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Japanese Summary of "Statistical & Multi-objective Social Control of Infection Process of COVIC-19"
- 1. Hiroishi Deguchi Tokyo Institute of Technology @wideexit deguchi@dis.titech.ac.jp COVIC-19感染プロセスに対する 社会的コントロールシステムの構築 - 多目的で統計的な介入システムとして - スライドの概要 -スライドシェアにアップした Statistical & Multi-objective Social Control of Infection Process of COVID-19 - （１９１P）のサマリーです Ver 0.6 20200320 https://www.slideshare.net/HiroshiDeguchi/statistical-multiobjective- social-control-of-infection-process-of-covic19-230739649
- 3. 感染過程を便宜上３つに分解します 場の汚染感染している人から場 へのウィルスの排出 汚染された場による個人の汚染 汚染された身体 汚染された 身体からの 感染 汚染された場 感染している個人 ここでは便宜上感染プロセスを次の三つに区 分する (1) 感染している人による場の汚染, (2) 汚染されている場による人の身体の汚染 (3) 汚 染されている身体からの感染 1 2 3
- 6. ここで低減す る６種のフィ ルターの組み 合わせによる 感染コント ロール施策の 概念図 Vaccination Start Threshold of Medical Resource for Severe Patients Threshold of StartingClosing Policy Threshold of Strong Closing Policy Time Severe Patients in Hospital Total Number of Infected Persons Time Finish Infection Process Strong Interventions Strong Interventions Strong Interventions Strong Interventions by Filter Policies under the execution serveillance 強い閉鎖介入発動ライン 強い介入 感染総数 感染の 終了 強い介入 強い介入 重傷者への医療資源の 危機ライン 弱い閉鎖介入発動ライン ワクチン開始 重症患者数 フィルター型対策をその実行率のサーベイラ ンスを公開し人々の意識を高めつつ強化！
- 7. 5 Days 2m 1 3s 4m 0 Infection 20.8 0.2 4c 5 3m 5 Days 1 p23s =1-P23 p3s4c p3s4m =1-P3S4C p4cd 5 Days 3 Days 3 Days 1 1 1 3 Days 5 Days 3 Days p12m =1-p12 p12 p4c4m =1-p4cd Hospital L1 Hospital L2Virus Excretion p23 Hospital L3 Not Detected asymptomatic infection 3 3 Days Combination of Models Human Activity Model Disease Stage Model Stage Transition Model Infection Model Office Area School Hospital Traffic Tomb Home Town Virtual Density Control Excretion Control Isolation & Treatment Policy 30 minutes is a tick Excretion Control Personal Contamination Protection Personal Contamination Protection Disinfection Control Disinfection Control Vaccination Policy Multi-Aspect Agent Based Model by SOARS Filter Model: Intervention AspectDisease State Transition Aspect Human Activity Model Aspect City Structure Model Aspect Cohort & Family Structure Model Aspect 1 2 3 4 5 複数視点のサブモデルから構成され介入施策を分析できる ミクロなエージェントベースモデリング 病態遷移のモデル エージェントベースシミュ レーション言語SOARS フィルター概念による介入モデル 人間の活動モデル（３０ 分単位の移動モデル） 都市構造のモデル 年齢構成と家族構成のモデル １万人の人口の都市での感染を３０分毎のエージェントの活動でモデル化している
- 8. COVID-19の感染プロセスと それに対する政策介入に関す る１２のシナリオのシミュ レーション結果の簡単な要約 より詳細な感染のグラフは 付録 C参照 SOARSで作成したシミュッレーションは <https://bit.ly/2vCbm7l> からダウンロード して実行できます。詳しくは付録 A参照
- 13. シミュレーション結果はフィルター施策の組み合わせ指数(FDI)に 分岐点があり一定以下で感染が抑えられることを示している FDI FDI が小さいということは, 感染防御がより強力になること示している どうやって分岐点以下 に感染防御ポリシー （６つのフィルター） の社会的な 実装とその マネジメントを行うか というシステム実践が 求められる Bifurcation point of the structural parameter(FDI) 個々の点は、 シナリオ毎の 平均感染者数 を示す FDIの値で感染 数に関する分岐 が生じることを 示したが、 これ を数値的に求め るのは困難。そ れゆえ実行マネ ジメントが必須
- 17. HCOVID-19 パンデミックシミュレーション プログラムのダウンロードと実行 COVID-19 パンデミックシミュレーションプログラム は 出口研で開発されたSOARS(Spot Oriented Agent Role Simulator) により作成されたものです。 GitHub https://github.com/degulab/SOARS シミュレーションの実行プログラムは JAVA(jar file) で下記の URL からダウンロードできます。 https://drive.google.com/file/d/11KF5FZC6cNRliozggl0YH4TBC- cVkFg-/view?usp=sharing or https://bit.ly/2vCbm7l 17
- 21. 付録 F 病院の院内感染の防止とグレーゾーン管理 グレーゾーン の認識と管理の重 要性 Red Zone Gray Zone Yellow Zone Green Zone 21
- 23. Red Zone Gray Zone Yellow Zone Green Zone 未感染者の安全 ゾーン PPE(個人防御器具)の 着脱ゾーン 疑い患者はグレー ゾーンでの対応が 必要 ！しかもグ レーの患者には未 感染者と感染者が 含まれるので個別 対応とレッドゾー ン及びグリーン ゾーンとの区別が 必要 COVID-19 に感染した陽性 患者の隔離病棟 グレーゾーンの考え方は明示的に示されることはあまりないので すが、現場の医師には比較的よく認識されています。ここでグレー ゾーンといっているのは疑い患者と未感染者あるいは他の疾患患者 が交差感染を起こす可能性のあるゾーンです。グレーゾーンは交差 感染のリスクのある大変危険なゾーンです。一般の病院にはこのグ レーゾーンが数多く存在しその管理が大きな課題です！！！ 23
- 24. 病院には多くのグレーゾーンがありその管理は院内感染を起こさ ないためには必須 1) 疑い患者に対するグレーゾーンとしてのゾーニングが必要 2) 疑い患者、看護師、一般患者、医師、技師などの病院でのレッド、 グリーン、イエロー、グレーのそれぞれのゾーンでの導線管理の設 計が必要 3) 疑い患者には、待合や病室などで空間的ゾーニングが必要だが、 CTや検査でのゾーニングは難しいため必要なら殺菌を挟む時間的 ゾーニングを行う。 4) 陽性患者は同じ病室（レッドゾーン）で管理できるが、疑い患者 は本当に感染している人とそうでない人がいるので、交差感染を避 けるためには 一緒にグレーゾーンにまとめられず個別管理が必要。 これが大変困難な課題！！ 24
- 25. Photo By Deguchi in the Yonaguni Island (Japan) Step by Step, We walk, Hand to Hand, We transfer, We have a dream to look the landscape beyond the hill, someday This simulation research proposal entitled “Research of infectious disease epidemiology by agent-based modeling” is rejected by Japan Science and Technology Agency (JST) in 2014