2022 Fiscal Year Final Research Report

Development of predictive detection and warning systems for febrile infection epidemics

Research Project

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Project/Area Number	21K19665
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
Research Institution	Tokyo University of Science, Yamaguchi
Principal Investigator	Ogata Koji 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	新型コロナウイルス / 感染症 / 新規感染者予測 / 拡大予知 / サーモグラフィーカメラ / シミュレーション
Outline of Final Research Achievements	In this study, we have installed thermography cameras in two elementary schools, one junior high school, and one high school in Sanyo-Onoda city to obtain actual body temperature data. A comparison of the distribution of the obtained body temperatures with the distribution of the number of people newly infected with COVID-19 confirmed that the two distributions showed a similar tendency. Furthermore, percolation and particle models were used to construct the model that can reproduce the number of newly infected people with COVID-19 in prefectures. The results obtained from the simulations were similar to the actual distribution of the number of infected people, indicating that the model constructed in this study can predict the number of persons infected with infectious diseases. In the future, we can expect to predict the spread of infectious diseases by combining actual measurements and simulations.
Free Research Field	計算機を用いた薬物分子設計
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	新型コロナウイルスなどの発熱を伴う感染症の拡大は社会的に大きな問題である。この感染症の拡大防ぐためにはその感染症が今後どのように蔓延するのか等を把握したうえで、感染者の隔離などの政策を行う必要がある。我々が構築したモデルは、発熱を伴う感染症に対する新規感染者数の予測を行うことが可能である。また、そのモデルにより都市間の感染の伝播等を予測することができる。更に、実際に測定している体温の分布とシミュレーションを組み合わせることにより、感染拡大の兆候の有無を予測することができる。従って、本研究成果は感染症の感染拡大を防ぐための判断材料となりうることが期待される。