Study on the early detection of infection spread and convergence on Coronavirus disease (COVID-19)

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新型コロナウイルス感染問題において、感染者数の増大（感染拡大）と減少（収束）の繰り返し（流行波）が形成される。この流行波のリズムと生活行動変容の強弱リズムを同期させることができれば、国民の社会不安や自粛疲れが軽減されるに違いない。本研究では、確率的数理解析技術を用いて、流行波の動特性を精査し、感染拡大兆候と収束兆候を早期に特定する方法（提案法）を構築する。そして、提案法を用いて人口規模などの特徴が異なるコミュニティーの新型コロナウイルス感染拡大と収束の各兆候を探索し、提案法の妥当性と適応性を検討する。今年度は、初年度に構築した数理モデルを用いて、東京、大阪、福岡の新型コロナウイルス感染動向の数理解析を実践した。具体的には、第3波（令和2年12月1日～令和3年2月28日（89日間））、第5波（令和3年7月1日～9月30日（92日間））、第6波（令和4年1月1日～3月31日 （90日間））、第７波（令和4年7月1日～9月30日（92日間））の感染者数の動向を予測した。第３波と第５波の感染動向の解析は初年度に実施した第１波の解析と同様に感染拡大開始日と収束開始日を特定することができた。第６波は重症患者数の割合が極端に減少し、第１波の感染動向に合わせたキネティックパラメータでは患者数の動向の予測が困難であった。第７波は感染者数がそれまでの感染波の感染者数よりも大幅に増加したにもかかわらず、第６波よりも重症患者数の割合が減少した。その結果、再びキネティックパラメータの調整が必要となった。コロナウイルスの株の違い、抗体獲得者数の増大に合わせて、数理モデルのキネティックパラメータの調整が不可欠であり、感度解析を行って、感染動向の変化とキネティックパラメータの関係を精査する必要が発生した。