日本でも非常事態宣言が出されるに至った新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック。感染者数は世界で180万人を超え（4月13日現在）、多くの生命が奪われる今世紀最大のパンデミックになっている現実に驚愕するばかりです。ちなみに、新型コロナウイルスの名前は「SARS-CoV-2」、「COVID-19」は感染症の名前（病名）です。

”Social Distancing（社会的距離）”と“Stay Home（外出自粛）”の日常化という生活の変化、そしてそれによる”Working from Home（在宅勤務）”の普及が半強制的？にもたらされ、パンデミック後の私たちの働き方にも確実に大きな影響を与えるのではないかという予感がしています。将来歴史を振り返った時に 、2020年という年がある意味ライフスタイルのパラダイムシフトが起きた年として記録され、私たちの記憶にも明確に刻まれているのではないかと思わずにはいられません。

さて、ご存知のように歴史上には数多くのパンデミックが人類を襲ったことが記録されています。記憶に新しい所ではH1N1新型インフルエンザでしょうか、、。過去のパンデミックと現在進行中のCOVID-19パンデミックとの違いは何か？一つは、グローバル化が急速に進展したことによって世界中に一気にウイルス感染が拡大する環境が生まれたということ。さらに、もう一つ過去の事例とは大きく異なる点は、テクノロジーの発達です。スマートフォンの普及、AIやビッグデータ、IoTの実用化など近年の技術トレンドが今回のパンデミックにおいて、例えば医療機関での診断や治療、政府の公衆衛生機関での感染拡大の予防などに活用されています。

そこで今回は、現在進行中のCOVID-19パンデミックに係る事象から、パンデミックにおけるテクノロジーの活用について、モニタリング、サーベイランス、ディテクションという切り口で整理してみました。

1）モニタリング

IoT技術の発達とその普及により、世界の主要な公衆衛生機関においてほぼリアルタイムに近い形でウイルス感染症拡大の様子が正確にモニタリングされ、その情報を集約し公開するプラットフォームも提供できるようになりました。代表的なものは、皆様もチェックしているかも知れませんが、、、”Worldometer“とJohns Hopkins University’s Center for Systems Science and Engineeringが提供する“COVID-19 Map”、です。

Worldometerは、COVID-19の感染状況をいち早く世界に伝えることを目的に、システム開発者と研究者、さらにボランティアによって運営されています。各国政府が発表する公式データを直接収集し、さらに各国のローカルメディアの記事からも情報収集することで、データの速報性と正確性を保っているということで、英国政府などの政府機関、ファイナンシャルタイムズやニューヨーク・タイムズなどの主要メディアの公式発表データとして採用されています。

Worldometer https://www.worldometers.info/coronavirus/

一方、Johns Hopkins Universityが提供するCOVID-19 Mapは、米国CDC、WHO、欧州CDPC、中国CDCなど感染症に関わる公的機関から直接データを収集し、感染者数、死者数などの詳細なデータを見やすくマッピングしたダッシュボードが特長です。非常にわかりやすいインターフェースなので、私も定期的にチェックしています。

Johns Hopkins University “COVID-19 Map” https://coronavirus.jhu.edu/map.html

2）サーベイランス

ウイルス感染症拡大の予測や、予測に基づく対策のための情報提供に貢献しているのが、ビッグデータを活用したサーベイランス技術です。ウイルス活性のモデリング研究のサポートや、感染症予防対策を加速させるために、各国政府の医療政策担当者の的確な判断を促す情報の提供にビッグデータが活用されています。

