感染症パンデミックの複雑で適応的なダイナミクスをモデル化するための概念的および計算的フレームワーク：メキシコにおけるSARS-CoV-2パンデミックの事例
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：A conceptual and computational framework for modeling the complex, adaptive dynamics of epidemics: The case of the SARS-CoV-2 pandemic in Mexico.
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(5): e0323473. doi: 10.1371/journal.pone.0323473. Epub 2025 May 08.
概 要：
本研究は、感染症パンデミックに対する適切な備えを確保するためのツールとして、人間と人工知能を組み合わせたハイブリッドインテリジェンスモデルの必要性を提唱しています。このモデルは、伝染に関する社会的プロセスを模倣しつつ、人間の解釈を取り入れることでパンデミックの理解を深めることができます。COVID-19パンデミックのデータを用いて、EPI-PUMAプロジェクトを通じてこのアプローチの実装を示し、ユーザーがさまざまな疫学的指標に対するハイブリッドインテリジェンスベイズ分類器モデルを作成できることを説明しています。
方 法：
本研究では、EPI-PUMAプラットフォームを使用し、SARS-CoV-2の症例、国勢調査データ、貧困指標、気候データ、大気汚染物質に関するデータなど、さまざまな公的データソースからの情報を統合しました。データは、少なくとも市町村レベルでのカバレッジと公的データとしての入手可能性が基準とされました。EPI-PUMAは、疫病の経路に関連するさまざまな要因の予測値を特定し、パンデミックの経路を高い確率で予測することができました。
結 果：
EPI-PUMAは、関連する要因の異なるセットに基づく予測値を特定し、ROC曲線の下の面積が0.8-0.9であることから、パンデミックの経路を高い確率で予測する能力を示しました。
結 論：
ハイブリッドインテリジェンスモデルは、感染症パンデミックの動態を理解し、予測するための有効なツールであることが示されました。このアプローチは、感染症の管理と公衆衛生の向上に寄与する可能性があります。