新規感染症流行時の医療リソース配置予測に関する研究

• Project/Area Number: 22K10399
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: 大星 直樹 近畿大学, 理工学部, 教授 (80294247)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松野 純男 近畿大学, 薬学部, 教授 (30299094)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 感染症シミュレーション / 医療リソース / 感染者数予測

Outline of Research at the Start

本研究は、2020年初頭より世界中に蔓延している新型コロナウイルス感染症の感染状況と医療リソース配分のための定量的予測手法を導き出そうとするものである。本研究の成果により、患者数や必要病床数の定量的予測が可能になれば、計画的な医療リソース配置を立案することが可能になる。
2020年1月から2022年３月までの日本における感染者、患者データを収集し、このデータを分析後、感染予測モデルを構築する。感染者数推定だけでなく、感染治療のために必要な病床数を求める方法も提案する。感染者数と必要病床数の予測が可能になれば医療従事者の配置計画の指標を得ること可能になり、医療逼迫を避ける一助になると考えられる。