◼️データの背後にいる感染者

　現在いろいろなところで抗体検査が始まっています。抗体検査にはいろんな問題もあり、どれぐらいの感染者がいたかを正確に把握するのは難しいんですけど、数々の抗体検査が共通して示唆しているのは、「少なくともPCRで我々が認識している患者よりははるかに多くの患者がいたであろう」こと。ここはほぼ間違いないでしょう。そもそも、国の施策だと、感染者全員を診断しようとははなから思っていなかったわけで、だからこそPCR検査を行う基準が世界一といっていいくらい厳しかったのですから。東京などでは、熱が出てあちこちに行って保健所に頼んでも、検査を受けさせてもらえない人もいらっしゃいました。

　つまり、PCR検査では見つかっていない患者さんだって大勢いるわけです。

　西浦モデルはPCRによる患者数をもとに解析して、それで「増えた、減った」といってるわけですけれども、患者さんがぐっと増えた時には、じつは検査で見つかっていない患者さんの割合も増えている可能性が高い。しかし、そこは計算に入れてないんですね。

　そうすると「実効再生産数」をはじめ、あの西浦モデルの計算だけですべてを説明するのはちょっと危険です。データの背後にいる隠れた患者さんの増加も考慮に入れないといけない。

　「3月29日にRtが下がっているから、もうなにもしなくていいんだ」というのは数字とグラフしか見ていない人の言い分で、その裏にいるであろう、もっとたくさんの感染者を勘定に入れると、それは怖くてできない実験です。

　スウェーデンなんかはそういう実験的に対応をとって、「いいじゃないか、外に感染者がたくさんいても」というスタイルをとっているけれど、やっぱりたくさんの方がお亡くなりになっています。本稿準備時点で4000人以上の方がお亡くなりになっています。

　日本だって「死亡者が少ない」って言いますけど、すでに800人以上の方がお亡くなりになっていますし、その数は第一波だけでも、もう少し増える可能性が高い。

　ですので、4月の時点で「緊急事態宣言解除」「なにもしない」という、そこまでの「壮大な実験」的な態度をとるのは、非常に危険だったと思います。

　このように、数理モデルは当然見ないといけないんですが、数理モデルだけで全部決めるってのは無理筋で、併せて他のいろんなデータを見なければいけないわけです。