About COVID-19 and AI Simulation Project
Simulation using AI and other technologies
The COVID-19 AI Simulation Project explores the potential use of technology to balance economic activities with measures to prevent the spread of COVID-19.
We collect and analyze data on the early detection of the spread of infection using AI and other technologies, conduct simulations, develop new technologies that contribute to infection prevention measures, and verify the results for social implementation.
Scientific approach from multiple perspectives:
Approaches from multiple perspectives are necessary to predict and respond to uncertain events such as the recent COVID-19 pandemic. It is important to discuss and examine the validity of various models and verification methods, and to encourage further refinement by exchanging opinions among teams and models adopting different approaches.
For example, in predicting infection, it is common to quantitatively grasp the infection situation using an infectious disease mathematical model called SEIR. On the other hand, in the actual world, various infection types can occur according to complex human movements. Thus, we consider the multi-agent model and complex network theory also useful, dynamically linking various elements in analyzing how infection spreads.
In addition, it is important as a basic scientific attitude to update hypotheses and simulation assumptions in accordance with the latest data and situations that are constantly updated. In this project, discussions are held as needed among teams that adopt multiple approaches, and the latest results are announced promptly based on analyses that are tailored to the strengths and characteristics of each model.
Scenario-based review:
In this project, instead of coming to a simple prediction, we analyze various scenarios such as “What could happen if … takes place.” In situations where the prediction itself causes people’s behavioral changes, it is important to consider multiple policies that accommodate various possibilities under multiple scenarios, rather than providing a single-scenario solution to the uncertain situation.
The spread of COVID-19 is affected by a complex interplay of uncertain and diverse factors, such as the progress of vaccination, the amount of medical resources available, and the effects of declaring an emergency. The purpose of this project is to present materials for policy making assuming various scenarios using multiple analytical models.
Structure of this project:
There is a need for a system that can quickly provide scientific evidence in response to ever-changing situations. In this project, individual R & D teams and Open Collaboration Partners (OCP) (hereinafter referred to as “Research Teams”) have been selected by open recruitment for each R & D area. In addition, from the viewpoint of promptly disclosing the research results and ensuring scientific validity, each expert committee member gives advice from a professional point of view for each individual R & D theme, and the progress of the research is monitored as needed. It is announced.
Preparing for future pandemics:
Various measures are being taken to put an end to the novel coronavirus; however, the fight against the pandemic will not end with the novel coronavirus. To prepare for other pandemics in the future, it is important to accumulate and disclose analytical knowledge, leaving its traces in history.
We know that real-time access to a variety of data is necessary to accurately analyze infection conditions and make meaningful simulations. Data on highly granular human flow density, human flow movements, genome sequences, international immigration status, cluster analysis, and medical resources are some of these examples. Through this project, we work on the construction of system to access such data, and organize the knowledge that contributes to discussions on the ideal pandemic countermeasures for national security purposes.
