リソース・モデル・エリアを考慮したインフルエンザ流行予測

村山太一 (1751116)

インフルエンザは世界的にも多くの死者をもたらす感染症の１つであり，労働者の欠勤や医療従事者や医療関係者の負担の増大などによる経済的損失を生じさせる． このような問題からも，インフルエンザ流行予測を行なうことは重要である． 修士論文では，インフルエンザ流行予測をリソース・モデル・エリアの3つの観点から分析やモデル作成を行ったが，本発表では特にエリアに焦点を当てた発表を行なう． 一般的にはインフルエンザ流行予測は国ごとに対して行われるが，実用においては，より詳細な地域ごとの流行予測が求められる． 本研究では，日本の都道府県を対象にGraph Convolutional Neurnal Networkなどの時空間を考慮可能な2種類の時空間モデルを用いインフルエンザ流行予測を行なう． また，感染症の人から人へと感染していく特徴から，地域間の関係を考慮するための情報として通勤・通学データを用いる． 最後に，医療機関や公衆衛生機関の決定の助けになるであろ予測区間の付与を行う．