AIによる感染症ピーク予測：COVID-19データで検証された早期警戒信号の可能性

COVID-19パンデミックは、公衆衛生と経済に壊滅的な影響を与えました。世界中で、多くの国がウイルスの蔓延を抑制するために、医薬品および非医薬品による対策を支援するためのモデリング努力を適用してきました。将来のパンデミックに対するモデリング努力は、複雑な動的システムにおける「臨界遷移」を予測することを目的とした早期警戒信号（EWS）の理論を利用できます。感染症システムでは、そのような遷移は、報告された症例データを通じて間接的に観測できる感染の（再）出現またはピークと谷に対応します。EWSをモデリングに含めることで、症例報告の増加または減少に対する対応を改善できるという証拠が増えています。本研究では、報告された症例データにおける疫病の遷移を予測するためのEWSの適合性について、理論的およびデータ駆動型の両方で分析を提示します。

感染症のピークを早期に検知する：COVID-19データ分析

理論的アプローチ：SEIRモデルとEWS

本研究では、感染症の流行を予測するための早期警戒信号（EWS）の理論的および実用的側面を探求しました。特に、SEIR（感受性、曝露、感染、回復）モデルを理論的枠組みとして使用し、EWSが疫病の遷移、すなわち症例数のピークや再出現をどの程度正確に予測できるかを検証しました。シミュレーション分析では、感染症の伝播率（β）が変動する様々なシナリオを考慮し、EWSがこれらの遷移の前に観測される統計的変動の増加（臨界遅延現象）を捉えられることを示しました。また、症例報告における誤差の影響も調査し、EWSが報告誤差に対して頑健であることを確認しました。

実データ分析：英国のCOVID-19症例データ

英国のCOVID-19症例データ（2020年6月〜2021年12月）を用いて、EWSの有効性を実証的に検証しました。特に、局所行政区（LTLA）レベルの症例データと、NHS地域レベルの入院データおよび病床占有率データを使用しました。時系列統計量（分散など）と空間統計量（空間的歪度など）を計算し、それらが感染症のピークや谷をどの程度早期に予測できるかを評価しました。その結果、EWS、特に分散の時系列分析が、多くの地域でCOVID-19のピークを成功裏に予測できることが示されました。

入院データを用いた予測の可能性

さらに、本研究では、感染症の症例数だけでなく、入院データを用いたEWS分析の可能性も探求しました。入院発生率と病床占有率の時系列データから計算されたEWSは、症例数データと同様に、疫病の遷移を予測する潜在能力を持つことが示唆されました。これは、症例報告データが遅延したり不正確であったりする場合でも、入院データが代替的な早期警戒情報源となり得ることを意味します。

EWSの可能性と課題：将来のパンデミックへの示唆

EWSの応用可能性と限界

本研究の結果は、EWSが将来のパンデミック管理において貴重なツールとなり得ることを示唆しています。特に、COVID-19パンデミックにおける感染症のピークや再出現を早期に検知する能力は、公衆衛生当局が介入策をタイムリーに調整するのに役立つ可能性があります。しかし、EWSの解釈には依然として課題があります。特に、複数の遷移が重なる複雑な状況下では、EWS信号の正確な解釈が困難になる場合があります。また、EWSはあくまで「信号」であり、その後の事象を決定づけるものではないため、他のモデリング手法と組み合わせて使用することが重要です。

今後の展望：より精度の高い予測に向けて

将来的には、EWSの理論的枠組みをさらに発展させ、より複雑な疫病動態に対応できるようにすることが期待されます。また、リアルタイムでのEWS分析を可能にするための計算技術の向上や、異なるデータソース（ゲノムデータ、行動データなど）との統合も、予測精度を高める上で重要となるでしょう。本研究で示された、症例データだけでなく入院データからもEWSを抽出できるという事実は、将来の感染症対策において、より多角的かつ効果的な早期警戒システムの構築に貢献する可能性があります。