講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-30 10:15
感染症数理モデルを用いた感染者隔離効果の定量的評価 ○真鍋歩未・澤田和弥・宮 南風・池口 徹(東京理科大) CAS2020-14 NLP2020-35 |
抄録 |
(和) |
2020年,COVID-19が世界的に流行し,現在も感染拡大している.
感染力が強く,無発症者が存在することで,無意識的に感染拡大を引き起こしたことが世界的大流行の一つの要因であると考えられている.
COVID-19ウイルスに対するワクチン開発に時間がかかる中,感染拡大を抑制するために行われた主な対策の一つに,感染者の隔離がある.
感染者の隔離により,どの程度,感染拡大を抑制できるのかを定量的に評価することは重要である.
そこで本稿では,ネットワーク上での感染拡大抑制において感染者の隔離が有効であるかを確率的な感染症伝播モデルを用いて定量的に評価する.まず,周囲の感染状況によって回復確率を定め,感染者の隔離及び回復者のクラスを加えたr-SIARモデルを提案する.提案モデルはネットワーク上の頂点が確率的に状態遷移するモデルである.次に,r-SIARモデルを用いた感染症伝播の数値実験を行い,感染者を隔離した場合に最終感染率がどの程度減少するか調査した.その結果,ネットワーク構造と感染力によっては隔離という対策が効果的でないことがわかった. |
(英) |
In 2020, COVID-19 has become a global pandemic and is still spreading.
One of the reason why COVID-19 spreads widely is that it has high infectivity and some patients infected uncousciously.
While the development of a vaccine against COVID-19 virus would take much more time, one of the main strategies taken to control the spread of infection is the quarantine of infected persons.
However, it is an important issue to quantitatively investigate to what extent the quarantine of infected patients can reduce the spread of infection.
In this paper, we quantitatively evaluate the effectiveness of the quarantine to control the spread of infection, using a stochastic infection transmission model on networks. First, we propose an r-SIAR model that introduces the process of quarantine of infected persons and a class of recovering persons. The proposed r-SIAR model has stochastic dynamics of state transitions at each vertex on the network. Next, using the proposed model, we simulated the spread of infectious diseases and investigated how much the final infection rates are reduced when the infected patients were quarantined. We found that depending on the network structure and infectivity, the quarantine of infectious person is not effective. |
キーワード |
(和) |
複雑ネットワーク / 感染症伝播モデル / 感染症拡散 / COVID-19 / / / / |
(英) |
complex network / infection transmission model / spread of infectious disease / COVID-19 / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 214, NLP2020-35, pp. 15-20, 2020年10月. |
資料番号 |
NLP2020-35 |
発行日 |
2020-10-22 (CAS, NLP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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CAS2020-14 NLP2020-35 |
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