1月第1週の東京都の感染者数のまとめ~コロナウィルスのデータサイエンス(170)

2021年最初の東京都のコロナウィルスの感染状況のまとめです。

東京都は、非常事態宣言の要請をしています。

政府は、「GoToトラベル、GoToイートはコロナウィルスの感染拡大の原因になっているというエビデンスはない」と、言ってきたので、これもやむを得ないと思います。

エビデンスはない」というのは、データサイエンスからすれば、データ処理の全くの誤用法です。

しかし、それは、さておいても、

「GoToトラベル、GoToイートはコロナウィルスの感染拡大の原因ではないですか」

という質問は、何も因果関係を知りたいということではなく、日本語によくある婉曲的な表現で、

「GoToトラベル、GoToイートがコロナウィルスの感染拡大の原因であると困ります。感染拡大防止に十分な対策はしていただていますよね」

という意味の質問だと思います。これに対して、

「GoToは悪くない(エビデンスはない)」

という返答はあり得ないずです。これでは、

「感染対策は考えていない。」

という意味の返事になります。

 

1月の第1週も終わるので、今週の1月2日までの感染者データをまとめておきます。

Google Transitデータも更新しました。

Googleの予測データも、12月30日版に更新して、これも7日移動平均をEstimatedでプロットしてあります。

 

今週の東京都の検査データは、検査数が直近7日平均6,875.7 人(7,894.4人)、陽性率が直近7日平均10.2 %(7.9%)です。これは、12月30日の数値で、()は、12月24日のデータです。

検査数減少、陽性率は、1週間で増加していますので、検査が不足していることを表しています。

図2に新規感染者数に占める経路不明者の割合を示しています。このグラフも、検査が不足していることを表しています。

PCR検査を増やしてこなかったこと、PCRのデータを共有してこなかったことが効いています。

 

図1が、12月30日版のGoogleの予測値と、東京都の感染者数、経路不明感染者数です。

行動制限率は、若干下がり気味です。最新の下がっているところは年末のデータなので、恐らく、正月明けまでは、低い値が期待できます。

Googleの12月30日の予測値は感染者数です。簡単に言えば、1月20日頃まで、感染者数は増加して、その後、減少します。仮に、1月20日がピークであったとして、感染者数が元の水準にまで減少するのに必要な時間はどのくらいでしょうか。図1を見る限り、過去のデータでは、感染者数の増加と感染者数の減少の速度はほぼ同じです。簡単に言えば、ピークに対して、対象形をしています。このことを想定すれば、今回の増加の始まりは11月のはじめで、1月20日までには、80日かかっていますので、元に戻るには、80日程度、短くとも2か月はかかります。つまり、非常事態宣言を出した時点で、オリンピックはほぼなくなると思われます。

図3は、12月30日のGoogleの東京都の死亡者数の予測です。今年に入って、死亡者数は増加し、1月中は減少に転じないという予測です。

日本の医療では、公的病院の病床数は全体の2割しかありません。開業医は治療が簡単で、利益のでやすい患者を受け入れ、治療が難しい患者は、数の少ない公的な病院が受け入れるシステムが、コロナの前からありました。コロナになる前から、公的な病院の医師や看護師の負担は大きく、かなり危機的な状態でした。コロナで、その脆弱性が表に出た状態です。

1月2日のデータで、東京都の重症患者数は、94人、重症患者用の病床数は220です。図3から、最近の日死亡者数は約7人です。重症患者で治るひともいます。仮に、治る人の割合を半分とすれば、最近の日重症患者数は約14人、平均入院期間は、6.7日(=94/14)で、丸めれば、7日になります。

重症患者数については、毎日の総数だけで、日別の新規患者数のデータはありません。しかし、日別の重症患者数が、死亡者数に比例すると考えれば、重症患者用の病床の埋まるときの死亡者数は次の式で計算できます。

x:7=1:94/220

x=16.38

これは、グラフから1月20日頃になります。増加率が一定であれば、これは、1月20日が平均になる区間、つまり、1月17,18,19,20,21,22,23日の7日間になりますが、これは、死亡時なので、入院期間を7日にとれば、入院時としては、1月10,11,12,13,14,15,16日の7日間になります。つまり、1月16日頃には、医療崩壊が起こることになります。

以上は、概算の概算ですが、患者数の増加が、図1の予測であれば、医療崩壊は不可避と思われます。今後は、緊急事態宣言の効果で、患者数の増加速度が落ちることを願うしか手がありません。

 

f:id:computer_philosopher:20210102200225j:plain

図1 東京都の感染者数の推移(左軸:人、感染者数、経路不明感染者数、右軸:%、Google Transitデータ、12月30日版Google予測データ)

 

 

f:id:computer_philosopher:20210102200245j:plain

図2 東京都の新規感染者の経路不明率

 

f:id:computer_philosopher:20210102200307j:plain

図3 Googleによる東京都の推定日別死亡者数(12月30日版)

 

  • COVID-19 感染予測 (日本版) 12月23日版12月30日版

https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/4KwoB?s=nXbF2P6La2M

  • NHK特設サイト

https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/

  • 都内の最新感染動向

https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/

https://www.google.com/covid19/mobility/ Accessed: <2021.1.2>2020-12-31version.