県政報告ひでしの「実績で勝負」61 新型コロナ対策に蓄積データ活用を実現 公明党 鈴木 ひでし
これまで、新型コロナウイルス感染症に関しては、新規感染者数や重傷者・死亡者の数などの情報が公表されてきました。また、感染者の治療・療養に関する情報も、相当な蓄積量となっています。
こうした情報が蓄積されていく一方、その情報を管理するシステムはバラバラに構築されており、情報を統合・分析することが困難でした。こうしたことから将来の予測を立て、この予測を踏まえた、新型コロナ対策の政策立案がなされていないのが現状です。
そのため、県民・市民への外出自粛や、飲食店などの事業者への時短、酒類提供停止など、行政が住民に対して行う要請が、その根拠の説明がないまま、長期間に及んで行われているのが実情です。またそのことで多くの県民・市民も納得がいかないまま、我慢を強いられてきました。
証拠もとに政策立案を
こうした中で私は本年６月21日、神奈川県議会第二回定例会代表質問において、県民・市民の想いを伝えるべく、データに基づく政策立案、ＥＢＰＭ（証拠に基づく政策立案）を今こそ進めるべき、そしてこれは、公衆衛生学や疫学に通じた専門家を育て、県のシンクタンク機能を果たす「ヘルスイノベーションスクール」と連携して進めるべきと、神奈川県知事に求めました。
新プロジェクト
この質問が契機となり、県は「感染者情報分析ＥＢＰＭプロジェクト」を立ち上げ、各種システムの情報の統合・分析手法を、「ヘルスイノベーションスクール（県立保健福祉大学大学院）」と連携して検討することとなりました。
この検討が進められ、８月18日、「データ統合・分析環境整備にともなう新型コロナウイルス感染症に係る予測モデル」が発表されました。
その内容は、公衆衛生・医療経済の専門家らによる感染症数理モデルをベースとした神奈川県独自の予測を行うもので、人流の動向や、ワクチン接種状況等のデータを加味して、「中等症」及び「重症」となる患者数を推計するものとなっています。このことは、先日、読売、日経、神奈川など一般紙でも取り上げられました。
さらに、県は、今後もこうした予測モデルを発展させていくとしています。このモデルを活かした政策を立案し、県民・市民が納得のいく新型コロナ対策を進めていけるように、提言者としてしっかりと尽力してまいります。詳細は上記ホームページ内の「ひでしＴＶ」でも紹介予定ですので、ぜひご覧ください。
GoogleのAI機能を活用する予測モデルのイメージ図。人流動向、ワクチン接種状況などを踏まえ、専門家らが行う県独自の推計となります
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