感染などの明確な要因が誘発する癌の罹患率予測を実現する人口学モデルの構築と実装

喫煙率を考慮した微分方程式による肺がんのコンパートメントモデルを推定するために、人口、死亡数、肺がんの罹患数と死亡数、喫煙率の男女別のデータを用いており、以前は2014年までのデータを用いてモデルのパラメータを推定していた。このモデルに対して、使用するデータを2018年までのデータに更新してパラメータを推定し、将来の肺がん罹患数と死亡数の予測を行った。結果は2023年度に報告予定である。推定手法の開発については、これまでのモデルではコンパートメント間の遷移レートに階段関数を仮定しており、階段関数の期間をあらかじめ決めなければいけなかったが、代わりにスプライン関数を用いて罰則付き最尤法でパラメータを推定し、罰則の重みを表すパラメータはクロスバリデーションで決めるという方法のプログラムを実装し、検討を行った。推定したパラメータやモデルの値の信頼区間についてはブートストラップ法（推定したモデルを用いてデータをサンプリングする）により求めるが、並列計算を用いて計算時間を減らすことで実用的な時間で結果が得られるようになった。これらの方法はシンプルな系において問題なく実行できることを確認したが、時間と年齢の2次元のスプラインに対するプログラムの実装までは実施できなかったので今後の課題となった。また、この手法を新型コロナウイルス感染症のSEIRモデルやBCGワクチンを考慮した結核についてのモデルを同様のモデルで適用できるかを検討した。

喫煙率を考慮した微分方程式による肺がんのコンパートメントモデルを推定するために、人口、死亡数、肺がんの罹患数と死亡数、喫煙率の男女別のデータを用いており、以前は2014年までのデータを用いてモデルのパラメータを推定していた。このモデルに対して、使用するデータを2018年までのデータに更新してパラメータを推定し、将来の肺がん罹患数と死亡数の予測を行った。結果は2023年度に報告予定である。推定手法の開発については、これまでのモデルではコンパートメント間の遷移レートに階段関数を仮定しており、階段関数の期間をあらかじめ決めなければいけなかったが、代わりにスプライン関数を用いて罰則付き最尤法でパラメータを推定し、罰則の重みを表すパラメータはクロスバリデーションで決めるという方法のプログラムを実装し、検討を行った。推定したパラメータやモデルの値の信頼区間についてはブートストラップ法（推定したモデルを用いてデータをサンプリングする）により求めるが、並列計算を用いて計算時間を減らすことで実用的な時間で結果が得られるようになった。これらの方法はシンプルな系において問題なく実行できることを確認したが、時間と年齢の2次元のスプラインに対するプログラムの実装までは実施できなかったので今後の課題となった。また、この手法を新型コロナウイルス感染症のSEIRモデルやBCGワクチンを考慮した結核についてのモデルを同様のモデルで適用できるかを検討した。