データ同化技術を用いた、マルチスケールな感染症伝播モデルの構築と評価

利用数据同化技术构建和评估多尺度传染病传播模型

• 批准号: 11J08060
• 负责人: 江島 啓介
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11J08060/
• 关键词: 感染症; 数理モデル

①中国における鳥インフルエンザ感染拡大データを用いたROの推定2013年前半に中国国内を中心とした鳥インフルエンザH7N9の小規模な流行が起こった。この流行が継続的に拡大するかどうかを判断するためにROの推定は欠かせない。私たちは, 限られた鳥接触歴状況を含む患者の疫学データを用いてROの推定を行った。推定されたROは1を大きく下回り、すぐにパンデミックが起きることはないであろうことを科学的に示した。②中東呼吸器症候群(MERS)診断のための数理モデル提案MERS感染はインフルエンザ同様の症状を発症するために、診断が難しい。われわれは輸入感染を例に、入国から発症までの日にちのデータが与えられたと仮定したときの風邪様症状発症者がMERSに感染している確率の導出を行った。③年齢別最終規模のリアルタイム予測インフルエンザ拡大の初期に最終的に感染を経験する人の数を予測するとこは、インフルエンザの被害想定や、介入の効果を正確に測るために重要である。そこで、我々は年齢別インフルエンザの拡大の様子を描写する数理モデルを提案し、さらに実際のデータを使うことで、流行拡大から年齢別最終規模するために必要な期間を検証した。本モデルを用いると、少なくともピークを過ぎるまでのデータを用いないかぎり年齢別最終規模は正確に予測できないことが示唆された。④肥満の拡大モデルの構築近年になって、肥満が伝播するということが明らかになってきた。たとえば、肥満の人と接触がある人は肥満になりやすいという社会伝播、肥満遺伝子による親子間伝播といったことが明らかになっている。そこで、このような伝播性が肥満人口の動態にどのような影響を及ぼすのかを数理モデルを通じて明らかにするために、まずは肥満の伝播性を考慮した肥満拡大の数理モデルを構築した。

①China's における鸟インフルエンザ infection 拡大データを用いたROの is presumed before 2013 Half of China's domestic を center としたbird インフルエンザH7N9のsmall-scale なpopular こった.このpopularが継続的に拡大するかどうかを Judgment するためにROの presumed はowed かせない. The patient's contact status is limited to the patient's epidemiological examination and is presumed to be safe. It is estimated that されたROは1を大きく下注り、すぐにパンデミックが开きることはないであろうことをSCIENTIFIC に Showした. ② Diagnosis of Middle East Respiratory Syndrome (MERS) is difficult. It is difficult to diagnose MERS infection and symptoms. Cases of imported infection in the country, cases of imported infection in Japan, cases of imported infections and cases of entry into the country仮定したときの风 evil様symptomsがMERSにInfectionしているThe accuracy of the exportを行った. ③The final size of the age-specific forecast is the initial stage of the large scale and the final infection is the risk of infection. It is important to predict and predict the situation, to predict the victimization scenario, and to predict the effect of intervention correctly.そこで、I am a young man who is young and old実界のデータを使うことで、popular 拡大から年颢外围 final scale するためにRequired period を検证した.本モデルを用いると, 小なくともピークを过ぎるまでのデータを用いないかぎり年碢瀢罢瀯correct and にpredictionできないことが出款された. ④The big モデルのconstructs the recent になって, the fat 満が伝波するということが明らかになってきた.たとえば、fat満の人と Contact がある人はfat満になりやすいというsocial伝Broadcast, fat 満伝子によるparent-child broadcast といったことが明らかになっている.そこで, このような伝 Broadcasting, Fat, Population, Dynamics, Influence, and Mathematical Informationじて明らかにするために、まずはfat満の伝 Broadcasting nature をConsiderationしたfat満拡大のMATHEMATICAL モデルをconstruct した.

项目成果

The Time Required to Estimate the Case Fatality Ratio of Influenza Using Only the Tip of an Iceberg: Joint Estimation of the Virulence and the Transmission Potential

• DOI: 10.1155/2012/978901
• 发表时间: 2012-01-01
• 期刊: COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINE
• 作者: Ejima, Keisuke;Omori, Ryosuke;Nishiura, Hiroshi
• 通讯作者: Nishiura, Hiroshi

On the use of chance-adjusted agreement statistic to measure the assortative transmission of infectious diseases.

关于使用机会调整一致性统计来衡量传染病的分类传播。

• 发表时间: 2013
• 期刊: Computational & Applied Mathematics
• 影响因子: 2.6
• 作者: Ejima K;Aihara K;Nishiura H
• 通讯作者: Nishiura H

Real-time estimation of the next-generation matrix of the pandemic influenza H1N1-2009

2009年H1N1流感大流行下一代矩阵的实时估计

• 发表时间: 2013
• 作者: Ejima K;Omori R;Cowling BJ;Aihara K;Nishiura H;Ejima K.
• 通讯作者: Ejima K.

Infection treeに基づく接触ネットワークの推定

基于感染树的接触网络估计

• 发表时间: 2011
• 作者: Ejima K;Omori R;Cowling BJ;Aihara K;Nishiura H;Ejima K.;江島啓介
• 通讯作者: 江島啓介

Incubation period as part of the case definition of severe respiratory illness caused by a novel coronavirus.

• DOI: 10.2807/ese.17.42.20296-en
• 发表时间: 2012-10
• 期刊: Euro surveillance : bulletin Europeen sur les maladies transmissibles = European communicable disease bulletin
• 作者: H. Nishiura;K. Mizumoto;K. Mizumoto;K. Ejima;Y. Zhong;B. Cowling;R. Omori