開発リサーチクエスチョンの全体説明
新型コロナウィルス感染症(COVID-19)は、令和2年1月31日に世界保健機関(WHO)の「緊急事態宣言」が発出されて以来、世界的にも感染拡大が収まらず、国内では2020年10月以降の第3波の感染拡大により一部地域での緊急事態宣言により感染者が減少したものの、完全に収束したとは言えず、新常態生活によるリバウンド、変異種などが原因で再び感染拡大が危惧されている。
本プロジェクトは、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染防止対策と経済活動の両立を図るため、企業やアカデミア等におけるAI等を活用した感染拡大の早期探知等に係るデータ収集・分析やシミュレーションの実施、感染防止対策に資する新技術の開発、その結果を社会実装するための検証等を行う調査研究を行い、シミュレーション事業で得られた成果を社会課題の解決および必要とされる政策提言や具体的な施策の立案・実行に資することを目的として行うものである。
2022年度の研究領域(リサーチクエスチョン)の説明
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2022年度リサーチクエスチョン1 新技術の活用
感染拡大防止に資する新技術等の展開による「新たな日常」の構築支援。
論点例:
- (1-1)
- SNS/Web 上の情報を基にAI 等を⽤いたデータ解析を⾏うことによって、感染症の流⾏・拡⼤の兆しをつかむ⽅策を提⽰できないか。
- (1-2)
- 飲食店や公共交通機関等の屋内において、大声、通常会話、咳等による飛沫の飛散状況をシミュレーションすることにより、飛沫感染に対する効果的な対策につなげられないか。
- (1-3)
- 人体への害の少ない波長域の紫外線を活用したウイルス不活化技術の実用化により、紫外線カーテンによる感染防止策を実現できないか。
- (1-4)
- AI 等を活用することで、従来の検査以外の手法によって新型コロナウイルス感染症の診断を行う手法を提示できないか。
- (1-5)
- より迅速に検査を実施できるよう、検査の高速化や自動化に資する技術を確立できないか。(注)研究テーマは、情勢に応じて有識者と相談しながら随時見直し・追加する。
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2022年度リサーチクエスチョン2 感染状況シミュレーション
将来の感染状況のシミュレーションや、感染拡大が医療や経済に与える影響のシミュレーション。
論点例:
- (2-1)
- SNS/Web 上の情報を基に AI 等を活用したデータ解析を行うことによって、感染症の流行・拡大の兆しをつかむ方策を提示できないか。
- (2-2)
- 将来の新規陽性者数や重症者数について、幅広いアプローチによりシミュレーションを実施できないか。また、感染拡大が医療資源や経済に与える影響についても、同様にシミュレーションを実施できないか。
- (2-3)
- 諸外国と日本の感染状況を比較することにより、感染拡大・縮小の要因を分析することが出来ないか。
- (注)
- シミュレーションのテーマは、情勢に応じて有識者と相談しながら随時⾒直し・追加する。
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2022年度リサーチクエスチョン3 下水サーベイランス技術の開発
下水中のウイルス検出・監視を感染拡大防止につなげる下水サーベイランス技術の開発。
論点例:
- (3-1)
- 下水中のウイルス検出について、より検出感度の優れた検査方法を開発できないか。
- (3-2)
- 下水中のウイルス検出がより簡易・安価、かつ継続的に実施可能となるような技術を開発できないか。
- (注)
- 研究テーマは、情勢に応じて有識者と相談しながら随時⾒直し・追加する。
2021年度の研究領域(リサーチクエスチョン)の説明
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2021年度リサーチクエスチョン1 感染拡大の早期探知
AI 等を用いたデータ解析によって感染症の流行・拡大を早期に探知する新技術の実現を目的とし研究開発を行います。
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2021年度リサーチクエスチョン2 感染防止シミュレーション
ウイルス飛散状況のシミュレーションとその検証を行い、各種ガイドライン等に反映することを目的とし研究開発を行います。
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2021年度リサーチクエスチョン3 感染拡大・抑制シミュレーション
感染状況の推定、感染が医療や経済に与える影響等を臨機応変に行うことが可能なシミュレーター(ソフトウェア)の構築を目的とし研究開発を行います。
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2021年度リサーチクエスチョン4 新技術導入
感染拡大防止に資する新技術の展開による「新たな日常」の構築支援を目的とし研究開発を行います。
2020年度の研究領域(リサーチクエスチョン)の説明
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2020年度リサーチクエスチョン1 「分野別ガイドラインの進化」のために必要な「室内気流シミュレーション」、「飛沫の見える化」
感染防止のためのガイドライン策定、オフイスや商業施設、公共空間等におけるウイルス飛散状況のシミュレーションとその検証を可能とし、効果的な感染防御対策の実施を可能とする一連の研究開発と実装展開。
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2020年度リサーチクエスチョン2 「接触機会低減」のための「ICT、IoTの活用」(ウェアラブル機器を用いて接触回避などを行う)
日常生活において、ハイリスクな接触機会を低減する方策を効果的な実施とデータに基づく効果検証を可能とする一連の技術の開発と展開、さらには、ウイルスの飛散状況の即時の可視化と不活性化の実現。
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2020年度リサーチクエスチョン3 「検査効率化・信頼性向上」に必要な「PCR、抗体検査等の効果的組合せ」
SARS-CoV-2感染に対する宿主の免疫系の応答の理解、さらには、国内外における感染状況に関するモニタリングを可能とし、感染防御対応策の効果の比較や国際的な人的移動の影響の予測と検証を可能とする信頼できる標準検査手順の確立ならびに、それらデータの共有を可能とすること。
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2020年度リサーチクエスチョン4 「第二波対策」として必要な「感染予測・対策の効果検証」(SIRモデルの代替となるモデルの確立)、「必要な医療リソース(病床・医療物資等)の需要予測と最適配置」
SARS-CoV-新型コロナに関する感染状況の推定と感染拡大・抑制シミュレーションは、どの様な対応策を実施・解除するのか、対応策の効果予測と検証、医療リソースへの負荷予測、経済的インパクトの予測などに関連し、重要な政策立案・決定支援ツールとなる。刻一刻と新たな知見がもたらされ、動的に変化する状況に対応する感染拡大・抑制シミュレーション・システムの開発とその導入と連続的改良、ならびにこのシミュレーションを意味のあるものにするために体系的データ獲得・整備の手法と運用の確立を行う。
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2020年度リサーチクエスチョン5 「早期検知と重症化回避」のための「CTスキャン画像分析」、軽症者等のモニタリング、重症化リスク予測、ウイルス変異の影響の理解 等
COVID-19の早期終息にむけた感染防御、ワクチン開発、治療法の開発に必要な生物学的な知見の加速度的な獲得、スーパースプレッダーや重症化リスクのある患者など重点的に迅速同定する必要のある感染者の発見手法の研究開発を行う。さらには、今後予想される新興感染症に対するシスティマティクな臨床研究基盤を迅速に構築する。さらに、SARS-CoV-2の変異による感染性や病原性の変化、さらにはそれらの変化がワクチンや治療薬の開発に及ぼす影響の理解を促進し、予防・治療方法の開発に貢献する。さらに、今後想定される新興ウイルスに関しても応用可能な手法を確立する。
*掲載された資料は、内閣官房が行った「COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクト」において、コロナ対策の効果等の分析のため、各研究者がそれぞれモデルを構築して行ったシミュレーション結果等を説明するものです。この資料内で説明されるシミュレーション等の結果については、政府の公式の見解を示すものではありません。