オミクロン変異 予測モデル(12月31日)

 原文リンク　12月31日

添付 4

オミクロン変異の影響を反映したコロナ19発生予測モデル

 

▣ オミクロン変異を考慮（デルタ変異伝播力の4倍）した今後のシミュレーションの結果、現在の距離確保（ソーシャルディスタンス）でも感染拡散のリスクがある   ▣ 距離確保措置の効果は、時間制限が人数制限より高いと分析

 

□ 距離確保措置緩和（21時→22時、4名→8名）時の影響（疾病庁-KIST共同分析）

< モデルの仮定 >   ⦁オミクロン伝播率：デルタ変異比平均4倍、初期（11月末）200人の患者発生仮定   ⦁3次ワクチン接種率1月末60代以上80％接種完了   ⦁1月2日以降の距離確保緩和の有無（例：営業制限時間、会合人数）   ⦁距離確保遵守率80％仮定

<オミクロン変異を反映した1月2日の距離確保緩和による発生予測>

○ オミクロン変異を考慮（デルタ変異伝播力の平均4倍）した発生予測分析の結果、現在の距離確保を維持しても感染拡散の危険がある

 

 ○ 21→22時で営業制限1時間緩和時、確診者規模97％増加可能

    　- 確診者数は1月末18,000人台に増加の見通し

 

 ○ 21時基準で人数制限を4人→8人拡大時、確診者規模59%増加  

 

 ○ 距離確保制限緩和は「人員制限緩和措置」（青色）の効果が高い

    - 「時間制限緩和（延長）措置」（赤色）は二次会の誘発などで相対的に効果が低く算出される

 

*  本モデリングは疾病管理庁など各省庁協力で「コロナ防疫DB」（疫学調査結果、クレジットカード売上、移動通信情報など）を構築し、与えられた状況で個人の移動や集まりなどの行動を考慮して社会全体感染現象を反映した人工知能予測モデル（行為者基盤モデル**）*   ** 行為者基盤モデル(Agent Based Model)エージェントベースモデル  　 - 個人レベル属性を多様な変数（移動、健康情報、交通及び社会・医療情報などのビッグデータ）で設計、反映し、周辺環境に応じた個人の行為と感染可否を推計的に(stochastic) 分析し、巨大規模で 計算するモデル   　 - 実際モデル化した個人に課される複数の対策を模倣し評価できる方法で、コロナ19の伝播を効果的に遅延・遮断するために活用している。