２０２０年初頭より新型コロナウイルスの感染が世界中に拡大した。このウイルスは、経過が未知であり重症化する患者の割合が不明であるため、医療リソースの確保が課題となった。本研究では、新規感染症の医療対応方策のひとつとして、新型コロナ拡大時のデータによる感染拡大時における必要病床数の予測シミュレーションを行った。
すなわち、真の重症者数を遺伝的プログラミングと粒子フィルタにより、そして重症者の在院日数をアーラン分布関数により推定するモデルを構築した。予測検証には、大阪府の第４波から第７波、すなわち、２０２１年３月からの２０２２年９月までのデータによりシミュレーションを行い本手法の有効性を検討した。