流行性ウイルス感染症の院内感染を予測するエージェントベースモデルの開発

Research Project

Project/Area Number	25K13558
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
Research Institution	Asahikawa Medical College
Principal Investigator	梅影泰寛旭川医科大学, 大学病院, 助教 (81011799)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	大崎能伸旭川医科大学, 大学病院, 名誉教授 (30191935)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	ウイルス感染症 / 数理モデル
Outline of Research at the Start	ウイルス感染症による院内感染はワクチン接種や感染予防策を講じても拡大することがある。アウトブレイクの際の入院制限は稼働率をどの程度減らすべきかという明確な指標が存在せず、過剰な入院制限は地域の医療体制の機能不全につながる。感染拡大の予測には数理モデルが用いられるが、院内感染では患者や医療従事者、病室の配置などの複雑な相互作用を詳細にモデル化する必要がある。エージェントベースモデルは、各エージェントが異なる属性や行動を持ち全体への複雑な影響をシミュレーションできるため、この課題に対応する手段となる。本研究は、ウイルス感染症による院内感染を予測し入院制限を行う際の指標となるモデルの開発を目指す。