人流データを用いた人流制限解除後のCOVID-19感染状況の推定

Transcript

1. ⼈流データを⽤いた⼈流制限 解除後のCOVID-19感染状況 の推定 ⼭形 賴之，鷹⾒ 竣希，⼤⻄ 正輝 国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所 ⼈⼯知能学会合同研究会

   データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会

2. GPSデータによるCOVID19感染モデル ⼈⼯知能研究センター社会知能チームを中⼼に開発中 • 個⼈単位の移動データを⽤いたモデル 開発中 • 集計量（県内移動・県間移動）によるモデル ← 今⽇紹介

3. 項⽬ 1. 使⽤データと前処理 2. 実⾏再⽣産数と県内平均移動距離の相関 3. 感染モデル 4. パラメーターのベイズ推定 5.

   ⼈流再開後の総重症者数・死亡者数の推定 6. 考察

4. 使⽤データ • GPSデバイスの位置情報(Blog Watcher社) アプリ識別番号, デバイス識別番号, 経度, 緯度, 時刻 •

   確認陽性者数(NHK) • 感染者個票データ（クラスター追跡班） • 全ての期間にわたるデータではない • 発症から報告までの時間差を推定するために使⽤

5. 東京都の感染インシ デント数 報告陽性者数 → (Back projection) → 発症者数 → (Back

   projection) → 感染インシデント数 報告遅れ：個票データの報告遅れに対数 正規分布を当てはめ 潜伏期間：Lauer et al.

6. 都内の平均移動距離 GPSデバイスの平均移動距離 2020年1⽉15⽇-2⽉15⽇を0とした変化 量

7. 東京都への来訪者数

8. 実⾏再⽣産数と都内 移動 R^2 = 0.2781

9. 𝑅! , α, 𝑅" , 𝐷はベイズ的に推定する 𝑀: 平均移動距離, 𝑉 #

   : p県からの来訪者数, P# :p県の人口, gt 𝑘 : 生成時間分布, 𝐼# 𝑑 : p県のd日目の新規感染者 数 𝐼$%&'% 𝑑 ~NegBinomial(𝐸[𝐼$%&'% 𝑑] , 𝐷) 𝑅()) 𝑑 = 𝑅! + 𝛼 𝑀 𝑑 𝐼 ()) # 𝑑 = @ *+, - gt 𝑘 𝐼#[𝑑 − 𝑘] 𝐸[𝐼$%&'% 𝑑] = 𝑅()) 𝑑 𝐼 ()) $%&'% 𝑑 + 𝑅" @ #.$%&'% 𝑉 # 𝑃# 𝐼 ()) # 𝑑

10. 推定された𝑅C , α, 𝑅D , 𝐷 2.5%分位 25％分位 中央値 75%分位

    97.5%分 位 𝑅! 1.19 1.27 1.31 1.35 1.43 α 0.42 0.60 0.69 0.78 0.95 𝑅" 0.00 0.02 0.06 0.11 0.28 𝐷 15.52 18.00 19.42 20.95 24.10

11. データへの適合 得られたパラメータをもとに2020年4⽉1 ⽇から1000回シミュレーションを⾏った • 実線：感染⽇ベースの感染者数 • 点線：シミュレーション出⼒の中央値 • 濃いグレー：50％ •

    薄いグレー：95％

12. ⼈流制限解除の条件を検討する ⼈流がCOVID-19以前に戻った場合 • 感染爆発は防げるか • 感染爆発が起きた場合、医療資源はどの程度必要か • 時系列予測ではなく、最終的な総感染者数を予測する

13. ワクチン効果減衰 Chemaitelly H, Tang P, Hasan MR, AlMukdad S, Yassine

    HM, Benslimane FM, et al. Waning of BNT162b2 Vaccine Protection against SARS-CoV-2 Infection in Qatar. N Engl J Med. 2021;1‒15.

14. 重症化予防効果 ほぼ⼀定している

15. 想定 • ⼈流以外の対策（マスク着⽤）などは現在と同じ • δ株は再⽣産数は従来型の2倍 Rb = 2 x 1.31

    • ワクチン接種率: 65歳以下 80%, 65歳以上90% • ワクチンによる感染予防効果: 50% (半年に⼀回ブースター） • ⼈流制限解除時の罹患率が5% • 陽性確定者の重症化率: 0.003(65歳以下）, 0.085(65歳以上） • 陽性確定者の死亡率：0.0006（65歳以下）, 0.057(65歳以上） • ワクチンの重症化・死亡防⽌効果：95% • 感染者の発⾒率: 50% • 感染後の免疫は維持される

16. 決定論的2集団SIRモ デル Magal, Pierre, Ousmane Seydi, and Glenn Webb. "Final

    size of a multi- group SIR epidemic model: Irreducible and non-irreducible modes of transmission." Mathematical biosciences 301 (2018): 59-67.

17. 感染者数 65歳以下 65歳以上 ワクチン接種済み 3,895,242 1,334,462 ワクチン接種なし 1,483,164 225,828 総感染者数：6,938,697

18. 重症者数 総重症者数：14,951 65歳以下 65歳以上 ワクチン接種済み 292 2835 ワクチン接種なし 2225 9598

19. 死亡者数 総重症者数：8842 65歳以下 65歳以上 ワクチン接種済み 58 1902 ワクチン接種なし 445 6436