統計数理モデリングに基づく感染症拡大予測と科学的政策決定
【研究分野】統計科学
【研究キーワード】
感染症シミュレーション / 予測モデル / エージェントベースシミュレーション / 予防 / 感染症拡大の数理モデル / マクロシミュレーション / エージェントシミュレーション / ジョイントモデル / 数理モデル / インフルエンザ / パンデミック
【研究成果の概要】
東京近郊を模倣した 5 地区からなる仮想都市を計算機上に構成し 、会社員・学生・在宅者の3カテゴリーの行動パターンに従う120万人の住民を配置し、学校・会社・商店などでの感染伝達をシミュレーションするためのエージェントベースシミュレーションモデルを構築した。ワクチン接種を実施しない場合の感染割合が30%となるように感染力を設定し、優先接種グループとして会社員、在宅者、ランダムの3通りをシミュレーションした。その結果、会社員に優先接種した場合には、大きな効果が見られた。
【研究代表者】
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2011 - 2013
【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)