기타미공업대학 오쿠무라 타카시 교수 등의 공중위생정보학팀은 유한검사키트를 어떻게 환자에게 분배하는가에 대한 문제에 대해 지역 인플루엔자 환자수 데이터를 활용하여 환자수 예측치 에 기초한 검사 키트 배분법을 제안하고, 그 유용성을 나타내었다.
신형 코로나 바이러스 감염으로 인한 유행과 같은 상황에서 검사 할 수있는 것보다 훨씬 많은 환자가 발생합니다.이 때 제한된 검사 배분이 문제가됩니다.지금까지 「백신접종」이나 「치료약」을 이용한 개입의 효과를 극대화하는 연구는 있었지만, 사망자수의 감소 등에 직접 영향을 미치지 않는 「검사」에 대해서는, 자원 배분 문제의 대상으로 되지 않았고, 선행 연구는 매우 적은 수로 제한되었다.
따라서 연구팀은 기타미 의사회가 이전보다 집계했던 지역의 의료기관에서 인플루엔자의 전체 환자수 데이터를 이용하여 감염증 환자가 어떻게 확대·종식하는지 설명에 사용되는 모델 (SIR 모델)을 이용하여 환자의 진찰 수를 예측하는 수리 모델을 구축하였다.이 환자수 예측을 포함한 배분의 유효성을 평가한 결과, 최적 배분과의 오차가 작아, 재고가 제로가 되는 사태를 피해 시즌 종료시에 지나치지 않다는 두 가지 점에서 유효성이 나타났다.
인플루엔자와는 유행 패턴이 다른 신형 코로나 바이러스 감염증에의 응용은, 향후 환자 진찰 모델의 수정이나 검사의 실시에 요구되는 각종의 현실적인 상황에 대응해 나갈 필요가 있다고 한다.이번 연구는 공중위생학에서 “유한 자원을 얼마나 효율적으로 분배하는가”라는 문제가 공학적 접근에 의해 해결될 수 있음을 보여준다.
