予測分析が米国におけるインフルエンザ流行の乗り切りにどのように役立つか

新型コロナウイルスの武漢での感染拡大が続く中、米国でのインフルエンザも大きな注目を集めている。

毎年のインフルエンザの流行期とそれが米国の公衆衛生に与える影響は、ウイルスそのものと同じくらい予測不可能で不確定なことが多い。

病院にとって、この不確実性は当然ながら一連の実際的な課題をもたらし、資源供給、設備、ベッド、スタッフの不足につながり、最終的には患者が適切な診断や治療サービスを受けることが困難になります。

これらの問題は特に大都市に影響を及ぼします。大都市の人口密度が極めて高いと、インフルエンザが急速に蔓延し、低所得者層や医療サービスが行き届いていない地域に深刻な健康被害をもたらす可能性があります。

デトロイト医療センターは最近、インフルエンザのピークシーズンをより簡単に予測できるようにすることを目的とした新しいプロジェクトを立ち上げた。

医療システムが提供する電子医療記録を使用して、インフルエンザのような症状で頻繁に救急室を訪れる患者を特定し、予測分析を使用して、臨床情報、個人情報、人口統計情報に基づいて、ワクチン接種を受けた可能性を評価します。

インフルエンザのピークシーズン中、CDC のインフルエンザ監視情報により、デトロイト医療センターはインフルエンザ活動に関する毎週の最新情報を入手し、高リスクの患者が集中する地域で定期的に対象を絞ったインフルエンザ予防接種活動をスケジュールするのに役立ちます。

デトロイト医療センターの受け入れ病院であるハーパー大学およびハーツェル女性病院の最高医療責任者であるレオナルド・ロザダ博士は、予測分析によって、今後2～3か月以内にインフルエンザにかかる可能性が75％を超える患者のグループを同センターが特定できると述べた。

「潜在的な患者にメッセージを送り、特定の集団に対して事前にワクチン接種キャンペーンを開始することもできます」とロサダ氏は語った。このようなワクチン接種により、コミュニティセンター、教室、学校など、インフルエンザワクチンが集中している地域にワクチンが提供されることになる。その他のアウトリーチ方法には、患者に直接電話やテキストメッセージを送信したり、場合によっては自宅を訪問してワクチン接種を奨励したり説得したりすることも含まれます。

ロザダは、予防措置を通じてインフルエンザの影響を制限し、サービスの質と患者の満足度を向上させ、インフルエンザの治療に関連する医療費を削減したいと考えています。

「実際のリソースの量と利用可能性を考慮する必要があります」とロザダ氏は言う。「これらのリソースを最大限に活用する必要がありますが、そのための最善の方法は、特定の治療が患者に与える実際の効果を正確に予測することです。」

実際、医療業界が予測分析ツールを活用して病気の管理、診断、患者ケアを改善し始めたのはごく最近のことです。

デトロイト医療センターは、季節性インフルエンザなどの重篤な病気の医療に予測分析を導入している数少ない医療機関の 1 つです。実際の適用結果に基づくと、このようなツールは心臓病、がん、糖尿病などの慢性疾患の維持費を軽減する上で確かにプラスの役割を果たします。

ヴァンダービルト大学医療センターの予防医学および健康政策教授ウィリアム・シャフナー博士は、一部の地域でワクチン接種率が他の地域よりも高い理由を病院が理解できれば、病院の効率性が高まるだろうと述べた。 「これらの違いが明確に定義されれば、次のステップはワクチン接種の障壁が何であるかを調べるための研究を行うことだ」と彼は述べた。

シャフナー氏は、インフルエンザの予防接種率は全体的には向上しているものの、インフルエンザの合併症リスクが最も高いグループでは近年停滞していると指摘した。

65歳以上の人の約3分の2が毎年ワクチン接種を受けており、妊婦の半数と子供の3分の2が定期的にインフルエンザワクチンを接種している。

シャフナー氏は、コンピューター記録はどの従業員がワクチン接種を受けたかを把握するのに役立ち、医療従事者のインフルエンザ予防接種率を向上させる上で重要な役割を果たすと説明しています。この割合は、2010～2011年から2017～2018年にかけて15％増加しました。

インフルエンザがもたらす経済的リスクはかなり大きいです。 2018年にワクチン誌に掲載された研究によると、インフルエンザによる疾病は米国で毎年平均32億ドルの直接的な医療費を要し、生産性の損失は平均してさらに年間80億ドル以上になるという。

「本当のメリットはそこにある」とロサダ氏は言う。「起こってから対処するよりも、事前に計画を立てて予防する方が常に安上がりだ」

毎年インフルエンザが流行する時期、米国における死亡者数は平均して 12,000 人から 59,000 人になります。しかし、状況は年によって大きく異なり、予期せぬ変化や、多数の未接種者の急速な病気が、2017年から2018年にかけての大規模なインフルエンザの流行につながることが多かった。この期間中、インフルエンザで入院したアメリカ人は95万人に上り、死者数は8万人近くに上った。

