数理モデル 東京の感染者数シミュレーション 十分に減少させるには (京都大学の西浦博教授  数理モデルから ) Google AI は?


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(  危機管理 対策は、「はやく、強く、短く」 、日本政府?「後手、限定的(小出し)、長く(だらだら)」 まったくの「逆」?? )

 感染拡大が続く新型コロナウイルス対策として、政府は緊急事態宣言を出すことを検討しています。これについて京都大学の西浦博教授が、新たにシミュレーションを行った結果、東京都の感染者数を十分に減少させるには、昨年の緊急事態宣言と同等のレベルの効果を想定しても2月末までかかるとみられることが分かりました。

去年4月に初めて緊急事態宣言が出された際には、数理モデルを使った感染症の分析が専門で京都大学の西浦博教授のシミュレーション結果を根拠に、人と人との接触を極力8割減らすことが呼びかけられました。

今回、再び緊急事態宣言が検討されていることについて、西浦教授が改めて東京都の今後の感染者数の推移をシミュレーションしました。

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シミュレーションは、感染者1人が何人に感染させるかを示す「実効再生産数」と呼ばれる数値を使って行われました。


それによりますと現在の感染状況から、東京都の実効再生産数はおよそ1.1となり、仮に新たな対策をせずにこの状態が続くとすると2月末時点での新たな感染者数は1日およそ3500人、3月末にはおよそ7000人まで増えるとみられるということです。

そのうえで、去年、経験した流行の第1波や第2波の際のデータを参考に新たな対策をとることでどれだけ感染者数が減るかを数理モデルを使って計算しました。
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その結果、飲食店に限定して時短営業などの対策をとった場合、実効再生産数は10%下がって0.99になると想定されるということで、この状態だと新たな感染者数はほとんど減らず、2月末時点で1日およそ1300人となりました。

一方、実効再生産数を今よりも35%少ないおよそ0.72まで下げることができたとすると1か月半後の2月25日に新たな感染者数が1日100人を下回ったということです。

実効再生産数を35%減少させるのは前回、去年4月の緊急事態宣言の際の効果と同等のレベルだということで、これよりも効果が弱いと感染者数が減るまでさらに長い期間がかかるということです。

西浦教授によりますと、前回の緊急事態宣言と同等レベルの効果を得るためには飲食店の対策を中心としながらも不要不急の外出自粛や県境をまたぐ移動の自粛、それにリモートワークの徹底や会社でのミーティングを避けるなど、感染のリスクを下げる対策を徹底することが必要だということです。

シミュレーションを行った西浦教授は「社会全体が一律に自粛するのではなく、さまざまな対策を組み合わせることで、メリハリのついた接触削減を達成できると思う。緊急事態宣言を出すからには実効性がとても重要で、失敗すると、心理的なダメージだけでなく社会、経済的なダメージも甚大になるだろう。国は、感染者数を思い切って下げられる対策を責任を持って、とっていく必要がある」と話しています。

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Google AI VS 西村教授?

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感染者 推移予想01

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西浦教授、昨年並みで2カ月必要 飲食のみは感染者減らず

新型コロナウイルスの感染が急拡大する首都圏の1都3県に緊急事態宣言を発令した場合、昨年4〜5月の宣言時に近い厳しい対策を想定しても、東京の1日当たりの新規感染者数が100人以下に減るまで約2カ月が必要との試算を、西浦博・京都大教授(感染症疫学)が6日までにまとめた。

 政府は東京と埼玉、千葉、神奈川に宣言の発令を検討中。西浦氏の試算によると、飲食店の営業時間短縮を中心とした施策のみの場合、感染者数は2カ月後も現状とほぼ同水準にとどまった。西浦氏は「飲食店だけでなく、幅広く屋内での人の接触なども削減することが必要だ」と訴えた。

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参考

京都 コロナ感染者、指数関数的に増加 「8割おじさん」が著書出版 (  西浦博・京都大教授  著書「新型コロナからいのちを守れ!」(中央公論新社))  数理モデルで命を守れ!
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グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始
グーグル 予想 コロナ02

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