海外渡航者の感染症感染リスクの推定と輸入感染症診断システムの開発

估算境外旅行者感染传染病的风险并开发输入性传染病诊断系统

• 批准号: 21K17321
• 负责人: 浅井 雄介
• 金额: $ 3万
• 依托单位: National Center for Global Health and Medicine
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17321/
• 关键词: 理論疫学; 感染症; 数理モデル

海外への渡航の機会および全世界からの訪日旅行客を受け入れる機会が増加している．人の移動の増加に伴い，ますます多くの新興再興感染症が日本に持ち込まれ，感染症輸入例に端を発したアウトブレイクが毎年見られている．輸入感染症の国内での拡散を避けるためには，早期に感染症を検出することが必須であるが，国内の感染症専門医は少なく，さらに輸入感染症に精通した医師はいまだ限られている．臨床の現場で得られた知見の共有化はもちろん，渡航者一人一人の感染症感染リスクを理解した行動は不可欠である．本研究では，各国の感染症流行状況から将来の流行状況を予測，渡航者が渡航先で流行する感染症に感染するリスクの定量化を行う．渡航先・渡航期間情報，潜伏期間から感染・発症確率を算出し，輸入感染症レジストリの症例データと統合，機械学習による感染症診断モデルを構築し医療現場の診断をサポートするシステムの開発を目的としている．二年度は，初年度で構築した接触行列に従い行動するAgent-based modelを用いて，感染が疑われる症例の抽出アルゴリズムの構築を進めた．また，COVID-19の検疫データの収集を継続して行った．さらに，流行国での感染者数をSIRモデル・SEIRモデルで，流行国からの人の移動を確率過程で記述した感染症伝播モデルを構築した．これにより，流行国での感染者数から感染症未輸入国での感染症例の到着時間が推定できるようになった．流行国では流行の制圧のために様々な医療政策が取られる．そこで，流行国でのPCR検査の強化と検疫の強化をAgent-based modelに組み込み，流行国からの感染症例の輸入時間がそれらの医療介入によりどのように変化・遅れるか，シミュレーションにより調査した．

Opportunities for overseas ferry flights are available all over the world, and opportunities for travelers to Japan are increased. The movement of people increases the number of companions, and the number of new and re-emerging infectious diseases in Japan is maintained.まれ, an example of imported infectious diseases is the case of imported infectious diseases. It is necessary to avoid imported infectious diseases in the country, and to prevent early-stage infectious diseases. , There are only a few infectious disease specialists in the country, and there are only a few doctors who are proficient in imported infectious diseases. The clinical scene is shared, and the knowledge and insights are shared, and the people who cross the voyage are infected with infectious diseases. This study aims to predict the epidemic status of infectious diseases in various countries and predict future epidemic status, and to quantify the prevalence of infectious diseases and infections before crossing the sea. Information on the flight before and during the flight, calculation of the infection and disease accuracy during the incubation period, input of infectious disease cases and integration, Mechanical learning of infectious disease diagnosis and construction of medical on-site diagnosis and treatment of infectious diseases. In the second year of the second year, the construction of the contact line and the action of the agent-based model in the first year was carried out.また．さらに, the number of infected people in endemic countries をSIR モデル・SEIR モデルで, the accuracy of the process of movement of people in endemic countries で description したInfectious disease 伝波モデルを construction した.これにより, the number of infected people in endemic countries, the arrival time of cases of infectious diseases in countries where the infectious disease has not been imported, the estimated arrival time, and the estimated arrival time. The popular country has a strict control over the epidemic, and the medical policy is the same.そこで, でのPCR 検CHE の intensification in endemic countries と 検 Epidemic の intensification を Agent-based modelに集团み込み, epidemic country infection case input time medical treatment Intervention in the によりどのように変化・遅れるか, シミュレーションによりinvestigationした．

项目成果

Evaluation of the effectiveness of health countermeasures against infectious disease arrival times

针对传染病到来时间的卫生对策的有效性评价

• 发表时间: 2023
• 作者: Lankeshwara Munasinghe;Yusuke Asai;Hiroshi Nishiura;Yusuke Asai
• 通讯作者: Yusuke Asai

数理モデルを用いた検査・隔離の最適化

使用数学模型优化测试和隔离

• 发表时间: 2021
• 作者: Naoyuki Nishida;Takashi Nagase;Takashi Kobayashi;Hiroyoshi Naito;Nariaki Tateiwa,Katsuki Fujisawa;田邊章洋・伊藤陽一・山口悟・齋藤佳彦・イセンコ・エフゲーニー・西村浩一;浅井雄介
• 通讯作者: 浅井雄介