過去のシミュレーション（2021年10月1日時点）

このページでは、過去の予測モデルによるシミュレーション結果を公開しています。

方法論の概要

1　目的

本予測モデルでは、今後28日間に入院治療を必要とする重症者、中等症、軽症だが基礎疾患があるため入院が必要な者等の数を予測することで、医療ひっ迫の可能性を予め察知し、追加病床確保などの対処を事前に行います。
また、今後の施策判断に資するため、ワクチン接種率及び人流の変化による療養者数の変化を、重症度別に予測しています。

2　推計の概要

神奈川県全県だけでなく、二次医療圏別（横浜市、川崎市はそれぞれ1医療圏とする）/重症度別（軽症、中等症、重症）に、今後28日間の「最もよく起こる」、「最も良い」、「最も悪い」という3つの予測シナリオを提示しました。予測のため、過去の二次医療圏別の重症度別の療養者数やワクチン接種率、人流の変化率を考慮した時系列回帰モデル及び「Google・COVID-19感染予測（日本版）」（*）を用いました。

（*）https://datastudio.google.com/u/0/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB?s=nXbF2P6La2M（別ウィンドウで開きます）

3　推計方法

（1）二次医療圏における最も直近の重症度別の療養者数を被説明変数として、時系列回帰モデルを構築しました。説明変数として、過去の重症度別の患者数、ワクチン接種率、人流の変化率、年齢階級別の人口等を含め、それぞれの回帰係数を推計しました。

（2）（1）に基づき、今後7日間の重症度別患者数を二次医療圏別に推計しました。

（3）（2）に、GoogleAIの将来予測（上記2で提示している3つのシナリオ別）の週毎の変化率を乗じ、今後8日～28日間の重症度別患者数を二次医療圏別に推計した。神奈川県全県の推計は、二次医療圏別の推計値の総和として推計した。なお、Googleの将来予測値は、数理疫学モデルと人工知能（AI）を用いて推定されています。