「あなたの近くのコロナ」クラウドソーシングで新たなホットスポットを予測

新型コロナウイルス感染症のパンデミックの間、米国は診断検査の不足により、感染拡大を追跡したり、国内のさまざまな地域でいつピークを迎えるかを正確に予測したりすることができず、手探りの状態となっている。

この問題を解決しようと、一部の研究者は、2001年の9/11世界貿易センタービル攻撃と炭疽菌封筒攻撃後に初めて登場したツールに着目し、他の機関によって収集されたデータ、あるいは感染の可能性があると考える人々から自発的に提供されたデータが、公式の検知システムを強化し、ホットスポットの早期警告を提供できるかどうかを検討している。信頼性、プライバシー、公平性といった重要な問題が時間内に解決されれば、このツールはピークを過ぎても米国を安全地帯へと導く国家戦略の柱の一つとなり得ると考える人もいる。

こうした種類のデータ収集は「症候群サーベイランス」と呼ばれる。医学において、症候群とは、複数の診断に関連しているか、まだ診断がついていない可能性のある、兆候（体温など測定可能なもの）と症状（頭痛など主観的なもの）の集まりを指す。兆候や症状に気付くことが、人々が可能であれば医師の診察を受け、検査が受けられる場合は検査を受けるきっかけとなるため、症候群を特定することで、検査結果が届く数日前または数週間前に有用なデータを得ることができる。しかし、症候群は非特異的であるため（例えば、発熱、体の痛み、咳は、新型コロナウイルス感染症またはインフルエンザのいずれかを示している可能性がある）、背景ノイズから信号を取り出すことは解決が困難な課題である。

石鹸と水で手を泡立てている人

さらに、「曲線を平坦化する」とはどういう意味か、そしてコロナウイルスについて知っておくべきその他のすべて。

この課題に最初に取り組むプロジェクトは、クラウドソーシングによる症状追跡システム「Covid Near You」だ。これは、ボストン小児病院の疫学者とバイオインフォマティクス専門家のチームが開発したもので、同チームは世界的な早期発見サイト「HealthMap」を運営し、2011年には同様のプロジェクト「Flu Near You」を立ち上げた。Covid Near Youは、ブラウンスタイン氏と、アップル、アマゾン、グーグルの親会社アルファベット、そしてその他数社のボランティアによる1週間にわたる献身的な努力の末、3月下旬にローンチされた。金曜日の夜の時点で、米国では44万4000人以上、カナダでは39万7000人以上、メキシコでは2000人以上が症状をトラッカーに入力している。

このサイトでは、年齢、性別、郵便番号以外、個人情報の入力は求められません。また、医師の診察を受けたことがある人や検査結果が確定している人だけにデータ入力を制限しているわけでもありません。「気分はどうですか？」という簡単な自己紹介の質問があり、「とても助かりました。ありがとうございます！ 」と答えると、インフルエンザの予防接種を受けたかどうかの登録に進み、さらに任意でテキストメッセージ用の携帯電話番号の入力を求められます。「気分がよくありません」と答えると、代わりに21項目の兆候や症状、インフルエンザの予防接種歴、渡航歴、新型コロナウイルス感染症の患者との接触歴や検査受診の有無、そして隔離歴について質問されます。

このサイトのバックエンドは、健康な人と感染の可能性がある人を選別し、感染していない人の情報を将来の参考のために保存し、新型コロナウイルス感染症に一致する症状を持つ人だけを地図上で報告する。また、陽性反応が出た場所も表示する。最近では、米国で既知の地域的なアウトブレイク発生地域（ボストン、ニューヨーク、フロリダ、デトロイト、サンフランシスコ、シアトル）に加え、オハイオ州デイトン、デンバー、カリフォルニア州セントラルバレーでの興味深い増加も表示されている。

「病気の人のほとんどは、医療機関を受診しません」と、Covid Near Youの主任開発者であり、HealthMapの共同創設者で、ハーバード大学医学部の疫学者兼教授でもあるジョン・ブラウンスタイン氏は語る。「私たちが探しているのはまさにそれです。氷山の一角、つまり入院や死亡に至るまで検知されない感染の第一波です。」

もちろん、自己申告には信号対雑音比の問題があります。心配性な健康な人や、同じ症候群かもしれないが異なる病原体に感染している人が、データを混乱させてしまう可能性があるからです。しかし、Flu Near Youを10年近く運営し、その結果を疾病対策センター（CDC）がインフルエンザシーズンごとに発表するデータと照合してきたブラウンスタイン氏は、COVID-19のデータにも予測価値があると確信しています。

「私たちが目にしている状況は、都市部で報告されているホットスポットの実態を裏付けています」と彼は述べた。「しかし、ニューヨーク市外、ナッソー郡やケープコッドといった地域で感染者数が増加し始めています。こうした地域はまだ人々の話題になっていません。」

もちろん、「Covid Near You」は診断結果を提供するものではありません。しかし、ホットスポットをフラグ付けすることで、公衆衛生当局は次に感染が急増する可能性のある場所を把握できる可能性があります。ブラウンスタイン氏は、結果を見ることで、個々の市民の意識向上にもつながる可能性があると述べています。予防措置の緩和を求める圧力が高まる中で、ソーシャルディスタンスを維持するという決意を強めたり、検査が導入されれば個人の潜在的な免疫力と地域社会の相対的な安全性を示す血清調査への参加を促したりできるかもしれません。

