[論文レビュー] COVID-19 Agent-Based Model with Multi-objective Optimization for Vaccine Distribution

Jose Marie Antonio Miñoza, Vena Pearl Boñgolan+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2021

COVID-19 epidemiological studies被引用数 11

ひとこと要約

本研究は、キュソンシティにおけるSARS-CoV-2ワクチンの配布を模擬・最適化するため、エージェントベースのSEIRモデルと多目的最適化を組み合わせたものである。結果として、移動労働者を優先することで感染は24.14%減少するが、高齢者を優先することで死亡率の発生は他の戦略と比較して439%低減する。これは、感染制御と死亡率低減の間のトレードオフを示している。

ABSTRACT

Now that SARS-CoV-2 (COVID-19) vaccines are developed, it is very important to plan its distribution strategy. In this paper, we formulated a multi-objective linear programming model to optimize vaccine distribution and applied it to the agent-based version of our age-stratified and quarantine-modified SEIR with non-linear incidence rates (ASQ-SEIR-NLIR) compartmental model. Simulations were performed using COVID-19 data from Quezon City and results were analyzed under various scenarios: (1) no vaccination, (2) base vaccination (prioritizing essential workers and vulnerable population), (3) prioritizing mobile workforce, (4) prioritizing elderly, and (5) prioritizing mobile workforce and elderly; in terms of (a) reducing infection rates and (b) reducing mortality incidence. After 10 simulations on distributing 500,000 vaccine courses, results show that prioritizing mobile workforce minimizes further infections by 24.14%, which is better than other scenarios. On the other hand, prioritizing the elderly yields the highest protection (439%) for the Quezon City population compared to other scenarios. This could be due to younger people, when contracted the disease, has higher chances of recovery than the elderly. Thus, this leads to reduction of mortality cases.

研究の動機と目的

• 年齢別および隔離対応のSEIRダイナミクスと非線形感染率を統合した包括的なエージェントベースモデルの開発。
• 感染率の低減と死亡率の最小化という相反する目標を両立させるために、多目的線形プログラミングを用いたワクチン配布戦略の最適化。
• 実世界の都市環境（キュソンシティ）における限られたワクチン供給下で、異なるワクチン接種優先順位戦略の公衆衛生的影響の評価。
• 限られた供給量におけるワクチン割り当てに関する政策立案者への根拠に基づく指針の提供。

提案手法

• 個々の感染伝播ダイナミクスを捉えるために、年齢別および隔離対応の非線形感染率を有するエージェントベースのシミュレーションとして、年齢別・隔離対応SEIRモデル（ASQ-SEIR-NLIR）を実装した。
• 感染の低減と死亡率の緩和の両立を図るために、人口のサブグループ間でのワクチン配布を最適化する多目的線形プログラミングモデルを構築した。
• 5つのワクチン接種シナリオをシミュレーションした：接種なし、ベース（必須労働者および脆弱者）、移動労働者、高齢者、移動労働者と高齢者の併用。
• 10回の反復シミュレーションを実施し、ワクチンコースの供給量を固定（500,000回）して、異なる優先順位戦略下での結果を評価した。
• 主なアウトカム（累積感染数および死亡率発生）を各シナリオ間で測定・比較し、有効性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部の人口において、時間経過に伴う累積感染数を最小化するワクチン接種優先順位戦略は何か？
• RQ2 限られたワクチン供給下で、死亡率発生を最も効果的に低減する戦略は何か？
• RQ3 異なる人口サブグループ（例：移動労働者、高齢者）は、異なるワクチン接種順序下で、感染伝播ダイナミクスにどのように寄与するか？
• RQ4 限られた供給量下でワクチンを割り当てる際、感染数の低減と死亡数の低減の間にどのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• 移動労働者を優先することで、他のシナリオと比較して累積感染数が24.14%減少し、伝播の抑制に有効であることが示された。
• 高齢者を優先することで、他の戦略と比較して死亡率低減の保護レベルが439%高いことが判明し、彼らの高い感受性を反映している。
• 高齢者集団は、重篤な結果を呈するリスクが高く、回復率が低いことから、顕著に高い保護効果を示した。
• 移動労働者集団は、個々の重症度は低いものの、感染伝播に大きな貢献を示したため、感染制御の観点から優先接種が有効であった。
• 移動労働者と高齢者の両方を優先する併用戦略は、個別戦略を上回り、感染と死亡の両方の結果をバランスよく改善した。