パンデミックリスクのモデリングは、特にCOVID-19のパンデミック以降、繰り返し取り上げられるテーマです。この目的に対しては、一般的には古典的な疫学モデルが構築されています。本稿では、シンプルさとリスク集団ごとに複数の結果を調整する柔軟性のバランスをとったモデリングのソリューションを提案します。このモデリングの枠組みは、様々な利用例に対してインタラクティブに活用できるR Shinyアプリケーションに基づいています。さらに、将来の潜在的パンデミックをどのようにモデリングできるかについても考察します。

主な議論のポイント:

• 過去のパンデミック：呼吸器系および非呼吸器系の事象
• パンデミックのモデリング手法：ベースの死亡率とパンデミック超過死亡モデル
• パンデミックモデルの実装：実際の人口データに適用したR Shinyダッシュボード
• 新たなパンデミックの脅威：気候変動や人獣共通感染症（ズーノーシス）の影響