중대한 감염의 대규모 유행이 일어나면 통계학적 기법으로 치사율이나 사망 리스크 요인이 실시간으로 추정됩니다.예를 들어 2002년경 홍콩 등에서 유행한 SARS(중증 급성 호흡기 증후군)에 늙은 수천명의 감염자 데이터를 분석함으로써 이러한 위험이 밝혀졌습니다.한편 한국에서의 MERS의 유행은 환자수가 185명으로 적고, 환자 전체의 치사율은 20% 정도인 것이 밝혀졌지만, 연대별이나 기초 질환의 유무에 의한 치사율의 차이를 조사하는 것은 어려웠습니다.

　니시우라 준 교수 등은 기존의 치사율 추정 방법에서도 사용되고 있는 생존 해석 방법에 사망 리스크를 예측하는 방법을 합치는 것으로, 적은 환자수의 경우에서도 치사율을 구할 수 있도록 개량을 가했습니다.이를 이용하여 60세 이상에서 기초 질환을 가진 환자와 그 이외의 그룹으로 나누어 분석한 결과, 고령에서 질환을 가진 환자에서는 치사율이 약 48%인 반면, 그 이외의 그룹에서는 15% 미만 와 큰 차이가 있는 것을 알았습니다.또, 시간 경과에 의한 치사율의 변화도 조사했는데, 유행 개시 당초는 40%로 고치사율이었던 것에 대해 최종적으로 3할 정도의 치사율까지 저하한 것도 밝혀졌습니다.정부의 대책이 치사율을 낮추는 데 기여한 것으로 생각됩니다.

　지금까지의 방법으로는 신흥 감염증이 유행하기 시작해도 대량의 감염자가 나올 때까지는 어떤 사람이 경계해야 하는 것인지 잘 모르는 채로 있었습니다.새로운 분석 방법은 신속하게 유행 대책 지침을 도출하고 정부의 초동을 촉구하는 데 기여할 것입니다.