2022 Fiscal Year Research-status Report
Study on the early detection of infection spread and convergence on Coronavirus disease (COVID-19)
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21K19650
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
濱田 浩幸 九州大学, 農学研究院, 助教 (80346840)
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2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | COVID-19 / 感染動態 / 数理解析 / 感染拡大・収束兆候 |
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| 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。
今年度は、初年度に構築した数理モデルを用いて、東京、大阪、福岡の新型コロナウイルス感染動向の数理解析を実践した。具体的には、第3波（令和2年12月1日～令和3年2月28日（89日間））、第5波（令和3年7月1日～9月30日（92日間））、第6波（令和4年1月1日～3月31日 （90日間））、第７波（令和4年7月1日～9月30日（92日間））の感染者数の動向を予測した。第３波と第５波の感染動向の解析は初年度に実施した第１波の解析と同様に感染拡大開始日と収束開始日を特定することができた。第６波は重症患者数の割合が極端に減少し、第１波の感染動向に合わせたキネティックパラメータでは患者数の動向の予測が困難であった。第７波は感染者数がそれまでの感染波の感染者数よりも大幅に増加したにもかかわらず、第６波よりも重症患者数の割合が減少した。その結果、再びキネティックパラメータの調整が必要となった。コロナウイルスの株の違い、抗体獲得者数の増大に合わせて、数理モデルのキネティックパラメータの調整が不可欠であり、感度解析を行って、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する必要が発生した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
部材の品薄のため計算サーバーの納入が大幅に遅れ、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。
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| Strategy for Future Research Activity |
納品された計算サーバーを用いて、人口規模などが異なるコミュニティーの感染動態を解析し、提案法の妥当性と適応性を評価する。具体的には、母集団サイズ、人口密度、流動人口動態、感染クラスタ同時多発状況、交通インフラの整備状況、病院密度などが提案法の分析能におよぼす影響を精査する。
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| Causes of Carryover |
度重なるコロナウイルスの感染波の発生で、学術集会ならびに会議への参加が中止またはオンラインとなり、旅費の発生が無かった。さらに、計算サーバーの納入が遅れ、コロナウイルス感染データ収集作業などの謝金の執行もなかった。次年度の学術集会の多くは現地開催が予定されており旅費の発生が見込まれる。そして、データ収集作業などへの協力依頼も可能となり、謝金などの執行も発生する。
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