신형 코로나 바이러스의 중증 환자 증가에 대응하기 위한 지역간 의료 공유 전략을 제안하는 시뮬레이션 방법을 교토 대학의 연구 그룹이 개발했다.

 우리나라에서도 신형 코로나바이러스의 감염자와 중증 환자가 계속 증가하고, 지금 바로 의료 현장은 의료 붕괴 위기에 처해 있다.수용 병상의 핍박, 의사·간호사 인재의 부족에 의해, 특히 단일 도도부현, 단일 의료권에서는, 입원 환자의 받아들이기가 곤란해지는 것이 우려된다.

 그래서 본 그룹은 주변 지역이 제휴하여 의료 자원을 최적으로 할당(쉐어링)하기 위한 시뮬레이션 기법을 개발했다.구체적으로는, 중증 병상 사용률이 100%를 초과하는 도도부현이 발생한 경우에, 주변 지역이 보유한 중증 병상수를 분배(쉐어링) 함으로써, 모든 도도부현이 보유 중증 병상수 의 상한을 넘지 않는 조건 하에서 중증 병상 사용률을 완화할 수 있는 것을 시뮬레이션에 의해 나타내었다고 한다.

 또한 이것을 Google이 공개하는 COVID-19 감염 예측 AI에 의한 데이터와 조합했다. Google의 감염 예측 및 후생 노동성이 발표하는 도도부현당의 중증자수비로부터, 도도부현마다의 향후의 중증자수를 예측해, 근처 중증 병상수의 한계를 넘을 것으로 예측된 ​​지역에 대해서는 , 광역 지역에서 의료 자원의 최적 공유 정책을 제안합니다. 구글이나 후생노동성의 소스 데이터가 갱신될 때마다 해석 결과도 갱신·즉시 공개한다고 하고 있어 의료 붕괴를 막기 위한 지역간 의료 공유의 필요성을 조기에 예측할 수 있다.

 연계 가능한 도도부현끼리, 의료권끼리가 광역 신형 코로나 대책 의료권을 책정해, 본 수법으로 제안되는 의료 쉐어링을 실시하는 것은, 해당 지역에서의 중증 환자에게의 균질한 의료 제공에 연결될 것으로 생각된다.본 연구에서는 시시각각 변화하는 의료 실태에 대응하기 위해 의료 자원을 공유할 수 있는 광역 단위의 네트워크 체제를 신속하게 구축하는 것이 중요하다고 한다.

참조 :【교토 대학】신형 코로나 바이러스의 중증자 증가에 대응하기 위한, 시뮬레이션에 의한 최적의 지역간 의료 제휴를 제안(PDF)

대학 저널 온라인 편집부

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