基本再生産数は信用ならない

「一定割合の人がマスクをすれば新型コロナウイルス感染症の流行は抑えられる」という研究のニュースがありました。

額面通り受け取れば、「マスクの有効性は科学的に証明された」ということになりそうなものですが、

原文を確認してみるとこの研究、なんと実際の患者は誰一人出て来ていません。要するに数理モデルで計算するとそうなるということを言っているに過ぎない論文です。

「8割おじさん」の「42万人死亡説」でも話題になりましたが、この数理モデルで実際の感染症の流行を予測するという方法論、これは非常に信憑性が低いと私は考えています。

中でも基本再生産数という概念が非常にあやういのです。 基本再生産数（R0）とは「すべての個体が感染症に対する感受性をもつ集団内で、一感染個体により直接生み出される感染個体数の平均」と定義されています。

私なりにかみ砕いて言えば「1人の感染者が周囲のだいたい何人の人に感染を広めうるか」という数字だと思います。

これが各ウイルス感染症によって固有の数値とされていて、例えば空気感染することで知られる麻疹ではR0＝12〜18、同じコロナウイルス感染症であるSARSではR0＝2〜5、インフルエンザではR0＝2〜3程度、だとそれぞれ言われています。

似たような言葉に「実効再生産数（Rt）」がありますが、「基本再生産数」がまだ感染が起こっていない白紙の集団に対しての数値であるのに対し、すでに感染症がある程度広まっている集団内での数値ということになるようです。

しかし問題はこの数字をどうやって算出したのかについてですが、数学的な難しい話は正直言って私には全くわかりません。

けれど、この数値を出すためには少なくとも、特定の状況における実際の感染症の蔓延状況のデータが必要であるはずです。

ある時点で感染者数が時間が経過してどれだけ増えたか、その観測現場での人と人との距離、密集度、どのようにすれ違ったか、観測時間など、どこまで考慮されているかわかりませんが、とにかく現実世界における様々な変動因子が関わった結果としての数値が算出されていると思いますが、

しかしこれは測定する場所や状況で大きく変動するはずの数値です。例えば、都会で測定するのと田舎で測定するのでは建物の密集具合で数値は変わってくるでしょう。

あるいは誰が対象になっているかでも変わります。栄養失調者が多ければR0は増えますし、元気な人の集団で測定すればR0が減ることは容易に想像がつきます。

つまりR0はそもそも前提がグラグラの数値だということです。

人生で一度も風邪を引いたことがない人がいることからもわかるように、ウイルスと接触していても感染しない、感染していたとしても発症しないという事実があることは明らかです。

それなのにまるでそのウイルスがいれば一定の確率で誰でも一定の速度で感染しうるような前提で計算を導くようなやり方ではどう考えても正確な未来を予測できるとは思えません。

自然の複雑さを数学など確かな論理で紐解いていくアプローチ自体には賛同しますが、

このようなモデルで感染症の流行を予測しようとするアプローチは自然を複雑さを甘く見ているようにしか思えないのですがどうでしょうか。

この辺りは数理モデルに詳しい読者の方がいらっしゃれば御教示頂きたいところですが、

「42万人死亡説」と現実の死亡者の離れ具合から見ても、この数理モデルというものがうまく機能していないという考えの方が私はしっくりときます。

おそらくはこの数理モデルがおかしいと思っている人は他にもたくさんいるように思いますが、

科学の名の下に難しい計算式から導かれたと言われてしまうと、そんじょそこらの知識がある程度の人間では太刀打ちできません。

その反論できない数理モデルが、実際には現実を反映していないにもかかわらず、「科学的証拠」だと称して結果だけが一人歩きしてしまっているのだとすれば、

これほど厄介なことはないように私は思います。


たがしゅう

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