CRESTビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化プロジェクト

大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策
大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策

プロジェクト紹介

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SIRモデルの実践的活用例

感染症数理モデルは、日本では研究体制が極めて不備であり、十分に実用化されていません。しかし欧米ではワクチン接種政策を考える上で、その基礎になる理論となっています。数理モデルの中でSIRモデルは最も基礎的なモデルで、特定の感染症の伝播動態を説明するのによく用いられてきました。SIRモデルのコンパートメントは感受性保持者群、感染者群、回復者群で構成されます。各コンパートメントは生存率、死亡率、感染率、回復率といったパラメーターを組み入れ、微分方程式で記述可能です。リンク先では、2つのワクチン接種政策の効果を比較したSIRモデルの応用例を紹介します。一つは新生児に対するワクチン接種、もう一方がすべての感受性人口に対してのワクチン接種であり、2つの接種政策の効果が比較可能です。特定の病気に対するものではありませんが、SIRモデルのワクチン接種比較ではありませんが、どちらのワクチン接種が効果的か、アプリでご体験ください。

https://crest.shinyapps.io/vaccination/

  • JST
  • CREST
  • 統計数理研究所
  • 京都大学ウイルス研究所ウイルス病態研究領域
  • 北海道大学人獣共通感染症リサーチセンター
  • 北海道大学大学院医学系研究科・医学部
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