SIR感染症モデル
流行のダイナミクスをモデル化: 感染率、回復率、R0がどのように流行を形作るかを見てみましょう。
インタラクティブシミュレーションを読み込んでいます...
感染症伝播の非線形微分方程式システム 🖖
SIRモデルは個体群を感受性保持者(S)、感染者(I)、回復者(R)に分割します。その動態は非線形常微分方程式(dS/dt = -βIS/N、dI/dt = βIS/N - γI)で記述されます。基本再生産数 R₀ = β/γ が1を超える場合、集団免疫(S/N < 1/R₀)に達するまで感染は指数関数的に拡大します。
流行が全員に広がる前に収束する理由 🖖
感染者数の曲線は上昇し、ピークを迎え、やがて下降します。しかしそれは病原体が消えるからではありません。すでに多くの人が感染し、ウイルスが免疫を持つ人にばかり出会うようになるからです。そのため流行は全員に届くはるか手前で収束します。R₀ = 1.5 の場合、感染するのは人口の約58%にとどまり、100%にはなりません。
閾値定理は盲目の化学者から生まれた 🖖
SIRモデルは1927年、ウィリアム・カーマックとアンダーソン・マッケンドリックによって発表されました。その3年前、実験室での爆発事故によりカーマックは26歳で完全に失明していました。それでも彼は流行の閾値定理の導出に貢献し、数学の大部分を頭の中で解いたと伝えられています。この論文は数十年間ほとんど顧みられず、後に近代疫学の礎となりました。
例題
- 麻疹 (R0≈15) - 麻疹: 感染力が非常に強く(R₀ ≈ 15)、急速な流行を引き起こす。
- インフルエンザ (R0≈1.5) - 季節性インフルエンザ: 中程度の感染拡大(R₀ ≈ 1.5)で、冬季にピークを迎える。
- COVID デルタ株 - 新型コロナウイルス デルタ株: SEIRモデルの潜伏期を用いてモデル化(R₀ ≈ 5.0)。
- 臨界未満 - 臨界未満の場合: R₀ < 1.0で、流行を起こすことなく疾患は自然に終息する。