感染症の拡散を予測し、封じ込め策を支援するAIモデルが開発された。研究チームは、閉鎖空間における感染症の広がりを高精度で予測できる人工知能ベースのモデル「AI-GIS感染動態モデル（AGID）」を発表した。このモデルは、建物内や乗り物、病院、学校などの限られた空間における人間の移動パターンや接触行動をリアルタイムで分析し、感染リスクの高いエリアやタイミングを特定する。 AGIDは、GIS（地理情報システム）とAIを統合し、空間的・時間的要因を組み合わせて感染拡大のシナリオをシミュレーション。従来の数理モデルに比べ、データの変動に強く、実際の感染事例に即した予測が可能となった。研究では、病院内の感染拡大や学校での集団感染を再現する実験で、モデルの予測精度が90％以上を達成した。 さらに、AIは複数の対策（換気強化、接触制限、移動ルートの変更など）を比較し、最も効果的な封じ込め戦略を提示できる。この結果は、感染症対策の意思決定を迅速かつ科学的に支援する可能性を示している。 研究は、カリフォルニア大学バークレー校と米国国立衛生研究所（NIH）の共同チームによって行われ、Nature Communicationsに論文として掲載された。今後は、都市部の公共施設や航空機、密集した労働環境などへの適用が見込まれ、パンデミック対応の新たなツールとして注目されている。 AGIDモデルの開発は、AIが公衆衛生の現場で実用的に貢献する一歩であり、感染症の予防と管理のあり方を変える可能性を秘めている。