[3A1-GS-5] エージェント：

[3A1-GS-5-02] 感染症数理モデルを用いた定点当たり報告数に基づいたCOVID-19の流行予測

〇田島 遼太郎¹、宮澤 昇吾¹、北西 由武¹ (1. 塩野義製薬株式会社)

キーワード：数理モデル、流行予測、COVID-19

COVID-19感染拡大による社会的影響は重症化や後遺症等を含め依然として大きく，感染者数の増減や感染拡大の兆候といった情報は，国や市区町村における政策立案，人々の感染回避行動の選択，医療機関の患者受入体制の調整など，様々な意思決定の判断基準となる重要な情報である．一方で，5類感染症への移行後，それまで実施されていた日次での全数把握から週次での定点報告に変更され，感染状況の把握に使用できる情報が限定的となった．特に流行の拡大/収束を評価する疫学指標の1つである実効再生産数の算出には日次データが必要であり，既存の方法による計算が困難な状況である．そこで本研究では，厚労省により毎週更新される定点報告数から，COVID-19の感染拡大を早期に把握することを目的とした予測モデルを構築した．構築したモデルでは，週次の定点報告数から日次で感染者数を予測することで，感染者数の増減に加え実効再生産数の算出も可能になった．実際に第8波，第9波における定点報告数を用いて実施したシミュレーションから，算出された実効再生産数とその後の流行拡大との相関が示され，本モデルの流行拡大初期における有用性が示唆された．