検査数とか陽性率とかが正確にでてないということで市中感染の実態がつかめてないという世間の声にたいして政府行政はもっと、精度よく広範に検査と疫学調査を進める方向で動きだしてます。ＩＯＴ系エンジニアとしての感じたことをメモしておきます。
※7月9日記＜データで一喜一憂しないこと＞
東京都の1日の感染者数が224人と過去最高を記録しました。これは、積極的に無症状でも疑いのありそうな人を検査した結果だと思います。抗体検査で、東京都は０．１％と言われてますが、結局、無症状の人を補足する手段がないため、検査数を1日数百万人とか莫大な数にすれば、１％程度覚悟しておくべきだと思います。東京で10万人くらいの人が常に感染状態にあって、うろうろ市中を歩いていると想定したほうが安全側の対策ができます。
ですので、満員電車とか、食堂とか、人と２ｍ以内に近づいたり3密空間に入ることは、危険なので、避けていれば、感染者が10万人だろうが、100万人だろうが感染リスクを避けることができるので、データ次第で対策を変更するのではなく、常に、100万人感染状態を意識して東京都で生き抜くということだと思います。経済がまわらくなるというのは、コロナの完璧な対策をしてその業種が生き残れるかどうかです。ホストクラブで人との接触を避けては成り立たないなら、客は減るから自然淘汰されていくのは自然の法則ですので、コロナ時代で滅びる業種がでてくるのは当たり前とすべきです。
自分の商売がコロナ時代で滅びると思ったら、急いで、別の仕事を考えて転職しないと生きていけません、これも自然の法則です。
目次：Rについて検索して判り易かった資料
＝＞アバウトな目安程度のものだと理解してます。
＝＞重要な判断に使える信頼性はないです。（疫学全体がそういう傾向）
●全国の解除を迎えて、人との接触が解放されますので、統計データでは、自分の感染するリスクの度合いはだいたいわかりますが、万一感染したら死ぬかもしれませんので、巣篭り中にみていた統計データ（感染者数、陽性率、実行再生産数等）は全く役に立ちません。しかも、日本の統計データは、世界一怪しいデータですので、あてになりませんので、自己責任で考えて、五感をフルに生かして、行動を制御しないといけません。
◆感想
メモ０：状況によってコロコロ変わる実効再生産数Rｔは、感染者が減少してRt=0.5にならなくても、高性能マスクと防護服着用した人ならRt<=0.5が実現できます。つまり、感染のしやすさは、感染制御技術を習得して、対策を身に着けた人は低Rtです。逆にマスクもせずに何も対策を意識してない人はRt>=2.5以上のリスクを背負っているので、そういう指標でみたほうがいいと理解しております。
＝＞一般人は、Ｒを低くできる対策をとる技術、生活習慣を身に着けていくのが最善だと思います。疫学的な自粛対策で一斉休業して、Rt<=1をめざすより、個人個人が装備と注意を高めてRt<=0.5にするほうが倒産もへるし、経済もよくなるはずです。政府は、感染者の統計を追うより、マスクをしている人など感染防御に対して国民がどれだけ励行しているかの統計値を追って指標にしたがほうが、経済も死亡率も減らすことができると考えております。そのために感染防御技術を普及啓蒙すべきです。
高性能マスクの調査
メモ１：実効再生産数Rtより基本再生産数R0の実験計測に注力すべきです。
＝＞ＣＯＶＩＤ１９のR0が確定できてなくて、インフル並みなのか風疹以上なのか判別できてない点が、流行をとめる決め手がない最大の原因です。感染者5人のうち4人がだれにも感染させない、1人が強力な感染力をもっているという特殊な感染症ですので、従来の再生産数の考え方では対処できないと思ってます。感染者の２０％はR0＞＝７なら、一人で、3密を使えば1日に何十人へ感染させることができる事実を考えれば、感染者数4人以下になると強力感染者が一人も発生しない可能性があるので、東京都も4人以下になれば、縮小再生産で、収束できるかもしれません。いずれにせよR0をもっと研究してほしいです。
メモ２：感染制御学をもっと、一般に広めないといけないのに、
疫学データが一人歩きしている
=>自衛隊はなぜ感染しないかは疫学でなく感染制御学でしか説明できません。
メモ３：厚労省のやっている疫学調査は昭和レベルに感じる
=>疫学の統計データより、スマホで感染者濃厚接触者の位置履歴のほうが重要です。
=>次回から感染制御の調査していきます。スマホで膨大なデータをビッグデータ解析すれば従来の統計式でやっていた数理疫学分野も近代化すると思います。
今厚労省がやっている数理疫学解析は、機械設計にたとえると、大昔の設計方法です。
戦前にゼロ戦の設計を公式を計算尺でやっていた時代があったけど、現在では、ＦＥＭシミュレーションで航空機の設計を精密にできるようになっているように、旧態然として疫学の諸パラメータをゴミ箱に捨てたほうがいいと思います。しかし、現在の数理疫学をやっている人達がゴミ箱にいくということではなく、時代に合ったツールを使って生産性高く研究ができるから、皆さんＨＡＰＰＹになるはずです。
=>IOT技術者として、感染制御分野なら、IOT技術が応用できるネタが
