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地域への感染者流入リスクと新型コロナウイルス感染の影響評価

EasyChair Preprint 5085

7 pages•Date: March 1, 2021

Setsuya Kurahashi, Haruki Yokomaku, Kohei Yashima, Hideyuki Nagai, Masatoshi Yukishima and Sho Toyooka

Abstract

本論文では，新型コロナウイルス感染症の感染予測に関して，モバイル統計情報と機械学習を用いた，流入リスクを考慮した新たなSEIRモデルを提案する．本モデルによって，地域における精度の高い感染者予測が可能となり，札幌市と東京都での推定を行った結果では，1.2人/日という高い予測精度を示すことができる．このモデルを用いて，札幌市への流入リスクの影響を分析し，夏以降の流入者数を制限できていれば，11月の感染拡大は半分以下に抑えることができた可能性があることを示す．また，首都圏の緊急事態宣言で呼び掛けられている感染予防策について検証を行う．そして，東京近郊市街地を対象とした個体ベースモデルから得た感染予防策の実効再生産数減少率を用い，SEIRモデルでの1ヶ月後予測を行うことで，飲食店の時短強化よりも飛沫防止策の徹底やテレワーク，イベント制限などとの総合的な対策が大きな効果を示すことを明らかにする．

Keyphrases: COVID-19, SEIRモデル, 個体ベースモデル, 流入リスク, 逆シミュレーション最適化

Links:

https://easychair.org/publications/preprint/CVZ5

BibTeX entry

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@booklet{EasyChair:5085,
  author    = {Setsuya Kurahashi and Haruki Yokomaku and Kohei Yashima and Hideyuki Nagai and Masatoshi Yukishima and Sho Toyooka},
  title     = {Assessment of the Impact of COVID-19 Infections Considering Risk of Infected People Inflow to the Region},
  howpublished = {EasyChair Preprint 5085},
  year      = {EasyChair, 2021}}

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