例えば、グローバルな人の動きをトラベルという観点からデータ化して情報提供しているOfficial Aviation Guide (OAG)。また、感染拡大が真っ先に始まった中国では、Tencentによるモバイル情報を活用した位置情報サービスの活用や武漢市の交通局のデータ活用などの事例があります。これらは、ある特定地域の人の動きからウイルス感染の状況（＝人の動き）をリアルタイムにトラッキングし、そのデータを感染拡大の予測に活用しています。さらに、つい先日AppleとGoogleがCOVID−19の濃厚接触者を検知して通知する技術を共同開発するとのプレススリリースがありました。これはスマートフォンのBluetooth機能を活用して、ウイルス感染者が見つかった場合、本人の同意を得た上で過去14日間の濃厚接触の可能性があった人々に通知するという仕組みのようです。この2社が連携することで全世界のスマートフォン所有者のほぼ全員を網羅できることになるので、今後の実用化に期待がかかります。

Official Aviation Guide (OAG) https://www.oag.com

Tencent Combat COVID-19 https://www.tencent.com/en-us/responsibility/combat-covid-19.html

Apple & Google Partner on COVID-19 contact tracing technology https://www.apple.com/newsroom/2020/04/apple-and-google-partner-on-covid-19-contact-tracing-technology/

公的機関によるサーベイランス技術の活用事例としては、WHO（世界保健機構）の事例があります。WHOが持つ様々な情報ソースから集まるデータを集約して解析することで、今後感染症の拡大が懸念されるアフリカでの感染予防に必要な情報をアフリカ各国政府に提供し始めています。また、公衆衛生教育とコミュニケーションという切り口でサーベイランス技術を活用しているシンガポールの事例は、日本のメディアでも取り上げられているので知っている方も多いかと思います。シンガポール政府は、SNSプラットフォームのWhatsAPP（Facebook）と提携して、政府からの感染症に関わる情報を国民一人一人に迅速且つ的確に届ける仕組みを確立しています。

Gov.sg WhatsApp Subscription https://www.form.gov.sg/#!/5e33fa3709f80b00113b6891

3）ディテクション

「Test, Test, Test」と、片っ端からPCR検査をするように呼びかけたWHOテドロス事務局長の声明を覚えておられますでしょうか？感染拡大を防ぐには、感染者をいち早く見つけて隔離することだと言う提言だったわけですが、この感染者の発見と診断の加速に活用されている技術が、 AI・ディープラーニング技術です。

人類にとって全く未知のウイルスである新型コロナウイルスを正確且つ低コストで検査するというニーズに応えることには困難も伴います。例えば、最初に感染が拡大した中国の武漢市では特に一般病院において、当初はテストキットが不足しており、さらに、テストしても普通のインフルエンザとCOVID-19を正確に区別するだけのスキルを持った人材の不足から大混乱を起こしたそうです。同様な事態が想定されるのが、公衆衛生や医療環境が未だ発展途上であるアジア諸国や中東、アフリカの国々です。これらの国々では、さらにPCR検査や抗体検査のコストが高いことも大きな障害となっているようです。

このような状況において、検査の代替となり得る診断方法やスクリーニング手法が求められていました。そこで、注目されたのがディープラーニングとAI技術です。COVID−19が最初に広がった中国では、陽性患者に関する膨大なデータが蓄積され始めており、このデータを診断に使えないかという試みが既になされています。従来は、肺癌の診断用に開発されたAIアルゴリズムをCOVID−19用に最適化して、陽性が疑われる肺炎症状を発症している患者の診断に活用する試みがなされています。患者の初期的なスクリーニングでの実証試験では、特にオーバーワークとなっている医療従事者の診断業務の負荷軽減に役立っていると報告されています。北京にあるスタートアップInfervision社により開発されたこの診断技術は、中国国内の34の病院に導入され、既に32,000件以上の診断に活用されています。

Infervision (Beijing) Co., Ltd https://global.infervision.com

さて、今回は技術の活用という切り口でCOVID-19パンデミックを見てみました。終息の兆しが全く見えない現状にあって、ワクチンや治療薬の実用化はもちろんですが、今後も様々な新技術の開発や既存技術の応用によって、一人でも多くの命が救われることを祈念し、一日も早いパンデミックの終息が訪れることを期待しつつ、閉じたいと思います。