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新型コロナウイルス感染症の感染者数(正確にはPCR検査の陽性者数)の推移を予測できる新たな指標が提案されている、という話は少し前から見聞きし、気になっていました。提案者である中野貴志・大阪大学教授に、その指標「K値」について噛み砕いて説明していただきました。

社会・経済活動の自粛が長期化する中で、自粛の効果や収束の見通しを知りたいと思っている方は多いと思います。
しかし、これまでなかなか明確かつシンプルな指標はありませんでした。
取材を通じて、K値が指標として有効なのではないか、と期待される理由がよくわかりました。

中野氏は原子核物理学(Nuclear Physics)の研究者。目に見えないミクロな世界で起こる複雑な物理現象を研究しています。対象となる素粒子や現象の幅広さから、Unclear Physicsと言われることもあるそうです。
一方、感染症の感染状況の推移にも、病気の特性や医療システム、人々の行動、国や自治体の対策など、たくさんの要因が絡んでいます。
極めて複雑な現象をシンプルに読み解く、という意味では、解析のアプローチの仕方に似ているところもあるのかもしれません。
花見をしている東京の様子を見て、さんざん、ニューヨークから「2週間後には今のニューヨークの状況が東京に起こるよ!」と警告&心配をされてきました。結果としては、そうならなかったことに安堵しながらも、「なぜ、ならなかったんだろう」という疑問は残ったままでした。

キスやハグを挨拶でする文化がないから?気候の問題?日本語の発音が飛沫が飛びにくいから?BCGがきくらしい?もともとマスクが好き?などなど諸説ありましたが、今回の記事が最も合点がいきました。
シンプルだしわかりやすいし、そして納得がいき、励みになる、素敵な分析です!(感謝)

記事より
「実は、感染爆発が起こっている国・地域は、大量の感染源が域内に入ってきたにもかかわらず、それに気づかずに対策が遅れたところだけです。」

しかし、これを見ると、1月25日、まさに旧正月の日に、ようやく武漢からの訪日を止めただけで、よく爆発しなかったな、、と、ここだけは、たまたまのラッキーを感じます。

なぜなら、旧正月の1月25日というのは、日本の正月でいえば1月1日で、日本人が海外旅行にいくなら、12月27日とか28日に出発するように、旧正月の少し前3~5日前ぐらいから、旅行者はどんどん入国してくるからです。

いずれにせよ、緊急事態宣言を解除しても、日本が、NYのようになるようなことはないのではないかという説は励みになります。

(ただ、手洗い・マスクの徹底、3密を避けるなどの行動は今後も守っていかないといけませんね)
K値の分子、新規感染者に影響を与える変数は数多く、そこも知りたいところですが、既に現在言われている三密を避けることや手洗いなどの行動様式は今後も継続していく必要があるのでしょう。
とはいえ、感染者数の推移予測ができるシンプルな指標は大切ですね。社会や地域で行動様式が守られなくなるとそれが予測数値として現れる。。天気予報や花粉情報のようになる気がしました。。。

「月初連休の移動により今週半ばは感染リスクがやや高くなる地域が出るでしょう。南関東、今週半ばはリモートでイベントは控えた方が良さそうです。甲信越地方は比較的控えめな感染リスクとなりそうです。お気をつけてウィークデイをお過ごし下さい」
ちょっと前にネットで話題になっていた!
感染症のシミュレーションなどを本業とされている方から見たときにどうなのかが気になっている。

専門性を極める=ツール・フレームワークを様々なところに応用することができることだと思っている。物理学者の方は、数値を見まくるし、その数値からモデリングをしていくスペシャリスト。それが実際に具象として詳しい医療専門家、特に感染症シミュレーションを専門とされている方からしてハラオチ感があれば、素晴らしい。
機械学習もそういうところがあると思っていて、普通だと気付かなかった結果が出てきて、ただその結果について考えてみると説明ができるもの(もちろんエラーもある)があって、フレームワークが進化したりする。機械は別に分かっていなくても、思い込みなく処理することでこういうこともある。
専門外の専門家による仮説も同様だと思い、専門内の専門家とそこからコラボが生まれていくと最強。
アフリカの国のK値をプロットしてみましたが、ロックダウン開始の3月でがくんと下がったあと、0.3あたりで留まりそれ以下になかなかならないという、いまの状況が明示されました涙
そのとおりで、アフリカは急拡大はしていないものの、緩やかな拡大を続けており、下がり切る状態にはまだなっていません。

https://twitter.com/umemotoyukari/status/1260900878191661056
COVID-19感染症の現象の本質を突き、かつ小学生でも理解できるわかりやすいKPI. 発案者の洞察に敬服します。部外の専門家の「言い過ぎ」には注意しなければなりませんが、ファクトと論理的な手続きを踏む限りにおいて、異分野からの提言はときに大きなインパクトを与える好例とも思います。
ただし、ここでいう「感染者数」は「RT-PCR検査による陽性者数」な点は注意すべきとも思います。ただこの点は、COVID-19感染症による重症者数あるいは死者数(期間中の超過死亡は確認されておらずほぼ全数捕捉されていると推察される)についてもK値を測定し、「感染者数」との相関やずれを検定すれば良いかとも思います。

本特集の後半は我々の担当です↓
https://newspicks.com/news/4903181/
海外からの入国者の検疫をしっかりしておけば、日本で感染爆発は起きない。少し安心しました。K値を使って予測すると色々なことがわかってきますね。

もう少しのガマン。耐えよう。
個人的にはNPのサイエンスに対する本気度を高く評価していますが、今回も期待を裏切らない素晴らしい記事と思います。

何より衝撃的なのがアメリカのダメダメぶりを示すグラフ。あんなに優秀な人がいっぱいいるのに、CDCという立派な組織があるのに…。

(少し記事の本筋から離れますが)
といっても、やはり、秋~冬にはまた厳しい波が来ると言われています。その“根拠”たるや、CDC長官がそう言ってるし…とか、スペイン風邪がそうだったし…くらいしかないのですが、そこら辺は中野先生はどのように御考えになるのか知りたいところです。
(以下の論文の2項目にスペイン風邪の波)
http://www.tokyo-eiken.go.jp/assets/SAGE/SAGE2005/flu.pdf#search='%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%A4%E3%83%B3%E9%A2%A8%E9%82%AA%E3%81%AE%E6%AD%BB%E8%80%85%E6%97%A5%E6%9C%AC'
あまりにシンプルすぎるのが気になります。これで予測できるのならとっくに感染症の専門家が使っているはずで、そうならない理由がどこかにあるはずです。

論文(といってもプレプリントなので第三者の評価なし、ただ物理ではよくあること)も感染症の知見に関する参考文献が見当たらず、著者に感染症分野の研究者が入っていないので、どこか見落としがあるのではと危惧しています。

分野外からの参入は刺激になるので歓迎するのですが、今は経済や命に関わることなので余計に心配です。
グラフの形が意味するところを説明しやすいという点で有用と思われます。
一方、変化率を評価するのは、推移を把握する上で一般的な手法とも思うのですが、これまでどこも実施していなかったのでしょうか?こういうのも把握した上で各種の報告がなされているものだと思っていました。
すでにコメントがあるように、このK値を感染症・公衆衛生の専門家がどのように扱うか興味深いです。
この連載について
サイエンスの話題に関するNewsPicksオリジナルのインタビューやレポート