MIT（マサチューセッツ工科大学）は、新型コロナウイルス（COVID-19）感染拡大の新しいモデルを開発した。公式に入手可能なデータに基づき、流行に関する確立された疫学的方程式と、ニューラルネットワークに基づく推論を組み合わせたものだ。
画像クレジット：Chris J Ratcliff／Getty Images
新しいレポートで示されているモデルは、1月下旬から3月上旬の期間のデータでトレーニングすると、世界中のさまざまな地域における4月1日までの実際の蔓延を、正確に予測できることが判明している。そして、現在予定されているように、隔離措置を直ちに、あるいは近々に緩和したり廃止したりすると感染の「指数関数的な爆発」を招くことを示している。
MITの研究者は、新型コロナウイルスのデータだけに基づいてモデルを開発しようとしたが、SARSやMERSに関する情報を使用して大流行の進行状況を図示した人もいる。入手可能な新型コロナウイルスの情報と、実効的に隔離されていて、他人を感染させる恐れのない感染者の数のニューラルネットワークベースの概算を組み合わせることで、既存のモデルを超える精度のモデリングが可能となり、社会距離戦略と隔離方策の効果を正確に予測するとことができる。そして、それらの措置が縮小されたり、撤回された場合の影響を知ることになる。
MITのモデルによれば、来週あたりには、米国とイタリアでの新型コロナウイルスの感染者数は横ばいになる。これは、これまでの予測とも一致している。もちろん感染者数と、それによる医療システムへの負荷という観点からすればいいニュースだ。しかしこれを、現在実施中の感染拡大防止措置を緩和し始めてよい時期だとは絶対に解釈すべきでない。
実際にこの研究では、「隔離措置の緩和が早すぎると、結果はかなり壊滅的なものになると予測される」と結論づけている。そのモデルを開発したMITの機械工学教授、George Barbastathis（ジョージ・バーバスタディス）氏の見解だ。それは、独自の隔離措置の緩和が早すぎたために、感染拡大の第2波に見舞われたシンガポールの例を見てもわかるだろう。
［原文へ］
（翻訳：Fumihiko Shibata）
- Original:https://jp.techcrunch.com/2020/04/17/2020-04-16-new-mit-machine-learning-model-shows-relaxing-quarantine-rules-will-spike-covid-19-cases/
- Source:TechCrunch Japan
- Author:Darrell Etherington
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