2022 Fiscal Year Annual Research Report

Development of predictive detection and warning systems for febrile infection epidemics

Research Project

Project/Area Number	21K19665
Research Institution	Tokyo University of Science, Yamaguchi
Principal Investigator	緒方浩二山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 教授 (40265715)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	百渓江山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 教授 (00824848) 坂井久美子山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 講師 (70824803) 福島聡山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 助教 (50847126)
Project Period (FY)	2021-07-09 – 2023-03-31
Keywords	発熱性感染症 / 予兆検知 / 警戒システム / 体温分布 / シミュレーション
Outline of Annual Research Achievements	発熱を伴う感染症に対して、その流行の予兆検知が出来れば、感染拡大を防ぐことが期待される。本研究は、(1)学校などの各集団における体温分布の測定とモニタリング、(2) 体温に対する感染の流行度合いを表す関数の定義、(3) シミュレーションで用いるモデルの構築、及び、(4) モデルを用いた感染症警戒システムの開発の4つのテーマで構成されている。それらの結果の詳細は次のとおりである。(1) 山陽小野田市内ある小・中・高校に表面温度を測定するサーモグラフィーカメラを設置し、児童や生徒の体温の測定を行い、新型コロナウイルス感染症と表面温度の分布の関係について調べた。2021年12月から2022年12月の約一年間の測定で12万件程度のデータを取得することが出来た。但し、小中高校が休みの期間中は体温測定を行うことが出来なかったために、断続的な部分が存在する。(2) サーモグラフィーカメラから得られたデータを解析した結果、新型コロナの新規感染者がピークを迎えた2021年7月頃に児童・生徒の表面温度の分布にピークと思われる部分が観察された。この結果を用いて、(3)で示すシミュレーションで用いるパラメータの設定を行った。(3) パーコレーションモデルと粒子モデルを用いたシミュレーションのソフト開発を行った。シミュレーションの実行結果は、(1)で取得したデータと全国都道府県ごとの新型コロナウイルス新規感染者数のそれぞれの分布を再現するように、更に、また、新型コロナウイルスの基本再生産数と集団免疫閾値を満たすようにパラメータの設定を行った。シミュレーションを用いて新型コロナ新規感染者数の分布を再現した結果、都市部から周辺地域に感染が広がる様子を再現できたことを確認した。(4) 上記で示した (1)～(3) を統合したシステムの構築を行った。