2018 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of epidemic spreading and infection control with complex network theory
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15K16061
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
藤原 直哉 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (00637449)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 複雑ネットワーク / 感染症 / 数理モデル / 人流データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2018年度は、最終年度として、研究のとりまとめを行い、都市圏における人の移動の実データから人々の接触を見積もってネットワークを構成する手法、および、接触ネットワークにおいて感染症拡大を見積もるモデル、感染症拡大のダイナミクスを少数の自由度で記述する手法、および感染症拡大対策を定量的に評価する手法、そして、本手法の応用可能性について、国内外の学会等において招待講演および研究発表を行った。構造が時間的周期性を持つネットワークにおける動的過程についての一般的なモデルを提示し、簡単な状況について議論を行った。また、本手法の適用限界について検討した。例えば、複数種類の感染症が競合する状況では、最終規模方程式を導くことが困難であることがわかった。
これらの結果をもとに公衆衛生学の専門家と議論を行い、本手法の現実の感染症への適用について検討を行った。その結果、本手法を応用し、感染拡大の非線形過程を考慮し、人々の流動の実データから地点間の実効的な距離を提案できる可能性があることがわかった。提案した距離と実際の感染拡大の容易さとの相関を調べることは、今後の課題であるが、もしも相関が確認された場合には、都市圏における感染症拡大について、人流データという全く異質のデータから情報を得られたこととなる。引き続き、公衆衛生学の研究者と議論を継続し、現実の感染症動態解明に応用可能な手法として洗練していきたい。
本研究に関する論文を学術誌に投稿したが、残念ながら掲載には至らなかった。論文については、今後、できるだけ速やかに刊行できるようにしたい。しかし、公衆衛生の現場での応用について議論できるほどに研究を深化できたことは、本研究課題の大きな収穫であったと考える。
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