。この予測モデルは、地域別の「入院者」、「重症者」が、確保病床数、重症用病床数を超えてしまうタイミングを予測できます。
予測モデル(入院者数・重症者数)
2023年
「旧簡易モデル」は、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パターンで推計し、確保病床数、重症用病床数に対して、いつ超えてしまうのか、表とグラフでシミュレーションができるようになります。
旧簡易モデル
2022年
2021年
「旧主要モデル」は、「旧簡易モデル」の機能に加えて、例えば、現在の何パーセントの人流を抑制できれば、地域別の「重症者」、「入院者」、「療養者」が、確保病床数、重症用病床数を超えてしまうタイミングを1週遅らせることができるなどを表とグラフでシミュレーションできます。このシミュレーションも「最もよく起こる」、「最良」、「最悪」の3パターンで推計できます。
神奈川県立保健福祉大学 分析チーム
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
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
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
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