감염 유행 데이터 분석에 도움이되는 통계 분석
홋카이도 대학 대학원 의학 연구원 교수 니시우라 히로시
인간의 국제적 이동의 활성화와 동물 · 자연에 대한 노출 기회가 증가한 것 등을 배경으로 신흥 재흥 감염증의 유행이 잇따라보고되고 있습니다.2002 - 3 년 중증 급성 호흡기 증후군 (SARS)를 시작으로 고병원성 조류 독감, 신종 플루 H1N1-2009, 중동 호흡기 증후군 에볼라, 사슴 열 등 다양한 감염 유행이보고되어왔다 .또한 백신 접종으로 예방 가능한 것으로되는 풍진과 홍역 등의 집단 발생도 선진국 일본에서 계속되고 있습니다.이러한 유행이 발생했을 때, 유행 대책을 다양하게 생각하기 전에 감염 자연사와 전파의 특징을 잘 이해하고 현상을 확실하게 파악하는 것이 우선 필요합니다.지금까지 일본을 포함한 외국에서 유행 발생시의 관찰 데이터 수집 방법 등이 비약적으로 발전하고 국립 감염증 연구소의 FETP (필드 역학 양성 프로그램)의 수료생이 배출되는 등 역학 적인 인프라가 조금씩 갖추어지기 시작하고, 고급 모델링 연구가 조금씩 가능하게되었습니다.본 강연에서는 지금까지 강사의 연구 경험의 사례를 섞으면 서, 수학적 모델과 통계 모델을 이용한 연구가 어떻게 감염 역학에서 활용되고 유행 대책을 고안하는 데 기여했는지를 간단하게 정리해 소개합니다.특히 사슴 열이나 홍역 사례는 공동 연구자들과의 코드 공유의 일환으로 JMP에서 최대 가능도 방법을 구현 했으므로, 그 쪽도 봐 주셨으면한다고 생각합니다.(1) 수입 감염증의 감염자가 도래하는 위험과 유행 위험의 추정 (2) 전파 패턴 분석 및 유행 대책 (3) 격리의 효과 등 새로운 인과 추론 활동 등을 연구 예제로하여 JMP 및 통계학에 관심을 가지고있는 전문가를 대상으로 소개하고 싶습니다.
