研究課題
研究活動スタート支援
人流データと空間疫学の手法である空間スキャン検定を用いて感染症流行の要因となりえる人流クラスターの特定とクラスター発生個所の特徴をオープンデータから推定することが可能となった。特に空間スキャン検定を用いたことで、GISで描画される色の濃淡や記述統計を上回る成果を出すことができた。具体的にはリスク比を算出できたため、クラスター自体が統計学的に有意であるかどうかを定量的に判定できたことは、根拠に基づく政策立案を進める点においても重要である。
公衆衛生看護学
この研究では、COVID-19流行前の人の移動パターンを空間スキャン統計とGISを用いて検出し、クラスター領域の特性を分析した。主要な発見は、鉄道駅周辺、人口密集した商業地区、スポーツフィールド、大規模建設現場でクラスターが高リスクであることである。これにより、新興感染症の迅速な管理や証拠に基づく政策形成が促進される。また、通常時のデータを基に事前警告を発することで、移動制限を最小限に抑えつつ感染拡大を防ぐことが可能となる。
