屋内環境におけるCOVID-19感染リスクの予測アルゴリズム
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Predictive algorithm for COVID-19 infection risk in indoor environments
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jul 30; 15(1): 27789.
概 要：
本研究は、COVID-19パンデミックの発生後、環境要因と空気感染症の伝播との関連が注目される中、屋内環境における感染リスクの予測モデルを開発することを目的としています。IoTデバイスを用いた屋内環境の包括的モニタリングと感染リスク予測に焦点を当て、湿度、温度、CO₂濃度、PM10およびPM2.5の濃度を指標として評価しました。これらのデータを基に、COVID-19および空気感染症の伝播ダイナミクスに関する情報を提供する予測アルゴリズム（APRI）を生成しました。環境要因と感染リスクの関連性を示し、特にPM濃度が低い場合は感染リスクが最小であることが明らかになりました。
方 法：
本研究は、IoTデバイスを用いた屋内環境のモニタリングを通じて、湿度、温度、CO₂濃度、PM10およびPM2.5の濃度を評価するコホート研究です。これらのパラメータを組み合わせて、感染リスクを予測するアルゴリズムを開発しました。主要評価指標は、環境要因と感染リスクの関連性を示すことです。
結 果：
APRIは、温度、湿度、CO₂レベルに基づく異なるリスク閾値を設定し、環境要因と感染リスクの有意な関連を示しました。特に、PM10およびPM2.5の濃度が低い場合は感染リスクが最小であり、中程度または高いPMレベルは感染リスクの上昇と関連していることが確認されました。
結 論：
本研究により、屋内環境におけるCOVID-19感染リスクを予測する新たなアルゴリズムが開発され、環境要因が感染リスクに与える影響が明らかになりました。このアルゴリズムは、今後のパンデミック対策や感染症予防戦略において重要な役割を果たす可能性があります。