流行予測(SIRモデル簡易)
人口・R0・感染期間から流行予測を即試算。
流行予測(SIRモデル簡易)ツール
SIR簡易
Susceptible-Infected-Recovered。感染率β＝R0÷感染期間、回復率γ＝1÷感染期間として、初期感染者1人から数値積分します。R0 2.5・人口10万人・感染期間10日なら、ピーク時の同時感染者は約2.4万人(新規感染は日あたり約2,400人)で、到達は流行開始から約81日後。最終的な累積感染者は約8.9万人です。感染期間が短いほどピークは早く高く立ち上がり、感染対策・ワクチンで実効再生産数を下げれば累積感染者は大幅に減少します。
R0別 最終感染率
| R0 | 感染率 |
|---|---|
| 1.5 | 58% |
| 2 | 80% |
| 2.5 | 89% |
| 3 | 94% |
流行予測(SIRモデル簡易)の詳しい解説
感染症数理モデルは「流行対策の科学的意思決定基盤」。COVID以降ますます重要性増、変異・行動変容組み込んだ複雑モデルで政策決定に活用されます。
業界・現場での使い方
感染症疫学
流行予測。
公衆衛生
対策計画。
医療体制
病床確保。
よくある間違い・注意点
- 簡易モデル過信 — 複雑要因考慮不足。
- R0固定 — 実効再生産数で判断を。
関連する規格・法規
- 疫学 数理モデル
- WHO 感染症予測
※本ツールは公的基準に基づく参考計算です。実際の設計・施工・法令適用は最新の告示・規格および所轄官庁の判断に従ってください。
よくある質問（FAQ）
R0 2.5の最終感染率目安は?
約89%。