感染症対策を強化する：感染症制御における強化学習の役割

Abstract

強化学習（RL）は、多様な動的システムに適応できること、そしてさまざまな制約のもとで長期的な成果を最大化できることから、多くの現実的なシナリオにおいて感染症の制御に用いられ、近年では感染症のまん延を抑えるための介入戦略の最適化や、アウトブレイクへの対応に活用されてきました。公衆衛生分野において感染症の予防・制御を支援するためのRLの可能性は、COVID-19やその他の感染症に関連する、急速に増加している文献によって、徐々に明らかになりつつあり、検討も進められています。しかし、公衆衛生における非医薬的介入および医薬的介入の戦略を最適化するためのRLアプローチの開発と適用、というこのテーマを専ら扱った調査論文はほとんどありません。そこで本論文は、公衆衛生の要請に対応するいくつかの重要なトピック、すなわち資源配分、命と暮らしの両立のバランス、複数介入の混合方策、地域間の連携した制御を取り上げつつ、強化学習アプローチが感染症の拡大やアウトブレイクの制御を支援するためにどのように用いられてきたかについて、最新文献に関する簡潔なレビューと考察を提供することを目的とします。最後に、本論文は今後の研究のためのいくつかの潜在的な方向性について議論して結論を述べます。