コロナ感染者予測「今後急増」“大外れ”ケシカラン?「シミュレーション結果」への向き合い方 #健康警察(withnews) - Yahoo!ニュース
news.yahoo.co.jp コロナ感染者予測「今後急増」“大外れ”ケシカラン?「シミュレーション結果」への向き合い方 #健康警察(withnews) - Yahoo!ニュース 2-3 minutes 新型コロナ感染拡大後、「A大学のシミュレーションによれば、この後X月には、最大1日1万人の新規感染者が……」みたいなニュース、見かけるようになりましたね。そんな予測を知った後に、賑わうイベントの映像を見ると「警戒心が足りない!」と批判したくなります。 【画像】グラフで見る第1波から第5波まで…実際の感染者数の推移はどうだった? 東京・全国のグラフ ところがその後、振り返ってみると、予測で示された感染拡大は起きず、むしろ減っていたなんてケースも。それを見て「大外れ! ケシカラン!」という声がSNSにあふれたりします。#健康警察 の連載第7回、身近になった「シミュレーション予測」。私たちはどう捉えたらいいのか? フカボリして考えます。(医療ジャーナリスト・ 市川衛 ) Googleが感染者数の予測を出し続けているけど… 「あの」Googleさんが新型コロナ感染者の予測数値を出し続けているって、知っていました? COVID-19 感染予測(日本版) https://datastudio.google.com/u/0/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB “このダッシュボードでは、日本国内の COVID-19 ( 新型コロナウイルス感染症 ) の感染の広がりについて、都道府県別で予測を表示しています。” 全世界から超優秀な人が集まり、膨大なデータを利用できるGoogleが出す予測。予測の仕組みも公開されています。 すごくざっくりまとめると、感染症の患者数の予測を出すのに標準的に使われているモデル(SEIRモデル)をもとに、「AIと膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで(Googleリリースより)」実現したといいます。 これだけだと詳細はよくわからないけれど、Google先生が「時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用」とまでうたっているわけですから、すごそう。未来の感染者数を、魔法のように...