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

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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．