図：米国疾病予防管理センターによる2019年10月から11月までの6週間のデータ。この期間中にインフルエンザの報告数が大幅に増加し始めたことを示しています。

今のところ、今年のインフルエンザ流行による健康への影響は昨年ほど深刻ではないようだ。 1月11日現在、CDCは昨年10月1日から今年1月5日までの間にインフルエンザの症例が約700万件あり、その結果約84,000人が入院したと報告した。 CDCによると、この数字はインフルエンザの流行期ごとの平均範囲内だという。

>>> ワクチン接種率の上限

ほとんどの病院はウイルスの進行状況を追跡するためにCDCに依存しています。この情報は、既知の人口統計データと組み合わせられることが多く、子供、妊婦、高齢者など、インフルエンザの合併症にかかりやすいグループに焦点が当てられます。この高リスクグループは、従来の意味でのインフルエンザワクチン接種の主な対象でもあります。

医療機関の努力にもかかわらず、インフルエンザの予防接種率はどの地域でも70％を超えたことはありません。ロザダ氏のような研究者は、予測分析がワクチン接種率のさらなる向上に役立つ可能性があると考えています。彼らの見解では、このようなツールは、どのグループがインフルエンザに感染する可能性が低いかを関係者がよりよく理解し、ワクチン接種サービス提供者と配送関係者がそれに応じて特定の業務を調整できるように導くのに役立つ可能性がある。

ワクチン接種は特定のグループ内で依然として議論の的となっているため、ワクチン接種率を高めることができるあらゆる方法は、実用上大きな意義を持つことになるだろう。人口健康管理プラットフォーム企業バイオIQの最高医療責任者ジョシュア・スクラ博士は、「インフルエンザワクチンは現在利用できる予防サービスの中で最も効果的なものの一つだ。この方法により予防の敷居は下がったが、実際の普及率はまだ十分ではない」と指摘した。

スクラ氏は、サービス提供者が社会的決定要因（貧困、失業、低学歴、不安定な住居、食糧不安など）を積極的に活用してインフルエンザのリスクが高い人々を特定していると指摘した。このデータに基づいて、医療スタッフはインフルエンザに罹患し、その結果入院するこのグループの割合をより正確に予測できるようになる。

「これは資源配分のゲームです」とスクラール氏は言う。「集団ワクチン接種に使える資源は限られています。私たちはそれらの資源を、最もリスクの高いグループを特定できる場所に使いたいのです。」

ジョンズ・ホプキンス健康安全保障センターの上級研究員であるアメシュ・アダルジャ博士にとって、インフルエンザ監視に高度な分析技術を使用することの最大の重要性は、インフルエンザの傾向に関するコミュニティデータをリアルタイムで提供できることです。インフルエンザの流行などの極端な場合には、このデータにより診断と治療の負担が大幅に軽減されます。

こうしたツールは、臨床医がいつどこでウイルスを検査し治療すべきかをよりよく理解するのにも役立ち、病院がインフルエンザの季節にリソースをより適切に割り当てるのにも役立つ可能性がある。アダルジャ氏は、以前のランダム割り当てと比較して、新しい方法によりリソースの利用効率が大幅に向上すると考えていると述べた。

「マラソンやスーパーボウルの最中に、医療従事者がインフルエンザの潜在的な感染者数の急増に対処できるはずがありません」とアダリヤ氏は言う。「しかし、たとえ人々が脅威に気づくまでに2週間もかかったとしても、リアルタイムで簡単にアクセスできるデータがあったほうがずっと良いと思います。」

>>> 都市部の貧困層は大きなリスクに直面

しかしアダルジャ氏は、インフルエンザの合併症リスクが高いグループのより多くの人々が自発的にインフルエンザワクチン接種を受けるよう奨励するために、医療業界は依然として臨床実践の改善に重点を置く必要があるとも考えている。

アダリヤ氏は、「これらの極めて大規模なビッグデータの対象を見る前に、まずワクチン接種を受けていない脆弱なグループがまだ多く存在するということを考慮する必要がある」と指摘した。また、妊婦のワクチン接種率は上昇しているものの、絶対的な割合は依然として非常に限られており（2018年は約49％）、妊婦自身がインフルエンザの影響を受ける主要なグループの一つとなっている。

一方、ヴァンダービルト大学のシャフナー氏は、現在の証拠は、より貧しく、より人口密度の高いコミュニティーでは重症インフルエンザのリスクが高いことを明確に示していると述べた。

デトロイト医療センターや他の医療機関は予測分析と社会経済データを活用してインフルエンザにかかりやすい人を正確に特定できているが、医療従事者がこの情報を活用して実際に新しい、より効果的な介入策を開発できるかどうかが重要な問題だと説明した。

シャフナー氏は、「公衆衛生は、革新を活用した新しいプログラムを開発するためにリソースをどのように配分するかを検討し、これらのプログラムに積極的に介入して効果的かつ効率的な医療を提供する必要がある」と結論付けました。

「もちろん、この仕事は簡単でも安くもありません。そのことを認めなければなりません。」