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：2025年7月31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：
この研究は、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に焦点を当てています。特に、私たちが日常生活の多くを過ごす屋内環境が感染症の拡散に与える影響を探求しました。研究の目的は、IoTデバイスを活用した屋内環境の包括的なモニタリングと感染リスク予測のための予測モデルを開発することです。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、これらのデータを組み合わせてCOVID-19や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アルゴリズムを生成しました。
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行い、湿度、温度、CO₂濃度、PM10およびPM2.5の濃度を評価しました。これらのパラメータを基に、感染リスクの予測アルゴリズム（APRI）を開発し、温度、湿度、CO₂レベルに基づいて異なるリスク閾値を設定しました。
結 果：
APRIは、温度、CO₂レベル、湿度、PM濃度との間に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、空気感染症のリスクが最小であることが予測モデルで示されました。一方、中程度または高いPMレベルは、温度、湿度、CO₂レベルの変動と関連し、特にCOVID-19のような高い感染性を持つ疾病において感染リスクが高まることが明らかになりました。
結 論：
本研究により、屋内環境における感染リスクを予測するための新たなアルゴリズムが開発され、環境要因が感染症の伝播に与える影響を理解するための重要な手段が提供されました。このアルゴリズムは、COVID-19および将来のパンデミックに対する対策の策定に寄与する可能性があります。