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Study on the early detection of infection spread and convergence on Coronavirus disease (COVID-19)

Research Project

Project/Area Number 21K19650
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
Research InstitutionKyushu University

Principal Investigator

濱田 浩幸  九州大学, 農学研究院, 助教 (80346840)

Project Period (FY) 2021-07-09 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
KeywordsCOVID-19 / 感染動態 / 数理解析 / 感染拡大・収束兆候 / 兆候特定 / 計算機シミュレーション
Outline of Research at the Start

新型コロナウイルス感染の流行波の動きを予測できれば、国民の社会不安や自粛疲れを軽減できる可能性がある。本研究では、コンピュータシミュレーション技術を用いて、新型コロナウイルス感染者数の増減を精査し、感染拡大兆候と収束兆候を早期に特定する方法(提案法)を構築する。そして、提案法を用いて人口規模などの特徴が異なるコミュニティーの新型コロナウイルス感染拡大兆候と収束兆候を解析し、提案法の有用性を検討する。

Outline of Annual Research Achievements

新型コロナウイルス感染問題において、感染者数の増大(感染拡大)と減少(収束)の繰り返し(流行波)が形成される。この流行波のリズムと生活行動変容の強弱リズムを同期させることができれば、国民の社会不安や自粛疲れが軽減されるに違いない。本研究では、確率的数理解析技術を用いて、流行波の動特性を精査し、感染拡大兆候と収束兆候を早期に特定する方法(提案法)を構築する。そして、提案法を用いて人口規模などの特徴が異なるコミュニティーの新型コロナウイルス感染拡大と収束の各兆候を探索し、提案法の妥当性と適応性を検討する。
2023年度は、昨年度末に取り組むこととなった課題「キネティックパラメータの再調整」について検討した。まず、感染動向の変化とキネティックパラメータの関係を精査したところ、感染を経験した方々が再感染する過程を数理モデルに組み込む必要性が示された。そして、第6波(令和4年1月1日~3月31日 (90日間))以降、その過程の進行に観られる揺らぎ(感染者が発生する速度の確率性にともなうばらつき)が地域間の人口に対する感染者数の割合の多少に影響することが示唆された。このことは、再感染過程を分析し、易感染者の特徴を特定することが感染拡大の抑制に重要であることを示した。また、複数種のウイルス株が市中に混在するケースが観られるようになり、優先株の移り変わりが感染動態に影響する数理モデルを構築することが必要となった。そのような数理モデルを用いて、ウイルスの弱毒化と易感染性を評価する数理解析手法の構築が今後の課題となった。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

初年度に導入予定であった計算サーバーが次年度に納入され、当初に計画した解析をすべて実施することができなかった。

Strategy for Future Research Activity

複数種のウイルス株が市中に混在するケースを想定し、優先株の移り変わりが感染動態に影響する数理モデルを構築する。そして、そのような数理モデルを用いて、ウイルスの弱毒化と易感染性を評価する数理解析手法を構築する。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2024 2023 2022 2021

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (5 results) (of which Invited: 2 results)

  • [Journal Article] ノンプログラミングではじめるAI2024

    • Author(s)
      濱田浩幸、友雅司、金成泰、山下明泰
    • Journal Title

      大阪透析研究会会誌

      Volume: 41 Pages: 63-67

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 医療分野におけるAIの活用:AIの基礎2022

    • Author(s)
      濱田浩幸、友雅司、金成泰、山下明泰
    • Journal Title

      東京都臨床工学技士会会誌

      Volume: 32 Pages: 19-21

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 人工知能を用いた抗ウイルス性ペプチドの探索2024

    • Author(s)
      濱田浩幸、友雅司、金成泰、山下明泰
    • Organizer
      第3回 日本腎不全合併症医学会学術集会・総会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 教育セミナー:「表計算の様にAIを使うためには」AIの関わる研究の現状と将来的な展望2023

    • Author(s)
      濱田 浩幸
    • Organizer
      日本医工学治療学会第39回学術大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 教育セミナー:ノンプログラミングではじめるAI2023

    • Author(s)
      濱田 浩幸
    • Organizer
      第99回 大阪透析研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] プログラミングを必要としない機械学習モデルの構築2022

    • Author(s)
      濱田 浩幸
    • Organizer
      第2回日本腎・血液浄化AI学会学術集会・総会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 安全対策・危機管理:新型コロナウイルス感染拡大兆候と収束兆候の早期特定2021

    • Author(s)
      濱田 浩幸
    • Organizer
      第59回日本人工臓器学会大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

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Published: 2021-07-13   Modified: 2024-12-25  

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