「新型コロナの感染拡大を遅らせても感染者総数は同じ」の大ウソ

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新型コロナウイルスを巡って何より心配されているのが、医療現場の崩壊。事実、中国の武漢では医療崩壊により、普段ならば救える命も多数失われたと伝えられています。そのような事態を避けるには、どんな手を打つべきなのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では著者で世界的エンジニアの中島聡さんが、独自に立てたモデルの計算から導き出された「感染拡大速度と感染者数の関連性」を提示。現段階では感染率をいかに下げるかが重要として、そのために一人一人がすべきことを記しています。

※ 本記事は有料メルマガ『週刊 Life is beautiful』2020年3月10日号の一部抜粋です。ご興味をお持ちの方はぜひこの機会に初月無料のお試し購読をどうぞ。

プロフィール中島聡なかじま・さとし
ブロガー/起業家/ソフトウェア・エンジニア、工学修士(早稲田大学)/MBA(ワシントン大学)。NTT通信研究所/マイクロソフト日本法人/マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。

感染率と医療崩壊

新型コロナウィルスが通常のインフルエンザと比べて脅威なのは、新種のウィルスであるため免疫力を持つ人がいない上に、有効なワクチンや治療薬がまだ存在しないためです。そのため、急激に感染が拡大した結果、肺炎などを起こした重症者が必要な治療を受けられなくなる「医療崩壊」を起こしてしまう可能性があるのです。

実際に、こんなケースで、どんな形で感染が広がるのかに関しては、様々なところで簡易的なグラフでを見ましたが、実際に最悪の場合ピーク時にどのくらいの人数が同時に感染するかを知りたかったので、自分でモデルを立ててみました。

ネット上に「計算ウイルス学・免疫学の展開」という文献があったので、それを参考に以下のようなモデルを立てました。

  • 感染率 β:一人の感染者が、平均して何人に感染させるか(ただし周りが全員、免疫を持っていない場合)
  • 実効感染率 β’:一人の感染者が、平均して何人に感染させるか(免疫を持った人を考慮した感染率)
  • 感染者 n(t):日時 t における感染者数
  • 人口 N:その国の人口
  • 免疫確保社数 M:一度感染して、免疫を獲得した人の数

とした場合。

  • β’ = β * (1 – M / N)

  • n(t + 1) =n(t) * β’

が成り立つと予想できるので、n(0)=1(一人の感染者)、N=1億人として、n(t)を感染率βを変化させてプロットすると、色々と面白いことが分かります。

下のグラフは、感染率が1.8(青)の場合と1.3(赤)の場合を比較したものです。

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感染率が1.8だと、ピーク時には感染者数が1,500万人に増えてしまい、これでは医療崩壊は免れません。しかし、感染率を1.3に下げると、ピーク時の感染者数は300万人に抑えることが出来ます。

興味深いのは、総感染者数です。感染率が1.8だと、約8,000万人(日本人の大半)が感染することになりますが、1.3だと約4,500万人に抑えられるのです。

とある解説者の「感染拡大を遅らせても、感染者の総数は同じだ」というコメントの信頼性を疑っていたのですが、間違っていることがこのモデルで証明できました。感染拡大のスピードを抑えることは、単にピークを低くするだけでなく、感染者数も減らすことが出来るのです。

ちなみに、医療崩壊が起こると、重症患者が適切な医療を受けられなくなるため、致死率は当然上昇します。仮に通常の致死率を0.1%、医療崩壊が起きた場合の致死率を0.5%と置き、上の総感染者数とかけ合わせると、

  • 感染率1.8:40万人が死亡(医療崩壊有り)
  • 感染率1.3:4万5,000人が死亡(医療崩壊無し)

となります。

1918年~19年のスペイン風邪で亡くなった日本人は39万人なので、医療崩壊が置きた場合は、それに匹敵することになります。

有効なワクチンや治療法が存在しない今の段階では、「どうやって感染率を下げるか」がとても重要です。学校閉鎖などの政府による施策にだけ頼らず、一人一人が、

  • まめに手を洗う
  • 人混みを避ける
  • 具合の悪い時には家から出ない
  • 少しぐらい熱があるぐらいで慌てて病院に行かない

などの基本的なことを地道に実効することが実は感染率を下げる上で(つまり、医療崩壊を避ける上で)とても重要なのです。

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