感染予測と未然防止
昨日は感染症のメカニズムについてコメントしましたが、本日はそのメカニズムを使った感染予測に関して、過去のコメントを抜粋・編集しました。
1.
感染症の拡大を数理モデルで表現して予測しようという試みは昔からあり、1927年に確立されたSIRモデルが始まりと言われています。先日、Googleから「COVID-19感染予測（日本版）」提供開始のニュースがありましたが、こちらも「SEIRモデルの拡張版」であることが、ユーザーガイドのモデルの説明に記載されています。
★COVID-19 感染予測 (日本版): ユーザーガイド
https://storage.googleapis.com/covid-external/COVID-19ForecastUserGuideJapan_Japanese.pdf
こうしたモデルを使う目的は、予測通りに広まったかどうかではなく、予測通りに感染症を広めない・起こさないことです。
2.
問題が起きたとき、ズバッと解決した火消しに注目が集まりますが、本当に行うべきなのは未然防止、問題を起こさないことです。
しかし、未然防止がうまく行った場合、想定した最悪のケースは回避され、何も起こらない。何か起こった未来に遭遇した後、過去にタイムスリップして何も起こらない未来に変えるドラマは多くありますが、現実には時間は巻き戻りません。
未然防止の専門家の取り組みがうまくいけばいくほど、結果で評価する人から見れば、むしろ「何も起こらなかったではないか」と批判を受けることになってしまいます。評価されにくい、損な役回りだなと感じます。
感染症の専門家の方々がテレビのコメンテーターやwebの記事やコラムで注目され、目に見えて分かりやすい対処療法（火消し）にスポットが当たりがちですが、根治療法（未然防止）行う専門家は別にいます。
★数理モデルで感染症を食い止める（2018年7月）
なお、厚労省アドバイザリーボードも、正式メンバーに含まれていない未然防止の専門家の情報を毎回頼りにしていることが資料から読み取れます。
さて、現在の局面、耳を傾けるべき専門家は誰なのでしょうか。
［2020.11.19投稿］いいね：5
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