症候群サーベイランスは、これまで賛否両論の評判をたどってきました。もし人々がこのサーベイランスについて知っているとすれば、それはGoogle Flu Trendsのおかげでしょう。このプロジェクトは、人々がGoogleのインデックスページにインフルエンザに関連する可能性のある検索語（例えば「インフルエンザの症状」や「オレンジジュース」「チキンスープ」など）を入力した場所を分析することで、インフルエンザシーズンの早期警報を導き出そうとしました。Google Flu Trendsは2008年に大きな話題を呼びデビューしましたが、2013年のインフルエンザシーズンには見事に失敗しました。一般の人々の間では、ビッグデータは公衆衛生の予測には役立たないという漠然とした印象しか残っていませんでした。

しかし、その時点では、個人や機関から収集されたビッグデータが既に公衆衛生に活用されていました。症候群監視は、9.11後の懸念から生まれました。生物兵器の標的となったアメリカは、その初期症状が、風邪やインフルエンザと区別がつかない一般的な症候群（発熱、悪寒、呼吸困難）として救急室に現れるかもしれないという懸念です。1ヶ月後の炭疽菌封筒攻撃は、この懸念をさらに強めました。フロリダ州で発生した最初の症例は、患者のインフルエンザ様症状が、はるかに深刻な原因によるものであると気づいた、注意深い医師によって発見されました。

医師であり疫学者で、元CDC（疾病対策センター）の疫学情報担当官でもあるファルザド・モスタシャリ氏は、当時ニューヨーク市保健局に勤務していました。彼は、市内の病院や救急外来からのデータフィードを検知システムに収集し、インフルエンザ症状の報告の急増や異常な感染者のクラスター発生を保健局に警告する取り組みを組織しました。このシステムは現在も稼働しており、3月7日に彼がTwitterで指摘したように、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の早期兆候を伝える可能性があるのです。

モスタシャリ氏はその後、オバマ政権下で医療IT担当国家調整官に就任し、ホワイトハウスによる国家経済刺激策を利用し、アメリカの病院の電子医療記録（ECC）への移行を支援しました。この取り組みには、匿名化された症候群データを収集し、検出システムに送信するというコミットメントが組み込まれていました。これが現在、CDCがホストする連邦国家症候群監視システム（NSS）となり、米国の救急室の約70%からデータを収集しています。

「症候群サーベイランスは公衆衛生の実践の一部となりました」と、データ分析をプライマリケア診療の管理に応用するスタートアップ企業AledadeのCEOを務めるモスタシャリ氏は語る。「現在、米国には3種類の公衆衛生サーベイランスがあります。検査サーベイランス、臨床症例報告、そして症候群サーベイランスが追加されたものです。」

こうした症候群サーベイランス（医療機関での診察時に記録された兆候や症状を報告すること）は、新型コロナウイルス感染症のピークが過ぎた後、国がどのように経済を再開すべきかを考える上で役立つかもしれない。モスタシャリ氏は、デューク大学マーゴリス健康政策センターが4月7日に発表した、国家規模の新型コロナウイルス感染症サーベイランスシステム計画の執筆者の一人だ。この計画は4つの柱から成り、症候群サーベイランスはその2本目だ。執筆者らは、既存の国家システムの監視対象を拡大し、新たなデータストリームを取り込むことで、新たな新型コロナウイルス感染症の発生を早期に特定し、感染の疑いのある人々を検査して隔離し、感染が拡大する前に適切な対応をとることができると主張している。「受診に基づく症候群サーベイランスは、対策の極めて重要な部分となるでしょう」とモスタシャリ氏は語る。

しかし、今のところ、システムに接続されていない病院やその他のケアセンターは対象外だ。「Covid Near You」のようなツールに含まれる自己申告によって、より早期の検出が可能になるかもしれない。疫学者が「曲線を左へ移動させる」、つまりXYグラフの時間軸を遡る動きだと呼ぶものだ。これを有効活用するには、設計者は、再流行する感染症の影響を受ける可能性のある人々が、自分の病気を検出できるデバイスやアクセス手段を所有しているかどうかを徹底的に検討する必要がある。

当社のコロナウイルス関連記事はすべてこちらでご覧ください。

COVID-19の感染拡大を検知するデバイスへの期待は、今、大きな注目を集め、同時に厳しい監視も受けています。例えば、AppleとGoogleは共同で、Bluetooth経由で匿名コードを交換することで、人々が感染者と無意識のうちに接触したかどうかを検知する取り組みを進めています。また、呼吸数や心拍数といった重要な兆候を既に追跡しているウェアラブルデバイスが、病気の発生を予測するのに十分なデータを収集できるという期待もあります。これは、Kinsa体温計のようなスマートレポートデバイスが、人間が異常に気づく前に感染拡大の兆候を知らせてくれるという期待と似ています。

テクノロジー楽観主義者が想定するこれらのメリットはすべて、スマート体温計やウェアラブルデバイス、あるいは十分な帯域幅を持つスマートフォンさえも購入できるという前提に基づいています。しかし、それは保証されていません。つまり、疫学データを収集するアプリにも人々がアクセスできるとは限らないのです。

「ピュー慈善信託の調査によると、2019年時点で、年収3万ドル未満の世帯の米国成人のスマートフォン所有率はわずか71%でした」と、シアトル郊外にある独立系研究所「疾病モデリング研究所」の博士研究員であるディナ・ミストリー氏は述べている。「同じ調査で、65歳以上のスマートフォン所有率はわずか53%でした。つまり、こうしたツールに頼りすぎると、公平性の問題が生じ、そうした層を他の層よりも見逃してしまう可能性があるのです。」

こうしたデータのギャップは、アウトブレイクが適切な速度で検知されない、あるいは情報源が必要な地域に届けられないことにつながる可能性があります。新型コロナウイルス感染症が全国に広がるにつれ、最も支援を必要とする人々にできるだけ早く支援を届けるためには、さまざまなツールと検知システムを組み合わせる必要があります。

WIREDのCOVID-19に関するその他の記事