多く存在すると想定してます。しかも、世の中に役立つし、コロナ後
もその技術は人の行動と生態センシングとして発展すると思います。
例 COCOAは、接触者の数が見られませんが、見られるマイコンを作りまました。
例えば、顔を触る前に警告するガジェットのアイデアを試してみました
レーザーＴＯＦとＩＭＵで手の姿勢と頭との距離をセンシングしてます。
◆Ｒ調査して理解したこと、
再生産数＝1次感染者数が次の２次感染者何人にうつすかの比率
２種類あって
基本再生産数R0：なんの対策も施されてない場合ウィルス種による感染伝達比率
実効再生産数Rt：様々の状況によって、感染伝達比率が代わるので、それを表現する係数
ワクチンを打ったり、マスクをしたときのＲは、実効再生産数で表現されますが
新型コロナＣＯＶＩＤ１９の基本再生産数は、未だ未定（収束してから確定）ですが、ウィルス種によって定数となります。
「実効再生産数を求める活動は、政府、行政が対策と状況を把握するために必要ですが、一般人としては、基本再生産数がどのくらいかを明確にしてもらったほうが、自分の防御に役立つと思います」
なぜなら、実効再生産数Rt=０．５になったから東京は安全だとは言えないからです、
結局、感染者に接触すれば、うつされてしまうのは、Rt=２．５だろうが、０．５だろうが感染させられてしまうことは同じなので、一般人としては意味がない数値です。
逆に基本再生産数R0は、ウィルスによって固有値なので、インフルに比べて感染力があるのか、風疹と比べて感染しやすいのかということで、実感がわきますので、
自分の経験から防御のレベルが直感的にわかると思います。
ですので、私が知りたいのは、
「新型コロナＣＯＶＩＤ１９のＲ0=1.4なのか７なのかです」
７だったら、風疹なみなので人に近ずくだけでうつります。
１．４ならインフル程度にきをつければすみます。
=>2月25日に尾身先生の記者会見の動画を見れば、わかるのですが、感染者5人のうち
1人が強力な感染力を持った人がいて残りの4人は周囲にうつしてないそうです。
それなら、強力感染者をとっつかまえて、実験検証してほしいです。
私の想像では、基本再生産数Ｒ0７以上だと思います。つまり近づいただけで
うつされてしまうレベルです。R0＞=7がいて、それが不顕性感染者で、潜伏期間14日で抗体が形成されるまで最悪4週間くらい野放しになっているケースが考えられます。
当然この人はリンク不明の謎の人物で、ご本人もまさか自分がゾンビのようなおぞましい感染力をもった体質だと思ってないでしょう。そこにポイントを絞って、実験解析検証をしてほしいと思ってます。とにかくゾンビがだれかを検出しないと、世の中が止まってしまいますので、国力を集中すべきだと思います。疫学調査に注力しても倒産が増えるだけです。実際に役立つ技術開発をすべきです。
●WＩＫＩ 基本再生産数
３－１：ウィルスによって決まっている定数値です。
相当ばらつきがあります。物理定数の世界とは異なった世界みたいです。
新型コロナＣＯＶＩＤ１９は、1.6～6.6と想定されていて
未だ定まっていないということです。
直感的な理解だと
＝＞インフルが２－４で風疹が５－７というのは自分の経験からもそんな感じが
します。友人に風疹をうつしたことがあるのですが、数十秒会話しただけで
簡単にうつしてしまいましたが。、インフルだったらその程度の短時間でうつす
ことはないので、Ｒ０が倍違うと感染力は全然違います。
数理モデルの限界があるので、まあ適当に使うこと重要です。
2009年東大稲葉先生のプレゼン資料が網羅的に解説されてます。
http://www.actuaries.jp/lib/meeting/reikai20-7-siryo.pdf
ノート https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~inaba/inaba2009_actuary_manuscript.pdf
appendix
１： 西浦先生の論文があります。
「感染症流行の予測：感染症数理モデルにおける定量的課題」
＝＞2006年と古いので基本的な式を並べて基本再生産数Ｒ０について解説してありますが
不思議なことに実効再生産数と単語は掲載されてませんでした。2006年には未だ無かった用語なのかもしれません。
http://medical.radionikkei.jp/kansenshotoday_pdf/kansenshotoday-180627.pdf
２：北大医学統計学教室のチュートリアルページ
ここは素人に判りやすく解説してありますが、西浦教室とは関係ないそうです。
https://biostat-hokudai.jp/seirmodel/
３：東洋経済オンラインの記事をNEWSWEEKが転載してます。
｢新型コロナ感染長期化｣という確実な将来 3つのデータが教える私たちのとるべき対策
判り易く解説してあります。1ページから4ページまでありますが
覚えるのは3つの数値で
１）基本再生産数 (R0)
２）実効再生産数(Rt)＝＞ＷＩＫＩにはない
３）集団免疫率
