人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第37回 (2023)
セッションID: 2H1-OS-3a-02
会議情報

首都圏におけるGPSデータを用いたCOVID-19実効再生産数の網羅的なモデリング
*尾崎 順一志田 洋平高安 秀樹高安 美佐子
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

2020年初めから2023年1月現在に至るまでCOVID-19は世界中で猛威を振るっており、その拡大を予測・説明するモデルの構築は社会的に重要である。本研究では、まず大規模GPSデータを用いて都市内の社会的接触の数を社会的接触の種類ごとに推定し、実効再生産数をフィットすることにより基本となる1対1での実効感染率を具体的に算出する。それをベースにデルタ株・オミクロン株の影響、ワクチン接種・ワクチン効果減衰の影響、集団免疫の影響を網羅的に取り入れた数理モデリングを行う。実データを用いてフィッティングした結果、すべてのパラメータが臨床試験等のデータと整合し、COVID-19の実効再生産数を構成する要素を網羅的・定量的に明らかにした。

著者関連情報
© 2023 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top