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

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）

下水疫学調査を用いた新型コロナ感染予測について

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。

1. 新たな2つの予測モデルでは、いずれも相模川流域下水処理場において実施している下水疫学調査から得られるデータを使用している。
2. 2021年から2022年まで用いた旧予測モデルにおいて使用していたGoogleによる「COVID-19感染予測（日本版）」の神奈川県全体の感染予測のデータ（2022年2月10日以降に更新停止）は、新しい予測モデルでは使用していない。

下水疫学調査を用いた2つの予測モデルの概要（2023年3月～）

• 2つのモデルはいずれも、下水疫学調査から得られる「下水中の新型コロナウイルスRNA濃度」を使用しています。

（1）予測モデル（新規感染者数）

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）

（2）予測モデル（入院者数・重症者数）

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。

旧予測モデルの概要（2021年～2022年2月）

• 「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入院者数や療養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。

（1）旧簡易モデル

「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。

（2）旧主要モデル

神奈川県立保健福祉大学　分析チーム

チームリーダー

Yoo,Byung-Kwang

メンバー

吉田　穂波

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