インフルエンザの流行を予測するのは想像以上に難しい

今後数週間の呼吸器疾患の傾向に関する予測を今与えられたとしても、それを信じる価値はないだろう。

著者：李長青（医学博士、米国医師）

毎年秋から冬にかけては、呼吸器科のクリニックや病棟、特に小児科のクリニックや病棟は忙しくなります。発熱や咳を訴える多数の子どもたちが小児科病棟、診療所、廊下を埋め尽くし、親、子ども、医療スタッフに大きな苦しみを与えた。新型コロナウイルス感染予防・抑制措置が緩和されてから初めてのインフルエンザ流行期となる今年の状況は特に深刻だ。人々が苦しんでいる間、皆が知りたいのは、この傾向はいつまで続くのか、そしていつ終わるのか、という一つの疑問に対する答えです。

インフルエンザの季節は、他の呼吸器疾患の流行と同様に、やがて終わります。しかし、そのような答えは明らかに不十分です。呼吸器疾患の患者数は増えるのか減るのか、どれくらい増えるのか、場所によって状況がどう違うのかなど、来週、来月何が起こるのかを国民は知る必要がある。一般の人々がこれらの問題を懸念しているだけでなく、彼らの答えは、資源の合理的な配分と補充、および必要な防疫措置の実施に役立つため、公衆衛生部門にとっても特に重要です。

このため、インフルエンザやその他の季節性伝染病の傾向を予測することは、公衆衛生の専門家の間では常に注目されている話題となっています。

インフルエンザを例にとると、従来の予測は過去の経験に基づいています。過去の各年のある時期における各地のインフルエンザの状況をまとめ、今年あるいは数年後のインフルエンザの流行を予測します。しかし、インフルエンザの流行状況は毎年異なります。その理由は、この複雑な変化傾向は多くの要因の影響を受けるからです。 1 つまたは複数の要因のわずかな変化が、大きな傾向の違いにつながる可能性があります。これらの要因には、ウイルス要因、ワクチン接種状況、季節性、人口（および移動）要因などが含まれます。

このような複雑なシステムは単純なデータ比較では予測できず、分析には複雑な数学モデルを使用する必要があります。数理モデルであっても、各地の外来診療所を受診するインフルエンザ様患者の動向や、呼吸器検体におけるインフルエンザウイルスの陽性検出、インフルエンザ様患者の入院など、予測には大量の正確な情報が必要です。

インターネットの普及後、研究者たちはソーシャルメディアやオンライン検索を利用してインフルエンザの蔓延を予測することを考えました。米国疾病予防管理センター（CDC）は2013年に早くも毎年恒例のインフルエンザ予測コンテストを開始し、技術的に資格のある機関にネットワーク情報を分析して1～4週間後のインフルエンザ流行状況を予測するよう呼びかけました。

この活動は今年で10年目を迎え、11月27日時点で合計22チームが27のモデル予測を行っています。いくつかの例外を除き、ほとんどのモデルでは、インフルエンザの症例数と入院患者数は 12 月 9 日まで米国全体で増加し続けると予測されています。モデルによって予測は大きく異なり、1 日あたりの症例報告数は現在の 4,000 件から 2,900 件、さらには 10,000 件にまで及びます。 CDCはこれらのモデルに基づいて大まかな傾向をまとめました。しかし、この概要的な傾向も正確ではない可能性があります。

比較的包括的なデータ監視を行っている地域や国であっても、インフルエンザの傾向を正確に予測することは非常に難しいことがわかります。これを踏まえると、今後数週間で中国で何が起こるかを予測するのはおそらく難しいだろう。特に、今シーズン流行している病原体はインフルエンザウイルスだけではなく、ライノウイルス、RSウイルスなど他のウイルスもあることを考慮すると、

既存の情報に基づくと、今後数週間の呼吸器疾患の蔓延を正確に予測することは現時点では非現実的です。たとえ誰かが正しく推測したとしても、それは偶然に推測しただけである可能性が高く、次回は正しく推測できない可能性があります。将来の傾向を正確に予測できるモデルが登場したとしても、予測を行うには正確で包括的な疫学データが必要です。ソーシャル メディアやネットワーク情報に基づく予測モデルも、さまざまなネットワーク環境で検証する必要があります。結局のところ、すべては公衆衛生インフラの改善から始まる必要があります。

この記事は科学普及中国星空プロジェクトの支援を受けています

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