| 研究課題/領域番号 |
18K11541
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| 研究機関 | 長崎県立大学 |
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研究代表者 |
齋藤 正也 長崎県立大学, 情報システム学部, 准教授 (00470047)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 年令別SIRモデル / 数理モデル / インフルエンザ / 逆問題 |
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| 研究実績の概要 |
2019年度までに得られたインフルエンザ定点捕捉率に関する理想状況および実データでの推定実験による成果を論文としてまとめる作業を行った．2019年度終了時点で，モデルと実データの間にギャップが存在することが判明していた．モデル化誤差として処理することで捕捉率は推定でき，血清調査によるものと粗い整合性は確認できるが，データの参照期間を恣意的に制限する必要があり推定値の信頼性に課題が残っている．そこで，感受性の年齢間での非一様性を考慮することでギャップを解決することを検討した．2020年度はこのことの数値実験による検証を行った上で論文を完成させる予定であったが，年度初めに新型コロナウイルスの国内流行が発生したことにともない，本課題の派生研究として流行予測および地方への流入分析に研究活動の力点を移した．
コロナウイルス流行に対する研究では，新規感染者の報告遅れと地域間の人の移動を考慮したモデルにデータ同化を行うことで予測モデルを構成した．インフルエンザとは異なり，地方では大都市からの偶発的な感染者の流入による小規模流行が発生する傾向にあるため，感染者数の予測分布は大きな分散を持つものとなりあまり有効ではない．そこで，所定の規模の流行が発生するまでの待ち時間として地方でのリスクを評価する手法を取った．2021年5月現在，変異株の流行にともない地方でも流行の維持が見られる等，分析時と状況は変わってしまったが，流行初年度での状況および数理的手法の記録として論文を準備中である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
課題最終年度である2020年度中にこれまでの知見を論文としてまとめる予定であったが，年度当初からコロナウイルスが流行したことにより，コロナウイルスに関する関連研究を実施した．課題延長期間である今年度中に，投稿を完了する予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
前述のとおり，2019年度までに得られたインフルエンザ定点報告の捕捉率に関する研究成果，および新型コロナウイルス流入リスクに関する研究成果を論文としてまとめる．さらに，前者については，年齢間での感受性に非等方性入れたモデルを検討し，実データとのギャップを解決することを試みる．後者については変異株流行時の再生産数を用いてリスクを再評価する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス流行に伴い，本課題を延長したこと，および導入を計画している計算機が年度内に納入できないことがわかったことのために，2020年度に使用予定であった研究費の大部分を2021年度に使うこととなった．
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