2020.11.18

マルチエージェントモデル等のシミュレーション 観光地での感染防止策

研究開発担当

筑波大学 倉橋節也

対応するリサーチクエッション

「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」


観光地への定期的な感染者流入が地域医療へ与える影響を個体ベースシミュレーションで評価(人口構成詳細データを用いた妙高市1/5サイズモデルを構築、妙高市へ毎週1名の感染者が流入するリスクを評価)

観光地(妙高市)への感染者流入の影響比較

評価結果

(観光休止を基準として必要重症病床数で比較)

  • 観光客との接触低減策25%(A)3.7倍
  • A+接触者追跡80%(B)2.8倍
  • A+B+高リスク接触者検査50%(C)2.2倍
  • A+B+C+高齢者接触減25%(D)1.3倍

下記対策で観光休止の平均1.3倍(最悪1.6倍)まで重症病床数を低減可能

  • 住民の接触者追跡アプリ80%利用(B)(観光客は100%利用)
  • 高リスク観光スタッフ5割への隔週ウイルス検査(C)(観光客と密に接触するスタッフ)
  • 高齢者間の接触を25%まで低減(D)

毎週1名の感染者流入で3倍以上の重症病床数が必要になるが、追跡アプリ・高リスク者検査・高齢者保護で1.3倍まで低減

提供:筑波大学