感染症についてSIRモデルから学んだこと

新型コロナウイルス感染症（以下では「新型感染症」）について1カ月前にコラムを書いたときに、不思議に思ったことがあった。時点ごとの感染者数が正規分布の曲線になっていたことだ[1]。厚生労働省と専門家会議が示した「新型コロナウイルス対策の目的」という資料でも時点ごとの患者数が正規分布の曲線になっている。どうして一定のピークを経て感染者数（患者数）が減少に向かうのかがよく分からなかった。 最近になって、SIRモデルという感染症のモデルを知った。とても興味深いので、私の理解を書き留めておくことにした。私は専門家ではないので、以下の話は批判的に読んでいただき、できれば専門家がもっと緻密で国民に分かりやすい解説をしていただくことを期待している。 SIRモデルでは、ある感染症について、S(susceptible)が感染症への免疫がない人々、I(infected)が感染症に現在かかっている人々、R(rec

[TakayukiN627]

その一方で、軽い感染症であれば、感染しないと免疫ができないのであれば、経済活動への負担を考慮して、ある程度感染を許容するという選択肢もありそうだ。

[isrc]

重い感染症については経済活動などを犠牲にしても強力な感染予防対策を長期にわたって講じて効果的な治療法ができるのを待つ方が良さそうだ。一方軽い感染症であればある程度感染を許容するという選択肢もありそうだ

[noho-sibe]

感染症週報と合わせて読むと、感染症の感染力や季節性がよく分かるね

[katzchang]

感染者が他にうつさないようにする対策を継続するのが大事だ、という議論だった。

[ming_mina]

この筆者「自分は文系だったから微積忘れた」とか謙遜しながらも「このグラフ正規分布っぽいな…」と思ったり、ちゃんと論文読んだりと畑は違えど「学者」って感じだ…